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저자정보
백무현 (한동대학교) 문지원 (한동대학교) 이진규 (한동대학교) 이하현 (한국전자통신연구원) 강정원 (한국전자통신연구원) 황성수 (한동대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제57권 제6호(통권 제511호)
발행연도
2020.6
수록면
67 - 77 (11page)
DOI
10.5573/ieie.2020.57.6.67

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본 논문에서는 다시점 영상과 깊이 영상으로 플랜옵틱 포인트 클라우드를 만들고 이를 활용하여 다시점 영상을 효율적으로 부호화하는 시스템을 제안한다. 플랜옵틱 포인트 클라우드란 플랜옵틱 포인트의 집합이다. 플랜옵틱 포인트는 하나의 3차원 점이 위치하는 기하정보와 다시점 영상으로부터 획득한 다수의 색상 정보를 가지는 표현 방법을 의미한다. 최근 실감 영상에 대한 관심이 높아짐에 따라 다시점 영상의 활용도가 증가하였고 이를 효율적으로 전달하기 위해서는 영상 부호화에 대한 연구가 필수적이다. 이를 위해, 본 논문에서는 플랜옵틱 포인트 클라우드를 활용하여 색상정보의 손실을 최소화하고, 육면체와 입체사다리꼴 기반 복셀화를 수행한다. 이후 복셀화로 인한 기하정보 왜곡문제를 해결하기 위해 카메라 위치정보를 고려하여 투영하는 방식으로 영상을 다시 생성해내는 방법을 제시한다. 동시에 본 연구가 부호화에 유리한 표현 방법을 사용하였는지 여부를 검증하기 위하여 플랜옵틱 포인트 간 유사도 분석을 수행하였다. 실험결과 모든 데이터셋에 대해 순차적 생성방법으로 플랜옵틱 포인트 클라우드를 생성하고, 해상도가 4096인 입체 사다리꼴 형태로 복셀화 하여 생성한 영상의 평균 PSNR이 50.7dB가 나온 결과를 확인할 수 있었다. 또한 유사도 분석 결과 비슷한 위치의 플랜옵틱 포인트 간에 높은 유사도가 나옴에 따라 부호화에 유리한 결과를 기대할 수 있었다.
#Multi-view #plenoptic point cloud #3D Reconstruction #Voxelization

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 플랜옵틱 포인트 및 플랜옵틱 포인트 클라우드 생성 방법
Ⅲ. 플랜옵틱 포인트 클라우드 복셀화 방법
Ⅳ. 플랜옵틱 포인트 클라우드로부터 다시점 영상 생성 방법
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Lee, Po-Han / 2012 / 3D model reconstruction based on multiple view image capture / International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communications Systems :58~63 google schola Hu, Q / 2018 / 3D Point Cloud Generation Using Incremental Structure-from-Motion / Journal of Physics:Conference Series 1087(6):062031 google schola Ko, Jaeryun / 2016 / 3d point cloud generation using structure from motion with multiple view images / The Korean Institute of Smart Media Fall Conference :91~92 google schola 김세환 / 2005 / 실내환경 복원을 위한 다시점 카메라로 획득된 부분적 3차원 점군의 정합 기법 / 전자공학회논문지 - CI 42(3):175~188 dbpia 박정선 / 2017 / 다시점 영상을 이용한 실시간 3D 모델 생성 시스템 / 디지털콘텐츠학회논문지 18(2):383~392 dbpia

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