KR102160667B1 - 비디오 코딩 시스템에서 인트라 예측 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 인트라 예측 방법은 비트스트림으로부터 인트라 예측 모드 정보를 획득하는 단계, 현재 블록의 주변샘플(neighboring samples)들을 도출하는 단계, 상기 인트라 예측 모드 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정하는 단계, 상기 인트라 예측 모드 및 상기 주변샘플들을 기반으로 상기 현재 블록의 예측샘플을 도출하는 단계, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링 참조샘플들을 결정하는 단계, 및 상기 필터링 참조샘플들을 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링을 적용하여 필터된 예측샘플(filtered prediction sample)을 도출하는 단계를 포함함을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면 인트라 예측 모드에 따라 적응적으로 예측 샘플을 필터링할 수 있으며, 인트라 예측 성능을 향상시킬 수 있다.

Description

비디오 코딩 시스템에서 인트라 예측 방법 및 장치
본 발명은 비디오 코딩에 관한 기술로서, 보다 상세하게는 비디오 코딩 시스템에서 인트라 예측 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 HD(High Definition) 영상 및 UHD(Ultra High Definition) 영상과 같은 고해상도, 고품질의 영상에 대한 수요가 다양한 분야에서 증가하고 있다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 영상 데이터에 비해 상대적으로 전송되는 정보량 또는 비트량이 증가하기 때문에 기존의 유무선 광대역 회선과 같은 매체를 이용하여 영상 데이터를 전송하거나 기존의 저장 매체를 이용해 영상 데이터를 저장하는 경우, 전송 비용과 저장 비용이 증가된다.
이에 따라, 고해상도, 고품질 영상의 정보를 효과적으로 전송하거나 저장하고, 재생하기 위해 고효율의 영상 압축 기술이 요구된다.
본 발명의 기술적 과제는 인트라 예측 효율을 높이는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 다른 기술적 과제는 인트라 예측 샘플에 필터링을 적용하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 기술적 과제는 인트라 예측 모드에 따라 필터의 종류 및/또는 필터 계수를 적응적으로 도출하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 기술적 과제는 예측 샘플의 위치에 따라 필터의 종류 및/도는 필터 계수를 적응적으로 도출하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 디코딩 장치에 의하여 수행되는 인트라 예측 방법을 제공한다. 상기 인트라 예측 방법은 비트스트림으로부터 인트라 예측 모드 정보를 획득하는 단계, 현재 블록의 주변샘플(neighboring samples)들을 도출하는 단계, 상기 인트라 예측 모드 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정하는 단계, 상기 인트라 예측 모드 및 상기 주변샘플들을 기반으로 상기 현재 블록의 예측샘플을 도출하는 단계, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링 참조샘플들을 결정하는 단계, 및 상기 필터링 참조샘플들을 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링을 적용하여 필터된 예측샘플(filtered prediction sample)을 도출하는 단계를 포함함을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 인코딩 장치에 의하여 수행되는 인트라 예측 방법을 제공한다. 상기 인트라 예측 방법은 현재 블록의 주변샘플(neighboring sample)들을 도출하는 단계, 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정하는 단계, 상기 인트라 예측 모드 및 상기 주변샘플들을 기반으로 상기 현재 블록의 예측샘플을 도출하는 단계, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링 참조샘플들을 결정하는 단계, 상기 필터링 참조샘플들을 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링을 적용하여 필터된 예측샘플(filtered prediction sample)을 도출하는 단계, 및 상기 인트라 예측 모드를 나타내는 인트라 예측 모드 정보를 인코딩하여 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 인트라 예측을 수행하는 디코딩 장치를 제공한다. 상기 디코딩 장치는 비트스트림으로부터 인트라 예측 모드 정보를 획득하는 엔트로피 디코딩부, 현재 블록의 주변샘플(neighboring samples)들을 도출하고, 상기 인트라 예측 모드 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정하고, 상기 인트라 예측 모드 및 상기 주변샘플들을 기반으로 상기 현재 블록의 예측샘플을 도출하고, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링 참조샘플들을 결정하고, 및 상기 필터링 참조샘플들을 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링을 적용하여 필터된 예측샘플(filtered prediction sample)을 도출하는 예측부를 포함함을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 인트라 예측을 수행하는 인코딩 장치를 제공한다. 상기 인코딩 장치는 현재 블록의 주변샘플(neighboring sample)들을 도출하고, 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정하고, 상기 인트라 예측 모드 및 상기 주변샘플들을 기반으로 상기 현재 블록의 예측샘플을 도출하고, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링 참조샘플들을 결정하고, 상기 필터링 참조샘플들을 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링을 적용하여 필터된 예측샘플(filtered prediction sample)을 도출하는 예측부 및 상기 인트라 예측 모드를 나타내는 인트라 예측 모드 정보를 인코딩하여 출력하는 엔트로피 인코딩부를 포함함을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 인트라 예측 모드에 따라 적응적으로 예측 샘플을 필터링할 수 있으며, 인트라 예측 성능을 향상시킬 수 있다.
본 발명에 따르면 인트라 예측 모드가 속하는 카테고리에 따라 다양한 필터 모양의 필터링 예측 샘플에 적용할 수 있으며, 예측 샘플의 샘플 포지션에 따라 필터 세기를 적응적으로 결정할 수 있다.
따라서, 본 발명에 따르면 추가적인 보조 정보의 전송을 최소화하면서 인트라 예측 성능을 높일 수 있으며, 이에 따라 레지듀얼 신호에 필요한 데이터량을 줄일 수 있고, 전반적인 코딩 효율이 높아질 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 비디오 인코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명이 적용될 수 있는 비디오 디코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 인트라 예측 모드들을 예시적으로 나타낸다.
도 4는 수평 방향의 예측 방향을 갖는 인트라 방향성 모드가 현재 블록에 적용된 경우에 대한 예를 나타낸다.
도 5는 인트라 방향성 모드들을 4개의 카테고리로 균등 분할한 예를 나타낸다.
도 6은 상기 H-32 내지 H+32, V-32 내지 V+32의 변위들과 인트라 방향성 모드들의 대응관계를 예시적으로 나타낸다.
도 7은 카테고리에 따른 필터 모양을 예시적으로 나타낸다.
도 8은 현재 블록의 경계 부근 샘플들과 내부 샘플들의 구분 예시를 나타낸다.
도 9는 본 발명에 따른 인코딩 장치에 의한 인트라 예측 방법의 예를 개략적으로 나타낸다.
도 10은 본 발명에 따른 디코딩 장치에 의한 인트라 예측 방법의 예를 개략적으로 나타낸다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정 실시예에 한정하려고 하는 것이 아니다. 본 명세서에서 상용하는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명의 기술적 사상을 한정하려는 의도로 사용되는 것은 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서 "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 도는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
한편, 본 발명에서 설명되는 도면상의 각 구성들은 서로 다른 특징적인 기능들에 관한 설명의 편의를 위해 독립적으로 도시된 것으로서, 각 구성들이 서로 별개의 하드웨어나 별개의 소프트웨어로 구현된다는 것을 의미하지는 않는다. 예컨대, 각 구성 중 두 개 이상의 구성이 합쳐져 하나의 구성을 이룰 수도 있고, 하나의 구성이 복수의 구성으로 나뉘어질 수도 있다. 각 구성이 통합 및/또는 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명의 권리범위에 포함된다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성 요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
본 명세서에서 픽처(picture)는 일반적으로 특정 시간대의 하나의 영상을 나타내는 단위를 의미하며, 슬라이스(slice)는 코딩에 있어서 픽처의 일부를 구성하는 단위이다. 하나의 픽처는 복수의 슬라이스로 구성될 수 있으며, 필요에 따라서 픽처 및 슬라이스는 서로 혼용되어 사용될 수 있다.
픽셀(pixel) 또는 펠(pel)은 하나의 픽처(또는 영상)을 구성하는 최소의 단위를 의미할 수 있다. 또한, 픽셀에 대응하는 용어로서 '샘플(sample)'이 사용될 수 있다. 샘플은 일반적으로 픽셀 또는 픽셀의 값을 나타낼 수 있으며, 휘도(luma) 성분의 픽셀/픽셀값만을 나타낼 수도 있고, 채도(chroma) 성분의 픽셀/픽셀 값만을 나타낼 수도 있다.
유닛(unit)은 영상 처리의 기본 단위를 나타낸다. 유닛은 픽처의 특정 영역 및 해당 영역에 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 유닛은 경우에 따라서 블록(block) 또는 영역(area) 등의 용어와 혼용하여 사용될 수 있다. 일반적인 경우, M×N 블록은 M개의 열과 N개의 행으로 이루어진 샘플들 또는 변환 계수(transform coefficient)들의 집합을 나타낼 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 비디오 인코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 비디오 인코딩 장치(100)는 픽처 분할부(105), 예측부(110), 감산부(115), 변환부(120), 양자화부(125), 재정렬부(130), 엔트로피 인코딩부(135), 역양자화부(140), 역변환부(145), 가산부(150), 필터부(155) 및 메모리(160)을 포함한다.
픽처 분할부(105)는 입력된 픽처를 적어도 하나의 처리 유닛(processing unit)으로 분할할 수 있다. 이 때, 처리 유닛 코딩 유닛 블록(coding unit, CU), 예측 유닛(prediction unit, PU) 또는 변환 유닛(transform unit, TU)일 수 있다. 코딩 유닛은 코딩의 유닛 블록이고, 최대 코딩 유닛(largest coding unit, LCU)으로부터 쿼드 트리 구조(quad-tree structure)를 따라서 하위(deeper) 뎁스의 코딩 유닛들로 분할(split)될 수 있다. 이 경우 영상 특성에 따른 코딩 효율 등을 기반으로, 최대 코딩 유닛이 바로 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있고, 또는 필요에 따라 코딩 유닛은 재귀적으로(recursively) 보다 하위 뎁스의 코딩 유닛들로 분할되어 최적의 사이즈의 코딩 유닛이 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있다. 최소 코딩 유닛(smallest coding unit, SCU)이 설정된 경우 코딩 유닛은 최소 코딩 유닛보다 더 작은 코딩 유닛으로 분할될 수 없다. 여기서 최종 코딩 유닛이라 함은 예측 유닛 또는 변환 유닛으로 파티셔닝 또는 분할되는 기반이 되는 코딩 유닛을 의미한다. 예측 유닛은 코딩 유닛 블록으로부터 파티셔닝(partitioning)되는 블록으로서, 샘플 예측의 유닛 블록일 수 있다. 이 때, 예측 유닛은 서브 블록(sub block)으로 나뉠 수도 있다. 변환 유닛은 코딩 유닛 블록으로부터 쿼드 트리 구조를 따라서 분할 될 수 있으며, 변환 계수를 유도하는 유닛 블록 및/또는 변환 계수로부터 레지듀얼 신호(residual signal)를 유도하는 유닛 블록일 수 있다.
이하, 코딩 유닛은 코딩 블록(coding block, CB), 예측 유닛은 예측 블록(prediction block, PB), 변환 유닛은 변환 블록(transform block, TB) 으로 불릴 수 있다.
예측 블록 또는 예측 유닛은 픽처 내에서 블록 형태의 특정 영역을 의미할 수 있고, 예측 샘플의 어레이(array)를 포함할 수 있다. 또한, 변환 블록 또는 변환 유닛은 픽처 내에서 블록 형태의 특정 영역을 의미할 수 있고, 변환 계수 또는 레지듀얼 샘플의 어레이를 포함할 수 있다.
예측부(110)는 처리 대상 블록(이하, 현재 블록이라 함)에 대한 예측을 수행하고, 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측 블록을 생성할 수 있다. 예측부(110)에서 수행되는 예측의 단위는 코딩 블록일 수 있고, 변환 블록일 수도 있고, 예측 블록일 수도 있다.
예측부(110)는 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는지 인터 예측이 적용되는지를 결정할 수 있다. 일 예로, 예측부(110)는 CU 단위로 인트라 예측 또는 인터 예측이 적용되는지를 결정할 수 있다.
인트라 예측의 경우에, 예측부(110)는 현재 블록이 속하는 픽처(이하, 현재 픽처) 내의 현재 블록 외부의 참조 샘플을 기반으로 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 이 때, 예측부(110)는 (i) 현재 블록의 주변(neighboring) 참조 샘플들의 평균(average) 혹은 인터폴레이션(interpolation)을 기반으로 예측 샘플을 유도할 수 있고, (ii) 현재 블록의 주변 참조 샘플들 중 예측 샘플에 대하여 특정 (예측) 방향에 존재하는 참조 샘플을 기반으로 상기 예측 샘플을 유도할 수도 있다. (i)의 경우는 비방향성 모드 또는 비각도 모드, (ii)의 경우는 방향성(directional) 모드 또는 각도(angular) 모드라고 불릴 수 있다. 인트라 예측에서 예측 모드는 예를 들어 33개의 방향성 예측 모드와 적어도 2개 이상의 비방향성 모드를 가질 수 있다. 비방향성 모드는 DC 예측 모드 및 플래너 모드(Planar 모드)를 포함할 수 있다. 예측부(110)는 주변 블록에 적용된 예측 모드를 이용하여, 현재 블록에 적용되는 예측 모드를 결정할 수도 있다.
인터 예측의 경우에, 예측부(110)는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 샘플을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 예측부(110)는 스킵(skip) 모드, 머지(merge) 모드, 및 MVP(motion vector prediction) 모드 중 어느 하나를 적용하여 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 스킵 모드와 머지 모드의 경우에, 예측부(110)는 주변 블록의 움직임 정보를 현재 블록의 움직임 정보로 이용할 수 있다. 스킵 모드의 경우, 머지 모드와 달리 예측 샘플과 원본 샘플 사이의 차(레지듀얼)가 전송되지 않는다. MVP 모드의 경우, 주변 블록의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측자(motion vector predictor)로 이용하여 현재 블록의 움직임 벡터 예측자로 이용하여 현재 블록의 움직임 벡터를 유도할 수 있다.
인터 예측의 경우에, 주변 블록은 현재 픽처 내에 존재하는 공간적 주변 블록(spatial neighboring block)과 참조 픽처(reference picture)에 존재하는 시간적 주변 블록(temporal neighboring block)을 포함할 수 있다. 상기 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일 위치 픽처(collocated picture, colPic)라고 불릴 수도 있다. 움직임 정보(motion information)는 움직임 벡터와 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다. 예측 모드 정보와 움직임 정보 등의 정보는 (엔트로피) 인코딩되어 비트스트림 형태로 출력될 수 있다.
스킵 모드와 머지 모드에서 시간적 주변 블록의 움직임 정보가 이용되는 경우에, 참조 픽처 리스트(reference picture list) 상의 최상위 픽처가 참조 픽처로서 이용될 수도 있다. 참조 픽처 리스트(Picture Order Count)에 포함되는 참조 픽처들은 현재 픽처와 해당 참조 픽처 간의 POC(Picture order count) 차이 기반으로 정렬될 수 있다. POC는 픽처의 디스플레이 순서에 대응하며, 코딩 순서와 구분될 수 있다.
감산부(115)는 원본 샘플과 예측 샘플 간의 차이인 레지듀얼 샘플을 생성한다. 스킵 모드가 적용되는 경우에는, 상술한 바와 같이 레지듀얼 샘플을 생성하지 않을 수 있다.
변환부(120)는 변환 블록 단위로 레지듀얼 샘플을 변환하여 변환 계수(transform coefficient)를 생성한다. 변환부(120)는 해당 변환 블록의 사이즈와, 해당 변환 블록과 공간적으로 겹치는 코딩 블록 또는 예측 블록에 적용된 예측 모드에 따라서 변환을 수행할 수 있다. 예컨대, 상기 변환 블록과 겹치는 상기 코딩 블록 또는 상기 예측 블록에 인트라 예측이 적용되었고, 상기 변환 블록이 4×4의 레지듀얼 어레이(array)라면, 레지듀얼 샘플은 DST(Discrete Sine Transform)를 이용하여 변환되고, 그 외의 경우라면 레지듀얼 샘플은 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용하여 변환할 수 있다.
양자화부(125)는 변환 계수들을 양자화하여, 양자화된 변환 계수들을 생성할 수 있다.
재정렬부(130)는 양자화된 변환 계수들을 재정렬한다. 재정렬부(130)는 계수들 스캐닝(scanning) 방법을 통해 블록 형태의 양자화된 변환 계수들을 1차원 벡터 형태로 재정렬할 수 있다. 여기서 재정렬부(130)는 별도의 구성으로 설명하였으나, 재정렬부(130)는 양자화부(125)의 일부일 수 있다.
엔트로피 인코딩부(135)는 양자화된 변환 계수들에 대한 엔트로피 인코딩을 수행할 수 있다. 엔트로피 인코딩은 예를 들어 지수 골롬(exponential Golomb), CAVLC(context-adaptive variable length coding), CABAC(context-adaptive binary arithmetic coding) 등과 같은 인코딩 방법을 포함할 수 있다. 엔트로피 인코딩부(135)는 양자화된 변환 계수 외 비디오 복원에 필요한 정보들(예컨대 신택스 요소(syntax element)의 값 등)을 함께 또는 별도로 인코딩할 수도 있다. 엔트로피 인코딩된 정보들은 비트스트림 형태로 NAL(network abstraction layer) 유닛 단위로 전송 또는 저장될 수 있다.
역양자화부(140)는 양자화부(125)에서 양자화된 값(양자화된 변환 계수)들을 역양자화하고, 역변환부(145)는 역양자화부(135)에서 역양자화된 값들을 역변환하여 레지듀얼 샘플을 생성한다.
가산부(150)는 레지듀얼 샘플과 예측 샘플을 합쳐서 픽처를 복원한다. 레지듀얼 샘플과 예측 샘플은 블록 단위로 더해져서 복원 블록이 생성될 수 있다. 여기서 가산부(150)는 별도의 구성으로 설명하였으나, 가산부(150)는 예측부(110)의 일부일 수 있다.
복원된 픽처(reconstructed picture)에 대하여 필터부(155)는 디블록킹 필터 및/또는 샘플 적응적 오프셋(sample adaptive offset)을 적용할 수 있다. 디블록킹 필터링 및/또는 샘플 적응적 오프셋을 통해, 복원 픽처 내 블록 경계의 아티팩트나 양자화 과정에서의 왜곡이 보정될 수 있다. 샘플 적응적 오프셋은 샘플 단위로 적용될 수 있으며, 디블록킹 필터링의 과정이 완료된 후 적용될 수 있다. 필터부(155)는 ALF(Adaptive Loop Filter)를 복원된 픽처에 적용할 수도 있다. ALF는 디블록킹 필터 및/또는 샘플 적응적 오프셋이 적용된 후의 복원된 픽처에 대하여 적용될 수 있다.
메모리(160)는 복원 픽처 또는 인코딩/디코딩에 필요한 정보를 저장할 수 있다. 여기서 복원 픽처는 상기 필터부(155)에 의하여 필터링 절차가 완료된 복원 픽처일 수 있다. 상기 저장된 복원 픽처는 다른 픽처의 (인터) 예측을 위한 참조 픽처로 활용될 수 있다. 예컨대, 메모리(160)는 인터 예측에 사용되는 (참조) 픽처들을 저장할 수 있다. 이 때, 인터 예측에 사용되는 픽처들은 참조 픽처 세트(reference picture set) 혹은 참조 픽처 리스트(reference picture list)에 의해 지정될 수 있다.
도 2는 본 발명이 적용될 수 있는 비디오 디코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 비디오 디코딩 장치(200)는 엔트로피 디코딩부(210), 재정렬부(220), 역양자화부(230), 역변환부(240), 예측부(250), 가산부(260), 필터부(270), 메모리(280)를 포함한다.
비디오 정보를 포함하는 비트스트림이 입력되면, 비디오 디코딩 장치는(200)는 비디오 인코딩 장치에서 비디오 정보가 처리된 프로세스에 대응하여 비디오를 복원할 수 있다.
예컨대, 비디오 디코딩 장치(200)는 비디오 인코딩 장치에서 적용된 처리 유닛을 이용하여 비디오 디코딩을 수행할 수 있다. 따라서 비디오 디코딩의 처리 유닛 블록은 코딩 유닛 블록, 예측 유닛 블록 또는 변환 유닛 블록일 수 있다. 코딩 유닛 블록은 디코딩의 유닛 블록으로서 최대 코딩 유닛 블록으로부터 쿼드 트리 구조를 따라서 분할될 수 있다. 예측 유닛 블록은 코딩 유닛 블록으로부터 파티셔닝되는 블록으로서, 샘플 예측의 유닛 블록일 수 있다. 이 때, 예측 유닛 블록은 서브 블록으로 나뉠 수도 있다. 변환 유닛 블록은 코딩 유닛 블록으로부터 쿼드 트리 구조를 따라서 분할 될 수 있으며, 변환 계수를 유도하는 유닛 블록 또는 변환 계수로부터 레지듀얼 신호를 유도하는 유닛 블록일 수 있다.
엔트로피 디코딩부(210)는 비트스트림을 파싱하여 비디오 복원 또는 픽처 복원에 필요한 정보를 출력할 수 있다. 예컨대, 엔트로피 디코딩부(210)는 지수 골롬 부호화, CAVLC 또는 CABAC 등의 코딩 방법을 기초로 비트스트림 내 정보를 디코딩하고, 비디오 복원에 필요한 신택스 엘리먼트의 값, 레지듀얼에 관한 변환 계수의 양자화된 값 들을 출력할 수 있다.
보다 상세하게, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은, 비트스트림에서 각 구문 요소에 해당하는 빈을 수신하고, 디코딩 대상 구문 요소 정보와 주변 및 디코딩 대상 블록의 디코딩 정보 혹은 이전 단계에서 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 문맥(context) 모델을 결정하고, 결정된 문맥 모델에 따라 빈(bin)의 발생 확률을 예측하여 빈의 산술 디코딩(arithmetic decoding)를 수행하여 각 구문 요소의 값에 해당하는 심볼을 생성할 수 있다. 이때, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은 문맥 모델 결정 후 다음 심볼/빈의 문맥 모델을 위해 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 문맥 모델을 업데이트할 수 있다.
엔트로피 디코딩부(210)에서 디코딩된 정보 중 예측에 관한 정보는 예측부(230)로 제공되고, 엔트로피 디코딩부(210)에서 엔트로피 디코딩이 수행된 레지듀얼 값, 즉 양자화된 변환 계수는 재정렬부(220)로 입력될 수 있다.
재정렬부(220)는 양자화되어 있는 변환 계수들을 2차원의 블록 형태로 재정렬할 수 있다. 재정렬부(220)는 인코딩 장치에서 수행된 계수 스캐닝에 대응하여 재정렬을 수행할 수 있다. 여기서 재정렬부(220)는 별도의 구성으로 설명하였으나, 재정렬부(220)는 양자화부(230)의 일부일 수 있다.
역양자화부(230)는 양자화되어 있는 변환 계수들을 (역)양자화 파라미터를 기반으로 역양자화하여 변환 계수를 출력할 수 있다. 이 때, 양자화 파라미터를 유도하기 위한 정보는 인코딩 장치로부터 시그널링될 수 있다.
역변환부(240)는 변환 계수들을 역변환하여 레지듀얼 샘플들을 유도할 수 있다.
예측부(250)는 현재 블록에 대한 예측을 수행하고, 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측 블록을 생성할 수 있다. 예측부(250)에서 수행되는 예측의 단위는 코딩 블록일 수도 있고, 변환 블록일 수도 있고, 예측 블록일 수도 있다.
예측부(250)는 상기 예측에 관한 정보를 기반으로 인트라 예측을 적용할 것인지 인터 예측을 적용할 것인지를 결정할 수 있다. 이 때, 인트라 예측과 인터 예측 중 어느 것을 적용할 것인지를 결정하는 단위와 예측 샘플을 생성하는 단위는 상이할 수 있다. 아울러, 인터 예측과 인트라 예측에 있어서 예측 샘플을 생성하는 단위 또한 상이할 수 있다. 예를 들어, 인터 예측과 인트라 예측 중 어느 것을 적용할 것인지는 CU 단위로 결정할 수 있다. 또한 예를 들어, 인터 예측에 있어서 PU 단위로 예측 모드를 결정하고 예측 샘플을 생성할 수 있고, 인트라 예측에 있어서 PU 단위로 예측 모드를 결정하고 TU 단위로 예측 샘플을 생성할 수도 있다.
인트라 예측의 경우에, 예측부(250)는 현재 픽처 내의 주변 참조 샘플을 기반으로 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 예측부(250)는 현재 블록의 주변 참조 샘플을 기반으로 방향성 모드 또는 비방향성 모드를 적용하여 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 이 때, 주변 블록의 인트라 예측 모드를 이용하여 현재 블록에 적용할 예측 모드가 결정될 수도 있다.
인터 예측의 경우에, 예측부(250)는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 참조 픽처 상에서 특정되는 샘플을 기반으로 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 예측부(250)는 스킵(skip) 모드, 머지(merge) 모드 및 MVP 모드 중 어느 하나를 적용하여 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 이때, 비디오 인코딩 장치에서 제공된 현재 블록의 인터 예측에 필요한 움직임 정보, 예컨대 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 등에 관한 정보는 상기 예측에 관한 정보를 기반으로 획득 또는 유도될 수 있다
스킵 모드와 머지 모드의 경우에, 주변 블록의 움직임 정보가 현재 블록의 움직임 정보로 이용될 수 있다. 이 때, 주변 블록은 공간적 주변 블록과 시간적 주변 블록을 포함할 수 있다.
예측부(250)는 가용한 주변 블록의 움직임 정보로 머지 후보 리스트를 구성하고, 머지 인덱스가 머지 후보 리스트 상에서 지시하는 정보를 현재 블록의 움직임 벡터로 사용할 수 있다. 머지 인덱스는 인코딩 장치로부터 시그널링될 수 있다. 움직임 정보는 움직임 벡터와 참조 픽처를 포함할 수 있다. 스킵 모드와 머지 모드에서 시간적 주변 블록의 움직임 정보가 이용되는 경우에, 참조 픽처 리스트 상의 최상위 픽처가 참조 픽처로서 이용될 수 있다.
스킵 모드의 경우, 머지 모드와 달리 예측 샘플과 원본 샘플 사이의 차이(레지듀얼)이 전송되지 않는다.
MVP 모드의 경우, 주변 블록의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측자(motion vector predictor)로 이용하여 현재 블록의 움직임 벡터가 유도될 수 있다. 이 때, 주변 블록은 공간적 주변 블록과 시간적 주변 블록을 포함할 수 있다.
일 예로, 머지 모드가 적용되는 경우, 복원된 공간적 주변 블록의 움직임 벡터 및/또는 시간적 주변 블록인 Col 블록에 대응하는 움직임 벡터를 이용하여, 머지 후보 리스트가 생성될 수 있다. 머지 모드에서는 머지 후보 리스트에서 선택된 후보 블록의 움직임 벡터가 현재 블록의 움직임 벡터로 사용된다. 상기 예측에 관한 정보는 상기 머지 후보 리스트에 포함된 후보 블록들 중에서 선택된 최적의 움직임 벡터를 갖는 후보 블록을 지시하는 머지 인덱스를 포함할 수 있다. 이 때, 예측부(250)는 상기 머지 인덱스를 이용하여, 현재 블록의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
다른 예로, MVP(Motion Vector Prediction) 모드가 적용되는 경우, 복원된 공간적 주변 블록의 움직임 벡터 및/또는 시간적 주변 블록인 Col 블록에 대응하는 움직임 벡터를 이용하여, 움직임 벡터 예측자 후보 리스트가 생성될 수 있다. 즉, 복원된 공간적 주변 블록의 움직임 벡터 및/또는 시간적 주변 블록인 Col 블록에 대응하는 움직임 벡터는 움직임 벡터 후보로 사용될 수 있다. 상기 예측에 관한 정보는 상기 리스트에 포함된 움직임 벡터 후보 중에서 선택된 최적의 움직임 벡터를 지시하는 예측 움직임 벡터 인덱스를 포함할 수 있다. 이 때, 예측부(250)는 상기 움직임 벡터 인덱스를 이용하여, 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 움직임 벡터 후보 중에서, 현재 블록의 예측 움직임 벡터를 선택할 수 있다. 인코딩 장치의 예측부는 현재 블록의 움직임 벡터와 움직임 벡터 예측자 간의 움직임 벡터 차분(MVD)을 구할 수 있고, 이를 인코딩하여 비트스트림 형태로 출력할 수 있다. 즉, MVD는 현재 블록의 움직임 벡터에서 상기 움직임 벡터 예측자를 뺀 값으로 구해질 수 있다. 이 때, 예측부(250)는 상기 예측에 관한 정보에 포함된 움직임 벡터 차분을 획득하고, 상기 움직임 벡터 차분과 상기 움직임 벡터 예측자의 가산을 통해 현재 블록의 상기 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 예측부는 또한 참조 픽처를 지시하는 참조 픽처 인덱스 등을 상기 예측에 관한 정보로부터 획득 또는 유도할 수 있다.
가산부(260)는 레지듀얼 샘플과 예측 샘플을 더하여 현재 블록 혹은 현재 픽처를 복원할 수 있다. 가산부(260)는 레지듀얼 샘플과 예측 샘플을 블록 단위로 더하여 현재 픽처를 복원할 수도 있다. 스킵 모드가 적용된 경우에는 레지듀얼이 전송되지 않으므로, 예측 샘플이 복원 샘플이 될 수 있다. 여기서는 가산부(260)를 별도의 구성으로 설명하였으나, 가산부(260)는 예측부(250)의 일부일 수도 있다.
필터부(270)는 복원된 픽처에 디블록킹 필터링 샘플 적응적 오프셋, 및/또는 ALF 등을 적용할 수 있다. 이 때, 샘플 적응적 오프셋은 샘플 단위로 적용될 수 있으며, 디블록킹 필터링 이후 적용될 수도 있다. ALF는 디블록킹 필터링 및/또는 샘플 적응적 오프셋 이후 적용될 수도 있다.
메모리(280)는 복원 픽처 또는 디코딩에 필요한 정보를 저장할 수 있다. 여기서 복원 픽처는 상기 필터부(270)에 의하여 필터링 절차가 완료된 복원 픽처일 수 있다. 예컨대, 메모리(280)는 인터 예측에 사용되는 픽처들을 저장할 수 있다. 이 때, 인터 예측에 사용되는 픽처들은 참조 픽처 세트 혹은 참조 픽처 리스트에 의해 지정될 수도 있다. 복원된 픽처는 다른 픽처에 대한 참조 픽처로서 이용될 수 있다. 또한, 메모리(280)는 복원된 픽처를 출력 순서에 따라서 출력할 수도 있다.
영상 코딩 시스템에서, 코딩 효율을 위하여 상술한 바와 같이 인트라 예측 또는 인터 예측이 적용될 수 있다. 이 중에서 인트라 예측이 적용되는 경우, 현재 블록을 위하여, 현재 픽처 내의 상기 현재 블록의 주변 샘플들이 참조 샘플들로 활용될 수 있다. 이 경우 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드에 따라 상기 주변 참조 샘플들을 기반으로 상기 현재 블록의 예측 샘플들이 도출될 수 있다. 인코딩 장치는 RDO(rate-distortion optimization)을 기반으로 상기 인트라 예측 모드를 결정하고, 디코딩 장치로 관련 정보를 시그널링할 수 있다.
예를 들어, 인트라 예측 모드는 다음과 같이 35개의 예측 모드를 포함할 수 있다.
인트라 예측 모드 연관된 이름(associated name)
0 인트라 플래너
1 인트라 DC
2...34 인트라 앵귤러2...인트라 앵귤러34
여기서, 인트라 예측 모드 #0은 인트라 플래너 모드를 나타내고, 인트라 예측 모드 #1은 인트라 DC 모드를 나타낸다. 인트라 예측 모드 #2...#34는 각각 인트라 앵귤러2 모드...인트라 앵귤러34 모드를 나타낸다.
여기서 상기 인트라 플래너 모드 및 인트라 DC 모드는 인트라 비방향성 모드라 불릴 수 있고, 상기 인트라 앵귤러2 내지 인트라 앵귤러34 모드는 인트라 방향성 모드라 불릴 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 인트라 예측 모드들을 예시적으로 나타낸다.
도 3를 참조하면, 인트라 예측 모드 #0 및 #1은 방향성을 갖지 않으며, 주변 샘플들의 양방향 보간, 또는 주변 샘플들의 평균값을 기반으로 예측 샘플이 도출될 수 있다. 한편, 인트라 예측 모드 #2 내지 #34는 도시된 바와 같은 방향성을 가지며, 예측 샘플의 위치를 기준으로 해당 예측방향에 위치하는 주변 참조 샘플을 기반으로 상기 예측 샘플이 도출될 수 있다. 이 경우 만약 상기 해당 예측방향 위치에 정수 샘플(integer sample) 단위의 주변 샘플이 존재하지 않는 경우, 상기 해당 방향 위치에 인접하는 두 정수 샘플들의 보간을 통하여 분수 샘플(fractional sample)을 생성하고, 상기 분수 샘플을 기반으로 상기 예측 샘플이 도출될 수도 있다.
상기 인트라 예측 모드 #2 내지 #34와 같은 인트라 방향성 모드를 기반으로 현재 블록에 대한 인트라 예측을 수행하는 경우, 예측 방향을 따라 이웃한 예측 샘플들은 서로 균일한 예측값을 가지지만, 예측 방향과 다른 방향으로 이웃한 샘플들은 불연속적인 예측값을 가지게 되고, 이로 인하여 실제 원본(original) 영상과는 다른 부자연스러운 예측 결과가 도출될 수 있다.
도 4는 수평 방향의 예측 방향을 갖는 인트라 방향성 모드가 현재 블록에 적용된 경우에 대한 예를 나타낸다.
도 4를 참조하면, 현재 블록에 대한 인트라 예측을 수행함에 있어서 주변 샘플들이 이용된다. 구체적으로 상기 현재 블록의 인트라 방향성 모드가 수평 방향 모드(즉, 상기 인트라 예측 모드 #10)인 경우, 상기 현재 블록의 주변 샘플들 중 상기 현재 블록의 좌측에 위치하는 샘플들의 값을 예측 방향에 따라 복사하여 상기 현재 블록 내의 예측 샘플(prediction sample)들을 포함하는 예측 블록(predictor block)이 생성된다. 이 경우 상술한 바와 같이 예측 블록 내의 예측 샘플들은 수평 방향으로는 서로 균일한 예측값을 가지지만, 예측 방향과 다른 방향으로는 서로 불연속적인 예측값을 가지게 된다. 이러한 예측 블록의 예측 샘플들 간 불연속적인 특성은 레지듀얼 신호에 영향을 주고, 변환(transform) 코딩의 효율을 떨어뜨리게 된다. 따라서 본 발명에서는 이러한 예측 블록의 예측 샘플들 간 불연속적인 특성을 보정하기 위한 필터(ex. 스무딩 필터)를 상기 예측 블록에 적응적으로 적용하여 영상 압축효율을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 발명에 따른 필터링 방법은 예측 샘플 후처리 필터링 방법이라고 불릴 수 있다.
본 발명에 따르면 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 다른 종류의 필터를 예측 블록에 적용할 수 있다. 구체적으로 본 발명에 따르면 방향성 모드들을 다수의 카테고리로 구분하고, 현재 블록의 인트라 방향성 모드가 어떤 카테고리에 속하는지를 기반으로 다른 모양의 필터링을 적용할 수 있다. 예를 들어 본 발명에 따르면 상기 방향성 모드들은 그 예측 방향에 따라 4개의 카테고리로 구분될 수 있다.
도 5는 인트라 방향성 모드들을 4개의 카테고리로 균등 분할한 예를 나타낸다. 이 경우 상기 인트라 방향성 모드들은 해당 예측 방향의 각도에 따라 균등 분할될 수 있다. 즉, 인트라 예측에 고려되는 전체 각도를 균등하게 1/4로 분할하고, 이를 기반으로 인트라 방향성 모드들을 4개의 카테고리로 분할할 수 있다.
도 5를 참조하면, 좌상 대각 예측 방향을 인트라 예측 모드 #18을 기준으로 수평 방향성(horizontal directionality)을 갖는 인트라 방향성 모드와 수직 방향성(vertical directionality)을 갖는 인트라 방향성 모드가 구분될 수 있다. 도 5의 H와 V는 각각 수평 방향성과 수직 방향성을 의미하며, -32 ~ 32의 숫자는 샘플 그리드 포지션(sample grid position) 상에서 1/32 단위의 변위를 나타낸다.
도 6은 상기 H-32 내지 H+32, V-32 내지 V+32의 변위들과 인트라 방향성 모드들의 대응관계를 예시적으로 나타낸다.
예를 들어, 중심을 기준으로 H+32 방향은 인트라 예측 모드 #2의 예측 방향에 대응되고, H+26 방향은 인트라 예측 모드 #3의 예측 방향에 대응되고, H+21 방향은 인트라 예측 모드 #4의 예측 방향에 대응될 수 있다. 또한 예를 들어, 중심을 기준으로 V-32 방향은 인트라 예측 모드 #18의 예측 방향에 대응되고, V-26 반향은 인트라 예측 모드 #19의 예측 방향에 대응되고, V-21 방향은 인트라 예측 모드 #20의 예측 방향에 대응된다.
이 경우, 인트라 예측 모드 #2 내지 #17은 수평 방향성, 인트라 예측 모드 #18 내지 #34는 수직 방향성을 갖는다고 볼 수 있다. 이 경우 수평 방향의 예측 방향을 갖는 인트라 예측 모드 #10에 대응하는 수평기준각도 0˚를 기준으로 하여 수평 방향성을 갖는 각 인트라 예측 모드에 대응하는 상대적 각도를 표현할 수 있고, 수직 방향의 예측 방향을 갖는 인트라 예측 모드 #26에 대응하는 수직기준각도 0˚를 기준으로 하여 수직 방향성을 갖는 각 인트라 예측 모드에 대응하는 상대적 각도를 표현할 수 있다.
다시 도 5를 참조하면, 인트라 방향성 모드들을 4개의 카테고리로 균등 분할되는 경우, 상기 4개의 카테고리들은 카테고리 A 내지 D로 나타내어질 수 있다. 이 경우 H+32 내지 H+14 범위 내에 속하는 방향은 카테고리 D로, H+13 내지 H-13 범위 내에 속하는 방향은 카테고리 A로, H-14 내지 V-14 범위 내에 속하는 방향은 카테고리 C로, V-13 내지 V+13에 속하는 방향은 카테고리 B로, V+14 내지 V+32에 속하는 방향은 카테고리 D로 구분될 수 있다.
이 경우 각 인트라 방향성 모드에 대응되는 카테고리는 다음 표와 같이 도출될 수 있다.
Figure 112018024906071-pct00001
한편, 인트라 방향성 모드들을 4개의 카테고리로 비균등 분할할 수도 있다. 이는 임의 분할이라고 불릴 수 있다. 이 경우 각 인트라 방향성 모드에 대응되는 카테고리는 임의로 정해질 수 있다. 예를 들어 반복 실험에 따라 통계적 특성을 반영하여 각 인트라 방향성 모드에 대응되는 최적의 카테고리가 도출될 수 있다.
인트라 방향성 모드들이 4개의 카테고리로 비균등 분할되는 경우 예를 들어 다음 표와 같이 나타내어질 수 있다.
Figure 112018024906071-pct00002
상술한 카테고리를 기반으로 예측 블록에 적용되는 필터의 모양을 결정할 수 있으며, 이 경우 상기 결정된 모양의 필터를 적용하여 상기 예측 블록 내 각 예측 샘플값을 보정할 수 있다. 예를 들어 3탭 필터(3tap filter)가 적용되는 경우 상기 카테고리에 따른 필터 모양은 다음과 같이 결정될 수 있다.
도 7은 카테고리에 따른 필터 모양을 예시적으로 나타낸다. 구체적으로 (a)는 카테고리 A에 대한 필터 모양, (b)는 카테고리 B에 대한 필터 모양, (c)는 카테고리 C에 대한 필터 모양, (d)는 카테고리 D에 대한 필터 모양을 예시적으로 나타낸다. 이하, 상기 카테고리 A에 대한 필터 모양은 수직 모양으로, 상기 카테고리 B에 대한 필터 모양은 수평 모양으로, 상기 카테고리 C에 대한 필터 모양은 우상향 대각 모양으로, 상기 카테고리 D에 대한 필터 모양은 좌상향 대각 모양으로 불릴 수 있다.
도 7을 참조하면, P2는 예측 블록 내의 필터링 대상 (예측) 샘플을 나타내고, P1 및 P3는 상기 대상 샘플을 필터링하기 위하여 사용되는 필터링 참조샘플들을 나타낸다. 구체적으로, 현재 블록에 카테고리 A가 적용되는 경우 대상 샘플의 상측 인접 샘플 및 하측 인접 샘플이 상기 대상 샘플을 필터링하기 위하여 사용될 수 있다. 현재 블록에 카테고리 B가 적용되는 경우 대상 샘플의 좌측 인접 샘플 및 우측 인접 샘플이 상기 대상 샘플을 필터링하기 위하여 사용될 수 있다. 현재 블록에 카테고리 C가 적용되는 경우 대상 샘플의 좌하측 인접 샘플 및 우상측 인접 샘플이 상기 대상 샘플을 필터링하기 위하여 사용될 수 있다. 현재 블록에 카테고리 D가 적용되는 경우 대상 샘플의 좌상측 인접 샘플 및 우상측 인접 샘플이 상기 대상 샘플을 필터링하기 위하여 사용될 수 있다.
이 경우, 만약 상기 대상 샘플이 상기 현재 블록(또는 예측 블록)의 경계(ex. 좌측 경계 또는 상측 경계 등)에 위치하지 않는 경우 상기 P1 및 P2는 상기 현재 블록(또는 예측 블록) 내의 예측 샘플들일 수 있고, 만약 상기 대상 샘플이 상기 현재 블록(또는 예측 블록)의 경계(ex. 좌측 경계 또는 상측 경계 등)에 인접하는 경우 상기 P1 및 P2 중 적어도 하나는 주변 블록의 복원 샘플(reconstructed sample)일 수 있다. 일 예로, 상기 현재 블록에 카테고리 A가 적용되고, 대상 샘플(P2)이 상기 현재 블록의 상측 경계에 인접한 경우 상기 상측 인접 샘플(P1)은 상기 현재 블록의 상측 주변 블록의 복원 샘플일 수 있다. 다른 예로, 상기 현재 블록에 카테고리 B가 적용되고, 대상 샘플(P2)이 상기 현재 블록의 좌측 경계에 인접한 경우 상기 좌측 인접 샘플(P1)은 상기 현재 블록의 좌측 주변 블록의 복원 샘플일 수 있다. 또 다른 예로, 상기 현재 블록에 카테고리 C가 적용되고 대상 샘플(P2)이 상기 현재 블록의 좌측 경계에 인접한 경우 상기 좌하측 인접 샘플(P1)은 상기 현재 블록의 좌측 또는 좌하측 주변 블록의 복원 샘플일 수 있고, 상기 현재 블록에 카테고리 C가 적용되고 대상 샘플(P2)이 상기 현재 블록의 상측 경계에 인접한 경우 상기 우상측 인접 샘플(P2)은 상기 현재 블록의 상측 또는 우상측 주변 블록의 복원 샘플일 수 있다. 또 다른 예로, 상기 현재 블록에 카테고리 D가 적용되고 대상 샘플(P2)이 상기 현재 블록의 좌측 경계에 인접한 경우 상기 좌상측 인접 샘플(P1)은 상기 현재 블록의 좌측 또는 좌하측 주변 블록의 복원 샘플일 수 있고, 상기 현재 블록에 카테고리 C가 적용되고 대상 샘플(P2)이 상기 현재 블록의 상측 경계에 인접한 경우 상기 우상측 인접 샘플(P2)은 상기 현재 블록의 상측 또는 우상측 주변 블록의 복원 샘플일 수 있다.
본 발명에 따른 필터링은 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들이 도출된 후 의 상기 현재 블록 내 각 (예측) 샘플 단위로 적용될 수 있으며, 상기 대상 샘플(P2)의 좌표를 (x,y)라 하면, 상기 필터링 다음과 같은 필터 연산 식을 기반으로 수행될 수 있다.
Figure 112018024906071-pct00003
여기서, Pred´는 필터링된 예측 샘플을 나타내고, P2는 대상 샘플 값, P1 및 P3는 필터 모양에 따른 필터링 참조샘플들 값들, α, β 및 γ는 필터 계수들(filter coefficients)을 나타낸다. 여기서 상기 필터 계수들은 미리 정의될 수 있고, 또는 상기 필터 계수들에 관한 정보가 인코딩 장치로부터 시그널링될 수 있다. 또한, 후술하는 바와 같이 다수의 필터 계수들 집합이 구성되고, 특정 조건에 따라 상기 다수의 필터 계수들 집합 중에서 상기 필터 계수들이 선택될 수도 있다.
한편, 본 발명에 따르면 대상 샘플의 값과 인접 참조샘플 값의 차분을 기반으로 필터링을 선택적으로 적용할 수 있다. 이 경우 대상 샘플의 값과 인접 참조샘플의 값의 차분이 특정 조건을 만족하는 경우(ex. 특정 범위에 속하는 경우)에만 상기 인접 참조샘플을 이용하여 상기 대상 샘플에 필터링을 적용할 수 있다.
예를 들어, 최소 임계값(minimum threshold, Thresmin)과 최대 임계값 (maximum threshold, Thresmax)를 정의하고, ｜P1-P2｜ 또는 ｜P3-P2｜이 Thresmin보다 크고 및/또는 Thresmax보다 작은 경우에 해당 인접 참조샘플을 이용하고, 그 외의 경우에 해당 인접 참조샘플을 필터링 연산에서 제외할 수 있다.
구체적으로 예를 들어 상술한 수학식 1에 따른 3탭 필터가 적용되는 경우, 대상 샘플과 인접 참조샘플간의 차분이 상기 특정 조건을 만족하는지에 따라 다음과 같이 필터링이 적용될 수 있다.
Figure 112018024906071-pct00004
여기서, Case1은 ｜P1-P2｜ 및 ｜P3-P2｜ 둘 다가 상기 특정 조건을 만족하는 경우를 나타내고, Case2는 ｜P1-P2｜은 상기 특정 조건을 만족하나, ｜P3-P2｜이 상기 특정 조건을 만족하는 않는 경우를 나타내고, Case3는 ｜P1-P2｜은 상기 특정 조건을 만족하지 않으나, ｜P3-P2｜이 상기 특정 조건을 만족하는 경우를 나타낸다. 그 외의 경우, 즉 ｜P1-P2｜ 및 ｜P3-P2｜ 둘 다가 상기 특정 조건을 만족하지 않는 경우는 대상 샘플 P2에 필터링이 적용되지 않는다. 이는, 즉 ｜P1-P2｜이 상기 특정 조건을 만족하지 않는 경우 상기 γ는 0으로 설정되고 ｜P3-P2｜이 상기 특정 조건을 만족하지 않는 경우 상기 α는 0으로 설정되는 것을 나타낼 수 있다.
구체적으로 예를 들어, 상기 Case들을 다음 표와 같이 정의될 수 있다.
Case1: Thresmin < ｜P1-P2｜< Thresmax and Thresmin < ｜P3-P2｜ < Thresmax
Case2: Thresmin < ｜P1-P2｜< Thresmax and ｜P3-P2｜ is outside of the range (Thresmin, Thresmax)
Case3: Thresmin < ｜P3-P2｜< Thresmax and ｜P1-P2｜ is outside of the range (Thresmin, Thresmax)
Otherwise, ｜P1-P2｜and ｜P3-P2｜ are outside of the range (Thresmin, Thresmax)
즉, 상기 표에 따르면, ｜P1-P2｜ 및 ｜P3-P2｜ 둘 다 Thresmin보다 크고 Thresmax보다 작은 경우에 상기 Case1에 해당하고, ｜P1-P2｜만 Thresmin보다 크고 Thresmax보다 작은 경우 상기 Case2에 해당하고, ｜P3-P2｜만 Thresmin보다 크고 Thresmax보다 작은 경우 상기 Case3에 해당하고, ｜P1-P2｜ 및 ｜P3-P2｜ 둘 다 Thresmin보다 크지 않거나 Thresmax보다 작지 않은 경우에 상기 otherwise에 해당할 수 있다. 이 경우, 대상 샘플에 대한 상기 Case를 판단하고, 이를 기반으로 상술한 수학식2에 따라 상기 대상 샘플에 대한 필터링을 적용할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 필터링을 적용함에 있어서, 대상 (예측) 샘플의 위치를 기반으로 다른 필터 계수들이 적용될 수 있다.
인트라 예측의 특성상 현재 블록의 주변샘플들과 가까운 위치의 샘플에 대한 예측 정확도가 현재 블록의 주변샘플들과의 먼 위치의 샘플에 대한 예측 정확도보다 상대적으로 높다. 따라서, 상기 현재 블록의 상기 주변샘플들로부터 일정 거리 내의 예측 샘플들에 대해서는 약한(weak) 필터(ex. 약한 스무딩 필터)를 적용시키고, 그 외의 예측 샘플들에 대해서는 강한(strong) 필터(ex. 강한 스무딩 필터)를 적용시킬 수 있다. 이 경우, 상기 주변샘플들은 상기 현재 블록의 좌측 및 상측에 위치할 수 있으며, 따라서 상기 현재 블록의 좌측 경계 및/또는 상측 경계로부터의 거리를 기반으로 예측 샘플들에 약한 필터 또는 강한 필터가 적용되는지 여부를 적응적으로 결정할 수 있다. 즉, 상기 현재 블록의 좌측 경계 및/또는 상측 경계로부터 일정 거리 이내에 위치하는 경계 부근 샘플들(near boundary samples)에는 약한 필터가 적용되고, 그 외의 내부 샘플들(inner samples)에는 강한 필터가 적용될 수 있다.
도 8은 현재 블록의 경계 부근 샘플들과 내부 샘플들의 구분 예시를 나타낸다. 도 8은 현재 블록이 N×N 사이즈를 갖는 경우를 나타낸다.
도 8을 참조하면, bh(0≤bh≤N)는 현재 블록의 좌측 경계로부터의 수평 거리를 나타내고, bv(0≤bv≤N)는 상기 현재 블록의 상측 경계로부터 수직 거리를 나타낸다. 상기 bh 및 bv는 미리 정해질 수도 있고, 또는 인코딩 장치에 의하여 결정되고 관련 정보가 시그널링될 수도 있다.
상기 bh 및/또는 bv를 기반으로 현재 블록 내 샘플들은 적어도 두 개의 그룹으로 구분될 수 있다. 예를 들어, 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표를 (0,0)이라고 할 경우, x<bh 또는 y<bv인 샘플 포지션의 샘플들은 제1 그룹 샘플들(ex. 경계 부근 샘플들)로 구분되고, bh≤x 및 bv≤y를 만족하는 샘플 포지션의 샘플들은 제2 그룹 샘플들(ex. 내부 샘플들)로 구분될 수 있다. 이 경우 상기 제1 그룹 샘플들에는 약한 필터링 적용되고, 상기 제2 그룹 샘플들에는 강한 필터링이 적용될 수 있다. 이 경우 상술한 바와 같이 상기 약한 필터링 및 상기 강한 필터링은 적용되는 필터 계수들에서 차이가 있을 수 있다. 구체적으로 예를 들어 상기 필터 계수들 중 상기 약한 필터링이 적용되는 경우에 대한 β값보다 상기 강한 필터링이 적용되는 경우에 대한 β값이 상대적으로 더 클 수 있다. 다른 예로, 상기 필터 계수들 중 상기 약한 필터링이 적용되는 경우에 대한 α 및 γ값들이 상기 강한 필터링이 적용되는 경우에 대한 α 및 γ값들보다 상대적으로 더 클 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 예측 샘플 후처리 필터링 방법의 적용 여부는 플래그 정보에 의하여 지시될 수 있다. 예를 들어, 현재 블록에 상술한 본 발명에 따른 예측 샘플 후처리 필터링이 적용되는지 여부는 인코딩 장치에 의하여 결정되고, 인트라 포스트 필터 플래그(intra post filter flag) 정보를 기반으로 지시될 수 있다. 상기 인트라 포스트 필터 플래그 정보는 예를 들어 CU 또는 PU 단위로 시그널링될 수 있다.
일 예로, 상기 인트라 포스트 필터 플래그 정보는 CU 단위로 다음과 같이 시그널링될 수 있다.
Figure 112018024906071-pct00005
여기서, intra_post_filter_flag 신텍스 요소(syntax element)는 상기 인트라 포스트 필터 플래그 정보에 대응한다. 상기 intra_post_filter_flag 신텍스 요소는 context-adaptive binary arithmetic coding (CABAC) 기반으로 인코딩/디코딩될 수 있다. 디코딩 장치는 현재 CU에 인트라 예측이 적용되는 경우, 상기 intra_post_filter_flag 신텍스 요소를 비트스트림으로부터 파싱하고, 상기 intra_post_filter_flag 신텍스 요소의 값을 기반으로 상기 본 발명에 따른 예측 샘플 후처리 필터링의 적용 여부를 결정할 수 있다. 상기 intra_post_filter_flag 신텍스 요소의 값이 1인 경우, 디코딩 장치는 상기 본 발명에 따른 예측 샘플 후처리 필터링이 현재 블록에 적용되는 것으로 판단할 수 있다.
다른 예로, 상기 인트라 포스트 필터 플래그 정보는 PU 단위로 다음과 같이 시그널링될 수 있다.
Figure 112018024906071-pct00006
여기서, intra_post_filter_flag 신텍스 요소는 상기 인트라 포스트 필터 플래그 정보에 대응한다. 또한, intra_chroma_post_filter_flag 신텍스 요소 또한 상기 인트라 포스트 필터 플래그 정보에 대응할 수 있다. 이 경우 상기 intra_post_filter_flag 신텍스 요소 루마 성분(luma component)에 대한 예측 샘플 후처리 필터링 적용 여부를 나타내고, intra_chroma_post_filter_flag 신텍스 요소는 크로마 성분(chroma component)에 대한 예측 샘플 후처리 필터링 적용 여부를 나타낼 수 있다. 상기 intra_post_filter_flag 신텍스 요소는 및 상기 intra_chroma_post_filter_flag 신텍스 요소는 context-adaptive binary arithmetic coding (CABAC) 기반으로 인코딩/디코딩될 수 있다. 디코딩 장치는 상기 intra_post_filter_flag 신텍스 요소 및 intra_chroma_post_filter_flag 신텍스 요소를 비트스트림으로부터 파싱하고, 상기 본 발명에 따른 예측 샘플 후처리 필터링의 적용 여부를 결정할 수 있다.
상기 intra_post_filter_flag 신텍스 요소의 값이 1인 경우, 디코딩 장치는 상기 예측 샘플 후처리 필터링이 현재 블록의 루마 성분(즉, 루마 샘플)에 적용되는 것으로 판단할 수 있다. 상기 intra_chroma_post_filter_flag 신텍스 요소의 값이 1인 경우, 디코딩 장치는 상기 예측 샘플 후처리 필터링이 현재 블록의 크로마 성분(즉, 크로마 샘플)에 적용되는 것으로 판단할 수 있다.
상기와 같이 상기 인트라 포스트 필터 플래그 정보를 PU 단위로 시그널링하는 경우, CU 단위로 시그널링하는 경우보다 전송되어야 하는 비트수가 많아지는 반면, CU를 기반으로 파티셔닝된 각각의 PU에 대해 독립적으로 필터링 수행 여부를 결정할 수 있고, 루마 성분과 독립적으로 크로마 성분에 대한 필터링 수행 여부를 결정할 수 있는 장점이 있다.
본 발명에 따른 인트라 예측 방법은 예를 들어 다음과 같은 순서도를 기반으로 수행될 수도 있다.
도 9는 본 발명에 따른 인코딩 장치에 의한 인트라 예측 방법의 예를 개략적으로 나타낸다. 도 9에서 개시된 방법은 도 1에서 개시된 인코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 9의 S900 내지 S940은 상기 인코딩 장치의 예측부에 의하여 수행될 수 있고, S950은 상기 인코딩 장치의 엔트로피 인코딩부에 의하여 수행될 수 있다.
도 9를 참조하면, 인코딩 장치는 인트라 예측을 위한 현재 블록의 주변샘플들을 도출한다(S900). 예를 들어, 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플 포지션을 (0, 0)으로 간주하였을 때, 상기 현재 블록의 인트라 예측을 위한 주변샘플들로, 좌측 주변 샘플들(p[-1][2N-1],...,p[-1][0]), 좌상측 주변 샘플(p[-1][-1]), 및 상측 주변 샘플들(p[0][-1],...,p[2N-1][-1])이 도출될 수 있다. 여기서 p[m][n]은 샘플 포지션 (m,n)의 샘플(또는 픽셀)을 나타낼 수 있다. 여기서 N은 상기 현재 블록의 너비 및 높이에 대응될 수 있다. 상기 현재 블록이 변환 블록인 경우 상기 N은 nTbS라고 나타내어질 수도 있다. 만약, 상기 현재 블록의 너비가 W, 높이가 H인 경우, 상기 주변 참조샘플들로, 좌측 주변 샘플들(p[-1][2H-1],...,p[-1][0]), 좌상측 주변 샘플(p[-1][-1]), 및 상측 주변 샘플들(p[0][-1],...,p[2W-1][-1])이 도출될 수도 있다.
인코딩 장치는 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정한다(S910). 여기서 상기 인트라 예측 모드는 상술한 표 1의 모드들 중 하나일 수 있다. 또는 본 발명에 따른 인트라 예측 방법은 현재 블록의 인트라 예측 모드가 인트라 방향성 모드인 경우에만 적용될 수도 있으며, 이 경우 상기 인트라 방향성 모드는 상술한 표 1의 인트라 앵귤러2 내지 인트라 앵귤러34 모드들 중 하나일 수 있다. 여기서 상기 현재 블록은 현재 TU에 대응될 수 있다. 예를 들어, 현재 CU로부터 적어도 하나의 PU 및 적어도 하나의 TU가 도출될 수 있다. 이 경우, 상기 PU의 영역 내에 하나 또는 복수의 TU가 존재할 수 있다. 예를 들어, 현재 CU에서 인터/인트라 예측 타입이 결정되고, 구체적인 인트라 예측 모드는 PU에서 결정될 수 있다. 이 경우 상기 PU 영역 내의 TU들은 상기 결정된 인트라 예측 모드를 공유할 수 있다. 인코딩 장치는 RD(rate-distortion) 코스트를 기반으로 최적의 인트라 예측 모드를 결정할 수 있다.
인코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드 및 상기 주변샘플들을 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측샘플을 도출한다(S920). 인코딩 장치는 예측샘플의 샘플 포지션을 기준으로 상기 인트라 예측 모드의 예측방향에 위치하는 주변샘플을 이용하여 상기 예측샘플을 도출할 수 있다.
인코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링 참조샘플들을 결정한다(S930). 인코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드에 대응하는 카테고리를 결정하고, 상기 결정된 카테고리에 따라 상기 예측샘플에 대한 상대적인 위치관계를 기반으로 상기 필터링 참조샘플들을 결정할 수 있다.
예를 들어, 인코딩 장치는 다수의 인트라 예측 모드들을 각도에 따른 균등 분할 또는 비균등 분할을 기반으로 다수의 카테고리로 구분할 수 있다. 예를 들어, 인코딩 장치는 상기 다수의 인트라 예측 모드들을 4개의 카테고리로 구분할 수 있으며, 이 경우 인코딩 장치는 상술한 표 2 또는 표 3을 기반으로 상기 인트라 예측 모드에 대응하는 상기 카테고리를 결정할 수 있다.
인코딩 장치는 상기 결정된 카테고리에 따라 필터 모양을 결정할 수 있다. 일 예로, 상기 인트라 예측 모드가 첫번째 카테고리에 대응하는 경우 상기 필터 모양은 수평 모양일 수 있다. 이 경우 상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플의 좌측 인접샘플(P1) 및 우측 인접샘플(P3)을 포함할 수 있다. 다른 예로, 상기 인트라 예측 모드가 두번째 카테고리에 대응하는 경우 상기 필터 모양은 수직 모양일 수 있다. 이 경우 상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플의 상측 인접샘플(P1) 및 하측 인접샘플(P3)을 포함할 수 있다. 또 다른 예로, 상기 인트라 예측 모드가 세번째 카테고리에 대응하는 경우 상기 필터 모양은 우상향 대각 모양일 수 있다. 이 경우 상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플의 좌하측 인접샘플(P1) 및 우상측 인접샘플(P3)을 포함할 수 있다. 또 다른 예로, 상기 인트라 예측 모드가 네번째 카테고리에 대응하는 경우 상기 필터 모양은 좌상향 대각 모양일 수 있다. 이 경우 상기 예측샘플의 좌상측 인접샘플(P1) 및 우하측 인접샘플(P3)을 포함할 수 있다.
인코딩 장치는 상기 필터링 참조샘플들을 기반으로 상기 예측샘플에 필터링을 적용하여 필터된 예측샘플을 도출한다(S940). 인코딩 장치는 상기 필터 모양에 따라 결정된 상기 필터링 참조샘플들을 기반으로 필터 계수들을 이용하여 상기 필터된 예측샘플을 도출할 수 있다.
예를 들어 상기 필터된 예측샘플은 상술한 수학식 1 또는 2를 기반으로 도출될 수 있다.
이 경우, 상기 필터링 참조샘플들의 값을 P1 및 P3에 대응시키고, P2는 상기 예측샘플의 값으로 대응시킬 수 있다. 이 경우 ｜P1-P2｜이 특정 조건을 만족하지 않는 경우 상기 γ는 0으로 설정되거나 ｜P3-P2｜이 상기 특정 조건을 만족하지 않는 경우 상기 α는 0으로 설정될 수 있다. 예를 들어 상기 특정 조건은 상기 ｜P1-P2｜ 또는 상기 ｜P3-P2｜이 소정의 최소 임계값보다 크고 소정의 최대 임계값보다 작은 경우에 만족될 수 있다.
한편, 인코딩 장치는 상기 예측 샘플에 강한 필터링이 적용되는지 또는 약한 필터링이 적용되는지 여부를 결정할 수 있다. 인코딩 장치는 상기 예측 샘플의 샘플 포지션과 상기 현재 블록의 좌측 경계 또는 상측 경계와의 거리를 기반으로 상기 예측 샘플에 상기 강한 필터링이 적용되는지 또는 상기 약한 필터링이 적용되는지 여부를 결정할 수 있다. 구체적으로 인코딩 장치는 필터 세기 구분을 위한 수평 거리 및 수직 거리를 도출하고, 상기 예측 샘플의 상기 샘플 포지션이 상기 좌측 경계로부터 상기 수평 거리 내에 위치하거나 상기 상측 경계로부터 상기 수직 거리 내에 위치하는 경우 상기 예측 샘플에는 상기 약한 필터링이 적용되는 것으로 결정하고, 상기 예측 샘플의 상기 샘플 포지션이 상기 좌측 경계로부터 상기 수평 거리 이상 및 상기 상측 경계로부터 상기 수직 거리 이상에 위치하는 경우 상기 예측 샘플에는 상기 강한 필터링이 적용되는 것으로 결정할 수 있다.
인코딩 장치는 상기 예측 샘플에 대한 상기 강한 필터링 또는 상기 약한 필터링의 적용 여부에 따라 다른 값들을 갖는 상기 필터 계수들을 도출할 수 있다. 구체적으로 예를 들어 상기 필터 계수들 중 상기 약한 필터링이 적용되는 경우에 대한 β값보다 상기 강한 필터링이 적용되는 경우에 대한 β값이 상대적으로 더 클 수 있다. 다른 예로, 상기 필터 계수들 중 상기 약한 필터링이 적용되는 경우에 대한 α 및 γ값들이 상기 강한 필터링이 적용되는 경우에 대한 α 및 γ값들보다 상대적으로 더 클 수 있다.
인코딩 장치는 상기 현재 블록에 대한 상기 인트라 예측 모드를 나타내는 인트라 예측 모드 정보를 인코딩하여 출력한다(S1860). 인코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드 정보를 인코딩하여 비트스트림 형태로 출력할 수 있다. 상기 비트스트림은 네트워크 또는 저장매체를 통하여 디코딩 장치로 전송될 수 있다.
한편, 인코딩 장치는 상기 현재블록에 대한 상기 필터된 예측샘플과 원본샘플을 기반으로, 레지듀얼 샘플을 생성할 수 있다. 인코딩 장치는 상기 레지듀얼 샘플에 대한 레지듀얼 정보를 인코딩하여 상기 비트스트림 형태로 출력할 수도 있다. 상기 레지듀얼 정보는 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플들에 관한 양자화된 변환 계수들을 포함할 수 있다.
한편, 인코딩 장치는 상기 현재 블록에 상기 본 발명에 따른 예측 샘플 후처리 필터링이 적용되는지 여부를 나타내는 인트라 포스트 필터 플래그를 인코딩하여 상기 비트스트림 형태로 출력할 수도 있다. 이 경우 상기 인트라 포스트 필터 플래그는 CU 단위로 시그널링될 수 있고 또는 PU 단위로 시그널링될 수 있다. 상기 인트라 포스트 필터 플래그가 PU 단위로 시그널링되는 경우 상기 현재 블록에 대한 루마 성분과 크로마 성분에 대하여 독립적으로 상기 예측 샘플 후처리 필터링이 적용되는지 여부를 지시할 수 있다.
도 10은 본 발명에 따른 디코딩 장치에 의한 인트라 예측 방법의 예를 개략적으로 나타낸다. 도 10에서 개시된 방법은 도 2에서 개시된 디코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 10의 S1000은 상기 디코딩 장치의 엔트로피 디코딩부에 의하여 수행될 수 있고, 상기 S1010 내지 S1050은 상기 디코딩 장치의 예측부에 의하여 수행될 수 있다.
도 10를 참조하면, 디코딩 장치는 비트스트림으로부터 인트라 예측 모드 정보를 획득한다(S1900). 디코딩 장치는 인코딩 장치로부터 수신한 상기 비트스트림을 디코딩하고 상기 인트라 예측 모드 정보를 획득할 수 있다. 상기 비트스트림은 네트워크 또는 저장매체를 통하여 수신될 수 있다.
디코딩 장치는 인트라 예측을 위한 현재 블록의 주변샘플들을 도출한다(S1010). 예를 들어, 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플 포지션을 (0, 0)으로 간주하였을 때, 상기 현재 블록의 인트라 예측을 위한 주변 참조샘플들로, 좌측 주변 샘플들(p[-1][2N-1],...,p[-1][0]), 좌상측 주변 샘플(p[-1][-1]), 및 상측 주변 샘플들(p[0][-1],...,p[2N-1][-1])이 도출될 수 있다. 여기서 p[m][n]은 샘플 포지션 (m,n)의 샘플(또는 픽셀)을 나타냄은 상술한 바와 같다. 여기서 N은 상기 현재 블록의 너비 또는 높이에 대응될 수 있다. 상기 현재 블록이 변환 블록인 경우 상기 N은 nTbS라고 나타내어질 수도 있다. 만약, 상기 현재 블록의 너비가 W, 높이가 H인 경우, 상기 주변 참조샘플들로, 좌측 주변 샘플들(p[-1][2H-1],...,p[-1][0]), 좌상측 주변 샘플(p[-1][-1]), 및 상측 주변 샘플들(p[0][-1],...,p[2W-1][-1])이 도출될 수도 있다.
디코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정한다(S1020). 여기서 상기 인트라 예측 모드는 상술한 표 1의 모드들 중 하나일 수 있다. 또는 본 발명에 따른 인트라 예측 방법은 현재 블록의 인트라 예측 모드가 인트라 방향성 모드인 경우에만 적용될 수도 있으며, 이 경우 상기 인트라 방향성 모드는 상술한 표 1의 인트라 앵귤러2 내지 인트라 앵귤러34 모드들 중 하나일 수 있다. 여기서 상기 현재 블록은 현재 TU에 대응될 수 있다. 예를 들어, 현재 CU로부터 적어도 하나의 PU 및 적어도 하나의 TU가 도출될 수 있다. 이 경우, 상기 PU의 영역 내에 하나 또는 복수의 TU가 존재할 수 있다. 예를 들어, 현재 CU에서 인터/인트라 예측 타입이 결정되고, 구체적인 인트라 예측 모드는 PU에서 결정될 수 있다. 이 경우 상기 PU 영역 내의 TU들은 상기 결정된 인트라 예측 모드를 공유할 수 있다.
디코딩 장치는 MPM(most probable mode) 또는 리메이닝(remaining) 모드가 적용되는지 여부에 따라 상기 인트라 예측 모드를 결정할 수 있다. MPM 모드가 적용되는 경우 상기 PU의 좌측 또는 상측 주변 블록에 대한 인트라 예측 모드를 기반으로 MPM 리스트를 결정하고, 상기 MPM 리스트를 기반으로 상기 인트라 예측 모드를 결정할 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 비트스트림으로부터 MPM 인덱스를 획득하고, 상기 MPM 리스트 내의 후보들 중에서 상기 MPM 인덱스가 가리키는 후보의 인트라 예측 모드를 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드로 도출할 수 있다. 또는 리메이닝 모드가 적용되는 경우 상기 MPM 리스트에 포함되지 않는 나머지 모드들 중에서 특정 인트라 예측 모드를 지시하는 정보를 상기 비트스트림으로부터 획득하고, 상기 특정 인트라 예측 모드를 지시하는 정보를 기반으로 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드를 도출할 수 있다.
디코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드 및 상기 주변샘플들을 기반으로 상기 현재 블록의 예측샘플을 도출한다(S1030). 디코딩 장치는 상기 예측샘플의 샘플 포지션을 기준으로 상기 인트라 예측 모드의 예측방향에 위치하는 주변샘플을 이용하여 상기 예측샘플을 도출할 수 있다.
디코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링 참조샘플들을 결정한다(S1040). 디코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드에 대응하는 카테고리를 결정하고, 상기 결정된 카테고리에 따라 상기 예측샘플에 대한 상대적인 위치관계를 기반으로 상기 필터링 참조샘플들을 결정할 수 있다.
예를 들어, 디코딩 장치는 다수의 인트라 예측 모드들을 각도에 따른 균등 분할 또는 비균등 분할을 기반으로 다수의 카테고리로 구분할 수 있다. 예를 들어, 디코딩 장치는 상기 다수의 인트라 예측 모드들을 4개의 카테고리로 구분할 수 있으며, 이 경우 디코딩 장치는 상술한 표 2 또는 표 3을 기반으로 상기 인트라 예측 모드에 대응하는 상기 카테고리를 결정할 수 있다.
디코딩 장치는 상기 결정된 카테고리에 따라 필터 모양을 결정할 수 있다. 일 예로, 상기 인트라 예측 모드가 첫번째 카테고리에 대응하는 경우 상기 필터 모양은 수평 모양일 수 있다. 이 경우 상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플의 좌측 인접샘플(P1) 및 우측 인접샘플(P3)을 포함할 수 있다. 다른 예로, 상기 인트라 예측 모드가 두번째 카테고리에 대응하는 경우 상기 필터 모양은 수직 모양일 수 있다. 이 경우 상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플의 상측 인접샘플(P1) 및 하측 인접샘플(P3)을 포함할 수 있다. 또 다른 예로, 상기 인트라 예측 모드가 세번째 카테고리에 대응하는 경우 상기 필터 모양은 우상향 대각 모양일 수 있다. 이 경우 상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플의 좌하측 인접샘플(P1) 및 우상측 인접샘플(P3)을 포함할 수 있다. 또 다른 예로, 상기 인트라 예측 모드가 네번째 카테고리에 대응하는 경우 상기 필터 모양은 좌상향 대각 모양일 수 있다. 이 경우 상기 예측샘플의 좌상측 인접샘플(P1) 및 우하측 인접샘플(P3)을 포함할 수 있다.
디코딩 장치는 상기 필터링 참조샘플들을 기반으로 상기 예측샘플에 필터링을 적용하여 필터된 예측샘플을 도출한다(S1050). 디코딩 장치는 상기 필터 모양에 따라 결정된 상기 필터링 참조샘플들을 기반으로 필터 계수들을 이용하여 상기 필터된 예측샘플을 도출할 수 있다.
예를 들어 상기 필터된 예측샘플은 상술한 수학식 1 또는 2를 기반으로 도출될 수 있다.
이 경우, 상기 필터링 참조샘플들의 값을 P1 및 P3에 대응시키고, P2는 상기 예측샘플의 값으로 대응시킬 수 있다. 이 경우 ｜P1-P2｜이 특정 조건을 만족하지 않는 경우 상기 γ는 0으로 설정되거나 ｜P3-P2｜이 상기 특정 조건을 만족하지 않는 경우 상기 α는 0으로 설정될 수 있다. 예를 들어 상기 특정 조건은 상기 ｜P1-P2｜ 또는 상기 ｜P3-P2｜이 소정의 최소 임계값보다 크고 소정의 최대 임계값보다 작은 경우에 만족될 수 있다.
한편, 디코딩 장치는 상기 예측 샘플에 강한 필터링이 적용되는지 또는 약한 필터링이 적용되는지 여부를 결정할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 예측 샘플의 샘플 포지션과 상기 현재 블록의 좌측 경계 또는 상측 경계와의 거리를 기반으로 상기 예측 샘플에 상기 강한 필터링이 적용되는지 또는 상기 약한 필터링이 적용되는지 여부를 결정할 수 있다. 구체적으로 디코딩 장치는 필터 세기 구분을 위한 수평 거리 및 수직 거리를 도출하고, 상기 예측 샘플의 상기 샘플 포지션이 상기 좌측 경계로부터 상기 수평 거리 내에 위치하거나 상기 상측 경계로부터 상기 수직 거리 내에 위치하는 경우 상기 예측 샘플에는 상기 약한 필터링이 적용되는 것으로 결정하고, 상기 예측 샘플의 상기 샘플 포지션이 상기 좌측 경계로부터 상기 수평 거리 이상 및 상기 상측 경계로부터 상기 수직 거리 이상에 위치하는 경우 상기 예측 샘플에는 상기 강한 필터링이 적용되는 것으로 결정할 수 있다.
디코딩 장치는 상기 예측 샘플에 대한 상기 강한 필터링 또는 상기 약한 필터링의 적용 여부에 따라 다른 값들을 갖는 상기 필터 계수들을 도출할 수 있다. 구체적으로 예를 들어 상기 필터 계수들 중 상기 약한 필터링이 적용되는 경우에 대한 β값보다 상기 강한 필터링이 적용되는 경우에 대한 β값이 상대적으로 더 클 수 있다. 다른 예로, 상기 필터 계수들 중 상기 약한 필터링이 적용되는 경우에 대한 α 및 γ값들이 상기 강한 필터링이 적용되는 경우에 대한 α 및 γ값들보다 상대적으로 더 클 수 있다.
한편, 디코딩 장치는 상기 비트스트림으로부터 레지듀얼 정보를 획득하고, 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플을 도출할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 필터된 예측샘플과 상기 레지듀얼 샘플을 기반으로 복원 샘플 및 복원 픽처를 생성할 수 있다.
한편, 디코딩 장치는 상기 현재 블록에 상기 상기 본 발명에 따른 예측 샘플 후처리 필터링이 적용되는지 여부를 나타내는 인트라 포스트 필터 플래그를 상기 비트스트림으로부터 획득할 수 있으며, 상기 인트라 포스트 필터 플래그의 값이 1을 나타내는 경우 상기 예측샘플에 대한 필터링을 적용하여 상기 필터된 예측샘플을 도출할 수 있다. 상기 인트라 포스트 필터 플래그는 CU 단위 또는 PU 단위로 시그널링될 수 있다. 상기 인트라 포스트 필터 플래그가 PU 단위로 시그널링되는 경우 상기 현재 블록에 대한 루마 성분과 크로마 성분에 대하여 독립적으로 상기 예측 샘플 후처리 필터링이 적용되는지 여부를 지시할 수 있다.
본 발명에 따르면 인트라 예측 모드에 따라 적응적으로 예측 샘플을 필터링할 수 있으며, 인트라 예측 성능을 향상시킬 수 있다.
본 발명에 따르면 인트라 예측 모드가 속하는 카테고리에 따라 다양한 필터 모양의 필터링 예측 샘플에 적용할 수 있으며, 예측 샘플의 샘플 포지션에 따라 필터 세기를 적응적으로 결정할 수 있다.
따라서, 본 발명에 따르면 추가적인 보조 정보의 전송을 최소화하면서 인트라 예측 성능을 높일 수 있으며, 이에 따라 레지듀얼 신호에 필요한 데이터량을 줄일 수 있고, 전반적인 코딩 효율이 높아질 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 할 것이다.
상술한 본 발명에 따른 방법은 소프트웨어 형태로 구현될 수 있으며, 본 발명에 따른 인코딩 장치 및/또는 디코딩 장치는 예를 들어 TV, 컴퓨터, 스마트폰, 셋톱박스, 디스플레이 장치 등의 영상 처리를 수행하는 장치에 포함될 수 있다.
본 발명에서 실시예들이 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 방법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다. 프로세서는 ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로 및/또는 데이터 처리 장치를 포함할 수 있다. 메모리는 ROM(read-only memory), RAM(random access memory), 플래쉬 메모리, 메모리 카드, 저장 매체 및/또는 다른 저장 장치를 포함할 수 있다.

Claims (15)

  1. 디코딩 장치에 의하여 수행되는 인트라 예측 방법에 있어서,
    비트스트림으로부터 인트라 예측 모드 정보를 획득하는 단계;
    현재 블록의 주변샘플(neighboring samples)들을 도출하는 단계;
    상기 인트라 예측 모드 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정하는 단계;
    상기 인트라 예측 모드 및 상기 주변샘플들을 기반으로 상기 현재 블록의 예측샘플을 도출하는 단계;
    상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링 참조샘플들을 결정하는 단계; 및
    상기 필터링 참조샘플들을 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링을 적용하여 필터된 예측샘플(filtered prediction sample)을 도출하는 단계를 포함하고,
    상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플에 대한 필터링에 이용되는 참조샘플들이고,
    상기 필터링 참조샘플들을 결정하는 단계는,
    상기 인트라 예측 모드에 대응하는 카테고리를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 카테고리에 따라 상기 예측샘플에 대한 상대적인 위치관계를 기반으로 상기 필터링 참조샘플들을 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 카테고리가 카테고리 A로 결정됨을 기반으로 상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플의 상측 인접샘플 및 하측 인접샘플을 포함하고,
    상기 카테고리가 카테고리 B로 결정됨을 기반으로 상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플의 좌측 인접샘플 및 우측 인접샘플을 포함하고,
    상기 카테고리가 카테고리 C로 결정됨을 기반으로 상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플의 좌하측 인접샘플 및 우상측 인접샘플을 포함하고,
    상기 카테고리가 카테고리 D로 결정됨을 기반으로 상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플의 좌상측 인접샘플 및 우하측 인접샘플을 포함하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 인트라 예측 모드에 대응하는 상기 카테고리는 다음 표를 기반으로 결정되고,
    Figure 112020016069592-pct00007

    상기 카테고리에 따라 상기 필터링에 사용되는 필터의 모양이 서로 다른 것을 특징으로 하는, 인트라 예측 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 인트라 예측 모드에 대응하는 상기 카테고리는 다음 표를 기반으로 결정되고,
    Figure 112020016069592-pct00008

    상기 카테고리에 따라 상기 필터링에 사용되는 필터의 모양이 서로 다른 것을 특징으로 하는, 인트라 예측 방법.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 필터된 예측샘플은 다음 수학식을 기반으로 도출되고,
    Figure 112018024906071-pct00009

    여기서, Pred´는 상기 필터된 예측 샘플을 나타내고, P2는 상기 예측샘플의 값, P1 및 P3는 상기 필터링 참조샘플들의 값들, α, β 및 γ는 필터 계수들(filter coefficients)을 나타내는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    ｜P1-P2｜이 특정 조건을 만족하지 않는 경우 상기 γ는 0으로 설정되거나 ｜P3-P2｜이 상기 특정 조건을 만족하지 않는 경우 상기 α는 0으로 설정되는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 특정 조건은 상기 ｜P1-P2｜ 또는 상기 ｜P3-P2｜이 소정의 최소 임계값보다 크고 소정의 최대 임계값보다 작은 경우에 만족됨을 특징으로 하는, 인트라 예측 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 예측샘플에 강한 필터링이 적용되는지 또는 약한 필터링이 적용되는지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하되,
    상기 예측 샘플에 대한 상기 강한 필터링 또는 상기 약한 필터링의 적용 여부에 따라 다른 값들을 갖는 상기 필터 계수들이 도출됨을 특징으로 하는, 인트라 예측 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 예측샘플의 샘플 포지션과 상기 현재 블록의 좌측 경계 또는 상측 경계와의 거리를 기반으로 상기 예측 샘플에 상기 강한 필터링이 적용되는지 또는 상기 약한 필터링이 적용되는지 여부가 결정되는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    필터 세기 구분을 위한 수평 거리 및 수직 거리를 도출하는 단계를 더 포함하되,
    상기 예측 샘플의 상기 샘플 포지션이 상기 좌측 경계로부터 상기 수평 거리 내에 위치하거나 상기 상측 경계로부터 상기 수직 거리 내에 위치하는 경우 상기 예측 샘플에는 상기 약한 필터링이 적용되고,
    상기 예측 샘플의 상기 샘플 포지션이 상기 좌측 경계로부터 상기 수평 거리 이상 및 상기 상측 경계로부터 상기 수직 거리 이상에 위치하는 경우 상기 예측 샘플에는 상기 강한 필터링이 적용되는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 비트스트림으로부터 인트라 포스트 필터 플래그를 획득하는 단계를 더 포함하되,
    상기 인트라 포스트 필터 플래그의 값이 1을 나타내는 경우, 상기 예측샘플에 대한 필터링을 적용하여 상기 필터된 예측샘플을 도출하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 인트라 포스트 필터 플래그는 CU(coding unit) 단위 또는 PU(prediction unit) 단위로 시그널링되는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측 방법.
  14. 인코딩 장치에 의하여 수행되는 인트라 예측 방법에 있어서,
    현재 블록의 주변샘플(neighboring sample)들을 도출하는 단계;
    현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정하는 단계;
    상기 인트라 예측 모드 및 상기 주변샘플들을 기반으로 상기 현재 블록의 예측샘플을 도출하는 단계;
    상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링 참조샘플들을 결정하는 단계;
    상기 필터링 참조샘플들을 기반으로 상기 예측샘플에 대한 필터링을 적용하여 필터된 예측샘플(filtered prediction sample)을 도출하는 단계; 및
    상기 인트라 예측 모드를 나타내는 인트라 예측 모드 정보를 인코딩하여 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플에 대한 필터링에 이용되는 참조샘플들이고,
    상기 필터링 참조샘플들을 결정하는 단계는,
    상기 인트라 예측 모드에 대응하는 카테고리를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 카테고리에 따라 상기 예측샘플에 대한 상대적인 위치관계를 기반으로 상기 필터링 참조샘플들을 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 카테고리가 카테고리 A로 결정됨을 기반으로 상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플의 상측 인접샘플 및 하측 인접샘플을 포함하고,
    상기 카테고리가 카테고리 B로 결정됨을 기반으로 상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플의 좌측 인접샘플 및 우측 인접샘플을 포함하고,
    상기 카테고리가 카테고리 C로 결정됨을 기반으로 상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플의 좌하측 인접샘플 및 우상측 인접샘플을 포함하고,
    상기 카테고리가 카테고리 D로 결정됨을 기반으로 상기 필터링 참조샘플들은 상기 예측샘플의 좌상측 인접샘플 및 우하측 인접샘플을 포함하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측 방법.
  15. 삭제
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