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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이희제 (한양대학교) 윤준영 (한양대학교) 박종일 (한양대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제26권 제6호
발행연도
2021.11
수록면
714 - 724 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

깊이정보와 역변환 기반의 포인트 클라우드 렌더링 품질 향상 방법
이희제 ,  윤준영 ,  박종일 방송공학회논문지 2021.11 학술저널
역 변환과 뎁스 기반의 포인트 클라우드 렌더링 품질 향상 방법
이희제 ,  윤준영 ,  박종일 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응되는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로 구성된 3차원 점으로 이루어진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 빈 구멍이 발생하게 된다. 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍을 찾고 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역 변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 영상의 확대나 카메라 근접 등으로 포인트들의 간격이 벌어지면 틈이 생기면서 구멍 사이에 뒷면의 포인트들이 렌더링 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 포인트 클라우드의 뒷면에 해당하는 점들을 제거한다. 다음으로 빈 구멍이 발생한 시점의 깊이 맵(depth map)을 추출한다. 마지막으로 역 변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 1.2 dB 향상된 결과를 보였다.
#Pointcloud #Rendering #Inverse warping

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이전 관련 연구
Ⅲ. 깊이 정보와 역 변환 기반 렌더링 방법
Ⅳ. 제안한 방법의 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
BHAYANI, Sam B.; ANDRIOLE, Gerald L. Three-dimensional (3D) vision: does it improve laparoscopic skills? An assessment of a 3D head-mounted visualization system. Reviews in urology, 7.4: 211, 2005. google schola D. B. Payne and J. R. Stern, “Wavelength-switched passively coupled single-mode optical network,” in Proc. IOOC-ECOC, Boston, MA, USA, pp. 585–590, 1985. google schola BOTSCH, Mario, et al. Polygon mesh processing. CRC press, 2010. google schola MITRA, Niloy J., et al. Registration of point cloud data from a geometric optimization perspective. In: Proceedings of the 2004 Eurographics/ACM SIGGRAPH symposium on Geometry processing, p. 22-31, 2004. google schola SCHUETZ, Markus; WIMMER, Michael. Progressive real-time rende ring of unprocessed point clouds. In: ACM SIGGRAPH 2018 Posters, p. 1-2, 2018. google schola

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