KR102571159B1 - 양방향 옵티컬 플로우를 이용한 움직임 보상 방법 및 장치 - Google Patents

양방향 옵티컬 플로우를 이용한 움직임 보상 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 동영상 부호화 과정 중에서 화면 간 예측 보정을 위한 적응적인 양방향 옵티컬 플로우(bidrectional optical flow; BIO) 추정 방법을 개시한다. 본 발명은 픽셀 레벨 혹은 서브 블록 레벨의 양방향 옵티컬 플로우의 복잡성 및/또는 비용을 감소시키는 데 그 목적이 있다.

Description

양방향 옵티컬 플로우를 이용한 움직임 보상 방법 및 장치{Motion Compensation Method and Apparatus Using Bi-directional Optical Flow}
본 발명은 영상 부호화 또는 복호화에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 움직임 보상의 보정을 위한 양방향 옵티컬 플로우(bidrectional optical flow)와 관련된다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래 기술을 구성하는 것은 아니다.
비디오 코딩에 관한 한 압축은 공간적 및 시간적 차원에서 데이터 중복성을 활용하여 이루어진다. 공간 중복성 감소는 변환 코딩에 의해 크게 달성된다. 시간적 중복성은 예측 코딩을 통해 감소된다. 움직임 궤적을 따라 시간 상관이 최대화되는 것을 관찰하면, 움직임 보상 예측이 이러한 목적으로 사용된다. 이러한 맥락에서 움직임 추정의 주된 목적은, 장면에서 '실제' 움직임을 찾지 않는 것이 아니라, 압축 효율을 극대화하는 것이다. 즉, 움직임 벡터는 신호의 정확한 예측을 제공해야 한다. 또한, 움직임 정보는 압축된 비트스트림에서 오버헤드로서 전송되어야 하기 때문에 압축된 표현을 가능하게 해야 한다. 효율적인 움직임 추정은 비디오 코딩에서 높은 압축을 달성하는 데 중요하다.
비디오 시퀀스에서 움직임은 중요한 정보 소스이다. 움직임(motion)은 물체는 물론 카메라 움직임으로 인해서도 발생한다. 옵티컬 플로우(optical flow)로도 알려진 외관상의 움직임은 이미지 시퀀스에서 픽셀 강도(pixel intensity)의 시공간적인 변화(spatio-temporal variations)를 포착한다.
양방향 옵티컬 플로우(Bi-directional Optical Flow; BIO)는 JCTVC-C204 및 VCEG-AZ05 BIO에 개시된 움직임 추정/보상 기술로서, 옵티컬 플로우 및 일정한 움직임(steady　motion)의 가정에 기초하여 샘플 레벨의 모션 조정(motion refinement)을 수행한다. 현재 논의 중인 양방향 옵티컬 플로우 추정 방법의 경우 움직임 벡터 정보의 세밀한 보정이 가능하다는 장점이 있으나 세밀한 움직임 벡터 정보 보정을 위해 전통적인 양방향 예측보다 훨씬 높은 연산 복잡도를 요하는 단점이 있다.
비특허문헌1: JCTVC-C204 (E. Alshina, et al., Bi-directional optical flow, Joint Collaborative Team on Video Coding (JCT-VC) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11, 3rd Meeting: Guangzhou, CN, 7-15 October, 2010)
비특허문헌2: VCEG-AZ05 (E. Alshina, et al., Known tools performance investigation for next generation video coding, ITU-T SG 16 Question 6, Video Coding Experts Group (VCEG), 52nd Meeting: 19-26 June 2015, Warsaw, Poland)
본 발명은 양방향 옵티컬 플로우(bi-directional optical flow; BIO)의 연산 복잡성을 줄이면서도 화질 열화를 감소시키는 데에 그 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 영상 부호화에서 양방향 옵티컬 플로우(Bi-directional Optical flow)를 이용하여 대상블록을 예측하는 인터 예측 장치를 제공한다. 상기 인터 예측 장치는, 제1 참조픽처에 대한 제1 움직임벡터 및 제2 참조픽처에 대한 제2 움직임벡터를 생성하는 수단; 상기 제1 움직임벡터에 기반하여 결정된 상기 제1 참조픽처 내의 샘플들 및 상기 제2 움직임벡터에 기반하여 결정된 상기 제2 참조픽처 내의 샘플들 간의 차이 값들로부터 상기 양방향 옵티컬 플로우의 적용 여부를 결정하기 위해 사용되는 변수(variable)를 유도하는 수단; 및 상기 변수에 따라 선택적으로, 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하여 상기 제1 참조픽처 및 상기 제2 참조픽처로부터 상기 대상블록에 대한 예측샘플들을 생성하거나, 또는 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하지 않고 상기 제1 참조픽처 및 상기 제2 참조픽처로부터 상기 대상블록에 대한 예측샘플들을 생성하는 수단을 포함한다.
본 발명의 다른 측면에 의하면, 영상 복호화에서 양방향 옵티컬 플로우(Bi-directional Optical flow)를 이용하여 대상블록을 예측하는 인터 예측 방법을 제공한다. 상기 인터 예측 방법은, 제1 참조픽처에 대한 제1 움직임벡터 및 제2 참조픽처에 대한 제2 움직임벡터를 생성하는 단계; 상기 제1 움직임벡터에 기반하여 결정된 상기 제1 참조픽처 내의 샘플들 및 상기 제2 움직임벡터에 기반하여 결정된 상기 제2 참조픽처 내의 샘플들 간의 차이 값들로부터 상기 양방향 옵티컬 플로우의 적용 여부를 결정하기 위해 사용되는 변수(variable)를 유도하는 단계; 및 상기 대상블록에 대한 예측샘플들을 생성하는 단계를 포함한다. 여기서, 상기 예측샘플들은, 상기 변수에 따라 선택적으로, 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하여 상기 제1 참조픽처 및 상기 제2 참조픽처로부터 생성되거나, 또는 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하지 않고 상기 제1 참조픽처 및 상기 제2 참조픽처로부터 생성된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 부호화 장치에 대한 예시적인 블록도
도 2는 현재블록의 주변블록에 대한 예시도,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 영상 복호화 장치에 대한 예시적인 블록도,
도 4는 BIO의 기본적인 개념을 설명하기 위한 참조도,
도 5는 픽셀 기반의 BIO에서 현재픽셀을 중심으로 하는 마스크의 형태에 대한 예시도,
도 6은 마스크 내에서 참조블록을 벗어나는 위치의 픽셀들에 대한 밝기값 및 그래디언트를 패당 방식으로 설정하는 것을 설명하기 위한 예시도,
도 7은 서브블록 기반의 BIO에서 서브블록을 중심으로 하는 마스크의 형태에 대한 예시도,
도 8은 서브블록 기반의 BIO에서 각 픽셀 단위로 마스크를 적용하는 것을 설명하기 위한 예시도,
도 9는 서브블록 기반의 BIO에서 서브블록을 중심으로 하는 또 다른 마스크의 형태에 대한 예시도,
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 BIO 프로세스를 선택적으로 적용하여 움직임 보상을 수행하는 장치의 구성을 도시한 블록도,
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 현재블록의 텍스처 복잡도에 따라 선택적으로 BIO 프로세스를 적용하여 움직임 보상을 수행하는 과정에 대한 하나의 예시도,
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 현재블록의 텍스처 복잡도에 따라 선택적으로 BIO 프로세스를 적용하여 움직임 보상을 수행하는 과정에 대한 다른 예시도,
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 현재블록의 텍스처 복잡도에 따라 선택적으로 BIO 프로세스를 적용하여 움직임 보상을 수행하는 과정에 대한 또 다른 예시도,
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 현재블록의 크기 및 움직임벡터의 부호화 모드에 따라 선택적으로 BIO 프로세스를 적용하여 움직임 보상을 수행하는 과정에 대한 예시도,
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 CVC 조건 및 BCC 조건에 따라 선택적으로 BIO 프로세스를 적용하여 움직임 보상을 수행하는 과정을 도시한 예시도,
도 16은 본 실시예에 따른 주변 블록들의 움직임 벡터 분산값에 따라 선택적으로 BIO 프로세스를 적용하여 움직임 보상을 수행하는 과정을 도시한 예시도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성 요소들에 식별 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 개시의 기술들은, 일반적으로, 양방향 옵티컬 플로우(bi-directional optical flow; BIO) 기법의 복잡성 및/또는 비용을 감소시키는 것과 관련된다. BIO는 움직임 보상 동안에 적용될 수 있다. 일반적으로, BIO는 현재블록 내 모든 픽셀 또는 서브블록 각각에 대한 움직임 벡터를 옵티컬 플로우를 통해 산정하고, 산정된 각 픽셀 또는 서브블록의 움직임 벡터 값에 근거하여 해당 픽셀 또는 서브블록의 예측값을 갱신하는 데 사용된다.
도 1은 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 부호화 장치에 대한 예시적인 블록도이다.
영상 부호화 장치는 블록 분할부(110), 예측부(120), 감산기(130), 변환부(140), 양자화부(145), 부호화부(150), 역양자화부(160), 역변환부(165), 가산기(170), 필터부(180) 및 메모리(190)를 포함한다. 영상 부호화 장치는 각 구성요소가 하드웨어 칩으로 구현될 수 있으며, 또는 소프트웨어로 구현되고 하나 이상의 마이크로프로세서가 각 구성요소에 대응하는 소프트웨어의 기능을 실행하도록 구현될 수도 있다.
블록 분할부(110)는 영상을 구성하는 각 픽처(picture)를 복수의 CTU(Coding Tree Unit)으로 분할한 이후에, CTU를 트리 구조(tree structure)를 이용하여 반복적으로(recursively) 분할한다. 트리 구조에서의 리프 노드(leaf node)가 부호화의 기본 단위인 CU (coding unit)가 된다. 트리 구조로는 상위 노드(혹은 부모 노드)가 동일한 크기의 네 개의 하위 노드(혹은 자식 노드)로 분할되는 쿼드트리(QuadTree, QT), 또는 이러한 QT 구조 및 상위 노드가 두 개의 하위 노드로 분할되는 바이너리트리(BinaryTree, BT) 구조를 혼용한 QTBT (QuadTree plus BinaryTree) 구조가 사용될 수 있다. 즉, CTU를 다수의 CU로 분할하기 위해 QTBT를 사용할 수 있다.
QTBT (QuadTree plus BinaryTree) 구조에서, CTU는 먼저 QT 구조로 분할될 수 있다. 쿼드트리 분할은 분할 블록(splitting block)의 크기가 QT에서 허용되는 리프 노드의 최소 블록 크기(MinQTSize)에 도달 할 때까지 반복 될 수 있다. 쿼드트리의 리프 노드가 BT에서 허용되는 루트 노드의 최대 블록 크기(MaxBTSize)보다 크지 크지 않은 경우, BT 구조로 더 파티셔닝될 수 있다. BT에서는 복수의 분할 타입이 존재할 수 있다. 예컨대, 일부 예시에서, 해당 노드의 블록을 동일 크기의 두 개 블록으로 가로로 분할하는 타입(즉, symmetric horizontal splitting)과 세로로 분할하는 타입(즉, symmetric vertical splitting) 두 가지가 존재할 수 있다. 또한, 해당 노드의 블록을 서로 비대칭 형태의 두 개의 블록으로 분할하는 타입이 추가로 더 존재할 수도 있다. 비대칭 형태로는 해당 노드의 블록을 1:3의 크기 비율을 가지는 두 개의 직사각형 블록으로 분할하는 형태를 포함할 수 있고, 혹은 해당 노드의 블록을 대각선 방향으로 분할하는 형태를 포함할 수도 있다.
블록 분할부(110)가 QTBT 구조에 의해 CTU를 분할하여 생성하는 분할 정보는 부호화부(150)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.
CU는 CTU로부터의 QTBT 분할에 따라 다양한 크기를 가질 수 있다. 이하에서는, 부호화 또는 복호화하고자 하는 CU(즉, QTBT의 리프 노드)에 해당하는 블록을 '현재블록'이라 칭한다.
예측부(120)는 현재블록을 예측하여 예측블록을 생성한다. 예측부(120)는 인트라 예측부(122)와 인터 예측부(124)를 포함한다.
일반적으로, 픽처 내 현재블록들은 각각 예측적으로 코딩될 수 있다. 현재블록의 예측은 (현재블록을 포함하는 픽처로부터의 데이터를 사용하는) 인트라 예측 기술 또는 (현재블록을 포함하는 픽처 이전에 코딩된 픽처로부터의 데이터를 사용하는) 인터 예측 기술을 사용하여 일반적으로 수행될 수 있다. 인터 예측은 단방향 예측과 양방향 예측 모두를 포함한다.
각각의 인터 예측된 블록에 대해, 움직임 정보 세트가 이용 가능할 수 있다. 한 세트의 움직임 정보는 순방향(forward) 및 역방향(backward) 예측 방향에 대한 움직임 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 순방향 및 역방향 예측 방향은 양방향(bi-directional) 예측 모드의 2개의 예측 방향이고, 용어 "순방향" 및 "역방향"은 반드시 기하학적 의미를 가질 필요는 없다. 대신에, 이들은 일반적으로 참조픽처가 현재 픽처 전에("역방향") 또는 후에("순방향")에 표시될지 여부에 대응한다. 일부 예에서, "순방향" 및 "역방향" 예측 방향은 현재 픽처의 참조픽처 리스트 0(RefPicList0) 및 참조픽처 리스트 1(RefPicList1)에 대응할 수 있다.
각 예측 방향에 대해, 움직임 정보는 참조 인덱스 및 움직임 벡터를 포함한다. 참조 인덱스는 현재 참조픽처 리스트 (RefPicList0 또는 RefPicList1) 내의 참조픽처를 식별하는데 사용될 수 있다. 움직임 벡터는 수평(x) 및 수직(y) 성분을 갖는다. 일반적으로, 수평 성분은 참조 블록의 x 좌표를 위치 시키는데 필요한, 현재 픽처에서의 현재블록의 위치에 상대적인 참조픽처 내의 수평 변위(horizontal displacement)를 나타낸다. 수직 성분은 참조 블록의 y 좌표를 위치 시키는데 필요한, 현재블록의 위치에 상대적인 참조픽처 내의 수직 변위(vertical displacement)를 나타낸다.
인터 예측부(124)는 움직임 보상 과정을 통해 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 현재 픽처보다 먼저 부호화 및 복호화된 참조픽처 내에서 현재블록과 가장 유사한 블록을 탐색하고, 그 탐색된 블록을 이용하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 그리고, 현재 픽처 내의 현재블록과 참조픽처 내의 예측블록 간의 변위(displacement)에 해당하는 움직임벡터(motion vector)를 생성한다. 일반적으로, 움직임 추정은 루마(luma) 성분에 대해 수행되고, 루마 성분에 기초하여 계산된 모션 벡터는 루마 성분 및 크로마 성분 모두에 대해 사용된다. 현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처에 대한 정보 및 움직임벡터에 대한 정보를 포함하는 움직임 정보는 부호화부(150)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.
한편, 양방향 예측의 경우, 인터 예측부(124)는 참조픽처 리스트 0 및 참조픽처 리스트 1로부터 각각 제1 참조픽처 및 제2 참조픽처를 선택하고, 각 참조픽처 내에서 현재블록과 유사한 블록을 탐색하여 제1 참조블록과 제2 참조블록을 생성한다. 그리고, 제1 참조블록과 제2 참조블록을 평균 또는 가중 평균하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 그리고 현재블록을 예측하기 위해 사용한 두 개의 참조픽처에 대한 정보 및 두 개의 움직임벡터에 대한 정보를 포함하는 움직임 정보를 부호화부(150)로 전달한다. 여기서, 두 개의 움직임벡터는 현재픽처 내에서 현재블록의 위치와 제1 참조픽처 내에서 제1 참조블록의 위치 간의 변위에 해당하는 제1 움직임벡터(즉, 제1 참조픽처를 참조하는 움직임벡터)와 현재픽처 내에서 현재블록의 위치와 제2 참조픽처 내에서 제2 참조블록의 위치 간의 변위에 해당하는 제2 움직임벡터(즉, 제2 참조픽처를 참조하는 움직임벡터)를 의미한다.
또한, 인터 예측부(124)는 양방향 예측을 이용하여 현재블록의 예측블록을 생성하기 위해 본 개시의 양방향 옵티컬 플로우(bi-directional optical flow; BIO) 프로세스를 수행할 수도 있다. 다시 말해, 인터 예측부(124)는 현재블록에 대한 양방향의 움직임 벡터들을 결정한 후에, 영상 픽셀 단위 혹은 서브 블록 단위로 BIO 프로세스에 따른 움직인 보상을 사용하여 현재블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 다른 예들에서, 부호화 장치의 하나 이상의 다른 유닛들이 추가적으로 본 개시의 BIO 프로세스를 수행하는 데 관여할 수도 있다. 또한, BIO 프로세스는 부호화 장치와 복호화 장치가 서로 공유하는 기 복호화된 정보를 이용한 명시적인 방정식을 적용하여 수행되므로, BIO 프로세스를 위한 추가적인 정보의 시그널링은 요구되지 않는다.
양방향 예측을 이용한 움직임 보상시에 BIO 프로세스를 적용할지 여부는 다양한 방법으로 결정될 수 있다. BIO 프로세스에 대한 상세 및 움직임 보상 과정에서 BIO 프로세스를 적용할지 여부에 대한 상세는 도 4 이하의 도면들을 참조하여 후술한다.
움직임 정보를 부호화하는 데에 소요되는 비트량을 최소화하기 위해 다양한 방법이 사용될 수 있다.
예컨대, 현재블록의 참조픽처와 움직임벡터가 주변블록의 참조픽처 및 움직임벡터와 동일한 경우에는 그 주변블록을 식별할 수 있는 정보를 부호화함으로써, 현재블록의 움직임 정보를 복호화 장치로 전달할 수 있다. 이러한 방법을 '머지 모드 (merge mode)'라 한다.
머지 모드에서, 인터 예측부(124)는 현재블록의 주변블록들로부터 기 결정된 개수의 머지 후보블록(이하, '머지 후보'라 함)들을 선택한다.
머지 후보를 유도하기 위한 주변블록으로는, 도 2에 도시된 바와 같이, 현재 픽처 내에서 현재블록에 인접한 좌측블록(L), 상단블록(A), 우상단블록(AR), 좌하단블록(BL), 좌상단블록(AL) 중에서 전부 또는 일부가 사용될 수 있다. 또한, 현재블록이 위치한 현재 픽처가 아닌 참조픽처(현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처와 동일할 수도 있고 다를 수도 있음) 내에 위치한 블록이 머지 후보로서 사용될 수도 있다. 예컨대, 참조픽처 내에서 현재블록과 동일 위치에 있는 블록(co-located block) 또는 그 동일 위치의 블록에 인접한 블록들이 머지 후보로서 추가로 더 사용될 수 있다.
인터 예측부(124)는 이러한 주변블록들을 이용하여 기 결정된 개수의 머지 후보를 포함하는 머지 리스트를 구성한다. 머지 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 현재블록의 움직임정보로서 사용할 머지 후보를 선택하고 선택된 후보를 식별하기 위한 머지 인덱스 정보를 생성한다. 생성된 머지 인덱스 정보는 부호화부(150)에 의해 부호화되어 복호화 장치로 전달된다.
움직임 정보를 부호화하는 또 다른 방법은 차분 움직임벡터를 부호화하는 것이다.
이 방법에서, 인터 예측부(124)는 현재블록의 주변블록들을 이용하여 현재블록의 움직임벡터에 대한 예측 움직임벡터 후보들을 유도한다. 예측 움직임벡터 후보들을 유도하기 위해 사용되는 주변블록으로는, 도 2에 도시된 현재 픽처 내에서 현재블록에 인접한 좌측블록(L), 상단블록(A), 우상단블록(AR), 좌하단블록(BL), 좌상단블록(AL) 중에서 전부 또는 일부가 사용될 수 있다. 또한, 현재블록이 위치한 현재 픽처가 아닌 참조픽처(현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처와 동일할 수도 있고 다를 수도 있음) 내에 위치한 블록이 예측 움직임벡터 후보들을 유도하기 위해 사용되는 주변블록으로서 사용될 수도 있다. 예컨대, 참조픽처 내에서 현재블록과 동일 위치에 있는 블록(co-located block) 또는 그 동일 위치의 블록에 인접한 블록들이 사용될 수 있다.
인터 예측부(124)는 이 주변블록들의 움직임벡터를 이용하여 예측 움직임벡터 후보들을 유도하고, 예측 움직임벡터 후보들을 이용하여 현재블록의 움직임벡터에 대한 예측 움직임벡터를 결정한다. 그리고, 현재블록의 움직임벡터로부터 예측 움직임벡터를 감산하여 차분 움직임벡터를 산출한다.
예측 움직임벡터는 예측 움직임벡터 후보들에 기 정의된 함수(예컨대, 중앙값, 평균값 연산 등)를 적용하여 구할 수 있다. 이 경우, 영상 복호화 장치도 기 정의된 함수를 알고 있다. 또한, 예측 움직임벡터 후보를 유도하기 위해 사용하는 주변블록은 이미 부호화 및 복호화가 완료된 블록이므로 영상 복호화 장치도 그 주변블록의 움직임벡터도 이미 알고 있다. 그러므로 영상 부호화 장치는 예측 움직임벡터 후보를 식별하기 위한 정보를 부호화할 필요가 없다. 따라서, 이 경우에는 차분 움직임벡터에 대한 정보와 현재블록을 예측하기 위해 사용한 참조픽처에 대한 정보가 부호화된다.
한편, 예측 움직임벡터는 예측 움직임벡터 후보들 중 어느 하나를 선택하는 방식으로 결정될 수도 있다. 이 경우에는 차분 움직임벡터에 대한 정보 및 현재블록을 예측하기 위해 사용한 참조픽처에 대한 정보와 함께, 선택된 예측 움직임벡터 후보를 식별하기 위한 정보가 추가로 부호화된다.
인트라 예측부(122)는 현재블록이 포함된 현재 픽처 내에서 현재블록의 주변에 위치한 픽셀(참조 픽셀)들을 이용하여 현재블록 내의 픽셀들을 예측한다. 예측 방향에 따라 복수의 인트라 예측모드가 존재하며, 각 예측모드에 따라 사용할 주변 픽셀과 연산식이 다르게 정의된다. 특히, 인트라 예측부(122)는 현재블록을 부호화하는데 사용할 인트라 예측 모드를 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 인트라 예측부(122)는 여러 인트라 예측 모드들을 사용하여 현재블록을 인코딩하고, 테스트된 모드들로부터 사용할 적절한 인트라 예측 모드를 선택할 수도 있다. 예를 들어, 인트라 예측부(122)는 여러 테스트된 인트라 예측 모드들에 대한 레이트 왜곡(rate-distortion) 분석을 사용하여 레이트 왜곡 값들을 계산하고, 테스트된 모드들 중 최선의 레이트 왜곡 특징들을 갖는 인트라 예측 모드를 선택할 수도 있다.
인트라 예측부(122)는 복수의 인트라 예측 모드 중에서 하나의 인트라 예측 모드를 선택하고, 선택된 인트라 예측 모드에 따라 결정되는 주변 픽셀(참조 픽셀)과 연산식을 사용하여 현재블록을 예측한다. 선택된 인트라 예측 모드에 대한 정보는 부호화부(150)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.
감산기(130)는 현재블록으로부터 인트라 예측부(122) 또는 인터 예측부(124)에 의해 생성된 예측블록을 감산하여 잔차 블록을 생성한다.
변환부(140)는 공간 영역의 픽셀 값들을 가지는 잔차 블록 내의 잔차 신호를 주파수 도메인의 변환 계수로 변환한다. 변환부(140)는 잔차 블록 내의 잔차 신호들을 현재블록의 크기를 변환 단위로 사용하여 변환할 수 있으며, 또는 잔차 블록을 더 작은 복수의 서브블록을 분할하고 서브블록 크기의 변환 단위로 잔차 신호들을 변환할 수도 있다. 잔차 블록을 더 작은 서브블록으로 분할하는 방법은 다양하게 존재할 수 있다. 예컨대, 기정의된 동일한 크기의 서브블록으로 분할할 수도 있으며, 또는 잔차 블록을 루트 노드로 하는 QT(quadtree) 방식의 분할을 사용할 수도 있다.
양자화부(145)는 변환부(140)로부터 출력되는 변환 계수들을 양자화하고, 양자화된 변환 계수들을 부호화부(150)로 출력한다.
부호화부(150)는 양자화된 변환 계수들을 CABAC 등의 부호화 방식을 사용하여 부호화하여 비트스트림을 생성한다. 또한, 부호화부(150)는 블록 분할과 관련된 CTU size, MinQTSize, MaxBTSize, MaxBTDepth, MinBTSize, QT 분할 플래그, BT 분할 플래그, 분할 타입 등의 정보를 부호화하여, 영상 복호화 장치가 영상 부호화 장치와 동일하게 블록을 분할할 수 있도록 한다.
부호화부(150)는 현재블록이 인트라 예측에 의해 부호화되었는지 아니면 인터 예측에 의해 부호화되었는지 여부를 지시하는 예측 타입에 대한 정보를 부호화하고, 예측 타입에 따라 인트라 예측정보 또는 인터 예측정보를 부호화한다.
현재블록이 인트라 예측된 경우에는 인트라 예측정보로서 인트라 예측 모드에 대한 신택스 요소(syntax element)를 부호화한다. 현재블록이 인터 예측된 경우, 부호화부(150)는 인터 예측정보에 대한 신택스 요소를 부호화한다. 인터 예측정보에 대한 신택스 요소는 다음을 포함한다.
(1) 현재블록의 움직임정보가 머지 모드로 부호화되는지 아니면 차분 움직임벡터를 부호화하는 모드로 부호화되는지 여부를 지시하는 모드 정보
(2) 움직임정보에 대한 신택스 요소
움직임정보가 머지 모드에 의해 부호화되는 경우, 부호화부(150)는 머지 후보들 중 어느 후보가 현재블록의 움직임정보를 추출하기 위한 후보로서 선택되는지를 지시하는 머지 인덱스 정보를 움직임정보에 대한 신택스 요소로 부호화한다.
반면, 움직임정보가 차분 움직임벡터를 부호화하는 모드에 의해 부호화되는 경우, 차분 움직임벡터에 대한 정보 및 참조픽처에 대한 정보를 움직임정보에 대한 신택스 요소로 부호화한다. 만약, 예측 움직임벡터가 복수의 예측 움직임벡터 후보들 중 어느 하나의 후보를 선택하는 방식으로 결정되는 경우에는, 움직임정보에 대한 신택스 요소는 그 선택된 후보를 식별하기 위한 예측 움직임벡터 식별 정보를 추가로 더 포함한다.
역양자화부(160)는 양자화부(145)로부터 출력되는 양자화된 변환 계수들을 역양자화하여 변환 계수들을 생성한다. 역변환부(165)는 역양자화부(160)로부터 출력되는 변환 계수들을 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 변환하여 잔차블록을 복원한다.
가산부(170)는 복원된 잔차블록과 예측부(120)에 의해 생성된 예측블록을 가산하여 현재블록을 복원한다. 복원된 현재블록 내의 픽셀들은 다음 순서의 블록을 인트라 예측할 때 참조 픽셀로서 사용된다.
필터부(180)는 블록 단위의 부호화/복호화로 인해 발생하는 블록킹 현상(blocking artifact)을 제거하기 위해 복원된 블록 간의 경계를 디블록킹 필터링하고 메모리(190)에 저장한다. 한 픽처 내의 모든 블록들이 복원되면, 복원된 픽처는 이후에 부호화하고자 하는 픽처 내의 블록을 인터 예측하기 위한 참조픽처로 사용된다.
이하에서는 영상 복호화 장치에 대해 설명한다.
도 3은 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 복호화 장치의 예시적인 블록도이다.
영상 복호화 장치는 복호화부(310), 역양자화부(320), 역변환부(330), 예측부(340), 가산기(350), 필터부(360) 및 메모리(370)를 포함한다. 도 2의 영상 부호화 장치와 마찬가지로, 영상 복호화 장치는 각 구성요소가 하드웨어 칩으로 구현될 수 있으며, 또는 소프트웨어로 구현되고 마이크로프로세서가 각 구성요소에 대응하는 소프트웨어의 기능을 실행하도록 구현될 수도 있다.
복호화부(310)는 영상 부호화 장치로부터 수신한 비트스트림을 복호화하여 블록 분할과 관련된 정보를 추출하여 복호화하고자 하는 현재블록을 결정하고, 현재블록을 복원하기 위해 필요한 예측 정보와 잔차신호에 대한 정보 등을 추출한다.
복호화부(310)는 SPS (Sequence Parameter Set) 또는 PPS (Picture Parameter Set)로부터 CTU size에 대한 정보를 추출하여 CTU의 크기를 결정하고, 픽처를 결정된 크기의 CTU로 분할한다. 그리고 CTU를 트리 구조의 최상위 레이어, 즉, 루트 노드로 결정하고, CTU에 대한 분할 정보를 추출함으로써 CTU를 트리 구조를 이용하여 분할한다. 예컨대, QTBT 구조를 사용하여 CTU를 분할하는 경우, 먼저 QT의 분할과 관련된 제1 플래그(QT_split_flag)를 추출하여 각 노드를 하위 레이어의 네 개의 노드로 분할한다. 그리고, QT의 리프 노드에 해당하는 노드에 대해서는 BT의 분할과 관련된 제2 플래그(BT_split_flag) 및 분할 타입 정보를 추출하여 해당 리프 노드를 BT 구조로 분할한다.
한편, 복호화부(310)는 트리 구조의 분할을 통해 복호화하고자 하는 현재블록을 결정하게 되면, 현재블록이 인트라 예측되었는지 아니면 인터 예측되었는지를 지시하는 예측 타입에 대한 정보를 추출한다.
예측 타입 정보가 인트라 예측을 지시하는 경우, 복호화부(310)는 현재블록의 인트라 예측정보(인트라 예측 모드)에 대한 신택스 요소를 추출한다.
예측 타입 정보가 인터 예측을 지시하는 경우, 복호화부(310)는 인터 예측정보에 대한 신택스 요소를 추출한다. 먼저, 현재블록의 움직임정보가 복수의 부호화 모드 중 어느 모드에 의해 부호화되었는지 여부를 지시하는 모드 정보를 추출한다. 여기서, 복수의 부호화 모드는 머지 모드 및 차분 움직임벡터 부호화 모드를 포함한다. 모드 정보가 머지 모드를 지시하는 경우, 복호화부(310)는 머지 후보들 중 어느 후보로부터 현재블록의 움직임벡터를 유도할지 여부를 지시하는 머지 인덱스 정보를 움직임정보에 대한 신택스 요소로서 추출한다. 반면, 모드 정보가 차분 움직임벡터 부호화 모드를 지시하는 경우, 복호화부(310)는 차분 움직임벡터에 대한 정보 및 현재블록의 움직임벡터가 참조하는 참조픽처에 대한 정보를 움직임벡터에 대한 신택스 요소로서 추출한다. 한편, 영상 부호화 장치가 복수의 예측 움직임벡터 후보들 중에서 어느 하나의 후보를 현재블록의 예측 움직임벡터로 사용한 경우에는 예측 움직임벡터 식별정보가 비트스트림에 포함된다. 따라서 이 경우에는, 차분 움직임벡터에 대한 정보와 참조픽처에 대한 정보뿐만 아니라 예측 움직임벡터 식별정보도 움직임벡터에 대한 신택스 요소로서 추출한다.
한편, 복호화부(310)는 잔차신호에 대한 정보로서 현재블록의 양자화된 변환계수들에 대한 정보를 추출한다.
역양자화부(320)는 양자화된 변환계수들을 역양자화하고 역변환부(330)는 역양자화된 변환계수들을 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 역변환하여 잔차신호들을 복원함으로써 현재블록에 대한 잔차블록을 생성한다.
예측부(340)는 인트라 예측부(342) 및 인터 예측부(344)를 포함한다. 인트라 예측부(342)는 현재블록의 예측 타입인 인트라 예측일 때 활성화되고, 인터 예측부(344)는 현재블록의 예측 타입인 인트라 예측일 때 활성화된다.
인트라 예측부(342)는 복호화부(310)로부터 추출된 인트라 예측 모드에 대한 신택스 요소로부터 복수의 인트라 예측 모드 중 현재블록의 인트라 예측 모드를 결정하고, 인트라 예측 모드에 따라 현재블록 주변의 참조 픽셀들을 이용하여 현재블록을 예측한다.
인터 예측부(344)는 복호화부(310)로부터 추출된 인트라 예측 모드에 대한 신택스 요소를 이용하여 현재블록의 움직임정보를 결정하고, 결정된 움직임정보를 이용하여 현재블록을 예측한다.
먼저, 인터 예측부(344)는 복호화부(310)로부터 추출된 인터 예측에서의 모드 정보를 확인한다. 모드 정보가 머지 모드를 지시하는 경우, 인터 예측부(344)는 현재블록의 주변블록을 이용하여 기 결정된 개수의 머지 후보를 포함하는 머지 리스트를 구성한다. 인터 예측부(344)가 머지 리스트를 구성하는 방법은 영상 부호화 장치의 인터 예측부(124)와 동일하다. 그리고, 복호화부(310)으로부터 전달된 머지 인덱스 정보를 이용하여 머지 리스트 내의 머지 후보들 중에서 하나의 머지 후보를 선택한다. 그리고 선택된 머지 후보의 움직임정보, 즉, 머지 후보의 움직임벡터와 참조픽처를 현재블록의 움직임벡터와 참조픽처로 설정한다.
반면, 모드 정보가 차분 움직임벡터 부호화 모드를 지시하는 경우, 인터 예측부(344)는 현재블록의 주변블록들의 움직임벡터를 이용하여 예측 움직임벡터 후보들을 유도하고, 예측 움직임벡터 후보들을 이용하여 현재블록의 움직임벡터에 대한 예측 움직임벡터를 결정한다. 인터 예측부(344)가 예측 움직임벡터 후보들을 유도하는 방법은 영상 부호화 장치의 인터 예측부(124)와 동일하다. 만약, 영상 부호화 장치가 복수의 예측 움직임벡터 후보들 중에서 어느 하나의 후보를 현재블록의 예측 움직임벡터로 사용한 경우에는 움직임정보에 대한 신택스 요소는 예측 움직임벡터 식별정보를 포함한다. 따라서, 이 경우에, 인터 예측부(344)는 예측 움직임벡터 후보들 중 예측 움직임벡터 식별정보에 의해 지시되는 후보를 예측 움직임벡터로 선택할 수 있다. 그러나, 영상 부호화 장치가 복수의 예측 움직임벡터 후보들에 기 정의된 함수를 사용하여 예측 움직임벡터를 결정한 경우에는, 인터 예측부는 영상 부호화 장치와 동일한 함수를 적용하여 예측 움직임벡터를 결정할 수도 있다. 현재블록의 예측 움직임벡터가 결정되면, 인터 예측부(344)는 예측 움직임벡터와 복호화부(310)로부터 전달된 차분 움직임벡터를 가산하여 현재블록의 움직임벡터를 결정한다. 그리고 복호화부(310)로부터 전달된 참조픽처에 대한 정보를 이용하여 현재블록의 움직임벡터가 참조하는 참조픽처를 결정한다.
머지 모드 또는 차분 움직임벡터 부호화 모드에서 현재블록의 움직임벡터와 참조픽처가 결정되면, 인터 예측부(344)는 참조픽처 내에서 움직임벡터가 지시하는 위치의 블록을 이용하여 현재블록의 예측블록을 생성한다.
한편, 양방향 예측의 경우, 인터 예측부(344)는 인터 예측정보에 대한 신택스 요소를 이용하여 참조픽처 리스트 0 및 참조픽처 리스트 1로부터 각각 제1 참조픽처 및 제2 참조픽처를 선택하고, 각 참조픽처를 참조하는 제1 움직임벡터와 제2 움직임벡터를 결정한다. 그리고, 제1 참조픽처를 참조하는 제1 움직임벡터에 의해 제1 참조블록을 생성하고, 제2 참조픽처를 참조하는 제2 움직임벡터에 의해 제2 참조블록을 생성한다. 현재블록에 대한 예측블록은 제1 참조블록과 제2 참조블록을 평균 또는 가중 평균하여 생성한다.
또한, 인터 예측부(344)는 양방향 예측을 이용하여 현재블록의 예측블록을 생성하기 위해 본 개시의 양방향 옵티컬 플로우(bi-directional optical flow; BIO) 프로세스를 수행할 수도 있다. 다시 말해, 인터 예측부(344)는 현재블록에 대한 양방향의 움직임 벡터들을 결정한 후에, 픽셀 단위 혹은 서브 블록 단위로 BIO 프로세스에 따른 움직인 보상을 사용하여 현재블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다.
양방향 예측을 이용한 움직임 보상시에 BIO 프로세스를 적용할지 여부는 다양한 방법으로 결정될 수 있다. BIO 프로세스에 대한 상세 및 움직임 보상 과정에서 BIO 프로세스를 적용할지 여부에 대한 상세는 도 4 이하의 도면들을 참조하여 후술한다.
가산기(350)는 역변환부로부터 출력되는 잔차블록과 인터 예측부 또는 인트라 예측부로부터 출력되는 예측블록을 가산하여 현재블록을 복원한다. 복원된 현재블록 내의 픽셀들은 이후에 복호화할 블록을 인트라 예측할 때의 참조픽셀로서 활용된다.
필터부(360)는 블록 단위의 복호화로 인해 발생하는 블록킹 현상(blocking artifact)를 제거하기 위해 복원된 블록 간의 경계를 디블록킹 필터링하고 메모리(370)에 저장한다. 한 픽처 내의 모든 블록들이 복원되면, 복원된 픽처는 이후에 복호화하고자 하는 픽처 내의 블록을 인터 예측하기 위한 참조픽처로 사용된다.
본 개시는 움직임 보상에서의 양방향 옵티컬 플로우(bi-directional optical flow, BIO)의 적용과 관련된다. 부호화 장치는 인터 예측 과정에서 코딩 블록(CU: coding unit) 단위의 움직임 추정 및 보상을 수행한 후, 그 결과물인 움직임 벡터(MV) 값을 복호화 장치 측에 전송하게 되고, 부호화 장치 및 복호화 장치는 CU 단위의 MV 값을 기반으로 BIO를 이용하여 픽셀 단위로 혹은 CU 보다 작은 서브 블록(즉, sub-CU) 단위로 MV 값을 추가적으로 보정할 수 있다. 즉, BIO는 n×n 크기의 블록에서부터 1×1 크기의 블록(즉, 픽셀) 단위로 코딩 블록(CU)의 움직임을 각 블록의 크기를 기준으로 정밀하게 움직임을 보상할 수 있다. 또한, BIO 프로세스는 부호화 장치와 복호화 장치가 서로 공유하는 기 복호화된 정보를 이용한 명시적인 방정식을 적용하여 수행되므로, 부호화 장치로부터 복호화 장치로 BIO 프로세스를 위한 추가적인 정보의 시그널링은 요구되지 않는다.
도 4는 BIO의 기본적인 개념을 설명하기 위한 참조도이다.
영상 부호화 및 복호화 시 이용하는 BIO는 움직임 벡터 정보가 양방향 (bi-prediction) 정보여야 하고, 영상을 구성하는 픽셀이 일정한 속도로 이동하고 픽셀 값의 변화가 거의 없다는 가정을 기반으로 한다.
우선, 현재블록에 대한 (통상의) 양방향 움직임 예측에 의하여 참조픽처들(Ref0과 Ref1)에서 현재 픽처의 부호화되는 현재블록과 가장 유사한 대응 영역들(즉, 참조 블록들)을 가리키는 양방향 움직임 벡터들(MV0,MV1)이 결정되었다고 가정하자. 해당 두 개의 양방향 움직임 벡터들은 현재블록의 움직임을 나타내는 값이다. 즉, 양방향 움직임 벡터들은 현재블록을 하나의 단위로 설정하고, 해당 단위에 대한 움직임을 전체적으로 추정한 값이다.
도 4의 예시에서, 현재블록 내 픽셀 P와 대응되는 것으로 양방향 움직임 벡터(MV0)가 가리키는 참조픽처(Ref0)내 픽셀은 P0이며, 현재블록 내 픽셀 P와 대응되는 것으로 양방향 움직임 벡터(MV1)가 가리키는 참조픽처(Ref1)내 픽셀은 P1이다. 그리고, 도 4에서 픽셀 P에 대한 움직임은 현재블록의 전체적인 움직임과는 조금 상이하다라고 가정하자. 예컨대, 도 4의 Ref0내 픽셀 A에 위치하는 물체가 현재 픽처의 현재블록 내 픽셀 P를 지나 Ref1 내 픽셀 B로 움직였다면, 픽셀 A 및 픽셀 B는 상당히 유사한 값을 가지게 된다. 또한, 이 경우, 현재블록 내 픽셀 P와 가장 유사한 Ref0 내 지점은 양방향 움직임 벡터(MV0)가 가리키는 P0이 아니라, P0를 소정의 변위 벡터(v x τ 0 , v y τ 0)만큼 이동시킨 A이며, 현재블록 내 픽셀 P와 가장 유사한 Ref1 내 지점은 양방향 움직임 벡터(MV1)가 가리키는 P1이 아니라, P1를 소정의 변위 벡터(-v x τ 1 , -v y τ 1)만큼 이동시킨 B이다. τ 0와 τ 1은 현재 픽처를 기준으로 각각 Ref0와 Ref1에 대한 시간축 거리를 의미하며, POC (Picture Order Count)를 기반으로 계산된다. 이하에서는, 편의상, (v x ,v y )를 “옵티컬 플로우(optical flow)” 또는 “BIO 움직임벡터”라고 지칭한다.
그러므로, 현재 픽처 내 현재블록의 픽셀(P)값을 예측함에 있어서, 두 참조 픽셀(A, B)의 값을 이용하면, 양방향 움직임 벡터(MV0, MV1)가 가리키는 참조 픽셀(P0, P1)을 이용하는 것보다 좀 더 정확한 예측이 가능하다. 위와 같이, 옵티컬 플로우 (v x ,v y )에 의해 특정되는 현재블록 내 픽셀 단위의 움직임을 고려하여 현재블록의 한 픽셀을 예측하는 데 사용되는 참조 픽셀을 변경하는 개념은 현재블록 내 서브블록들 단위의 움직임을 고려하는 것으로 확장될 수 있다.
이하에서는, BIO 기법에 따라, 현재블록 내 픽셀에 대한 예측값을 생성하는 이론적인 방법을 설명하기로 한다. 설명의 편의를 위해, BIO 기반의 양방향 움직임 보상을 픽셀 단위로 수행하는 것을 전제로 한다.
현재블록에 대한 (통상의) 블록 단위 양방향 움직임 예측에 의하여 참조픽처(Ref0과 Ref1)에서 현재 픽처의 부호화되는 현재블록과 가장 유사한 대응 영역들(즉, 참조 블록들)을 가리키는 양방향 움직임 벡터들(MV0,MV1)이 결정되었다고 가정한다. 복호화 장치는 비트스트림에 포함된 움직임 벡터 정보로부터 양방향 움직임 벡터들(MV0,MV1)를 결정할 수 있다. 또한, 현재블록 내 픽셀 (i,j)와 대응되는 것으로 움직임 벡터들(MV0)가 가리키는 참조픽처(Ref0)내 픽셀의 밝기 값(luminance value)을 I (0) (i,j)라고 정의하고, 현재블록 내 픽셀 (i,j)와 대응되는 것으로 움직임 벡터들(MV1)가 가리키는 참조픽처(Ref1)내 픽셀의 밝기값을 I (1) (i,j)라고 정의한다.
BIO 움직임 벡터 (v x ,v y )가 현재블록 내 픽셀에 대응되는 것으로 가리키는 참조픽처 Ref0내의 픽셀 A의 밝기값은 I (0)(i + v x τ 0, j + v y τ 0)로 정의될 수 있으며, 참조픽처 Ref1내의 픽셀 B의 밝기값은 I (1)(i - v x τ 1, j - v y τ 1)로 정의될 수 있다. 여기서, 테일러 급수의 1차 항만을 사용하여 선형 근사(linear approximation)를 수행하면, A와 B를 수학식 1과 같이 표현할 수 있다.
여기서, I x ( k )와 I y ( k ) (k = 0, 1)는 Ref0 및 Ref1의 (i, j) 위치에서의 수평 및 수직 방향의 그래디언트 값을 나타낸다. τ 0와 τ 1은 현재 픽처를 기준으로 각각 Ref0와 Ref1에 대한 시간축 거리를 의미하며, POC (Picture Order Count)를 기반으로 계산된다. 수식으로 τ 0 = POC(current) - POC(Ref0), τ 1 = POC(Ref1) - POC(current) 이다.
블록 내 각 픽셀의 양방향 옵티컬 플로우 (v x , v y )는 픽셀 A와 픽셀 B의 차이값으로 정의되는 Δ를 최소화하는 해로 결정한다. 수학식 1에서 유도된 A와 B의 선형 근사를 이용하여 Δ를 수학식 2로 정의할 수 있다.
간략하게 표기하기 위해, 위 수학식 2의 각 항에서 픽셀의 위치 (i, j)는 생략되었다.
보다 강건한(robust) 옵티컬 플로우 추정을 위해 움직임이 지역적으로 주변 픽셀들과 일관성이 있다는 가정을 도입한다. 현재 예측하고자 하는 픽셀 (i, j)에 대한 BIO 움직임 벡터는 현재 예측하고자 하는 픽셀 (i, j)를 중심으로 하는 (2M+1)x(2M+1) 크기의 마스크 Ω 내 존재하는 모든 픽셀 (i', j')에 대한 수학식 2의 차이값 Δ들을 고려한다. 즉, 현재 픽셀 (i, j)에 대한 옵티컬 플로우는 다음의 수학식 3과 같이, 마스크 Ω 내의 각 픽셀에 대하여 획득된 차이값 Δ[i',j']의 제곱합인 목적함수 Φ(v x , v y )를 최소로 하는 벡터로 결정될 수 있다.
여기서, (i', j')은 마스크 Ω 내 픽셀들의 위치를 의미한다. 예컨대, M = 2인 경우, 마스크의 형태는 도 5와 같다. 마스크의 중심에 위치한 빗 금친 픽셀은 현재 픽셀 (i, j)이며, 마스크 Ω 내 픽셀들은 (i', j') 으로 표현된다.
블록 내 각 픽셀 (i, j)의 옵티컬 플로우 (v x , v y )를 구하기 위해 목적함수 Φ(v x , v y )를 최소화하는 해를 해석적 방법(analytic method)으로 계산한다. 목적함수 Φ(v x , v y )를 각각 v x 와 v y 로 편미분하여 ∂Φ(v x , v y )/∂v x = 0 과 ∂Φ(v x , v y )/∂v y = 0을 유도하고 두 방정식을 연립하면 수학식 4를 얻을 수 있다.
수학식 4의 s 1, s 2,s 3,s 4,s 5,s 6는 수학식 5와 같다.
여기서, s 2=s 4이므로, s 4는 s 2로 대체하여 사용한다.
수학식 4의 연립방정식을 풀어서 v x 와 v y 를 구할 수 있다. 일례로, Cramer's rule을 사용하여 v x 와 v y 를 유도하면 수학식 6과 같다.
또 다른 일례로, 수학식 4의 첫 번째 방정식에 v y = 0을 대입하여 v x 의 근사값을 계산하고, 두 번째 방정식에 먼저 계산된 v x 를 대입하여 v y 의 근사값을 계산하는 단순화된 방법을 사용할 수도 있으며, 이 경우 v x 와 v y 는 수학식 7과 같이 표현된다.
여기서, r과 m은 0 또는 매우 낮은 값으로 나눗셈이 수행되는 것을 피하기 위해 도입한 정규화 파라미터이다. 수식(7)에서 s 1 +r > m이 만족되지 않을 경우 v x (i, j) = 0으로 설정하며, s 5+r > m이 만족되지 않을 경우 v y (i, j) = 0으로 설정한다.
또 다른 일례로, 수학식 4의 첫 번째 방정식에 v y = 0을 대입하여 v x 의 근사값을 계산하고, 두 번째 방정식에 v x = 0을 대입하여 v y 의 근사값을 계산하는 방법을 사용할 수 있다. 이 방법을 사용하면 v x 와 v y 를 각각 독립적으로 계산할 수 있으며, v x 와 v y 는 수학식 8과 같이 표현된다.
또 다른 일례로, 수학식 4의 첫 번째 방정식에 v y = 0을 대입하여 v x 의 근사값을 계산하고, 두 번째 방정식에 v x 의 근사값을 대입하여 구한 v y 의 첫 번째 근사값과 v x = 0을 대입하여 구한 v y 의 두 번째 근사값의 평균값으로 v y 를 계산하는 방법을 사용할 수 있다. 해당 방법을 사용하여 v x 와 v y 를 구하면 수학식 9와 같다.
수학식 7 내지 9에서 사용된 정규화 파라미터 r과 m은 수학식 10과 같이 정의될 수 있다.
여기서 d는 영상의 픽셀들의 비트 뎁스(bit depth)를 의미한다.
블록 내 각 픽셀에 대해 수학식 6 내지 수학식 9 등의 방법을 사용하여 계산함으로써 블록 내 각 픽셀들의 옵티컬 플로우 v x 와 v y 를 획득한다.
현재 픽셀의 옵티컬 플로우 (v x ,v y )가 결정되면, BIO에 따른 현재 픽셀 (i, j)에 대한 양방향 예측값(pred BIO )은 수학식 11에 의해 계산될 수 있다.
수학식 11에서, (I (0) +I (1) )/2는 통상적인 블록 단위 양방향 움직임 보상이므로, 나머지 항들은 BIO 오프셋(offset)으로 지칭될 수 있다.
한편, 통상적인 양방향 움직임 보상에서는 참조블록 내의 픽셀들을 이용하여 현재블록의 예측블록을 생성한다. 반면, 마스크의 사용은 참조블록 내의 픽셀들 이외의 다른 픽셀들에 대한 접근을 허용해야 한다. 예컨대, 도 6(a)에서와 같은 참조블록의 최좌측상단 위치((0,0) 위치)의 픽셀에 대한 마스크는 참조블록 외부의 위치에 위치하는 픽셀들을 포함한다. 통상적인 양방향 움직임 보상에서와 동일한 메모리 접근을 유지하기 위해 그리고 BIO의 연산 복잡도를 줄이기 위해, 마스크 내에서 참조블록을 벗어나는 픽셀의 I (k) ,I x (k) ,I y (k) 는 참조블록 내에서 가장 가까운 픽셀의 해당 값들로 패딩하여 사용할 수 있다. 예컨대, 도 6(b)에 도시된 바와 같이, 마스크의 크기가 5x5인 경우, 참조블록 상단에 위치한 외부 픽셀들에 대한 I (k) ,I x (k) ,I y (k) 은 참조블록 내의 최상단 행(row)의 픽셀들의 I (k) ,I x (k) ,I y (k) 로 패딩할 수 있고, 참조블록 좌측에 위치한 외부 픽셀들에 대한 I (k) ,I x (k) ,I y (k) 은 최좌측 열(column)의 I (k) ,I x (k) ,I y (k) 로 패딩할 수도 있다.
이상에서는 현재블록 내의 각 픽셀 단위로 수행되는 BIO 프로세스를 설명하였다. 그러나, 연산의 복잡도를 줄이기 위해 BIO 프로세스는 블록 기반, 예컨대, 4x4 단위로 수행될 수도 있다. 현재블록 내의 서브블록 단위로 수행되는 BIO는 수식(6) 내지 수식(9) 등의 방법을 사용하여 현재블록 내 각 서브블록들의 단위로 옵티컬 플로우 v x 와 v y 를 획득할 수 있다. 서브블록 기반의 BIO는 픽셀 단위의 BIO와 그 원리가 동일하며 단지 마스크의 범위만 다르다.
일례로서, 마스크 Ω의 범위가 서브블록의 범위를 포함하도록 확장될 수 있다. 서브블록의 크기가 N×N일 때, 마스크 Ω는 (2M+N)×(2M+N) 크기를 갖는다. 예를 들어 M = 2이고 서브블록의 크기가 4×4인 경우, 도 7과 같은 마스크 형태를 가진다. 서브블록을 포함하는 마스크 Ω 내의 모든 픽셀에 대해 수학식 2의 Δ들을 연산하여 서브블록에 대한 수학식 3의 목적함수를 구하고 수학식 4의 내지 9를 적용하여 서브블록 단위의 옵티컬 플로우 (v x ,v y )를 계산할 수 있다.
다른 일례로서, 서브블록 내의 모든 픽셀에 대해 각 픽셀 단위로 마스크를 적용하여 수학식 2의 Δ들을 연산하고 연산된 Δ들을 제곱합하여 서브블록에 대한 수학식 3의 목적함수를 구할 수 있다. 그리고, 그 목적함수를 최소화하는 방식으로 그 서브블록에 대한 옵티컬 플로우 (v x ,v y )를 계산할 수 있다. 예컨대, 도 8을 참조하면, 현재블록 내 4x4 서브블록(820)의 (0,0) 위치의 픽셀에 대해 5x5 크기의 마스크(810a)를 적용하여 마스크(810a) 내의 모든 픽셀에 대해 수학식 2의 Δ들을 연산한다. 그리고, (0,1) 위치의 픽셀에 대해 5x5 크기의 마스크(810b)를 적용하여 마스크(810b) 내의 모든 픽셀에 대해 수학식 2의 Δ들을 연산한다. 이러한 과정을 통해 서브블록 내의 모든 픽셀들에 대해 계산된 Δ들을 제곱합하여 수학식 3의 목적함수를 구할 수 있다. 그리고 그 목적함수를 최소로 하는 옵티컬 플로우 (v x ,v y )를 계산할 수 있다. 본 예시에서의 목적함수는 수학식 12와 같이 표현된다.
여기서, bk는 현재블록 내의 k 번째 서브블록을 나타내고, Ω(x,y)는 k 번째 서브블록 내의 (x, y) 좌표를 가지는 픽셀에 대한 마스크를 나타낸다. 그리고, 옵티컬 플로우 (v x ,v y ) 연산을 위해 사용되는 s 1 내지 s 6 는수학식 13과 같이 수정된다.
위 수학식에서 와 는 각각 I x (k) ,I y (k) , 즉, 수평방향 그래디언트 및 수직방향 그래디언트를 나타낸다.
또 다른 일례로서, 도 7과 같이 서브블록 단위의 마스크를 사용하되 마스크의 각 위치마다 가중치를 적용하는 방법을 사용할 수도 있다. 가중치는 서브블록의 중심으로 갈수록 더 높은 가중치가 적용된다. 예를 들어, 도 8을 참조하면, 서브블록 내의 각 픽셀 단위로 마스크를 적용하는 경우 동일한 위치에 대한 Δ들이 중복 계산될 수 있다. 서브 블록(820)의 (0,0) 위치의 픽셀에 중심을 둔 마스크 (810a) 내에 위치하는 픽셀들 대부분은, 서브 블록(820)의 (1,0) 위치의 픽셀에 중심을 둔 마스크 (810b) 내에도 위치한다. 따라서, Δ들이 중복하여 계산될 수 있다. 중복되는 Δ를 반복적으로 계산하는 대신 마스크 내의 각 위치에 대해 중복되는 횟수에 따른 가중치를 부여할 수 있다. 예컨대, M = 2이고 서브블록의 크기가 4×4인 경우, 도 9와 같이 가중치가 부여된 마스크 형태를 가질 수 있다. 이와 같이 방식을 취하면, 수학식 12 및 13의 연산을 단순화하여 연산 복잡도를 줄일 수 있다.
이상에서 설명한 픽셀 기반 또는 서브블록 기반의 BIO는 많은 연산량을 필요로 한다. 따라서, 영상 부호화 또는 복호화에서 BIO에 따른 연산량을 줄이기 위한 방법이 요구되며 본 개시에서는 연산량을 줄이기 위해 일정한 조건을 만족하는 경우 움직임 보상에서 BIO 프로세스를 스킵하는 것을 제안한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 BIO 프로세스를 선택적으로 적용하여 움직임 보상을 수행하는 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
본 실시예에서 설명하는 움직임 보상 장치(1000)는 영상 부호화 장치의 인터 예측부(124) 및/또는 영상 복호화 장치의 인터 예측부(344)에 구현될 수 있으며, 참조블록 생성부(1010), 스킵 결정부(1020) 및 예측블록 생성부(1030)를 포함할 수 있다. 이들 각 구성요소는 하드웨어 칩으로 구현될 수 있으며, 또는 소프트웨어로 구현되고 하나 이상의 마이크로프로세서가 각 구성요소에 대응하는 소프트웨어의 기능을 실행하도록 구현될 수도 있다.
참조블록 생성부(1010)는, 참조픽처 리스트 0 내의 제1 참조픽처를 참조하는 제1 움직임벡터를 이용하여 제1 참조블록을 생성하고, 참조픽처 리스트 1 내의 제2 참조픽처를 참조하는 제2 움직임벡터를 이용하여 제2 참조블록을 생성한다.
스킵 결정부(1020)는 움직임 보상 과정에서 BIO 프로세스를 적용할지 여부를 결정한다.
예측블록 생성부(1030)는, 스킵 결정부(1020)에 의해 BIO 프로세스가 스킵되는 것으로 결정되는 경우, 통상적인 움직임 보상에 의해 현재블록의 예측블록을 생성한다. 즉, 제1 참조블록과 제2 참조블록을 평균 또는 가중평균하여 현재블록의 예측블록을 생성한다. 반면, 스킵 결정부(1020)에 의해 BIO 프로세스가 적용되는 것으로 결정되면, 예측블록 생성부(1030)는 BIO 프로세스에 따라 제1 참조블록 및 제2 참조블록을 이용하여 현재블록의 예측블록을 생성한다. 즉, 수학식 11을 적용하여 현재블록의 예측블록을 생성할 수 있다.
스킵 결정부(1020)는 다음 중 하나 이상 조건에 근거하여 BIO 프로세스를 적용할지 여부를 결정할 수 있다.
- 현재블록의 텍스처(texture) 복잡도
- 현재블록의 크기, 및/또는 움직임 정보 부호화 모드를 지시하는 모드 정보
- 양방향 움직임벡터(제1 움직임벡터 및 제2 움직임벡터)가 등속도 운동 조건(constant velocity constraint, CVC) 및/또는 밝기 항상성 조건(brightness constancy constraint, BCC)을 충족하는지 여부
- 주변 블록들의 움직임 벡터들의 변동의 정도
이하에서는, 각 조건을 이용하여 BIO 프로세스를 적용할지 여부를 결정하는 구체적인 방법을 설명한다.
실시예 1: 텍스처 복잡도에 따른 BIO 스킵
옵티컬 플로우는 에지나 코너와 같이 지역적 특징(local feature)이 거의 없는 평탄한 영역에서는 강건하지 못한 결과를 보이는 경향이 있다. 또한 이러한 평탄한 텍스처를 가지고 있는 영역은 이미 종래의 블록 단위 움직임 추정을 통해서 충분히 잘 예측되었을 가능성이 높다. 따라서, 본 실시예에서는 현재블록의 텍스처 복잡도를 연산하여 텍스처 복잡도에 따라 BIO 프로세스를 스킵한다.
추가적인 시그널링 없이 부호화 장치와 복호화 장치가 스스로 텍스처 복잡도를 연산할 수 있도록 하기 위해, 현재블록의 텍스처 복잡도는 부호화 장치와 복호화 장치가 서로 공유하는 제1 참조블록과 제2 참조블록을 이용하여 연산될 수 있다. 즉, 부호화 장치와 복호화 장치에 각각 구현된 스킵 결정부는 스스로 현재블록의 텍스처 복잡도를 연산하여 BIO 스킵 여부를 판단한다.
한편, 텍스처 복잡도는 주변 픽셀과의 차이값, 그래디언트, 모라벡(Moravec) 등의 연산량이 적은 지역 특징 검출자(local feature detector)를 사용할 수 있다. 본 실시예는 그래디언트를 이용하여 텍스처 복잡도를 연산한다. 참조블록들에 대한 그래디언트는 BIO 프로세스에서 사용되는 값이므로, 그래디언트를 이용하면 텍스처 복잡도에서 연산된 그래디언트의 값들을 BIO 프로세스를 수행할 때 그대로 적용할 수 있다는 장점이 있다.
본 실시예의 움직임 보상 장치(1000)는 제1 참조블록과 제2 참조블록 내의 각 픽셀의 수평방향 그래디언트와 수직방향 그래디언트를 이용하여 텍스처 복잡도를 연산한다. 하나의 예시로서, 움직임 보상 장치(1000)는 제1 참조블록 및 상기 제2 참조블록 내의 각 픽셀의 수평방향 그래디언트를 이용하여 수평방향의 복잡도를 계산하고, 제1 참조블록 및 상기 제2 참조블록 내의 각 픽셀의 수직방향 그래디언트를 이용하여 수직방향의 복잡도를 계산한다. 예를 들어, 수평방향 복잡도와 수직방향 복잡도는 수학식 14에 의해 연산될 수 있다.
여기서, D1과 D5는 각각 수평방향 복잡도와 수직방향 복잡도를 나타내고, CU는 현재블록의 각 픽셀의 위치에 대응하는 제1 참조블록과 제2 참조블록 내의 픽셀 위치들의 집합을, [i, j]는 제1 참조블록과 제2 참조블록에서 현재블록 내의 각 픽셀에 대응하는 위치를 나타낸다. 그리고, d1(i,j)과 d5(i,j)는 수학식 15에 의해 계산될 수 있다.
수학식 15의 d1과 d5를 이용하여 수학식 14의 수평방향 복잡도 및 수직방향 복잡도를 연산할 수 있다. 즉, 제1 참조블록 및 제2 참조블록 내에서 서로 대응하는 위치의 픽셀에 대한 시간축 거리(τ 0,τ 1)가 고려된 수평방향 그래디언트들 (τ 0 I x (0) (i,j),τ 1 I x (1) (i,j))의 합을 모든 픽셀 위치에 대해 계산하고 이들을 제곱합하여 수평방향 복잡도 D1을 연산할 수 있다. 그리고, 제1 참조블록 및 제2 참조블록 내에서 서로 대응하는 위치의 픽셀에 대한 시간축 거리가 고려된 수직방향 그래디언트들(τ 0 I y (0) (i,j),τ 1 I y (1) (i,j))의 합을 모든 픽셀 위치에 대해 계산하고 이들을 제곱합하여 수직방향 복잡도 D5을 연산할 수 있다.
수학식 15에 d4가 누락되어 있는데, d4는 d2와 동일한 값을 가진다. 수학식 15의 d1내지 d6은 수학식 5의 s1내지 s6과 연관됨을 알 수 있다. d1내지 d6는 한 픽셀 위치에서의 값을 의미하고, s1내지 s6는 한 픽셀을 중심으로 하는 마스크 내의 모든 픽셀 위치에서 계산한 d1들 내지 d6들 각각의 합을 의미한다. 즉, 수학식 15를 이용하면 수학식 5는 다음의 수학식 16과 같이 표현될 수 있다. 수학식 16에서 s4는 s2와 동일한 값을 가지므로 기재를 생략한다.
현재블록에 대한 텍스처 복잡도는 수평방향 복잡도와 수직방향 복잡도 간의 최소값(Min(D 1,D 5)),최대값(Max(D 1,D 5))또는 평균값(Ave(D 1,D 5))중 어느 하나로 설정될 수 있다. 움직임 보상 장치(1000)는 텍스처 복잡도가 임계값 T보다 작으면 BIO 프로세스를 스킵하고 임계값 T보다 크거나 또는 같으면 BIO 프로세스를 적용한다. BIO 프로세스를 적용하는 경우, 수학식 14에서 연산된 d1내지 d6가 s1내지 s6의 계산을 위해 그대로 사용될 수 있다. 즉, 본 실시예는 BIO 과정 중에 연산되어야 하는 값을 이용하여 현재블록의 텍스처 복잡도를 구하고 이를 이용하여 BIO 스킵 여부를 결정하므로, BIO 스킵 여부를 판단하기 위한 추가적인 연산량을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
한편, 임계값 T는 수학식 7 내지 수학식 9에서 사용된 정규화 파라미터를 스케일링하는 방법을 사용할 수 있다. 정규화 파라미터 r과 m은 s 1 > m - r과 s 5 > m - r인 관계식을 가지고 있으며, s 1<=m - r인 경우 BIO를 수행하더라도 v x 는 0이 되며, s 5<=m - r인 경우 BIO를 수행하더라도 v y 는 0이 된다.
따라서, 정규화 파라미터의 관계식을 기반으로 임계값 T를 설정하면 BIO를 수행하더라도 0이 되는 영역을 CU 단위로 미리 판별하여 BIO를 스킵할 수 있다. D 1 은 CU 내 모든 필셀 위치에 대한 d1의 총합이고, s 1은 마스크 Ω 내 모든 d 1의총합이므로, CU의 크기가 W×H이고, 마스크 Ω의 크기가 (2M+1)×(2M+1)일 때, 임계값 T를 수학식 17과 같이 설정할 수 있다.
도 11은 본 실시예에 따른 현재블록의 텍스처 복잡도에 따라 선택적으로 BIO 프로세스를 적용하여 움직임 보상을 수행하는 과정에 대한 하나의 예시도이다.
움직임 보상 장치(1000)는 제1 참조블록과 제2 참조블록 내의 각 픽셀에 대해, 수평방향 그래디언트(Ix (k))와 수직방향 그래디언트(Iy (k))를 연산한다(S1102). 그리고, 수학식 15를 이용하여 d1내지 d6을 계산하고, 이 중 d1과 d5를 이용하여 수학식 14에 따라 수평방향 복잡도(D1)및 수직방향 복잡도(D5)를 계산한다(S1104). 수평방향 복잡도(D1)및 수직방향 복잡도(D5)중의 최소값인 현재블록의 텍스처 복잡도가 임계값(T)보다 작은지 여부를 판단한다(S1106). 본 예시에서는 현재블록의 텍스처 복잡도가 수평방향 복잡도(D1)및 수직방향 복잡도(D5)중의 최소값인 것으로 설명하나, 전술한 바와 같이 텍스처 복잡도는 최대값 또는 평균값으로 설정될 수도 있다.
만약, 현재블록의 텍스처 복잡도가 임계값(T)보다 작으면 BIO 프로세스를 스킵하고 통상적인 움직임 보상에 의해 현재블록의 예측블록을 생성한다(S1108). 즉, 제1 참조블록과 제2 참조블록을 평균 또는 가중평균하여 현재블록의 예측블록을 생성한다.
반면, 현재블록의 텍스처 복잡도가 임계값(T)보다 크거나 또는 같으면 BIO 프로세스에 따라 제1 참조블록과 제2 참조블록을 이용하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 먼저, s1내지 s6을 연산한다. 이 때, 이미 참조블록들 내의 픽셀들에 대한 수평방향 및 수직방향 그래디언트들은 이미 S1102에서 연산되었으므로, s1내지 s6를 구하기 위해 마스크 내에 존재하는 참조블록 외부의 픽셀들에 대해서만 수평방향 및 수직방향 그래디언트들을 연산하면 된다. 또는, 전술한 바와 같이 참조블록 외부의 픽셀들에 대한 수평방향 그래디언트와 수직방향 그래디언트를 참조블록 내부의 가까운 픽셀들의 해당값들로 패딩하는 경우에는, 이미 계산된 참조블록들 내의 픽셀들에 대한 수평방향 및 수직방향 그래디언트들만을 이용하여 s1내지 s6를 구할 수도 있다.
또는, d1내지 d6은 s1내지 s6과 서로 연관되므로(수학식 16 참조), 이미 계산된 d1내지 d6을 s1내지 s6을 계산하는 데에 이용할 수도 있다.
s1내지 s6가 연산되면, 수학식 6 내지 9 중 어느 하나를 이용하여 픽셀 또는 서브블록 단위의 옵티컬 플로우 (v x ,v y )를 결정한다(S1112). 그리고 현재블록 내의 해당 픽셀 또는 해당 서브블록에 옵티컬 플로우 (v x ,v y )를 적용하여, 수학식 11에 따라 현재블록의 예측블록을 생성한다(S1114).
도 12는 본 실시예에 따른 현재블록의 텍스처 복잡도에 따라 선택적으로 BIO 프로세스를 적용하여 움직임 보상을 수행하는 과정을 나타내는 다른 예시도이다.
도 12에 개시된 예시는 d1내지 d6을 계산하는 순서만 도 11과 다르다. 즉, 현재블록의 텍스처 복잡도를 계산하기 위해서는 d1내지 d6중 d1과 d5만 필요하다. 따라서, S1204에서와 같이 d1과 d5를 먼저 구하여 텍스처 복잡도를 계산하고, 나머지 d2, d3, d4(d2와 동일), d5는 텍스처 복잡도가 임계값보다 커 BIO 프로세스를 수행하는 경우에 계산한다(S1210). 그 이외의 과정은 도 11과 실질적으로 동일하다.
아래 표는 BIO 프로세스에 따른 움직임 보상과, 본 실시예에 따른 텍스처 복잡도에 근거하여 선택적으로 BIO 프로세스를 적용한 움직임 보상을 비교한 실험 결과를 나타낸다.
실험에 사용된 시퀀스는 Class A1 (4K) 4개, Class B (FHD) 5개, Class C (832×480) 4개, Class D(416×240) 4개이며, 각 영상들의 전체 프레임을 실험했다. 실험환경은 Random Access (RA) configuration이며, QP값은 22, 27, 32, 37로 세팅하여 실험을 하여 BD rate를 비교하였다.
본 실시예에 따르면 평균적으로 19% 정도 BIO가 skip되었으며, 연산량의 부담이 가장 큰 Class A1 (4K)에서는 32% BIO가 skip되었다. 영상의 해상도가 높아질수록 스킵되는 비율이 증가하는 경향을 확인할 수 있으며, 실질적으로 해상도가 높을수록 연산량의 부담이 크므로 의미있는 결과라고 볼 수 있다.
또한 평균적으로 0.02%의 Y BD rate 증가가 있었으나, 일반적으로 0.1% 이하의 BD rate 차이는 무시할 수 있는 정도의 차이로 받아들여지고 있다. 따라서 본 예시에 따라 BIO를 선택적으로 스킵하더라도 압축효율이 거의 동일함을 알 수 있다.
한편, 이상에서 설명한 예시들은 BIO 프로세스 전체를 스킵할 지 여부를 결정하는 것에 관련된다. 그러나, BIO 프로세스 전체를 스킵하는 대신 수평방향의 옵티컬 플로우(v x )와 수직방향의 옵티컬 플로우(v y )를 각각 독립적으로 스킵하는 것도 가능하다. 즉, 수평방향의 복잡도(D1)가 임계값(T)보다 작으면 v x =0으로 하여 수평방향에 대한 BIO 프로세스를 스킵하고, 수직방향의 복잡도(D5)가 임계값(T)보다 작으면 v y =0으로 하여 수직방향에 대한 BIO 프로세스를 스킵한다.
도 13는 본 실시예에 따른 현재블록의 텍스처 복잡도에 따라 선택적으로 BIO 프로세스를 적용하여 움직임 보상을 수행하는 과정에 대한 또 다른 예시도이다.
움직임 보상 장치(1000)는 제1 참조블록과 제2 참조블록 내의 각 픽셀에 대해, 수평방향 그래디언트(Ix (k))와 수직방향 그래디언트(Iy (k))를 연산한다(S1310). 그리고, 수학식 15를 이용하여 d1및 d5를 계산하고, d1을 이용하여 수평방향 복잡도(D1)그리고 d5를 이용하여 수직방향 복잡도(D5)를 계산한다(S1320).
S1320에서 수평방향 복잡도(D1)과 수직방향 복잡도(D5)가 계산되면, 수평방향의 옵티컬 플로우를 스킵할 것인지 여부를 결정하는 과정(S1330)과 수직방향의 옵티컬 플로우를 스킵할 것인지 여부를 결정하는 과정(S1340)을 수행한다. 도 13에서는 수평방향의 옵티컬 플로우 스킵을 먼저 결정하는 것으로 설명하나, 수직방향 옵티컬 플로우 스킵을 먼저 결정하는 것도 당연히 가능하다.
먼저 S1330에서, 움직임 보상 장치(1000)는 수평방향 복잡도(D1)가 임계값(T)보다 작은지 여부를 판단한다(S1331). 수평방향 복잡도(D1)가 임계값(T)보다 작다면 수평방향 옵티컬 플로우(v x )를 0으로 설정한다(S1332). 이는 수평방향 옵티컬 플로우를 적용하지 않음을 의미한다. 만약, 수평방향 복잡도(D1)가 임계값(T)보다 크거나 같으면 d3를 계산하고(S1333), d1과 d3를 이용하여 s1과 s3를 연산한다(S1334). 수학식 7 내지 9를 참조하면, 수평방향 옵티컬 플로우(v x )를 계산하는 경우 s1과 s3만이 요구된다. d1은 S1320에서 이미 계산되었으므로, S1333에서 d3를 계산하고 S1334에서 d1과 d3를 이용하여 s1과 s3를 계산한다. 그리고, 수학식 7 내지 9 중 어느 하나에 따라 s1과 s3를 이용하여 수평방향 옵티컬 플로우(v x )를 계산한다(S1335).
이후, 수직방향의 옵티컬 플로우를 스킵할 것인지 여부를 결정하는 S1340으로 진행한다. 수직방향 복잡도(D5)가 임계값(T)보다 작은지 여부를 판단한다(S1341). 수직방향 복잡도(D5)가 임계값(T)보다 작다면 수직방향 옵티컬 플로우(v y )를 0으로 설정한다(S1342). 이는 수직방향 옵티컬 플로우를 적용하지 않음을 의미한다. 만약, 수직방향 복잡도(D5)가 임계값(T)보다 크거나 같으면 d2와 d6을 계산하고(S1343), d2,d5,d6을 이용하여 s2,s5,s6을 연산한다(S1344). 수학식 7 또는 9를 이용하여 수직방향 옵티컬 플로우(v y )를 계산하는 경우, s2,s5,s6만이 요구된다. d5은 S1320에서 이미 계산되었으므로, S1343에서 d2와 d6을 계산하고 S1344에서 d2,d5,d6을 이용하여 s2,s5,s6를 계산한다. 그리고, 수학식 7 또는 9 중 어느 하나에 따라 s2,s5,s6를 이용하여 수직방향 옵티컬 플로우(v y )를 계산한다(S1345).
한편, 만약 수학식 8을 이용하여 수직방향 옵티컬 플로우(v y )를 계산하는 경우에는, s5,s6만이 요구된다. 따라서, 이 경우에는 S1343과 S1344에서 d2및 s2의 계산을 생략해도 무방하다.
이렇게 연산된 수평방향 옵티컬 플로우(v x )와 수직방향 옵티컬 플로우(v y )를 수학식 11에 대입하면, 현재블록의 예측블록이 생성된다. 수학식 11에서 수평방향 옵티컬 플로우가 스킵되는 경우에는 v x =0 이므로, 수평방향 옵티컬 플로우(v x )는 예측블록 생성에 기여하지 않는다. 마찬가지로 수직방향 옵티컬 플로우가 스킵되는 경우에는 v y =0 이므로, 수직방향 옵티컬 플로우(v x )는 예측블록 생성에 기여하지 않는다. 만약, 수평방향과 수직방향 옵티컬 플로우가 모드 스킵되는 경우에는 v x =0 이고 v y =0이므로, 제1 참조블록과 제2 참조블록을 평균하여 예측블록을 생성한다. 즉, 통상적인 움직임 보상을 통해 예측블록을 생성하게 된다.
이상에서 설명한 실시예 1에서는 참조블록 내의 픽셀을 이용하여 현재블록의 텍스처 복잡도를 추정하는 것으로 설명하였다. 그러나 현재블록의 텍스처 복잡도는 현재블록 내의 실제 픽셀들을 이용하여 연산될 수도 있다. 예컨대, 부호화 장치는 현재블록 내의 픽셀들의 수평 및 수직방향 그래디언트를 이용하여 수평방향 복잡도 및 수직방향 복잡도를 계산할 수도 있다. 즉, 현재블록 내의 각 픽셀들의 수평방향 그래디언트들의 제곱합을 이용하여 수평방향 복잡도를 연산하고 수직방향 그래디언트들의 제곱합을 이용하여 수직방향 복잡도를 연산한다. 그리고 수평방향 및 수직방향 복잡도들을 이용하여 BIO 프로세스의 스킵 여부를 결정한다. 이 경우, 부호화 장치와는 달리 복호화 장치는 현재블록 내의 픽셀들을 알 수 없으므로 부호화 장치와 동일한 방식으로 텍스처 복잡도를 연산할 수 없다. 따라서, 부호화 장치는 복호화 장치로 BIO 스킵 여부를 지시하는 정보를 추가적인 시그널링해야 한다. 즉, 복호화 장치에 구현되는 스킵 결정부는 부호화 장치로부터 수신한 BIO 스킵 여부를 지시하는 정보를 복호화하여 그 정보가 지시하는 바에 따라 BIO 프로세스를 선택적으로 스킵한다.
실시예 2: 현재블록의 크기, 및/또는 움직임 정보 부호화 모드에 따른 BIO 스킵
전술한 바와 같이, CTU로부터의 트리 구조 분할에 따라 트리 구조의 리프 노드에 해당하는 CU, 즉, 현재블록은 다양한 크기를 가질 수 있다.
현재블록의 크기가 충분히 작을 경우, 현재블록의 움직임벡터는 픽셀 또는 서브블록 단위의 BIO와 상당히 유사한 값을 가질 가능성이 있으므로, BIO를 수행하여 얻는 보정 효과가 적을 수 있다. 이러한 경우, BIO를 skip하여 얻는 복잡도 감소가 BIO skip으로 인한 정밀도 손실보다 더 큰 이득이 될 가능성이 높다.
한편, 현재블록의 움직임벡터는 전술한 바와 같이 머지 모드로 부호화될 수도 있고 차분 움직임벡터를 부호화하는 모드로 부호화될 수도 있다. 현재블록의 움직임벡터가 머지 모드(merge mode)로 부호화된 경우라면, 현재블록의 움직임벡터는 주변블록의 움직임벡터와 병합된다. 즉, 현재블록의 움직임벡터는 주변블록의 움직임벡터와 동일하게 설정된다. 이 경우에는, BIO를 통해 추가적인 보정 효과를 얻을 수 있다.
따라서 본 실시예는 현재블록의 크기 또는 움직임벡터의 부호화 모드를 지시하는 모드 정보 중 적어도 하나 이상을 이용하여 BIO 프로세스를 스킵한다.
도 14는 본 실시예에 따른 현재블록의 크기 및 움직임벡터의 부호화 모드에 따라 선택적으로 BIO 프로세스를 적용하여 움직임 보상을 수행하는 과정을 도시한 예시도이다. 도 14는 현재블록의 크기와 움직임벡터의 부호화 모드를 모두 이용하여 BIO 스킵 여부를 결정하고 있지만, 어느 하나를 이용하는 것도 본 발명의 범위에 포함된다.
움직임 보상 장치(1000)는 먼저 부호화 대상 블록인 현재블록(CU)의 크기가 임계 크기 이하인지 여부를 판단한다(S1402). 현재블록(CU)의 크기가 임계 크기보다 크면 BIO 프로세스에 따라 현재블록의 예측블록을 생성한다(S1408).
반면, 현재블록(CU)의 크기가 임계 크기 이하이면, 현재블록(CU)의 움직임벡터(MV)가 머지 모드에 의해 부호화되었는지 여부를 판단한다(S1404). 머지 모드에 의해 부호화되지 않은 경우 BIO 프로세스를 스킵하고 통상적인 움직임 보상을 통해 현재블록의 예측블록을 생성한다(S1406). 머지 모드에 의해 부호화된 경우에는, BIO 프로세스에 따라 현재블록의 예측블록을 생성한다(S1408).
예를 들어 wt×ht가 8×8로 정의될 때, 이보다 작거나 같은 8×8, 8×4, 4×8, 4×4 등의 크기를 갖는 현재블록의 움직임 벡터가 머지 모드로 부호화되지 않은 경우, BIO 프로세스가 스킵된다.
한편, S1308에서 BIO 프로세스에 따라 예측블록을 생성하는 과정에서, 실시예 1에 따라, 즉, 현재블록의 텍스처 복잡도에 따라 BIO 스킵 여부를 추가로 더 판단하는 것도 가능하다.
실시예 3: CVC 및/또는 BCC에 따른 BIO 스킵
BIO는 영상 내의 객체가 일정한 속도로 이동하고 픽셀 값의 변화가 거의 없다는 가정을 기반으로 한다. 이를 각각 등속도 운동 조건(constant velocity constraint, CVC)과 밝기 항상성 조건(brightness constancy constraint, BCC)으로 정의한다.
현재블록 단위로 추정된 양방향 움직임벡터 (MVx 0,MVy 0)와 (MVx 1,MVy 1)가 이미 CVC와 BCC 두 조건을 잘 만족하고 있다면, 동일한 가정을 기반으로 동작하는 BIO 또한 현재블록의 양방향 움직임 벡터와 유사한 값을 가질 가능성이 높다.
현재블록의 양방향 움직임벡터 (MVx 0,MVy 0)와 (MVx 1,MVy 1)가 CVC 조건을 만족한다는 것은 두 움직임벡터가 부호는 서로 반대이고 시간당 움직임의 변위가 같다는 것을 의미한다.
현재블록의 양방향 움직임벡터가 BCC 조건을 만족한다는 것은 (MVx 0,MVy 0)가 가리키는 제1 참조픽처(Ref0)에 위치한 제1 참조블록과 (MVx 1,MVy 1)가 가리키는 제2 참조픽처(Ref1)에 위치한 참조 블록의 차이가 0이 됨을 의미한다. 두 참조 블록의 차이는 SAD(Sum of Absolute Difference), SSE(Sum of Squared Errors) 등에 의해 계산될 수 있다.
일례로서, CVC 조건과 BCC 조건은 다음과 같이 표현될 수 있다.
여기서 TCVC와 TBCC는 각각 CVC 조건과 BCC 조건의 임계값이다.
도 4를 참조하면, BIO는 제1 참조픽처(Ref0)에 대한 옵티컬 플로우 (+v x , +v y )와 제2 참조픽처(Ref1)에 대한 옵티컬 플로우 (-v x , -v y )가 크기는 서로 다른 부호를 가진다는 가정에서 출발한다. 따라서, 양방향 움직임벡터 (MVx 0,MVy 0)와 (MVx 1,MVy 1)가 BIO의 가정을 충족시킨다는 것은 양방향 움직임벡터의 x 성분들(MVx 0와 MVx 1)은 서로 다른 부호를 가져야 하고, y 성분들(MVy 0와 MVy 1)도 서로 다른 부호를 가져야 함을 의미한다. 또한, 등속도를 조건을 만족하기 위해서 MVx 0를 현재픽처와 제1 참조픽처 간의 시간축 거리인 τ 0로 나눈 값의 절대 크기(absolute value)와 MVx 1을 현재픽처와 제2 참조픽처 간의 시간축 거리인 τ 1로 나눈 값의 절대 크기가 동일해야 한다. 마찬가지로, MVy 0를 τ 0로 나눈 값과 MVy 1을 τ 1로 나눈 값의 절대 크기가 동일해야 한다. 따라서, 임계값의 개념을 도입하면 위 CVC 조건과 같이 표현될 수 있다.
한편, BCC 조건은 양방향 움직임벡터 (MVx 0,MVy 0)와 (MVx 1,MVy 1)가 각각 참조하는 참조블록들 간의 SAD가 임계값(TBCC)이하인 경우에 충족된다. 물론 SAD 대신 SSE 등과 같이 두 참조블록 간의 차이를 대표할 수 있는 다른 지표가 사용되어도 무방하다.
도 15는 본 실시예에 따른 CVC 조건 및 BCC 조건에 따라 선택적으로 BIO 프로세스를 적용하여 움직임 보상을 수행하는 과정을 도시한 예시도이다.
움직임 보상 장치(1000)는 현재블록의 양방향 움직임벡터 (MVx 0,MVy 0)와 (MVx 1,MVy 1)가 CVC 조건 및 BCC 조건을 충족하는지 여부를 판단한다(S1502), 두 조건 모두를 충족하면 BIO 프로세스를 스킵하고 통상적인 움직임 보상에 따라 예측블록을 생성한다(S1504).
반면, 두 조건 중 어느 하나라도 충족되지 않으면, BIO 프로세스에 따라 현재블록의 예측블록을 생성한다(S1506).
도 15에서는 CVC 조건 및 BCC 조건을 모두 충족하는 경우에 BIO 프로세스를 스킵하는 것으로 설명하였으나, 이는 하나의 예시에 지나지 않으며 CVC 조건과 BCC 조건 중 어느 하나의 조건을 이용하여 BIO 스킵 여부를 결정해도 무방하다.
실시예 4: 주변 블록들의 움직임 벡터들의 변동의 정도에 따른 BIO 스킵
현재 블록의 주변 블록들에서 블록 단위로 추정된 양방향 움직임벡터들이 비슷한 값을 가진다면, 현재블록 내에서 픽셀 또는 서브블록 단위로 추정된 옵티컬 플로우 또한 비슷한 값을 가질 가능성이 높다.
따라서, 주변 블록들의 움직임 벡터들의 변동의 정도, 예컨대, 분산 또는 표준편차를 기반으로 현재블록의 BIO 스킵 여부를 판단하는 것이 가능하다. 극단적인 예로 주변 블록들의 움직임 벡터 분산이 0이라면, 현재블록 내의 픽셀 또는 서브블록 단위의 옵티컬 플로우 또한 현재블록의 움직임 벡터와 동일한 값을 가지게 될 가능성이 높으므로 BIO를 스킵한다.
일례로서, 주변 블록들의 움직임 벡터 분산을 수학식 18과 같이 표현할 수 있다.
여기서, L은 주변 블록들의 집합이며 l은 주변 블록의 총 개수이다. (m, n)은 주변 블록의 인덱스를 나타내며 t ∈ (0, 1)이다.
도 16은 본 실시예에 따른 주변 블록들의 움직임 벡터 분산값에 따라 선택적으로 BIO 프로세스를 적용하여 움직임 보상을 수행하는 과정을 도시한 예시도이다.
움직임 보상 장치(1000)는 주변 블록들의 움직임 벡터들의 분산과 미리 정해진 임계값을 비교한다 (S1602). 주변 블록의 움직임 벡터 분산값이 임계값보다 낮다면 BIO 프로세스를 스킵하고 통상적인 움직임 보상에 따라 예측블록을 생성한다(S1604). 반면, 주변 블록의 움직임 벡터 분산값이 임계값보다 높다면, BIO 프로세스에 따라 현재블록의 예측블록을 생성한다(S1606).
이상에서는 실시예 1 내지 4를 통해 각 조건들을 개별적으로 사용하여 BIO 스킵 여부를 결정하는 것을 설명하였다. 그러나 본 발명이 어느 하나의 조건을 이용하여 BIO 스킵 여부를 결정하는 것에 국한되는 것은 아니며, 본 개시에 기술된 복수 개의 조건을 선택적으로 조합하여 BIO 스킵 여부를 결정하는 것도 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다. 예컨대, 현재블록의 크기 조건과 현재블록의 텍스처 복잡도를 이용하여 BIO 스킵 여부를 결정하는 방법, 현재블록의 크기 조건과 CVC 조건 및/또는 BCC 조건을 이용하여 BIO 스킵 여부를 결정하는 방법, CVC 조건 및 BCC 조건 중 하나 이상과 현재블록의 텍스처 복잡도를 이용하여 BIO 스킵 여부를 결정하는 방법 등과 같이 본 개시에 기술하는 다양한 방식들을 선택적으로 조합하는 것은 모두 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (11)

  1. 양방향 옵티컬 플로우(Bi-directional Optical flow)를 이용한 영상 부호화 장치에 있어서,
    기결정된 크기의 블록을 트리 구조로 분할하여 대상블록을 결정하는 블록 분할부;
    상기 대상블록을 인터 예측하여 상기 대상블록에 대한 예측샘플들을 생성하는 예측부; 및
    상기 트리 구조의 분할과 관련된 분할 정보, 및 상기 대상블록 내의 샘플들과 상기 예측샘플들 간의 차이인 잔차 신호들을 부호화하는 부호화부를 포함하고,
    상기 예측부는,
    제1 참조픽처에 대한 제1 움직임벡터 및 제2 참조픽처에 대한 제2 움직임벡터를 생성하는 수단;
    상기 제1 움직임벡터에 기반하여 결정된 상기 제1 참조픽처 내의 샘플들 및 상기 제2 움직임벡터에 기반하여 결정된 상기 제2 참조픽처 내의 샘플들 간의 차이 값들로부터 상기 양방향 옵티컬 플로우의 적용 여부를 결정하기 위해 사용되는 변수(variable)를 유도하는 수단; 및
    상기 변수에 따라 선택적으로, 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하여 상기 제1 참조픽처 및 상기 제2 참조픽처로부터 상기 대상블록에 대한 예측샘플들을 생성하거나, 또는 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하지 않고 상기 제1 참조픽처 및 상기 제2 참조픽처로부터 상기 대상블록에 대한 예측샘플들을 생성하는 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 차이 값들로부터 유도되는 상기 변수는 SAD (Sum of Absolute Difference) 또는 SSE(Sum of Squared Errors)인 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 변수가 기결정된 임계값보다 작으면 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하지 않고,
    싱기 변수가 상기 임계값보다 크면 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 대상블록의 폭(width)와 높이(Height) 중 어느 하나가 기정의된 길이보다 작으면, 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하지 않는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 기정의된 길이는 8인 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  6. 양방향 옵티컬 플로우(Bi-directional Optical flow)를 이용한 영상 복호화 장치에 있어서,
    비트스트림으로부터 분할정보를 복호화하여 기결정된 크기의 블록을 트리 구조로 분할하고 대상블록을 결정하며, 상기 대상블록의 잔차 신호에 대한 정보를 복호화하는 복호화부;
    상기 대상블록을 인터 예측하여 상기 대상블록에 대한 예측샘플들을 생성하는 예측부; 및
    상기 예측샘플들과 상기 잔차 신호에 대한 정보에 근거하여 상기 대상블록을 복원하는 복원부를 포함하고,
    상기 예측부는,
    제1 참조픽처에 대한 제1 움직임벡터 및 제2 참조픽처에 대한 제2 움직임벡터를 생성하는 수단;
    상기 제1 움직임벡터에 기반하여 결정된 상기 제1 참조픽처 내의 샘플들 및 상기 제2 움직임벡터에 기반하여 결정된 상기 제2 참조픽처 내의 샘플들 간의 차이 값들로부터 상기 양방향 옵티컬 플로우의 적용 여부를 결정하기 위해 사용되는 변수(variable)를 유도하는 수단; 및
    상기 변수에 따라 선택적으로, 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하여 상기 제1 참조픽처 및 상기 제2 참조픽처로부터 상기 대상블록에 대한 예측샘플들을 생성하거나, 또는 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하지 않고 상기 제1 참조픽처 및 상기 제2 참조픽처로부터 상기 대상블록에 대한 예측샘플들을 생성하는 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 차이 값들로부터 유도되는 상기 변수는 SAD (Sum of Absolute Difference) 또는 SSE(Sum of Squared Errors)인 것을 특징으로 하는 영상 복호화 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 예측부는,
    상기 변수가 기결정된 임계값보다 작으면 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하지 않고 상기 예측샘플들을 생성하고,
    싱기 변수가 상기 임계값보다 크면 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하여 상기 예측샘플들을 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 장치.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 대상블록의 폭(width)와 높이(Height) 중 어느 하나가 기정의된 길이보다 작으면, 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하지 않는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 기정의된 길이는 8인 것을 특징으로 하는 영상 복호화 장치.
  11. 양방향 옵티컬 플로우(Bi-directional Optical flow)를 이용한 영상 부호화 방법에 의해 생성되는 비트스트림을 저장하는, 디코더에 의해 판독 가능한, 기록매체에 있어서,
    상기 방법은,
    기결정된 크기의 블록을 트리 구조로 분할하여 대상블록을 결정하는 단계;
    제1 참조픽처에 대한 제1 움직임벡터 및 제2 참조픽처에 대한 제2 움직임벡터를 생성하는 단계;
    상기 제1 움직임벡터에 기반하여 결정된 상기 제1 참조픽처 내의 샘플들 및 상기 제2 움직임벡터에 기반하여 결정된 상기 제2 참조픽처 내의 샘플들 간의 차이 값들로부터 상기 양방향 옵티컬 플로우의 적용 여부를 결정하기 위해 사용되는 변수(variable)를 유도하는 단계;
    상기 변수에 따라 선택적으로, 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하여 상기 제1 참조픽처 및 상기 제2 참조픽처로부터 상기 대상블록에 대한 예측샘플들을 생성하거나, 또는 상기 양방향 옵티컬 플로우를 적용하지 않고 상기 제1 참조픽처 및 상기 제2 참조픽처로부터 상기 대상블록에 대한 예측샘플들을 생성하는 단계; 및
    상기 트리 구조 분할과 관련된 분할 정보 및 상기 대상블록 내의 샘플들과 상기 예측샘플들 간의 차이인 잔차 신호들을 부호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 디코더에 의해 판독 가능한 비트스트림을 저장하는 기록매체.
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Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220025301A (ko) * 2019-01-06 2022-03-03 베이징 다지아 인터넷 인포메이션 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 양방향 광학 흐름을 위한 비트 폭 제어
WO2020184964A1 (ko) * 2019-03-11 2020-09-17 엘지전자 주식회사 인터 예측을 위한 비디오 신호의 처리 방법 및 장치
CN115996290B (zh) * 2019-04-25 2024-01-12 北京达佳互联信息技术有限公司 对视频信号解码的双向光流方法、计算设备和存储介质
CN112135141A (zh) * 2019-06-24 2020-12-25 华为技术有限公司 视频编码器、视频解码器及相应方法
EP4030760A4 (en) * 2019-09-10 2023-09-06 LG Electronics Inc. IMAGE CODING/DECODING METHOD AND APPARATUS FOR PERFORMING BDOF AND METHOD FOR TRANSMITTING A BIT STREAM
WO2021060834A1 (ko) * 2019-09-24 2021-04-01 엘지전자 주식회사 서브픽처 기반 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 전송하는 방법
CN112135145B (zh) * 2019-11-14 2022-01-25 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种编解码方法、装置及其设备
CN111970517B (zh) * 2020-07-29 2023-07-28 浙江大华技术股份有限公司 基于双向光流的帧间预测方法、编码方法及相关装置
KR102462351B1 (ko) 2020-11-13 2022-11-02 단국대학교 산학협력단 옵티컬 플로우를 활용한 상호상관법의 탐색영역 결정방법
CN112702607B (zh) * 2020-12-25 2022-11-22 深圳大学 一种基于光流决策的智能视频压缩方法及装置
WO2023191599A1 (ko) * 2022-04-01 2023-10-05 주식회사 케이티 비디오 신호 부호화/복호화 방법, 그리고 비트스트림을 저장한 기록 매체

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080002774A1 (en) * 2006-06-29 2008-01-03 Ryuya Hoshino Motion vector search method and motion vector search apparatus
US20170094305A1 (en) * 2015-09-28 2017-03-30 Qualcomm Incorporated Bi-directional optical flow for video coding

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102316317B (zh) * 2010-07-10 2013-04-24 华为技术有限公司 一种生成图像预测值的方法和装置
JP5606625B2 (ja) * 2010-07-21 2014-10-15 ドルビー ラボラトリーズ ライセンシング コーポレイション ビデオ符号化のための高度な動きモデルを使った参照処理
US9451277B2 (en) * 2012-02-08 2016-09-20 Qualcomm Incorporated Restriction of prediction units in B slices to uni-directional inter prediction
KR20140089486A (ko) * 2013-01-04 2014-07-15 삼성전자주식회사 스케일러블 비디오의 부호화 및 복호화를 위한 움직임 보상 방법 및 장치
CN105025201B (zh) * 2015-07-29 2017-11-14 武汉大学 一种时空连续的视频背景修复方法
US20180249172A1 (en) * 2015-09-02 2018-08-30 Mediatek Inc. Method and apparatus of motion compensation for video coding based on bi prediction optical flow techniques
KR102454895B1 (ko) * 2015-12-14 2022-10-14 삼성전자주식회사 연속적인 생체 신호 모니터링 방법 및 시스템
CN105847804B (zh) * 2016-05-18 2017-12-15 信阳师范学院 一种基于稀疏冗余表示模型的视频帧率上转换方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080002774A1 (en) * 2006-06-29 2008-01-03 Ryuya Hoshino Motion vector search method and motion vector search apparatus
US20170094305A1 (en) * 2015-09-28 2017-03-30 Qualcomm Incorporated Bi-directional optical flow for video coding

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