G-PCC (Geometry-based Point Cloud Compression)를 공부해야해

1. 3D 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 압축하는 표준 기술이다. MPEG (Moving Picture Experts Group)에서 만든 표준이고, MPEG-I에서 볼륨 영상, XR, 3D 스캔 데이터 등을 저장하고 전송하는 데 많이 사용된다.

포인트 클라우드 압축 기술은 크게 G-PCC와 V-PCC (Video-based Point Cloud Compression) 두가지가 있다.

G-PCC는 점의 위치(geometry)와 색상(color)를 직접 압축하는 방식이다. 반면 V-PCC는 점 클라우드를 2D 영상으로 변환해서 압축하는 방식이다.

G-PCC의 핵심 개념 (기본 원리) 은 포인트 클라우드를 압축할 때 Octree 분할, Voxelization, Transform (변환) 등의 기술을 사용한다.

1. Octree 기반 압축 (Octree Partitioning)
   • G-PCC는 포인트 클라우드를 Octree 구조로 분할해서 압축한다.
   • Octree란, 3D 공간을 8개의 작은 공간 (옥타브, octant)으로 계속 분할하는 데이터 구조다.
   • 예를 들어, 3D 공간을 2x2x2 개의 박스로 나누고, 다시 세부적으로 쪼개는 식이다.
   • 이렇게 분할하면 중요한 부분 (점이 많은 부분)은 정밀하게 저장하고, 빈 공간은 압축할 수 있다.
2. Voxelization (복셀화)
   • G-PCC는 포인트 클라우드를 Voxel (3D 픽셀) 단위로 변환해서 저장한다.
   • 쉽게 말하면, 3D 공간을 격자로 쪼개고, 각 격자에 있는 점을 하나의 복셀로 표현하는 것이다.
   • 이렇게 하면 좌표값을 정수로 변환할 수 있어서 압축 효율이 좋아진다.
3. Geometry와 Color 분리 압축
   • G-PCC는 Geometry (점의 위치)와 Attribute (색상, 반사율 등 속성)을 따로 압축한다.
   • Geometry는 Octree + Entropy Coding을 사용해서 압축하고, Color(색상 정보)는 Prediction-based Encoding 기법을 써서 압축한다.
   • 예를 들어, 색상은 주변 점과의 관계를 이용해서 예측한 후, 차이만 저장하면 용량을 줄일 수 있다.