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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이윤진 (경희대학교) 배동인 (LIG 넥스원) 박광훈 (경희대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제19권 제5호
발행연도
2014.9
수록면
640 - 655 (16page)

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최근 영상시스템 환경은 2D 비디오카메라에 깊이 카메라가 부착되어 2D 및 3D 어플리케이션을 지원하는 형태로 보편화 되고 있다. 이러한 3차원 멀티미디어 시스템 환경으로의 변화는 비디오 시스템에서 깊이정보 획득을 용이하게 만들었다. 깊이정보는 객체 구분, 배경영역 인지 등에 이용할 수 있는데, 2D 부호화에 이를 이용한다면 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 2D 비디오 코덱인 HEVC 인코더에 반영한 깊이정보 이용 비디오 부호화 방법을 제안한다. 제안방법으로, 현재 부호화하려는 CU가 배경영역에 위치할 경우 1) 주변블록의 SKIP 모드를 참조하여 결정하는 CU 분할 조기 결정, 2) 시간적 위치의 CU 정보를 이용하여 수행하는 CU 분할 구조 제한, 3) 배경영역에 따른 움직임 예측 탐색 범위 제한이 있다. 실험은 HEVC 참조 소프트웨어인 HM 12.0에 적용하였고, 실험결과 40% 이상의 부호화 복잡도가 감소했으며, BD-Bitrate는 0.5% 손실되었다. 특히, 마이크로소프트사에서 개발한 키넥트를 통해 획득한 영상을 이용한 실험 결과에서는 영상 품질의 큰 열화 없이 기존대비 최대 53%의 부호화 복잡도가 감소하는 결과를 나타내어, 향후 실시간 화상통신, 모바일 또는 핸드헬드 환경에서의 비디오 서비스 등에서 광범위하게 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
#HEVC(High Efficiency Video Coding) #Kinect #Depth Information #Encoder Optimization

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. HEVC 계층적 부호화 방법
Ⅲ. HEVC의 화면 간 예측 부호화 방법
Ⅳ. 깊이정보를 이용한 영상의 객체정보 추출 방법
Ⅴ. 객체정보와 CU와의 상관관계
Ⅵ. 제안 방법
Ⅶ. 성능 평가
Ⅷ. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (37)

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1. [인터넷자원] - / / Kinect camera google schola 2. [인터넷자원] - / / Project Tango google schola 3. [인터넷자원] - / / Intel RealSense 3D Camera google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Francois, E. / 1997 / Depth-based segmentation / IEEE Transactions On CSVT 7 (1) : 237 ~ 240 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Jungong Han / 2013 / Enhanced Computer Vision With Microsoft Kinect Sensor: A Review / IEEE Transactions on Cybernetices 43 (5) : 1318 ~ 1334 google schola

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