JP2022537220A - 符号化・復号化の方法、装置、および記憶媒体 - Google Patents

符号化・復号化の方法、装置、および記憶媒体 Download PDF

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Abstract

方法は、第１のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、１つのコンテキストモデルに基づいて、第１のＩＳＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、第２のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行い、第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用されることと、を含み、このようにすると、符号化・復号化プロセスに必要なコンテキストモデルの数を減らし、符号化・復号化プロセスの複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減することができる。

Description

本発明は、２０１９年０６月２１日に提出された出願番号２０１９１０５４５２５１.０、発明名称「符号化・復号化の方法、装置、および記憶媒体」の中国特許出願の優先権を主張し、その全ての内容は参照により本明細書に援用する。
本発明は、画像処理技術の分野に関し、特に符号化・復号化の方法、装置、および記憶媒体に関するものである。
現在、画像の符号化・復号化技術の分野では、符号化側が画像ブロックを符号化する場合、通常、コンテキストモデルを使用していくつかの構文要素を符号化することにより、これらの構文要素を画像ブロックの符号化ストリームに伝送して復号化側に送信する必要がある。復号化側が画像ブロックの符号化ストリームを受信した後、符号化側と同じコンテキストモデルに従ってこれらの構文要素を解析することにより、これらの構文要素に基づいて画像を再構築する必要がある。これらの構文要素は、第１のＩＳＰ指示情報または第２のＩＳＰ指示情報のような様々な指示情報であってもよく、第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用され、第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用される。
しかしながら、異なる構文要素について、異なるコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化・復号化を行う必要がある可能性があり、同じ構文要素について、異なる状況において、異なるコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化・復号化を行う必要がある可能性もあり、このようにすると、符号化・復号化プロセスでは、より多くのコンテキストモデルを使用する必要があり、符号化・復号化プロセスの複雑度が高く、メモリオーバーヘッドが大きい。
本発明の実施例は、関連技術における符号化・復号化プロセスにおいて必要とされるコンテキストモデルが多く、メモリオーバーヘッドが大きいという問題を解決するための符号化・復号化の方法および記憶媒体を提供する。技術案は以下の通りである。
一側面において、第１のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、１つのコンテキストモデルに基づいて、前記第１のＩＳＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
第２のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、前記第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行い、前記第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用されることと、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、第１のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、第１のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行い、前記第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
第２のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行い、前記第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割タイプを指示するために使用されることと、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックの幅と高さのサイズがＭ*Ｎであり、前記Ｍが６４未満且つ前記Ｎが６４未満の場合、前記現在のブロックは、複数行予測モードをサポートしないことを含む、
符号化・復号化の方法に関する。
本発明の一実現可能な実施形態において、前記現在のブロックの幅と高さのサイズが４*４である場合、前記現在のブロックは、複数行予測モードをサポートしない。
一側面において、現在のブロックが複数行予測モードをサポートし、且つ前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、前記複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大２ビットを占め、前記参照行指示情報が、複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用される場合、
１つのコンテキストモデルに基づいて、前記参照行指示情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または適応バイナリ算術復号化を行うことと、
前記参照行指示情報の第２のビットに対して符号化または復号化を行う必要があるときに、前記参照行指示情報の第２のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことと、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックが複数行予測モードをサポートし、前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、前記複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大３ビットを占め、前記参照行指示情報が、複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用される場合、
１つのコンテキストモデルに基づいて、前記参照行指示情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または適応バイナリ算術復号化を行うことと、
前記参照行指示情報の第２のビットに対して符号化または復号化を行う必要があるときに、前記参照行指示情報の第２のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことと、
前記参照行指示情報の第３のビットに対して符号化または復号化を行う必要があるときに、前記参照行指示情報の第３のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことと、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックが複数行予測モードをサポートし、前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、ここで、インデックス情報が０である候補参照行は０行目であり、前記０行目は、前記現在のブロックの境界に隣接する行であり、インデックス情報が１である候補参照行は１行目であり、前記１行目は、前記現在のブロックの境界に次に隣接する行であり、インデックス情報が２である候補参照行は２行目であり、前記２行目は、前記１行目に隣接する行である場合、
前記複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、目標参照行に基づいて前記現在のブロックを予測することを含み、
ここで、前記目標参照行は、参照行指示情報に基づいて確定され、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、前記目標参照行は、０行目であり、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、前記目標参照行は、１行目であり、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、前記目標参照行は、２行目である、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックが複数行予測モードを起動すると確定し、前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、ここで、インデックス情報が０である候補参照行は０行目であり、前記０行目は、前記現在のブロックの境界に隣接する行であり、インデックス情報が１である候補参照行は１行目であり、前記１行目は、前記現在のブロックの境界に次に隣接する行であり、インデックス情報が２である候補参照行は２行目であり、前記２行目は、前記１行目に隣接する行であり、インデックス情報が３である候補参照行は３行目であり、前記３行目は、前記２行目に隣接する行である場合、
前記複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、目標参照行に基づいて前記現在のブロックを予測することを含み、
ここで、前記目標参照行は、参照行指示情報に基づいて確定され、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、前記目標参照行は、０行目であり、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、前記目標参照行は、２行目であり、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、前記目標参照行は、３行目である、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックが複数行予測モードをサポートする場合、
前記複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測する前に、行数指示情報に対して復号化を行い、前記行数指示情報は、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示するために使用されることと、
前記行数指示情報に基づいて前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を確定することと、
前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数と前記参照行指示情報に基づいて目標参照行を確定し、前記参照行指示情報は、前記複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標参照行に基づいて前記現在のブロックを予測することと、
を含む、
復号化の方法に関する。
本発明の一実現可能な実施形態において、前記行数指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在する。
現在のブロックがアフィン予測モードを起動し、またはアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化または復号化を行うときに、前記現在のブロックが適応的動きベクトル精度ＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化または復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、前記第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
前記第１のＡＭＶＲ指示情報が、前記現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第２のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードで運転ベクトル差分の符号化または復号化を行うときに使用される画素精度のインデックス情報を指示するために使用され、前記第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは異なることと、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化または復号化を行うときに、前記現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化または復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、前記第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことと、
現在のブロックがアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、前記現在のブロックの動きベクトル差分の符号化または復号化を行うときに、前記現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化または復号化を行うときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、前記第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことと、
を含み、
ここで、前記第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは異なり、前記第１のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードを起動するかどうかを指示するために使用され、前記第２のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードで運転ベクトル差分の符号化または復号化を行うときに使用される画素精度のインデックス情報を指示するために使用される、
ことを特徴とする符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動し、またはアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、前記現在のブロックの動きベクトル差分の符号化または復号化を行うときに、前記現在のブロックが適応的動きベクトル精度ＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化または復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、前記第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
前記第１のＡＭＶＲ指示情報が、前記現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行い、前記第２のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードで運転ベクトル差分の符号化または復号化を行うときに使用される画素精度のインデックス情報を指示するために使用されることと、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、前記イントラサブブロック予測の目標予測モードが最も可能性の高いイントラ予測モードＭＰＭリストに存在し、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、前記イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
または、
現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の第１のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記第２のコンテキストモデルと前記第１のコンテキストモデルは同じコンテキストモデルであることと、
予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動される従来のイントラ予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
を含む、復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測することと、
または、
現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される従来のイントラ予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測することと、
を含む、復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測することと、
または、
現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動される従来のイントラ予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける前記目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
または、
現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動される従来のイントラ予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測することと、
または、
前記現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは同じであることと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
または、
前記現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、を含む、
ことを特徴とする復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、前記現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、
クロスコンポーネント予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、前記色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける前記現在のブロックの目標予測モードのインデックスを指示するために使用され、ここで、前記色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記色度予測モードインデックス情報の第２のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは異なり、前記色度予測モードインデックス情報の第３のビットと第４のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記色度予測モードインデックス情報に基づいて、前記候補予測モードリストから前記現在のブロックの目標予測モードを確定することと、
前記目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測することと、
を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、前記現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、
クロスコンポーネント予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、前記色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける前記現在のブロックの目標予測モードのインデックスを指示するために使用され、ここで、前記色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記色度予測モードインデックス情報の第２のビット、三つのビット及び第４のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記色度予測モードインデックス情報に基づいて、前記候補予測モードリストから前記現在のブロックの目標予測モードを確定することと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、前記現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、
クロスコンポーネント予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、前記色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける前記現在のブロックの目標予測モードのインデックスを指示するために使用されることと、
前記色度予測モードインデックス情報に基づいて、前記候補予測モードリストから前記現在のブロックの目標予測モードを確定し、
ここで、前記色度予測モードインデックス情報が１０である場合、前記目標予測モードは、第１のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１０である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１０である場合、前記目標予測モードは、ｐｌａｎａｒ予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、垂直予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、水平予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１１である場合、前記目標予測モードは、ＤＣ予測モードであることと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、前記現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、
クロスコンポーネント予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、前記色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける前記現在のブロックの目標予測モードのインデックスを指示するために使用されることと、
前記色度予測モードインデックス情報に基づいて、前記候補予測モードリストから前記現在のブロックの目標予測モードを確定し、
ここで、前記色度予測モードインデックス情報が１０である場合、前記目標予測モードは、第１のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１０である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１００である場合、前記目標予測モードは、ｐｌａｎａｒ予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１０１である場合、前記目標予測モードは、垂直予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、水平予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１である場合、前記目標予測モードは、ＤＣ予測モードであることと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックの輝度と色度が１つの分割ツリーを共有するときに、前記現在のブロックに対応する輝度ブロックの幅と高さのサイズが６４*６４であり、前記現在のブロックに対応する色度ブロックのサイズが３２*３２である場合、前記現在のブロックは、クロスコンポーネント予測モードをサポートしないことを含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックが適応ループフィルタＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであること、
または、
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであり、前記第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルと前記第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルは、異なること、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであること、
または、
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであり、前記第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルと前記第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルは、同じであること、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用されること、
または、
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第２のコンテキストモデルと前記第１のコンテキストモデルは、異なること、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであること、
または、
前記現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行うこと、
または、
前記現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のコンテキストモデルセットに含まれるコンテキストモデル、前記第１のコンテキストモデル及び前記第２のコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルであること、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用されること、
または、
前記現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行うこと、
または、
前記現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第３のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のコンテキストモデル、前記第２のコンテキストモデル及び前記第３のコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルであること、を含む、
ことを特徴とする復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用されること、
または、
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第２のコンテキストモデルと前記第１のコンテキストモデルは、同じコンテキストモデルであることと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用されること、
または、
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行うこと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用されること、
または、
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックがＡＬＦを起動し、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行うこと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用されること、
または、
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行うこと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックの幅と高さのサイズが３２*３２である場合、前記現在のブロックは、マトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートしないことを含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、
マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測する前に、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＭＩＰ指示情報は、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであることと、
前記ＭＩＰ指示情報に基づいて、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、
マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測する前に、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＭＩＰ指示情報は、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たすかどうかに応じて、２つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであることと、
前記ＭＩＰ指示情報に基づいて、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、
マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測する前に、同じコンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記ＭＩＰ指示情報は、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
前記ＭＩＰ指示情報に基づいて、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、
マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測する前に、ＭＩＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、前記ＭＩＰ指示情報は、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
前記ＭＩＰ指示情報に基づいて、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、第１のＢＤＰＣＭ指示情報に対して復号化を行い、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートするかどうかを指示するために使用されることと、
前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報に基づいて、前記現在の処理ユニットに対して復号化を行うことと、を含む、
復号化の方法に関する。
本発明の一実現可能な実施形態において、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在する。
一側面において、第２のＢＤＰＣＭ指示情報に対して符号化または復号化を行い、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットのサイズ範囲を指示するために使用されることと、
前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報及び前記現在のブロックのサイズに基づいて、前記現在のブロックがＢＤＰＣＭの符号化または復号化を可能にするかどうかを確定することと、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
本発明の一実現可能な実施形態において、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在する。
一側面において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、
１つのコンテキストモデルに基づいて、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報は、前記現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報が、前記現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動することを指示するときに、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、前記第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記第４のＢＤＰＣＭ指示情報で指示される予測方向に従って、前記現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ処理を行うことと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、
第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報は、前記現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報が、前記現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動することを指示するときに、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、前記第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記第４のＢＤＰＣＭ指示情報で指示される予測方向に従って、前記現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ処理を行うことと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＣＢＦ指示情報は、前記現在のブロックの変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルであること、
または、
現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、またはＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルであり、前記第２のコンテキストモデルセットに含まれる２つのコンテキストモデルセットと前記第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つのコンテキストモデルは、異なること、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、または従来のイントラ予測を起動し、或いはＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＣＢＦ指示情報は、前記現在のブロックの変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルであることを含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、または従来のイントラ予測を起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＣＢＦ指示情報は、前記現在のブロックの変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルであること、
または、
現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、前記ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記目標コンテキストモデルは、前記第１のコンテキストモデルセットにおける１つのコンテキストモデルであること、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、ＪＣＣＲ指示情報に対して復号化を行い、前記ＪＣＣＲ指示情報は、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかを指示するために使用されることと、
前記ＪＣＣＲ指示情報に基づいて、前記現在のブロックがＪＣＣＲモードをサポートすると確定し、前記現在のブロックがＪＣＣＲモードを起動する場合、前記現在のブロックの青色色度ＣＢコンポーネントと赤色色度ＣＲコンポーネントの相関性に従って、前記現在のブロックに対して復号化を行うことにより、前記現在のブロックの色度残差係数を得ることと、を含む、
復号化の方法に関する。
本発明の一実現可能な実施形態において、前記ＪＣＣＲ指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在する。
一側面において、プロセッサと、
プロセッサ実行可能指令を記憶するためのメモリと、を含み、
ここで、前記プロセッサは、上記のいずれかに記載の符号化・復号化の方法または復号化の方法を実行するように構成されている、
ことを特徴とする符号化・復号化の装置に関する。
一側面において、指令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記指令がプロセッサによって実行されるとき、上記のいずれかに記載の符号化・復号化の方法または復号化の方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体に関する。
一側面において、コンピュータ上で動作するとき、上記のいずれかに記載の符号化・復号化の方法または復号化の方法をコンピュータに実行させることを特徴とする指令を含むコンピュータプログラム製品に関する。
本発明の実施例に係る技術案による有益な効果は、以下の通りである。
本発明の実施例では、第１のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、１つのコンテキストモデルに基づいて、第１のＩＳＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第２のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことにより、符号化・復号化プロセスに必要なコンテキストモデルの数を減らし、符号化・復号化プロセスの複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減することができる。
本発明の実施例における技術案をより明確に説明するために、以下、実施例の説明に使用される図面を簡単に説明し、以下の説明における図面は、本発明のいくつかの実施例にすぎず、当業者にとっては、創造的な労働をしない前提で、これらの図面に基づいて他の図面を得ることもできることは明らかである。
本発明の実施例による符号化・復号化システムの構造概略図である。 本発明の実施例による符号化・復号化のフローチャートである。 本発明の実施例によるイントラ予測モードに対応する例示的な方向を示す図である。 本発明の実施例による角度モードに対応する例示的な方向を示す図である。 本発明の実施例による画像ブロックの分割を示す概略図である。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化モードのフローチャートである。 本発明の実施例による復号化モードのフローチャートである。 本発明の実施例による符号化側の構造概略図である。 本発明の実施例による復号化側の構造概略図である。
本発明の目的、技術案および利点をより明確にするために、以下、図面を参照して本発明の実施形態をさらに詳細に説明する。
本発明の実施例を詳細に説明する前に、まず、本発明の実施例に係る応用シーンについて説明する。
図１は、本発明の実施例による符号化・復号化システムの構造概略図である。図１に示すように、符号化・復号化システムは、エンコーダ０１、デコーダ０２、記憶装置０３、およびリンク０４を含む。エンコーダ０１は、記憶装置０３と通信することができ、エンコーダ０１は、リンク０４を介してデコーダ０２と通信することもできる。デコーダ０２は、記憶装置０３と通信することもできる。
エンコーダ０１は、データソースを取得し、データソースを符号化し、符号化されたコードストリームを記憶装置０３に転送して記憶し、またはリンク０４を介してデコーダ０２に直接に転送するために使用される。デコーダ０２は、記憶装置０３からコードストリームを取得して復号化することにより、データソースを得ることができ、またはエンコーダ０１がリンク０４を介して転送したコードストリームを受信した後、復号化することにより、データソースを得ることができる。ここで、データソースは、撮影された画像であってもよく、撮影されたビデオであってもよい。エンコーダ０１およびデコーダ０２は、いずれも単独で電子装置として使用されることができる。記憶装置０３は、複数種類の分散型またはローカルアクセス型のデータ記憶媒体のいずれかを含むことができる。例えば、ハードディスクドライブ、ブルーレイディスク、読み取り専用ディスク、フラッシュメモリ、または符号化されたデータを記憶するための他の適切なデジタル記憶媒体が挙げられる。リンク０４は、少なくとも１つの通信媒体を含むことができ、当該少なくとも１つの通信媒体、例えばＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、無線周波数）スペクトルまたは１つ以上の物理的伝送線路などの無線および／または有線通信媒体を含むことができる。
図２を参照して、図２は一例示的な実施例による符号化・復号化のフローチャートであり、符号化は、予測、変換、量子化、エントロピー符号化のいくつかのプロセスを含み、復号化は、復号化、逆変換、逆量子化、予測のいくつかのプロセスを含む。現在、通常はバイナリ算術符号化・復号化技術を用いて、現在の構文要素に対して符号化・復号化を行う。符号化および復号化における予測は、一般的に、イントラ予測、複数行予測、クロスコンポーネント予測、およびマトリクスに基づくイントラ予測などを含み、なお、符号化および復号化には、イントラ輝度候補リスト、適応ループフィルタ、適応的動きベクトル精度符号化・復号化技術、及びＢＤ（Ｂｌｏｃｋ-ｂａｓｅｄ ｑｕａｎｔｉｚｅｄ ｒｅｓｉｄｕａｌ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ、ブロックに基づく量子化された残差の差分）ＰＣＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ、パルス符号変調）符号化・復号化技術なども用いられ、次に、これらの予測方式と符号化・復号化技術について簡単に説明する。
「バイナリ算術符号化」
バイナリ算術符号化とは、現在の構文要素が二値化された後の各ｂｉｎ（ビット）に対してその確率モデルパラメータに基づいて算術符号化を行うことにより、最後のコードストリームを得ることを指す。それは、コンテキストに基づく適応算術符号化とバイパスに基づくバイナリ算術符号化の２つの符号化方式を含む。
ＣＡＢＡＣ（Ｃｏｎｔｅｘｔ-ｂａｓｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｂｉｎａｒｙ Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｃｏｄｉｎｇ、コンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化）は、適応バイナリ算術符号化とよく設計された１つのコンテキストモデルを組み合わせて得られた方法である。符号化において、各シンボルの符号化は、いずれも前に符号化された結果に関連し、シンボルストリームの統計特性に応じて、各シンボルに対してコードワードを適応的に割り当て、特に、出現確率が非等確率であるシンボルに適用し、コードレートをさらに圧縮することができる。構文要素の各ビットは、コンテキストモデラーに順次に入力され、エンコーダは、前に符号化された構文要素またはビットに基づいて、各入力されたビットに対して適切な確率モデルを割り当て、当該プロセスはコンテキストモデリングと呼ばれる。ビットとそれに割り当てられた確率モデルをバイナリ算術エンコーダに送って符号化する。エンコーダは、ビット値に従ってコンテキストモデルを更新し、これは符号化の適応である。
バイパスに基づくバイナリ算術符号化（Ｂｙｐａｓｓ-ｂａｓｅｄ Ｂｉｎａｒｙ Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｃｏｄｉｎｇ）は、等確率に基づくバイナリ算術符号化モード(バイパス符号化モードとも呼ばれる)であり、ＣＡＢＡＣに比べて、Ｂｙｐａｓｓは確率更新の過程を欠いており、確率状態を適応的に更新する必要もなく、０と１の確率がそれぞれ５０％の固定確率で符号化し、この符号化の方法は、より簡単であり、符号化の複雑度が低く、メモリ消費が小さく、等確率のシンボルに適している。
「イントラ予測」
イントラ予測とは、画像空間領域の相関を利用して、現在の画像ブロックの周りで符号化され再構築された隣接ブロックの画素を用いて、当該現在の画像ブロックの画素を予測することにより、画像空間領域の冗長性を除去する目的を達成することを指す。イントラ予測には複数種類のイントラ予測モードが規定され、各イントラ予測モードは、１種類のテクスチャ方向に対応する（ＤＣモードを除く）。例えば、画像のテクスチャが水平状に配置されている場合、水平予測モードを選択することにより、画像情報をより良く予測することができる。例示的に、ＨＥＶＣ（Ｈｉｇｈ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｄｉｎｇ、高効率ビデオ符号化）では、輝度コンポーネントは、５種類のサイズの予測ユニット（画像ブロックまたはサブブロック）をサポートすることができ、各種類のサイズの予測ユニットは、表１に示すように、Ｐｌａｎａｒモード、ＤＣモード、３３種類の角度モードを含む３５種類のイントラ予測モードに対応する。
Figure 2022537220000002
当該複数種類のイントラ予測モードに対応する予測方向は、図３に示すようになる。Ｐｌａｎａｒモードは、画素値が緩やかに変化する領域に適用され、実施例では、水平方向と垂直方向の２つの線形フィルタを用いてフィルタリング処理を行い、両者の平均値を現在の画像ブロックの予測値とすることができる。ＤＣモードは、面積が大きい平坦領域に適用され、現在の画像ブロックの周りで符号化され再構築された隣接ブロックの平均画素値を現在の画像ブロックの予測値とすることができる。一例として、ＰｌａｎａｒモードおよびＤＣモードは、非角度モードとも呼ばれる。続けて図３を参照して、角度モードでは、モード番号２６とモード番号１０に対応するイントラ予測モードは、それぞれ垂直方向と水平方向を示し、本発明の一実現可能な実施形態では、モード番号２６に隣接するモード番号に対応するイントラ予測モードを総称して垂直予測モードと呼び、モード番号１０に隣接するモード番号に対応するイントラ予測モードを総称して水平予測モードと呼ぶことができ、例示的に、垂直予測モードは、モード番号２～モード番号１８を含み、水平系測モードは、モード番号１９～モード番号３４を含むことができる。なお、次世代の符号化・復号化標準規格であるＶＶＣ（Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｄｉｎｇ、ヴァーサトルビデオ符号化）では、図４に示すように、角度モードに対してより細かく分割する。
「従来のイントラ予測」
従来のイントラ予測で採用された方法では、周辺画素を用いて現在のブロックを予測し、空間領域の冗長性を除去する。従来のイントラ予測モードでは、採用された目標予測モードは、ＭＰＭ（Ｍｏｓｔ ｐｒｏｂａｂｌｅ ｍｏｄｅ：最も可能性の高いイントラ予測モード）リストからのものであってもよく、非ＭＰＭリストからのものであってもよい。
「ＩＳＰ（Ｉｎｔｒａ Ｓｕｂ-ｂｌｏｃｋ-Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ、イントラサブブロック予測）」
ＩＳＰ技術において、イントラ予測で採用された方法では、画像ブロックを複数のサブブロックに分割して予測し、ＩＳＰ技術をサポートする画像ブロックにとってサポートできる分割方式は、水平分割と垂直分割とを含む。復号化側にとって、現在のブロックがＩＳＰモードを起動する場合、現在のブロックのサイズがデフォルトで１種類の分割方式のみをサポートすれば、現在のブロックをデフォルトの分割方向で分割し、且つ予測、逆変換、逆量子化などの処理を行い、現在のブロックのサイズが２種類の分割方式をサポートすれば、その分割方向をさらに解析し、現在のブロックを確定された分割方向で分割し、且つ予測、逆変換、逆量子化などの処理を行う必要がある。
「ＭＲＬ（Ｍｕｌｔｉ-Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｌｉｎｅ、複数行予測）」
ＭＲＬ技術で採用された方法では、現在のブロックの参照画素に基づいて予測し、参照画素は、現在のブロックの隣接行からのものであってもよい。例えば、参考画素は、図５に示すＲｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ０（０行目）、Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ１（１行目）、Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ２（２行目）、Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ３（３行目）からのものであってもよい。ここで、０行目は、現在のブロックの境界に隣接する行であり、１行目は、現在のブロックの境界に次に隣接する行であり、２行目は、１行目に隣接する行であり、３行目は、２行目に隣接する行である。現在、次世代の符号化・復号化標準規格であるＶＶＣでは、参照画素は、Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ０、Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ１及びＲｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ３からのものであり、Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ２は、使用されていない。ここで、前記ｌｉｎｅは、現在のブロックの上側の行であってもよいし、現在のブロックの左側の列であってもよい。
「ＭＰＭ」
ＨＥＶＣにおいて、ＭＰＭの個数は３であり、現在のＶＶＣにおいて、ＭＰＭの個数は６である。ＩＳＰおよびＭＲＬモードの場合、そのイントラ予測モードは、ＭＰＭからのものでなければならず、従来のイントラ予測の場合、そのイントラ予測モードは、ＭＰＭからも非ＭＰＭからのものである可能性がある。
「ＣＣＬＭ（Ｃｒｏｓｓ-Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｌｉｎｅａｒ Ｍｏｄｅｌ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ、クロスコンポーネント予測）」
ＣＣＬＭ技術で採用された方法は、線形予測モデルを用いて、輝度コンポーネントから画素値を再構築し、線形方程式を利用することにより、色度コンポーネント予測画素値を得る技術であり、画像コンポーネント間の冗長性を除去し、符号化性能をさらに向上させることができる。現在、３種類のクロスコンポーネント予測モードがあり、それぞれＭＤＬＭ_Ｌモード、ＭＤＬＭ_ＴモードとＤＭモードであり、ＭＤＬＭ_Ｌモードは、左テンプレート情報のみを用いて線形パラメータを得たクロスコンポーネント予測モードであり、ＭＤＬＭ_Ｔは、上テンプレート情報のみを用いて線形モデルパラメータを導出するクロスコンポーネント予測モードであり、ＤＭは、色度について輝度と同様の予測モードを用いる。
「適応的なループフィルタリング」
適応ループフィルタ（Ａｄａｐｔｉｖｅ ｌｏｏｐ ｆｉｌｔｅｒ、ＡＬＦ）について、自身の勾配方向に応じて、固定のフィルタから１種類のフィルタを選択してフィルタリングすることができ、且つＣＴＵレベルのｆｌａｇによって当該ブロックがＡＬＦフィルタリングをオンにするかどうかを示すことができ、色度と輝度は別々に制御できる。
「ＡＭＶＲ（ａｄａｐｔｉｖｅ ｍｏｔｉｏｎ ｖｅｃｔｏｒ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ、適応的動きベクトル精度）」
ＡＭＶＲは、動きベクトル差分符号化を行う際に異なる精度を採用できることを示すために使用され、採用された精度は、４画素精度のような整数画素精度であってもよいし、１／１６画素精度のような非整数画素精度であってもよい。当該技術は、従来のイントラ予測における動きベクトルデータ符号化に適用でき、ａｆｆｉｎｅ（アフィン）予測モードにおける動きベクトルデータ符号化にも適用できる。
「ＭＩＰ（Ｍａｔｒｉｘ Ｂａｓｅｄ Ｉｎｔｒａ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ、マトリクスに基づくイントラ予測）」
マトリクスに基づくイントラ予測技術とは、現在のブロックの上及び左の隣接画素を参照ピクセルとし、マトリクスベクトル乗算器に送り、バイアスを加算することにより、現在のブロックの予測画素値を確定することを指す。
「ＢＤＰＣＭ」
ＢＤＰＣＭとは、予測ステップにおいて画素を予測する際に、対応する参照画素の画素値を垂直方向に直接コピーすること、または、対応する参照画素の画素値を水平方向にコピーすることを指し、垂直予測および水平予測と同様である。次に、予測画素と元の画素との残差値を量子化し、量子化された残差を差分符号化する。
例として、現在のブロックのサイズがＭ*Ｎである場合、
Figure 2022537220000003
 は、予測残差を表し、
Figure 2022537220000004
 は、予測残差ri,jを量子化して量子化された後の残差を得ることを表す。次に、量子化された後の残差Ｑ（ri,j）を差分符号化することにより、差分符号化結果
Figure 2022537220000005
 を得る。
垂直ＲＤＰＣＭモードの場合、
Figure 2022537220000006
 である。
水平ＲＤＰＣＭモードの場合、
Figure 2022537220000007
 である。
最終的に
Figure 2022537220000008
 をコードストリームに組み込む。
復号化側にとって、逆累積プロセスは、量子化された後の残差データを得るために使用される。
垂直予測の場合、
Figure 2022537220000009
 である。
水平予測の場合、
Figure 2022537220000010
 である。
次に、量子化された後の残差を逆量子化し、予測値と加算することにより、再構築画素値を得る。
「ＪＣＣＲ（Ｊｏｉｎｔ Ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ Ｃｈｒｏｍｉｎａｎｃｅ ｒｅｓｉｄｕａｌｓ、色度残差のジョイント符号化）」
ＪＣＣＲは、ＣＢ（青色色度）コンポーネントとＣＲ（赤色色度）コンポーネントをジョイント符号化する方式であり、色度残差の分布を観察することにより、ＣＢとＣＲが常に負の相関を示す傾向があることを確認しやすいので、ＪＣＣＲが、このような現象を利用してＣＢとＣＲをジョイント符号化する方式を提案し、例えば、（ＣＢ－ＣＲ）／２、即ちＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントの平均値を符号化すればよい。
関連技術では、異なる予測モードまたは符号化・復号化技術において、復号化側は、異なる構文要素を符号化側に伝送する必要があり、また、構文要素を伝送するために必要なコンテキストモデルが多く、符号化・復号化プロセスの複雑度が高く、メモリオーバーヘッドが大きい。かかる事情に鑑みて、本発明は、必要なコンテキストモデルの数を減らし、ひいては、符号化・復号化プロセスの複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減することができる符号化・復号化の方法を提供する。
「ＩＳＰモード」
ＩＳＰモードでは、復号化側と符号化側との間で伝送を必要とする構文要素は、第１のＩＳＰ指示情報と第２のＩＳＰ指示情報とを含むことができ、第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用され、第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用される。例示的に、第１の指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇであり、第２の指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇである。
そして、第１のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、１つのコンテキストモデルに基づいて、第１のＩＳＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要があり、第２のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、別の異なるコンテキストモデルに基づいて、第２のＩＳＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要がある。つまり、以下の表２に示すように、２つのコンテキストモデルを使用して、第１のＩＳＰ指示情報および第２のＩＳＰ指示情報を符号化・復号化する必要がある。
Figure 2022537220000011
「ＩＳＰモードの第１の実施形態」
図６は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図１に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６０１において、第１のＩＳＰ指示情報の符号化を行うと確定したときに、１つのコンテキストモデルに基づいて、第１のＩＳＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用される。
一例として、現在のブロックがサブブロック分割技術をサポートする条件を満たす場合、現在のブロックは、サブブロック分割技術を使用しようと試みることができ、符号化側は、ＲＤＯ（Ｒａｔｅ Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ、レート歪み最適化）によって最終的にサブブロック分割技術を使用するかどうかを決定し、第１のＩＳＰ指示情報の符号化を行うことができ、第１のＩＳＰ指示情報によって、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを示す。ここで、サブブロック分割技術をサポートする条件は、現在のブロックが輝度ブロックであることと、現在のブロックが複数行予測モードを起動しないことと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、を含む。もちろん、サブブロック分割技術をサポートする条件は、上記の３つの条件に限定されるだけでなく、他の条件を含んでもよい。
例示的に、第１のＩＳＰ指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇであり、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇは、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを示すフラグである。ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが０である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しないことを示し、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを示す。
ステップ６０２において、第２のＩＳＰ指示情報の符号化を行うと確定したときに、第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行い、第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用される。
ここで、サブブロック分割方式は、水平分割方向と垂直分割方向とを含む。現在のブロックが２つの分割方向をサポートする場合、最終的に使用される分割方向を確定し、使用される分割方向に基づいて、第２のＩＳＰ指示情報の符号化を継続する必要がある。現在のブロックが１つの分割方向のみをサポートする場合、第２のＩＳＰ指示情報の符号化を継続する必要がない。
ここで、第２のＩＳＰ指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇであってもよく、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇは、現在のブロックのＩＳＰモードのサブブロック分割方式を示すフラグである。例示的に、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇが０である場合、現在のブロックのＩＳＰモードのサブブロック分割方式が水平分割であることを示し、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇが１である場合、現在のブロックのＩＳＰモードのサブブロック分割方式が垂直分割であることを示す。
一例として、ＩＳＰモードにおける構文要素の符号化の方式は、表３に示す通りである。
Figure 2022537220000012
つまり、関連技術における第２のＩＳＰ指示情報の符号化方式を修正し、複雑なＣＡＢＡＣ符号化方式をバイパス符号化方式で置き換えることにより、メモリオーバーヘッドを削減し、符号化の複雑度を軽減することができ、そして、符号化の性能から、性能は基本的に変わらない。
図７は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、図６の実施例による符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図７に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７０１において、第１のＩＳＰ指示情報の復号化を行うと確定したときに、１つのコンテキストモデルに基づいて、第１のＩＳＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用される。
一例として、現在のブロックの符号化ストリームを先に受信することができ、現在のブロックが解析条件を満たす場合、符号化ストリームにおける第１のＩＳＰ指示情報を復号化することにより、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを解析する。ここで、解析条件は、現在のブロックが輝度ブロックであることと、現在のブロックが複数行予測モードを起動しないことと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、を含む。もちろん、当該解析条件は、上記の３つの条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
例示的に、第１のＩＳＰ指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇである。ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが０である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しないことを示し、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを示す。
ステップ７０２において、第２のＩＳＰ指示情報の復号化を行うと確定したときに、第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用される。
例示的に、第１のＩＳＰ指示情報が、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを指示し、且つ現在のブロックが２つの分割方向をサポートする場合、第２のＩＳＰ指示情報の復号化を行う必要があると確定した。第１のＩＳＰ指示情報が、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しないことを指示し、または第１のＩＳＰ指示情報が、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを指示し、且つ現在のブロックが１つの分割方向のみをサポートする場合、第２のＩＳＰ指示情報の復号化を行う必要がないと確定した。
例えば、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１であり、且つ現在のブロックが２つの分割方向をサポートする場合、分割方向のフラグであるｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇをさらに解析する必要がある。ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが０であり、またはｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１であるが、現在のブロックがある一定方向の分割方向のみをサポートする場合、分割方向を表すフラグを解析する必要がない。
以上の２つのＩＳＰ指示情報に基づいて、復号化側は、現在のブロックがＩＳＰモードを起動するかどうか、及び対応する分割方向を確定することにより、確定された分割方向に基づいて現在のブロックを予測して、後の再構築プロセスに用いられる現在のブロックの予測値を得ることができる。
「ＩＳＰモードの第２の実施形態」
図８は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図８に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８０１において、第１のＩＳＰ指示情報の符号化を行うと確定したときに、第１のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行い、第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用される。
一例として、現在のブロックがサブブロック分割技術をサポートする条件を満たす場合、現在のブロックは、サブブロック分割技術を使用しようと試みることができ、符号化側は、ＲＤＯによって最終的にサブブロック分割技術を使用するかどうかを決定し、第１のＩＳＰ指示情報の符号化を行うことができ、第１のＩＳＰ指示情報によって、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを示す。ここで、サブブロック分割技術をサポートする条件は、現在のブロックが輝度ブロックであることと、現在のブロックが複数行予測モードを起動しないことと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、を含む。もちろん、サブブロック分割技術をサポートする条件は、上記の３つの条件に限定されるだけでなく、他の条件を含んでもよい。
例示的に、第１のＩＳＰ指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇであり、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇは、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを示すフラグである。ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが０である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しないことを示し、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを示す。
ステップ８０２において、第２のＩＳＰ指示情報の符号化を行うと確定したときに、第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行い、第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用される。
ここで、サブブロック分割方式は、水平分割方向と垂直分割方向とを含む。現在のブロックが２つの分割方向をサポートする場合、最終的に使用される分割方向を確定し、使用される分割方向に基づいて、第２のＩＳＰ指示情報の符号化を継続する必要がある。現在のブロックが１つの分割方向のみをサポートする場合、第２のＩＳＰ指示情報の符号化を継続する必要がない。
ここで、第２のＩＳＰ指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇであってもよく、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇは、現在のブロックのＩＳＰモードのサブブロック分割方式を示すフラグである。例示的に、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇが０である場合、現在のブロックのＩＳＰモードのサブブロック分割方式が水平分割であることを示し、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇが１である場合、現在のブロックのＩＳＰモードのサブブロック分割方式が垂直分割であることを示す。
一例として、ＩＳＰモードにおける構文要素の符号化方式は、表４に示す通りである。
Figure 2022537220000013
つまり、関連技術におけるｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇのフラグ、及びｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇのフラグの符号化方式を修正し、元の複雑なＣＡＢＡＣ符号化方式をバイパス符号化方式で置き換えることにより、メモリオーバーヘッドをさらに削減し、符号化の複雑度を軽減することができ、そして、符号化の性能から、性能は基本的に変わらない。
図９は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、図８の実施例による符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図９に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ９０１において、第１のＩＳＰ指示情報の復号化を行うと確定したときに、第１のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用される。
一例として、現在のブロックの符号化ストリームを先に受信することができ、現在のブロックが解析条件を満たす場合、符号化ストリームにおける第１のＩＳＰ指示情報を復号化することにより、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを解析する。ここで、解析条件は、現在のブロックが輝度ブロックであることと、現在のブロックが複数行予測モードを起動しないことと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、を含む。もちろん、当該解析条件は、上記の３つの条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
例示的に、第１のＩＳＰ指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇである。ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが０である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しないことを示し、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを示す。
ステップ９０２において、第２のＩＳＰ指示情報の復号化を行うと確定したときに、第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用される。
例示的に、第１のＩＳＰ指示情報が、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを指示し、且つ現在のブロックが２つの分割方向をサポートする場合、第２のＩＳＰ指示情報の復号化を行う必要があると確定した。第１のＩＳＰ指示情報が、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しないことを指示し、または第１のＩＳＰ指示情報が、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを指示し、且つ現在のブロックが１つの分割方向のみをサポートする場合、第２のＩＳＰ指示情報の復号化を行う必要がないと確定した。
例えば、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１であり、且つ現在のブロックが２つの分割方向をサポートする場合、分割方向のフラグであるｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇをさらに解析する必要がある。ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが０であり、またはｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１であるが、現在のブロックがある一定方向の分割方向のみをサポートする場合、分割方向を表すフラグを解析する必要がない。
以上の２つのＩＳＰ指示情報に基づいて、復号化側は、現在のブロックがＩＳＰモードを起動するかどうか、及び対応する分割方向を確定することにより、確定された分割方向に基づいて現在のブロックを予測して、後の再構築プロセスに用いられる現在のブロックの予測値を得ることができる。
「ＭＲＬモード」
「ＭＲＬモードの第１の実施形態」
図１０は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側または復号化側に適用され、図１０に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１００１において、現在のブロックの幅と高さのサイズがＭ*Ｎであり、Ｍが６４未満且つＮが６４未満の場合、現在のブロックは、複数行予測モードをサポートしない。
例示的に、現在のブロックの幅と高さのサイズがＭ*Ｎである場合、現在のブロックは、複数行予測モードをサポートしない。
「ＭＲＬモードの第２の実施形態」
ＭＲＬモードにおいて、復号化側と符号化側との間で伝送を必要とする構文要素は、参照行指示情報を含むことができ、参照行指示情報が、複数行予測モードに基づいて現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用される。例示的に、参照行指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘである。
関連技術では、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大２ビットを占める場合、この２ビットについて、以下の表５および表６に示すように、２つの異なるコンテキストモデルを使用して、符号化・復号化する必要がある。
Figure 2022537220000014
ここで、第１のｂｉｎとは、参照行指示情報の第１のビットを指し、第１のコンテキストモデルに基づいて符号化・復号化する必要があり、第２のｂｉｎとは、参照行指示情報の第２のビットを指し、第２のコンテキストモデルに基づいて符号化・復号化する必要があり、第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルは異なる。
Figure 2022537220000015
そして、目標参照行のインデックス情報と目標参照行の行番号との対応関係を表７に示す。
Figure 2022537220000016
表７から分かるように、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、目標参照行は、０行目であり、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、目標参照行は、１行目であり、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、目標参照行は、３行目である。
なお、本発明の実施例における行は、現在のブロックの上側の行であってもよいし、現在のブロックの左側の列であってもよい。
図１１は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図１０に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大２ビットを占める場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１１０１において、１つのコンテキストモデルに基づいて、参照行指示情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
一例として、現在のブロックが複数行予測技術をサポートする条件を満たすかどうかを確定することができ、現在のブロックが複数行予測技術をサポートする条件を満たす場合、現在のブロックが各参照行を用いて符号化しようと試みることができると確定する。符号化側は、ＲＤＯによって最終的な参照画素ソースを決定し、参照行インデックス情報を符号化ストリームに符号化することができる。ここで、複数行予測技術をサポートする条件は、現在のブロックが輝度イントラブロックであることと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、現在のブロックが符号化ツリーユニットの第１の行を含まないことと、を含む。もちろん、複数行予測技術をサポートする条件は、上記の３つの条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
一例として、複数行予測技術を使用することができる場合、すべての参照行を巡回し、ＲＤＯによって最終的な目標参照行を決定し、参照行指示情報を符号化する。符号化ストリームにおいて、具体的な状況に応じて参照行指示情報を符号化することができる。一例として、参照行指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘであってもよい。
なお、本発明の実施例における行は、現在のブロックの上側の行であってもよいし、現在のブロックの左側の列であってもよい。
ステップ１１０２において、参照行指示情報の第２のビットに対して符号化を行う必要があるときに、参照行指示情報の第２のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
本発明の実施例において、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大２ビットを占める場合、この２ビットの第１のビットについて、１つのコンテキストモデルを使用して符号化することができ、第２のビットについて、バイパス符号化モードに基づいて符号化することができ、このようにすると、１つのコンテキストモデルを使用するだけで、参照行指示情報の全てのビットに対する符号化が可能になり、使用されるコンテキストモデルの数を減らし、符号化の複雑さとメモリ消費をさらに軽減し、そして符号化性能も大きく変化していない。
例えば、参照行指示情報によって使用されるコンテキストモデルは、以下の表８および表９に示す通りである。
Figure 2022537220000017
Figure 2022537220000018
図１２は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図１１に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図１２に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大２ビットを占める場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１２０１において、１つのコンテキストモデルに基づいて、参照行指示情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ１２０２において、参照行指示情報の第２のビットに対して復号化を行う必要があるときに、参照行指示情報の第２のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
参照行指示情報を復号化することにより、参照行指示情報に基づいて、複数行予測モードに基づいて現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行を確定することができ、次に、目標参照行を利用して現在のブロックを予測する。
一例として、現在のブロックの符号化ストリームを先に受信することができ、現在のブロックが解析条件を満たす場合、参照行指示情報を復号化することにより、現在のブロックの参照画素ソースを確定する。解析条件は、現在のブロックが輝度イントラブロックであることと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、現在のブロックが符号化ツリーユニットの第１の行ではないことと、を含む。もちろん、当該解析条件は、上記の３つの条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
一例として、現在のブロックが複数行予測を使用することができる場合、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘの値に基づいて、現在のブロックの参照画素を確定することにより、後の再構築プロセスに用いられる現在のブロックの予測値を得るために、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘを解析する必要がある。
「ＭＲＬモードの第３の実施形態」
関連技術では、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が４であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大３ビットを占める場合、この３ビットについて、以下の表１０および表１１に示すように、３つの異なるコンテキストモデルを使用して、符号化・復号化する必要がある。
Figure 2022537220000019
Figure 2022537220000020
ここで、第１のｂｉｎとは、参照行指示情報の第１のビットを指し、第１のコンテキストモデルに基づいて符号化・復号化する必要があり、第２のｂｉｎとは、参照行指示情報の第２のビットを指し、第２のコンテキストモデルに基づいて符号化・復号化する必要があり、第３のｂｉｎとは、参照行指示情報の第３のビットを指し、第３のコンテキストモデルに基づいて符号化・復号化する必要があり、この３つのコンテキストモデルは異なる。
そして、目標参照行のインデックス情報と対応する目標参照行の行番号を表１２に示す。
Figure 2022537220000021
表１２から分かるように、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、目標参照行は、０行目であり、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、目標参照行は、１行目であり、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、目標参照行は、２行目であり、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が３である場合、目標参照行は、３行目である。
図１３は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、符号化側に適用され、図１３に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が４であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大３ビットを占める場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１３０１において、１つのコンテキストモデルに基づいて、参照行指示情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
一例として、現在のブロックが複数行予測技術をサポートする条件を満たすかどうかを確定することができ、現在のブロックが複数行予測技術をサポートする条件を満たす場合、現在のブロックが各参照行を用いて符号化しようと試みることができると確定する。符号化側は、ＲＤＯによって最終的な参照画素ソースを決定し、参照行インデックス情報を符号化ストリームに符号化することができる。ここで、複数行予測技術をサポートする条件は、現在のブロックが輝度イントラブロックであることと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、現在のブロックが符号化ツリーユニットの第１の行ではないことと、を含む。もちろん、複数行予測技術をサポートする条件は、上記の３つの条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
一例として、複数行予測技術を使用することができる場合、すべての参照行を巡回し、ＲＤＯによって最終的な目標参照行を決定し、参照行指示情報を符号化する。符号化ストリームにおいて、具体的な状況に応じて参照行指示情報を符号化することができる。一例として、参照行指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘであってもよい。
ステップ１３０２において、参照行指示情報の第２のビットに対して符号化を行う必要があるときに、参照行指示情報の第２のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
ステップ１３０３において、参照行指示情報の第３のビットに対して符号化を行う必要があるときに、参照行指示情報の第３のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
本発明の実施例において、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が４であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大３ビットを占める場合、この３ビットの第１のビットについて、１つのコンテキストモデルを使用して符号化することができ、第２のビット及び第３のビットについて、バイパス符号化モードに基づいて符号化することができ、このようにすると、１つのコンテキストモデルを使用するだけで、参照行指示情報の全てのビットに対する符号化が可能になり、使用されるコンテキストモデルの数を減らし、符号化の複雑さとメモリ消費をさらに軽減し、そして符号化性能も大きく変化していない。
例えば、参照行指示情報によって使用されるコンテキストモデルは、以下の表１３および表１４に示す通りである。
Figure 2022537220000022
Figure 2022537220000023
図１４は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、復号化側に適用され、図１２の実施例による符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図１４に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が４であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大３ビットを占める場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１４０１において、１つのコンテキストモデルに基づいて、参照行指示情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ１４０２において、参照行指示情報の第２のビットに対して復号化を行う必要があるときに、参照行指示情報の第２のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
ステップ１４０３において、参照行指示情報の第３のビットに対して復号化を行う必要があるときに、参照行指示情報の第３のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
一例として、現在のブロックの符号化ストリームを先に受信することができ、現在のブロックが解析条件を満たす場合、参照行指示情報を復号化することにより、現在のブロックの参照画素ソースを確定する。解析条件は、現在のブロックが輝度イントラブロックであることと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、現在のブロックが符号化ツリーユニットの第１の行ではないことと、を含む。もちろん、当該解析条件は、上記の３つの条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
一例として、現在のブロックが複数行予測を使用することができる場合、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘの値に基づいて、現在のブロックの参照画素を確定することにより、後の再構築プロセスに用いられる現在のブロックの予測値を得るために、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘを解析する必要がある。
「ＭＲＬモードの第４の実施形態」
図１５は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側または復号化側に適用され、図１５に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、ここで、インデックス情報が０である候補参照行は０行目であり、インデックス情報が１である候補参照行は１行目であり、インデックス情報が２である候補参照行は２行目である場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１５０１において、複数行予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、目標参照行に基づいて現在のブロックを予測し、目標参照行は、参照行指示情報に基づいて確定される。
ここで、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、目標参照行は、０行目である。
参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、目標参照行は、１行目である。
参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、目標参照行は、２行目である。
例示的に、参照行指示情報で指示されるインデックス情報と対応する目標参照行は、以下の表１５に示す通りである。
Figure 2022537220000024
本発明の実施例において、最も近い３行３列を目標参照行の候補として選択することができる。つまり、目標参照行は、候補参照行から選択された１行であり、ここで、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数は３であり、且つ現在のブロックの境界に最も近い３行３列が候補参照行として用いられる。
「ＭＲＬモードの第５の実施形態」
図１６は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側または復号化側に適用され、図１６に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、ここで、インデックス情報が０である候補参照行は０行目であり、インデックス情報が１である候補参照行は１行目であり、インデックス情報が２である候補参照行は２行目である場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１６０１において、複数行予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、目標参照行に基づいて現在のブロックを予測し、目標参照行は、参照行指示情報に基づいて確定される。
ここで、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、目標参照行は、０行目である。
参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、目標参照行は、２行目である。
参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、目標参照行は、３行目である。
例示的に、参照行指示情報で指示されるインデックス情報と対応する目標参照行は、以下の表１６に示す通りである。
Figure 2022537220000025
本発明の実施例において、０行目、２行目及び３行目を目標参照行の候補として選択することができる。
「ＭＲＬモードの第６の実施形態」
図１７は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図１７に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定する場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１７０１において、複数行予測モードに基づいて現在のブロックを予測する前に、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数に基づいて、行数指示情報に対して復号化を行い、行数指示情報は、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示するために使用される。
ステップ１７０２において、複数行予測モードに基づいて現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行は、参照行指示情報を符号化し、参照行指示情報は、複数行予測モードに基づいて現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ１７０３において、目標参照行に基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示できる行数指示情報を追加することにより、複数行予測モードが参照行数を選択できるようになる。
一例として、行数指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、行数指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、ＳＰＳレベルに複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示するために使用される構文を追加することができる。
図１８は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、図１７に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定する場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１８０１において、複数行予測モードに基づいて現在のブロックを予測する前に、行数指示情報に対して復号化を行い、行数指示情報は、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示するために使用される。
ステップ１８０２において、行数指示情報に基づいて複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を確定する。
ステップ１８０３において、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数と参照行指示情報に基づいて目標参照行を確定し、参照行指示情報は、複数行予測モードに基づいて現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ１８０４において、目標参照行に基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示できる行数指示情報を追加することにより、複数行予測モードが参照行数を選択できるようになる。
一例として、行数指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、行数指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、ＳＰＳレベルに複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示するために使用される構文を追加することができる。
「ＡＭＶＲモード」
ＡＭＶＲモードでは、復号化側と符号化側との間で伝送を必要とする構文要素は、第１のＡＭＶＲ指示情報と第２のＡＭＶＲ指示情報とを含むことができ、第１のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードを起動するかどうかを指示するために使用され、第２のＡＭＶＲ指示情報は、第２のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードで運転ベクトル差分の符号化または復号化を行うときに使用される画素精度のインデックス情報を指示するために使用される。一例として、第１のＡＭＶＲ指示情報は、ａｍｖｒ_ｆｌａｇであり、第２のＡＭＶＲ指示情報は、ａｍｖｒ_ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ_ｆｌａｇである。
関連技術では、アフィン予測モードと非アフィン予測モードについては、非アフィン予測モードとは、アフィン予測モード以外の他の予測モードを指し、第１のＡＭＶＲ指示情報および第２のＡＭＶＲ指示情報について、表１７および表１８に示すように、符号化および復号化のために合計で４つのコンテキストモデルを必要とする。
Figure 2022537220000026
Figure 2022537220000027
表１７および表１８から分かるように、現在のブロックがアフィン予測モードを起動する場合、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化または復号化を行うときに、第３のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要があり、第２のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第４のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要がある。現在のブロックが非アフィン予測モードを起動する場合、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化または復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要があり、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要がある。つまり、ＡＭＶＲ指示情報に対して符号化または復号化を行うためには、合計で４つの異なるコンテキストモデルを必要とし、メモリ消費が大きい。
「ＡＭＶＲモードの第１の実施形態」
図１９は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図１９に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１９０１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動し、またはアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
ステップ１９０２において、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルは異なる。
一例として、現在のブロックが適応的動きベクトル精度を使用できるという条件を満たす場合、現在のブロックは、複数の動きベクトル精度を使用して符号化しようと試みることができる。例示的に、符号化側は、ＲＤＯによってＡＭＶＲを起動するかどうか、および採用された動きベクトル精度を決定し、対応する構文情報を符号化ストリームに符号化することができる。ここで、適応的動きベクトル精度を使用する条件は、現在のブロックがイントラ予測ブロックであることと、現在のブロックの動き情報が非ゼロ動きベクトル差分を含むことと、を含む。もちろん、適応的動きベクトル精度を使用する条件は、上記の条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
図２０は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図１９に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図２０に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２００１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動し、またはアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の復号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
一例として、復号化側が現在のブロックの符号化ストリームを先に受信することができ、現在のブロックが解析条件を満たすと確定した場合、第１のＡＭＶＲを解析することにより、現在のブロックがＡＭＶＲを起動するかどうか、即ち適応的動きベクトル精度を使用するかどうかを確定する。ここで、解析条件は、現在のブロックがフレーム間ブロックであることと、現在のブロックの動き情報が非ゼロ動きベクトル差分を含むことと、を含む。もちろん、解析条件は、上記の条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
ステップ２００２において、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルは異なる。
現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動したと確定した場合、第２のＡＭＶＲ指示情報をさらに解析することにより、使用された精度を確定する必要もある。復号化側が、第１のＡＭＶＲ指示情報及び第２のＡＭＶＲ指示情報に基づいて、現在のブロックの動き情報の動きベクトル精度を一意に確定することにより、後の再構築プロセスに用いられる現在のブロックの予測値を得ることができる。
例示的に、アフィン予測モードと非アフィン予測モードについては、第１のＡＭＶＲ指示情報及び第２のＡＭＶＲ指示情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表１９に示す通りである。
Figure 2022537220000028
本発明の実施例において、ＡＭＶＲ指示情報が、Ａｆｆｉｎｅアフィン予測モード及び非ａｆｆｉｎｅアフィン予測モードでは、コンテキストモデルを共用することができ、このようにすると、ＡＭＶＲで必要なコンテキストモデルを２つに減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＭＶＲモードの第２の実施形態」
図２１は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図２１に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２１０１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
ステップ２１０２において、現在のブロックがアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化を行うときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
図２２は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、図２１に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図２２に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２２０１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の復号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
ステップ２２０２において、現在のブロックがアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の復号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の復号化を行うときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
例示的に、アフィン予測モードと非アフィン予測モードについては、第１のＡＭＶＲ指示情報及び第２のＡＭＶＲ指示情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２０に示す通りである。
Figure 2022537220000029
本発明の実施例において、Ａｆｆｉｎｅアフィン予測モード及び非ａｆｆｉｎｅアフィン予測モードでは、第２のＡＭＶＲ指示情報に対して、バイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うように修正され、このようにすると、ＡＭＶＲで必要なコンテキストモデルを２つに減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＭＶＲモードの第３の実施形態」
図２３は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図２３に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２３０１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動し、またはアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化を行うときに、現在のブロックが適応的動きベクトル精度ＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
ステップ２３０２において、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
図２４は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、図２２に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図２４に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２４０１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動し、またはアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の復号化を行うときに、現在のブロックが適応的動きベクトル精度ＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ２４０２において、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
例示的に、アフィン予測モードと非アフィン予測モードについては、第１のＡＭＶＲ指示情報及び第２のＡＭＶＲ指示情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２１に示す通りである。
Figure 2022537220000030
本発明の実施例において、第１のＡＭＶＲ指示情報は、Ａｆｆｉｎｅアフィン予測モード及び非ａｆｆｉｎｅアフィン予測モードでは、１つのコンテキストモデルを共用し、第２のＡＭＶＲ指示情報に対して、バイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うように修正され、このようにすると、ＡＭＶＲで必要なコンテキストモデルを１つに減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＭＶＲモードの第４の実施形態」
別の実施例において、符号化側に適用される符号化の方法をさらに提供し、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
ステップ２において、現在のブロックがアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の復号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の復号化を行うときに、第３のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
ここで、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル及び第３のコンテキストモデルは、異なる。
別の実施例において、復号化側に適用される復号化の方法をさらに提供し、当該方法は、上記の符号化の方法に対応する復号化の方法であり、当該方法は、以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の復号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ２において、現在のブロックがアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の復号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の復号化を行うときに、第３のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ここで、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル及び第３のコンテキストモデルは、異なる。
例示的に、アフィン予測モードと非アフィン予測モードについては、第１のＡＭＶＲ指示情報及び第２のＡＭＶＲ指示情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２２に示す通りである。
Figure 2022537220000031
本発明の実施例において、第１のＡＭＶＲ指示情報は、Ａｆｆｉｎｅアフィン予測モード及び非ａｆｆｉｎｅアフィン予測モードでは、１つのコンテキストモデルを共用することができ、このようにすると、ＡＭＶＲモードで必要なコンテキストモデルを３つに減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「輝度のＭＰＭ」
現在のブロックが輝度ブロックである場合、符号化側と復号化側との間で予測モードインデックス情報を伝送する必要があり、予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。符号化側と復号化側に、最も可能性の高いイントラ予測モードＭＰＭリストが記憶され、従来のイントラ予測モード、イントラサブブロック予測モード及び複数行予測モードは、当該ＭＰＭリストを共用することができる。
関連技術では、現在のブロックの目標予測モードの参照行が現在のブロックの隣接行である場合、予測モードインデックス情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号を行うためには、２つの異なるコンテキストモデルが必要であり、具体的にどのコンテキストモデルを使用するかは、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかに依存する。
例示的に、予測モードインデックス情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２３に示す通りである。
Figure 2022537220000032
ここで、予測モードインデックス情報は、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘである。ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、現在のブロックの目標予測モードの参照行が現在のブロックの隣接行であり、すなわち、現在のブロックが複数行予測モードを起動しないことを示す。ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しくない場合、現在のブロックの目標予測モードの参照行が現在のブロックの隣接行ではなく、すなわち、現在のブロックが複数行予測モードを起動したことを示す。
表２２から分かるように、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットは、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかに応じて、符号化および復号化のために２つの異なるコンテキストモデルから１つのコンテキストモデルを選択する必要がある。また、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しくない場合、現在のブロックが複数行予測モードを起動したことを示し、現在のブロックによって起動された複数行予測モードもＭＰＭリストからのものである。
「輝度のＭＰＭの第１の実施形態」
図２５は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図２５に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２５０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２５０２において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ２５０３において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された目標予測モードがＭＰＭリストからのものであれば、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２５０４において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
一例として、現在のブロックが従来のイントラ予測ブロックを起動する場合、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであるかどうかを示すためには、１つのフラグが必要であり、目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであると確定した場合、次に、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定し、目標予測モードがＭＰＭリストからのものではない場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定する必要がない。
一例として、符号化側は、ＭＰＭリストを構築することができ、イントラサブブロック予測モード、複数行予測モード及び従来のイントラ予測は、当該ＭＰＭリストを共用することができる。
一例として、符号化側は、ＲＤＯによって最終的に使用される予測モード、即ち目標予測モードを決定することができ、目標予測モードがイントラサブブロック予測モードまたは複数行予測モードである場合、目標予測モードは、必ず当該ＭＰＭリストから選択される予測モードであり、どの予測モードが選択されたかを復号化側に通知するためには、予測モードインデックス情報(ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘ)を符号化する必要がある。目標予測モードが従来のイントラ予測である場合、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであるかどうかを示すためには、１つのフラグを符号化する必要であり、目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであると確定した場合、次に、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定し、目標予測モードがＭＰＭリストからのものではない場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定する必要がない。
図２６は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図２４に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図２６に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２６０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ２６０２において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ２６０３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ２６０４において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであり、第２のコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルは同じコンテキストモデルである。
ステップ２６０５において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ２６０６において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
一例として、復号化側が符号化ストリームを先に受信することができ、従来のイントラ予測、イントラサブブロック予測モード及び複数行予測モードに基づいて同じＭＰＭリストを構築する前提で、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードまたは複数行予測モードを起動する場合、採用された目標予測モードは、必ず当該ＭＰＭリストからのものであり、リストにおけるインデックス値を解析するだけで、最終的な目標予測モードが得られる。現在のブロックが従来のイントラ予測を起動する場合、目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであるかどうかを確定するためには、１つのフラグを解析する必要であり、当該ＭＰＭリストからのものである場合、当該ＭＰＭリストにおけるインデックス値を解析する。
復号化側が、以上のフラグの値に基づいて、現在のブロックの予測モードを一意に確定することにより、後の再構築プロセスに用いられる現在のブロックの予測値を得ることができる。
本発明の実施例において、現在のブロックの目標予測モードの参照行が現在のブロックの隣接行である場合、予測モードインデックス情報の第１のビットに対して符号化または復号を行うときに、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかという条件に基づいて、２つの異なるコンテキストモデルからコンテキストモデルを選択するのではなく、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するという条件と現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しないという条件のこの２つの異なる条件で、同じコンテキストモデルを使用して、予測モードインデックス情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号化を行うことができ、このようにすると、必要なコンテキストモデルの数を１つに減らし、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減することができる。
一例として、予測モードインデックス情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２４に示す通りである。
Figure 2022537220000033
つまり、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットについて、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動する場合及び現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しない場合において、同じコンテキストモデルに基づいて、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号化を行うことができる。
「輝度のＭＰＭの第２の実施形態」
図２７は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図２７に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２７０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２７０２において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
ステップ２７０３において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された目標予測モードがＭＰＭリストに存在すれば、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２７０４において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
一例として、現在のブロックが従来のイントラ予測ブロックを起動する場合、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであるかどうかを示すためには、１つのフラグが必要であり、目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであると確定した場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定し、目標予測モードがＭＰＭリストからのものではない場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定する必要がない。
図２８は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図２７に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図２８に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２８０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
ステップ２８０２において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ２８０３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ２８０４において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
ステップ２８０５において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動される目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ２８０６において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、現在のブロックの目標予測モードの参照行が現在のブロックの隣接行であり、即ちｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、予測モードインデックス情報の第１のビットに対して符号化または復号を行うときに、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを考慮せずに、即ち現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動する場合と現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しない場合のこの２つの異なる場合において、予測モードインデックス情報の第１のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことができる。このようにすると、予測モードインデックス情報の第１のビットについては、コンテキストモデルを使用する必要がなく、必要なコンテキストモデルの数をゼロに減らし、ひいては符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
一例として、予測モードインデックス情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２５に示す通りである。
Figure 2022537220000034
つまり、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットは、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動する場合及び現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しない場合において、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことができる。
「輝度のＭＰＭの第３の実施形態」
図２９は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図２９に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２９０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２９０２において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ２９０３において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在すれば、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２９０４において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
一例として、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動する場合、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであるかどうかを示すためには、１つのフラグが必要であり、目標予測モードがＭＰＭリストからのものであると確定した場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定し、目標予測モードがＭＰＭリストからのものではない場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定する必要がない。
図３０は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図２９に示された復号化の方法に対応する復号化の方法であり、図３０に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３００１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３００２において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ３００３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３００４において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３００５において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動される目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ３００６において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、現在のブロックの目標予測モードの参照行が現在のブロックの隣接行であり、即ちｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、予測モードインデックス情報に対して符号化または復号を行うときに、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動すれば、１つのコンテキストモデルに基づいて、予測モードインデックス情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号を行い、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しなければ、予測モードインデックス情報の第１のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号を行う。このようにすると、予測モードインデックス情報の符号化・復号化には、１つのコンテキストモデルのみが必要であり、必要なコンテキストモデルの数を１つに減らし、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
一例として、予測モードインデックス情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２６に示す通りである。
Figure 2022537220000035
つまり、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、且つ現在のブロックがＩＳＰモードを起動する場合、１つのコンテキストモデルを使用して、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットに対して符号化または復号を行い、現在のブロックがＩＳＰモードを起動しない場合、Ｂｙｐａｓｓでｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットに対して符号化または復号を行う。
「輝度のＭＰＭの第４の実施形態」
図３１は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図３１に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３１０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ３１０２において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
ステップ３１０３において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された目標予測モードがＭＰＭリストに存在すれば、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ３１０４において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
一例として、現在のブロックが従来のイントラ予測ブロックを起動する場合、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであるかどうかを示すためには、１つのフラグが必要であり、目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであると確定した場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定し、目標予測モードがＭＰＭリストからのものではない場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定する必要がない。
図３２は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、当該方法は、図３１に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図３２に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３２０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３２０２において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３２０３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３２０４において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３２０５において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動される目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ３２０６において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、本発明の実施例において、現在のブロックの目標予測モードの参照行が現在のブロックの隣接行であり、即ちｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、予測モードインデックス情報に対して符号化または復号を行うときに、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動すれば、予測モードインデックス情報の第１のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行い、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しなければ、１つのコンテキストモデルに基づいて、予測モードインデックス情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号を行う。このようにすると、予測モードインデックス情報の符号化・復号化には、１つのコンテキストモデルのみが必要であり、必要なコンテキストモデルの数を１つに減らし、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
一例として、予測モードインデックス情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２７に示す通りである。
Figure 2022537220000036
つまり、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、且つ現在のブロックがＩＳＰモードを起動しない場合、１つのコンテキストモデルを使用して、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットに対して符号化または復号を行い、現在のブロックがＩＳＰモードを起動する場合、Ｂｙｐａｓｓでｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットに対して符号化または復号を行う。
「輝度のＭＰＭの第５の実施形態」
符号化側と復号化側との間で伝送される構文要素は、ｐｌａｎａｒ指示情報を含んでもよく、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックの目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、１ビットを占める。例示的に、ｐｌａｎａｒ指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｎｏｔ_ｐｌａｎａｒ_ｆｌａｇである。
関連技術では、ｐｌａｎａｒ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表２８に示す通りである。
Figure 2022537220000037
上記の表２６に示すように、ｐｌａｎａｒ指示情報ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｎｏｔ_ｐｌａｎａｒ_ｆｌａｇは、コンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を採用し、コンテキストの選択は、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかに依存し、つまり、ｐｌａｎａｒ指示情報の符号化・復号化には、２つの異なるコンテキストコンテキストモデルが必要である。
図３３は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図３３に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３３０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかに応じて、ｐｌａｎａｒ指示情報を符号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３３０２において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された従来のイントラ予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかに応じて、ｐｌａｎａｒ指示情報を符号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは同じである。
図３４は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図３３に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図３４に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３４０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報を復号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３４０２において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３４０３において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３４０４において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルは同じである。
ステップ３４０５において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３４０６において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを考慮せずに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して符号化または復号を行うときに、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動する場合と現在のブロックが従来のイントラ予測を起動する場合のこの２つの場合において、同じコンテキストモデルに基づいて、ｐｌａｎａｒ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号化を行う。このようにすると、ｐｌａｎａｒ指示情報に必要なコンテキストモデルを１つに減らし、符号化・復号化の複雑さ及びメモリオーバーヘッドが削減される。
一例として、ｐｌａｎａｒ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表２９に示す通りである。
Figure 2022537220000038
上記の表２７に示すように、ｐｌａｎａｒ指示情報ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｎｏｔ_ｐｌａｎａｒ_ｆｌａｇは、依然としてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化・復号化を採用するが、コンテキストの選択は、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかに依存せず、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動する場合と現在のブロックが従来のイントラ予測を起動する場合のこの２つの場合において、１つの固定のコンテキストモデルを使用して符号化・復号化を行う。
「輝度のＭＰＭの第６の実施形態」
図３５は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図３５に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３５０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかに応じて、ｐｌａｎａｒ指示情報を符号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
ステップ３５０２において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された従来のイントラ予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかに応じて、ｐｌａｎａｒ指示情報を符号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
図３６は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図３５に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図３６に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３６０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報を復号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３６０２において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３６０３において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３６０４において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３６０５において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３６０６において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを考慮せずに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して符号化または復号を行うときに、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動する場合と現在のブロックが従来のイントラ予測を起動する場合のこの２つの場合において、ｐｌａｎａｒ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号を行う。このようにすると、ｐｌａｎａｒ指示情報に必要なコンテキストモデルをゼロに減らし、符号化・復号化の複雑さ及びメモリオーバーヘッドが削減される。
一例として、ｐｌａｎａｒ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表３０に示す通りである。
Figure 2022537220000039
上記の表３０に示すように、ｐｌａｎａｒ指示情報ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｎｏｔ_ｐｌａｎａｒ_ｆｌａｇは、コンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化・復号化の方式を採用せず、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動する場合と現在のブロックが従来のイントラ予測を起動する場合のこの２つの場合において、バイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化の方式を採用する。
なお、上記の方法は、従来のイントラ予測のみを考慮したシーンにも適用できる。
「実施例１」
別の実施例において、符号化側に適用される符号化の方法をさらに提供し、当該符号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された目標予測モードがＭＰＭリストからのものであれば、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
一例として、現在のブロックが従来のイントラ予測ブロックを起動する場合、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであるかどうかを示すためには、１つのフラグが必要であり、目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであると確定した場合、次に、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定し、目標予測モードがＭＰＭリストからのものではない場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定する必要がない。
別の実施例において、復号化側に適用される復号化の方法をさらに提供し、上記の符号化の方法に対応する復号化の方法であり、当該復号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであり、第２のコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルは同じコンテキストモデルである。
ステップ２において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
「実施例２」
別の実施例において、符号化側に適用される符号化の方法をさらに提供し、当該符号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された目標予測モードがＭＰＭリストに存在すれば、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
一例として、現在のブロックが従来のイントラ予測ブロックを起動する場合、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであるかどうかを示すためには、１つのフラグが必要であり、目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであると確定した場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定し、目標予測モードがＭＰＭリストからのものではない場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定する必要がない。
別の実施例において、復号化側に適用される復号化の方法をさらに提供し、上記の符号化の方法に対応する復号化の方法であり、当該復号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
ステップ２において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動される目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
「実施例３」
別の実施例において、符号化側に適用される符号化の方法をさらに提供し、当該符号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された従来のイントラ予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかに応じて、ｐｌａｎａｒ指示情報を符号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行って得られたものである。
別の実施例において、復号化側に適用される復号化の方法をさらに提供し、上記の符号化の方法に対応する復号化の方法であり、当該復号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ２において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
「実施例４」
別の実施例において、符号化側に適用される符号化の方法をさらに提供し、当該符号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された従来のイントラ予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかに応じて、ｐｌａｎａｒ指示情報を符号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
別の実施例において、復号化側に適用される復号化の方法をさらに提供し、上記の符号化の方法に対応する復号化の方法であり、当該復号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
ステップ２において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
「色度のＭＰＭ」
符号化側と復号化側との間で伝送される構文要素は、色度予測モードインデックス情報をさらに含み、色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
関連技術では、色度予測モードインデックス情報と対応する予測モードは、以下の表３１に示す通りである。
Figure 2022537220000040
上記の表２９から分かるように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報は、最大４ビットを占め、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動しない場合、色度予測モードインデックス情報は、最大５ビットを占める。
関連技術では、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報の符号化・復号化の方式は、以下の表３２に示す通りである。
Figure 2022537220000041
上記の表３０から分かるように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、色度予測モードインデックス情報の第２のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、色度予測モードインデックス情報の第３のビット及び第４のビットは、第３のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、そして、これらの３つのコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルである。つまり、色度予測モードインデックス情報は３つのコンテキストモデルを使用する必要があり、メモリオーバヘッドが大きい。
「色度のＭＰＭの第１の実施形態」
図３７は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図３７に示すように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、現在のブロックが色度ブロックであり、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３７０１において、クロスコンポーネント予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ここで、符号化側は、レート歪みコストによって最終的な目標予測モードを選択することができ、次に、インデックス情報を符号化することにより、どの予測モードが選択されたかを復号化側に通知する。
ステップ３７０２において、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報に基づいて、色度予測モードインデックス情報を符号化する。
ここで、色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行って得られたものであり、色度予測モードインデックス情報の第２のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行って得られたものであり、そして、第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは異なり、色度予測モードインデックス情報の第３のビット及び第４のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
一例として、符号化側には色度予測モード候補リストが記憶され、符号化側は、ＲＤＯによって最終的に使用される目標予測モードを決定することができ、次に、インデックス値を符号化することにより、どの予測モードが選択されたかを復号化側に通知し、即ち、色度予測モードインデックス情報を符号化する。
一例として、色度予測モードは、輝度と同じ予測モード及びクロスコンポーネント予測モードを含む。ここで、クロスコンポーネント予測モードは、両側テンプレートによって線形モデルパラメータを導出するモード、上テンプレートによって線形モデルパラメータを導出するモード、左テンプレートによって線形モデルパラメータを導出するモード、ｐｌａｎａｒ予測モード、ＤＣ予測モード、垂直予測モード及び水平予測モードを含む。
図３８は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、上記の図３７に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図３８に示すように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、現在のブロックが色度ブロックであり、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３８０１において、クロスコンポーネント予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行う。
ここで、色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、色度予測モードインデックス情報の第２のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルは異なり、色度予測モードインデックス情報の第３のビット及び第４のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３８０２において、色度予測モードインデックス情報に基づいて、候補予測モードリストから現在のブロックの目標予測モードを確定する。
ステップ３８０３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
一例として、復号化側は、符号化ストリームを受信し、次に、そこから色度予測モードに関連する構文を解析することができる。各予測モードにかかる符号化ビットオーバーヘッドは異なり、復号化側は、色度予測モードインデックス情報を解析して、現在のブロックの色度予測モードを一意に確定することにより、後の再構築プロセスに用いられる現在のブロックの予測値を得ることができる。
本発明の実施例において、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報の第３のビット及び第４のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られ、このようにすると、色度予測モードインデックス情報に必要なコンテキストモデルの数を２つに減らし、符号化・復号化の複雑さを軽減し、内容オーバーヘッドを削減することができる。
一例として、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報の符号化・復号化の方式は、以下の表３３及び表３４に示す通りである。
Figure 2022537220000042
Figure 2022537220000043
「色度のＭＰＭの第２の実施形態」
図３９は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図３９に示すように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、現在のブロックが色度ブロックであり、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３９０１において、クロスコンポーネント予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ここで、符号化側は、レート歪みコストによって最終的な目標予測モードを選択することができ、次に、インデックス情報を符号化することにより、どの予測モードが選択されたかを復号化側に通知する。
ステップ３９０２において、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報に基づいて、色度予測モードインデックス情報を符号化する。
ここで、色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行って得られたものであり、色度予測モードインデックス情報の第２のビット、三つのビット及び第４のビットバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
図４０は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、上記の図３９に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図４０に示すように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、現在のブロックが色度ブロックであり、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４００１において、クロスコンポーネント予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行う。
ここで、色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、色度予測モードインデックス情報の第２のビット、三つのビット及び第４のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ４００２において、色度予測モードインデックス情報に基づいて、候補予測モードリストから現在のブロックの目標予測モードを確定する。
ステップ４００３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルを使用し、第２のビット、第３のビット及び第４のビットは、いずれもバイパスに基づくバイナリ算術符号化・復号化の方式を採用し、このようにすると、色度予測モードインデックス情報に必要なコンテキストモデルの数を１つに減らし、符号化・復号化の複雑さを軽減し、内容オーバーヘッドを削減することができる。
一例として、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報の符号化・復号化の方式は、以下の表３５及び表３６に示す通りである。
Figure 2022537220000044
Figure 2022537220000045
「色度のＭＰＭの第３の実施形態」
図４１は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図４１に示すように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４１０１において、クロスコンポーネント予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ここで、符号化側は、レート歪みコストによって最終的な目標予測モードを選択することができ、次に、インデックス情報を符号化することにより、どの予測モードが選択されたかを復号化側に通知する。
ステップ４１０２において、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報に基づいて、色度予測モードインデックス情報を符号化する。
ここで、色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
一例として、前記色度予測モードインデックス情報が１０である場合、前記目標予測モードは、第１のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１０である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１０である場合、前記目標予測モードは、ｐｌａｎａｒ予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、垂直予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、水平予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１１である場合、前記目標予測モードは、ＤＣ予測モードである。
例示的に、色度予測モードインデックス情報と対応する予測モードは、以下の表３７に示す通りである。
Figure 2022537220000046
上記の表３５から分かるように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報は、クロスコンポーネント予測モードを指示し、このような場合、色度予測モードインデックス情報は、最大３ビットを占め、ビットオーバヘッドを削減し、ひいてはメモリオーバーヘッドを削減する。なお、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動しない場合、色度予測モードインデックス情報は、従来のイントラ予測を指示し、このような場合、色度予測モードインデックス情報は、最大６ビットを占める。
別の実施例として、前記色度予測モードインデックス情報が１０である場合、前記目標予測モードは、第１のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１０である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１０である場合、前記目標予測モードは、ｐｌａｎａｒ予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、垂直予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、水平予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１１である場合、前記目標予測モードは、ＤＣ予測モードである。
ステップ４１０３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
例示的に、色度予測モードインデックス情報と対応する予測モードは、以下の表３８に示す通りである。
Figure 2022537220000047
上記の表３６から分かるように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報は、クロスコンポーネント予測モードを指示し、このような場合、色度予測モードインデックス情報は、最大３ビットを占め、ビットオーバヘッドを削減し、ひいてはメモリオーバーヘッドを削減する。なお、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動しない場合、色度予測モードインデックス情報は、従来のイントラ予測を指示し、このような場合、色度予測モードインデックス情報は、最大７ビットを占める。
図４２は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図４１に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図４２に示すように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４２０１において、クロスコンポーネント予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行う。
ステップ４２０２において、色度予測モードインデックス情報に基づいて、候補予測モードリストから現在のブロックの目標予測モードを確定する。
一例として、前記色度予測モードインデックス情報が１０である場合、前記目標予測モードは、第１のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１０である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１０である場合、前記目標予測モードは、ｐｌａｎａｒ予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、垂直予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、水平予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１１である場合、前記目標予測モードは、ＤＣ予測モードである。
別の実施例として、前記色度予測モードインデックス情報が１０である場合、前記目標予測モードは、第１のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１０である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１０である場合、前記目標予測モードは、ｐｌａｎａｒ予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、垂直予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、水平予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１１である場合、前記目標予測モードは、ＤＣ予測モードである。
目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ４２０３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報のビットオーバヘッドを削減し、ひいてはメモリオーバーヘッドを削減することができる。
「ＣＣＬＭモード」
図４３は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側または復号化側に適用され、図４３に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４３０１において、現在のブロックの輝度と色度が１つの分割ツリーを共有するときに、現在のブロックに対応する輝度ブロックの幅と高さのサイズが６４*６４であり、現在のブロックに対応する色度ブロックのサイズが３２*３２である場合、現在のブロックは、クロスコンポーネント予測モードをサポートしない。
本発明の実施例において、ＣＣＬＭモードにおける輝度と色度の依存性を低減し、色度ブロックが６４＊６４の輝度ブロックの再構築値を待つ必要があることを回避することができる。
「ＡＬＦモード」
符号化側と復号化側との間で伝送される構文要素は、ＡＬＦ指示情報をさらに含み、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。例示的に、ＡＬＦ指示情報は、ａｌｆ_ｃｔｂ_ｆｌａｇである。
関連技術では、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表３９に示す通りである。
Figure 2022537220000048
ここで、コンテキストモデルによって選択された計算式は、
Figure 2022537220000049
 である。
表３７及び上記の計算式から分かるように、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化のコンテキストモデルの選択は、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを使用するかどうか、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを使用するかどうか、及び現在のコンポーネントのインデックスに依存し、合計で９つのコンテキストモデルを使用する必要がある。
具体的に、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化・復号化を行い、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化・復号化を行い、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化・復号化を行い、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第３のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。ここで、上記の９つのコンテキストモデルは、異なる。
「ＡＬＦモードの第１の実施形態」
図４４は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図４４に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４４０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、および第３のコンテキストモデルを含む。現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルである。
ステップ４４０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであり、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルは、異なる。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
一例として、第２のコンテキストモデルセットは、第４のコンテキストモデル、第５のコンテキストモデル、および第６のコンテキストモデルを含む。現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第４のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第５のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第６のコンテキストモデルである。
一例として、符号化側は、ＲＤＯによって現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうか、即ち適応的なループフィルタリングを使用するかどうかを決定し、且つコードストリームにおいてＡＬＦ指示情報を符号化することにより、ＡＬＦを起動するかどうかを復号化側に通知し、ひいては適応的なループフィルタリングを行うかどうかを復号化側に通知することができる。そして、ＡＬＦを起動する場合、ＡＬＦに関連する構文要素を符号化する必要もあり、符号化側も、同様にフィルタリングを行う。
図４５は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図４４に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図４５に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４５０１において、現在のブロックが適応ループフィルタＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
ステップ４５０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであり、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルは、異なる。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
復号化側は、符号化ストリームを受信した後、ＡＬＦ指示情報を復号化することにより、現在のブロックが適応的なループフィルタリングを起動するかどうかを解析することができる。ＡＬＦ指示情報が、現在のブロックがＡＬＦを起動することを指示する場合、復号化側は、現在のブロックに対して適応的なループフィルタリングを行うために、ＡＬＦに関連する構文要素の復号化を継続することにより、フィルタリングされた後の再構築画素を得ることができる。
一例として、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４０に示す通りである。
Figure 2022537220000050
ここで、コンテキストモデルによって選択された計算式は、
Figure 2022537220000051
 である。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、ＣＢ色度ブロック及びＣＲ色度ブロックは、３つの異なるコンテキストモデルを共用することができ、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を６に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第２の実施形態」
図４６は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図４６に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４６０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、および第３のコンテキストモデルを含む。現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルである。
ステップ４６０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであり、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルは、同じである。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
一例として、第２のコンテキストモデルセットは、第４のコンテキストモデル、第５のコンテキストモデル、および第６のコンテキストモデルを含む。現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第４のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第５のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第６のコンテキストモデルである。
図４７は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図４６に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図４７に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４７０１において、現在のブロックが適応ループフィルタＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
ステップ４７０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであり、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルは、異なる。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
一例として、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４１に示す通りである。
Figure 2022537220000052
ここで、コンテキストモデルによって選択された計算式は、
Figure 2022537220000053
 である。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、輝度ブロック、ＣＢ色度ブロック及びＣＲ色度ブロックは、３つの異なるコンテキストモデルを共用することができ、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を３に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第３の実施形態」
図４８は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図４８に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４８０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
ステップ４８０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
ステップ４８０３において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第３のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル及び第３のコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルである。
図４９は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図４８に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図４９に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４９０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ４９０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ４９０３において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第３のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル及び第３のコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルである。
一例として、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４２に示す通りである。
Figure 2022537220000054
ここで、コンテキストモデルによって選択された計算式は、
Figure 2022537220000055
 である。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、輝度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用し、ＣＢ色度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用し、ＣＲ色度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用し、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を３に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第４の実施形態」
図５０は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図５０に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５００１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ５００２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
図５１は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図５０に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図５１に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５１０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ５１０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルは、異なる。
一例として、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４３に示す通りである。
Figure 2022537220000056
ここで、コンテキストモデルによって選択された計算式は、
Figure 2022537220000057
 である。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、輝度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用し、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用し、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を２に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第５の実施形態」
図５２は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図５２に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５２０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、および第３のコンテキストモデルを含む。現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルである。
ステップ５２０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ５２０３において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のコンテキストモデルセットに含まれるコンテキストモデル、第１のコンテキストモデル及び第２のコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルである。
図５３は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図５２に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図５３に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５３０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、および第３のコンテキストモデルを含む。現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルである。
ステップ５３０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う
ステップ５３０３において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のコンテキストモデルセットに含まれるコンテキストモデル、第１のコンテキストモデル及び第２のコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルである。
一例として、輝度ブロックにとって、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４４に示す通りである。
Figure 2022537220000058
ここで、コンテキストモデルによって選択された計算式は、
Figure 2022537220000059
 である。
一例として、色度ブロックにとって、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４５に示す通りである。
Figure 2022537220000060
ここで、コンテキストモデルによって選択された計算式は、
Figure 2022537220000061
 である。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、輝度ブロックは、３つの異なるコンテキストモデルを使用する必要があり、ＣＢ色度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用し、ＣＲ色度ブロックは、１つの異なるコンテキストモデルを共用し、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を５に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第６の実施形態」
図５４は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図５４に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５４０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ５４０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第２のコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルは、同じコンテキストモデルである。
図５５は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図５４に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図５５に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５５０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ５５０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第２のコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルは、同じコンテキストモデルである。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、輝度ブロック、ＣＢ色度ブロック及びＣＲ色度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用することができ、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を１に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第７の実施形態」
図５６は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図５６に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５６０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
ステップ５６０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
図５７は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図５６に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図５７に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５７０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ５７０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、現在のブロックが輝度ブロック、ＣＢ色度ブロック及びＣＲ色度ブロックである場合、バイパスに基づくバイナリ算術復号化の方式を採用して、ＡＬＦ指示情報に対して符号化または復号化を行うことができ、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を０に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第８の実施形態」
図５８は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図５８に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５８０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ５８０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが適応ループフィルタＡＬＦを起動し、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
図５９は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図５８に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図５９に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５９０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ５９０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが適応ループフィルタＡＬＦを起動し、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、輝度ブロックは、１つのコンテキストモデルを使用し、ＣＢ色度ブロック及びＣＲ色度ブロックは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化・復号化の方式を採用して符号化または復号化を行い、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を１に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第９の実施形態」
図６０は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図６０に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６００１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ６００２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
図６１は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図６０に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図６１に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６１０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ６１０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、輝度ブロックは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化・復号化の方式を採用して符号化または復号化を行い、ＣＢ色度ブロック及びＣＲ色度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用し、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を１に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＭＩＰモード」
ＭＩＰモードでは、符号化側と復号化側との間で伝送される構文要素は、ＭＩＰ指示情報をさらに含み、ＭＩＰ指示情報は、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを指示するために使用される。例示的に、ＭＩＰ指示情報は、Ｉｎｔｒａ_ＭＩＰ_ｆｌａｇである。
関連技術では、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する前に、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行うことができる。ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、及び現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たすかどうかに応じて、４つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、プリセットサイズ条件は、現在のブロックの幅が高さの２倍を超えること、または現在のブロックの高さが幅の２倍を超えることであってもよい。もちろん、当該プリセットサイズ条件は、他の条件であってもよく、本発明の実施例は、これについて限定しない。
具体的に、上記の４つの異なるコンテキストモデルは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、第３のコンテキストモデルおよび第４のコンテキストモデルを含むと仮定する。現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、且つ現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たさない場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、且つ現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たさない場合、または、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、且つ現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たさない場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、且つ現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たさない場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルであり、現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たす場合、目標コンテキストモデルは、第４のコンテキストモデルである。
上記から分かるように、ＭＩＰモードでは、ＭＩＰ指示情報は４つの異なるコンテキストモデルを使用する必要があり、メモリオーバヘッドが大きい。
「ＭＩＰモードにおける第１の実施形態」
図６２は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側または復号化側に適用され、図６２に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６２０１において、現在のブロックの幅と高さのサイズが３２*３２である場合、現在のブロックは、マトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートしない。
ここで、現在のブロックは、輝度ブロックまたは色度ブロックである。例示的に、現在のブロックが輝度ブロックであり、且つ現在のブロックの幅と高さのサイズが３２*３２である場合、現在のブロックは、マトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートしない。
別の例として、現在のブロックの幅と高さのサイズが３２*１６である場合、現在のブロックは、マトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートしない。例示的に、現在のブロックは、輝度ブロックまたは色度ブロックである。
別の例として、現在のブロックの幅と高さのサイズが４*４である場合、現在のブロックは、マトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートしない。例示的に、現在のブロックは、輝度ブロックまたは色度ブロックである。
本発明の実施例において、現在のブロックが大きいサイズのブロックである場合、現在のブロックは、マトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートしないこと、すなわち現在のブロックはマトリクスに基づくイントラ予測モードを有効にできないことが保証され、このようにすると、演算の複雑さを軽減することができる。
「ＭＩＰモードにおける第２の実施形態」
図６３は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図６３に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６３０１において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、上記の３つの異なるコンテキストモデルは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、および第３のコンテキストモデルを含むと仮定する。現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルである。
一例として、符号化側は、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測の条件を満たすと確定した場合、ＲＤＯによって現在のブロックがＭＩＰモードを起動するかどうか、即ちマトリクスに基づくイントラ予測の方法を使用するかどうかを決定することができ、且つ符号化ストリームにおいてＭＩＰ指示情報を符号化することにより、ＭＩＰモードを起動するかどうかを復号化側に通知する。
符号化ストリームにおいて具体的な状況に応じて上記のＭＩＰ指示情報を符号化し、そして、現在のブロックがＭＩＰモードを起動する場合、ＭＩＰに関する他の構文要素を符号化する必要もある。
図６４は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図６３に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図６４に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６４０１において、マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する前に、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、上記の３つの異なるコンテキストモデルは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、および第３のコンテキストモデルを含むと仮定する。現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルである。
ステップ６４０２において、ＭＩＰ指示情報に基づいて、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、現在のブロックを予測する。
一例として、復号化側は、符号化ストリームを受信し、現在のブロックが解析条件を満たすと確定した場合、ＭＩＰ指示情報を解析することにより、現在のブロックがＭＩＰモードを起動するかどうかを確定する。解析条件は、現在のブロックが輝度ブロックであることと、現在のブロックのサイズが一定の条件を満たすこととを含む。もちろん、解析条件は、上記の条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
ＭＩＰ指示情報により、復号化側は、現在のブロックの予測モードがマトリクスに基づくイントラ予測モードであるかどうかを確定することができ、マトリクスに基づくイントラ予測モードである場合、当該モードに関する他の構文の解析を継続することにより、その予測モードの情報を得て、ひいては予測値を得ることができる。
本発明の実施例において、ＭＩＰモードでは、現在のブロックのサイズ条件を考慮せずに、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかのみに応じて、３つの異なるコンテキストモデルから１つのコンテキストモデルを選択し、このようにすると、ＭＩＰ指示情報に必要なコンテキストモデルの数を３に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
「ＭＩＰモードにおける第３の実施形態」
図６５は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図６５に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６５０１において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たすかどうかに応じて、２つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
ここで、プリセットサイズ条件は、現在のブロックの幅が高さの２倍を超えること、または現在のブロックの高さが幅の２倍を超えることであってもよい。
一例として、上記の２つの異なるコンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルおよび第２のコンテキストモデルを含むと仮定する。現在のブロックのサイズがプリセットサイズ条件を満たす場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックのサイズがプリセットサイズ条件を満たさない場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
図６６は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図６５に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図６６に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６６０１において、マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する前に、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たすかどうかに応じて、２つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
ここで、プリセットサイズ条件は、現在のブロックの幅が高さの２倍を超えること、または現在のブロックの高さが幅の２倍を超えることであってもよい。
一例として、上記の２つの異なるコンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルおよび第２のコンテキストモデルを含むと仮定する。現在のブロックのサイズがプリセットサイズ条件を満たす場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックのサイズがプリセットサイズ条件を満たさない場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
ステップ６６０２において、ＭＩＰ指示情報に基づいて、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、ＭＩＰモードでは、ＭＩＰ指示情報のコンテキストモデルの選択に対して、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを考慮せずに、サイズ条件のみに応じて、コンテキストモデルを選択することができ、このようにすると、ＭＩＰ指示情報に必要なコンテキストモデルの数を２に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
「ＭＩＰモードにおける第４の実施形態」
図６７は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図６７に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６７０１において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、同じコンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
図６８は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図６７に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図６８に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６８０１において、マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する前に、同じコンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ６８０２において、ＭＩＰ指示情報に基づいて、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、ＭＩＰモードでは、ＭＩＰ指示情報のコンテキストモデルの選択に対して、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、及びサイズ条件を考慮せずに、異なる条件で、同じコンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号化を行い、このようにすると、ＭＩＰ指示情報に必要なコンテキストモデルの数を１に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
「ＭＩＰモードにおける第５の実施形態」
図６９は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図６９に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６９０１において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、ＭＩＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
図７０は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図６９に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図７０に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７００１において、マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する前に、ＭＩＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
ステップ７００２において、ＭＩＰ指示情報に基づいて、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、ＭＩＰモードでは、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、及びサイズ条件を考慮せずに、異なる条件で、ＭＩＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行い、つまり、コンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号化を使用せず、このようにすると、ＭＩＰ指示情報に必要なコンテキストモデルの数をゼロに減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
「ＢＤＰＣＭモード」
関連技術では、ＢＤＰＣＭ技術には、ＢＤＰＣＭモードをオンまたはオフにするためのＳＰＳレベルの構文がなく、また、ＢＤＰＣＭモードを有効にすることができる最大の符号化ブロックのサイズのスイッチを制御するためのＳＰＳレベルの構文がなく、柔軟性が低い。
「ＢＤＰＣＭモードにおける第１の実施形態」
図７１は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図７１に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７１０１において、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ符号化を行う前に、第１のＢＤＰＣＭ指示情報を符号化し、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートするかどうかを指示するために使用される。
一例として、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＳＰＳレベルの構文である。
別の実施例において、符号化側は、範囲指示情報を符号化してもよく、当該範囲指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットの範囲を指示するために使用される。当該範囲指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。
図７２は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図７１に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図７２に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７２０１において、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ復号化を行う前に、第１のＢＤＰＣＭ指示情報を復号化し、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートするかどうかを指示するために使用される。
ステップ７２０２において、第１のＢＤＰＣＭ指示情報に基づいて、現在の処理ユニットを復号化する。
一例として、第１のＢＤＰＣＭ指示情報が、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートすることを指示する場合、ＢＤＰＣＭモードに基づいて現在の処理ユニットを処理する。
一例として、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＳＰＳレベルの構文である。
別の実施例において、復号化側は、範囲指示情報を復号化してもよく、当該範囲指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットの範囲を指示するために使用される。当該範囲指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。
本発明の実施例において、ＢＤＰＣＭモードをオンまたはオフにするための構文を追加し、符号化・復号化プロセスの柔軟性を向上させた。また、ＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットの範囲を指示するために使用される構文も追加する。
「ＢＤＰＣＭモードにおける第２の実施形態」
図７３は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図７３に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７３０１において、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ処理を行う前に、第２のＢＤＰＣＭ指示情報を符号化し、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットのサイズ範囲を指示するために使用される。
ここで、現在の処理ユニットにおけるユニットの範囲は、シーケンスレベル、画像パラメータレベルまたはブロックレベルなどであってもよい。例えば、現在の処理ユニットは、現在の画像ブロックであってもよい。
例示的に、当該サイズ範囲は、３２*３２より小さいサイズ範囲であってもよい。
一例として、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートできる処理ユニットの最大サイズ、即ちＢＤＰＣＭモードを使用できる処理ユニットの最大サイズを指示するために使用される。例示的に、前記最大サイズは、３２*３２である。
一例として、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＳＰＳレベルに追加された構文である。
図７４は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図７１に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図７２に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７４０１において、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ処理を行う前に、第２のＢＤＰＣＭ指示情報を復号化し、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットのサイズ範囲を指示するために使用される。
ステップ７４０２において、第２のＢＤＰＣＭ指示情報及び現在のブロックのサイズに基づいて、現在のブロックがＢＤＰＣＭ処理を行うことができるかどうかを確定する。
一例として、現在のブロックのサイズが、第２のＢＤＰＣＭ指示情報で指示されたＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットのサイズ範囲内である場合、現在のブロックがＢＤＰＣＭ処理を行うことができると確定する。現在のブロックのサイズが、第２のＢＤＰＣＭ指示情報で指示されたＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットのサイズ範囲内ではない場合、現在のブロックがＢＤＰＣＭ処理を行うことができないと確定する。
一例として、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートできる処理ユニットの最大サイズを指示するために使用され、現在のブロックのサイズが第２のＢＤＰＣＭ指示情報で指示された最大サイズ以下である場合、現在のブロックがＢＤＰＣＭ処理を行うことができると確定する。現在のブロックのサイズが第２のＢＤＰＣＭ指示情報で指示された最大サイズより大きい場合、現在のブロックがＢＤＰＣＭ処理を行うことができないと確定する。
一例として、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＳＰＳレベルに追加された構文である。
本発明の実施例において、ＢＤＰＣＭモードを使用できるサイズ範囲を制御するための構文を追加し、符号化・復号化プロセスの柔軟性を向上させた。
「ＢＤＰＣＭモードにおける第３の実施形態」
ＢＤＰＣＭモードでは、符号化側と復号化側との間で伝送される構文要素は、第３のＢＤＰＣＭ指示情報及び第４のＢＤＰＣＭ指示情報を含んでもよい。第３のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを指示するために使用され、第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報を指示するために使用される。例示的に、第３のＢＤＰＣＭ指示情報は、Ｉｎｔｒａ_ｂｄｐｃｍ_ｆｌａｇであり、第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、Ｉｎｔｒａ_ｂｄｐｃｍ_ｄｉｒ_ｆｌａｇである。
関連技術では、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、第３のＢＤＰＣＭ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、１つのコンテキストモデルに基づいて、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要があり、第４のＢＤＰＣＭ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、別の異なるコンテキストモデルに基づいて、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要がある。つまり、以下の表４６に示すように、２つのコンテキストモデルを使用して、第３のＢＤＰＣＭ指示情報と第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対して符号化・復号化を行う必要がある。
Figure 2022537220000062
図７５は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図７５に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７５０１において、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ符号化を行う前に、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかに応じて、１つのコンテキストモデルに基づいて、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
一例として、現在のブロックがブロックに基づく量子化された残差の差分ＰＣＭ符号化の条件を満たす場合、ＲＤＯによってＢＤＰＣＭモードを起動するかどうか、即ち、量子化された残差の差分ＰＣＭ符号化の方法を使用するかどうかを決定することができ、且つ符号化ストリームにおいて第３のＢＤＰＣＭ指示情報を符号化することにより、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを示す。
ステップ７５０２において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動すると確定した場合、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報に基づいて、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
ここで、ＢＤＰＣＭモードの予測方向は、水平予測方向及び垂直予測方向を含む。
一例として、符号化側は、ＲＤＯによって予測方向を決定することができ、選択された予測方向に基づいて、符号化ストリームにおいて第４のＢＤＰＣＭ指示情報を符号化することにより、ＢＤＰＣＭモードの予測方向を示す。
図７６は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図７５に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図７６に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７６０１において、現在のブロックに対してブロックに基づく量子化された残差の差分ＰＣＭ復号化を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいて、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
一例として、復号化側は、現在のブロックの符号化ストリームを受信することができ、現在のブロックが解析条件を満たす場合、第３のＢＤＰＣＭ指示情報を解析することにより、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを確定する。
ここで、解析条件は、現在のブロックのサイズが一定のサイズ条件を満たすことを含む。もちろん、当該解析条件は、上記の条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
ステップ７６０２において、第３のＢＤＰＣＭ指示情報が、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動することを指示するときに、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報を指示するために使用される。
現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、第４のＢＤＰＣＭ指示情報をさらに解析することにより、予測方向を確定する必要がある。
ステップ７６０３において、第４のＢＤＰＣＭ指示情報で指示される予測方向に従って、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ処理を行う。
一例として、復号化側は、逆累積プロセスにより量子化された後の残差データを得て、次に、逆量子化し、予測値と加算することにより、再構築画素値を得ることができる。
一例として、第３のＢＤＰＣＭ指示情報及び第４のＢＤＰＣＭ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４７に示す通りである。
Figure 2022537220000063
本発明の実施例において、第３のＢＤＰＣＭ指示情報は、１つのコンテキストモデルを使用し、第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術符号化・復号化の方式を採用し、このようにすると、第３のＢＤＰＣＭ指示情報及び第４のＢＤＰＣＭ指示情報に必要なコンテキストモデルの数を１に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
「ＢＤＰＣＭモードにおける第４の実施形態」
図７７は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図７７に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７７０１において、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ符号化を行う前に、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかに応じて、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
一例として、現在のブロックがブロックに基づく量子化された残差の差分ＰＣＭ符号化の条件を満たす場合、レート歪みによって現在のブロックが量子化された残差の差分ＰＣＭ符号化の方法を使用するかどうかを決定することができ、且つ符号化ストリームにおいて第３のＢＤＰＣＭ指示情報を符号化することにより、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを示す。
ステップ７７０２において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動すると確定した場合、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報に基づいて、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
ここで、ＢＤＰＣＭモードの予測方向は、水平予測方向及び垂直予測方向を含む。
一例として、符号化側は、レート歪みによって予測方向を決定することができ、符号化ストリームにおいて第４のＢＤＰＣＭ指示情報を符号化することにより、ＢＤＰＣＭモードの予測方向を示す。
図７８は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図７７に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図７８に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７８０１において、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ復号化を行う前に、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
一例として、復号化側は、現在のブロックの符号化ストリームを受信することができ、現在のブロックが解析条件を満たす場合、第３のＢＤＰＣＭ指示情報を解析することにより、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを確定する。
ここで、解析条件は、現在のブロックのサイズが一定のサイズ条件を満たすことを含む。もちろん、当該解析条件は、上記の条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
ステップ７８０２において、第３のＢＤＰＣＭ指示情報が、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動することを指示するときに、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報を指示するために使用される。
現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、第４のＢＤＰＣＭ指示情報をさらに解析することにより、予測方向を確定する必要がある。
ステップ７８０３において、第４のＢＤＰＣＭ指示情報で指示される予測方向に従って、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ処理を行う。
一例として、復号化側は、逆累積プロセスにより量子化された後の残差データを得て、次に、逆量子化し、予測値と加算することにより、再構築画素値を得ることができる。
一例として、第３のＢＤＰＣＭ指示情報及び第４のＢＤＰＣＭ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４８に示す通りである。
Figure 2022537220000064
本発明の実施例において、第３のＢＤＰＣＭ指示情報及び第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術符号化・復号化の方式を採用し、このようにすると、第３のＢＤＰＣＭ指示情報及び第４のＢＤＰＣＭ指示情報に必要なコンテキストモデルの数をゼロに減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
「ＢＤＰＣＭモードにおける第５の実施形態」
ＢＤＰＣＭモードでは、符号化側と復号化側との間で伝送される構文要素は、ＣＢＦ指示情報をさらに含み、ＣＢＦ指示情報は、ＣＢＦ指示情報は、現在のブロックの変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかを指示するために使用される。例示的に、ＣＢＦ指示情報は、ｃｂｆ_ｆｌａｇまたはＴｕ_ｃｂｆ_ｌｕｍａである。
関連技術では、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測する前に、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行うことができる。ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうか、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうか、現在のブロックの変換ブロックの分割深さ、及び現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかという条件に応じて、５つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
具体的に、この５つの異なるコンテキストモデルは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、第３のコンテキストモデル、第４のコンテキストモデルおよび第５のコンテキストモデルを含むと仮定する。現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動する場合、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデル及び第２のコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。例示的に、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有しない場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動しなく、即ち、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動する場合、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、第３のコンテキストモデル及び第４のコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。例示的に、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さより大きい場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルであり、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さ以下である場合、目標コンテキストモデルは、第４のコンテキストモデルである。現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第５のコンテキストモデルである。
関連技術では、ＣＢＦ指示情報が、５つのコンテキストモデルを使用する必要があり、必要とされるコンテキストモデルの数が多いので、符号化・復号化の複雑さが高く、メモリオーバーヘッドが大きい。
図７８は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、図７９に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７９０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットが第１のコンテキストモデルおよび第２のコンテキストモデルを含むと仮定すると、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有しない場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
ステップ７９０２において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、またはＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルであり、第２のコンテキストモデルセットに含まれる２つのコンテキストモデルセットと第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つのコンテキストモデルは、異なる。
一例として、第２のコンテキストモデルセットが第３のコンテキストモデルおよび第４のコンテキストモデルを含むと仮定すると、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さより大きい場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルであり、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さ以下である場合、目標コンテキストモデルは、第４のコンテキストモデルである。
図８０は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図７９に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図８０に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８００１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動する場合、ＣＢＦ指示情報の復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットが第１のコンテキストモデルおよび第２のコンテキストモデルを含むと仮定すると、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有しない場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
ステップ８００２において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、またはＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルであり、第２のコンテキストモデルセットに含まれる２つのコンテキストモデルセットと第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つのコンテキストモデルは、異なる。
一例として、第２のコンテキストモデルセットが第３のコンテキストモデルおよび第４のコンテキストモデルを含むと仮定すると、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さより大きい場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルであり、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さ以下である場合、目標コンテキストモデルは、第４のコンテキストモデルである。
本発明の実施例において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化・復号化のコンテキストモデルの選択も、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに依存し、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動したとき、及び従来のイントラ予測を起動したときに、２つのコンテキストモデルを共有し、このようにすると、ＣＢＦ指示情報に必要なコンテキストモデルの数を４に減らし、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、内容オーバーヘッドを削減することができる。
「ＢＤＰＣＭモードにおける第６の実施形態」
図８１は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図８１に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８１０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、または従来のイントラ予測を起動し、或いはＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルである。
一例として、この２つの異なるコンテキストモデルが第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルであると仮定すると、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さより大きい場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さ以下である場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
図８２は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図８１に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図８２に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８２０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、または従来のイントラ予測を起動し、或いはＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルである。
一例として、この２つの異なるコンテキストモデルが第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルであると仮定すると、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さより大きい場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さ以下である場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
本発明の実施例において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動し、またはイントラサブブロック予測モードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化・復号化のコンテキストモデルの選択も、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに依存し、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動し、従来のイントラ予測を起動し、及びイントラサブブロック分割モードを起動したときに、２つのコンテキストモデルを共有し、このようにすると、ＣＢＦ指示情報に必要なコンテキストモデルの数を２に減らし、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、内容オーバーヘッドを削減することができる。
「ＢＤＰＣＭモードにおける第７の実施形態」
図８３は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図８３に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８３０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、または従来のイントラ予測を起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットが第１のコンテキストモデルおよび第２のコンテキストモデルを含むと仮定すると、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さより大きい場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さ以下である場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
ステップ８３０２において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルセットに含まれる１つのコンテキストモデルである。
図８４は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図８３の実施例に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図８４に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８４０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、または従来のイントラ予測を起動する場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測する前に、ＣＢＦ指示情報の復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットが第１のコンテキストモデルおよび第２のコンテキストモデルを含むと仮定すると、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さより大きい場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さ以下である場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
ステップ８４０２において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルセットに含まれる１つのコンテキストモデルである。
本発明の実施例において、イントラサブブロック予測及び従来のイントラ予測の起動において、ＣＢＦ指示情報は、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに基づいて、２つのコンテキストモデルを共有し、ＢＤＰＣＭモードでは、ＣＢＦ指示情報の符号化・復号化のコンテキストモデルについては、従来のイントラ予測及びイントラサブブロック予測モードに使用される２つのコンテキストモデルから１つを選択することができ、このようにすると、ＣＢＦ指示情報に必要なコンテキストモデルの数を２に減らし、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、内容オーバーヘッドを削減することができる。
「ＪＣＣＲモード」
図８５は、本発明の実施例による符号化モードのフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図８５に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８５０１において、ＪＣＣＲモードに基づいて現在のブロックを復号化する前に、現在のブロックがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかに応じて、ＪＣＣＲ指示情報を符号化し、ＪＣＣＲ指示情報は、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかを指示するために使用される。
ここで、現在の処理ユニットにおけるユニットの範囲は、シーケンスレベル、画像パラメータレベルまたはブロックレベルなどであってもよい。例えば、現在の処理ユニットは、現在の画像ブロックである。
ここで、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかとは、ＪＣＣＲモードを有効にできるかどうか、つまり、ＪＣＣＲモードをオンにするかどうかを指す。例示的に、ＪＣＣＲ指示情報は、ｓｐｓ_ｊｃｃｒ_ｅｎａｂｌｅ_ｆｌａｇであり、ＪＣＣＲの有効フラグである。一例として、ｓｐｓ_ｊｃｃｒ_ｅｎａｂｌｅ_ｆｌａｇが真の場合、現在のブロックがＪＣＣＲモードをサポートすることを示す。一例として、現在のブロックは、色度残差ブロックであってもよい。
一例として、ＪＣＣＲ指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、ＪＣＣＲ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、ＪＣＣＲ指示情報は、ＳＰＳレベルに追加された構文である。
一例として、符号化側は、範囲指示情報を符号化してもよく、当該範囲指示情報は、ＪＣＣＲモードをサポートする処理ユニットの範囲を指示するために使用される。一例として、当該範囲指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。
この後、復号化側は、ＪＣＣＲ指示情報に基づいて、現在のブロックがＪＣＣＲモードを起動するかどうかを確定する。
一例として、ＪＣＣＲモードが、現在のブロックがＪＣＣＲモードをサポートすることを指示する場合、現在のブロックのＣＢＦ値の確定を継続することができ、現在のブロックのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントのＣＢＦ値がいずれも真であり、即ち現在のブロックのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントの残差係数がいずれも０ではない場合、符号化側は、ＪＣＣＲモードを起動できる。例示的に、現在のブロックがＪＣＣＲモードを起動するかどうかについては、符号化側でＲＤＯによって決定されることができる。
図８６は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図８５に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図８６に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８６０１において、ＪＣＣＲモードに基づいて現在のブロックを復号化する前に、ＪＣＣＲ指示情報を復号化し、ＪＣＣＲ指示情報は、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかを指示するために使用される。
ステップ８６０２において、ＪＣＣＲ指示情報に基づいて現在のブロックがＪＣＣＲモードをサポートすると確定し、且つ現在のブロックがＪＣＣＲモードを起動する場合、現在のブロックのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントの相関性に従って、現在のブロックに対して復号化を行うことにより、現在のブロックの色度残差係数を得る。
一例として、ＪＣＣＲ指示情報に基づいて現在のブロックがＪＣＣＲモードをサポートすると確定した場合、現在のブロックのＣＢＦ値の確定を継続することができ、現在のブロックのＣＢコンポーネントのＣＢＦとＣＲコンポーネントのＣＢＦ値がいずれも真であり、即ち現在のブロックのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントがいずれも非ゼロ変換係数を有する場合、現在のブロックがＪＣＣＲモードを起動するかどうかを解析し続ける。現在のブロックがＪＣＣＲモードを起動すると確定した場合、現在のブロックのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントの相関性に従って、現在のブロックに対して復号化を行うことにより、現在のブロックの色度残差係数を得る。
ここで、現在のブロックのＣＢＦ値は、現在のブロックの変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうか、即ち現在のブロックの変換ブロックが１つ以上の０に等しくない変換係数を含むかどうかを指示するために使用される。現在のブロックのＣＢＦ値は、現在のブロックのＣＢコンポーネントのＣＢＦ値及び現在のブロックのＣＲコンポーネントのＣＢＦ値を含むことができる。ここで、現在のブロックのＣＢコンポーネントのＣＢＦ値は、現在のブロックのＣＢ変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうか、即ち現在のブロックのＣＢ変換ブロックが１つ以上の０に等しくない変換係数を含むかどうかを指示するために使用される。現在のブロックのＣＲコンポーネントのＣＢＦ値は、現在のブロックのＣＲ変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうか、即ち現在のブロックのＣＲ変換ブロックが１つ以上の０に等しくない変換係数を含むかどうかを指示するために使用される。現在のブロックのＣＢコンポーネントのＣＢＦ値が真であり、即ちＣＢコンポーネントのＣＢＦ値が１である場合、現在のブロックのＣＢ変換ブロックが非ゼロ変換係数を有することを示す。現在のブロックのＣＲコンポーネントのＣＢＦ値が真であり、即ちＣＲコンポーネントのＣＢＦ値が１である場合、現在のブロックのＣＲ変換ブロックが非ゼロ変換係数を有することを示す。
一例として、ＪＣＣＲ指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、ＪＣＣＲ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、ＪＣＣＲ指示情報は、ＳＰＳレベルに追加された構文である。
別の実施例において、復号化側は、範囲指示情報を復号化してもよく、当該範囲指示情報は、ＪＣＣＲモードをサポートする処理ユニットのサイズ範囲を指示するために使用される。当該範囲指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータレベル、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。
本発明の実施例において、ＪＣＣＲモードをサポートするかどうかを指示するために使用される構文を追加し、符号化・復号化プロセスの柔軟性を向上させた。また、ＪＣＣＲモードをサポートする処理ユニットの範囲を指示するために使用される構文も追加する。
なお、本発明の実施例における現在のブロックまたは画像ブロックは、シーケンスレベル、画像パラメータレベル、またはブロックレベルの他の処理ユニットであってもよく、本発明の実施例は、これについて限定しない。
図８７は、本発明の実施例による符号化側８７００の構造概略図であり、当該符号化側８７００は、構成または性能の相違により大きな差異を生じることができ、１つ以上のプロセッサ（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔｓ、ＣＰＵ）８７０１と、１つ以上のメモリ８７０２を含むことができ、ここで、前記メモリ８７０２には、少なくとも１つの指令が記憶され、前記少なくとも１つの指令が前記プロセッサ８７０１によってアップロードされ、実行されることにより、上述の様々な方法の実施例による符号化の方法を実現する。もちろん、当該符号化側８７００は、入出力を行うために、有線または無線ネットワークインターフェース、キーボード、および入出力インターフェースなどのコンポーネントを有してもよく、当該符号化側８７００は、装置の機能を実現するための他のコンポーネントを含んでもよく、ここでは説明を省略する。
図８８は、本発明の実施例による復号化側８８００の構造概略図であり、当該復号化側８８００は、構成または性能の相違により大きな差異を生じることができ、１つ以上のプロセッサ（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔｓ、ＣＰＵ）８８０１と、１つ以上のメモリ８８０２を含むことができ、ここで、前記メモリ８８０２には、少なくとも１つの指令が記憶され、前記少なくとも１つの指令が前記プロセッサ８８０１によってアップロードされ、実行されることにより、上述の様々な方法の実施例による復号化の方法を実現する。もちろん、当該復号化側８８００は、入出力を行うために、有線または無線ネットワークインターフェース、キーボード、および入出力インターフェースなどのコンポーネントを有してもよく、当該復号化側８８００は、装置の機能を実現するための他のコンポーネントを含んでもよく、ここでは説明を省略する。
別の実施例において、指令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記指令がプロセッサによって実行されるとき、上記のいずれかに記載の符号化の方法、復号化の方法、または符号化・復号化の方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体に関する。
別の実施例において、コンピュータ上で動作するとき、上記のいずれかに記載の符号化の方法、復号化の方法、または符号化・復号化の方法をコンピュータに実行させることを特徴とする指令を含むコンピュータプログラム製品に関する。
当業者にとって、上記の実施例のステップの全部または一部をハードウェアによって完了してもよく、プログラムを利用して関連するハードウェアを指令することにより完了してもよいことを理解することができ、前記プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されることができ、上記記憶媒体は、読み出し専用メモリ、磁気ディスク、または光ディスク等であってもよい。
上記は、本発明の好ましい実施例に過ぎない、本発明を限定するものではなく、本発明の精神および原則内でなされた任意の変更、等効な置換、改善などは、本発明の範囲に含まれるものとする。
０１ エンコーダ
０２ デコーダ
０３ 記憶装置
０４ リンク
本発明は、２０１９年０６月２１日に提出された出願番号２０１９１０５４５２５１.０、発明名称「符号化・復号化の方法、装置、および記憶媒体」の中国特許出願の優先権を主張し、その全ての内容は参照により本明細書に援用する。
本発明は、画像処理技術の分野に関し、特に符号化・復号化の方法、装置、および記憶媒体に関するものである。
現在、画像の符号化・復号化技術の分野では、符号化側が画像ブロックを符号化する場合、通常、コンテキストモデルを使用していくつかの構文要素を符号化することにより、これらの構文要素を画像ブロックの符号化ストリームに伝送して復号化側に送信する必要がある。復号化側が画像ブロックの符号化ストリームを受信した後、符号化側と同じコンテキストモデルに従ってこれらの構文要素を解析することにより、これらの構文要素に基づいて画像を再構築する必要がある。これらの構文要素は、第１のＩＳＰ指示情報または第２のＩＳＰ指示情報のような様々な指示情報であってもよく、第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用され、第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用される。
しかしながら、異なる構文要素について、異なるコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化・復号化を行う必要がある可能性があり、同じ構文要素について、異なる状況において、異なるコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化・復号化を行う必要がある可能性もあり、このようにすると、符号化・復号化プロセスでは、より多くのコンテキストモデルを使用する必要があり、符号化・復号化プロセスの複雑度が高く、メモリオーバーヘッドが大きい。
本発明の実施例は、関連技術における符号化・復号化プロセスにおいて必要とされるコンテキストモデルが多く、メモリオーバーヘッドが大きいという問題を解決するための符号化・復号化の方法および記憶媒体を提供する。技術案は以下の通りである。
一側面において、第１のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、１つのコンテキストモデルに基づいて、前記第１のＩＳＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
第２のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、前記第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行い、前記第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用されることと、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、第１のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、第１のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行い、前記第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
第２のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行い、前記第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割タイプを指示するために使用されることと、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックの幅と高さのサイズがＭ*Ｎであり、前記Ｍが６４未満且つ前記Ｎが６４未満の場合、前記現在のブロックは、複数行予測モードをサポートしないことを含む、
符号化・復号化の方法に関する。
本発明の一実現可能な実施形態において、前記現在のブロックの幅と高さのサイズが４*４である場合、前記現在のブロックは、複数行予測モードをサポートしない。
一側面において、現在のブロックが複数行予測モードをサポートし、且つ前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、前記複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大２ビットを占め、前記参照行指示情報が、複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用される場合、
１つのコンテキストモデルに基づいて、前記参照行指示情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または適応バイナリ算術復号化を行うことと、
前記参照行指示情報の第２のビットに対して符号化または復号化を行う必要があるときに、前記参照行指示情報の第２のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことと、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックが複数行予測モードをサポートし、前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、前記複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大３ビットを占め、前記参照行指示情報が、複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用される場合、
１つのコンテキストモデルに基づいて、前記参照行指示情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または適応バイナリ算術復号化を行うことと、
前記参照行指示情報の第２のビットに対して符号化または復号化を行う必要があるときに、前記参照行指示情報の第２のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことと、
前記参照行指示情報の第３のビットに対して符号化または復号化を行う必要があるときに、前記参照行指示情報の第３のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことと、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックが複数行予測モードをサポートし、前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、ここで、インデックス情報が０である候補参照行は０行目であり、前記０行目は、前記現在のブロックの境界に隣接する行であり、インデックス情報が１である候補参照行は１行目であり、前記１行目は、前記現在のブロックの境界に次に隣接する行であり、インデックス情報が２である候補参照行は２行目であり、前記２行目は、前記１行目に隣接する行である場合、
前記複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、目標参照行に基づいて前記現在のブロックを予測することを含み、
ここで、前記目標参照行は、参照行指示情報に基づいて確定され、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、前記目標参照行は、０行目であり、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、前記目標参照行は、１行目であり、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、前記目標参照行は、２行目である、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックが複数行予測モードを起動すると確定し、前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、ここで、インデックス情報が０である候補参照行は０行目であり、前記０行目は、前記現在のブロックの境界に隣接する行であり、インデックス情報が１である候補参照行は１行目であり、前記１行目は、前記現在のブロックの境界に次に隣接する行であり、インデックス情報が２である候補参照行は２行目であり、前記２行目は、前記１行目に隣接する行であり、インデックス情報が３である候補参照行は３行目であり、前記３行目は、前記２行目に隣接する行である場合、
前記複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、目標参照行に基づいて前記現在のブロックを予測することを含み、
ここで、前記目標参照行は、参照行指示情報に基づいて確定され、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、前記目標参照行は、０行目であり、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、前記目標参照行は、２行目であり、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、前記目標参照行は、３行目である、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックが複数行予測モードをサポートする場合、
前記複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測する前に、行数指示情報に対して復号化を行い、前記行数指示情報は、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示するために使用されることと、
前記行数指示情報に基づいて前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を確定することと、
前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数と前記参照行指示情報に基づいて目標参照行を確定し、前記参照行指示情報は、前記複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標参照行に基づいて前記現在のブロックを予測することと、
を含む、
復号化の方法に関する。
本発明の一実現可能な実施形態において、前記行数指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在する。
現在のブロックがアフィン予測モードを起動し、またはアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化または復号化を行うときに、前記現在のブロックが適応的動きベクトル精度ＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化または復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、前記第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
前記第１のＡＭＶＲ指示情報が、前記現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第２のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードで動きベクトル差分の符号化または復号化を行うときに使用される画素精度のインデックス情報を指示するために使用され、前記第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは異なることと、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化または復号化を行うときに、前記現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化または復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、前記第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことと、
現在のブロックがアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、前記現在のブロックの動きベクトル差分の符号化または復号化を行うときに、前記現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化または復号化を行うときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、前記第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことと、
を含み、
ここで、前記第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは異なり、前記第１のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードを起動するかどうかを指示するために使用され、前記第２のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードで動きベクトル差分の符号化または復号化を行うときに使用される画素精度のインデックス情報を指示するために使用される、
ことを特徴とする符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動し、またはアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、前記現在のブロックの動きベクトル差分の符号化または復号化を行うときに、前記現在のブロックが適応的動きベクトル精度ＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化または復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、前記第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
前記第１のＡＭＶＲ指示情報が、前記現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行い、前記第２のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードで動きベクトル差分の符号化または復号化を行うときに使用される画素精度のインデックス情報を指示するために使用されることと、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、前記イントラサブブロック予測の目標予測モードが最も可能性の高いイントラ予測モードＭＰＭリストに存在し、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、前記イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
または、
現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の第１のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記第２のコンテキストモデルと前記第１のコンテキストモデルは同じコンテキストモデルであることと、
予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動される従来のイントラ予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
を含む、復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測することと、
または、
現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される従来のイントラ予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測することと、
を含む、復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測することと、
または、
現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動される従来のイントラ予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける前記目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
または、
現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動される従来のイントラ予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測することと、
または、
前記現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは同じであることと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
または、
前記現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、を含む、
ことを特徴とする復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、前記現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、
クロスコンポーネント予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、前記色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける前記現在のブロックの目標予測モードのインデックスを指示するために使用され、ここで、前記色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記色度予測モードインデックス情報の第２のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは異なり、前記色度予測モードインデックス情報の第３のビットと第４のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記色度予測モードインデックス情報に基づいて、前記候補予測モードリストから前記現在のブロックの目標予測モードを確定することと、
前記目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測することと、
を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、前記現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、
クロスコンポーネント予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、前記色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける前記現在のブロックの目標予測モードのインデックスを指示するために使用され、ここで、前記色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記色度予測モードインデックス情報の第２のビット、第３のビット及び第４のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
前記色度予測モードインデックス情報に基づいて、前記候補予測モードリストから前記現在のブロックの目標予測モードを確定することと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、前記現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、
クロスコンポーネント予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、前記色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける前記現在のブロックの目標予測モードのインデックスを指示するために使用されることと、
前記色度予測モードインデックス情報に基づいて、前記候補予測モードリストから前記現在のブロックの目標予測モードを確定し、
ここで、前記色度予測モードインデックス情報が１０である場合、前記目標予測モードは、第１のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１０である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１０である場合、前記目標予測モードは、ｐｌａｎａｒ予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、垂直予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、水平予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１１である場合、前記目標予測モードは、ＤＣ予測モードであることと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、前記現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、
クロスコンポーネント予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、前記色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける前記現在のブロックの目標予測モードのインデックスを指示するために使用されることと、
前記色度予測モードインデックス情報に基づいて、前記候補予測モードリストから前記現在のブロックの目標予測モードを確定し、
ここで、前記色度予測モードインデックス情報が１０である場合、前記目標予測モードは、第１のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１０である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１００である場合、前記目標予測モードは、ｐｌａｎａｒ予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１０１である場合、前記目標予測モードは、垂直予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、水平予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１である場合、前記目標予測モードは、ＤＣ予測モードであることと、
前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックの輝度と色度が１つの分割ツリーを共有するときに、前記現在のブロックに対応する輝度ブロックの幅と高さのサイズが６４*６４であり、前記現在のブロックに対応する色度ブロックのサイズが３２*３２である場合、前記現在のブロックは、クロスコンポーネント予測モードをサポートしないことを含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックが適応ループフィルタＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであること、
または、
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであり、前記第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルと前記第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルは、異なること、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであること、
または、
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであり、前記第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルと前記第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルは、同じであること、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用されること、
または、
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第２のコンテキストモデルと前記第１のコンテキストモデルは、異なること、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであること、
または、
前記現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行うこと、
または、
前記現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のコンテキストモデルセットに含まれるコンテキストモデル、前記第１のコンテキストモデル及び前記第２のコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルであること、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用されること、
または、
前記現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行うこと、
または、
前記現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第３のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のコンテキストモデル、前記第２のコンテキストモデル及び前記第３のコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルであること、を含む、
ことを特徴とする復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用されること、
または、
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第２のコンテキストモデルと前記第１のコンテキストモデルは、同じコンテキストモデルであることと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用されること、
または、
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行うこと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用されること、
または、
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックがＡＬＦを起動し、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行うこと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用されること、
または、
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行うこと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックの幅と高さのサイズが３２*３２である場合、前記現在のブロックは、マトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートしないことを含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、
マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測する前に、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＭＩＰ指示情報は、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであることと、
前記ＭＩＰ指示情報に基づいて、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、
マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測する前に、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＭＩＰ指示情報は、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たすかどうかに応じて、２つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであることと、
前記ＭＩＰ指示情報に基づいて、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、
マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測する前に、同じコンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記ＭＩＰ指示情報は、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
前記ＭＩＰ指示情報に基づいて、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、
マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測する前に、ＭＩＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、前記ＭＩＰ指示情報は、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
前記ＭＩＰ指示情報に基づいて、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、前記現在のブロックを予測することと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、第１のＢＤＰＣＭ指示情報に対して復号化を行い、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートするかどうかを指示するために使用されることと、
前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報に基づいて、前記現在の処理ユニットに対して復号化を行うことと、を含む、
復号化の方法に関する。
本発明の一実現可能な実施形態において、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在する。
一側面において、第２のＢＤＰＣＭ指示情報に対して符号化または復号化を行い、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットのサイズ範囲を指示するために使用されることと、
前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報及び前記現在のブロックのサイズに基づいて、前記現在のブロックがＢＤＰＣＭの符号化または復号化を可能にするかどうかを確定することと、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
本発明の一実現可能な実施形態において、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在する。
一側面において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、
１つのコンテキストモデルに基づいて、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報は、前記現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報が、前記現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動することを指示するときに、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、前記第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記第４のＢＤＰＣＭ指示情報で指示される予測方向に従って、前記現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ処理を行うことと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、
第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報は、前記現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報が、前記現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動することを指示するときに、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、前記第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記第４のＢＤＰＣＭ指示情報で指示される予測方向に従って、前記現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ処理を行うことと、を含む、
復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＣＢＦ指示情報は、前記現在のブロックの変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルであること、
または、
現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、またはＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルであり、前記第２のコンテキストモデルセットに含まれる２つのコンテキストモデルと前記第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つのコンテキストモデルは、異なること、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、または従来のイントラ予測を起動し、或いはＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＣＢＦ指示情報は、前記現在のブロックの変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルであることを含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、または従来のイントラ予測を起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＣＢＦ指示情報は、前記現在のブロックの変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルであること、
または、
現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、前記ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記目標コンテキストモデルは、前記第１のコンテキストモデルセットにおける１つのコンテキストモデルであること、を含む、
符号化・復号化の方法に関する。
一側面において、ＪＣＣＲ指示情報に対して復号化を行い、前記ＪＣＣＲ指示情報は、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかを指示するために使用されることと、
前記ＪＣＣＲ指示情報に基づいて、前記現在のブロックがＪＣＣＲモードをサポートすると確定し、前記現在のブロックがＪＣＣＲモードを起動する場合、前記現在のブロックの青色色度ＣＢコンポーネントと赤色色度ＣＲコンポーネントの相関性に従って、前記現在のブロックに対して復号化を行うことにより、前記現在のブロックの色度残差係数を得ることと、を含む、
復号化の方法に関する。
本発明の一実現可能な実施形態において、前記ＪＣＣＲ指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在する。
一側面において、プロセッサと、
プロセッサ実行可能指令を記憶するためのメモリと、を含み、
ここで、前記プロセッサは、上記のいずれかに記載の符号化・復号化の方法または復号化の方法を実行するように構成されている、
ことを特徴とする符号化・復号化の装置に関する。
一側面において、指令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記指令がプロセッサによって実行されるとき、上記のいずれかに記載の符号化・復号化の方法または復号化の方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体に関する。
一側面において、コンピュータ上で動作するとき、上記のいずれかに記載の符号化・復号化の方法または復号化の方法をコンピュータに実行させることを特徴とする指令を含むコンピュータプログラム製品に関する。
本発明の実施例に係る技術案による有益な効果は、以下の通りである。
本発明の実施例では、第１のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、１つのコンテキストモデルに基づいて、第１のＩＳＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第２のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことにより、符号化・復号化プロセスに必要なコンテキストモデルの数を減らし、符号化・復号化プロセスの複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減することができる。
本発明の実施例における技術案をより明確に説明するために、以下、実施例の説明に使用される図面を簡単に説明し、以下の説明における図面は、本発明のいくつかの実施例にすぎず、当業者にとっては、創造的な労働をしない前提で、これらの図面に基づいて他の図面を得ることもできることは明らかである。
本発明の実施例による符号化・復号化システムの構造概略図である。 本発明の実施例による符号化・復号化のフローチャートである。 本発明の実施例によるイントラ予測モードに対応する例示的な方向を示す図である。 本発明の実施例による角度モードに対応する例示的な方向を示す図である。 本発明の実施例による画像ブロックの分割を示す概略図である。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートである。 本発明の実施例による符号化側の構造概略図である。 本発明の実施例による復号化側の構造概略図である。
本発明の目的、技術案および利点をより明確にするために、以下、図面を参照して本発明の実施形態をさらに詳細に説明する。
本発明の実施例を詳細に説明する前に、まず、本発明の実施例に係る応用シーンについて説明する。
図１は、本発明の実施例による符号化・復号化システムの構造概略図である。図１に示すように、符号化・復号化システムは、エンコーダ０１、デコーダ０２、記憶装置０３、およびリンク０４を含む。エンコーダ０１は、記憶装置０３と通信することができ、エンコーダ０１は、リンク０４を介してデコーダ０２と通信することもできる。デコーダ０２は、記憶装置０３と通信することもできる。
エンコーダ０１は、データソースを取得し、データソースを符号化し、符号化されたコードストリームを記憶装置０３に転送して記憶し、またはリンク０４を介してデコーダ０２に直接に転送するために使用される。デコーダ０２は、記憶装置０３からコードストリームを取得して復号化することにより、データソースを得ることができ、またはエンコーダ０１がリンク０４を介して転送したコードストリームを受信した後、復号化することにより、データソースを得ることができる。ここで、データソースは、撮影された画像であってもよく、撮影されたビデオであってもよい。エンコーダ０１およびデコーダ０２は、いずれも単独で電子装置として使用されることができる。記憶装置０３は、複数種類の分散型またはローカルアクセス型のデータ記憶媒体のいずれかを含むことができる。例えば、ハードディスクドライブ、ブルーレイディスク、読み取り専用ディスク、フラッシュメモリ、または符号化されたデータを記憶するための他の適切なデジタル記憶媒体が挙げられる。リンク０４は、少なくとも１つの通信媒体を含むことができ、当該少なくとも１つの通信媒体、例えばＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、無線周波数）スペクトルまたは１つ以上の物理的伝送線路などの無線および／または有線通信媒体を含むことができる。
図２を参照して、図２は一例示的な実施例による符号化・復号化のフローチャートであり、符号化は、予測、変換、量子化、エントロピー符号化のいくつかのプロセスを含み、復号化は、復号化、逆変換、逆量子化、予測のいくつかのプロセスを含む。現在、通常はバイナリ算術符号化・復号化技術を用いて、現在の構文要素に対して符号化・復号化を行う。符号化および復号化における予測は、一般的に、イントラ予測、複数行予測、クロスコンポーネント予測、およびマトリクスに基づくイントラ予測などを含み、なお、符号化および復号化には、イントラ輝度候補リスト、適応ループフィルタ、適応的動きベクトル精度符号化・復号化技術、及びＢＤ（Ｂｌｏｃｋ-ｂａｓｅｄ ｑｕａｎｔｉｚｅｄ ｒｅｓｉｄｕａｌ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ、ブロックに基づく量子化された残差の差分）ＰＣＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ、パルス符号変調）符号化・復号化技術なども用いられ、次に、これらの予測方式と符号化・復号化技術について簡単に説明する。
「バイナリ算術符号化」
バイナリ算術符号化とは、現在の構文要素が二値化された後の各ｂｉｎ（ビット）に対してその確率モデルパラメータに基づいて算術符号化を行うことにより、最後のコードストリームを得ることを指す。それは、コンテキストに基づく適応算術符号化とバイパスに基づくバイナリ算術符号化の２つの符号化方式を含む。
ＣＡＢＡＣ（Ｃｏｎｔｅｘｔ-ｂａｓｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｂｉｎａｒｙ Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｃｏｄｉｎｇ、コンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化）は、適応バイナリ算術符号化とよく設計された１つのコンテキストモデルを組み合わせて得られた方法である。符号化において、各シンボルの符号化は、いずれも前に符号化された結果に関連し、シンボルストリームの統計特性に応じて、各シンボルに対してコードワードを適応的に割り当て、特に、出現確率が非等確率であるシンボルに適用し、コードレートをさらに圧縮することができる。構文要素の各ビットは、コンテキストモデラーに順次に入力され、エンコーダは、前に符号化された構文要素またはビットに基づいて、各入力されたビットに対して適切な確率モデルを割り当て、当該プロセスはコンテキストモデリングと呼ばれる。ビットとそれに割り当てられた確率モデルをバイナリ算術エンコーダに送って符号化する。エンコーダは、ビット値に従ってコンテキストモデルを更新し、これは符号化の適応である。
バイパスに基づくバイナリ算術符号化（Ｂｙｐａｓｓ-ｂａｓｅｄ Ｂｉｎａｒｙ Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｃｏｄｉｎｇ）は、等確率に基づくバイナリ算術符号化モード(バイパス符号化モードとも呼ばれる)であり、ＣＡＢＡＣに比べて、Ｂｙｐａｓｓは確率更新の過程を欠いており、確率状態を適応的に更新する必要もなく、０と１の確率がそれぞれ５０％の固定確率で符号化し、この符号化の方法は、より簡単であり、符号化の複雑度が低く、メモリ消費が小さく、等確率のシンボルに適している。
「イントラ予測」
イントラ予測とは、画像空間領域の相関を利用して、現在の画像ブロックの周りで符号化され再構築された隣接ブロックの画素を用いて、当該現在の画像ブロックの画素を予測することにより、画像空間領域の冗長性を除去する目的を達成することを指す。イントラ予測には複数種類のイントラ予測モードが規定され、各イントラ予測モードは、１種類のテクスチャ方向に対応する（ＤＣモードを除く）。例えば、画像のテクスチャが水平状に配置されている場合、水平予測モードを選択することにより、画像情報をより良く予測することができる。例示的に、ＨＥＶＣ（Ｈｉｇｈ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｄｉｎｇ、高効率ビデオ符号化）では、輝度コンポーネントは、５種類のサイズの予測ユニット（画像ブロックまたはサブブロック）をサポートすることができ、各種類のサイズの予測ユニットは、表１に示すように、Ｐｌａｎａｒモード、ＤＣモード、３３種類の角度モードを含む３５種類のイントラ予測モードに対応する。
Figure 2022537220000153
当該複数種類のイントラ予測モードに対応する予測方向は、図３に示すようになる。Ｐｌａｎａｒモードは、画素値が緩やかに変化する領域に適用され、実施例では、水平方向と垂直方向の２つの線形フィルタを用いてフィルタリング処理を行い、両者の平均値を現在の画像ブロックの予測値とすることができる。ＤＣモードは、面積が大きい平坦領域に適用され、現在の画像ブロックの周りで符号化され再構築された隣接ブロックの平均画素値を現在の画像ブロックの予測値とすることができる。一例として、ＰｌａｎａｒモードおよびＤＣモードは、非角度モードとも呼ばれる。続けて図３を参照して、角度モードでは、モード番号２６とモード番号１０に対応するイントラ予測モードは、それぞれ垂直方向と水平方向を示し、本発明の一実現可能な実施形態では、モード番号２６に隣接するモード番号に対応するイントラ予測モードを総称して垂直予測モードと呼び、モード番号１０に隣接するモード番号に対応するイントラ予測モードを総称して水平予測モードと呼ぶことができ、例示的に、垂直予測モードは、モード番号２～モード番号１８を含み、水平系測モードは、モード番号１９～モード番号３４を含むことができる。なお、次世代の符号化・復号化標準規格であるＶＶＣ（Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｄｉｎｇ、ヴァーサトルビデオ符号化）では、図４に示すように、角度モードに対してより細かく分割する。
「従来のイントラ予測」
従来のイントラ予測で採用された方法では、周辺画素を用いて現在のブロックを予測し、空間領域の冗長性を除去する。従来のイントラ予測モードでは、採用された目標予測モードは、ＭＰＭ（Ｍｏｓｔ ｐｒｏｂａｂｌｅ ｍｏｄｅ：最も可能性の高いイントラ予測モード）リストからのものであってもよく、非ＭＰＭリストからのものであってもよい。
「ＩＳＰ（Ｉｎｔｒａ Ｓｕｂ-ｂｌｏｃｋ-Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ、イントラサブブロック予測）」
ＩＳＰ技術において、イントラ予測で採用された方法では、画像ブロックを複数のサブブロックに分割して予測し、ＩＳＰ技術をサポートする画像ブロックにとってサポートできる分割方式は、水平分割と垂直分割とを含む。復号化側にとって、現在のブロックがＩＳＰモードを起動する場合、現在のブロックのサイズがデフォルトで１種類の分割方式のみをサポートすれば、現在のブロックをデフォルトの分割方向で分割し、且つ予測、逆変換、逆量子化などの処理を行い、現在のブロックのサイズが２種類の分割方式をサポートすれば、その分割方向をさらに解析し、現在のブロックを確定された分割方向で分割し、且つ予測、逆変換、逆量子化などの処理を行う必要がある。
「ＭＲＬ（Ｍｕｌｔｉ-Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｌｉｎｅ、複数行予測）」
ＭＲＬ技術で採用された方法では、現在のブロックの参照画素に基づいて予測し、参照画素は、現在のブロックの隣接行からのものであってもよい。例えば、参考画素は、図５に示すＲｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ０（０行目）、Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ１（１行目）、Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ２（２行目）、Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ３（３行目）からのものであってもよい。ここで、０行目は、現在のブロックの境界に隣接する行であり、１行目は、現在のブロックの境界に次に隣接する行であり、２行目は、１行目に隣接する行であり、３行目は、２行目に隣接する行である。現在、次世代の符号化・復号化標準規格であるＶＶＣでは、参照画素は、Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ０、Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ１及びＲｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ３からのものであり、Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ２は、使用されていない。ここで、前記ｌｉｎｅは、現在のブロックの上側の行であってもよいし、現在のブロックの左側の列であってもよい。
「ＭＰＭ」
ＨＥＶＣにおいて、ＭＰＭの個数は３であり、現在のＶＶＣにおいて、ＭＰＭの個数は６である。ＩＳＰおよびＭＲＬモードの場合、そのイントラ予測モードは、ＭＰＭからのものでなければならず、従来のイントラ予測の場合、そのイントラ予測モードは、ＭＰＭからも非ＭＰＭからのものである可能性がある。
「ＣＣＬＭ（Ｃｒｏｓｓ-Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｌｉｎｅａｒ Ｍｏｄｅｌ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ、クロスコンポーネント予測）」
ＣＣＬＭ技術で採用された方法は、線形予測モデルを用いて、輝度コンポーネントから画素値を再構築し、線形方程式を利用することにより、色度コンポーネント予測画素値を得る技術であり、画像コンポーネント間の冗長性を除去し、符号化性能をさらに向上させることができる。現在、３種類のクロスコンポーネント予測モードがあり、それぞれＭＤＬＭ_Ｌモード、ＭＤＬＭ_ＴモードとＤＭモードであり、ＭＤＬＭ_Ｌモードは、左テンプレート情報のみを用いて線形パラメータを得たクロスコンポーネント予測モードであり、ＭＤＬＭ_Ｔは、上テンプレート情報のみを用いて線形モデルパラメータを導出するクロスコンポーネント予測モードであり、ＤＭは、色度について輝度と同様の予測モードを用いる。
「適応的なループフィルタリング」
適応ループフィルタ（Ａｄａｐｔｉｖｅ ｌｏｏｐ ｆｉｌｔｅｒ、ＡＬＦ）について、自身の勾配方向に応じて、固定のフィルタから１種類のフィルタを選択してフィルタリングすることができ、且つＣＴＵレベルのｆｌａｇによって当該ブロックがＡＬＦフィルタリングをオンにするかどうかを示すことができ、色度と輝度は別々に制御できる。
「ＡＭＶＲ（ａｄａｐｔｉｖｅ ｍｏｔｉｏｎ ｖｅｃｔｏｒ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ、適応的動きベクトル精度）」
ＡＭＶＲは、動きベクトル差分符号化を行う際に異なる精度を採用できることを示すために使用され、採用された精度は、４画素精度のような整数画素精度であってもよいし、１／１６画素精度のような非整数画素精度であってもよい。当該技術は、従来のイントラ予測における動きベクトルデータ符号化に適用でき、ａｆｆｉｎｅ（アフィン）予測モードにおける動きベクトルデータ符号化にも適用できる。
「ＭＩＰ（Ｍａｔｒｉｘ Ｂａｓｅｄ Ｉｎｔｒａ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ、マトリクスに基づくイントラ予測）」
マトリクスに基づくイントラ予測技術とは、現在のブロックの上及び左の隣接画素を参照ピクセルとし、マトリクスベクトル乗算器に送り、バイアスを加算することにより、現在のブロックの予測画素値を確定することを指す。
「ＢＤＰＣＭ」
ＢＤＰＣＭとは、予測ステップにおいて画素を予測する際に、対応する参照画素の画素値を垂直方向に直接コピーすること、または、対応する参照画素の画素値を水平方向にコピーすることを指し、垂直予測および水平予測と同様である。次に、予測画素と元の画素との残差値を量子化し、量子化された残差を差分符号化する。
例として、現在のブロックのサイズがＭ*Ｎである場合、
Figure 2022537220000154
 は、予測残差を表し、
Figure 2022537220000155
 は、予測残差ri,jを量子化して量子化された後の残差を得ることを表す。次に、量子化された後の残差Ｑ（ri,j）を差分符号化することにより、差分符号化結果
Figure 2022537220000156
 を得る。
垂直ＲＤＰＣＭモードの場合、
Figure 2022537220000157
 である。
水平ＲＤＰＣＭモードの場合、
Figure 2022537220000158
 である。
最終的に
Figure 2022537220000159
 をコードストリームに組み込む。
復号化側にとって、逆累積プロセスは、量子化された後の残差データを得るために使用される。
垂直予測の場合、
Figure 2022537220000160
 である。
水平予測の場合、
Figure 2022537220000161
 である。
次に、量子化された後の残差を逆量子化し、予測値と加算することにより、再構築画素値を得る。
「ＪＣＣＲ（Ｊｏｉｎｔ Ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ Ｃｈｒｏｍｉｎａｎｃｅ ｒｅｓｉｄｕａｌｓ、色度残差のジョイント符号化）」
ＪＣＣＲは、ＣＢ（青色色度）コンポーネントとＣＲ（赤色色度）コンポーネントをジョイント符号化する方式であり、色度残差の分布を観察することにより、ＣＢとＣＲが常に負の相関を示す傾向があることを確認しやすいので、ＪＣＣＲが、このような現象を利用してＣＢとＣＲをジョイント符号化する方式を提案し、例えば、（ＣＢ－ＣＲ）／２、即ちＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントの平均値を符号化すればよい。
関連技術では、異なる予測モードまたは符号化・復号化技術において、復号化側は、異なる構文要素を符号化側に伝送する必要があり、また、構文要素を伝送するために必要なコンテキストモデルが多く、符号化・復号化プロセスの複雑度が高く、メモリオーバーヘッドが大きい。かかる事情に鑑みて、本発明は、必要なコンテキストモデルの数を減らし、ひいては、符号化・復号化プロセスの複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減することができる符号化・復号化の方法を提供する。
「ＩＳＰモード」
ＩＳＰモードでは、復号化側と符号化側との間で伝送を必要とする構文要素は、第１のＩＳＰ指示情報と第２のＩＳＰ指示情報とを含むことができ、第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用され、第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用される。例示的に、第１の指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇであり、第２の指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇである。
そして、第１のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、１つのコンテキストモデルに基づいて、第１のＩＳＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要があり、第２のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、別の異なるコンテキストモデルに基づいて、第２のＩＳＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要がある。つまり、以下の表２に示すように、２つのコンテキストモデルを使用して、第１のＩＳＰ指示情報および第２のＩＳＰ指示情報を符号化・復号化する必要がある。
Figure 2022537220000162
「ＩＳＰモードの第１の実施形態」
図６は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図６に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６０１において、第１のＩＳＰ指示情報の符号化を行うと確定したときに、１つのコンテキストモデルに基づいて、第１のＩＳＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用される。
一例として、現在のブロックがサブブロック分割技術をサポートする条件を満たす場合、現在のブロックは、サブブロック分割技術を使用しようと試みることができ、符号化側は、ＲＤＯ（Ｒａｔｅ Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ、レート歪み最適化）によって最終的にサブブロック分割技術を使用するかどうかを決定し、第１のＩＳＰ指示情報の符号化を行うことができ、第１のＩＳＰ指示情報によって、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを示す。ここで、サブブロック分割技術をサポートする条件は、現在のブロックが輝度ブロックであることと、現在のブロックが複数行予測モードを起動しないことと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、を含む。もちろん、サブブロック分割技術をサポートする条件は、上記の３つの条件に限定されるだけでなく、他の条件を含んでもよい。
例示的に、第１のＩＳＰ指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇであり、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇは、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを示すフラグである。ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが０である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しないことを示し、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを示す。
ステップ６０２において、第２のＩＳＰ指示情報の符号化を行うと確定したときに、第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行い、第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用される。
ここで、サブブロック分割方式は、水平分割方向と垂直分割方向とを含む。現在のブロックが２つの分割方向をサポートする場合、最終的に使用される分割方向を確定し、使用される分割方向に基づいて、第２のＩＳＰ指示情報の符号化を継続する必要がある。現在のブロックが１つの分割方向のみをサポートする場合、第２のＩＳＰ指示情報の符号化を継続する必要がない。
ここで、第２のＩＳＰ指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇであってもよく、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇは、現在のブロックのＩＳＰモードのサブブロック分割方式を示すフラグである。例示的に、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇが０である場合、現在のブロックのＩＳＰモードのサブブロック分割方式が水平分割であることを示し、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇが１である場合、現在のブロックのＩＳＰモードのサブブロック分割方式が垂直分割であることを示す。
一例として、ＩＳＰモードにおける構文要素の符号化の方式は、表３に示す通りである。
Figure 2022537220000163
つまり、関連技術における第２のＩＳＰ指示情報の符号化方式を修正し、複雑なＣＡＢＡＣ符号化方式をバイパス符号化方式で置き換えることにより、メモリオーバーヘッドを削減し、符号化の複雑度を軽減することができ、そして、符号化の性能から、性能は基本的に変わらない。
図７は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、図６の実施例による符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図７に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７０１において、第１のＩＳＰ指示情報の復号化を行うと確定したときに、１つのコンテキストモデルに基づいて、第１のＩＳＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用される。
一例として、現在のブロックの符号化ストリームを先に受信することができ、現在のブロックが解析条件を満たす場合、符号化ストリームにおける第１のＩＳＰ指示情報を復号化することにより、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを解析する。ここで、解析条件は、現在のブロックが輝度ブロックであることと、現在のブロックが複数行予測モードを起動しないことと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、を含む。もちろん、当該解析条件は、上記の３つの条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
例示的に、第１のＩＳＰ指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇである。ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが０である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しないことを示し、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを示す。
ステップ７０２において、第２のＩＳＰ指示情報の復号化を行うと確定したときに、第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用される。
例示的に、第１のＩＳＰ指示情報が、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを指示し、且つ現在のブロックが２つの分割方向をサポートする場合、第２のＩＳＰ指示情報の復号化を行う必要があると確定した。第１のＩＳＰ指示情報が、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しないことを指示し、または第１のＩＳＰ指示情報が、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを指示し、且つ現在のブロックが１つの分割方向のみをサポートする場合、第２のＩＳＰ指示情報の復号化を行う必要がないと確定した。
例えば、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１であり、且つ現在のブロックが２つの分割方向をサポートする場合、分割方向のフラグであるｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇをさらに解析する必要がある。ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが０であり、またはｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１であるが、現在のブロックがある一定方向の分割方向のみをサポートする場合、分割方向を表すフラグを解析する必要がない。
以上の２つのＩＳＰ指示情報に基づいて、復号化側は、現在のブロックがＩＳＰモードを起動するかどうか、及び対応する分割方向を確定することにより、確定された分割方向に基づいて現在のブロックを予測して、後の再構築プロセスに用いられる現在のブロックの予測値を得ることができる。
「ＩＳＰモードの第２の実施形態」
図８は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図８に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８０１において、第１のＩＳＰ指示情報の符号化を行うと確定したときに、第１のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行い、第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用される。
一例として、現在のブロックがサブブロック分割技術をサポートする条件を満たす場合、現在のブロックは、サブブロック分割技術を使用しようと試みることができ、符号化側は、ＲＤＯによって最終的にサブブロック分割技術を使用するかどうかを決定し、第１のＩＳＰ指示情報の符号化を行うことができ、第１のＩＳＰ指示情報によって、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを示す。ここで、サブブロック分割技術をサポートする条件は、現在のブロックが輝度ブロックであることと、現在のブロックが複数行予測モードを起動しないことと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、を含む。もちろん、サブブロック分割技術をサポートする条件は、上記の３つの条件に限定されるだけでなく、他の条件を含んでもよい。
例示的に、第１のＩＳＰ指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇであり、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇは、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを示すフラグである。ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが０である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しないことを示し、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを示す。
ステップ８０２において、第２のＩＳＰ指示情報の符号化を行うと確定したときに、第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行い、第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用される。
ここで、サブブロック分割方式は、水平分割方向と垂直分割方向とを含む。現在のブロックが２つの分割方向をサポートする場合、最終的に使用される分割方向を確定し、使用される分割方向に基づいて、第２のＩＳＰ指示情報の符号化を継続する必要がある。現在のブロックが１つの分割方向のみをサポートする場合、第２のＩＳＰ指示情報の符号化を継続する必要がない。
ここで、第２のＩＳＰ指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇであってもよく、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇは、現在のブロックのＩＳＰモードのサブブロック分割方式を示すフラグである。例示的に、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇが０である場合、現在のブロックのＩＳＰモードのサブブロック分割方式が水平分割であることを示し、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇが１である場合、現在のブロックのＩＳＰモードのサブブロック分割方式が垂直分割であることを示す。
一例として、ＩＳＰモードにおける構文要素の符号化方式は、表４に示す通りである。
Figure 2022537220000164
つまり、関連技術におけるｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇのフラグ、及びｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇのフラグの符号化方式を修正し、元の複雑なＣＡＢＡＣ符号化方式をバイパス符号化方式で置き換えることにより、メモリオーバーヘッドをさらに削減し、符号化の複雑度を軽減することができ、そして、符号化の性能から、性能は基本的に変わらない。
図９は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、図８の実施例による符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図９に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ９０１において、第１のＩＳＰ指示情報の復号化を行うと確定したときに、第１のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用される。
一例として、現在のブロックの符号化ストリームを先に受信することができ、現在のブロックが解析条件を満たす場合、符号化ストリームにおける第１のＩＳＰ指示情報を復号化することにより、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを解析する。ここで、解析条件は、現在のブロックが輝度ブロックであることと、現在のブロックが複数行予測モードを起動しないことと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、を含む。もちろん、当該解析条件は、上記の３つの条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
例示的に、第１のＩＳＰ指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇである。ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが０である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しないことを示し、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１である場合、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを示す。
ステップ９０２において、第２のＩＳＰ指示情報の復号化を行うと確定したときに、第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用される。
例示的に、第１のＩＳＰ指示情報が、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを指示し、且つ現在のブロックが２つの分割方向をサポートする場合、第２のＩＳＰ指示情報の復号化を行う必要があると確定した。第１のＩＳＰ指示情報が、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しないことを指示し、または第１のＩＳＰ指示情報が、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動することを指示し、且つ現在のブロックが１つの分割方向のみをサポートする場合、第２のＩＳＰ指示情報の復号化を行う必要がないと確定した。
例えば、ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１であり、且つ現在のブロックが２つの分割方向をサポートする場合、分割方向のフラグであるｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｓｐｌｉｔ_ｆｌａｇをさらに解析する必要がある。ｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが０であり、またはｉｎｔｒａ_ｓｕｂｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ_ｍｏｄｅ_ｆｌａｇが１であるが、現在のブロックがある一定方向の分割方向のみをサポートする場合、分割方向を表すフラグを解析する必要がない。
以上の２つのＩＳＰ指示情報に基づいて、復号化側は、現在のブロックがＩＳＰモードを起動するかどうか、及び対応する分割方向を確定することにより、確定された分割方向に基づいて現在のブロックを予測して、後の再構築プロセスに用いられる現在のブロックの予測値を得ることができる。
「ＭＲＬモード」
「ＭＲＬモードの第１の実施形態」
図１０は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側または復号化側に適用され、図１０に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１００１において、現在のブロックの幅と高さのサイズがＭ*Ｎであり、Ｍが６４未満且つＮが６４未満の場合、現在のブロックは、複数行予測モードをサポートしない。
例示的に、現在のブロックの幅と高さのサイズがＭ*Ｎである場合、現在のブロックは、複数行予測モードをサポートしない。
「ＭＲＬモードの第２の実施形態」
ＭＲＬモードにおいて、復号化側と符号化側との間で伝送を必要とする構文要素は、参照行指示情報を含むことができ、参照行指示情報が、複数行予測モードに基づいて現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用される。例示的に、参照行指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘである。
関連技術では、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大２ビットを占める場合、この２ビットについて、以下の表５および表６に示すように、２つの異なるコンテキストモデルを使用して、符号化・復号化する必要がある。
Figure 2022537220000165
ここで、第１のｂｉｎとは、参照行指示情報の第１のビットを指し、第１のコンテキストモデルに基づいて符号化・復号化する必要があり、第２のｂｉｎとは、参照行指示情報の第２のビットを指し、第２のコンテキストモデルに基づいて符号化・復号化する必要があり、第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルは異なる。
Figure 2022537220000166
そして、目標参照行のインデックス情報と目標参照行の行番号との対応関係を表７に示す。
Figure 2022537220000167
表７から分かるように、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、目標参照行は、０行目であり、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、目標参照行は、１行目であり、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、目標参照行は、３行目である。
なお、本発明の実施例における行は、現在のブロックの上側の行であってもよいし、現在のブロックの左側の列であってもよい。
図１１は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図１０に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大２ビットを占める場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１１０１において、１つのコンテキストモデルに基づいて、参照行指示情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
一例として、現在のブロックが複数行予測技術をサポートする条件を満たすかどうかを確定することができ、現在のブロックが複数行予測技術をサポートする条件を満たす場合、現在のブロックが各参照行を用いて符号化しようと試みることができると確定する。符号化側は、ＲＤＯによって最終的な参照画素ソースを決定し、参照行インデックス情報を符号化ストリームに符号化することができる。ここで、複数行予測技術をサポートする条件は、現在のブロックが輝度イントラブロックであることと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、現在のブロックが符号化ツリーユニットの第１の行を含まないことと、を含む。もちろん、複数行予測技術をサポートする条件は、上記の３つの条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
一例として、複数行予測技術を使用することができる場合、すべての参照行を巡回し、ＲＤＯによって最終的な目標参照行を決定し、参照行指示情報を符号化する。符号化ストリームにおいて、具体的な状況に応じて参照行指示情報を符号化することができる。一例として、参照行指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘであってもよい。
なお、本発明の実施例における行は、現在のブロックの上側の行であってもよいし、現在のブロックの左側の列であってもよい。
ステップ１１０２において、参照行指示情報の第２のビットに対して符号化を行う必要があるときに、参照行指示情報の第２のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
本発明の実施例において、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大２ビットを占める場合、この２ビットの第１のビットについて、１つのコンテキストモデルを使用して符号化することができ、第２のビットについて、バイパス符号化モードに基づいて符号化することができ、このようにすると、１つのコンテキストモデルを使用するだけで、参照行指示情報の全てのビットに対する符号化が可能になり、使用されるコンテキストモデルの数を減らし、符号化の複雑さとメモリ消費をさらに軽減し、そして符号化性能も大きく変化していない。
例えば、参照行指示情報によって使用されるコンテキストモデルは、以下の表８および表９に示す通りである。
Figure 2022537220000168
Figure 2022537220000169
図１２は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図１１に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図１２に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大２ビットを占める場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１２０１において、１つのコンテキストモデルに基づいて、参照行指示情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ１２０２において、参照行指示情報の第２のビットに対して復号化を行う必要があるときに、参照行指示情報の第２のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
参照行指示情報を復号化することにより、参照行指示情報に基づいて、複数行予測モードに基づいて現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行を確定することができ、次に、目標参照行を利用して現在のブロックを予測する。
一例として、現在のブロックの符号化ストリームを先に受信することができ、現在のブロックが解析条件を満たす場合、参照行指示情報を復号化することにより、現在のブロックの参照画素ソースを確定する。解析条件は、現在のブロックが輝度イントラブロックであることと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、現在のブロックが符号化ツリーユニットの第１の行ではないことと、を含む。もちろん、当該解析条件は、上記の３つの条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
一例として、現在のブロックが複数行予測を使用することができる場合、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘの値に基づいて、現在のブロックの参照画素を確定することにより、後の再構築プロセスに用いられる現在のブロックの予測値を得るために、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘを解析する必要がある。
「ＭＲＬモードの第３の実施形態」
関連技術では、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が４であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大３ビットを占める場合、この３ビットについて、以下の表１０および表１１に示すように、３つの異なるコンテキストモデルを使用して、符号化・復号化する必要がある。
Figure 2022537220000170
Figure 2022537220000171
ここで、第１のｂｉｎとは、参照行指示情報の第１のビットを指し、第１のコンテキストモデルに基づいて符号化・復号化する必要があり、第２のｂｉｎとは、参照行指示情報の第２のビットを指し、第２のコンテキストモデルに基づいて符号化・復号化する必要があり、第３のｂｉｎとは、参照行指示情報の第３のビットを指し、第３のコンテキストモデルに基づいて符号化・復号化する必要があり、この３つのコンテキストモデルは異なる。
そして、目標参照行のインデックス情報と対応する目標参照行の行番号を表１２に示す。
Figure 2022537220000172
表１２から分かるように、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、目標参照行は、０行目であり、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、目標参照行は、１行目であり、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、目標参照行は、２行目であり、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が３である場合、目標参照行は、３行目である。
図１３は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、符号化側に適用され、図１３に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が４であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大３ビットを占める場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１３０１において、１つのコンテキストモデルに基づいて、参照行指示情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
一例として、現在のブロックが複数行予測技術をサポートする条件を満たすかどうかを確定することができ、現在のブロックが複数行予測技術をサポートする条件を満たす場合、現在のブロックが各参照行を用いて符号化しようと試みることができると確定する。符号化側は、ＲＤＯによって最終的な参照画素ソースを決定し、参照行インデックス情報を符号化ストリームに符号化することができる。ここで、複数行予測技術をサポートする条件は、現在のブロックが輝度イントラブロックであることと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、現在のブロックが符号化ツリーユニットの第１の行ではないことと、を含む。もちろん、複数行予測技術をサポートする条件は、上記の３つの条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
一例として、複数行予測技術を使用することができる場合、すべての参照行を巡回し、ＲＤＯによって最終的な目標参照行を決定し、参照行指示情報を符号化する。符号化ストリームにおいて、具体的な状況に応じて参照行指示情報を符号化することができる。一例として、参照行指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘであってもよい。
ステップ１３０２において、参照行指示情報の第２のビットに対して符号化を行う必要があるときに、参照行指示情報の第２のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
ステップ１３０３において、参照行指示情報の第３のビットに対して符号化を行う必要があるときに、参照行指示情報の第３のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
本発明の実施例において、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が４であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大３ビットを占める場合、この３ビットの第１のビットについて、１つのコンテキストモデルを使用して符号化することができ、第２のビット及び第３のビットについて、バイパス符号化モードに基づいて符号化することができ、このようにすると、１つのコンテキストモデルを使用するだけで、参照行指示情報の全てのビットに対する符号化が可能になり、使用されるコンテキストモデルの数を減らし、符号化の複雑さとメモリ消費をさらに軽減し、そして符号化性能も大きく変化していない。
例えば、参照行指示情報によって使用されるコンテキストモデルは、以下の表１３および表１４に示す通りである。
Figure 2022537220000173
Figure 2022537220000174
図１４は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、復号化側に適用され、図１３の実施例による符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図１４に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が４であり、複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大３ビットを占める場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１４０１において、１つのコンテキストモデルに基づいて、参照行指示情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ１４０２において、参照行指示情報の第２のビットに対して復号化を行う必要があるときに、参照行指示情報の第２のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
ステップ１４０３において、参照行指示情報の第３のビットに対して復号化を行う必要があるときに、参照行指示情報の第３のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
一例として、現在のブロックの符号化ストリームを先に受信することができ、現在のブロックが解析条件を満たす場合、参照行指示情報を復号化することにより、現在のブロックの参照画素ソースを確定する。解析条件は、現在のブロックが輝度イントラブロックであることと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、現在のブロックが符号化ツリーユニットの第１の行ではないことと、を含む。もちろん、当該解析条件は、上記の３つの条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
一例として、現在のブロックが複数行予測を使用することができる場合、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘの値に基づいて、現在のブロックの参照画素を確定することにより、後の再構築プロセスに用いられる現在のブロックの予測値を得るために、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘを解析する必要がある。
「ＭＲＬモードの第４の実施形態」
図１５は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側または復号化側に適用され、図１５に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、ここで、インデックス情報が０である候補参照行は０行目であり、インデックス情報が１である候補参照行は１行目であり、インデックス情報が２である候補参照行は２行目である場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１５０１において、複数行予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、目標参照行に基づいて現在のブロックを予測し、目標参照行は、参照行指示情報に基づいて確定される。
ここで、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、目標参照行は、０行目である。
参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、目標参照行は、１行目である。
参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、目標参照行は、２行目である。
例示的に、参照行指示情報で指示されるインデックス情報と対応する目標参照行は、以下の表１５に示す通りである。
Figure 2022537220000175
本発明の実施例において、最も近い３行３列を目標参照行の候補として選択することができる。つまり、目標参照行は、候補参照行から選択された１行であり、ここで、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数は３であり、且つ現在のブロックの境界に最も近い３行３列が候補参照行として用いられる。
「ＭＲＬモードの第５の実施形態」
図１６は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側または復号化側に適用され、図１６に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定し、且つ複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、ここで、インデックス情報が０である候補参照行は０行目であり、インデックス情報が１である候補参照行は１行目であり、インデックス情報が２である候補参照行は２行目である場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１６０１において、複数行予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、目標参照行に基づいて現在のブロックを予測し、目標参照行は、参照行指示情報に基づいて確定される。
ここで、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、目標参照行は、０行目である。
参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、目標参照行は、２行目である。
参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、目標参照行は、３行目である。
例示的に、参照行指示情報で指示されるインデックス情報と対応する目標参照行は、以下の表１６に示す通りである。
Figure 2022537220000176
本発明の実施例において、０行目、２行目及び３行目を目標参照行の候補として選択することができる。
「ＭＲＬモードの第６の実施形態」
図１７は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図１７に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定する場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１７０１において、複数行予測モードに基づいて現在のブロックを予測する前に、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数に基づいて、行数指示情報に対して復号化を行い、行数指示情報は、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示するために使用される。
ステップ１７０２において、複数行予測モードに基づいて現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行は、参照行指示情報を符号化し、参照行指示情報は、複数行予測モードに基づいて現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ１７０３において、目標参照行に基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示できる行数指示情報を追加することにより、複数行予測モードが参照行数を選択できるようになる。
一例として、行数指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、行数指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、ＳＰＳレベルに複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示するために使用される構文を追加することができる。
図１８は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、図１８に示すように、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定する場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１８０１において、複数行予測モードに基づいて現在のブロックを予測する前に、行数指示情報に対して復号化を行い、行数指示情報は、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示するために使用される。
ステップ１８０２において、行数指示情報に基づいて複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を確定する。
ステップ１８０３において、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数と参照行指示情報に基づいて目標参照行を確定し、参照行指示情報は、複数行予測モードに基づいて現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ１８０４において、目標参照行に基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示できる行数指示情報を追加することにより、複数行予測モードが参照行数を選択できるようになる。
一例として、行数指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、行数指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、ＳＰＳレベルに複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示するために使用される構文を追加することができる。
「ＡＭＶＲモード」
ＡＭＶＲモードでは、復号化側と符号化側との間で伝送を必要とする構文要素は、第１のＡＭＶＲ指示情報と第２のＡＭＶＲ指示情報とを含むことができ、第１のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードを起動するかどうかを指示するために使用され、第２のＡＭＶＲ指示情報は、第２のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードで動きベクトル差分の符号化または復号化を行うときに使用される画素精度のインデックス情報を指示するために使用される。一例として、第１のＡＭＶＲ指示情報は、ａｍｖｒ_ｆｌａｇであり、第２のＡＭＶＲ指示情報は、ａｍｖｒ_ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ_ｆｌａｇである。
関連技術では、アフィン予測モードと非アフィン予測モードについては、非アフィン予測モードとは、アフィン予測モード以外の他の予測モードを指し、第１のＡＭＶＲ指示情報および第２のＡＭＶＲ指示情報について、表１７および表１８に示すように、符号化および復号化のために合計で４つのコンテキストモデルを必要とする。
Figure 2022537220000177
Figure 2022537220000178
表１７および表１８から分かるように、現在のブロックがアフィン予測モードを起動する場合、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化または復号化を行うときに、第３のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要があり、第２のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第４のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要がある。現在のブロックが非アフィン予測モードを起動する場合、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化または復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要があり、第２のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要がある。つまり、ＡＭＶＲ指示情報に対して符号化または復号化を行うためには、合計で４つの異なるコンテキストモデルを必要とし、メモリ消費が大きい。
「ＡＭＶＲモードの第１の実施形態」
図１９は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図１９に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１９０１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動し、またはアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
ステップ１９０２において、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルは異なる。
一例として、現在のブロックが適応的動きベクトル精度を使用できるという条件を満たす場合、現在のブロックは、複数の動きベクトル精度を使用して符号化しようと試みることができる。例示的に、符号化側は、ＲＤＯによってＡＭＶＲを起動するかどうか、および採用された動きベクトル精度を決定し、対応する構文情報を符号化ストリームに符号化することができる。ここで、適応的動きベクトル精度を使用する条件は、現在のブロックがイントラ予測ブロックであることと、現在のブロックの動き情報が非ゼロ動きベクトル差分を含むことと、を含む。もちろん、適応的動きベクトル精度を使用する条件は、上記の条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
図２０は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図１９に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図２０に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２００１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動し、またはアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の復号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
一例として、復号化側が現在のブロックの符号化ストリームを先に受信することができ、現在のブロックが解析条件を満たすと確定した場合、第１のＡＭＶＲを解析することにより、現在のブロックがＡＭＶＲを起動するかどうか、即ち適応的動きベクトル精度を使用するかどうかを確定する。ここで、解析条件は、現在のブロックがフレーム間ブロックであることと、現在のブロックの動き情報が非ゼロ動きベクトル差分を含むことと、を含む。もちろん、解析条件は、上記の条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
ステップ２００２において、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルは異なる。
現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動したと確定した場合、第２のＡＭＶＲ指示情報をさらに解析することにより、使用された精度を確定する必要もある。復号化側が、第１のＡＭＶＲ指示情報及び第２のＡＭＶＲ指示情報に基づいて、現在のブロックの動き情報の動きベクトル精度を一意に確定することにより、後の再構築プロセスに用いられる現在のブロックの予測値を得ることができる。
例示的に、アフィン予測モードと非アフィン予測モードについては、第１のＡＭＶＲ指示情報及び第２のＡＭＶＲ指示情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表１９に示す通りである。
Figure 2022537220000179
本発明の実施例において、ＡＭＶＲ指示情報が、Ａｆｆｉｎｅアフィン予測モード及び非ａｆｆｉｎｅアフィン予測モードでは、コンテキストモデルを共用することができ、このようにすると、ＡＭＶＲで必要なコンテキストモデルを２つに減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＭＶＲモードの第２の実施形態」
図２１は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図２１に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２１０１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
ステップ２１０２において、現在のブロックがアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化を行うときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
図２２は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、図２１に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図２２に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２２０１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の復号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
ステップ２２０２において、現在のブロックがアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の復号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の復号化を行うときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
例示的に、アフィン予測モードと非アフィン予測モードについては、第１のＡＭＶＲ指示情報及び第２のＡＭＶＲ指示情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２０に示す通りである。
Figure 2022537220000180
本発明の実施例において、Ａｆｆｉｎｅアフィン予測モード及び非ａｆｆｉｎｅアフィン予測モードでは、第２のＡＭＶＲ指示情報に対して、バイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うように修正され、このようにすると、ＡＭＶＲで必要なコンテキストモデルを２つに減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＭＶＲモードの第３の実施形態」
図２３は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図２３に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２３０１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動し、またはアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化を行うときに、現在のブロックが適応的動きベクトル精度ＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
ステップ２３０２において、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
図２４は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、図２３に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図２４に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２４０１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動し、またはアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の復号化を行うときに、現在のブロックが適応的動きベクトル精度ＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ２４０２において、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
例示的に、アフィン予測モードと非アフィン予測モードについては、第１のＡＭＶＲ指示情報及び第２のＡＭＶＲ指示情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２１に示す通りである。
Figure 2022537220000181
本発明の実施例において、第１のＡＭＶＲ指示情報は、Ａｆｆｉｎｅアフィン予測モード及び非ａｆｆｉｎｅアフィン予測モードでは、１つのコンテキストモデルを共用し、第２のＡＭＶＲ指示情報に対して、バイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うように修正され、このようにすると、ＡＭＶＲで必要なコンテキストモデルを１つに減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＭＶＲモードの第４の実施形態」
別の実施例において、符号化側に適用される符号化の方法をさらに提供し、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
ステップ２において、現在のブロックがアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化を行うときに、第３のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
ここで、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル及び第３のコンテキストモデルは、異なる。
別の実施例において、復号化側に適用される復号化の方法をさらに提供し、当該方法は、上記の符号化の方法に対応する復号化の方法であり、当該方法は、以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックがアフィン予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の復号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ２において、現在のブロックがアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の復号化を行うときに、現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の復号化を行うときに、第３のコンテキストモデルに基づいて、第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のＡＭＶＲ指示情報が、現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ここで、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル及び第３のコンテキストモデルは、異なる。
例示的に、アフィン予測モードと非アフィン予測モードについては、第１のＡＭＶＲ指示情報及び第２のＡＭＶＲ指示情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２２に示す通りである。
Figure 2022537220000182
本発明の実施例において、第１のＡＭＶＲ指示情報は、Ａｆｆｉｎｅアフィン予測モード及び非ａｆｆｉｎｅアフィン予測モードでは、１つのコンテキストモデルを共用することができ、このようにすると、ＡＭＶＲモードで必要なコンテキストモデルを３つに減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「輝度のＭＰＭ」
現在のブロックが輝度ブロックである場合、符号化側と復号化側との間で予測モードインデックス情報を伝送する必要があり、予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。符号化側と復号化側に、最も可能性の高いイントラ予測モードＭＰＭリストが記憶され、従来のイントラ予測モード、イントラサブブロック予測モード及び複数行予測モードは、当該ＭＰＭリストを共用することができる。
関連技術では、現在のブロックの目標予測モードの参照行が現在のブロックの隣接行である場合、予測モードインデックス情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号を行うためには、２つの異なるコンテキストモデルが必要であり、具体的にどのコンテキストモデルを使用するかは、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかに依存する。
例示的に、予測モードインデックス情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２３に示す通りである。
Figure 2022537220000183
ここで、予測モードインデックス情報は、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘである。ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、現在のブロックの目標予測モードの参照行が現在のブロックの隣接行であり、すなわち、現在のブロックが複数行予測モードを起動しないことを示す。ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しくない場合、現在のブロックの目標予測モードの参照行が現在のブロックの隣接行ではなく、すなわち、現在のブロックが複数行予測モードを起動したことを示す。
表２３から分かるように、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットは、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかに応じて、符号化および復号化のために２つの異なるコンテキストモデルから１つのコンテキストモデルを選択する必要がある。また、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しくない場合、現在のブロックが複数行予測モードを起動したことを示し、現在のブロックによって起動された複数行予測モードもＭＰＭリストからのものである。
「輝度のＭＰＭの第１の実施形態」
図２５は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図２５に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２５０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２５０２において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ２５０３において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された目標予測モードがＭＰＭリストからのものであれば、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２５０４において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
一例として、現在のブロックが従来のイントラ予測モードを起動する場合、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであるかどうかを示すためには、１つのフラグが必要であり、目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであると確定した場合、次に、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定し、目標予測モードがＭＰＭリストからのものではない場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定する必要がない。
一例として、符号化側は、ＭＰＭリストを構築することができ、イントラサブブロック予測モード、複数行予測モード及び従来のイントラ予測は、当該ＭＰＭリストを共用することができる。
一例として、符号化側は、ＲＤＯによって最終的に使用される予測モード、即ち目標予測モードを決定することができ、目標予測モードがイントラサブブロック予測モードまたは複数行予測モードである場合、目標予測モードは、必ず当該ＭＰＭリストから選択される予測モードであり、どの予測モードが選択されたかを復号化側に通知するためには、予測モードインデックス情報(ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘ)を符号化する必要がある。目標予測モードが従来のイントラ予測である場合、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであるかどうかを示すためには、１つのフラグを符号化する必要であり、目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであると確定した場合、次に、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定し、目標予測モードがＭＰＭリストからのものではない場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定する必要がない。
図２６は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図２５に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図２６に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２６０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ２６０２において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ２６０３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ２６０４において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであり、第２のコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルは同じコンテキストモデルである。
ステップ２６０５において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ２６０６において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
一例として、復号化側が符号化ストリームを先に受信することができ、従来のイントラ予測、イントラサブブロック予測モード及び複数行予測モードに基づいて同じＭＰＭリストを構築する前提で、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードまたは複数行予測モードを起動する場合、採用された目標予測モードは、必ず当該ＭＰＭリストからのものであり、リストにおけるインデックス値を解析するだけで、最終的な目標予測モードが得られる。現在のブロックが従来のイントラ予測を起動する場合、目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであるかどうかを確定するためには、１つのフラグを解析する必要であり、当該ＭＰＭリストからのものである場合、当該ＭＰＭリストにおけるインデックス値を解析する。
復号化側が、以上のフラグの値に基づいて、現在のブロックの予測モードを一意に確定することにより、後の再構築プロセスに用いられる現在のブロックの予測値を得ることができる。
本発明の実施例において、現在のブロックの目標予測モードの参照行が現在のブロックの隣接行である場合、予測モードインデックス情報の第１のビットに対して符号化または復号を行うときに、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかという条件に基づいて、２つの異なるコンテキストモデルからコンテキストモデルを選択するのではなく、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するという条件と現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しないという条件のこの２つの異なる条件で、同じコンテキストモデルを使用して、予測モードインデックス情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号化を行うことができ、このようにすると、必要なコンテキストモデルの数を１つに減らし、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減することができる。
一例として、予測モードインデックス情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２４に示す通りである。
Figure 2022537220000184
つまり、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットについて、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動する場合及び現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しない場合において、同じコンテキストモデルに基づいて、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号化を行うことができる。
「輝度のＭＰＭの第２の実施形態」
図２７は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図２７に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２７０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２７０２において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
ステップ２７０３において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された目標予測モードがＭＰＭリストに存在すれば、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２７０４において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
一例として、現在のブロックが従来のイントラ予測ブロックを起動する場合、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであるかどうかを示すためには、１つのフラグが必要であり、目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであると確定した場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定し、目標予測モードがＭＰＭリストからのものではない場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定する必要がない。
図２８は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図２７に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図２８に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２８０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
ステップ２８０２において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ２８０３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ２８０４において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
ステップ２８０５において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動される目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ２８０６において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、現在のブロックの目標予測モードの参照行が現在のブロックの隣接行であり、即ちｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、予測モードインデックス情報の第１のビットに対して符号化または復号を行うときに、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを考慮せずに、即ち現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動する場合と現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しない場合のこの２つの異なる場合において、予測モードインデックス情報の第１のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことができる。このようにすると、予測モードインデックス情報の第１のビットについては、コンテキストモデルを使用する必要がなく、必要なコンテキストモデルの数をゼロに減らし、ひいては符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
一例として、予測モードインデックス情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２５に示す通りである。
Figure 2022537220000185
つまり、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットは、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動する場合及び現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しない場合において、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことができる。
「輝度のＭＰＭの第３の実施形態」
図２９は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図２９に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ２９０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２９０２において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ２９０３において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在すれば、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２９０４において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
一例として、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動する場合、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであるかどうかを示すためには、１つのフラグが必要であり、目標予測モードがＭＰＭリストからのものであると確定した場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定し、目標予測モードがＭＰＭリストからのものではない場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定する必要がない。
図３０は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図２９に示された復号化の方法に対応する復号化の方法であり、図３０に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３００１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３００２において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ３００３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３００４において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３００５において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動される目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ３００６において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、現在のブロックの目標予測モードの参照行が現在のブロックの隣接行であり、即ちｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、予測モードインデックス情報に対して符号化または復号を行うときに、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動すれば、１つのコンテキストモデルに基づいて、予測モードインデックス情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号を行い、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しなければ、予測モードインデックス情報の第１のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号を行う。このようにすると、予測モードインデックス情報の符号化・復号化には、１つのコンテキストモデルのみが必要であり、必要なコンテキストモデルの数を１つに減らし、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
一例として、予測モードインデックス情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２６に示す通りである。
Figure 2022537220000186
つまり、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、且つ現在のブロックがＩＳＰモードを起動する場合、１つのコンテキストモデルを使用して、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットに対して符号化または復号を行い、現在のブロックがＩＳＰモードを起動しない場合、Ｂｙｐａｓｓでｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットに対して符号化または復号を行う。
「輝度のＭＰＭの第４の実施形態」
図３１は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図３１に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３１０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ３１０２において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
ステップ３１０３において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された目標予測モードがＭＰＭリストに存在すれば、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ３１０４において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
一例として、現在のブロックが従来のイントラ予測ブロックを起動する場合、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであるかどうかを示すためには、１つのフラグが必要であり、目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであると確定した場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定し、目標予測モードがＭＰＭリストからのものではない場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定する必要がない。
図３２は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図３１に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図３２に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３２０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３２０２において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ３２０３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３２０４において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３２０５において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動される目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ３２０６において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、本発明の実施例において、現在のブロックの目標予測モードの参照行が現在のブロックの隣接行であり、即ちｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、予測モードインデックス情報に対して符号化または復号を行うときに、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動すれば、予測モードインデックス情報の第１のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行い、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動しなければ、１つのコンテキストモデルに基づいて、予測モードインデックス情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号を行う。このようにすると、予測モードインデックス情報の符号化・復号化には、１つのコンテキストモデルのみが必要であり、必要なコンテキストモデルの数を１つに減らし、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
一例として、予測モードインデックス情報に使用されるコンテキストモデルは、以下の表２７に示す通りである。
Figure 2022537220000187
つまり、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘが０に等しい場合、且つ現在のブロックがＩＳＰモードを起動しない場合、１つのコンテキストモデルを使用して、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットに対して符号化または復号を行い、現在のブロックがＩＳＰモードを起動する場合、Ｂｙｐａｓｓでｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｍｐｍ_ｉｄｘの第１のビットに対して符号化または復号を行う。
「輝度のＭＰＭの第５の実施形態」
符号化側と復号化側との間で伝送される構文要素は、ｐｌａｎａｒ指示情報を含んでもよく、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックの目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、１ビットを占める。例示的に、ｐｌａｎａｒ指示情報は、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｎｏｔ_ｐｌａｎａｒ_ｆｌａｇである。
関連技術では、ｐｌａｎａｒ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表２８に示す通りである。
Figure 2022537220000188
上記の表２９に示すように、ｐｌａｎａｒ指示情報ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｎｏｔ_ｐｌａｎａｒ_ｆｌａｇは、コンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を採用し、コンテキストの選択は、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかに依存し、つまり、ｐｌａｎａｒ指示情報の符号化・復号化には、２つの異なるコンテキストコンテキストモデルが必要である。
図３３は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図３３に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３３０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかに応じて、ｐｌａｎａｒ指示情報を符号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３３０２において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された従来のイントラ予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかに応じて、ｐｌａｎａｒ指示情報を符号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは同じである。
図３４は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図３３に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図３４に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３４０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報を復号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３４０２において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３４０３において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３４０４において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルは同じである。
ステップ３４０５において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３４０６において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを考慮せずに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して符号化または復号を行うときに、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動する場合と現在のブロックが従来のイントラ予測を起動する場合のこの２つの場合において、同じコンテキストモデルに基づいて、ｐｌａｎａｒ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号化を行う。このようにすると、ｐｌａｎａｒ指示情報に必要なコンテキストモデルを１つに減らし、符号化・復号化の複雑さ及びメモリオーバーヘッドが削減される。
一例として、ｐｌａｎａｒ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表２９に示す通りである。
Figure 2022537220000189
上記の表２７に示すように、ｐｌａｎａｒ指示情報ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｎｏｔ_ｐｌａｎａｒ_ｆｌａｇは、依然としてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化・復号化を採用するが、コンテキストの選択は、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかに依存せず、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動する場合と現在のブロックが従来のイントラ予測を起動する場合のこの２つの場合において、１つの固定のコンテキストモデルを使用して符号化・復号化を行う。
「輝度のＭＰＭの第６の実施形態」
図３５は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図３５に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３５０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動されたイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかに応じて、ｐｌａｎａｒ指示情報を符号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
ステップ３５０２において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された従来のイントラ予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかに応じて、ｐｌａｎａｒ指示情報を符号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
図３６は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図３５に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図３６に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３６０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報を復号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３６０２において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３６０３において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３６０４において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３６０５において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３６０６において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを考慮せずに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して符号化または復号を行うときに、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動する場合と現在のブロックが従来のイントラ予測を起動する場合のこの２つの場合において、ｐｌａｎａｒ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号を行う。このようにすると、ｐｌａｎａｒ指示情報に必要なコンテキストモデルをゼロに減らし、符号化・復号化の複雑さ及びメモリオーバーヘッドが削減される。
一例として、ｐｌａｎａｒ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表３０に示す通りである。
Figure 2022537220000190
上記の表３０に示すように、ｐｌａｎａｒ指示情報ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｎｏｔ_ｐｌａｎａｒ_ｆｌａｇは、コンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化・復号化の方式を採用せず、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動する場合と現在のブロックが従来のイントラ予測を起動する場合のこの２つの場合において、バイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化の方式を採用する。
なお、上記の方法は、従来のイントラ予測のみを考慮したシーンにも適用できる。
「実施例１」
別の実施例において、符号化側に適用される符号化の方法をさらに提供し、当該符号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された目標予測モードがＭＰＭリストからのものであれば、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
一例として、現在のブロックが従来のイントラ予測ブロックを起動する場合、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであるかどうかを示すためには、１つのフラグが必要であり、目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであると確定した場合、次に、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定し、目標予測モードがＭＰＭリストからのものではない場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定する必要がない。
別の実施例において、復号化側に適用される復号化の方法をさらに提供し、上記の符号化の方法に対応する復号化の方法であり、当該復号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、予測モードインデックス情報の第１のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであり、第２のコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルは同じコンテキストモデルである。
ステップ２において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
「実施例２」
別の実施例において、符号化側に適用される符号化の方法をさらに提供し、当該符号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された目標予測モードがＭＰＭリストに存在すれば、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ステップ２において、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動された目標予測モードのインデックス情報に基づいて、予測モードインデックス情報を符号化し、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
一例として、現在のブロックが従来のイントラ予測ブロックを起動する場合、現在のブロックによって起動された従来の予測の目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであるかどうかを示すためには、１つのフラグが必要であり、目標予測モードが当該ＭＰＭリストからのものであると確定した場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定し、目標予測モードがＭＰＭリストからのものではない場合、ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を確定する必要がない。
別の実施例において、復号化側に適用される復号化の方法をさらに提供し、上記の符号化の方法に対応する復号化の方法であり、当該復号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
ステップ２において、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、当該予測モードインデックス情報は、ＭＰＭリストにおける現在のブロックによって起動される目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
ステップ３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
「実施例３」
別の実施例において、符号化側に適用される符号化の方法をさらに提供し、当該符号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された従来のイントラ予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかに応じて、ｐｌａｎａｒ指示情報を符号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行って得られたものである。
別の実施例において、復号化側に適用される復号化の方法をさらに提供し、上記の符号化の方法に対応する復号化の方法であり、当該復号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ２において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
「実施例４」
別の実施例において、符号化側に適用される符号化の方法をさらに提供し、当該符号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、現在のブロックによって起動された従来のイントラ予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかに応じて、ｐｌａｎａｒ指示情報を符号化し、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
別の実施例において、復号化側に適用される復号化の方法をさらに提供し、上記の符号化の方法に対応する復号化の方法であり、当該復号化の方法は以下のステップを含む。
ステップ１において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、ｐｌａｎａｒ指示情報は、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
ステップ２において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ３において、ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
「色度のＭＰＭ」
符号化側と復号化側との間で伝送される構文要素は、色度予測モードインデックス情報をさらに含み、色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
関連技術では、色度予測モードインデックス情報と対応する予測モードは、以下の表３１に示す通りである。
Figure 2022537220000191
上記の表３１から分かるように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報は、最大４ビットを占め、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動しない場合、色度予測モードインデックス情報は、最大５ビットを占める。
関連技術では、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報の符号化・復号化の方式は、以下の表３２に示す通りである。
Figure 2022537220000192
上記の表３２から分かるように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、色度予測モードインデックス情報の第２のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、色度予測モードインデックス情報の第３のビット及び第４のビットは、第３のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、そして、これらの３つのコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルである。つまり、色度予測モードインデックス情報は３つのコンテキストモデルを使用する必要があり、メモリオーバヘッドが大きい。
「色度のＭＰＭの第１の実施形態」
図３７は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図３７に示すように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、現在のブロックが色度ブロックであり、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３７０１において、クロスコンポーネント予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ここで、符号化側は、レート歪みコストによって最終的な目標予測モードを選択することができ、次に、インデックス情報を符号化することにより、どの予測モードが選択されたかを復号化側に通知する。
ステップ３７０２において、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報に基づいて、色度予測モードインデックス情報を符号化する。
ここで、色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行って得られたものであり、色度予測モードインデックス情報の第２のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行って得られたものであり、そして、第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは異なり、色度予測モードインデックス情報の第３のビット及び第４のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
一例として、符号化側には色度予測モード候補リストが記憶され、符号化側は、ＲＤＯによって最終的に使用される目標予測モードを決定することができ、次に、インデックス値を符号化することにより、どの予測モードが選択されたかを復号化側に通知し、即ち、色度予測モードインデックス情報を符号化する。
一例として、色度予測モードは、輝度と同じ予測モード及びクロスコンポーネント予測モードを含む。ここで、クロスコンポーネント予測モードは、両側テンプレートによって線形モデルパラメータを導出するモード、上テンプレートによって線形モデルパラメータを導出するモード、左テンプレートによって線形モデルパラメータを導出するモード、ｐｌａｎａｒ予測モード、ＤＣ予測モード、垂直予測モード及び水平予測モードを含む。
図３８は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、上記の図３７に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図３８に示すように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、現在のブロックが色度ブロックであり、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３８０１において、クロスコンポーネント予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行う。
ここで、色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、色度予測モードインデックス情報の第２のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルは異なり、色度予測モードインデックス情報の第３のビット及び第４のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ３８０２において、色度予測モードインデックス情報に基づいて、候補予測モードリストから現在のブロックの目標予測モードを確定する。
ステップ３８０３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
一例として、復号化側は、符号化ストリームを受信し、次に、そこから色度予測モードに関連する構文を解析することができる。各予測モードにかかる符号化ビットオーバーヘッドは異なり、復号化側は、色度予測モードインデックス情報を解析して、現在のブロックの色度予測モードを一意に確定することにより、後の再構築プロセスに用いられる現在のブロックの予測値を得ることができる。
本発明の実施例において、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報の第３のビット及び第４のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られ、このようにすると、色度予測モードインデックス情報に必要なコンテキストモデルの数を２つに減らし、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減することができる。
一例として、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報の符号化・復号化の方式は、以下の表３３及び表３４に示す通りである。
Figure 2022537220000193
Figure 2022537220000194
「色度のＭＰＭの第２の実施形態」
図３９は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図３９に示すように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、現在のブロックが色度ブロックであり、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ３９０１において、クロスコンポーネント予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ここで、符号化側は、レート歪みコストによって最終的な目標予測モードを選択することができ、次に、インデックス情報を符号化することにより、どの予測モードが選択されたかを復号化側に通知する。
ステップ３９０２において、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報に基づいて、色度予測モードインデックス情報を符号化する。
ここで、色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行って得られたものであり、色度予測モードインデックス情報の第２のビット、第３のビット及び第４のビットバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行って得られたものである。
図４０は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、上記の図３９に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図４０に示すように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、現在のブロックが色度ブロックであり、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４００１において、クロスコンポーネント予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行う。
ここで、色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、色度予測モードインデックス情報の第２のビット、第３のビット及び第４のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものである。
ステップ４００２において、色度予測モードインデックス情報に基づいて、候補予測モードリストから現在のブロックの目標予測モードを確定する。
ステップ４００３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルを使用し、第２のビット、第３のビット及び第４のビットは、いずれもバイパスに基づくバイナリ算術符号化・復号化の方式を採用し、このようにすると、色度予測モードインデックス情報に必要なコンテキストモデルの数を１つに減らし、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減することができる。
一例として、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報の符号化・復号化の方式は、以下の表３５及び表３６に示す通りである。
Figure 2022537220000195
Figure 2022537220000196
「色度のＭＰＭの第３の実施形態」
図４１は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図４１に示すように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４１０１において、クロスコンポーネント予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を確定する。
ここで、符号化側は、レート歪みコストによって最終的な目標予測モードを選択することができ、次に、インデックス情報を符号化することにより、どの予測モードが選択されたかを復号化側に通知する。
ステップ４１０２において、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報に基づいて、色度予測モードインデックス情報を符号化する。
ここで、色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける現在のブロックの目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用される。
一例として、前記色度予測モードインデックス情報が１０である場合、前記目標予測モードは、第１のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１０である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１０である場合、前記目標予測モードは、ｐｌａｎａｒ予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、垂直予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、水平予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１１である場合、前記目標予測モードは、ＤＣ予測モードである。
例示的に、色度予測モードインデックス情報と対応する予測モードは、以下の表３７に示す通りである。
Figure 2022537220000197
上記の表３７から分かるように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報は、クロスコンポーネント予測モードを指示し、このような場合、色度予測モードインデックス情報は、最大３ビットを占め、ビットオーバヘッドを削減し、ひいてはメモリオーバーヘッドを削減する。なお、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動しない場合、色度予測モードインデックス情報は、従来のイントラ予測を指示し、このような場合、色度予測モードインデックス情報は、最大６ビットを占める。
別の実施例として、前記色度予測モードインデックス情報が１０である場合、前記目標予測モードは、第１のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１０である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１０である場合、前記目標予測モードは、ｐｌａｎａｒ予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、垂直予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、水平予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１１である場合、前記目標予測モードは、ＤＣ予測モードである。
ステップ４１０３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
例示的に、色度予測モードインデックス情報と対応する予測モードは、以下の表３８に示す通りである。
Figure 2022537220000198
上記の表３８から分かるように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報は、クロスコンポーネント予測モードを指示し、このような場合、色度予測モードインデックス情報は、最大３ビットを占め、ビットオーバヘッドを削減し、ひいてはメモリオーバーヘッドを削減する。なお、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動しない場合、色度予測モードインデックス情報は、従来のイントラ予測を指示し、このような場合、色度予測モードインデックス情報は、最大７ビットを占める。
図４２は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図４１に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図４２に示すように、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４２０１において、クロスコンポーネント予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行う。
ステップ４２０２において、色度予測モードインデックス情報に基づいて、候補予測モードリストから現在のブロックの目標予測モードを確定する。
一例として、前記色度予測モードインデックス情報が１０である場合、前記目標予測モードは、第１のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１０である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１０である場合、前記目標予測モードは、ｐｌａｎａｒ予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、垂直予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、水平予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１１である場合、前記目標予測モードは、ＤＣ予測モードである。
別の実施例として、前記色度予測モードインデックス情報が１０である場合、前記目標予測モードは、第１のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１０である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１である場合、前記目標予測モードは、第２のクロスコンポーネント予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１０である場合、前記目標予測モードは、ｐｌａｎａｒ予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、垂直予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１０である場合、前記目標予測モードは、水平予測モードであり、
前記色度予測モードインデックス情報が１１１１１１１である場合、前記目標予測モードは、ＤＣ予測モードである。
目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
ステップ４２０３において、目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動する場合、色度予測モードインデックス情報のビットオーバヘッドを削減し、ひいてはメモリオーバーヘッドを削減することができる。
「ＣＣＬＭモード」
図４３は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側または復号化側に適用され、図４３に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４３０１において、現在のブロックの輝度と色度が１つの分割ツリーを共有するときに、現在のブロックに対応する輝度ブロックの幅と高さのサイズが６４*６４であり、現在のブロックに対応する色度ブロックのサイズが３２*３２である場合、現在のブロックは、クロスコンポーネント予測モードをサポートしない。
本発明の実施例において、ＣＣＬＭモードにおける輝度と色度の依存性を低減し、色度ブロックが６４＊６４の輝度ブロックの再構築値を待つ必要があることを回避することができる。
「ＡＬＦモード」
符号化側と復号化側との間で伝送される構文要素は、ＡＬＦ指示情報をさらに含み、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。例示的に、ＡＬＦ指示情報は、ａｌｆ_ｃｔｂ_ｆｌａｇである。
関連技術では、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表３９に示す通りである。
Figure 2022537220000199
ここで、コンテキストモデルによって選択された計算式は、
Figure 2022537220000200
 である。
表３９及び上記の計算式から分かるように、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化のコンテキストモデルの選択は、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを使用するかどうか、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを使用するかどうか、及び現在のコンポーネントのインデックスに依存し、合計で９つのコンテキストモデルを使用する必要がある。
具体的に、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化・復号化を行い、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化・復号化を行い、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化・復号化を行い、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第３のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。ここで、上記の９つのコンテキストモデルは、異なる。
「ＡＬＦモードの第１の実施形態」
図４４は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図４４に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４４０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、および第３のコンテキストモデルを含む。現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルである。
ステップ４４０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであり、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルは、異なる。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
一例として、第２のコンテキストモデルセットは、第４のコンテキストモデル、第５のコンテキストモデル、および第６のコンテキストモデルを含む。現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第４のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第５のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第６のコンテキストモデルである。
一例として、符号化側は、ＲＤＯによって現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうか、即ち適応的なループフィルタリングを使用するかどうかを決定し、且つコードストリームにおいてＡＬＦ指示情報を符号化することにより、ＡＬＦを起動するかどうかを復号化側に通知し、ひいては適応的なループフィルタリングを行うかどうかを復号化側に通知することができる。そして、ＡＬＦを起動する場合、ＡＬＦに関連する構文要素を符号化する必要もあり、符号化側も、同様にフィルタリングを行う。
図４５は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図４４に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図４５に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４５０１において、現在のブロックが適応ループフィルタＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
ステップ４５０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであり、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルは、異なる。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
復号化側は、符号化ストリームを受信した後、ＡＬＦ指示情報を復号化することにより、現在のブロックが適応的なループフィルタリングを起動するかどうかを解析することができる。ＡＬＦ指示情報が、現在のブロックがＡＬＦを起動することを指示する場合、復号化側は、現在のブロックに対して適応的なループフィルタリングを行うために、ＡＬＦに関連する構文要素の復号化を継続することにより、フィルタリングされた後の再構築画素を得ることができる。
一例として、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４０に示す通りである。
Figure 2022537220000201
ここで、コンテキストモデルによって選択された計算式は、
Figure 2022537220000202
 である。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、ＣＢ色度ブロック及びＣＲ色度ブロックは、３つの異なるコンテキストモデルを共用することができ、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を６に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第２の実施形態」
図４６は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図４６に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４６０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、および第３のコンテキストモデルを含む。現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルである。
ステップ４６０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであり、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルは、同じである。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
一例として、第２のコンテキストモデルセットは、第４のコンテキストモデル、第５のコンテキストモデル、および第６のコンテキストモデルを含む。現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第４のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第５のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第６のコンテキストモデルである。
図４７は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図４６に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図４７に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４７０１において、現在のブロックが適応ループフィルタＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
ステップ４７０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであり、第２のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つのコンテキストモデルは、異なる。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
一例として、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４１に示す通りである。
Figure 2022537220000203
ここで、コンテキストモデルによって選択された計算式は、
Figure 2022537220000204
 である。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、輝度ブロック、ＣＢ色度ブロック及びＣＲ色度ブロックは、３つの異なるコンテキストモデルを共用することができ、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を３に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第３の実施形態」
図４８は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図４８に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４８０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
ステップ４８０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
ステップ４８０３において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第３のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル及び第３のコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルである。
図４９は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図４８に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図４９に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ４９０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ４９０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ４９０３において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第３のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル及び第３のコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルである。
一例として、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４２に示す通りである。
Figure 2022537220000205
ここで、コンテキストモデルによって選択された計算式は、
Figure 2022537220000206
 である。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、輝度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用し、ＣＢ色度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用し、ＣＲ色度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用し、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を３に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第４の実施形態」
図５０は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図５０に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５００１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ５００２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
図５１は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図５０に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図５１に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５１０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ５１０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルは、異なる。
一例として、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４３に示す通りである。
Figure 2022537220000207
ここで、コンテキストモデルによって選択された計算式は、
Figure 2022537220000208
 である。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、輝度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用し、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用し、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を２に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第５の実施形態」
図５２は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図５２に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５２０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、および第３のコンテキストモデルを含む。現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルである。
ステップ５２０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ５２０３において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のコンテキストモデルセットに含まれるコンテキストモデル、第１のコンテキストモデル及び第２のコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルである。
図５３は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図５２に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図５３に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５３０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、および第３のコンテキストモデルを含む。現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動し、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルである。
ステップ５３０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う
ステップ５３０３において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第１のコンテキストモデルセットに含まれるコンテキストモデル、第１のコンテキストモデル及び第２のコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルである。
一例として、輝度ブロックにとって、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４４に示す通りである。
Figure 2022537220000209
ここで、コンテキストモデルによって選択された計算式は、
Figure 2022537220000210
 である。
一例として、色度ブロックにとって、ＡＬＦ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４５に示す通りである。
Figure 2022537220000211
ここで、コンテキストモデルによって選択された計算式は、
Figure 2022537220000212
 である。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、輝度ブロックは、３つの異なるコンテキストモデルを使用する必要があり、ＣＢ色度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用し、ＣＲ色度ブロックは、１つの異なるコンテキストモデルを共用し、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を５に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第６の実施形態」
図５４は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図５４に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５４０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ５４０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第２のコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルは、同じコンテキストモデルである。
図５５は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図５４に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図５５に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５５０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ５５０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、第２のコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルは、同じコンテキストモデルである。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、輝度ブロック、ＣＢ色度ブロック及びＣＲ色度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用することができ、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を１に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第７の実施形態」
図５６は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図５６に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５６０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
ステップ５６０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
図５７は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図５６に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図５７に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５７０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ５７０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、現在のブロックが輝度ブロック、ＣＢ色度ブロック及びＣＲ色度ブロックである場合、バイパスに基づくバイナリ算術復号化の方式を採用して、ＡＬＦ指示情報に対して符号化または復号化を行うことができ、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を０に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第８の実施形態」
図５８は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図５８に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５８０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ５８０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが適応ループフィルタＡＬＦを起動し、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
図５９は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図５８に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図５９に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ５９０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ５９０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが適応ループフィルタＡＬＦを起動し、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、輝度ブロックは、１つのコンテキストモデルを使用し、ＣＢ色度ブロック及びＣＲ色度ブロックは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化・復号化の方式を採用して符号化または復号化を行い、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を１に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＡＬＦモードの第９の実施形態」
図６０は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図６０に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６００１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ６００２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
図６１は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図６０に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図６１に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６１０１において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、ＡＬＦ指示情報は、現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用される。
ステップ６１０２において、現在のブロックがＡＬＦをサポートし、現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ここで、色度ブロックは、ＣＢ色度ブロックとＣＲ色度ブロックとを含む。
本発明の実施例において、ＡＬＦ指示情報に対して、輝度ブロックは、バイパスに基づくバイナリ算術符号化・復号化の方式を採用して符号化または復号化を行い、ＣＢ色度ブロック及びＣＲ色度ブロックは、１つのコンテキストモデルを共用し、このようにすると、ＡＬＦ指示情報に使用されるコンテキストモデルの数を１に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さが軽減され、メモリオーバーヘッドが削減される。
「ＭＩＰモード」
ＭＩＰモードでは、符号化側と復号化側との間で伝送される構文要素は、ＭＩＰ指示情報をさらに含み、ＭＩＰ指示情報は、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを指示するために使用される。例示的に、ＭＩＰ指示情報は、Ｉｎｔｒａ_ＭＩＰ_ｆｌａｇである。
関連技術では、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する前に、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行うことができる。ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、及び現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たすかどうかに応じて、４つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、プリセットサイズ条件は、現在のブロックの幅が高さの２倍を超えること、または現在のブロックの高さが幅の２倍を超えることであってもよい。もちろん、当該プリセットサイズ条件は、他の条件であってもよく、本発明の実施例は、これについて限定しない。
具体的に、上記の４つの異なるコンテキストモデルは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、第３のコンテキストモデルおよび第４のコンテキストモデルを含むと仮定する。現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、且つ現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たさない場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、且つ現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たさない場合、または、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、且つ現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たさない場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、且つ現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たさない場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルであり、現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たす場合、目標コンテキストモデルは、第４のコンテキストモデルである。
上記から分かるように、ＭＩＰモードでは、ＭＩＰ指示情報は４つの異なるコンテキストモデルを使用する必要があり、メモリオーバヘッドが大きい。
「ＭＩＰモードにおける第１の実施形態」
図６２は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側または復号化側に適用され、図６２に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６２０１において、現在のブロックの幅と高さのサイズが３２*３２である場合、現在のブロックは、マトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートしない。
ここで、現在のブロックは、輝度ブロックまたは色度ブロックである。例示的に、現在のブロックが輝度ブロックであり、且つ現在のブロックの幅と高さのサイズが３２*３２である場合、現在のブロックは、マトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートしない。
別の例として、現在のブロックの幅と高さのサイズが３２*１６である場合、現在のブロックは、マトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートしない。例示的に、現在のブロックは、輝度ブロックまたは色度ブロックである。
別の例として、現在のブロックの幅と高さのサイズが４*４である場合、現在のブロックは、マトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートしない。例示的に、現在のブロックは、輝度ブロックまたは色度ブロックである。
本発明の実施例において、現在のブロックが大きいサイズのブロックである場合、現在のブロックは、マトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートしないこと、すなわち現在のブロックはマトリクスに基づくイントラ予測モードを有効にできないことが保証され、このようにすると、演算の複雑さを軽減することができる。
「ＭＩＰモードにおける第２の実施形態」
図６３は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図６３に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６３０１において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、上記の３つの異なるコンテキストモデルは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、および第３のコンテキストモデルを含むと仮定する。現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルである。
一例として、符号化側は、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測の条件を満たすと確定した場合、ＲＤＯによって現在のブロックがＭＩＰモードを起動するかどうか、即ちマトリクスに基づくイントラ予測の方法を使用するかどうかを決定することができ、且つ符号化ストリームにおいてＭＩＰ指示情報を符号化することにより、ＭＩＰモードを起動するかどうかを復号化側に通知する。
符号化ストリームにおいて具体的な状況に応じて上記のＭＩＰ指示情報を符号化し、そして、現在のブロックがＭＩＰモードを起動する場合、ＭＩＰに関する他の構文要素を符号化する必要もある。
図６４は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、図６３に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図６４に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６４０１において、マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する前に、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、上記の３つの異なるコンテキストモデルは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、および第３のコンテキストモデルを含むと仮定する。現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動し、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しない場合、または、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルであり、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しなく、且つ現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動しない場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルである。
ステップ６４０２において、ＭＩＰ指示情報に基づいて、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、現在のブロックを予測する。
一例として、復号化側は、符号化ストリームを受信し、現在のブロックが解析条件を満たすと確定した場合、ＭＩＰ指示情報を解析することにより、現在のブロックがＭＩＰモードを起動するかどうかを確定する。解析条件は、現在のブロックが輝度ブロックであることと、現在のブロックのサイズが一定の条件を満たすこととを含む。もちろん、解析条件は、上記の条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
ＭＩＰ指示情報により、復号化側は、現在のブロックの予測モードがマトリクスに基づくイントラ予測モードであるかどうかを確定することができ、マトリクスに基づくイントラ予測モードである場合、当該モードに関する他の構文の解析を継続することにより、その予測モードの情報を得て、ひいては予測値を得ることができる。
本発明の実施例において、ＭＩＰモードでは、現在のブロックのサイズ条件を考慮せずに、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかのみに応じて、３つの異なるコンテキストモデルから１つのコンテキストモデルを選択し、このようにすると、ＭＩＰ指示情報に必要なコンテキストモデルの数を３に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
「ＭＩＰモードにおける第３の実施形態」
図６５は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図６５に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６５０１において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たすかどうかに応じて、２つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
ここで、プリセットサイズ条件は、現在のブロックの幅が高さの２倍を超えること、または現在のブロックの高さが幅の２倍を超えることであってもよい。
一例として、上記の２つの異なるコンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルおよび第２のコンテキストモデルを含むと仮定する。現在のブロックのサイズがプリセットサイズ条件を満たす場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックのサイズがプリセットサイズ条件を満たさない場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
図６６は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図６５に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図６６に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６６０１において、マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する前に、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たすかどうかに応じて、２つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
ここで、プリセットサイズ条件は、現在のブロックの幅が高さの２倍を超えること、または現在のブロックの高さが幅の２倍を超えることであってもよい。
一例として、上記の２つの異なるコンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルおよび第２のコンテキストモデルを含むと仮定する。現在のブロックのサイズがプリセットサイズ条件を満たす場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックのサイズがプリセットサイズ条件を満たさない場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
ステップ６６０２において、ＭＩＰ指示情報に基づいて、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、ＭＩＰモードでは、ＭＩＰ指示情報のコンテキストモデルの選択に対して、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、および現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを考慮せずに、サイズ条件のみに応じて、コンテキストモデルを選択することができ、このようにすると、ＭＩＰ指示情報に必要なコンテキストモデルの数を２に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
「ＭＩＰモードにおける第４の実施形態」
図６７は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図６７に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６７０１において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、同じコンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
図６８は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図６７に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図６８に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６８０１において、マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する前に、同じコンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
ステップ６８０２において、ＭＩＰ指示情報に基づいて、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、ＭＩＰモードでは、ＭＩＰ指示情報のコンテキストモデルの選択に対して、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、及びサイズ条件を考慮せずに、異なる条件で、同じコンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号化を行い、このようにすると、ＭＩＰ指示情報に必要なコンテキストモデルの数を１に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
「ＭＩＰモードにおける第５の実施形態」
図６９は、本発明の実施例による符号化・復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図６９に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ６９０１において、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、ＭＩＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
図７０は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図６９に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図７０に示すように、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７００１において、マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて現在のブロックを予測する前に、ＭＩＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
ステップ７００２において、ＭＩＰ指示情報に基づいて、現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、現在のブロックを予測する。
本発明の実施例において、ＭＩＰモードでは、現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、及びサイズ条件を考慮せずに、異なる条件で、ＭＩＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行い、つまり、コンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または復号化を使用せず、このようにすると、ＭＩＰ指示情報に必要なコンテキストモデルの数をゼロに減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
「ＢＤＰＣＭモード」
関連技術では、ＢＤＰＣＭ技術には、ＢＤＰＣＭモードをオンまたはオフにするためのＳＰＳレベルの構文がなく、また、ＢＤＰＣＭモードを有効にすることができる最大の符号化ブロックのサイズのスイッチを制御するためのＳＰＳレベルの構文がなく、柔軟性が低い。
「ＢＤＰＣＭモードにおける第１の実施形態」
図７１は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図７１に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７１０１において、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ符号化を行う前に、第１のＢＤＰＣＭ指示情報を符号化し、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートするかどうかを指示するために使用される。
一例として、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＳＰＳレベルの構文である。
別の実施例において、符号化側は、範囲指示情報を符号化してもよく、当該範囲指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットの範囲を指示するために使用される。当該範囲指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。
図７２は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図７１に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図７２に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７２０１において、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ復号化を行う前に、第１のＢＤＰＣＭ指示情報を復号化し、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートするかどうかを指示するために使用される。
ステップ７２０２において、第１のＢＤＰＣＭ指示情報に基づいて、現在の処理ユニットを復号化する。
一例として、第１のＢＤＰＣＭ指示情報が、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートすることを指示する場合、ＢＤＰＣＭモードに基づいて現在の処理ユニットを処理する。
一例として、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＳＰＳレベルの構文である。
別の実施例において、復号化側は、範囲指示情報を復号化してもよく、当該範囲指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットの範囲を指示するために使用される。当該範囲指示情報は、シーケンスパラメータセット、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。
本発明の実施例において、ＢＤＰＣＭモードをオンまたはオフにするための構文を追加し、符号化・復号化プロセスの柔軟性を向上させた。また、ＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットの範囲を指示するために使用される構文も追加する。
「ＢＤＰＣＭモードにおける第２の実施形態」
図７３は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図７３に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７３０１において、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ処理を行う前に、第２のＢＤＰＣＭ指示情報を符号化し、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットのサイズ範囲を指示するために使用される。
ここで、現在の処理ユニットにおけるユニットの範囲は、シーケンスレベル、画像パラメータセットまたはブロックレベルなどであってもよい。例えば、現在の処理ユニットは、現在の画像ブロックであってもよい。
例示的に、当該サイズ範囲は、３２*３２より小さいサイズ範囲であってもよい。
一例として、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートできる処理ユニットの最大サイズ、即ちＢＤＰＣＭモードを使用できる処理ユニットの最大サイズを指示するために使用される。例示的に、前記最大サイズは、３２*３２である。
一例として、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＳＰＳレベルに追加された構文である。
図７４は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図７３に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図７４に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７４０１において、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ処理を行う前に、第２のＢＤＰＣＭ指示情報を復号化し、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットのサイズ範囲を指示するために使用される。
ステップ７４０２において、第２のＢＤＰＣＭ指示情報及び現在のブロックのサイズに基づいて、現在のブロックがＢＤＰＣＭ処理を行うことができるかどうかを確定する。
一例として、現在のブロックのサイズが、第２のＢＤＰＣＭ指示情報で指示されたＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットのサイズ範囲内である場合、現在のブロックがＢＤＰＣＭ処理を行うことができると確定する。現在のブロックのサイズが、第２のＢＤＰＣＭ指示情報で指示されたＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットのサイズ範囲内ではない場合、現在のブロックがＢＤＰＣＭ処理を行うことができないと確定する。
一例として、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートできる処理ユニットの最大サイズを指示するために使用され、現在のブロックのサイズが第２のＢＤＰＣＭ指示情報で指示された最大サイズ以下である場合、現在のブロックがＢＤＰＣＭ処理を行うことができると確定する。現在のブロックのサイズが第２のＢＤＰＣＭ指示情報で指示された最大サイズより大きい場合、現在のブロックがＢＤＰＣＭ処理を行うことができないと確定する。
一例として、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＳＰＳレベルに追加された構文である。
本発明の実施例において、ＢＤＰＣＭモードを使用できるサイズ範囲を制御するための構文を追加し、符号化・復号化プロセスの柔軟性を向上させた。
「ＢＤＰＣＭモードにおける第３の実施形態」
ＢＤＰＣＭモードでは、符号化側と復号化側との間で伝送される構文要素は、第３のＢＤＰＣＭ指示情報及び第４のＢＤＰＣＭ指示情報を含んでもよい。第３のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを指示するために使用され、第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報を指示するために使用される。例示的に、第３のＢＤＰＣＭ指示情報は、Ｉｎｔｒａ_ｂｄｐｃｍ_ｆｌａｇであり、第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、Ｉｎｔｒａ_ｂｄｐｃｍ_ｄｉｒ_ｆｌａｇである。
関連技術では、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、第３のＢＤＰＣＭ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、１つのコンテキストモデルに基づいて、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要があり、第４のＢＤＰＣＭ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、別の異なるコンテキストモデルに基づいて、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う必要がある。つまり、以下の表４６に示すように、２つのコンテキストモデルを使用して、第３のＢＤＰＣＭ指示情報と第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対して符号化・復号化を行う必要がある。
Figure 2022537220000213
図７５は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図７５に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７５０１において、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ符号化を行う前に、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかに応じて、１つのコンテキストモデルに基づいて、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行う。
一例として、現在のブロックがブロックに基づく量子化された残差の差分ＰＣＭ符号化の条件を満たす場合、ＲＤＯによってＢＤＰＣＭモードを起動するかどうか、即ち、量子化された残差の差分ＰＣＭ符号化の方法を使用するかどうかを決定することができ、且つ符号化ストリームにおいて第３のＢＤＰＣＭ指示情報を符号化することにより、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを示す。
ステップ７５０２において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動すると確定した場合、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報に基づいて、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
ここで、ＢＤＰＣＭモードの予測方向は、水平予測方向及び垂直予測方向を含む。
一例として、符号化側は、ＲＤＯによって予測方向を決定することができ、選択された予測方向に基づいて、符号化ストリームにおいて第４のＢＤＰＣＭ指示情報を符号化することにより、ＢＤＰＣＭモードの予測方向を示す。
図７６は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図７５に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図７６に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７６０１において、現在のブロックに対してブロックに基づく量子化された残差の差分ＰＣＭ復号化を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいて、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行う。
一例として、復号化側は、現在のブロックの符号化ストリームを受信することができ、現在のブロックが解析条件を満たす場合、第３のＢＤＰＣＭ指示情報を解析することにより、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを確定する。
ここで、解析条件は、現在のブロックのサイズが一定のサイズ条件を満たすことを含む。もちろん、当該解析条件は、上記の条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
ステップ７６０２において、第３のＢＤＰＣＭ指示情報が、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動することを指示するときに、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報を指示するために使用される。
現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、第４のＢＤＰＣＭ指示情報をさらに解析することにより、予測方向を確定する必要がある。
ステップ７６０３において、第４のＢＤＰＣＭ指示情報で指示される予測方向に従って、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ処理を行う。
一例として、復号化側は、逆累積プロセスにより量子化された後の残差データを得て、次に、逆量子化し、予測値と加算することにより、再構築画素値を得ることができる。
一例として、第３のＢＤＰＣＭ指示情報及び第４のＢＤＰＣＭ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４７に示す通りである。
Figure 2022537220000214
本発明の実施例において、第３のＢＤＰＣＭ指示情報は、１つのコンテキストモデルを使用し、第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術符号化・復号化の方式を採用し、このようにすると、第３のＢＤＰＣＭ指示情報及び第４のＢＤＰＣＭ指示情報に必要なコンテキストモデルの数を１に減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
「ＢＤＰＣＭモードにおける第４の実施形態」
図７７は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図７７に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７７０１において、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ符号化を行う前に、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかに応じて、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
一例として、現在のブロックがブロックに基づく量子化された残差の差分ＰＣＭ符号化の条件を満たす場合、レート歪みによって現在のブロックが量子化された残差の差分ＰＣＭ符号化の方法を使用するかどうかを決定することができ、且つ符号化ストリームにおいて第３のＢＤＰＣＭ指示情報を符号化することにより、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを示す。
ステップ７７０２において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動すると確定した場合、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報に基づいて、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化を行う。
ここで、ＢＤＰＣＭモードの予測方向は、水平予測方向及び垂直予測方向を含む。
一例として、符号化側は、レート歪みによって予測方向を決定することができ、符号化ストリームにおいて第４のＢＤＰＣＭ指示情報を符号化することにより、ＢＤＰＣＭモードの予測方向を示す。
図７８は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図７７に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図７８に示すように、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７８０１において、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ復号化を行う前に、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行う。
一例として、復号化側は、現在のブロックの符号化ストリームを受信することができ、現在のブロックが解析条件を満たす場合、第３のＢＤＰＣＭ指示情報を解析することにより、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを確定する。
ここで、解析条件は、現在のブロックのサイズが一定のサイズ条件を満たすことを含む。もちろん、当該解析条件は、上記の条件に限定されず、他の条件を含んでもよい。
ステップ７８０２において、第３のＢＤＰＣＭ指示情報が、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動することを指示するときに、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報を指示するために使用される。
現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、第４のＢＤＰＣＭ指示情報をさらに解析することにより、予測方向を確定する必要がある。
ステップ７８０３において、第４のＢＤＰＣＭ指示情報で指示される予測方向に従って、現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ処理を行う。
一例として、復号化側は、逆累積プロセスにより量子化された後の残差データを得て、次に、逆量子化し、予測値と加算することにより、再構築画素値を得ることができる。
一例として、第３のＢＤＰＣＭ指示情報及び第４のＢＤＰＣＭ指示情報の符号化・復号化の方式は、以下の表４８に示す通りである。
Figure 2022537220000215
本発明の実施例において、第３のＢＤＰＣＭ指示情報及び第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術符号化・復号化の方式を採用し、このようにすると、第３のＢＤＰＣＭ指示情報及び第４のＢＤＰＣＭ指示情報に必要なコンテキストモデルの数をゼロに減らすことができ、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、メモリオーバーヘッドを削減する。
「ＢＤＰＣＭモードにおける第５の実施形態」
ＢＤＰＣＭモードでは、符号化側と復号化側との間で伝送される構文要素は、ＣＢＦ指示情報をさらに含み、ＣＢＦ指示情報は、ＣＢＦ指示情報は、現在のブロックの変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかを指示するために使用される。例示的に、ＣＢＦ指示情報は、ｃｂｆ_ｆｌａｇまたはＴｕ_ｃｂｆ_ｌｕｍａである。
関連技術では、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測する前に、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行うことができる。ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックがイントラサブブロック予測モードを起動するかどうか、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうか、現在のブロックの変換ブロックの分割深さ、及び現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかという条件に応じて、５つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
具体的に、この５つの異なるコンテキストモデルは、第１のコンテキストモデル、第２のコンテキストモデル、第３のコンテキストモデル、第４のコンテキストモデルおよび第５のコンテキストモデルを含むと仮定する。現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動する場合、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデル及び第２のコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。例示的に、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有しない場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動しなく、即ち、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動する場合、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、第３のコンテキストモデル及び第４のコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。例示的に、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さより大きい場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルであり、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さ以下である場合、目標コンテキストモデルは、第４のコンテキストモデルである。現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、目標コンテキストモデルは、第５のコンテキストモデルである。
関連技術では、ＣＢＦ指示情報が、５つのコンテキストモデルを使用する必要があり、必要とされるコンテキストモデルの数が多いので、符号化・復号化の複雑さが高く、メモリオーバーヘッドが大きい。
図７９は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、図７９に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ７９０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットが第１のコンテキストモデルおよび第２のコンテキストモデルを含むと仮定すると、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有しない場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
ステップ７９０２において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、またはＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルであり、第２のコンテキストモデルセットに含まれる２つのコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つのコンテキストモデルは、異なる。
一例として、第２のコンテキストモデルセットが第３のコンテキストモデルおよび第４のコンテキストモデルを含むと仮定すると、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さより大きい場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルであり、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さ以下である場合、目標コンテキストモデルは、第４のコンテキストモデルである。
図８０は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図７９に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図８０に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８００１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動する場合、ＣＢＦ指示情報の復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットが第１のコンテキストモデルおよび第２のコンテキストモデルを含むと仮定すると、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有する場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの前の変換ブロックが非ゼロ変換係数を有しない場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
ステップ８００２において、現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、またはＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、第２のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルであり、第２のコンテキストモデルセットに含まれる２つのコンテキストモデルと第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つのコンテキストモデルは、異なる。
一例として、第２のコンテキストモデルセットが第３のコンテキストモデルおよび第４のコンテキストモデルを含むと仮定すると、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さより大きい場合、目標コンテキストモデルは、第３のコンテキストモデルであり、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さ以下である場合、目標コンテキストモデルは、第４のコンテキストモデルである。
本発明の実施例において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化・復号化のコンテキストモデルの選択も、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに依存し、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動したとき、及び従来のイントラ予測を起動したときに、２つのコンテキストモデルを共有し、このようにすると、ＣＢＦ指示情報に必要なコンテキストモデルの数を４に減らし、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、内容オーバーヘッドを削減することができる。
「ＢＤＰＣＭモードにおける第６の実施形態」
図８１は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図８１に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８１０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、または従来のイントラ予測を起動し、或いはＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルである。
一例として、この２つの異なるコンテキストモデルが第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルであると仮定すると、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さより大きい場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さ以下である場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
図８２は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図８１に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図８２に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８２０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、または従来のイントラ予測を起動し、或いはＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルである。
一例として、この２つの異なるコンテキストモデルが第１のコンテキストモデルと第２のコンテキストモデルであると仮定すると、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さより大きい場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さ以下である場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
本発明の実施例において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動し、またはイントラサブブロック予測モードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化・復号化のコンテキストモデルの選択も、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに依存し、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動し、従来のイントラ予測を起動し、及びイントラサブブロック分割モードを起動したときに、２つのコンテキストモデルを共有し、このようにすると、ＣＢＦ指示情報に必要なコンテキストモデルの数を２に減らし、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、内容オーバーヘッドを削減することができる。
「ＢＤＰＣＭモードにおける第７の実施形態」
図８３は、本発明の実施例による符号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図８３に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８３０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、または従来のイントラ予測を起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットが第１のコンテキストモデルおよび第２のコンテキストモデルを含むと仮定すると、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さより大きい場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さ以下である場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
ステップ８３０２において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルセットに含まれる１つのコンテキストモデルである。
図８４は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図８３の実施例に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図８４に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８４０１において、現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、または従来のイントラ予測を起動する場合、イントラサブブロック予測に基づいて現在のブロックを予測する前に、ＣＢＦ指示情報の復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルである。
一例として、第１のコンテキストモデルセットが第１のコンテキストモデルおよび第２のコンテキストモデルを含むと仮定すると、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さより大きい場合、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルであり、現在のブロックの変換ブロックの分割深さがプリセット分割深さ以下である場合、目標コンテキストモデルは、第２のコンテキストモデルである。
ステップ８４０２において、現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルセットに含まれる１つのコンテキストモデルである。
本発明の実施例において、イントラサブブロック予測及び従来のイントラ予測において、ＣＢＦ指示情報は、現在のブロックの変換ブロックの分割深さに基づいて、２つのコンテキストモデルを共有し、ＢＤＰＣＭモードでは、ＣＢＦ指示情報の符号化・復号化のコンテキストモデルについては、従来のイントラ予測及びイントラサブブロック予測モードに使用される２つのコンテキストモデルから１つを選択することができ、このようにすると、ＣＢＦ指示情報に必要なコンテキストモデルの数を２に減らし、この結果、符号化・復号化の複雑さを軽減し、内容オーバーヘッドを削減することができる。
「ＪＣＣＲモード」
図８５は、本発明の実施例による符号化モードのフローチャートであり、当該方法は、符号化側に適用され、図８５に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８５０１において、ＪＣＣＲモードに基づいて現在のブロックを符号化する前に、現在のブロックがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかに応じて、ＪＣＣＲ指示情報を符号化し、ＪＣＣＲ指示情報は、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかを指示するために使用される。
ここで、現在の処理ユニットにおけるユニットの範囲は、シーケンスレベル、画像パラメータセットまたはブロックレベルなどであってもよい。例えば、現在の処理ユニットは、現在の画像ブロックである。
ここで、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかとは、ＪＣＣＲモードを有効にできるかどうか、つまり、ＪＣＣＲモードをオンにするかどうかを指す。例示的に、ＪＣＣＲ指示情報は、ｓｐｓ_ｊｃｃｒ_ｅｎａｂｌｅ_ｆｌａｇであり、ＪＣＣＲの有効フラグである。一例として、ｓｐｓ_ｊｃｃｒ_ｅｎａｂｌｅ_ｆｌａｇが真の場合、現在のブロックがＪＣＣＲモードをサポートすることを示す。一例として、現在のブロックは、色度残差ブロックであってもよい。
一例として、ＪＣＣＲ指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、ＪＣＣＲ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、ＪＣＣＲ指示情報は、ＳＰＳレベルに追加された構文である。
一例として、符号化側は、範囲指示情報を符号化してもよく、当該範囲指示情報は、ＪＣＣＲモードをサポートする処理ユニットの範囲を指示するために使用される。一例として、当該範囲指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。
この後、復号化側は、ＪＣＣＲ指示情報に基づいて、現在のブロックがＪＣＣＲモードを起動するかどうかを確定する。
一例として、ＪＣＣＲモードが、現在のブロックがＪＣＣＲモードをサポートすることを指示する場合、現在のブロックのＣＢＦ値の確定を継続することができ、現在のブロックのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントのＣＢＦ値がいずれも真であり、即ち現在のブロックのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントの残差係数がいずれも０ではない場合、符号化側は、ＪＣＣＲモードを起動できる。例示的に、現在のブロックがＪＣＣＲモードを起動するかどうかについては、符号化側でＲＤＯによって決定されることができる。
図８６は、本発明の実施例による復号化の方法のフローチャートであり、当該方法は、復号化側に適用され、当該方法は、上記の図８５に示された符号化の方法に対応する復号化の方法であり、図８６に示すように、当該方法は以下のステップを含む。
ステップ８６０１において、ＪＣＣＲモードに基づいて現在のブロックを復号化する前に、ＪＣＣＲ指示情報を復号化し、ＪＣＣＲ指示情報は、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかを指示するために使用される。
ステップ８６０２において、ＪＣＣＲ指示情報に基づいて現在のブロックがＪＣＣＲモードをサポートすると確定し、且つ現在のブロックがＪＣＣＲモードを起動する場合、現在のブロックのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントの相関性に従って、現在のブロックに対して復号化を行うことにより、現在のブロックの色度残差係数を得る。
一例として、ＪＣＣＲ指示情報に基づいて現在のブロックがＪＣＣＲモードをサポートすると確定した場合、現在のブロックのＣＢＦ値の確定を継続することができ、現在のブロックのＣＢコンポーネントのＣＢＦとＣＲコンポーネントのＣＢＦ値がいずれも真であり、即ち現在のブロックのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントがいずれも非ゼロ変換係数を有する場合、現在のブロックがＪＣＣＲモードを起動するかどうかを解析し続ける。現在のブロックがＪＣＣＲモードを起動すると確定した場合、現在のブロックのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントの相関性に従って、現在のブロックに対して復号化を行うことにより、現在のブロックの色度残差係数を得る。
ここで、現在のブロックのＣＢＦ値は、現在のブロックの変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうか、即ち現在のブロックの変換ブロックが１つ以上の０に等しくない変換係数を含むかどうかを指示するために使用される。現在のブロックのＣＢＦ値は、現在のブロックのＣＢコンポーネントのＣＢＦ値及び現在のブロックのＣＲコンポーネントのＣＢＦ値を含むことができる。ここで、現在のブロックのＣＢコンポーネントのＣＢＦ値は、現在のブロックのＣＢ変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうか、即ち現在のブロックのＣＢ変換ブロックが１つ以上の０に等しくない変換係数を含むかどうかを指示するために使用される。現在のブロックのＣＲコンポーネントのＣＢＦ値は、現在のブロックのＣＲ変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうか、即ち現在のブロックのＣＲ変換ブロックが１つ以上の０に等しくない変換係数を含むかどうかを指示するために使用される。現在のブロックのＣＢコンポーネントのＣＢＦ値が真であり、即ちＣＢコンポーネントのＣＢＦ値が１である場合、現在のブロックのＣＢ変換ブロックが非ゼロ変換係数を有することを示す。現在のブロックのＣＲコンポーネントのＣＢＦ値が真であり、即ちＣＲコンポーネントのＣＢＦ値が１である場合、現在のブロックのＣＲ変換ブロックが非ゼロ変換係数を有することを示す。
一例として、ＪＣＣＲ指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。好ましくは、ＪＣＣＲ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、つまり、ＪＣＣＲ指示情報は、ＳＰＳレベルに追加された構文である。
別の実施例において、復号化側は、範囲指示情報を復号化してもよく、当該範囲指示情報は、ＪＣＣＲモードをサポートする処理ユニットのサイズ範囲を指示するために使用される。当該範囲指示情報は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）、画像パラメータセット、ｓｌｉｃｅレベルまたはＴｉｌｅレベルに存在することができる。
本発明の実施例において、ＪＣＣＲモードをサポートするかどうかを指示するために使用される構文を追加し、符号化・復号化プロセスの柔軟性を向上させた。また、ＪＣＣＲモードをサポートする処理ユニットの範囲を指示するために使用される構文も追加する。
なお、本発明の実施例における現在のブロックまたは画像ブロックは、シーケンスレベル、画像パラメータセット、またはブロックレベルの他の処理ユニットであってもよく、本発明の実施例は、これについて限定しない。
図８７は、本発明の実施例による符号化側８７００の構造概略図であり、当該符号化側８７００は、構成または性能の相違により大きな差異を生じることができ、１つ以上のプロセッサ（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔｓ、ＣＰＵ）８７０１と、１つ以上のメモリ８７０２を含むことができ、ここで、前記メモリ８７０２には、少なくとも１つの指令が記憶され、前記少なくとも１つの指令が前記プロセッサ８７０１によってアップロードされ、実行されることにより、上述の様々な方法の実施例による符号化の方法を実現する。もちろん、当該符号化側８７００は、入出力を行うために、有線または無線ネットワークインターフェース、キーボード、および入出力インターフェースなどのコンポーネントを有してもよく、当該符号化側８７００は、装置の機能を実現するための他のコンポーネントを含んでもよく、ここでは説明を省略する。
図８８は、本発明の実施例による復号化側８８００の構造概略図であり、当該復号化側８８００は、構成または性能の相違により大きな差異を生じることができ、１つ以上のプロセッサ（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔｓ、ＣＰＵ）８８０１と、１つ以上のメモリ８８０２を含むことができ、ここで、前記メモリ８８０２には、少なくとも１つの指令が記憶され、前記少なくとも１つの指令が前記プロセッサ８８０１によってアップロードされ、実行されることにより、上述の様々な方法の実施例による復号化の方法を実現する。もちろん、当該復号化側８８００は、入出力を行うために、有線または無線ネットワークインターフェース、キーボード、および入出力インターフェースなどのコンポーネントを有してもよく、当該復号化側８８００は、装置の機能を実現するための他のコンポーネントを含んでもよく、ここでは説明を省略する。
別の実施例において、指令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記指令がプロセッサによって実行されるとき、上記のいずれかに記載の符号化の方法、復号化の方法、または符号化・復号化の方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体に関する。
別の実施例において、コンピュータ上で動作するとき、上記のいずれかに記載の符号化の方法、復号化の方法、または符号化・復号化の方法をコンピュータに実行させることを特徴とする指令を含むコンピュータプログラム製品に関する。
当業者にとって、上記の実施例のステップの全部または一部をハードウェアによって完了してもよく、プログラムを利用して関連するハードウェアを指令することにより完了してもよいことを理解することができ、前記プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されることができ、上記記憶媒体は、読み出し専用メモリ、磁気ディスク、または光ディスク等であってもよい。
上記では、以下の技術案も例示された。
技術案１として、ＪＣＣＲ指示情報に対して復号化を行い、前記ＪＣＣＲ指示情報は、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかを指示するために使用されることと、前記ＪＣＣＲ指示情報に基づいて、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかを確定することと、を含む復号化の方法に関する。
技術案２として、技術案１によると、前記前記ＪＣＣＲ指示情報に基づいて、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかを確定することは、
前記ＪＣＣＲ指示情報のフラグ値が第１値である場合、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートすると確定することと、前記ＪＣＣＲ指示情報のフラグ値が第２値である場合、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートしないと確定することと、
を含む。
技術案３として、技術案１によると、前記ＪＣＣＲ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在する。
技術案４として、技術案１によると、前記ＪＣＣＲ指示情報は、ｓｐｓ_ｊｃｃｒ_ｅｎａｂｌｅ_ｆｌａｇである。
技術案５として、技術案１によると、復号化の方法は、前記ＪＣＣＲ指示情報に基づいて現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートすると確定し、且つ前記現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードを起動する場合、前記現在の処理ユニットの青色色度ＣＢコンポーネントと赤色色度ＣＲコンポーネントの相関性に従って、前記現在の処理ユニットに対して復号化を行うことにより、前記現在の処理ユニットの色度残差係数を得ることをさらに含む。
技術案６として、技術案１によると、前記前記ＪＣＣＲ指示情報に基づいて前記現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートすると確定し、且つ前記現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードを起動する場合、前記現在の処理ユニットのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントの相関性に従って、前記現在の処理ユニットに対して復号化を行うことにより、前記現在の処理ユニットの色度残差係数を得ることは、
前記ＪＣＣＲ指示情報に基づいて前記現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートすると確定した場合、前記現在の処理ユニットのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントのＣＢＦ値を確定することと、前記現在の処理ユニットのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントのＣＢＦ値がいずれも真である場合、前記現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードを起動するかどうかを解析することと、前記現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードを起動する場合、前記現在の処理ユニットのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントの相関性に従って、前記現在の処理ユニットに対して復号化を行うことにより、前記現在の処理ユニットの色度残差係数を得ることと、
を含む。
技術案７として、技術案１によると、前記ＪＣＣＲ指示情報は、ＳＰＳレベルのイネーブルフラグであり、前記現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかとは、前記現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードを有効にできるかどうかを指す。
技術案８として、技術案１によると、前記現在の処理ユニットは、現在の色度残差ブロックである。
技術案９として、技術案１によると、復号化の方法は、前記ＪＣＣＲ指示情報に基づいて前記現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートすると確定し、且つ前記現在の処理ユニットが解析条件を満たす場合、前記現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードを起動するかどうかを解析し、ここで、前記解析条件は、前記現在の処理ユニットのＣＢ色度コンポーネントとＣＲ色度コンポーネントがいずれも非ゼロ変換係数を有することをさらに含む。
技術案１０として、符号化の方法は、
ＪＣＣＲ指示情報を符号化し、前記ＪＣＣＲ指示情報は、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかを指示するために使用されることと、
前記ＪＣＣＲ指示情報のフラグ値が第１値である場合、前記ＪＣＣＲ指示情報は、前記現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートすることを指示するために使用されることと、
前記ＪＣＣＲ指示情報のフラグ値が第２値である場合、前記ＪＣＣＲ指示情報は、前記現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートしないことを指示するために使用されることと、を含む。
技術案１１として、技術案１０によると、前記ＪＣＣＲ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在する。
技術案１２として、技術案１０によると、前記ＪＣＣＲ指示情報は、ｓｐｓ_ｊｃｃｒ_ｅｎａｂｌｅ_ｆｌａｇである。
技術案１３として、技術案１０によると、前記現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートする場合、ＪＣＣＲモードの起動を確定する前に、符号化の方法は、
前記現在の処理ユニットのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントのＣＢＦ値を確定することと、
前記現在の処理ユニットのＣＢコンポーネントとＣＲコンポーネントのＣＢＦ値がいずれも真である場合、ＪＣＣＲモードを起動する条件を満たすと確定することと、
をさらに含む。
技術案１４として、技術案１０によると、ＪＣＣＲモードを起動する条件を満たすと確定した後、符号化の方法は、
レート歪み最適化ＲＤＯによって、ＪＣＣＲモードを起動するかどうかを確定することをさらに含む。
技術案１５として、技術案１から９のいずれかに記載の方法を実行するように構成されている復号化の装置に関する。
技術案１６として、技術案１０から１４のいずれか１項に記載の方法を実行するように構成されている符号化の装置に関する。
技術案１７として、プロセッサとコンピュータ可読記憶媒体とを含み、前記コンピュータ可読記憶媒体に前記プロセッサによって実行可能なコンピュータ実行可能指令が記憶され、前記プロセッサがコンピュータ実行可能指令を実行するために使用されることにより、技術案１から９のいずれかに記載の方法を実現する復号化のデバイスに関する。
技術案１８として、プロセッサとコンピュータ可読記憶媒体とを含み、前記コンピュータ可読記憶媒体に前記プロセッサによって実行可能なコンピュータ実行可能指令が記憶され、前記プロセッサがコンピュータ実行可能指令を実行するために使用されることにより、技術案１０から１４のいずれか１項に記載の方法を実現する符号化のデバイスに関する。
技術案１９として、指令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記指令がプロセッサによって実行されるとき、上記の技術案１から１４のいずれかに記載の方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体に関する。
技術案２０として、現在のブロックが複数行予測モードをサポートする場合、複数行予測モードに基づいて現在のブロックを予測するときに、目標参照行に基づいて現在のブロックを予測し、前記目標参照行は、参照行指示情報に基づいて確定されることを含み、
ここで、前記参照行指示情報は、複数行予測モードに基づいて現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用され、前記目標参照行は、候補参照行から選択された１行であり、ここで、前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数は３であり、且つ現在のブロックの境界に最も近い３行３列が前記候補参照行として用いられ、
前記参照行指示情報が、最大２ビットを占め、且つこの２ビットについて、２つのコンテキストモデルを使用して復号化し、ここで、前記参照行指示情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいて復号化し、前記参照行指示情報の第２のビットを復号化する必要があるとき、前記参照行指示情報の第２のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいて復号化し、前記第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは異なる、復号化の方法に関する。
技術案２１として、技術案２０によると、前記行は、現在のブロックの上側の行、または現在のブロックの左側の列である。
技術案２２として、技術案２０によると、前記現在のブロックの境界に最も近い３行３列が前記候補参照行として用いられることは、０行目、１行目および２行目が前記候補参照行として用いられることを含み、
ここで、前記０行目は、前記現在のブロックの境界に隣接する行であり、前記１行目は、前記現在のブロックの境界に次に隣接する行であり、前記２行目は、前記１行目に隣接する行である。
技術案２３として、技術案２０によると、インデックス情報が０である候補参照行は前記０行目であり、インデックス情報が１である候補参照行は前記１行目であり、インデックス情報が２である候補参照行は２行目である場合、前記目標参照行が参照行指示情報に基づいて確定されることは、
参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、前記目標参照行が、前記０行目であることと、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、前記目標参照行が、前記１行目であることと、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、前記目標参照行が、前記２行目であることと、を含む。
技術案２４として、技術案２０によると、前記現在のブロックの境界に最も近い３行３列が前記候補参照行として用いられることは、０行目、１行目、２行目、０列目、１列目、および２列目が前記候補参照行として用いられることを含み、ここで、前記０行目は、前記現在のブロックの上境界に隣接する行であり、前記１行目は、前記現在のブロックの上境界に次に隣接する行であり、前記２行目は、前記１行目に隣接する行であり、前記０列目は、前記現在のブロックの左境界に隣接する列であり、前記１列目は、前記現在のブロックの左境界に次に隣接する列であり、前記２列目は、前記１列目に隣接する列であり、前記目標参照行が参照行指示情報に基づいて確定されることは、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、前記目標参照行が、前記０行目および０列目であることと、前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、前記目標参照行が、前記１行目および１列目であることと、前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、前記目標参照行が、前記２行目および２列目であることと、を含む。
技術案２５として、技術案２４によると、前記複数行予測モードは、現在のブロックの参照画素に基づいて予測するために使用され、ここで、前記目標参照行が前記０行目および０列目である場合、現在のブロックの予測に使用される参照画素は、前記０行目または０列目から取得され、前記目標参照行が前記１行目および１列目である場合、現在のブロックの予測に使用される参照画素は、前記１行目または１列目から取得され、前記目標参照行が前記２行目および２列目である場合、現在のブロックの予測に使用される参照画素は、前記２行目または２列目から取得される。
技術案２６として、技術案２０によると、復号化の方法は、現在のブロックが複数行予測技術をサポートする条件を満たすかどうかを確定することと、
現在のブロックが複数行予測技術をサポートする条件を満たす場合、現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定することと、をさらに含み、
ここで、前記複数行予測技術をサポートする条件は、現在のブロックが輝度イントラブロックであることと、現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、現在のブロックが符号化ツリーユニットの第１の行を含まないことと、を含む。
技術案２７として、技術案２０によると、前記複数行予測モードは、現在のブロックの参照画素に基づいて予測するために使用され、ここで、現在のブロックの予測に使用される参照画素は、現在のブロックの前記目標参照行から取得される。
技術案２８として、技術案２０によると、前記目標参照行のインデックス情報は、ｉｎｔｒａ_ｌｕｍａ_ｒｅｆ_ｉｄｘで表記されている。
技術案２９として、
複数行予測モードに基づいて現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行を確定することと、
第１のコンテキストモデルに基づいて、参照行指示情報の第１のビットに対して符号化を行うことと、
前記参照行指示情報の第２のビットに対して符号化を行う必要があるときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、前記参照行指示情報の第２のビットに対して符号化を行うことと、を含み、
ここで、前記参照行指示情報が、最大２ビットを占め、且つこの２ビットについて、２つのコンテキストモデルを使用して符号化し、前記第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは異なり、前記参照行指示情報は、複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用され、ここで、前記目標参照行は、参照行指示情報におけるインデックス情報に基づいて候補参照行から選択され、ここで、前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数は３であり、且つ前記現在のブロックの境界に最も近い３行３列が前記候補参照行として用いられる、符号化の方法に関する。
技術案３０として、技術案２９によると、前記目標参照行の行は、前記現在のブロックの上側の行、または前記現在のブロックの左側の列である。
技術案３１として、技術案２９によると、
前記０行目は、前記現在のブロックの境界に隣接する行であり、前記１行目は、前記現在のブロックの境界に次に隣接する行であり、前記２行目は、前記１行目に隣接する行であり、
インデックス情報が０である候補参照行は前記０行目であり、インデックス情報が１である候補参照行は前記１行目であり、インデックス情報が２である候補参照行は前記２行目である場合、前記目標参照行が参照行指示情報におけるインデックス情報に基づいて候補参照行から選択されることは、
参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、前記目標参照行が、前記０行目であることと、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、前記目標参照行が、前記１行目であることと、
前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、前記目標参照行が、前記２行目であることと、を含む。
技術案３２として、技術案２９によると、前記現在のブロックの境界に最も近い３行３列が前記候補参照行として用いられることは、０行目、１行目、２行目、０列目、１列目、および２列目が前記候補参照行として用いられることを含み、ここで、前記０行目は、前記現在のブロックの上境界に隣接する行であり、前記１行目は、前記現在のブロックの上境界に次に隣接する行であり、前記２行目は、前記１行目に隣接する行であり、前記０列目は、前記現在のブロックの左境界に隣接する列であり、前記１列目は、前記現在のブロックの左境界に次に隣接する列であり、前記２列目は、前記１列目に隣接する列であり、前記目標参照行が参照行指示情報に基づいて確定されることは、参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、前記目標参照行が、前記０行目および０列目であることと、前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、前記目標参照行が、前記１行目および１列目であることと、前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、前記目標参照行が、前記２行目および２列目であることと、を含む。
技術案３３として、技術案３２によると、前記複数行予測モードは、現在のブロックの参照画素に基づいて予測するために使用され、ここで、前記目標参照行が前記０行目および０列目である場合、現在のブロックの予測に使用される参照画素は、前記０行目または０列目から取得され、前記目標参照行が前記１行目および１列目である場合、現在のブロックの予測に使用される参照画素は、前記１行目または１列目から取得され、前記目標参照行が前記２行目および２列目である場合、現在のブロックの予測に使用される参照画素は、前記２行目または２列目から取得される。
技術案３４として、技術案２９によると、符号化の方法は、
前記現在のブロックが複数行予測技術をサポートする条件を満たすかどうかを確定することと、
前記現在のブロックが複数行予測技術をサポートする条件を満たす場合、前記現在のブロックが複数行予測モードをサポートすると確定することと、をさらに含み、
ここで、前記複数行予測技術の条件は、前記現在のブロックが輝度イントラブロックであることと、前記現在のブロックのサイズが一定の制限条件を満たすことと、前記現在のブロックが符号化ツリーユニットの第１の行を含まないことと、を含む。
技術案３５として、技術案２０から２８のいずれかに記載の方法を実行するように構成されていることを特徴とする復号化の装置に関する。
技術案３６として、技術案２９から３４のいずれかに記載の方法を実行するように構成されていることを特徴とする符号化の装置に関する。
技術案３７として、プロセッサとコンピュータ可読記憶媒体とを含み、前記コンピュータ可読記憶媒体に前記プロセッサによって実行可能なコンピュータ実行可能指令が記憶され、
前記プロセッサがコンピュータ実行可能指令を実行するために使用されることにより、技術案２０から２８のいずれかに記載の方法を実現する、復号化のデバイスに関する。
技術案３８として、プロセッサとコンピュータ可読記憶媒体とを含み、前記コンピュータ可読記憶媒体に前記プロセッサによって実行可能なコンピュータ実行可能指令が記憶され、
前記プロセッサがコンピュータ実行可能指令を実行するために使用されることにより、請求項２９から３４のいずれか１項に記載の方法を実現する、符号化のデバイスに関する。
技術案３９として、指令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記指令がプロセッサによって実行されるとき、技術案２０から３４のいずれかに記載の方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体に関する。
技術案４０として、復号化の方法であって、
第１のＢＤＰＣＭ指示情報に対して復号化を行い、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートするかどうかを指示するために使用され、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、ここで、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報のフラグ値が第１値である場合、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートすると確定し、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報のフラグ値が第２値である場合、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートしないと確定することと、
現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、第２のＢＤＰＣＭ指示情報を復号化し、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートする画像ブロックのサイズ範囲を指示するために使用され、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、前記シーケンスパラメータセットに存在することと、
前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報と前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報に基づいて、現在の処理ユニットに対して復号化を行うことと、を含み、
ここで、前記前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報と前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報に基づいて、現在の処理ユニットに対して復号化を行うことは、
前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報および現在の処理ユニットのサイズに基づいて、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードでの復号化をサポートできるかどうかを確定することを含み、
ここで、前記前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報および現在の処理ユニットのサイズに基づいて、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードでの復号化をサポートできるかどうかを確定することは、
前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報のフラグ値が第１値であり、且つ前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報で指示されるサイズ範囲および現在の処理ユニットのサイズに基づいて、現在の処理ユニットのサイズが前記サイズ範囲内であると確定する場合、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートできると確定することを含み、
前記方法は、
現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対して復号化を行い、前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報が、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードを起動することを指示するときに、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対して復号化を行い、前記第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報を指示するために使用されることと、
前記第４のＢＤＰＣＭ指示情報で指示される予測方向に従って、現在の処理ユニットに対してＢＤＰＣＭ処理を行い、ここで、前記ＢＤＰＣＭモードの予測方向は、水平予測方向及び垂直予測方向を含むことと、をさらに含む、復号化の方法に関する。
技術案４１として、技術案４０によると、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートできる処理ユニットの最大サイズを指示するためにも使用される。
技術案４２として、技術案４１によると、ＢＤＰＣＭモードをサポートできる処理ユニットの最大サイズは、３２*３２である。
技術案４３として、技術案４０によると、前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対して復号化を行うことは、
現在の処理ユニットが解析条件を満たす場合、前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報を解析することにより、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを確定することを含み、ここで、前記解析条件は、現在の処理ユニットのサイズが一定のサイズ条件を満たすことを含む。
技術案４４として、技術案４０によると、復号化の方法は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、前記ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行うことをさらに含み、ここで、前記ＣＢＦ指示情報は、前記現在の処理ユニットの変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルセットにおける１つのコンテキストモデルである。
技術案４５として、技術案４０から４４によると、前記現在の処理ユニットは、現在の画像ブロックである。
技術案４６として、符号化の方法であって、
第１のＢＤＰＣＭ指示情報に対して符号化を行い、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートするかどうかを指示するために使用され、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在し、ここで、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報のフラグ値が第１値である場合、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートすることを指示するために使用され、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報のフラグ値が第２値である場合、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートしないことを指示するために使用されることと、
現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、第２のＢＤＰＣＭ指示情報を符号化し、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットのサイズ範囲を指示するために使用され、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、前記シーケンスパラメータセットに存在することと、
前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報と前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報に基づいて、現在の処理ユニットに対して符号化を行うことと、
を含み、
ここで、前記前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報と前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報に基づいて、現在の処理ユニットに対して符号化を行うことは、
前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報および現在の処理ユニットのサイズに基づいて、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードでの符号化をサポートできるかどうかを確定することを含み、
ここで、前記前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報および現在の処理ユニットのサイズに基づいて、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードでの符号化をサポートできるかどうかを確定することは、
前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報のフラグ値が第１値であり、且つ前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報で指示されるサイズ範囲および現在の処理ユニットのサイズに基づいて、現在の処理ユニットのサイズが前記サイズ範囲内であると確定する場合、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートできると確定することを含み、
前記方法は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対して符号化を行い、前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを指示するために使用されることをさらに含み、
前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報が、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードを起動することを指示するために使用される場合、前記方法は、
第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対して符号化を行い、前記第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報を指示するために使用され、ここで、前記ＢＤＰＣＭモードの予測方向は、水平予測方向及び垂直予測方向を含むことをさらに含む、符号化の方法に関する。
技術案４７として、技術案４６によると、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートできる処理ユニットの最大サイズを指示するためにも使用される。
技術案４８として、技術案４７によると、ＢＤＰＣＭモードをサポートできる処理ユニットの最大サイズは、３２*３２である。
技術案４９として、技術案４６によると、前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報が、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードを起動することを指示するために使用される場合、符号化の方法は、ＣＢＦ指示情報の符号化を行うときに、目標コンテキストモデルに基づいて、前記ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化を行うことをさらに含み、ここで、前記ＣＢＦ指示情報は、現在の処理ユニットの変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、第１のコンテキストモデルセットにおける１つのコンテキストモデルである。
技術案５０として、技術案４６から４９によると、前記現在の処理ユニットは、現在の画像ブロックである。
技術案５１として、技術案４０から４５のいずれかに記載の方法を実行するように構成されている復号化の装置に関する。
技術案５２として、技術案４６から５０のいずれかに記載の方法を実行するように構成されている符号化の装置に関する。
技術案５３として、
プロセッサとコンピュータ可読記憶媒体とを含み、前記コンピュータ可読記憶媒体に前記プロセッサによって実行可能なコンピュータ実行可能指令が記憶され、
前記プロセッサがコンピュータ実行可能指令を実行するために使用されることにより、技術案４０から４５のいずれかに記載の方法を実現する、復号化のデバイスに関する。
技術案５４として、
プロセッサとコンピュータ可読記憶媒体とを含み、前記コンピュータ可読記憶媒体に前記プロセッサによって実行可能なコンピュータ実行可能指令が記憶され、
前記プロセッサがコンピュータ実行可能指令を実行するために使用されることにより、技術案４６から５０のいずれか１項に記載の方法を実現する、符号化のデバイスに関する。
技術案５５として、指令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記指令がプロセッサによって実行されるとき、技術案４０から５０のいずれか１項に記載の方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体に関する。
上記は、本発明の好ましい実施例に過ぎない、本発明を限定するものではなく、本発明の精神および原則内でなされた任意の変更、等効な置換、改善などは、本発明の範囲に含まれるものとする。
０１ エンコーダ
０２ デコーダ
０３ 記憶装置
０４ リンク

Claims (33)

  1. 第１のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、１つのコンテキストモデルに基づいて、前記第１のＩＳＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
    第２のＩＳＰ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、前記第２のＩＳＰ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行い、前記第２のＩＳＰ指示情報は、イントラサブブロック予測モードのサブブロック分割方式を指示するために使用されることと、を含む、
    ことを特徴とする符号化・復号化の方法。
  2. 現在のブロックの幅と高さのサイズがＭ*Ｎであり、前記Ｍが６４未満且つ前記Ｎが６４未満の場合、前記現在のブロックは、複数行予測モードをサポートしないことを含む、
    ことを特徴とする符号化・復号化の方法。
  3. 前記現在のブロックの幅と高さのサイズが４*４である場合、前記現在のブロックは、複数行予測モードをサポートしないことを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
  4. 現在のブロックが複数行予測モードをサポートし、且つ前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、前記複数行予測モードに対応する参照行指示情報が、最大２ビットを占め、前記参照行指示情報が、複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用される場合、
    １つのコンテキストモデルに基づいて、前記参照行指示情報の第１のビットに対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化または適応バイナリ算術復号化を行うことと、
    前記参照行指示情報の第２のビットに対して符号化または復号化を行う必要があるときに、前記参照行指示情報の第２のビットに対してバイパスに基づくバイナリ算術符号化または復号化を行うことと、を含む、
    ことを特徴とする符号化・復号化の方法。
  5. 現在のブロックが複数行予測モードをサポートし、前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数が３であり、ここで、インデックス情報が０である候補参照行は０行目であり、前記０行目は、前記現在のブロックの境界に隣接する行であり、インデックス情報が１である候補参照行は１行目であり、前記１行目は、前記現在のブロックの境界に次に隣接する行であり、インデックス情報が２である候補参照行は２行目であり、前記２行目は、前記１行目に隣接する行である場合、
    前記複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、目標参照行に基づいて前記現在のブロックを予測することを含み、
    ここで、前記目標参照行は、参照行指示情報に基づいて確定され、
    前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が０である場合、前記目標参照行は、０行目であり、
    前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が１である場合、前記目標参照行は、１行目であり、
    前記参照行指示情報で指示されるインデックス情報が２である場合、前記目標参照行は、２行目である、
    ことを特徴とする符号化・復号化の方法。
  6. 現在のブロックが複数行予測モードをサポートする場合、
    前記複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測する前に、行数指示情報に対して復号化を行い、前記行数指示情報は、前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を指示するために使用されることと、
    前記行数指示情報に基づいて前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数を確定することと、
    前記複数行予測モードに対応する候補参照行の行数と前記参照行指示情報に基づいて目標参照行を確定し、前記参照行指示情報は、前記複数行予測モードに基づいて前記現在のブロックの予測を行うときに使用される目標参照行のインデックス情報を指示するために使用されることと、
    前記目標参照行に基づいて前記現在のブロックを予測することと、
    を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  7. 前記行数指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在することを特徴とする請求項６に記載の方法。
  8. 現在のブロックがアフィン予測モードを起動し、またはアフィン予測モード以外の他の予測モードを起動する場合、現在のブロックの動きベクトル差分の符号化または復号化を行うときに、前記現在のブロックがＡＭＶＲモードをサポートすれば、第１のＡＭＶＲ指示情報の符号化または復号化を行うときに、第１のコンテキストモデルに基づいて、前記第１のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
    前記第１のＡＭＶＲ指示情報が、前記現在のブロックがＡＭＶＲモードを起動することを指示するときに、第２のコンテキストモデルに基づいて、第２のＡＭＶＲ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第２のＡＭＶＲ指示情報は、ＡＭＶＲモードで動きベクトル差分の符号化または復号化を行うときに使用される画素精度のインデックス情報を指示するために使用され、前記第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは異なることと、を含む、
    ことを特徴とする符号化・復号化の方法。
  9. 現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、前記イントラサブブロック予測の目標予測モードが最も可能性の高いイントラ予測モードＭＰＭリストに存在し、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、前記イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
    予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
    前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
    または、
    現在のブロックが従来のイントラ予測を起動し、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の第１のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、他のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記第２のコンテキストモデルと前記第１のコンテキストモデルは同じコンテキストモデルであることと、
    予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動される従来のイントラ予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
    前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  10. 現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
    予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
    前記目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測することと、
    または、
    現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて現在のブロックを予測するときに、予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、ここで、前記予測モードインデックス情報の全てのビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
    予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから現在のブロックによって起動される従来のイントラ予測の目標予測モードを確定し、前記予測モードインデックス情報は、前記ＭＰＭリストにおける目標予測モードのインデックス情報を指示するために使用されることと、
    前記目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測することと、を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  11. 現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
    前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
    前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
    または、
    前記現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは同じであることと、
    前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに 基づいて前記現在のブロックを予測することと、
    前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  12. 現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動するときに、イントラサブブロック予測の目標予測モードがＭＰＭリストに存在し、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、イントラサブブロック予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
    前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
    前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動されるイントラサブブロック予測の目標予測モードを確定し、前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
    または、
    前記現在のブロックが従来のイントラ予測を起動するときに、従来のイントラ予測の目標予測モードがＭＰＭリストからのものであり、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、従来のイントラ予測に基づいて前記現在のブロックを予測するときに、ｐｌａｎａｒ指示情報に対して復号化を行い、ここで、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであるかどうかを指示するために使用され、前記ｐｌａｎａｒ指示情報は、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
    前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードであると確定したときに、ｐｌａｎａｒ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、
    前記ｐｌａｎａｒ指示情報に基づいて、前記現在のブロックによって起動される目標予測モードがｐｌａｎａｒ予測モードではないと確定したときに、予測モードインデックス情報に基づいて、前記ＭＰＭリストから前記現在のブロックによって起動される目標予測モードを確定し、前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  13. 現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、前記現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、
    クロスコンポーネント予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、前記色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける前記現在のブロックの目標予測モードのインデックスを指示するために使用され、ここで、前記色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、第１のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記色度予測モードインデックス情報の第２のビットは、第２のコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記第１のコンテキストモデルと前記第２のコンテキストモデルは異なり、前記色度予測モードインデックス情報の第３のビットと第４のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
    前記色度予測モードインデックス情報に基づいて、前記候補予測モードリストから前記現在のブロックの目標予測モードを確定することと、
    前記目標予測モードに基づいて現在のブロックを予測することと、を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  14. 現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードをサポートし、前記現在のブロックがクロスコンポーネント予測モードを起動し、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、
    クロスコンポーネント予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測するときに、色度予測モードインデックス情報に対して復号化を行い、前記色度予測モードインデックス情報は、対応する候補予測モードリストにおける前記現在のブロックの目標予測モードのインデックスを指示するために使用され、ここで、前記色度予測モードインデックス情報の第１のビットは、１つのコンテキストモデルに基づいてコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行って得られたものであり、前記色度予測モードインデックス情報の第２のビット、第３のビット及び第４のビットは、バイパスに基づくバイナリ算術復号化を行って得られたものであることと、
    前記色度予測モードインデックス情報に基づいて、前記候補予測モードリストから前記現在のブロックの目標予測モードを確定することと、
    前記目標予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測することと、を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  15. 現在のブロックの輝度と色度が１つの分割ツリーを共有するときに、前記現在のブロックに対応する輝度ブロックの幅と高さのサイズが６４*６４であり、前記現在のブロックに対応する色度ブロックのサイズが３２*３２である場合、前記現在のブロックは、クロスコンポーネント予測モードをサポートしないことを含む、
    ことを特徴とする符号化・復号化の方法。
  16. 現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、目標コンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがＡＬＦを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがＡＬＦを起動するかどうかに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであること、
    または、
    前記現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックがＣＢ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第１のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行うこと、
    または、
    前記現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックがＣＲ色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、第２のコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第１のコンテキストモデルセットに含まれるコンテキストモデル、前記第１のコンテキストモデル及び前記第２のコンテキストモデルは、異なるコンテキストモデルであること、を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  17. 現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが輝度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、１つのコンテキストモデルに基づいてＡＬＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記ＡＬＦ指示情報は、前記現在のブロックがＡＬＦを起動するかどうかを指示するために使用されること、
    または、
    前記現在のブロックがＡＬＦをサポートし、前記現在のブロックが適応ループフィルタＡＬＦを起動し、前記現在のブロックが色度ブロックである場合、ＡＬＦモードに基づいて前記現在のブロックに対してフィルタリング処理を行う前に、ＡＬＦ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行うこと、を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  18. 現在のブロックの幅と高さのサイズが３２*３２である場合、前記現在のブロックは、マトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートしないことを含む、
    ことを特徴とする符号化・復号化の方法。
  19. 現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、
    マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測する前に、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＭＩＰ指示情報は、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの上ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうか、および前記現在のブロックの左ブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかに応じて、３つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであることと、
    前記ＭＩＰ指示情報に基づいて、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、前記現在のブロックを予測することと、を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  20. 現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、
    マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測する前に、目標コンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＭＩＰ指示情報は、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックがプリセットサイズ条件を満たすかどうかに応じて、２つの異なるコンテキストモデルから選択された１つのコンテキストモデルであることと、
    前記ＭＩＰ指示情報に基づいて、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、前記現在のブロックを予測することと、を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  21. 現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードをサポートする場合、
    マトリクスに基づくイントラ予測モードに基づいて前記現在のブロックを予測する前に、同じコンテキストモデルに基づいてＭＩＰ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記ＭＩＰ指示情報は、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
    前記ＭＩＰ指示情報に基づいて、前記現在のブロックがマトリクスに基づくイントラ予測モードを起動すると確定した場合、マトリクスに基づくイントラ予測モードは、前記現在のブロックを予測することと、を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  22. 第１のＢＤＰＣＭ指示情報に対して復号化を行い、前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、現在の処理ユニットがＢＤＰＣＭモードをサポートするかどうかを指示するために使用されることと、
    前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報に基づいて、前記現在の処理ユニットに対して復号化を行うことと、を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  23. 前記第１のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在することを特徴とする請求項２２に記載の方法。
  24. 第２のＢＤＰＣＭ指示情報に対して符号化または復号化を行い、前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードをサポートする処理ユニットのサイズ範囲を指示するために使用されることと、
    前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報及び前記現在のブロックのサイズに基づいて、前記現在のブロックがＢＤＰＣＭモードの符号化または復号化を可能にするかどうかを確定することと、を含む、
    ことを特徴とする符号化・復号化の方法。
  25. 前記第２のＢＤＰＣＭ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在することを特徴とする請求項２４に記載の方法。
  26. 現在のブロックがＢＤＰＣＭモードをサポートする場合、
    １つのコンテキストモデルに基づいて、第３のＢＤＰＣＭ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報は、前記現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動するかどうかを指示するために使用されることと、
    前記第３のＢＤＰＣＭ指示情報が、前記現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動することを指示するときに、第４のＢＤＰＣＭ指示情報に対してバイパスに基づくバイナリ算術復号化を行い、前記第４のＢＤＰＣＭ指示情報は、ＢＤＰＣＭモードの予測方向のインデックス情報を指示するために使用されることと、
    前記第４のＢＤＰＣＭ指示情報で指示される予測方向に従って、前記現在のブロックに対してＢＤＰＣＭ処理を行うことと、を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  27. 現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、または従来のイントラ予測を起動し、或いはＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＣＢＦ指示情報は、前記現在のブロックの変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルであることを含む、
    ことを特徴とする符号化・復号化の方法。
  28. 現在のブロックがイントラサブブロック予測を起動し、または従来のイントラ予測を起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記ＣＢＦ指示情報は、前記現在のブロックの変換ブロックが非ゼロ変換係数を有するかどうかを指示するために使用され、前記目標コンテキストモデルは、前記現在のブロックの変換ブロックの分割深さに応じて、第１のコンテキストモデルセットに含まれる２つの異なるコンテキストモデルから選択される１つのコンテキストモデルであること、
    または、
    現在のブロックがＢＤＰＣＭモードを起動する場合、ＣＢＦ指示情報の符号化または復号化を行うと確定したときに、目標コンテキストモデルに基づいて、前記ＣＢＦ指示情報に対してコンテキストに基づく適応バイナリ算術符号化またはコンテキストに基づく適応バイナリ算術復号化を行い、ここで、前記目標コンテキストモデルは、前記第１のコンテキストモデルセットにおける１つのコンテキストモデルであること、を含む、
    ことを特徴とする符号化・復号化の方法。
  29. ＪＣＣＲ指示情報に対して復号化を行い、前記ＪＣＣＲ指示情報は、現在の処理ユニットがＪＣＣＲモードをサポートするかどうかを指示するために使用されることと、
    前記ＪＣＣＲ指示情報に基づいて、現在のブロックがＪＣＣＲモードをサポートすると確定し、前記現在のブロックがＪＣＣＲモードを起動する場合、前記現在のブロックの青色色度ＣＢコンポーネントと赤色色度ＣＲコンポーネントの相関性に従って、前記現在のブロックに対して復号化を行うことにより、前記現在のブロックの色度残差係数を得ることと、を含む、
    ことを特徴とする復号化の方法。
  30. 前記ＪＣＣＲ指示情報は、シーケンスパラメータセットに存在することを特徴とする請求項２９に記載の方法。
  31. プロセッサと、
    プロセッサ実行可能指令を記憶するためのメモリと、を含み、
    ここで、前記プロセッサは、請求項１から３０のいずれか１項に記載の符号化・復号化の方法または復号化の方法を実行するように構成されている、
    ことを特徴とする符号化・復号化の装置。
  32. 指令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記指令がプロセッサによって実行されるとき、請求項１から３０のいずれか１項に記載の符号化・復号化の方法または復号化の方法を実現することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
  33. コンピュータ上で動作するとき、請求項１から３０のいずれか１項に記載の符号化・復号化の方法または復号化の方法をコンピュータに実行させることを特徴とする指令を含むコンピュータプログラム製品。
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