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강세희 (한동대학교) 한현민 (한동대학교) 김빛나 (한동대학교) 이민회 (한동대학교) 황성수 (한동대학교) 방건 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제23권 제2호
발행연도
2020.2
수록면
166 - 173 (8page)

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Multi-view images, which are widely used for providing free-viewpoint services, can enhance the quality of synthetic views when the number of views increases. However, there needs an efficient representation method because of the tremendous amount of data. In this paper, we propose a method for generating point cloud data for the efficient representation of multi-view color and depth images. The proposed method conducts sequential reconstruction of point clouds at each viewpoint as a method of deleting duplicate data. A 3D point of a point cloud is projected to a frame to be reconstructed, and the color and depth of the 3D point is compared with the pixel where it is projected. When the 3D point and the pixel are similar enough, then the pixel is not used for generating a 3D point. In this way, we can reduce the number of reconstructed 3D points. Experimental results show that the propose method generates a point cloud which can generate multi-view images while minimizing the number of 3D points.
#Multi-view plus Depth Data #Point Cloud #Sequential Reconstruction #Color Thresholding #Depth Thresholding

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 제안 기법
3. 실험 결과 및 고찰
4. 결론
REFERENCE

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Multi-view High Efficiency Video Coding, https://hevc.hhi.fraunhofer.de/mvhevc accessed October, 2014). 3D High Efficiency Video Coding, https://hevc.hhi.fraunhofer.de/3dhevc (accessed October, 2014). H.S. Yoon and M.Y. Kim, Temporal Predictive Structure for Multi-view Video Coding, Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 15, No. 9, pp. 1093-1101, 2012. google schola Point Cloud Compression, https://mpeg.chiariglione.org/standards/mpeg-i/point-cloud-compression (accessed January 11, 2018). U. Jang and Y. Ho, 3D Object Reconstruction Method Using Multiple 2D Images, Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 13, No. 4, pp. 10-17, 2009. google schola

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