KR101681353B1 - 이미지 시퀀스를 나타내는 코딩된 데이터의 스트림을 디코딩하는 방법 및 이미지 시퀀스를 코딩하는 방법 - Google Patents

이미지 시퀀스를 나타내는 코딩된 데이터의 스트림을 디코딩하는 방법 및 이미지 시퀀스를 코딩하는 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 이미지들의 시퀀스를 나타내는 코딩된 데이터의 스트림(F)을 디코딩하는 방법으로서, 현재의 블록에 대하여 하기의 단계들을 포함하는 방법과 관련이 있다:
- 예측 블록을 결정하는 단계(1),
- 상기 예측 블록의 평균(avrpred)을 계산하는 단계(2),
- 상기 스트림으로부터, 상기 현재의 블록에 관한 DC 계수(IresDC) 및 AC 계수들을 재구성하는 단계(4),
- 상기 예측 블록의 상기 평균(avrpred) 및 상기 DC 계수(IresDC)로부터 상기 현재의 블록의 평균(avrcr_dec)을 계산하는 단계(6),
- 상기 현재의 블록의 평균(avrcr_dec) 및 상기 예측 블록의 평균(avrpred)의 비율인 것으로서 가중 예측 파라미터(wpcr_dec)를 계산하는 단계(8),
- DC 계수로서 널 값 및 상기 재구성된 AC 계수들을 포함하는 계수들의 블록을 잔차 블록으로 변환하는 단계(10),
- 상기 잔차 블록 및 상기 가중 예측 파라미터에 의해 가중된 상기 예측 블록을 합병함으로써 상기 현재의 블록을 재구성하는 단계(14).
본 발명은 또한 코딩 방법과 관련이 있다.

Description

이미지 시퀀스를 나타내는 코딩된 데이터의 스트림을 디코딩하는 방법 및 이미지 시퀀스를 코딩하는 방법{METHOD FOR DECODING A STREAM OF CODED DATA REPRESENTATIVE OF A SEQUENCE OF IMAGES AND METHOD FOR CODING A SEQUENCE OF IMAGES}
본 발명은 이미지 코딩의 일반적인 분야와 관련이 있다. 더 구체적으로, 본 발명은 이미지들의 시퀀스를 나타내는 코딩된 데이터의 스트림을 디코딩하는 방법 및 이미지들의 시퀀스를 코딩하는 방법과 관련이 있다.
이미지들의 시퀀스를 코딩된 데이터의 스트림으로 코딩하는 방법들 및 이 스트림을 디코딩하는 방법들의 대다수는 시간 예측(temporal prediction) 또는 인터-이미지 예측(inter-image prediction) 및 동등하게 공간 예측(spatial prediction) 또는 인트라-이미지 예측(intra-image prediction)을 이용한다. 인트라-이미지 예측 또는 인터-이미지 예측은 이미지 시퀀스의 압축이 개선되는 것을 가능하게 한다. 그것은, 현재의 블록에 대하여, 예측 블록의 생성 및 현재의 블록과 예측 블록 사이의, 잔차 블록(residual block)이라고도 하는, 차이의 코딩을 포함한다. 예측 블록이 현재의 블록과 더 많이 상관될수록, 현재의 블록을 코딩하는 데 필요한 비트들의 수는 더 낮아지고 따라서 압축은 더 효과적이다. 그러나, 인터-이미지(각각 인트라-이미지) 예측은 시퀀스의 이미지들 사이에(각각 현재의 이미지에) 광도 변동(luminosity variation)이 있는 경우 그것의 효율을 잃는다. 그러한 광도 변동은 예를 들면 조도의 변경, 페이드 효과, 플래시 등에 기인한다.
광도의 변동에 대해 설명하는 이미지 시퀀스들을 코딩/디코딩하는 방법들이 알려져 있다. 따라서, 문서 ISO/IEC 14496-10에서 설명된 표준 MPEG-4 AVC/H.264의 테두리 안에서, 광도 변동의 경우에 압축을 개선하기 위하여 가중 예측 방법을 이용하는 것이 알려져 있다. 이 때문에, MPEG-4 AVC/H.264 표준은 이미지들의 슬라이스마다 가중 예측 파라미터들의 스트림에서의 명시적 전송을 가능하게 하고, 이미지들의 슬라이스는 픽셀들의 하나 이상의 블록들을 포함한다. 가중 예측 파라미터 또는 몇몇의 가중 예측 파라미터들의 세트에 의한 조도 정정은 따라서 가중 예측 파라미터 또는 가중 예측 파라미터들의 세트와 연관되는 이미지 슬라이스의 모든 블록들에 대하여 같은 식으로 적용된다. 예를 들면, 도 1에서 도시된 바와 같이 모션 벡터 MV와 같은 모션 데이터의 아이템을 이용하여 현재의 블록 Bc의 평균과 이 현재의 블록과 연관된 참조 블록 Br의 평균 사이의 비율을 계산함으로써 현재의 블록 Bc에 대하여 가중 예측 파라미터가 결정된다. 만약 모션 벡터 MV가 픽셀보다 작은 정밀의 레벨을 갖는다면, 블록 Br은 보간된다. 블록의 평균은 예를 들면 블록의 픽셀들과 연관된 휘도 값들의 평균이다. 참조 블록은 예를 들면 모션 추정의 단계 동안에 결정된다. 그러한 예측 방법은 현재의 블록에 대한 휘도 변동이 현재의 블록과 연관된 값들로부터 결정되기 때문에 정확하다. 그러나, 그러한 방법은 이미지 슬라이스마다 따라서 잠재적으로 블록마다 가중 예측 파라미터들의 세트의 스트림에서의 전송을 수반하기 때문에 비트레이트에 관하여 비용이 많이 든다.
또한 이 기술분야에서는 코더 측과 디코더 측에서 같은 식으로 로컬로 가중 예측 파라미터들을 결정하기 위해 로컬 휘도 변동을 정정하는 것이 알려져 있다. 이 경우 가중 예측 파라미터들은 스트림에서 명시적으로 전송되지 않는다. 예를 들면 및 도 1에 관하여, 현재의 블록 Bc의 이웃 Nc의 평균과 현재의 블록 Bc와 연관된 참조 블록 Br의 이웃 Nr의 평균 사이의 비율을 계산함으로써 현재의 블록 Bc에 대하여 현재의 블록 Bc에 대한 가중 예측 파라미터가 결정된다. 이웃의 평균을 예를 들면 해당 이웃의 픽셀들과 연관된 휘도 값들의 평균이다. Nc는 블록 Bc의 캐주얼 이웃(casual neighborhood)에 위치한다. Nc는 따라서 Bc 전에 코딩된다(각각 재구성된다). 그러한 방법은 가중 예측 파라미터들이 스트림에서 명시적으로 전송되지 않지만 코더 측과 디코더 측에서 같은 식으로 결정되기 때문에 비트레이트에 관하여 비용이 적게 든다. 그러나, 그러한 예측 방법은 현재의 블록 Bc와 연관된 가중 예측 파라미터(들)가 블록의 콘텐트를 고려하지 않는다는 점에서 이전의 방법보다 덜 정확하다.
[발명의 개요]
본 발명의 목적은 종래 기술의 불리점들 중 적어도 하나를 극복하는 것이다. 이 때문에, 본 발명은 블록들로 분할된 이미지들의 시퀀스를 나타내는 코딩된 데이터의 스트림을 디코딩하는 방법으로서, 현재의 블록에 대하여 하기의 단계들을 포함하는 방법과 관련이 있다:
- 상기 현재의 블록에 관한 상기 코딩된 데이터의 스트림의 제1 부분의 디코딩으로부터 잔차 블록을 재구성하는 단계,
- 예측 블록을 결정하는 단계, 및
- 상기 잔차 블록과 가중 예측 파라미터에 의해 가중된 상기 예측 블록을 합병함으로써 상기 현재의 블록을 재구성하는 단계.
유리하게는, 상기 가중 예측 파라미터는 하기의 단계들에 따라서 결정된다:
- 상기 예측 블록의 평균을 계산하는 단계,
- 상기 현재의 블록의 DC 계수를 재구성하는 단계,
- 상기 예측 블록과 상기 DC 계수의 평균으로부터 상기 현재의 블록의 평균을 계산하는 단계, 및
- 상기 현재의 블록의 평균과 상기 예측 블록의 평균의 비율인 상기 가중 예측 파라미터를 계산하는 단계.
제1 실시예 변형에 따르면, 상기 현재의 블록의 평균의 계산 단계 동안에, 상기 예측 블록의 평균은 상기 코딩된 데이터의 스트림으로부터 디코딩된 최초의 가중 예측 파라미터에 의해 가중된다.
제2 실시예 변형에 따르면, 상기 현재의 블록의 평균의 계산 단계 동안에, 상기 예측 블록의 평균은 상기 현재의 블록의 이웃의 평균과 상기 현재의 블록과 연관된 참조 블록의 대응하는 이웃의 평균 사이의 비율과 같은 최초의 가중 예측 파라미터에 의해 가중된다.
본 발명은 또한 블록들로 분할된 이미지들의 시퀀스를 코딩하는 방법으로서, 현재의 블록에 대하여 하기의 단계들을 포함하는 방법과 관련이 있다:
- 상기 현재의 블록에 대한 예측 블록을 결정하는 단계,
- 상기 현재의 블록으로부터 가중 예측 파라미터에 의해 가중된 상기 예측 블록을 추출함으로써 잔차 블록을 결정하는 단계, 및
- 상기 잔차 블록을 코딩하는 단계.
유리하게는, 상기 가중 예측 파라미터는 하기의 단계들에 따라서 결정된다:
- 상기 예측 블록의 평균 및 상기 현재의 블록의 평균을 계산하는 단계,
- 상기 현재의 블록의 평균과 상기 예측 블록의 평균 사이의 예측 오차를 계산하는 단계,
- 상기 예측 블록의 평균 및 연속하여 양자화되고 역양자화된 상기 예측 오차로부터 상기 현재의 블록의 정정된 평균을 계산하는 단계,
- 재구성된 현재의 블록의 평균과 상기 예측 블록의 평균의 비율인 것으로서 상기 가중 예측 파라미터를 계산하는 단계.
실시예 변형에 따르면, 상기 예측 오차의 계산 단계 동안에, 상기 예측 블록의 평균은 최초의 가중 예측 파라미터에 의해 가중되고, 상기 최초의 가중 예측 파라미터는 상기 코딩된 데이터의 스트림에 코딩된다.
본 발명의 특정한 특징에 따르면, 상기 최초의 가중 예측 파라미터는 상기 현재의 블록이 속하는 이미지의 부분에 대하여 하기의 단계들에 따라서 결정된다:
- 제1 평균이라고 불리는, 상기 이미지 부분의 평균을 결정하는 단계,
- 제2 평균이라고 불리는, 상기 예측 블록이 속하는 대응하는 이미지 부분의 평균을 결정하는 단계, 및
- 상기 제1 평균과 상기 제2 평균의 비율인 것으로서 상기 가중 예측 파라미터를 계산하는 단계.
본 발명의 특정한 특징에 따르면, 상기 이미지 부분은 전체 이미지 또는 이미지 슬라이스이다.
다른 실시예 변형에 따르면, 상기 예측 오차의 계산 단계 동안에, 상기 예측 블록의 평균은 상기 현재의 블록의 이웃의 평균과 상기 현재의 블록과 연관된 참조 블록의 대응하는 이웃의 평균 사이의 비율과 같은 최초의 가중 예측 파라미터에 의해 가중된다.
본 발명은 첨부의 도면들을 참조하여, 결코 제한적이지 않은, 실시예들 및 유리한 구현들에 의하여 더 잘 이해되고 설명될 것이다.
도 1은 현재의 블록 Bc 및 참조 블록 Br 및 그들의 각각의 이웃들 Nc 및 Nr을 나타낸다.
도 2는 본 발명에 따른 디코딩 방법을 나타낸다.
도 3은 본 발명에 따른 코딩 방법을 나타낸다.
도 4는 본 발명에 따른 코딩 장치를 나타낸다.
도 5는 본 발명에 따른 디코딩 장치를 나타낸다.
본 발명은 이미지들의 시퀀스의 재구성을 목적으로 이미지들의 시퀀스를 나타내는 코딩된 데이터의 스트림 F를 디코딩하는 방법 및 이미지들의 시퀀스를 코딩된 데이터의 스트림 F의 형태로 코딩하는 방법과 관련이 있다. 이미지들의 시퀀스는 일련의 몇몇의 이미지들이다. 각각의 이미지는 픽셀들 또는 이미지 포인트들을 포함하고 그 각각은 이미지 데이터의 적어도 하나의 아이템에서 연관된다. 이미지 데이터의 아이템은 예를 들면 휘도 데이터의 아이템 또는 색차 데이터의 아이템이다.
표현 "밝기 변동"은 또한 영어 용어로 "휘도 변동", "광도 변동" 또는 "조도 변동"으로 알려져 있다.
용어 "모션 데이터"는 가장 넓은 의미에서 이해되어야 한다. 그것은 모션 벡터들 및 어쩌면 이미지 시퀀스에서 참조 이미지가 식별될 수 있게 하는 참조 이미지 인덱스들을 포함한다. 그것은 또한 예측 블록을 얻기 위해 참조 블록에 적용되어야 하는 보간 타입을 나타내는 정보의 아이템을 포함할 수 있다.
용어 "잔차 데이터(residual data)"는 다른 데이터의 추출 후에 얻어지는 데이터를 의미한다. 추출은 일반적으로 소스 데이터로부터 예측 데이터를 한 픽셀씩 차감하는 것(subtraction pixel by pixel)이다. 그러나, 추출은 더 일반적이고 특히 가중 차감(weighted subtraction)을 포함한다. 이 용어는 용어 "잔차"와 동의어이다. 잔차 블록은 잔차 데이터가 연관되는 픽셀들의 블록이다.
용어 "변환된 잔차 데이터"는 변환이 적용된 잔차 데이터를 의미한다. DCT(Discrete Cosine Transform)는 2003년 9월에 J. Wiley & Sons에 의해 발행된, "H.264 and MPEG-4 video compression"이라는 표제가 붙은 I. E. Richardson에 의한 서적의 챕터 3.4.2.2에서 설명된 것과 같은 변환의 예이다. I. E. Richardson에 의한 서적의 챕터 3.4.2.3에서 설명된 웨이블렛 변환들 및 하다마드 변환이 다른 예들이다. 그러한 변환들은 이미지 데이터, 예를 들면 잔차 휘도 및/또는 색차 데이터의 블록을 "주파수 데이터의 블록" 또는 "계수들의 블록"이라고도 불리는 "변환된 데이터의 블록"으로 "변환한다". 계수들의 블록은 일반적으로 연속 계수(continuous coefficient) 또는 DC 계수라는 이름으로 알려진 저주파수 계수 및 AC 계수들로 알려진 고주파수 계수들을 포함한다.
용어 "예측 데이터"는 다른 데이터를 예측하기 위해 이용되는 데이터를 의미한다. 예측 블록은 예측 데이터가 연관되는 픽셀들의 블록이다. 예측 블록은 그것이 예측하는(공간 예측 또는 인트라-이미지 예측) 블록이 속하는 이미지와 동일한 이미지의 블록 또는 몇몇의 블록들로부터 또는 그것이 예측하는 블록이 속하는 이미지의 상이한 이미지(시간 예측 또는 인터-이미지 예측)의 하나(단방향 예측) 또는 몇몇의 블록들(양방향 예측)로부터 얻어진다.
용어 "재구성된 데이터"는 잔차 데이터와 예측 데이터의 합병 후에 얻어지는 데이터를 의미한다. 합병은 일반적으로 잔차 데이터에 예측 데이터를 한 픽셀씩 합계하는 것(sum pixel by pixel)이다. 그러나, 합병은 더 일반적이고 특히 가중 합계를 포함한다. 재구성된 블록은 재구성된 이미지 데이터가 연관되는 픽셀들의 블록이다.
도 2는 이미지들의 시퀀스를 나타내는 코딩된 데이터의 스트림 F를 디코딩하는 방법을 나타낸다. 이 방법은 현재의 블록 Bc에 대하여 설명되고 이미지의 몇몇의 블록들에 적용될 수 있다.
단계 1 동안에, 현재의 블록 Bc에 대하여 예측 블록 Bpred가 결정된다. 예를 들면, 예측 블록 Bpred는 현재의 블록 Bc에 관한 코딩된 데이터의 스트림 F의 부분을 디코딩할 때 얻어지는 모션 데이터로부터 결정된다. 변형에 따르면, 예측 블록 Bpred는 템플릿 매칭 타입 방법(template matching type method)에 의해 재구성된 모션 데이터로부터 결정된다. 그러한 방법은 ITU-T의 VCEG 그룹의 33차 회의 동안에 중국의 선전(Shenzhen)에서 2007년 10월 20일에 발행된 Decoder Side Motion Vector Derivation이라는 표제가 붙은 Steffen Kamp와 다른 사람들에 의한 문서 VCEG-AG16에서 설명되어 있다.
단계 2 동안에, 예측 블록 Bpred의 평균 avrpred가 결정된다. 간단한 예로서, 평균 avrpred는 예측 블록 Bpred의 픽셀들과 연관된 휘도 값들의 평균과 같다. 변형에 따르면, 평균 avrpred는 예측 블록 Bpred의 픽셀들과 연관된 휘도 및 색차 값들의 평균과 같다. 다른 변형에 따르면, 평균 avrpred는 예측 블록 Bpred의 픽셀들과 연관된 색차 값들의 평균과 같다.
단계 4 동안에, 코딩된 데이터의 스트림 F로부터 현재의 블록 Bc의,
Figure 112012007046824-pct00001
로 표기된, DC 계수가 재구성된다. 이 때문에, DC 계수에 관한 F의 코딩된 데이터가 엔트로피 디코딩에 의해 양자화된 DC 계수로 디코딩되고 그것에 역양자화가 적용되어
Figure 112012007046824-pct00002
를 얻는다. 이 단계 동안에 Bc를 재구성하기 위해 나중에 이용되는 AC 계수들도 현재의 블록에 관하여(잔차 오차에 관하여) 재구성될 수 있다는 것에 주목한다. 이 때문에, AC 계수들에 관한 F의 코딩된 데이터가 엔트로피 디코딩에 의해 양자화된 AC 계수들로 디코딩되고 그것들에 역양자화가 적용된다.
단계 6 동안에, 예측 블록 Bpred의 평균 avrpred 및 DC 계수
Figure 112012007046824-pct00003
로부터 현재의 블록 Bc의 평균 avrcr _ dec가 다음과 같이 계산된다:
Figure 112012007046824-pct00004
여기서 scale은 블록의 평균 값과 해당 블록과 연관된 DC 계수의 값을 연결하는 비례 계수이다. 그 비례 계수는 이미지 도메인으로부터 DC 계수가 속하는 변환 도메인으로 변화하기 위해 이용되는 변환(예를 들면 DCT 8×8, DCT 16×16, 하다마드, 등)에 의존한다.
변형에 따르면, 단계 6 동안에, 현재의 블록 Bc의 평균 값 avrcr _ dec는 최초의 가중 예측 파라미터 wpcr에 의해 가중된 예측 블록의 평균 avrpred 및 DC 계수
Figure 112012007046824-pct00005
로부터 다음과 같이 계산된다:
Figure 112012007046824-pct00006
, 여기서
Figure 112012007046824-pct00007
최초의 가중 예측 파라미터 wpcr은 예를 들면 이 기술분야에서 알려진 방법들 중 하나로부터 유래한다. 예를 들면, 최초의 가중 예측 파라미터 wpcr은 코딩된 데이터의 스트림 F로부터 디코딩된다. 변형에 따르면, 최초의 가중 예측 파라미터 wpcr은 도 1에서 도시된 바와 같이 현재의 블록의 이웃 Nc의 평균과 참조 블록 Br에 대응하는 이웃 Nr의 평균 사이의 비율을 계산함으로써 결정된다.
단계 8 동안에, 단계 6에서 계산된 현재의 블록의 평균 avrcr _ dec와 단계 2에서 계산된 예측 블록의 평균 avrpred 사이의 비율을 계산함으로써 가중 예측 파라미터 wpcr _ dec가 결정된다. 즉, wpcr _ dec = avrcr _ dec/avrpred이다.
단계 10 동안에, 현재의 블록 Bc에 대하여 잔차 블록 Bres가 재구성된다. 이 때문에, 현재의 블록에 관한 AC 계수들은 그것들이 단계 4 동안에 이미 디코딩되지 않았다면 현재의 블록 Bc에 관한 코딩된 데이터의 스트림 F의 부분을 디코딩함으로써 재구성된다. DC 계수 대신에 널 값 및 재구성된 AC 계수들을 포함하는 계수들의 블록이 역변환에 의해 잔차 블록 Bres로 변환된다.
단계 14 동안에, 단계 10에서 재구성된 잔차 블록 Bres와 가중 예측 파라미터 wpcr _ dec에 의해 가중된 예측 블록 Bpred를 합병함으로써 현재의 블록 Bc가 재구성된다. 예를 들면, 현재의 블록 Bc는 잔차 블록 Bres와 가중 예측 파라미터 wpcr _ dec에 의해 가중된 예측 블록 Bpred의 한 픽셀씩의 합계와 같다:
Figure 112012007046824-pct00008
, 여기서 (i,j)는 픽셀 좌표들이다.
변형에 따르면, 현재의 블록 Bc는 다음과 같은 타입의 식에 따라, 잔차 및 예측 블록들의 필터링된 버전들의 합계와 같다.
Figure 112012007046824-pct00009
여기서 a(.) 및 b(.)는 선형 필터들의 계수들이다. (k,l)은 예를 들면 -1에서 1까지 변하는 정수들이다. 간단한 예로서, a()는 하기의 값들을 가질 수 있다:
1/64 -10/64 1/64
-10/64 100/64 -10/64
1/64 -10/64 1/64
b()는 하기의 값들을 가질 수 있다:
1/16 2/16 1/16
2/16 4/16 2/16
1/16 2/16 1/16
도 3은 이미지들의 시퀀스를 코딩된 데이터의 스트림 F의 형태로 코딩하는 방법을 나타낸다. 이 방법은 현재의 블록 Bc에 대하여 설명되고 이미지의 몇몇의 블록들에 적용될 수 있다.
단계 15 동안에, 현재의 블록 Bc에 대하여 예측 블록 Bpred가 결정된다. 예를 들면, 예측 블록 Bpred는 비디오 코더들/디코더들의 기술분야의 숙련자들에게 알려진 블록 매칭 타입의 모션 추정 방법에 의해 얻어지는 모션 데이터로부터 결정된다. 그러나, 본 발명은 예측 블록 Bpred를 결정하기 위해 이용되는 방법에 의해 결코 제한되지 않는다.
단계 16 동안에, 예측 블록 Bpred의 평균 avrpred 및 현재의 블록 Bc의 평균 avrcr이 결정된다. 간단한 예로서, 평균 avrpred는 예측 블록 Bpred의 픽셀들과 연관된 휘도 값들의 평균과 같다. 변형에 따르면, 평균 avrpred는 예측 블록 Bpred의 픽셀들과 연관된 휘도 및 색차 값들의 평균과 같다. 다른 변형에 따르면, 평균 avrpred는 예측 블록 Bpred의 픽셀들과 연관된 색차 값들의 평균과 같다. 현재의 블록 Bc의 평균 avrcr의 계산에도 동일한 변형들이 적용된다.
단계 18 동안에, 현재의 블록 Bc의 평균 avrcr과 예측 블록 Bpred의 평균 사이에 예측 오차
Figure 112012007046824-pct00010
가 다음과 같이 계산된다:
Figure 112012007046824-pct00011
이 예측 오차
Figure 112012007046824-pct00012
는 현재의 블록 Bc의 평균 avrcr과 예측 블록 Bpred의 평균 avrpred 사이의 차이에 비례한다. 비례 계수는 블록의 평균 값과 해당 블록과 연관된 DC 계수의 값을 연결하는 계수에 비례한다. 그 비례 계수는 이미지 도메인으로부터 DC 계수가 속하는 변환 도메인으로 변화하기 위해 이용되는 변환(예를 들면 DCT 8×8, DCT 16×16, 하다마드, 등)에 의존한다.
변형에 따르면, 단계 18 동안에, 예측 오차
Figure 112012007046824-pct00013
는 최초의 가중 예측 파라미터 wpcr에 의해 가중된 예측 블록의 평균 avrpred 및 현재의 블록 Bc의 평균 avrcr로부터 다음과 같이 계산된다:
Figure 112012007046824-pct00014
, 여기서
Figure 112012007046824-pct00015
최초의 가중 예측 파라미터 wpcr은 예를 들면 종래 기술에 알려진 방법들 중 하나로부터 유래한다. 예를 들면, 최초의 가중 예측 파라미터 wpcr은 도 1에서 도시된 바와 같이 현재의 블록의 이웃 Nc의 평균과 참조 블록 Br에 대응하는 이웃 Nr의 평균 사이의 비율을 계산함으로써 결정된다.
다른 변형에 따르면, 최초의 가중 예측 파라미터 wpcr은 현재의 블록 Bc가 속하는 이미지의 부분에 대하여 하기의 단계들에 따라 결정된다:
- 제1 평균이라고 불리는, 상기 이미지 부분의 평균을 결정하는 단계,
- 제2 평균이라고 불리는, 예측 블록이 속하는 대응하는 이미지 부분의 평균을 결정하는 단계,
- 상기 제1 평균과 상기 제2 평균의 비율인 것으로서 가중 예측 파라미터를 계산하는 단계.
상기 이미지 부분은 전체 이미지 또는 이미지 슬라이스이다. 이 경우, 본 발명에 따른 코딩 방법은 최초의 가중 예측 파라미터를 코딩된 데이터의 스트림 F에 코딩하는 추가적인 단계를 포함한다.
단계 20 동안에, 예측 블록 Bpred의 평균 avrpred 및 연속하여 양자화되고 역양자화된 예측 오차로부터 현재의 블록 Bc의 정정된 평균 값
Figure 112012007046824-pct00016
가 다음과 같이 계산된다:
Figure 112012007046824-pct00017
여기서
Figure 112012007046824-pct00018
이고, 여기서 Q는 양자화 연산자이고 Q-1은 역양자화 연산자이다. 변형에 따르면
Figure 112012007046824-pct00019
는
Figure 112012007046824-pct00020
의 계산을 위한 상기 식에서
Figure 112012007046824-pct00021
로 대체된다.
단계 22 동안에, 단계 20에서 계산된 현재의 블록의 평균 avrcr _ dec와 단계 16에서 계산된 예측 블록의 평균 avrpred 사이의 비율을 계산함으로써 가중 예측 파라미터 wpcr _ dec가 결정된다.
단계 26 동안에, 현재의 블록 Bc로부터, 가중 예측 파라미터 wpcr _ dec에 의해 가중된 예측 블록 Bpred를 추출함으로써 잔차 블록 Bres가 결정된다. 예를 들면, 잔차 블록 Bres는 현재의 블록 Bc 및 가중 예측 파라미터 wpcr _ dec에 의해 가중된 예측 블록 Bpred의 한 픽셀씩의 차이와 같다:
Figure 112012007046824-pct00022
, 여기서 (i,j)는 픽셀들의 좌표들이다.
변형에 따르면, 잔차 블록 Bres는 다음과 같은 타입의 식에 따라, 현재의 및 예측 블록들의 필터링된 버전들 사이의 차이와 같다.
Figure 112012007046824-pct00023
여기서 a'() 및 b'()는 아마 이전에 정의된 계수들 a() 및 b()와 다른 선형 필터들의 계수들이다. (k,l)은 예를 들면 -1에서 1까지 변하는 정수들이다. 간단한 예로서, a'()는 하기의 값들을 가질 수 있다:
1/256 -18/256 1/256
-18/256 324/256 -18/256
1/256 -18/256 1/256
b'()는 하기의 값들을 가질 수 있다:
1/64 6/64 1/64
6/64 36/64 6/64
1/64 6/64 1/64
단계 28 동안에, 단계 26에서 결정된 블록 Bres는, wpcr _ dec에 의한 정정으로 인해 널 또는 매우 낮은 값의, 최초의 DC 계수, 및 AC 계수들을 포함하는 계수들의 블록으로 변환된다. 최초의 DC 계수는 그 후 단계 18에서 계산된 예측 오차
Figure 112012007046824-pct00024
로 대체된다.
Figure 112012007046824-pct00025
는 따라서 스트림 F에 효과적으로 코딩된 DC 계수이다. 이렇게 수정된 계수들의 블록은 그 후 양자화되고 엔트로피 코딩에 의해 코딩된다.
예를 들면, 2003년 9월에 J. Wiley & Sons에 의해 발행된 "H.264 and MPEG-4 video compression"이라는 표제가 붙은 I. E. Richardson에 의한 서적의 챕터 3.5.2에서 설명된 것과 같은 미리 계산된 VLC(Variable Length Coding) 테이블들을 이용하는, 엔트로피 코딩 VLC 타입 비디오 코더들의 이 기술분야의 숙련자들에게 잘 알려진 엔트로피 코딩 방법이 이용된다. 변형에 따르면, I. E. Richardson에 의한 서적의 챕터 6.5.4에서 또는 다시 "Information technology - Coding of audio-visual objects - Part 10: Advanced Video Coding"이라는 표제가 붙은 ISO/IEC 14496-10 문서의 섹션 9.3에서 설명된 것과 같은 CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding) 타입 방법이 이용될 수 있다. 다른 변형에 따르면, I. E. Richardson에 의한 서적의 챕터 6.4.13.2에서뿐만 아니라 "Information technology - Coding of audio-visual objects - Part 10: Advanced Video Coding"이라는 표제가 붙은 ISO/IEC 14496-10 문서의 섹션 9.2에서 설명된 것과 같은 CAVLC(Context-based Adaptive Variable Length Coding) 타입 방법이 이용될 수 있다.
본 발명에 따른 코딩 및 디코딩 방법들은 현재의 블록의 콘텐트를 고려함으로써, 즉, 그것의 이웃의 콘텐트에 제한되지 않음으로써 예측 방법을 개선하고, 조도의 로컬 변동들에 관한 파라미터들을 명시적으로 코딩할 필요 없이 이 로컬 변동들에 동적으로 적응하는 이점을 갖는다. 그것들은 또한 가중 예측 파라미터가 스트림에서 전송되지 않는 경우에 코딩 효율을 개선하는 이점을 갖는다.
본 발명은 또한 도 4에 관하여 설명된 코딩 장치(12) 및 도 5에 관하여 설명된 디코딩 장치(13)와 관련이 있다. 도 4 및 5에서, 도시된 모듈들은 물리적으로 구별할 수 있는 유닛들에 대응하거나 그렇지 않을 수 있는 기능 블록들이다. 예를 들면, 이 모듈들 또는 이들 중 몇몇은 단일 컴포넌트에 함께 집합될 수 있고, 또는 동일한 소프트웨어의 기능들을 구성할 수 있다. 반대로, 몇몇 모듈들은 개별적인 물리적 실체들로 구성될 수 있다.
도 4에 관하여, 코딩 장치(12)는 이미지들의 시퀀스에 속하는 이미지들을 입력에서 수신한다. 각각의 이미지는 픽셀들의 블록들로 분할되고 그 블록들 각각은 이미지 데이터의 적어도 하나의 아이템과 연관된다. 코딩 장치(12)는 특히 시간 예측에 의한 코딩을 구현한다. 시간 예측에 의한 코딩 또는 인터(INTER) 코딩에 관한 코딩 장치(12)의 모듈들만이 12에 도시되어 있다. 도시되지 않고 비디오 코더들의 기술분야의 숙련자들에 의해 알려진 다른 모듈들은 공간 예측에 의한 또는 공간 예측이 없는 인트라(INTRA) 코딩을 구현한다. 코딩 장치(12)는 특히 예를 들면 한 픽셀씩의 차감에 의해, 현재의 블록 Bc로부터 예측 블록 Bpred를 추출하여 잔차 이미지 데이터의 블록 또는 잔차 블록 Bres를 생성할 수 있는 계산 모듈(1200)을 포함한다. 그것은 잔차 블록 Bres를 변환하고 그 후 양자화된 데이터로 양자화할 수 있는 모듈(1202)을 더 포함한다. 변환 T는 예를 들면 이산 코사인 변환(또는 DCT)이다. 코딩 장치(12)는 양자화된 데이터를 코딩된 데이터의 스트림 F로 코딩할 수 있는 엔트로피 코딩 모듈(1204)을 더 포함한다. 그것은 모듈(1202)의 역 동작을 수행하는 모듈(1206)을 더 포함한다. 모듈(1206)은 역양자화 Q-1에 이어 역변환 T-1을 수행한다. 모듈(1206)은, 예를 들면 한 픽셀씩의 덧셈에 의해, 모듈(1206)로부터의 데이터의 블록 및 예측 블록 Bpred을 합병하여 메모리(1210)에 저장되는 재구성된 이미지 데이터의 블록을 생성할 수 있는 계산 모듈(1208)에 연결된다.
코딩 장치(12)는 블록 Bc와 메모리(1210)에 저장된 참조 이미지 Ir(이 이미지는 이전에 코딩되어 재구성된 것임)의 블록 사이에 적어도 하나의 모션 벡터를 추정할 수 있는 모션 추정 모듈(1212)을 더 포함한다. 변형에 따르면, 모션 추정은 현재의 블록 Bc와 최초의 참조 이미지 Ic 사이에 수행될 수 있고 그 경우 메모리(1210)는 모션 추정 모듈(1212)에 연결되지 않는다. 이 기술분야의 숙련자들에게 잘 알려진 방법에 따르면, 모션 추정 모듈은 모션 데이터의 아이템을 찾는데, 특히 현재의 블록 Bc와 그 모션 데이터의 아이템에 의하여 식별된 참조 이미지 Ir 내의 블록 사이에 계산된 오차를 최소화하는 방식으로 모션 벡터를 찾는다.
결정된 모션 데이터는 모션 추정 모듈(1212)에 의해 미리 정의된 코딩 모드들의 세트에서 블록 Bc에 대한 코딩 모드를 선택할 수 있는 판정 모듈(1214)에 전송된다. 유지된 코딩 모드는 예를 들면 비트레이트-왜곡 타입 기준(bitrate-distortion type criterion)을 최소화하는 것이다. 그러나 본 발명은 이 선택 방법에 한정되지 않고 유지된 모드는 다른 기준 예를 들면 선험적 타입 기준(priori type criterion)에 따라 선택될 수 있다. 판정 모듈(1214)에 의해 선택된 코딩 모드뿐만 아니라 모션 데이터, 예를 들면 시간 예측 모드 또는 인터 모드의 경우에 모션 데이터의 아이템 또는 아이템들이 예측 모듈(1216)에 전송된다. 예측 모듈(1216)은 본 발명에 따른 코딩 방법의 단계들 15 내지 22를 구현할 수 있다. 선택된 코딩 모드 및 필요하다면 모션 데이터는 또한 스트림 F에 코딩되기 위해 엔트로피 코딩 모듈(1204)에 전송된다. 예측 모듈(1216)은 판정 모듈(1214)에 의해 결정된 코딩 모듈로부터 및 어쩌면 모션 추정 모듈(1212)에 의해 결정된 모션 데이터로부터 예측 블록 Bpred를 결정한다(인트라-이미지들의 예측).
도 5에 관하여, 디코딩 모듈(13)은 이미지들의 시퀀스를 나타내는 코딩된 데이터의 스트림 F를 입력에서 수신한다. 스트림 F는 예를 들면 코딩 장치(12)에 의해 채널을 통해 전송된다. 디코딩 장치(13)는 디코딩된 데이터, 예를 들면 코딩 모드들 및 이미지들의 콘텐트에 관한 디코딩된 데이터를 생성할 수 있는 엔트로피 디코딩 모듈(1300)을 포함한다.
디코딩 장치(13)는 또한 모션 데이터 재구성 모듈을 포함한다. 제1 실시예에 따르면, 모션 데이터 재구성 모듈은 상기 모션 데이터를 나타내는 스트림 F의 부분을 디코딩하는 엔트로피 디코딩 모듈(1300)이다. 13에서 도시되지 않은 변형에 따르면, 모션 데이터 재구성 모듈은 모션 추정 모듈이다. 디코딩 장치(13)를 통해 모션 데이터를 재구성하기 위한 이 솔루션은 "템플릿 매칭"으로 알려져 있다.
이미지들의 콘텐트에 관한 디코딩 데이터는 그 후 역양자화에 이어 역변환을 수행할 수 있는 모듈(1302)로 전송된다. 모듈(1302)은 코딩된 스트림 F를 생성한 코딩 장치(12)의 모듈(1206)과 동일하다. 모듈(1302)은, 예를 들면 한 픽셀씩의 덧셈에 의해, 모듈(1302)로부터의 블록 및 예측 블록 Bpred를 합병하여 메모리(1306)에 저장되는 재구성된 현재의 블록 Bc를 생성할 수 있는 계산 모듈(1304)에 연결된다. 디코딩 장치(13)는 또한 예측 모듈(1308)을 포함한다. 예측 모듈(1308)은 엔트로피 디코딩 모듈(1300)에 의해 현재의 블록에 대하여 디코딩된 코딩 모드로부터 및 어쩌면 모션 데이터 재구성 모듈에 의해 결정된 모션 데이터로부터 예측 블록 Bpred를 결정한다. 예측 모듈(1308)은 본 발명에 따른 디코딩 방법의 단계 1 내지 8을 구현할 수 있다.
당연히, 본 발명은 위에 언급된 실시예들에 제한되지 않는다.
특히, 이 기술분야의 숙련자들은 언급된 실시예들에 임의의 변형을 가할 수 있고 그것들을 조합하여 그것들의 다양한 이점들로부터 이익을 얻을 수 있다. 본 발명은 변형의 타입에 의해 결코 제한되지 않는다. 특히 본 발명은 DCT 변환, 하다마드 변환 또는 웨이블렛 변환과 함께 이용될 수 있다.

Claims (11)

  1. 블록들로 분할된 이미지들의 시퀀스를 나타내는 코딩된 데이터의 스트림(F)을 디코딩하는 방법으로서,
    - 현재의 블록에 대한 예측 블록을 결정하는 단계(1),
    - 상기 예측 블록의 평균(avrpred)을 계산하는 단계(2),
    - 상기 스트림으로부터, 상기 현재의 블록에 관한 DC 계수(IresDC) 및 AC 계수들을 재구성하는 단계(4),
    - 상기 예측 블록의 상기 평균(avrpred) 및 상기 DC 계수(IresDC)로부터 상기 현재의 블록의 평균(avrcr_dec)을 계산하는 단계(6),
    - 상기 현재의 블록의 평균(avrcr_dec)과 상기 예측 블록의 평균(avrpred)의 비율인 것으로서 가중 예측 파라미터(wpcr_dec)를 계산하는 단계(8),
    - DC 계수로서 널 값 및 상기 재구성된 AC 계수들을 포함하는 계수들의 블록을 잔차 블록(residual block)으로 변환하는 단계(10),
    - 상기 잔차 블록 및 상기 가중 예측 파라미터에 의해 가중된 상기 예측 블록을 합병함으로써 상기 현재의 블록을 재구성하는 단계(14)
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 디코딩 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 현재의 블록의 평균(avrcr _ dec)의 계산 단계 동안에, 상기 예측 블록의 상기 평균은 상기 코딩된 데이터의 스트림(F)으로부터 디코딩된 초기의 가중 예측 파라미터에 의해 가중되는 디코딩 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 현재의 블록의 평균(avrcr _ dec)의 계산 단계 동안에, 상기 예측 블록의 상기 평균은 상기 현재의 블록의 이웃의 평균과 상기 현재의 블록과 연관된 참조 블록의 대응하는 이웃의 평균 사이의 비율과 같은 초기의 가중 예측 파라미터에 의해 가중되는 디코딩 방법.
  4. 블록들로 분할된 이미지들의 시퀀스를 코딩된 데이터의 스트림에 코딩하는 방법으로서,
    - 현재의 블록에 대한 예측 블록을 결정하는 단계(15),
    - 상기 예측 블록의 평균(avrpred) 및 상기 현재의 블록의 평균(avrcr)을 계산하는 단계(16),
    - 상기 현재의 블록의 평균(avrcr)과 상기 예측 블록의 평균(avrpred) 사이의 예측 오차(IresDC)를 계산하는 단계(18),
    - 상기 예측 블록의 상기 평균(avrpred)으로부터 및 연속하여 양자화되고 역양자화된 상기 예측 오차로부터 상기 현재의 블록의 정정된 평균(avrpred_dec)을 계산하는 단계(20),
    - 상기 현재의 블록의 정정된 평균(avrpred_dec)과 상기 예측 블록의 평균(avrpred)의 비율인 것으로서 가중 예측 파라미터(wpcr_dec)를 계산하는 단계(22),
    - 상기 현재의 블록으로부터 상기 가중 예측 파라미터에 의해 가중된 상기 예측 블록을 추출함으로써 잔차 블록을 결정하는 단계(26), 및
    - 상기 잔차 블록을 DC 계수 및 AC 계수들로 변환하고, 상기 AC 계수들을 양자화하고, 상기 양자화된 예측 오차(IresDC) 및 상기 양자화된 AC 계수들을 엔트로피 코딩함으로써 상기 잔차 블록을 상기 코딩된 데이터의 스트림에 코딩하는 단계(28)
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 코딩 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 예측 오차(IresDC)의 계산 단계 동안에, 상기 예측 블록의 상기 평균은 초기의 가중 예측 파라미터(wpcr)에 의해 가중되고, 상기 초기의 가중 예측 파라미터(wpcr)는 상기 코딩된 데이터의 스트림 내로 코딩되는 코딩 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 초기의 가중 예측 파라미터(wpcr)는 상기 현재의 블록이 속하는 상기 이미지의 부분에 대하여,
    - 제1 평균이라고 불리는, 상기 이미지의 상기 부분의 평균을 결정하는 단계,
    - 제2 평균이라고 불리는, 상기 현재의 블록과 연관된 참조 블록이 속하는 대응하는 상기 이미지의 부분의 평균을 결정하는 단계, 및
    - 상기 제1 평균과 상기 제2 평균의 비율인 것으로서 상기 가중 예측 파라미터를 계산하는 단계에 따라서 결정되는 코딩 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 이미지 부분은 전체 이미지인 코딩 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 이미지 부분은 이미지 슬라이스인 코딩 방법.
  9. 제4항에 있어서, 상기 예측 오차(IresDC)의 계산 단계 동안에, 상기 예측 블록의 상기 평균은 상기 현재의 블록의 이웃의 평균과 상기 현재의 블록과 연관된 참조 블록의 대응하는 이웃의 평균 사이의 비율과 같은 초기의 가중 예측 파라미터(wpcr)에 의해 가중되는 코딩 방법.
  10. 블록들로 분할된 이미지들의 시퀀스를 나타내는 코딩된 데이터의 스트림(F)을 디코딩하는 디코딩 장치(13)로서,
    - 현재의 블록에 대한 예측 블록을 결정하는 수단(1308),
    - 상기 예측 블록의 평균(avrpred)을 계산하는 수단(1308),
    - 상기 스트림으로부터, 상기 현재의 블록에 관한 DC 계수(IresDC) 및 AC 계수들을 재구성하는 수단(1308, 1302),
    - 상기 예측 블록의 상기 평균(avrpred) 및 상기 DC 계수(IresDC)로부터 상기 현재의 블록의 평균(avrcr_dec)을 계산하는 수단(1308),
    - 상기 현재의 블록의 평균(avrcr_dec) 및 상기 예측 블록의 평균(avrpred)의 비율인 것으로서 가중 예측 파라미터(wpcr_dec)를 계산하는 수단(1308),
    - DC 계수로서 널 값 및 상기 재구성된 AC 계수들을 포함하는 계수들의 블록을 잔차 블록으로 변환하는 수단(1302),
    - 상기 잔차 블록 및 상기 가중 예측 파라미터에 의해 가중된 상기 예측 블록을 합병함으로써 상기 현재의 블록을 재구성하는 수단(1304)
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 디코딩 장치.
  11. 블록들로 분할된 이미지들의 시퀀스를 코딩된 데이터의 스트림에 코딩하는 코딩 장치(12)로서,
    - 현재의 블록에 대한 예측 블록을 결정하는 수단(1216),
    - 상기 예측 블록의 평균(avrpred) 및 상기 현재의 블록의 평균(avrcr)을 계산하는 수단(1216),
    - 상기 현재의 블록의 평균(avrcr)과 상기 예측 블록의 평균(avrpred) 사이의 예측 오차(IresDC)를 계산하는 수단(1216),
    - 상기 예측 블록의 상기 평균(avrpred)으로부터 및 연속하여 양자화되고 역양자화된 상기 예측 오차로부터 상기 현재의 블록의 정정된 평균(avrpred_dec)을 계산하는 수단(1216),
    - 상기 현재의 블록의 정정된 평균(avrpred_dec)과 상기 예측 블록의 평균(avrpred)의 비율인 것으로서 가중 예측 파라미터(wpcr_dec)를 계산하는 수단(1216),
    - 상기 현재의 블록으로부터 상기 가중 예측 파라미터에 의해 가중된 상기 예측 블록을 추출함으로써 잔차 블록을 결정하는 수단(1200), 및
    - 상기 잔차 블록을 DC 계수 및 AC 계수들로 변환하고, 상기 AC 계수들을 양자화하고, 상기 양자화된 예측 오차(IresDC) 및 상기 양자화된 AC 계수들을 엔트로피 코딩함으로써 상기 잔차 블록을 상기 코딩된 데이터의 스트림에 코딩하는 수단(1202, 1204)
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 코딩 장치.
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