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公開番号2024165154
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-28
出願番号2023081067
出願日2023-05-16
発明の名称符号化システム、点群符号化装置、符号化方法、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 9/00 20060101AFI20241121BHJP(計算;計数)
要約【課題】画像の符号化処理と点群の符号化処理とを行うと共に、点群符号化処理の演算量を低減可能にした符号化システム或いは符号化方法を提供する。
【解決手段】符号化システムにおいて、画像を符号化するための第1の符号化手段と、点群を符号化するための第2の符号化手段と、を有する。第2の符号化手段は、第1の符号化手段において符号化処理に用いられた情報、例えば動きベクトルの大きさ等に基づいて、符号化処理を行うことにより点群符号化処理の演算量を削減する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
画像を符号化する第１の符号化手段と、
点群を符号化する第２の符号化手段を有し、
前記第１の符号化手段において符号化処理に用いられた情報に基づいて、前記第２の符号化手段は符号化処理を行う事を特徴とする符号化システム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記第２の符号化手段は、前記第１の符号化手段から出力された動きベクトルに基づいて、符号化対象点の参照点を決定する事を特徴とする請求項１に記載の符号化システム。
【請求項３】
前記第２の符号化手段は、前記第１の符号化手段から出力された動きベクトルの大きさに基づいて、フレーム間予測又はフレーム内予測のいずれか一方を選択する事を特徴とする請求項１に記載の符号化システム。
【請求項４】
前記第２の符号化手段は、前記符号化対象点と前記参照点のＩｎｔｅｎｓｉｔｙ値の差分に基づいて、フレーム間予測又はフレーム内予測のいずれか一方を選択する事を特徴とする請求項２に記載の符号化システム。
【請求項５】
前記第２の符号化手段は、前記符号化対象点の画素と前記参照点の画素のＲ値の差分に基づいて、フレーム間予測又はフレーム内予測のいずれか一方を選択する事を特徴とする請求項２に記載の符号化システム。
【請求項６】
前記第２の符号化手段は、フレームの間の点の対応関係からフレーム間の点群全体の移動量を算出することを特徴とする請求項２に記載の符号化システム。
【請求項７】
前記第２の符号化手段は、前記符号化対象点と前記参照点の間の距離差分が最小となる、フレーム間の点群全体の前記移動量を算出することを特徴とする請求項６に記載の符号化システム。
【請求項８】
点群情報を取得する第１の取得手段と、
画像を符号化する第１の符号化手段が、当該符号化に用いた第１情報を取得する第２の取得手段と、
前記第１情報に基づいて、前記点群情報の符号化処理を行う符号化手段と、
を有することを特徴とする点群符号化装置。
【請求項９】
画像を符号化する第１の符号化ステップと、
点群を符号化する第２の符号化ステップと、を有し、
前記第１の符号化ステップにおいて符号化処理に用いられた情報に基づいて、前記第２の符号化ステップは前記点群の符号化処理を行う事を特徴とする符号化方法。
【請求項１０】
請求項１～７のいずれか１項に記載の符号化システム又は請求項８に記載の点群符号化装置の各手段をコンピュータにより制御するためのコンピュータプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、符号化システム、点群符号化装置、符号化方法、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 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
近年自動運転車両に代表される、カメラ及びレーザースキャナを搭載したセンシングシステムが提案されている。このようなシステムでは、カメラによって２次元画像が取得され、レーザースキャナによって３次元点群が計測される。
【０００３】
各種センサによって取得された情報は、データ伝送のため、夫々に適した方式で符号化される。例えば、２次元画像の符号化に対しては、ＭＰＥＧ２、Ｈ．２６４（Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４ＡＶＣ）といった符号化方式が提案されている。
【０００４】
一方、例えば点群のような３次元構造を表す３Ｄデータの符号化方式としては、ＭＰＥＧ（ＭｏｖｉｎｇＰｉｃｔｕｒｅＥｘｐｅｒｔｓＧｒｏｕｐ）により、Ｇ－ＰＣＣｃｏｄｅｃｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｖ２が策定されつつある（非特許文献１）。
【０００５】
Ｇ－ＰＣＣでは、フレーム間予測手法として、例えば以下の手法が提案されている。即ち、フレーム間において、レーザーの走査位置が近い点の距離変化が少ない場合に、１つ前のフレームの同じレーザー番号で現在の方位角に最も近い方位角を持つ点との距離差分を符号化する手法が提案されている。この手法は、フレーム間において同位置の点の距離変化が小さい場合に符号化効率が高い。
【０００６】
又、ＬｉＤＡＲ（ＬｉｇｈｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｎｄＲａｎｇｉｎｇ）等を移動体に設置して計測した３次元点群に対しては、フレーム間における点群全体の移動量を使用する手法が提案されている。
【０００７】
この手法では、１つ前のフレームの点群位置及び姿勢と、現在のフレームの点群位置及び姿勢から、フレーム間における点群全体の移動量（例えば、回転、並進で表わされる動きパラメータ）を推定する。
【０００８】
そして、１つ前のフレームの点群位置に対して、推定した移動量を加味した各点の位置と、現在のフレームの点群中の各点の位置の差分値を符号化する。ＬｉＤＡＲを移動体に設置して、移動体の周囲を計測した場合、道路領域に代表される平面上の点は、移動体の移動量に係わらずほぼ一定の距離が計測される。このため、この方式は主に道路以外の静止物体に対して符号化効率が高い。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
Ｇ－ＰＣＣｃｏｄｅｃｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｖ２、ＩＳＯ／ＩＥＣＭＰＥＧ（ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１）、Ｎ１８１８９
ＬｉｐｕＺｈｏｕ，ＡｕｔｏｍａｔｉｃＥｘｔｒｉｎｓｉｃＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎｏｆａＣａｍｅｒａａｎｄａ３ＤＬｉＤＡＲＵｓｉｎｇＬｉｎｅａｎｄＰｌａｎｅＣｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅｓ，ＩＥＥＥ／ＲＳＪＩＲＯＳ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述の非特許文献に開示された従来技術では、フレーム内予測とフレーム間予測の２つの予測モードの結果に基づき一方の予測モードを選択している。又、フレーム間の動きを推定するために、例えばＩＣＰ（ＩｔｅｒａｔｉｖｅＣｌｏｓｅｓｔＰｏｉｎｔ）アルゴリズムを用いる必要があり、演算量が増加するという課題がある。
（【００１１】以降は省略されています）

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