KR20120083825A - 깊이 영상 처리 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

깊이 영상 처리 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예들에 따르면, 깊이 영상을 복수 개의 영역으로 분할하여 처리함으로써, 압축된 깊이 영상의 화질을 개선하고, 압축률을 향상시킬 수 있다.

Description

깊이 영상 처리 장치 및 방법{Apparatus and Method for Processing Depth Image}
본 발명의 실시예들은 깊이 영상 처리 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 입체 영상에 대한 깊이 영상을 처리할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.
입체 영상 압축 시스템은 색상 영상(color video)과 깊이 영상(depth video, depth map)을 압축하는 시스템이다. 색상 영상에 대한 압축은 H.264/AVC, H.264/MVC, HEVC(High Efficiency Video Coding)와 같은 방법으로 효율적으로 압축할 수 있지만, 깊이 영상은 영상 특성이 색상 영상과 확연히 다르기 때문에, 깊이 영상의 효율적인 압축 정보에 대한 연구가 필요하다. 즉, 깊이 영상은 보는 사람과 물체 사이의 공간적인 거리를 그레이 레벨(gray level)로 표현한 데이터로서, 대부분의 평탄 영역(smooth region)과 소수의 불연속적인 윤곽선으로 구성된 특징이 있고, 따라서 깊이 영상에 대한 새로운 압축 정보가 필요한 실정이다.
종래에는 압축으로 인한 깊이 영상의 화질열화를 개선하기 위하여 전처리 과정(pre-processing)으로서 깊이 영상에 대하여 로패스 필터(Low Pass Filter, LPF)를 적용한 후에 압축 시스템에 입력하여 깊이 영상을 압축시키는 방법이 있었다. 이러한 종래의 방법은 깊이 영상을 전체적으로 블러(blur)시킴으로서 깊이 영상의 압축률을 향상시키는 장점이 있지만, 영상의 화질에 큰 영향을 미치는 불연속적인 윤곽선 부분까지 블러되어 화질이 떨어졌다.
본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치는, 압축된 깊이 영상을 복수 개의 영역으로 분할하고, 상기 복수 개의 영역 별로 평탄도를 연산하며, 상기 평탄도에 기반하여 상기 복수 개의 영역을 복수 개의 클래스(Class)로 분류하는 영역 분할부; 상기 복수 개의 클래스 각각에 대응하는 필터 파라미터(Filter Parameter) 값을 결정하는 결정부; 및 상기 필터 파리미터 값에 기반하여, 상기 복수 개의 클래스 별로 영상 필터링을 수행하는 영상 필터링부를 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 방법은, 복수 개의 영역으로 압축된 깊이 영상을 분할하는 단계; 상기 복수 개의 영역 별로 평탄도를 연산하는 단계; 상기 평탄도에 기반하여 상기 복수 개의 영역을 복수 개의 클래스(Class)로 분류하는 단계; 상기 복수 개의 클래스 별로, 복원 필터에 대응하는 필터 파라미터(Filter Parameter) 값을 결정하는 단계; 및 상기 필터 파리미터 값에 기반하여, 상기 복수 개의 클래스 별로 영상 필터링을 수행하는 단계를 포함한다.
깊이 영상을 복수 개의 영역으로 분할하여 처리함으로써, 압축된 깊이 영상의 화질을 개선하고, 압축률을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 블록 기반 분할 방법에 의해서 분할된 깊이 영상을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 쿼드트리 기반 분할 방법에 의해서 분할된 깊이 영상을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 바이패스 영역을 나타내는 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 서브 샘플 영역을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 인-루프(in-loop) 위치에 깊이 영상 처리 장치를 포함하는 비디오 데이터 부호화 장치를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 인-루프(in-loop) 위치에 깊이 영상 처리 장치를 포함하는 비디오 데이터 복호화 장치를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 포스트(Post) 위치에 깊이 영상 처리 장치를 포함하는 비디오 데이터 부호화 장치를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 포스트 위치에 깊이 영상 처리 장치를 포함하는 비디오 데이터 복호화 장치를 나타내는 도면이다.
도 11는 본 발명의 일실시예에 따른 적응적 보간 필터(Adaptive Interpolation Filter) 위치에 깊이 영상 처리 장치를 포함하는 비디오 데이터 부호화 장치를 나타내는 도면이다.
도 12은 본 발명의 일실시예에 따른 적응적 보간 필터 위치에 깊이 영상 처리 장치를 포함하는 비디오 데이터 복호화 장치를 나타내는 도면이다.
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하에서, 본 발명에 따른 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치(100)는 영역 분할부(110), 결정부(120) 및 영상 필터링부(130)를 포함한다.
영역 분할부(110)는 압축된 깊이 영상을 복수 개의 영역으로 분할한다.
본 발명의 일측에 따르면, 영역 분할부(110)는 블록 기반 분할 방법 및 쿼드트리(Quadtree) 기반 분할 방법 중 어느 하나에 기반하여, 압축된 깊이 영상을 복수 개의 영역으로 분할할 수 있다.
영역 분할부(110)는 복수 개의 영역 별로 평탄도(Flatness)를 연산한다.
본 발명의 일측에 따르면, 평탄도는 영역 내의 최대 픽셀값 및 최소 픽셀값의 차이일 수 있다.
예를 들어, 압축된 깊이 영상이 4x4 로 분할된 경우(즉, 16개의 영역으로 분할된 경우), 일실시예에 따른 영역 분할부(110)는 각각의 영역에 대한 평탄도를 연산할 수 있다. 이 때, 영역 분할부(110)는, 16개의 영역 중 제1 영역에 포함되는 복수 개의 픽셀 중 최대 픽셀값 및 최소 픽셀값을 추출하고, 추출된 최대 픽셀값과 최소 픽셀값의 차이를 연산함으로써, 제1 영역에 대한 평탄도를 연산할 수 있다. 또한, 영역 분할부(110)는 나머지 15개의 영역 각각에 대하여 연산을 반복 수행함으로써, 나머지 15개의 영역에 대한 평탄도를 연산할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일측에 따르면, 평탄도는 영역 내의 픽셀값의 분산(variance)일 수 있다.
또한, 평탄도는 영역 내의 픽셀의 공간 활성도일 수 있다. 일실시예에 따른 공간 활성도는 픽셀의 그라디언트(gradient)를 나타낼 수 있다.
영역 분할부(110)는 연산된 평탄도에 기반하여 복수 개의 영역을 복수 개의 클래스(Class)로 분류할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 블록 기반 분할 방법에 의해서 분할된 깊이 영상을 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치의 영역 분할부는 깊이 영상(200)을 복수 개의 블록으로 분할할 수 있다. 이 때, 하나의 블록이 클래스로 분류되는 하나의 영역에 대응할 수 있다.
실시예에 따라서는, 블록의 개수는 임의로 설정될 수 있다. 예를 들어, 깊이 영상 처리 장치 영역 분할부는 깊이 영상(200)을 4x4, 8x8, 16x16 등으로 분할할 수 있다.
깊이 영상 처리 장치의 영역 분할부는 복수 개의 블록(영역)에 대한 평탄도를 연산하고, 평탄도에 기반하여 블록(영역)을 클래스 별로 분류할 수 있다. 예를 들어, 깊이 영상 처리 장치 영역 분할부는 블록(210)을 클래스 1로 분류할 수 있고, 블록(220)을 클래스 2로 분류할 수 있으며, 블록(230)을 클래스 3으로 분류할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 쿼드트리 기반 분할 방법에 의해서 분할된 깊이 영상을 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치의 영역 분할부는 깊이 영상(300)을 4등분할 수 있고, 4개의 영역에 대해서 평탄도를 연산할 수 있다. 이 때, 4개의 영역 중 평탄도가 클래스 1에 해당하는 영역이 있는 경우, 클래스 1에 해당하는 영역을 클래스 1로 분류하고, 해당 영역에 대해서는 더 이상 분할을 수행하지 않을 수 있다. 예를 들어, 영역(310)의 평탄도 0에서 20 이하인 경우, 깊이 영상 처리 장치의 영역 분할부는 영역(310)을 클래스 1로 분류할 수 있고, 영역(310)에 대해서는 더 이상 분할을 수행하지 않을 수 있다.
또한, 4개의 영역 중 평탄도가 클래스 1에 해당하지 않는 영역이 있는 경우, 깊이 영상 처리 장치의 영역 분할부는 클래스 1에 해당하지 않는 영역을 다시 4등분할 수 있다. 또한, 깊이 영상 처리 장치의 영역 분할부는 4등분된 영역에 대해서 평탄도를 다시 연산할 수 있다. 4등분된 영역 중 평탄도가 클래스 1에 해당하는 영역이 있는 경우, 클래스 1에 해당하는 영역을 클래스 1로 분류하고, 해당 영역에 대해서는 더 이상 분할을 수행하지 않을 수 있다. 예를 들어, 영역(320)의 평탄도 0에서 20 이하인 경우, 깊이 영상 처리 장치의 영역 분할부는 영역(320)을 클래스 1로 분류할 수 있고, 영역(320)에 대해서는 더 이상 분할을 수행하지 않을 수 있다.
즉, 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치의 영역 분할부는, 쿼드트리 기반 분할 방법에 의해서 깊이 영상을 분할하는 경우, 평탄도가 클래스 1에 대응하는 영역에 대해서는 분할을 더 이상 수행하지 않을 수 있고, 평탄도가 클래스 1 외의 클래스에 대응하는 영역에 대해서는 세부 분할을 반복 수행할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 깊이 영상 처리 장치의 영역 분할부는 세부 분할의 한계치를 설정할 수 있고, 한계치만큼 세부 분할이 수행된 경우, 세부 영역의 평탄도가 클래스 1에 대응하지 않는 경우라도, 세부 분할의 수행을 중단할 수 있다. 예를 들어, 세부 분할의 한계치가 3인 경우, 깊이 영상 처리 장치의 영역 분할부는 영역(330)의 평탄도가 클래스 2에 해당하고, 영역(340)의 평탄도가 클래스 3에 해당하는 경우라도, 세부 분할을 중단할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 본 발명의 일측에 따른 깊이 영상 처리 장치(100)는 지역 분류부(140)를 더 포함할 수 있다.
지역 분류부(140)는 압축된 깊이 영상에 대한 압축 정보에 기반하여, 압축된 깊이 영상을 바이패스(Bypass) 지역 및 복원 지역으로 분류할 수 있다.
일실시예에 따른 압축 정보는 압축된 깊이 영상을 압축한 압축 방법, 움직임 정보, 인트라 예측 모드 및 잔차(Residue)의 방향 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
이 때, 영역 분할부는 압축된 깊이 영상 중 복원 지역으로 분류된 부분을 복수 개의 영역으로 분할할 수 있다. 즉, 일실시예에 따른 영역 분할부는 복원 지역으로 분류된 부분에 대해서만 복수 개의 영역으로의 분할을 수행하고, 바이패스 지역에 대해서는 분할을 수행하지 않을 수 있다. 따라서, 바이패스 영역에 대해서는 필터 파라미터 값이 결정되지 않고, 또한, 바이패스 영역에 대해서는 영상 필터링이 수행되지 않을 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 바이패스 영역을 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치의 지역 분류부는 압축 정보에 기반하여, 깊이 영상(400)을 바이패스 지역(410) 및 복원 지역(420)으로 분류할 수 있다.
일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치의 지역 분류부는 깊이 영상(400) 중 MVS 압축 방법(Motion Vector Sharing)이 적용된 영역을 바이패스 영역(410)으로 설정할 수 있다.
이 때, 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치는 바이패스 영역(410)에 대해서는 필터 파라미터 값의 결정 및 영상 필터링을 수행하지 않을 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 결정부(120)는 분할된 복수 개의 클래스 각각에 대응하는 필터 파라미터(Filter Parameter) 값을 결정한다.
표 1은 본 발명의 일실시예에 따른 평탄도에 기반하여 분할된 복수 개의 클래스 및 클래스에 대응하는 필터 파라미터를 나타내는 표일 수 있다.
표 1
Figure pat00001
일실시예에 따른 표 1을 참조하면, 클래스 1은 매우 평탄한 영역(예를 들어, 0 ≤ 평탄도 ≤ 20)에 대응할 수 있고, 따라서, 깊이 영상 처리 장치(100)는 클래스 1에 포함되는 영역에 대해서는 영상 필터링을 수행하지 않을 수 있다(즉, 이 경우, 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치(100)의 결정부(120)는 필터 파라미터 값을 결정하지 않을 수 있다).
또한, 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치(100)는 깊이 영상에 대한 각 영역을 연산된 평탄도에 따라, 클래스 2(예를 들어, 20 < 평탄도 ≤ 40), 클래스 N-1(예를 들어, 80 < 평탄도 ≤ 100), 클래스 N(예를 들어, 100 < 평탄도) 등으로 분류할 수 있다.
또한, 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치(100)의 결정부(120)는 각 클래스에 대응하는 필터 파라미터 값을 결정할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 결정부(120)는 하나의 클래스에 포함된 적어도 하나의 영역에 대해서 임의의 필터 파라미터 값을 이용하여 영상 필터링을 수행하고, 이 때의 비용 함수를 연산할 수 있다. 즉, 결정부(120)는 임의의 필터 파라미터 값을 이용한 영상 필터링에 대한 비용 함수를 연산할 수 있다. 또한, 결정부(120)는 최소 비용 함수를 갖는 필터 파라미터 값을 클래스에 대한 최적 필터 파라미터 값으로 결정할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 결정부(120)는 복수 개의 클래스 중 어느 하나의 클래스로 분류된 영역(예를 들어, 클래스 2로 분류된 영역)이 복수 개인 경우, 어느 하나의 클래스(예를 들어, 클래스 2)로 분류된 복수 개의 영역 중 적어도 하나의 서브 샘플(Subsample) 영역을 추출할 수 있다. 또한, 추출된 적어도 하나의 서브 샘플 영역을 이용하여 복원 필터에 대응하는 필터 파라미터 값을 결정할 수 있다.
일실시예에 따른 결정부(120)는 서브 샘플 영역에 대해서 임의의 필터 파라미터 값을 이용하여 영상 필터링을 수행하고, 이 때의 비용 함수를 연산할 수 있다. 또한, 결정부(120)는 최소 비용 함수를 갖는 필터 파라미터 값을 클래스에 대한 최적 필터 파라미터 값으로 결정할 수 있다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 서브 샘플 영역을 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치의 결정부는, 블록 기반 분할 방법에 의해서 분할된 깊이 영상에 있어서, 클래스 1로 분류된 복수 개의 영역에서 서브 샘플 영역(510, 520, 530)을 추출할 수 있다. 이 때, 깊이 영상 처리 장치의 결정부는 추출된 서브 샘플 영역(510, 520, 530)에 대해서 임의의 필터 파라미터 값을 이용하여 영상 필터링을 수행할 수 있고, 이 때의 비용 함수를 연산함으로써, 클래스 1에 대한 필터 파라미터 값을 결정할 수 있다. 즉, 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치의 결정부는, 클래스 1에 포함된 모든 영역을 이용하는 것이 아니고, 추출된 서브 샘플 영역(510, 520, 530)만을 이용하여 필터 파라미터 값을 결정할 수 있다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치의 결정부는, 쿼드트리 기반 분할 방법에 의해서 분할된 깊이 영상에 있어서, 클래스 3로 분류된 복수 개의 영역에서 서브 샘플 영역(610, 620, 630)을 추출할 수 있다. 이 때, 깊이 영상 처리 장치의 결정부는 추출된 서브 샘플 영역(610, 620, 630)에 대해서 임의의 필터 파라미터 값을 이용하여 영상 필터링을 수행할 수 있고, 이 때의 비용 함수를 연산함으로써, 클래스 3에 대한 필터 파라미터 값을 결정할 수 있다. 즉, 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치의 결정부는, 클래스 3에 포함된 모든 영역을 이용하는 것이 아니고, 추출된 서브 샘플 영역(610, 620, 630)만을 이용하여 필터 파라미터 값을 결정할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 영상 필터링부(130)는 연산된 필터 파리미터 값에 기반하여, 복수 개의 클래스 별로 영상 필터링을 수행한다.
예를 들어, 클래스 1에 대한 제1 필터 파라미터 값이 연산되면, 영상 필터링부(130)는 제1 필터 파라미터 값을 이용하여 클래스 1에 포함된 적어도 하나의 영역에 대해서 영상 필터링을 수행할 수 있다. 또한, 클래스 2에 대한 제2 필터 파라미터 값이 연산되면, 영상 필터링부(130)는 제2 필터 파라미터 값을 이용하여 클래스 2에 포함된 적어도 하나의 영역에 대해서 영상 필터링을 수행할 수 있다. 마찬가지로, 영상 필터링부(130)는 클래스 N까지 영상 필터링을 반복 수행함으로써, 압축된 깊이 영상에 대한 모든 영역에 대해서 영상 필터링을 수행할 수 있다.
본 발명의 일축에 따른면, 영상 필터링부는 필터 파라미터 값에 기반하여, 복수 개의 클래스 별로 복원 필터링(Restoration Filtering) 및 보간 필터링(Interpolation Filtering) 중 어느 하나를 수행할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 영상 필터링부는 중간값 필터(Median Filter), 가중치 중간값 필터(Weighted Median Filter), 위너 필터(Wiener Filter), 바이래트럴 필터(Bilateral Filter) 및 넌로컬민즈 필터(Nonlocal Means Filter) 중 적어도 하나의 필터를 이용하여 영상 필터링을 수행할 수 있다.
중간값 필터는 필터 원도우 내의 픽셀값 중에서 중간값을 출력하는 필터이다. 바이래트럴 필터는 가우션 필터(gaussian filter)와 레인즈 필터(range filter)의 곱을 출력하는 필터이다. 바이래트럴 필터의 필터 파라미터는 공간 분산(space variance), 범위 분산(range variance)를 제어하는 파라미터를 포함할 수 있다. 넌로컬민즈 필터는 주변 영역의 영상을 영상 패치(image patch)로 변환하고, 영상 패치의 가중치 합을 출력하는 필터이다. 넌로컬민즈 필터의 필터 파라미터는 웨이트-디케이 컨트롤 파라미터(Weight-Decay Control Parameter)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 깊이 영상 처리 장치(100)는 전송부(150)를 더 포함할 수 있다.
전송부(150)는 결정된 필터 파라미터 값을 엔트로피 코딩하여 수신단으로 전송할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 깊이 영상 처리 장치(100)는 저장부(160)를 더 포함할 수 있다.
저장부(160)는 영상 필터링된 깊이 영상을 픽처 버퍼(Picture Buffer)에 저장할 수 있다. 실시예에 따라서는, 깊이 영상 복원 장치(100)가 루프 필터 형태가 아니라 포스트 필터의 형태로 비디오 데이터 복호화/부호화 장치에 삽입되는 경우, 저장부(160)는 영상 필터링된 깊이 영상을 픽처 버퍼(Picture Buffer)에 저장하지 않을 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 깊이 영상 처리 장치(100)는 입체 영상 압축 시스템의 부호화기(비디오 데이터 부호화 장치) 및 복호화기(비디오 데이터 복호화 장치)에 일 모듈의 형태로 삽입되어, 입체 영상에 대한 영상 필터링을 수행할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 인-루프(in-loop) 위치에 깊이 영상 처리 장치를 포함하는 비디오 데이터 부호화 장치를 나타내는 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치는 루프 필터(Loop Filter)(780)의 형태로 비디오 데이터 부호화 장치(700)에 포함될 수 있다.
비디오 데이터 부호화 장치(700)는 인트라 예측부(710), 움직임 추정 및 보상부(720), 제1차분기(730), 변환 및 양자화부(740), 엔트로피 코딩부(745), 역양자화 및 역변환부(750), 제2차분기(760), 루프 필터(780) 및 버퍼(790)를 포함할 수 있다. 즉, 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치는 루프 필터(780)의 형태로 비디오 데이터 부호화 장치(700)의 인-루프 위치에 삽입될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 인-루프(in-loop) 위치에 깊이 영상 처리 장치를 포함하는 비디오 데이터 복호화 장치를 나타내는 도면이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치는 루프 필터(860)의 형태로 비디오 데이터 복호화 장치(800)에 포함될 수 있다.
비디오 데이터 복호화 장치(800)는 엔트로피 디코딩부(810), 역양자화 및 역변환부(820), 움직임 추정 및 보상부(830), 가산부(840), 루프 필터(860) 및 픽처 버퍼(870)를 포함할 수 있다. 즉, 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치는 루프 필터(860)의 형태로 비디오 데이터 복호화 장치(800)의 인-루프 위치에 삽입될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 포스트(Post) 위치에 깊이 영상 처리 장치를 포함하는 비디오 데이터 부호화 장치를 나타내는 도면이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치는 포스트 필터(Post Filter)(901)의 형태로 비디오 데이터 부호화 장치에 포함될 수 있다.
즉, 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치는 포스트 필터(901)의 형태로 비디오 데이터 부호화 장치의 포스트 위치에 삽입될 수 있다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 포스트 위치에 깊이 영상 처리 장치를 포함하는 비디오 데이터 복호화 장치를 나타내는 도면이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치는 포스트 필터(902)의 형태로 비디오 데이터 복호화 장치에 포함될 수 있다.
즉, 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치는 포스트 필터(902)의 형태로 비디오 데이터 복호화 장치의 포스트 위치에 삽입될 수 있다.
도 11는 본 발명의 일실시예에 따른 적응적 보간 필터(Adaptive Interpolation Filter) 위치에 깊이 영상 처리 장치를 포함하는 비디오 데이터 부호화 장치를 나타내는 도면이다.
도 11를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치는 적응적 보간 필터(Adaptive Interpolation Filter)(903)의 형태로 비디오 데이터 부호화 장치에 포함될 수 있다.
즉, 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치는 적응적 보간 필터(903)의 형태로 비디오 데이터 부호화 장치의 적응적 보간 필터 위치에 삽입될 수 있다.
도 12은 본 발명의 일실시예에 따른 적응적 보간 필터 위치에 깊이 영상 처리 장치를 포함하는 비디오 데이터 복호화 장치를 나타내는 도면이다.
도 12을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치는 적응적 보간 필터(904)의 형태로 비디오 데이터 복호화 장치에 포함될 수 있다.
즉, 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 장치는 적응적 보간 필터(904)의 형태로 비디오 데이터 복호화 장치의 적응적 보간 필터 위치에 삽입될 수 있다.
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 13을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 방법은 압축된 깊이 영상을 복수 개의 영역으로 분할한다(1310).
본 발명의 일측에 따르면, 깊이 영상 처리 방법은 블록 기반 분할 방법 및 쿼드트리(Quadtree) 기반 분할 방법 중 어느 하나에 기반하여, 압축된 깊이 영상을 복수 개의 영역으로 분할할 수 있다.
깊이 영상 처리 방법은 복수 개의 영역 별로 평탄도(Flatness)를 연산한다(1320).
본 발명의 일측에 따르면, 평탄도는 영역 내의 최대 픽셀값 및 최소 픽셀값의 차이일 수 있다.
예를 들어, 압축된 깊이 영상이 4x4 로 분할된 경우(즉, 16개의 영역으로 분할된 경우), 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 방법은 각각의 영역에 대한 평탄도를 연산할 수 있다. 이 때, 깊이 영상 처리 방법은, 16개의 영역 중 제1 영역에 포함되는 복수 개의 픽셀 중 최대 픽셀값 및 최소 픽셀값을 추출하고, 추출된 최대 픽셀값과 최소 픽셀값의 차이를 연산함으로써, 제1 영역에 대한 평탄도를 연산할 수 있다. 또한, 깊이 영상 처리 방법은 나머지 15개의 영역 각각에 대하여 연산을 반복 수행함으로써, 나머지 15개의 영역에 대한 평탄도를 연산할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일측에 따르면, 평탄도는 영역 내의 픽셀값의 분산(variance)일 수 있다.
또한, 평탄도는 영역 내의 픽셀의 공간 활성도일 수 있다. 일실시예에 따른 공간 활성도는 픽셀의 그라디언트(gradient)를 나타낼 수 있다.
깊이 영상 처리 방법은 연산된 평탄도에 기반하여 복수 개의 영역을 복수 개의 클래스(Class)로 분류할 수 있다(1330).
본 발명의 일측에 따르면, 깊이 영상 처리 방법은 압축된 깊이 영상에 대한 압축 정보에 기반하여, 압축된 깊이 영상을 바이패스(Bypass) 지역 및 복원 지역으로 분류하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 압축 정보는 압축된 깊이 영상을 압축한 압축 방법, 움직임 정보, 인트라 예측 모드 및 잔차(Residue)의 방향 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
이 때, 깊이 영상 처리 방법은 압축된 깊이 영상 중 복원 지역으로 분류된 부분을 복수 개의 영역으로 분할할 수 있다. 즉, 일실시예에 따른 깊이 영상 처리 방법은 복원 지역으로 분류된 부분에 대해서만 복수 개의 영역으로의 분할을 수행하고, 바이패스 지역에 대해서는 분할을 수행하지 않을 수 있다. 따라서, 바이패스 영역에 대해서는 필터 파라미터 값이 결정되지 않고, 또한, 바이패스 영역에 대해서는 영상 필터링이 수행되지 않을 수 있다.
깊이 영상 처리 방법은 분할된 복수 개의 클래스 각각에 대응하는 필터 파라미터(Filter Parameter) 값을 결정한다(1340).
본 발명의 일측에 따르면, 깊이 영상 처리 방법은 하나의 클래스에 포함된 적어도 하나의 영역에 대해서 임의의 필터 파라미터 값을 이용하여 영상 필터링을 수행하고, 이 때의 비용 함수를 연산할 수 있다. 즉, 깊이 영상 처리 방법은 임의의 필터 파라미터 값을 이용한 영상 필터링에 대한 비용 함수를 연산할 수 있다. 또한, 깊이 영상 처리 방법은 최소 비용 함수를 갖는 필터 파라미터 값을 클래스에 대한 최적 필터 파라미터 값으로 결정할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 깊이 영상 처리 방법은 복수 개의 클래스 중 어느 하나의 클래스로 분류된 영역(예를 들어, 클래스 2로 분류된 영역)이 복수 개인 경우, 어느 하나의 클래스(예를 들어, 클래스 2)로 분류된 복수 개의 영역 중 적어도 하나의 서브 샘플(Subsample) 영역을 추출할 수 있다. 또한, 추출된 적어도 하나의 서브 샘플 영역을 이용하여 복원 필터에 대응하는 필터 파라미터 값을 결정할 수 있다.
일실시예에 따른 깊이 영상 처리 방법은 서브 샘플 영역에 대해서 임의의 필터 파라미터 값을 이용하여 영상 필터링을 수행하고, 이 때의 비용 함수를 연산할 수 있다. 또한, 깊이 영상 처리 방법은 최소 비용 함수를 갖는 필터 파라미터 값을 클래스에 대한 최적 필터 파라미터 값으로 결정할 수 있다.
깊이 영상 처리 방법은 연산된 필터 파리미터 값에 기반하여, 복수 개의 클래스 별로 영상 필터링을 수행할 수 있다(1350).
예를 들어, 클래스 1에 대한 제1 필터 파라미터 값이 연산되면, 깊이 영상 처리 방법은 제1 필터 파라미터 값을 이용하여 클래스 1에 포함된 적어도 하나의 영역에 대해서 영상 필터링을 수행할 수 있다. 또한, 클래스 2에 대한 제2 필터 파라미터 값이 연산되면, 깊이 영상 처리 방법은 제2 필터 파라미터 값을 이용하여 클래스 2에 포함된 적어도 하나의 영역에 대해서 영상 필터링을 수행할 수 있다. 마찬가지로, 깊이 영상 처리 방법은 클래스 N까지 영상 필터링을 반복 수행함으로써, 압축된 깊이 영상에 대한 모든 영역에 대해서 영상 필터링을 수행할 수 있다.
본 발명의 일축에 따른면, 깊이 영상 처리 방법은 필터 파라미터 값에 기반하여, 복수 개의 클래스 별로 복원 필터링(Restoration Filtering) 및 보간 필터링(Interpolation Filtering) 중 어느 하나를 수행할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 깊이 영상 처리 방법은 중간값 필터(Median Filter), 가중치 중간값 필터(Weighted Median Filter), 위너 필터(Wiener Filter), 바이래트럴 필터(Bilateral Filter) 및 넌로컬민즈 필터(Nonlocal Means Filter) 중 적어도 하나의 필터를 이용하여 영상 필터링을 수행할 수 있다.
중간값 필터는 필터 원도우 내의 픽셀값 중에서 중간값을 출력하는 필터이다. 바이래트럴 필터는 가우션 필터(gaussian filter)와 레인즈 필터(range filter)의 곱을 출력하는 필터이다. 바이래트럴 필터의 필터 파라미터는 공간 분산(space variance), 범위 분산(range variance)를 제어하는 파라미터를 포함할 수 있다. 넌로컬민즈 필터는 주변 영역의 영상을 영상 패치(image patch)로 변환하고, 영상 패치의 가중치 합을 출력하는 필터이다. 넌로컬민즈 필터의 필터 파라미터는 웨이트-디케이 컨트롤 파라미터(Weight-Decay Control Parameter)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 깊이 영상 처리 방법은 결정된 필터 파라미터 값을 엔트로피 코딩하여 수신단으로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 깊이 영상 처리 방법은 영상 필터링된 깊이 영상을 픽처 버퍼(Picture Buffer)에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다. 실시예에 따라서는, 깊이 영상 복원 방법을 수행하는 깊이 영상 처리 장치가 루프 필터 형태가 아니라 포스트 필터의 형태로 비디오 데이터 복호화/부호화 장치에 삽입되는 경우, 깊이 영상 처리 방법은 영상 필터링된 깊이 영상을 픽처 버퍼(Picture Buffer)에 저장하지 않을 수 있다.
본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100: 깊이 영상 처리 장치
110: 영역 분할부
120: 결정부
130: 영상 필터링부
140: 지역 분류부
150: 전송부
160: 저장부

Claims (15)

  1. 압축된 깊이 영상을 복수 개의 영역으로 분할하고, 상기 복수 개의 영역 별로 평탄도를 연산하며, 상기 평탄도에 기반하여 상기 복수 개의 영역을 복수 개의 클래스(Class)로 분류하는 영역 분할부;
    상기 복수 개의 클래스 각각에 대응하는 필터 파라미터(Filter Parameter) 값을 결정하는 결정부; 및
    상기 필터 파리미터 값에 기반하여, 상기 복수 개의 클래스 별로 영상 필터링을 수행하는 영상 필터링부
    를 포함하는 깊이 영상 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영역 분할부는
    블록 기반 분할 방법 및 쿼드트리(Quadtree) 기반 분할 방법 중 어느 하나에 기반하여, 상기 압축된 깊이 영상을 상기 복수 개의 영역으로 분할하는 깊이 영상 처리 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 평탄도는
    상기 영역 내의 최대 픽셀값 및 최소 픽셀값의 차이인 깊이 영상 처리 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 평탄도는
    상기 영역 내의 픽셀값의 분산인 깊이 영상 처리 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 평탄도는
    상기 영역 내의 필셀의 공간 활성도인 깊이 영상 처리 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 결정부는
    상기 복수 개의 클래스 중 어느 하나의 클래스로 분류된 상기 영역이 복수 개인 경우, 상기 어느 하나의 클래스로 분류된 복수 개의 영역 중 적어도 하나의 서브 샘플(Subsample) 영역을 추출하고,
    상기 적어도 하나의 서브 샘플 영역을 이용하여 상기 필터 파라미터 값을 결정하는 깊이 영상 처리 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 영상 필터링부는
    중간값 필터(Median Filter), 가중치 중간값 필터(Weighted Median Filter), 위너 필터(Wiener Filter), 바이래트럴 필터(Bilateral Filter) 및 넌로컬민즈 필터(Nonlocal Means Filter) 중 적어도 하나의 필터를 이용하여 상기 영상 필터링을 수행하는 깊이 영상 처리 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 영상 필터링부는
    상기 필터 파라미터 값에 기반하여, 상기 복수 개의 클래스 별로 복원 필터링 및 보간 필터링 중 어느 하나를 수행하는 깊이 영상 처리 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 필터 파라미터 값을 엔트로피 코딩하여 수신단으로 전송하는 전송부
    를 더 포함하는 깊이 영상 처리 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    영상 필터링된 깊이 영상을 픽처 버퍼(Picture Buffer)에 저장하는 저장부
    를 더 포함하는 깊이 영상 처리 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 압축된 깊이 영상에 대한 압축 정보에 기반하여, 상기 압축된 깊이 영상을 바이패스(Bypass) 지역 및 복원 지역으로 분류하는 지역 분류부
    를 더 포함하고,
    상기 영역 분할부는
    상기 압축된 깊이 영상 중 상기 복원 지역으로 분류된 부분을 상기 복수 개의 영역으로 분할하는 깊이 영상 처리 장치.
  12. 복수 개의 영역으로 압축된 깊이 영상을 분할하는 단계;
    상기 복수 개의 영역 별로 평탄도를 연산하는 단계;
    상기 평탄도에 기반하여 상기 복수 개의 영역을 복수 개의 클래스(Class)로 분류하는 단계;
    상기 복수 개의 클래스 별로, 복원 필터에 대응하는 필터 파라미터(Filter Parameter) 값을 결정하는 단계; 및
    상기 필터 파리미터 값에 기반하여, 상기 복수 개의 클래스 별로 영상 필터링을 수행하는 단계
    를 포함하는 깊이 영상 처리 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 필터 파라미터 값을 결정하는 단계는
    상기 복수 개의 클래스 중 어느 하나의 클래스로 분류된 상기 영역이 복수 개인 경우, 상기 어느 하나의 클래스로 분류된 복수 개의 영역 중 적어도 하나의 서브 샘플(Subsample)을 추출하고, 상기 적어도 하나의 서브 샘플을 이용하여 상기 필터 파라미터 값을 결정하는 깊이 영상 처리 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 압축된 깊이 영상에 대한 압축 정보에 기반하여, 상기 압축된 깊이 영상을 바이패스(Bypass) 지역 및 복원 지역으로 분류하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 압축된 깊이 영상을 분할하는 단계는
    상기 압축된 깊이 영상 중 상기 복원 지역으로 분류된 부분을 상기 복수 개의 영역으로 분할하는 깊이 영상 처리 방법.
  15. 제12항 내지 제14항 중 어느 한 항의 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
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