KR100714355B1 - 이미지 부호화 방법 및 이미지 부호기 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 블록들(C, L, U, UL, UR)로 분할되는 디지털 이미지를 부호화하는 방법에 관한 것이다. 상기 방법에 있어서, 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하여 블록(C)에 대한 공간 예측이 수행되고, 적어도 하나의 예측 방법(P1 - P13)이 정해진다. 상기 방법에 있어서, 적어도 하나의 이웃하는 블록(L, U)의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록(C)의 상기 이웃하는 블록(L, U)에 대한 분류가 결정되고, 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록(C)에 대한 예측 방법(P1 - P13)이 선택된다.

Description

이미지 부호화 방법 및 이미지 부호기{A method for encoding images, and an image coder}
본 발명은 청구항 1의 전제부에 따른 이미지들을 부호화하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 또한 청구항 12의 전제부에 따른 이미지들을 부호화하는 장치에 관한 것이다. 더욱이, 본 발명은 청구항 23의 전제부에 따른 부호기, 청구항 24의 전제부에 따른 복호기, 청구항 25의 전제부에 따른 코덱, 청구항 26의 전제부에 따른 이동 단말기 및 청구항 27의 전제부에 따른 소프트웨어 프로그램을 저장하는 저장 매체에 관한 것이다.
이미지는 어떤 디지털 이미지, 비디오 이미지, TV 이미지, 비디오 리코더에 의해 생성된 이미지, 컴퓨터 애니메이션, 정지 이미지 등일 수 있다. 일반적으로, 디지털 이미지는 픽셀들로 구성되고 수평 및 수직 라인들로 배열되며 단일 이미지내의 픽셀들의 수는 전형적으로 수만 개다. 더욱이, 각 픽셀에 대해 생성되는 정보는 예를 들어 전형적으로 8 비트의 해상도를 갖는 상기 픽셀에 관한 휘도 정보를 포함하고 컬러 애플리케이션들에서는 또한 크로미넌스(chrominance) 정보, 예를 들어 크로미넌스 신호를 포함한다. 이 크로미넌스 신호는 일반적으로 2개의 성분들(Cb 및 Cr)로 구성되고, 양자는 전형적으로 8비트의 해상도를 가지고 전송된 다. 이들 휘도 및 크로미넌스 값들에 기초하여, 수신 비디오 단말기의 디스플레이 장치상의 원본 픽셀에 해당하는 정보를 형성하는 것이 가능하다. 이 예에 있어서, 각 픽셀에 대해 전송되는 데이터의 양은 압축되지 않은 24 비트이다. 따라서, 하나의 이미지에 대한 정보의 전체 양은 몇 메가 비트가 된다. 움직임 화상의 전송에 있어서, 초당 몇 개의 이미지들이 전송된다. 예를 들어, TV 이미지에 있어서, 초당 25개의 이미지들이 전송된다. 압축되지 않고, 전송되는 정보의 양은 초당 수십 메가비트가 될 것이다. 그러나, 예를 들어 인터넷 데이터 네트워크에 있어서, 데이터 전송율은 초당 64k비트의 차수(order)일 수 있는데, 이것은 이 네트워크를 경유하여 압축되지 않은 실시간 이미지 전송을 실제적으로 불가능하게 한다.
전송되는 정보의 양을 줄이기 위하여, JPEG, MPEG 및 H.263 표준들과 같은 다수의 상이한 압축 방법들이 개발되었다. 비디오의 전송에 있어서, 이미지 압축은 상호-프레임(inter-frame) 압축, 기본-프레임(intra-frame) 압축 또는 이들의 조합과 같은 것 중에서 어느 하나로 수행될 수 있다. 상호-프레임 압축에 있어서, 그 목적은 연속적인 이미지 프레임들내의 중복(redundant) 정보를 제거하는 것이다. 전형적으로, 이미지들은 예를 들어 움직임 없는 배경과 같은 많은 양의 변하지 않는 정보 또는 예를 들어 주체가 천천히 움직이는 경우와 같은 천천히 변하는 정보를 포함한다. 상호-프레임 압축에 있어서, 또한 움직임 보상 예측을 이용하는 것이 가능한데, 그 목적은 움직이고 있는 이미지에서의 구성요소들을 검출하는 것이고, 픽셀 값들을 전송하는 대신에 움직임 벡터 및 예측 에러 정보가 전송된다.
실시간에서 이미지 압축 기술들의 사용을 가능하게 하기 위하여, 전송 및 수 신 비디오 단말기는 실시간으로 압축 및 압축해제를 수행하는 것이 가능하도록 충분히 높은 처리 속도를 구비해야한다.
몇몇 이미지 압축 기술들에 있어서, 디지털 형식의 이미지 신호는 상기 이미지 신호가 전송 경로에 전송되거나 저장 수단에 저장되기 전에 이산 코사인 변환(DCT; discrete cosine transform)되어야 한다. DCT를 사용하여, 주기 신호의 주파수 스펙트럼을 계산하는 것, 즉 시간 도메인에서 주파수 도메인으로의 변환을 수행하는 것이 가능하다. 이 문맥에 있어서, 이산(discrete)이라는 단어는 연속적인 기능들 대신에 개별적인 픽셀들이 변환에서 처리된다는 것을 나타낸다. 디지털 이미지 신호에 있어서, 이웃하는 픽셀들은 전형적으로 실질적인 공간 상관을 갖는다. DCT의 하나의 특징은 DCT의 결과로서 설정된 계수들이 실제적으로 상관하지 않는다는 것이다; 따라서, DCT는 이미지 데이터의 중복(redundancy)을 줄이는 효과적인 방식으로 시간 도메인에서 (공간적인) 주파수 도메인으로 이미지 신호의 변환을 수행한다. 그것으로서, 변환 부호화의 사용은 상호-프레임 및 기본-프레임 부호화 양자에서 중복을 줄이는 효과적인 방식이다.
독립적으로 부호화되는 키 프레임들(기본-프레임들)에 대한 정지 이미지 부호화 및 비디오 부호화에서 사용되는 현재의 블록-기반 부호화 방법들은 블록-기반 접근을 사용한다. 일반적으로, 이미지는 몇 가지 종류의 변환 부호화를 사용하여 독립적으로 부호화되는 NxM 블록들로 분할된다. 순수한 블록-기반 부호화만이 픽셀들의 상호-블록(inter-block) 상관을 고려하지 않고, 특정 블록내의 상호-픽셀(inter-pixel) 상관을 감소시킨다. 따라서, 순수한 블록-기반 부호화는 강하게 상관되는 데이터를 위한 매우 효과적인 에너지 패킹(packing) 특성들을 구비하는, DCT 부호화와 같은 변환-기반 부호화를 사용하는 경우 보다 더 높은 비트율을 생성한다. 따라서, 현재의 디지털 이미지 부호화 표준들은 또한 블록들간의 픽셀 값들의 상관을 감소시키는 어떤 방법들을 이용한다.
현재의 디지털 이미지 부호화 방법들은 변환 도메인에서 예측(prediction)을 수행한다. 즉, 상기 방법들은 이전에 부호화된 블록들을 이용하여 현재 부호화되는 블록의 DCT 계수들을 예측하려고 시도하고 따라서 압축 방법과 연결된다. 전형적으로 이미지 블록내의 평균 픽셀 값에 대응하는 DCT 계수는 이전에 부호화된 블록으로부터 동일한 DCT 계수를 사용하여 예측된다. 실제적인 계수 및 예측된 계수간의 차이가 복호기에 전송된다. 그러나, 이 기법은 평균 픽셀 값만을 예측할 수 있고 그다지 효과적이지 않다.
DCT 계수들의 예측은 또한 공간적으로 이웃하는 블록들을 사용하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 한 블록내에서 평균 픽셀 값에 대응하는 DCT 계수는 부호화되는 현재 블록의 왼쪽의 또는 위의 블록으로부터의 DCT 계수(들)를 사용하여 예측된다. 수평 주파수들(즉, 수직 에지들)에 대응하는 DCT 계수들은 현재 블록 위에 있는 블록으로부터 예측될 수 있고 수직 주파수들(즉, 수평 에지들)에 대응하는 계수들은 왼쪽에 있는 블록으로부터 예측될 수 있다. 앞의 방식과 유사하게, 실제의 계수들 및 예측된 계수들간의 차이들이 부호화되고 복호기에 전송된다. 이 접근은 몇 개의 블록들에 미치는 수평 및 수직 에지들의 예측을 허용한다.
MPEG-2 압축에 있어서, DCT는 블록 크기 8×8 픽셀들을 사용하는 블록들에서 수행된다. 휘도 레벨은 전체 공간 해상도를 사용하여 변환되고, 반면 2개의 크로미넌스 신호들은 부표본화(subsampled)된다. 예를 들어, 16×16 픽셀들의 필드가 8×8 픽셀들의 필드로 부표본화된다. 블록 크기에서의 차이들은 눈이 휘도에서의 변화들만큼 똑같이 잘 크로미넌스에서의 변화들을 알아내지 못한다는 사실에 주로 기인한다. 여기서 2×2 픽셀들의 필드가 동일한 크로미넌스 값을 가지고 부호화된다.
MPEG-2 표준은 3개의 프레임 유형들을 정의한다: I-프레임(기본(Intra)), P-프레임(예측(Predicted)) 및 B-프레임(양방향(Bi-directional)). I-프레임은 이미지 자신에 포함된 정보에 기초하여 단독으로 생성되고, 수신단에서, I-프레임은 전체 이미지를 형성하는데 사용될 수 있다. P-프레임은 전형적으로 가장 가까운 이전 I-프레임 또는 P-프레임에 기초하여 형성되고, 수신단에서 상기 이전 I-프레임 또는 P-프레임이 수신된 P-프레임과 함께 대응하여 사용된다. P-프레임의 구성에 있어서, 예를 들어 움직임 보상이 정보의 양을 압축하는데 사용된다. B-프레임은 이전 I-프레임과 다음 P- 또는 I-프레임에 기초하여 형성된다. 대응하여, 수신단에서, 이전 및 다음 프레임들이 수신될 때까지 B-프레임을 구성하는 것은 가능하지 않다. 더욱이, 송신단에서, P- 및 B-프레임들의 순서가 변경되고, 여기서 B-프레임을 뒤따르는 P-프레임이 먼저 수신된다. 이것은 수신기에서 이미지의 재구성을 가속하는데 도움이 된다.
선행기술 솔루션들에서 사용되는 기본-프레임 부호화 기법들은 비효율적인데, 거기서 기본-부호화된 프레임들의 전송은 대역폭-초과한다. 이것은 낮은 비트 율 디지털 이미지 부호화 응용들에서 독립적으로 부호화되는 키 프레임들의 사용을 제한한다.
본 발명은 이미지 데이터에서 중복된 정보를 추가로 줄이는 방법 및 몇몇 방향들로부터 예측의 가능성을 제공하는, 픽셀 값들의 예측을 포함하는 공간 예측 기법을 소개함으로써 이미지 데이터의 보다 효과적인 부호화를 생성하는 방법의 과제를 언급한다. 이것은 상이한 방향들을 갖는 에지들의 효과적인 예측을 허용하여, 비트율이 상당히 절약된다. 본 발명에 따른 방법은 또한 적합한 예측 방법들의 콘텍스트-의존 선택을 사용하고, 비트율에서 추가 절약을 제공한다.
본 발명은 이미지내의 픽셀 값들의 공간 예측을 수행하는 방법을 소개한다. 본 명세서의 기술적인 설명은 블록-기반 정지 이미지 부호화 및 블록-기반 비디오 부호기들에서의 기본-프레임 부호화에 사용될 수 있는 공간 예측을 위한 방법 및 시스템을 소개한다. 본 발명의 중요한 요소들은 다중 예측 방법들의 사용 및 선택된 예측 방법의 시그널링 및 콘텍스트-의존 선택이다. 다중 예측 방법들의 사용 및 예측 방법들의 시그널링 및 콘텍스트-의존 선택은 선행기술 솔루션들과 비교하여 비트율에서의 상당한 절약이 달성되도록 허용한다.
본 발명의 목적은 더 높은 부호화 효율이 달성될 수 있고 부호화된 디지털 이미지의 비트율이 더 감소될 수 있도록 디지털 이미지들의 부호화 및 복호화를 개선하는 것이다.
본 발명에 따라, 이 목적은 이미지 데이터의 공간적으로 예측되는 부호화를 수행하는 부호기에 의해 달성된다.
본 발명의 제1 태양에 따라, 블록들로 분할되는 디지털 이미지를 부호화하는 방법에 있어서, 상기 방법에서, 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하여 블록에 대한 공간 예측이 수행되고, 적어도 하나의 예측 방법이 정해지며, 적어도 하나의 이웃하는 블록의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록의 상기 이웃하는 블록에 대한 분류가 결정되고, 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록에 대한 예측 방법이 선택되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 방법이 제공된다.
본 발명의 제2 태양에 따라, 블록들로 분할되는 디지털 이미지를 부호화하는 장치에 있어서, 상기 장치는 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하여 블록에 대한 공간 예측을 수행하는 수단을 포함하고, 여기서 적어도 하나의 예측 방법이 정해지며, 상기 장치는 적어도 하나의 이웃하는 블록의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록의 상기 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하는 수단 및 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록에 대한 예측 방법을 선택하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 장치가 제공된다.
본 발명의 제3 태양에 따라, 디지털 이미지를 부호화하는 수단 및 상기 디지털 이미지를 블록들로 분할하는 수단을 포함하는 부호기에 있어서, 상기 부호기는 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하여 블록에 대한 공간 예측을 수행하는 수단을 포함하고, 여기서 적어도 하나의 예측 방법이 정해지며, 상기 부호기는 적어도 하나의 이웃하는 블록의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록의 상기 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하는 수단 및 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록에 대한 예측 방법을 선택하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부호기가 제공된다.
본 발명의 제4 태양에 따라, 블록들로 분할되는 디지털 이미지를 복호화하는 수단을 포함하는 복호기에 있어서, 상기 복호기는 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하여 블록에 대한 공간 예측을 수행하는 수단을 포함하고, 여기서 적어도 하나의 예측 방법이 정해지며, 상기 복호기는 적어도 하나의 이웃하는 블록의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록의 상기 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하는 수단 및 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록에 대한 예측 방법을 선택하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 복호기가 제공된다.
본 발명의 제5 태양에 따라, 디지털 이미지를 부호화하는 수단, 상기 디지털 이미지를 블록들로 분할하는 수단 및 디지털 이미지를 복호화하는 수단을 포함하는 코덱에 있어서, 상기 코덱은 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하여 블록에 대한 공간 예측을 수행하는 수단을 포함하고, 여기서 적어도 하나의 예측 방법이 정해지며, 상기 코덱은 적어도 하나의 이웃하는 블록의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록의 상기 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하는 수단 및 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록에 대한 예측 방법을 선택하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 코덱이 제공된다.
본 발명의 제6 태양에 따라, 디지털 이미지를 부호화하는 수단, 상기 디지털 이미지를 블록들로 분할하는 수단 및 디지털 이미지를 복호화하는 수단을 포함하는 이동 단말기에 있어서, 상기 이동 단말기는 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하 여 블록에 대한 공간 예측을 수행하는 수단을 포함하고, 여기서 적어도 하나의 예측 방법이 정해지며, 상기 이동 단말기는 적어도 하나의 이웃하는 블록의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록의 상기 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하는 수단 및 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록에 대한 예측 방법을 선택하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기가 제공된다.
본 발명의 제7 태양에 따라, 디지털 이미지를 부호화하고 상기 디지털 이미지를 블록들로 분할하는 기계 실행가능 단계들을 포함하는 소프트웨어 프로그램을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 소프트웨어 프로그램은 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하여 블록에 대한 공간 예측을 수행하는 기계 실행가능 단계를 더 포함하고, 여기서 적어도 하나의 예측 방법이 정해지며, 적어도 하나의 이웃하는 블록의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록의 상기 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하는 단계 및 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록에 대한 예측 방법을 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 저장 매체가 제공된다.
본 발명은 부호화되는 블록에 대한 픽셀 값들의 공간 예측을 수행하기 위하여, 인접하는 복호화되는 블록들이 인접하는 블록들의 내용들내에 몇몇 방향성이 있는지를 결정하도록 검사된다는 사상에 기초한다. 이 방향성 정보는 그 다음 블록들을 분류하는데 사용된다. 인접하는 블록들의 클래스들의 조합에 기초하여, 현재 블록의 내용들(픽셀 값들)이 그 다음 적합한 예측 방법을 사용하여 예측된다. 상기 예측 방법이 상기 복호기에 신호로 전송된다. 왜곡 대 비트-율 의미에서 예측 에러 정보가 전송되는 것이 효과적인 경우 예측 에러 정보도 또한 전송된다.
선행기술의 솔루션들과 비교되는 경우 상당한 장점들이 본 발명에서 달성된다. 본 발명에 따른 방법을 사용하여, 디지털 형식으로 이미지들을 전송하는 경우 필요한 정보의 양을 줄이는 것이 가능하다.
일반적으로, 본 발명에 따른 방법은 블록-기반 디지털 이미지 부호기에서 기본-프레임 부호화에 뿐만 아니라 블록-기반 정지 이미지 부호화에 적용될 수 있다.
이하, 본 발명은 첨부된 도면들을 참조하여 보다 상세하게 설명될 것이다.
도 1은 디지털 이미지 전송 시스템의 구조를 나타낸다.
도 2는 블록도의 형태로 본 발명의 공간 예측 방법을 나타낸다.
도 3a 내지 도 3c는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 예측에 사용되는 블록들의 예를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 콘텍스트 클래스들로 방향성 클래스들의 매핑을 나타낸다.
도 5a 내지 도 5p는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 예측에 사용되는 픽셀들의 예를 나타낸다.
도 6은 변위 정보의 전송에 사용되는 바람직한 비트-스트림 구문을 나타낸다.
도 7은 본 발명에 따른 방법을 구현하는 휴대용 통신 장치의 개략도이다.
본 발명에서 설명되는 기본-프레임 예측 방법은 블록-기반 방식으로 동작하 고 예를 들어 왼쪽에서 오른쪽으로 및 위에서 아래로 한줄씩 스캔되는 N×M 블록들을 포함하는 이미지 프레임들에 적용될 수 있다. 다른 스캐닝 방향들이 또한 본 발명과 관련하여 사용될 수 있다는 것이 명백하다. 동일한 프레임에서 이전에 재구성된 블록들을 사용하여 각 기본-부호화된 블록에 대한 공간 예측이 수행된다. 잔류 에러가 현재의 표준에서와 같이 예를 들어 DCT를 사용하여 어떤 적합한 방법을 사용하여 압축될 수 있다. 본 발명에 따른 방법은 단색 및 컬러 이미지들 양자에 동일하게 잘 적용될 수 있다는 것이 또한 이해되어야 한다.
본 발명에 따른 시스템은 도 2에 도시된 바와 같이 2개의 주요 부분들로 구성된다. 첫째, 예측 방법들의 적합한 부분집합의 콘텍스트-의존 선택(17)이 이웃하는 재구성된 블록들을 분류함으로써 수행된다. 둘째, 예측 블록이 선택된 부분집합에서 예측 방법들 중의 하나를 사용하여 구성되고(18), 상기 예측 방법이 복호기에 신호로 전송된다.
예측 방법 부분집합의 콘텍스트-의존 선택은 가능한 이웃하는 블록들의 방향성 분류, 콘텍스트 클래스들로 방향성 클래스들의 매핑 및 적합한 예측 방법 부분집합의 콘텍스트-의존 선택을 포함한다.
다음으로, 전송 시스템에서 디지털 이미지 프레임들의 전송 및 수신이 도 1에 표시된 디지털 이미지 이송 구조를 참조하여 설명된다. 현재 프레임은 예를 들어 디지털 비디오 카메라의 출력으로서 제공되는 입력 데이터(2)로서 전송 시스템(1)에 도달한다. 현재 프레임은 전체로(즉, N×M 이미지 블록들을 포함하는 완전한 프레임) 제공될 수 있는데, 이 경우에 상기 프레임이 저장되거나 상기 전송 시스템(1)이 상기 입력 데이터를 한 블록씩 수신할 수 있다. 상기 프레임의 상기 블록들은 가산기(4)에 하나씩 인도되고, 한 블록의 예측 에러가 예를 들어 상기 프레임의 한 블록을 예측된 블록으로부터 빼기함으로써 계산된다. 상기 예측 에러는 부호기(5)에서 부호화되고 복호기(6)에서 복호화된다. 가산기(7)에서 복호화된 예측 에러가 예측된 블록들과 합해지고 그 결과는 프레임 메모리(8)에 저장된다. 공간 예측이 본 발명의 방법에 따라 수행되는 예측기(3, prediction estimator)는 상기 프레임 메모리(8)로부터 예측과 함께 사용되는 블록들을 수신한다.
새로운 예측 블록을 형성하기 위하여, 상기 예측기(3)는 현재 블록의 가능한 이웃 블록들에서 몇몇 방향성이 존재하는지를 검사한다. 이 기법은 도 3a에 도시된다. 참조(C)는 현재 블록을 나타내고, 참조(L)는 현재 블록의 제1 이웃 블록을 나타내며 참조(U)는 현재 블록의 제2 이웃 블록을 나타낸다. 본 발명의 이 바람직한 실시예에 있어서 상기 제1 이웃 블록은 현재 블록(C)의 왼쪽에 있고 상기 제2 이웃 블록은 현재 블록(C)의 위쪽에 있다. 스캐닝 순서가 왼쪽에서 오른쪽으로 그리고 위에서 아래로와 상이한 경우, 상기 제1 이웃 블록(L) 및 상기 제2 이웃 블록(U)이 반드시 각각 현재 블록(C)의 왼쪽에 그리고 위에 있는 것은 아니다. 상기 이웃 블록들(L, U)은 이미 재구성된 현재 블록(C)에 인접하는 블록들이다. 본 발명의 몇몇 실시예들에 있어서, 2보다 많은 블록들이 분류될 수 있고 현재 블록(C)에 대해 예측 방법을 선택하는데 사용될 수 있다. 그러나, 본 발명의 바람직한 실시예의 이하 설명은 최대 2개의 이웃 블록들(L, U)이 검사하에 각 블록(C)에 대해 분류된다. 더욱이, 상기 분류는 이웃 블록(L 또는 U)이 존재하는 경우에만 수행된다. 현재 블룩 이 어떠한 이웃 블록들을 구비하지 않는 경우, 본 명세서에서 나중에 추가 설명되는 바와 같이, 예측 방법들의 콘텍스트-의존 선택 동안 "비-기본(Non-Intra)"으로서 취급된다.
예측은 또한 이미 재구성된 기본-부호화된 블록들만을 사용하여 수행되는 그러한 방식으로 구현될 수 있다. 이 경우에 있어서, 기본-부호화된 블록들 이외의 모든 블록들이 "비-기본"으로서 취급된다.
상기 제1 이웃 블록(L) 및 상기 제2 이웃 블록(U)은 상기 블록내의 이미지 세부(details)의 방향성에 따라 분류된다. 도 2에 도시된 바와 같이, 방향성 분류기(19)는 픽셀 값 경사도들을 사용하여 이웃 블록들의 방향성을 분석한다. 결과로서, 각 이웃 블록은 출력 클래스로 매핑된다(20). 본 발명의 바람직한 실시예에 있어서, 그러한 출력 클래스들이 있지만(11), 출력 클래스들의 수는 변할 수 있다는 것이 명백하다. 바람직하기로는, 상기 출력 클래스들은 에지 방향들(k·22.5°, k = 0, 1, ..., 7)에 대응하는 8개의 방향성 클래스들(D0 - D7) 및 평탄(flat), 평활(smooth) 텍스처(texture) 및 거친(coarse) 텍스처 블록들에 대응하는 3개의 비-방향성(non-directional) 클래스들(D8 - D11)로 구성된다. 본 발명의 대안적인 실시예들에 있어서, 방향성 클래스들의 수 및 그들이 정해지는 방식은 변할 수 있다.
도 1의 시스템에 있어서, 상기 예측기(3)는 우선 상기 제1 이웃 블록(L) 및/또는 상기 제2 이웃 블록(U)가 존재하는지를 검사한다. 이들 블록들 중의 어느 하나가 존재하지 않는 경우, 상기 이웃 블록은 C0 블록("비-기본")으로서 정의되는 데, 즉 상기 현재 블록(C)이 상기 프레임의 에지(edge)에 또는 코너(corner)에 또는 기본 블록들로 구성되는 영역의 에지에 또는 코너에 있다. 그 다음, 상기 예측기(3)는 본 명세서에서 후술되는 바와 같이, 상기 현재 블록(C)에 대한 적합한 예측 방법을 선택한다. 그렇지 않으면, 상기 예측기(3)는 블록 또는 블록들(L, U)에 관한 경사도 정보를 계산한다.
경사도 정보를 계산하는 많은 적합한 방법들이 있다. 다음에는, 하나의 바람직한 방법이 설명된다. 우선, 블록(L, U)의 평균 절대 방향 경사도들(gradients) (gk, k = 0, 1, ..., 7)이 수학식 1과 같이 정의된다.
Figure 112002023063853-pct00001
Figure 112002023063853-pct00002
Figure 112002023063853-pct00003
Figure 112002023063853-pct00004
Figure 112002023063853-pct00005
Figure 112002023063853-pct00006
Figure 112002023063853-pct00007
Figure 112002023063853-pct00008
여기서 N은 상기 블록의 크기이고, I(x,y)는 픽셀 강도(intensity) 값들을 나타내며, 인덱스들(x 및 y)은 상기 블록내의 픽셀의 좌표들을 말하고 k는 에지 방향들(edge orientations)을 나타낸다. 상기 예측기(3)는 수학식 1에 따라 경사도 값들(gk)을 계산한다.
상기 경사도 값들(gk)을 사용하여, 경사도 비들(gradient ratios)(rk, k = 0, 1, ..., 7)이 어떤 방향으로의 경사도 값 및 직교 방향으로의 경사도 값 사이의 비로서 정의된다.
Figure 112002023063853-pct00009
수학식 1 및 수학식 2에서 정의된 절대 경사도 값들(gk) 및 경사도 비들(rk)에 기초하여, 바람직하기로는 임계값들로서 몇몇 숫자 값들을 사용하여 다음 분류 단계들(1 - 12)에 따라 블록의 분류가 수행된다. 이 분류 과정은 이웃하는 블록들 각각을 블록 유형들(D0 - D10)의 제1 집합 중의 하나로 분류한다. 본 발명은 알고리즘에 사용되는 값들에 제한되지 않고, 다음 단계들에서 알고리즘에 사용되는 값들은 바람직한 것이다. 본 방법은 또한 어떠한 블록 크기에도 적용될 수 있다.
본 발명의 이 바람직한 실시예에 있어서, 분류 단계는 13 단계들을 포함하지 만, 상기 분류가 또한 상이한 수의 단계들을 포함할 수 있다는 것이 명백하다.
단계 1
이 단계에 있어서 블록의 평탄함(flatness)이 체크된다. 예측기(3)는 경사도 값들(g0 및 g4)을 계산한다. 이들은 수평(0°) 및 수직(90°) 이미지 세부에 대한 경사도값들에 해당한다. g0≤2.0이고 g4≤2.0인 경우, 상기 블록은 클래스(D8)로서 분류되고 초기 분류 과정이 종료한다. 그렇지 않은 경우, 분류 단계 2가 수행된다.
단계 2
이 단계에 있어서 상기 블록의 평탄함에 대한 추가 체크가 수행된다. 경사도 값들(gk)의 나머지가 계산되고, 최대 경사도 값(gmax = max{gk})이 결정된다. 상기 최대 경사도 값(gmax)이 2.5와 비교된다. gmax≤2.5인 경우, 상기 블록은 클래스(D8)로서 분류되고 초기 분류 과정이 종료한다. 그렇지 않은 경우, 상기 방법은 단계 3으로부터 계속된다.
단계 3
단계 3에 있어서, 분명한(clear) 방향성에 대한 체크가 수행된다. 경사도 비들(rk)이 계산되고 최소 경사도 비(rmin=min{rk})가 결정된다. 최소 경사도 비가 발견된 경우, 대응하는 인덱스(kmin)가 정해진다. rmin≤0.15인 경우, 상기 블록은 대응하는 클래스(Dkmin)로 분류되고 상기 방법은 단계 12로부터 계속되며, 그렇지 않은 경우 상기 방법은 단계 4로부터 계속된다.
단계 4
단계 4에 있어서 텍스처(texture)에 대한 체크가 수행된다. 최소 경사도 비(rmin)가 0.6과 비교된다. rmin≥0.6인 경우, 상기 방법은 단계 13으로부터 계속되고 그렇지 않은 경우 상기 방법은 다음 단계로부터 계속된다.
단계 5
단계 5에 있어서, 2개의 가장 작은 경사도 비들이 분명하게 별개인지를 결정하기 위하여 체크된다. 경사도 비들(rk)이 증가하는 순서로(r(0)≤r(1)≤r (2) ...≤r(7)) 소트된다. 또한 경사도 비 인덱스들이 소트된 순서(k(0), k(1), k(2), ... k(7))에 따라 다시 순서가 매겨진다. r(1)-r(0)<⅓(r(2)-r (1))인 경우, 6번째 분류 단계가 다음으로 수행되고, 그렇지 않은 경우 상기 방법은 10번째 분류 단계로부터 계속된다.
단계 6
단계 6에 있어서, 가장 작은 경사도 비가 방향성 클래스(D2 또는 D6)에 해당하고 가장 작은 경사도 비가 충분히 작은지를 결정하기 위하여 가장 작은 경사도 비가 체크된다. 상기 예측기(3)는 우선 경사도 비(r(0))의 인덱스가 2 또는 6인지 여부를 검사하고, 여기서 제1 경사도 비(r(0))가 0.6과 비교된다. r(0)∈{rk|k=2,6}이고 r(0)<0.6인 경우, 상기 블록은 클래스(Dk(0))에 해당하는 것으로 분류되고 상기 방법은 단계 12로부터 계속된다. 그렇지 않은 경우, 상기 방법은 단계 7로부터 계속된 다.
단계 7
단계 7에 있어서, 상기 예측기(3)는 우선 제2 경사도 비(r(1))의 인덱스가 2 또는 6인지를 검사하고, 여기서 제1 경사도 비(r(0))가 0.6과 비교된다. r(1)∈{rk|k=2,6}이고 r(0)<0.6인 경우, 상기 블록은 클래스(Dk(1) )에 해당하는 것으로 분류되고 상기 방법은 단계 12로부터 계속된다. 그렇지 않은 경우, 상기 방법은 단계 8로부터 계속된다.
단계 8
단계 8에 있어서, 가장 작은 경사도 비가 방향성 클래스(D1, D3, D5 또는 D7)에 해당하고 가장 작은 경사도 비가 충분히 작은지를 결정하기 위하여 가장 작은 경사도 비가 체크된다. 제1 경사도 비(r(0))가 0.5와 비교된다. r(0)∈{rk|k=1,3,5,7}이고 r(0)<0.5인 경우, 상기 블록은 클래스(Dk (0))에 해당하는 것으로 분류되고 상기 방법은 단계 12로부터 계속된다. 그렇지 않은 경우, 상기 방법은 단계 9로부터 계속된다.
단계 9
단계 9에 있어서, 제2 경사도 비가 방향성 클래스(D1, D3, D5 또는 D7)에 해당하고 가장 작은 경사도 비가 충분히 작은지를 결정하기 위하여 제2 경사도 비가 체크된다. r(1)∈{rk|k=1,3,5,7}인 경우 제1 경사도 비(r(0))가 0.5와 비교된다. r(0)<0.5인 경우, 상기 블록은 클래스(Dk(1))에 해당하는 것으로 분류되고 상기 방법은 단계 12로부터 계속된다. 그렇지 않은 경우, 상기 방법은 단계 10으로부터 계속된다.
단계 10
방향성이 아직 발견되지 않고, 따라서 단계 3에서 사용된 임계값과 비교되는 (다소) 더 높은 임계값이 상기 방향성을 체크하는데 사용될 수 있다. 이것은 보다 불확실한 검사가 수행된다는 것을 의미한다. 단계 10은 아래 표 1에서 정의된 임계값(T1)들을 사용한다. T1에 대한 값들이 제1 경사도 비와 비교된다. 표 1에서 정의된 바와 같이 r(0)<T1인 경우, 상기 블록은 클래스(Dk(0))에 해당하는 것으로 분류되고 상기 방법은 단계 12로부터 계속된다. 그렇지 않은 경우, 상기 방법은 단계 11로부터 계속된다.
r(0)에 대한 방향 T1
r(0)∈{rk|k=2,6} 0.5
r(0)∈{rk|k=1,3,5,7} 0.4
r(0)∈{rk|k=0,4} 0.3
단계 11
방향성이 아직 발견되지 않고, 따라서 단계 11에서 3개의 가장 작은 경사도 비들이 이웃들인지 및 가장 작은 경사도 비가 중간에 있는지를 결정하기 위하여 3개의 가장 작은 경사도 비들이 체크된다. 상기 경우에 단계 3에서 사용되는 임계값과 비교되는 더욱 더 높은 임계값이 상기 방향성을 체크하는데 사용될 수 있다. 이 것은 보다 불확실한 검사가 수행된다는 것을 의미한다. 단계 11은 아래 표 2에서 정의된 임계값(T2)들을 사용한다. 그 다음, 제2 경사도 비(r(1)) 및 제3 경사도 비(r(2))에 해당하는 방향성들이 제1 경사도 비(r(0))에 해당하는 방향성에 가장 가까운 이웃들이고, 표 2에서 정의된 바와 같이 r(0)<T2인 경우, 상기 블록은 클래스(Dk(0))에 해당하는 것으로 분류되고 상기 방법은 단계 12로부터 계속된다. 그렇지 않은 경우, 상기 방법은 단계 13으로부터 계속된다.
r(0)에 대한 방향 T2
r(0)∈{rk|k=2,6} 0.6
r(0)∈{rk|k=1,3,5,7} 0.5
r(0)∈{rk|k=0,4} 0.4
단계 12
단계 12는 분류가 실제로 텍스쳐보다 어떤 방향을 갖는 이미지에서 에지에 기초되는지를 체크한다. 단계 12는 아래 표 3에서 정의된 임계값(T3)들을 사용한다. 표 3에는 단 2개의 가능한 블록 크기들(8×8, 4×4)에 대한 값들이 표시되지만, 실제적인 실시예들에 있어서, 다른 블록 크기들도 또한 존재할 수 있고 여기서 T3에 대한 각 값들이 정의된다. 단계 12에서 최소 경사도 값(gmin=min{gk})이 조사된다. 블록의 분류 및 크기에 의존하여, 임계값(T3)이 표 3에서 선택된다. gmin≤T3 인 경우, 초기 분류 과정이 종료된다. 그렇지 않은 경우, 상기 방법은 단계 13으로부터 계속된다.
블록의 분류 4×4블록에 대한 T3 8×8블록에 대한 T3
D2 및 D6 9.0 7.0
D1, D3, D5 및 D7 11.5 9.0
D0, D4 14.0 11.0
단계 13
단계 13은 텍스쳐가 평활(smooth)한지 또는 거친(coarse)지 여부를 체크한다. 최대 경사도 값(gmax)이 10.0과 비교된다. gmax≤10.0인 경우, 상기 블록은 D9로서 분류된다. 그렇지 않은 경우, 상기 블록은 D10으로서 분류된다. 평활하고 거친 텍스쳐가 동일 콘텍스트 클래스에 매핑되는 경우 단계 13은 반드시 필요한 것은 아니다.
다음으로 현재 블록(C)에 대한 적합한 예측 방법의 선택(21)이 수행된다. 본 발명의 바람직한 실시예에 있어서, 선택 단계는 매핑 단계에 의해 선행된다. 매핑의 목적은 구현시 메모리 소모를 줄이는 것이다. 몇몇의 방향성 클래스들이 함께 매핑될 수 있다. 상기 매핑 단계로부터 생기는 클래스들은 콘텍스트 클래스들로 불리고 그들은 참조들(C1 - C6)로 지칭된다. 본 발명의 바람직한 실시예에 있어서, 대각 클래스들이 2개의 대체 클래스들로 결합되고, 하나는 좌하(bottom-left)에서 우상(top-right) 대각선에 대한 것이고 다른 하나는 좌상(top-left)에서 우하(bottom-right) 대각선에 대한 것이다.
부드럽고(mild) 가파른(steep) 대각 클래스들(D5, D6 및 D7)이 제1 대각 콘텍스트 클래스(C4)에 매핑된다. 유사하게, 클래스들(D1, D2 및 D3)이 제2 대각 콘텍스트 클래스(C2)에 매핑된다. 추가로, 평활한 텍스처 클래스(D9) 및 거친 텍스처 클래스(D10)가 텍스처 콘텍스트 클래스(C6)를 생성하기 위해 함께 매핑된다. 이 매핑은 도 4에 도시된다.
상기 6개의 콘텍스트 클래스들(C1 - C6)에 더하여, "비-기본(Non-Intra)" 블록들에 사용되는 하나의 추가 콘텍스트 클래스(C0)가 있다. 일반적으로, "비-기본" 블록은 존재하지 않는 블록, 즉 블록(C)이 이미지 경계에 있는 경우이다. 단지 기본-부호화된 블록들이 참조로서 사용되는 그러한 방식으로 예측이 구현되는 경우, "비-기본" 블록의 정의는 기본-부호화되지 않은 상기 블록들에까지 확장된다.
본 발명의 바람직한 실시예에 있어서, 도 5a 내지 도 5p에 8×8 블록들로 도시되는, 전체 13개의 상이한 예측 방법들이 있다. 다른 블록 크기들 및 콘텍스트 클래스들에 대한 예측 방법들이 유사한 방식으로 유도될 수 있다. 각 경우에, 참조로서 이웃하는 재구성된 기본-부호화된 블록들(L, U, UL, UR)을 사용하여 예측이 인과(causal) 방식으로 수행된다. 블록(C)이 부호화되는 현재 블록인, 도 3a 및 도 3b에 도시된 바와 같이, 예측에 사용되는 영역은 예측 방법에 의존한다. 예측 방법들(P1-P12)의 경우에 있어서, 블록들이 예측을 위해 사용될 수 있는 영역은 도 3b에 도시된 바와 같은 4개의 이웃하는 블록들(L, UL, U 및 UR)에 의해 포함되는 영역이다. 예측 방법(P13)에서, 도 3c에 도시된 바와 같이 이 영역은 더 크다. 본 발명의 다른 실시예들에 있어서, 예측 방법들의 수, 예측 참조들로서 사용되는 블록들 뿐만 아니라 예측을 수행하는데 사용되는 상기 블록들 내의 픽셀들은 바뀔 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
본 발명에 따른 방법의 바람직한 실시예에서, 각 콘텍스트 클래스 조합에 대 한 예측 방법들의 부분 집합이 정해지고 예측 방법들이 각 부분 집합에서 우선순위가 매겨진다(분류된다). 그 다음, 현재 블록(C)의 내용을 예측하는데 사용되는 예측 방법이 예측 방법들의 부분집합으로부터 선택된다. 한 부분집합내의 예측 방법들은 서로 상이하고, L 및 U와 같은 이웃하는 블록들에 대해 획득되는 특별한 분류들의 경우, 블록(C)에 대한 가장 정확한 예측을 제공할 것 같은 예측 방법들에 해당한다. 상기 부분집합들에 대한 하나의 바람직한 정의는 아래 표 4에 제공된다.
효과적으로, 제1 이웃 블록(L) 및 제2 이웃 블록(U)에 대한 콘텍스트 분류의 결과들이 결합된다. 즉, 양자는 블록(C)에 대한 예측 방법을 선택하는 경우 고려된다. 예측 방법들의 부분집합은 이웃 블록들(L, U)의 콘텍스트 정보에 따라 표 4로부터 선택된다. 표 4의 각 행은 이웃 블록들(L, U)에 대한 어떤 쌍의 콘텍스트 클래스들의 예측 방법 부분집합 및 상기 부분집합내의 예측 방법들의 우선순위(순위)를 정의한다. 본 명세서에서 후술되는 바와 같이, 순위(ranking)는 예측 방법들의 콘텍스트-의존 시그널링을 간략히 하는데 사용된다. 예를 들어, 제1 이웃 블록(L)이 콘텍스트 클래스(C2)로 분류되고, 제2 이웃 블록(U)이 콘텍스트 클래스(C4)로 분류되는 경우, 이 조합의 부분집합은 예측 방법들(P1, P9, P5, P13, P7 및 P6(순위순으로))을 포함한다. 본 명세서에서 후술되는 바와 같이, 예측기(3)는 추가로 이 부분집합으로부터 가장 적합한 예측 방법을 선택한다.
Figure 112002023063853-pct00010
다음으로, 상기 정의된 예측 방법들이 더 상세하게 설명된다.
예측 방법(P1)
예측 방법(P1)은 블록들(L, UL, U 및 UR)의 평균 픽셀 값들로부터 블록(C)의 평균 픽셀 값을 예측한다. 재구성된 블록들(L, UL 및 U)의 평균 픽셀 값들(dL, dUL 및 dU)는 수학식 3에서 정의된 정수 나눗셈으로서 계산된다.
Figure 112002023063853-pct00011
여기서, N은 블록의 크기이고, I(x,y)는 픽셀 강도 값들을 나타내며, "//"은 정수값으로 절단하는 나눗셈을 나타낸다. 블록(C)의 평균 픽셀 값(dC)은 다음 규칙들의 집합에 따라 예측된다(의사-코드(pseudo-code)의 형태로 아래 씌여진다):
if all blocks L, U and UL exist, then
if dL = dU = dUL then dC = dUL
else if dUL = dU then dC = dL
else if dUL = dL then dC = dU
else if dL = dU then
if chrominance prediction then dC = dL
else if |dUL - dL|<4 then dC = s(dL + dU - dUL)
else dC = dL
else if dUL < dL < dU then dC = dU
else if dUL < dU < dL then dC = dL
else if dU < dL < dUL then dC = dU
else if dL < dU < dUL then dC = dL
else if dL < dUL < dU OR dU < dUL < dL then
dC = s(dL + dU - dUL)
else if blocks L and U exist then dC = (dL + dU + 1) // 2
else if blocks L and UL exist then dC = dL
else if blocks U and UL exist then dC = dU
else if block L exists then dC = dL
else if block U exists then dC = dU
else if block UL exists then dC = dUL
else dC = p
여기서, p는 가능한 픽셀 값 범위의 중간에 있는 값, 예를 들어 128이고, "//"은 절단하는 나눗셈을 나타내며, s는 픽셀 값들의 가능한 범위로, 예를 들어 휘도/크로미넌스 값들의 8-비트 표시를 사용하는 시스템에서 0 및 255 사이로 값들을 제한하는 클리핑(clipping) 함수이다. 결과로서, C의 예측 블록은 dC에 의해 주어진 상수 값을 구비하는 픽셀들로 채워진다. 예측 방법(P1)은 도 5a에 도시된다.
예측 방법(P2-P4)
예측 방법들(P2 내지 P4)은 우상(upper right) 방향으로부터 블록(C)안으로 이미지 세부를 연장함으로써 블록(C)에서 대각 형태들을 예측한다. 각각 도 5b, 도 5c, 도 5d에 도시된 바와 같이, 블록들(U 및 UR)의 경계에 있는 참조 픽셀 값들을 블록(C)안으로 복사함으로써 예측이 수행된다. 회색으로 표시된 참조 픽셀들은 하나 이상의 예측된 픽셀들에 연결된다. 그 연결은 연결된 예측된 픽셀들을 표시하기 위하여 도트들을 가진 선으로서 표시된다. 상기 참조 픽셀의 값은 모두 연결된 예측된 픽셀들에 복사된다.
하나 이상의 참조 블록들이 이용가능하지 않을 수 있는, 즉 그들 콘텍스트 클래스가 C0일 수 있기 때문에, 다음 규칙들에 따라 예측이 수행된다.
규칙 1
양 블록들(U 및 UR)이 클래스들(C1 - C6) 중의 하나로 분류되는 경우, 도 5b, 도 5c 및 도 5d에 각각 도시된 바와 같이 픽셀 예측이 수행된다. 예측 방법(P2)(도 5b)에 있어서, 블록(UR)에서 어떤 대응하는 참조 픽셀을 갖지 않는 픽셀들은 바람직하기로는 블록(UR)에서 가장 오른쪽 참조 픽셀의 값이 할당된다.
규칙 2
블록(U)이 클래스들(C1 - C6) 중의 하나로 분류되고 블록(UR)이 C0로서 분류되는 경우, 블록(U)에서 참조 픽셀을 갖는 픽셀들에 대해 도 5b, 도 5c 및 도 5d에 도시된 바와 같이 픽셀 예측이 수행된다. 나머지 픽셀들은 바람직하기로는 참조 블록(U)의 우하(lower right) 코너에 픽셀의 값으로 세팅된다.
규칙 3
블록(U)이 C0로서 분류되는 경우, 현재 블록(C)은 바람직하기로는 실질적으로 픽셀 값들의 가능한 동적 범위의 중간에, 예를 들어 128(휘도/크로미넌스 값들의 8-비트 표시를 사용하는 시스템에서)에 있는 상수 값을 구비하는 픽셀들로 채워 진다.
예측 방법(P5 및 P9)
예측 방법들(P5 (도 5e) 및 P9 (도 5i))은 위로부터 또는 왼쪽으로부터 이미지 세부를 현재 블록(C)으로 연장함으로써 현재 블록(C)의 수직 및 수평 형태들을 예측한다. 선택된 방법(P5 또는 P9)에 의존하여, 블록(U 또는 L)의 경계에서 참조 픽셀 값들이 도 5e 및 도 5i에 도시된 바와 같이 현재 블록(C)에 복사된다.
참조 블록의 콘텍스트 클래스가 C0인 경우, 현재 블록(C)은 바람직하기로는 실질적으로 픽셀 값들의 가능한 동적 범위의 중간에, 예를 들어 128(휘도/크로미넌스 값들의 8-비트 표시를 사용하는 시스템에서)에 있는 상수 값을 구비하는 픽셀들로 채워진다.
예측 방법(P6, P7 및 P8)
각각 도 5f, 도 5g, 도 5h에 도시된 바와 같이, 예측 방법들(P6, P7 및 P8)은 좌상(upper left) 방향으로부터 현재 블록(C)안으로 이미지 세부를 연장함으로써 현재 블록(C)에서 대각 형태들을 예측한다. 블록들(L, UL 및 U)의 경계에 있는 참조 픽셀 값들을 다음 규칙들에 따라 현재 블록(C)안으로 복사함으로써 예측이 수행된다.
규칙 1
모든 블록들(L, UL 및 U)이 클래스들(C1 - C6) 중의 하나로 분류되는 경우, 도 5f, 도 5g 및 도 5h에 도시된 바와 같이 현재 블록(C)에 대한 픽셀 예측이 수행된다.
규칙 2
블록들(UL 및 U)이 클래스들(C1 - C6) 중의 하나로 분류되고 블록(L)이 C0으로서 분류되는 경우, 블록들(UL 및 U)에서 참조 픽셀을 구비하는 현재 블록(C)의 상기 픽셀들에 대해 도 5f, 도 5g 및 도 5h에 도시된 바와 같이 현재 블록(C)에 대한 픽셀 예측이 수행된다. 현재 블록(C)의 나머지 픽셀들은 바람직하기로는 블록(UL)내의 참조 픽셀 영역의 좌하(lower left) 코너에 픽셀의 값으로 할당된다.
규칙 3
블록들(L 및 UL)이 클래스들(C1 - C6) 중의 하나로 분류되고 블록(U)이 C0으로서 분류되는 경우, 블록들(L 및 UL)에서 참조 픽셀을 구비하는 현재 블록(C)의 상기 픽셀들에 대해 도 5f, 도 5g 및 도 5h에 도시된 바와 같이 현재 블록(C)에 대한 픽셀 예측이 수행된다. 현재 블록(C)의 나머지 픽셀들은 바람직하기로는 블록(UL)내의 참조 픽셀 영역의 우상(upper right) 코너에 픽셀의 값으로 할당된다.
규칙 4
블록들(L 및 U)이 클래스들(C1 - C6) 중의 하나로 분류되고 블록(UL)이 C0으로서 분류되는 경우, 블록들(L 및 U)에서 참조 픽셀을 구비하는 현재 블록(C)의 상기 픽셀들에 대해 도 5f, 도 5g 및 도 5h에 도시된 바와 같이 현재 블록(C)에 대한 픽셀 예측이 수행된다. 블록(UL)에서 참조 픽셀을 갖는 픽셀들은 도 5n, 도 5o 및 도 5p에 도시된 바와 같이 예측된다. 방법(P7)의 경우에 있어서, 예측된 픽셀 값은 도 5o에 표시된 바와 같이 가장 가까운 정수 값으로 끝자리 조정(rounded)된 2개의 참조 픽셀 값들의 평균이다.
규칙 5
블록(L)이 클래스들(C1 - C6) 중의 하나로 분류되고 블록들(UL 및 U)이 C0으로서 분류되는 경우, 블록(L)에서 참조 픽셀을 구비하는 현재 블록(C)의 상기 픽셀들에 대해 도 5f, 도 5g 및 도 5h에 도시된 바와 같이 현재 블록(C)에 대한 픽셀 예측이 수행된다. 현재 블록(C)의 나머지 픽셀들은 바람직하기로는 블록(L)내의 참조 픽셀 영역의 우상(upper right) 코너에 픽셀의 값으로 할당된다.
규칙 6
블록(UL)이 클래스들(C1 - C6) 중의 하나로 분류되고 블록들(L 및 U)이 C0으로서 분류되는 경우, 블록(UL)에서 참조 픽셀을 구비하는 현재 블록(C)의 상기 픽셀들에 대해 도 5f, 도 5g 및 도 5h에 도시된 바와 같이 현재 블록(C)에 대한 픽셀 예측이 수행된다. 블록(L)에서 참조 픽셀을 구비하는 현재 블록(C)의 픽셀들은 바람직하기로는 블록(UL)내의 좌하(lower/left) 참조 픽셀의 값이 할당된다. 블록(U)에서 참조 픽셀을 구비하는 현재 블록(C)의 픽셀들은 블록(UL)내의 우상(upper/right) 참조 픽셀의 값이 할당된다.
규칙 7
블록(U)이 클래스들(C1 - C6) 중의 하나로 분류되고 블록들(L 및 UL)이 C0로서 분류되는 경우, 블록(U)에서 참조 픽셀을 구비하는 현재 블록(C)의 상기 픽셀들에 대해 도 5f, 도 5g 및 도 5h에 도시된 바와 같이 현재 블록(C)에 대한 픽셀 예측이 수행된다. 현재 블록(C)의 나머지 픽셀들은 바람직하기로는 블록(U)내의 참조 픽셀 영역의 좌하(lower left) 코너에 픽셀의 값으로 할당된다.
규칙 8
모든 블록들(L, UL 및 U)이 C0로서 분류되는 경우, 현재 블록(C)은 바람직하기로는 실질적으로 픽셀 값들의 가능한 동적 범위의 중간에, 예를 들어 128(휘도/크로미넌스 값들의 8-비트 표시를 사용하는 시스템에서)에 있는 상수 값을 구비하는 픽셀들로 채워진다.
예측 방법(P10, P11 및 P12)
각각 도 5j, 도 5k 및 도 5l에 도시된 바와 같이, 예측 방법들(P10 내지 P12)은 왼쪽 방향으로부터 현재 블록(C)안으로 이미지 세부를 연장함으로써 현재 블록(C)에서 대각 형태들을 예측한다. 블록(L)의 경계에 있는 참조 픽셀 값들을 다음 규칙들에 따라 현재 블록(C)안으로 복사함으로써 예측이 수행된다.
규칙 1
블록(L)이 클래스들(C1 - C6) 중의 하나로 분류되는 경우, 도 5j, 도 5k 및 도 5l에 도시된 바와 같이 현재 블록(C)에 대한 픽셀 예측이 수행된다. 블록(L)에서 참조 픽셀을 갖지 않는 현재 블록(C)의 픽셀들은 바람직하기로는 참조 픽셀 영역의 우하(lower right) 코너에 상기 픽셀의 값들로 채워진다.
규칙 2
블록(L)이 C0으로서 분류되는 경우, 현재 블록(C)은 바람직하기로는 실질적으로 픽셀 값들의 가능한 범위의 중간에, 예를 들어 128(휘도/크로미넌스 값들의 8-비트 표시를 사용하는 시스템에서)에 있는 상수 값을 구비하는 픽셀들로 채워진 다.
예측 방법(P13)
예측 방법(P13)은 현재 블록(C)의 픽셀 값들에 실질적으로 대응하는 값들을 구비하는 픽셀들의 범위가 존재하는지를 조사함으로써 이웃 이미지 내용으로부터 현재 블록(C)의 내용을 예측한다. 도 5m에 도시된 바와 같이 검색 범위(SR)내에 있는 참조 블록(B)으로부터 재구성된 픽셀 값들을 복사함으로써 현재 블록(C)의 예측이 수행된다. 검색 범위(SR)는 수평(x) 및 수직(y) 변위들의 리스트들에 의해 정해진다. 수평 변위 및 대응하는 수직 변위 값들의 각 쌍(x, y)은 현재 블록(C)의 좌상 코너의 좌표들 및 참조 블록(B)의 좌상 코너의 좌표들 사이의 변위 벡터를 정의한다. 프레임의 재구성된 부분의 완전히 내부에 있는 참조 블록(B)에 대응하는 상기 변위들에 대해서만 예측이 허용된다. 8×8 블록들에서 512 변위들을 사용한 변위 쌍들의 예들이 표 9a 및 표 9b에 표시된다. 이 예에서 상기 표들의 스캐닝 순서는 좌상으로부터 우하로 한 줄씩이다. 본 발명의 대안적인 실시예들에 있어서, 검색 범위가 도 5m에 도시된 것과 상이할 수 있고/있거나 참조 블록(B) 및 현재 블록 사이의 변위가 상이하게 정의될 수 있다.
허용되는 변위들의 리스트는 선택된 참조 블록 위치의 콘텍스트-의존 시그널링을 허용하면서 부호기 및 복호기 양자에 알려진다.
예측 방법들의 부분집합들로부터 예측 방법을 선택하는 많은 대안적인 방식들이 있다. 예를 들어, 사용되는 부분집합의 상이한 예측 방법들의 효율성을 평가하기 위하여 비용 함수가 정의될 수 있다. 상기 비용 함수는 특정 예측 방법을 사 용하여 현재 블록(C)을 예측하는 경우 발생되는 에러에 관한 정보에 기초하여 계산될 수 있다. 이 에러는 실제 픽셀 값들 및 재구성된 픽셀 값들간의 차이들을 나타낸다. 전형적으로, 현재 블록(C)의 각 픽셀에 대한 에러 값들은 전체 블록에 대한 제곱된 에러 측정을 생성하기 위하여 제곱되고 합해진다. 상기 비용 함수는 또한 비트들의 수에 관한 정보, 즉 정보를 수신기에 이송하는데 필요한 비트율을 포함할 수 있다. 비용 함수의 요소들, 특히 비트 율은 또한 그들을 강조하기 위하여 가중치가 적용될 수 있다. 비용 함수의 일 예는 수학식 4와 같다:
Figure 112002023063853-pct00012
여기서 비용(Cx)은 상기 예측 방법들 각각에 연관되는 비율(R) 및 왜곡(D)의 가중치 합으로서 정의되고 λ는 가중치 요소(weighting factor)이다. 전송 시스템이 대역 제한되는 경우, 가중치 값은 전형적으로 대역폭이 더 넓은 경우보다 더 크다. 수학식 4의 값들은 상이한 예측 방법들에 대해 계산되고 바람직하기로는 비용 함수의 가장 작은 값을 생성하는 예측 방법이 선택된다.
더욱이, 예측 에러 정보가 또한 수신기에 전송되기 전에 부호화될 수 있다. 바람직하기로는, 각 예측 방법에 대해 정해지는 부호화 방법들의 부분집합이 있다. 상세하게는, 부호화 방법은 예측 에러를 부호화하는데 요구되는 비트들의 수를 최소화하도록 선택될 수 있다. 예를 들어, 부호화 방법의 효율성(비트율)이 검사된다.
예측 에러가 비교적 작은 경우, 예측 에러 정보를 전송하는 것이 전혀 필요 하지 않을 수 있다.
도 1 및 도 2를 한번 더 참조하면, 일단 적합한 예측 방법이 현재 블록(C)을 예측하기 위해 선택된 경우, 예측기(3)는 선택된 예측 방법에 따라 공간 예측(22)을 수행한다. 예측기(3)는 재구성된 블록을 가산기(4)에 인도하고, 현재 블록의 예측 에러 정보를 생성하기 위하여 현재 블록(C)의 실제 내용들로부터 재구성된 블록이 감산된다.
부호기(1)는 선택된 예측 방법에 대한 정보를 멀티플렉서(9)에 전송(23)하고, 방법(P13)이 사용되는 경우 변위 정보에 의해 수행된다. 바람직하기로는, 선택된 예측 방법은 당해 이웃하는 블록들(U, L)의 특정 조합에 적합한 예측 방법들의 부분집합에서 그 순위로 표시된다. 정보의 부호화는 바람직하기로는 가변 길이 부호화를 사용하여 수행된다.
상기 정보는 추가로 수신기(10)에 전송되고, 여기서 디멀티플렉서(11)는 수신된 정보를 디멀티플렉스한다. 상기 수신기(10)에서 예측 정보는 예측기(16, predictor)에 인도된다. 상기 수신기(10)는 또한 프레임 메모리(14)를 포함하고, 여기에 이전에 재구성된 블록들이 저장된다. 새로 부호화된 블록이 상기 수신기에 도달하는 경우, 상기 예측기(16)는 상술된 바와 같이, 그들을 방향성 클래스들로 분류하기 위하여 수신된 현재 블록(C)의 이웃 블록들(U, L)에 대한 분류 단계들을 수행한다. 그 다음 상기 예측기(16)는 분류 정보를 콘텍스트 클래스들(C1 - C6)로의 매핑을 수행한다. 그 다음 상기 예측기(16)는 또한 예측 방법의 순위를 검사한다. 상기 수신기(10)는 표 4 및 표 5의 정보를 포함하고, 상기 예측기(16)는 콘텍 스트 클래스 조합 및 순위에 따라 올바른 예측 방법을 결정할 수 있다.
예측 방법이 결정된 경우, 상기 예측기(16)는 현재 블록(C)을 재구성할 수 있고 프레임 메모리(14)에 저장할 수 있다. 예측 에러 정보가 또한 수신되는 경우, 상기 정보는 필요한 경우 우선 상기 복호기(12)에서 복호화되고, 재구성된 블록(C)의 픽셀 값들과 조합된다. 이제 현재 블록(C)은 상기 수신기의 출력(15)으로 인도될 준비가 된다.
현재 블록(C)의 예측 방법이 P13인 경우, 현재 블록(C)의 재구성은 약간 상이한 방식으로 수행된다. 이 경우에 있어서, 상기 수신기(10)는 또한 변위 정보를 복호화해야 하고, 상기 변위 정보는 상기 프레임 메모리(14)에서 이전에 재구성된 픽셀 값들로부터 현재 블록(C)의 픽셀 값들을 복사하는데 사용된다.
예측 방법의 시그널링은 바람직하기로는 표 5에 정의된 콘텍스트-의존 코드들에 기초한다. 적합한 예측 방법을 선택한 후에, 상기 부호기(1)는 콘텍스트-의존 부분집합에서 선택된 예측 방법의 순위에 대응하는 가변 길이 부호 워드를 전송한다. 각 예측 방법 순위를 나타내는 가변 길이 부호 워드들의 바람직한 예들은 표 5에 나열된다. 예를 들어, 제1 이웃 블록(L)이 콘텍스트 클래스(C3)에 분류되고 제 2 이웃 블록(U)이 콘텍스트 클래스(C1)에 분류되며 예측 방법(P9)이 이 조합의 예측 방법들의 부분집합으로부터 선택되는 경우, 각 순위는 2이다. 그 때, 이 순위에 대응하는 부호 워드는 "01"이다.
순위 부호 길이
1 1 1
2 01 2
3 0000 4
4 0001 4
5 0010 4
6 0011 4
상기 수신기(10)는 표 4의 내용들을 안다. 즉, 상기 수신기는 모든 가능한 콘텍스트(이웃 블록들(L 및 U)의 클래스들의 조합)에서 순위들 각각에 대응하는 예측 방법이 어느 것인지를 안다. 상기 수신기(10)가 상기 예측기(3)와 동일한 콘텍스트 정보를 유도할 수 있기 때문에, 수신기(10)는 수신된 부호워드에 의해 표현된 순위를 올바른 예측 방법에 연관시킬 수 있고 상기 방법에 따라 블록(C)에 대한 공간 예측을 수행할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 있어서 예측 방법(P13)과 연관되는 수평 및 수직 변위들의 시그널링이 다음과 같이 수행된다:
단계 1
부분적으로 또는 전체적으로 프레임의 외부에 놓이는 참조 블록들(B)에 대응하는 수평 및 수직 변위들의 쌍들(X(i), Y(i))은 표 9a, 9b에서 주어진 순서가 매겨진 리스트로부터 제거된다. 유효한 쌍들의 수는 Nv로 표기되고 제거 후에 보유되는 유효한 쌍들의 순서가 매겨진 리스트는 Lv로 표기된다.
단계 2
단계 1에서 생성된 리스트(Lv)내의 선택된 블록(B)에 대응하는 순위(r)(1, 2, ..., Nv 중의 하나)가 계산된다.
단계 3
단계 1에서 결정된 순위(r)의 값에 기초하여 값(index1)이 표 6에 따라 계산된다.
단계 4
값(index2 = r - OffsetLow(index1))이 표 6에 나열된 값들을 사용하여 계산된다.
순위(r)의 범위 index1 OffsetLow (index1) OffsetHigh (index1) AuxLength (index1)
1, ..., 2 1 1 2 1
3, ..., 4 2 3 4 1
5, ..., 6 3 5 6 1
7, ..., 8 4 7 8 1
9, ..., 12 5 9 12 2
13, ..., 16 6 13 16 2
17, ..., 24 7 17 24 3
25, ..., 32 8 25 32 3
33, ..., 48 9 33 48 4
49, ..., 64 10 49 64 4
65, ..., 96 11 65 96 5
97, ..., 128 12 97 128 5
129, ..., 192 13 129 192 6
193, ..., 256 14 193 256 6
257, ..., 384 15 257 384 7
385, ..., 512 16 385 512 7
단계 5
다음, 변수(bits)가 다음과 같이 계산된다. Nv < OffsetHigh(index1)인 경우, 변수(bits)의 값은 바람직하기로는 수학식 bits = [log2(1 + Nv - OffsetLow(index1))]을 사용하여 계산되는데, 여기서 [x]는 가장 가까운 정수≥x를 나타낸다. 그렇지 않은 경우, bits = AuxLength(index1)이다.
단계 6
Nv의 값에 의존하여 변수의 아래-쓰인(sub-script) 것이 index1인 변수는 표 7 및 표 8에서 대응하는 가변 길이 부호화를 사용하여 부호화된다. 이 부호워드는 복호기에 전송되고 도 6에서 블록(CW1)으로 도시된다.
단계 7
변수(bits)가 제로가 아닌 경우 index2의 이진 표시는 변수(bits)의 값에 대응하는 다수의 비트들을 사용하여 부호화되고 이 부호워드는 수신기에 전송되며, 도 6에서 블록(CW2)으로 도시된다.
1, ..., 16 범위에서 Nv 17, ..., 32 범위에서 Nv 33, ..., 64 범위에서 Nv
VLCA VLCB VLCC
심벌 길이 코드 심벌 길이 코드 심벌 길이 코드
A1 2 11 B1 1 1 C1 2 11
A2 3 001 B2 2 01 C2 3 101
A3 2 10 B3 4 0011 C3 4 0011
A4 4 0001 B4 4 0010 C4 5 00001
A5 2 01 B5 5 00011 C5 3 100
A6 4 0000 B6 5 00010 C6 4 0010
B7 5 00001 C7 4 0001
B8 5 00000 C8 5 00000
C9 3 011
C10 3 010
65, ..., 128 범위에서 Nv 129, ..., 256 범위에서 Nv 257, ..., 512 범위에서 Nv
VLCD VLCE VLCF
심벌 길이 코드 심벌 길이 코드 심벌 길이 코드
D1 2 11 E1 2 11 F1 3 111
D2 3 101 E2 3 101 F2 4 1011
D3 5 00001 E3 4 0111 F3 4 1010
D4 5 00000 E4 5 00011 F4 6 000001
D5 4 0111 E5 4 0110 F5 4 1001
D6 4 0110 E6 5 00010 F6 5 00001
D7 3 100 E7 4 0101 F7 4 1000
D8 4 101 E8 4 0100 F8 4 0111
D9 4 0100 E9 3 100 F9 4 0110
D10 4 0011 E10 4 0011 F10 4 0101
D11 4 0010 E11 4 0010 F11 4 0100
D12 4 0001 E12 5 00001 F12 4 0011
E13 6 000001 F13 3 110
E14 6 000000 F14 4 0010
F15 4 0001
F16 6 000000
Figure 112002023063853-pct00013
Figure 112002023063853-pct00014
상기 복호기는 유효한 변위 벡터들의 순서가 매겨진 리스트를 유도할 수 있기 때문에, 상기 복호기는 수신된 부호워드에 의해 표현된 순위를 올바른 변위 벡터와 연관시킬 수 있다.
본 발명에 따른 블록 수행 예측 방법은 디지털 신호 프로세서 또는 디지털 신호들을 처리하는데 적합한 대응하는 다목적 장치에서 특히 바람직하게 구현되고, 여기서 입력 데이터로서 수신되는 신호들에 소정의 처리 기능들을 적용하도록 프로그래밍될 수 있다. 본 발명에 따른 측정들은 별개의 신호 프로세서에서 수행될 수 있거나 그들은 또한 신호 처리를 위한 다른 장치들을 포함하는 그러한 신호 프로세서의 동작의 부분일 수 있다.
본 발명에 따른 방법을 수행하기 위한 기계 실행가능 단계들을 포함하는 소프트웨어 프로그램을 저장하는 저장 매체가 사용될 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시예에 있어서, 본 발명의 방법을 수행하기 위하여 소프트웨어 프로그램이 저장 매체로부터 프로그램가능 수단을 포함하는 장치, 예를 들어 프로세서로 독출될 수 있다.
본 발명에 따른 방법을 적용하고 휴대용 비디오 원격통신 장치로서 사용하기 위해 의도되는 이동 단말기(24)는 바람직하기로는 적어도 이미지들을 디스플레이하는 디스플레이 수단(25), 오디오 정보를 캡쳐하고 재생하는 오디오 수단(26), 예를 들어 사용자 명령들을 입력하는 키보드(27), 이동 네트워크와 통신하는 무선부(28), 상기 장치의 동작을 제어하는 프로세싱 수단(29), 정보를 저장하는 메모리 수단(30) 및 바람직하기로는 이미지를 찍는 카메라(31)를 포함한다.
본 발명은 상술된 실시예들에만 제한되지 않고, 첨부된 청구범위내에서 수정될 수 있다.

Claims (32)

  1. 블록들(C, L, U, UL, UR)로 분할되는 디지털 이미지를 부호화하는 방법에 있어서, 상기 방법에서, 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하여 블록(C)에 대한 공간 예측이 수행되고, 적어도 하나의 예측 방법(P1 - P13)이 정해지며, 적어도 하나의 이웃하는 블록(L, U)의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록(C)의 상기 이웃하는 블록(L, U)에 대한 분류가 결정되고, 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록(C)에 대한 예측 방법(P1 - P13)이 선택되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 이웃하는 블록에 대한 분류는 상기 이웃하는 블록에 대한 방향성(directionality) 정보에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 블록의 상기 방향성 정보는 상기 블록의 픽셀 값들에 기초하여 적어도 하나의 경사도(gradient) 값(gk)을 계산함으로써 결정되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 경사도 값들(gk)은 다음 수학식으로 계산되고,
    Figure 112006004735346-pct00015
    Figure 112006004735346-pct00016
    Figure 112006004735346-pct00017
    Figure 112006004735346-pct00018
    Figure 112006004735346-pct00019
    Figure 112006004735346-pct00020
    Figure 112006004735346-pct00021
    Figure 112006004735346-pct00022
    여기서 N은 상기 블록의 크기이고, I(x,y)는 픽셀 강도(intensity) 값들을 나타내며, 인덱스들(x 및 y)은 상기 블록 내의 픽셀들의 좌표들을 말하고 k는 에지 방향들(edge orientations)을 나타내는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 방법.
  5. 제4항에 있어서, 적어도 8개의 방향성 클래스들(D0 - D7)이 상이한 에지 방향들을 위해 정해지는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 분류는 평탄(flat), 평활(smooth) 텍스처(texture) 및 거친(coarse) 텍스처 블록들에 대응하는 3개의 비-방향성(non-directional) 클래스들(D8 - D10)을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 방법.
  7. 제1항 내지 제5항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 방법에서 적어도 2개의 콘텍스트(context) 클래스들(C0 - C6)이 정해지고, 매핑 단계가 수행되며, 상기 분류 정보(D0 - D7, D8 - D10)는 상기 콘텍스트 클래스들(C0 - C6) 중의 하나에 매핑되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 방법.
  8. 제1항 내지 제5항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 방법에서 2개의 이웃하는 블록들(L, U)의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록(C)의 상기 이웃하는 블록들(L, U)에 대한 분류가 결정되고, 콘텍스트 클래스들(C0 - C6)이 상기 이웃하는 블록들(L, U)에 대해 정해지며, 예측 방법(P1 - P13)이 상기 정해진 콘텍스트 클래스들(C0 - C6)의 조합에 기초하여 상기 현재 블록(C)에 대해 선택되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 방법.
  9. 제1항 내지 제5항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 방법에서 비용 함수가 정해지고, 상기 예측 방법의 상기 선택은:
    - 적어도 2개의 예측 방법들에 대한 상기 비용 함수의 값을 계산하는 단계;
    - 최소 값을 찾기 위하여 상기 계산된 비용 함수 값들을 조사(exploring)하는 단계; 및
    - 상기 비용 함수에 대한 상기 최소 값을 생성하는 상기 예측 방법을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 비용 함수는 Cx = D + λR로서 정의되고, 여기서 비용(Cx)은 상기 예측 방법들 각각에 연관되는 비율(R) 및 왜곡(D)의 가중치 합으로서 정의되며 λ는 가중치 요소(weighting factor)인 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 방법.
  11. 제1항 내지 제5항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 방법에서 예측 에러는 상기 예측된 블록 및 상기 블록(C)의 실제 픽셀 값들에 기초하여 정해지고, 상기 예측 에러 정보는 부호화되며 상기 부호화된 예측 에러 정보가 전송되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 방법.
  12. 블록들(C, L, U, UL, UR)로 분할되는 디지털 이미지를 부호화하는 장치에 있어서, 상기 장치는 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하여 블록(C)에 대한 공간 예측을 수행하는 수단을 포함하고, 여기서 적어도 하나의 예측 방법(P1 - P13)이 정해지며, 상기 장치는 적어도 하나의 이웃하는 블록(L, U)의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록(C)의 상기 이웃하는 블록(L, U)에 대한 분류를 결정하는 수단 및 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록(C)에 대한 예측 방법(P1 - P13)을 선택하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 장 치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하는 수단은 상기 이웃하는 블록에 대한 방향성(directionality) 정보에 기초하여 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하도록 정해지는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 장치.
  14. 제13항에 있어서, 상기 방향성 정보를 결정하는 수단은 상기 블록의 픽셀 값들에 기초하여 적어도 하나의 경사도(gradient) 값(gk)을 계산하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 장치.
  15. 제14항에 있어서, 상기 경사도 값들(gk)은 다음 수학식으로 계산되고,
    Figure 112006004735346-pct00023
    Figure 112006004735346-pct00024
    Figure 112006004735346-pct00025
    Figure 112006004735346-pct00026
    Figure 112006004735346-pct00027
    Figure 112006004735346-pct00028
    Figure 112006004735346-pct00029
    Figure 112006004735346-pct00030
    여기서 N은 상기 블록의 크기이고, I(x,y)는 픽셀 강도(intensity) 값들을 나타내며, 인덱스들(x 및 y)은 상기 블록내의 픽셀들의 좌표들을 말하고 k는 에지 방향들(edge orientations)을 나타내는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 장치.
  16. 제15항에 있어서, 적어도 8개의 방향성 클래스들(D0 - D7)이 상이한 에지 방향들을 위해 정해지는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 장치.
  17. 제12항 내지 제16항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 분류는 평탄(flat), 평활(smooth) 텍스처(texture) 및 거친(coarse) 텍스처 블록들에 대응하는 3개의 비-방향성 클래스들(D8 - D10)을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 장치.
  18. 제12항 내지 제16항 중의 어느 한 항에 있어서, 적어도 2개의 콘텍스트(context) 클래스들(C0 - C6)이 정해지고, 상기 장치는 매핑 단계를 수행하는 수단을 포함하며, 상기 분류 정보(DO - D7, D8 - D10)는 상기 콘텍스트 클래스들(C0 - C6) 중의 하나에 매핑되도록 정해지는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 장치.
  19. 제12항 내지 제16항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 장치는 2개의 이웃하는 블록들(L, U)의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록(C)의 상기 이웃하는 블록들(L, U)에 대한 분류를 수행하는 수단, 상기 이웃하는 블록들(L, U)에 대한 콘텍스트 클래스들(C0 - C6)을 정하는 수단 및 상기 정해진 콘텍스트 클래스들(C0 - C6)의 조합에 기초하여 상기 현재 블록(C)에 대한 예측 방법(P1 - P13)을 선택하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 장치.
  20. 제12항 내지 제16항 중의 어느 한 항에 있어서, 비용 함수가 정해지고, 예측 방법(P1 - P13)을 선택하는 수단은:
    - 적어도 2개의 예측 방법들에 대한 상기 비용 함수의 값을 계산하고,
    - 최소 값을 찾기 위하여 상기 계산된 비용 함수 값들을 조사(exploring)하며,
    - 상기 비용 함수에 대한 상기 최소 값을 생성하는 상기 예측 방법을 선택하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 장치.
  21. 제20항에 있어서, 상기 비용 함수는 Cx = D + λR로서 정의되고, 여기서 비용(Cx)은 상기 예측 방법들 각각에 연관되는 비율(R) 및 왜곡(D)의 가중치 합으로서 정의되며 λ는 가중치 요소(weighting factor)인 것을 특징으로 하는 디지털 이 미지 부호화 장치.
  22. 제12항 내지 제16항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 장치는 상기 예측된 블록 및 상기 블록(C)의 실제 픽셀 값들에 기초하여 예측 에러를 정하는 수단, 상기 예측 에러 정보를 부호화하는 수단 및 상기 부호화된 예측 에러 정보를 전송하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 부호화 장치.
  23. 디지털 이미지를 부호화하는 수단 및 상기 디지털 이미지를 블록들(C, L, U, UL, UR)로 분할하는 수단을 포함하는 부호기(1)에 있어서, 상기 부호기(1)는 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하여 블록(C)에 대한 공간 예측을 수행하는 수단을 포함하고, 여기서 적어도 하나의 예측 방법(P1 - P13)이 정해지며, 상기 부호기(1)는 적어도 하나의 이웃하는 블록(L, U)의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록(C)의 상기 이웃하는 블록(L, U)에 대한 분류를 결정하는 수단 및 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록(C)에 대한 예측 방법(P1 - P13)을 선택하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부호기(1).
  24. 블록들(C, L, U, UL, UR)로 분할되는 디지털 이미지를 복호화하는 수단을 포함하는 복호기(10)에 있어서, 상기 복호기(10)는 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하여 블록(C)에 대한 공간 예측을 수행하는 수단을 포함하고, 여기서 적어도 하나의 예측 방법(P1 - P13)이 정해지며, 상기 복호기(10)는 적어도 하나의 이웃하는 블록(L, U)의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록(C)의 상기 이웃하는 블록(L, U)에 대한 분류를 결정하는 수단 및 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록(C)에 대한 예측 방법(P1 - P13)을 선택하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 복호기(10).
  25. 디지털 이미지를 부호화하는 수단, 상기 디지털 이미지를 블록들(C, L, U, UL, UR)로 분할하는 수단 및 디지털 이미지를 복호화하는 수단을 포함하는 코덱(1, 10)에 있어서, 상기 코덱(1, 10)은 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하여 블록(C)에 대한 공간 예측을 수행하는 수단을 포함하고, 여기서 적어도 하나의 예측 방법(P1 - P13)이 정해지며, 상기 코덱(1, 10)은 적어도 하나의 이웃하는 블록(L, U)의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록(C)의 상기 이웃하는 블록(L, U)에 대한 분류를 결정하는 수단 및 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록(C)에 대한 예측 방법(P1 - P13)을 선택하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 코덱(1, 10).
  26. 디지털 이미지를 부호화하는 수단, 상기 디지털 이미지를 블록들(C, L, U, UL, UR)로 분할하는 수단 및 디지털 이미지를 복호화하는 수단을 포함하는 이동 단말기(24)에 있어서, 상기 이동 단말기(24)는 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하여 블록(C)에 대한 공간 예측을 수행하는 수단을 포함하고, 여기서 적어도 하나의 예측 방법(P1 - P13)이 정해지며, 상기 이동 단말기(24)는 적어도 하나의 이웃 하는 블록(L, U)의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록(C)의 상기 이웃하는 블록(L, U)에 대한 분류를 결정하는 수단 및 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록(C)에 대한 예측 방법(P1 - P13)을 선택하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기(24).
  27. 디지털 이미지를 부호화하고 상기 디지털 이미지를 블록들(C, L, U, UL, UR)로 분할하는 기계 실행가능 단계들을 포함하는 소프트웨어 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 있어서, 상기 소프트웨어 프로그램은 전송되는 정보의 양을 감소시키기 위하여 블록(C)에 대한 공간 예측을 수행하는 기계 실행가능 단계를 더 포함하고, 여기서 적어도 하나의 예측 방법(P1 - P13)이 정해지며, 적어도 하나의 이웃하는 블록(L, U)의 내용들에 따라 예측되는 상기 블록(C)의 상기 이웃하는 블록(L, U)에 대한 분류를 결정하는 단계 및 적어도 하나의 상기 분류에 기초하여 상기 현재 블록(C)에 대한 예측 방법(P1 - P13)을 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  28. 제23항에 있어서, 상기 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하는 수단은 상기 이웃하는 블록에 대한 방향성(directionality) 정보에 기초하여 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하도록 정해지는 것을 특징으로 하는 부호기(1).
  29. 제24항에 있어서, 상기 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하는 수단은 상기 이웃하는 블록에 대한 방향성(directionality) 정보에 기초하여 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하도록 정해지는 것을 특징으로 하는 복호기(10).
  30. 제25항에 있어서, 상기 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하는 수단은 상기 이웃하는 블록에 대한 방향성(directionality) 정보에 기초하여 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하도록 정해지는 것을 특징으로 하는 코덱(1, 10).
  31. 제26항에 있어서, 상기 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하는 수단은 상기 이웃하는 블록에 대한 방향성(directionality) 정보에 기초하여 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하도록 정해지는 것을 특징으로 하는 이동 단말기(24).
  32. 제27항에 있어서, 상기 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하는 기계 실행가능 단계는 상기 이웃하는 블록에 대한 방향성(directionality) 정보에 기초하여 이웃하는 블록에 대한 분류를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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