KR101130733B1 - 매크로 블록의 부호화 모드 결정 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

매크로 블록의 부호화 모드 결정 방법 및 그 장치가 개시된다. 본 매크로 블록의 부호화 모드를 결정하는 방법은, 매크로 블록내 화소값 및 매크로 블록과 인접하는 화소값 중 적어도 하나를 이용하여 스킵 모드에 대한 공간적 영상 복잡도를 연산하는 단계, 매크로 블록의 율-왜곡 비용을 이용하여 스킵 모드에 대한 제1 시간적 움직임 복잡도를 연산하는 단계 및 공간적 영상 복잡도 및 제1 시간적 움직임 복잡도로부터 매크로 블록이 스킵 모드인지 결정하는 단계;를 포함한다. 그리하여 공간적 영상 복잡도 및 시간적 움직임 복잡도를 통해 최적의 모드를 정확히 예측함으로써 PSNR 열화를 최소화할 수 있다.

Description

매크로 블록의 부호화 모드 결정 방법 및 그 장치{THE METHOD FOR DETERMINING ENCODING MODE OF MACROBLOCK AND THE APPARATUS THEREOF}
본 발명은 H.264/AVC 부호화 기법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 매크로 블록의 최적의 모드를 정확히 예측함으로써 연산의 복잡도의 측면에서 우수한 성능을 얻을 수 있는 H.264/AVC의 매크로 블록의 부호화 모드 결정 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
H.264/AVC 는 Joint Video Team (JVT) 에 의해 만들어진 가장 최근의 비디오 부호화 표준으로써 이전의 부호화 표준인 H.263 혹은 MPEG-4에 비해서 훨씬 우수한 비디오 부호화 효율을 수행한다. H.264/AVC 에서 부호화 효율 개선을 위해 새롭게 제안된 기술로는 가변 블록 크기, 1/4 화소 정확도, 다중 참조 프레임의 움직임 예측, DCT 기반의 정수 변환, 문맥 기반 적응적 이진 산술 부호화 (CABAC) 방법 등이 있다.
이러한 새로운 기술들의 제안으로 인해 H.264/AVC는 부호화 효율을 MPEG-4 대비 30~40%, H.263 대비 40~50% 증가시켰지만 H.264/AVC 부호기의 복잡도를 크게 증가시켜 실시간 구현을 어렵게 하고 있다. 특히 가변 블록 크기 움직임 예측 및 모드 선택 방법은 H.264/AVC 복잡도 증가의 많은 부분을 차지하고 있다.
따라서 불필요한 부호화 모드의 연산을 배제시키는 매크로 블록 최적 모드를 예측하여 모드 결정 과정의 복잡도를 줄일 필요성이 있다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 공간적 영상 복잡도 및 시간적 움직임 복잡도를 계산하고 이를 SVM(Support Vector Machine) 분류 기법을 통해 매크로 블록 모드를 선택함으로써 H.264/AVC의 고속 모드 결정 방법 및 를 제공한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른, 매크로 블록의 부호화 모드를 결정하는 방법은, 상기 매크로 블록내 화소값 및 상기 매크로 블록과 인접하는 화소값 중 적어도 하나를 이용하여 스킵 모드에 대한 공간적 영상 복잡도를 연산하는 단계; 상기 매크로 블록의 율-왜곡 비용을 이용하여 스킵 모드에 대한 제1 시간적 움직임 복잡도를 연산하는 단계; 및 상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제1 시간적 움직임 복잡도로부터 상기 매크로 블록이 스킵 모드인지 결정하는 단계;를 포함한다.
그리고, 상기 매크로 블록이 상기 스킵 모드가 아닌 것으로 결정되면, 상기 매크로 블록의 객체에 대한 움직임 벡터로부터 제2 시간적 움직임 복잡도를 연산하는 단계; 및 상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제2 시간적 움직임 복잡도로부터 SVM 분류 기법을 이용하여 상기 매크로 블록의 후보 모드를 결정하는 단계; 상기 후모 모드 중 최소의 율-왜곡 비용을 갖는 모드를 최적의 모드로 결정하는 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 공간적 영상 복잡도는 상기 매크로 블록내에 있는 각 화소에 대한 경계값 벡터의 크기의 합인 것이 바람직하다.
그리고, 상기 경계값 벡터는 상기 매크로 블록내 화소값 및 상기 매크로 블록과 인접하는 화소값 중 적어도 하나에 소벨 연산자를 적용하여 산출되는 것이 바람직하다.
또한, 상기 제1 시간적 움직임 복잡도는, 상기 매크로 블록의 스킵 모드에 대한 율-왜곡 비용과 상기 매크로 블록에 대응되는 이전 매크로 블록의 최적 모드에 대한 율-왜곡 비용 사이의 차이 값인 것이 바람직하다.
그리고, 상기 제2 시간적 움직임 복잡도는, 상기 매크로 블록의 객체에 대한 움직임 벡터의 크기인 것이 바람직하다.
또한, 상기 스킵 모드인지 결정하는 단계는, SVM 분류 기법을 이용하는 것이 바람직하다.
그리고, 상기 스킵 모드인지 결정하는 단계는, 상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제1 시간적 움직임 복잡도에 대응되는 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 벡터가 상기 SVM 분류 기법에 의해 분류된 스킵 모드의 영역에 있는 경우, 상기 매크로 블록을 상기 스킵 모드로 결정하는 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 후보 모드를 결정하는 단계는, 상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제2 시간적 움직임 복잡도에 대응되는 벡터가 상기 SVM 분류 기법에 의해 분류된 인터 16x16 모드의 영역에 있는 경우, 스킵 모드 및 인터 16x16 모드를 상기 매크로 블록의 후보 모드로 결정하는 것이 바람직하다.
그리고, 상기 후보 모드를 결정하는 단계는, 상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제2 시간적 움직임 복잡도에 대응되는 벡터가 상기 SVM 분류 기법에 의해 분류된 인터 16x8 모드 또는 인터 16x8 모드의 영역에 있는 경우, 스킵 모드, 인터 16x16 모드, 인터 16x8 모드 및 인터 16x8 모드를 상기 매크로 블록의 후보 모드로 결정하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 후보 모드를 결정하는 단계는, 상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제2 시간적 움직임 복잡도에 대응되는 벡터가 상기 SVM 분류 기법에 의해 분류된 인터 8x8 모드의 영역에 있는 경우, 스킵 모드, 인터 16x16 모드, 인터 16x8 모드, 인터 16x8 모드 및 인터 8x8 모드를 상기 매크로 블록의 후보 모드로 결정하는 것이 바람직하다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른, 매크로 블록의 부호화 모드 결정 장치는, 상기 매크로 블록내 화소값 및 상기 매크로 블록과 인접하는 화소값 중 적어도 하나를 이용하여 스킵 모드에 대한 공간적 영상 복잡도를 연산하는 제1 복잡도 연산부; 상기 매크로 블록의 율-왜곡 비용을 이용하여 스킵 모드에 대한 제1 시간적 움직임 복잡도를 연산하는 제2 복잡도 연산부; 및 상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제1 시간적 움직임 복잡도로부터 상기 매크로 블록이 스킵 모드인지 결정하는 제1 결정부;를 포함한다.
그리고, 상기 매크로 블록이 상기 스킵 모드가 아닌 것으로 결정되면, 상기 제1 복잡도 연산부는 상기 매크로 블록의 객체에 대한 움직임 벡터로부터 제2 시간적 움직임 복잡도를 연산하고, 제1 결정부는 상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제2 시간적 움직임 복잡도로부터 SVM 분류 기법을 이용하여 상기 매크로 블록의 후보 모드를 결정하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 후모 모드 중 최소의 율-왜곡 비용을 갖는 모드를 최적의 모드로 결정하는 제2 결정부;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
그리고, 상기 공간적 영상 복잡도는 상기 매크로 블록내에 있는 각 화소에 대한 경계값 벡터의 크기의 합인 것이 바람직하다.
또한, 상기 경계값 벡터는 상기 매크로 블록내 화소값 및 상기 매크로 블록과 인접하는 화소값 중 적어도 하나에 소벨 연산자를 적용하여 산출되는 것이 바람직하다.
그리고, 상기 제1 시간적 움직임 복잡도는, 상기 매크로 블록의 스킵 모드에 대한 율-왜곡 비용과 상기 매크로 블록에 대응되는 이전 매크로 블록의 최적 모드에 대한 율-왜곡 비용 사이의 차이 값인 것이 바람직하다.
또한, 상기 제2 시간적 움직임 복잡도는, 상기 매크로 블록의 객체에 대한 움직임 벡터의 크기인 것이 바람직하다.
그리고, 상기 제1 결정부는, SVM 분류 기법을 이용하는 것이 바람직하다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른, 동영상 재생 장치는, 상기 매크로 블록내 화소값 및 상기 매크로 블록과 인접하는 화소값 중 적어도 하나를 이용하여 스킵 모드에 대한 공간적 영상 복잡도를 연산하는 제1 복잡도 연산부; 상기 매크로 블록의 율-왜곡 비용을 이용하여 스킵 모드에 대한 제1 시간적 움직임 복잡도를 연산하는 제2 복잡도 연산부; 및 상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제1 시간적 움직임 복잡도로부터 상기 매크로 블록이 스킵 모드인지 결정하는 결정부;를 포함한다.
그리고, 상기 결정부에서 결정된 상기 모드로 상기 부호화하고자 하는 매크로 블록을 부호화하는 부호화부;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 의하면, 공간적 영상 복잡도 및 시간적 움직임 복잡도를 통해 최적의 모드를 정확히 예측함으로써 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 열화 및 비트율(bit rate) 증가를 최소화하면서 부호화기의 복잡도를 줄일 수 있다.
도 1a는 H.264/AVC에서 시방향 예측을 위한 인터 모드를 보여주는 도면,
도 1b는 H.264/AVC에서 공간영역에서의 예측을 위한 인트라 모드를 보여주는 도면,
도 2a는 도 1b의 인트라 16×16 모드의 각 예측모드를 좀 더 상세히 보여주는 도면,
도 2b는 인트라 4×4 모드의 예측모드를 좀 더 상세히 보여주는 도면
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 H.264/AVC의 부호화 모드 결정 장치의 블록도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 H.264/AVC에서 고속으로 모드를 결정하는 방법을 설명하는 흐름도,
도 5는 시간적 움직임 복잡도와 공간적 영상 복잡도의 관계를 도시한 도면,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 CIF 포맷 영상 “Paris” 의 첫번째 프레임이 어떤 마크로 블록 모드로 부호화되는지 나타내는 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인터 모드에 대한 시간적 움직임 복잡도와 공간적 움직임 복잡도에 대한 분포도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1a는 H.264/AVC에서 시방향 예측을 위한 인터 모드를 보여주는 도면이고, 도 1b는 H.264/AVC에서 공간영역에서의 예측을 위한 인트라 모드를 보여주는 도면이다.
H.264/AVC 국제 비디오 표준에서는 움직임 예측 및 모드 결정 방법을 사용하며, 상기 움직임 예측 및 모드 결정 방법은 가변블록을 이용한 움직임 보상 기술을 적용한 것으로서 매크로블록의 크기를 16×16에서 4×4까지 나눈 후 율-왜곡 최적화 기법을 사용하는데, 비디오 처리를 위하여 인터 모드와 인트라 모드를 구별하여 설정한다.
도 1a를 참조하면, 시(時)방향 예측을 위한 모드로 매크로블록(macroblock)의 단위크기에 따라 5개의 인터 모드를 지원하는데, 스킵(skip) 모드, 인터 16×16 모드, 인터 16×8 모드, 인터 8×16 모드, 인터8×8 모드가 있으며, 상기 인터 8×8 모드에 포함된 각 8×8크기의 블록은 8×8, 8×4, 4×8, 4×4의 크기로 갖는 서브 매크로블록(sub-macroblock)으로 나눌 수 있다.
도 1b를 참조하면, 공간영역에서의 예측을 위한 모드로 매크로블록의 단위크기에 따라 3개의 인트라모드를 지원하여 인트라 16×16 모드(휘도), 인트라 8×8 모드(색채), 인트라 4×4 모드(휘도)가 있다.
인트라 16×16 모드에서는 4가지의 예측 모드 및 방향을 지원하고, 인트라 8×8 모드에서는 8가지의 방향성 모드와 방향성을 가지지 않는 평균치 예측 모드인 DC모드를 지원한다. 인트라 모드는 이전에 부호화된 유효한 이웃 매크로블록의 경계 화소(좌측, 상단, 우측 상단 또는 좌측 상단의 화소)를 이용해 현재 매크로블록을 예측한다.
도 2a는 도 1b의 인트라 16×16 모드의 각 예측모드를 좀 더 상세히 보여주는 도면이고, 도 2b는 인트라 4×4 모드의 예측모드를 좀 더 상세히 보여주는 도면이다.
도 2a 및 도2b를 참조하면, 기 부호화된 좌측, 상단, 우측 상단 또는 좌측 상단의 화소들을 이용하여 현재 부호화할 블록의 화소를 예측하는데, 인트라 16×16 모드는 상단 화소를 이용하여 예측하는 예측모드0(수직예측), 좌측의 화소를 이용하여 예측하는 예측모드1(수평예측), 좌측과 상단의 화소를 이용하여 평균값으로 예측하는 예측모드2(평균값예측), 좌측 및 상단 화소를 이용하여 예측하는 예측모드3(평균예측)을 가지며, 인트라 4×4 모드는 예측모드0부터 예측모드8까지 총 9가지의 예측모드를 가진다.
H.264/AVC에서는 상기와 같이 다양한 모드들 각각의 율-왜곡 비용을 계산하여 최소값을 가지는 모드를 부호화할 최적 모드로 결정하면 연산량이 많아지는 문제가 있다. 모든 모드에 대해 율-왜곡 비용을 계산하는 것이 아니라, 영역의 복잡도와 영역의 움직임 정도를 이용하여 최적의 모드를 결정할 필요가 있다.
일반적으로 매크로 블록이 포함하는 영역이 물체의 경계 부분을 포함하고 있어서 복잡하거나, 혹은 물체가 움직이는 부분을 포함하고 있는 경우 매크로 블록의 최적의 모드는 인터 8x8과 같은 작은 블록을 포함하는 모드가 선택되는 것이 일반적이다. 반대로, 매크로 블록이 포함하는 영역이 단순하거나 움직임이 거의 없다면 매크로 블록의 최적의 모드는 스킵 혹은 인터 16x16 모드와 같은 큰 블록을 포함하는 모드가 선택되는 것이 일반적이다.
따라서 블록이 포함한 영역의 복잡도와 움직임 정도는 매크로 블록의 최적 모드를 예측하는데 중요한 정보로 사용 될 수 있다. 여기서 영역의 복잡도를 공간적 영상 복잡도라 칭하고 영역의 움직임 정도를 시간적 움직임 복잡도라고 칭한다.이하에서는 설명의 편의를 도모하기 위해 5개의 인터 모드 중 스킵 모드를 스킵 모드라고 하고, 인터 16×16 모드, 인터 16×8 모드, 인터 8×16 모드, 인터8×8 모드를 인터 모드라고 칭한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 H.264/AVC의 부호화 모드 결정 장치의 블록도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, H.264/AVC의 모드 결정 장치는 공간적 영상 복잡도를 연산하는 제1 복잡도 연산부(310), 시간적 움직임 복잡도를 연산하는 제2 복잡도 연산부(320), 제1 복잡도 연산부(310) 및 제2 복잡도 연산부(320)로부터 후보 모드를 결정하는 제1 결정부(330), 율-왜곡 비용으로부터 최적의 모드를 결정하는 제2 결정부(340) 및 최적의 모드를 결정하기 위해 모드 결정 장치의 블록들을 제어하는 제어부(350)를 포함한다.
제1 복잡도 연산부(310)는 상기 매크로 블록내 화소 값 및 상기 매크로 블록과 인접하는 화소 값 중 적어도 하나에 소벨 연산자를 적용하여 매크로 블록에 대한 공간적 영상 복잡도를 연산한다. 구체적으로, 제1 복잡도 연산부(310)는 매크로 블록의 각 화소에 대한 경계값 벡터의 x방향 성분과 y방향 성분을 연산하기 위해 상기 매크로 블록내 화소 및 상기 매크로 블록과 인접하는 화소 중 적어도 하나에 소벨 연산자를 하기 수학식 1과 같이 적용한다.
Figure 112010010947196-pat00001
여기서
Figure 112010010947196-pat00002
는 (i, j)영역의 화소값을 의미하고
Figure 112010010947196-pat00003
는 (i, j)영역에 대한 경계값 벡터,
Figure 112010010947196-pat00004
와
Figure 112010010947196-pat00005
는 각각 소벨 연산자에 의해 구해진 경계값 벡터의
Figure 112010010947196-pat00006
성분이다.
그리고 나서, 하기 수학식 2와 같이 경계값 벡터의 크기를 산출하고, 하기 수학식 3과 같이 매크로 블록내에 있는 화소에 대한 경계값 벡터의 크기의 합을 공간적 영상 복잡도로 정의하여 연산한다.
Figure 112010010947196-pat00007
Figure 112010010947196-pat00008
여기서
Figure 112010010947196-pat00009
는 각각의 매크로 블록에 대한 공간적 영상 복잡도이다.
인터 모드는 시방향 예측을 위한 모드로, 이전 프레임의 픽처를 참조 픽처로 하여 현재 블록의 모드를 예측하지만 공간적 영상 복잡도도 모드에 영향을 미치기 때문에 공간적 영상 복잡도를 정의한 것이다.
또한 제2 복잡도 연산부(320)는 객체의 움직임 벡터로부터 하기 수학식 4와 같이 시간적 움직임 복잡도를 정의한다.
Figure 112010010947196-pat00010
여기서
Figure 112010010947196-pat00011
와
Figure 112010010947196-pat00012
는 각각 움직임 벡터의
Figure 112010010947196-pat00013
성분에 해당한다. 움직임 벡터라 함은 현재 매크로 블록의 객체에 대한 이동 정도를 의미한다.
한편, 스킵 모드는 객체의 움직임 벡터를 구하기 이전에 결정되어야 하기 때문에 앞서 설명한 시간적 움직임 복잡도를 그대로 사용할 수 없다.
그리하여 제2 복잡도 연산부(320)는 스킵 모드에 대한 시간적 움직임 복잡도를 하기 수학식 5와 같이 현재 매크로 블록의 스킵 모드에 대한 율-왜곡 비용과 현재 매크로 블록에 대응되는 이전 매크로 블록의 최적 모드에 대한 율-왜곡 비용 사이의 차이 값으로 정의하여 연산한다.
Figure 112010010947196-pat00014
여기서
Figure 112010010947196-pat00015
은 이전 프레임인 t-1에서의 n번째 매크로 블록의 최적의 모드
Figure 112010010947196-pat00016
에 대한 율-왜곡 비용을 의미하며
Figure 112010010947196-pat00017
은 현재 프레임인 t에서 이전 매크로블록과 동일한 위치인 n번째 매크로블록의 스킵 모드에 대한 율-왜곡 비용을 의미한다.
제1 결정부(330)는 공간적 영상 복잡도 및 시간적 움직임 복잡도를 기초로 매크로 블록의 후보 모드를 결정한다. 구체적으로, 제1 결정부(330)는 SVM 분류 기법을 이용하는 것이 바람직하다.
SVM((Support Vector Machine) 분류 기법은 최근 관심의 대상이 되고 있으며, 이원분류 모형으로서 오류 분류율을 최소화함으로써 다양한 분야의 패턴분류 문제에서 관심을 받고 있다. SVM(Support Vector Machine) 분류기법은 주로 모드 별로 레이블링이 완료된 데이터를 대상으로 모드 분류에 최적인 초평면(좌표평면)을 구하여 모드 분류의 기준으로 활용한다.
그리고, 제1 결정부(330)에는 스킵 모드와 스킵 모드가 아닌 모드를 분류하는 초평면이 저장되어 있는 것이 바람직하다. 그리하여, 스킵 모드에 대한 시간적 움직임 복잡도 및 공간적 영상 복잡도가 입력되면, 제1 결정부(330)는 시간적 움직임 복잡도 및 공간적 영상 복잡도에 대응되는 벡터를 생성하고, 상기한 벡터가 스킵 모드 영역에 있으면 제1 결정부(330)는 매크로 블록 모드를 스킵 모드로 결정하여 그 결과를 부호화부(미도시)로 인가한다. 그러나, 상기한 벡터가 스킵 모드가 아닌 영역에 있으면 제1 결정부(330)는 그 결과를 제어부(350)로 인가한다.
부호화부는 모드 결정 장치에서 결정된 모드로 매크로 블록을 부호화하는 것으로 구체적인 설명은 생략한다.
또한, 제1 결정부(330)는 매크로 블록 모드 중 스킵 모드가 아닌 후보 모드를 결정한다. 즉 제1 결정부(330)에는 인터 16x16 모드와 인터 16x16 모드가 아닌 모드를 분류하는 초평면 및 인터 8x8 모드와 인터 8x8 모드가 아닌 모드를 분류하는 초평면을 포함하는 SVM 분류기를 포함하는 것이 바람직하다. 그리하여 상기한 SVM 분류기는 상기한 두 개의 초평면으로부터 특징 공간을 인터 16x16 모드 영역, 인터 16x8 모드와 인터 8x16 모드 영역 및 인터 8x8 모드 영역으로 분류할 수 있다.
그리하여, 인터 모드에 대한 시간적 움직임 복잡도 및 공간적 영상 복잡도가 입력되면, 제1 결정부(330)는 시간적 움직임 복잡도 및 공간적 영상 복잡도에 대응되는 벡터를 생성하고, 상기한 벡터가 인터 16x8 모드와 인터 8x16 모드 영역에 있으면 제1 결정부(330)는 인터 16x16 모드, 인터 16x8 모드 또는 인터 8x16 모드를 매크로 블록의 후보 모드로 결정하여 그 결과를 제어부로 인가하며, 상기한 벡터가 인터 8x8 모드 영역에 있으면 제1 결정부(330)는 인터 16x16 모드, 인터 16x8 모드, 인터 8x16 모드, 인터 8x8 모드를 매크로 블록의 후보 모드로 결정하여 그 결과를 제어부로 인가한다.
기존의 방법들이 경험적으로 임계값을 구하였으나, 본원 발명에서는 통계적 데이터 분석 기법인 SVM을 사용함으로써 경험적으로 결정된 값들에 의한 성능 한계를 개선시킬 수 있다.
제2 결정부(340)는 제어부의 제어하에 후보 모드에 대한 율-왜곡 비용을 산출하고, 후보 모드가 복수 개 있는 경우 최소의 율-왜곡 비용을 갖는 모드를 최적 모드로 결정한다. 율-왜곡 비용은 하기와 같은 수학식 6을 이용하여 산출한다.
Figure 112010010947196-pat00018
여기서
Figure 112010010947196-pat00019
는 라그랑지안 계수로 양자화 계수에 의존하는 값이다. M은 매크로 블록 모드이다.
Figure 112010010947196-pat00020
은 M에 해당하는 모드로 부호화했을 때 실제로 발생되는 비트량이다. s와 r은 각각 원 영상과 복호된 영상의 화소값을 나타내며
Figure 112010010947196-pat00021
은 원 영상과 복호된 영상과의 차이에 대한 제곱의 합이다.
제어부(350)는 매크로 블록의 최적의 모드를 결정하기 위해 모드 결정 장치의 모든 블록들을 제어한다. 구체적으로, 새로운 매크로 블록 모드가 입력되면, 제어부(350)는 상기한 매크로 블록 모드를 스킵 모드로 예측하여 제1 복잡도 연산부(310) 및 제2 복잡도 연산부(320)가 스킵 모드에 대한 공간적 영상 복잡도 및 시간적 움직임 복잡도를 연산하도록 제어하고, 제1 결정부(330)가 스킵 모드에 대응되는 초평면을 이용하여 매크로 블록이 스킵 모드에 속하는지 여부를 결정하도록 한다.
그러나, 제1 결정부(330)가 스킵 모드가 후보 모드가 아닌 것으로 결정하면 제어부(350)는 다시 상기한 매크로 블록이 스킵 모드후보 모드를 선택하기 위해 제1 복잡도 연산부(310), 제2 복잡도 연산부(320) 및 제1 결정부(330)를 제어한다. 또한, 제어부(350)는 후보 모드의 율-왜곡 비용을 계산하여 최적의 모드를 결정하도록 제2 결정부(340)를 제어한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 H.264/AVC에서 고속으로 모드를 결정하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 매크로 블록의 영상이 입력되면(S410-Y), 모드 결정 장치는 상기한 매크로 블록을 스킵 모드로 예측하여 제1 복잡도 연산부(310)는 공간적 영상 복잡도를 상기 수학식 1 내지 3을 이용하여 연산한다(S420),
그리고, 제2 복잡도 연산부(320)는 스킵 모드에 대한 시간적 움직임 복잡도를 상기 수학식 4를 이용하여 연산하여 그 결과를 제1 결정부(330)로 인가한다(S430).
제1 결정부(330)는 SVM 분류 기법을 이용하여 매크로 블록의 후보 모드가 스킵 모드인지 결정한다(S440). 구체적으로, 제1 결정부(330)는 스킵 모드에 대한 시간적 움직임 복잡도와 공간적 영상 복잡도에 대응되는 벡터를 생성하고, 상기한 벡터가 SVM 분류 기법에 의해 분류된 스킵 모드 영역에 존재하면 매크로 블록의 후보 모드를 스킵 모드로 결정한다\.
그러나, 스킵 모드가 후보 모드가 아니라고 결정되면(S440-N), 즉 스킵 모드에 대한 시간적 움직임 복잡도 및 공간적 영상 복잡도에 대응되는 벡터가 스킵 모드가 아닌 영역에 존재하면, 제2 복잡도 연산부(320)는 인터 모드에 대한 시간적 움직임 복잡도를 상기 수학식 3을 이용하여 연산한다(S450).
그리고 제1 결정부(330)는 인터 모드에 대한 시간적 움직임 복잡도와 공간적 영상 복잡도로부터 SVM 분류 기법을 이용하여 매크로 블록의 후보 모드를 결정한다(S460).
구체적으로, 제1 결정부(330)는 인터 모드에 대한 시간적 움직임 복잡도와 공간적 영상 복잡도에 대응되는 벡터가 SVM 분류 기법에 의해 분류된 인터 16x16 모드 영역에 존재하면 매크로 블록의 후보 모드를 스킵 모드 및 인터 16x16 모드로 결정한다(S472).
그러나, 인터 모드에 대한 시간적 움직임 복잡도와 공간적 영상 복잡도에 대응되는 벡터가 SVM 분류 기법에 의해 분류된 인터 16x8 모드 또는 인터 8x16 모드 영역에 존재하면 제1 결정부(330)는 매크로 블록의 후보 모드를 스킵 모드, 인터 16x16 모드, 인터 16x8 모드 및 인터 8x16 모드로 결정한다(S474).
그리고, 인터 모드에 대한 시간적 움직임 복잡도와 공간적 영상 복잡도에 대응되는 벡터가 SVM 분류 기법에 의해 분류된 인터 8x8 모드 영역에 존재하면 제1 결정부(330)는 매크로 블록의 후보 모드를 스킵 모드 , 인터 16x16 모드, 인터 16x8 모드, 인터 8x16 모드 및 인터 8x8 모드로 결정한다(S476).
제2 결정부(340)는 후보 모드에 대한 율-왜곡 비용을 산출하고, 후보 모드 중 최소의 율-왜곡 비용을 갖는 모드를 최적 모드로 결정한다(S490). 스킵 모드가 후보 모드인 경우 후보 모드가 스킵 모드 하나이므로 스킵 모드가 최적의 모드이므로 S490의 율-왜곡 비용을 산출하지 않을 수도 있다.
이와 같이, 시간적 움직임 복잡도 및 공간적 영상 복잡도를 이용하여 모드를 결정하기 때문에 PSNR 열화 및 비트레이트 증가를 최소화할 수 있다.
도 5는 시간적 움직임 복잡도와 공간적 영상 복잡도의 관계를 도시한 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 각각의 모드에서 공간적 영상 복잡도와 시간적 움직임 복잡도는 반비례 관계를 가짐을 확인할 수 있다. 또한, 각각의 시간적 움직임 복잡도에 따라 평균 공간적 영상 복잡도의 크기는 작은 블록을 가지는 모드로 갈수록 커짐을 확인할 수 있다. 뿐만 아니라, 각각의 평균 공간적 영상 복잡도에 따라 시간적 움직임 복잡도의 크기는 작은 블록을 가지는 모드로 갈수록 커짐을 확인할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 CIF 포맷 영상 “Paris” 의 첫번째 프레임이 어떤 마크로 블록 모드로 부호화되는지 나타내는 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 매크로 블록 1과 마크로 블록 2는 움직임이 없는 뒷배경과 동일한 움직임을 가지고 있는 물체를 포함하기 때문에 비슷한 공간적 영상 복잡도를 가지고 있다. 그러나 매크로 블록 1의 경우 공간적 영상 복잡도가 높기 때문에 인터 8x8 모드, 즉 작은 블록을 가지는 모드가 최적의 모드로 선택되었고 매크로 블록 2의 경우 시간적 움직임 복잡도가 낮기 때문에 인터 16x16 모드, 즉 큰 블록을 가지는 모드가 최적의 모드로 선택되었다. 매크로 블록 3과 매크로 블록 4의 경우에는 단순한 배경과 손의 경계를 포함하기 때문에 비슷한 공간적 영상 복잡도를 가지고 있다. 그러나 매크로 블록 3의 경우 시간적 움직임 복잡도가 낮기 때문에 큰 블록을 가지는 인터 16x16 모드가 최적의 모드로 선택되었다. 반면에 매크로 블록 4의 경우 움직이는 배경을 가지고 있기 때문에 상대적으로 작은 블록을 포함하는 인터 16x8 모드가 최적의 모드로 선택되었다.
따라서, 도 6을 통해 공간적 영상 복잡도와 시간적 움직임 복잡도 사이의 관계가 최적 모드를 예측하는데 중요한 역할을 함을 확인할 수 있고, 공간적 영상 복잡도와 시간적 움직임 복잡도 사이의 관계가 매크로 블록의 최적 모드 예측에 고려되어야 한다는 것을 확인할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인터 모드에 대한 시간적 움직임 복잡도와 공간적 움직임 복잡도에 대한 분포도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 스킵 모드와 스킵 모드를 제외한 인터 모드는 명확한 특징을 가지면서 분류될 수 있음을 확인할 수 있다. 따라서, SVM를 이용하는 것이 용이하다는 것을 확인할 수 있다.
본 발명의 부호화 모드 결정 장치는 독립적인 장치로 구현될 수도 있지만, 동영상 재생 장치의 일 구성요소일 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
310: 제1 복잡도 연산부 320: 제2 복잡도 연산부
330: 제1 결정부 340: 제2 결정부
350: 제어부

Claims (21)

  1. 매크로 블록의 부호화 모드를 결정하는 방법에 있어서,
    상기 매크로 블록내 화소값 및 상기 매크로 블록과 인접하는 화소값 중 적어도 하나를 이용하여 스킵 모드에 대한 공간적 영상 복잡도를 연산하는 단계;
    상기 매크로 블록의 율-왜곡 비용을 이용하여 스킵 모드에 대한 제1 시간적 움직임 복잡도-여기서 상기 제1 시간적 움직임 복잡도는 상기 매크로 블록의 스킵 모드에 대한 율-왜곡 비용과 상기 매크로 블록에 대응되는 이전 매크로 블록의 최적 모드에 대한 율-왜곡 비용 사이의 차이 값에 해당함-를 연산하는 단계;
    상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제1 시간적 움직임 복잡도로부터 상기 매크로 블록이 스킵 모드인지 여부를 결정하는 단계;
    상기 매크로 블록이 상기 스킵 모드가 아닌 것으로 결정되면, 상기 매크로 블록의 객체에 대한 움직임 벡터로부터 제2 시간적 움직임 복잡도-여기서 상기 제2 시간적 움직임 복잡도는 상기 매크로 블록의 객체에 대한 움직임 벡터의 크기에 해당함-를 연산하는 단계;
    상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제2 시간적 움직임 복잡도로부터 상기 매크로 블록의 후보 모드를 결정하는 단계; 및
    상기 후보 모드 중 최소의 율-왜곡 비용을 갖는 모드를 최적의 모드로 결정하는 단계;를 포함하는 것을 매크로 블록의 부호화 모드 결정 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 매크로 블록의 후보 모드를 결정하는 단계는 상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제2 시간적 움직임 복잡도로부터 SVM 분류 기법을 이용하여 상기 매크로 블록의 후보 모드를 결정하는 것을 특징으로 하는 매크로 블록의 부호화 모드 결정 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 공간적 영상 복잡도는 상기 매크로 블록내에 있는 각 화소에 대한 경계값 벡터의 크기의 합인 것을 특징으로 하는 매크로 블록의 부호화 모드 결정 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 경계값 벡터는
    상기 매크로 블록내 화소값 및 상기 매크로 블록과 인접하는 화소값 중 적어도 하나에 소벨 연산자를 적용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 매크로 블록의 부호화 모드 결정 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 스킵 모드인지 결정하는 단계는,
    SVM 분류 기법을 이용하는 것을 특징으로 하는 매크로 블록의 부호화 모드 결정 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 스킵 모드인지 결정하는 단계는,
    상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제1 시간적 움직임 복잡도에 대응되는 벡터를 생성하는 단계; 및
    상기 벡터가 상기 SVM 분류 기법에 의해 분류된 스킵 모드의 영역에 있는 경우, 상기 매크로 블록을 상기 스킵 모드로 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 매크로 블록의 부호화 모드 결정 방법.
  9. 제 2항에 있어서,
    상기 후보 모드를 결정하는 단계는,
    상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제2 시간적 움직임 복잡도에 대응되는 벡터가 상기 SVM 분류 기법에 의해 분류된 인터 16x16 모드의 영역에 있는 경우, 스킵 모드 및 인터 16x16 모드를 상기 매크로 블록의 후보 모드로 결정하는 것을 특징으로 하는 매크로 블록의 부호화 모드 결정 방법.
  10. 제 2항에 있어서,
    상기 후보 모드를 결정하는 단계는,
    상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제2 시간적 움직임 복잡도에 대응되는 벡터가 상기 SVM 분류 기법에 의해 분류된 인터 16x8 모드 또는 인터 16x8 모드의 영역에 있는 경우, 스킵 모드, 인터 16x16 모드, 인터 16x8 모드 및 인터 16x8 모드를 상기 매크로 블록의 후보 모드로 결정하는 것을 특징으로 하는 매크로 블록의 부호화 모드 결정 방법.
  11. 제 2항에 있어서,
    상기 후보 모드를 결정하는 단계는,
    상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제2 시간적 움직임 복잡도에 대응되는 벡터가 상기 SVM 분류 기법에 의해 분류된 인터 8x8 모드의 영역에 있는 경우, 스킵 모드, 인터 16x16 모드, 인터 16x8 모드, 인터 16x8 모드 및 인터 8x8 모드를 상기 매크로 블록의 후보 모드로 결정하는 것을 특징으로 하는 매크로 블록의 부호화 모드 결정 방법.
  12. 매크로 블록의 부호화 모드 결정 장치에 있어서,
    상기 매크로 블록내 화소값 및 상기 매크로 블록과 인접하는 화소값 중 적어도 하나를 이용하여 스킵 모드에 대한 공간적 영상 복잡도를 연산하는 제1 복잡도 연산부;
    상기 매크로 블록의 율-왜곡 비용을 이용하여 스킵 모드에 대한 제1 시간적 움직임 복잡도-여기서 상기 제1 시간적 움직임 복잡도는 상기 매크로 블록의 스킵 모드에 대한 율-왜곡 비용과 상기 매크로 블록에 대응되는 이전 매크로 블록의 최적 모드에 대한 율-왜곡 비용 사이의 차이 값에 해당함-를 연산하는 제2 복잡도 연산부; 및
    상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제1 시간적 움직임 복잡도로부터 상기 매크로 블록이 스킵 모드인지 결정하는 제1 결정부;를 포함하고,
    상기 매크로 블록이 상기 스킵 모드가 아닌 것으로 결정되면, 상기 제2 복잡도 연산부는 상기 매크로 블록의 객체에 대한 움직임 벡터로부터 제2 시간적 움직임 복잡도-여기서 상기 제2 시간적 움직임 복잡도는 상기 매크로 블록의 객체에 대한 움직임 벡터의 크기에 해당함-를 연산하고, 상기 제1 결정부는 상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제2 시간적 움직임 복잡도로부터 상기 매크로 블록의 후보 모드를 결정하고,
    상기 후보 모드 중 최소의 율-왜곡 비용을 갖는 모드를 최적의 모드로 결정하는 제2 결정부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 매크로 블록의 부호화 모드 결정 장치.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 제1 결정부는 상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제2 시간적 움직임 복잡도로부터 SVM 분류 기법을 이용하여 상기 매크로 블록의 후보 모드를 결정하는 것을 특징으로 하는 매크로 블록의 부호화 모드 결정 장치.
  14. 삭제
  15. 제 12항에 있어서,
    상기 공간적 영상 복잡도는 상기 매크로 블록내에 있는 각 화소에 대한 경계값 벡터의 크기의 합인 것을 특징으로 하는 매크로 블록의 부호화 모드 결정 장치.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 경계값 벡터는
    상기 매크로 블록내 화소값 및 상기 매크로 블록과 인접하는 화소값 중 적어도 하나에 소벨 연산자를 적용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 매크로 블록의 부호화 모드 결정 장치.
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 제 12항에 있어서,
    상기 제1 결정부는,
    SVM 분류 기법을 이용하는 것을 특징으로 하는 매크로 블록의 부호화 모드 결정 장치.
  20. 동영상을 매크로 블록 단위로 부호화하여 저장하는 동영상 재생 장치에 있어서,
    상기 매크로 블록내 화소값 및 상기 매크로 블록과 인접하는 화소값 중 적어도 하나를 이용하여 스킵 모드에 대한 공간적 영상 복잡도를 연산하는 제1 복잡도 연산부;
    상기 매크로 블록의 율-왜곡 비용을 이용하여 스킵 모드에 대한 제1 시간적 움직임 복잡도-여기서 상기 제1 시간적 움직임 복잡도는 상기 매크로 블록의 스킵 모드에 대한 율-왜곡 비용과 상기 매크로 블록에 대응되는 이전 매크로 블록의 최적 모드에 대한 율-왜곡 비용 사이의 차이 값에 해당함-를 연산하는 제2 복잡도 연산부; 및
    상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제1 시간적 움직임 복잡도로부터 상기 매크로 블록이 스킵 모드인지 결정하는 제1 결정부;를 포함하고,
    상기 매크로 블록이 상기 스킵 모드가 아닌 것으로 결정되면, 상기 제2 복잡도 연산부는 상기 매크로 블록의 객체에 대한 움직임 벡터로부터 제2 시간적 움직임 복잡도-여기서 상기 제2 시간적 움직임 복잡도는 상기 매크로 블록의 객체에 대한 움직임 벡터의 크기에 해당함-를 연산하고, 상기 제1 결정부는 상기 공간적 영상 복잡도 및 상기 제2 시간적 움직임 복잡도로부터 상기 매크로 블록의 후보 모드를 결정하고,
    상기 후보 모드 중 최소의 율-왜곡 비용을 갖는 모드를 최적의 모드로 결정하는 제2 결정부;를 더 포함하는 것을 동영상 재생 장치.
  21. 제 20항에 있어서,
    상기 제1 결정부 또는 상기 제2 결정부에서 결정된 모드로 상기 부호화하고자 하는 매크로 블록을 부호화하는 부호화부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 재생 장치.
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