KR20090072150A - 스캔 패턴 결정 장치 및 이를 이용한 영상 데이터 부호화방법과 그 장치, 그리고, 이를 이용한 영상 데이터 복호화방법과 그 장치 - Google Patents

스캔 패턴 결정 장치 및 이를 이용한 영상 데이터 부호화방법과 그 장치, 그리고, 이를 이용한 영상 데이터 복호화방법과 그 장치 Download PDF

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Abstract

스캔 패턴 결정 장치 및 이를 이용한 영상 데이터 부호화 방법과 그 장치, 그리고, 이를 이용한 영상 데이터 복호화 방법과 그 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 스캔 패턴 결정 장치는 영상 프레임에 존재하는 공간적 중복성을 제거하기 위해 설정된 각각의 예측 모드별로 영상 데이터 블록의 차이값을 변환 및 양자화하여 생성된 M×N 크기의 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록되어 있는 출현 빈도 데이터들이 저장되는 저장부; 부호화할 영상 데이터 블록의 픽셀값과 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값을 기초로 산출된 율-왜곡 비용함수가 최소가 되는 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키는 계수값 카운터; 및 상기 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 갱신부;를 구비한다. 본 발명에 따르면, 영상의 압축 부호화시에 사용되는 화면내 예측의 수행시 예측 모드에 따라 스캔 패턴을 달리함으로써 보다 높은 압축율을 달성할 수 있다.
영상 압축, H.264/AVC, 화면내 예측, 스캔 패턴, 예측 모드

Description

스캔 패턴 결정 장치 및 이를 이용한 영상 데이터 부호화 방법과 그 장치, 그리고, 이를 이용한 영상 데이터 복호화 방법과 그 장치{Apparatus and method for determining scan pattern, and Apparatus and method for encoding image data using the same, and method for decoding image data using the same}
본 발명은 스캔 패턴 결정 장치 및 방법, 그리고 이를 이용한 영상 데이터 부호화/복호화 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 영상의 압축 부호화시에 적용되는화면내 예측 부호화시 엔트로피 코딩을 위해 변환과 양자화를 거친 2차원의 계수들을 1차원의 값으로 변환할 때의 스캔 패턴을 결정하는 장치 및 방법, 그리고 이를 이용한 영상 데이터 부호화/복호화 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
동영상을 효율적으로 저장하거나 전송하려면, 압축부호화할 필요가 있다. 동영상을 압축부호화하기 위한 방법으로는 JPEG(Joint Photographic Experts Group), MPEG(Motion Picture Experts Group), H.264/AVC 등이 있다. 이 중에서 H.264/AVC는 MPEG(Moving Picture Experts Group)과 VCEG(Video Coding Experts Group)가 공동으로 개발한 방법으로서 화면내 예측 부호화를 채택함으로써 기존의 동영상 압축 방법인 MPEG-4와 비교할 때 영상의 화질을 유지하면서 압축률을 향상시킬 수 있다.
도 1은 종래의 H.264/AVC 부호화기의 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 종래의 H.264/AVC 부호화기는 화면간 예측부(110), 화면내 예측부(120), 잔차 산출부(130), 변환 및 양자화부(140), 부호화부(150), 역변환 및 역양자화부(160), 복원부(170), 필터부(180) 및 프레임 메모리(190)를 구비한다.
화면간 예측부(110)는 영상 프레임 사이에 존재하는 데이터의 시간적 중복성을 제거하기 위한 구성요소로서, 움직임 추정부(112)와 움직임 보상부(114)로 구성된다. 움직임 추정부(112)는 제1영상의 압축대상 영상 프레임에 속하는 압축대상 블록에 대한 움직임 벡터를 추정한다. 움직임 추정부(112)는 부호화 모드가 P-VOP인 경우에는 순방향 예측만을 수행하여 압축대상 영상 프레임의 이전 영상 프레임을 기초로 순방향 움직임 벡터만을 추정한다. 한편, 움직임 추정부(112)는 부호화 모드가 B-VOP인 경우에는 양방향 예측을 수행하여 압축대상 영상 프레임의 이전 영상 프레임 및 이후 영상 프레임을 기초로 순방향 움직임 벡터 및 역방향 움직임 벡터를 각각 추정한다. 움직임 보상부(114)는 움직임 추정부(112)로부터 입력받은 제1영상의 압축대상 영상 프레임에 속하는 압축대상 블록으로부터 추정된 움직임 벡터를 기초로 현재 영상 프레임에 인접하는 참조 영상 프레임으로부터 현재 영상 프레임에 속하는 현재 블록에 대응하는 참조 블록을 검출하여 예측신호를 생성한다.
화면내 예측부(120)는 하나의 영상 프레임 내에 존재하는 데이터의 공간적 중복성을 제거하기 위한 구성요소이다. 화면내 예측부(120)는 설정되어 있는 예측 모드(예측 모드 0 내지 예측 모드 8)들 중에서 부호화를 수행하여야 할 M×N 크기(즉, 4×4 픽셀 크기, 8×8 픽셀 크기, 16×16 픽셀 크기 등)의 블록에 대한 최적의 예측 모드를 결정하고, 결정된 최적의 예측 모드에 대응하는 예측 블록을 생성한다.
일예로, 화면내 예측부(120)는 부호화할 4×4 블록에 인접한 화소값(A, B, C, D, …)을 참조하여 9가지 예측 모드에 대응하는 예측 방향에 대한 예측값을 산출하여 부호화할 4×4 블록에 대응하는 예측 블록을 생성한다. 이러한 예측 블록은 부호화시 및 복호화시에 참조 데이터로 사용된다. 도 2에는 9가지 예측 모드별 예측 방향이 도시되어 있다. 예측 모드들을 구체적으로 살펴보면, 수직 예측 모드(모드 0), 수평 예측 모드(모드 1), DC 예측 모드(모드 2), 좌하 대각(Diagonal Down-Left) 예측 모드(모드 3), 우하 대각(Diagonal Down-Right) 예측 모드(모드 4), 우향 수직(Vertical-Right) 예측 모드(모드 5), 하향 수평(Horizontal-Down) 예측 모드(모드 6), 좌향 수직(Vertical-Left) 예측 모드(모드 7) 및 상향 수평(Horizontal-Up) 예측 모드(모드 8) 등이다. 다음으로, 화면내 예측부(120)는 부호화할 4×4 블록의 픽셀값과 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값을 산출한 후 차이값에 대한 율-왜곡 비용 함수가 최소가 되는 예측 모드를 최적의 예측 모드로 선택한다. 이때 차이값에 대한 율 왜곡 비용 함수로 가장 많이 사용되는 함수는 다음과 같다.
Figure 112007094459372-PAT00001
여기서, λ는 모드 결정을 위한 라그랑제 곱셈자이고, Ratei는 실제 비트스트림으로 만들어냈을 때 몇 비트가 되는 지를 나타내는 값이며, SSDi는 다음의 수학식과 같다.
Figure 112007094459372-PAT00002
여기서, M과 N은 각각 블록의 수평방향과 수직방향의 크기이며, cur(m, n)는 부호화대상 블록의 (m, n) 좌표에 대한 화소값을 의미하고, reci(m, n)는 예측 모드 i(i는 0∼8)로 코딩한 뒤 복원한 블록의 (m, n) 좌표에 대한 복원값을 나타낸다.
화면내 예측부(120)는 수학식 1에 의해 각각의 모드별로 rd_costi를 구한 후 다음의 수학식에 의해 율-왜곡 비용함수가 최소인 예측 모드를 최적의 예측 모드로 선택한다.
Figure 112007094459372-PAT00003
여기서, C는 4×4 블록, 8×8 블록 또는 16×16 블록의 휘도성분을 예측할 때 사용하는 화면내 예측 모드로서, 4×4 및 8×8 블록은 기본적으로 9가지 예측 모드(즉, C={0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8})를 가지고 있으며, 16×16 블록은 기본적으로 4가지 예측 모드(즉, C={0, 1, 2, 3})를 가지고 있다.
잔차 산출부(130)는 가산기의 형태로 구현되어 현재 부호화할 블록의 화소값에서 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값인 잔차로 이루어진 잔차 블록을 산출한다. 변환 및 양자화부(140)는 최적의 예측 모드에 대응하는 잔차 블록을 구성하는 잔차들에 대해 DCT 변환 및 양자화를 순차적으로 수행하여 2차원 계수 블록을 출력한다.
부호화부(150)는 2차원 계수 블록의 각 계수값들을 지그재그 스캔하여 1차원 계수열로 변환한 후 엔트로피 코딩을 수행하여 비트 스트림을 출력한다. 도 3에는 종래의 H.264/AVC 부호화기에서 사용하는 지그재그 스캔 방법에 의한 2차원 계수 블록의 1차원 계수열로의 변환과정이 도시되어 있다. 또한 도 4에는 1차원 계수열에 대해 CAVLC를 이용하여 엔트로피 코딩의 수행예가 도시되어 있다. 도 3 및 도 4를 참조하면, 부호화부(150)는 1차원 계수들을 기초로 TotalCoeff, TrailingOnes, TrailingOnes_sign, Level, TotalZeros, Run_before라는 변수의 값을 생성하고, VLC_table을 참조하여 각 변수의 값을 비트 스트림으로 만들어 낸다. TotalCoeff는 0이 아닌 값을 가지는 계수들의 개수를 나타내며, TrailingOnes는 1차원 계수들 중 뒤쪽에 위치하며 계수가 0이 아니면서 연속하는 절대값이 1인 계수들의 개수를 나타내며 최대값이 3이며 그 이상 존재하는 |1|들은 Level로 표시하며, TrailingOnes_sign는 TrailingOnes의 부호를 나타낸다. Level은 TotalCoeff에 속하면서 TrailingOne에 속하지 않는 계수 값을 타나내며, TotalZero는 1차원 계수들중 마지막 0이 아닌 계수값과 DC사이에 존재하는 계수 중 값이 0인 계수의 개수를 나타내며, Run_before는 0이 아닌 계수 왼쪽에 존재하는 0인 계수의 개수를 나타낸다.
역변환 및 역양자화부(160)는 변환 및 양자화부(160)로부터 출력되는 2차원 계수 블록에 대해 역양자화 및 역변환을 순차적으로 수행하여 현재 부호화할 블록의 화소값에서 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값인 잔차로 이루어진 잔차 블록을 획득한다. 복원부(170)는 가산기의 형태로 구현되어, 잔차 블록에 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록을 가산하여 현재 부호화할 블록을 복원한다. 이때 복원된 블록은 화면내 예측의 경우 최적의 예측 모드를 결정하기 위한 참조 데이터로서 화면내 예측부(120)로 입력되며, 화면간 예측의 경우 디블록킹 필터링을 수행하는 필터부(180)를 거친 후 프레임 메모리(190)에 저장되었다가 다음 압축대상 프레임에 대한 화면간 예측을 수행하는데 사용된다.
상술한 바와 같은 종래의 H.264/AVC 부호화 장치는 화면내 예측시에 블록에 대해 결정된 최적의 예측 모드의 종류와 관계없이 지그재그 스캔에 의해 2차원 계수 블록의 각 계수값들을 1차원 계수열로 변환한다. 그런데 화면내 예측모드를 사용할 경우에 예측 모드에 따라 차이값을 변환한 계수가 특정한 패턴을 나타내지만, 고정된 지그재그 스캔방식만을 사용할 경우에 이와 같은 차이값을 변환한 계수의 특성을 반영할 수 없게 되어 결과적으로 압축 효율을 높이지 못하는 문제가 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 영상의 압축 부호화 및 복호화시에 이용되는 화면내 예측에 있어서 예측 모드에 따라 스캔 패턴을 달리함으로써 보다 높은 압축 효율을 얻을 수 있는 스캔 패턴 결정 장치 및 방법, 그리고, 스캔 패턴 결정 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 데 있다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는, 화면내 예측시 예측 모드에 따라 스캔 패턴을 달리함으로써 보다 높은 압축 효율을 얻을 수 있는 영상 데이터 부호화 장치 및 방법, 그리고, 영상 데이터 부호화 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 데 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 예측 모드에 따라 스캔 패턴을 달리하여 이루어진 화면내 예측에 의해 압축 부호화된 영상을 효과적으로 복원할 수 있는 영상 데이터 복호화 장치 및 방법, 그리고, 영상 데이터 복호화 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 데 있다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 스캔 패턴 결정 장치는, 영상 프레임에 존재하는 공간적 중복성을 제거하기 위해 설정된 각각의 예측 모드별로 영상 데이터 블록의 차이값을 변환 및 양자화하여 생성된 M×N 크기의 2 차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록되어 있는 출현 빈도 데이터들이 저장되는 저장부; 부호화할 영상 데이터 블록의 픽셀값과 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값을 기초로 산출된 율-왜곡 비용함수가 최소가 되는 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키는 계수값 카운터; 및 상기 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 갱신부;를 구비한다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 스캔 패턴 결정 방법은, 영상 프레임에 존재하는 공간적 중복성을 제거하기 위해 설정된 각각의 예측 모드별로 영상 데이터 블록의 차이값을 변환 및 양자화하여 생성된 M×N 크기의 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록되어 있는 출현 빈도 데이터들 중에서 부호화할 영상 데이터 블록의 픽셀값과 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값을 기초로 산출된 율-왜곡 비용함수가 최소가 되는 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터를 선택하는 단계; 상기 선택된 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키는 단계; 및 상기 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 단계;를 갖는다.
상기의 다른 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 영상 부호화 장 치는, M×N 크기의 블록으로 이루어진 부호화할 영상 데이터 블록에 인접하는 픽셀값을 기초로 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값을 산출하고, 상기 부호화할 영상 데이터 블록의 픽셀값과 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값을 기초로 산출된 율-왜곡 비용함수가 최소가 되는 예측 모드를 최적의 예측 모드로 결정하는 예측 모드 결정부; 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 예측 블록과 상기 부호화할 영상 데이터 블록의 차이값을 변환 및 양자화하여 M×N 크기의 2차원 계수 블록을 출력하는 변환 및 양자화부; 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴에 의해 상기 2차원 계수 블록을 1차원 계수 열로 변환한 후 부호화하여 비트 스트림을 출력하는 부호화부; 및 상기 최적의 예측 모드에 대해 설정되어 있는 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록된 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 최적의 예측 모드에 해당하는 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키고, 상기 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 스캔 패턴 갱신부;를 구비한다.
상기의 다른 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 영상 부호화 방법은, M×N 크기의 블록으로 이루어진 부호화할 영상 데이터 블록에 인접하는 픽셀값을 기초로 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값을 산출하고, 상기 부호화할 영상 데이터 블록의 픽셀값과 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값을 기초로 산출된 율-왜곡 비용함수가 최소가 되는 예측 모드를 최적의 예측 모드로 결정하는 단계; 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 예측 블록과 상기 부호화할 영상 데이터 블록의 차이값을 변환 및 양자화하여 M×N 크기의 2차원 계수 블록을 출력하는 단계; 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴에 의해 상기 2차원 계수 블록을 1차원 계수 열로 변환한 후 부호화하여 비트 스트림을 출력하는 단계; 및 상기 최적의 예측 모드에 대해 설정되어 있는 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록된 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 최적의 예측 모드에 해당하는 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키고, 상기 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 단계;를 갖는다.
상기의 또 다른 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 영상 복호화 장치는, 입력된 영상 비트스트림을 복호하여 M×N 크기의 복원대상 영상 데이터 블록에 대응하는 최적의 예측 모드 및 1차원 계수 열을 복호하는 복호부; 상기 1차원 계수 열을 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴에 의해 상기 1차원 계수 열을 M×N 크기의 2차원 계수 블록으로 변환하는 정렬부; 상기 2차원 계수 블록의 값들을 역양자화 및 역변환하여 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 예측 블록과 상기 복원대상 영상 데이터 블록의 차이값들로 이루어진 잔차 블록을 출력하는 역변환 및 역양자화부; 상기 최적의 예측 모드를 기초로 상기 복원대상 영상 데이터 블록의 상측 및 좌측에 인접하는 기복원된 영상 데이터 블록의 화소값에 의해 상기 복원대상 영상 데이터 블록에 대응하는 참조 영상 데이터 블록을 생성하는 참조블록 생성부; 상기 참조 영상 데이터 블록에 상기 잔차 블록을 가산하여 상기 복원대 상 영상 데이터 블록을 복원하는 복원부; 및 상기 최적의 예측 모드에 대해 설정되어 있는 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록된 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키고, 상기 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 스캔 패턴 갱신부;를 구비한다.
상기의 또 다른 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 영상 복호화 방법은, 입력된 영상 비트스트림을 복호하여 M×N 크기의 복원대상 영상 데이터 블록에 대응하는 최적의 예측 모드 및 1차원 계수 열을 복호하는 단계; 상기 1차원 계수 열을 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴에 의해 상기 1차원 계수 열을 M×N 크기의 2차원 계수 블록으로 변환하는 단계; 상기 2차원 계수 블록의 값들을 역양자화 및 역변환하여 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 예측 블록과 상기 복원대상 영상 데이터 블록의 차이값들로 이루어진 잔차 블록을 출력하는 단계; 상기 최적의 예측 모드를 기초로 상기 복원대상 영상 데이터 블록의 상측 및 좌측에 인접하는 기복원된 영상 데이터 블록의 화소값에 의해 상기 복원대상 영상 데이터 블록에 대응하는 참조 영상 데이터 블록을 생성하는 단계; 상기 참조 영상 데이터 블록에 상기 잔차 블록을 가산하여 상기 복원대상 영상 데이터 블록을 복원하는 단계; 및 상기 최적의 예측 모드에 대해 설정되어 있는 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록된 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키 고, 상기 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 단계;를 갖는다.
본 발명에 따른 스캔 패턴 결정 장치 및 이를 이용한 영상 데이터 부호화 방법과 그 장치, 그리고, 이를 이용한 영상 데이터 복호화 방법과 그 장치에 의하면, 영상의 압축 부호화시에 사용되는 화면내 예측의 수행시 예측 모드에 따라 스캔 패턴을 달리함으로써 보다 높은 압축율을 달성할 수 있다.
이하에서 첨부의 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 스캔 패턴 결정 장치 및 이를 이용한 영상 데이터 부호화 방법과 그 장치, 그리고, 이를 이용한 영상 데이터 복호화 방법과 그 장치의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.
도 5는 본 발명에 따른 스캔 패턴 결정 장치에 대한 바람직한 일 실시예의 구성을 도시한 블록도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 스캔 패턴 결정 장치(500)는 저장부(510), 계수값 카운터(520) 및 갱신부(530)를 구비한다.
저장부(510)에는 영상 프레임에 존재하는 공간적 중복성을 제거하기 위해 설정된 각각의 예측 모드별로 영상 데이터 블록의 차이값을 변환 및 양자화하여 생성된 M×N 크기의 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록되어 있는 출현 빈도 데이터들이 저장된다. 이때 각각의 예측 모드에 대응하는 출현 빈도 데이터의 초기값은 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 설정된다. 표 1에는 4×4 픽셀 크기의 블록 단위로 압축 부호화를 수행할 경우에 예측 모드 0, 1 및 8에 대응하는 출현 빈도 데이터의 초기값의 일예가 기재되어 있다.
화소 위치 예측 모드 0 예측 모드 1 … 예측 모드 8
(0,0) 86 68 … 75
(1,0) 92 77 … 83
(2,0) 98 95 … 108
(3,0) 109 109 … 135
(0,1) 105 71 … 81
(1,1) 112 79 … 97
(2,1) 125 98 … 108
(3,1) 134 115 … 138
(0,2) 119 75 … 92
(1,2) 130 91 … 102
(2,2) 141 102 … 122
(3,2) 148 123 … 149
(0,3) 133 83 … 114
(1,3) 138 105 … 128
(2,3) 153 131 … 143
(3,3) 159 147 … 152
부호화를 수행할 새로운 영상 프레임이 입력되면, 각각의 예측 모드별 출현 빈도 데이터들을 표 1에 기재된 출현 빈도 데이터의 초기값으로 초기화된다. 한편 도 6에는 표 1에 기재된 출현 빈도 데이터에 대응하는 예측 모드별 초기 스캔 패턴이 도시되어 있다. 도 6을 참조하면, 각각의 예측 모드별 출현 빈도 데이터를 구성하는 0의 계수값의 출현 빈도가 낮은 화소 위치로부터 순차적으로 스캐닝이 수행되도록 스캔 패턴이 결정된다.
계수값 카운터(520)는 부호화할 영상 데이터 블록의 픽셀값과 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값을 기초로 산출된 율-왜곡 비용함수가 최소가 되는 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값 중에서 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시킨다. 이러한 계수값 카운터(520)의 동작은 4×4 픽셀 크기의 블록에 대해 최적의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 차이값에 대한 DCT 변환 및 양자화가 수행된 이후 또는 4×4 픽셀 크기의 블록에 대한 부호화가 수행된 이후에 이루어진다. 만약 도 6에 도시된 바와 같은 스캔 패턴에 의해 최초의 4×4 픽셀 크기의 블록에 대해 최적의 예측 모드가 1로 결정된 후 부호화가 수행되었다면, 계수값 카운터(520)는 최초의 4×4 픽셀 크기의 블록에 대해 결정된 최적의 예측 모드 1에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값 중에서 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키게 된다.
도 7에는 4×4 픽셀 크기의 블록에 대해 얻어진 2차원 계수 블록에 대한 예측 모드에 따른 계수들의 위치가 도시되어 있다. 도 7을 참조하면, 계수값이 0인 위치가 11, 14 및 15(화소 위치를 좌표로 나타내면, 각각 (3,2), (2,3) 및 (3,3))이면, 계수값 카운터(520)는 표 1에 기재된 예측 모드 1에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값 중에서 (3,2), (2,3) 및 (3,3)의 위치에 해당하는 값인 123, 131 및 147을 각각 1씩 증가시킨다. 이때 계수값 카운터(520)에 의해 처리되는 출현 빈도 데이터 Zero[i,j]는 4x4, 8x8 및 16x16 블록에 대한 예측 모드가 i일 때 위치 j에서 계수의 값이 0인 횟수로 정의된다. 이러한 출현 빈도 데이터는 프레임 단위로 초기화되며, 초기화 값은 여러 테스트 영상들로부터 얻어진 0의 계수값의 출현 빈도에 대한 통계를 통해 얻어진다.
갱신부(530)는 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신한다. 갱신부(530)는 계수값 카운터(520)에 의해 변경된 Zero[i,j](4×4 픽셀 크기의 블록의 경우 i는 0~8, j는 0~15)를 이용하여 블록 단위로 스캔 패턴을 갱신한다. 도 8은 갱신부(530)에 의한 스캔 패턴 갱신 과정을 도시한 도면이다. 이때 갱신부(530)는 각각의 예측 모드에 따라서 독립적으로 스캔 패턴을 갱신한다. 또한 스캔 패턴은 ScanOrder[i,j](4×4 픽셀 크기의 블록의 경우 i는 0~8, j는 0~15)에 기록되어 있는 스캔 순서에 따라 각각의 화소 위치에 대한 스캔 순서로서 정의된다. 도 8을 참조하면, 계수값 카운터(520)에 의해 Zero[i,j]가 변경되면, 갱신부(530)는 Zero[i,j]의 j위치에 기록되어 있는 계수값을 오름차순으로 정렬한다. 이때 갱신부(530)는 Zero[i,j]에 대응하는 ScanOrder[i,j]의 값들도 Zero[i,j] 값의 위치변화를 따라서 정렬한다. 이 과정을 거치고 나면 변경된 ScanOrder[i,j]가 예측 모드 i에 대한 갱신된 스캔 패턴이 된다. 이상의 과정에 의해 출현 빈도 데이터 값의 변화로 인해 특정한 예측 모드에 해당하는 스캔 패턴이 변경되면, 변경된 이후에 처리되는 블록에 대한 최적의 예측 모드 결정 과정 및 2차원 계수 블록의 1차원 계수 열로의 변환시에 변경된 스캔 패턴이 적용된다.
도 9는 본 발명에 따른 스캔 패턴 결정 방법에 대한 바람직한 실시예의 수행과정을 도시한 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 계수값 카운터(520)는 영상 프레임에 존재하는 공간적 중복성을 제거하기 위해 설정된 각각의 예측 모드별로 영상 데이터 블록의 차이값을 변환 및 양자화하여 생성된 M×N 크기의 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록되어 있는 출현 빈도 데이터들 중에서 부호화할 영상 데이터 블록의 픽셀값과 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값을 기초로 산출된 율-왜곡 비용함수가 최소가 되는 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터를 선택한다(S900). 다음으로 계수값 카운터(520)는 선택된 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값 중에서 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시킨다(S910). 마지막으로 갱신부(530)는 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신한다(S920).
도 10은 본 발명에 따른 영상 부호화 장치에 대한 바람직한 실시예의 상세한 구성을 도시한 블록도이다. 이하의 설명에서는 도 10에 도시된 본 발명에 따른 영상 부호화 장치의 구성요소 중에서 도 1을 참조하여 설명한 종래의 영상 부호화 장치와 그 구성 및 기능이 동일한 구성요소에 대한 설명은 편의상 생략한다.
도 10을 참조하면, 본 발명에 따른 영상 부호화 장치(1000)는 화면간 예측부(1010), 예측 모드 결정부(1020), 잔차 산출부(1030), 변환 및 양자화부(1040), 부호화부(1050), 역변환 및 역양자화부(1060), 복원부(1070), 필터부(1080), 프레임 메모리(1090) 및 스캔 패턴 갱신부(1095)를 구비한다.
예측 모드 결정부(1020)는 도 1을 참조하여 설명한 화면내 예측부(120)와 동일한 구성요소로서, M×N 크기의 블록으로 이루어진 부호화할 영상 데이터 블록에 인접하는 픽셀값을 기초로 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값을 산출하고, 부호화할 영상 데이터 블록의 픽셀값과 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값을 기초로 산출된 율-왜곡 비용함수가 최소가 되는 예측 모드를 최적의 예측 모드로 결정한다. 이때 예측 모드 결정부(1020)는 종래의 영상 부호화 장치에 구비되는 화면내 예측부(120)와 달리 각각의 예측 모드별로 설정되어 있는 스캔 패턴에 의해 예측 블록의 산출 및 최적의 예측 모드 결정을 수행한다.
변환 및 양자화부(1040)는 최적의 예측 모드에 대응하는 예측 블록과 부호화할 영상 데이터 블록의 차이값을 변환 및 양자화하여 M×N 크기의 2차원 계수 블록을 출력한다. 부호화부(1050)는 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴에 의해 2차원 계수 블록을 1차원 계수 열로 변환한 후 부호화하여 비트 스트림을 출력한다.
스캔 패턴 갱신부(1095)는 최적의 예측 모드에 대해 설정되어 있는 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록된 출현 빈도 데이터의 값 중에서 최적의 예측 모드에 해당하는 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키고, 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신한다. 이러한 스캔 패턴 갱신부(1095)는 도 5를 참조하여 설명한 스캔 패턴 결정 장치의 형태로 구현될 수 있다.
도 11에는 도 3에 도시된 2차원 계수 블록을 지그재그 스캔을 사용하지 않고 본 발명에 따라 결정된 스캔 방식을 사용하였을 때 1차원 계수열로 변형한 예가 도시되어 있다. 도 11에 도시된 스캔 패턴은 본 발명에 따른 스캔 패턴 결정 방식을 사용하였을 때 실제로 발생가능한 스캔 패턴이다. 또한 도 12에는 도 11에 도시된 1차원 계수열을 CAVLC(Context Adaptive Variable Length Coding)를 이용하여 엔트로피 코딩한 결과가 도시되어 있다. 도 12를 참조하면, 부호화부(1050)에 의해 1차원 계수열을 TotalCoeff, TrailingOnes, TrailingOnes_sign, Level, TotalZeros 및 Run_before 변수로 변환하였을 때 각 변수의 값은 도 4에 도시되어 있는 종래의 영상 부호화 장치에 의해 변환된 변수의 값과 상이함을 알 수 있다. 특히 TotalZeros와 Run_before의 값이 지그재그 스캔을 사용한 종래의 영상 부호화 장치에 의해 얻어진 값보다 작다. 이와 같이 작은 변수값들은 VLC_table을 이용할 때 지그재그 스캔을 이용하여 얻은 큰 변수값보다 향상된 압축률을 나타내게 된다.
도 13은 본 발명에 따른 영상 부호화 방법에 대한 바람직한 실시예의 수행과정을 도시한 흐름도이다.
도 13을 참조하면, 예측 모드 결정부(1020)는 M×N 크기의 블록으로 이루어진 부호화할 영상 데이터 블록에 인접하는 픽셀값을 기초로 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값을 산출하고, 부호화할 영상 데이터 블록의 픽셀값과 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값을 기초로 산출된 율-왜곡 비용함수가 최소가 되는 예측 모드를 최적의 예측 모드로 결정한다(S1300). 다음으로 변환 및 양자화부(1040)는 최적의 예측 모드에 대응하는 예측 블록과 부호화할 영상 데이터 블록의 차이값을 변환 및 양자화하여 M×N 크기의 2차원 계수 블록을 출력한다(S1310). 다음으로 부호화부(1050)는 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴에 의해 2차원 계수 블록을 1차원 계수 열로 변환한 후 부호화하여 비트 스트림을 출력한다(S1320). 마지막으로 스캔 패턴 갱신부(1095)는 최적의 예측 모드에 대해 설정되어 있는 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록된 출현 빈도 데이터의 값 중에서 최적의 예측 모드에 해당하는 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키고, 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신한다(S1330).
도 14는 본 발명에 따른 영상 복호화 장치에 대한 바람직한 실시예의 상세한 구성을 도시한 블록도이다.
도 14를 참조하면, 본 발명에 따른 영상 복호화 장치(1400)는 복호부(1410), 정렬부(1420), 역변환 및 역양자화부(1430), 복원부(1440), 움직임 보상부(1450), 인트라 예측부(1460), 필터부(1470) 및 스캔 패턴 갱신부(1480)를 구비한다.
복호부(1410)는 압축된 비트 스트림을 수신하여 엔트로피 복호화를 수행하여 부호화된 M×N 크기의 블록에 대응하는 1차원 계수열을 출력한다. 정렬부(1420)는 1차원 계수열에 대해 역양자화 및 역변환을 순차적으로 수행하여 M×N 크기의 2차원 계수 블록으로 변환한다. 역변환 및 역양자화부(1430)는 2차원 계수 블록에 대해 역양자화 및 역변환을 순차적으로 수행하여 현재 부호화할 블록의 화소값에서 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값인 잔차로 이루어진 잔차 블록, 움직임 벡터 정보, 헤더 정보, 최적의 예측 모드 정보 등을 획득한다. 복원부(1440)는 가산기의 형태로 구현되어, 잔차 블록에 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록을 가산하여 현재 부호화할 블록을 복원한다. 복원된 블록은 디블록킹 필터링을 수행하는 필터부(1470)를 거쳐 최종적으로 복원된다.
움직임 보상부(1450) 및 인트라 예측부(1460)는 복호화된 헤더 정보를 사용하여 부호화된 픽처 타입에 따라서 예측 블록을 생성하며, 생성된 예측 블록은 복원부(1440)로 입력된다. 스캔 패턴 갱신부(1480)는 최적의 예측 모드에 대해 설정되어 있는 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록된 출현 빈도 데이터의 값 중에서 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키고, 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신한다. 이러한 스캔 패턴 갱신부(1480)는 도 5를 참조하여 설명한 바와 같은 스캔 패턴 결정부의 형태로 구현될 수 있다. 이때 각각의 예측 모드에 대응하는 출현 빈도 데이터의 초기값은 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 설정되며, 스캔 패턴 갱신부(1480)는 부호화를 수행할 새로운 영상 프레임이 입력되면, 각각의 예측 모드별 출현 빈도 데이터를 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 초기화한다.
도 14에 도시되어 있는 본 발명에 따른 영상 복호화 장치는 기본적인 구성 및 동작에 있어서 종래의 H.264/AVC 영상 복호화 장치와 비교할 때 사용되는 스캔 패턴에 있어서 차이가 있다. 즉, 종래의 H.264/AVC 영상 복호화 장치는 지그재그 스캔만을 고려하고 있기 때문에 정렬부는 복호된 1차원 계수열을 지그재그 스캔 패턴에 의해 정해져 있는 스캔 순서를 기초로 2차원 계수 블록을 생성한다. 이와 달리 본 발명에 따른 영상 복호화 장치(1400)의 정렬부(1420)는 각각의 예측 모드별로 설정되어 있는 스캔 패턴 중에서 복호된 1차원 계수열에 대응하는 최적의 예측 모드에 해당하는 스캔 패턴을 기초로 1차원 계수열을 2차원 계수 블록으로 변환한다. 이를 위해 스캔 패턴 갱신부(1480)는 각각의 예측 모드별로 영상 데이터 블록의 차이값을 변환 및 양자화하여 생성된 M×N 크기의 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록되어 있는 출현 빈도 데이터들을 관리하며, 복호된 최적의 예측 모드에 대응하는 출현 빈도 데이터의 값 중에서 정렬부(1420)에 의해 얻어진 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시켜 해당 예측 모드의 스캔 패턴을 갱신한다. 이상의 과정에 의해 출현 빈도 데이터 값의 변화로 인해 특정한 예측 모드에 해당하는 스캔 패턴이 변경되면, 변경된 이후에 처리되는 블록에 대한 1차원 계수열의 2차원 계수 블록으로의 변환시에 변경된 스캔 패턴이 적용된다.
도 15는 본 발명에 따른 영상 복호화 방법에 대한 바람직한 실시예의 수행과정을 도시한 흐름도이다.
도 15를 참조하면, 복호부(1410)는 입력된 영상 비트스트림을 복호하여 M×N 크기의 복원대상 영상 데이터 블록에 대응하는 최적의 예측 모드 및 1차원 계수 열을 복호한다(S1500). 정렬부(1420)는 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴에 의해 복호된 1차원 계수 열을 M×N 크기의 2차원 계수 블록으로 변환한다(S1520). 역변환 및 역양자화부(1430)는 2차원 계수 블록의 값들을 역양자화 및 역변환하여 최적의 예측 모드에 대응하는 예측 블록과 복원대상 영상 데이터 블록의 차이값들로 이루어진 잔차 블록을 출력한다(S1520). 인트라 예측부(1460)는 최적의 예측 모드를 기초로 복원대상 영상 데이터 블록의 상측 및 좌측에 인접하는 기복원된 영상 데이터 블록의 화소값에 의해 복원대상 영상 데이터 블록에 대응하는 참조 영상 데이터 블록을 생성한다(S1530). 복원부(1440)는 참조 영상 데이터 블록에 잔차 블록을 가산하여 복원대상 영상 데이터 블록을 복원한다(S1540). 스캔 패턴 갱신부(1480)는 최적의 예측 모드에 대해 설정되어 있는 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록된 출현 빈도 데이터의 값 중에서 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키고, 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신한다(S1550).
도 16은 CIF 포맷의 Paris 영상에 대한 종래의 H.264/AVC 영상 부호화 방법과 본 발명에 따른 영상 부호화 장치 및 방법에 의한 율-왜곡을 도시한 그래프이다. 또한, 도 17은 QCIF 포맷의 Container 영상에 대한 종래의 H.264/AVC 영상 부호화 방법과 본 발명에 따른 영상 부호화 장치 및 방법에 의한 프레임별 원영상과 예측영상과의 율-오차를 도시한 그래프이다. 도 16 및 도 17을 참조하면, Paris 영상의 경우 본 발명에 따른 영상 부호화 방법이 종래의 영상 부호화 방법보다 뛰어난 율-왜곡 성능을 나타내는 것을 알 수 있다. 또한 Container 영상의 경우에도 본 발명에 따른 영상 부호화 방법이 종래의 영상 부호화 방법보다 높은 율-오차 성능을 가진다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시 예에 대해 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.
도 1은 종래의 H.264/AVC 부호화기의 구성을 도시한 도면,
도 2는 9가지 예측 모드별 예측 방향을 도시한 도면,
도 3은 종래의 H.264/AVC 부호화기에서 사용하는 지그재그 스캔 방법에 의한 2차원 계수 블록의 1차원 계수열로의 변환과정을 도시한 도면,
도 4는 종래의 H.264/AVC 부호화기에서 1차원 계수열에 대해 CAVLC를 이용하여 엔트로피 코딩을 수행하는 예를 도시한 도면,
도 5는 본 발명에 따른 스캔 패턴 결정 장치에 대한 바람직한 일 실시예의 구성을 도시한 블록도,
도 6은 표 1에 기재된 출현 빈도 데이터에 대응하는 예측 모드별 초기 스캔 패턴을 도시한 도면,
도 7은 4×4 픽셀 크기의 블록에 대해 얻어진 2차원 계수 블록에 대한 예측 모드에 따른 계수들의 위치를 도시한 도면,
도 8은 갱신부(530)에 의한 스캔 패턴 갱신 과정을 도시한 도면,
도 9는 본 발명에 따른 스캔 패턴 결정 방법에 대한 바람직한 실시예의 수행과정을 도시한 흐름도,
도 10은 본 발명에 따른 영상 부호화 장치에 대한 바람직한 실시예의 상세한 구성을 도시한 블록도,
도 11은 본 발명에 따라 결정된 스캔 방식을 사용하여 도 3에 도시된 2차원 계수 블록을 1차원 계수열로 변형한 예를 도시한 도면,
도 12는 도 11에 도시된 1차원 계수열을 CAVLC(Context Adaptive Variable Length Coding)를 이용하여 엔트로피 코딩한 결과를 도시한 도면,
도 13은 본 발명에 따른 영상 부호화 방법에 대한 바람직한 실시예의 수행과정을 도시한 흐름도,
도 14는 본 발명에 따른 영상 복호화 장치에 대한 바람직한 실시예의 상세한 구성을 도시한 블록도,
도 15는 본 발명에 따른 영상 복호화 방법에 대한 바람직한 실시예의 수행과정을 도시한 흐름도,
도 16은 CIF 포맷의 Paris 영상에 대한 종래의 H.264/AVC 영상 부호화 방법과 본 발명에 따른 영상 부호화 장치 및 방법에 의한 율-왜곡을 도시한 그래프, 그리고,
도 17은 QCIF 포맷의 Container 영상에 대한 종래의 H.264/AVC 영상 부호화 방법과 본 발명에 따른 영상 부호화 장치 및 방법에 의한 프레임별 원영상과 예측영상과의 율-오차를 도시한 그래프이다.

Claims (29)

  1. 영상 프레임에 존재하는 공간적 중복성을 제거하기 위해 설정된 각각의 예측 모드별로 영상 데이터 블록의 차이값을 변환 및 양자화하여 생성된 M×N 크기의 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록되어 있는 출현 빈도 데이터들이 저장되는 저장부;
    부호화할 영상 데이터 블록의 픽셀값과 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값을 기초로 산출된 율-왜곡 비용함수가 최소가 되는 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키는 계수값 카운터; 및
    상기 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 갱신부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 스캔 패턴 결정 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 각각의 예측 모드에 대응하는 출현 빈도 데이터의 초기값은 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 설정되는 것을 특징으로 하는 스캔 패턴 결정 장치.
  3. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 갱신부는 부호화를 수행할 새로운 영상 프레임이 입력되면, 상기 각각의 예측 모드별 출현 빈도 데이터들을 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 초기화하는 것을 특징으로 하는 스캔 패턴 결정 장치.
  4. 영상 프레임에 존재하는 공간적 중복성을 제거하기 위해 설정된 각각의 예측 모드별로 영상 데이터 블록의 차이값을 변환 및 양자화하여 생성된 M×N 크기의 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록되어 있는 출현 빈도 데이터들 중에서 부호화할 영상 데이터 블록의 픽셀값과 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값을 기초로 산출된 율-왜곡 비용함수가 최소가 되는 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터를 선택하는 단계;
    상기 선택된 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키는 단계; 및
    상기 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 스캔 패턴 결정 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 각각의 예측 모드에 대응하는 출현 빈도 데이터의 초기값은 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 설정되는 것을 특징으로 하는 스캔 패턴 결정 방법.
  6. 제 4항 또는 제 5항에 있어서,
    상기 갱신단계에서, 부호화를 수행할 새로운 영상 프레임이 입력되면, 상기 각각의 예측 모드별 출현 빈도 데이터들을 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 초기화하는 것을 특징으로 하는 스캔 패턴 결정 방법.
  7. M×N 크기의 블록으로 이루어진 영상 데이터를 부호화하는 장치에 있어서,
    부호화할 영상 데이터 블록에 인접하는 픽셀값을 기초로 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값을 산출하고, 상기 부호화할 영상 데이터 블록의 픽셀값과 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값을 기초로 산출된 율-왜곡 비용함수가 최소가 되는 예측 모드를 최적의 예측 모드로 결정하는 예측 모드 결정부;
    상기 최적의 예측 모드에 대응하는 예측 블록과 상기 부호화할 영상 데이터 블록의 차이값을 변환 및 양자화하여 M×N 크기의 2차원 계수 블록을 출력하는 변환 및 양자화부;
    상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴에 의해 상기 2차원 계수 블록을 1차원 계수 열로 변환한 후 부호화하여 비트 스트림을 출력하는 부호화부; 및
    상기 최적의 예측 모드에 대해 설정되어 있는 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록된 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 최적의 예측 모드에 해당하는 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키고, 상기 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 스캔 패턴 갱신부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 스캔 패턴 갱신부는,
    상기 각각의 예측 모드별로 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록되어 있는 출현 빈도 데이터들이 저장되는 저장부;
    상기 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 상기 2차원 계수 데이터가 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키는 계수값 카운터; 및
    상기 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 스캔 패턴 갱신부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  9. 제 7항 또는 제 8항에 있어서,
    상기 각각의 예측 모드에 대응하는 출현 빈도 데이터의 초기값은 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 설정되는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 스캔 패턴 갱신부는 부호화를 수행할 새로운 영상 프레임이 입력되면, 상기 각각의 예측 모드별 출현 빈도 데이터를 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 초기화하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  11. 제 7항 또는 제 8항에 있어서,
    상기 M×N 크기의 블록은 4×4, 8×8 또는 16×16 크기 블록인 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  12. M×N 크기의 블록으로 이루어진 영상 데이터를 부호화하는 방법에 있어서,
    부호화할 영상 데이터 블록에 인접하는 픽셀값을 기초로 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값을 산출하고, 상기 부호화할 영상 데이터 블록의 픽셀값과 각각의 예측 모드에 대응하는 예측 블록의 예측값의 차이값을 기초로 산출된 율-왜곡 비용함수가 최소가 되는 예측 모드를 최적의 예측 모드로 결정하는 단계;
    상기 최적의 예측 모드에 대응하는 예측 블록과 상기 부호화할 영상 데이터 블록의 차이값을 변환 및 양자화하여 M×N 크기의 2차원 계수 블록을 출력하는 단계;
    상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴에 의해 상기 2차원 계수 블록을 1차원 계수 열로 변환한 후 부호화하여 비트 스트림을 출력하는 단계; 및
    상기 최적의 예측 모드에 대해 설정되어 있는 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록된 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 최적의 예측 모드에 해당하는 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키고, 상기 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 스캔 패턴 갱신단계는,
    상기 각각의 예측 모드별로 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록되어 있는 출현 빈도 데이터들 중에서 상기 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터를 선택하는 단계;
    상기 선택된 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 2차원 계수 데이터가 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키는 단계; 및
    상기 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서 대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  14. 제 12항 또는 제 13항에 있어서,
    상기 각각의 예측 모드에 대응하는 출현 빈도 데이터의 초기값은 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 설정되는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 스캔 패턴 갱신단계에서, 부호화를 수행할 새로운 영상 프레임이 입력되면, 상기 각각의 예측 모드별 출현 빈도 데이터를 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 초기화하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  16. 제 12항 또는 제 13항에 있어서,
    상기 M×N 크기의 블록은 4×4, 8×8 또는 16×16 크기 블록인 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  17. 입력된 영상 비트스트림을 복호하여 M×N 크기의 복원대상 영상 데이터 블록 에 대응하는 최적의 예측 모드 및 1차원 계수 열을 복호하는 복호부;
    상기 1차원 계수 열을 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴에 의해 상기 1차원 계수 열을 M×N 크기의 2차원 계수 블록으로 변환하는 정렬부;
    상기 2차원 계수 블록의 값들을 역양자화 및 역변환하여 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 예측 블록과 상기 복원대상 영상 데이터 블록의 차이값들로 이루어진 잔차 블록을 출력하는 역변환 및 역양자화부;
    상기 최적의 예측 모드를 기초로 상기 복원대상 영상 데이터 블록의 상측 및 좌측에 인접하는 기복원된 영상 데이터 블록의 화소값에 의해 상기 복원대상 영상 데이터 블록에 대응하는 참조 영상 데이터 블록을 생성하는 참조블록 생성부;
    상기 참조 영상 데이터 블록에 상기 잔차 블록을 가산하여 상기 복원대상 영상 데이터 블록을 복원하는 복원부; 및
    상기 최적의 예측 모드에 대해 설정되어 있는 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록된 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키고, 상기 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 스캔 패턴 갱신부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 장치.
  18. 제 17항에 있어서,
    상기 스캔 패턴 갱신부는,
    각각의 예측 모드별로 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록되어 있는 출현 빈도 데이터들이 저장되는 저장부;
    상기 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 상기 2차원 계수 데이터가 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키는 계수값 카운터; 및
    상기 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 스캔 패턴 갱신부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 장치.
  19. 제 17항 또는 제 18항에 있어서,
    상기 각각의 예측 모드에 대응하는 출현 빈도 데이터의 초기값은 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 설정되는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 장치.
  20. 제 19항에 있어서,
    상기 스캔 패턴 갱신부는 부호화를 수행할 새로운 영상 프레임이 입력되면, 상기 각각의 예측 모드별 출현 빈도 데이터를 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 초기화하는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 장치.
  21. 제 17항 또는 제 18항에 있어서,
    상기 M×N 크기의 블록은 4×4, 8×8 또는 16×16 크기 블록인 것을 특징으로 하는 영상 복호화 장치.
  22. 입력된 영상 비트스트림을 복호하여 M×N 크기의 복원대상 영상 데이터 블록에 대응하는 최적의 예측 모드 및 1차원 계수 열을 복호하는 단계;
    상기 1차원 계수 열을 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴에 의해 상기 1차원 계수 열을 M×N 크기의 2차원 계수 블록으로 변환하는 단계;
    상기 2차원 계수 블록의 값들을 역양자화 및 역변환하여 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 예측 블록과 상기 복원대상 영상 데이터 블록의 차이값들로 이루어진 잔차 블록을 출력하는 단계;
    상기 최적의 예측 모드를 기초로 상기 복원대상 영상 데이터 블록의 상측 및 좌측에 인접하는 기복원된 영상 데이터 블록의 화소값에 의해 상기 복원대상 영상 데이터 블록에 대응하는 참조 영상 데이터 블록을 생성하는 단계;
    상기 참조 영상 데이터 블록에 상기 잔차 블록을 가산하여 상기 복원대상 영상 데이터 블록을 복원하는 단계; 및
    상기 최적의 예측 모드에 대해 설정되어 있는 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록된 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 2차원 계수 블록의 계수값이 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키고, 상기 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예 측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  23. 제 22항에 있어서,
    상기 스캔 패턴 갱신 단계는,
    상기 각각의 예측 모드별로 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도가 기록되어 있는 출현 빈도 데이터들 중에서 상기 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터를 선택하는 단계;
    상기 선택된 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값 중에서 상기 2차원 계수 데이터가 0인 화소 위치에 대응하는 값을 증가시키는 단계; 및
    상기 최적의 예측 모드에 해당하는 출현 빈도 데이터의 값이 증가하는 순서대로 스캔되도록 상기 최적의 예측 모드에 대응하는 스캔 패턴을 갱신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  24. 제 22항 또는 제 23항에 있어서,
    상기 각각의 예측 모드에 대응하는 출현 빈도 데이터의 초기값은 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 설정되는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  25. 제 24항에 있어서,
    상기 스캔 패턴 갱신 단계에서, 부호화를 수행할 새로운 영상 프레임이 입력되면, 상기 각각의 예측 모드별 출현 빈도 데이터를 일정 개수의 테스트 영상에 대해 통계적으로 얻어진 상기 2차원 계수 블록의 각각의 화소 위치에 대한 0의 계수값의 출현 빈도로 초기화하는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  26. 제 22항 또는 제 23항에 있어서,
    상기 M×N 크기의 블록은 4×4, 8×8 또는 16×16 크기 블록인 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  27. 제 4항에 기재된 스캔 패턴 결정 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  28. 제 12항에 기재된 영상 데이터 부호화 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  29. 제 22항에 기재된 영상 데이터 복호화 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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