RAHT 노드 보간 기법을 통한 G-PCC 화면 간 속성값 예측 활성화와 압축 성능 향상 (RAHT Node Interpolation Method for Enabling G-PCC Inter-Frame Attribute Prediction and Improving Compression Performance)

서지정보

· 발행기관 : 한국방송∙미디어공학회
· 수록지 정보 : 방송공학회 논문지 / 29권 / 6호 / 819 ~ 831페이지
· 저자명 : 권도완, 이성배, 김규헌

초록

LiDAR(Light Detection and Ranging) 기술은 넓은 범위의 주변 환경 요소를 높은 정밀도로 촬영할 수 있는 기술이다. LiDAR 기술을 통하여 생성된 데이터는 다수의 점으로 구성된 포인트 클라우드로 제공되는데, 방대한 점의 수로 인하여 큰 용량을 지니고 있다.
이에 국제 표준화 단체 MPEG(Moving Picture Experts Group)은 포인트 클라우드의 처리, 저장 및 전송을 용이하게 하고자 포인트클라우드 압축(Point Cloud Compression, PCC) 표준화를 진행하고 있다. 이 중 대표적인 PCC 표준 기술인 G-PCC(Geometry-basedPoint Cloud Compression)는 LiDAR 콘텐츠 압축을 하나의 목표로써 포함하고 있다. 현재 G-PCC에서는 RAHT(Region AdaptiveHierarchical Transform)를 활용한 속성값 화면 간 예측 기술 표준화가 활발히 진행되고 있으며 채택된 현 RAHT 화면 간 예측 방식은 두 프레임에 공간상 같은 위치의 속성값이 존재할 때만 발생한다. 하지만 현재 RAHT 화면 간 예측 방식은 시간 축에 따라 동적으로 움직이는 사물이 많고 같은 물체를 표현하는 점들의 위치가 프레임마다 동일하지 않은 LiDAR 콘텐츠의 경우 실질적으로 낮은예측 수행률을 갖는다. 따라서 본 논문은 LiDAR 콘텐츠의 RAHT 화면 간 예측률을 높여 최적의 화면 간 중복성 제거를 수행하기 위한 참조 가능 RAHT 노드 보간 방안을 제안한다.

영어초록

Light detection and ranging (LiDAR) is a technology that can capture a wide range of environmental elements with highprecision. The data generated by LiDAR technology is presented as a point cloud consisting of a large number of points, whichhas a huge capacity due to the excessive number of points. In response, the international standardization organization MPEG(Moving Picture Experts Group) is standardizing Point Cloud Compression (PCC) to facilitate the processing, storage, andtransmission of point clouds. Among them, G-PCC (Geometry-based Point Cloud Compression), a representative PCC standardtechnology, includes LiDAR content compression as one of its goals. Currently, G-PCC is actively standardizing theinter-prediction technique between the different frames using the Region Adaptive Hierarchical Transform (RAHT). RAHTinter-prediction method currently adopted by G-PCC only occurs when an attribute value exists at the same position in both framessimultaneously. However, the current RAHT inter-prediction method has a low prediction ratio for LiDAR content, where there aremany dynamically moving objects along the time axis and the positions of points representing the same object are not the samefrom frame to frame. Therefore, this paper proposes a reference RAHT node interpolation scheme for optimal redundancy removalbetween frames with higher RAHT inter-prediction ratio of LiDAR content.

참고자료

· 없음