KR101441899B1 - 움직임 정보 부호화 및 복호화 방법과 이를 이용한 장치 - Google Patents

움직임 정보 부호화 및 복호화 방법과 이를 이용한 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 예측 움직임 벡터를 사용하여 현재 블럭의 움직임 벡터를 부호화 및 복호화하기 위한 방법 및 장치에 관한 것으로, 다수의 예측 움직임 벡터를 사용하여 움직임 벡터 부호화 과정을 수행함으로써 움직임 벡터 부호화 효율을 향상시키는 한편, 어떤 예측 움직임 벡터가 부호화 과정에서 사용되었는지 여부를 표현하기 위해 소요되는 정보를 추가하지 않거나 최소화할 수 있는 움직임 벡터 부호화 및 복호화 방법과 장치를 제공한다.

Description

움직임 정보 부호화 및 복호화 방법과 이를 이용한 장치{Method And Apparatus for Encoding And Decoding Motion Vector}
본 발명은 움직임 정보 부호화 및 복호화 하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 예측 움직임 벡터를 사용하여 현재 블록의 움직임 벡터를 부호화 및 복호화하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
동영상 부호화 및 복호화 분야에서 널리 사용되고 있는 움직임 벡터의 부호화 및 복호화 방법은 부호화하고자 하는 블록(이하, ‘현재 블록’이라 함)에 대해 공간적으로 주변에 위치한 블록(이하, ‘주변 블록’이라 함)의 움직임 벡터를 현재 블록의 움직임 벡터의 예측값으로 사용하여 현재 블록의 움직임 벡터에 대해 예측 부호화를 수행하는 것이다. 즉, 현재 블록의 움직임 벡터(이하, ‘현재 움직임 벡터’라 함)는 주변 블록의 움직임 벡터와 밀접한 상관 관계를 가지기 때문에, 소정의 방법을 통해 주변 블록들의 움직임 벡터들을 이용하여 현재 움직임 벡터에 대한 예측값(이하, ‘예측 움직임 벡터’라 함)을 계산한 후, 현재 움직임 벡터의 값 자체를 부호화하지 않고 현재 움직임 벡터와 예측 움직임 벡터 간의 차분 움직임 벡터만을 부호화하는 것이다. 이를 통해 부호화해야 할 비트량을 줄여 부호화 효율을 향상시킬 수 있다.
일반적으로 이러한 예측 부호화 방식은 예측 움직임 벡터가 현재 움직임 벡터와 유사할수록 부호화 효율이 증대된다. 따라서 단지 공간적으로 인접한 블록의 움직임 벡터뿐만 아니라, 시간적 또는 시공간적으로 인접한 블록의 움직임 벡터 또는 그들을 조합하는 방법으로 계산된 또 다른 움직임 벡터들로 이루어진 다수의 예측 움직임 벡터들을 후보로 생성하고, 그 중에서 현재 움직임 벡터의 부호화에 가장 적당한 것을 선택하여 사용하면 예측 부호화 효율을 더욱 증대시킬 수 있다.
그러나 복호화 장치가 예측 부호화 된 차분 움직임 벡터로부터 원래의 현재 움직임 벡터를 올바르게 복원하기 위해서는 유한한 개수의 예측 움직임 벡터 후보 중에서 어떤 예측값이 예측 움직임 벡터로 사용되었는지 알아야 한다. 이를 위한 가장 간단한 움직임 벡터 부호화 방법은 유한한 개수의 예측 움직임 벡터 후보 중에서 현재 움직임 벡터에 대해 가장 유사한 예측 움직임 벡터를 선택하고 이에 대한 정보를 함께 부호화하는 것이다.
하지만 이러한 방법은 시공간적으로 사용 가능한 인접한 블록의 움직임 벡터 중에서 현재 움직임 벡터와 가장 유사한 예측 움직임 벡터를 활용함으로써 부호화 효율을 증가시킬 수 있지만, 어떤 예측 움직임 벡터가 사용되었는지에 대한 추가 정보를 함께 부호화해야 하므로 부호화 효율을 감소시키는 원인이 되기도 한다.
도 1은 움직임 벡터 부호화 및 복호화 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 1에서, 블록 D는 부호화해야 할 움직임 벡터에 해당하는 현재 블록이고, 블록 A, 블록 B 및 블록 C는 블록 D에 대한 주변 블록으로 가정한다.
Figure 112010064644087-pat00001
,
Figure 112010064644087-pat00002
,
Figure 112010064644087-pat00003
및
Figure 112010064644087-pat00004
는 각각 블록 A, 블록 B, 블록 C, 블록 D가 갖는 움직임 벡터이고, 각각은 수평성분 (
Figure 112010064644087-pat00005
,
Figure 112010064644087-pat00006
,
Figure 112010064644087-pat00007
및
Figure 112010064644087-pat00008
)과 수직성분 (
Figure 112010064644087-pat00009
,
Figure 112010064644087-pat00010
,
Figure 112010064644087-pat00011
및
Figure 112010064644087-pat00012
)을 가지는 것으로 정의한다.
도 1을 참조하면, 현재 움직임 벡터인
Figure 112010064644087-pat00013
는 (66,-1)이고, 주변 블록의 움직임 벡터인
Figure 112010064644087-pat00014
,
Figure 112010064644087-pat00015
및
Figure 112010064644087-pat00016
는 각각 (64,1), (65,0) 및 (66,-1)인 것을 가정한다. 전술한 현재 움직임 벡터에 대한 예측 움직임 벡터
Figure 112010064644087-pat00017
를 수학식 1과 같이 계산하며, 예측 움직임 벡터도 역시 각각 수평성분(
Figure 112010064644087-pat00018
)과 수직성분(
Figure 112010064644087-pat00019
)을 가지는 것으로 정의한다.
Figure 112010064644087-pat00020
수학식 1을 참조하면, 현재 움직임 벡터에 대한 예측 움직임 벡터는 주변블록(블록 A, 블록 B, 블록 C)의 움직임 벡터의 중간값을 계산하는 함수에 의해 계산됨을 확인할 수 있다. 즉, 현재 움직임벡터에 대한 예측 움직임 벡터는 주변블록(블록 A, 블록 B, 블록 C)의 움직임 벡터(
Figure 112010064644087-pat00021
,
Figure 112010064644087-pat00022
및
Figure 112010064644087-pat00023
)에 대한 중간값으로 구해지는 것이다.
수학식 1을 이용하여 현재 움직임 벡터
Figure 112010064644087-pat00024
에 대한 예측 움직임 벡터
Figure 112010064644087-pat00025
가 구해지면, 움직임 추정 과정을 통하여 이러한 예측 움직임 벡터를 최초 탐색점으로 하는 소정의 탐색범위를 정의하고, 소정의 탐색범위 내에 존재하는 움직임 벡터 중에서 율-왜곡 측면에서 가장 우수한 움직임 벡터를 현재 움직임 벡터
Figure 112010064644087-pat00026
로 결정한다.
이러한 과정을 통해 예측 움직임 벡터 및 현재 움직임 벡터가 결정되면 수학식 2를 사용하여 압축해야 할 현재 움직임 벡터에서 이에 대한 예측 움직임 벡터를 차분한 차분 움직임 벡터
Figure 112010064644087-pat00027
를 구할 수 있으며, 이 차분 움직임 벡터는 엔트로피 부호화 등의 미리 정의된 소정의 방법에 의해 부호화되어 저장(또는 전송)된다.
Figure 112010064644087-pat00028
도 1에 예시되어 있는 것처럼, 현재 움직임 벡터
Figure 112010064644087-pat00029
가 (66,-1)인 경우, 수학식 1에 의한 중간값을 사용한 예측 움직임 벡터는 (65,0)이 되며, 수학식 2에 의해 차분 움직임 벡터
Figure 112010064644087-pat00030
는 (1, -1)이 된다. 이를 도 2에 도시한 엔트로피 부호화 방법을 사용하여 부호화하면, 모두 6 비트(수평 성분에 대해 3 비트, 수직 성분에 대해 3 비트)가 소요된다. 반면에,
Figure 112010064644087-pat00031
인 (66,-1)을 예측 움직임 벡터로 사용하면 차분 움직임 벡터
Figure 112010064644087-pat00032
가 (0,0)이 되어, 이를 부호화하는데 소요되는 비트량은 모두 2 비트(수평 성분에 대해 1 비트, 수직 성분에 대해 1 비트)가 된다. 따라서 중간값을 사용한 예측 움직임 벡터를 사용하는 방법에 비해 4 비트를 감소시킬 수 있다. 뿐만 아니라 다수의 예측 움직임 벡터를 이용하여 움직임 추정의 탐색범위를 보다 효율적으로 정의함으로써, 보다 정확한 움직임 추정을 수행할 수 있다.
그러나 전술한 바와 같이,
Figure 112010064644087-pat00033
를 예측 움직임 벡터로 사용하기 위해서는 예측 움직임 벡터의 후보들인
Figure 112010064644087-pat00034
중에서 어떤 움직임 벡터가 예측 움직임 벡터로 사용되었는지에 대한 정보를 함께 전송해야 하므로 압축 효율의 향상 여부를 보장할 수 없다.
이러한 문제를 해결하기 위해 본 발명은, 다수의 예측 움직임 벡터 후보를 사용하여 움직임 벡터 부호화 과정을 수행함으로써 움직임 벡터 부호화 효율을 향상시키는 한편, 어떤 예측 움직임 벡터가 움직임 정보 부호화 과정에서 사용되었는지 여부를 표현하기 위해 소요되는 정보를 전송(또는 저장)하지 않거나 최소화할 수 있는 움직임 벡터 부호화 방법과 그 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다. 또한, 다수의 예측 움직임 벡터를 사용하여 움직임 벡터 부호화 과정을 수행함으로써 움직임 벡터 부호화 효율을 향상시키는 한편, 어떤 예측 움직임 벡터를 복호화 과정에서 사용하여야 하는지 여부를 표현하는 정보를 움직임 정보 부호화 장치로부터 제공받지 않거나 최소한의 정보만을 제공받아 부호화된 움직임 정보를 복호화 하는 방법과 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
이러한 목적을 달성하기 위해 본 발명은, 움직임 추정에 근거하여 현재 움직임 정보를 결정하는 현재 움직임 추정부; 상기 현재 움직임 정보의 예측을 위한 예측 움직임 정보를 결정하는 예측 움직임 추정부; 및 상기 현재 움직임 정보와 상기 예측 움직임 정보를 이용하여 차분 움직임 정보를 산출하고 부호화하는 움직임 정보 부호화부를 포함하되, 상기 예측 움직임 추정부는, 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 선정하는 예측 움직임 정보 후보 선정부; 기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 상기 예측 움직임 정보의 제1 수직 성분을 결정하고, 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수직 성분과 상기 현재 움직임 정보의 수직 성분을 입력으로 한 제1 비용함수를 이용하여 비용이 최소가 되는 예측 움직임 정보 후보의 수직 성분에 대응하는 수평 성분을 상기 예측 움직임 정보의 제1 수평 성분으로 결정함으로써 제1 예측 움직임 정보를 선정하는 제1 예측 움직임 정보 선택부; 제2 비용함수를 이용하여 상기 제1 예측 움직임 정보의 선정에 따른 비용을 산출하는 제1 선택 비용 산출부; 기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 상기 예측 움직임 정보의 제2 수평 성분을 결정하고, 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수평 성분과 상기 현재 움직임 정보의 수평 성분을 입력으로 한 상기 제1 비용함수를 이용하여 비용이 최소가 되는 예측 움직임 정보 후보의 수평 성분에 대응하는 수직 성분을 상기 예측 움직임 정보의 제2 수직 성분으로 결정함으로써 제2 예측 움직임 정보를 선정하는 제2 예측 움직임 정보 선택부; 상기 제2 비용함수를 이용하여 상기 제2 예측 움직임 정보의 선정에 따른 비용을 산출하는 제2 선택 비용 산출부; 및 상기 제1 선택 비용 산출부와 상기 제2 선택비용 산출부의 출력을 근거로 상기 제1 예측 움직임 정보와 상기 제2 예측 움직임 정보 중 하나를 상기 예측 움직임 정보로 선택하는 최적 예측 움직임 정보 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 정보 부호화 장치를 제공한다.
여기서, 상기 제2 비용함수로서 상기 현재 움직임 정보와 상기 제1 예측 움직임 정보를 입력값으로 하여 두 입력값의 차이를 연산하거나 또는 비트율-왜곡을 연산하는 함수를 사용할 수 있고, 이 때 상기 최적 예측 움직임 정보 결정부는 상기 예측 움직임 정보의 선택에 대한 모드 선택 정보를 생성하여 상기 움직임 정보 부호화부로 전달함으로써, 예측 움직임 정보의 선택에 따라 소요되는 비트량을 최소화할 수 있다.
다른 한편으로는, 상기 제2 비용함수로서 부호화 장치와 복호화 장치가 공유하는 정보로서 상기 부호화 장치 및 상기 복호화 장치 각각이 스스로 예측 가능한 정보를 입력으로 하는 비용함수를 사용함으로써 모드 선택 정보를 추가하지 않고 부호화 효율을 극대화할 수 있다.
또 다른 목적을 위해 본 발명은, 움직임 정보 부호화 장치에 의해 부호화된 차분 움직임 정보를 복호화하는 움직임 정보 복호화부; 및 복호화된 상기 차분 움직임 정보를 이용하여 현재 움직임 정보를 복원하는 움직임 정보 복원부를 포함하되, 상기 움직임 정보 복원부는, 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 선정하는 예측 움직임 정보 후보 선정부; 예측 움직임 정보를 결정하기 위해 제1 예측 움직임 정보 선택 모드와 제2 예측 움직임 정보 선택 모드 중 어느 한 모드를 결정하는 최적 예측 움직임 정보 결정부; 상기 최적 예측 움직임 정보 결정부의 결정에 근거하여 상기 예측 움직임 정보의 수직 성분과 수평 성분 중 어느 한 성분(이하, '제1 성분'이라 하고, 다른 한 성분을 '제2 성분'이라 함)을 기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 결정하는 예측 움직임 정보 제1 성분 선택부; 상기 예측 움직임 정보의 제1 성분과 상기 차분 움직임 정보의 제1 성분을 이용하여 상기 현재 움직임 정보의 제1 성분을 복원하는 움직임 정보 제1 성분 복원부; 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 제1 성분과 상기 현재 움직임 정보의 제1 성분을 입력으로 하는 제1 비용함수를 이용하여 비용이 최소가 되는 예측 움직임 정보 후보의 제1 성분에 대응하는 제2 성분을 상기 예측 움직임 정보의 제2 성분으로 결정하는 예측 움직임 정보 제2 성분 선택부; 및 상기 차분 움직임 정보의 제2 성분과 상기 예측 움직임 정보의 제2 성분을 이용하여 상기 현재 움직임 정보의 제2 성분을 복원하는 움직임 정보 제2 성분 복원부를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 정보 복호화 장치를 제공한다.
또 다른 목적을 위해 본 발명은, 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 선정하는 단계; 기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 상기 예측 움직임 정보의 제1 수직 성분을 결정하고, 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수직 성분과 현재 움직임 정보의 수직 성분을 입력으로 한 제1 비용함수를 이용하여 예측 움직임 정보의 제1 수평 성분을 결정함으로써 제1 예측 움직임 정보를 선정하는 단계; 제2 비용함수를 이용하여 상기 제1 예측 움직임 정보의 선정에 따른 제1 비용을 산출하는 단계; 기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 상기 예측 움직임 정보의 제2 수평 성분을 결정하고, 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수평 성분과 상기 현재 움직임 정보의 수평 성분을 입력으로 한 상기 제1 비용함수를 이용하여 상기 예측 움직임 정보의 제2 수직 성분을 결정함으로써 제2 예측 움직임 정보를 선정하는 단계; 상기 제2 비용함수를 이용하여 상기 제2 예측 움직임 정보의 선정에 따른 제2 비용을 산출하는 단계; 상기 제1 비용과 상기 제2 비용을 비교하여 상기 제1 예측 움직임 정보와 상기 제2 예측 움직임 정보 중 하나를 상기 예측 움직임 정보로 선택하는 단계; 및 상기 예측 움직임 정보와 상기 현재 움직임 정보를 이용하여 차분 움직임 정보를 산출하고 부호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 정보 부호화 방법을 제공한다.
또 다른 목적을 위해 본 발명은, 움직임 정보 부호화 장치에 의해 부호화된 차분 움직임 정보를 복호화하는 단계; 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 선정하는 단계; 예측 움직임 정보를 결정하기 위해 제1 예측 움직임 정보 선택 모드와 제2 예측 움직임 정보 선택 모드 중 어느 한 모드를 결정하는 단계; 결정된 모드에 근거하여 상기 예측 움직임 정보의 수직 성분과 수평 성분 중 어느 한 성분(이하, '제1 성분이라 하고, 다른 한 성분을 '제2 성분'이라 함)을 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 이용하여 결정하는 단계; 상기 예측 움직임 정보의 제1 성분과 상기 차분 움직임 정보의 제1 성분을 이용하여 현재 움직임 정보의 제1 성분을 복원하는 단계; 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 제1 성분과 상기 현재 움직임 정보의 제1 성분을 입력으로 하는 제1 비용함수를 이용하여 상기 예측 움직임 정보의 제2 성분을 결정하는 단계; 및 상기 차분 움직임 정보의 제2 성분과 상기 예측 움직임 정보의 제2 성분을 이용하여 상기 현재 움직임 정보의 제2 성분을 복원하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 정보 복호화 방법을 제공한다.
본 발명에 의하면, 다수의 예측 움직임 벡터 후보들을 예측하고 이 중에서 최적의 예측 움직임 벡터를 결정함으로써 부호화 효율을 향상시킬 수 있고, 어떤 예측 움직임 벡터가 부호화 과정에서 사용되었는지 여부를 표현하기 위해 소요되는 정보를 추가하지 않거나 최소화할 수 있다.
도 1은 움직임 벡터 부호화 및 복호화 과정을 설명하기 위한 예시 도면,
도 2는 엔트로피 부호화 방법을 설명하기 위한 예시 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 부호화 장치가 적용되는 동영상 부호화 장치의 블록도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 부호화부의 세부 구성을 도시한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 움직임 추정부의 세부 구성을 나타내는 도면,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 정보 부호화 방법을 개략적으로 도시한 순서도,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 정보 복호화 장치가 적용되는 동영상 복호화 장치의 구성을 나타내는 블록도,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 복호화부의 구성을 개략적으로 도시한 블록도,
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 정보 복원부의 상세 구성을 도시한 블록도,
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 정보 복호화 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 부호화 장치가 적용되는 동영상 부호화 장치의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 부호화 장치가 적용되는 동영상 부호화 장치는, 움직임 부호화부(310), 움직임 보상부(320), 참조픽처 메모리(330), 잉여데이터 부호화부(340), 잉여데이터 복호화부(350), 엔트로피 부호화부(360), 제어부(370), 및 부호화 데이터 생성부(380)를 포함한다.
움직임 부호화부(310)는 제어부(370)로부터 움직임 예측을 위한 블록 크기를 지시하는 모드(이하, ‘움직임 예측 모드’라 함) 중 어느 하나의 모드를 입력 받는다.
움직임 부호화부(310)는 제어부(370)로부터 참조픽처를 지시하는 정보를 직접 제공받고, 제공받은 참조픽처를 참조하여 움직임 정보를 추정할 수 있다. 또한, 이에 대한 대안으로서, 움직임 부호화부(310)는 제어부(370)로부터 단순히 움직임 예측을 위한 모드만을 입력 받을 수 있다. 이 경우, 움직임 부호화부(310)는 현재의 픽처와 시간적으로 주변에 위치하는 사용 가능한 모든 참조픽처에 대해 각각 소정의 움직임 추정 에러값을 연산하고, 이 중 최소의 에러값을 갖는 참조픽처를 기준으로 움직임 정보를 추정한다. 움직임 부호화부(310)는 추정된 움직임 정보를 부호화한다.
움직임 보상부(320)는 움직임 부호화부(310)로부터 상기 움직임 정보를 제공 받아 참조픽처에 움직임 정보를 적용하여 예측 블록을 생성한다. 입력된 현재 블록은 움직임 보상부(320)로부터 생성된 예측 블록과의 차분 연산을 통하여 잉여데이터로 출력된다.
잉여데이터 부호화부(340)는 잉여데이터를 입력받아 이산여현 변환(DCT: Discrete Cosine Transform) 등과 같은 변환(Transform) 및 양자화 연산을 수행하여 부호화된 잉여데이터를 생성한다. 그리고, 잉여데이터 복호화부(350)는 부호화된 잉여데이터를 다시 복호화하여 출력한다. 상기 과정을 통해 출력된 복호화된 잉여데이터는 움직임 보상부(320)를 통해 생성된 예측 블록과 결합하여 현재 블록 데이터로 복원되며, 이는 참조픽처 메모리(330)에 저장된다.
엔트로피 부호화부(360)는 잉여데이터 부호화부(340)로부터 출력되는 잉여데이터를 엔트로피 부호화하여 출력한다. 이때 통상적으로 잉여데이터 부호화부(340)는 손실압축(Lossy Compression)을 수행하고, 엔트로피 부호화부(360)은 무손실압축(Lossless Compression)을 수행한다.
제어부(370)는 각 기능부들의 동작을 총괄적으로 제어한다. 특히, 제어부(370)는 현재 블록이 선택할 수 있는 모든 움직임 예측 모드에 대해 소정의 최적 부호화 기준(예를 들어, 율-왜곡 최적화 기준)에 따라 최적의 모드(예를 들어, 최소의 율-왜곡 비용을 갖는 모드)를 결정한다.
부호화 데이터 생성부(380)는 엔트로피 부호화된 잉여데이터, 결정된 움직임 예측 모드 및 부호화된 움직임 정보를 정렬하여 비트스트림을 출력한다. 부호화된 데이터가 비트스트림 형태로 정렬되지 않는 응용에서는 각 부호화된 데이터별로 저장 또는 전송될 수도 있다.
한편, 부호화 데이터 생성부(380)는 움직임 정보와 함께 움직임 정보의 정밀도(예를 들면, 1/2-화소단위, 1/4- 화소단위, 1/8 단위 화소단위등) 또는 참조 픽춰에 대한 인덱스 정보를 출력할 수 있다. 또한, 부호화 장치와 복호화 장치가 사전에 어떤 값을 사용할지를 미리 약속한 경우, 예를 들어, 움직임 정보의 정밀도로서 1/4-화소 단위를 사용하는 것으로 부호화 장치와 복호화 장치가 상호 약속하거나, 또는 시간적으로 가장 최근인 참조픽춰를 사용하는 것으로 상호 약속한 경우 등에 있어서는, 이러한 정보를 움직임 정보로써 함께 출력하지 않을 수도 있다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 장치는 주변 블록과의 상관 관계를 기초로 현재 블록을 예측하는 인트라 예측부, 블록 경계에서 발생하는 왜곡 현상을 줄이기 위한 디블록킹 필터 등을 더 포함할 수 있다. 또한, 잉여데이터 부호화부(340) 및 잉여데이터 복호화부(350)는 잉여데이터의 이산여현 변환 등의 변환 및 양자화(또는 역변환 및 역양자화) 연산뿐 아니라, 특정 픽처(예를 들어, 인트라 픽처)에 대한 변환 및 양자화(또는 역변환 및 역양자화) 연산을 더 수행할 수도 있다.
이하에서는 도 4 및 도 5를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 부호화부(310)를 더욱 상세히 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 부호화부의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 부호화부(310)는 현재 움직임 추정부(410), 예측 움직임 추정부(420), 움직임 정보 부호화부(430) 등을 포함한다.
현재 움직임 추정부(410)는, 탐색범위를 결정하고, 탐색범위 내에서 소정의 움직임 추정 과정에 따라 현재 블록에 대한 움직임 정보, 즉 현재 움직임 정보를 결정한다.
예측 움직임 추정부(420)는, 현재 움직임 추정부(410)에서 결정된 현재 움직임 정보를 고려하여, 본 발명의 실시예에서 제안하는 소정의 예측 움직임 정보 추정 과정에 따라 예측 움직임 정보를 결정한다.
움직임 정보 부호화부(430)는 현재 움직임 추정부(410)에서 결정되는 현재 움직임 정보와 예측 움직임 추정부(420)를 통해 결정되는 예측 움직임 정보에 대해 부호화 장치와 복호화 장치가 기 정의한 연산과정 및 조합과정을 수행함으로써 차분 움직임 정보를 생성하고 이를 엔트로피 부호화 등의 미리 정의된 소정의 방법에 의해 부호화하여 저장(또는 전송)한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 움직임 추정부의 세부 구성을 나타내는 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 예측 움직임 추정부(420)는, 예측 움직임 정보 후보 선정부(510), 제1 예측 움직임 정보 선택부(520), 제1 선택 비용 산출부(530), 제2 예측 움직임 정보 선택부(540), 제2 선택 비용 산출부(550), 최적의 예측 움직임 정보 결정부(560) 등을 포함한다.
예측 움직임 정보 후보 선정부(510)는, 부호화 장치와 복호화 장치가 사전에 공유하고 있는 소정의 방법에 따라 현재 움직임 정보에 대한 예측 움직임 정보로 사용 가능한 예측 움직임 정보 후보 집합(CS: Candidate Set)을 선정한다.
예측 움직임 정보 후보 집합 CS의 한 실시예로서, 도 1에 도시된 바와 같이, 종래의 H.264/AVC 표준에서 권고하는 주변의 A, B, C 블록이 가지는 움직임 정보들로 이루어진
Figure 112010064644087-pat00035
을 사용할 수 있다. 그러나 이에 한정된 것은 아니며, 예측 움직임 정보 후보 집합 CS는 구현 방법이나 필요에 따라 보다 다양한 움직임 정보들을 예측 움직임 정보 후보로 선택할 수 있다.
예를 들어, 시간축 상으로 이전에 존재하는 픽처의 동일 위치 블록의 움직임 정보나 공간축 상으로 좌측상단에 위치한 블록의 움직임 정보도 예측 움직임 정보 후보로 사용할 수 있다. 또한 이러한 움직임 정보들을 이용하여 산정된 또 다른 움직임 정보(예를 들어, 다수의 움직임 정보 평균값이나 중간값 등)도 포함될 수 있다. 마지막으로 종래의 기술인 H.264/AVC 표준과 동일하게 주변의 A, B, C 블록이 가지는 움직임 정보들의 중간값 또는 사용 가능한 예측 움직임 정보 후보가 존재하지 않는 경우에는 임의의 예측값(예를 들어, (0,0))을 유일한 예측 움직임 정보 후보로 사용할 수도 있다. 즉, CS는 그 정의를 부호화 장치와 복호화 장치가 사전에 공유하고 있다는 전제 하에 다양한 방법으로 정의될 수 있을 것이다.
제1 예측 움직임 정보 선택부(520)는, 예측 움직임 정보의 제1 성분을 소정의 기 정의된 방법으로 선택하고, 현재 움직임 정보 제1 성분과 예측 움직임 정보 후보의 제1 성분을 이용하여 예측 움직임 정보의 제2 성분을 선택한다.
설명의 편의를 위해, 이하에서는 제1 성분을 수직 성분(예를 들어, 좌표 평면상에 y축을 가정할 수 있음)으로, 제2 성분을 수평 성분(예를 들어, 좌표 평면상에 x축을 가정할 수 있음)으로 가정하여 설명하나, 이에 한정되는 것은 아니며, 제1 성분을 수평 성분으로 제2 성분을 수직 성분으로 하여도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않음은 자명하다.
보다 구체적으로 설명하면, 제1 예측 움직임 정보 선택부(520)는, 예측 움직임 정보 후보 선정부(510)에서 정의된 예측 움직임 정보 후보 집합 CS에 포함된 예측 움직임 정보 후보들의 수직 성분들을 이용하여 부호화 장치와 복호화 장치가 공유한 기 정의된 방식에 따라 예측 움직임 정보 수직 성분을 선택한다. 그리고 현재 움직임 정보 수직 성분과 예측 움직임 정보 후보 선정부(510)에서 선정된 예측 움직임 정보 후보들의 수직 성분들과의 비용을 산출하여 최적의 비용을 소비하는 예측 움직임 정보 후보의 수직 성분을 결정하고 그 결정된 수직 성분에 대응되는 수평 성분을 예측 움직임 정보 수평 성분으로 선택한다.
이러한 제1 예측 움직임 정보의 수직 성분 및 수평 성분은 수학식 3에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112010064644087-pat00036
수학식 3에서
Figure 112010064644087-pat00037
와
Figure 112010064644087-pat00038
와
Figure 112010064644087-pat00039
는 부호화기와 복호화기가 서로 공유하는 기 정의된 함수이다.
Figure 112010064644087-pat00040
의 입력값은 예측 움직임 정보 후보 선정부(510)에서 정의된 예측 움직임 정보 후보 집합 CS에 포함된 예측 움직임 정보 수직 성분들이다. 예를 들어, 함수
Figure 112010064644087-pat00041
는 중간값 계산함수(median function) 또는 평균값 계산함수를 가정할 수 있고,
Figure 112010064644087-pat00042
함수의 입력값은 도 1에서 예시한 A, B, C 블록의 움직임 정보 수직 성분들로 이루어진
Figure 112010064644087-pat00043
를 가정할 수 있으나, 이에 한정된 것은 아니며
Figure 112010064644087-pat00044
를 보다 더 다양한 함수로 정의할 수 있고, 다양한 조합의 입력값을
Figure 112010064644087-pat00045
의 입력값으로 사용할 수 있다.
Figure 112010064644087-pat00046
함수는 비용함수로 통상적으로 두 개의 입력값의 차이 또는 비트율-왜곡을 결정하는 함수이다. 입력값으로 사용되는
Figure 112010064644087-pat00047
는 현재 움직임 정보 수직 성분이고,
Figure 112010064644087-pat00048
는 예측 움직임 정보 후보의 수직 성분이며,
Figure 112010064644087-pat00049
는 예측 움직임 정보 후보 선정부(510)에서 정의된 예측 움직임 정보 후보 집합을 의미한다.
Figure 112010064644087-pat00050
함수는 입력 받은 움직임 정보 수직 성분에 대응하는 움직임 정보 수평 성분을 출력한다. 즉, 비용함수
Figure 112010064644087-pat00051
를 이용하여 CS에 포함된 예측 움직임 정보 후보들의 수직 성분들 중 현재 움직임 정보의 수직 성분과의 관계에서 비용을 최적으로 소비하는 예측 움직임 정보 후보의 수직 성분을 결정하고 이를
Figure 112010064644087-pat00052
함수의 입력으로 하여 예측 움직임 정보의 수평 성분을 결정하게 된다. 예를 들어,
Figure 112010064644087-pat00053
는 움직임 정보 수직 성분을 포함하고 있는 블록의 움직임 정보 수평 성분을 출력할 수 있으나 보다 더 다양한 함수로 정의할 수 있다.
제 1 선택 비용 산출부(530)는, 제 1 예측 움직임 정보 선택부(520)에 의한 예측 움직임 정보 선택에 따른 비용을 산출한다. 예를 들어, 비용은 수학식 4에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112010064644087-pat00054
수학식 4에서
Figure 112010064644087-pat00055
는 현재 움직임 벡터이고,
Figure 112010064644087-pat00056
는 제 1 예측 움직임 정보 선택부(520)에서 선택된 예측 움직임 정보이고, 함수
Figure 112010064644087-pat00057
는 비용함수로서, 두 개의 입력 값의 차이, 또는 (
Figure 112010064644087-pat00058
-
Figure 112010064644087-pat00059
)를 부호화하는 데 소요되는 비트량, 또는 이외의 매우 다양한 비트율-왜곡 최적화 방법 등으로 계산되는 값을 산출한다.
비용을 산출하는 또 다른 예로서, 수학식 5를 사용할 수도 있다.
Figure 112010064644087-pat00060
상기 수학식 5에서
Figure 112010064644087-pat00061
는 부호화 장치와 복호화 장치가 기 정의된 규칙에 의해 동일하게 각각 스스로 예측 가능한 정보이다. 예를 들어,
Figure 112010064644087-pat00062
은 및delta QP (Quantization Parameter) 정보, CBP(Coded Block Pattern) 정보, 변환 크기 정보 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
여기서 움직임 예측 모드란 사용된 블록의 크기(예를 들어, 16×16, 16×8, 8×16, 8×8, 8×4, 4×8, 4×4 화소 단위)를 나타내는 정보이고, delta QP는 현재 블록의 QP와 이전 (매크로) 블록의 QP(Quantization Parameter)와의 차분치를 나타낸다. CBP(Coded Block Pattern)는 (매크로) 블록 내의 어느 블록이 0이 아닌 부호화 계수(Coded Coefficient)를 포함하고 있는지를 나타내는 정보이다. 예컨대, H.264/AVC는 부호화 효율을 높이기 위해 하나의 매크로블록을 여섯개의 블록(네개의 휘도블록과 두개의 색차블록)으로 나누어 부호화를 수행하는데, CBP는 이 여섯개의 블록 중 어느 블록이 0이 아닌 부호화 계수를 포함하고 있는지를 나타내는 정보이다.
함수
Figure 112010064644087-pat00063
는 비용함수로 부호화 장치와 복호화 장치가 동일하게 예측 가능한 정보를 입력 받아 비용을 산출한다. 예를 들어,
Figure 112010064644087-pat00064
는 CS에 속한 예측 움직임 정보 후보, 예컨대 도 1에서 예시한 A, B, C 블록의 움직임 정보 수직 성분들로 이루어진
Figure 112010064644087-pat00065
의 분산 또는 표준 편차를 비용으로 산출하는 함수라고 가정할 수 있다. 분산 또는 표준편차는 평균값을 중심으로 각각의 값들이 얼마나 멀리 분포되어 있는지를 나타내는 수치이다. 따라서, 분산이나 표준편차가 작다는 것은 분포도가 작다는 것이고 따라서 예측의 정확성이 높다는 것을 의미하므로 분산이나 표준편차를 비용함수
Figure 112010064644087-pat00066
로 사용할 수도 있다.
또 다른 예로서,
Figure 112010064644087-pat00067
는 현재 영상의 복원 영상정보들을 이용하여 비용을 산출할 수도 있다. 즉, 현재 영상의 복원 영상정보들로 이루어진 화소들의 집합을 기준으로, 참조 영상에 임의의 탐색 범위를 결정하고, 탐색 범위 내의 복원 영상정보들로 이루어진 화소들의 집합과의 인접화소정합(TM: Template Matching) 방법을 사용하여, 최적의 정합비용을 소비하는 복원 영상정보들로 이루어진 화소들의 집합을 가리키는 움직임 벡터를 결정한다. 그리고 결정된 움직임 벡터를 예측 움직임 정보 후보 집합에 포함시킨 후, 그 집합의 분산 또는 표준 편차를 계산함으로써 비용을 산출할 수 있다.
그러나, 이에 한정되는 것은 아니며, 상기 전술한 복원 영상정보를 이용한 실시예뿐만 아니라 움직임 예측 모드 및 delta QP정보, CBP 정보, 변환 크기 정보 등으로 이루어진 집합을 사용하여 전술한 실시예의 인접모드정합 방법을 사용할 수 있다. 즉, 움직임 예측 모드를 사용하는 경우를 예로 들면, 현재 블록의 인접 블록들에 대한 움직임 예측 모드 정보와 비교하여 최적의 정합비용을 소비하는 움직임 예측 모드 정보를 갖는 블록들을 참조 영상에서 결정한 후 이를 근거로 움직임 벡터를 결정하고, 결정된 움직임 벡터를 예측 움직임 벡터 후보로 하여
Figure 112010064644087-pat00068
의 입력으로 사용할 수 있다. 움직임 예측 모드 이외에 delta QP정보, CBP 정보, 변환 크기 정보 등에 대해 위와 동일한 방식을 적용할 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니며,
Figure 112010064644087-pat00069
를 보다 더 다양한 함수로 정의할 수 있고, 다양한 조합의 입력값을
Figure 112010064644087-pat00070
의 입력값으로 사용할 수 있다.
또한
Figure 112010064644087-pat00071
함수와
Figure 112010064644087-pat00072
함수의 입력값들을 조합한 다양한 입력값들을 비용함수의 입력값으로 가정할 수 있을 뿐만 아니라, 함수 간의 다양한 조합을 가진 함수를 비용함수로 가정할 수도 있다.
제 2 예측 움직임 정보 선택부(540)는, 예측 움직임 정보 수평 성분을 소정의 기 정의된 방법으로 선택하고, 현재 움직임 정보 수평 성분과 예측 움직임 정보 후보의 수평 성분을 이용하여 예측 움직임 정보 수직 성분을 선택한다.
보다 구체적으로, 예측 움직임 정보 수평 성분은 예측 움직임 정보 후보 집합 CS에 포함된 예측 움직임 정보의 수평 성분들을 이용하여 부호화 장치와 복호화 장치가 공유한 기 정의된 방식에 따라 선택한다. 그리고 현재 움직임 정보 수평 성분과 예측 움직임 정보 후보 집합 CS에 포함된 예측 움직임 정보 후보들의 수평 성분들과의 비용을 산출하여 최적의 비용을 소비하는 예측 움직임 정보 후보의 수평 성분을 결정한 후, 그 결정된 수평 성분에 대응하는 수직 성분을 예측 움직임 정보 수직 성분으로 선택한다.
전술한 제 2 예측 움직임 정보 수평 성분 및 수직 성분 선택은 수학식 6에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112010064644087-pat00073
수학식 6에서 함수
Figure 112010064644087-pat00074
와
Figure 112010064644087-pat00075
와
Figure 112010064644087-pat00076
는 부호화 장치와 복호화 장치가 공유하는 기 정의된 함수이다.
Figure 112010064644087-pat00077
의 입력값은 예측 움직임 정보 후보 선정부(510)에서 정의된 예측 움직임 정보 후보 집합 CS에 포함된 예측 움직임 정보 수평 성분들의 조합이다. 예를 들어, 함수
Figure 112010064644087-pat00078
는 중간값 계산함수 또는 평균값 계산함수를 가정할 수 있고,
Figure 112010064644087-pat00079
함수의 입력값은 도 1에서 예시한 A, B, C 블록의 움직임 정보 수평 성분들로 이루어진
Figure 112010064644087-pat00080
를 가정할 수 있으나 보다 더 다양한 함수로 정의할 수 있고, 다양한 조합의 입력값을 사용할 수 있다.
Figure 112010064644087-pat00081
함수는 비용함수로 통상적으로 두 개의 입력값의 차이 또는 비트율-왜곡을 출력하는 함수이다.
Figure 112010064644087-pat00082
는 현재 움직임 정보 수평 성분이고,
Figure 112010064644087-pat00083
는 예측 움직임 정보 수평 성분이다.
Figure 112010064644087-pat00084
는 예측 움직임 정보 후보 선정부(510)에서 정의된 예측 움직임 정보 후보 집합을 나타낸다.
Figure 112010064644087-pat00085
함수는 입력 받은 움직임 정보 수평 성분에 대응하는 움직임 정보 수직성분을 출력한다. 예를 들어,
Figure 112010064644087-pat00086
는 움직임 정보 수평 성분을 포함하고 있는 블록의 움직임 정보 수직 성분을 출력할 수 있으나 보다 더 다양한 함수로 정의 할 수 있다.
제 2 선택 비용 산출부(550)는, 제 2 예측 움직임 정보 선택부(540)에서 예측 움직임 정보를 선택시 비용을 산출한다.
예를 들어, 비용은 수학식 7에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112010064644087-pat00087
상기 수학식 7에서
Figure 112010064644087-pat00088
는 현재 움직임 정보이고,
Figure 112010064644087-pat00089
는 제 2 예측 움직임 정보 선택부(540)에서 선택된 예측 움직임 정보이고, 함수
Figure 112010064644087-pat00090
는 비용함수로 두 개의 입력 값의 차이 또는 비트율-왜곡 최적화 방법 등으로 결정된다.
또한 이에 대한 대안으로서, 수학식 8에 의해 비용이 계산될 수도 있다.
Figure 112010064644087-pat00091
수학식 8에서
Figure 112010064644087-pat00092
는 부호화 장치와 복호화 장치가 기 정의된 규칙에 의해 동일하게 예측 가능한 정보이다. 예를 들어,
Figure 112010064644087-pat00093
은 예측 움직임 벡터 후보들의 움직임 정보, 복원 영상정보, 움직임 예측 모드 및 delta QP 정보, CBP 정보, 변환 크기 정보 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
함수
Figure 112010064644087-pat00094
는 부호화 장치와 복호화 장치가 동일하게 예측 가능한 정보를 입력 받아 움직임 정보의 비용을 예측한 수치를 산출하는 함수이다. 예를 들어,
Figure 112010064644087-pat00095
는 도 1에서 예시한 A, B, C 블록의 움직임 정보 수평 성분들로 이루어진
Figure 112010064644087-pat00096
의 분산 또는 표준 편차를 비용으로 산출하는 함수라고 가정할 수 있으나 보다 더 다양한 함수로 정의할 수 있고, 다양한 조합의 입력값을 사용할 수 있다.
또한
Figure 112010064644087-pat00097
함수와
Figure 112010064644087-pat00098
함수의 입력값들을 조합한 다양한 입력값들을 비용함수의 입력값으로 가정할 수 있을 뿐만 아니라, 함수 간의 다양한 조합을 가진 함수를 비용함수로 가정할 수도 있다.
최적 예측 움직임 정보 결정부(560)는, 제 1 선택 비용 산출부(530)에서 산출한 비용과 제 2 선택 비용 산출부(550)에서 산출한 비용을 비교하여 1 예측 움직임 정보 선택부(520)에서 결정한 예측 움직임 정보와 제2 예측 움직임 정보 선택부(540)에서 결정한 예측 움직임 정보 중 최적의 비용을 소비한 예측 움직임 정보를 결정한다.
제 1 선택 비용 산출부(530)의 비용함수와 제 2 선택 비용 산출부(550)의 비용함수의 종류에 따라, 제1 예측 움직임 정보 선택부(520)에서 결정된 예측 움직임 정보와 제2 예측 움직임 정보 선택부(540)에서 결정된 예측 움직임 정보 중 어떤 예측 움직임 정보가 선택되었는지를 나타내는 모드 선택 정보가 생성되어 복호화 장치로 제공될 수도 있다.
예를 들어, 수학식 4와 수학식 7의
Figure 112010064644087-pat00099
함수를 사용한 경우, 현재 부호화할 움직임 정보를 사용하여 비용을 산출했기 때문에 모드 선택 정보를 복호화 장치로 시그널링할 필요가 있다.
다른 예로서, 수학식 5와 수학식 8의
Figure 112010064644087-pat00100
함수를 사용한 경우에는, 부호화 장치와 복호화 장치가 기 정의된 규칙에 의해 동일하게 예측 가능한 정보를 사용하여 비용을 산출했기 때문에 복호화 장치로 모드 선택 정보를 시그널링할 필요가 없다. 다만, 전술한 예들 이외의 다양한 시그널링 방법 및 다양한 변형이 가능할 것이고, 이들도 본 발명의 기술적 사상의 범위에서 벗어나지 않는 것으로 해석되어야 할 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 정보 부호화 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 예측 움직임 정보 결정 방법은, 부호화 장치와 복호화 장치가 사전에 공유하고 있는 소정의 방법에 따라 현재 움직임 정보의 예측 움직임 정보로 사용 가능한 예측 움직임 정보 후보 집합(CS: Candidate Set)을 선정하는 단계(S610); S610 단계에서 정의된 예측 움직임 정보 후보 집합 CS에 포함된 예측 움직임 정보 후보를 이용하여 제1 예측 움직임 정보 수직 성분을 선택하고, 현재 움직임 정보 수직 성분과 예측 움직임 정보 후보의 수직 성분을 이용하여 제1 예측 움직임 정보 수평 성분을 선택하는 단계(S620); S620단계에서의 제1 예측 움직임 정보 선택에 따른 비용을 산출하는 단계(S630); S610 단계에서 정의된 예측 움직임 정보 후보 집합 CS에 포함된 예측 움직임 정보 후보를 이용하여 제2 예측 움직임 정보 수평 성분을 선택하고, 현재 움직임 정보 수평 성분과 예측 움직임 정보 후보의 수평 성분을 이용하여 제2 예측 움직임 정보 수직 성분을 선택하는 단계(S640); S640단계에서의 제2 예측 움직임 정보 선택에 따른 비용을 산출하는 단계(S650); S630단계와 S650단계에서 산출한 비용을 비교하여 제1 예측 움직임 정보와 제2 예측 움직임 정보 중 최적의 비용을 소비하는 예측 움직임 정보를 결정하는 단계(S660); 및 최종 결정된 예측 움직임 정보와 현재 움직임 정보를 이용하여 차분 움직임 정보를 생성하고 이를 부호화하는 단계(S670)를 포함한다.
S610 단계는, 전술한 예측 움직임 정보 후보 선정부(510)와 동일한 과정을 수행하여 현재 움직임 정보의 예측 움직임 정보로 사용 가능한 예측 움직임 정보 후보 집합을 선정한다.
S620 단계는, 전술한 제1 예측 움직임 정보 선택부(520)와 동일한 과정을 수행하여 예측 움직임 정보 후보 집합 CS에 포함된 예측 움직임 정보 후보를 이용하여 제1 예측 움직임 정보 수직 성분을 선택하고, 현재 움직임 정보 수직 성분과 예측 움직임 정보 후보의 수직 성분을 이용하여 제1 예측 움직임 정보 수평 성분을 선택한다
S630 단계는, 전술한 제1 선택 비용 산출부(530)와 동일한 과정을 수행하여 상기 S620단계에서의 제1 예측 움직임 정보 선택에 따른 비용을 산출한다.
S640 단계는, 전술한 제2 예측 움직임 정보 선택부(540)와 동일한 과정을 수행하여 예측 움직임 정보 후보 집합 CS에 포함된 예측 움직임 정보 후보를 기준으로 제 2 예측 움직임 정보 수평 성분을 선택하고, 현재 움직임 정보 수평 성분과 예측 움직임 정보 수평 성분을 이용하여 제2 예측 움직임 정보 수직성분을 선택한다
S650 단계는, 전술한 제2 선택 비용 산출부(550)와 동일한 과정을 수행하여 상기 S640단계에서의 제2 예측 움직임 정보 선택에 따른 비용을 산출한다.
S660 단계는, 전술한 최적 예측 움직임 정보 결정부(560)와 동일한 과정을 수행하여 상기S630단계와 상기S650단계에서 산출한 비용을 비교하여 제1 예측 움직임 정보와 제2 예측 움직임 정보 중 최적의 비용을 사용한 예측 움직임 정보를 결정한다.
S670 단계는, 전술한 움직임 정보 부호화부(430)과 동일한 과정을 수행하여, S660 단계에서 결정된 예측 움직임 정보와 현재 움직임 정보를 이용하여 차분 움직임 정보를 생성하고 이를 부호화한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 지나지 않으며, 본 발명의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변형이 가능할 것이고, 이러한 번형예들도 본 발명의 기술적 사상의 범위에 포함되는 것으로 해석하여야 할 것이다. 예를 들어, S620 및 S630은 제1 예측 움직임 정보를 선정한 후 그에 따른 비용을 산출하는 단계이고, S640 및 S650은 제2 예측 움직임 정보를 선정한 후 그에 따른 비용을 산출하는 단계인데, 이들 S620 및 S630와 S640 및 S650의 순서를 서로 바꾸어 구현하는 것도 가능하며, 이는 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 너무도 자명한 사항이므로 본 발명의 본질을 벗어나지 않는 것이므로 해석하여야 할 것이다. 즉, 본 발명의 범위를 도 6으로 제한하여 해석해서는 안되며, 본 발명의 본질을 벗어나지 않는 한 다소의 순서 상의 변경은 본 발명에 범위에 포함되는 것으로 해석하여야 할 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 다른 움직임 정보 복호화 장치가 적용되는 동영상 복호화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
본 발명의 일 실시예의 움직임 정보 복호화 장치가 적용되는 동영상 복호화 장치는 복호화 데이터 생성부(710), 움직임 복호화부(720), 참조픽처 메모리(730), 움직임 보상부(740), 엔트로피 복호화부(750), 잉여데이터 복호화부(760) 및 제어부(770)를 포함한다.
복호화 데이터 생성부(710)는 부호화된 데이터를 분석하여, 움직임 예측 모드를 지시하는 식별자를 획득하고, 이를 제어부(770)로 제공한다. 복호화 데이터 생성부(710)는 움직임 예측 모드가 움직임 정보 생략 모드인 경우, 움직임 정보를 획득하지 않는다. 반면, 움직임 예측 모드가 움직임 정보 생략 모드가 아닌 경우, 복호화 데이터 생성부(710)는 부호화된 움직임 정보 및 부호화된 잉여 데이터를 획득한다. 그리고, 부호화된 움직임 정보는 움직임 복호화부(720)로 제공하고, 부호화된 잉여 데이터는 엔트로피 복호화부(750)로 제공한다.
움직임 복호화부(720)는 참조픽처 메모리(730)에 저장된 기 복원된 소정의 복호화 조건(예를 들어, 하나 이상의 참조픽처의 화소값 모임)과 복호화 데이터 생성부(710)로부터 입력받은 참조픽처에 대한 정보를 참조하여, 입력 받은 움직임 예측 모드에 대응하는 단위로 예측 움직임 정보 선택 기준을 결정한다. 그리고 움직임 복호화부는 복호화 데이터 생성부(710)로부터 입력받은 움직임 데이터(차분 움직임 정보)를 복호화하여 본 발명에서 제안하는 복원 방식에 따라 움직임 정보를 복원한다.
움직임 보상부(740)는 제어부(770)로부터 움직임 예측 모드에 따른 움직임 정보의 복원 단위를 제공받는다. 그리고, 움직임 예측 모드를 고려하여, 움직임 정보 복호화부(720)로부터 제공받은 움직임 정보를 참조픽처에 적용하여 영상정보를 복원한다.
엔트로피 복호화부(750)는 압축된 부호화된 데이터를 수신하여 엔트로피 복호화를 수행하여 양자화된 계수를 생성하고, 잉여데이터 복호화부(760)는 양자화된 계수에 대한 역 양자화 및 역 변환을 수행하여 잉여 데이터를 복원한다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 복호화 장치는 인트라 보상부, 디블록킹 필터 등을 더 포함할 수 있다. 또한, 잉여데이터 복호화부(760)는 잉여 데이터의 역 변환 및 역 양자화 연산뿐 아니라, 특정 픽처(예를 들어, 인트라 픽처)에 대한 역 변환 및 역 양자화 연산을 더 수행할 수도 있다.
이하에서는 도 8 및 도 9를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 움직임 복호화부(720)을 더욱 상세히 설명한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 다른 움직임 복호화부의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 복호화부(720)은 움직임 정보 복호화부(810)과 움직임 정보 복원부(820)을 포함하여 구성된다.
움직임 정보 복호화부(810)는 움직임 정보 부호화부(430)를 통해 부호화된 움직임 정보를 엔트로피 복호화 등의 미리 정의된 소정의 방법에 의해 복호화한다.
움직임 정보 복원부(820)는 움직임 정보 복호화부(810)를 통해 복호화된 움직임 정보를 본 발명에서 제안하는 소정의 복원과정에 따라 복원하는데, 이에 대해서는 도 9를 참조하여 이하에서 설명한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 정보 복원부의 상세 구성을 도시한 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 정보 복원부(820)는, 예측 움직임 정보 후보 선정부(910), 최적 예측 움직임 정보 결정부(920), 예측 움직임 정보 제1 성분 선택부(930), 움직임 정보 제1 성분 복원부(940), 예측 움직임 정보 제2 성분 선택부(950), 움직임 정보 성분 제2 복원부(960) 등을 포함한다.
예측 움직임 정보 후보 선정부(910)는, 전술한 부호화 장치에 포함된 예측 움직임 정보 후보 선정부(510)와 동일한 과정을 수행하여 부호화 장치와 동일한 예측 움직임 정보 후보 집합을 선정하게 한다.
최적 예측 움직임 정보 결정부(920)는, 예측 움직임 정보를 결정하기 위한 모드를 결정한다. 즉, 예측 움직임 정보를 결정하기 위해 제1 예측 움직임 정보 선택 모드와 제2 예측 움직임 정보 선택 모드 중 어느 한 모드를 선택한다. 여기서, 제1 예측 움직임 정보 선택 모드는 전술한 부호화 장치의 제1 예측 움직임 정보 선택부(520)와 동일한 방식에 의해 예측 움직임 정보를 결정하는 모드이고, 제2 예측 움직임 정보 선택 모드는 부호화 장치의 제2 예측 움직임 정보 선택부(540)와 동일한 방식에 의해 예측 움직임 정보를 결정하는 모드일 수 있다.
최적 예측 움직임 정보 결정부(920)는 예측 움직임 정보를 결정하기 위한 모드를 결정함에 있어서, 부호화 장치로부터 모드 선택 신호를 수신하고 그 모드 선택 신호에 근거하여 모드를 결정할 수 있으며, 또는 스스로 결정할 수도 있다.
예컨대, 부호화 장치가 수학식 4와 수학식 7을 사용하여 비용을 산출하는 것을 가정하는 경우, 복호화 장치는 수학식 4와 7에서 비용을 산출하기 위해 사용된 현재 움직임 정보를 알 수 없기 때문에 부호화 장치와 동일한 비용을 산출할 수 없다. 따라서 부호화 장치가 제공한 모드 선택 정보를 취득한 후, 이를 이용하여 최적의 예측 움직임 정보를 결정할 수 있다. 그러나, 본 발명의 본질을 벗어나지 않는 범위 내에서 보다 다양한 방법으로 다양한 형태의 변형이 가능할 것이고 이러한 변형 또한 본 발명의 범위에 속한다.
한편, 부호화 장치가 수학식 5와 수학식 8을 사용하여 비용을 산출하는 경우, 복호화 장치도 동일한 수학식을 기초로 비용을 산출할 수 있기 때문에 부호화 장치가 상기 모드 선택 정보를 복호화 장치로 제공할 필요가 없으며, 복호화 장치 스스로 최적의 예측 움직임 정보를 결정할 수 있다. 그러나 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 보다 다양한 방법으로 다양한 형태의 변형이 가능할 것이고 이러한 변형 또한 본 발명의 범위에 속한다.
예측 움직임 정보 제1 성분 선택부(930)는, 상기 최적 예측 움직임 정보 결정부(920)에 의해 결정된 모드에 근거하여 예측 움직임 정보의 수직성분과 수평성분 중 어느 하나를 제1 성분으로 선택한다. 예컨대, 제1 예측 움직임 선택 모드로 결정된 경우에는 수직성분을 제1 성분으로 선택하고, 제2 예측 움직임 선택 모드로 결정된 경우에는 수평성분을 제1 성분으로 선택하게 된다. 그리고, 예측 움직임 정보 후보 선정부(910)가 선정한 예측 움직임 정보 후보들의 제1 성분들을 이용하여 부호화 장치와 공유한 기 정의된 방식에 따라 예측 움직임 정보의 제1 성분을 계산한다.
예를 들어, 최적 예측 움직임 정보 결정부(920)가 제1 예측 움직임 정보 선택 모드를 예측 움직임 정보를 결정하기 위한 모드로 결정한 경우, 예측 움직임 정보 제1 성분 선택부(930)는 수학식 9에 의해 예측 움직임 정보 제1 성분을 계산할 수 있다.
Figure 112010064644087-pat00101
Figure 112010064644087-pat00102
의 입력값은 예측 움직임 정보 후보 선정부(910)가 선정한 예측 움직임 정보 후보 집합에 포함된 예측 움직임 정보 후보들의 수직성분들이며,
Figure 112010064644087-pat00103
는 중간값 또는 평균값을 연산하는 함수일 수 있다.
한편, 최적 예측 움직임 정보 결정부(920)가 제2 예측 움직임 정보 선택 모드를 예측 움직임 정보를 결정하기 위한 모드로 결정한 경우, 예측 움직임 정보 제1 성분 선택부(930)는 수학식 10에 의해 예측 움직임 정보 제1 성분을 계산할 수 있다.
Figure 112010064644087-pat00104
Figure 112010064644087-pat00105
의 입력값은 예측 움직임 정보 후보 선정부(910)가 선정한 예측 움직임 정보 후보 집합에 포함된 예측 움직임 정보 후보들의 수평성분들이며,
Figure 112010064644087-pat00106
는 중간값 또는 평균값을 연산하는 함수일 수 있다.
움직임 정보 제1 성분 복원부(940)는, 예측 움직임 정보 제1 성분 선택부(930)를 통해 선택된 예측 움직임 정보 제1 성분 (수직성분 또는 수평성분)과 상기 움직임 정보 복호화부(810)에서 복호화된 움직임 정보, 즉 차분 움직임 정보의 제1 성분을 부호화 장치와 복호화 장치가 기 정의한 연산과정 및 조합과정을 역수행함으로써, 차분 움직임 정보 제1 성분을 현재 움직임 정보 제1 성분으로 복원한다.
예를 들어, 최적 예측 움직임 정보 결정부(920)가 제1 예측 움직임 정보 선택 모드를 예측 움직임 정보를 결정하기 위한 모드로 결정한 경우, 움직임 정보 제1 성분 복원부(940)는 수학식 11에 의해 현재 움직임 정보의 제1 성분을 복원할 수 있다.
Figure 112014072490618-pat00107
Figure 112010064644087-pat00108
는 움직임 정보 복호화부(810)에서 복호화된 차분 움직임 정보 수직 성분이고,
Figure 112010064644087-pat00109
는 예측 움직임 정보 제1 성분 선택부(930)에서 선택한 예측 움직임 정보 수직성분이고,
Figure 112010064644087-pat00110
는 복원한 움직임 정보 수직성분이다.
한편, 최적 예측 움직임 정보 결정부(920)가 제2 예측 움직임 정보 선택 모드를 예측 움직임 정보를 결정하기 위한 모드로 결정한 경우, 움직임 정보 제1 성분 복원부(940)는 수학식 12에 의해 현재 움직임 정보의 제1 성분을 복원할 수 있다.
Figure 112010064644087-pat00111
Figure 112010064644087-pat00112
는 움직임 정보 복호화부(810)에서 복호화된 차분 움직임 정보 수평 성분이고,
Figure 112010064644087-pat00113
는 예측 움직임 정보 제1 성분 선택부(930)에서 선택한 예측 움직임 정보 수평 성분이고,
Figure 112010064644087-pat00114
는 복원한 움직임 정보 수평 성분이다.
예측 움직임 정보 제2 성분 선택부(950)는, 움직임 정보 제1 성분 복원부(940)에 의해 계산된 현재 움직임 정보의 제1 성분과 예측 움직임 정보 후보 선정부에서 선정된 예측 움직임 정보 후보들의 제1 성분을 이용하여 예측 움직임 정보 제 2 성분을 계산한다. 즉, 예측 움직임 정보 후보들의 제1 성분과 현재 움직임 정보 제1 성분을 부호화 장치와 복호화 장치가 공유하는 기 정의된 비용함수의 입력으로 하여 비용을 최적으로 하는 예측 움직임 정보 후보의 제1 성분을 선택하고, 선택된 예측 움직임 정보 후보의 제1 성분에 대응하는 제2 성분을 예측 움직임 정보의 제2 성분으로 결정한다.
예를 들어, 최적 예측 움직임 정보 결정부(920)가 제1 예측 움직임 정보 선택 모드를 예측 움직임 정보를 결정하기 위한 모드로 결정한 경우, 예측 움직임 정보 제2 성분 선택부(950)는 수학식13에 의해 예측 움직임 정보의 제2 성분을 계산할 수 있다.
Figure 112010064644087-pat00115
Figure 112010064644087-pat00116
는 상기 움직임 정보 제 1 성분 복원부(940)에서 복원된 움직임 정보 수직 성분이고,
Figure 112010064644087-pat00117
는 상기 예측 움직임 정보 후보 선정부(910)에서 선정한 예측 움직임 정보 후보의 수직성분이고,
Figure 112010064644087-pat00118
함수와
Figure 112010064644087-pat00119
함수는 전술한 부호화 장치의 제1 예측 움직임 정보 선택부(520)에서 사용한 함수와 동일한 함수로서, 이를 통해 부호화 장치와 복호화 장치가 동일한 예측 움직임 정보 수평 성분을 선정하게 된다.
한편, 최적 예측 움직임 정보 결정부(920)가 제2 예측 움직임 정보 선택 모드를 예측 움직임 정보를 결정하기 위한 모드로 결정한 경우, 예측 움직임 정보 제2 성분 선택부(950)는 수학식 14에 의해 예측 움직임 정보의 제2 성분을 계산할 수 있다.
Figure 112010064644087-pat00120
Figure 112010064644087-pat00121
는 상기 움직임 정보 제1 성분 복원부(940)에서 복원된 움직임 정보 수평 성분이고,
Figure 112010064644087-pat00122
는 상기 예측 움직임 정보 후보 선정부 (910)에서 선정한 예측 움직임 정보 후보의 수평 성분이고,
Figure 112010064644087-pat00123
함수와
Figure 112010064644087-pat00124
함수는 전술한 부호화 장치의 제2 예측 움직임 정보 선택부(540)에서 사용한 함수와 동일한 함수로서, 이를 통해 부호화 장치와 복호화 장치가 동일한 예측 움직임 정보 수직 성분을 선정하게 된다.
움직임 정보 제2 성분 복원부(960)는, 예측 움직임 정보 제2 성분 선택부(950)를 통해 선택된 예측 움직임 정보 제2 성분과 움직임 정보 복호화부(810)에서 복호화된 움직임 정보(예를 들어, 차분움직임 정보)의 제 2 성분을 부호화 장치와 복호화 장치가 기 정의한 연산과정 및 조합과정을 역수행함으로써, 차분 움직임 정보 제2 성분을 현재 움직임 정보 제2 성분으로 복원한다.
예를 들어, 최적 예측 움직임 정보 결정부(920)가 제1 예측 움직임 정보 선택 모드를 예측 움직임 정보를 결정하기 위한 모드로 결정한 경우, 움직임 정보 제 2 성분 복원부(960)는 수학식 15에 의해 현재 움직임 정보 제2 성분을 계산할 수 있다.
Figure 112010064644087-pat00125
Figure 112010064644087-pat00126
는 상기 움직임 정보 복호화부(810)에서 복호화된 움직임 정보 수평 성분이고,
Figure 112010064644087-pat00127
는 상기 예측 움직임 정보 제 2 성분 선택부(950)에서 선택한 예측 움직임 정보 수평 성분이고,
Figure 112010064644087-pat00128
는 복원한 현재 움직임 정보 수평 성분이다.
한편, 최적 예측 움직임 정보 결정부(920)가 제2 예측 움직임 정보 선택 모드를 예측 움직임 정보를 결정하기 위한 모드로 결정한 경우, 움직임 정보 제 2 성분 복원부(960)는 수학식 16에 의해 현재 움직임 정보 제2 성분을 계산할 수 있다.
Figure 112010064644087-pat00129
Figure 112010064644087-pat00130
는 상기 움직임 정보 복호화부(810)에서 복호화된 움직임 정보 수직 성분이고,
Figure 112010064644087-pat00131
는 상기 예측 움직임 정보 제 2 성분 선택부(950)에서 선택한 예측 움직임 정보 수직 성분이고,
Figure 112010064644087-pat00132
는 복원한 현재 움직임 정보 수직 성분이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 움직임 정보 복호화 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 움직임 복호화 방법은, 부호화 장치와 복호화 장치가 사전에 공유하고 있는 소정의 방법에 따라 현재 움직임 정보의 예측 움직임 정보로 사용 가능한 예측 움직임 정보 후보 집합(CS: Candidate Set)을 선정하는 단계(S1010); 부호화 장치와 복호화 장치가 사전에 공유하고 있는 소정의 방법 또는 부호화 장치로부터 수신한 모드 선택 신호에 근거하여 예측 움직임 정보를 결정하기 위한 모드를 선택하는 단계(S1020); S1020에서 선택된 모드에 따라 S1010에서 예측 움직임 정보로 사용 가능한 예측 움직임 정보 후보 집합을 이용하여 부호화 장치와 복호화 장치가 사전에 공유한 기 정의된 방식에 따라 예측 움직임 정보 제1 성분을 선택하는 단계(S1020); 복호화한 움직임 정보(차분 움직임 정보) 제1 성분과 S1030에서 선택한 예측 움직임 정보 제1 성분을 이용하여 현재 움직임 정보 제1 성분을 복원하는 단계(S1040); 상기 S1010에서 예측 움직임 정보로 사용 가능한 예측 움직임 정보 후보 집합에 포함된 예측 움직임 정보 후보들의 제1 성분과 상기 S1040에서 복원된 현재 움직임 정보 제1 성분을 이용하여 예측 움직임 정보 제2 성분을 선택하는 단계(S1050); 및 복호화한 움직임 정보(차분 움직임 정보) 제2 성분과 S1050에서 선택한 예측 움직임 정보 제2 성분을 이용하여 현재 움직임 정보 제2 성분을 복원하는 단계(S1060)를 포함한다.
S1010 단계는, 전술한 예측 움직임 정보 후보 선정부(910)와 동일한 과정을 수행하여 예측 움직임 정보로 사용 가능한 예측 움직임 정보 후보 집합을 부호화 장치와 동일하게 선정한다.
S1020 단계는, 전술한 최적 예측 움직임 정보 결정부 (920)와 동일한 과정을 수행하여 제1 예측 움직임 정보 선택 모드와 제2 예측 움직임 정보 선택 모드 중에서 예측 움직임 정보를 결정하기 위한 어느 하나의 모드를 결정한다.
S1030 단계는, 전술한 예측 움직임 정보 제1 성분 선택부(930)와 동일한 과정을 수행함으로써 S1020에서 결정된 모드에 근거하여 예측 움직임 정보 후보 집합을 이용하여 예측 움직임 정보 제1 성분을 선택한다.
S1040 단계는, 전술한 움직임 정보 제1 성분 복원부(940)와 동일한 과정을 수행하여 복호화한 차분 움직임 정보 제1 성분과 S1030에서 선택한 예측 움직임 정보 제1 성분을 사용하여 현재 움직임 정보 제1 성분을 복원한다.
S1050 단계는, 전술한 예측 움직임 정보 제2 성분 선택부(950)와 동일한 과정을 수행하여 S1040에서 복원된 현재 움직임 정보 제1 성분과 예측 움직임 정보 후보 집합에 포함되는 예측 움직임 정보 후보 제1 성분을 이용하여 예측 움직임 정보 제2 성분을 선정한다.
S1060 단계는, 전술한 움직임 정보 제2 성분 복원부 (960)와 동일한 과정을 수행하여 복호화한 차분 움직임 정보 제2 성분과 S1050에서 선택한 예측 움직임 정보 제2 성분을 사용하여 현재 움직임 정보 제2 성분을 복원한다.
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예는, 다수의 예측 움직임 벡터를 예측하고 이 중에서 최적의 예측 움직임 벡터를 결정함으로써 부호화 효율을 향상시킬 수 있고, 어떤 예측 움직임 벡터가 부호화 과정에서 사용되었는지 여부를 표현하기 위해 소요되는 정보를 추가하지 않거나 최소화할 수 있다는 점에서 매우 유용한 발명이다.
410: 현재 움직임 추정부 420: 예측 움직임 추정부
430: 움직임 정보 부호화부 510: 예측 움직임 정보 후보 선정부
520: 제1 예측 움직임 정보 선택부 530: 제1 선택 비용 산출부
540: 제2 예측 움직임 정보 선택부 550: 제2 선택 비용 산출부
560: 최적 예측 움직임 정보 결정부 810: 움직임 정보 복호화부
820: 움직임 정보 복원부 910: 예측 움직임 정보 후보 선정부
920: 최적 예측 움직임 정보 결정부
930: 예측 움직임 정보 제1성분 선택부
940: 움직임 정보 제1 성분 복원부
950: 예측 움직임 정보 제2 성분 선택부
960: 움직임 정보 제2 성분 복원부

Claims (30)

  1. 삭제
  2. 움직임 추정에 근거하여 현재 움직임 정보를 결정하는 현재 움직임 추정부;
    상기 현재 움직임 정보의 예측을 위한 예측 움직임 정보를 결정하는 예측 움직임 추정부; 및
    상기 현재 움직임 정보와 상기 예측 움직임 정보를 이용하여 차분 움직임 정보를 산출하고 부호화하는 움직임 정보 부호화부를 포함하되,
    상기 예측 움직임 추정부는,
    하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 선정하는 예측 움직임 정보 후보 선정부;
    기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 상기 예측 움직임 정보의 제1 수직 성분을 결정하고, 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수직 성분과 상기 현재 움직임 정보의 수직 성분을 입력으로 한 제1 비용함수를 이용하여 비용이 최소가 되는 예측 움직임 정보 후보의 수직 성분에 대응하는 수평 성분을 상기 예측 움직임 정보의 제1 수평 성분으로 결정함으로써 제1 예측 움직임 정보를 선정하는 제1 예측 움직임 정보 선택부;
    제2 비용함수를 이용하여 상기 제1 예측 움직임 정보의 선정에 따른 비용을 산출하는 제1 선택 비용 산출부;
    기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 상기 예측 움직임 정보의 제2 수평 성분을 결정하고, 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수평 성분과 상기 현재 움직임 정보의 수평 성분을 입력으로 한 상기 제1 비용함수를 이용하여 비용이 최소가 되는 예측 움직임 정보 후보의 수평 성분에 대응하는 수직 성분을 상기 예측 움직임 정보의 제2 수직 성분으로 결정함으로써 제2 예측 움직임 정보를 선정하는 제2 예측 움직임 정보 선택부;
    상기 제2 비용함수를 이용하여 상기 제2 예측 움직임 정보의 선정에 따른 비용을 산출하는 제2 선택 비용 산출부; 및
    상기 제1 선택 비용 산출부와 상기 제2 선택비용 산출부의 출력을 근거로 상기 제1 예측 움직임 정보와 상기 제2 예측 움직임 정보 중 하나를 상기 예측 움직임 정보로 선택하는 최적 예측 움직임 정보 결정부를 포함하고,
    상기 최적 예측 움직임 정보 결정부는 상기 예측 움직임 정보의 선택에 대한 모드 선택 정보를 생성하여 상기 움직임 정보 부호화부로 전달하는 것을 특징으로 하는 움직임 정보 부호화 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제1 수직 성분 또는 상기 제2 수평 성분을 결정하기 위한 상기 기 정의된 함수는 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수직 성분들 또는 수평 성분들의 중간값 또는 평균값을 산출하는 함수인 것을 특징으로 하는 움직임 정보 부호화 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 제1 비용함수는 입력값의 차이 또는 비트율-왜곡을 연산하는 함수인 것을 특징으로 하는 움직임 정보 부호화 장치.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 제2 비용함수는 상기 현재 움직임 정보와 상기 제1 예측 움직임 정보를 입력값으로 하여 두 입력값의 차이를 연산하거나 또는 비트율-왜곡을 연산하는 함수인 것을 특징으로 하는 움직임 정보 부호화 장치.
  6. 삭제
  7. 움직임 추정에 근거하여 현재 움직임 정보를 결정하는 현재 움직임 추정부;
    상기 현재 움직임 정보의 예측을 위한 예측 움직임 정보를 결정하는 예측 움직임 추정부; 및
    상기 현재 움직임 정보와 상기 예측 움직임 정보를 이용하여 차분 움직임 정보를 산출하고 부호화하는 움직임 정보 부호화부를 포함하되,
    상기 예측 움직임 추정부는,
    하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 선정하는 예측 움직임 정보 후보 선정부;
    기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 상기 예측 움직임 정보의 제1 수직 성분을 결정하고, 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수직 성분과 상기 현재 움직임 정보의 수직 성분을 입력으로 한 제1 비용함수를 이용하여 비용이 최소가 되는 예측 움직임 정보 후보의 수직 성분에 대응하는 수평 성분을 상기 예측 움직임 정보의 제1 수평 성분으로 결정함으로써 제1 예측 움직임 정보를 선정하는 제1 예측 움직임 정보 선택부;
    제2 비용함수를 이용하여 상기 제1 예측 움직임 정보의 선정에 따른 비용을 산출하는 제1 선택 비용 산출부;
    기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 상기 예측 움직임 정보의 제2 수평 성분을 결정하고, 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수평 성분과 상기 현재 움직임 정보의 수평 성분을 입력으로 한 상기 제1 비용함수를 이용하여 비용이 최소가 되는 예측 움직임 정보 후보의 수평 성분에 대응하는 수직 성분을 상기 예측 움직임 정보의 제2 수직 성분으로 결정함으로써 제2 예측 움직임 정보를 선정하는 제2 예측 움직임 정보 선택부;
    상기 제2 비용함수를 이용하여 상기 제2 예측 움직임 정보의 선정에 따른 비용을 산출하는 제2 선택 비용 산출부; 및
    상기 제1 선택 비용 산출부와 상기 제2 선택비용 산출부의 출력을 근거로 상기 제1 예측 움직임 정보와 상기 제2 예측 움직임 정보 중 하나를 상기 예측 움직임 정보로 선택하는 최적 예측 움직임 정보 결정부를 포함하고,
    상기 제2 비용함수는 부호화 장치와 복호화 장치가 공유하는 정보로서 상기 부호화 장치 및 상기 복호화 장치 각각이 스스로 예측 가능한 정보를 입력으로 하는 비용함수인 것을 특징으로 하는 움직임 정보 부호화 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 스스로 예측 가능한 정보는 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 움직임 정보, 복원 영상정보, 매크로블록 모드 정보, Delta QP(Quantization Parameter), CBP(Coded Block Pattern) 및 변환 크기 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 정보 부호화 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    제2 비용함수는 입력값들의 분산 또는 표준편차를 비용으로 산출하는 함수이고,
    상기 제1 선택 비용 산출부는 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수직 성분들을 상기 제2 비용함수의 입력값으로 사용하고,
    상기 제2 선택 비용 산출부는 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수평 성분들을 상기 제2 비용함수의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 하는 움직임 정보 부호화 장치.
  10. 움직임 정보 부호화 장치에 의해 부호화된 차분 움직임 정보를 복호화하는 움직임 정보 복호화부; 및
    복호화된 상기 차분 움직임 정보를 이용하여 현재 움직임 정보를 복원하는 움직임 정보 복원부를 포함하되,
    상기 움직임 정보 복원부는,
    하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 선정하는 예측 움직임 정보 후보 선정부;
    예측 움직임 정보를 결정하기 위해 제1 예측 움직임 정보 선택 모드와 제2 예측 움직임 정보 선택 모드 중 어느 한 모드를 결정하는 최적 예측 움직임 정보 결정부;
    상기 최적 예측 움직임 정보 결정부의 결정에 근거하여 상기 예측 움직임 정보의 수직 성분과 수평 성분 중 어느 한 성분(이하, '제1 성분'이라 하고, 다른 한 성분을 '제2 성분'이라 함)을 기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 결정하는 예측 움직임 정보 제1 성분 선택부;
    상기 예측 움직임 정보의 제1 성분과 상기 차분 움직임 정보의 제1 성분을 이용하여 상기 현재 움직임 정보의 제1 성분을 복원하는 움직임 정보 제1 성분 복원부;
    상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 제1 성분과 상기 현재 움직임 정보의 제1 성분을 입력으로 하는 제1 비용함수를 이용하여 비용이 최소가 되는 예측 움직임 정보 후보의 제1 성분에 대응하는 제2 성분을 상기 예측 움직임 정보의 제2 성분으로 결정하는 예측 움직임 정보 제2 성분 선택부; 및
    상기 차분 움직임 정보의 제2 성분과 상기 예측 움직임 정보의 제2 성분을 이용하여 상기 현재 움직임 정보의 제2 성분을 복원하는 움직임 정보 제2 성분 복원부를 포함하고,
    상기 최적 예측 움직임 정보 결정부는 움직임 정보 부호화 장치에서 생성된 모드 선택 정보를 수신하여 상기 제1 예측 움직임 정보 선택 모드와 상기 제2 예측 움직임 정보 선택 모드 중 어느 하나를 결정하는 것을 특징으로 하는 움직임 정보 복호화 장치. 것을 특징으로 하는 움직임 정보 복호화 장치.
  11. 삭제
  12. 움직임 정보 부호화 장치에 의해 부호화된 차분 움직임 정보를 복호화하는 움직임 정보 복호화부; 및
    복호화된 상기 차분 움직임 정보를 이용하여 현재 움직임 정보를 복원하는 움직임 정보 복원부를 포함하되,
    상기 움직임 정보 복원부는,
    하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 선정하는 예측 움직임 정보 후보 선정부;
    예측 움직임 정보를 결정하기 위해 제1 예측 움직임 정보 선택 모드와 제2 예측 움직임 정보 선택 모드 중 어느 한 모드를 결정하는 최적 예측 움직임 정보 결정부;
    상기 최적 예측 움직임 정보 결정부의 결정에 근거하여 상기 예측 움직임 정보의 수직 성분과 수평 성분 중 어느 한 성분(이하, '제1 성분'이라 하고, 다른 한 성분을 '제2 성분'이라 함)을 기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 결정하는 예측 움직임 정보 제1 성분 선택부;
    상기 예측 움직임 정보의 제1 성분과 상기 차분 움직임 정보의 제1 성분을 이용하여 상기 현재 움직임 정보의 제1 성분을 복원하는 움직임 정보 제1 성분 복원부;
    상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 제1 성분과 상기 현재 움직임 정보의 제1 성분을 입력으로 하는 제1 비용함수를 이용하여 비용이 최소가 되는 예측 움직임 정보 후보의 제1 성분에 대응하는 제2 성분을 상기 예측 움직임 정보의 제2 성분으로 결정하는 예측 움직임 정보 제2 성분 선택부; 및
    상기 차분 움직임 정보의 제2 성분과 상기 예측 움직임 정보의 제2 성분을 이용하여 상기 현재 움직임 정보의 제2 성분을 복원하는 움직임 정보 제2 성분 복원부를 포함하고,
    상기 최적 예측 움직임 정보 결정부는 부호화 장치와 복호화 장치가 공유하는 정보로서 상기 부호화 장치 및 상기 복호화 장치 각각이 스스로 예측 가능한 정보를 입력으로 하는 제2 비용함수를 이용하여 상기 제1 예측 움직임 정보 선택 모드와 상기 제2 예측 움직임 정보 선택 모드 중 어느 한 모드를 결정하는 것을 특징으로 하는 움직임 정보 복호화 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 스스로 예측 가능한 정보는 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 움직임 정보, 복원 영상정보, 매크로블록 모드 정보, Delta QP(Quantization Parameter), CBP(Coded Block Pattern) 및 변환 크기 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 정보 부호화 장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    제2 비용함수는 입력값들의 분산 또는 표준편차를 비용으로 산출하는 함수이고,
    상기 최적 예측 움직임 정보 결정부는 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 제1 성분들을 상기 제2 비용함수의 입력값으로 하여 산출된 비용과 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 제2 성분들을 상기 제2 비용함수의 입력값으로 하여 산출한 비용을 서로 비교하여 상기 제1 예측 움직임 정보 선택 모드와 상기 제2 예측 움직임 정보 선택 모드 중 어느 한 모드를 결정하는 것을 특징으로 하는 움직임 정보 복호화 장치.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 예측 움직임 정보 제1 성분 선택부가 사용하는 상기 기 정의된 함수는 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 제1 성분들의 중간값 또는 평균값을 산출하는 함수인 것을 특징으로 하는 움직임 정보 복호화 장치.
  16. 삭제
  17. 예측 움직임 정보를 이용하여 부호화해야 할 현재 움직임 정보를 부호화하는 영상처리 방법에서 상기 예측 움직임 정보를 선택하는 방법에 있어서,
    하나 이상의 예측 움직임 정보 후보를 선정하고, 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보로부터 상기 예측 움직임 정보의 수직 성분을 결정하고, 상기 현재 움직임 정보의 수직 성분과 상기 예측 움직임 정보 후보 각각의 수직 성분을 이용하여 비용이 최소가 되는 최소비용 예측 움직임 정보 후보를 선정하여 상기 최소비용 예측 움직임 후보의 수평 성분을 상기 예측 움직임 정보의 수평 성분으로 결정하되,
    상기 예측 움직임 정보의 수직 성분은 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수직 성분의 중간값 또는 평균값으로 결정되는 것을 특징으로 하는 예측 움직임 정보 선택 방법.
  18. 삭제
  19. 예측 움직임 정보를 이용하여 부호화해야 할 현재 움직임 정보를 부호화하는 영상처리 방법에서 상기 예측 움직임 정보를 선택하는 방법에 있어서,
    하나 이상의 예측 움직임 정보 후보를 선정하고, 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보로부터 상기 예측 움직임 정보의 수평 성분을 결정하고, 상기 현재 움직임 정보의 수평 성분과 상기 예측 움직임 정보 후보 각각의 수평 성분을 이용하여 비용이 최소가 되는 최소비용 예측 움직임 정보 후보를 선정하여 상기 최소비용 예측 움직임 후보의 수직 성분을 상기 예측 움직임 정보의 수직 성분으로 결정하되,
    상기 예측 움직임 정보의 수평 성분은 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수평 성분의 중간값 또는 평균값으로 결정되는 것을 특징으로 하는 예측 움직임 정보 선택 방법.
  20. 삭제
  21. 제 17 항 또는 제 19 항에 있어서,
    상기 최소비용 예측 움직임 정보 후보는 입력값의 차이 또는 비트율-왜곡을 연산하는 비용함수를 이용하여 선정되는 것을 특징으로 하는 예측 움직임 정보 선택 방법.
  22. 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 선정하는 단계;
    기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 상기 예측 움직임 정보의 제1 수직 성분을 결정하고, 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수직 성분과 현재 움직임 정보의 수직 성분을 입력으로 한 제1 비용함수를 이용하여 예측 움직임 정보의 제1 수평 성분을 결정함으로써 제1 예측 움직임 정보를 선정하는 단계;
    제2 비용함수를 이용하여 상기 제1 예측 움직임 정보의 선정에 따른 제1 비용을 산출하는 단계;
    기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 상기 예측 움직임 정보의 제2 수평 성분을 결정하고, 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수평 성분과 상기 현재 움직임 정보의 수평 성분을 입력으로 한 상기 제1 비용함수를 이용하여 상기 예측 움직임 정보의 제2 수직 성분을 결정함으로써 제2 예측 움직임 정보를 선정하는 단계;
    상기 제2 비용함수를 이용하여 상기 제2 예측 움직임 정보의 선정에 따른 제2 비용을 산출하는 단계;
    상기 제1 비용과 상기 제2 비용을 비교하여 상기 제1 예측 움직임 정보와 상기 제2 예측 움직임 정보 중 하나를 상기 예측 움직임 정보로 선택하는 단계; 및
    상기 예측 움직임 정보와 상기 현재 움직임 정보를 이용하여 차분 움직임 정보를 산출하고 부호화하고 상기 예측 움직임 정보의 선택에 대한 모드 선택 정보를 생성하여 부호화하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 정보 부호화 방법.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 제2 비용함수는 상기 현재 움직임 정보와 상기 제1 예측 움직임 정보를 입력값으로 하여 두 입력값의 차이를 연산하거나 또는 비트율-왜곡을 연산하는 함수인 것을 특징으로 하는 움직임 정보 부호화 방법.
  24. 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 선정하는 단계;
    기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 상기 예측 움직임 정보의 제1 수직 성분을 결정하고, 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수직 성분과 현재 움직임 정보의 수직 성분을 입력으로 한 제1 비용함수를 이용하여 예측 움직임 정보의 제1 수평 성분을 결정함으로써 제1 예측 움직임 정보를 선정하는 단계;
    제2 비용함수를 이용하여 상기 제1 예측 움직임 정보의 선정에 따른 제1 비용을 산출하는 단계;
    기 정의된 함수에 근거하여 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들로부터 상기 예측 움직임 정보의 제2 수평 성분을 결정하고, 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 수평 성분과 상기 현재 움직임 정보의 수평 성분을 입력으로 한 상기 제1 비용함수를 이용하여 상기 예측 움직임 정보의 제2 수직 성분을 결정함으로써 제2 예측 움직임 정보를 선정하는 단계;
    상기 제2 비용함수를 이용하여 상기 제2 예측 움직임 정보의 선정에 따른 제2 비용을 산출하는 단계;
    상기 제1 비용과 상기 제2 비용을 비교하여 상기 제1 예측 움직임 정보와 상기 제2 예측 움직임 정보 중 하나를 상기 예측 움직임 정보로 선택하는 단계; 및
    상기 예측 움직임 정보와 상기 현재 움직임 정보를 이용하여 차분 움직임 정보를 산출하고 부호화하는 단계를 포함하되,
    상기 제2 비용함수는 부호화 장치와 복호화 장치가 공유하는 정보로서 상기 부호화 장치 및 상기 복호화 장치 각각이 스스로 예측 가능한 정보를 입력으로 하는 비용함수인 것을 특징으로 하는 움직임 정보 부호화 방법.
  25. 삭제
  26. 움직임 정보 부호화 장치에 의해 부호화된 차분 움직임 정보를 복호화하는 단계;
    하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 선정하는 단계;
    예측 움직임 정보를 결정하기 위해 제1 예측 움직임 정보 선택 모드와 제2 예측 움직임 정보 선택 모드 중 어느 한 모드를 결정하는 단계;
    결정된 모드에 근거하여 상기 예측 움직임 정보의 수직 성분과 수평 성분 중 어느 한 성분(이하, '제1 성분이라 하고, 다른 한 성분을 '제2 성분'이라 함)을 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 이용하여 결정하는 단계;
    상기 예측 움직임 정보의 제1 성분과 상기 차분 움직임 정보의 제1 성분을 이용하여 현재 움직임 정보의 제1 성분을 복원하는 단계;
    상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 제1 성분과 상기 현재 움직임 정보의 제1 성분을 입력으로 하는 제1 비용함수를 이용하여 상기 예측 움직임 정보의 제2 성분을 결정하는 단계; 및
    상기 차분 움직임 정보의 제2 성분과 상기 예측 움직임 정보의 제2 성분을 이용하여 상기 현재 움직임 정보의 제2 성분을 복원하는 단계를 포함하되,
    상기 움직임 정보 부화화 장치에 의해 부호화된 모드 선택 정보를 이용하여 상기 예측 움직임 정보가 상기 제1 예측 움직임 정보 선택 모드와 상기 제2 예측 움직임 정보 선택 모드 중 어느 모드에 의해 결정되었는지를 판단하는 것을 특징으로 하는 움직임 정보 복호화 방법.
  27. 삭제
  28. 움직임 정보 부호화 장치에 의해 부호화된 차분 움직임 정보를 복호화하는 단계;
    하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 선정하는 단계;
    예측 움직임 정보를 결정하기 위해 제1 예측 움직임 정보 선택 모드와 제2 예측 움직임 정보 선택 모드 중 어느 한 모드를 결정하는 단계;
    결정된 모드에 근거하여 상기 예측 움직임 정보의 수직 성분과 수평 성분 중 어느 한 성분(이하, '제1 성분이라 하고, 다른 한 성분을 '제2 성분'이라 함)을 상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들을 이용하여 결정하는 단계;
    상기 예측 움직임 정보의 제1 성분과 상기 차분 움직임 정보의 제1 성분을 이용하여 현재 움직임 정보의 제1 성분을 복원하는 단계;
    상기 하나 이상의 예측 움직임 정보 후보들의 제1 성분과 상기 현재 움직임 정보의 제1 성분을 입력으로 하는 제1 비용함수를 이용하여 상기 예측 움직임 정보의 제2 성분을 결정하는 단계; 및
    상기 차분 움직임 정보의 제2 성분과 상기 예측 움직임 정보의 제2 성분을 이용하여 상기 현재 움직임 정보의 제2 성분을 복원하는 단계를 포함하되,
    부호화 장치와 복호화 장치가 공유하는 정보로서 상기 부호화 장치 및 상기 복호화 장치 각각이 스스로 예측 가능한 정보를 입력으로 하는 제2 비용함수를 이용하여 상기 예측 움직임 정보가 상기 제1 예측 움직임 정보 선택 모드와 상기 제2 예측 움직임 정보 선택 모드 중 어느 모드에 의해 결정되었는지를 판단하는 것을 특징으로 하는 움직임 정보 복호화 방법.
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