KR101630871B1 - 인트라 예측 모드 결정 방법 및 장치 - Google Patents

인트라 예측 모드 결정 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 영상 부호화를 위한 인트라 예측 모드 결정 방법은, 입력된 부호화 블록의 인트라 예측 모드들에 대하여 소정의 코스트(Cost) 연산을 수행하는 과정과, 상기 수행된 코스트 연산에 따라 코스트가 작은 순서로 상기 인트라 예측 모드들의 순위(RANK)를 정렬하는 과정과, 상기 정렬된 순위에 따라 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 계산하여 상기 계산된 비트율-왜곡치-복잡도 비용들을 근거로 인트라 예측 모드를 결정하는 과정을 포함한다.
영상 부호화, 인트라 예측 모드, 비트율-왜곡치, 비트율-왜곡치-복잡도

Description

인트라 예측 모드 결정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DECIDING INTRA PREDICTION MODE}
본 발명은 영상 부호화 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 영상 부호화 방법 및 장치에서 인트라 예측 모드를 결정하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
영상 압축기술로는 MPEG(Moving Picture Experts Group), H.26x 등의 압축 표준이 있고, H.264/AVC(Advanced Video Coding)는 ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunication Standardization Sector) VCEG(Video Coding Experts Group)와 ISO/IEC(International Organization for Standardization/International Electrotechnical Commission) MPEG의 JVT(Joint Video Team)에 의해 표준으로 제정되었다.
상기 H.264/AVC 표준은 종래의 다른 비디오 압축표준과 같이 블록기반 부호화 방식을 유지하면서 우수한 비트율-왜곡치(Rate-Distortion) 성능을 갖는다. 상기와 같이 H.264/AVC 표준이 블록기반 부호화 방식을 유지하면서 우수한 비트율-왜곡치 성능을 갖는 이유는, 공간 방향 인트라 예측, 가변 블록 움직임 보상, 다중 참조 프레임, 정수변환부호화, 인-루프(in-loop) 디블록킹 필터, 이미 부호화된 주 변 블록들의 특성을 이용하는 CAVLC(Context Adaptive Variable Length Coding), 기존의 산술 부호화 방식에 컨텍스트 모델링을 추가하여 추정된 심볼 확률분포 모델을 적응적으로 선택하는 CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 새로운 기술들을 사용하기 때문이다.
특히, H.264/AVC 표준은 인트라 부호화 시 주변 화소 값들을 이용하여 공간영역에서의 인트라 부호화를 수행한다. 주변의 어떤 화소 값을 이용할지 결정하는 것이 부호화 효율 향상에 중요한데, 이를 위해 인트라 예측 방향을 비트율-왜곡치 최적화를 고려하여 인트라 예측 모드를 결정하고 이 방향에 해당하는 주변 화소 값들을 사용하여 부호화할 화소의 예측 값을 계산한다. 이 경우 인트라 부호화 장치는 인트라 예측을 수행하는 인트라 예측 방향정보를 인트라 복호화 장치에 전달하여 인트라 복호화 장치도 이와 동일한 방향으로 주변 화소 값을 사용하여 복호화할 화소의 예측 값을 계산할 수 있도록 한다.
도 1은 H.264/AVC 표준에 기초한 4x4 화소 단위의 인트라 예측 모드의 일 예를 나타낸 도면이고, 도 2는 H.264/AVC 표준에 기초한 16x16 화소 단위의 인트라 예측 모드의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 4x4 화소 단위의 인트라 예측 모드는 수직모드(Vertical mode)(0모드), 수평모드(Horizontal)(1모드), DC모드(DC mode)(2모드), 대각선 왼쪽 모드(Diagonal Down-Left mode)(3모드), 대각선 오른쪽 모드(Diagonal Down-Right mode)(4모드), 수직 오른쪽 모드(Vertical-Right mode)(5모드), 수직 왼쪽 모드(Horizontal-Down mode)(6모드), 수평 위쪽 모드(Vertical-Left mode)(7모드) 및 수평 아래쪽 모드(Horizontal-Up mode)(8모드) 등 총 9개가 존재한다.
한편, 4x4 화소 단위의 인트라 예측 모드를 이용하여 인트라 예측 모드를 결정하는 인트라 부호화 장치의 동작을 설명하면 다음과 같다.
H.264/AVC를 표준으로 하는 인트라 부호화 장치에서는 상기 9가지 방향의 인트라 예측 모드에 대하여 최적의 부호화 효율을 얻기 위해 비트율-왜곡치를 라그랑지안(Lagrangian) 계수를 사용한 하기 <수학식 1>을 이용하여 계산한 후, 이중의 최소치를 선택하는 비트율-왜곡치 최적화(Rate-Distortion Optimization : RDO) 기법을 사용하여 인트라 예측 모드를 결정한다.
Figure 112009005844655-pat00001
Figure 112009005844655-pat00002
상기 <수학식 1>에서 J는 비용함수(Cost function)이고, s는 부호화할 입력 매크로블록이고, c는 복원된 매크로블록이며, IMODE는 인트라 예측 모드이다. 즉, 비용함수(J)는 현재 입력된 매크로블록(s), 복원된 매크로블록(c), 그리고 인트라 예측 모드(IMODE)에 따라 결정된다.
그리고,
Figure 112009005844655-pat00003
는 라그랑지안(Lagrangian) 계수이고, QP는 양자화 계수이며, 상기 라그랑지안 계수(
Figure 112009005844655-pat00004
)는 양자화 계수(QP)에 의존하는 값을 갖는다. 인트 라 예측 모드에 대한 라그랑지안 계수(
Figure 112009005844655-pat00005
)는 상기 <수학식 2>와 같다. 또한 상기 <수학식 1>에서 SSD는 현재 입력된 매크로블록(s)을 인트라 예측 모드(IMODE)에 해당하는 예측 모드로 부호화한 후 복원된 매크로블록(c)과 현재 입력된 매크로블록(s)의 차이에 대한 제곱의 합이다.
이러한 <수학식 1>에서 인트라 예측 모드(IMODE)는 매크로블록내의 16개의 4x4블록에 대해 상기 4x4화소 단위의 9가지 인트라 예측 모드 각각에 대해 상기 비트율-왜곡치 비용을 계산하여 최소값을 가지는 모드를 인트라 예측 모드로 결정한다.
상기 설명한 바와 같이 종래 <수학식 1>을 이용하여 비트율-왜곡치 최적화가 고려된 하나의 인트라 예측 모드를 결정하는 방법은, a) 4x4 정수 변환 부호화단계, b) 양자화단계, c) 양자화된 잉여 데이터의 역 양자화 단계, d) 역 4x4 정수 변환 부호화 단계로 복원영상을 얻어야 하는 반복적인 과정이 필요하다.
이러한 상기 종래 인트라 예측 모드 결정 방법에서는 인트라 예측의 연산 복잡도는 고려되지 않고 부호화 효율만이 고려되었기 때문에, 휴대 단말과 같은 자원이 제한되어 있는 장치에서는 많은 연산량 요구로 실시간 구현에 어려움이 있는 문제점이 있다. 또한 종래 인트라 예측 모드 결정 방법에서는 비트율-왜곡치 최적화만을 고려했기 때문에, 다양한 단말에 대응하기 위한 복잡도 가변이 어려운 문제점이 있다.
이에 따라 인트라 예측 모드 결정 방법에서 인트라 예측 모드를 비트율-왜곡 치와, 연산 복잡도가 고려된 비트율-왜곡치-복잡도 최적화(Rate-Distortion-Complexity Optimization; RDC) 비용을 이용하여 인트라 예측 모드를 결정하는 방안이 요구된다.
본 발명은 영상 부호화 장치에서 비트율-왜곡치 최적화 관점에서만 인트라 예측 모드를 결정하지 않고, 인트라 예측 모드를 연산 복잡도를 고려한 비트율-왜곡치-복잡도 최적화 비용을 이용하여 인트라 예측 모드를 결정하는 방법 및 그 장치를 제공한다.
또한 영상 부호화 장치에서 다양한 예측 방향을 가지고 있는 인트라 예측 모드 중 소정의 비트율-왜곡치-복잡도 비용값이 가장작은 하나의 인트라 예측 모드를 결정하는 방법 및 장치를 제공한다.
또한, 비트율-왜곡치-복잡도 비용에서 소정의 복잡도 가중치값의 변경을 통하여 인트라 예측 모드 결정의 복잡도의 조절이 가능하도록 하는 인트라 예측 모드를 결정하는 방법 및 장치를 제공 한다.
본 발명에 따른 영상 부호화를 위한 인트라 예측 모드 결정 방법은, 입력된 부호화 블록의 인트라 예측 모드들에 대하여 소정의 코스트(Cost) 연산을 수행하는 과정과, 상기 수행된 코스트 연산에 따라 코스트가 작은 순서로 상기 인트라 예측 모드들의 순위(RANK)를 정렬하는 과정과, 상기 정렬된 순위에 따라 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 계산하여 상기 계산된 비트율-왜곡치-복잡도 비용들을 근거로 인트라 예측 모드를 결정하는 과정을 포함한다.
또한 본 발명에 따른 영상 부호화를 위한 인트라 예측 모드 결정 장치는, 입 력된 부화화 블록의 인트라 예측 모드들에 대하여 소정의 코스트(Cost) 연산을 수행하는 인트라 예측 모드 코스트 연산부와, 상기 수행된 코스트 연산에 따라 코스트가 작은 순서로 상기 인트라 예측 모드들의 순위(RANK)를 정렬하는 인트라 예측 모드 순위 정렬부와, 상기 정렬된 순위에 따라 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 계산하는 비트율-왜곡-복잡도 비용 연산부와, 상기 계산된 비트율-왜곡치-복잡도 비용들을 근거로 인트라 예측 모드를 결정하는 인트라 예측 모드 결정부를 포함한다.
본 발명은 비트율-왜곡치-복잡도가 고려된 인트라 예측 모드를 결정함에 있어 부호화 효율을 좋게 유지하면서 복잡도를 감소 시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 비트율-왜곡치-복잡도 비용 계산에서 복잡도 가중치 값을 조절하여 인트라 예측 모드 결정에 소요되는 연산 복잡도를 조절함으로써, 연산능력이 제한된 다양한 단말에서 저 복잡도를 달성할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 발명의 실시예에서는 본 발명의 인트라 예측 모드 결정 방법 및 장치를 H.264/AVC 표준에서 4x4화소 단위의 인트라 예측에 적용함을 예시한다. 따라서, 본 발명의 실시예에서 예측을 수행하는 블록단위는 4x4블록 크기를 사용한다. 나아가, H.264/AVC 표준을 예시하는 본 발명의 실시예에서 상기 블록은 16x16, 8x8화소 등으로 본 발명의 방법 및 장치를 구성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 인트라 부호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3을 참조하면, 인트라 부호화 장치는 인트라 예측 모드 결정부(310), 인트라 예측부(360), 감산기(365), 메모리(350), 잉여 데이터 부호화부(320), 잉여 데이터 복호화부(330), 가산기(335), 엔트로피 부호화부(340), 제어부(370), 및 멀티플렉서(380)를 포함한다.
인트라 예측 모드 결정부(310)는 도 1에 도시된 인트라 예측 모드들에 대해, 소정의 코스트(cost) 연산을 수행하고 상기 수행된 코스트 연산에 따른 코스트에 따라 코스트가 작은 순서로 순위(RANK)를 결정한 후, 상기 RANK 순서로 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 계산하여 비용이 작은 하나의 인트라 예측 모드를 결정한다. 그리고 상기 인트라 예측 모드 결정부(310)는 비트율-왜곡치-복잡도 비용으로 결정된 하나의 인트라 예측 모드를 인트라 예측부(360)로 출력한다. 여기서, 상기 소정의 코스트 연산을 수행하는 방법은 하기 도 4에서 설명하기로 한다.
인트라 예측부(360)는 상기 인트라 예측 모드 결정부(310)로부터 도 1에 도시된 인트라 예측 모드 중, 비트율-왜곡치-복잡도 최적화 비용으로 결정된 하나의 인트라 예측 모드를 입력 받는다. 그리고, 인트라 예측부(360)는 메모리(130)에 미리 저장된 인트라 예측 완료된 화소를 참조하여, 상기 입력받은 인트라 예측 모드에 대응하는 인트라 예측 블록을 생성하고 상기 예측 블록을 감산기(365) 및 가산 부(335)로 출력하고, 상기 입력받은 하나의 인트라 예측 모드를 부호화하여 멀티플렉서(380)로 출력한다. 비록, 본 발명의 일 실시예에서, 상기 인트라 예측 모드 결정부(310)와 상기 인트라 예측부(360)를 분리하여 설명하였다. 그러나 본 발명이 이를 한정하는 것은 아니다. 예컨대, 상기 인트라 예측 모드 결정부(310)는 상기 인트라 예측부(360) 내에서 구비될 수 있다. 상기 인트라 예측 모드 결정부(310)에서 연산을 위해 메모리(130)에 저장된 이미 인트라 예측이 완료된 화소를 참조하여, 상기 인트라 예측 모드들에 대응하는 인트라 예측을 수행하여 상기 인트라 예측을 통해 복원되는 블록과 현재 부호화할 블록을 상기 비트율-왜곡치-복잡도 비용 연산하고 이를 바탕으로 인트라 예측 모드를 선택 및 상기 선택된 인트라 예측 모드에 대응하는 상기 비트율-왜곡치-복잡도 비용연산에 사용된 인트라 예측 블록을 이용하는 것도 가능하다.
감산기(365)는 원본 영상의 블록과 인트라 예측부(360)로부터 입력받은 인트라 예측 블록에 대한 차분 연산을 수행하여 잉여(residue)데이터를 출력한다. 즉, 비디오의 화소 영역에서 화면내 중복성을 제거한다.
잉여 데이터 부호화부(320)는 감산부(365)로부터 출력된 잉여 데이터를 공간적 중복성을 제거하기 위해 DCT(Discrete Cosine Transform) 변환 및 양자화 연산한다. 이후에 상기 잉여 데이터 부호화부(320)는 상기 변환 및 양자화된 잉여 데이터를 잉여 데이터 복호화부(330) 및 엔트로피 부호화부(340)로 출력한다.
잉여 데이터 복호화부(330)는 변환 양자화된 잉여 데이터를 다시 복원하여 출력한다.
가산기(335)는 인트라 예측부(360)로부터 입력되는 상기 인트라 예측 블록과 잉여 데이터 복호화부(330)를 통해 출력된 잉여 데이터를 결합하여 복원된 블록 영상을 생성한다. 상기 복원된 블록 영상은 메모리(350)에 저장되고, 상기 메모리(350)에 저장된 복원된 블록 영상은 인트라 예측 모드 결정부(310) 및 인트라 예측부(360)에 상기 인트라 예측 완료된 화소로 제공된다.
엔트로피 부호화부(340)는 잉여 데이터 부호화부(320)로부터 출력되는 잉여 데이터를 엔트로피 부호화하여 출력한다.
멀티플렉서(380)는 엔트로피 부호화된 데이터, 인트라 예측 모드, 및 부호화된 잉여 데이터에 대한 정보를 정렬하여 비트스트림을 출력한다.
제어부(370)는 상기 각 기능부들의 동작을 총괄적으로 제어한다. 특히, 제어부(370)는 비트율-왜곡치-복잡도 최적화 비용이 가장 작은 하나의 인트라 예측 모드를 선택하기 위해, 인트라 예측 모드 결정부(310), 감산부(365), 메모리(350), 잉여 데이터 부호화부(320), 잉여 데이터 복호화부(330), 가산부(335)등의 동작을 제어한다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 도 3의 인트라 부호화 장치에서 인트라 예측 블록 모드 결정기를 상세히 나타낸 블록도이다.
도 4을 참조하면, 본 발명의 인트라 예측 모드 결정부(310)는 인트라 예측모드 코스트 연산부(410), 인트라 예측모드 RANK 판단부(420), 비트율-왜곡치-복잡도 비용 연산부(430), 인트라 예측 모드 선택부(440)를 포함한다.
도 4에 도시된 인트라 예측 블록 모드 결정부(310)를 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
인트라 예측 모드 코스트 연산부(410)는 제어부(370)로부터 각각의 인트라 예측 모드를 입력 받아, 연산이 간단한 소정의 코스트 연산을 수행하고 인트라 예측 모드 각각의 코스트를 인트라 예측 모드 RANK 판단부(420)로 출력한다. 여기서 연산이 간단한 소정의 코스트 연산의 일 실시 예는 하기 <수학식 3>에 따를 수 있다.
Figure 112009005844655-pat00006
상기 <수학식 3>에서 s(i,j)는 현재 입력 블록을 나타내고, p(i,j)는 인트라 예측 모드에 따른 메모리(350)에 저장된 이미 인트라 예측 완료된 주변의 화소 값을 이용하여 생성된 예측 블록을 나타낸다.
또한 상기 예측 모드 RANK를 결정하기 위한 코스트 연산의 또 다른 실시예는 하기 <수학식 4>에 따를 수 있다.
Figure 112009005844655-pat00007
Figure 112009005844655-pat00008
상기 <수학식 4>에서 SATD(Sum of Absolute Transformed Difference)는 <수학식 5>의 DiffT의 합이고, 상기 DiffT는 현재 블록(s)과 메모리(350)에 저장된 이미 인트라 예측 완료된 주변의 화소 값을 이용하여 생성된 예측 블록(p)의 차이를 하다마드 변환한 값이다. 여기서, 하다마드변환 계수(H)는 도 5에 도시하였다.
비록, 본 발명의 실시예에서, 상기 코스트 연산은 SAD(Sum of Absolute Difference) 또는 SATD를 예시하고 있으나, 본 발명이 이를 한정하는 것은 아니며, 예컨대, SSD(Sum of Squared Difference) 연산 등이 될 수도 있다. 또한 상기의 코스트 연산이 아닌 블록의 방향성을 판별할 수 있는 필터를 사용하여 예측 모드들의 RANK를 결정할 수도 있다. 따라서 본 발명의 근본 취지에서 벗어나지 않는 범위에서는 어떠한 방법으로든 인트라 예측 모드의 RANK를 결정할 수 있을 것이다.
인트라 예측모드 RANK 정렬부(420)는 상기 인트라 예측 모드들에 대하여 계산한 코스트를 작은 값에서부터 순차적으로 RANK를 결정하여 비트율-왜곡치-복잡도 비용 연산부(430)로 출력한다. 상기 인트라 예측모드 RANK 정렬부(420)는 일 예로, H.264/AVC 표준을 9가지 예측 모드에 대하여 수행한 경우, 코스트가 가장 작은 값을 가지는 예측 모드를 RANK0로 코스트가 가장 큰 값을 가지는 예측 모드를 RANK8의 순서로 하여 정렬한다.
비트율-왜곡치-복잡도 비용 연산부(430)는 상기 정열된 RANK에 따라 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 계산한다. 여기서, 상기 비트율-왜곡치-복잡도 비용 연산부(430)는 하기 <수학식 6>에 따라 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 계산한다.
Figure 112009005844655-pat00009
상기 <수학식 6>에서
Figure 112009005844655-pat00010
는 RANKi의 인트라 예측 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용함수로 현재 입력된 매크로블록(s), 복원된 매크로블록(c), 그리고 RANKi의 인트라 예측 모드(IMODE(RANKi))에 따라 결정된다. 그리고
Figure 112009005844655-pat00011
는 라그랑지안(Lagrangian) 계수로 양자화 계수(QP)에 의존하는 값을 갖는다.
Figure 112009005844655-pat00012
는 복잡도 가중치 계수로
Figure 112009005844655-pat00013
값의 변화로 인트라 예측 모드 결정의 복잡도를 가변할 수 있다. SSD는 현재 입력된 블록(s)을 IMODE(RANKi)에 해당하는 인트라 예측 모드로 부호화한 후 복원된 블록(c)과 현재 입력된 블록(s)의 차이에 대한 제곱의 합이다. C(IMODE(RANKi))는 RANKi의 인트라 예측 모드(IMODE(RANKi))의 연산 복잡도 값으로 해당 RANK별로 복잡도는 하기 <수학식 7>과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112009005844655-pat00014
상기 <수학식 7>에서 현재 RANKi의 인트라 예측 모드의 연산 복잡도는 초기 RANKi의 인트라 예측 모드에 소요되는 연산 복잡도와 이전 RANKi-1의 인트라 예측 모드의 연산 복잡도를 더한 값이다.
본 발명에서 연산 복잡도는 다양한 형태가 될 수 있다. 일 예로, 인트라 예측 모드의 복잡도를 덧셈, 뺄셈, 곱셈과 같은 연산의 횟수로 할 수 도 있고, 실제 동영상을 구동시키는 장치에서의 인트라 예측의 소요 사이클로 정의될 수도 있다. 따라서 본 발명에서는 복잡도값을 특정한 형태로 한정하지는 않는다.
인트라 예측 모드 선택부(440)는 상기 비트율-왜곡치-복잡도 비용 연산부(430)에서 출력된 비용들을 비교하여 하나의 인트라 예측 모드를 선택한다. 그리고 인트라 예측 모드 선택부(440)는 상기 선택된 비트율-왜곡치-복잡도 비용에 대한 하나의 인트라 예측 모드는 도 3의 인트라 예측부(360)로 출력한다.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 인트라 예측 모드 결정 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 510 단계에서 인트라 예측 모드 결정부(310)는 부호화할 블록을 입력받고, 520 단계에서 입력받은 블록의 모든 인트라 예측 모드들에 대한 코스트 연산을 수행한다. 즉, 상기 제어부(370)는 도 1에 도시된 9가지의 인트라 예측 모드를 순차적으로 인트라 예측 모드 결정부(310)에 제공하면, 상기 인트라 예측 모드 결정부(310)는 각각의 예측 모드에 대해 인트라 예측 블록을 생성하고 인트라 예측 블록과 입력블록간의 코스트 연산을 수행한다. 여기서, 상기 코스트 연산은 상기 <수학식 3>에 개시된 SAD 함수 일 수 있다.
다음으로, 530 단계에서 인트라 예측 모드 결정부(310)는 상기 계산된 인트라 예측 모드들의 코스트를 작은 순서로 인트라 예측 모드의 RANK를 결정한다. 예컨대, 도 1의 9가지 인트라 예측 모드들 중에서 상기 코스트가 가장 작은 모드가 대각선 왼쪽 모드(3 모드)이고 코스트가 가장 큰 모드가 수직모드(0 모드)라 하면, RANK0 모드는 대각선 왼쪽 모드(3 모드)가 되고, RANK8 모드는 수직 모드(0 모드)가 된다.
다음으로, 540 단계에서 인트라 예측 모드 결정부(310)는 먼저 RANK0과 RANK1 모드들에 대해서 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 계산한다. 그 다음 550 단계에서 인트라 예측 모드 결정부(310)는 RANKi-1 모드와 RANKi 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 비교하는데, 먼저 RANKi-1 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용이 RANKi 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용보다 작은 경우, 580 단계로 진행하여 더 이상 다른 RANK의 모드들의 비트율-왜곡치-복잡도 비용은 계산하지 않고 입력 블록의 인트라 예측 모드를 RANKi-1 모드로 선택한다.
반면에, 상기 550 단계에서 인트라 예측 모드 결정부(310)는 RANKi-1 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용이 RANKi 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용보다 큰 경우, 560 단계로 진행하여 현재까지 계산된 모드가 마지막 RANK 모드 인지를 판단한다. 상기 560 단계에서 인트라 예측 모드 결정부(310)는 판단결과 마지막 RANK 모드이면, 580 단계로 진행하여 최소 비용을 가지는 RANK 모드를 인트라 예측 모드로 결정한다. 반면에, 상기 560 단계에서 인트라 예측 모드 결정부(310)는 판단결과 마지막 RANK 모드가 아닌 경우, 570 단계로 진행하여 그 다음 RANK 모드에 대해 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 계산하고, 550 단계로 진행하여 이전 단계의 작은 비용 을 가지는 RANK 모드와 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 비교한다. 이때, 상기 550 단계 내지 570 단계에서 인트라 예측 모드 결정부(310)는 RANKi-1 모드와 RANKi 모드의 비용을 비교하여 RANKi-1 모드의 비용이 작을 때까지 모든 인트라 예측 모드들을 RANK 순서에 따라 순차적으로 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 계산하고 비교한다.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허 청구의 범위뿐만 아니라 이 특허 청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 1은 H.264/AVC 표준에 기초한 4x4 화소 단위의 인트라 예측 모드의 일 예를 나타낸 도면,
도 2는 H.264/AVC 표준에 기초한 16x16 화소 단위의 인트라 예측 모드의 일 예를 나타낸 도면,
도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 인트라 부호화 장치를 나타낸 블록도,
도 4는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 도 3의 인트라 부호화 장치에서 인트라 예측 블록 모드 결정기를 상세히 나타낸 블록도,
도 5는 하다마드변환 계수를 나타낸 도면,
도 6은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 인트라 예측 모드 결정 방법을 나타낸 흐름도.

Claims (13)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 영상 부호화를 위한 인트라 예측 모드 결정 방법에 있어서,
    입력된 부호화 블록의 N개의 인트라 예측 모드들에 대하여 소정의 코스트(Cost) 연산을 수행하는 과정과,
    상기 수행된 코스트 연산 결과에 따라 코스트가 작은 순서로 상기 인트라 예측 모드들의 순위(RANK i)(i=0, 1, 2, . . . N이고, i의 값이 낮을수록 상기 인트라 예측 모드의 코스트가 작음)를 정렬하는 과정과,
    상기 정렬된 순위에 따라 상기 인트라 예측 모드들 각각의 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 계산하는 과정과,
    상기 인트라 예측 모드들 각각에 대하여 연산된 소정의 코스트와, 상기 인트라 예측 모드들 각각에 대하여 계산된 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 근거로 인트라 예측 모드를 결정하는 과정을 포함하며,
    상기 인트라 예측 모드를 결정하는 과정은,
    i(i의 초기값은 0)번째 순위의 인트라 예측 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용이, (i+1)번째 순위의 인트라 예측 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용보다 작으면, 상기 i번째 순위의 인트라 예측 모드를 선택하는 과정을 포함하며,
    상기 i번째 순위의 인트라 예측 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용이, 상기 (i+1)번째 순위의 인트라 예측 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용보다 작지 않으면, 상기 i가 1만큼 증가되어 상기 선택하는 과정이 다시 수행됨을 특징으로 하는 인트라 예측 모드 결정 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 결정된 인트라 예측 모드는,
    상기 계산된 비트율-왜곡치-복잡도 비용들을 비교하여, 작은 비트율-왜곡치-복잡도 비용에 해당하는 인트라 예측 모드임을 특징으로 하는 인트라 예측 모드 결정 방법.
  6. 제 4 항에 있어서, 상기 비트율-왜곡치-복잡도 비용은,
    상기 정렬된 순위 중 일부 순위에 따라 계산됨을 특징으로 하는 인트라 예측 모드 결정 방법.
  7. 제 4 항에 있어서, 상기 비트율-왜곡치-복잡도 비용은,
    SSD(Sum of Squared Difference) 연산, 라그랑지안(Lagrangian) 계수와 비트율의 곱셈 연산과, 복잡도 가중치 계수와 복잡도의 곱셈 연산을 통해 계산됨을 특징으로 하는 인트라 예측 모드 결정 방법.
  8. 제 4 항에 있어서, 상기 비트율-왜곡치-복잡도 비용은, 하기 <수학식 8>에 의해 계산됨을 특징으로 하는 인트라 예측 모드 결정 방법.
    <수학식 8>
    Figure 112009005844655-pat00015
    여기서 상기
    Figure 112009005844655-pat00016
    는 i번째 순위의 인트라 예측 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용함수이고, 상기 R은 비트율이고, 상기 D는 왜곡치이고, 상기 C는 복잡도이고, 상기 s는 상기 입력된 블록이고, 상기 c는 복원된 블록이고, 상기 IMODE(RANKi)는 상기 i번째 순위의 인트라 예측 모드이고, QP는 양자화계수이고, 상기 SSD는 상기 s를 IMODE(RANKi)에 해당하는 인트라 예측 모드로 부호화한 후 복원된 상기 c와 상기 s의 차이에 대한 제곱의 합이며,
    Figure 112009005844655-pat00017
    는 라그랑지안(Lagrangian) 계수이고,
    Figure 112009005844655-pat00018
    는 복잡도 가중치 계수임.
  9. 영상 부호화를 위한 인트라 예측 모드 결정 장치에 있어서,
    입력된 부호화 블록의 N개의 인트라 예측 모드들에 대하여 소정의 코스트(Cost) 연산을 수행하는 인트라 예측 모드 코스트 연산부와,
    상기 수행된 코스트 연산 결과에 따라 코스트가 작은 순서로 상기 인트라 예측 모드들의 순위(RANK i)(i=0, 1, 2, . . . N이고, i의 값이 낮을수록 상기 인트라 예측 모드의 코스트가 작음)를 정렬하는 인트라 예측 모드 순위 정렬부와,
    상기 정렬된 순위에 따라 상기 인트라 예측 모드들 각각의 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 계산하는 비트율-왜곡치-복잡도 비용 연산부와,
    상기 인트라 예측 모드들 각각에 대하여 연산된 소정의 코스트와, 상기 인트라 예측 모드들 각각에 대하여 계산된 비트율-왜곡치-복잡도 비용을 근거로 인트라 예측 모드를 결정하는 인트라 예측 모드 결정부를 포함하며,
    상기 인트라 예측 모드 결정부는,
    i(i의 초기값은 0)번째 순위의 인트라 예측 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용이, (i+1)번째 순위의 인트라 예측 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용보다 작으면, 상기 i번째 순위의 인트라 예측 모드를 선택하는 동작을 수행하고,
    상기 i번째 순위의 인트라 예측 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용이, 상기 (i+1)번째 순위의 인트라 예측 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용보다 작지 않으면, 상기 i를 1만큼 증가하여 상기 선택하는 동작을 다시 수행함을 특징으로 하는 인트라 예측 모드 결정 장치.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 결정된 인트라 예측 모드는,
    상기 계산된 비트율-왜곡치-복잡도 비용들을 비교하여, 작은 비트율-왜곡치-복잡도 비용에 해당하는 인트라 예측 모드임을 특징으로 하는 인트라 예측 모드 결정 장치.
  11. 제 9 항에 있어서, 상기 비트율-왜곡치-복잡도 비용은,
    상기 정렬된 순위 중 일부 순위에 따라 계산됨을 특징으로 하는 인트라 예측 모드 결정 장치.
  12. 제 9 항에 있어서, 상기 비트율-왜곡치-복잡도 비용은,
    SSD(Sum of Squared Difference) 연산, 라그랑지안(Lagrangian) 계수와 비트율의 곱셈 연산과, 복잡도 가중치 계수와 복잡도의 곱셈 연산을 통해 계산됨을 특징으로 하는 인트라 예측 모드 결정 장치.
  13. 제 9 항에 있어서, 상기 비트율-왜곡치-복잡도 비용은, 하기 <수학식 9>에 의해 계산됨을 특징으로 하는 인트라 예측 모드 결정 장치.
    <수학식 9>
    Figure 112009005844655-pat00019
    여기서 상기
    Figure 112009005844655-pat00020
    는 i번째 순위의 인트라 예측 모드의 비트율-왜곡치-복잡도 비용함수이고, 상기 R은 비트율이고, 상기 D는 왜곡치이고, 상기 C는 복잡도이고, 상기 s는 상기 입력된 블록이고, 상기 c는 복원된 블록이고, 상기 IMODE(RANKi)는 상기 i번째 순위의 인트라 예측 모드이고, QP는 양자화계수이고, 상기 SSD는 상기 s를 IMODE(RANKi)에 해당하는 인트라 예측 모드로 부호화한 후 복원된 상기 c와 상기 s의 차이에 대한 제곱의 합이며,
    Figure 112009005844655-pat00021
    는 라그랑지안(Lagrangian) 계수이고,
    Figure 112009005844655-pat00022
    는 복잡도 가중치 계수임.
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