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3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 시스템에 있어서,연속된 일련의 다시점의 깊이 및 텍스처 프레임을 수신하는 프레임 수신부;깊이 프레임으로부터 월드좌표계의 포인트 클라우드를 생성하는 포인트클라우드 생성부;상기 다시점의 깊이 및, 포인트 클라우드를 이용하여, 뼈대 정보를 추출하는 뼈대정보 추출부;키프레임 여부를 선정하는 키프레임 선정부;키프레임의 포인트 클라우드에 비키프레임의 뼈대 정보를 반영하여 비키프레임의 포인트 클라우드를 예측하고, 예측된 포인트 클라우드를 기준으로 비키프레임의 포인트 클라우드의 잔차 정보를 추출하여, 포인트 클라우드의 압축 정보를 생성하는 포인트클라우드 변환부; 및,포인트 클라우드의 압축 정보를 비트스트림으로 생성하는 비트스트림 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 시스템
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3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 시스템에 있어서,연속된 일련의 포인트 클라우드를 수신하는 프레임 수신부;상기 포인트 클라우드를 이용하여, 뼈대 정보를 추출하는 뼈대정보 추출부;키프레임 여부를 선정하는 키프레임 선정부;키프레임의 포인트 클라우드에 비키프레임의 뼈대 정보를 반영하여 비키프레임의 포인트 클라우드를 예측하고, 예측된 포인트 클라우드를 기준으로 비키프레임의 포인트 클라우드의 잔차 정보를 추출하여, 포인트 클라우드의 압축 정보를 생성하는 포인트클라우드 변환부; 및,포인트 클라우드의 압축 정보를 비트스트림으로 생성하는 비트스트림 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 시스템
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제1항 또는 제2항에 있어서,상기 포인트클라우드 변환부는 대상 프레임이 키프레임인 경우 대상 프레임의 포인트 클라우드를 뼈대 정보 기준의 상대적인 좌표로 변환하고, 대상 프레임이 비키프레임인 경우 키프레임의 포인트 클라우드에 대상 프레임의 뼈대 정보를 반영하여 대상 프레임의 포인트 클라우드를 예측하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 시스템
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제3항에 있어서,상기 포인트클라우드 변환부는 실제 포인트 클라우드의 각 포인트에 대하여, 예측된 포인트 클라우드의 포인트들 중에서 가장 가까운 포인트를, 대응되는 예측 포인트로 찾는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 시스템
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제3항에 있어서,상기 포인트클라우드 변환부는 키프레임의 뼈대 정보를 기준으로 비키프레임의 뼈대 정보의 잔차정보를 구하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 시스템
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제1항 또는 제2항에 있어서,상기 압축 시스템은 다시점의 텍스처 프레임을 압축하는 텍스처 압축부를 더 포함하고,상기 텍스처 압축부는 상기 키프레임 선정부에 의해 선정된 결과에 따라, 텍스처 프레임 중에서 텍스처 키프레임을 선정하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 시스템
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제1항 또는 제2항에 있어서,키프레임 또는 대상 프레임의 뼈대 정보를 추출할 때, 각 시점의 텍스처 프레임에서 2차원 뼈대 정보를 추출하고, 동일 시점의 포인트 클라우드 정보에 정합시켜 상기 2차원 뼈대 정보를 월드좌표계 공간 상의 뼈대 정보로 변환하고, 월드좌표계 상의 뼈대 정보의 조인트에 대한 유효성을 검증하고, 유효성이 통과된 조인트들만 포함하는 뼈대 정보의 좌표들을 평균하여 대상 프레임의 뼈대 정보의 좌표 세트로 구성하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 시스템
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제7항에 있어서,키프레임 또는 대상 프레임의 뼈대 정보를 추출할 때, 통합된 3차원 포인트 클라우드 정보를 이용하여, 뼈대 정보의 각 조인트가 조인트 위치의 3차원 포인트 클라우드 좌표 내부의 유효 공간 내에 존재하는지 여부에 의해 유효성을 검증하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 시스템
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제7항에 있어서,키프레임 또는 대상 프레임의 뼈대 정보를 추출할 때, 뼈대 정보의 조인트가 유효하지 않으면, 해당 조인트 및, 뼈대 정보의 조인트의 계층 구조에 따라 해당 조인트의 하위 조인트도 제외시키는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 시스템
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압축 장치에 의해 수행되어, 일련의 연속된 다시점 깊이 및 텍스처 프레임에서 포인트 클라우드를 생성하여 압축하는, 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 방법에 있어서,(a) 연속된 일련의 다시점의 깊이 및 텍스처 프레임을 수신하는 단계;(b) 깊이 프레임으로부터 월드좌표계의 포인트 클라우드를 생성하는 단계;(c) 상기 다시점의 깊이 및, 포인트 클라우드를 이용하여, 뼈대 정보를 추출하는 단계;(d) 키프레임 여부를 선정하는 단계;(e) 키프레임의 포인트 클라우드에 비키프레임의 뼈대 정보를 반영하여 비키프레임의 포인트 클라우드를 예측하고, 예측된 포인트 클라우드를 기준으로 비키프레임의 포인트 클라우드의 잔차 정보를 추출하여, 포인트 클라우드의 압축 정보를 생성하는 단계; 및,(f) 포인트 클라우드의 압축 정보를 비트스트림으로 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 방법
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압축 장치에 의해 수행되어, 일련의 연속된 다시점 깊이 및 텍스처 프레임에서 포인트 클라우드를 생성하여 압축하는, 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 방법에 있어서,(a) 연속된 일련의 포인트 클라우드의 프레임을 수신하는 단계;(c) 상기 포인트 클라우드를 이용하여, 뼈대 정보를 추출하는 단계;(d) 키프레임 여부를 선정하는 단계;(e) 키프레임의 포인트 클라우드에 비키프레임의 뼈대 정보를 반영하여 비키프레임의 포인트 클라우드를 예측하고, 예측된 포인트 클라우드를 기준으로 비키프레임의 포인트 클라우드의 잔차 정보를 추출하여, 포인트 클라우드의 압축 정보를 생성하는 단계; 및,(f) 포인트 클라우드의 압축 정보를 비트스트림으로 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 방법
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제10항 또는 제11항에 있어서,상기 (e)단계에서, 대상 프레임이 키프레임인 경우 대상 프레임의 포인트 클라우드를 뼈대 정보 기준의 상대적인 좌표로 변환하고, 대상 프레임이 비키프레임인 경우 키프레임의 포인트 클라우드에 대상 프레임의 뼈대 정보를 반영하여 대상 프레임의 포인트 클라우드를 예측하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 방법
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제12항에 있어서,상기 포인트클라우드 변환부는 키프레임의 뼈대 정보를 기준으로 비키프레임의 뼈대 정보의 잔차정보를 구하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 시스템
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제10항 내지 제13항 중 어느 한 항의 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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제1항 또는 제2항의 압축 시스템에 의해 압축된 비트스트림을 수신하여, 포인트 클라우드를 복원하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 복원 시스템에 있어서,상기 비트스트림을 수신하여 복호화 하여, 포인트 클라우드의 압축 정보를 추출하는 비트스트림 복호부; 및,상기 포인트 클라우드의 압축 정보로부터 포인트 클라우드를 복원하되, 키프레임의 포인트 클라우드에 비키프레임의 뼈대 정보를 반영하여 비키프레임의 포인트 클라우드를 예측하고, 예측된 포인트 클라우드에 비키프레임의 잔차 정보를 더하여 비키프레임의 포인트 클라우드를 복원하는 포인트클라우드 복원부를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 클라우드 시퀀스의 압축 시스템
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