포인트 클라우드 콘텐츠 품질 향상을 위한 점진적 렌더링 방법

Abstract

Point cloud content is immersive content that represents real-world objects with three-dimensional (3D) points. In the process of acquiring point cloud data or encoding and decoding point cloud data, the resolution of point cloud content could be degraded. In this paper, we propose a method of progressively enhancing the resolution of sequential point cloud contents through inter-frame registration. To register a point cloud, the iterative closest point (ICP) algorithm is commonly used. Existing ICP algorithms can transform rigid bodies, but there is a disadvantage that transformation is not possible for non-rigid bodies having motion vectors in different directions locally, such as point cloud content. We overcome the limitations of the existing ICP-based method by registering regions with motion vectors in different directions locally between the point cloud content of the current frame and the previous frame. In this manner, the resolution of the point cloud content with geometric movement is enhanced through the process of registering points between frames. We provide four different point cloud content that has been enhanced with our method in the experiment.

포인트 클라우드 콘텐츠는 3차원 포인트로 실제 객체를 나타내는 몰입형 콘텐츠이다. 포인트 클라우드 데이터를 획득하거나 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및 디코딩하는 과정에서 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 프레임 간 정합을 통해 순차적으로 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도를 점진적으로 향상시키는 방법을 제안한다. 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘이 일반적으로 사용된다. 기존 ICP 알고리즘은 강체를 변환할 수 있지만 포인트 클라우드 콘텐츠와 같이 로컬에서 서로 다른 방향으로 모션 벡터를 갖는 비 강체에 대해서는 변환이 불가능하다는 단점이 있다. 현재 프레임의 포인트 클라우드와 이전 프레임 사이의 포인트를 쌍을 만들고 만들어진 쌍의 움직임양을 계산하여 보상해주는 방법으로 기존 ICP 정합에서의 한계를 극복하였다. 이러한 방식으로 프레임 사이에 포인트를 정합하는 과정을 통해 기하학적 움직임이 있는 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 향상됨을 보였다.