KR101650936B1 - 복수의 보간 필터링 방법 및 이를 적용한 부호화 장치 - Google Patents

복수의 보간 필터링 방법 및 이를 적용한 부호화 장치 Download PDF

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Abstract

다양한 보간 필터링 방법 및 이를 적용한 부호화 장치가 개시된다. 보간 필터링 방법은, 참조영상을 복수의 보간 필터링으로 각각 필터링하여 복수의 보간 영상을 각각 획득하고, 획득된 복수의 보간 영상을 각각 이용하여, 복수의 보간 필터링 중 어느 하나를 최종 보간 필터링 방법으로 결정한다.

Description

복수의 보간 필터링 방법 및 이를 적용한 부호화 장치{METHOD FOR MULTIPLE INTERPOLATION FILTERS, AND APPARATUS FOR ENCODING BY USING THE SAME}
본 발명은 보간 필터링 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 참조영상에 보간 필터링을 선택적으로 적용하는 보간 필터링 방법 및 필터에 관한 것이다.
본 발명은 정보통신부 및 정보통신연구진흥원의 IT원천기술개발 사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 2008-F-011-01, 과제명: 차세대 DTV 핵심기술 개발].
비디오 코덱에서는 정밀한 움직임 추정(motion estimation)을 위해 참조 영상(reference frame)을 1/2, 1/4 픽셀 단위로 보간 필터링을 수행한다. 특히, 간단하면서도 성능이 우수하다는 이유로 고정된 필터계수를 이용하여 영상을 보간 필터링하는 방법이 주로 이용되고 있다.
최근 고정된 필터 계수를 이용하지 않고 영상마다 적응적인 필터 계수를 이용하여 보간 필터링을 수행하는 적응형 보간 필터 방법에 대한 연구가 진행되고 있으며, 대표적으로 비분리 적응형 보간 필터(non-separable adaptive interpolation filter), 분리 적응형 보간 필터(separable adaptive interpolation filter), 방향적 적응형 보간 필터(directional adaptive interpolation filter) 등이 있다.
본 발명은 복수의 보간 필터를 이용하여 참조영상을 보간할 수 있는 보간 필터링 방법 및 필터를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 보간 필터링 방법은, 참조영상을 복수의 보간 필터링으로 각각 필터링하여 복수의 보간 영상을 획득하는 단계, 및 획득된 복수의 보간 영상을 이용하여, 복수의 보간 필터링 중 어느 하나를 최종 보간 필터링 방법으로 결정하는 단계를 포함한다.
이때, 결정하는 단계는, 획득된 복수의 보간 영상을 기초로 현재 영상을 각각 예측했을 때 부호화 율이 높은 경우의 보간 영상에 적용된 보간 필터링을 최종 보간 필터링 방법으로 결정할 수 있다.
또한, 결정하는 단계는, 복수의 보간 필터링 중 보간 필터링 수행을 위한 계산 복잡도가 가장 낮은 보간 필터링을 최종 보간 필터링 방법으로 결정할 수 있다.
또한, 복수의 보간 영상은, 제1 및 제2 보간 영상을 포함할 수 있다. 이때, 획득하는 단계는, 참조영상을 수직방향 적응형 보간 필터링하여 제1 보간 영상을 획득한 이후에, 참조영상을 수평방향 적응형 보간 필터링하여 제2 보간 영상을 획득할 수 있다.
또한, 결정된 최종 보간 필터링 방법을 나타내는 보간 필터링 정보를 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 보간 필터링 방법은, 참조영상을 수직방향 적응형 보간 필터링하는 단계, 및 수직방향 적응형 보간 필터링한 이후에 참조영상을 수형방향 적응형 보간 필터링 하여 보간 영상을 획득하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 다른 복호화 방법은, 보간 필터링 정보를 기초로 부호화시 이용된 보간 필터링 방법을 결정하는 단계, 결정된 보간 필터링 방법을 기초로 보간 영상을 획득하는 단계, 및 보간 영상을 기초로 부호화된 영상을 복호화하여 복원 영상을 획득하는 단계를 포함한다.
이때, 보간 필터링 정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 결정하는 단계는, 수신된 보간 필터링 정보를 기초로 보간 필터링 방법을 결정할 수 있다. 여기서, 수신된 보간 필터링 정보는, 부호화 시 이용된 최종 보간 필터링 방법에 적용된 보간 필터링의 종류를 나타내는 보간 필터링 지시자, 및 필터 계수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 보관 필터링 정보를 복호 영상들로부터 유추(Inferring)하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 결정하는 단계는, 유추된 보간 필터링 정보를 기초로 보간 필터링 방법을 결정할 수 있다. 여기서, 유추된 보간 필터링 정보는, 문맥(Context) 정보, 복원영상과 현재영상들 중 하나 이상의 잔차(Residual) 신호의 통계적 특성, 및 화소값의 분포 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 잔차 신호의 통계적 특성은, 잔차 신호의 이산 코사인(Discrete Cosine) 값, CBP(Coded Block Pattern) 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명은 부호화율이 최대인 보간방법으로 참조영상을 보간함에 따라, 원 영상이 갖는 수직 혹은 수평방향의 특성을 고려하여 현재영상을 부호화할 수 있을 뿐만 아니라, 부호화 효율을 향상시킬 수 있다.
또한, 부호화율이 최대인 보간방법으로 부호화된 영상을 복호화함으로써 보다 좋은 화질의 복원 영상을 획득할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 장치의 구성을 나타낸 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 보간필터의 구성을 나타낸 블럭도이다.
도 3 및 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 수평방향 기준 적응형 보간 필터링을 설명하기 위해 제공되는 도면이다.
도 5 및 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 수직방향 적응형 보간 필터링을 설명하기 위해 제공되는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 보간 필터링 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 복호화 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 보간 필터 정보를 이용한 복호화 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
이하, 본 발명에 따른 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공기 기술 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그에 대한 상세한 설명은 축약하거나 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 장치의 구성을 나타낸 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 장치(100)는 움직임 추정부(110), 움직임 보상부(120), 제1 차분부(125), DCT 및 양자화부(130), 엔트로피 부호화부(140), 역양자화 및 역 DCT부(150), 제2 차분부(155), 디블로킹부(160), 및 루프필터(170)를 포함한다.
움직임 추정부(110)는 부호화하려는 현재영상 내의 기설정된 현재블록의 움직임 벡터를 버퍼(미도시) 혹은 저장부(미도시)에 저장된 참조영상을 이용하여 생성한다. 그리고, 참조영상은 현재영상 이전에 연속하여 입력된 이전영상, 혹은 현재영상 이후에 연속하여 입력되는 다음영상일 수 있다.
그리고, 움직임 추정부(110)는 BMA(Block Matching Algorithm), 위상 상관(Phase Correlation), HSBMA등의 다양한 움직임 추정 알고리즘을 이용하여 움직임을 추정할 수 있다.
움직임 보상부(120)는 움직임 추정부(110)에서 생성된 움직임 벡터에 기초하여 현재블록의 예측값인 예측블록을 생성한다. 이때, 움직임 보상부(120)는 인트라예측 혹은 인터예측으로 예측블록을 생성한다.
제1 차분부(125)는 현재블록에서 예측블록을 감산하여 차분블록을 생성한다.
DCT 및 양자화부(130)는 제1 차분부(125)에서 생성된 차분불록을 이산 코사인 변환하고, 양자화하여 양자화된 변환계수를 생성한다.
엔트로피 부호화부(140)는 양자화된 변환계수, 움직임 벡터 등의 부호화 정보와 후술될 보간 필터(170)로부터 수신된 보간 필터링 정보를 엔트로피 부호화한다. 이때, 부호화된 변환계수, 보간 필터링 정보는 움직임벡터와 함께 비트스트림에 삽입되어 복호화 장치(400)로 전송된다.
역양자화 및 역DCT부(150)는 DCT 및 양자화(130)에서 양자화된 차분블록을 다음에 부호화되는 영상의 예측에 이용하기 위해 역양자화하고, 역이산 코사인 변환하여 부호화 이전의 차분블록을 복원한다.
제2 차분부(155)는 복원된 차분블록과 움직임 보상부(120)에서 생성된 예측블록을 가산하여 부호화 이전의 현재블록을 복원한다.
디블로킹부(160)는 제2 차분부(150)에서 복원된 현재블록을 디블로킹 필터링하여 디블로킹된 영상을 출력한다. 이를 통해, 디블로킹된 영상 내의 블럭 간 경계오차가 감소되어 디블로킹된 영상의 블럭경계가 부드러워진다.
보간 필터(170)는 버퍼(미도시) 혹은 저장부(미도시)에 저장된 참조영상을 보간 필터링한다. 여기서, 보간 필터링 방법으로는, 분리 적응형 보간 필터링, 방향적 적응형 보간 필터링, 적응형 보간 필터링, 고정된 계수를 이용하는 보간 필터링 중 적어도 하나를 포함하고, 분리 적응형 보간 필터링은 수평방향 기준 분리 적응형 보간 필터링, 및 수직방향 기준 분리 적응형 보간 필터링 중 적어도 하나를 포함한다.
보간 필터(170)에서 디블로킹된 영상을 보간 필터링하는 방법은 도 2를 참조하여 설명하기로 한다. 이하에서는, 설명의 편의를 위해 기설정된 n개의 보간 필터링 방법 중에서 제1 보간 필터링은 수평방향 기준 분리 적응형 보간 필터링, 제2 보간 필터링은 수직방향 기준 분리 적응형 보간 필터링을 예로서 설명하기로 한다. 여기서, n은 양수를 나타내며 기설정된다. 이때, 제1 및 제2 보간 필터링은 서로 다른 종류의 보간 필터링일 수 있다.
도 2에 따르면, 본 보간필터(170)는 보간부(171) 및 결정부(173)를 포함하고, 보간부(171)는 제1 보간부(171-1) 내지 제n 보간부(171-n)를 포함한다. 본 실시예에서는 설명의 편의를 위해 제1 및 제2 보간부(171-1, 171-2)에 대해서 설명하기로 한다.
제1 보간부(171-1)는 참조영상을 수평방향 기준 분리 적응형 보간 필터링하여 획득된 필터 계수를 이용하여 참조영상을 보간함으로써 제1 보간 영상을 획득한다. 여기서, 수평방향 기준 분리 적응형 보간 필터링은, 참조영상을 수평방향으로 필터링하고, 수평방향으로 필터링된 영상을 수직방향으로 필터링하는 것을 나타낸다.
구체적으로, 도 3을 참조하면, 제1 보간부(171-1)는 부호화 하려는 원영상 및 이에 대응하는 참조영상에서의 수평방향 정수픽셀 C1 내지 C6의 화소값에 기초하여 각각의 a, b, c 정밀픽셀에 대응하는 6 탭 수평 방향 적응형 보간 필터의 필터계수 및 정밀픽셀 a, b, c 각각에 대한 보간 화소값을 산출한다.
그리고, 도 4를 참조하면, 제1 보간부(171-1)는 부호화 하려는 원영상 및 이에 대응하는 참조영상에서의 수직방향의 정수픽셀 A3 내지 F3의 화소값에 기초하여 정밀픽셀 d, h, l 각각에 대응하는 6 탭 수직방향 적응형 보간 필터의 필터 계수 및 정밀픽셀 d, h, l 각각에 대한 보간 화소값을 산출한다. 여기서, a, c는 1/4픽셀, b는 1/2픽셀을 나타내고, 보간 화소값은 예측 영상으로 이용되며, 제1 보간부(171-1)는 원영상과 예측 영상 간의 오차인 예측 오차를 최소화하도록 필터 계수 및 보간 화소값을 산출한다.
이와 동일한 방법으로, 도 4를 참조하면, 제1 보간부(171-1)는 수직방향의 정밀픽셀 Aa 내지 Fa, Ab 내지 Fb, 및 Ac 내지 Fc 각각의 화소값에 기초하여 각각의 정밀픽셀에 대응하는 6 탭 수직방향 적응형 보간 필터의 필터계수 및 수직방향의 정밀픽셀 e,i,m, 정밀픽셀 f,j,n, 및 정밀픽셀 g,k,o 각각에 대한 보간 화소값을 산출한다. 여기서, 예측오차를 최소화하는 필터계수를 산출하는 방법 및 필터계수를 이용하여 참조영상을 보간하는 방법은 잘 알려진 기술이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.
그리고, 제2 보간부(171-2)는 참조영상을 수직방향 기준 분리 적응형 보간 필터링하여 획득된 필터 계수를 이용하여 참조영상을 보간함으로써 제2 보간 영상을 획득한다. 여기서, 수직방향 기준 분리 적응형 보간 필터링은, 참조영상을 수직방향으로 필터링하고, 수직방향으로 필터링된 영상을 수평방향으로 필터링하는 것을 나타낸다.
구체적으로, 도 5를 참조하면, 제2 보간부(171-2)는 부호화 하려는 원영상 및 이에 대응하는 참조영상에서의 수직방향 정수픽셀 A3 내지 F3의 화소값에 기초하여 정밀픽셀 d, h, l 각각에 대응하는 6 탭 수직방향 적응형 보간 필터의 필터계수 및 정밀픽셀 d, h, l 각각에 대한 보간 화소 값을 산출한다.
그리고, 도 6을 참조하면, 부호화 하려는 원영상 및 이에 대응하는 참조영상에서의 수평방향의 정수픽셀 C1 내지 C6의 화소값에 기초하여, 정밀픽셀 a, b, c 각각에 대응하는 6 탭 수평방향 적응형 보간 필터의 필터 계수 및 정밀픽셀 a, b, c 각각에 대한 보간 화소값을 산출한다.
이와 동일한 방법으로, 제2 보간부(171-2)는 수평방향의 정밀픽셀 C1 ,d 내지 C6,d, C1 ,h 내지 C6 ,h, 및 C1 ,l 내지 C6 ,l 각각의 화소값에 기초하여 각각의 정밀픽셀에 대응하는 6 탭 수평방향 적응형 보간 필터의 필터계수 및 수평방향의 정밀픽셀 e,f,g, 정밀픽셀 i,j,k, 및 정밀픽셀 m,n,o 각각에 대한 보간 화소값을 산출한다.
결정부(173)는 제1 보간부(171-1)에서 획득된 제1 보간 영상을 기초로 현재 영상을 예측하는 경우와 제2 보간부(171-2)에서 획득된 제2 보간 영상을 기초로 현재 영상을 예측하는 경우 중 부호화 율이 높은 보간 영상에 적용된 보간 필터링을 최종 보간 필터링 방법으로 결정한다.
즉, 제1 보간 영상을 기초로 현재 영상을 예측하는 경우가 제2 보간 영상을 기초로 현재 영상을 예측하는 경우보다 부호화 율이 높으면, 결정부(173)는 제1 보간부(171-1)에서 제1 보간 영상 획득을 위해 수행한 수평방향 기준 적응형 보간 필터링을 최종 보간 필터링 방법으로 결정한다.
반대로, 제2 보간 영상을 기초로 현재 영상을 예측하는 경우가 제1 보간 영상을 기초로 현재 영상을 예측하는 경우보다 부호화 율이 높으면, 결정부(173)는 제2 보간부(171-2)에서 제2 보간 영상 획득을 위해 수행한 수직방향 기준 분리 적응형 보간 필터링을 최종 보간 필터링 방법으로 결정한다. 여기서, 보간 영상을 이용하여 현재 영상을 예측하는 방법은 다양하며, 이미 잘 알려진 기술이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.
또한, 결정부(173)는 제1 및 제2 보간 영상 각각과 원영상 간의 오차를 각각 계산하고, 계산된 오차가 최소인 보간 영상에 이용된 보간 필터링을 최종 보간 필터링 방법으로 결정할 수 있다.
즉, 제1 보간 영상과 원영상 간의 오차가 제2 보간 영상과 원영상 간의 오차보다 작으면, 결정부(173)는 제1 보간부(171-1)에서 제1 보간 영상 획득을 위해 수행한 수평방향 기준 분리 적응형 보간 필터링을 최종 보간 필터링 방법으로 결정한다. 이때, 반대의 경우로 마찬가지로, 제2 보간 영상과 원영상 간의 오차가 제1 보간 영상과 원영상 간의 오차보다 작으면, 결정부(173)는 수직방향 기준 분리 적응형 보간 필터링을 최종 보간 필터링 방법으로 결정한다.
또한, 결정부(173)는 제1 보간 영상과 원영상 간의 오차와 제2 보간 영상과 원영상 간의 오차를 각각 부호화 및 복호화하여 화질 열화도가 가장 낮은 보간 영상에 이용된 보간 필터링을 최종 보간 필터링 방법으로 결정할 수 있다.
또한, 결정부(173)는 제1 보간부(171-1)에서 제1 보간 영상을 획득하기 위해 수행된 수평방향 기준 분리 적응형 보간 필터링의 계산 복잡도와 제2 보간부(171-2)에서 제2 보간 영상을 획득하기 위해 수행된 수직방향 기준 분리 적응형 보간 필터링의 계산 복잡도를 각각 계산하고, 계산 복잡도가 낮은 보관 필터링을 최종 보간 필터링 방법으로 결정할 수 있다.
그리고, 결정부(173)는 결정된 최종 보간 필터링 방법을 기초로 보간 필터링 정보를 생성하고, 생성된 보간 필터링 정보를 엔트로피 부호화부(140)로 전송한다. 그러면, 엔트로피 부호화부(140)는 보간 필터링 정보를 엔트로피 부호화하여 비트스트림에 삽입시켜 복호화 장치(400)로 전송한다.
여기서, 보간 필터링 정보는, 최종 보간 필터링 방법에 적용된 보간 필터링의 종류를 나타내는 보간 필터링 지시자, 최종 보간 필터링 방법에 적용된 보간 필터링의 필터 계수 중 적어도 하나를 포함한다. 이때, 결정부(173)는 생성된 보간 필터링 정보를 저장부(미도시)에 저장할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 보간 필터링 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
먼저, 제1 보간부(171-1)는 참조영상을 수평방향 기준 분리 적응형 보간 필터링하여 획득된 필터 계수를 이용하여 참조영상을 보간함으로써 제1 보간 영상을 획득하고, 제2 보간부(171-2)는 참조영상을 수직방향 기준 분리 적응형 보간 필터링하여 획득된 필터 계수를 이용하여 참조영상을 보간함으로써 제2 보간 영상을 획득한다(S710).
구체적으로, 도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 제1 보간부(171-1)는, 원영상이 수직방향보다 수평방향으로 더 높은 주파수 특성을 갖는 경우, 수평방향에 대한 주파수 특성(정밀화소 a,b,c)을 더 많이 반영하도록 참조영상을 보간한다.
또한, 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 제2 보간부(171-2)는, 원영상이 수평방향보다 수직방향으로 더 높은 주파수 특성을 갖는 경우, 수직방향에 대한 주파수 특성(정밀화소 d,h,l)을 더 많이 반영하도록 참조영상을 보간한다.
여기서, 수평방향 기준 분리 적응형 보간 필터링은, 참조영상을 수평방향으로 필터링하고, 수평방향으로 필터링된 영상을 수직방향으로 필터링하는 것을 나타내고, 수직방향 기준 분리 적응형 보간 필터링은, 참조영상을 수직방향으로 필터링하고, 수직방향으로 필터링된 영상을 수평방향으로 필터링하는 것을 나타낸다.
이어, 결정부(173)는 획득된 제1 및 제2 보간 영상을 기초로 최종 보간 필터링 방법을 결정한다(S720).
구체적으로, 결정부(173)는 S710단계에서 획득된 제1 보간 영상을 기초로 현재 영상을 예측하는 경우와 제2 보간 영상을 기초로 현재 영상을 예측하는 경우 중 부호화 율이 높은 경우의 보간 영상에 적용된 보간 필터링을 최종 보간 필터링 방법으로 결정한다. 여기서, 보간 영상을 이용하여 현재 영상을 예측하는 방법은 이미 잘 알려진 기술이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.
또한, 결정부(173)는 제1 및 제2 보간 영상 각각과 원영상 간의 오차를 각각 계산하여, 계산된 오차가 최소인 보간 영상에 이용된 보간 필터링을 최종 보간 필터링 방법으로 결정할 수 있다. 이때, 결정부(173)는 계산된 오차를 각각 부호화 및 복호화하여 화질 열화도가 가장 낮은 보간 영상에 이용된 보간 필터링을 최종 보간 필터링 방법으로 결정할 수 있다.
또한, 결정부(173)는 제1 보간 영상을 획득하기 위해 수행된 수평방향 기준 분리 적응형 보간 필터링의 계산 복잡도와 제2 보간 영상을 획득하기 위해 수행된 수직방향 기준 분리 적응형 보간 필터링의 계산 복잡도를 각각 계산하고, 계산 복잡도가 낮은 보관 필터링을 최종 보간 필터링 방법으로 결정할 수 있다.
그리고, 결정부(173)는 결정된 최종 보간 필터링 방법을 기초로 보간 필터링 정보를 생성한다(S730). 여기서, 보간 필터링 정보는, 최종 보간 필터링 방법에 적용된 보간 필터링의 종류를 나타내는 보간 필터링 지시자, 최종 보간 필터링 방법에 적용된 보간 필터링의 필터 계수 중 적어도 하나를 포함한다.
이어, 엔트로피 부호화부(140)는 생성된 보간 필터링 정보를 엔트로피 부호화하여 비트스트림에 삽입시켜 복호화 장치(400)로 전송한다(S740).
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 복호화 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 복호화 장치(800)는 엔트로피 복호화부(810), 역양자화 및 역DCT부(820), 움직임 보상부(830), 가산부(840), 디블로킹부(840), 및 보간 필터(860)를 포함한다.
엔트로피 복호화부(810)는 비트 스트림을 엔트로피 복호화하여 변환계수, 움직임 벡터, 보간 필터링 정보를 추출한다. 즉, 엔트로피 복호화부(810)는 부호화 장치(100)로부터 수신된 부호화된 보간 필터링 정보를 엔트로피 복호화한다.
역양자화 및 역DCT부(820)는 추출된 변환계수를 역양자화하고 역 이산 코사인 변환하여 차분블록을 획득한다.
움직임 보상부(830)는 엔트로피 복호화부(810)에서 추출된 움직임 벡터를 이용하여 현재블록의 예측블록을 생성한다.
가산부(840)는 역양자화 및 역DCT부(820)에서 획득된 차분 블록과 움직임 보상부(830)에서 생성된 예측블록을 더하여 현재블록을 복원한다.
디블로킹부(850)는 가산부(840)에서 복원된 현재블록을 디블로킹 필터링하여 출력한다.
보간 필터(860)는 엔트로피 복호화부(810)에서 추출된 보간 필터링 정보를 이용하여 참조영상을 보간 필터링하여 보간 영상을 획득한다.
여기서, 보간 필터링 정보는, 부호화 장치(100)에서 결정된 최종 보간 필터링 방법에 적용된 보간 필터링의 종류를 나타내는 보간 필터링 지시자, 최종 보간 필터링 방법에 적용된 보간 필터링의 필터 계수 중 적어도 하나를 포함한다.
즉, 보간 필터(860)는 보간 필터링 정보를 기초로 부호화 장치(100)에서 부호화된 영상에 적용된 보간 필터링을 알 수 있다. 이를 통해, 보간 필터(860)는 부호화 장치(100)에서 적용된 보간 필터링으로 부호화된 영상을 보간 필터링한다.
또한, 보간 필터(860)는 획득된 보간 영상을 기초로 부호화 장치(100)에서 부호화되어 전송된 영상을 복호화하여 복원 영상을 획득한다. 여기서, 부호화된 영상을 복호화하여 복원 영상을 획득하는 내용은 이미 잘 알려진 기술이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 보간 필터 정보를 이용한 복호화 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
먼저, 엔트로피 복호화부(810)는 부호화 장치(100)로부터 보간 필터링 정보를 수신한다(S910).
구체적으로, 엔트로피 복호화부(810)는 부호화 장치(100)로부터 수신된 비트 스트림으로부터 보간 필터링 정보를 추출하고, 추출된 보간 필터링 정보를 엔트로피 복호화한다.
여기서, 보간 필터링 정보는, 부호화 장치(100)에서 결정된 최종 보간 필터링 방법에 적용된 보간 필터링의 종류를 나타내는 보간 필터링 지시자, 최종 보간 필터링 방법에 적용된 보간 필터링의 필터 계수 중 적어도 하나를 포함한다.
이어, 보간 필터(860)는 보간 필터링 정보를 기초로 부호화시 이용된 보간 필터링 방법을 결정한다(S920). 즉, 보간 필터(860)는 보간 필터링 정보를 기초로 부호화 장치(100)에서 결정된 최종 보간 필터링 방법을 결정한다.
그리고, 보간 필터(860)는 결정된 보간 필터링 방법을 기초로 보간 영상을 획득한다(S930). 즉, 보간 필터(860)는 최종 보간 필터링 방법으로 참조영상을 보간 필터링하여 보간 영상을 획득한다.
이어, 보간 필터(860)는 획득된 보간 영상을 기초로 부호화된 영상을 복호화하여 복원 영상을 획득한다(S940).
지금까지 도 1 내지 도 4에서는, 보간 필터링 정보를 보간 필터링 지시자 및 보간 필터링의 필터 계수로 설명하였으나, 보간 필터링 정보는 최종 보간 필터링 방법에 적용된 보간 필터링의 문맥(Context) 정보, 및 복원 영상 및 현재 영상들 중 하나 이상의 잔차(Residual) 신호의 통계적 특성, 및 화소값의 분포 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 잔차 신호의 통계적 특성은, 잔차 신호의 이산 코사인(Discrete Cosine)값, CBP(Coded Block Pattern)중 적어도 하나를 포함하고, 잔차 신호의 일 예로는 차분 블록을 들 수 있다.
이때, 도 2에 도시된 보간 필터(170)에서 보간부(171)와 결정부(173)의 순서가 바뀔 수 있다. 즉, 결정부(173)는 보간부(171)에서 제1 보간 영상 및 제2 보간 영상을 획득하기 이전에, 보간 필터링의 문맥 정보, 잔차 신호의 통계적 특성, 혹은 화소값의 분포를 이용하여 최종 보간 필터링을 방법을 결정할 수 있다. 이를 통해, 보간부(171)는 결정된 최종 보간 필터링 방법으로 참조영상을 보간하여 보간 영상을 획득할 수 있다.
이에 따라, 복호화 장치(800)에서는 부호화 장치(200)로부터 보간 필터링 정보를 수신하지 않고도 이미 복호된 영상들로부터 보간 필터링 정보를 유추(inferring)하여 획득할 수 있다. 즉, 도 9에서 S910단계가 생략될 수 있으며, S920 단계에서 복호된 영상들로부터 보간 필터링 정보를 유추할 수 있다. 여기서, 복호 영상들로부터 보간 필터링 정보를 유추하는 내용은 이미 잘 알려진 기술이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.
한편, 이상에서는 제1 보간 필터링 및 제2 보간 필터링 중 어느 하나를 선택하여 최종 보간 필터링 방법을 결정하는 것으로 설명하였지만, 반드시 이에 한정되는 것이 아니라, 3개 이상의 보간 필터링 중 어느 하나를 선택하여 최종 보간 필터링 방법을 결정할 수 있다.
또한, 이상에서는 영상 단위로 설명하였지만, 영상을 블록 단위로 분할하고 블록 단위로 본 발명을 실시할 수 있다. 즉, 각각의 블록은 동일 혹은 차별적으로 보간 필터 방법을 선택하여 이용할 수 있다.
또한, 이상에서는 획득된 제1 및 제2 보간 영상 각각으로 현재 영상을 예측하는 것으로 설명하였으나, 반드시 이에 한정되는 것이 아니라, 제1 보간 영상과 제2 보간 영상을 함께 이용하여 현재 영상을 예측할 수 있다.
즉, 결정부(173)는 획득된 제1 보간 영상 및 제2 보간 영상의 평균인 평균 보간 영상을 생성하고, 생성된 평균 보간 영상을 기초로 현재 영상을 예측할 수 있다.
또한, 결정부(173)는 가중치를 이용하여 현재 영상을 예측할 수 있다. 즉, 결정부(173)는 제1 및 제2 보간 영상 각각에 가중치를 주어 평균 보간 영상을 생성하고, 생성된 평균 보간 영상을 기초로 현재 영상을 예측할 수 있다.
마찬가지로, 복호화 장치(800)에서는 제1 보간 영상과 제2 보간 영상을 함께 이용하여 현재 영상을 예측하고, 예측된 현재 영상을 이용하여 부호화된 영상을 복호화할 수 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
110: 움직임 추정부
120: 움직임 보상부
125, 155 : 제1 차분부, 제2 차분부
130: DCT 및 양자화부
140: 엔트로피 부호화부
150: 역양자화 및 역DCT부
160: 디블로킹부
170: 보간 필터

Claims (8)

  1. 복호화 장치의 복호화 방법에 있어서,
    비트 스트림으로부터 변환 계수 및 움직임 벡터를 추출하는 단계;
    추출된 변환 계수를 역양자화하여 역양자화된 변환 계수를 생성하는 단계;
    역양자화된 변환 계수를 변환하여 차분 블록을 획득하는 단계;
    디블로킹된 참조 영상과 상기 움직임 벡터를 이용하여 현재 블록의 예측 블록을 생성하는 단계;
    상기 차분 블록과 상기 예측 블록을 더하여 상기 현재 블록을 복원하는 단계; 및
    상기 현재 블록을 포함하는 현재 영상을 디블로킹 필터링하는 단계를 포함하고,
    상기 예측 블록은 상기 디블로킹된 참조 영상의 보간에 의해 생성되고,
    상기 디블로킹된 참조 영상은 제1 정수 픽셀, 상기 제1 정수 픽셀의 우측으로 1 픽셀 지점에 위치하는 제2 정수 픽셀, 상기 제1 정수 픽셀의 하측으로 1 픽셀 지점에 위치하는 제3 정수 픽셀, 및 상기 제3 정수 픽셀의 우측으로 1 픽셀 지점에 위치하는 제4 정수 픽셀을 포함하고,
    상기 제1 정수 픽셀의 우측으로 3/4 픽셀인 지점에서 하측으로 1/4 픽셀인 지점에 위치하는 제1 정밀 픽셀은 상기 제1 정밀 픽셀의 수직 방향에 위치하는 복수의 수직 방향 정밀 픽셀에 필터 계수를 적용하여 산출되고, 상기 복수의 수직 방향 정밀 픽셀은 상기 제1 정수 픽셀의 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제1 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제3 정수 픽셀의 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제2 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제1 정수 픽셀의 상측으로 1 픽셀 지점에서 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제3 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제3 정수 픽셀의 하측으로 1 픽셀 지점에서 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제4 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제1 정수 픽셀의 상측으로 2 픽셀 지점에서 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제5 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제3 정수 픽셀의 하측으로 2 픽셀 지점에서 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제6 수직 방향 정밀 픽셀을 포함하는
    복호화 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 수직 방향 정밀 픽셀은
    상기 제1 수직 방향 정밀 픽셀의 수평 방향에 위치하는 복수의 수평 방향 정수 픽셀에 필터 계수를 적용하여 산출되고, 상기 복수의 수평 방향 정수 픽셀은 상기 제1 정수 픽셀, 상기 제2 정수 픽셀, 상기 제1 정수 픽셀의 좌측으로 2 픽셀 지점에 위치하는 제5 정수 픽셀, 상기 제1 정수 픽셀의 좌측으로 1 픽셀 지점에 위치하는 제6 정수 픽셀, 상기 제2 정수 픽셀의 우측으로 1 픽셀 지점에 위치하는 제7 정수 픽셀, 상기 제2 정수 픽셀의 우측으로 2 픽셀 지점에 위치하는 제8 정수 픽셀을 포함하는
    복호화 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제1 정수 픽셀의 우측으로 1/2 픽셀인 지점에서 하측으로 1/4 픽셀인 지점에 위치하는 제2 정밀 픽셀은 상기 제2 정밀 픽셀의 수직 방향에 위치하는 복수의 수직 방향 정밀 픽셀에 필터 계수를 적용하여 산출되는
    복호화 방법.
  7. 복호화 장치에 있어서,
    비트 스트림으로부터 변환 계수 및 움직임 벡터를 추출하는 복호화부;
    추출된 변환 계수를 역양자화하여 역양자화된 변환 계수를 생성하는 역양자화부;
    역양자화된 변환 계수를 변환하여 차분 블록을 획득하는 역변환부;
    디블로킹된 참조 영상과 상기 움직임 벡터를 이용하여 현재 블록의 예측 블록을 생성하는 움직임 보상부;
    상기 차분 블록과 상기 예측 블록을 더하여 상기 현재 블록을 복원하는 가산부; 및
    상기 현재 블록을 포함하는 현재 영상을 디블로킹 필터링하는 디블로킹 필터를 포함하고,
    상기 예측 블록은 상기 디블로킹된 참조 영상의 보간에 의해 생성되고,
    상기 디블로킹된 참조 영상은 제1 정수 픽셀, 상기 제1 정수 픽셀의 우측으로 1 픽셀 지점에 위치하는 제2 정수 픽셀, 상기 제1 정수 픽셀의 하측으로 1 픽셀 지점에 위치하는 제3 정수 픽셀, 및 상기 제3 정수 픽셀의 우측으로 1 픽셀 지점에 위치하는 제4 정수 픽셀을 포함하고,
    상기 제1 정수 픽셀의 우측으로 3/4 픽셀인 지점에서 하측으로 1/4 픽셀인 지점에 위치하는 제1 정밀 픽셀은 상기 제1 정밀 픽셀의 수직 방향에 위치하는 복수의 수직 방향 정밀 픽셀에 필터 계수를 적용하여 산출되고, 상기 복수의 수직 방향 정밀 픽셀은 상기 제1 정수 픽셀의 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제1 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제3 정수 픽셀의 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제2 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제1 정수 픽셀의 상측으로 1 픽셀 지점에서 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제3 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제3 정수 픽셀의 하측으로 1 픽셀 지점에서 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제4 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제1 정수 픽셀의 상측으로 2 픽셀 지점에서 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제5 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제3 정수 픽셀의 하측으로 2 픽셀 지점에서 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제6 수직 방향 정밀 픽셀을 포함하는
    복호화 장치.
  8. 부호화 장치의 부호화 방법에 있어서,
    움직임 벡터를 생성하는 단계;
    디블로킹된 참조 영상을 이용하여 현재 블록의 예측 블록을 생성하는 단계;
    상기 현재 블록에서 상기 예측 블록을 감산하여 차분 블록을 생성하는 단계;
    상기 차분 블록을 변환하여 변환 계수를 생성하는 단계;
    상기 변환 계수를 양자화하여 양자화된 변환 계수를 생성하는 단계; 및
    상기 움직임 벡터와 상기 양자화된 변환 계수를 부호화 하여 비트스트림을 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 예측 블록은 상기 디블로킹된 참조 영상의 보간에 의해 생성되고,
    상기 디블로킹된 참조 영상은 제1 정수 픽셀, 상기 제1 정수 픽셀의 우측으로 1 픽셀 지점에 위치하는 제2 정수 픽셀, 상기 제1 정수 픽셀의 하측으로 1 픽셀 지점에 위치하는 제3 정수 픽셀, 및 상기 제3 정수 픽셀의 우측으로 1 픽셀 지점에 위치하는 제4 정수 픽셀을 포함하고,
    상기 제1 정수 픽셀의 우측으로 3/4 픽셀인 지점에서 하측으로 1/4 픽셀인 지점에 위치하는 제1 정밀 픽셀은 상기 제1 정밀 픽셀의 수직 방향에 위치하는 복수의 수직 방향 정밀 픽셀에 필터 계수를 적용하여 산출되고, 상기 복수의 수직 방향 정밀 픽셀은 상기 제1 정수 픽셀의 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제1 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제3 정수 픽셀의 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제2 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제1 정수 픽셀의 상측으로 1 픽셀 지점에서 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제3 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제3 정수 픽셀의 하측으로 1 픽셀 지점에서 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제4 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제1 정수 픽셀의 상측으로 2 픽셀 지점에서 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제5 수직 방향 정밀 픽셀과, 상기 제3 정수 픽셀의 하측으로 2 픽셀 지점에서 우측으로 3/4 픽셀 지점에 위치하는 제6 수직 방향 정밀 픽셀을 포함하는
    부호화 방법.
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