KR100865690B1 - 고속 인트라 예측모드 결정 장치 및 방법 - Google Patents

고속 인트라 예측모드 결정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

고속 인트라 예측모드 결정 장치 및 방법이 개시된다. 전처리부는 4×4 픽셀 크기의 마이크로 블록을 구성하는 픽셀 중에서 선택된 소정 개수의 픽셀 각각에 대한 에지의 크기 및 방향을 산출하고, 산출된 각각의 에지 방향에서의 에지 크기의 합이 최대가 되는 에지의 방향에 대응하는 예측모드를 제1예측모드로 선택한다. 제1모드결정부는 제1예측모드 및 제1예측모드에 인접하는 예측모드들 중에서 선택된 적어도 하나의 예측모드에 대해 구한 율-왜곡 비용함수를 기초로 결정된 예측모드후보 중에서 각각의 마이크로 블록에 대응하는 예측모드를 결정한다. 본 발명에 따르면 종래기술과 유사한 비트율 및 객관적 화질을 가지면서도 보다 높은 고속화를 수행할 수 있으며, 인트라모드 선택과정에 사용되는 연산량을 감소시킴으로써 저사양의 단말기에서도 H.264/AVC 비디오의 고속 부호화를 실현할 수 있다.
H.264/AVC, 부호화, 예측모드, 인트라모드, 블록

Description

고속 인트라 예측모드 결정 장치 및 방법{Apparatus and method for fast mode selection}
도 1은 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정장치에 대한 일 실시예의 상세한 구성을 도시한 도면,
도 2는 4×4 픽셀 크기의 마이크로 블록과 선택된 7개의 픽셀을 도시한 도면,
도 3은 x방향 및 y방향의 프리윗 마스크를 도시한 도면,
도 4는 전처리부에 의해 4×4 인트라 예측모드 중에서 예측모드 1이 PEM으로 선정된 경우에 인접에지모드(Neighboring Edge Mode : NEM)들을 도시한 도면,
도 5는 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정 방법에 있어서 4×4 인트라 블록의 예측모드를 결정하는 과정을 도시한 흐름도,
도 6은 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정 방법에 있어서 16×16 인트라 블록 및 8×8 색차 인트라 블록의 예측모드를 결정하는 과정을 도시한 흐름도,
도 7a 내지 도 7h는 선행기술 1 및 2와 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정장치에 의한 영상압축결과를 비트율 및 PSNR 측면에서 비교한 결과를 도시한 도면, 그리고,
도 8은 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정 장치 및 방법과 선행기술 1 및 2에 대해 H.264/AVC 부호화 시간을 상호 비교한 결과를 도시한 도면이다.
본 발명은 고속 인트라 예측모드 결정 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, H.264/AVC 비디오의 부호화시 고속으로 인트라 예측모드를 결정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
현재 국내의 위성 및 지상파 DMB 비디오 표준으로 채택되어 사용되고 있는 H.264/AVC 비디오 부호화 표준은 높은 복잡도를 가지기 때문에 저사양 단말기(휴대폰 등)에서의 실시간 부호화에는 많은 어려움이 있다. 따라서 저사양 단말기에 H.264/AVC 비대오 부호화 표준을 적용하기 위해서는 적은 계산으로 고속 부호화가 가능한 방법의 개발이 필수적이다.
고속 부호화를 위해 제안된 종래기술로서는 Park 등이 제안한 고속 인트라 모드 선택 기법이 있으며, 이는 H.264/AVC 부호화 과정에서 휘도(Luminance)성분의 인트라예측에 사용되는 인트라모드인 16x16 및 4x4 인트라 예측모드 중 4x4의 인트라 예측모드를 이미 계산된 16x16 예측모드를 사용하여 추정함으로써 계산의 복잡도를 줄이고, 색차(Chrominance) 성분의 인트라 예측모드의 복잡도 감소를 위해서도 휘도성분에서 계산된 16x16의 예측모드를 사용한다. 또한 Feng 등이 제안한 고속 인트라 모드 선택 기법은 H.264/AVC 부호화 과정에서의 인트라모드인 휘도블록 에서의 4x4, 16x16 그리고 색차성분의 8x8 블록의 예측모드를 고속으로 선택하기 위해서 소벨 마스크(Sobel Mask)를 이용하여 에지 맵(Edge Map)을 산출하고 이를 토대로 각 예측모드에서의 선택가능한 예측방향을 한정함으로써 인트라모드에서 사용되는 율-왜곡 비용(Rate-Distortion Cost)의 계산회수를 줄임으로써 H.264/AVC의 고속 부호화를 실현한다.
그러나 Park 등이 제안한 H.264/AVC 고속 부호화방법은 높은 속도 향상을 가져오는 반면 높은 영상화질의 열화를 발생시키는 단점을 가진다. 또한 Feng 등이 제안한 고속 인트라 모드 선택 기법은 화질 열화 측면에서는 아주 좋은 성능을 보이지만 속도 향상 측면에서는 그리 좋은 성능을 보이지 못한다는 단점을 가진다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, H.264/AVC 부호화 표준을 저사양의 단말기에도 적용할 수 있도록 계산회수를 줄이면서 높은 영상품질을 얻는 동시에 고속으로 영상을 부호화할 수 있는 고속 인트라 예측모드 결정 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정 장치는, 4×4 픽셀 크기의 마이크로 블록을 구성하는 픽셀 중에서 선택된 소정 개수의 픽셀 각각에 대한 에지의 크기 및 방향을 산출하고, 산출된 각각의 에지 방향에서의 에지 크기의 합이 최대가 되는 에지의 방향에 대응하는 예측모드를 제1예측모드로 선택하는 전처리부; 및 상기 제1예측모드 및 상기 제1예측모드에 인접 하는 예측모드들 중에서 선택된 적어도 하나의 예측모드에 대해 구한 율-왜곡 비용함수를 기초로 결정된 예측모드후보 중에서 상기 각각의 마이크로 블록에 대응하는 예측모드를 결정하는 제1모드결정부;를 구비한다.
상기의 다른 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정 방법은, (a) 4×4 픽셀 크기의 마이크로 블록을 구성하는 픽셀 중에서 선택된 소정 개수의 픽셀 각각에 대한 에지의 크기 및 방향을 산출하고, 산출된 각각의 에지 방향에서의 에지 크기의 합이 최대가 되는 에지의 방향에 대응하는 예측모드를 제1예측모드로 선택하는 단계; 및 (b) 상기 제1예측모드 및 상기 제1예측모드에 인접하는 예측모드들 중에서 선택된 적어도 하나의 예측모드에 대해 구한 율-왜곡 비용함수를 기초로 결정된 예측모드후보 중에서 상기 각각의 마이크로 블록에 대응하는 예측모드를 결정하는 단계;를 구비한다.
이하에서 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정장치 및 방법의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정장치에 대한 일 실시예의 상세한 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정장치는, 전처리부(110), 제1모드결정부(120), 제2모드결정부(130) 및 제3모드결정부(140)를 포함한다.
전처리부(110)는 4×4 픽셀 크기의 마이크로 블록을 구성하는 픽셀 중에서 선택된 소정 개수의 픽셀 각각에 대한 에지의 크기 및 방향을 산출하고, 산출된 각 각의 에지 방향에서의 에지 크기의 합이 최대가 되는 에지의 방향에 대응하는 예측모드를 제1예측모드로 선택한다. 도 2에는 4×4 픽셀 크기의 마이크로 블록과 선택된 7개의 픽셀(210)이 도시되어 있다. 도 2에 도시된 바와 같이 전처리부(110)는 4×4 픽셀 크기의 마이크로 블록을 구성하는 16개의 픽셀 중에서 이미 코딩된 이전블록에 인접한 픽셀들에 대한 에지의 크기 및 방향을 산출한다. 이때 전처리부(110)는 프리윗(Prewitt) 마스크를 사용하여 픽셀들에 대한 에지의 크기 및 방향을 산출한다. 도 3에는 x방향 및 y방향의 프리윗 마스크가 도시되어 있다. 전처리부(110)에 의해 선택된 제1예측모드는 최선에지모드(Primary Edge Mode : PEM)로서 4×4 픽셀 크기의 마이크로 블록의 예측모드를 결정하기 위한 기본모드로 기능한다.
제1모드결정부(120)는 제1예측모드 및 제1예측모드에 인접하는 예측모드들 중에서 선택된 적어도 하나의 예측모드에 대해 구한 율-왜곡 비용함수를 기초로 결정된 예측모드후보 중에서 각각의 마이크로 블록에 대응하는 예측모드를 결정한다. 이를 위해 제1모드결정부(120)는 예측모드후보결정부(122)와 예측모드결정부(124)를 구비한다. 예측모드후보결정부(122)는 다음의 수학식 1 내지 3에 의해 마이크로 블록 각각에 대한 예측모드후보들을 선정한다.
Figure 112007036923802-pat00001
Figure 112007036923802-pat00002
여기서, pmode={PEM, NEM1, MEM2}.
Figure 112007036923802-pat00003
수학식 1 내지 3에서, RDcost()는 율-비용함수, PEM은 제1예측모드, NEM1 및 NEM2는 각각 제1예측모드에 시계방향 및 반시계방향으로 첫번째로 인접한 4×4 인트라 예측모드, NEM11 및 NEM22는 각각 제1예측모드에 시계방향 및 반시계방향으로 두번째로 인접한 4×4 인트라 예측모드, 그리고, CMode는 예측모드후보집합이다.
도 4에는 전처리부(110)에 의해 4×4 인트라 예측모드 중에서 예측모드 1이 PEM으로 선정된 경우에 인접에지모드(Neighboring Edge Mode : NEM)들이 도시되어 있다. 도 4를 참조하면, NEM1 및 NEM11은 PEM에 시계방향으로 인접한 두 개의 예측모드를 나타내며, NEM2 및 NEM22는 반시계방향으로 인접한 예측모드를 나타낸다.
예측모드후보결정부(122)는 도 4에 도시된 바와 같이 PEM과 NEM이 정해졌을때 4x4 인트라 블록에 대한 최적의 예측모드를 결정하기 위해 먼저 {DC, PEM} 모드의 율-왜곡 비용함수(RD-cost)를 구하고 이의 결과가 수학식 1을 만족하는 경우에는 더 이상의 예측모드들에 대한 율-왜곡 비용함수의 계산은 생략한다. 이와 달리 수학식 1의 조건을 만족하지 않는 경우에 예측모드후보결정부(122)는 {NEM1, NEM2}에 대해서 율-왜곡 비용함수를 추가적으로 계산하고, 이의 결과가 수학식 2를 만족하는 경우에는 이후의 계산과정은 생략한다. 마지막으로 수학식 2도 만족하지 않는 경우에는 예측모드후보결정부(122)는 그 결과에 따라 NEM11 또는 NEM22의 율-왜곡 비용함수의 계산을 수행한다. 따라서 본 발명에서의 4x4 인트라 블록에 대한 예측모드 후보들은 {DC, PEM}, {DC, PEM, NEM1, NEM2} 그리고 {DC, PEM, NEM1, NEM2, NEM11}, 또는 {DC, PEM, NEM1, NEM2, NEM22} 중 하나로 선택된다.
예측모드결정부(124)는 마이크로 블록 각각에 대응하여 선정된 예측모드후보들 중에서 마이크로 블록 각각에 대한 예측모드를 결정한다. 이때 예측모드결정부(124)에 의한 예측모드 결정은 율-비용함수의 최소값 등에 의해 이루어지며, 이와 같은 예측모드후보들 중에서 예측모드를 결정하는 방법은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 익히 알려진 사항이므로 상세한 설명은 생략한다.
제2모드결정부(130)는 각각의 4×4 인트라 블록에 대해 결정된 예측모드들 중에서 DC인 예측모드의 개수를 16×16 픽셀 크기의 매크로 블록의 예측모드와 중첩되는 예측모드들의 총합으로 나눈값과 사전에 설정된 임계값을 기초로 매크로 블록에 대응하는 예측모드를 결정한다. 이를 위해 제2모드결정부(130)는 예측모드후보결정부(132) 및 예측모드결정부(134)를 구비한다.
예측모드후보결정부(132)는 다음의 수학식에 의해 매크로 블록의 예측모드후 보를 선정한다.
Figure 112007036923802-pat00004
이때 선택된 16개의 4x4 인트라 예측모드들 중에서 예측모드 DC의 개수를 num(DC), 예측모드 0의 개수를 num(Vertical), 예측모드 1의 개수를 num(Horizontal), 그리고 예측모드 3과 예측모드 4의 개수의 합을 num(Plane)이라 정의한다.
예측모드후보결정부(132)는 수학식 4가 만족되는 경우에는 해당 매크로블록을 평탄한 것으로 판단하여 16x16 인트라 블록에 대한 예측모드후보로서 {DC}만을 선정한다. 이와 달리 수학식 4가 만족되지 않는 경우에는 예측모드후보결정부(132)는 {DC}에 추가적으로 Vertical, Horizontal, Plane 중에서 가장 큰값을 가지는 예측모드를 추가적으로 검사한다. 따라서 본 발명에서 16x16 인트라 블록에 대한 예측모드후보는 {DC} 또는 {DC, max_direction{Vertical, horizontal, plane}}중 하나를 갖는다.
예측모드결정부(134)는 매크로 블록에 대응하여 선정된 예측모드후보들 중에서 최적의 예측모드를 결정한다. 이때 예측모드결정부(134)에 의한 예측모드 결정은 율-비용함수의 최소값 등에 의해 이루어지며, 이와 같은 예측모드후보들 중에서 예측모드를 결정하는 방법은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 익히 알려진 사항이므로 상세한 설명은 생략한다.
제3모드결정부(140)는 매크로블록에 대해 결정된 16×16 인트라 예측모드후보 중에서 8×8 색차 인트라 예측모드를 결정한다. 이때 제3모드결정부(140)는 16x16 인트라 블록의 최적모드가 DC로 결정된 경우에는 색차성분 또한 DC만을 고려한다. 이와 달리 16x16 인트라 블록의 최적모드가 DC 이외의 예측모드를 가지는 경우에 제3모드결정부(140)는 색차성분의 인트라 예측모드후보로 {DC, 16x16 인트라 블록의 예측모드}로 선택하고, 선택된 예측모드후보 중에서 최적의 예측모드를 결정한다.
도 5는 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정 방법에 있어서 4×4 인트라 블록의 예측모드를 결정하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 전처리부(110)는 4×4 인트라 블록의 좌측 및 상측에 위치한 7개의 픽셀 각각에 대해 프리윗 마스크를 사용하여 에지의 방향 및 크기를 산출한다(S500). 다음으로 전처리부(110)는 산출된 각각의 에지 방향에서의 크기의 합이 최대인 에지방향에 대응하는 4×4 인트라 예측모드를 PEM으로 선정한다(S505). 다음으로 제1모드결정부(120)는 DC의 율-비용함수와 PEM의 율-비용함수를 계산한다(S510). 이어서 제1모드결정부(120)는 수학식 1을 만족하면(S515), DC와 PEM을 예측모드후보로 선정한 후 이 중에서 4×4 인트라 블록에 대한 최적의 예측모드를 결정한다(S520).
만약 수학식 1을 만족하지 않으면(S515), 제1모드결정부(120)는 PEM에 시계방향 및 반시계방향으로 첫번째로 인접한 4×4 인트라 예측모드들인 NEM1과 NEM2의 율-비용함수를 계산한다(S525). 이어서 제1모드결정부(120)는 수학식 2를 만족하면(S530), DC, PEM, NEM1 및 NEM2를 예측모드후보로 선정한 후 이 중에서 4×4 인트라 블록에 대한 최적의 예측모드를 결정한다(S535). 이와 달리 수학식 2를 만족하지 않으면(S530), 제1모드결정부(120)는 PEM에 시계방향 및 반시계방향으로 두번째로 인접한 4×4 인트라 예측모드들인 NEM11과 NEM22의 율-비용함수를 계산한다(S540). 이어서 제1모드결정부(120)는 수학식 3을 만족하면(S545), DC, PEM, NEM1, NEM2 및 NEM11을 예측모드후보로 선정한 후 이 중에서 4×4 인트라 블록에 대한 최적의 예측모드를 결정한다(S550). 이와 달리 수학식 3을 만족하지 않으면(S545), 제1모드결정부(120)는 DC, PEM, NEM1, NEM2 및 NEM22를 예측모드후보로 선정한 후 이 중에서 4×4 인트라 블록에 대한 최적의 예측모드를 결정한다(S555).
상술한 바와 같이 도 5를 참조하여 설명한 예측모드 결정과정은 16개의 4×4 인트라 블록에 대해 순차적으로 수행된다.
도 6은 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정 방법에 있어서 16×16 인트라 블록 및 8×8 색차 인트라 블록의 예측모드를 결정하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 제2모드결정부(130)는 제1모드결정부(120)에 의해 결정된 16개의 4×4 인트라 블록의 예측모드 중에서 16×16 인트라 예측모드와 중첩되는 예측모드인 0, 1, 2, 3, 4(즉, 에지방향이 각각 수직(Vertical), 수평(Horizontal), 평탄(DC), 좌하대각(Diag_DownLeft), 우하대각(Diag_DownRight)인 예측모드)에 대응하는 예측모드들 각각의 갯수의 합을 산출한다(S600). 이때 4×4 인트라 블록의 예측모드 3과 4는 16×16 인트라 예측모드의 Plane에 대응된다. 다음으로 제2모드결정부(130)는 수학식 4를 만족하면(S610), 16×16 인트라 블록의 예측모드를 DC로 결정한다(S620). 이때 제3모드결정부(140)는 8×8 색차 인트라 블록의 예측모드로 DC만 고려한다(S630).
이와 달리 수학식 4를 만족하지 않으면(S610), 제2모드결정부(130)는 16×16 인트라 블록의 예측모드를 Vertical, Horizontal 및 Plane 중에서 가장 큰 값을 갖는 예측모드와 DC 중에서 결정한다(S640). 이때 제3모드결정부(140)는 16×16 인트라 블록에 대해 결정된 예측모드와 DC 중에서 8×8 색차 인트라 블록의 예측모드를 결정한다(S650).
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정장치 및 방법 H.264/AVC 비디오의 고속 인트라모드 선택을 위한 것으로, 각각의 색차(Chroma)성분에 대해서 본 발명을 통하여 예측된 4x4 인트라 블록의 예측모드 후보군 중에서 최적의 인트라 모드를 선택하고 이 결과에 따라 16x16 인트라 블록에 대한 예측모드후보군을 선택하여 한정된 예측모드들 중에서 최적의 모드를 선택한다. 이후 선택된 16x16 인트라 블록에 대한 최적의 예측모드에 따라 8×8 색차 인트라 블록의 예측모드를 선택한다. 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정장치 및 방법의 이점을 종래기술과 비교하면 다음과 같다.
먼저 Park 등이 제안한 고속 인트라 모드 선택 기법(이하, '종래기술 1'이라 함)은 휘도 성분의 16x16 블록에 대한 모든 인트라 예측모드를 구하고, 이 결과에 따라 4x4 인트라모드 및 색차성분의 인트라모드의 예측수행한다. 이에 비해 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정장치 및 방법은 전처리(Preprocessing)를 통하여 4x4 블록의 에지의 경향을 분석하고 이를 토대로 선택가능한 예측모드를 율-왜곡 비용값에 따라 선택함으로서 효율을 극대화할 수 있으며, 나아가, 이를 이용하여 16x16 및 색차성분의 인트라모드의 예측을 수행한다. 따라서 선행기술 1과 비교하여 적은 객관적 화질 열화와 보다 적은 비트율 증가만을 보임에도 불구하고 선행기술보다 높은 속도 향상을 가져온다(JVT Model 대비 3.73%, 선행기술 1 대비 21.01%).
또한 Peng등이 제안한 고속 인트라 모드 선택 기법(이하, '선행기술 2'라 함)은 휘도 16x16 및 4x4 인트라모드 및 색차 성분의 인트라모드 예측을 위해 각 블록에서 소벨 마스크(Sobel Mask)를 이용한 에지 맵(Edge Map)을 구하고 이를 이용하여 선택가능한 예측모드를 한정한다. 이와 달리 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정장치 및 방법은 4x4 블록내의 특정위치에서만 프리윗 마스크(Prewitt Mask)를 이용하여 에지의 방향을 추정하고, 이를 이용하여 가변적으로 선택가능한 예측모드를 선택한 이후 각 인트라모드의 상관성을 이용하여 휘도 16x16 및 색차 인트라모드의 예측모드를 한정한다. 이를 통하여 선행기술 2와 비교하여 율-왜곡관점에서 유사한 열화를 가짐에도 불구하고 선행기술보다 높은 속도 향상을 가져온다(JVT Model 기준 13.86% 향상, 선행기술 2 기준 42.46%).
도 7a 내지 도 7h는 선행기술 1 및 2와 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정장치에 의한 영상압축결과를 비트율 및 PSNR 측면에서 비교한 결과를 도시 한 도면이다. 도 7a 내지 도 7h에 도시된 테스트 결과는 각각 Coastguard(176x144), Table Tennis(176x144), BigShips(352x240), City(352x240), Container(352x288), News(352x288), Mobcal(1280x720), Shields(1280x720) 등 다양한 크기를 갖는 8개의 테스트 동영상에 적용한 결과이다. 또한 이때 사용된 양자화 파라미터 또한 20부터 30의 사이의 값을 가짐으로써 다양한 비트율에서의 효과가 함께 제시되어 있다. 도 7a 내지 도 7h에서 알 수 있듯이 본 발명은 선행기술 1과 비교할 때 높은 객관적 화질(PSNR) 또는 낮은 비트율을 가지며, 선행기술 2와 비교할 때 유사한 율-왜곡 성능을 보임을 알 수 있다.
도 8은 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정 장치 및 방법과 선행기술 1 및 2에 대해 H.264/AVC 부호화 시간을 상호 비교한 결과를 도시한 도면이다. 도 8을 참조하면, H.264/AVC 참조소프트웨어를 기준으로 선행기술 1은 77%의 속도 향상을, 선행기술 2는 67%의 속도 향상을, 그리고 본 발명은 81%의 속도향상을 가져온다. 여기에서 본 발명과 선행기술 1의 속도 차이인 4%는 미미해 보일 수도 있으나, 객관적 화질 및 비트율을 함께 고려하면 본 발명의 성능이 매우 우수함을 알 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.
본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정 장치 및 방법에 의하면, 종래기술들에 비해 높은 객관적 화질(PSNR) 또는 낮은 비트율을 가지며, 짧은 H.264/AVC 부호화 시간을 보인다. 따라서 본 발명에 따른 고속 인트라 예측모드 결정 장치 및 방법을 적용하면, 휴대폰 및 디지털 카메라 등과 같은 저상양 단말기에서도 상대적으로 높은 프레임율 및 PSNR을 가지는 H.264/AVC 비디오의 부호화가 가능하다.

Claims (13)

16×16 픽셀 크기의 매크로 블록을 구성하는 4×4 픽셀 크기의 마이크로 블록에 포함된 픽셀 중에서 선택된 소정 개수의 픽셀 각각에 대한 에지의 크기 및 방향을 산출하고, 산출된 각각의 에지 방향에서의 에지 크기의 합이 최대가 되는 에지의 방향에 대응하는 예측모드를 제1예측모드로 선택하는 전처리부;
상기 제1예측모드 및 상기 제1예측모드에 인접하는 예측모드들 중에서 선택된 적어도 하나의 예측모드에 대해 구한 율-왜곡 비용함수를 기초로 결정된 예측모드후보 중에서 상기 각각의 제2블록에 대응하는 예측모드를 결정하는 제1모드결정부; 및
상기 각각의 마이크로 블록에 대해 결정된 예측모드들 중에서 DC인 예측모드의 개수를 상기 매크로 블록의 예측모드와 중첩되는 예측모드들의 총합으로 나눈값과 소정의 임계값을 기초로 상기 매크로 블록에 대응하는 예측모드를 결정하는 제2모드결정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 고속 인트라 예측모드 결정 장치.
제 1항에 있어서,
상기 전처리부는 상기 마이크로 블록에 포함된 픽셀 중에서 상측 및 좌측 열에 위치하는 픽셀들을 선택하여 에지의 크기와 방향을 산출하는 것을 특징으로 하는 고속 인트라 예측모드 결정 장치.
제 1항 또는 제 2항에 있어서,
상기 제1모드결정부는,
다음의 조건식에 의해 상기 제2블록 각각에 대한 예측모드후보들을 선정하는 예측모드후보결정부; 및
상기 제2블록 각각에 대응하여 선정된 예측모드후보들 중에서 상기 제2블록 각각에 대한 예측모드를 결정하는 예측모드결정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 고속 인트라 예측모드 결정장치:
조건식: If RDcost(DC)×K < RDcost(PEM) then CMode={DC, PEM},
Else if RDcost(PEM)=min(RDcost(pmode)) then CMode={DC, PEM, NEM1, NEM2},
Else if RDcost(NEM11) < RDcost(NEM22) then CMode={DC, PEM, NEM1, NEM2, NEM11},
Else CMode={DC, PEM, NEM1, NEM2, NEM22},
여기서, RDcost()는 율-비용함수, K는 비례계수, PEM은 상기 제1예측모드, NEM1 및 NEM2는 각각 상기 제1예측모드에 시계방향 및 반시계방향으로 첫번째로 인접한 4×4 인트라 예측모드, NEM11 및 NEM22는 각각 상기 제1예측모드에 시계방향 및 반시계방향으로 두번째로 인접한 4×4 인트라 예측모드, 그리고, CMode는 예측모드후보집합이다.
제 3항에 있어서,
상기 비례계수 K는 다음의 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 고속 인트라 예측모드 결정 장치:
K=(1+QP/(51×2)),
여기서, QP는 양자화계수이다.
제 1항 또는 제 2항에 있어서,
상기 제2모드결정부는,
다음의 조건식에 의해 상기 매크로 블록의 예측모드후보를 결정하는 예측모드후보결정부; 및
상기 예측모드후보가 복수개인 경우에 예측모드후보들의 율-비용함수가 최소인 예측모드후보를 상기 매크로 블록의 예측모드로 결정하는 예측모드결정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 고속 인트라 예측모드 결정 장치:
조건식: If
Figure 112008024590990-pat00005
then CMode={DC},
Else CMode={DC, max_direction(Vertical, Horizontal, Plane)},
여기서, num(x)는 상기 매크로 블록을 구성하는 마이크로 블록 중에서 예측모드 x에 대응하는 16×16 인트라 예측모드에 해당하는 4×4 인트라 예측모드로 결정된 마이크로 블록의 개수, max_direction(a, b, c)는 예측모드 a, b, c 중에서 가장 큰 값을 갖는 예측모드이다.
제 5항에 있어서,
상기 매크로 블록에 대해 결정된 16×16 인트라 예측모드후보 중에서 8×8 색차 인트라 예측모드를 결정하는 제3모드결정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 고속 인트라 예측모드 결정 장치.
제 1항 또는 제 2항에 있어서,
상기 전처리부는 프리윗 마스크(Prewitt Mask)를 이용하여 상기 마이크로 블록을 구성하는 픽셀 중에서 선택된 소정 개수의 픽셀 각각에 대한 에지의 크기 및 방향을 산출하는 것을 특징으로 하는 고속 인트라 예측모드 결정 장치.
(a) 16×16 픽셀 크기의 매크로 블록을 구성하는 4×4 픽셀 크기의 마이크로 블록에 포함된 픽셀 중에서 선택된 소정 개수의 픽셀 각각에 대한 에지의 크기 및 방향을 산출하고, 산출된 각각의 에지 방향에서의 에지 크기의 합이 최대가 되는 에지의 방향에 대응하는 예측모드를 제1예측모드로 선택하는 단계;
(b) 상기 제1예측모드 및 상기 제1예측모드에 인접하는 예측모드들 중에서 선택된 적어도 하나의 예측모드에 대해 구한 율-왜곡 비용함수를 기초로 결정된 예측모드후보 중에서 상기 각각의 마이크로 블록에 대응하는 예측모드를 결정하는 단계; 및
(c) 상기 각각의 마이크로 블록에 대해 결정된 예측모드들 중에서 DC인 예측모드의 개수를 상기 매크로 블록의 예측모드와 중첩되는 예측모드들의 총합으로 나눈값과 소정의 임계값을 기초로 상기 매크로 블록에 대응하는 예측모드를 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 고속 인트라 예측모드 결정 방법.
제 8항에 있어서,
상기 (a)단계에서, 상기 마이크로 블록에 포함된 픽셀 중에서 상측 및 좌측 열에 위치하는 픽셀들을 선택하여 에지의 크기와 방향을 산출하는 것을 특징으로 하는 고속 인트라 예측모드 결정 방법.
제 8항 또는 제 9항에 있어서,
상기 (b)단계는,
다음의 조건식에 의해 상기 마이크로 블록 각각에 대한 예측모드후보들을 선정하는 단계; 및
상기 마이크로 블록 각각에 대응하여 선정된 예측모드후보들 중에서 율-비용함수가 최소인 예측모드후보를 상기 마이크로 블록 각각의 예측모드로 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 고속 인트라 예측모드 결정방법:
조건식: If RDcost(DC)×K < RDcost(PEM) then CMode={DC, PEM},
Else if RDcost(PEM)=min(RDcost(pmode)) then CMode={DC, PEM, NEM1, NEM2},
Else if RDcost(NEM11) < RDcost(NEM22) then CMode={DC, PEM, NEM1, NEM2, NEM11},
Else CMode={DC, PEM, NEM1, NEM2, NEM22},
여기서, RDcost()는 율-비용함수, K는 비례계수, PEM은 상기 제1예측모드, NEM1 및 NEM2는 각각 상기 제1예측모드에 시계방향 및 반시계방향으로 첫번째로 인접한 4×4 인트라 예측모드, NEM11 및 NEM22는 각각 상기 제1예측모드에 시계방향 및 반시계방향으로 두번째로 인접한 4×4 인트라 예측모드, 그리고, CMode는 예측모드후보집합이다.
제 8항 또는 제 9항에 있어서,
상기 (c)단계는,
다음의 조건식에 의해 상기 매크로 블록의 예측모드후보를 결정하는 단계; 및
상기 예측모드후보가 복수개인 경우에 예측모드후보들의 율-비용함수가 최소인 예측모드후보를 상기 매크로 블록의 예측모드로 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 고속 인트라 예측모드 결정 방법:
조건식: If
Figure 112008024590990-pat00006
then CMode={DC},
Else CMode={DC, max_direction(Vertical, Horizontal, Plane)},
여기서, num(x)는 상기 매크로 블록을 구성하는 마이크로 블록 중에서 예측모드 x에 대응하는 16×16 인트라 예측모드에 해당하는 4×4 인트라 예측모드로 결정된 마이크로 블록의 개수, max_direction(a, b, c)는 예측모드 a, b, c 중에서 가장 큰 값을 갖는 예측모드이다.
제 11항에 있어서,
(d) 상기 매크로 블록에 대해 결정된 16×16 인트라 예측모드후보 중에서 8×8 색차 인트라 예측모드를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 고속 인트라 예측모드 결정 방법.
제 8항 또는 제 9항에 있어서,
상기 (a)단계는 프리윗 마스크(Prewitt Mask)를 이용하여 상기 마이크로 블록을 구성하는 픽셀 중에서 선택된 소정 개수의 픽셀 각각에 대한 에지의 크기 및 방향을 산출하는 것을 특징으로 하는 고속 인트라 예측모드 결정 방법.
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