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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박현수 (이화여자대학교) 박상효 (이화여자대학교) 강제원 (이화여자대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제24권 제6호
발행연도
2019.11
수록면
1,035 - 1,052 (18page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

6 자유도 전방위 몰입형 비디오의 압축 코덱 개발 및 성능 분석
박현수 전자전기공학과 2020.01 학위논문

2019

6 자유도 전방위 몰입형 비디오의 압축 코덱 개발 및 성능 분석
박현수 ,  박상효 ,  강제원 방송공학회논문지 2019.11 학술저널

초록· 키워드

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최근 몰입형 비디오의 수요가 점차 늘어남에 따라 국제 표준 단체인 MPEG-I에서 전방위 몰입형 비디오의 처리 기술이 활발하게 개발 중이다. 전방위 몰입형 비디오는 사용자 시점의 자유도가 증가함에 따라 비디오 신호의 크기가 급격히 증가하여 효과적인 압축기술이 필수적이다. 더욱이 사용자의 움직임에 따른 보다 자유로운 시점 변환을 지원하는 6 자유도 (6-Degree-of_Freedom, 6DoF) 비디오의 압축을 위해서는 보다 우수한 부호화 효율을 제공하는 코덱의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 ISO/IEC 23090 Part 7 (Metadata for Immersive Media (Video))에서 진행 중인 몰입형 비디오의 압축 표준 프로젝트의 테스트 모델인 TMIV (Test Model for Immersive Video)에 기존 적용된 High Efficiency Video Coding (HEVC)를 최근 차세대 비디오 압축 표준 개발 중인 Versatile Video Coding (VVC)로 대체하여 성능 분석을 수행하고, VVC의 툴 분석으로부터 디블로킹 필터를 TMIV의 패치 아틀라스에 선택적으로 적용하는 것이 부호화 효율을 증대시킬 수 있음을 보인다. VVC 기반의 6 DoF 비디오 코덱의 성능 평가는 본 논문이 최초로 그에 따른 향후 6DoF지원 몰입형 비디오 표준 개발 방향을 제시한다. TMIV의 두 가지 작동 모드인 MIV (Metadata for Immersive Video) 모드와 MIV 시점 모드에서 공통 실험 조건에 명시된 일곱 가지 시퀀스에 대해 전체적으로 실험을 진행하였다. 기존 HEVC를 VVC로 대체함으로써 MIV 모드 방식에서 33.8%, MIV 시점 모드에서 30.2%의 Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다. 이외에도 3차원 비디오의 인지 화질 평가를 위하여 사용하는 평가 지표로 IV-PSNR (Immersive Video PSNR)와 MSSIM (Mean Structural Similarity)를 이용하여 성능을 평가하였다.
#6DoF video #MPEG-I #TMIV software #HEVC #VVC

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 6DoF 비디오 코덱 개발
Ⅲ. 테스트 6DoF 비디오와 성능 평가 지표
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
J. Lee, “Immersive Video Format Standardization Trends”, Broadcast and Media, 23(4), pp.31-40, 2018. google schola ISO/IEC JTC1/SC29/WG11/M41555, “Proposed architectures for supporting Windowed 6DoF, Omnidirectional 6DoF and 6DoF media”, MPEG 120, Oct. 2017. google schola https://www.theverge.com/2017/4/19/15345738/facebook-surround- 360-video-cameras-f8-conference-2017 Yu-Chuan su, Kristen Grauman, “Learning Compressible 360?Video Isomers”, In CVPR, 2018. google schola ISO/IEC JTC1/SC29/WG11/M48278, “[MPEG-I Visual] Proposal of Depth Improvement for Depth Estimation Reference Software (DERS8.0)”, MPEG 127, July. 2019. google schola

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