KR101619333B1 - 엔트로피 코딩에서 컨텍스트 초기화 - Google Patents
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Abstract
구문 요소들이 상기 구문 요소들(327)의 이진화(binarizations)를 이용하여 코딩되는 데이터 스트림(401)으로부터 비디오를 디코딩하는 디코더에 있어서, 데이터 스트림(401)의 이전에 디코딩된 부분들에 의존하는, 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 업데이트하고 상이한 컨텍스트들 중 컨텍스트를 선택하는 것에 의해 이진 엔트로피 디코딩을 이용하여 데이터 스트림(401)로부터 이진화의 빈들(bins, 326)의 숫자를 유도하도록 구성되는 엔트로피 디코더(409); 구문 요소들의 정수 값들을 얻기 위해 구문 요소들의 역이진화하도록(debinarize) 구성되는 디심볼라이저(desymbolizer, 314); 양자화 파라미터를 이용하여 구문 요소들의 정수 값들에 기반하여 비디오를 복원하도록 구성되는 복원기(404); 여기서 상기 엔트로피 디코더(409)는 상기 양자화 파라미터의 선형 방정식에 따라 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 초기화하고 126 개연성 상태들 사이를 구별하도록 구성되며, 여기서 상기 엔트로피 디코더는, 상이한 컨텍스트들 각각에 대해, 개별 8 비트 초기화 값의 첫번째 및 두번째 4비트 부분들로부터 선형 방정식의 오프셋 및 기울기를 유도하도록 구성되는, 디코더를 제시한다.
Description
본 발명은 비디오 데이터를 코딩하기 위한 엔트로피 코딩 개념에 관련되어 있다.
많은 비디오 코덱들이 기술분야에서 알려져 있다. 일반적으로, 이러한 코덱들은 비디오 컨텐츠를 표현하기 위해 필요한 데이터의 양을 감소시키고, 즉 그들은 데이터를 압축한다. 엔트로피 코딩에서, 가능한한 가까이 실제 기호 통계들에 대응하는 개연성 추정을 이용하여 기호(심볼, symbols)들을 코딩하는 것이 필요하다. 개연성 추정은 인코딩할 기호들이 가정하는 각 개연성 값과 함께 개연성 값과 관련된다. 이진 엔트로피 코딩의 경우에, 예를 들어, 기호들이 이진 성질이고 단지 두개의 그러한 가능한 값들이 존재한다. 비디오 코딩의 경우에, 인코딩될 기호들은 비디오 컨텐츠를 설명하기 위해 상이한 작업들을 충족하는 상이한 구문 요소들에 속한다. 예측 잔류물(prediction residual) 등등을 표현하는 모션 벡터 차이들(motion vector differences), 코딩 모드들(coding modes), 변형 계수 레벨들(transform coefficient levels)이 있다. 무엇보다도, 구문 요소들 모두는 가능한 값들의 이러한 영역에 걸쳐 상이한 주파수 히스토그램을 아마도 보여주는, 가능한 값들의 동일 영역에서 정의되는 그러한 것들 및 가능한 값들의 상이한 영역을 갖는다. 따라서, 이러한 구문 요소들의 기호화/이진화의 기호(심볼) 문자열들(symbol strings)/빈 문자열들(bin strings)은 또한 기호 알파벳에 걸쳐 개연성 분배와 관련된 상이한 통계들을 보여준다. 따라서, 컨텍스트-적응 엔트로피 코딩이 이용되며: 첫번째(제1의) 상이한 컨텍스트들은 상이한 개연성 추정과 관련된 각 컨텍스트가 제공된다. 따라서, 상이한 컨텍스트들을 갖는 상이한 구문 요소들의 빈들을 할당하는 것이, 예를 들어, 실현가능하다. 제공되는 다양한 컨텍스트들 중에서 선택되기 위해 비디오의 이미지들의 인근 부분들에 관련된 구문 요소들의 빈들/기호들 사이의 공간적 상호관련성이 이용될 수 있다. 이러한 방법에 의해, 그것의 기호 통계들이 상이한 비디오 컨텐츠와 유사하게 변하는, 그룹들로 빈들/기호들을 분류하는 것이 가능하다. 그러나, 이를 넘어, 이러한 컨텍스트들과 관련된 개연성 추정들은 지속적으로 인코딩 동안 실제 기호 통계들에 적용된다.
그것은 적절히 컨텍스트의 개연성 추정을 초기화하고 컨텍스트를 조심히 설계하는 것이 중요하다는 것이 위 설명으로부터 직접 도출된다. 예를 들어, 컨텍스트의 숫자가 너무 높다면, 개연성 추정들의 적용은 너무 낮은 개별 컨텍스트 내에서 기호들의 주파수 때문에 실패할 것이다. 반대로 컨텍스트들의 숫자가 너무 낮다면, 개별 컨텍스트 내에 수집되는 기호들은, 사실, 상이한 통계들을 갖고, 개연성 추정이 개별 컨텍스트 내에서 모든 이러한 기호들의 실제 기호 통계들을 가깝게 추정하는데 실패할 것이다. 개연성 추정의 초기화가 관련되는 한, 동일한 것들이 비디오 컨텐츠의 표현 혼합이 구문 요소들의 샘플 통계들을 스터디하기 위해 인코딩의 대상인 것들 내에서 몇몇 트레이닝 상태를 수행하는 것으로부터 얻어질 수 있다. 이 때에, 예를 들어, H.264 의 상이한 컨텍스트들의 기호들의 기호 통계들이 비디오의 개별 조각들에 대해 인코더가 선택하는 양자화 파라미터 QP 에 의존성을 부분적으로 보여주는 H.264에서 이용된다. 따라서, H.264에서 개연성 추정 초기화에 의존하는 양자화 파라미터가 이용된다. 특히, H.264 코덱은 즉 인수에 의존하는 선형 양자화 파라미터, 각 컨텍스트에 대해 값들의 쌍을 정의하였고, 즉 오프셋 값들 뿐만 아니라 초기화 값에 독립적인 양자화 파라미터이다. 양 값들은 8 비트에서 정의되었다.
비디오 코딩의 코딩 효율을 더 증가시키고자 하는 바램이 있고, 따라서, 위에서 설명된 컨텍스트-적응 이진 엔트로피 코딩은 효율성 측면에서 더 향상될 수 있고, 즉 한편으로는 압축 레이트 및 다른 한편으로는 실시 복잡성 사이의 타협의 관점에서이다.
따라서, 그러한 코딩 개념을 제공하기 위한 것이 본 발명의 목적이다.
이 목적은 여기에 첨부된 독립항의 주제에 의해 달성된다.
본 발명의 기본적인 발견은 발명자의 발견으로부터 도출되며, 컨텍스트-적응 이진 엔트로피 코딩의 오프셋 및 식별된 기울기는 위에서 정확성은 비디오들의 통계적 수치의 표현 값들보다, 사실상, 실제적으로 조사된 비디오 컨텐츠의 혼합을 더 가깝게 표현하는, 최적화된 값들에서 고착되는 개별 컨텍스트에 대한 오프셋 값들 및 기울기의 쌍들을 유도하기 위해 비디오 컨텐츠의 표현 혼합에서의 트레이닝 상태가 조사되는 것을 피하기 위해 너무 높아서는 안된다. 따라서, 본 발명의 발명자들은 컨텍스트들의 개연성 추정을 초기화하기 위해 오프셋 값들 및 기울기를 제공하기 위한 정확성을 감소시키는 것이 바람직하다는 것을 발견하였다. 발명자들은, 예를 들어, 이러한 감소가 각 컨텍스트에 대한 오프셋 및 기울기의 쌍들을 저장하기 위한 비디오 인코더들 및 디코더들에 부과되는 메모리 요구들에서의 감소를 이끄는 것 뿐만 아니라, 분야에서 코딩 효율을 테스트할 때 코딩 효율성의 약간의 증가를 이끈다는 것을 인식하였다.
본 응용의 바람직한 실시예들은 다음 도면들에 관련하여 다음에서 설명된다.
도 1은 실시예에 따른 인코더의 블록 다이어그램을 보여주는 도면.
도 2a-2c는 블록들로 그림같은 샘플 배치의 상이한 서브-분할들을 개략적으로 보여주는 도면.
도 3은 실시예에 따른 디코더의 블록 다이어그램을 보여주는 도면.
도 4는 실시예에 따른 인코더의 블록 다이어그램을 더 자세히 보여주는 도면.
도 5는 실시예에 따른 디코더의 블록 다이어그램을 더 자세히 보여주는 도면.
도 6은 결과 변형 블록 및 그것의 재변형을, 공간 영역에서 스펙트럼 영역으로 블록의 변형을 도시하는 도면.
도 7은 실시예에 따른 인코더의 블록 다이어그램을 보여주는 도면.
도 8은 실시예에 따른 도 8의 인코더에 의해 발생되는 비트스트림을 디코딩하기 위해 적합한 디코더의 블록 다이어그램.
도 9은 실시예에 따른 다중화된 부분 비트스트림들을 갖는 데이터 패킷을 도시하는 개략도.
도 10은 추가 실시예에 따라 고정된 크기의 세그먼트들을 이용하여 대안적 분할을 갖는 데이터 패킷을 도시하는 개략도.
도 11은 실시예에 따른 디코더 지원 모드 스위칭을 도시하는 도면.
도 12는 추가 실시예에 따라 디코더 지원 모드 스위칭을 도시하는 도면.
도 13은 실시예에 따라 도 11의 디코더에 맞는 인코더를 도시하는 도면.
도 14는 실시예에 따라 도 12의 디코더에 맞는 인코더를 도시하는 도면.
도 15는 pStateCtx 및 fullCtxState/256의 맵핑을 보여주는 도면.
도 16은 본 발명의 실시예에 따라 디코더를 보여주는 도면.
도 17은 본 발명의 실시예에 따른 인코더를 보여주는 도면.
도 1은 실시예에 따른 인코더의 블록 다이어그램을 보여주는 도면.
도 2a-2c는 블록들로 그림같은 샘플 배치의 상이한 서브-분할들을 개략적으로 보여주는 도면.
도 3은 실시예에 따른 디코더의 블록 다이어그램을 보여주는 도면.
도 4는 실시예에 따른 인코더의 블록 다이어그램을 더 자세히 보여주는 도면.
도 5는 실시예에 따른 디코더의 블록 다이어그램을 더 자세히 보여주는 도면.
도 6은 결과 변형 블록 및 그것의 재변형을, 공간 영역에서 스펙트럼 영역으로 블록의 변형을 도시하는 도면.
도 7은 실시예에 따른 인코더의 블록 다이어그램을 보여주는 도면.
도 8은 실시예에 따른 도 8의 인코더에 의해 발생되는 비트스트림을 디코딩하기 위해 적합한 디코더의 블록 다이어그램.
도 9은 실시예에 따른 다중화된 부분 비트스트림들을 갖는 데이터 패킷을 도시하는 개략도.
도 10은 추가 실시예에 따라 고정된 크기의 세그먼트들을 이용하여 대안적 분할을 갖는 데이터 패킷을 도시하는 개략도.
도 11은 실시예에 따른 디코더 지원 모드 스위칭을 도시하는 도면.
도 12는 추가 실시예에 따라 디코더 지원 모드 스위칭을 도시하는 도면.
도 13은 실시예에 따라 도 11의 디코더에 맞는 인코더를 도시하는 도면.
도 14는 실시예에 따라 도 12의 디코더에 맞는 인코더를 도시하는 도면.
도 15는 pStateCtx 및 fullCtxState/256의 맵핑을 보여주는 도면.
도 16은 본 발명의 실시예에 따라 디코더를 보여주는 도면.
도 17은 본 발명의 실시예에 따른 인코더를 보여주는 도면.
도면의 설명 동안, 이러한 도면들 몇몇에서 일어나는 요소들은 이러한 도면들에서 각각 동일 도면 부호로 표시되고 이러한 요소들의 반복되는 설명은 기능들이 관련되는 한 불필요한 반복을 피하기 위해 피해진다. 그럼에도 불구하고, 하나의 도면에 관련되어 제공되는 기능들 및 설명들은 반대가 명백히 표시되기 전까지 다른 도면들에 적용될 수도 있다.
다음에서, 도 1에서 17과 관련하여, 먼저 일반 비디오 코딩 개념의 실시예들이 설명된다. 도 1에서 6까지는 구문 레벨(syntax level)에서 작동하는 비디오 코덱의 부분에 관련된다. 도 8 내지 17 다음 도면들은 데이터 스트림에 구문 요소 스트림의 변환에 관련된 코드의 부분에 대해 그리고 그 역에 대한 실시예들과 관련된다. 그 후, 특정 관점들 및 본 발명의 실시예들은 도 1 내지 17에 관련하여 설명된 일반적인 개념의 가능한 실시예들의 형태로 설명된다.
도 1은 본 응용의 관점이 실행되는 곳에서 인코더(10)에 대한 예를 보여준다.
인코더는 데이터 스트림으로 정보 샘플들(20)의 배치를 인코딩한다. 정보 샘플들의 배치는 예를 들어, 광도 값, 컬러 값, 루마(luma) 값들, 채도(chroma) 값들 또는 유사한 것들에 대응하는 정보 샘플들을 표현할 수 있다. 그러나, 정보 샘플들은 예를 들어, 빛 센서의 시간 또는 유사한 것들에 의해 발생되는 깊이 맵인 샘플 배치(20)의 경우에 깊이 값들일 수도 있다.
인코더(10)는 블록-방향 인코더이다. 그것은, 인코더(10)는 블록들(40)의 유닛들에서 데이터 스트림(30)으로 샘플 배치(20)을 인코딩한다. 블록들(40)의 유닛들에서의 인코딩은 인코더(10)가 서로 완전히 독립적인 이러한 블록들(40)을 인코딩하는 것을 필수적으로 의미하는 것은 아니다. 오히려, 인코더(10)는 잔여 블록들을 내부-예측하거나 외삽하기 위해 이전에 인코딩된 블록들의 복원을 이용할 수 있고, 즉, 개별 블록에 대응하는 각 샘플 배치 영역이 코딩되는 방식으로 설정하기 위해, 코딩 파라미터들을 설정하기 위한 블록들의 입도를 이용할 수 있다.
게다가, 인코더(10)는 변형 코더이다. 그것은, 인코더(10)는 공간 영역에서 스펙트럼 영역으로 각 블록 내에서 정보 샘플들을 전송하도록 변형을 이용하여 블록들(40)을 인코딩하는 것이다. FFT의 DCT 또는 유사한 것들처럼 이차원 변형이 이용될 수 있다. 바람직하게, 블록들(40)은 4각 형상 또는 직사각 형상이다.
도 1에서 보여지는 블록들(40)로 샘플 배치(20)들의 서브-분할은 단지 설명 목적으로만 기능한다. 도 1은 비-중첩 방식으로 서로에 인접하는 4각 또는 직사각 블록들(40)의 정규 이차원 배치로 서브-분할되는 때의 샘플 배치(20)를 보여준다. 블록들(40)의 크기는 미리 결정될 수 있다. 그것은, 인코더(10)가 디코딩 측면에 데이터 스트림(30) 내에서 블록들(40)의 블록 크기상의 정보를 전송할수 없을 수 있다는 것이다. 예를 들어, 디코더는 미리 결정된 블록 크기를 예상할 수 있다.
그러나, 몇몇 대안들이 가능하다. 예를 들어, 블록들은 서로에 대해 중첩된다. 중첩(overlapping)은, 그러나, 각 블록이 어떠한 인근 블록에 의해 중첩되지 않은 부분을 갖는, 또는 블록들의 각 샘플이, 최대로는, 미리 결정된 방향을 따라 현재 블록으로 병렬(juxtaposition)로 배치된 인근 블록들 중 하나의 블록에 의해 중 하나의 블록에 의해 중첩되는, 그러한 확장에 제한될 수 있다. 후자는 현재 블록을 완전히 커버하기 위해 왼쪽 및 오른쪽 인근 블록들이 현재 블록을 중첩할 수 있다는 것을 의미하지만 그러나 그것들은 서로에 대해 중첩되지 않을 수 있고, 동일한 것을 수직 및 대각선 방향으로 인접한 것들에 적용한다.
추가 대안에 따라, 블록들(40)에 대해 샘플 배치(20)의 서브-분할이 비트스트림(30)을 통해 디코더 측면에 전송되는 것으로 이용되는 서브-분할에서 서브-분할 정보를 갖는 인코더(10)에 의해 샘플 배치(20)의 컨텐츠에 적용될 수 있다.
도 2a 내지 2c는 블록들(40)에 샘플 배치(20)의 서브-분할의 상이한 예들을 보여준다. 도 2a는 증가하는 크기와 함께 40a, 40b, 40c 및 40d에서 표시되는 표현 블록들과 함께, 상이한 크기들의 블록들(40)으로 샘플 배치(20)의 쿼드트리-기반(quadtree-based) 서브-분할을 보여준다. 도 2a의 서브-분할에 따라, 샘플 배치(20)는 특정 트리 블록(40d)이 쿼드트리 구조 또는 그렇지 않은 것에 따라 더 서브-분할될 수 있는 것에 관련된 개별 서브-분할 정보를, 차례로, 갖는, 트리 블록들(40d)의 정규 이차원 배치로 먼저 분할된다. 블록(40d)의 왼쪽에 대한 트리 블록은 쿼드트리 구조에 따라 더 작은 블록들로 예시적으로 서브-분할된다. 인코더(10)는 도 2a에서 실선 및 파선들과 함께 보여지는 블록들 각각에 대해 하나의 이차원 변형을 수행할 수 있다. 다른 말로, 인코더(10)는 블록 서브분할의 단위(유닛)들로 배치(20)를 변형할 수 있다.
쿼드트리-기반 서브-분할 대신에 더 일반적인 멀티 트리-기반 서브-분할이 이용될 수 있고 계층 레벨 당 자식 노드들(child nodes)의 숫자가 상이한 계층 레벨들 사이에서 달라질 수 있다.
도 2b는 서브-분할에 대한 또다른 예를 보여준다. 도 2b에 따라, 샘플 배치(20)는 먼저 비-중첩 상호 인접 방식으로 정규 이차원 배치로 배치된 매크로블록들(macroblocks, 40b)로 분할되고 여기서 매크로블록(macroblock)이 서브-분할되지 않는, 또는, 분할되는 경우, 상이한 매크로블록들에 대해 상이한 서브-분할 입도들을 달성하기 위해 균일한 크기의 서브-블록들로 정규 이차원 방식으로 분할되는 것에 따라 각 매크로블록(40b)가 서브-분할 정보와 관련된다. 상기 결과는 40a, 40b 및 40a'에서 표시되는 상이한 크기들의 표현을 갖는 다른-크기 블록들(40)에서 샘플 배치의 서브-분할이다. 도 2a에서처럼, 인코더(10)는 실선 및 파선들과 함께 도 2b에서 보여지는 블록들 각각에서 이차원 변형을 수행한다. 도 2c는 나중에 논의될 것이다.
도 3은 샘플 배치(20)의 복원된 버젼(60)의 복원을 위해 인코더(10)에 의해 발생되는 데이터 스트림(30)을 디코딩할 수 있는 디코더(50)를 보여준다. 디코더(50)는 변형 계수 블록들 각각에 역 변형을 수행하는 것에 의해 복원된 버젼(60)을 복원하고 블록들(40)의 각각에 대해 변형 계수 블록을 데이터 스트림(30)으로부터 추출한다.
인코더(10) 및 디코더(50)는 데이터 스트림으로부터 이 정보를, 각각, 변형 계수 블록들에 정보를 입력하기 위해 엔트로피 인코딩/디코딩을 수행하도록 구성될 수 있다. 상이한 실시예들에 따른 자세한 내용이 후에 설명된다. 데이터 스트림(30)은 샘플 배치(20)의 모든 블록들(40)에 대한 변형 계수 블록들 상의 정보를 필수적으로 포함하지는 않는다는 것에 주의하라. 오히려, 블록들(40)의 서브-집합이 또다른 방식으로 비트스트림(30)으로 코딩될 수 있다. 예를 들어, 인코더(10)는 예측을 위해 또는 반면에 복원된 버젼(60)에서 개별 블록을 채우기 위해 디코더(50)를 이용 가능하게 하는 대신에 대안 코딩 파라미터들을 비트스트림(30)으로 입력하는 블록들(40)의 특정 블록에 대해 변형 계수 블록을 삽입하는 것을 그만두도록 결정할 수 있다. 예를 들어, 인코더(10)는 따라서 비트스트림 내에서 이를 표시하고 텍스쳐 합성(texture synthesis)의 방식에 의해 디코더에 의해 디코더 측면에서 채워질 수 있는 샘플 배치(20) 내에서 블록들을 위치시키기 위해 텍스쳐 분석을 수행할 수 있다.
다음 도면들에 관해 논의된 것처럼, 변형 계수 블록들은 샘플 배치(20)의 개별 블록(40)의 원래 정보 샘플들의 스펙트럼 영역 표현을 꼭 표현하지는 않는다. 오히려, 그러한 변형 계수 블록은 개별 블록(40)의 예측 잔류물의 스펙트럼 영역 표현을 표현할 수 있다. 도 4는 그러한 인코더에 대한 예를 보여준다. 도 4의 인코더는 변형 스테이지(100), 엔트로피 코더(102), 역 변형 스테이지(104), 예측기(106) 및 감산기(108) 뿐만 아니라 애더(adder, 110)를 포함한다. 감산기(108), 변형 스테이지(100) 및 엔트로피 코더(102)는 도 4의 인코더의 출력(114) 및 입력(112) 사이에 언급된 순서로 연속으로 연결된다. 역 변형 스테이지(104), 애더(110) 및 예측기(106)는 애더(110)의 추가 입력에도 연결되는 예측기(106)의 출력과 함께, 감산기(108)의 역 입력 및 변형 스테이지(100)의 출력 사이에서 언급된 순서로 연결된다.
도 4의 코더는 예측 변형-기반 블록 코더이다. 그것은 입력(112)로 들어가는 샘플 배치(20)의 블록들은 현재 시간에서 현재 샘플 배치(20)에 선행 또는 후행할 수 있는 이전에 코딩되고 복원된 다른 샘플 배치들 또는 동일 샘플 배치(20)의 이전에 인코딩되고 복원된 부분들로부터 예측된다는 것이다. 예측은 예측기(106)에 의해서 수행된다. 감산기(108)는 그러한 원래 블록으로부터 예측을 감산하고 변형 스테이지(100)는 예측 잔류물들 상의 이차원 변형을 수행한다. 이차원 변형 그 자체 또는 변형 스테이지(100) 내부의 이후 방법들은 변형 계수 블록들 내에서 변형 계수들의 양자화를 이끌 수 있다. 양자화된 변형 계수 블록들은, 예를 들어, 출력(114)에서 출력하는 결과 데이터 스트림을 갖는 엔트로피 인코더(102) 내에서 엔트로피 인코딩에 의해, 손실없이 코딩된다. 역 변형 스테이지(104)는 예측기(106)가 앞서 언급된 현재 인코딩된 예측 블록들을 예측할 수 있는 것에 기반하여 복원된 정보 샘플들을 얻기 위해 대응하는 예측을 갖는 복원된 잔류물을, 차례로, 결합하고 양자화된 잔류물 및 애더(110)를 복원한다. 예측기(106)는 블록들을 예측하기 위해 상호 예측 모드들 및 내부 예측 모드들 같은 상이한 예측 모드들을 이용할 수 있고 예측 파라미터들은 데이터 스트림으로의 입력에 대해 엔트로피 인코더(102)에 포워딩된다. 상호-예측된 예측 블록 각각에 대해, 개별 모션 데이터는 예측을 다시 수행하기 위해 디코딩 측면을 가능하게 하기 위해 엔트로피 인코더(114)를 통해 비트스트림으로 입력된다. 그림의 예측 블록에 대한 모션 데이터는 예를 들어, 인근의 이미 인코딩된 예측 블록들의 모션 벡터들로부터 설명된 방법의 방식에 의해, 유도된 모션 벡터 예측기에 관련된 현재 예측 블록에 대해 모션 벡터를 차등적으로 코딩하는 모션 벡터 차이를 표현하는 구문 요소를 포함하는 구문 부분을 포함할 수 있다.
도 4의 실시예에 따라, 변형 계수 블록들은 그것들의 실제 정보 샘플들 보다 샘플 배치의 잔류물의 스펙트럼 표현을 나타낸다. 그것은, 도 4의 실시예에 따라, 구문 요소들의 시퀀스는 데이터 스트림(114)로 엔트로피 인코딩되기 위해 엔트로피 인코더(102)를 넣을 수 있다. 구문 요소들의 시퀀스는, 변형 블록들에 대해, 중요한 변형 계수 레벨들을 정의하는 구문 요소들 뿐만 아니라 중요한 변형 계수 레벨들의 위치를 표시하는 중요성 맵(map)과 관련한 구문 요소들 및 상호-예측 블록들에 대한 모션 벡터 차이 구문 요소들을 포함할 수 있다.
설명이 여기서 도 4의 설명에 포함되는 명세서의 설명적 부분 내에서 설명된 것들 중 몇몇과 함께 도 4의 실시예에 대해 몇몇 대안들이 존재한다는 것이 주목되어야 한다.
도 5는 도 4의 인코더에 의해 발생된 데이터 스트림을 디코딩할 수 있는 디코더를 보여준다. 도 5의 디코더는 엔트로피 디코더(150), 역 변형 스테이지(152), 애더(154), 및 예측기(156)를 포함한다. 엔트로피 디코더(150), 역 변형 스테이지(152), 및 애더(154)는 언급된 순서로 도 5의 디코더의 출력(160) 및 입력(158) 사이에 순서대로 연결된다. 엔트로피 디코더(150)의 추가 출력은 그것의 추가 출력 및 애더(154)의 출력 사이에, 차례로, 연결된 예측기(156)에 연결된다. 엔트로피 디코더(150)는, 입력(158)에서 도 5의 디코더로 들어가는 데이터 스트림으로부터, 변형 계수 블록들을 추출하고 여기서 역 변형은 잔류 신호를 얻기 위해 스테이지(152)에서 변형 계수 블록들로 적용된다. 잔류 신호는 출력(160)에서 샘플 배치의 복원된 버젼의 복원된 블록을 얻기 위해 애더(154)에서 예측기(156)로부터 예측과 결합된다. 복원된 버젼들에 기반하여, 예측기(156)는 인코더 측면에서 예측기(106)에 의해 수행되는 예측기들을 재구축(리빌딩, rebuilding)하는 예측기들을 발생시킨다. 인코더 측면에서 이용되는 것들에 따라 동일한 예측들을 얻기 위해, 예측기(156)는 입력(158)에서 데이터 스트림으로부터 엔트로피 디코더(150)가 얻는 예측 파라미터들을 이용한다.
위에서 설명된 실시예들에서, 잔류물들의 변형 및 예측이 수행되는 공간적 입도는 서로 동등할 필요가 없다는 것에 주목하라. 이는 도 2c에서 보여진다. 이 도면은 실선을 갖는 잔류 입도 및 실선을 갖는 예측 입도의 예측 블록들에 대해 서브-분할을 보여준다. 보여질 수 있는 것처럼, 서브분할들은 서로로부터 독립적인 인코더에 의해 선택될 수 있다. 더 정확히 하기 위해, 데이터 스트림 구문은 예측 서브분할로부터 독립적인 잔류물 서브분할의 정의를 가능케할 수 있다. 대안적으로, 잔류물 서브분할은 예측 블록의 적절한 부분집합 또는 각 잔류물 블록이 동등하도록 예측 서브분할의 확장일 수 있다. 도 2a 및 도 2b에서 보여지며, 예를 들어, 예측 입도들은 파선을 갖는 잔류 입도 및 실선과 함께 보여진다. 그것은, 도 2a-2c에서, 그것들과 관련된 도면 부호들을 갖는 모든 블록들은 이차원 변형이 수행되는 잔류 블록들이고 반면 파선 블록들(40a)를 지나가는 더 큰 실선 블록들은, 예를 들어, 예측 파라미터 설정이 개별적으로 수행되는 예측 블록들일 것이다.
위 실시예들은 (잔류물 또는 원본) 샘플들의 블록이 디코더 측면에서 샘플들의 복원된 블록으로, 차례로, 역변형된 변형 계수 블록으로 인코더 측면에서 변형된다는 점에서 공통점을 갖는다. 이는 도 6에서 도시된다. 도 6은 샘플들의 블록(200)을 보여준다. 도 6의 경우에, 이 블록(200)은 예시적으로 크기에서 사각 및 4x4 샘플들(202)이다. 샘플들(202)은 수평 방향 x 및 수직 방향 y를 따라 정규적으로 배치된다. 위에서-언급된 이차원 변형 T에 의해, 블록(200)은 스펙트럼 영역으로 변형되고, 즉 변형 계수들(206)의 블록(204)로 변형되고, 변형 블록(204)는 블록(200)과 같은 크기이다. 그것은, 변형 블록(204)은 수평 방향 및 수직 방향 둘 다로, 블록(200)이 샘플들을 가짐에 따라 많은 변형 계수들(206)을 갖는다는 것이다. 그러나, 변형 T가 스펙트럼 변형이기 때문에, 변형 블록(204) 내에서 변형 계수들(206)의 위치들은 블록(200)의 컨텐츠의 스펙트럼 구성요소들보다 공간적 위치들에 대응하지 않는다. 특히, 변형 블록(204)의 수평 축은 수평 방향에서 스펙트럼 주파수가 단순 증가하는 것을 따른 축에 대응하고 그동안 수직 축은 수직 방향으로 공간적 주파수가 단순 증가하는 것을 따른 축에 대응하며 여기서 DC 구성요소 변형 계수는 블록(204)의 코너에 - 여기서 예시적으로 왼쪽 위 코너 - 위치되며, 이는 오른쪽 아래 코너에서 수평 및 수직 방향 둘 다에 가장 높은 주파수에 대응하는 변형 계수(206)가 위치되도록 하기 위함이다. 공간적 방향을 무시하고, 특정 변형 계수(206)이 속하는 공간적 주파수는, 일반적으로 왼쪽 위 코너에서 오른쪽 아래 코너로 증가한다. 역 변형 T-1 에 의해, 변형 블록(204)는 블록(200)의 카피(copy, 208)를 다시 얻기 위해, 스펙트럼 영역에서 공간적 영역으로 재-변형된다. 변형 동안 양자화/손실이 도입되지 않는 경우, 복원은 완벽하다.
위에서 이미 언급된 것처럼, 블록(200)의 더 큰 블록 크기들이 결과 스펙트럼 표현(204)의 스펙트럼 해상도를 증가시키는 것이 도 6으로부터 보여질 수 있다. 한편으로, 양자화 노이즈는 전체 블록(208)을 넘어 퍼지는 경향이 있고, 그래서 블록들(200)내의 돌연한 그리고 아주 지역화된(로컬라이즈된) 오브젝트들(objects)은 양자화 노이즈 때문에 원본 블록에 관련된 재-변형 블록의 편차를 이끈다. 더 큰 블록들의 이용의 중요한 이점은, 그러나, 한편으로는 중요한, 즉 비-제로(non-zero)(양자화된) 변형 계수들, 즉 레벨들의 숫자 및 다른 한편으로는 중요하지 않은 변형 계수들의 숫자 사이의 비율은 더 나은 코딩 효율을 가능케하는 더 작은 블록들에 비교하여 더 큰 블록들 내에서 감소될 수 있다. 다른 말로, 종종, 중요한 변형 계수 레벨들, 즉 0으로 양자화되지 않은 변형 계수들은, 듬성듬성 변형 블록(204)에 배포된다. 이 때문에, 아래에서 더 자세히 설명되는 실시예들에 따라, 상당한 변형 계수 레벨들의 위치들은 중요성 맵의 방식에 의해 데이터 스트림 내에서 시그널링된다. 그것으로부터 분리하여, 중요한 변형 계수의 값들은, 즉 양자화된 변형 계수들의 경우에서 변형 계수 레벨들은, 데이터 스트림 내에서 전송된다.
위에서 설명되는 모든 인코더들 및 디코더들은, 그리하여, 구문 요소들의 특정 구문을 처리하도록 구성된다. 그것은, 변형 계수 레벨들 같은 이미 언급된 구문 요소들, 변형 블록들의 중요성 맵과 관련된 구문 요소들, 상호-예측 블록들과 관련된 모션 데이터 구문 요소들 등등은 설명된 방식으로 데이터 스트림 내에서 순차적을 배치되는 것으로 가정된다. 그러한 설명된 방식은 실행된 대로, 예를 들어, H.264 스탠다드 또는 다른 비디오 코덱들에서, 유사 코드(수도 코드, pseudo code)의 형태로 표현될 수 있다.
다른 말로, 상기 설명은, 그것의 의미론 및 그들 사이의 순서, 특정 구문 요소 타입들을 설명하는 미리 설정된 구문 구조에 따른 구문 요소들의 시퀀스에 대해, 미디어 데이터의 변환, 여기서 예시적으로 비디오 데이터,을 주로 다루었다. 도 4 및 5의 엔트로피 디코더 및 엔트로피 인코더는, 작동하도록 구성될 수 있고, 다음에 설명되는 것처럼, 구조화될 수 있다. 동일한 것이, 데이터 스트림 및 구문 요소 시퀀스, 즉 기호 또는 비트 스트림, 사이의 변환을 수행하는데 책임이 있다.
실시예에 따른 엔트로피 인코더는 도 7에서 도시된다. 인코더는 손실없이 둘 이상의 부분 비트스트림들(312)로 구문 요소들의 스트림(301)을 변환한다.
발명의 선호되는 실시예에서, 각 구문 요소(301)는 하나 이상의 카테고리들의 집합의 카테고리, 즉 구문 요소 타입과 관련된다. 예를 들어, 카테고리들은 구문 요소의 타입을 특정할 수 있다. 하이브리드 비디오 코딩의 컨텍스트에서, 개별 카테고리는 매크로블록 코딩 모드들, 블록 코딩 모드들, 레퍼런스 그림 지수들, 모션 벡터 차이들, 서브분할 플래그들, 코딩된 블록 플래그들, 양자화 파라미터들, 변형 계수 레벨들, 등등과 관련될 수 있다. 오디오, 음성, 텍스트, 문서, 또는 일반 데이터 코딩같은, 다른 응용 영역들에서 구문 요소들의 상이한 카테고리화가 가능하다.
일반적으로, 각 구문 요소는 가능한 구문 요소 값들의 집합이 상이한 구문 요소 카테고리들에 대해 달라질 수 있는 곳에서, 값들의 유한한 또는 셀 수 있는 무한한 집합의 값을 취할 수 있다. 예를 들어, 정수-값 것들 뿐만 아니라 이진 구문 요소들이 있다. 인코딩 및 디코딩 알고리즘의 복잡성을 감소시키기위해 구문 요소 카테고리들 및 상이한 구문 요소들에 대해 일반적 인코딩 및 디코딩 설계를 rsmd하게 하기 위해, 구문 요소들(301)은 이진 결정들(decisions)의 순서 집합들로 변환되고 이러한 이진 결정들은 이후 단순 이진 코딩 알고리즘에 의해 처리된다. 그래서, 이진화기(binarizer, 302)는 빈들(303)의 시퀀스(또는 문자열 또는 단어)상에 각 구문 요소(301)의 값을 전단사 맵핑(bijectively maps)한다. 빈들(303)의 시퀀스는 정렬된 이진 결정들의 집합을 표현한다. 각 빈들(303) 또는 이진 결정은 두 값들의 집합 중 하나의 값, 예를 들어 0 및 1 값들 중 하나,를 취할 수 있다. 이진화(binarization) 설계는 상이한 구문 요소 카테고리들에 대해 상이할 수 있다. 특정 구문 요소 카테고리에 대한 이진화 설계는 특정 카테고리에 대해 구문 요소의 다른 특성들 및/또는 가능한 구문 요소 값들의 집합에 의존할 수 있다.
표 1은 셀 수 있는(가산, countable) 무한 집합에 대해 세개의 예시 이진화 설계들을 설명한다. 가산 무한 집합들에 대한 이진화 설계들은 구문 요소 값들의 유한 집합들에도 적용될 수 있다. 특히 구문 요소 값들의 큰 무한 집합들에 대해, (빈들의 이용되지 않은 시퀀스들로부터 도출되는) 비효율성은 무시될 수 있지만, 그러한 이진화 설계들의 보편성은 복잡성 및 메모리 요구의 관점에서 이득을 제공한다. 구문 요소 값들의 작은 유한 집합들에 대해, 가능한 기호 값들의 숫자에 대해 이진 설계를 적용하는 것은 (코딩 효율성 관점에서) 종종 바람직하다.
표 2는 8 값들의 유한 집합들에 대해 세개의 예시 이진화 설계들을 나타낸다. 유한 집합들에 대해 이진 설계들은 빈 시퀀스들의 유한 집합들이 여분 없는 코드(및 빈 시퀀스들을 잠재적으로 재배치)를 표현하는 방식으로 빈들의 몇몇 시퀀스들을 수정하는 것에 의해 가산 무한 집합들에 대해 일반 이진화 설계들로부터 유도될 수 있다. 예로, 표 2에서 절단 단항 이진화 설계는 일반 단항 이진화의 구문 요소 7 에 대해 빈 시퀀스를 수정하는 것에 의해 생성되었다(표 1을 보라). 표 2에서 순서(order) 0의 절단되고 재배치된 Exp-Golomb 이진화는 일반 Exp-Golomb 순서 0 이진화(표 1 참조)의 구문 요소 7에 대해 빈 시퀀스를 수정하는 것에 의해 그리고 빈 시퀀스들을 재배치하는 것에 의해 생성되었다(기호 7에 대한 절단 빈 시퀀스는 기호 1에 대해 할당되었다.). 구문 요소들의 유한 집합들에 대해, 표 2의 마지막 컬럼에서 예시된 것처럼, 비-체계적인/비-일반적 이진화 설계들을 이용하는 것도 가능하다.
| 기호 값 (symbol value) |
단항 이진화 (unary binarization) |
Exp-Golomb 순서 0 이진화 (Exp-Golomb order 0 binarization) |
Exp-Golomb 순서 1 이진화 (Exp-Golomb order 1 binarization) |
| 0 | 1 | 1 | 10 |
| 1 | 01 | 010 | 11 |
| 2 | 001 | 011 | 0100 |
| 3 | 0001 | 0010 0 | 0101 |
| 4 | 0000 1 | 0010 1 | 0110 |
| 5 | 0000 01 | 0011 0 | 0111 |
| 6 | 0000 001 | 0011 1 | 0010 00 |
| 7 | 0000 0001 | 0001 000 | 0010 01 |
| ... | ... | ... | ... |
| 기호 값 (symbol value) |
절단 단항 이진화 (truncated unary binarization) |
절단 및 재배치된 Exp-Golomb 순서 0 이진화 (truncated and reordered Exp-Golomb order 0 binarization) |
비-체계적 이진화 (non-systematic binarization) |
| 0 | 1 | 1 | 000 |
| 1 | 01 | 000 | 001 |
| 2 | 001 | 010 | 01 |
| 3 | 0001 | 011 | 1000 |
| 4 | 0000 1 | 0010 0 | 1001 |
| 5 | 0000 01 | 0010 1 | 1010 |
| 6 | 0000 001 | 0011 0 | 1011 0 |
| 7 | 0000 000 | 0011 1 | 1011 1 |
이진화기(302)에 의해 생성된 빈들의 시퀀스의 각 빈(303)은 순차적 순서로 파라미터 할당기(304)에 입력된다. 파라미터 할당기는 각 빈(303)에 하나 이상의 파라미터들의 집합을 할당하고 파라미터들(305)의 관련된 집합과 함께 빈을 출력한다. 파라미터들의 집합은 인코더 및 디코더에서와 정확히 같은 방식으로 결정된다. 파라미터들의 집합은 다음 파라미터들 중 하나 이상으로 구성될 수 있다:
특히, 파라미터 할당기(304)는 컨텍스트 모델을 현재 빈(303)에 할당하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 파라미터 할당기(304)는 현재 빈(303)에 대해 이용가능한 컨텍스트 지수들 중 하나를 선택할 수 있다. 현재 빈(303)에 대한 컨텍스트들의 이용가능한 집합은, 차례로, 현재 빈(303)이 그것의 일부인 이진화, 후자(latter)의 이진화 내에서 현재 빈(303)의 위치에 의해 정의될 수 있는 구문 요소(301)의 타입/카테고리일 수 있는 빈의 타입에 의존할 수 있다. 이용가능한 컨텍스트 집합 중 컨텍스트 선택은 후자(latter)와 관련된 구문 요소들 및 이전 빈들에 의존할 수 있다. 이러한 컨텍스트들의 각각은 그것과함께 관련된 개연성 모델을 갖고, 즉 현재 빈에 대해 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 측정이다. 두개의 가능한 빈 값들 중 어느 쪽이 현재 빈(303)에 대한 더 적게 가능한 또는 더 많이 가능한 빈을 표현하는지에 대한 추정을 특정하는 식별자에 의해 추가적으로 정의되는 개연성 모델과 함께, 개연성 모델은 특히 현재 빈에 대한 더 적게 가능한 또는 더 많이 가능한 빈 값에 대한 개연성의 추정에 대한 측정일 수 있다. 현재 빈에 대해 이용가능한 단지 하나의 컨텍스트의 경우, 컨텍스트 선택은 멀어질 수 있다.
아래에서 더 자세히 설명되는 것처럼, 파라미터 할당기(304)는 개별 컨텍스트들에 속하는 개별 빈들의 실제 빈 통계들에 대한 다양한 컨텍스트들과 관련된 개연성 모델들을 적용하기 위해 개연성 모델 적용을 수행할 수도 있다. 아래에서 더 자세히 설명되는 것처럼, 파라미터 할당기(304)는 작동되는 낮은 복잡성(LC) 모드 또는 고 효율(HE) 모드에 의존하여 다르게 작동할 수 있다. 아래에서 설명되는 것처럼 양쪽 모드들은 개연성 모델이 빈 인코더(310) 중 어느 것에 대한 현재 빈(303)과 관련되고, 그러나 파라미터 할당기(304)의 모드 작업은 LC 모드에서 더 적게 복잡한 경향을 띄고, 그러나 코딩 효율은 빈 통계들에 더 정확히 적용될 개별 인코더들(310)에 개별 빈들(303)의 관련을 야기하는 파라미터 할당기(304) 때문에 고 효율 모드에서 증가되며, 그것 때문에 LC 모드에 비하여 엔트로피를 최적화한다.
파라미터 할당기(304)의 출력인 파라미터들(305)의 관련 집합과 함께 각 빈은 빈 버퍼 선택기(bin buffer selector, 306)에 입력된다. 빈 버퍼 선택기(306)은 둘 중 하나 또는 그 이상의 빈 버퍼들(308)로 - 잠재적으로 수정된 값과 함께 - 출력 빈(307)을 입력하고 관련 파라미터들(305) 및 입력 빈 값에 기반하여 입력 빈의 값을 잠재적으로 수정한다. 출력 빈(307)이 보내지는 빈 버퍼(308)는 관련 파라미터들(305)의 값 및/또는 입력 빈(305)의 값에 기반하여 결정된다.
본 발명의 바람직한 실시예에서, 빈 버퍼 선택기(306)는 빈의 값을 수정하지 않고, 즉 출력 빈(307)은 언제나 입력 빈(305)에 따라 동일한 값을 갖는다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 빈 버퍼 선택기(306)는 현재 빈에 대해 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정을 위한 관련 측정 및 입력 빈 값(305)에 기반하여 출력 빈 값(307)을 결정한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 현재 빈에 대한 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성을 위한 측정이 특정 임계치(threshold)보다 작은 경우 출력 빈 값(307)은 입력 빈 값(305)와 동일하게 설정된다; 현재 빈에 대한 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성을 위한 측정이 특정 임계치보다 크거나 또는 같거나 (또는 더 크거나) 한 경우, 출력 빈 값(307)은 수정된다(즉, 그것은 입력 빈 값의 반대로 설정된다.) 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 출력 빈 값(307)은 현재 빈에 대한 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성을 위한 측정이 특정 임계치보다 더 큰 경우 (또는 같거나 더 큰 경우) 입력 빈 값(305)에 동일하게 설정된다; 만약 현재 빈에 대한 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성에 대한 측정이 특정 임계치보다 작거나 또는 크거나 (또는 작거나) 한 경우, 출력 빈 값(307)은 수정된다(즉, 그것은 입력 빈 값에 반대로 설정된다). 발명의 바람직한 실시예에서, 임계치의 값은 둘 다 가능한 빈 값들에 대해 추정된 개연성에 대한 0.5의 값에 대응한다.
본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 빈 버퍼 선택기(306)는 두개의 가능한 빈 값들 중 어느 것이 현재 빈에 대해 더 적게 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값을 표현하는지에 대한 추정을 특정하는 관련 식별자 및 입력 빈 값(305)에 기반하여 출력 빈 값(307)을 결정한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 출력 빈 값(307)은 식별자가 두개의 가능한 빈 값들 중 첫번째 것이 현재 빈에 대해 더 적게 개연성 있는 (또는 더 높은 개연성이 있는) 빈 값을 표현하는 것을 특정하는 경우, 입력 빈 값(305)와 동일하게 설정되고, 식별자가 두개의 가능한 빈 값들 중 두번째 것이 현재 빈에 대해 더 낮게 개연성 있는 (또는 더 높은 개연성이 있는) 빈 값을 표현하는 것을 특정하는 경우, 출력 빈 값(307)은 수정된다(즉 그것은 입력 빈 값의 반대로 설정된다).
본 발명의 바람직한 실시예에서, 빈 버퍼 선택기(306)는 현재 빈에 대한 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 관련 측정에 기반하여 출력 빈(307)이 보내지는 빈 버퍼를 결정한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 두개의 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 측정에 대한 가능한 값들의 집합은 유한하고 빈 버퍼 선택기(306)는 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 각 가능한 값을 갖는 정확히 하나의 빈 버퍼(308)와 관련되는 표를 포함하고, 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 측정에 대한 상이한 값들은 동일 빈 버퍼(308)과 관련될 수 있다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 측정을 위한 가능한 값들의 범위는 인터벌(간격들)들의 숫자로 분할되고, 빈 버퍼 선택기(306)는 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 현재 측정을 위한 인터벌 지수를 결정하고, 빈 버퍼 선택기(306)는 인터벌 지수에 대한 각 가능한 값을 갖는 정확히 하나의 빈 버퍼(308)에 관련되는 표를 포함하고, 인터벌 지수에 대한 상이한 값들은 동일 빈 버퍼(308)와 관련될 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 반대 측정을 갖는 입력 빈들(305)은 (반대 측정은 개연성 추정 P 및 1 - P 를 표현하는 것들이다.)은 동일 빈 버퍼(308)로 입력된다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 특정 빈 버퍼를 갖는 현재 빈에 대한 두개의 가능성 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 측정의 관련(association)은 시간에 걸쳐 적용되며, 예를 들어, 생성된 부분 비트스트림들이 유사한 비트 레이트를 갖는 것을 담보하기 위함이다. 더 아래에서, 인터벌 지수는 파이프 지수라고도 불리며, 반면 개선(refinement) 지수와 함께 파이프 지수 및 더 개연성 있는 빈 값을 표시하는 플래그는 실제 개연성 모델, 즉 개연성 추정,을 지수화한다.
본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 빈 버퍼 선택기(306)는 현재 빈에 대한 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대한 개연성의 추정에 대한 연관 측정에 기반하여 출력 빈(307)이 보내지는 빈 버퍼(308)를 결정한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대한 개연성의 추정에 대한 측정에 대한 가능한 값들의 집합은 유한하고 빈 버퍼 선택기(306)는 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대해 개연성의 추정의 각 가능성 값을 갖는 정확히 하나의 빈 버퍼(308)과 관련되는 표를 포함하고, 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대한 개연성의 추정에 대한 측정에 대한 상이한 값들은 동일 빈 버퍼(308)과 관련될 수 있다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대한 개연성의 추정에 대한 측정에 대한 가능한 값들의 범위는 인터벌들의 숫자로 분할되고, 빈 버퍼 선택기(306)는 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대해 개연성의 추정에 대한 현재 측정에 대한 인터벌 지수를 결정하고, 빈 버퍼 선택기(306)는 인터벌 지수에 대한 각 가능한 값을 갖는 정확히 하나의 빈 버퍼(308)과 관련되는 표를 포함하고, 인터벌 지수에 대한 상이한 값들은 동일 빈 버퍼(308)과 관련될 수 있다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 특정 빈 버퍼를 갖는 현재 빈에 대한 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대한 개연성의 추정에 대한 측정의 관련(association)은, 예를 들어, 생성된 부분 비트스트림들이 유사한 비트 레이트들을 갖는 것을 담보하도록, 시간에 걸쳐 적용된다.
둘 이상의 빈 버퍼들(308) 각각은 정확히 하나의 빈 인코더(310)과 연결되고 빈 인코더는 오직 하나의 빈 버퍼(308)와 연결된다. 각 빈 인코더(310)는 관련 빈 버퍼(308)로부터 빈들을 읽고 비트들의 시퀀스를 표현하는, 코드워드(codeword, 311)로 빈들의 시퀀스(309)를 변환한다. 빈 버퍼들(308)은 선입선출(first-in-first-out) 버퍼들을 표현한다; 빈 버퍼(308)로 나중에(순차적인 순서로) 입력되는 빈들은 빈 버퍼로 (순차적인 순서로) 더 일찍 입력되는 빈들 전에 인코딩되지 않는다. 특정 빈 인코더(310)의 출력인 코드워드들(311)은 특정 부분 비트스트림(312)에 쓰여진다. 전체 인코딩 알고리즘은 구문 요소들(301)은 둘 이상의 부분 비트스트림들(312)로 변환하고, 부분 비트스트림들의 숫자는 빈 버퍼들 및 빈 인코더들의 숫자와 동일하다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 빈 인코더(310)는 비트들의 다양한 숫자의 코드워드(311)로 빈들의 가변 숫자(309)를 변환한다. 본 발명의 위에서 그리고 아래서 설명되는 실시예들의 하나의 이점은 빈들의 인코딩이 병렬로 수행될 수 있다는 점이고(예를 들어, 개연성 측정의 상이한 그룹들에 대해), 이는 몇몇 실시예들에 대한 처리 시간을 감소시킨다.
본 발명의 실시예들의 또다른 이점은 빈 인코더들(310)에 의해 수행되는, 빈 인코딩은, 파라미터들의 상이한 집합들(305)에 대해 특정적으로 설계될 수 있다는 것이다. 특히, 빈 인코딩 및 인코딩은 추정된 개연성들의 상이한 그룹들에 대해 (코딩 효율성 및/또는 복잡성의 관점에서) 최적화될 수 있다. 한편으로, 이는 인코딩/디코딩 복잡성의 감소를 허용하며, 다른 한편으로, 그것은 코딩 효율성의 향상을 허용한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 빈 인코더들(310)은 현재 빈에 대한 두개의 가능한 빈 값들(305) 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 측정의 상이한 그룹들에 대한 상이한 인코딩 알고리즘(즉 코드워드들 상의 빈 시퀀스들의 맵핑)을 실행한다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 빈 인코더들(310)은 현재 빈에 대한 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대한 개연성의 추정에 대한 측정들의 상이한 그룹들에 대한 상이한 인코딩 알고리즘들을 실행한다.
본 발명의 바람직한 실시예에서, 빈 인코더들(310) - 또는 빈 인코더들 중 하나 이상 - 은 코드워드들(310) 상에 입력 빈들의 시퀀스들(309)를 직접 맵핑하는 엔트로피 인코더들을 표현한다. 그러한 맵핑들은 효율적으로 실행될 수 있고 복소 산술 코딩 엔진을 요구하지 않는다. (디코더상에서 수행된 것처럼) 빈들의 시퀀스 상의 코드워드들의 역 맵핑은 입력 시퀀스의 완벽한 디코딩을 보장하기 위해 고유해야 하며, 그러나 코드워드들(310) 상의 빈 시퀀스들(309)의 맵핑은 꼭 고유할 필요는 없으며, 즉, 빈들의 특정 시퀀스가 코드워드들 중 한 시퀀스 이상에 맵핑될 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 코드워드들(310) 상의 입력 빈들(309)의 시퀀스들의 맵핑은 전단사적이다(bijective). 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 빈 인코더들(310) - 또는 빈 인코더들 중 하나 이상 - 은 가변-길이 코드워드들(310) 상에 입력 빈들의 가변-길이 시퀀스들(309)을 직접 맵핑하는 엔트로피 인코더들을 표현한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 출력 코드워드들은 일반 허프먼(huffman) 코드들 또는 기본 허프먼 코드들처럼 여분 없는 코드들을 표현한다.
여분 없는 코드들에 대한 빈 시퀀스들의 전단사 맵핑에 대한 두 예들은 표 3에서 도시된다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 출력 코드워드들은 에러 감지 및 에러 회복에 적합한 여분 코드들을 표현한다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 출력 코드워드들은 구문 요소들은 암호화하는데 적합한 암호화 코드들을 표현한다.
| 빈들의 시퀀스 (빈 순서는 왼쪽에서 오른쪽) |
코드워드들 (비트 순서는 왼쪽에서 오른쪽) |
| 0000 0000 | 1 |
| 0000 0001 | 0000 |
| 0000 001 | 0001 |
| 0000 01 | 0010 |
| 0000 1 | 0011 |
| 0001 | 0100 |
| 001 | 0101 |
| 01 | 0110 |
| 1 | 0111 |
| 빈들의 시퀀스 (빈 순서는 왼쪽에서 오른쪽) |
코드워드들 (비트 순서는 왼쪽에서 오른쪽) |
| 000 | 10 |
| 01 | 11 |
| 001 | 010 |
| 11 | 011 |
| 1000 0 | 0001 |
| 1001 | 0010 |
| 1010 | 0011 |
| 1000 1 | 0000 0 |
| 1011 | 0000 1 |
본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 빈 인코더들(310) - 또는 빈 인코더들 중 하나 이상 - 은 고정-길이 코드워드들(310) 상에 입력 빈들의 가변-길이 시퀀스들(309)을 직접 맵핑하는 엔트로피 인코더들을 표현한다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 빈 인코더들(310) - 또는 빈 인코더들 중 하나 이상 - 은 가변-길이 코드워드들(310) 상에 입력 빈들의 고정-길이 시퀀스들(309)를 직접 맵핑하는 엔트로피 인코더를 표현한다.
본 발명의 실시예에 따른 디코더가 도 8에서 도시된다. 디코더는 인코더의 역 작업들을 기본적으로 수행하며, 구문 요소들의 시퀀스(327)은 둘 이상의 부분 비트스트림들(324)의 집합으로부터 디코딩된다. 디코더는 두개의 상이한 처리 흐름(프로세스 플로우)를 포함한다: 데이터 요청에 대한 플로우(flow)는 인코더의 데이터 플로우를 복제(replicates)하고, 데이터 플로우는 인코더 데이터 플로우의 역(inverse)을 표현한다. 도 8에서의 표현에서, 실선 화살표가 데이터 플로우를 표현하는 반면 쇄선 화살표는 데이터 요청 플로우를 표현한다. 디코더의 구축 블록들은 기본적으로 인코더의 구축 블록들을 복제하고, 역 작업들을 실행한다.
구문 요소의 디코딩은 이진화기(314)에 보내지는 새로 디코딩된 구문 요소에 대한 요청(313)에 의해 촉발된다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 새로 디코딩된 구문 요소(313)에 대한 각 요청은 하나 이상의 카테고리들의 집합의 카테고리와 관련된다. 구문 요소에 대한 요청과 관련된 카테고리는 인코딩 동안 대응 구문 요소와 관련된 카테고리와 동일하다.
이진화기(314)는 파라미터 할당기(316)에 보내지는 빈에 대한 하나 이상의 요청에 구문 요소(313)에 대한 요청을 맵핑한다. 이진화기(314)에 의해 파라미터 할당기(316)에 보내지는 빈에 대한 요청에 대한 최종 응답에 따라, 이진화기(314)는 빈 버퍼 선택기(318)로부터 디코딩된 빈(326)을 수신한다. 이진화기(314)는 요청된 구문 요소에 대한 특정 이진화 설계의 빈 시퀀스들과 디코딩된 빈들(326)의 수신된 시퀀스를 비교하며, 만약 디코딩된 빈들(26)의 수신된 시퀀스가 구문 요소의 이진화에 부합하는 경우, 이진화기는 그것의 빈 버퍼를 비우고 새로 디코딩된 기호(심볼)에 대한 요청에 대한 최종 응답에 따라 디코딩된 구문 요소를 출력한다. 만약 디코딩된 빈들의 이미 수신된 시퀀스가 요청된 구문 요소에 대한 이진화 설계애 대한 빈 시퀀스들 중 어느 것과도 매치되지 않는 경우, 이진화기는 디코딩된 빈들의 시퀀스가 요청된 구문 요소에 대한 이진화 설계의 빈 시퀀스들 중 하나와 매치될 때까지 파라미터 할당기에 빈에 대한 또다른 요청을 보낸다. 구문 요소에 대한 각 요청에 대해, 디코더는 대응 구문 요소를 인코딩하기 위해 이용되었던 동일 이진화 설계를 이용한다. 이진화 설계는 상이한 구문 요소 카테고리들에 대해 다를 수 있다. 특정 구문 요소 카테고리에 대한 이진화 설계는 특정 카테고리에 대한 구문 요소들의 가능한 구문 요소 값들 및/또는 다른 특성들의 집합에 의존할 수 있다.
파라미터 할당기(316)는 빈에 대한 각 요청에 대한 하나 이상의 파라미터들의 집합을 할당하고 빈 버퍼 선택기에 파라미터들의 관련 집합을 갖는 빈에 대한 요청을 보낸다. 파라미터 할당기에 의해 요청되는 빈에 할당되는 파라미터들의 집합은 인코딩 동안 대응 빈에 할당되는 동일한 것들이다. 파라미터들의 집합은 도 7의 인코더 설명에서 언급된 파라미터들 중 하나 이상으로 구성될 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에서, 파라미터 할당기(316)는, 할당기(304)가 했던 것처럼, 두개의 가능한 값들 중 어느 것이 현재 요청된 빈에 대한 덜 개연성 있고 또는 더 개연성 있는 빈 값을 표현하는지에 대한 추정을 특정하는 식별자 그리고 현재 요청된 빈에 대한 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대한 개연성의 추정에 대한 측정처럼, 즉, 즉 컨텍스트 및 그것의 현재 빈 요청된 빈에 대한 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 관련 측정, 빈에 대한 각 요청을 동일 파라미터들과 관련시킨다.
파라미터 할당기(316)는 이미 디코딩된 기호들 중 하나 이상의 집합에 기반하여 위에서 언급된 개연성 측정들(현재 요청된 빈에 대한 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 측정, 현재 요청된 빈에 대한 덜 개연성 있는 더 개연성 있는 빈 값에 대한 개연성의 추정에 대한 측정, 두개의 가능한 빈 값들이 현재 요청된 빈에 대한 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값 중 어느 것을 표현하는지에 대한 추정을 특정하는 식별자) 중 하나 이상을 결정할 수 있다. 빈들에 대한 특정 요청에 대한 개연성 측정들의 결정은 대응 빈에 대한 인코더에서 처리(프로세스)를 복제한다. 개연성 측정들을 결정하는데 이용되는 디코딩된 기호들은 동일 기호 카테고리의 이미 디코딩된 기호들, 또는 (구문 요소에 대한 현재 요청과 관련된 데이터 집합과 관련하여) 인접한 공간적 및/또는 시간적 위치들의 데이터 집합들(샘플들의 그룹들 또는 블록들 처럼) 에 대응하는 동일 기호 카테고리의 하나 이상의 이미 디코딩된 기호들, 또는 (구문 요소에 대한 현재 요청과 관련된 데이터 집합과 관련한) 동일 및/또는 인접한 공간적 및/또는 시간적 위치들의 데이터 집합들에 대응하는 상이한 기호 카테고리들의 하나 이상의 이미 디코딩된 기호들을 포함할 수 있다.
파라미터 할당기(316)의 출력인 파라미터들의 관련 집합(317)과 관련된 빈에 대한 각 요청은 빈 버퍼 선택기(318)에 입력된다. 파라미터들의 관련 집합(317)에 기반하여, 빈 버퍼 선택기(318)는 둘 이상의 빈 버퍼들(320) 중 하나에 대해 빈(319)에 대한 요청을 보내고 선택된 빈 버퍼(320)로부터 디코딩된 빈(325)를 수신한다. 디코딩된 입력 빈(325)는 잠재적으로수정되고 디코딩된 출력 빈(326)은 - 잠재적으로 수정된 값과 함께 - 파라미터들(317)의 관련 집합과 함께 빈에 대한 요청에 대한 최종 응답에 따라 이진화기(314)에 보내진다.
빈에 대한 요청이 포워딩되는 빈 버퍼(320)는 인코더 측면에서 빈 버퍼 선택기의 출력 빈이 보내지는 빈 버퍼와 동일한 방식으로 선택된다.
본 발명의 바람직한 실시예에서, 빈 버퍼 선택기(318)는 현재 요청된 빈에 대한 두개의 가능한 빈 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 관련 측정에 기반하여 빈(319)에 대한 요청이 보내지는 빈 버퍼(320)을 결정한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 측정에 대한 가능한 값들의 집합은 유한하고 빈 버퍼 선택기(318)는 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정의 각 가능한 값과 정확히 하나의 빈 버퍼(320)을 연관시키는 표를 포함하고, 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 측정에 대한 상이한 값들은 동일 빈 버퍼(320)과 관련될 수 있다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 측정에 대한 가능한 값들의 범위는 인터벌들의 숫자로 분할되고, 빈 버퍼 선택기(318)는 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 현재 측정에 대한 인터벌 지수를 결정하고, 빈 버퍼 선택기(318)는 인터벌 지수에 대한 각 가능한 값과 정확히 하나의 빈 버퍼(320)을 관련시키는 표를 포함하고, 인터벌 지수에 대한 상이한 값들은 동일 빈 버퍼(320)과 관련될 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 반대 측정과 (반대 측정은 개연성 추정 P 및 1 - P 를 표현하는 것들이다) 빈들에 대한 요청(317)은 동일 빈 버퍼(320)으로 포워딩된다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 특정 빈 버퍼와 현재 빈 요청에 대한 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 측정의 관련은 시간에 걸쳐 적용된다.
본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 빈 버퍼 선택기(318)는 빈에 대한 요청(319)가 현재 요청된 빈에 대한 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대해 개연성의 추정에 대한 관련 측정에 기반하여 보내지는 빈 버퍼(320)를 결정한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대한 개연성의 추정에 대한 측정에 대한 가능성 값들의 집합은 유한하고 빈 버퍼 선택기(318)는 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대한 개연성의 추정의 각 가능한 값과 정확히 하나의 빈 버퍼(320)을 관련시키는 표를 포함하고, 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대한 개연성의 추정에 대한 측정에 대한 상이한 값들은 동일 빈 버퍼(320)과 관련될 수 있다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대한 개연성의 추정에 대한 측정에 대한 가능성 값들의 범위는 인터벌들의 숫자로 분할되고, 빈 버퍼 선택기(318)는 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값의 추정에 대한 현재 측정에 대한 인터벌 지수를 결정하고, 빈 버퍼 선택기(318)는 인터벌 지수에 대한 각 가능한 값과 정확히 하나의 빈 버퍼(320)을 관련시키는 표를 포함하고, 인터벌 지수에 대한 상이한 값들은 동일 빈 버퍼(320)와 관련될 수 있다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 특정 빈 버퍼와 현재 빈 요청에 대해 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대한 개연성의 추정에 대한 측정의 관련은 시간에 걸쳐 적용된다.
선택된 빈 버퍼(320)으로부터 디코딩된 빈(325)를 수신한 후에, 빈 버퍼 선택기(318)는 잠재적으로 입력 빈(325)를 수정하고 이진화기(#14)에 대해 - 잠재적으로 수정된 값과 함께 - 출력 빈(326)을 보낸다. 빈 버퍼 선택기(318)의 입력/출력 빈 맵핑은 인코더 측면에서 빈 버퍼 선택기의 입력/출력 빈 맵핑의 역이다.
본 발명의 바람직한 실시예에서, 빈 버퍼 선택기(318)는 빈의 값을 수정하지 않고, 즉 출력 빈(326)은 언제나 입력 빈(325)와 동일한 값을 갖는다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 빈 버퍼 선택기(318)는 빈(317)에 대한 요청과 관련된 현재 요청된 빈에 대한 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 측정 및 입력 빈 값(325)에 기반하여 출력 빈 값(326)을 결정한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 현재 빈 요청에 대한 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성에 대한 측정이 특정 임계치보다 작은 경우(또는 같거나 작은 경우) 출력 빈 값(326)은 입력 빈 값(325)에 동등하게 설정되고; 현재 빈 요청에 대한 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성에 대한 측정이 특정 임계치보다 더 크거나 또는 같거나 (더 큰 경우), 출력 빈 값(326)은 수정된다(즉 입력 빈 값의 반대로 설정된다).
본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 현재 빈 요청에 대한 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성에 대한 측정이 특정 임계치보다 더 큰 경우 (또는 크거나 같은 경우) 출력 빈 값(326)은 입력 빈 값(325)와 같게 설정되고; 현재 빈 요청에 대한 두개의 가능한 빈 값들 중 하나에 대한 개연성에 대한 측정이 특정 임계치보다 작거나 또는 같거나 (또는 작은) 경우, 출력 빈 값(326)은 수정된다(즉 입력 빈 값에 반대로 설정된다).
본 발명의 바람직한 실시예에서, 임계치의 값은 두 가능한 빈 값들에 대해 추정된 개연성에 대한 0.5의 값에 대응한다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 빈 버퍼 선택기(318)는 빈 (317)에 대한 요청과 관련된, 현재 빈 요청에 대해 두개의 가능성 빈 값들 중 어느 것이 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값을 표현하는지에 대한 추정을 특정하는, 식별자 및 입력 빈 값(325)에 기반하여 출력 빈 값(326)을 결정한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 만약 식별자가 두개의 가능성 빈 값들 중 첫번째 것이 현재 빈 요청에 대한 덜 개연성 있는 (또는 더 개연성 있는) 빈 값을 표현하는 것을 특정하는 경우 출력 빈 값(326)은 입력 빈 값(325)와 동일하게 설정되고, 식별자가 두개의 가능성 빈 값들 중 두번째 것이 현재 빈 요청에 대한 덜 개연성 있는 (또는 더 개연성 있는) 빈 값을 표현하는 것을 특정하는 경우 출력 빈 값(326)은 수정된다(즉 입력 빈 값의 반대로 설정된다).
위에서 설명된대로, 빈 버퍼 선택기는 둘 이상의 빈 버퍼들(320) 중 하나에 빈(319)에 대한 요청을 보낸다. 빈 버퍼들(20)은 연결된 빈 디코더들(322)로부터 디코딩된 빈들(321)의 시퀀스와 입력되는, 선입선출 버퍼들을 표현한다. 빈 버퍼 선택기(318)로부터 빈 버퍼(320)에 보내지는 빈(319)에 대한 요청에 대한 응답에 따라, 빈 버퍼(320)는 빈 버퍼(320)에 먼저 입력되는 그것의 컨텐츠의 빈을 제거하고 빈 버퍼 선택기(318)에 그것을 보낸다. 빈 버퍼(320)에 먼저 보내지는 빈들은 먼저 제거되고 빈 버퍼 선택기(318)에 보내진다.
둘 이상의 빈 버퍼들(320) 각각은 정확히 하나의 빈 디코더(322)와 연결되고 각 빈 디코더는 오직 하나의 빈 버퍼(320)와 연결된다. 각 빈 디코더(322)는 개별 부분 비트스트림(324)로부터, 비트들의 시퀀스들을 표현하는, 코드워드들(323)을 읽는다. 빈 디코더는 연결된 빈 버퍼(320)에 보내지는 빈들의 시퀀스(321)로 코드워드(323)를 변환한다. 전체 디코딩 알고리즘은 디코딩된 구문 요소들의 숫자로 둘 이상의 부분 비트스트림(324)를 변환하고, 거기서 부분 비트스트림들의 숫자는 빈 디코더들 및 빈 버퍼들의 숫자와 동일하고 구문 요소들의 디코딩은 새로운 구문 요소들에 대한 요청들에 의해 촉발된다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 빈 디코더(322)는 비트들의 가변 숫자의 코드워드들(323)을 빈들의 가변 숫자의 시퀀스(321)로 변환한다. 본 발명의 실시예의 하나의 이점은 둘 이상의 부분 비트스트림들로부터 빈들의 디코딩이 병렬로 수행될 수 있고(예를 들어, 개연성 측정들의 상이한 그룹들에 대해), 몇몇 실시예들에 대해 처리 시간을 감소시킨다.
본 발명의 실시예들의 또다른 이점은, 빈 디코더들(322)에 의해 수행되는, 빈 디코딩이 파라미터들의 상이한 집합들(317)에 대해 특정적으로 설계될 수 있다는 것이다. 특히, 빈 인코딩 및 디코딩은 추정된 개연성들의 상이한 그룹들에 대해 (코딩 효율성 및/또는 복잡성의 관점에서) 최적화될 수 있다. 한편으로, 이는 유사 코딩 효율을 갖는 최신 엔트로피 코딩 알고리즘에 관련된 인코딩/디코딩 복잡성의 감소를 허용한다. 다른 한편으로, 이는 유사한 인코딩/디코딩 복잡성을 갖는 최신 엔트로피 코딩 알고리즘에 관련된 코딩 효율성의 향상을 허용한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 빈 디코더(322)는 현재 빈 요청에 대한 두개의 가능한 빈 값들(317) 중 하나에 대한 개연성의 추정에 대한 측정의 상이한 그룹들에 대한 상이한 디코딩 알고리즘(즉 코드워드상의 빈 시퀀스들의 맵핑)을 실행한다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 빈 디코더들(322)은 현재 요청된 빈에 대한 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값에 대해 개연성의 추정에 대한 측정의 상이한 그룹들에 대한 상이한 디코딩 알고리즘을 실행한다.
빈 디코더들(322)는 인코더 측면에서 대응 빈 인코더들의 역 맵핑을 한다.
본 발명의 바람직한 실시예에서, 빈 디코더들(322) - 또는 빈 디코더들 중 하나 이상 - 은 빈들의 시퀀스들(321) 상에 코드워드들을 직접 맵핑하는 엔트로피 디코더들을 표현한다. 그러한 맵핑들은 효율적으로 실행될 수 있고 복소 산술 코딩 엔진을 요구하지 않는다. 빈들의 시퀀스들 상의 코드워드들의 맵핑은 고유해야 한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 빈들의 시퀀스들(321) 상의 코드워드들(32)의 맵핑은 전단사이다(bijective).
본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 빈 디코더들(310) - 또는 빈 디코더들 중 하나 이상은 - 빈들의 가변-길이 시퀀스들(321)로 가변-길이 코드워드들(323)을 직접 맵핑하는 엔트로피 디코더들을 표현한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 입력 코드워드들은 일반 허프먼 코드들 또는 기본 허프먼 코드들처럼 여분 없는(redundancy-free) 코드들을 표현한다. 빈 시퀀스들에 대한 여분 없는 코드들의 전단사 맵핑에 대한 두 예들은 표 3에서 도시된다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 빈 디코더들(322) - 또는 빈 디코더들 중 하나 이상은 - 빈들의 가변-길이 시퀀스들(321) 상에 고정-길이 코드워드들(323)을 직접 맵핑하는 엔트로피 디코더들을 표현한다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 빈 디코더들(322) - 또는 빈 디코더들 중 하나 이상은 - 빈들의 고정-길이 시퀀스들(321) 상에 가변-길이 코드워드들(323)을 직접 맵핑하는 엔트로피 디코더들을 표현한다.
도 7 및 8은 기호 3의 시퀀스를 인코딩하기 위한 인코더 및 동일한 것을 복원하기 위한 디코더에 대한 실시예를 보여주었다. 인코더는 기호들의 시퀀스의 각 기호들에 파라미터들의 숫자(305)를 할당하도록 구성되는 할당기(304)를 포함한다. 할당은 예측이, 차례로, 기호 3 및 이전 구문 요소들 1의 히스토리로부터 추론 가능한, 구문 요소들 1의 구문 구조에 따라, 현재 예측되는 그리고 현재 기호들이 어디에 속하는지의 표현 - 이진화처럼 - 에 대한 구문 요소 1의 카테고리처럼 기호들의 시퀀스의 이전 기호들 내에 포함되는 정보에 기반한다. 게다가, 인코더는 복수의 엔트로피 인코더들(10)을 포함하고, 그것의 각각이 개별 비트스트림(312)에 개별 엔트로피 인코더에 포워딩되는 기호들(3)을 변환하도록 구성되며, 선택기(306)는 복수의 엔트로피 인코더들 중 선택된 하나에 각 기호 3 을 포워딩하도록 구성되며, 선택은 개별 기호 3에 할당되는 파라미터들의 숫자(305)에 의존한다. 할당기(304)는 개별 선택기(502)를 산출하기 위해 선택기(206)로 통합되는 것처럼 생각될 수도 있다.
기호들의 시퀀스를 복원하는 디코더는 복수의 엔트로피 디코더들(322)를 포함하고, 그것의 각각은 기호들(321)로 개별 비트스트림을 변환하도록 구성되고; 할당기(316)는 기호들의 시퀀스의 이전에 복원된 기호들 내에 포함된 정보에 기반하여 복원될 기호들의 시퀀스의 기호들(315) 각각에 파라미터들(317)의 숫자를 할당하도록 구성되고(도 8의 326 및 327 참조); 선택기(318)는 복수의 엔트로피 디코더들(322) 중 선택된 하나로부터 복원될 기호들의 시퀀스의 각 기호를 회수하도록 구성되며, 선택은 개별 기호에 정의되는 파라미터들의 숫자에 의존한다. 할당기(326)는 각 기호에 할당되는 파라미터들의 숫자가, 개별 기호가 가정할 수 있는 가능한 기호 값들 중에서 분배의 개연성의 추정에 대한 측정을 포함하거나 측정일 수 있도록 구성될 수 있다. 다시, 할당기(316) 및 선택기(318)은 하나의 블록, 선택기(402)로 통합되는 것처럼 생각될 수 있다. 복원될 기호들의 시퀀스는 이진 알파벳일 수 있고 할당기(316)는 개연성 분포의 추정이 이진 알파벳의 두개의 가능한 빈 값들 중 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값의 개연성의 추정에 대한 측정으로 구성되는 것처럼 구성될 수 있고 식별자는 두개의 가능한 빈 값들 중 어느 것이 덜 개연성 있는 또는 더 개연성 있는 빈 값을 표현하는 추정을 특정한다. 할당기(316)는 개별 컨텍스트가 할당되는 이전에 복원된 기호들의 기호 값들에 의존하여 실제 기호 통계에 대한 각 컨텍스트에 대한 개연성 분포 추정을 적용하도록, 그것과 함께 관련된 개별 개연성 분포 추정을 갖는 각 컨텍스트와 함께 복원될 기호들의 시퀀스의 이전에 복원된 기호들 내에 포함된 정보에 기반하여 복원된 기호들의 시퀀스(315)의 각 기호들에 컨텍스트를 내부적으로 할당하도록 더 구성될 수 있다. 컨텍스트는 비디오 또는 그림 코딩처럼, 또는 경제적 응용의 경우 표에서처럼, 구문 요소들이 속하는 위치들의 공간적 관계 또는 인접성을 고려할 수 있다. 각 기호에 대한 개연성 분포의 추정에 대한 측정은 양자화, 또는 개별 표에 대한 지수에 따른 이용, 개연성 분포(부분 비트스트림(312)를 지수화하는 파이프 지수)의 추정에 대한 측정을 얻기 위해 (세분 지수를 깍아내는) 복수의 개연성 추정 표현들 중 하나에 (세분 지수에 따라 파이프 지수에 의해 재수화된 아래 실시예들에서) 개별 기호로 할당된 컨텍스트와 관련된 개연성 분포 추정처럼, 개별 기호들에 할당된 컨텍스트와 관련된 개연성 분포 추정에 기반하여 결정될 수 있다. 선택기는 전단사 관련(bijective association)이 복수의 개연성 분포 추정 표현들 및 복수의 엔트로피 인코더들 사이에 정의되는 것처럼 구성될 수 있다. 선택기(18)는 시간에 걸쳐, 기호들의 시퀀스의 이전에 복원된 기호들에 의존하여 미리 결정된 결정론적 방식으로 개연성 분포 추정의 범위로부터 복수의 개연성 분포 추정 표현들로 양자화 맵핑을 변환시키도록 구성될 수 있다. 그것은, 선택기(318)는 양자화 스텝 크기들(step sizes) 즉, 개별 엔트로피 디코더들과 관련된 개별 개연성 지수들상에 맵핑된 개연성 분포들의 인터벌들,을 변화시킬 수 있다는 것이다. 복수의 엔트로피 디코더들(322)는, 차례로, 양자화 맵핑에서의 변화에 상응하는 비트스트림들로 변환 기호들의 그들의 방식을 적용시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 각 엔트로피 디코더(322)는 개별 개연성 분포 추정 양자화 인터벌 내에서 특정 개연성 분포 추정에 최적화될 수 있는, 즉 최적 압축 레이트를 가질 수 있고, 최적화되기 위해 나중의 것의 변화 상에서 개별 개연성 분포 추정 양자화 인터벌 내에서 특정 개연성 분포 추정의 위치를 적용하도록 그것의 코드워드/기호 시퀀스 맵핑을 변화시킬 수 있다. 선택기는 기호들이 복수의 엔트로피 디코더들로부터 회수되는 레이트들이 덜 분산되게 양자화 맵핑을 변화시키도록 구성될 수 있다. 이진화기(314)에 따라 구문 요소들이 이미 이진(binary)이라면 동일한 것이 없어진다는 것이 숙지되어야 한다. 게다가, 디코더(322)의 타입에 의존하여, 버퍼들(320)의 존재는 불필요하다. 게다가, 버퍼들은 디코더들 내에서 통합될 수 있다.
유한 구문 요소 시퀀스들의 종료
본 발명의 바람직한 실시예에서, 인코딩 및 디코딩은 구문 요소들의 유한 집합에 대해 수행된다. 종종 정지 이미지, 비디오 시퀀스의 프레임 또는 필드, 이미지의 조각, 비디오 시퀀스의 필드 또는 프레임의 조각, 또는 연속적인 오디오 샘플들의 집합, 등등처럼 데이터의 특정 양이 코딩된다. 구문 요소들의 유한 집합들에 대해, 일반적으로인코더 측면에서 생성된 부분 비트스트림들이 종결되어야 하며, 즉 모든 구문 요소들이 전송되거나 저장된 부분 비트스트림들로부터 디코딩될 수 있다는 것이 보장되어야 한다. 마지막 빈이 대응 빈 버퍼(308)로 입력된 이후, 빈 인코더(310)는 완전한 코드워드가 부분 비트스트림(312)에 쓰여지는 것을 보장해야 한다. 빈 인코더(310)가 코드워드들 상에 빈 시퀀스들의 직접 맵핑을 실행하는 엔트로피 인코더를 표현하는 경우, 빈 버퍼에 마지막 빈을 쓴 후 빈 버퍼에 저장되는 빈 시퀀스는 코드워드와 관련된 빈 시퀀스를 표현하지 않을 수 있다(즉 코드워드들과 관련된 둘 이상의 빈 시퀀스들의 접두사(prefix)를 표현할 수 있다). 그러한 경우에, 접두사로 빈 버퍼에서 빈 시퀀스를 포함하는 빈 시퀀스와 관련된 코드워드들 중 어느것이든 부분 비트스트림에 쓰여져야 한다(빈 버퍼는 씻어져야 한다.(flushed)) 이는 코드워드가 쓰여지기 전까지 빈 버퍼로 임의의 또는 특정 값과 빈들을 입력하는 것에 의해 수행된다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, (관련 빈 시퀀스가 접두사에 따라 빈 버퍼에서 빈 시퀀스를 포함해야만 하는 특성에 더하여) 빈 인코더는 최소 길이를 갖는 코드워드들 중 하나를 선택한다. 디코더 측면에서, 빈 디코더(322)는 부분 비트스트림에서 마지막 코드워드에 대해 요구되는 것보다 더 많은 빈들을 디코딩할 수 있다; 이러한 빈들은 빈 버퍼 선택기(318)에 의해 요구되지 않고 버려지거나 무시된다. 기호들의 유한 집합의 디코딩은 디코딩된 구문 요소들에 대한 요청에 의해 제어된다. 만약 데이터의 양에 대해 어떠한 추가 구문 요소가 요구되는 경우, 디코딩은 종결된다.
부분 비트스트림들의 전송 및 멀티플렉싱(multiplexing)
인코더에 의해 생성되는 부분 비트스트림들(312)은 개별적으로 전송될 수 있고, 또는 그것들은 단일 비트스트림으로 멀티플렉스될 수 있고(다중화될 수 있고), 또는 부분 비트스트림들의 코드워드들은 단일 비트스트림으로 삽입(인터리브, 끼워지다, interleaved)될 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 데이터에 대한 양에 대한 각 부분 비트스트림은 하나의 데이터 패킷에 쓰여진다. 데이터의 양은 정지 그림, 비디오 시퀀스의 필드 또는 프레임, 정지 그림의 조각, 비디오 시퀀스의 프레임 또는 필드의 조각, 또는 오디오 샘플들의 프레임 등등처럼 구문 요소들의 임의의 집합이 될 수 있다.
본 발명의 또다른 바람직한 실시예에서, 데이터의 양에 대한 모든 부분 비트스트림들 또는 데이터의 양에 대한 부분 비트스트림들 중 둘 이상은 하나의 데이터 패킷으로 다중화된다. 다중화된 부분 비트스트림들을 포함하는 데이터 패킷의 구조는 도 9에서 도시된다.
데이터 패킷(400)은 각 부분 비트스트림의 데이터에 대해(데이터의 고려된 양에 대해) 하나의 파티션 및 헤더로 구성된다. 데이터 패킷의 헤더(400)는 비트스트림 데이터(402)의 세그먼트들로 데이터 패킷(의 나머지)의 분할에 대한 지시(표시, indications)를 포함한다. 분할에 대한 지시에 더하여, 헤더는 추가 정보를 포함할 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 데이터 패킷들의 분할에 대한 표시는 바이트들 또는 비트들 또는 바이트들의 배수 또는 비트들의 배수의 단위로 데이터 세그먼트들의 시작의 위치들이다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 데이터 세그먼트들의 시작의 위치들은, 각각 이전 데이터 패킷의 시작에 관련된 또는 헤더의 끝에 관련된 또는 데이터 패킷의 시작에 관련된, 데이터 패킷의 헤더에서 절대 값들에 따라 코딩된다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 데이터 세그먼트들의 시작의 위치들은 차등적으로 코딩되며, 즉 오직 데이터 세그먼트의 시작에 대한 예측 및 데이터 세그먼트의 실제 시작 사이의 차이만이 코딩된다. 예측은 선행 데이터 세그먼트들의 시작의 위치, 데이터 패킷에서 데이터 세그먼트들의 숫자, 데이터 패킷의 전체 사이즈처럼 이미 알려진 또는 전송될 정보에 기반하여 유도될 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 제1데이터 패킷의 시작의 위치는 코딩되지 않으나 데이터 패킷 헤더의 크기에 기반하여 추론된다. 디코더 측면에서, 전송된 분할 표시들은 데이터 세그먼트들의 시작을 유도하기 위해 이용된다. 데이터 세그먼트들은 부분 비트스트림들에 따라 이용되고 데이터 세그먼트들에 포함된 데이터는 순차적 순서로 대응 빈 디코더들로 입력된다.
데이터 패킷들로 부분 비트스트림들을 다중화하기 위해 몇몇 대안들이 있다. 부분 비트스트림의 크기가 매우 유사한 경우에 특히, 요구 부가 정보를 감소시킬 수 있는, 하나의 대안은, 도 10에서 도시된다. 데이터 패킷의 페이로드, 즉 그것의 헤더(411) 없는 데이터 패킷(410)은, 미리 설정된 방식으로 세그먼트들(412)로 분할된다. 예를 들어, 데이터 패킷 페이로드는 동일 크기의 세그먼트들로 분할될 수 있다. 각 세그먼트는 부분 비트스트림(413)의 첫번째 부분과 함께 부분 비트스트림과 관련된다. 부분 비트스트림이 관련된 데이터 세그먼트보다 큰 경우, 그것의 나머지(414)는 다른 데이터 세그먼트들의 끝에서 이용되지 않은 공간으로 위치된다. 이는 비트스트림의 남은 부분이 부가 정보를 감소시키는 (데이터 세그먼트의 끝으로부터 시작하는) 역 순서로 입력되는 방식으로 수행될 수 있다. 데이터 세그먼트들에 대한 부분 비트스트림들의 나머지들의 관련 및, 데이터 세그먼트에 하나 이상의 나머지가 추가될 때, 나머지들 중 하나 이상에 대한 시작 지점은 비트스트림 내부에서, 예를 들어, 데이터 패킷 헤더에서, 시그널링되어야 한다.
가변-길이 코드워드들의 삽입
몇몇 응용들에 대해, 위에서 설명된 하나의 데이터 패킷에서 부분 비트스트림들의 다중화는 다음 단점들을 가질 수 있다: 한편으로, 작은 데이터 패킷들에 대해, 분할을 시그널링하는데 필요한 부가 정보에 대한 비트들의 숫자는 코딩 효율을 최종적으로 감소시키는 부분 비트스트림들로 실제 데이터에 관련하여 중요해질 수 있다. 다른 한 편으로, 다중화는 낮은 지연을 요구하는 응용들에 적합하지 않을 수 있다(예를 들어, 비디오 컨퍼런싱 응용들에 대해) 분할들의 시작의 위치들이 이전에 알려져 있지 않기 때문에, 설명된 다중화와 함께, 인코더는 부분 비트스트림들이 완전히 생성되기 전에 데이터 패킷의 전송을 시작할 수 없다. 게다가, 일반적으로, 디코더는 데이터 패킷의 디코딩을 시작할 수 있기 전에 마지막 데이터 세그먼트의 시작을 수신하기 전까지 기다려야 한다. 비디오 회으 시스템들같은 응용들에 대해, 이러한 지연들은 그러한 응용들에 결정적인, 몇몇 비디오 그림들의 시스템의 추가 전체 지연으로 귀결된다(그림을 인코딩/디코딩하기 위한 두 그림들 사이의 시간 인터벌을 대체로 요구하는 인코더들/디코더들에 대해 그리고 전송 비트 레이트에 근접한 비트레이트들에 특히). 특정 응용들에 대한 불이익을 극복하기 위해, 본 발명의 바람직한 실시예의 인코더는 둘 이상의 빈 인코더들에 의해 발생되는 코드워드들이 단일 비트스트림으로 삽입되는 방식으로 구성될 수 있다. 삽입된 코드워드들을 갖는 비트스트림을 (아래에서 보듯, 작은 버퍼 지연을 무시할 때) 디코더에 직접 보내질 수 있다. 디코더 측면에서, 둘 이상의 빈 디코더들은 디코딩 순서로 비트스트림으로부터 직접 코드워드들을 읽는다; 디코딩은 첫번째(제1의,first) 수신 비트와 함께 시작될 수 있다. 추가로, 부가 정보는 부분 비트스트림들의 다중화 (또는 삽입)을 시그널링하기 위해 요구되지 않는다. 디코더 복잡성을 감소시키는 추가 방법은 빈 디코더들(322)이 글로벌 비트 버퍼(global bit buffer)로부터 가변-길이 코드워드들을 읽지 않을 때 달성될 수 있고, 대신에 그것들은 언제나 글로벌 비트 버퍼로부터 비트들의 고정-길이 시퀀스들을 읽고 로컬 비트 버퍼에 비트들의 고정-길이 시퀀스들을 더하며, 거기서 각 빈 디코더(322)는 개별 로컬 비트 버퍼와 연결된다. 가변-길이 코드워드들은 로컬 비트 버퍼로부터 읽혀진다. 이런 이유로, 가변-길이 코드워드들의 파싱(parsing)이 병렬로 수행될 수 있고, 비트들의 고정-길이 시퀀스들의 접근만이 동기화된 방식으로 수행되어야 하지만, 비트들의 고정-길이 시퀀스들의 그러한 접근은 보통 아주 빠르며, 전체 디코딩 복잡성은 몇몇 구조들에 대해 감소될 수 있다. 특정 로컬 비트 버퍼에 보내지는 빈들의 고정된 숫자는, 빈 디코더, 빈 버퍼, 또는 비트 버퍼에서 이벤트들에 따라 특정 파라미터들에 의존하여, 상이한 로컬 비트 버퍼에 대해 다를 수 있고 시간에 걸쳐 다양해질 수도 있다. 그러나, 특정 접근에 의해 읽혀지는 비트들의 숫자는 가변-길이 코드워드들의 판독에 중요한 차이인, 특정 접근 동안 읽혀지는 실제 비트들에 의존하지 않는다. 비트들의 고정-길이 시퀀스들의 판독(reading)은 빈 버퍼들, 빈 디코더들, 또는 로컬 비트 버퍼들에서 특정 이벤트들에 의해 촉발된다. 예를 들어, 연결된 비트 버퍼가 존재하는 비트들의 숫자가 미리 설정된 임계치 밑으로 떨어질 때 비트들의 새로운 고정-길이 시퀀스의 판독을 요청하는 것이 가능하며, 거기서 상이한 임계치 값들이 상이한 비트 버퍼들에 대해 이용될 수 있다. 인코더에서, 빈들의 고정-길이 시퀀스들이 비트스트림으로 동일 순서로 삽입되는 것이 보장되어야 하며, 거기에서 그것들은 디코더 측면에서 비트스트림으로부터 판독된다. 위에서 설명된 것들에 유서한 저-지연 제어를 갖는 고정-길이 시퀀스들의 이러한 삽입을 결합하는 것 또한 가능하다. 다음에서, 비트들의 고정-길이 시퀀스들의 삽입에 대해 바람직한 실시예가 설명된다. 나중의 삽입 설계들에 관한 더 자세한 것들에 대해, 참고문헌은 WO2011/128268A1이다.
비디오 데이터를 압축하기 위해 이전 코딩이 이용되는 것에 따른 설명된 실시예들이 한편으로는 압축 레이트 및 다른 한편으로는 검색 표 및 계산 오버헤드 사이의 좋은 트레이드-오프의 관점에서 특히 효율적인 실시를 만들어내는 본 발명의 실행 실시예들에 대해 더 추가 예들에 따라 설명된다. 특히, 다음 실시예들은 개연성 추정의 부분들을 효율적으로 커버하기 위해, 개별 비트스트림들을 엔트로피-코딩하기 위해 계산적으로 덜 복잡한 가변 길이 코드들의 이용을 가능하게 한다. 아래에 설명된 실시예들에서, 예를 들어, 기호들은 이진 특성이고 아래에서 제시되는 VLC 코드들은 [0;0.5] 내에서 확장하는, RLPS, 에 의해 표현되는 개연성 추정을 효율적으로 커버한다.
특히, 아래 설명된 실시예들은 각각 도 7 내지 17에서 개별 엔트로피 코더들(310) 및 디코더들(322)에 대해 가능한 실시예들을 설명한다. 그것들은 빈들의 코딩, 즉 이진 기호들,에 대해 적합하고, 이는 그것들이 이미지 또는 비디오 압축 응용들에서 일어나기 때문이다. 따라서, 이러한 실시예들은 그러한 이진 기호들이 디코딩될 비트스트림들(324) 및 인코딩될 빈들(307)의 하나 이상의 스트림들로 분할(split-up)되는 곳에서 이미지 또는 비디오 코딩에도 적용 가능하고, 거기서 그러한 빈 스트림 각각은 베르누이 처리(Bernoulli process)의 실현에 따라 고려될 수 있다. 아래에서 설명되는 실시예들은 빈 스트림들을 인코딩하기 위해 아래에서 설명되는 다양한 소위 변수-to-변수-코드들(v2v-codes) 중 하나 이상을 이용한다. v2v-code는 코드 워드들의 동일한 숫자를 갖는 두개의 접두사-없는 코드들로 고려될 수 있다. 주요한(primary), 그리고 부차적인(이차, secondary) 접두사-없는 코드. 주요 접두사-없는 코드의 각 코드 워드는 부차적인 접두사-없는 코드 중 하나의 코드 워드와 관련된다. 아래에 설명된 실시예들에 따라, 인코더들(310) 및 디코더들(322) 중 적어도 몇몇은, 다음에 따라 작동한다 : 빈들(307)의 특정 시퀀스를 인코딩하기 위해, 주요 접두사-없는 코드의 코드 워드가 버퍼(308)로부터 판독될 때마다, 부차적인 접두사-없는 코드가 비트스트림(312)에 쓰여진다. 동일 절차는 교환된 주요한 그리고 부차적인 접두사-없는 코드와 함께 그러한 비트 스트림(324)를 디코딩하기 위해 이용된다. 비트스트림(324)를 디코딩하기 위해, 부차적인 접두사-프리 코드가 개별 비트 스트림(324)로부터 판독될 때마다, 주요 접두사-없는 코드의 대응 코드 워드가 버퍼(320)에 쓰여진다.
유리하게, 아래에서 설명된 코드들은 검색 표들을 필요로 하지 않는다. 상기 코드들은 유한 상태 장치들의 형태로 실행가능하다. 여기에서 제시된 v2v-코드들은, 코드 워드들에 대해 큰 표를 저장할 필요가 없는 단순한 구축 규칙들에 의해 발생된다. 대신에, 단순 알고리즘은 인코딩 또는 디코딩을 수행하기 위해 이용될 수 있다. 세개의 구축 규칙(construction rules)들은 아래에서 설명되고 거기서 그들 중 두개가 파라미터화될 수 있다. 그것들은 이미 언급된 인터벌의 상이한 또는 심지어 일관성 없는 부분들을 커버하며, 따라서, (인/디코더들 11 및 12 중 상이한 것들에 대해 각각) 병렬인 세개의 모든 코드들, 또는 그것들 중 두개 처럼, 함께 이용되는 경우 특히 이점이 있다. 아래에서 설명되는 구축 규칙들과 함께, v2v-코드들의 집합을 설계하는 것이 가능하고, 임의의 개연성 p를 갖는 베르누이 처리에 대해, 코드들 중 하나는 초과 코드 길이의 관점에서 잘 수행한다.
위에서 설명되는 것처럼, 스트림들(312) 및 (324)의 인코딩 및 디코딩은 각각, 삽입된 방식으로 또는 각 스트림에 대해 독립적으로 수행될 수 있다. 이는, 그러나, v2v-코드들의 존재하는 클래스들에 대해 특정적이지 않고, 그래서 특정 코드워드의 인코딩 및 디코딩만이 다음에서 세개의 구축 규칙들 중 각각에 대해 설명된다. 그러나, 삽입 해법들에 관련된 위 실시예들 모드는 인코더 및 디코더들(310 및 322) 또는 현재 설명된 코드들과도 결합가능하다는 것이 강조된다.
구축(construction) 규칙 1 : '단항 빈 파이프' 코드들 또는 인-/디코더들(310 및 322)
단항 빈 파이프 코드들(PIPE = 개연성 인터벌 분할 엔트로피)은 소위 '빈 파이프' 코드들의 특별한 버젼, 즉 개별 비트스트림들(12 및 24) 중 어느 것의 코딩에 대해 적합한 코드들이고, 각각은 앞에서-언급된 개연성 범위 [0;0.5]의 특정 개연성 서브-인터벌에 속하는 이진 기호 통계들의 데이터를 전송한다. 빈(bin) 파이프(pipe) 코드들의 구축이 먼저 설명된다. 빈 파이프 코드는 적어도 세개의 코드 워드들을 갖는 어떠한 접두사-없는 코드로부터 구축될 수 있다. v2v-코드를 형성하기 위해, 그것은 주요 및 부차적인 코드에 따라, 그러나 부차적인 교환된 접두사 없는 코드의 두개의 코드 워드들과 함께, 접두사 없는 코드를 이용한다. 이는 두개의 코드 워드들을 제외하는 것을 의미하고, 빈들은 변화되지 않은 비트 스트림에 쓰여진다. 이러한 기술과 함께, 오직 하나의 접두사-없는 코드는, 두개의 코드들이 변경되는, 정보에 따라 저장될 필요가 있고, 그래서 메모리 소비가 감소된다. 그것은 오직 상이한 길이의 변경 코드 워드들에 대해 말이 되며, 그렇지 않으면 비트 스트림은 빈 스트림과 동일 길이를 가지게 되기 때문이다(빈 스트림의 끝에서 일어날 수 있는 효과들을 무시하고).
이러한 구축 규칙 때문에, 빈 파이프 코드들의 출중한 특성은, (코드 워드들의 맵핑이 유지되는 동안) 만약 주요 그리고 부차적인 접두사-없는 코드가 변경된다면, 결과 v2v-코드는 원래 v2v-코드와 동일하다. 그래서, 인코딩 알고리즘 및 디코딩 알고리즘은 빈-파이프 코드들에 동일하다.
단항 빈 파이프 코드는 특별한 접두사-없는 코드로부터 구축된다. 이 특별 접두사-없는 코드는 다음에 따라 구축된다. 먼저, n 단항 코드 워드들로 구성되는 접두사-없는 코드는 n 코드 워드들이 생성되기까지 '01', '001', '0001', ... 로 시작하며 발생된다. n은 단항 빈 파이프 코드에 대한 파라미터이다. 가장 긴 코드 워드로부터, 트레일링 1이 제거된다. 이는 끝이 잘린 단항 코드(그러나 코드워드 '0' 없는)에 대응한다. n-1 단항 코드 워드들은 n-1 코드 워드들이 생산될 때까지 '10', '110', '1110', ...로 시작하며 발생된다. 이러한 코드 워드들 중 가장 긴 것들로부터, 트레일링(trailing) 0이 제거된다. 이러한 두개의 접두사-없는 코드들의 통합 집합은 단항 빈 파이파 코드를 발생시키기 위해 입력으로 이용된다. 변경되는 두 코드 워드들은 1s로만 구성되는 하나 그리고 0s로만 구성되는 하나이다.
n=4에 대한 예:
Nr 주요(Primary) 이차(Secondary)
1 0000 111
2 0001 0001
3 001 001
4 01 01
5 10 10
6 110 110
7 111 0000
구축 규칙 2 : '단항 대 라이스(Unary to rice)'코드들 및 단항 대 라이스 인-/디코더들(10 및 22):
단항 to 라이스 코드들은 주요 코드로 절단된 단항 코드를 이용한다. 즉, 단항 코드 워드들은 2n + 1 코드 워드들이 발생되기까지 '1', '01', '001', ...로 시작하며 발생되고, 가장 긴 코드 워드들로부터 트레일링 1 이 제거된다. n은 단항 대 라이스 코드의 파라미터이다. 이차 접두사-없는 코드는 다음에 따라 주요 접두사-없는 코드의 코드 워드들로부터 구축된다. 오직 0s로만 구성되는 주요 코드 워드에 대해, 코드 워드 '1'이 할당된다. 모든 다른 코드 워드들은 주요 접두사-없는 코드의 대응 코드 워드의 0s의 숫자의 n-bit 이진 표현을 갖는 코드 워드 '0'의 연속으로 구성된다.
n=3에 대한 예:
Nr 주요(Primary) 이차(Secondary)
1 1 0000
2 01 0001
3 001 0010
4 0001 0011
5 00001 0100
6 000001 0101
7 0000001 0110
8 00000001 0111
9 00000000 1
이것은 라이스 파라미터 2n를 갖는 라이스 코드에 무한 단항 코드를 맵핑하는 것과 동일하다는 것을 주의하라.
구축 규칙 3 : '세개의 빈' 코드
세개의 빈 코드가 다음에 따라 주어진다:
Nr 주요(Primary) 이차(Secondary)
1 000 0
2 001 100
3 010 101
4 100 110
5 110 11100
6 101 11101
7 011 11110
8 111 11111
그것은, 주요 코드(기호 시퀀스들)가 고정 길이(언제나 세개의 빈들)이며 코드 워드들은 1s의 오름차순 숫자들로 정렬되는, 특성을 가진다.
세개의 빈 코드의 효율적인 실시는 다음에 설명된다. 세개의 빈 코드에 대한 인코더 및 디코더는 다음 방식으로 표를 저장하지 않고 실행될 수 있다.
인코더에서(10 중 어느 것), 세개의 빈들은 빈 스트림(즉 7)로부터 판독된다. 만약 이러한 세개의 빈들은 정확히 하나의 1을 포함하는 경우, 코드 워드 '1'은 (00으로부터 바로 시작하는) 1의 위치의 이진 표현으로 구성되는 두개의 빈들이 뒤따르는 비트 스트림에 쓰여진다. 만약 세개의 빈들이 정확히 하나의 0을 포함하는 경우, 코드 워드 '111'은 (00으로부터 바로 시작하는) 0의 위치의 이진 표현으로 구성되는 두개의 빈들이 뒤따르는 비트 스트림에 쓰여진다. 나머지 코드 워드들 '000' 및 '111'은 '0' 및 '11111'에 각각 맵핑된다.
디코더(22중 어느 것)에서, 하나의 빈 또는 비트는 개별 비트스트림(24)로부터 판독된다. 만약 그것이 '0'과 동일하다면, 코드 워드 '000'은 빈 스트림(21)에 디코딩된다. 만약 그것이 '1'과 동일하다면, 둘 이상의 빈들은 비트 스트림(24)로부터 판독된다. 만약 이러한 두개의 비트들인 '11'과 동일하지 않다면, 그것들은 두개의 0s 및 숫자의 이진 표현에 따라 이해되고 하나의 1 은 1의 위치가 숫자에 의해 결정되는 것처럼 비트 스트림에 대해 디코딩된다. 만약 두개의 비트들이 '11'에 동일하다면, 두개 이상의 비트들은 숫자의 이진 표현에 따라 이해되고 판독된다. 만약 이 숫자가 3보다 작다면, 두개의 1s 및 하나의 0 이 디코딩되고 숫자는 0의 위치를 결정한다. 만약 그것이 3과 동일하다면, '111'은 빈 스트림에 대해 디코딩된다.
단항 빈 파이프 코드들의 효율저인 실행은 다음에 설명된다. 단항 빈 파이프 코드들에 대한 인코더 및 디코더는 카운터(counter)를 이용하여 효율적으로 실행될 수 있다. 빈 파이프 코드들의 구조 때문에, 빈 파이프 코드들의 인코딩 및 디코딩은 실행하기 쉽다:
인코더(10중 어느 것)에서, 만약 코드 워드의 첫번째 빈이 '0'과 동일하다면, 빈들은 '1' 이 발생할 때까지 또는 n 0s가 판독될 때까지(코드 워드의 첫번째 '0'을 포함하여) 처리된다. '1'이 발생하는 경우, 판독 빈들은 변경되지 않은 비트 스트림에 쓰여진다. 반면에(즉 n 0s가 판독된 경우), n - 1 1s 는 비트 스트림에 쓰여진다. 만약 코드 워드의 제1빈이 '1'과 동등하다면, 빈들은 '0'이 발생할 때까지 또는 n - 1 1s 가 판독될 때까지(코드 워드의 첫번째 '1'을 포함하여) 처리된다. 만약 '0'이 발생하는 경우, 판독 빈들은 변경되지 않은 비트스트림에 쓰여진다. 반면에 (즉 n - 1 1s 가 판독된 경우), n 0s는 비트 스트림에 쓰여진다.
디코더에서(322 중 어느 것), 동일 알고리즘은 인코더에 대해 이용되고, 이는 위에서 설명된 빈 파이프 코드들에 동일하기 때문이다.
라이스 코드들에 대한 단항(unary)의 효율적 실행이 다음에 설명된다. 라이스 코드들에 대한 단항을 위한 인코더 및 디코더는 이제 설명된 카운터(counter)를 이용하여 효율적으로 실행될 수 있다.
인코더에서(310 중 어느 것), 빈들은 1이 발생할 때까지 또는 2n 0s가 판독될 때까지 빈 스트림(즉, 7)으로부터 판독된다. 카운터된 숫자가 2에 동일한 경우, 코드 워드 '1'은 비트 스트림에 쓰여진다. 그렇지 않으면, '0'이 쓰여지며, n 비트들로 쓰여진, 세어진(counted) 숫자의 이진 표현이 뒤따른다.
디코더에서(322 중 어느 것), 하나의 비트가 읽혀진다. 만약 그것이 '1'과 동일하다면, 2n 0s는 빈 스트링에 대해 디코딩된다. 만약 그것이 '0'과 동일하다면, n 이상의 비트들은 숫자의 이진 표현에 따라 이해되고 판독된다. 0s의 이 숫자는 빈 스트림에 대해 디코딩되고, '1'이 뒤따른다.
다른 말로, 방금 언급된 실시예들은 기호들(303)의 시퀀스를 인코딩하기 위한 인코더를 설명하며, 이는 기호들의 시퀀스의 이전 기호들 내에 포함된 정보에 기반하여 기호들의 시퀀스의 각 기호에 파라미터들(305)의 숫자를 할당하도록 구성되는 할당기(316); 각각이 개별 비트스트림(312)로 개별 엔트로피 인코더(310)에 포워딩되는 기호들(307)을 변환하도록 구성되는 복수의 엔트로피 인코더들(310); 선택이 개별 기호(303)에 할당되는 파라미터들(305)의 숫자에 의존하여, 복수의 엔트로피 인코더들(10) 중 선택된 하나에 각 기호(303)을 포워딩하도록 구성되는 선택기(6);를 포함한다. 방금 설명된 실시예들에 따라, 엔트로피 인코더들의 제1부분집합(first subset)은 비트스트림(312)에 입력될 가변 길이들의 코드워드들에 기호들(307)의 스트림 내에 가변 길이들의 기호 시퀀스들을 맵핑하도록 구성된 가변 길이 인코더일 수 있고, 주요한 그리고 부차적인 접두사-없는 코드들의 두개의 코드워드들이 변경된 방식으로 서로에 맵핑되고 상이한 길이들을 갖는 반면, 주요한 접두사-없는 코드의 코드 워드들 중 거의 두개가 부차적인 접두사-없는 코드의 동일 코드 워드들에 맵핑되는 것처럼, (2n-1) = 3 코드 워드들을 갖는 주요 접두사-없는 코드의 코드 워드들이 주요 접두사 코드에 동일한 부차적인 접두사-없는 코드의 코드 워드들에 맵핑되는 것에 따라 전단사 맵핑 규칙을 이용하여 제1부분집합의 엔트로피 코더(310) 각각과 함께, 주요 접두사 코드에 동일한 부차적인 접두사-없는 코드의 코드 워드들에 맵핑되고, 여기서 엔트로피 인코더들은 위에서-언급된 개연성 인터벌의 인터벌의 상이한 부분들을 커버하기 위해 상이한 n을 이용할 수 있다. 첫번째 접두사-없는 코드는 (a,b)2, (a,a,b)3, ..., (a,...,a,b)n, (a,...,a)n, (b,a)2, (b,b,a)3, ..., (b,...,b,a)n-1, (b,...,b)n-1이고, 그리고 변경된 방식으로 서로 맵핑된 두개의 코드워드들은 b ≠ a and a,b ∈ {0,1}와 함께 (a,...,a)n and (b,...,b)n-1 이다.
다른 말로, 개별 비트스트림으로 개별 엔트로피 인코더에 포워딩되는 기호들을 변환하는 것에 있어서, (1.1) 기호 b에 따라, 개별 엔트로피 인코더에 포워딩되는 다음 기호들이 뒤따르는 제1기호에 동일한, 개별 비트스트림에 코드워드를 쓰도록 개별 엔트로피 인코더가 구성되는 경우에, 제1기호에 따라 다음 n-1 기호들 내에서 b ≠ a 및 b ∈ {0,1} 을 갖는 b가 발생하는지, (1.2) (b,...,b)n-1 과 동일한, 개별 엔트로피 인코더가 개별 비트스트림에 코드워드를 쓰도록 구성되는 경우에, 제1기호를 따라 다음 n-1 기호들 내에서 b가 발생하지 않는지,(1) 결정하기 위해 개별 엔트로피 인코더에 포워딩되는 다음 기호들을 검사하도록 개별 엔트로피 인코더가 구성되는 경우에, 제1기호가 a ∈ {0,1} 에 동일한지 여부, 또는, (2.1) 기호 a에 따라 개별 엔트로피 인코더가 포워딩되는 다음 기호들이 뒤따르는 제1기호에 동일한 개별 비트스트림에 코드워드를 쓰도록 개별 엔트로피 인코더가 구성되는 경우에, 제1기호에 따라 다음 n-2 기호들 내에서 a가 발생하는지, (2.2) (a,...a)n 과 동일한, 개별 비트스트림에 코드워드를 쓰도록 개별 엔트로피 인코더가 구성되는 경우에, 제1기호를 따라 다음 n-2 내에서 a가 발생하지 않는지를 결정하기 위해 개별 엔트로피 인코더가 개별 엔트로피 인코더에 포워딩되는 다음 기호들을 검사하도록 구성되는 경우에, (2) 제1기호가 b에 동일한지 여부, 를 결정하기 위해, 개별 엔트로피 인코더에 포워딩되는 제1기호를 검사하고, 엔트로피 인코더들의 제1부분집합 각각이 구성될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 엔트로피 인코더들(10)의 제2부분집합은 고정된 길이들의 코드워드들의 가변 길이들의 기호 시퀀스들을 맵핑하도록 구성되는 가변 길이 인코더일 수 있고, 개별적으로, b≠a 및 a,b∈{0,1}과 함께 {(a), (ba), (bba),...,(b...ba), (bb...b)} 타입의 코드워드들의 2n+1 코드 워드들과 함께 주요 절단된 단항 코드의 코드 워드들이 부차적인 접두사-없는 코드의 코드 워드들에 맵핑되는 것에 따른 전단사 맵핑 규칙을 이용하는 제2부분집합의 엔트로피 코더들 각각과 함께이며, 주요 절단된 단항 코드의 코드워드 (bb...b)가 부차적인 접두사 없는 코드의 코드워드(c) 상에 맵핑되고 주요 절단된 단항 코드의 모든 다른 코드워드들 {(a),(ba),(bba),...,(b...ba)}는 접미사(suffix)에 따라 n-비트 워드 및 주요 접두사에 따라 c≠d 및 c,d∈{0,1}을 갖는 (d)를 갖는 코드워드들 상에 맵핑되며, 여기서 엔트로피 인코더들은 상이한 n을 이용한다. 엔트로피 인코더들의 제2부분집합 각각은 n-비트 워드가 주요 절단된 단항 코드의 개별 코드워드에서 b들의 숫자의 n-비트 표현인 것처럼 구성될 수 있다.
다시, 개별 인코더(10)의 작업의 모드의 관점으로부터, 엔트로피 인코더들의 제2부분집합 각각은, 개별 비트스트림으로 개별 엔트로피 인코더에 포워딩되는 기호들을 변환하는 데 있어, a가 발생할 때까지, 또는 개별 엔트로피 인코더에 포워딩되는 기호들의 시퀀스의 숫자가 b인 시퀀스의 모든 2n 기호들을 갖는 2n 에 도달할 때까지, 개별 엔트로피 인코더에 포워딩되는 기호들의 시퀀스에서 b들의 숫자를 세도록 구성될 수 있고, (1)만약 b들의 숫자가 2n과 동일하다면, 개별 비트스트림에 대한 부차적인 접두사-없는 코드의 코드워드에 따라 c ∈ {0,1}와 함께 c를 쓰고(write), (2) 만약 b들의 숫자가 2보다 작다면, 개별 비트스트림에 부차적인 접두사-없는 코드의 코드워드를 쓰고(write), 그것은 접미사로서 b들의 숫자에 의존하여 결정되는 n-비트 워드 및 접두사에 따라 c≠d 및 d∈{0,1}와 함께 (d)를 갖는다.
또한 추가적으로 또는 대안적으로, 엔트로피 인코더들(10) 중 미리 결정된 하나는, 각각, 가변 길이들의 코드워드들에 대한 고정된 길이들의 기호 시퀀스들을 맵핑하도록 구성되는 가변 길이 인코더일 수 있고, 미리 결정된 엔트로피 코더는 주요 코드의 길이 3 의 23 코드 워드들이 이차적인 접두사-없는 코드의 코드 워드들에 맵핑되는 것에 따른 전단사 맵핑 규칙을 이용하고, a∈{0,1}을 갖는 주요 코드의 코드워드 (aaa)3 는 c∈{0,1}을 갖는 코드워드 (c) 상에 맵핑되고, b≠a 및 b∈{0,1}과 함께 정확히 하나의 b를 갖는 주요 코드의 모든 세 코드워드들은 접미사에 따라 2-비트 워드들의 제1집합으로부터 개별 첫번째 2-비트 워드 및 접두사에 따라 c≠d 및 d∈{0,1} 와 함께 (d)를 갖는 코드워드들 상에 맵핑되며, 정확히 하나의 a를 갖는 주요 코드의 모든 세 코드워드들은, 접미사에 따라,2-비트 워드들의 두번째 집합으로부터 두번째 2-비트 워드 및 첫번째 집합의 요소가 아닌 첫번째 2-비트 워드의 연속 및 접두사로서 (d)를 갖는 코드워드들 상에 맵핑되며, 여기서 코드워드 (bbb)3 은, 접미사에 따라, 제2집합의 요소가 아닌 두번째 2-비트 워드 및 제1집합의 요소가 아닌 첫번째 2-비트 워드의 연속 및 접두사로서 (d)를 갖는 코드워드 상에 맵핑된다. 정확히 하나의 b를 갖는 주요 코드의 코드워드들의 첫번째 2-비트 워드는 주요 코드의 개별 코드워드에서 b의 위치의 2-비트 표현일 수 있고, 정확히 하나의 a를 갖는 주요 코드의 코드워드들의 두번째 2-비트 워드는 주요 코드의 개별 코드워드에서 a의 위치의 2-비트 표현일 수 있다. 그러나, 대안들도 실현 가능하다.
다시, 엔트로피 인코더들 중 미리 결정된 하나는, 개별 비트스트림으로 미리 결정된 엔트로피 인코더에 포워딩되는 기호들을 변환하는데 있어, (1) 미리 결정된 엔트로피 인코더가 개별 비트스트림에 코드워드 (c) 를 쓰도록(write) 구성되는 경우, 트리플렛이 a들로 구성되는지 여부 (2) 미리 결정된 인코더가 개별 비트스트림에 대해, 접미사로서 트리플렛에서 b의 위치의 2-비트 표현 및 접두사로서 (d)를 갖는 코드워드를 기록하도록 구성되는 경우, 트리플렛이 하나의 b를 정확히 포함하는지 여부; (3) 미리 결정된 엔트로피 인코더가, 개별 비트스트림에, 접미사로서 트리플렛에서 a의 위치의 2-비트 표현의 제1집합의 요소가 아닌 첫번째 2-비트 워드의 연속 및 접두사로서 (d)를 갖느 코드워드를 기록하도록 구성되는 경우, 트리플렛이 정확히 하나의 a를 포함하는지 여부; 또는 (4) 미리 결정된 엔트로피 인코더가 개별 비트스트림에 대해, 접미사로서 제2집합의 요소가 아닌 첫번째 2-비트 워드 및 제1집합의 요소가 아닌 첫번째 2-비트 워드의 연속 및 접두사로서 (d)를 갖는 코드워드를 기록하도록 구성되는 경우, 트리플렛이 b들로 구성되는 지 여부,에 대해 트리플렛(삼중, triplets)에서 미리 결정된 엔트로피 인코더의 기호들을 검사하도록 구성될 수 있다.
디코딩 측면에서, 방금-언급된 실시예들은 기호들(326)의 시퀀스를 복원하기 위한 디코더를 개시하며, 이는 각각이 기호들(321)로 개별 비트스트림(324)를 변환하도록 구성되는 복수의 엔트로피 디코더들(322); 기호들의 시퀀스의 이전에 복원된 기호들 내에 포함된 정보에 기반하여 복원될 기호들의 시퀀스의 각 기호(326)에 파라미터들의 숫자를 할당하도록 구성되는 할당기(316); 선택이 개별 기호에 정의된 파라미터들의 숫자에 의존하고, 복수의 엔트로피 디코더들 중 선택된 하나로부터 복원될 기호들의 시퀀스의 각 기호(325)를 회수하도록 구성된 선택기(318)을 포함한다. 방금 언급된 실시예들에 따라 적어도 엔트로피 디코더들(322)의 제1부분집합은 각각 가변 길이들의 기호 시퀀스들에 가변 길이들의 코드워드들을 맵핑하도록 구성되는 가변 길이 디코더들이고, 이는 (2n-1)=3 코드 워드와 함께 주요 접두사-없는 코드를 갖는 코드 워드들이 주요 접두사에 동일한 부차적인 접두사-없는 코드의 코드 워드들에 맵핑되는 것에 따른 전단사 맵핑 규칙을 이용하여 제1부분집합의 엔트로피 디코더들(22) 각각과 함께이며, 주요한 그리고 부차적인 접두사-없는 코드들의 두개의 코드 워드들은 상이한 길이들을 갖고 변경된 방식으로 서로 상에 맵핑되는 동안 주요 접두사 없는 코드의 코드 워드들 중 거의 두개는 부차적인 접두사-없는 코드의 동일한 코드 워드들에 맵핑되며, 여기서 엔트로피 인코더들은 상이한 n을 이용한다. 첫번째 접두사 없는 코드는 첫번째 접두사-없는 코드의 코드워드들이 (a,b)2, (a,a,b)3, ..., (a,...,a,b)n, (a,...a)n, (b,a)2, (b,b,a)3,... (b,...,b,a)n-1, (b,...,b)n-1 변경된 방식으로 서로 맵핑된 두개의 코드워드들은 b≠a 및 a, b ∈{0,1}와 함께 (a,...,a)n 및 (b,...,b)n-1 일 수 있다. 그러나, 대안들이 실현가능하다.
엔트로피 인코더들의 제1 부분집합 각각은, 기호들로 개별 비트스트림을 변환시키는 데 있어, (b,...,b)n-1과 동일한, 기호 시퀀스를 복원하도록 개별 엔트로피 디코더가 구성된 경우, 첫번째 비트에 따라 다음 n-1 비트들 내에서 b가 발생하지 않는(1.2) 또는, 비트 b에 따라, 개별 비트스트림의 다음 비트들이 뒤따르는 첫번째 비트에 동등한, 기호 시퀀스를 복원하도록 개별 엔트로피 디코더가 구성되는 경우에, 첫번째 비트에 따라 다음 n-1 비트들 내에 b≠a 및 b O {0,1}과 함께 b가 발생하는지(1.1) 여부를 결정하기 위해 개별 비트스트림의 다음 비트들을 검사하도록 구성되는 경우에 첫번째 비트가 a 0 {0,1}와 동등한지 여부(1); 또는(a,...a)n에 동일한, 기호 시퀀스를 복원하도록 개별 엔트로피 디코더가 구성되는 경우에, 첫번째 비트를 따르는 다음 n-2 비트들 내에서 a가 발생하지 않는 (2.2) 또는 기호 a에 따라 개별 비트스트림의 다음 비트들이 enlEKfm는 첫번째 비트에 동드한, 기호 시퀀스를 복원하도록 개별 엔트로피 디코더가 구성되는 경우에, 첫번째 비트를 따르는 다음 n-2 비트들 내에서 a가 일어나는지 여부(2.1)를 결정하기 위해 개별 비트스트림의 다음 비트들을 검사하도록 개별 엔트로피 디코더가 구성되는 경우에, 첫번째 비트가 b에 동등한지 여부(2);를 결정하도록 개별 비트스트림의 첫번째 비트를 검사한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 적어도 엔트로피 디코더들(322)의 제2부분집합은 각각 가변 길이들의 기호 시퀀스들에 대한 고정된 길이들의 코드워드들을 맵핑하도록 구성되는 가변 길이 디코더일 수 있고, 이는 부차적인 접두사-없는 코드가 b≠a 및 a,b ∈{0,1}와 함께 타입 {(a), (ba), (bba),...,(b...ba), (bb...b)} 의 2n+1 코드 워드들과 함께 주요 절단된 단항 코드의 코드 워드들 상에 맵핑되는 것에 따른 전단사 맵핑 규칙을 이용하여 제2부분집합의 엔트로피 디코더들 각각과 함께이며, 부차적인 접두사-없는 코드의 코드워드 (c)는 주요 절단된 단항 코드의 코드워드(bb...b)상에 맵핑되고 접미사로 n-비트 그리고 접두사로 c≠d 및 c,d ∈{0,1}와 함께 (d)를 갖는 코드워드들은 주요 절단된 단항 코드의 다른 코드워드들 {(a), (ba), (bba),...,(b...ba)} 중 각 하나에 대해 맵핑되며, 여기서 엔트로피 디코더는 다른 n을 사용한다. 엔트로피 디코더들의 제2부분집합 각각은 n-비트 워드가 주요 절단된 단항 코드의 개별 코드워드에서 b들의 숫자의 n-비트 표현인 것처럼 구성될 수 있다. 그러나 대안들이 실현가능하다.
엔트로피 디코더들의 제2부분집합 각각은 가변 길이들의 기호 시퀀스들에 대해 고정된 길이의 코드워드들을 맵핑하도록 구성된 가변 길이 디코더일 수 있고, 기호들로 개별 엔트로피 디코더의 비트스트림을 변환하는 데 있어, b∈{0,1}과 함께 (bb...b)2 n 와 동등한 기호 시퀀스를 복원하도록 개별 엔트로피 디코더가 구성되는 경우에 동일한 것이 c∈{0,1}와 동일한지(1); n-비트 워드에 의존하여 b들의 숫자와 함께 b≠a 및 b∈{0,1}와 함께 타입 {(a), (ba), (bba),...,(b...ba), (bb...b)}의 타입인 기호 시퀀스를 복원하고, 첫번째 비트를 따라, 개별 비트스트림의 n 추가 비트들로부터 n-비트 워드를 결정하도록 개별 엔트로피 디코더가 구성되는 경우에 c ≠ d and c,d ∈{0,1}와 함께 같은 것이 d와 동등한지(2); 여부를 결정하도록 개별 비트스트림의 첫번째 비트를 검사하도록 구성될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 엔트로피 디코더들(322) 중 미리 결정된 하나는 각각 고정된 길이의 기호 시퀀스들에 가변 길이들의 코드워드들을 맵핑하도록 구성되는 가변 길이 디코더들일 수 있고, 미리 결정된 엔트로피 디코더는 a ∈ {0,1} 와 함께 주요 코드 의 코드워드 (aaa)3 에 c ∈ {0,1}와 함께 코드워드 (c)가 맵핑되는 것처럼 주요 코드의 길이 3의 23 코드 워드들에 부차적인 접두사-없는 코드의 코드 워드들이 맵핑되는 것처럼 전단사 맵핑 규칙을 이용하며, 코드워드들은 접두사로서 c ≠ d 및 d ∈ {0,1}와 함께 (d)를 갖고 접미사로서 세개의 2-비트 워드들의 제1집합으로부터 첫번째 개별 2-비트 워드는 b≠a 및 b ∈ {0,1} 와 함께 정확히 하나의 주요 코드의 모든 세개 코드워드들 상에 맵핑되며, 코드워드들은 접두사에 따라 (d)를 갖고 세개의 2-비트 워드들의 제2집합으로부터 두번째 2-비트 워드 및 제1집합의 요소가 아닌 첫번째 2-비트 워드의 연속은, 접미사에 따라 정확히 하나의 a를 갖는 주요 코드의 모든 세개의 코드워드들에 맵핑되며 코드워드는 접두사에 따라 (d)를 갖고 제2집합의 요소가 아닌 두번째 2-비트 워드 및 제1집합의 요소가 아닌 첫번째 2-비트 워드의 연속은, 접미사에 따라 코드워드 (bbb)3에 맵핑된다. 정확히 하나의 b를 갖는 주요 코드의 코드워드들의 첫번째 2-비트 워드는 주요 코드의 개별 코드워드에서 b의 위치의 2-비트 표현일 수 있고, 정확히 하나의 a를 갖는 주요 코드의 두번째 2-비트 워드는 주요 코드의 개별 코드워드에서 a의 위치의 2-비트 표현일 수 있다. 그러나, 대안들이 실현가능하다.
엔트로피 디코더들 중 미리 결정된 하나는 각각, 세개의 기호 각각의 기호 시퀀스들에 가변 길이들의 코드워드들을 맵핑하도록 구성되는 가변 길이 디코더일 수 있고, 기호들로 개별 엔트로피 디코더의 비트스트림을 변환하는데 있어, a 0 {0,1}와 함께 (aaa)3 에 동등한 기호 시퀀스를 복원하도록 미리 결정된 엔트로피 디코더가 구성되는 경우에, 개별 비트스트림의 첫번째 비트가 c ∈{0,1}인 c와 동등한지(1), 또는, 첫번째 비트에 따라, 개별 비트스트림의 2 추가 비트들로부터 첫번째 2-비트 워드를 미리 결정된 엔트로피 디코더가 결정하도록 구성된 경우에, c ≠ d and d ∈{0,1}과 함께 개별 비트스트림의 첫번째 비트가 d와 동등한지(2), 첫번째 2-비트 워드에 의존하여 개별 기호 시퀀스에서 b의 위치와 함께, b≠a 및 b 0 {0,1}인 정확히 하나의 b를 갖는 기호 시퀀스를 복원하도록 미리 결정된 엔트로피 디코더가 구성되는 경우에, 첫번째 2-비트 워드가 세개의 2-비트 워드들의 제1집합의 요소가 아닌지(2.1), 또는, 첫번째 2-비트 워드가 결정된 두개의 비트들에 따라, 개별 비트스트림의 2 추가 비트들로부터 두번째 2-비트 워드를 결정하도록 미리 결정된 엔트로피 디코더가 구성되는 경우에, 첫번째 2-비트 워드가 제1집합의 요소인지(2.2),결정하도록 개별 비트스트림의 첫번째 비트를 검사하기 위해, 두번째 2-비트 워드상에 의존하여 개별 기호 시퀀스에서 a의 위치와 함께, 정확히 하나의 a를 갖는 기호 시퀀스를 복원하도록 미리 결정된 엔트로피 디코더가 구성될 수 있는 경우에, 두번째 2-비트 워드가 세개의 2-비트 워드들의 제2집합의 요소가 아닌지(3.1), (bbb)3 와 동등한 기호 시퀀스를 복원하도록 미리 결정된 엔트로피 디코더가 구성되는 경웅, 두번째 2-비트 워드가 세개의 2-비트 워드들의 제2집합의 요소인지(3.2) 여부를 결정하도록 개별 비트스트림의 두번째 비트를 검사하도록 구성될 수 있다.
이제, 비디오 코딩 설계의 일반적 개념을 설명한 후에, 본 발명의 실시예들이 위 실시예들에 관련하여 설명된다. 다른 말로, 아래에 설명되는 실시예들은 위 설계들의 이용에 의해 실행될 수 있고, 역으로 위 코딩 설계들은 아래에 설명되는 실시예들을 이용하고 활용하여 실행될 수 있다.
도 7 내지 9에 관련하여 설명된 위 실시예들에서, 도 1 내지 6의 엔트로피 인코더 및 디코더들은 PIPE 개념에 따라 실행된다. 하나의 특별한 실시예는 산술 단일-개연성 상태 인/디코더들(310 및 322)을 이용하였다. 아래에서 설명될 것처럼, 대안적 실시예들에 따라, 독립체 306-310 및 대응 독립체 318 내지 322는 일반 엔트로피 코딩 엔진에 의해 교체될 수도 있다. 예를 들어, 산술 인코딩 엔진은 평행 프로세싱에 관해 현재 PIPE 개념의 이익되는 관점을 포기하고, 하나의 공통 비트스트림으로 모든 기호들을 인코딩하고 단지 하나의 공통 상태 R 및 L 을 관리할 수 있으며, 다만 부분 비트스트림들 삽입의 필요성을 피하는 것은 아래에서 더 설명된다. 그렇게 함에 있어, 컨텍스트들의 개연성들이 업데이트(표 검색)에 의해 추정되는 개연성 상태들의 숫자는, 개연성 인터벌 서브-분할이 수행되는 개연성 상태들의 숫자보다 높을 수 있다. 그것은, 표 Rtab 으로 지수화되기 전에 개연성 인터벌 너비 값을 양자화시키는 것에 유사하게, 개연성 상태 지수 또한 양자화될 수 있다는 것이다. 단일 인/디코더들(310 및 322)에 대한 가능한 실행을 위한 위 설명은, 그래서, 컨텍스트-어댑티브 이진 산술 인/디코딩 엔진들에 따라 엔트로피 인/디코더들 318-322/306-310 의 실행의 예에 대해 확장될 수 있다:
더 정확히, 실시예에 따라, (여기서, 컨텍스트 할당기에 따라 행동하는) 파라미터 할당기의 출력에 부착되는 엔트로피 인코더는 다음 방식으로 작동할 수 있다:
0. 할당기(304)는 개연성 파라미터에 따라 빈 값을 포워딩한다. 개연성은 pState_current[bin]이다.
1. 이와 같이, 엔트로피 인코딩 엔진은 다음을 수신한다 : 1) valLPS, 2) 빈 그리고 3) 개연성 분포 추정 pState_current[bin]. pState_current[bin]은 Rtab의 구별가능한 개연성 상태 지수들의 숫자보다 더 많은 상태들을 가질 수 있다. 그렇다면, 예를 들어, pState_current[bin]은 p_state, 즉, 표 Rtab에 접근하는데 이용되는 지수, 를 얻기 위해 1 그리고 바람직하게는 2 또는 3에 동등한 또는 더 큰 m을 갖는 m LSBs를 무시하는 것처럼, 양자화될 수 있다. 양자화는, 그러나, 멀어질 수 있고, 즉 p_state는 pState_current[bin]일 수 있다.
2. 그 후, R의 양자화가 수행되며(위에서 언급된 대로 : 각 하나 R (및 하나의 공통 비트스트림과 함께 대응 L) 은 p_state 의 구별가능한 모든 값들에 대해 이용/관리되고, 또는 나중의 경우가 대응하는 p_state 의 구별가능한 값 당 하나의 R(및 R/L 쌍 당 관련 부분 비트스트림과 함께 대응 L)은 그러한 값 당 하나의 빈 인코더(310)을 가짐)
3. 이후, RLPS 및 R의 결정이 수행된다:
RLPS = Rtab[p_state][q_index]; Rtab은 p[p_state]·[q_index] 에 대해 미리 계산된 값들을 저장하였다.
R = R - RLPS [그것은, R이 "bin"이 MPS인것처럼 예비적으로 미리-업데이트된 것이다.]
4. 새 부분 인터벌의 계산:
만약 (bin = 1 - valMPS) 라면
L ￢ L + R
R ￢ RLPS
5. L 및 R의 재정규화, 비트를 기록(writing).
유사하게, (여기서, 컨텍스트 할당기처럼 행동하는) 파라미터 할당기의 출력에 부착된 엔트로피 디코더는 다음 방식으로 작동할 수 있다:
0. 할당기(304)는 개연성 파라미터에 따라 빈 값을 포워딩한다. 개연성은 pState_current[bin]이다.
1. 이와 같이, 엔트로피 디코딩 엔진은 다음을 따라 빈에 대한 요청을 수신한다 : 1) valLPS, 및 2) 개연성 분포 추정 pState_current[bin]. pState_current[bin] 은 Rtab 의 구별가능한 개연성 상태 지수들의 숫자보다 더 많은 상태들을 가질 수 있다. 만약 그렇다면, pState_current[bin]은, 예를 들어, p_state, 즉 표 Rtab에 접근하는데 이용되는 지수, 를 얻기 위해, 1 및 바람직하게는 2 또는 3과 동일하거나 더 큰 m을 갖는 m LSBs 를 무시하는 것에 의한 것처럼 양자화될 수 있다. 양자화는, 그러나, 멀어질 수 있고, 즉 p_state는 pState_current[bin]일 수 있다.
2. 그러면, R의 양자화가 수행된다.(위에서 언급된대로 : 각 하나의 R (및 하나의 공통 비트스트림과 함께 대응하는 V)가 p_state의 모든 구별가능한 값들을 위해 이용되고/관리되며, 또는 나중의 경우가 대응하는 p_state의 구별가능한 값 당 하나의 R(및 R/L 쌍 당 관련 부분 비트스트림과 함께 대응하는 V) 는 그러한 값당 하나의 빈 인코더(310)을 갖는다.
q_index = Qtab[R>>q] (또는 양자화의 몇몇 다른 형태)
3. 이후, RLPS 및 R 의 결정이 수행된다:
RLPS = Rtab[p_state][q_index]; Rtab은 p[p_state]·[q_index] 에 대한 미리 계산된 값들을 저장하였다.
R = R - RLPS [그것은, R이 "빈(bin)"이 MPS 였던 것처럼 예비적으로 미리-업데이트된다는 것이다.]
4. 부분 인터벌의 위치에 의존하여 빈의 결정:
if (V 3 R) then
bin ￢ 1 - valMPS (빈은 LPS에 따라 디코딩된다;빈 버퍼 선택기(18)은 이 빈 정도 및 valMPS의 이용에 의해 실제 빈 값을 얻을 것이다)
V ￢ V - R
R ￢RLPS
아니면(else)
bin ￢ valMPS (빈은 MPS에 따라 디코딩된다; 실제 빈 값은 이 빈 정보 및 valMPS의 이용에 의해 얻어진다)
5. R의 재정규화, 하나의 비트를 판독 및 V를 업데이트.
위에서 설명된대로, 할당기(4)는 각 빈에 pState_current[bin]를 할당한다. 관련은 컨텍스트 선택에 기반하여 수행될 수 있다. 그것은, 할당기(4)는, 차례로, 그것들과 관련된 개별 pState_current 를 갖는 컨텍스트 지수 ctxIdx 를 이용하여 컨텍스트를 선택할 수 있다는 것이다. 개연성 업데이트는 각 시간에 수행될 수 있고, 개연성 pState_current[bin] 는 현재 빈에 적용되었다. 개연성 상태 pState_current[bin] 의 업데이트는 코딩된 비트의 값에 의존하여 수행된다:
if (bit = 1 - valMPS) then
pState_current ← Next_State_LPS [pState_current]
if (pState_current = 0) then valMPS ← 1 - valMPS
else
pState_current ← Next_State_MPS [pState_current]
만약 하나 이상의 컨텍스트가 제공되는 경우, 적응은 컨텍스트 방향으로 수행되고, 즉 pState_current[ctxIdx] 는 코딩을 위해 이용되고 (인코딩된 또는 디코딩된, 개별의) 현재 빈 값을 이용하여 업데이트된다. 아래에서 더 자세히 설명될 것처럼, 이제 설명되는 실시예들에 따라, 인코더 및 디코더는 상이한 모드들에서, 즉 낮은 복잡성(LC), 및 높은 효율(HE) 모드에서, 작동하도록 선택적으로 실행될 수 잇다. 이는 다음에서 PIPE 코딩에 관해 주요하게 도시되며(이후 LC 및 HE 모드들이라고 언급한다), 그러나 복잡 확장성 세부사항들의 설명은 하나의 일반 컨텍스트-적용 산술 인/디코더 이용의 실시예처럼 엔트로피 인코딩/디코딩 엔진들의 다른 실시예들에 쉽게 전송가능하다.
아래에서 설명되는 실시예들에 따라, 양 엔트로피 코딩 모드들은 공유할 수 있다.
● 동일 구문 및 의미(구문 요소 시퀀스 301 및 317 각각에 대해)
● 모든 구문 요소들에 대해 동일 이진 설계들 (CABAC에 대해 현재 특정된 것처럼) (즉 이진화기들은 활성화된 모드에 무관하게 작동할 수 있다)
● 동일 PIPE 코드들의 이용(즉 빈 인/디코더들은 활성화된 모드에 무관하게 작동할 수 있다)
● 8 비트 개연성 모델 초기화 값들의 이용 (CABAC에 현재 특정된 것에 따른 16 비트 초기화 값들 대신에)
일반적으로 말해, LC-PIPE 는, 각 빈에 대해 PIPE 경로(312)를 선택하는 복잡성처럼, 처리 복잡성에서 HE-PIPE와 다르다. 예를 들어, LC 모드는 다음 제약들 하에서 작동할 수 있다:각 빈에 대해(binIdx), 정확히 하나의 개연성 모델, 즉 하나의 ctxIdx, 이 있을 수 있다. 그것은, 컨텍스트 선택/적응이 LC PIPE에서 제공될 수 없다는 것이다. 특정 구문 요소들, 잔류 코딩에 대해 이용되는 그러한 것들은, 아래에서 설명되는 것처럼, 컨텍스트들을 이용하여 코딩될 수 있다. 게다가, 모든 개연성 모델들은 비-적응성, 즉 모든 모델들이 (슬라이스 타입 및 슬라이스 QP의 선택에 의존하여) 적절한 모델 개연성들과 함께 각 슬라이스의 시작에서 초기화될 수 있고 슬라이스의 처리를 통해 고정이 유지될 수 있다는 것이다. 예를 들어, 8개의 다른 PIPE 코드들 310/322 에 대응하는 오직 8개의 다른 모델 개연성들이 지지될 수 있고, 양쪽은 컨텍스트 모델링 및 코딩에 대해서이다. 잔류 코딩에 대한 특정 구문 요소들, 즉 coeff_abs_level_greaterX (X=1,2와 함께) 및 significance_coeff_flag 은, 의미는 아래에서 더 자세히 설명되며, 이는 예를 들어, (적어도) 4개 구문 요소들의 그룹들이 동일 모델 개연성과 인코딩/디코딩되는 것처럼 개연성 모델들에 할당될 수 있다. CAVLC에 비교하여, LC-PIPE 모드는 동일 R-D 성능 및 동일 처리를 대략 달성한다.
HE - PIPE 는 다음 차이들과 함께 H.264의 CABAC 에 개념적으로 유사하게 구성될 수 있다: 이진 산술 코딩(BAC)는 PIPE 코딩에 의해 교체된다(LC-PIPE 경우와 동일하게). 각 개연성 모델, 즉 각 ctxIdx는, refineIdx 및 pipeIdx 에 의해 표현될 수 있고, 거기서 0...7의 범위에서 값들을 갖는 pipeIdx 는 8개의 상이한 PIPE 코드들의 모델 개연성을 표현한다. 이 변경은 상태 장치의 거동(즉 개연성 추정) 그 자체가 아닌, 상태들의 내부 표현에만 영향을 준다. 아래에서 더 자세히 설명될 것처럼, 개연성 모델의 초기화는 위에서 언급되는 것처럼 8 비트 초기화 값들을 이용할 수 있다. 구문 요소 coeff_abs_level_greaterX (X=1, 2와 함께), coeff_abs_level_minus3, 및 coeff_sign_flag(그것의 의미는 아래 논의로부터 명확해질 것이다) 의 백워드(backward) 스캐닝은 (예를 들어, 중요성 맵 코딩에서 이용된) 포워드(forward) 스캔과 동일 스캐닝 경로를 따라 수행될 수 있다. coeff_abs_level_greaterX (X=1, 2와 함께) 의 코딩에 대한 컨텍스트 유도는 단순화될 수도 있다. CABAC에 비교하여, 제안된 HE-PIPE는 더 나은 처리에서 동일 ㄲ-D 성능을 대략 달성한다.
방금 언급된 모드들이, 예를 들어, 상이한 모드들에서 동일한 것이 작동하는 것처럼 미리 언급된 컨텍스트-적응 이진 산술 인/디코딩 엔진을 수정(렌더링, rendering)하는 것에 의해 쉽게 발생되는 것을 쉽게 볼 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 첫번째 관점에 따른 실시예에 따라, 데이터 스트림을 디코딩하기 위한 디코더는 도 11에서 구축될 수 있다. 디코더는 데이터스트림(401)을 디코딩하기 위한 것이며, 비디오 데이터처럼, 미디어 데이터로, 삽입되는 비트스트림(340)처럼, 코딩된다. 디코더는 데이터 스트림(401)상에 의존하는 고 효율 모드 또는 낮은 복잡성 모드를 활성화시키도록 구성되는 모드 스위치(mode switch, 400)를 포함한다. 이를 위해, 데이터 스트림(401)은, 활성화될 하나인 고 효율 모드의 경우에 0의 이진 값을 갖고, 활성화될 하나의 낮은 복잡성 모드의 경우에 1의 이진 값을 갖는, 이진 구문 요소처럼 구문 요소를 포함할 수 있다. 명백하게, 이진 값 및 코딩 모드 사이의 관련은 스위칭될 수 있고, 두개 이상의 가능 값들을 가지는 비-이진 구문 요소 또한 이용될 수 있다. 양쪽 모드들 사이의 실제 선택이 개별 구문 요소의 접수(reception) 이전에 명확하지 않기 때문에, 구문 요소는 인코딩된 데이터스트림(401)의 몇몇 리딩 헤더(leading header) 내에 포함될 수 있고, 예를 들어, 그것이 즉 바이패스 모드를 이용하는 것처럼, 데이터스트림(401)로 쓰여지는 또는 개연성 모델 또는 고정된 개연성 추정과 함께이다.
게다가, 도 11의 디코더는 각각이 기호들의 부분 시퀀스들로 데이터스트림(401)에서 코드워드들을 변환하도록 구성된 복수의 엔트로피 디코더들(322)를 포함한다. 위에서 설명된 것처럼, 디-인터리버(de-interleaver, 404)는 한편으로는 엔트로피 디코더 및 다른 한편으로는 데이터 스트림(401)이 적용되는 곳에서 도 11의 디코더의 입력 사이에서 연결될 수 있다. 게다가, 위에서 설명된대로, 엔트로피 디코더들(322)의 각각은 개별 개연성 인터벌과 관련될 수 있고, 다양한 엔트로피 디코더들의 개연성 인터벌들은 엔트로피 디코더들(322)가 절대적 기호 값들보다 MPS 및 LPS를 처리하는 경우에 0 내지 1 - 또는 0 내지 0.5 의 전체 개연성 인터벌을 함께 커버링한다. 이 이슈에 관련된 자세한 내용은 위에서 설명되었다. 나중에, 디코더들(322)의 숫자가 각 디코더에 할당되는 PIPE지수와 함께 8로 가정되며, 그러나 다른 숫자 또한 실현가능하다.
게다가, 이러한 코더들 중 하나는, 다음에서 이는 pipe_id 0을 갖는 하나이며, 같은 정도의 개연성이 있는(equi-probable) 통계들을 갖는 빈들에 대해 최적화되며, 즉 그들의 빈 값은 1 및 0을 동등하게 개연성 있게 가정한다. 이는, 디코더는 빈들을 단지 지나갈 수 있다는 것이다. 개별 인코더(310)은 동일하게 작동한다. 가장 개연성 있는 빈 값, valMPS,의 값에 의존하여 어떠한 빈 조작은, 선택기들 (402 및 502)에 의해, 멀어질 수 있다. 다른 말로, 개별 부분 스트림의 엔트로피는 이미 최적화이다.
게다가, 도 11의 디코더는 복수의 엔트로피 디코더들(322) 중 선택된 하나로부터 기호들의 시퀀스(326)의 각 기호를 회수하도록 구성된 선택기(402)를 포함한다. 위에서 언급된대로, 선택기(402)는 파라미터 할당기(316) 및 선택기(318)로 분할될 수 있다. 디-심볼라이저(de-symbolizer, 314)는 구문 요소들의 시퀀스(327)를 얻기 위해 기호들의 시퀀스(326)을 디심볼라이즈하도록 구성된다. 복원기(404)는 구문 요소들(327)의 시퀀스에 기반하여 미디어 데이터(405)를 복원하도록 구성된다. 선택기(402)는 화살표(406)에 의해 그것이 표시되는 것처럼 고-효율 모드 및 낮은 복잡성 모드 중 활성화된 하나에 의존하여 선택을 수행하도록 구성된다.
이미 위에서 언급된 것처럼, 복원기(404)는 구문 요소들의 의미 및 고정된 구문에서 작동하는 예측 블록-기반 비디오 디코더의 부분일 수 있고, 즉, 모드 스위치(400)에 의해 모드 선택에 관련되어 고정될 수 있다. 그것은, 복원기(404)의 구축이 모드 스위칭가능성으로부터 나쁜 영향을 겪지 않는다는 것이다. 더 정확히, 복원기(404)는 모드 스위치(400)에 의해 제공되는 모드 스위칭가능성 때문에 실행 오버헤드를 증가시키지 않고 적어도 잔류 데이터에 관련된 기능성 및 예측 데이터는 스위치(400)에 의해 선택된 모드에 무관하게 동일하게 남는다. 그러나, 동일한 것이, 엔트로피 디코더들(322)에 적용된다. 모든 이러한 디코더들(322)는 양쪽 모드에서 재사용되며, 따라서, 비록 도 11의 디코더가 양쪽 모드, 낮은-복잡성 및 고-효율 모드들에 호환가능하더라도 추가 실행 오버헤드(overhead)가 없다.
한 측면에서, 도 11의 디코더가 하나의 모드 또는 다른 모드에서 각각 자체-포함 데이터스트림들상에서만 작동할 수 있는 것은 아니라는 것이 주목되어야 한다. 오히려 데이터 스트림(401)뿐만 아니라 도 11의 디코더는 양쪽 모드들 사이의 스위칭이 따라서 모드 선택을 고정된-루프 제어하기 위해 디코더에서 인코더로 피드백 채널을 이용하여 배터리 상태 또는 비슷한 것처럼 외부 또는 환경 조건들에 의존하는 디코딩 측면에서, 예를 들어, 코딩 복잡성을 제어하기 위해, 비디오 또는 몇몇 오디오 조각 동안 처럼 미디어 데이터의 하나의 조각 동안 가능할 수 있도록 구성될 수 있다.
이와 같이, 도 11의 디코더는 선택되는 HE 모드 또는 선택되는 LC 모드의 경우에, 양쪽 경우들에서 유사하게 작동한다. 복원기(404)는 몇몇 구문 구조 방안을 준수하고 처리하는 것에 의해 미리결정된 구문 요소 타입의 현재 구문 요소를 요청하고 구문 요소들을 이용하여 복원을 수행한다. 디-심볼라이저(314)는 복원기(404)에 의해 요청되는 구문 요소의 유효한 이진화를 산출하기 위해 빈들의 숫자를 요청한다. 명백하게, 이진 알파벳 경우에, 디-심볼라이저(314)에 의해 수행되는 이진화는 현재 요청되는 이진 구문 요소에 따라 복원기(404)로 개별 빈/기호(326)을 단지 지나 내려가는 것을 감소킨다.
선택기(402)는, 그러나, 모드 스위치(400)에 의해 선택되는 모드에 독립적으로 행동한다. 선택기(402)의 작동 모드는 낮은-복잡성 모드의 경우에 낮은 복잡성 및 고 효율 모드의 경우에 더 복잡한 경향을 띈다. 게다가, 다음 논의는 낮은-복잡성 모드에서 선택기(402)의 작동 모드가 엔트로피 디코더들(322)로부터 연속 기호들을 회수하는데 있어 선택기(402)가 엔트로피 디코더들(322) 중 선택을 변경하는 레이트(rate)를 감소시키는 경향 또한 있다는 것을 보여준다. 다른 말로, 낮은-복잡성 모드에서, 복수의 엔트로피 디코더들(322) 중 동일 엔트로피 디코더로부터 즉시 연속 기호들이 회수되는 증가된 개연성이 있다는 것이다. 이는, 차례로, 엔트로피 디코더들(322)로부터 기호들의 더 빠른 회수를 가능케한다. 고-효율 모드에서, 차례로 선택기(402)의 작업 모드는 엔트로피 디코더들(322) 중 선택으로 이끄는 경향이 있고 거기서 개별 선택된 엔트로피 디코더(322)와 관련된 개연성 인터벌은 선택기(402)에 의해 현재 회수되는 기호의 실제 기호 통계들에 더 근접하게 맞고, 그래서 고-효율 모드에 따라 개별 데이터 스트림을 발생시킬 때 인코딩 측면에서 더 나은 압축 비율을 산출한다.
예를 들어, 선택기(402)의 양쪽 모드에서의 상이한 거동은, 다음에 따라 실현될 수 있다. 예를 들어, 선택기(402)는, 미리 결정된 기호에 대해, 활성화되는 낮은 복잡성 모드의 경우에 기호들의 시퀀스의 이전에 회수되는 기호들 중 어느 것으로부터 독립적인 그리고 활성화되는 고-효율 모드의 경우에 기호들의 시퀀스(326)의 이전에 회수된 기호들에 의존하여 복수의 엔트로피 디코더들(322) 중 선택을 수행하도록 구성될 수 있다. 기호들의 시퀀스(326)의 이전에 회수된 기호들에의 의존도는 개연성 적응성 및/또는 컨텍스트 적응성으로부터 도출될 수 있다. 양쪽 적응성들은 선택기(402)에서 낮은 복잡성 모드 동안 스위치 오프(switched off)될 수 있다.
추가 실시예에 따라, 데이터스트림(401)은 슬라이스들(조각들), 프레임들, 그림들의 그룹, 프레임 시퀀스들 또는 유사한 것 처럼 연속 부분들로 구조화될 수 있고, 기호들의 시퀀스의 각 기호는 복수의 기호 타입들 중 각 하나에 관련될 수 있다. 이 경우, 선택기(402)는, 현재 부분 내에 미리 결정된 기호 타입의 기호들에 대해, 활성화되는 고-효율 모드의 경우에 현재 부분 내에 미리결정된 기호 타입의 기호들의 시퀀스의 이전에 회수된 기호들 상에 의존하는 선택을 변화시키도록, 그리고 활성화된 낮은-복잡성 모드의 경우에 현재 부분 내에 일정한 선택을 남기도록 구성될 수 있다. 이는, 선택기(402)는 미리 결정된 기호 타입에 대해 엔트로피 디코더들(322) 중 선택을 변경하는 것이 허용될 수 있고, 연속 부분들 사이 전이(transitions)들 사이에 일어나도록 제한된다. 이 측정에서, 실제 기호 통계들의 측정은 코딩 복잡성이 대부분의 시간 내에서 감소되는 동안 시간 인스턴스들이 거의 일어나지 않도록 제한된다.
게다가, 기호들의 시퀀스(326)의 각 기호는 복수의 기호 타입들 중 각 하나와 관련될 수 있고, 선택기(402)는, 미리 결정된 기호 타입의 미리 결정된 기호에 대해, 기호들의 시퀀스(326)의 이전에 회수된 기호들에 의존하여 복수의 컨텍스트들 중 하나를 선택하고 활성화된 고-효율 모드의 경우에 미리결정된 기호에 의존하여 선택된 컨텍스트와 관련된 개연성 모델을 업데이트하는 것에 따라 선택되는 컨텍스트와 관련된 개연성 모델에 의존하여 엔트로피 디코더들(322) 중 선택을 수행하고 활성화되는 낮은-복잡성 모드의 경우에 일정한 선택된 컨텍스트에 관련된 개연성 모델을 남기는 것에 따라 선택된 컨텍스트와 관련된 개연성 모델에 의존하여 엔트로피 디코더들(322) 중 선택을 수행하고 기호들의 시퀀스(326)의 이전에 회수된 기호들에 의존하여 복수의 컨텍스트 중 하나를 선택하도록 수행하도록 구성될 수 있다. 그것은, 선택기(402)는 LC 모드의 경우 개연성 적응을 억제하는 동안, 양쪽 모드들에서 어떤 구문 요소 타입에 관해 컨텍스트 적응성을 이용할 수 있다.
대안적으로, 개연성 적응을 완전히 억제하는 것 대신에, 선택기(402)는 HE 모드에 관련하여 LC 모드의 개연성 적응의 업데이트 레이트(rate)를 단지 감소시킬 수 있다.
게다가, 가능한 LC-pipe-specific(특정) 관점들, 즉 LC 모드의 관점들은 다른 말로 다음에 따라 설명될 수 있다. 특히, 비-적응 개연성 모델들은 LC 모드에서 이용될 수 있다. 비-적응 개연성 모델은 하드코딩되었을 수 있고 즉 전체 일정 개연성 또는 그것의 개연성은 조각의 처리만을 통해 고정되어 유지되고 조각 타입 및 QP에 의존하여 설정될 수 있으며 즉 양자화 파라미터는 각 조각에 대해 데이터스트림(401) 내에 시그널링된다. 고정된 개연성 모델을 따라 동일 컨텍스트에 할당되는 연속 빈들을 가정하는 것에 의해, 각 디코딩된 빈이 생략된 후에 개연성 업데이트 및 동일 파이프 코드를 이용하여, 즉 동일 엔트로피 디코더를 이용하여, 그것들이 인코딩되는 하나의 단계에서 그 빈들 중 몇몇을 디코딩하는 것이 가능하다. 개연성 업데이트들을 생략하는 것은 인코딩 및 디코딩 동안 작업들을 절약할 수 있고, 하드웨어 설계에서 상당한 단순화 및 복잡성 감소를 이끌 수도 있다. 비-적응 제약은 개연성 업데이트들을 이 모델을 이용하여 빈들의 특정 숫자가 인코딩/디코딩된 후에 개연성 업데이트들이 허용되는 방식으로 전체 또는 몇몇 선택된 개연성 모델들에 대해 용이해질 수 있다. 적당한 업데이트 인터벌은 몇몇 빈들을 디코딩하는 능력을 갖는 동안 즉시 개연성 적응을 허용한다.
다음에서, LC-파이프(pipe) 및 HE-파이프(pipe)의 가능한 일반 및 복잡성-스케일가능 관점들의 더 자세한 설명이 제시된다. 특히, 다음에서, 관점들은 복잡성-스케일가능 방식으로 또는 동일 방식으로 LC-파이프 모드 및 HE-파이프 모드에 대해 이용될 수 있는 것이 설명된다. 복잡성-스케일가능 수단은 덜 복잡한 무언가와 함께 그것들을 대체하거나 또는 특정 부분들을 제거하는 것에 의해 LC-케이스가 HE-케이스로부터 유도되는 것을 의미한다. 그러나, 그것들을 진행하기 전에, 도 11의 실시예는 상기 언급된 컨텍스트-적응 이진 산술 인/디코딩 실시예 상에 쉽게 이전가능하다는 것이 언급되어야 한다: 선택기(402) 및 엔트로피 디코더들(322)는 데이터 스트림으로부터 현재 유도될 빈에 대해 컨텍스트를 선택하고 직접 데이터스트림9401)을 수신하는 컨텍스트-적응 이진 산술 디코더로 압축할 것이다. 이는 컨텍스트 적응성 및/또는 개연성 적응성에 대해 특히 참(true)이다. 낮은 복잡성 모드 동안, 양 기능/적응성은 스위치 오프될 수 있고, 또는 더 완화되어 설계될 수 있다.
예를 들어, 도 11의 실시예를 실행함에 있어, 엔트로피 디코더들(322)를 포함하는 파이프 엔트로피 코딩 스테이지는 여덟개의 체계적인 가변-to-가변-코드들(systematic variable-to-variable-codes)을 이용할 수 있고 즉 각 엔트로피 디코더(322)는 위에서 설명된 v2v타입이었을 수 있다. 체계적인 v2v-코드들을 이용하는 PIPE 코딩 개념은 v2v-codes의 숫자를 제한하는 것에 의해 단순화된다. 컨텍스트-적응 이진 산술 디코더의 경우에, 동일한 것은 상이한 컨텍스트들에 대해 동일 개연성 상태들을 관리할 수 있고 - 또는 그것의 양자화된 버젼 - 개연성 서브- 분할에 대해 동일한 것을 이용할 수 있다. Rtab로의 검색을 위한 개연성 지수들 또는 PIPE ids에 대한, 개연성 모델 상태들 또는 CABAC 의 맵핑은, 즉 개연성 업데이트에 이용되는 상태들은, 표 A에서 설명될 수 있다.
| CABAC 상태 | PIPE 지수 | CABAC 상태 | PIPE 지수 | |
| 0 | 0 | 32 | 5 | |
| 1 | 33 | |||
| 2 | 34 | |||
| 3 | 1 | 35 | ||
| 4 | 36 | |||
| 5 | 37 | |||
| 6 | 38 | |||
| 7 | 39 | |||
| 8 | 40 | |||
| 9 | 41 | |||
| 10 | 2 | 42 | ||
| 11 | 43 | |||
| 12 | 44 | |||
| 13 | 45 | |||
| 14 | 46 | 6 | ||
| 15 | 3 | 47 | ||
| 16 | 48 | |||
| 17 | 49 | |||
| 18 | 50 | |||
| 19 | 51 | |||
| 20 | 52 | |||
| 21 | 53 | |||
| 22 | 4 | 54 | ||
| 23 | 55 | |||
| 24 | 56 | |||
| 25 | 57 | |||
| 26 | 58 | |||
| 27 | 59 | |||
| 28 | 60 | |||
| 29 | 61 | |||
| 30 | 62 | 7 | ||
| 31 |
표 A : PIPE 지수들에 대한 CABAC 상태들의 맵핑
이 수정된 코딩 설계는 복잡성-스케일가능한 비디오 코딩 접근에 대해 기초로 이용될 수 있다. 개연성 모드 적응을 수행할 때, 선택기(402) 또는 컨텍스트-적응 이진 산술 디코더는, 각각, 즉 파이프 지수를 유도하는, 이용될 PIPE 디코더(322) 및, 각각, MPS 및 LPS의 경우에 방문될 다음 개연성 상태 지수를 향하는, 예를 들어, 특정 표 워크 전이 값들(specific table walk transition values)를 이용하여 현재 디코딩된 기호에 의존하여 이 개연성 상태 지수를 업데이트하고, 표 A에서 보여지는 맵핑을 이용하여, - 컨텍스트를 통하는 것처럼 - 현재 디코딩될 기호와 관련하여 - 여기서는 예시적으로 0에서 62 범위에서 - 개연성 상태 지수에 기반하여, 각각, Rtab로 개연성 지수를 선택한다. LC 모드의 경우에, 나중의 업데이트는 멀어진다. 맵핑은 전체적으로 고정된 개연성 모델들의 경우에 멀어질 수 있다.
그러나, 임이의 엔트로피 코딩 설정이 이용될 수 있고 이 문서에서의 기술 또한 작은 적응과 함께 이용될 수 있다.
도 11의 위 설명은 오히려 일반적으로 구문 요소들 및 구문 요소 타입들을 언급한다. 다음에서, 변형 계수 레벨들의 복잡성 구성가능 코딩이 설명된다.
예를 들어, 복원기(404)는 활성화되는 낮은-복잡성 모드 또는 고-효율 모드로부터 독립적인 구문 요소들의 시퀀스의 부분에 기반하여 변형 계수 레벨들(202)의 변형 블록(200)을 복원하도록 구성될 수 있고, 구문 요소들의 시퀀스(327)의 부분은, 삽입되는(interleaved) 방식으로, 변형 블록(200) 내에 비-제로 변형 계수 레벨들(non-zero transform coefficient levels)의 위치들을 표시하는 중요성 맵을 정의하는 중요성 맵 구문 요소들을 포함하고, 그 후 (뒤따르는) 레벨 구문 요소들은 비-제로 변형 계수 레벨들을 정의한다. 특히, 다음 요소들이 포함될 수 있다; 변형 블록 내에 마지막 비-제로 변형 계수 레벨의 위치를 표시하는 끝 위치 구문 요소들 (last _ significant _ pos _x, last _ significant _ pos _y) ; 개별 위치에서 변형 계수 레벨이 비-제로인지 아닌지 여부에 대해, 변형 블록(200) 내에서 마지막 비-제로 변형 계수 레벨의 위치에 대한 DC 위치로부터 이끌어내어지는 1차원 경로(274)를 따른 각 위치에 대해, 표시하고 중요성 맵을 함께 정의하는 제1구문 요소들(coeff _ significant _ flag); 개별 위치에서 변형 계수 레벨이 1보다 큰지 여부에 대해, 제1이진 구문 요소들에 따라, 비-제로 변형 계수 레벨이 위치되는 곳에서, 1차원 경로(274)의 각 위치에 대해, 표시하는 제2구문 요소 (coeff_abs_greater1) ; 제1이진 구문 요소들에 따라, 하나보다 큰 변형 계수 레벨이 위치되는 곳에서, 1차원 경로의 각 위치에 대해, 개별 변형 계수 레벨이 개별 위치에서 하나를 초과하는 양을, 밝히는 제3구문 요소들 (coeff _ abs _ greater2 , coeff_abs_minus3);
끝 위치 구문 요소들 중 순서, 제1, 제2 및 제3구문 요소들은 고-효율 모드 및 낮은-복잡성 모드에 대해 동일할 수 있고, 선택기(402)는 디-심볼라이저(314)가, 활성화되는 고-효율 모드 또는 낮은 복잡성 모드에 다르게 의존하는, 제1구문 요소들, 제2구문 요소들 및/또는 제3구문 요소들, 끝 위치 구문 요소들을 얻는 것으로부터 기호들에 대해 엔트로피 디코더들(322) 중 선택을 수행하도록 구성될 수 있다.
특히, 선택기(402)는, 제1구문 요소 및 제2구문 요소들을 디-심볼라이저(314)가 얻는 것으로부터 기호들의 시퀀스 중 미리 결정된 기호 타입의 기호들에 대해, 활성화되는 고-효율 모드의 경우 선택되는 컨텍스트와 관련된 개연성 모델에 의존하여 선택을 수행하는 그리고 기호들의 시퀀스 중 미리 결정된 기호 타입의 이미 회수된 기호들에 의존하여 복수의 컨텍스트들 중 미리 결정된 기호 타입 하나의 각 기호에 대해 선택하도록, 그리고 활성화되는 낮은-복잡성 모드의 경우에 시퀀스의 연속 지속 서브부분(subparts)들을 넘어 선택이 일정한 것처럼 일정 방식에 의해 조각 방향(piece wise)으로 선택을 수행하도록 구성될 수 있다. 위에서 설명된 것처럼, 서브부분들은 일차원 경로(274)를 따라 측정될 때 개별 서브부분이 확장하는 것을 넘어 위치들의 숫자로, 또는 현재 컨텍스트와 함께 이미 코딩된 개별 타입의 구문 요소들의 숫자로 측정될 수 있다. 그것은 이진 구문 요소들 coeff_significant_flag, coeff _ abs _ greater1 및 coeff _ abs _ greater2,이 예를 들어, HE 모드에서 선택된 컨텍스트의 개연성 모델에 기반하여 디코더(322)를 선택하는 것과 함께 적응적으로 코딩된 컨텍스트라는 것이다. 개연성 적응 또한 이용된다. LC 모드에서, 이진 구문 요소들coeff _ significant _ flag , coeff _ abs _ greater1 및 coeff _ abs _ greater2 의 각각에 대해 이용되는 상이한 컨텍스트들 또한 있다. 그러나, 이러한 구문 요소들 각각에 대해, 컨텍스트는, 경로 (274)를 따르는 다음 부분(portions)을 즉시 따라, 다음(next)에 대한 전이에서 단지 컨텍스트를 변경하는 것과 함께 경로(274)를 따라 첫번째 부분(portion)에 대해 정적으로 유지된다. 예를 들어 각 부분은 블록(200)의 4, 8, 16 위치들 길이로 정의될 수 있고, 개별 위치에 대해 개별 구문 요소가 존재하거나 아닌지에 대해 독립적이다. 예를 들어, coeff_abs_greater1 및 coeff _ abs _ greater2 는 단지 중요한 위치에 대해 존재하고, 즉 위치들은, coeff _ significant _ flag 은 1인 곳 - 또는 것 - 이다. 대안적으로 각 부분은 4, 8, 16 구문 요소들 길이로 정의될 수 있고, 블록 위치들의 더 높은 숫자를 넘어 결과 개별 부분이 확장하는지 여부로부터 독립적이다. 예를 들어, coeff_abs_greater1 및 coeff _ abs _ greater2 는 단지 중요성 위치들에 대해 존재하고, 네개의 구문 요소들의 부분들 각각은 이 위치에서 개별 레벨이 0이기 때문에 coeff _ abs _ greater1 및 coeff _ abs _ greater2 이 아닌 것처럼 구문 요소가 전송되지 않는 경로(274)를 따라 그들 사이에서 위치들 때문에 4블록 위치들 이상을 넘어 확장한다.
선택기(402)는 디-심볼라이저가 제1구문 요소 및 제2구문 요소들을 얻는 것으로부터 기호들의 서브시퀀스 중 미리 결정된 기호 타입의 기호들에 대해, 동일 서브부분에 속하는, 기호들의 시퀀스 내에 미리 결정된 기호 타입의 이미 회수된 기호들의 숫자 또는 동일 서브부분에 속하고 그리고 미리 결정된 기호 값을 갖는, 기호들의 시퀀스 내에서 미리 결정된 기호 타입의 이미 회수된 기호들의 숫자에 의존하여 복수의 컨텍스트들 중 하나를 미리 결정된 기호 타입의 각 기호에 대해 선택하도록 구성될 수 있다. 위 특정 실시예들에 따라 첫번째 대안은 coeff_abs_greater1 에 대해 참이고 두번째 대안은 coeff _ abs _ greater2 에 대해 참이다.
게다가, 제3구문 요소들은, 일차원의 각 위치에 대해 거기서, 제1이진 구문 요소들에 따라, 1보다 큰 변형 계수 레벨이 위치되는 것을 밝히고, 개별 위치에서 개별 변형 계수는 1을 초과하고, 정수-값 구문 요소들을 포함할 수 있고, 즉 coeff _ abs _ minus3 이며, 디심볼라이저(314)는 정수-값 구문 요소들의 공통-영역에 기호 시퀀스를 맵핑하는 제어 파라미터에 의해 제어가능한 맵핑 기능을 이용하도록, 그리고 활성화되는 저-복잡성 모드의 경우 시퀀스의 연속적인 지속 서브부분들을 넘어 설정이 일정한 것처럼 구분적(piecewise) 일정 방식으로 설정을 수행하고, 고-효율 모드가 활성화되는 경우 이전 제3구문 요소들의 정수값 구문 요소들 상에 의존하여 정수값 구문 요소 당 제어 파라미터를 설정하도록 구성될 수 있고, 여기서 선택기(402)는, 저-복잡성 모드 및 고-효율 모드 양쪽으로, 동등한 개연성 분포와 관련된, 정수-값 구문 요소들 상에 맵핑되는 기호 시퀀스 워드(words)들의 기호들에 대해 엔트로피 디코더들 중 미리 결정된 하나를 선택하도록 구성될 수 있다. 그것은, 스위치(400) 되는 선택된 모드 상에 의존하여 작동할 수 있는 심볼라이저는 점선 라인(407)에 의해 도시된다. 제어 파라미터의 구분적(piecewise) 일정한 설정 대신에, 디심볼라이저(314)는, 예를 들어, 시간상 전체적으로 일정한, 현재 조각 동안 파라미터를 일정하게 제어하도록 유지할 수 있다.
다음으로, 복잡성 스케일가능 컨텍스트 모델링이 설명된다.
컨텍스트 모델 지수의 유도에 대해 위쪽 및 왼쪽 인근의 동일 구문 요소의 측정은 공통 접근이며 HE 케이스에서 종종 이용되며, 예를 들어 모션 벡터 차이 구문 요소에 대해서이다. 그러나, 이 측정은 구문 요소의 직접 코딩을 불허하고 더 많은 버퍼 저장공간을 요구한다. 또한, 더 높은 코딩 성능을 달성하기 위해, 더 이용가능한 인접한 것들이 측정될 수 있다.
바람직한 실시예에서, 예측유닛들 또는 직각 블록들 또는 인근 사각형의 구문 요소들을 측정하는 모든 컨텍스트 모델링 스테이지는 하나의 컨텍스트 모델에 대해 고정된다. 이는 컨텍스트 모델 선택 스테이지에 적응의 불가능과 같다. 바람직한 실시예에서, 이진화 후 빈 스트링의 빈 지수에 의존하는 컨텍스트 모델 선택은 CABAC에 대해 현재 설계에 비교하여 수정되지 않는다. 또다른 바람직한 실시예에서, 구문 요소들에 대해 고정된 컨텍스트 모델은 인접한 것들의 측정을 이용하고, 또한 상이한 빈(bin) 지수에 대해 컨텍스트 모델은 고정된다. 상기 설명은 변형 계수 레벨의 코딩에 관계된 구문 요소들 및 모션 벡터 차이에 대해 컨텍스트 모델 선택 및 이진화를 포함하지 않는다는 것을 주목하라.
바람직한 실시예에서, 오직 왼쪽 인접한 것의 측정만이 허용된다. 이는 처리에서 감소된 버퍼를 이끌고 이는 마지막 블록 또는 코딩 유닛 라인이 더 이상 저장될 필요가 없기 때문이다. 더 바람직한 실시예에 있어서, 동일 코딩에 위치한 오직 인접한 것들만이 측정된다.
바람직한 실시예에서, 모든 이용가능한 인접한 것들이 측정된다. 예를 들어, 위쪽 및 왼쪽 인접한 것들에 더하여, 왼쪽 위, 오른쪽 위, 및 왼쪽 아래 인접한 것들이 이용가능성의 경우에 측정된다.
그것은, 도 11의 선택기(402)는, 미디어 데이터의 미리 결정된 블록에 관련된 미리 결정된 기호에 대해, 선택된 컨텍스트와 관련된 개연성 모델 상에 의존하여 엔트로피 디코더들(322) 중선택을 수행하고 복수의 컨텍스트들 중 하나를 선택하기 위해, 고-효율 모드가 활성화되는 경우에 미디어 데이터의 상이한 인접 블록들의 더 높은 숫자에 관련된 기호들의 시퀀스의 이전에 회수된 기호들,을 이용하도록 구성될 수 있다. 그것은, 인접 블록들은 시간 및/또는 공간 영역에서 인접할 수 있다는 것이다. 공간적으로 인접 블록들은, 예를 들어, 도 1내지 3에서, 보일 수 있다. 선택기(402)는 방금 설명된 것처럼 저장 오버헤드를 감소시키는 LC 모드에 비교하여 HE 모드의 경우에 인접 블록들의 더 높은 숫자에 관계된 구문 요소들 또는 이미 회수된 기호들에 기반하여 접촉 적응(contact adaptation)을 수행하기 위해 모드 스위치(400)에 의해 모드 선택에 반응적일 수 있다. 다음으로, 실시예에 따른 모션 벡터 차이들의 감소된 복잡성 코딩이 설명된다.
H.264/AVC 비디오 코덱 기준에서, 매크로블록(macroblock)과 관련된 모션 벡터는 중간 모션 벡터 예측기 및 현재 매크로블록의 모션 벡터 사이의 차이(모션 벡터 차이 - mvd)를 시그널링 하는 것에 의해 전송된다. CABAC가 엔트로피 코더로 이용되는 때, mvd는 다음에 따라 코딩된다. 정수 값 mvd는 절대값 및 신호(sign) 부분으로 분할된다. 절대값 부분은 결과 빈 스트링의 접미사 및 접두사에 따라 언급되는, 절단된 단항 및 3rd 순서 Exp-Golomb 의 결합을 이용하여 이진화된다. 절단된 단항 이진화에 관련된 빈들은 컨텍스트 모델들을 이용하여 코딩되고, 반면 Exp-Golomb 이진화에 관련된 빈들은 바이패스 모드에서 코딩되는데, 즉 CABAC 과 함께 0.5의 고정된 개연성과 함께이다. 단항 이진화는 다음에 따라 작업된다. mvd의 절대 정수값이 n이 되게 하고, 결과 빈 스트링은 n배 '1' 및 하나의 트레일링 '0'으로 구성된다. 예에 따라, n=4가 되게 하고, 빈 스트링은 '11110'이다. 절단된 단항의 경우, 한계가 존재하며 값이 한계를 초과하는 경우, 빈 스트링은 n+1 배 '1' 로 구성된다. mvd 의 경우에 대해, 한계는 9와 동일하다. 이는 절대 mvd는 9보다 크거나 같은 경우 코딩되고, '1'의 9배를 도출한다. 빈 스트링은 Exp-Golomb 이진화와 함께 접두사 및 접미사로 구성된다. 절단된 단항 부분에 대한 컨텍스트 모델링은 다음에 따라 수행된다.
만약 특정 구성요소(수직 또는 수평 방향)에 대한 합계가 2보다 크다면, 제2컨텍스트 모델이 선택되고, 만약 절대 합계가 32보다 크다면, 제3컨텍스트 모델이 선택되고, 다른 경우(절대 합이 3보다 작다면) 제1컨텍스트 모델이 선택된다. 게다가, 컨텍스트 모델들은 각 구성요소들에 대해 다르다. 빈 스트링의 두번째 빈에 대해, 네번째 컨텍스트 모델이 이용되고 다섯번째 컨텍스트 모델은 단항 부분의 잔여 빈들에 대해 이용된다. 절대 mvd가 9보다 크거나 같을 때, 예를 들어 절단된 단항 부분의 모든 빈들이 '1'과 같을 때, 절대 mvd 값 및 9 사이의 차이가 3rd 순서 Exp-Golomb 이진화와 함께 바이패스 모드로 코딩된다. 마지막 단계에서, mvd의 부호는 바이패스 모드로 코딩된다.
CABAC를 엔트로피 코더로 이용할 때 mvd에 대한 최신 코딩 기술은 고 효율 비디오 코딩 (HEVC) 프로젝트의 현재 테스트 모델 (HM)으로 특정된다. HEVC에서, 블록 크기들은 다양하고 모션 벡터에 의해 특정되는 형태는 예측 유닛(PU)에 따라 언급된다. 위쪽 및 왼쪽 인접한 것의 PU 크기는 현재 PU 보다 다른 형상 및 크기들을 가질 수 있다. 그래서, 관계 있을 때,위쪽 및 왼쪽 인접한 것들의 정의는 현재 PU의 위쪽-왼쪽(top-left) 코너의 위쪽 및 왼쪽 인접한 것으로 이제 언급된다. 코딩 그 자체에 대해, 오직 제1빈에 대한 유도 프로세스는 실시예에 따라 변경될 수 있다. 인접한 것들로부터 MV의 절대 합계를 측정하는 대신에, 각 인접한 것들은 개별적으로 측정될 수 있다. 인접한 것들의 절대 MV 가 이용가능하고 16보다 크다면, 컨텍스트 모델 지수는 제1빈에 대해 컨텍스트 모델들의 동일 숫자를 도출하며 점증될 수 있고, 반면 잔여 절대 MVD 레벨의 코딩 및 부호는 H.264/AVC 에서처럼 정확히 같다.
mvd의 코딩에서 요약된 기술에서, 9까지 빈들은 컨텍스트 모델과 함께 코딩되어야하고, 반면 mvd의 잔여 값은 부호 정보와 함께 낮은 복잡성 바이패스 모드로 코딩될 수 있다. 이런 본 실시예는 mvd의 코딩에 대해 요구되는 컨텍스트 모델들의 숫자를 감소시키고 바이패스의 증가된 숫자를 도출하는 컨텍스트 모델들과 함께 코딩되는 빈들의 숫자를 감소시키는 기술을 설명한다. 그것을 위해, 컷-오프 값은 9에서 1 또는 2로 감소된다. 그것은 절대 mvd 가 0보다 큰지를 특정하는 첫번째 빈이 컨텍스트 모델을 이용하여 코딩되고 절대 mvd가 0 및 1보다 큰지를 특정하는 첫번째 또는 두번째 빈이 컨텍스트 모델을 이용하여 코딩되는지를 의미하고, 반면 잔여 값은 VLC 코드를 이용하여 및/또는 바이패스 모드로 코딩된다. VLC 코드를 이용하여 - 단항 또는 절단된 단항 코드를 이용하지 않고 - 이진화로부터 도출되는 모든 빈들은 낮은 복잡성 바이패스 모드를 이용하여 코딩된다. PIPE의 경우, 비트스트림으로부터의 그리고 비트스트림으로의 직접 삽입이 가능하다. 게다가, 설사 그렇다 하더라도, 첫번째 빈에 대한 더 나은 컨텍스트 모델 선택을 유도하기 위한 위쪽 및 왼쪽 인접한 것의 상이한 정의가, 이용될 수 있다.
바람직한 실시예에서, Exp-Golomb 코드들은 절대 MVD 구성요소들의 잔여 부분을 이진화하도록 이용된다. 그것을 위해 Exp-Golomb 코드의 순서가 변화가능하다. Exp-Golomb 코드의 순서는 다음에 따라 유도된다. 첫번째 빈에 대한 컨텍스트 모델이, 그래서 콘텍스트 모델의 지수가, 유도되고 코딩된 후에, 지수는 Exp-Golomb 이진화 부분에 대한 순서에 따라 이용된다. 이 바람직한 실시예에서, 첫번째 빈에 대한 컨텍스트 모델은 지수 0 - 2 를 도출하며 1 - 3의 범위를 가지고, 이는 Exp-Golomb 코드의 순서에 따라 이용된다. 이 바람직한 실시예는 HE 케이스에 대해서 이용될 수 있다.
절대 MVD의 코딩에서 2 곱하기 5 컨텍스트들을 이용하는 위에서 설명된 기술에 대안으로, 9 단항 코드 이진화 빈들을 코딩하기 위해, 14 컨텍스트 모델들 (각 구성요소에 대해 7) 또한 이용될 수 있다. 예를 들어, 단항 부분의 첫번째 빈 및 두번째 빈이전에 설명된 것에 따라 상이한 네개의 컨텍스트들과 함께 코딩될 수 있는 동안, 다섯번째 컨텍스트는 세번째 빈에 대해 이용될 수 있고 여섯번째 컨텍스트는 네번째 빈에 대해 이용될 수 있고, 반면 다섯번째 부터 아홉번째 빈들은 일곱번째 컨텍스트를 이용하여 코딩된다. 이와 같이, 이 경우 14 컨텍스트들이 요구되며, 단지 잔여 값은 낮은 복잡성 바이패스 모드에서 코딩될 수 있다. 바이패스의 증가된 숫자를 도출하는 컨텍스트 모델들과 함께 코딩되는 빈들의 숫자를 감소시키고 MVD의 코딩에 대해 요구되는 컨텍스트 모델들의 숫자를 감소시키는기술은, 예를 들어 9 로부터 1 또는 2로, 컷-오프 값을 감소시킨다. 이는 절대 MVD가 0보다 큰지를 특정하는 첫번째 빈이 컨텍스트 모델을 이용하여 코딩되고 또는 절대 MVD가 0 및 1보다 큰지를 특정하는 첫번째 및 두번째 빈이 개별 컨텍스트 모델을 이용하여 코딩되는 것을 의미하며, 반면 잔여 값은 VLC 코드로 코딩된다. VLC 코드를 이용하여 이진화로부터 도출되는 모든 빈들은 낮은 복잡성 바이패스 모드를 이용하여 코딩된다. PIPE의 경우, 비트스트림으로부터 및 비트스트림으로의 직접 입력은 가능하다. 게다가, 본 실시예는 첫번재 빈에 대한 더 나은 컨텍스트 모델 선택을 유도하는 위쪽 및 왼쪽 인접한 것의 또다른 정의를 이용한다. 이에 더하여, 콘텍스트 모델링은 첫번째 또는 첫번째 및 두번째 빈에 대해 요구되는 컨텍스트 모델들의 숫자가 추가 메모리 감소를 이끌면서 감소되는 방식으로 수정된다. 또한, 위 인접한 것들 같은 인접한 것들의 측정은 인접한 것들의 mvd 값들의 저장에 대해 요구되는 라인 버퍼/메모리의 절약을 도출하지 못하게 할 수 있다. 결국, 구성요소들의 코딩 순서는 바이패스 빈들의 코딩이 뒤따르는 양쪽 구성요소들(즉 컨텍스트 모델들로 코딩된 빈들)에 대한 접두사 빈들의 코딩을 허용하는 방식으로 분할될 수 있다.
바람직한 실시예에서, Exp-Golomb 코드들은 절대 mvd 구성요소들의 잔여 부분을 이진화하도록 이용된다. 이를 위해, Exp-Golomb 코드의 순서는 가변이다. Exp-Golomb 코드의 순서는 다음에 따라 유도될 수 있다. 첫번째 빈에 대한 컨텍스트 모델 후에, 그래서 컨텍스트 모델의 지수가 유도되며, 지수는 Exp-Golomb 이진화에 대한 순서에 따라 이용된다. 이 바람직한 실시예에서, 첫번째 빈에 대한 컨텍스트 모델은 지수 0 - 2 를 도출하며 1 - 3의 범위를 가지며, 이는 Exp-Golomb 코드의 순서에 따라 이용된다. 이 바람직한 실시예는 HE 케이스에 대해 이용될 수 있고 컨텍스트 모델의 숫자는 6으로 감소된다. 컨텍스트 모델들의 숫자를 감소시키기 위해 다시 그리고 메모리를 절약하기 위해, 수평 및 수직 구성요소들은 더 바람직한 실시예에서 동일 컨텍스트 모델들을 공유할 수 있다. 그러한 경우, 오직 3 컨텍스트 모델들이 요구된다. 게다가, 오직 왼쪽 인접한 것이 본 발명의 더 바람직한 실시예에서 측정에 대해 고려될 수 있다. 이 바람직한 실시예에서, 임계치는 수정되지 않을 수 있다(예를 들어 0 또는 1의 Exp-Golomb 파라미터를 도출하는 16의 단일 임계치 또는 0 또는 2의 Exp-Golomb 파라미터를 도출하는 32의 단일 임계치). 이 바람직한 실시예는 mvd의 저장에 요구되는 라인 버퍼를 절약할 수 있다. 또다른 바람직한 실시예에서, 임계치는 수정되며 2 및 16과 동일하다. 바람직한 실시예에 대해, 총 3 컨텍스트 모델들은 mvd의 코딩에 대해 요구되며 가능 Exp-Golomb 파라미터는 0 - 2의 범위를 갖는다. 더 바람직한 실시예에서, 임계치는 16 및 32와 동일하다. 다시, 설명된 실시예는 HE 케이스에 적합하다.
본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 컷-오프 값은 9에서 2로 감소된다. 이 바람직한 실시예에서, 첫번째 빈 및 두번째 빈은 컨텍스트 모델들을 이용하여 코딩될 수 있다. 첫번째 빈에 대한 컨텍스트 모델 선택은 위의 바람직한 실시예에서 설명된 방식으로 첨단으로 또는 수정되어 수행될 수 있다. 두번째 빈에 대해, 개별 컨텍스트 모델은 첨단으로 선택된다. 더 바람직한 실시예에서, 두번째 빈에 대한 컨텍스트 모델은 왼쪽 인접한 것의 mvd 를 측정하는 것에 의해 선택된다. 그러한 경우, 컨텍스트 모델 지수는 첫번째 빈에 대해서와 같고, 반면 이용가능한 컨텍스트 모델들은 첫번째 빈에 대한 것들과 다르다. 전체적으로, 6 컨텍스트 모델들이 요구된다(컨텍스트 모델들을 공유하는 구성요소들을 주의하라). 다시, Exp-Golomb 파라미터는 첫번째 빈의 선택된 컨텍스트 모델 지수에 의존할 수 있다. 본 발명의 또다른 바람직한 실시예에서, Exp-Golomb 파라미터는 두번째 빈의 컨텍스트 모델 지수에 의존한다. 본 발명의 설명된 실시예들은 HE 케이스에 대해 이용될 수 있다.
본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 양 쪽 빈들에 대한 컨텍스트 모델들이 고정되고 왼쪽 또는 위 인접한 것들 각각을 측정하는 것에 의해 유도되지 않는다. 이 바람직한 실시예에 대해, 컨텍스트 모델들의 전체 숫자는 2와 같다. 본 발명의 더 바람직한 실시예에서, 첫번째 빈 및 두번째 빈은 동일 컨텍스트 모델을 공유한다. 결과로서, 오직 하나의 컨텍스트 모델이 mvd의 코딩에 대해 요구된다. 본 발명의 양쪽 바람직한 실시예들에서, Exp-Golomb 파라미터는 고정되고 1에 동등하다. 본 발명의 설명된 바람직한 실시예는 HE 및 LC 구성 양쪽에 적합하다.
또다른 바람직한 실시예에서, Exp-Golomb 부분의 순서는 첫번째 빈의 컨텍스트 모델 지수로부터 독립적으로 유도된다. 이 경우, H.264/AVC 의 일반 컨텍스트 모델 선택의 절대 합은 Exp-Golomb 부분에 대한 순서를 유도하기 위해 이용된다. 이 바람직한 실시예는 HE 케이스에 대해 이용될 수 있다.
더 바람직한 실시예에서, Exp-Golomb 코드의 순서는 고정되고 0으로 설정된다. 또다른 바람직한 실시예에서, Exp-Golomb 코드들의 순서는 고정되고 1로 설정된다. 바람직한 실시예에서, Exp-Golomb 코드들의 순서는 2로 고정된다. 추가 실시예에서, Exp-Golomb 코드들의 순서는 3으로 고정된다. 추가 실시예에서, Exp-Golomb 코드들의 순서는 현재 PU의 크기 및 형태에 따라 고정된다. 제안된 바람직한 실시예들은 LC 케이스에 대해서 이용될 수 있다. Exp-Golomb 부분의 고정된 순서는 컨텍스트 모델들로 코딩된 빈들의 감소된 숫자와 함께 고려된다.
바람직한 실시예에서, 인접한 것들은 다음에 따라 정의된다. 위 PU에 대해, 모든 PU들은 이용되는 가장 큰 MV를 갖는 PU 및 고려되는 현재 PU를 커버한다. 이는 왼쪽 인접한 것들에 대해서도 수행된다. 현재 PU를 커버하는 모든 PU가 측정되며 가장 큰 MV를 갖는 PU가 이용된다. 또다른 바람직한 실시예에서, 모든 PU 들로부터 평균 절대 모션 벡터 값은 위쪽 및 왼쪽 경계를 커버하고 현재 PU는 첫번째 빈을 유도하도록 이용된다.
위에서 제시된 바람직한 실시예들에 대해, 다음에 따라 코딩 순서를 바꾸는 것이 가능하다. mvd는 수평 및 수직 방향에 대해 하나씩 특정되어야 한다(또는 역으로) 이와 같이, 두개의 빈 스트링들이 코딩되어야 한다. 엔트로피 코딩 엔진에 대해 스위칭하는 모드의 숫자를 최소화하기 위해(즉 바이패스 및 정규 모드 사이의 스위치), 두번째 스텝에서 바이패스 모드로 코딩된 빈들이 뒤따르는 첫번째 스텝에서 양쪽 구성요소들에 대한 컨텍스트 모델들로 코딩된 빈들을 코딩하는 것이 가능하다. 이것은 오직 재순서화(reordering)라는 것을 주목하라.
단항 또는 절단된 단항 이진화로부터 도출되는 빈들은 값이 현재 빈 지수보다 큰지 여부를 특정하는 빈 지수 당 하나의 플래그(flag)의 균등 고정 길이 이진화에 의해 표현될 수도 있다. 예로서, mvd의 절단된 단항 이진화에 대한 컷-오프 값은 0, 1, 2 값들에 대해 코드워드들 0, 10, 11을 도출하는 2로 설정된다. 빈 지수 당 하나의 플래그를 갖는 대응하는 고정 길이 이진화에 있어서, 빈 지수 0(즉 첫번째 빈)에 대한 하나의 플래는 절대 mvd 값이 0보다 큰지 아닌지 여부를 특정하고 빈 지수 1을 갖는 두번째 빈에 대한 하나이 플래그는 절대 mvd 값이 1보다 큰지 아닌지 여부를 특정한다. 두번째 플래그만 코딩될 때 첫번째 플래그가 1과 동일할 때, 이는 동일 코드워드들 0, 10, 11을 도출한다.
다음으로, 실시예에 따른 개연성 모델들의 내부 상태의 복잡성 스케일가능 표현이 설명된다.
HE-PIPE 설정에서, 개연성 모델의 내부 상태는 그것과 함께 빈을 인코딩한 후에 업데이트된다. 업데이트된 상태는 코딩된 빈의 값 및 오래된 상태를 이용하여 상태 전이 표 검색(state transition table lookup)에 의해 유도된다. CABAC의 경우에, 개연성 모델은 각 상태가 인터벌(0.0, 0.5)에서 모델 개연성에 대응하는 곳에서 63개의 상이한 상태들을 취할 수 있다. 이러한 상태들 각각은 두개의 모델 개연성들을 실현하도록 이용된다. 상태에 할당되는 개연성에 더하여, 1.0 마이너스(minus) 개연성 또한 이용되고 valMps 를 호출한 플래그는 개연성 또는 1.0 마이너스(minus) 개연성이 이용되는지 여부에 대한 정보를 저장한다. 이는 126 상태들의 전체를 이끈다. PIPE 코딩 개념과 함께 그러한 개연성 모델을 이용하기 위해, 126 상태들 각각은 이용가능한 PIPE 코더들 중 하나에 맵핑될 필요가 있다. PIPE 코더들의 현재 실시예들에서, 이는 검색 표를 이용하여 수행된다. 그러한 맵핑의 예는 표 1에서 설명된다.
다음에서, 실시예는 어떻게 개연성 모델의 내부 상태가 PIPE 지수로 내부 상태를 변환하기 위해 검색 표를 이용하는 것을 피하도록 표현될수 있는지가 설명된다. 단지 몇몇 단순 비트 마스킹(masking) 작업들은 개연성 모델의 내부 상태 변화가능으로부터 PIPE지수를 추출하는데 필요했다. 개연성 모델의 내부 상태의 이 새로운 복잡성-스케일가능 표현은 두개의 레벨 방식으로 설계된다. 응용에 대해 거기서 낮은 복잡성 작업은 강제이며 오직 첫번째 레벨이 이용된다. 그것은 오직 파이프 지수 및 관련 빈들을 디코딩하거나 인코딩하는 데 이용되는 플래그 valMps 를 설명한다. 설명된 PIPE 엔트로피 코딩 설계의 경우에, 첫번째 레벨은 8개의 다른 모델 개연성들 사이를 차별화하도록 이용될 수 있다. 이와 같이, 첫번째 레벨은 valMps 플래그에 대해 하나의 추가 비트 및 pipeIdx에 대해 3 비트를 필요로 한다. 두번째 레벨과 함께 첫번째 레벨의 거친 개연성 범위들 각각은 더 높은 해상도로 개연성의 표현을 지원하는 몇몇 더 작은 인터벌들로 정제된다(refined). 이 더 자세한 표현은 개연성 측정기의 더 정확한 작업을 가능하게 한다. 일반적으로, 그것은 높은 RD 성능을 목표로 하는 코딩 응용들에 적합하다. 예에 따라 이 PIPE의 이용과 함께 개연성 모델들의 내부 상태의 복잡성-스케일링된 표현은 다음에 따라 설명된다.
| 첫번째 레벨( First Level ) | 두번째 레벨( Second Level ) | ||||||
| b7 | b6 | b5 | b4 | b3 | b2 | b1 | b0 |
| MPS | PIPE Idx (0-7) | 정제 지수( Refinement Idx) (0-15) | |||||
첫번째 및 두번째 레벨은 단일 8 비트 메모리에 저장된다. 4 비트들은 첫번째 레벨을 저장하는 것이 요구되고 - 가장 중요한 비트 상에 MPS의 값을 갖는 PIPE 지수를 정의하는 지수 - 그리고 또다른 4비트는 두번째 레벨을 저장하는데 이용된다. CABAC 개연성 측정기의 거동을 실행하기 위해, 각 PIPE 지수는 PIPE 지수상에 얼마나 많은 CABAC 상태들이 맵핑되었는지에 의존하여 허용된 정제 지수의 특정 숫자를 갖고, 예를 들어 표 A에서 맵핑에 대해서이며, PIPE 지수당 CABAC 상태들의 숫자는 표 B에서 묘사된다.
| PIPE idx | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| CABAC 상태들의 숫자 | 3 | 7 | 5 | 7 | 10 | 14 | 16 | 1 |
표 B : 표 A의 예에 대한 PIPE 지수 당 CABAC 상태들의 숫자
빈의 인코딩 또는 디코딩 처리 동안 PIPE 지수 및 valMps는 비트 이동 작업들 또는 단순 비트 마스크를 이용하여 직접 접근(억세스, accessed)될 수 있다. 낮은 복잡성 코딩 프로세스들은 첫번째 레벨의 4비트를 요구하며 높은 효율 코딩 프로세스들은 CABAC 개연성 측정기의 개연성 모델 업데이트를 수행하기 위해 두번째 레벨의 4 비트들을 추가적으로 활용할 수 있다. 이 업데이트를 수행하기 위해, 상태 전이 검색 표는 원래 표에 따라 동일 상태 전이를 수행하도록 그러나 상태들의 복잡성-스케일가능한 두(two)-레벨 표현을 이용하여, 설계될 수 있다. 원래 상태 전이 표는 2 곱하기 63 요소들로 구성된다. 각 입력 상태에 대해, 그것은 두개의 출력 상태들을 포함한다. 복잡성-스케일가능 표현을 이용할 때, 상태 전이 표의 크기는 표 크기의 허용가능 증가인 2 곱하기 128 요소들을 초과하지 않는다. 이 증가는 정제 지수를 표현하기 위해 그리고 CABAC 개연성 측정기의 거동을 정확히 모방하기 위해 얼마나 맣은 비트들이 이용되는 지에 의존하며, 네개의 비트들이 필요하다. 그러나, 상이한 개연성 측정기가 이용될 수 있고, 그것은 각 파이프 지수에 대해 8 상태들 이상이 허용되지 않는 것처럼 CABAC 상태들의 감소된 집합 상에서 작동할 수 있다. 그래서 메모리 소비는 정제 지수를 표현하는데 이용되는 비트들의 숫자를 적응시키는 것에 의해 코딩 프로세스의 주어진 복잡성 레벨에 매치될 수 있다. CABAC 과 함께 모델 개연성들의 내부 상태와 비교하여 - 거기서 64 개연성 상태 지수가 존재하고 - 특정 PIPE 코드에 대한 모델 개연성들을 맵핑하기 위한 표 검색의 활용은 피해지고 추가 변환은 요구되지 않는다.
다음으로, 실시예에 따른 복잡성-스케일가능 컨텍스트 모델 업데이팅이 설명된다.
컨텍스트 모델을 업데이팅하기 위해, 그것의 개연성 상태 지수는 하나 이상의 이전에 코딩된 빈들에 기반하여 업데이트될 수 있다. HE-PIPE 설정에서, 이 업데이트는 각 빈의 인코딩 또는 디코딩 후에 수행된다. 역으로, LC-PIPE 설정에서, 이 업데이트는 결코 수행되지 않을 수 있다.
그러나, 복잡성 스케일가능 방식으로 컨텍스트 모델들의 업데이트를 수행하는 것이 가능하다. 그것은, 컨텍스트 모델을 업데이트하는지 아닌지 여부에 대한 결정이 다양한 관점에 기반할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 코더 설정은 예를 들어 구문 요소 coeff _ significant _ flag 의 컨텍스트 모델들 같은 특정 컨텍스트 모델들에 대해 업데이트를 하지 않을 수 있다는 것이고 다른 모든 컨텍스트 모델들에 대해서는 언제나 업데이트를 할 수 있다는 것이다.
다른 말로, 선택기(402)는 미리 결정된 기호 타입들의 숫자 각각의 기호에 대해, 고-효율 모드에 비교하여 낮은 복잡성 모드에서 미리 결정된 타입들의 숫자가 더 낮은 것처럼 각 미리 결정된 기호와 관련된 개별 개연성 모델에 의존하여 엔트로피 디코더들(322) 중 선택을 수행하도록 구성될 수 있다.
게다가, 컨텍스트 모델을 업데이트하는지 또는 아닌지 여부를 제어하는 기준은, 예를 들어 비트스트림 패킷의 크기처럼, 여태까지 디코딩된 빈들의 숫자일 수 있고, 또는 업데이트는 컨텍스트 모델에 대한 빈들의 특정 고정된 또는 변경가능 숫자를 코딩한 후에만 수행된다.
컨텍스트 모델들을 업데이트하는지 여부를 결정하는 설계와 함께, 복잡성-스케일가능 컨텍스트 모델 업데이팅이 실행될 수 있다. 그것은 컨텍스트 모델 업데이트들이 수행되는 비트스트림에서 빈들의 부분의 감소 또는 증가를 허용한다. 컨텍스트 모델 업데이트들의 더 높은 숫자일수록, 더 나은 것은 코딩 효율이고 더 높은 계산적 복잡성이다. 이와 같이, 복잡성-스케일가능 컨텍스트 모델 업데이팅은 설명된 설계와 함께 달성될 수 있다.
바람직한 실시에에서, 컨텍스트 모델 업데이트는 구문 요소 coeff_significant_flag, coeff _ abs _ greater1, 및 coeff _ abs _ greater2 를 제외하고 모든 구문 요소들의 빈들에 대해 수행된다.
더 바람직한 실시예에서, 컨텍스트 모델 업데이트는 구문 요소들 coeff _ significant _ flag, coeff _ abs _ greater1, and coeff_abs_greater2 의 빈들에 대해서만 수행된다.
더 바람직한 실시예에서, 컨텍스트 모델 업데이트는 조각(슬라이스)의 인코딩 또는 디코딩이 시작할 때 모든 컨텍스트 모델들에 대해 수행된다. 처리되는 변형 블록들의 미리 정의된 특정 숫자 후에, 컨텍스트 모델 업데이트는 조각의 끝이 도달한 후에 모든 컨텍스트 모델들에 대해 이용불가해진다.
예를 들어, 선택기(402)는, 미리 결정된 기호 타입의 기호들에 대해, 관련 개연성 모델을 업데이팅 하거나 또는 업데이팅 없이 미리 결정된 기호 타입과 관련된 개연성 모델에 의존하여 엔트로피 디코더들(322) 중 선택을 수행하도록 구성될 수 있고, 미리 결정된 기호 타입의 기호에 대한 선택이 업데이트와 함께 수행되는 기호들의 시퀀스의 학습(learning) 위상의 길이는 고-효율 모드에 비교하여 낮은 복잡성 모드에서 더 짧다.
더 바람직한 실시예는 이전에 설명된 바람직한 실시예와 동일하지만, 그것은 하나의 표가 모든 컨텍스트 모델들의 "첫번째 부분" (valMps and pipeIdx) 을 저장하고 및 두번째 표가 모든 컨텍스트 모델들의 "두번째 부분" (refineIdx) 을 저장하는 방식으로 컨텍스트 모델들의 내부 상태의 복잡성-스케일가능 표현을 이용한다. 그러한 포인트에서, 컨텍스트 모델 업데이팅이 모든 컨텍스트 모델들에 대해 이용불가인 곳에서(이전 바람직한 실시예에서 설명된 것처럼), "두번째 부분"을 저장하는 표는 더 이상 필요하지 않고 버려질 수 있다.
다음으로, 실시예에 따른 빈들의 시퀀스에 대한 컨텍스트 모델 업데이팅이 설명된다.
LC-PIPE 구성에서, 타입 coeff _ significant _ flag, coeff _ abs _ greater1, 및 coeff_abs_greater2 의 구문 요소들의 빈들은 부분집합들로 그룹화된다. 각 부분집합에 대해, 단일 컨텍스트 모델은 그것의 빈들을 인코딩하기 위해 이용된다. 이러한 경우, 컨텍스트 모델 업데이트는 이 시퀀스의 빈들의 고정된 숫자의 코딩 후에 수행될 수 있다. 이는 다음에서 언급되는 멀티-빈 업데이트이다. 그러나, 이 업데이트는 컨텍스트 모델의 내부 상태 및 마지막 코딩된 빈만을 이용한 업데이트와는 다를 수 있다. 예를 들어, 코딩된 각 빈에 대해, 하나의 컨텍스트 모델 업데이트 단계가 수행된다.
다음에서, 에들은 8 빈들로 구성되는 예시적 부분집합의 인코딩에 대해 주어진다. 문자 'b'는 빈들의 디코딩을 표시하고, 문자 'u'는 컨텍스트 모델의 업데이트를 표시한다. LC-PIPE 케이스의 경우 오직 빈 디코딩은 컨텍스트 모델 업데이트들을 수행함 없이 수행된다:
b b b b b b b b
HE-PIPE 케이스에서, 각 빈의 디코딩 후에, 컨텍스트 모델 업데이트가 수행된다:
b u b u b u b u b u b u b u b u
어느정도 복잡성을 감소시키기 위해, 컨텍스트 모델 업데이트는 빈들의 시퀀스 후에 수행될 수 있다(이 예에서 각 4빈들 다음에, 이러한 4 빈들의 업데이트들이 수행된다):
b b b b u u u u b b b b u u u u
그것은, 선택기(402)는, 미리 결정된 기호 타입의 기호들에 대해, 관련 개연성 모델을 업데이팅 하거나 하지 않고 미리 결정된 기호 타입과 관련된 개연성 모델에 의존하여 엔트로피 디코더들(322) 중 선택을 수행하도록 구성될 수 있고, 미리 결정된 타입의 기호들에 대한 선택이 업데이트를 따라 수행되는 주파수는, 고-효율 모드와 비교하여 낮은 복잡성 모드에서 더 낮다.
이러한 경우, 4 빈들의 디코딩 후에, 4 업데이트 단계들은 방금 디코딩된 4 빈들에 기반하여 따라간다. 이러한 네개의 업데이트 단계들은 검색 특별 검색-표를 이용하여 하나의 단일 단계에서 수행될 수 있다. 이 검색 표는 네개의 종래 업데이트 단계들 후에 새로운 단계를 도출하는 컨텍스트 모델의 각 가능한 내부 상태 및 4 빈들의 각 가능한 값에 대해 저장한다.
특정 모드에서, 멀티-빈 업데이트는 구문 요소 coeff _ significant _ flag 에 대해 이용된다. 모든 다른 구문 요소들의 빈들에 대해, 컨텍스트 모델 업데이트가 이용되지 않는다. 멀티-빈 업데이트 단계가 수행되기 전에 코딩되는 빈들의 숫자는 n으로 설정된다. 설정의 빈들의 숫자가 n으로 나누어질 수 없는 때, 1 에서 n-1 빈들은 마지막 멀티-빈 업데이트 후에 부분집합의 끝에 잔존한다. 이러한 빈들의 각각에 대해, 종래 단일-빈 업데이트는 이러한 빈들 모두를 코딩한 후에 수행된다. 숫자 n은 1보다 큰 어떠한 양수일 수 있다. 또다른 모드는, (coeff_significant_flag 대신) coeff _ significant _ flag , coeff _ abs _ greater1 및 coeff_abs_greater2 의 임의 결합에 대해 멀티-빈 업데이트가 수행되는 것을 제외하고, 이전 모드에 동일할 수 있다. 이와 같이, 이 모드는 다른 것보다 더 복잡할 수 있다. 모든 다른 구문 요소들 (거기서 멀티-빈 업데이트는 이용되지 않는다) 은 부분집합들 중 하나에 대해 두 서로소(disjoint) 부분집합 으로 분할될 수 있고, 단일 빈 업데이트가 이용되며 다른 부분집합에 대해 컨텍스트 모델 업데이트가 이용되지 않는다. 어떠한 가능 서로소 부분집합들은 유효하다(빈 부분집합을 포함).
대안 실시예에서, 멀티-빈 업데이트는 멀티-빈 업데이트 단계 전에 즉시 코딩되는 마지막 m 빈들만에 의존할 수 있다. m은 n보다 작은 자연수일 수 있다. 이와 같이, 디코딩은 다음과 같이 수행될 수 있다:
b b b b u u b b b b u u b b b b u u b b b b...
n=4 이고 m=2(with n=4 and m=2).
그것은, 선택기(402)는, 미리 결정된 기호 타입의 기호에 대해, 미리 결정된 기호 타입과 관련된 개연성 모델에 의존하여 엔트로피 디코더들(322) 중 선택을 수행하도록 구성될 수 있고, 이는 고-효율 모드에 비교하여 낮은 복잡성 모드에서 비율 n/m 이 더 높고 미리 결정된 기호 타입의 m 가장 최근 기호들에 기반하여 미리 결정된 타입의 관련된 개연성 모델 모든 n-번째 기호를 업데이팅하면서이다.
더 바람직한 실시예에서, 구문 요소 coeff _ significant _ flag 에 대해, HE-PIPE 구성에 대해 위에서 설명된 것처럼 로컬 템플릿(local template)을 이용하는 컨텍스트 모델링 설계는 구문 요소의 빈들의 컨텍스트 모델들을 할당하는데 이요될 수 있다. 그러나 이러한 빈들에 대해, 컨텍스트 모델 업데이트가 이용되지 않는다.
게다가, 선택기(402)는 미리 결정된 기호 타입의 기호들에 대해, 선택된 컨텍스트와 관련된 개연성 모델에 의존하여 엔트로피 디코더들(322) 중 선택을 수행하고 기호들의 시퀀스의 이전에 회수된 기호들의 숫자에 의존하여 컨텍스트들의 숫자 중 하나를 선택하도록 구성될 수 있고, 컨텍스트들의 숫자, 및/또는 이전에 회수된 기호들의 숫자는, 고-효율 모드와 비교하여 낮은 복잡성 모드에서 더 낮다.
· 8 비트 초기화 값을 이용한 개연성 모델 초기화
이 선택은 첨단 비디오 코딩 기준 H.265/AVC 에서의 경우처럼 두개의 8 비트 대신에 8비트 초기화 값이라 불리는 것을 이용하여 개연성 모델들의 복잡성-스케일가능 내부 상태의 초기화 프로세스를 설명한다. 그것은 H.264/AVC 의 CABAC 에서 개연성 모델들에 대해 이용되는 초기화 값 쌍에 비교가능한 두개의 부분들로 구성된다. 두개의 부분들은, QP로부터 특정 개연성을(예를 들어 PIPE 지수의 형태로) 표현하는, 개연성 모델의 초기 상태를 계산하기 위해 선형 방정식의 두 파라미터들을 표현한다.
● 첫번째 부분은 기울기를 표현하고 그것은 인코딩 또는 디코딩 동안 이용되는 양자화 파라미터(QP)에 관해 내부 상태의 의존도를 이용한다.
● 두번째 부분은 valMps 뿐만 아니라 주어진 QP에서 PIPE 지수를 정의한다.
두개의 상이한 모드들은 주어진 초기화 값을 이용하여 개연성 모델을 초기화하는데 이용가능하다. 첫번째 모드는 표시된 QP-독립 초기화이다. 그것은 오직 모든 QP들에 대해 초기화 값의 두번째 부분에서 정의된 PIPE 지수 및 valMps를 이용한다. 이는 기울기가 0과 동등한 경우와 같다. 두번째 모드는 표시된 QP-의존 초기화이며 그것은 정제 지수를 정의하고 PIPE 지수를 대체하는 초기화 값의 첫번째 부분의 기울기를 추가적으로 이용한다. 8 비트 초기화 값의 두 부분은 다음에 따라 도시된다:
| 첫번째 부분( First Part ) | 두번째 부분( Second Part ) | ||||||
| b7 | b6 | b5 | b4 | b3 | b2 | b1 | b0 |
| 기울기 지수( Slope Index ) |
PIPE
개연성 지수
( PIPE Probability Index) |
||||||
그것은 두개의 4 비트 부분들로 구성된다. 첫번째 부분은 배치(array)에서 저장된 16개 상이한 미리 결정된 기울들 중 하나를 지시하는 지수를 포함한다. 미리 정의된 기울기들은 7개 음수 기울기들 (기울기 지수 0-6), 0과 같은 하나의 기울기(기울기 지수 7) 및 8개 양수 기울기(기울기 지수 8-15)로 구성된다. 기울기들은 표 C에서 설명된다.
| 기울기지수 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 기울기 값 | -239 | -143 | -85 | -51 | -31 | -19 | -11 | 0 |
| 기울기지수 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 기울기 값 | 11 | 19 | 31 | 51 | 85 | 143 | 239 | 399 |
표 C:
모든 값들은 플로팅 포인트 작업들(floating point operations)의 활용을 피하기 위해 256의 인수에 의해 스케일링 된다. 두번째 부분은 개연성 인터벌 p=0 및 p=1 사이의 valMps = 1 의 오르는 개연성을 내포하는 PIPE 지수이다. 다른 말로, PIPE 코더 n은 PIPE 코더 n - 1 보다 더 높은 모델 개연성에서 작동해야 한다. 모든 개연성 모델에 대해 하나의 PIPE 개연성 지수가 이용가능하고 그것은 개연성 인터벌이 QP = 26에 대해 pvalMPs = 1 의 개연성을 포함하는 PIPE 코더를 식별한다.
| PIPE 개연성 지수 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| PIPE 코더 | UR5 | UR4 | UR3 | UR2 | TB | BP2 | BP3 | EP |
| MPS | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| PIPE 개연성 지수 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| PIPE 코더 | EP | BP3 | BP2 | TB | UR2 | UR3 | UR4 | UR5 |
| MPS | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
표 D : valMps 및 PIPE 코더들에 대한 초기화 값의 두번째 부분의 맵핑 : UR = 단항-to-라이스-코드(Unary-to-rice-code), TB = 세-빈-코드 (three-bin-code), BP = 빈-파이프-코드 (bin-pipe-code), EP = 동일 개연성(equal probability)
QP 및 8 비트 초기화 값은 y = m * (QP - QPref) + 256 * b 의 형태로 단순 선형 방정식을 계산하는 것에 의해 개연성 모델들의 내부 상태의 초기화를 계산하는데 요구된다. m 은 기울기 지수(8 비트 초기화 값의 첫번째 부분)을 이용하여 표 C로부터 취해지는 기울기를 정의하고 b는 QPref = 26 (8비트 초기화 값의 두번째 부분 : "PIPE 개연성 지수")에서 PIPE 코더를 표시한다는 것을 숙지하라. 그 후, y 가 2047보다 큰 경우 pipeIdx 는 (y - 2048) >> 8에 동일하고 valMPS는 1 이다. 그렇지 않으면, valMPS는 0이고 pipeIdx는 (2047 - y) >> 8 에 동일하다. valMPS가 1과 동일한 경우 정제 지수는 ( ((y-2048) & 255) * numStates ) >> 8 와 동일하다. 그렇지 않으면, 정제 지수는 ( ((2047-y) & 255) * numStates ) >> 8와 동일하다. 양쪽 경우에, numStates 는 표 B에서 표시된 것처럼 pipeIdx의 CABAC 상태들의 숫자와 동일하다.
위 설계는 PIPE 코더들과의 결합에서만이 아니라 위에서 언급된 CABAC 설계들과의 연결에서도 이용될 수 없다. PIPE의 부재에서, PIPE Idx 당 (즉 pState_current[bin] 의 개별 가장 중요한 비트들) CABAC 상태들의 숫자, 즉 개연성 업데이트에서 상태 전이들이 수행되는(pState_current[bin]) 사이의 개연성 상태들은 오직 QP에 의존하여 CABAC 상태의, 사실상, 구분적(piece-wise) 선형 보간을 실현하는 파라미터들의 집합이다. 게다가, 이 구분적 선형 보간은 파라미터 numStates 가 모든 PIPE Idx에 대해 동일 값을 이용하는 곳에서의 경우에서 사실상 이용불가할 수 있다. 예를 들어, 모든 경우들에 있어 8에 대한 numStates 설정은 16 * 8 상태들 전체를 도출하고 정제 지수의 계산은 1과 동일한 valMPS 에 대해 ((y-2048) & 255) >> 5 를 또는 0에 동일한 valMPS에 대해 ((2047-y)&255)>>5 로 단순화한다. 이 경우, H.264/AVC 의 원래 CABAC 에 의해 이용되는 표현으로 돌아가는 정제 지수(refinement idx), PIPE idx, valMPS의 표현을 맵핑하는 것은 매우 간단한다. CABAC 상태는 ( PIPE Idx << 3) + refinement Idx(정제 지수) 로 주어진다. 이 관점은 도 16에 관해 아래에서 더 설명된다.
8 비트 초기화 값의 기울기가 0과 동일하지 않는한 또는 QP가 26과 동일하지 않는한 인코딩 또는 디코딩 프로세스의 QP와 함께 선형 방정식을 이용하는 것에 의해 내부 상태를 계산하는 것이 필요하다. 기울기가 0에 동일한 또는 현재 코딩 프로세스의 QP가 26과 동일한 경우에 8 비트 초기화 값의 두번째 부분은 개연성 모델의 내부 상태를 초기화하는데 직접 이용될 수 있다. 그렇지 않으면, 결과 내부 상태의 십진(decimal) 부분은 특정 PIPE 코더의 한계들 사이에서 선형 보간에 의해 고 효율 코딩 응용들에서 정제 지수를 결정하는데 더 이용될 수 있다. 이 바람직한 실시예에서, 선형 보간은 가장 가까운 정수 정제 지수에 상기 결과를 맵핑하고 현재 PIPE 코더에 대해 이용가능한 정제 지수들의 전체 숫자와 함께 십진 부분을 단순히 곱하는 것에 의해 실행된다.
개연성 모델들의 내부 상태의 초기화의 프로세스는 PIPE 개연성 지수 상태들의 숫자에 관해 변할 수 있다. 특히, PIPE 코더 E1 을 이용하는 동일 개연성 모드의 두배(double) 발생, 즉 1 또는 0인 MPS 사이를 구별하는 두개의 상이한 PIPE 지수의 이용은, 다음에 따라 피해질 수 있다. 다시, 조각 데이터의 파싱(parsing)의 시작 동안 상기 프로세스가 적용될 수 있고, 이 프로세스의 입력은 표 E에서 표시된 것처럼 8비트 초기화 값이 될 수 있고 이는 예를 들어, 초기화될 모든 컨텍스트 모델에 대해 비트 스트림 내에서 전송된다.
| 첫번째 4비트 (First 4 bits) |
마지막 4비트 (Last 4 bits) |
|||||||
| initValue bits | b7 | b6 | b5 | b4 | b3 | b2 | b1 | b0 |
| 변수(Variable) | slopeIdx | propIdx | ||||||
첫번째 4 비트는 기울기 지수를 정의하고 비트들 b4 - b7 를 마스킹하는 것에 의해 회수된다. 모든 기울기 지수에 대해, 기울기 (m) 이 특정되고 표 F에서 표시된다.
| slopeIdx | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| m | -239 | -143 | -85 | -51 | -31 | -19 | -11 | 0 | 11 | 19 | 31 | 51 | 85 | 143 | 239 | 399 |
비트들 b0 - b3, 8 비트 초기화 값들의 마지막 4 비트들은, probIdx를 식별하고 미리 정의된 QP에서 개연성을 설명한다. proIdx 0 은 값 0을 갖는 기호들에 대해 가장 높은 개연성을 각각 표시하고, probIdx 14 는 값 1을 갖는 기호들에 대해 가장 높은 개연성을 표시한다. 표 G 는 각 probIdx에 대해 대응하는 pipeCoder 및 그것의 valMps을 보여준다.
| probIdx | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| pipeCoder | UR5 | UR4 | UR3 | UR2 | TBC | BP2 | BP3 | EP | BP3 | BP2 | TBC | UR2 | UR3 | UR4 | UR5 |
| valMps | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
양 값들과 함께 y=m * x +256 * b 같은 선형 방정식을 이용하여 내부 상태의 rtks이 수행될 수 있고, 거기서 m 은 기울기를 표시하고, x 는 현재 조각(슬라이스)의 QP를 표시하고 b는 다음 설명에서 보여지는 것처럼 probIdx로부터 유도된다. 이 프로세서에서의 모든 값들은 플로팅 포인트 작업들의 활용을 피하기 위해 256의 인수들에 의해 스케일링된다. 이 프로세스의 출력 (y)는 현재 QP 에서 개연성 모델의 내부 상태를 표현하고 8 비트 메모리에 저장된다. G에서 보여지는 것처럼 내부 상태는 pipeIdx 및 refineIdx, valMPs로 구성된다.
| 첫번째 4 비트 (First 4 bits) |
마지막 4 비트 (Last 4 bits) |
|||||||
| initValue bits | b7 | b6 | b5 | b4 | b3 | b2 | b1 | b0 |
| 변수(Variable) | valMps | pipeIdx | refineIdx | |||||
refineIdx 및 pipeIdx 의 할당은 CABAC 개연성 모델들의 내부 상태( pStateCtx )에 유사하고 H에서 표현된다.
| pipeIdx | 0 | 1 | 2 | ||||||||||||||
| refineIdx | 0 | 1 | 2 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | ||
| pStateCtx | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | ||
| pipeIdx | 3 | 4 | |||||||||||||||
| refineIdx | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| pStateCtx | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
| pipeIdx | 5 | ||||||||||||||||
| refineIdx | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | |||
| pStateCtx | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | |||
| pipeIdx | 6 | 7 | |||||||||||||||
| refineIdx | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 0 |
| pStateCtx | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 |
바람직한 실시예에서 probIdx는 QP26에서 정의된다. 8 비트 초기화 값에 의존하여 개연성 모델의 내부 상태 (valMps, pipeIdx and refineIdx)는 다음 유사-코드(pseudo-code)에서 설명되는 대로 프로세스된다.
n = ( probIdx << 8 ) - m * 26
fullCtxState = max( 0, min( 3839, ( m * max( 0,min( 51, SliceQPY ) ) ) ) + n + 128 )
remCtxState = fullCtxState & 255
preCtxState = fullCtxState >> 8
if( preCtxState < 8 ) {
pipeIdx = 7 - preCtxState
valMPS = 0
} else {
pipeIdx = preCtxState - 8
valMPS = 1
}
offset = { 3, 7, 5, 7, 10, 14, 16, 1 }
if( pipeIdx = = 0 ) {
if( remCtxState <= 127 )
remCtxState = 127 - remCtxState
else
remCtxState = remCtxState - 128
refineIdx = ( ( remCtxState << 1 ) * offset ) >> 8
} else {
if( valMPS = = 0 )
remCtxState = 255 - remCtxState
refineIdx = ( remCtxState * offset[pipeIdx] ) >> 8
}
유사 코드에서 보여지는 것처럼 refineIdx는 대응 refineIdx에 대한 결과 양자화 그리고 pipeIdx의 인터벌 사이의 선형 보간에 의해 계산된다. 오프셋은 각 pipeIdx에 대해 refineIdx의 전체 숫자를 특정한다. 인터벌 fullCtxState/256 의 [7, 8) 은 반으로 나뉜다. 인터벌 [7, 7.5) 은 pipeIdx = 0 및 valMps = 0 로 맵핑되고 인터벌 [7.5, 8) 은 pipeIdx = 0 및 valMps = 1로 맵핑된다. 도 15는 pStateCtx 에 대한 fullCtxState/256의 맵핑을 표시하고 내부 상태를 유도하는 프로세스를 묘사한다.
기울기는 probIdx 및 QP의 의존도를 표시한다는 것을 주목하라. 8 비트 초기화 값의 slopeIdx가 7과 동일한 경우 개연성 모델의 내부 상태는 모든 조각 QP들에 동일한 것이고 - 이런 이유로 내부 상태의 초기 프로세스는 조각(슬라이스)의 현재 QP로부터 독립적이다.
그것은, 선택기(402)는, 양쪽 모드들, LC 및 HE, 에 대해 공통일 수 있는 표에 대한 지수에 따라 이 구문 요소를 이용하여 거기에 포함된 변형 계수 레벨들처럼, 이 부분의 데이터를 양자화하기 위해 이용되는 양자화 단계 크기 QP를 표시하는 구문 요소를 이용하여, 다음 조각 또는 전체 스트림처럼 데이터 스트림의 다음 부분을 디코딩하는데 이용될 파이프 지수(pipe indices)들을 초기화할 수 있다. 표 D 같은 표는, 개별 레퍼런스 QPref에 대해, 각 기호 타입에 대한 파이프 지수들 또는 각 기호 타입들에 대한 다른 데이터를 포함할 수 있다. 현재 부분의 실제 QP 상에 의존하여, 선택기는, (QP-QPref)와의 곱셈에 의하는 것처럼, 실제 QP 및 QP 그 자체에 의해 재수화된 개별 표 입력을 이용하여 파이프 지수 값을 계산할 수 있다. LC 및 HE 모드의 유일한 차이 : 선택기는 HE 모드에 비교하여 LC의 경우에 단지 더 낮은 정확도로 결과를 계산한다. 선택기는, 예를 들어, 단지 계산 결과의 정수 부분을 이용할 수 있다. HE 모드에서, 파편(fractional) 부분처럼, 더 높은 정확도 잔류기가, 정수 부분 또는 더 낮은 정확도에 의해 표시되는 것처럼 개별 파이프 지수에 대해 이용가능 정제 지수들 중 하나를 선택하기 위해 이용된다. 정제 지수는 위에서 언급된 표 워크를 이용하여 개연성 적응을 수행하기 위해 HE 모드에서 (잠재적으로 더 드물게는 또한 LC 모드에서) 이용된다. 더 높은 바운드(bound)에서 현재 파이프 지수에 대해 이용가능한 지수들을 남겨둘 때, 더 높은 파이프 지수는 정제 지수를 최소화하는 것과 함께 다음에 선택된다. 더 낮은 바운드(bound)에서 현재 파이프 지수에 대해 이용가능한 지수들을 남겨둘 때, 다음 파이프 지수들은 새로운 파이프 지수에 대해 이용가능한 최대값에 대한 정제 지수를 최대화하는 것과 함께 다음에 선택된다. 정제 지수에 따른 파이프 지수는 개연성 상태를 정의하고, 그러나 부분 스트림 중 선택에 대해서는, 선택기는 단지 파이프 지수를 이용한다. 정제 지수는 단지 더 미세한 정확도로 또는, 개연성을 더 가깝게 추적하기 위해 기능한다.
상기 논의 또한 보여지지만, 복잡성 스케일가능성은 도 12에서 보여지는 것처럼 디코더를 이용하여, 도 7 - 17의 PIPE 또는 CABAC 코딩 개념으로부터 독립적으로 달성될 수 있다. 도 12의 디코더는 미디어 데이터가 코딩되는 데이터 스트림(601)로 디코딩하기 위한 것이며, 정수-값 구문 요소들의 공동-영역에 대한 기호 시퀀스 워드들의 영역을 맵핑하기 위해, 제어 파라미터에 의해 제어가능한 맵핑 기능을 이용하여 정수-값 구문 요소들(604)를 얻기 위해 데이터 스트림(601)로부터 - 예를 들어, 직접 또는 엔트로피 디코딩에 의해 - 얻어지는 기호들의 시퀀스(603)를 디심볼라이즈하도록 구성되는 디심볼라이저(602) 뿐만 아니라, 데이터 스트림(601)에 의존하여 고 효율 모드 또는 낮은 복잡성 모드를 활성화시키도록 구성되는 모드 스위치(600)를 포함한다. 복원기(605)는 정수-값 구문 요소들에 기반하여 미디어 데이터(606)을 복원하도록 구성된다. 디심볼라이저(602)는 역기호화(디심볼라이제이션, desymbolization)을 수행하도록 구성되고, 화살표 607에서 도시된 것처럼, 활성화되는 낮은 복잡성 모드의 경우 첫번째 레이트보다 낮은 두번째 레이트에서, 제어 파라미터는 데이터 스트림에 의존하여 변경 또는 데이터 스트림에 무관하게 일정하고 활성화되는 고 효율 모드의 경우 첫번째 레이트에서 데이터 스트림에 따라 제어 파라미터가 달라진다. 예를 들어, 제어 파라미터는 이전에 역기호화된 기호들에 따라 달라질 수 있다.
위 실시예들 중 몇몇은 도 12의 관점을 활용한다. 시퀀스 (327) 내의 MVD 및 구문 요소들 coeff _ abs _ minus3 은, 예를 들어, 407에 의해 표시되는 것처럼 선택되는 모드에 의존하여 디심볼라이저(314)에서 이진화되고, 복원기(605)는 복원을 위해 이러한 구문 요소들을 이용하였다. 명백히, 도 11 및 12의 양 관점들은 쉽게 결합가능하지만, 도 12의 관점은 다른 코딩 환경들과 결합될 수도 있다.
예를 들어, 위에서 표시된 모션 벡터 차이 코딩을 보라. 디심볼라이저(602)는 맵핑 기능이 컷오프 값 위에서 포괄하는 정수-값 구문 요소들의 영역의 두번째 인터벌 내에서 VLC 코드워드의 형태로 접미사 및 컷오프 값에 대한 절단된 단항 코드의 형태로 접두사의 결합 컷오프 값 아래에서 정수-값 구문 요소들의 영역의 첫번째 인터벌 내에서 맵핑을 수행하기 위한 절단된 단항 코드를 이용하도록 구성될 수 있고, 여기서 디코더는 동일-개연성 바이패스 모드를 이용하여 VLC 코드워드의 두번째 빈들의 숫자 및 개연성 추정을 변화시키는 것과 함께 엔트로피 디코딩을 이용하여 데이터 스트림(601)로부터 절단된 단항 코드의 첫번째 빈들의 숫자를 유도하도록 구성되는 엔트로피 디코더(608)을 포함할 수 있다. HE 모드에서, 엔트로피 코딩은 화살표(609)에 의해 도시되는 것처럼 LC 모딩에서보다 더 복잡할 수 있다. 그것은, 컨텍스트-적응 및/또는 개연성 적응이 HE 모드에서 적용되고 LC 모드에서 억제될 수 있고, 또는 복잡성은 다양한 실시예들에 관해 설명되는 것처럼, 다른 조건들로 스케일링 될 수 있다.
데이터 스트림으로 미디어 데이터를 인코딩하기 위한, 도 11의 디코더에 피팅하는(맞는, fitting) 인코더가 도 13에서 보여진다. 그것은, 고 효율 모드 또는 낮은 복잡성 모드의 활성화를 데이터 스트림(501) 내에서 시그널링하도록 구성되는 삽입기(500), 구문 요소들의 시퀀스(506)로 미디어 데이터(50)를 프리코딩(precode)하도록 구성되는 구축기(504), 기호들의 시퀀스(508)로 구문 요소들의 시퀀스(506)를 기호화하도록 구성되는 심볼라이저(507), 각각이 데이터 스트림의 코드워드들로 기호들의 부분 시퀀스들을 변환하도록 구성되는 복수의 엔트로피 인코더들(310), 및 복수의 엔트로피 인코더들(310) 중 선택된 하나에 기호들의 시퀀스(508)의 각 기호를 포워딩하도록 구성되는 선택기(502),를 포함할 수 있으며, 여기서 선택기(502)는 화살표(511)에 의해 도시되는 것처럼 고-효율 모드 및 낮은 복잡성 모드 중 활성화된 하나에 의존하여 선택을 수행하도록 구성될 수 있다. 인터리버(interleaver, 510)는 인코더들(310)의 코드워드들을 끼워넣기 위해(인터리빙, interleaving) 선택적으로 제공될 수 있다.
도 12의 디코더에 피팅하는(fitting) 인코더는, 데이터 스트림으로 미디어 데이터를 인코딩하기 위해, 고 효율 모드 또는 낮은 복잡성 모드의 활성화를 데이터 스트림(701) 내에서 시그널링하도록 구성되는 삽입기(700), 정수-값 구문 요소를 포함하는 구문 요소들의 시퀀스(706)로 미디어 데이터(705)를 프리코딩하도록 구성되는 구축기(constructor, 704), 기호 시퀀스 워드들의 공동-영역에 정수-값 구문 요소들의 영역을 맵핑하기 위해, 제어 파라미터에 의해 제어가능한 맵핑 기능을 이용하여 정수-값 구문 요소를 기호화하도록 구성되는 심볼라이저(707)를 포함하는 것으로 도 14에서 보여지며, 여기서 심볼라이저(707)는 고-효율 모드가 활성화되는 경우 첫번째 레이트에서 데이터 스트림에 따라 제어 파라미터가 변하는 것처럼 기호화를 수행하도록 구성되고, 그러나 화살표(708)에 의해 도시되는 것처럼 낮은 복잡성 모드가 활성화되는 경우 첫번재 레이트보다 낮은 두번째 레이트에서, 제어 파라미터는 데이터 스트림에 의존하여 변하거나 데이터 스트림에 무관하게 일정하다.
다시, 도 14의 실시예는 위에서-언급된 컨텍스트-적응 이진 산술 인/디코딩 실시예로 쉽게 전환가능하다는 것이 언급되어야 한다: 선택기(509) 및 엔트로피 인코더들(310)은 데이터 스트림으로부터 현재 유도될 빈에 대해 컨텍스트를 선택하고 직접 데이터 스트림(401)을 출력하는 컨텍스트-적응 이진 산술 인코더로 압축한다. 이는 컨텍스트 적응 및/또는 개연성 적응에 대해 특히 참이다. 양 기능성들/적응들은 스위치 오프될 수 있고, 또는 낮은 복잡성 모드 동안, 더 느슨하게 설계될 수 있다.
그것은 위 실시예들의 몇몇에 관해 설명되는 모드 스위칭 능력은, 대안 실시예들에 따라, 멀어질 수 있다는 것이 간략히 알려졌다. 이를 명확히 하기 위해, 도 16을 위한 레퍼런스가 제공되며, 이는 단지 모드 스위칭 능력의 제거가 위 실시예들로부터 도 16의 실시예를 구분하는 것에 따라 위 설명을 요약하다. 게다가, 다음 설명은 예를 들어, H.264에 비교하여 오프셋 및 기울기에 대해 덜 정확한 파라미터들을 이용하여 컨텍스트의 개연성 추정들을 초기화하는 것으로부터 도출되는 이점들을 드러낼 것이다.
특히, 도 16은 구문 요소들(327)들이 구문 요소들(327)의 이진화들을 이용하여 코딩되는 데이터 스트림으로부터 비디오를 디코딩하기 위한 디코더를 보여준다. 예를 들어, 디심볼라이저(314)의 기능, 복원기(404) 및 엔트로피 디코더(409)가 관련되는 한, 도 16에서 보여지는 독립체들(entities)로 도 1-15와 제공되는 자세한 사항들이 또한 전환가능하다는 것이, 위 설명에서 반드시 주목되어야 한다. 그럼에도 불구하고, 완전성을 위해, 이러한 세부사항들 중 몇몇은 아래에서 다시 설명된다.
디코더는 데이터 스트림(401)의 이전에 디코딩된 부분들에 의존하여, 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 업데이트하고 상이한 컨텍스트들 중에서 컨텍스트를 선택하는 것에 의해 이진 엔트로피 디코딩을 이용하여 데이터 스트림(401)으로부터 이진화의 빈들(326)의 숫자를 유도하도록 구성되는 엔트로피 디코더(409)를 포함한다. 더 정확히 하기 위해, 위에서 설명된 것처럼 엔트로피 디코더(409)는, 위에서 언급된 CABAC 설계, 또는 이진 PIPE 디코딩, 즉, 개별 선택기/할당기를 따라 몇몇 평행 작동 엔트로피 디코더들(322)를 포함하는 구축(construction)을 이용하여, 이진 엔트로피 디코딩을 이용하여 데이터 스트림(401)으로부터 이진화의 빈들(326)의 숫자를 유도하도록 구성될 수 있다. 컨텍스트 선택이 관련되는 한, 데이터 스트림(401)의 이전에 디코딩된 부분에 그것들의 의존도는 위에서 설명된 대로 내포될 수 있다. 그것은, 엔트로피 디코더는, 이전에 역이진화된 구문 요소의 정수 값 또는 데이터 스트림(401)로부터 이전에 유도된 하나 이상의 빈들, 또는 현재 유도될 빈들이 속하는 이진화를 역이진화하는 것에 얻어지는 정수 값, 구문 요소의 구문 요소 타입, 현재 유도될 빈들이 속하는 이진화의 역이진화에 의해 얻어지는 정수 값, 또는 이전에 역이진화된 구문 요소의 정수 값 또는 데이터 스트림(401)로부터 이전에 유도된 하나 이상의 빈들, 현재 유도될 빈들이 속하는 이진화 내에 현재 유도될 빈들의 빈 위치에 의존하여 현재 유도될 빈에 대한 컨텍스트 선택을 수행하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 선택되는 컨텍스트는 특정 구문 요소의 이진화의 첫번째 및 두번째 빈 사이에서 다를 수 있다. 게다가, 컨텍스트들의 상이한 그룹들은 코딩 모드 파라미터들 및 유사한 것들, 모션 벡터 차이들, 변형 계수 레벨들 처럼 상이한 구문 요소 타입들에 대해 제공될 수 있다.
개연성 상태 업데이트가 관련되는 한, 엔트로피 디코더(409)는 현재 유도되는 빈에 의존하여 126 개연성 상태들 중 새로운 개연성 상태에 대해 126 개연성 상태들 내에서 현재 유도되는 빈들에 대해 선택된 컨텍스트와 관련된 현재 개연성 상태로부터 전이에 의해, 현재 유도되는 빈들에 대해, 동일한 것을 수행하도록 구성될 수 있다. 위에서 설명되는 것처럼, 엔트로피 디코더(409)는, 예를 들어, 새로운 개연성 상태를 밝히는 접근된 표 입력과 함께 현재 유도되는 빈의 값 및 현재 상태를 이용하여 표 입력을, 예를 들어, 접근할 수 있다. 위 표 Next_State_LPS 및 Next_State_MPS 를 보면 다른 단계들 0 내지 5 에 더하여 엔트로피 디코더에 의해 수행되는 것과 관련하여 표 검색이 위에서 목록에 보여진다. 위 설명에서, 개연성 상태는 때때로 pState_current[bin] 에 따라 표시된다.
위에서 설명된 대로, 엔트로피 디코더(409)는 두개의 부분 인터벌들로 현재 개연성 인터벌의 서브분할을 얻기 위해, 현재 유도될 빈에 대해 선택되는 컨텍스트와 관련된 현재 개연성 상태에 의존하는 개연상 상태 지수 p_state 및 개연성 인터벌 지수를 이용하여 표 입력들 (Rtab) 중 표 입력을 지수화하는 것에 의해 인터벌 서브분할을 수행하고 개연성 인터벌 지수 q_index 를 얻기 위해 현재 개연성 인터벌을 표현하는 현재 개연성 인터벌 비트 값 (R) 을 양자화하는 것에 의해 현재 유도될 빈을 이진 산술 디코딩하도록 구성될 수 있다. 설명되는 대로, 엔트로피 디코더(409)는 현재 개연성 인터벌 너비 값 R 에 대해 8 비트 표현을 이용할 수 있다. 현재 개연성 너비 값을 양자화 하기 위해, 엔트로피 디코더(409)는, 예를 들어, 8 비트 표현의 둘 또는 셋 가장 중요한 비트들을 붙잡을 수 있다.
엔트로피 디코더(409)는 그 후 데이터 스트림(401)로부터 비트들을 읽는 것의 지속을 포함하며, 위 설명에서 즉 V인, 오프셋 상태 값 및 업데이트 된 개연성 너비 값의 재정규화를 수행하고 선택된 부분 인터벌을 이용하여, 현재 유도될 빈의 값을 추정하고, 오프셋 상태 값 및 개연성 인터벌 너비 값을 업데이트하고, 현재 개연성 인터벌의 내부로부터 오프셋 상태 값에 기반하여 두개의 부분 인터벌들 중 선택을 수행할 수 있다. 위에서 설명된대로, 오프셋 상태 값 및 개연성 인터벌 너비 값의 업데이트가 현재 유도될 빈의 값에 의존하는 반면 오프셋 상태 값 V 에 기반한 두개의 부분 인터벌들 중 선택은 R 및 V 사이의 비교를 포함할 수 있다.
도 16을 설명하면서 진행하기 위해, 디코더는 구문 요소들의 정수 값들을 얻기 위해 구문 요소들(327)의 이진화들을 역이진화하도록 구성된 디심볼라이저(314)를 더 설명한다. 복원기(404)는, 도 16의 디코더에 의해서도 포함되며, 양자호 파라미터 QP를 이용하여 구문 요소들의 정수 값들에 기반하여 비디오(405)를 복원한다. 예를 들어, 복원기(404)는, 위에서 설명된대로, 예측 잔류물의 변형된 버젼을 표현하는 변형 계수 레벨들처럼 예측 잔류물을 표현하기 위한 정확도를 설정하기 위해 양자화 파라미터를 이용하는 것과 함께 예측 방식으로 작동할 수 있다. 엔트로피 디코더(409)는, 위에서 설명된 대로, 126 개연성 상태들을 구별하도록 구성된다. 그것은, 즉 가능한 기호 상태들 중, 즉 0 및 1 중, MPS 의 표시인, valMPS 의 표시와 결합하는 pState_current[bin]는 126 상이한 상태들을 가정하는 것이 가능하다는 것이다. 엔트로피 디코더(409)는, 양자화 파라미터의 선형 방정식에 따라, 즉 a·QP + d에 따른 방정식에 따라, 상이한 컨텍스들, 즉 상이한 이용가능한 컨텍스트들에 대한 pState_current, 에 관련된 개연성 상태들을 초기화한다. pState_current 는 단지 LPS의 개연성을 표시하는 것이 상기되어야 한다. 이와 같이, a·QP + d는 양쪽, 즉 pState_current 및 valMPS를 드러내며, 즉 두 상태의 표시는 MPS이고 LPS이다. a·QP + d 가 특정 기호의 개연성을 표시하는 동안, 즉 1 또는 0, a·QP + d가 63 이상인지 아닌지 여부에 대한 사실은, 0 또는 1이 MPS 인지 여부를 직접 표시한다. 엔트로피 디코더(126)는, 상이한 컨텍스트들 각각에 대해, 즉 네개의 MPS들 및 한편으로 낮은 네개의 LPS 들인, 개별 8비트 초기화 값의 첫번째 및 두번째 4 비트 부분들로부터 선형 방정식의 오프셋 d 및 기울기 a를 유도한다. 이에 대해, 엔트로피 디코더(409)는 비디오의 조각들의 시작에 따라 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 초기화하도록 구성될 수 있다. 엔트로피 디코더는, 예를 들어, 비디오의 각 조각에 대해 양자화 파라미터를 개별적으로 결정하도록 구성될 수 있다. 그것은, 엔트로피 디코더(409)는 각 조각에 대해 양자화 파라미터를 어떻게 설정하는지에 대한 데이터 스트림(401) 정보로부터 유도될 수 있다. 그 후, 기울기 및 오프셋을 이요하여 개연성 추정들은 개별 조각의 개별 양자화 파라미터를 이용하여 각 조각의 시작에서 설정된다. "조각의 시작에서"는, 예를 들어, "컨텍스트 중 어느 것을 이용하여 엔트로피 디코딩 될 첫번째 빈 디코딩의 사전(advance)"를 의미할 수 있다. 특히, 엔트로피 디코더(409)는 현재 조각에 대한 양자화 파라미터의 선형 방정식에 따르는 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 초기화하고 데이터 스트림(401)로부터 현재 조각에 대한 양자화 파라미터 QP 를 판독하는 것에 의해 비디오의 조각들의 시작에서 상이한 컨텍스트와 관련된 개연성 상태들을 초기화하도록 구성될 수 있고, 여기서 엔트로피 디코더는, 조각들 각각에 대해, 동일 개별 8 비트 초기화 값의 첫번째 및 두번째 4 비트 부분들로부터 선형 방정식의 오프셋 및 기울기를 유도할 수 있다. 그것은, 양자화 파라미터 QP가 비디오의 조각들 사이에서 변하는 동안, 기울기 및 오프셋의 쌍들은 그렇지 않는다는 것이다.
복원기(404)는, 방금 설명된대로, 예측 방식(predictive manner)으로 작동할 수 있다. 따라서, 복원기(404)는, 구문 요소들(327)의 정수 값들에 기반하여 비디오(405)를 복원하는 데 있어, 양자화 파라미터 QP를 이용하여 구문 요소들에 의해 포함되는 변형 계수 레벨들을 역양자화(dequantize)하고, 예측 잔류물를 얻기 위해 역양자화된 변형 계수 레벨들 상에 재변형을 수행하고, 예측 신호를 얻기 위해 공간적 및/또는 시간적 예측을 수행하고, 비디오(405)를 복원하도록 예측 신호 및 예측 잔류물을 결합할 수 있다.
특정 예를 표현하기 위해, 엔트로피 디코더(409)는, 상이한 컨텍스트들 각각에 대하여, 선형 작업들처럼 개별 산술 작업들을 이용하여, 대안적으로, 또는 예를 들어, 위에서 설명된 것처럼 표 색인에 의해서처럼, 서로로부터 독립적으로 첫번째 및 두번째 4 비트 부분들로부터 기울기 및 오프셋을 유도하도록 구성될 수 있다. 그것은, 한편으로 8비트 초기화 값들의 두 4비트 부분들의 4 비트들, 및 다른 한편으로 126 상이한 개연성 상태 값들 사이의 갭(hap)을 넘기 위해, 엔트로피 디코더(409)는 개별적으로 양쪽 4 비트 부분들이 선형 방정식의 대상이 되게 한다는 것이다. 예를 들어, 8비트 초기화 값의 MSB들, p는, 기울기 = m·p + n 를 계산하는 것에 의해 기울기로 판명되고, 8비트 초기화 값의 네 LSB들, q는, 오프셋 = s·q + t 에 의해 오프셋을 계산하는데 이용된다. m, n, t 및 s 는 적절히 선택된 상수들이다. 단지 완전성을 위해, 도 17은 도 16의 디코더에 맞는 인코더를 보여주며, 여기서 도 17의 인코더는 예를 들어 도 20의 인코더의 구축에 가깝게 대응하고 도 16에 따른 유사한 방식으로 인코더에 대한 다른 실시예들은 도 11의 인코더에 대응하며, 즉 더하여 위에서 설명된 CABAC 개념처럼 또다른 개념 또는 PIPE 개념 각각을 포함하는 것처럼 더 일반적 관점에서 엔트로피 인코더(513)을 실행하고 모드 스위칭 능력을 배제한다. 이 밖에, 도 16에 대해 위에서 제공된 설명 모두는 도 17로 동일하게 전환가능하다.
비록 몇몇 관점들은 장치들의 문맥에서 설명되지만, 이러한 관점들은 또한 대응하는 방법의 묘사도 나타낸다는 것이 명백하며, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 대응한다. 유사하게, 방법 단계의 문맥에서 설명된 관점들은 대응하는 장치의 대응하는 블록 또는 아이템 또는 특징의 설명 또한 나타낸다. 방법 단계들 중 몇몇 또는 모두는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램가능한 컴퓨터 또는 전자 회로 같은, 하드웨어 장치에서(또는 이용하여) 실행될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 가장 중요한 방법 단계들 중 몇몇 하나 이상은 그러한 장치에 의해 실행될 수 있다.
발명의 인코딩된 신호는 디지털 저장 매체에 저장될 수 있거나 또는 인터넷 같은 유선 전송 매체 또는 무선 전통 매체처럼 전송 매체에서 전송될 수도 있다.
특정한 실행의 요구들에 의존하여, 이 발명의 실시 예들은 하드웨어 또는 소프트웨어에서 실행될 수 있다. 실행들은 전자적으로 읽을 수 있는 컨트롤 신호들을 그곳에 저장하고 있는 디지털 저장매체, 예를 들어 플로피 디스크, DVD, CD, ROM, PROM, EPROM, EEPROM 또는 플래시 메모리,를 이용하여 수행될 수 있고 그것은, 각 방법이 수행되는, 프로그래밍 가능한 컴퓨터 시스템과 연동한다. 그래서, 디지털 저장 매체는 컴퓨터 판독가능할 수 있다.
본 발명에 따른 몇몇 실시 예들은 전자적 판독 가능한 컨트롤 신호들을 갖는 데이터 캐리어를 포함하며, 그것은 여기서 설명된 방법 중 하나가 수행되는 프로그래밍 가능한 컴퓨터 시스템과 연동 가능하다.
일반적으로 본 발명의 실시 예들은 프로그램 코드로 컴퓨터 프로그램 결과물에서 실행될 수 있으며, 상기 프로그램 코드는 컴퓨터 프로그램 결과물이 컴퓨터에서 수행될 때 상기 방법 중 하나를 수행하도록 작동되는 것이다. 프로그램 코드는 예시적으로 기계 판독가능 캐리어에 저장될 수도 있다.
다른 실시 예들은 여기에 설명되고, 기계 판독가능 캐리어에 저장된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 포함한다.
다른 말로, 발명의 방법의 실시 예는, 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터에서 운영될 때 여기서 설명된 방법 중 하나를 수행하기 위한 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램이다.
발명의 방법의 또 다른 실시 예는, 여기서 설명된 방법 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 그 자체에 포함하는 데이터 캐리어이다.(또는 디지털 저장 매체, 또는 컴퓨터 판독가능 매체). 데이터 캐리어, 디지털 저장 매체 또는 저장된 매체는 일반적으로 유형이고 그리고/또는 비-일시적일 수 있다.
발명의 방법의 또 다른 실시 예는, 여기서 설명된 방법 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 나타내는 신호들의 순서 또는 데이터 스트림이다. 데이터 스트림 또는 신호들의 순서는, 예를 들어 인터넷같은 데이터 통신 연결을 통해 전송되기 위해 예시적으로 구성될 수 있다.
또다른 실시 예는 여기서 설명된 방법 중 하나를 수행하기 위해 구성되거나 적응되기 위하여 프로세싱 수단, 예를 들어 컴퓨터 또는 프로그래밍 가능한 논리 장치를 포함한다.
또다른 실시 예는 여기서 설명된 방법 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 그 자체에 설치된 컴퓨터를 포함한다.
본 발명에 따른 추가 실시예는 리시버에 여기에 설명된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 (예를 들어, 전자적으로 또는 광학적으로) 전송하도록 구성되는 시스템 또는 장치를 포함한다. 리시버는, 예를 들어, 컴퓨터, 모바일 장치, 메모리 장치 또는 유사한 것들일 수 있다. 장치 또는 시스템은, 예를 들어, 리시버에 컴퓨터 프로그램을 전송하기 위한 파일 서버를 포함할 수 있다.
몇몇 실시 예에서, 프로그래밍 가능한 논리 장치(예를 들어 필드 프로그래밍 가능한 게이트 어레이)는 여기서 설명된 방법 중 모든 기능 또는 몇몇을 수행하도록 사용될 수 있다. 몇몇 실시 예에서, 필드 프로그래밍 가능한 게이트 어레이는 여기서 설명된 방법 중 하나를 수행하기 위해 마이크로 프로세서와 연동될 수 있다. 일반적으로, 상기 방법들은 바람직하게는 어떠한 하드웨어 장치에 의해서도 수행된다.
상기 설명된 실시 예들은 단지 본 발명의 원리를 위해 예시적일 뿐이다. 본 상기 배열의 변형, 변화, 그리고 여기서 설명된 자세한 내용들을 기술분야의 다른 숙련자에게 명백하다고 이해되어야 한다. 그것의 의도는, 따라서, 여기의 실시 예의 설명 또는 묘사의 방법에 의해 표현된 특정 세부사항들에 의해 제한되는 것이 아닌 오직 목전의 특허 청구항의 범위에 의해서만 제한된다는 것이다.
Claims (31)
- 구문 요소들이 상기 구문 요소들(327)의 이진화(binarizations)를 이용하여 코딩되는 데이터 스트림(401)으로부터 비디오를 디코딩하는 디코더에 있어서,
데이터 스트림(401)의 이전에 디코딩된 부분들에 의존하는, 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 업데이트하고 상이한 컨텍스트들 중 컨텍스트를 선택하는 것에 의해 이진 엔트로피 디코딩을 이용하여 데이터 스트림(401)로부터 이진화의 빈들(bins, 326)의 숫자를 유도하도록 구성되는 엔트로피 디코더(409);
구문 요소들의 정수 값들을 얻기 위해 구문 요소들의 이진화를 역이진화하도록(debinarize) 구성되는 디심볼라이저(desymbolizer, 314);
양자화 파라미터를 이용하여 구문 요소들의 정수 값들에 기반하여 비디오를 복원하도록 구성되는 복원기(404);를 포함하고,
여기서 상기 엔트로피 디코더(409)는 상기 양자화 파라미터의 선형 방정식에 따라 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 초기화하고 126 개연성 상태들 사이를 구별하도록 구성되며, 여기서 상기 엔트로피 디코더는, 상이한 컨텍스트들 각각에 대해, 개별 8 비트 초기화 값의 첫번째 및 두번째 4비트 부분들로부터 선형 방정식의 오프셋 및 기울기를 유도하도록 구성되는, 디코더.
- 제1항에 따른 디코더에 있어서,
상기 엔트로피 디코더(409)는 이진 PIPE 디코딩 또는 이진 산술(arithmetic) 디코딩을 이용하여 데이터 스트림(401)로부터 이진화의 빈들(326)의 숫자를 유도하도록 구성되는 디코더.
- 제1항에 따른 디코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 디코더(409)는, 현재 유도될 빈들이 속하는 이진화 내에서 현재 유도될 빈들의 빈 위치,
현재 유도될 빈들이 속하는 이진화를 역이진화하는 것에 의해 얻어지는 정수 값 구문 요소의 구문 요소 타입, 및
이전에 역이진화된 구문 요소의 정수 값, 또는 데이터 스트림(401)로부터 이전에 유도된 하나 이상의 빈들,
중 하나 이상에 의존하여 현재 유도될 빈들에 대한 컨텍스트 선택을 수행하도록 구성되는 디코더.
- 제1항에 따른 디코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 디코더(409)는, 현재 유도되는 빈에 대해, 현재 유도되는 빈에 의존하는 126 개연성 상태들 중 새로운 개연성 상태로, 126 개연성 상태들 내에 현재 유도되는 빈에 대해 선택된 컨텍스트와 관련된 현재 개연성 상태로부터의 전이에 의해 개연성 상태 업데이트를 수행하도록 구성되는 디코더.
- 제1항에 따른 디코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 디코더(409)는 현재 개연성 인터벌의 두개의 부분 인터벌들로의 서브-분할을 얻기 위해, 현재 유도될 빈들에 대해 선택되는 컨텍스트와 관련된 현재 개연성 상태에 의존하여 개연성 상태 지수 및 개연성 인터벌 지수를 이용하여 테이블 입력들 중 테이블 입력을 지수화하는 것에 의해 인터벌 서브분할을 수행하고 개연성 인터벌 지수를 얻기 위해 현재 개연성 인터벌을 표현하는 현재 개연성 인터벌 너비 값을 양자화하는 것에 의해 현재 유도될 빈을 이진 산술 디코딩하도록 구성되는 디코더.
- 제5항에 따른 디코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 디코더(409)는 상기 현재 개연성 인터벌 너비 값을 양자화하는 데 있어 현재 개연성 인터벌 너비 값에 대한 8 비트 표현의 둘 또는 셋의 가장 중요한 비트들(최상위 비트들, most significant bits)을 잡아내도록 구성되는 디코더.
- 제5항에 따른 디코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 디코더(409)는 상기 현재 개연성 인터벌의 내부로부터 오프셋 상태 값에 기반하여 두개의 부분적 인터벌들 중에서 선택하고, 상기 데이터 스트림(401)으로부터 비트들을 읽는 것의 지속을 포함하는 상기 오프셋 상태 값 및 업데이트된 개연성 인터벌 너비의 재정규화(renormalization)을 수행하고 선택된 부분적 인터벌을 이용하여, 현재 유도될 빈들의 값을 추정하고, 오프셋 상태 값 및 개연성 인터벌 너비 값을 업데이트하도록 구성되는 디코더.
- 제1항에 따른 디코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 디코더(409)는 상기 비디오의 조각들의 시작에서 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 초기화하도록 구성되는 디코더.
- 제8항에 따른 디코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 디코더(409)는 비디오의 각 조각들에 대해 양자화 파라미터를 개별적으로 결정하도록 구성되는 디코더.
- 제1항에 따른 디코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 디코더(409)는, 조각들 각각에 대해, 양자화 파라미터의 선형 방정식에 따라 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 초기화하고, 상기 데이터 스트림(401)으로부터 양자화 파라미터를 읽는 것에 의해 비디오의 조각들의 시작에서 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 초기화하도록 구성되며,
여기서 상기 엔트로피 디코더(409)는, 조각들 각각에 대해, 동일한 개별 8 비트 초기화 값의 첫번째 및 두번째 4비트 부분들로부터 선형 방정식의 오프셋 및 기울기를 유도하도록 구성되는 디코더.
- 제1항에 따른 디코더에 있어서,
여기서 상기 복원기(404)는, 상기 구문 요소들(327)의 정수 값에 기반하여 비디오(405)를 복원하는 데 있어서, 예측 잔류물을 얻기 위해 역양자화된 변형 계수 레벨들 상에 재-변형을 수행하는, 양자화 파라미터를 이용하여 구문 요소들에 의해 포함되는 변형 계수 레벨들을 역양자화하고, 비디오(405)를 복원하기 위해 예측 신호 및 예측 잔류물을 결합하고, 예측 신호를 얻기 위해 공간 및/또는 시간 예측을 수행하도록 구성되는 디코더.
- 제1항에 따른 디코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 디코더(409)는, 상이한 컨텍스트들 각각에 대해, 각 다른 것들로부터 독립적으로 개별 8비트 초기화 값의 첫번째 및 두번째 4 비트 부분들로부터 선형 방정식의 오프셋 및 기울기를 유도하도록 구성되는 디코더.
- 제1항에 따른 디코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 디코더는, 상이한 컨텍스트들 각각에 대해, 산술 작업을 이용하여 또는 테이블 색인에 의해 개별 8 비트 초기화 값의 첫번째 및 두번째 4비트 부분으로부터 선형 방정식의 오프셋 및 기울기를 유도하도록 구성되는 디코더.
- 제1항에 따른 디코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 디코더는, 상이한 컨텍스트들 각각에 대해, 파라미터들의 두번째 쌍에 의해 두번째 4비트 부분을 상쇄하고 곱하는 것에 의한 오프셋, 파라미터들의 첫번째 쌍에 의해 첫번째 4비트 부분을 상쇄하고 곱하는 것에 의한 선형 방정식의 기울기를 유도하도록 구성되는 디코더.
- 구문 요소들의 이진화를 이용하여 데이터 스트림으로 구문 요소들을 코딩하는 것에 의해 데이터 스트림으로 비디오를 인코딩하기 위한 인코더에 있어서,
양자화 파라미터에 의존하여 구문 요소들의 정수 값들을 설정하는 것에 의해 비디오를 표현하도록 구성되는 제작기;
상기 구문 요소들의 이진화를 얻기 위해 구문 요소들의 정수 값들을 이진화하도록 구성되는 심볼라이저;
데이터 스트림의 이전에 인코딩된 부분들에 의존하여, 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 업데이트하고 상이한 컨텍스트들 중 컨텍스트를 선택하는 것에 의해 이진 엔트로피 인코딩을 이용하여 데이터 스트림으로 이진화들의 빈들의 숫자를 인코딩하도록 구성되는 엔트로피 인코더;를 포함하고,
여기서 상기 엔트로피 인코더는 상기 양자화 파라미터의 선형 방정식에 따른 상이한 컨텍스트들과 관련된 상기 개연성 상태들을 초기화하도록 그리고 126 개연성 상태들 사이를 구별하도록 구성되며,
여기서 상기 엔트로피 인코더는, 상이한 컨텍스트들 각각에 대해, 개별 8 비트 초기화 값의 첫번째 및 두번째 제4비트 부분들로부터 선형 방정식의 오프셋 및 기울기를 유도하도록 구성되는 인코더.
- 제15항에 따른 인코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 인코더는 이진 PIPE 인코딩 또는 이진 산술 인코딩을 이용하여 데이터 스트림으로 이진화의 빈들의 숫자를 인코딩하도록 구성되는 인코더.
- 제15항에 따른 인코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 인코더는,
현재 인코딩될 빈이 속하는 이진화 내에서 현재 인코딩될 빈들의 빈 위치,
현재 인코딩된 빈이 속하는 이진화를 위해 그것의 정수 값이 이진화되는 구문 요소 타입,
그것의 이진화가 이전에 인코딩된 구문 요소의 정수 값 또는 데이터 스트림으로 이전에 인코딩되는 하나 이상의 빈들,의 하나 이상에 의존하여 현재 인코딩될 빈들에 대한 컨텍스트 선택을 수행하도록 구성되는 인코더.
- 제15항에 따른 인코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 인코더는, 현재 인코딩되는 빈에 대해, 현재 인코딩되는 빈에 의존하여 126 개연성 상태들 중 새로운 개연성 상태로, 126 개연성 상태들 내에서 현재 인코딩되는 빈에 대해 선택되는 컨텍스트와 관련된 현재 개연성 상태로부터 전이에 의해 개연성 상태 업데이트를 수행하도록 구성되는 인코더.
- 제15항에 따른 인코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 인코더는 두개의 부분 인터벌들로의 현재 개연성 인터벌의 서브-분할을 얻기 위해, 현재 인코딩될 빈에 대해 선택된 컨텍스트와 관련된 현재 개연성 상태에 의존하는 개연성 상태 지수 및 개연성 인터벌 지수를 이용하여 테이블 입력들 중 테이블 입력을 지수화하는 것에 의해 인터벌 세분을 수행하고 개연성 인터벌 지수를 얻기 위해 현재 개연성 인터벌을 표현하는 현재 개연성 인터벌 너비 값을 양자화하는 것에 의해 현재 인코딩될 빈을 이진 산술 인코딩하도록 구성되는 인코더.
- 제19항에 따른 인코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 인코더는 현재 개연성 인터벌 너비 값을 양자화 하는데 있어 8비트 표현의 둘 또는 세개의 중요한 비트들을 잡아내도록 그리고 현재 개연성 인터벌 너비 값에 대한 8 비트 표현을 이용하도록 구성되는 인코더.
- 제19항에 따른 인코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 인코더는 상기 데이터 스트림에 대해 쓰기(writing) 비트들지속을 포함하는 개연성 인터벌 오프셋 및 개연성 인터벌 너비 값의 재정규화를 수행하고 선택된 부분 인터벌을 이용하여 개연성 인터벌 오프셋 및 개연성 인터벌 너비 값을 업데이트하고, 현재 인코딩될 상기 빈의 정수 값에 기반하여 두개의 부분 인터벌들 중에서 선택하도록 구성되는 인코더.
- 제15항에 따른 인코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 인코더는 상기 비디오의 조각들의 시작에서 상기 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 초기화하도록 구성되는 인코더.
- 삭제
- 제15항에 따른 인코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 인코더는, 각 조각에 대해, 상기 양자화 파라미터의 선형 방정식에 따른 상기 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 초기화하고, 상기 데이터 스트림으로부터 양자화 파라미터를 개별적으로 설정하는 것에 의해 상기 비디오의 조각들의 시작에서 상기 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 초기화하도록 구성되며,
여기서 상기 엔트로피 인코더는, 상기 조각들 각각에 대해, 동일한 개별 8 비트 초기화 값의 첫번째 및 두번째 4 비트 부분들로부터 상기 선형 방정식의 오프셋 및 기울기를 유도하도록 구성되는 인코더.
- 제15항에 따른 인코더에 있어서,
여기서 상기 제작기는, 상기 구문 요소들의 정수 값들을 설정하는 데 있어, 상기 구문 요소들에 의해 포함되는 양자화된 변형 계수 레벨들을 얻기 위해 상기 양자화 파라미터를 이용하여 상기 변형 계수 레벨들을 양자화하고, 변형 계수 레벨들을 얻기 위해 예측 잔류물로의 변형을 수행하며, 상기 비디오 및 예측 신호로부터 예측 잔류물을 유도하고, 예측 신호를 얻기 위해 공간적 및/또는 시간적 예측을 수행하도록 구성되는 인코더.
- 제15항에 따른 인코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 인코더는, 상기 상이한 컨텍스트들 각각에 대해, 서로로부터 독립적으로 개별 8 비트 초기화 값의 첫번째 및 두번째 4 비트 부분들로부터 선형 방정식의 오프셋 및 기울기를 유도하도록 구성되는 인코더.
- 제15항에 따른 인코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 인코더는, 상기 상이한 컨텍스트들 각각에 대해, 산술 작업의 이용 또는 테이블 색인에 의해 개별 8 비트 초기화 값의 첫번째 및 두번째 4 비트 부분들로부터 상기 선형 방정식의 오프셋 및 기울기를 유도하도록 구성되는 인코더.
- 제15항에 따른 인코더에 있어서,
여기서 상기 엔트로피 인코더는, 상기 상이한 컨텍스트들 각각에 대해, 파라미터들의 두번째 쌍에 의해 두번째 4비트 부분의 상쇄 및 곱셈에 의한 오프셋, 파라미터들의 첫번째 쌍에 의해 첫번째 4비트 부분의 상쇄 및 곱셈에 의한 선형 방정식의 기울기를 유도하도록 구성되는 인코더.
- 구문 요소들의 이진화를 이용하여 구문 요소들이 코딩되는 데이터 스트림으로부터 비디오를 디코딩하는 방법에 있어서,
상기 데이터 스트림의 이전에 디코딩된 부분들에 의존하여, 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 업데이트하고 상이한 컨텍스트들 중 컨텍스트를 선택하는 것에 의해 이진 엔트로피 디코딩을 이용하여 상기 데이터 스트림으로부터 이진화의 빈들의 숫자를 유도하는 단계;
상기 구문 요소들의 정수 값들을 얻기 위해 상기 구문 요소들의 이진화를 역이진화하는 단계;
양자화 파라미터를 이용하여 상기 구문 요소들의 정수 값들에 기반하여 비디오를 복원하는 단계;를 포함하며,
여기서 상기 이진화의 빈들의 숫자의 유도하는 단계는 126 개연성 상태들 사이를 구별하며, 상기 방법은 상기 상이한 컨텍스트들 각각에 대해, 개별 8비트 초기화 값의 첫번째 및 두번째 4비트 부분들로부터 선형 방정식의 오프셋 및 기울기를 유도하고 양자화 파라미터의 선형 방정식에 따라 상기 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 초기화하는 것을 포함하는,
구문 요소들의 이진화를 이용하여 구문 요소들이 코딩되는 데이터 스트림으로부터 비디오를 디코딩하는 방법.
- 구문 요소들의 이진화를 이용하여 데이터 스트림으로 코딩 구문 요소들에 의해 데이터 스트림으로 비디오를 인코딩하는 방법에 있어서,
양자화 파라미터에 의존하여 구문 요소들의 정수 값들을 설정하는 것에 의해 비디오를 표현하는 단계;
상기 구문 요소들의 이진화를 얻기 위해 구문 요소들의 정수 값들을 이진화하는 단계;
상기 데이터 스트림의 이전에 인코딩된 부분들에 의존하여, 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 업데이트하고 상이한 컨텍스트들 중 컨텍스트를 선택하는 것에 의해 이진 엔트로피 인코딩을 이용하여 데이터 스트림으로 이진화들의 빈들의 숫자를 인코딩하는 단계;를 포함하며,
여기서 비디오의 표현은 126 개연성 상태들 사이를 구별하며 상기 방법은, 상기 상이한 컨텍스트들 각각에 대해, 개별 8 비트 초기화 값의 첫번째 및 두번째 4비트 부분들로부터 선형 방정식의 오프셋 및 기울기를 유도하고, 양자화 파라미터의 선형 방정식에 따른 상이한 컨텍스트들과 관련된 개연성 상태들을 초기화하는 것을 더 포함하는, 구문 요소들의 이진화를 이용하여 데이터 스트림으로 코딩 구문 요소들에 의해 데이터 스트림으로 비디오를 인코딩하는 방법.
- 컴퓨터 상에서 구동될 때, 제29항 내지 제30항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램을 갖는 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터-판독가능 매체.
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