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논문 기본 정보

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남귀중 (경희대학교) 김준식 (경희대학교) 한무현 (요진건설산업) 김규헌 (경희대학교) 황민규 (LX 세미콘)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제26권 제5호
발행연도
2021.9
수록면
553 - 565 (13page)

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포인트 클라우드는 3D 오브젝트를 표현하기 위한 점들의 집합으로 3D 좌표 정보인 기하 정보와 색상, 반사율 등을 나타내는 속성정보로 이루어져 있으며, 이러한 표현 방식으로 인해 2D 영상에 비해 방대한 양의 데이터를 가진다. 따라서, 포인트 클라우드 데이터를 전송하거나 다양한 분야에서 활용하기 위해서 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 과정이 필수적으로 요구된다. 포인트 클라우드는 2D 영상과 같이 해당 영상을 구성하는 2D 기하 정보에 대응하는 색상 정보가 모두 존재하는 것과 달리, 3D 공간 중 일부만이 색상과 같은 속성 정보를 포함하여 포인트 클라우드를 표현하고 있기에, 기하 정보에 대한 별도의 처리도 요구된다. 이와 같은 포인트 클라우드의 특징을 기반으로 고밀도 포인트 클라우드 데이터의 압축 방안으로 국제 표준화 기구 ISO/IEC 산하 MPEG에서는 포인트 클라우드 영상을 사영한 뒤 2D DCT 기반의 2D 영상 압축 코덱으로 압축하는 V-PCC 를 표준화 중에 있다. 해당 표준은 3D 포인트 클라우드를 2D로 변환하여 압축을 진행하기에 3D 공간 정보를 정확하게 표현하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 포인트 클라우드 정지영상을 3D 상에서 3D DCT로 변환하여 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 방안인 3D Discrete Cosine Transform based Point Cloud Compression을 제시하고, 2D DCT 기반의 V-PCC와 비교하여 3D DCT의 효율성을 확인하고자 한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Video-based Point Cloud Compression
Ⅲ. 3D DCT based Point Cloud Compression
Ⅳ. 3D DCT based Point Cloud Compression 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (14)

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