KR100932702B1 - 고속모드선택방법 및 그 기록매체 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 고속모드선택방법 및 그 기록매체에 관한 것이다.
이러한 본 발명의 일 실시 예에 따른 고속모드선택 방법은 (a) 매크로블록 내의 복수의 모드(mode)들에 대한 각각의 움직임 비용 값(Jmotion)들을 계산하는 단계, (b) 계산된 움직임 비용 값들을 기초로 하여, 복수의 모드들 중 가장 작은 움직임 비용 값을 갖는 모드를 포함하는 일부 모드들에 대한 각각의 율-왜곡 비용 값(Rate Distortion cost, RD cost)들을 계산하는 단계 및 (c) 계산된 율-왜곡 비용 값들 중 가장 작은 율-왜곡 비용 값(RDcost1)을 갖는 모드를 최적모드(best mode)로 선택하는 단계를 포함한다.

Description

고속모드선택방법 및 그 기록매체{FAST MODE SELECTION METHOD, AND RECORDING MEDIUM THEREOF}
본 발명은 고속모드선택방법 및 그 기록매체에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 H.264의 높은 계산상의 복잡도를 줄이기 위해 움직임 비용함수를 이용한 고속모드선택방법 및 그 방법을 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.
H.264/AVC 표준은 ITU-T의 VCEG(Video Coding Experts Group)와 ISO/IEC의 MPEG의 공동 작업으로 제정되었다.
이러한 H.264에서의 모드선택은 움직임 비용함수를 이용하여 움직임벡터와 참조영상을 구하고, 율-왜곡 비용함수를 이용하여 전체 모드 중 최적모드를 선택한다. 이러한 과정은 H.264에서 최적모드 결정과정에 있어서 핵심적인 과정 중 하나이다. 종래의 H.264 참조 소프트웨어인 JM9.5에서의 최적모드 결정과정을 이하 설명한다.
H.264 참조 소프트웨어인 JM9.5에서의 최적모드 결정은 먼저, SKIP, 16x16, 16x8 및 8x16 모드의 움직임 벡터와 참조영상을 움직임 비용함수를 이용해서 구하고, P8x8 모드 내의 하위 최적 모드를 율-왜곡 비용함수를 통하여 구한다. 마지막으로, 인트라 모드를 포함한 전체 7개의 모드 중에서 율-왜곡 비용 값이 최소가 되는 모드를 최적모드로 결정한다.
여기서, 종래의 최적모드선택 방법은 율-왜곡 최적화 과정을 이용한 모드 결정시에 전체 7개의 모드들에 대해서 이산여현변환(DCT), 양자화, 가변장 길이 부호화, DCT 역변환 및 역양자화 과정을 수행하여 각 모드에 대한 율-왜곡 비용 값을 모두 계산하기 때문에, 높은 복잡도를 요구한다. 따라서 실시간 비디오 서비스(예를 들면 DMB)에서 사용되기 어렵다는 문제점이 있다.
본 발명은 부호화기의 계산량을 감소시킬 수 있는 고속모드선택방법을 제공하는 것을 해결하고자 하는 과제로 한다.
또한, 본 발명은 부호화기의 계산량을 감소시킬 수 있는 고속모드선택방법을 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 것을 해결하고자 하는 과제로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 고속모드선택방법은 (a) 매크로블록 내의 복수의 모드(mode)들에 대한 각각의 움직임 비용 값(Jmotion)들을 계산하는 단계, (b) 계산된 상기 움직임 비용 값들을 기초로 하여, 상기 복수의 모드들 중 가장 작은 움직임 비용 값을 갖는 모드를 포함하는 일부 모드들에 대한 각각의 율-왜곡 비용 값(Rate Distortion cost, RD cost)들을 계산하는 단계 및 (c) 계산된 상기 율-왜곡 비용 값들 중 가장 작은 율-왜곡 비용 값(RDcost1)을 갖는 모드를 최적모드(best mode)로 선택하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 (b)단계에서, 상기 일부 모드들은 가장 작은 움직임 비용 값(Jmotion1)을 갖는 제1모드, 두 번째로 작은 움직임 비용 값(Jmotion2)을 갖는 제2모드 및 세 번째로 작은 움직임 비용 값(Jmotion3)을 갖는 제3모드로 구성되는 것이 바람직하다.
여기서, 상기 (b)단계에서, 하기의 모드 패턴 테이블(mode pattern table)을 기초로 하여, 상기 제1모드에 따라 상기 제3모드를 상기 일부 모드들에서 제외하는 단계를 더 포함할 수 있다.
<모드 패턴 테이블(mode pattern table)>
Figure 112007065841241-pat00001
여기서, 상기 (b)단계에서, 상기 일부 모드들에 대한 각각의 율-왜곡 비용 값(Rate Distortion cost, RD cost)들을 계산하기 전에, 상기 매크로블록이 B슬라이스(Bi-Predictive Slice)에 포함되면 상기 일부 모드들에 스킵(SKIP)모드를 포함시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 (a)단계 이전에, 스킵(SKIP)모드의 움직임 비용 값(Jmotion(SKIP))과 16x16모드의 움직임 비용 값(Jmotion(16x16))을 계산하는 단계 및 상기 스킵모드의 움직임 비용 값이 상기 16x16모드의 움직임 비용 값보다 작고, 상기 매크로블록에 시간적 유사성이 존재하고, 상기 스킵모드의 움직임 비용 값이 상기 시간적 유사성이 존재하는 이전 매크로블록들 각각의 가장 작은 움직임 비용 값들의 평균값보다 작은 경우에는 상기 스킵모드를 상기 최적모드로 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 시간적 유사성은, 상기 스킵모드의 움직임 비용 값이 양자화 계수에 종속하는 기준치보다 작으면, 상기 시간적 유사성이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
여기서, 상기 (a)단계 이전에, 스킵(SKIP)모드의 움직임 비용 값(Jmotion(SKIP))과 16x16모드의 움직임 비용 값(Jmotion(16x16))을 계산하는 단계 및 상기 매크로블록에 시간적 유사성 또는 공간적 유사성이 존재하면, 상기 매크로블록 내의 P8x8모드 또는 인트라4x4모드는 상기 복수의 모드들에서 제외하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 시간적 유사성은, 상기 스킵(SKIP)모드의 움직임 비용 값(Jmotion(SKIP))이 양자화 계수에 종속하는 기준치보다 작으면, 상기 시간적 유사성이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 (a) 매크로블록 내의 복수의 모드(mode)들에 대한 각각의 움직임 비용 값(Jmotion)들을 계산하는 단계, (b) 계산된 상기 움직임 비용 값들을 기초로 하여, 상기 복수의 모드들 중 일부 모드들에 대한 각각의 율-왜곡 비용 값(Rate Distortion cost, RD cost)들을 계산하는 단계 및 (c) 계산된 상기 율-왜곡 비용 값들 중 가장 작은 율-왜곡 비용 값(RDcost1)을 갖는 모드를 최적모드(best mode)로 선택하는 단계를 포함하는 고속모드선택방법을 실행시킬 수 있다.
본 발명은 부호화기의 계산량을 감소시킬 수 있는 고속모드선택방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 부호화기의 계산량을 감소시킬 수 있는 고속모드선택방법을 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
도1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 고속모드선택방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 고속모드선택방법은 복수의 모드(mode)들에 대한 각각의 움직임 비용 값(Jmotion)들을 계산하는 단계(S110), 복수의 모드들 중 일부 모드들을 선택하는 단계(S120), 선택된 일부 모드들에 대한 각각의 율-왜곡 비용 값(Rate Distortion cost, RD cost)들을 계산하는 단계(S130) 및 최적모드(best mode)를 선택하는 단계(S140)를 포함한다.
매크로블록(설명의 편의를 위해, 이하 '현재 매크로블록'이라 한다.) 내에 존재하는 복수의 모드(mode)들에 대한 각각의 움직임 비용 값(Jmotion)을 계산한다(S110). 움직임 비용 값을 구하기 위해서는 움직임 비용함수를 이용한다. 본 발명의 일 실시 예에서 움직임 비용함수는 아래의 수학식1에 의해 정의될 수 있다.
Figure 112007065841241-pat00002
여기서, Jmotion은 해당 모드의 움직임 비용함수이고, SAD(Sum of Absolute Difference)는 원영상(s)과 참조영상(r)의 차분치이며, SATD(Sum of Absolute Transformed Difference)는 원영상(s)과 참조영상(r)의 예측 오차에 하다마드 변환을 한 값이고,
Figure 112007065841241-pat00003
은 라그랑지안 계수로 양자화 계수에 의존하는 값이고,
Figure 112007065841241-pat00004
은 움직임 벡터(MV)와 참조영상(REF)을 부호화 하는데 필요한 비트 수이다.
본 발명의 일 실시 예에서의 복수의 모드들은 인터(inter)모드와 인트라(intra)모드를 의미한다. 여기서, 상기의 수학식1은 현재 매크로블록 내의 복수의 모드들이 인터모드일 경우에 적용된다. 인터모드는 스킵(SKIP), 16x16, 16x8, 8x16 또는 P8x8 모드로 구성된다. 여기서, P8x8모드는 8x8, 8x4, 4x8 또는 4x4 모드로 구성된다. 하지만, 현재 매크로블록 내의 복수의 모드들이 인트라(intra)모드일 경우에는 아래의 수학식2에 의해 움직임 비용함수가 정의된다. 복수의 모드들이 인트라모드일 경우, 수학식2를 통하여 움직임 비용 값을 구하는 이유는 움직임벡터와 참조영상을 구하는 대신 인트라 예측 방향을 구하여야 하기 때문이다. 여기서, 인트라모드는 인트라16x16, 인트라4x4를 의미한다.
Figure 112007065841241-pat00005
여기서,
Figure 112007065841241-pat00006
은 해당 모드의 움직임 비용함수이고, SAD(Sum of Absolute Difference)는 원영상(s)과 참조영상(r)의 차분치이며, SATD(Sum of Absolute Transformed Difference)는 원영상(s)과 참조영상(r)의 예측 오차에 하다마드 변환을 한 값이고,
Figure 112007065841241-pat00007
은 라그랑지안 계수로 양자화 계수에 의존하는 값이고,
Figure 112007065841241-pat00008
은 인트라 모드에 대해서 인트라 예측 모드를 부호화 하는데 필요한 비트 수를 나타낸다.
이와 같이, 모드의 종류에 따른 수학식1 또는 수학식2의 움직임 비용함수를 이용하여, 현재 매크로블록 내의 복수의 모드들이 인터모드이면 움직임벡터와 참조영상을, 인트라모드이면 인트라 예측 모드를 구하고 각각의 모드들에 대한 움직임 비용 값을 계산할 수 있다.
다음으로, S110단계에서 구해진 각각의 모드들에 대한 움직임 비용 값들을 기초로 하여, 복수의 모드들 중 가장 작은 움직임 비용 값을 갖는 모드를 포함하는 일부 모드들을 선택(S120)한다. 복수의 모드들 중에서 가장 작은 움직임 비용 값을 갖는 모드를 포함하는 일부 모드들을 선택하는 이유는 가장 작은 움직임 비용 값을 갖는 모드일수록 실제 율-왜곡 최적화 과정을 거쳤을 때의 최적모드와 유사한 경우가 많기 때문이다. 따라서, 율-왜곡 최적화 과정이 적용될 모드를 가장 작은 움직임 비용 값을 갖는 모드를 포함하는 일부 모드들로 제한하여 부호화기의 계산량과 복잡도를 줄일 수 있다.
다음으로, S120단계에서 선택된 가장 작은 움직임 비용 값을 갖는 모드를 포함하는 일부 모드들에 대해서 율-왜곡 최적화 과정인 아래의 수학식3의 율-왜곡 비용함수를 적용하여 율-왜곡 비용 값(Rate-Distortion cost, RD cost)을 계산한다(S130).
Figure 112007065841241-pat00009
여기서,
Figure 112007065841241-pat00010
는 해당 모드의 율-왜곡 비용함수이고, SSD(Sum of Square Difference)는 원영상(s)과 참조영상(r)의 예측오차를 제곱한 값이고,
Figure 112007065841241-pat00011
는
Figure 112007065841241-pat00012
의 제곱값이며,
Figure 112007065841241-pat00013
는 해당 모드로 원영상과 참조영상의 예측오차를 부호화 했을 때 필요한 비트수이다.
마지막으로, S130단계에서 구해진 율-왜곡 비용 값들 중에서 가장 작은 율-왜곡 비용 값을 갖는 모드를 최적모드(Best mode)로 선택한다(S140).
이와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 고속모드선택방법은 율-왜곡 최적화 과정이 적용될 모드의 수를 전체모드들에서 가장 작은 움직임 비용 값을 갖는 모드를 포함하는 일부 모드들로 줄임으로써, 종래의 부호화기의 계산량을 줄일 수 있는 효과가 있다.
또한, 낮은 복잡도가 요구되는 휴대 이동 방송 서비스(DMB) 환경에서 사용될 수 있으며, 현재 서비스 되는 DMB방송보다 개선된 고품질의 비디오 서비스가 가능하다.
또한, 높은 복잡도를 요구하는 종래의 H.264 비디오 압축 표준에 적용될 수 있으며, 추후 인코더의 개발에도 사용될 수 있다.
도2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법을 나타낸 순서도이고, 도3은 제1모드와 최적모드와의 관계를 나타내는 그래프이다.
도2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법은 도1에 도시된 고속모드선택방법에서 S120단계의 일부 모드들을 한정하고, S230단계가 더 추가된다. 여기서, S210단계는 도1의 S110단계, S240단계는 도1의 S130단계 및 S250단계는 도1의 S140단계와 동일하므로, 이하 S210, S240 및 S250단계에 대한 설명은 도1의 S110, S130 및 S140단계에 대한 설명으로 대체한다.
S220단계에서 일부 모드들은 복수의 모드들 중에서 가장 작은 움직임 비용 값(Jmotion1)을 갖는 제1모드(mode1), 두 번째로 작은 움직임 비용 값(Jmotion2)을 갖는 제2모드(mode2) 및 세 번째로 작은 움직임 비용 값(Jmotion3)을 갖는 제3모드(mode3)로 구성된다. 여기서, 일부 모드들이 제1모드, 제2모드 및 제3모드로 구성되면, 율-왜곡 최적화 과정을 거쳤을 때의 최적모드(best mode)가 제1모드, 제2모드 그리고 제3모드 중 하나와 일치할 확률이 높기 때문에, 율-왜곡 최적화 과정으로 모드전체가 아닌 제1 내지 제3모드만을 검사함으로서, 부호화기의 계산량을 종래의 부호화 기의 계산량보다 더 줄일 수 있다. 예를 들어, 실험 데이터인 아래의 표1을 참조하면, case(a)는 율-왜곡 최적화 과정을 거쳤을 경우의 제1모드가 최적모드로 선택될 확률이고, case(b)는 제1모드 또는 제2모드 중 어느 하나가 최적모드로 선택될 확률이며, case(c)는 제1모드, 제2모드 또는 제3모드 중에서 어느 하나가 최적모드로 선택될 확률이다. 여기서, 표1에서 사용된 각 비디오 영상들(Foreman, News, Container, Silent, Paris, Mobile, Tempete)은 움직임 예측시 5장의 참조 영상을 사용하였고, IBBP 구조로 코딩되였으며, 양자화 계수를 32로 하였을 때의 실험 데이터이다.
Figure 112007065841241-pat00014
표1에서 보여지는 바와 같이, case(c)에서 제1 내지 제3모드 중 어느 하나의 모드가 최적모드로 선택될 확률의 평균(Average)이 97%이기 때문에, 계산적인 측면으로 보았을 때 전체 모드가 아닌 3개의 모드들에 대해서만 율-왜곡 최적화 과정을 적용하는 것이 효율적이다.
여기서, S220단계 이후에, 아래의 표2에 도시된 모드 패턴 테이블(Mode Pattern Table)을 기초로, 가장 작은 움직임 비용 값을 갖는 제1모드에 따라 세 번째로 작은 움직임 비용 값을 갖는 제3모드(mode3)를 율-왜곡 최적화 과정이 적용될 일부 모드들에서 제외할 수 있다(S230).
Figure 112007065841241-pat00015
표2의 모드 패턴 테이블은 움직임 비용 값이 가장 작은 제1모드와 실제 율-왜곡 최적화 과정을 거쳐서 결정된 최적모드(Best mode)사이의 관계를 통해 정의된 테이블이다.
도3을 참조하면, 제1모드가 어떤 모드냐에 따라 최종 선택될 최적모드를 확률적으로 예측할 수 있다. 도3의 (a)는 제1모드가 스킵모드일 때, (b)는 제1모드가 8x16모드일 때, (c)는 제1모드가 P8x8모드일 때의 최적모드의 확률적인 분포를 그래프로 나타낸 것이다. 이러한 그래프는 352x288(CIF) FOREMAN영상을 150장, 즉 45000개의 매크로블록에 대해서 실험한 그래프이다. 여기서, 가로축은 7개의 매크로블록 모드(macroblock mode)를 나타내고, 세로축은 전체 45000개의 매크로블록에 대하여, 각각의 7개의 모드에서 최적모드로 선택된 매크로블록의 수이다.
도3의 (a)에서, 제1모드가 스킵모드일 경우에는 최적모드가 스킵모드 또는 16x16 모드 중 어느 하나로 결정될 확률이 다른 모드들에 비해 높다. 도3의 (b)에서, 제1모드가 8x16모드인 경우에는 최적모드가 8x16 또는 16x16모드 중 어느 하나로 결정될 확률이 다른 모드들에 비해 높다. 도3의 (c)에서, 제1모드가 P8x8인 경우에는 최적모드가 P8x8, 16x16, 16x8 또는 8x16 중 어느 하나로 결정될 확률이 다른 모드들에 비해 높다. 이와 같이, 다른 모드들의 관계 또한 위와 같은 방식으로 구할 수 있다. 이러한 실험을 기초로 하여, 제3모드는 제1모드와 최적모드의 관계에 의해 만들어진 표2에 의해 비활성화 될 수 있다. 예를 들면, 제1모드가 P8x8모드이고, 제3모드가 스킵, 인트라4x4 또는 인트라16x16모드 중 어느 하나이면, 제3모드는 표2에 의해 비활성된다. 또 다른 예로, 제1모드가 16x16모드 또는 인트라4x4 모드 이면, 제3모드는 어느 것이던 상관없이 비활성화된다.
이와 같이, 모드 패턴 테이블을 이용한 본 발명의 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법은 제3모드를 선택적으로 제거할 수 있으므로, 도1에 도시된 본 발명의 일 실시 예에 따른 고속모드선택방법 보다 부호화기의 계산량을 더욱 줄일 수 있다.
도4는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법은 도1에 도시된 고속모드선택방법에 S430 내지 S440단계가 더 부가된다.
S410단계는 도1의 S110단계, S420단계는 도1의 S120단계, S450단계는 도1의 S130단계, S460단계는 도1의 S140단계와 동일하므로, 이하 S410, S420, S450 및 S460단계에 대한 설명은 도1의 S110 내지 S140단계에 대한 설명으로 대체한다.
S420단계 이후에, 현재 매크로블록이 B슬라이스(Bi-Predictive, B slice)에 포함되는지 여부를 검사(S430)하여, 현재 매크로블록이 B슬라이스에 포함되면, 스킵모드를 일부 모드들에 포함시킨다(S440).
B슬라이스는 움직임 예측을 위한 두 장의 참조 영상을 사용한다. 일반적으로 현재 영상 이전의 참조영상을 사용하는 P슬라이스보다 전후에 관계없이 임의의 두 장을 참조 영상으로 사용하는 B슬라이스에서 보다 많은 스킵모드가 최적모드로 결정된다. 아래의 표3은 스킵모드가 최적모드로 선택되는 확률을 P슬라이스와 B슬라이스일 경우를 나누어서 보여주는 표이다. 여기서, 표3에서 사용된 각 비디오 영상들(Container, Foreman, News, Silent, Paris, Mobile, Tempete)은 움직임 예측시 5장의 참조 영상을 사용하였고, IBBP 구조로 코딩되였으며, 양자화 계수를 32로 하였을 때의 실험 데이터이다.
Figure 112007065841241-pat00016
표3을 참조하면, B슬라이스에서의 스킵모드가 최적모드로 결정될 평균(Average)확률이 P슬라이스일 때보다 25% 정도 높다. 최적모드가 스킵모드로 결정되면 움직임벡터, 원영상 및 참조영상의 예측오차를 코딩할 필요가 없기 때문에 비트수를 줄일 수 있다. 따라서 현재 매크로블록이 B슬라이스에 포함되는 경우에는 표2의 모드 패턴 테이블에 관계없이 스킵모드를 일부 모드들에 포함시키면, 스킵모드가 최적모드로 결정되어야 하는 경우에 다른 모드가 최적모드로 결정되는 경우를 방지할 수 있다.
도5는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법은 도1에 도시된 고속모드선택방법에 S510단계와 S520가 더 부가된다.
S530단계는 도1의 S110단계, S540단계는 도1의 S120단계, S550단계는 도1의 S130단계, S560단계는 도1의 S140단계와 동일하므로, 이하 S530 내지 S560단계에 대한 설명은 도1의 S110 내지 S140단계에 대한 설명으로 대체한다.
S530단계 이전에, 스킵모드와 16x16모드의 움직임벡터와 참조영상을 구하고, 스킵모드와 16x16모드의 움직임 비용 값(Jmotion(SKIP), Jmotion(16x16))을 계산(S510)한다.
다음으로, S510단계에서 계산된 스킵모드와 16x16모드의 움직임 비용 값(Jmotion(SKIP), Jmotion(16x16))을 이용하여, 조기스킵모드를 결정(Early SKIP Mode Decision)한다(S520).
스킵모드와 16x16모드의 움직임 비용 값을 이용한 조기스킵모드의 결정은 하기의 수학식4, 수학식5 및 수학식6을 모두 만족하면, 해당 매크로블록의 최적모드를 스킵모드로 결정한다.
Figure 112007065841241-pat00017
여기서,
Figure 112007065841241-pat00018
는 스케일링 팩터이고,
Figure 112007065841241-pat00019
는 상수이고, QP는 양자화 계수이고, Threshold1은 QP에 따라 다른 값을 가지는 실험값이다.
Figure 112007065841241-pat00020
와
Figure 112007065841241-pat00021
는 0보다 큰 값을 가지며 실험적으로 구해진 값이다. 따라서 Threshold1도 0보다 큰 값을 가진다. 실험에서는
Figure 112007065841241-pat00022
는 15,
Figure 112007065841241-pat00023
는 100을 사용하였다.
Figure 112007065841241-pat00024
Figure 112007065841241-pat00025
Figure 112007065841241-pat00026
여기서, MMCU는 이전 매크로블록들 중에서 시간적으로 유사한 이전 매크로블록들의 각 모드들에 대한 움직임 비용 값들 중 가장 작은 움직임 비용 값들의 평균값이고, CurrMMC(Current Minimum Motion Cost)는 현재 매크로블록의 모드들에 대하여 구해진 움직임 비용 값들 중 가장 작은 움직임 비용 값을 의미하고, n은 현재까지 시간적으로 유사한 매크로블록들의 수를 의미한다.
이와 같이 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법은 도1의 본 발명의 일 실시 예에 다른 고속모드선택방법에 조기스킵모드결정단계가 부가됨으로 써, 도1에 도시된 본 발명의 일 실시 예에 따른 고속모드선택방법 보다 계산량을 더욱 감소시킬 수 있다.
도6은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법은 도1에 도시된 고속모드선택방법에 S620 내지 S630단계가 더 부가된다.
S640단계는 도1의 S110단계, S650단계는 도1의 S120단계, S660단계는 도1의 S130단계, S670단계는 도1의 S140단계와 동일하므로, 이하 S640 내지 S670단계에 대한 설명은 도1의 S110 내지 S140단계에 대한 설명으로 대체한다.
S640단계 이전에, 스킵모드와 16x16모드의 움직임벡터와 참조영상을 구하고, 스킵모드와 16x16모드의 움직임 비용 값(Jmotion(SKIP), Jmotion(16x16))을 계산(S610)하고 저장한다. 다음으로, 시간적 유사성(Temporally Homogeneous) 또는 공간적 유사성(Spatially Homogeneous)을 검사(S620)하고, 시간적 유사성 또는 공간적 유사성이 존재하면, P8x8모드 또는 인트라4x4모드를 비활성시킨다(S630). 여기서, P8x8모드 또는 인트라4x4모드를 비활성시킨다(S630)라는 의미는 S640단계의 복수의 모드들에서 P8x8모드 또는 인트라4x4모드를 제외한다는 의미이다. 여기서, 바람직하게는 P8x8모드와 인트라4x4모드 전부를 복수의 모드들에서 제외하는 것이 바람직하다.
먼저, 시간적 유사성은 수학식4로 정의된다. 여기서, 시간적 유사성은 현재 매크로블록이 얼마나 참조 영상에서 잘 찾아지는가를 나타내며, 이는
Figure 112007065841241-pat00027
에 의해서 검사되어진다. 여기서
Figure 112007065841241-pat00028
을 계산하는데 사용되는 이전 영상은 양자화 계수가 클수록 왜곡도가 증가하고 양자화 계수가 작을수록 왜곡도가 감소하므로, 양자화 계수에 비례하는 Threshold1을 계산하여 시간적 유사도를 결정한다. 현재 매크로블록이 시간적으로 유사하다는 것은 16x16블록 사이즈로 부호화하여도 왜곡도가 충분히 작기 때문에 더 작은 블록 사이즈로 부호화할 필요가 없다는 것을 의미한다. 설령 블록을 작게 나누어 부호화하여 왜곡도가 감소하더라도 각 블록에 대한 움직임벡터나 인트라 예측 모드도 부호화해야 하기 때문에, 큰 블록으로 부호화하였을 때보다 더 비효율적이다.
따라서 현재 매크로블록이 시간적으로 유사할 때에는 P8x8 모드 또는 인트라4x4 모드를 비활성화시켜 움직임 비용 값을 구하는 S640단계의 복수의 모드들에서 제외시킨다. 기존 방법에서는 P8x8 모드의 경우 세부 블록들에 대해 움직임벡터 탐색이 이루어지고, 인트라4x4 모드의 경우 9가지 모드에 대해 인트라 예측을 하기 때문에 높은 복잡도를 요구하지만, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법은 현재 매크로블록이 시간적으로 유사한 경우, P8x8 모드에 대한 움직임 벡터 탐색과 인트라4x4 모드에 대한 인트라 예측과정을 생략하기 때문에 계산량을 더욱 감소시킬 수 있다.
다음으로, 공간적 유사성은 아래의 수학식7의 16x16매크로블록의 분 산(Variance)식을 통하여 정의된다.
Figure 112007065841241-pat00029
여기서, x[m, n]은 현재 매크로블록에서 가로, 세로 위치[m ,n]에 있는 휘도성분의 픽셀 값을 나타내고, μ는 현재 매크로블록 내의 256(=16x16)개 픽셀들의 평균값이다.
실제로 16x16매크로블록의 움직임 보상은 비교적 복잡하지 않은 영역에서 자주 발생하고, P8x8처럼 작은 블록의 움직임 보상은 복잡한 영역에서 발생할 확률이 높다. 따라서 현재 매크로블록의 분산이 실험적으로 구한 Threshold2(실험에서의 Threshold2는 100을 사용하였다.)보다 작다는 의미는 현재 매크로블록이 영상에서 복잡하지 않은 영역을 뜻하기 때문에 블록 사이즈를 작게 할 필요가 없다. 따라서 현재 매크로블록이 공간적으로 유사할 때에는 작은 블록 사이즈를 요구하는 P8x8 모드 또는 인트라4x4 모드를 비활성화시킨다. 여기서 바람직하게는 P8x8모드와 인트라4x4모드 전부를 비활성화시키는 것이 바람직하다. 따라서 현재 매크로블록이 공간적으로 유사하다면 P8x8 모드에 대한 움직임 벡터 탐색 또는 인트라4x4 모드에 대한 인트라 예측과정을 생략할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법은 현재 매크로블록이 공간적으로 유사한 경우 P8x8 모드에 대한 움직임 벡터 탐색 또는 인트 라4x4 모드에 대한 인트라 예측과정을 생략하기 때문에, 도1의 본 발명의 일 실시 예에 따른 고속모드선택방법 보다 계산량을 더욱 감소시킬 수 있다.
도7은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법을 설명하기 위한 순서도이고, 더욱 상세하게는 도1 내지 도2, 도4 내지 도6의 실시 예를 모두 결합한 최적의 실시예이다. 따라서 각 단계에 대한 구체적인 설명은 앞서 설명한 실시 예에서의 설명으로 대체한다.
도7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법은 스킵모드와 16x16모드의 움직임 비용 값을 계산하고(S701), 계산된 스킵모드와 16x16모드의 움직임 비용 값을 이용하여 조기스킵모드를 결정(S702)한다. 조기스킵모드(수학식4, 수학식5 및 수학식6)의 조건을 만족하면 스킵모드를 최적모드로 결정하고, 조건을 만족하지 않으면 S703단계로 진행한다.
시간적 유사성 또는 공간적 유사성 검사(S703)하여, 시간적 유사성(수학식4) 또는 공간적 유사성(수학식7)을 만족하면 P8x8모드 또는 인트라4x4모드를 비활성화시키고, 만족하지 아니하면 S705단계로 진행한다. 여기서, 바람직하게는 P8x8 모드와 인트라4x4 모드 전부를 비활성화 시키는 것이 바람직하다.
복수의 모드들에 대한 움직임 비용 값을 계산하고(S705), 복수의 모드들 중에서 가장 작은 움직임 비용 값을 갖는 제1모드, 두 번째로 작은 움직임 비용함수 값을 갖는 제2모드, 세 번째로 작은 움직임 비용함수 값을 갖는 제3모드를 포함하는 일부 모드들로 선택(S706)하고, 나머지 모드들은 율-왜곡 최적화 과정을 적용하 지 아니한다.
다음으로, 표2의 모드 패턴 테이블을 이용하여 제1모드에 따른 제3모드를 일부 모드들에서 제외한다(S707).
다음으로, 현재 매크로블록이 B슬라이스에 포함되는지 여부를 검사(S708)하여, 현재 매크로블록이 B슬라이스에 포함되면 스킵모드를 율-왜곡 최적화 과정이 적용될 모드에 포함(S709)시키고, 현재 매크로블록이 B슬라이스에 포함되지 않으면, S710단계로 진행한다.
선택된 모드들에 대해서 율-왜곡 최적화 과정을 수행하여 선택된 모드들 각각에 대한 율-왜곡 비용 값들을 각각 구한다(S710).
S710단계에서 구해진 율-왜곡 비용 값들 중에서 가장 작은 값을 갖는 모드를 최적모드로 결정한다(S711).
이와 같이, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법은 움직임 비용함수를 이용하여 최적모드에 가능성이 있는 모드를 최대 2개까지 줄일 수 있고, 전체모드가 아닌 일부 모드들에 대해서만 율-왜곡 최적화 과정을 하여 최적모드를 결정해도 기존 방법과 유사한 부호화 효율을 제공하고, 부호화기의 계산량과 복잡도를 줄일 수 있다.
한편, 본 발명은 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 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플라피 디스크, 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 보는 바와 같이, 본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 하고, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
도1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 고속모드선택방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법을 나타낸 순서도이다.
도3은 제1모드와 최적모드와의 관계를 나타내는 그래프이다.
도4는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도5는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도6은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도7은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 고속모드선택방법을 설명하기 위한 순서도이다.

Claims (16)

  1. (a) 매크로블록 내의 복수의 모드(mode)들에 대한 각각의 움직임 비용 값(Jmotion)들을 계산하는 단계;
    (b) 계산된 상기 움직임 비용 값들을 기초로 하여, 상기 복수의 모드들 중 가장 작은 움직임 비용 값(Jmotion1)을 갖는 제1 모드, 두 번째로 작은 움직임 비용 값(Jmotion2)을 갖는 제2 모드 및 세 번째로 작은 움직임 비용 값(Jmotion3)을 갖는 제3 모드로 구성된 일부 모드들에 대한 각각의 율-왜곡 비용 값(Rate Distortion cost, RD cost)들을 계산하는 단계; 및
    (c) 계산된 상기 율-왜곡 비용 값들 중 가장 작은 율-왜곡 비용 값을 갖는 모드를 최적모드(best mode)로 선택하는 단계
    를 포함하는 고속모드선택방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (b)단계에서,
    하기의 모드 패턴 테이블(mode pattern table)을 기초로 하여, 상기 제1 모드에 따라 상기 제3 모드를 상기 일부 모드들에서 제외하는 단계를 더 포함하는, 고속모드선택방법.
    <모드 패턴 테이블(mode pattern table)>
    Figure 112009034715429-pat00030
  4. 제1항에 있어서,
    상기 (b)단계에서,
    상기 일부 모드들에 대한 각각의 율-왜곡 비용 값들을 계산하기 전에, 상기 매크로블록이 B슬라이스(Bi-Predictive Slice)에 포함되면 상기 일부 모드들에 스킵(SKIP)모드를 포함시키는 단계
    를 더 포함하는, 고속모드선택방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 (a)단계 이전에,
    스킵모드의 움직임 비용 값(Jmotion(SKIP))과 16x16모드의 움직임 비용 값(Jmotion(16x16))을 계산하는 단계; 및
    상기 스킵모드의 움직임 비용 값이 상기 16x16모드의 움직임 비용 값보다 작고, 상기 매크로블록에 시간적 유사성이 존재하고, 상기 스킵모드의 움직임 비용 값이 상기 시간적 유사성이 존재하는 이전 매크로블록들 각각의 가장 작은 움직임 비용 값들의 평균값보다 작은 경우에는 상기 스킵모드를 상기 최적모드로 선택하는 단계
    를 더 포함하는, 고속모드선택방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 시간적 유사성은,
    상기 스킵모드의 움직임 비용 값이 양자화 계수에 종속하는 기준치보다 작으면, 상기 시간적 유사성이 존재하는 것으로 판단하는, 고속모드선택방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 (a)단계 이전에,
    스킵(SKIP)모드의 움직임 비용 값(Jmotion(SKIP))과 16x16모드의 움직임 비용 값(Jmotion(16x16))을 계산하는 단계; 및
    상기 매크로블록에 시간적 유사성 또는 공간적 유사성이 존재하면, 상기 매크로블록 내의 P8x8모드 또는 인트라4x4모드는 상기 복수의 모드들에서 제외하는 단계
    를 더 포함하는, 고속모드선택방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 시간적 유사성은,
    상기 스킵모드의 움직임 비용 값이 양자화 계수에 종속하는 기준치보다 작으면, 상기 시간적 유사성이 존재하는 것으로 판단하는, 고속모드선택방법.
  9. (a) 매크로블록 내의 복수의 모드(mode)들에 대한 각각의 움직임 비용 값(Jmotion)들을 계산하는 단계, (b) 계산된 상기 움직임 비용 값들을 기초로 하여, 상기 복수의 모드들 중 가장 작은 움직임 비용 값(Jmotion1)을 갖는 제 1모드, 두 번째로 작은 움직임 비용 값(Jmotion2)을 갖는 제2 모드 및 세 번째로 작은 움직임 비용 값(Jmotion3)을 갖는 제3 모드로 구성된 일부 모드들에 대한 각각의 율-왜곡 비용 값(Rate Distortion cost, RD cost)들을 계산하는 단계, 및 (c) 계산된 상기 율-왜곡 비용 값들 중 가장 작은 율-왜곡 비용 값(RDcost1)을 갖는 모드를 최적모드(best mode)로 선택하는 단계를 포함하는, 고속모드선택방법을 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  10. 삭제
  11. 제9항에 있어서,
    상기 (b)단계에서,
    하기의 모드 패턴 테이블(mode pattern table)을 기초로 하여, 상기 제1모드에 따라 상기 제3모드를 상기 일부 모드들에서 제외하는 단계를 더 포함하는, 고속모드선택방법을 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
    <모드 패턴 테이블(mode pattern table)>
    Figure 112009034715429-pat00031
  12. 제9항에 있어서,
    상기 (b)단계에서,
    상기 일부 모드들에 대한 각각의 율-왜곡 비용 값들을 계산하기 전에, 상기 매크로블록이 B슬라이스(Bi-Predictive Slice)에 포함되면 상기 일부 모드들에 스킵(SKIP)모드를 포함시키는 단계를 더 포함하는, 고속모드선택방법을 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 (a)단계 이전에,
    스킵(SKIP)모드의 움직임 비용 값(Jmotion(SKIP))과 16x16모드의 움직임 비용 값(Jmotion(16x16))을 계산하는 단계; 및
    상기 스킵모드의 움직임 비용 값이 상기 16x16모드의 움직임 비용 값보다 작고, 상기 매크로블록에 시간적 유사성이 존재하고, 상기 스킵모드의 움직임 비용 값이 상기 시간적 유사성이 존재하는 이전 매크로블록들 각각의 가장 작은 움직임 비용 값들의 평균값보다 작은 경우에는 상기 스킵모드를 상기 최적모드로 선택하는 단계를 더 포함하는, 고속모드선택방법을 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 시간적 유사성은,
    상기 스킵모드의 움직임 비용 값이 양자화 계수에 종속하는 기준치보다 작으면, 상기 시간적 유사성이 존재하는 것으로 판단하는, 고속모드선택방법을 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 (a)단계 이전에,
    스킵(SKIP)모드의 움직임 비용 값(Jmotion(SKIP))과 16x16모드의 움직임 비용 값(Jmotion(16x16))을 계산하는 단계; 및
    상기 매크로블록에 시간적 유사성 또는 공간적 유사성이 존재하면, 상기 매크로블록 내의 P8x8모드 또는 인트라4x4모드는 상기 복수의 모드들에서 제외하는 단계를 더 포함하는, 고속모드선택방법을 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 시간적 유사성은,
    상기 스킵모드의 움직임 비용 값이 양자화 계수에 종속하는 기준치보다 작으면, 상기 시간적 유사성이 존재하는 것으로 판단하는, 고속모드선택방법을 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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