KR101682151B1 - 변환 및 역변환에 기초한 보간 방법 및 장치 - Google Patents

변환 및 역변환에 기초한 보간 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

공간 도메인의 픽셀 값들을 변환한 결과 생성된 복수의 계수들을 위상이 변경된 기저함수에 기초해 역변환하기 위한 필터 및 그 필터를 이용한 보간 방법 및 장치가 개시된다.

Description

변환 및 역변환에 기초한 보간 방법 및 장치{Method and apparatus for interpolation based on transform and inverse transform}
본 발명은 영상을 보간하는 방법 및 그 장치에 관한 것으로 보다 상세히는 정수 픽셀 단위(integer pel unit)의 픽셀 값들 사이를 보간하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
종래 기술에 따른 영상 부호화, 복호화 방법에서는 영상을 부호화하기 위해 하나의 픽처를 매크로 블록으로 분할한다. 그런 다음, 인터 예측(inter prediction) 또는 인트라 예측(intra prediction)을 이용해 각각의 매크로 블록을 예측 부호화한다.
인터 예측은 픽처들 사이의 시간적인 중복성을 제거하여 영상을 압축하는 방법으로 움직임 추정 부호화가 대표적인 예이다. 움직임 추정 부호화는 적어도 하나의 참조 픽처를 이용해 현재 픽처의 블록들을 각각 예측한다. 소정의 평가 함수를 이용하여 현재 블록과 가장 유사한 참조 블록을 소정의 검색 범위에서 검색한다.
현재 블록을 참조 블록에 기초해 예측하고, 현재 블록에서 예측 결과 생성된 예측 블록을 감산하여 생성된 레지듀얼 블록을 부호화한다. 이 때, 예측을 보다 정확하게 수행하기 위해 참조 픽처의 검색 범위에 대해 보간을 수행하여 정수 픽셀 단위(integer pel unit)보다 작은 픽셀 단위의 부픽셀들을 생성하고, 생성된 부픽셀에 기초해 인터 예측을 수행한다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들 사이를 보간하여 분수 픽셀 단위(fraction pel unit)의 픽셀 값들을 생성하는 방법 및 장치를 제공하는데 있고, 상기 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 영상을 보간하는 방법은 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들 사이를 보간하기 위한 필터를 보간 위치에 따라 상이하게 선택하는 단계; 및 상기 선택된 픽셀에 기초해 정수 화소 단위의 픽셀 값들 사이를 보간하여 적어도 하나의 분수 화소 단위의 픽셀 값을 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 보간 방법은 상기 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들 사이를 보간하기 위한 필터를 보간 위치에 따라 상이하게 선택하는 단계; 및 상기 선택된 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들 사이를 보간하기 위한 필터에 기초해 상기 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들 사이를 보간하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들 사이를 보간하기 위한 필터는 서로 다른 주파수의 복수의 기저함수를 이용해 상기 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들을 변환하고, 위상 변경된 복수의 기저함수를 이용해 상기 변환 결과 생성된 복수의 계수를 역변환하기 위한 공간 도메인(spatial domain)의 필터인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들 사이를 보간하기 위한 필터는 서로 다른 주파수의 복수의 기저함수를 이용해 상기 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들을 변환하고, 위상 변경된 복수의 기저함수를 이용해 상기 변환 결과 생성된 복수의 계수를 역변환하기 위한 공간 도메인(spatial domain)의 필터인 것을 특징으로 한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 영상을 보간하는 장치는 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들 사이를 보간하기 위한 필터를 보간 위치에 따라 상이하게 선택하는 필터선택부; 및 상기 선택된 픽셀에 기초해 정수 화소 단위의 픽셀 값들 사이를 보간하여 적어도 하나의 분수 화소 단위의 픽셀 값을 생성하는 보간부를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 필터선택부는 상기 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들 사이를 보간하기 위한 필터를 보간 위치에 따라 상이하게 선택하고, 상기 보간부는 상기 선택된 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들 사이를 보간하기 위한 필터에 기초해 상기 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들 사이를 보간하는 것을 특징으로 한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위해 본 발명은 상기된 보간 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공한다.
본 발명에 따르면, 변환 및 역변환에 기초해 영상을 보다 정확하게 보간할 수 있어, 보다 높은 효율로 영상을 부호화, 복호화할 수 있다. 또한, 보간된 영상을 사용자에게 디스플레이함으로써 영상 기기를 이용하는 사용자의 만족도를 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 계층적 부호화 단위를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 부호화부를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 복호화부를 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 최대 부호화 단위, 서브 부호화 단위 및 예측 단위를 도시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위 및 변환 단위를 도시한다.
도 8a 및 8b는 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 분할 형태를 도시한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상을 보간하는 장치를 도시한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보간 장치의 2차원 보간 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 보간 영역을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 1차원 보간의 예를 도시한다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보간 장치의 1차원 보간 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 영상을 보간하는 장치를 도시한다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 보간 필터를 도시한다.
도 16a 내지 16f는 본 발명의 일 실시예에 따른 1차원 보간 필터를 도시한다.
도 17a 및 17r은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적화된 1차원 보간 필터를 도시한다.
도 18a 및 18b는 본 발명의 일 실시예에 따른 1차원 보간 필터를 이용한 다양한 방향의 픽셀 값을 보간하는 방법을 설명한다.
도 19a는 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 보간 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 19b는 본 발명의 일 실시예에 따른 1차원 보간 필터를 이용한 2차원 보간 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 19c는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 1차원 보간 필터를 이용한 2차원 보간 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상을 보간하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 21은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 영상을 보간하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 22는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 영상을 보간하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 23a 내지 23e는 본 발명의 일 실시예에 따른 1차원 보간 필터의 스케일링 및 반올림 방법을 도시한다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치를 도시한다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(100)는 최대 부호화 단위 분할부(110), 부호화 심도 결정부(120), 영상 데이터 부호화부(130) 및 부호화 정보 부호화부(140)를 포함한다.
최대 부호화 단위 분할부(110)는 최대 크기의 부호화 단위인 최대 부호화 단위에 기반하여 현재 프레임 또는 현재 슬라이스를 분할할 수 있다. 현재 프레임 또는 현재 슬라이스를 적어도 하나의 최대 부호화 단위로 분할할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 최대 부호화 단위 및 심도를 이용해 부호화 단위가 표현될 수 있다. 전술한 바와 같이 최대 부호화 단위는 현재 프레임의 부호화 단위 중 크기가 가장 큰 부호화 단위를 나타내며, 심도는 부호화 단위가 계층적으로 축소된 정도를 나타낸다. 심도가 커지면서, 부호화 단위는 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지 축소될 수 있으며, 최대 부호화 단위의 심도는 최소 심도로 정의되고, 최소 부호화 단위의 심도는 최대 심도로 정의될 수 있다. 최대 부호화 단위는 심도가 커짐에 따라 심도별 부호화 단위의 크기는 감소하므로, k 심도의 서브 부호화 단위는 k보다 큰 심도의 복수 개의 서브 부호화 단위를 포함할 수 있다.
부호화되는 프레임의 크기가 커짐에 따라, 더 큰 단위로 영상을 부호화하면 더 높은 영상 압축률로 영상을 부호화할 수 있다. 그러나, 부호화 단위를 크게 하고, 그 크기를 고정시켜버리면, 계속해서 변하는 영상의 특성을 반영하여 효율적으로 영상을 부호화할 수 없다.
예를 들어, 바다 또는 하늘에 대한 평탄한 영역을 부호화할 때에는 부호화 단위를 크게 할수록 압축률이 향상될 수 있으나, 사람들 또는 빌딩에 대한 복잡한 영역을 부호화할 때에는 부호화 단위를 작게 할수록 압축률이 향상된다.
이를 위해 본 발명의 일 실시예는 프레임 또는 슬라이스마다 상이한 크기의 최대 영상 부호화 단위를 설정하고, 최대 심도를 설정한다. 최대 심도는 부호화 단위가 축소될 수 있는 최대 횟수를 의미하므로, 최대 심도에 따라 최대 영상 부호화 단위에 포함된 최소 부호화 단위 크기를 가변적으로 설정할 수 있게 된다.
부호화 심도 결정부(120)는 최대 심도를 결정한다. 최대 심도는 R-D 코스트(Rate-Distortion Cost) 계산에 기초해 결정될 수 있다. 최대 심도는 프레임 또는 슬라이스마다 상이하게 결정되거나, 각각의 최대 부호화 단위마다 상이하게 결정될 수도 있다. 결정된 최대 심도는 부호화 정보 부호화부(140)로 출력되고, 최대 부호화 단위별 영상 데이터는 영상 데이터 부호화부(130)로 출력된다.
최대 심도는 최대 부호화 단위에 포함될 수 있는 가장 작은 크기의 부호화 단위 즉, 최소 부호화 단위를 의미한다. 다시 말해, 최대 부호화 단위는 상이한 심도에 따라 상이한 크기의 서브 부호화 단위로 분할될 수 있다. 도 8a 및 8b를 참조하여 상세히 후술한다. 또한, 최대 부호화 단위에 포함된 상이한 크기의 서브 부호화 단위들은 상이한 크기의 처리 단위에 기초해 예측 또는 변환될 수 있다. 변환은 공간 도메인의 픽셀 값들을 주파수 도메인의 계수들로 변환으로서 이산 코사인 변환(discrete cosine transform) 또는 KLT(Karhunen Loever Transform)일 수 있다.
다시 말해, 영상 부호화 장치(100)는 영상 부호화를 위한 복수의 처리 단계들을 다양한 크기 및 다양한 형태의 처리 단위에 기초해 수행할 수 있다. 영상 데이터의 부호화를 위해서는 예측, 변환, 엔트로피 부호화 등의 처리 단계를 거치는데, 모든 단계에 걸쳐서 동일한 크기의 처리 단위가 이용될 수도 있으며, 단계별로 상이한 크기의 처리 단위를 이용할 수 있다.
예를 들어 영상 부호화 장치(100)는 소정의 부호화 단위를 예측하기 위해, 부호화 단위와 다른 처리 단위를 선택할 수 있다.
부호화 단위의 크기가 2Nx2N(단, N은 양의 정수)인 경우, 예측을 위한 처리 단위는 2Nx2N, 2NxN, Nx2N, NxN 등일 수 있다. 다시 말해, 부호화 단위의 높이 또는 너비 중 적어도 하나를 반분하는 형태의 처리 단위를 기반으로 움직임 예측이 수행될 수도 있다. 이하, 예측의 기초가 되는 처리 단위는 '예측 단위'라 한다.
예측 모드는 인트라 모드, 인터 모드 및 스킵 모드 중 적어도 하나일 수 있으며, 특정 예측 모드는 특정 크기 또는 형태의 예측 단위에 대해서만 수행될 수 있다. 예를 들어, 인트라 모드는 정방형인 2Nx2N, NxN 크기의 예측 단위에 대해서만 수행될 수 있다. 또한, 스킵 모드는 2Nx2N 크기의 예측 단위에 대해서만 수행될 수 있다. 부호화 단위 내부에 복수의 예측 단위가 있다면, 각각의 예측 단위에 대해 예측을 수행하여 부호화 오차가 가장 작은 예측 모드가 선택될 수 있다.
또한, 영상 부호화 장치(100)는 부호화 단위와 다른 크기의 처리 단위에 기초해 영상 데이터를 변환할 수 있다. 부호화 단위의 변환을 위해서 부호화 단위보다 작거나 같은 크기의 데이터 단위를 기반으로 변환이 수행될 수 있다. 이하, 변환의 기초가 되는 처리 단위를 '변환 단위'라 한다.
부호화 심도 결정부(120)는 라그랑지 곱(Lagrangian Multiplier) 기반의 율-왜곡 최적화 기법(Rate-Distortion Optimization)을 이용해 최대 부호화 단위에 포함된 서브 부호화 단위들을 결정할 수 있다. 다시 말해, 최대 부호화 단위가 어떠한 형태의 복수의 서브 부호화 단위로 분할되는지 결정할 수 있는데, 여기서 복수의 서브 부호화 단위는 심도에 따라 크기가 상이하다. 그런 다음, 영상 데이터 부호화부(130)는 부호화 심도 결정부(120)에서 결정된 분할 형태에 기초해 최대 부호화 단위를 부호화하여 비트스트림을 출력한다.
부호화 정보 부호화부(140)는 부호화 심도 결정부(120)에서 결정된 최대 부호화 단위의 부호화 모드에 대한 정보를 부호화한다. 최대 부호화 단위의 분할 형태에 대한 정보, 최대 심도에 대한 정보 및 심도별 서브 부호화 단위의 부호화 모드에 대한 정보를 부호화하여 비트스트림을 출력한다. 서브 부호화 단위의 부호화 모드에 대한 정보는 서브 부호화 단위의 예측 단위에 대한 정보, 예측 단위별 예측 모드 정보, 서브 부호화 단위의 변환 단위에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.
최대 부호화 단위의 분할 형태에 대한 정보는 각각의 부호화 단위에 대해 분할 여부를 나타내는 정보일 수 있다. 예를 들어, 최대 부호화 단위를 분할하여 부호화하는 경우, 최대 부호화 단위에 대해 분할 여부를 나타내는 정보를 부호화하고, 최대 부호화 단위를 분할하여 생성된 서브 부호화 단위를 다시 분할하여 부호화하는 경우에도, 각각의 서브 부호화 단위에 대해서 분할 여부를 나타내는 정보를 부호화한다. 분할 여부를 나타내는 정보는 분할 여부를 나타내는 플래그 정보일 수 있다.
최대 부호화 단위마다 상이한 크기의 서브 부호화 단위가 존재하고, 각각의 서브 부호화 단위마다 부호화 모드에 관한 정보가 결정되어야 하므로, 하나의 최대 부호화 단위에 대해서는 적어도 하나의 부호화 모드에 관한 정보가 결정될 수 있다.
영상 부호화 장치(100)는 심도가 커짐에 따라 최대 부호화 단위를 높이 및 너비를 반분하여 서브 부호화 단위를 생성할 수 있다. 즉, k 심도의 부호화 단위의 크기가 2Nx2N이라면, k+1 심도의 부호화 단위의 크기는 NxN 이다.
따라서, 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(100)는 영상의 특성을 고려한 최대 부호화 단위의 크기 및 최대 심도를 기반으로, 각각의 최대 부호화 단위마다 최적의 분할 형태를 결정할 수 있다. 영상 특성을 고려하여 가변적으로 최대 부호화 단위의 크기를 조절하고, 상이한 심도의 서브 부호화 단위로 최대 부호화 단위를 분할하여 영상을 부호화함으로써, 다양한 해상도의 영상을 보다 효율적으로 부호화할 수 있다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치를 도시한다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치(200)는 영상 데이터 획득부(210), 부호화 정보 추출부(220) 및 영상 데이터 복호화부(230)를 포함한다.
영상 관련 데이터 획득부(210)는 영상 복호화 장치(200)가 수신한 비트스트림을 파싱하여, 최대 부호화 단위별로 영상 데이터를 획득하여 영상 데이터 복호화부(230)로 출력한다. 영상 데이터 획득부(210)는 현재 프레임 또는 슬라이스에 대한 헤더로부터 현재 프레임 또는 슬라이스의 최대 부호화 단위에 대한 정보를 추출할 수 있다. 다시 말해, 비트스트림을 최대 부호화 단위로 분할하여, 영상 데이터 복호화부(230)가 최대 부호화 단위마다 영상 데이터를 복호화하게 한다.
부호화 정보 추출부(220)는 영상 복호화 장치(200)가 수신한 비트열을 파싱하여, 현재 프레임에 대한 헤더로부터 최대 부호화 단위, 최대 심도, 최대 부호화 단위의 분할 형태, 서브 부호화 단위의 부호화 모드에 관한 정보를 추출한다. 분할 형태 및 부호화 모드에 관한 정보는 영상 데이터 복호화부(230)로 출력된다.
최대 부호화 단위의 분할 형태에 대한 정보는 최대 부호화 단위에 포함된 심도에 따라 상이한 크기의 서브 부호화 단위에 대한 정보를 포함할 수 있다. 전술한 바와 같이 분할 형태에 대한 정보는 각각의 부호화 단위에 대해 부호화된 분할 여부를 나타내는 정보(예를 들어, 플래그 정보)일 수 있다. 부호화 모드에 관한 정보는 서브 부호화 단위별 예측 단위에 대한 정보, 예측 모드에 대한 정보 및 변환 단위에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.
영상 데이터 복호화부(230)는 부호화 정보 추출부에서 추출된 정보에 기초하여 각각의 최대 부호화 단위의 영상 데이터를 복호화하여 현재 프레임을 복원한다.
최대 부호화 단위의 분할 형태에 대한 정보에 기초하여, 영상 데이터 복호화부(230)는 최대 부호화 단위에 포함된 서브 부호화 단위를 복호화할 수 있다. 복호화 과정은 인트라 예측 및 움직임 보상을 포함하는 인터 예측 과정 및 역변환 과정을 포함할 수 있다.
영상 데이터 복호화부(230)는 서브 부호화 단위의 예측을 위해, 서브 부호화 단위별 예측 단위에 대한 정보 및 예측 모드에 대한 정보에 기초해 인트라 예측 또는 인터 예측을 수행할 수 있다. 또한, 영상 데이터 복호화부(230)는 서브 부호화 단위의 변환 단위에 대한 정보에 기초해 서브 부호화 단위마다 역변환을 수행할 수 있다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 계층적 부호화 단위를 도시한다.
도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 계층적 부호화 단위는 너비x높이가 64x64인 부호화 단위부터, 32x32, 16x16, 8x8, 및 4x4를 포함할 수 있다. 정사각형 형태의 부호화 단위 이외에도, 너비x높이가 64x32, 32x64, 32x16, 16x32, 16x8, 8x16, 8x4, 4x8인 부호화 단위들이 존재할 수 있다.
도 3을 참조하면, 해상도가 1920x1080인 영상 데이터(310)에 대해서, 최대 부호화 단위의 크기는 64x64, 최대 심도가 2로 설정되어 있다.
또 다른 해상도가 1920x1080인 영상 데이터(320)에 대해서 최대 부호화 단위의 크기는 64x64, 최대 심도가 4로 설정되어 있다. 해상도가 352x288인 비디오 데이터(330)에 대해서 최대 부호화 단위의 크기는 16x16, 최대 심도가 2로 설정되어 있다.
해상도가 높거나 데이터량이 많은 경우 압축률 향상뿐만 아니라 영상 특성을 정확히 반영하기 위해 부호화 사이즈의 최대 크기가 상대적으로 큰 것이 바람직하다. 따라서, 영상 데이터(330)에 비해, 해상도가 높은 영상 데이터(310 및 320)는 최대 부호화 단위의 크기가 64x64로 선택될 수 있다.
최대 심도는 계층적 부호화 단위에서 총 계층수를 나타낸다. 영상 데이터(310)의 최대 심도는 2이므로, 영상 데이터(310)의 부호화 단위(315)는 장축 크기가 64인 최대 부호화 단위로부터, 심도가 증가함에 따라 장축 크기가 32, 16인 서브 부호화 단위들까지 포함할 수 있다.
반면, 영상 데이터(330)의 최대 심도는 2이므로, 영상 데이터(330)의 부호화 단위(335)는 장축 크기가 16인 최대 부호화 단위들로부터, 심도가 증가함에 따라 장축 크기가 8, 4인 부호화 단위들까지 포함할 수 있다.
영상 데이터(320)의 최대 심도는 4이므로, 비디오 데이터(320)의 부호화 단위(325)는 장축 크기가 64인 최대 부호화 단위로부터, 심도가 증가함에 따라 장축 크기가 32, 16, 8, 4인 서브 부호화 단위들까지 포함할 수 있다. 심도가 증가할수록 더 작은 서브 부호화 단위에 기초해 영상을 부호화하므로 보다 세밀한 장면을 포함하고 있는 영상을 부호화하는데 적합해진다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 부호화부를 도시한다.
인트라 예측부(410)는 현재 프레임(405) 중 인트라 모드의 예측 단위에 대해 인트라 예측을 수행하고, 움직임 추정부(420) 및 움직임 보상부(425)는 인터 모드의 예측 단위에 대해 현재 프레임(405) 및 참조 프레임(495)을 이용해 인터 예측 및 움직임 보상을 수행한다.
인트라 예측부(410), 움직임 추정부(420) 및 움직임 보상부(425)로부터 출력된 예측 단위에 기초해 레지듀얼 값들이 생성되고, 생성된 레지듀얼 값들은 변환부(430) 및 양자화부(440)를 거쳐 양자화된 변환 계수로 출력된다.
양자화된 변환 계수는 역양자화부(460), 역변환부(470)를 통해 다시 레지듀얼 값으로 복원되고, 복원된 레지듀얼 값들은 디블로킹부(480) 및 루프 필터링부(490)를 거쳐 후처리되어 참조 프레임(495)으로 출력된다. 양자화된 변환 계수는 엔트로피 부호화부(450)를 거쳐 비트스트림(455)으로 출력될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 방법에 따라 부호화하기 위해, 영상 부호화부(400)의 구성 요소들인 인트라 예측부(410), 움직임 추정부(420), 움직임 보상부(425), 변환부(430), 양자화부(440), 엔트로피 부호화부(450), 역양자화부(460), 역변환부(470), 디블로킹부(480) 및 루프 필터링부(490)는 모두 최대 부호화 단위, 심도에 따른 서브 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위에 기초해 영상 부호화 과정들을 처리한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 복호화부를 도시한다.
비트스트림(505)이 파싱부(510)를 거쳐 복호화 대상인 부호화된 영상 데이터 및 복호화를 위해 필요한 부호화 정보가 파싱된다. 부호화된 영상 데이터는 엔트로피 복호화부(520) 및 역양자화부(530)를 거쳐 역양자화된 데이터로 출력되고, 역변환부(540)를 거쳐 레지듀얼 값들로 복원된다. 레지듀얼 값들은 인트라 예측부(550)의 인트라 예측의 결과 또는 움직임 보상부(560)의 움직임 보상 결과와 가산되어 부호화 단위 별로 복원된다. 복원된 부호화 단위는 디블로킹부(570) 및 루프 필터링부(580)를 거쳐 다음 부호화 단위 또는 다음 프레임의 예측에 이용된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 방법에 따라 복호화하기 위해 영상 복호화부(400)의 구성 요소들인 파싱부(510), 엔트로피 복호화부(520), 역양자화부(530), 역변환부(540), 인트라 예측부(550), 움직임 보상부(560), 디블로킹부(570) 및 루프 필터링부(580)가 모두 최대 부호화 단위, 심도에 따른 서브 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위에 기초해 영상 복호화 과정들을 처리한다.
특히, 인트라 예측부(550), 움직임 보상부(560)는 최대 부호화 단위 및 심도를 고려하여 서브 부호화 단위 내의 예측 단위 및 예측 모드를 결정하며, 역변환부(540)는 변환 단위의 크기를 고려하여 역변환을 수행한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 최대 부호화 단위, 서브 부호화 단위 및 예측 단위를 도시한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(100) 및 영상 복호화 장치(200)는 영상 특성을 고려하여 부호화, 복호화를 수행하기 위해 계층적인 부호화 단위를 이용한다. 최대 부호화 단위 및 최대 심도는 영상의 특성에 따라 적응적으로 설정되거나, 사용자의 요구에 따라 다양하게 설정될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위의 계층 구조(600)는 최대 부호화 단위(610)의 높이 및 너비가 64이며, 최대 심도가 4인 경우를 도시한다. 부호화 단위의 계층 구조(600)의 세로축을 따라서 심도가 증가하고, 심도의 증가에 따라 서브 부호화 단위(620 내지 650)의 너비 및 높이가 축소된다. 또한, 부호화 단위의 계층 구조(600)의 가로축을 따라, 최대 부호화 단위(610) 및 서브 부호화 단위(620 내지 650)의 예측 단위가 도시되어 있다.
최대 부호화 단위(610)는 심도가 0이며, 부호화 단위의 크기, 즉 너비 및 높이가 64x64이다. 세로축을 따라 심도가 증가하며, 크기 32x32인 심도 1의 서브 부호화 단위(620), 크기 16x16인 심도 2의 서브 부호화 단위(630), 크기 8x8인 심도 3의 서브 부호화 단위(640), 크기 4x4인 심도 4의 서브 부호화 단위(650)가 존재한다. 크기 4x4인 심도 4의 서브 부호화 단위(650)는 최소 부호화 단위이다.
도 6을 참조하면, 각각의 심도별로 가로축을 따라 예측 단위의 예시들이 도시되어 있다. 즉, 심도 0의 최대 부호화 단위(610)의 예측 단위는, 크기 64x64의 부호화 단위(610)와 동일하거나 작은 크기인 크기 64x64의 예측 단위(610), 크기 64x32의 예측 단위(612), 크기 32x64의 예측 단위(614), 크기 32x32의 예측 단위(616)일 수 있다.
심도 1의 크기 32x32의 부호화 단위(620)의 예측 단위는, 크기 32x32의 부호화 단위(620)와 동일하거나 작은 크기인 크기 32x32의 예측 단위(620), 크기 32x16의 예측 단위(622), 크기 16x32의 예측 단위(624), 크기 16x16의 예측 단위(626)일 수 있다.
심도 2의 크기 16x16의 부호화 단위(630)의 예측 단위는, 크기 16x16의 부호화 단위(630)와 동일하거나 작은 크기인 크기 16x16의 예측 단위(630), 크기 16x8의 예측 단위(632), 크기 8x16의 예측 단위(634), 크기 8x8의 예측 단위(636)일 수 있다.
심도 3의 크기 8x8의 부호화 단위(640)의 예측 단위는, 크기 8x8의 부호화 단위(640)와 동일하거나 작은 크기인 크기 8x8의 예측 단위(640), 크기 8x4의 예측 단위(642), 크기 4x8의 예측 단위(644), 크기 4x4의 예측 단위(646)일 수 있다.
마지막으로, 심도 4의 크기 4x4의 부호화 단위(650)는 최대 심도의 부호화 단위이고, 예측 단위는 크기 4x4의 예측 단위(650)이다. 그러나, 최대 심도의 부호화 단위라고 하여 반드시 부호화 단위와 예측 단위의 크기가 동일할 필요는 없으며, 다른 부호화 단위(610 내지 650)와 마찬가지로 부호화 단위보다 작은 크기의 예측 단위로 분할하여 예측을 수행할 수도 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위 및 변환 단위를 도시한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(100) 및 영상 복호화 장치(200)는, 최대 부호화 단위 그대로 부호화하거나, 최대 부호화 단위 보다 작거나 같은 서브 부호화 단위로 최대 부호화 단위를 분할하여 부호화한다. 부호화 과정 중 변환을 위한 변환 단위의 크기도 부호화 단위 및 예측 단위와 무관하게 가장 높은 압축률을 위한 크기로 선택될 수 있다. 예를 들어, 현재 부호화 단위(710)가 64x64 크기일 때, 32x32 크기의 변환 단위(720)를 이용하여 변환이 수행될 수 도 있다.
도 8a 및 8b는 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 분할 형태를 도시한다.
도 8a는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위 및 예측 단위를 도시한다.
도 8a의 좌측은 최대 부호화 단위(810)를 부호화하기 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(100)가 선택한 분할 형태를 도시한다. 영상 부호화 장치(100)는 다양한 형태로 최대 부호화 단위(810)를 분할하고, 부호화한 다음 다양한 분할 형태의 부호화 결과를 R-D 코스트에 기초해 비교하여 최적의 분할 형태를 선택한다. 최대 부호화 단위(810)를 그대로 부호화하는 것이 최적일 경우에는 도 8a 및 8b와 같이 최대 부호화 단위(810)를 분할하지 않고 최대 부호화 단위(800)를 부호화할 수도 있다.
도 8a의 좌측을 참조하면, 심도 0인 최대 부호화 단위(810)를 심도 1 이상의 서브 부호화 단위로 분할하여 부호화한다. 최대 부호화 단위(810)를 네 개의 심도 1의 서브 부호화 단위로 분할한 다음, 전부 또는 일부의 심도 1의 서브 부호화 단위를 다시 심도 2의 서브 부호화 단위로 분할한다.
심도 1의 서브 부호화 단위 중 우측 상부에 외치한 서브 부호화 단위 및 좌측 하부에 위치한 서브 부호화 단위가 심도 2 이상의 서브 부호화 단위로 분할되었다. 심도 2 이상의 서브 부호화 단위 중 일부는 다시 심도 3 이상의 서브 부호화 단위로 분할될 수 있다.
도 8b의 우측은 최대 부호화 단위(810)에 대한 예측 단위의 분할 형태를 도시한다.
도 8a의 우측을 참조하면, 최대 부호화 단위에 대한 예측 단위(860)는 최대 부호화 단위(810)와 상이하게 분할될 수 있다. 다시 말해, 서브 부호화 단위들 각각에 대한 예측 단위는 서브 부호화 단위보다 작을 수 있다.
예를 들어, 심도 1의 서브 부호화 단위 중 우측 하부에 외치한 서브 부호화 단위(854)에 대한 예측 단위는 서브 부호화 단위(854)보다 작을 수 있다. 심도 2의 서브 부호화 단위들(814, 816, 818, 828, 850, 852) 중 일부 서브 부호화 단위(815, 816, 850, 852)에 대한 예측 단위는 서브 부호화 단위보다 작을 수 있다.
또한, 심도 3의 서브 부호화 단위(822, 832, 848)에 대한 예측 단위는 서브 부호화 단위보다 작을 수 있다. 예측 단위는 각각의 서브 부호화 단위를 높이 또는 너비 방향으로 반분한 형태일 수도 있고, 높이 및 너비 방향으로 4분한 형태일 수도 있다.
도 8b는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 단위 및 변환 단위를 도시한다.
도 8b의 좌측은 도 8a의 우측에 도시된 최대 부호화 단위(810)에 대한 예측 단위의 분할 형태를 도시하고, 도 8b의 우측은 최대 부호화 단위(810)의 변환 단위의 분할 형태를 도시한다.
도 8b의 우측을 참조하면, 변환 단위(870)의 분할 형태는 예측 단위(860)와 상이하게 설정될 수 있다.
예를 들어, 심도 1의 부호화 단위(854)에 대한 예측 단위가 높이를 반분한 형태로 선택되더라도, 변환 단위는 심도 1의 부호화 단위(854)의 크기와 동일한 크기로 선택될 수 있다. 마찬가지로, 심도 2의 부호화 단위(814, 850)에 대한 예측 단위가 심도 2의 부호화 단위(814, 850)의 높이를 반분한 형태로 선택되더라도 변환 단위는 심도 2의 부호화 단위(814, 850)의 원래 크기와 동일한 크기로 선택될 수 있다.
예측 단위보다 더 작은 크기로 변환 단위가 선택될 수도 있다. 예를 들어, 심도 2의 부호화 단위(852)에 대한 예측 단위가 너비를 반분한 형태로 선택된 경우에 변환 단위는 예측 단위보다 더 작은 크기인 높이 및 너비를 반분한 형태로 선택될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상을 보간하는 장치를 도시한다.
영상의 보간은 저화질의 영상을 고화질로 변환할 때 이용된다. 인터레이스(interace) 영상을 프로그래시브(progressive) 영상으로 변환할 때 이용되기도 하고, 저화질의 영상을 업샘플링(upsampling)하여 고화질의 영상으로 변환할 때 이용되기도 한다. 또한, 도 4의 영상 부호화 장치(400)가 영상을 부호화할 때 움직임 추정부(420) 및 움직임 보상부(425)는 보간된 참조 프레임을 이용하여 인터 예측을 수행할 수 있다. 참조 프레임(495)을 보간하여 고화질의 영상을 생성하고, 고화질의 영상에 기초해 움직임 추정 및 보상을 수행함으로써 인터 예측의 정확도를 높일 수 있다. 마찬가지로 영상 복호화 장치(500)가 영상을 복호화할 때에도 움직임 보상부(550)는 보간된 참조 프레임을 이용하여 움직임 보상을 수행함으로써 인터 예측의 정확도를 높일 수 있다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보간 장치(900)는 변환부(910) 및 역변환부(920)를 포함한다.
변환부(910)는 서로 다른 주파수의 복수의 기저함수를 이용해 픽셀 값들을 변환한다. 변환은 공간 도메인의 픽셀 값들을 주파수 도메인의 계수로 변환하는 모든 변환일 수 있으며, 전술한 이산 코사인 변환일 수 있다. 정수 픽셀 단위(integer pel unit)의 픽셀 값들을 복수의 기저함수를 이용해 변환한다. 픽셀 값은 휘도(luminance) 성분에 대한 픽셀 값일 수도 있고, 채도(chroma) 성분에 대한 픽셀 값일 수도 있다. 기저함수에는 제한이 없으며, 공간 도메인의 픽셀 값들을 주파수 도메인의 값(들)로 변환하는 모든 변환일 수 있다. 예를 들어, 기저함수는 이산 코사인 변환 및 역이산 코사인 변환을 위한 코사인(cosine) 함수 일 수도 있다. 또한, 사인 기저(sinus basis), 다항 기저(polynomial basis), 등 다양한 기저함수가 이용될 수 있다. 또한, 이산 코사인 변환은 변형 이산 코사인 변환(Modified DCT), 윈도우를 이용한 변형 이산 코사인 변환(Modified DCT with windowing)일 수 있다.
역변환부(920)는 변환부(910)에서 변환에 이용된 복수의 기저함수의 위상을 변경(shift)하고, 위상 변경된 복수의 기저함수를 이용해 변환부(910)에서 생성된 복수의 계수 즉, 주파수 도메인의 값들을 역변환한다. 이하에서는 변환부(910) 및 역변환부(920)가 수행하는 변환 및 역변환을 2차원 이산 코사인 변환 및 1차원 이산 코사인 변환을 예로 들어 설명한다.
<2차원 이산 코사인 변환 및 역변환>
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보간 장치(900)의 2차원 보간 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 영상 보간 장치(900)는 공간 도메인의 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들 즉, 소정 블록(1000)의 'O' 위치의 픽셀 값들 사이를 보간하여 보간 위치인 'X' 위치의 픽셀 값들을 생성한다. 'X' 위치의 픽셀 값들은 αx 및 αy에 의해 보간 위치가 결정되는 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들이다. 도 10은 소정의 블록(1000)이 4x4인 경우를 예로 들어 설명하나, 블록의 크기는 4x4에 한정되지 않으며, 더 크거나 작은 크기의 블록에 대하여 2차원 이산 코사인 변환 및 2차원 역이산 코사인 변환을 수행하여 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들을 생성할 수 있음은 당업자가 쉽게 알 수 있다.
변환부(910)는 먼저 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들을 2차원 이산 코사인 변환한다. 2차원 이산 코사인 변환은 다음의 수학식 1을 계산함으로써 수행될 수 있다.
Figure 112015023959592-pat00001
여기서, C는 2차원 이산 코사인 결과 생성되는 주파수 도메인의 계수들을 포함하는 블록이고, REF는 이상 코사인 변환의 대상인 소정의 블록(1000)이며, D(x)는 x 축 즉, 수평 방향 이산 코사인 변환을 위한 행렬이고, D(y)는 y 축 즉, 수직 방향 이산 코사인 변환을 위한 행렬이다. 이 때, D(x) 및 D(y)는 다음의 수학식 2와 같이 정의될 수 있다.
Figure 112015023959592-pat00002
Figure 112015023959592-pat00003
Figure 112015023959592-pat00004
k 및 l은 상기 조건을 만족하는 정수로서 Dkl(x)는 D(x) 행렬의 k행, l열을 의미하고, Sx는 정방 행렬 D(x)의 가로 및 세로의 크기이다.
Figure 112015023959592-pat00005
Figure 112015023959592-pat00006
Figure 112015023959592-pat00007
k 및 l은 상기 조건을 만족하는 정수로서 Dkl(y)는 D(y) 행렬의 k행, l열을 의미하고, Sy는 정방 행렬 D(y)의 가로 및 세로의 크기이다.
변환부(910)가 수학식 1을 계산하여 소정의 블록(1000)을 2차원 이산 코사인 변환하면, 역변환부(910)는 다음의 수학식 4를 계산하여 변환부(910)에 생성된 주파수 도메인의 계수들을 2차원 역이산 코사인 변환한다.
Figure 112015023959592-pat00008
P는 역이산 코사인 변환 결과 생성된 보간 위치 즉, 'X' 위치의 픽셀 값들을 포함하는 블록이다. 수학식 2와 비교하면, 블록 C를 역이산 코사인 변환하기 위해 블록 C의 양쪽에 W(x) 및 W(y)를 곱한다. W(x)는 수평 방향 역이산 코사인 변환을 위한 행렬이고, W(y)는 수직 방향 역이산 코사인 변환을 위한 행렬이다.
그런데, 전술한 바와 같이 역변환부(910)가 2차원 역이산 코사인 변환을 수행할 때에는 위상이 변경된 기저함수들을 이용하는 바, 다음의 수학식 5 및 6과 같이 W(x) 및 W(y)가 정의될 수 있다.
Figure 112015023959592-pat00009
Figure 112015023959592-pat00010
.
Figure 112015023959592-pat00011
.
Figure 112015023959592-pat00012
l 및 k는 상기 조건을 만족하는 정수로서 Wlk(x)는 W(x) 행렬의 l행, k열을 의미하고, Sx는 정방 행렬 W(x)의 가로 및 세로의 크기이다. αx는 도 10에 도시된 바와 같이 수평 방향 보간 위치를 의미하는 바, 1/2, 1/4, 3/4, 1/8, 3/8, 5/8, 7/8, 1/16, ... 과 같이 다양한 분수 값일 수 있다. 분수 값에는 제한이 없으며 αx는 분수가 아닌 실수 값일 수도 있다.
Figure 112015023959592-pat00013
Figure 112015023959592-pat00014
,
Figure 112015023959592-pat00015
,
Figure 112015023959592-pat00016
l 및 k는 상기 조건을 만족하는 정수로서 Wlk(y)는 W(y) 행렬의 l행, k열을 의미하고, Sy는 정방 행렬 W(y)의 가로 및 세로의 크기이다. αy는 도 10에 도시된 바와 같이 수직 방향 보간 위치를 의미하는 바, 1/2, 1/4, 3/4, 1/8, 3/8, 5/8, 7/8, 1/16, ... 과 같이 다양한 분수 값일 수 있다. 분수 값에는 제한이 없으며, αy는 분수가 아닌 실수 값일 수도 있다.
수학식 5 및 수학식 6을 수학식 2 및 3항과 비교하여 보면, 역변환부(910)에서 이용하는 기저함수들 즉, 코사인 함수들의 위상이 각각 2αx 및 2αy에 따라 변경된 것을 알 수 있다. 역변환부(910)가 수학식 5 및 수학식 6의 위상 변경된 복수의 코사인 함수들에 기초해 2차원 역이산 코사인 변환을 수행하면, 도 10의 보간 위치 즉, "X" 위치의 픽셀 값들이 생성된다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 보간 영역을 설명하기 위한 도면이다.
도 9의 변환부(910) 및 역변환부(920)가 2차원 이산 코사인 변환 및 2차원 역이산 코사인 변환을 이용해 보간 위치의 픽셀 값들을 생성할 때, 보간의 대상이 되는 블록 즉, 보간 영역(1110)보다 큰 크기의 영역(1120)을 이용할 수 있다. 일반적으로 보간의 정확도는 보간 영역(1110)의 경계에서 낮아질 수 있다. 보간을 위해서는 보간 위치에 인접한 픽셀 값들과의 상관 관계를 고려하여야 하는데, 도 9의 영상 보간 장치(900)는 블록(400) 내부의 픽셀 값들을 2차원 이산 코사인 변환하고, 역이산 코사인 변환하기 때문에 블록(400) 외부의 픽셀 값들과의 상관 관계가 고려되지 않기 때문이다.
따라서, 본 발명에 따른 영상 보간 장치(900)는 보간 영역(1110) 및 보간 영역(100)에 인접한 영역을 포함하는 큰 크기의 블록(1120)에 대해 보간을 수행하고, 움직임 보상할 때에는 보간 영역(1110)의 픽셀 값들을 이용한다.
<1차원 이산 코사인 변환 및 역변환>
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 1차원 보간의 예를 도시한다.
도 12를 참조하면, 영상 보간 장치(900)는 공간 도메인의 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1210 및 1220) 사이의 보간하여 보간 위치의 픽셀 값(1200)을 생성한다. α에 의해 보간 위치가 결정되는 분수 픽셀 단위의 픽셀 값(1200)이다. 도 13을 참조하여 상세히 설명한다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보간 장치(900)의 1차원 보간 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13을 참조하면, 정수 픽셀의 두 픽셀 값들(1210 및 1220) 사이를 보간하여 분수 픽셀 단위의 픽셀 값(1200)을 생성하기 위해, 픽셀 값들(1210 및 1220)을 포함하는 인접한 복수의 픽셀 값들(1310 및 1320)을 이용한다. 다시 말해, -(M-1) 번째부터 M 번째까지의 2M 개의 픽셀 값들을 1차원 이산 코사인 변환하고, 위상 변경된 기저함수에 기초해 1차원 역이산 코사인 변환함으로써 0 번째와 1번째 픽셀 사이를 보간할 수 있다. 도 13은 M=6인 경우를 도시하였으나, M이 반드시 6이어야 하는 것은 아니며, M은 0이 아닌 양의 정수일 수 있음은 당업자가 쉽게 알 수 있다.
또한, 도 12 및 13은 수평 방향의 픽셀 값들 사이를 보간하는 경우를 예로 들어 설명하였으나, 수직 방향의 픽셀 값들 사이 또는 대각(diagonal) 방향의 픽셀 값들 사이를 보간하는 경우에도 후술하는 보간 방법이 동일하게 적용될 수 있음은 당업자가 쉽게 알 수 있다. 이에 대해서는 도 18a 및 18b를 참조하여 후술한다.
변환부(910)는 먼저 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들을 1차원 이산 코사인 변환한다. 1차원 이산 코사인 변환은 다음의 수학식 7을 계산함으로써 수행될 수 있다.
Figure 112015023959592-pat00017
Figure 112015023959592-pat00018
p(l)은 -(M-1)번째부터 M번째까지의 픽셀 값들, 예를 들어, 도 13의 -5번째부터 6번째까지의 픽셀 값들(1310 및 1320)이고, Ck는 픽셀 값들을 1차원 이산 코사인 변환한 결과 생성된 복수의 계수이다. 이 때, k는 수학식 7의 조건을 만족하는 양의 정수이다.
변환부(910)가 수학식 7을 계산하여 픽셀 값들(1310 및 1320)을 1차원 이산 코사인 변환하면, 역변환부(910)는 다음의 수학식 8을 계산하여 변환부(910)에 생성된 주파수 도메인의 계수들을 역변환한다.
Figure 112015023959592-pat00019
α는 도 13에 도시된 바와 같이 두 픽셀 값들 사이의 보간 위치를 의미하는 바, 1/2, 1/4, 3/4, 1/8, 3/8, 5/8, 7/8, 1/16, ... 과 같이 다양한 분수 값일 수 있다. 분수 값에는 제한이 없으며, α는 분수가 아닌 실수 값일 수도 있다. P(α)는 1차원 역이산 코사인 변환 결과 생성되는 보간 위치의 픽셀 값(1200)을 의미한다. 수학식 7과 비교하여 보면, 역이산 코사인 변환에 이용되는 기저함수인 코사인 함수의 위상은 정수 l에 따라 결정되는 대신에 분수 α에 따라 결정되므로 1차원 이산 코사인 변환에 이용되는 기저함수의 위상과 상이하다.
도 14는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 영상을 보간하는 장치를 도시한다.
도 14를 참조하면, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 영상 보간 장치(1400)는 필터선택부(1410) 및 보간부(1420)를 포함한다. 도 9의 영상 보간 장치(900)는 영상의 변환 및 위상 변경된 복수의 기저함수에 기초한 역변환을 수행하는 장치이다. 그러나, 영상 보간 장치(900)에 픽셀 값들이 입력될 때마다, 변환 및 역변환을 수행하려면, 많은 양의 연산이 필요하기 때문에 영상 처리 시스템의 영상 처리 속도를 저하시킬 우려가 있다.
따라서, 영상의 변환 및 위상 변경된 복수의 기저함수에 기초한 역변환을 수행하기 위한 필터의 계수들을 미리 계산하여 놓고, 영상 보간 장치(1400)에 입력되는 공간 도메인의 픽셀 값들을 미리 계산된 필터를 이용해 필터링하면, 주파수 도메인으로의 변환없이 공간 도메인에서 빠르게 영상 보간을 수행할 수 있다.
필터 선택부(1410)는 보간 위치에 대한 정보를 수신하여 보간에 이용될 필터를 선택한다. 필터는 전술한 바와 같이 서로 다른 주파수의 복수의 기저함수를 이용해 픽셀 값들을 변환하고, 위상 변경된 기저함수를 이용해 변환 결과 생성된 복수의 계수를 다시 역변환하기 위한 필터이다. 보간 위치에 따라서 필터의 계수들이 상이하므로, 보간 위치에 따라 필터를 선택한다.
도 9와 관련하여 전술한 바와 같이 서로 다른 주파수의 복수의 기저함수를 이용해 픽셀 값들을 변환한 다음, 보간 위치에 따라 역변환을 위한 기저함수의 위상을 상이하게 변경한다. 그런 다음 위상 변경된 기저함수를 이용해 역변환하면, 해당 보간 위치의 픽셀 값을 보간할 수 있다. 다시말해, 정수 픽셀 위치의 픽셀 값들에 기초해 변환을 수행하고, 보간 위치에 따라 상이한 기저함수에 기초해 역변환을 수행하면, 모든 보간 위치에 대해 분수 픽셀 위치의 픽셀 값을 생성할 수 있음을 의미한다. 따라서, 도 14a에 도시된 필터선택부(1410)는 변환 및 상이한 기저함수에 기초한 역변환을 위한 복수의 필터들를 미리 설정하고, 보간 위치에 정보를 참조하여 상이한 필터들 중 하나를 선택한다.
보간부(1420)는 필터 선택부(1410)에서 선택된 필터를 이용해 보간을 수행한다. 필터 선택부(1410)에 선택된 필터에 기초해 정수 픽셀 단위의 복수의 픽셀 값들을 필터링함으로써 보간을 수행한다. 보간 결과, 소정의 보간 위치의 픽셀 값(들) 즉, 분수 픽셀 단위의 픽셀 값(들)이 생성된다. 2차원 필터를 이용해 정수 픽셀 단위의 복수의 픽셀 값을 포함하는 블록을 필터링함으로써, 도 10에 도시된 바와 같이 αx 및 αy 보간 위치의 복수의 픽셀 값들이 생성된다. 또한, 1차원 필터를 이용해 정수 픽셀 단위의 복수의 픽셀 값을 포함하는 행 또는 열을 필터링함으로써, 도 13에 도시된 바와 같은 α 보간 위치의 픽셀 값이 생성된다. 이하에서는 2차원 필터 및 1차원 필터를 이용한 보간 방법을 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
<2차원 필터>
수학식 4와 관련하여 전술한 바와 같이
Figure 112015023959592-pat00020
이다. 이를 정리하면, 다음의 수학식 9와 같다.
Figure 112015023959592-pat00021
F(x)는 REF 블록을 수평 방향으로 변환하고, 위상 변경된 복수의 기저함수를 이용해 수평 방향으로 역변환하기 위한 필터이다. F(y)는 REF 블록을 수직 방향으로 변환하고, 위상 변경된 복수의 기저함수를 이용해 수직 방향으로 역변환하기 위한 필터이다. 예를 들어, F(x)는 REF 블록을 수평 방향으로 이산 코사인 변환하고, 위상 변경된 복수의 코사인 함수를 이용해 수평 방향으로 역이산 코사인 변환하기 위한 필터이다. 또한, F(y)는 REF 블록을 수직 방향으로 이산 코사인 변환하고, 위상 변경된 복수의 코사인 함수를 이용해 수직 방향으로 역이산 코사인 변환하기 위한 필터이다.
수학식 2, 3, 5 및 6에 따라 필터 F(x) 및 F(y)는 다음 수학식 10 및 11과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112015023959592-pat00022
Figure 112015023959592-pat00023
Figure 112015023959592-pat00024
k 및 l은 상기 조건을 만족하는 정수이며, Fkl(x)는 F(x) 행렬의 k행, l열을 의미하고, Sx는 정방행렬 W(x) 및 D(x)의 가로 및 세로의 크기이다. W(x) 및 D(x)의 크기가 동일하므로, 가로 및 세로의 크기도 모두 동일하다. Wkn(x)는 수학식 5와 관련하여 전술한 W(x) 행렬의 k행, n열을 의미하고, Dnl(x)는 수학식 2와 관련하여 전술한 D(x) 행렬의 n행, l열을 의미한다.
Figure 112015023959592-pat00025
Figure 112015023959592-pat00026
Figure 112015023959592-pat00027
k 및 l은 상기 조건을 만족하는 정수이며, Fkl(y)는 F(y) 행렬의 k행, l열을 의미하고, Sy는 정방행렬 W(y) 및 D(y)의 가로 및 세로의 크기이다. W(y) 및 D(y)의 크기가 동일하므로, 가로 및 세로의 크기도 모두 동일하다. Wnl(y)는 수학식 5와 관련하여 전술한 W(y) 행렬의 n행, l열을 의미하고, Dkn(y)는 수학식 2와 관련하여 전술한 D(y) 행렬의 k행, n열을 의미한다.
그런데, 필터 F(x) 및 F(y)의 비트 깊이(bit-depth)를 크게 하여 보간을 수행하면, 보다 정확한 필터링이 가능하다. 따라서, 본 발명의 일 실시예는 F(x) 및 F(y)의 계수들에 소정의 값을 곱하여 본래 계수보다 큰 값으로 만들고, 큰 값의 계수들을 포함하는 필터를 이용해 영상을 보간할 수 있다. 이 때, 수학식 9를 다음 수학식 12와 같이 수정할 수 있다.
Figure 112015023959592-pat00028
F'(x)는 F(x)의 계수들에 스케일링을 위한 팩터(factor) 'S'를 곱하고, 정수로 반올림한 필터이고, F'(y)는 F(y)의 계수들에 'S'를 곱하고, 정수로 반올림한 필터이다. 스케일링된 필터를 이용해 보간을 수행하였으므로, 보간 위치의 픽셀 값을 계산한 다음 스케일링의 효과를 상쇄하기 위해 'S2'로 다시 나눈다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 보간 필터를 도시한다.
도 15를 참조하면, 수학식 2에 따라 스케일링된 필터 계수들을 도시한다. αx가 1/4, 1/2 및 3/4일 때의 2차원 보간 필터 F'(x)가 도시되어있다. F(x)의 계수들에 스케일링 팩터 213을 곱한 F'(x)의 필터가 도시되어 있으며, αy가 1/4, 1/2 및 3/4인 경우 2차원 보간 필터 F'(y)는 F'(x)를 트랜스포즈(transpose)하여 이용할 수 있다.
필터 선택부(1410)가 보간 위치에 기초해 도 14의 필터 중 하나를 선택하면, 보간부(1420)는 수학식 9 또는 수학식 12를 계산하여 보간 위치의 픽셀 값들을 생성한다.
<1차원 필터>
수학식 7에 의한 1차원 이산 코사인 변환을 행렬식으로 표현하면 다음 수학식 13과 같다.
Figure 112015023959592-pat00029
여기서, C는 수학식 7과 관련하여 전술한 2M개의 계수들에 대한 2Mx1 행렬이고, REF는 수학식 7과 관련하여 전술한 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들 즉, P-(M-1), ... PM 픽셀 값들에 대한 2Mx1 행렬이다. 보간에 이용되는 정수 픽셀 위치의 픽셀 값들의 개수 즉, 2M은 1차원 보간 필터의 탭(tap) 수를 의미한다. D는 1차원 이산 코사인 변환을 위한 정방 행렬로서 다음 수학식 14와 같이 정의될 수 있다.
Figure 112015023959592-pat00030
Figure 112015023959592-pat00031
Figure 112015023959592-pat00032
k 및 l은 상기 조건을 만족하는 정수로서, Dkl은 수학식 13의 1차원 이산 코인 변환을 위한 정방 행렬 D의 k행, l열을 의미한다. M은 수학식 13의 M과 동일한 M이다.
수학식 8에 의한 위상 변경된 복수의 기저함수를 이용한 1차원 역이산 코사인 변환을 행렬식으로 표현하면 다음 수학식 15와 같다.
Figure 112015023959592-pat00033
여기서, P(α)는 수학식 8의 P(α)와 동일하며, W(α)는 위상 변경된 복수의 기저함수를 이용한 1차원 역이산 코사인 변환을 위한 1x2M 행렬로서 다음 수학식 16과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112015023959592-pat00034
Figure 112015023959592-pat00035
,
Figure 112015023959592-pat00036
k는 상기 조건을 만족하는 정수이고, Wk(α)는 수학식 15와 관련하여 전술한 W(α) 행렬의 k열을 의미한다. 수학식 13 및 15에 기초해 1차원 이산 코사인 변환 및 위상 변경된 복수의 기저함수를 이용한 1차원 역이산 코사인 변환을 위한 필터 F(α)는 다음 수학식 17과 같이 정의할 수 있다.
Figure 112015023959592-pat00037
Figure 112015023959592-pat00038
Figure 112015023959592-pat00039
Figure 112015023959592-pat00040
k 및 l은 상기 조건을 만족하는 정수이고, Fl(α)는 F(α)의 l열을 의미하고, W(α) 및 D는 수학식 13의 W(α) 및 D와 동일하다.
2차원 보간 필터와 마찬가지로 1차원 보간 필터 F(α)도 비트 깊이를 크게 하여 필터링의 정확도를 높일 수 있다. F(α)의 계수들에 소정의 값을 곱하고, 큰 값의 계수를 포함하는 필터 F(α)를 이용해 영상을 보간할 수 있다.
예를 들어, F(α)에 스케일링을 위한 값으로 2offset을 곱한 다음, 보간을 수행할 수 있다. 이 때, 수학식 17의
Figure 112015023959592-pat00041
를 다음과 같이 수정할 수 있다.
Figure 112015023959592-pat00042
F'l(α)는 F(α)의 계수들에 스케일링 팩터 '2offset'을 곱하고, 정수로 반올림하여 생성된 스케일링된 필터이고, REFl은 수학식 17의 REF 행렬의 l행이며, '2offset-1'는 필터링된 픽셀 값의 반올림을 위해 가산되는 값이다. 스케일링된 필터와 픽셀 값들에 대한 행렬을 곱하여 보간 위치 α의 픽셀 값을 구한 다음, '2offset-1'을 가산하여 반올림하고, 'offset' 비트만큼 비트 쉬프트하여 스케일링의 효과를 상쇄한다.
전술한 수식들에서 반올림은 필터 계수를 양자화하는 방법의 일 실시예인 바, 필터 계수를 양자화하는 방법을 보다 일반화하면, 다음의 수학식 19 및 20에 따라 필터 계수들이 수정되고, 최적화될 수 있다.
Figure 112015023959592-pat00043
여기서, Fl(α)는 양자화되지 않은 필터의 l 번째 계수이고, 필터 F'l(α)는 양자화된 필터의 l 번째 계수이다. ε은 양자화 정도에 따라 선택될 수 있는 임의의 실수인 바, 예를 들어, 0.05, 0.5 등 일 수 있다. 상기 수학식 19에 따르면, 전술한 수학식 13 내지 17에 따라 실수인 Fl(α)가 계산되면, Fl(α)는 상기 수학식 19를 만족하는 범위 내의 F'l(α)로 수정함으로써, Fl(α)을 양자화된 값으로 변환한다.
필터 계수가 소정의 스케일링 팩터에 의해 스케일링되는 경우에는 수학식 19에 따른 양자화는 다음의 수학식 20과 같이 수정될 수 있다.
Figure 112015023959592-pat00044
상기 수학식 20에 따르면, p는 스케일링 팩터이고, 스케일링된 필터 계수 p*Fl(α)는 sF'l(α)로 변환된다.
도 16a 내지 16f는 본 발명의 일 실시예에 따른 1차원 보간 필터를 도시한다.
전술한 수학식 18에서 언급한 스케일링된 필터들이 탭수 및 보간 위치에 따라 도시된다. 도 16a, 16b, 16c, 16d, 16e 및 16f는 각각 4-탭 필터, 6-탭 필터, 8-탭 필터, 10-탭 필터, 12-탭 필터 및 14-탭 필터를 도시한다. 도 16a 내지 16f는 모두 필터 계수의 스케일링 팩터가 "256"인 경우 즉, "offset"이 "8"인 경우를 도시한다.
도 16a 내지 16f의 필터들의 계수들은 고주파 성분에 대한 계수들을 포함한다. 이는 보간 및 예측의 정확성을 높일 수는 있으나, 고주파 성분의 포함으로 인해 영상 압축의 효율을 낮아질 수 있다. 도 9와 관련하여 전술한 바와 같이 보간은 보다 높은 효율로 영상을 압축하기 위함을 목적으로 한다. 그런데, 보간 및 예측의 정확성만 높아지고 압축률은 낮아진다면, 보간의 본래 목적을 달성하기 어렵다. 이를 위해, 도 16a 내지 16f의 계수들을 보다 높은 압축률을 위해 조정할 수 있다.
예를 들어, 필터 계수들 전체의 절대값의 크기를 낮추고, 필터의 중앙에 위치한 계수들에 더 큰 가중치를 곱할 수 있다. 도 16b의 1/2 보간 위치의 픽셀 값을 생성하기 위한 6-탭 필터를 예로 들면, {11, -43, 160, 160, -43, 11,}에서 "11", "-43" 및 "160"의 절대값의 크기가 작아지도록 계수들을 조정하고, 중앙에 위치한 "160"에만 가중치를 곱함으로써 필터 계수들을 조정할 수 있다.
도 17a 내지 17r은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적화된 1차원 보간 필터를 도시한다.
도 16a 내지 16f에 도시된 필터들을 하드웨어 구현에 적합하도록 조정할 수도 있다. 컴퓨터로 수학식 17 또는 18의 계산을 수행할 때, 산술 계산(arithmetical operation) 즉, 2 진수의 비트 쉬프트 및 가산이 최소화될 수 있도록 필터 계수들을 최적화할 수 있다.
도 17a 및 17b를 참조하면, 각각의 필터들에 대해 보간을 위한 필터링 시 필요한 계산량이 "adding" 및 "shift"로 도시되어 있다. 도 17a 내지 17m의 필터들은 해당 보간 위치에서 "adding" 및 "shift"가 최소화되도록 최적화된 계수들을 포함한다.
도 17a 및 17b는 8 비트 offset에 의해 스케일링된 1/4 픽셀의 정확도로 영상을 보간하기 위한 최적화된 6 탭 필터 및 12 탭 필터를 도시한다. 도 17c, 17d 및 17e는 8 비트 offset에 의해 스케일링된 1/4 픽셀의 정확도로 영상을 보간하기 위한 8 탭 필터들을 도시한다. 도 17c, 17d 및 17e 의 필터는 필터 계수의 최적화 여부 및/또는 최적화 방법에 따라 구분된다. 도 17f 및 17g는 6 비트 offset에 의해 스케일링된 1/4 픽셀의 정확도로 보간하기 위한 8 탭 필터를 도시한다. 도 17f 및 17g의 필터는 필터 계수의 최적화 방법에 따라 구분된다.
도 17h는 6 비트 offset에 의해 스케일링된 1/8 픽셀의 정확도로 영상을 보간하기 위한 최적화된 6 탭 필터를 도시한다. 도 17i는 8 비트 offset에 의해 스케일링된 1/8 픽셀의 정확도로 영상을 보간하기 위한 최적화된 6 탭 필터를 도시한다.
도 17j 및 17k는 5 비트 offset에 의해 스케일링된 1/8 픽셀의 정확도로 영상을 보간하기 위한 최적화된 4 탭 필터를 도시한다. 도 17j 및 17k의 필터는 필터 계수의 최적화 방법에 따라 구분된다. 도 17l 및 17m은 8 비트 offset에 의해 스케일링된 1/8 픽셀의 정확도로 영상을 보간하기 위한 최적화된 4 탭필터를 도시한다. 도 17l 및 17m의 필터도 필터 계수의 최적화 방법에 따라 구분된다.
도 17n 내지 17r은, 8비트 offset에 의해 스케일링된 1/8 픽셀의 정확도로 영상을 보간하기 위한 최적화된 4 탭 필터, 6 탭 필터, 8 탭 필터, 10 탭 필터 및 12 탭 필터를 도시한다. 도 17a 내지 17m 에 도시된 필터와 비교하면, 필터 계수 중 일부의 값이 상이할 뿐이며, 1/8 보간 위치를 보간하기 위한 필터의 계수와 7/8 보간 위치를 보간하기 위한 필터의 계수가 서로 대칭이고, 2/8 보간 위치를 보간하기 위한 필터의 계수와 6/8 보간 위치를 보간하기 위한 필터의 계수가 서로 대칭이며, 3/8 보간 위치를 보간하기 위한 필터의 계수와 5/8 보간 위치를 보간하기 위한 필터의 계수가 서로 대칭인 점은 동일하다.
도 23a 내지 23e는 본 발명의 일 실시예에 따른 1차원 보간 필터의 스케일링 및 반올림 방법을 도시한다.
전술한 바와 같이 보간 필터링 방법은 이산 코사인 변환 및 역변환을 이용하기 때문에 1차원 보간 필터는 절대 값이 1 이하인 필터 계수들을 포함한다. 따라서, 수학식 12와 관련하여 전술한 바와 같이 2offset만큼 곱하여 필터 계수들을 스케일링하고, 스케일링된 계수들을 반올림하여 정수로 만든 다음, 보간에 이용한다.
도 23a는 2offset에 의해 스케일링된 필터 계수들을 도시한다. 12 탭 필터인 경우를 도시하며, 스케일링만 되었을 뿐, 아직 정수로 반올림되지 않은 계수들을 포함한다.
도 23a의 스케일링된 필터 계수들을 소수점 첫째 자리에서 반올림하여 정수로 만들면, 도 23b에 도시된 바와 같다. 도 23b의 보간 필터들을 검토하면, 스케일링 후 반올림된 필터 계수들의 합이 256이 되지 않는 필터가 있다. 1/8 보간 위치의 픽셀 값을 보간하기 위한 필터, 3/8 보간 위치의 픽셀 값을 보간하기 위한 필터, 5/8 보간 위치의 픽셀 값을 보간하기 위한 필터 및 7/8 보간 위치의 픽셀 값을 보간하기 위한 필터의 필터 계수들을 모두 더하면, 256이 되지 않는다. 8 비트 offset에 따라 스케일링된 필터의 필터 계수들의 합은 256이 되어야 함에도 불구하고, 필터 계수를 반올림하는 과정에서 오차가 발생한다.
필터 계수들의 합이 일정하지 않은 것은 보간 위치에 따라 픽셀 값의 크기가 상이할 수 있는 것을 의미하며, 이를 해결하기 위해 필터 계수들을 조정하여 정규화(normalize)된 필터를 생성할 수 있다. 도 23b의 필터의 필터 계수들을 조정하여 생성된 정규화된 필터는 도 23c에 도시된다.
도 23b와 도 23c를 비교하면, 1/8 보간 위치의 픽셀 값을 보간하기 위한 필터, 3/8 보간 위치의 픽셀 값을 보간하기 위한 필터, 5/8 보간 위치의 픽셀 값을 보간하기 위한 필터 및 7/8 보간 위치의 픽셀 값을 보간하기 위한 필터의 필터 계수 중 일부를 조정하여 전체 필터 계수의 합이 256으로 정규화된 것을 알 수 있다.
도 23d 및 도 23e는 8 탭 필터에 대한 스케일링된 필터 및 정규화된 필터를 도시한다. 2offset에 의해 스케일링된 8 탭 필터가 도 23d와 같을 때, 도 23d에 도시된 8 탭 필터를 소수점 첫째 자리에서 반올림한 후 전체 필터 계수의 합이 256이 되도록 정규화한 필터는 도 23e에 도시된 바와 같을 수 있다. 도 23e에 도시된 바에 따르면, 일부 필터 계수가 도 23d에 도시된 8 탭 필터의 필터 계수를 반올림한 값과 상이함을 알 수 있다. 전체 필터 계수의 합이 256이 되도록 일부 필터 계수를 조정하였기 때문이다.
도 23b 및 도 23c에 도시된 바와 같이 스케일링 및/또는 반올림에 따라 적어도 하나의 필터 계수가 상이할 수 있는 바, 도 16a 내지 16f 또는 17a 내지 17m에 도시된 필터에서 적어도 하나의 필터 계수가 소정의 오차 범위(예를 들어, +-1 또는 +-2) 안에서 상이한 1차원 보간 필터도 본원 발명의 범위의 포함되는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 쉽게 알 수 있다.
필터 선택부(1410)가 보간 위치에 기초해 도 16a 내지 16f 또는 17a 내지 17m의 필터 중 하나를 선택하면, 보간부(1420)는 수학식 17 또는 18을 계산하여 보간 위치의 픽셀 값을 생성한다. 필터 선택부(1410)가 필터를 선택함에 있어, 보간 위치 이외에 다른 요소들도 고려할 수 있다. 보간되는 블록의 크기에 따라 상이한 크기(즉, 상이한 탭)의 필터를 선택할 수도 있고, 보간을 위한 필터링의 방향에 따라 상이한 크기의 필터를 선택할 수 있다. 예를 들어, 보간되는 블록의 크기가 크면 크기가 큰 필터를 선택할 수도 있고, 수직 방향으로 보간의 경우에는 메모리 접근을 최소화하기 위해 크기가 작은 필터의 필터를 선택할 수 있다.
실시예에 따라 필터의 선택에 대한 정보가 별도로 부호화될 수 있다. 예를 들어, 영상 보간이 영상의 부호화 과정에서 수행되는 경우에는 어떠한 필터를 이용해 보간하였는지 복호화하는 측이 알고 있어야, 부호화 과정에서 이용된 필터와 동일한 필터를 이용해 영상을 보간하고, 복호화할 수 있다. 이를 위해, 보간에 이용된 필터를 특정할 수 있는 정보가 영상과 함께 부호화될 수도 있다. 다만, 필터의 선택이 이전에 부호화 결과 즉, 콘텍스트(context)에 기초해 수행되는 경우에는 필터 선택과 관련된 정보를 별도로 부호화할 필요가 없다.
보간 결과 생성된 픽셀 값이 픽셀 값의 최소 값보다 작거나 최대 값보다 크면 최소 값 또는 최대 값으로 조정한다. 예를 들어, 보간 결과 생성된 픽셀 값이 최소 값인 "0"보다 작으면 "0"으로 조정하고, 최대 값인 "255"보다 크면 "255"로 조정한다.
영상의 부호화 과정에서 인터 예측을 보다 정확하게 수행하기 위해 보간을 수행하는 경우에는 보간 필터를 특정하기 위한 정보도 함께 부호화될 수 있다. 다시 말해, 필터 선택부(1410)가 어떤 필터를 선택했는지 나타내는 정보를 영상 파라미터로서 영상과 함께 부호화할 수 있다. 보간 필터의 선택은 부호화 단위 또는 슬라이스 또는 픽처마다 상이할 수 있으므로, 필터 선택과 관련된 정보도 부호화 단위 또는 슬라이스 단위 또는 픽처 단위로 영상과 함께 부호화될 수 있다. 그러나, 필터 선택이 암묵적인(implicit) 룰에 따라 이루어지는 경우에는 필터 선택과 관련된 정보가 영상과 함께 부호화되지 않을 수도 있다.
보간부(1420)가 보간을 수행하는 다양한 실시예들에 대해 도 18a, 18b 및 19를 참조하여 상세히 설명한다.
도 18a 및 18b는 본 발명의 일 실시예에 따른 1차원 보간 필터를 이용한 다양한 방향의 픽셀 값을 보간하는 방법을 설명한다.
도 18a 및 18b를 참조하면, 1차원의 픽셀 값들을 1차원 이산 코사인 변환하고, 위상 변경된 복수의 기저함수를 이용해 1차원 역이산 코사인 변환하기 위한 1차원 보간 필터를 이용해 다양한 방향의 보간 위치의 픽셀 값을 생성할 수 있다.
도 18a를 참조하면, 수직 방향으로 인접한 P0(1802) 및 P1(1804) 사이를 보간하여 수직 방향의 보간 위치 α의 픽셀 값 P(α)를 생성할 수 있다. 도 13과 비교하여 보면, 수평 방향으로 배열된 픽셀 값들(1310 및 1320) 대신에 수직 방향으로 배열된 픽셀 값들(1810 및 1820)을 이용하여 보간을 수행한다는 점만 상이할 뿐, 수학식 13 내지 18과 관련하여 전술한 보간 방법이 그대로 적용될 수 있다.
도 18b의 실시예도 도 18a의 실시예와 마찬가지로 수평 방향으로 배열된 픽셀 값들(1310 및 1320) 대신에 대각 방향으로 배열된 픽셀 값들(1840 및 1850)을 이용한다는 점만 상이할 뿐, 인접한 두 픽셀 값(1832 및 1834) 사이를 보간하여 보간 위치 α의 픽셀 값(1830)을 생성하는 방법은 수학식 13 내지 18과 관련하여 전술한 보간 방법과 동일하다.
도 19a는 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 보간 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 19a를 참조하면, 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1900 내지 1906)에 기초해 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1910 내지 1950)이 생성될 수 있다.
우선, 영상 보간 장치(1400)의 필터선택부(1410)는 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1900 내지 1906) 사이에 존재하는 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1910, 1920, 1930 및 1940)을 생성하기 위한 1차원 보간 필터를 선택한다. 도 14와 관련하여 전술한 바와 같이 보간 위치에 따라 상이한 필터가 선택된다. 예를 들어, 상부에 위치한 두 픽셀 값(1900 및 1902) 사이의 픽셀 값들(1910)을 보간하기 위한 필터는 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1912, 1914 및 1916) 각각에 대해 상이하게 선택될 수 있다. 1/2 픽셀 단위의 픽셀 값(1914)을 생성하기 위한 필터와 1/4 픽셀 단위의 픽셀 값들(1912 및 1916)을 생성하기 위한 필터가 상이할 수 있다. 또한, 동일한 1/4 픽셀 단위의 픽셀 값들(1912 및 1916)도 상이한 필터에 기초해 생성될 수 있다. 도 14와 관련하여 전술한 바와 같이 각각의 보간 위치마다 역변환을 위한 기저함수의 위상 변경 정도가 상이하므로, 보간을 위해 선택되는 필터도 상이하다.
마찬가지로 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1900 내지 1906) 사이의 다른 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1920, 1930 및 1940)도 보간 위치에 따라 상이하게 선택된 1차원 보간 필터에 기초해 생성될 수 있다.
필터선택부(1410)가 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1900 내지 1906) 사이의 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1910, 1920, 1930 및 1940)을 생성하기 위한 필터를 선택하면, 보간부(1420)는 선택된 필터에 기초해 각각의 보간 위치에서의 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들을 생성한다. 본 발명에 따르면, 각각의 보간 위치의 픽셀 값을 생성하기 위한 필터가 미리 계산되어 있으므로, 모든 보간 위치의 픽셀 값들을 정수 픽셀 단위의 픽셀 값에 기초해 생성할 수 있다.
다시 말해, 1/4 픽셀 단위의 픽셀 값들(1912 및 1916)은 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1900 및 1920)에 기초해 직접 생성되며, 1/2 픽셀 단위의 픽셀 값(1914)를 먼저 계산하고, 정수 픽셀 단위의 픽셀 값(1900 및 1902) 및 1/2 픽셀 단위의 픽셀 값(1914)에 기초해 1/4 픽셀 단위의 픽셀 값들(1912 및 1916)를 생성할 필요가 없다. 영상 보간을 픽셀 단위가 낮아짐에 따라 순차적으로 수행해야 할 필요가 없기 때문에 빠른 속도로 영상 보간을 수행할 수 있다.
그러나, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 보간 위치에 따라 본원 발명에 따른 보간 방법과 종래 기술에 따른 보간 방법을 결합할 수도 있다. 예를 들어, 1/2 픽셀 단위 및 1/4 픽셀 단위의 픽셀 값은 본원 발명에 따른 보간 필터를 이용해 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1900 및 1920)로부터 직접 생성하고, 1/8 픽셀 단위의 픽셀 값은 1/4 픽셀 단위의 픽셀 값에 종래 기술에 따른 선형 보간 필터를 적용하여 생성할 수도 있다. 또한, 1/2 픽셀 단위의 픽셀 값만 본원 발명에 따른 보간 필터를 이용해 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1900 및 1920)로부터 직접 생성하고, 1/4 픽셀 단위의 픽셀 값은 1/2 픽셀 단위의 픽셀 값에 종래 기술에 따른 선형 보간 필터를 적용하여 생성하고, 1/8 픽셀 단위의 픽셀 값은 1/4 픽셀 단위의 픽셀 값에 종래 기술에 따른 선형 보간 필터를 적용하여 생성할 수도 있다.
보간 결과 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1900 내지 1906) 사이의 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1910, 1920, 1930 및 1940)이 모두 생성되면, 필터선택부(1410)는 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1910, 1920, 1930 및 1940) 사이를 보간하기 위한 1차원 보간 필터를 다시 선택한다. 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1900 내지 1906) 사이를 보간하기 위해 필터를 선택할 때와 마찬가지로 보간 위치에 따라 상이한 필터를 선택한다.
보간부(1420)는 필터선택부(1410)에서 선택된 필터에 따라 보간 위치 각각에 대응되는 분수 픽셀 단위의 픽셀 값(1950)을 생성한다. 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1910, 1920, 1930 및 1940) 사이의 또 다른 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1950)이 생성된다.
도 19b는 본 발명의 일 실시예에 따른 1차원 보간 필터를 이용한 2차원 보간 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 19b를 참조하면, 1차원 보간 필터를 이용해 수직 방향 보간 및 수평 방향 보간을 반복하여 수행함으로써 2차원 보간 위치의 픽셀 값을 생성할 수 있다.
정수 픽셀 단위의 픽셀 값들 REF(i, j)(1960) 및 REF(i+1, j)(1964) 사이를 수평 방향으로 보간하여 Temp(i, j)을 생성한다. 또한, REF(i, j+1)(1962) 및 REF(i+1, j+1)(1966) 사이를 수평 방향으로 보간하여 Temp(i, j+1)를 생성한다. 그런 다음 Temp(i, j) 및 Temp(i, j+1) 사이를 수직 방향으로 보간하여 2차원 보간 위치의 P(i,j)를 생성한다.
1차원 보간 필터는 전술한 1차원 이산 코사인 변환 및 위상 변경된 복수의 기저함수에 기초한 1차원 역이산 코사인 변환을 위한 필터일 수 있다. 또한, 1차원 보간 필터는 수학식 17과 관련하여 전술한 스케일링된 필터일 수 있는데, 스케일링된 필터에 기초해 수평 및 수직 방향 보간을 수행하는 경우 다음 수학식 21를 계산함으로써 보간을 수행할 수 있다.
Figure 112015023959592-pat00045
Figure 112015023959592-pat00046
F'l(αx) 및 F'l(αy)는 수학식 18의 F'l(α)에 대응된다. 다만, 수직 방향의 보간 위치와 수평 방향의 보간 위치가 상이할 수 있으므로, 보간 위치에 따라 상이한 1차원 보간 필터가 선택될 수 있다.
수직 방향의 보간을 수행할 때에 스케일링된 필터를 이용하여 보간을 수행하고, 스케일링 팩터에 의한 픽셀 값의 증가를 상쇄하기 위한 비트 쉬프트는 하지 않는다. 그런 다음 스케일링된 필터를 이용해 수평 방향의 보간도 수행한 후에 중복된 스케일링에 의한 픽셀 값의 증가를 한꺼번에 상쇄한다.
따라서, F'l(αy)의 스케일링 팩터가 "2bit1"이고, F'l(αx)의 스케일링 팩터가 "2bit2"일 때, 수학식 21의 "bits"는 "bits=bit1+bit2"이다. 또한, "offset2"는 "offset2=2bits-1"이다.
도 19c는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 1차원 보간 필터를 이용한 2차원 보간 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 19c를 참조하면, 1차원 보간 필터를 이용해 수직 방향 보간 및 수평 방향 보간을 반복하여 수행함으로써 2차원 보간 위치의 픽셀 값을 생성할 수 있다.
정수 픽셀 단위의 픽셀 값들 REF(i, j)(1960) 및 REF(i, j+1)(1962) 사이를 수직 방향으로 보간하여 Temp(i, j)을 생성한다. 또한, REF(i, j+1)(1964) 및 REF(i+1, j+1)(1966) 사이를 수직 방향으로 보간하여 Temp(i+1, j)를 생성한다. 그런 다음 Temp(i, j) 및 Temp(i+1, j) 사이를 수평 방향으로 보간하여 2차원 보간 위치의 P(i,j)를 생성한다. 스케일링된 필터에 기초해 수평 및 수직 방향 보간을 수행하는 경우 다음 수학식 22를 계산함으로써 보간을 수행할 수 있다.
Figure 112015023959592-pat00047
Figure 112015023959592-pat00048
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상을 보간하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 20을 참조하면, 단계 2010에서 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보간 장치(900)는 서로 다른 주파수의 복수의 기저함수를 이용해 공간 도메인의 픽셀 값들을 변환한다. 픽셀 값들을 소정의 블록에 포함된 복수의 픽셀 값들일 수도 있고, 수평 또는 수직 방향으로 배열된 픽셀 값들의 행 또는 열일 수 있다.
변환은 2차원 이산 코사인 변환 또는 1차원 이산 코사인 변환일 수 있는 바 이와 관련하여서 변환부(910), 수학식 1, 2, 3 및 7과 관련하여 전술하였다.
단계 2020에서 영상 보간 장치(900)는 단계 2010의 변환에 이용된 복수의 기저함수의 위상을 변경한다. αx 및 αy에 의해 결정되는 2차원 보간 위치 또는 α에 의해 결정되는 1차원 보간 위치에 따라 변환에 이용된 복수의 기저함수의 위상을 변경한다.
단계 2030에서 영상 보간 장치(900)는 단계 2020에서 위상이 변경된 복수의 기저함수를 이용해 단계 2010의 변환 결과 생성된 복수의 계수를 역변환한다. 단계 2010에서 변환 결과 생성된 복수의 계수를 역변환하여 보간 위치의 픽셀 값을 생성한다.
단계 2010의 변환이 2차원 이산 코사인 변환이었다면, 단계 2030에서 영상 보간 장치(900)는 위상 변경된 복수의 코사인 함수를 이용해 복수의 이산 코사인 계수를 2차원 역이산 코사인 변환하여 2차원 보간 위치의 픽셀 값들을 생성한다.
단계 2010의 변환이 픽셀 값들의 행 또는 열에 대한 1차원 이산 코사인 변환이었다면, 단계 2030에서 영상 보간 장치(900)는 위상 변경된 복수의 코사인 함수를 이용해 복수의 이산 코사인 계수를 1차원 역이산 코사인 변환하여 1차원 보간 위치의 픽셀 값을 생성한다.
위상 변경된 복수의 기저함수 및 이에 기초해 역변환은 역변환부(920), 수학식 4, 5, 6 및 8과 관련하여 전술하였다.
도 21은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 영상을 보간하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 21을 참조하면, 단계 2110에서 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보간 장치(1400)는 변환 및 위상 변경된 복수의 기저함수에 기초한 역변환을 위한 필터를 보간 위치에 기초해 선택한다. 보간 위치에 기초해 이산 코사인 변환 및 위상 변경된 복수의 코사인 함수에 기초해 역이산 코사인 변환을 위한 필터를 선택한다. 보간되는 픽셀 값들이 소정의 블록인 경우에는 2차원 이산 코사인 변환 및 2차원 역이산 코사인 변환을 위한 필터를 αx 및 αy에 기초해 선택하고, 보간되는 픽셀 값들이 행 또는 열인 경우에는 1차원 이산 코사인 변환 및 1차원 역이산 코사인 변환을 위한 필터가 α에 기초해 선택된다. 도 15 또는 도 16a 내지 16f 또는 도 17에 도시된 필터 중에서 하나를 보간 위치에 기초해 선택할 수 있다. 보간 위치는 물론 다른 요소들을 고려하여 필터의 크기를 선택할 수 있음은 필터 선택부(1410) 및 도 17과 관련하여 전술하였다.
단계 2120에서 영상 보간 장치(1400)는 단계 2110에서 선택된 필터에 기초해 보간을 수행한다. 단계 2110에서 보간 위치에 기초해 선택된 필터를 이용해 공간 도메인의 픽셀 값들을 필터링함으로써, 2차원 보간 위치의 픽셀 값들 또는 1차원 보간 위치의 픽셀 값을 생성한다. 필터를 이용한 보간은 수학식 9 내지 19와 관련하여 전술하였다.
도 22는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 영상을 보간하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 22를 참조하면, 단계 2210에서 영상 보간 장치(1400)는 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1900 내지 1906) 사이를 보간하기 위한 필터를 보간 위치에 따라 상이하게 선택한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보간 방법에 따르면, 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1910, 1920, 1930 및 1940)이 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1900 내지 1906)로부터 직접 생성될 수 있다. 따라서, 영상 보간 장치(1400)는 보간 위치 각각에 대응되는 보간 필터를 단계 2210에서 선택한다.
단계 2220에서 영상 보간 장치(1400)는 단계 2210에서 보간 위치에 따라 상이하게 선택된 필터에 기초해 정수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1900 내지 1906) 사이를 보간하여 적어도 하나의 분수 화소 단위의 픽셀 값(1910, 1920, 1930 및 1940)을 생성한다.
단계 2230에서 영상 보간 장치(1400)는 단계 2220에서 생성된 분수 화소 단위의 픽셀 값들(1910, 1920, 1930 및 1940) 사이를 보간하기 위한 필터를 보간 위치에 따라 상이하게 선택한다. 도 19의 분수 화소 단위의 픽셀 값들(1910, 1920, 1930 및 1940) 사이의 또 다른 분수 화소 단위의 픽셀 값들(1950)을 생성하기 위한 필터를 보간 위치에 따라 상이하게 선택한다.
단계 2240에서 영상 보간 장치(1400)는 단계 2230에서 선택된 필터에 기초해 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1910, 1920, 1930 및 1940)을 보간하여 또 다른 분수 픽셀 단위의 픽셀 값들(1950)를 생성한다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명이 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이와 균등하거나 또는 등가적인 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다 할 것이다. 또한, 본 발명에 따른 시스템은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다.
예를 들어, 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 영상 부호화 장치, 영상 복호화 장치, 영상 부호화부, 영상 복호화부 및 영상 보간 장치는 도 1, 2, 4, 5, 9 및 14에 도시된 바와 같은 장치의 각각의 유닛들에 커플링된 버스, 상기 버스에 결합된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 명령, 수신된 메시지 또는 생성된 메시지를 저장하기 위해 상기 버스에 결합되어, 전술한 바와 같은 명령들을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서에 커플링된 메모리를 포함할 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등을 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

Claims (4)

  1. 현재 블록의 예측을 위한 루마 참조 픽처 내의 루마 참조 블록을, 루마 움직임 벡터를 이용하여 결정하는 단계;
    상기 루마 참조 픽처 내의 정수 화소 위치의 루마 샘플들에 대해 8탭 보간 필터를 적용하여, 상기 루마 참조 블록에 포함되는 제1 2/4-화소 위치의 루마 샘플을 생성하는 단계;
    상기 정수 화소 위치의 루마 샘플들 사이에 위치하는 부 화소 위치의 루마 샘플들에 대해 8탭 보간 필터를 적용하여, 상기 루마 참조 블록에 포함되는 제2 2/4-화소 위치의 루마 샘플을 생성하는 단계;
    상기 정수 화소 위치의 루마 샘플들에 대해 보간 필터를 적용하여, 상기 루마 참조 블록에 포함되는 제1 1/4-화소 위치 또는 제1 3/4-화소 위치의 루마 샘플을 생성하는 단계; 및
    상기 부화소 위치의 루마 샘플들에 대해 보간 필터를 적용하여, 상기 루마 참조 블록에 포함되는 제2 1/4-화소 위치 또는 제2 3/4-화소 위치의 루마 샘플들을 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 제1 1/4-화소 위치 또는 제1 3/4-화소 위치의 루마 샘플을 생성하기 위한 보간 필터는, 상기 생성된 제1 2/4-화소 위치의 루마 샘플을 이용하지 않고 상기 정수 화소 위치의 루마 샘플들을 이용하고,
    수평 방향으로 인접하는 정수 화소 위치의 루마 샘플들 사이에 위치하는 상기 제1 2/4-화소 위치의 루마 샘플을 생성하기 위해, 상기 8탭 보간 필터가 상기 수평 방향으로 인접하는 정수 화소 위치의 루마 샘플들에 적용되고,
    수직 방향으로 인접하는 정수 화소 위치의 루마 샘플들 사이에 위치하는 상기 제1 2/4-화소 위치의 루마 샘플을 생성하기 위해, 상기 8탭 보간 필터가 상기 수직 방향으로 인접하는 정수 화소 위치의 루마 샘플들에 적용되고,
    상기 8탭 보간 필터는 8개의 필터 계수로 구성되고,
    상기 제1 2/4 화소 위치의 루마 샘플은, 일렬로 나열된 8개의 정수 화소 위치의 루마 샘플들로부터 생성되고,
    상기 제2 2/4 화소 위치의 루마 샘플은, 일렬로 나열된 8개의 부 화소 위치의 루마 샘플들로부터 생성되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    수평 방향으로 x 번째에 위치하고 수직 방향으로 y 번째에 위치하는 루마 샘플의 화소 위치를 (x, y)로 나타낼 때,
    상기 제1 2/4-화소 위치는, (i + 2/4, j) 또는 (i, j + 2/4) 이고,
    상기 제2 2/4-화소 위치는, (i + 2/4, j + 2/4) 이고,
    상기 제1 1/4-화소 위치는, (i + 1/4, j) 또는 (i, j + 1/4) 이고,
    상기 제1 3/4-화소 위치는, (i + 3/4, j) 또는 (i, j + 3/4) 이고,
    상기 제2 1/4-화소 위치는, (i + 1/4, j + 1/4) 이고,
    상기 제2 3/4-화소 위치는, (i + 3/4, j + 3/4) 이고,
    상기 x 및 상기 y 는 정수 또는 분수를 나타내고,
    상기 i 및 상기 j 는 정수를 나타내는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    영상은 다수의 최대 부호화 단위들로 분할되고,
    상기 다수의 최대 부호화 단위들 중에서 하나의 최대 부호화 단위는, 부호화 단위가 분할되는지 여부를 나타내는 분할 정보에 따라, 현재 심도와 하위 심도 중 적어도 하나를 포함하는 심도의 적어도 하나의 부호화 단위로 계층적으로 분할되고,
    상기 분할 정보가 상기 현재 심도에서 분할을 나타낼 때, 상기 현재 심도의 부호화 단위는 이웃 부호화 단위들과 독립적으로, 상기 하위 심도의 부호화 단위들로 4분할되고,
    상기 분할 정보가 상기 현재 심도에서 분할되지 않음을 나타낼 때, 상기 현재 심도의 부호화 단위로부터 예측 단위들이 획득되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 방법.
  4. 현재 블록의 예측을 위한 루마 참조 픽처 내의 루마 참조 블록을 루마 움직임 벡터를 이용하여 결정하고, 상기 루마 참조 픽처 내의 정수 화소 위치의 루마 샘플들에 대해 8탭 보간 필터를 적용하여, 상기 루마 참조 블록에 포함되는 제1 2/4-화소 위치의 루마 샘플을 생성하고, 상기 정수 화소 위치의 루마 샘플들 사이에 위치하는 부 화소 위치의 루마 샘플들에 대해 8탭 보간 필터를 적용하여, 상기 루마 참조 블록에 포함되는 제2 2/4-화소 위치의 루마 샘플을 생성하고, 상기 정수 화소 위치의 루마 샘플들에 대해 보간 필터를 적용하여, 상기 루마 참조 블록에 포함되는 제1 1/4-화소 위치 또는 제1 3/4-화소 위치의 루마 샘플을 생성하고, 상기 부화소 위치의 루마 샘플들에 대해 보간 필터를 적용하여, 상기 루마 참조 블록에 포함되는 제2 1/4-화소 위치 또는 제2 3/4-화소 위치의 루마 샘플들을 생성하는 프로세서를 포함하고,
    상기 제1 1/4-화소 위치 또는 제1 3/4-화소 위치의 루마 샘플을 생성하기 위한 보간 필터는, 상기 생성된 제1 2/4-화소 위치의 루마 샘플을 이용하지 않고 상기 정수 화소 위치의 루마 샘플들을 이용하고,
    수평 방향으로 인접하는 정수 화소 위치의 루마 샘플들 사이에 위치하는 상기 2/4-화소 위치의 루마 샘플을 생성하기 위해, 상기 8탭 보간 필터가 상기 수평 방향으로 인접하는 정수 화소 위치의 루마 샘플들에 적용되고,
    수직 방향으로 인접하는 정수 화소 위치의 루마 샘플들 사이에 위치하는 상기 2/4-화소 위치의 루마 샘플을 생성하기 위해, 상기 8탭 보간 필터가 상기 수직 방향으로 인접하는 정수 화소 위치의 루마 샘플들에 적용되고,
    상기 8탭 보간 필터는 8개의 필터 계수로 구성되고,
    상기 제1 2/4 화소 위치의 루마 샘플은, 일렬로 나열된 8개의 정수 화소 위치의 루마 샘플들로부터 생성되고,
    상기 제2 2/4 화소 위치의 루마 샘플은, 일렬로 나열된 8개의 부 화소 위치의 루마 샘플들로부터 생성되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 장치.
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