KR20130115186A - 복수의 움직임 벡터 프리딕터들을 사용하여 움직임 벡터를 추정하는 방법, 장치, 인코더, 디코더 및 복호화 방법 - Google Patents

복수의 움직임 벡터 프리딕터들을 사용하여 움직임 벡터를 추정하는 방법, 장치, 인코더, 디코더 및 복호화 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 비디오 코딩에 관한 것으로, 복수의 움직임 벡터 프리딕터들을 사용하여 움직임 벡터를 추정하는 방법, 장치, 인코더, 디코더 및 복호화 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 움직임 벡터 추정 방법은 현재 블록과 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 간의 공간 유사도를 계산하고, 계산된 공간 유사도에 기초하여 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 중 적어도 하나를 선택하고, 선택된 파티션의 움직임 벡터를 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해 디코더로 전송되는 정보량을 줄일 수 있다.

Description

복수의 움직임 벡터 프리딕터들을 사용하여 움직임 벡터를 추정하는 방법, 장치, 인코더, 디코더 및 복호화 방법{Method of estimating motion vector using multiple motion vector predictors, apparatus, encoder, decoder and decoding method}
본 발명은 비디오 코딩에 관한 것으로, 복수의 움직임 벡터 프리딕터들을 사용하여 움직임 벡터를 추정하는 방법, 장치, 인코더, 디코더 및 복호화 방법에 관한 것이다.
인터-프레임 및 인트라-프레임 예측들은 2가지 주된 비디오 부호화 기술들이다. 인트라-프레임 예측은 단일 프레임내에서 인접한 픽셀들의 그레이 레벨들 간의 강한 상관도(correlation)에 기초한 비디오 부호화 기술이다. 인터-프레임 예측은 비디오 시퀀스에 있어서 연속하는 프레임들 간에 유사성(similiarities)에 기초한 비디오 부호화 기술이다. 움직이는 화면에서 급격한 변화가 없는 한 움직임 화면의 많은 부분들은 연속하는 프레임들 간에 거의 변화하지 않는다. 특히, 움직임 벡터 예측은 인터-프레임 예측에서 사용되는 비디오 부호화 기술 중 하나이다. 움직임 벡터 예측은 움직임 예측에 의해 계산된 움직임 벡터들을 차등 부호화(differentially encoding)함으로써 이미지를 처리하기 위한 기술이다. 일반적으로 어느 블록의 움직임 벡터는 인접 파티션의 움직임 벡터와 밀접한 상관 관계를 가진다. 그렇기 때문에 인접 파티션의 움직임 벡터로부터 현재 블록의 움직임 벡터를 예측하고 그 차분 벡터만을 부호화함으로써, 부호화해야 할 비트량을 줄일 수 있다.
도 1 (a) 및 도 1(b)은 종래 기술에 의해 움직임 예측에 사용되는 인접 파티션들의 예시이다.
도 1(a)는 현재 매크로 블록(E)과 인접한 파티션들(A, B, C)의 형상이 같은 경우로, 움직임 벡터의 예측 부호화는 좌측(A), 상단(B), 우측 상단(C)의 블록들의 움직임 벡터(Motion Vector: MV)를 사용해서 수평 성분과 수직 성분의 중간값(median value)을 사용한다.
도 1(b)는 현재 매크로 블록(E)과 인접 피티션들의 형상이 다른 경우로, 다음과 같은 방법에 의해 현재 블록(E)의 움직임 벡터를 예측한다.
(1) 부호화하려는 블록(E)의 좌측에 있는 인접 파티션이 여러 블록으로 나뉘어져 있는 경우 그 중 가장 상단에 위치한 블록(A)를 예측에 사용한다. 또한, 부호화하려는 블록(E)의 상단에 있는 인접 파티션이 여러 개로 나뉘어져 있는 경우 그 중 가장 좌측에 위치한 블록(B)를 예측에 사용한다. 이후 움직임 벡터의 예측 부호화를 위해 좌측(A), 상단(B), 우측 상단(C)의 블록들의 움직임 벡터(Motion Vector: MV)를 사용해서 수평 성분과 수직 성분의 중간값을 사용한다.
(2) 다만 예외적으로, 부호화하려는 매크로 블록(E)이 정사각형이 아닐 경우(16×8 픽셀 또는 8×16), 중간값을 사용하지 않고 움직임 보상 블록 크기에 따라 다음과 같이 움직임 벡터를 예측한다.
(ⅰ) 부호화하려는 블록이 16×8 픽셀인 경우 상단 블록은 블록 B를, 하단 블록은 블록 A를 예측에 사용한다.
(ⅱ) 부호화하려는 블록이 8×16 픽셀인 경우 좌측 블록은 블록 A를, 우측 블록은 블록 C를 예측에 사용한다.
(3) 스킵 매크로블록 모드인 경우는 위의 (1)과 같다.
상술한 바와 같이 현재 블록의 움직임 벡터를 추정하기 위해 하나 이상의 인접 블록들이 사용될 수 있다. 하지만, 종래 기술에 의하면, 사용될 수 있는 인접 블록들은 전형적이며, 특히 전형적인 인접 블록들 중 현재 블록과 유사한 블록(즉, 현재 블록과 함께 동일한 움직임을 가지는 블록)은 유용하지만, 그외의 다른 블록들은 유용하지 못하다. 따라서, 현재 블록의 움직임 벡터를 정확히 추정하기 위해서 전형적인 인접 블록들 외에도 다른 복수 개의 인접 블록들을 사용할 필요가 있다. 또한 이러한 경우에는 사용된 인접 블록들의 정보를 시그널링할 필요가 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위하여 창출된 것으로, 현재 블록의 움직임 벡터 추정을 위해 유용한 인접 파티션들을 추정하고, 추정된 파티션들의 정보를 시그널링하는 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 현재 블록의 움직임 벡터를 추정하는 방법에 있어서, (a) 상기 현재 블록과 상기 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 간의 공간 유사도를 계산하는 단계; (b) 상기 계산된 공간 유사도에 기초하여 상기 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 중 적어도 하나를 선택하는 단계; 및 (c) 상기 선택된 파티션의 움직임 벡터를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 공간 유사도의 계산시에 상기 현재 블록의 픽셀들의 평균 및 상기 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 각각의 픽셀들의 평균을 이용하는 것을 특징으로 하며, 상기 현재 블록의 픽셀들의 평균은 상기 현재 블록에 인접한 파티션들의 픽셀들 중 상기 현재 블록과 접한 픽셀들을 이용하여 계산하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 공간 유사도의 계산시에 상기 현재 블록에 인접한 파티션들에 대해 인코더 및 디코더 간에 미리 약속된 공간적 순서에 의해 공간 유사도를 부여하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 움직임 벡터 추정 방법은 상기 현재 블록의 움직임 벡터와 상기 추정된 현재 블록의 움직임 벡터간의 움직임 정보 및 상기 현재 블록의 움직임 벡터의 재생을 위한 파티션 정보를 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 (c) 단계에서 상기 선택된 파티션이 복수 개인 경우 이들 중 임의의 어느 하나의 파티션의 움직임 벡터를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하는 단계인 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 (c) 단계에서 상기 선택된 파티션이 복수 개인 경우 선택된 파티션들 각각의 움직임 벡터들의 중간값을 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하는 단계인 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 (c) 단계에서 상기 선택된 파티션이 복수 개인 경우 상기 선택된 파티션들의 움직임 벡터들 각각에 가중치를 부여한 벡터를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하는 단계인 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 (c) 단계에서 상기 현재 블록에 공간적으로 대응하는 위치에 있는 참조 프레임내의 파티션의 움직임 벡터를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 (c) 단계에서 상기 선택된 파티션이 복수 개인 경우 상기 선택된 파티션들의 움직임 벡터들 각각에 가중치를 부여한 벡터를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하는 단계인 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 (c) 단계에서 상기 현재 블록에 공간적으로 대응하는 위치에 있는 참조 프레임내의 파티션의 움직임 벡터를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명에 따른 현재 블록의 움직임 벡터를 추정하는 방법에 있어서, (a) 상기 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들의 움직임 벡터를 이용해 적어도 하나의 참조 프레임을 검색하여 상기 현재 블록에 대응되는 블록들을 검색하는 단계; (b) 상기 검색된 블록들 각각에 인접한 픽셀들과 상기 현재 블록에 인접한 픽셀들 사이의 유사도를 계산하는 단계; 및 (c) 상기 계산 결과에 기초하여 상기 파티션들의 움직임 벡터 중 하나를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제2 실시예에 따르면, 상기 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 독출 가능한 기록매체가 제공된다.
본 발명의 제3 실시예에 따르면, 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들의 움직임 벡터를 사용하여 현재 블록의 움직임 벡터를 추정하기 위한 방법에 있어서, (a) 상기 현재 블록과 상기 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 간의 공간 유사도를 계산하는 공간 유사도 계산부; (b) 상기 계산된 공간 유사도에 기초하여 상기 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 중 적어도 하나를 선택하는 파티션 선택부; 및 (c) 상기 선택된 파티션의 움직임 벡터를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하는 움직임 벡터 추정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제4 실시예에 따르면, 비디오 인코더가 제공되는데, 상기 인코더는 (a) 현재 블록 및 상기 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 각각의 움직임 벡터를 생성하는 움직임 추정부; (b) 상기 현재 블록과 상기 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 간의 공간 유사도를 계산하고, 상기 계산된 공간 유사도에 기초하여 상기 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 중 적어도 하나를 선택하고, 상기 선택된 파티션의 움직임 벡터를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하는 움직임 벡터 추정부; 및 (c) 상기 현재 블록의 움직임 벡터와 상기 추정된 현재 블록의 움직임 벡터간의 움직임 정보 및 상기 현재 블록의 움직임 벡터의 재생을 위한 파티션 정보를 엔트로피 부호화하는 엔트로피 부호화부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제5 실시예에 따르면, 비디오 디코더가 제공되는데, 상기 디코더는 부호화된 비트 스트림으로부터 움직임 정보 및 파티션 정보를 엔트로피 복호화하는 엔트로피 복호화부; 상기 복호화된 파티션 정보에 기초하여 상기 현재 블록과 상기 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 간의 공간 유사도를 계산하고, 상기 계산된 공간 유사도에 기초하여 상기 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 중 적어도 하나를 선택하고, 상기 선택된 파티션의 움직임 벡터를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하고, 상기 추정된 움직임 벡터에 상기 움직임 정보를 가산하여 현재 블록의 움직임 벡터를 재생하는 움직임 벡터 추정부; 및 상기 재생된 움직임 벡터를 이용하여 현재 블록을 복원하는 매크로블록 복원부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제6 실시예에 따르면, 복호화 방법이 제공되는데, 상기 방법은 (a) 부호화된 비트 스트림으로부터 움직임 정보 및 파티션 정보를 엔트로피 복호화하는 단계; (b) 상기 복호화된 파티션 정보에 기초하여 현재 블록과 상기 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 간의 공간 유사도를 계산하고, 상기 계산된 공간 유사도에 기초하여 상기 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 중 적어도 하나를 선택하고, 상기 선택된 파티션의 움직임 벡터를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하고, 상기 추정된 움직임 벡터에 상기 움직임 정보를 가산하여 현재 블록의 움직임 벡터를 재생하는 단계; 및 (c) 상기 재생된 움직임 벡터를 이용하여 현재 블록을 복원하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제7 실시예에 따르면, 상기 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 독출 가능한 기록매체가 제공된다.
상술한 바와 같이, 현재 블록의 움직임 벡터 추정을 위해 유용한 파티션들을 추정하고 추정된 파티션들의 정보를 시그널링함으로써, 디코더로 전송되는 정보량을 줄일 수 있다.
도 1 (a) 및 도 1(b)은 종래 기술에 따른 움직임 예측에 사용되는 인접 파티션들의 예시이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 예측에 사용되는 인접 파티션들의 예시이다.
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따른 현재 블록의 움직임 벡터 추정 방법을 기술하는 흐름도이다.
도 3b는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 현재 블록의 움직임 벡터 추정 방법을 기술하는 흐름도이다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따라 현재 블록과 인접 파티션들의 공간 유사도를 계산하기 위한 개념도이다.
도 4b 및 4c는 본 발명의 일 실시예에 따라 현재 블록에 인접한 픽셀들과 현재 블록에 대응되는 블록들 각각에 인접한 픽셀들의 유사도를 계산하기 위한 개념도이다.
도 5a는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 벡터 추정 장치(500)의 구성도이다.
도 5b는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 움직임 벡터 추정 장치(500)의 구성도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 벡터 추정 장치(500)를 포함하는 인코더(600)의 구성도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 디코더(700)의 구성도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 복호화 방법의 흐름도이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 복수의 움직임 벡터 프리딕터들을 사용하여 움직임 벡터를 추정하는 방법, 장치, 인코더, 디코더 및 복호화 방법의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호로 표기되었음에 유의하여야 한다. 또한, 하기의 설명에서는 구체적인 회로의 구성소자 등과 같은 많은 특정사항들이 도시되어 있는데, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐 이러한 특정사항들 없이도 본 발명이 실시될 수 있음은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명하다 할 것이다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의해 움직임 예측에 사용되는 인접 파티션들의 예시를 도시하고 있다. 도 2를 참조하면, 현재 블록(E)의 움직임 벡터 추정을 위해 종래 기술에 의한 파티션들(A, B, C) 외에도 다른 파티션(A1, A2, B1, B2)를 사용할 수 있다. 바람직하게는, 현재 블록(E)의 크기는 16×16 픽셀들로 이루어진 매크로블록이며, 인접한 파티션의 크기는 현재 블록(E)보다 작으며, 예를 들면 16× 8 픽셀들, 8× 16 픽셀들, 8× 4 픽셀들, 8× 4 픽셀들, 4× 4 픽셀들 중 어느 하나로 이루어진다.
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따른 현재 블록의 움직임 벡터 추정 방법을 기술하는 흐름도이며, 도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따라 현재 블록과 인접 파티션들의 공간 유사도를 계산하기 위한 개념도이다.
도 3a를 참조하면, 단계 300에서 현재 블록(E)에 포함된 픽셀들의 평균과 현재 블록에 인접한 파티션들(A, B, C, A1, A2, B1, B2, C) 각각에 대하여 픽셀들의 평균을 계산한다. 단계 300에서 픽셀들의 평균을 계산하는 이유는 현재 블록(E)과 공간 유사도(spatial similarity)를 가지는 인접 파티션(들)을 선택하기 위함이다.
단계 301에서는 단계 300에서 계산된 평균을 이용해서 현재 블록(E)과 유사한 인접 파티션(들)을 현재 블록의 프리딕터(들)로 선택한다. 프리딕터(들)이라는 용어는 움직임 벡터 차이(Motion Vector Difference: MVD)를 구하기 위해 현재 블록과 비교되는 블록을 의미한다.
보다 구체적으로 기술하면, 현재 블록의 픽셀들의 평균을 제1 평균, 인접 파티션의 픽셀들의 평균을 제2 평균이라고 하면, 제1 평균과 제2 평균의 차이의 절대값이 소정의 기준값 이하인 경우 인접 파티션을 현재 블록의 프리딕터로 선택한다.
바람직하게는, 공간 유사도의 계산시에 현재 블록의 픽셀들의 평균 및 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 각각의 픽셀들의 평균을 이용하는 것을 특징으로 하며, 현재 블록의 픽셀들의 평균은 현재 블록에 인접한 파티션들의 픽셀들 중 현재 블록과 접한 픽셀들을 이용하여 계산하는 것을 특징으로 한다. 또한, 공간 유사도의 계산시에 현재 블록에 인접한 파티션들에 대해 인코더 및 디코더 간에 미리 약속된 공간적 순서에 의해 공간 유사도를 부여하는 것을 특징으로 한다.
단계 302에서는 단계 301에서 선택된 파티션의 움직임 벡터를 현재 블록의 움직임 벡터로 추정한다. 바람직하게는 선택된 파티션은 2 이상일 수 있으며, 선택된 파티션이 복수 개인 경우를 이하 도 4a를 참조하여 기술한다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따라 현재 블록과 인접 파티션들의 공간 유사도를 계산하기 위한 개념도이다. 도 4a를 참조하면, 현재 블록(E)은 16×16 픽셀로 이루어진 매크로블록이며, 인접한 파티션들 중 파티션 A는 8×4 픽셀, 파티션 A1는 8×4 픽셀, 파티션 A2는 8×8 픽셀, 파티션 B는 4×8 픽셀, 파티션 B1은 4×8 픽셀, 파티션 B2는 8×8 픽셀, 파티션 C는 16×8 픽셀로 이루어져 있다고 하자. 또한, 현재 블록(E)의 픽셀들의 평균과 인접 파티션들(A, A1, A2, B, B1, B2, C) 각각의 평균의 절대값의 차이를 비교한 결과, 소정의 기준값 이하를 가진 파티션들이 A2, B1, B2라고 가정하자.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 다음과 같은 식으로 현재 블록(E)의 움직임 벡터를 추정할 수 있다.
즉, (ⅰ) 파티션들(A2, B1, B2) 중 어느 하나를 임의로 선택하고, 선택된 파티션의 움직임 벡터를 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하거나,
(ⅱ) 파티션들(A2, B1, B2)의 임의의 조합, 예를 들면 3C2와 같은 식으로 선택하고, 선택된 파티션들의 움직임 벡터들의 x성분 및 y성분의 중간값(median value)를 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하거나, 또는
(ⅲ) 파티션들 각각의 움직임 벡터들을 각각 MVPA2, MVPB1, MVPB2라고 하면, 이들에 가중치를 부여한 벡터, 예컨대, α* MVPA2 + β* MVPB1 + γ* MVPB2를 현재 블록의 움직임 벡터로 추정할 수 있다.
(ⅳ) 현재 블록에 공간적으로 대응하는 위치에 있는 참조 프레임 내의 파티션의 움직임 벡터를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정할 수 있다. 시간적으로 가까운 참조 프레임 내의 현재 블록에 공간적으로 대응하는 위치 즉, 참조 프레임에서 현재 블록과 동일한 위치에 있는 파티션은 현재 블록과 동일한 움직임을 보일 확률이 높고 따라서, 대응하는 위치에 있는 파티션의 움직임 벡터를 현재 블록의 움직임 벡터로 추정할 수 있다.
바람직하게는, 파티션 정보는 디코더와의 미리 예약된 룰에 의한다. 파티션 정보의 예로 공간 유사도를 가진 파티션들 중 왼쪽에 있는 파티션의 움직임 벡터를 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하기로 한다든가 또는 각 파티션들의 움직임 벡터들의 중간값을 현재 블록의 움직임 벡터로 추정할 수 있다. 또한, 가중치를 사용하는 경우에는 가중치 계수들(α, β, γ)이 파티션 타입으로서 디코더로 전송되어야 한다.
도 3b는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 현재 블록의 움직임 벡터 추정 방법을 기술하는 흐름도이며, 도 4b 및 4c는 본 발명의 일 실시예에 따라 현재 블록에 인접한 픽셀들과 현재 블록에 대응되는 블록들 각각에 인접한 픽셀들의 유사도를 계산하기 위한 개념도이다.
도 3b를 참조하면, 단계 310에서 현재 블록(410)에 인접한 복수 개의 파티션들(A, B, C, A1, A2, B1, B2, C)의 움직임 벡터를 이용해 적어도 하나의 참조 프레임을 검색하여 현재 블록에 대응되는 블록들(420 내지 422)을 검색한다. 여기서, 현재 블록(410)는 도 3a의 현재 블록(E)과 동일한 블록임을 가정한다.
현재 블록(410)에 인접한 복수 개의 파티션들(A, B, C, A1, A2, B1, B2, C)의 움직임 벡터가 현재 블록(410)의 움직임 벡터로 추정된다. 예를 들어, 도 3a의 파티션 A의 움직임 벡터가 MVP1이고, 파티션 B의 움직임 벡터가 MVP2이며, 파티션 C의 움직임 벡터가 MVP3이 될 수 있다.
단계 311에서는 단계 310에서 검색된 현재 블록(410)에 대응되는 블록들(420 내지 422) 각각에 인접한 픽셀들(423 내지 425)과 현재 블록(410)에 인접한 픽셀들(411) 사이의 유사도를 계산한다.
바람직하게는, 대응되는 블록들(420 내지 422) 각각에 인접한 픽셀들(423 내지 425)과 현재 블록(410)에 인접한 픽셀들(411) 사이의 SAD(Sum of Absolute Difference)를 계산하는 방법으로 유사도를 계산할 수 있다.
단계 311에서 SAD를 계산함에 있어 반드시 현재 블록(410) 및 대응되는 블록들(420 내지 422)에 인접한 모든 픽셀들(411 및 423 내지 425)을 이용할 필요는 없다. 도 4c에 도시된 바와 같이 각각의 블록들(410 및 420 내지 422)에 인접한 픽셀들 중 일부에 대해서만 SAD를 계산하여 유사도를 계산할 수 있다. 도 4c에 서는 각각의 블록들(410 및 420 내지 422)에 인접한 픽셀들 중 좌측 상부, 우측 상부 및 좌측 하부에 인접한 픽셀들만을 유사도를 계산하는 데에 이용하였다.
단계 312에서는 단계 311에서 계산된 유사도에 기초하여 현재 블록(410)에 인접한 복수 개의 파티션들(A, B, C, A1, A2, B1, B2, C)의 움직임 벡터 중 하나를 현재 블록의 움직임 벡터로 추정한다.
단계 311에서 SAD를 계산한 경우에는 SAD가 가장 작은 픽셀들에 인접한 블록을 검색하는데 이용된 움직임 벡터가 현재 블록의 움직임 벡터로 추정된다. 예를 들어, 현재 블록에 인접한 픽셀들(411)과 MVP1에 의해 검색된 블록(420)에 인접한 픽셀들(423) 사이의 SAD가 가장 작아 유사도가 가장 높은 것으로 계산되었으면, MVP1 즉, 대응되는 블록(410)을 검색하기 위해 이용된 움직임 벡터가 현재 블록의 움직임 벡터로 추정된다.
이 때, 반드시 SAD가 가장 작은 픽셀들에 인접한 블록을 검색하는데 이용된 움직임 벡터를 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하지 않을 수도 있다. SAD 값이 가장 작더라도 현재 블록의 전체 R-D 코스트(Rate distortion cost)를 고려하였을 때 적절하게 추정된 움직임 벡터가 아닐 수도 있다. 따라서, SAD가 작은 순서대로 N개 즉, 복수의 후보들을 선택하고, 선택된 후보들 중에서 R-D 코스트가 좋은 움직임 벡터를 현재 블록의 움직임 벡터로 추정한다.
이 경우 복수의 후보들 중에서 어떤 움직임 벡터가 현재 블록의 움직임 벡터로 추정되었는지를 나타내기 위한 정보가 디코더로 전송되어야 한다.
도 4b에 도시된 움직임 벡터들(MVP1, MVP2 및 MVP3) 중에서 MVP1 및 MVP2가 SAD가 작은 것으로 계산된 경우를 예로 들어 설명한다. SAD는 MVP1을 현재 블록의 움직임 벡터로 추정한 경우가 더 작은 것으로 가정한다. 두 개의 움직임 벡터(MVP1 및 MVP2)를 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하여 부호화하고, 부호화 결과 MVP2를 움직임 벡터로 추정한 경우 R-D 코스트가 더 좋은 것으로 판정되었다면, MVP2를 현재 블록의 움직임 벡터로 추정한다.
또한, 도 3b, 도 4b 및 도 4c와 관련하여 전술한 바와 같이 유사도를 계산함에 있어서 블록들(410 및 420 내지 422)의 경계에 바로 인접한 픽셀들(411 및 423 내지 425)을 이용할 필요도 없다. 블록들(410 및 420 내지 422)와 상관성을 가지고 있는 픽셀들이라면 각각의 블록들(410 및 420 내지 422)의 경계에 바로 인접하지 않고 소정의 거리만큼 떨어져 있는 픽셀들을 이용할 수도 있다.
위에서 기술된 방법들은 일 실시예에 불과하며, 위에서 기술된 방법 외에도 다양한 조합이 가능하다는 점은 당해 분야의 숙련자들이라면 충분히 이해할 것이다.
도 5a는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 벡터 추정 장치(500)의 구성도로, 공간 유사도 계산부(501), 파티션(들) 선택부(502), 및 움직임 벡터 추정부(503)를 포함하여 이루어진다.
도 5a를 참조하면, 공간 유사도 계산부(501)는 현재 블록(E)에 포함된 픽셀들의 평균과 현재 블록에 인접한 파티션들(A, B, C, A1, A2, B1, B2, C) 각각에 대하여 픽셀들의 평균을 계산한다. 현재 블록(E) 및 각각의 파티션들(A, B, C, A1, A2, B1, B2, C)에 대한 평균은 파티션(들) 선택부(502)로 전달된다.
파티션(들) 선택부(502)는 현재 블록의 픽셀들의 평균을 제1 평균, 인접 파티션의 픽셀들의 평균을 제2 평균이라고 하면, 제1 평균과 제2 평균의 차이의 절대값이 소정의 기준값 이하인 경우 해당하는 인접 파티션(들)을 현재 블록의 프리딕터로 선택한다. 선택된 인접 파티션(들)에 대한 정보는 움직임 벡터 추정부(503)로 전달된다.
이후, 움직임 벡터 추정부(503)는 선택된 파티션(들)에 대한 움직임 벡터(들)를 가지고 현재 블록의 움직임 벡터를 추정한다. 구체적인 방법들은 도 3 및 도 4에서 상술한 바와 같다. 바람직하게는 선택된 파티션은 2 이상일 수 있으며, 선택된 파티션이 복수 개인 경우는 도 3 및 도 4와 관련해서 위에서 상술한 바와 같다.
도 5b는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 움직임 벡터 추정 장치(500)의 구성도로, 검색부(511), 유사도 계산부(512) 및 움직임 벡터 추정부(513)를 포함하여 이루어진다.
도 5b를 참조하면, 검색부(511)는 현재 블록(410)에 인접한 복수 개의 파티션들(A, B, C, A1, A2, B1, B2, C)의 움직임 벡터를 이용해 적어도 하나의 참조 프레임을 검색하여 현재 블록에 대응되는 블록들(420 내지 422)을 검색한다. 도 3b와 관련하여 전술한 바와 마찬가지로 현재 블록(410)는 도 3a의 현재 블록(E)과 동일한 블록임을 가정한다.
유사도계산부(512)는 검색부(511)에서 검색된 현재 블록에 대응되는 블록들(420 내지 422) 각각에 인접한 픽셀들(423 내지 425)과 현재 블록(410)에 인접한 픽셀들(411) 사이의 유사도를 계산한다.
대응되는 블록(420 내지 422) 각각에 인접한 픽셀들(423 내지 425)과 현재 블록(410)에 인접한 픽셀들(411) 사이의 SAD를 계산함으로써 유사도를 계산한다.
움직임 벡터 추정부(513)는 유사도 계산부(512)의 계산 결과에 기초하여 현재 블록의 움직임 벡터를 추정한다. 구체적인 방법들은 도 3b 및 도 4b 및 4c에서 상술한 바와 같다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 벡터 추정 장치(500)를 포함한 인코더(600)의 구성도이다.
도 6을 참조하면, 가산부(601)는 외부에서 입력된 현재 프레임의 영상 데이터와 움직임 보상부(609)로부터 수신된 움직임 보상된 영상 데이터의 차이를 계산해서 주파수 변환부(602)로 전달한다. 현재 매크로블록이 인터-모드 코딩에 의해 부호화되는 매크로블록인 경우 가산부(601)는 외부에서 입력된 영상 데이터와 움직임 보상된 영상 데이터의 차이를 주파수 변환부(602)로 출력한다.
주파수 변환부(602)는 가산부(601)로부터 수신된 영상 데이터에 이산 여현 변환을 적용하여 공간 영역의 값들을 주파수 영역의 값들로 변환하고, 변환된 주파수 영역의 값들을 양자화부(603)로 출력한다.
양자화부(603)는 주파수 변환부(602)로부터 수신된 주파수 영역의 값들을 양자화하고, 양자화된 주파수 영역의 값들을 엔트로피 부호화부(604)로 출력한다.
엔트로피 부호화부(604)는 양자화부(603)로부터 수신된 양자화된 주파수 영역의 값들 및 움직임 벡터 추정 장치(500)로부터 수신된 움직임 정보 및 파티션 정보를 엔트로피 부호화하여 압축된 비트 스트림을 생성한다.
역양자화부(605), 역주파수 변환부(606), 프레임 저장부(607), 움직임 추정부(608), 움직임 보상부(609), 움직임 벡터 추정 장치(500)는 움직임 보상을 수행하기 위한 집합이다.
역양자화부(605)는 양자화부(603)로부터 수신된 주파수 영역의 값들에 대해 역양자화를 수행하고, 역양자화된 주파수 영역의 값들을 역주파수 변환부(606)로 출력한다.
역주파수 변환부(606)는 역양자화부(605)로부터 수신된 역양자화된 주파수 영역의 값들을 공간 영역의 값들로 변환하여 가산부(606a)로 전달한다.
가산부(606a)는 움직임 보상부(609)로부터 수신된 영상 데이터에 역주파수 변환부(606)에서 영상 데이터를 가산하여 움직임 보상을 위해 참조되는 참조 프레임의 영상 데이터를 생성한다. 생성된 참조 프레임의 영상 데이터는 프레임 저장부(607)에 저장된다.
프레임 저장부(607)는 가산부(606a)로부터 수신된 참조 프레임의 영상 데이터를 저장한다.
움직임 추정부(608)는 외부에서 입력된 현재 프레임의 영상 데이터 및 프레임 저장부(607)에 저장된 영상 데이터간에 움직임 예측을 수행함으로써, 움직임 벡터들을 계산한다. 움직임 추정부(608)에서 계산된 움직임 벡터들은 움직임 보상부(609) 및 움직임 벡터 추정 장치(500)로 전송된다.
움직임 보상부(609)는 움직임 추정부(608)에서 계산된 움직임 벡터들을 사용해서 프레임 저장부(607)에 저장된 참조 프레임에 대해 움직임 보상을 수행하고, 움직임 보상된 영상 데이터를 생성한다. 움직임 보상된 영상 데이터는 가산부(601) 및 가산부(606a)로 전달된다.
움직임 벡터 추정 장치(500)는 도 5a에 도시된 바와 같이 공간 유사도 계산부(501), 파티션(들) 선택부(502), 움직임 벡터 추정부(503)를 포함하여 이루어진다. 공간 유사도 계산부(501)는 현재 블록(E)에 포함된 픽셀들의 평균과 현재 블록에 인접한 파티션들 각각에 대하여 픽셀들의 평균을 계산한다.
파티션(들) 선택부(502)는 현재 블록의 픽셀들의 평균을 제1 평균, 인접 파티션의 픽셀들의 평균을 제2 평균이라고 하면, 제1 평균과 제2 평균의 차이의 절대값이 소정의 기준값 이하인 경우 해당하는 인접 파티션(들)을 현재 블록의 프리딕터로 선택한다. 선택된 인접 파티션(들)에 대한 정보는 움직임 벡터 추정부(503)로 전달된다.
움직임 벡터 추정부(503)는 선택된 파티션(들)에 대한 움직임 벡터(들)를 가지고 현재 블록의 움직임 벡터를 추정한다. 한편, 파티션 정보 및 움직임 정보는 엔트로피 부호화부(604)로 출력된다. 움직임 정보는 현재 블록의 추정된 움직임 벡터와 인접 파티션의 움직임 벡터의 차이이다.
구체적인 방법들은 도 3a 및 도 4a와 관련해서 위에서 상술한 바와 같다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 움직임 벡터 추정 장치(500)는 도 5b에 도시된 바와 같이 검색부(511), 유사도 계산부(512), 움직임 벡터 추정부(513)를 포함하여 이루어진다. 검색부(511)는 현재 블록(410)에 인접한 복수 개의 파티션들(A, B, C, A1, A2, B1, B2, C)의 움직임 벡터를 이용해 참조 프레임(들)을 검색하여 현재 블록에 대응되는 블록들(420 내지 422)을 검색한다.
유사도계산부(512)는 검색부(511)에서 검색된 현재 블록에 대응되는 블록들(420 내지 422) 각각에 인접한 픽셀들(423 내지 425)과 현재 블록(410)에 인접한 픽셀들(411) 사이의 유사도를 계산한다. 대응되는 블록(420 내지 422) 각각에 인접한 픽셀들(423 내지 425)과 현재 블록(410)에 인접한 픽셀들(411) 사이의 SAD를 계산함으로써 유사도를 계산한다.
움직임 벡터 추정부(513)는 유사도 계산부(512)의 계산 결과에 기초하여 현재 블록의 움직임 벡터를 추정한다. 한편, 파티션 정보 및 움직임 정보는 엔트로피 부호화부(604)로 출력된다. 움직임 정보는 현재 블록의 추정된 움직임 벡터와 인접 파티션의 움직임 벡터의 차이이다.
구체적인 방법들은 도 3b, 도 4b 및 4c에서 상술한 바와 같다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 디코더(700)의 구성도로, 엔트로피 복호화부(701), 역양자화부(702), 역주파수 변환부(703), 프레임 저장부(704), 움직임 보상부(705), 가산부(706), 움직임 벡터 추정부(707)를 포함하여 이루어진다.
도 7을 참조하면, 엔트로피 복호화부(701)는 인코더로부터 입력된 압축된 비트 스트림을 엔트로피 복호화하고, 엔트로피 복호화된 비트 스트림을 역양자화부(603) 및 움직임 벡터 추정부(707)로 전달한다. 특히, 인터-모드 코딩의 경우 엔트로피 복호화부(701)는 현재 매크로블록과 관련된 움직임 정보, 파티션 정보 및 엔트로피 복호화된 영상 데이터를 추출하고, 추출된 영상 데이터는 역양자화부(702)로, 추출된 움직임 정보 및 파티션 정보는 움직임 벡터 추정부(707)로 출력한다.
역양자화부(702)는 엔트로피 복호화부(701)로부터 엔트로피 복호화된 영상 데이터를 역 양자화하고, 역양자화된 영상 데이터를 역주파수 변환부(703)로 출력한다.
역 주파수 변환부(603)는 역양자화부에서 수신된 역양자화된 영상 데이터를 공간 영역의 값들로 변환하고, 변환된 공간 영역의 값들을 가산부(706)로 출력한다.
가산부(706)는 역 주파수 변환부(703)에서 수신된 역 양자화된 영상 데이터에 움직임 보상부(705)에서 수신된 움직임 보상된 영상 데이터를 가산하여 복호화된 데이터를 생성한다. 가산부(706)의 출력은 원하는 현재 프레임의 복호화된 영상 데이터이다.
프레임 저장부(704)는 가산부(706)에서 출력된 프레임의 영상 데이터를 저장한다.
움직임 벡터 추정부(707)는 엔트로피 복호화부(701)에 의해 추출된 움직임 정보 및 프레임 저장부(704)의 참조 블록을 가지고 움직임 벡터 예측을 수행해서 현재 블록의 움직임 벡터들을 재생한다. 재생된 움직임 벡터들은 움직임 보상부(705)로 출력된다.
구체적으로, 움직임 벡터 추정부(707)는 도 6에서 기술된 인코더(600)의 움직임 벡터 추정 장치(500)와 동일하게 현재 블록의 움직임 벡터를 추정한다. 따라서, 움직임 벡터 추정부(707)는 도 6의 움직임 벡터 추정 장치(500)와 동일하게 구성될 수 있다.
움직임 보상부(705)는 프레임 저장부(704)에 저장된 참조 프레임의 영상 데이터에 움직임 벡터 추정부(607)로부터 수신된 움직임 벡터들 및 파티션 정보를 적용해서 움직임 보상을 수행한다. 움직임 보상된 영상 데이터는 가산부(706)로 출력된다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 복호화 방법의 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 단계 801에서 부호화된 비트 스트림으로부터 움직임 정보,파티션 정보 및 잔차 블록을 엔트로피 복호화한다.
단계 802에서는 복호화된 움직임 정보 및 파티션 정보로부터 현재 블록의 움직임 벡터를 재생한다. 보다 구체적으로 설명하면, 복호화된 파티션 정보에 기초하여 현재 블록과 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 간에 공간 유사도를 계산한다. 이후 계산된 공간 유사도에 기초하여 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들 중 적어도 하나를 선택하고, 선택된 파티션의 움직임 벡터를 현재 블록의 움직임 벡터로 추정한다. 다음, 추정된 움직임 벡터에 움직임 정보를 가산하여 현재 블록의 움직임 벡터를 재생한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 의하면, 복호화된 파티션 정보에 따라 결정된 현재 블록에 인접한 복수 개의 파티션들의 움직임 벡터를 이용해 참조 프레임(들)을 검색하여 현재 블록에 대응되는 블록들을 검색하고, 검색된 대응되는 블록들 각각에 인접한 픽셀들과 현재 블록에 인접한 픽셀들 사이의 유사도를 계산한다. 이후 계산 결과에 기초하여 파티션들의 움직임 벡터 중 하나를 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하고, 추정된 움직임 벡터에 복호화된 움직임 정보를 가산하여 현재 블록의 움직임 벡터를 재생한다.
단계 803에서는 재생된 움직임 벡터를 이용하여 현재 블록을 복원한다. 즉, 단계 802에서 재생된 움직임 벡터를 참조 블록에 적용하여 움직임 보상된 블록을 생성한다. 이와 별개로 잔차 블록은 단계 801에서 엔트로피 복호화되고, 역양자화 및 역주파수 변환을 거쳐 공간 영역의 잔차 블록이 생성된다. 이후, 생성된 움직임 보상된 블록과 공간 영역의 잔차 블록은 가산되어 현재 블록을 생성한다.
복호화 방법 및 디코더의 경우 현재 블록의 움직임 벡터를 추정하기 위해서 인코더의 경우와 동일하게 인접 파티션들을 이용할 수 있다는 점은 명백하므로, 이에 대한 반복적인 설명을 피하기로 한다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 기술하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에 있어서 통상의 지식을 가진 사람이라면, 첨부된 청구범위에 정의된 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 본 발명을 여러 가지로 변형 또는 변경하여 실시할 수 있음을 알 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 앞으로의 실시예들의 변경은 본 발명의 기술을 벗어날 수 없을 것이다.
400 : 현재 블록(E)의 픽셀들의 평균을 계산하기 위해 사용되는 픽셀들
401 : 인접 파티션(A2)의 픽셀들의 평균을 계산하기 위해 사용되는 픽셀들
500 : 움직임 벡터 추정 장치
501 : 공간 유사도 계산부
502 : 파티션(들) 선택부
503 : 움직임 벡터 추정부
600 : 인코더
700 : 디코더
707 : 움직임 벡터 추정부

Claims (8)

  1. 비디오 디코더에 있어서,
    부호화된 비트 스트림으로부터 잔차 블록, 움직임 벡터 차에 대한 정보, 및 파티션 정보에 대해 엔트로피-복호화를 수행하는 엔트로피 복호화부와;
    상기 현재 블록과 상기 현재 블록에 인접한 복수개의 파티션들 간의 공간 유사도에 기초해서 상기 현재 블록에 인접한 복수개의 파티션들 중에서 적어도 하나의 파티션을 선택하고, 상기 선택된 파티션의 움직임 벡터를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하고, 상기 현재 블록의 움직임 벡터를 복원하기 위해 상기 현재 블록의 추정된 움직임 벡터에 상기 복호화된 움직임 벡터 차를 가산하는 움직임 벡터 추정부와;
    상기 복원된 움직임 벡터를 사용하여 상기 복호화된 잔차 블록으로부터 상기 현재 블록을 복원하는 매크로블록 복원부를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 디코더.
  2. 제1항에 있어서, 상기 공간 유사도는 상기 현재 블록의 픽셀들의 평균값 및 상기 현재 블록에 인접한 복수개의 파티션들 각각의 픽셀들의 평균 값에 기초하여 획득되는 것을 특징으로 하는 비디오 디코더.
  3. 제2항에 있어서, 상기 현재 블록의 픽셀들의 평균 값은 상기 현재 블록에 인접한 파티션들의 픽셀들 중 상기 현재 블록에 접한 픽셀들을 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 비디오 디코더.
  4. 제1항에 있어서, 상기 공간 유사도는 인코더 및 디코더 간에 미리 약속된 공간적 순서에 따라 상기 현재 블록에 인접한 파티션들에 대해 할당되는 것을 특징으로 하는 비디오 디코더.
  5. 제1항에 있어서, 복수개의 인접하는 파티션들이 선택된 경우, 상기 움직임 벡터 추정부는 상기 선택된 인접하는 파티션들 중 하나의 움직임 벡터를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로서 추정하는 것을 특징으로 하는 비디오 디코더.
  6. 제1항에 있어서, 복수개의 인접하는 파티션들이 선택된 경우, 상기 움직임 벡터 추정부는 상기 선택된 인접하는 파티션들의 움직임 벡터들의 중간값을 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하는 것을 특징으로 하는 비디오 디코더.
  7. 제1항에 있어서, 복수개의 인접하는 파티션들이 선택된 경우, 상기 움직임 벡터 추정부는 상기 선택된 인접하는 파티션들에 가중치가 부여된 움직임 벡터들의 합을 상기 현재 블록의 움직임 벡터로서 추정하는 것을 특징으로 하는 비디오 디코더.
  8. 제1항에 있어서, 상기 움직임 벡터 추정부는 상기 현재 블록에 공간적으로 대응하는 위치에 있는 참조 프레임 내의 파티션의 움직임 벡터를 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 추정하는 것을 특징으로 하는 비디오 디코더.
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