KR20140089486A - 스케일러블 비디오의 부호화 및 복호화를 위한 움직임 보상 방법 및 장치 - Google Patents

스케일러블 비디오의 부호화 및 복호화를 위한 움직임 보상 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

스케일러블 비디오의 부호화 및 복호화를 위한 움직임 보상 방법이 개시된다. 향상 계층의 현재 블록과 대응되는 기본 계층의 대응 블록으로부터 상현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 제 1 예측값이 획득되고, 향상 계층에 대한 블록 단위 양방향 움직임 보상 결과와 픽셀 단위 움직임 보상 결과를 이용하여 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 제 2 예측값이 획득되며, 제 1 예측값과 제 2 예측값의 가중합을 이용하여 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 예측값을 획득된다.

Description

스케일러블 비디오의 부호화 및 복호화를 위한 움직임 보상 방법 및 장치{Motion compensation method and motion compensation apparatus for encoding and decoding of scalable video}
본 발명은 비디오의 부호화 및 복호화에 관한 것이다. 보다 구체적으로는 스케일러블 비디오를 정밀하게 양방향 움직임 보상하여 예측값을 생성하는 과정에 관한 것이다.
일반적으로 영상 데이터는 소정의 데이터 압축 표준, 예를 들어 MPEG(Moving Picture Expert Group)와 같은 압축 표준에 따라서 부호화된 후 비트스트림의 형태로 정보저장매체에 저장되거나 통신 채널을 통해 전송된다.
다양한 통신망과 단말기에 대응하여 정보의 양을 적절히 조정하고 전송하기 위한 비디오 압축 방식으로 스케일러블 비디오 코딩(SVC:Scalable Video Coding)이 있다. 스케일러블 비디오 코딩에서는 다양한 전송 네트워크와 다양한 수신 단말에 적응적으로 서비스가 가능하도록 하나의 비트스트림에 다양한 계층의 부호화된 비디오를 포함시킨다.
이러한 종래의 스케일러블 비디오 코딩에서는, 비디오는 소정 크기의 매크로블록에 기반하여 제한된 부호화 방식에 따라 부호화되고 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 스케일러블 비디오의 부호화 및 복호화 과정에서 각 계층의 블록의 양방향 움직임 보상을 통한 예측값을 생성할 때,픽셀 단위의 정밀한 움직임 보상을 수행함으로써 보다 정확한 예측값을 획득하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스케일러블 비디오의 부호화 및 복호화를 위한 움직임 보상 방법은 향상 계층의 현재 블록과 대응되는 기본 계층의 대응 블록으로부터 상기 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 제 1 예측값을 획득하는 단계; 상기 현재 블록이 참조하는 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 블록을 가리키는 제 1 움직임 벡터 및 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 블록을 가리키는 제 2 움직임 벡터를 획득하는 단계; 상기 제 1 움직임 벡터 및 제 2 움직임 벡터를 이용하여 상기 현재 블록에 대한 블록 단위 양방향 움직임 보상을 수행하는 단계; 상기 제 1 참조 픽처 및 제 2 참조 픽처의 픽셀들을 이용하여 상기 현재 블록의 각 픽셀에 대한 픽셀 단위 움직임 보상을 수행하는 단계; 상기 블록 단위 양방향 움직임 보상 결과와 상기 픽셀 단위 움직임 보상 결과를 이용하여 상기 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 제 2 예측값을 획득하는 단계; 및 상기 제 1 예측값과 상기 제 2 예측값의 가중합을 이용하여 상기 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 예측값을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따른 스케일러블 비디오의 부호화 및 복호화를 위한 움직임 보상 장치는 향상 계층의 현재 블록과 대응되는 기본 계층의 대응 블록으로부터 상기 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 제 1 예측값을 획득하는 하위 계층 예측 정보 획득부; 상기 현재 블록이 참조하는 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 블록을 가리키는 제 1 움직임 벡터 및 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 블록을 가리키는 제 2 움직임 벡터를 획득하고, 상기 제 1 움직임 벡터 및 제 2 움직임 벡터를 이용하여 상기 현재 블록에 대한 블록 단위 양방향 움직임 보상을 수행하는 블록 단위 움직임 보상부; 상기 제 1 참조 픽처 및 제 2 참조 픽처의 픽셀들을 이용하여 상기 현재 블록의 각 픽셀에 대한 픽셀 단위 움직임 보상을 수행하고, 상기 블록 단위 양방향 움직임 보상 결과와 상기 픽셀 단위 움직임 보상 결과를 이용하여 상기 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 제 2 예측값을 획득하는 픽셀 단위 움직임 보상부; 및 상기 제 1 예측값과 상기 제 2 예측값의 가중합을 이용하여 상기 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 예측값을 획득하는 예측값 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 별도의 정보없이 참조 픽처들의 정보를 이용하여 픽셀 단위로 정밀한 양방향 움직임 보상을 수행함으로써 예측 효율을 향상시킨다. 또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 기본 계층의 영상을 이용하여 향상 계층 영상에 대한 정밀한 양방향 움직임 보상을 제공할 수 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치의 블록도를 도시한다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치의 블록도를 도시한다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위의 개념을 도시한다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 부호화부의 블록도를 도시한다.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 복호화부의 블록도를 도시한다.
도 6 는 본 발명의 일 실시예에 따른 심도별 부호화 단위 및 파티션을 도시한다.
도 7 은 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위 및 변환 단위의 관계를 도시한다.
도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따라, 심도별 부호화 정보들을 도시한다.
도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른 심도별 부호화 단위를 도시한다.
도 10, 11 및 12는 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위, 예측 단위 및 주파수 변환 단위의 관계를 도시한다.
도 13 은 표 1의 부호화 모드 정보에 따른 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 관계를 도시한다.
도 14는 일 실시예에 따른 스케일러블 비디오 부호화 장치(1400)의 블록도를 도시한다.
도 15는 일 실시예에 따른 스케일러블 비디오 복호화 장치의 블록도를 도시한다.
도 16은 일 실시예에 따른 스케일러블 부호화 장치(1600)의 블록도를 도시한다.
도 17은 일 실시예에 따른 스케일러블 복호화 장치(2400)의 블록도를 도시한다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 보상부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 19는 본 발명의 다른 실시예에 따른 움직임 보상부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록 기반 양방향 움직임 예측 및 보상 과정을 설명하기 위한 참조도이다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 픽셀 단위 움직임 보상을 수행하는 과정을 설명하기 위한 참조도이다.
도 22는 본 발명의 일 실시예에 따라서 수평 및 수직 방향 경사도값을 계산하는 과정을 설명하기 위한 참조도이다.
도 23은 본 발명의 다른 실시예에 따라서 수평 및 수직 방향 경사도값을 계산하는 과정을 설명하기 위한 참조도이다.
도 24는 본 발명의 일 실시예에 따라서 수평 방향 변위 벡터 및 수직 방향 변이 벡터를 결정하는 과정을 설명하기 위한 참조도이다.
도 25는 일 실시예에 따른 스케일러블 비디오의 부호화 및 복호화를 위한 움직임 보상 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치의 블록도를 도시한다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)는 최대 부호화 단위 분할부(110), 부호화 단위 결정부(120) 및 출력부(130)를 포함한다.
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 8보다 큰 2의 제곱승인 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 제 1 최대 심도는, 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지의 총 분할 횟수를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따른 제 2 최대 심도는 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지의 심도 레벨의 총 개수를 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 제 1 최대 심도는 4, 제 2 최대 심도는 5로 설정될 수 있다.
최대 부호화 단위의 예측 부호화 및 주파수 변환이 수행될 수 있다. 예측 부호화 및 주파수 변환도 마찬가지로, 최대 부호화 단위마다, 최대 심도 이하의 심도마다 심도별 부호화 단위를 기반으로 수행된다.
최대 부호화 단위가 심도별로 분할될 때마다 심도별 부호화 단위의 개수가 증가하므로, 심도가 깊어짐에 따라 생성되는 모든 심도별 부호화 단위에 대해 예측 부호화 및 주파수 변환을 포함한 부호화가 수행되어야 한다. 이하 설명의 편의를 위해 적어도 하나의 최대 부호화 단위 중 현재 심도의 부호화 단위를 기반으로 예측 부호화 및 주파수 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, 주파수 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 주파수 변환을 수행할 수 있다.
부호화 단위의 주파수 변환을 위해서는, 부호화 단위보다 작거나 같은 크기의 데이터 단위를 기반으로 주파수 변환이 수행될 수 있다. 예를 들어, 주파수 변환을 위한 데이터 단위는, 인트라 모드를 위한 데이터 단위 및 인터 모드를 위한 데이터 단위를 포함할 수 있다.
이하, 주파수 변환의 기반이 되는 데이터 단위는 '변환 단위'라고 지칭될 수 있다. 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 주파수 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, 주파수 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 3 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 데이터 및 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 단위이며, 최대 부호화 단위에 포함되는 모든 부호화 단위, 예측 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 부호화 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.
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, 일 실시예에 따른 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, 주파수 변환 방식 등으로 부호화할 수 있으므로, 다양한 영상 크기의 부호화 단위의 영상 특성을 고려하여 최적의 부호화 모드가 결정될 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 단위를 조절할 수 있으므로, 영상 압축 효율이 증대될 수 있다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치의 블록도를 도시한다.
일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)는 수신부(210), 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220) 및 영상 데이터 복호화부(230)를 포함한다. 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 1 및 비디오 부호화 장치(100)을 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.
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 주파수 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 주파수 역변환을 위해, 부호화 심도별 부호화 단위의 변환 단위의 크기 정보에 기초하여, 부호화 단위마다 각각의 변환 단위에 따라 주파수 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.
일 실시예에 따른 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.
따라서, 높은 해상도의 영상 또는 데이터량이 과도하게 많은 영상이라도 부호화단으로부터 전송된 최적 부호화 모드에 관한 정보를 이용하여, 영상의 특성에 적응적으로 결정된 부호화 단위의 크기 및 부호화 모드에 따라 효율적으로 영상 데이터를 복호화하여 복원할 수 있다.
이하 도 3 내지 도 13을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위들, 예측 단위 및 변환 단위의 결정 방식이 상술된다.
도 3 은 계층적 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 3에 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 반형하기 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 4 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. 특히, 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 추정부(420) 및 움직임 보상부(425)는 양방향 움직임 예측 및 보상시에 블록 기반으로 양방향 움직임 예측 및 보상된 결과에 부가하여 픽셀 단위로 양방향 움직임 보상을 수행한다. 이에 대해서는 도 14 이하의 설명에서 상술하기로 한다.
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 5 는 본 발명의 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. 특히, 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 보상부(560)는 양방향 움직임 보상시에 블록 기반으로 양방향 움직임 보상된 결과에 부가하여 픽셀 단위로 양방향 움직임 보상을 수행한다. 이에 대해서는 도 14 이하의 설명에서 상술하기로 한다.
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(500)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 6 는 본 발명의 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. 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)으로만 설정될 수 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 7 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 주파수 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 주파수 변환이 수행될 수 있다.
또한, 64x64 크기의 부호화 단위(710)의 데이터를 64x64 크기 이하의 32x32, 16x16, 8x8, 4x4 크기의 변환 단위들로 각각 주파수 변환을 수행하여 부호화한 후, 원본과의 오차가 가장 적은 변환 단위가 선택될 수 있다.
도 8 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 주파수 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.
도 9 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 10, 11 및 12는 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위, 예측 단위 및 주파수 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 주파수 변환 또는 주파수 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 주파수 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 13 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.
파티션 타입 정보가 대칭형 파티션 타입 2Nx2N(1322), 2NxN(1324), Nx2N(1326) 및 NxN(1328) 중 하나로 설정되어 있는 경우, 변환 단위 분할 정보(TU size flag)가 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.
이하, 도 4의 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(100)의 움직임 보상부(425) 및 도 5의 영상 복호화 장치(200)의 움직임 보상부(560)에서 수행되는 움직임 보상 과정에 대하여 구체적으로 설명한다. 또한, 하나의 계층의 비디오에 대한 움직임 보상 과정을 확장하여, 복수 개의 계층으로 구성된 스케일러블 비디오에서 움직임 보상을 수행하는 방식에 대하여 설명한다. 이하의 설명에서, 전술한 예측 단위는 블록이라 지칭한다.
도 14는 일 실시예에 따른 스케일러블 비디오 부호화 장치(1400)의 블록도를 도시한다.
스케일러블 비디오 부호화 장치(1400)는 입력 영상을 기본 계층(base layer) 비디오 시퀀스 및 향상 계층(enhancement layer) 비디오 시퀀스로 분류하고, 기본 계층 비디오 시퀀스와 향상 계층 비디오 시퀀스를 부호화하여 스케일러블 비트스트림을 생성하여 출력한다. 다양한 네트워크 환경과 다양한 단말기에서 최적의 서비스를 제공할 수 있도록 하기 위해서, 스케일러블 비디오 부호화 장치(1400)는 다양한 공간적 해상도(spatial resolution), 화질(quality), 다양한 프레임율(frame-rate)을 포함하는 스케일러블 비트스트림을 출력한다. 각 단말기에서는 자신의 능력에 맞추어 특정 계층의 비트스트림을 받아 복원할 수 있다. 이하의 설명에서, 기본 계층 비디오는 하위 계층 비디오, 향상 계층 비디오는 상위 계층 비디오로 지칭될 수 있다.
도 14를 참조하면, 일 실시예에 따른 스케일러블 비디오 부호화 장치(1400)는 하위 계층 부호화부(1410), 상위 계층 부호화부(1420) 및 출력부(1430)를 포함한다.
하위 계층 부호화부(1410)는 하위 계층 영상을 부호화한다. 하위 계층 부호화부(1410)는, 도 1 내지 13을 참조하여 전술한 트리 구조의 부호화 단위들에 기초하여 하위 계층 영상을 부호화할 수 있다. 즉, 하위 계층 부호화부(1410)는, 하위 계층 영상을 최대 부호화 단위들로 분할하고, 각각의 최대 부호화 단위가 계층적으로 분할된 부호화 단위들의 부호화 모드를 결정함으로써 하위 계층 영상을 부호화할 수 있다. 또한, 하위 계층 부호화부(1410)는 부호화 단위마다 최적의 예측 단위 및 변환을 위한 변환 단위를 결정하여 출력한다.
특히, 하위 계층 부호화부(1410)는 움직임 보상시 블록 기반으로 획득된 움직임 보상값과 픽셀 단위로 획득된 픽셀 단위 움직임 보상값의 가중합을 이용함으로써 정밀한 움직임 보상값을 획득할 수 있다. 후술되는 바와 같이, 하위 계층 부호화부(1410)는 하위 계층의 부호화되는 현재 블록이 참조하는 두 개의 참조 픽처를 이용하여 현재 블록의 각 픽셀의 변위 움직임 벡터를 획득하고, 획득된 변위 움직임 벡터와 두 개의 참조 픽처로부터 획득된 대응 픽셀의 경사도값을 이용하여 픽셀 단위 움직임 보상값을 생성할 수 있다.
상위 계층 부호화부(1420)는 상위 계층 영상을 부호화한다. 상위 계층 부호화부(1420)는 트리 구조의 부호화 단위들에 기초하여 상위 계층 영상을 부호화할 수 있다. 또한, 상위 계층 부호화부(1420)는 하위 계층 부호화부(1410)에서 부호화된 후 복원된 하위 계층 영상의 부호화 정보를 참조하여 상위 계층 영상을 예측 부호화할 수 있다. 상위 계층 부호화부(1420)는 부호화 정보로서 하위 계층 영상의 부호화 단위의 구조 정보, 하위 계층 영상의 부호화 단위에 포함되는 예측 단위의 구조 정보, 변환 단위의 구조 정보 및 움직임 정보 등을 참조하여, 상위 계층 영상을 부호화할 수 있다.
특히, 후술되는 바와 같이, 상위 계층 부호화부(1420)는 상위 계층의 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록의 예측값과, 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값의 가중합을 이용하여 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값을 획득할 수 있다. 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값은 현재 블록에 대한 블록 단위 움직임 보상 결과에 의한 블록 단위 예측값과, 픽셀 단위의 움직임 보상 예측값의 가중합을 이용하여 획득된다. 픽셀 단위의 움직임 보상 예측값은 양방향 예측된 상위 계층의 현재 블록이 참조하는 2개의 참조 픽처 및 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록을 이용하여 획득된 각 픽셀의 변위 움직임 벡터와, 2개의 참조 픽처로부터 획득된 경사도값을 이용하여 획득될 수 있다.
하위 계층 영상의 부호화 정보를 참조하여 상위 계층 영상을 예측 부호화하는 모드를 인터 계층 예측 모드(inter-layer prediction mode)로 정의한다. 상위 계층 부호화부(1420)는 하위 계층 영상의 부호화 정보를 참조하지 않고, 상위 계층 영상을 독립적으로 예측 부호화할 수도 있다.
일 실시예에 따른 상위 계층 부호화부(1420)는 하위 계층 영상의 최대 부호화 단위의 분할 구조에 기초하여 상위 계층 영상의 최대 부호화 단위를 트리 구조의 부호화 단위들로 분할할 수 있다. 또한, 상위 계층 부호화부(1420)는 하위 계층 영상의 분할 구조에 기초하여 획득된 상위 계층 영상의 데이터 단위를 더 작은 데이터 단위로 분할할 수 있다. 데이터 단위는 최대 부호화 단위, 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위 중 하나를 나타낸다. 예를 들어, 상위 계층 부호화부(1420)는 하위 계층 영상의 부호화 단위에 포함된 예측 단위의 구조 정보에 기초하여 상위 계층 영상의 부호화 단위에 포함된 예측 단위의 구조를 결정할 수 있다. 그리고, 상위 계층 부호화부(1420)는 하위 계층 영상의 분할 구조에 기초하여 획득된 상위 계층 영상의 초기 분할 구조에 포함된 데이터 단위를 이용하여 상위 계층 영상을 예측 부호화한 결과에 따른 제 1 코스트와, 상위 계층 영상의 초기 분할 구조에 포함된 데이터 단위를 추가적으로 분할하여 상위 계층 영상을 예측 부호화한 결과에 따른 제 2 코스트를 비교하여 상위 계층 영상의 데이터 단위의 추가적인 분할 여부를 결정할 수 있다.
출력부(1430)는, 하위 계층 부호화부(410)의 부호화 결과에 따라서 하위 계층 영상과 관련된 부호화 정보를 출력한다. 또한, 출력부(1430)는, 상위 계층 부호화부(1420)의 부호화 결과에 따라서 상위 계층 영상과 관련된 부호화 정보를 출력할 수 있다. 부호화 정보는 하위 계층 영상과 상위 계층 영상을 구성하는 최대 부호화 단위의 구조 정보, 예측 단위의 구조 정보, 변환 단위의 구조 정보, 예측 단위의 예측 모드 정보 등 부호화에 관련된 각종 정보를 포함할 수 있다. 특히, 출력부(1430)는 본 발명의 실시예들에 따라서, 블록 기반의 움직임 보상에 추가하여 픽셀 기반의 움직임 보상을 통해 정밀한 움직임 보상이 수행된 경우, 이러한 본 발명의 실시예들에 따른 정밀한 움직임 보상의 수행 여부를 나타내는 소정의 플래그 정보를 부호화 정보로 출력할 수 있다. 복호화측에서는 이러한 플래그 정보에 기초하여, 양방향 움직임 예측 및 보상을 통해 부호화된 블록에 대해서 일반적인 블록 기반의 움직임 보상을 통해서 블록의 예측값을 획득할 것인지, 아니면 후술되는 바와 같이 블록 기반 움직임 보상에 추가하여 픽셀 기반의 움직임 보상을 통한 정밀한 움직임 보상을 통해 예측값을 획득할 것인지 여부를 결정할 수 있다.
도 15는 일 실시예에 따른 스케일러블 비디오 복호화 장치의 블록도를 도시한다.
일 실시예에 따른 스케일러블 비디오 복호화 장치(1500)는 파싱부(1510), 하위 계층 복호화부(1520) 및 상위 계층 복호화부(1530)를 포함한다.
파싱부(1510)는 수신된 비트스트림으로부터 하위 계층 영상의 부호화 정보 및 상위 계층 영상의 부호화 정보를 파싱한다.
하위 계층 복호화부(1520)는 파싱된 하위 계층 영상의 부호화 정보에 기초하여 하위 계층 영상을 복호화한다. 하위 계층 복호화부(1520)는 하위 계층 영상의 최대 부호화 단위마다 최대 부호화 단위를 분할한 트리 구조의 부호화 단위를 결정하고, 각 부호화 단위의 예측 모드에 따라서 각 부호화 단위의 예측값을 생성함으로써 최대 부호화 단위마다 복호화를 수행할 수 있다. 하위 계층 복호화부(1520)는 양방향 예측된 현재 블록에 대해서, 블록 기반의 움직임 보상 예측값과 픽셀 단위로 획득된 픽셀 단위 움직임 보상 예측값의 가중합을 이용하여 현재 블록의 예측값을 획득할 수 있다.
상위 계층 복호화부(1530)는 상위 계층 영상의 부호화 정보에 기초하여 상위 계층 영상을 복호화한다. 상위 계층 복호화부(1530)는 트리 구조의 부호화 단위들에 기초하여 상위 계층 영상을 복호화할 수 있다. 상위 계층 복호화부(1420)는 하위 계층 영상에 포함된 최대 부호화 단위의 분할 구조, 예측 단위의 분할 구조, 변환 단위의 분할 구조를 상위 계층 영상의 최대 부호화 단위의 분할 구조 및 부호화 단위에 포함된 예측 단위의 구조 및 변환 단위의 구조를 이용하여 상위 계층 영상에 포함된 최대 부호화 단위의 분할 구조, 예측 단위의 분할 구조, 변환 단위의 분할 구조를 상위 계층 영상의 최대 부호화 단위의 분할 구조 및 부호화 단위에 포함된 예측 단위의 구조 및 변환 단위의 구조를 결정할 수 있다.
상위 계층 영상의 최대 부호화 단위에 포함된 부호화 단위의 구조, 예측 단위의 구조, 변환 단위의 구조가 결정되면, 상위 계층 복호화부(1530)는 하위 계층 영상의 부호화 정보를 참조하여 상위 계층 영상의 복호화에 필요한 부호화 정보를 획득하고 획득된 부호화 정보를 이용하여 상위 계층 영상을 복호화할 수 있다. 예를 들어, 상위 계층 복호화부(1530)는 현재 복호화되는 상위 계층의 예측 단위에 대응되는 하위 계층의 예측 단위의 예측 모드 정보, 움직임 정보 등에 기초하여 상위 계층의 예측 단위에 적용될 예측 모드 정보, 움직임 정보를 획득하고, 획득된 예측 모드 정보 및 움직임 정보에 기초하여 상위 계층의 예측 단위를 복호화할 수 있다.
상위 계층 복호화부(1530)는, 하위 계층 영상으로부터 유추된 부호화 정보를 수정하고, 수정된 부호화 정보를 이용하여 상위 계층 영상의 부호화 정보를 결정할 수 있다. 상위 계층 복호화부(1530)는, 하위 계층 영상의 부호화 정보에 기초하여 결정된 상위 계층 영상의 부호화 정보를 그대로 이용하거나, 비트스트림으로부터 획득된 변경 정보에 기초하여 하위 계층 영상의 부호화 정보로부터 결정된 상위 계층 영상의 부호화 정보를 변경하고, 변경된 부호화 정보를 상위 계층 영상의 복호화에 이용할 수 있다. 예를 들어, 상위 계층 복호화부(1530)는 하위 계층의 대응 블록의 움직임 벡터에 기초하여 상위 계층의 현재 블록의 초기 움직임 벡터를 획득하고, 비트스트림에 포함된 수정 움직임 벡터 정보에 기초하여 초기 움직임 벡터를 수정하여 상위 계층의 현재 블록에 적용될 최종적인 움직임 벡터를 획득할 수 있다.
특히, 상위 계층 복호화부(1530)는 상위 계층의 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록의 예측값과, 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값의 가중합을 이용하여 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값을 획득할 수 있다. 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값은 현재 블록에 대한 블록 단위 움직임 보상 결과에 의한 블록 단위 예측값과, 픽셀 단위의 움직임 보상 예측값의 가중합을 이용하여 획득된다. 픽셀 단위의 움직임 보상 예측값은 양방향 예측된 상위 계층의 현재 블록이 참조하는 2개의 참조 픽처 및 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록을 이용하여 획득된 각 픽셀의 변위 움직임 벡터와, 2개의 참조 픽처로부터 획득된 경사도값을 이용하여 획득될 수 있다.
도 16은 일 실시예에 따른 스케일러블 부호화 장치(1600)의 블록도를 도시한다.
스케일러블 부호화 장치(1600)은 하위 계층 부호화 장치(1610)와 상위 계층 부호화 장치(1660) 및 인터 계층 예측 장치(1650)를 포함한다. 하위 계층 부호화 장치(1610) 및 상위 계층 부호화 장치(1660)는 각각 도 14의 하위 계층 부호화부(1410) 및 상위 계층 부호화부(1420)에 대응될 수 있다.
하위 계층의 블록 분할부(1618)는 하위 계층 영상을 최대 부호화 단위, 부호화 단위, 예측 단위, 변환 단위 등의 데이터 단위로 분할한다. 블록 분할부(1618)로부터 출력된 부호화 단위에 포함된 예측 단위에 대한 인트라 예측 또는 인터 예측이 수행될 수 있다. 움직임 보상부(1640)는 예측 단위에 대한 인터 예측을 수행하여 예측 단위의 예측값을 출력하고, 인트라 예측부(1645)는 예측 단위에 대한 인트라 예측을 수행하여 예측 단위의 예측값을 출력한다.
특히, 움직임 보상부(1640)는 움직임 보상시 블록 기반으로 획득된 움직임 보상 예측값과 픽셀 단위로 획득된 픽셀 단위 움직임 보상 예측값의 가중합을 이용함으로써 정밀한 움직임 보상 예측값을 획득할 수 있다. 움직임 보상부(1640)는 양방향 예측을 통해서 하위 계층의 블록이 참조하는 2개의 참조 픽처의 대응 영역을 결정하고, 대응 영역의 평균값을 이용하여 하위 계층 블록의 블록 기반 움직임 보상 예측값을 획득할 수 있다. 또한, 후술되는 바와 같이, 움직임 보상부(1640)는 하위 계층의 부호화되는 현재 블록이 참조하는 두 개의 참조 픽처를 이용하여 각 픽셀의 변위 움직임 벡터를 획득하고, 획득된 변위 움직임 벡터와 두 개의 참조 픽처로부터 획득된 경사도값을 이용하여 픽셀 단위 움직임 보상 예측값을 생성할 수 있다.
부호화 컨트롤부(1615)는 인트라 예측 모드 및 인터 예측 모드 중 현재 예측 단위와 가장 유사한 예측값을 획득하는데 이용된 예측 모드를 결정하고, 결정된 예측 모드에 따른 예측값이 출력되도록 예측 스위치(1648)를 제어한다. 인트라 예측 또는 인터 예측을 통해 획득된 현재 블록의 예측값과 현재 블록의 차이값인 레지듀얼은 변환/양자화부(1620)에 의하여 변환 및 양자화되어 양자화된 변환 계수가 출력된다. 스케일링/역변환부(1625)는 양자화된 변환계수에 대해 스케일링 및 역변환을 수행하여 레지듀얼을 복원한다. 스토리지(1630)는 복원된 레지듀얼과 현재 블록의 예측값을 가산하여 복원된 현재 블록을 저장한다. 블록 분할부(1618)에서 분할된 하위 계층 영상의 모든 부호화 단위마다 부호화 과정이 반복된다. 이와 같은 하위 계층 영상의 부호화 과정에 따라서 최소 코스트를 갖는 하위 계층 영상의 최대 부호화 단위, 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 구조가 결정될 수 있다. 디블로킹 필터링부(1635)는 복원된 하위 계층 영상에 대한 필터링을 수행하여 복원된 하위 계층 영상에 포함된 결함(artifact)를 감소시킨다.
인터-계층 예측 장치(1650)는 하위 계층 영상이 상위 계층 영상의 예측 부호화에 이용될 수 있도록 하위 계층 영상 정보를 상위 계층 부호화 장치(1660)로 출력한다. 인터-계층 예측 장치(1650)의 디블로킹부(1655)는 부호화된 후 복원된 하위 계층 영상에 대한 디블로킹 필터링을 수행하고, 필터링된 하위 계층 영상을 상위 계층 부호화 장치(1680)로 출력한다.
상위 계층 부호화 장치(1660)은, 하위 계층 부호화 장치(1610)에서 부호화된 하위 계층 영상의 부호화 정보에 기초하여 상위 계층 영상을 부호화한다. 상위 계층 부호화 장치(1660)은 하위 계층 부호화 장치(1610)에서 결정된 하위 계층 영상의 부호화 정보를 그대로 적용하거나, 하위 계층 영상의 부호화 정보를 변경하여 상위 계층 영상의 부호화에 적용될 부호화 정보를 결정할 수 있다.
상위 계층의 블록 분할부(1668)는 상위 계층 영상을 최대 부호화 단위, 부호화 단위, 예측 단위, 변환 단위 등의 데이터 단위로 분할한다. 상위 계층의 블록 분할부(1668)는 하위 계층 영상에서 결정된 최대 부호화 단위, 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위 등의 데이터 단위의 구조 정보에 기초하여, 대응되는 상위 계층 영상의 데이터 단위의 구조를 결정할 수 있다.
블록 분할부(1668)로부터 출력된 상위 계층의 부호화 단위에 포함된 예측 단위마다 인트라 예측 또는 인터 예측이 수행될 수 있다. 움직임 보상부(1690)는 현재 블록에 대한 인터 예측을 수행하여 예측값을 출력하고, 인트라 예측부(1695)는 현재 블록에 대한 인트라 예측을 수행하여 예측값을 출력한다. 움직임 보상부(1690)는 상위 계층의 블록에 대응되는 하위 계층의 블록의 움직임 벡터를 스케일링하여 상위 계층의 블록의 움직임 벡터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 하위 계층 영상이 a*b(a,b는 정수)의 해상도를 갖고, 대응되는 상위 계층 영상이 2a*2b의 해상도를 갖으며 하위 계층의 대응 블록의 움직임 벡터가 mv_base라고 하면, 하위 계층 영상과 상위 계층 영상의 해상도 비율에 따라서 하위 계층의 블록의 움직임 벡터를 2배만큼 업스케일링한 2*mv_base가 상위 계층의 블록의 움직임 벡터로 결정될 수 있다. 또한, 움직임 보상부(1690)는 하위 계층의 움직임 벡터를 이용하지 않고 독립적인 움직임 예측을 수행하여 상위 계층의 현재 블록의 움직임 벡터를 결정할 수 있다.
특히, 상위 계층의 움직임 보상부(1690)는 상위 계층의 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록의 예측값과, 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값의 가중합을 이용하여 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값을 획득할 수 있다. 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값은 현재 블록에 대한 블록 단위 움직임 보상 결과에 의한 블록 단위 예측값과, 픽셀 단위의 움직임 보상 예측값의 가중합을 이용하여 획득된다. 픽셀 단위의 움직임 보상 예측값은 양방향 예측된 상위 계층의 현재 블록이 참조하는 2개의 참조 픽처 및 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록을 이용하여 획득된 각 픽셀의 변위 움직임 벡터와, 2개의 참조 픽처로부터 획득된 경사도값을 이용하여 획득될 수 있다.
상위 계층의 부호화 컨트롤부(1665)는 인트라 예측 모드 및 인터 예측 모드 중 상위 계층의 현재 블록과 가장 유사한 예측값을 갖는 예측 모드를 결정하고, 결정된 예측 모드에 따른 현재 블록의 예측값이 출력되도록 예측 스위치(1698)를 제어한다. 인트라 예측 또는 인터 예측을 통해 획득된 예측값과 현재 블록의 차이값인 레지듀얼은 변환/양자화부(1670)에 의하여 변환 및 양자화되어 양자화된 변환 계수가 출력된다. 스케일링/역변환부(1675)는 양자화된 변환계수에 대해 스케일링 및 역변환을 수행하여 레지듀얼을 복원한다. 스토리지(1680)는 복원된 레지듀얼과 현재 블록의 예측값을 가산하여 현재 예측 단위를 복원하여 저장한다. 디블로킹부(1685)는 복원된 상위 계층 영상에 대한 디블로킹 필터링을 수행한다.
도 17은 일 실시예에 따른 스케일러블 복호화 장치(2400)의 블록도를 도시한다.
스케일러블 복호화 장치(1700)은 하위 계층 복호화 장치(1710)와 상위 계층 복호화 장치(1760)를 포함한다. 하위 계층 복호화 장치(1710) 및 상위 계층 복호화 장치(1760)는 각각 도 15의 하위 계층 복호화부(1520) 및 상위 계층 복호화부(1530)에 대응될 수 있다.
파싱부(1510)에서 비트스트림으로부터 하위 계층 영상의 부호화 정보 및 상위 계층 영상의 부호화 정보를 파싱하여 출력하면, 역양자화/역변환부(1720)는 하위 계층 영상의 레지듀얼을 역양자화 및 역변환하여 복원된 레지듀얼 정보를 출력한다. 움직임 보상부(1740)는 현재 블록에 대한 인터 예측을 수행하여 예측값을 출력하고, 인트라 예측부(1745)는 현재 블록에 대한 인트라 예측을 수행하여 예측값을 출력한다.
특히, 움직임 보상부(1740)는 움직임 보상시 블록 기반으로 획득된 움직임 보상 예측값과 픽셀 단위로 획득된 픽셀 단위 움직임 보상 예측값의 가중합을 이용함으로써 정밀한 움직임 보상 예측값을 획득할 수 있다. 움직임 보상부(1740)는 양방향 예측을 통해서 하위 계층의 블록이 참조하는 2개의 참조 픽처의 대응 영역을 결정하고, 대응 영역의 평균값을 이용하여 하위 계층 블록의 블록 기반 움직임 보상 예측값을 획득할 수 있다. 또한, 후술되는 바와 같이, 움직임 보상부(1740)는 하위 계층의 부호화되는 현재 블록이 참조하는 두 개의 참조 픽처를 이용하여 각 픽셀의 변위 움직임 벡터를 획득하고, 획득된 변위 움직임 벡터와 두 개의 참조 픽처로부터 획득된 경사도값을 이용하여 픽셀 단위 움직임 보상 예측값을 생성할 수 있다.
복호화 컨트롤부(1715)는 하위 계층 영상의 부호화 정보에 포함된 하위 계층 영상의 현재 블록의 예측 모드 정보에 기초하여 인트라 예측 모드 및 인터 예측 모드 중 하나의 예측 모드를 결정하고, 결정된 예측 모드에 따른 예측값이 출력되도록 예측 스위치(1748)를 제어한다. 인트라 예측 또는 인터 예측을 통해 획득된 현재 블록의 예측값과 복원된 레지듀얼이 가산되어 하위 계층의 현재 블록이 복원된다. 복원된 하위 계층 영상은 스토리지(1730)에 저장된다. 디블로킹부(1735)는 복원된 하위 계층 영상에 대한 디블로킹 필터링을 수행한다.
인터-계층 예측 장치(1750)는 하위 계층 영상이 상위 계층 영상의 예측 복호화에 이용될 수 있도록 하위 계층 영상 정보를 상위 계층 복호화 장치(1760)로 출력한다. 인터-계층 예측 장치(1750)의 디블로킹부(1755)는 복원된 하위 계층 영상에 대한 디블로킹 필터링을 수행하고, 필터링된 하위 계층 영상을 상위 계층 복호화 장치(1760)로 출력한다.
상위 계층 복호화 장치(1760)은, 하위 계층 복호화 장치(1710)에서 복호화된 하위 계층 영상의 부호화 정보를 이용하여 상위 계층 영상을 복호화한다. 상위 계층 복호화 장치(1760)는 하위 계층 복호화 장치(1710)에서 결정된 하위 계층 영상의 부호화 정보를 그대로 적용하거나, 하위 계층 영상의 부호화 정보를 변경하여 상위 계층 영상의 복호화에 적용될 부호화 정보를 결정할 수 있다.
역양자화/역변환부(1770)는 상위 계층 영상의 레지듀얼을 역양자화 및 역변환하여 복원된 레지듀얼 정보를 출력한다. 움직임 보상부(1790)는 상위 계층의 현재 블록에 대한 인터 예측을 수행하여 예측값 출력하고, 인트라 예측부(1795)는 상위 계층의 현재 블록에 대한 인트라 예측을 수행하여 예측값을 출력한다. 움직임 보상부(1790)는 상위 계층의 현재 블록에 대응되는 하위 계층의 대응 블록의 움직임 벡터를 스케일링하여 상위 계층의 현재 블록의 움직임 벡터를 결정하거나, 하위 계층의 대응 블록의 움직임 벡터와는 독립적으로 부호화되어 비트스트림에 포함된 상위 계층의 현재 블록의 움직임 벡터 정보에 기초하여 상위 계층의 현재 블록의 움직임 벡터를 획득할 수 있다.
특히, 상위 계층의 움직임 보상부(1790)는 상위 계층의 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록의 예측값과, 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값의 가중합을 이용하여 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값을 획득할 수 있다. 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값은 현재 블록에 대한 블록 단위 움직임 보상 결과에 의한 블록 단위 예측값과, 픽셀 단위의 움직임 보상 예측값의 가중합을 이용하여 획득된다. 픽셀 단위의 움직임 보상 예측값은 양방향 예측된 상위 계층의 현재 블록이 참조하는 2개의 참조 픽처 및 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록을 이용하여 획득된 각 픽셀의 변위 움직임 벡터와, 2개의 참조 픽처로부터 획득된 경사도값을 이용하여 획득될 수 있다.
복호화 컨트롤부(1765)는 상위 계층 영상의 부호화 정보에 포함된 예측 모드 정보에 기초하여 인트라 예측 모드 및 인터 예측 모드 중 하나의 예측 모드를 결정하고, 결정된 예측 모드에 따른 예측 블록이 출력되도록 예측 스위치(1798)를 제어한다. 인트라 예측 또는 인터 예측을 통해 획득된 상위 계층의 현재 예측 단위의 예측값과 복원된 레지듀얼이 가산되어 현재 예측 단위가 복원된다. 복원된 상위 계층 영상은 스토리지(1780)에 저장된다. 디블로킹부(1785)는 복원된 상위 계층 영상에 대한 디블로킹 필터링을 수행한다.
이하, 도 4의 움직임 보상부(425), 도 5의 움직임 보상부(560), 도 16의 움직임 보상부(1640, 1690) 및 도 17의 움직임 보상부(1740, 1790)에서 수행되는 움직임 보상 과정에 대하여 구체적으로 설명한다.
종래의 움직임 예측 및 보상 방식은 일정한 크기의 사각형 블록, 예를 들어 16x16 크기의 매크로 블록을 이용하여 참조 프레임에서 현재 부호화되는 매크로 블록과 가장 유사한 영역을 선택하여 예측값을 생성하는 블록 매칭 알고리즘을 이용하고 있다. 예를 들어, 종래의 양방향 움직임 예측 및 보상 방식은 이전 프레임 P0 및 다음 프레임 P1에서 부호화되는 현재 블록과 가장 유사한 영역을 검색하고, 이전 프레임 P0에서 검색된 영역과 다음 프레임 P1에서 검색된 영역의 대응되는 픽셀의 평균값 등을 이용하여 현재 블록의 예측값을 생성한다. 이러한 종래의 블록 기반 움직임 예측 및 보상 방식은 대부분의 비디오 시퀀스에서 비교적 정확하게 움직임을 검색할 수 있지만, 블록 전체를 기준으로 예측 및 보상을 수행하기 때문에 블록 내부에 작은 움직이는 부분이 있는 경우 이러한 작은 움직이는 부분을 효율적으로 예측하기 어렵다. 그러나, 이러한 블록 내부의 작은 움직임을 예측하기 위하여 픽셀 단위로 움직임 예측 및 보상을 수행하는 것은 각 픽셀의 움직임 벡터 정보를 부호화하는데 요구되는 비트량을 과도하게 증가시키므로 비효율적이다. 따라서, 본 발명의 실시예들에 따른 움직임 보상 방법은 움직임 정보를 부호화하는데 요구되는 비트량의 증가없이 블록 기반으로 양방향 움직임 예측 및 보상된 결과에 기초하여 픽셀 단위로 양방향 움직임 보상을 부가적으로 수행하는 방법을 제공한다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 보상부의 구성을 나타낸 블록도이다. 도 18의 움직임 보상부(1800)는 단일 계층의 비디오에서 움직임 보상을 수행한다. 즉, 도 18의 움직임 보상부(1800)는 다른 계층의 비디오 정보를 이용하지 않고 부호화되는 현재 계층의 정보만을 이용하여 움직임 보상을 수행한다. 예를 들어, 도 18의 움직임 보상부(1800)는 도 4의 움직임 보상부(425), 도 5의 움직임 보상부(560), 도 16의 하위 계층의 움직임 보상부(1640) 및 도 17의 하위 계층의 움직임 보상부(1740)에 이용될 수 있다. 만약, 스케일러블 비디오에서 하위 계층과 독립적으로, 즉 하위 계층의 정보를 이용하지 않고 상위 계층에 대한 움직임 보상을 수행하는 경우, 도 18의 움직임 보상부(1800)는 도 16의 상위 계층의 움직임 보상부(1690) 및 도 17의 상위 계층의 움직임 보상부(1790)에 이용될 수 있다.
도 18을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 보상부(1800)는 블록 단위 움직임 보상부(1810), 픽셀 단위 움직임 보상부(1820) 및 예측값 생성부(1830)를 포함한다.
블록 단위 움직임 보상부(1810)는 현재 블록에 대한 양방향 움직임 예측 결과 획득된 양방향 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록에 대한 블록 단위 양방향 움직임 보상을 수행한다.
픽셀 단위 움직임 보상부(1820)는 양방향 움직임 벡터들이 가리키는 참조 픽처들의 픽셀들을 이용하여 블록 단위로 양방향 움직임 보상된 현재 블록의 각 픽셀에 대한 픽셀 단위 움직임 보상을 부가적으로 수행한다.
예측값 생성부(1830)는 블록 단위 양방향 움직임 보상 결과와 픽셀 단위 움직임 보상 결과를 이용하여 현재 블록에 대한 최종적인 양방향 움직임 예측값을 생성한다.
도 19는 본 발명의 다른 실시예에 따른 움직임 보상부의 구성을 나타낸 블록도이다. 도 19의 움직임 보상부(1900)는 복수 개의 계층으로 구성된 비디오에서 움직임 보상을 수행하는데 이용된다. 도 18의 움직임 보상부(1900)는 이전에 부호화된 후 복원된 다른 계층의 부호화 정보를 이용하여, 부호화되는 현재 계층의 비디오에 대한 움직임 보상을 수행한다. 예를 들어, 도 18의 움직임 보상부(1800)는 도 16의 상위 계층의 움직임 보상부(1690) 및 도 17의 상위 계층의 움직임 보상부(1790)에 이용될 수 있다.
도 19를 참조하면, 다른 실시예에 따른 움직임 보상부(1900)는 하위 레이어 예측 정보 획득부(1905), 블록 단위 움직임 보상부(1910), 픽셀 단위 움직임 보상부(1920) 및 예측값 생성부(1930)를 포함한다.
하위 레이어 예측 정보 획득부(1905)는 부호화되는 상위 계층의 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록으로부터 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 예측값을 획득한다. 만약, 하위 계층의 영상에 비하여 상위 계층의 영상이 고해상도를 갖는 영상인 경우, 하위 레이어 예측 정보 획득부(1905)는 이전에 복원된 하위 계층의 대응 블록을 업샘플링하여 상위 계층의 현재 블록의 예측값으로 이용할 수 있다.
블록 단위 움직임 보상부(1910)는 상위 계층의 현재 블록의 양방향 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록에 대한 블록 단위 양방향 움직임 보상을 수행한다. 블록 단위 움직임 보상부(1910)는 현재 블록이 참조하는 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 블록을 가리키는 제 1 움직임 벡터 및 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 블록을 가리키는 제 2 움직임 벡터를 획득하고, 제 1 움직임 벡터 및 제 2 움직임 벡터를 이용하여 현재 블록에 대한 블록 단위 양방향 움직임 보상을 수행한다. 즉, 블록 단위 움직임 보상부(1910)는 제 1 움직임 벡터 및 제 2 움직임 벡터가 가리키는 참조 픽처의 대응 영역의 각 픽셀들의 평균값을 현재 블록의 각 픽셀의 블록 단위 양방항 움직임 보상 예측값으로 이용할 수 있다. 상위 계층의 현재 블록에 대한 양방향 움직임 보상에 이용되는 움직임 벡터는 하위 계층의 대응 블록의 움직임 벡터를 이용하여 결정되거나, 하위 계층의 대응 블록의 움직임 벡터와는 독립적으로 결정될 수 있다.
픽셀 단위 움직임 보상부(1920)는 양방향 움직임 벡터들이 가리키는 참조 픽처들의 픽셀들을 이용하여 블록 단위로 양방향 움직임 보상된 현재 블록의 각 픽셀에 대하여, 부가적으로 픽셀 단위 움직임 보상을 수행한다. 픽셀 단위의 움직임 보상 예측값은 양방향 예측된 상위 계층의 현재 블록이 참조하는 2개의 참조 픽처 및 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록을 이용하여 획득된 각 픽셀의 변위 움직임 벡터와, 2개의 참조 픽처로부터 획득된 경사도값을 이용하여 획득될 수 있다. 구체적인 픽셀 단위의 움직임 보상 과정에 대해서는 후술한다.
예측값 생성부(1930)는 상위 계층의 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록의 예측값과, 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값의 가중합을 이용하여 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값을 획득할 수 있다. 상위 계층의 현재 블록의 움직임 보상 예측값은 현재 블록에 대한 블록 단위 움직임 보상 결과에 의한 블록 단위 예측값과, 픽셀 단위의 움직임 보상 예측값의 가중합을 이용하여 획득된다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 블록 단위 양방향 움직임 예측 및 보상 과정과 픽셀 단위 양방향 움직임 보상 과정에 대하여 구체적으로 설명한다. 먼저 단일 계층의 영상을 이용하여 움직임 보상을 수행하는 과정에 대하여 설명한다. 예를 들어 이하 설명되는 단일 계층의 영상을 이용한 움직임 보상 과정은 기본 계층의 영상에 대한 양방향 움직임 보상 과정에 적용될 수 있다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록 기반 양방향 움직임 예측 및 보상 과정을 설명하기 위한 참조도이다.
도 18 및 도 20을 참조하면, 현재 블록(2001)에 대한 양방향 움직임 예측에 의하여 제 1 참조 픽처(2010) 및 제 2 참조 픽처(2020)에서 현재 픽처(2000)의 부호화되는 현재 블록(2001)과 가장 유사한 대응 영역들(2011, 2021)을 가리키는 움직임 벡터들인 MV1, MV2가 결정되었다고 가정한다. 복호화 측에서는 비트스트림에 포함된 움직임 벡터 정보로부터 양방향 움직임 벡터들 MV1, MV2를 결정할 수 있다.
블록 단위 움직임 보상부(1810)는 제 1 움직임 벡터(MV1) 및 제 2 움직임 벡터(MV2)를 이용하여 현재 블록(2001)에 대한 블록 단위 양방향 움직임 보상을 수행한다. 일 예로, (i,j)(i,j는 정수)에 위치한 제 1 참조 픽처(2010)의 픽셀값을 P0(i,j), (i,j)에 위치한 제 2 참조 픽처(2020)의 픽셀값을 P1(i,j), MV1=(MVx1,MVy1), MV2=(MVx2, MVy2)라고 하면, 현재 블록(2001)의 (i,j) 위치 픽셀의 블록 단위 양방향 움직임 보상 예측값 P_BiPredBlock(i,j)는 다음의 수학식; P_BiPredBlock(i,j)={P0(i+MVx1, j+MVy1)+P1(i+MVx2, j+MVy2)}/2 와 같이 계산될 수 있다. 이와 같이, 블록 단위 움직임 보상부(1810)는 제 1 움직임 벡터(MV1) 및 제 2 움직임 벡터(MV2)가 가리키는 제 1 대응 영역(2012) 및 제 2 대응 영역(2022)의 픽셀들의 평균값이나 가중합을 이용하여 현재 블록(2001)에 대한 블록 단위 움직임 보상을 수행한다.
픽셀 단위 움직임 보상부(1820)는 제 1 참조 픽처(2010) 및 제 2 참조 픽처(2020)의 픽셀들의 옵티컬 플로우(optical flow)에 기초하여 현재 블록(2001)에 대한 픽셀 단위 움직임 보상을 수행한다.
옵티컬 플로우는 관찰자(눈 또는 카메라) 및 장면(scene) 사이의 상대적인 움직임에 의하여 유발되는 객체, 표면의 외관상 움직임의 패턴(pattern of apprarent motion)을 의미한다. 비디오 시퀀스에서, 옵티컬 플로우는 임의의 시간 t 및 t+△t 에서 획득된 프레임 사이의 밝기값이나 픽셀값의 변화를 계산함으로써 획득될 수 있다. t 시간 프레임의 (x,y)에 위치한 픽셀값을 I(x,y,t)라고 정의한다. I(x,y,t)는 시공간적으로 변화되는 값이다. I(x,y,t)를 시간 t에 관하여 미분하면 다음의 수학식 1과 같다.
Figure pat00001
만약, 블록 내의 작은 움직임 부분에 대해서 움직임에 의한 픽셀값의 변화는 존재하지만, 시간에 따라서 픽셀값이 변하지 않는다고 가정하면, dI/dt는 0이다. 또한, dx/dt를 픽셀값 I(x,y,t)의 x축 방향의 변위 벡터 Vx, dy/dt를 픽셀값 I(x,y,t)의 y축 방향의 변위 벡터 Vy라고 정의한다면 수학식 1은 다음의 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00002
여기서, x축 방향의 변위 벡터 Vx, y축 방향의 변위 벡터 Vy의 크기는 양방향 움직임 예측에 이용된 픽셀 정확도(pixel accuracy)보다 작은 값인 것이 바람직하다. 예를 들어, 양방향 움직임 예측시 1/4 픽셀 정확도를 갖는다고 하였을 때, Vx 및 Vy의 크기는 1/4 보다 작은 값을 갖는 것이 바람직하다.
본 발명의 일 실시예에 따른 픽셀 단위 움직임 보상부(1820)는 수학식 2에 따른 x축 방향의 변위 벡터 Vx, y축 방향의 변위 벡터 Vy를 계산하고, 이러한 변위 벡터 Vx 및 Vy를 이용하여 픽셀 단위로 움직임 보상을 수행한다. 수학식 2에서 픽셀값 I(x,y,t)는 원신호의 값이기 때문에 원신호의 값을 그대로 이용하는 것은 부호화시에 많은 오버헤드를 유발할 수 있다. 따라서, 픽셀 단위 움직임 보상부(1820)는 블록 단위로 양방향 움직임 예측 결과 결정된 제 1 참조 픽처 및 제 2 참조 픽처의 픽셀들을 이용하여 수학식 2에 따른 변위 벡터 Vx 및 Vy를 계산한다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 픽셀 단위 움직임 보상을 수행하는 과정을 설명하기 위한 참조도이다.
도 21에서, 제 1 대응 영역(2110) 및 제 2 대응 영역(2120)은 도 20의 제 1 대응 영역(2012) 및 제 2 대응 영역(2022)와 해당된다. 즉, 도 21에서는 제 1 대응 영역(2110) 및 제 2 대응 영역(2120)이 현재 블록(2100)에 오버랩되도록 양방향 움직임 벡터(MV1, MV2)를 이용하여 쉬프트된 것으로 가정한다. 또한, 현재 블록(2100)의 양방향 예측되는 (i,j)(i,j는 정수) 위치의 픽셀을 P(i,j), 현재 블록(2100)의 양방향 예측되는 픽셀 P(i,j)과 대응되는 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 픽셀값을 P0(i,j), 현재 블록(2100)의 양방향 예측되는 픽셀 P(i,j)과 대응되는 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀의 픽셀값을 P1(i,j)이라고 정의한다. 다시 말해서, 제 1 대응 픽셀의 픽셀값 P0(i,j)은 제 1 참조 픽처를 가리키는 양방향 움직임 벡터 MV1에 의하여 결정된 현재 블록(2100)의 픽셀 P(i,j)에 대응되는 픽셀이며, 제 2 대응 픽셀의 픽셀값 P1(i,j)은 제 2 참조 픽처를 가리키는 양방향 움직임 벡터 MV2에 의하여 결정된 현재 블록(2100)의 픽셀 P(i,j)에 대응되는 픽셀이다.
또한, 제 1 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값(Gradient)을 GradX0(i,j), 수직 방향 경사도값을 GradY0(i,j), 제 2 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값을 GradX1(i,j), 수직 방향 경사도값을 GradY1(i,j)라고 정의한다. 또한, 현재 블록(2100)이 속하는 현재 픽처와 제 1 대응 영역(2110)이 속하는 제 1 참조 픽처 사이의 시간적 거리를 d0, 현재 픽처와 제 2 대응 영역(2120)이 속하는 제 2 참조 픽처 사이의 시간적 거리를 d1이라고 정의한다.
d0 및 d1을 1이라고 가정하면, 수학식 2에서
Figure pat00003
는 다음의 수학식 3과 같이 제 1 대응 픽셀의 픽셀값 P0(i,j)과 제 2 대응 픽셀의 픽셀값 P1(i,j)의 시간에 따른 변화량으로 근사화할 수 있다.
Figure pat00004
수학식 2에서 경사도값
Figure pat00005
및
Figure pat00006
는 각각 다음의 수학식 4 및 5와 같이 제 1 대응 픽셀과 제 2 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값의 평균값과, 제 1 대응 픽셀과 제 2 대응 픽셀의 수직 방향 경사도값의 평균값으로 근사화될 수 있다.
Figure pat00007
Figure pat00008
수학식 3 내지 5를 이용하여 수학식 2는 다음의 수학식 6과 같이 정리될 수 있다.
Figure pat00009
수학식 6에서, x축 방향의 변위 벡터 Vx, y축 방향의 변위 벡터 Vy는 현재 픽셀 P(i,j)의 위치에 따라서 변화될 수 있기 때문에, 즉 (i,j)에 종속적이므로 Vx(i,j), Vy(i,j)와 같이 표현될 수 있다.
한편, 도 21에서 현재 블록 내부에 일정한 작은 움직임이 있다고 가정하면, 픽셀 단위로 양방향 움직임 보상되는 현재 픽셀 P(i,j)과 가장 유사한 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 영역(2110)의 픽셀은 제 1 대응 픽셀 P0(i,j)가 아니라, 제 1 대응 픽셀 P0(i,j)를 소정의 변위 벡터 Vd 만큼 이동시킨 제 1 변위 대응 픽셀 PA라고 가정한다. 전술한 바와 같이 일정한 작은 움직임이 있다고 가정하였으므로, 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 영역(2120)에서 현재 픽셀 P(i,j)와 가장 유사한 픽셀은 제 2 대응 픽셀 P1(i,j)를 -Vd 만큼 이동시킨 제 2 변위 대응 픽셀 PB라고 추정할 수 있다. 변위 벡터 Vd는 전술한 x축 방향의 변위 벡터 Vx, y축 방향의 변위 벡터 Vy로 구성되어 Vd=(Vx, Vy)와 같다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 픽셀 단위 움직임 보상부(1820)는 이러한 변위 벡터 Vd를 구성하는 x축 방향의 변위 벡터 Vx, y축 방향의 변위 벡터 Vy를 계산하고, 변위 벡터를 이용하여 블록 단위로 양방향 움직임 보상된 값을 다시 픽셀 단위로 움직임 보상한다.
제 1 변위 대응 픽셀 PA 및 제 2 변위 대응 픽셀 PB의 값은, x축 방향의 변위 벡터 Vx, y축 방향의 변위 벡터 Vy와, 제 1 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값 GradX0(i,j), 수직 방향 경사도값 GradY0(i,j), 제 2 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값 GradX1(i,j), 수직 방향 경사도값 GradY1(i,j)을 이용하여 다음의 수학식 7 및 8과 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00010
Figure pat00011
제 1 변위 대응 픽셀 PA 및 제 2 변위 대응 픽셀 PB의 차이값을 △ij라고 정의하면, △ij는 다음의 수학식 9와 같다.
Figure pat00012
수학식 6과 수학식 9를 비교하면, 수학식 6은 △ij가 0인 경우, 즉 제 1 변위 대응 픽셀 PA 및 제 2 변위 대응 픽셀 PB의 값이 동일한 경우를 의미한다.
픽셀 단위 움직임 보상부(1820)는 수학식 7 및 8의 제 1 변위 대응 픽셀 PA 및 제 2 변위 대응 픽셀 PB의 값들의 평균값이나 가중합을 이용하여 픽셀 단위로 움직임 보상을 수행한다. 전술한 수학식 7 및 8을 계산하기 위해서는 x축 방향의 변위 벡터 Vx, y축 방향의 변위 벡터 Vy와, 제 1 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값 GradX0(i,j), 수직 방향 경사도값 GradY0(i,j), 제 2 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값 GradX1(i,j), 수직 방향 경사도값 GradY1(i,j)을 결정하여야 한다. 후술되는 바와 같이, 제 1 대응 픽셀 및 제 2 대응 픽셀의 경사도값은 제 1 대응 픽셀 및 제 2 대응 픽셀의 수평 및 수직 방향으로 서브 픽셀 위치에서의 픽셀값의 변화량을 계산함으로써 결정되거나, 소정의 필터를 이용하여 계산될 수 있다.
먼저, x축 방향의 변위 벡터 Vx, y축 방향의 변위 벡터 Vy를 결정하는 과정에 대하여 설명한다.
픽셀 단위 움직임 보상부(1820)는 양방향 움직임 보상되는 현재 픽셀 P(i,j)을 중심으로 주변의 픽셀들을 포함하는 소정 크기의 윈도우(Ωij)(2102) 내에서 △ij가 최소가 되도록 하는 x축 방향의 변위 벡터 Vx, y축 방향의 변위 벡터 Vy를 결정한다. △ij가 0인 경우가 가장 바람직하지만, 윈도우(Ωij)(2102) 내의 모든 픽셀에 대해서 △ij가 0인 경우를 만족시키는 x축 방향의 변위 벡터 Vx, y축 방향의 변위 벡터 Vy가 존재하지 않을 수 있기 때문에, △ij가 최소가 되도록 하는 x축 방향의 변위 벡터 Vx, y축 방향의 변위 벡터 Vy가 결정된다.
도 24는 본 발명의 일 실시예에 따라서 수평 방향 변위 벡터 및 수직 방향 변이 벡터를 결정하는 과정을 설명하기 위한 참조도이다.
도 24를 참조하면, 소정 크기의 윈도우(Ωij)(2400)는 현재 블록의 양방향 예측되는 픽셀 P(i,j)을 중심으로 한 (2M+1)*(2N+1)(M, N은 정수)의 크기를 갖는다. 도면 부호 2410은 제 1 참조 픽처에서 현재 픽처의 윈도우(2400)와 대응되는 영역이며, 도면 부호 2420은 제 2 참조 픽처에서 현재 픽처의 윈도우(2400)와 대응되는 영역을 가리킨다. 윈도우(Ωij)(2400)의 크기가 증가할수록 정확한 변위 움직임 벡터를 획득할 수 있으나 연산량이 증가된다. 따라서, 윈도우(Ωij)(2400)의 크기 (2M+1)*(2N+1)는 N=M=2, 즉 5x5 의 크기를 갖는 것이 바람직하다. 그러나, 윈도우의 크기는 이에 한정되지 않고 하드웨어의 성능을 고려하여 변경될 수 있다.윈도우 내의 양방향 예측되는 현재 블록의 픽셀을 P(i',j')( i-M≤i'≤i+M 이고, j-M≤j'≤j+M인 경우 (i',j')∈Ωij), 현재 블록의 양방향 움직임 보상되는 픽셀 P(i',j')과 대응되는 제 1 참조 픽처(2410)의 제 1 대응 픽셀의 픽셀값을 P0(i',j'), 현재 블록의 양방향 움직임 보상되는 픽셀 P(i',j')과 대응되는 제 2 참조 픽처(2420)의 제 2 대응 픽셀의 픽셀값을 P1(i',j'), 제 1 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값을 GradX0(i',j'), 수직 방향 경사도값을 GradY0(i',j'), 제 2 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값을 GradX1(i',j'), 수직 방향 경사도값을 GradY1(i',j')라고 하면, 제 1 변위 대응 픽셀 PA'는 다음의 수학식; P0(i',j')+Vx*GradX0(i',j')+Vy*GradY0(i',j')의 값을 가지며, 제 2 변위 대응 픽셀 PB'는 다음의 수학식; P1(i',j')-Vx*GradX1(i',j')-Vy*GradY1(i',j')의 값을 갖는다.
제 1 변위 대응 픽셀 PA'와 제 2 변위 대응 픽셀 PB'의 차이값 △i'j'이 최소가 되도록 하는 x축 방향의 변위 벡터 Vx, y축 방향의 변위 벡터 Vy는, 다음의 수학식 10과 같이 윈도우(Ωij)(2400) 내의 각 픽셀에 대하여 획득된 차이값 △i'j'의 제곱합인 Φ(Vx,Vy)의 극대값 또는 극소값을 이용하여 결정될 수 있다.
Figure pat00013
Φ(Vx,Vy)은 Vx, Vy를 매개변수로 하는 함수로써, 극대값 또는 극소값은 다음의 수학식 11 및 12와 같이 Φ(Vx,Vy)을 Vx 및 Vy에 대하여 편미분하여 0이 되는 값을 계산함으로써 결정될 수 있다.
Figure pat00014
Figure pat00015
수학식 11 및 12로부터 다음 수학식 13과 같이 Vx(i,j) 및 Vy(i,j)를 변수로 하는 2개의 선형 방정식을 획득할 수 있다.
Figure pat00016
수학식 13에서 s1 내지 s6는 다음의 수학식 14와 같다.
Figure pat00017
수학식 13의 연립 방정식을 풀면 크레이머 공식(kramer's formulas)에 따라서 Vx(i,j)=det1/det, Vy(i,j)=det2/det와 같이 Vx(i,j) 및 Vy(i,j)의 값을 풀 수 있다. 여기서, det1=s3*s5-s2*s6, det2=s1*s6-s3*s4, det=s1*s5-s2*s4이다.
한편, 하드웨어 측면에서 Vx(i,j) 및 Vy(i,j) 를 획득하기 위하여 det1, det2 및 det를 계산하는 과정은 복잡하고 많은 연산량이 요구된다. 따라서, (i,j) 위치의 현재 픽셀에 대한 수평 방향 변위 벡터 Vx(i,j)는 다음의 수학식; Vx(i,j)=s3/s1 과 같이 근사화된 값을 이용하며, 또한, 수직 방향 변위 벡터 Vy(i,j)는 다음의 수학식; Vy(i,j)=(s6-Vx*s2)/s4 의 근사화된 값을 대신 이용할 수 있다. 이러한 근사화된 값을 이용하는 경우 오버플로우 없이 32 비트 정수 연산을 통해 현재 픽셀의 수평 방향 변위 벡터 Vx(i,j) 및 수직 방향 변위 벡터 Vy(i,j)를 획득하는 것이 가능하다.
다시 도 18을 참조하면, 예측값 생성부(1830)는 블록 단위 양방향 움직임 보상 예측값과 픽셀 단위 움직임 보상 예측값을 가산하여 양방향 움직임 예측값을 생성한다. 구체적으로, 현재 블록의 (i,j) 위치의 픽셀에 대한 양방향 움직임 예측값을 PBIO(i,j), 현재 블록의 (i,j) 위치의 픽셀에 대응되는 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 픽셀값을 P0(i,j), 현재 블록의 (i,j) 위치의 픽셀에 대응되는 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 픽셀값을 P0(i,j), 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 수평 경사도값을 GradX0(i,j), 수직 방향 경사도값을 GradY0(i,j), 현재 블록의 (i,j) 위치의 픽셀에 대응되는 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀의 픽셀값을 P1(i,j), 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀의 수평 경사도값을 GradX1(i,j), 수직 방향 경사도값을 GradY1(i,j), 수평 방향 변위 벡터를 Vx, 및 수직 방향 변위 벡터를 Vy라고 하면, 예측값 생성부(1830)는 다음의 수학식 15와 같이 양방향 움직임 예측값을 생성한다.
Figure pat00018
수학식 15에서 (P0(i,j)+P1(i,j))/2 는 블록 단위 양방향 움직임 보상 예측값에 해당하며, (Vx*(GradX0(i,j)-GradX1(i,j))+Vy*(GradY0(i,j)-GradY1(i,j)))/2는 본 발명의 일 실시예에 따라서 계산된 픽셀 단위 움직임 보상 예측값에 대응된다.
수학식 15는 픽셀 단위 움직임 보상 예측값에 소정의 가중치 α를 곱하여 다음의 수학식 16과 같이 변경될 수 있다.
Figure pat00019
가중치 α는 1보다 작은 값으로써, α=0.56±0.05인 것이 바람직하다.
한편, 전술한 수학식 13은 현재 픽처와 제 1 참조 픽처 사이의 시간적 거리 d0 및 현재 픽처와 제 2 참조 픽처 사이의 시간적 거리 d1이 모두 1인 경우를 가정하여 계산된 것이다. 만약 d0 및 d1이 1이 아닌 경우, 변위 벡터 Vd의 크기는 d0 및 d1에 반비례하게 스케일링 되어야 한다. 즉, 제 1 대응 픽셀에서 제 1 변위 대응 픽셀을 가리키는 제 1 참조 픽처의 변위 벡터를 (Vx0, Vy0), 제 2 대응 픽셀에서 제 2 변위 대응 픽셀을 가리키는 제 2 참조 픽처의 변위 벡터를 (Vx1, Vy1)이라고 하면, d0*Vx1=-d1*Vx0 및 d0*Vy1=-d1*Vy0이다. d=d1/d0 라고 하고, 함수 Φ(Vx,Vy)을 Vx 및 Vy에 대하여 편미분하여 극대값 및 극소값을 계산함으로써 Vx 및 Vy를 계산할 수 있다. 전술한 바와 같이 Vx(i,j)=det1/det, Vy(i,j)=det2/det이며, det1=s3*s5-s2*s6, det2=s1*s6-s3*s4, det=s1*s5-s2*s4이다. 여기서, s1 내지 s6의 값은 다음의 수학식 17과 같다.
Figure pat00020
또한, 현재 픽처와 제 1 참조 픽처 사이의 시간적 거리 d0 및 현재 픽처와 제 2 참조 픽처 사이의 시간적 거리 d1이 1이 아닌 경우, 수학식 16은 다음의 수학식 18과 같이 변경되며, 예측값 생성부(1830)은 수학식 18에 따라 양방향 움직임 보상 예측값을 생성한다.
Figure pat00021
한편, 전술한 수학식 2의 옵티컬 플로우는 시간에 따른 픽셀값의 변화가 0라는 가정에 기반한 것이지만, 시간에 따라서 픽셀값이 변화될 수 있다. 이러한 시간에 따른 픽셀값의 변화를 q라고 하면 수학식 2는 다음의 수학식 19와 같이 변경된다.
Figure pat00022
여기서 q의 값으로서 제 1 대응 영역과 제 2 대응 영역의 픽셀값의 차이의 평균을 이용할 수 있다. 즉, q는 다음의 수학식 20과 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00023
Hor_block_size는 현재 블록의 수평 방향 크기, ver_block_size는 현재 블록의 수직 방향 크기를 의미한다. 전술한 수학식 6 내지 18에서 P1(i,j) 대신에 픽셀값의 변화량 q를 고려한 P1(i,j)-q 값을 이용하여 Vx, Vy를 구해보면, Vx(i,j)=det1/det, Vy(i,j)=det2/det이며, det1=s3*s5-s2*s6, det2=s1*s6-s3*s4, det=s1*s5-s2*s4이다. 여기서, s1 내지 s6의 값은 다음의 수학식 21과 같다.
Figure pat00024
시간에 따른 픽셀값의 변화를 q라고 가정한 경우에도 예측값 생성부(1830)은 전술한 수학식 18에 따라 양방향 움직임 보상 예측값을 생성할 수 있다.
한편, 전술한 바와 같이 수평 및 수직 방향 경사도값은 제 1 대응 픽셀 및 제 2 대응 픽셀의 수평 및 수직 방향으로 서브 픽셀 위치에서의 픽셀값의 변화량을 계산하거나, 소정의 필터를 이용하여 계산될 수 있다.
도 22는 본 발명의 일 실시예에 따라서 수평 및 수직 방향 경사도값을 계산하는 과정을 설명하기 위한 참조도이다. 도 22를 참조하면, 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀 P0(i,j)(2210)의 수평 경사도값 GradX0(i,j) 및 수직 경사도값 GradY0(i,j)는 제 1 대응 픽셀 P0(i,j)(2210)과 수평 방향으로 인접한 주변 서브 픽셀 위치에서의 픽셀값의 변화량과 수직 방향으로 인접한 주변 서브 픽셀 위치에서의 픽셀값의 변화량을 구함으로써 계산될 수 있다. 즉, 다음의 수학식 22와 같이 P0(i,j)(2210)로부터 수평방향으로 h(h는 1보다 작은 서브값)만큼 떨어진 서브 픽셀 P0(i-h,j)(2260) 및 서브 픽셀 P0(i+h,j)(2270)의 픽셀값의 변화량을 계산하여 수평 경사도값 GradX0(i,j)를 계산하고, 수직 방향으로 h만큼 떨어진 서브 픽셀 P0(i,j-h)(2280) 및 서브 픽셀 P0(i, j+h)(2235)의 픽셀값의 변화량을 계산하여 수직 경사도값 GradY0(i,j)를 계산할 수 있다.
Figure pat00025
서브 픽셀 P0(i-h,j)(2260), P0(i+h,j)(2270), P0(i,j-h)(2280) 및 P0(i, j+h)(2235)의 값은 일반적인 보간 방식을 이용하여 계산될 수 있다. 또한, 다른 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀의 경사도값 GradX1(i,j) 및 수직 경사도값 GradY1(i,j) 역시 수학식 22와 유사하게 제 2 참조 픽처의 서브 픽셀들 사이의 픽셀값의 변화량을 계산하여 획득될 수 있다.
수학식 22과 같이 서브 픽셀 위치에서의 픽셀값의 변화량을 계산하여 경사도값을 계산하는 대신에 소정의 필터를 이용하여 참조 픽처의 각 대응 픽셀에서의 경사도값을 계산할 수 있다.
도 23은 본 발명의 다른 실시예에 따라서 수평 및 수직 방향 경사도값을 계산하는 과정을 설명하기 위한 참조도이다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 경사도값은 참조 픽처의 픽셀들에 소정의 필터를 적용하여 결정될 수 있다. 일 예로 도 23을 참조하면, 현재 수평 경사도값을 구하고자 하는 대응 픽셀 P0(2300)을 중심으로 좌측의 픽셀들(2320) 및 우측의 픽셀들(2310)에 소정의 필터를 적용하여, 좌측 및 우측의 서브 픽셀값을 획득하고 서브 픽셀값들의 평균값을 이용하여 P0(2300)의 수평 경사도값을 계산할 수 있다. 대응 픽셀(2300)의 좌측으로 h(h는 0과 1 사이의 실수)에 위치한 서브 픽셀값을 DCT_Filter(h), 우측으로 h에 위치한 서브 픽셀값을 DCT_Filter(-h)라고 하면 {(DCT_Filter(h)-DCT_Filter(-h))}/(2h)를 통해 대응 픽셀 P0(2300)의 수평 방향 경사값이 획득된다. 서브 픽셀의 위치(h)에 따라서 이용되는 필터탭 계수(Frac(h))의 예는 다음과 같다.
Frac(0)={8, -39, -3, 46, -17, 5};
Frac(1/4)={4, -17, -36, 60, -15, 4};
Frac(1/2)={-1, 4, -57, 57, -4, 1};
Frac(3/4)={-4, 15, -60, 36, 17, 4}
이하, 본 발명의 다른 실시예에 따른 양방향 움직임 보상 과정에 대하여 구체적으로 설명한다. 다른 실시예에 따른 양방향 움직임 보상 과정은 복수 개의 계층으로 구성된 스케일러블 비디오에서 이전에 부호화된 후 복원된 하위 계층의 영상 데이터와 현재 부호화되는 상위 계층의 영상 데이터를 함께 이용하여 상위 계층의 블록의 양방향 움직임 보상 예측값을 생성하는 경우 적용된다는 점에서 전술한 일 실시예에 따른 양방향 움직임 보상 예측값을 생성하는 과정과 차이가 있다.
전술한 수학식 15 또는 수학식 16과 같이 일 실시예에 따른 양방향 움직임 보상 예측값은 블록 단위 양방향 움직임 보상 예측값 (P0(i,j)+P1(i,j))/2 및 픽셀 단위 움직임 보상 예측값 (Vx*(GradX0(i,j)-GradX1(i,j))+Vy*(GradY0(i,j)-GradY1(i,j)))/2을 가산하거나 가중합을 계산하여 획득된다. 다른 실시예에 따르면, 향상 계층의 현재 블록과 대응되는 기본 계층의 대응 블록으로부터 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 제 1 예측값(PBL)을 획득하고, 전술한 일 실시예에 따른 양방향 움직임 보상 예측값과 유사하게, 향상 계층의 영상 데이터를 이용하여 블록 단위 양방향 움직임 보상 예측값과 픽셀 단위 양방향 움직임 보상 예측값의 가산값 또는 가중합을 이용하여 제 2 예측값(PBIO)를 획득한다. 그리고, 제 1 예측값(PBL)과 제 2 예측값(PBIO)의 가중합을 이용하여 향상 계층 블록의 양방향 움직임 보상 예측값이 획득된다. 후술되는 바와 같이, 제 2 예측값(PBIO)을 구성하는 픽셀 단위 움직임 보상 예측값을 획득하는데 이용되는 향상 계층의 참조 픽처들의 변위 벡터들(Vx,Vy)은 향상 계층의 영상 데이터뿐만이 아니라, 향상 계층의 현재 블록과 대응되는 기본 계층의 대응 블록을 이용하여 획득된다. 다른 실시예에 따르면 픽셀 단위 움직임 보상 예측값 (Vx*(GradX0(i,j)-GradX1(i,j))+Vy*(GradY0(i,j)-GradY1(i,j)))/2을 획득하기 위하여 필요한 제 1 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값 GradX0(i,j), 제 1 대응 픽셀의 수직 방향 경사도값 GradY0(i,j), 제 2 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값 GradX1(i,j) 및 제 2 대응 픽셀의 수직 방향 경사도값 GradY1(i,j)은 향상 계층의 영상 데이터를 이용하여 전술한 일 실시예와 동일한 방식으로 획득될 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 최종적인 양방향 움직임 보상 예측값을 획득하기 위하여 향상 계층의 현재 블록과 대응되는 기본 계층의 대응 블록으로부터 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 제 1 예측값(PBL)을 움직임 보상 예측값에 포함시키며, 향상 계층의 현재 블록 내의 각 픽셀의 수평 방향 변위 벡터 및 수직 방향 변위 벡터(Vx,Vy)를 향상 계층의 영상 데이터뿐만이 아니라 기본 계층의 영상 데이터를 함께 이용하여 획득한다는 점에서 일 실시예에 따른 양방향 움직임 보상 방식과 차이가 있다.
다시 도 19를 참조하면, 하위 레이어 예측 정보 획득부(1905)는 상위 계층의 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록으로부터 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 예측값을 획득한다. 상위 계층의 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록으로부터 예측된 제 1 예측값을 PBL 이라고 한다. 제 1 예측값 PBL은 하위 계층의 대응 블록의 예측값을 그대로 이용하거나, 하위 계층의 영상에 비하여 상위 계층의 영상이 고해상도를 갖는 영상인 경우, 하위 계층의 대응 블록을 업샘플링하여 상위 계층의 현재 블록의 제 1 예측값 PBL로 이용할 수 있다. 업샘플링시에는 다양한 보간 방법을 이용하여 업샘플링된 제 1 예측값 PBL을 획득할 수 있다.
블록 단위 움직임 보상부(1910)는 상위 계층의 현재 블록의 양방향 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록에 대한 블록 단위 양방향 움직임 보상을 수행한다. 블록 단위 움직임 보상부(1910)는 향상 계층의 현재 블록이 참조하는 향상 계층의 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 블록을 가리키는 제 1 움직임 벡터 및 향상 계층의 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 블록을 가리키는 제 2 움직임 벡터를 획득하고, 제 1 움직임 벡터 및 제 2 움직임 벡터를 이용하여 향상 계층의 현재 블록에 대한 블록 단위 양방향 움직임 보상을 수행한다. 블록 단위 움직임 보상부(1910)는 제 1 움직임 벡터 및 제 2 움직임 벡터가 가리키는 향상 계층의 참조 픽처들의 대응 영역들의 각 픽셀들의 평균값을 향상 계층의 현재 블록의 각 픽셀의 블록 단위 양방항 움직임 보상 예측값으로 이용할 수 있다. 즉, 향상 계층의 블록 단위로 획득된 두 개의 움직임 벡터 MV1, MV2를 각각 MV1=(MVx1, MVy1) , MV2=(MVx2, MVy2) 라고 하면, 향상 계층의 (i,j) 위치의 현재 픽셀의 블록 단위 양방향 움직임 보상 예측값 P_BiPredBlock(i,j)는 다음의 수학식; P_BiPredBlock(i,j)={P0(i+MVx1, j+MVy1)+P1(i+MVx2, j+MVy2)}/2 와 같이 제 1 참조 픽처의 대응 픽셀 P0(i+MVx1, j+MVy1)과 제 2 참조 픽처의 대응 픽셀 P1(i+MVx2, j+MVy2)의 평균값을 통해 획득될 수 있다.
향상 계층의 현재 블록에 대한 양방향 움직임 보상에 이용되는 움직임 벡터MV1, MV2는 하위 계층의 대응 블록의 움직임 벡터를 이용하여 결정될 수 있다. 즉, 향상 계층의 현재 블록에 대한 양방향 움직임 벡터는 기본 계층의 대응 블록의 움직임 벡터를 업스케일링하여 이용하여 결정될 수 있다. 향상 계층의 현재 블록의 움직임 벡터는 기본 계층의 대응 블록의 움직임 벡터와는 독립적으로 결정될 수도 있다.
픽셀 단위 움직임 보상부(1920)는 향상 계층의 참조 픽처들에 대해서 옵티컬 플로우를 고려한 픽셀 단위 움직임 보상을 수행한다. 즉, 픽셀 단위 움직임 보상부(1920)는 양방향 움직임 벡터들이 가리키는 향상 계층의 참조 픽처들의 픽셀들을 이용하여 블록 단위로 양방향 움직임 보상된 현재 블록의 각 픽셀에 대하여, 부가적으로 픽셀 단위 움직임 보상을 수행한다. 구체적으로, 픽셀 단위 움직임 보상부(1920)는 전술한 수학식 9와 같이 향상 계층의 현재 블록의 픽셀 단위로 양방향 움직임 보상되는 현재 픽셀 P(i,j)에 대응되는 향상 계층의 제 1 참조 픽처의 제 1 변위 대응 픽셀 PA 및 향상 계층의 제 2 참조 픽처의 제 2 변위 대응 픽셀 PB의 차이값인 △ij를 계산하기 위하여, 향상 계층의 제 1 참조 픽처 및 제 2 참조 픽처를 이용하여 제 1 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값 GradX0(i,j), 수직 방향 경사도값 GradY0(i,j), 제 2 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값 GradX1(i,j), 수직 방향 경사도값 GradY1(i,j)를 획득한다. 제 1 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값 GradX0(i,j), 수직 방향 경사도값 GradY0(i,j), 제 2 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값 GradX1(i,j), 수직 방향 경사도값 GradY1(i,j)는 전술한 수학식 22와 같이 참조 픽처들의 대응 픽셀을 중심으로 수평 및 수직 방향에 위치한 서브 픽셀들 사이의 픽셀값의 변화량을 계산하거나, 참조 픽처의 대응 픽셀을 중심으로 주변 픽셀들에 소정의 필터를 이용하여 획득될 수 있다.
픽셀 단위 움직임 보상부(1920)는 전술한 수학식 9의 △ij를 계산하기 위하여, 부가적으로 양방향 예측된 상위 계층의 현재 블록이 참조하는 2개의 참조 픽처 및 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록을 이용하여 상위 계층의 현재 블록 내의 각 픽셀의 변위 움직임 벡터를 획득할 수 있다.
구체적으로, 향상 계층의 영상 데이터를 이용하여 블록 단위 양방향 움직임 보상 예측값과 픽셀 단위 양방향 움직임 보상 예측값의 가산값 또는 가중합을 이용하여 획득되는 제 2 예측값(PBIO)은 전술한 수학식 15와 유사하게 다음의 수학식 23을 통해 획득된다.
Figure pat00026
수학식 23에서 (P0(i,j)+P1(i,j))/2 는 향상 계층의 참조 픽처들을 이용한 블록 단위 양방향 움직임 보상 예측값에 해당하며, (Vx*(GradX0(i,j)-GradX1(i,j))+Vy*(GradY0(i,j)-GradY1(i,j)))/2는 본 발명의 다른 실시예에 따라서 향상 계층의 참조 픽처들을 이용하여 획득된 픽셀 단위 움직임 보상 예측값에 대응된다. 수학식 23의 픽셀 단위 움직임 보상 예측값을 획득하기 위해서는 상위 계층의 현재 블록 내의 각 픽셀의 수평 방향 및 수직 방향의 변위 움직임 벡터(Vx, Vy)가 필요하다.
픽셀 단위 움직임 보상부(1920)는 다음의 수학식 24와 같이, 향상 계층의 현재 블록 내의 움직임 보상되는 현재 픽셀을 기준으로 결정된 소정 크기의 윈도우(Ωij) 영역 내에서, 향상 계층의 현재 블록의 픽셀 단위로 양방향 움직임 보상되는 현재 픽셀 P(i,j)에 대응되는 제 1 변위 대응 픽셀 PA 및 제 2 변위 대응 픽셀 PB의 차이값인 △ij의 제곱합과, 제 1 예측값(PBL)과 제 2 예측값(PBIO) 사이의 차이값의 제곱에 소정의 가중치 α(α는 실수)를 곱한 값을 더한 값(min)이 최소가 되도록 하는 변위 움직임 벡터 Vx, Vy를 결정한다.
Figure pat00027
수학식 24에서 윈도우 내의 양방향 움직임 보상되는 향상 계층의 현재 블록의 픽셀을 P(i',j')( i-M≤i'≤i+M 이고, j-M≤j'≤j+M인 경우 (i',j')∈Ωij), 현재 블록의 양방향 움직임 보상되는 픽셀 P(i',j')과 대응되는 향상 계층의 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 픽셀값을 P0(i',j'), 향상 계층의 현재 블록의 양방향 움직임 보상되는 픽셀 P(i',j')과 대응되는 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀의 픽셀값을 P1(i',j'), 제 1 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값을 GradX0(i',j'), 수직 방향 경사도값을 GradY0(i',j'), 제 2 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값을 GradX1(i',j'), 수직 방향 경사도값을 GradY1(i',j')라고 하면, 제 1 변위 대응 픽셀 PA는 다음의 수학식; P0(i',j')+Vx*GradX0(i',j')+Vy*GradY0(i',j')의 값을 가지며, 제 2 변위 대응 픽셀 PB는 다음의 수학식; P1(i',j')-Vx*GradX1(i',j')-Vy*GradY1(i',j')의 값을 갖는다. 즉, 수학식 24에서 △i'j'는 수학식 9와 유사하게 다음의 수학식; △i'j'=PA-PB=(P0(i',j')+Vx*GradX0(i',j')+Vy*GradY0(i',j'))-(P1(i',j')-Vx*GradX1(i',j')-Vy*GradY1(i',j'))이다.
수학식 24의 min 은 Vx 및 Vy를 매개변수로 하는 함수로서, min을 Vx 및 Vy에 대하여 편미분하여 편미분값이 0이 되는 극값(extreme value)을 계산함으로써 min이 최소가 되는 Vx, Vy를 결정할 수 있다. 일 예로, s1 내지 s6가 다음의 수학식 25와 같다고 할 때, Vx(i,j)=det1/det, Vy(i,j)=det2/det와 같이 Vx(i,j) 및 Vy(i,j)의 값을 풀 수 있다. 여기서, det1=s3*s5-s2*s6, det2=s1*s6-s3*s4, det=s1*s5-s2*s4이다.
Figure pat00028
Figure pat00029
Figure pat00030
Figure pat00031
Figure pat00032

Vx(i,j)=det1/det, Vy(i,j)=det2/det를 이용하는 대신에, (i,j) 위치의 현재 픽셀에 대한 수평 방향 변위 벡터 Vx(i,j) 및 수직 방향 변위 벡터 Vy(i,j)는 다음의 수학식; Vx(i,j)=s3/s1, Vy(i,j)=(s6-Vx*s2)/s4 와 같이 근사화된 값을 이용할 수 있다.
픽셀 단위 움직임 보상부(1920)는 수학식 24와 같이 min 값이 최소가 되는 Vx, Vy를 획득하지 않고, 기본 계층의 대응 블록의 각 픽셀의 변위 움직임 벡터를 그대로 상위 계층의 현재 블록의 각 픽셀의 변위 움직임 벡터로 이용할 수도 있다. 즉, 기본 계층의 대응 블록에서 수평 방향 변위 벡터 Vx 및 수직 방향 변위 벡터 Vy가 결정되면 별도의 연산과정없이 기본 계층의 대응 블록의 변위 움직임 벡터를 향상 계층의 픽셀에 대한 변위 움직임 벡터로 이용할 수 있다.
향상 계층의 현재 블록의 각 픽셀의 변위 움직임 벡터가 결정되면, 향상 계층의 참조 픽처들로부터 획득된 참조 픽처의 대응 픽셀들의 수평 및 수직 방향 경사도값과 변위 움직임 벡터를 이용하여 전술한 수학식 23과 같이 블록 단위 양방향 움직임 보상 예측값과 픽셀 단위 양방향 움직임 보상 예측값의 가산값 또는 가중합을 계산함으로써 제 2 예측값(PBIO)이 획득된다.
예측값 생성부(1930)는 제 1 예측값(PBL)과 제 2 예측값의 가중합(PBIO)을 이용하여 다음의 수학식 26과 같이 향상 계층의 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 예측값을 획득한다.
Figure pat00033
가중치 α는 향상 계층의 현재 블록 내의 픽셀들의 분산을 σ1, 기본 계층의 대응 블록의 픽셀들의 분산을 σ2라고 할 때 다음의 수학식 27과 같이 획득될 수 있다.
Figure pat00034
별도로 분산값을 계산하지 않고, 가중치 α는 [0.5, 0.95] 사이의 미리 정해진 실수값을 이용할 수 있다.
도 25는 일 실시예에 따른 스케일러블 비디오의 부호화 및 복호화를 위한 움직임 보상 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
도 19 및 도 25를 참조하면, 단계 2510에서 하위 레이어 예측 정보 획득부(1905)는 상위 계층의 현재 블록과 대응되는 하위 계층의 대응 블록으로부터 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 제 1 예측값 PBL 을 획득한다.
단계 2520에서, 블록 단위 움직임 보상부(1910)는 향상 계층의 현재 블록이 참조하는 향상 계층의 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 블록을 가리키는 제 1 움직임 벡터 및 향상 계층의 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 블록을 가리키는 제 2 움직임 벡터를 획득하고, 단계 2530에서 제 1 움직임 벡터 및 제 2 움직임 벡터를 이용하여 향상 계층의 현재 블록에 대한 블록 단위 양방향 움직임 보상을 수행한다.
단계 2540에서, 픽셀 단위 움직임 보상부(1920)는 제 1 참조 픽처 및 제 2 참조 픽처의 픽셀들을 이용하여 현재 블록의 각 픽셀에 대한 픽셀 단위 움직임 보상을 수행한다. 전술한 바와 같이, 픽셀 단위 움직임 보상부(1920)는 향상 계층의 참조 픽처들의 대응 픽셀을 중심으로 수평 및 수직 방향에 위치한 서브 픽셀들 사이의 픽셀값의 변화량을 계산하거나, 참조 픽처의 대응 픽셀을 중심으로 소정의 필터를 이용하여 제 1 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값 GradX0(i,j), 수직 방향 경사도값 GradY0(i,j), 제 2 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값 GradX1(i,j), 수직 방향 경사도값 GradY1(i,j)를 획득한다. 그리고, 픽셀 단위 움직임 보상부(1920)는 전술한 수학식 24와 같이, 소정 크기의 윈도우(Ωij) 영역 내에서, 향상 계층의 현재 픽셀 P(i,j)에 대응되는 제 1 변위 대응 픽셀 PA 및 제 2 변위 대응 픽셀 PB의 차이값인 △ij의 제곱합과, 제 1 예측값(PBL)과 제 2 예측값(PBIO) 사이의 차이값의 제곱에 소정의 가중치 α를 곱한 값을 더한 값(min)이 최소가 되도록 하는 변위 움직임 벡터 Vx, Vy를 결정한다.
단계 2550에서, 픽셀 단위 움직임 보상부(1920)는 수학식 23과 같이 블록 단위 양방향 움직임 보상 예측값 (P0+P1)/2과 픽셀 단위 양방향 움직임 보상 예측값 (Vx*(GradX0(i,j)-GradX1(i,j))+Vy*(GradY0(i,j)-GradY1(i,j)))/2의 가산값 또는 가중합을 이용하여 제 2 예측값(PBIO)을 획득한다.
단계 2560에서, 예측값 생성부(1930)는 전술한 수학식 26과 같이 제 1 예측값(PBL)과 제 2 예측값(PBIO)의 가중합을 이용하여 향상 계층의 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 최종적인 양방향 움직임 보상 예측값을 획득한다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 움직임 정보의 부호화에 요구되는 비트량의 큰 증가없이 픽셀 단위로 정밀한 양방향 움직임 보상을 수행할 수 있다.
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, 광데이터 저장 장치 등이 포함된다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 저장되고 실행될 수 있다.
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. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 스케일러블 비디오의 부호화 및 복호화를 위한 움직임 보상 방법에 있어서,
    향상 계층의 현재 블록과 대응되는 기본 계층의 대응 블록으로부터 상기 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 제 1 예측값을 획득하는 단계;
    상기 현재 블록이 참조하는 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 블록을 가리키는 제 1 움직임 벡터 및 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 블록을 가리키는 제 2 움직임 벡터를 획득하는 단계;
    상기 제 1 움직임 벡터 및 제 2 움직임 벡터를 이용하여 상기 현재 블록에 대한 블록 단위 양방향 움직임 보상을 수행하는 단계;
    상기 제 1 참조 픽처 및 제 2 참조 픽처의 픽셀들을 이용하여 상기 현재 블록의 각 픽셀에 대한 픽셀 단위 움직임 보상을 수행하는 단계;
    상기 블록 단위 양방향 움직임 보상 결과와 상기 픽셀 단위 움직임 보상 결과를 이용하여 상기 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 제 2 예측값을 획득하는 단계; 및
    상기 제 1 예측값과 상기 제 2 예측값의 가중합을 이용하여 상기 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 예측값을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 픽셀 단위 움직임 보상을 수행하는 단계는
    상기 현재 블록의 각 픽셀과 대응되는 상기 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 수평 및 수직 방향 경사도값, 상기 현재 블록의 각 픽셀과 대응되는 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀의 수평 및 수직 방향 경사도값, 상기 제 1 참조 픽처 및 제 2 참조 픽처의 픽셀들 및 상기 기본 계층의 대응 블록을 이용하여 상기 현재 블록의 각 픽셀의 수평 방향 변위 벡터 및 수직 방향 변위 벡터를 결정하는 단계; 및
    상기 제 1 대응 픽셀의 수평 및 수직 방향 경사도값, 상기 제 2 대응 픽셀의 수평 및 수직 방향 경사도값, 상기 결정된 수평 방향 변위 벡터 및 수직 방향 변위 벡터를 이용하여 상기 현재 블록의 각 픽셀의 픽셀 단위 움직임 보상 예측값을 생성하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 수평 방향 변위 벡터 및 수직 방향 변위 벡터는
    소정 크기의 윈도우 영역 내의 상기 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀을 상기 수평 방향 변위 벡터 및 수직 방향 변위 벡터와 상기 제 1 대응 픽셀의 수평 및 수직 방향 경사도값을 이용하여 변위시킨 제 1 변위값과, 상기 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀을 상기 수평 방향 변위 벡터 및 수직 방향 변위 벡터와 상기 제 2 대응 픽셀의 수평 및 수직 방향 경사도값을 이용하여 변위시킨 제 2 변위값 사이의 제 1 차이값의 제곱합 및 상기 제 1 예측값과 상기 제 2 예측값 사이의 제 2 차이값의 제곱값이 최소가 되도록 하는 수평 및 수직 방향 변위 벡터로 결정되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 현재 블록의 현재 픽셀의 위치를 (i,j)(i,j는 정수), 상기 현재 블록의 현재 픽셀과 대응되는 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 픽셀값을 P0(i,j), 상기 현재 픽셀과 대응되는 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀의 픽셀값을 P1(i,j), 상기 제 1 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값을 GradX0(i,j), 수직 방향 경사도값을 GradY0(i,j), 상기 제 2 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값을 GradX1(i,j), 수직 방향 경사도값을 GradY1(i,j), 상기 (i,j) 위치의 현재 픽셀의 제 1 예측값을 PBL(i.j) , 상기 (i,j) 위치의 현재 픽셀의 제 2 예측값을 PBIO (i.j), 수평 방향 변위 벡터를 Vx, 수직 방향 변위 벡터를 Vy라고 할 때,
    상기 제 1 변위값은 다음의 수학식; P0(i,j)+Vx*GradX0(i,j)+Vy*GradY0(i,j)의 값을 가지며,
    상기 제 2 변위값은 다음의 수학식; P1(i,j)-Vx*GradX1(i,j)-Vy*GradY1(i,j)의 값을 가지며,
    상기 수평 및 수직 방향 변위 벡터는
    상기 소정 윈도우(Ωij) 내의 현재 블록의 픽셀들의 상기 제 1 변위값과 제 2 변위값의 차이(△ij)의 제곱합과, 상기 제 1 예측값과 상기 제 2 예측값 사이의 제 2 차이값의 제곱값에 소정의 가중치 α(α는 실수)를 곱한 값을 더한 다음의 수학식;
    Figure pat00035
    의 값이 최소가 되도록 하는 상기 Vx 및 Vy의 값으로 결정되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    S1 내지 S6는 다음의 수학식들;
    Figure pat00036
    ,
    Figure pat00037
    ,
    Figure pat00038
    ,
    Figure pat00039
    ,
    Figure pat00040

    과 같이 계산되는 값들이며,
    det1=s3*s5-s2*s6, det2=s1*s6-s3*s4, det=s1*s5-s2*s4 와 같이 계산될 때,
    상기 (i,j) 위치의 현재 픽셀에 대한 수평 방향 변위 벡터 Vx(i,j)는 다음의 수학식; Vx(i,j)=det1/det 의 값을 가지며, 수직 방향 변위 벡터 Vy(i,j)는 다음의 수학식; Vy(i,j)=det2/det 의 값을 갖는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 (i,j) 위치의 현재 픽셀에 대한 수평 방향 변위 벡터 Vx(i,j)는 다음의 수학식; Vx(i,j)=s3/s1 의 근사화된 값을 가지며, 수직 방향 변위 벡터 Vy(i,j)는 다음의 수학식; Vy(i,j)=(s6-Vx*s2)/s4 의 근사화된 값을 갖는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 방법.
  7. 제 2항에 있어서,
    상기 수평 및 수직 방향 경사도값은 상기 제 1 대응 픽셀 및 제 2 대응 픽셀을 중심으로 수평 및 수직 방향의 서브 픽셀들의 픽셀값의 변화량을 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 제 1 예측값은
    상기 기본 계층의 대응 블록의 예측값을 업샘플링하여 획득되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 방법.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 제 2 예측값을 획득하는 단계는
    상기 현재 블록의 (i,j) 위치의 픽셀에 대한 제 2 예측값을 PBIO(i,j), 상기 현재 블록의 (i,j) 위치의 픽셀에 대응되는 상기 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 픽셀값을 P0(i,j), 상기 현재 블록의 (i,j) 위치의 픽셀에 대응되는 상기 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 픽셀값을 P0(i,j), 상기 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 수평 경사도값을 GradX0(i,j), 수직 방향 경사도값을 GradY0(i,j), 상기 현재 블록의 (i,j) 위치의 픽셀에 대응되는 상기 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀의 픽셀값을 P1(i,j), 상기 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀의 수평 경사도값을 GradX1(i,j), 수직 방향 경사도값을 GradY1(i,j), 상기 수평 방향 변위 벡터를 Vx, 및 수직 방향 변위 벡터를 Vy라고 할 때,
    상기 블록 단위 양방향 움직임 보상 예측값은 다음의 수학식; (P0(i,j)+P1(i,j))/2를 통해 획득되며,
    상기 픽셀 단위 움직임 보상 예측값은 다음의 수학식; (Vx*(GradX0(i,j)-GradX1(i,j))+Vy*(GradY0(i,j)-GradY1(i,j)))/2를 통해 획득되고,
    소정의 가중치를 α(α는 실수)라고 할 때, 상기 현재 블록의 (i,j) 위치의 픽셀에 대한 제 2 예측값인 PBIO(i,j)는 다음의 수학식; PBIO(i,j)=[P0(i,j)+P1(i,j)+α*(Vx*(GradX0(i,j)-GradX1(i,j))+Vy*(GradY0(i,j)-GradY1(i,j)))]/2을 통해 획득되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 방법.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 제 1 예측값을 PBL, 상기 제 2 예측값을 PBIO, 소정의 가중치를 α(α는 실수)라고 할 때,
    상기 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 예측값(p)는 다음의 수학식; p=α* PBIO +(1-α)* PBL 을 통해 획득되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 방법.
  11. 스케일러블 비디오의 부호화 및 복호화를 위한 움직임 보상 장치에 있어서,
    향상 계층의 현재 블록과 대응되는 기본 계층의 대응 블록으로부터 상기 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 제 1 예측값을 획득하는 하위 계층 예측 정보 획득부;
    상기 현재 블록이 참조하는 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 블록을 가리키는 제 1 움직임 벡터 및 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 블록을 가리키는 제 2 움직임 벡터를 획득하고, 상기 제 1 움직임 벡터 및 제 2 움직임 벡터를 이용하여 상기 현재 블록에 대한 블록 단위 양방향 움직임 보상을 수행하는 블록 단위 움직임 보상부;
    상기 제 1 참조 픽처 및 제 2 참조 픽처의 픽셀들을 이용하여 상기 현재 블록의 각 픽셀에 대한 픽셀 단위 움직임 보상을 수행하고, 상기 블록 단위 양방향 움직임 보상 결과와 상기 픽셀 단위 움직임 보상 결과를 이용하여 상기 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 제 2 예측값을 획득하는 픽셀 단위 움직임 보상부; 및
    상기 제 1 예측값과 상기 제 2 예측값의 가중합을 이용하여 상기 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 예측값을 획득하는 예측값 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 장치.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 픽셀 단위 움직임 보상부는
    상기 현재 블록의 각 픽셀과 대응되는 상기 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 수평 및 수직 방향 경사도값, 상기 현재 블록의 각 픽셀과 대응되는 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀의 수평 및 수직 방향 경사도값, 상기 제 1 참조 픽처 및 제 2 참조 픽처의 픽셀들 및 상기 기본 계층의 대응 블록을 이용하여 상기 현재 블록의 각 픽셀의 수평 방향 변위 벡터 및 수직 방향 변위 벡터를 결정하고, 상기 제 1 대응 픽셀의 수평 및 수직 방향 경사도값, 상기 제 2 대응 픽셀의 수평 및 수직 방향 경사도값, 상기 결정된 수평 방향 변위 벡터 및 수직 방향 변위 벡터를 이용하여 상기 현재 블록의 각 픽셀의 픽셀 단위 움직임 보상 예측값을 생성하는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 장치.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 수평 방향 변위 벡터 및 수직 방향 변위 벡터는
    소정 크기의 윈도우 영역 내의 상기 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀을 상기 수평 방향 변위 벡터 및 수직 방향 변위 벡터와 상기 제 1 대응 픽셀의 수평 및 수직 방향 경사도값을 이용하여 변위시킨 제 1 변위값과, 상기 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀을 상기 수평 방향 변위 벡터 및 수직 방향 변위 벡터와 상기 제 2 대응 픽셀의 수평 및 수직 방향 경사도값을 이용하여 변위시킨 제 2 변위값 사이의 제 1 차이값의 제곱합 및 상기 제 1 예측값과 상기 제 2 예측값 사이의 제 2 차이값의 제곱값이 최소가 되도록 하는 수평 및 수직 방향 변위 벡터로 결정되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 장치.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 현재 블록의 현재 픽셀의 위치를 (i,j)(i,j는 정수), 상기 현재 블록의 현재 픽셀과 대응되는 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 픽셀값을 P0(i,j), 상기 현재 픽셀과 대응되는 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀의 픽셀값을 P1(i,j), 상기 제 1 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값을 GradX0(i,j), 수직 방향 경사도값을 GradY0(i,j), 상기 제 2 대응 픽셀의 수평 방향 경사도값을 GradX1(i,j), 수직 방향 경사도값을 GradY1(i,j), 상기 (i,j) 위치의 현재 픽셀의 제 1 예측값을 PBL(i.j) , 상기 (i,j) 위치의 현재 픽셀의 제 2 예측값을 PBIO (i.j), 수평 방향 변위 벡터를 Vx, 수직 방향 변위 벡터를 Vy라고 할 때,
    상기 제 1 변위값은 다음의 수학식; P0(i,j)+Vx*GradX0(i,j)+Vy*GradY0(i,j)의 값을 가지며,
    상기 제 2 변위값은 다음의 수학식; P1(i,j)-Vx*GradX1(i,j)-Vy*GradY1(i,j)의 값을 가지며,
    상기 수평 및 수직 방향 변위 벡터는
    상기 소정 윈도우(Ωij) 내의 현재 블록의 픽셀들의 상기 제 1 변위값과 제 2 변위값의 차이(△ij)의 제곱합과, 상기 제 1 예측값과 상기 제 2 예측값 사이의 제 2 차이값의 제곱값에 소정의 가중치 α(α는 실수)를 곱한 값을 더한 다음의 수학식;
    Figure pat00041
    의 값이 최소가 되도록 하는 상기 Vx 및 Vy의 값으로 결정되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 장치.
  15. 제 14항에 있어서,
    S1 내지 S6는 다음의 수학식들;
    Figure pat00042
    ,
    Figure pat00043
    ,
    Figure pat00044
    ,
    Figure pat00045
    ,
    Figure pat00046

    과 같이 계산되는 값들이며,
    det1=s3*s5-s2*s6, det2=s1*s6-s3*s4, det=s1*s5-s2*s4 와 같이 계산될 때,
    상기 (i,j) 위치의 현재 픽셀에 대한 수평 방향 변위 벡터 Vx(i,j)는 다음의 수학식; Vx(i,j)=det1/det 의 값을 가지며, 수직 방향 변위 벡터 Vy(i,j)는 다음의 수학식; Vy(i,j)=det2/det 의 값을 갖는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 장치.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 (i,j) 위치의 현재 픽셀에 대한 수평 방향 변위 벡터 Vx(i,j)는 다음의 수학식; Vx(i,j)=s3/s1 의 근사화된 값을 가지며, 수직 방향 변위 벡터 Vy(i,j)는 다음의 수학식; Vy(i,j)=(s6-Vx*s2)/s4 의 근사화된 값을 갖는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 장치.
  17. 제 12항에 있어서,
    상기 수평 및 수직 방향 경사도값은 상기 제 1 대응 픽셀 및 제 2 대응 픽셀을 중심으로 수평 및 수직 방향의 서브 픽셀들의 픽셀값의 변화량을 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 장치.
  18. 제 1항에 있어서,
    상기 제 1 예측값은
    상기 기본 계층의 대응 블록의 예측값을 업샘플링하여 획득되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 장치.
  19. 제 11항에 있어서,
    상기 현재 블록의 (i,j) 위치의 픽셀에 대한 제 2 예측값을 PBIO(i,j), 상기 현재 블록의 (i,j) 위치의 픽셀에 대응되는 상기 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 픽셀값을 P0(i,j), 상기 현재 블록의 (i,j) 위치의 픽셀에 대응되는 상기 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 픽셀값을 P0(i,j), 상기 제 1 참조 픽처의 제 1 대응 픽셀의 수평 경사도값을 GradX0(i,j), 수직 방향 경사도값을 GradY0(i,j), 상기 현재 블록의 (i,j) 위치의 픽셀에 대응되는 상기 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀의 픽셀값을 P1(i,j), 상기 제 2 참조 픽처의 제 2 대응 픽셀의 수평 경사도값을 GradX1(i,j), 수직 방향 경사도값을 GradY1(i,j), 상기 수평 방향 변위 벡터를 Vx, 및 수직 방향 변위 벡터를 Vy라고 할 때,
    상기 블록 단위 양방향 움직임 보상 예측값은 다음의 수학식; (P0(i,j)+P1(i,j))/2를 통해 획득되며,
    상기 픽셀 단위 움직임 보상 예측값은 다음의 수학식; (Vx*(GradX0(i,j)-GradX1(i,j))+Vy*(GradY0(i,j)-GradY1(i,j)))/2를 통해 획득되고,
    소정의 가중치를 α(α는 실수)라고 할 때, 상기 현재 블록의 (i,j) 위치의 픽셀에 대한 제 2 예측값인 PBIO(i,j)는 다음의 수학식; PBIO(i,j)=[P0(i,j)+P1(i,j)+α*(Vx*(GradX0(i,j)-GradX1(i,j))+Vy*(GradY0(i,j)-GradY1(i,j)))]/2을 통해 획득되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 장치.
  20. 제 11항에 있어서,
    상기 제 1 예측값을 PBL, 상기 제 2 예측값을 PBIO, 소정의 가중치를 α(α는 실수)라고 할 때,
    상기 현재 블록을 구성하는 각 픽셀의 예측값(p)는 다음의 수학식; p=α* PBIO +(1-α)* PBL 을 통해 획득되는 것을 특징으로 하는 움직임 보상 장치.
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