JP7817992B2 - ジオメトリベースのポイントクラウド圧縮（ｇ－ｐｃｃ）における量子化パラメータ値のスケーリング - Google Patents

Description

優先権の主張

[0001]本出願は、その各々の内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０２１年１０月１日に出願された米国特許出願第１７／４９２，０９５号と、２０２０年１０月５日に出願された米国仮特許出願第６３／０８７，８０５号との優先権を主張する。２０２１年１０月１日に出願された米国特許出願第１７／４９２，０９５号は、２０２０年１０月５日に出願された米国仮特許出願第６３／０８７，８０５号の利益を主張する。

[0002]本開示は、ポイントクラウド符号化および復号に関する。

[0003]ポイントクラウドは、３次元空間内のポイントの集合である。ポイントは、３次元空間内の物体上のポイントに対応し得る。したがって、ポイントクラウドは、３次元空間の物理的コンテンツを表すために使用され得る。ポイントクラウドは、多種多様な状況において有用性を有し得る。たとえば、ポイントクラウドは、道路上の物体の位置を表すための自律車両のコンテキストにおいて使用され得る。別の例では、ポイントクラウドは、拡張現実（ＡＲ：augmented reality）または複合現実（ＭＲ）アプリケーションにおいて仮想物体を配置するために、ある環境の物理的コンテンツを表すコンテキストにおいて使用され得る。ポイントクラウド圧縮は、ポイントクラウドを符号化および復号するためのプロセスである。ポイントクラウドを符号化することは、ポイントクラウドの記憶および送信に必要なデータの量を低減し得る。

[0004]概して、本開示は、ジオメトリベースのポイントクラウドの量子化およびスケーリングを改善する方法およびデバイスについて説明する。特に、本開示は、前の技法よりも低いビット数においてシグナリングされるシンタックス要素を使用して最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を決定するための技法について説明する。たとえば、本開示は、最終ＱＰ値が、ジオメトリＱＰ乗数（multiplier）を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定される技法について説明する。乗数を使用することによって、より少ないビット数をもつシンタックス要素が、大きいノードＱＰオフセット項を導出するために使用され得、したがって、最終ＱＰ決定のためのシグナリングオーバーヘッドを低減する。

[0005]一例では、本開示は、ポイントクラウドを符号化するように構成された装置であって、本装置が、ポイントクラウドデータを記憶するように構成されたメモリと、回路中に実装され、メモリと通信している１つまたは複数のプロセッサとを備え、１つまたは複数のプロセッサが、ポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、符号化されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、ポイントクラウドデータを符号化することとを行うように構成された、装置について説明する。

[0006]別の例では、本開示は、ポイントクラウドを符号化する方法であって、本方法が、ポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、符号化されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、ポイントクラウドデータを符号化することとを備える、方法について説明する。

[0007]別の例では、本開示は、命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、命令が、実行されたとき、ポイントクラウドを符号化するように構成されたデバイスの１つまたは複数のプロセッサに、ポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、符号化されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、ポイントクラウドデータを符号化することとを行わせる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体について説明する。

[0008]別の例では、本開示は、ポイントクラウドを符号化するように構成された装置であって、本装置が、ポイントクラウドデータを受信するための手段と、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定するための手段と、符号化されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、ポイントクラウドデータを符号化するための手段とを備える、装置について説明する。

[0009]別の例では、本開示は、ポイントクラウドを復号するように構成された装置であって、本装置が、符号化されたポイントクラウドデータを記憶するように構成されたメモリと、回路中に実装され、メモリと通信している１つまたは複数のプロセッサとを備え、１つまたは複数のプロセッサが、符号化されたポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、復号されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、符号化されたポイントクラウドデータを復号することとを行うように構成された、装置について説明する。

[0010]別の例では、本開示は、ポイントクラウドを復号する方法であって、本方法が、符号化されたポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、復号されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、符号化されたポイントクラウドデータを復号することとを備える、方法について説明する。

[0011]別の例では、本開示は、命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、命令が、実行されたとき、ポイントクラウドを復号するように構成されたデバイスの１つまたは複数のプロセッサに、符号化されたポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、復号されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、符号化されたポイントクラウドデータを復号することとを行わせる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体について説明する。

[0012]別の例では、本開示は、ポイントクラウドを復号するように構成された装置であって、本装置が、符号化されたポイントクラウドデータを受信するための手段と、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定するための手段と、復号されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、符号化されたポイントクラウドデータを復号するための手段とを備える、装置について説明する。

[0013]１つまたは複数の例の詳細が添付の図面および以下の説明に記載される。他の特徴、目的、および利点は、説明、図面、および特許請求の範囲から明らかになろう。

[0014]本開示の技法を実施し得る例示的な符号化および復号システムを示すブロック図。 [0015]例示的なジオメトリポイントクラウド圧縮（Ｇ－ＰＣＣ）エンコーダを示すブロック図。 [0016]例示的なＧ－ＰＣＣデコーダを示すブロック図。 [0017]予測ツリーの一例を示す概念図。 [0018]本開示の例示的な符号化技法を示すフローチャート。 [0019]本開示の例示的な復号技法を示すフローチャート。 [0020]本開示の１つまたは複数の技法とともに使用され得る例示的な測距システムを示す概念図。 [0021]本開示の１つまたは複数の技法が使用され得る例示的な車両ベースのシナリオを示す概念図。 [0022]本開示の１つまたは複数の技法が使用され得る例示的なエクステンデッドリアリティシステムを示す概念図。 [0023]本開示の１つまたは複数の技法が使用され得る例示的なモバイルデバイスシステムを示す概念図。

[0024]概して、本開示は、ジオメトリベースのポイントクラウドの量子化およびスケーリングを改善する方法およびデバイスについて説明する。特に、本開示は、前の技法よりも低いビット数においてシグナリングされるシンタックス要素を使用して最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を決定するための技法について説明する。たとえば、本開示は、最終ＱＰ値が、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定される技法について説明する。乗数を使用することによって、より少ないビット数をもつシンタックス要素が、大きいノードＱＰオフセット項を導出するために使用され得、したがって、最終ＱＰ決定のためのシグナリングオーバーヘッドを低減する。

[0025]図１は、本開示の技法を実施し得る例示的な符号化および復号システム１００を示すブロック図である。本開示の技法は、概して、ポイントクラウドデータをコーディング（符号化および／または復号）すること、すなわち、ポイントクラウド圧縮をサポートすることを対象とする。概して、ポイントクラウドデータは、ポイントクラウドを処理するための任意のデータを含む。コーディングは、ポイントクラウドデータを圧縮および／または解凍する際に効果的であり得る。

[0026]図１に示されているように、システム１００は、ソースデバイス１０２と宛先デバイス１１６とを含む。ソースデバイス１０２は、宛先デバイス１１６によって復号されるべき符号化されたポイントクラウドデータを提供する。詳細には、図１の例では、ソースデバイス１０２は、コンピュータ可読媒体１１０を介して宛先デバイス１１６にポイントクラウドデータを提供する。ソースデバイス１０２および宛先デバイス１１６は、デスクトップコンピュータ、ノートブック（すなわち、ラップトップ）コンピュータ、タブレットコンピュータ、セットトップボックス、スマートフォンなどの電話ハンドセット、テレビジョン、カメラ、ディスプレイデバイス、デジタルメディアプレーヤ、ビデオゲームコンソール、ビデオストリーミングデバイス、地上車両または海洋車両、宇宙船、航空機、ロボット、ＬＩＤＡＲデバイス、衛星、監視またはセキュリティ機器などを含む、広範囲のデバイスのいずれかを備え得る。いくつかの場合には、ソースデバイス１０２および宛先デバイス１１６は、ワイヤレス通信のために装備され得る。

[0027]図１の例では、ソースデバイス１０２は、データソース１０４と、メモリ１０６と、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００と、出力インターフェース１０８とを含む。宛先デバイス１１６は、入力インターフェース１２２と、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００と、メモリ１２０と、データコンシューマー１１８とを含む。本開示によれば、ソースデバイス１０２のＧ－ＰＣＣエンコーダ２００と、宛先デバイス１１６のＧ－ＰＣＣデコーダ３００とは、量子化パラメータのスケーリングに関係する本開示の技法を適用するように構成され得る。したがって、ソースデバイス１０２は符号化デバイスの一例を表すが、宛先デバイス１１６は復号デバイスの一例を表す。他の例では、ソースデバイス１０２および宛先デバイス１１６は、他の構成要素または構成を含み得る。たとえば、ソースデバイス１０２は、内部ソースまたは外部ソースからデータ（たとえば、ポイントクラウドデータ）を受信し得る。同様に、宛先デバイス１１６は、同じデバイス中にデータコンシューマーを含むのではなく、外部データコンシューマーとインターフェースし得る。

[0028]図１に示されているシステム１００は一例にすぎない。概して、他のデジタル符号化および／または復号デバイスが、量子化パラメータのスケーリングに関係する本開示の技法を実施し得る。ソースデバイス１０２および宛先デバイス１１６は、ソースデバイス１０２が宛先デバイス１１６への送信のためのコーディングされたデータを生成するようなデバイスの例にすぎない。本開示は、データのコーディング（符号化および／または復号）を実施するデバイスとして「コーディング」デバイスに言及する。したがって、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００およびＧ－ＰＣＣデコーダ３００は、コーディングデバイス、特に、それぞれエンコーダおよびデコーダの例を表す。同様に、「コーディング」という用語は、符号化または復号のいずれかを指すことがある。いくつかの例では、ソースデバイス１０２および宛先デバイス１１６は、ソースデバイス１０２および宛先デバイス１１６の各々が符号化構成要素および復号構成要素を含むように、実質的に対称的に動作し得る。したがって、システム１００は、たとえば、ストリーミング、再生、ブロードキャスティング、電話通信、ナビゲーション、および他の用途のために、ソースデバイス１０２と宛先デバイス１１６との間の一方向または双方向送信をサポートし得る。

[0029]概して、データソース１０４は、データ（すなわち、生の符号化されていないポイントクラウドデータ）のソースを表し、データの連続した一連の「フレーム」をＧ－ＰＣＣエンコーダ２００に提供し得、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、フレームについてのデータを符号化する。ソースデバイス１０２のデータソース１０４は、様々なカメラまたはセンサーのいずれか、たとえば、３Ｄスキャナまたは光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）デバイス、１つまたは複数のビデオカメラ、以前にキャプチャされたデータを含んでいるアーカイブ、ならびに／あるいはデータコンテンツプロバイダからデータを受信するためのデータフィードインターフェースなど、ポイントクラウドキャプチャデバイスを含み得る。このようにして、データソース１０４は、ポイントクラウドを生成し得る。代替または追加として、ポイントクラウドデータは、スキャナ、カメラ、センサーまたは他のデータからコンピュータ生成され得る。たとえば、データソース１０４は、ソースデータとしてコンピュータグラフィックスベースのデータを生成し得るか、または、ライブデータ、アーカイブされたデータ、およびコンピュータ生成されたデータの組合せを作り出し得る。各場合において、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、キャプチャされたデータ、プリキャプチャされたデータ、またはコンピュータ生成されたデータを符号化する。Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、フレームを、（「表示順序」と呼ばれることがある）受信順序から、コーディングするためのコーディング順序に並べ替え得る。Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、符号化されたデータを含む１つまたは複数のビットストリームを生成し得る。ソースデバイス１０２は、次いで、たとえば、宛先デバイス１１６の入力インターフェース１２２による受信および／または取出しのために、符号化されたデータを出力インターフェース１０８を介してコンピュータ可読媒体１１０上に出力し得る。

[0030]ソースデバイス１０２のメモリ１０６および宛先デバイス１１６のメモリ１２０は、汎用メモリを表し得る。いくつかの例では、メモリ１０６およびメモリ１２０は、生データ、たとえば、データソース１０４からの生データと、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００からの生の復号されたデータとを記憶し得る。追加または代替として、メモリ１０６およびメモリ１２０は、たとえば、それぞれ、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００およびＧ－ＰＣＣデコーダ３００によって実行可能なソフトウェア命令を記憶し得る。メモリ１０６およびメモリ１２０は、この例ではＧ－ＰＣＣエンコーダ２００およびＧ－ＰＣＣデコーダ３００とは別個に示されているが、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００およびＧ－ＰＣＣデコーダ３００は、機能的に同様のまたは等価な目的で内部メモリをも含み得ることを理解されたい。さらに、メモリ１０６およびメモリ１２０は、符号化されたデータ、たとえば、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００からの出力、およびＧ－ＰＣＣデコーダ３００への入力を記憶し得る。いくつかの例では、メモリ１０６およびメモリ１２０の部分は、たとえば、生の、復号された、および／または符号化されたデータを記憶するために、１つまたは複数のバッファとして割り振られ得る。たとえば、メモリ１０６およびメモリ１２０は、ポイントクラウドを表すデータを記憶し得る。言い換えれば、メモリ１０６およびメモリ１２０は、ポイントクラウドデータを記憶するように構成され得る。

[0031]コンピュータ可読媒体１１０は、ソースデバイス１０２から宛先デバイス１１６に、符号化されたデータを移送することが可能な任意のタイプの媒体またはデバイスを表し得る。一例では、コンピュータ可読媒体１１０は、ソースデバイス１０２が、たとえば、無線周波数ネットワークまたはコンピュータベースのネットワークを介して、符号化されたデータ（たとえば、符号化されたポイントクラウド）を宛先デバイス１１６にリアルタイムで直接送信することを可能にするための通信媒体を表す。出力インターフェース１０８は、符号化されたデータを含む送信信号を変調し得、入力インターフェース１２２は、ワイヤレス通信プロトコルなどの通信規格に従って、受信された送信信号を復調し得る。通信媒体は、無線周波数（ＲＦ）スペクトルまたは１つまたは複数の物理伝送線路など、任意のワイヤレスまたはワイヤード通信媒体を備え得る。通信媒体は、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、またはインターネットなどのグローバルネットワークなど、パケットベースのネットワークの一部を形成し得る。通信媒体は、ルータ、スイッチ、基地局、またはソースデバイス１０２から宛先デバイス１１６への通信を容易にするために有用であり得る任意の他の機器を含み得る。

[0032]いくつかの例では、ソースデバイス１０２は、符号化されたデータを出力インターフェース１０８から記憶デバイス１１２に出力し得る。同様に、宛先デバイス１１６は、入力インターフェース１２２を介して記憶デバイス１１２からの符号化されたデータにアクセスし得る。記憶デバイス１１２は、ハードドライブ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ、ＣＤ－ＲＯＭ、フラッシュメモリ、揮発性または不揮発性メモリ、あるいは符号化されたデータを記憶するための任意の他の好適なデジタル記憶媒体など、様々な分散されたまたはローカルにアクセスされるデータ記憶媒体のいずれかを含み得る。

[0033]いくつかの例では、ソースデバイス１０２は、ソースデバイス１０２によって生成された符号化されたデータを記憶し得るファイルサーバ１１４または別の中間記憶デバイスに、符号化されたデータを出力し得る。宛先デバイス１１６は、ストリーミングまたはダウンロードを介してファイルサーバ１１４からの記憶されたデータにアクセスし得る。ファイルサーバ１１４は、符号化されたデータを記憶し、その符号化されたデータを宛先デバイス１１６に送信することが可能な任意のタイプのサーバデバイスであり得る。ファイルサーバ１１４は、（たとえば、ウェブサイトのための）ウェブサーバ、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）サーバ、コンテンツ配信ネットワークデバイス、またはネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）デバイスを表し得る。宛先デバイス１１６は、インターネット接続を含む任意の標準的なデータ接続を通してファイルサーバ１１４からの符号化されたデータにアクセスし得る。これは、ファイルサーバ１１４に記憶された符号化されたデータにアクセスするのに好適であるワイヤレスチャネル（たとえば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）接続）、ワイヤード接続（たとえば、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、ケーブルモデムなど）、またはその両方の組合せを含み得る。ファイルサーバ１１４と入力インターフェース１２２とは、ストリーミング送信プロトコル、ダウンロード送信プロトコル、またはそれらの組合せに従って動作するように構成され得る。

[0034]出力インターフェース１０８と入力インターフェース１２２とは、ワイヤレス送信機／受信機、モデム、ワイヤードネットワーキング構成要素（たとえば、イーサネット（登録商標）カード）、様々なＩＥＥＥ８０２．１１規格のいずれかに従って動作するワイヤレス通信構成要素、または他の物理的構成要素を表し得る。出力インターフェース１０８と入力インターフェース１２２とがワイヤレス構成要素を備える例では、出力インターフェース１０８と入力インターフェース１２２とは、４Ｇ、４Ｇ－ＬＴＥ（登録商標）（ロングタームエボリューション）、ＬＴＥアドバンスト、５Ｇなど、セルラー通信規格に従って、符号化されたデータなどのデータを転送するように構成され得る。出力インターフェース１０８がワイヤレス送信機を備えるいくつかの例では、出力インターフェース１０８と入力インターフェース１２２とは、ＩＥＥＥ８０２．１１仕様、ＩＥＥＥ８０２．１５仕様（たとえば、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標））、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格など、他のワイヤレス規格に従って、符号化されたデータなどのデータを転送するように構成され得る。いくつかの例では、ソースデバイス１０２および／または宛先デバイス１１６は、それぞれのシステムオンチップ（ＳｏＣ）デバイスを含み得る。たとえば、ソースデバイス１０２は、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００および／または出力インターフェース１０８に起因する機能を実施するためのＳｏＣデバイスを含み得、宛先デバイス１１６は、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００および／または入力インターフェース１２２に起因する機能を実施するためのＳｏＣデバイスを含み得る。

[0035]本開示の技法は、自律車両間の通信、スキャナ、カメラ、センサー、およびローカルサーバまたはリモートサーバなどの処理デバイスの間の通信、地理的マッピング、あるいは他の用途など、様々な用途のいずれかをサポートする符号化および復号に適用され得る。

[0036]いくつかの例では、ソースデバイス１０２および／または宛先デバイス１１６は、モバイルフォン、拡張現実（ＡＲ）デバイス、または複合現実（ＭＲ）デバイスなどのモバイルデバイスである。そのような例では、ソースデバイス１０２は、ソースデバイス１０２のローカル環境をマッピングするためのプロセスの一部としてポイントクラウドを生成し符号化し得る。ＡＲおよびＭＲの例に関して、宛先デバイス１１６は、ソースデバイス１０２のローカル環境に基づいて仮想環境を生成するためにポイントクラウドを使用し得る。いくつかの例では、ソースデバイス１０２および／または宛先デバイス１１６は、地上車両または海洋車両、宇宙船、あるいは航空機である。そのような例では、ソースデバイス１０２は、たとえば、自律ナビゲーション、事故科学捜査、および他の目的のために、ソースデバイスの環境をマッピングするためのプロセスの一部としてポイントクラウドを生成し符号化し得る。

[0037]宛先デバイス１１６の入力インターフェース１２２は、コンピュータ可読媒体１１０（たとえば、通信媒体、記憶デバイス１１２、ファイルサーバ１１４など）から符号化されたビットストリームを受信する。符号化されたビットストリームは、コーディングされたユニット（たとえば、スライス、ピクチャ、ピクチャグループ、シーケンスなど）の特性および／または処理を記述する値を有するシンタックス要素など、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００によっても使用される、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００によって定義されるシグナリング情報を含み得る。データコンシューマー１１８は、復号されたデータを使用する。たとえば、データコンシューマー１１８は、物理的物体のロケーションを決定するために、復号されたデータを使用し得る。いくつかの例では、データコンシューマー１１８は、ポイントクラウドに基づいて像を提示するためのディスプレイを備え得る。たとえば、データコンシューマー１１８は、ポイントクラウドのポイントを多角形の頂点として使用し得、多角形に陰影を付けるためにポイントクラウドのポイントの色属性を使用し得る。この例では、データコンシューマー１１８は、次いで、影付きの多角形に基づいてコンピュータ生成画像を提示するために多角形をラスタライズし得る。

[0038]Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００およびＧ－ＰＣＣデコーダ３００は各々、１つまたは複数のマイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、ディスクリート論理、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、など、様々な好適なエンコーダおよび／またはデコーダ回路のいずれか、あるいはそれらの任意の組合せとして実装され得る。本技法が部分的にソフトウェアで実装されるとき、デバイスは、本開示の技法を実施するために、好適な非一時的コンピュータ可読媒体にソフトウェアのための命令を記憶し、１つまたは複数のプロセッサを使用してその命令をハードウェアで実行し得る。Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００およびＧ－ＰＣＣデコーダ３００の各々は、１つまたは複数のエンコーダまたはデコーダ中に含まれ得、それらのいずれかは、それぞれのデバイス中の複合エンコーダ／デコーダ（コーデック）の一部として統合され得る。Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００および／またはＧ－ＰＣＣデコーダ３００を含むデバイスは、１つまたは複数の集積回路、マイクロプロセッサ、および／または他のタイプのデバイスを備え得る。

[0039]Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００およびＧ－ＰＣＣデコーダ３００は、ビデオポイントクラウド圧縮（Ｖ－ＰＣＣ）規格またはジオメトリポイントクラウド圧縮（Ｇ－ＰＣＣ）規格などのコーディング規格に従って動作し得る。本開示は、概して、データを符号化または復号するプロセスを含むためにピクチャのコーディング（たとえば、符号化および復号）に言及することがある。符号化されたビットストリームは、概して、コーディング決定（たとえば、コーディングモード）を表すシンタックス要素についての一連の値を含む。

[0040]本開示は、概して、シンタックス要素などのある情報を「シグナリング」することに言及することがある。「シグナリング」という用語は、概して、符号化されたデータを復号するために使用されるシンタックス要素および／または他のデータについての値の通信を指すことがある。すなわち、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、ビットストリームにおいてシンタックス要素についての値をシグナリングし得る。概して、シグナリングは、ビットストリームにおいて値を生成することを指す。上述のように、ソースデバイス１０２は、宛先デバイス１１６による後の取出しのためにシンタックス要素を記憶デバイス１１２に記憶するときに起こり得る、ビットストリームを、実質的にリアルタイムで、またはリアルタイムではなく、宛先デバイス１１６に移送し得る。

[0041]ＩＳＯ／ＩＥＣ ＭＰＥＧ（ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１）は、現在の手法の圧縮能力を大幅に上回る圧縮能力をもつポイントクラウドコーディング技術の規格化の潜在的な必要性を研究しており、その規格を作成することをターゲットにする。そのグループは、この分野の専門家によって提案された圧縮技術設計を評価するために、３次元グラフィックスチーム（３ＤＧ）として知られる協力的取り組みにおいて、この探究活動に関して協働している。

[0042]ポイントクラウド圧縮アクティビティは、２つの異なる手法に分類される。第１の手法は、「ビデオポイントクラウド圧縮」（Ｖ－ＰＣＣ）であり、これは、３Ｄ物体をセグメント化し、（２Ｄフレーム中で「パッチ」として表される）複数の２Ｄ平面中にセグメントを投影し、それらはさらに、高効率ビデオコーディング（ＨＥＶＣ）（ＩＴＵ－Ｔ Ｈ．２６５）コーデックなどのレガシー２Ｄビデオコーデックによってコーディングされる。第２の手法は、「ジオメトリベースのポイントクラウド圧縮」（Ｇ－ＰＣＣ）であり、これは、３Ｄジオメトリ、すなわち、３Ｄ空間内のポイントのセットの位置と、（３Ｄジオメトリに関連付けられた各ポイントについて）関連付けられた属性値とを直接圧縮する。Ｇ－ＰＣＣは、カテゴリー１（静的ポイントクラウド）とカテゴリー３（動的に収集されたポイントクラウド）の両方におけるポイントクラウドの圧縮に対処する。Ｇ－ＰＣＣ規格の最近のドラフトは、Ｇ－ＰＣＣ ＤＩＳ、ＩＳＯ／ＩＥＣ ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１ ｗ１９０８８、ブリュッセル、ベルギー、２０２０年１月（以下では「ｗ１９０８８」）において入手可能であり、コーデックの説明は、Ｇ－ＰＣＣ Ｃｏｄｅｃ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｖ６、ＩＳＯ／ＩＥＣ ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１ ｗ１９０９１、ブリュッセル、ベルギー、２０２０年１月（以下では「ｗ１９０９１」）において入手可能である。

[0043]ポイントクラウドは、３Ｄ空間内のポイントのセットを含んでおり、ポイントに関連付けられた属性を有し得る。属性は、Ｒ、Ｇ、Ｂ、またはＹ、Ｃｂ、Ｃｒなどの色情報、あるいは反射率情報、あるいは他の属性であり得る。ポイントクラウドは、ＬＩＤＡＲセンサーおよび３Ｄスキャナなどの様々なカメラまたはセンサーによってキャプチャされてよく、コンピュータ生成されてもよい。ポイントクラウドデータは、限定はしないが、建築（モデリング）、グラフィックス（視覚化およびアニメーションのための３Ｄモデル）、自動車産業（ナビゲーションを助けるために使用されるＬＩＤＡＲセンサー）、モバイルフォン、タブレットコンピュータ、および他のシナリオを含む様々な用途において使用される。

[0044]ポイントクラウドデータによって占有される３Ｄ空間は、仮想バウンディングボックス（virtual bounding box）によって囲まれ得る。バウンディングボックス中のポイントの位置は、ある精度によって表され得、したがって、１つまたは複数のポイントの位置は、その精度に基づいて量子化され得る。最小レベルでは、バウンディングボックスは、単位立方体によって表される空間の最小単位であるボクセル（voxels）に分割される。バウンディングボックス中のボクセルは、０個、１つ、または２つ以上のポイントに関連付けられ得る。バウンディングボックスは、タイルと呼ばれることがある複数の立方体／直方体領域に分割され得る。各タイルは、１つまたは複数のスライスにコーディングされ得る。バウンディングボックスの、スライスおよびタイルへの区分は、各区分中のポイントの数に基づき得るか、または他の考慮事項（たとえば、特定の領域がタイルとしてコーディングされ得る）に基づき得る。スライス領域は、ビデオコーデックにおけるものと同様の分割決定を使用してさらに区分され得る。

[0045]図２は、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００の概要を提供する。図３は、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００の概要を提供する。図示されたモジュールは論理的であり、Ｇ－ＰＣＣコーデック、すなわち、ＩＳＯ／ＩＥＣ ＭＰＥＧ（ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１）によって研究されたＴＭＣ１３テストモデルソフトウェアの参照実装において実装されたコードに必ずしも１対１に対応するとは限らない。

[0046]Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００とＧ－ＰＣＣデコーダ３００の両方において、ポイントクラウド位置が最初にコーディングされる。属性コーディングは、復号されたジオメトリに依存する。図２および図３において、グレーの影付きモジュールは、カテゴリー１のデータに典型的に使用されるオプションである。斜線付きのモジュールは、カテゴリー３のデータに典型的に使用されるオプションである。他のすべてのモジュールは、カテゴリー１とカテゴリー３との間で共通である。

[0047]カテゴリー３のデータの場合、圧縮されたジオメトリは、典型的に、ルートから個々のボクセルのリーフレベルに至るオクツリー（octree）として表される。カテゴリー１のデータの場合、圧縮されたジオメトリは、典型的に、プルーニングされたオクツリー（すなわち、ルートからボクセルよりも大きいブロックのリーフレベルまでのオクツリー）と、プルーニングされたオクツリーの各リーフ内の表面を近似するモデルとによって表される。このようにして、カテゴリー１のデータとカテゴリー３のデータの両方がオクツリーコーディング機構を共有するが、カテゴリー１のデータは、さらに、各リーフ内のボクセルを表面モデルで近似し得る。使用される表面モデルは、ブロック当たり１～１０個の三角形を備える三角形分割であり、三角形スープ（triangle soup）をもたらす。したがって、カテゴリー１のジオメトリコーデックは、Ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリコーデックとして知られており、カテゴリー３のジオメトリコーデックは、オクツリージオメトリコーデックとして知られている。

[0048]オクツリーの各ノードにおいて、その子ノード（８つまでのノード）のうちの１つまたは複数について、占有率がシグナリングされる（推測されない場合）。（ａ）現在のオクツリーノードと面（face）を共有するノード、（ｂ）現在のオクツリーノードと面、辺または頂点を共有するノードなどを含む複数の近傍が指定される。各近傍内で、ノードおよび／またはその子の占有率が、現在のノードまたはその子の占有率を予測するために使用され得る。オクツリーのいくつかのノードにおいてまばらに分布するポイントについて、（たとえば、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００およびＧ－ＰＣＣデコーダ３００によって実装される）コーデックはまた、ポイントの３Ｄ位置が直接符号化される直接コーディングモードをサポートする。直接モードがシグナリングされることを示すために、フラグがシグナリングされ得る。最低レベルにおいて、オクツリーノード／リーフノードに関連付けられたポイントの数もコーディングされ得る。

[0049]ジオメトリがコーディングされると、ジオメトリポイントに対応する属性がコーディングされる。１つの再構成された／復号されたジオメトリポイントに対応する複数の属性ポイントがあるとき、再構成されたポイントを表す属性値が導出され得る。

[0050]Ｇ－ＰＣＣには、３つの属性コーディング方法、すなわち、領域適応階層変換（ＲＡＨＴ）コーディング、補間ベースの階層最近傍予測（予測変換）、および更新／リフティングステップを伴う補間ベースの階層最近傍予測（リフティング変換）がある。ＲＡＨＴおよびリフティングは、典型的に、カテゴリー１のデータに使用されるが、予測は、典型的に、カテゴリーの３のデータに使用される。しかしながら、いずれの方法も任意のデータに使用され得、Ｇ－ＰＣＣにおけるジオメトリコーデックと同様に、ポイントクラウドをコーディングするために使用される属性コーディング方法は、ビットストリームにおいて指定される。

[0051]属性のコーディングは、詳細レベル（ＬｏＤ）において行われ得、詳細レベルごとに、ポイントクラウド属性のより細かい表現が取得され得る。各詳細レベルは、近隣ノードからの距離メトリックに基づいて、またはサンプリング距離に基づいて指定され得る。

[0052]Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００において、属性についてのコーディング方法の出力として取得された残差が量子化される。量子化された残差は、コンテキスト適応算術コーディングを使用してコーディングされ得る。

[0053]図２の例では、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、座標変換ユニット２０２と、色変換ユニット２０４と、ボクセル化ユニット２０６と、属性転送ユニット２０８と、オクツリー分析ユニット２１０と、表面近似分析ユニット２１２と、算術符号化ユニット２１４と、ジオメトリ再構成ユニット２１６と、ＲＡＨＴユニット２１８と、ＬＯＤ生成ユニット２２０と、リフティングユニット２２２と、係数量子化ユニット２２４と、算術符号化ユニット２２６とを含み得る。

[0054]図２の例に示されているように、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、ポイントクラウドのポイントの位置のセットと属性のセットとを受信し得る。Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、データソース１０４（図１）からポイントクラウドのポイントの位置のセットと属性のセットとを取得し得る。位置は、ポイントクラウドのポイントの座標を含み得る。属性は、ポイントクラウドのポイントに関連付けられた色など、ポイントクラウドのポイントに関する情報を含み得る。Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、ポイントクラウドのポイントの位置の符号化された表現を含むジオメトリビットストリーム２０３を生成し得る。Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、属性のセットの符号化された表現を含む属性ビットストリーム２０５をも生成し得る。

[0055]座標変換ユニット２０２は、座標を初期領域から変換領域に変換するために、ポイントの座標に変換を適用し得る。本開示は、変換された座標を変換座標と呼ぶことがある。色変換ユニット２０４は、属性の色情報を異なる領域に変換するために変換を適用し得る。たとえば、色変換ユニット２０４は、色情報をＲＧＢ色空間からＹＣｂＣｒ色空間に変換し得る。

[0056]さらに、図２の例では、ボクセル化ユニット２０６は、変換座標をボクセル化し得る。変換座標のボクセル化は、量子化とポイントクラウドのいくつかのポイントを除去することとを含み得る。言い換えれば、ポイントクラウドの複数のポイントは、単一の「ボクセル」内に包含され得、これは、その後、いくつかの観点において１つのポイントとして扱われ得る。さらに、オクツリー分析ユニット２１０は、ボクセル化された変換座標に基づいてオクツリーを生成し得る。さらに、図２の例では、表面近似分析ユニット２１２は、ポイントのセットの表面表現を潜在的に決定するためにポイントを分析し得る。算術符号化ユニット２１４は、表面近似分析ユニット２１２によって決定されたオクツリーおよび／または表面の情報を表すシンタックス要素をエントロピー符号化し得る。Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、ジオメトリビットストリーム２０３においてこれらのシンタックス要素を出力し得る。ジオメトリビットストリーム２０３は、算術的に符号化されていないシンタックス要素を含む他のシンタックス要素をも含み得る。

[0057]ジオメトリ再構成ユニット２１６は、オクツリー、表面近似分析ユニット２１２によって決定された表面を示すデータ、および／または他の情報に基づいて、ポイントクラウドのポイントの変換座標を再構成し得る。ジオメトリ再構成ユニット２１６によって再構成された変換座標の数は、ボクセル化および表面近似のために、ポイントクラウドのポイントの元の数とは異なり得る。本開示は、得られたポイントを再構成されたポイントと呼ぶことがある。属性転送ユニット２０８は、ポイントクラウドの元のポイントの属性をポイントクラウドの再構成されたポイントに転送し得る。

[0058]さらに、ＲＡＨＴユニット２１８は、再構成されたポイントの属性にＲＡＨＴコーディングを適用し得る。代替または追加として、ＬＯＤ生成ユニット２２０およびリフティングユニット２２２は、再構成されたポイントの属性に、それぞれＬＯＤ処理およびリフティングを適用し得る。ＲＡＨＴユニット２１８およびリフティングユニット２２２は、属性に基づいて係数を生成し得る。係数量子化ユニット２２４は、ＲＡＨＴユニット２１８またはリフティングユニット２２２によって生成された係数を量子化し得る。算術符号化ユニット２２６は、量子化係数を表すシンタックス要素に算術コーディングを適用し得る。Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、属性ビットストリーム２０５においてこれらのシンタックス要素を出力し得る。属性ビットストリーム２０５は、算術的に符号化されていないシンタックス要素を含む他のシンタックス要素をも含み得る。

[0059]以下でより詳細に説明されるように、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、本開示の量子化および／またはスケーリング技法を実施するように構成されたデバイスの一例である。一例では、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、ポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、符号化されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、ポイントクラウドデータを符号化することとを行うように構成され得る。

[0060]図３の例では、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００は、ジオメトリ算術復号ユニット３０２と、属性算術復号ユニット３０４と、オクツリー合成ユニット３０６と、逆量子化ユニット３０８と、表面近似合成ユニット３１０と、ジオメトリ再構成ユニット３１２と、ＲＡＨＴユニット３１４と、ＬＯＤ生成ユニット３１６と、逆リフティングユニット３１８と、逆変換座標ユニット３２０と、逆変換色ユニット３２２とを含み得る。

[0061]Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００は、ジオメトリビットストリーム２０３と属性ビットストリーム２０５とを取得し得る。デコーダ３００のジオメトリ算術復号ユニット３０２は、算術復号（たとえば、コンテキスト適応型バイナリ算術コーディング（ＣＡＢＡＣ）または他のタイプの算術復号）をジオメトリビットストリーム中のシンタックス要素に適用し得る。同様に、属性算術復号ユニット３０４は、算術復号を属性ビットストリーム中のシンタックス要素に適用し得る。

[0062]オクツリー合成ユニット３０６は、ジオメトリビットストリームからパースされたシンタックス要素に基づいてオクツリーを合成し得る。表面近似がジオメトリビットストリームにおいて使用される事例では、表面近似合成ユニット３１０は、ジオメトリビットストリームからパースされたシンタックス要素に基づいて、またオクツリーに基づいて、表面モデルを決定し得る。

[0063]さらに、ジオメトリ再構成ユニット３１２は、ポイントクラウドのポイントの座標を決定するために再構成を実施し得る。逆変換座標ユニット３２０は、ポイントクラウドのポイントの再構成された座標（位置）を変換領域から初期領域に再びコンバートするために、再構成された座標に逆変換を適用し得る。

[0064]さらに、図３の例では、逆量子化ユニット３０８は、属性値を逆量子化し得る。属性値は、（たとえば、属性算術復号ユニット３０４によって復号されたシンタックス要素を含む）属性ビットストリームから取得されたシンタックス要素に基づき得る。

[0065]属性値がどのように符号化されるかに応じて、ＲＡＨＴユニット３１４は、逆量子化された属性値に基づいて、ポイントクラウドのポイントについての色値を決定するためにＲＡＨＴコーディングを実施し得る。代替的に、ＬＯＤ生成ユニット３１６および逆リフティングユニット３１８は、詳細レベルベースの技法を使用してポイントクラウドのポイントについての色値を決定し得る。

[0066]さらに、図３の例では、逆変換色ユニット３２２は、色値に逆色変換を適用し得る。逆色変換は、エンコーダ２００の色変換ユニット２０４によって適用された色変換の逆であり得る。たとえば、色変換ユニット２０４は、色情報をＲＧＢ色空間からＹＣｂＣｒ色空間に変換し得る。したがって、逆色変換ユニット３２２は、色情報をＹＣｂＣｒ色空間からＲＧＢ色空間に変換し得る。

[0067]以下でより詳細に説明されるように、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００は、本開示の量子化および／またはスケーリング技法を実施するように構成されたデバイスの一例である。一例では、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００は、符号化されたポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、復号されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、符号化されたポイントクラウドデータを復号することとを行うように構成され得る。

[0068]図２および図３の様々なユニットは、エンコーダ２００およびデコーダ３００によって実施される動作の理解を支援するために示されている。ユニットは、固定機能回路、プログラマブル回路、またはそれらの組合せとして実装され得る。固定機能回路は、特定の機能を提供する回路を指し、実施され得る動作に関してあらかじめ設定される。プログラマブル回路は、様々なタスクを実施するように、および実施され得る動作においてフレキシブルな機能を提供するようにプログラムされ得る回路を指す。たとえば、プログラマブル回路は、ソフトウェアまたはファームウェアの命令によって定義された様式でプログラマブル回路を動作させるソフトウェアまたはファームウェアを実行し得る。固定機能回路は、（たとえば、パラメータを受信するかまたはパラメータを出力するために）ソフトウェア命令を実行し得るが、固定機能回路が実施する動作のタイプは、概して不変である。いくつかの例では、ユニットのうちの１つまたは複数は、別個の回路ブロック（固定機能またはプログラマブル）であり得、いくつかの例では、ユニットのうちの１つまたは複数は、集積回路であり得る。

[0069]予測ジオメトリコーディング
[0070]予測ジオメトリコーディングは、ノードが（予測構造を定義する）ツリー構造で配置される、オクツリージオメトリコーディングの代替として導入されており、様々な予測ストラテジーが、それの予測子に関するツリーにおける各ノードの座標を予測するために使用される。図４は、矢印が予測方向を指す、有向グラフとして示された予測ツリーの一例を示す概念図である。ノード４００は、ルート頂点であり、予測子を有せず、ノード４０６は２つの子を有し、ノード４０４は３つの子を有し、ノード４０８は１つの子を有し、ノード４０２はリーフノードであり、これらは子を有しない。あらゆるノードが、１つの親ノードのみを有する。

[0071]一例では、４つの予測ストラテジーが、それの親（ｐ０）、祖父母（ｐ１）および曽祖父母（ｐ２）に基づいて各ノードについて指定される。

－ 予測なし
－ デルタ予測（ｐ０）
－ 線形予測（２＊ｐ０－ｐ１）
－ 平行四辺形予測（２＊ｐ０＋ｐ１－ｐ２）
[0072]Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、予測ツリーを生成するために任意のアルゴリズムを採用し得る。Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、用途／使用事例に基づいてアルゴリズムを決定し得、いくつかのストラテジーが使用され得る。各ノードについて、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、深さ優先様式で、ルートノードから開始して、ビットストリーム中の残差座標値を符号化する。予測ジオメトリコーディングは、主に、カテゴリー３（たとえば、ＬＩＤＡＲ収集された）ポイントクラウドデータのために、たとえば、低レイテンシ用途のために有用である。

[0073]非規範的量子化（non-normative quantization）およびスケーリング
[0074]いくつかの例では、元のポイントクラウドは、浮動小数点フォーマットで、または極めて高いビット深度において表され得る。入力ポイントクラウドは、図２中のＧ－ＰＣＣエンコーダ２００のボクセル化ユニット２０６によって示される、あるビット深度において量子化およびボクセル化される。量子化は、ボクセル化の目的でＧ－ＰＣＣエンコーダ２００においてボクセル化ユニット２０６において適用され得、スケーリングは、主に、復号されたポイントクラウドのマッピングのために（すなわち、ボクセルユニットにおいて）、特定用途向け物理的空間において（すなわち、物理的次元において）、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００において実施され得る。この動作のためにＧ－ＰＣＣデコーダ３００によって使用され得るスケール値が、シンタックス要素ｓｐｓ＿ｓｏｕｒｃｅ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ＿ｎｕｍｅｒａｔｏｒ＿ｍｉｎｕｓ１とｓｐｓ＿ｓｏｕｒｃｅ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ＿ｄｅｎｏｍｉｎａｔｏｒ＿ｍｉｎｕｓ１とを使用してシグナリングされる。

[0075]（符号化より前の）前処理ステップである量子化、および（復号の後の）後処理ステップであるスケーリングプロセスは、全体的コーディングプロセスに影響を及ぼさない。すなわち、量子化およびスケーリングは、本質的に非規範的である。コーディングプロセスの外部のこの動作は、旧来の２Ｄビデオフレームでの、圧縮のためのより低い空間解像度への空間ダウンサンプリング、および後続の、表示より前のアップサンプリングとほぼ同様である。この旧来の２Ｄビデオの場合には、ダウンサンプリングおよびアップサンプリングは、非規範的であり、コーディングプロセスに影響を及ぼさない。シグナリングされたスケールファクタの分子（ｓｐｓ＿ｓｏｕｒｃｅ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ＿ｎｕｍｅｒａｔｏｒ＿ｍｉｎｕｓ１）および分母（ｓｐｓ＿ｓｏｕｒｃｅ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ＿ｄｅｎｏｍｉｎａｔｏｒ＿ｍｉｎｕｓ１）を示すシンタックス要素が、以下の表に示されている。

[0076]Ｇ－ＰＣＣにおける予測ジオメトリのための規範的量子化（normative quantization）
[0077]コーデック内のジオメトリ座標／位置の量子化／スケーリング、またはＧ－ＰＣＣにおいてそれが言及されるようなジオメトリスケーリングは、ジオメトリパラメータセット（ＧＰＳ）中のフラグおよび量子化パラメータ（ＱＰ）値によって制御される。ＱＰ値は、複数のレベルにおいて指定／修正され得る。ＧＰＳ中でジオメトリスケーリングに関連付けられるシンタックス要素は、以下で説明される。

[0078]ジオメトリパラメータセット（ＧＰＳ）

[0079]ここで、ｇｅｏｍ＿ｂａｓｅ＿ｑｐは、ＧＰＳを参照するポイントのすべてに適用可能であるベースＱＰ値を導出するために使用される。ＱＰ乗数、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）が、ＱＰ値のすべてを乗算するために使用される。たとえば、ｂａｓｅ＿ｑｐが１に等しく設定され、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２が２である場合、使用される実際のＱＰ値は、１＊（１＜＜２）＝４である。実際には、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒは、ＱＰのためのスケールファクタのように働き、ＱＰ値の最小変化を決定する。適用される前に同じくＱＰ乗数を乗算される、スライスＱＰデルタもシグナリングされる。オクツリーコーディングでは、ノードＱＰオフセットが、特定のオクツリー深度においてシグナリングされ、ＱＰ乗数はこのノードＱＰオフセットにも適用される。

[0080]予測ジオメトリのために、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、ＱＰオフセットが、予測ジオメトリツリーにおいてどのくらいの頻度でシグナリングされるかを示すための間隔をシグナリングする。シンタックス要素ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｉｎｔｖｌ＿ｌｏｇ２に加えて、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、ＱＰオフセットが予測ツリーにおいてシグナリングされる間隔を更新するために、ジオメトリスライスヘッダにおいて別のシンタックス要素ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｉｎｔｖｌ＿ｌｏｇ２＿ｄｅｌｔａをシグナリングする。Ｎ＝ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｉｎｔｖｌ＿ｌｏｇ２＋ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｉｎｔｖｌ＿ｌｏｇ２＿ｄｅｌｔａである、Ｎ個のノードごとに、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、予測ジオメトリツリーにおいてＱＰオフセットをシグナリングする。Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００は、予測ジオメトリのための最終ＱＰ値を以下のように決定し得る。

したがって、シグナリングされた値ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔは、ノードに適用されるノードＱＰオフセットと同じである。

[0081]最終ＱＰ値（ｑｐＦｉｎａｌ）が、空間領域において適用され、ビデオ圧縮のような変換領域において適用されない、量子化プロセスによって取得されることに留意されたい。したがって、ポイントクラウド圧縮では、ポイントクラウドのサイズおよび密度に基づいて、ジオメトリの量子化は、復号されたポイントクラウドにおいてより顕著であり得る。

[0082]Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００およびＧ－ＰＣＣデコーダ３００は、ジオメトリスケーリングプロセスによって使用されるステップサイズを導出するために最終ＱＰ値（たとえば、ｑｐＦｉｎａｌ）を使用し得る。ジオメトリスケーリングプロセスは、以下のように定義される。
このプロセスへの入力は、以下の通りである。

－ スケーリングされていない位置成分値を表す変数ｖａｌ、
－ 位置成分インデックスを指定する変数ｃＩｄｘ、
－ 量子化パラメータを指定する変数ｑＰ。
このプロセスの出力は、スケーリングされた位置成分値ｐｏｓである。

（注）ｇｅｏｍ＿ｓｃａｌｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇが０に等しいとき、このプロセスの出力は入力値ｐｏｓに等しい。
変数ｓｃａｌｉｎｇＥｘｐａｎｓｉｏｎＬｏｇ２は、ｑＰ／８に等しく設定される。
スケーリングされていない位置成分値の連結された部分を表す変数ｈｉｇｈＰａｒｔおよびｌｏｗＰａｒｔは、以下のように導出される。

[0083]スケールファクタｓＦは、以下のように導出される。

[0084]出力変数ｐｏｓは、以下のように導出される。

[0085]上記で説明されたジオメトリの規範的量子化を含む、オクツリージオメトリコーディングでは、ＱＰ乗数は、シグナリングされる任意のノードＱＰオフセットを含む、ＱＰ値のすべてに適用される。ノードＱＰ乗数は、予測ツリーにおいてシグナリングされるシグナリングされたノードＱＰオフセット（たとえば、ｎｏｄｅ＿ｑｐオフセット）に適用されない。いくつかの場合には、ノードＱＰオフセットはより大きい数であり得、これは、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔシンタックス要素のために多数のビットがシグナリングされることを必要とし得る。したがって、シグナリングオーバーヘッドは、ノードＱＰオフセットの大きい値により、増加し得る。

[0086]これらの欠点に鑑みて、本開示は、シグナリングオーバーヘッドを低減し、したがって、コーディング効率を増加させる様式で、ノードＱＰオフセットをシグナリングし、最終ＱＰ値を決定するための技法について説明する。本明細書で説明される技法は、独立して実装されるか、または１つまたは複数の他の技法と組み合わせられ得る。ステップサイズ、スケール値、スケールステップサイズという用語は、すべて、同じ値、すなわち、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００において使用されるスケール値を指す。

[0087]本開示の一例では、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００およびＧ－ＰＣＣデコーダ３００は、ステップサイズを導出するために使用されるＱＰ値（たとえば、最終ＱＰ値）を、ＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットを含むように決定するように構成され得る。一例として、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００は、以下の式、すなわち、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）を使用して最終ＱＰ値（ｑｐＦｉｎａｌ）を決定するように構成され得る。

[0088]いくつかの例では、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００も、以下の式、すなわち、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）を使用して最終ＱＰ値（ｑｐＦｉｎａｌ）を決定するように構成され得る。たとえば、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、再構成ループにおいてその式を使用し得る。しかしながら、他の例では、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、最初に、最終ＱＰ値を決定し、次いで、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔおよびｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２のためにシグナリングするための値を決定するためにノードＱＰオフセットの値を決定し得る。この例では、Ｇ－ＰＣＣエンコーダは、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔおよびｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２の値を、すでに決定された最終ＱＰ値、ならびにｂａｓｅ＿ｑｐおよびｓｌｉｃｅ＿ｑｐが、式ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）を満たすように決定することになる。

[0089]上記の式では、ベースＱＰ（ｂａｓｅ＿ｑｐ）およびスライスＱＰ（ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）は、合計され、次いで、左シフトされる（たとえば、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２から導出されたジオメトリＱＰ乗数の値を乗算される）。この得られた値は、次いで、（ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２から導出された）ジオメトリＱＰ乗数によって左シフトされた（たとえば、乗算された）ノードＱＰオフセット（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ）に加算される。この式は、ノードＱＰオフセットがジオメトリＱＰ乗数を乗算されることを除いて、上記で説明された式（すなわち、ｑｐＦｉｎａｌ＝（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２＋ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ）と同じである。そのような技法は、ノードＱＰオフセットをシグナリングするために必要とされるビット数を低減し得る。

[0090]たとえば、所望のノードＱＰオフセットが２０であった場合、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、値２０に等しくなるようなビット数でｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔシンタックス要素をシグナリングしたであろう。しかしながら、本開示の技法を使用して、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、ノードＱＰオフセットがジオメトリＱＰ乗数を乗算されるので、より少ないビット数でｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔシンタックス要素をシグナリングし得る。たとえば、いくつかのポイントクラウドでは、ＱＰが、４の倍数である値のみをとる場合、２０のｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔをシグナリングすることは、たとえば、一定のビット数を消費することになる。しかしながら、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００が、上記で説明されたように、ジオメトリＱＰ乗数を使用する場合、５の値のみがシグナリングされる必要があり（２０＞＞ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２＝２０＞＞２＝５）、これは、より少ないビットを消費することになる。ここで、ジオメトリＱＰ乗数は４になり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２は、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２が最終ジオメトリ乗数値のｌｏｇ２としてシグナリングされるので、２になる。

[0091]したがって、本開示の一例では、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、最終ノードＱＰオフセット項を決定するためにノードＱＰオフセットにジオメトリＱＰ乗数を適用することによって（たとえば、最終ノードＱＰオフセット項は、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２である）、ポイントクラウドのジオメトリを符号化するための最終ＱＰ値を決定し得る。一例では、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、式ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って最終ＱＰ値（ｑｐＦｉｎａｌ）を決定し得る。

[0092]Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたシグナリングされたノードＱＰオフセットが、所望のノードＱＰオフセット項に等しくなるように、ノードＱＰオフセット（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ）とジオメトリＱＰ乗数（ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）とを示すシンタックス要素を符号化し、シグナリングし得る。

[0093]逆の様式で、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００は、ノードＱＰオフセット（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ）およびジオメトリＱＰ乗数（ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）のためのシンタックス要素を受信し、復号し得る。Ｇ－ＰＣＣデコーダは、次いで、最終ＱＰ値を、ジオメトリＱＰ乗数（ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）を乗算されたノードＱＰオフセット（たとえば、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ）の関数として決定し得る。一例では、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００は、式ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って最終ＱＰ値（ｑｐＦｉｎａｌ）を決定し得る。Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００は、次いで、上記で説明された１つまたは複数のコーディング技法を使用して、ポイントクラウドのジオメトリの規範的量子化を実施するために最終ＱＰ値を使用し得る。

[0094]別の例では、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００およびＧ－ＰＣＣデコーダ３００は、（導出された最終ＱＰの）ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔが（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数であるものとするという制約に従って動作し得る。そのような制約は、あらかじめ決定され得るか、またはビットストリーム中でシグナリングされ得る。

[0095]別の例では、導出された最終ＱＰ値は、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数に丸められ得る。

[0096]図５は、本開示の例示的な符号化技法を示すフローチャートである。Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００の１つまたは複数の構造構成要素は、図５の技法を実施するように構成され得る。

[0097]一例では、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、ポイントクラウドデータを受信する（５００）ことと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定する（５１０）こととを行うように構成され得る。Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、次いで、符号化されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、ポイントクラウドデータを符号化し得る（５２０）。

[0098]本開示の一例では、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、ノードＱＰオフセットを示すノードＱＰオフセットシンタックス要素を符号化し、ジオメトリＱＰ乗数を示すジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を符号化し得る。

[0099]本開示の別の例では、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って最終ＱＰ値を決定し得、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌは最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐはベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐはスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔは、シグナリングされたノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２はジオメトリＱＰ乗数である。

[0100]一例では、ノードＱＰオフセットは、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である。

[0101]本開示の別の例では、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００は、最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸め得る。

[0102]図６は、本開示の例示的な復号技法を示すフローチャートである。Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００の１つまたは複数の構造構成要素は、図６の技法を実施するように構成され得る。

[0103]本開示の一例では、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００は、符号化されたポイントクラウドデータを受信する（６００）ことと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定する（６１０）こととを行うように構成され得る。Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００は、復号されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、符号化されたポイントクラウドデータを復号する（６２０）ことを行うようにさらに構成され得る。

[0104]一例では、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００は、ノードＱＰオフセットを決定するためにノードＱＰオフセットシンタックス要素を復号することと、ジオメトリＱＰ乗数を決定するためにジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を復号することとを行うようにさらに構成され得る。

[0105]別の例では、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００は、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って最終ＱＰ値を決定するようにさらに構成され得、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌは最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐはベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐはスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔは、シグナリングされたノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２はジオメトリＱＰ乗数である。

[0106]一例では、シグナリングまたは導出されたノードＱＰオフセットは、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である。

[0107]別の例では、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００は、最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めるようにさらに構成され得る。

[0108]図７は、本開示の１つまたは複数の技法とともに使用され得る例示的な測距システム９００を示す概念図である。図７の例では、測距システム９００は、照明器９０２とセンサー９０４とを含む。照明器９０２は、光９０６を放出し得る。いくつかの例では、照明器９０２は、１つまたは複数のレーザービームとして光９０６を放出し得る。光９０６は、赤外波長または可視光波長など、１つまたは複数の波長におけるものであり得る。他の例では、光９０６は、コヒーレントなレーザー光ではない。光９０６が、物体９０８など、物体に遭遇したとき、光９０６は、戻り光９１０をもたらす。戻り光９１０は、後方散乱光および／または反射光を含み得る。戻り光９１０は、センサー９０４上に物体９０８の画像９１２をもたらすように戻り光９１０を向けるレンズ９１１を通過し得る。センサー９０４は、画像９１２に基づいて信号９１４を生成する。画像９１２は、（たとえば、図７の画像９１２中のドットによって表される）ポイントのセットを備え得る。

[0109]いくつかの例では、照明器９０２およびセンサー９０４は、照明器９０２およびセンサー９０４が環境の３６０度視野をキャプチャするように、回転構造物上に搭載され得る。他の例では、測距システム９００は、照明器９０２およびセンサー９０４が特定の範囲内（たとえば、３６０度まで）の物体を検出することを可能にする１つまたは複数の光学構成要素（たとえば、ミラー、コリメータ、回折格子など）を含み得る。図７の例は、単一の照明器９０２およびセンサー９０４のみを示すが、測距システム９００は、照明器およびセンサーの複数のセットを含み得る。

[0110]いくつかの例では、照明器９０２は、構造化された光パターンを生成する。そのような例では、測距システム９００は、構造化された光パターンのそれぞれの画像が形成される複数のセンサー９０４を含み得る。測距システム９００は、構造化された光パターンが後方散乱する物体９０８までの距離を決定するために、構造化された光パターンの画像間の視差を使用し得る。構造化された光ベースの測距システムは、物体９０８がセンサー９０４に比較的近い（たとえば、０．２メートル～２メートル）とき、高レベルの精度（たとえば、サブミリメートル範囲の精度）を有し得る。この高レベルの精度は、モバイルデバイス（たとえば、モバイルフォン、タブレットコンピュータなど）のロック解除などの顔認識用途において、およびセキュリティ用途のために有用であり得る。

[0111]いくつかの例では、測距システム９００は、飛行時間（ＴｏＦ）ベースのシステムである。測距システム９００がＴｏＦベースのシステムであるいくつかの例では、照明器９０２は、光のパルスを生成する。言い換えれば、照明器９０２は、放出された光９０６の振幅を変調し得る。そのような例では、センサー９０４は、照明器９０２によって生成された光９０６のパルスからの戻り光９１０を検出する。測距システム９００は、次いで、光９０６が放出され検出されたときと空気中の既知の光速との間の遅延に基づいて光９０６が後方散乱する物体９０８までの距離を決定し得る。いくつかの例では、放出された光９０６の振幅を変調する代わりに（またはそれに加えて）、照明器９０２は、放出された光９０６の位相を変調し得る。そのような例では、センサー９０４は、物体９０８からの戻り光９１０の位相を検出し、光速を使用して、および照明器９０２が特定の位相で光９０６を生成したときとセンサー９０４が特定の位相で戻り光９１０を検出したときとの間の時間差に基づいて、物体９０８上のポイントまでの距離を決定し得る。

[0112]他の例では、ポイントクラウドは、照明器９０２を使用することなく生成され得る。たとえば、いくつかの例では、測距システム９００のセンサー９０４は、２つまたはそれ以上の光学カメラを含み得る。そのような例では、測距システム９００は、物体９０８を含む環境のステレオ画像をキャプチャするために光学カメラを使用し得る。測距システム９００（たとえば、ポイントクラウド生成器９２０）は、次いで、ステレオ画像中のロケーション間の視差を計算し得る。測距システム９００は、次いで、ステレオ画像に示されたロケーションまでの距離を決定するために視差を使用し得る。これらの距離から、ポイントクラウド生成器９２０は、ポイントクラウドを生成し得る。

[0113]センサー９０４はまた、色および反射率情報など、物体９０８の他の属性を検出し得る。図７の例では、ポイントクラウド生成器９２０は、センサー９０４によって生成された信号９１８に基づいてポイントクラウドを生成し得る。測距システム９００および／またはポイントクラウド生成器９２０は、データソース１０４（図１）の一部を形成し得る。最終ＱＰ値を導出するための本開示の技法は、図７のシステムを使用してポイントクラウドを符号化するために必要とされる、より少ないビットを生じ得る。

[0114]図８は、本開示の１つまたは複数の技法が使用され得る例示的な車両ベースのシナリオを示す概念図である。図８の例では、車両１０００は、ＬＩＤＡＲシステムなどのレーザーパッケージ１００２を含む。図８の例には示されていないが、車両１０００はまた、データソース１０４（図１）などのデータソースと、Ｇ－ＰＣＣエンコーダ２００（図１）などのＧ－ＰＣＣエンコーダとを含み得る。図８の例では、レーザーパッケージ１００２は、歩行者１００６または道路内の他の物体から反射するレーザービーム１００４を放出する。車両１０００のデータソースは、レーザーパッケージ１００２によって生成された信号に基づいてポイントクラウドを生成し得る。車両１０００のＧ－ＰＣＣエンコーダは、ジオメトリビットストリーム２０３（図２）および属性ビットストリーム２０５（図２）などのビットストリーム１００８を生成するために、ポイントクラウドを符号化し得る。ビットストリーム１００８は、Ｇ－ＰＣＣエンコーダによって取得された符号化されていないポイントクラウドよりもはるかに少ないビットを含み得る。車両１０００の出力インターフェース（たとえば、出力インターフェース１０８（図１））は、ビットストリーム１００８を１つまたは複数の他のデバイスに送信し得る。したがって、車両１０００は、符号化されていないポイントクラウドデータよりも迅速にビットストリーム１００８を他のデバイスに送信することが可能であり得る。さらに、ビットストリーム１００８は、より少ないデータ記憶容量を必要とし得る。

[0115]図８の例では、車両１０００は、ビットストリーム１００８を別の車両１０１０に送信し得る。車両１０１０は、Ｇ－ＰＣＣデコーダ３００（図１）などのＧ－ＰＣＣデコーダを含み得る。車両１０１０のＧ－ＰＣＣデコーダは、ポイントクラウドを再構成するためにビットストリーム１００８を復号し得る。車両１０１０は、様々な目的で、再構成されたポイントクラウドを使用し得る。たとえば、車両１０１０は、歩行者１００６が車両１０００の前方の道路におり、したがって、たとえば、歩行者１００６が道路にいることを車両１０１０の運転者が了解する前でも、減速を開始することを、再構成されたポイントクラウドに基づいて決定し得る。したがって、いくつかの例では、車両１０１０は、再構成されたポイントクラウドに基づいて、自律ナビゲーション動作を実施し、通知または警告を生成し、あるいは別のアクションを実施し得る。

[0116]追加または代替として、車両１０００は、ビットストリーム１００８をサーバシステム１０１２に送信し得る。サーバシステム１０１２は、様々な目的でビットストリーム１００８を使用し得る。たとえば、サーバシステム１０１２は、ポイントクラウドの後続の再構成のためにビットストリーム１００８を記憶し得る。この例では、サーバシステム１０１２は、自律運転システムを訓練するために他のデータ（たとえば、車両１０００によって生成された車両テレメトリデータ）とともにポイントクラウドを使用し得る。他の例では、サーバシステム１０１２は、（たとえば、車両１０００が歩行者１００６と衝突する場合）科学捜査的事故調査（forensic crash investigations）のための後続の再構成のためにビットストリーム１００８を記憶し得る。最終ＱＰ値を導出するための本開示の技法は、図８のシステムを使用してポイントクラウドを符号化するために必要とされる、より少ないビットを生じ得る。

[0117]図９は、本開示の１つまたは複数の技法が使用され得る例示的なエクステンデッドリアリティシステム（extended reality system）を示す概念図である。エクステンデッドリアリティ（ＸＲ：extended reality）は、拡張現実（ＡＲ）と、複合現実（ＭＲ）と、仮想現実（ＶＲ）とを含む技術の範囲をカバーするために使用される用語である。図９の例では、第１のユーザ１１００が、第１のロケーション１１０２に位置する。ユーザ１１００は、ＸＲヘッドセット１１０４を装着する。ＸＲヘッドセット１１０４の代替として、ユーザ１１００は、モバイルデバイス（たとえば、モバイルフォン、タブレットコンピュータなど）を使用し得る。ＸＲヘッドセット１１０４は、ロケーション１１０２における物体１１０６上のポイントの位置を検出する、ＬＩＤＡＲシステムなどの深度検出センサーを含む。ＸＲヘッドセット１１０４のデータソースは、ロケーション１１０２における物体１１０６のポイントクラウド表現を生成するために、深度検出センサーによって生成された信号を使用し得る。ＸＲヘッドセット１１０４は、ビットストリーム１１０８を生成するためにポイントクラウドを符号化するように構成されたＧ－ＰＣＣエンコーダ（たとえば、図１のＧ－ＰＣＣエンコーダ２００）を含み得る。

[0118]ＸＲヘッドセット１１０４は、第２のロケーション１１１４においてユーザ１１１２によって装着されたＸＲヘッドセット１１１０に（たとえば、インターネットなどのネットワークを介して）ビットストリーム１１０８を送信し得る。ＸＲヘッドセット１１１０は、ポイントクラウドを再構成するためにビットストリーム１１０８を復号し得る。ＸＲヘッドセット１１１０は、ロケーション１１０２における物体１１０６を表すＸＲ視覚化（たとえば、ＡＲ、ＭＲ、ＶＲ視覚化）を生成するためにポイントクラウドを使用し得る。したがって、いくつかの例では、ＸＲヘッドセット１１１０がＶＲ視覚化を生成するときなど、ロケーション１１１４のユーザ１１１２は、ロケーション１１０２の３Ｄ没入型体験を有し得る。いくつかの例では、ＸＲヘッドセット１１１０は、再構成されたポイントクラウドに基づいて仮想物体の位置を決定し得る。たとえば、ＸＲヘッドセット１１１０は、再構成されたポイントクラウドに基づいて、環境（たとえば、ロケーション１１０２）が平坦な表面を含むと決定し、次いで、仮想物体（たとえば、漫画のキャラクタ）が平坦な表面上に配置されるべきであると決定し得る。ＸＲヘッドセット１１１０は、仮想物体が決定された位置にあるＸＲ視覚化を生成し得る。たとえば、ＸＲヘッドセット１１１０は、平坦な表面に座っている漫画のキャラクタを示し得る。最終ＱＰ値を導出するための本開示の技法は、図９のシステムを使用してポイントクラウドを符号化するために必要とされる、より少ないビットを生じ得る。

[0119]図１０は、本開示の１つまたは複数の技法が使用され得る例示的なモバイルデバイスシステムを示す概念図である。図１０の例では、モバイルフォンまたはタブレットコンピュータなどのモバイルデバイス１２００は、モバイルデバイス１２００の環境における物体１２０２上のポイントの位置を検出する、ＬＩＤＡＲシステムなどの深度検出センサーを含む。モバイルデバイス１２００のデータソースは、物体１２０２のポイントクラウド表現を生成するために、深度検出センサーによって生成された信号を使用し得る。モバイルデバイス１２００は、ビットストリーム１２０４を生成するためにポイントクラウドを符号化するように構成されたＧ－ＰＣＣエンコーダ（たとえば、図１のＧ－ＰＣＣエンコーダ２００）を含み得る。図１０の例では、モバイルデバイス１２００は、サーバシステムまたは他のモバイルデバイスなどのリモートデバイス１２０６にビットストリームを送信し得る。リモートデバイス１２０６は、ポイントクラウドを再構成するためにビットストリーム１２０４を復号し得る。リモートデバイス１２０６は、様々な目的でポイントクラウドを使用し得る。たとえば、リモートデバイス１２０６は、モバイルデバイス１２００の環境のマップを生成するためにポイントクラウドを使用し得る。たとえば、リモートデバイス１２０６は、再構成されたポイントクラウドに基づいて建物の内部のマップを生成し得る。別の例では、リモートデバイス１２０６は、ポイントクラウドに基づいて像（たとえば、コンピュータグラフィックス）を生成し得る。たとえば、リモートデバイス１２０６は、ポイントクラウドのポイントを多角形の頂点として使用し、ポイントの色属性を多角形に陰影を付けるための基礎として使用し得る。いくつかの例では、リモートデバイス１２０６は、ポイントクラウドを使用して顔認識を実施し得る。最終ＱＰ値を導出するための本開示の技法は、図１０のシステムを使用してポイントクラウドを符号化するために必要とされる、より少ないビットを生じ得る。

[0120]以下は、本開示の１つまたは複数の技法によるものであり得る態様の非限定的なリストである。

[0121]態様１Ａ － ポイントクラウドをコーディングする方法であって、方法が、ポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、ＱＰ値を使用して、ポイントクラウドデータをコーディングすることとを備える、方法。

[0122]態様２Ａ － ＱＰ値を決定することが、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従ってＱＰ値を決定することを備え、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌがＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐがベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐがスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔがノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２がＱＰ乗数である、態様１Ａに記載の方法。

[0123]態様３Ａ － ノードＱＰオフセットが、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である、態様２Ａに記載の方法。

[0124]態様４Ａ － ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めることをさらに備える、態様２Ａに記載の方法。

[0125]態様５Ａ － ポイントクラウドを処理するためのデバイスであって、デバイスが、態様１Ａから４Ａのいずれかに記載の方法を実施するための１つまたは複数の手段を備える、デバイス。

[0126]態様６Ａ － １つまたは複数の手段が、回路中に実装された１つまたは複数のプロセッサを備える、態様５Ａに記載のデバイス。

[0127]態様７Ａ － ポイントクラウドを表すデータを記憶するためのメモリをさらに備える、態様５Ａまたは６Ａのいずれかに記載のデバイス。

[0128]態様８Ａ － デバイスがデコーダを備える、態様５Ａから７Ａのいずれかに記載のデバイス。

[0129]態様９Ａ － デバイスがエンコーダを備える、態様５Ａから８Ａのいずれかに記載のデバイス。

[0130]態様１０Ａ － ポイントクラウドを生成するためのデバイスをさらに備える、態様５Ａから９Ａのいずれかに記載のデバイス。

[0131]態様１１Ａ － ポイントクラウドに基づいて像を提示するためのディスプレイをさらに備える、態様５Ａから１０Ａのいずれかに記載のデバイス。

[0132]態様１２Ａ － 命令を記憶したコンピュータ可読記憶媒体であって、命令が、実行されたとき、１つまたは複数のプロセッサに、態様１Ａから４Ａのいずれかに記載の方法を実施させる、コンピュータ可読記憶媒体。

[0133]態様１Ｂ － ポイントクラウドを符号化するように構成された装置であって、装置が、ポイントクラウドデータを記憶するように構成されたメモリと、回路中に実装され、メモリと通信している１つまたは複数のプロセッサとを備え、１つまたは複数のプロセッサが、ポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、符号化されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、ポイントクラウドデータを符号化することと、を行うように構成された、装置。

[0134]態様２Ｂ － １つまたは複数のプロセッサが、ノードＱＰオフセットを示すノードＱＰオフセットシンタックス要素を符号化することと、ジオメトリＱＰ乗数を示すジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を符号化することとを行うようにさらに構成された、態様１Ｂに記載の装置。

[0135]態様３Ｂ － 最終ＱＰ値を決定するために、１つまたは複数のプロセッサが、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って最終ＱＰ値を決定するようにさらに構成され、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌが最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐがベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐがスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔがノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２がジオメトリＱＰ乗数である、態様１Ｂに記載の装置。

[0136]態様４Ｂ － ノードＱＰオフセットが、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である、態様３Ｂに記載の装置。

[0137]態様５Ｂ － １つまたは複数のプロセッサが、最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めるようにさらに構成された、態様３Ｂに記載の装置。

[0138]態様６Ｂ － ポイントクラウドデータを生成するように構成されたセンサーをさらに備える、態様１Ｂに記載の装置。

[0139]態様７Ｂ － ポイントクラウドを符号化する方法であって、方法が、ポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、符号化されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、ポイントクラウドデータを符号化することとを備える、方法。

[0140]態様８Ｂ － ノードＱＰオフセットを示すノードＱＰオフセットシンタックス要素を符号化することと、ジオメトリＱＰ乗数を示すジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を符号化することとをさらに備える、態様７Ｂに記載の方法。

[0141]態様９Ｂ － 最終ＱＰ値を決定することが、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って最終ＱＰ値を決定することを備え、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌが最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐがベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐがスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔがノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２がジオメトリＱＰ乗数である、態様７Ｂに記載の方法。

[0142]態様１０Ｂ － ノードＱＰオフセットが、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である、態様９Ｂに記載の方法。

[0143]態様１１Ｂ － 最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めることをさらに備える、態様９Ｂに記載の方法。

[0144]態様１２Ｂ － ポイントクラウドデータを生成することをさらに備える、態様７Ｂに記載の方法。

[0145]態様１３Ｂ － 命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、命令が、実行されたとき、ポイントクラウドを符号化するように構成されたデバイスの１つまたは複数のプロセッサに、ポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、符号化されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、ポイントクラウドデータを符号化することとを行わせる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

[0146]態様１４Ｂ － ポイントクラウドを符号化するように構成された装置であって、装置が、ポイントクラウドデータを受信するための手段と、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定するための手段と、符号化されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、ポイントクラウドデータを符号化するための手段とを備える、装置。

[0147]態様１５Ｂ － ポイントクラウドを復号するように構成された装置であって、装置が、符号化されたポイントクラウドデータを記憶するように構成されたメモリと、回路中に実装され、メモリと通信している１つまたは複数のプロセッサとを備え、１つまたは複数のプロセッサが、符号化されたポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、復号されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、符号化されたポイントクラウドデータを復号することと、を行うように構成された、装置。

[0148]態様１６Ｂ － １つまたは複数のプロセッサが、ノードＱＰオフセットを決定するためにノードＱＰオフセットシンタックス要素を復号することと、ジオメトリＱＰ乗数を決定するためにジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を復号することとを行うようにさらに構成された、態様１５Ｂに記載の装置。

[0149]態様１７Ｂ － 最終ＱＰ値を決定するために、１つまたは複数のプロセッサが、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って最終ＱＰ値を決定するようにさらに構成され、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌが最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐがベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐがスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔがノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２がジオメトリＱＰ乗数である、態様１５Ｂに記載の装置。

[0150]態様１８Ｂ － ノードＱＰオフセットが、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である、態様１７Ｂに記載の装置。

[0151]態様１９Ｂ － １つまたは複数のプロセッサが、最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めるようにさらに構成された、態様１７Ｂに記載の装置。

[0152]態様２０Ｂ － 復号されたポイントクラウドを表示するように構成されたディスプレイをさらに備える、態様１５Ｂに記載の装置。

[0153]態様２１Ｂ － ポイントクラウドを復号する方法であって、方法が、符号化されたポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、復号されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、符号化されたポイントクラウドデータを復号することとを備える、方法。

[0154]態様２２Ｂ － ノードＱＰオフセットを決定するためにノードＱＰオフセットシンタックス要素を復号することと、ジオメトリＱＰ乗数を決定するためにジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を復号することとをさらに備える、態様２１Ｂに記載の方法。

[0155]態様２３Ｂ － 最終ＱＰ値を決定することが、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って最終ＱＰ値を決定することを備え、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌが最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐがベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐがスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔがノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２がジオメトリＱＰ乗数である、態様２１Ｂに記載の方法。

[0156]態様２４Ｂ － ノードＱＰオフセットが、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である、態様２３Ｂに記載の方法。

[0157]態様２５Ｂ － 最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めることをさらに備える、態様２３Ｂに記載の方法。

[0158]態様２６Ｂ － 復号されたポイントクラウドを表示することをさらに備える、態様２１Ｂに記載の方法。

[0159]態様２７Ｂ － 命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、命令が、実行されたとき、ポイントクラウドを復号するように構成されたデバイスの１つまたは複数のプロセッサに、符号化されたポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、復号されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、符号化されたポイントクラウドデータを復号することと、を行わせる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

[0160]態様２８Ｂ － ポイントクラウドを復号するように構成された装置であって、装置が、符号化されたポイントクラウドデータを受信するための手段と、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定するための手段と、復号されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、符号化されたポイントクラウドデータを復号するための手段とを備える、装置。

[0161]態様１Ｃ － ポイントクラウドを符号化するように構成された装置であって、装置が、ポイントクラウドデータを記憶するように構成されたメモリと、回路中に実装され、メモリと通信している１つまたは複数のプロセッサとを備え、１つまたは複数のプロセッサが、ポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、符号化されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、ポイントクラウドデータを符号化することと、を行うように構成された、装置。

[0162]態様２Ｃ － １つまたは複数のプロセッサが、ノードＱＰオフセットを示すノードＱＰオフセットシンタックス要素を符号化することと、ジオメトリＱＰ乗数を示すジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を符号化することとを行うようにさらに構成された、態様１Ｃに記載の装置。

[0163]態様３Ｃ － 最終ＱＰ値を決定するために、１つまたは複数のプロセッサが、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って最終ＱＰ値を決定するようにさらに構成され、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌが最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐがベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐがスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔがノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２がジオメトリＱＰ乗数である、態様１Ｃから２Ｃのいずれかに記載の装置。

[0164]態様４Ｃ － ノードＱＰオフセットが、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である、態様３Ｃに記載の装置。

[0165]態様５Ｃ － １つまたは複数のプロセッサが、最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めるようにさらに構成された、態様３Ｃに記載の装置。

[0166]態様６Ｃ － ポイントクラウドデータを生成するように構成されたセンサーをさらに備える、態様１Ｃから５Ｃのいずれかに記載の装置。

[0167]態様７Ｃ － ポイントクラウドを符号化する方法であって、方法が、ポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、符号化されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、ポイントクラウドデータを符号化することとを備える、方法。

[0168]態様８Ｃ － ノードＱＰオフセットを示すノードＱＰオフセットシンタックス要素を符号化することと、ジオメトリＱＰ乗数を示すジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を符号化することとをさらに備える、態様７Ｃに記載の方法。

[0169]態様９Ｃ － 最終ＱＰ値を決定することが、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って最終ＱＰ値を決定することを備え、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌが最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐがベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐがスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔがノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２がジオメトリＱＰ乗数である、態様７Ｃから８Ｃのいずれかに記載の方法。

[0170]態様１０Ｃ － ノードＱＰオフセットが、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である、態様９Ｃに記載の方法。

[0171]態様１１Ｃ － 最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めることをさらに備える、態様９Ｃに記載の方法。

[0172]態様１２Ｃ － ポイントクラウドデータを生成することをさらに備える、態様７Ｃから１１Ｃのいずれかに記載の方法。

[0173]態様１３Ｃ － ポイントクラウドを復号するように構成された装置であって、装置が、符号化されたポイントクラウドデータを記憶するように構成されたメモリと、回路中に実装され、メモリと通信している１つまたは複数のプロセッサとを備え、１つまたは複数のプロセッサが、符号化されたポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、復号されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、符号化されたポイントクラウドデータを復号することと、を行うように構成された、装置。

[0174]態様１４Ｃ － １つまたは複数のプロセッサが、ノードＱＰオフセットを決定するためにノードＱＰオフセットシンタックス要素を復号することと、ジオメトリＱＰ乗数を決定するためにジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を復号することとを行うようにさらに構成された、態様１３Ｃに記載の装置。

[0175]態様１５Ｃ － 最終ＱＰ値を決定するために、１つまたは複数のプロセッサが、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って最終ＱＰ値を決定するようにさらに構成され、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌが最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐがベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐがスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔがノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２がジオメトリＱＰ乗数である、態様１３Ｃから１４Ｃのいずれかに記載の装置。

[0176]態様１６Ｃ － ノードＱＰオフセットが、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である、態様１５Ｃに記載の装置。

[0177]態様１７Ｃ － １つまたは複数のプロセッサが、最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めるようにさらに構成された、態様１５Ｃに記載の装置。

[0178]態様１８Ｃ － 復号されたポイントクラウドを表示するように構成されたディスプレイをさらに備える、態様１３Ｃから１７Ｃのいずれかに記載の装置。

[0179]態様１９Ｃ － ポイントクラウドを復号する方法であって、方法が、符号化されたポイントクラウドデータを受信することと、ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、復号されたポイントクラウドを作成するために、最終ＱＰ値を使用して、符号化されたポイントクラウドデータを復号することとを備える、方法。

[0180]態様２０Ｃ － ノードＱＰオフセットを決定するためにノードＱＰオフセットシンタックス要素を復号することと、ジオメトリＱＰ乗数を決定するためにジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を復号することとをさらに備える、態様１９Ｃに記載の方法。

[0181]態様２１Ｃ － 最終ＱＰ値を決定することが、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って最終ＱＰ値を決定することを備え、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌが最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐがベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐがスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔがノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２がジオメトリＱＰ乗数である、態様１９Ｃから２０Ｃのいずれかに記載の方法。

[0182]態様２２Ｃ － ノードＱＰオフセットが、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である、態様２１Ｃに記載の方法。

[0183]態様２３Ｃ － 最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めることをさらに備える、態様２１Ｃに記載の方法。

[0184]態様２４Ｃ － 復号されたポイントクラウドを表示することをさらに備える、態様１９Ｃから２３Ｃのいずれかに記載の方法。

[0185]本開示の様々な態様における例は、個別にまたは任意の組合せで使用され得る。

[0186]例に応じて、本明細書で説明された技法のうちのいずれかのいくつかの行為またはイベントは、異なるシーケンスで実施され得、追加、マージ、または完全に除外され得る（たとえば、すべての説明された行為またはイベントが、技法の実践のために必要であるとは限らない）ことを認識されたい。その上、いくつかの例では、行為またはイベントは、連続的にではなく、たとえば、マルチスレッド処理、割込み処理、または複数のプロセッサを通して同時に実施され得る。

[0187]１つまたは複数の例では、説明された機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実装され得る。ソフトウェアで実装される場合、機能は、１つまたは複数の命令またはコードとして、コンピュータ可読媒体上に記憶されるか、あるいはコンピュータ可読媒体を介して送信され、ハードウェアベース処理ユニットによって実行され得る。コンピュータ可読媒体は、データ記憶媒体などの有形媒体に対応する、コンピュータ可読記憶媒体を含み得るか、または、たとえば、通信プロトコルに従って、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を容易にする任意の媒体を含む通信媒体を含み得る。このようにして、コンピュータ可読媒体は、概して、（１）非一時的である有形コンピュータ可読記憶媒体、あるいは（２）信号または搬送波などの通信媒体に対応し得る。データ記憶媒体は、本開示で説明された技法の実装のための命令、コードおよび／またはデータ構造を取り出すために、１つまたは複数のコンピュータまたは１つまたは複数のプロセッサによってアクセスされ得る、任意の利用可能な媒体であり得る。コンピュータプログラム製品はコンピュータ可読媒体を含み得る。

[0188]限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、ＣＤ－ＲＯＭまたは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ、または他の磁気ストレージデバイス、フラッシュメモリ、あるいは、命令またはデータ構造の形態の所望のプログラムコードを記憶するために使用され得、コンピュータによってアクセスされ得る任意の他の媒体を備えることができる。また、いかなる接続もコンピュータ可読媒体と適切に呼ばれる。たとえば、命令が、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、または赤外線、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術を使用して、ウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術は媒体の定義に含まれる。ただし、コンピュータ可読記憶媒体およびデータ記憶媒体は、接続、搬送波、信号、または他の一時的媒体を含まないが、代わりに非一時的有形記憶媒体を対象とすることを理解されたい。本明細書で使用されるディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（disc）（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）（disc）、光ディスク（disc）、デジタル多用途ディスク（disc）（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク（disk）およびＢｌｕ－ｒａｙディスク（disc）を含み、ここで、ディスク（disk）は、通常、データを磁気的に再生し、ディスク（disc）は、データをレーザーで光学的に再生する。上記の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲に含まれるべきである。

[0189]命令は、１つまたは複数のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、あるいは他の等価な集積またはディスクリート論理回路など、１つまたは複数のプロセッサによって実行され得る。したがって、本明細書で使用される「プロセッサ」および「処理回路」という用語は、上記の構造、または本明細書で説明された技法の実装に好適な任意の他の構造のいずれかを指し得る。さらに、いくつかの態様では、本明細書で説明された機能は、符号化および復号のために構成された専用ハードウェアおよび／またはソフトウェアモジュール内に提供されるか、あるいは複合コーデックに組み込まれ得る。また、本技法は、１つまたは複数の回路または論理要素で十分に実装され得る。

[0190]本開示の技法は、ワイヤレスハンドセット、集積回路（ＩＣ）またはＩＣのセット（たとえば、チップセット）を含む、多種多様なデバイスまたは装置で実装され得る。本開示では、開示される技法を実施するように構成されたデバイスの機能的態様を強調するために、様々な構成要素、モジュール、またはユニットが説明されたが、それらの構成要素、モジュール、またはユニットは、必ずしも異なるハードウェアユニットによる実現を必要とするとは限らない。むしろ、上記で説明されたように、様々なユニットが、好適なソフトウェアおよび／またはファームウェアとともに、上記で説明された１つまたは複数のプロセッサを含めて、コーデックハードウェアユニットにおいて組み合わせられるか、または相互動作可能なハードウェアユニットの集合によって提供され得る。

[0191]様々な例が説明された。これらおよび他の例は以下の特許請求の範囲内に入る。
以下に本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
ポイントクラウドを復号するように構成された装置であって、前記装置は、
符号化されたポイントクラウドデータを記憶するように構成されたメモリと、
回路中に実装され、前記メモリと通信している１つまたは複数のプロセッサと、
を備え、前記１つまたは複数のプロセッサは、
前記符号化されたポイントクラウドデータを受信することと、
前記ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、
復号されたポイントクラウドを作成するために、前記最終ＱＰ値を使用して、前記符号化されたポイントクラウドデータを復号することと、
を行うように構成された、装置。
［Ｃ２］
前記１つまたは複数のプロセッサは、
前記ノードＱＰオフセットを決定するために、ノードＱＰオフセットシンタックス要素を復号することと、
前記ジオメトリＱＰ乗数を決定するために、ジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を復号することと、
を行うようにさらに構成された、Ｃ１に記載の装置。
［Ｃ３］
前記最終ＱＰ値を決定するために、前記１つまたは複数のプロセッサは、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って前記最終ＱＰ値を決定するようにさらに構成され、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌは前記最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐはベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐはスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔは前記ノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２は前記ジオメトリＱＰ乗数である、Ｃ１に記載の装置。
［Ｃ４］
前記ノードＱＰオフセットは、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である、Ｃ３に記載の装置。
［Ｃ５］
前記１つまたは複数のプロセッサは、前記最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めるようにさらに構成された、Ｃ３に記載の装置。
［Ｃ６］
前記復号されたポイントクラウドを表示するように構成されたディスプレイをさらに備える、Ｃ１に記載の装置。
［Ｃ７］
ポイントクラウドを符号化するように構成された装置であって、前記装置は、
ポイントクラウドデータを記憶するように構成されたメモリと、
回路中に実装され、前記メモリと通信している１つまたは複数のプロセッサと、
を備え、前記１つまたは複数のプロセッサは、
前記ポイントクラウドデータを受信することと、
前記ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、
符号化されたポイントクラウドを作成するために、前記最終ＱＰ値を使用して、前記ポイントクラウドデータを符号化することと、
を行うように構成された、装置。
［Ｃ８］
前記１つまたは複数のプロセッサは、
前記ノードＱＰオフセット示すノードＱＰオフセットシンタックス要素を符号化することと、
前記ジオメトリＱＰ乗数を示すジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を符号化することと、
を行うようにさらに構成された、Ｃ７に記載の装置。
［Ｃ９］
前記最終ＱＰ値を決定するために、前記１つまたは複数のプロセッサは、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って前記最終ＱＰ値を決定するようにさらに構成され、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌは前記最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐはベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐはスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔは前記ノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２は前記ジオメトリＱＰ乗数である、Ｃ７に記載の装置。
［Ｃ１０］
前記ノードＱＰオフセットは、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である、Ｃ９に記載の装置。
［Ｃ１１］
前記１つまたは複数のプロセッサは、前記最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めるようにさらに構成された、Ｃ９に記載の装置。
［Ｃ１２］
前記ポイントクラウドデータを生成するように構成されたセンサーをさらに備える、Ｃ７に記載の装置。
［Ｃ１３］
ポイントクラウドを復号する方法であって、
符号化されたポイントクラウドデータを受信することと、
前記ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、
復号されたポイントクラウドを作成するために、前記最終ＱＰ値を使用して、前記符号化されたポイントクラウドデータを復号することと、
を備える、方法。
［Ｃ１４］
前記ノードＱＰオフセットを決定するために、ノードＱＰオフセットシンタックス要素を復号することと、
前記ジオメトリＱＰ乗数を決定するために、ジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を復号することと、
をさらに備える、Ｃ１３に記載の方法。
［Ｃ１５］
前記最終ＱＰ値を決定することは、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って前記最終ＱＰ値を決定することを備え、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌは前記最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐはベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐはスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔは前記ノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２は前記ジオメトリＱＰ乗数である、Ｃ１３に記載の方法。
［Ｃ１６］
前記ノードＱＰオフセットは、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である、Ｃ１５に記載の方法。
［Ｃ１７］
前記最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めることをさらに備える、Ｃ１５に記載の方法。
［Ｃ１８］
前記復号されたポイントクラウドを表示することをさらに備える、Ｃ１３に記載の方法。
［Ｃ１９］
ポイントクラウドを符号化する方法であって、
ポイントクラウドデータを受信することと、
前記ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、
符号化されたポイントクラウドを作成するために、前記最終ＱＰ値を使用して、前記ポイントクラウドデータを符号化することと、
を備える、方法。
［Ｃ２０］
前記ノードＱＰオフセット示すノードＱＰオフセットシンタックス要素を符号化することと、
前記ジオメトリＱＰ乗数を示すジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を符号化することと、
をさらに備える、Ｃ１９に記載の方法。
［Ｃ２１］
前記最終ＱＰ値を決定することは、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って前記最終ＱＰ値を決定することを備え、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌは前記最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐはベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐはスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔは前記ノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２は前記ジオメトリＱＰ乗数である、Ｃ１９に記載の方法。
［Ｃ２２］
前記ノードＱＰオフセットは、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数である、Ｃ２１に記載の方法。
［Ｃ２３］
前記最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めることをさらに備える、Ｃ２１に記載の方法。
［Ｃ２４］
前記ポイントクラウドデータを生成することをさらに備える、Ｃ１９に記載の方法。
［Ｃ２５］
命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、実行されたとき、ポイントクラウドを符号化するように構成されたデバイスの１つまたは複数のプロセッサに、
ポイントクラウドデータを受信することと、
前記ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、
符号化されたポイントクラウドを作成するために、前記最終ＱＰ値を使用して、前記ポイントクラウドデータを符号化することと、
を行わせる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ２６］
ポイントクラウドを符号化するように構成された装置であって、
ポイントクラウドデータを受信するための手段と、
前記ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定するための手段と、
符号化されたポイントクラウドを作成するために、前記最終ＱＰ値を使用して、前記ポイントクラウドデータを符号化するための手段と、
を備える、装置。
［Ｃ２７］
命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、実行されたとき、ポイントクラウドを復号するように構成されたデバイスの１つまたは複数のプロセッサに、
符号化されたポイントクラウドデータを受信することと、
前記ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、
復号されたポイントクラウドを作成するために、前記最終ＱＰ値を使用して、前記符号化されたポイントクラウドデータを復号することと、
を行わせる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ２８］
ポイントクラウドを復号するように構成された装置であって、
符号化されたポイントクラウドデータを受信するための手段と、
前記ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定するための手段と、
復号されたポイントクラウドを作成するために、前記最終ＱＰ値を使用して、前記符号化されたポイントクラウドデータを復号するための手段と、
を備える、装置。

Claims (13)

1. ポイントクラウドを復号するように構成された装置であって、前記装置は、
   符号化されたポイントクラウドデータを記憶するように構成されたメモリと、
   回路中に実装され、前記メモリと通信している１つまたは複数のプロセッサと、
   を備え、前記１つまたは複数のプロセッサは、
   前記符号化されたポイントクラウドデータを受信することと、
   前記ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、
   復号されたポイントクラウドを作成するために、前記最終ＱＰ値を使用して、前記符号化されたポイントクラウドデータを復号することと、
   を行うように構成され、
   前記ノードＱＰオフセットは、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数であり、ここにおいて、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２は前記ジオメトリＱＰ乗数である、
   装置。
2. 前記１つまたは複数のプロセッサは、
   前記ノードＱＰオフセットを決定するために、ノードＱＰオフセットシンタックス要素を復号することと、
   前記ジオメトリＱＰ乗数を決定するために、ジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を復号することと、
   を行うようにさらに構成された、請求項１に記載の装置。
3. 前記最終ＱＰ値を決定するために、前記１つまたは複数のプロセッサは、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って前記最終ＱＰ値を決定するようにさらに構成され、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌは前記最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐはベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐはスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔは前記ノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２は前記ジオメトリＱＰ乗数である、請求項１に記載の装置。
4. 前記１つまたは複数のプロセッサは、前記最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めるようにさらに構成された、請求項３に記載の装置。
5. 前記復号されたポイントクラウドを表示するように構成されたディスプレイをさらに備える、請求項１に記載の装置。
6. ポイントクラウドを符号化するように構成された装置であって、前記装置は、
   ポイントクラウドデータを記憶するように構成されたメモリと、
   回路中に実装され、前記メモリと通信している１つまたは複数のプロセッサと、
   を備え、前記１つまたは複数のプロセッサは、
   前記ポイントクラウドデータを受信することと、
   前記ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、
   符号化されたポイントクラウドを作成するために、前記最終ＱＰ値を使用して、前記ポイントクラウドデータを符号化することと、
   を行うように構成された、
   前記ノードＱＰオフセットは、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数であり、ここにおいて、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２は前記ジオメトリＱＰ乗数である、
   装置。
7. 前記１つまたは複数のプロセッサは、
   前記ノードＱＰオフセットを示すノードＱＰオフセットシンタックス要素を符号化することと、
   前記ジオメトリＱＰ乗数を示すジオメトリＱＰ乗数シンタックス要素を符号化することと、
   を行うようにさらに構成された、請求項６に記載の装置。
8. 前記最終ＱＰ値を決定するために、前記１つまたは複数のプロセッサは、式、ｑｐＦｉｎａｌ＝（（ｂａｓｅ＿ｑｐ＋ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ）＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）＋（ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に従って前記最終ＱＰ値を決定するようにさらに構成され、ここにおいて、ｑｐＦｉｎａｌは前記最終ＱＰ値であり、ｂａｓｅ＿ｑｐはベースＱＰ値であり、ｓｌｉｃｅ＿ｑｐはスライスＱＰ値であり、ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔは前記ノードＱＰオフセットであり、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２は前記ジオメトリＱＰ乗数である、請求項６に記載の装置。
9. 前記１つまたは複数のプロセッサは、前記最終ＱＰ値を（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）に丸めるようにさらに構成された、請求項８に記載の装置。
10. 前記ポイントクラウドデータを生成するように構成されたセンサーをさらに備える、請求項６に記載の装置。
11. ポイントクラウドを復号する方法であって、
    符号化されたポイントクラウドデータを受信することと、
    前記ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、
    復号されたポイントクラウドを作成するために、前記最終ＱＰ値を使用して、前記符号化されたポイントクラウドデータを復号することと、
    を備える、
    前記ノードＱＰオフセットは、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数であり、ここにおいて、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２は前記ジオメトリＱＰ乗数である、
    方法。
12. ポイントクラウドを符号化する方法であって、
    ポイントクラウドデータを受信することと、
    前記ポイントクラウドデータのための最終量子化パラメータ（ＱＰ）値を、ジオメトリＱＰ乗数を乗算されたノードＱＰオフセットの関数として決定することと、
    符号化されたポイントクラウドを作成するために、前記最終ＱＰ値を使用して、前記ポイントクラウドデータを符号化することと、
    を備える、
    前記ノードＱＰオフセットは、（１＜＜ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２）の倍数であり、ここにおいて、ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ＿ｌｏｇ２は前記ジオメトリＱＰ乗数である、
    方法。
13. 命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、
    前記命令は、実行されたとき、ポイントクラウドを符号化するように構成されたデバイスの１つまたは複数のプロセッサに、請求項１２に記載の方法を実行させる、または、 前記命令は、実行されたとき、ポイントクラウドを復号するように構成されたデバイスの１つまたは複数のプロセッサに、請求項１１に記載の方法を実行させる、
    非一時的コンピュータ可読記憶媒体。