KR101713354B1 - 움직임 추정에 대한 검색 범위 선택 방법과 그의 시스템 및 컴퓨터 판독가능 저장 매체 - Google Patents

움직임 추정에 대한 검색 범위 선택 방법과 그의 시스템 및 컴퓨터 판독가능 저장 매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 예컨대, 비디오 인코더 또는 디코더에서 움직임 추정을 수행할 때 검색 범위(SR)를 결정하는 데 사용될 수 있는 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다. 움직임 추정 동안에 현재의 블록에 대한 움직임 벡터를 결정하는 것은 참조 프레임에 또는 현재의 블록과 공간적으로 또는 시간적으로 이웃하는 이전에 디코딩된 블록에 존재할 수 있는 검색 윈도우 내에서 검색하는 것을 수반할 수 있다. 그러한 검색은 참조 프레임의 대응하는 블록들 사이에서 SAD와 같은 메트릭을 최소화하는 움직임 벡터를 찾는다. 메트릭을 최소화하는 움직임 벡터는 움직임 추정에서 사용하기에 좋은 후보일 수 있다. 검색의 정도가 한정되도록 검색 범위가 결정되면 검색은 보다 효율적이 될 수 있다. 검색 범위는 블록 레벨 또는 화상 레벨에서 결정될 수 있다.

Description

움직임 추정에 대한 검색 범위 선택 방법과 그의 시스템 및 컴퓨터 판독가능 저장 매체{METHODS AND APPARATUS FOR ADAPTIVELY CHOOSING A SEARCH RANGE FOR MOTION ESTIMATION}
비디오 코딩에서 움직임 추정(ME)은 비디오 프레임들 사이의 시간적 리던던시(redundancy)를 제거하거나 감소시킴으로써 비디오 압축 성능을 증가시키는 데 사용될 수 있다. 입력 블록을 인코딩하기 위해, 종래의 움직임 추정은 인코더에서 참조 프레임의 지정된 검색 윈도우 내에 수행될 수 있다. 이는 참조 프레임 내의 참조 블록과 입력 블록 사이의 SAD(sum of absolute differences)를 최소화하는 움직임 벡터의 결정을 허용할 수 있다. 움직임 벡터(MV) 정보는 움직임 보상을 위해 디코더로 전송될 수 있다. 움직임 벡터는 소수적(fractional) 픽셀 유닛에 대해 결정될 수 있고, 소수적 픽셀 값을 계산하는 데 보간 필터가 사용될 수 있다.
원시 입력 프레임이 디코더에서 이용가능하지 않은 경우에, 디코더에서 ME는 재구성된 참조 프레임을 사용하여 수행될 수 있다. 예측된 프레임(P 프레임)을 인코딩할 때, 순방향(forward) 참조 버퍼 내에 다수의 참조 프레임이 존재할 수 있다. 양방향 예측 프레임(B 프레임)을 인코딩할 때, 순방향 참조 버퍼 내에 다수의 참조 프레임이 존재하고 역방향(backward) 참조 버퍼 내에 적어도 하나의 참조 프레임이 존재할 수 있다. B 프레임 인코딩의 경우에, MV를 얻기 위해 반사 ME(mirror ME) 또는 투영 ME(projective ME)가 수행될 수 있다. P 프레임 인코딩의 경우에, MV를 얻기 위해 투영 ME가 수행될 수 있다.
다른 맥락에서, 하나 이상의 프레임 내의 블록에 관하여 이용가능한 이전에 디코딩된 픽셀에 대해 움직임 추정을 수행함으로써 비디오 디코더에서 블록 기반 움직임 벡터가 생성될 수 있다. 이용가능한 픽셀은 예컨대, 현재 프레임의 일련의 스캔 코딩 순으로 공간적으로 이웃하는 블록이거나, 이전에 디코딩된 프레임 내의 블록이거나, 계층화 코딩이 사용되었을 때 하위 계층의 다운샘플링된 프레임 내의 블록일 수 있다. 이와 달리 이용가능한 픽셀은 전술한 블록들의 조합일 수 있다.
이하는 예컨대, 비디오 인코더 또는 디코더에서 움직임 추정을 수행할 때 검색 범위 벡터(SR)를 결정하는 데 사용될 수 있는 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품을 설명한다. 움직임 추정 동안에 현재의 블록에 대한 움직임 벡터를 결정하는 것은 참조 프레임에 또는 현재의 블록과 공간적으로 또는 시간적으로 이웃하는 이전에 디코딩된 블록에 존재할 수 있는 검색 윈도우 내에서 검색하는 것을 수반할 수 있다. 그러한 검색은 참조 프레임의 대응하는 블록들 사이에서 SAD와 같은 메트릭을 최소화하는 움직임 벡터를 찾는다. 메트릭을 최소화하는 움직임 벡터는 움직임 추정에서 사용하기에 좋은 후보일 수 있다. 검색의 정도가 한정되도록 검색 범위가 결정되면 검색은 보다 효율적이 될 수 있다.
도 1은 실시예에 따라, 디코더에서의 반사 움직임 추정을 도시한다.
도 2는 실시예에 따라, 디코더에서의 투영 움직임 추정을 도시한다.
도 3은 실시예에 따라, 움직임 검색이 2 개의 상이한 참조 프레임 내의 블록에 기초하는, 현재의 프레임으로부터 이미 디코딩된 블록을 사용하는 MV 유도를 도시한다.
도 4는 실시예에 따라, 이미 디코딩된 이전 및 다음 프레임으로부터 이전에 디코딩된 블록을 사용하는 MV 유도를 도시한다.
도 5는 실시예에 따라, 계층화 코딩 콘텍스트에서 하위 레벨로부터 이전에 디코딩된 블록을 사용하는 MV 유도를 도시한다.
도 6은 실시예에 따라, 블록 레벨에서 검색 범위 벡터의 결정을 도시하는 순서도이다.
도 7은 실시예에 따라, 화상 레벨에서 검색 범위 벡터의 결정을 도시하는 순서도이다.
도 8은 예시적인 소프트웨어 실시예의 컴퓨팅 콘텍스트를 도시한다.
도 9는 실시예에 따라, H.264 인코더의 콘텍스트에서 자기 MV 유도 모듈을 도시하는 블록도이다.
도 10은 실시예에 따라, H.264 디코더의 콘텍스트에서 자기 MV 유도 모듈을 도시하는 블록도이다.
검색은 블록 레벨 또는 화상 레벨에서 수행될 수 있다. 블록 레벨에서 검색 범위 벡터를 결정할 때, 검색 범위 벡터는 전체 프레임 내의 서로 다른 블록들에 대해 상이할 수 있다. 화상 레벨에서 검색 범위 벡터를 결정할 때, 프레임 내의 블록마다 동일한 검색 범위 벡터가 사용될 수 있다.
실시예에서, 검색 범위 벡터는 수평 및 수직 방향 각각의 검색 범위 성분으로 구성될 수 있다.
당업자에 의해 이해되는 바와 같이, 용어 "프레임" 및 "화상"은 본 명세서에서 상호교환적으로 사용됨을 알아야 한다.
반사 ME
반사 ME는 순방향 및 역방향 참조 프레임을 사용할 수 있고, 그 결과, 일반적으로 B 프레임 인코딩에 적용가능하다. 도 1은 반사 ME가 실시예(100)에 따라 수행될 수 있는 방법을 도시한다. 도 1의 실시예에서, 순방향 참조 프레임(120)과 역방향 참조 프레임(130) 사이에 2 개의 B 프레임(110, 115)이 존재할 수 있다. 프레임(110)은 현재의 인코딩 프레임일 수 있다. 현재의 블록(140)을 인코딩할 때, 참조 프레임(120, 130)의 검색 윈도우(160, 170)에서 각각 검색을 수행함으로써 움직임 벡터를 획득하도록 반사 ME가 수행될 수 있다. 전술한 바와 같이, 현재의 입력 블록이 디코더에서 이용가능하지 않을 수 있는 경우, 2 개의 참조 프레임을 사용하여 반사 ME가 수행될 수 있다.
이 콘텍스트에서 예시적인 움직임 검색은 다음과 같이 진행될 수 있다. 검색 윈도우는 순방향 참조 프레임 내에 지정될 수 있다. 이 검색 윈도우는 인코더와 디코더 양자 모두에서 동일할 수 있다. 검색 경로는 순방향 검색 윈도우 내에 지정될 수 있다. 인코더와 디코더가 동일한 검색 경로를 따르는 한, 여기서 완전 검색 또는 임의의 고속 검색 방식이 사용될 수 있다. 검색 경로에서 벡터 MV0의 경우에, 역방향 검색 윈도우에서 반사 움직임 벡터 MV1가 획득될 수 있다. 여기서 비교적 짧을 수 있는 연관된 시구간 동안에 움직임 궤적이 직선이라고 가정할 수 있다. MV1은 후속하는 MV0의 함수로서 획득될 수 있으며, d0과 d1은 현재의 프레임과 저마다의 참조 프레임의 각각 사이의 거리일 수 있다.
Figure 112012058585008-pat00001
SAD와 같은 메트릭은 (i) 순방향 참조 프레임 내의 MV0가 가리키는 참조 블록과 (ii) 역방향 참조 프레임 내의 MV1이 가리키는 참조 블록 사이에서 계산될 수 있다. 이들 참조 블록은 도 1에 각각 150과 180으로 도시된다. 임의의 추가적인 움직임 벡터 MV0가 검색 경로 내에 존재하는지 여부가 판정될 수 있다. 만일 존재하면, 하나 보다 많은 MV0이 획득될 수 있고, 여기서 각각의 MV0은 연관된 MV1을 갖는다. 또한, 각각의 연관된 쌍마다, 메트릭, 예컨대 SAD가 획득될 수 있다. 메트릭에 대한 최적의 값, 예컨대 최소 SAD를 생성하는 MV0이 선택된다.
한 쌍의 움직임 벡터 MV0 및 MV1이 획득된다고 가정하면, 현재의 블록에 대해, MV0으로 순방향 예측 P0(MV0)이 획득될 수 있고, MV1으로 역방향 P1(MV1)획득될 수 있으며, MV0과 MV1 양자 모두로 양방향 예측이 획득될 수 있다. 양방향 예측은 예컨대, P0(MV0)와 P1(MV1)의 평균이거나 가중 평균
Figure 112012058585008-pat00002
일 수 있다. 양방향 예측을 획득하는 데 다른 함수가 사용될 수 있다. 실시예에서, 인코더 및 디코더는 동일한 예측 방법을 사용할 수 있다.
반사 ME는 도 1에 도시된 바와 같이, 각각 2 개의 인접하는 화상들 사이의 움직임이 선형이라고 가정한다. 화상(110) 내의 현재 블록을 인코딩할 때, 2개의 참조 화상 FWRef(120) 및 BWRef(130)가 참조 버퍼에서 이용가능할 수 있다. BWRef(130)와 FWRef(120) 사이에서 이용가능한 블록 MV이 블록 i에 대해 Ref_MVi라고 하면(여기서 움직임 벡터는 화상 거리에 따라 스케일링됨), 모든 Ref_MVi를 사용하여 검색 범위 벡터가 결정될 수 있는바, 선형 또는 비선형 처리 함수 f()를 사용한다.
Figure 112012058585008-pat00003
처리 함수 f()는 실시예에서 다음과 같을 수 있다. 우선, 블록 i에 걸쳐 절대 Ref_MVi의 평균값이 획득될 수 있다. 평균은 mv_ref로 나타낼 수 있다. 이어서 화상(110)에 대해, 적응 검색 범위가 다음과 같이 계산될 수 있다. α와 β는 2 개의 사전결정된 상수(각각 스칼라와 벡터)일 수 있다. 이들은 실시예에서 각각 1.1 및 (4, 4)로 설정될 수 있다. 여기서, 계산된 적응 SR은 SR-Pic로 도시된다. 이는 화상 레벨 적응 검색 범위 벡터로서 사용될 수 있다.
Figure 112012058585008-pat00004
프레임(110) 내의 각각의 블록마다, 블록 레벨 검색 범위는 시간적 및/또는 공간적 이웃 블록의 움직임 벡터에 기초하여 결정될 수 있다. 예컨대, 이웃 블록 i의 움직임 벡터가 각각 Nbr_MVi라고 가정한다(여기서 움직임 벡터는 화상 거리에 따라 스케일링됨). 이어서 모든 Nbr_MVi를 사용하여 검색 범위 벡터가 결정될 수 있는바, 선형 또는 비선형 처리 함수 g()를 사용한다.
Figure 112012058585008-pat00005
실시예에서, 처리 함수 g()는 다음과 같을 수 있다. 우선, 절대 Nbr_MVi의 평균값이 획득될 수 있는데, mv_nbr로 나타낸다. 이어서 블록 레벨 적응 검색 범위 벡터 SR_Blk가 다음과 같이 계산될 수 있다. 여기서 α와 β는 실시예에서 각각 1.1 및 (4, 4)로 설정될 수 있는 2 개의 상수(각각 스칼라와 벡터)이다.
Figure 112012058585008-pat00006
몇몇 실시예에서, 검색 범위 벡터 내의 수평 및 수직 성분이 동일할 필요가 있을 수 있다. 여기서, 2 개의 성분 중 더 큰 것의 값은 수평 및 수직 성분 모두에 사용될 수 있다.
투영 움직임 추정
현재의 블록을 인코딩하기 위해 MV를 유도하는 데 투영 ME가 수행될 수 있다. 도 2는 2 개의 순방향 참조 프레임 FWRef0(참조 프레임(220)으로 도시됨) 및 FWRef1(참조 프레임(230)으로 도시됨)을 사용할 수 있는 예시적인 투영 ME 시나리오를 도시한다. 이들 참조 프레임은 현재의 프레임(210) 내의 타깃 블록(240)에 대한 움직임 벡터를 유도하는 데 사용될 수 있다. 검색 윈도우(270)가 참조 프레임(220) 내에 지정될 수 있고, 검색 경로가 검색 윈도우(270) 내에 지정될 수 있다. 검색 경로 내의 각각의 움직임 벡터 MV0마다, 참조 프레임(230)의 검색 윈도우(260)에서 투영 움직임 벡터 MV1가 결정될 수 있다. 각각의 움직임 벡터 쌍 MV0 및 연관된 움직임 벡터 MV1마다, (1) 참조 프레임(220) 내의 MV0이 가리키는 참조 블록(280)과 (2) 참조 프레임(230) 내의 MV1이 가리키는 참조 블록(250) 사이에서 SAD와 같은 메트릭이 계산될 수 있다. 이어서 메트릭에 대한 최적의 값, 예컨대, 최소 SAD를 산출하는 움직임 벡터 MV0이 타깃 블록(240)에 대한 움직임 벡터로서 선택될 수 있다.
투영 ME에 대한 프로세스는 다음과 같이 진행될 수 있다. 검색 윈도우는 제 1 순방향 참조 프레임 내에 지정될 수 있다. 이 윈도우는 인코더와 디코더 양자 모두에서 동일할 수 있다. 검색 경로는 이 검색 윈도우 내에 지정될 수 있다. 예컨대, 인코더와 디코더가 동일한 검색 경로를 따를 수 있도록, 완전 검색 또는 고속 검색 방식이 사용될 수 있다. 검색 경로에서 움직임 벡터 MV0의 경우에, 제 2 순방향 참조 프레임 내의 제 2 검색 윈도우에서 투영 움직임 벡터 MV1이 획득될 수 있다. 여기서 움직임 궤적이 이 짧은 시구간에 걸쳐 직선이라고 가정할 수 있다. MV1은 후속하는 MV0의 함수로서 획득될 수 있으며, d0과 d1은 현재의 프레임과 저마다의 참조 프레임의 각각 사이의 거리일 수 있다.
Figure 112012058585008-pat00007
SAD와 같은 메트릭은 i) 제 1 참조 프레임 내의 MV0이 가리키는 참조 블록과 ii) 제 2 참조 프레임 내의 MV1이 가리키는 참조 블록 사이에서 계산될 수 있다. 검색 경로 내에 남아있고 아직 고려되지 않은 임의의 추가적인 움직임 벡터 MV0이 존재하는지 여부가 판정될 수 있다. 만일 적어도 하나의 MV0이 남아있으면, 대응하는 투영 움직임 벡터 MV1이 결정될 수 있다. 이 방식으로, 한 쌍의 세트 MV0 및 MV1가 결정될 수 있고, 각각의 쌍마다 SAD와 같은 메트릭이 계산될 수 있다. MV0 중 하나가 선택될 수 있으며, 여기서 선택된 MV0은 메트릭에 대한 최적의 값, 예컨대 최소 SAD를 산출한다. 이어서 이 MV0은 현재의 블록에 대한 움직임을 예측하는 데 사용될 수 있다.
현재의 블록에 대한 예측은 상이한 방법으로 획득될 수 있다. 예측은 예컨대,
Figure 112012058585008-pat00008
또는
Figure 112012058585008-pat00009
일 수 있다. 다른 실시예에서, 다른 기능이 사용될 수 있다. 예측은 인코더와 디코더 양자 모두에서 동일한 방법으로 획득될 수 있다.
투영 ME는 도 2에 도시된 바와 같이, 2 개의 인접하는 화상 사이의 움직임이 선형이라고 가정할 수 있다. 반사 ME에 대해 전술한 동일한 방법을 사용하면, FWRef0(도 2의 프레임 220)와 FWRef1(프레임 430) 사이의 블록 움직임 벡터를 사용하여 화상 레벨 검색 범위가 획득될 수 있다. 블록 레벨 검색 범위는 반사 ME에 관하여 전술한 바와 같이, 현재의 블록과 시간적으로 및 공간적으로 이웃하는 블록의 움직임 벡터 정보를 사용하여 획득될 수 있다.
공간적으로 이웃하는 블록에 기초한 움직임 추정
도 3은 현재의 프레임(310) 내의 하나 이상의 이웃 블록(340)(여기서 타깃 블록(330)의 위 및 좌측의 블록들로서 도시됨)을 이용할 수 있는 실시예(300)를 도시한다. 이는 각각 이전 참조 프레임(32) 및 다음 참조 프레임(360) 내의 하나 이상의 대응하는 블록(350, 355)에 기초하여 움직임 벡터의 생성을 허용할 수 있으며, 여기서 용어 "이전" 및 "다음"은 시간적 순서를 지칭한다. 이어서 움직임 벡터는 타깃 블록(330)에 적용될 수 있다. 실시예에서, 타깃 블록의 위, 좌측, 위와 좌측 및 위와 우측의 공간적 이웃 블록을 결정하는 데 래스터 스캔 코딩 순서가 사용될 수 있다. 이 방안은 디코딩을 위해 이전 및 다음 프레임 모두를 사용하는 B 프레임에 사용될 수 있다.
도 3에 의해 예시된 방안은 이웃하는 블록이 일련의 스캔 코딩 순서로 타깃 블록 이전에 디코딩되는 한, 현재 프레임 내의 공간적으로 이웃하는 블록의 이용가능한 픽셀에 적용될 수 있다. 또한, 이 방안은 현재의 프레임에 대한 참조 프레임 리스트 내의 참조 프레임에 관하여 움직임 검색을 적용할 수 있다.
도 3의 실시예의 처리는 다음과 같이 발생할 수 있다. 먼저, 픽셀의 하나 이상의 블록이 현재의 프레임에서 식별될 수 있으며, 식별된 블록은 현재 프레임의 타깃 블록과 이웃한다. 이어서 시간상 다음 참조 프레임 내의 대응하는 블록 및 이전 참조 프레임 내의 대응하는 블록에 기초하여, 식별된 블록에 대한 움직임 검색이 수행될 수 있다. 움직임 검색은 식별된 블록에 대한 움직임 벡터를 야기할 수 있다. 이와 달리, 그들 블록의 식별 이전에 이웃하는 블록의 움직임 벡터가 결정될 수 있다. 이어서 움직임 벡터는 타깃 블록에 대한 움직임 벡터를 유도하는 데 사용될 수 있고, 그 다음에 타깃 벡터에 대한 움직임 보상에 사용될 수 있다. 이 유도는 당업자에게 알려져 있는 임의의 적합한 프로세스를 사용하여 수행될 수 있다. 그러한 프로세스는 예컨대 그리고 제한 없이 가중 평균화 또는 중간값 필터링(median filtering)일 수 있다.
만일 현재의 화상이 참조 버퍼 내에 역방향 및 순방향 참조 화상 양자 모두를 가지면, 반사 ME에 사용된 것과 동일한 방법이 화상 레벨 및 블록 레벨 적응 검색 범위 벡터를 획득하는 데 사용될 수 있다. 이와 달리, 순방향 참조 화상만이 이용가능하면, 투영 ME에 대해 전술된 방법이 화상 레벨 및 블록 레벨 적응 검색 범위를 획득하는 데 사용될 수 있다.
시간적으로 이웃하는 블록에 기초한 움직임 추정
다른 실시예에서, 시간 순서대로 이전 및 다음 재구성 프레임의 대응하는 블록은 움직임 벡터를 유도하는 데 사용될 수 있다. 이 방안은 도 4에 실시예(400)로서 도시된다. 현재의 프레임(410) 내의 타깃 블록(430)을 인코딩하기 위해, 이미 디코딩된 픽셀이 사용될 수 있고, 이들 픽셀은 이전 프레임(415)의 대응하는 블록(440) 및 다음 프레임(455)의 대응하는 블록(465)에서 발견될 수 있다. 참조 프레임(420)의 하나 이상의 블록(450)을 통해 움직임 검색을 수행함으로써, 제 1 움직임 벡터가 대응하는 블록(440)에 대해 유도될 수 있다. 블록들(450)은 이전 프레임(415)의 블록(440)에 대응하는 참조 프레임(420) 내의 블록과 이웃할 수 있다. 참조 프레임(460)의 하나 이상의 블록(470)을 통해 움직임 검색을 수행함으로써, 제 2 움직임 벡터가 다음 프레임(455)의 대응하는 블록(465)에 대해 유도될 수 있다. 블록(들)(470)은 다음 프레임(455)의 블록(465)에 대응하는 참조 프레임(460) 내의 블록과 이웃할 수 있다. 제 1 및 제 2 움직임 벡터에 기초하여, 타깃 블록(430)에 대한 순방향 및/또는 역방향 움직임 벡터가 결정될 수 있다. 이들 후자의 움직임 벡터는 타깃 블록에 대한 움직임 보상에 사용될 수 있다.
그러한 상황에 대한 ME 처리는 다음과 같다. 블록은 우선 이전 프레임에서 식별될 수 있고, 이 식별된 블록은 현재의 프레임의 타깃 블록에 대응할 수 있다. 이전 프레임의 이 식별된 블록에 대해 제 1 움직임 벡터가 결정될 수 있으며, 제 1 움직임 벡터는 제 1 참조 프레임의 대응하는 블록에 관하여 정의될 수 있다. 블록은 다음 프레임에서 식별될 수 있으며, 이 블록은 현재 프레임의 타깃 블록에 대응할 수 있다. 제 2 움직임 벡터는 다음 프레임의 이 식별된 블록에 대해 결정될 수 있으며, 제 2 움직임 벡터는 제 2 참조 프레임의 대응하는 블록에 관하여 정의될 수 있다. 이상의 제 1 및 제 2 움직임 벡터 각각을 사용하여 하나 이상의 움직임 벡터가 타깃 블록에 대해 결정될 수 있다.
현재의 화상을 인코딩/디코딩할 때, 이전 프레임(415)과 참조 프레임(420) 사이의 블록 움직임 벡터가 이용가능하다. 이들 움직임 벡터를 사용하면, 투영 ME에 대해 전술된 방식으로 화상 레벨 적응 검색 범위가 결정될 수 있다. 대응하는 블록 및 대응하는 블록에 공간적으로 이웃하는 블록들의 움직임 벡터는 반사 ME의 경우와 같이 블록 레벨 적응 검색 범위를 유도하는 데 사용될 수 있다.
하위 다운샘플링된 계층의 블록에 기초한 움직임 추정
실시예에서, 타깃 블록에 대한 MV를 결정하는 데 사용될 수 있는 픽셀은 비디오가 스케일링가능 비디오 코딩 시나리오에서 원시 입력으로부터 다운샘플링되는 하위 계층의 대응하는 블록으로부터 발생할 수 있다. 도 5는 현재의 화상(510)의 타깃 블록(530)에 대응하는 하위 계층 블록(540)을 이용하는 예(500)를 도시한다. 블록(540)은 현재의 화상(510)에 대응하는 화상(515)에서 발생할 수 있다. 하위 계층의 각각의 참조 화상(520, 560) 내에 하나 이상의 블록(550, 570)이 주어지면, 대응하는 블록(540)은 움직임 검색을 수행하는 데 사용될 수 있다. 하위 계층의 참조 화상은 시간 순서대로 순방향 또는 역방향 (이전 또는 다음) 화상일 수 있다. 움직임 벡터가 다운샘플링된 계층에서 유도될 수 있으므로, 움직임 벡터는 타깃 계층의 타깃 블록(530)에 적용되기 전에 업스케일링될 수 있다.
이 방안은 또한 현재의 화상(510) 내의 타깃 프레임(530)에 대응하는 하위 계층의 블록(540)과 공간적 이웃인 이미 디코딩된 블록에 적용될 수 있다.
이 실시예에 대한 처리는 다음과 같다. 현재 프레임 내의 타깃 블록이 주어지면, 대응하는 블록은 하위 계층의 대응하는 프레임 내에서 식별될 수 있다. 움직임 벡터는 하위 계층의 하나 이상의 참조 프레임에 관하여, 하위 계층의 대응하는 블록에 대해 결정될 수 있다. 이어서 결정된 움직임 벡터는 현재 프레임 내의 타깃 블록에 대한 움직임 추정에 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 움직임 벡터는 타깃 계층에 대한 ME 목적을 위해 하위 계층의 블록을 식별하기 전에, 하위 계층에서 결정된다.
타깃 계층의 현재 화상을 디코딩할 때, 하위 계층 화상은 이미 디코딩되었고, 하위 계층의 현재 화상과 하위 계층의 참조 화상 사이의 블록 움직임 벡터가 이용가능하다. 그 블록 움직임 벡터는 반사 ME에 관하여 전술된 바와 같이 화상 레벨 적응 검색 범위를 결정하는 데 사용될 수 있다. 또한, 하위 계층의 같은 장소에 배치된 블록과 그 하위 계층의 같은 장소에 배치된 블록과 공간적으로 이웃하는 블록의 움직임 벡터는 반사 ME에 대해 전술된 바와 같이 블록 레벨 적응 검색 범위를 결정하는 데 사용될 수 있다.
SR의 적응 결정을 위한 처리
실시예에 따라, 블록 레벨에서 검색 범위 벡터를 적응적으로 결정하는 프로세스(600)가 도 6에 도시된다. 단계(610)에서, 블록의 세트가 고려될 수 있으며, 그 블록은 현재의 프레임 내의 현재의 블록과 이웃할 수 있다. 현재의 프레임 내의 각각의 이웃하는 블록 i마다, 각각의 움직임 벡터 Nbr_MVi가 획득될 수 있다. 여기서, 이웃하는 블록은 공간적 이웃일 수 있다. 공간적 이웃은 현재의 블록에 바로 인접할 수도 그렇지 않을 수도 있다. 이와 달리, 이웃하는 블록은 전술한 바와 같이 시간적 이웃일 수 있다.
단계(620)에서, 벡터 Nbr_MVi의 평균이 계산될 수 있다. 그 결과로 벡터 mv_nbr이 생긴다. 단계(630)에서, 검색 범위 벡터가 블록 레벨에서 결정된다.
Figure 112012058585008-pat00010
여기서, α와 β는 실험적으로 결정될 수 있는 사전결정된 상수이고, α는 스칼라 값일 수 있고 β는 2 차원 벡터일 수 있다.
실시예에서, α= 1.1이고 β= (4, 4)이다. 프로세스(600)는 단계(640)에서 종료된다.
실시예에 따라, 화상 레벨에서 검색 범위 벡터를 적응적으로 결정하는 프로세스(700)가 도 7에 도시된다. 단계(710)에서, 다음 또는 이전 프레임 내의 각각의 블록 i마다, 각각의 움직임 벡터 Ref_MVi가 획득될 수 있다. 그러한 프레임은 예컨대, 참조 프레임일 수 있다. 단계(720)에서, 벡터 Ref_MVi의 평균이 계산될 수 있다. 그 결과로 벡터 mv_ref이 생긴다. 단계(730)에서, 검색 범위 벡터가 화상 레벨에서 결정된다.
Figure 112012058585008-pat00011
앞서와 같이, α와 β는 실험적으로 결정될 수 있는 사전결정된 상수이고, α는 스칼라 값일 수 있고 β는 2 차원 벡터일 수 있다.
실시예에서, α= 1.1이고 β= (4, 4)이다. 프로세스(700)는 단계(740)에서 종료된다.
구현
전술된 처리는 하드웨어, 펌웨어 또는 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서에 개시된 임의의 하나 이상의 특징은 이산 및 집적 회로 로직, ASIC 로직 및 마이크로제어기를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있고, 영역 특정 집적 회로 패키지의 일부 또는 집적 회로 패키지의 조합으로 구현될 수 있다. 본 명세서에서 사용된 용어인 소프트웨어는 컴퓨터 시스템이 본 명세서에 개시된 하나 이상의 특징 및/또는 그 특징의 조합을 수행하게 하도록 컴퓨터 프로그램 로직이 저장된 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 지칭할 수 있다.
전술된 처리의 소프트웨어 또는 펌웨어는 도 8에 도시된다. 시스템(800)은 프로세서(820) 및 컴퓨터 프로그램 로직(840)을 저장할 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함할 수 있는 메모리(810)의 바디를 포함할 수 있다. 메모리(810)는 예컨대, 하드 디스크 및 드라이브, 콤팩트 디스크 및 드라이브와 같은 분리형 매체 또는 ROM 장치로서 구현될 수 있다. 프로세서(820) 및 메모리(810)는 당업자에게 알려져 있는 몇몇 기술중 임의의 기술, 예컨대 임의의 버스를 사용하여 통신할 수 있다. 메모리(810)에 포함된 로직은 프로세서(820)에 의해 판독되고 실행될 수 있다. I/O(830)로서 총괄적으로 도시된 하나 이상의 I/O 포트 및/또는 I/O 장치도 프로세서(820)와 메모리(810)에 접속될 수 있다.
컴퓨터 프로그램 로직(840)은 움직임 추정 로직(860)을 포함할 수 있다. 실행될 때, 움직임 추정 로직(860)은 전술된 움직임 추정 처리를 수행할 수 있다. 움직임 추정 로직(860)은 예컨대, 실행될 때, 전술된 동작을 수행할 수 있는 투영 움직임 추정 로직을 포함할 수 있다. 로직(860)은 또한 또는 대안적으로 예컨대, 반사 움직임 추정 로직, 현재의 블록의 시간적 또는 공간적 이웃에 기초하여 ME를 수행하는 로직 또는 현재의 블록에 대응하는 하위 계층 블록에 기초하여 ME를 수행하는 로직을 포함할 수 있다.
움직임 추정 로직(860)이 처리를 수행하기 전에, 검색 범위 벡터가 생성될 수 있다. 이는 검색 범위 계산 로직(850)에 의해 전술된 바와 같이 수행될 수 있다. 그러므로 이 모듈은 도 6 및 도 7에 도시된 동작을 수행할 수 있다. 일단 검색 범위 벡터가 생성되면, 이 벡터는 움직임 추정 로직(860)에 의해 수행되는 검색을 한정하는 데 사용될 수 있다.
검색 범위 벡터 결정을 수행하기 위한 로직은 더 큰 코덱 아키텍처에서 사용되는 자기 MV 유도 모듈에 통합될 수 있다. 도 9는 자기 MV 유도 모듈(940)을 포함할 수 있는 예시적인 H.264 비디오 인코더 아키텍처(900)를 도시하며, 여기서 H.264는 비디오 코덱 표준이다. 현재의 비디오 정보는 현재의 비디오 블록(910)으로부터 복수의 프레임의 형태로 제공될 수 있다. 현재의 비디오는 차분 유닛(911)으로 전달될 수 있다. 차분 유닛(911)은 움직임 보상 스테이지(922)와 움직임 추정 스테이지(918)를 포함할 수 있는 차분 펄스 코드 변조(DPCM)(코어 비디오 인코딩으로도 지칭됨) 루프의 일부일 수 있다. 그 루프는 내부 예측 스테이지(920) 및 내부 보간 스테이지(924)도 포함할 수 있다. 일부 경우에, 루프 내에서 루프내 블록해제 필터(926)도 사용될 수 있다.
현재의 비디오(910)는 차분 유닛(911) 및 움직임 추정 스테이지(918)에 제공될 수 있다. 움직임 보상 스테이지(922) 또는 내부 보간 스테이지(924)는 스위치(923)를 통해 출력을 생성할 수 있고, 이어서 현재의 비디오(910)로부터 차감되어 나머지(residual)를 산출할 수 있다. 그 다음에 나머지는 변환/양자화 스테이지(912)에서 변환되고 양자화될 수 있으며, 블록(914)에서 엔트로피 인코딩될 수 있다. 채널 출력은 블록(916)에서 발생한다.
움직임 보상 스테이지(922) 또는 내부 보간 스테이지(924)의 출력은 역 양자화 유닛(930) 및 역 변환 유닛(932)으로부터 입력을 수신할 수도 있는 합산기(933)에 제공될 수 있다. 이들 후자의 2 개 유닛은 변환/양자화 스테이지(912)의 변환 및 양자화를 취소할 수 있다. 역 변환 유닛(932)은 역변환되고 역양자화된 정보를 다시 루프로 제공할 수 있다.
자기 MV 유도 모듈(940)은 움직임 벡터의 유도를 위해 본 명세서에 설명된 처리를 구현할 수 있다. 자기 MV 유도 모듈(940)은 루프내 블록해제 필터(926)의 출력을 수신할 수 있고, 움직임 보상 스테이지(922)로 출력을 제공할 수 있다.
도 10은 자기 MV 유도 모듈(1010)을 가진 H.264 비디오 디코더(1000)를 도시한다. 여기서, 도 9의 인코더(900)에 대한 디코더(1000)는 엔트로피 디코딩 유닛(1040)에 연결된 채널 입력(1038)을 포함할 수 있다. 디코딩 유닛(1040)으로부터의 출력은 역 양자화 유닛(1042)과 역 변환 유닛(1044)에, 그리고 자기 MV 유도 모듈(1010)에 제공될 수 있다. 자기 MV 유도 모듈(1010)은 움직임 보상 유닛(1048)에 연결될 수 있다. 엔트로피 디코딩 유닛(1040)의 출력은 또한 선택기 스위치(1023)를 피딩(feed)할 수 있는 내부 보간 유닛(1054)에 제공될 수 있다. 역 변환 유닛(1044) 및 움직임 보상 유닛(1048) 또는 스위치(1023)에 의해 선택된 내부 보간 유닛(1054)으로부터의 정보는 합계되고 루프내 블록해제 유닛(1046)으로 제공되며, 다시 내부 보간 유닛(1054)으로 피드백될 수 있다. 이어서 루프내 블록해제 유닛(1046)의 출력은 자기 MV 유도 모듈(1010)로 공급될 수 있다.
자기 MV 유도 모듈은 비디오 인코더에 배치되고, 비디오 디코더 측과 동기화될 수 있다. 이와 달리 자기 MV 유도 모듈은 범용 비디오 코덱 아키텍처 상에 적용될 수 있고, H.264 코딩 아키텍처로 제한되지 않는다.
결론
방법 및 실시예는 전술된 것과 같은 기능, 특징 및 관계를 설명하는 기능적인 구성 블록의 지원으로 본 명세서에 개시된다. 이들 기능적 구성 블록의 경계 중 적어도 일부는 설명의 편의를 위해 본 명세서에서 임의로 규정되었다. 지정된 기능 및 관계가 적절히 수행되는 한 다른 경계가 규정될 수 있다. 또한, 전술된 인코더 및 디코더는 전술된 처리를 사용하여 각각 비디오 신호를 인코딩하고 그 결과로 생긴 인코딩된 신호를 디코딩하는 각각의 시스템 내에 통합될 수 있다.
본 명세서에 다양한 실시예가 개시되지만, 예로써만 제공되었으며, 제한하는 것이 아님을 알아야 한다. 당업자는 본 명세서에 개시된 방법 및 시스템의 사상 및 범위로부터 벗어나지 않으면서 형태 및 세부사항의 다양한 변경이 이루어질 수 있음을 알 것이다. 따라서, 특허청구범위의 폭 및 범위는 본 명세서에 개시된 예시적인 실시예 중 임의의 실시예에 의해 제한되어서는 안 된다.

Claims (29)

  1. 움직임 추정에 대한 검색 윈도우를 선택하기 위해 머신으로 구현된 방법에 있어서,
    비디오의 제 1 프레임의 제 1 블록에 대한 움직임 추정 검색 윈도우를, 상기 비디오의 다른 블록과 연관된 움직임 벡터의 평균에 기초하여, 계산하는 단계와,
    상기 움직임 추정 검색 윈도우 내의 상기 비디오의 제 2 프레임의 제 2 블록 및 상기 비디오의 제 3 프레임 내의 제 3 블록을, 상기 제 1 블록으로부터 상기 제 2 블록까지의 움직임 벡터 및 상기 제 2 블록과 상기 제 3 블록 사이의 시각적 유사성의 측정치(a measure of visual similarity)에 기초하여 선택하는 단계와,
    상기 제 1 블록으로부터 상기 제 2 블록까지의 움직임 벡터와 상기 제 1 블록으로부터 상기 제 3 블록까지의 움직임 벡터 중 하나 이상에 기초하여, 상기 제 1 블록에 대한 움직임 벡터를 유도하는 단계를 포함하는
    머신으로 구현된 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하는 단계는 상기 비디오의 다른 프레임의 블록과 연관된 움직임 벡터의 평균에 기초하여 프레임 레벨 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하는 단계를 포함하는
    머신으로 구현된 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하는 단계는 상기 제 1 블록과의 공간 관계와 시간 관계 중 하나 이상을 가지는 상기 비디오의 다른 블록과 연관된 움직임 벡터의 평균에 기초하여 블록 레벨 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하는 단계를 포함하는
    머신으로 구현된 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 제 1 블록과의 공간 관계와 시간 관계 중 하나 이상을 가지는 상기 비디오의 다른 블록은,
    상기 제 1 블록에 공간적으로 인접하는 블록과,
    상기 제 1 블록에 시간적으로 인접하는 블록과,
    상기 제 1 블록에 시간적으로 인접하는 블록에 공간적으로 인접하는 블록과,
    상기 제 1 블록에 시간적으로 인접하는 블록에 시간적으로 인접하는 블록에 공간적으로 인접하는 블록
    중 하나 이상을 포함하는
    머신으로 구현된 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 계산하는 단계, 상기 선택하는 단계 및 상기 유도하는 단계는 상기 비디오의 다운샘플링된 블록에 기초하여 수행되는
    머신으로 구현된 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하는 단계는,
    상기 비디오의 상기 다른 블록과 연관된 움직임 벡터를 상기 제 1 프레임과 각각의 다른 블록의 프레임 사이의 거리에 기초하여 스케일링하는 단계와,
    상기 스케일링된 움직임 벡터의 평균에 기초하여 상기 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하는 단계를 포함하는
    머신으로 구현된 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하는 단계는,
    상기 비디오의 상기 다른 블록과 연관된 움직임 벡터를 상기 제 1 프레임과 각각의 다른 블록의 프레임 사이의 거리에 기초하여 스케일링하는 단계와,
    상기 스케일링된 움직임 벡터의 평균을 계산하는 단계와,
    상기 스케일링된 움직임 벡터의 평균을 스케일링하는 단계와,
    좌표 오프셋(a coordinate offset)으로 상기 스케일링된 평균을 오프셋하여 상기 움직임 추정 검색 윈도우를 제공하는 단계를 포함하는
    머신으로 구현된 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하는 단계는,
    상기 비디오의 다른 블록과 연관된 상기 움직임 벡터의 평균에 기초하여 2 차원의 상기 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하는 단계를 포함하는
    머신으로 구현된 방법.
  9. 움직임 추정에 대한 검색 윈도우를 선택하기 위한 장치로서,
    프로세서와 메모리를 포함하되,
    상기 프로세서와 상기 메모리는,
    비디오의 제 1 프레임의 제 1 블록에 대한 움직임 추정 검색 윈도우를, 상기 비디오의 다른 블록과 연관된 움직임 벡터의 평균에 기초하여, 계산하고,
    상기 움직임 추정 검색 윈도우 내의 상기 비디오의 제 2 프레임의 제 2 블록 및 상기 비디오의 제 3 프레임 내의 제 3 블록을, 상기 제 1 블록으로부터 상기 제 2 블록까지의 움직임 벡터 및 상기 제 2 블록과 상기 제 3 블록 사이의 시각적 유사성의 측정치에 기초하여 선택하며,
    상기 제 1 블록으로부터 상기 제 2 블록까지의 움직임 벡터와 상기 제 1 블록으로부터 상기 제 3 블록까지의 움직임 벡터 중 하나 이상에 기초하여, 상기 제 1 블록에 대한 움직임 벡터를 유도하도록 구성되는
    장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서와 상기 메모리는 상기 비디오의 다른 프레임의 블록과 연관된 움직임 벡터의 평균에 기초하여 프레임 레벨 움직임 추정 검색 윈도우를 포함하는 상기 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하도록 또한 구성되는
    장치.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서와 상기 메모리는 상기 제 1 블록과의 공간 관계와 시간 관계 중 하나 이상을 가지는 상기 비디오의 다른 블록과 연관된 움직임 벡터의 평균에 기초하여 블록 레벨 움직임 추정 검색 윈도우를 포함하는 상기 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하도록 또한 구성되는
    장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 1 블록과의 공간 관계와 시간 관계 중 하나 이상을 가지는 상기 비디오의 다른 블록은,
    상기 제 1 블록에 공간적으로 인접하는 블록과,
    상기 제 1 블록에 시간적으로 인접하는 블록과,
    상기 제 1 블록에 시간적으로 인접하는 블록에 공간적으로 인접하는 블록과,
    상기 제 1 블록에 시간적으로 인접하는 블록에 시간적으로 인접하는 블록에 공간적으로 인접하는 블록
    중 하나 이상을 포함하도록 구성되는
    장치.
  13. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서와 상기 메모리는, 상기 비디오의 다운샘플링된 블록에 기초하여, 상기 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하고, 상기 제 2 블록과 상기 제 3 블록을 선택하며, 상기 제 1 블록에 대한 움직임 벡터를 유도하도록 또한 구성되는
    장치.
  14. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서와 상기 메모리는,
    상기 비디오의 상기 다른 블록과 연관된 움직임 벡터를 상기 제 1 프레임과 각각의 다른 블록의 프레임 사이의 거리에 기초하여 스케일링하고,
    상기 스케일링된 움직임 벡터의 평균에 기초하여 상기 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하도록 또한 구성되는
    장치.
  15. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서와 상기 메모리는,
    상기 비디오의 상기 다른 블록과 연관된 움직임 벡터를 상기 제 1 프레임과 각각의 다른 블록의 프레임 사이의 거리에 기초하여 스케일링하고,
    상기 스케일링된 움직임 벡터의 평균을 계산하며,
    상기 스케일링된 움직임 벡터의 평균을 스케일링하고,
    좌표 오프셋으로 상기 스케일링된 평균을 오프셋하여 상기 움직임 추정 검색 윈도우를 제공하도록 또한 구성되는
    장치.
  16. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서와 상기 메모리는 상기 비디오의 다른 블록과 연관된 상기 움직임 벡터의 평균에 기초하여 2 차원의 상기 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하도록 또한 구성되는
    장치.
  17. 움직임 추정에 대한 검색 윈도우를 선택하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 가진 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 명령어는 프로세서로 하여금,
    비디오의 제 1 프레임의 제 1 블록에 대한 움직임 추정 검색 윈도우를, 상기 비디오의 다른 블록과 연관된 움직임 벡터의 평균에 기초하여, 계산하게 하고,
    상기 움직임 추정 검색 윈도우 내의 상기 비디오의 제 2 프레임의 제 2 블록 및 상기 비디오의 제 3 프레임 내의 제 3 블록을, 상기 제 1 블록으로부터 상기 제 2 블록까지의 움직임 벡터 및 상기 제 2 블록과 상기 제 3 블록 사이의 시각적 유사성의 측정치에 기초하여 선택하게 하며,
    상기 제 1 블록으로부터 상기 제 2 블록까지의 움직임 벡터와 상기 제 1 블록으로부터 상기 제 3 블록까지의 움직임 벡터 중 하나 이상에 기초하여, 상기 제 1 블록에 대한 움직임 벡터를 유도하게 하는
    컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금 상기 비디오의 다른 프레임의 블록과 연관된 움직임 벡터의 평균에 기초하여 프레임 레벨 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하게 하는 명령어를 더 포함하는
    컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금 상기 제 1 블록과의 공간 관계와 시간 관계 중 하나 이상을 가지는 상기 비디오의 다른 블록과 연관된 움직임 벡터의 평균에 기초하여 블록 레벨 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하게 하는 명령어를 더 포함하는
    컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 제 1 블록과의 공간 관계와 시간 관계 중 하나 이상을 가지는 상기 비디오의 다른 블록은,
    상기 제 1 블록에 공간적으로 인접하는 블록과,
    상기 제 1 블록에 시간적으로 인접하는 블록과,
    상기 제 1 블록에 시간적으로 인접하는 블록에 공간적으로 인접하는 블록과,
    상기 제 1 블록에 시간적으로 인접하는 블록에 시간적으로 인접하는 블록에 공간적으로 인접하는 블록
    중 하나 이상을 포함하는
    컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  21. 제 17 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금, 상기 비디오의 다운샘플링된 블록에 기초하여, 상기 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하게 하고, 상기 제 2 블록과 상기 제 3 블록을 선택하게 하며, 상기 제 1 블록에 대한 움직임 벡터를 유도하게 하는 명령어를 더 포함하는
    컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  22. 제 17 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금, 상기 비디오의 상기 다른 블록과 연관된 움직임 벡터를 상기 제 1 프레임과 각각의 다른 블록의 프레임 사이의 거리에 기초하여 스케일링하게 하고, 상기 스케일링된 움직임 벡터의 평균에 기초하여 상기 움직임 추정 검색 윈도우를 계산하게 하는 명령어를 더 포함하는
    컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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