Acknowledgement
이 논문은 2020 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2020-0-00231, 5G 엣지클라우드 기반 VR.AR 저지연 스트리밍 기술 개발)
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2022.06a
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- Pages.265-268
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- 2022
Fast Grid-Based Refine Segmentation on V-PCC encoder
V-PCC 부호화기의 그리드 기반 세그먼트 정제 고속화
- Kim, Yura (Intelligent Image Processing Research Center, Korea Electronics Technology Institute) ;
- Kim, Yong-Hwan (Intelligent Image Processing Research Center, Korea Electronics Technology Institute)
- Published : 2022.06.20
Abstract
Video-based Point Cloud Compression(V-PCC) 부호화기의 세그먼트 정제(Refining segmentation) 과정은 3D 세그먼트를 2D 패치 데이터로 효율적으로 변환하기 위한 V-PCC 부호화기의 핵심 파트이지만, 많은 연산량을 필요로 하는 모듈이다. 때문에 이미 TMC2 에 Fast Grid-based refine segmentation 과정이 구현되어 있으나, 아직도 세그먼트 정제 기술의 연산량은 매우 높은 편이다. 본 논문에서는 현재 TMC2 에 구현되어 있는 Fast Gridbased Refine Segmentation 을 살펴보고, 복셀(Voxel) 타입에 따른 특성에 맞춰 두 가지 조건을 추가하는 고속화 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 압축성능(BD-BR)은 TMC2 와 거의 차이를 보이지 않았지만, 모듈 단위 평균 10% 연산량이 절감되는 것을 확인하였다.
Keywords