KR101620755B1 - Hevc 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법 및 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법을 이용한 hevc 인트라 코딩 방법 - Google Patents

Hevc 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법 및 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법을 이용한 hevc 인트라 코딩 방법 Download PDF

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Abstract

HEVC 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법은 영상 처리 장치가 블록에서 예측 유닛(PU)의 경계 영역의 에지 픽셀의 방향 정보 또는 상기 경계 영역의 변화도를 기준으로 후보 모드를 결정하는 단계, 상기 영상 처리 장치가 상기 블록에 이웃한 블록의 모드를 이용하여 최고 확률 모드를 결정하는 단계 및 상기 영상 처리 장치가 상기 후보 모드와 상기 최고 확률 모드를 비교하여 최종 모드를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

HEVC 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법 및 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법을 이용한 HEVC 인트라 코딩 방법{FAST MODE DECISION METHOD BASED ON EDGE DETECTION FOR INTRA CODING IN HEVC AND HEVC INTRA CODING METHOD USING FAST MODE DECISION}
이하 설명하는 기술은 HEVC의 인트라 코딩을 위한 모드 결정 방법에 관한 것이다.
최근 공개된 HEVC(H.265) 표준은 예측 유닛(PU: prediction unit)과 변환 유닛(TU: transform unit) 등을 갖는 계층적 코딩 구조를 제안하고 있다.
HEVC는 부호과정에서 인트라 예측(intra prediction)을 수행한다. 인트라 예측은 33개의 각도(angular) 방향 모드, 평면(planar) 모드 및 DC 모드의 모드가 있다. 평면 모드는 픽셀 값이 점차 변화하는 영역에 효과적이다. DC 모드는 H.264/AVC 예측과 유사하다. DC 모드는 현재 블록의 경계 픽셀의 평균값을 예측에 사용한다.
각도 방향 모드에는 수평 방향, 수직 방향을 포함한 33개의 방향이 있다. HEVC는 예측의 정확성 향상을 위해 H.264 보다 많은 개수의 모드를 갖게 되었다.
J. Lainema, F. Bossen, W. Han, J. Min, andK. Ugur," Intracoding of the HEVC standard," IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 22, no. 12, pp. 1792-1801, Dec. 2012. S. Cho and M. Kim, "Fast CU splitting and pruning for suboptimal cu partitioning in HEVC intra coding," IEEE Trans. Circuits Syst. Video Tech., vol. 23, no. 9, pp. 1555-1564, Sep. 2013. H. Zhang, and Z. Ma, "Fast intra mode decision for high-efficiency video coding (HEVC)," IEEE Trans. Circuits Syst. Video Tech., vol. 24, no. 4, pp. 660-668, Apr. 2014.
HEVC에서 많은 개수의 모드를 사용하여 인트라 예측의 정확도는 향상되었지만, 반대로 인코딩에 소요되는 시간과 비트가 증가하게 되었다.
이하 설명하는 기술은 많은 개수의 모드 중 현재 블록에 적합한 모드를 빠르게 결정하는 방법을 제공하고자 한다.
이하 설명하는 기술의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
HEVC 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법은 영상 처리 장치가 블록에서 예측 유닛(PU)의 경계 영역의 에지 픽셀의 방향 정보 또는 경계 영역의 변화도를 기준으로 후보 모드를 결정하는 단계, 영상 처리 장치가 블록에 이웃한 블록의 모드를 이용하여 최고 확률 모드를 결정하는 단계 및 영상 처리 장치가 후보 모드와 최고 확률 모드를 비교하여 최종 모드를 결정하는 단계를 포함한다.
후보 모드를 결정하는 단계는 경계 영역의 변화도가 기준값 보다 작은 경우 경계 영역에 속한 픽셀 중 에지 픽셀을 결정하는 단계, 에지 픽셀의 각도 정보에 대응되는 각도 방향 모드를 결정하는 단계 및 평면 모드, DC 모드, 수직 모드, 수평 모드 및 대응되는 각도 방향 모드를 후보 모드로 결정하는 단계를 포함한다.
후보 모드를 결정하는 단계는 경계 영역의 변화도가 기준값 이상 경우 평면 모드를 후보 모드로 결정한다.
에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법을 이용한 HEVC 인트라 코딩 방법은 영상 처리 장치가 블록에서 예측 유닛(PU)의 경계 영역의 에지 픽셀의 방향 정보 또는 경계 영역의 변화도를 기준으로 후보 모드를 결정하는 단계, 영상 처리 장치가 블록에 이웃한 블록의 모드를 이용하여 최고 확률 모드를 결정하는 단계, 영상 처리 장치가 후보 모드와 최고 확률 모드 중 율-왜곡 값이 작은 모드를 최종 모드로 결정하는 단계 및 최종 모드를 이용하여 변환 유닛을 인코딩하는 단계를 포함한다.
이하 설명하는 기술은 HEVC에서 제공하는 많은 모드 중 현재 블록에 적합한 모드를 빠르게 결정하여 HEVC 영상에 대한 빠른 인트라 코딩을 가능케 한다.
이하 설명하는 기술의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 HEVC 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법에 대한 순서도의 예이다.
도 2(a)는 예측 유닛(PU)의 경계 영역의 예이고, 도 2(b)는 예측 유닛의 에지에 대한 예이고, 도 2(c)는 예측 유닛의 에지의 방향에 대한 예이다.
도 3은 각도 히스토그램 빈에 매칭되는 HEVC의 각도 방향 모드의 예이다.
도 4는 검출 기반의 고속 모드 결정 방법을 이용한 HEVC 인트라 코딩 방법에 대한 순서도의 예이다.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다. 따라서, 본 명세서를 통해 설명되는 각 구성부들의 존재 여부는 기능적으로 해석되어야 할 것이며, 이러한 이유로 이하 설명하는 기술의 HEVC 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법(100) 및 검출 기반의 고속 모드 결정 방법을 이용한 HEVC 인트라 코딩 방법(200)에 따른 구성부들의 구성은 이하 설명하는 기술의 목적을 달성할 수 있는 한도 내에서 대응하는 도면과는 상이해질 수 있음을 명확히 밝혀둔다.
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
이하에서는 도면을 참조하면서 HEVC 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법(100) 및 검출 기반의 고속 모드 결정 방법을 이용한 HEVC 인트라 코딩 방법(200)에 관하여 구체적으로 설명하겠다.
이하 설명하는 기술은 HEVC 표준의 인트라 코딩을 위한 고속 모드 결정 방법이다. 전술한 바와 같이 HEVC 표준은 인트라 코딩을 위한 35개의 모드를 제공하고 있고, 이하 설명하는 기술은 35개의 모드 중 현재 블록의 코딩을 위해 어떤 모드를 사용할지를 결정하고자 하는 것이다. 이하 설명에서는 HEVC 표준에서 이미 공개한 기술 내용이나 관련된 연구에서 이미 공개한 내용에 대해서는 간략하게 설명하거나 설명을 생략한다. 이하 설명하는 인트라 코딩은 인코더 장치 단에서 수행되는 것이다. 이하 설명에서 사용하는 영상 처리 장치라는 용어는 인코더 장치 또는 인코더 장치의 일부 구성에 대응되는 것이다.
도 1은 HEVC 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법(100)에 대한 순서도의 예이다.
영상 처리 장치는 먼저 현재 블록의 예측 유닛(PU)의 경계 영역에 대한 변화도를 결정한다(110). 경계 영역의 변화도는 예측 유닛의 경계에 포함되는 픽셀의 값이 서로 얼마나 다른지를 의미한다. 즉, 경계 영역에 대한 변화도는 경계 영역에 포함되는 이미지의 복잡도에 대응되는 의미이다. 예컨대, 에지 영역은 영상의 변화가 큰 영역에 해당한다. 도 2(a)는 예측 유닛(PU)의 경계 영역의 예이다. 예측 유닛은 좌측, 우측, 상측 및 하측 경계를 갖는다.
경계 영역의 변화도는 다양한 기법을 통해 결정할 수 있을 것이다. 예컨대, 경계 영역의 기울기 크기(amplitude)의 평균을 연산하여 평균값이 기준값보다 큰 경우 변화가 크다라고 결정할 수 있다. 여기서 경계 영역의 변화도 정도를 판단하기 위한 기준값은 일정한 고정된 값을 사용하거나 영상의 종류 또는 영상 처리 장치의 성능에 따라 변화되는 값을 사용할 수도 있을 것이다.
영상 처리 장치는 예측 유닛의 변화도와 기준값을 비교한다(120). 도 1에서 130 내지 180 단계가 최종 후보 모드를 결정하는 단계에 해당한다. 영상 처리 장치는 경계 영역의 변화도가 기준값보다 작은 경우(No) 평면 모드를 최종 후보 모드로 결정한다(180). 또는 영상 처리 장치는 경계 영역의 변화도가 기준값 이상인 경우(Yes) 경계 영역의 에지의 방향성을 고려하여 최종 후보 모드를 결정한다(130 내지 170).
전술한 바와 같이 경계 영역의 변화도가 기준값을 초과하는 경우(No) 평면 모드를 최종 후보 모드로 결정하나, 경계 영역의 변화도가 기준값 이상인 경우 경계 영역의 에지 픽셀의 방향을 기준으로 최종 후보 모드를 결정해야 한다.
경계 영역의 변화도가 기준값 이상인 경우에 HEVC의 35개의 모드 중 개략적(rough)으로 빠르게 적합한 모드를 결정하는 과정(도 1의 130 내지 170 단계)을 설명한다.
개략적(rough)으로 모드를 결정하는 과정은 최종 후보 모드를 결정하는데 최종 후보 모드는 기본적으로 평면 모드, DC 모드, 수직 모드 및 수평 모드를 포함한다. 이와 같은 4 개의 후보 모드를 기본 후보 모드라고 명명한다.
이하 설명하는 픽셀의 에지 정보를 이용한 히스토그램 맵핑 과정은 수직 모드 및 수평 모드를 제외한 나머지 각도 방향 모드 중 후보 모드에 포함될 수 있는 모드를 결정하기 위한 것이다. 히스토그램 맵핑 과정을 통해 추가되는 방향 모드를 추가 후보 모드라고 명명한다.
영상 처리 장치는 예측 유닛의 경계 영역에 속한 픽셀 중 에지 픽셀을 먼저 결정한다(130).
예측 유닛(PU)의 좌측, 우측, 상측 및 하측의 경계에 대한 에지 정보는 소벨 연산자(Sobel operator)를 통해 추출된다. 픽셀에 대한 수평 기울기 성분(horizontal gradient component) 및 수직 기울기 성분(vertical gradient component)은 에지의 강도 및 방향성을 추정하는데 사용된다.
좌표 (x,y)를 갖는 픽셀에 대한 기울기 크기(amplitude)는 아래의 수학식 1과 같이 연산된다.
Figure 112014123315385-pat00001
여기서,
Figure 112014123315385-pat00002
는 픽셀에 대한 수직 기울기 성분이고,
Figure 112014123315385-pat00003
는 픽셀에 대한 수평 기울기 성분이다.
특정 픽셀에 대한 에지 여부는 아래의 수학식 2와 같이 해당 픽셀에 대한 기울기 크기가 특정 임계값을 초과하는지 여부로 판단한다.
Figure 112014123315385-pat00004
여기서, Th는 에지 검출을 위한 임계값이다. 예컨대, 임계값 Th는 예측 유닛(PU)의 경계에 속한 픽셀들의 기울기 크기의 평균값으로 설정할 수 있다.
도 2(b)는 예측 유닛의 에지에 대한 예이다. 즉, 도 2(a)의 경계 영역 중 도 2(b)에서 음영으로 도시한 영역이 에지 영역에 해당한다.
영상 처리 장치는 결정된 에지 영역에 속한 픽셀에 대한 각도(방향성)를 결정한다(140). 예측 유닛(PU)의 경계에 속한 픽셀의 각도(방향)는 아래의 수학식 3과 같이 연산된다.
Figure 112014123315385-pat00005
도 2(c)는 예측 유닛의 에지의 방향에 대한 예이다. 도 2(c)를 살펴보면 각 에지 픽셀에 대한 방향을 화살표로 도시하였다.
이제 영상 처리 장치는 에지 픽셀의 각도 정보를 기반으로 히스토그램 맵핑을 통해 HEVC 각도 방향 모드(수직 및 수평 제외) 중 추가 후보 모드를 결정하게 된다.
각도 정보에 기반한 히스토그램 맵핑
예측 유닛(PU)의 경계에 속한 에지에 대해 상기와 같이 각도를 연산하고, 연산된 각도를 기준으로 각도 방향 모드 중 후보 모드에 포함될 모드를 결정한다. 히스토그램 맵핑은 에지로 판단된 모든 픽셀에 대해 각각 수행된다.
도 3은 각도 히스토그램 빈에 매칭되는 HEVC의 각도 방향 모드의 예이다. 도 3은 기본 후보 모드에 포함되는 수직 모드 및 수평 모드를 제외한 각도 방향 모드를 도시하고 있다.
아래의 표 1은 각도 히스토그램과 HEVC의 각도(angular) 방향 모드를 맵핑한 것이다. 각도 히스토그램은 16개의 빈(bin)을 갖고, 각 빈은 8번 빈을 제외하고 모드 2개의 각도 모드와 맵핑된다. 수형 모드(10)과 수직 모드(26)은 테이블에서 제외된 것을 알 수 있다.
Figure 112014123315385-pat00006
에지 픽셀의 각도에 대한 히스토그램화를 통해 상기 표 1의 0 내지 15번의 빈 중 어디에 속하는지 결정하는 것이다. 즉, 영상 처리 장치는 에지 픽셀의 각도와 각도 히스토그램 빈을 맵핑하여 추가 후보 모드를 결정하게 된다(160).
PU의 경계 영역에 속한 에지 픽셀에 대해 각각 히스토그램 맵핑을 수행하면, 각 픽셀이 상기 표 1의 빈 중에 어디에 속하는지 알 수 있다. 특정 빈에 많은 픽셀에 속한다면, 에지는 해당 빈의 방향성을 갖는다고 볼 수 있다.
추가 후보 모드는 가장 많은 픽셀이 소속된 빈으로 결정할 수도 있고, 또는 상위 몇 개의 빈으로 결정할 수도 있다. 예컨대, 전자 경우 10번 빈에 속한 픽셀의 수가 가장 많다면, 각도 방향 모드 21 및 22가 추가 후보 모드가 된다. 후자 경우 2개의 빈을 선택한다면 10번 빈 다음으로 소속된 픽셀의 수가 많은 9번 빈이 선택될 수 있다. 후자 경우 최종적으로 각도 방향 모드 19, 20, 21 및 22가 추가 후보 모드가 된다.
또는 빈에 속한 픽셀의 개수가 기준값을 넘지 못하는 경우 추가 후보 모드를 선택하지 않을 수도 있다.
따라서 기본 후보 모드 4개를 포함하여 최종적인 후보 모드는 4개 내지 18개의 모드를 가질 수 있을 것이다.
한편 영상 처리 장치는 상기 히스토그램 맵핑으로 결정되는 후보 모드 중 일부를 최종 후보 모드로 결정할 수 있다(170). 구체적으로 영상 처리 장치는 상기 히스토그램 맵핑으로 결정되는 후보 모드 중 가장 작은 저 복잡도 율-왜곡(LRD: low-complexity rate-distortion) 값을 갖는 모드를 최종 후보 모드로 결정할 수 있다. 알려진 바와 같이 LRD(
Figure 112014123315385-pat00007
)는 아래의 수학식 4와 같이 연산될 수 있다.
Figure 112014123315385-pat00008
여기서,
Figure 112014123315385-pat00009
는 모드 결정을 위한 비트 비용(bit cost)이고,
Figure 112014123315385-pat00010
는 라그랑주 승수(Lagrange multiplier)이고,
Figure 112014123315385-pat00011
는 현재 코딩 유닛(CU)과 후보 블록 사이의 하다마드 변환 왜곡값(Hadamard-transform distortion)이다.
추가 후보 모드가 상기 130 내지 170 단계 또는 180 단계를 통해 확정되면, 영상 처리 장치는 최종 모드를 결정한다(190).
최종 모드 결정에서는 HEVC 표준에서 현재 블록의 효율적인 부호화를 위해 제공하는 최고확률모드(MPM)를 사용한다. 최고확률모드(MPM)는 이웃 블록의 모드를 통해 예측한 현재 블록의 모드에 해당한다.
영상 처리 장치는 전체 율왜곡 최적화 (FRDO: full rate-distortion optimization)를 이용하여 최종 모드를 결정한다. 영상 처리 장치는 상기 최종 후보 모드와 최종 후보 모드와 최고확률모드(MPM) 중 가장 FRD 값이 작은 모드를 최종 모드로 결정된다. 즉, 영상 처리 장치는 최종 후보 모드 중 어느 하나의 모드를 최종 모드로 선택할 수도 있고, 최고확률모드를 최종 모드로 선택될 수도 있다. FRD 값(
Figure 112014123315385-pat00012
)은 아래 수학식 5를 이용하여 연산될 수 있다.
Figure 112014123315385-pat00013
여기서,
Figure 112014123315385-pat00014
는 현재 CU와 후보 블록의 오차 제곱합(sum of square error)이다.
도 4는 검출 기반의 고속 모드 결정 방법을 이용한 HEVC 인트라 코딩 방법(200)에 대한 순서도의 예이다. 도 4는 도 1에서 설명한 단계를 모두 포함한다. 공통된 구성에 대해서는 간략하게 설명한다.
영상 처리 장치는 예측 유닛의 경계 영역에 대한 변화도를 결정한다(210). 영상 처리 장치는 경계 영역의 변화도와 기준값을 기준으로 변화도가 기준값보다 작은 경우 평면 모드를 최종 후보 모드로 결정한다(260). 영상 처리 장치는 경계 영역의 변화도가 기준값 이상인 경우 경계 영역의 에지 픽셀의 방향 정보를 기준으로 최종 후모 모드를 결정한다(230 내지 250 단계). 이 과정은 도 1에서 설명한 130 내지 170 단계에 대응한다.
이후 영상 처리 장치는 최종 후보 모드와 최고확률모드 중 율-왜곡값(FRD) 값이 가장 작은 모드를 최종 모드로 결정하고(270), 결정된 최종 모드를 사용하여 변환 유닛(TU)의 코딩을 수행한다(280).
본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 전술한 기술에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 전술한 기술의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시예는 모두 전술한 기술의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.

Claims (10)

  1. 영상 처리 장치가 블록에서 예측 유닛(PU)의 경계 영역의 에지 픽셀의 방향 정보 또는 상기 경계 영역의 변화도를 기준으로 후보 모드를 결정하는 단계;
    상기 영상 처리 장치가 상기 블록에 이웃한 블록의 모드를 기준으로 최고 확률 모드를 결정하는 단계; 및
    상기 영상 처리 장치가 상기 후보 모드와 상기 최고 확률 모드를 비교하여 가장 율-왜곡(rate distortion) 값이 작은 모드를 최종 모드로 결정하는 단계를 포함하는 HEVC 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 후보 모드는 상기 에지 픽셀의 방향 정보에 대응되는 각도 방향 모드를 포함하는 HEVC 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 후보 모드는 평면 모드, DC 모드, 수직 모드, 수평 모드 및 상기 에지 픽셀의 방향 정보에 대응되는 각도 방향 모드를 포함하는 HEVC 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 후보 모드를 결정하는 단계는 상기 경계 영역의 변화도가 기준값 보다 큰 경우 평면 모드를 상기 후보 모드로 결정하는 HEVC 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 후보 모드를 결정하는 단계는 상기 경계 영역의 변화도가 기준값 이하인 경우
    상기 경계 영역에 속한 픽셀 중 에지 픽셀을 결정하는 단계;
    상기 에지 픽셀의 각도 정보에 대응되는 각도 방향 모드를 결정하는 단계; 및
    평면 모드, DC 모드, 수직 모드, 수평 모드 및 상기 대응되는 각도 방향 모드를 상기 후보 모드로 결정하는 단계를 포함하는 HEVC 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 각도 방향 모드를 결정하는 단계는 상기 에지 픽셀의 각도 정보를 히스토그램 빈에 맵핑하여 상기 각도 정보에 대응되는 각도 방향 모드를 결정하는 HEVC 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 각도 방향 모드 중 상기 에지 픽셀의 각도 정보에 대응되는 각도 방향 모드 중 저 복잡도 율-왜곡(LRD: low-complexity rate-distortion) 값이 가장 작은 각도 방향 모드가 상기 후보 모드에 포함되는 HEVC 인트라 코딩을 위한 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법.
  8. 삭제
  9. 영상 처리 장치가 블록에서 예측 유닛(PU)의 경계 영역의 에지 픽셀의 방향 정보 또는 상기 경계 영역의 변화도를 기준으로 후보 모드를 결정하는 단계;
    상기 영상 처리 장치가 상기 블록에 이웃한 블록의 모드를 기준으로 최고 확률 모드를 결정하는 단계;
    상기 영상 처리 장치가 상기 후보 모드와 상기 최고 확률 모드 중 율-왜곡 값이 작은 모드를 최종 모드로 결정하는 단계; 및
    상기 최종 모드를 이용하여 변환 유닛을 인코딩하는 단계를 포함하는 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법을 이용한 HEVC 인트라 코딩 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 후보 모드를 결정하는 단계는 상기 경계 영역의 변화도가 기준값 이하인 경우
    상기 경계 영역에 속한 픽셀 중 에지 픽셀을 결정하는 단계;
    상기 에지 픽셀의 각도 정보에 대응되는 각도 방향 모드를 결정하는 단계; 및
    평면 모드, DC 모드, 수직 모드, 수평 모드 및 상기 대응되는 각도 방향 모드를 상기 후보 모드로 결정하는 단계를 포함하는 에지 검출 기반의 고속 모드 결정 방법을 이용한 HEVC 인트라 코딩 방법.

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