KR102661224B1 - 화상의 블록을 인트라 예측하는 방법 - Google Patents

화상의 블록을 인트라 예측하는 방법 Download PDF

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Abstract

본 개시는 화상의 블록을 인트라 예측하는 방법 및 디바이스를 제공한다. 상기 방법은 블록의 샘플에 대해: DC 인트라 예측 모드를 사용하여 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득하는 단계; 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하는 단계; 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된 예측 샘플 값을 생성하는 단계; 및 비정규화된 예측 샘플 값의 정수 표현의 산술 우측 시프트에 의해 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하는 단계를 포함하며, 여기서 샘플 가중치 팩터는 ((2<<p)-wL-wT)이고, 여기서 p는 샘플 가중치 팩터의 파라미터이며, wL은 수평 가중치 팩터이고, wT는 수직 가중치 팩터이다.

Description

화상의 블록을 인트라 예측하는 방법
본 출원은, 2018년 11월 26일에 출원된 미국 가출원 번호 제62/771,451호에 대한 우선권을 주장하는, 2019년 11월 26일에 출원된 국제 출원 번호 제PCT/RU2019/050227호의 계속 출원이다. 상기 문헌의 개시는 그 전체로서 원용에 의해 본 명세서에 포함된다.
본 개시는 이미지 및/또는 비디오 코딩 및 디코딩의 기술 분야에 관한 것으로, 특히 인트라 예측을 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
디지털 비디오는 DVD 디스크 도입 이후 널리 사용되었다. 전송 전에 비디오가 인코딩되고 전송 매체를 사용하여 전송된다. 뷰어(viewer)는 비디오를 수신하고 보기(viewing) 디바이스를 사용하여 비디오를 디코딩하고 디스플레이한다. 예를 들어, 더 높은 해상도, 색상 심도(color depth) 및 프레임 레이트로 인해 수년에 걸쳐 비디오 품질이 향상되었다. 이것은 오늘날 일반적으로 인터넷 및 이동 통신 네트워크를 통해 전송되는 더 큰 데이터 스트림으로 이어졌다.
그러나, 고해상도 비디오는 일반적으로 정보가 많기 때문에 더 많은 대역폭을 필요로 한다. 대역폭 요건을 감소시키기 위해, 비디오 압축과 관련된 비디오 코딩 표준이 도입되었다. 비디오가 인코딩될 때 대역폭 요건(또는 스토리지(storage)의 경우 대응하는 메모리 요건)이 감소된다. 이러한 감소는 종종 품질을 희생한다. 따라서, 비디오 코딩 표준은 대역폭 요건과 품질 간의 균형을 찾으려고 한다.
고효율 비디오 코딩(High Efficiency Video Coding, HEVC)은 당업자에게 일반적으로 알려진 비디오 코딩 표준의 예이다. HEVC에서, 코딩 유닛(coding unit, CU)을 예측 유닛(prediction unit, PU) 또는 변환 유닛(transform unit, TU)으로 분할한다(split). VVC(Versatile Video Coding) 차세대 표준은 JVET(Joint Video Exploration Team)로 알려진 파트너십을 통해 협력하는, ITU-T VCEG(Video Coding Experts Group) 및 ISO/IEC MPEG(Moving Picture Experts Group) 표준화 조직의 가장 최근 공동 비디오 프로젝트이다. VVC는 ITU-T H.266/NGVC(Next Generation Video Coding) 표준이라고도 한다. VVC에서, 다중 파티션(multiple partition) 유형의 개념이 제거되어야 하며, 즉 최대 변환 길이에 비해 크기가 너무 큰 CU에 대해 필요한 경우를 제외하고, CU, PU 및 TU 개념의 분리가 CU 파티션 모양에 대해 더 많은 유연성을 지원한다.
이러한 코딩 유닛(coding unit, CU)(블록이라고도 함)의 처리는 인코더에 의해 지정된 크기, 공간 위치 및 코딩 모드에 따라 달라진다. 코딩 모드는 예측 유형에 따라 인트라 예측(intra-prediction) 모드와 인터 예측(inter-prediction) 모드의 두 가지 그룹으로 분류될 수 있다. 인트라 예측 모드는 동일한 화상(프레임 또는 이미지라고도 함)의 샘플을 사용하여 참조 샘플을 생성하여, 재구성되는 블록의 샘플에 대한 예측 값을 계산한다. 인트라 예측은 공간 예측이라고도 한다. 인터 예측 모드는 시간적 예측을 위해 설계되었으며, 이전 또는 다음 화상의 참조 샘플을 사용하여 현재 화상의 블록의 샘플을 예측한다.
ITU-T VCEG(Q6/16) 및 ISO/IEC MPEG(JTC 1/SC 29/WG 11)는 현재 HEVC 표준을 훨씬 능가하는 압축 기능을 갖춘 미래 비디오 코딩 기술의 표준화에 대한 잠재적 필요성을 연구하고 있다(현재 확장과 화면 콘텐츠 코딩 및 높은 동적 범위 코딩을 위한 단기 확장을 포함). 그룹은 이 분야의 전문가가 제안한 압축 기술 설계를 평가하기 위해 JVET(Joint Video Exploration Team)로 알려진 공동 협력 노력으로 이 탐사 활동에 협력하고 있다.
VTM(Versatile Test Model) 버전 3.0은 93개의 인트라 예측 모드와 4-탭 (four-tap) 서브 픽셀 인트라 보간 필터링 및 PDPC(position-dependent prediction combination)를 포함한 여러 인트라 스무딩(intra smoothing) 도구를 사용한다. PDPC는 DC, PLANAR 또는 각도(angular) 인트라 예측 모드를 사용하여 인트라 예측 결과인 예측 샘플을 수정하는 통합 메커니즘으로 제안된다.
본 출원의 실시 예들은 화상의 현재 블록의 개선된 인트라 예측을 위한 장치 및 방법을 제공한다. 본 개시는 독립 청구항에 의해 정의된다. 종속항은 유리한 실시 예를 설명한다. 추가 구현 형태는 설명과 도면에서 명백하다.
제1 측면에 따르면, 화상의 블록을 인트라 예측하는 방법이 제공되며, 상기 방법은, 상기 블록의 샘플에 대해, DC 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플(predicted sample) 값을 획득하는 단계; 상기 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터(sample weighting factor)를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하는 단계; 상기 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된(non-normalized) 예측 샘플 값을 생성하는 단계; 및 상기 비정규화된 예측 샘플 값의 정수 표현의 산술 우측 시프트(arithmetic right shift)에 의해 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하는 단계를 포함하고, 상기 샘플 가중치 팩터는 이며, 는 상기 샘플 가중치 팩터의 파라미터이고, 은 수평 가중치 팩터이며, 는 수직 가중치 팩터이다.
제2 측면에 따르면, 화상의 제1 블록 및 제2 블록을 인트라 예측하는 방법이 제공되며, 상기 방법은, 상기 제1 블록의 샘플 및 상기 제2 블록의 샘플에 대해, 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득하는 단계(S100); 상기 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하는 단계; 상기 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된 예측 샘플 값을 생성하는 단계; 및 상기 비정규화된 예측 샘플 값의 정수 표현의 산술 우측 시프트에 의해 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하는 단계를 포함하고, 상기 샘플 가중치 팩터는 이며, 는 상기 샘플 가중치 팩터의 파라미터이고, 은 수평 가중치 팩터이며, 는 수직 가중치 팩터이고, 상기 제1 블록에 대한 예측 샘플 값을 획득하는 데 사용되는 인트라 예측 모드는 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 제2 블록에 대한 예측 샘플 값을 획득하는 데 사용되는 인트라 예측 모드는 PLANAR 인트라 예측 모드이다.
예를 들어, 상기 샘플 가중치 팩터의 파라미터는 상기 샘플 가중치 팩터의 정밀도이다.
일부 실시 예에서, 상기 정규화된 예측 샘플 값은 예측 프로세스의 최종 결과일 수 있다.
제1 또는 제2 측면에 따른 방법은 현재 블록의 개선된 인트라 예측을 허용하며, 현재 샘플의 DC 인트라 예측의 경우에 잘못된 예측 샘플 값의 발생을 방지할 수 있다.
일 실시 예에서, PLANAR 인트라 예측 메커니즘은 상기 추가 값을 계산하는데 사용된다.
이는 이미 구현된 평면 인트라 예측 메커니즘이 비정규화된 예측 샘플 값의 결정에 사용되는 추가 값의 계산을 위해 재사용될 수 있으므로 인트라 예측을 위한 절차를 단순화하여 복잡도를 감소시킬 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 샘플 가중치 팩터가 이다.
일 실시 예에서, 상기 추가 값은 하나 이상의 참조 샘플에 따른 피가수(summand)를 포함하는 하나 이상의 피가수의 합계(sum)이다.
예를 들어, 상기 하나 이상의 피가수는 반올림 오프셋(rounding offset)을 포함할 수 있다.
반올림 오프셋을 추가하면 비정규화된 예측 샘플의 정수 표현의 산술적 우측 시프트의 결과가 적절하게 반올림되게 할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 하나 이상의 참조 샘플에 따른 피가수는 이고, 및 은 상기 예측 샘플의 위와 좌측에 위치된, 가장 가까운 참조 값을 나타낸다.
일 실시 예에서, 상기 화상은 비디오 시퀀스의 일부이다.
일 실시 예에서, 상기 수평 가중치 팩터 및/또는 상기 수직 가중치 팩터 는 2의 거듭 제곱이다.
이것은 가중치 팩터가 곱해질 팩터의 정수 표현의 시프트 연산을 사용하여 상기 가중치 팩터를 갖는 곱셈의 계산을 구현할 수 있게 한다.
일 실시 예에서, 상기 수평 가중치 팩터는 이며, 는 상기 샘플의 수평 좌표이고, 상기 수직 가중치 팩터는 이며, 는 상기 샘플의 수직 좌표이고, 은 스케일(scale) 파라미터이다.
일 실시 예에서, 상기 스케일 파라미터 은 상기 블록의 크기로부터 유도된다.
상기 파라미터 를 상기 블록의 크기로부터 유도하는 것은 적절한 방식으로 수평 가중치 및 수직 가중치를 계산하도록 하여, 예측 정확성을 향상시킨다.
일 실시 예에서, 상기 스케일 파라미터 은 로 결정되며, 는 상기 블록의 너비이고, 는 상기 블록의 높이이다.
일 실시 예에서, 정규화된 예측 샘플 값은 다음:
을 계산하는 것을 포함하여, 상기 예측 샘플 값으로부터 계산되며,
는 상기 예측 샘플 값이고,
, 는 상기 예측 샘플의 위와 좌측에 위치된, 가장 가까운 참조 값을 나타내며,
은 수평 가중치 팩터이고, 그리고
는 수직 가중치 팩터이다.
일 실시 예에서, 추가된 반올림 오프셋은 32이다.
이는 우측 시프트 연산 >> 6의 적절하게 반올림된 계산 결과를 허용한다.
일 실시 예에서, 상기 비정규화된 예측 샘플 값의 정규화는 정규화된 예측 샘플 값을 생성한다.
일 실시예에서, 상기 블록의 복수의 샘플은 상기 블록의 모든 샘플을 포함한다.
또한, 화상을 인코딩 또는 디코딩하는 방법이 제공되며, 상기 방법은, 위의 방법들 중 어느 하나의 단계를 수행하는 것에 의해 정규화된 예측 샘플 값을 획득하는 단계, 및 상기 정규화된 예측 샘플 값에 잔차 값을 추가하여 재구성된 샘플 값을 생성하는 단계를 포함한다.
제3 측면에 따르면, 화상을 인코딩 또는 디코딩하는 디바이스가 제공되며, 상기 디바이스는 위의 방법 중 어느 하나를 수행하도록 구성된 처리 회로를 포함한다.
일 실 시예에서, 상기 처리 회로는 하나 이상의 프로세서 및 상기 하나 이상의 프로세서에 연결된 컴퓨터가 판독 가능한 비 일시적 매체를 포함하고, 상기 컴퓨터가 판독 가능한 비 일시적 매체는 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 디바이스가 상기 방법을 수행하게 하는 프로그램 코드를 운반한다.
제4 측면에 따르면, 컴퓨터가 판독 가능한 비 일시적 매체가 제공되며, 상기 컴퓨터가 판독 가능한 비 일시적 매체는, 컴퓨터 디바이스에 의해 실행될 때 상기 컴퓨터 디바이스가 위의 방법 중 어느 하나를 수행하게 하는 프로그램 코드를 운반한다.
제5 측면에 따르면, 컴퓨터 프로그램이 제공되며, 상기 컴퓨터 프로그램은 위의 방법 중 어느 하나를 수행하기 위한 프로그램 코드를 포함한다.
일 측면에 따르면, 인코더 디바이스가 제공되며, 상기 인코더 디바이스는 화상의 블록을 인트라 예측하는 것을 수행하도록 구성되며, DC 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득하도록 구성된 획득기(obtainer): 상기 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성된 승산기(multiplier); 상기 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성된 가산기(adder); 및 상기 비정규화된 예측 샘플 값의 정수 표현의 산술 우측 시프트에 의해 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하도록 구성된 정규화기(normalizer)를 포함하고, 상기 샘플 가중치 팩터는 이며, 는 상기 샘플 가중치 팩터의 파라미터이고, 은 수평 가중치 팩터이며, 는 수직 가중치 팩터이다.
일 측면에 따르면, 인코더 디바이스가 제공되며, 상기 인코더 디바이스는 화상의 제1 블록 및 제2 블록을 인트라 예측하는 것을 수행하도록 구성되며, 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득하도록 구성된 획득기; 상기 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성된 승산기; 상기 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성된 가산기; 및 상기 비정규화된 예측 샘플 값의 정수 표현의 산술 우측 시프트에 의해 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하도록 구성된 정규화기를 포함하고, 상기 샘플 가중치 팩터는 이며, 는 상기 샘플 가중치 팩터의 파라미터이고, 은 수평 가중치 팩터이며, 는 수직 가중치 팩터이다. 상기 제1 블록에 대한 예측 샘플 값을 획득하는 데 사용되는 인트라 예측 모드는 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 제2 블록에 대한 예측 샘플 값을 획득하는 데 사용되는 인트라 예측 모드는 평면 인트라 예측 모드이다.
일 측면에 따르면, 디코더 디바이스가 제공되며, 상기 디코더 디바이스는 화상의 블록을 인트라 예측하는 것을 수행하도록 구성되며, DC 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득하도록 구성된 획득기: 상기 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성된 승산기; 상기 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성된 가산기; 및 상기 비정규화된 예측 샘플 값의 정수 표현의 산술 우측 시프트에 의해 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하도록 구성된 정규화기를 포함하고, 상기 샘플 가중치 팩터는 이며, 는 상기 샘플 가중치 팩터의 파라미터이고, 은 수평 가중치 팩터이며, 는 수직 가중치 팩터이다.
일 측면에 따르면, 디코더 디바이스가 제공되며, 상기 디코더 디바이스는 화상의 제1 블록 및 제2 블록을 인트라 예측하는 것을 수행하도록 구성되며, 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득하도록 구성된 획득기; 상기 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성된 승산기; 상기 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성된 가산기; 및 상기 비정규화된 예측 샘플 값의 정수 표현의 산술 우측 시프트에 의해 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하도록 구성된 정규화기를 포함하고, 상기 샘플 가중치 팩터는 이며, 는 상기 샘플 가중치 팩터의 파라미터이고, 은 수평 가중치 팩터이며, 는 수직 가중치 팩터이다. 상기 제1 블록에 대한 예측 샘플 값을 획득하는 데 사용되는 인트라 예측 모드는 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 제2 블록에 대한 예측 샘플 값을 획득하는 데 사용되는 인트라 예측 모드는 평면 인트라 예측 모드이다.
일 측면에 따르면, 화상의 블록을 인트라 예측하는 예측자 디바이스는, 상기 화상의 샘플에 대해, DC 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득하도록 구성된 획득기: 상기 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성된 승산기; 상기 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성된 가산기; 및 상기 비정규화된 예측 샘플 값의 정수 표현의 산술 우측 시프트에 의해 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하도록 구성된 정규화기를 포함하고, 상기 샘플 가중치 팩터는 이며, 는 상기 샘플 가중치 팩터의 파라미터이고, 은 수평 가중치 팩터이며, 는 수직 가중치 팩터이다.
일 측면에 따르면, 화상의 제1 블록 및 제2 블록을 인트라 예측하는 예측자 디바이스는, 상기 제1 블록 또는 상기 제2 블록의 샘플에 대해, 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득하도록 구성된 획득기; 상기 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성된 승산기; 상기 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성된 가산기; 및 상기 비정규화된 예측 샘플 값의 정수 표현의 산술 우측 시프트에 의해 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하도록 구성된 정규화기를 포함하고, 상기 샘플 가중치 팩터는 이며, 는 상기 샘플 가중치 팩터의 파라미터이고, 은 수평 가중치 팩터이며, 는 수직 가중치 팩터이다. 상기 제1 블록에 대한 예측 샘플 값을 획득하는 데 사용되는 인트라 예측 모드는 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 제2 블록에 대한 예측 샘플 값을 획득하는 데 사용되는 인트라 예측 모드는 평면 인트라 예측 모드이다.
일 측면에 따르면, 화상의 블록을 인트라 예측하는 방법은, 상기 블록의 샘플 (x,y)에 대해:
DC 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값 P(x,y)을 획득하는 단계; 및 상기 예측 샘플 값 P(x,y)에 기반하고 그리고 참조 샘플 값 R(x,-1) 및 R(-1,y)에 기반하여, 결과적인(resultant) 예측 샘플 값 P'(x,y)를 생성하는 단계를 포함하며, 여기서,
P'(x,y) = (wL×R(-1,y) + wT×R_(x,-1) + (64-wL-wT)×P(x,y)+32)) >> 6
이고, 상기 참조 샘플 값 R(x,-1)은 상기 블록 위에 위치된 샘플 (x,-1)의 값이고, 상기 참조 샘플 값 R(-1,y)는 상기 블록의 좌측에 위치된 샘플 (-1,y)의 값이며, wL은 수평 가중치 팩터이고, wT는 수직 가중치 팩터이다.
하나 이상의 실시 예의 세부 사항은 첨부된 도면 및 아래의 설명에서 설명된다. 다른 특징, 목적 및 이점은 설명, 도면 및 청구 범위로부터 명백해질 것이다.
이하의 실시 예에서 본 개시의 실시 예는 첨부된 도면 및 그림을 참조하여 더 상세하게 설명된다.
도 1a는 본 개시의 실시 예를 구현하도록 구성된 비디오 코딩 시스템의 예를 도시하는 블록도이다.
도 1b는 본 개시의 실시 예를 구현하도록 구성된 비디오 코딩 시스템의 다른 예를 도시하는 블록도이다.
도 2는 본 개시의 실시 예를 구현하도록 구성된 비디오 인코더의 예를 도시하는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 실시 예를 구현하도록 구성된 비디오 디코더의 예시적인 구조를 도시하는 블록도이다.
도 4는 인코딩 장치 또는 디코딩 장치의 일 예를 예시하는 블록도이다.
도 5는 인코딩 장치 또는 디코딩 장치의 다른 예를 예시하는 블록도이다.
도 6은 Angular 인트라 예측 방향 및 모드의 예와 수직 예측 방향에 대한 pang의 관련 값을 예시한다.
도 7은 4×4 블록에 대한 pref를 p1, ref로 변환하는 예를 예시한다.
도 8은 수평 각도 예측을 위한 p1,ref의 구성 예를 예시한다.
도 9는 수직 각도 예측을 위한 p1,ref의 구성의 예를 예시한다.
도 10a는 JEM 및 BMS-1에서 Angular 인트라 예측 방향 및 연관된 인트라 예측 모드의 예를 예시한다.
도 10b는 VTM-2에서 Angular 인트라 예측 방향 및 연관된 인트라 예측 모드의 예를 예시한다.
도 10c는 VTM-3에서 Angular 인트라 예측 방향 및 관련된 인트라 예측 모드의 예를 예시한다.
도 11은 HEVC에서 Angular 인트라 예측 방향 및 연관된 인트라 예측 모드의 예를 예시한다.
도 12는 QTBT의 예를 예시한다.
도 13은 4×4 블록 내의 (0, 0) 위치 및 (1, 0) 위치에 대한 DC 모드 PDPC 가중치의 예를 예시한다.
도 14는 메인 참조 측의 참조 샘플로부터 블록을 인트라 예측하는 예를 예시한다.
도 15는 일 실시 예에 따른 화상의 블록을 인트라 예측하는 방법을 예시한다.
도 16a는 일 실시 예에 따른 인코더 디바이스 또는 디코더 디바이스를 예시한다.
도 16b는 일 실시 예에 따른 인코더 디바이스 또는 디코더 디바이스를 예시한다.
도 17은 4×4 블록 내의 (0, 0) 위치 및 (1, 0) 위치에 대한 DC 모드 PDPC 가중치의 예를 예시한다.
도 18은 샘플의 블록을 인트라 예측하는 예를 예시한다.
다음에 동일한 참조 부호는 달리 명시적으로 지정되지 않으면 동일하거나 적어도 기능적으로 동등한 특징을 의미한다.
다음의 설명에서, 본 개시의 일부를 형성하고, 예시로서 본 개시의 실시 예의 특정 측면 또는 본 개시의 실시 예가 사용될 수 있는 특정 측면을 도시하는 첨부된 도면을 참조한다. 본 개시의 실시 예는 다른 측면에서 사용될 수 있고 도면에 도시되지 않은 구조적 또는 논리적 변경을 포함할 수 있음이 이해된다. 따라서, 다음의 상세한 설명은 제한적인 의미로 받아들여서는 안되며, 본 개시의 범위는 첨부된 청구 범위에 의해 정의된다.
예를 들어, 설명된 방법과 관련된 개시는 또한 방법을 수행하도록 구성된 대응하는 디바이스 또는 시스템에 대해 참일 수 있고 그 반대의 경우도 마찬가지인 것으로 이해된다. 예를 들어, 하나 또는 복수의 특정 방법 단계가 설명되면, 그러한 하나 이상의 유닛이 도면에 명시적으로 설명되거나 도시되지 않아도, 대응하는 디바이스는 설명된 하나 또는 복수의 방법 단계를 수행하기 위해 하나 또는 복수의 유닛, 예를 들어 기능 유닛(예: 하나의 또는 복수의 단계를 수행하는 하나의 유닛 또는 복수의 단계 중 하나 이상을 각각 수행하는 복수의 유닛)을 포함할 수 있다, 반면에, 예를 들어, 하나 또는 복수의 유닛, 예를 들어, 기능 유닛에 기반하여 특정 장치가 설명되면, 그러한 하나 또는 복수의 단계가 도면에 명시적으로 설명되거나 도시되지 않더라도, 대응하는 방법은 하나 또는 복수의 유닛의 기능을 수행하는 하나의 단계(예: 하나 또는 복수의 유닛의 기능을 수행하는 하나의 단계, 또는 복수의 유닛 중 하나 이상의 기능을 각각 수행하는 복수의 단계)를 포함할 수 있다. 또한, 본 명세서에 설명된 다양한 예시적인 실시 예들 및/또는 측면들의 특징들은 특별히 달리 언급되지 않는 한 서로 조합될(combine) 수 있다는 것이 이해된다.
비디오 코딩은 일반적으로 비디오 또는 비디오 시퀀스를 형성하는 일련의 화상을 처리하는 것을 말한다. 용어 "화상" 대신에, 용어 "프레임" 또는 "이미지"는 비디오 코딩 분야에서 동의어로 사용될 수 있다. 비디오 코딩(또는 일반적으로 코딩)은 비디오 인코딩과 비디오 디코딩의 두 부분으로 구성된다. 비디오 인코딩은 소스 측에서 수행되며, (더 효율적인 저장 및/또는 전송을 위해) 비디오 화상을 표현하는 데 필요한 데이터의 양을 감소시키기 위해, (예를 들어, 압축에 의해) 원본 비디오 화상을 처리하는 것을 일반적으로 포함한다. 비디오 디코딩은 목적지 측에서 수행되며, 일반적으로 비디오 화상을 재구성(reconstruct)하기 위해 인코더에 비해 역 처리를 포함한다. 비디오 화상(또는 일반적으로 화상)의 "코딩"을 참조하는 실시 예는 비디오 화상 또는 각각의 비디오 시퀀스의 "인코딩" 또는 "디코딩"과 관련되는 것으로 이해되어야 한다. 인코딩 부분과 디코딩 부분의 조합을 CODEC(Coding and Decoding)이라고도 한다.
무손실 비디오 코딩의 경우, 원본 비디오 화상을 재구성할 수 있으며, 재구성된 비디오 화상은 원본 비디오 화상과 동일한 품질을 갖는다(저장 또는 전송 중에 전송 손실이나 기타 데이터 손실이 없다고 가정). 손실 비디오 코딩의 경우, 디코더에서 완전히 재구성할 수 없는 비디오 화상을 나타내는 데이터의 양을 감소시키기 위해, 예를 들어 양자화에 의한 추가 압축이 수행되며, 재구성된 비디오 화상의 품질이 원본 비디오 화상의 품질에 비해 더 낮거나 나빠진다.
여러 비디오 코딩 표준은 "손실 하이브리드 비디오 코덱" 그룹(예: 샘플 도메인에서 공간 및 시간 예측과 변환 도메인에서 양자화를 적용하기 위한 2D 변환 코딩을 결합)에 속한다. 비디오 시퀀스의 각 화상은 일반적으로 중첩되지 않는 블록의 세트로 파티셔닝되며(partition), 코딩은 일반적으로 블록 레벨에서 수행된다. 다시 말하면, 인코더에서 비디오는 일반적으로 블록(비디오 블록) 레벨에서 처리되며, 예를 들어, 공간(인트라 화상) 예측 및/또는 시간적(인터 화상) 예측을 사용하여 인코딩되어 예측 블록을 생성하고, 현재 블록(현재 처리/처리될 블록)에서 예측 블록을 빼서 잔차 블록을 획득하며, 잔차 블록을 변환하고 변환 도메인에서 잔차 블록을 양자화하여 전송할 데이터의 양을 줄이는(압축) 것에 의해 인코딩되며, 디코더에서 인코더와 비해 역 처리가 표현을 위해 현재 블록을 재구성하기 위해 인코딩되거나 압축된 블록에 적용된다. 더욱이, 인코더와 디코더 모두 동일한 예측(예: 인트라 예측 및 인터 예측) 및/또는 후속 블록을 처리 예를 들어 코딩하는 재구성을 생성하도록, 인코더는 디코더 처리 루프를 복제한다.
비디오 코딩 시스템(10)의 다음의 실시 예에서, 비디오 인코더(20) 및 비디오 디코더(30)는 도 1 내지 도 3에 기반하여 설명된다.
도 1a는 예시적인 코딩 시스템(10), 예를 들어 본 출원의 기술을 사용할 수 있는 비디오 코딩 시스템(10)(또는 짧게, 코딩 시스템(10))을 예시하는 개략적인 블록도이다. 비디오 코딩 시스템(10)의 비디오 인코더(20)(또는 짧게, 인코더(20)) 및 비디오 디코더(30)(또는 짧게, 디코더(30))는 본 출원에서 설명된 다양한 예에 따라 기술을 수행하도록 구성될 수 있는 디바이스의 예를 나타낸다.
도 1a에 도시된 바와 같이, 코딩 시스템(10)은 인코딩된 화상 데이터(21)를 디코딩하기 위해, 인코딩된 화상 데이터(21)를 예를 들어, 목적지 디바이스(14)에 제공하도록 구성된 소스 디바이스(12)를 포함한다.
소스 디바이스(12)는 인코더(20)를 포함하고, 추가적으로, 선택적으로 화상 소스(16), 전처리기(pre-processor)(또는 전처리 유닛)(18), 예를 들어, 화상 전처리기(18) 및 통신 인터페이스 또는 통신 유닛(22)을 포함할 수 있다.
화상 소스(16)는 임의의 종류의 화상 캡처 디바이스, 예를 들어 실제 화상을 캡처하기 위한 카메라 및/또는 임의의 종류의 화상 생성 디바이스, 예를 들어 컴퓨터 애니메이션 화상을 생성하기 위한 컴퓨터 그래픽 프로세서, 또는 실제 화상, 컴퓨터 생성 화상(예: 화면 콘텐츠, 가상 현실(virtual reality, VR) 화상) 및/또는 이들의 조합(예: 증강 현실(augmented reality, AR) 화상)을 획득 및/또는 제공하기 위한 임의의 종류의 다른 디바이스를 포함할 수 있다. 화상 소스는 전술한 화상 중 어느 하나를 저장하는 임의의 종류의 메모리 또는 스토리지일 수 있다.
전처리기(18) 및 전처리 유닛(18)에 의해 수행되는 처리와 구별하여, 화상 또는 화상 데이터(17)는 또한 원시(raw) 화상 또는 원시 화상 데이터(17)로 지칭될 수 있다.
전처리기(18)는 (원시) 화상 데이터(17)를 수신하고, 화상 데이터(17)에 대해 전처리를 수행하여 전처리된 화상(19) 또는 전처리된 화상 데이터(19)를 획득하도록 구성된다. 전처리기(18)에 의해 수행되는 전처리는 예를 들어 트리밍(trimming), 색상 포맷 변환(예를 들어, RGB에서 YCbCr로), 색상 보정(color correction) 또는 노이즈 제거(de-noising)를 포함할 수 있다. 전처리 유닛(18)은 선택적 콤포넌트일 수 있음을 이해할 수 있다.
비디오 인코더(20)는 전처리된 화상 데이터(19)를 수신하고, 인코딩된 화상 데이터(21)를 제공하도록 구성된다(자세한 내용은 예를 들어, 도 2에 기반하여 아래에서 설명될 것이다).
소스 디바이스(12)의 통신 인터페이스(22)는 인코딩된 화상 데이터(21)를 수신하고, 통신 채널(13)을 통해 인코딩된 화상 데이터(21)(또는 그의 추가 처리된 버전)를 다른 디바이스, 예를 들어, 저장 또는 직접 재구성을 위한, 목적지 디바이스(14) 또는 임의의 다른 디바이스로 전송하도록 구성될 수 있다.
목적지 디바이스(14)는 디코더(30)(예를 들어, 비디오 디코더(30))를 포함하고, 추가적으로, 즉 선택적으로 통신 인터페이스 또는 통신 유닛(28), 후처리기(post-processor)(32)(또는 후처리 유닛(32)) 및 디스플레이 디바이스(34)를 포함할 수 있다.
목적지 디바이스(14)의 통신 인터페이스(28)는 예를 들어 소스 디바이스(12)로부터 직접 또는 임의의 다른 소스, 예를 들어, 저장 디바이스, 예를 들어, 인코딩된 화상 데이터 저장 디바이스로부터, 인코딩된 화상 데이터(21)(또는 그것의 추가 처리된 버전)를 수신하고, 인코딩된 화상 데이터(21)를 디코더(30)에 제공하도록 구성된다.
통신 인터페이스(22) 및 통신 인터페이스(28)는 소스 디바이스(12)와 목적지 디바이스(14) 사이의 직접 통신 링크, 예를 들어 직접 유선 또는 무선 연결을 통해, 또는 임의의 종류의 네트워크, 예를 들어 유선 또는 무선 네트워크 또는 이들의 임의의 조합, 또는 임의의 종류의 사설 및 공용 네트워크, 또는 이들의 임의의 종류의 조합을 통해, 인코딩된 화상 데이터(21) 또는 인코딩된 데이터(13)를 전송 또는 수신하도록 구성될 수 있다.
통신 인터페이스(22)는 예를 들어, 인코딩된 화상 데이터(21)를 적절한 포맷, 예를 들어 패킷으로 패키징하거나, 및/또는 임의의 종류의 전송 인코딩 또는 통신 링크 또는 통신 네트워크를 통한 전송을 위한 처리를 사용하여, 인코딩된 화상 데이터를 처리하도록 구성될 수 있다.
통신 인터페이스(22)의 대응물을 형성하는 통신 인터페이스(28)는 예를 들어, 전송된 데이터를 수신하고 임의의 종류의 대응하는 전송 디코딩 또는 처리 및/또는 디패키징(de-packaging)을 사용하여 전송 데이터를 처리하여 인코딩된 화상 데이터(21)를 획득하도록 구성될 수 있다.
통신 인터페이스(22) 및 통신 인터페이스(28) 모두는 도 1a에서 소스 디바이스(12)에서 목적지 디바이스(14)를 가리키는 통신 채널(13)에 대한 화살표에 의해 지시된 바와 같은 단방향 통신 인터페이스 또는 양방향 통신 인터페이스로서 구성될 수 있으며, 예를 들어, 메시지를 송신 및 수신하여, 예를 들어, 연결을 설정하여, 통신 링크 및/또는 데이터 전송, 예를 들어 인코딩된 화상 데이터 전송에 관련된 기타 정보를 확인 및 교환하도록 구성될 수 있다.
디코더(30)는 인코딩된 화상 데이터(21)를 수신하고 디코딩된 화상 데이터(31) 또는 디코딩된 화상(31)을 제공하도록 구성된다(더 자세한 사항은 예를 들어, 도 3 또는 도 5에 기반하여 아래에서 설명될 것이다).
목적지 디바이스(14)의 후처리기(32)는 디코딩된 화상 데이터(31)(또한 재구성된 화상 데이터라고도 함), 예를 들어, 디코딩된 화상 데이터(33)를 후처리하여, 후처리된 화상 데이터(33), 예를 들어, 후처리된 화상(33)을 획득하도록 구성된다. 후처리 유닛(32)에 의해 수행되는 후처리는 예를 들어, 색상 포맷 변환(예를 들어, YCbCr에서 RGB로), 색상 보정, 트리밍 또는 재샘플링(re-sampling), 또는 임의의 다른 처리, 예를 들어 디스플레이 디바이스(34)에 의한 디스플레이를 위해 디코딩된 화상 데이터(31)를 준비하는 것을 포함할 수 있다.
목적지 디바이스(14)의 디스플레이 디바이스(34)는 예를 들어 사용자 또는 뷰어에게 화상을 디스플레이하기 위해 후처리된 화상 데이터(33)를 수신하도록 구성된다. 디스플레이 디바이스(34)는 재구성된 화상을 표현하기 위한 임의의 종류의 디스플레이, 예를 들어 통합 또는 외부 디스플레이 또는 모니터이거나 이를 포함할 수 있다. 디스플레이는 예를 들어 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 유기 발광 다이오드(organic light emitting diode, OLED) 디스플레이, 플라즈마 디스플레이, 프로젝터, 마이크로 LED 디스플레이, 액정 온 실리콘(liquid crystal on silicon, LCoS), 디지털 광 프로세서(digital light processor, DLP) 또는 모든 종류의 다른 디스플레이를 포함할 수 있다.
비록 도 1a가 소스 디바이스(12) 및 목적지 디바이스(14)를 별개의 디바이스로서 도시하여도, 디바이스의 실시 예는 또한 둘 또는 둘 모두의 기능, 소스 디바이스(12) 또는 대응하는 기능 및 목적지 디바이스(14) 또는 대응하는 기능을 포함할 수 있다. 이러한 실시 예에서, 소스 디바이스(12) 또는 대응하는 기능 및 목적지 디바이스(14) 또는 대응하는 기능은, 동일한 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 사용하거나 별개의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 또는 이들의 임의의 조합에 의해 구현될 수 있다.
설명에 기반하여 당업자에게 명백한 바와 같이, 도 1a에 도시된 바와 같이 소스 디바이스(12) 및/또는 목적지 디바이스(14) 내의 상이한 유닛의 기능 또는 기능의 존재 및 (정확한) 분할(split)은 실제 디바이스 및 애플리케이션에 따라 다를 수 있다.
인코더(20)(예: 비디오 인코더(20)) 및 디코더(30)(예: 비디오 디코더(30)) 각각은 하나 이상의 마이크로 프로세서, 디지털 신호 프로세서(digital signal processor, DSP), 주문형 집적 회로(application-specific integrated circuit, ASIC), 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이(field-programmable gate array, FPGA), 이산 로직, 하드웨어 또는 이들의 조합과 같은, 도 1b에 도시된 바와 같이 다양한 적절한 회로 중 임의의 것으로 구현될 수 있다. 기술이 소프트웨어에서 부분적으로 구현되면, 디바이스는 소프트웨어에 대한 명령을, 적절한 컴퓨터가 판독 가능한 비 일시적 저장 매체에 저장할 수 있으며, 하나 이상의 프로세서를 사용하여 하드웨어에서 명령을 실행하여 본 개시의 기술을 수행할 수 있다. 전술한 것(하드웨어, 소프트웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합 등을 포함)의 어느 하나는 하나 이상의 프로세서로 간주될 수 있다. 비디오 인코더(20) 및 비디오 디코더(30) 각각은 하나 이상의 인코더 또는 디코더에 포함될 수 있으며, 이들 중 어느 하나는 각각의 디바이스에서 조합된 인코더/디코더(CODEC)의 일부로서 통합될 수 있다.
소스 디바이스(12) 및 목적지 디바이스(14)는 임의의 종류의 핸드헬드 또는 고정 디바이스, 예를 들어 노트북 또는 랩톱 컴퓨터, 휴대폰, 스마트 폰, 태블릿 또는 태블릿 컴퓨터, 카메라, 데스크톱 컴퓨터, 셋탑 박스, 텔레비전, 디스플레이 디바이스, 디지털 미디어 플레이어, 비디오 게임 콘솔, 비디오 스트리밍 디바이스(예: 콘텐츠 서비스 서버 또는 콘텐츠 전달 서버), 방송 수신기 디바이스, 방송 송신기 디바이스 등을 포함하는, 광범위한 디바이스를 포함할 수 있으며, 임의의 운영 체제를 사용하지 않거나 또는 사용할 수 있다. 일부 경우에, 소스 디바이스(12) 및 목적지 디바이스(14)는 무선 통신을 위해 장착될 수 있다. 따라서, 소스 디바이스(12) 및 목적지 디바이스(14)는 무선 통신 디바이스일 수 있다.
일부 경우에, 도 1a에 도시된 비디오 코딩 시스템(10)은 단지 예일 뿐이고, 본 출원의 기술은 인코딩 디바이스와 디코딩 디바이스 사이의 임의의 데이터 통신을 반드시 포함하지 않는 비디오 코딩 설정(예: 비디오 인코딩 또는 비디오 디코딩)에 적용될 수 있다. 다른 예들에서, 데이터는 로컬 메모리로부터 검색되거나, 네트워크 등을 통해 스트리밍된다. 비디오 인코딩 디바이스는 데이터를 인코딩하고 메모리에 저장할 수 있거나, 및/또는 비디오 디코딩 디바이스는 메모리로부터 데이터를 검색하고 디코딩할 수 있다. 일부 예에서, 인코딩 및 디코딩은 서로 통신하지 않고 단순히 데이터를 메모리로 인코딩하고 및/또는 메모리로부터 데이터를 검색 및 디코딩하는 디바이스에 의해 수행된다.
도 1b는 일 실시 예에 따른 도 2의 인코더(20) 및/또는 도 3의 디코더(30)를 포함하는 다른 예시적인 비디오 코딩 시스템(40)의 예시적인 다이어그램이다. 시스템(40)은 본 출원에 설명된 다양한 예에 따른 기술을 구현할 수 있다. 예시된 구현에서, 비디오 코딩 시스템(40)은 이미징(imaging) 디바이스(들)(41), 비디오 인코더(100), 비디오 디코더(30)(및/또는 처리 유닛(들)(46)의 로직 회로(47)를 통해 구현된 비디오 코더), 안테나(42), 하나 이상의 프로세서(들)(43), 하나 이상의 메모리 저장소(store)(들)(44), 및/또는 디스플레이 디바이스(45)를 포함할 수 있다.
예시된 바와 같이, 이미징 디바이스(들)(41), 안테나(42), 처리 유닛(들)(46), 로직 회로(47), 비디오 인코더(20), 비디오 디코더(30), 프로세서(들)(43), 메모리 저장소(들)(44) 및/또는 디스플레이 디바이스(45)는 서로 통신할 수 있다. 논의된 바와 같이, 비디오 인코더(20) 및 비디오 디코더(30) 모두와 함께 예시되었지만, 비디오 코딩 시스템(40)은 다양한 예에서 비디오 인코더(20)만 또는 비디오 디코더(30)만 포함할 수 있다.
도시된 바와 같이, 일부 예에서, 비디오 코딩 시스템(40)은 안테나(42)를 포함할 수 있다. 안테나(42)는 예를 들어 비디오 데이터의 인코딩된 비트스트림을 전송 또는 수신하도록 구성될 수 있다. 또한, 일부 예에서, 비디오 코딩 시스템(40)은 디스플레이 디바이스(45)를 포함할 수 있다. 디스플레이 디바이스(45)는 비디오 데이터를 제시하도록(present) 구성될 수 있다. 도시된 바와 같이, 일부 예에서, 로직 회로(47)는 처리 유닛(들)(46)을 통해 구현될 수 있다. 처리 유닛(들)(46)은 주문형 집적 회로(application-specific integrated circuit, ASIC) 로직, 그래픽 프로세서(들), 범용 프로세서(들) 등을 포함할 수 있다. 비디오 코딩 시스템(40)은 또한 유사하게 주문형 집적 회로(ASIC) 로직, 그래픽 프로세서(들), 범용 프로세서(들) 등을 포함할 수 있는 선택적 프로세서(들)(43)를 포함할 수 있다. 일부 예에서, 로직 회로(47)는 하드웨어, 비디오 코딩 전용 하드웨어 등을 통해 구현될 수 있고, 프로세서(들)(43)는 범용 소프트웨어, 운영 체제 등을 구현할 수 있다. 또한, 메모리 저장소(들)(44)는 휘발성 메모리(예: 정적 랜덤 액세스 메모리(Static Random Access Memory, SRAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(Dynamic Random Access Memory, DRAM) 등) 또는 비 휘발성 메모리(예: 플래시 메모리 등) 등과 같은 임의의 유형의 메모리일 수 있다. 비 제한적인 예에서, 메모리 저장소(들)(44)는 캐시 메모리에 의해 구현될 수 있다. 일부 예에서, 로직 회로(47)는(예를 들어 이미지 버퍼의 구현을 위해) 메모리 저장소(들)(44)에 액세스할 수 있다. 다른 예들에서, 로직 회로(47) 및/또는 처리 유닛(들)(46)은 이미지 버퍼 등의 구현을 위한 메모리 저장소(예를 들어, 캐시 등)를 포함할 수 있다.
일부 예에서, 로직 회로를 통해 구현된 비디오 인코더(20)는 이미지 버퍼(예: 처리 유닛(들)(46) 또는 메모리 저장소(들)(44)를 통해) 및 그래픽 처리 유닛(예: 처리 유닛(들)(46)을 통해)을 포함할 수 있다. 그래픽 처리 유닛은 이미지 버퍼에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 그래픽 처리 유닛은 로직 회로(47)를 통해 구현된 비디오 인코더(20)를 포함하여 도 2과 관련하여 논의된 바와 같은 다양한 모듈 및/또는 여기에 설명된 임의의 다른 인코더 시스템 또는 서브 시스템을 구현할 수 있다. 로직 회로는 여기서 논의되는 다양한 작동을 수행하도록 구성될 수 있다.
비디오 디코더(30)는 로직 회로(47)를 통해 구현되는 것과 유사한 방식으로 구현되어, 도 3의 디코더(30)와 관련하여 논의된 바와 같이 다양한 모듈 및/또는 여기에 설명된 임의의 다른 디코더 시스템 또는 서브 시스템을 구현할 수 있다. 일부 예에서, 비디오 디코더(30)는 로직 회로를 통해 구현될 수 있으며, 이미지 버퍼(예: 처리 유닛(들)(420) 또는 메모리 저장소(들)(44)을 통해) 및 그래픽 처리 유닛(예: 처리 유닛(들)(46)을 통해)을 포함할 수 있다. 그래픽 처리 유닛은 이미지 버퍼에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 그래픽 처리 유닛은 로직 회로(47)를 통해 구현되는 비디오 디코더(30)를 포함하여, 도 3과 관련하여 논의된 바와 같은 다양한 모듈 및/또는 여기에 설명된 임의의 다른 디코더 시스템 또는 서브 시스템을 구현할 수 있다.
일부 예에서, 비디오 코딩 시스템(40)의 안테나(42)는 비디오 데이터의 인코딩된 비트스트림을 수신하도록 구성될 수 있다. 논의된 바와 같이, 인코딩된 비트스트림은 코딩 파티션과 관련된 데이터(예: 변환 계수 또는 양자화된 변환 계수, 또는 선택적 지시자(indicator)(논의된 바와 같이) 및/또는 코딩 파티션을 정의하는 데이터)와 같은, 여기서 논의된 바와 같이 비디오 프레임을 인코딩하는 것과 관련된 데이터, 지시자, 인덱스 값, 모드 선택 데이터 등을 포함할 수 있다. 비디오 코딩 시스템(40)은 또한 안테나(42)에 결합되고 인코딩된 비트스트림을 디코딩하도록 구성된 비디오 디코더(30)를 포함할 수 있다. 디스플레이 디바이스(45)는 비디오 프레임을 제시하도록 구성된다.
설명의 편의를 위해, 본 개시의 실시 예는 예를 들어, HEVC(High-Efficiency Video Coding) 또는 ITU-T VCEG(Video Coding Experts Group) 및 ISO/IEC MPEG(Motion Picture Experts Group)의 JCT-VC(Joint Collaboration Team on Video Coding )에 의해 개발된 차세대 비디오 코딩 표준인, VVC(Versatile Video Coding)의 참조 소프트웨어를 참조하여 여기에 설명된다.
당업자는 본 개시의 실시 예가 HEVC 또는 VVC에 제한되지 않음을 이해할 것이다.
인코더 및 인코딩 방법
도 2는 본 출원의 기술을 구현하도록 구성된 예시적인 비디오 인코더(20)의 개략적인 블록도를 도시한다. 도 2의 예에서, 비디오 인코더(20)는 입력(201)(또는 입력 인터페이스(201)), 잔차(residual) 계산 유닛(204), 변환 처리 유닛(206), 양자화 유닛(208), 역 양자화(inverse quantization) 유닛(210) 및 역 변환(inverse transform) 처리 유닛(212), 재구성 유닛(214), 루프 필터(loop filter) 유닛(220), 디코딩된 화상 버퍼(decoded picture buffer, DPB)(230), 모드 선택 유닛(260), 엔트로피 인코딩 유닛(270) 및 출력(272)(또는 출력 인터페이스(272))을 포함한다. 모드 선택 유닛(260)는 인터 예측 유닛(244), 인트라 예측 유닛(254) 및 파티셔닝 유닛(262)를 포함할 수 있다. 인터 예측 유닛(244)는 모션 추정 유닛 및 모션 보상 유닛(도시되지 않음)을 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같은 비디오 인코더(20)는 하이브리드 비디오 인코더 또는 하이브리드 비디오 코덱에 따른 비디오 인코더로 지칭될 수도 있다.
잔차 계산 유닛(204), 변환 처리 유닛(206), 양자화 유닛(208), 모드 선택 유닛(260)은 인코더(20)의 순방향 신호 경로를 형성하는 것으로 지칭될 수 있는 반면, 역 양자화 유닛(210), 역 변환 처리 유닛(212), 재구성 유닛(214), 버퍼(216), 루프 필터(220), 디코딩된 화상 버퍼(DPB)(230), 인터 예측 유닛(244) 및 인트라 예측 유닛(254)은 비디오 인코더의 역방향 신호 경로를 형성하는 것으로 지칭될 수 있으며, 여기서 비디오 인코더(20)의 역방향 신호 경로는 디코더의 신호 경로에 대응한다(도 3의 비디오 디코더(30) 참조). 역 양자화 유닛(210), 역 변환 처리 유닛(212), 재구성 유닛(214), 루프 필터(220), 디코딩 화상 버퍼(DPB)(230), 인터 예측 유닛(244) 및 인트라 예측 유닛(254)도 비디오 인코더(20)의 "내장 디코더(built-in decoder)"를 형성하는 것으로 지칭될 수 있다.
화상 & 화상 파티셔닝(화상 & 블록)
인코더(20)는 예를 들어 입력(201)을 통해, 화상(17)(또는 화상 데이터(17)), 예를 들어 비디오 또는 비디오 시퀀스를 형성하는 화상 시퀀스의 화상을 수신하도록 구성될 수 있다. 수신된 화상 또는 화상 데이터는 또한 전처리된 화상(19)(또는 전처리된 화상 데이터(19))일 수 있다. 단순화를 위해 다음 설명은 화상(17)을 참조한다. 화상(17)은 또한 (특히, 현재 화상을 다른 화상, 예를 들어, 동일한 비디오 시퀀스, 즉 현재 화상도 포함하는 비디오 시퀀스의 이전에 인코딩 및/또는 디코딩된 화상과 구별하기 위한 비디오 코딩에서) 코딩될 현재 화상 또는 화상으로 지칭될 수 있다.
(디지털) 화상은 강도(intensity) 값이 있는 샘플들의 2차원 어레이 또는 행렬이거나 이들로 간주될 수 있다. 어레이의 샘플은 픽셀(pixel)(화상 엘리먼트의 짧은 형식) 또는 펠(pel)이라고도 한다. 어레이 또는 화상의 수평 및 수직 방향(또는 축)의 샘플 수는 화상의 크기 및/또는 해상도를 정의한다. 색상 표현을 위해, 일반적으로 세 가지 색상 콤포넌트가 사용된다. 즉, 화상이 세개의 샘플 어레이로 표현되거나 이를 포함할 수 있다. RBG 형식 또는 색 공간에서 화상은 대응하는 빨강, 녹색 및 파랑 샘플 어레이로 구성된다. 그러나 비디오 코딩에서 각 픽셀은 일반적으로 휘도(luminance) 및 색차(chrominance) 형식 또는 색 공간, 예를 들어 Y로 지시되는 휘도 콤포넌트(때로는 L이 대신 사용됨)와 Cb 및 Cr로 지시되는 두개의 색차 콤포넌트를 포함하는 YCbCr로 표현된다. 휘도(또는 짧게, 루마(luma)) 콤포넌트 Y는 밝기 또는 그레이 레벨 강도(예: 그레이 스케일 화상에서와 같이)를 나타내는 반면, 두 개의 색차(또는 짧게 크로마(chroma)) 콤포넌트 Cb 및 Cr은 색차 또는 색상 정보 콤포넌트를 나타낸다. 따라서, YCbCr 형식의 화상은 휘도 샘플 값(Y)의 휘도 샘플 어레이와 색차 값(Cb 및 Cr)의 두 색차 샘플 어레이로 구성된다. RGB 형식의 화상은 YCbCr 형식으로 컨버전(conversion) 또는 변환될 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지이며, 이 프로세스는 색상 변환 또는 색상 컨버전이라고도 한다. 화상이 단색이면, 화상은 휘도 샘플 어레이만 포함할 수 있다. 따라서, 화상은 예를 들어 단색 형식의 루마 샘플 어레이 또는 4: 2: 0, 4: 2: 2 및 4: 4: 4 색상 형식에서의 루마 샘플 어레이와 두개의 대응하는 크로마 샘플 어레이일 수 있다.
비디오 인코더(20)의 실시 예는 화상(17)을 복수의 (일반적으로 비 중첩) 화상 블록(203)으로 파티셔닝하도록 구성된 화상 파티셔닝 유닛(도 2에 도시되지 않음)을 포함할 수 있다. 이러한 블록은 루트(root) 블록, 매크로 블록(H.264/AVC) 또는 코딩 트리 블록(coding tree block, CTB) 또는 코딩 트리 유닛(coding tree unit, CTU)(H.265/HEVC 및 VVC)이라고도 한다. 화상 파티셔닝 유닛은 비디오 시퀀스의 모든 화상에 대해 동일한 블록 크기 및 블록 크기를 정의하는 대응하는 그리드(grid)를 사용하거나, 또는 화상 또는 서브 세트 또는 화상 그룹 사이의 블록 크기를 변경하고, 각 화상을 대응하는 블록으로 파티셔닝하도록 구성될 수 있다.
추가 실시 예에서, 비디오 인코더는 화상(17)의 블록(203), 예를 들어 화상(17)을 형성하는 하나, 여러 또는 모든 블록을 직접 수신하도록 구성될 수 있다. 화상 블록(203)은 또한 코딩될 현재 화상 블록 또는 화상 블록으로 지칭될 수 있다.
화상(17)과 같이, 화상 블록(203)은 화상(17)보다 작은 차원이지만, 강도 값(샘플 값)을 갖는 샘플의 2차원 어레이 또는 행렬이거나 또는 그렇게 간주될 수 있다. 다시 말해서, 블록(203)은 예를 들어, 하나의 샘플 어레이(예: 단색 화상(17)의 경우 루마 어레이, 컬러 화상의 경우 루마 또는 크로마 어레이) 또는 3개의 샘플 어레이(예: 컬러 화상(17)의 경우 루마 및 2개의 크로마 어레이) 또는 적용된 색상 형식에 따라 다른 수 및/또는 다른 종류의 어레이를 포함할 수 있다. 블록(203)의 수평 및 수직 방향(또는 축)의 샘플 수는 블록(203)의 크기를 정의한다. 따라서, 블록은 예를 들어 샘플의 M×N(M-열 × N-행) 어레이, 또는 변환 계수의 M×N 어레이일 수 있다.
도 2에 도시된 비디오 인코더(20)의 실시 예는 화상(17)을 블록별로 인코딩하도록 구성될 수 있으며, 예를 들어, 인코딩 및 예측은 블록(203)마다 수행된다.
잔차 계산
잔차 계산 유닛(204)은 예를 들어, 샘플별로(픽셀별로) 화상 블록(203)의 샘플 값으로부터 예측 블록(265)의 샘플 값을 감산하여 샘플 도메인에서 잔차 블록(205)을 획득하는 것에 의해, 화상 블록(203) 및 예측 블록(265)(예측 블록(265)에 대한 자세한 내용은 나중에 제공됨)에 기반하여 잔차 블록(205)(잔차(205)라고도 함)을 계산하도록 구성될 수 있다.
변환
변환 처리 유닛(206)은 잔차 블록(205)의 샘플 값에 변환, 예를 들어 이산 코사인 변환(discrete cosine transform, DCT) 또는 이산 사인 변환(discrete sine transform, DST)을 적용하여, 변환 도메인에서 변환 계수(207)를 획득하도록 구성될 수 있다. 변환 계수(207)는 또한 변환 잔차 계수로 지칭될 수 있고, 변환 도메인에서 잔차 블록(205)을 나타낼 수 있다.
변환 처리 유닛(206)은 H.265/HEVC에 대해 지정된 변환과 같은 DCT/DST의 정수 근사(integer approximation)를 적용하도록 구성될 수 있다. 직교 DCT 변환과 비교할 때, 이러한 정수 근사는 일반적으로 특정 팩터(factor)에 의해 조정된다. 순방향 및 역변환에 의해 처리되는 잔차 블록의 표준(norm)을 보존하기 위해, 추가 스케일링 팩터(scaling factor)가 변환 프로세스의 일부로 적용된다. 스케일링 팩터는 일반적으로 시프트 연산에 대해 2의 거듭 제곱인 스케일링 팩터, 변환 계수의 비트 깊이, 정확도와 구현 비용 간의 균형 등 특정 제약 조건을 기반으로 선택된다. 특정 스케일링 팩터는, 예를 들어, 역 변환 처리 유닛(212)에 의한 역 변환(및 예를 들어 비디오 디코더(30)의 역 변환 처리 유닛(312)에 의한 대응하는 역 변환)에 대해 지정되고, 예를 들어, 인코더(20)에서의 변환 처리 유닛(206)에 의한, 순방향 변환에 대응하는 스케일링 팩터가 지정될 수 있다.
비디오 인코더(20)(각각 변환 처리 유닛(206))의 실시 예는, 예를 들어, 직접 또는 엔트로피 인코딩 유닛(270)을 통해 인코딩 또는 압축된, 예를 들어, 변환 또는 변환들의 유형과 같은 변환 파라미터를 출력하도록 구성될 수 있으므로, 비디오 디코더(30)는 디코딩을 위해 변환 파라미터를 수신하고 사용할 수 있다.
양자화
양자화 유닛(208)은 예를 들어, 스칼라 양자화 또는 벡터 양자화를 적용하는 것에 의해, 변환 계수(207)를 양자화하여 양자화된 계수(209)를 획득하도록 구성될 수 있다. 양자화된 계수(209)는 또한 양자화된 변환 계수(209) 또는 양자화된 잔차 계수(209)로 지칭될 수 있다.
양자화 프로세스는 변환 계수(207)의 일부 또는 전부와 관련된 비트 깊이를 감소시킬 수 있다. 예를 들어, n-비트 변환 계수는 양자화 동안 m-비트 변환 계수로 반올림될 수 있으며, 여기서 n은 m보다 크다. 양자화의 정도(degree)는 양자화 파라미터(quantization parameter, QP)를 조정하는 것에 의해 수정될 수 있다. 예를 들어, 스칼라 양자화의 경우, 더 미세하거나(finer) 거친(coarser) 양자화를 달성하기 위해 다른 스케일링이 적용될 수 있다. 더 작은 양자화 단계 크기는 더 미세한 양자화에 대응하는 반면, 더 큰 양자화 단계 크기는 더 거친 양자화에 대응한다. 적용 가능한 양자화 단계 크기는 양자화 파라미터(QP)에 의해 지시될 수 있다. 양자화 파라미터는 예를 들어 적용 가능한 양자화 단계 크기의 미리 정의된 세트에 대한 인덱스일 수 있다. 예를 들어, 작은 양자화 파라미터는 미세 양자화(작은 양자화 단계 크기)에 대응할 수 있고, 큰 양자화 파라미터는 거친 양자화(큰 양자화 단계 크기)에 대응하거나 그 반대일 수 있다. 양자화는 양자화 단계 크기에 의한 나눗셈(division)을 포함할 수 있고, 예를 들어 역 양자화 유닛(210)에 의한, 대응하는 및/또는 역 양자화는 양자화 단계 크기에 의한 곱셈(multiplication)을 포함할 수 있다. 예를 들어, HEVC와 같은 일부 표준에 따른 실시 예는 양자화 단계 크기를 결정하기 위해 양자화 파라미터를 사용하도록 구성될 수 있다. 일반적으로 양자화 단계 크기는 나눗셈을 포함하는 수식의 고정 소수점 근사(fixed point approximation)를 사용하여 양자화 파라미터를 기반으로 계산될 수 있다. 잔차 블록의 표준을 복원하기 위해 추가 스케일링 팩터가 양자화 및 역 양자화에 도입될 수 있으며, 이는 양자화 단계 크기 및 양자화 파라미터에 대한 수식의 고정 소수점 근사에 사용되는 스케일링으로 인해 수정될 수 있다. 하나의 예시적인 구현에서, 역 변환 및 역 양자화의 스케일링이 조합될 수 있다. 다르게는, 맞춤형 양자화 테이블이 사용되어 인코더로부터 디코더로, 예를 들어 비트스트림으로 시그널링될 수 있다. 양자화는 손실 연산이며, 양자화 단계 크기가 증가함에 따라 손실이 증가한다.
비디오 인코더(20)(각각 양자화 유닛(208))의 실시 예는, 예를 들어 직접 또는 엔트로피 인코딩 유닛(270)을 통해 인코딩된 양자화 파라미터(QP)를 출력하도록 구성될 수 있으므로, 예를 들어, 비디오 디코더(30)는 디코딩을 위한 양자화 파라미터를 수신하고 적용할 수 있다.
역 양자화
역 양자화 유닛(210)은, 예를 들어, 양자화 유닛(208)과 동일한 양자화 단계 크기에 기반하거나 이를 사용하여 양자화 유닛(208)에 의해 적용된 양자화 방식의 역을 적용하는 것에 의해, 양자화된 계수에 양자화 유닛(208)의 역 양자화를 적용하여 역양자화된 계수(dequantized coefficient)(211)를 획득하도록 구성된다. 역양자화된 계수(211)는 또한 역양자화된 잔차 계수(211)로 지칭될 수 있고, 일반적으로 양자화에 의한 손실로 인한 변환 계수와 동일하지는 않지만 변환 계수(207)에 대응한다.
역 변환
역 변환 처리 유닛(212)은 변환 처리 유닛(206)에 의해 적용된 변환의 역 변환, 예를 들어 역 이산 코사인 변환(inverse discrete cosine transform, DCT) 또는 역 이산 사인 변환(inverse discrete sine transform, DST) 또는 다른 역 변환을 적용하여, 샘플 도메인에서 재구성된 잔차 블록(213)(또는 대응하는 역양자화된 계수(213))를 획득하도록 구성된다. 재구성된 잔차 블록(213)은 또한 변환 블록(213)으로 지칭될 수 있다.
재구성
재구성 유닛(214)(예: 가산기(adder) 또는 합산기(summer)(214))은 예측 블록(265)에 변환 블록(213)(즉, 재구성된 잔차 블록(213))을 추가하여, 예를 들어 샘플별로 재구성된 잔차 블록(213)의 샘플 값 및 예측 블록(265)의 샘플 값을 추가하는 것에 의해, 샘플 도메인에서 재구성된 블록(215)을 획득하도록 구성된다.
필터링
루프 필터 유닛(220)(또는 짧게 "루프 필터"(220))은 재구성된 블록(215)을 필터링하여 필터링된 블록(221)을 획득하거나, 일반적으로 재구성된 샘플을 필터링하여 필터링된 샘플을 획득하도록 구성된다. 루프 필터 유닛은 예를 들어 픽셀 전환(pixel transition)을 평활화하거나(smooth) 비디오 품질을 향상시키도록 구성된다. 루프 필터 유닛(220)은 디블로킹(de-blocking) 필터, 샘플 적응 오프셋(sample-adaptive offset, SAO) 필터 또는 하나 이상의 다른 필터, 예를 들어 양측 필터(bilateral filter), 적응 루프 필터(adaptive loop filter, ALF), 선명하게 하기(sharpening), 평활화 필터 또는 협업 필터(collaborative filter), 또는 이들의 조합과 같은 하나 이상의 루프 필터를 포함할 수 있다. 루프 필터 유닛(220)은 도 2에 인루프 필터(in loop filter)로서 도시되어 있지만, 다른 구성에서 루프 필터 유닛(220)은 포스트(post) 루프 필터로 구현될 수 있다. 필터링된 블록(221)은 또한 필터링된 재구성된 블록(221)으로 지칭될 수 있다. 디코딩 화상 버퍼(230)는 루프 필터 유닛(220)이 재구성된 코딩 블록에 대해 필터링 작동을 수행한 후 재구성된 코딩 블록을 저장할 수 있다.
비디오 인코더(20)(각각 루프 필터 유닛(220))의 실시 예는 예를 들어 직접 또는 엔트로피 인코딩 유닛(270)을 통해 인코딩된, 루프 필터 파라미터(예: 샘플 적응 오프셋 정보)를 출력하도록 구성될 수 있으므로, 예를 들어, 디코더(30)는 디코딩을 위해 동일한 루프 필터 파라미터 또는 각각의 루프 필터를 수신하고 적용할 수 있다.
디코딩된 화상 버퍼
디코딩된 화상 버퍼(DPB)(230)는 비디오 인코더(20)에 의해 비디오 데이터를 인코딩하기 위해 참조 화상 또는 일반적으로 참조 화상 데이터를 저장하는 메모리일 수 있다. DPB(230)는 동기식 DRAM(synchronous DRAM, SDRAM), 자기 저항성 RAM(magnetoresistive RAM, MRAM), 저항성 RAM(resistive RAM, RRAM) 또는 기타 유형의 메모리 디바이스를 포함하는 동적 랜덤 액세스 메모리(dynamic random access memory, DRAM)와 같은 다양한 메모리 디바이스로 형성될 수 있다. 디코딩된 화상 버퍼(DPB)(230)는 하나 이상의 필터링된 블록(221)을 저장하도록 구성될 수 있다. 디코딩된 화상 버퍼(230)는 추가로, 동일한 현재 화상 또는 상이한 화상, 예를 들어, 이전에 재구성된 화상의 다른 이전에 필터링된 블록, 예를 들어 이전에 재구성되고 필터링된 블록(221)을 저장하도록 구성될 수 있고, 예를 들어 인터 예측을 위해, 완전한 이전에 재구성된, 즉 디코딩된 화상(및 대응하는 참조 블록 및 샘플) 및/또는 부분적으로 재구성된 현재 화상(및 대응하는 참조 블록 및 샘플)을 제공할 수 있다. 디코딩된 화상 버퍼(DPB)(230)는 또한 예를 들어, 재구성된 블록(215)이 루프 필터 유닛(220)에 의해 필터링되지 않으면, 하나 이상의 필터링되지 않은 재구성된 블록(215), 또는 일반적으로 필터링되지 않은 재구성된 샘플 또는 임의의 다른 추가 처리 재구성된 블록 또는 샘플의 버전을 저장하도록 구성될 수 있다.
모드 선택(파티셔닝 & 예측)
모드 선택 유닛(260)은 파티셔닝 유닛(262), 인터 예측 유닛(244) 및 인트라 예측 유닛(254)을 포함하고, 예를 들어 디코딩된 화상 버퍼(230) 또는 다른 버퍼(예를 들어, 라인 버퍼, 도시되지 않음)로부터, 원본 화상 데이터, 예를 들어, 원본 블록(203)(현재 화상(17)의 현재 블록(203)), 및 재구성된 화상 데이터, 예를 들어, 동일한(현재) 화상 및/또는 하나 또는 복수의 이전에 디코딩된 화상으로부터의 필터링 및/또는 필터링되지 않은 재구성된 샘플을 수신하거나 획득하도록 구성된다. 재구성된 화상 데이터는 예측 블록(265) 또는 예측자(predictor)(265)를 획득하기 위해 예측, 예를 들어 인터 예측 또는 인트라 예측을 위한 참조 화상 데이터로서 사용된다.
모드 선택 유닛(260)은 현재 블록 예측 모드(파티션 없음을 포함) 및 예측 모드(예: 인트라 또는 인터 예측 모드)에 대한 파티셔닝을 결정 또는 선택하며, 대응하는 예측 블록(265)을 생성하도록 구성될 수 있으며, 예측 블록(265)은 잔차 블록(265)의 계산 및 재구성된 블록(215)의 재구성을 위해 사용된다.
모드 선택 유닛(260)의 실시 예는 파티셔닝 및 예측 모드(예: 모드 선택 유닛(260)에 의해 지원되거나 사용 가능한 것들로부터)를 선택하도록 구성될 수 있으며, 이는 최상(best)의 매칭을 제공하거나, 다시 말해서, 최소 잔차(최소 잔차는 전송 또는 저장을 위한 더 나은 압축을 의미함) 또는 최소 시그널링 오버헤드(최소 시그널링 오버 헤드는 전송 또는 저장을 위한 더 나은 압축을 의미함)를 제공하거나, 또는 둘 다 고려하거나 균형을 잡는다. 모드 선택 유닛(260)은 레이트 왜곡 최적화(rate distortion optimization, RDO)에 기반하여 파티셔닝 및 예측 모드를 결정하도록, 즉, 최소 레이트 왜곡을 제공하는 예측 모드를 선택하도록 구성된다. 이 문맥에서 "최상", "최소", "최적(optimum)" 등과 같은 용어는 반드시 전체적인 "최상", "최소", "최적" 등을 의미하는 것은 아니지만, 임계 값을 초과하거나 아래로 떨어지는 값 또는 잠재적으로 "서브 최적 선택(sub-optimum selection)"으로 이어지지만 복잡성과 처리 시간을 감소시키는 기타 제약 조건과 같은 종료 또는 선택 기준의 충족을 의미한다.
다시 말해서, 파티셔닝 유닛(262)은 예를 들어, 쿼드트리 파티셔닝(quad-tree-partitioning, QT), 바이너리 파티셔닝(binary partitioning, BT) 또는 트리플 트리 파티셔닝(triple-tree-partitioning, TT) 또는 이들의 임의의 조합을 반복적으로 사용하여, 블록(203)을 더 작은 블록 파티션 또는 서브 블록(블록을 다시 형성함)으로 파티셔닝하고, 예를 들어 각각의 블록 파티션 또는 서브 블록에 대한 예측을 수행하도록 구성될 수 있으며, 여기서, 모드 선택은 파티션된 블록(203)의 트리 구조의 선택을 포함하고, 예측 모드는 각 블록 파티션 또는 서브 블록에 적용된다.
다음에, 예시적인 비디오 인코더(20)에 의해 수행되는 파티셔닝(예: 파티셔닝 유닛(260)에 의한) 및 예측 처리(인터 예측 유닛(244) 및 인트라 예측 유닛(254)에 의한)가 더 상세히 설명될 것이다.
파티셔닝
파티셔닝 유닛(262)은 현재 블록(203)을 더 작은 파티션, 예를 들어 정사각형 또는 직사각형 크기의 더 작은 블록으로 파티셔닝(또는 분할)할 수 있다. 이러한 더 작은 블록(서브 블록이라고도 함)은 더 작은 파티션으로 더 파티셔닝될 수 있다. 이것은 또한 트리 파티셔닝 또는 계층적 트리 파티셔닝이라고도 하며, 여기서 예를 들어 루트 트리 레벨 0(계층 구조 레벨 0, 깊이 0)에서의 루트 블록은 재귀적으로 파티셔닝될 수 있으며, 예를 들어 다음 하위 트리(lower tree) 레벨, 예를 들어, 트리 레벨 1(계층 레벨 1, 깊이 1)의 노드의 2개 이상의 블록으로 파티셔닝될 수 있으며, 여기서 이들 블록은 파티셔닝이 종료될 때까지, 예를 들어, 종료 기준이 충족되었기 때문에, 예를 들어 최대 트리 깊이 또는 최소 블록 크기에 도달할 때까지, 다시 다음 하위 레벨, 예를 들어, 트리 레벨 2(계층 레벨 2, 깊이 2)의 2개 이상의 블록으로 파티셔닝될 수 있다. 더 이상 분할되지 않은 블록은 트리의 리프(leaf) 블록 또는 리프 노드라고도 한다. 2개의 파티션으로 파티셔닝하는 트리를 이진 트리(binary-tree, BT)로 지칭하고, 3개의 파티션으로 파티셔닝하는 트리를 TT(ternary-tree)라고 지칭하며, 4개의 파티션으로 파티셔닝하는 트리를 쿼드-트리(quad-tree, QT)라고 지칭한다.
앞서 언급 한 바와 같이, 여기서 사용되는 용어 "블록"은 화상의 일부, 특히 정사각형 또는 직사각형 부분일 수 있다. 예를 들어, HEVC 및 VVC를 참조하면, 블록은 코딩 트리 유닛(coding tree unit, CTU), 코딩 유닛(coding unit, CU), 예측 유닛(prediction unit, PU) 및 변환 유닛(transform unit, TU) 및/또는 대응하는 블록, 예를 들어 코딩 트리 블록(coding tree block, CTB), 코딩 블록(coding block, CB), 변환 블록(transform block, TB) 또는 예측 블록(prediction block, PB)이거나 이에 대응할 수 있다.
예를 들어, 코딩 트리 유닛(CTU)은 루마 샘플의 CTB, 3개의 샘플 어레이를 갖는 화상의 크로마 샘플의 2개의 대응하는 CTB, 또는 단색 화상 또는 샘플을 코딩하는 데 사용되는 세개의 개별 색상 평면과 신택스 구조를 사용하여 코딩된 화상의 샘플의 CTB이거나 이들을 포함할 수 있다. 상응하여, 코딩 트리 블록(CTB)은 콤포넌트를 CTB로 나누는 것(division)이 파티셔닝이 되도록 N의 일부 값에 대한 샘플의 N×N 블록일 수 있다. 코딩 유닛(CU)은 루마 샘플의 코딩 블록, 3개의 샘플 어레이를 갖는 화상의 크로마 샘플의 2개의 대응하는 코딩 블록, 또는 단색 화상 또는 샘플을 코딩하는 데 사용되는 세개의 개별 색상 평면과 신택스 구조를 사용하여 코딩된 화상의 샘플의 코딩 블록이거나 이들을 포함할 수 있다. 상응하여, 코딩 블록(CB)은 CTB를 코딩 블록으로 나누는 것이 파티셔닝이 되도록 M 및 N의 일부 값에 대한 샘플의 M×N 블록일 수 있다.
실시 예에서, 예를 들어, HEVC에 따르면, 코딩 트리 유닛(CTU)은 코딩 트리로 표시된(denote) 쿼드트리 구조를 사용하여 CU로 분할될 수 있다. 인터 화상(시간) 또는 인트라 화상(공간) 예측을 사용하여 화상 영역을 코딩할지는 CU 레벨에서 결정된다. 각 CU는 PU 분할 유형(splitting type)에 따라 1개, 2개 또는 4개의 PU로 추가로 분할될 수 있다. 하나의 PU 내부에서, 동일한 예측 프로세스가 적용되고 관련 정보가 PU 기반으로 디코더로 전송된다. PU 분할 유형을 기반으로 한 예측 프로세스를 적용하여 잔차 블록을 획득한 후, CU는 CU에 대한 코딩 트리와 유사한 다른 쿼드트리 구조에 따라 변환 유닛(TU)으로 파티셔닝될 수 있다.
실시 예에서, 예를 들어 VVC(Versatile Video Coding)라고 하는 현재 개발중인 최신 비디오 코딩 표준에 따르면, 쿼드트리 및 이진 트리(Quad-tree and binary tree, QTBT) 파티셔닝이 코딩 블록을 파티셔닝하는 데 사용된다. QTBT 블록 구조에서, CU는 정사각형 또는 직사각형 모양을 가질 수 있다. 예를 들어, 코딩 트리 유닛(CTU)은 먼저 쿼드트리 구조에 의해 파티셔닝된다. 쿼드트리 리프 노드는 이진 트리 또는 삼항(ternary)(또는 삼중(triple)) 트리 구조에 의해 추가로 파티셔닝된다. 트리 리프 노드를 파티셔닝한 것을 코딩 유닛(CU)이라고 하며, 대응하는 세그먼테이션(segmentation)이 추가 파티셔닝 없이 예측 및 변환 처리에 사용된다. 이는 CU, PU 및 TU가 QTBT 코딩 블록 구조에서 동일한 블록 크기를 가짐을 의미한다. 병렬로 다중 파티션, 예를 들어 트리플 트리 파티션도 QTBT 블록 구조와 함께 사용하도록 제안되었다.
일 예에서, 비디오 인코더(20)의 모드 선택 유닛(260)은 여기서 설명된 파티셔닝 기술의 임의의 조합을 수행하도록 구성될 수 있다.
전술한 바와 같이, 비디오 인코더(20)는 (미리 결정된) 예측 모드들의 세트로부터 최상 또는 최적 예측 모드를 결정하거나 선택하도록 구성된다. 예측 모드의 세트는 예를 들어 인트라 예측 모드 및/또는 인터 예측 모드를 포함할 수 있다.
인트라 예측
인트라 예측 모드의 세트는 35개의 상이한 인트라 예측 모드, 예를 들어 DC(또는 평균) 모드 및 평면(planar) 모드와 같은 비 지향성(non-directional) 모드, 또는 예를 들어 HEVC에 정의된 바와 같은 지향성(directional) 모드를 포함할 수 있거나, 또는 67개의 상이한 인트라 예측 모드, 예를 들어 DC(또는 평균) 모드 및 평면(planar) 모드와 같은 비 지향성 모드, 또는 예를 들어 VVC에 대해 정의된 바와 같은 지향성 모드를 포함할 수 있다.
인트라 예측 유닛(254)은 동일한 현재 화상의 이웃 블록의 재구성된 샘플을 사용하여, 인트라 예측 모드 세트의 인트라 예측 모드에 따라 인트라 예측 블록(265)을 생성하도록 구성된다.
인트라 예측 유닛(254)(또는 일반적으로 모드 선택 유닛(260))은 추가로, 인코딩된 화상 데이터(21)에 포함시키기 위해, 인트라 예측 파라미터(또는 블록에 대해 선택된 인트라 예측 모드를 나타내는 일반적인 정보)를 신택스의 형태로 엔트로피 인코딩 유닛(270)에 출력하도록 구성되므로, 예를 들어, 비디오 디코더(30)가 디코딩을 위해 예측 파라미터를 수신하고 사용할 수 있다.
인터 예측
(또는 가능한) 인터 예측 모드의 세트는 사용 가능한 참조 화상(예를 들어, DBP(230)에 저장된 이전의 적어도 부분적으로 디코딩된 화상) 및 기타 인터 예측 파라미터, 예를 들어 전체 참조 화상 또는 참조 화상의 일부, 예를 들어, 현재 블록의 영역 주변의 검색 창 영역이, 최상의 매칭하는 참조 블록을 검색하는 데 사용되는지 여부, 및/또는 예를 들어 픽셀 보간, 예를 들어 하프/세미-펠(half/semi-pel) 및/또는 1/4 펠(quarter-pel) 보간이 적용되는지 여부에 따라 달라진다.
상기 예측 모드 외에 스킵(skip) 모드 및/또는 다이렉트(direct) 모드가 적용될 수 있다.
인터 예측 유닛(244)는 모션 추정(motion estimation, ME) 유닛 및 모션 보상(motion compensation, MC) 유닛(둘 다 도 2에 도시되지 않음)을 포함할 수 있다. 모션 추정 유닛은 모션 추정을 위해, 화상 블록(203)(현재 화상(17)의 현재 화상 블록 203) 및 디코딩된 화상(231), 또는 적어도 하나 또는 복수의 이전에 재구성된 블록, 예를 들어, 하나 또는 복수의 다른/상이한 이전에 디코딩된 화상(231)의 재구성된 블록을 수신하거나 획득하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 비디오 시퀀스는 현재 화상 및 이전에 디코딩된 화상(231)을 포함할 수 있거나, 다시 말해서, 현재 화상 및 이전에 디코딩된 화상(231)은 비디오 시퀀스를 형성하는 화상의 시퀀스의 일부이거나 이를 형성할 수 있다.
인코더(20)는, 예를 들어, 복수의 다른 화상의 동일하거나 상이한 화상의 복수의 참조 블록으로부터 참조 블록을 선택하고, 참조 화상(또는 참조 화상 인덱스) 및/또는 참조 블록의 위치(x, y 좌표)와 현재 블록의 위치 사이의 오프셋(공간적 오프셋)을 인터 예측 파라미터로서 모션 추정 유닛에 제공하도록 구성될 수 있다. 이 오프셋은 모션 벡터(motion vector, MV)라고도 한다.
모션 보상 유닛은 인터 예측 파라미터를 획득, 예를 들어 수신하고, 인터 예측 파라미터에 기반하여 또는 인터 예측 파라미터를 사용하여 인터 예측을 수행하여 인터 예측 블록(265)을 획득하도록 구성된다. 모션 보상 유닛에 의해 수행되는 모션 보상은 모션 추정에 의해 결정된 모션/블록 벡터에 기반하여 예측 블록을 페치(fetch)하거나 생성하는 것을 포함할 수 있으며, 가능하게는 서브 픽셀 정밀도(sub-pixel precision)에 대한 보간을 수행할 수 있다. 보간 필터링은 알려진 픽셀 샘플로부터 추가 픽셀 샘플을 생성할 수 있으며, 이에 따라 화상 블록을 코딩하는 데 사용될 수 있는 후보 예측 블록의 수를 잠재적으로 증가시킬 수 있다. 모션 보상 유닛은 현재 화상 블록의 PU에 대한 모션 벡터를 수신하면, 참조 화상 리스트 중 하나에서 모션 벡터가 가리키는 예측 블록을 찾을 수 있다.
모션 보상 유닛은 또한 비디오 슬라이스(slice)의 화상 블록의 디코딩시에 비디오 디코더(30)에 의해 사용하기 위해 블록 및 비디오 슬라이스와 연관된 신택스 엘리먼트를 생성할 수 있다.
엔트로피 코딩
엔트로피 인코딩 유닛(270)은 예를 들어, 엔트로피 인코딩 알고리즘 또는 방식(예: 가변 길이 코딩(variable length coding, VLC) 방식, 콘텍스트 적응형 VLC 방식(context adaptive VLC scheme, CAVLC), 산술 코딩 방식, 이진화, 콘텍스트 적응형 이진 산술 코딩(context adaptive binary arithmetic coding, CABAC), 신택스 기반 콘텍스트 적응 이진 산술 코딩(syntax-based context-adaptive binary arithmetic coding, SBAC), 확률 간격 파티셔닝 엔트로피(probability interval partitioning entropy, PIPE) 코딩 또는 다른 엔트로피 인코딩 방법론 또는 기술) 또는 우회(비 압축)를, 양자화된 계수, 인터 예측 파라미터, 인트라 예측 파라미터, 루프 필터 파라미터 및/또는 기타 신택스 엘리먼트에 적용하여, 예를 들어, 인코딩된 비트스트림(21)의 형태로 출력(272)을 통해 출력될 수 있는 인코딩된 화상 데이터(21)를 획득하도록 구성되므로, 예를 들어, 비디오 디코더(30)는 디코딩을 위해 파라미터를 수신하고 사용할 수 있다.
인코딩된 비트스트림(21)은 비디오 디코더(30)로 전송되거나, 나중에 비디오 디코더(30)에 의한 전송 또는 검색을 위해 메모리에 저장될 수 있다.
비디오 인코더(20)의 다른 구조적 변형이 비디오 스트림을 인코딩하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 비 변환(non-transform) 기반 인코더(20)는 특정 블록 또는 프레임에 대해 변환 처리 유닛(206) 없이 직접 잔차 신호를 양자화할 수 있다. 다른 구현에서, 인코더(20)는 단일 유닛으로 조합된 양자화 유닛(208) 및 역 양자화 유닛(210)을 가질 수 있다.
디코더 및 디코딩 방법
도 3은 본 출원의 기술을 구현하도록 구성된 비디오 디코더(30)의 예를 도시한다. 비디오 디코더(30)는 예를 들어 인코더(20)에 의해 인코딩된 인코딩된 화상 데이터(21)(예: 인코딩된 비트스트림(21))를 수신하여 디코딩된 화상(331)을 획득하도록 구성된다. 인코딩된 화상 데이터 또는 비트스트림은 인코딩된 화상 데이터를 디코딩하기 위한 정보, 예를 들어 인코딩된 비디오 슬라이스의 화상 블록 및 연관 신택스 엘리먼트를 나타내는 데이터를 포함한다.
도 3의 예에서, 디코더(30)는 엔트로피 디코딩 유닛(304), 역 양자화 유닛(310), 역 변환 처리 유닛(312), 재구성 유닛(314)(예: 합산기(314)), 루프 필터(320), 디코딩된 화상 버퍼(ecoded picture buffer, DBP)(330), 인터 예측 유닛(344) 및 인트라 예측 유닛(354)을 포함한다. 인터 예측 유닛(344)은 모션 보상 유닛이거나 이를 포함할 수 있다. 비디오 디코더(30)는, 일부 예에서, 도 2의 비디오 인코더(100)에 대해 설명된 인코딩 패스에 일반적으로 역인 디코딩 패스를 수행할 수 있다.
인코더(20)에 대해 설명한 바와 같이, 역 양자화 유닛(210), 역 변환 처리 유닛(212), 재구성 유닛(214), 루프 필터(220), 디코딩된 화상 버퍼(DPB)(230), 인터 예측 유닛(344) 및 인트라 예측 유닛(354)은 또한 비디오 인코더(20)의 "내장 디코더"를 형성하는 것으로도 지칭된다. 따라서, 역 양자화 유닛(310)은 역 양자화 유닛(110)과 기능면에서 동일할 수 있고, 역 변환 처리 유닛(312)은 역 변환 처리 유닛(212)과 기능면에서 동일할 수 있으며, 재구성 유닛(314)은 재구성 유닛(214)과 기능면에서 동일할 수 있고, 루프 필터(320)는 루프 필터(220)와 기능면에서 동일할 수 있으며, 디코딩된 화상 버퍼(330)는 디코딩된 화상 버퍼(230)와 기능면에서 동일할 수 있다. 따라서, 비디오(20) 인코더의 각 유닛 및 기능에 대해 제공된 설명은 비디오 디코더(30)의 각 유닛 및 기능에 대응하여 적용된다.
엔트로피 디코딩
엔트로피 디코딩 유닛(304)은 비트스트림(21)(또는 일반적으로 인코딩된 화상 데이터(21))을 파싱하고(parse), 인코딩된 화상 데이터(21)에 대해 예를 들어, 엔트로피 디코딩을 수행하여, 예를 들어, 양자화된 계수(309) 및/또는 디코딩된 코딩 파라미터(도 3에 도시되지 않음), 예를 들어, 인터 예측 파라미터(예: 참조 화상 인덱스 및 모션 벡터), 인트라 예측 파라미터(예: 인트라 예측 모드 또는 인덱스), 변환 파라미터, 양자화 파라미터, 루프 필터 파라미터 및/또는 기타 신택스 엘리먼트 중 어느 하나 또는 전부를 획득하도록 구성된다. 엔트로피 디코딩 유닛(304)은 인코더(20)의 엔트로피 인코딩 유닛(270)과 관련하여 설명된 인코딩 방식에 대응하는 디코딩 알고리즘 또는 방식을 적용하도록 구성될 수 있다. 엔트로피 디코딩 유닛(304)은 추가로, 인터 예측 파라미터, 인트라 예측 파라미터 및/또는 기타 신택스 엘리먼트를 모드 선택 유닛(360)에 제공하고, 디코더(30)의 다른 유닛에 다른 파라미터를 제공하도록 구성될 수 있다. 비디오 디코더(30)는 비디오 슬라이스 레벨 및/또는 비디오 블록 레벨에서의 신택스 엘리먼트를 수신할 수 있다.
역 양자화
역 양자화 유닛(310)은 (예를 들어, 엔트로피 디코딩에 의한 파싱 및/또는 디코딩에 의해) 인코딩된 화상 데이터(21)로부터 양자화 파라미터(QP)(또는 일반적으로 역 양자화와 관련된 정보) 및 양자화된 계수를 수신하고, 양자화 파라미터에 기반하여 디코딩된 양자화된 계수(309)에 역 양자화를 적용하여, 변환 계수(311)로도 지칭될 수 있는 역양자화된 계수(311)를 획득하도록 구성될 수 있다. 역 양자화 프로세스는 양자화의 정도 및 마찬가지로 적용되어야 하는 역 양자화의 정도를 결정하기 위해, 비디오 슬라이스의 각 비디오 블록에 대해 비디오 인코더(20)에 의해 결정된 양자화 파라미터를 사용하는 것을 포함할 수 있다.
역변환
역 변환 처리 유닛(312)은 변환 계수(311)라고도 하는, 역양자화된 계수(311)를 수신하고, 샘플 도메인에서 재구성된 잔차 블록(213)을 획득하기 위해 역양자화된 계수(311)에 변환을 적용하도록 구성될 수 있다. 재구성된 잔차 블록(213)은 또한 변환 블록(313)으로 지칭될 수 있다. 변환은 역 변환, 예를 들어 역 DCT, 역 DST, 역 정수 변환, 또는 개념적으로 유사한 역 변환 프로세스일 수 있다. 역 변환 처리 유닛(312)은 또한 인코딩된 화상 데이터(21)로부터(예: 예를 들어 엔트로피 디코딩 유닛(304)에 의한 파싱 및/또는 디코딩하는 것에 의해) 변환 파라미터 또는 대응하는 정보를 수신하여, 역양자화된 계수(311)에 적용될 변환을 결정하도록 구성될 수 있다.
재구성
재구성 유닛(314)(예를 들어, 가산기 또는 합산기(314))은 재구성된 잔차 블록(313)을 예측 블록(365)에 추가하여, 예를 들어 재구성된 잔차 블록(313)의 샘플 값 및 예측 블록(365)의 샘플 값을 더하는 것에 의해, 샘플 도메인에서 재구성된 블록(315)을 획득하도록 구성될 수 있다.
필터링
루프 필터 유닛(320)(코딩 루프 내에서 또는 코딩 루프 이후)은 재구성된 블록(315)을 필터링하여 필터링된 블록(321)을 획득하며, 예를 들어, 픽셀 전환을 평활화하거나 그렇지 않으면, 비디오 품질을 개선하도록 구성된다. 루프 필터 유닛(320)은 디블로킹 필터, 샘플 적응 오프셋(sample-adaptive offset, SAO) 필터 또는 하나 이상의 다른 필터, 예를 들어 양측 필터, 적응 루프 필터(adaptive loop filter, ALF). 선명하게 하기, 평활화 필터 또는 협업 필터 또는 이들의 조합과 같은 하나 이상의 루프 필터를 포함할 수 있다. 루프 필터 유닛(320)이 도 3에 인루프 필터로서 도시되어 있지만, 다른 구성에서 루프 필터 유닛(320)은 포스트 루프 필터로 구현될 수 있다.
디코딩된 화상 버퍼
화상의 디코딩된 비디오 블록(321)은 디코딩된 화상 버퍼(330)에 저장되고, 디코딩된 화상(331)은 다른 화상에 대한 후속 모션 보상 및/또는 각각의 디스플레이를 위한 참조 화상으로서 저장된다.
디코더(30)는 사용자에게 프리젠테이션 또는 보기(viewing)를 위해, 예를 들어 출력(312)을 통해 디코딩된 화상(311)을 출력하도록 구성된다.
예측
인터 예측 유닛(344)은 인터 예측 유닛(244)(특히 모션 보상 유닛에 대해)과 동일할 수 있고, 인트라 예측 유닛(354)은 기능면에서 인터 예측 유닛(254)과 동일할 수 있으며, (예를 들어 엔트로피 디코딩 유닛(304)에 의한 예를 들어 파싱 및/또는 디코딩하는 것에 의해) 인코딩된 화상 데이터(21)로부터 수신된 파티셔닝 및/또는 예측 파라미터 또는 각각의 정보에 기반하여, 분할 또는 파티셔닝 결정 및 예측을 수행할 수 있다. 모드 선택 유닛(360)은 재구성된 화상, 블록 또는 각각의 샘플(필터링되거나 필터링되지 않은)에 기반하여 블록 당 예측(인트라 예측 또는 인터 예측)을 수행하여, 예측 블록(365)을 획득하도록 구성될 수 있다.
비디오 슬라이스가 인트라 코딩(I) 슬라이스로서 코딩될 때, 모드 선택 유닛(360)의 인트라 예측 유닛(354)은 현재 화상의 이전에 디코딩된 블록으로부터의 시그널링된 인트라 예측 모드 및 데이터를 기반으로 현재 비디오 슬라이스의 화상 블록에 대한 예측 블록(365)을 생성하도록 구성된다. 비디오 화상이 인터 코딩된(즉, B 또는 P) 슬라이스로서 코딩될 때, 모드 선택 유닛(360)의 인터 예측 유닛(344)(예를 들어, 모션 보상 유닛)은, 엔트로피 디코딩 유닛(304)으로부터 수신된 모션 벡터 및 기타 신택스 엘리먼트에 기반하여, 현재 비디오 슬라이스의 비디오 블록에 대해 예측 블록(365)을 생성하도록 구성된다. 인터 예측을 위해, 예측 블록은 참조 화상 리스트 중 하나 내의 참조 화상 중 하나로부터 생성될 수 있다. 비디오 디코더(30)는 DPB(330)에 저장된 참조 화상에 기반한 디폴트 구성 기술을 사용하여 참조 프레임 리스트인, 리스트 0 및 리스트 1을 구성할 수 있다.
모드 선택 유닛(360)은 모션 벡터 및 기타 신택스 엘리먼트를 파싱하는 것에 의해 현재 비디오 슬라이스의 비디오 블록에 대한 예측 정보를 결정하도록 구성되고, 예측 정보를 사용하여 디코딩되는 현재 비디오 블록에 대한 예측 블록을 생성한다. 예를 들어, 모드 선택 유닛(360)은 수신된 신택스 엘리먼트의 일부를 사용하여, 비디오 슬라이스의 비디오 블록을 코딩하는데 사용되는 예측 모드(예를 들어, 인트라 예측 또는 인터 예측), 인터 예측 슬라이스 유형(B 슬라이스, P 슬라이스 또는 GPB 슬라이스), 슬라이스에 대한 참조 화상 리스트 중 하나 이상에 대한 구성 정보, 슬라이스의 각 인터 인코딩된 비디오 블록에 대한 모션 벡터, 슬라이스의 각 인터 코딩된 비디오 블록에 대한 인터 예측 상태 및 현재 비디오 슬라이스의 비디오 블록을 디코딩하기 위한 정보를 결정한다.
인코딩된 화상 데이터(21)를 디코딩하기 위해 비디오 디코더(30)의 다른 변형이 사용될 수 있다. 예를 들어, 디코더(30)는 루프 필터링 유닛(320) 없이 출력 비디오 스트림을 생성할 수 있다. 예를 들어, 비 변환 기반 디코더(30)는 특정 블록 또는 프레임에 대해 역 변환 처리 유닛(312) 없이 직접 잔차 신호를 역 양자화할 수 있다. 다른 구현에서, 비디오 디코더(30)는 단일 유닛으로 조합된 역 양자화 유닛(310) 및 역 변환 처리 유닛(312)을 가질 수 있다.
도 4는 본 개시의 실시 예에 따른 비디오 코딩 디바이스(400)의 개략도이다. 비디오 코딩 디바이스(400)는 여기에 설명된 바와 같이 개시된 실시 예를 구현하기에 적합하다. 일 실시 예에서, 비디오 코딩 디바이스(400)는 도 1a의 비디오 디코더(30)와 같은 디코더 또는 도 1a의 비디오 인코더(20)와 같은 인코더일 수 있다.
비디오 코딩 디바이스(400)는 데이터를 수신하기 위한 진입(ingress) 포트(410)(또는 입력 포트(410)) 및 수신기 유닛(Rx)(420); 데이터를 처리하는 프로세서, 로직 유닛 또는 중앙 처리 유닛(central processing unit, CPU)(430); 데이터를 전송하기 위한 송신기 유닛(Tx)(440) 및 출구(egress) 포트(450)(또는 출력 포트(450); 및 데이터를 저장하기 위한 메모리(460)를 포함한다. 비디오 코딩 디바이스(400)는 또한 광학적 또는 전기적 신호의 유출 또는 유입을 위해 진입 포트(410), 수신기 유닛(420), 송신기 유닛(440) 및 출구 포트(450)에 결합된, 광-전기(optical-to-electrical, OE) 콤포넌트 및 전기-광(electrical-to-optical, EO) 콤포넌트를 포함할 수 있다.
프로세서(430)는 하드웨어 및 소프트웨어로 구현된다. 프로세서(430)는 하나 이상의 CPU 칩, 코어(예: 멀티 코어 프로세서), FPGA, ASIC 및 DSP로 구현될 수 있다. 프로세서(430)는 진입 포트(410), 수신기 유닛(420), 송신기 유닛(440), 출구 포트(450) 및 메모리(460)와 통신한다. 프로세서(430)는 코딩 모듈(470)을 포함한다. 코딩 모듈(470)은 위에서 설명된 개시된 실시 예를 구현한다. 예를 들어, 코딩 모듈(470)은 다양한 코딩 작동을 구현, 처리, 준비 또는 제공한다. 따라서, 코딩 모듈(470)의 포함은 비디오 코딩 디바이스(400)의 기능에 실질적인 개선을 제공하고, 비디오 코딩 디바이스(400)의 상이한 상태로의 변환에 영향을 미친다. 다르게는, 코딩 모듈(470)은 메모리(460)에 저장되고 프로세서(430)에 의해 실행되는 명령으로서 구현된다.
메모리(460)는 하나 이상의 디스크(disk), 테이프 드라이브 및 솔리드 스테이트 드라이브를 포함할 수 있으며, 오버 플로우 데이터 저장 디바이스로 사용되어 이러한 프로그램 실행을 위해 선택될 때 프로그램을 저장하고 프로그램 실행 중에 판독되는 명령 및 데이터를 저장한다. 메모리(460)는 예를 들어, 휘발성 및/또는 비 휘발성일 수 있으며, 판독 전용 메모리(read-only memory, ROM), 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM), 터너리 콘텐츠 주소 지정 가능 메모리(ternary content-addressable memory, TCAM) 및/또는 정적 랜덤 액세스 메모리(static random-access memory, SRAM)일 수 있다.
도 5는 예시적인 실시 예에 따라 도 1a로부터의 소스 디바이스(12) 및 목적지 디바이스(14) 중 하나 또는 둘 모두로서 사용될 수 있는 장치(500)의 단순화된 블록도이다. 장치(500)는 위에서 설명된 본 출원의 기술을 구현할 수 있다. 장치(500)는 다수의 컴퓨팅 디바이스를 포함하는 컴퓨팅 시스템의 형태일 수 있거나, 단일 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어 모바일 폰, 태블릿 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 등의 형태일 수 있다.
장치(500)의 프로세서(502)는 중앙 처리 유닛일 수 있다. 다르게는, 프로세서(502)는 현재 존재하거나 향후 개발될 정보를 조작하거나 처리할 수 있는 임의의 다른 유형의 디바이스 또는 다중 디바이스일 수 있다. 개시된 구현은 도시된 바와 같이 단일 프로세서, 예를 들어 프로세서(502)로 실행될 수 있지만, 속도 및 효율성의 이점은 하나 이상의 프로세서를 사용하여 달성될 수 있다.
장치(500)의 메모리(504)는 구현에서 판독 전용 메모리(read only memory, ROM) 디바이스 또는 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 디바이스일 수 있다. 임의의 다른 적절한 유형의 저장 디바이스가 메모리(504)로 사용될 수 있다. 메모리(504)는 버스(512)를 사용하여 프로세서(502)에 의해 액세스되는 코드 및 데이터(506)를 포함할 수 있다. 메모리(504)는 운영 체제(508) 및 애플리케이션 프로그램(510)을 더 포함할 수 있으며, 애플리케이션 프로그램(510)은 프로세서(502)가 여기에 설명된 방법을 수행하도록 허용하는 적어도 하나의 프로그램을 포함한다. 예를 들어, 애플리케이션 프로그램(510)은 여기에 설명된 방법을 수행하는 비디오 코딩 애플리케이션을 더 포함하는 애플리케이션 1 내지 애플리케이션 N을 포함할 수 있다. 장치(500)는 또한 예를 들어 모바일 컴퓨팅 디바이스와 함께 사용되는 메모리 카드일 수 있는 보조 스토리지(secondary storage)(514)의 형태로 추가 메모리를 포함할 수 있다. 비디오 통신 세션이 상당한 양의 정보를 포함할 수 있기 때문에, 정보들은 처리를 위한 필요에 따라 전체적으로 또는 부분적으로 보조 스토리지(514)에 저장되고 메모리(504)에 로드될 수 있다.
장치(500)는 또한 디스플레이(518)와 같은 하나 이상의 출력 디바이스를 포함할 수 있다. 디스플레이(518)는, 일 예에서, 터치 입력을 감지하도록 작동 가능한 터치 감지 엘리먼트와 디스플레이를 조합하는 터치 감지 디스플레이일 수 있다. 디스플레이(518)는 버스(512)를 통해 프로세서(502)에 결합될 수 있다. 사용자가 장치(500)를 프로그래밍하거나 다른 방식으로 사용하도록 허용하는 다른 출력 디바이스가 디스플레이(518)에 추가하여 또는 대안으로서 제공될 수 있다. 출력 디바이스가 디스플레이이거나 이를 포함할 때, 디스플레이는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 음극선 관(cathode-ray tube, CRT) 디스플레이, 플라즈마 디스플레이 또는 유기 LED(organic LED, OLED) 디스플레이와 같은 발광 다이오드(light emitting diode, LED) 디스플레이를 포함하여 다양한 방식으로 구현될 수 있다.
장치(500)는 또한 이미지 감지(sensing) 디바이스(520), 예를 들어 카메라, 또는 장치(500)를 조작하는 사용자의 이미지와 같은 이미지를 감지할 수 있는 현재 존재하거나 이후에 개발될 임의의 다른 이미지 감지 디바이스(520)를 포함하거나 그와 통신할 수 있다. 이미지 감지 디바이스(520)는 장치(500)를 조작하는 사용자를 향하도록 위치될 수 있다. 일 예에서, 이미지 감지 디바이스(520)의 위치 및 광학 축은 시야(field of vision)가 디스플레이(518)에 직접 인접하면서 디스플레이(518)가 보이는 영역을 포함하도록 구성될 수 있다.
장치(500)는 또한 사운드 감지 디바이스(522), 예를 들어 마이크로폰, 또는 장치(500) 근처에서 사운드를 감지할 수 있는 현재 존재하거나 이후에 개발될 임의의 다른 사운드 감지 디바이스를 포함하거나 그와 통신할 수 있다. 사운드 감지 디바이스(522)는 장치(500)를 조작하는 사용자를 향하도록 위치될 수 있고, 사용자가 장치(500)를 조작하는 동안 사용자에 의해 만들어진 사운드, 예를 들어 음성(speech) 또는 다른 발화(utterance)를 수신하도록 구성될 수 있다.
비록 도 5는 장치(500)의 프로세서(502) 및 메모리(504)가 단일 유닛으로 통합되는 것을 도시하지만, 다른 구성이 이용될 수 있다. 프로세서(502)의 작동은 직접적으로 또는 로컬 영역 또는 다른 네트워크에 걸쳐 결합될 수 있는 다수의 머신(각 머신은 하나 이상의 프로세서를 가짐)에 걸쳐 분산될 수 있다. 메모리(504)는 네트워크 기반 메모리 또는 장치(500)의 작동을 수행하는 다수의 머신의 메모리와 같은 다수의 머신에 걸쳐 분산될 수 있다. 여기서는 단일 버스로 도시되어 있지만, 장치(500)의 버스(512)는 다수의 버스로 구성될 수 있다. 또한, 보조 스토리지(514)는 장치(500)의 다른 콤포넌트에 직접 결합될 수 있거나 네트워크를 통해 액세스될 수 있으며, 메모리 카드와 같은 단일 통합 유닛 또는 다중 메모리 카드와 같은 다중 유닛을 포함할 수 있다. 따라서, 장치(500)는 매우 다양한 구성으로 구현될 수 있다.
위치 의존적 예측 조합(Position-dependent prediction combination, PDPC)
최근 비디오 코딩의 발전으로 보다 정교한 기술과 예측 기법이 등장했다.
이러한 기술 중 하나가 위치 의존적 예측 조합(Position-dependent prediction combination, PDPC)이다. PDPC는 특정 문제를 해결하고 인트라 예측을 개선하기 위해 고안된 방식이다. PDPC 방식에서, 이미지 또는 비디오 코더는 필터링된 참조 샘플, 필터링되지 않은 참조 샘플 및 현재 블록 내 예측 샘플의 위치를 기반으로 예측 샘플의 값을 결정한다. PDPC 방식의 사용은 코딩 효율 이득과 관련될 수 있다. 예를 들어, 더 적은 비트를 사용하여 동일한 양의 비디오 데이터를 인코딩할 수 있다.
H.264/AVC 및 HEVC와 같은 비디오 코딩 방식은 블록 기반 하이브리드 비디오 코딩의 성공적인 원칙에 따라 설계되었다. 이 원리를 사용하여 화상을 먼저 블록으로 파티셔닝한 다음, 각 블록을 인트라 화상 예측 또는 인터 화상 예측을 사용하여 예측한다.
H.261 이후의 여러 비디오 코딩 표준은 "손실 하이브리드 비디오 코덱" 그룹에 속한다(즉, 변환 도메인에서 양자화를 적용하기 위해 샘플 도메인에서 공간 및 시간 예측과 2D 변환 코딩을 조합). 비디오 시퀀스의 각 화상은 일반적으로 중첩되지 않는 블록의 세트로 파티셔닝되고, 코딩은 일반적으로 블록 레벨에서 수행된다. 다시 말해서, 인코더에서 비디오는 일반적으로 블록(화상 블록) 레벨에서 처리되며, 예를 들어 공간(인트라 화상) 예측 및 시간(인터 화상) 예측을 사용하여 예측 블록을 생성하고, 현재 블록(현재 처리/처리할 블록)에서 예측 블록을 감산하여 잔차 블록을 획득하며, 잔차 블록을 변환하고, 변환 도메인에서 잔차 블록을 양자화하여 전송(압축)할 데이터의 양을 줄이는 것에 의해 인코딩되며, 반면 디코더에서, 인코더에 비해 역 처리가 부분적으로 인코딩되거나 압축된 블록에 적용되어 표현을 위해 현재 블록을 재구성한다. 더욱이, 인코더와 디코더 모두 동일한 예측(예: 인트라 예측 및 인터 예측) 및/또는 후속 블록을 처리 예를 들어 코딩하는 재구성을 생성하도록, 인코더는 디코더 처리 루프를 복제한다.
여기서 사용되는 바와 같이, 용어 "블록"은 화상 또는 프레임의 일부일 수 있다. 설명의 편의를 위해, 본 개시의 실시 예는 HEVC(High-Efficiency Video Coding) 또는 ITU-T VCEG(Video Coding Experts Group) 및 ISO/IEC MPEG(Motion Picture Experts Group)의 JCT-VC(Joint Collaboration Team on Video Coding)에 의해 개발된, VVC(Versatile Video Coding)의 참조 소프트웨어를 참조하여 여기에 설명된다. 당업자는 본 개시의 실시 예가 HEVC 또는 VVC에 제한되지 않음을 이해할 것이다. CU, PU 및 TU를 참조할 수 있다. HEVC에서, CTU는 코딩 트리로 표시된 쿼드트리 구조를 사용하여 CU로 분할된다. 인터 화상(시간) 또는 인트라 화상(공간) 예측을 사용하여 화상 영역을 코딩할지 여부는 CU 레벨에서 결정된다. 각 CU는 PU 분할 유형에 따라 1개, 2개 또는 4개의 PU로 추가로 분할될 수 있다. 하나의 PU 내부에서, 동일한 예측 프로세스가 적용되고 관련 정보가 PU 기반으로 디코더로 전송된다. PU 분할 유형을 기반으로 한 예측 프로세스을 적용하여 잔차 블록을 획득한 후, CU는 CU에 대한 코딩 트리와 유사한 다른 쿼드트리 구조에 따라 변환 유닛(transform unit, TU)으로 파티셔닝될 수 있다. 비디오 압축 기술의 최신 개발에서, 쿼드트리 및 이진 트리(Quad-tree and binary tree, QTBT) 파티셔닝은 코딩 블록을 파티셔닝하는 데 사용된다. QTBT 블록 구조에서, CU는 정사각형 또는 직사각형 모양을 가질 수 있다. 예를 들어, 코딩 트리 유닛(coding tree unit, CTU)은 먼저 쿼드트리 구조에 의해 파티셔닝된다. 쿼드트리 리프 노드는 이진 트리 구조에 의해 더 파티셔닝된다. 이진 트리 리프 노드를 코딩 유닛(coding unit, CU)이라고 하며, 대응하는 세그먼트는 추가 파티셔닝 없이 예측 및 변환 처리에 사용된다. 이는 CU, PU 및 TU가 QTBT 코딩 블록 구조에서 동일한 블록 크기를 가짐을 의미한다. 병렬로 다중 파티션, 예를 들어 트리플 트리 파티션도 QTBT 블록 구조와 함께 사용하도록 제안되었다.
ITU-T VCEG(Q6/16) 및 ISO/IEC MPEG(JTC 1/SC 29/WG 11)는 현재 HEVC 표준을 훨씬 능가하는 압축 기능을 갖춘 미래 비디오 코딩 기술의 표준화에 대한 잠재적 필요성을 연구하고 있다(현재 확장과 화면 콘텐츠 코딩 및 높은 동적 범위 코딩을 위한 단기 확장 포함). 그룹은 이 분야의 전문가가 제안한 압축 기술 설계를 평가하기 위해 JVET(Joint Video Exploration Team)로 알려진 공동 협력 노력으로 이 탐사 활동에 협력하고 있다.
예를 들어, 지향성 인트라 예측의 경우, 대각선 위(diagonal-up)에서 대각선 아래(diagonal-down)로 상이한 예측 각도를 나타내는 인트라 예측 모드를 사용할 수 있다. 예측 각도의 정의를 위해, 32-샘플 그리드(32-sample grid)에 대해 오프셋 값 p ang이 정의된다. 대응하는 인트라 예측 모드에 대한 p ang의 연관성이 수직 예측 모드에 대해 도 6에서 시각화된다. 수평 예측 모드의 경우, 방식이 수직 방향으로 플립되고(flipped) 그에 따라 p ang 값이 할당된다. 위에서 언급한 바와 같이, 각도 예측 모드(angular prediction mode)는 적용 가능한 모든 인트라 예측 블록 크기에 사용할 수 있다. 예측 각도의 정의를 위해 동일한 32-샘플 그리드를 사용할 수 있다. 도 6의 32-샘플 그리드에 걸친 p ang 값의 분포는 수직 방향 주위의 예측 각도의 해상도가 증가하고 대각선 방향으로의 예측 각도의 해상도가 더 거침을 보여준다. 수평 방향에도 동일하게 적용된다. 이 설계는 많은 비디오 콘텐츠에서 대략 수평 및 수직 구조가 대각선 구조에 비해 중요한 역할을 한다는 관찰에서 비롯되었다.
예를 들어, 수평 및 수직 예측 방향의 경우, 예측에 사용할 샘플 선택이 간단하지만, 각도 예측의 경우에 이 작업에 더 많은 노력이 필요하다. 모드 11-25의 경우, 예측 샘플 pref의 세트(메인 참조 측이라고도 함)로부터 현재 블록 Bc를 각도 방향으로 예측할 때, pref의 수직 및 수평 부분 모두의 샘플이 포함될 수 있다. pref의 브랜치(brabch) 중 하나에서 각 샘플의 위치를 결정하려면 약간의 계산 노력이 필요하기 때문에, HEVC 인트라 예측을 위해 통합된 1차원 예측 참조가 설계되었다. 그 방식이 도 7에 시각화되어 있다. 실제 예측 작동을 수행하기 전에, 참조 샘플 pref의 세트가 1차원 벡터 p1 , ref에 매핑된다. 매핑에 사용되는 투영(projection)은 각각의 인트라 예측 모드의 인트라 예측 각도에 의해 지시되는 방향에 따라 달라진다. 예측에 사용할 pref의 부분의 참조 샘플만 p1 , ref에 매핑된다. 각 각도 예측 모드에 대한 참조 샘플의 p1 , ref에 대한 실제 매핑이 수평 및 수직 각도 예측 방향에 대해 각각 도 8 및 도 9에 도시되어 있다. 참조 샘플 세트 p1 , ref는 예측 블록에 대해 한 번 구성된다. 그런 다음 예측은 아래에 자세히 설명된 대로 세트의 인접한 두 참조 샘플에서 유도된다. 도 8 및 도 9에서 알 수 있는 바와 같이, 1차원 참조 샘플 세트가 모든 인트라 예측 모드에 대해 완전히 채워지지 않는다. 대응하는 인트라 예측 방향에 대한 투영 범위에 있는 위치만 세트에 포함된다.
수평 예측 모드 및 수직 예측 모드 모두에 대한 예측은 블록의 x 및 y 좌표만 바꾸는(swap) 동일한 방식으로 수행된다. p1 , ref로부터의 예측은 1/32-펠 정확도(1/32-pel accuracy)로 수행된다. 각도 파라미터 p ang의 값에 따라, p1 , ref에서의 샘플 오프셋 i idx 및 위치 (x, y) 에서의 샘플에 대한 가중치 팩터(weighting factor) i fact가 결정된다. 여기에서, 수직 모드에 대한 유도(derivation)가 제공된다. 수평 모드에 대한 유도는 다음:
에 따라 x와 y를 바꾼다.
i fact가 0과 같지 않으면, 즉 예측이 p1,ref에서의 전체 샘플 위치에 정확히 속하지 않으면, p1,ref에서의 두 이웃 샘플 위치 간의 선형 가중치는 다음:
과 같이 수행되며, 여기서, 0 ≤x, y < Nc이다. i idx의 값 및 i fact의 값은 y에만 의존하므로, (수직 예측 모드의 경우) 행(row)당 한 번만 계산하면 된다.
VTM-1.0(Versatile Test Model)은 35개의 인트라 모드를 사용하는 반면, BMS(Benchmark Set)는 67개의 인트라 모드를 사용한다. 인트라 예측은 주어진 프레임만 포함될 수 있는 경우에 압축 효율성을 높이기 위해 많은 비디오 코딩 프레임워크에서 사용되는 메커니즘이다.
도 10a는 예를 들어 VVC에 대해 제안된 67개의 인트라 예측 모드의 예를 도시하며, 67개의 인트라 예측 모드인 복수의 인트라 예측 모드는 평면 모드(인덱스 0), dc 모드(인덱스 1) 및 인덱스 2 내지 인덱스 66을 갖는 각도 모드(angular mode)를 포함하며, 도 10a의 하단 좌측(left bottom) 각도 모드는 인덱스 2를 의미하며, 인덱스의 넘버링은 도 10a의 최우측 상단(top right most) 각도 모드인 인덱스 66까지 증가된다.
도 10a에 도시된 바와 같이, JEM의 최신 버전은 스큐(skew) 인트라 예측 방향에 대응하는 일부 모드를 갖는다. 이러한 모드 중 어느 하나에 대해, 블록 측 내의 대응하는 위치가 분수(fractional)이면, 이웃하는 참조 샘플의 세트의 블록 보간 내에서 샘플을 예측하는 것이 수행되어야 한다. HEVC 및 VVC는 인접한 두 참조 샘플 간의 선형 보간을 사용한다. JEM은 보다 정교한 4 탭(4-tap) 보간 필터를 사용한다. 필터 계수는 너비(width) 값 또는 높이(height) 값에 따라 가우시안(Gaussian) 또는 입방(Cubic) 계수로 선택된다. 너비 또는 높이 사용 여부 결정은 메인 참조 측 선택에 대한 결정과 조화를 이루며; 인트라 예측 모드가 대각선 모드(diagonal mode)보다 크거나 같을 때 참조 샘플의 상단 측이 메인 참조 측이 되도록 선택되고, 너비 값이 선택되어 사용중인 보간 필터를 결정한다. 그렇지 않으면, 블록의 좌측으로부터 메인 측 참조가 선택되고, 높이가 필터 선택 프로세스를 제어한다. 특히, 선택된 측(side) 길이가 8개 샘플보다 작거나 같으면, 입방 보간(Cubic interpolation) 4 탭이 적용된다. 그렇지 않으면, 보간 필터는 4 탭 가우시안 필터이다.
JEM에서 사용된 특정 필터 계수가 표 1에 나와 있다. 예측 샘플은 다음:
과 같이 서브 픽셀 오프셋 및 필터 유형에 따라 표 1에서 선택된 계수와 컨벌루션하는 것에 의해 계산된다.
이 수식에서, ""는 비트 우측 시프트 연산(bitwise shift-right operation)을 지시한다.
입방 필터가 선택되면, 예측 샘플이 SPS(sequence parameter set)에 정의되거나 선택된 콤포넌트의 비트 깊이로부터 유도된 허용 값 범위로 더 잘린다(clip).
SPS는 코딩된 비디오 시퀀스에 사용되는 특징과 활성화된 도구를 지정할 수 있다. 전체 비트스트림과 관련된 비디오 파라미터 세트(video parameter set, VPS)와 달리, SPS 정보는 레이어(layer) 식별자로 지정된 레이어에만 적용된다. 예를 들어, SPS에 지정된 특징은 코딩된 화상의 샘플 해상도뿐만 아니라 색상 형식과 비트 깊이를 포함한다.
JEM에 사용되는 인트라 예측 보간 필터
서브 픽셀 오프셋 입방 필터 가우스 필터
c 0 c 1 c 2 c 3 c 0 c 1 c 2 c 3
0(정수) 0 256 0 0 47 161 47 1
1 -3 252 8 -1 43 161 51 1
2 -5 247 17 -3 40 160 54 2
3 -7 242 25 -4 37 159 58 2
4 -9 236 34 -5 34 158 62 2
5 -10 230 43 -7 31 156 67 2
6 -12 224 52 -8 28 154 71 3
7 -13 217 61 -9 26 151 76 3
8 -14 210 70 -10 23 149 80 4
9 -15 203 79 -11 21 146 85 4
10 -16 195 89 -12 19 142 90 5
11 -16 187 98 -13 17 139 94 6
12 -16 179 107 -14 16 135 99 6
13 -16 170 116 -14 14 131 104 7
14 -17 162 126 -15 13 127 108 8
15 -16 153 135 -16 11 123 113 9
16(half-pel) -16 144 144 -16 10 118 118 10
17 -16 135 153 -16 9 113 123 11
18 -15 126 162 -17 8 108 127 13
19 -14 116 170 -16 7 104 131 14
20 -14 107 179 -16 6 99 135 16
21 -13 98 187 -16 6 94 139 17
22 -12 89 195 -16 5 90 142 19
23 -11 79 203 -15 4 85 146 21
24 -10 70 210 -14 4 80 149 23
25 -9 61 217 -13 3 76 151 26
26 -8 52 224 -12 3 71 154 28
27 -7 43 230 -10 2 67 156 31
28 -5 34 236 -9 2 62 158 34
29 -4 25 242 -7 2 58 159 37
30 -3 17 247 -5 2 54 160 40
31 -1 8 252 -3 1 51 161 43
6 비트 정밀도(6-bit precision)를 갖는 또 다른 보간 필터 세트가 표 2에서 제시된다.
6 비트 정밀도를 가지는 보간 필터의 세트
서브 픽셀 오프셋 통합된 인트라/인터 필터 가우시안 필터
c 0 c 1 c 2 c 3 c 0 c 1 c 2 c 3
0(정수) 0 64 0 0 16 32 16 0
1 -1 63 2 0 15 29 17 3
2 -2 62 4 0 14 29 18 3
3 -2 60 7 -1 14 29 18 3
4 -2 58 10 -2 14 28 18 4
5 -3 57 12 -2 13 28 19 4
6 -4 56 14 -2 12 28 20 4
7 -4 55 15 -2 12 27 20 5
8 -4 54 16 -2 11 27 21 5
9 -5 53 18 -2 11 27 21 5
10 -6 52 20 -2 10 26 22 6
11 -6 49 24 -3 10 26 22 6
12 -6 46 28 -4 9 26 23 6
13 -5 44 29 -4 9 26 23 6
14 -4 42 30 -4 8 25 24 7
15 -4 39 33 -4 8 25 24 7
16(half-pel) -4 36 36 -4 7 25 25 7
17 -4 33 39 -4 7 24 25 8
18 -4 30 42 -4 7 24 25 8
19 -4 29 44 -5 6 23 26 9
20 -4 28 46 -6 6 23 26 9
21 -3 24 49 -6 6 22 26 10
22 -2 20 52 -6 6 22 26 10
23 -2 18 53 -5 5 21 27 11
24 -2 16 54 -4 5 21 27 11
25 -2 15 55 -4 5 20 27 12
26 -2 14 56 -4 4 20 28 12
27 -2 12 57 -3 4 19 28 13
28 -2 10 58 -2 4 18 28 14
29 -1 7 60 -2 3 18 29 14
30 0 4 62 -2 3 18 29 14
31 0 2 63 -1 3 17 29 15
인트라 예측 샘플은 다음:
과 같이 서브 픽셀 오프셋 및 필터 유형에 따라 표 2로부터 선택된 계수와 컨벌루션하는 것에 의해 계산된다.
이 수식에서, ""는 비트 우측 시프트 연산을 지시한다.
6 비트 정밀도를 갖는 또 다른 보간 필터 세트가 표 3에서 제시된다.
6 비트 정밀도를 갖는 보간 필터의 세트
서브 픽셀 오프셋 크로마 DCT-IF 필터 가우시안 필터
c 0 c 1 c 2 c 3 c 0 c 1 c 2 c 3
0(정수) 0 64 0 0 16 32 16 0
1 -1 63 2 0 15 29 17 3
2 -2 62 4 0 15 29 17 3
3 -2 60 7 -1 14 29 18 3
4 -2 58 10 -2 13 29 18 4
5 -3 57 12 -2 13 28 19 4
6 -4 56 14 -2 13 28 19 4
7 -4 55 15 -2 12 28 20 4
8 -4 54 16 -2 11 28 20 5
9 -5 53 18 -2 11 27 21 5
10 -6 52 20 -2 10 27 22 5
11 -6 49 24 -3 9 27 22 6
12 -6 46 28 -4 9 26 23 6
13 -5 44 29 -4 9 26 23 6
14 -4 42 30 -4 8 25 24 7
15 -4 39 33 -4 8 25 24 7
16(half-pel) -4 36 36 -4 8 24 24 8
17 -4 33 39 -4 7 24 25 8
18 -4 30 42 -4 7 24 25 8
19 -4 29 44 -5 6 23 26 9
20 -4 28 46 -6 6 23 26 9
21 -3 24 49 -6 6 22 27 9
22 -2 20 52 -6 5 22 27 10
23 -2 18 53 -5 5 21 27 11
24 -2 16 54 -4 5 20 28 11
25 -2 15 55 -4 4 20 28 12
26 -2 14 56 -4 4 19 28 13
27 -2 12 57 -3 4 19 28 13
28 -2 10 58 -2 4 18 29 13
29 -1 7 60 -2 3 18 29 14
30 0 4 62 -2 3 17 29 15
31 0 2 63 -1 3 17 29 15
도 11은 HEVC UIP 방식에서 사용되는 복수의 인트라 예측 모드의 개략도를 예시한다. 휘도 블록의 경우, 인트라 예측 모드는 최대 36개의 인트라 예측 모드를 포함할 수 있으며, 이는 3개의 비 지향성 모드 및 33개의 지향성 모드를 포함할 수 있다. 비 지향성 모드는 평면 예측 모드, 평균(DC) 예측 모드 및 LM(chroma from luma) 예측 모드를 포함할 수 있다. 평면 예측 모드는 블록의 경계에서 유도된 수평 및 수직 기울기를 갖는 블록 진폭 표면(block amplitude surface)을 가정하는 것에 의해 예측을 수행할 수 있다. DC 예측 모드는 블록 경계의 평균값과 매칭하는 값을 갖는 평평한 블록 표면을 가정하는 것에 의해 예측을 수행할 수 있다. LM 예측 모드는 블록에 대한 크로마 값이 블록에 대한 루마 값과 매칭한다고 가정하는 것에 의해 예측을 수행할 수 있다. 지향성 모드는 도 11에 도시된 바와 같이 인접 블록을 기반으로 예측을 수행할 수 있다.
H.264/AVC 및 HEVC는 참조 샘플이 인트라 예측 프로세스에 사용되기 전에 참조 샘플에 저역 통과 필터를 적용할 수 있음을 지정한다. 참조 샘플 필터 사용 여부는 인트라 예측 모드와 블록 크기에 따라 결정된다. 이 메커니즘을 MDIS(Mode Dependent Intra Smoothing)라고 할 수 있다. MDIS와 관련된 복수의 방법이 있다. 예를 들어, ARSS(Adaptive Reference Sample Smoothing) 방법은 명시적으로(예: 플래그가 비트스트림에 포함됨) 또는 암시적으로(예를 들어, 시그널링 오버헤드를 감소시키기 위해 데이터 숨김(data hiding)이 플래그를 비트스트림에 넣는 것을 피하기 위해 사용됨) 예측 샘플이 필터링되는지를 신호한다. 이 경우, 인코더는 모든 잠재적 인트라 예측 모드에 대한 RD(Rate-Distortion) 코스트(cost)를 테스트하여 평활화(smoothing)를 결정할 수 있다.
도 10a는 67개의 인트라 예측 모드의 예를 도시하며, 예를 들어, VCC에 대해 제안된 바와 같이, 67개의 인트라 예측 모드인 복수의 인트라 예측 모드는: 평면 모드(인덱스 0), dc 모드(인덱스 1), 및 인덱스 2 내지 인덱스 66의 각도 모드를 포함하며, 도 10a의 하단 좌측 각도 모드는 인덱스 2를 지칭하고, 인덱스의 넘버링이 도 10a의 최우측 상단 각도 모드인 인덱스 66까지 증가된다.
도 10b 및 도 10c에 도시된 바와 같이, 두 번째 버전 VVC부터 시작하여 광각 방향(점선으로 디스플레이됨)을 포함하여 스큐 인트라 예측 방향에 대응하는 일부 모드가 있다. 이러한 모드의 경우, 블록 내에서 샘플을 예측하기 위해, 블록 측 내 대응하는 위치가 분수이면 이웃 참조 샘플의 세트의 보간을 수행해야 한다. HEVC 및 VVC는 두개의 인접한 참조 샘플 간의 선형 보간을 사용한다. JEM은 보다 정교한 4 탭 보간 필터를 사용한다. 필터 계수는 너비 또는 높이 값에 따라 가우시안 또는 입방 계수로 선택된다. 너비 또는 높이를 사용할지 여부에 대한 결정은 메인 참조 측 선택에 대한 결정과 조화를 이루며, 인트라 예측 모드가 대각선 모드보다 크거나 같을 때 참조 샘플의 상단 측이 메인 참조 측으로 선택되고 너비 값은 사용중인 보간 필터를 결정하기 위해 선택된다. 그렇지 않으면, 블록의 좌측에서 메인 측 참조가 선택되고, 높이가 필터 선택 프로세스를 제어한다. 특히, 선택된 측 길이가 8 개 샘플보다 작거나 같으면, 입방 보간 4탭이 적용된다. 그렇지 않으면, 보간 필터는 4 탭 가우시안 필터이다.
VVC에서, 쿼드트리 및 이진 트리를 기반으로 하고 QTBT로 알려진 파티셔닝 메커니즘이 사용된다. 도 12에 도시된 바와 같이, QTBT 파티셔닝은 정사각형 블록뿐만 아니라 직사각형 블록도 제공할 수 있다. 물론, 인코더 측에서의 일부 시그널링 오버헤드와 증가된 계산 복잡성은 HEVC/H.265 표준에서 사용되는 기존의 쿼드트리 기반 파티셔닝에 비해, QTBT 파티셔닝의 대가(price)이다. 그럼에도 불구하고, QTBT 기반 파티셔닝은 더 나은 세그먼테이션 속성이 부여되어 기존 쿼드트리보다 훨씬 더 높은 코딩 효율성을 보여준다.
파티셔닝에 사용되는 트리의 리프는 Z-scan 순서로 처리되므로, 현재 리프에 대응하는 현재 블록은, 현재 블록이 슬라이스의 경계에 있지 않으면 인코딩 또는 디코딩 프로세스 중에 이미 재구성된, 좌측 및 위의 이웃 블록을 가지게 될 것이다. 이것은 또한 도 12에 예시되어 있다. 도 12의 우측 부분에 도시된 트리의 리프의 좌측에서 우측으로의 스캔(Left-to-right scan)은 이 도면의 좌측 부분에 도시된 블록의 공간 Z 스캔 순서에 대응한다. 쿼드트리 또는 다중 유형 트리의 경우 동일한 스캔이 적용된다.
지향성 인트라 예측의 경우, 이전에 재구성된 이웃 블록의 샘플에서 참조 샘플을 획득한다. 블록의 크기와 인트라 예측 모드에 따라, 필터는 예측 샘플의 값을 획득하기 위해 사용되기 전에 참조 샘플에 적용될 수 있다.
경계 평활화 및 PDPC의 경우에, 예측 블록의 여러 첫 번째 열 또는 여러 첫 번째 행이 이웃 샘플로부터 생성된 추가 예측 신호와 조합된다.
단순화된 PDPC의 특정 구현은 인트라 예측 모드에 따라 다르게 수행될 수 있다.
평면, DC, HOR/VER(수평/수직) 인트라 예측 모드(도 10b 및 도 10c에서 각각 0, 1, 18, 50으로 표시됨)에 대해 다음 단계가 수행된다.
(x, y)에 위치한 예측 샘플 은 다음:
과 같이 계산되며, 여기서 Rx,-1, R-1,y는 현재 샘플(x, y)의 상단과 좌측에 있는 참조 샘플을 나타내고 R-1,-1은 현재 블록의 좌측 상단 모서리(corner)에 있는 참조 샘플을 나타낸다. 은 위에 지시된 바와 같이, 평면, DC 또는 HOR/VER 인트라 예측 모드를 적용할 때의 예측 샘플의 값을 나타낸다. 함수 clip1Cmp는 다음과 같이 설정된다:
- 현재 블록의 색상 콤포넌트를 지정하는 파라미터인 cIdx가 0과 같으면, clip1Cmp는 Clip1Y와 같게 설정된다.
- 그렇지 않으면, clip1Cmp는 Clip1C와 같게 설정된다.
Clip1Y( x ) = Clip3( 0, ( 1 << BitDepthY ) - 1, x )
Clip1C( x ) = Clip3( 0, ( 1 << BitDepthC ) - 1, x )
Clip3( x, y, z ) =
BitDepthY는 루마 샘플의 비트 깊이이다.
BitDepthC는 크로마 샘플의 비트 깊이이다.
BitDepthY 및 BitDepthC는 비트스트림의 SPS(sequence parameter set)에서 시그널링될 수 있다.
Clip1Y(x) 및 Clip1C(x)의 대체 정의가 가능하다. 특히, F. Galpin, P. Bordes, 및 F. Le L
Figure 112021070410919-pct00066
annec에 의해 JVET-C0040에 기고된 "Adaptive Clipping in JEM2.0"에 기술된 바와 같이, 이며, 여기서 은 콤포넌트 ID 에 대한 현재 슬라이스에서 사용되는 하한 클리핑(lower clipping bound)이고, 는 콤포넌트 ID 에 대한 현재 슬라이스에서 사용되는 상한 클리핑(upper clipping bound)이며, C는 색상 콤포넌트(예: 루마의 경우 Y, 크로마의 경우 Cb 및 Cr)임)이고, "x >> y" 는 y 이진수에 의한 x의 2개의 보수 정수 표현(complement integer representation)의 산술 우측 시프트이다. 이 함수는 y의 음이 아닌 정수 값에 대해서만 정의된다. 우측 시프트의 결과로 MSB(most significant bit)로 시프트된 비트는 시프트 연산 이전의 x의 MSB와 같은 값을 갖는다.
DC 모드 가중치는 다음:
과 같이 계산되며, 여기서, 이다.
평면 모드의 경우, wTL = 0이고, 수평 모드의 경우 wTL = wT이며, 수직 모드의 경우 wTL = wL이다. 예를 들어, 하나의 4×4 블록 내의 (0, 0) 위치 및(1, 0) 위치에 대한 DC 모드 PDPC 가중치(wL, wT, wTL)가 도 13에 도시되어 있다. 이 도면으로부터, 예를 들어 수식 (1)에서 정의된 클리핑 연산은 필수이다. 그러나 최첨단 PDPC 구현에는 잠재적인 결함(flaw)이 있으며, 이는 다음 예에서 예시되며, 여기서 클리핑 절차의 결과가 BitDepthY 또는 BitDepthC에 의해 결정된 범위를 벗어날 수 있다:
이 주어지면, 수식 (1)로부터, 도 13에 도시된 바와 같이, 4×4 예측 블록의 위치 (0,0)에 대해,
이며, 이다.
위의 예에서 볼 수 있듯이, 음수 값 ""은 산술 비트 시프트를 사용하여 우측 시프트된다. 구현에 따라 음의 값의 산술 우측 비트 시프트는 상이한 출력으로 이어질 수 있으며(예: C/C++ 프로그래밍 언어의 경우), 그리고 음의 값을 우측으로 시프트하는 것의 결과가 특정 구현에서 양의 부호와 0이 아닌 크기를 가질 수 있기 때문에, 출력이 항상 0이라는 것을 보장할 수 없다.
PDPC에서 수행되는 클리핑과 관련된 문제가 평면 인트라 예측에 대해 설명되지만, DC 인트라 예측을 사용하는 PDPC에 대해서도 유사한 상황이 발생할 수 있다.
대각선(도 10b 및 도 10c에서 2 및 66으로 표시됨) 및 인접 모드(도 10b 또는 도 10c에서 58보다 작지 않고 10보다 작지 않은 지향성 모드)에 대해, 동일한 수식 (1)을 사용하여 후술하는 바와 같이 처리가 수행된다.
도 14a는 PDPC를 우측 상단 대각선 모드(top-right diagonal mode)로 확장하기 위한 참조 샘플 R x, -1, R -1 ,y 및 R -1 , -1의 정의를 예시한다. 예측 샘플 pred(x', y')는 예측 블록 내 (x', y')에 위치된다. 참조 샘플 R x, -1의 좌표 x는 x = x' + y' + 1로 주어지며; 참조 샘플 R -1 ,y 의 좌표 y는 유사하게 y = x' + y' + 1로 주어진다.
우측 상단 대각선 모드에 대한 PDPC 가중치는 다음:
wT = 16 >> ((y'<<1 ) >> shift), wL = 16 >> (( x'<<1) >> shift), wTL = 0
과 같다.
유사하게, 도 14b는 PDPC를 좌측 하단(bottom-left) 대각선 모드로 확장하기 위한 참조 샘플 Rx, -1, R -1 ,y 및 R -1 , -1의 정의를 예시한다. 참조 샘플 Rx, -1의 좌표 x는 x = x' + y' + 1로 주어지며; 참조 샘플 R -1 ,y 의 좌표 y는 y = x' + y' + 1로 주어진다. 좌측 하단 대각선 모드에 대한 PDPC 가중치는 wT = 16 >> (( y'<<1 ) >> shift), wL = 16 >> (( x'<<1 ) >> shift ), wTL = 0이다. 인접한 우측 상단 대각선 모드의 경우가 도 14c에 예시되어 있다. 인접한 우측 상단 대각선 모드에 대한 PDPC 가중치는 wT = 32 >> (( y'<<1 ) >> shift ), wL = 0, wTL = 0이다. 유사하게, 인접한 좌측 하단 대각선 모드의 경우가 도 14d에 예시되어 있다. 인접한 좌측 하단 대각선 모드에 대한 PDPC 가중치는 wL = 32 >> (( x'<<1 ) >> shift ), wT =0, wTL = 0이다. 마지막 두 경우에 대한 참조 샘플 좌표는 각도 모드 인트라 예측에 이미 사용된 표를 사용하여 계산된다. 분수 참조 샘플 좌표가 계산되면 참조 샘플의 선형 보간이 사용된다.
단순화된 PDPC는 VVC 사양에 지정된 대로 수행될 수 있다. 또한, 다음 표시(denotation)가 사용된다:
invAngle = Round는 역각(inverse angle)의 값이며,
Round( x ) = Sign( x ) * Floor( Abs( x ) + 0.5 )이고,
Sign( x ) = 이며,
Floor( x )는 x보다 작거나 같은 가장 큰 정수이고,
Log2(x)는 x의 밑이 2인 로그이며,
intraPredAngle은 표 4에 지정된 각도 파라미터이고,
A = C ? B : D는 삼항 할당 연산(ternary assignment operation)이며, 여기서 조건 C가 참이면 A가 B와 같게 설정된다. 그렇지 않고, 조건 C가 거짓이면 A는 D와 같게 설정된다.
INTRA_PLANAR은 평면 인트라 예측 모드()이며,
INTRA_DC는 DC 인트라 예측 모드이고,
INTRA_ANGULARXX는 지향성 인트라 예측 모드 중 하나이며, 여기서 XX는 도 10b 또는 도 10c에 도시된 번호 및 대응 방향을 나타낸다.
용어가 여기에 설명되지 않으면, 그 정의는 VVC 사양 또는 HEVC/H.265 표준 사양에서 찾을 수 있음을 이해한다.
위의 표시가 주어지면, 단순화된 PDPC의 단계는 다음과 같이 정의할 수 있다.
이 프로세스에 대한 입력은 다음:
- 인트라 예측 모드 predModeIntra,
- 변환 블록 너비를 지정하는 변수 nTbW,
- 변환 블록 높이를 지정하는 변수 nTbH,
- 참조 샘플 너비를 지정하는 변수 refW,
- 참조 샘플 높이를 지정하는 변수 refH,
- 예측 샘플 predSamples[x][y] - 여기서 x = 0..nTbW - 1, y = 0..nTbH - 1임 -,
- 이웃 샘플 p[x][y] - 여기서 x = -1, y = -1..refH - 1 및 x = 0..refW - 1, y = -1임 -,
- 현재 블록의 색상 콤포넌트를 지정하는 변수 cIdx
와 같다.
이 프로세스의 출력은 수정된 예측 샘플 predSamples[x][y]이며, x=0..nTbW-1,y=0..nTbH-1이다.
cIdx의 값에 따라 clip1Cmp 함수는 다음과 같이 설정된다:
- cIdx가 0이면, clip1Cmp는 Clip1Y와 같게 설정된다.
- 그렇지 않으면, clip1Cmp는 Clip1C와 같게 설정된다.
변수 nScale은 ((Log2(nTbW) + Log2(nTbH) - 2) >> 2)로 설정된다.
참조 샘플 어레이 mainRef[x] 및 sideRef[y] - 여기서 x = 0..refW - 1 및 y = 0..refH - 1임 - 는 다음:
mainRef[x] = p[x][-1]
sideRef[y] = p[-1][y]
과 같이 유도된다.
변수 refL[x][y], refT[x][y], wT[y], wL[x] 및 wTL[x][y] - 여기서 x = 0..nTbW - 1, y =0..nTbH - 1임 - 는 다음과 같이 유도된다;
- predModeIntra가 INTRA_PLANAR, INTRA_DC, INTRA_ANGULAR18 또는 INTRA_ANGULAR50과 같으면, 다음이 적용된다:
refL[x][y] = p[-1][y]
refT[x][y] = p[x][-1]
wT[y] = 32 >> ((y << 1) >> nScale)
wL[x] = 32 >> ((x << 1) >> nScale)
wTL[x][y] = (predModeIntra == INTRA_DC) ? ((wL[x] >> 4) +
(wT[y] >> 4)) : 0
- 그렇지 않고, predModeIntra가 INTRA_ANGULAR2 또는 INTRA_ANGULAR66과 같으면, 다음이 적용된다:
refL[x][y] = p[-1][x+y+1]
refT[x][y] = p[x+y+1][-1]
wT[y] = (32 >> 1) >> ((y << 1) >> nScale)
wL[x] = (32 >> 1) >> ((x << 1) >> nScale)
wTL[x][y] = 0
- 그렇지 않고, predModeIntra가 INTRA_ANGULAR10보다 작거나 같으면 다음 순서의 단계가 적용된다:
1. 변수 dXPos [y], dXFrac [y], dXInt [y] 및 dX [x][y]는 invAngle을 사용하여 다음과 같이 유도된다:
dXPos[y] = ((y + 1)*invAngle + 2) >> 2
dXFrac[y] = dXPos[y] & 63
dXInt[y] = dXPos [y] >> 6
dX[x][y] = x + dXInt[y]
2. 변수 refL[x][y], refT[x][y], wT[y], wL[x] 및 wTL[x][y]는 다음과 같이 유도된다:
refL[x][y] = 0
refT[x][y] = (dX[x][y]<refW-1) ? ((64 -
dXFrac[y])*mainRef[dX[x][y]] + dXFrac[y]*mainRef[dX[x][y]+1] +
32) >> 6 : 0 (Eq. 1)
wT[y] = (dX[x][y]<refW-1) ? 32 >> ((y << 1) >> nScale) : 0
wL[x] = 0
wTL[x][y] = 0
- 그렇지 않고 predModeIntra가 INTRA_ANGULAR58보다 크거나 같으면(도 10b 또는 10c 참조), 다음 순서의 단계가 적용된다:
1. 변수 dYPos [x], dYFrac [x], dYInt [x] 및 dY [x][y]는 intraPredMode에 따라 아래와 같이 invAngle을 사용하여 다음과 같이 유도된다:
dYPos[x] = ((x + 1)*invAngle + 2) >> 2
dYFrac[x] = dYPos[x] & 63
dYInt[x] = dYPos[x] >> 6
dY[x][y] = y + dYInt[x]
2. 변수 refL[x][y], refT[x][y], wT[y], wL[x] 및 wTL[x][y]는 다음과 같이 유도된다:
refL[x][y] = (dY[x][y]<refH-1) ? ((64 -
dYFrac[x])*sideRef[dY[x][y]] + dYFrac[x]*sideRef[dY[x][y]+1] +
32) >> 6 : 0 (Eq. 2)
refT[x][y] = 0
wT[y] = 0
wL[x] = (dY[x][y]<refH-1) 32 >> ((x << 1) >> nScale) : 0
wTL[x][y] = 0
- 그렇지 않으면, refL[x][y], refT[x][y], wT[y], wL[x] 및 wTL[x][y]는 모두 0과 같게 설정된다.
x = 0..nTbW - 1, y = 0..nTbH - 1인 수정된 예측 샘플 predSamples [x] y]의 값은 다음과 같이 유도된다:
predSamples[x][y] = clip1Cmp((refL[x][y]*wL[x] + refT[x][y]*wT[y] -
p[-1][-1]*wTL[x][y] + (64 - wL[x] - wT[y] +
wTL[x][y])*predSamples[x][y] + 32) >> 6)
위의 Eq 1의 할당에서, 단순화된 PDPC는 선형 보간 대신 최근접 이웃 보간(nearest-neighbor interpolation)을 사용할 수 있다:
refT[x][y] =( dX[x][y] < refW - 1 ) ? mainRef[ dX[x][y] ]: 0
마찬가지로, 위의 Eq2의 할당에서, 단순화된 PDPC는 최근접 이웃 보간을 사용할 수도 있다:
refL[x][y] =( dY[x][y] < refH - 1 ) ? sideRef[ dY[x][y] ]: 0
따라서 인코더와 디코더 모두에서, 이 방법은 다음:
지향성 인트라 예측 모드(도 10b 및 도 10c에 도시된 predModeIntra로 추가로 표시됨)
블록 크기 파라미터 nTbS - 이는 (log2( nTbW) + Log2(nTbH)) >> 1와 같게 설정되며, 여기서 nTbW 및 nTbH는 각각 예측 블록의 너비와 높이를 나타내고 ">>"는 우측 시프트 연산을 나타냄 -
을 입력 데이터로 사용한다.
상기 방법의 사용을 가능하게 하는 VVC 사양의 수정은 단순화된 PDPC를 설명하는 섹션에서 "이웃 샘플 p[x][y]"를 "참조 샘플 p[x][y]"로 대체하는 것을 포함할 수 있다.
각도 파라미터 intraPredAngle는 5 비트와 같은 분수 부분의 길이를 가지는 고정 소수점 표현에서 2개의 인접하는 열의 예측 샘플 사이의 서브픽셀 오프셋을 표시한다. 이 파라미터(intraPredAngle)는 인트라 예측 모드(predModeIntra)e에서 유도될 수 있다. predModeIntra로부터의 intraPredAngle의 예시적인 유도는 예를 들어 표 4에 도시된 것과 같이 LUT(look-up-table)로 정의될 수 있다.
현재 HEVC 및 VVC 초안 사양로부터, 평면 인트라 예측 방법이 사용된다. VVC 초안 3의 일부는 참조를 위해 아래에 통합된다.
8.2.4.2.5. INTRA_PLANAR 인트라 예측 모드의 사양
이 프로세스에 대한 입력은 다음:
- 변환 블록 너비를 지정하는 변수 nTbW,
- 변환 블록 높이를 지정하는 변수 nTbH,
- 이웃 샘플 p[x][y] - 여기서 x = -1, y = -1..nTbH 및 x = 0..nTbW, y = -1임 -
과 같다.
이 프로세스의 출력은 예측 샘플 predSamples[x][y]이며, 여기서 x = 0..nTbW - 1, y = 0..nTbH - 1이다.
x = 0..nTbW - 1 및 y = 0..nTbH - 1인, 예측 샘플 predSamples[x][y]의 값은 다음과 같이 유도된다.
predV[x][y]=((nTbH1-y)*p[x][-1]+(y+1)*p[-1][nTbH])<<Log2(nTbW) (8-82)
predH[x][y]=((nTbW-1-x)*p[-1][y]+(x+1)*p[nTbW][-1])<<Log2(nTbH) (8-83)
predSamples[x][y]=(predV[x][y]+predH[x][y]+nTbW*nTbH) >>
(Log2(nTbW)+Log2(nTbH)+1) (8-84)
본 개시는 PDPC를 사용하여 DC 인트라 예측을 적용할 때 음의 값의 시프트 연산과 관련하여 전술한 문제점을 해결하는데, 이는 잘못된 예측 샘플 값을 초래할 수 있다.
제공된 솔루션에는 수식 (1)의 결함이 없는 대체 PDPC 방법이 포함된다.
구체적으로, 방법은 도 15의 흐름도에 예시된 바와 같이 다음 단계를 포함한다. 화상의 블록을 인트라 예측하는 예시된 방법은 블록의 복수의 샘플로부터의 각 샘플에 대해 수행된다.
단계(S100)에서, DC 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득한다.
또한, 단계(S110)에서, 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터를 곱하여 가중된 예측 샘플 값(weighted predicted sample value)이 생성된다. 특히, 샘플 가중치 팩터는 (( 2 << p ) - wL - wT )로 계산되며, 여기서 p는 샘플 가중치 팩터의 정밀도이고, wL은 수평 가중치 팩터이며, wT는 수직 가중치 팩터이다.
단계(S120)에서, 가중된 예측 샘플 값에 추가 값이 추가되어, 비정규화된 예측 샘플 값(non-normalized predicted sample value)이 생성된다.
단계(S130)에서, 비정규화된 예측 샘플 값은 비정규화된 예측 샘플 값의 정수 표현의 산술 우측 시프트에 의해 정규화된다.
따라서, 예시된 방법에 의해, PDPC의 프레임워크에서 DC 인트라 예측을 적용하여 정규화된 예측 샘플 값을 결정할 수 있으며, 클리핑 절차가 반드시 필요하지 않은 결정 방법을 수행하여 잘못된 예측 값의 발생을 방지할 수 있다.
예시된 방법 단계 이전 및 예시된 방법 단계 이후에, 추가 처리가 적용될 수 있음에 유의한다.
예를 들어, 잔차 값이 정규화된 예측 샘플 값에 추가되어 재구성된 샘플 값이 생성될 수 있다.
일 실시 예에서, 추가 값은 반올림 오프셋(rounding offset)을 포함할 수 있다. 2의 거듭 제곱의 나눗셈에 대응하는 산술 우측 시프트 연산은 일반적으로 반올림된 값이 된다. 적절하게 반올림된 결과를 보장하기 위해, 우측 시프트 연산을 수행하기 전에 반올림 오프셋을 추가할 수 있다. 반올림 오프셋 값은 우측 시프트 연산을 수행한 후 정수 값의 절반에 대응한다. 따라서, 반올림 오프셋을 추가하면 적절하게 반올림된 결과 값이 보장된다. 예를 들어, 26=64로 나누기에 대응하는 6비트 우측 시프트의 경우에, 반올림 오프셋은 32가 된다.
다른 실시 예에서, 화상의 제1 블록 및 제2 블록을 인트라 예측하는 방법이 제공된다. 제1 블록의 복수의 샘플로부터의 각각의 샘플 및 제2 블록의 복수의 샘플로부터의 각각의 샘플에 대해, 제1 블록에 대한 예측 샘플 값을 획득하는 데 사용되는 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드이고, 제2 블록에 대한 예측 샘플 값을 획득하는 데 사용되는 인트라 예측 모드가 평면 인트라 예측 모드라는 차이점을 가지고, 도 15에 도시된 단계 및 위에 기술된 단계가 수행된다.
구체적으로, 제1 블록의 각 샘플에 대해, 단계(S100)에서, DC 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득한다. 또한, 제2 블록의 각 샘플에 대해, 단계(S100)에서, PLANAR 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득한다.
일 실시 예에서, 설명된 방법은 화상을 인코딩 또는 디코딩하는 방법에 포함될 수 있다. 구체적으로, 상기 방법 중 어느 하나의 단계를 수행하여 예측 샘플 값을 획득할 수 있다. 또한, 획득한 정규화된 예측 샘플 값에 잔차 값을 더하는 것에 의해, 재구성된 샘플 값을 획득할 수 있다.
본 개시의 실시 예들은 하드웨어 설계 단순화 및 수행될 수 있는 조건부 검사의 감소에서 기술적 이점을 허용할 수 있다. Planar 및 DC 인트라 예측 모드에 대한 예측 샘플 값을 획득하기 위해 수행되는 단계는 지향성 인트라 예측의 단계와 상이하다. 인트라 예측의 예시적인 하드웨어 구현에는 다음:
- 지향성 인트라 예측 모듈,
- 비 지향성 인트라 예측 모듈
의 적어도 두개의 모듈이 포함된다.
이러한 이유로, 우선 이러한 각 그룹 내에서 PDPC 필터링을 조화시키는 것이 바람직하다. DC 모드에 대한 PDPC의 복잡성이 평면 모드에 대한 PDPC의 복잡성을 초과한다는 사실을 고려하면, 본 개시는 DC 모드에 대한 PDPC 처리를 단순화할 수 있다.
2개의 모듈은 본 개시의 실시 예에 따라 그들 자신의 PDPC 필터링 처리를 구현할 것이다. 선행 기술 솔루션은 비 지향성 인트라 예측 모듈의 PDPC 필터링에서 인트라 예측 모드가 DC인지 또는 평면인지 추가 확인을 수행하거나 또는 DC 인트라 예측 모드 및 평면 인트라 예측 모드에 대해 별도의 PDPC 필터링 모듈을 구현해야 했으며, 이는 하드웨어 복잡성 및 에너지 소비를 증가시킨다. 따라서, DC 모드 및 평면 모드 모두에 대해 PDPC를 조화시키는 것은 DC 인트라 예측 모드 및 평면 인트라 예측 모드에 대한 PDPC 처리(하드웨어의 경우 대응하는 모듈)를 공유할 수 있게 한다.
본 개시에 따른 실시 예들의 또 다른 기술적 이점은 단순화된 인코더의 인트라 예측 설계에 사용될 때 드러난다. DC 인트라 예측 모드는 일반적으로 계산적으로 가장 간단한 인트라 예측 모드이므로, 최악의 시나리오에서 PDPC 필터링의 복잡성은 DC 모드 자체의 복잡성을 초과할 수 있다. 본 개시에 따르면, 조건부 검사의 수 및/또는 DC 모드에 대한 연산의 양을 감소시키는 것에 의해, 특히 소위 제한된 인트라 예측 모드 세트로 작동하는 "레이지(lazy)" 인코더로 구현되는 단순화된 인코딩의 시나리오에서 인트라 예측의 전체 복잡성이 감소될 수 있다.
제안된 방법은 PDPC 처리가 상기 모듈에 의해 처리되는 두 인트라 예측 모드에 대해 동일하다는 것을 비 지향성 인트라 예측 방법 내에서 정의함으로써 구현될 수 있다. 다시 말해서, 본 개시의 실시 예는 PDPC 처리가 DC 및 평면 인트라 예측 모드에 대해 동일하다는 방식으로만 비 지향성 인트라 예측 모듈에 변화를 도입하는 것에 의해 실현될 수 있다.
가중치 팩터 및 은 각각 2의 거듭 제곱일 수 있으며, 시프트 연산자를 사용하여 곱셈을 구현할 수 있다. 이 정의는 하드웨어 친화적이며 처리 효율성을 향상시킬 수 있다. 따라서, 평면 인트라 예측 모드를 사용할 때의 PDPC 처리와 DC 인트라 예측 모드를 사용할 때의 PDPC 처리를 조화시키는 것은 예를 들어 PDPC를 사용한 인트라 예측을 단순화할 수 있다. 전술한 방법은 예를 들어 도 16a에 도시된 바와 같이, 예측자(predictor) 디바이스, 인코더 디바이스 또는 디코더 디바이스에 의해 수행될 수 있다.
예측자, 인코더 또는 디코더 디바이스(1000)는 획득기(obtainer)(1010), 승산기(multiplier)(1020), 가산기(1030) 및 정규화기(normalizer)(1040)를 포함한다. 획득기(1010)는 DC 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득하도록 구성된다. 승산기(1020)는 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성된다. 특히, 가중치 팩터는 이고, 여기서 는 샘플 가중치 팩터의 파라미터(예를 들어, 정밀도)이며, 은 수평 가중치 팩터이고, 는 수직 가중치 팩터이다. 가산기(1030)는 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성되고, 정규화기(1040)는 비정규화된 예측 샘플 값의 정수 표현의 산술 우측 시프트에 의해 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하도록 구성된다.
유사하게, 일 실시 예에서, 예측자, 인코더 또는 디코더 디바이스(1000)의 획득기(1010)는 제1 블록의 복수의 샘플로부터의 각각의 샘플에 대해 그리고 제2 블록의 복수의 샘플로부터의 각각의 샘플에 대해, 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득하도록 구성될 수 있다. 샘플의 예측 값을 획득하는 데 사용되는 인트라 예측 모드는 제1 블록에 대한 DC 인트라 예측 모드와 제2 블록에 대한 평면 인트라 예측 모드일 수 있다. 승산기(1020)는 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성된다. 특히, 가중치 팩터는 이고, 여기서 는 는 샘플 가중치 팩터의 파라미터(예를 들어, 정밀도)이며, 은 수평 가중치 팩터이고, 는 수직 가중치 팩터이다. 가산기(1030)는 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된 예측 샘플 값을 생성하도록 구성되고, 정규화기(1040)는 비정규화된 예측 샘플 값의 정수 표현의 산술 우측 시프트에 의해 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하도록 구성된다.
예측자, 인코더 또는 디코더 디바이스(1000)는 일 실시 예에서 추가로, 정규화된 예측 샘플 값에 잔차 값을 추가하여 재구성된 샘플 값을 생성할 수 있다.
설명된 방법의 일 실시 예에서, 수평 가중치 팩터 wL은 가중된 좌측 참조 샘플 값을 초래하는, 좌측 참조 샘플의 값에 적용되는 팩터일 수 있다. 또한, 수직 가중치 팩터 wT는 가중된 상단 참조 샘플 값을 초래하는, 상단 참조 샘플의 값에 적용되는 팩터일 수 있다.
구체적으로, 예를 들어, 가중된 좌측 및 상단 참조 샘플 값은 각각 대응하는 수평 가중칙 팩터 wL 및 수직 가중치 팩터 wT와 좌측 참조 샘플 값 및 상단 참조 샘플 값을 곱하는 것에 의해 획득될 수 있다.
또한, 일 실시 예에서, 가중된 상단 참조 샘플 값과 가중된 좌측 참조 샘플 값의 합(summation)을 포함하는 추가 값이 획득될 수 있다.
인코더 또는 디코더 디바이스(1000)의 기능적 콤포넌트는 도 16b에 도시된 바와 같이 상기 방법 중 임의의 하나를 수행하도록 구성된 처리 회로(1040)에 의해 구현될 수 있다.
일 실시 예에서, 처리 회로는 하나 이상의 프로세서(1050) 및 하나 이상의 프로세서(1050)에 연결된, 컴퓨터가 판독 가능한 비 일시적 저장 매체(1060)를 포함할 수 있다. 저장 매체는 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서가 상기 방법 중 하나를 수행하게 하는 프로그램 코드를 포함한다.
특정 실시 예에서, 상기 방법은 다음 단계를 포함할 수 있다:
(x, y)에 위치한 정규화된 예측 샘플 은 다음:
(2)
과 같이 계산되며, 여기서 Rx,-1, R-1,y 는 각각 현재 샘플 (x, y)의 위(상단)와 좌측에 있는 참조 샘플을 나타낸다. 는 DC 인트라 예측 모드를 사용하여 예측되는 예측 샘플의 값을 나타낸다. 위 수식에서, 가중된 예측 샘플은 로 표현되며, 추가 값은 로 표현된다. 정규화는 비트 우측 시프트 연산 >>6으로 표현된다. 그러나, 본 개시는 추가 값, 6 비트에 의한 시프트 연산의 구체적인 정의에 한정되지 않는다.
예측 샘플 의 값이 항상 유효한 값의 범위, 즉 픽셀 값의 최소값과 최대 값 사이에 있기 때문에, 함수 clip1Cmp가 수식 (2)를 사용하는 실시 예에서 사용되지 않는다는 점에 주목할 가치가 있다. 그러나, 본 개시는 클리핑 연산을 수행하지 않는 것에 한정되지 않고 클리핑이 여전히 적용될 수 있다.
예를 들어, 정규화된 예측 샘플 값은 다음 계산:
을 포함하여 예측 샘플 값으로부터 계산될 수 있다. 이 구현 형태에서, 정규화는 우측 시프트 연산자 >>6에 의해 실현된다. 본 개시는 위에서 주어진 특정 계산에 제한되지 않으며, 수학적 등가 계산이 수행될 수 있다.
따라서, 상기 클리핑 연산을 사용하여 잘못된 양의 0이 아닌 예측 샘플 값의 발생으로 이어지는 음의 값의 문제는 예측 샘플 값의 위에서 언급한 계산을 적용하는 것에 의해 방지될 수 있다.
위의 수식에서, "x >> y" 는 y 이진수에 의한 x의 2개의 보수 정수 표현(complement integer representation)의 산술 우측 시프트이다. 이 함수는 y의 음이 아닌 정수 값에 대해서만 정의된다. 우측 시프트의 결과로 MSB(most significant bit)로 시프트된 비트는 시프트 연산 이전의 x의 MSB와 동일한 값을 갖는다.
DC 모드 가중치는 다음:
과 같이 계산될 수 있으며, 여기서 이다.
예를 들어, 하나의 4×4 블록 내부의 (0, 0) 위치 및(1, 0) 위치에 대한 DC 모드 PDPC 가중치 (wL, wT)가 도 17에 도시되어 있다. 이 예에서 가중치 wL 및 wT 의 값은 좌표 (0,0)에서 예측된 샘플에 대해 32이다. 또한, 일 예에서, 좌표 (1,0)에서 예측된 샘플에 대해 가중치 wL의 값은 8이고 가중치 wT의 값은 32이다. 도 13에 도시된 좌표 (0,0) 및(1,0)에서 예측된 샘플에 대한 가중치와 비교하여, 좌측 상단 참조 샘플은 사용되지 않으며 이 샘플(좌측 상단 참조 샘플)에 대한 가중치가 지정되지 않음을 알 수 있다. 그러나, 본 개시는 설명된 DC 모드 PDPC 가중치 계산 절차에 제한되지 않으며 상기 DC 모드 PDPC 가중치는 다른 방식으로 또는 다른 공식을 적용하는 것에 의해 결정될 수 있다.
제공된 방법은 VVC 사양의 일부 형식으로 표현될 수 있다.
위치 의존적 인트라 예측 샘플 필터링 프로세스
이 프로세스에 대한 입력은 다음:
- 인트라 예측 모드 predModeIntra,
- 변환 블록 너비를 지정하는 변수 nTbW,
- 변환 블록 높이를 지정하는 변수 nTbH,
- 참조 샘플 너비를 지정하는 변수 refW,
- 참조 샘플 높이를 지정하는 변수 refH,
- 예측 샘플 predSamples[x][y] - 여기서 x = 0..nTbW - 1, y = 0..nTbH - 1 임 -,
- 이웃 샘플 p[x][y] - 여기서 x = -1, y = -1..refH - 1 및 x = 0..refW - 1, y = -1임 -,
- 현재 블록의 색상 콤포넌트를 지정하는 변수 cIdx
와 같다.
이 프로세스의 출력은 수정된 예측 샘플 predSamples[x][y]이며, 여기서 x = 0..nTbW - 1, y = 0..nTbH -1이다.
cIdx의 값에 따라 clip1Cmp 함수는 다음과 같이 설정된다.
- cIdx가 0이면, clip1Cmp는 Clip1Y와 같게 설정된다.
- 그렇지 않으면, clip1Cmp는 Clip1C와 같게 설정된다.
- 변수 nScale는 (( Log2( nTbW ) + Log2( nTbH ) - 2 ) >> 2 )로 설정된다.
참조 샘플 어레이 mainRef[x] 및 sideRef[y] - 여기서 x = 0..refW - 1 및 y = 0..refH - 1임 - 가 다음과 같이 유도된다.
mainRef[x] = p[x][-1]
sideRef[y] = p[-1][y]
변수 refL[x][y], refT[x][y], wT[y] 및 wL[x] - 여기서 x = 0..nTbW - 1, y =0..nTbH - 1임 - 가 다음과 같이 유도된다.
- predModeIntra이 INTRA_PLANAR와 같으면, INTRA_DC, INTRA_ANGULAR18, 또는 INTRA_ANGULAR50는 다음이 적용된다:
refL[x][y] = p[-1][y]
refT[x][y] = p[x][-1]
wT[y] = 32 >> ((y << 1) >> nScale)
wL[x] = 32 >> ((x << 1) >> nScale)
- 그렇지 않고, predModeIntra가 INTRA_ANGULAR2 또는 INTRA_ANGULAR66와 같으면, 다음이 적용된다:
refL[x][y] = p[-1][x+y+1]
refT[x][y] = p[x+y+1][-1]
wT[y] = (32 >> 1) >> ((y << 1) >> nScale)
wL[x] = (32 >> 1) >> ((x << 1) >> nScale)
- 그렇지 않고, predModeIntra가 INTRA_ANGULAR10보다 작거나 같으면 다음 순서의 단계가 적용된다:
1. 변수 dXPos [y], dXFrac [y], dXInt [y] 및 dX [x][y]는 intraPredMode에 따라 8.2.4.2.7 절에 지정된 대로 invAngle을 사용하여 다음과 같이 유도된다:
dXPos[y] = ((y + 1)*invAngle + 2) >> 2
dXFrac[y] = dXPos[y] & 63
dXInt[y] = dXPos [y] >> 6
dX[x][y] = x + dXInt[y]
2. 변수 refL[x][y], refT[x][y], wT[y], wL[x]는 다음과 같이 유도된다:
refL[x][y] = 0
refT[x][y] = (dX[x][y]<refW-1) ? ((64 - dXFrac[y])*mainRef[dX[x][y]] +
dXFrac[y]*mainRef[dX[x][y]+1] + 32) >> 6 : 0
wT[y] = (dX[x][y]<refW-1) ? 32 >> ((y << 1) >> nScale) : 0
wL[x] = 0
- 그렇지 않고, predModeIntra가 INTRA_ANGULAR58보다 크거나 같으면, 다음 순서 단계가 적용된다:
1. 변수 dYPos [x], dYFrac [x], dYInt [x] 및 dY [x][y]는 intraPredMode에 따라 8.2.4.2.7 절에 지정된 대로 invAngle을 사용하여 다음과 같이 유도된다:
dYPos[x] = ((x + 1)*invAngle + 2) >> 2
dYFrac[x] =dYPos[x] & 63
dYInt[x] = dYPos[x] >> 6
dY[x][y] = y + dYInt[x]
2. 변수 refL[x][y], refT[x][y], wT[y] 및 wL[x]는 다음과 같이 유도된다:
refL[x][y] = (dY[x][y]<refH-1) ? ((64 - dYFrac[x])*sideRef[dY[x][y]] +
dYFrac[x]*sideRef[dY[x][y]+1] + 32) >> 6 : 0
refT[x][y] = 0
wT[y] = 0
wL[x] = (dY[x][y]<refH-1) ? 32 >> ((x << 1) >> nScale) : 0
- 그렇지 않으면, refL[x][y], refT[x][y], wT[y], wL[x]는 모두 0과 같게 설정된다. 수정된 예측 샘플 predSamples[x][y] - 여기서 x = 0..nTbW - 1, y =0..nTbH - 1임 - 의 값은 다음과 같이 유도된다:
predSamples[x][y] =( refL[x][y]*wL[x] + refT[x][y]*wT[y] +
(64 - wL[x] - wT[y])*predSamples[x][y] + 32 ) >> 6)
여기서, "( 64 - wL[x] - wT[y])"는 샘플 가중치 팩터를 의미한다.
도 18은 전술한 방법을 예시한다. 점선으로 클리핑 단계가 도시되며, 이는 최첨단 PDPC에서 수행되지만 계수 wTL 이 사용되지 않기 때문에 반드시 필요하지 않으므로, 제안된 방법에서는 수행되지 않을 수도 있다.
설명된 방법에 대한 입력은 참조 샘플 값이며, 도면에서 ref[]로 지시된다. 상기 참조 샘플을 사용하여 현재 샘플에 대한 인트라 예측이 수행된다. 특히, 현재 샘플 값의 인트라 예측은 DC 인트라 예측 모드를 사용하여 수행될 수 있다. 또한. 추가 값은 좌측 및 상단 참조 샘플 값 refL[x][y] 및 refT [x],[y]를 각각 대응하는 좌측 가중치 wL[x] 및 wT[y]와 함께 사용하여 계산된다. 인트라 예측 샘플 값에 가중치 팩터(64-wL[x] -wT[y])를 곱한다. 그 후에 추가 값이 가중된 예측 샘플 값에 추가된다. 다음으로, 추가 값이 추가된 가중된 예측 샘플 값이 반드시 정규화된 값을 나타내는 것은 아니므로, 도면에서 ">>" 로 지시된 비트 우측 시프트 연산을 적용하여 정규화 절차를 수행한다. 결과적으로 정규화된 예측 샘플 값은 추가 클리핑 연산(도면에서, 불필요한 클리핑 연산은 점선으로 지시됨)을 필요로 하지 않는다.
예시된 예에서 가중치 팩터는 (64-wL[x] -wT [x])이지만, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 특히, 샘플 가중치 팩터는 다른 정밀도를 나타낼 수 있다. 다시 말해서, 샘플 가중치 팩터는 ((2<<p)-wL-wT)로 표현될 수 있으며 p는 정밀도이다. 또한, 필수는 아니지만 클리핑 처리가 여전히 수행될 수 있다.
도 14에서, 참조 샘플은 예측 샘플을 생성하기 위해 인트라 예측 프로세스에서 사용된다. 각 예측 샘플은 샘플 가중치 팩터를 사용하여 추가로 가중된다. 예를 들어, 샘플 가중치 팩터는 (64 - wL[x] - wT[y]) 와 같을 수 있다. 동일한 참조 샘플을 사용하여 x와 y에 따라 각 예측 샘플에 대한 추가 값을 계산하며, 여기서 x와 y는 예측 블록 내에서 예측 샘플의 위치를 정의한다. 이러한 추가 값은 대응하는 가중된 예측 샘플에 추가된다. 이 연산의 결과인 각 샘플은 샘플 가중치 팩터의 미리 결정된 정밀도에 따라 우측 시프트하여 정규화된다. 예를 들어, 샘플 가중치 팩터가 (64 - wL[x] - wT[y]))로 정의되면 정밀도는 6 비트이다. 따라서 이 단계에서는 출력 값의 가능한 최소 값 및 최대 값이 참조 샘플의 가능한 최소 값 및 최대 값과 동일한지 확인하기 위해, 6만큼 우측 시프트가 수행된다. 그러나, 본 개시는 6 비트의 정밀도로 제한되지 않고 다른 정밀도가 적용될 수 있다.
제안된 솔루션의 유익한 효과 중 하나는 PLANAR 인트라 예측 메커니즘을 재사용하여 추가 값을 계산할 수 있다는 것이다. 특히, PLANAR 인트라 예측은 다음 수식:
predV[x][y]=((nTbH-1-y)*p[x][-1]+
+(y+1)*p[-1][nTbH])<<Log2(nTbW) (8-82)
predH[x][y]=((nTbW-1-x)*p[-1][y]+
+(x+1)*p[nTbW][-1])<<Log2(nTbH) (8-83)
을 사용하여 수평 예측 샘플 값 및 수직 예측 샘플 값을 유도할 수 있다.
위의 두 수식 (8-82)과 (8-83)에서, predV [x][y]는 predV[x][y]와 같은 열에 있는 참조 샘플 p[x][-1]를 사용하고, predH [x][y]는 predH [x][y]와 동일한 행에 있는 참조 샘플 p[-1][y]를 사용함을 알 수 있다. 또한, 좌측 시프트 연산은 최종 단계로서 수행되므로 재사용되는 중간 계산에 영향을 주지 않으므로 스킵될 수 있다.
위의 수식 (8-82) 및 (8-83)에서, predV는 평면 인트라 예측을 적용하여 결정한 수직 예측 샘플 값을 표시하고, predH는 평면 인트라 예측을 적용하여 결정한 수평 예측 샘플 값을 표시한다. 또한, nTbW와 nTbH는 PLANAR 인트라 예측을 수행할 때 현재 블록의 너비와 높이를 각각 나타낸다. 그러나, nTbW, nTbH, x 및 y 변수는 PLANAR 인트라 예측 방법의 입력이므로, 이에 따라 조정할 수 있다. 따라서, (nTbW - 1 - x)를 Dx로 그리고 (nTbH - 1 - y)를 Dy 입력 변수로 대체할 수 있다. 좌측 하단 및 우측 상단 참조 샘플은 사용되지 않는 파라미터이므로, 0으로 설정할 수 있다.
위에서 설명한 관찰을 고려하면 위의 수식 (8-82) 및 (8-83)은 입력이 미리 결정됨에 따라 다시 작성될 수 있다.
Vy= Dy *p[x][-1]
Vx= Dx*p[-1][y]
따라서 가중된 예측 샘플 값에 추가할 추가 값을 결정하기 위해 다음과 같은 통합을 수행할 수 있다.
- 수평 모드(모드 18)의 경우에 추가 값은 Vy= Dy * p[x][-1]로 계산될 수 있으며, 여기서 Dy는 wT[y]와 같게 설정된다:
- 수직 모드(모드 50)의 경우에 추가 값은 Vx= Dx * p[-1][y]로 계산될 수 있으며, 여기서 Dx는 wL[y]와 같게 설정된다:
- DC 모드(모드 1)의 경우에 추가 값은 Vy+Vx로 계산할 수 있으며, 여기서 Dx 및 Dy는 앞의 두 경우와 같이 설정되며, 즉, Dy는 wT[y]와 같게 설정되고 Dx는 wL[y]와 같게 설정된다.
참조 샘플 선택을 번갈아 가는 것에 의해, PDPC 프로세스에 지정된 모든 인트라 예측 모드에 대해 통합이 수행될 수 있음을 보여줄 수 있다.
다른 실시 예에서, PDPC 프로세스는 다음과 같이 지정될 수 있다:
위치 의존적 인트라 예측 샘플 필터링 프로세스
이 프로세스에 대한 입력은 다음:
- 인트라 예측 모드 predModeIntra,
- 변환 블록 너비를 지정하는 변수 nTbW,
- 변환 블록 높이를 지정하는 변수 nTbH,
- 참조 샘플 너비를 지정하는 변수 refW,
- 참조 샘플 높이를 지정하는 변수 refH,
- 예측 샘플 predSamples[x][y] - 여기서 x = 0..nTbW - 1, y = 0..nTbH - 1임 -,
- 이웃 샘플 p[x][y] - 여기서 x = -1, y = -1..refH - 1 및 x = 0..refW - 1, y = -1임 -
과 같다.
이 프로세스의 출력은 수정된 예측 샘플 predSamples[x][y]이며, 여기서 x = 0..nTbW - 1, y = 0..nTbH - 1이다.
변수 nScale은 다음과 같이 유도된다:
- predModeIntra이 INTRA_ANGULAR50보다 크면, 8.4.5.2.1절에 지정된 바와 같은 invAngle을 사용하여, nScale이 Min( 2, Log2( nTbH ) - Floor( Log2( 3 * invAngle - 2 )) + 8 )로 설정된다.
- 그렇지 않고, predModeIntra이 INTRA_ANGULAR18보다 작고, INTRA_PLANAR와 같지 않으며 그리고 INTRA_DC와 같지 않으면, 8.4.5.2.12절에 지정된 바와 같은 nvAngle을 사용하여, nScale은 Min( 2, Log2( nTbW ) - Floor( Log2( 3 * invAngle - 2 )) + 8 )와 같게 설정된다.
- 그렇지 않으면, nScale은 (( Log2( nTbW ) + Log2( nTbH ) - 2 ) >> 2 )로 설정된다.
참조 샘플 어레이 mainRef[x] 및 sideRef[y] - 여기서 x = 0..refW - 1 및 y = 0..refH - 1임 - 는 다음:
mainRef[x] = p[x][-1] (8-229)
sideRef[y] = p[-1][y]
과 같이 유도된다.
x = 0..nTbW - 1, y = 0..nTbH - 1인, 변수 refL[x][y], refT[x][y], wT[y], 및 wL[x]는 다음과 같이 유도된다:
- predModeIntra이 INTRA_PLANAR 또는 INTRA_DC와 같으면, 다음이 적용된다:
refL[x][y] = p[-1][y] (8-230)
refT[x][y] = p[x][-1] (8-231)
wT[y] = 32 >> ((y << 1) >> nScale) (8-232)
wL[x] = 32 >> ((x << 1) >> nScale) (8-233)
- 그렇지 않고, predModeIntra이 INTRA_ANGULAR18 또는 INTRA_ANGULAR50와 같으면, 다음이 적용된다:
refL[x][y] = p[-1][y]-p[-1][-1]+predSamples[x][y] (8-234)
refT[x][y] = p[x][-1]-p[-1][-1]+predSamples[x][y] (8-235)
wT[y] = ( predModeIntra == INTRA_ANGULAR18 ) ?
32 >> ((y << 1) >> nScale) : 0 (8-236)
wL[x] = ( predModeIntra == INTRA_ANGULAR50 ) ?
32 >> ((x << 1) >> nScale) : 0 (8-237)
- 그렇지 않고 predModeIntra가 INTRA_ANGULAR18보다 작고 nScale이 0보다 크거나 같으면 다음 순서의 단계가 적용된다:
3. 변수 dXInt[y] 및 dX[x][y]는 intraPredMode에 따라 8.4.5.2.12 절에 지정된 대로 invAngle을 사용하여 다음과 같이 유도된다:
dXInt[y] = ((y + 1)*invAngle + 256) >> 9 (8-238)
dX[x][y] = x + dXInt[y]
4. 변수 refL[x][y], refT[x][y], wT[y], 및 wL[x]는 다음과 같이 유도된다:
refL[x][y] = 0 (8-239)
refT[x][y] = (y<(3<<nScale)) ? mainRef[dX[x][y]] : 0 (8-240)
wT[y] = 32 >> ((y << 1) >> nScale) (8-241)
wL[x] = 0 (8-242)
- 그렇지 않고, predModeIntra가 INTRA_ANGULAR50보다 크고 nScale이 0보다 크거나 같으면, 다음 순서의 단계가 적용된다:
3. 변수 dYInt [x] 및 dY [x][y]는 intraPredMode에 따라 8.4.5.2.12 절에 지정된 대로 invAngle을 사용하여 다음과 같이 유도된다:
dYInt[x] = ((x + 1)*invAngle + 256) >> 9 (8-243)
dY[x][y] = y + dYInt[x]
4. 변수 refL[x][y], refT[x][y], wT[y], 및 wL[x]는 다음과 같이 유도된다:
refL[x][y] = (x<(3<<nScale)) ? sideRef[dY[x][y]] : 0 (8-244)
refT[x][y] = 0 (8-245)
wT[y] = 0 (8-246)
wL[x] = 32 >> ((x << 1) >> nScale) (8-247)
- 그렇지 않으면, refL[x][y], refT[x][y], wT[y], 및 wL[x]는 모두 0과 같게 설정된다.
x = 0..nTbW - 1, y = 0..nTbH - 1 인, 수정된 예측 샘플 predSamples[x][y]의 값은 다음과 같이 유도된다:
predSamples[x][y] = Clip1((refL[x][y]*wL[x] + refT[x][y]*wT[y] +
(64 - wL[x] - wT[y])*predSamples[x][y] + 32 ) >> 6) (8-248)
상기에서, Clip1 함수는 예를 들어 위에서 설명한 대로(Clip1Cmp) 정의될 수 있다.
본 개시의 실시 예가 주로 비디오 코딩에 기반하여 설명되었지만, 코딩 시스템(10), 인코더(20) 및 디코더(30)(및 이에 상응하는 시스템(10))의 실시 예 및 여기에 설명된 다른 실시 예는 또한 여전히 화상 처리 또는 코딩, 즉 비디오 코딩에서와 같이 임의의 선행하는 또는 연속하는 화상에 독립적인 개별 화상의 처리 또는 코딩을 위해 구성될 수 있다. 일반적으로 화상 처리 코딩이 단일 화상(17)으로 제한되는 경우에 인터 예측 유닛(244)(인코더) 및 (344)(디코더))만이 사용 가능하지 않을 수 있다. 비디오 인코더(20) 및 비디오 디코더(30)의 다른 모든 기능(도구 또는 기술이라고도 함)은 정지 화상 처리, 예를 들어 잔차 계산(204/304), 변환(206), 양자화(208), 역 양자화(210/310), (역) 변환(212/312), 파티셔닝(262/362), 인트라 예측(254/354), 및/또는 루프 필터링(220, 320), 엔트로피 코딩(270) 및 엔트로피 디코딩(304)에 동일하게 사용될 수 있다.
예를 들어, 인코더(20) 및 디코더(30)의 실시 예 및 여기서 설명된 기능, 예를 들어 인코더(20) 및 디코더(30)를 참조하여, 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현되면, 기능은 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 저장되거나 통신 매체를 통해 하나 이상의 명령 또는 코드로 전송되고, 하드웨어 기반 처리 디바이스에 의해 실행될 수 있다. 컴퓨터가 판독 가능한 매체는 데이터 저장 매체와 같은 유형의 매체에 대응하는 컴퓨터가 판독 가능한 저장 매체 또는 예를 들어 통신 프로토콜에 따라 컴퓨터 프로그램을 한 장소에서 다른 장소로 전송하는 것을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨터가 판독 가능한 매체는 일반적으로 (1) 비 일시적 유형의 컴퓨터가 판독 가능한 저장 매체 또는 (2) 신호 또는 반송파와 같은 통신 매체에 대응할 수 있다. 데이터 저장 매체는 본 개시에 설명된 기술의 구현을 위한 명령, 코드 및/또는 데이터 구조를 검색하기 위해 하나 이상의 컴퓨터 또는 하나 이상의 프로세서에 의해 액세스될 수 있는 임의의 사용 가능한 매체일 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터가 판독 가능한 매체를 포함할 수 있다.
제한이 아닌 예로서, 이러한 컴퓨터가 판독 가능한 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 기타 광학 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지 또는 기타 자기 저장 디바이스, 플래시 메모리, 또는 명령 또는 데이터 구조의 형태로 원하는 프로그램 코드를 저장하는 데 사용할 수 있으면서 또한 컴퓨터에서 액세스할 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있으며, 이에 제한되지 않는다. 또한, 모든 연결을 적절하게 컴퓨터가 판독 가능한 매체라고 한다. 예를 들어, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스트 페어, 디지털 가입자 회선(digital subscriber line, DSL) 또는 적외선, 라디오 및 마이크로파와 같은 무선 기술을 사용하여 웹 사이트, 서버 또는 기타 원격 소스로부터 명령이 전송되면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, DSL 또는 적외선, 라디오 및 마이크로파와 같은 무선 기술이 매체 정의에 포함된다. 그러나, 컴퓨터가 판독 가능한 저장 매체 및 데이터 저장 매체는 연결, 반송파, 신호 또는 기타 일시적인 매체를 포함하지 않고, 대신 비 일시적 유형의 저장 매체에 대한 것임을 이해해야 한다. 여기에 사용된 디스크(disk) 및 디스크(disc)는 CD(compact disc), 레이저 디스크(disc), 광 디스크(disc), DVD(Digital Versatile Disc), 플로피 디스크(disk) 및 Blu-ray 디스크(disc)를 포함하며, 디스크(disk)는 일반적으로 데이터를 자기적으로 재생하는 반면 디스크(disc)는 레이저로 데이터를 광학적으로 재생한다. 위의 조합도 컴퓨터가 판독 가능한 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.
명령은 하나 이상의 DSP(digital signal processors), 범용 마이크로 프로세서, ASIC(application specific integrated circuits), FPGA(field programmable logic arrays) 또는 기타 동등한 통합 또는 개별 로직 회로와 같은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 따라서, 여기서 사용되는 용어 "프로세서"는 전술한 구조 또는 본 명세서에 설명된 기술의 구현에 적합한 임의의 다른 구조를 지칭할 수 있다. 또한, 일부 측면에서, 여기에 설명된 기능은 인코딩 및 디코딩을 위해 구성된 전용 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈 내에 제공되거나 결합된 코덱에 통합될 수 있다. 또한, 기술은 하나 이상의 회로 또는 로직 엘리먼트에서 완전히 구현될 수 있다. 본 개시에서 언급된 처리 회로는 하드웨어 및 소프트웨어를 포함할 수 있다.
본 개시의 기술은 무선 핸드셋, 집적 회로(integrated circuit, IC) 또는 IC 세트(예를 들어, 칩 세트)를 포함하는 매우 다양한 디바이스 또는 장치에서 구현될 수 있다. 개시된 기술을 수행하도록 구성된 디바이스의 기능적 측면을 강조하기 위해 다양한 콤포넌트, 모듈 또는 유닛이 본 개시에서 설명되지만, 반드시 상이한 하드웨어 유닛에 의한 실현을 필요로 하는 것은 아니다. 오히려, 위에서 설명된 바와 같이, 다양한 유닛이 코덱 하드웨어 유닛에 결합되거나, 적절한 소프트웨어 및/또는 펌웨어와 함께, 위에서 설명된 하나 이상의 프로세서를 포함하는 상호 운용 하드웨어 유닛의 집합에 의해 제공될 수 있다.
추가 실시 예가 다음에 요약된다.
화상의 블록을 인트라 예측하는 방법이 제공되며, 상기 방법은 블록의 복수의 샘플로부터 각각의 샘플에 대해: DC 인트라 예측 모드, PLANAR 인트라 예측 모드 및 각도 인트라 예측 모드 중 하나를 사용하여 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득하는 단계; 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하는 단계; 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된 예측 샘플 값을 생성하는 단계; 및 비정규화된 예측 샘플 값의 정수 표현의 산술적 우측 시프트에 의해 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하여 정규화된 예측 샘플 값을 생성하는 단계를 포함한다.
일 실시 예에서, 화상은 비디오 시퀀스의 일부이다.
일 실시 예에서, 샘플 가중치 팩터는 ((2<<p)-wL-wT)이며,
p는 샘플 가중치 팩터의 정밀도이고,
wL은 수평 가중치 팩터이며, 그리고
wT는 수직 가중치 팩터이다.
일 실시 예에서, 수평 가중치 팩터는 wL =(2<<(p-1)) >>(( x << 1 ) >> nScale )이고, x는 샘플의 수평 좌표이며, 수직 가중치 팩터는 wT =(2<<(p-1)) >>(( y << 1 ) >> nScale )이고, y는 샘플의 수직 좌표이며, nScale은 스케일 파라미터이다.
일 실시 예에서, 스케일 파라미터 nScale은 블록의 크기로부터 유도된다.
일 실시예에서, 스케일 파라미터 nScale는 (( Log2( nTbW ) + Log2( nTbH ) - 2 ) >> 2 )로서 결정되고, nTbW는 블록의 너비이고, nTbH는 블록의 높이이다.
일 실시 예에서, 정규화된 예측 샘플 값은 다음:
과 같이 예측 샘플 값으로부터 계산되며,
는 정규화된 예측 샘플 값이고,
는 예측 샘플 값이며,
R x ,-1, R -1, y 는 예측된 샘플의 위와 좌측에 있는 가장 가까운 참조 샘플의 값을 나타내고,
wL은 수평 가중치 팩터이며,
wT는 수직 가중치 팩터이다.
일 실시 예에서, 수평 가중치 팩터는 wL =(2<<(p-1)) >> (( x << 1 ) >> nScale )이고, 여기서 x는 샘플의 수평 좌표이고, 수직 가중치 팩터는 wT =(2<<(p-1)) >> (( y << 1 ) >> nScale )이며, 여기서 y는 샘플의 수직 좌표이고, nScale은 스케일 파라미터이다.
일 실시 예에서, 스케일 파라미터 nScale은 블록의 크기로부터 유도된다.
일 실시 예에서, 스케일 파라미터 nScale은 ((　Log2(　nTbW　) + Log2(　nTbH　)　-　2　)　　>>　　2　)로 결정되며, 여기서 nTbW는 블록의 너비이고 nTbH는 블록의 높이이다.
일 실시 예에서, 블록의 복수의 샘플은 블록의 모든 샘플을 포함한다.
또한, 상기 방법 중 임의의 하나를 수행하도록 구성된 처리 회로를 포함하는 화상을 인코딩 또는 디코딩하는 디바이스가 제공된다.
일 실시 예에서, 처리 회로는 하나 이상의 프로세서 및 하나 이상의 프로세서에 연결된 컴퓨터가 판독 가능한 비 일시적 매체를 포함하며, 여기서 컴퓨터가 판독 가능한 비 일시적 매체는 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 디바이스가 상기 방법을 수행하게 하는 프로그램 코드를 운반한다.
또한, 컴퓨터 디바이스에 의해 실행될 때 컴퓨터 디바이스가 상기 방법 중 어느 하나를 수행하게 하는 프로그램 코드를 운반하는 컴퓨터가 판독 가능한 비 일시적 매체가 제공된다.
약어 및 용어의 정의
JEM - Joint Exploration Model (the software codebase for future video coding exploration)
JVET - Joint Video Experts Team
LUT - Look-Up Table
PDPC - Position-dependent prediction combination
PPS - Picture parameter set
QT - QuadTree
QTBT - QuadTree plus Binary Tree
RDO - Rate-distortion Optimization
ROM - Read-Only Memory
SPS - Sequence parameter set
VTM - VVC Test Model
VVC - Versatile Video Coding, JVET에 의해 개발된 표준화 프로젝트
CTU / CTB - Coding Tree Unit / Coding Tree Block
CU / CB - Coding Unit / Coding Block
PU / PB - Prediction Unit / Prediction Block
TU/TB - Transform Unit / Transform Block
HEVC - High Efficiency Video Coding

Claims (20)

  1. 화상의 블록을 인트라 예측하는 방법으로서,
    상기 블록의 샘플에 대해,
    DC 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플(predicted sample) 값을 획득하는 단계;
    상기 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터(sample weighting factor)를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하는 단계;
    상기 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된(non-normalized) 예측 샘플 값을 생성하는 단계; 및
    산술 우측 시프트(arithmetic right shift)에 의해 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하는 단계
    를 포함하고,
    상기 샘플 가중치 팩터는 이며,
    는 상기 샘플 가중치 팩터의 파라미터이고,
    은 수평 가중치 팩터이며, 그리고
    는 수직 가중치 팩터이고,
    상기 추가 값은 하나 이상의 참조 샘플에 따른 피가수(summand)를 포함하는 하나 이상의 피가수의 합계(sum)인, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 샘플 가중치 팩터가 인, 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 참조 샘플에 따른 피가수는 이고, 및 은 각각 상기 예측 샘플의 위와 좌측에 위치된, 가장 가까운 참조 값을 나타내는, 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 수평 가중치 팩터 및/또는 상기 수직 가중치 팩터 는 2의 거듭 제곱인, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 수평 가중치 팩터는 이며, 는 상기 샘플의 수평 좌표이고,
    상기 수직 가중치 팩터는 이며, 는 상기 샘플의 수직 좌표이고,
    은 스케일(scale) 파라미터인, 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 스케일 파라미터 은 상기 블록의 크기로부터 유도되는, 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 스케일 파라미터 은 로 결정되며, 는 상기 블록의 너비이고, 는 상기 블록의 높이인, 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 산술 우측 시프트에 의해 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하는 것은,

    을 포함하며,
    는 상기 예측 샘플 값을 나타내고,
    는 상기 샘플 가중치 팩터를 나타내며,
    는 상기 가중된 예측 샘플 값을 나타내고,
    는 상기 추가 값을 나타내며,
    는 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 나타내고,
    는 상기 산술 우측 시프트를 나타내며,
    , 는 각각 상기 예측 샘플의 위와 좌측에 위치된, 가장 가까운 참조 값을 나타내고,
    은 수평 가중치 팩터이며, 그리고
    는 수직 가중치 팩터인, 방법.
  9. 화상을 인코딩 또는 디코딩하는 방법으로서,
    제1항에 따른 방법의 작동을 수행하여 정규화된 예측 샘플 값을 획득하는 단계; 및
    상기 정규화된 예측 샘플 값에 잔차 값을 추가하여 재구성된 샘플 값을 생성하는 단계
    를 포함하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 화상의 제1 블록 및 제2 블록을 포함하고,
    상기 제1 블록에 대한 예측 샘플 값을 획득하는 데 사용되는 인트라 예측 모드는 상기 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 제2 블록에 대한 예측 샘플 값을 획득하는 데 사용되는 인트라 예측 모드는 PLANAR 인트라 예측 모드인, 방법.
  11. 제1항의 방법을 수행하도록 구성된 처리 회로를 포함하는, 화상을 인코딩 또는 디코딩하는 디바이스.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 처리 회로는 하나 이상의 프로세서 및 상기 하나 이상의 프로세서와 통신하는, 컴퓨터가 판독 가능한 비 일시적 저장 매체를 포함하고,
    상기 컴퓨터가 판독 가능한 비 일시적 저장 매체는 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 디바이스가
    DC 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득하는 단계;
    상기 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하는 단계;
    상기 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된 예측 샘플 값을 생성하는 단계; 및
    산술 우측 시프트에 의해 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하는 단계
    를 포함하고,
    상기 샘플 가중치 팩터는 이며,
    는 상기 샘플 가중치 팩터의 파라미터이고,
    은 수평 가중치 팩터이며,
    는 수직 가중치 팩터이고,
    상기 추가 값은 하나 이상의 참조 샘플에 따른 피가수(summand)를 포함하는 하나 이상의 피가수의 합계(sum)인, 방법을 수행하게 하는 프로그램 코드를 운반하는, 디바이스.
  13. 컴퓨터 디바이스에 의해 실행될 때 상기 컴퓨터 디바이스가 제1항의 방법을 수행하게 하는 프로그램 코드를 운반하는, 컴퓨터가 판독 가능한 비 일시적 저장 매체.
  14. 화상의 블록을 인트라 예측하는 디바이스로서,
    명령을 저장하는, 컴퓨터가 판독 가능한 비 일시적 저장 매체; 및
    상기 매체와 통신하며, 상기 명령의 실행시 상기 블록의 샘플에 대해,
    DC 인트라 예측 모드를 사용한 인트라 예측에 의해 하나 이상의 참조 샘플 값으로부터 예측 샘플 값을 획득하고,
    상기 예측 샘플 값에 샘플 가중치 팩터를 곱하여 가중된 예측 샘플 값을 생성하며,
    상기 가중된 예측 샘플 값에 추가 값을 더하여 비정규화된 예측 샘플 값을 생성하고, 그리고
    산술 우측 시프트에 의해 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하도록 구성된 하나 이상의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 샘플 가중치 팩터는 이며,
    는 상기 샘플 가중치 팩터의 파라미터이고,
    은 수평 가중치 팩터이며, 그리고
    는 수직 가중치 팩터이고,
    상기 추가 값은 하나 이상의 참조 샘플에 따른 피가수(summand)를 포함하는 하나 이상의 피가수의 합계(sum)인, 디바이스.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 샘플 가중치 팩터가 인, 디바이스.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 하나 이상의 참조 샘플에 따른 피가수는 이고, 및 은 각각 상기 예측 샘플의 위와 좌측에 위치된, 가장 가까운 참조 값을 나타내는, 디바이스.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 수평 가중치 팩터 및/또는 상기 수직 가중치 팩터 는 2의 거듭 제곱인, 디바이스.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 산술 우측 시프트에 의해 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 정규화하는 것은,

    을 포함하며,
    는 상기 예측 샘플 값을 나타내고,
    는 상기 샘플 가중치 팩터를 나타내며,
    는 상기 가중된 예측 샘플 값을 나타내고,
    는 상기 추가 값을 나타내며,
    는 상기 비정규화된 예측 샘플 값을 나타내고,
    는 상기 산술 우측 시프트를 나타내며,
    , 는 각각 상기 예측 샘플의 위와 좌측에 위치된, 가장 가까운 참조 값을 나타내고,
    은 수평 가중치 팩터이며, 그리고
    는 수직 가중치 팩터인, 디바이스.
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