JP4166679B2 - ３次元オブジェクトデータの符号化及び復号化方法、並びに、その装置 - Google Patents

Description

本発明はデータ符号化及び復号化方法、並びに、その装置に係り、さらに詳細にはポイントテクスチャ、ボクセル、八分木構造のデータのうち何れか一つよりなる３次元オブジェクトデータの符号化及び復号化方法、並びに、その装置に関する。

３次元グラフィックに関する研究の初期から研究者の究極的な目標は、実際のイメージのようなリアルなグラフィック画面を生成することである。そこで、レンダリング技術分野において多角形モデルを利用する研究が行われ、その結果として、非常にリアルな３次元環境を提供するために十分なモデリング及びレンダリング技術が開発されてきた。しかし、複雑なモデルを生成するためには、専門家の多くの努力と時間とを必要とする。また、リアルで精巧な環境を表現するには、莫大な量の情報を必要とし、保存及び伝送において低効率を招くという問題がある。

現在、コンピュータグラフィックにおける３次元オブジェクトの表現は、一般的には多角形モデルが採用されている。この技術を用いれば、任意の形状を多色の多角形の集合、すなわち、三角形によって概略的に表現できる。また、ソフトウェアアルゴリズムの急激な進歩と、グラフィックハードウェアの発達とによって、複雑なオブジェクトやシーン（場面）を、リアルタイムで非常にリアルな静止映像（あるいは動映像）多角形モデルに視覚化できる。

しかし、ここ数年間で、さらに他の３次元表現に関する研究が非常に活発に進められている。これは、現実世界のオブジェクトに対する多角形モデルを構成することが難しいだけでなく、レンダリングの複雑性及び写真のようにリアルな場面を生成するには、品質が満足するほどではないということが、このような研究が進められている主な理由である。

３次元オブジェクトを表現するためには、アプリケーションプログラムは、莫大な量の多角形を必要とする。例えば、人体の詳細なモデルは数百万個の三角形を含み、これを扱うのは容易なことではない。例えば、３次元スキャナのように３次元測定技術分野における最近の進歩によって、許容範囲内の誤差で精巧な３次元データを得られるが、オブジェクト全体に対して連続的に完璧な多角形モデルを得ることは、相変らずコストが高くて非常に難しい。さらに、写真のようなリアルなイメージ表現を得るためのレンダリングアルゴリズムは、演算が複雑になり、リアルタイムでのレンダリングが不可能である。

一方、複雑な幾何学的構造を有するオブジェクトを表現する、新しい表現方法及びレンダリング方法として、深さイメージベース表現（Ｄｅｐｔｈ Ｉｍａｇｅ−Ｂａｓｅｄ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ：以下、ＤＩＢＲという）がある。このＤＩＢＲは、ＭＰＥＧ−４ ＡＦＸ（Ａｎｉｍａｔｉｏｎ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｅＸｔｅｎｓｉｏｎ）に採用されている。コンピュータグラフィックでは一般に多角形メッシュでオブジェクトを表現してきたが、ＤＩＢＲでは３次元オブジェクトを目に見えるオブジェクトの表面を覆い包む参照イメージの集合として表現する。各参照イメージは、相応する深さ情報（ｄｅｐｔｈ ｍａｐ）で表現し、その深さ情報は、イメージ平面のピクセルから３次元オブジェクト表面までの距離を配列として表したものである。このＤＩＢＲの利点の一つは、多角形モデルを使用せずに参照イメージを用いることでオブジェクトを高品質に表現することができることである。しかも、ＤＩＢＲで表現された画像（ＤＩＢＲビュー）をレンダリングする複雑度は、風景（シーン）の複雑性には関係なく、ビューのピクセル数（すなわち、ビューの解像度）だけで決定される。ＤＩＢＲにおける主な表現形式は、シンプルテクスチャ、ポイントテクスチャ及び八分木イメージである。このポイントテクスチャは、一つのカメラ位置から眺めたピクセルの配列でオブジェクトを表現する。それぞれのポイントテクスチャピクセルは、色、深さ（ピクセルからカメラまでの距離）及びポイントテクスチャレンダリングを補助するいくつかの他の属性によって表現される。各視線に沿って多数のピクセルがあるため、ポイントテクスチャは、通常多数の層で構成される。１次元でのポイントテクスチャの簡単な例が、図１に示されている。ポイントテクスチャは、オブジェクトをリアルに表現するためには、大量のデータを必要とする。概して、よりリアルなイメージ、より高いサンプリング密度の場合には、さらに膨大な量のデータを必要とする。したがって、ポイントテクスチャイメージの圧縮は効率的に行われなければならない。ポイントテクスチャのノード仕様は、図２に示されている。図２のノード仕様で‘ｄｅｐｔｈ’（深さ情報）と‘ｃｏｌｏｒ’（色情報）フィールドが圧縮対象である。

なお、従来、ポイントテクスチャについての研究はほとんどないが、ＤｕａｎとＬｉとがポイントテクスチャを基盤とした圧縮方法を提示し、その方法は、階層化された深さイメージ（Ｌａｙｅｒｅｄ Ｄｅｐｔｈ Ｉｍａｇｅ：ＬＤＩ）の圧縮方法と呼ばれている。（非特許文献１参照）

従来、深さ情報を圧縮するためには、ＪＰＥＧ−ＬＳアルゴリズムが適用されていた。また、色情報は、既存の符号化標準を使用して圧縮される。しかし、このようなアルゴリズムは、プログレシブ（漸進的）な圧縮及び伝送をサポートできない。

また、パターンコード表現（ＰＣＲ：Ｐａｔｔｅｒｎ Ｃｏｄｅ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）を使用して３次元ボクセル表面モデルを圧縮する方法が提案されている。（非特許文献２参照）

しかし、この方法は階層的な八分木構造をとらないため、プログレシブ圧縮を行うことはできない。さらに、ＭＰＥＧ−４ ＡＦＸ標準で、ＰＰＭ（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｂｙ Ｐａｒｔｉａｌ Ｍａｔｃｈｉｎｇ）方法を利用した八分木圧縮方法が提案された。（非特許文献３参照）しかし、これもプログレシブ（漸進的）ビットストリームを作り出すことができない。
Ｊ.Ｄｕａｎ Ｊ.Ｌｉ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｌａｙｅｒｅｄ Ｄｅｐｔｈ Ｉｍａｇｅ,ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ. Ｉｍａｇｅ Ｐｒｅｃｅｓｓｉｎｇ,ｖｏｌ.１２，ｎｏ.３，ｐｐ.３６５−３７２，Ｍａｒｃｈ ２００３ Ｃ.Ｓ.Ｋｉｍ ａｎｄ Ｓ.Ｕ.Ｌｅｅ，Ｃｏｍｐａｃｔ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ ｏｆ ３Ｄ Ｖｏｘｅｌ Ｓｕｒｆａｃｅ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｃｏｄｅ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ.１１，ｎｏ.８，ｐｐ.９３２−９４３，２００２ ＩＳＯ／ＩＥＣ ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１ １４４９６−１６：２００３，Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ−Ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ Ａｕｄｉｏ−Ｖｉｓｕａｌ Ｏｂｊｅｃｔｓ−Ｐａｒｔ １６：Ａｎｉｍａｔｉｏｎ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｅＸｔｅｎｓｉｏｎ（ＡＦＸ）

本発明が解決しようとする技術的課題は、深さイメージ情報を圧縮するためのより効率的な予測符号化、高い符号化効率及び効率的な損失圧縮を提供する、ポイントテクスチャ、ボクセル、八分木構造のデータのうち何れか一つよりなる３次元オブジェクトデータ符号化／復号化方法及び装置を提供することである。

前記課題を達成するための本発明による、３次元オブジェクトデータの符号化方法は、ポイントテクスチャ、ボクセル、八分木構造のデータのうち何れか一つよりなる３次元オブジェクトデータに対して、ノードの種類を表すラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータを生成する段階と、前記ラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータのノードを符号化するノード符号化段階と、このノード符号化段階でノード符号化されたデータを、ビットストリームとして生成するビットストリーム生成段階と、を含むことを特徴とする。

さらに、前記ラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータを生成する段階は、３次元バウンディングボリュームを使用してボクセルデータに変換してオブジェクトが存在する位置のボクセルと、オブジェクトが存在しない位置のボクセルとを、ラベルを付けて区分することを特徴とする。

また、前記ラベルを付けてボクセルを区分するとは、前記３次元オブジェクトデータを表すツリーのノードが下位ノードで構成される時は‘Ｓ（Ｓｐｌｉｔ）’とラベル付けし、ノード内の下位ボクセルが全てオブジェクトのないボクセルで構成される時は‘Ｗ（Ｗｈｉｔｅ）’とラベル付けし、ノード内の下位ボクセルが全てオブジェクトのあるボクセルで構成される時は‘Ｂ（Ｂｌａｃｋ）’とラベル付けし、ノード内の下位ボクセル値がＰＰＭアルゴリズムによって符号化される時は‘Ｐ（ＰＰＭ）’とラベル付けすることを特徴とする。

また、前記ノード符号化段階は、ノードがＳノードであるかＰノードであるかに関するノード情報を符号化する段階と、前記ノード情報がＳノードであれば、Ｓノードの詳細情報（Ｄｅｔａｉｌｅｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂｉｔｓ：ＤＩＢ）を符号化し、ＰノードであればＰノードのＤＩＢを符号化する段階と、を含むことを特徴とする。

さらに、前記課題を達成するための本発明による、３次元オブジェクトデータの符号化方法は、ポイントテクスチャ、ボクセル、八分木構造のデータのうち何れか一つよりなる３次元オブジェクトデータに対して、ノードごとにラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータを生成するツリー構造生成段階と、前記ノードごとにラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータを、前記ラベルを参照して併合する段階と、前記併合されたノードを符号化するノード符号化段階と、このノード符号化段階でノード符号化されたデータを、ビットストリームとして生成するビットストリーム生成段階と、前記併合段階、ノード符号化段階及びビットストリーム段階を、前記ツリー構造の３次元オブジェクトデータの最上位ノードまで反復する段階と、を含むことを特徴とする。

また、前記ラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータを生成する段階は、バウンディングボリューム内にオブジェクトがある時とない時とを区別して表すが、ツリーのノードが下位ノードを有する時は‘Ｓ’とラベル付けし、ノード内のボクセルが全てオブジェクトのないボクセルで構成される時は‘Ｗ’とラベル付けし、ノード内のボクセルが全てオブジェクトのあるボクセルで構成される時は‘Ｂ’とラベル付けし、ノード内のボクセル値がＰＰＭアルゴリズムによって符号化される時は‘Ｐ’とラベル付けすることを特徴とする。

また、前記併合段階は、ノードのラベルが‘Ｐ’であるノードと、下位ノードのラベルが‘Ｗ’と‘Ｂ’とである‘Ｓ’ノードを併合する候補ノードとして選択する段階と、前記候補ノードに対して併合前後の歪曲されたビット数の差ΔＤと併合前後のビット数の差ΔＲとの比が最小となるノードを最適ノードとして選択する段階と、前記最適ノードのラベルを‘Ｂ’とラベル付けする段階と、前記候補ノードで最適ノードとして選択されたノードを除いて前記候補ノードを更新する段階と、を含むことを特徴とする。

そして、前記併合前後の歪曲されたビット数の差ΔＤは、

によって計算されることを特徴とする。

また、前記ノード符号化段階は、前記候補ノードがキューに存在しているか否かを表す情報（コンティニューフラグ；ｃｏｎｔｉｎｕｅ ｆｌａｇ）を符号化する段階と、前記候補ノードを保存するキュー内における位置を示すノード位置情報を符号化する段階と、ノードがＳノードであるかＰノードであるかを示すノード種類情報を符号化する段階と、前記ノード種類情報がＳノードであればＳノードのＤＩＢを符号化し、ＰノードであればＰノードのＤＩＢを符号化する段階と、を含むことを特徴とする。

そして、前記Ｓノードの詳細情報の符号化は、色情報の平均値を符号化する段階と、８つの下位ノードのラベルを符号化する段階とを含むことを特徴とする。前記Ｐノードの詳細情報の符号化は、深さ情報をＰＰＭ符号化する段階と、色情報を符号化する段階とを含むことを特徴とする。

また、前記深さ情報のＰＰＭ符号化は、所定数のコンテクストを使用して当該ノード以下の全体下位ノードをラスタースキャン順にＰＰＭ符号化することを特徴とする。また、前記色情報符号化は、現在ノードの‘Ｂ’ボクセルの色のＲ、Ｇ、Ｂ値をＤＰＣＭ符号化し、適応算術符号化（ＡＡＣ：Ａｄａｐｔｉｖｅ Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｃｏｄｉｎｇ）することを特徴とする。

さらに、前記課題を達成するための本発明による、３次元オブジェクトデータ符号化装置は、ポイントテクスチャ、ボクセル、八分木構造のデータのうち何れか一つよりなる３次元オブジェクトデータに対して、ノードごとにノードの種類を表すラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータを生成するツリー構造生成部と、前記ツリー構造の３次元オブジェクトデータのノードを、前記ラベルを参照して併合する併合順序選択部と、前記併合されたノードを符号化するノード符号化部と、このノード符号化部でノード符号化されたデータを、ビットストリームとして生成するビットストリーム生成部と、を含むことを特徴とする。

そして、前記併合順序選択部は、ノードのラベルが‘Ｐ’であるノードと、下位ノードのラベルが‘Ｗ’と‘Ｂ’とである‘Ｓ’ノードを、併合する候補ノードとして選択する候補ノード選択部と、前記候補ノードに対して併合前後の歪曲されたビット数の差ΔＤと併合前後のビット数の差ΔＲとの比が最小となるノードを最適ノードとして選択して前記最適ノードのラベルを‘Ｂ’とラベル付けする最適ノード選択部と、前記候補ノードのうち最適ノードとして選択されたノードを除いて前記候補ノードを更新する候補ノード更新部と、を含むことを特徴とする。

また、前記ノード符号化部は、圧縮されたビットストリームが終わりであるか否かを表すコンティニューフラグを符号化するコンティニューフラグ符号化部と、前記候補ノードを保存するキューを備え、前記キュー内における位置を示すノード位置情報を符号化するノード位置符号化部と、ノードがＳノードであるかＰノードであるかを示すノード種類情報を符号化するノードＳＯＰ選択部と、前記ノード種類情報がＳノードであれば、ＳノードのＤＩＢを符号化するＳノード符号化部と、前記ノード種類情報がＰノードであれば、ＰノードのＤＩＢを符号化するＰノード符号化部と、を含むことを特徴とする。

さらに、前記課題を達成するための本発明による、３次元オブジェクトデータ復号化方法は、符号化された３次元オブジェクトデータのビットストリームでコンティニューフラグ情報を読出して復号化する段階と、符号化された３次元オブジェクトデータのビットストリームに対してノード種類情報を復号化する段階と、前記ノード種類情報がＳノードを表せば、Ｓノードを復号化し、前記ノード種類情報がＰＰＭノードを表せば、ＰＰＭノードを復号化する段階と、ノード復号化されたデータをツリー構造に復元する段階と、を含むことを特徴とする。

また、前記課題を達成するための本発明による、３次元オブジェクトデータ復号化方法は、符号化された３次元オブジェクトデータのビットストリームに対してノードを復号化する段階と、前記ノードが復号化されたデータをツリー構造に復元する段階とを含むことを特徴とする。前記ノードを復号化する段階は、符号化された３次元オブジェクトデータのビットストリームでコンティニューフラグを読出して復号化する段階と、現在ノードがキューで何れの候補ノードであるかを示すノード位置情報を読出して復号化する段階と、ノード種類情報を復号化する段階と、前記ノード種類情報がＳノードを表せばＳノードを復号化する段階と、前記ノード種類情報がＰＰＭノードを表せばＰＰＭノードを復号化する段階と、を含むことを特徴とする。

そして、前記Ｓノードを復号化する段階は、ＤＩＢ値で下位８つのノードに対する平均色を復号化し、下位８つのノードを順にＢまたはＷに復号化することを特徴とする。また、前記ＰＰＭノードを復号化する段階は、ＤＩＢ（Ｄｅｔａｉｌｅｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂｉｔｓ）値で現在ノードをＰＰＭ復号化し、現在ノードのＢボクセルの色であるＲ、Ｇ、Ｂ値を逆ＡＡＣにより復号化し、逆ＤＰＣＭを行って復号化することを特徴とする。

さらに、前記課題を達成するための本発明による、３次元オブジェクトデータ復号化装置は、符号化された３次元オブジェクトデータのビットストリームを収容するビットストリーム読出し部と、前記ビットストリームを復号化するノード復号化部と、前記復号化されたノードをツリー構造に復元するツリー構造復元部と、を含むことを特徴とする。

また、前記ノード復号化部は、ビットストリームが継続されるか否か表すコンティニューフラグを復号化するコンティニューフラグ復号化部と、符号化された３次元オブジェクトデータのビットストリームから、現在ノードがキューで何れの候補ノードであるかを示すノード位置情報を読出して復号化するノード位置情報復号化部と、ノード種類情報を復号化するノード種類選択部と、前記ノード種類情報がＳノードを表せば、ＤＩＢ値で下位８つのノードに対する平均色を復号化し、下位８つのノードを順にＢまたはＷに復号化するＳノード復号化部と、前記ノード種類情報がＰＰＭノードを表せば、ＤＩＢ値で現在ノードをＰＰＭ復号化し、現在ノードの‘Ｂ’ボクセルの色であるＲ、Ｇ、Ｂ値に対して逆ＡＡＣを行って復号化し、逆ＤＰＣＭを行って復号化するＰノード復号化部と、を含むことを特徴とする。

また、前記記載された発明をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読取れる記録媒体を提供する。

本発明による方法は、汎用符号化方式のＬｅｍｐｅｌ−Ｚｉｖの１つであるＷｉｎＺｉｐが提供できないプログレシブ（漸進的）な伝送とデコーディングとを支援するという点で効果（意味）がある。伝送やデコーディングにおいては、帯域幅が制限された環境におけるビットストリームへの適応や、３次元モデルのブラウジングが容易になるため、漸進性が望ましいからである。

本発明によるポイントテクスチャのためのプログレシブな圧縮方法において、それぞれのピクセルは、色ベクトル（色情報）だけでなく、深さ情報と関連付けられている。本発明による方法は、ＰＰＭ方法を八分木構造に統合することによって、深さ情報及び色情報共に効率的に符号化を行う。シミュレーション結果によれば、本発明による方法が、ＷｉｎＺｉｐよりはるかに高い圧縮率を提供することを示している。

以下、本発明によるポイントテクスチャ、ボクセル、八分木構造のデータのうち何れか一つよりなる３次元オブジェクトデータの符号化及び復号化方法、並びに、その装置についてさらに詳細に説明する。

図１１は、本発明による３次元オブジェクトデータの符号化装置をブロック図に示したものである。図１１に示すように、この符号化装置は、ツリー構造生成部１１００、併合順序選択部１１１０、ノード符号化部１１２０及びビットストリーム生成部１１３０を備えている。

ツリー構造生成部１１００は、３次元オブジェクトデータを表現しているポイントテクスチャ、ボクセル及びツリー構造のデータのうち何れか一つを入力として、ノードごとにノードの種類を表すラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータを生成する。本実施例ではツリー構造は、八分木構造を有する。

まず、八分木構造の生成方法について説明する。ポイントテクスチャイメージは、まず、ボリュームデータに変換される。そして、ボリュームデータは、交互に八分木として表現される。これによって、八分木の末端ノードがＰＰＭ方式によって効率的に符号化される。したがって、本発明による３次元オブジェクトの符号化及び復号化方法は、ポイントテクスチャモデルと八分木モデルとを圧縮するものと同じである。

また、３次元オブジェクトの深さ情報をボリュームデータに変換するために、バウンディングボリュームが作られる。このバウンディングボリュームは、ポイントテクスチャのような解像度を有する。例えば、もしポイントテクスチャがＸ×Ｙ解像度のイメージを有し、各ピクセルの深さ情報の解像度がＺであれば、Ｘ×Ｙ×Ｚの解像度を有するバウンディングボリュームが生成される。バウンディングボックスの原点は、正面の左側下段コーナーに位置する。右側ボクセルは、左側ボクセルより大きいｘ値を有し、上段ボクセルは下段ボクセルより大きいｙ値を有し、背面ボクセルは正面ボクセルより大きいｚ値を有する。ここで、深さ情報を２進ボリュームデータに変換することは直ちにできる。ボリュームデータの全てのボクセルは、Ｗ（ｗｈｉｔｅ、‘０’）に初期化される。次いで、ボクセルの位置がポイントテクスチャにあるピクセルによって参照されれば、ボクセルはＢ（ｂｌａｃｋ、‘１’）に設定される。したがって、Ｂボクセルは３次元オブジェクトで点を表し、Ｗボクセルは透明な背景を表す。

また、ボリュームデータは、八分木によって表現され、八分木の各ノードは、表１における４つのカテゴリーのうち何れか一つに分類される。第一に、もしバウンディングボリュームがオブジェクトを含んでいれば、ルートノードは‘Ｓ’と表示（ラベル付け）され、ボリュームは８つの同一サイズのボリュームに細分される。もし細分されたボリュームが、単に‘Ｂ’ボクセルまたは‘Ｗ’ボクセルだけ含んでいれば、相応するノードは‘Ｂ’または‘Ｗ’と表示（ラベル付け）される。それ以外の場合、そのノードは‘Ｓ’に設定され、ボリュームは８つのさらに小さなボリュームに細分される。この過程は、ツリーがあらかじめ設定された深さに到達するまで反復される。このあらかじめ設定された深さで、もしノードが全て‘Ｂ’と‘Ｗ’ボクセルを含んでいれば‘Ｐ’と表し、そのボクセルの値はＰＰＭ方法によって符号化することができる。

図３Ａ〜図３Ｄは、ラベル付きボリュームデータの八分木表現を表している。説明を容易にするために、本例では２次元の２進イメージとこれらについての四分木表現を使用する。図３Ａは、四分木での親−子関係を示している。図３Ｂは、２進イメージと相応する四分木を表し、あらかじめ設定された深さは２である。この２進イメージは、四分木と３つの‘Ｐ’ノードに対するＰＰＭ符号化されたデータを使用して無損失に復元されうる。

図１２は、併合順序選択部１１１０（図１１）の構成をブロック図に示したものであって、前記併合順序選択部１１１０は、ツリー構造の３次元オブジェクトデータを、ラベルを参照して併合するものである。図１２に示すように、併合順序選択部１１１０は、候補ノード選択部１２００、最適ノード選択部１２１０及び候補ノード更新部１２２０を備えている。候補ノード選択部１２００は、ノードのラベルが‘Ｐ’であるノードと、‘Ｓ’ノードとを、併合する候補ノードとして選択する。ここで、‘Ｓ’ノードは、下位ノードのラベルが‘Ｗ’または‘Ｂ’、あるいは‘Ｗ’と‘Ｂ’とで構成される。そして、最適ノード選択部１２１０は、併合前の歪曲したビット数と併合後の歪曲したビット数との差ΔＤと、併合前のビット数と併合後のビット数との差ΔＲとの比が最小となるノードを、最適ノードとして選択する。そして、最適ノード選択部１２１０は、最適ノードのラベルを‘Ｂ’と表す（ラベル付けする）。また、候補ノード更新部１２２０は、候補ノードのうち最適ノードに選択されたノードを除いて候補ノードを更新する。

以下、図３Ｂ乃至図３Ｄ、図１３及び図１４を参照してツリー併合について説明する。図３Ｂ乃至図３Ｄは、ラベル付き八分木表現とツリー併合とを示したものである。最初のツリーは、元来の深さ情報を複数の区分されたレベルで近似化させるために、反復的に併合される。ここで、併合可能なノードは、‘Ｐ’と表示されるノードか、全ての子ノードが‘Ｂ’または‘Ｗ’ノードである‘Ｓ’ノードである。例えば、図３Ｂに、ツリーに太い黒色円で表示された４つの併合可能なノードがある。そのうち何れか一つのノード、すなわち、２進イメージで太い黒色の四角形によって表示されたノードが、‘Ｂ’ノードに併合されると仮定する。併合結果となる２進イメージとツリーとは、図３Ｃに示されている。それにより、３つの併合可能なノードが残り、そのうち何れか一つは、図３Ｄのように併合される。この段階で、上段左側の四分面に対するノードは併合され、その全ての子は‘Ｂ’または‘Ｗ’ノードである。この併合過程は、全ノードが一つのルートノードに併合されるまで続けられる。

図１３は、前記した過程の候補ノード選択部１２００の動作をフローチャートに示したものである。ｉは、ノードの番号を表し、ＣＯＵＮＴ（計数）は、候補ノードの数を表す。ｉ値とＣＯＵＮＴ値とを０に初期化し（１３００段階）、ノードが‘Ｓ’や‘Ｐ’であれば（１３１０段階）、候補ノードとして選択されてキューに保存され、ＣＯＵＮＴ値を１増加する（１３３０段階）。ここで、‘Ｓ’ノードは、下位ノードが‘Ｗ’または‘Ｂ’、あるいは、これらが混合されている場合だけ候補ノードとなりうる。もし、ノードが‘Ｓ’や‘Ｐ’でなければ、次のノードに対して１３１０段階を行う（１３２０段階）。前記過程を最後のノードまで反復する（１３４０段階）。
一方、各段階で併合されているノードは、併合可能なノードのセットで選択され、以下の（１）式のような割合に最小化される。

ここで、ΔＲ＝Ｒ_a−Ｒ_bは、併合後のビット数Ｒ_aと併合前のビット数Ｒ_b間の差を表す。同様に、ΔＤ＝Ｄ_a−Ｄ_bは、併合前後の歪曲したビット数の差を表す。ノードの併合は、要求されるビットレートは減少させるが、近似化されたモデルの歪曲は増加させることになる。したがって、歪曲の増加を最小化させ、ビットレートの減少を最大化させる併合ノードを捜し出す。
そして、前記併合前後の歪曲されたビット数の差ΔＤは、

によって計算する。
ΔＲを計算するためには、八分木とそのＰＰＭノードとを表現するために要求されるビット数を計算する必要である。しかし、ビット率（ビットレート）の正確な計算は非常に複雑である。そこで、典型的なツリービットとＰＰＭビットとをいくつかのテストモデルに適用することで、ビット率を計算する。

図１４は、併合順序選択部１１１０の動作をフローチャートに示したものである。候補ノード選択部１２００で候補ノードが選択されれば、候補ノード各々に対して、前記（１）式によって計算された値が最小となった候補ノードを最適ノードとして選択し（１４１０段階）、選択されたノードを‘Ｂ’とし（１４２０段階）、そのノードをキューで除去した後（１４３０段階）、キューを更新する（１４４０段階）。そして、この過程を全ノードが併合されるまで続ける（１４５０段階）。

一方、ノード符号化部１１２０は、併合されたノードを符号化する。図１５は、ノード符号化部１１２０の構成を示したものである。図１５に示すように、ノード符号化部１１２０は、Ｃｏｎｔｉｎｕｅフラグ符号化部１５００、ノード位置符号化部１５１０、ノードＳＯＰ選択部１５２０、Ｓノード符号化部１５３０及びＰノード符号化部１５４０を備えている。

Ｃｏｎｔｉｎｕｅフラグ符号化部（コンティニューフラグ符号化部）１５００は、圧縮されたビットストリームが終わりであるか否か表すコンティニューフラグを符号化する。終わりでなければ、‘真’に設定され、終わりであれば‘偽’に設定される。ノード位置符号化部１５１０は、候補ノードを保存する候補ノードキューを備え、そのキュー内における位置を示すノード位置情報を符号化する。また、ノードＳＯＰ選択部１５２０は、ノードがＳノードであるかＰノードであるかに関するノード種類情報を符号化する。また、Ｓノード符号化部１５３０は、ノード種類情報がＳノードであれば、ＳノードのＤＩＢ（詳細情報）を符号化する。Ｐノード符号化部１５４０は、ノード種類情報がＰノードであれば、ＰノードのＤＩＢを符号化する。

図１６は、前記したノード符号化部１１２０の動作をフローチャートに示したものである。これを簡単に説明すれば、まず、コンティニュー（Ｃｏｎｔｉｎｕｅ）フラグを符号化する（１６００段階）。このコンティニューフラグは、圧縮されたビットストリームが終わりであるか否かを表す。終わりでなければ、‘真’を表す。次いで、ノード位置情報（位置情報）を符号化する（１６１０段階）。次いで、ノードが‘Ｐ’ノードであるかを調べて（１６２０段階）、ＰノードであればＰノードのＤＩＢを符号化（Ｐノード符号化）し（１６３０段階）、Ｐノードでなければ、ＳノードのＤＩＢを符号化（Ｓノード符号化）する（１６４０段階）。この過程を全ノードが符号化されるまで反復する（１６５０段階）。

そして、図１７は、Ｓノード符号化部１５３０の動作をフローチャートに示したものである。Ｓノードの符号化は、カラー情報（色情報）の平均値を符号化し（１７００段階）、８つの下位ノードのラベルを符号化する（１７１０段階）。図１８は、Ｐノード符号化部１５４０の動作をフローチャートに示したものであって、深さ情報を符号化し（１８００段階）、カラー情報をＤＰＣＭ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）符号化する（１８１０段階）。

さらに詳細に説明する。併合過程で、ノードは前記（１）式での優先レベルの順番で併合される。一方、ビットストリームは、その反対の順番で符号化される。すなわち、最も遅く併合されたものが最も先に符号化される。したがって、圧縮されたビットストリームを構文分析すれば、デコーダは最も粗末なモデルから最も精巧なモデル（元来のモデル）まで３次元モデルを復元できる。図４は、前記併合方法を利用して、ビット数−歪曲曲線を示したものである。

以下、ビットストリームの構成を説明する。圧縮されたビットストリームは、八分木のノードデータで構成される。このビットストリームのノードの順序は、前記したように併合されるノードの逆順に与えられる。図５は、ノードのビットストリームの構造を示したものであって、ノードの情報はＣｏｎｔｉｎｕｅ ｆｌａｇ（コンティニューフラグ）、Ｐｏｓｉｔｉｏｎ（ノード位置情報）、ＳＯＰ（‘Ｓ’ｏｒ‘Ｐ’）、ＤＩＢ（詳細情報：Ｄｅｔａｉｌｅｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂｉｔｓ）で構成される。

第一の、コンティニューフラグ（Ｃｏｎｔｉｎｕｅ ｆｌａｇ）は、圧縮されたビットストリームが終わりであるか否かを表す。これら全てのデータは、ＡＡＣ（適応算術符号化：Ａｄａｐｔｉｖｅ Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｃｏｄｉｎｇ）を使用してエントロピー符号化される。第二の、Ｐｏｓｉｔｉｏｎ（ノード位置情報）は、いかなる‘Ｂ’ノードが分離またはＰＰＭ符号化されるかを表す。例えば、デコーダがこれまで受信した図３Ｄに示された近似化されたモデルを復元すると仮定する。図３Ｄに示された八分木には、４つの‘Ｂ’ノードがあり、図３Ｃのようなさらに精巧なモデルを得るためには、エンコーダはデコーダに左側から２番目の‘Ｂ’ノードがＰＰＭ符号化されなければならないことを知らせる必要がある。したがって、‘Ｂ’ノード候補のうち現在のノード順序は、ノード位置情報として符号化される。もし、一つのＢ候補ノードだけあれば、Ｐｏｓｉｔｉｏｎは必要なく、したがって符号化されない。第三の、ＳＯＰは、現在のノードが８つの子ノードに分けられなければならないか、またはＰＰＭ符号化されなければならないかを表す。もし、ＳＯＰが現在ノードは‘Ｓ’ノードであることを表せば、ＤＩＢは現在ノードの平均カラー（平均色：Ａｖｅｒａｇｅ ｃｏｌｏｒ）と子ノードとが、Ｗノードであるか否かを表す８つのフラグで構成される。Ｗノードではないノードは、一時的にＢノードと見なされ、次のビットストリームのためのＢ候補ノードを記録しているキューに入れられる。図６は、‘Ｓ’ノードの構造を示している。

もし、ＳＯＰが、現在ノードは‘Ｐ’ノードであることを表せば、現在ノード内にあるＢボクセルの深さ情報がＰＰＭ符号化され、Ｂボクセルのカラー情報（色情報）はＤＰＣＭ符号化される。図７は、‘Ｐ’ノードのビットストリーム構造を示したものである。ＰＰＭは、元来ファクシミリデータを無損失方式に圧縮するために、ＣｌｅａｒｙとＷｉｔｔｅｎによって提案されたものである。

ここで、‘Ｐ’ノードの符号化を説明する。前記したように、深さ情報は、２進ボクセル値と表現される。Ｗボクセルは、透明な背景を表現し、Ｂボクセルは３次元オブジェクトを表す。Ｐノード内の２進ボクセル値は、隣接するボクセル値をコンテクストとして使用してＰＰＭ符号化される。図８Ａ及び図８Ｂは、コンテクストの例を示したものである。図８Ｂに示された四角形のボクセルが符号化される。四角形のボクセルを符号化するために、１３個の円よりなるボクセルがコンテクストとして使われる。ラスタースキャン順序によってＷボクセルは、‘０’にセッティングされ、Ｂボクセルは‘１’にセッティングされる。この１３個のビットは、四角形のボクセルのコンテクストとして使われる。この例で、四角形のボクセルのコンテクストは‘００１１１０１００００１１’である。しかし、この例でコンテクストの数は２¹³である。これは、演算、処理するにはあまりにも大きすぎる。したがって、コンテクストの数を減らす必要がある。シミュレーションによって全体エントロピーを大きく増加させないボクセルの除去を選択する。まず、二つのボクセルが除去される。次いで、さらに他のボクセルが除去される。除去された３つのボクセルは、図８Ａに示されたように‘Ｘ’とマーキングされる。このコンテクストを利用して、ボクセルはコンテクストＡＡＣによって圧縮される。

図８Ｂに示された四角形のボクセルが符号化され、図８Ａと図８Ｂとに示された円よりなるボクセルはコンテクストとして使われる。そして、図８Ａでは、除去されたボクセルが‘Ｘ’とマーキングされた３つのボクセルであることを示す。

深さ情報を符号化した後、現在ノード内にあるＢボクセルのＲ、Ｇ、Ｂカラー値は、ラスタースキャン順序にＤＰＣＭ符号化される。さらに具体的には、ＢボクセルのＲ、Ｇ、Ｂカラー値は、以前のＢボクセルそれぞれの値から予測される。そして、予測誤差は算術符号化される。
ビットストリーム生成部１１３０は、ノード符号化されたデータをビットストリームに生成する。

前記した本発明は、３次元オブジェクトデータの符号化をプログレシブ（漸進的）にするプログレシブ符号化方式を中心に説明したが、無損失符号化方式や損失符号化方式で符号化することもある。全体ビットストリームを全て符号化すれば、無損失符号化方式となり、全体ビットストリームで最初から一部分まで符号化すれば、損失符号化方式となる。
次は、３次元オブジェクトデータの復号化方法及び装置について説明する。

図１９は、３次元オブジェクトデータの復号化装置の構成をブロック図に示したものである。図１９に示したように、この復号化装置は、ビットストリーム読出し部１９００、ノード復号化部１９１０及びツリー構造復元部１９２０を備えている。ビットストリーム読出し部１９００は、符号化された３次元オブジェクトデータのビットストリームを収容し、ノード復号化部１９１０はビットストリームを復号化し、ツリー構造復元部１９２０は復号化されたノードをツリー構造に復元する。

図２０は、ノード復号化部１９１０の構成をブロック図に示したものである。図２０に示すように、ノード復号化部１９１０は、Ｃｏｎｔｉｎｕｅフラグ復号化部２０００、ノード位置情報復号化部２０１０、ノード種類選択部２０２０、Ｓノード復号化部２０３０及びＰノード復号化部２０４０を備えて構成されている。

Ｃｏｎｔｉｎｕｅフラグ復号化部（コンティニューフラグ復号化部）２０００は、３次元オブジェクトデータの符号化されたビットストリームからコンティニューフラグを読出して復号化する。ノード位置情報復号化部２０１０は、符号化された３次元オブジェクトデータのビットストリームから、現在ノードがキューで何れの候補ノードであるかを表すノード位置情報を読出して復号化する。ノード種類選択部２０２０は、ノード種類情報を復号化する。Ｓノード復号化部２０３０は、ノード種類情報がＳノードを表せば、ＤＩＢ値で下位８つのノードに対する平均色を復号化し、下位８つのノードを順に‘Ｂ’または‘Ｗ’に復号化する。Ｐノード復号化部２０４０は、ノード種類情報がＰＰＭノードを表せば、ＤＩＢ値で現在ノードをＰＰＭ復号化して、現在ノードのＢボクセルの色であるＲ、Ｇ、Ｂ値に対して逆ＡＡＣを行って復号化し、逆ＤＰＣＭを行って復号化する。

図２１は、ノード復号化部１９１０の動作をフローチャートに示したものであって、まずコンティニュー（Ｃｏｎｔｉｎｕｅ）フラグを復号化し（２１００段階）、その次にＰｏｓｉｔｉｏｎ（ノード位置情報（位置情報））を復号化した後（２１１０段階）、ノードがＰノードであるか調べ（２１２０段階）、ＰノードであればＰノード復号化し（２１３０段階）、ＰノードでなければＳノード復号化する（２１４０段階）。この過程を全モードに対して行う（２１５０段階）。

図２２は、Ｓノード復号化部２０３０の動作をフローチャートに示したものであって、平均カラー情報を復号化し（２２００段階）、８つの下位ノードラベルを復号化する（２２１０段階）。図２３は、Ｐノード復号化部２０４０の動作をフローチャートに示したものであって、ＰＰＭ深さ情報を復号化し（２３００段階）、カラー情報を、逆ＤＰＣＭを通じて復号化する（２３１０段階）。さらに具体的に説明すれば、ＤＩＢ値で現在ノードをＰＰＭ復号化し、現在ノードの‘Ｂ’ボクセルの色であるＲ、Ｇ、Ｂ値を、逆ＡＡＣにより復号化し、逆ＤＰＣＭにより復号化する。

これをさらに詳細に説明する。複号化過程は、符号化に似ている。まず、復号化装置は、ビットストリームのコンティニューフラグを読出して、ビットストリームが終わりであるか否かを調べる。次いで、ＰｏｓｉｔｉｏｎとＳＯＰデータとを読出して、復号化装置はいかなるＢノードが分離されなければならないか、またはＰＰＭ復号化されなければならないかを捜し出す。‘Ｓ’ノードの場合、現在ノードの全てのボクセルのカラー値は、一時的にＤＩＢ内でＲ、Ｇ、Ｂカラー値の平均値に設定される。このカラー値は、子データが受信される時に更新される。‘Ｐ’ノードの場合、現在ノードのＢボクセルの深さ及びカラー情報は、ＤＩＢを使用して損失なく復元される。

前記した３次元オブジェクトデータの復号化は、プログレシブ（漸進的）に復号化するプログレシブ復号化方式を中心に記述した。すなわち、プログレシブ復号化方式を使用すれば、映像データのビットストリームの復号化されるノード別に復号化が進行される。したがって、復号化されたデータが画面にディスプレイされる場合、最上位ノードから始まって下位ノードに復号化が進行されてノード別に画面にディスプレイされる。結局、画面にディスプレイされる映像は、ノードが下位に進行されるほど次第に精密で明確にディスプレイされて最下位の最後のノードまで復号化されれば、最も精密で明確な映像がディスプレイされる。

また、前記した３次元オブジェクトデータの復号化は、プログレシブ復号化方式を中心に記述したが、無損失復号化方式または損失復号化方式に復号化できる。すなわち、全体ビットストリームを全て復号化すれば、無損失復号化方式となり、全体ビットストリームで最初から特定ノードまで復号化すれば、損失復号化方式となる。

本発明はまた、コンピュータで読取れる記録媒体にコンピュータが読取れるコードとして具現できる。コンピュータが読取れる記録媒体は、コンピュータシステムによって読取られるデータが保存される全ての種類の記録装置を含む。コンピュータが読取れる記録媒体の例には、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（Ｒ）ディスク、光データ保存装置があり、また、キャリヤウェーブ（例えば、インターネットを通じた伝送）状に具現されるものも含む。また、コンピュータが読取れる記録媒体は、ネットワークに連結されたコンピュータシステムに分散されて分散方式にコンピュータが読取れるコードが保存され、かつ、実行されうる。

以上、本発明の望ましい実施例について図示して説明したが、本発明は前記した特定の望ましい実施例に限定されず、特許請求の範囲内で本発明の要旨を外れず、当業者なら、これから多様な変形実施が可能であることが分かる。

本発明による３次元オブジェクトデータの符号化及び復号化方法の性能を、図９に示したテストモデルを使用して評価した。図９（ａ）〜（ｅ）に示したモデルは、解像度２５６×２５６×２５６を有し、図９（ｆ）〜（ｈ）は５１２×５１２×５１２解像度を有する。

図１０Ａ及び図１０Ｂは、ポイントテクスチャイメージ上でのＷｉｎＺｉｐと本発明による方法の圧縮性能を比較したものを示している。図１０Ａは、本発明による圧縮効率を示した図である。図１０Ｂは、本発明とＷｉｎＺｉｐとの圧縮効率を比較した図である。ここで、「Ｏ」はオリジナルの２進データのファイルサイズ、「Ｐ」は本発明による圧縮後のファイルサイズ、「Ｗ」は、ＷｉｎＺｉｐよる圧縮後のファイルサイズ、「Ｒ」はＰ／ＯまたはＰ／Ｗの比率を表している。

深さ情報（ＤＥＰＴＨ）に対して、提案されたアルゴリズムは、ＷｉｎＺｉｐにおけるファイルサイズの２２−５９％の圧縮率である。カラー情報（ＣＯＬＯＲ）に対して、提案されたアルゴリズムは、ＷｉｎＺｉｐにおけるファイルサイズの５９−８１％の圧縮率である。圧縮率が悪くなる唯一の例外は‘Ｐｌａｎｅ’モデルである。これは多様でない単色だけで構成されており、このような場合は、事前基盤復号であるＷｉｎＺｉｐがさらに優れた性能を表す。‘Ｐｌａｎｅ’モデルを除いて、提案されたアルゴリズムは、深さ情報とカラー情報とを共に圧縮するためにＷｉｎＺｉｐのファイルサイズの４９−７５％の高圧縮となる。

本発明による３次元オブジェクトデータ符号化及び復号化方法、並びに、その装置は、コンピュータグラフィック、シミュレーション、３次元アニメーションのような３次元オブジェクトデータを取り扱う全ての分野で適用されうる。

ＬＤＩに対するポイントテクスチャの例を示す図面である。 ポイントテクスチャのノード仕様を示す図面である。 ラベル付きボリュームデータの八分木表現を示す図面（その１）である。 ラベル付きボリュームデータの八分木表現を示す図面（その２）である。 ラベル付きボリュームデータの八分木表現を示す図面（その３）である。 ラベル付きボリュームデータの八分木表現を示す図面（その４）である。 符号化方法を利用して、ビット量−歪曲曲線を示す図面である。 ノードのビットストリームの構造を示す図面である。 ‘Ｓ’ノードのビットストリーム構造を示す図面である。 ‘Ｐ’ノードのビットストリーム構造を示す図面である。 コンテクストの例（深さ＝ｋ−１）を示す図面である。 コンテクストの例（深さ＝ｋ）を示す図面である。 本発明の性能を試験するためのテストモデルを示す図面である。 ポイントテクスチャのテストモデルに対して本発明による圧縮を行った場合の性能を示した図面である。 ポイントテクスチャのテストモデルに対してＷｉｎＺｉｐと本発明による方法の圧縮性能とを比較した図面である。 本発明による３次元オブジェクトデータの符号化装置の構成を示すブロック図である。 併合順序選択部の構成を示すブロック図である。 候補ノード選択部の動作を示すフローチャートである。 併合順序選択部の動作を示すフローチャートである。 ノード符号化部の構成を示すブロック図である。 ノード符号化部の動作を示すフローチャートである。 Ｓノード符号化部の動作を示すフローチャートである。 Ｐノード符号化部の動作を示すフローチャーとである。 本発明による３次元オブジェクトデータの復号化装置の構成を示すブロック図である。 ノード復号化部の構成を示すブロック図である。 ノード復号化部の動作を示すフローチャートである。 Ｓノード復号化部の動作を示すフローチャートである。 Ｐノード復号化部の動作を示すフローチャートである。

符号の説明

１１００ ツリー構造生成部
１１１０ 併合順序選択部
１１２０ ノード符号化部
１１３０ ビットストリーム生成部
１２００ 候補ノード選択部
１２１０ 最適ノード選択部
１２２０ 候補ノード更新部
１５００ Ｃｏｎｔｉｎｕｅ（コンティニュー）フラグ符号化部
１５１０ ノード位置符号化部
１５２０ ノードＳＯＰ選択部
１５３０ Ｓ（‘Ｓ’）ノード符号化部
１５４０ Ｐ（‘Ｐ’）ノード符号化部
１９００ ビットストリーム読出し部
１９１０ ノード復号化部
１９２０ ツリー構造復元部
２０００ Ｃｏｎｔｉｎｕｅ（コンティニュー）フラグ復号化部
２０１０ ノード位置情報復号化部
２０２０ ノード種類選択部
２０３０ Ｓ（‘Ｓ’）ノード復号化部
２０４０ Ｐ（‘Ｐ’）ノード復号化部

Claims (30)

1. ツリー構造生成手段によって、ポイントテクスチャ、ボクセル、八分木構造のデータのうち何れか一つよりなる３次元オブジェクトデータに対して、ノードの種類を表すラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータを生成する３次元オブジェクトデータ生成段階と、
   ノード符号化手段によって、前記３次元オブジェクトデータ生成段階で生成された前記ラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータのノードを符号化するノード符号化段階と、
   ビットストリーム生成手段によって、前記ノード符号化段階でノード符号化されたデータを、ビットストリームとして生成するビットストリーム生成段階と、をコンピュータに実行させることを特徴とする３次元オブジェクトデータの符号化方法。
2. 前記ラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータを生成する段階は、
   ３次元バウンディングボリュームを使用して前記３次元オブジェクトデータをボクセルデータに変換して、オブジェクトが存在する位置のボクセルと、オブジェクトが存在していない位置のボクセルとを、ラベルを付けて区分することを特徴とする請求項１に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
3. 前記ラベルを付けてボクセルを区分するとは、
   前記３次元オブジェクトデータを表すツリーのノードのうち、注目するノードが、更に、複数のノードに分けられる時は該注目するノードに‘Ｓ’をラベル付けし、注目するノードに含まれるボクセルが全てオブジェクトのないボクセルで構成される時は該注目するノードに‘Ｗ’をラベル付けし、注目するノードに含まれるボクセルが全てオブジェクトのあるボクセルで構成される時は該注目するノードに‘Ｂ’をラベル付けし、注目するノードに含まれるボクセルがＰＰＭアルゴリズムによって符号化される時は該注目するノードに‘Ｐ’をラベル付けすることを特徴とする請求項２に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
4. 前記ノード符号化段階は、
   ノードがＳノードであるか、またはＰノードであるかに関するノード情報を符号化する段階と、
   前記ノード情報がＳノードであればＳノードの詳細情報を符号化し、ＰノードであればＰノードの詳細情報を符号化する段階と、を含むことを特徴とする請求項３に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
5. 前記ノード符号化段階は、
   ラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータの開始ノードから特定ノードまでを符号化することを特徴とする請求項１に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
6. 前記ノード符号化段階は、
   ラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータの全ノードを符号化することを特徴とする請求項１に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
7. ツリー構造生成部によって、ポイントテクスチャ、ボクセル、八分木構造のデータのうち何れか一つよりなる３次元オブジェクトデータに対して、ノードごとにラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータを生成する段階と、
   併合順序選択部によって、前記ノードごとにラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータを、前記ラベルを参照して併合する併合段階と、
   ノード符号化部により、前記併合されたノードを符号化するノード符号化段階と、
   ビットストリーム生成部によって、このノード符号化段階でノード符号化されたデータを、ビットストリームとして生成するビットストリーム生成段階と、
   前記併合段階、ノード符号化段階及びビットストリーム生成段階を、前記ツリー構造の３次元オブジェクトデータの最上位ノードまで反復する段階と、をコンピュータに実行させることを特徴とする３次元オブジェクトデータの符号化方法。
8. 前記ラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータを生成する段階は、
   注目するノードに他のノードが含まれる時は該注目するノードに‘Ｓ’をラベル付けし、注目するノードに含まれるボクセルが全てオブジェクトのないボクセルで構成される時は該注目するノードに‘Ｗ’をラベル付けし、注目するノードに含まれるボクセルが全てオブジェクトのあるボクセルで構成される時は該注目するノードに‘Ｂ’をラベル付けし、注目するノードに含まれるボクセルがＰＰＭアルゴリズムによって符号化される時は該注目するノードに‘Ｐ’をラベル付けすることを特徴とする請求項７に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
9. 前記併合段階は、
   ラベルが‘Ｐ’であるノードと、ラベルが‘Ｗ’と‘Ｂ’とであるノードを含む‘Ｓ’ノードとを、併合する候補ノードとして選択する段階と、
   前記候補ノードに対して併合前後の歪曲されたビット数の差ΔＤと併合前後のビット数の差ΔＲとの比が最小となるノードを最適ノードとして選択する段階と、
   前記最適ノードに‘Ｂ’をラベル付けする段階と、
   前記候補ノードのうち最適ノードとして選択されたノードを除いて、前記候補ノードを更新する段階と、を含むことを特徴とする請求項８に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
10. 前記併合前後の歪曲されたビット数の差ΔＤは、
    によって計算されることを特徴とする請求項９に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
11. 前記ノード符号化段階は、
    前記候補ノードがキューに存在しているか否かを表す情報であるコンティニューフラグを符号化する段階と、
    前記候補ノードを保存するキュー内における位置を示すノード位置情報を符号化する段階と、
    ノードがＳノードであるかＰノードであるかを示すノード種類情報を符号化する段階と、
    前記ノード種類情報がＳノードであればＳノードの詳細情報を符号化し、ＰノードであればＰノードの詳細情報を符号化する段階と、を含むことを特徴とする請求項８または請求項９に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
12. 前記Ｓノードの詳細情報の符号化は、
    色情報の平均値を符号化する段階と、
    前記Ｓノードに含まれる８つのノードのラベルを符号化する段階と、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
13. 前記Ｐノードの詳細情報の符号化は、
    深さ情報を符号化する段階と、
    色情報を符号化する段階と、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
14. 前記深さ情報の符号化は、
    所定数のコンテクストを使用して当該ノードに含まれる全てのノードをラスタースキャン順にＰＰＭ符号化することを特徴とする請求項１３に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
15. 前記色情報の符号化は、
    現在ノードの‘Ｂ’ボクセルの色であるレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）値をＤＰＣＭ符号化し、ＡＡＣ符号化することを特徴とする請求項１３に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
16. 前記ノード符号化段階は、
    前記併合されたノードの最上位ノードから特定ノードまで符号化することを特徴とする請求項７に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
17. 前記ノード符号化段階は、前記併合されたノードの全ノードを符号化することを特徴とする請求項７に記載の３次元オブジェクトデータの符号化方法。
18. ポイントテクスチャ、ボクセル、八分木構造のデータのうち何れか一つよりなる３次元オブジェクトデータに対して、ノードごとにノードの種類を表すラベル付きツリー構造の３次元オブジェクトデータを生成するツリー構造生成部と、
    前記ツリー構造の３次元オブジェクトデータのノードを、前記ラベルを参照して併合する併合順序選択部と、
    前記併合されたノードを符号化するノード符号化部と、
    このノード符号化部でノード符号化されたデータを、ビットストリームとして生成するビットストリーム生成部と、を含むことを特徴とする３次元オブジェクトデータの符号化装置。
19. 前記併合順序選択部は、
    更に、複数のノードを含むＳノード
    複数のノードを併合した候補ノードを選択する候補ノード選択部と、
    前記候補ノードに対して併合前後の歪曲されたビット数の差ΔＤと併合前後のビット数の差ΔＲとの比が最小となるノードを最適ノードとして選択して前記最適ノードである旨のラベルをラベル付けする最適ノード選択部と、
    前記候補ノードのうち最適ノードとして選択されたノードを除いて、前記候補ノードを更新する候補ノード更新部と、を含むことを特徴とする請求項１８に記載の３次元オブジェクトデータの符号化装置。
20. 前記ノード符号化部は、
    圧縮されたビットストリームが終わりであるか否かを表すコンティニューフラグを符号化するコンティニューフラグ符号化部と、
    前記候補ノードを保存するキューを備え、前記キュー内における位置を示すノード位置情報を符号化するノード位置符号化部と、
    ノードがＳノードであるかＰノードであるかを示すノード種類情報を符号化するノードＳＯＰ選択部と、
    前記ノード種類情報がＳノードであれば、Ｓノードの詳細情報を符号化するＳノード符号化部と、
    前記ノード種類情報がＰノードであれば、Ｐノードの詳細情報を符号化するＰノード符号化部と、を含むことを特徴とする請求項１８または請求項１９に記載の３次元オブジェクトデータの符号化装置。
21. 前記ノード符号化部は、
    前記併合されたノードの最上位ノードから特定ノードまで符号化することを特徴とする請求項１８に記載の３次元オブジェクトデータの符号化装置。
22. 前記ノード符号化部は、
    前記併合されたノードの全ノードを符号化することを特徴とする請求項１８に記載の３次元オブジェクトデータの符号化装置。
23. コンティニューフラグ復号化部によって、符号化された３次元オブジェクトデータのビットストリームからコンティニューフラグ情報を読出して復号化する段階と、
    ノード復号化部によって、符号化された３次元オブジェクトデータのビットストリームに対してノード種類情報を復号化する段階と、
    前記ノード復号化部によって、前記ノード種類情報がＳノードを表せばＳノードを復号化し、前記ノード種類情報がＰＰＭノードを表せばＰＰＭノードを復号化する段階と、
    ツリー構造復元部によって、ノード復号化されたデータをツリー構造に復元する段階と、をコンピュータにより実行させることを特徴とする３次元オブジェクトデータの復号化方法。
24. ノード復号化部によって、符号化された３次元オブジェクトデータのビットストリームに対してノードを復号化する段階と、
    ツリー構造復元部によって、前記ノードが復号化されたデータをツリー構造に復元する段階と、をコンピュータに実行させることを特徴とする３次元オブジェクトデータの復号化方法。
25. 前記ノードを復号化する段階は、
    符号化された３次元オブジェクトデータのビットストリームからコンティニューフラグを読出して復号化する段階と、
    現在ノードがキューで何れの候補ノードであるかを示すノード位置情報を読出して復号化する段階と、
    ノード種類情報を復号化する段階と、
    前記ノード種類情報がＳノードを表せばＳノードを復号化する段階と、
    前記ノード種類情報がＰＰＭノードを表せばＰＰＭノードを復号化する段階と、を含むことを特徴とする請求項２４に記載の３次元オブジェクトデータの復号化方法。
26. 前記Ｓノードを復号化する段階は、
    前記Ｓノードに含まれる８つのノードに対する平均色を復号化し、更に、復号化された前記８つのノードを順にＢまたはＷに復号化することを特徴とする請求項２５に記載の３次元オブジェクトデータの復号化方法。
27. 前記ＰＰＭノードを復号化する段階は、
    詳細情報値で現在ノードをＰＰＭ復号化し、現在ノードの‘Ｂ’ボクセルの色であるＲ、Ｇ、Ｂ値を逆ＡＡＣにより復号化し、逆ＤＰＣＭを行って復号化することを特徴とする請求項２６に記載の３次元オブジェクトデータの復号化方法。
28. 符号化された３次元オブジェクトデータのビットストリームを収容するビットストリーム読出し部と、
    前記ビットストリームを復号化するノード復号化部と、
    前記復号化されたノードをツリー構造に復元するツリー構造復元部と、を含むことを特徴とする３次元オブジェクトデータの復号化装置。
29. 前記ノード復号化部は、
    ビットストリームが継続されるか否かを表すコンティニューフラグを復号化するコンティニューフラグ復号化部と、
    符号化された３次元オブジェクトデータのビットストリームから、現在ノードがキューで何れの候補ノードであるかを示すノード位置情報を読出して復号化するノード位置情報復号化部と、
    ノード種類情報を復号化するノード種類選択部と、
    前記ノード種類情報がＳノードを表せば、前記Ｓノードに含まれる８つのノードに対する平均色を復号化し、更に、復号化された前記８つのノードを順に‘Ｂ’または‘Ｗ’に復号化するＳノード復号化部と、
    前記ノード種類情報がＰＰＭノードを表せば、詳細情報値で現在ノードをＰＰＭ復号化し、現在ノードの‘Ｂ’ボクセルの色であるＲ、Ｇ、Ｂ値に対して逆ＡＡＣを行って復号化し、逆ＤＰＣＭを行って復号化するＰノード復号化部と、を含むことを特徴とする請求項２８に記載の３次元オブジェクトデータの復号化装置。
30. コンピュータに、
    請求項１乃至請求項１７の３次元オブジェクトデータの符号化方法、又は、請求項２３乃至請求項２７の３次元オブジェクトデータの復号化方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで再生できる記録媒体。