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V-PCC 기반 3차원 포인트 밀도 확장성을 위한 LoD 제어 테이블 방법
A method of Level of Details control table for 3D point density scalability in Video based Point Cloud Compression 원문보기

한국방송공학회 2019년도 하계학술대회, 2019 June 19, 2019년, pp.178 - 181  

임지헌 (경희대학교) ,  김준식 (경희대학교) ,  김규헌 (경희대학교)

초록
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포인트 클라우드 콘텐츠3D 포인트 집합으로 이루어진 3D 데이터로, 일반적으로 3D 포인트 클라우드는 하나의 객체를 표현하기 위하여 수십, 수백만 개의 3차원 포인트(Point) 데이터가 필요하며, 각 포인트 데이터는 3차원 좌표계의 (x, y, z)좌표와 포인트의 색(color), 반사율(reflectance), 법선벡터(normal) 등과 같은 속성(attribute)으로 구성되어 있다. 따라서 기존 2D영상보다 한 단계 높은 차원과 다양한 속성으로 구성된 포인트 클라우드를 사용자에게 제공하기 위해서는 고효율의 인코딩/디코딩 기술 연구가 필요하며, 다양한 대역폭, 장치 및 관심 영역에 따라 차별화된 서비스를 제공하기 위한 품질 확장성 기능의 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 포인트 클라우드 압축에 사용되는 V-PCC에서 3차원 미디어인 포인트 클라우드의 3D 공간 내 포인트 간의 밀도를 변경하여, 새로운 품질 변화를 달성하고 비트전송률 변경을 추가 지원하는 방법을 제시하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 하지만, 단순히 3D 공간에서 포인트의 밀도를 변경하게 되면 3D 포인트 간 거리가 멀어지게 되고 V-PCC 내 패치를 추출하여 2D 영상을 만드는 과정에서 너무 많은 패치가 추출되며, 2D 영상 내에 빈 공간이 많이 생겨 비디오 코덱을 기반으로 압축 시 고주파가 증가하게 되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 2D 영상을 구성하는 패치 내 포인트 밀도를 변경하여 최종적으로 3D 포인트의 밀도를 변경하는 방법을 제안한다.
  • 이에 본 논문에서는 3차원 미디어 콘텐츠인 포인트 클라우드의 3D 공간 내 포인트 간의 밀도를 변경하여 새로운 품질 변화를 달성하고 추가적인 비트전송률 변경을 지원하는 방법을 제시한다.
  • 이에 본 논문에서는 3차원 미디어인 3D 포인트 클라우드의 3D 공간 내 포인트 간의 밀도를 변경하여 V-PCC에서 새로운 품질 변화를 달성하고 비트레이트 변경을 추가 지원하는 방법을 제시한다.
  • 비디오 코덱을 기반으로 하는 V-PCC는 3D 포인트 클라우드를 입력으로 하며 이를 2D 영상으로 만들어 압축을 하기 때문에 앞서 말한 비디오 코덱 기반 양자화 계수 변경과 3D 공간 내 포인트의 밀도 변경을 통한 비트레이트 변경 모두를 지원할 수 있다. 이에 본 논문에서는 현재 V-PCC에서 상정하고 있는 비디오 코덱 기반 품질 변화 이외에 3D 포인트 클라우드의 특성을 고려한 새로운 품질 변화인 LoD를 제시하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
포인트 클라우드 콘텐츠란? 포인트 클라우드 콘텐츠는 3D 포인트 집합으로 이루어진 3D 데이터로, 일반적으로 3D 포인트 클라우드는 하나의 객체를 표현하기 위하여 수십, 수백만 개의 3차원 포인트(Point) 데이터가 필요하며, 각 포인트 데이터는 3차원 좌표계의 (x, y, z)좌표와 포인트의 색(color), 반사율(reflectance), 법선벡터(normal) 등과 같은 속성(attribute)으로 구성되어 있다. 따라서 기존 2D영상보다 한 단계 높은 차원과 다양한 속성으로 구성된 포인트 클라우드를 사용자에게 제공하기 위해서는 고효율의 인코딩/디코딩 기술 연구가 필요하며, 다양한 대역폭, 장치 및 관심 영역에 따라 차별화된 서비스를 제공하기 위한 품질 확장성 기능의 개발이 요구된다.
3D 포인트 클라우드의 특징은 무엇이며 이것의 각 포인트 데이터는 어떻게 구성되어있는가? 포인트 클라우드 콘텐츠는 3D 포인트 집합으로 이루어진 3D 데이터로, 일반적으로 3D 포인트 클라우드는 하나의 객체를 표현하기 위하여 수십, 수백만 개의 3차원 포인트(Point) 데이터가 필요하며, 각 포인트 데이터는 3차원 좌표계의 (x, y, z)좌표와 포인트의 색(color), 반사율(reflectance), 법선벡터(normal) 등과 같은 속성(attribute)으로 구성되어 있다. 따라서 기존 2D영상보다 한 단계 높은 차원과 다양한 속성으로 구성된 포인트 클라우드를 사용자에게 제공하기 위해서는 고효율의 인코딩/디코딩 기술 연구가 필요하며, 다양한 대역폭, 장치 및 관심 영역에 따라 차별화된 서비스를 제공하기 위한 품질 확장성 기능의 개발이 요구된다.
포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 제공하기 위해 요구되어지는 것은 무엇인가? 포인트 클라우드 콘텐츠는 3D 포인트 집합으로 이루어진 3D 데이터로, 일반적으로 3D 포인트 클라우드는 하나의 객체를 표현하기 위하여 수십, 수백만 개의 3차원 포인트(Point) 데이터가 필요하며, 각 포인트 데이터는 3차원 좌표계의 (x, y, z)좌표와 포인트의 색(color), 반사율(reflectance), 법선벡터(normal) 등과 같은 속성(attribute)으로 구성되어 있다. 따라서 기존 2D영상보다 한 단계 높은 차원과 다양한 속성으로 구성된 포인트 클라우드를 사용자에게 제공하기 위해서는 고효율의 인코딩/디코딩 기술 연구가 필요하며, 다양한 대역폭, 장치 및 관심 영역에 따라 차별화된 서비스를 제공하기 위한 품질 확장성 기능의 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 포인트 클라우드 압축에 사용되는 V-PCC에서 3차원 미디어인 포인트 클라우드의 3D 공간 내 포인트 간의 밀도를 변경하여, 새로운 품질 변화를 달성하고 비트전송률 변경을 추가 지원하는 방법을 제시하였다.
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