Visual Volumetric Video-based Coding(V3C) 기반 6DoF 비디오 부호화 성능 분석 :

이예진

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 이예진 (한국항공대학교, 한국항공대학교 대학원)

지도교수: 김재곤

발행연도: 2021

저작권: 한국항공대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수5

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

Visual Volumetric Video-based Coding(V3C) 기반 6DoF 비디오 부호화 성능 분석

이예진 항공전자정보공학과 2021.01 학위논문

2020

V3C 기반 3DoF+ 비디오 부호화 성능 분석

이예진 , 윤용욱 , 김재곤 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2020.11 학술대회자료

효율적인 3DoF+ 비디오 부호화를 위한 아틀라스 푸시-풀 패딩 기법

이예진 , 김현호 , 박도현 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2020.02 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

몰입형(immersive) 비디오는 사용자에게 보다 높은 시점 자유도(Degree of Freedom, DoF)를 제공하여 몰입감을 높이는 새로운 형태의 비디오이다. 360도 비디오는 고정된 위치에서의 머리 회전에 따른 전방위(omnidirectional) 뷰를 제공하는 반면, 6DoF는 3 차원 공간에서의 움직임에 따른 임의의 위치에서의 3DoF의 전방위 뷰를 제공함으로써 최대의 시점 자유도를 제공한다.
6DoF 비디오는 포맷 및 제공 방법에 따라 포인트 클라우드(Point Cloud), 다시점(Multi-view)의 몰입형 비디오, 덴스 라이트 필드(Dense Light Field)로 구분할 수 있다. 6DoF 비디오는 3D 공간에서의 다양한 뷰(view) 포인트에 해당하는 가상의 합성 뷰나 실제 카메라로 획득한 다수의 뷰로 구성되기 때문에 방대한 양의 데이터를 가진다. 따라서 6DoF 비디오의 저장 및 전송을 위해서는 보다 효율적인 압축 기술이 필수적이다.
MPEG(Moving Picture Experts Group) 비디오 그룹에서는 최근 MPEG-I 표준의 일부로 체적형(volumetric) 비디오인 포인트 클라우드 및 몰입형 비디오를 모두 압축할 수 있도록 비디오 기반 포인트 클라우드(Video-based Point Cloud Compression: V-PCC)와 MPEG Immersive Video(MIV)를 통합한 V3C(Visual Volumetric Video-based Coding) 표준화를 진행하고 있다.
본 논문에서는 V-PCC의 시험모델인 TMC2(Test Model for Category 2)와 MIV의 시험모델인 TMIV(Test Model for Immersive Video)로 구성된 V3C 코덱을 사용하여 6DoF 비디오의 부호화 방안 및 성능 분석에 대해 연구를 수행하였다. 부호화 성능 개선을 위해서 V3C 코덱의 2D 코덱으로 기존의 HEVC(High Efficiency Video Coding) 시험모델인 HM(HEVC Test Model) 대신에 VVC(Versatile Video Coding) 시험모델인 VTM(VVC Test Model)을 적용하였고, 깊이 아틀라스 리매핑(remapping) 기법을 제안하였다. 포인트 클라우드 복원 시에 2D 코덱으로 VTM을 적용했을 때 HM 대비 부호화 성능 개선을 확인하였다. 깊이 아틀라스 리매핑에서는 약 9.81% BD-rate 절감의 깊이 아틀라스 부호화 성능 개선과 14.7%의 End-to-End BD-rate 절감의 부호화 성능 개선, 그리고 주관적 화질 개선을 보임을 확인하였다.
VVC 기반의 V3C 코덱은 보다 효율적인 포인트 클라우드 및 멀티뷰 형태의 체적형 비디오 부호화에 활용될 것으로 예상된다. 본 논문에서 제안한 기법은 체적형 비디오 압축 표준의 요소 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Immersive video is a new type of video that provides users visual immersive experience with up to six degree of freedom (DoF) of viewpoint. 360-degree video provides an omnidirectional view with the rotation of the head around three axes at a fixed position, while 6DoF video provides an omnidirectional view of 3DoF at any position in response to movement in a 3D space.
6DoF video such as Point Cloud, Multiview video plus depth, and Dense Light Field has a huge amount of data because it consists of a virtual synthesized view corresponding to various viewpoints or a large number of views acquired by a real camera in a 3D space. Therefore, more efficient compression techniques are essential for the storage and transmission of 6DoF video.
MPEG (Moving Picture Experts Group) video group has been recently developing a standard named V3C which integrates V-PCC (Video-based Point Cloud Compression) and MIV (MPEG Immersive Video) to allow compression of both volumetric video of point cloud and immersive video as a part of the MPEG-I standard.
This paper studied the coding method and performance analysis of 6DoF video using the V3C codec composed of TMC2 (Test Model for Category 2), which is a test model of V-PCC, and Test Model for Immersive Video (TMIV), which is a test model of MIV. In the performance analysis of 6DoF video coding, VTM (VVC Test Model), which is a VVC (Versatile Video Coding) test model, was used instead of HM (HEVC Test Model), which is an HEVC (High Efficiency Video Coding) test model as a 2D codec of V3C. In addition, a depth atlas remapping is proposed to improve the coding efficiency of 6DoF video. In the experiments, tt was confirmed that the coding performance of point cloud was improved when VTM was applied compared to. In the depth atlas remapping, the experimental results showed that the depth atlas coding performance was improved by about 9.81% BD-rate reduction, the end-to-end coding performance was improved by 14.7% BD-rate reduction, and subjective quality was significantly improved as well.
The VVC-based V3C codec is expected to be used for more efficient coding of volumetric video such as point cloud and multi-view video. It is expected that the proposed technique in this paper can be used as a coding tool for the volumetric video compression.

#포인트클라우드 #PCC #MIV

제１장 서 론 １
1.1 연구 배경 １
1.2 논문의 구성 ３
제２장 체적형 비디오 압축 기법 ４
2.1 개요 ４
2.2 V3C (VISUAL VOLUMETRIC VIDEO-BASED CODING) ７
2.2.1 V3C 코덱 ７
2.3 V3C 부호화기 ９
2.3.1 TMIV 부호화기 10
2.3.2 TMC2 부호화기 12
제３장 V3C 기반 6DOF 비디오 부호화 성능 분석 15
3.1 포인트 클라우드 변환 15
3.2 포인트 클라우드 복원 17
3.3 6DOF 비디오의 실험적 성능 평가 18
3.3.1 객관적 평가 지표 18
3.4 6DOF 비디오 부호화 성능 분석 20
3.4.1 포인트 클라우드 압축률 20
3.4.2 아틀라스 코딩 성능 비교 21
3.5 6DOF 비디오 전처리 기법 24
3.5.1 휘도신호 매핑 24
3.5.2 깊이 영상 리매핑 기법 27
3.5.3 제안하는 기법의 실험적 성능 평가 31
3.5.3.1 객관적 화질 평가 31
3.5.3.2 주관적 화질 평가 32
제４장 결론 35
참고문헌 37
SUMMARY 39

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)