2D Interpolation of 3D Points using Video-based Point Cloud Compression

비디오 기반 포인트 클라우드 압축을 사용한 3차원 포인트의 2차원 보간 방안

Recently, with the development of computer graphics technology, research on technology for expressing real objects as more realistic virtual graphics is being actively conducted. Point cloud is a technology that uses numerous points, including 2D spatial coordinates and color information, to represent 3D objects, and they require huge data storage and high-performance computing devices to provide various services. Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) technology is currently being studied by the international standard organization MPEG, which is a projection based method that projects point cloud into 2D plane, and then compresses them using 2D video codecs. V-PCC technology compresses point cloud objects using 2D images such as Occupancy map, Geometry image, Attribute image, and other auxiliary information that includes the relationship between 2D plane and 3D space. When increasing the density of point cloud or expanding an object, 3D calculation is generally used, but there are limitations in that the calculation method is complicated, requires a lot of time, and it is difficult to determine the correct location of a new point. This paper proposes a method to generate additional points at more accurate locations with less computation by applying 2D interpolation to the image on which the point cloud is projected, in the V-PCC technology.

최근 컴퓨터 그래픽 기술의 발전으로 현실의 객체를 더욱 사실적인 가상의 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 3차원 공간 좌표와 색 정보 등을 포함하는 수많은 점을 사용해 3차원 객체를 표현하는 기술로 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터를 사용하고 데이터 처리에 더욱 복잡한 연산이 필요하므로 포인트 클라우드를 사용한 서비스를 제공하기 위해서는 거대한 데이터 저장 공간과 높은 성능의 연산 장치가 필요하다. 현재 국제 표준기구인 MPEG에서 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영한 다음 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. V-PCC 기술은 포인트 클라우드를 점유 맵 (Occupancy map), 기하 영상 (Geometry image), 속성 영상 (Attribute image) 등의 2차원 영상과 2차원 영상과 3차원 공간 사이의 관계를 알려주는 보조 정보를 사용해 압축한다. 복호화된 포인트 클라우드의 밀도를 높이거나 객체를 확대할 때, 일반적으로 3차원 연산을 사용하지만 연산 방식이 복잡하고 많은 시간을 소모하며 새로운 포인트의 정확한 생성 위치를 결정하기 힘들다는 한계가 존재한다. 이에 본 논문은 V-PCC의 포인트 클라우드가 투영된 영상에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용해 적은 연산으로 보다 정확한 추가 포인트 클라우드를 생성하는 방안을 제안한다.