과제정보
이 논문은 2021 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2020-0-00231-002, 5G 엣지클라우드 기반 VR·AR 저지연 스트리밍 기술 개발).
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference)
- 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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- Pages.189-192
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- 2021
MPEG 몰입형 비디오를 위한 클러스터 기반 MV-HEVC 부호화 모드 결정
Cluster-based MV-HEVC Coding Mode Decision for MPEG Immersive Video
- Han, Chang-Hee (Department of Education, Sungkyunkwan University (SKKU)) ;
- Jeong, Jong-Beom (Department of Computer Education, Sungkyunkwan University (SKKU)) ;
- Ryu, Eun-Seok (Department of Computer Education, Sungkyunkwan University (SKKU))
- 발행 : 2021.11.26
초록
three degree of freedom (3DoF), three degree of freedom plus (3DoF+), six degree of freedom(6DoF) 등 몰입형 비디오의 높은 몰입감을 제공하기 위해 다중 비디오 영상을 효율적으로 처리하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 이를 위해 원본의 몰입형 비디오가 입력되면 기본 시점 영상과 추가 시점 영상에서의 중복을 제거하고 기본 시점(basic view)에서는 보이지 않지만 추가 시점(additional view)에서는 보이는 영역을 추출하는 프루닝 과정이 이뤄지는 부호기에서의 부호화 모드 결정은 매우 중요하다. 본 논문은 test model for immersive video (TMIV)의 모드 중 하나인 MPEG immersive video (MIV) view mode 를 통해 만들어진 프루닝 (pruning) 그래프에서 선택된 시점들을 활용하여 뷰 간 중복성을 제거할 수 있는 효율적인 부호화 구조로 클러스터를 기반으로 병렬적으로 부호화하는 클러스터 기반 정렬 기법을 제안한다. 선택된 시점들을 인덱스 순서에 따라 부호화하는 기존 방법에 비해 제안하는 방법은 peak signal-to-noise ratio (Y-PSNR)에서 평균 3.9%의 BD-rate 절감을 보여주었다. 본 연구는 또한 더 객관적인 품질 측정을 위해 immersive video peak signal-to-noise ratio (IV-PSNR)에 의한 비교 결과도 함께 제공하며, 참조 순서에 맞게 정렬한 프루닝 기반 정렬 기법과의 비교도 함께 제공한다.
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