V-PCC는 포인트 클라우드를 압축하기 위한 압축 방안 중 하나로, 기존 비디오 코덱을 활용하여 포인트 클라우드 데이터를 압축한다는 특징으로 인해 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드 압축에 높은 효율을 나타낸다. 이에 V-PCC는 AR/VR과 같은 실감형 콘텐츠 서비스의 핵심 기술로써 주목받고 있다. 이러한 V-PCC 콘텐츠를 효과적으로 미디어 스트리밍 플랫폼을 통해 서비스하기 위해서는 기존 미디어 파일 포맷인 ISOBMFF로 캡슐화 하는 것이 필요하다. 하지만, DASH와 같은 적응형 스트리밍 플랫폼을 통해 서비스 하기 위해서는 V-PCC 콘텐츠를 다양한 품질의 콘텐츠를 각각 인코딩하여 서버에 저장해야 하며, V-PCC의 높은 인코딩 복잡성과 방대한 데이터의 크기로 인해 기존의 2차원 미디어에 비해 인코더와 서버에 큰 부담을 발생시킨다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로 SHVC 기반의 V-PCC 콘텐츠 인코딩을 통해 획득한 콘텐츠를 기반으로 스트리밍 플랫폼을 구성하는 것이 고려되어질 수 있다. 이에, 본 논문에서는 SHVC기반의 V-PCC 비트스트림을 DASH 서비스에 맞게 ISOBMFF로 캡슐화하고 이를 서비스하기 위한 구성방안을 제안하였다. 또한, 본 논문에서는 SHVC 기반 V-PCC 콘텐츠를 효과적으로 서비스하기 위한 ISOBMFF 캡슐화와 DASH 구성 방안에 대해 제안하고, 검증 실험을 통해 이를 확인한다
포인트 클라우드는 다수의 포인트로 구성된 3차원 미디어 콘텐츠로, 기존의 2차원 미디어에 비해 방대한 크기를 가진다. 이러한 포인트 클라우드 데이터를 효과적으로 소비하기 위해서는 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 것이 필수적으로 요구된다. 이에 따라, 국제 표준화 기구 The Moving Picture Experts Group (MPEG)에서는 2차원 비디오 코덱 기반의 포인트 클라우드 압축 방안인 V-PCC 압축 방안과, V-PCC 비트스트림을 저장하고 전송하기 위한 ISOBMFF 캡슐화 방안에 대한 표준화가 진행되고 있다. V-PCC는 기존의 2차원 비디오 코덱을 이용하기 위해 3차원 포인트 클라우드 데이터를 투영하여 2차원 패치를 생성하고, 생성된 패치를 2차원 그리드에 배치하여 2차원 이미지를 생성한다. 이 때, 생성되는 2차원 이미지는 패치의 모양 차이와 인코딩의 효율성 때문에 Group of Picture(GOP)마다 다른 크기를 갖는다. 이러한 이미지 크기의 차이는 반복적인 디코더 초기화를 유발하여 송신기와 수신기 모두에 큰 부담을 발생시킨다. 이에 본 논문에서는 비트레이트와 메타데이터를 적응적으로 제어하여 V-PCC 비트스트림을 반복적인 디코더 초기화 없이 안정적으로 송수신 하기 위한 Global grid 기반 V-PCC 전송 방안을 제안한다.
본 논문에서는 동적 포인트 클라우드 압축 표준인 V-PCC 을 기반으로 고밀도 동적 메쉬 데이터를 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정점마다 색상 값을 갖는 고밀도 동적 메쉬 데이터 압축 구조로 정점마다 갖는 위치 정보와 색상정보는 V-PCC 를 통해 압축을 수행하고 정점들의 연결정보는 TFAN 기술을 통해 압축을 수행한다. 이때 V-PCC 를 통해 복원된 정점의 순서와 TFAN 을 통해 복원된 연결정보의 정점 인덱스 정보는 복원 후 변경되어 둘 사이를 매핑 해주기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부호화기에서 3D morton 코드 기반으로 원본 정점과 V-PCC 를 통해 복원된 정점을 효과적으로 매핑하는 방법을 제안한다. 제안하는 메쉬 압축 방법은 기존 MPEG-4 의정적 메쉬 데이터 압축 표준인 SC3DMC 와의 비교를 통해 V-PCC 기반 동적 메쉬 데이터 압축의 효율성을 보인다.
포인트 클라우드는 특정 개체 혹은 장면을 다수의 3 차원 포인터를 사용하여 표현하는 데이터의 표현 방식 중 하나로 3D 데이터를 정밀하게 수집하고 표현할 수 있는 방법이다. 하지만 방대한 양의 데이터를 필요로 하기 때문에 효율적인 압축이 필수적이다. 이에 따라 국제 표준화 단체인 Moving Picture Experts Group 에서는 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축 방법 중 하나로 Video based Point Cloud Compression(V-PCC)에 대한 표준을 제정하였다. V-PCC 는 포인트 클라우드 정보를 Occupancy, Geometry, Texture 와 같은 다수의 2D 영상으로 변환하고 각 2D 영상을 전통적인 2D 비디오 코덱을 활용하여 압축하는 방법이다. 본 논문에서는 V-PCC 에서 변환하는 Occupancy 의 정보를 활용하여 효율적으로 Texture 영상을 압축할 수 있은 방법을 소개한다. 또한 제안방법이 V-PCC 에서 약 1%의 부호화 효율을 얻을 수 있음을 보인다.
3D Point Cloud는 3D 콘텐츠를 더욱 실감 나게 표현하기 위한 데이터 포맷이다. Point Cloud 데이터는 3차원 공간상에 존재하는 데이터로 기존의 2D 영상에 비해 거대한 용량을 가지고 있다. 최근 대용량 Point Cloud의 3D 데이터를 압축하기 위해 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)와 같은 다양한 방법이 제시되고 있다. 따라서 Point Cloud 데이터의 원활한 전송 및 저장을 위해서는 V-PCC와 같은 압축 기술이 요구된다. V-PCC는 Point Cloud의 데이터들을 Patch로써 뜯어내고 2D에 Projection 시켜 3D의 영상을 2D 형식으로 변환하고 2D로 변환된 Point Cloud 영상을 기존의 2D 압축 코덱을 활용하여 압축하는 기술이다. 이 V-PCC로 변환된 2D 영상은 기존 2D 영상을 전송하는 방식을 활용하여 네트워크 기반 전송이 가능하다. 본 논문에서는 V-PCC 방식으로 압축한 V3C 데이터를 방송망으로 전송 및 소비하기 위해 MPEG Media Transport(MMT) Packet을 만드는 패킷화 방안을 제안한다. 또한 Server와 Client에서 주고받은 V3C(Visual Volumetric Video Coding) 데이터의 비트스트림을 비교하여 검증한다.
In this paper, we proposed an improved method on the picture order of coding (POC) of MPEG-5 Essential video Coding (EVC) encoder to support a short intra period for Video-based Point Cloud Compression (V-PCC). As a codec-agnostically designed standard, V-PCC claimed to be able to work with a lot of codecs. Current EVC test model software shows that the baseline profile could not provide appropriate POC calculation. The proposed method offers a solution to this POC-related problem and provides up to 44.6% coding grains for EVC based V-PCC.
In this paper, we reviewed the method on the codec-agnostic design of MPEG V-PCC. The codec-agnostic approach designed V-PCC can use any video codec for compression. Thus, adoption with other codecs beside HEVC has not been systematically discussed. Through the analysis of the design issues that related to MPEG EVC and JPEG. We provided a strategy on choosing and targeting different video codecs for V-PCC.
포인트 클라우드는 객체 또는 장면을 재구성하기 위한 3D 데이터의 표현 방식 중 하나로써 가상 및 증강 현실을 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있다. 포인트 클라우드 데이터는 품질에 따라 수많은 포인트로 이루어질 수 있으며, 이와 관련된 데이터의 양은 2차원 영상의 데이터보다 상당히 많다. 따라서 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 다양한 서비스를 제공하기 위해서는 포인트 클라우드의 특징을 고려한 효율적인 압축 기술이 요구되며, 이에 따라 국제 표준화 단체의 Moving Picture Experts Group은 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위한 V-PCC 표준을 제정하였다. V-PCC는 포인트 클라우드 데이터를 다수의 2차원 공간으로 투영하여 점유 맵, 기하 영상, 그리고 속성 영상을 생성하고 각 2차원 영상을 기존의 비디오 코덱을 활용하여 압축하는 방식이다. 기존의 코덱을 사용하여 압축함에 따라 활용성이 높지만, 3차원 데이터를 다수의 2차원 영상을 통하여 압축하기 때문에 압축의 효율성을 높이기 위한 많은 연구가 필요하다. 본 논문에서는 V-PCC의 부호화 효율을 높이기 위해 점유 맵의 투영 정보를 활용한 속성 영상의 효율적인 압축 방법을 소개하고 이를 위한 적응적 SAO 방법을 제안한다. 실험에서 제안 방법은 V-PCC의 속성 영상에 대해 약 3.2%의 부호화 효율을 보인다.
국제표준 3차원 포인트 클라우드 압축 기술인 MPEG(Moving Picture Experts Group)-I(Immersive) V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)에는 점유 맵(Occupancy Map) 손실/무손실 압축 기술이 포함되어 있다. V-PCC는 기존에 보급되어 있는 2차원 비디오 코덱(H.264/AVC, HEVC, AV1 등)을 그대로 활용할 수 있는 장점이 있는데, 대부분의 소비자 영상 기기에 포함되어 있는 2차원 비디오 복호화기 HW는 무손실을 지원하지 않는다. 따라서 V-PCC 복호화기의 폭넓은 상용화를 위해서는 부호화기에서 점유 맵의 손실 압축이 필수적이다. 본 논문은 V-PCC 부호화기의 점유 맵을 최소한의 압축 효율 저하로 손실 압축하기 위해 다양한 파라미터 실험을 통한 최적의 파라미터 값을 제시한다.
최근 3차원 스캐닝 장비 및 다차원 어레이 카메라의 발달로 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality), 자율 주행과 같은 응용분야에서 3차원 데이터를 다루는 기술에 관한 연구가 지속해서 이루어지고 있다. 특히, AR/VR 분야에서는 3차원 영상을 포인트 데이터로 표현하는 콘텐츠가 등장하였으나, 이는 기존의 2차원 영상보다 많은 양의 데이터가 필요하다. 따라서 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 고효율의 부호화/복호화와 저장 및 전송과 같은 다양한 기술 개발이 요구된다. 본 논문에서는 MPEG-I(MPEG-Immersive) V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 그룹에서 제안한 V-PCC 부호화기를 통해 생성된 V-PCC 비트스트림을 MPEG-DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 표준에서 정의한 세그먼트로 구성하는 방안을 제안한다. 또한, 사용자에게 3차원 좌표계 정보를 제공하기 위해 시그널링 메시지에 깊이 정보 파라미터를 추가로 정의한다. 그리고 본 논문에서 제안된 기술을 검증하기 위한 검증 플랫폼을 설계하고, 제안한 기술의 알고리듬 측면에서 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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