KR102534901B1 - 비디오 코딩을 위한 선형 모델 크로마 인트라 예측 - Google Patents

비디오 코딩을 위한 선형 모델 크로마 인트라 예측 Download PDF

Info

Publication number
KR102534901B1
KR102534901B1 KR1020197007054A KR20197007054A KR102534901B1 KR 102534901 B1 KR102534901 B1 KR 102534901B1 KR 1020197007054 A KR1020197007054 A KR 1020197007054A KR 20197007054 A KR20197007054 A KR 20197007054A KR 102534901 B1 KR102534901 B1 KR 102534901B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
block
video data
linear prediction
samples
chroma
Prior art date
Application number
KR1020197007054A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190046852A (ko
Inventor
카이 장
지안레 천
리 장
마르타 카르체비츠
Original Assignee
퀄컴 인코포레이티드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 퀄컴 인코포레이티드 filed Critical 퀄컴 인코포레이티드
Publication of KR20190046852A publication Critical patent/KR20190046852A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102534901B1 publication Critical patent/KR102534901B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/132—Sampling, masking or truncation of coding units, e.g. adaptive resampling, frame skipping, frame interpolation or high-frequency transform coefficient masking
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/593—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving spatial prediction techniques
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/117—Filters, e.g. for pre-processing or post-processing
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/13—Adaptive entropy coding, e.g. adaptive variable length coding [AVLC] or context adaptive binary arithmetic coding [CABAC]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/146—Data rate or code amount at the encoder output
    • H04N19/147—Data rate or code amount at the encoder output according to rate distortion criteria
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/157—Assigned coding mode, i.e. the coding mode being predefined or preselected to be further used for selection of another element or parameter
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H04N19/176—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/186—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a colour or a chrominance component
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/46—Embedding additional information in the video signal during the compression process
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/80—Details of filtering operations specially adapted for video compression, e.g. for pixel interpolation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Color Television Systems (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Abstract

비디오 데이터를 디코딩하기 위한 방법으로서, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 수신하는 단계, 재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 디코딩하는 단계, 및 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한 재구성된 루마 샘플들 및 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하는 단계를 포함한다.

Description

비디오 코딩을 위한 선형 모델 크로마 인트라 예측
본 출원은 2016 년 9 월 15 일 출원된 미국 가출원 제 62/395,145 호의 이익을 주장하며, 그 전체 내용은 참조로서 본 명세서에 통합된다.
본 개시물은 비디오 코딩에 관한 것이다.
디지털 비디오 능력들은 디지털 텔레비전들, 디지털 직접 방송 시스템들, 무선 방송 시스템들, 개인용 디지털 보조기들 (PDA), 랩톱이나 데스크톱 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, 전자책 리더들, 디지털 카메라들, 디지털 녹음 디바이스들, 디지털 미디어 재생기들, 비디오 게임 디바이스들, 비디오 게이밍 콘솔들, 셀룰러 또는 위성 무선 전화들, 이른바 "스마트 폰들", 비디오 원격화상회의 디바이스들, 비디오 스트리밍 디바이스들 등을 포함하는 광범위한 디바이스들에 포함될 수 있다. 디지털 비디오 디바이스들은 MPEG-2, MPEG-4, ITU-T H.263, ITU-T H.264/MPEG-4, 파트 10, 어드밴스드 비디오 코딩 (Advanced Video Coding; AVC), 고효율 비디오 코딩 (High Efficiency Video Coding; HEVC) 표준, ITU-T H.265/고효율 비디오 코딩 (HEVC), 및 이러한 표준들의 확장들에서 설명된 바와 같은 비디오 코딩 기법들을 구현한다. 비디오 디바이스들은 이러한 비디오 코딩 기법들을 구현함으로써, 디지털 비디오 정보를 보다 효율적으로 송신, 수신, 인코딩, 디코딩, 및/또는 저장할 수도 있다.
비디오 코딩 기법들은 비디오 시퀀스들에 내재하는 리던던시를 감소시키거나 제거하기 위한 공간적 (인트라-픽처) 예측 및/또는 시간적 (인터-픽처) 예측을 포함한다. 블록-기반 비디오 코딩에 대해, 비디오 슬라이스 (즉, 비디오 픽처 또는 비디오 픽처의 일부) 는 비디오 블록들로 파티셔닝될 수도 있으며, 이는 또한 코딩 트리 유닛 (CTU) 들, 코딩 유닛 (CU) 들 및/또는 코딩 노드들로 지칭될 수도 있다. 픽처의 인트라-코딩된 (I) 슬라이스에서의 비디오 블록들은 동일한 픽처에 있어서 이웃한 블록들에서의 참조 샘플들에 대해 공간 예측을 사용하여 인코딩된다. 픽처의 인터-코딩된 (P 또는 B) 슬라이스에서의 비디오 블록들은 다른 픽처들에 있어서 참조 샘플들에 대해 시간 예측 또는 동일한 픽처에 있어서 이웃한 블록들에서의 참조 샘플들에 대해 공간 예측을 사용할 수도 있다. 픽처들은 프레임들로 지칭될 수도 있고, 참조 픽처들은 참조 프레임들로 지칭될 수도 있다.
공간 예측 또는 시간 예측은 코딩될 블록에 대한 예측 블록을 발생한다. 잔차 데이터는 코딩될 원래의 블록과 예측 블록 간의 픽셀 차이들을 나타낸다. 인터-코딩된 블록은 예측 블록을 형성하는 참조 샘플들의 블록을 가리키는 모션 벡터에 따라 인코딩되고, 잔차 데이터는 코딩된 블록과 예측 블록 사이의 차이를 표시한다. 인트라-코딩된 블록은 인트라 코딩 모드 및 잔차 데이터에 따라 인코딩된다. 추가의 압축을 위해, 잔차 데이터는 픽셀 도메인에서 변환 도메인으로 변환되어, 잔차 변환 계수들을 발생할 수도 있고, 이 변환 계수들은, 그 후 양자화될 수도 있다. 초기에 2 차원 어레이로 배열된 양자화된 변환 계수들은 변환 계수들의 1 차원 벡터를 생성하기 위해 스캔될 수도 있고, 압축을 훨씬 더 달성하기 위해 엔트로피 코딩이 적용될 수도 있다.
일반적으로, 본 개시물은 강화된 선형 모델 크로마 인트라 예측을 위한 기법들을 기재한다. 본 개시물은 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 루마 샘플들의 대응 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하는 것을 포함하는 기법들을 기재한다. 다른 예들에서, 루마 샘플들의 블록은 복수의 다운-샘플링 필터들 중 하나를 사용하여 다운-샘플링될 수도 있다. 다운-샘플링된 루마 샘플들은 그 후 선형 모델 예측 기법들을 사용하여 대응 크로마 샘플들을 예측하는데 사용될 수도 있다. 다른 예들에서, 크로마 샘플들은 선형 모델 예측 및 각도 예측의 조합을 사용하여 예측될 수도 있다.
개시물의 일 예에서, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법은, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 수신하는 단계, 재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 디코딩하는 단계, 및 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한 재구성된 루마 샘플들 및 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하는 단계를 포함한다.
개시물의 다른 예에서, 비디오 데이터를 인코딩하는 방법은, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플들의 블록을 인코딩하는 단계, 재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 재구성하는 단계, 및 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한 재구성된 루마 샘플들 및 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터에 대해 크로마 샘플들을 예측하는 단계를 포함한다.
개시물의 다른 예에서, 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 장치는 비디오 데이터의 제 1 블록을 수신하도록 구성된 메모리, 및 하나 이상의 프로세서들을 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 수신하고, 재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 디코딩하며, 그리고 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한 재구성된 루마 샘플들 및 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하도록 구성된다.
개시물의 다른 예에서, 비디오 데이터를 인코딩하도록 구성된 장치는 비디오 데이터의 제 1 블록을 수신하도록 구성된 메모리, 및 하나 이상의 프로세서들을 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플들의 블록을 인코딩하고, 재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 재구성하며, 그리고 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한 재구성된 루마 샘플들 및 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터에 대해 크로마 샘플들을 예측하도록 구성된다.
개시물의 다른 예에서, 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 장치는, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 수신하는 수단, 재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 디코딩하는 수단, 및 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한 재구성된 루마 샘플들 및 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하는 수단을 포함한다.
개시물의 다른 예에서, 본 개시물은 명령들을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 기재하며, 명령들은 실행될 때, 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 하나 이상의 프로세서들로 하여금, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 수신하게 하고, 재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 디코딩하게 하며, 그리고 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한 재구성된 루마 샘플들 및 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하게 한다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하는 방법은, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플을 결정하는 단계, 및 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한 루마 샘플들 및 2 이상의 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하는 단계를 포함한다. 일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스는 비디오 데이터를 저장하는 메모리, 및 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플을 결정하고, 그리고 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한 루마 샘플들 및 2 이상의 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하도록 구성된 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 비디오 코더를 포함한다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하는 방법은, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플들을 결정하는 단계; 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하는데 사용하기 위해 예측 모델을 결정하는 단계; 루마 샘플들을 다운-샘플링하는데 사용하기 위해 복수의 다운-샘플링 필터들 중 하나를 결정하는 단계; 다운-샘플링된 루마 샘플들을 생성하기 위해 결정된 다운-샘플링 필터를 사용하여 루마 샘플들을 다운-샘플링하는 단계; 및 예측 모델 및 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한 다운-샘플링된 루마 샘플들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하는 단계를 포함한다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하는 방법은, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되는지 여부를 결정하는 단계, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되고 있는 경우, 선형 모델을 사용하여 비디오 데이터의 현재 크로마 블록을 코딩하는 단계를 포함하고, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 블록을 사용하여 코딩되지 않는 경우, 방법은, 현재 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되지 않도록 결정될 때 선형 모드 각도 예측이 인에이블되는지 여부를 결정하는 단계, 선형 모드 각도 예측이 인에이블되는 경우, 각도 모드 예측 패턴 및 선형 모델 예측 패턴을 현재 크로마 블록의 샘플들에 적용하는 단계, 및 적용된 각도 모드 예측 패턴 및 선형 모델 예측 패턴의 가중화된 합산으로서 현재 크로마 블록의 샘플들에 대해 최종 선형 모드 각도 예측을 결정하는 단계를 포함한다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스는 비디오 데이터를 저장하는 메모리, 및 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 비디오 코더를 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되는지 여부를 결정하고, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되고 있는 경우, 선형 모델을 사용하여 비디오 데이터의 현재 크로마 블록을 코딩하도록 구성되며, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 블록을 사용하여 코딩되지 않는 경우, 하나 이상의 프로세서들은 또한, 현재 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되지 않도록 결정될 때 선형 모드 각도 예측이 인에이블되는지 여부를 결정하고, 선형 모드 각도 예측이 인에이블되는 경우, 각도 모드 예측 패턴 및 선형 모델 예측 패턴을 현재 크로마 블록의 샘플들에 적용하며, 그리고 적용된 각도 모드 예측 패턴 및 선형 모델 예측 패턴의 가중화된 합산으로서 현재 크로마 블록의 샘플들에 대해 최종 선형 모드 각도 예측을 결정하도록 구성된다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하는 방법은, 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는, 비디오 데이터의 현재 블록에 대한, 이웃한 크로마 블록들의 수를 결정하는 단계, 및 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 결정된 수에 기초하여 선형 예측 모델 코딩 모드의 특정 유형을 표시하는데 사용된 코드 워드를 동적으로 변화시키는 단계를 포함한다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스는, 비디오 데이터를 저장하는 메모리, 및 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 비디오 코더를 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은, 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는, 비디오 데이터의 현재 블록에 대한, 이웃한 크로마 블록들의 수를 결정하고, 그리고 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 결정된 수에 기초하여 선형 예측 모델 코딩 모드의 특정 유형을 표시하는데 사용된 코드 워드를 동적으로 변화시키도록 구성된다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하는 방법은, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록의 사이즈를 결정하는 단계, 현재 크로마 블록의 사이즈를 임계와 비교하는 단계, 현재 크로마 블록의 사이즈가 임계를 만족할 때 복수의 선형 모델 모드들의 선형 모델 모드를 적용하는 단계, 및 현재 크로마 블록의 사이즈가 임계를 만족하지 않을 때 복수의 선행 모델 모드들의 선행 모델 모드를 적용하지 않는 단계를 포함한다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스는, 비디오 데이터를 저장하는 메모리, 및 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 비디오 코더를 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록의 사이즈를 결정하고, 현재 크로마 블록의 사이즈를 임계와 비교하는 단계, 현재 크로마 블록의 사이즈가 임계를 만족할 때 복수의 선형 모델 모드들의 선형 모델 모드를 적용하며, 그리고 현재 크로마 블록의 사이즈가 임계를 만족하지 않을 때 복수의 선행 모델 모드들의 선행 모델 모드를 적용하지 않도록 구성된다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하도록 구성된 디바이스는 본 개시물에 기재된 방법들의 임의의 조합을 수행하는 수단을 포함한다. 다른 예에서, 컴퓨터 판독가능 매체는, 실행될 때, 비디오 데이터를 코딩하도록 구성된 디바이스의 하나 이상의 프로세서들로 하여금 본 개시물에 기재된 방법들의 임의의 조합을 수행하게 하는 명령들로 인코딩된다. 다른 예에서, 본 개시물에 기재된 기법들의 임의의 조합이 수행될 수도 있다.
하나 이상의 예들의 상세들은 하기의 기재 및 첨부 도면들에서 기술된다. 다른 특징들, 목적들 및 이점들은 상세한 설명 및 도면들, 그리고 청구항들로부터 명백해질 것이다.
도 1 은 본 개시물에 기재된 멀티-모델 선형 모델 크로마 인트라 예측을 위한 기법들을 활용할 수도 있는 일 예의 비디오 인코딩 및 디코딩 시스템을 도시하는 블록 다이어그램이다.
도 2 는 본 개시물에 기재된 멀티-모델 선형 모델 크로마 인트라 예측을 위한 기법들을 구현할 수도 있는 일 예의 비디오 인코더를 도시하는 블록 다이어그램이다.
도 3 은 본 개시물에 기재된 멀티-모델 선형 모델 크로마 인트라 예측을 위한 기법들을 구현할 수도 있는 일 예의 비디오 디코더를 도시하는 블록 다이어그램이다.
도 4 는 선형 모델 크로마 인트라 예측을 위한 모델 파라미터 (α) 및 모델 파라미터 (β) 를 도출하는데 사용되는 샘플들의 예시의 위치들의 개념적 다이어그램이다.
도 5 는 루마 (Y) 컴포넌트들 및 크로마 (C) 컴포넌트들 사이의 선형 회귀의 일 예의 그래프이다.
도 6 은 루마 샘플 다운-샘플링의 일 예의 개념적 다이어그램이다.
도 7a 내지 도 7e 는 본 개시물의 예들에 따른 이웃한 샘플들을 분류하는 그래프들이다.
도 8a 내지 도 8d 는 본 개시물의 예들에 따른 선형 모델들을 도출하는데 사용되는 이웃한 크로마 샘플들의 개념적 다이어그램이다.
도 9 는 본 개시물의 예들에 따른 이웃한 샘플 분류의 개념적 다이어그램이다.
도 10 은 본 개시물의 예들에 따른 2 개의 그룹들로 분류된 이웃한 코딩된 루마 샘플들에 대한 2 개의 선형 모델들의 개념적 다이어그램이다.
도 11 은 본 개시물의 예들에 따른 현재 블록의 모든 픽셀들에, 2 개의 선형 모델들 중 하나의 선형 모델 (모델 1) 을 적용하는 개념적 다이어그램이다.
도 12 는 본 개시물의 예들에 따른 현재 블록의 모든 픽셀들에, 2 개의 선형 모델들 중 다른 선형 모델 (모델 2) 을 적용하는 개념적 다이어그램이다.
도 13 은 본 개시물의 예들에 따른 예측 절차의 개념적 다이어그램이다.
도 14a 내지 도 14c 는 본 개시물의 일 예에 따른 루마 서브 샘플링 필터들의 개념적 다이어그램들이다.
도 15 는 본 개시물의 일 예에 따른 LM-각도 예측 (LAP) 모드에서의 시그널링의 플로우챠트이다.
도 16 은 본 개시물의 일 예에 따른 LAP 의 블록 다이어그램이다.
도 17 은 현재 블록의 이웃한 블록들의 개념적 다이어그램이다.
도 18 은 본 개시물의 일 예의 인코딩 방법을 도시하는 플로우챠트이다.
도 19 는 본 개시물의 일 예의 인코딩 방법을 도시하는 플로우챠트이다.
도 20 은 현재 블록을 인코딩하기 위한 일 예의 방법을 도시하는 플로우챠트이다.
도 21 은 비디오 데이터의 현재 블록을 디코딩하기 위한 일 예의 방법을 도시하는 플로우챠트이다.
본 개시물은 비디오 코덱에서 상호 컴포넌트 예측에 관한 것이며, 특히 선형 모델 (LM) 크로마 인트라 예측을 위한 기법들에 관한 것이다. 개시물의 일 예에서, 멀티 모델 LM (MMLM) 기법들이 기재된다. 크로마 인트라 예측을 위한 MMLM 을 사용할 때, 비디오 코더 (예를 들어, 비디오 인코더 또는 비디오 디코더) 는 루마 컴포넌트들의 대응 블록 (예를 들어, 코딩 유닛 (CU) 또는 예측 유닛 (PU)) 으로부터 크로마 컴포넌트들의 블록을 예측하기 위해 하나보다 많은 선형 모델을 사용할 수도 있다. 현재 블록의 이웃한 루마 샘플들 및 이웃한 크로마 샘플들은 몇몇 그룹들로 분류될 수도 있고, 각각의 그룹은 별도의 선형 모델을 도출하기 위해 훈련 세트로서 사용될 수도 있다. 일 예에서, 대응 루마 블록의 샘플들은 이웃한 샘플들의 분류를 위한 동일한 규칙에 기초하여 추가로 분류될 수도 있다. 비디오 코더는 부분 예측된 크로마 블록들을 획득하기 위해, 분류에 기초하여, 현재 루마 블록의 부분들에 각각의 선형 모델을 적용할 수도 있다. 다중 선형 모델들로부터 부분 예측된 크로마 블록들은 최종 예측된 크로마 블록을 획득하기 위해 조합될 수도 있다.
개시물의 다른 예에서, 멀티-필터 LM 모드를 위한 기법들이 기재된다. 멀티-필터 LM (MFLM) 크로마 예측 기법들을 사용할 때, 비디오 코더는, 비디오 데이터가 4:4:4 포맷이 아니면 하나보다 많은 루마 다운-샘플링 필터를 사용할 수도 있다. 즉, 크로마 블록들이 루마 값들과 비교하여 서브-샘플링되는 (즉, 비디오 데이터가 4:4:4 가 아닌) 경우, 비디오 코더는 상호-컴포넌트 크로마 인트라 예측의 목적을 위해 루마 블록을 다운-샘플링할 수도 있다. 이러한 방식으로, 루마 샘플들과 크로마 샘플들 사이에 1:1 상관관계가 있다. 본 개시물의 MFLM 기법들은 JVET (Joint Video Exploration Team) 에 의해 현재 개발 중인 JEM-3 (Joint Exploratory Model) 의 예들에서 정의된 다운-샘플링 필터들에 부가하여 사용될 수도 있다.
개시물의 다른 예에서, LM-각도 예측 모드를 위한 기법들이 기재된다. LM-각도 예측 (LAP) 을 사용할 때, 각도 예측의 일부 유형 (예를 들어, 각도 예측은 방향성, DC, 평면, 또는 다른 비-상호 (non-cross) 컴포넌트 인트라 예측을 포함할 수도 있다) 및 LM 예측의 일부 유형은 크로마 블록에 대한 최종 예측을 획득하기 위해 함께 조합될 수도 있다. 본 명세서에 기재된 (멀티-필터 LM (MFLM) 에 의한 또는 MFLM 이 없는) 멀티-모델 LM (MMLM) 크로마 예측 및/또는 LM-각도 예측 (LAP) 예측 기법들 중 하나를 사용하여, 단독이든 조합이든, 인코딩 시간에서의 약간의 증가 (예를 들어, 104% 인코딩 시간) 와 함께, 루마 및 크로마 컴포넌트들에 대해 개별적으로, 대략 0.4% 및 3.5% 의 비트레이트-왜곡 (BD-레이트) 코딩 이득을 야기할 수도 있다.
도 1 은 본 개시물에 기재된 선형 모델 크로마 인트라 예측을 위한 기법들을 활용할 수도 있는 일 예의 비디오 인코딩 및 디코딩 시스템 (10) 을 도시하는 블록 다이어그램이다. 도 1 에 나타낸 바와 같이, 시스템 (10) 은 목적지 디바이스 (14) 에 의해 나중에 디코딩될 인코딩된 비디오 데이터를 생성하는 소스 디바이스 (12) 를 포함한다. 특히, 소스 디바이스 (12) 는 컴퓨터 판독가능 매체 (16) 를 통해 목적지 디바이스 (14) 에 비디오 데이터를 제공한다. 소스 디바이스 (12) 및 목적지 디바이스 (14) 는, 데스크톱 컴퓨터들, 노트북 (즉, 랩톱) 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, 셋톱 박스들, 이른바 "스마트" 폰들과 같은 전화 핸드셋들, 이른바 "스마트" 패드들, 텔레비전들, 카메라들, 디스플레이 디바이스들, 디지털 미디어 플레이어들, 비디오 게이밍 콘솔들, 비디오 스트리밍 디바이스 등을 포함하는 다양한 범위의 디바이스들 중 임의의 것을 포함할 수도 있다. 일부 경우들에서, 소스 디바이스 (12) 및 목적지 디바이스 (14) 는 무선 통신을 위해 구비될 수도 있다.
목적지 디바이스 (14) 는 컴퓨터 판독가능 매체 (16) 를 통해 디코딩될 인코딩된 비디오 데이터를 수신할 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체 (16) 는 인코딩된 비디오 데이터를 소스 디바이스 (12) 로부터 목적지 디바이스 (14) 로 이동시킬 수 있는 임의의 유형의 매체 또는 디바이스를 포함할 수도 있다. 일 예에서, 컴퓨터 판독가능 매체 (16) 는 소스 디바이스 (12) 로 하여금 실시간으로 비디오 데이터를 목적지 디바이스 (14) 로 직접적으로 송신하는 것을 가능하게 하는 통신 매체를 포함할 수도 있다. 인코딩된 비디오 데이터는 무선 통신 프로토콜과 같은 통신 표준에 따라 변조되고, 목적지 디바이스 (14) 로 송신될 수도 있다. 통신 매체는 임의의 무선 또는 유선 통신 매체, 예컨대 무선 주파수 (RF) 스펙트럼 또는 하나 이상의 물리적 송신 라인들을 포함할 수도 있다. 통신 매체는 패킷 기반 네트워크, 예컨대 로컬 영역 네트워크, 광역 네트워크, 또는 인터넷과 같은 글로벌 네트워크의 일부를 형성할 수도 있다. 통신 매체는 라우터들, 스위치들, 기지국들, 또는 소스 디바이스 (12) 로부터 목적지 디바이스 (14) 로의 통신을 용이하게 하는데 유용할 수도 있는 임의의 다른 장비를 포함할 수도 있다.
일부 예들에서, 인코딩된 데이터는 출력 인터페이스 (22) 로부터, 저장 디바이스로서 구성되는 컴퓨터 판독가능 매체 (16) 로 출력될 수도 있다. 유사하게, 인코딩된 데이터는 입력 인터페이스 (28) 에 의해 저장 디바이스로부터 액세스될 수도 있다. 저장 디바이스는 임의의 다양한 분산된 또는 국부적으로 액세스된 데이터 저장 매체들, 예컨대 하드 드라이브, 블루레이 디스크들, DVD들, CD-ROM들, 플래시 메모리, 휘발성 또는 비휘발성 메모리, 또는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하기 위한 임의의 다른 적절한 디지털 저장 매체들을 포함할 수도 있다. 추가의 예에서, 저장 디바이스는 소스 디바이스 (12) 에 의해 생성된 인코딩된 비디오를 저장할 수도 있는 다른 중간 저장 디바이스 또는 파일 서버에 대응할 수도 있다. 목적지 디바이스 (14) 는 스트리밍 또는 다운로드를 통해 저장 디바이스로부터의 저장된 비디오 데이터에 액세스할 수도 있다. 파일 서버는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하고 그 인코딩된 비디오 데이터를 목적지 디바이스 (14) 로 송신할 수 있는 임의의 유형의 서버일 수도 있다. 예시의 파일 서버들은 (예를 들면 웹사이트용의) 웹서버, FTP 서버, NAS (network attached storage) 디바이스들, 또는 로컬 디스크 드라이브를 포함한다. 목적지 디바이스 (14) 는 인터넷 접속을 포함한, 임의의 표준 데이터 접속을 통해 인코딩된 비디오 데이터에 액세스할 수도 있다. 이것은 파일 서버에 저장된 인코딩된 비디오 데이터에 액세스하는데 적합한 무선 채널 (예를 들어, 와이파이 접속), 유선 접속 (예를 들어, DSL, 케이블 모뎀 등), 또는 이들 양자의 조합을 포함할 수도 있다. 저장 디바이스로부터의 인코딩된 비디오 데이터의 송신은 스트리밍 송신, 다운로드 송신, 또는 이들의 조합일 수도 있다.
본 개시물의 기법들은 반드시 무선 어플리케이션들 또는 설정들에 제한되지 않는다. 기법들은 다양한 멀티미디어 어플리케이션들, 예컨대 지상파 (over-the-air) 텔레비전 방송들, 케이블 텔레비전 송신들, 위성 텔레비전 송신들, 인터넷 스트리밍 비디오 송신들, 예컨대 HTTP 를 통한 동적 적응적 스트리밍 (dynamic adaptive streaming over HTTP; DASH), 데이터 저장 매체 상으로 인코딩되는 디지털 비디오, 데이터 저장 매체 상에 저장된 디지털 비디오의 디코딩, 또는 다른 어플리케이션들 중 임의의 것의 지원에서의 비디오 코딩에 적용될 수도 있다. 일부 예들에서, 시스템 (10) 은, 비디오 스트리밍, 비디오 플레이백, 비디오 방송, 및/또는 비디오 텔레포니와 같은 어플리케이션들을 지원하기 위해 일방향 또는 양방향 비디오 송신을 지원하도록 구성될 수도 있다.
도 1 의 예에서, 소스 디바이스 (12) 는 비디오 소스 (18), 비디오 인코더 (20), 및 출력 인터페이스 (22) 를 포함한다. 목적지 디바이스 (14) 는 입력 인터페이스 (28), 비디오 인코더 (30), 및 디스플레이 디바이스 (32) 를 포함한다. 본 개시물에 따라, 소스 디바이스 (12) 의 비디오 인코터 (20) 및/또는 목적지 디바이스 (14) 의 비디오 디코더 (30) 는 본 개시물에 기재된 강화된 선형 모델 크로마 인트라 예측을 위한 기법들을 적용하도록 구성될 수도 있다. 다른 예들에서, 소스 디바이스 (12) 및 목적지 디바이스 (14) 는 다른 컴포넌트들 및 배열들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 소스 디바이스 (12) 는 외부 카메라와 같은, 외부 비디오 소스 (18) 로부터 비디오 데이터를 수신할 수도 있다. 마찬가지로, 목적지 디바이스 (14) 는 통합된 디스플레이 디바이스를 포함하기 보다는, 외부 디스플레이 디바이스와 인터페이스할 수도 있다.
도 1 의 도시된 시스템 (10) 은 단지 하나의 예이다. 본 개시물에 기재된 강화된 선형 모델 크로마 인트라 예측을 위한 기법들은 임의의 디지털 비디오 인코딩 및/또는 디코딩 디바이스에 의해 수행될 수도 있다. 본 개시물의 기법들은 일반적으로 비디오 인코딩 디바이스에 의해 수행되지만, 기법들은 또한 "CODEC" 으로서 통상적으로 지칭되는, 비디오 인코더/디코더에 의해 수행될 수도 있다. 게다가, 본 개시물의 기법들은 또한 비디오 프리프로세서에 의해 수행될 수도 있다. 소스 디바이스 (12) 및 목적지 디바이스 (14) 는, 소스 디바이스 (12) 가 목적지 디바이스 (14) 로의 송신을 위해 코딩된 비디오 데이터를 생성하는 이러한 코딩 디바이스들의 예시들일 뿐이다. 일부 예들에서, 디바이스들 (12, 14) 은 디바이스들 (12, 14) 의 각각이 비디오 인코딩 및 디코딩 컴포넌트들을 포함하도록 실질적으로 대칭 방식으로 동작할 수도 있다. 이로써, 시스템 (10) 은 예를 들어, 비디오 스트리밍, 비디오 플레이백, 비디오 브로드캐스팅, 또는 비디오 텔레포니에 대해, 비디오 디바이스들 (12, 14) 사이에서 일-방향 또는 2-방향 비디오 송신을 지원할 수도 있다.
소스 디바이스 (12) 의 비디오 소스 (18) 는 비디오 캡처 디바이스, 예컨대 비디오 카메라, 이전에 캡처된 비디오를 포함하는 비디오 아카이브, 및/또는 비디오 콘텐츠 제공자로부터 비디오를 수신하기 위한 비디오 피드 인터페이스를 포함할 수도 있다. 추가의 대안으로서, 비디오 소스 (18) 는 소스 비디오, 또는 라이브 비디오, 아카이브된 비디오, 및 컴퓨터 생성된 비디오의 조합의 조합으로서 컴퓨터 그래픽스-기반 데이터를 생성할 수도 있다. 일부 경우들에서, 비디오 소스 (18) 가 비디오 카메라이면, 소스 디바이스 (12) 및 목적지 디바이스 (14) 는 소위 카메라 폰들 또는 비디오 폰들을 형성할 수도 있다. 하지만, 위에 언급된 바와 같이, 본 개시물에 기재된 기법들은 일반적으로 비디오 코딩에 적용가능할 수도 있고, 무선 및/또는 유선 어플리케이션들에 적용될 수도 있다. 각각의 경우, 캡처된, 프리-캡처된, 또는 컴퓨터 생성된 비디오는 비디오 인코더 (20) 에 의해 인코딩될 수도 있다. 인코딩된 비디오 정보는 그 후 컴퓨터 판독가능 매체 (16) 상으로 출력 인터페이스 (22) 에 의해 출력될 수도 있다.
컴퓨터 판독가능 매체 (16) 는 일시적인 매체들, 예컨대 무선 브로드캐스트 또는 유선 네트워크 송신, 또는 저장 매체들 (즉, 비일시적 저장 매체들), 예컨대 하드 디스크 (disk), 플래시 드라이브, 콤팩트 디스크, 디지털 비디오 디스크 (disc), 블루-레이 디스크 (Blu-ray disc), 또는 다른 컴퓨터 판독가능 매체들을 포함할 수도 있다. 일부 예들에서, 네트워크 서버 (미도시) 는 소스 디바이스 (12) 로부터 인코딩된 비디오 데이터를 수신하고 인코딩된 비디오 데이터를 예를 들어, 네트워크 송신을 통해 목적지 디바이스 (14) 에 제공한다. 유사하게, 디스크 (disc) 스탬핑 설비와 같은 매체 제조 설비의 컴퓨팅 디바이스는 소스 디바이스 (12) 로부터 인코딩된 비디오 데이터를 수신하고 인코딩된 비디오 데이터를 포함하는 디스크 (disc) 를 제조할 수도 있다. 따라서, 컴퓨터 판독가능 매체 (16) 는 다양한 예들에서 다양한 형태들의 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체들을 포함하는 것으로 이해될 수도 있다.
목적지 디바이스 (14) 의 입력 인터페이스 (28) 는 컴퓨터 판독가능 매체 (16) 로부터 정보를 수신한다. 컴퓨터 판독가능 매체 (16) 의 정보는, 블록들 및 다른 코딩된 유닛들의 프로세싱 및/또는 특징들을 기술하는 신택스 엘리먼트들을 포함하는, 비디오 디코더 (30) 에 의해 또한 사용되는, 비디오 인코더 (20) 에 의해 정의된 신택스 정보를 포함할 수도 있다. 디스플레이 디바이스 (32) 는 디코딩된 비디오 데이터를 사용자에게 디스플레이하고, 캐소드 레이 튜브 (CRT), 액정 디스플레이 (LCD), 플라즈마 디스플레이, 유기 발광 다이오드 (OLED) 디스플레이, 또는 다른 유형의 디스플레이 디바이스와 같은 다양한 디스플레이 디바이스들 중 임의의 것을 포함할 수도 있다.
비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 ITU-T H.265 로 또한 지칭되는, 고 효율 비디오 코딩 (HEVC) 표준과 같은 비디오 코딩 표준에 따라 동작할 수도 있다. 다른 예들에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더는 JVET 에 의해 현재 개발 중인 표준을 포함한 미래의 비디오 코딩 표준에 따라 동작할 수도 있다. 대안으로, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 대안으로 MPEG-4, 파트 10, 어드밴스드 비디오 코딩 (AVC) 으로 지칭되는 ITU-T H.264 표준과 같은 다른 독점적 또는 산업 표준들, 또는 이러한 표준들의 확장들에 따라 동작할 수도 있다. 하지만, 본 개시물의 기법들은 임의의 특정 코딩 표준에 제한되지 않으며, 미래의 비디오 코딩 표준들에 적용될 수도 있다. 비디오 코딩 표준들의 다른 예들은 MPEG-2 및 ITU-T H.263 를 포함한다. 도 1 에 나타내지는 않았지만, 일부 양태들에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 각각 오디오 인코더 및 디코더와 통합될 수도 있고 적절한 MUX-DEMUX 유닛들, 또는 다른 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하여 공통 데이터 스트림 또는 별도의 데이터 스트림들에서 오디오 및 비디오 양자의 인코딩을 핸들링할 수도 있다. 적용가능한 경우, MUX-DEMUX 유닛들은 ITU H.223 멀티플렉서 프로토콜, 또는 사용자 데이터그램 프로토콜 (UDP) 과 같은 다른 프로토콜을 따를 수도 있다.
비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 각각은 고정된 기능 및/또는 프로그램가능 프로세싱 회로를 포함할 수도 있는 인코더 또는 디코더 회로, 예컨대 하나 이상의 마이크로프로세서들, 디지털 신호 프로세서 (DSP) 들, 주문형 집적회로 (ASIC) 들, 필드 프로그램가능 게이트 어레이 (FPGA) 들, 이산 로직, 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합들로서 구현될 수도 있다. 이 기법들이 부분적으로 소프트웨어로 구현되는 경우, 디바이스는 그 소프트웨어에 대한 명령들을 적합한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 저장할 수도 있고, 본 개시물의 기법들을 수행하기 위해 하나 이상의 프로세서들을 사용하는 하드웨어에서 그 명령들을 실행할 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 의 각각은 하나 이상의 인코더들 또는 디코더들에 포함될 수도 있고, 이들 중 어느 것은 결합된 인코더/디코더 (CODEC) 의 일부로서 개개의 디바이스에 통합될 수도 있다.
일반적으로, ITU-T H.265 에 따라, 비디오 픽처는 루마 및 크로마 샘플들 양자를 포함할 수도 있는 코딩 트리 유닛 (CTU) 들 (또는 최대 코딩 유닛 (LCU) 들) 의 시퀀스로 분할될 수도 있다. 대안으로, CTU들은 모노크롬 데이터 (즉, 루마 샘플들만) 포함할 수도 있다. 비트스트림 내의 신택스 데이터는 픽셀들의 수에 관하여 최대 코딩 유닛인, CTU 에 대한 사이즈를 정의할 수도 있다. 슬라이스는 다수의 연속적인 CTU들을 코딩 순서로 포함한다. 비디오 픽처는 하나 이상의 슬라이스들로 파티셔닝될 수도 있다. 각각의 CTU 는 쿼드트리에 따라 코딩 유닛 (CU) 들로 스플릿될 수도 있다. 일반적으로, 쿼드트리 데이터 구조는 CU 당 하나의 노드를 포함하고, 루트 노드가 CTU 에 대응한다. CU 가 4 개의 서브 CU들로 스플릿되는 경우, CU 에 대응하는 노드는 4 개의 리프 노드들을 포함하며, 그 각각은 서브 CU들 중 하나에 대응한다.
쿼드트리 데이터 구조의 각각의 노드는 대응 CU 에 대해 신택스 데이터를 제공할 수도 있다. 예를 들어, 쿼드트리에서의 노드는 노드에 대응하는 CU 가 서브 CU들로 분할되는지 여부를 표시하는, 스플릿 플래그를 포함할 수도 있다. CU 에 대한 신택스 엘리먼트들은 회귀적으로 정의될 수도 있고, CU 가 서브 CU들로 스플릿되는지 여부에 의존할 수도 있다. CU 가 추가로 스플릿되지 않는 경우, 이는 리프-CU 로 지칭된다. 본 개시물에서, 리프-CU 의 4 개의 서브 CU들은 또한, 원래의 리프-CU 의 명시적인 스플릿팅이 없더라도 리프-CU들로 지칭될 것이다. 예를 들어, 16x16 사이즈의 CU 가 더 이상 스플릿되지 않으면, 4 개의 8x8 서브 CU들은 또한, 16x16 CU 가 분할되지 않았더라도 리프-CU들로 지칭될 것이다.
CU 가 사이즈 차이가 없는 것을 제외하고, CU 는 H.264 표준의 매크로블록과 동일한 목적을 갖는다. 예를 들어, CTU 는 4 개의 자식 노드들 (또한 서브 CU들로 지칭됨) 로 스플릿될 수도 있고, 각각의 자식 노드는 결국 부모 노드일 수도 있고 또 다른 4 개의 자식 노드들로 스플릿될 수도 있다. 쿼드트리의 리프 노드로서 지칭되는, 최종, 스플릿되지 않은 자식 노드는, 리프-CU 로 또한 지칭되는 코딩 노드를 포함한다. 코딩된 비트스트림과 연관된 신택스 데이터는 최대 CU 깊이로 지칭되는, CTU 가 스플릿될 수도 있는 회수의 최대 수를 정의할 수도 있고, 또한 코딩 노드들의 최소 사이즈를 정의할 수도 있다. 따라서, 비트스트림은 또한 최소 코딩 유닛 (SCU) 을 정의할 수도 있다. 본 개시물은 HEVC 의 콘텍스트에서 CU, 예측 유닛 (PU), 또는 변환 유닛 (TU) 중 임의의 것, 또는 다른 표준들의 콘텍스트에서 유사한 데이터 구조들 (예를 들어, H.264/AVC 에서 매크로블록들 및 그 서브 블록들) 을 지칭하기 위해 용어 "블록" 을 사용한다.
CU 는 코딩 노드 및 코딩 노드와 연관된 예측 유닛 (PU) 들 및 변환 유닛 (TU) 들을 포함한다. CU 의 사이즈는 코딩 노드의 사이즈에 대응하고 일반적으로 형상이 정사각형이다. CU 의 사이즈는 8x8 픽셀들로부터 최대 사이즈, 예를 들어 64x64 픽셀들 이상의 사이즈까지의 범위일 수도 있다. 각각의 CU 는 하나 이상의 PU들 및 하나 이상의 TU들을 포함할 수도 있다. CU 와 연관된 신택스 데이터는 예를 들어, 하나 이상의 PU들로의 CU 의 파티셔닝을 기술할 수도 있다. 파티셔닝 모드들은 CU 가 스킵 또는 다이렉트 모드 인코딩되는지, 인트라 예측 모드 인코딩되는지, 또는 인터 예측 모드 인코딩되는지를 구별할 수도 있다. PU들은 형상이 비정사각형이 되도록 파티셔닝될 수도 있다. CU 와 연관된 신택스 데이터는 또한, 예를 들어 쿼드트리에 따른 하나 이상의 TU들로의 CU 의 파티셔닝을 기술할 수도 있다. TU 는 형상이 정사각형 또는 비정사각형 (예를 들어, 직사각형) 일 수 있다.
HEVC 표준은 상이한 CU들에 대해 상이할 수도 있는, TU들에 따른 변환들을 허용한다. TU들은 통상적으로 파티셔닝된 CTU 에 대해 정의된 주어진 CU 내에서 PU들의 사이즈 (또는 CU 의 파티션들) 에 기초하여 사이징되지만, 항상 그 경우는 아닐 수도 있다. TU들은 통상적으로 PU들 (또는 예를 들어, 인트라 예측의 경우 CU 의 파티션들) 보다 작거나 이와 동일한 사이즈이다. 일부 예들에서, CU 에 대응하는 잔차 샘플들은 "잔차 쿼드 트리 (RQT)" 로서 알려진 쿼드트리 구조를 사용하여 더 작은 유닛들로 서브 분할될 수도 있다. RQT 의 리프 노드들은 변환 유닛 (TU) 들로 지칭될 수도 있다. TU들과 연관된 픽셀 차이 값들은, 양자화될 수도 있는 변환 계수들을 생성하기 위해 변환될 수도 있다.
리프-CU 는 인터 예측을 사용하여 예측될 때 하나 이상의 예측 유닛 (PU) 들을 포함할 수도 있다. 일반적으로, PU 는 대응 CU 의 일부 또는 전부에 대응하는 공간 영역을 나타내고, PU 에 대한 참조 샘플을 취출 및/또는 생성하기 위한 데이터를 포함할 수도 있다. 게다가, PU 는 예측에 관련된 데이터를 포함한다. CU 가 인터 모드 인코딩될 때, CU 의 하나 이상의 PU들은 하나 이상의 모션 벡터들과 같은 모션 정보를 정의하는 데이터를 포함할 수도 있거나, PU 들이 스킵 모드 코딩될 수도 있다. PU 의 모션 벡터를 정의하는 데이터는, 예를 들어 모션 벡터의 수평 컴포넌트, 모션 벡터의 수직 컴포넌트, 모션 벡터의 해상도 (예를 들어, 1/4 픽셀 정밀도 또는 1/8 픽셀 정밀도), 모션 벡터가 가리키는 참조 픽처, 및/또는 모션 벡터에 대한 참조 픽처 리스트 (예를 들어, 리스트 0 또는 리스트 1) 를 기술할 수도 있다.
리프-CU들은 또한 인트라 모드 예측될 수도 있다. 일반적으로, 인트라 예측은 인트라 모드를 사용하여 리프-CU (또는 그 파티션들) 을 예측하는 것을 수반한다. 비디오 코더는 리프-CU (또는 그 파티션들) 를 예측하는데 사용하기 위해 리프-CU 에 이웃한 이전에 코딩된 픽셀들의 세트를 선택할 수도 있다.
리프-CU 는 또한 하나 이상의 변환 유닛 (TU) 들을 포함할 수도 있다. 변환 유닛들은 위에 논의된 바와 같이 RQT (또한 TU 쿼드트리 구조로 지칭됨) 를 사용하여 특정될 수도 있다. 예를 들어, 스플릿 플래그는 리프 노드가 4 개의 변환 유닛들로 스플릿되는지 여부를 표시할 수도 있다. 그 후, 각각의 TU 는 추가 서브 TU들로 더 스플릿될 수도 있다. TU 가 추가로 스플릿되지 않을 때, 이는 리프-TU 로서 지칭될 수도 있다. 일반적으로, 인트라 코딩에 대해, 리프-CU 에 속하는 모든 리프-TU들은 동일한 인트라 예측 모드를 공유한다. 즉, 동일한 인트라 예측 모드는 일반적으로 리프-CU 의 모든 TU들에 대해 예측된 값들을 계산하는데 적용된다. 인트라 코딩에 대해, 비디오 인코더는 원래 블록과 TU 에 대응하는 CU 의 부분 사이의 차이로서, 인트라 예측 모드를 사용하여 각각의 리프-TU 에 대한 잔차 값을 계산할 수도 있다. TU 가 반드시 PU 의 사이즈로 제한되지 않는다. 따라서, TU들은 PU 보다 크거나 작을 수도 있다. 인트라 코딩에 대해, CU 의 파티션들 또는 CU 자체는, CU 에 대한 대응 리프-TU 와 병치된다. 일부 예들에서, 리프-TU 의 최대 사이즈는 대응 리프-CU 의 사이즈에 대응할 수도 있다.
또한, 리프-CU들의 TU들은 또한 잔차 쿼드트리 (RQT) 들로 지칭되는, 개개의 쿼드트리 데이터 구조들과 연관될 수도 있다. 즉, 리프-CU 는 리프-CU 가 TU들로 어떻게 파티션되는지를 표시하는 쿼드트리를 포함할 수도 있다. TU 쿼드트리의 루트 노드는 일반적으로 리프-CU 에 대응하는 한편, CU 쿼드트리의 루트 노드는 일반적으로 CTU (또는 LCU) 에 대응한다. 스플릿되지 않는 RQT 의 TU들은 리프-TU들로 지칭된다. 일반적으로, 본 개시물은 달리 언급되지 않으면, 리프-CU 및 리프-TU 를 각각 지칭하기 위해 용어 CU 및 TU 를 사용한다.
비디오 시퀀스는 통상적으로 랜덤-액세스 포인트 (RAP) 픽처로 시작하는, 일련의 비디오 프레임들 또는 픽처들을 포함한다. 비디오 시퀀스는 비디오 시퀀스의 특징들을 포함하는 시퀀스 파라미터 세트 (SPS) 에 신택스 데이터를 포함할 수도 있다. 픽처의 각각의 슬라이스는 개개의 슬라이스에 대한 인코딩 모드를 기술하는 슬라이스 신택스 데이터를 포함할 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 는 통상적으로 비디오 데이터를 인코딩하기 위해서 개별 비디오 슬라이스들 내의 비디오 블록들 상에서 동작할 수도 있다. 비디오 블록은 CU 내에서 코딩 노드에 대응할 수도 있다. 비디오 블록들은 고정된 또는 가변 사이즈들을 가질 수도 있고, 특정된 코딩 표준에 따라 사이즈가 상이할 수도 있다.
일 예로서, 예측은 다양한 사이즈들의 PU들에 대해 수행될 수도 있다. 특정 CU 의 사이즈가 2Nx2N 인 것을 가정하면, 인트라 예측은 2Nx2N 또는 NxN 의 PU 사이즈들 상에서 수행될 수도 있고, 인터 예측은 2Nx2N, 2NxN, Nx2N, 또는 NxN 의 대칭 PU 사이즈들 상에서 수행될 수도 있다. 인터 예측에 대한 비대칭 파티셔닝은 또한 2NxnU, 2NxnD, nLx2N, 및 nRx2N 의 PU 사이즈들에 대해 수행될 수도 있다. 비대칭 파티셔닝에 있어서, CU 의 일 방향은 파티셔닝되지 않는 한편, 다른 방향은 25% 및 75% 로 파티셔닝된다. 25% 파티션에 대응하는 CU 의 부분은 "n" 다음 "상", "하", "좌" 또는 "우" 의 표시로 표시된다. 따라서, 예를 들어, "2NxnU" 은 상부 상의 2Nx0.5N PU 및 하부 상의 2Nx1.5N PU 로 수평으로 파티셔닝되는 2Nx2N CU 를 지칭한다.
본 개시물에서, "NxN" 및 "N 바이 N" 은 수직 및 수평 치수들, 예를 들어 16x16 픽셀들 또는 16 바이 16 픽셀들에 관한 비디오 블록의 픽셀 치수들을 지칭하기 위해 상호 교환가능하게 사용될 수도 있다. 일반적으로, 16x16 블록은 수직 방향에서의 16 픽셀들 (y = 16) 및 수평 방향에서의 16 픽셀들 (x = 16) 을 가질 것이다. 마찬가지로, NxN 블록은 일반적으로 수직 방향에서 N 픽셀들 및 수평 방향에서의 N 픽셀들을 가지며, 여기서 N 은 음이 아닌 정수 값을 나타낸다. 블록에서의 픽셀들은 로우들 및 컬럼들에 배열될 수도 있다. 또한, 블록들이 반드시 수직 방향에서와 동일한 수평 방향에서의 픽셀들의 수를 갖지는 않는다. 예를 들어, 블록들은 NxM 픽셀들을 포함할 수도 있으며, 여기서 M 이 반드시 N 과 동일하지는 않다.
CU 의 PU들을 사용한 인트라 예측 또는 인터 예측 코딩에 후속하여, 비디오 인코더 (20) 는 CU 의 TU들에 대해 잔차 데이터를 계산할 수도 있다. PU들은 공간 도메인 (픽셀 도메인으로 또한 지칭됨) 에서 예측 픽셀 데이터를 생성하는 방법 또는 모드를 기술하는 신택스 데이터를 포함할 수도 있고 TU들은 변환, 예를 들어 이산 코사인 변환 (DCT), 정수 변환, 웨이브렛 변환, 또는 잔차 비디오 데이터와 개념적으로 유사한 변환의 적용 다음에 변환 도메인에서의 계수들을 포함할 수도 있다. 잔차 데이터는 PU들에 대응하는 잔차 값들과 인코딩되지 않은 픽처의 픽셀들 사이의 픽셀 차이들에 대응할 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 는 CU 에 대한 잔차 데이터를 나타내는 양자화된 변환 계수들을 포함하도록 TU들을 형성할 수도 있다. 즉, 비디오 인코더 (20) 는 (잔차 블록의 형태로) 잔차 데이터를 계산하고, 잔차 블록을 변환하여 변환 계수들의 블록을 생성한 후, 변환 계수들을 양자화하여 양자화된 변환 계수들을 형성한다. 비디오 인코더 (20) 는 양자화된 변환 계수들 뿐만 아니라, 다른 신택스 정보 (예를 들어, TU 에 대한 스필릿팅 정보) 를 포함하는 TU 를 형성할 수도 있다.
위에 언급된 바와 같이, 변환 계수들을 생성하기 위한 임의의 변환들 다음에, 비디오 인코더 (20) 는 변환 계수들의 양자화를 수행할 수도 있다. 양자화는 일반적으로 변환 계수들이 양자화되어 계수들을 나타내기 위해 사용된 데이터의 양을 감소시켜, 추가 압축을 제공하는 프로세스를 지칭한다. 양자화 프로세스는 계수들의 일부 또는 전부와 연관된 비트 깊이를 감소시킬 수도 있다. 예를 들어, n-비트 값은 양자화 동안 m-비트 값으로 버림 (round down) 될 수도 있고, 여기서 n 은 m 보다 크다.
양자화 다음, 비디오 인코더는 변환 계수들을 스캔하여, 양자화된 변환 계수들을 포함한 2 차원 매트릭스로부터 1 차원 벡터를 생성할 수도 있다. 스캔은 어레이의 전면에 더 높은 에너지 (및 이에 따라 더 낮은 주파수) 를 배치하고 어레이의 후면에 더 낮은 에너지 (및 이에 따라 더 높은 주파수) 를 배치하도록 설계될 수도 있다. 일부 예들에서, 비디오 인코더 (20) 는 엔트로피 인코딩될 수 있는 직렬화된 벡터를 생성하기 위해 양자화된 변환 계수들을 스캔하도록 미리정의된 스캔 순서를 활용할 수도 있다. 다른 예들에서, 비디오 인코더 (20) 는 적응적 스캔을 수행할 수도 있다. 1 차원 벡터를 형성하기 위해 양자화된 변환 계수들을 스캔한 후, 비디오 인코더 (20) 는 예를 들어, 콘텍스트-적응적 가변 길이 코딩 (context-adaptive variable length coding; CAVLC), 콘텍스트-적응적 이진 산술 코딩 (context-adaptive binary arithmetic coding; CABAC), 신택스-기반 콘텍스트-적응적 이진 산술 코딩 (syntax-based context-adaptive binary arithmetic coding; SBAC), 확률 인터벌 파티셔닝 엔트로피 (Probability Interval Partitioning Entropy; PIPE) 코딩 또는 다른 엔트로피 인코딩 방법에 따라, 1 차원 벡터를 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 는 또한 비디오 데이터를 디코딩하는데 있어서 비디오 디코더 (30) 에 의한 사용을 위해 인코딩된 비디오 데이터와 연관된 신택스 엘리먼트들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다.
CABAC 를 수행하기 위해, 비디오 인코더 (20) 는 송신될 심볼에 콘택스트 모델 내의 콘텍스트를 할당할 수도 있다. 콘텍스트는 예를 들어, 심볼이 논-제로 (non-zero) 인지 여부와 관련될 수도 있다. CAVLC 를 수행하기 위해, 비디오 인코더 (20) 는 송신될 심볼에 대해 가변 길이 코드를 선택할 수도 있다. VLC 에서의 코드워드들은 상대적으로 더 짧은 코드들이 가능성이 많은 심볼들에 대응하는 한편, 더 긴 코드들은 가능성이 적은 심볼들에 대응하도록 구축될 수도 있다. 이러한 방식으로, VLC 의 사용은 예를 들어 송신된 각각의 심볼에 대해 등-길이 (equal-length) 코드워드들을 사용하여 비트 절감을 달성할 수도 있다. 확률 결정은 심볼에 할당된 콘텍스트에 기초할 수도 있다.
일반적으로, 비디오 디코더 (30) 는 인코딩된 데이터를 디코딩하기 위해 비디오 인코더 (20) 에 의해 수행되는 프로세스와 실질적으로 유사하지만, 상반되는 (reciprocal) 프로세스를 수행할 수도 있다. 예를 들어, 비디오 디코더 (30) 는 잔차 블록을 감소시키기 위해 수신된 TU 의 계수들을 역 양자화하고 역 변환한다. 비디오 디코더 (30) 는 시그널링된 예측 모드 (인트라- 또는 인터-예측) 을 사용하여 예측된 블록을 형성한다. 그 후, 비디오 디코더 (30) 는 (픽셀-바이 픽셀 단위로) 예측된 블록 및 잔차 블록을 조합하여 원래 블록을 재생한다. 블록 경계들을 따라 가시적인 아티팩트 (artifact) 들을 감소시키기 위해 디블록킹 프로세스를 수행하는 것과 같은 부가 프로세싱이 수행될 수도 있다. 또한, 비디오 디코더 (30) 는 비디오 인코더 (20) 의 CABAC 인코딩 프로세싱과 실질적으로 유사하지만 상반대인 방식으로 CABAC 를 사용하여 신택스 엘리먼트들을 디코딩할 수도 있다.
비디오 인코더 (20) 는 또한, 블록-기반 신택스 데이터, 픽처-기반 신택스 데이터, 및 시퀀스-기반 신택스 데이터와 같은 신택스 데이터를, 예를 들어 픽처 헤더, 슬라이스 헤더, 또는 다른 신택스 데이터, 예컨대 시퀀스 파라미터 세트 (SPS), 픽처 파라미터 세트 (PPS), 또는 비디오 파라미터 세트 (VPS) 에서, 비디오 디코더 (30) 에 전송할 수도 있다.
도 2 는 본 개시물에 기재된 강화된 선형 모델 크로마 인트라 예측을 위한 기법들을 구현할 수도 있는 비디오 인코더 (20) 의 일 예를 도시하는 블록 다이어그램이다. 비디오 인코더 (20) 는 비디오 슬라이스들 내에서 비디오 블록들의 인트라 및 인터 코딩을 수행할 수도 있다. 인트라 코딩은 주어진 비디오 프레임 또는 픽처 내의 비디오에서 공간 리던던시를 감소 또는 제거하기 위해 공간 예측에 의존한다. 인터 코딩은 비디오의 인접 프레임들 또는 픽처들 내의 비디오에서 시간 리던던시를 감소 또는 제거하기 위해 시간 예측에 의존한다. 인트라 모드 (I 모드) 는 몇몇 공간 기반 코딩 모드들 중 임의의 것을 지칭할 수도 있다. 일 방향 예측 (P 모드) 또는 양 방향 예측 (B 모드) 과 같은 인터 모드들은, 몇몇 시간 기반 코딩 모드들 중 임의의 것을 지칭할 수도 있다.
도 2 에 나타낸 바와 같이, 비디오 인코더 (20) 는 인코딩된 비디오 프레임 내에서 현재 비디오 블록을 수신한다. 도 2 의 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 모드 선택 유닛 (40), 참조 픽처 메모리 (64)(디코딩된 픽처 버퍼 (DPB) 로서 또한 지칭될 수도 있음), 비디오 데이터 메모리 (65), 합산기 (50), 변환 프로세싱 유닛 (52), 양자화 유닛 (54), 및 엔트로피 인코딩 유닛 (56) 을 포함한다. 모드 선택 유닛 (40) 은 차례로 모션 보상 유닛 (44), 모션 추정 유닛 (42), 인트라-예측 유닛 (46), 및 파티션 유닛 (48) 을 포함한다. 비디오 블록 재구성을 위해, 비디오 인코더 (20) 는 또한 역 양자화 유닛 (58), 역 변환 유닛 (60), 및 합산기 (62) 를 포함한다. 디블록킹 필터 (도 2 에는 미도시) 는 또한 재구성된 비디오로부터 블록크니스 (blockiness) 아티팩트들을 제거하기 위해 필터 블록 경계들에 포함될 수도 있다. 원하는 경우, 디블록킹 필터는 통상적으로 합산기 (62) 의 출력을 필터링할 것이다. 디블록킹 필터에 부가하여 부가 필터들 (인 루프 또는 포스트 루프) 이 또한 사용될 수도 있다. 이러한 필터들은 간결성을 위해 나타내지는 않았지만, 원하는 경우 (인-루프 필터로서) 합산기 (50) 의 출력을 필터링할 수도 있다.
도 2 에 나타낸 바와 같이, 비디오 인코더 (20) 는 비디오 데이터를 수신하고 수신된 비디오 데이터를 비디오 데이터 메모리 (65) 에 저장한다. 비디오 데이터 메모리 (65) 는 비디오 인코더 (20) 의 컴포넌트들에 의해 인코딩될 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. 비디오 데이터 메모리 (65) 에 저장된 비디오 데이터는, 예를 들어 비디오 소스 (18) 로부터 획득될 수도 있다. 참조 픽처 메모리 (64) 는 예를 들어, 인트라 또는 인터 코딩 모드들에서, 비디오 인코더 (20) 에 의해 인코딩 비디오 데이터에서의 사용을 위해 참조 비디오 데이터를 저장하는 참조 픽처 메모리일 수도 있다. 비디오 데이터 메모리 (65) 및 참조 픽처 메모리 (64) 는 동기식 동적 랜덤 액세스 메모리 (SDRAM), 자기저항성 RAM (MRAM), 저항성 RAM (RRAM) 또는 다른 유형의 메모리 디바이스들을 포함한, DRAM 과 같은 다양한 메모리 디바이스들 중 임의의 것에 의해 형성될 수도 있다. 비디오 데이터 메모리 (65) 및 참조 픽처 메모리 (64) 는 동일한 메모리 디바이스 또는 별도의 메모리 디바이스들에 의해 제공될 수도 있다. 다양한 예들에서, 비디오 데이터 메모리 (65) 는 비디오 인코더 (20) 의 다른 컴포넌트들과 온-칩, 또는 그러한 컴포넌트들에 대해 오프-칩일 수도 있다.
인코딩 프로세스 동안, 비디오 인코더 (20) 는 코딩될 비디오 프레임 또는 슬라이스를 수신한다. 프레임 또는 슬아이스는 다중 비디오 블록들로 분할될 수도 있다. 모션 추정 유닛 (42) 및 모션 보상 유닛 (44) 은 시간 예측을 제공하기 위해 하나 이상의 참조 프레임들에서 하나 이상의 블록들에 대해 수신된 비디오 블록의 인터 예측 인코딩을 수행한다. 인트라 예측 유닛 (46) 은 대안으로 공간 예측을 제공하기 위해 코딩될 블록과 동일한 프레임 또는 슬라이스에서 하나 이상의 이웃한 블록들에 대해 수신된 비디오 블록의 인트라 예측 인코딩을 수행할 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 는 예를 들어, 비디오 데이터의 각각의 블록에 대해 적절한 코딩 모드를 선택하기 위해 다중 코딩 패스들을 수행할 수도 있다.
또한, 파티션 유닛 (48) 은 이전 코딩 패스들에서 이전 파티셔닝 스킴들의 평가에 기초하여, 비디오 데이터의 블록들을 서브 블록들로 파티셔닝할 수도 있다. 예를 들어, 파티션 유닛 (48) 은 초기에 프레임 또는 슬라이스를 CTU들로 파티셔닝하고 레이트-왜곡 분석 (예를 들어, 레이트-왜곡 최적화) 에 기초하여 CU들의 각각을 서브 CU들로 파티셔닝할 수도 있다. 모드 선택 유닛 (40) 은 또한 서브 CU들로의 CTU 의 파티셔닝을 표시하는 쿼드트리 데이터 구조를 생성할 수도 있다. 쿼드트리의 리프-노드 CU들은 하나 이상의 PU들 및 하나 이상의 TU들을 포함할 수도 있다.
모드 선택 유닛 (40) 은 예를 들어, 에러 결과들에 기초하여 예측 모드들, 인트라 또는 인터 중 하나를 선택하고 결과의 예측된 블록을 합산기 (50) 에 제공하여 잔차 데이터를 생성하고 그리고 합산기 (62) 에 제공하여 참조 프레임으로서의 사용을 위한 인코딩된 블록을 재구성할 수도 있다. 가능한 인트라 예측 모드 중에서, 모드 선택 유닛 (40) 은 본 개시물의 기법들에 따른 선형 모델 크로마 인트라 예측 모드를 사용하는 것을 결정할 수도 있다. 모드 선택 유닛 (40) 은 또한 신택스 엘리먼트들, 예컨대 모션 벡터들, 인트라-모드 표시자들, 파티션 정보, 및 다른 신택스 정보를, 엔트로피 인코딩 유닛 (56) 에 제공한다.
모션 추정 유닛 (42) 및 모션 보상 유닛 (44) 은 고도로 통합될 수도 있지만, 개념적 목적을 위해 별도로 도시된다. 모션 추정 유닛 (42) 에 의해 수행된 모션 추정은 비디오 블록들에 대한 모션을 추정하는, 모션 벡터들을 생성하는 프로세스이다. 모션 벡터는, 예를 들어 현재 프레임 (또는 다른 코딩된 유닛) 내에서 코딩되고 있는 현재 블록에 대한 참조 프레임 (또는 다른 코딩된 유닛) 내의 예측 블록에 대한 현재 비디오 프레임 또는 픽처 내에서 비디오 블록의 PU 의 배치를 표시할 수도 있다. 예측 블록은 절대 차의 합 (SAD), 제곱 차의 합 (SSD) 또는 다른 차이 메트릭들에 의해 결정될 수도 있는, 픽셀 차이에 관하여 코딩될 블록과 근접하게 매칭하는 것으로 발견되는 블록이다, 일부 예들에서, 비디오 인코더 (20) 는 참조 픽처 메모리 (64) 에 저장된 참조 픽처들의 서브-정수 픽셀 위치들에 대한 값들을 계산할 수도 있다. 예를 들어, 비디오 인코더 (20) 는 참조 픽처의 1/4 픽셀 위치, 1/8 픽셀 위치, 또는 다른 분수 픽셀 위치의 값들을 보간할 수도 있다. 따라서, 모션 추정 유닛 (42) 은 전체 픽셀 위치 및 분수 픽셀 위치에 대한 탐색을 수행하고 분수 픽셀 정밀도로 모션 벡터를 출력할 수도 있다.
모션 추정 유닛 (42) 은 인터 코딩된 슬라이스에서의 비디오 블록의 PU 에 대한 모션 벡터를, PU 의 위치를 참조 픽처의 예측 블록의 위치와 비교함으로써 계산한다. 참조 픽처는 각각이 참조 픽처 메모리 (64) 에 저장된 하나 이상의 참조 픽처들을 식별하는 제 1 참조 픽처 리스트 (List 0) 또는 제 2 참조 픽처 리스트 (List 1) 로부터 선택될 수도 있다. 모션 추정 유닛 (42) 은 계산된 모션 벡터를 엔트로피 인코딩 유닛 (56) 및 모션 보상 유닛 (44) 에 전송한다.
모션 보상 유닛 (44) 에 의해 수행된 모션 보상은, 모션 추정 유닛 (42) 에 의해 결정된 모션 벡터에 기초하여 예측 블록을 폐칭 (fetching) 또는 생성하는 것을 수반할 수도 있다. 또한, 모션 추정 유닛 (42) 및 모션 보상 유닛 (44) 은 일부 예들에서, 기능적으로 통합될 수도 있다. 현재 비디오 블록의 PU 에 대한 모션 벡터의 수신 시, 모션 보상 유닛 (44) 은 참조 픽처 리스트들 중 하나에서 가리키는 예측 블록을 로케이팅할 수도 있다. 하기에 논의되는 바와 같이, 합산기 (50) 는 코딩되고 있는 현재 비디오 블록의 픽셀 값들로부터 예측 블록의 픽셀 값들을 감산하는 것에 의해 잔차 비디오 블록을 형성한다. 일반적으로, 모션 추정 유닛 (42) 는 루마 컴포넌트들에 대한 모션 추정을 수행하고, 모션 보상 유닛 (44) 은 크로마 컴포넌트들 및 루마 컴포먼트들 양자 모두에 대해 루마 컴포넌트들에 기초하여 계산된 모션 벡터들을 사용한다. 모드 선택 유닛 (40) 은 또한 비디오 슬라이스의 비디오 블록들을 디코딩하는데 있어서 비디오 디코더 (30) 에 의한 사용을 위해 비디오 슬라이스 및 비디오 블록들과 연관된 신택스 엘리먼트들을 생성할 수도 있다.
인트라-예측 유닛 (46) 은 상술한 바와 같이, 모션 추정 유닛 (42) 및 모션 보상 유닛 (44) 에 의해 수행되는 인터-예측에 대한 대안으로서, 현재 블록을 인트라-예측할 수도 있다. 특히, 인트라-예측 유닛 (46) 은 현재 블록을 인코딩하는데 사용하기 위해 인트라-예측 모드를 결정할 수도 있다. 일부 예들에서, 인트라-예측 유닛 (46) 은 예를 들어, 별도의 인코딩 패스들 동안 다양한 인트라 예측 모드들을 사용하여 현재 블록을 인코딩할 수도 있고, 인트라 예측 유닛 (46)(또는 일부 예들에서 모드 선택 유닛 (40)) 은 테스트된 모드들로부터 사용하기 위해 적절한 인트라 예측 모드를 선택할 수도 있다.
예를 들어, 인트라 예측 유닛 (46) 은 다양한 테스트된 인트라 예측 모드들에 대해 레이트-왜곡 분석을 사용하여 레이트-왜곡 값들을 계산하고, 테스트된 모드들 중에서 최상의 레이트-왜곡 특징들을 갖는 인트라 예측 모드를 선택할 수도 있다. 레이트 왜곡 분석은 일반적으로 인코딩된 블록을 생성하는데 사용되는 비트레이트 (즉, 비트들의 수) 뿐만 아니라, 인코딩된 블록을 생성하기 위해 인코딩되었던, 원래의 인코딩되지 않은 블록과 인코딩된 블록 사이의 왜곡 (또는 에러) 의 양을 결정한다. 인트라 예측 유닛 (46) 은 어느 인트라 예측 모드가 블록에 대한 최상의 레이트 왜곡 값을 나타내는지를 결정하기 위해 다양한 인코딩된 블록들에 대한 레이트들 및 왜곡들로부터 비율들을 계산할 수도 있다.
블록에 대해 인트라 예측 모드를 선택한 후, 인트라 예측 유닛 (46) 은 엔트로피 인코딩 유닛 (56) 에 블록에 대해 선택된 인트라 예측 모드를 나타내는 정보를 제공할 수도 있다. 엔트로피 인코딩 유닛 (58) 은 선택된 인트라 예측 모드를 표시하는 정보를 인코딩할 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 는 콘텍스트들의 각각에 대해 사용하기 위해 수정된 인트라 예측 모드 인덱스, 인트라 예측 모드 인덱스 테이블, 가장 가능성 있는 인트라 예측 모드의 표시들, 다양한 블록들에 대한 인코딩 콘텍스트들의 정의들, 복수의 인트라 예측 모드 인덱스 테이블들 및 복수의 수정된 인트라 예측 모드 인덱스 테이블들 (또한 코드워드 매핑 테이블들로 지칭됨) 을 포함할 수도 있는 구성 데이터를 송신된 비트스트림에 포함할 수도 있다.
하기에서 더 상세하게 설명될 바와 같이, 인트라 예측 유닛 (46) 은 본 개시물에 기재된 강화된 선형 모델 크로마 인트라 예측 기법들을 수행하도록 구성될 수도 있다.
비디오 인코더 (20) 는 코딩되는 원래의 비디오 블록으로부터 모드 선택 유닛 (40) 으로부터의 예측 데이터를 감산함으로써 잔차 비디오 블록을 형성한다. 합산기 (50) 는 이러한 감산 동작을 수행하는 컴포넌트 또는 컴포넌트들을 나타낸다. 변환 프로세싱 유닛 (52) 은 이산 코사인 변환 (DCT) 또는 개념적으로 유사한 변환과 같은 변환을 잔차 블록에 적용하여, 변환 계수 값들을 포함하는 비디오 블록을 생성한다. 웨이블릿 변환들, 정수 변환들, 서브 대역 변환들, 이산 사인 변환 (DST) 들, 또는 다른 유형의 변환들이 DCT 대신 사용될 수 있다. 어느 경우든, 변환 프로세싱 유닛 (52) 은 잔차 블록에 변환을 적용하여, 변환 계수들의 블록을 생성한다. 변환은 픽셀 도메인으로부터의 잔차 정보를 주파수 도메인과 같은 변환 도메인으로 컨버트할 수도 있다. 변환 프로세싱 유닛 (52) 은 결과의 변환 계수들을 양자화 유닛 (54) 에 전송할 수도 있다. 양자화 유닛 (54) 은 변환 계수들을 양자화하여 비트 레이트를 더 감소시킨다. 양자화 프로세스는 계수들의 일부 또는 전부와 연관된 비트 깊이를 감소시킬 수도 있다. 양자화도는 양자화 파라미터를 조정함으로써 수정될 수도 있다.
양자화 다음에, 엔트로피 인코딩 유닛 (56) 은 양자화된 변환 계수들을 엔트로피 코딩한다. 예를 들어, 엔트로피 인코딩 유닛 (56) 은 콘텍스트-적응적 가변 길이 코딩 (CAVLC), 콘텍스트-적응적 이진 산술 코딩 (CABAC), 신택스 기반 콘텍스트 적응적 이진 산술 코딩 (SBAC), 확률 인터벌 파티셔닝 엔트로피 (PIPE) 코딩 또는 다른 엔트로피 코딩 기법을 수행할 수도 있다. 콘텍스트 기반 엔트로피 코딩의 경우, 콘텍스트는 이웃한 블록들에 기초할 수도 있다. 엔트로피 코딩 유닛 (56) 에 의한 엔트로피 코딩 다음에, 인코딩된 비트스트림이 다른 디바이스 (예를 들어, 비디오 인코더 (30)) 에 송신되거나 나중 송신 또는 취출을 위해 아카이브될 수도 있다.
역 양자화 유닛 (58) 및 역 변환 유닛 (60) 은 픽셀 도메인에서 잔차 블록을 재구성하기 위해, 역 양자화 및 역 변환을 각각 적용한다. 특히, 합산기 (62) 는 참조 픽처 메모리 (64) 에서의 스토리지에 대해 재구성된 비디오 블록을 생성하기 위해 모션 보상 유닛 (44) 또는 인트라 예측 유닛 (46) 에 의해 앞서 생성된 모션 보상된 예측 블록에 재구성된 잔차 블록을 가산한다. 재구성된 비디오 블록은 후속 비디오 프레임에서 블록을 인터코딩하기 위해 참조 블록으로서 모션 추정 유닛 (42) 및 모션 보상 유닛 (44) 에 의해 사용될 수도 있다.
이러한 방식으로, 도 2 의 비디오 인코더 (20) 는 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플들의 블록을 인코딩하고, 재구성된 루마 샘플들을 생성하기 ㅇ위해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 재구성하며, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 재구성된 루마 샘플들 및 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하도록 구성된다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하는 방법은, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플들을 결정하는 단계; 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하는데 사용하기 위해 예측 모델을 결정하는 단계; 루마 샘플들을 다운-샘플링하는데 사용하기 위해 복수의 다운-샘플링 필더들 중 하나를 결정하는 단계; 다운-샘플링된 루마 샘플들을 생성하기 위해 결정된 다운-샘플링 필터를 사용하여 루마 샘플들을 다운-샘플링하는 단계; 및 예측 모델 및 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 다운-샘플링된 루마 샘플들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하는 단계를 포함한다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하는 방법은 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되는지 여부를 결정하는 단계, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되는 경우, 선형 모델을 사용하여 비디오 데이터의 현재 크로마 블록을 코딩하는 단계를 포함하고, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되지 않는 경우, 방법은, 현재 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되지 않는 것으로 결정될 때 선형 모드 각도 예측이 인에이블되는지 여부를 결정하는 단계, 선형 모드 각도 예측이 인에이블되는 경우, 각도 모드 예측 패턴 및 선형 모드 예측 패턴을 현재 크로마 블록의 샘플들에 적용하는 단계, 및 적용된 각도 모드 예측 및 선형 모델 예측 패턴의 가중된 합산으로서 현재 크로마 블록의 샘플들에 대해 최종 선형 모드 각도 예측을 결정하는 단계를 포함한다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스는, 비디오 데이터를 저장하는 메모리 및 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 비디오 코더를 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되는지 여부를 결정하고, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되는 경우, 선형 모델을 사용하여 비디오 데이터의 현재 크로마 블록을 코딩하도록 구성되고, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되지 않는 경우, 하나 이상의 프로세서들은 또한, 현재 블록이 선형 모드를 사용하여 코딩되지 않는 것으로 결정될 때, 선형 모드 각도 예측이 인에이블되는지 여부를 결정하고, 선형 모드 각도 예측이 인에이블되는 경우, 각도 모드 예측 패턴 및 선형 모드 예측 패턴을 현재 크로마 블록의 샘플들에 적용하고, 그리고 적용된 각도 모드 예측 패턴 및 선형 모델 예측 패턴의 가중화된 합산으로서 현재 크로마 블록의 샘플들에 대해 최종 선형 모드 각도 예측을 결정하도록 구성된다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하는 방법은, 선형 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는, 현재 비디오 데이터에 대해, 이웃한 크로마 블록들의 수를 결정하는 단계, 및 선형 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 결정된 수에 기초하여 선형 모델 코딩 모드의 특정 유형을 표시하는데 사용된 코드 워드를 동적으로 변화시키는 단계를 포함한다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스는, 비디오 데이터를 저장하는 메모리, 및 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 비디오 코더를 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은 선형 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는, 현재 블록 비디오 데이터에 대해, 이웃한 크로마 블록들의 수를 결정하고, 선형 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 결정된 수에 기초하여 선형 모델 코딩 모드의 특정 유형을 표시하는데 사용된 코드 워드를 동적으로 변경하도록 구성된다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하는 방법은, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록의 사이즈를 결정하는 단계, 현재 크로마 블록의 사이즈를 임계와 비교하는 단계, 현재 크로마 블록의 사이즈가 임계를 만족할 때 복수의 선형 모델 모드들의 선형 모델 모드를 적용하는 단계, 및 현재 크로마 블록의 사이즈가 임계를 만족하지 않을 때 복수의 선형 모델 모드들의 선형 모델 모드를 적용하지 않는 단계를 포함한다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스는, 비디오 데이터를 저장하는 메모리, 및 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 비디오 코더를 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은 비디오 데이터의 현재 크로마 블록의 사이즈를 결정하고, 현재 크로마 블록의 사이즈를 임계와 비교하고, 현재 크로마 블록의 사이즈가 임계를 만족할 때 복수의 선형 모델 모드들의 선형 모델 모드를 적용하며, 그리고 현재 크로마 블록의 사이즈가 임계를 만족하지 않을 때 복수의 선형 모델 모드들의 선형 모델 모드를 적용하지 않도록 구성된다.
도 3 은 본 개시물에 기재된 강화된 선형 모델 크로마 인트라 예측을 위한 기법들을 구현할 수도 있는 비디오 디코더 (30) 의 일 예를 도시하는 블록 다이어그램이다. 도 3 의 예에서, 비디오 디코더 (30) 는 엔트로피 디코딩 유닛, 모션 추정 유닛 (72), 인트라 예측 유닛 (74), 역 양자화 유닛 (76), 역 변환 유닛 (78), 참조 픽처 메모리 (82), 비디오 데이터 메모리 (85), 및 합산기 (80) 를 포함한다. 일부 예들에서, 비디오 디코더 (30) 는 일반적으로 비디오 인코더 (20)(도 2) 에 관하여 기재된 인코딩 패스와 상반대인 디코딩 패스를 수행할 수도 있다. 모션 추정 유닛 (72) 은 엔트로피 디코딩 유닛 (70) 으로부터 수신된 모션 벡터들에 기초하여 예측 데이터를 생성할 수도 있는 한편, 인트라 예측 유닛 (74) 은 엔트로피 디코딩 유닛 (70) 으로부터 수신된 인트라-예측 모드 표시자들에 기초하여 예측 데이터를 생성할 수도 있다.
디코딩 프로세스 동안, 비디오 디코더 (30) 는 비디오 인코더 (20) 로부터 연관된 신택스 엘리먼트들 및 인코딩된 비디오 슬라이스의 비디오 블록들을 나타내는 인코딩된 비디오 비트스트림을 수신한다. 비디오 디코더 (30) 는 비디오 데이터 메모리 (85) 에 수신된 인코딩된 비디오 비트스트림을 저장한다. 비디오 데이터 메모리 (85) 는 비디오 디코더 (30) 의 컴포넌트들에 의해 디코딩될, 인코딩된 비디오 비트스트림과 같은 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. 비디오 데이터 메모리 (85) 에 저장된 비디오 데이터는, 예를 들어 컴퓨터 판독가능 매체 (16) 를 통해, 저장 매체들로부터, 또는 카메라와 같은 로컬 비디오 소스로부터, 또는 물리적 데이터 저장 매체들에 액세스하는 것에 의해 획득될 수도 있다. 비디오 데이터 메모리 (85) 는 인코딩된 비디오 비트스트림으로부터 인코딩된 비디오 데이터를 저장하는 코딩된 픽처 버퍼 (CPB) 를 형성할 수도 있다. 참조 픽처 메모리 (82) 는 예를 들어, 인트라 또는 인터 코딩 모드들에서, 비디오 디코더 (30) 에 의해 디코딩 비디오 데이터에서의 사용을 위한 참조 비디오 데이터를 저장하는 참조 픽처 메모리일 수도 있다. 비디오 메모리 (85) 및 참조 픽처 메모리 (82) 는 DRAM, SDRAM, MRAM, RRAM 또는 다른 유형의 메모리 디바이스들과 같은 다양한 메모리 디바이스들 중 임의의 것에 의해 형성될 수도 있다. 비디오 데이터 메모리 (85) 및 참조 픽처 메모리 (82) 는 동일한 메모리 디바이스 또는 별도의 메모리 디바이스들에 의해 제공될 수도 있다. 다양한 예들에서, 비디오 데이터 메모리 (85) 는 비디오 디코더 (30) 의 다른 컴포넌트들과 온-칩, 또는 그러한 컴포넌트들에 대해 오프-칩 일 수도 있다.
비디오 디코더 (30) 의 엔트로피 디코딩 유닛 (70) 은 비트스트림을 엔트로피 디코딩하여 양자화된 계수들, 모션 벡터들, 또는 인트라 예측 모드 표시자들, 및 다른 신택스 엘리먼트들을 생성한다. 엔트로피 디코딩 유닛 (70) 은 모션 벡터들 및 다른 신택스 엘리먼트들을 모션 보상 유닛 (72) 에 포워딩한다. 비디오 디코더 (30) 는 비디오 슬라이스 레벨 및/또는 비디오 블록 레벨에서 신택스 엘리먼트들을 수신할 수도 있다.
비디오 슬라이스가 인트라-코딩된 (I) 슬라이스로서 코딩될 때, 인트라 예측 유닛 (74) 은 현재 프레임 또는 픽처의 이전에 디코딩된 블록들로부터의 데이터 및 시그널링된 인트라 예측 모드에 기초한 현재 비디오 슬라이스의 비디오 블록에 대한 예측 데이터를 생성할 수도 있다. 비디오 프레임이 인터-코딩된 슬라이스 (즉, B 또는 P) 로서 코딩될 때, 모션 보상 유닛 (72) 은 엔트로피 인코딩 유닛 (70) 으로부터 수신된 다른 신택스 엘리먼트들 및 모션 벡터들에 기초한 현재 비디오 슬라이스의 비디오 블록에 대한 예측 블록들을 생성한다. 예측 블록들은 참조 픽처 리스트들 중 하나의 참조 픽처 리스트 내에서 참조 픽처들 중 하나의 참조 픽처로부터 생성될 수도 있다. 비디오 디코더 (30) 는 참조 픽처 메모리 (194) 에 저장된 참조 픽처들에 기초한 디폴트 구성 기법들을 사용하여, 참조 프레임 리스트들, List 0 및 List 1 을 구성할 수도 있다.
모션 보상 유닛 (72) 은 모션 벡터들 및 다른 신택스 엘리먼트들을 파싱함으로써 현재 비디오 슬라이스의 비디오 블록에 대한 예측 정보를 결정하고, 예측 정보를 사용하여 디코딩되고 있는 현재 비디오 블록에 대한 예측 블록들을 생성한다. 예를 들어, 모션 보상 유닛 (72) 은 비디오 슬라이스의 비디오 블록들을 코딩하는데 사용된 예측 모드 (예를 들어, 인트라 또는 인터 예측), 인터 예측 슬라이스 유형 (예를 들어, B 슬라이스 또는 P 슬라이스), 슬라이스에 대한 참조 픽처 리스들의 하나 이상에 대한 구성 정보, 슬라이스의 각각의 인터-인코딩된 비디오에 대한 모션 벡터들, 슬라이스의 각각의 인터-코딩된 비디오 블록에 대한 인터-예측 스테이터스, 및 현재 비디오 슬라이스에서 비디오 블록들을 디코딩하기 위한 다른 정보를 결정하기 위해 수신된 신택스 엘리먼트의 일부를 사용한다.
모션 보상 유닛 (72) 은 또한 보간 필터들에 기초하여 보간을 수행할 수도 있다. 모션 보상 유닛 (72) 은 참조 블록들의 서브 정수 픽셀들에 대해 보간된 값들을 계산하기 위해 비디오 블록들의 인코딩 동안 비디오 인코더 (20) 에 의해 사용된 보간 필터들을 사용할 수도 있다. 이 경우, 모션 보상 유닛 (72) 은 수신된 신택스 엘리먼트들로부터 비디오 인코더 (20) 에 의해 사용된 보간 필터들을 결정하고 그 보간 필터들을 사용하여 예측 블록들을 생성할 수도 있다.
하기에서 더 상세하게 설명될 바와 같이, 인트라 예측 유닛 (74) 은 본 개시물에 기재된 강화된 선형 모델 크로마 인트라 예측 기법들을 수행하도록 구성될 수도 있다.
역 양자화 유닛 (76) 은 엔트로피 디코딩 유닛 (70) 에 의해 디코딩되고 비트스트림에서 제공된 양자화된 변환 계수들을 역 양자화, 즉 양자화 해제한다. 역 양자화 프로세스는 양자화도, 및 마찬가지로 적용되어야 하는 역 양자화도를 결정하기 위해 비디오 슬라이스에서 각각의 비디오 블록에 대해 비디오 디코더 (30) 에 의해 계산된 양자화 파라미터 (QPY) 의 사용을 포함할 수도 있다.
역 변환 유닛 (78) 은 픽셀 도메인에서 잔차 블록들을 생성하기 위해, 역 변환, 즉 역 DCT, 역 정수 변환, 또는 개념적으로 유사한 역 변환 프로세스를 변환 계수들에 적용한다.
모션 보상 유닛 (72) 이 모션 벡터들 및 다른 신택스 엘리먼트들에 기초하여 현재 비디오 블록에 대해 예측 블록을 생성한 후, 비디오 디코더 (30) 는 모션 보상 유닛 (72) 에 의해 생성된 대응 예측 블록들과 역 변환 유닛 (78) 으로부터의 잔차 블록들을 합산함으로써 디코딩된 비디오 블록을 형성한다. 합산기 (80) 는 이러한 합산 동작을 수행하는 컴포넌트 또는 컴포넌트들을 나타낸다. 원하는 경우, 디블록킹 필터는 또한 블록크니스 아티팩트들을 제거하기 위해 디코딩된 블록들을 필터링하도록 적용될 수도 있다. 또한, 다른 필터들이 (코딩 루프에서 또는 코딩 루프 후에) 픽셀 트랜지션들을 평활화하거나, 그렇지 않으면 비디오 품질을 개선하기 위해 사용될 수도 있다. 주어진 프레임 또는 픽처에서의 디코딩된 비디오 블록들은 그 후, 후속 모션 보상을 위해 사용된 참조 픽처들을 저장하는, 참조 픽처 메모리 (82) 에 저장된다. 참조 픽처 메모리 (82) 는 또한, 도 1 의 디스플레이 디바이스 (32) 와 같은, 디스플레이 상의 이후 프리젠테이션을 위해 디코딩된 비디오를 저장한다.
이러한 방식으로, 도 3 의 비디오 디코더 (30) 는, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 수신하고, 재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 디코딩하고, 그리고 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 재구성된 루마 샘플들 및 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하도록 구성된 비디오 디코더의 일 예를 나타낸다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하는 방법은, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플들을 결정하는 단계; 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하는데 사용하기 위해 예측 모델을 결정하는 단계; 루마 샘플들을 다운-샘플링하는데 사용하기 위해 복수의 다운-샘플링 필터들 중 하나를 결정하는 단계; 다운-샘플링된 루마 샘플들을 생성하기 위해 결정된 다운-샘플링 필터를 사용하여 루마 샘플들을 다운-샘플링하는 단계; 및 예측 모델 및 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 다운-샘플링된 루마 샘플들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하는 단계를 포함한다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하는 방법은, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되는 경우, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되고 있는지 여부를 결정하는 단계를 포함하고, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되지 않는 경우, 방법은 현재 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되지 않는 것으로 결정될 때 선형 모드 각도 예측이 인에이블되는지 여부를 결정하는 단계, 선형 각도 예측이 인에이블되는 경우, 현재 크로마 블록의 샘플들에 각도 모드 예측 패턴 및 선형 모델 예측 패턴을 적용하는 단계, 및 적용된 각도 모드 예측 패턴 및 선형 모델 예측 패턴의 가중화된 합으로서 현재 크로마 블록의 샘플들에 대해 최종 선형 모드 각도 예측을 결정하는 단계를 더 포함한다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스는 비디오 데이터를 저장하는 메모리, 및 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 비디오 코더를 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되는 경우, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되고 있는지 여부를 결정하도록 구성되고, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되지 않는 경우, 하나 이상의 프로세서들은 또한, 현재 블록이 선형 모델을 사용하여 코딩되지 않는 것으로 결정될 때 선형 모드 각도 예측이 인에이블되는지 여부를 결정하고, 선형 각도 예측이 인에이블되는 경우, 현재 크로마 블록의 샘플들에 각도 모드 예측 패턴 및 선형 모델 예측 패턴을 적용하며, 그리고 적용된 각도 모드 예측 패턴 및 선형 모델 예측 패턴의 가중화된 합으로서 현재 크로마 블록의 샘플들에 대해 최종 선형 모드 각도 예측을 결정하도록 구성된다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하는 방법은, 선형 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는, 현재 블록 비디오 데이터에 대해, 이웃한 크로마 블록들의 수를 결정하는 단계, 및 선형 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 결정된 수에 기초하여 선형 모델 코딩 모드의 특정 유형을 표시하는데 사용된 코드 워드를 동적으로 변화시키는 단계를 포함한다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스는 비디오 데이터를 저장하는 메모리, 및 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 비디오 코더를 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은, 선형 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는, 현재 블록 비디오 데이터에 대해, 이웃한 크로마 블록들의 수를 결정하고, 그리고 선형 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 결정된 수에 기초하여 선형 모델 코딩 모드의 특정 유형을 표시하는데 사용된 코드 워드를 동적으로 변화시키도록 구성된다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하는 방법은, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록의 사이즈를 결정하는 단계, 현재 크로마 블록의 사이즈를 임계와 비교하는 단계, 현재 크로마 블록의 사이즈가 임계를 만족할 때 복수의 선형 모델 모드들의 선형 모델 모드를 적용하는 단계, 및 현재 크로마 블록의 사이즈가 임계를 만족하지 않을 때 복수의 선형 모델 모드들의 선형 모델 모드를 적용하지 않는 단계를 포함한다.
일 예에서, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스는 비디오 데이터를 저장하는 메모리, 및 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 비디오 코더를 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은, 비디오 데이터의 현재 크로마 블록의 사이즈를 결정하고, 현재 크로마 블록의 사이즈를 임계와 비교하고, 현재 크로마 블록의 사이즈가 임계를 만족할 때 복수의 선형 모델 모드들의 선형 모델 모드를 적용하며, 그리고 현재 크로마 블록의 사이즈가 임계를 만족하지 않을 때 복수의 선형 모델 모드들의 선형 모델 모드를 적용하지 않도록 구성된다.
선형 모델 (LM) 크로마 인트라 예측은, Chen 등의 "CE6.a.4: Chroma intra prediction by reconstructed luma samples", ITU-T SG16 WP3 및 ISO/IEC JTC1/SC29/WG1 의 JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding), 5 차 미팅: Geneva, 2011 년 3 월 16-23 일, JCTVC-E266 에서 JCT-VC 에 제안되었고, 이는 http://phenix.int-evry.fr/jct/doc_end_user/documents/5_Geneva/wg11/JCTVC-E0266-v4.zip 에서 입수가능하다. LM 모드는 또한, JVET 에 제안되었고, Chen 등의 "Algorithm Description of Joint Exploration Test Model 3", ITU-T SG 16 WP 3 및 ISO/IEC JTC 1/SC 29/ WG 11 의 JVET (Joint Video Exploration Team), 3 차 미팅; Geneva, CH, 2016 년 5 월 -6월 1 일 , JVET - C1001 의 2.2.4 의 섹션에 기재되어 있으며, 이는 http://phenix.int-evry.fr/jvet/doc_end_user/documents/3_Geneva/wg11/JVET-C1001-v3.zip 에서 입수가능하다. LM 모드는 비디오 블록의 루마 및 크로마 컴포넌트들 사이에 선형 관계가 있다고 가정한다. LM 모드에 따라 비디오 데이터를 코딩할 때, 비디오 인코더 (20)(예를 들어, 인트라 예측 유닛 (46)) 및 비디오 디코더 (30)(예를 들어, 인트라 예측 유닛 (74)) 는 루마 샘플들과 크로마 샘플들 사이의 관계를 결정하기 위해 선형 회귀 접근법을 활용함으로서 비디오 데이터의 블록의 이웃한 재구성된 픽셀들을 분석하도록 구성될 수도 있다. LM 모드가 사용될 때, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 다음과 같이 동일한 블록의 재구성된 루마 값들로부터 크로마 값들 (예를 들어, Cr 및 Cb 크로마 샘플들 양자 모두) 를 예측하도록 구성될 수도 있다.
Figure 112019024543686-pct00001
식 중,
Figure 112019024543686-pct00002
는 블록에서 예측 크로마 샘플들의 예측을 나타내고,
Figure 112019024543686-pct00003
는 블록에서 재구성된 루마 샘플들을 나타낸다. 파라미터들 α 및 β 는 현재 블록에 이웃하는 인과적 재구성된 샘플들로부터 도출된다.
일부 예들에서, 크로마 컴포넌트들의 샘플링 비율은 루마 컴포넌트의 샘플링 비율의 절반이고 크로마 컴포넌트들은 YUV420 샘플링 (예를 들어, 4:2:0 크로마 서브-샘플링으로 또한 칭함) 에서 수직 방향으로 0.5 픽셀 위상차를 갖는다. 재구성된 루마 샘플들은, 크로마 신호의 사이즈 및 위상과 매칭하기 위해, 다음과 같이, 수직 방향에서 다운-샘플링되고 수평 방향에서 서브 샘플링된다:
Figure 112019024543686-pct00004
식 중 >> 는 논리적 우측 시프트이다.
LM 의 일 예는 선형 모델 파라미터들 α 및 β 를 도출하기 위해 다운-샘플링된 루마 컴포넌트의 인과적 재구성된 데이터와 인과적 크로마 컴포넌트 사이의 선형 최소 제곱 솔루션을 활용한다. 예를 들어, 모델 파라미터들 α 및 β 는 다음과 같이 도출될 수도 있다:
Figure 112019024543686-pct00005
식 중,
Figure 112019024543686-pct00006
및
Figure 112019024543686-pct00007
는 재구성된 크로마 샘플들 및 타겟 블록에 이웃한 다운-샘플링된 루마 샘플들을 나타내고, I 는 이웃한 데이터의 샘플들의 총 수를 나타낸다.
도 4 는 모델 파라미터 α 및 모델 파라미터 β 를 도출하기 위해 사용된 샘플들의 위치들을 도시하는 개념적 다이어그램이다. 도 4 에 도시된 바와 같이, 2 의 제곱으로서 총 샘플 수 I 를 유지하기 위해 회색 원들로 마킹된 좌측 및 위의 인과적 샘플들만이 모델 파라미터 α 및 모델 파라미터 β 의 계산에서 수반된다. 타겟 N×N 크로마 블록에 대해, 좌측 및 위의 인과적 샘플들 양자 모두가 이용가능할 때, 수반된 샘플들의 총 수는 2N 이고, 좌측 또는 위의 인과적 샘플들만이 이용가능할 때, 수반된 샘플들의 총 수는 N 이다.
도 5 는 루마 (Y) 컴포넌트들과 크로마 (C) 컴포넌트들 사이의 선형 회귀의 일 예의 그래프이다. 도 5 에 도시된 바와 같이, 일 예에 따라, 루마와 크로마 컴포넌트들 사이의 선형 관계는 선형 회귀 방법을 사용하여 풀어질 수도 있다. 도 5 에서, 개념적 다이어그램 상의 포인트는 한 쌍의 샘플
Figure 112019024543686-pct00008
에 대응한다.
도 6 은 JEM3.0 에서의 루마 샘플 다운-샘플링의 일 예를 도시하는 개념적 다이어그램이다. 도 6 의 예에서, 삼각형 기호들은 다운-샘플링된 루마 값을 나타내는 한편 원형 기호들은 원래의 재구성된 루마 샘플들 (즉, 임의의 다운-샘플링 전) 을 나타낸다. 라인들은 각각의 특정 다운-샘플링 필터에 따라 다운-샘플링된 루마 값을 생성하기 위해 원래의 루마 샘플들 중 어느 것이 사용되는지를 나타낸다. 일 예에서, JVET 는 본 개시물의 도 6 에 도시된 바와 같이, JEM3.0 에서의 LM 모드에 대해 더 정교한 루마 샘플 다운-샘플링 필터를 사용하며, 여기서
Figure 112019024543686-pct00009
.
샘플들이 픽처 경계에 위치될 때, 위의 식 (2) 에 나타낸 바와 같이 2-탭 필터가 적용될 수도 있다.
LM 크로마 예측을 위한 이전 기법들은 재구성된 루마 값들로부터 크로마 값들을 예측하기 위해 단일 선형 회귀 모델을 사용하였다. 하지만, 이러한 접근법은 소정의 비디오 시퀀스들에 대해 결점들을 가질 수도 있다. 예를 들어, 루마와 크로마 샘플들 사이의 관계는 모든 가능한 루마 값들에 걸쳐 선형이 아닐 수도 있다. 이로써, LM 크로마 예측은 일부 예들에서 디코딩된 비디오에 원치 않은 양의 왜곡을 도입할 수도 있다. 이것은 루마 값들의 넓은 범위를 갖는 비디오 데이터의 블록들에 대해 특히 참일 수도 있다. 본 개시물은 결합된 LM 크로마 예측 및 각도 예측 모드, 및 루마 서브-샘플링을 위한 기법들을 포함한, LM 크로마 예측을 수행하기 위한 기법들을 기재한다. 본 개시물의 기법들은 LM 크로마 예측 모드를 사용하여 인코딩되고 디코딩된 비디오 데이터의 시각적 품질을 개선할 수도 있다.
일부 예들에서, 본 개시물은 다중 루마 서브-샘플링 필터들의 개념을 기재한다. 일 예에서, LM 크로마 예측 모드가 인에이블될 때, 다운-샘플링 필터의 하나 이상의 세트들은 또한 시퀀스 파라미터 세트 (SPS), 픽처 파라미터 세트 (PPS), 또는 슬라이스 헤더 중 어느 하나에서 시그널링된다. 일 예에서, 보충 강화 정보 (SEI) 메시지 신택스는 다운-샘플링 필터를 기술하기 위해 도입될 수도 있다. 일 예에서, 디폴트 다운-샘플링 필터, 예를 들어 시그널링 없이 6-탭 필터 [1, 2, 1; 1, 2, 1] 가 정의될 수도 있다. 일 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 하나의 PU/CU/최대 CU 에서 LM 예측 모드로 사용되는 필터의 인덱스를 시그널링할 수도 있다. 일 예에서, 필터 탭의 사용은 시그널링 없이 즉시 (on-the-fly) 도출될 수도 있다. 예를 들어, 비디오 디코더 (30) 는 명시적인 시그널링 없이 코딩 모드들 및/또는 인코딩된 비디오 비트스트림의 특징들로부터 필터 탭의 사용을 결정하도록 구성될 수도 있다.
하기에서 더 상세하게 기재될 바와 같이, 본 개시물은 멀티-모델 LM (MMLM) 방법, 멀티-필터 LM (MFLM) 방법, 및 LM-각도 예측 (LAP) 를 기재하며, 그 각각은 단독으로 또는 임의의 조합으로 활용될 수도 있다.
일 예에서, MMLM 방법이 활용될 때, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 블록의 루마 컴포넌트들로부터 블록의 크로마 컴포넌트들을 예측하기 위해, 단일 블록/코딩 유닛 (CU)/변환 유닛 (TU) 에 대해, 하나보다 많은 선형 모델 (예를 들어, 다중 선형 모델들) 을 사용하도록 구성될 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 이웃한 루마 샘플들 및 이웃한 크로마 샘플들을 사용하여 다중 선형 모델들을 유도하도록 구성될 수도 있다.
현재 블록의 이웃한 루마 샘플들 및 이웃한 크로마 샘플들은 샘플들의 값들에 기초하여 몇몇 그룹들로 분류될 수도 있다. 각각의 그룹은 상이한 선형 모델을 도출하기 위해 (즉, 각각의 특정 그룹으로부터 특정 α 및 β 가 도출된다) 훈련 세트로서 사용된다. 일 예에서, 또한, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 이웃한 샘플들의 분류를 위한 동일한 규칙에 기초하여 대응하는 현재 루마 블록 (즉, 현재 크로마 블록에 대응하는 루마 블록) 의 샘플들을 분류하는데 사용된다.
일 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 부분 예측된 크로마 블록들을 획득하기 위해 대응하는 분류된 루마 샘플들에 각각의 선형 모델을 적용하도록 구성된다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 최종 예측된 크로마 블록을 획득하기 위해 선형 모델들의 각각으로부터 획득된 각각의 부분 예측된 크로마 블록을 조합하도록 구성된다. 다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 다중 예측된 크로마 블록들을 획득하기 위해 현재 블록의 루마 샘플들 모두에 각각의 선형 모델을 적용하도록 구성될 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 그 후 최종 예측된 크로마 블록을 획득하기 위해 다중 예측된 크로마 블록들의 각각에 가중화된 평균을 적용할 수도 있다.
일부 예들에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 분류 후의 그룹에서 샘플들의 수가 특정 수 이상 (예를 들어, 분류 그룹 당 적어도 2 개의 샘플들) 인 것을 필요로 하도록 구성된다. 일 예에서, 하나의 분류 그룹에서 샘플들의 최소 수는 미리 정의되고 동일한 값이 모든 블록 사이즈들에 대해 사용된다. 다른 예에서, 하나의 분류 그룹에서 샘플들의 최소수는 가변일 수도 있고, 현재 블록의 사이즈에 의존할 수도 있으며, 및/또는 다른 피처들에 의존할 수도 있다 (예를 들어, 어느 분류 그룹이 샘플들의 최소 수를 포함하는지는 이웃한 블록들의 예측 모드(들) 에 의존할 수도 있다). 그룹에서의 샘플들의 수가 소정의 블록에 대해 정의된 최소보다 작으면, 다른 그룹들에서의 샘플들은 이 그룹으로 변경될 수 있다 (예를 들어, 인접한 분류 그룹들로부터의 샘플들이 조합될 수도 있다). 예를 들어, 최소 샘플들을 갖는 그룹에서의 샘플은 블록에 대해 정의된 최소 수 미만의 샘플들을 갖는 그룹으로 변경될 수 있다.
일 예에서, 가장 많은 샘플들을 갖는 그룹 (그룹 A 로 명명됨) 에서의 샘플은, 그룹 B 에서의 기존 샘플에 가장 근접한 샘플인 경우, 블록에 대해 정의된 최소 미만의 샘플들을 갖는 그룹 (그룹 B 로 명명됨) 로 변경될 수 있다. 일 예에서, "가장 근방" 은 픽셀 포지션에 가장 근방인 것을 지칭한다. 다른 예에서, "가장 근방" 은 가장 근방인 강도 (예를 들어, 크로마 또는 루마 값) 을 지칭할 수도 있다. 다른 예에서, 블록에 대해 정의된 최소 수는 코딩 블록의 폭 및/또는 높이에 의존할 수도 있다.
일 예에서, 이웃한 루마 및 크로마 샘플들의 분류는 샘플들의 강도들 (예를 들어, 루마 및/또는 크로마 이웃한 샘플들의 값들) 및/또는 이웃한 루마 및/또는 크로마 샘플들의 포지션들에 기초할 수도 있다. 일 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 사용될 분류 방법을 표시하는 신택스 엘리먼트들을 비디오 코더 (30) 에 시그널링하도록 구성될 수도 있다.
일 예에서, 클래스들의 수는 모든 비디오 시퀀스들에 대해 미리 정의되고 고정될 수도 있다. 일 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 PPS, SPS, 및/또는 슬라이스 헤더의 하나 이상에서 비디오 디코더 (30) 에 인코딩된 비디오 비트스트림에서의 클래스들의 수를 시그널링하도록 구성될 수도 있다. 일 예에서, 클래스들의 수는 블록 사이즈, 예를 들어 현재 루마/크로마 블록의 폭 및/또는 높이에 의존할 수도 있다. MMLM 에 대한 M 클래스들의 일 예는 다음과 같이 주어진다:
Figure 112019024543686-pct00010
위의 예에서,
Figure 112019024543686-pct00011
는 각각의 분류 그룹에 대한 임계 레벨들이고, 따라서 각각의 대응 선형 모델
Figure 112019024543686-pct00012
에 대한 임계 레벨들이다. 위의 예에서, 임계들은 루마 샘플들의 값들로서 정의될 수도 있다. 2 개의 연속 임계들 (예를 들어,
Figure 112019024543686-pct00013
) 사이의 값을 갖는 이웃한 루마 샘플
Figure 112019024543686-pct00014
은 m 번째 그룹 (여기서, m 은 전부 포함해서, 1 부터 M 까지이다) 으로 분류된다. 일 예에서,
Figure 112019024543686-pct00015
은 음의 값, 예를 들어 -1 로 정의될 수도 있다.
Figure 112019024543686-pct00016
으로 나타낸 (M-1) 임계들은 비디오 인코더 (20) 로부터 비디오 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다. 다른 예들에서, 임계들은 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 의 각각에서 미리정의되고 저장된다.
일 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 현재 블록에서 코딩된 루마 샘플들 및/또는 이웃한 코딩된 루마/크로마 샘플들의 모든 또는 부분 서브셋에 의존하여 임계들을 계산하도록 구성될 수도 있다.
도 7a 내지 도 7e 는 본 개시물의 예들에 따른 이웃한 샘플들의 다중 그룹들로의 분류, 및 각각의 그룹에 대한 선형 모델의 결정들 도시하는 그래프들이다. 이웃한 샘플들의 2 개의 그룹들로의 분류는 도 7a 에 도시되고, 이웃한 샘플들의 3 개의 그룹들로의 분류는 도 7b 에 도시되며, 이웃한 샘플들의 2 이상, 비인접 그룹들로의 분류는 도 7c 내지 도 7e 에 도시된다. 일부 예들에서, 임계들의 정의 또는 계산은 상이한 M 값들 하에서 상이할 수도 있다 (예를 들어, 상이한 임계 값들은 그룹들의 수에 의존하고, 따라서 선형 모델들의 수에 의존한다).
일 예에서, 도 7a 에 도시된 바와 같이, M 이 2 와 동일할 때, 이웃한 샘플들은 2 개의 그룹들로 분류될 수도 있다.
Figure 112019024543686-pct00017
임계를 갖는 이웃한 샘플들은 그룹 1 로 분류될 수도 있는 한편;
Figure 112019024543686-pct00018
임계를 갖는 이웃한 샘플은 그룹 2 로 분류될 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 다음과 같이 2 개의 선형 모델들 (각각의 그룹에 대해 하나) 을 도출하도록 구성될 수도 있다.
Figure 112019024543686-pct00019
도 7a 에 따른 하나의 예에서 (즉, 2 개의 그룹들이 분류되는 경우), 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 이웃한 코딩된 (또한, '재구성된' 으로 나타냄) 루마 샘플들의 평균 값으로서 임계를 계산하도록 구성될 수도 있다. 위에 논의된 바와 같이, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는, 크로마 컴포넌트들이 서브 샘플링되는 경우 (예를 들어, 4:4:4 이외의 크로마 서브 샘플링 포맷이 사용됨), 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하도록 구성될 수도 있다. 다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 중간 값으로 임계를 계산하도록 구성될 수도 있다. 다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 minV 및 maxV 의 평균으로서 임계를 계산하도록 구성될 수도 있고, minV 및 maxV 는 각각 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 최소 값 및 최대 값들이다. 다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 현재 블록에서의 코딩된 루마 샘플들 및 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 평균 값으로서 임계를 계산하도록 구성될 수도 있다. 다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 현재 블록에서의 코딩된 루마 샘플들 및 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 중간 값으로서 임계를 계산하도록 구성될 수도 있다. 다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 minV 및 maxV 의 평균으로서 임계를 계산하도록 구성될 수도 있으며, 여기서 minV 및 maxV 는 각각 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 현재 블록에서의 코딩된 루마 샘플들 및 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 최소 값 및 최대 값들이다.
일 예에서, 도 7b 에 도시된 바와 같이, M 이 3 과 동일할 때, 이웃한 샘플들은 3 개의 그룹들로 분류될 수도 있다.
Figure 112019024543686-pct00020
임계1을 갖는 이웃한 샘플은 그룹 1 로 분류될 수도 있고; 임계1
Figure 112019024543686-pct00021
임계2 를 갖는 이웃한 샘플은 그룹 2 로 분류될 수도 있으며,
Figure 112019024543686-pct00022
임계2 를 갖는 이웃한 샘플은 그룹 3 으로 분류될 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 다음과 같이 3 개의 선형 모델들 (각각의 그룹에 대해 하나) 을 도출하도록 구성될 수도 있다.
Figure 112019024543686-pct00023
하나의 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 M 이 2 와 동일할 때의 경우에 대해 상술한 방법들을 사용하여 임계를 계산하도록 구성될 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 또한, minV 및 임계의 평균으로서 (예를 들어, 도 7b 에 나타낸 바와 같이) 임계1 을 계산하도록 구성될 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 maxV 및 임계의 평균으로서 (도 7b 에 나타낸 바와 같이) 임계2 를 계산하도록 구성될 수도 있다. minV 및 maxV 의 값들은 각각 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 최소 값 및 최대 값들일 수도 있다.
다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 sumV 의 1/3 로서 임계1 을 계산하도록 구성될 수도 있고 임계2 는 sumV 의 2/3 로서 계산될 수도 있으며, sumV 는 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 누적 합산 값이다.
다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 S[N/3] 과 S[N/3+1] 사이의 값으로서 임계1 을 계산하도록 구성될 수도 있고 임계2 는 S[2*N/3] 와 S[2*N/3+1] 사이의 값으로 계산될 수도 있다. 이러한 예에서, N 은 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 총 수일 수도 있다. S[0], S[1],…. S[N-2], S[N-1] 은 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 오름차순 정렬된 (ascending sorted) 시퀀스일 수도 있다.
다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 M 이 2 와 동일한 경우에 대해 상술한 임의의 방법을 사용하여 임계 값을 계산하도록 구성될 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 또한 minV 및 임계의 평균으로서 임계1 을 계산하도록 구성될 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 maxV 및 임계의 평균으로서 임계2 를 계산하도록 구성될 수도 있다. 이 예에서, minV 및 maxV 의 값들은 각각, (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 현재 블록에서의 코딩된 루마 샘플들 및 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들 양자의 최소 값 및 최대 값들일 수도 있다.
다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 sumV 의 1/3 로서 임계1을 계산하도록 구성될 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 sumV 의 2/3 로서 임계2 를 계산하도록 구성될 수도 있다. 이 예에서, sumV 는 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 현재 블록에서의 코딩된 루마 샘플들 및 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들 양자의 누적된 합산 값일 수도 있다.
다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 S[N/3] 과 S[N/3+1] 사이의 값으로서 임계1 을 계산하도록 구성될 수도 있고 임계2 는 S[2*N/3] 및 S[2*N/3+1] 로서 계산될 수도 있다. 이 예에서, N 은 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 현재 블록에서의 코딩된 루마 샘플들 및 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 총 수일 수도 있다. S[0], S[1],…. S[N-2], S[N-1] 은 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 현재 블록에서의 코딩된 루마 샘플들 및 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 오름차순 정렬된 시퀀스일 수도 있다.
일 예에서, 각각의 그룹의 도출된 선형 관계들 (도 7a 내지 도 7e 에 라인들로 나타냄) 은 도 7a 및 도 7b 에서와 같이 구분적으로 연속적일 수도 있으며, 여기서 인접한 그룹들의 선형 모델들은 하기의 식 (8) 및 (9) 에 나타낸 바와 같이, 다양한 임계들에서 동일한 값을 야기한다:
도 7a 에서,
Figure 112019024543686-pct00024
,
그리고 도 7b 에서,
Figure 112019024543686-pct00025
.
다른 예에서, 각각의 그룹의 도출된 선형 관계들은 도 7c 및 도 7e 에서와 같이, 구분적으로 비연속적일 수도 있으며, 여기서 인접한 그룹들의 선형 모델들은 하기의 식 (10) 및 (11) 에 나타낸 바와 같이, 다양한 임계들에서 동일한 값을 야기하지 않는다:
도 7c 에서,
Figure 112019024543686-pct00026
,
그리고 도 7e 에서,
Figure 112019024543686-pct00027
.
비연속적 구분 선형 모델들 (예를 들어, 도 7c 에 나타낸 비연속적 구분 선형 모델들) 을 연속적 구분 선형 모델들로 컨버팅하기 위해서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 2 개의 임계들 사이에 트랜지션 구역을 생성하도록 구성될 수도 있다. 트랜지션 구역에서의 선형 모델들의 세그먼트는 원래 선형 모델들을 연결한다. 이 경우, 비연속적인 2 모델 관계는 컨버전 후 3-모델 관계 (도 7d 에 나타낸 바와 같음) 를 야기한다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 분류를 위한 원래 임계들의 값 및 현재 블록 샘플들에 대한 값들 및/또는 이웃한 샘플들의 값들에 기초하여 트랜지션 구역 (도 7d 에서 Z0 내지 Z1) 의 경계들의 도출하도록 구성될 수도 있다.
트랜지션 구역을 갖는 이러한 예에서, 선형 모델들은 다음과 같이 정의될 수도 있다:
Figure 112019024543686-pct00028
이 트랜지션 구역
Figure 112019024543686-pct00029
에 있으면,
Figure 112019024543686-pct00030
.
일 예에서,
Figure 112019024543686-pct00031
일 예에서,
Figure 112019024543686-pct00032
.
컨버팅된 연속적 구분 선형 모델들은 비연속적 연속적 구분 선형 모델들을 대체하는데 사용될 수도 있거나, 부가 LM 예측 모델들로서 삽입될 수도 있다.
본 개시물의 MMLM 기법들에 의하면, 초기의 LM 예측 모드 기법들에 비해 선형 모델들에 비해 더 많은 이웃한 루마 및/또는 크로마 샘플들이 선형 모델들을 도출하는데 사용될 수도 있다. 도 8a 는 LM 모드의 이전 예들에서 사용되는 이웃한 크로마 샘플들을 나타낸다. 동일한 이웃한 크로마 샘플들이 본 개시물의 MMLM 기법들을 위해 사용될 수도 있다. 도 8b 내지 도 8d 는 본 개시물의 예들에 따른 MMLM 모드에서 선형 모델들을 도출하는데 사용된 이웃한 크로마 샘플들의 다른 예의 그룹들의 개념적 다이어그램들이다. 도 8b 내지도 8d 에서는, 도 8a 에 비해 MMLM 에서 더 선형 모델들을 도출하는데 더 많은 이웃한 샘플들이 사용된다. 도 8a 내지 도 8d 에서의 흑색 점들은 본 개시물의 MMLM 기법들의 2 이상의 선형 모델들을 도출하는데 사용되는 이웃한 크로마 샘플들을 나타낸다. 블록 외측의 흰색 점들은 사용되지 않는 다른 이웃한 크로마 샘플들을 나타낸다. 박스 내측의 흰색 점들은 예측될 블록의 크로마 샘플들을 나타낸다. 대응하는 다운-샘플링된 루마 샘플들이 또한 선형 모델들을 도출하는데 사용될 수도 있다.
도 9 는 본 개시물의 MMLM 기법들의 일 예에 따른 이웃한 샘플 분류의 개념적 다이어그램이다. 도 9 는 코딩된 이웃한 크로마 샘플들을 갖는 4x4 현재 코딩 크로마 블록 (Recc), 및 이웃한 블록들 및 현재 블록에서 대응하는 코딩된 루마 샘플들 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는, Rec'L) 을 도시한다. 일 예에 따르면, MMLM 모드에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 이웃한 코딩된 루마 샘플들을 그룹들로 분류하도록 구성될 수도 있다. 도 9 의 예에서, 이웃한 코딩된 루마 샘플들을 2 개의 그룹들로 분류된다.
Figure 112019024543686-pct00033
임계를 갖는 이웃한 루마는 그룹 1 로 분류될 수도 있는 한편,
Figure 112019024543686-pct00034
임계를 갖는 이웃한 샘플은 그룹 2 로 분류될 수도 있다. 이 예에서, 임계는 예를 들어, 17 일 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 대응하는 이웃한 루마 샘플들의 분류에 따라 이웃한 크로마 샘플들을 분류하도록 구성될 수도 있다. 즉, 대응하는 이웃한 크로마 샘플은 동일한 포지션에서 대응하는 루마 샘플과 동일한 그룹으로 분류된다.
도 9 에 나타낸 바와 같이, 루마 샘플들의 각각은, 현재 블록 및 이웃한 루마 샘플들 양자에서, 각각의 원에 나타낸 연관된 루마 값을 갖는다. 임계 ( 이 경우 17) 이하인 이웃한 루마 값들은 음영처리된 흑색이다 (그룹 1). 임계 초과인 루마 값들은, 백색, 즉 음영처리되지 않은 채로 남는다 (그룹 2). 이웃한 크로마 샘플들은 동일한 포지션에서 대응하는 루마 샘플들의 분류들에 기초하여 그룹 1 및 그룹 2 로 분류된다.
도 10 은 2 개의 그룹들로 분류되는 이웃한 코딩된 루마 샘플들에 대한 2 개의 선형 모델들의 개념적 다이어그램이다. 이웃한 샘플들이 (예를 들어, 도 9 에 나타낸 바와 같이) 2 개의 그룹들로 분류된 후, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 도 10 에 도시된 바와 같은 2 개의 그룹들 상에서, 2 개의 독립적인 선형 모델들을 별도로 도출하도록 구성될 수도 있다. 이 예에서, 2 개의 선형 모델들은 다음과 같은 2 개의 클래스들에 대해 획득될 수도 있다.
Figure 112019024543686-pct00035
선형 모델들에 대한 파라미터들은 상술한 바와 동일한 방식으로 도출될 수도 있으며, 여기서 파라미터들은 그 모델에 대한 특정 분류 그룹을 위한 샘플들을 사용하여 각각의 선형 모델에 대해 도출된다.
도 11 은 현재 블록의 모든 픽셀들에, 2 개의 선형 모델 중 하나의 선형 모델, 모델 1 을 적용하는 개념적 다이어그램이다. 도 12 는 현재 블록의 모든 픽셀들에, 2 개의 선형 모델들 중 다른 선형 모델, 모델 2 를 적용하는 개념적 다이어그램이다. 일 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 현재 블록에 대해 예측된 크로마 샘플들 (Predc) 을 획득하기 위해, 도 11 및 도 12 에 각각 나타낸 바와 같이, 현재 코딩된 크로바 블록에 대응하는 다운-샘플링된 루마 블록의 샘플들 (Rec'L) 모두에, 모델 1 또는 모델 2 중 하나를 적용하도록 구성될 수도 있다. 일 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 2 개의 모델들과 병렬로 예측된 크로마 블록들을 형성하도록 구성될 수도 있다. 그 후 최종 예측은 각각의 포지션에 대한 그룹 분류에 기초하여 (즉, 각각의 크로마 포지션에서 각각의 구라 값의 그룹 분류에 기초하여) 2 개의 예측된 블록들로부터 특정 예측된 크로마 샘플을 선택함으로써 획득될 수 있다.
다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 현재 블록에 대해 예측된 크로마 샘플들 (Predc) 의 2 개의 버전을 획득하기 위해 현재 코딩된 크로마 블록에 대응하는 다운-샘플링된 루마 블록 (Rec'L) 의 샘플들 모두에 모델 1 및 모델 2 양자 모두를 적용하도록 구성될 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 또한 예측된 크로마 샘플들의 2 개의 버전의 가중화된 평균을 산출하도록 구성된다. (모델 1 또는 모델 2 를 사용한) 2 개의 예측 블록들의 가중화된 평균은 현재 크로마 블록의 최종 예측 블록으로서 처리될 수도 있다. 임의의 가중화가 사용될 수도 있다. 일 예로서, 0.5/0.5 가중화가 사용될 수도 있다.
도 13 은 본 개시물의 MMLM 기법들에 따른 다른 예시의 예측 기법의 개념적 다이어그램이다. 도 13 에 도시된 바와 같이, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 먼저 현재 블록에서 재구성된 루마 샘플들 (Rec'L) 을 분류할 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 또한 (도 3 에서 흑색 원들로 나타낸) 제 1 분류 그룹에서의 루마 샘플들에 제 1 선형 모델 (예를 들어, 도 10 의 모델) 을 적용하도록 구성될 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 (도 13 에서 백색 원들로 나타낸) 제 2 분류 그룹에서의 루마 샘플들에 제 2 선형 모델 (예를 들어, 도 10 의 모델 2) 를 적용하도록 구성될 수도 있다.
도 13 의 예에서, (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링되는) 코딩된 루마 샘플들은 샘플들의 강도들 (예를 들어, 값들) 에 의존하여 2 개의 그룹들로 분류될 수도 있다. 임계 이하인 값을 갖는 루마 샘플 (예를 들어,
Figure 112019024543686-pct00036
임계) 은 그룹 1 로 분류될 수도 있는 한편, 임계 초과인 값을 값은 루마 샘플 (예를 들어,
Figure 112019024543686-pct00037
) 은 그룹 2 로 분류될 수도 있다. 이 예에서, 임계는 17 일 수도 있으며, 이는 상술한 바와 같이, 이웃한 코딩된 루마 샘플들을 사용하여 계산된다. 일 예에서, 현재 블록에서 재구성된 루마 샘플들에 대한 분류 방법은 코딩된 이웃한 루마 샘플들에 대해 사용된 분류 방법과 동일하다.
도 13 에 도시된 바와 같이, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 현재 블록에서 대응하는 예측된 크로마 샘플들을 도출하기 위해 제 1 분류 그룹 (흑색 원들) 에 있어서 현재 블록에서의 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링되는) 코딩된 루마 샘플들에 모델 1 을 적용하도록 구성될 수도 있다. 마찬가지로, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 현재 블록에서 대응하는 예측된 크로마 샘플들을 도출하기 위해 제 2 분류 그룹 (백색 원들) 에 있어서 GSWO 블록에서의 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링되는) 코딩된 루마 샘플들에 모델 2 를 적용하도록 구성될 수도 있다. 그 결과, 현재 블록에서 예측된 크로마 샘플들은 2 개의 선형 모델들에 따라 도출된다. 더 많은 그룹들이 있을 때, 예측된 크로마 샘플들을 획득하기 위해 더 많은 선형 모델들이 사용될 수도 있다.
일 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 비디오 디코더 (30) 에서 루마 샘플들이 분류되어야 하는 그룹들의 수를 시그널링할 수도 있다. 그 수가 1 이면, 원래의 LM 모드가 활용된다. 다른 예에서, 상이한 수의 그룹들을 갖는 LM 모드는 상이한 LM 모드들로서 처리될 수도 있다. 예를 들어, LM-MM1 모드는 1 개의 그룹을 포함하고, LM-MM2 모드는 2 그룹들을 포함하며, LM-MM3 모드는 3 개의 그룹들을 포함한다. LM-MM1 은 원래의 LM 모드와 동일할 수도 있는 한편, LM-MM2 및 LM-MM3 는 본 개시물의 기법들에 따라 수행될 수도 있다. 또 다른 예에서, 비디오 디코더 (30) 는 그룹들의 수를 시그널링하는 비디오 인코더 (20) 없이 그룹들의 수를 도출할 수도 있다.
개시물의 다른 예에서, 멀티-필터 LM (MFLM) 모드가 기재된다. MFLM 모드에서, 비디오 데이터가 4:4:4 크로마 서브 샘플링 포맷이 아니면, 하나보다 많은 루마 다운-샘플링 필터가 정의될 수도 있다. 예를 들어, JEM-3.0 (본 개시물의 도 6 에 나타냄) 에 정의된 다운-샘플링 필터들 이외에, 부가 다운-샘플링 필터들이 사용될 수도 있다. 필터들은 다음의 형태일 수도 있다:
Figure 112019024543686-pct00038
식 중, 필터 가중치들 a, b, c, d, e, f, g 는 실수이다,
또는
Figure 112019024543686-pct00039
식 중, 필터 가중치들 a, b, c, d, e, f, g, h 는 정수이다,
또는
Figure 112019024543686-pct00040
식 중, 필터 가중치들 a, b, c, d, e, f, g, h 은 정수이다.
도 14a 내지 도 14c 는 본 개시물의 예에 따른 루마 서브 샘플링 필터들의 개념적 다이어그램들이다. 도 14a 내지 도 14c 의 예들에서, 삼각형 심볼들은 다운-샘플링된 루마 값을 나타내는 한편, 원형 심볼들은 원래의 재구성된 루마 샘플들 (즉, 임의의 다운-샘플링 전) 을 나타낸다. 라인들은 각각의 특정 다운-샘플링 필터에 따라 다운-샘플링된 루마 값을 생성하는데 원래의 루마 샘플들 중 어느 것이 사용되는지를 나타낸다. 도 14a 내지 도 14c 에 도시된 다양한 다운-샘플링 필터들에 대한 식들은 하기에 나타낸다:
Figure 112019024543686-pct00041
Figure 112019024543686-pct00042
비디오 시퀀스가 4:4:4 크로마 서브 샘플링 포맷이 아니면 (즉, 어떠한 크로마 서브 샘플링도 없으면), 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 원래의 LM 모드 (예를 들어, 단일 모델 LM 모드) 및 도 14a 내지 도 14c 에 나타낸 필터들 중 하나 이상 (또는 도 6 에 나타내고 JEM-3.0 에서 정의된 것들 이외의 필터들 중 임의의 집합) 을 사용하여 MFLM 을 수행하도록 구성될 수도 있다. 또한, 본 개시물의 MFLM 기법들은 상술한 MMLM 기법들과 함께 사용될 수도 있다.
일부 예들에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 5 개의 필터들과 같은 몇몇 후보 다운-샘플링 필터들 중 하나를 사용하도록 미리 구성될 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 는 (예를 들어, 비트 레이트 왜곡 테스팅에 기초하여) 주어진 비디오 시퀀스에 대해 사용하기에 최적인 필터를 결정하고 인코딩된 비디오 비트스트림에서 비디오 디코더 (30) 에 필터 인덱스를 시그널링할 수도 있다. 필터 인덱스는 시퀀스 레벨 (예를 들어, VPS/SPS 에서), 픽처 레벨 (예를 들어, PPS 에서), 슬라이스 레벨 (예를 들어, 슬라이스 헤더 또는 슬라이스 세그먼트 헤더에서), 코딩 트리 유닛 레벨 (CTU 에서), 코딩 유닛 레벨 (CU 에서), 예측 유닛 레벨 (PU 에서), 변환 유닛 레벨 (TU 에서), 또는 신택스 엘리먼트들의 임의의 다른 레벨에서 시그널링될 수도 있다.
일 예에서, 5 개의 후보 필터들은 하기와 같이 나타낼 수도 있다.
Figure 112019024543686-pct00043
필터 1 은 JEM-3.0 에서 원래의 6-탭 필터이다.
상이한 필터들을 갖는 LM 모드들은 LM-MF0, LM-MF1, LM-MF2, LM-MF3 및 LM-MF4 와 같은 상이한 LM 모드로서 처리될 수도 있다. 위의 예에서, LM-MFO 는 원래의 LM 모드와 동일하다. 다른 예에서, 비디오 디코더 (30) 는 다운-샘플링 필터를 그것을 시그널링하는 비디오 인코더 (20) 없이 도출할 수도 있다. 필터링된 결과들은 유효 루마 값 범위로 클리핑될 수도 있다.
도 15 는 본 개시물의 일 예에 따른 LM-각도 예측 (LAP) 모드에서 시그널링의 플로우챠트이다. LM-각도 예측 (LAP) 으로, 일종의 각도 예측들은 (방향성, DC, 평면, 또는 다른 비 상호 컴포넌트 인트라 예측을 포함할 수도 있음), 크로마 블록의 최종 예측을 획득하기 위해, 본 개시물의 MMLM 기법들을 포함한 LM 예측 기법들과 조합될 수도 있다. 예를 들어, LAP_flag 로 명명되는 플래그와 같은 신택스 엘리먼트는 종래 인트라 예측으로 코딩되는 경우 시그널링될 수도 있지만, 임의의 LM 모드에서는 아니다. 현재 크로마 블록에 대한 예측 모드가 모드 X 인 것을 가정하면, X 는 (평면 모드 및 DC 모드를 포함한) 일종의 각도 인트라 예측일 수도 있다. 현재 크로마 블록이 DM 모드로서 시그널링되는 경우, 현재 크로마 블록은 또한, 대응하는 루마 블록의 일종의 각도 예측 모드와 동일하기 때문에, 각도 모드로서 처리된다는 것을 유의해야 한다.
LAM 예측 모드를 시그널링하는 예가 도 15 에 도시된다. 비디오 디코더 (30) 는 현재 크로마 블록을 인코딩하는데 LM 모드가 사용되었는지를 결정할 수도 있다 (120). 사용되었다면, 비디오 디코더 (30) 는 비디오 인코더 (20) 에 의해 사용된 LM 모드를 사용하여 현재 크로마 블록의 디코딩을 진행한다. 사용되지 않았다면, 비디오 디코더 (30) 는 LAP_flag 를 판독하고 파싱한다 (122). LAP_flag 가 LAP 예측 모드가 사용될 것을 표시하는 경우 (예를 들어, LAP_flag == 1), 비디오 인코더 (30) 는 LAP 예측 모드를 사용하여 현재 크로마 블록을 디코딩한다 (128). LAP_flag 가 LAP 예측 모드가 사용되지 않을 것을 표시하는 경우 (예를 들어, LAP_flag == 0), 비디오 디코더 (30) 는 각도 예측을 사용하여 현재 크로마 블록을 디코딩한다 (126).
LAP 에 의하면, 2 개의 예측 패턴들이 크로마 블록에 대해 먼저 생성되고, 그 후 2 개의 예측 패턴들이 함께 조합된다. 하나의 예측 패턴은 몇몇 각도 예측 모드들 (예를 들어, 각도 모드 X) 중 하나로 생성될 수도 있다. 다른 예측은 상술한 LM-MM2 모드와 같은, LM 모드의 종류로 생성될 수도 있다.
도 16 은 본 개시물의 예에 따른 LAP 의 블록 다이어그램이다. 도 16 에 도시된 바와 같이, LAP 의 일 예에서, P1(x,y) 로 나타낸, 각도 예측 모드 X 로 먼저 현재 블록에서의 각각의 샘플에 대해 예측이 생성된다. 그 후 P2(x,y) 로 나타낸, LM-MM2 모드로 현재 블록에서의 각각의 샘플의 예측이 생성된다. 그 후 최종 LM 각도 예측이 다음과 같이 계산된다:
Figure 112019024543686-pct00044
식 중, (x,y) 는 블록에서의 샘플의 좌표를 나타내고, w1(x,y) 및 w2(x,y) 는 실수이다. 일 예에서, w1 및 w2 는 0.5 의 값을 가질 수도 있다. 식 (15) 에서, w1(x,y) 및 w2(x,y) 는 다음을 만족할 수도 있다:
Figure 112019024543686-pct00045
다른 예에서,
Figure 112019024543686-pct00046
식 중, w1(x,y),w2(x,y), a 및 b 는 정수이다.
식 (17) 에서, w1(x,y) 및 w2(x,y) 는 다음을 만족할 수도 있다:
Figure 112019024543686-pct00047
다른 예에서,
Figure 112019024543686-pct00048
식 중 w1(x,y), w2(x,y), a 및 b 는 정수이다.
식 (17) 에서, w1(x,y) 및 w2(x,y) 는 다음을 만족할 수도 있다:
Figure 112019024543686-pct00049
일 예에서, w1(x,y) 및 w2(x,y) 는 상이한 (x,y) 에 대해 상이할 수도 있다. 다른 예에서, w1(x,y) 및 w2(x,y) 는 모든 (x,y) 에 대해 변경되지 않은 채로 유지될 수도 있다. 일 예에서, 모든 (x,y) 에 대해,
Figure 112019024543686-pct00050
.
Figure 112019024543686-pct00051
일 예에서, LAP_flag 는 CABAC 를 사용하여 코딩될 수도 있다. 코딩 콘텍스트는 이웃한 블록들의 코딩된/디코딩된 LAP_flag 에 의존할 수도 있다. 예를 들어, LAP_flag 에 대해 3 개의 콘텍스트: LAPctx[0], LAPctx[1], 및 LAPctx[2] 가 있을 수도 있다. 도 17 은 현재 블록의 이웃한 블록들의 개념적 다이어그램이다. 변수 ctx 는 ctx =LAP_flag_A+LAP_flag_B 로서 계산되며, 여기서 LAP_flag_A 및 LAP_flag_B 는 도 17 에 각각 도시된 바와 같이, 이웃한 블록들 (A1 및 A2) 또는 이웃한 블록들 (A 및 B) 의 LAP_flags 이다. 일 예에서, P(x,y) 는 유효 크로마 값 범위로 클리핑될 수도 있다.
본 개시물의 제안된 방법들을 사용하면, JEM-3.0 에서 특정된 LM 모드와 비교하여 더 많은 유형의 LM 모드들이 사용될 수도 있다. 본 개시물은 또한 특정 블록에 대해 사용된 크로마 인트라 예측 모들르 코딩하는 효율적인 방식을 기재한다. 일반적으로, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 현재 블록의 이웃한 블록들 및/또는 다른 정보의 크로마 인트라 예측 모드에 의존하여 (가능한 MMLM, MFLM, 또는 조합된 MMLM 및 MFLM 모드들을 포함한) 사용되는 LM 예측 모드를 코딩하도록 구성될 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 사용될 가장 가능성 있는 모드들이 그 모드들을 특정하는데 사용된 최소 코드워드들로 코딩되도록 LM 예측 모드를 코딩하도록 구성될 수도 있다. 이러한 방식으로, 더 적은 비트들이 LM 모드들을 표시하는데 사용될 수도 있다. 어느 모드들이 최소 워드들로 지정되는지는 이웃한 블록들의 크로마 인트라 예측 모드 및/또는 현재 블록의 다른 정보에 기초하여 적응적일 수도 있다.
일 예에서, 일부 LM 모드들, 예컨대 LM, LM-MM2 (2 선형 모델들), LM-MM3 (3 선형 모델들), LM-MF1, LM-MF2, LM-MF3 및 LM-MF4 은 후보 LM 모드들이다. 모드 LM-MFX 는 루마 다운-샘플링 필터들의 특정 서브세트를 사용하는 특정 LM 모드를 표시할 수도 있다. LM-MF 모드는 본 개시물의 기법들에 따른 단일 선형 모델 LM 모드 또는 MMLM 를 사용할 수도 있다. 이 예에서는, 7 개의 후보 LM 모드들이 있고, 비-LM 모드는 현재 블록이 각도 모드들로 코딩되고, LM 모드들이 아닌 경우를 나타내기 위해 첨부된다. 비-LM 이 시그널링되면, 각도 모드는 JEM-3.0 또는 임의의 다른 방법들에서와 같이 시그널링된다. 제안된 LM 모드 시그너릴링 방법은 기재된 바와 같은 특정 LM 예측 모드들에 제한되지 않는다. (코드 워드 매핑 및 이진화 등을 포함한) 코딩 방법들은 다른 종류의 LM 모드들, 또는 크로마 인트라 예측 모드 시그널링에 대해 적용될 수 있다. 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 DM_flag 를 먼저 코딩한다. 크로마 예측 모드가 DM 모드가 아니면, 제안된 LM_coding() 모듈이 호출되어, 현재 크로마 예측 모드를 표시한다. LM_coding() 모듈이 비-LM 모드를 코딩하면, Chroma_intra_mode_coding() 모듈이 호출되어 각도 크로마 예측 모드를 코딩한다. 예시적인 코딩 로직은 다음과 같다.
Figure 112019024543686-pct00052
(비-LM 모드를 포함한) 8 개의 가능한 모드들을 시그널링하기 위해, 상이한 코드 워드를 갖는 8 개의 심볼들, 0, 1, …, 6, 7, 또는 이진화가 8 개의 가능한 모드들을 나타내는데 사용될 수도 있다. 더 작은 수를 갖는 심볼은 더 큰 수를 갖는 심볼보다 더 긴 코드 길이 (비트에서) 를 갖지 않아야 한다. 심볼들은, 고정 길이 코드, 단항 코드 (unary code), 절단 (truncated) 단항 코드, 지수 골롬 (exponential Golomb) 코드 등과 같은, 임의의 방식으로 이진화될 수도 있다. 각각의 심볼에 대한 다른 예시적인 이진화는 다음과 같다.
Figure 112019024543686-pct00053
Figure 112019024543686-pct00054
다른 예에서, 각각의 심볼에 대한 코드워드들은 다음과 같을 수도 있다.
Figure 112019024543686-pct00055
일 예에서, 비디오 인코더 (20) 및 비디오 디코더 (30) 는 심볼들과 모드들 사이의 디폴트 매핑, 즉 코딩된 값과 코딩 모드 사이의 매핑을 수행하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 디폴트 매핑 리스트는 다음과 같을 수도 있다.
Figure 112019024543686-pct00056
일 예에 따라, 매핑이 고정될 수도 있다. 다른 예에서, 매핑은 현재 블록의 디코딩된 정보 및/또는 이웃한 블록들의 디코딩된 정보에 따라 동적일 수도 있다. 일 예에서, 모드 비-LM 에 대한 심볼은, K 로서 나타낸, LM 모드들에서 코딩된 이웃한 크로마 블록들의 수에 의존하여 매핑 리스트에 삽입될 수도 있다. 일 예에서, 이웃한 크로마 블록들은 도 17 에 나타낸 바와 같이 병합 후보 리스트 구축 프로세스에서 활용된 5 개의 블록들, 즉 0, A1, B0, B1, 및 B2 인 것으로 정의될 수도 있다. 그 후 심볼 매핑 리스트는 다음과 같을 수도 있다.
­ K==0 이면, 0: LM, 1: 비-LM, 2: LM-MM2, 3: LM-MM3, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
­ 0<K<=3 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: 비-LM, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
­ K>3 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: LM-MF1, 4: LM-MF2, 5: LM-MF3 6: LM-MF4, 7: 비-LM;
다른 예에서, 모드 비-LM 에 대한 심볼은 K' 로서 나타낸, LM 모드들에서는 코딩되지 않은 이웃한 크로마 블록들의 수에 의존하여 매핑 리스트에 삽입될 수도 있다. 그 후, 심볼 매핑 리스트는 다음과 같을 수도 있다.
­ K'==5 이면, 0: LM, 1: 비-LM, 2: LM-MM2, 3: LM-MM3, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
­ 2<=K'<5 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: 비-LM, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
­ K'<=2 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: LM-MF1, 4: LM-MF2, 5: LM-MF3 6: LM-MF4, 7: 비-LM;
다른 예에서, 모드 비-LM 에 대한 심볼은 인트라 모드에서는 코딩되지 않은 이웃한 크로마 블록들의 수에 의존하여 매핑 리스트에 삽입될 수도 있지만, K' 로 나타낸, LM 모드들에서는 그렇지 않다. 그 후, 심볼 매핑 리스트는 다음과 같을 수도 있다.
­ K'>=3 이면, 0: LM, 1: 비-LM, 2: LM-MM2, 3: LM-MM3, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
­ 2<=K'<3 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: 비-LM, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
­ 1<=K'<2 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: LM-MF1, 4: LM-MF2, 5: 비-LM, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
­ K'==0 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: LM-MF1, 4: LM-MF2, 5: LM-MF3 6: LM-MF4, 7: 비-LM;
다른 예에서, 모드 비-LM 에 대한 심볼은 인트라 모드에서는 코딩되지 않은 이웃한 크로마 블록들의 수에 의존하여 매핑 리스트에 삽입될 수도 있지만, K' 로서 나타낸, LM 모드들에서는 그렇지 않다. 그 후, 심볼 매핑 리스트는 다음과 같을 수도 있다.
­ K'>=3 이면, 0: LM, 1: 비-LM, 2: LM-MM2, 3: LM-MM3, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
­ 1<=K'<3 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: 비-LM, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
­ K==0 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: LM-MF1, 4: LM-MF2, 5: 비-LM, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
다른 예에서, 모드 비-LM 에 대한 심볼은 인트라 모드에서는 코딩되지 않은 이웃한 크로마 블록들의 수에 의존하여 매핑 리스트에 삽입될 수도 있지만, K' 로서 나타낸 LM 모드들에서는 그렇지 않다. 그 후, 심볼 매핑 리스트는 다음과 같을 수도 있다.
­ K'>=3 이면, 0: LM, 1: 비-LM, 2: LM-MM2, 3: LM-MM3, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
­ 2<=K'<3 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: 비-LM, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
­ K'< 2 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: LM-MF1, 4: LM-MF2, 5: LM-MF3 6: LM-MF4, 7: 비-LM;
다른 예에서, 모드 비-LM 에 대한 심볼은 인트라 모드에서는 코딩되지 않은 이웃한 크로마 블록들의 수에 의존하여 매핑 리스트에 삽입될 수도 있지만, K' 로 나타낸, LM 모드들에서는 그렇지 않다. 그 후 심볼 매핑 리스트는 다음과 같을 수도 있다.
­ K'>=3 이면, 0: LM, 1: 비-LM, 2: LM-MM2, 3: LM-MM3, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
­ 1<=K'<3 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: 비-LM, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
­ K'==0 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: LM-MF1, 4: LM-MF2, 5: LM-MF3 6: LM-MF4, 7: 비-LM;
일부 예들에서, 본 개시물의 LM 의 사용은 블록 사이즈에 의존할 수도 있다. 일 예에서, 현재 크로마 블록의 사이즈가 MxN 인 경우, MxN<=T 이면 LM-X 는 적용가능하지 않다. T 는 고정 수일 수도 있거나 T 의 값이 비디오 인코더 (20) 로부터 비디오 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다. LM-X 는 LM-MM2, LM-MM3, LM-MF1, LM-MF2, LM-MF3, 및 LM-MF4 와 같은 임의의 제안된 새로운 LM 모드일 수 있다.
다른 예에서, 현재 크로마 블록의 사이즈가 MxN 인 경우, M+N<=T 이면 LM-X 는 적용가능하지 않다. T 는 고정 수일 수도 있거나 T 의 값이 비디오 인코더 (20) 로부터 비디오 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다. LM-X 는 LM-MM2, LM-MM3, LM-MF1, LM-MF2, LM-MF3, 및 LM-MF4 와 같은 임의의 제안된 새로운 LM 모드일 수 있다.
도 다른 예에서, 현재 크로마 블록의 사이즈가 MxN 인 경우, Min(M, N)<=T 이면, LM-X 는 적용가능하지 않다. T 는 고정 수일 수도 있거나 T 의 값이 비디오 인코더 (20) 로부터 비디오 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다. LM-X 는 LM-MM2, LM-MM3, LM-MF1, LM-MF2, LM-MF3, 및 LM-MF4 와 같은 임의의 제안된 새로운 LM 모드일 수 있다.
또 다른 예에서, 현재 블록의 사이즈가 MxN 인 경우, Max(M, N)<=T 이면 LM-X 는 적용가능하지 않다. T 는 고정 수일 수도 있거나 T 의 값이 비디오 인코더 (20) 로부터 비디오 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다. LM-X 는 LM-MM2, LM-MM3, LM-MF1, LM-MF2, LM-MF3, 및 LM-MF4 와 같은 임의의 제안된 새로운 LM 모드일 수 있다.
제안된 LAP 모드의 사용은 블록 사이즈에 의존할 수도 있다. 일 예에서, LAP 은 MxN<=T 이면 적용가능하지 않다. T 는 고정 수일 수도 있거나 T 의 값이 비디오 인코더 (20) 로부터 비디오 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다. 다른 예에서, LAP 는 M+N<=T 이면 적용가능하지 않다. 또 다른 예에서, LAP 은 Min(M, N)<=T 이면 적용가능하지 않다. 또 다른 예에서, LAP 은 Max(M, N)<=T 이면 적용가능하지 않다. T 는 예를 들어, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16…, 등과 같은 임의의 정수일 수도 있다.
도 18 은 개시물의 일 예의 인코딩 방법을 도시하는 플로우챠트이다. 도 18 의 기법들은 비디오 인코더 (20) 의 하나 이상의 컴포넌트들에 의해 수행될 수도 있다.
개시물의 일 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 루마 샘플들의 블록을 인코딩하고 (132), 재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 재구성하며 (134), 그리고 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 재구성된 루마 샘플들 및 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하도록 (136) 구성될 수도 있다.
개시물의 다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 비디오 데이터의 제 1 블록에 이웃하는 비디오 데이터의 블록들로부터 루마 샘플들 및 크로마 샘플들을 사용하여 2 이상의 선형 예측 모델들의 각각에 대해 파라미터들을 결정하도록 구성될 수도 있다. 일 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 복수의 샘플 그룹들의 제 1 샘플 그룹에 있는 것으로서 제 1 임계 초과인 재구성된 루마 샘플들을 분류하고, 복수의 샘플 그룹들의 제 2 샘플 그룹에 있는 것으로서 제 1 임계 이하인 재구성된 루마 샘플들을 분류하고, 제 1 샘플 그룹에서 재구성된 루마 샘플들에 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 1 선형 예측 모델을 적용하고, 제 1 샘플 그룹에서 재구성된 루마 샘플들에 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 2 선형 예측 모델을 적용하는 것으로서, 제 2 선형 예측 모델은 제 1 선형 예측 모델과는 상이한, 상기 제 2 선형 예측 모델을 적용하며, 그리고 적용된 제 1 선형 예측 모델 및 적용된 제 2 선형 예측 모델에 기초하여 비디오 데이터의 제 1 블록에서 예측된 크로마 샘플들을 결정하도록 구성될 수도 있다. 일 예에서, 제 1 임계는 이웃한 코딩된 루마 및 크로마 샘플들에 의존한다.
개시물의 다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하도록 구성될 수도 있다. 개시물의 다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하는데 사용하기 위해 복수의 다운-샘플링 필터들을 결정하고, 다운-샘플링된 루마 샘플들을 생성하기 위해 결정된 다운-샘플링 필터를 사용하여 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하며, 그리고 다운-샘플링된 루마 샘플들 및 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하도록 구성될 수도 있다.
개시물의 다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 비디오 데이터의 제 2 블록의 크로마 샘플들이 2 이상의 선형 예측 모델들의 선형 예측 모델을 사용하여 코딩되는지 여부를 결정하도록 구성될 수도 있다. 비디오 데이터의 제 2 블록의 크로마 샘플들이 선형 예측 모델을 사용하여 코딩되지 않는 경우, 비디오 인코더 (20) 는 선형 모드 각도 예측 모드가 인에이블되는 것을 결정하고, 제 1 예측된 크로마 값들을 생성하기 위해 비디오 데이터의 제 2 블록의 크로마 샘플들에 각도 모드 예측 패턴을 적용하고, 제 2 예측된 크로마 값들을 생성하기 위해 비디오 데이터의 제 2 블록의 대응하는 루마 샘플들에 선형 모델 예측 패턴을 적용하며, 그리고 제 예측된 크로마 값 및 제 2 예측된 크로마 값들의 가중화된 평균을 결정함으로써 비디오 데이터의 제 2 블록에 대해 예측된 크로마 값들의 최종 블록을 결정하도록 구성될 수도 있다.
개시물의 다른 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한, 이웃한 크로마 블록들의 수를 결정하고, 그리고 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 결정된 수에 기초하여 선형 예측 모델 코딩 모드의 특정 유형을 표시하는데 사용된 코드 워드를 동적으로 변화시키도록 구성될 수도 있다. 일 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 제로인 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 수에 기초하여 제 1 심볼 매핑 리스트를 사용하고, 임계 미만인 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 수에 기초하여 제 2 심볼 매핑 리스트를 사용하고, 임계 초과인 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 수에 기초하여 제 3 심볼 매핑 리스트를 사용하도록 구성될 수도 있다.
도 19 는 개시물의 일 예의 인코딩 방법을 도시하는 플로우챠트이다. 도 19 의 기법들은 비디오 디코더 (30) 의 하나 이상의 컴포넌트들에 의해 수행될 수도 있다.
개시물의 일 예에서, 비디오 디코더 (30) 는 비디오 데이터의 제 2 블록에 대해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 수신하고 (142), 재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 디코딩하며 (144), 그리고 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 재구성된 루마 샘플들 및 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하도록 (146) 구성될 수도 있다.
개시물의 다른 예에서, 비디오 디코더 (30) 는 비디오 데이터의 제 1 블록에 이웃하는 비디오 데이터의 블록들로부터 루마 샘플들 및 크로마 샘플들을 사용하여 2 이상의 선형 예측 모델들의 각각에 대해 파라미터들을 결정하도록 구성될 수도 있다. 일 예에서, 비디오 디코더 (30) 는 복수의 샘플 그룹들의 제 1 샘플 그룹에 있는 것으로서 제 1 임계 초과인 재구성된 루마 샘플들을 분류하고, 복수의 샘플 그룹들의 제 2 샘플 그룹에 있는 것으로서 제 1 임계 이하인 재구성된 루마 샘플들을 분류하고, 제 1 샘플 그룹에서 재구성된 루마 샘플들에 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 1 선형 예측 모델을 적용하고, 제 2 샘플 그룹에서 재구성된 루마 샘플들에 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 2 선형 예측 모델을 적용하는 것으로서, 제 2 선형 예측 모델은 제 1 선형 예측 모델과는 상이한, 상기 제 2 선형 예측 모델을 적용하며, 그리고 적용된 제 1 선형 예측 모델 및 적용된 제 2 선형 예측 모델에 기초하여 비디오 데이터의 제 2 블록에서 예측된 크로마 샘플들을 결정하도록 구성될 수도 있다. 일 예에서, 제 1 임계는 이웃한 코딩된 루마 및 크로마 샘플들에 의존한다.
개시물의 다른 예에서, 비디오 디코더 (30) 는 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하도록 구성될 수도 있다. 개시물의 다른 예에서, 비디오 디코더 (30) 는 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하는데 사용하기 위해 복수의 다운-샘플링 필터들 중 하나를 결정하고, 다운-샘플링된 루마 샘플들을 생성하기 위해 결정된 다운-샘플링 필터를 사용하여 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하며, 그리고 다운-샘플링된 루마 샘플들 및 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 비디오 데이터의 제 1 블록에 대해 크로마 샘플들을 예측하도록 구성될 수도 있다.
개시물의 다른 예에서, 비디오 디코더 (30) 는 비디오 데이터의 제 2 블록의 크로마 샘플들이 2 이상의 선형 예측 모델들의 선형 예측 모델을 사용하여 코딩되는지 여부를 결정하도록 구성될 수도 있다. 비디오 데이터의 제 2 블록이 크로마 샘플들이 선형 예측 모델을 사용하여 코딩되지 않는 경우, 비디오 디코더 (30) 는 선형 모드 각도 예측 모드가 인에이블되는 것을 결정하고, 제 1 예측된 크로마 값들을 생성하기 위해 비디오 데이터의 제 2 블록의 크로마 샘플들에 각도 모드 예측 패턴을 적용하고, 제 2 예측된 크로마 값들을 생성하기 위해 비디오 데이터의 제 2 블록의 대응하는 루마 샘플들에 선형 모델 예측 패턴을 적용하며, 그리고 제 1 예측된 크로마 값 및 제 2 예측된 크로마 값들의 가중화된 평균을 결정함으로써 비디오 데이터의 제 2 블록에 대해 예측된 크로마 값들의 최종 블록을 결정하도록 구성될 수도 있다.
개시물의 다른 예에서, 비디오 디코더 (30) 는 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는, 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한, 이웃한 크로마 블록들의 수를 결정하고, 그리고 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 결정된 수에 기초하여 선형 예측 모델 코딩 모드의 특정 유형을 표시하는데 사용된 코드 워드를 동적으로 변화시키도록 구성될 수도 있다. 일 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 제로인 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는 비디오 데이트의 이웃한 크로마 블록들의 수에 기초하여 제 1 심볼 매핑 리스트를 사용하고, 임계 미만인 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 수에 시초하여 제 2 심볼 매핑 리스트를 사용하고, 임계 초과인 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 수에 기초하여 제 3 심볼 매핑 리스트를 사용하도록 구성될 수도 있다.
도 20 은 현재 블록을 인코딩하기 위한 일 예의 방법을 도시하는 플로우챠트이다. 현재 블록은 현재 CU 또는 현재 CU 의 일부를 포함할 수도 있다. 비디오 인코더 (20)(도 1 및 도 2) 에 대해 기재되지만, 다른 디바이스들이 도 20 의 방법과 유사한 방법을 수행하도록 구성될 수도 있음을 이해해야 한다.
이 예에서, 비디오 인코더 (20) 는 초기에 현재 블록을 예측한다 (150). 예를 들어, 비디오 인코더 (20) 는 현재 블록에 대해 하나 이상의 예측 유닛 (PU) 들을 계산할 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 는 그 후 예를 들어, 변환 유닛 (TU) 를 생성하기 위해, 현재 블록에 대해 잔차 블록을 계산할 수도 있다 (152). 잔차 블록을 계산하기 위해, 비디오 인코더 (20) 는 현재 블록에 대해 예측된 블록과 원래의 코딩되지 않은 블록 사이의 차이를 계산할 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 는 그 후 잔차 블록의 계수들을 변환하고 양자화할 수도 있다 (154). 다음, 비디오 인코더 (20) 는 잔차 블록의 양자화된 변환 계수들을 스캔할 수도 있다 (156). 스캔 동안, 또는 스캔 다음, 비디오 인코더 (20) 는 계수들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다 (158). 예를 들어, 비디오 인코더 (20) 는 CAVLC 또는 CABAC 를 사용하여 계수들을 인코딩할 수도 있다. 비디오 인코더 (20) 는 그 후 블록의 계수들에 대해 엔트로피 코딩된 데이터를 출력할 수도 있다 (160).
도 21 은 비디오 데이터의 현재 블록을 디코딩하기 위한 일 예의 방법들 도시하는 플로우챠트이다. 현재 블록은 현재 CU 또는 현재 CU 의 일부를 포함할 수도 있다. 비디오 디코더 (30) (도 1 및 도 3) 에 대해 기재되지만, 다른 디바이스들이 도 21 의 방법과 유사한 방법들 수행하도록 구성될 수도 있음을 이해해야 한다.
비디오 디코더 (30) 는 현재 블록에 대해 예측된 블록을 계산하기 위해, 예를 들어 인트라 또는 인터 예측 모드를 사용하여 현재 블록을 예측할 수도 있다 (200). 비디오 디코더 (30) 는 또한, 현재 블록에 대응하는 잔차 블록의 계수들에 대해 엔트로피 코딩된 데이터와 같은, 현재 블록에 대해 엔트로피 코딩된 데이터를 수신할 수도 있다 (202). 비디오 디코더 (30) 는 잔차 블록의 계수들을 생성하기 위해 엔트로피 코딩된 데이터를 엔트로피 디코딩할 수도 있다 (204). 비디오 디코더 (30) 는 그 후 양자화된 변환 계수들의 블록을 생성하기 위해 재생된 계수들을 역 스캔할 수도 있다 (206). 비디오 디코더 (30) 는 그 후 잔차 블록을 생성하기 위해 계수들을 역 양자화하고 역 변환할 수도 있다 (208). 비디오 디코더 (30) 는 예측된 블록 및 잔차 블록을 조합함으로써 결국 현재 블록을 디코딩할 수도 있다 (210).
다음은 위에 논의된 개시물의 예들을 요약한다. 멀티-모델 방법, 멀티-필터 방법, 및 LM 각도 예측을 사용한 LM 예측의 상술한 예들은 개별적으로 또는 임의의 조합으로 적용될 수도 있다. 코딩 블록/코딩 유닛 (CU)/변환 유닛 (TU) 에서 루마와 크로마 컴포넌트들 사이에 하나 보다 많은 선형 모델들이 있을 수도 있다. 현재 블록의 이웃한 루마 샘플들 및 크로마 샘플들은 몇몇 그룹들로 분류될 수도 있고, 각각의 그룹은 선형 모델을 도출하기 위한 훈련 세트로서 사용될 수도 있다 (즉, 특히 특정 그룹에 대해 도출됨). 일 예에서, 샘플들의 분류는 샘플들의 강도들 또는 포지션들에 기초할 수도 있다. 다른 예에서, 분류 방법은 인코더로부터 디코더로 시그널링될 수도 있다.
일 예에서, 도 7a 에 나타낸 바와 같이, 이웃한 샘플들은 2 개의 그룹들로 분류될 수도 있다.
Figure 112019024543686-pct00057
임계를 갖는 이웃한 샘플은 그룹 1 로 분류될 수도 있는 한편,
Figure 112019024543686-pct00058
임계를 갖는 이웃한 샘플은 그룹 2 로 분류될 수도 있다. 일 예에서, 임계는 현재 블록에서 코딩된 루마 샘플들 및 이웃한 코딩된 루마/크로마 샘플들에 의존하여 계산될 수 있다. 일 예에서, 임계는 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 평균 값으로서 계산될 수도 있다. 다른 예에서, 임계는 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 중간 값으로서 계산될 수도 있다. 또 다른 예에서, 임계는 minV 및 maxV 의 평균으로서 계산될 수도 있으며, 여기서 minV 및 maxV 는 각각 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 최소 값 및 최대 값이다. 다른 예에서, 임계는 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 현재 블록에서 코딩된 루마 샘플들 및 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 평균 값으로서 계산될 수도 있다. 다른 예에서, 임계는 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 현재 블록에서 코딩된 루마 샘플들 및 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 중간 값으로서 계산될 수도 있다. 다른 예에서, 임계는 minV 및 minV 의 평균으로서 계산될 수도 있으며, 여기서 minV 및 maxV 는 각각 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 현재 블록에서 코딩된 루마 샘플들 및 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 최소 값 및 최대값들이다. 일 예에서, 임계는 인코더 (20) 로부터 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다.
일 예에서, 도 7b 에 도시된 바와 같이, 이웃한 샘플들은 3 개의 그룹들로 분류될 수도 있다.
Figure 112019024543686-pct00059
임계1 을 갖는 이웃한 샘플은 그룹 1 로 분류될 수도 있고; 임계1
Figure 112019024543686-pct00060
임계2 를 갖는 이웃한 샘플은 그룹 2 로 분류될 수도 있으며,
Figure 112019024543686-pct00061
임계2 를 갖는 이웃한 샘플은 그룹 3 으로 분류될 수도 있다. 일 예에서, 임계1 및 임계2 는 현재 블록에서 코딩된 루마 샘플들 및 이웃한 코딩된 루마/크로마 샘플들에 의존하여 계산될 수도 있다. 일 예에서, 임계는 상술한 바와 같이 먼저 계산될 수도 있다. 그 후, 임계1 이 minV 및 임계의 평균으로서 계산될 수도 있다. 임계2 는 maxV 및 임계의 평균으로서 계산될 수도 있다. minV 및 maxV 는 각각 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 최소 값 및 최대 값들일 수도 있다. 다른 예에서, 임계1 은 sumV 의 1/3 로서 계산될 수도 있다. 임계2 는 sumV 의 2/3 로서 계산될 수도 있다. sumV 는 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 누적 합산 값일 수도 있다. 다른 예에서, 임계1 은 S[N/3] 와 S[N/3+1] 사이의 값으로서 계산될 수도 있다. 임계2 는 S[2*N/3] 및 S[2*N/3+1] 로서 계산될 수도 있다. N 은 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 총 수 일 수도 있다. S[0], S[1],…. S[N-2], S[N-1] 는 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 오름차순 정렬 시퀀스일 수도 있다. 다른 예에서, 임계는 상술한 바와 같이 먼저 계산될 수도 있다. 그 후 임계1 이 minV 및 임계의 평균으로서 계산될 수도 있다. 임계2 는 maxV 및 임계의 평균으로서 계산될 수도 있다. minV 및 maxV 는 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 현재 블록에서 코딩된 루마 샘플들 및 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 최소 값 및 최대 값들일 수도 있다. 다른 예에서, 임계1 은 sumV 의 1/3 로서 계산될 수도 있다. 임계2 는 sumV 의 2/3 로서 계산될 수도 있다. sumV 는 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 현재 블록에서 코딩된 루마 샘플들 및 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 누적 합산 값일 수도 있다. 다른 예에서, 임계1 은 S[N/3] 와 S[N/3+1] 사이의 값으로서 계산될 수도 있다. 임계2 는 S[2*N/3] 및 S[2*N/3+1] 로서 계산될 수도 있다. N 은 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 현재 블록에서 코딩된 루마 샘플들 및 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 총 수일 수도 있다. S[0], S[1],…. S[N-2], S[N-1] 는 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 현재 블록에서 코딩된 루마 샘플들 및 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 이웃한 코딩된 루마 샘플들의 오름차순 정렬 시퀀스일 수도 있다. 일 예에서, 임계1 및 임계2 는 인코더 (20) 로부터 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다. 일 예에서, 더 많은 이웃한 샘플들이 예를 들어, 도 8a 내지 도 8d 에 나타낸 예들에서와 같이, 위의 선형 모델들을 도출하는데 사용될 수도 있다.
일 예에서, MMLM 에서 도출된 모델 1 또는 모델 2 는 각각 도 11 및 도 12 에 도시된 바와 같이, 현재 블록에서의 모든 픽셀들에 적용될 수도 있다. 다른 예에서, 현재 블록에서의 픽셀들이 먼저 분류될 수도 있고, 그 후 도 13 에 도시된 바와 같이, 이들 중 일부는 모델 1 을 적용하도록 선택되는 한편 다른 것들은 모델 2 를 적용하도록 선택된다. 일 예에서, 분류 방법이 코딩된 이웃한 루마 샘플들 및 현재 블록에서 코딩된 루마 샘플들에 대해 동일하여야 할 필요가 있을 수도 있다.
일 예에서, 도 13 에 도시된 바와 같이, 그룹 1 에서 현재 블록에서 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 코딩된 루마 샘플들은 현재 블록에서 대응하는 예측된 크로마 샘플들을 도출하기 위해 모델 1을 적용할 수도 있는 한편, 현재 블록에서 (4:4:4 포맷이 아니면 다운-샘플링될 수도 있는) 코딩된 루마 샘플들은 현재 블록에서 대응하는 예측된 크로마 샘플들을 도출하기 위해 모델 2 를 적용할 수도 있다. 이러한 방식으로, 현재 블록에서 예측된 크로마 샘플들은 2 개의 선형 모델들에 따라 도출될 수도 있다. 더 많은 그룹들이 있을 때, 더 많은 선형 모델들이 예측된 크로마 샘플들을 획득하는데 사용될 수도 있다.
일 예에서, 분류 후 그룹에서 샘플들의 수는 2 또는 3 과 같은 특정 수보다 크도록 요구될 수도 있다. 일 예에서, 그룹에서의 샘플들의 수가 특정 수보다 작으면, 다른 그룹들에서의 샘플들은 이 그룹으로 변경될 수도 있다. 예를 들어, 가장 많은 샘플들을 갖는 그룹에서의 샘플은 특정 수 미만인 샘플들을 갖는 그룹으로 변경될 수도 있다. 일 예에서, 가장 많은 샘플들을 갖는 그룹 (그룹 A 로 명명됨) 에서의 샘플은, 그룹 B 에서 기존 샘플에 대해 가장 근방인 샘플이며, 특정 수 미만인 샘플들을 갖는 그룹 (그룹 B 로 명명됨) 로 변화될 수도 있다. "가장 근방" 은 픽셀 포지션에서 가장 근방인 것을 지칭할 수도 있다. 또는 "가장 근방" 은 가장 근방인 강도를 지칭할 수도 있다. 일 예에서, 인코더 (20) 는 샘플들이 분류되어야 하는 그룹들을 수를 디코더 (30) 로 시그널링할 수도 있다. 그 수가 1 이면, 그것은 원래 LM 모드이다. 다른 예에서, 상이한 수의 그룹들을 갖는 LM 모드는 상이한 LM 모드들, 예를 들어 1 그룹을 갖는 LM-MM1, 2 그룹들을 갖는 LM-MM2, 및 3 그룹들을 갖는 LM-MM3 로서 처리될 수도 있다. LM-MM1 은 원래의 LM 모드와 동일하다. 다른 예에서, 디코더 (30) 는 그룹들을 수를 시그널링하는 인코더 (20) 없이 그룹들의 수를 도출할 수도 있다.
일 예에서, 4:4:4 포맷이 아닐 때, 도 6 에 도시된 바와 같이, JEM-3.0 에 정의된 다운-샘플링 필터 외에, 하나보다 많은 루마 다운-샘플링 필터가 있을 수도 있다. 일 예에서, 필터들은 다음의 형태일 수도 있다.
Figure 112019024543686-pct00062
식 중, a, b, c, d, e, f, g 는 실수이다.
Figure 112019024543686-pct00063
식 중, a, b, c, d, e, f, g, h 는 정수이다.
Figure 112019024543686-pct00064
식 중, a, b, c, d, e, f, g, h 는 정수이다.
도 14a 내지 도 14c 에 예를 들어, 하기와 같은 다음의 가능한 필터들과 같은 가능한 필터들의 예들이 도시되어 있다.
Figure 112019024543686-pct00065
Figure 112019024543686-pct00066
일 예에서, 시퀀스가 4:4:4 포맷이 아니면, LM 모드는 본 개시물의 도 6 에 나타내고, JEM-3.0 에서 정의된 필터 이외에 임의의 다운-샘플링 필터로 동작할 수도 있다. 일 예에서, 디코더 (30) 는 다운-샘플링 필터를 그것을 시그널링하는 인코더 (20) 없이 도출할 수도 있다. 일 예에서, 필터링된 결과들은 유효 크로마 값 범위로 클리핑될 수도 있다. 각도 예측의 유형들 및 LM 예측의 유형들은 최종 예측을 획득하기 위해 함께 조합될 수도 있다. LAP_flag 로 명명된 플래그는, 현재 크로마 블록이 인트라 예측과 코딩되면 시그널링될 수도 있지만 임의의 LM 모드에서는 그렇지 않다. 일 예에서, 현재 크로마 블록에 대한 예측 모드가 모드 X 이면, X 는 (평면 모드 및 DC 모드를 포함한) 각도 인트라 예측의 유형일 수도 있다. 현재 크로마 블록은, DM 모드로서 시그널링되는 경우, 이것이 대응하는 루마 블록의 각도 예측 모드의 유형과 동일하기 때문에 각도 모드로서 처리됨을 유의해야 한다. 일 예에서, 2 개의 예측 패턴들이 크로마 블록에 대해 먼저 생성되고, 그 후 함께 조합될 수도 있다. 하나의 예측 패턴은 각도 모드 X 로 생성될 수도 있다. 다른 예측은 예를 들어, LM-MM2 모드와 같은 LM 모드의 타입으로 생성될 수도 있다,
도 16 에 도시된 바와 같이, 먼저 현재 블록에서의 각각의 샘플에 대한 예측은 P1(x,y) 으로 나타낸 각도 예측 모드 X 로 생성될 수도 있다. 그 후, 현재 블록에서의 각각의 샘플의 예측은 P2(x,y) 로 나타낸 LM-MM2 모드로 생성될 수도 있다. 그 후, 최종 LM 각도 예측이
Figure 112019024543686-pct00067
로서 계산될 수도 있으며, 식 중 (x,y) 는 블록에서의 샘플의 좌표이고 를 나타내고, w1(x,y) 및 w2(x,y) 는 실수이다. w1(x,y) 및 w2(x,y) 는
Figure 112019024543686-pct00068
을 만족한다. 다른 예에서, 최종 LM 각도 예측은,
Figure 112019024543686-pct00069
로서 계산될 수도 있고,
식 중, w1(x,y), w2(x,y), a 및 b 는 정수이고 w1(x,y) 및 w2(x,y) 는
Figure 112019024543686-pct00070
를 만족할 수도 있다.
다른 예에서, 최종 LM 각도 예측은
Figure 112019024543686-pct00071
로서 계산될 수도 있고,
식 중, w1(x,y), w2(x,y), a 및 b 는 정수이고 w1(x,y) 및 w2(x,y) 는
Figure 112019024543686-pct00072
를 만족할 수도 있다. 일 예에서, w1(x,y) 및 w2(x,y) 는 상이한 (x,y) 에 대해 상이할 수도 있다. 다른 예에서, w1(x,y) 및 w2(x,y) 는 모든 (x,y) 에 대해 변경되지 않을 수도 있다. 일 예에서, 모든 (x,y) 에 대해,
Figure 112019024543686-pct00073
.
일 예에서, LAP_flag 는 CABAC 에 의해 코딩될 수도 있다. 코딩 콘텍스트는 이웃한 블록들의 코딩된/디코딩된 LAP_flag 에 의존할 수도 있다. 예를 들어, LAP_flag 에 대해 3 개의 콘텍스트들: LAPctx[0] LAPctx[1], 및 LAPctx[2] 이 있을 수도 있다. 변수 ctx 는
Figure 112019024543686-pct00074
로서 계산될 수도 있으며, 식 중 LAP_flag_A 및 LAP_flag_B 는 각각 도 17 에 도시된 바와 같이, 이웃한 블록들 (A 및 B) 의 LAP_flags 이다. 일 예에서, P(x,y) 는 유효 크로마 값 범위로 클리핑될 수도 있다. 일 예에서, LM 모드들의 코딩은 이웃한 블록들의 크로마 인트라 예측 모드에 의존할 수도 있다. 일 예에서, 일부 LM 모드들, 예컨대 LM, LM-MM2, LM-MM3, LM-MF1, LM-MF2, LM-MF3 및 LM-MF4 는 후보 LM 모드들일 수도 있다. 이 예에서는, 7 개의 후보 LM 모드들이 있으며, 비-LM 모드는 현재 블록이 LM 모드들이 아닌 각도 모드들로 코딩되는 경우를 나타내기 위해 첨부된다. 비-LM 이 시그널링되면, 각도 모드는 JEM-3.0, 또는 임의의 다른 비-LM 방법들에서와 같이 시그널링될 수도 있다.
일 예의 코딩 로직에서, DM_flag 가 먼저 코딩될 수도 있다. 크로마 예측 모드가 DM 모드가 아니면, 제안된 LM_coding() 모듈이 호출되어, 현재 크로마 예측 모드를 표시할 수도 있다. LM_coding() 모듈이 비-LM 모드를 코딩하면, Chroma_intra_mode_coding() 모듈이 호출되어 각도 크로마 예측 모드를 코딩할 수도 있다.
Figure 112019024543686-pct00075
일 예에서, (비-LM 을 포함한)가능한 N 모드들을 시그널링하기 위해서, 이진화로 불리거나, 또는 상이한 코드워드들을 갖는 N 심볼들, 0, 1, …, 6, 7 이 N 개의 가능한 모드들을 나타내는데 사용될 수도 있다. 더 작은 수를 갖는 심볼이 더 큰 수를 갖는 심볼보다 긴 코드 길이를 갖지 않을 수도 있다. 심볼들은 고정 길이, 단항 코드, 절단 단항 코드, 지수 골롬 코드 등과 같은 임의의 방식으로 이진화될 수도 있다. 일 예에서, 심볼들과 모드들 사이에 디폴트 매핑이 있을 수도 있다. 일 예에서, 매핑은 디코딩된 이웃한 블록들에 따라 고정될 수도 있거나 동적일 수도 있다.
일 예에서, 모드 비-LM 에 대한 심볼은 K 로 나타낸, LM 모드에서 코딩된 이웃한 크로마 블록들의 수에 의존하여 매핑 리스트에 삽입될 수도 있다. 일 예에서, 심볼 매핑 리스트는 다음과 같을 수도 있다.
K==0 이면, 0: LM, 1: 비-LM, 2: LM-MM2, 3: LM-MM3, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
0<K<=3 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: 비-LM, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
K>3 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: LM-MF1, 4: LM-MF2, 5: LM-MF3, 6: LM-MF4, 7: 비-LM;
일 예에서, 모드 비-LM 에 대한 심볼은 K' 로 나타낸 LM 모드들에서 코딩되지 않은 이웃한 크로마 블록들의 수에 의존하여 매핑 리스트에 삽입될 수도 있고, 심볼 매핑 리스트는 다음과 같을 수도 있다.
K'==5 이면, 0: LM, 1: 비-LM, 2: LM-MM2, 3: LM-MM3, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
2<=K'<5 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: 비-LM, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF37, : LM-MF4;
K'<=2 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: LM-MF1, 4: LM-MF2, 5: LM-MF3, 6: LM-MF4, 7: 비-LM;
일 예에서, 모드 비-LM 에 대한 심볼은 K' 로 나타낸 LM 모드들에서 코딩되지 않은 이웃한 크로마 블록들의 수에 의존하여 매핑 리스트에 삽입될 수도 있고, 심볼 매핑 리스트는 다음과 같을 수도 있다.
K'==5 이면, 0: LM, 1: 비-LM, 2: LM-MM2, 3: LM-MM3, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF3, 7: LM-MF4;
2<=K'<5 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: 비-LM, 4: LM-MF1, 5: LM-MF2, 6: LM-MF37, : LM-MF4;
K'<=2 이면, 0: LM, 1: LM-MM2, 2: LM-MM3, 3: LM-MF1, 4: LM-MF2, 5: LM-MF3, 6: LM-MF4, 7: 비-LM;
일 예에서, 제안된 LM 개선들의 사용은 블록 사이즈에 의존할 수도 있다. 일 예에서, 현재 크로마 블록의 사이즈가 MxN 인 경우, MxN<=T 이면, LM-X 는 적용가능하지 않을 수도 있고, 여기서 T 는 고정 수일 수도 있거나 인코더 (20) 로부터 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다. LM-X 는 예를 들어, LM-MM2, LM-MM3, LM-MF1, LM-MF2, LM-MF3, 및 LM-MF4 와 같은 임의의 LM 모드일 수도 있다. 일 예에서, LM-X 는 M+N<=T 이면 적용가능하지 않을 수도 있고, 여기서 T 는 고정 수일 수도 있거나 인코더 (20) 로부터 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다. LM-X 는 예를 들어, LM-MM2, LM-MM3, LM-MF1, LM-MF2, LM-MF3, 및 LM-MF4 와 같은 임의의 LM 모드일 수도 있다. 일 예에서, LM-X 는 Min (M, N) <=T 이면 적용가능하지 않을 수도 있고, 여기서 T 는 고정 수일 수도 있거나 인코더 (20) 로부터 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다. LM-X 는 예를 들어 LM-MM2, LM-MM3, LM-MF1, LM-MF2, LM-MF3, 및 LM-MF4 와 같은 임의의 LM 모드일 수도 있다. 다른 예에서, LM-X 는 Max (M, N) <=T 이면 적용가능하지 않을 수도 있다. T 는 고정 수일 수도 있거나, 인코더 (20) 로부터 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다. LM-X 는 예를 들어, LM-MM2, LM-MM3, LM-MF1, LM-MF2, LM-MF3, 및 LM-MF4 와 같은 임의의 LM 모드일 수도 있다. 일 예에서, LAP 은 MxN <=T 이면 적용가능하지 않을 수도 있고, 여기서 T 는 고정 수일 수도 있거나, 인코더 (20) 로부터 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다. 일 예에서, LAP 은 M+N<=T 이면 적용가능하지 않을 수도 있고, 여기서 T 는 인코더 (20) 로부터 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다. 다른 예에서, LAP 은 Min(M, N)<=T 이면 적용가능하지 않을 수도 있고, 여기서 T 는 인코더 (20) 로부터 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다. 일 예에서, LAP 은 Max (M, N)<=T 이면 적용가능하지 않을 수도 있고, 여기서 T 는 인코더 (20) 로부터 디코더 (30) 로 시그널링될 수도 있다.
일 예에 따라, 본 명세서에 기재된 기법들 중 어느 것의 액트들 또는 이벤트들은 상이한 시퀀스로 수행될 수 있으며, 첨가, 병합 또는 생략될 수도 있음을 알아야 한다 (예를 들어, 기법들의 실시를 위해 기재된 액트들 또는 이벤트들이 모두 필요한 것은 아니다). 또한, 소정의 예들에서, 액트들 또는 이벤트들은, 순차적으로 보다는, 예를 들어 멀티-스레드된 (multi-threaded) 프로세싱, 인터럽트 프로세싱, 또는 다중 프로세서들을 통해 동시에 수행될 수도 있다.
하나 이상의 예들에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 그의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다. 소프트웨어로 구현되는 경우, 이 기능들은 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 저장되거나 이를 통해 송신될 수도 있고, 하드웨어 기반 프로세싱 유닛에 의해 실행될 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체들은, (ⅰ) 데이터 저장 매체와 같은 유형의 저장 매체에 대응하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체들, 또는 (ⅱ) 예를 들어 통신 프로토콜에 따라, 일 장소에서 다른 장소로의 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 통신 매체를 포함하는 통신 매체들을 포함할 수도 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨터 판독 가능 매체는 일반적으로 (1) 비일시적인 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체 또는 (2) 신호 또는 반송파와 같은 통신 매체에 대응할 수도 있다. 데이터 저장 매체는 본 개시물에 설명된 기법들의 구현을 위한 명령들, 코드, 및/또는 데이터 구조들을 취출하기 위해 하나 이상의 컴퓨터들 또는 하나 이상의 프로세서들에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 저장 매체일 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 판독가능 매체를 포함할 수도 있다.
한정이 아닌 예시로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 저장 디바이스, 자기 디스크 저장 디바이스 또는 다른 자기 저장 디바이스, 플래시 메모리, 또는 원하는 프로그램 코드를 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 저장하는데 사용될 수 있으며 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 저장 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속이 통신 매체라고 적절히 칭해진다. 예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, 디지털 가입자 회선 (DSL), 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 사용하여 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 명령들이 송신되면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, DSL, 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들은 통신 매체의 정의 내에 포함된다. 그러나, 컴퓨터 판독가능 저장 매체 및 데이터 저장 매체는 접속들, 반송파들, 신호들, 또는 다른 일시적 매체들을 포함하지 않고, 대신에 비일시적인, 유형의 저장 매체들과 관련됨을 이해해야 한다. 본원에서 사용된 디스크 (disk) 와 디스크 (disc) 는, 컴팩트 디스크 (CD), 레이저 디스크, 광학 디스크, 디지털 다기능 디스크 (DVD), 플로피 디스크, 및 블루레이 디스크를 포함하며, 여기서 디스크 (disk) 들은 통상 자기적으로 데이터를 재생하는 반면, 디스크 (disc) 들은 레이저를 이용하여 광학적으로 데이터를 재생한다. 상기의 조합들이 또한, 컴퓨터 판독가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.
명령들은, 하나 이상의 디지털 신호 프로세서 (DSP) 들, 범용 마이크로프로세서들, 주문형 집적 회로 (ASIC) 들, 필드 프로그래머블 게이트 어레이 (FPGA) 들, 또는 다른 등가의 집적 또는 이산 로직 회로와 같은, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 수도 있다. 따라서, 본원에서 사용되는 바와 같은 용어 "프로세서" 는 상기의 구조 또는 본원에 설명된 구현에 적합한 임의의 다른 구조 중 임의의 것을 지칭할 수도 있다. 또한, 일부 양태들에서, 본원에 설명된 기능성은 인코딩 및 디코딩을 위해 구성된 전용 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈들 내에 제공될 수도 있고, 또는 결합형 코덱에 통합될 수도 있다. 또한, 본 기법들은 하나 이상의 회로들 또는 로직 엘리먼트들에서 완전히 구현될 수 있다.
본 개시물의 기법들은 무선 핸드셋, 집적 회로 (IC), 또는 IC 들의 세트 (예를 들어, 칩 세트) 를 포함하는 광범위한 디바이스들 또는 장치들로 구현될 수도 있다. 개시된 기술들을 수행하도록 구성된 디바이스들의 기능적 양태를 강조하기 위해 다양한 소자들, 모듈들, 또는 유닛들이 본 개시물에서 설명되었지만, 반드시 상이한 하드웨어 유닛들에 의해 실현될 필요는 없다. 오히려, 전술한 바와 같이 다양한 유닛들은 적합한 소프트웨어 및/또는 펌웨어와 관련되어, 전술된 하나 이상의 프로세서들을 포함하여 상호 동작적인 하드웨어 유닛들의 집합에 의해 제공되고 또는 코덱 하드웨어 유닛에 결합될 수도 있다.
다양한 예들이 설명되었다. 이들 및 다른 예들은 다음의 청구항들의 범위 내에 있다.

Claims (30)

  1. 비디오 데이터를 디코딩하는 방법으로서,
    비디오 데이터의 제 1 블록의 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 수신하는 단계;
    재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 상기 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 디코딩하는 단계;
    제 1 임계 초과인 상기 재구성된 루마 샘플들을 복수의 샘플 그룹들의 제 1 샘플 그룹에 있는 것으로 분류하는 단계;
    상기 제 1 임계 이하인 상기 재구성된 루마 샘플들을 상기 복수의 샘플 그룹들의 제 2 샘플 그룹에 있는 것으로 분류하는 단계; 및
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하는 단계로서,
    상기 제 1 샘플 그룹에서의 상기 재구성된 루마 샘플들에 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 1 선형 예측 모델을 적용하는 단계;
    상기 제 2 샘플 그룹에서의 상기 재구성된 루마 샘플들에 상기 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 2 선형 예측 모델을 적용하는 단계로서, 상기 제 2 선형 예측 모델은 상기 제 1 선형 예측 모델과는 상이한, 상기 제 2 선형 예측 모델을 적용하는 단계; 및
    적용된 상기 제 1 선형 예측 모델 및 적용된 상기 제 2 선형 예측 모델에 기초하여 상기 비디오 데이터의 제 1 블록에서 예측된 상기 크로마 샘플들을 결정하는 단계에 의해,
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록에 이웃하는 비디오 데이터의 블록들로부터 루마 샘플들 및 크로마 샘플들을 사용하여 상기 2 이상의 선형 예측 모델들의 각각에 대해 파라미터들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 임계는 이웃한 코딩된 루마 및 크로마 샘플들에 의존하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하는 단계를 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하는데 사용하기 위해 복수의 다운-샘플링 필터들 중 하나를 결정하는 단계;
    다운-샘플링된 루마 샘플들을 생성하기 위해 결정된 상기 다운-샘플링 필터를 사용하여 상기 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하는 단계; 및
    상기 다운-샘플링된 루마 샘플들 및 상기 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하는 단계를 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    비디오 데이터의 제 2 블록의 크로마 샘플들이 상기 2 이상의 선형 예측 모델들의 선형 예측 모델을 사용하여 코딩되는지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 비디오 데이터의 제 2 블록의 크로마 샘플들이 상기 선형 예측 모델을 사용하여 코딩되지 않는 경우, 상기 방법은,
    선형 모드 각도 예측 모드가 인에이블됨을 결정하는 단계;
    제 1 예측된 크로마 값들을 생성하기 위해 상기 비디오 데이터의 제 2 블록의 크로마 샘플들에 각도 모드 예측 패턴을 적용하는 단계;
    제 2 예측된 크로마 값들을 생성하기 위해 상기 비디오 데이터의 제 2 블록의 대응 루마 샘플들에 선형 모델 예측 패턴을 적용하는 단계; 및
    상기 제 1 예측된 크로마 값들 및 상기 제 2 예측된 크로마 값들의 가중화된 평균을 결정함으로써 상기 비디오 데이터의 제 2 블록에 대해 예측된 크로마 값들의 최종 블록을 결정하는 단계를 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는, 상기 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한, 이웃한 크로마 블록들의 수를 결정하는 단계; 및
    상기 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 상기 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 결정된 수에 기초하여 상기 선형 예측 모델 코딩 모드의 특정 유형을 표시하기 위해 사용된 코드 워드를 동적으로 변화시키는 단계를 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 코드 워드를 동적으로 변화시키는 단계는,
    상기 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 상기 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 수가 0 인 것에 기초하여 제 1 심볼 매핑 리스트를 사용하는 단계;
    상기 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 상기 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 수가 임계 미만인 것에 기초하여 제 2 심볼 매핑 리스트를 사용하는 단계; 및
    상기 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 상기 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 수가 상기 임계 초과인 것에 기초하여 제 3 심볼 매핑 리스트를 사용하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
  10. 비디오 데이터를 인코딩하는 방법으로서,
    비디오 데이터의 제 1 블록의 루마 샘플들의 블록을 인코딩하는 단계;
    재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 상기 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 재구성하는 단계;
    제 1 임계 초과인 상기 재구성된 루마 샘플들을 복수의 샘플 그룹들의 제 1 샘플 그룹에 있는 것으로 분류하는 단계;
    상기 제 1 임계 이하인 상기 재구성된 루마 샘플들을 상기 복수의 샘플 그룹들의 제 2 샘플 그룹에 있는 것으로 분류하는 단계; 및
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하는 단계로서,
    상기 제 1 샘플 그룹에서의 상기 재구성된 루마 샘플들에 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 1 선형 예측 모델을 적용하는 단계;
    상기 제 2 샘플 그룹에서의 상기 재구성된 루마 샘플들에 상기 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 2 선형 예측 모델을 적용하는 단계로서, 상기 제 2 선형 예측 모델은 상기 제 1 선형 예측 모델과는 상이한, 상기 제 2 선형 예측 모델을 적용하는 단계; 및
    적용된 상기 제 1 선형 예측 모델 및 적용된 상기 제 2 선형 예측 모델에 기초하여 상기 비디오 데이터의 제 1 블록에서 예측된 상기 크로마 샘플들을 결정하는 단계에 의해,
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 인코딩하는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록에 이웃하는 비디오 데이터의 블록들로부터 루마 샘플들 및 크로마 샘플들을 사용하여 상기 2 이상의 선형 예측 모델들의 각각에 대해 파라미터들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 비디오 데이터를 인코딩하는 방법.
  12. 삭제
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 임계는 이웃한 코딩된 루마 및 크로마 샘플들에 의존하는, 비디오 데이터를 인코딩하는 방법.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하는 단계를 더 포함하는, 비디오 데이터를 인코딩하는 방법.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하는데 사용하기 위해 복수의 다운-샘플링 필터들 중 하나를 결정하는 단계;
    다운-샘플링된 루마 샘플들을 생성하기 위해 결정된 상기 다운-샘플링 필터를 사용하여 상기 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하는 단계; 및
    상기 다운-샘플링된 루마 샘플들 및 상기 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하는 단계를 더 포함하는, 비디오 데이터를 인코딩하는 방법.
  16. 제 10 항에 있어서,
    비디오 데이터의 제 2 블록의 크로마 샘플들이 상기 2 이상의 선형 예측 모델들의 선형 예측 모델을 사용하여 코딩되는지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 비디오 데이터의 제 2 블록의 크로마 샘플들이 상기 선형 예측 모델을 사용하여 코딩되지 않는 경우, 상기 방법은,
    선형 모드 각도 예측 모드가 인에이블됨을 결정하는 단계;
    제 1 예측된 크로마 값들을 생성하기 위해 상기 비디오 데이터의 제 2 블록의 크로마 샘플들에 각도 모드 예측 패턴을 적용하는 단계;
    제 2 예측된 크로마 값들을 생성하기 위해 상기 비디오 데이터의 제 2 블록의 대응 루마 샘플들에 선형 모델 예측 패턴을 적용하는 단계; 및
    상기 제 1 예측된 크로마 값들 및 상기 제 2 예측된 크로마 값들의 가중화된 평균을 결정함으로써 상기 비디오 데이터의 제 2 블록에 대해 예측된 크로마 값들의 최종 블록을 결정하는 단계를 더 포함하는, 비디오 데이터를 인코딩하는 방법.
  17. 제 10 항에 있어서,
    선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는, 상기 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한, 이웃한 크로마 블록들의 수를 결정하는 단계; 및
    상기 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 상기 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 결정된 수에 기초하여 상기 선형 예측 모델 코딩 모드의 특정 유형을 표시하기 위해 사용된 코드 워드를 동적으로 변화시키는 단계를 더 포함하는, 비디오 데이터를 인코딩하는 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 코드 워드를 동적으로 변화시키는 단계는,
    상기 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 상기 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 수가 0 인 것에 기초하여 제 1 심볼 매핑 리스트를 사용하는 단계;
    상기 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 상기 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 수가 임계 미만인 것에 기초하여 제 2 심볼 매핑 리스트를 사용하는 단계; 및
    상기 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 상기 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 수가 상기 임계 초과인 것에 기초하여 제 3 심볼 매핑 리스트를 사용하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 인코딩하는 방법.
  19. 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 장치로서,
    비디오 데이터의 제 1 블록을 수신하도록 구성된 메모리; 및
    하나 이상의 프로세서들을 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서들은,
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 수신하고;
    재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 상기 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 디코딩하고;
    제 1 임계 초과인 상기 재구성된 루마 샘플들을 복수의 샘플 그룹들의 제 1 샘플 그룹에 있는 것으로 분류하고;
    상기 제 1 임계 이하인 상기 재구성된 루마 샘플들을 상기 복수의 샘플 그룹들의 제 2 샘플 그룹에 있는 것으로 분류하며; 그리고
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하는 것으로서,
    상기 제 1 샘플 그룹에서의 상기 재구성된 루마 샘플들에 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 1 선형 예측 모델을 적용하고,
    상기 제 2 샘플 그룹에서의 상기 재구성된 루마 샘플들에 상기 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 2 선형 예측 모델을 적용하는 것으로서, 상기 제 2 선형 예측 모델은 상기 제 1 선형 예측 모델과는 상이한, 상기 제 2 선형 예측 모델을 적용하며, 그리고
    적용된 상기 제 1 선형 예측 모델 및 적용된 상기 제 2 선형 예측 모델에 기초하여 상기 비디오 데이터의 제 1 블록에서 예측된 상기 크로마 샘플들을 결정하는 것에 의해,
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 장치.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 또한,
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록에 이웃하는 비디오 데이터의 블록들로부터 루마 샘플들 및 크로마 샘플들을 사용하여 상기 2 이상의 선형 예측 모델들의 각각에 대해 파라미터들을 결정하도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 장치.
  21. 삭제
  22. 제 19 항에 있어서,
    상기 제 1 임계는 이웃한 코딩된 루마 및 크로마 샘플들에 의존하는, 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 장치.
  23. 제 19 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 또한,
    상기 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 장치.
  24. 제 19 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 또한,
    상기 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하는데 사용하기 위해 복수의 다운-샘플링 필터들 중 하나를 결정하고;
    다운-샘플링된 루마 샘플들을 생성하기 위해 결정된 상기 다운-샘플링 필터를 사용하여 상기 재구성된 루마 샘플들을 다운-샘플링하며; 그리고
    상기 다운-샘플링된 루마 샘플들 및 상기 2 이상의 선형 예측 모델들을 사용하여 상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 장치.
  25. 제 19 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 또한,
    비디오 데이터의 제 2 블록의 크로마 샘플들이 상기 2 이상의 선형 예측 모델들의 선형 예측 모델을 사용하여 코딩되는지 여부를 결정하도록 구성되고,
    상기 비디오 데이터의 제 2 블록의 크로마 샘플들이 상기 선형 예측 모델을 사용하여 코딩되지 않는 경우, 상기 하나 이상의 프로세서들은 또한,
    선형 모드 각도 예측 모드가 인에이블됨을 결정하고;
    제 1 예측된 크로마 값들을 생성하기 위해 상기 비디오 데이터의 제 2 블록의 크로마 샘플들에 각도 모드 예측 패턴을 적용하고;
    제 2 예측된 크로마 값들을 생성하기 위해 상기 비디오 데이터의 제 2 블록의 대응 루마 샘플들에 선형 모델 예측 패턴을 적용하며; 그리고
    상기 제 1 예측된 크로마 값들 및 상기 제 2 예측된 크로마 값들의 가중화된 평균을 결정함으로써 상기 비디오 데이터의 제 2 블록에 대해 예측된 크로마 값들의 최종 블록을 결정하도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 장치.
  26. 제 19 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 또한,
    선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩되는, 상기 비디오 데이터의 제 1 블록에 대한, 이웃한 크로마 블록들의 수를 결정하고; 그리고
    상기 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 상기 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 결정된 수에 기초하여 상기 선형 예측 모델 코딩 모드의 특정 유형을 표시하기 위해 사용된 코드 워드를 동적으로 변화시키도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 장치.
  27. 제 26 항에 있어서,
    상기 코드 워드를 동적으로 변화시키기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서들은 또한,
    상기 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 상기 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 수가 0 인 것에 기초하여 제 1 심볼 매핑 리스트를 사용하고;
    상기 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 상기 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 수가 임계 미만인 것에 기초하여 제 2 심볼 매핑 리스트를 사용하며; 그리고
    상기 선형 예측 모델 코딩 모드를 사용하여 코딩된 상기 비디오 데이터의 이웃한 크로마 블록들의 수가 상기 임계 초과인 것에 기초하여 제 3 심볼 매핑 리스트를 사용하도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 장치.
  28. 비디오 데이터를 인코딩하도록 구성된 장치로서,
    비디오 데이터의 제 1 블록을 수신하도록 구성된 메모리; 및
    하나 이상의 프로세서들을 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서들은,
    비디오 데이터의 제 1 블록의 루마 샘플들의 블록을 인코딩하고;
    재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 상기 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 재구성하고;
    제 1 임계 초과인 상기 재구성된 루마 샘플들을 복수의 샘플 그룹들의 제 1 샘플 그룹에 있는 것으로 분류하고;
    상기 제 1 임계 이하인 상기 재구성된 루마 샘플들을 상기 복수의 샘플 그룹들의 제 2 샘플 그룹에 있는 것으로 분류하며; 그리고
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하는 것으로서,
    상기 제 1 샘플 그룹에서의 상기 재구성된 루마 샘플들에 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 1 선형 예측 모델을 적용하고,
    상기 제 2 샘플 그룹에서의 상기 재구성된 루마 샘플들에 상기 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 2 선형 예측 모델을 적용하는 것으로서, 상기 제 2 선형 예측 모델은 상기 제 1 선형 예측 모델과는 상이한, 상기 제 2 선형 예측 모델을 적용하며; 그리고
    적용된 상기 제 1 선형 예측 모델 및 적용된 상기 제 2 선형 예측 모델에 기초하여 상기 비디오 데이터의 제 1 블록에서 예측된 상기 크로마 샘플들을 결정하는 것에 의해,
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하도록 구성되는, 비디오 데이터를 인코딩하도록 구성된 장치.
  29. 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 장치로서,
    비디오 데이터의 제 1 블록의 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 수신하는 수단;
    재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 상기 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 디코딩하는 수단;
    제 1 임계 초과인 상기 재구성된 루마 샘플들을 복수의 샘플 그룹들의 제 1 샘플 그룹에 있는 것으로 분류하는 수단;
    상기 제 1 임계 이하인 상기 재구성된 루마 샘플들을 상기 복수의 샘플 그룹들의 제 2 샘플 그룹에 있는 것으로 분류하는 수단; 및
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하는 수단으로서,
    상기 제 1 샘플 그룹에서의 상기 재구성된 루마 샘플들에 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 1 선형 예측 모델을 적용하는 수단;
    상기 제 2 샘플 그룹에서의 상기 재구성된 루마 샘플들에 상기 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 2 선형 예측 모델을 적용하는 수단으로서, 상기 제 2 선형 예측 모델은 상기 제 1 선형 예측 모델과는 상이한, 상기 제 2 선형 예측 모델을 적용하는 수단; 및
    적용된 상기 제 1 선형 예측 모델 및 적용된 상기 제 2 선형 예측 모델에 기초하여 상기 비디오 데이터의 제 1 블록에서 예측된 상기 크로마 샘플들을 결정하는 수단에 의해,
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하는 수단을 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 장치.
  30. 명령들을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 명령들은, 실행될 때, 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된 하나 이상의 프로세서들로 하여금,
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 수신하게 하고;
    재구성된 루마 샘플들을 생성하기 위해 상기 루마 샘플들의 인코딩된 블록을 디코딩하게 하며;
    제 1 임계 초과인 상기 재구성된 루마 샘플들을 복수의 샘플 그룹들의 제 1 샘플 그룹에 있는 것으로 분류하게 하고;
    상기 제 1 임계 이하인 상기 재구성된 루마 샘플들을 상기 복수의 샘플 그룹들의 제 2 샘플 그룹에 있는 것으로 분류하게 하여; 그리고
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하게 하는 것으로서,
    상기 제 1 샘플 그룹에서의 상기 재구성된 루마 샘플들에 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 1 선형 예측 모델을 적용하며;
    상기 제 2 샘플 그룹에서의 상기 재구성된 루마 샘플들에 상기 2 이상의 선형 예측 모델들의 제 2 선형 예측 모델을 적용하는 것으로서, 상기 제 2 선형 예측 모델은 상기 제 1 선형 예측 모델과는 상이한, 상기 제 2 선형 예측 모델을 적용하고; 그리고
    적용된 상기 제 1 선형 예측 모델 및 적용된 상기 제 2 선형 예측 모델에 기초하여 상기 비디오 데이터의 제 1 블록에서 예측된 상기 크로마 샘플들을 결정하는 것에 의해,
    상기 비디오 데이터의 제 1 블록의 크로마 샘플들을 예측하게 하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
KR1020197007054A 2016-09-15 2017-09-15 비디오 코딩을 위한 선형 모델 크로마 인트라 예측 KR102534901B1 (ko)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201662395145P 2016-09-15 2016-09-15
US62/395,145 2016-09-15
US15/705,029 US10652575B2 (en) 2016-09-15 2017-09-14 Linear model chroma intra prediction for video coding
US15/705,029 2017-09-14
PCT/US2017/051821 WO2018053293A1 (en) 2016-09-15 2017-09-15 Linear model chroma intra prediction for video coding

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190046852A KR20190046852A (ko) 2019-05-07
KR102534901B1 true KR102534901B1 (ko) 2023-05-19

Family

ID=61560710

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020197007054A KR102534901B1 (ko) 2016-09-15 2017-09-15 비디오 코딩을 위한 선형 모델 크로마 인트라 예측

Country Status (10)

Country Link
US (1) US10652575B2 (ko)
EP (1) EP3513559B1 (ko)
JP (1) JP7044765B2 (ko)
KR (1) KR102534901B1 (ko)
CN (1) CN109716771B (ko)
BR (1) BR112019004544A2 (ko)
ES (1) ES2884375T3 (ko)
SG (1) SG11201900967XA (ko)
TW (1) TWI776818B (ko)
WO (1) WO2018053293A1 (ko)

Families Citing this family (136)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190029737A (ko) * 2016-09-22 2019-03-20 엘지전자 주식회사 영상 코딩 시스템에서 조도 보상 기반 인터 예측 방법 및 장치
EP3451663A1 (en) * 2017-08-31 2019-03-06 Thomson Licensing Pools of transforms for local selection of a set of transforms in video coding
JP2021005741A (ja) * 2017-09-14 2021-01-14 シャープ株式会社 画像符号化装置及び画像復号装置
WO2019131349A1 (ja) * 2017-12-25 2019-07-04 シャープ株式会社 画像復号装置、画像符号化装置
GB2591379B (en) * 2018-01-03 2023-02-15 Beijing Bytedance Network Tech Co Ltd Single-line cross component linear model prediction mode
US11457198B2 (en) * 2018-01-16 2022-09-27 Vid Scale, Inc. Adaptive frame packing for 360-degree video coding
GB2571313B (en) * 2018-02-23 2022-09-21 Canon Kk New sample sets and new down-sampling schemes for linear component sample prediction
GB2571314A (en) * 2018-02-23 2019-08-28 Canon Kk Methods and devices for linear component sample prediction using a double classification
CN118158402A (zh) * 2018-03-25 2024-06-07 有限公司B1影像技术研究所 图像编码/解码方法、记录介质和传输比特流的方法
WO2019194500A1 (ko) * 2018-04-01 2019-10-10 엘지전자 주식회사 인트라 예측에 기반한 영상 코딩 방법 및 그 장치
US11190790B2 (en) * 2018-04-01 2021-11-30 Lg Electronics Inc. Parallel processing method for color component of video signal, and device therefor
WO2019206115A1 (en) * 2018-04-24 2019-10-31 Mediatek Inc. Method and apparatus for restricted linear model parameter derivation in video coding
US10609402B2 (en) 2018-05-02 2020-03-31 Tencent America LLC Method and apparatus for prediction and transform for small blocks
JP2019213096A (ja) * 2018-06-06 2019-12-12 Kddi株式会社 画像復号装置、画像符号化装置、画像処理システム、画像復号方法及びプログラム
EP3588962A1 (en) * 2018-06-29 2020-01-01 Industrial Technology Research Institute Video decoding method, video decoder, video encoding method and video encoder
JP2020005258A (ja) * 2018-06-29 2020-01-09 財團法人工業技術研究院Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ビデオ復号化方法、ビデオデコーダー、ビデオ符号化方法及びビデオエンコーダー
US20200007872A1 (en) * 2018-06-29 2020-01-02 Industrial Technology Research Institute Video decoding method, video decoder, video encoding method and video encoder
CN116405687A (zh) 2018-07-12 2023-07-07 华为技术有限公司 视频译码中使用交叉分量线性模型进行帧内预测
UA128557C2 (uk) * 2018-07-16 2024-08-14 Хуавей Текнолоджиз Ко., Лтд. Відеокодер, відеодекодер та відповідні способи кодування і декодування
WO2020017910A1 (ko) * 2018-07-18 2020-01-23 한국전자통신연구원 지역 조명 보상을 통한 효과적인 비디오 부호화/복호화 방법 및 장치
BR112021002191A2 (pt) * 2018-08-09 2021-05-04 Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. método para prever um componente de cor de vídeo, aparelho para prever um componente de cor de vídeo e dispositivo para prever um componente de cor de vídeo
RU2771350C1 (ru) * 2018-08-09 2022-05-04 Гуандун Оппо Мобайл Телекоммьюникейшнс Корп., Лтд. Способ и устройство для предсказывания компонента цветности видео и компьютерный носитель данных
TWI814890B (zh) 2018-08-17 2023-09-11 大陸商北京字節跳動網絡技術有限公司 簡化的跨分量預測
CN110858903B (zh) * 2018-08-22 2022-07-12 华为技术有限公司 色度块预测方法及装置
CN110876061B (zh) * 2018-09-03 2022-10-11 华为技术有限公司 色度块预测方法及装置
CN117915101A (zh) 2018-09-05 2024-04-19 华为技术有限公司 色度块预测方法以及设备
WO2020053804A1 (en) 2018-09-12 2020-03-19 Beijing Bytedance Network Technology Co., Ltd. Downsampling in cross-component linear modeling
BR122022004915B1 (pt) * 2018-09-20 2023-03-21 Lg Electronics Inc Métodos de decodificação/codificação de imagem realizado por um aparelho de decodificação/codificação, aparelhos de decodificação/codificação para decodificar/codificar imagem, método de transmissão de dados para imagem e meio de armazenamento não transitório legível por computador
CN112313950B (zh) * 2018-09-21 2023-06-02 Oppo广东移动通信有限公司 视频图像分量的预测方法、装置及计算机存储介质
US11463686B2 (en) * 2018-09-22 2022-10-04 Lg Electronics Inc. Method and device for decoding images using CCLM prediction in image coding system
GB2577338A (en) * 2018-09-24 2020-03-25 Sony Corp Data encoding and decoding
CA3115177C (en) * 2018-10-05 2024-06-04 Huawei Technologies Co., Ltd. Intra prediction method and device
CN114449266B (zh) * 2018-10-08 2023-02-17 北京达佳互联信息技术有限公司 用于对视频信号进行编码的方法
AU2019357929B2 (en) 2018-10-12 2024-10-03 Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. Video image component prediction method and apparatus, and computer storage medium
US10939118B2 (en) * 2018-10-26 2021-03-02 Mediatek Inc. Luma-based chroma intra-prediction method that utilizes down-sampled luma samples derived from weighting and associated luma-based chroma intra-prediction apparatus
KR20210083353A (ko) * 2018-11-05 2021-07-06 인터디지털 브이씨 홀딩스 인코포레이티드 이웃 샘플 의존 파라메트릭 모델에 기초한 코딩 모드의 단순화
KR102653562B1 (ko) * 2018-11-06 2024-04-02 베이징 바이트댄스 네트워크 테크놀로지 컴퍼니, 리미티드 위치에 따른 인트라 예측
US11197005B2 (en) 2018-11-08 2021-12-07 Qualcomm Incorporated Cross-component prediction for video coding
BR122021014718B1 (pt) * 2018-11-23 2022-12-06 Lg Electronics Inc Método de decodificação de vídeo realizado por um aparelho de decodificação, método de codificação de vídeo realizado por um aparelho de codificação e mídia de armazenamento legível por computador não transitória
EP3886432B1 (en) * 2018-11-23 2024-01-03 Intellectual Discovery Co., Ltd. Inter-component prediction
WO2020108591A1 (en) 2018-12-01 2020-06-04 Beijing Bytedance Network Technology Co., Ltd. Parameter derivation for intra prediction
CA3121671C (en) 2018-12-07 2024-06-18 Beijing Bytedance Network Technology Co., Ltd. Context-based intra prediction
US12022059B2 (en) * 2018-12-07 2024-06-25 Beijing Dajia Internet Information Technology Co., Ltd. Video coding using multi-resolution reference picture management
WO2020115282A1 (en) * 2018-12-07 2020-06-11 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Encoder, decoder amd methods for enhancing a robustness for calculation of cross-component linear model parameters
US11095921B2 (en) * 2018-12-18 2021-08-17 Tencent America LLC Method and apparatus for video encoding or decoding
GB2580192A (en) * 2018-12-20 2020-07-15 Canon Kk Piecewise modeling for linear component sample prediction
GB2580078A (en) * 2018-12-20 2020-07-15 Canon Kk Piecewise modeling for linear component sample prediction
CN113396591B (zh) * 2018-12-21 2024-12-31 交互数字Vc控股公司 针对用于基于模板的视频译码的改进的线性模型估计的方法、架构、装置和系统
WO2020125795A1 (en) * 2018-12-22 2020-06-25 Beijing Bytedance Network Technology Co., Ltd. Indication of two step cross-component prediction mode
KR20200081327A (ko) * 2018-12-27 2020-07-07 인텔렉추얼디스커버리 주식회사 영상 부/복호화 방법 및 장치
WO2020137904A1 (ja) * 2018-12-28 2020-07-02 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
JP7247349B2 (ja) * 2018-12-31 2023-03-28 ホアウェイ・テクノロジーズ・カンパニー・リミテッド イントラ予測のための成分間線形モデリングの方法、装置、デコーダ、エンコーダ、およびプログラム
CN116546216A (zh) 2019-01-02 2023-08-04 Oppo广东移动通信有限公司 解码预测方法、装置及计算机存储介质
JP7119236B2 (ja) 2019-01-09 2022-08-16 ベイジン、ターチア、インターネット、インフォメーション、テクノロジー、カンパニー、リミテッド クロスコンポーネント線形モデルを用いたビデオコーディング
CN113366836B (zh) * 2019-01-11 2025-01-17 北京字节跳动网络技术有限公司 尺寸相关的跨分量线性模型
CN109451306B (zh) * 2019-01-16 2020-08-11 北京数码视讯软件技术发展有限公司 色度分量的最佳预测模式的选择方法、装置及电子设备
WO2020150535A1 (en) * 2019-01-17 2020-07-23 Beijing Dajia Internet Information Technology Co., Ltd. Methods and apparatus of linear model derivation for video coding
EP3868098B1 (en) * 2019-01-18 2024-07-10 Huawei Technologies Co., Ltd. Method and apparatus of local illumination compensation for predictive coding
WO2020156535A1 (en) * 2019-02-01 2020-08-06 Beijing Bytedance Network Technology Co., Ltd. Interactions between in-loop reshaping and block differential pulse coded modulation
BR112021014620A2 (pt) 2019-02-01 2021-10-05 Beijing Bytedance Network Technology Co., Ltd. Interações entre as ferramentas de intercodificação e de reformulação em malha
CN117278744A (zh) * 2019-02-22 2023-12-22 华为技术有限公司 使用线性模型进行帧内预测的方法及装置
JP7601512B2 (ja) * 2019-02-22 2024-12-17 北京字節跳動網絡技術有限公司 イントラ予測のための隣接サンプル選択
SG11202108289PA (en) 2019-02-24 2021-08-30 Beijing Bytedance Network Technology Co Ltd Parameter derivation for intra prediction
US12114000B2 (en) 2019-03-08 2024-10-08 Qualcomm Incorporated Combined residual coding in video coding
CN113508596A (zh) * 2019-03-11 2021-10-15 Oppo广东移动通信有限公司 帧内预测方法、装置及计算机存储介质
WO2020185888A1 (en) 2019-03-12 2020-09-17 Beijing Dajia Internet Information Technology Co., Ltd. Video coding using multi-model linear model
CN117499644A (zh) 2019-03-14 2024-02-02 北京字节跳动网络技术有限公司 环路整形信息的信令和语法
KR20210119514A (ko) 2019-03-18 2021-10-05 광동 오포 모바일 텔레커뮤니케이션즈 코포레이션 리미티드 픽처 컴포넌트 예측 방법, 인코더, 디코더 및 저장 매체
CN113632462B (zh) 2019-03-23 2023-08-22 北京字节跳动网络技术有限公司 默认的环内整形参数
WO2020192642A1 (en) * 2019-03-24 2020-10-01 Beijing Bytedance Network Technology Co., Ltd. Conditions in parameter derivation for intra prediction
WO2020192180A1 (zh) * 2019-03-25 2020-10-01 Oppo广东移动通信有限公司 图像分量的预测方法、编码器、解码器及计算机存储介质
WO2020192717A1 (en) * 2019-03-26 2020-10-01 Beijing Bytedance Network Technology Co., Ltd. Parameter derivation for inter prediction
EP3949424A4 (en) * 2019-04-25 2022-12-21 HFI Innovation Inc. METHOD AND APPARATUS FOR CODING OR DECODING WITH MODE-DEPENDENT INTRA SMOOTHING FILTER IN INTRA PREDICTION
CN111866510A (zh) 2019-04-30 2020-10-30 华为技术有限公司 视频序列的帧内预测方法及装置
CN113796072B (zh) 2019-05-08 2023-10-03 北京字节跳动网络技术有限公司 跨分量编解码的适用性条件
CN113632464B (zh) * 2019-05-21 2023-04-28 华为技术有限公司 分量间预测的方法和设备
WO2020234512A2 (en) * 2019-05-22 2020-11-26 Nokia Technologies Oy A method, an apparatus and a computer program product for video encoding and video decoding
WO2020233711A1 (en) * 2019-05-22 2020-11-26 Beijing Bytedance Network Technology Co., Ltd. Linear model mode parameter derivation with multiple lines
US12028534B2 (en) 2019-06-03 2024-07-02 Lg Electronics Inc. Video or image coding based on mapped luma component and scaled chroma component
WO2020256399A1 (ko) * 2019-06-17 2020-12-24 엘지전자 주식회사 루마 샘플들의 맵핑 및 크로마 샘플들의 스케일링 기반 비디오 또는 영상 코딩
CN113475073B (zh) * 2019-06-17 2024-07-23 Lg电子株式会社 基于亮度映射的视频或图像编译
CN118474352A (zh) 2019-06-17 2024-08-09 Lg 电子株式会社 基于亮度映射与色度缩放的视频或图像编译
WO2020256513A1 (ko) * 2019-06-20 2020-12-24 엘지전자 주식회사 루마 맵핑 및 크로마 스케일링 기반 비디오 또는 영상 코딩
CN114128273B (zh) 2019-06-20 2023-11-17 Lg电子株式会社 图像解码和编码方法及用于图像的数据的发送方法
KR20210158391A (ko) 2019-06-20 2021-12-30 엘지전자 주식회사 루마 샘플들의 맵핑 및 크로마 샘플들의 스케일링 기반 비디오 또는 영상 코딩
CN114270851A (zh) 2019-06-24 2022-04-01 Lg电子株式会社 基于亮度映射的视频或图像编码
KR20220003115A (ko) * 2019-06-24 2022-01-07 엘지전자 주식회사 루마 맵핑 및 크로마 스케일링 기반 비디오 또는 영상 코딩
JP7367077B2 (ja) * 2019-06-24 2023-10-23 エルジー エレクトロニクス インコーポレイティド ルマサンプルのマッピング及びクロマサンプルのスケーリングに基づくビデオまたは画像コーディング
US11330298B2 (en) * 2019-06-25 2022-05-10 Qualcomm Incorporated Simplified intra chroma mode coding in video coding
CN114827612B (zh) * 2019-06-25 2023-04-11 北京大学 视频图像编码和解码方法、设备及介质
CN116962677A (zh) 2019-06-25 2023-10-27 Oppo广东移动通信有限公司 图像分量预测方法、装置及计算机存储介质
EP3981160A4 (en) * 2019-06-27 2023-05-24 HFI Innovation Inc. METHOD AND APPARATUS FOR INTER-COMPONENT ADAPTIVE LOOP FILTERING FOR VIDEO CODING
CN114303368B (zh) * 2019-07-05 2025-01-17 Lg电子株式会社 基于亮度映射和色度缩放的视频或图像编码
CN117241026A (zh) * 2019-07-05 2023-12-15 Lg电子株式会社 解码设备和编码设备、存储介质及发送图像的数据的设备
KR20220004767A (ko) 2019-07-05 2022-01-11 엘지전자 주식회사 루마 맵핑 기반 비디오 또는 영상 코딩
EP3977738A4 (en) 2019-07-07 2022-08-17 Beijing Bytedance Network Technology Co., Ltd. SIGNALING OF CHROMA RESIDUAL SCALE
US11528504B2 (en) * 2019-07-11 2022-12-13 Qualcomm Incorporated Motion vector prediction with motion information collecting buffer
US11399199B2 (en) * 2019-08-05 2022-07-26 Qualcomm Incorporated Chroma intra prediction units for video coding
CN112437298A (zh) * 2019-08-26 2021-03-02 北京三星通信技术研究有限公司 编解码方法及装置
KR102732809B1 (ko) * 2019-09-01 2024-11-21 두인 비전 컴퍼니 리미티드 비디오 코딩에서의 예측 가중치 정렬
CN114424573B (zh) 2019-09-19 2024-03-26 北京字节跳动网络技术有限公司 视频编解码中的参考样点位置推导
JP7324940B2 (ja) 2019-09-19 2023-08-10 北京字節跳動網絡技術有限公司 ビデオコーディングにおけるスケーリングウインドウ
EP4014502A4 (en) 2019-09-20 2022-11-09 Beijing Bytedance Network Technology Co., Ltd. SCALING METHOD FOR ENCODER BLOCK
BR112022006453A2 (pt) 2019-10-05 2022-09-27 Beijing Bytedance Network Tech Co Ltd Método de processamento de dados de dados de vídeo, aparelho para processar dados de vídeo, meio de armazenamento não transitório legível por computador e meio de gravação não transitório legível por computador
CN114556919A (zh) 2019-10-10 2022-05-27 北京字节跳动网络技术有限公司 去块滤波的改进
CN114556934A (zh) 2019-10-12 2022-05-27 北京字节跳动网络技术有限公司 视频编解码中的预测类型信令
KR102758910B1 (ko) 2019-10-13 2025-01-24 두인 비전 컴퍼니 리미티드 레퍼런스 픽처 리샘플링 및 비디오 코딩 툴 사이의 상호 작용
WO2021110116A1 (en) * 2019-12-04 2021-06-10 Beijing Bytedance Network Technology Co., Ltd. Prediction from multiple cross-components
JP2023508427A (ja) 2019-12-27 2023-03-02 北京字節跳動網絡技術有限公司 ビデオピクチャヘッダ内でのスライスタイプのシグナリング
BR112022012484A2 (pt) * 2019-12-30 2022-09-06 Huawei Tech Co Ltd Método e aparelho de filtragem para predição de modelo linear de componente cruzado
CN114830663A (zh) * 2019-12-31 2022-07-29 Oppo广东移动通信有限公司 变换方法、编码器、解码器以及存储介质
US12058315B2 (en) 2020-03-04 2024-08-06 Intellectual Discovery Co., Ltd. Video coding method and device, and recording medium storing bitstream
WO2021086237A2 (en) * 2020-04-01 2021-05-06 Huawei Technologies Co., Ltd. Method and apparatus of sample fetching and padding for downsampling filtering for cross-component linear model prediction
US11146801B1 (en) * 2020-06-30 2021-10-12 Tencent America LLC Cross component intra prediction mode
US11638019B2 (en) * 2020-07-29 2023-04-25 Alibaba Group Holding Limited Methods and systems for prediction from multiple cross-components
US20220329813A1 (en) * 2021-04-12 2022-10-13 FG Innovation Company Limited Device and method for coding video data
KR20230170064A (ko) * 2021-04-16 2023-12-18 베이징 다지아 인터넷 인포메이션 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 다중 모델 선형 모델을 사용한 비디오 코딩
CN113329228B (zh) * 2021-05-27 2024-04-26 杭州网易智企科技有限公司 视频编码方法、解码方法、装置、电子设备及存储介质
WO2022260374A1 (ko) * 2021-06-07 2022-12-15 현대자동차주식회사 개선된 크로스 컴포넌트 선형 모델 예측을 이용하는 비디오 코딩방법 및 장치
EP4364417A1 (en) * 2021-06-28 2024-05-08 Nokia Technologies Oy An apparatus and a method for video coding and decoding
WO2023084155A1 (en) * 2021-11-15 2023-05-19 Nokia Technologies Oy An apparatus, a method and a computer program for video coding and decoding
EP4434230A2 (en) * 2021-11-16 2024-09-25 Nokia Technologies Oy An apparatus, a method and a computer program for video coding and decoding
CN118451712A (zh) * 2021-12-21 2024-08-06 联发科技股份有限公司 多模型跨分量线性模型预测
WO2023116706A1 (en) * 2021-12-21 2023-06-29 Mediatek Inc. Method and apparatus for cross component linear model with multiple hypotheses intra modes in video coding system
EP4458016A1 (en) * 2021-12-29 2024-11-06 MediaTek Inc Cross-component linear model prediction
JP2025501391A (ja) * 2022-01-10 2025-01-17 ベイジン、ターチア、インターネット、インフォメーション、テクノロジー、カンパニー、リミテッド ビデオ・コーディングのためのクロスコンポーネント予測のための方法および装置
KR20240170541A (ko) * 2022-04-03 2024-12-03 엘지전자 주식회사 영상 인코딩/디코딩 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장한 기록 매체
CN119013978A (zh) * 2022-04-13 2024-11-22 Oppo广东移动通信有限公司 视频编码的跨分量模型调整
CN118235393A (zh) * 2022-05-27 2024-06-21 腾讯美国有限责任公司 用于使用亮度进行色度帧内预测模式的下采样滤波器的信令
US12219128B2 (en) * 2022-07-11 2025-02-04 Tencent America LLC Mixed-model cross-component prediction mode
WO2024071523A1 (ko) * 2022-09-26 2024-04-04 현대자동차주식회사 개선된 크로스 컴포넌트 선형 모델 예측을 이용하는 비디오 코딩을 위한 방법 및 장치
WO2024074752A1 (en) * 2022-10-06 2024-04-11 Nokia Technologies Oy An apparatus, a method and a computer program for video coding and decoding
WO2024074129A1 (en) * 2022-10-07 2024-04-11 Mediatek Inc. Method and apparatus of inheriting temporal neighbouring model parameters in video coding system
WO2024175000A1 (en) * 2023-02-20 2024-08-29 Mediatek Inc. Methods and apparatus of multiple hypothesis blending for cross-component model merge mode in video codingcross reference to related applications
WO2024193551A1 (en) * 2023-03-20 2024-09-26 FG Innovation Company Limited Device and method for decoding video data
WO2025014786A1 (en) * 2023-07-07 2025-01-16 Beijing Dajia Internet Information Technology Co., Ltd. Improved cross component prediction

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011083599A1 (ja) 2010-01-07 2011-07-14 株式会社 東芝 動画像符号化装置及び動画像復号化装置
US20150036745A1 (en) 2012-04-16 2015-02-05 Mediatek Singapore Pte. Ltd. Method and apparatus of simplified luma-based chroma intra prediction
US20170295366A1 (en) 2013-03-26 2017-10-12 Mediatek Inc. Method of Cross Color Intra Prediction

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3208101B2 (ja) * 1996-11-07 2001-09-10 松下電器産業株式会社 画像符号化方法および画像符号化装置並びに画像符号化プログラムを記録した記録媒体
US8483285B2 (en) * 2008-10-03 2013-07-09 Qualcomm Incorporated Video coding using transforms bigger than 4×4 and 8×8
KR20120012385A (ko) * 2010-07-31 2012-02-09 오수미 인트라 예측 부호화 장치
US9008175B2 (en) * 2010-10-01 2015-04-14 Qualcomm Incorporated Intra smoothing filter for video coding
EP2732624A4 (en) * 2011-07-12 2015-07-15 Intel Corp LUMBASED CHROMAINTRAPREDICTION
WO2013102293A1 (en) * 2012-01-04 2013-07-11 Mediatek Singapore Pte. Ltd. Improvements of luma-based chroma intra prediction
GB2501535A (en) * 2012-04-26 2013-10-30 Sony Corp Chrominance Processing in High Efficiency Video Codecs
US9451254B2 (en) * 2013-07-19 2016-09-20 Qualcomm Incorporated Disabling intra prediction filtering
US10397607B2 (en) * 2013-11-01 2019-08-27 Qualcomm Incorporated Color residual prediction for video coding
US9967592B2 (en) * 2014-01-11 2018-05-08 Qualcomm Incorporated Block-based advanced residual prediction for 3D video coding
WO2015133712A1 (ko) * 2014-03-06 2015-09-11 삼성전자 주식회사 영상 복호화 방법 및 그 장치, 영상 부호화 방법 및 그 장치
CN107211121B (zh) * 2015-01-22 2020-10-23 联发科技（新加坡）私人有限公司 视频编码方法与视频解码方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011083599A1 (ja) 2010-01-07 2011-07-14 株式会社 東芝 動画像符号化装置及び動画像復号化装置
US20150036745A1 (en) 2012-04-16 2015-02-05 Mediatek Singapore Pte. Ltd. Method and apparatus of simplified luma-based chroma intra prediction
US20170295366A1 (en) 2013-03-26 2017-10-12 Mediatek Inc. Method of Cross Color Intra Prediction

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Xingyu Zhang, et al. Chroma Intra Prediction Based on Inter-Channel Correlation for HEVC, IEEE Transacitions on Image Processing, IEEE, 2013-11-01, pp. 274-286

Also Published As

Publication number Publication date
EP3513559B1 (en) 2021-08-04
EP3513559A1 (en) 2019-07-24
CN109716771A (zh) 2019-05-03
TWI776818B (zh) 2022-09-11
ES2884375T3 (es) 2021-12-10
KR20190046852A (ko) 2019-05-07
JP2019530330A (ja) 2019-10-17
WO2018053293A1 (en) 2018-03-22
SG11201900967XA (en) 2019-04-29
JP7044765B2 (ja) 2022-03-30
US10652575B2 (en) 2020-05-12
CN109716771B (zh) 2022-06-28
BR112019004544A2 (pt) 2019-05-28
TW201817236A (zh) 2018-05-01
US20180077426A1 (en) 2018-03-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102534901B1 (ko) 비디오 코딩을 위한 선형 모델 크로마 인트라 예측
US11496385B2 (en) Binarizing secondary transform index
EP3357247B1 (en) Improved video intra-prediction using position-dependent prediction combination for video coding
US9332257B2 (en) Coded black flag coding for 4:2:2 sample format in video coding
KR102341898B1 (ko) 인터-컬러 성분 잔차 예측
AU2012332318B2 (en) Adaptive center band offset filter for video coding
KR102182441B1 (ko) 비디오 코딩에서 ｈｅｖｃ 확장들을 위한 다중 계층들의 저복잡도 지원
US20130163664A1 (en) Unified partition mode table for intra-mode coding
EP3687169A1 (en) Weighted prediction mode for scalable video coding
US9392274B2 (en) Inter layer texture prediction for video coding
EP3020194A1 (en) Intra motion compensation extensions
EP2870756A1 (en) Adaptive difference domain spatial and temporal reference reconstruction and smoothing

Legal Events

Date Code Title Description
PA0105 International application

Patent event date: 20190311

Patent event code: PA01051R01D

Comment text: International Patent Application

PG1501 Laying open of application
PA0201 Request for examination

Patent event code: PA02012R01D

Patent event date: 20200827

Comment text: Request for Examination of Application

E902 Notification of reason for refusal
PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event date: 20220915

Patent event code: PE09021S01D

E701 Decision to grant or registration of patent right
PE0701 Decision of registration

Patent event code: PE07011S01D

Comment text: Decision to Grant Registration

Patent event date: 20230220

GRNT Written decision to grant
PR0701 Registration of establishment

Comment text: Registration of Establishment

Patent event date: 20230517

Patent event code: PR07011E01D

PR1002 Payment of registration fee

Payment date: 20230517

End annual number: 3

Start annual number: 1

PG1601 Publication of registration