KR20160030146A

KR20160030146A - Method and apparatus for encoding of video using depth image

Info

Publication number: KR20160030146A
Application number: KR1020160023072A
Authority: KR
Inventors: 박광훈; 김태욱; 이윤진
Original assignee: 경희대학교 산학협력단
Priority date: 2014-03-28
Filing date: 2016-02-26
Publication date: 2016-03-16
Also published as: CN106165425B; KR20150114356A; CN106165425A; KR101603413B1; KR102129271B1

Abstract

A video coding method using depth information and a device thereof are disclosed. According to an embodiment, the video coding method using depth information comprises the following steps of: extracting depth value distribution information of the current largest coding unit (LCU); predicting division structure candidates of the LCU based on the depth value distribution information; and determining an optimum division structure among the division structure candidates of the LCU based on at least one among coding efficiency and image quality information. Therefore, the method eliminates performance deterioration and enables efficient coding.

Description

TECHNICAL FIELD The present invention relates to a video encoding method and apparatus using depth information,

본 발명은 깊이 정보를 이용한 비디오 부호화에 관한 것으로, 깊이 정보를 이용하여 객체 정보를 유도하고 영상을 효율적으로 부호화하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to video encoding using depth information, and more particularly, to a method and apparatus for efficiently encoding an image by deriving object information using depth information.

깊이 정보 영상은 3차원 비디오 부호화에서 널리 활용되고 있으며, Xbox 게임기에서의 키넥트(Kinect) 카메라, 인텔 SENZ3D 웹캠, IPad에서의 iSense 3D 스캐너, 구글 Tango 스마트폰 등과 같은 새로운 입력장치들에 구비된 깊이 정보 카메라는 여러 다양한 3D 및 2D 응용 어플리케이션에서 활용될 수 있다.Depth information images are widely used in 3D video encoding and have depths in new input devices such as Kinect cameras on Xbox game machines, Intel SENZ3D webcams, iSense 3D scanners on IPad, Google Tango smartphones, Information cameras can be used in many different 3D and 2D application applications.

한편, 깊이 정보 카메라의 대중화 및 보급으로 2D/3D 응용 어플리케이션은 더욱 다양한 2D/3D 응용 서비스를 통해 대중화가 진행 중에 있으며, 그에 따라 향후 멀티미디어 카메라 시스템에 깊이 정보 카메라가 포함되어 다양한 정보의 활용이 가능하다.On the other hand, 2D / 3D application applications are popularized with more 2D / 3D application services due to popularization and diffusion of depth information cameras, so that multimedia camera systems can be used for various information including depth camera. Do.

미국공개특허 제20140085416호(발명의 명칭: Method and apparatus of texture image compress in 3d video coding)US Patent Publication No. 20140085416 entitled " Method and apparatus for compressing texture image in 3d video coding " 한국공개특허 제2012-0137305호(발명의 명칭: 블록 분할 방법 및 이러한 방법을 사용하는 장치)Korean Patent Publication No. 2012-0137305 (entitled " Method for dividing a block and apparatus using such a method) 한국공개특허 제2014-0048784호(발명의 명칭: 제한적 깊이정보값을 공유하여 움직임 정보를 유도하는 방법 및 장치)Korean Patent Publication No. 2014-0048784 entitled " Method and Apparatus for Deriving Motion Information by Sharing Limited Depth Information Value "

본 발명의 목적은 2차원 비디오 부호화시 깊이 정보를 이용함으로써 성능 열화가 없고 효율적인 부호화가 가능한 영상 부호화 방법 및 장치를 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide an image encoding method and apparatus capable of efficient encoding without deterioration in performance by using depth information in two-dimensional video encoding.

일 실시예에 따른 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법은, 현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 단계; 상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 단계; 및 코딩 효율 및 화질 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 단계를 포함한다. A method of encoding an image using depth information according to an exemplary embodiment includes extracting depth value distribution information of a current maximum coding unit (LCU); Estimating partition structure candidates of the LCU based on the depth value distribution information; And determining an optimal partitioning structure among partitioning structure candidates of the LCU based on at least one of coding efficiency and picture quality information.

다른 일 실시예에 따른 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법은, 현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 단계; 상기 LCU 에 포함되는 CU의 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 CU의 객체 구조를 예측하는 단계; 및 상기 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 율 왜곡 비용 연산 중 일부를 생략하고 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 단계를 포함한다. According to another aspect of the present invention, there is provided a method of encoding an image using depth information, comprising: extracting depth value distribution information of a current maximum coding unit (LCU); Predicting the object structure of the CU based on the depth value distribution information of the CU included in the LCU; And omitting some of the rate distortion cost computation based on the object structure prediction of the CU and determining an optimal partition structure among the partition structure candidates of the LCU.

또 다른 일 실시예에 따른 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법은, 깊이 영상으로부터 현재 코딩 유닛(CU: Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 단계; 및 상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는 지를 확인하고, 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는지의 여부에 따라 상기 현재 CU의 분할 구조를 예측하는 단계를 포함한다. According to another embodiment of the present invention, there is provided a method of encoding an image using depth information, comprising: extracting depth value distribution information of a current coding unit (CU) from a depth image; And determining whether the current CU is a single object based on the depth value distribution information and predicting the partition structure of the current CU according to whether or not the current CU is a single object.

일 실시예에 따른 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 장치는, 깊이 영상으로부터 현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 깊이값 추출부; 상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 분할구조 예측부; 및 코딩 효율 및 화질 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 최적 분할구조 결정부를 포함한다. An image encoding apparatus using depth information according to an exemplary embodiment includes a depth value extractor for extracting depth value distribution information of a current maximum coding unit (LCU) from a depth image; A division structure predicting unit for predicting the division structure candidates of the LCU based on the depth value distribution information; And an optimal partitioning structure determining unit for determining an optimal partitioning structure among partitioning structure candidates of the LCU based on at least one of coding efficiency and picture quality information.

다른 일 실시예에 따른 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 장치는, 깊이 영상으로부터 현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 깊이값 추출부; 상기 LCU 에 포함되는 CU의 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 CU의 객체 구조를 예측하는 객체구조 예측부; 및 상기 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 율 왜곡 비용 연산 중 일부를 생략하고 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 최적 분할구조 결정부를 포함한다. An image encoding apparatus using depth information according to another embodiment includes a depth value extracting unit for extracting depth value distribution information of a current maximum coding unit (LCU: Largest Coding Unit) from a depth image; An object structure predicting unit for predicting an object structure of the CU based on depth value distribution information of CUs included in the LCU; And an optimal partitioning structure determining unit for omitting some of the rate distortion cost calculations based on the object structure prediction of the CU and determining an optimal partitioning structure among the partitioning structure candidates of the LCU.

또 다른 일 실시예에 따른 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 장치는, 깊이 영상으로부터 현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 깊이값 추출부; 및 상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는 지를 확인하고, 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는지의 여부에 따라 상기 현재 CU의 분할 구조를 예측하는 분할구조 예측부를 포함한다. According to another embodiment of the present invention, an image encoding apparatus using depth information includes a depth value extracting unit for extracting depth value distribution information of a current maximum coding unit (LCU) from a depth image; And a partition structure predicting unit for determining whether the current CU is a single object based on the depth value distribution information and predicting a partition structure of the current CU according to whether the current CU is a single object or not.

본 발명의 실시예에 따르면, 깊이 정보 카메라에서 획득한 깊이 정보 영상을 이용해 2차원 일반 영상을 부호화함으로써, 2D 영상에 대한 효율적인 부호화를 수행할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a 2D general image is encoded using a depth information image acquired from a depth information camera, thereby efficiently encoding 2D images.

도 1은 일반 영상 및 일반 영상의 깊이 정보 맵에 대한 예시도이다.
도 2는 키넥트 입력 장치의 예시도이다.
도 3은 웹캠 제품을 나타낸다.
도 4는 iSense 3D 스캐너 장치를 나타낸다.
도 5는 구글 Tango 스마트폰을 나타낸다.
도 6은 HEVC 부호화 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 스마트 폰에서 HEVC 인코더가 적용된 영상 부호화의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 스마트 폰에서 깊이 영상이 포함된 HEVC의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 영상의 복수의 유닛들로 분할하는 예들을 나타낸다.
도 10은 LCU 단위로 CU 분할 구조를 결정하는 예를 나타낸다.
도 11은 영상을 복수의 예측 유닛들로 분할하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 일반 영상의 예를 나타내는 도면이다.
도 13은 도 12의 일반 영상에 대한 깊이 정보 맵의 예를 나타내는 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 방법을 나타낸다.
도 15는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 영상 부호화 방법을 나타낸다.
도 16는 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 영상 부호화 방법을 나타낸다.
도 17은 본 발명의 실시예에 따른 LCU 단위 최적 CU 분할 구조 결정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 CU 분할 조기 종료 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 19는 CU의 깊이 값 분포 예들을 나타내는 도면이다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 CU 분할 조기 종료 과정의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 21은 CU의 객체 구성의 다양한 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 22 및 도 23은 본 발명의 실시예에 따른 영상 부호화 방법들을 설명하기 위한 도면이다.
도 24는 본 발명의 일 실시예에 따른 분할 구조 결정 간소화 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 25는 본 발명의 일 실시예에 따른 분할 구조 결정 간소화 과정의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 26은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.1 is an exemplary view of a depth information map of a general image and a general image.
Figure 2 is an illustration of a Kinect input device.
Figure 3 shows a webcam product.
Figure 4 shows an iSense 3D scanner device.
Figure 5 shows a Google Tango smartphone.
6 is a diagram for explaining an HEVC encoding apparatus.
7 is a diagram for explaining an example of image encoding using a HEVC encoder in a smartphone.
8 is a view for explaining an example of an HEVC including a depth image in a smartphone.
Fig. 9 shows examples of dividing into a plurality of units of an image.
FIG. 10 shows an example of determining a CU division structure in units of LCUs.
11 is a diagram for explaining an example of dividing an image into a plurality of prediction units.
12 is a diagram showing an example of a general image.
13 is a diagram showing an example of a depth information map for the general image of Fig.
14 illustrates an image encoding method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 15 illustrates an image encoding method according to another embodiment of the present invention.
16 illustrates a method of encoding an image according to another embodiment of the present invention.
17 is a flowchart for explaining a LCU unit optimal CU division structure determination method according to an embodiment of the present invention.
18 is a flowchart illustrating a CU split early termination process according to an embodiment of the present invention.
19 is a diagram showing examples of depth value distribution of a CU.
20 is a flowchart for explaining another example of the CU split early termination process according to an embodiment of the present invention.
21 is a diagram for explaining various examples of the object configuration of the CU.
22 and 23 are views for explaining image encoding methods according to an embodiment of the present invention.
FIG. 24 is a diagram for explaining a process of simplifying a partition structure according to an embodiment of the present invention.
FIG. 25 is a view for explaining another example of a process of simplifying a partition structure according to an embodiment of the present invention.
26 is a view for explaining a configuration of an image encoding apparatus according to an embodiment of the present invention.

이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.The following merely illustrates the principles of the invention. Thus, those skilled in the art will be able to devise various apparatuses which, although not explicitly described or shown herein, embody the principles of the invention and are included in the concept and scope of the invention. Furthermore, all of the conditional terms and embodiments listed herein are, in principle, intended only for the purpose of enabling understanding of the concepts of the present invention, and are not intended to be limiting in any way to the specifically listed embodiments and conditions .

예를 들어, 본 명세서의 블럭도는 본 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 회로의 개념적인 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도, 상태 변환도, 의사 코드 등은 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.For example, it should be understood that the block diagrams herein represent conceptual aspects of exemplary circuits embodying the principles of the invention. Similarly, all flowcharts, state transition diagrams, pseudo code, and the like are representative of various processes that may be substantially represented on a computer-readable medium and executed by a computer or processor, whether or not the computer or processor is explicitly shown .

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 일반 영상 및 일반 영상의 깊이 정보 맵에 대한 예시도이다. 도 2는 키넥트 입력 장치의 예시도이다. 1 is an exemplary view of a depth information map of a general image and a general image. Figure 2 is an illustration of a Kinect input device.

도 1을 참조하면, 도 1의 (A)는 카메라를 통해 실제 촬영한 영상이고, (B)는 실제 영상에 대한 깊이 영상, 즉 깊이 정보 영상(또는 깊이 정보 맵)을 나타낸다. 깊이 정보(Depth Information)는 카메라와 실제 사물간의 거리를 나타내는 정보를 의미한다. Referring to FIG. 1, FIG. 1 (A) shows an image actually photographed through a camera, and FIG. 1 (B) shows a depth image of a real image, that is, a depth information image (or a depth information map). Depth Information means information indicating the distance between a camera and an actual object.

이러한 깊이 정보 영상은 주로 3차원 가상 시점 영상을 생성하는데 활용되며, 실제 이와 관련된 연구로 ISO/IEC의 MPEG(Moving Picture Experts Group)과 ITU-T의 VCEG(Video Coding Experts Group)의 공동 표준화 그룹인 JCT-3V(The Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extension Development)에서 3차원 비디오 표준화가 현재 진행 중에 있다. This depth information image is mainly used to generate three-dimensional virtual viewpoint images. As a result of this study, a joint standardization group of ISO / IEC Moving Picture Experts Group (MPEG) and ITU-T VCEG (Video Coding Experts Group) 3D video standardization is currently underway in JCT-3V (Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extension Development).

3차원 비디오 표준은 일반 영상과 그것의 깊이 정보 영상을 이용하여 스테레오스코픽 영상뿐만 아니라 오토스테레오스코픽 영상의 재생등을 지원할 수 있는 진보된 데이터 형식과 그에 관련된 기술에 대한 표준을 포함하고 있다.The 3D video standard includes standards for advanced data formats and related technologies that can support stereoscopic images as well as stereoscopic images using general images and their depth information images.

2010년 11월 마이크로소프트는 XBOX-360 게임 디바이스의 새로운 입력장치로 키넥트(Kinect) 센서를 출시하였는데, 이 장치는 사람의 동작을 인지하여 컴퓨터 시스템에 연결하는 장치로 도 2에서 보듯 RGB 카메라뿐 아니라 3D Depth 센서를 포함하여 이루어져 있다. 또한, 키넥트는 영상 장치로도 RGB 영상 및 최대 640x480 깊이 정보 맵(Depth Map)을 생성해 연결된 컴퓨터에 제공할 수 있다. 이외에도 2014년 인텔은 노트북용으로 320x240 Depth 센서가 장착된 720p CREATIVE SENZ3D 웹캠을 발표하였고, 애플은 RGB 카메라와 Depth 센서를 이용한 iPad 용 3D 스캐너로 iSense를 출시하였고, 구글은 Depth 센서가 장착된 Tango 스마트폰을 발표하였다.In November 2010, Microsoft released Kinect sensor as a new input device for XBOX-360 game devices. It is a device that recognizes human motion and connects it to a computer system. As shown in Figure 2, But also includes a 3D Depth sensor. In addition, the Kincet can generate RGB images and depth information maps (Depth Map) up to 640x480 with the image device and provide them to the connected computer. In 2014, Intel announced a 720p CREATIVE SENZ3D webcam with a 320x240 depth sensor for laptops. Apple released iSense as a 3D scanner for iPad with RGB camera and Depth sensor, and Google launched Tango Smart Phone.

도 3은 웹캠 제품을 나타낸다. Figure 3 shows a webcam product.

도 3을 참조하면, CREATIVE SENZ3D 웹캠을 나타내고 있으며, 도 3의 (A)는 SENZ3D 웹캠제품을 나타내고, (B)는 SENZ3D 웹캠 프로토타입을 나타낸다. Referring to FIG. 3, a CREATIVE SENZ3D webcam is shown, wherein FIG. 3A shows a SENZ3D webcam product and FIG. 3B shows a SENZ3D webcam prototype.

도 4는 iSense 3D 스캐너 장치를 나타내고, 도 5는 구글 Tango 스마트폰을 나타낸다. Figure 4 shows an iSense 3D scanner device, and Figure 5 shows a Google Tango smartphone.

도 4의 (A)는 iSense 제품을 나타내고, (B)는 iSense를 통한 스캐닝 처리의 예를 나타낸다. 도 5의 (A)는 구글 Tango 스마트폰 제품을 나타내고, (B)는 구글 Tango 스마트폰 프로토타입을 나타낸다. 4 (A) shows an iSense product, and (B) shows an example of a scanning process through iSense. FIG. 5A shows a Google Tango smartphone product, and FIG. 5B shows a Google Tango smartphone prototype.

키넥트, iSense 3D 스캐너, 인텔 SENZ3D 웹캠과 같은 영상 장비 및 구글 Tango 스마트폰의 출현은 고가의 2차원 및 3차원 게임이나 영상 서비스와 같은 다양한 응용 어플리케이션을 대중적으로 즐길 수 있게 되는 계기가 되었으며, 깊이 정보 카메라 또는 센서가 부착된 비디오 장치가 대중화가 되고 있음을 보여주고 있다.The advent of visual devices such as Kinect, iSense 3D Scanner, Intel SENZ3D webcam, and Google Tango smartphone has made it possible to popularize a variety of applications such as high-end 2D and 3D games and video services, An information camera or a video device with a sensor is being popularized.

이처럼 앞으로의 비디오 시스템이 2차원 일반 영상을 위한 서비스뿐 만 아니라 일반 영상 카메라에 Depth 카메라가 결합되어 2차원과 3차원 응용 영상 서비스가 기본적으로 제공되는 형태 또는 핸드헬드(handheld) 시스템에서의 입력 보조장치의 형태로 발전할 것으로 예상된다.As such, the future video system is not only a service for two-dimensional general video, but also a type in which a two-dimensional and three-dimensional application video service is basically provided by combining a general video camera with a depth camera, or an input assistance in a handheld system It is expected to develop in the form of devices.

일반 카메라와 Depth 카메라가 기본적으로 결합된 비디오 시스템은 3차원 비디오 코덱에서 깊이 정보를 이용하는 것뿐 아니라, 2차원 비디오 코덱에서도 깊이 정보를 이용하는 새로운 방법이라 할 수 있겠다. A video system in which a general camera and a depth camera are fundamentally combined is a new method of using depth information in a two-dimensional video codec as well as using depth information in a three-dimensional video codec.

또한, 깊이 정보 카메라가 포함된 카메라 시스템에서 일반 영상의 부호화는 기존 비디오 코덱을 그대로 사용하여 부호화될 수 있다. 여기서 기존의 비디오 코덱의 일예로, MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, H.261, H.262, H.263, H.264/AVC, MVC, SVC, HEVC, SHVC, 3D-AVC, 3D-HEVC, VC-1, VC-2, VC-3 등으로 부호화 될 수 있으며, 그외 다양한 코덱으로 부호화될 수 있다.Also, in a camera system including a depth information camera, general image encoding can be performed using the existing video codec as it is. AVC, MVC, SVC, HEVC, SHVC, 3D-AVC, MPEG-2, MPEG-4, H.261, H.262, H.263, H.264 / AVC, , 3D-HEVC, VC-1, VC-2, VC-3, and the like, and can be encoded with various other codecs.

도 6은 HEVC 부호화 장치를 설명하기 위한 도면이다. 6 is a diagram for explaining an HEVC encoding apparatus.

실제 영상과 그것의 깊이 정보 맵을 부호화하는 방법의 일예로, 현재까지 개발된 비디오 부호화 표준 중에서 최고의 부호화 효율을 가지는 MPEG(Moving Picture Experts Group)과 VCEG(Video Coding Experts Group)에서 공동으로 표준화를 완료한 HEVC(High Efficiency Video Coding)를 이용하여 부호화를 수행할 수 있다. HEVC의 부호화 구조도의 일 예는 도 6과 같다. 도 6에서와 같이 HEVC에는 부호화 단위 및 구조, 화면 간(Inter) 예측, 화면 내(Intra) 예측, 보간(Interpolation), 필터링(filtering), 변환(Transform) 방법 등 다양한 새로운 알고리즘들을 포함하고 있다. 도 6은 영상 부호화 장치의 구성에 대한 일 예를 블록도로 도시한 것으로, HEVC 코덱에 따른 부호화 장치의 구성을 나타낸 것이다.As an example of a method of encoding an actual image and its depth information map, the Moving Picture Experts Group (MPEG) and the Video Coding Experts Group (VCEG), which have the highest coding efficiency among the video coding standards developed so far, Encoding can be performed using one HEVC (High Efficiency Video Coding). An example of a coding structure of HEVC is shown in Fig. As shown in FIG. 6, the HEVC includes various new algorithms such as coding unit and structure, inter prediction, intra prediction, interpolation, filtering, and transform. 6 is a block diagram showing an example of the configuration of the image encoding apparatus, and shows the configuration of an encoding apparatus according to the HEVC codec.

이때, 도 6의 필터부와 참조영상 버퍼 사이에는 SAO(Sample Adaptive Offset)이 구비될 수 있다. SAO는 코딩 에러를 보상하기 위해 화소값에 적정 오프셋(offset) 값을 더해줄 수 있다.At this time, SAO (Sample Adaptive Offset) may be provided between the filter unit of FIG. 6 and the reference image buffer. The SAO may add a proper offset value to the pixel value to compensate for coding errors.

HEVC는 인터 예측 부호화, 즉 화면 간 예측 부호화를 수행하므로, 현재 부호화된 영상은 참조 영상으로 사용되기 위해 복호화되어 저장될 필요가 있다. 따라서 양자화된 계수는 역양자화부에서 역양자화되고 역변환부에서 역변환된다. 역양자화, 역변환된 계수는 가산기(175)를 통해 예측 블록과 더해지고 복원 블록이 생성된다. 필터부를 거친 복원 블록은 참조 영상 버퍼에 저장된다.Since the HEVC performs inter prediction coding, i.e., inter prediction coding, the currently encoded image needs to be decoded and stored for use as a reference image. Accordingly, the quantized coefficients are inversely quantized in the inverse quantization unit and inversely transformed in the inverse transformation unit. The inverse quantized and inverse transformed coefficients are added to the prediction block through the adder 175 and a reconstruction block is generated. The reconstruction block that has passed through the filter section is stored in the reference image buffer.

도 7은 스마트 폰에서 HEVC 인코더가 적용된 영상 부호화의 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 8은 스마트 폰에서 깊이 영상이 포함된 HEVC의 예를 설명하기 위한 도면이다.7 is a diagram for explaining an example of image encoding using a HEVC encoder in a smartphone. 8 is a view for explaining an example of an HEVC including a depth image in a smartphone.

도 7을 참조하면, HEVC 인코더가 적용된 스마트폰에서의 일반적인 형태는, 스마트폰을 통해 촬영된 영상을 HEVC 인코더를 이용해 부호화 하고, 부호화 된 영상을 가지고 서비스를 제공 받는 형태일 수 있다. Referring to FIG. 7, a general form in a smartphone to which an HEVC encoder is applied may be a form in which an image photographed through a smartphone is encoded using an HEVC encoder, and a service is provided with a coded image.

하지만 Depth 카메라가 포함된 스마트폰을 통해 영상을 촬영한다면 도 8과 같이 일반 영상(Texture)과 깊이 영상(Depth)이 독립적으로 생산되고, 깊이 정보를 이용하여 일반 영상과의 상관성을 이용하여 최적화를 통한 HEVC 인코더를 통해서 복잡도 감소를 통해 더욱 향상된 부호화 영상을 얻을 수 있다.However, if an image is captured through a smart phone including a Depth camera, the texture and the depth are independently generated as shown in FIG. 8, and the optimization is performed using the correlation with the general image using the depth information Through the HEVC encoder through the reduction of the complexity can get better images.

종래기술 특허문헌 1인 미국공개특허 제20140085416호는 깊이 맵(Depth map)으로부터 현재 블록의 객체에 대한 정보를 확인하여 블록을 병합(merge)하는 구성을 개시하고 있으나, 깊이 정보를 이용하여 어떻게 코딩 유닛을 분할하여 부호화할 것인가에 대해서는 전혀 개시하지 못하고 있다. In the conventional technique disclosed in U.S. Patent Publication No. 20140085416, a block is merged by confirming information about an object of a current block from a depth map. However, It has not been disclosed at all whether to divide and encode the unit.

또한, 종래기술 특허문헌 2인 한국공개특허 제2012-0137305호 및 특허문헌 3인 한국공개특허 제2014-0048784호는 깊이 정보를 이용하는 내용을 개시하지 못하거나 CU의 분할 구조를 예측하기 위한 구성을 명확하게 제시하지 못하고 있다. Korean Patent Laid-Open Publication No. 2001-0137305 and Japanese Laid-Open Patent Application No. 2014-0048784, which are related to Patent Document 2, can not disclose contents using depth information, It is not clearly presented.

도 9는 영상의 복수의 유닛들로 분할하는 예들을 나타낸다. Fig. 9 shows examples of dividing into a plurality of units of an image.

고효율 비디오 코딩 방식은 부호화를 수행할 때 영상을 코딩 유닛(CU: Coding Unit, 이하 'CU')의 기본 단위인 LCU(LCU: Largest Coding Unit) 단위로 나누어 부호화를 수행한다.The high-efficiency video coding scheme performs coding by dividing an image into LCU (LCU: Largest Coding Unit) units, which is a basic unit of a coding unit (CU) when performing coding.

여기서, CU는 기존의 비디오 코덱인 H.264/AVC에서의 기본 블록인 매크로블록(MB: Macro Block, 이하 'MB')과 유사한 역할을 하지만, 16x16의 고정 크기를 갖는 MB와 달리 CU는 가변적으로 크기를 정할 수 있다. 또한 부호화를 위해 분할된 LCU는 영상의 효율적인 부호화를 위해 다시 LCU 보다 작은 크기를 갖는 여러 CU로 분할될 수 있다.Here, the CU plays a role similar to a macro block (MB), which is a basic block in H.264 / AVC, which is a conventional video codec, but unlike an MB having a fixed size of 16x16, You can set the size to. In addition, the divided LCU for encoding can be divided into several CUs having a smaller size than the LCU for efficient encoding of the image.

도 9를 참조하면, 64x64 크기의 LCU는 다양한 방식으로 복수의 CU들로 분할될 수 있다. Referring to FIG. 9, a 64x64 LCU may be divided into a plurality of CUs in various manners.

도 9의 (A)는 분할 깊이 값이 0인 64x64 크기의 LCU를 분할 깊이 1인 32x32 크기의 CU들로 분할한 예를 나타낸다.9A shows an example in which a 64x64 LCU having a division depth value of 0 is divided into 32x32 CUs having a division depth of 1. FIG.

도 9의 (B)는 32x32 크기의 CU들 중 하나를 분할 깊이 2로 분할한 예를 나타내고, (C)는 32x32 크기의 CU들 중 두개를 분할 깊이 2로 분할한 예를 나타낸다. FIG. 9B shows an example of dividing one of CUs having a size of 32x32 by a division depth 2, and FIG. 9C shows an example of dividing two of 32x32 CUs into a division depth 2.

도 9의 (D)는 분할깊이 3으로 분할된 CU들을 포함하는 예를 나타낸다. FIG. 9D shows an example including CUs divided by the division depth 3.

따라서, LCU 또는 CU의 분할구조 후보들은 다양한 방식으로 존재할 수 있다. Thus, the LCU or CU partition structure candidates may exist in various ways.

LCU 분할 구조는 부호화 단위의 분할 정보이다. 위와 같이 다양한 LCU 분할 구조를 생성하여 LCU 분할 구조 후보에 저장한 뒤, 최적의 LCU 분할 구조를 결정하는 단계에서 LCU 단위로 LCU 분할 구조 후보 중 하나의 분할 구조를 최적의 LCU 분할 구조로서 선택하게 된다. 이러한 방법을 사용함으로써 LCU 단위로 영상의 특성에 맞게 적응적인 LCU 분할 구조를 기초로 부호화를 수행함으로써 부호화 효율 및 화질 측면에서 효율적인 부호화를 수행할 수 있다는 장점이 있다.The LCU division structure is division information of the encoding unit. In the step of determining the optimal LCU partition structure after creating the various LCU partition structures as described above and storing them in the candidate LCU partition structure, one of the LCU partition structure candidates is selected as the optimal LCU partition structure in units of LCU . By using this method, encoding is performed on the basis of an LCU divided structure adaptive to the characteristics of an image in units of LCU, thereby effectively encoding in terms of encoding efficiency and image quality.

도 10은 LCU 단위로 CU 분할 구조를 결정하는 예를 나타낸다. FIG. 10 shows an example of determining a CU division structure in units of LCUs.

HEVC의 인코더에서는 영상의 특성에 따라 LCU 내의 부호화 단위의 분할 방법을 다르게 결정할 수 있다. 즉, 최적의 LCU 분할 구조를 결정하기 위해 다양한 경우의 분할 구조를 부호화할 수 있는데 최적의 LCU 분할 구조를 결정하기 위한 방법으로 각각의 분할 깊이마다 모든 부호화 단위의 예측 모드(Intra, Inter 모드 등)를 사용하여 부호화를 수행한 뒤, 부호화되는 비트량과 화질에 따라 해당 부호화 단위의 예측 모드를 결정하는 방법을 사용할 수 있다. In the HEVC encoder, it is possible to differently determine the division method of the encoding unit in the LCU according to the characteristics of the image. That is, in order to determine an optimal LCU division structure, various types of division structures can be encoded. As a method for determining an optimal LCU division structure, a prediction mode (Intra, Inter mode, etc.) , And then a prediction mode of the corresponding encoding unit is determined according to the amount of bits to be encoded and the image quality.

예를 들어 도 9에서처럼, 깊이 0인 64x64 부호화 단위로 Intra 모드와 Inter 모드 등으로 각각 부호화를 수행한 뒤 최적의 모드를 저장해두고, 64x64 크기의 부호화 단위를 4개로 분할하여 각각의 32x32 크기의 부호화 단위로 Intra 모드와 Inter 모드 등으로 각각 부호화를 재귀적으로 수행할 수 있다. 이 때 분할된 4개의 32x32 크기의 부호화 단위는 각각 독립적으로 예측 모드가 선택될 수 있다. 또한 32x32 크기의 부호화 단위 내에서도 16x16 크기의 부호화 단위 4개로 분할하여 부호화를 수행한다. 이렇게 재귀적인 방식으로 해당 부호화 단위를 분할하여 부호화를 수행한 뒤, 비트량과 화질 측면에서 가장 효율적인 부호화 단위의 분할 구조를 결정한다. For example, as shown in FIG. 9, a 64x64 coding unit having a depth of 0 is coded using an Intra mode and an Inter mode, and an optimal mode is stored. A 64x64 coding unit is divided into four, The encoding can be performed recursively in the Intra mode and the Inter mode, respectively. In this case, the prediction mode can be selected independently for each of the four 32x32 size coding units. Also, encoding is performed by dividing into 4 16x16 encoding units even in a 32x32 encoding unit. The encoding unit is divided and encoded in the recursive manner, and the most efficient division unit of the encoding unit is determined in terms of bit amount and image quality.

예를 들어, 부호화한 4개의 32x32 크기의 부호화 단위의 비트량과 화질이 64x64 크기의 부호화 단위로 부호화를 한 경우보다 효율적일 경우, 해당 부호화 단위는 32x32 크기의 부호화 단위 4개로 분할된다고 결정한다. 인코더(영상 부호화기)에서 영상을 부호화할 때 LCU가 분할될 수 있는 모든 경우의 수에 대하여 최적의 부호화 단위 분포를 찾게 되는데, 이는 인코더의 계산 복잡도를 높이는 요인으로 작용한다. For example, if the bit amount and image quality of the encoded four 32x32 size encoding units are more efficient than those encoding with 64x64 size encoding units, the encoding unit is determined to be divided into four 32x32 size encoding units. When encoding an image in an encoder (image encoder), the optimal encoding unit distribution is searched for every number of cases where the LCU can be divided, which increases the computational complexity of the encoder.

효율적인 압축 성능을 위해 많은 경우의 수에 대해 부호화 효율을 판단할 수록 계산 복잡도가 증가하는 현상이 발생한다.For efficient compression performance, the computational complexity increases as the coding efficiency is judged for many cases.

도 11은 영상을 복수의 예측 유닛들로 분할하는 예를 설명하기 위한 도면이다. 11 is a diagram for explaining an example of dividing an image into a plurality of prediction units.

도 11을 참조하면, CU의 기본 구조는 정사각형 크기의 2Nx2N으로 나타낼 수 있다. Referring to FIG. 11, the basic structure of a CU can be represented by 2Nx2N of a square size.

CU 내에서 분할되는 예측 구조로 예측 유닛(PU: Prediction Unit, 이하 'PU')들을 나타내고 있다. Prediction units (PUs) are shown in the prediction structure divided in the CU.

도 11에서 참조부호 1110은 대칭적 분할 구조로 SMP(Symmetric Motion Partitioning)의 예를 나타내고, 참조부호 1120은 상하 또는 좌우의 대칭적 분할 구조로 2NxN 과 Nx2N 구조의 예를 나타내고 있다. 11, reference numeral 1110 denotes an example of Symmetric Motion Partitioning (SMP) with a symmetrical division structure, and reference numeral 1120 denotes an example of a 2NxN and Nx2N structure with symmetrical division structure of up and down or right and left.

그리고 참조부호 1130은 비대칭 분할 구조로 AMP(Asymmetric Motion Partitioning)의 예로서, 2NxnU, 2NxnD, nLx2N, nRx2N의 예를 나타내고 있다. 이때, n은 정수이고, U, D, L, R은 각각 정수 또는 유리수일 수 있다. Reference numeral 1130 denotes an example of 2NxnU, 2NxnD, nLx2N, and nRx2N as examples of AMP (Asymmetric Motion Partitioning) as an asymmetric division structure. Here, n is an integer, and U, D, L, and R may be integers or rational numbers, respectively.

PU는 CU 단위로 인트라 또는 인터 모드로 부호화를 수행할 때, 더욱 효율적인 부호화를 위해 결정되는 구조이다. 이는 CU 단위로의 부호화 수행에서 정확한 예측을 할 수 없는 경우 CU 내에 PU 단위로 나누어서 각각의 PU를 독립적으로 예측하여 부호화하기 위함이다. PU 분할 구조를 결정하는 과정에서 예측하려는 현재 블록에 대해 도 11에 도시한 모든 PU 분할 구조로 예측하여 예측 치가 현재 블록과 제일 근접한 블록을 갖는 PU 분할 구조로 결정될 수 있다. The PU is a structure determined for more efficient encoding when performing encoding in intra or inter mode in units of CU. This is to predict and encode each PU independently by dividing it into PU units in the CU when accurate prediction can not be performed in the encoding in the unit of CU. In the process of determining the PU division structure, the current block to be predicted may be predicted by all the PU division structures shown in FIG. 11, and the predicted value may be determined as a PU division structure having the block closest to the current block.

도 9 내지 도 11의 분할 구조 결정 및 PU 분할 구조 결정은 주변 블록에 대해 객체 정보를 고려하지 않고 있다. 이는 당연한데, 2차원 영상의 경우, Depth 카메라가 없다면 2차원 영상 분석을 통하여 영상내의 객체정보를 추출해내야 하므로, 현존하는 2차원 비디오 부호화 방법에는 객체 정보를 이용하는 방법이 전혀 탑재되어 있지 않기 때문이다.9 to 11 do not consider object information for neighboring blocks. This is because, in the case of the 2D image, if there is no depth camera, the object information in the image must be extracted through the 2D image analysis. Therefore, there is no method using the object information in the existing 2D video coding method.

같은 이유로, HEVC 경우, 분할 구조 결정 방법에서도 객체정보를 이용하는 부호화 방법이 전혀 탑재되어 있지 않다. 하지만 Depth 카메라를 이용하여 객체정보를 고려할 수 있다면, 분할 구조 결정 방법에 있어서 해당 CU의 객체 구성 정보에 따른 상관성을 알 수 있어 효율적인 예측으로 분할 구조를 결정할 수 있다면, 부호화 복잡도를 효율적으로 감소시킨다.For the same reason, in the case of HEVC, there is no coding method using object information at all in the method of determining the division structure. However, if the object information can be considered by using the Depth camera, it is possible to know the correlation according to the object configuration information of the corresponding CU in the division structure determination method, and if the division structure can be determined with efficient prediction, the coding complexity is efficiently reduced.

이에, 깊이 정보를 분할 구조 결정 방법에 이용하는 경우 해당 CU의 객체 정보 또는 객체 영역의 구성을 판단하여 해당 영역에 대해서 효율적인 분할 구조를 예측하는 경우 부호화 복잡도를 효율적으로 감소할 수 있다.Accordingly, when the depth information is used in the partition structure determination method, the coding complexity can be efficiently reduced when determining the object information of the corresponding CU or the structure of the object region and predicting an efficient partition structure for the corresponding region.

도 12는 일반 영상의 예를 나타내는 도면이다. 도 13은 도 12의 일반 영상에 대한 깊이 정보 맵의 예를 나타내는 도면이다. 12 is a diagram showing an example of a general image. 13 is a diagram showing an example of a depth information map for the general image of Fig.

도 12와 도 13에서 도시하듯 객체 경계 영역에 해당하는 부분은 복잡한 CU 분할 구조를 가지고 있을 확률이 크며, 객체 내부 또는 배경 영역으로 판단되어지는 곳에서는 비교적 단순한 분할 구조를 가지고 있을 확률이 크다. As shown in FIG. 12 and FIG. 13, the portion corresponding to the object boundary region has a high probability of having a complicated CU partition structure, and is likely to have a relatively simple partition structure when it is judged as an object or background region.

따라서 깊이 정보를 이용하여 현재 부호화 하는 영역에 대한 객체 정보를 얻는 경우에 있어서 현재 부호화 영역이 다수의 CU로 구성되는 복잡한 분할 구조로 결정하거나 또는 소수의 CU로 구성되는 단순한 분할 구조로 결정하는 높은 확률의 예측을 할 수 있다. 이를 통해 확률이 낮은 분할 구조 결정을 제한함으로써 연산량을 줄 일 수 있다. 본 발명에서 제안되는 방법은 분할 구조 결정에서 깊이 정보를 이용하여 확률이 높은 분할 구조를 예측하여 부호화 할 수 있다. Therefore, in the case of obtaining the object information for the current encoding region using the depth information, it is determined that the current encoding region is determined as a complex division structure composed of a plurality of CUs or a simple division structure composed of a small number of CUs. Can be predicted. This can reduce the amount of computation by limiting the determination of low-probability partition structures. The method proposed in the present invention can predict and encode a highly probable partition structure using depth information in the partition structure determination.

종래기술에 따른 2차원 비디오 코덱은, 깊이 정보 이용을 전혀 반영하지 않고 알고리즘들이 설계되어 있다. 하지만, 실제 영상과 그것의 깊이 정보 영상은 큰 상관성을 가지므로, 깊이 정보를 2차원 영상을 부호화하는 데 활용할 수 있다는 것에 착안하여 깊이 정보를 고려한 알고리즘 개발로 2차원 비디오 부호화에서의 깊이 정보 이용방법을 고려할 수 있다. In the conventional two-dimensional video codec, algorithms are designed without reflecting the use of depth information at all. However, since the actual image and its depth information image have a large correlation, it is possible to utilize the depth information to encode the two-dimensional image, Can be considered.

본 발명의 기본적인 원리는 2차원 비디오 코덱에서 효율적인 부호화를 위해서, 깊이 정보 카메라에서 획득한 깊이 정보를 이용하여 실제 영상을 부호화하는 데 활용하기위해 움직임 예측 방법에서의 깊이 정보를 이용하는 것이다. The basic principle of the present invention is to use the depth information in the motion estimation method to efficiently use the depth information obtained from the depth information camera for encoding in the 2D video codec.

예를 들어, 깊이 정보 영상을 활용하여 일반 영상의 객체들을 구분하여 부호화할 경우, 일반 영상에 대한 부호화 복잡도를 크게 감소시킬 수 있다. For example, when the objects of the general image are classified by using the depth information image, the coding complexity of the general image can be greatly reduced.

여기서 객체들이란, 여러 개의 객체를 의미하여 배경 영상을 포함할 수 있으며, 블록기반 부호화 코덱에서 블록 내에는 여러 개의 객체가 존재할 수 있으며, 깊이 정보 영상으로 기반으로 해당 객체마다 각각 다른 부호화 방법들이 적용될 수 있다.In the block-based encoding codec, a plurality of objects may exist in the block. Different encoding methods are applied to the objects based on the depth information image. .

도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 방법을 나타낸다. 14 illustrates an image encoding method according to an embodiment of the present invention.

도 14를 참조하면, 1410단계에서 영상 부호화 장치는 깊이 영상으로부터 현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출한다. Referring to FIG. 14, in step 1410, the image encoding apparatus extracts depth value distribution information of a current maximum coding unit (LCU) from a depth image.

이때, 깊이 값 분포 정보는 예를 들어 도 19의 (A) 또는 (B)와 같이 CU의 깊이 정보 맵일 수 있고, 정규화된 값으로 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 19의 (B)에서 M1의 정규화된 깊이 값은 9이고, M2의 정규화된 깊이 값은 7이고, M3의 정규화된 깊이 값은 1일 수 있다. At this time, the depth value distribution information may be a depth information map of the CU, for example, as shown in (A) or (B) of FIG. 19, and may be represented by a normalized value. For example, in FIG. 19B, the normalized depth value of M1 is 9, the normalized depth value of M2 is 7, and the normalized depth value of M3 may be 1.

1420단계에서 영상 부호화 장치는 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측한다. In step 1420, the image encoding apparatus predicts the division structure candidates of the LCU based on the depth value distribution information.

이때, LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 1420단계는 현재 LCU에 포함되는 CU의 깊이 값 분포 정보를 확인하는 과정 및 CU의 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 CU가 단일 객체로 이루어지는 지를 확인하고, 상기 CU가 단일 객체로 이루어진 경우 상기 CU의 분할 구조 후보 예측을 종료하는 과정을 포함할 수 있다. At this time, in step 1420 of predicting the divided structure candidates of the LCU, it is checked whether the CU is composed of a single object based on the depth value distribution information of the CU and the process of checking the depth value distribution information of the CU included in the current LCU. And terminating the division structure candidate prediction of the CU when the CU is a single object.

1430단계에서 영상 부호화 장치는 코딩 효율 및 화질 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정한다.In operation 1430, the image encoding apparatus determines an optimal division structure among the division structure candidates of the LCU based on at least one of coding efficiency and image quality information.

이때, 최적 분할 구조를 결정하는 1430단계에서 영상 부호화 장치는, 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 CU의 객체 구조를 예측하고, 상기 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 율 왜곡 비용 연산 중 일부를 생략하고 최적 분할 구조를 결정할 수 있다. At this time, in step 1430 of determining an optimal division structure, the image encoding apparatus predicts the object structure of the CU based on the depth value distribution information, omits a part of the rate distortion cost calculation based on the object structure prediction of the CU The optimal partition structure can be determined.

도 15는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 영상 부호화 방법을 나타낸다.FIG. 15 illustrates an image encoding method according to another embodiment of the present invention.

도 15를 참조하면, 1510단계에서 영상 부호화 장치는 현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출한다. Referring to FIG. 15, in step 1510, the image encoding apparatus extracts depth value distribution information of a current maximum coding unit (LCU).

1520단계에서 영상 부호화 장치는 LCU 에 포함되는 CU의 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 CU의 객체 구조를 예측한다. In step 1520, the image encoding apparatus predicts the object structure of the CU based on the depth value distribution information of the CU included in the LCU.

이때, 객체 구조의 예측은 CU의 깊이 값 분포 정보로부터 CU내의 객체 구조가 단일객체인지, 상하로 나뉘는 구성인지, 좌우로 나뉘는 구조인지를 추정할 수 있다. 예를 들어, 도 21의 CU의 깊이 값 분포가 (C)와 같은 경우, CU의 중심을 기준으로 좌측과 우측에 각각 동일한 깊이 값이 기 설정된 숫자 이상 분포하는 경우 객체 구조가 좌우로 나누어진 구조로 예측될 수 있다. 이때, 기 설정된 숫자는 시스템에서 허용되는 정확도에 따라 설정될 수 있다. In this case, from the depth value distribution information of the CU, the object structure prediction can estimate whether the object structure in the CU is a single object, whether the object structure is divided into upper and lower parts, and whether the structure is divided into left and right parts. For example, when the depth value distribution of the CU in FIG. 21 is equal to (C), if the same depth value is distributed more than a preset number on the left and right sides with respect to the center of the CU, . &Lt; / RTI > At this time, the predetermined number may be set according to the accuracy allowed in the system.

이때, CU의 중심은 상하 객체 구조 판단시는 가로축 중심, 좌우 객체 구조 판단 시는 세로 축 중심일 수 있다. In this case, the center of the CU may be the center of the horizontal axis at the time of determining the vertical object structure and the vertical axis at the time of determining the right and left object structure.

또 다른 예로, CU의 가로축 중심을 기준으로 좌측 및 우측의 깊이 값들의 최대값 및 최소값이 특정 값 보다 작은 경우를 기준으로 객체 구조를 판단할 수 도 있다. As another example, the object structure may be determined based on a case where the maximum value and the minimum value of the left and right depth values are smaller than a specific value with respect to the horizontal axis center of the CU.

1530단계에서 영상 부호화 장치는 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 율 왜곡 비용 연산 중 일부를 생략하고 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정한다. In step 1530, the image encoding apparatus skips some of the rate distortion cost calculations based on the object structure prediction of the CU, and determines an optimal division structure among the divided structure candidates of the LCU.

율 왜곡 비용 연산 중 생략되는 연산의 구체적인 예들은 도 21에 도시된 예들을 통해 설명하기로 한다. Specific examples of the operations omitted in the rate distortion cost calculation will be described with reference to the examples shown in FIG.

도 16는 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 영상 부호화 방법을 나타낸다.16 illustrates a method of encoding an image according to another embodiment of the present invention.

도 16을 참조하면, 1610단계에서 영상 부호화 장치는 깊이 영상으로부터 현재 코딩 유닛(CU: Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출한다. Referring to FIG. 16, in step 1610, the image encoding apparatus extracts depth value distribution information of a current coding unit (CU) from a depth image.

이때, 현재 CU의 분할 구조를 예측하는 1610 단계는, 현재 CU가 단일 객체로 이루어진 경우 상기 현재 CU를 분할하지 않는 것으로 결정하는 과정을 포함한다. At this time, in step 1610 of predicting the partition structure of the current CU, it is determined that the current CU is not divided if the current CU is a single object.

따라서, 도 16에 도시된 실시예에 따르면, 깊이 정보를 통해서 어떤 CU가 단일 객체를 가진다고 판단이 될 때, 그 CU를 더 이상 분할하지 않는 것으로 분할 구조 후보를 결정함으로써, 부호화 복잡도를 감소할 수 있다.Therefore, according to the embodiment shown in FIG. 16, when it is determined that a certain CU has a single object through the depth information, the coding complexity can be reduced by determining the division structure candidate by not dividing the CU further have.

1620단계에서 영상 부호화 장치는 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는 지를 확인하고, 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는지의 여부에 따라 상기 현재 CU의 분할 구조를 예측한다. In step 1620, the image encoding apparatus determines whether the current CU is a single object based on the depth value distribution information, and predicts the current CU division structure according to whether the current CU is a single object or not.

이때, 현재 CU의 분할 구조를 예측하는 1620단계는 현재 CU의 크기가 기 설정된 값 이상이고, 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어진 것으로 예측되고 상기 CU의 부호화 모드가 스킵 모드인 경우 상기 현재 CU를 분할하지 않는 것으로 결정하는 과정을 포함할 수 있다. At this time, if the current CU is predicted to be a single object and the encoding mode of the CU is a skip mode, the current CU is divided into the current CU, It may include a process of deciding not to do so.

이때, 현재 CU의 분할 구조를 예측하는 1620단계는 현재 CU의 크기가 기 설정된 값 보다 작고, 기 현재 CU가 단일 객체로 이루어진 것으로 예측되고, 상기 CU의 참조 CU의 크기가 상기 기 설정된 값 이상이고 상기 참조 CU가 스킵 모드로 부호화 되는 경우 상기 CU를 분할하지 않는 것으로 결정하는 과정을 포함할 수 있다. At this time, in step 1620 of predicting the partition structure of the current CU, it is predicted that the size of the current CU is smaller than a predetermined value, the current CU is assumed to be a single object, the size of the reference CU of the CU is greater than or equal to the predetermined value And determining that the CU is not divided when the reference CU is coded in the skip mode.

이때, 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는 지의 여부는 상기 CU의 네 모서리 깊이 값에 의해 결정될 수 있으며, 깊이 값 분포를 기초로 단일 객체 여부를 판단하는 다양한 예들은 도 18 내지 도 20을 통해 상세히 설명하기로 한다. At this time, whether or not the current CU is formed as a single object can be determined by the four corner depth values of the CU. Various examples for determining whether a single object is a single object based on the depth value distribution will be described in detail with reference to FIGS. 18 to 20 .

도 17은 본 발명의 실시예에 따른 LCU 단위 최적 CU 분할 구조 결정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 17 is a flowchart for explaining a LCU unit optimal CU division structure determination method according to an embodiment of the present invention.

도 17은 도 14에 도시된 LCU 단위 분할 구조 결정 과정을 보다 상세히 나타내는 흐름도이다. FIG. 17 is a flowchart illustrating the LCU unit division structure determination process shown in FIG. 14 in more detail.

예를 들어, 도 14의 1410단계는 도 17의 1701단계 및 1703단계를 포함할 수 있다. 또한, 도 14의 1420단계는 도 17의 1705단계 내지 1710단계, 1750단계 및 1760단계를 포함할 수 있다. For example, step 1410 of FIG. 14 may include steps 1701 and 1703 of FIG. In addition, step 1420 of FIG. 14 may include steps 1705 to 1710, 1750, and 1760 of FIG.

1705단계에서 영상 부호화 장치는 CU 단위 재귀 프로세스를 시작하고, 1707단계에서 현재 CU의 참조 CU의 깊이 정보나 부호화 모드 등의 LCU 정보를 추출하고, 현재 분할 깊이의 CU를 부호화하고 최적의 CU 후보에 저장할 수 있다. 예를 들어 현재 분할 깊이의 CU는 도 9의 (A)일 수 있다.In step 1705, the image encoding apparatus starts the CU unit recursion process. In step 1707, LCU information such as depth information and encoding mode of the reference CU of the current CU is extracted, the CU of the current division depth is encoded, Can be stored. For example, the CU of the current division depth may be (A) in FIG.

1710단계에서 영상 부호화 장치는 깊이 정보를 이용한 CU 분할 조기 종료 과정을 수행할 수 있다. 이때, CU 분할 조기 종료 과정은 도 14, 도 18 및 도 20에 도시된 분할 구조 후보 예측 과정일 수 있다.In step 1710, the image encoding apparatus may perform the CU segment early termination process using the depth information. At this time, the CU segment early termination process may be a division structure candidate prediction process shown in FIGS. 14, 18, and 20. FIG.

1710단계의 분할 조기 종료 과정 수행을 통해 CU를 분할하는 것으로 결정될 수 있고, 이때 1750단계에서 도 9의 (B)와 같이 CU를 분할 깊이가 1 증가한 4개의 CU 로분할 할 수 있다.In step 1710, it is determined that the CU is divided by performing the early termination process of step 1710. In step 1750, the CU may be divided into four CUs having a 1 divided depth increase as shown in FIG. 9B.

만일, CU 단위 재귀 프로세스를 거쳐 CU 분할 구조 후보가 도 9의 (A), (B), (C)로 결정된 경우, 영상 부호화 장치는 각각의 분할 구조 후보에 대한 코딩 효율 등을 고려하여 1730단계에서 최적의 CU 분할 구조를 결정할 수 있다. 9 (A), (B), and (C), the image encoding apparatus considers the coding efficiency and the like for each of the divided structure candidates, The optimal CU partition structure can be determined.

최적의 CU 분할 구조가 결정되면, 1740단계에서 CU 단위 재귀 프로세스는 종료될 수 있다.Once the optimal CU partition structure is determined, the CU unit recursion process may be terminated at step 1740.

도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 CU 분할 조기 종료 과정을 설명하기 위한 흐름도이다. 18 is a flowchart illustrating a CU split early termination process according to an embodiment of the present invention.

도 18을 참조하면, 현재 LCU의 깊이 정보를 추출하는 1801단계는 도 14의 1410단계 또는 도 17의 1701단계와 동일한 단계일 수 있다. Referring to FIG. 18, the step 1801 of extracting the depth information of the current LCU may be the same as the step 1410 of FIG. 14 or the step 1701 of FIG.

1810단계에서 현재 코딩 유닛(CU: Coding Unit)을 선택하고, 현재 CU의 크기가 32x32 이상인지, 예를 들어 현재 CU의 크기가 64x64 또는 32x32인지를 판단한다. In step 1810, the current coding unit (CU) is selected and it is determined whether the size of the current CU is 32x32 or more, for example, the size of the current CU is 64x64 or 32x32.

현재 CU의 크기가 32x32 이상이면 1811단계를 수행하고, 그렇지 않으면 1820단계를 수행한다.If the size of the current CU is 32x32 or more, step 1811 is performed; otherwise, step 1820 is performed.

1811단계에서 현재 CU가 단일 객체로 이루어지고, 현재 CU의 부호화 모드가 스킵 모드인지를 판단한다. 만일 현재 CU가 단일 객체로 이루어지고, CU의 부호화 모드가 스킵 모드이면 1813단계에서 현재 CU를 분할하지 않는다는 정보를 저장하고 CU 분할 조기 종료 과정 수행을 종료할 수 있다. In step 1811, it is determined whether the current CU is a single object and the encoding mode of the current CU is a skip mode. If the current CU is a single object and the encoding mode of the CU is the skip mode, information indicating that the current CU is not divided is stored in step 1813, and the execution of the CU segment early termination process can be terminated.

1811단계에서 현재 CU가 단일 객체로 이루어지지 않는 것으로 판단되거나 현재 CU의 부호화 모드가 스킵 모드가 아닌 경우 현재 CU를 분할한다는 정보를 저장하고 CU 분할 조기 종료 과정 수행을 종료할 수 있다.If it is determined in step 1811 that the current CU is not formed as a single object, or if the current encoding mode of the current CU is not the skip mode, information indicating that the current CU is divided may be stored and the execution of the CU segment early termination process may be terminated.

1820단계에서 영상 부호화 장치는 현재 LCU 및 현재 CU가 단일 객체로 구성되는지를 판단한다. 만일 현재 LCU 또는 현재 CU가 단일 객체로 이루어지지 않는 것으로 판단되면 1830단계에서 현재 CU를 분할한다는 정보를 저장하고 CU 분할 조기 종료 과정 수행을 종료할 수 있다.In step 1820, the image encoding apparatus determines whether the current LCU and the current CU are configured as a single object. If it is determined that the current LCU or the current CU is not a single object, information indicating that the current CU is divided may be stored in step 1830 and the execution of the CU partition early termination process may be terminated.

1820단계의 판단결과 현재 LCU 또는 현재 CU가 단일 객체로 구성되지 않는 것으로 판단되면, 1840단계에서 참조 CU의 깊이 정보를 추출하고 1841단계를 수행한다. If it is determined in step 1820 that the current LCU or the current CU is not configured as a single object, the depth information of the reference CU is extracted in step 1840 and step 1841 is performed.

1841단계에서 영상 부호화 장치는 참조 CU의 크기가 32x32 이상(예를 들어 참조 CU의 크기가 64x64 또는 32x32인 경우)이고 참조 CU의 부호화 모드가 스킵 모드인지를 판단한다. In step 1841, the image encoding apparatus determines whether the size of the reference CU is 32x32 or more (for example, when the size of the reference CU is 64x64 or 32x32) and the encoding mode of the reference CU is the skip mode.

1841단계에서 참조 CU의 크기가 32x32 이상이고 참조 CU의 부호화 모드가 스킵 모드인 경우, 1843단계에서 현재 CU를 분할하지 않는다는 정보를 저장하고 CU 분할 조기 종료 과정 수행을 종료할 수 있다.If it is determined in step 1841 that the size of the reference CU is 32x32 or more and the encoding mode of the reference CU is the skip mode, information indicating that the current CU is not divided is stored in step 1843, and the execution of the CU partition early termination process can be terminated.

예를 들어, 현재 CU의 크기가 32x32보다 작은 크기를 가지는 CU일 때, 현재 CU가 깊이 정보를 통해 단일 객체로 구성되었다고 판단 되고, 참조 LCU 역시 깊이 정보를 통해 단일 객체로 구성되었다고 판단 되며, 참조 CU(L0에 위치한)의 크기가 64x64 또는 32x32이며 Skip 모드로 부호화 되었다면, 현재 CU 역시 큰 크기로 구성되는 CU 즉, 단순한 분할 구조일 확률이 크다고 예측함으로써, 현재 CU를 더 이상 분할하지 않을 수 있다. For example, when the current CU size is smaller than 32x32, it is determined that the current CU is configured as a single object through the depth information, and the reference LCU is also configured as a single object through the depth information. If the size of the CU (located at L0) is 64x64 or 32x32 and is coded in the Skip mode, the current CU may not be further partitioned by predicting that the CU is also a large CU, that is, .

1841단계의 판단결과 참조 CU의 크기가 32x32 이상이 아니거나 참조 CU의 부호화 모드가 스킵 모드가 아닌 경우 1830단계를 수행한다. If it is determined in step 1841 that the size of the reference CU is not 32x32 or more, or if the encoding mode of the reference CU is not skip mode, step 1830 is performed.

이때, 스킵 모드는 원본 영상에 대한 예측영상 또는 참조 영상과의 차분신호(또는 차분영상)를 부호화하지 않거나 복호화 단으로 전송하지 않는 부호화 모드일 수 있다. In this case, the skip mode may be a coding mode in which the difference signal (or differential image) with respect to the reference image or the prediction image of the original image is not encoded or transmitted to the decoding end.

이때, CU가 단일 객체로 이루어지는지의 여부는 CU의 깊이 값 분포 정보에 포함된 최대값 및 최소값의 차가 기 설정된 값 이하이면, 상기 CU가 단일 객체로 이루어지는 것으로 판단될 수 있다. If the difference between the maximum value and the minimum value included in the depth value distribution information of the CU is less than a predetermined value, whether or not the CU is a single object may be determined to be a single object.

따라서, 도 18에 도시된 1810단계 내지 1843단계를 참조하면, 일 실시예에 따른 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 단계는, 현재 LCU에 포함되는 CU의 크기, 상기 CU의 깊이 값 분포 정보에 포함된 최대값 및 최소값의 차, 상기 CU의 부호화 모드가 스킵 모드인지 여부 중 적어도 하나를 고려하여 상기 CU의 분할 여부를 결정하는 과정을 포함할 수 있다. 18, the step of predicting the divided structure candidates of the LCU according to an exemplary embodiment may include the size of the CU currently included in the LCU and the depth value distribution information of the CU Determining whether the CU is divided according to at least one of a difference between a maximum value and a minimum value, and whether or not the encoding mode of the CU is a skip mode.

도 19는 CU의 깊이 값 분포 예들을 나타내는 도면이다. 19 is a diagram showing examples of depth value distribution of a CU.

일 실시예에 따른 영상 부호화 방법에 있어서, CU 또는 블록이 동일한 단일 객체로 이루어지는지를 판단하는 방법의 예로써, CU 또는 블록의 네 모서리 위치의 깊이 값을 이용할 수 있다. As an example of a method of determining whether a CU or a block is composed of the same single object in the image encoding method according to the embodiment, a depth value of a CU or four corner positions of a block may be used.

도 19를 참조하면, 영상 부호화 장치는 (A)와 같은 CU 깊이 값 분포를 깊이 값의 변화가 크지 않고 고른 것으로 판단할 수 있다. Referring to FIG. 19, the image encoding apparatus can determine that the CU depth value distribution as shown in (A) is selected with a small change in the depth value.

반면, 영상 부호화 장치는 도 19의 (B)와 같은 CU 깊이 값 분포를 깊이 값의 변화가 크기 때문에 단일 객체로 이루어지지 않는 것으로 판단할 수 있다. On the other hand, the image encoding apparatus can determine that the CU depth value distribution as shown in FIG. 19 (B) is not formed as a single object because the depth value change is large.

도 19의 (B)를 참조하면, CU 내에 중간 부분과 모서리 부분이 깊이 값의 변화가 매우 크다는 것을 볼 수 있는데, 이러한 경우 네 모서리의 깊이 값 중 최대값과 최소값의 차이가 크다는 것을 알 수 있다. 따라서 이러한 CU는 단일 객체로 이루어져 있을 확률이 낮기 때문에 CU 분할을 수행할 수 있다. Referring to FIG. 19B, it can be seen that the depth value of the middle portion and the corner portion in the CU change is very large. In this case, it can be seen that the difference between the maximum value and the minimum value is large among the depth values of the four corners . Therefore, it is possible to perform CU segmentation because the probability that such a CU is composed of a single object is low.

영상 부호화 장치는 CU의 네 모서리 깊이 값들 중 최대값 및 최소값의 차가 기 설정된 기준값 이하이면 상기 CU가 단일 객체로 이루어지는 것으로 판단할 수 있다. The image encoding apparatus can determine that the CU is a single object if the difference between the maximum value and the minimum value of the four corner depth values of the CU is less than a preset reference value.

이때, 예를 들어 도 19의 (A)에서 M1의 정규화된 깊이 값은 9이고, M2 및 M3의 정규화된 깊이 값은 7이고, M4의 정규화된 깊이 값은 7일 수 있다.In this case, for example, in FIG. 19A, the normalized depth value of M1 is 9, the normalized depth values of M2 and M3 are 7, and the normalized depth value of M4 may be 7.

또한, 도 19의 (B)에서 M1의 정규화된 깊이 값은 9이고, M2 및 M4의 정규화된 깊이 값은 7이고, M3의 정규화된 깊이 값은 1일 수 있다.Also, in FIG. 19B, the normalized depth value of M1 is 9, the normalized depth value of M2 and M4 is 7, and the normalized depth value of M3 may be 1.

이때, 도 19의 (A)의 경우 CU 네 모서리의 깊이 값의 최대값 및 최소값의 차가 2이고, 도 19의 (B)의 경우 CU 네 모서리의 깊이 값의 최대값 및 최소값의 차가 8이다.19A, the difference between the maximum value and the minimum value of the depth values of the four corners of the CU is 2, and the difference between the maximum value and the minimum value of the depth value of the four corners of the CU is 8 in FIG. 19B.

따라서, 기 설정된 기준값이 5인 경우, 도 19의 (A)는 단일 객체로 이루어지는 것으로 결정되고, 도 19의 (B)는 단일 객체로 이루어지지 않는 것으로 결정될 수 있다. Therefore, when the preset reference value is 5, it can be determined that FIG. 19 (A) is composed of a single object, and FIG. 19 (B) is not composed of a single object.

도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 CU 분할 조기 종료 과정의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다.20 is a flowchart for explaining another example of the CU split early termination process according to an embodiment of the present invention.

도 20을 참조하면, 2010단계에서 영상 부호화 장치는 현재 CU가 32x32 이상인지를 판단한다. 2010단계의 조건을 만족하면 2020단계가 수행되고, 그렇지 않은 경우 2050단계가 수행된다. Referring to FIG. 20, in step 2010, the image encoding apparatus determines whether the current CU is 32x32 or more. If the condition of step 2010 is satisfied, step 2020 is performed. Otherwise, step 2050 is performed.

2020단계에서 영상 부호화 장치는, CU의 크기가 길 설정된 값 이상이고 상기 CU의 네 모서리 깊이 값들 중 최대값 및 최소값의 차가 기 설정된 기준값 이하이고 상기 CU가 스킵 모드로 부호화되는지를 판단한다. In step 2020, the image encoding apparatus determines whether the difference between the maximum value and the minimum value of the four corner depth values of the CU is equal to or larger than a predetermined value, and the CU is coded in the skip mode.

이때, 기 설정된 기준값은 5일 수 있다. At this time, the preset reference value may be five.

2020단계의 조건을 만족하는 경우 현재 CU를 분할하지 않는다는 정보를 저장하고 CU 분할 조기 종료 과정을 종료할 수 있다. If the condition of step 2020 is satisfied, information indicating that the current CU is not divided may be stored and the CU partition early termination process may be terminated.

따라서, 일 실시예에 따른 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 단계는, CU의 크기가 길 설정된 값 이상이고 상기 CU의 네 모서리 깊이 값들 중 최대값 및 최소값의 차가 기 설정된 기준값 이하이고 상기 CU가 스킵 모드로 부호화 되는 경우 상기 CU를 분할하지 않는 것으로 결정하는 과정을 포함할 수 있다. Accordingly, the step of predicting the partitioned structure candidates of the LCU according to an exemplary embodiment of the present invention may include a step of predicting the partitioned structure candidates of the LCU according to an embodiment of the present invention, wherein the CU size is at least a predetermined value and the difference between the maximum value and the minimum value of the four corner depth values of the CU is less than a preset reference value Mode, it may be determined that the CU is not divided.

2020 단계의 조건을 만족하지 않는 경우 CU를 분할한다는 정보를 저장하고 CU 분할 조기 종료 과정을 종료할 수 있다.If the condition of step 2020 is not satisfied, information for dividing the CU may be stored and the CU partition early termination process may be terminated.

2050단계에서 영상 부호화 장치는, CU의 크기가 길 설정된 값 보다 작고 상기 LCU 및 상기 CU 각각의 네 모서리 깊이 값이 모두 같은 값인지를 판단한다. In step 2050, the image encoding apparatus determines whether the size of the CU is smaller than the predetermined value and whether the four corner depth values of the LCU and the CU are all the same value.

2050단계의 조건을 만족하면, 2060단계를 수행하고 그렇지 않은 경우 2080단계를 수행한다. If the condition of step 2050 is satisfied, step 2060 is performed. Otherwise, step 2080 is performed.

2060단계 및 2070단계에서 영상 부호화 장치는 참조 CU의 깊이 정보를 추출하고, 참조 CU의 크기가 32x32 이상인지와 참조 CU의 부호화 모드가 스킵 모드인지를 판단한다. In steps 2060 and 2070, the image encoding apparatus extracts the depth information of the reference CU and determines whether the size of the reference CU is 32x32 or more and whether the encoding mode of the reference CU is a skip mode.

2070단계의 조건을 만족하면 2090단계를 수행하고, 그렇지 않은 경우 2080단계를 수행한다. If the condition of step 2070 is satisfied, step 2090 is performed. Otherwise, step 2080 is performed.

따라서, 일 실시예에 따른 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 단계는, CU의 크기가 길 설정된 값 보다 작고 상기 LCU 및 상기 CU 각각의 네 모서리 깊이 값이 모두 같은 값이고, 상기 CU의 참조 CU의 크기가 상기 기 설정된 값 이상이고 상기 참조 CU가 스킵 모드로 부호화 되는 경우 상기 CU를 분할하지 않는 것으로 결정하는 과정을 포함할 수 있다. Accordingly, the step of predicting the partitioned structure candidates of the LCU according to an exemplary embodiment of the present invention includes the steps of: determining that the size of the CU is smaller than a predetermined value, the four corner depth values of the LCU and the CU are all the same, And determining that the CU is not divided if the size is greater than or equal to the preset value and the reference CU is coded in the skip mode.

도 21은 CU의 객체 구성의 다양한 예를 설명하기 위한 도면이다. 21 is a diagram for explaining various examples of the object configuration of the CU.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 깊이 정보를 통해 CU의 객체 구성을 판단하고, 분할 구조 결정에서의 분할 구조 모드 예측에 필요한 율왜곡(RD-Cost, 이하 RD-Cost) 연산을 간소화 할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, it is possible to determine the object configuration of the CU through the depth information, and to simplify the rate-distortion (RD-Cost) operation required for the division structure mode prediction in the division structure determination .

CU의 깊이 값 분포 정보를 이용하면, CU의 객체 구성 정보 예측할 수 있기 때문에, 임의의 조건을 만족시키는 경우에 대해 AMP(Asymmetric Motion Partitioning) RD-Cost 연산을 수행하지 않음으로써 모드 예측의 결정을 간소화 시킬 수 있다.Since the object configuration information of the CU can be predicted using the depth value distribution information of the CU, it is possible to simplify the determination of the mode prediction by not performing the AMP (Asymmetric Motion Partitioning) RD-Cost operation in the case of satisfying an arbitrary condition .

예를 들어, 도 21의 (A)와 같이 단일 객체 구성으로 이루어지는 CU의 경우에, 해당 CU의 분할 구조 모드가 AMP 중 하나로 선택될 확률이 낮다. 따라서, 이 경우 2NxnU, 2NxnD, nLx2N, nRx2N에 대한 RD-Cost 연산을 수행하지 않을 수 있다. For example, in the case of a CU having a single object configuration as shown in (A) of FIG. 21, the probability that the divided structure mode of the corresponding CU is selected as one of the AMPs is low. Therefore, in this case, the RD-Cost operation for 2NxnU, 2NxnD, nLx2N, and nRx2N may not be performed.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 분할 구조 예측 단계 또는 분할 구조 결정 간소화 과정에서, CU의 객체 구조가 단일객체로 이루어지는 것으로 예측되는 경우 CU의 비대칭 모션 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition)에 대한 율 왜곡 연산은 생략될 수 있다.Therefore, when the object structure of the CU is predicted to be composed of a single object in the process of optimally dividing structure prediction or simplification of the partition structure determination according to an embodiment of the present invention, the asymmetric motion partition (AMP) The rate distortion operation may be omitted.

또한, 도 21의 (B)와 같이 CU의 구성이 상하로 나누어져 객체로 구성되는 경우에는 CU의 위쪽과 아래쪽이 다른 객체로 이루어져 있을 확률이 높으므로, nLx2N, nRx2N에 대한 RD-Cost 연산을 수행하지 않을 수 있다. In the case where the CU is divided into upper and lower parts as shown in FIG. 21B, the probability that the upper and lower parts of the CU are made up of different objects is high. Therefore, the RD-cost calculation for nLx2N and nRx2N It may not be performed.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 분할 구조 예측 단계 또는 분할 구조 결정 간소화 과정에서, CU의 객체 구조가 상하로 나누어진 구조로 예측되는 경우 CU의 비대칭 모션 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition)에 대한 율 왜곡 연산 들 중 좌우 분할과 관련된 연산은 생략될 수 있다. Therefore, when the object structure of the CU is predicted by the structure divided into the upper and lower parts in the optimal partitioning structure predicting step or the simplification of the partitioning structure decision according to the embodiment of the present invention, the asymmetric motion partitioning (AMP) Among the rate distortion operations, the operations related to the right and left division may be omitted.

또한, 도 21의 (C)와 같이 CU의 구성이 좌우로 나누어져 객체로 구성되는 경우에는 CU의 왼쪽과 오른쪽이 다른 객체로 이루어져 있을 확률이 높으므로, 2NxnU, 2NxnD 에 대한 RD-Cost 연산을 수행하지 않을 수 있다. In the case where the configuration of the CU is divided into left and right objects as shown in FIG. 21 (C), the probability that the left and right sides of the CU are made up of different objects is high, so that the RD-cost calculation for 2NxnU and 2NxnD It may not be performed.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 분할 구조 예측 단계 또는 분할 구조 결정 간소화 과정에서, CU의 객체 구조가 좌우로 나누어진 구조로 예측되는 경우 CU의 비대칭 모션 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition)에 대한 율 왜곡 연산 들 중 상하 분할과 관련된 연산은 생략될 수 있다. Therefore, when the object structure of the CU is predicted by a structure divided into left and right in the optimal partition structure predicting step or the simplified structure decision making process according to an embodiment of the present invention, the asymmetric motion partition (AMP) Among the rate distortion operations, operations related to upper and lower division may be omitted.

도 22 및 도 23은 본 발명의 실시예에 따른 영상 부호화 방법들을 설명하기 위한 도면이다. 22 and 23 are views for explaining image encoding methods according to an embodiment of the present invention.

도 22를 참조하면, 2201단계, 2203단계 및 2205단계는 각각 도 17의 1701단계, 1703단계 및 1705단계와 동일함을 알 수 있다. Referring to FIG. 22, steps 2201, 2203, and 2205 are identical to steps 1701, 1703, and 1705 of FIG. 17, respectively.

또한, 깊이 정보를 이용한 분할 구조 결정 간소화 과정 수행 단계인 2210단계를 제외하면 나머지 단계들 2220단계 내지 2270단계는 도 17의 1709단계 내지 1760단계과 동일함을 알 수 있다. Also, except for step 2210, which is a step of simplifying the partition structure determination using depth information, steps 2220 through 2270 are identical to steps 1709 through 1760 of FIG.

이때, 깊이 정보를 이용한 분할 구조 결정 간소화 과정 수행 단계인 2210단계는 도 24에 도시된 과정 또는 도 25에 도시된 과정을 포함할 수 있다. In this case, step 2210 of performing the division structure decision simplification process using depth information may include the process shown in FIG. 24 or the process shown in FIG.

도 23을 참조하면, LCU 단위 전체 분할 구조 결정 과정에서 깊이 정보를 이용한 분할 구조 결정 간소화 과정을 수행한 후, 2320단계를 거쳐 2330단계에서 깊이 정보를 이용한 CU 분할 조기 종료 과정을 수행할 수 있음을 알 수 있다. Referring to FIG. 23, after the division structure determination simplification process using the depth information is performed in the entire LCU unit division structure determination process, the CU division early termination process using the depth information can be performed in step 2320 through step 2320 Able to know.

이때, 2310 단계에서 영상 부호화 장치는 CU의 객체 구조에 따라 생략되는 연산만을 저장한 후 2320단계 내지 2260단계를 수행할 수 있다. In operation 2310, the image encoding apparatus may perform operations 2320 through 2260 only after storing operations omitted in accordance with the object structure of the CU.

예를 들어, CU의 객체 구조에 따라 생략되는 율 왜곡 연산이 "비대칭 모션 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition)에 대한 율 왜곡 연산 들 중 좌우 분할과 관련된 연산"인 경우, 영상 부호화 장치는 2350단계에서 생략되는 연산을 고려하여 CU분할 구조 후보들 중 최적의 CU 분할 구조를 결정할 수 있다. For example, if the rate distortion operation that is omitted in accordance with the object structure of the CU is an operation related to right / left division among the rate distortion operations for Asymmetric Motion Partition (AMP), the image encoding apparatus proceeds to step 2350 The optimal CU division structure among the CU division structure candidates can be determined in consideration of the omitted operation.

도 24는 본 발명의 일 실시예에 따른 분할 구조 결정 간소화 과정을 설명하기 위한 도면이다. FIG. 24 is a diagram for explaining a process of simplifying a partition structure according to an embodiment of the present invention.

도 24를 참조하면, 2510단계에서 영상 부호화 장치는 현재 CU가 단일 객체로 구성된다고 판단할 수 있다. 2410 단계의 조건을 만족하면 2420단계가 수행되고 그렇지 않은 경우 2430단계가 수행될 수 있다. Referring to FIG. 24, in operation 2510, the image encoding apparatus may determine that the current CU is configured as a single object. If the condition of step 2410 is satisfied, step 2420 is performed. Otherwise, step 2430 may be performed.

2410단계의 조건을 만족하는 경우 2420단계에서 AMP RD cost 연산을 skip하는 것으로 결정하고 분할 구조 모두 결정을 완료할 수 있다. If the condition of step 2410 is satisfied, it is determined that the AMP RD cost operation is skiped in step 2420, and the determination of all the divided structures can be completed.

2430단계에서 영상 부호화 장치는 현재 CU 객체 구성이 상하로 나뉘어져 있는지를 판단하고, 조건을 만족하는 경우 2440단계에서 nLx2N, nRx2N 율 왜곡 코스트 연산을 스킵하는 것으로 결정할 수 있다. In step 2430, the image encoding apparatus determines whether the current CU object configuration is divided into upper and lower parts. If the condition is satisfied, it can be determined in step 2440 that the nLx2N and nRx2N rate distortion cost operations are skipped.

영상 부호화 장치는 2450단계에서 CU 객체 구성이 좌우로 나뉘어져 있는지를 판단하고 이를 만족하는 경우 2460단계에서 2NxnU, 2NxnD 율 왜곡 코스트 연산을 스킵하는 것으로 결정할 수 있다.The image encoding apparatus determines whether the CU object configuration is divided into right and left in step 2450. If the CU object configuration is satisfied, it is determined in step 2460 that the 2NxnU and 2NxnD rate distortion cost operations are skipped.

도 25는 본 발명의 일 실시예에 따른 분할 구조 결정 간소화 과정의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다. FIG. 25 is a view for explaining another example of a process of simplifying a partition structure according to an embodiment of the present invention.

도 25는 CU의 깊이 값 분포를 통해 CU의 객체 구성을 예측하는 일 예를 나타낸다. FIG. 25 shows an example of predicting the object configuration of the CU through the depth value distribution of the CU.

예를 들어, 2510단계에서 영상 부호화 장치는 CU의 네 모서리 깊이 값이 모두 같으면, CU가 단일 객체로 구성되는 것으로 판단하여 2420단계와 동일한 2520단계를 수행한다. For example, in step 2510, if the four corners of the CU have the same depth value, the image encoding apparatus determines that the CU is composed of a single object and performs step 2520, which is the same as step 2420. [

또한, 2530단계에서 영상 부호화 장치는 CU의 네 모서리 깊이 값이 모두 같지는 않지만 CU의 위쪽 두 모서리의 깊이 값이 서로 같고, 아래 쪽 두 모서리의 깊이 값이 서로 같은 경우 CU의 객체 구성이 상하로 나뉘는 것으로 판단하여 2440단계와 동일한 2540단계를 수행한다. In step 2530, if the depth values of the upper two corners of the CU are equal to each other but the depth values of the lower two corners are equal to each other, although the four corner depth values of the CU are not all the same, The same step 2540 as step 2440 is performed.

또한, 2550단계에서 영상 부호화 장치는 2510단계 및 2530단계의 조건을 만족하지는 않지만 CU의 왼쪽 모서리의 깊이 값이 서로 같고 오른쪽 두 모서리의 깊이 값이 서로 같은 경우 CU의 객체 구성이 좌우로 나뉘는 것으로 판단하여 2560단계를 수행할 수 있다. In step 2550, the image encoding apparatus does not satisfy the conditions of steps 2510 and 2530. However, when the depth values of the left corner of the CU are equal to each other and the depth values of the right two corners are equal to each other, Step 2560 can be performed.

도 26은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다. 26 is a view for explaining a configuration of an image encoding apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 26에 도시된 영상 부호화 장치는 본 발명의 실시예에 따른 영상 부호화 방법을 수행할 수 있다. The image encoding apparatus shown in FIG. 26 can perform the image encoding method according to the embodiment of the present invention.

도 26을 참조하면, 영상 부호화 장치(2600)는 깊이 값 추출부(2610), 분할구조 예측부(2620) 및 최적 분할구조 결정부(2630)을 포함할 수 있다. 또한, 영상 부호화 장치(2600)는 객체구조 예측부(2640)를 더 포함할 수 있다. Referring to FIG. 26, the image encoding apparatus 2600 may include a depth value extracting unit 2610, a divided structure predicting unit 2620, and an optimal partitioning structure determining unit 2630. In addition, the image encoding apparatus 2600 may further include an object structure predicting unit 2640.

깊이 값 추출부(2610)는 깊이 영상으로부터 현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출한다. The depth value extractor 2610 extracts depth value distribution information of a current maximum coding unit (LCU) from a depth image.

분할구조 예측부(2620)는 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측한다. 이때, LCU의 분할 구조 후보들의 예측은 도 17의 깊이 정보를 이용한 CU 분할 조기 종료 과정 수행 1710단계일 수 있다. The divided structure predicting unit 2620 predicts the divided structure candidates of the LCU based on the depth value distribution information. At this time, the prediction of the division structure candidates of the LCU may be performed in step 1710 of performing the CU segment early termination process using the depth information of FIG.

또한, 분할구조 예측부(2620)는 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는 지를 확인하고, 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는지의 여부에 따라 상기 현재 CU의 분할 구조를 예측한다. In addition, the partition structure predicting unit 2620 determines whether the current CU is a single object based on the depth value distribution information, and predicts the partition structure of the current CU according to whether the current CU is a single object .

최적 분할구조 결정부(2630)는 코딩 효율 및 화질 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정한다. The optimal division structure determination unit 2630 determines an optimal division structure among the division structure candidates of the LCU based on at least one of coding efficiency and picture quality information.

객체구조 예측부(2640)는 LCU 에 포함되는 CU의 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 CU의 객체 구조를 예측한다. 이때, 최적 분할구조 결정부(2630)는 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 율 왜곡 비용 연산 중 일부를 생략하고 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정한다. The object structure predicting unit 2640 predicts the object structure of the CU based on the depth value distribution information of the CU included in the LCU. At this time, the optimal division structure determiner 2630 omits some of the rate distortion cost calculations based on the object structure prediction of the CU, and determines an optimal division structure among the division structure candidates of the LCU.

[표 1]은 도 25에 도시된 실시예를 HEVC에 적용한 실험 결과를 나타낸다. Table 1 shows experimental results of applying the embodiment shown in Fig. 25 to HEVC.

실험 결과를 통하여 주관적 화질에서의 동일한 품질로 영상 품질의 큰 열화 없이 부호화 복잡도가 감소됨을 확인할 수 있다. Experimental results show that the coding complexity is reduced without degradation of image quality with the same quality in subjective image quality.

[표 1][Table 1]

본 발명의 실시예들에 있어서, 대상 범위 또는 적용 범위는 블록 크기 혹은 CU의 분할 깊이 등에 따라 가변될 수 있다.In the embodiments of the present invention, the object range or the application range may vary depending on the block size or the division depth of the CU.

이때, 적용 범위를 결정하는 변수(즉, 크기 혹은 깊이 정보)는 부호화기 및 복호화기가 미리 정해진 값을 사용하도록 설정할 수도 있고, 프로파일 또는 레벨에 따라 정해진 값을 사용하도록 할 수 도 있고, 부호화기가 변수 값을 비트스트림에 기재하면 복호화기는 비트스트림으로부터 이 값을 구하여 사용할 수도 있다. CU 분할 깊이에 따라 적용 범위를 달리하는 할 때는 [표 2]에 예시한 바와 같다. 방식A는 미리 설정된 깊이값 이상의 깊이에만 적용하는 방식일 수 있으며, 방식B는 미리 설정된 깊이값 이하에만 적용하는 방식일 수 있고, 방식C는 미리 설정된 깊이값에만 적용하는 방식이 있을 수 있다.In this case, the variable (i.e., size or depth information) for determining the application range may be set to use a predetermined value by the encoder or the decoder, use a predetermined value according to the profile or level, Is described in the bit stream, the decoder may obtain the value from the bit stream and use it. When the application range is changed according to the CU division depth, it is as shown in [Table 2]. The method A may be a method which applies only to a depth of a predetermined depth value or more, the method B may be a method which applies only to a predetermined depth value or less, and the method C may apply a method that applies only to a predetermined depth value.

[표 2][Table 2]

[표 2]는 주어진 CU 분할 깊이가 2인 경우, 본 발명의 방법들을 적용하는 적용 범위 결정 방식의 예를 나타낸다. (O: 해당 깊이에 적용, X: 해당 깊이에 적용하지 않음.)Table 2 shows an example of a method of determining the application range to which the methods of the present invention are applied when the given CU division depth is 2. (O: applied to the depth, X: not applied to the depth.)

모든 깊이에 대하여 본 발명의 방법들을 적용하지 않는 경우는 임의의 지시자(flag)를 사용하여 비트스트림에 나타낼 수도 있고, CU 깊이의 최대값보다 하나 더 큰 값을 적용범위를 나타내는 CU 깊이 값으로 시그널링 함으로써 표현할 수도 있다. In the case where the methods of the present invention are not applied to all the depths, an arbitrary indicator may be used to indicate in the bitstream, and a value one greater than the maximum value of the CU depth may be used as the CU depth value indicating the coverage, .

또한 상술한 각 방법들은 휘도 블록의 크기에 따라 색차 블록에 다르게 적용될 수 있으며, 휘도 신호영상 및 색차 영상에도 다르게 적용될 수 있다.In addition, each of the above-described methods can be applied to the color difference block differently depending on the size of the luminance block, and can be applied to the luminance signal image and the color difference image.

[표 3]은 각 방법을 조합하는 경우, 휘도 블록의 크기 및 색차 블록에 따라 다르게 적용되는 예를 나타낸다.[Table 3] shows an example in which different methods are applied depending on the size of the luminance block and the color difference block.

[표 3][Table 3]

[표 3]의 변형된 방법들 중에서 방법 사 1 을 살펴보면, 휘도블록의 크기가 8(8x8, 8x4, 2x8 등)인 경우이고, 그리고 색차 블록의 크기가 4(4x4, 4x2, 2x4)인 경우에 본 발명의 실시 예에 따른 머지 리스트 구성 방법을 휘도 신호 및 색차 신호에 적용할 수 있다.Among the modified methods of Table 3, Method 1 is the case where the size of the luminance block is 8 (8x8, 8x4, 2x8, etc.) and the size of the color difference block is 4 (4x4, 4x2, 2x4) The method of constructing a merge list according to an embodiment of the present invention can be applied to a luminance signal and a color difference signal.

위의 변형된 방법들 중에서 방법 파 2 을 살펴보면, 휘도블록의 크기가 16(16x16, 8x16, 4x16 등)인 경우이고, 그리고 색차 블록의 크기가 4(4x4, 4x2, 2x4)인 경우에 본 발명의 실시 예에 따른 머지 리스트 구성 방법을 휘도 신호에 적용하고 색차 신호에는 적용하지 않을 수 있다.Among the above-mentioned modified methods, in the method wave 2, when the luminance block size is 16 (16x16, 8x16, 4x16, etc.) and the color difference block size is 4 (4x4, 4x2, 2x4) The merge list construction method according to the embodiment of the present invention may be applied to the luminance signal and not to the color difference signal.

또 다른 변형된 방법들로 휘도 신호에만 본 발명의 실시 예에 따른 머지 리스트 구성 방법이 적용되고 색차 신호에는 적용되지 않을 수 있다. 반대로 색차 신호에만 본 발명의 실시 예에 따른 머지 리스트 구성 방법이 적용되고 휘도 신호에는 적용되지 않을 수 있다.In another modified method, the merge list construction method according to the embodiment of the present invention is applied only to the luminance signal, and may not be applied to the color difference signal. Conversely, the merge list construction method according to the embodiment of the present invention is applied only to the color difference signal, and may not be applied to the luminance signal.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments may be implemented within a computer system, such as, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA) A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device , Or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

Claims

Extracting depth value distribution information of a current maximum coding unit (LCU: Largest Coding Unit);
Estimating partition structure candidates of the LCU based on the depth value distribution information; And
Determining an optimal partitioning structure among partitioning structure candidates of the LCU based on at least one of coding efficiency and picture quality information
The depth information including the depth information.

The method according to claim 1,
The step of predicting the division structure candidates of the LCU comprises:
Confirming the depth value distribution information of the CU included in the current LCU; And
Confirming whether the CU is composed of a single object based on the depth value distribution information of the CU, and terminating the partition structure candidate prediction of the CU when the CU is a single object
The depth information including the depth information.

3. The method of claim 2,
Whether or not the CU is made up of a single object,
If the difference between the maximum value and the minimum value included in the depth value distribution information of the CU is less than a predetermined value, it is determined that the CU is composed of a single object
Image coding method using depth information.

3. The method of claim 2,
Whether or not the CU is made up of a single object,
If the difference between the maximum value and the minimum value of the four corner depth values of the CU is less than a preset reference value, it is determined that the CU is a single object
Image coding method using depth information.

The method according to claim 1,
The step of predicting the division structure candidates of the LCU comprises:
It is determined whether or not the CU is divided in consideration of at least one of the size of the CU included in the current LCU, the difference between the maximum value and the minimum value included in the depth value distribution information of the CU, and whether the coding mode of the CU is a skip mode Including the process of
Image coding method using depth information.

6. The method of claim 5,
The step of predicting the division structure candidates of the LCU comprises:
Determining that the CU is not divided if the size of the CU is not less than a predetermined value and a difference between a maximum value and a minimum value of the four corner depth values of the CU is less than a preset reference value and the CU is coded in a skip mode doing
Image coding method using depth information.

6. The method of claim 5,
The step of predicting the division structure candidates of the LCU comprises:
When the size of the CU is smaller than the predetermined value and the four corner depth values of the LCU and the CU are all the same value and the size of the reference CU of the CU is greater than or equal to the preset value and the reference CU is encoded in the skip mode And determining that the CU is not to be partitioned
Image coding method using depth information.

The method according to claim 1,
Estimating an object structure of the CU based on the depth value distribution information and determining an optimal partition structure by omitting some of the rate distortion cost calculations based on the object structure prediction of the CU Featured
Image coding method using depth information.

Extracting depth value distribution information of a current maximum coding unit (LCU: Largest Coding Unit);
Predicting the object structure of the CU based on the depth value distribution information of the CU included in the LCU; And
Determining a best partitioning structure among the partitioning structure candidates of the LCU by omitting a part of the rate distortion cost calculation based on the object structure prediction of the CU;
The depth information including the depth information.

10. The method of claim 9,
When the object structure of the CU is predicted to be composed of a single object, the rate distortion operation for asymmetric motion partition (AMP) of the CU is omitted in the optimal division structure predicting step
Image coding method using depth information.

10. The method of claim 9,
In the case where the object structure of the CU is predicted by a structure divided into upper and lower parts, operations relating to right and left division among the rate distortion operations for asymmetric motion partition (AMP) of the CU in the optimal division structure predicting step are omitted &Lt; / RTI >
Image coding method using depth information.

10. The method of claim 9,
In the case where the object structure of the CU is predicted with a structure divided into right and left, among the rate distortion operations for the asymmetric motion partition (AMP) of the CU in the optimal division structure prediction step, &Lt; / RTI >
Image coding method using depth information.

Extracting depth value distribution information of a current coding unit (CU) from a depth image; And
Determining whether the current CU is composed of a single object based on the depth value distribution information, and predicting a division structure of the current CU according to whether the current CU is composed of a single object
The depth information including the depth information.

14. The method of claim 13,
Wherein the step of predicting the partition structure of the current CU comprises:
And determining that the current CU is not divided if the current CU is a single object
Image coding method using depth information.

14. The method of claim 13,
Wherein the step of predicting the partition structure of the current CU comprises:
And determining that the current CU is not divided if the size of the current CU is greater than a predetermined value and the current CU is predicted to be a single object and the encoding mode of the CU is a skip mode
Image coding method using depth information.

14. The method of claim 13,
Wherein the step of predicting the partition structure of the current CU comprises:
When the size of the current CU is smaller than a preset value and the current CU is predicted to be a single object and the size of the reference CU of the CU is greater than or equal to the preset value and the reference CU is coded in the skip mode, Is determined to not be divided
Image coding method using depth information.

14. The method of claim 13,
Whether or not the current CU is composed of a single object is determined by the four corner depth values of the CU
Image coding method using depth information.

A depth value extracting unit for extracting depth value distribution information of a current maximum coding unit (LCU) from a depth image;
A division structure predicting unit for predicting the division structure candidates of the LCU based on the depth value distribution information; And
An optimal division structure determining unit for determining an optimal division structure among the division structure candidates of the LCU based on at least one of coding efficiency,
The depth information including the depth information.

A depth value extracting unit for extracting depth value distribution information of a current maximum coding unit (LCU) from a depth image;
An object structure predicting unit for predicting an object structure of the CU based on depth value distribution information of CUs included in the LCU; And
An optimal division structure determining unit for determining an optimal division structure among the division structure candidates of the LCU by omitting some of the rate distortion cost calculations based on the object structure prediction of the CU;
The depth information including the depth information.

A depth value extracting unit for extracting depth value distribution information of a current maximum coding unit (LCU) from a depth image; And
A division structure predicting unit for predicting a division structure of the current CU according to whether or not the current CU is composed of a single object based on the depth value distribution information,
The depth information including the depth information.