KR20100114776A - 부호화기 및 부호화기의 후보 모드 결정 방법 - Google Patents

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Abstract

부호화기 및 부호화기의 후보 모드 결정 방법이 개시된다. 후보 모드 결정 방법은 현재 프레임 내의 a개의 참조 매크로블록에 대한 모드 타입 및 하나 이상의 이전 프레임 내의 b개 참조 매크로블록에 대한 모드 타입의 모드 타입 인덱스를 포함하는 시공간적 컨텍스트를 입력받는 단계; 및 상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 상기 모드 타입 인덱스의 합산 값, 상기 인트라 모드 타입의 수 및 P8x8 모드 타입의 수 중 하나 이상을 이용하여 후보 모드 타입을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 본 발명에 의해, AVC/H.264 표준의 모드 선택 및 인코딩 처리가 신속하게 이루어질 수 있다.
인코더, 부호화, 모드

Description

부호화기 및 부호화기의 후보 모드 결정 방법{Encoder and method for selecting candidate mode types}
본 발명은 부호화기에 관한 것으로, 특히 매크로블록의 부호화 모드 타입을 신속하게 결정할 수 있는 부호화기 및 부호화기의 후보 모드 결정 방법에 관한 것이다.
최신 동영상 부호화 표준인, MPEG-4 AVC/H.264는 현존하는 동영상 부호화 표준 중 압축률에 있어서 최대 성능을 제공하는 것으로 알려져 있다. 블록 기반의 비디오 데이터를 압축하는 AVC/H.264 방식의 비디오 인코더(encoder)는, 예측 부호화 방법을 이용하여 잔차 데이터(residual data)를 감소시키고, 이 과정에서의 잔차 데이터(residual data), 모드 정보, 움직임 벡터 정보 등을 블록 DCT(Discrete Cosine Transform), 양자화(Quantization), 엔트로피 코딩(entropy coding) 등의 과정으로 압축된 데이터 스트림으로 만든다.
예측 부호화 방법은 인터 예측(inter prediction)과 인트라 예측(intra prediction)으로 구분된다. 인터 예측은 이전 영상의 시간적(temporal) 상관관계를 이용하는 방법이고, 인트라 예측은 공간적(spatial) 상관관계를 이용하는 방법이다. H.264/AVC 방식 등의 비디오 인코더에서는 예를 들어 I-프레임에 대해서는 인트라 예측을 수행하고, P-프레임이나 B-프레임에 대해서는 인터 예측과 인트라 예측을 모두 수행한다.
다양한 압축 방법 중 AVC/H.264 JM 인코더의 매크로블록(MB, macroblock)에 대한 모드 선택 과정은, 매 매크로블록마다 다수의 모드 타입들(mode types)을 평 가한 후 그 중 가장 성능이 우수한 모드 타입을 해당 매크로 블록의 모드 타입으로 선정하는 과정이다.
아래의 표 1은 AVC/H.264 BP(baseline profile) 표준에서 사용되는 매크로블록 모드 타입들을 나열한 것이고, 도 1은 종래기술에 따른 AVC/H.264 JM 11.0에서의 최적 모드 타입 선정 과정을 나타낸 도면이다.
표 1. AVC/H.264 BP 표준의 매크로블록 모드 타입들
Figure 112009023155784-PAT00001
도 1에 도시된 바와 같이, 매크로블록의 부호화를 위한 최적 모드 타입(best mode type)을 결정하기 위하여, 표 1에 제시된 각 모드 타입들에 대한 인터 예측 및 인트라 예측을 순차적으로 수행(단계 110 및 단계 120)한 후 각각의 모드에 대한 비트율-왜곡 비용(Rate-Distortion cost)을 계산하여(단계 130), 최소 비트율- 왜곡 비용을 보이는 모드 타입을 최적 모드 타입으로 선택(단계 140)하고 압축을 수행한다.
참고로, 부호화기의 최적 모드 타입 결정에는 코딩 비트(coding bits (rate))와 이미지 퀄리티(image quality (distortion))라는 두 가지 요인이 고려 될 수 있다. AVC/H.264 표준에서는 모드 타입을 결정함에 있어 세 가지 모드를 지원한다.
첫째, "RDO=ON" 모드로서, 각 모드 타입의 비용(cost)을 측정하기 위해 RDO 함수를 이용한다. 이때 RDO 함수는 하나의 모드 타입이 적용 될 때 발생하는 비용을 비트율(rate)과 이미지 왜곡(distortion)을 고려하여 산정한다.
둘째, "RDO=ON and earlySkip" 모드로서, 모드 타입 결정을 위해서는 "RDO=ON" 모드와 동일하게 RDO 함수를 이용하지만, 해당 매크로블록 타입이 스킵 모드(SKIP mode) 인지를 조기에 결정하여, 스킵 모드인 경우는 그 외 다른 모드 타입을 평가하지 않는다. 이를 통해, "RDO=ON" 모드에 비해 복잡도를 상당량 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
셋째, "RDO=OFF" 모드로서, 일부 비트율과 이미지 왜곡만을 측정함으로써 계산 복잡도를 낮추어 모든 모드 타입들을 평가하는 방법이다.
상술한 바와 같이, 매 매크로블록을 부호화하기 위해 수많은 매크로블록 모드 타입들 중에서 하나의 모드 타입을 결정하는 방법은 엄청난 복잡도를 가지게 된다. 또한 엄청난 복잡도로 인해 부호화기의 성능이 약화되며, 이는 실시간 비디오 데이터 처리에 대한 문제점을 야기할 수도 있다.
본 발명은 다양한 모드 타입들 중 시간적 및 공간적 상관관계(spatial and temporal correlation)를 이용하여 일부의 후보 모드 타입들(CMT, candidate mode types)을 선별함으로써 AVC/H.264 표준의 모드 선택 및 인코딩 처리가 신속하게 이루어질 수 있도록 하는 부호화기 및 부호화기의 후보 모드 결정 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명은 시간적 및 공간적 상관관계(spatial and temporal correlation)를 이용하여 모드 선택 방법을 단순화함으로써 부호화기의 복잡도를 최소화할 수 있는 부호화기 및 부호화기의 후보 모드 결정 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 복잡도의 감소로 인해 부호화기의 성능이 극대화되며, 실시간 비디오 처리에 보다 효과적인 부호화기 및 부호화기의 후보 모드 결정 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 MPEG-4 AVC/H.264 부호화기를 사용하는 모든 기기에서 동영상 부호화 시간을 최소화하도록 하는 부호화기 및 부호화기의 후보 모드 결정 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 이외의 목적들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 후보 모드 타입 결정 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체가 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 인코더에서 수행되는 매크로블록의 인코딩을 위한 후보 모드 타입(CMT) 결정 방법으로서, 현재 프레임 내의 a개의 참조 매크로블록에 대한 모드 타입 및 하나 이상의 이전 프레임 내의 b개 참조 매크로블록에 대한 모드 타입의 모드 타입 인덱스(mode type index)를 포함하는 시공간적 컨텍스트(spatio-temporal context)를 입력받는 단계; 및 상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 상기 모드 타입 인덱스를 참조하여 후보 모드 타입을 결정하는 단계를 포함하는 후보 모드 타입 결정 방법이 제공된다. 여기서, 상기 a와 b는 각각 임의의 자연수일 수 있다.
상기 후보 모드 타입을 결정하기 위해 상기 모드 타입 인덱스의 합산 값, 상기 인트라 모드 타입의 수 및 P8x8 모드 타입의 수 중 하나 이상이 이용될 수 있다.
상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스의 합이 0인 경우 SKIP 모드와 16x16 모드가 후보 모드 타입으로 결정될 수 있다.
상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스의 합이 1 이상이고 n미만인 경우 SKIP 모드, 16x16 모드, 16x8 모드 및 8x16 모드가 후보 모드 타입으로 결정될 수 있다. 여기서, 상기 n은 미리 설정된 임의의 자연수일 수 있다. 예를 들어 상기 n은 4일 수 있다.
상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스의 합이 n미만이 아니고, 인트라 모드 타입의 수가 0인 경우 SKIP 모드, 16x16 모드, 16x8 모드, 8x16 모드 및 P8x8 모드가 후보 모드 타입으로 결정될 수 있다.
상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스의 합이 n미만이 아니고, 인트라 모드 타입의 수가 0이 아니며, P8x8 모드의 수가 0인 경우 SKIP 모드, 16x16 모드, 16x8 모드, 8x16 모드, I4MB 모드 및 I16MB 모드가 후보 모드 타입으로 결정될 수 있다.
상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스의 합이 n미만이 아니고, 인트라 모드 타입의 수가 0이 아니며, P8x8 모드의 수가 0이 아닌 경우, SKIP 모드, 16x16 모드, 16x8 모드, 8x16 모드, P8x8 모드, I4MB 모드 및 I16MB 모드가 후보 모드 타입으로 결정될 수 있다.
상기 현재 프레임 내의 2개의 참조 매크로블록은 인코딩될 상기 매크로블록의 상측과 좌측에 각각 위치된 매크로블록일 수 있다. 또한, 상기 b개의 참조 매크로블록은 현재 프레임인 t번째 프레임의 직전 프레임인 t-1번째 프레임에서의 상기 매크로블록과 동일 위치인 매크로블록 및 이전 프레임인 t-2번째 프레임에서의 상기 매크로블록과 동일 위치인 매크로블록을 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 인코더에서 수행되는 매크로블록의 인코딩을 위한 후보 모드 타입(CMT) 결정 방법으로서, 현재 프레임 내의 a개의 참조 매크로블록에 대한 모드 타입 및 하나 이상의 이전 프레임 내의 b개 참조 매크로블록에 대한 모드 타입의 모드 타입 인덱스를 포함하는 시공간적 컨텍스트를 입력받는 단 계; 및 미리 저장된 발생 확률 데이터를 기반으로 상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스에 따른 후보 모드 타입을 결정하는 단계를 포함하는 후보 모드 타입(CMT) 결정 방법이 제공된다. 여기서, 상기 발생 확률 데이터는 각 컨텍스트 타입별 각 매크로블록의 모드 타입에 대한 발생 확률값이 기재된 데이터이고, 상기 a과 b는 각각 임의의 자연수일 수 있다.
상기 후보 모드 타입을 결정하는 단계는, 미리 설정된 빈도 임계값을 만족할 때까지 상기 발생 확률 데이터에 기반하여 발생 확률값이 높은 모드 타입의 순서로 발생 확률값을 합산하는 단계; 및 상기 합산된 발생 확률값의 모드 타입을 후보 모드 타입으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 현재 프레임 내의 2개의 참조 매크로블록은 인코딩될 상기 매크로블록의 상측과 좌측에 각각 위치된 매크로블록일 수 있다.
상기 b개의 참조 매크로블록은 현재 프레임인 t번째 프레임의 직전 프레임인 t-1번째 프레임에서의 상기 매크로블록과 동일 위치인 매크로블록 및 이전 프레임인 t-2번째 프레임에서의 상기 매크로블록과 동일 위치인 매크로블록을 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 인코더에서 수행되는 매크로블록의 인코딩을 위한 후보 모드 타입(CMT) 결정 방법으로서, 입력 가능한 모든 시공간적 컨텍스트 각각에 대해 후보 모드 타입이 지정된 CMT 테이블이 저장되는 단계; 현재 프레임 내의 a개의 참조 매크로블록에 대한 모드 타입 및 하나 이상의 이전 프레임 내의 b개 참조 매크로블록에 대한 모드 타입의 모드 타입 인덱스를 포함하는 시공 간적 컨텍스트를 입력받는 단계; 및 상기 CMT 테이블을 참조하여 상기 입력된 시공간적 컨텍스트에 부합하도록 지정된 후보 모드 타입을 선택하는 단계를 포함하는 후보 모드 타입 결정 방법이 제공된다. 여기서 상기 a과 b는 각각 임의의 자연수일 수 있다.
상기 현재 프레임 내의 2개의 참조 매크로블록은 인코딩될 상기 매크로블록의 상측과 좌측에 각각 위치된 매크로블록일 수 있고, 상기 b개의 참조 매크로블록은 현재 프레임인 t번째 프레임의 직전 프레임인 t-1번째 프레임에서의 상기 매크로블록과 동일 위치인 매크로블록 및 이전 프레임인 t-2번째 프레임에서의 상기 매크로블록과 동일 위치인 매크로블록을 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 후보 모드 타입 결정 방법이 적용되는 부호화기가 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 부호화기는, 현재 프레임 내의 a개의 참조 매크로블록에 대한 모드 타입 및 하나 이상의 이전 프레임 내의 b개 참조 매크로블록에 대한 모드 타입의 모드 타입 인덱스를 포함하는 시공간적 컨텍스트를 이용하여 후보 모드 타입(CMT)을 결정하는 후보 모드 결정 유닛; 상기 후보 모드 타입에 대해 인터 예측(inter prediction) 및 인트라 예측(intra prediction) 중 하나 이상을 수행하는 모드 예측 유닛; 및 상기 모드 예측 수행된 모드 타입에 대해 레이트(rate) 및 왜곡(distortion) 중 하나 이상의 측정에 따라 최적 모드 타입을 결정하는 비용 계산 유닛을 포함할 수 있다. 상기 a와 b는 각각 임의의 자연수일 수 있 다.
상기 후보 모드 결정 유닛은 상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 상기 모드 타입 인덱스의 합산 값, 상기 인트라 모드 타입의 수 및 P8x8 모드 타입의 수 중 하나 이상을 이용하여 후보 모드 타입을 결정할 수 있다.
상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스의 합이 0인 제1 조건을 만족하면 SKIP 모드와 16x16 모드가 후보 모드 타입으로 결정되고, 상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스의 합이 1 이상이고 n미만인 제2 조건을 만족하면 SKIP 모드, 16x16 모드, 16x8 모드 및 8x16 모드가 후보 모드 타입으로 결정되며, 상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스의 합이 n미만이 아니고, 인트라 모드 타입의 수가 0인 제3 조건을 만족하면 SKIP 모드, 16x16 모드, 16x8 모드, 8x16 및 P8x8 모드가 후보 모드 타입으로 결정되고, 상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스의 합이 n미만이 아니고, 인트라 모드 타입의 수가 0이 아니며, P8x8 모드의 수가 0인 제4 조건을 만족하면 SKIP 모드, 16x16 모드, 16x8 모드, 8x16, I4MB 모드 및 I16MB 모드가 후보 모드 타입으로 결정되며, 상기 제1 조건 내지 상기 제4 조건을 만족하지 않는 경우 SKIP 모드, 16x16 모드, 16x8 모드, 8x16 모드, P8x8 모드, I4MB 모드 및 I16MB 모드가 후보 모드 타입으로 결정될 수 있다. 여기서, 상기 n은 미리 설정된 임의의 자연수일 수 있으며, 예를 들어 상기 n은 4일 수 있다.
상기 후보 모드 결정 유닛은 미리 저장된 발생 확률 데이터를 기반으로 상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스에 따른 후보 모드 타입을 결정할 수 있다. 여기서, 상기 발생 확률 데이터는 각 컨텍스트 타입별 각 매크로블록의 모드 타입에 대한 발생 확률값이 기재된 데이터일 수 있다.
상기 후보 모드 타입을 결정하는 단계는, 미리 설정된 빈도 임계값을 만족할 때까지 상기 발생 확률 데이터에 기반하여 발생 확률값이 높은 모드 타입의 순서로 발생 확률값을 합산하는 단계; 및 상기 합산된 발생 확률값의 모드 타입을 후보 모드 타입으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 의하면, 다양한 모드 타입들 중 시간적 및 공간적 상관관계(spatial and temporal correlation)를 이용하여 일부의 후보 모드 타입들(CMT, candidate mode types)을 선별함으로써 AVC/H.264 표준의 모드 선택 및 인코딩 처리가 신속하게 이루어질 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한 시간적 및 공간적 상관관계(spatial and temporal correlation)를 이용하여 모드 선택 방법을 단순화함으로서 부호화기의 복잡도를 최소화할 수 있는 효과가 있다.
또한 복잡도의 감소로 인해 부호화기의 성능이 극대화되며, 실시간 비디오 처리에 보다 효과적인 장점도 있다.
또한 MPEG-4 AVC/H.264 부호화기를 사용하는 모든 기기에서 동영상 부호화 시간을 최소화하도록 할 수 있는 효과도 있다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, "/"의 기호는 "및"과 "또는"을 포함하는 것이고, 문장에서 어느 하나의 의미로 또는 둘을 모두 포함하여 해석되는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 본 발명의 실시예에 대해 관련 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고속 모드 선택부의 구성을 나타낸 블록 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모드 결정 모델(MDM, mode decision model)의 후보 모드 타입 결정 과정을 나타낸 순서도이다.
도 2를 참조하면, 고속 모드 선택부는 후보 모드 결정 유닛(210), 모드 예측 유닛(220) 및 비용 계산 유닛(230)을 포함한다. 고속 모드 선택부 또는 고속 모드 선택부에 포함된 하나 이상의 구성 요소는 하드웨어 구성으로 구현되거나 소프트웨어 알고리즘의 형태로 구현될 수도 있다.
후보 모드 결정 유닛(210)은 네 개의 매크로블록 타입 정보 (T1, T2, T3, T4)를 입력받아 모드 결정 모델(MDM, mode decision model)을 이용하여 후보 모드 타입들(CMTs, candidate mode types)을 선별하고, 선별한 후모 모드 타입들에 관한 정보를 모드 예측 유닛(220)으로 제공한다.
네 개의 매크로블록 타입 정보는 세 개의 프레임에서 현재 부호화 모드 결정을 위한 매크로블록에 대한 시간적 및 공간적 상관관계(spatial and temporal correlation)를 이용하여 인식될 수 있다.
예를 들어, 공간적(spatial) 상관관계로서 현재 프레임(t번째 프레임)에서 해당 매크로블록의 상측(top) 매크로블록과 좌측(left) 매크로블록의 타입 정보들과, 시간적(temporal) 상관관계로서 직전 프레임(t-1번째 프레임)과 그 이전 프레 임(t-2번째 프레임)에서의 동일 위치의 매크로블록의 타입 정보들이 이용될 수 있다. 여기서, 본 실시예에 따른 후보 모드 타입 결정 방법은 t가 3이상인 자연수일 때 이용될 수 있다.
상술한 예에서 t번째 프레임에서 (i, j) 위치의 매크로블록의 타입을 위한 시간적 및 공간적 상관관계(spatial and temporal correlation)는 하기 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112009023155784-PAT00002
(T1,T2,T3,T4) = ()
여기서,
Figure 112009023155784-PAT00003
은 t번째 프레임의 (i, j) 위치의 매크로블록 타입을 나타낸다.
물론, 참조되는 네 개의 매크로블록의 위치는 상기 예에 제한되지 않으며, 시간적으로 해당 매크로블록에 앞서서 모드 타입이 결정된 매크로블록이면 임의로 지정될 수도 있다. 또한, 참조를 위한 매크로블록의 수량도 위의 예에서 제시된 네 개의 매크로블록으로 제한되지 않음은 당연하다.
상술한 수학식 1에 따른 네 개의 MB types 정보를 이용하여 t번째 프레임의 (i, j) 위치의 매크로블록 타입을 위해 선별된 후보 모드 타입들(CMTs)의 표기 방법은 아래 수학식 2와 같이 예시될 수 있다.
CMT(T1,T2,T3,T4) = b0b1...bn
여기서, 모드 타입 k가 선정되었을 때 bk = 1이고, 그렇지 않은 경우라면 bk = 0이다. 모드 타입 k는 앞서 설명한 표 1의 모드 타입 인덱스(mode type index)에서 확인할 수 있다. 즉, CMT는 7비트의 형태로 표기될 수 있으며, 각 비트는 표 1에 기재된 모드 타입 인덱스의 순서로, 각 모드 타입이 선택되었는지 여부를 나타낸다. 물론, CMT의 표기 방식이나 순서는 다양하게 지정될 수 있다.
예를 들어, 현재의 AVC/H.264 JM 인코더의 경우, 매 매크로블록마다 모든 모드 타입이 항상 활성화 되어 있으므로, 수학식 2 및 도 2를 참조할 때 CMT는 "1111111"로 표기될 수 있다. 그러나 만약, 후보 모드 타입으로 SKIP 및 16ㅧ16 모드 타입들만이 선정된 경우라면 CMT는 "1100000"로 표기될 수 있다. 마찬가지로 후보 모드 타입으로 SKIP, 16ㅧ16, 16x8 및 8x16 모드 타입들만이 선정된 경우라면 CMT는 "1111000"로 표기될 수 있다.
후보 모드 결정 유닛(210)의 모드 결정 모델(MDM, mode decision model)은 후보 모드 타입들(CMTs)에 관한 정보(예를 들어, (T1,T2,T3,T4)와 같은 시공간적 컨텍스트(spatio-temporal context))를 입력받아 후보 모드 타입들을 보다 효과적으로 결정할 수 있도록 한다.
모드 결정 모델이 후보 모드 타입들을 보다 신속히 결정할 수 있도록 모드 타입들의 유형은 아래 표 2와 같이 5개로 설정될 수 있다. 물론, 모드 타입들의 유형은 보다 세분화하여 설정될 수도 있다.
표 2. 모드 타입에 기반한 CMT 형식
Figure 112009023155784-PAT00004
표 2에는 모드 타입들과 각 CMT가 지원하는 모드 타입들이 나열되어 있다. 모드 결정 모델은 각 매크로블록의 시공간적 컨텍스트를 이용하여 CMT 타입을 결정한다. 이때, 이용되는 컨텍스트들을 예시하면 아래와 같다.
먼저, T1, T2, T3 및 T4의 합인 컨텍스트의 합(Context_sum=T1+T2+T3+T4)이 있을 수 있다. 수학식 1에서 보여지는 바와 같이, 만일 (T1, T2, T3, T4) = (0, 0, 0, 0)이라면 표 1에 따를 때 네 개의 참조 매크로블록 모두 SKIP 모드인 것으로, 그 합(Context_sum)은 0이 된다. 그러나 만일 (T1, T2, T3, T4) = (0, 0, 0, 1)이라면 표 1에 따를 때 세 개의 참조 매크로블록은 SKIP 모드이고 다른 하나의 참조 매크로블록은 16x16 모드로서, 그 합(Context_sum)은 1이 된다.
다음으로, 컨텍스트 내의 인트라 모드 타입들의 수(Intra_cnt)가 있을 수 있다. 만일 (T1, T2, T3, T4) = (0, 0, 0, 0)이라면 표 1에 따를 때 네 개의 참조 매크로블록 모두 인터 모드인 것으로, Intra_cnt는 0이 된다.
다음으로, 컨텍스트 내의 P8x8 모드 타입들의 수(P8x8_cnt)가 있을 수 있다. 만일 (T1, T2, T3, T4) = (0, 0, 0, 0)이라면 표 1에 따를 때 네 개의 참조 매크로블록 모두 인터 모드 중 SKIP 모드인 것으로, P8x8_cnt는 0이 된다.
이하 도 3을 참조하여 모드 결정 모델이 입력된 시공간적 컨텍스트를 이용하여 CMT 타입을 결정하는 방법을 설명한다.
단계 310에서, 모드 결정 모델은 컨텍스트의 합(Context_sum)이 0인지 여부를 판단한다. 만일 컨텍스트의 합이 0이라면 CMT 1 유형인 것으로 결정하여, CMT 정보로 1100000을 출력한다.
그러나, 컨텍스트의 합이 0이 아니라면, 모드 결정 모델은 단계 320에서 컨텍스트의 합(Context_sum)이 임의의 자연수인 n 미만인지 여부를 판단한다. 다만 여기서 n은 4인 경우를 가정하여 설명한다. 이는 이후 설명될 표 3에 예시된 컨텍스트 타입 및 매크로블록의 발생 확률값을 참조할 때 n이 4미만인 발생 확률의 합이 45%에 달하기 때문이다. 물론, n의 값은 설계자 또는 사용자의 분석에 따른 확률 정확도 설정값에 따라 상이해질 수 있을 것이다.
만일 컨텍스트의 합이 4 미만이라면 CMT 2 유형인 것으로 결정하여, CMT 정보로 1111000을 출력한다.
그러나 Context_sum이 4이상인 경우에는 이하에서 설명되는 바와 같이 인트라 모드 타입들(intra mode types)이나 P8ㅧ8 모드 타입의 존재 여부가 중요한 변수로 작용된다.
즉, 컨텍스트의 합이 4 미만이 아니라면, 모드 결정 모델은 단계 330에서 인트라 모드 타입들의 수(Intra_cnt)가 0인지 여부를 판단한다. 만일 인트라 모드 타입들의 수가 0이라면 CMT 3 유형인 것으로 결정하여, CMT 정보로 1111100을 출력한다. 이는 컨텍스트에 인트라 모드 타입들이 존재하지 않으면 이에 대한 현재 매크 로블록의 CMT에도 인트라 모드 타입들이 존재하지 않을 확률이 높기 때문이다.
그러나 인트라 모드 타입들이 존재하는 경우라면, 아래에서 설명하는 바와 같이 P8ㅧ8 모드 타입의 존재 여부에 따라 CMT 타입이 결정된다.
즉, 인트라 모드 타입들의 수가 0이 아니라면, 모드 결정 모델은 단계 340에서 P8x8 모드 타입들의 수(P8x8_cnt)가 0인지 여부를 판단한다. 만일 P8x8 모드 타입들의 수(P8x8_cnt)가 0이라면 CMT 4 유형인 것으로 결정하여, CMT 정보로 1111011을 출력한다. 그러나 만일 P8x8 모드 타입들의 수(P8x8_cnt)가 0이 아니라면 CMT 5 유형인 것으로 결정하여, CMT 정보로 1111111을 출력한다.
상술한 바와 같이, 모드 결정 모델이 시공간적 컨텍스트를 이용하여 CMT를 결정하도록 함으로써 전체 또는 다수의 모드 타입들을 평가함으로써 야기되는 복잡도를 상당부분 감소시킬 수 있다.
모드 예측 유닛(220)은 후보 모드 결정 유닛(210)으로부터 입력되는 후보 모드 타입에 관한 정보를 이용하여 인터 예측 및/또는 인트라 예측을 순차적으로 또는 병렬적으로 수행한다.
비용 계산 유닛(230)은 모드 예측 유닛(220)의 예측 결과에 따른 모드들에 대해 비트율-왜곡 비용(Rate-Distortion cost)을 계산하여, 최소 비트율-왜곡 비용을 보이는 모드 타입을 최적 모드 타입으로 선택한다. 선택된 최적 모드 타입으로 부호화가 수행될 것이다.
비용 계산 유닛(230)은 최적 모드 타입의 선택을 위해 앞서 설명한 "RDO=ON" 모드, "RDO=ON and earlySkip" 모드, "RDO=OFF" 모드, 이와 별도의 모드로서 최적 모드 타입 결정을 위한 임의의 모드 들 중 하나 이상을 수행할 수 있을 것이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 모드 결정 모델(MDM, mode decision model)의 후보 모드 타입 결정 과정을 나타낸 순서도이다.
모드 결정 모델은 입력된 시공간적 컨텍스트별로 발생 빈도가 높은 상위 몇 개의 모드 타입들을 후보 모드 타입들로 선정할 수도 있다.
아래의 표 3은 전체 매크로블록들에서 발생할 수 있는 컨텍스트 타입에 대한 확률과 해당 컨텍스트 타입을 가진 매크로블록들의 발생 확률값을 나타낸다.
표 3. 컨텍스트 타입 및 매크로블록의 발생 확률값
Figure 112009023155784-PAT00005
표 3은 전체 2,401개의 컨텍스트 타입들 중에서 상위 10개의 컨텍스트에 대한 자료이며, 표 3에서 보여지는 바와 같이 10개의 컨텍스트가 전체 2,401개 컨텍스트 발생 확률의 50%에 가까운 비중을 차지한다. 또한. 컨텍스트 (0, 0, 0, 0)으로 모두 SKIP 모드인 경우가 전체 2,401개 컨텍스트 발생 확률의 약 34%의 비중을 차지한다. 또한, 컨텍스트 (0, 0, 0, 0)인 경우 현재 매크로블록에 대한 후보 모드 가 0, 즉 SKIP 모드일 경우가 96%의 발생 확률을 가진다.
상술한 발생 확률 데이터에 기반하여 모드 결정 모델은 후보 모드 타입을 결정할 수 있다. 이하, 도 4를 참조하여 모드 결정 모델의 후보 모드 타입 결정 방법을 설명한다.
도 4를 참조하면, 단계 410에서 빈도 임계값이 설정된다. 빈도 임계값은 발생 비율 기준값으로 예를 들어 95% 등과 같이 확률값으로 설정될 수 있으며, 디폴트(default) 또는/및 사용자에 의한 수정 설정될 수 있다.
단계 420에서 시공간적 컨텍스트(spatio-temporal context)가 입력되면, 모드 결정 모델은 단계 430에서 입력된 시공간적 컨텍스트에 따른 현재 매크로블록의 모드 타입에 대한 발생 확률 데이터를 이용하여 후보 모드 타입을 선정한다.
단계 410에서 빈도 임계값이 95%로 설정되고, 입력된 시공간적 컨텍스트가 (0, 0, 0, 0)이라면 발생 확률 데이터에 기반하여 96%의 발생 확률을 가지는 0(SKIP 모드)이 후보 모드 타입으로 선정된다. 이는 SKIP 모드에 대한 발생 확률만으로 빈도 임계값을 만족하기 때문에 다른 모드 타입들은 고려할 필요가 없기 때문이다.
그러나, 동일한 빈도 임계값에 대해 입력된 시공간적 컨텍스트가 (8,8,8,8)인 경우라면 후보 모드 타입은 발생 빈도 순으로 70% 확률을 가지는 8(P8x8), 11% 확률을 가지는 1(16x16), 9% 확률을 가지는 2(16x8), 8% 확률을 가지는 3(8x16) 및 2% 확률을 가지는 9(I4MB)가 나열될 수 있으며, 빈도 임계값을 만족하는 모드 타입들 8(P8x8), 1(16x16), 2(16x8), 3(8x16-8)이 후보 모드 타입들로 선정될 수 있다. 이는, 후보 모드 타입들로 선정된 모드 타입들의 발생 확률의 합이 빈도 임계값을 만족(70%+11%+9%+8%=98%)시키기 때문이다. 만약 이 경우 빈도 임계값이 90%로 지정되었다면, 같은 이유로 8(P8x8), 1(16x16) 및 2(16x8)만이 후보 모드 타입들로 선정될 것이다(70%+11%+9%=90%).
상술한 바와 같이, 모드 결정 모델은 설정된 빈도 임계값에 후보 모드 타입들의 개수를 조절할 수 있다. 이는 전체 인코딩의 압축률과 복잡도를 조절할 수 있음을 의미한다.
모드 결정 모델은 단계 440에서 선정된 후보 모드 타입들에 대한 정보(CMT 정보)를 출력한다.
또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면 미리 저장된 시공간적 컨텍스트에 따른 CMT 테이블을 이용하여 후보 모드 타입 정보를 추출하는 모드 결정 모델이 제공될 수 있다. 즉, 모든 시공간적 컨텍스트의 종류에 따라 후보 모드 타입을 미리 지정한 CMT 테이블을 미리 구비한 상태에서, 현재 프레임 내의 n(임의의 자연수)개의 참조 매크로블록에 대한 모드 타입 및 하나 이상의 이전 프레임 내의 k(임의의 자연수)개 참조 매크로블록에 대한 모드 타입의 모드 타입 인덱스를 포함하는 시공간적 컨텍스트가 입력되면, 미리 구비된 CMT 테이블에서 입력된 시공간적 컨텍스트에 매칭되도록 미리 지정된 후보 모드 타입들을 추출하여 CMT 정보를 생성할 수도 있다. 이 경우, CMT 테이블은 사용자 또는 설계자의 필요 또는 설계 의도 등에 따라 다양하게 구성될 수 있다.
도 5 내지 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 인코딩 처리 성능을 측정하여 나타낸 그래프이다.
아래의 표 4는 앞서 설명한 "RDO=ON" 모드에서의 시퀀스(sequence)별 평균 인코딩 시간을 나타낸다. 본 발명의 실시예에 따른 모드 선택 방법(fast mode selection with MDM (FMS-MDM))에 따를 때, 종래의 AVC/H.264 JM 인코더에 비해 CIF 및 SIF sequences에서는 약 25%, full HD sequences에서는 약 20% 빠름을 알 수 있다. 이외에도 전반적으로 모든 경우에서 실시예에 따른 모드 선택 방법이 더 빠른 인코딩 속도를 나타냄을 알 수 있다.
표 4. RDO=ON 모드에서의 시퀀스별 평균 인코딩 시간
Figure 112009023155784-PAT00006
아래의 표 5는 RDO 모드별 전체 시퀀스의 평균 인코딩 시간을 나타낸다. 표 5에서 보여지는 바와 같이, 실시예에 따른 모드 선택 방법이 모든 RDO mode에서 우수한 성능을 보여주며, "RDO=ON" 모드에서 상대적으로 가장 좋은 성능을 보여준다.
표 5. RDO 모드별 전체 시퀀스의 평균 인코딩 시간
Figure 112009023155784-PAT00007
또한, 도 5 내지 8의 측정 그래프에서 보여지는 바와 같이 모든 RDO 모드에서 실시예에 따른 모드 선택 방법(FMS-MDM)의 압축 성능이 AVC/H.264 JM 인코더와 동일함을 보이고 있다. 참고로, 도 5는 mobile, 도 6은 foreman, 도 7은 pedestrian, 도 8은 rush-hour에 대한 측정 그래프이다.
결론적으로 제안하는 기술은 동일한 압축 성능에서 인코딩 시간을 상당히 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
상술한 후보 모드 결정 방법은 부호화기에 내장된 소프트웨어 프로그램 등에 의해 시계열적 순서에 따른 자동화된 절차로 수행될 수도 있음은 자명하다. 상기 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체(computer readable media)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 상기 방법을 구현한다. 상기 정보저장매체는 자기 기록매체, 광 기록 매체 및 캐리어 웨이브 매체를 포함한다.
상기에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 종래기술에 따른 AVC/H.264 JM 11.0에서의 최적 모드 타입 선정 과정을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고속 모드 선택부의 구성을 나타낸 블록 구성도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모드 결정 모델(MDM, mode decision model)의 후보 모드 타입 결정 과정을 나타낸 순서도.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 모드 결정 모델(MDM, mode decision model)의 후보 모드 타입 결정 과정을 나타낸 순서도.
도 5 내지 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 인코딩 처리 성능을 측정하여 나타낸 그래프.

Claims (21)

  1. 인코더에서 수행되는 매크로블록의 인코딩을 위한 후보 모드 타입(CMT) 결정 방법으로서,
    현재 프레임 내의 a개의 참조 매크로블록에 대한 모드 타입 및 하나 이상의 이전 프레임 내의 b개 참조 매크로블록에 대한 모드 타입의 모드 타입 인덱스(mode type index)를 포함하는 시공간적 컨텍스트(spatio-temporal context)를 입력받는 단계; 및
    상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 상기 모드 타입 인덱스를 참조하여 후보 모드 타입을 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 a와 b는 각각 임의의 자연수인 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 후보 모드 타입을 결정하기 위해 상기 모드 타입 인덱스의 합산 값, 상기 인트라 모드 타입의 수 및 P8x8 모드 타입의 수 중 하나 이상이 이용되는 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스의 합이 0인 경우 SKIP 모드와 16x16 모드가 후보 모드 타입으로 결정되는 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스의 합이 1 이상이고 n미만인 경우 SKIP 모드, 16x16 모드, 16x8 모드 및 8x16 모드가 후보 모드 타입으로 결정되되,
    상기 n은 미리 설정된 임의의 자연수인 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스의 합이 n미만이 아니고, 인트라 모드 타입의 수가 0인 경우 SKIP 모드, 16x16 모드, 16x8 모드, 8x16 모드 및 P8x8 모드가 후보 모드 타입으로 결정되는 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스의 합이 n미만이 아니고, 인트라 모드 타입의 수가 0이 아니며, P8x8 모드의 수가 0인 경우 SKIP 모드, 16x16 모드, 16x8 모드, 8x16 모드, I4MB 모드 및 I16MB 모드가 후보 모드 타입으로 결정되는 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스의 합이 n미만이 아니고, 인트라 모드 타입의 수가 0이 아니며, P8x8 모드의 수가 0이 아닌 경우 SKIP 모드, 16x16 모드, 16x8 모드, 8x16 모드, P8x8 모드, I4MB 모드 및 I16MB 모드가 후보 모드 타입으로 결정되는 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  8. 제4항에 있어서,
    상기 n은 4인 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 현재 프레임 내의 2개의 참조 매크로블록은 인코딩될 상기 매크로블록의 상측과 좌측에 각각 위치된 매크로블록인 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 b개의 참조 매크로블록은 현재 프레임인 t번째 프레임의 직전 프레임인 t-1번째 프레임에서의 상기 매크로블록과 동일 위치인 매크로블록 및 이전 프레임인 t-2번째 프레임에서의 상기 매크로블록과 동일 위치인 매크로블록을 포함하는 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  11. 인코더에서 수행되는 매크로블록의 인코딩을 위한 후보 모드 타입(CMT) 결정 방법으로서,
    현재 프레임 내의 a개의 참조 매크로블록에 대한 모드 타입 및 하나 이상의 이전 프레임 내의 b개 참조 매크로블록에 대한 모드 타입의 모드 타입 인덱스를 포함하는 시공간적 컨텍스트를 입력받는 단계; 및
    미리 저장된 발생 확률 데이터를 기반으로 상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스에 따른 후보 모드 타입을 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 발생 확률 데이터는 각 컨텍스트 타입별 각 매크로블록의 모드 타입에 대한 발생 확률값이 기재된 데이터이고, 상기 a와 b는 각각 임의의 자연수인 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 후보 모드 타입을 결정하는 단계는,
    미리 설정된 빈도 임계값을 만족할 때까지 상기 발생 확률 데이터에 기반하여 발생 확률값이 높은 모드 타입의 순서로 발생 확률값을 합산하는 단계; 및
    상기 합산된 발생 확률값의 모드 타입을 후보 모드 타입으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 현재 프레임 내의 2개의 참조 매크로블록은 인코딩될 상기 매크로블록의 상측과 좌측에 각각 위치된 매크로블록인 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 b개의 참조 매크로블록은 현재 프레임인 t번째 프레임의 직전 프레임인 t-1번째 프레임에서의 상기 매크로블록과 동일 위치인 매크로블록 및 이전 프레임인 t-2번째 프레임에서의 상기 매크로블록과 동일 위치인 매크로블록을 포함하는 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  15. 인코더에서 수행되는 매크로블록의 인코딩을 위한 후보 모드 타입(CMT) 결정 방법으로서,
    입력 가능한 모든 시공간적 컨텍스트 각각에 대해 후보 모드 타입이 지정된 CMT 테이블이 저장되는 단계;
    현재 프레임 내의 a개의 참조 매크로블록에 대한 모드 타입 및 하나 이상의 이전 프레임 내의 b개 참조 매크로블록에 대한 모드 타입의 모드 타입 인덱스를 포함하는 시공간적 컨텍스트를 입력받는 단계; 및
    상기 CMT 테이블을 참조하여 상기 입력된 시공간적 컨텍스트에 부합하도록 지정된 후보 모드 타입을 선택하는 단계를 포함하되,
    상기 a와 b는 각각 임의의 자연수인 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 현재 프레임 내의 2개의 참조 매크로블록은 인코딩될 상기 매크로블록 의 상측과 좌측에 각각 위치된 매크로블록인 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 b개의 참조 매크로블록은 현재 프레임인 t번째 프레임의 직전 프레임인 t-1번째 프레임에서의 상기 매크로블록과 동일 위치인 매크로블록 및 이전 프레임인 t-2번째 프레임에서의 상기 매크로블록과 동일 위치인 매크로블록을 포함하는 것을 특징으로 하는 후보 모드 타입 결정 방법.
  18. 부호화기에 있어서,
    현재 프레임 내의 a개의 참조 매크로블록에 대한 모드 타입 및 하나 이상의 이전 프레임 내의 b개 참조 매크로블록에 대한 모드 타입의 모드 타입 인덱스를 포함하는 시공간적 컨텍스트를 이용하여 후보 모드 타입(CMT)을 결정하는 후보 모드 결정 유닛;
    상기 후보 모드 타입에 대해 인터 예측(inter prediction) 및 인트라 예측(intra prediction) 중 하나 이상을 수행하는 모드 예측 유닛; 및
    상기 모드 예측 수행된 모드 타입에 대해 비트율 및 이미지 왜곡 중 하나 이상의 측정에 따라 최적 모드 타입을 결정하는 비용 계산 유닛을 포함하되,
    상기 a와 b는 각각 임의의 자연수인 것을 특징으로 하는 부호화기.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 후보 모드 결정 유닛은 미리 저장된 발생 확률 데이터를 기반으로 상기 시공간적 컨텍스트에 포함된 모드 타입 인덱스에 따른 후보 모드 타입을 결정하되,
    상기 발생 확률 데이터는 각 컨텍스트 타입별 각 매크로블록의 모드 타입에 대한 발생 확률값이 기재된 데이터인 것을 특징으로 하는 부호화기
  20. 제18항에 있어서,
    상기 후보 모드 결정 유닛은 입력 가능한 모든 시공간적 컨텍스트 각각에 대해 후보 모드 타입이 지정되도록 미리 저장된 CMT 테이블을 참조하여 상기 입력된 시공간적 컨텍스트에 상응하는 후보 모드 타입을 선택하는 것을 특징으로 하는 부호화기.
  21. 제1항 내지 제17항 중 어느 하나에 기재된 후보 모드 타입 결정 방법을 수행하기 위하여 디지털 처리 장치에 의해 실행될 수 있는 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현되어 있으며 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 프로그램을 기록 한 기록매체.
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