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公開番号2024162356
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-21
出願番号2023077766
出願日2023-05-10
発明の名称符号化装置、復号化装置、及びコンピュータプログラム
出願人キヤノン株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06T 9/40 20060101AFI20241114BHJP(計算;計数)
要約【課題】
レーザを照射したスキャンなどを行う場合における符号化の効率を向上する事が可能な符号化装置を提供する。
【解決手段】
符号化装置において、複数の計測点からなる点群データを、計測手段から取得する取得手段と、前記計測手段の計測パターンに関する計測モデル情報に基づいて、前記複数の計測点に対応する予測点を算出する算出手段と、前記計測点と、前記計測点に対応する前記予測点との差分を演算する演算手段と、前記差分を符号化する符号化手段と、を備える。
【選択図】図7

特許請求の範囲【請求項１】
複数の計測点からなる点群データを、計測手段から取得する取得手段と、
前記計測手段の計測パターンに関する計測モデル情報に基づいて、前記複数の計測点に対応する予測点を算出する算出手段と、
前記計測点と、前記計測点に対応する前記予測点との差分を演算する演算手段と、
前記差分を符号化する符号化手段と、
を備えることを特徴とする符号化装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記取得手段は、前記計測手段がレーザを照射したスキャンを行うことによって生成された前記複数の計測点からなる前記点群データを取得する、ことを特徴とする請求項１に記載の符号化装置。
【請求項３】
前記計測モデル情報は、前記計測手段のスキャン時におけるレーザの照射位置又はレーザの照射タイミングに基づいたＩＤで管理された複数の点に関する情報を含む、ことを特徴とする請求項２に記載の符号化装置。
【請求項４】
前記複数の計測点の情報は、前記計測手段の計測時におけるレーザの照射角度に関する角度情報を含み、
前記計測モデル情報は、前記計測手段のスキャン時におけるレーザの照射角度に関する角度モデル情報を含む、ことを特徴とする請求項２に記載の符号化装置。
【請求項５】
前記角度情報は、前記計測手段の計測時におけるレーザの方位角と仰角とを含み、
前記角度モデル情報は、前記計測手段のスキャン時におけるレーザの方位角モデルと仰角モデルとを含む、ことを特徴とする請求項４に記載の符号化装置。
【請求項６】
前記複数の計測点の情報は、前記計測手段の計測時におけるレーザの照射タイミングを示す照射時間情報を含み、
前記計測モデル情報は、前記計測手段のスキャン時におけるレーザの照射タイミングを示す照射時間モデル情報を含む、ことを特徴とする請求項２に記載の符号化装置。
【請求項７】
前記計測モデル情報と前記計測点の角度の差分に基づき、前記計測モデル情報を修正する修正手段を有することを特徴とする請求項１に記載の符号化装置。
【請求項８】
計測手段の計測パターンに関する計測モデル情報を有し、前記計測モデル情報と符号化データに含まれる角度情報との比較結果に基づき計測点の情報を復号化する復号化手段を備えることを特徴とする復号化装置。
【請求項９】
前記計測手段がレーザを照射したスキャンを行うことによって生成された前記複数の計測点からなる点群データを取得する取得手段を有する、ことを特徴とする請求項８に記載の復号化装置。
【請求項１０】
前記複数の計測点の情報は、前記計測手段の計測時におけるレーザの照射角度に関する角度情報を含み、
前記計測モデル情報は、前記計測手段のスキャン時におけるレーザの照射角度に関する角度モデル情報を含む、ことを特徴とする請求項９に記載の復号化装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、符号化装置、復号化装置、及びコンピュータプログラム等に関するものである。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、自動運転技術開発やＶＲ（ＶｉｒｔｕａｌＲｅａｌｉｔｙ）技術の普及に伴い、３次元位置情報を計測する事が可能なＬｉＤＡＲ（ＬｉｇｈｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｎｄＲａｎｇｉｎｇ）技術の開発が進められている。
【０００３】
ＬｉＤＡＲとはレーザの照射角度を高速で変更しながら、離散的にレーザを照射し、各照射角度においてレーザの反射光が戻るまでの時刻を計測する事で、周辺物体の３次元位置情報を計測する機器のことである。ＬｉＤＡＲは各レーザの照射角度における物体までの距離情報から周辺物体の３次元位置情報を示す点の集まりを点群データとして出力する。
【０００４】
一般的に、点群データは大量の点を含んでおり、各点は位置情報に加えて、例えばタイムスタンプ情報、インテンシティ情報、ＲＧＢ情報などの複数の属性情報を持っている。点群データは大量のデータであるため、記憶及び通信にコストがかかる可能性があり、これらの処理にも時間がかかる可能性がある。
【０００５】
これらの課題に対して、点群のデータを減少させる要求があり、例えばＭＰＥＧ（ＭｏｖｉｎｇＰｉｃｔｕｒｅＥｘｐｅｒｔｓＧｒｏｕｐ）では、非特許文献１にて開示されている点群の符号化のための手法であるＧ－ＰＣＣ（ＧｅｏｍｅｔｒｙｂａｓｅｄＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄＣｏｍｐｒｅｓｉｏｎ）を提供している。
【０００６】
Ｇ－ＰＣＣは、点群データの各点の３次元の座標で表される位置情報（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ）と、タイムスタンプやインテンシティなどの属性情報（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を、夫々異なるプロセスで符号化を行なう。
【０００７】
又、例えば特許文献１には、ＬｉＤＡＲにより取得した計測データに対し、計測データを地物の外形を表すテンプレートにより近似するためのパラメータを、圧縮データとして生成するデータ圧縮装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
特開２０１８－１１６４５２号公報
【非特許文献】
【０００９】
Ｇ－ＰＣＣｃｏｄｅｃｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｖ２、ＩＳＯ／ＩＥＣＭＰＥＧ（ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１）、Ｎ１８１８９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、非特許文献１に記載された手法では、ＬｉＤＡＲが複雑なスキャン経路を持つ場合は、過去のスキャンからの予測された方位角及び仰角と次のスキャンの方位角及び仰角の差分値が大きくなり、符号化時の圧縮効率が低下してしまう。又、特許文献１の手法では、地物の外形を表すテンプレートが必要となるため、周囲の環境の影響を受けやすい。
（【００１１】以降は省略されています）

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