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저자정보
이민석 (경희대학교) 김보연 (경희대학교) 윤상은 (경희대학교) 황용해 (경희대학교) 김준식 (경희대학교) 김규헌 (경희대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제26권 제6호
발행연도
2021.11
수록면
680 - 691 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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최근 3차원 스캐너 등을 이용한 3차원 영상 획득 기술이 발전함에 따라 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality) 분야에서 활용되는 콘텐츠가 다양해졌다. 이러한 3차원 영상을 나타내는 방식에는 여러 가지가 존재하며, 포인트 클라우드는 그중 하나다. 포인트 클라우드는 3차원 공간에 존재하는 물체를 표현하는 점들의 집합을 의미하고, 실제 객체를 촬영하여 정밀하게 데이터를 획득 및 표현할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 3차원 영상의 특성상 2차원 영상보다는 표현해야 하는 데이터가 많고, 특히 여러 장의 프레임으로 구성된 동적인 3차원 객체는 더욱 많은 데이터를 요구하기에 이를 효율적으로 다루기 위한 고효율의 압축 기술이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 도메인 변환 방법인 3D DCT(3-Dimensional Discrete Cosine Transform)를 이용한 움직임 예측을 통하여 포인트 클라우드 영상의 I 프레임 및 P 프레임을 효율적으로 압축하는 기술을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안된 기술과 Intra 프레임 기반의 배경 기술 및 2D DCT 기반의 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)와의 비교를 통해 제안 기술의 압축 성능을 확인한다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 기술
Ⅲ. 포인트 클라우드 기반 3D DCT를 이용한 움직임 예측 및 보상 기법
Ⅳ. 3D DCT를 이용한 Attribute Information 압축
Ⅴ. Geometry information 압축
Ⅵ. 실험 결과
Ⅶ. 결론
참고문헌

참고문헌 (14)

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