KR20130095261A - 이미지의 현재 블록을 재구성하는 방법과 대응 인코딩 방법, 대응 디바이스 및 비트 스트림으로 인코딩된 이미지들을 저장하는 저장 매체 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 이미지 블록 인코딩 및 재구성의 분야에서 이루어진다. 이미지의 현재 블록을 재구성하는 방법이 기술되며, 상기 현재 블록은 상기 현재 블록의 지오메트리 적응형 블록 분할로부터 발생하는 세그먼트들의 예측 인코딩을 이용하여 인코딩된다. 적어도 하나의 플래그 및 모션 벡터들을 포함하는 인코딩된 데이터를 디코딩한 이후에 - 여기서 상기 모션 벡터들에 의해 참조되는 블록들은 상기 현재 블록의 세그먼트들의 예측을 위해 이용됨 -, 상기 인코딩된 데이터 내의 상기 적어도 하나의 플래그 및 모션 벡터들은 상기 참조되는 블록들 중의 어떤 블록이 상기 현재 블록의 지오메트리에 부합하는 지오메트리를 나타내는지를 판정하고 또한 상기 판정된 블록의 세그먼트를 판정하기 위해서 이용되며, 상기 세그먼트를 판정하기 이전에, 상기 판정된 블록은 세그먼트들로 지오메트리 적응형 블록 분할되며, 이로부터 상기 현재 블록의 세그먼트들 중의 하나를 예측하기 위해 상기 세그먼트가 판정된다.

Description

이미지의 현재 블록을 재구성하는 방법과 대응 인코딩 방법, 대응 디바이스 및 비트 스트림으로 인코딩된 이미지들을 저장하는 저장 매체{METHOD FOR RECONSTRUCTING A CURRENT BLOCK OF AN IMAGE AND CORRESPONDING ENCODING METHOD, CORRESPONDING DEVICES AS WELL AS STORAGE MEDIUM CARRYING AN IMAGES ENCODED IN A BIT STREAM}
본 발명은 지오메트리 적응형 블록 분할(geometry adaptive block partitioning)의 결과 생성되는 세그먼트들을 예측하는, 예측 영상 블록 인코딩 및 재구성의 분야에서 이루어진다.
다수의 최신 비디오 코딩 방식들, 예컨대 H.264/AVC 표준은 매크로-블록들을 코딩하기 위해 쿼드트리-기반 파티션 구조를 사용한다. 이러한 구조는 코딩 알고리즘이 복잡하면서 정지되지 않은 자연 이미지(natural images)의 성질에 적응할 있게 한다. 쿼드-트리 파티션들의 적응 유연성(adaptation flexibility)에도 불구하고, C.Dai, O.Escoda, P.Yin, X.Li, C.Gomila 에 의한 최근의 연구, "Geometry-Adaptive block Partitioning for Intra Prediction in Image & Video Coding," Image Processing, 2007, ICIP 2007, IEEE International Conference on Volume 6, Sept. 16 2007-Oct. 19 2007, pp VI - 85 - VI - 88,는 이미지들이 국부적으로 2D 피스 와이즈-스무드 신호들(piece wise-smooth signals)로 모델링될 수 있는 경우에는 (레이트 왜곡 성능의 관점에서) 충분히 효율적이지 않다는 것을 보여주고 있다.
그러므로, Dai 등은 상기 연구에서 매크로-블록에서 2D 피스 와이즈 데이터를 모델링하기 위하여 지오메트리 기반 블록 분할을 사용하는 것을 조사하였다. 그들은 블록들 내의 지오메트릭 파티션들(geometric partitions)을 제안하였으며, 여기서 상기 파티션들은 라인의 암시적 매개변수 모델 f (x, y) = x cosθ + y sinθ - ρ 에 의해 규정된다. f (x, y)의 제로 레벨 라인에 의해 생성된, 분할 라인은 각도 θ와 거리 ρ에 의해 결정된다. 그 후에, θ와 ρ는 모드 "지오(geo)"를 가진 블록들에 대한 비트-스트림으로 인코딩되어 전송된다. 인트라(Intra)에서의 θ와 ρ의 추가적 인코딩 비용에도 불구하고, PSNR의 이득은 12% 까지 달성되었다.
R.Mathew 와 D.S.Taubman는 "Joint Scalable Modeling of Motion and Boundary Geometry with Quad-tree node merging," ICIP 2009에서, 지오메트리 트리(geometry tree)에서의 소정 서브-블록에 대한 지오메트리 모델이 블록 경계를 이용한 라인 세그먼트의 2 인터셉트들(intercepts)을 시그널링하는 것에 의해 전달될 수 있다고 기술하였다. 이들 2 인터셉트들은 부모 블록(parent block)의 경계 지오메트리를 참조하여 상이하게 코딩된다.
또한, 전통적인 방식이지만 차선적인 쿼드-트리의 인코딩 비용을 감소시키기 위해서, R.D.Forni 와 D.S.Taubman는 "On the Benefits of Leaf Merging in Quad-Tree Motion Models," Image Processing, 2005, ICIP 2005, IEEE International Conference on Image processing, Volume 2, 11-14 Sept. 2005, pp II - 858-61에서, 이웃하는 리프들이 통합되어야 하는지의 여부를 표시하는 추가적인 바이너리 통합 플래그를 인코딩하는 것을 제안하였다. 리프가 통합되는 경우에는, 구체적인 병합 방향(merging direction)을 식별하기 위해 추가적인 0, 1 또는 2 비트들이 코딩된다. 그것의 구현으로, 저자들은 H.264/AVC에 비해 0.5 dB 내지 1 dB 사이의 PSNR에서의 이득들을 경험하였다.
본 발명자들은 종래 기술에 따르면, 인코딩 모드 "지오(geo)"의 적절한 선택을 위해 모든 가능한 지오메트리 윤곽들이 인코더 측에서 테스트되어야 하며, 이것은 종래 기술에 따르는 지오메트리 판정의 상대적 복잡성을 야기한다는 것을 인지하였다. 본 발명자들은 또한 종래 기술에 따라 판정가능한 지오메트리들의 상대적 단순성을 인지하였다.
이러한 양태들을 조사하는 동안, 본 발명자들은 본질적으로 동일한 지오메트리를 묘사하고 그 지오메트리 정보가 시그널링되는 블록 이전에 디코딩되는 것으로 판정되는 블록을 참조하는 것에 의해 지오메트리 또는 객체 경계 정보가 시그널링될 수 있다는 것을 발견하였다.
그러므로, 본 발명자들은 청구항 1에 따른 이미지의 현재 블록을 재구성하는 방법 및 그에 대응하는 청구항 3에 따른 예측 인코딩 방법을 제안한다.
상기 이미지의 현재 블록을 재구성하는 방법은 (상기 현재 블록은 상기 현재 블록의 지오메트리 적응형 블록 분할로부터 발생하는 세그먼트들의 예측 인코딩(predictive encoding)을 사용하여 인코딩됨) 적어도 하나의 플래그 및 모션 벡터들을 포함하는 인코딩된 데이터를 디코딩하는 단계 - 상기 모션 벡터들에 의해 참조되는 블록들은 상기 현재 블록의 세그먼트들의 예측을 위해 사용됨 -, 및 상기 인코딩된 데이터 내의 모션 벡터들의 인코딩 순서 및 상기 적어도 하나의 플래그를 이용하여 상기 참조되는 블록들 중의 어떤 블록이 상기 현재 블록의 지오메트리에 부합하는 지오메트리를 나타내는지를 판정하고 또한 상기 판정된 블록의 세그먼트를 판정하는 단계를 포함하고, 상기 세그먼트를 판정하는 단계 이전에, 상기 판정된 블록은 상기 현재 블록의 세그먼트들 중 하나를 예측하기 위해 상기 세그먼트가 판정되는 세그먼트들로 지오메트리 적응형 블록 분할된다.
상기 재구성하는 방법의 일 실시예에서, 상기 인코딩된 데이터는 잔차(residual)를 더 포함하고, 상기 방법은 상기 모션 벡터들을 사용하여 저장 디바이스로부터 블록들을 검색하는 단계, 상기 판정된 세그먼트를 사용하여 적어도 하나의 추가 참조되는 블록에서 적어도 하나의 세그먼트를 선택하는 단계 - 상기 선택된 적어도 하나의 세그먼트는 상기 판정된 세그먼트에 대한 윤곽에 상보적임 -, 및 상기 판정된 세그먼트, 상기 선택된 적어도 하나의 세그먼트 및 상기 잔차를 사용하여 상기 현재 블록을 재구성하는 단계를 더 포함한다.
상기 현재 블록의 예측 인코딩 방법은 상기 현재 블록의 지오메트리 적응형 블록 분할에서 발생한 세그먼트들의 예측 인코딩을 사용하는 단계, 및 적어도 하나의 플래그 및 모션 벡터들을 포함하는 데이터를 인코딩 순서로 인코딩하는 단계를 포함하고, 적어도 하나의 플래그 및 인코딩 순서는, 상기 모션 벡터들 중의 어떤 것이 상기 현재 블록의 지오메트리에 부합하는 지오메트리를 나타내는 블록을 참조하는지를 시그널링하고, 상기 현재 블록의 지오메트리 적응형 블록 분할을 기술하고, 상기 적어도 하나의 플래그 및 상기 모션 벡터들의 인코딩 순서는 그 시그널링된 블록의 어떤 세그먼트가 상기 현재 블록의 세그먼트들 중의 하나를 예측하는데 사용되는지를 더 시그널링하고, 상기 모션 벡터들에 의해 참조되는 적어도 하나의 추가 블록이 상기 현재 블록의 적어도 하나의 추가 세그먼트의 예측을 위해 사용된다.
따라서, 본 발명자들은 스트레이트 라인들보다 더 복잡한 지오메트리 윤곽들의 추출을 가능하게 하는 단계들에 의한 이미지 블록들 코딩을 위한 지오메트리 적응형 블록 분할의 원리를 향상시키고 또한 인코딩 비용의 저감을 더 제공하는 것을 제안한다. 이 원리는 소스 이미지 특성과 무관한 지오메트리 파라미터들을 판정하는 것이 아닌, 그 이미지들로부터 지오메트리 정보를 추출하는 것에 의해, 소스 이미지들에서의 암시적 지오메트리를 활용하는 것이다.
일 실시예에서, 상기 예측 인코딩 방법은 상기 현재 블록의 하나의 세그먼트를 사용하여, 저장 디바이스에 저장된 재구성된 블록들로부터, 상기 현재 블록의 지오메트리에 부합하는 지오메트리를 나타내는 블록을 판정하는 단계, 상기 판정된 블록의 세그먼트를 사용하여, 적어도 하나의 추가 세그먼트를 판정하는 단계, 상기 적어도 하나의 추가 세그먼트를 사용하여, 상기 적어도 하나의 추가 블록을 판정하는 단계, 상기 판정된 블록의 세그먼트 및 상기 적어도 하나의 추가 블록에 포함된 적어도 하나의 추가 세그먼트를 사용하여 상기 현재 블록의 세그먼트들을 예측하는 단계, 상기 판정된 블록과 상기 판정된 적어도 하나의 추가 블록을 사용하여 상기 모션 벡터들을 판정하는 단계, 상기 예측을 사용하여 상기 현재 블록의 잔차(residual)를 판정하는 단계, 및 상기 잔차를 양자화하되 상기 인코딩된 데이터는 상기 양자화된 잔차를 더 포함하는 단계를 더 포함한다.
다른 실시예에서, 상기 예측 인코딩 방법은 상기 예측 및 상기 양자화된 잔차를 사용하여 상기 현재 블록을 재구성하는 단계를 더 포함한다.
재구성 또는 다른 블록들의 인코딩을 위해서, 상기 재구성된 현재 블록은 저장 디바이스에 저장될 수 있다.
지오메트리 적응형 블록 분할은 소벨 오퍼레이터(Sobel operator)를 사용하여 각각의 블록에 대한 그래디언트 블록(gradient block)을 판정하는 것을 포함할 수 있다.
상기 방법들의 실시예들에서, 상기 이미지는 이미지 시퀀스에 포함되며, 적어도 하나의 모션 벡터가 상기 이미 시쿼스에 포함된 적어도 하나의 상이한 이미지에 포함된 블록을 참조한다.
또한, 청구항 9에 따른 디바이스가 제안된다.
상기 디바이스는 이미지의 현재 블록을 재구성하기 위한 것이며, 상기 현재 블록은 상기 현재 블록의 지오메트리 적응형 블록 분할로부터 발생하는 세그먼트들의 예측 인코딩을 사용하여 인코딩되며, 상기 디바이스는, 적어도 하나의 플래그 및 모션 벡터들을 포함하는 인코딩된 데이터를 디코딩하는 수단 - 상기 모션 벡터들에 의해 참조되는 블록들의 세그먼트들을 사용하여 상기 현재 블록의 세그먼트들이 예측가능함 -, 상기 인코딩된 데이터 내의 모션 벡터들의 인코딩 순서 및 상기 적어도 하나의 플래그를 이용하여, 상기 참조되는 블록들 중의 어떤 블록이 상기 현재 블록의 지오메트리에 부합하는 지오메트리를 나타내는지를 판정하고 또한 상기 판정된 블록의 세그먼트를 판정하는 수단, 및 상기 세그먼트를 판정하기 이전에, 상기 판정된 블록을 세그먼트들로 지오메트리 적응형 블록 분할하는 수단을 포함한다.
또한, 청구항 10에 따른 다른 디바이스가 제안된다.
상기 디바이스는 이미지의 현재 블록의 예측 인코딩을 위한 것이며, 상기 디바이스는 상기 현재 블록의 지오메트리 적응형 블록 분할에서 발생한 세그먼트들을 예측 인코딩하는 수단과, 적어도 하나의 플래그 및 모션 벡터들을 포함하는 데이터를 인코딩하는 수단을 포함하고, 상기 적어도 하나의 플래그 및 상기 모션 벡터들의 인코딩 순서는, 상기 모션 벡터들 중의 어떤 것이 상기 현재 블록의 지오메트리에 부합하는 지오메트리를 나타내는 블록을 참조하는지를 판정할 수 있게 하고 또한 그 판정가능한 블록의 세그먼트를 사용하여 상기 현재 블록의 세그먼트들 중의 어떤 것이 예측가능한지를 판정할 수 있게 하고, 상기 모션 벡터들에 의해 참조되는 적어도 하나의 추가 블록을 사용하여 상기 현재 블록의 적어도 하나의 추가 세그먼트가 예측가능하다.
저장 매체가 제안되며, 상기 저장 매체는 인코딩된 데이터로 인코딩되어 있는 이미지를 저장하며, 상기 제3항의 방법에 따라서 상기 이미지의 적어도 하나의 블록이 인코딩되어 있다.
도면들을 참조하는 것에 의한 다음의 설명들에는 본 발명의 예시적 실시예들이 보다 구체적으로 설명되어 있다. 예시적 실시예들은 다만 본 발명을 설명하기 위한 것이지, 본 출원의 내용에 의해서 만으로 본 발명을 한정하려는 것이 아니며 또한 청구범위에 규정된 보호 범위를 한정하려는 것이 아니다.
도 1은 예시적 소스 이미지를 도시한다.
도 2는 소스 이미지에 대해 판정되는 예시적인 그래디언트 이미지를 도시한다.
도 3은 소스 이미지에서 추출된 예시적 지오메트리 라인들을 도시한다.
도 4는 다항 블록 파티션들에 대한 일 예를 도시한다.
도 5는 임의 형상 블록 파티션에 대한 일 예를 도시한다.
도 6은 도 5에 도시된 임의 형상 블록 파티션에 대응하는 바이너리 마스크에 대한 일 예를 도시한다.
도 7은 제1 참조 블록의 좌측 상단 세그먼트 및 상이한 제2 참조 블록의 상보적 세그먼트가 예측을 위해 사용되는 일 예를 도시한다.
도 8은 제1 참조 블록의 우측 하단 세그먼트 및 상이한 제2 참조 블록의 상보적 세그먼트가 예측을 위해 사용되는 일 예를 도시한다.
본 발명은 상응하게 적응된 처리 디바이스를 포함하는 임의의 전자 디바이스에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명은 텔레비젼, 셋 탑 박스, 휴대폰, 개인 컴퓨터, 디지털 스틸 카메라, 디지털 비디오 카메라, 내비게이션 시스템 또는 카 비디오 시스템에서 구현될 수 있다.
제1 실시예에서, 지오메트리는 종래의 에지 윤곽 추출기를 사용하여 계산된다. 예를 들어, 소스 및/또는 디코딩된 이미지들의 (컬러) 그래디언트들이 사용된다. 그래디언트 이미지는 공지의 소벨 알고리즘(sobel algorithm)을 이용하여 계산될 수 있다. 블록 사이즈 MxN를 사용하는 이미지의 소정 매크로-블록 분해(decomposition)에 있어서는, 각각의 MxN 블록들에서의 그래디언트 포인트들(gradient points)과 가장 잘 부합하는 스트레이트 라인(straight line)의 파라미터들을 판정하기 위해서 종래의 PCA(Principal Component Analysis) 또는 선형 회귀가 사용될 수 있다.
제2 실시예에서, PCA를 이용하는 본 방법은 비선형 파라미터들, 예를 들어 다항 파라미터들(polynomial parameters)을 식별하는 것에 의한 비선형 지오메트리 판정으로 확장될 수 있다.
상기 제2 실시예에 대한 대안으로서는, 블록을 파티션들로 분리시키는 하나 이상의 연속 에지들(continuous edges)을 판정하기 위하여 캐니 오퍼레이터(Canny operator)나 호프 변환(Hough transformation)과 같은 고전적 에지 검출이 사용될 수 있다.
에지들이 검출되는 방식과 관계없이, 검출된 에지들은 예컨대, 하나 이상의 바이너리 마스크를 생성하는 것에 의해서 각각의 블록들을 세그먼팅하는데 사용될 수 있다.
이어서, 참조 블록들(reference blocks)을 사용하여 결과적 세그먼트들이 예측된다. 더 엄밀히 말하면, 참조 블록들의 세그먼트들은 인코딩될 현재의 블록의 세그먼트들을 예측하기 위해서 사용된다.
정확한 디코딩을 위해서는, 예측에 사용되는 참조 블록들을 참조하는 모션 벡터들을 디코더에 제공할 필요가 있다. 예측에 사용되는 참조 블록들의 세그먼트들을 판정할 수 있게 하는 추가 정보가 제공되어야 한다.
추가 정보는 참조 블록들이 세그먼트들로 세그먼팅될 수 있게 하는 분할 방식(partitioning scheme)을, 상기 디코더가 판정할 수 있게 한다. 추가 정보는 또한 상기 디코더가 각각의 참조 블록의 세그먼트를 선택할 수 있게 한다. 이어서, 선택된 세그먼트들을 조합함으로써 재구성될 블록을 예측한다. 마지막으로, 디코더로 더 전달되는 잔차(residual)와 상기 예측을 조합함으로써 재구성될 블록이 재구성된다.
부분적으로는, 에지들의 예측을 위해 제공되는 세그먼트 예측에 사용되는 참조 블록이 또한 존재한다는 점에서, 상기 추가 정보가 예를 들어 전송 또는 브로드캐스트에 의해서 암시적으로(implicitly) 전달된다. 또는, 세그먼트 예측에 사용되는 단일의 참조 블록이 모든 에지들에 대한 예측을 제공한다.
제1 실시예:
제1 실시예는 인코딩될 블록을 2개의 세그먼트들로 분리시키는 단일 에지를 보여주는 블록의 인코딩에 관한 것이다. 2개 세그먼트들의 각각은 하나의 참조 블록에 의해 예측되며, 따라서 2개의 모션 벡터들에 의해 참조되는 예측에 있어서는 2개의 블록들이 판정된다. 2개의 참조되는 블록들은 그 블록들 중의 하나가 세그먼트를 예측할 뿐만 아니라 단일의 에지도 예측하도록 선택된다. 즉, 디코더 측에서는 하나의 참조 블록 및 그 밖의 블록을 사용하여 세그먼트 예측들을 판정하는데 사용되는 에지를 판정하기 위해서 그 하나의 참조 블록이 세그먼팅될 수 있다. 2개의 참조 블록들 중의 어떤 것을 에지 예측에 사용할지를 판정하고 또한 에지 예측 참조 블록에서 판정된 에지에 의해 분리되는 2개의 세그먼트들 중의 어떤 것을 사용 예정인 것으로 더 판정할지에 대한 필요한 정보를 디코더에 제공하기 위하여, 2개의 모션 벡터들의 인코딩 순서 및 플래그가 사용된다.
또한, 인코딩 순서에서의 소정 위치, 예컨대 제1 위치에 있는 모션 벡터에 의해 참조되는 블록은 에지들의 예측을 위한 전용의 것일 수 있다. 그 후에, 소정 위치에 있는 모션 벡터에 의해 참조되는 상기 블록이 소정 픽셀, 예컨대 블록의 좌측 상단 코너 픽셀 또는 우측 하단 코너 픽셀을 포함하는 세그먼트의 예측에 사용되는 경우에 플래그가 설정된다.
또는, 플래그는 인코딩 순서에서 제1 또는 제2 모션 벡터가 에지의 예측에 더 사용될 블록을 참조하고 있는지의 여부를 표시한다. 그 후에, 상기 인코딩 순서는 예측에 사용될 세그먼트들을 판정하는 역할을 한다.
제2 실시예:
제2 실시예는 인코딩될 블록을 3개의 세그먼트들로 분리시키는 2개의 에지들을 보여주는 블록의 인코딩에 관한 것이다. 3개의 세그먼트들의 각각은 하나의 참조 블록에 의해 예측되며, 따라서 3개의 모션 벡터들에 의해 참조되는 예측을 위해서는 3개의 블록들이 판정된다. 3개의 참조되는 블록들은, 그 블록들 중의 2개 블록의 각각이 세그먼트들 중의 하나뿐만 아니라 에지들 중의 하나도 예측하도록 선택된다. 즉, 디코더 측에서는 이들 2개의 참조 블록 및 하나의 나머지 참조 블록을 사용하는 세그먼트 예측들을 판정하는데 사용되는 에지들을 판정하기 위해서, 이들 2개의 참조 블록들을 세그먼팅할 수 있다. 3개의 참조 블록들 중의 어떤 것을 에지 예측에 사용할지를 판정하고 또한 예측된 에지들에 의해 분리되는 세그먼트들 중의 어떤 것을 사용 예정인 것으로 더 판정할지에 대한 필요한 정보를 디코더에 제공하기 위하여, 3개의 모션 벡터들의 인코딩 순서 및 2개의 플래그들이 사용된다.
예를 들어, 인코딩 순서에서 제1 모션 벡터는 제1 에지 및 제1 플래그 신호들을 예측하는 블록을 참조하며, 제1 플래그는 상기 에지에 의해 분리되는 세그먼트들 중의 어떤 것이 제1 참조되는 블록을 사용하여 예측할지를 표시한다. 인코딩 순서에서 제2 모션 벡터는 제2 에지를 예측하는 블록을 참조한다. 제2 에지는 제1 모션 벡터에 의해 참조되는 블록에 의해 예측될 세그먼트에 상보적인 세그먼트를 2개의 추가 세그먼트들로 분리시킨다. 제2 플래그는 제2 참조되는 블록을 사용하여 추가 세그먼트들 중의 어떤 것이 예측될 것인지를 표시한다. 이어서, 마지막 모션 벡터에 의해 참조되는 블록을 사용하여 추가 세그먼트들 중의 나머지 세그먼트가 예측된다.
또는, 플래그들은 3개의 모션 벡터들 중의 어떤 2개의 벡터들이 에지들의 예측을 위해 더 사용되는지를 표시한다. 그 후에, 상기 인코딩 순서는 예측에 사용될 세그먼트들을 판정하는 역할을 한다.
제2 실시예는 실제로 블록을 세그먼팅하는 제1 세그먼테이션과 그 제1 세그먼테이션으로부터 발생한 세그먼트를 세그먼팅하는 제2 세그먼테이션을 이용하는 제1 실시예의 반복이다. n개의 에지들에 의해 분리되는 (n+1) 세그먼트들 중의 n 세그먼트들을 또한 예측하는 n 참조 블록들을 사용하여 n개의 에지들이 판정되고, 나머지 세그먼트는 추가의 참조 블록에 의해 예측되도록 더 반복될 수 있다. 그 후, n개의 플래그들과 모션 벡터들의 인코딩 순서로 인하여 정확한 디코딩이 가능해진다.
제3 실시예:
제3 실시예는 또한 인코딩될 블록을 3개의 세그먼트들로 분리시키는 2개의 에지들을 나타내는, 블록의 인코딩에 관한 것이다. 제3 실시예에 따르면, 3개의 참조되는 블록들은 그들 중의 하나가 세그먼트들 중의 하나뿐만 아니라 모든 에지들도 예측하도록 선택된다. 즉, 디코더 측에서는 이 하나의 참조 블록이 에지들을 판정하기 위해 세그먼팅될 수 있으며, 이것은 이들 2개의 참조 블록 및 하나의 나머지 참조 블록을 사용하여 세그먼트 예측들을 판정하기 위해서 사용된다. 3개의 참조 블록들 중의 어떤 것을 에지 예측에 사용할지를 판정하고 또한 예측된 에지들에 의해 분리되는 세그먼트들 중의 어떤 것을 사용 예정인 것으로 더 판정할지에 대한 필요한 정보를 디코더에 제공하기 위하여, 3개의 모션 벡터들의 인코딩 순서 및 2개의 플래그들이 사용된다.
예를 들어, 인코딩 순서에서 제1 모션 벡터는 2개의 에지들을 예측하는 블록을 참조하며, 플래그들은 제1 참조되는 블록을 사용하여 상기 에지들에 의해 분리되는, 결과적인 3개의 세그먼트들 중의 어떤 것을 예측할지를 표시한다. 나머지 2개의 세그먼트들은 미리결정된 기준에 따라, 예컨대 제1 참조되는 블록에 의해 예측되는 세그먼트와 공통인 에지의 길이에 따라서 순서화될 수 있다. 이어서, 이 순서에 따르는 제1 세그먼트가 인코딩 순서에서 제2 모션 벡터에 의해 참조되는 블록에 의해 예측되며, 이어서 이 순서에 따르는 제2 세그먼트가 인코딩 순서에서 마지막 모션 벡터에 의해 참조되는 블록에 의해 예측된다.
또는, 플래그들은 3개의 모션 벡터들 중의 어떤 것이 에지들의 예측을 위해 더 사용될 블록을 참조하는지를 표시한다. 그 후에, 인코딩 순서는 예측에 사용될 세그먼트들을 판정하는 역할을 한다.
다시, 이 원리는 n개의 에지들, (n+1) 참조 블록들에 의해 예측되는 (n+1) 세그먼트들 및 n개의 플래그들로 일반화될 수 있다.
본 발명은 블록에 적어도 부분적으로 묘사되어 있는 객체의 객체 경계의 윤곽 정보는 가장 유사하거나 또는 심지어 동일한 객체 경계를 묘사하는 다른 블록에 대한 참조의 형태로 전달될 수 있다는 원리에 기초하고 있다. 특히, 이미지가 이미지 시퀀스에 포함되는 실시예에서는, 객체는 객체의 이동으로 인해 상이한 위치들에 있더라도 몇몇 이미지들에서 묘사될 가능성이 높다.
상이한 블록은 발생한 세그먼트들 중의 하나의 예측에 사용되는 것이다.
제1 실시예의 특별한 예에서, 블록 재구성은 다음의 단계들을 포함한다:
지오(Geo) 블록 데이터를 파싱하는 단계:
지오메트리에 대한 바이너리 플래그들은 도 7 및 도 8에 예시적으로 나타낸 바와 같은 좌측 상단(top-left: TL) 또는 우측 하단(bottom-right: BR)의 암시적 파티션을 사용하여 지오메트리가 계산되는지의 여부 및 지오-모드(geo-mode)를 표시한다.
도 7에 예시적으로 묘사된 바와 같이, BR이 지오메트리를 판정할 것이라고 바이너리 플래그들이 표시하는 경우에는, 상술한 세그먼테이션 방법들 중의 하나를 사용하여 참조 그림에서 모션 벡터 V2로 지시되는 블록 영역이 경계 윤곽을 추출하는데 사용될 것이다.
도 8에 예시적으로 묘사된 바와 같이, TL이 지오메트리를 판정할 것이라고 바이너리 플래그가 표시하는 경우에는, 상술한 세그먼테이션 방법들 중의 하나를 사용하여 참조 그림에서 모션 벡터 V1로 지시되는 블록 영역이 경계 윤곽을 추출하는데 사용될 것이다.
일단 경계 윤곽이 추출된 경우에는, 영역들 BR 및 TL에 대응하는 픽셀들을 선택적으로 모션 보상하기 위하여 대응하는 마스크가 계산된다. 이 마스크는 모션 보상 처리 동안에 사용될 각각의 픽셀 웨이트들 [0;1]을 포함한다.
이러한 제1 실시예의 예는 인코더 측에서의 단순화된 지오메트리 결정의 이점을 가지며, 이것은 또한 더욱 복잡한 지오메트리를 추출하는 것을 가능하게 한다. 또한, 이러한 더욱 복잡한 지오메트리가, 묘사되어 있는 객체 경계들에 더 잘 부합하고 이에 의해 더욱 양호한 예측들을 야기하므로 인코딩 비용은 감소된다. 또한, 지오메트리의 복잡성과 관계없이, 단일 비트로 충분하다.

Claims (11)

  1. 이미지의 현재 블록을 재구성하는 방법으로서 ― 상기 현재 블록은 상기 현재 블록의 지오메트리 적응형 블록 분할(geometry adaptive block partitioning)로부터 발생하는 세그먼트들의 예측 인코딩(predictive encoding)을 이용하여 인코딩됨 ―,
    적어도 하나의 플래그 및 모션 벡터들을 포함하는 인코딩된 데이터를 디코딩하는 단계 ― 상기 모션 벡터들에 의해 참조되는 블록들은 상기 현재 블록의 세그먼트들의 예측을 위해 이용됨 ―; 및
    상기 인코딩된 데이터 내의 상기 모션 벡터들의 인코딩 순서 및 상기 적어도 하나의 플래그를 이용하여, 상기 참조되는 블록들 중의 어떤 블록이 상기 현재 블록의 지오메트리(geometry)에 부합하는 지오메트리를 나타내는지를 판정하고, 또한 상기 현재 블록의 세그먼트들 중의 하나를 예측하기 위해 상기 판정된 블록의 세그먼트를 판정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 세그먼트를 판정하는 단계 이전에, 상기 판정된 블록은 세그먼트들로 지오메트리 적응형 블록 분할이 행해지는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 인코딩된 데이터는 잔차(residual)를 더 포함하고,
    상기 방법은,
    상기 모션 벡터들을 이용하여 저장 디바이스로부터 상기 블록들을 검색하는 단계;
    상기 판정된 세그먼트를 이용하여 적어도 하나의 추가 참조되는 블록에서 적어도 하나의 세그먼트를 선택하는 단계 ― 상기 선택된 적어도 하나의 세그먼트는 상기 판정된 세그먼트에 대한 윤곽에 상보적임 ―; 및
    상기 판정된 세그먼트, 상기 선택된 적어도 하나의 세그먼트 및 상기 잔차를 이용하여 상기 현재 블록을 재구성하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  3. 이미지의 현재 블록의 예측 인코딩 방법으로서,
    상기 현재 블록의 지오메트리 적응형 블록 분할에서 발생한 세그먼트들의 예측 인코딩을 이용하는 단계, 및
    적어도 하나의 플래그 및 인코딩 순서를 갖는 모션 벡터들을 포함하는 데이터를 인코딩하는 단계
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 플래그 및 상기 모션 벡터들의 인코딩 순서는, 상기 모션 벡터들 중 어느 모션 벡터가 상기 현재 블록의 지오메트리에 부합하는 지오메트리를 나타내는 블록을 참조하는지를 시그널링함으로써 상기 현재 블록의 지오메트리 적응형 블록 분할을 기술하고, 상기 적어도 하나의 플래그 및 상기 모션 벡터들의 인코딩 순서는 시그널링된 블록의 어느 세그먼트가 상기 현재 블록의 세그먼트들 중 하나를 예측하는데 이용되는지를 더 시그널링하고, 상기 모션 벡터들에 의해 참조되는 적어도 하나의 추가 블록은 상기 현재 블록의 적어도 하나의 추가 세그먼트의 예측을 위해 이용되는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 현재 블록의 하나의 세그먼트를 이용하여, 저장 디바이스에 저장된 재구성된 블록들로부터, 상기 현재 블록의 지오메트리에 부합하는 지오메트리를 나타내는 블록을 판정하는 단계;
    상기 판정된 블록의 세그먼트를 이용하여, 적어도 하나의 추가 세그먼트를 판정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 추가 세그먼트를 이용하여, 상기 적어도 하나의 추가 블록을 판정하는 단계;
    상기 판정된 블록의 세그먼트 및 상기 적어도 하나의 추가 블록에 포함된 적어도 하나의 추가 세그먼트를 이용하여 상기 현재 블록의 세그먼트들을 예측하는 단계;
    상기 판정된 블록과 상기 판정된 적어도 하나의 추가 블록을 이용하여 상기 모션 벡터들을 판정하는 단계;
    상기 예측을 이용하여 상기 현재 블록의 잔차를 판정하는 단계; 및
    상기 잔차를 양자화하는 단계
    를 더 포함하며, 상기 인코딩된 데이터는 상기 양자화된 잔차를 더 포함하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 예측 및 상기 양자화된 잔차를 이용하여 상기 현재 블록을 재구성하는 단계를 더 포함하는 방법.
  6. 제2항 또는 제4항에 있어서,
    상기 저장 디바이스에 상기 재구성된 현재 블록을 저장하는 단계를 더 포함하는 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 지오메트리 적응형 블록 분할은 소벨 오퍼레이터(Sobel operator)를 이용하여 각각의 블록에 대한 그래디언트 블록(gradient block)을 판정하는 것을 포함하는 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이미지는 이미지 시퀀스에 포함되며, 적어도 하나의 모션 벡터는 상기 이미지 시퀀스에 포함된 적어도 하나의 상이한 이미지에 포함된 블록을 참조하는 방법.
  9. 이미지의 현재 블록을 재구성하는 디바이스로서 ― 상기 현재 블록은 상기 현재 블록의 지오메트리 적응형 블록 분할로부터 발생하는 세그먼트들의 예측 인코딩을 이용하여 인코딩됨 ―,
    적어도 하나의 플래그 및 모션 벡터들을 포함하는 인코딩된 데이터를 디코딩하는 수단 ― 상기 현재 블록의 세그먼트들은 상기 모션 벡터들에 의해 참조되는 블록들의 세그먼트들을 이용하여 예측가능함 ―;
    상기 인코딩된 데이터 내의 상기 적어도 하나의 플래그 및 상기 모션 벡터들의 인코딩 순서를 이용하여, 상기 참조되는 블록들 중 어느 블록이 상기 현재 블록의 지오메트리에 부합하는 지오메트리를 나타내는지를 판정하고, 또한 상기 판정된 블록의 세그먼트를 판정하는 수단; 및
    상기 세그먼트를 판정하기 이전에, 상기 판정된 블록을 세그먼트들로 지오메트리 적응형 블록 분할을 행하는 수단
    을 포함하는 디바이스.
  10. 이미지의 현재 블록을 예측 인코딩하는 디바이스로서,
    상기 현재 블록의 지오메트리 적응형 블록 분할에서 발생한 세그먼트들을 예측 인코딩하는 수단; 및
    적어도 하나의 플래그 및 모션 벡터들을 포함하는 데이터를 인코딩하는 수단
    을 포함하고,
    적어도 하나의 플래그 및 상기 모션 벡터들의 인코딩 순서는, 상기 모션 벡터들 중 어느 모션 벡터가 상기 현재 블록의 지오메트리에 부합하는 지오메트리를 나타내는 블록을 참조하는지를 판정할 수 있게 함으로써 상기 현재 블록의 지오메트리 적응형 블록 분할을 기술하고, 상기 적어도 하나의 플래그 및 상기 모션 벡터들의 인코딩 순서는 상기 현재 블록의 세그먼트들 중 어느 세그먼트가 판정가능한 블록의 세그먼트를 이용하여 예측가능한지를 더 판정할 수 있게 하고, 상기 현재 블록의 적어도 하나의 추가 세그먼트는 상기 모션 벡터들에 의해 참조되는 적어도 하나의 추가 블록을 이용하여 예측가능한 디바이스.
  11. 인코딩된 데이터로 인코딩되어 있는 이미지를 저장하는 저장 매체로서,
    상기 이미지의 적어도 하나의 블록은 제3항에 기재된 방법에 따라 인코딩되어 있는 저장 매체.
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