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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 26 - 29 (4page)
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최근 메타버스(Metaverse)에 대한 관심이 늘어남에 따라, 이를 구성하는 가상현실(VR), 증강현실(AR)과 같은 몰입형 미디어 관련 연구개발이 활발하게 진행되고 있다. 이를 돕기 위해, ISO/IEC MPEG (Moving Picture Experts Group) 표준화 그룹은 MPEG-I (Immersive) 그룹 내에서 다양한 몰입형 미디어 부호화 표준화를 진행 중이다. 그 중에서도, 3 자유도 이상을 제공하는 다수의 2D 비디오를 기반으로 사용자에게 몰입감을 줄 수 있는 미디어의 압축, 전송에 대한 기술 표준화가 MPEG-I Visual (MIV) 소그룹에서 진행되고 있으며, 이러한 미디어는 사용자의 시점 정보를 토대로 영상을 합성해 사용자에게 출력하기 위해 깊이 영상(depth video)이라는 추가 정보를 제공한다. 여기에 필요한 깊이 영상을 사전에 생성하기 위해, MIV 에서는 몰입형 비디오 깊이 예측 프로그램인 IVDE(Immersive Video Depth Estimate)를 개발 중에 있으나, 여전히 출력 깊이 영상의 율-왜곡(BD-rate) 성능이 다소 낮다는 단점을 가지고 있다. 이를 개선하고자, 본 논문에서는 IVDE 의 색채 정보 차이 계산에 성분 별 가중치를 다르게 주고, 예측에 사용하는 깊이 값을 더 세분화하여 최종 합성 영상의 성능을 높이는 기법을 제안한다. 제안 방식은 6 개의 테스트 영상에서 WS-PSNR 기준 평균 1.7%, IV-PSNR 기준 평균 5.21% BD-rate 이득을 보였다.
목차
요약
1. 서론
2. Immersive Video Depth Estimator (IVDE)
3. 제안 기법
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
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