KR100314116B1 - 움직임벡터정확도가제어되는움직임보상부호기및복호기,움직임보상부호화방법및복호화방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은, 움직임 보상 예측 부호화(coding)를 통한 영상 데이터를 복호화(decoding)하는 복호기(decoder) 및 영상 데이터를 움직임 보상 예측 부호화하는 방법에 관한 것이다. N개의 상이한 정확도에서 N개 종류의 움직임 벡터(vector)는, 영상 데이터의 화소의 제1블록마다 얻어지고, N개 종류의 움직임 벡터가 N개의 상이한 정확도마다 M개의 제1블록을 포함하는 제2블록 각각으로 결합되며, 여기서 M 및 N은 1이상의 자연수이고, N개 종류의 움직임 벡터의 N개의 부호량이 얻어지며, 움직임 보상 예측 부호화된 영상 데이터가 정확도마다에서 N개 종류의 움직임 벡터를 이용하여 얻어지고; N개의 전체량 중 최저량을 나타내는 N개의 상이한 정확도 중 하나가 선택되며; N개의 상이한 정확도 중 하나를 나타내는 정확도 데이터가 발생되고; N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에 대응하는 움직임 벡터가 출력되며; 영상 데이터는 N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에서 출력 움직임 벡터를 이용하여 움직임 보상 예측 부호화되어, 움직임 보상 예측 부호화된 영상 데이터, 출력된 움직임 벡터, 및 정확도 데이터가 출력된다. 대응하는 복호기 및 대응하는 방법도 나타내었다.

Description

움직임 벡터 정확도가 제어되는 움직임 보상 부호기 및 복호기, 움직임 보상 부호화 방법 및 복호화 방법{A MOTION-COMPENSATED CODER WITH MOTION VECTOR ACCURACY CONTROLLED, A DECODER, A METHOD OF MOTION-COMPENSATED CODING, AND A METHOD OF DECODING}
본 발명은 움직임 보상 부호기(motion-compensated coder) 및복호기(decoder), 움직임 보상 부호화(coding) 방법 및 복호화(decoding) 방법에 관한 것이다.
영상 데이터를 움직임 보상 부호화하는 움직임 보상 부호기는 공지되어 있으며, 또한 움직임 보상 부호화된 영상 데이터를 복호화하는 복호기도 공지되어 있다.
움직임 보상은 일반적으로 16×16화소 내지 8×8화소의 매 단위(unit)마다 실행된다. 영상의 움직임, 즉, 움직임 벡터는 동일한 단위에서 얻어진다. 움직임 벡터(MV: motion vector)의 정확도는 1화소 또는 1/2화소가 일반적이다. 움직임 보상이 부호화하는데 이용되면, 움직임 벡터가 부호화되어 복호기 측으로 전달된다.
도 7은 선행기술의 움직임 보상 부호기의 블록도 이다.
입력 영상 데이터가 입력 단자(1)를 통하여 감산기(2)와 움직임 추정기(71)에 공급된다. 감산기(2)는 움직임 보상 예측신호(10a)를 입력영상 데이터로부터 감산하여 그 차이를 예측오류로서 DCT(Discrete Cosine Transform)(3)로 보낸다.
DCT(3)는, 8×8화소에서 이산(離散) 코사인 변환 처리를 행하고, 얻어진 계수를 양자화기(4)에 공급한다. 양자화기(4)는 소정의 스텝량(step amount)으로 이 계수를 양자화하여, 고정 길이로 부호화된 계수를 가변길이 부호기(5)와 역 양자화기(9)로 출력한다.
일반적으로, 양자화 스텝량은 데이터율을 일정하게 유지하도록 부호의 양에 따라 제어된다.
가변길이 부호기(5)는, 2차원 8×8화소의 계수를 지그재그 주사를 통하여 1차원 어레이(array)로 변환하고, 허프만 부호화(Huffman coding)에 의해 이 계수를 부호화한다. 인터-프레임(inter-frame) 예측오류 신호는 멀티플렉서(14)에 의해 부호화된 움직임 벡터와 다중화(multiplex) 된다.
또 다른 한편으로는, DCT(3) 및 양자화기(4)의 역 처리가 역 양자화기(9)에 의해 실행되어, 역 DCT(13)가 인터-프레임 예측오류를 재생한다. 재생된 예측오류는 움직임 보상 예측신호(10a)에 가산되어, 영상 메모리(73)에 기억된 재생영상 데이터를 구성한다.
영상 메모리(73)로부터 재생된 영상은, 움직임 추정기(71)와 움직임 보상 예측기(72)에 공급된다. 역 양자화기(9)로부터 영상 메모리(73)로의 처리를 로컬 복호화(local decoding)라고 하며, 기본적으로 복호기와 동일한 처리가 된다.
움직임 보상 예측기(72)는, 움직임 추정기(71)로부터 움직임 벡터에 따라 블록마다 영상 메모리(73)에 기억된 영상 데이터를 시프트(shift)하여, 감산기(2)와 가산기(12)에 공급되는 움직임 보상 예측신호(10a)를 얻는다.
움직임 추정기(71)는, 움직임 보상 블록마다 시프트(shift)된 재생영상 데이터를 가진 입력영상 데이터와, 영상 메모리(73)에 기억되어 있는 재생된 영상 데이터를 블록매칭(block matching) 시켜서, 최상의 매칭(최소 오류)을 나타내는 움직임 벡터(MV)를 결정한다. 얻어진 움직임 벡터는 움직임 벡터를 부호화하는 움직임 벡터 부호기(74)와 움직임 보상 예측기(72)에 공급된다.
움직임 벡터 부호기(74)는, 1 블록 앞의 블록(일반적으로 좌측)과 현재 블록에서 움직임 벡터의 수평 성분간의 차이와, 1 블록 앞의 블록(일반적으로 좌측)과현재 블록에서 움직임 벡터의 수직 성분간의 차이를 얻고, 이 차이 값을 허프만 부호로 부호화하여 얻어진 움직임 벡터의 부호 트레인(code train)(비트 스트림(bit stream))을 멀티플렉서(14)에 공급하며, 이 멀티플렉서는 움직임 벡터의 부호 트레인(비트 스트림)을 인터-프레임 예측오류신호의 부호 트레인(비트 스트림), 즉, 가변길이 부호기(5)의 출력과 다중화하여, 부호화된 신호(15)를 출력한다.
도 8은, 도 7에 나타낸 움직임 보상 예측 부호기에 대응하는 선행기술의 복호기에 대한 블록도 이다.
부호화된 신호(15)는, 입력(21)에서 입력되어, 부호화된 신호를 인터-프레임 예측오류의 부호 트레인과 움직임 벡터의 부호 트레인으로 분리하는 분리기(22)에 공급된다. 인터-프레임 예측오류는 가변길이 복호기(23)에 의해 고정길이 부호로 변환되고, 이 복호기는 역 양자화기(9)에 공급되는 계수의 8×8화소를 출력한다. 역 양자화기(9)와 역 DCT(13)는 재생된 예측오류를 출력한다. 또 다른 한편으로, 움직임 벡터의 부호 트레인은 움직임 복호기(81)에 공급되며, 이 복호기는 움직임 벡터의 부호 트레인을 복호화하고, 얻어진 움직임 벡터 데이터를 움직임 보상 예측기(82)에 공급한다. 움직임 보상 예측기(82)는, 움직임 벡터 복호기(81)로부터의 움직임 벡터 데이터에 따라, 움직임 보상된 영상 메모리(83)에 기억된 영상 데이터와 인터-프레임 예측신호를 발생시킨다. 가산기(12)는, 인터-프레임 예측오류 신호를 재생된 예측오류에 가산하여, 영상 메모리(83)에 기억되는 재생영상 데이터(124)를 출력한다. 도 8의 가산기(12), 역 양자화기(9), 및 역 DCT(13)는, 도 7에 나타낸 것과 동일한 구조를 갖는다.
이들 선행기술의 움직임 보상 예측 부호기와 움직임 보상 예측 복호기에서는, 움직임 벡터의 정확도(accuracy)가 고정된다. 그러므로, 낮은 자기상관(low self-correlation)을 나타내는 영상의 경우에(다량의 고주파 성분이 있음), 높은 정확도의 움직임 예측에 의해 예측오류를 낮출 수 있다. 그러나, 높은 자기상관(high self-correlation)을 나타내는 영상의 경우에(소량의 고주파 성분이 있음)는, 높은 정확도의 움직임 보상 예측이 예측오류를 감소시키는데 기여하지 못하며, 움직임 벡터 데이터가 효율적으로 이용되지 못한다.
본 발명의 목적은, 우수한 움직임 보상 부호기 및 우수한 복호기, 우수한 움직임 보상 부호화 방법 및 우수한 복호화 방법을 제공하는 것이다.
도 1은, 본 발명의 본 실시예의 움직임 보상 부호기의 블록도.
도 2는, 도 1에 나타낸 움직임 보상 예측 부호기에 대한 복호기의 블록도.
도 3은, 도 1에 나타낸 움직임 정확도 선택기의 블록도.
도 4a 및 도 4b는, 도 3에 나타낸 부호량 추정기의 블록도.
도 5는, 움직임 벡터 그룹(group)을 나타내는 본 실시예의 도면.
도 6a 내지 도 6c는, 부호량의 편차를 나타내는 본 실시예의 그래프.
도 7은, 선행기술의 움직임 보상 부호기의 블록도.
도 8은, 도 7에 나타낸 움직임 보상 예측 부호기에 대한 선행기술의 복호기의 블록도.
본 발명에 따른 움직임 보상 예측 부호화 장치는, 영상 데이터 및 로컬 복호화된 영상 데이터에 응답하여, 영상 데이터 화소의 제1블록마다 N개의 상이한 정확도로 N개 종류의 움직임 벡터를 각각 구하는 움직임 벡터 추정 회로와; M 및 N은 자연수이며, N이 1보다 클 때, 움직임 벡터 추정 회로에 응답하여, N개 종류의 움직임 벡터를 N개의 상이한 정확도마다 M개의 제1블록을 포함하는 제2블록 각각으로 결합하는 벡터 결합 회로와; 벡터 결합 회로, 영상 데이터, 및 로컬 복호화된 영상 데이터에 응답하여, N개 종류의 움직임 벡터의 N개의 전체 부호량과 N개의 상이한 정확도에서의 움직임 보상 예측 부호화된 영상 데이터를 얻고, 이 N개의 전체량 중 최저량을 나타내는 N개의 상이한 정확도의 하나를 선택하며, N개의 상이한 정확도중의 하나를 나타내는 정확도 데이터를 발생시키고, N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에 대응하는 움직임 벡터, 및 상기 정확도 데이터를 출력하는 움직임 벡터 정확도 선택 회로와; 영상 데이터와 움직임 벡터 정확도 선택 회로에 응답하여, N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에서 출력된 움직임 벡터들을 이용하여 영상 데이터를 움직임 보상 예측 부호화하고, 로컬 복호화된 영상 데이터를 발생시켜, 움직임 보상 예측 부호화된 영상 데이터, 출력된 움직임 벡터, 및 정확도 데이터를 출력하는 움직임 보상 예측 부호화 회로를 포함한다.
움직임 보상 예측 부호화 장치에서, 움직임 벡터 정확도 선택 회로는, 제2블록마다에서 움직임 벡터를 부호화하여, N개의 상이한 정확도마다에서 N개 종류의 움직임 벡터의 N개의 부호량을 얻는 N개의 제1 부호량 검출 회로와; 영상 데이터, 로컬 복호화된 영상 데이터, 및 벡터 결합 회로에 응답하여, 제2블록마다 N개 종류의 움직임 벡터를 이용하여 영상 데이터를 움직임 보상 예측 부호화하여 N개 종류의 예측오류 부호를 발생시키고, 예측오류 부호의 N개의 부호량을 얻는 N개의 제2 부호량 검출 회로와; N개의 전체량을 얻기 위해 N개 종류의 움직임 벡터의 N개의 부호량을 N개 종류의 예측오류 부호에 각각 가산하는 N개의 가산기와; N개의 전체량 중 최저량에 대응하는 N개의 상이한 정확도 중 하나를 선택하는 선택 회로와; N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나를 나타내는 정확도 데이터를 발생시키고, N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에 대응하는 움직임 벡터를 선택적으로 출력하는 출력 회로를 포함한다.
본 발명에 따른 복호화 회로에서는, 움직임 보상 예측 영상 데이터를 포함하는 부호화된 데이터와, 움직임 벡터의 부호 및 정확도 데이터를 포함하는 데이터가 공급되고, 정확도 데이터에 의해 표시된 N개의 정확도 중 하나에서의 M개의 제1블록을 포함하는 제2블록마다 선택된, 상기 N개의 정확도 중 하나에서의 상기 제1블록마다 움직임 벡터가 얻어진다. 상기 복호기는, 부호화된 데이터를 움직임 보상 예측 영상 데이터 및 데이터로 분리하는 분리 회로와; 이 분리 회로에 응답하여 정확도 데이터가 곱해진 움직임 벡터의 부호로부터 움직임 보상 인터-프레임 예측신호를 발생시켜서, 정확도가 제2블록마다 선택되는 승산 회로를 포함하는 움직임 보상 인터-프레임 예측 회로와; 움직임 보상 인터-프레임 예측신호로써 분리 회로로부터의 움직임 보상 예측 영상 데이터를 복호화하여, 복호화된 영상 데이터를 출력하는 인터-프레임 예측 복호화 회로를 포함한다.
본 발명에 따른 움직임 보상 예측 부호화 영상 데이터의 방법은 다음과 같이 구성된다.
(가) 영상 데이터의 화소의 제1블록마다 N개의 상이한 정확도에서 각각 N개 종류의 움직임 벡터를 얻는 단계와;
(나) M 및 N은 자연수이고, N이 1 이상일 때, N개의 상이한 정확도마다 M개의 제1블록을 포함하는 제2블록 각각으로 N개 종류의 움직임 벡터를 결합하는 단계와;
(다) N개 종류의 움직임 벡터의 N개의 전체 부호량과, 정확도마다 N개 종류의 움직임 벡터를 이용하여 얻어진 움직임 보상 예측 부호화된 영상 데이터를 얻는 단계와;
(라) N개 부호량 중 최저량을 나타내는 N개의 상이한 정확도 중의 하나를 선택하는 단계와;
(마) N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나를 표시하는 정확도 데이터를 발생시키는 단계와;
(바) N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에 대응하는 움직임 벡터를 출력하는 단계와;
(사) N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에서 출력 움직임 벡터를 이용하여 영상 데이터를 움직임 보상 예측 부호화하여, 로컬 복호화된 영상 데이터를 발생시키는 단계와;
(아) 움직임 보상 예측 부호화된 영상 데이터, 출력된 움직임 벡터, 및 정확도 데이터를 출력하는 단계를 포함한다.
이 방법에서, 단계(라)는, N개의 상이한 정확도에서 제2블록마다 움직임 벡터를 부호화하는 단계와; N개의 상이한 정확도마다 N개 종류의 움직임 벡터의 N개의 부호량을 얻는 단계와; N개 종류의 예측오류 부호를 발생시키기 위해 제2블록마다 N개 종류의 움직임 벡터를 이용하여 영상 데이터를 움직임 보상 예측 부호화하는 단계와; N개 종류의 예측오류 부호의 N개의 부호량을 얻는 단계와; N개의 전체량을 얻기 위해 N개 종류의 움직임 벡터의 N개의 부호량을 N개 종류의 예측오류 부호에 각각 가산하는 단계와; N개의 전체량 중 최저량에 대응하는 N개의 상이한 정확도 중의 하나를 선택하는 단계와; N개의 전체량 중 최저량을 나타내는 N개의 상이한 정확도 중의 하나를 표시하는 정확도 데이터를 발생시키는 단계와; N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에 대응하는 움직임 벡터 및 정확도 데이터를 출력하는 단계를 포함할 수도 있다.
본 발명에 따른 복호화 방법에서는, 움직임 보상 예측 영상 데이터를 포함하는 부호화된 영상 데이터와, 움직임 벡터의 부호 및 정확도 데이터를 포함하고, M 및 N은 자연수이고, N이 1 이상일 때, 정확도 데이터에 의해 표시된 N개의 정확도 중 하나에서의 M개의 제1블록을 포함하는 제2블록마다 선택된, 상기 N개의 정확도 중 하나에서의 상기 제1 블록마다 움직임 벡터가 구해진다. 이 방법은, 부호화된 영상 데이터를 움직임 보상 예측 영상 데이터와, 움직임 벡터의 부호 및 정확도 데이터를 포함하는 데이터로 분리하는 단계와; 정확도가 제2블록마다 선택되는, 정확도 데이터가 곱해진 움직임 벡터의 부호로부터 움직임 보상 인터-프레임 예측신호를 발생시키는 단계와; 분리된 움직임 보상 예측 영상 데이터를 움직임 보상 인터-프레임 예측신호로써 복호화하는 단계와; 이 복호화된 영상 데이터를 출력하는 단계를 포함한다.
(실시예)
본 발명의 실시예를 설명하기 전에, 본 발명의 개념을 먼저 설명한다.
본 발명에서는, N개의 상이한 정확도에서 N개(1 이상의 자연수) 종류의 움직임 벡터를 얻고, 이 N개 종류의 움직임 벡터를 N개의 상이한 정확도마다 N개 그룹(움직임 벡터 블록)의 움직임 벡터로 결합하며, N개 종류의 움직임 벡터와 함께 N개의 부호량을 얻고, 이 부호의 최저량을 나타내는 N개의 상이한 정확도 중 하나를 선택하여 출력함으로써, 전체 부호량이 감소된다.
낮은 자기상관(정밀한 영상)을 나타내는 영상에서는, 움직임 보상의 정확도가 정밀하게 되어서, 인터-프레임 예측오류는 최저로 된다. 이 부분에서, 움직임이 느리기 때문에 움직임 벡터의 부호량은 크게 증가하지 않는다.
또 다른 한편으로는, 높은 자기상관을 나타내는 평면 영상에서는, 움직임 보상의 정확도가 거칠게 되어서 움직임 벡터의 부호량이 감소한다. 이러한 영상에서, 움직임 보상의 정확도는 인터-프레임 예측오류에 크게 영향을 주지 않는다. 신속하게 움직이는 부분의 경우, 자기상관은 또한 움직임 흐림(motion blur)으로 인해 높다.
본 발명에서, 움직임 보상의 정확도 데이터는 출력된 영상 데이터에 가산된다. 그러나, 10 블록당 1 또는 2비트와 전체의 부호량이 낮으며, 또한 최저로 추정된 움직임 벡터의 정확도가 선택되기 때문에, 이것은 무시할 수 있는 양이다.
이하에서, 본 발명의 실시예를 설명한다.
도 1은 본 발명의 본 실시예의 움직임 보상 부호기의 블록도 이다.
입력 영상 데이터는 입력단자(1)를 통하여 감산기(1)와 움직임 추정기(6)에 공급된다. 감산기(2)는, 입력영상 데이터로부터 움직임 보상 예측신호(10a)를 감산하고, 그 차이를 예측오류로서 DCT(Discrete Cosine Transform)(3)에 공급한다.
DCT(3)는 8×8 화소에서 이산 코사인 변환처리를 하여 얻어진 계수를 양자화기(4)에 공급한다. 양자화기(4)는, 소정의 스텝량으로 이 계수를 양자화하여, 가변길이 부호기(5) 및 역 양자화기(9)로 고정길이 부호계수를 출력한다.
일반적으로, 양자화 스텝량은 데이터율을 일정하게 유지하기 위해 부호의 양에 따라 제어된다.
가변길이 부호기(5)는, 2차원 8×8화소의 계수를 지그재그 주사를 통하여 1차원 어레이로 변환하여, 이 계수를 허프만 부호로 부호화한다.
또 다른 한편으로는, DCT(3) 및 양자화기(4)의 역 처리는, 역 양자화기(9)와 역 DCT(13)에 의해 실행되어 인터-프레임 예측오류를 재생한다. 인터-프레임 예측오류는, 가산기(12)에 의해 움직임 보상 예측기(10)로부터의 움직임 보상 예측신호(10a)에 가산되어, 영상 메모리(11)에 기억되는 재생된 영상 데이터를 제공한다.
영상 메모리(11)로부터의 재생된 영상 데이터 즉, 로컬 복호화 영상 데이터(local decoded video data)(11a)는, 움직임 추정기(6), 움직임 보상 예측기(10), 및 움직임 벡터 정확도 선택기(motion vector accuracy selector)(8)에 공급된다. 역 양자화기(9)로부터 영상 메모리(11)로의 처리는 후술하는 복호기의 처리와 본질적으로 동일한 처리인 로컬 복호화라고 한다.
움직임 보상 예측기(10)는, 움직임 벡터 정확도 선택기(8)로부터의 선택된 움직임 벡터에 따라 블록마다 영상 메모리(11)에 기억된 영상 데이터를 시프트하여, 감산기(2) 및 가산기(12a)에 공급되는 움직임 보상 예측신호(10a)를 구한다.
움직임 추정기(6)는, 영상 메모리(11)에 기억되어 있는 재생된 영상 데이터와, 움직임 보상 블록마다 시프트된(판독 어드레스를 시프트하는) 재생된 영상 데이터를 지닌 입력영상 데이터 사이에서, 블록 매칭을 실행하고, 움직임 보상의 정확도마다 최상의 매칭(최저 오류)을 나타내는 움직임 벡터(MV)를 결정한다. 구해진N개의 정확도에서의 N개 세트의 움직임 벡터는, 움직임 벡터 결합기(7)에 공급되고, 이 결합기는 각각의 움직임 벡터를 각각의 정확도마다 움직임 벡터 그룹(움직임 벡터 블록) 각각으로 결합한다. 여기서 N은 1 이상의 자연수이다. 움직임 정확도 선택기(8)는, 움직임 벡터 종류의 전체 부호량과, N개의 상이한 정확도에서의 움직임 보상 예측 부호화 영상 데이터를 구하고, N개의 전체량 중 최저량을 나타내는 N개의 상이한 정확도 중에서 하나를 선택하며, N개의 상이한 정확도 중에서 선택된 하나를 표시하는 정확도 데이터를 발생시키고, N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에 대응하는 움직임 벡터를 출력하며, 이 정확도 데이터는, 움직임 벡터의 부호와, 움직임 벡터 그룹(블록) 각각에서의 정확도마다 예측오류 부호의 전체 부호량을 얻고, 전체의 부호량 중 최저량을 나타내는 움직임 보상의 정확도를 선택하고, 이 정확도 데이터와 선택된 움직임 벡터를 움직임 보상 예측기(10)와 움직임 부호기(16)에 공급한다.
부호기(16)는 움직임 벡터 데이터와 정확도 데이터를 부호화한다.
움직임 벡터 부호기(16)는, 1 블록 이전의 블록(일반적으로 좌측)과 현재의 블록에서의 움직임 벡터의 수평 성분간의 차이와, 1 블록 이전의 블록(일반적으로 좌측)과 현재의 블록에서의 수직 성분간의 차이를 얻고, 구해진 움직임 벡터의 부호 트레인을 멀티플렉서(14)에 공급하기 위해 허프만 부호로써 차이 값을 부호화한다.
예측오류 신호는, 멀티플렉서(14)에 의해 정확도 데이터 및 부호화된 움직임 벡터와 다중화 된다. 즉, 멀티플렉서(14)는, 움직임 벡터와 정확도 데이터의 부호트레인을 인터-프레임 예측오류(비트 스트림), 즉 가변길이 부호기(5)의 출력에 곱해서 부호화된 신호를 출력한다.
움직임 추정기(6)는 상이한 정확도에서의 움직임 벡터를 움직임 보상 블록 각각에 대해서 구한다. 특히, 움직임 벡터는 1화소 정확도와 1/2화소 정확도에서 구해지며, 1/4의 정확도가 제공될 수도 있다.
해당 정확도에서의 움직임 벡터는 실질적으로 거의 근사한 값이지만, 정확도는 상이하다. 높은 정확도의 움직임 벡터를 라운딩(rounding) 하여 낮은 정확도의 움직임 벡터를 얻을 수 있다. 그러나, 특정 거리가 짧은 경우, 예측오류가 항상 낮지는 않아서, 라운딩이 가장 적절한 낮은 정확도의 움직임 벡터를 제공하지는 않는다.
특히, 정확도가 1화소 및 1/2화소의 것, 즉 정확도 값이 2배이면, 라운딩이 오프셋(offset)을 야기할 수도 있다.
그러나, 낮은 정확도에서의 움직임 벡터와 높은 정확도에서의 움직임 벡터간에 큰 차이가 없기 때문에, 높은 정확도의 움직임 벡터는 낮은 정확도의 움직임 벡터와의 차이로부터 얻을 수도 있다.
움직임 벡터 결합기(7)는 각 움직임 벡터 그룹 각각으로 정확도마다 움직임 벡터를 결합한다.
도 5는 움직임 벡터 그룹을 나타내는 본 실시예의 예시이다.
움직임 벡터 그룹(움직임 벡터 블록)이 블록 그룹(GOB: Group of Block)과 같이 2차원적으로 배열되어 있다.
움직임 벡터 그룹의 크기는, 8×8의 움직임 보상 블록(51)일 수도 있지만, 본 실시예에서는, 입력영상 데이터와 오류 정정의 신호 처리를 고려하여 수직 4 ×수평 16의 움직임 보상 블록(51)으로 한다.
도 3은 도 1에 나타낸 움직임 정확도 선택기(8)의 블록도 이다.
움직임 정확도 선택기(8)는, 움직임 벡터의 N개의 전체량 중에서 최저량을 나타내는 하나의 정확도를 다수의 정확도 중에서 선택하고, 정확도 데이터 및 선택된 정확도의 움직임 벡터를 출력한다. 즉, 움직임 벡터의 N개의 전체 부호량 및 인터-프레임 예측오류가 정확도마다 움직임 벡터 그룹 단위로 추정되고, N개의 전체 부호량 중에서 최저량을 나타내는 정확도가 선택되어, 선택된 정확도에 대응하는 선택된 움직임 벡터 데이터와 정확도 데이터가 출력된다.
1 화소 정확도에서의 움직임 벡터는, 지연기(31), 움직임 보상 예측기(331), 및 움직임 부호기(361)에 공급된다. 지연기(31)는, 판단처리의 종료까지 1화소 정확도 및 1/2화소 정확도의 움직임 벡터를 지연시킨다. 즉, 1 움직임 벡터 그룹을 지연시키고, 지연된 움직임 벡터를 스위치(32)에 공급한다.
움직임 보상 예측기(331, 332)는, 통상적인 구조이며, 영상 메모리(11)에서의 로컬 복호화된 영상 데이터로부터 예측신호를 발생시키고, 이를 감산기(341, 342)에 공급한다. 감산기는, 예측오류를 부호량 추정기(351, 352)에 공급하기 위해 입력영상 데이터로부터 예측신호를 감산한다.
도 4a와 도 4b는 도 3에 나타낸 부호량 추정기의 블록도 이다.
도 4a에 나타낸 부호량 추정기는, 예측 오류량으로부터 부호량을 추정하고,도 4b에 나타낸 부호량 추정기는, 예측오류를 실질적으로 부호화함으로써 부호량을 얻는다. 도 4a에 나타낸 부호량 추정기는, 고주파 성분을 억제하는 2차원 저역 통과 필터(40), 그룹마다 예측오류의 축적량을 얻기 위해 움직임 벡터 그룹마다 저역 통과 필터링된 예측오류를 축적하는 누산기(accumulator)(41)를 구비한다. 부호량 변환 테이블(42)은, 축적량을 움직임 벡터 그룹마다 추정된 양으로 변환시킨다. 부호량 변환 테이블(42)은 통계적으로 미리 획득되어 고정된다.
도 4b에 나타낸 부호량 추정기는, DCT(43), 양자화기(44), 가변길이 부호기(45), 및 부호량 계산기(46)를 포함한다. DCT(43), 양자화기(44), 및 가변길이 부호기(45)는, 동일한 부호 트레인을 제공하기 위해 DCT(3), 양자화기(4), 및 가변길이 부호기(5)에 의한 것과 동일한 부호화 처리를 제공한다. 부호량 계산기(46)는 움직임 벡터 그룹마다 부호량을 계산한다. 부호량 추정기(351, 352)로부터의 얻어진 부호량은 가산기(381, 382)에 각각 공급된다.
움직임 벡터 부호기(361, 362)는, 실질적인 부호화 처리를 통하여 1화소 정확도 및 1/2화소 정확도에서 움직임 벡터 부호량을 얻는다. 즉, 움직임 벡터 부호기(361, 362)는, 도 1에 나타낸 움직임 벡터 부호기(16)와 동일한 처리에 의해 움직임 벡터를 부호화한다. 움직임 벡터 부호기(361, 362)로부터의 얻어진 움직임 벡터량은, 부호량 추정기(371, 362)에 공급되고, 가산기(381, 382)에 각각 공급된다.
가산기(381)는, 부호량 추정기(351)로부터의 움직임 보상 예측오류의 추정량을 부호량 추정기(371)로부터의 움직임 벡터 부호의 검출량에 가산하고, 전체 부호량을 비교기(39)에 공급한다. 마찬가지로, 가산기(382)는, 부호량 추정기(352)로부터의 움직임 보상 예측오류의 추정량을 부호량 추정기(372)로부터의 움직임 벡터 부호의 검출량에 가산하고, 전체의 부호량을 비교기(39)에 공급한다. 비교기(39)는, 전체량을 비교하고, 최저의 전체 부호량을 나타내는 정확도를 선택하여, 이 정확도 데이터를 스위치(32)와 움직임 벡터 부호기(16)에 공급한다.
움직임 벡터가 1/4화소의 정확도에서 얻어진다면, 전체 부호량이 얻어지고 비교기(39)에 공급되고, 비교기(39)는 1화소, 1/2화소 및 1/4화소의 정확도에서 전체 부호량을 비교되고, 스위치(32)를 제어하기 위해 최저의 전체 부호량을 나타내는 정확도를 선택하며, 정확도 데이터를 움직임 벡터 부호기(16)에 공급한다.
도 6a 내지 도 6c는 부호량의 변화를 나타내는 본 실시예의 그래프 이다.
본 발명자는 부호량의 변화를 발견하였는데, 전체의 부호량은 영상의 움직임의 정도 및 상관에 따라 변한다는 것이다.
도 6a에서, 낮은 상관이고 움직임이 작은 경우, 예측오류의 부호량(102a)은 움직임 벡터 정확도의 증가에 따라 감소한다(정확도 0.25화소는 정확도 1.0화소보다 높다). 유사하게, 도 6b 및 도 6c에서, 예측오류의 부호량(102b, 102c)은 움직임 벡터 정확도의 증가에 따라 감소한다. 즉, 예측오류의 부호량은 움직임 벡터 정확도의 증가에 따라 감소한다.
도 6a에서, 움직임 벡터의 부호량(103a)은 움직임 벡터 정확도의 증가에 따라 증가한다. 유사하게, 도 6b 및 도 6c에서, 움직임 벡터의 부호량(103b, 103c)은 움직임 벡터 정확도의 증가에 따라 증가한다. 즉, 움직임 벡터의 부호량은 움직임 벡터 정확도의 증가에 따라 증가한다. 따라서, 전체 부호량 변화(101a-101c)는 영상화면 및 움직임에 따라 변화한다. 다음, 움직임 벡터 정확도 선택기(8)는 전체 부호량에 따라 움직임 벡터 정확도(8)를 적절히 선택한다.
움직임 정확도 선택기(8)에 의해 얻어진 움직임 벡터는, 움직임 보상 예측기(10) 및 움직임 벡터 부호기(16)에 공급된다. 또한, 움직임 정확도 선택기(8)는, 움직임 벡터의 선택된 정확도를 나타내는 정확도 데이터를 움직임 벡터 부호기(16)에 공급한다.
움직임 벡터 부호기(16)는 움직임 벡터의 부호를 가변길이 부호로 변환한다. 가변길이 부호화는 공지된 가변길이 부호화일 수도 있다. 그러나, 가변길이 부호화는 움직임 벡터를 효율적으로 부호화하기 위해 움직임 벡터 그룹마다 수행된다.
움직임 벡터 부호기(16)에서, 정확도 데이터가 움직임 벡터 그룹마다 다중화 되기 때문에, 움직임 벡터의 값은 1 화소 정확도에서의 움직임 벡터로 정규화(normalize)되고, 공통 변환 부호 테이블이 이용된다.
도 1에서는, 지연(delay)에 대해 특별히 도시하고 있지 않으나, 움직임 벡터 결합기(7)및 움직임 정확도 선택기(8)에서의 처리에 필요한 간격만큼 예측 부호화 처리를 지연시킬 필요가 있다.
도 2는, 도 1에 나타낸 움직임 보상 예측 부호기에 대한 복호기의 블록도 이다.
부호화된 데이터는 입력(21)으로부터 입력되어 분리기(22)에 공급되며, 분리기(22)는 가변길이 복호기(23)에 공급되는 인터-프레임 예측오류의 부호 트레인과, 움직임 벡터 복호기(25)에 공급되는 움직임 벡터 및 정확도 데이터의 부호 트레인으로, 부호화된 데이터를 분리한다. 인터-프레임 예측오류는 가변길이 복호기(23)에 의해 고정길이 부호로 변환되고, 8×8화소의 계수가 역 양자화기(9)에 공급된다. 역 양자화기(9)와 역 DCT(13)는 재생된 예측오류를 출력한다. 또 다른 한편으로는, 움직임 벡터의 부호 트레인은 움직임 복호기(25)에 공급되며, 이 움직임 복호기는 움직임 벡터 및 정확도 데이터의 부호 트레인을 복호화하고, 얻어진 움직임 벡터 데이터, 즉, 움직임 벡터의 상대값 및 정확도 데이터를 움직임 벡터 제어기(26)에 공급한다. 움직임 벡터 제어기(26)는, 움직임 벡터의 상대 값을 곱하여 움직임 벡터를 재생하고, 재생된 움직임 벡터를 움직임 보상 예측기(27)에 공급한다. 움직임 보상 예측기(27)는, 움직임 벡터 제어기(26)로부터의 움직임 벡터에 따라 영상 메모리(28)로부터의 영상 데이터에 대한 움직임 보상을 실행하고, 인터-프레임 움직임 보상 예측신호를 가산기(12)에 공급한다. 가산기(12)는, 인터-프레임 움직임 보상 신호를 재생된 예측오류에 가산하여, 영상 메모리(28)에 기억되는 재생된 영상 데이터(24)를 출력한다. 도 2의 가산기(12), 역 양자화기(9), 및 역 DCT(13)는 각각 도 1에 나타낸 것들의 구조와 동일하다.
위에서 설명했듯이, 본 발명에 있어서, 상이한 정확도에서의 다수 종류의 움직임 벡터를 얻고, 다수 종류의 움직임 벡터를 정확도마다 움직임 벡터의 움직임 벡터 그룹 각각으로 결합하며, 정확도마다 부호량을 얻고, 상이한 정확도 중에서 가장 낮은 부호량을 나타내는 것을 선택함으로써, 전체 부호량이 감소된다. 부호화에서 움직임 보상은, 전체 부호량을 감소하기 위해 상이한 정확도에서 실행된다.반대로, 부호량(데이터율)이 일정하다고 가정하면, 부호량을 제어하는 것은 양자화를 세밀하게 하여, 재생된 영상의 품질이 향상된다.
위에서 언급했듯이, 본 발명에 따른 움직임 보상 예측 부호화 장치는, 입력 영상 데이터 및 로컬 복호화된 영상 데이터(11a)에 따라 영상 데이터의 화소의 제1블록(움직임 보상 블록)(51)마다 N개의 상이한 정확도에서 N개 종류의 움직임 벡터를 각각 얻는 움직임 벡터 추정기(6)와, M 및 N은 자연수이고, N은 1이상일 때, 움직임 벡터 추정기(6)에 따라 N개의 상이한 정확도마다 M(4×16)개의 제1블록을 포함하는 제2블록(움직임 벡터 블록)(52) 각각으로 N개 종류의 움직임 벡터를 결합하는 벡터 결합기(7)와, 움직임 벡터 결합기(7), 영상 데이터, 및 로컬 복호화된 영상 데이터(11a)에 따라 N개 종류의 움직임 벡터의 N개 부호량을 얻고, N개의 상이한 정확도 중에서 최저 전체 부호량을 나타내는 하나를 선택하여, N개의 상이한 정확도 중의 하나를 나타내는 정확도 데이터를 발생하고, N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에 대응하는 움직임 벡터를 출력하는 움직임 벡터 정확도 선택기(8)와, 영상 데이터 및 벡터 정확도 선택기(8)에 응답하여 N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에서 출력 움직임 벡터를 이용하여 영상 데이터를 움직임 보상 예측 부호화하고, 움직임 보상 예측부호 영상 데이터, 출력 움직임 벡터, 및 정확도 데이터를 발생시키는 움직임 보상 예측 부호화 회로(53)를 포함한다.

Claims (12)

  1. 영상 데이터 및 로컬 복호화된 영상 데이터에 응답하여, 상기 영상 데이터 화소의 제1블록마다 N개의 상이한 정확도로 N개 종류의 움직임 벡터를 각각 구하는 움직임 벡터 추정 수단,
    M 및 N은 자연수이고, N이 1 이상일 때, 상기 움직임 벡터 추정 수단에 응답하여, 상기 N개의 상이한 정확도마다 M개의 상기 제1블록을 포함하는 제2블록 각각으로 상기 N개 종류의 움직임 벡터를 결합하는 벡터 결합 수단,
    상기 벡터 결합 수단, 상기 영상 데이터, 및 상기 로컬 복호화된 영상 데이터에 응답하여, 상기 N개 종류의 움직임 벡터의 N개의 전체 부호량과, 상기 N개의 상이한 정확도에서의 움직임 보상 예측 부호화된 영상 데이터를 구하고, 상기 N개의 전체량 중 최저량을 나타내는 상기 N개의 상이한 정확도 중 하나를 선택하여, 상기 N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나를 나타내는 정확도 데이터를 발생하고, 상기 N의 상이한 정확도 중 선택된 하나에 대응하는 움직임 벡터, 및 상기 정확도 데이터를 출력하는 움직임 벡터 정확도 선택 수단, 및
    상기 영상 데이터 및 벡터 정확도 선택 수단에 응답하여, N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에서 출력 움직임 벡터를 이용하여 상기 영상 데이터를 움직임 보상 예측 부호화하고, 상기 로컬 복호화된 영상 데이터를 발생시켜, 움직임 보상된 예측 부호화 영상 데이터, 출력된 움직임 벡터, 및 출력된 정확도 데이터를 출력하는 움직임 보상 예측 부호화 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상예측 부호화 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 움직임 벡터 정확도 선택 수단은,
    상기 제2블록마다 상기 움직임 벡터를 부호화함으로써, 상기 N개의 상이한 정확도마다 상기 N개 종류의 움직임 벡터의 상기 N개의 부호량을 구하는 N개의 제1 부호량 검출 수단,
    상기 영상 데이터, 상기 로컬 복호화된 영상 데이터, 및 상기 벡터 결합 수단에 응답하여, 상기 제2블록마다 상기 N개 종류의 움직임 벡터를 이용하여 상기 영상 데이터를 움직임 보상 예측 부호화하여 N개 종류의 예측 오류부호를 발생하고, 상기 예측오류 부호의 N개의 부호량을 구하는 N개의 제2 부호량 검출 수단,
    상기 N개의 전체 부호량을 구하기 위해 상기 N개 종류의 움직임 벡터의 상기 N개의 부호량을 상기 N개 종류의 예측오류 부호에 각각 가산하는 N개의 가산기,
    상기 N개의 전체량 중 최저량에 대응하는 상기 N개의 상이한 정확도 중의 하나를 선택하는 선택 수단, 및
    상기 N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나를 나타내는 상기 정확도 데이터를 발생하여 출력하고, 상기 N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에 대응하는 상기 움직임 벡터를 선택적으로 출력하는 출력 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 예측 부호화 장치.
  3. 움직임 보상 예측 영상 데이터를 포함하는 부호화된 데이터와, 상기 움직임벡터의 부호 및 정확도 데이터를 포함하는 데이터가 공급되고,
    M 및 N은 자연수이고, N이 1 이상일 때, 상기 정확도 데이터에 의해 표시된 N개의 정확도 중 하나에서의 M개의 제1블록을 포함하는 제2블록마다 선택된, 상기 N개의 정확도 중 하나에서의 상기 제1블록마다 상기 움직임 벡터가 구해지는 복호기에 있어서,
    상기 부호화된 데이터를 상기 움직임 보상 예측 영상 데이터와 상기 데이터로 분리하는 분리 수단,
    상기 분리 수단에 응답하여 상기 정확도 데이터가 곱해진 상기 움직임 벡터의 부호로부터 움직임 보상된 인터-프레임 예측신호를 발생하여, 상기 정확도가 상기 제2블록마다 선택되는, 승산 수단을 포함하는 움직임 보상 인터-프레임 예측 수단, 및
    상기 분리 수단으로부터의 상기 움직임 보상 예측 영상 데이터를 상기 움직임 보상된 인터-프레임 예측신호로써 복호화하여, 복호화된 영상 데이터를 출력하는 인터-프레임 예측 복호화 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 복호기.
  4. (가) 영상 데이터 화소의 제1블록마다 N개의 상이한 정확도에서 N개 종류의 움직임 벡터를 구하는 단계,
    (나) M 및 N은 자연수이고, N은 1 이상일 때, 상기 N개의 상이한 정확도마다 M개의 상기 제1블록을 포함하는 제2블록 각각으로 상기 N개 종류의 움직임 벡터를 결합하는 단계,
    (다) 상기 N개 종류의 움직임 벡터의 N개의 전체 부호량과, 상기 정확도마다 상기 N개 종류의 상기 움직임 벡터를 이용하여 구해진 움직임 보상 예측 부호화된 영상 데이터를 구하는 단계,
    (라) 상기 N개 부호량의 최저량을 나타내는 상기 N개의 상이한 정확도 중의 하나를 선택하는 단계,
    (마) 상기 N개의 상이한 정확도 중의 상기 하나를 나타내는 정확도 데이터를 발생하는 단계,
    (바) 상기 N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에 대응하는 상기 움직임 벡터를 출력하는 단계,
    (사) 상기 N개의 상이한 정확도 중 선택된 하나에서 출력 움직임 벡터를 이용하여 상기 영상 데이터를 움직임 보상 예측 부호화하여, 상기 로컬 복호화된 영상 데이터를 발생하는 단계, 및
    (아) 움직임 보상 예측 부호화된 영상 데이터, 출력된 움직임 벡터, 및 상기 정확도 데이터를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터의 움직임 보상 예측 부호화 방법.
  5. 제4항에 있어서, 단계(라)는
    상기 N개의 상이한 정확도에서 상기 제2블록마다 상기 움직임 벡터를 부호화하는 단계,
    상기 N개의 상이한 정확도마다 상기 N개 종류의 움직임 벡터의 상기 N개의부호량을 구하는 단계,
    상기 제2블록마다 상기 N개 종류의 움직임 벡터를 이용하여 상기 영상 데이터를 움직임 보상 예측 부호화하여, N개 종류의 예측오류 부호를 발생하는 단계,
    상기 N개 종류의 예측오류 부호의 N개의 부호량을 구하는 단계,
    상기 N개 종류의 예측오류 부호에 상기 N개 종류의 움직임 벡터의 상기 N개의 부호량을 각각 가산하여 상기 N개의 전체량을 구하는 단계,
    상기 N개의 전체량 중 최저량에 대응하는 상기 N개의 상이한 정확도 중의 하나를 선택하는 단계,
    상기 N개의 전체량 중 최저량을 나타내는 N개의 상이한 정확도 중의 상기 하나를 나타내는 정확도 데이터를 발생하는 단계, 및
    상기 N개의 상이한 정확도 중에서 선택된 하나에 대응하는 움직임 벡터 및 정확도 데이터를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터의 움직임 보상 예측 부호화 방법.
  6. 움직임 보상 예측 영상 데이터를 포함하는 부호화된 영상 데이터와, 움직임 벡터의 부호 및 정확도 데이터를 포함하고,
    M과 N은 자연수이고, N은 1 이상일 때, 상기 정확도 데이터에 의해 표시된 N개의 정확도 중 하나에서 M개의 상기 제1블록을 포함하는 제2블록마다 선택된, 상기 N개의 정확도 중 하나에서의 상기 제1블록마다, 상기 움직임 벡터가 구해지는 복호화 방법에 있어서,
    상기 움직임 보상 예측 영상 데이터와, 움직임 벡터의 부호 및 정확도 데이터를 포함하는 상기 데이터로, 상기 부호화된 영상 데이터를 분리하는 단계,
    상기 정확도는 상기 제2블록마다 선택되며, 상기 정확도 데이터가 곱해진 상기 움직임 벡터의 부호로부터 움직임 보상된 인터-프레임 예측신호를 발생하는 단계,
    상기 움직임 보상된 인터-프레임 예측신호로써, 분리된 움직임 보상 예측 영상 데이터를 복호화하는 단계, 및
    상기 복호화된 영상 데이터를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 복호화 방법.
  7. 입력 동영상 신호에 움직임 보상 인터-프레임 예측을 실행하는 동영상용 고효율 부호화 장치에서의 움직임 보상 부호화 장치에 있어서,
    블록마다 상이한 정확도를 지닌 다수 종류의 움직임 벡터를 구하는 움직임 예측 수단,
    정확도마다 상기 블록 각각의 움직임 벡터를 결합하여, 상기 정확도마다 벡터 그룹을 구하는 움직임 벡터 결합 수단,
    움직임 벡터 그룹마다 각각의 정확도의 움직임 벡터로 부호화하는 중에, 적은 부호량을 갖도록 예측된 움직임 벡터의 정확도 중에서 하나를 선택하는 움직임 벡터 정확도 선택 수단, 및
    선택된 움직임 벡터를 이용하여 움직임 보상 인터-프레임 예측 부호화를 실행하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 부호화 장치.
  8. 제1항에 있어서, 상기 움직임 벡터 선택 수단은,
    각각의 정확도에서 움직임 벡터 그룹의 움직임 벡터를 부호화하여 부호량을 구하는 수단,
    각각의 정확도에서의 움직임 벡터 그룹에서 움직임 벡터에 의한 보상으로써 인터-프레임 예측을 실행하고, 구해진 예측오류로부터 부호량을 구하는 수단, 및
    움직임 벡터 그룹마다 각각의 정확도에서 움직임 벡터의 부호량과 예측오류의 부호량의 합 중에서 적은 양을 나타내는 움직임 벡터의 정확도 중 하나를 선택하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 예측 부호화 장치.
  9. 움직임 벡터 그룹 단위마다 정확도 정보를 분리하는 분리 수단,
    움직임 벡터 그룹 단위마다 상기 움직임 벡터의 정확도 정보에 따라 변경된 움직임 벡터의 정확도로써 움직임 보상 인터-프레임 예측신호를 구하는 움직임 보상 예측 수단, 및
    상기 움직임 보상 인터-프레임 예측신호로써 인터-프레임 예측 복호화를 통해 재생 영상을 구하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상을 실행하는 동영상용 고효율 복호화 장치.
  10. 움직임 보상 인터-프레임 예측을 입력 동영상 신호로 실행하는 동영상용 고효율 부호화 방법에서,
    블록마다 상이한 정확도를 지닌 다수 종류의 움직임 벡터를 구하는 단계,
    정확도마다 상기 각각의 블록의 움직임 벡터를 결합하여, 상기 정확도마다 벡터 그룹을 구하는 단계,
    움직임 벡터 그룹마다 각 정확도의 움직임 벡터와 부호화하는 중에, 적은 부호량을 갖도록 예측된 움직임 벡터의 정확도 중에서 하나를 선택하는 단계, 및
    선택된 움직임 벡터를 이용하여 움직임 예측 인터-프레임 예측 부호화를 실행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 부호화 방법.
  11. 제10항에 있어서, 각각의 정확도에서 움직임 벡터 그룹의 움직임 벡터를 복호화함으로써 상기 움직임 벡터 그룹 단위마다 선택이 실행되어, 부호량을 구하는 단계,
    각각의 정확도에서 움직임 벡터 그룹에서의 움직임 벡터에 의한 보상으로써 인터-프레임 예측을 실행하고, 구해진 예측오류로부터 부호량을 구하는 단계,
    움직임 벡터 그룹마다의 각각의 정확도에서 움직임 벡터의 부호량과 예측오류의 부호량의 합에서 적은 양을 나타내는 움직임 벡터의 정확도 중에서 하나를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 부호화 방법.
  12. 움직임 벡터 그룹 단위마다 정확도 정보를 분리하는 단계,
    움직임 벡터 그룹 단위마다 상기 움직임 벡터의 정확도 정보에 따라 변경된움직임 벡터의 정확도로써 움직임 보상 인터-프레임 예측신호를 구하는 단계, 및
    상기 움직임 보상 인터-프레임 예측신호로써 인터-프레임 예측 복호화를 통하여 재생 영상을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상을 실행하는 동영상용 고효율 복호화 방법.
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