완전 복소 홀로그램 압축 성능 분석Compression Performance Analysis on Full-complex Hologram
- Other Titles
- Compression Performance Analysis on Full-complex Hologram
- Authors
- 서주연; 고현석
- Issue Date
- Feb-2023
- Publisher
- 대한전자공학회
- Keywords
- Computed-generated hologram(CGH); Full-complex hologram; Hologram compression; Deep learning-based compression
- Citation
- 전자공학회논문지, v.60, no.2, pp.79 - 93
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 전자공학회논문지
- Volume
- 60
- Number
- 2
- Start Page
- 79
- End Page
- 93
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/188178
- DOI
- 10.5573/ieie.2023.60.2.79
- ISSN
- 2287-5026
- Abstract
- 3차원 공간 상에 영상을 재현해낼 수 있는 홀로그램 기술은 사용자에게 실제와 같은 시각 경험을 제공한다. 홀로그램은 자연 영상에 비해 일반적으로 큰 데이터 크기를 갖기 때문에, 홀로그램의 상용화를 위해서는 효율적인 압축 기술이 필수적이다. 하지만 전통적인 압축 방식은 자연 영상 부호화에 최적화 되어 있기 때문에 홀로그램 압축에 적합하지 않다. 본 논문은 기존 압축 코덱인 JPEG2000과 HEVC(High Efficiency Video Coding), 그리고 홀로그램의 특성을 고려한 압축 코덱인 Interfere와 딥러닝 기반의 압축 네트워크를 이용하여 JPEG Pleno Holography 표준에 따라 완전 복소 홀로그램(full-complex hologram)을 압축 및 복원 후 성능을 비교 분석한다.
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