KR20110112188A - 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법 및 그 장치, 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 입력된 비디오 중 현재 영상에 대한 움직임 보상 또는 인트라 예측을 수행하여 제 1 예측 영상을 생성하고, 비디오 중 다음 영상과의 차분 신호를 부호화하기 위한 예측 영상을 결정하기 위하여 제 1 예측 영상에 대한 예측 필터를 생성하고, 제 1 예측 영상에 예측 필터를 적용하여 제 2 예측 영상을 생성하고, 제 2 예측 영상 및 다음 영상 간의 차분 신호에 대해 변환, 양자화 및 엔트로피 부호화를 수행하여 차분 신호를 부호화하여, 차분 신호의 부호화된 데이터 및 예측 필터링과 관련된 각종 정보를 포함하도록 부호화된 예측 필터 정보를 출력하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법을 개시한다.

Description

적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법 및 그 장치, 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법 및 그 장치{Method and apparatus for video encoding using adaptive predictive filtering, method and apparatus for video decoding using adaptive predictive filtering}
본 발명은 예측 부호화를 위한 인-루프 필터를 이용한 비디오 부호화/복호화에 관한 것이다.
비디오 압축 기술들은 일반적으로 현재의 영상에 블록을 부호화하기 위해, 이전 영상으로부터 가장 유사한 블록을 예측 데이터로 활용하는 움직임 예측/보상 방식, 이전 영상과 현재 영상과의 차분 신호를 이산여현변환(DCT)을 통해 부호화한다. 또한 복원된 영상의 주관적인 화질을 향상시키고 동시에 객관적 화질을 향상시켜 부호화 과정에서 보다 정밀한 움직임 예측/보상을 할 수 있도록하는 디블록킹 필터가 인-루프 필터로 사용되고 있다.　또한, 복원된 영상과 복원 영상의 원본 영상과의 오차를 최소화하기 위한 포스트 필터가 사용되고 있다.
고해상도 또는 고화질 비디오 컨텐트를 재생, 저장할 수 있는 하드웨어의 개발 및 보급에 따라, 고해상도 또는 고화질 비디오 컨텐트를 효과적으로 부호화하거나 복호화하는 비디오 코덱의 필요성이 증대하고 있다. 기존의 비디오 코덱에 따르면, 비디오는 소정 크기의 매크로블록에 기반하여 제한된 부호화 방식에 따라 부호화되고 있다. 또한, 기존의 비디오 코덱은 매크로블록을 일정한 크기의 블록을 이용하여 변환 및 역변환을 수행하여 비디오 데이터를 부복호화한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법은, 입력된 비디오 중 현재 영상에 대한 움직임 보상 또는 인트라 예측을 수행하여 제 1 예측 영상을 생성하는 단계; 상기 비디오 중 다음 영상과의 차분 신호를 부호화하기 위한 예측 영상을 결정하기 위하여 상기 제 1 예측 영상에 대한 예측 필터를 생성하고, 상기 제 1 예측 영상에 상기 예측 필터를 적용하여 제 2 예측 영상을 생성하는 단계; 상기 제 2 예측 영상 및 상기 다음 영상 간의 차분 신호에 대해 변환, 양자화 및 엔트로피 부호화를 수행하여 상기 차분 신호를 부호화하는 단계; 및 상기 차분 신호의 부호화된 데이터 및 상기 예측 필터링과 관련된 각종 정보를 포함하도록 부호화된 예측 필터 정보를 출력하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따른 예측 필터는, 다음 영상 및 상기 제 1 예측 영상과의 차분 신호의 부호화 효율을 최대화하는 제 2 예측 영상을 생성하기 위하여 제 1 예측 영상에 대해 적용하는 필터일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법은, 수신된 비트스트림을 파싱하여 원본 비디오의 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호의 부호화된 데이터 및 예측 필터 정보를 추출하는 단계; 상기 현재 영상의 복원 영상에 대해 움직임 보상 또는 인트라 예측을 수행하여 상기 현재 영상에 대한 제 3 예측 영상을 생성하는 단계; 상기 예측 필터 정보에 기초하여, 상기 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호와 합성하기 위한 제 4 예측 영상을 생성하기 위한 상기 제 3 예측 영상에 대한 예측 필터를 구성하고, 상기 예측 필터를 상기 제 3 예측 영상에 적용하여 상기 제 4 예측 영상을 생성하는 단계; 및 상기 제 4 예측 영상 및 상기 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호를 합성하여 상기 다음 영상을 복원하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 장치는, 입력된 비디오 중 현재 영상에 대한 움직임 보상 또는 인트라 예측을 수행하여 제 1 예측 영상을 생성하는 예측 영상 생성부; 상기 비디오 중 다음 영상과의 차분 신호를 부호화하기 위한 예측 영상을 결정하기 위하여 상기 제 1 예측 영상에 대한 예측 필터를 생성하고, 상기 제 1 예측 영상에 상기 예측 필터를 적용하여 제 2 예측 영상을 생성하는 예측 필터링부; 상기 다음 영상 및 상기 제 2 예측 영상 간의 차분 신호에 대해 변환, 양자화 및 엔트로피 부호화를 수행하는 영상 부호화부; 및 상기 부호화된 차분 신호 및 상기 예측 필터링과 관련된 각종 정보를 포함하도록 부호화된 예측 필터 정보를 출력하는 출력부를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 장치는, 수신된 비트스트림을 파싱하여 비디오의 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호의 부호화된 데이터 및 예측 필터 정보를 추출하는 데이터 추출부; 상기 차분 신호의 부호화된 데이터에 대해 엔트로피 복호화, 역양자화 및 역변환을 수행하여 상기 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호를 복호화하는 차분 신호 복호화부; 상기 현재 영상의 복원 영상에 대한 움직임 보상 또는 인트라 예측을 수행하여 제 3 예측 영상을 생성하는 예측 영상 생성부; 상기 예측 필터 정보에 기초하여, 상기 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호와 합성하기 위한 제 4 예측 영상을 생성하기 위한, 상기 제 3 예측 영상에 대한 예측 필터를 구성하고, 상기 예측 필터를 상기 제 3 예측 영상에 적용하여 상기 제 4 예측 영상을 생성하는 예측 필터링부; 및 상기 제 4 예측 영상 및 상기 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호를 합성하여 상기 다음 영상을 복원하는 영상 복원부를 포함한다.
도 1 은 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 장치의 블록도를 도시한다.
도 2 는 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 장치의 블록도를 도시한다.
도 3 은 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 장치의 세부 블록도를 도시한다.
도 4 는 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 장치의 블록도를 도시한다.
도 5 는 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링에 관한 예측 필터 정보의 포함하는 비트스트림의 구조를 도시한다.
도 6 은 일 실시예에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초하여 적응적 예측 필터링을 수행하는 비디오 부호화 장치의 블록도를 도시한다.
도 7 는 본 발명의 일 실시예에 따라 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초하여 적응적 예측 필터링을 수행하는 비디오 복호화 장치의 블록도를 도시한다.
도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위의 개념을 도시한다.
도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 부호화부의 블록도를 도시한다.
도 10 는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 복호화부의 블록도를 도시한다.
도 11 는 본 발명의 일 실시예에 따른 심도별 부호화 단위 및 파티션을 도시한다.
도 12 은 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위 및 변환 단위의 관계를 도시한다.
도 13 은 본 발명의 일 실시예에 따라, 심도별 부호화 정보들을 도시한다.
도 14 는 본 발명의 일 실시예에 따른 심도별 부호화 단위를 도시한다.
도 15, 16 및 17는 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 관계를 도시한다.
도 18 은 표 1의 부호화 모드 정보에 따른 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 관계를 도시한다.
도 19 는 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용하는 비디오 부호화 방법의 흐름도를 도시한다.
도 20 은 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용하는 비디오 복호화 방법의 흐름도를 도시한다.
이하 본 명세서에 기재된 본 발명의 다양한 실시예들에서, '영상'은 정지 영상 뿐만 아니라 비디오와 같은 동영상을 포함하여 포괄적으로 지칭할 수 있다.
이하 도 1 내지 도 5 을 참조하여, 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용하는 비디오의 부호화 및 복호화가 개시된다. 이하 도 6 내지 도 20을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따라 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초하여 적응적 예측 필터링을 수행하는 비디오 부호화 및 복호화가 개시된다.
이하 도 1 내지 도 5을 참조하여, 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용하는 비디오 부호화 장치 및 비디오 복호화 장치, 비디오 부호화 방법 및 비디오 복호화 방법이 상술된다.
도 1 은 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 장치의 블록도를 도시한다.
일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 장치(10)는, 예측 영상 생성부(11), 예측 필터링부(13), 영상 부호화부(15) 및 출력부(17)를 포함한다. 설명의 편의를 위해, 이하 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 장치(10)는 '일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(10)'로 축약하여 지칭한다. 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(10)는 비디오의 영상 시퀀스를 입력받아, 영상 시퀀스의 영상들 간의 차분 신호를 부호화하고, 부호화 방식에 관한 정보를 포함하는 부호화 모드 정보를 부호화하여 출력할 수 있다.
일 실시예에 따른 예측 영상 생성부(11)는, 현재 부호화 대상이 되는 원본 영상에 대하여 예측 영상을 생성한다. 본 명세서에서, 예측 영상이란, 현재 영상과 다음 영상 간의 예측 부호화 과정 중, 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호를 생성하기 위하여 다음 영상으로부터 감산 대상이 되는 영상을 의미한다. 예측 영상 생성부(110)는, 입력된 비디오 중 현재 영상에 대한 움직임 보상 또는 인트라 예측을 수행하여 초기 예측 영상을 생성할 수 있다. 예측 부호화에 있어서, 현재 영상, 다음 영상, 예측 영상, 복원 영상 등은 블록, 부호화 단위, 프레임, 픽처, 슬라이스 등의 부호화 대상인 데이터 단위일 수도 있으나, 프레임, 픽처, 슬라이스 등의 일부 영역일 수도 있다.
일 실시예에 따른 예측 필터링부(13)는, 다음 영상과의 차분 신호를 생성하기 위한 예측 영상을 결정하기 위한 초기 예측 영상에 대한 예측 필터를 생성하고, 초기 예측 영상에 예측 필터를 적용하여 원본 영상의 최종 예측 영상을 생성한다.
일 실시예에 따른 예측 필터링부(13)는, 초기 예측 영상에 대해 예측 필터를 적용하여, 현재 영상의 예측 영상과 다음 영상과의 차분 신호의 부호화 효율을 극대화되도록 하는 예측 영상을 결정할 수 있다. 이를 위해 일 실시예에 따른 예측 필터링부(13)는, 예측 영상 생성부(11)에 의해 생성된 초기 예측 영상 및 원본 영상의 특성에 적응적인 예측 필터를 결정할 수 있으며, 초기 예측 영상에 예측 필터를 적용하여 다음 영상과의 차분 신호를 생성하기 위한 최종 예측 영상을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 예측 필터링부(13)는, 현재 영상 특성을 고려하여 적용 가능한 다양한 필터들을 이용하여 현재 영상의 초기 예측 영상에 대해 필터링된 예측 영상들을 비교한 후, 이 중 율-왜곡 최적화 기법에 기반하여 최적의 부호화 효율을 생성하는 예측 영상을 최종 예측 영상으로 결정할 수 있다. 일 실시예에 따른 예측 필터링부(13)는, 최종 예측 영상을 발생시키는 필터를 현재 영상에 대한 적응적 예측 필터라고 결정할 수 있다.
예를 들어 예측 필터링부(13)는, 두 세트 이상의 필터 사이즈 및 필터 계수의 예측 필터들을 초기 예측 영상에 적용하여 예측 필터링을 수행하고, 예측 필터링 결과에 따른 예측 영상들 중 다음 영상과의 차분 신호의 부호화 효율을 비교하여, 최적 부호화 효율을 발생시키는 최종 예측 영상을 결정할 수 있다. 이러한 식으로 일 실시예에 따른 예측 필터링부(13)는, 최종 예측 영상을 생성하는 예측 필터의 필터 사이즈 및 해당 필터 계수를 결정할 수 있다.
유사하게, 일 실시예에 따른 예측 필터링부(13)는, 1차원 예측 필터 및 2차원 예측 필터 등, 다양한 필터 형태의 예측 필터들을 초기 예측 영상에 적용하여 예측 필터링을 수행하고, 예측 필터링에 따른 차분 신호의 부호화 효율을 비교하여, 최종 예측 영상을 생성하는 예측 필터의 필터 형태 및 해당 필터 계수를 결정할 수 있다.
예를 들어 예측 필터링부(13)는, 제 1 예측 영상의 소정 데이터 단위에 대해 예측 필터링을 수행한 경우에 다음 영상과의 차분 신호의 부호화 효율과, 소정 데이터에 대해 예측 필터링을 수행하지 않고 다음 영상과의 차분 신호의 부호화 효율을 비교하여, 부호화 효율이 더 높은 경우를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따라 예측 필터링의 수행 여부가 결정되는 소정 데이터 단위는, 블록, 부호화 단위, 최대 부호화 단위, 슬라이스, 프레임, 픽처, 영상 시퀀스 등일 수 있다.
또한, 예를 들어 일 실시예에 따른 예측 필터링부(13)는, 소정 데이터 단위의 예측 필터링 수행 여부를 결정하기 위해, 소정 데이터 단위의 전체, 경계 및 경계를 제외한 내부 영역에 대해 예측 필터링을 수행하고, 초기 예측 영상의 소정 데이터 단위의 영역별로 예측 필터링을 수행한 결과와 다음 영상과의 차분 신호의 부호화 효율을 비교하여, 다음 영상과의 차분 신호의 부호화 효율이 가장 높은 영역을 결정할 수 있다.
유사하게, 일 실시예에 따른 예측 필터링부(13)는, 초기 예측 영상 중 서로 종류가 다른 둘 이상의 데이터 단위에 기초한 예측 필터링을 수행하고, 예측 필터링에 따른 예측 영상과 다음 영상 간의 차분 신호의 부호화 효율을 비교하여, 최종 예측 영상을 생성하기 위한 예측 필터링의 데이터 단위의 종류를 결정할 수 있다. 예를 들어 데이터 단위의 종류는, 데이터 단위의 사이즈, 데이터 단위의 기하학적 형태 등에 의해 분류될 수 있다.
또한, 데이터 단위의 예측 모드 등에 따라 예측 필터링이 달라질 수도 있다. 예를 들어 예측 영상 생성부(11)에 의해 초기 예측 영상 중 현재 데이터 단위가 인트라 예측에 따라 복원된 경우, 일 실시예에 따른 예측 필터링부(13)는, 현재 데이터 단위의 주변 데이터 단위 중 움직임 보상으로 인해 복원된 정보를 이용하여 보간된 데이터를 이용하여, 현재 데이터 단위에 대한 적응 예측 필터를 결정할 수 있다. 즉, 인트라 예측에 따라 복원된 정보는 다음 영상을 위한 움직임 보상을 위해 이용될 수 없으므로, 일 실시예에 따른 예측 필터링부(13)는, 현재 데이터 단위의 주변 데이터 단위 중 움직임 보상으로 인해 복원된 정보를 보간하여 재구성한 현재 데이터 단위를 기초로 예측 필터를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 부호화부(15)는, 예측 필터링부(13)에 의해 생성된 현재 영상의 최종 예측 영상 및 다음 영상 간의 차분 신호를 생성하고, 차분 신호에 대해 변환, 양자화 및 엔트로피 부호화를 수행하여 비디오의 차분 신호를 부호화할 수 있다.
예측 필터링부(13)로부터 출력된 최종 예측 영상 및 차분 신호가 합성되어 복원 영상이 생성될 수 있다. 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(10)는 디블록킹 필터링 및 포스트 필터링을 통해 복원 영상을 갱신할 수 있다. 복원 영상의 데이터 단위들 간의 경계에 대하여 디블로킹 필터링이 수행됨으로써, 복원 영상이 갱신될 수 있다.
또한, 복원 영상과 원본 영상 간의 오차를 최소화하기 위한 포스트 필터가 결정되고, 합성 영상에 포스트 필터를 적용한 포스트 필터링이 수행됨으로써 복원 영상이 갱신될 수 있다.
디블로킹 필터링과 포스트 필터링은 최종 예측 영상 및 차분 신호의 합성 영상에 대해 연쇄적으로 수행될 수도 있다. 즉, 최종 예측 영상 및 차분 신호이 합성된 복원 영상에 대해 디블로킹 필터링이 수행되어 일차적으로 복원 영상이 갱신된 후, 복원 영상에 대해 포스트 필터가 결정되고 필터링되어 복원 영상이 재차 갱신될 수도 있다.
디블로킹 필터링 또는 포스트 필터링에 의해 출력된 현재 영상의 복원 영상을 참조하여 다음 영상에 대한 움직임 보상이 수행될 수 있다.
일 실시예에 따른 출력부(17)는, 영상 부호화부(15)로부터 출력된 부호화된 차분 신호 및 예측 필터 정보를 출력한다. 부호화된 차분 신호 및 예측 필터 정보는 동일한 비트스트림에 삽입될 수도 있으며, 별개의 비트스트림에 삽입될 수도 있다.
일 실시예에 따른 예측 필터 정보는, 예측 필터링부(13)에서 예측 필터를 결정하기 위해 필요한 정보 및 예측 필터링을 수행하기 위해 필요한 정보를 포함하도록 부호화될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에 따른 예측 필터 정보는, 예측 필터의 필터 사이즈를 나타내는 예측 필터 사이즈 정보, 예측 필터 형태 및 필터 계수를 나타내는 예측 필터 형태 정보, 소정 데이터 단위에 대한 예측 필터링 수행 여부를 나타내는 정보, 소정 데이터 단위 중 필터링 영역을 나타내는 정보, 소정 데이터 단위 중 소정 영역에 대해 예측 필터링을 수행할지 여부를 나타내는 정보, 예측 필터링을 수행할 데이터 단위의 종류를 나타내는 정보, 예측 필터의 필터 계수를 나타내는 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 예측 필터링이 수행된 데이터 단위마다, 해당 데이터 단위를 위한 예측 필터 정보가 개별적으로 설정될 수도 있다. 일 실시예에 따른 출력부(17)는, 예측 필터링을 수행할 데이터 단위에 따라 순차적으로 예측 필터 정보를 부호화하여 출력할 수 있다. 또한 출력부(17)는, 데이터 단위의 계층적 트리 구조에 기초하여, 예측 필터링을 수행할 데이터 단위의 계층적 순서에 따라 예측 필터 정보를 부호화하여 출력할 수 있다.
일 실시예에 따른 예측 필터 정보는, 대응되는 부호화된 차분 신호가 삽입된 비트스트림의 헤더 구간에 삽입될 수 있다. 일 실시예에 따른 예측 필터 정보는, 비트스트림 중 부호화된 차분 신호가 삽입된 데이터 영역에 함께 삽입될 수도 있다.
일 실시예에 따른 예측 필터링이 수행된 데이터 단위마다 해당 예측 필터 정보가 개별적으로 설정된 경우, 예측 필터 정보는 부호화된 차분 신호의 데이터 단위들이 삽입된 비트스트림의 헤더 구간에 데이터 단위의 순서에 따라 순차적으로 삽입될 수 있다. 또한, 비트스트림의 데이터 영역 중, 부호화된 차분 신호가 데이터 단위별로 저장된 영역에, 해당 데이터 단위에 대한 예측 필터 정보가 부호화된 차분 신호와 함께 삽입될 수도 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 장치(10)는, 현재 영상의 예측 영상과 다음 영상의 영상 특성을 고려한 적응적 예측 필터를 이용하여, 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 정보를 부호화함으로써, 예측 부호화 효율을 극대화할 수 있다.
또한, 적응적 예측 필터의 사이즈, 형태 및 필터 계수 뿐만 아니라 예측 필터링이 수행될 영역 및 데이터 단위가, 예측 영상 및 원본 영상의 시간적 특성 또는 공간적 특성에 따라 자유롭게 선택적으로 결정될 수 있다. 따라서 예측 영상 및 원본 영상에 적응적인 예측 필터링이 수행됨으로써 비디오 부호화 효율이 향상될 수 있다.
적응적 예측 필터를 결정하는데 필요한 정보, 및 적응적 예측 필터링을 수행하는데 필요한 정보가 부호화되어 부호화된 영상 데이터와 함께 전송되므로, 수신단측에서도 적응적 예측 필터링을 이용하여 올바른 복호화가 가능하다.
도 2 는 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 장치의 블록도를 도시한다.
일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 장치(20)는 데이터 추출부(21), 차분 신호 복호화부(23), 예측 영상 생성부(25), 예측 필터링부(27) 및 영상 복원부(29)를 포함한다. 이하 설명의 편의를 위해, 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 장치(20)를 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(20)로 축약하여 지칭한다. 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(20)는, 부호화된 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하여, 비디오 데이터를 복원하여 출력한다.
일 실시예에 따른 데이터 추출부(21)는, 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(20)가 수신한 비트스트림을 파싱하여, 비디오의 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호의 부호화된 데이터 및 예측 필터 정보를 추출한다.
일 실시예에 따른 데이터 추출부(21)는, 예측 필터링을 수행할 데이터 단위에 따라 순차적으로 예측 필터 정보를 추출할 수 있다. 일 실시예에 따른 데이터 추출부(21)는, 데이터 단위의 계층적 트리 구조에 기초하여, 예측 필터링을 수행할 데이터 단위의 순서에 따라 예측 필터 정보를 추출할 수도 있다.
일 실시예에 따른 데이터 추출부(21)는, 일 실시예에 따른 예측 필터 정보를, 대응되는 부호화된 차분 신호가 삽입된 비트스트림의 헤더 구간으로부터 추출할 수 있다. 또한 일 실시예에 따른 데이터 추출부(21)는, 일 실시예에 따른 예측 필터 정보를, 비트스트림 중 부호화된 차분 신호가 삽입된 데이터 영역으로부터 함께 추출할 수도 있다.
일 실시예에 따른 데이터 추출부(21)는, 예측 필터링이 수행될 데이터 단위마다, 각각의 예측 필터 정보를 개별적으로 추출할 수도 있다. 이러한 경우 일 실시예에 따른 데이터 추출부(21)는, 부호화된 차분 신호의 데이터 단위들이 삽입된 비트스트림의 헤더 구간으로부터, 데이터 단위의 순서에 따라 각각의 예측 필터 정보를 순차적으로 추출할 수 있다. 또한 일 실시예에 따른 데이터 추출부(21)는, 비트스트림의 데이터 영역 중, 부호화된 차분 신호가 데이터 단위별로 저장된 영역으로부터, 각각의 데이터 단위에 대한 예측 필터 정보를 해당 데이터 단위의 부호화된 차분 신호와 함께 추출할 수도 있다.
일 실시예에 따른 차분 신호 복호화부(23)는, 데이터 추출부(21)에 의해 추출된 차분 신호의 부호화된 데이터에 대해 엔트로피 복호화, 역양자화 및 역변환을 수행하여, 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호를 복호화한다.
일 실시예에 따른 예측 영상 생성부(25)는, 현재 영상의 복원 영상에 대한 움직임 보상 또는 인트라 예측을 수행하여, 예측 영상을 생성한다. 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(20)는, 예측 영상을 차분 신호 복호화부(23)에 의해 복호화된 차분 신호와 합성하여, 복원 영상을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 예측 필터링부(27)는, 데이터 추출부(21)에 의해 추출된 예측 필터 정보에 기초하여, 예측 영상에 대한 예측 필터를 구성하고, 예측 영상 생성부(25)에 의해 생성된 예측 영상에 예측 필터를 적용하여, 차분 신호 복호화부(23)에 의해 복호화된 차분 신호와 합성할 최종 예측 영상을 생성할 수 있다.
예를 들어, 일 실시예에 따른 예측 필터링부(27)는, 예측 필터 정보에 기초하여 현재 영상의 예측 영상에 대한 예측 필터를 구성할 수 있다.
예를 들어 일 실시예에 따른 예측 필터링부(27)는, 예측 필터 정보 중 예측 필터 사이즈 정보에 기초하여 결정된 필터 사이즈 및 필터 계수의 예측 필터를 구성할 수 있다. 또한, 예측 필터 정보 중 예측 필터 형태 정보에 기초하여 결정된 예측 필터 형태 및 필터 계수의 예측 필터가 구성될 수 있다.
예를 들어 일 실시예에 따른 예측 필터링부(27)는, 예측 필터 정보 중, 소정 데이터 단위에 대한 예측 필터링 수행 여부를 나타내는 정보에 기초하여, 초기 예측 영상의 소정 데이터 단위에 대해 예측 필터링을 수행할지 여부를 결정할 수 있다. 이 때 소정 데이터 단위는, 부호화 단위, 최대 부호화 단위, 슬라이스, 프레임, 픽처 및 영상 시퀀스 중 적어도 하나일 수 있다.
또한 일 실시예에 따른 예측 필터링부(27)는, 예측 필터 정보 중, 소정 데이터 단위의 소정 영역에 대해 예측 필터링을 수행할지 여부를 나타내는 정보에 기초하여, 소정 데이터 단위의 전체, 경계 및 경계를 제외한 내부 영역 중 소정 영역에 대해 예측 필터링을 수행할지 여부를 결정할 수 있다.
또한 일 실시예에 따른 예측 필터링부(27)는, 예측 필터 정보 중, 예측 필터링을 수행할 데이터 단위의 종류를 나타내는 정보에 기초하여, 예측 필터링을 수행할 데이터 단위의 종류를 결정할 수 있다. 데이터 단위의 종류는 데이터 단위의 사이즈, 기하학적 형태 등일 수 있다.
일 실시예에 따른 예측 필터링부(27)는, 현재 영상의 예측 영상에 예측 필터를 적용함으로써, 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호와 합성할 최종 예측 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어 일 실시예에 따른 예측 필터링부(27)는, 예측 필터 정보에 기초하여 구성된 예측 필터를 초기 예측 영상에 적용하여 생성된 최종 예측 영상을 이용하면, 율-왜곡 최적화 기법에 따라 다음 영상과의 차분 신호의 부호화 효율이 최대가 될 수 있다.
예측 영상 생성부(25)에 의해 예측 영상의 현재 데이터 단위에 대해 인트라 예측이 수행된 경우, 예측 필터링부(27)는, 현재 데이터 단위의 주변 데이터 단위 중, 움직임 보상으로 인해 복원된 정보를 이용하여 보간된 데이터에 대해 예측 필터링을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 복원부(29)는, 예측 필터링부(27)에 의해 생성된 예측 영상과, 차분 신호 복호화부(23)에 의해 복호화된 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호를 합성하여, 원본 영상을 복원할 수 있다.
예를 들어 일 실시예에 따른 영상 복원부(29)는, 예측 필터링에 의해 생성된 현재 영상의 최종 예측 영상과, 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호를 합성하여, 다음 영상을 복원할 수 있다.
유사한 방식으로 영상 복원부(29)는, 이전 영상의 복원 영상 및 현재 영상의 복원 영상을 생성할 수 있다. 이 경우 예측 영생 생성부(25)는, 이전 영상의 복원 영상을 참조하여 현재 영상의 복원 영상에 대한 움직임 보상을 수행하거나, 현재 영상의 복원 영상에 대한 인트라 예측을 수행하여 이전 영상의 예측 영상을 생성할 수 있다. 차분 신호 복호화부(23)는, 추출된 부호화된 차분 신호에 대해 엔트로피 복호화, 역양자화 및 역변환을 수행하여 복호화된 이전 영상과 현재 영상 간의 차분 신호를 복호화할 수 있다. 영상 복원부(29)는, 이전 영상의 예측 영상과, 이전 영상과 현재 영상 간의 차분 신호와 합성하여, 현재 영상의 복원 영상을 생성할 수 있다. 예측 영상 생성부(25)는, 이러한 방식으로 생성된 현재 영상의 복원 영상에 대해 움직임 보상 또는 인트라 예측을 수행하여 현재 영상의 초기 예측 영상을 생성할 수 있다. 초기 예측 영상은 예측 필터링을 거쳐 최종 예측 영상으로 갱신될 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 복원부(29)는, 최종 예측 영상 및 차분 신호가 합성된 복원 영상을 생성하고, 복원 영상에 대해 디블로킹 필터링 및 포스트 필터링을 수행하여, 복원 영상을 갱신할 수 있다. 즉 일 실시예에 따른 영상 복원부(29)는, 복원 영상 중, 데이터 단위들 간의 경계에 대하여 디블로킹 필터링을 수행하여 다음 영상의 복원 영상을 갱신할 수 있다.
또한 일 실시예에 따른 영상 복원부(29)는, 복원 영상과 원본 영상 간의 오차를 최소화하기 위한 포스트 필터를 결정하고, 복원 영상에 포스트 필터링을 수행하여 복원 영상을 갱신할 수 있다. 이러한 방식으로 디블로킹 필터링 또는 포스트 필터링에 의해 갱신된 복원 영상은, 다음 영상의 움직임 보상을 위해 참조될 수 있다.
예를 들어, 이전 영상과 현재 영상 간의 차분 신호와 이전 영상의 예측 영상이 합성된 복원 영상에 대해 디블로킹 필터링을 더 수행하여 현재 영상의 복원 영상이 갱신될 수 있다. 또한, 현재 영상의 복원 영상과 원본 영상 간의 오차를 최소화하는 포스트 필터를 현재 영상의 복원 영상에 적용하여, 현재 영상의 복원 영상이 갱신될 수도 있다. 이러한 방식으로 디블로킹 필터링 또는 포스트 필터링에 의해 갱신된 현재 영상의 복원 영상은, 다음 영상의 움직임 보상을 위해 참조될 수 있다. 유사한 방식으로, 디블로킹 필터링 또는 포스트 필터링에 의해 갱신된 다음 영상의 복원 영상은, 다음 영상의 또 다름 영상의 움직임 보상을 위해 참조될 수 있다.
디블로킹 필터링 및 포스트 필터링 등의 후처리 작업을 위한 루프 필터와 관련된 정보도 부호화되어, 부호화된 영상 데이터와 함께 전송될 수 있다.
일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 장치(20)는 움직임 예측에 기반한 부호화 효율이 최대가 되도록 하는 적응적 예측 필터링을 거쳐 부호화된 비트스트림을 수신하고, 부호화된 비디오 데이터와 함께 전송된 예측 필터 정보를 수신한다. 수신된 예측 필터 정보에 기초하여 적응적 예측 필터링이 수행되기 위한 예측 필터가 올바르게 구성될 수 있으므로, 예측 필터를 이용하여 복원 영상의 예측 영상에 대한 예측 필터링을 수행하여 생성된 예측 영상과 복호화된 차분 신호를 합성하여 다음 영상이 복원됨으로써, 비디오의 영상 시퀀스가 올바르게 복원될 수 있다.
도 3 은 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 장치의 세부 블록도를 도시한다.
일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 장치(30)는 예측부(31), 예측 필터부(32), 차분 신호 부호화부(34), 복원 영상 생성부(35), 디블로킹 필터링부(36) 및 포스트 필터링부(37)를 포함한다. 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 장치(30)는 도 1을 참조하여 전술된 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(10)에 대응될 수 있다.
예측부(31)는 움직임 예측부(312), 움직임 보상부(314) 및 인트라 예측부(316)를 통해 비디오의 예측 부호화를 수행한다. 움직임 예측부(312)는 비디오의 영상들 간의 움직임 정보를 예측한다. 예를 들어 움직임 예측부(312)에 의해 현재 프레임(305) 및 이전 프레임의 참조 프레임(39) 간의 움직임 정보가 예측될 수 있다. 움직임 보상부(314)는 움직임 예측부(312)로부터 예측된 움직임 정보에 기초하여 참조 프레임(39)에 대해 움직임 보상을 수행한다. 인트라 예측부(316)는 현재 데이터 단위가 인트라 모드일 경우, 동일 프레임 중 현재 데이터 단위의 주변 데이터를 이용하여 현재 데이터 단위를 예측한다.
예측부(31)는 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(10)의 예측 영상 생성부(11)에 대응될 수 있다. 예측부(31)를 통해, 차분 신호 부호화부(34)의 부호화 대상이 되는 차분 신호를 생성하기 위한 초기 예측 영상이 생성될 수 있다. 즉, 예측부(31) 중 움직임 보상부(314)에 의해 움직임 보상된 영상 및 인트라 예측(316)에 의해 인트라 예측된 영상이 초기 예측 영상이 될 수 있다.
예측 필터부(32)는 예측 필터를 결정하고 초기 예측 영상으로부터 최종 예측 영상을 생성할 수 있다. 예측 필터 생성부(322)는, 초기 예측 영상으로부터 최종 예측 영상을 생성하기 위한 예측 필터를 결정한다. 예측 필터 적용부(324)는 예측 필터 생성부(322)에 의해 결정된 예측 필터를 초기 예측 영상에 적용하여 최종 예측 영상을 출력한다. 즉, 예측 필터 생성부(322) 및 예측 필터 적용부(324)는, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(10)의 예측 필터링부(13)에 대응될 수 있다. 따라서 예측 필터 생성부(322)는, 예측 필터의 필터 사이즈, 예측 필터 형태, 필터 계수, 예측 필터링 수행을 수행할 데이터 단위, 데이터 단위의 종류, 소정 데이터 단위에 대한 예측 필터링 수행 여부, 소정 데이터 단위 중 필터링 영역, 소정 데이터 단위 중 소정 영역에 대해 예측 필터링을 수행할지 여부 등의 필터 특성 및 필터링 방식 등을 결정할 수 있다.
예측 필터 정보 전송부(336)는, 예측 필터 생성부(322)에 의해 결정된 예측 필터 구성 요소에 관한 정보 및 예측 필터 적용부(324)에 의해 수행된 예측 필터링에 관한 정보를 포함하는 예측 필터 정보를 출력할 수 있다.
감산기(33)에 의해, 현재 프레임(305) 및 예측 필터 적용부(324)로부터 출력된 최종 예측 영상 간의 차분 신호가 생성된다. 차분 신호는 변환부(342), 양자화부(344), 재정렬부(346) 및 엔트로피 인코더(134)를 거쳐 부호화되어 출력될 수 있다. 엔트로피 인코더(134)에 의해 부호화된 영상 데이터 및 부호화 정보 뿐만 아니라 예측 필터 정보 전송부(336)로부터 출력된 예측 필터 정보를 포함하는 데이터 심볼들은 NAL(Network Adaptive Layer) 단위의 데이터스트림으로 출력될 수 있다. 따라서 예측 필터 정보 전송부(336) 및 차분 신호 부호화부(34)는 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(10)의 영상 부호화부(15) 및 출력부(17)에 대응될 수 있다.
복원 영상 생성부(35)는, 차분 신호를 최종 예측 영상과 합성하여 복원 영상을 생성할 수 있다. 변환부(342) 및 양자화부(344)에 의해 차분 신호의 양자화된 변환 계수는 역양자화부(352) 및 역변환부(354)를 통해 공간 영역의 차분 신호로 복원되며, 복원된 차분 신호는 가산기(356)를 거쳐 예측 필터 적용부(324)에 의해 생성된 최종 예측 영상과 합성하여 복원 영상이 생성될 수 있다.
복원 영상에 대해 디블록킹 필터링부(36)는 복원 영상의 블록들 간의 경계에 대한 블록 현상을 경감시키기 위한 디블록킹 필터링을 수행하여 복원 영상을 갱신하고, 포스트 필터링부(37)는 복원 영상에 대해 원본 영상과의 오차를 최소화하기 위한 포스트 필터링을 수행함으로써 복원 영상을 갱신할 수 있다. 포스트 필터링부(37)로부터 출력된 복원 영상은, 최종적으로 복원 프레임(38)으로 출력될 수 있으며, 움직임 보상부(314)가 움직임 보상을 수행하기 위한 참조 프레임(39)으로도 이용될 수 있다.
도 4 는 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 장치의 블록도를 도시한다.
일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 장치(40)는 복호화부(41), 예측 영상 복원부(42), 예측 필터부(43), 디블록킹 필터링부(44) 및 포스트 필터링부(45)를 포함한다. 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 장치(40)는 도 2을 참조하여 전술된 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(20)에 대응될 수 있다.
복호화부(41)는 NAL 단위의 비디오 데이터스트림을 수신할 수 있다. 복호화부(41)는 수신된 데이터스트림을 파싱하여 부호화된 영상 데이터 및 부호화 정보, 예측 필터 정보를 추출할 수 있다. 부호화된 영상 데이터는 엔트로피 디코더(412), 및 재정렬부(414)를 통해 양자화된 변환 계수로 복원되고, 양자화된 변환 계수는 역양자화부(416) 및 역변환부(418)를 통해 공간 영역의 차분 신호로 복원되어 출력될 수 있다. 복호화부(41)는 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(20)의 데이터 추출부(21) 및 차분 신호 복호화부(23)에 대응될 수 있다.
예측 영상 복원부(42)는 움직임 보상부(422) 및 인트라 예측부(424)를 통해 비디오의 예측 복호화를 수행할 수 있다. 움직임 보상부(422)는 수신된 부호화 정보 중 움직임 정보에 기초하여 참조 프레임(47)에 대해 움직임 보상을 수행한다. 인트라 예측부(424)는 현재 데이터 단위가 인트라 모드일 경우, 동일 프레임 중 현재 데이터 단위의 주변 데이터를 이용하여 현재 데이터 단위를 복원할 수 있다. 예측 영상 복원부(42)는 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(10)의 예측 영상 생성부(25)에 대응될 수 있다. 예측 영상 복원부(42)를 통해, 복호화부(41)에 의해 복원된 차분 신호와 합성되기 위한 초기 예측 영상이 생성될 수 있다. 즉, 예측 영상 복원부(42) 중 움직임 보상부(422)에 의해 움직임 보상된 영상 및 인트라 예측(424)에 의해 인트라 예측된 영상이 초기 예측 영상이 될 수 있다.
예측 필터부(43)는 예측 필터를 구성하고 초기 예측 영상으로부터 최종 예측 영상을 생성할 수 있다. 즉, 예측 필터 정보 수신부(432) 및 예측 필터 적용부(434)는, 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(20)의 예측 필터링부(27)에 대응될 수 있다. 예측 필터 정보 수신부(432)는, 수신된 비디오 데이터스트림으로부터 추출된 예측 필터 정보를 수신하고, 예측 필터 구성 요소에 관한 정보 및 예측 필터링에 관한 정보를 포함하는 예측 필터 정보를 예측 필터 적용부(434)에게로 전달할 수 있다.
예측 필터 적용부(434)는, 예측 필터 구성 요소에 관한 정보로서, 예측 필터의 필터 사이즈, 예측 필터 형태, 필터 계수 등에 관한 정보를 수신하고, 예측 필터링에 관한 정보로서, 예측 필터링 수행을 수행할 데이터 단위, 데이터 단위의 종류, 소정 데이터 단위에 대한 예측 필터링 수행 여부, 소정 데이터 단위 중 필터링 영역, 소정 데이터 단위 중 소정 영역에 대해 예측 필터링을 수행할지 여부 등에 관한 정보를 수신할 수 있다. 예측 필터 적용부(434)는, 예측 필터 구성 요소에 관한 정보에 기초하여 예측 필터를 구성하고, 예측 필터링에 관한 정보에 기초하여 초기 예측 영상에 예측 필터를 적용한 필터링을 수행함으로써 최종 예측 영상을 출력할 수 있다.
복호화부(41)에 의해 복원된 차분 신호와 예측 필터 적용부(434)로부터 출력된 최종 예측 영상이 가산기(48)를 거쳐 합성되어 복원 영상이 생성할 수 있다. 복원 영상에 대해 디블록킹 필터링부(44)는 디블록킹 필터링을 수행하여 블록 현상을 완화시키고, 포스트 필터링부(45)는 포스트 필터링을 수행하여 복원 영상과 원본 영상과의 오차를 경감하도록, 복원 영상에 대해 필터링을 수행할 수 있다. 포스트 필터링부(45)로부터 출력된 복원 영상은, 최종적으로 복원 프레임(46)으로 출력될 수 있으며, 움직임 보상부(422)가 움직임 보상을 수행하기 위한 참조 프레임(47)으로도 이용될 수 있다.
구체적으로 보면, 움직임 보상부(422)는, 이전 영상의 참조 프레임(47)을 참조하여 현재 프레임을 위한 움직임 보상을 수행하고, 인트라 예측부(424)는 현재 프레임 내의 주변 영역 간의 차분 신호를 예측함으로써, 현재 프레임의 예측 영상을 생성할 수 있다.
예측 필터 적용부(434)의 예측 필터링에 의해, 현재 프레임의 예측 영상은 최종 예측 영상으로 갱신될 수 있다. 복호화부(41)에 의해 복원된, 현재 프레임과 다음 프레임 간의 차분 신호와, 현재 프레임의 최종 예측 영상이 합성되어, 다음 프레임의 초기 복원 영상이 생성될 수 있다.
다음 프레임의 초기 복원 영상은, 디블로킹 필터링부(44)와 포스트 필터링부(45)를 거쳐 갱신되어 출력될 수 있다. 출력된 다음 프레임의 복원 영상은 다음 프레임의 복원 프레임(46)으로서 출력되고, 다음 프레임의 또 다음 프레임에 대한 움직임 보상이 수행될 때 참조 프레임(47)으로 이용될 수 있다.
전술된 도 3의 비디오 부호화 장치(30) 및 도 4의 비디오 복호화 장치(40)는 복원 영상에 대해 디블로킹 필터링 및 포스트 필터링을 모두 수행하는 실시예를 개시하고 있지만, 본 발명의 아이디어에 따른 비디오 부호화 방식 및 비디오 복호화 방식은 이에 한정되는 것이 아니다. 따라서 본 발명의 일 실시예에 다른 비디오 부호화 장치(10) 및 복호화 장치(20)는, 디블로킹 필터링 및 포스트 필터링 중 적어도 하나를 거쳐 복원 영상에 대한 후처리가 수행되거나 디블로킹 필터링 및 포스트 필터링 등의 후처리가 수행되지 않은 채 복원 영상이 생성되는 경우도 포함할 수 있다.
디블로킹 필터 및 포스트 필터 등의 루프 필터는 부호화 과정 중 필터를 생성하여 복원 영상에 동일하게 적용하므로, 동일한 비트레이트에서 복원 영상의 화질만 향상시킬 수 있을 뿐, 부호화 결과 출력될 부호화된 차분 신호의 데이터량을 줄일 수는 없다.
　이에 반해, 일 실시예에 따른 예측 필터는, 예측 부호화를 위한 루프 필터로서, 움직임 예측/보상으로 생긴 예측 데이터로 하나의 예측 영상을 구성하고, 예측된 영상과 원본 영상과의 오차를 최소화하는 적응적인 필터 계수를 생성한다. 또한, 생성된 예측 필터 계수를 이용하여 예측 영상을 필터링하면, 예측 영상과 원본 영상과의 오차가 최소화되므로, 예측 영상과 원본 영상과의 차분 신호를 부호화하면 보다 적은 양의 데이터를 부호화하여 전송할 수 있고 부호화 효율이 극대화될 수 있다.
도 5 는 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링에 관한 예측 필터 정보의 포함하는 비트스트림의 구조를 도시한다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(10)의 출력부(17)는, 비디오의 부호화된 차분 신호 및 예측 필터 정보를 비트스트림(50, 51)에 삽입하여 출력할 수 있다. 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(10)의 출력부(17)가, 비트스트림(50, 51)의 데이터 구간(54, 55)에 부호화된 영상 데이터를 슬라이스 단위로 삽입하고, 슬라이스 헤더 구간(52, 53)에 슬라이스 데이터와 관련된 각종 정보를 삽입할 수 있다.
일 실시예에 따른 출력부(17)는, 비트스트림(50)의 데이터 구간(54)에 삽입되어 있는 부호화된 차분 신호의 슬라이스 데이터에 대응하는 예측 필터 정보(56)를 설정할 수 있다. 이 경우 예측 필터 정보(56)는 슬라이스 헤더(52)에 삽입될 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 출력부(17)는 예측 필터링이 수행된 데이터 단위마다, 해당 데이터 단위를 위한 예측 필터 정보를 개별적으로 설정할 수도 있다. 예를 들어, 비트스트림(50)의 데이터 구간(55)에 부호화된 차분 신호가 매크로블록 단위로 삽입되는 경우, 차분 신호의 매크로블록(MB)마다 대응하는 예측 필터 정보(57, 58, 59)가 별도로 설정될 수 있다.
일 실시예에 따른 출력부(17)는, 예측 필터 정보(57, 58, 59)를 데이터 단위에 따라 순차적으로 부호화하여 슬라이스 헤더(53)에 삽입할 수 있다. 또한, 일 실시예에 따른 예측 필터 정보(57, 58, 59)는, 비트스트림(51)의 데이터 구간(55)에, 각각의 대응하는 매크로블록별로 부호화된 차분 신호와 함께 삽입될 수도 있다.
또한 차분 신호가 계층적 트리 구조에 따라 부호화된 경우, 일 실시예에 따른 출력부(17)는, 예측 필터 정보(57, 58, 59)를 예측 필터링을 수행할 데이터 단위의 계층적 순위에 따라 부호화하여 슬라이스 헤더(53)에 삽입할 수 있다.
일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(20)의 데이터 추출부(21)는, 비트스트림(50, 51)을 수신하고 파싱하여, 차분 신호의 부호화된 데이터 및 예측 필터 정보를 추출한다. 비트스트림(50, 51)의 데이터 구간(54, 55)에 부호화된 차분 신호가 슬라이스 단위로 추출될 수 있다.
일 실시예에 따른 데이터 추출부(21)는, 비트스트림(50)의 슬라이스 헤더 구간(52)으로부터 차분 신호의 부호화된 슬라이스 데이터에 대한 예측 필터 정보(56)를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따른 데이터 추출부(21)는, 예측 필터링이 수행될 데이터 단위마다 설정된 해당 예측 필터 정보를 개별적으로 추출할 수도 있다. 예를 들어, 예측 필터링이 수행될 매크로블록 단위마다 각각의 예측 필터 정보(57, 58, 59)가 개별적으로 추출할 수도 있다.
이러한 경우 일 실시예에 따른 데이터 추출부(21)는, 비트스트림(51)의 헤더 구간(53)으로부터, 매크로블록의 순서에 따라 예측 필터 정보(56, 57, 58)를 순차적으로 추출할 수 있다. 또한 일 실시예에 따른 데이터 추출부(21)는, 비트스트림의 데이터 구간(55) 중, 부호화된 차분 신호의 매크로단위마다 예측 필터 정보(57, 58, 59)를 부호화된 차분 신호와 함께 추출할 수도 있다.
또한, 데이터 구간(54, 55)으로부터 추출될 차분 신호가 계층적 트리 구조에 따라 부호화되어 있는 경우, 일 실시예에 따른 데이터 추출부(21)는, 비트스트림(50, 51)으로부터 예측 필터 정보를 예측 필터링을 수행할 데이터 단위의 계층적 순서에 따라 추출할 수도 있다.
이하 도 6 내지 도 20을 참조하여, 일 실시예에 따라 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초하여 적응적 예측 필터링을 수행하는 비디오 부호화 장치 및 비디오 복호화 장치, 비디오 부호화 방법 및 비디오 복호화 방법이 상술된다.
도 6 은 일 실시예에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초하여 적응적 예측 필터링을 수행하는 비디오 부호화 장치의 블록도를 도시한다.
일 실시예에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초하여 적응적 예측 필터링을 수행하는 비디오 부호화 장치(100)는 최대 부호화 단위 분할부(110), 부호화 단위 결정부(120) 및 출력부(130)를 포함한다. 이하 설명의 편의를 위해, 일 실시예에 따라 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초하여 적응적 예측 필터링을 수행하는 비디오 부호화 장치(100)는 '비디오 부호화 장치(100)'로 축약하여 지칭한다.
최대 부호화 단위 분할부(110)는 영상의 현재 픽처를 위한 최대 크기의 부호화 단위인 최대 부호화 단위에 기반하여 현재 픽처를 구획할 수 있다. 현재 픽처가 최대 부호화 단위보다 크다면, 현재 픽처의 영상 데이터는 적어도 하나의 최대 부호화 단위로 분할될 수 있다. 일 실시예에 따른 최대 부호화 단위는 크기 32x32, 64x64, 128x128, 256x256 등의 데이터 단위로, 가로 및 세로 크기가 2의 자승인 정사각형의 데이터 단위일 수 있다. 영상 데이터는 적어도 하나의 최대 부호화 단위별로 부호화 단위 결정부(120)로 출력될 수 있다.
일 실시예에 따른 부호화 단위는 최대 크기 및 심도로 특징지어질 수 있다. 심도란 최대 부호화 단위로부터 부호화 단위가 공간적으로 분할한 횟수를 나타내며, 심도가 깊어질수록 심도별 부호화 단위는 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지 분할될 수 있다. 최대 부호화 단위의 심도가 최상위 심도이며 최소 부호화 단위가 최하위 부호화 단위로 정의될 수 있다. 최대 부호화 단위는 심도가 깊어짐에 따라 심도별 부호화 단위의 크기는 감소하므로, 상위 심도의 부호화 단위는 복수 개의 하위 심도의 부호화 단위를 포함할 수 있다.
전술한 바와 같이 부호화 단위의 최대 크기에 따라, 현재 픽처의 영상 데이터를 최대 부호화 단위로 분할하며, 각각의 최대 부호화 단위는 심도별로 분할되는 부호화 단위들을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 최대 부호화 단위는 심도별로 분할되므로, 최대 부호화 단위에 포함된 공간 영역(spatial domain)의 영상 데이터가 심도에 따라 계층적으로 분류될 수 있다.
최대 부호화 단위의 높이 및 너비를 계층적으로 분할할 수 있는 총 횟수를 제한하는 최대 심도 및 부호화 단위의 최대 크기가 미리 설정되어 있을 수 있다.
부호화 단위 결정부(120)는, 심도마다 최대 부호화 단위의 영역이 분할된 적어도 하나의 분할 영역을 부호화하여, 적어도 하나의 분할 영역 별로 최종 부호화 결과가 출력될 심도를 결정한다. 즉 부호화 단위 결정부(120)는, 현재 픽처의 최대 부호화 단위마다 심도별 부호화 단위로 영상 데이터를 부호화하여 가장 작은 부호화 오차가 발생하는 심도를 선택하여 부호화 심도로 결정한다. 결정된 부호화 심도 및 최대 부호화 단위별 영상 데이터는 출력부(130)로 출력된다.
최대 부호화 단위 내의 영상 데이터는 최대 심도 이하의 적어도 하나의 심도에 따라 심도별 부호화 단위에 기반하여 부호화되고, 각각의 심도별 부호화 단위에 기반한 부호화 결과가 비교된다. 심도별 부호화 단위의 부호화 오차의 비교 결과 부호화 오차가 가장 작은 심도가 선택될 수 있다. 각각의 최대화 부호화 단위마다 적어도 하나의 부호화 심도가 결정될 수 있다.
최대 부호화 단위의 크기는 심도가 깊어짐에 따라 부호화 단위가 계층적으로 분할되어 분할되며 부호화 단위의 개수는 증가한다. 또한, 하나의 최대 부호화 단위에 포함되는 동일한 심도의 부호화 단위들이라 하더라도, 각각의 데이터에 대한 부호화 오차를 측정하고 하위 심도로의 분할 여부가 결정된다. 따라서, 하나의 최대 부호화 단위에 포함되는 데이터라 하더라도 위치에 따라 심도별 부호화 오차가 다르므로 위치에 따라 부호화 심도가 달리 결정될 수 있다. 따라서, 하나의 최대 부호화 단위에 대해 부호화 심도가 하나 이상 설정될 수 있으며, 최대 부호화 단위의 데이터는 하나 이상의 부호화 심도의 부호화 단위에 따라 구획될 수 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 부호화 단위 결정부(120)는, 현재 최대 부호화 단위에 포함되는 트리 구조에 따른 부호화 단위들이 결정될 수 있다. 일 실시예에 따른 '트리 구조에 따른 부호화 단위들'은, 현재 최대 부호화 단위에 포함되는 모든 심도별 부호화 단위들 중, 부호화 심도로 결정된 심도의 부호화 단위들을 포함한다. 부호화 심도의 부호화 단위는, 최대 부호화 단위 내에서 동일 영역에서는 심도에 따라 계층적으로 결정되고, 다른 영역들에 대해서는 독립적으로 결정될 수 있다. 마찬가지로, 현재 영역에 대한 부호화 심도는, 다른 영역에 대한 부호화 심도와 독립적으로 결정될 수 있다.
일 실시예에 따른 최대 심도는 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지의 분할 횟수와 관련된 지표이다. 일 실시예에 따른 최대 심도는, 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지의 총 분할 횟수를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 최대 부호화 단위의 심도가 0이라고 할 때, 최대 부호화 단위가 1회 분할된 부호화 단위의 심도는 1로 설정되고, 2회 분할된 부호화 단위의 심도가 2로 설정될 수 있다. 이 경우, 최대 부호화 단위로부터 4회 분할된 부호화 단위가 최소 부호화 단위라면, 심도 0, 1, 2, 3 및 4의 심도 레벨이 존재하므로 최대 심도는 4로 설정될 수 있다.
최대 부호화 단위의 예측 부호화 및 변환이 수행될 수 있다. 예측 부호화 및 변환도 마찬가지로, 최대 부호화 단위마다, 최대 심도 이하의 심도마다 심도별 부호화 단위를 기반으로 수행된다. 일 실시예에 따라 비디오 부호화를 위해 수행하는 변환은 주파수 변환, 직교 변환, 정수 변환 등을 포함할 수 있다.
최대 부호화 단위가 심도별로 분할될 때마다 심도별 부호화 단위의 개수가 증가하므로, 심도가 깊어짐에 따라 생성되는 모든 심도별 부호화 단위에 대해 예측 부호화 및 변환을 포함한 부호화가 수행되어야 한다. 이하 설명의 편의를 위해 적어도 하나의 최대 부호화 단위 중 현재 심도의 부호화 단위를 기반으로 예측 부호화 및 변환을 설명하겠다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)는, 영상 데이터의 부호화를 위한 데이터 단위의 크기 또는 형태를 다양하게 선택할 수 있다. 영상 데이터의 부호화를 위해서는 예측 부호화, 변환, 엔트로피 부호화 등의 단계를 거치는데, 모든 단계에 걸쳐서 동일한 데이터 단위가 사용될 수도 있으며, 단계별로 데이터 단위가 변경될 수도 있다.
예를 들어 비디오 부호화 장치(100)는, 영상 데이터의 부호화를 위한 부호화 단위 뿐만 아니라, 부호화 단위의 영상 데이터의 예측 부호화를 수행하기 위해, 부호화 단위와 다른 데이터 단위를 선택할 수 있다.
최대 부호화 단위의 예측 부호화를 위해서는, 일 실시예에 따른 부호화 심도의 부호화 단위, 즉 더 이상한 분할되지 않는 부호화 단위를 기반으로 예측 부호화가 수행될 수 있다. 이하, 예측 부호화의 기반이 되는 더 이상한 분할되지 않는 부호화 단위를 '예측 단위'라고 지칭한다. 예측 단위가 분할된 파티션은, 예측 단위 및 예측 단위의 높이 및 너비 중 적어도 하나가 분할된 데이터 단위를 포함할 수 있다.
예를 들어, 크기 2Nx2N(단, N은 양의 정수)의 부호화 단위가 더 이상 분할되지 않는 경우, 크기 2Nx2N의 예측 단위가 되며, 파티션의 크기는 2Nx2N, 2NxN, Nx2N, NxN 등일 수 있다. 일 실시예에 따른 파티션 타입은 예측 단위의 높이 또는 너비가 대칭적 비율로 분할된 대칭적 파티션들뿐만 아니라, 1:n 또는 n:1과 같이 비대칭적 비율로 분할된 파티션들, 기하학적인 형태로 분할된 파티션들, 임의적 형태의 파티션들 등을 선택적으로 포함할 수도 있다.
예측 단위의 예측 모드는, 인트라 모드, 인터 모드 및 스킵 모드 중 적어도 하나일 수 있다. 예를 들어 인트라 모드 및 인터 모드는, 2Nx2N, 2NxN, Nx2N, NxN 크기의 파티션에 대해서 수행될 수 있다. 또한, 스킵 모드는 2Nx2N 크기의 파티션에 대해서만 수행될 수 있다. 부호화 단위 이내의 하나의 예측 단위마다 독립적으로 부호화가 수행되어 부호화 오차가 가장 작은 예측 모드가 선택될 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)는, 영상 데이터의 부호화를 위한 부호화 단위 뿐만 아니라, 부호화 단위와 다른 데이터 단위를 기반으로 부호화 단위의 영상 데이터의 변환을 수행할 수 있다.
부호화 단위의 변환을 위해서는, 부호화 단위보다 작거나 같은 크기의 변환 단위를 기반으로 변환이 수행될 수 있다. 예를 들어 변환 단위는, 인트라 모드를 위한 데이터 단위 및 인터 모드를 위한 변환 단위를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위와 유사한 방식으로, 부호화 단위 내의 변환 단위도 재귀적으로 더 작은 크기의 변환 단위로 분할되면서, 부호화 단위의 레지듀얼 데이터가 변환 심도에 따라 트리 구조에 따른 변환 단위에 따라 구획될 수 있다.
일 실시예에 따른 변환 단위에 대해서도, 부호화 단위의 높이 및 너비가 분할하여 변환 단위에 이르기까지의 분할 횟수를 나타내는 변환 심도가 설정될 수 있다. 예를 들어, 크기 2Nx2N의 현재 부호화 단위의 변환 단위의 크기가 2Nx2N이라면 변환 심도 0, 변환 단위의 크기가 NxN이라면 변환 심도 1, 변환 단위의 크기가 N/2xN/2이라면 변환 심도 2로 설정될 수 있다. 즉, 변환 단위에 대해서도 변환 심도에 따라 트리 구조에 따른 변환 단위가 설정될 수 있다.
부호화 심도별 부호화 정보는, 부호화 심도 뿐만 아니라 예측 관련 정보 및 변환 관련 정보가 필요하다. 따라서, 부호화 단위 결정부(120)는 최소 부호화 오차를 발생시킨 부호화 심도 뿐만 아니라, 예측 단위를 파티션으로 분할한 파티션 타입, 예측 단위별 예측 모드, 변환을 위한 변환 단위의 크기 등을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 최대 부호화 단위의 트리 구조에 따른 부호화 단위 및 파티션의 결정 방식에 대해서는, 도 11 내지 12을 참조하여 상세히 후술한다.
부호화 단위 결정부(120)는 심도별 부호화 단위의 부호화 오차를 라그랑지 곱(Lagrangian Multiplier) 기반의 율-왜곡 최적화 기법(Rate-Distortion Optimization)을 이용하여 측정할 수 있다.
출력부(130)는, 부호화 단위 결정부(120)에서 결정된 적어도 하나의 부호화 심도에 기초하여 부호화된 최대 부호화 단위의 영상 데이터및 심도별 부호화 모드에 관한 정보를 비트스트림 형태로 출력한다.
부호화된 영상 데이터는 영상의 레지듀얼 데이터의 부호화 결과일 수 있다.
심도별 부호화 모드에 관한 정보는, 부호화 심도 정보, 예측 단위의 파티션 타입 정보, 예측 모드 정보, 변환 단위의 크기 정보 등을 포함할 수 있다.
부호화 심도 정보는, 현재 심도로 부호화하지 않고 하위 심도의 부호화 단위로 부호화할지 여부를 나타내는 심도별 분할 정보를 이용하여 정의될 수 있다. 현재 부호화 단위의 현재 심도가 부호화 심도라면, 현재 부호화 단위는 현재 심도의 부호화 단위로 부호화되므로 현재 심도의 분할 정보는 더 이상 하위 심도로 분할되지 않도록 정의될 수 있다. 반대로, 현재 부호화 단위의 현재 심도가 부호화 심도가 아니라면 하위 심도의 부호화 단위를 이용한 부호화를 시도해보아야 하므로, 현재 심도의 분할 정보는 하위 심도의 부호화 단위로 분할되도록 정의될 수 있다.
현재 심도가 부호화 심도가 아니라면, 하위 심도의 부호화 단위로 분할된 부호화 단위에 대해 부호화가 수행된다. 현재 심도의 부호화 단위 내에 하위 심도의 부호화 단위가 하나 이상 존재하므로, 각각의 하위 심도의 부호화 단위마다 반복적으로 부호화가 수행되어, 동일한 심도의 부호화 단위마다 재귀적(recursive) 부호화가 수행될 수 있다.
하나의 최대 부호화 단위 안에 트리 구조의 부호화 단위들이 결정되며 부호화 심도의 부호화 단위마다 적어도 하나의 부호화 모드에 관한 정보가 결정되어야 하므로, 하나의 최대 부호화 단위에 대해서는 적어도 하나의 부호화 모드에 관한 정보가 결정될 수 있다. 또한, 최대 부호화 단위의 데이터는 심도에 따라 계층적으로 구획되어 위치 별로 부호화 심도가 다를 수 있으므로, 데이터에 대해 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보가 설정될 수 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 출력부(130)는, 최대 부호화 단위에 포함되어 있는 부호화 단위, 예측 단위 및 최소 단위 중 적어도 하나에 대해, 해당 부호화 심도 및 부호화 모드에 대한 부호화 정보를 할당될 수 있다.
일 실시예에 따른 최소 단위는, 최하위 부호화 심도인 최소 부호화 단위가 4분할된 크기의 정사각형의 데이터 단위이다. 일 실시예에 따른 최소 단위는, 최대 부호화 단위에 포함되는 모든 부호화 단위, 예측 단위, 파티션 단위 및 변환 단위 내에 포함될 수 있는 최대 크기의 정사각 데이터 단위일 수 있다.
예를 들어 출력부(130)를 통해 출력되는 부호화 정보는, 심도별 부호화 단위별 부호화 정보와 예측 단위별 부호화 정보로 분류될 수 있다. 심도별 부호화 단위별 부호하 정보는, 예측 모드 정보, 파티션 크기 정보를 포함할 수 있다. 예측 단위별로 전송되는 부호화 정보는 인터 모드의 추정 방향에 관한 정보, 인터 모드의 참조 영상 인덱스에 관한 정보, 움직임 벡터에 관한 정보, 인트라 모드의 크로마 성분에 관한 정보, 인트라 모드의 보간 방식에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 픽처, 슬라이스 또는 GOP별로 정의되는 부호화 단위의 최대 크기에 관한 정보 및 최대 심도에 관한 정보는 비트스트림의 헤더에 삽입될 수 있다. 또한 출력부(130)를 통해 출력되는 부호화 정보는, 도 1 내지 5을 참조하여 전술한 다양한 실시예에 따른 예측 필터 계수 정보를 포함할 수 있다.
비디오 부호화 장치(100)의 가장 간단한 형태의 실시예에 따르면, 심도별 부호화 단위는 한 계층 상위 심도의 부호화 단위의 높이 및 너비를 반분한 크기의 부호화 단위이다. 즉, 현재 심도의 부호화 단위의 크기가 2Nx2N이라면, 하위 심도의 부호화 단위의 크기는 NxN 이다. 또한, 2Nx2N 크기의 현재 부호화 단위는 NxN 크기의 하위 심도 부호화 단위를 최대 4개 포함할 수 있다.
따라서, 비디오 부호화 장치(100)는 현재 픽처의 특성을 고려하여 결정된 최대 부호화 단위의 크기 및 최대 심도를 기반으로, 각각의 최대 부호화 단위마다 최적의 형태 및 크기의 부호화 단위를 결정하여 트리 구조에 따른 부호화 단위들을 구성할 수 있다. 또한, 각각의 최대 부호화 단위마다 다양한 예측 모드, 변환 방식 등으로 부호화할 수 있으므로, 다양한 영상 크기의 부호화 단위의 영상 특성을 고려하여 최적의 부호화 모드가 결정될 수 있다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)는, 계층적 트리 구조에 따른 부호화 단위에 따라 일 실시예에 따른 예측 필터링을 수행하는 루프 필터링 과정을 더 수행할 수 있다.
일 실시예에 따른 출력부(130)는, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(10)의 예측 필터링부(13)를 더 포함할 수 있다. 이 경우 예측 필터링부(13)는, 부호화 단위 결정부(120)에 의해 결정된 부호화 단위 및 예측 단위, 파티션에 기초한 움직임 보상에 의해 생성된 예측 영상에 대해, 예측 필터를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따른 출력부(130)는, 예측 필터링에 의해 생성된 최종 예측 영상과 다음 영상 간의 차분 신호를, 부호화 단위 결정부(120)에 의해 결정된 부호화 단위 및 변환 단위에 기초하여 변환 및 양자화를 수행하고, 엔트로피 부호화를 거쳐 비디오의 부호화된 차분 데이터를 출력할 수 있다.
전술한 바와 같이 출력부(130)는, 계층적 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초하여 결정된 예측 필터 및 예측 필터링에 관한 예측 필터 정보를 부호화하여 출력할 수 있다. 따라서, 이 경우 일 실시예에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초하여 적응적 예측 필터링을 수행하는 비디오 부호화 장치(100)는, 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초한 부호화 결과를 출력하기 직전에 예측 필터링을 수행한 후 연속되는 영상들 간의 차분 신호를 부호화함으로써, 부호화 효율이 향상될 수 있다.
이 경우, 예측 필터링부(13)는 예측 필터링을 수행할 데이터 단위를, 부호화 단위 결정부(120)에 의해 결정된 부호화 단위, 예측 단위 또는 파티션 중 하나로 선택하여 예측 필터링을 수행할 수 있다. 이 경우 출력부(130)는, 예측 필터 정보에 필터링 데이터 단위를 별도로 포함할 필요는 없다.
또는 예측 필터링부(13)는 예측 필터링을 수행할 데이터 단위를 결정하기 위해, 부호화 단위 결정부(120)에 의해 결정된 부호화 단위, 예측 단위 또는 파티션과는 별도로, 예측 영상과 다음 영상 간의 차분 영상의 부호화 효율을 최대화하기 위한 예측 필터의 필터링 데이터 단위를 새롭게 결정할 수도 있다. 이 경우 출력부(130)는, 예측 필터 정보에 필터링 데이터 단위를 별도로 설정하여 출력할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 부호화 단위 결정부(120)가 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(10)의 예측 필터링부(13)를 더 포함할 수도 있다. 이 경우, 부호화 단위 결정부(120)가, 심도별 부호화 단위 및 가능한 예측 단위(또는 파티션)에 따라 재귀적으로 부호화를 수행하면서 최대의 부호화 효율을 발생시키는 부호화 심도를 선택하고 일 실시예에 따른 트리 구조의 부호화 단위를 결정하는데 있어서, 움직임 보상에 의해 생성된 예측 영상을 위하여 예측 필터링부(13)이 예측 필터링을 수행할 수 있다.
즉, 부호화 단위 결정부(120)는, 모든 심도별 부호화 단위 및 가능한 예측 단위(또는 파티션)마다 반복적으로, 움직임 예측 및 움직임 보상을 통해 생성되는 초기 예측 영상에 대해 다음 영상과의 차분 신호를 최소화하는 예측 영상을 생성하기 위한 예측 필터를 결정하고, 예측 필터링을 통해 생성된 복원 영상을 참조하여 움직임 예측 및 보상을 수행하는 과정을 포함함으로써, 가장 부호화 효율이 높은 부호화 단위, 예측 단위(파티션) 및 예측 모드 뿐만 아니라 예측 필터 및 예측 필터링 방식을 재귀적으로 결정할 수 있다.
출력부(130)는 부호화 단위 결정부(120)에 의해 결정된 트리 구조에 따른 부호화 단위, 부호화 모드, 예측 필터 및 예측 필터링 방식에 따라 부호화된 영상 데이터를 출력하고, 이에 따른 부호화 모드 정보 및 예측 필터 정보를 함께 출력할 수 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초하여 적응적 예측 필터링을 수행하는 비디오 부호화 장치(100)는, 트리 구조에 따른 부호화 단위, 예측 모드와 함께 예측 필터의 구성 요소와 필터링 방식을 재귀적으로 결정함으로써, 영상 특성에 따라 부호화 효율을 최대화시킬 수 있는 부호화 단위, 부호화 모드 및 예측 필터 관련 정보를 결정할 수 있다.
따라서, 영상의 해상도가 매우 높거나 데이터량이 매우 큰 영상을 기존 매크로블록 단위로 부호화한다면, 픽처당 매크로블록의 수가 과도하게 많아진다. 이에 따라, 매크로블록마다 생성되는 압축 정보도 많아지므로 압축 정보의 전송 부담이 커지고 데이터 압축 효율이 감소하는 경향이 있다. 따라서, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치는, 영상의 크기를 고려하여 부호화 단위의 최대 크기를 증가시키면서, 영상 특성을 고려하여 부호화 단위 및 부호화 방식을 조절할 수 있으므로, 영상 압축 효율이 증대될 수 있다.
도 7 는 본 발명의 일 실시예에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초하여 적응적 예측 필터링을 수행하는 비디오 복호화 장치의 블록도를 도시한다.
일 실시예에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초하여 적응적 예측 필터링을 수행하는 비디오 복호화 장치(200)는 수신부(210), 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220) 및 영상 데이터 복호화부(230)를 포함한다. 이하 설명의 편의를 위해, 일 실시예에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초하여 적응적 예측 필터링을 수행하는 비디오 복호화 장치(200)는 '비디오 복호화 장치(200)'로 축약하여 지칭한다.
일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)의 각종 프로세싱을 위한 부호화 단위, 심도, 예측 단위, 변환 단위, 각종 부호화 모드에 관한 정보 등 각종 용어의 정의는, 도 6 및 비디오 부호화 장치(100)를 참조하여 전술한 바와 동일하다.
수신부(205)는 부호화된 비디오에 대한 비트스트림을 수신하여 파싱(parsing)한다. 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220)는 파싱된 비트스트림으로부터 최대 부호화 단위별로 트리 구조에 따른 부호화 단위들에 따라 부호화 단위마다 부호화된 영상 데이터를 추출하여 영상 데이터 복호화부(230)로 출력한다. 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220)는 현재 픽처에 대한 헤더로부터 현재 픽처의 부호화 단위의 최대 크기에 관한 정보를 추출할 수 있다.
또한, 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220)는 파싱된 비트스트림으로부터 최대 부호화 단위별로 트리 구조에 따른 부호화 단위들에 대한 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보를 추출한다. 추출된 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보는 영상 데이터 복호화부(230)로 출력된다. 즉, 비트열의 영상 데이터를 최대 부호화 단위로 분할하여, 영상 데이터 복호화부(230)가 최대 부호화 단위마다 영상 데이터를 복호화하도록 할 수 있다.
최대 부호화 단위별 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보는, 하나 이상의 부호화 심도 정보에 대해 설정될 수 있으며, 부호화 심도별 부호화 모드에 관한 정보는, 해당 부호화 단위의 파티션 타입 정보, 예측 모드 정보 및 변환 단위의 크기 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 부호화 심도 정보로서, 심도별 분할 정보가 추출될 수도 있다. 또한 부호화 모드 정보로서, 도 1 내지 5을 참조하여 전술된 다양한 실시예에 따른 예측 필터 정보가 추출될 수 있다.
영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220)가 추출한 최대 부호화 단위별 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보는, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)와 같이 부호화단에서, 최대 부호화 단위별 심도별 부호화 단위마다 반복적으로 부호화를 수행하여 최소 부호화 오차를 발생시키는 것으로 결정된 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보이다. 따라서, 비디오 복호화 장치(200)는 최소 부호화 오차를 발생시키는 부호화 방식에 따라 데이터를 복호화하여 영상을 복원할 수 있다.
일 실시예에 따른 부호화 심도 및 부호화 모드에 대한 부호화 정보는, 해당 부호화 단위, 예측 단위 및 최소 단위 중 소정 데이터 단위에 대해 할당되어 있을 수 있으므로, 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220)는 소정 데이터 단위별로 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보를 추출할 수 있다. 소정 데이터 단위별로, 해당 최대 부호화 단위의 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보가 기록되어 있다면, 동일한 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보를 갖고 있는 소정 데이터 단위들은 동일한 최대 부호화 단위에 포함되는 데이터 단위로 유추될 수 있다.
영상 데이터 복호화부(230)는 최대 부호화 단위별 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보에 기초하여 각각의 최대 부호화 단위의 영상 데이터를 복호화하여 현재 픽처를 복원한다. 즉 영상 데이터 복호화부(230)는, 최대 부호화 단위에 포함되는 트리 구조에 따른 부호화 단위들 가운데 각각의 부호화 단위마다, 판독된 파티션 타입, 예측 모드, 변환 단위에 기초하여 부호화된 영상 데이터를 복호화할 수 있다. 복호화 과정은 인트라 예측 및 움직임 보상을 포함하는 예측 과정, 및 역변환 과정을 포함할 수 있다.
영상 데이터 복호화부(230)는, 부호화 심도별 부호화 단위의 예측 단위의 파티션 타입 정보 및 예측 모드 정보에 기초하여, 부호화 단위마다 각각의 파티션 및 예측 모드에 따라 인트라 예측 또는 움직임 보상을 수행할 수 있다.
또한, 영상 데이터 복호화부(230)는, 최대 부호화 단위별 역변환을 위해, 부호화 심도별 부호화 단위의 변환 단위의 크기 정보를 포함하여 트리 구조에 따른 변환 단위를 판독하여, 부호화 단위마다 변환 단위에 기초한 역변환을 수행할 수 있다.
영상 데이터 복호화부(230)는 심도별 분할 정보를 이용하여 현재 최대 부호화 단위의 부호화 심도를 결정할 수 있다. 만약, 분할 정보가 현재 심도에서 더 이상 분할되지 않음을 나타내고 있다면 현재 심도가 부호화 심도이다. 따라서, 영상 데이터 복호화부(230)는 현재 최대 부호화 단위의 영상 데이터에 대해 현재 심도의 부호화 단위를 예측 단위의 파티션 타입, 예측 모드 및 변환 단위 크기 정보를 이용하여 복호화할 수 있다.
즉, 부호화 단위, 예측 단위 및 최소 단위 중 소정 데이터 단위에 대해 설정되어 있는 부호화 정보를 관찰하여, 동일한 분할 정보를 포함한 부호화 정보를 보유하고 있는 데이터 단위가 모여, 영상 데이터 복호화부(230)에 의해 동일한 부호화 모드로 복호화할 하나의 데이터 단위로 간주될 수 있다.
비디오 복호화 장치(200)는, 부호화 과정에서 최대 부호화 단위마다 재귀적으로 부호화를 수행하여 최소 부호화 오차를 발생시킨 부호화 단위에 대한 정보를 획득하여, 현재 픽처에 대한 복호화에 이용할 수 있다. 즉, 최대 부호화 단위마다 최적 부호화 단위로 결정된 트리 구조에 따른 부호화 단위들의 부호화된 영상 데이터의 복호화가 가능해진다.
일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)는, 일 실시예에 따른 움직임 보상에 의해 생성된 예측 영상에 대해 원본 영상과의 오차를 최소화하기 위한 예측 필터링을 더 수행할 수 있다. 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220)는 파싱된 비트스트림으로부터 최대 부호화 단위별로 트리 구조에 따른 부호화 단위들에 대한 부호화된 영상 데이터 및 부호화 모드 정보를 추출할 뿐만 아니라, 예측 필터 정보를 추출할 수도 있다.
영상 데이터 복호화부(230)는, 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(20)의 차분 신호 복호화부(23), 예측 영상 생성부(25), 예측 필터링부(27) 및 영상 복원부(29)의 동작을 모두 포함하여, 최대 부호화 단위별로 트리 구조에 따른 부호화 단위들에 대한 부호화된 영상 데이터 및 부호화 모드 정보에 기초한 영상 데이터의 복호화 동작을 수행할 수 있다.
즉, 영상 데이터 복호화부(230)는, 예측 필터 정보에 기초하여, 부호화 심도의 부호화 단위 및 예측 단위(또는 파티션)를 기초로 움직임 보상된 예측 영상을 위한 예측 필터를 구성하고, 예측 영상에 예측 필터를 적용할 수 있다. 영상 데이터 복호화부(230)는, 수신된 비트스트림으로부터 추출된 부호화된 영상 데이터가 엔트로피 복호화, 역양자화 및 역변환을 거쳐 복원된 차분 신호를, 예측 필터링에 의해 생성된 최종 예측 영상과 합성하여 복원 영상을 생성할 수 있다.
이 때, 영상 데이터 복호화부(230)가 예측 필터를 구성하고 예측 필터링을 수행할 때, 예측 필터링을 위한 데이터 단위는 수신된 부호화 모드 정보에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위 또는 예측 단위일 수 있다. 이 경우, 영상 데이터 복호화(230)는, 트리 구조에 따른 부호화 단위 및 부호화 모드에 따라 역양자화, 역변환, 인트라 예측, 움직임 보상 및 예측 필터링을 수행하여, 부호화된 영상 데이터를 복호화하고 복원 영상을 생성할 수 있다.
또는, 영상 데이터 복호화부(230)가 예측 필터를 구성하고 예측 필터링을 수행할 때, 예측 필터링을 위한 데이터 단위는 수신된 부호화 모드 정보에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위 또는 예측 단위와 별개의 데이터 단위로, 예측 필터 정보에 따라 결정될 수 있다. 이 경우, 영상 데이터 복호화부(230)는, 움직임 보상에 의해 생성된 예측 영상에 대해, 예측 필터 정보에 따라 예측 필터를 구성하여 예측 필터 정보에 의해 결정되는 필터링 데이터 단위에 예측 필터를 적용함으로써, 최종 예측 영상을 생성하고, 복호화된 차분 신호와 합성하여 복원 영상을 생성할 수 있다.
따라서, 높은 해상도의 영상 또는 데이터량이 과도하게 많은 영상이라도 부호화단으로부터 전송된 최적 부호화 모드에 관한 정보와 예측 필터 정보를 이용하여, 영상의 특성에 적응적으로 결정된 부호화 단위의 크기, 부호화 모드 및 예측 필터 및 필터링 방식에 따라 효율적으로 영상 데이터를 복호화하여 복원할 수 있다.
이하 도 8 내지 도 18을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위들, 예측 단위 및 변환 단위의 결정 방식이 상술된다.
도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위의 개념을 도시한다.
부호화 단위의 예는, 부호화 단위의 크기는 너비x높이로 표현되며, 크기 64x64인 부호화 단위부터, 32x32, 16x16, 8x8를 포함할 수 있다. 크기 64x64의 부호화 단위는 크기 64x64, 64x32, 32x64, 32x32의 파티션들로 분할될 수 있고, 크기 32x32의 부호화 단위는 크기 32x32, 32x16, 16x32, 16x16의 파티션들로, 크기 16x16의 부호화 단위는 크기 16x16, 16x8, 8x16, 8x8의 파티션들로, 크기 8x8의 부호화 단위는 크기 8x8, 8x4, 4x8, 4x4의 파티션들로 분할될 수 있다.
비디오 데이터(310)에 대해서는, 해상도는 1920x1080, 부호화 단위의 최대 크기는 64, 최대 심도가 2로 설정되어 있다. 비디오 데이터(320)에 대해서는, 해상도는 1920x1080, 부호화 단위의 최대 크기는 64, 최대 심도가 3로 설정되어 있다. 비디오 데이터(330)에 대해서는, 해상도는 352x288, 부호화 단위의 최대 크기는 16, 최대 심도가 1로 설정되어 있다. 도 11에 도시된 최대 심도는, 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지의 총 분할 횟수를 나타낸다.
해상도가 높거나 데이터량이 많은 경우 부호화 효율의 향상 뿐만 아니라 영상 특성을 정확히 반영하기 위해 부호화 사이즈의 최대 크기가 상대적으로 큰 것이 바람직하다. 따라서, 비디오 데이터(330)에 비해, 해상도가 높은 비디오 데이터(310, 320)는 부호화 사이즈의 최대 크기가 64로 선택될 수 있다.
비디오 데이터(310)의 최대 심도는 2이므로, 비디오 데이터(310)의 부호화 단위(315)는 장축 크기가 64인 최대 부호화 단위로부터, 2회 분할하며 심도가 두 계층 깊어져서 장축 크기가 32, 16인 부호화 단위들까지 포함할 수 있다. 반면, 비디오 데이터(330)의 최대 심도는 1이므로, 비디오 데이터(330)의 부호화 단위(335)는 장축 크기가 16인 부호화 단위들로부터, 1회 분할하며 심도가 한 계층 깊어져서 장축 크기가 8인 부호화 단위들까지 포함할 수 있다.
비디오 데이터(320)의 최대 심도는 3이므로, 비디오 데이터(320)의 부호화 단위(325)는 장축 크기가 64인 최대 부호화 단위로부터, 3회 분할하며 심도가 세 계층 깊어져서 장축 크기가 32, 16, 8인 부호화 단위들까지 포함할 수 있다. 심도가 깊어질수록 세부 정보의 표현능력이 향상될 수 있다.
도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 부호화부의 블록도를 도시한다.
일 실시예에 따른 영상 부호화부(400)는, 비디오 부호화 장치(100)의 부호화 단위 결정부(120)에서 영상 데이터를 부호화하는데 거치는 작업들을 포함한다. 즉, 인트라 예측부(410)는 현재 프레임(405) 중 인트라 모드의 부호화 단위에 대해 인트라 예측을 수행하고, 움직임 추정부(420) 및 움직임 보상부(425)는 인터 모드의 현재 프레임(405) 및 참조 프레임(495)를 이용하여 인터 추정 및 움직임 보상을 수행한다.
인트라 예측부(410), 움직임 추정부(420) 및 움직임 보상부(425)로부터 출력된 데이터는 주파수 변환부(430) 및 양자화부(440)를 거쳐 양자화된 변환 계수로 출력된다. 양자화된 변환 계수는 역양자화부(460), 주파수 역변환부(470)을 통해 공간 영역의 데이터로 복원되고, 복원된 공간 영역의 데이터는 디블로킹부(480) 및 루프 필터링부(490)를 거쳐 후처리되어 참조 프레임(495)으로 출력된다. 양자화된 변환 계수는 엔트로피 부호화부(450)를 거쳐 비트스트림(455)으로 출력될 수 있다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)에 적용되기 위해서는, 영상 부호화부(400)의 구성 요소들인 인트라 예측부(410), 움직임 추정부(420), 움직임 보상부(425), 주파수 변환부(430), 양자화부(440), 엔트로피 부호화부(450), 역양자화부(460), 주파수 역변환부(470), 디블로킹부(480) 및 루프 필터링부(490)가 모두, 최대 부호화 단위마다 최대 심도를 고려하여 트리 구조에 따른 부호화 단위들 중 각각의 부호화 단위에 기반한 작업을 수행하여야 한다.
특히, 인트라 예측부(410), 움직임 추정부(420) 및 움직임 보상부(425)는 현재 최대 부호화 단위의 최대 크기 및 최대 심도를 고려하여 트리 구조에 따른 부호화 단위들 중 각각의 부호화 단위의 파티션 및 예측 모드를 결정하며, 주파수 변환부(430)는 트리 구조에 따른 부호화 단위들 중 각각의 부호화 단위 내의 변환 단위의 크기를 결정하여야 한다.
도 10 는 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 복호화부의 블록도를 도시한다.
비트스트림(505)이 파싱부(510)를 거쳐 복호화 대상인 부호화된 영상 데이터 및 복호화를 위해 필요한 부호화에 관한 정보가 파싱된다. 부호화된 영상 데이터는 엔트로피 복호화부(520) 및 역양자화부(530)를 거쳐 역양자화된 데이터로 출력되고, 주파수 역변환부(540)를 거쳐 공간 영역의 영상 데이터가 복원된다.
공간 영역의 영상 데이터에 대해서, 인트라 예측부(550)는 인트라 모드의 부호화 단위에 대해 인트라 예측을 수행하고, 움직임 보상부(560)는 참조 프레임(585)를 함께 이용하여 인터 모드의 부호화 단위에 대해 움직임 보상을 수행한다.
인트라 예측부(550) 및 움직임 보상부(560)를 거친 공간 영역의 데이터는 디블로킹부(570) 및 루프 필터링부(580)를 거쳐 후처리되어 복원 프레임(595)으로 출력될 수 있다. 또한, 디블로킹부(570) 및 루프 필터링부(580)를 거쳐 후처리된 데이터는 참조 프레임(585)으로서 출력될 수 있다.
비디오 복호화 장치(200)의 영상 데이터 복호화부(230)에서 영상 데이터를 복호화하기 위해, 일 실시예에 따른 영상 복호화부(500)의 파싱부(510) 이후의 단계별 작업들이 수행될 수 있다.
일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)에 적용되기 위해서는, 영상 복호화부(400)의 구성 요소들인 파싱부(510), 엔트로피 복호화부(520), 역양자화부(530), 주파수 역변환부(540), 인트라 예측부(550), 움직임 보상부(560), 디블로킹부(570) 및 루프 필터링부(580)가 모두, 최대 부호화 단위마다 트리 구조에 따른 부호화 단위들에 기반하여 작업을 수행하여야 한다.
특히, 인트라 예측부(550), 움직임 보상부(560)는 트리 구조에 따른 부호화 단위들 각각마다 파티션 및 예측 모드를 결정하며, 주파수 역변환부(540)는 부호화 단위마다 변환 단위의 크기를 결정하여야 한다.
도 11 는 일 실시예에 따른 심도별 부호화 단위 및 파티션을 도시한다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100) 및 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)는 영상 특성을 고려하기 위해 계층적인 부호화 단위를 사용한다. 부호화 단위의 최대 높이 및 너비, 최대 심도는 영상의 특성에 따라 적응적으로 결정될 수도 있으며, 사용자의 요구에 따라 다양하게 설정될 수도 있다. 미리 설정된 부호화 단위의 최대 크기에 따라, 심도별 부호화 단위의 크기가 결정될 수 있다.
일 실시예에 따른 부호화 단위의 계층 구조(600)는 부호화 단위의 최대 높이 및 너비가 64이며, 최대 심도가 4인 경우를 도시하고 있다. 이 때, 최대 심도는 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지의 총 분할 횟수를 나타낸다. 일 실시예에 따른 부호화 단위의 계층 구조(600)의 세로축을 따라서 심도가 깊어지므로 심도별 부호화 단위의 높이 및 너비가 각각 분할한다. 또한, 부호화 단위의 계층 구조(600)의 가로축을 따라, 각각의 심도별 부호화 단위의 예측 부호화의 기반이 되는 예측 단위 및 파티션이 도시되어 있다.
즉, 부호화 단위(610)는 부호화 단위의 계층 구조(600) 중 최대 부호화 단위로서 심도가 0이며, 부호화 단위의 크기, 즉 높이 및 너비가 64x64이다. 세로축을 따라 심도가 깊어지며, 크기 32x32인 심도 1의 부호화 단위(620), 크기 16x16인 심도 2의 부호화 단위(630), 크기 8x8인 심도 3의 부호화 단위(640), 크기 4x4인 심도 4의 부호화 단위(650)가 존재한다. 크기 4x4인 심도 4의 부호화 단위(650)는 최소 부호화 단위이다.
각각의 심도별로 가로축을 따라, 부호화 단위의 예측 단위 및 파티션들이 배열된다. 즉, 심도 0의 크기 64x64의 부호화 단위(610)가 예측 단위라면, 예측 단위는 크기 64x64의 부호화 단위(610)에 포함되는 크기 64x64의 파티션(610), 크기 64x32의 파티션들(612), 크기 32x64의 파티션들(614), 크기 32x32의 파티션들(616)로 분할될 수 있다.
마찬가지로, 심도 1의 크기 32x32의 부호화 단위(620)의 예측 단위는, 크기 32x32의 부호화 단위(620)에 포함되는 크기 32x32의 파티션(620), 크기 32x16의 파티션들(622), 크기 16x32의 파티션들(624), 크기 16x16의 파티션들(626)로 분할될 수 있다.
마찬가지로, 심도 2의 크기 16x16의 부호화 단위(630)의 예측 단위는, 크기 16x16의 부호화 단위(630)에 포함되는 크기 16x16의 파티션(630), 크기 16x8의 파티션들(632), 크기 8x16의 파티션들(634), 크기 8x8의 파티션들(636)로 분할될 수 있다.
마찬가지로, 심도 3의 크기 8x8의 부호화 단위(640)의 예측 단위는, 크기 8x8의 부호화 단위(640)에 포함되는 크기 8x8의 파티션(640), 크기 8x4의 파티션들(642), 크기 4x8의 파티션들(644), 크기 4x4의 파티션들(646)로 분할될 수 있다.
마지막으로, 심도 4의 크기 4x4의 부호화 단위(650)는 최소 부호화 단위이며 최하위 심도의 부호화 단위이고, 해당 예측 단위도 크기 4x4의 파티션(650)으로 설정될 수 있다. 또한, 심도 4의 크기 4x4의 부호화 단위(650)의 예측 단위는, 크기 4x2의 파티션들(652), 크기 2x4의 파티션들(654), 크기 2x2의 파티션들(656)를 포함할 수도 있다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)의 부호화 단위 결정부(120)는, 최대 부호화 단위(610)의 부호화 심도를 결정하기 위해, 최대 부호화 단위(610)에 포함되는 각각의 심도의 부호화 단위마다 부호화를 수행하여야 한다.
동일한 범위 및 크기의 데이터를 포함하기 위한 심도별 부호화 단위의 개수는, 심도가 깊어질수록 심도별 부호화 단위의 개수도 증가한다. 예를 들어, 심도 1의 부호화 단위 한 개가 포함하는 데이터에 대해서, 심도 2의 부호화 단위는 네 개가 필요하다. 따라서, 동일한 데이터의 부호화 결과를 심도별로 비교하기 위해서, 한 개의 심도 1의 부호화 단위 및 네 개의 심도 2의 부호화 단위를 이용하여 각각 부호화되어야 한다.
각각의 심도별 부호화를 위해서는, 부호화 단위의 계층 구조(600)의 가로축을 따라, 심도별 부호화 단위의 예측 단위들마다 부호화를 수행하여, 해당 심도에서 가장 작은 부호화 오차인 대표 부호화 오차가 선택될 수다. 또한, 부호화 단위의 계층 구조(600)의 세로축을 따라 심도가 깊어지며, 각각의 심도마다 부호화를 수행하여, 심도별 대표 부호화 오차를 비교하여 최소 부호화 오차가 검색될 수 있다. 최대 부호화 단위(610) 중 최소 부호화 오차가 발생하는 심도 및 파티션이 최대 부호화 단위(610)의 부호화 심도 및 파티션 타입으로 선택될 수 있다.
도 12 은 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위 및 변환 단위의 관계를 도시한다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100) 또는 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)는, 최대 부호화 단위마다 최대 부호화 단위보다 작거나 같은 크기의 부호화 단위로 영상을 부호화하거나 복호화한다. 부호화 과정 중 변환을 위한 변환 단위의 크기는 각각의 부호화 단위보다 크지 않은 데이터 단위를 기반으로 선택될 수 있다.
예를 들어, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100) 또는 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)에서, 현재 부호화 단위(710)가 64x64 크기일 때, 32x32 크기의 변환 단위(720)를 이용하여 변환이 수행될 수 있다.
또한, 64x64 크기의 부호화 단위(710)의 데이터를 64x64 크기 이하의 32x32, 16x16, 8x8, 4x4 크기의 변환 단위들로 각각 변환을 수행하여 부호화한 후, 원본과의 오차가 가장 적은 변환 단위가 선택될 수 있다.
도 13 은 본 발명의 일 실시예에 따라, 심도별 부호화 정보들을 도시한다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)의 출력부(130)는 부호화 모드에 관한 정보로서, 각각의 부호화 심도의 부호화 단위마다 파티션 타입에 관한 정보(800), 예측 모드에 관한 정보(810), 변환 단위 크기에 대한 정보(820)를 부호화하여 전송할 수 있다.
파티션 타입에 대한 정보(800)는, 현재 부호화 단위의 예측 부호화를 위한 데이터 단위로서, 현재 부호화 단위의 예측 단위가 분할된 파티션의 형태에 대한 정보를 나타낸다. 예를 들어, 크기 2Nx2N의 현재 부호화 단위 CU_0는, 크기 2Nx2N의 파티션(802), 크기 2NxN의 파티션(804), 크기 Nx2N의 파티션(806), 크기 NxN의 파티션(808) 중 어느 하나의 타입으로 분할되어 이용될 수 있다. 이 경우 현재 부호화 단위의 파티션 타입에 관한 정보(800)는 크기 2Nx2N의 파티션(802), 크기 2NxN의 파티션(804), 크기 Nx2N의 파티션(806) 및 크기 NxN의 파티션(808) 중 하나를 나타내도록 설정된다.
예측 모드에 관한 정보(810)는, 각각의 파티션의 예측 모드를 나타낸다. 예를 들어 예측 모드에 관한 정보(810)를 통해, 파티션 타입에 관한 정보(800)가 가리키는 파티션이 인트라 모드(812), 인터 모드(814) 및 스킵 모드(816) 중 하나로 예측 부호화가 수행되는지 여부가 설정될 수 있다.
또한, 변환 단위 크기에 관한 정보(820)는 현재 부호화 단위를 어떠한 변환 단위를 기반으로 변환을 수행할지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 변환 단위는 제 1 인트라 변환 단위 크기(822), 제 2 인트라 변환 단위 크기(824), 제 1 인터 변환 단위 크기(826), 제 2 인트라 변환 단위 크기(828) 중 하나일 수 있다.
일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)의 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(210)는, 각각의 심도별 부호화 단위마다 파티션 타입에 관한 정보(800), 예측 모드에 관한 정보(810), 변환 단위 크기에 대한 정보(820)를 추출하여 복호화에 이용할 수 있다.
도면에 도시되지는 않았지만 부호화 모드에 관한 정보로서, 각각의 부호화 심도의 부호화 단위마다 파티션 타입에 관한 정보(800), 예측 모드에 관한 정보(810), 변환 단위 크기에 대한 정보(820) 뿐만 아니라 예측 필터 정보를 부호화하여 전송할 수 있다. 일 실시예에 따른 예측 필터 정보는, 예측 필터링이 수행된 데이터 단위마다 설정되거나, 소정 데이터 단위마다 설정될 수도 있다.
도 14 는 본 발명의 일 실시예에 따른 심도별 부호화 단위를 도시한다.
심도의 변화를 나타내기 위해 분할 정보가 이용될 수 있다. 분할 정보는 현재 심도의 부호화 단위가 하위 심도의 부호화 단위로 분할될지 여부를 나타낸다.
심도 0 및 2N_0x2N_0 크기의 부호화 단위(900)의 예측 부호화를 위한 예측 단위(910)는 2N_0x2N_0 크기의 파티션 타입(912), 2N_0xN_0 크기의 파티션 타입(914), N_0x2N_0 크기의 파티션 타입(916), N_0xN_0 크기의 파티션 타입(918)을 포함할 수 있다. 예측 단위가 대칭적 비율로 분할된 파티션들(912, 914, 916, 918)만이 예시되어 있지만, 전술한 바와 같이 파티션 타입은 이에 한정되지 않고 비대칭적 파티션, 임의적 형태의 파티션, 기하학적 형태의 파티션 등을 포함할 수 있다.
파티션 타입마다, 한 개의 2N_0x2N_0 크기의 파티션, 두 개의 2N_0xN_0 크기의 파티션, 두 개의 N_0x2N_0 크기의 파티션, 네 개의 N_0xN_0 크기의 파티션마다 반복적으로 예측 부호화가 수행되어야 한다. 크기 2N_0x2N_0, 크기 N_0x2N_0 및 크기 2N_0xN_0 및 크기 N_0xN_0의 파티션에 대해서는, 인트라 모드 및 인터 모드로 예측 부호화가 수행될 수 있다. 스킵 모드는 크기 2N_0x2N_0의 파티션에 예측 부호화가 대해서만 수행될 수 있다.
크기 2N_0x2N_0, 2N_0xN_0 및 N_0x2N_0의 파티션 타입(912, 914, 916) 중 하나에 의한 부호화 오차가 가장 작다면, 더 이상 하위 심도로 분할할 필요 없다.
크기 N_0xN_0의 파티션 타입(918)에 의한 부호화 오차가 가장 작다면, 심도 0를 1로 변경하며 분할하고(920), 심도 2 및 크기 N_0xN_0의 파티션 타입의 부호화 단위들(930)에 대해 반복적으로 부호화를 수행하여 최소 부호화 오차를 검색해 나갈 수 있다.
심도 1 및 크기 2N_1x2N_1 (=N_0xN_0)의 부호화 단위(930)의 예측 부호화를 위한 예측 단위(940)는, 크기 2N_1x2N_1의 파티션 타입(942), 크기 2N_1xN_1의 파티션 타입(944), 크기 N_1x2N_1의 파티션 타입(946), 크기 N_1xN_1의 파티션 타입(948)을 포함할 수 있다.
또한, 크기 N_1xN_1 크기의 파티션 타입(948)에 의한 부호화 오차가 가장 작다면, 심도 1을 심도 2로 변경하며 분할하고(950), 심도 2 및 크기 N_2xN_2의 부호화 단위들(960)에 대해 반복적으로 부호화를 수행하여 최소 부호화 오차를 검색해 나갈 수 있다.
최대 심도가 d인 경우, 심도별 분할 정보는 심도 d-1일 때까지 설정되고, 분할 정보는 심도 d-2까지 설정될 수 있다. 즉, 심도 d-2로부터 분할(970)되어 심도 d-1까지 부호화가 수행될 경우, 심도 d-1 및 크기 2N_(d-1)x2N_(d-1)의 부호화 단위(980)의 예측 부호화를 위한 예측 단위(990)는, 크기 2N_(d-1)x2N_(d-1)의 파티션 타입(992), 크기 2N_(d-1)xN_(d-1)의 파티션 타입(994), 크기 N_(d-1)x2N_(d-1)의 파티션 타입(996), 크기 N_(d-1)xN_(d-1)의 파티션 타입(998)을 포함할 수 있다.
파티션 타입 가운데, 한 개의 크기 2N_(d-1)x2N_(d-1)의 파티션, 두 개의 크기 2N_(d-1)xN_(d-1)의 파티션, 두 개의 크기 N_(d-1)x2N_(d-1)의 파티션, 네 개의 크기 N_(d-1)xN_(d-1)의 파티션마다 반복적으로 예측 부호화를 통한 부호화가 수행되어, 최소 부호화 오차가 발생하는 파티션 타입이 검색될 수 있다.
크기 N_(d-1)xN_(d-1)의 파티션 타입(998)에 의한 부호화 오차가 가장 작더라도, 최대 심도가 d이므로, 심도 d-1의 부호화 단위 CU_(d-1)는 더 이상 하위 심도로의 분할 과정을 거치지 않으며, 현재 최대 부호화 단위(900)에 대한 부호화 심도가 심도 d-1로 결정되고, 파티션 타입은 N_(d-1)xN_(d-1)로 결정될 수 있다. 또한 최대 심도가 d이므로, 심도 d-1의 부호화 단위(952)에 대해 분할 정보는 설정되지 않는다.
데이터 단위(999)은, 현재 최대 부호화 단위에 대한 '최소 단위'라 지칭될 수 있다. 일 실시예에 따른 최소 단위는, 최하위 부호화 심도인 최소 부호화 단위가 4분할된 크기의 정사각형의 데이터 단위일 수 있다. 이러한 반복적 부호화 과정을 통해, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)는 부호화 단위(900)의 심도별 부호화 오차를 비교하여 가장 작은 부호화 오차가 발생하는 심도를 선택하여, 부호화 심도를 결정하고, 해당 파티션 타입 및 예측 모드가 부호화 심도의 부호화 모드로 설정될 수 있다.
이런 식으로 심도 0, 1, ..., d-1, d의 모든 심도별 최소 부호화 오차를 비교하여 오차가 가장 작은 심도가 선택되어 부호화 심도로 결정될 수 있다. 부호화 심도, 및 예측 단위의 파티션 타입 및 예측 모드는 부호화 모드에 관한 정보로써 부호화되어 전송될 수 있다. 또한, 심도 0으로부터 부호화 심도에 이르기까지 부호화 단위가 분할되어야 하므로, 부호화 심도의 분할 정보만이 '0'으로 설정되고, 부호화 심도를 제외한 심도별 분할 정보는 '1'로 설정되어야 한다.
일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)의 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220)는 부호화 단위(900)에 대한 부호화 심도 및 예측 단위에 관한 정보를 추출하여 부호화 단위(912)를 복호화하는데 이용할 수 있다. 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)는 심도별 분할 정보를 이용하여 분할 정보가 '0'인 심도를 부호화 심도로 파악하고, 해당 심도에 대한 부호화 모드에 관한 정보를 이용하여 복호화에 이용할 수 있다.
도 15, 16 및 17는 일 실시예에 따른, 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 관계를 도시한다.
부호화 단위(1010)는, 최대 부호화 단위에 대해 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)가 결정한 부호화 심도별 부호화 단위들이다. 예측 단위(1060)는 부호화 단위(1010) 중 각각의 부호화 심도별 부호화 단위의 예측 단위들의 파티션들이며, 변환 단위(1070)는 각각의 부호화 심도별 부호화 단위의 변환 단위들이다.
심도별 부호화 단위들(1010)은 최대 부호화 단위의 심도가 0이라고 하면, 부호화 단위들(1012, 1054)은 심도가 1, 부호화 단위들(1014, 1016, 1018, 1028, 1050, 1052)은 심도가 2, 부호화 단위들(1020, 1022, 1024, 1026, 1030, 1032, 1048)은 심도가 3, 부호화 단위들(1040, 1042, 1044, 1046)은 심도가 4이다.
예측 단위들(1060) 중 일부 파티션(1014, 1016, 1022, 1032, 1048, 1050, 1052, 1054)는 부호화 단위가 분할된 형태이다. 즉, 파티션(1014, 1022, 1050, 1054)은 2NxN의 파티션 타입이며, 파티션(1016, 1048, 1052)은 Nx2N의 파티션 타입, 파티션(1032)은 NxN의 파티션 타입이다. 심도별 부호화 단위들(1010)의 예측 단위 및 파티션들은 각각의 부호화 단위보다 작거나 같다.
변환 단위들(1070) 중 일부(1052)의 영상 데이터에 대해서는 부호화 단위에 비해 작은 크기의 데이터 단위로 변환 또는 역변환이 수행된다. 또한, 변환 단위(1014, 1016, 1022, 1032, 1048, 1050, 1052, 1054)는 예측 단위들(1060) 중 해당 예측 단위 및 파티션와 비교해보면, 서로 다른 크기 또는 형태의 데이터 단위이다. 즉, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100) 및 일 실시예에 다른 비디오 복호화 장치(200)는 동일한 부호화 단위에 대한 인트라 예측/움직임 추정/움직임 보상 작업, 및 변환/역변환 작업이라 할지라도, 각각 별개의 데이터 단위를 기반으로 수행할 수 있다.
이에 따라, 최대 부호화 단위마다, 영역별로 계층적인 구조의 부호화 단위들마다 재귀적으로 부호화가 수행되어 최적 부호화 단위가 결정됨으로써, 재귀적 트리 구조에 따른 부호화 단위들이 구성될 수 있다. 부호화 정보는 부호화 단위에 대한 분할 정보, 파티션 타입 정보, 예측 모드 정보, 변환 단위 크기 정보를 포함할 수 있다. 이하 표 1은, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100) 및 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)에서 설정할 수 있는 일례를 나타낸다.
분할 정보 0 (현재 심도 d의 크기 2Nx2N의 부호화 단위에 대한 부호화) 분할 정보 1
예측 모드 파티션 타입 변환 단위 크기 하위 심도 d+1의 부호화 단위들마다 반복적 부호화
인트라
인터

스킵 (2Nx2N만)		 대칭형 파티션 타입 비대칭형 파티션 타입 변환 단위 분할 정보 0 변환 단위
분할 정보 1
2Nx2N
2NxN
Nx2N
NxN		 2NxnU
2NxnD
nLx2N
nRx2N		 2Nx2N NxN
(대칭형 파티션 타입)

N/2xN/2
(비대칭형 파티션 타입)
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)의 출력부(130)는 트리 구조에 따른 부호화 단위들에 대한 부호화 정보를 출력하고, 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)의 부호화 정보 추출부(220)는 수신된 비트스트림으로부터 트리 구조에 따른 부호화 단위들에 대한 부호화 정보를 추출할 수 있다.
분할 정보는 현재 부호화 단위가 하위 심도의 부호화 단위들로 분할되는지 여부를 나타낸다. 현재 심도 d의 분할 정보가 0이라면, 현재 부호화 단위가 현재 부호화 단위가 하위 부호화 단위로 더 이상 분할되지 않는 심도가 부호화 심도이므로, 부호화 심도에 대해서 파티션 타입 정보, 예측 모드, 변환 단위 크기 정보가 정의될 수 있다. 분할 정보에 따라 한 단계 더 분할되어야 하는 경우에는, 분할된 4개의 하위 심도의 부호화 단위마다 독립적으로 부호화가 수행되어야 한다.
예측 모드는, 인트라 모드, 인터 모드 및 스킵 모드 중 하나로 나타낼 수 있다. 인트라 모드 및 인터 모드는 모든 파티션 타입에서 정의될 수 있으며, 스킵 모드는 파티션 타입 2Nx2N에서만 정의될 수 있다.
파티션 타입 정보는, 예측 단위의 높이 또는 너비가 대칭적 비율로 분할된 대칭적 파티션 타입 2Nx2N, 2NxN, Nx2N 및 NxN 과, 비대칭적 비율로 분할된 비대칭적 파티션 타입 2NxnU, 2NxnD, nLx2N, nRx2N를 나타낼 수 있다. 비대칭적 파티션 타입 2NxnU 및 2NxnD는 각각 높이가 1:3 및 3:1로 분할된 형태이며, 비대칭적 파티션 타입 nLx2N 및 nRx2N은 각각 너비가 1:3 및 3:1로 분할된 형태를 나타낸다.
변환 단위 크기는 인트라 모드에서 두 종류의 크기, 인터 모드에서 두 종류의 크기로 설정될 수 있다. 즉, 변환 단위 분할 정보가 0 이라면, 변환 단위의 크기가 현재 부호화 단위의 크기 2Nx2N로 설정된다. 변환 단위 분할 정보가 1이라면, 현재 부호화 단위가 분할된 크기의 변환 단위가 설정될 수 있다. 또한 크기 2Nx2N인 현재 부호화 단위에 대한 파티션 타입이 대칭형 파티션 타입이라면 변환 단위의 크기는 NxN, 비대칭형 파티션 타입이라면 N/2xN/2로 설정될 수 있다.
일 실시예에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위들의 부호화 정보는, 부호화 심도의 부호화 단위, 예측 단위 및 최소 단위 단위 중 적어도 하나에 대해 할당될 수 있다. 부호화 심도의 부호화 단위는 동일한 부호화 정보를 보유하고 있는 예측 단위 및 최소 단위를 하나 이상 포함할 수 있다.
따라서, 인접한 데이터 단위들끼리 각각 보유하고 있는 부호화 정보들을 확인하면, 동일한 부호화 심도의 부호화 단위에 포함되는지 여부가 확인될 수 있다. 또한, 데이터 단위가 보유하고 있는 부호화 정보를 이용하면 해당 부호화 심도의 부호화 단위를 확인할 수 있으므로, 최대 부호화 단위 내의 부호화 심도들의 분포가 유추될 수 있다.
따라서 이 경우 현재 부호화 단위가 주변 데이터 단위를 참조하여 예측하기 경우, 현재 부호화 단위에 인접하는 심도별 부호화 단위 내의 데이터 단위의 부호화 정보가 직접 참조되어 이용될 수 있다.
또 다른 실시예로, 현재 부호화 단위가 주변 부호화 단위를 참조하여 예측 부호화가 수행되는 경우, 인접하는 심도별 부호화 단위의 부호화 정보를 이용하여, 심도별 부호화 단위 내에서 현재 부호화 단위에 인접하는 데이터가 검색됨으로써 주변 부호화 단위가 참조될 수도 있다.
도 18 은 표 1의 부호화 모드 정보에 따른 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 관계를 도시한다.
최대 부호화 단위(1300)는 부호화 심도의 부호화 단위들(1302, 1304, 1306, 1312, 1314, 1316, 1318)을 포함한다. 이 중 하나의 부호화 단위(1318)는 부호화 심도의 부호화 단위이므로 분할 정보가 0으로 설정될 수 있다. 크기 2Nx2N의 부호화 단위(1318)의 파티션 타입 정보는, 파티션 타입 2Nx2N(1322), 2NxN(1324), Nx2N(1326), NxN(1328), 2NxnU(1332), 2NxnD(1334), nLx2N(1336) 및 nRx2N(1338) 중 하나로 설정될 수 있다.
변환 단위 분할 정보(TU size flag)는 변환 인덱스의 일종으로서, 변환 인덱스에 대응하는 변환 단위의 크기는 부호화 단위의 예측 단위 타입 또는 파티션 타입에 따라 변경될 수 있다.
예를 들어, 파티션 타입 정보가 대칭형 파티션 타입 2Nx2N(1322), 2NxN(1324), Nx2N(1326) 및 NxN(1328) 중 하나로 설정되어 있는 경우, 변환 단위 분할 정보가 0이면 크기 2Nx2N의 변환 단위(1342)가 설정되고, 변환 단위 분할 정보가 1이면 크기 NxN의 변환 단위(1344)가 설정될 수 있다.
파티션 타입 정보가 비대칭형 파티션 타입 2NxnU(1332), 2NxnD(1334), nLx2N(1336) 및 nRx2N(1338) 중 하나로 설정된 경우, 변환 단위 분할 정보(TU size flag)가 0이면 크기 2Nx2N의 변환 단위(1352)가 설정되고, 변환 단위 분할 정보가 1이면 크기 N/2xN/2의 변환 단위(1354)가 설정될 수 있다.
도 18을 참조하여 전술된 변환 단위 분할 정보(TU size flag)는 0 또는 1의 값을 갖는 플래그이지만, 일 실시예에 따른 변환 단위 분할 정보가 1비트의 플래그로 한정되는 것은 아니며 설정에 따라 0, 1, 2, 3.. 등으로 증가하며 변환 단위가 계층적으로 분할될 수도 있다. 변환 단위 분할 정보는 변환 인덱스의 한 실시예로써 이용될 수 있다.
이 경우, 일 실시예에 따른 변환 단위 분할 정보를 변환 단위의 최대 크기, 변환 단위의 최소 크기와 함께 이용하면, 실제로 이용된 변환 단위의 크기가 표현될 수 있다. 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)는, 최대 변환 단위 크기 정보, 최소 변환 단위 크기 정보 및 최대 변환 단위 분할 정보를 부호화할 수 있다. 부호화된 최대 변환 단위 크기 정보, 최소 변환 단위 크기 정보 및 최대 변환 단위 분할 정보는 SPS에 삽입될 수 있다. 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)는 최대 변환 단위 크기 정보, 최소 변환 단위 크기 정보 및 최대 변환 단위 분할 정보를 이용하여, 비디오 복호화에 이용할 수 있다.
예를 들어, (a) 현재 부호화 단위가 크기 64x64이고, 최대 변환 단위 크기는 32x32이라면, (a-1) 변환 단위 분할 정보가 0일 때 변환 단위의 크기가 32x32, (a-2) 변환 단위 분할 정보가 1일 때 변환 단위의 크기가 16x16, (a-3) 변환 단위 분할 정보가 2일 때 변환 단위의 크기가 8x8로 설정될 수 있다.
다른 예로, (b) 현재 부호화 단위가 크기 32x32이고, 최소 변환 단위 크기는 32x32이라면, (b-1) 변환 단위 분할 정보가 0일 때 변환 단위의 크기가 32x32로 설정될 수 있으며, 변환 단위의 크기가 32x32보다 작을 수는 없으므로 더 이상의 변환 단위 분할 정보가 설정될 수 없다.
또 다른 예로, (c) 현재 부호화 단위가 크기 64x64이고, 최대 변환 단위 분할 정보가 1이라면, 변환 단위 분할 정보는 0 또는 1일 수 있으며, 다른 변환 단위 분할 정보가 설정될 수 없다.
따라서, 최대 변환 단위 분할 정보를 'MaxTransformSizeIndex', 최소 변환 단위 크기를 'MinTransformSize', 변환 단위 분할 정보가 0인 경우의 변환 단위 크기를 'RootTuSize'라고 정의할 때, 현재 부호화 단위에서 가능한 최소 변환 단위 크기 'CurrMinTuSize'는 아래 관계식 (1) 과 같이 정의될 수 있다.
CurrMinTuSize
= max (MinTransformSize, RootTuSize/(2^MaxTransformSizeIndex)) ... (1)
현재 부호화 단위에서 가능한 최소 변환 단위 크기 'CurrMinTuSize'와 비교하여, 변환 단위 분할 정보가 0인 경우의 변환 단위 크기인 'RootTuSize'는 시스템상 채택 가능한 최대 변환 단위 크기를 나타낼 수 있다. 즉, 관계식 (1)에 따르면, 'RootTuSize/(2^MaxTransformSizeIndex)'는, 변환 단위 분할 정보가 0인 경우의 변환 단위 크기인 'RootTuSize'를 최대 변환 단위 분할 정보에 상응하는 횟수만큼 분할한 변환 단위 크기이며, 'MinTransformSize'는 최소 변환 단위 크기이므로, 이들 중 작은 값이 현재 현재 부호화 단위에서 가능한 최소 변환 단위 크기 'CurrMinTuSize'일 수 있다.
일 실시예에 따른 최대 변환 단위 크기 RootTuSize는 예측 모드에 따라 달라질 수도 있다.
예를 들어, 현재 예측 모드가 인터 모드라면 RootTuSize는 아래 관계식 (2)에 따라 결정될 수 있다. 관계식 (2)에서 'MaxTransformSize'는 최대 변환 단위 크기, 'PUSize'는 현재 예측 단위 크기를 나타낸다.
RootTuSize = min(MaxTransformSize, PUSize) ......... (2)
즉 현재 예측 모드가 인터 모드라면, 변환 단위 분할 정보가 0인 경우의 변환 단위 크기인 'RootTuSize'는 최대 변환 단위 크기 및 현재 예측 단위 크기 중 작은 값으로 설정될 수 있다.
현재 파티션 단위의 예측 모드가 예측 모드가 인트라 모드라면 모드라면 'RootTuSize'는 아래 관계식 (3)에 따라 결정될 수 있다. 'PartitionSize'는 현재 파티션 단위의 크기를 나타낸다.
RootTuSize = min(MaxTransformSize, PartitionSize) ...........(3)
즉 현재 예측 모드가 인트라 모드라면, 변환 단위 분할 정보가 0인 경우의 변환 단위 크기인 'RootTuSize'는 최대 변환 단위 크기 및 현재 파티션 단위 크기 중 작은 값으로 설정될 수 있다.
다만, 파티션 단위의 예측 모드에 따라 변동하는 일 실시예에 따른 현재 최대 변환 단위 크기 'RootTuSize'는 일 실시예일 뿐이며, 현재 최대 변환 단위 크기를 결정하는 요인이 이에 한정되는 것은 아님을 유의하여야 한다.
도 19 는 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용하는 비디오 부호화 방법의 흐름도를 도시한다.
단계 1910에서, 입력된 비디오 중 현재 영상에 대한 움직임 보상 또는 인트라 예측을 수행하여 초기 예측 영상이 생성된다.
단계 1920에서, 다음 영상과의 차분 신호를 부호화하기 위한 예측 영상을 결정하기 위하여 초기 예측 영상에 대한 예측 필터가 생성되고, 초기 예측 영상에 예측 필터가 적용되어 최종 예측 영상이 생성된다. 예측 필터는, 다음 영상 및 초기 예측 영상 간의 차분 신호의 부호화 효율이 최대화하도록 하는 최종 예측 영상을 생성하기 위해, 초기 예측 영상에 적용되는 필터이다. 초기 예측 영상에 다양한 필터들을 적용하여 생성된 최종 예측 영상들 중, 율-왜곡 기법에 의해 결정된 차분 신호의 부호화 효율이 최대가 되는 최종 예측 영상을 생성한 필터가 예측 필터로서 결정될 수 있다.
일 실시예에 따른 움직임 예측 및 보상이 일 실시예에 따른 계층적 트리 구조에 따른 부호화 단위에 기초하여 수행되는 경우, 일 실시예에 따른 예측 필터는 일 실시예에 따른 계층적 트리 구조에 따른 부호화 단위 및 예측 단위에 기초하여 결정될 수 있다. 또는 일 실시예에 따른 계층적 트리 구조에 따른 부호화 단위 및 예측 단위에 기초하여 생성된 예측 영상에 대해, 트리 구조에 따른 부호화 단위 및 예측 단위와 별도로 예측 필터링 데이터 단위가 결정될 수도 있다.
초기 예측 영상 생성시 현재 데이터 단위가 인트라 예측에 의해 예측되는 경우, 현재 데이터 단위의 주변 정보 중 움직임 보상에 의해 복원된 정보를 이용하여 보간하여 초기 예측 영상이 재구성되고 이를 기초로 예측 필터가 결정될 수 있다.
단계 1930에서, 최종 예측 영상 및 다음 영상 간의 차분 신호에 대해 변환, 양자화 및 엔트로피 부호화가 수행되어 차분 신호가 부호화된다.
단계 1940에서, 차분 신호의 부호화된 데이터 및 예측 필터링과 관련된 각종 정보를 포함하도록 부호화된 예측 필터 정보가 출력된다. 예를 들어, 일 실시예에 따른 예측 필터 정보는, 예측 필터의 필터 사이즈를 나타내는 예측 필터 사이즈 정보, 예측 필터 형태 및 필터 계수를 나타내는 예측 필터 형태 정보, 소정 데이터 단위에 대한 예측 필터링 수행 여부를 나타내는 정보, 소정 데이터 단위 중 필터링 영역을 나타내는 정보, 소정 데이터 단위 중 소정 영역에 대해 예측 필터링을 수행할지 여부를 나타내는 정보, 예측 필터링을 수행할 데이터 단위의 종류를 나타내는 정보, 예측 필터의 필터 계수를 나타내는 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 차분 신호가 부호화된 데이터 단위에 따라 예측 필터 정보가 순차적으로 부호화될 수 있다. 또한 일 실시예에 따른 예측 필터링이 수행된 데이터 단위마다 각각의 예측 필터 정보가 개별적으로 부호화될 수 있다.
도 20 은 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링을 이용하는 비디오 복호화 방법의 흐름도를 도시한다.
단계 2010에서, 수신된 비트스트림이 파싱되고, 원본 비디오의 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호의 부호화된 데이터 및 예측 필터 정보가 추출된다. 일 실시예에 따른 예측 필터링이 수행된 데이터 단위마다 각각의 예측 필터 정보가 추출될 수 있다. 또한 차분 신호의 부호화된 데이터의 부호화 단위에 따라 순차적으로 예측 필터 정보가 추출될 수 있다.
단계 2020에서, 현재 영상의 복원 영상에 대해 움직임 보상 또는 인트라 예측이 수행되어 현재 영상에 대한 초기 예측 영상이 생성된다. 예측 영상 생성시 현재 데이터 단위가 인트라 예측에 의해 복원된 경우, 현재 데이터 단위의 주변 정보 중 움직임 보상에 의해 복원된 정보를 이용하여 보간하여 현재 데이터 단위를 재구성함으로써 초기 예측 영상이 재구성될 수 있다.
단계 2030에서, 예측 필터 정보에 기초하여, 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호와 합성하기 위한 최종 예측 영상을 생성하기 위한 초기 예측 영상에 대한 예측 필터가 구성되고, 예측 필터가 초기 예측 영상에 적용되어 최종 예측 영상이 생성된다. 예측 필터 정보에 기초하여 구성된 예측 필터를, 초기 예측 영상에 대해 예측 필터 정보에 기초하는 필터링 방식에 따라 적용하여 필터링함으로써 최종 예측 영상이 생성될 수 있다.
단계 2040에서, 현재 영상 및 다음 영상 간의 차분 신호 및 최종 예측 영상을 합성하여 다음 영상이 복원된다. 복원된 영상에 대해 디블로킹 필터링 또는 포스트 필터링 등의 화질 개선을 위한 후처리 작업을 위한 루프 필터링이 추가적으로 수행될 수 있다. 복원 영상은 복원 프레임으로 출력되고, 다음 프레임의 움직임 보상을 위해 참조될 수도 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 적응적 예측 필터링에 의해, 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호의 부호화 효율이 최대화되므로, 예측 부호화에 기반한 비디오 부호화 효율이 향상될 수 있다.
또한, 적응적 예측 필터의 사이즈, 형태 및 필터 계수 뿐만 아니라 예측 필터링이 수행될 영역 및 데이터 단위가, 자유롭게 선택적으로 결정될 수 있다. 따라서 예측 영상 및 원본 영상의 시간적 특성 또는 공간적 특성에 따라 적응적인 예측 필터가 이용됨으로써 비디오 부호화 효율이 향상될 수 있다.
적응적 예측 필터를 결정하는데 필요한 정보, 및 적응적 예측 필터링을 수행하는데 필요한 정보가 부호화되어 부호화된 영상 데이터와 함께 전송되므로, 비디오 복호화의 측면에서도 적응적 예측 필터링을 이용하여 올바르게 비디오를 복원할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (34)

  1. 입력된 비디오 중 현재 영상에 대한 움직임 보상 또는 인트라 예측을 수행하여 제 1 예측 영상을 생성하는 단계;
    상기 비디오 중 다음 영상과의 차분 신호를 부호화하기 위한 예측 영상을 결정하기 위하여 상기 제 1 예측 영상에 대한 예측 필터를 생성하고, 상기 제 1 예측 영상에 상기 예측 필터를 적용하여 제 2 예측 영상을 생성하는 단계;
    상기 제 2 예측 영상 및 상기 다음 영상 간의 차분 신호에 대해 변환, 양자화 및 엔트로피 부호화를 수행하여 상기 차분 신호를 부호화하는 단계; 및
    상기 차분 신호의 부호화된 데이터 및 상기 예측 필터링과 관련된 각종 정보를 포함하도록 부호화된 예측 필터 정보를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 예측 필터 생성 및 제 2 예측 영상 생성 단계는,
    다음 영상 및 상기 제 1 예측 영상 간의 차분 신호의 부호화 효율을 최대화하는 제 2 예측 영상을 생성하기 위한 상기 예측 필터를 생성하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 예측 필터 생성 및 제 2 예측 영상 생성 단계는,
    두 세트 이상의 필터 사이즈 및 필터 계수의 예측 필터들을 이용한 예측 필터링을 상기 제 1 예측 영상에 대해 수행하는 단계; 및
    상기 예측 필터링 수행 결과들을 비교하여, 상기 제 2 예측 영상을 생성하기 위한 상기 예측 필터의 필터 사이즈를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 예측 필터 정보는, 상기 예측 필터의 필터 사이즈 및 필터 계수를 나타내는 예측 필터 사이즈 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 예측 필터 생성 및 제 2 예측 영상 생성 단계는,
    1차원 예측 필터 및 2차원 예측 필터를 이용한 예측 필터링을 상기 제 1 예측 영상에 수행하는 단계; 및
    상기 예측 필터링 수행 결과들을 비교하여, 상기 제 2 예측 영상을 생성하기 위한 상기 예측 필터의 형태 및 필터 계수를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 예측 필터 정보는, 상기 예측 필터 형태 및 필터 계수를 나타내는 예측 필터 형태 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 예측 필터 생성 및 제 2 예측 영상 생성 단계는,
    상기 제 1 예측 영상의 소정 데이터 단위에 대해 예측 필터링을 수행할지 여부를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 소정 데이터 단위는, 부호화 단위, 최대 부호화 단위, 슬라이스, 프레임, 픽처 및 영상 시퀀스 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 예측 필터 정보는, 상기 소정 데이터 단위에 대한 예측 필터링 수행 여부를 나타내는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 소정 데이터 단위에 대한 예측 필터링 여부 결정 단계는,
    상기 소정 데이터 단위의 전체, 경계 및 상기 경계를 제외한 내부 영역 중 소정 영역에 대해 예측 필터링을 수행할지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 예측 필터 정보는, 상기 소정 데이터 단위의 상기 소정 영역에 대해 예측 필터링을 수행할지 여부를 나타내는 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 예측 필터 생성 및 제 2 예측 영상 생성 단계는,
    상기 제 1 예측 영상 중 사이즈가 다른 둘 이상의 데이터 단위들을 기초로 예측 필터링을 수행하는 단계; 및
    상기 예측 필터링 수행 결과들을 비교하여, 상기 제 2 예측 영상을 생성하기 위한 예측 필터링을 수행할 데이터 단위의 종류를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 예측 필터 정보는, 상기 예측 필터링을 수행할 데이터 단위의 종류를 나타내는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 출력 단계는,
    상기 예측 필터링을 수행할 데이터 단위에 따라 순차적으로 상기 예측 필터 정보를 생성하여 부호화하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  9. 제 7 항에 있어서, 상기 출력 단계는,
    데이터 단위의 계층적 트리 구조에 기초하여, 상기 예측 필터링을 수행할 데이터 단위의 계층적 순서에 따라 상기 예측 필터 정보를 생성하여 부호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  10. 제 1 항에 있어서, 상기 예측 필터 생성 및 제 2 예측 영상 생성 단계는,
    상기 제 1 예측 영상 중 현재 데이터 단위가 인트라 예측에 따라 복원된 경우, 상기 현재 데이터 단위의 주변 데이터 단위 중 움직임 보상으로 인해 복원된 정보를 이용하여 보간된 데이터를 이용하여, 상기 현재 데이터 단위에 대한 상기 예측 필터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  11. 제 1 항에 있어서, 상기 비디오 부호화 방법은,
    상기 제 2 예측 영상 및 상기 차분 신호가 합성된 복원 영상에 대해 디블로킹 필터링을 수행하여 복원 영상을 갱신하는 단계; 및
    상기 복원 영상을 참조하여 상기 다음 영상의 움직임 보상을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  12. 제 1 항에 있어서, 상기 비디오 부호화 방법은,
    상기 제 2 예측 영상 및 상기 차분 신호가 합성된 복원 영상과 상기 현재 영상의 오차를 최소화하기 위한 포스트 필터를 결정하고, 상기 복원 영상에 상기 포스트 필터를 적용한 포스트 필터링을 더 수행하여 복원 영상을 갱신하는 단계; 및
    상기 복원 영상을 참조하여 상기 다음 영상의 움직임 보상을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  13. 제 1 항에 있어서, 상기 비디오 부호화 방법은,
    현재 픽처가 소정 최대 크기의 부호화 단위로 분할된 각각의 최대 부호화 단위에 대하여, 심도가 깊어짐에 따라 상기 최대 부호화 단위가 계층적으로 분할되어 축소된 영역별로, 적어도 하나의 심도별 부호화 단위마다 인트라 예측 및 인터 예측, 변환 및 양자화를 수행하여 최소 부호화 오차를 발생시키는 심도인 부호화 심도를 결정하고, 상기 부호화 심도의 부호화 단위에 기초한 부호화 방식을 나타내는 부호화 모드를 결정하여, 상기 최대 부호화 단위별로 트리 구조에 따른 부호화 단위들을 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 예측 필터 생성 및 제 2 예측 영상 생성 단계는, 상기 부호화 심도의 부호화 단위 중 상기 현재 영상을 위한 상기 예측 필터를 생성하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 예측 영상 생성 단계는, 현재 픽처가 소정 최대 크기의 부호화 단위로 분할된 각각의 최대 부호화 단위에 대하여, 심도가 깊어짐에 따라 상기 최대 부호화 단위가 계층적으로 분할되어 축소된 영역별로, 적어도 하나의 심도별 부호화 단위마다 상기 현재 영상에 대한 움직임 보상을 수행하여 상기 제 1 예측 영상을 생성하고,
    상기 예측 필터 생성 및 제 2 예측 영상 생성 단계는,
    상기 심도별 부호화 단위마다 인트라 예측 및 인터 예측, 상기 제 1 예측 영상에 대한 예측 필터를 이용한 예측 필터링, 변환 및 양자화를 수행하여 최소 부호화 오차를 발생시키는 심도인 부호화 심도를 결정하고, 상기 부호화 심도의 부호화 단위에 기초한 부호화 방식을 나타내는 부호화 모드를 결정하여, 상기 최대 부호화 단위별로 트리 구조에 따른 부호화 단위들을 결정하는 단계; 및
    상기 최소 부호화 오차를 발생시키는 상기 트리 구조에 따른 부호화 단위들에서 이용된 예측 필터들을 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 차분 신호 부호화 단계는, 상기 트리 구조에 따른 부호화 단위들마다 상기 생성된 예측 필터들을 이용한 예측 필터링을 통해 생성된 상기 다음 영상 및 상기 제 2 예측 영상 간의 차분 신호에 대해 변환, 양자화 및 엔트로피 부호화를 수행하는 단계를 포함하고,
    상기 출력 단계는, 상기 트리 구조에 따른 부호화 단위들에서 이용된 예측 필터들을 이용한 예측 필터링에 대한 정보를 부호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  15. 수신된 비트스트림을 파싱하여 원본 비디오의 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호의 부호화된 데이터 및 예측 필터 정보를 추출하는 단계;
    상기 현재 영상의 복원 영상에 대해 움직임 보상 또는 인트라 예측을 수행하여 상기 현재 영상에 대한 제 3 예측 영상을 생성하는 단계;
    상기 예측 필터 정보에 기초하여, 상기 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호와 합성하기 위한 제 4 예측 영상을 생성하기 위한 상기 제 3 예측 영상에 대한 예측 필터를 구성하고, 상기 예측 필터를 상기 제 3 예측 영상에 적용하여 상기 제 4 예측 영상을 생성하는 단계;
    상기 현재 영상 및 다음 영상 간의 차분 신호와 상기 제 4 예측 영상을 합성하여 상기 다음 영상을 복원하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  16. 제 15 항에 있어서, 상기 제 3 예측 영상 생성 단계는,
    상기 추출된 부호화된 데이터에 대해 엔트로피 복호화, 역양자화 및 역변환을 수행하여 상기 현재 영상과 이전 영상 간의 차분 신호를 복호화하고 상기 이전 영상의 예측 영상과 합성하여 상기 현재 영상의 복원 영상을 생성하는 단계; 및
    상기 현재 영상의 복원 영상에 대해 인트라 예측 또는 움직임 보상을 수행하여 상기 제 3 예측 영상을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  17. 제 15 항에 있어서, 상기 다음 영상 복원 단계는,
    상기 파싱된 비트스트림으로부터, 상기 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호의 부호화된 데이터를 추출하고, 상기 상기 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호의 부호화된 데이터에 대해 엔트로피 복호화, 역양자화 및 역변환을 수행하여 상기 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호를 복호화하는 단계; 및
    상기 제 4 예측 영상을 상기 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호와 합성하여 상기 다음 영상에 대한 복원 영상을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  18. 제 15 항에 있어서, 상기 예측 필터 구성 단계는,
    상기 예측 필터 정보에 기초하여, 율-왜곡 최적화 기법에 따라 상기 다음 영상 및 상기 제 4 예측 영상과의 오차가 최소화되도록 결정된 예측 필터를 구성하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  19. 제 15 항에 있어서, 상기 예측 필터 구성 단계는,
    상기 예측 필터 정보 중 예측 필터 사이즈 및 필터 계수를 나타내는 예측 필터 사이즈 정보에 기초한, 필터 사이즈 및 필터 계수에 따르는 예측 필터를 구성하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  20. 제 15 항에 있어서, 상기 예측 필터 구성 단계는,
    상기 예측 필터 정보 중 예측 필터 형태 및 필터 계수를 나타내는 예측 필터 형태 정보에 기초한, 예측 필터 형태 및 필터 계수에 따르는 예측 필터를 구성하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  21. 제 15 항에 있어서, 상기 다음 영상 복원 단계는,
    상기 예측 필터 정보 중, 소정 데이터 단위에 대한 예측 필터링 수행 여부를 나타내는 정보에 기초하여, 상기 제 3 예측 영상의 소정 데이터 단위에 대해 상기 예측 필터를 이용한 필터링을 수행할지 여부를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 소정 데이터 단위는, 부호화 단위, 최대 부호화 단위, 슬라이스, 프레임, 픽처 및 영상 시퀀스 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  22. 제 21 항에 있어서, 상기 다음 영상 복원 단계는,
    상기 예측 필터 정보 중, 상기 소정 데이터 단위의 상기 소정 영역에 대해 예측 필터링을 수행할지 여부를 나타내는 정보에 기초하여, 상기 소정 데이터 단위의 전체, 경계 및 상기 경계를 제외한 내부 영역 중 소정 영역에 대해 예측 필터링을 수행할지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  23. 제 15 항에 있어서, 상기 예측 필터 구성 단계는,
    상기 예측 필터 정보 중, 상기 예측 필터링을 수행할 데이터 단위의 종류를 나타내는 정보에 기초하여, 상기 제 4 예측 영상을 생성하기 위하여 예측 필터링을 수행할 데이터 단위의 종류를 결정하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  24. 제 23 항에 있어서, 상기 예측 필터 정보 추출 단계는,
    상기 예측 필터링을 수행할 데이터 단위에 따라 순차적으로 상기 예측 필터 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  25. 제 23 항에 있어서, 상기 예측 필터 정보 추출 단계는,
    데이터 단위의 계층적 트리 구조에 기초하여, 상기 예측 필터링을 수행할 데이터 단위의 계층적 순서에 따라 상기 예측 필터 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  26. 제 15 항에 있어서, 상기 다음 영상 복원 단계는,
    상기 제 3 예측 영상 중 현재 데이터 단위가 인트라 예측으로 복원된 경우, 상기 현재 데이터 단위의 주변 데이터 단위 중 움직임 보상으로 인해 복원된 정보를 이용하여 보간된 데이터에 대해, 상기 예측 필터를 이용한 예측 필터링을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법.
  27. 제 17 항에 있어서, 상기 다음 영상의 복원 영상 생성 단계는,
    상기 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호와 상기 제 4 예측 영상을 합성하고, 디블로킹 필터링을 수행하여 상기 다음 영상의 복원 영상을 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 다음 영상의 복원 영상이 상기 다음 영상의 제 5 예측 영상인 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  28. 제 17 항에 있어서, 상기 다음 영상에 대한 복원 영상 생성 단계는,
    상기 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호와 상기 제 4 예측 영상이 합성된 복원 영상과 상기 다음 영상의 오차를 최소화하기 위한 포스트 필터를 결정하고, 상기 복원 영상에 상기 포스트 필터를 적용한 포스트 필터링을 더 수행하여 상기 다음 영상의 복원 영상을 갱신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 다음 영상의 갱신된 복원 영상이 상기 다음 영상에 대한 상기 제 5 예측 영상인 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  29. 제 15 항에 있어서, 상기 비디오 복호화 방법은,
    상기 현재 픽처가 소정 최대 크기의 부호화 단위로 분할된 각각의 최대 부호화 단위에 대하여, 심도가 깊어짐에 따라 상기 최대 부호화 단위가 계층적으로 분할되어 축소된 영역별로, 적어도 하나의 심도별 부호화 단위마다 인트라 예측 및 인터 예측, 변환 및 양자화를 수행하여, 최소 부호화 오차가 발생하는 심도인 부호화 심도의 부호화 단위들로 구성된 트리 구조에 따른 부호화 단위들에 기초하여, 상기 파싱된 비트스트림으로부터 상기 부호화 심도의 부호화 단위별로 상기 부호화 단위 데이터, 부호화 모드를 나타내는 부호화 모드 정보 및 상기 예측 필터 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 부호화 모드 정보에 기초하여, 상기 부호화 심도 및 부호화 모드에 기초하여 역양자화, 역변환, 인트라 예측 및 움직임 보상을 수행하여 상기 부호화된 영상 데이터를 복호화하는 단계를 더 포함하고,
    상기 예측 필터링은, 상기 예측 필터 정보에 기초하여, 상기 부호화 심도의 부호화 단위를 기초로 수행되는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  30. 제 15 항에 있어서,
    상기 부호화된 데이터 및 예측 필터 정보 추출 단계는, 상기 현재 픽처가 소정 최대 크기의 부호화 단위로 분할된 각각의 최대 부호화 단위에 대하여, 심도가 깊어짐에 따라 상기 최대 부호화 단위가 계층적으로 분할되어 축소된 영역별로, 적어도 하나의 심도별 부호화 단위마다 인트라 예측 및 인터 예측, 주파수변환 및 양자화를 수행하여, 최소 부호화 오차가 발생하는 심도인 부호화 심도의 부호화 단위들로 구성된 트리 구조에 따른 부호화 단위들에 기초하여, 상기 파싱된 비트스트림으로부터 상기 부호화 심도의 부호화 단위별로 상기 부호화 단위 데이터, 부호화 모드를 나타내는 부호화 모드 정보 및 상기 예측 필터 정보를 추출하는 단계를 포함하고,
    상기 비디오 복호화 방법은, 상기 부호화 모드 정보에 기초하여, 상기 부호화 심도의 부호화 단위마다 상기 부호화 모드에 따라 역양자화, 역변환, 인트라 예측, 움직임 보상 및 예측 필터링을 수행하여 상기 부호화된 영상 데이터를 복호화하는 것을 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법.
  31. 비디오 부호화 장치에 있어서,
    입력된 비디오 중 현재 영상에 대한 움직임 보상 또는 인트라 예측을 수행하여 제 1 예측 영상을 생성하는 예측 영상 생성부;
    상기 비디오 중 다음 영상과의 차분 신호를 부호화하기 위한 예측 영상을 결정하기 위하여 상기 제 1 예측 영상에 대한 예측 필터를 생성하고, 상기 제 1 예측 영상에 상기 예측 필터를 적용하여 제 2 예측 영상을 생성하는 예측 필터링부;
    상기 다음 영상 및 상기 제 2 예측 영상 간의 차분 신호에 대해 변환, 양자화 및 엔트로피 부호화를 수행하는 영상 부호화부; 및
    상기 부호화된 차분 신호 및 상기 예측 필터링과 관련된 각종 정보를 포함하도록 부호화된 예측 필터 정보를 출력하는 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 장치.
  32. 비디오 복호화 장치에 있어서,
    수신된 비트스트림을 파싱하여 비디오의 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호의 부호화된 데이터 및 예측 필터 정보를 추출하는 데이터 추출부;
    상기 차분 신호의 부호화된 데이터에 대해 엔트로피 복호화, 역양자화 및 역변환을 수행하여 상기 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호를 복호화하는 차분 신호 복호화부;
    상기 현재 영상의 복원 영상에 대한 움직임 보상 또는 인트라 예측을 수행하여 제 3 예측 영상을 생성하는 예측 영상 생성부;
    상기 예측 필터 정보에 기초하여, 상기 현재 영상과 다음 영상 간의 차분 신호와 합성하기 위한 제 4 예측 영상을 생성하기 위한, 상기 제 3 예측 영상에 대한 예측 필터를 구성하고, 상기 예측 필터를 상기 제 3 예측 영상에 적용하여 상기 제 4 예측 영상을 생성하는 예측 필터링부; 및
    상기 현재 영상 및 다음 영상 간의 차분 신호와 상기 제 4 예측 영상을 합성하여 상기 다음 영상을 복원하는 영상 복원부를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 장치.
  33. 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항의 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 부호화 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.
  34. 제 15 항 내지 제 30 항 중 어느 한 항의 적응적 예측 필터링을 이용한 비디오 복호화 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.
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