KR20180028514A - 비디오 코딩 시스템에서 인터 예측 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 디코딩 장치에 의하여 수행되는 비디오 디코딩 방법은 현재 블록에 대한 컨트롤 포인트(control point, CP)들을 도출하는 단계, 상기 CP들에 대한 움직임 벡터들을 획득하는 단계, 상기 획득된 움직임 벡터들을 기반으로 상기 현재 블록 내 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하는 단계, 및 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면 현재 블록 내의 이미지가 평면이동된 경우뿐 아니라, 다양한 영상의 변형이 있는 경우에 대하여도 샘플 단위 움직임 벡터들을 통하여 효과적으로 인터 예측을 수행할 수 있다.

Description

비디오 코딩 시스템에서 인터 예측 방법 및 장치
본 발명은 비디오 코딩 기술에 관한 것으로서 보다 상세하게는 비디오 코딩 시스템에서 인터 예측 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 HD(High Definition) 영상 및 UHD(Ultra High Definition) 영상과 같은 고해상도, 고품질의 영상에 대한 수요가 다양한 분야에서 증가하고 있다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 영상 데이터에 비해 상대적으로 전송되는 정보량 또는 비트량이 증가하기 때문에 기존의 유무선 광대역 회선과 같은 매체를 이용하여 영상 데이터를 전송하거나 기존의 저장 매체를 이용해 영상 데이터를 저장하는 경우, 전송 비용과 저장 비용이 증가된다.
이에 따라, 고해상도, 고품질 영상의 정보를 효과적으로 전송하거나 저장하고, 재생하기 위해 고효율의 영상 압축 기술이 요구된다.
본 발명의 기술적 과제는 비디오 코딩 효율을 높이는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 기술적 과제는 샘플 단위 움직임 벡터 기반 인터 예측을 수행하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 기술적 과제는 현재 블록의 컨트롤 포인트들에 대한 움직임 벡터를 기반으로 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 기술적 과제는 주변 블록의 샘플을 기반으로 컨트롤 포인트에 대한 움직임 벡터를 도출하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 기술적 과제는 주변 블록의 샘플을 기반으로 비정방형 블록인 현재 블록의 컨트롤 포인트들에 대한 움직임 벡터를 도출하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 기술적 과제는 이미 디코딩된 주변 블록의 컨트롤 포인트에 대한 움직임 벡터를 기반으로 현재 블록의 컨트롤 포인트에 대한 움직임 벡터를 도출하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 디코딩 장치에 의하여 수행되는 비디오 디코딩 방법을 제공한다. 상기 디코딩 방법은 현재 블록에 대한 컨트롤 포인트(control point, CP)들을 도출하는 단계, 상기 CP들에 대한 움직임 벡터들을 획득하는 단계, 상기 획득된 움직임 벡터들을 기반으로 상기 현재 블록 내 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하는 단계, 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 비디오 디코딩을 수행하는 디코딩 장치를 제공한다. 상기 디코딩 장치는 현재 블록에 대한 예측 모드 정보를 비트스트림으로부터 획득하는 디코딩부, 현재 블록에 대한 컨트롤 포인트(control point, CP)들을 도출하고, 상기 CP들에 대한 움직임 벡터들을 획득하고, 상기 획득된 움직임 벡터들을 기반으로 상기 현재 블록 내 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하고, 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 도출하는 예측부, 및 상기 예측 샘플을 기반으로 복원 샘플을 생성하는 가산기를 포함함을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 인코딩 장치에 의하여 수행되는 비디오 인코딩 방법을 제공한다. 상기 인코딩 방법은 현재 블록에 대한 컨트롤 포인트(control point, CP)들을 도출하는 단계, 상기 CP들에 대한 움직임 벡터들을 획득하는 단계, 상기 획득된 움직임 벡터들을 기반으로 상기 현재 블록 내 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하는 단계, 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 생성하는 단계, 및 상기 현재 블록에 대한 예측 모드 정보를 인코딩하여 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 비디오 인코딩을 수행하는 인코딩 장치를 제공한다. 상기 인코딩 장치는 현재 블록에 대한 예측 모드를 결정하고, 상기 현재 블록에 대한 컨트롤 포인트(control point, CP)들을 도출하고, 상기 CP들에 대한 움직임 벡터들을 획득하고, 상기 획득된 움직임 벡터들을 기반으로 상기 현재 블록 내 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하고, 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 생성하는 예측부, 및 상기 현재 블록에 대한 예측 모드 정보를 인코딩하여 출력하는 인코딩부를 포함함을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 현재 블록에 대한 보다 정확한 샘플 단위 움직임 벡터들을 도출할 수 있고, 인터 예측 효율을 상당히 높일 수 있다.
본 발명에 따르면 현재 블록에 대한 컨트롤 포인트들의 움직임 벡터들을 기반으로 현재 블록의 샘플들에 대한 움직임 벡터를 효율적으로 도출할 수 있다.
본 발명에 따르면 현재 블록에 대한 컨트롤 포인트들의 움직임 벡터들에 대한 정보를 추가적으로 전송하지 않고 이미 디코딩된 주변 블록의 컨트롤 포인트들의 움직임 벡터들을 기반으로 현재 블록에 대한 컨트롤 포인트들의 움직임 벡터들을 도출할 수 있다. 이를 통하여 상기 컨트롤 포인트들의 움직임 벡터들을 위한 데이터량을 없애거나 줄일 수 있고, 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
본 발명에 따르면 현재 블록 내의 이미지가 평면이동된 경우뿐 아니라, 회전, 줌인, 줌아웃 또는 평현사변형 변형된 경우에 대하여도 샘플 단위 움직임 벡터들을 통하여 효과적으로 인터 예측을 수행할 수 있다. 이를 통하여 현재 블록에 대한 레지듀얼 신호를 위한 데이터량을 없애거나 줄일 수 있고, 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 인코딩 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 디코딩 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 병진 움직임 모델을 적용한 인터 예측에서 예측 블록이 생성되는 모습을 예시적으로 나타낸다.
도 4는 아핀 움직임 모델을 적용한 인터 예측에서 예측 블록이 생성되는 모습을 예시적으로 나타낸다.
도 5는 아핀 움직임 모델을 적용한 인터 예측에서 예측 블록이 생성되는 모습 및 움직임 벡터를 예시적으로 나타낸다.
도 6은 파티셔닝 타입 2Nx2N을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU의 CP들을 예시적으로 나타낸다.
도 7은 파티셔닝 타입 Nx2N을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU들의 CP들을 예시적으로 나타낸다.
도 8은 파티셔닝 타입 2NxN을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU들의 CP들을 예시적으로 나타낸다.
도 9는 비대칭형 PU들의 CP들을 예시적으로 나타낸다.
도 10은 파티셔닝 타입 2Nx2N이 적용된 PU의 CP들의 움직임 정보 예측 후보를 예시적으로 나타낸다.
도 11은 파티셔닝 타입 2NxN이 적용된 PU의 CP들의 움직임 정보 예측 후보를 예시적으로 나타낸다.
도 12는 파티셔닝 타입 2NxN이 적용된 PU의 CP들의 예측 후보를 2개로 제한하여 구성한 모습을 예시적으로 나타낸다.
도 13은 파티셔닝 타입 Nx2N이 적용된 PU의 CP들의 움직임 정보 예측 후보를 예시적으로 나타낸다.
도 14는 파티셔닝 타입 Nx2N이 적용된 PU의 CP들의 예측 후보를 2개로 제한하여 구성한 모습을 예시적으로 나타낸다.
도 15는 비대칭형 PU들의 CP들의 움직임 정보 예측 후보를 예시적으로 나타낸다.
도 16은 비대칭형 PU들의 CP들의 예측 후보를 2개로 제한하여 구성한 모습을 예시적으로 나타낸다.
도 17은 움직임 정보 코딩이 요구되는 CP와 요구되지 않는 CP를 포함하는 PU를 예시적으로 나타낸다.
도 18은 움직임 정보 코딩이 요구되지 않는 CP들을 포함하는 PU를 예시적으로 나타낸다.
도 19는 본 발명에 따른 인코딩 장치에 의한 비디오 인코딩 방법을 개략적으로 나타낸다.
도 20은 본 발명에 따른 디코딩 장치에 의한 비디오 디코딩 방법을 개략적으로 나타낸다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니다. 본 명세서에서 사용하는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명의 기술적 사상을 한정하려는 의도로 사용되는 것은 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
한편, 본 발명에서 설명되는 도면상의 각 구성들은 비디오 인코딩 장치/디코딩 장치에서 서로 다른 특징적인 기능들에 관한 설명의 편의를 위해 독립적으로 도시된 것으로서, 각 구성들이 서로 별개의 하드웨어나 별개의 소프트웨어로 구현된다는 것을 의미하지는 않는다. 예컨대, 각 구성 중 두 개 이상의 구성이 합쳐져 하나의 구성을 이룰 수도 있고, 하나의 구성이 복수의 구성으로 나뉘어질 수도 있다. 각 구성이 통합 및/또는 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명에 포함된다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 인코딩 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 인코딩 장치(100)는 픽처 분할부(105), 예측부(110), 변환부(115), 양자화부(120), 재정렬부(125), 엔트로피 인코딩부(130), 역양자화부(135), 역변환부(140), 필터부(145) 및 메모리(150)를 구비한다.
픽처 분할부(105)는 입력된 픽처를 적어도 하나의 처리 단위 블록으로 분할할 수 있다. 이때, 처리 단위로서의 블록은 예측 유닛(Prediction Unit, PU)일 수도 있고, 변환 유닛(Transform Unit, TU)일 수도 있으며, 코딩 유닛(Coding Unit, CU)일 수도 있다. 픽처는 복수의 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit, CTU)들로 구성될 수 있으며, 각각의 CTU는 쿼드 트리(quad-tree) 구조로 CU들로 분할(split)될 수 있다. CU는 보다 하위(deeper) 뎁스의 CU들로 쿼드 트리 구조로 분할될 수도 있다. PU 및 TU는 CU로부터 획득될 수 있다. 예를 들어, PU는 CU로부터 대칭 또는 비대칭 사각형 구조로 파티셔닝(partitioning)될 수 있다. 또한 TU는 CU로부터 쿼드 트리 구조로 분할될 수도 있다. CTU는 CTB(coding tree block)에 대응될 수 있고, CU는 CB(coding block)에 대응될 수 있고, PU는 PB(prediction block)에 대응될 수 있고, TU는 TB(transform block)에 대응될 수 있다.
예측부(110)는 후술하는 바와 같이, 인터 예측을 수행하는 인터 예측부와 인트라 예측을 수행하는 인트라 예측부를 포함한다. 예측부(110)는, 픽처 분할부(105)에서 픽처의 처리 단위에 대하여 예측을 수행하여 예측 샘플(또는 예측 샘플 어레이)을 포함하는 예측 블록을 생성한다. 예측부(110)에서 픽처의 처리 단위는 CU일 수도 있고, TU일 수도 있고, PU일 수도 있다. 또한, 예측부(110)는 해당 처리 단위에 대하여 실시되는 예측이 인터 예측인지 인트라 예측인지를 결정하고, 각 예측 방법의 구체적인 내용(예컨대, 예측 모드 등)을 정할 수 있다. 이때, 예측이 수행되는 처리 단위와 예측 방법 및 예측 방법의 구체적인 내용이 정해지는 처리 단위는 다를 수 있다. 예컨대, 예측의 방법과 예측 모드 등은 PU 단위로 결정되고, 예측의 수행은 TU 단위로 수행될 수도 있다.
인터 예측을 통해서는 현재 픽처의 이전 픽처 및/또는 이후 픽처 중 적어도 하나의 픽처의 정보를 기초로 예측을 수행하여 예측 블록을 생성할 수 있다. 또한, 인트라 예측을 통해서는 현재 픽처 내의 픽셀 정보를 기초로 예측을 수행하여 예측 블록을 생성할 수 있다.
인터 예측의 방법으로서, 스킵(skip) 모드, 머지(merge) 모드, AMVP(Advanced Motion Vector Prediction) 등을 이용할 수 있다. 인터 예측에서는 PU에 대하여, 참조 픽처를 선택하고 PU에 대응하는 참조 블록을 선택할 수 있다. 참조 블록은 정수 픽셀(또는 샘플) 또는 분수 픽셀(또는 샘플) 단위로 선택될 수 있다. 이어서, PU와의 레지듀얼(residual) 신호가 최소화되며 움직임 벡터 크기 역시 최소가 되는 예측 블록이 생성된다. 본 명세서에서 픽셀(pixel), 펠(pel) 및 샘플(sample)은 서로 혼용될 수 있다.
예측 블록은 정수 픽셀 단위로 생성될 수도 있고, 1/2 픽셀 단위 또는 1/4 픽셀 단위와 같이 정수 이하 픽셀 단위로 생성될 수도 있다. 이때, 움직임 벡터 역시 정수 픽셀 이하의 단위로 표현될 수 있다.
인터 예측을 통해 선택된 참조 픽처의 인덱스, 움직임 벡터 차분(motion vector difference, MVD), 움직임 벡터 예측자(motion vector predictor, MVP), 레지듀얼 신호 등의 정보는 엔트로피 인코딩되어 디코딩 장치에 전달될 수 있다. 스킵 모드가 적용되는 경우에는 예측 블록을 복원 블록으로 할 수 있으므로, 레지듀얼을 생성, 변환, 양자화, 전송하지 않을 수 있다.
인트라 예측을 수행하는 경우에는, PU 단위로 예측 모드가 정해져서 PU 단위로 예측이 수행될 수 있다. 또한, PU 단위로 예측 모드가 정해지고 TU 단위로 인트라 예측이 수행될 수도 있다.
인트라 예측에서 예측 모드는 예를 들어 33개의 방향성 예측 모드와 적어도 2개 이상의 비방향성 모드를 가질 수 있다. 비방향성 모드는 DC 예측 모드 및 플래너 모드(Planar 모드)을 포함할 수 있다.
인트라 예측에서는 참조 샘플에 필터를 적용한 후 예측 블록을 생성할 수 있다. 이때, 참조 샘플에 필터를 적용할 것인지는 현재 블록의 인트라 예측 모드 및/또는 사이즈에 따라 결정될 수 있다.
생성된 예측 블록과 원본 블록 사이의 레지듀얼 값(레지듀얼 블록 또는 레지듀얼 신호)은 변환부(115)로 입력된다. 또한, 예측을 위해 사용한 예측 모드 정보, 움직임 벡터 정보 등은 레지듀얼 값과 함께 엔트로피 인코딩부(130)에서 인코딩되어 디코딩 장치에 전달된다.
변환부(115)는 변환 블록 단위로 레지듀얼 블록에 대한 변환을 수행하고 변환 계수를 생성한다.
변환 블록은 샘플들의 직사각형 블록으로서 동일한 변환이 적용되는 블록이다. 변환 블록은 변환 유닛(TU)일 수 있으며, 쿼드 트리(quad tree) 구조를 가질 수 있다.
변환부(115)는 레지듀얼 블록에 적용된 예측 모드와 블록의 크기에 따라서 변환을 수행할 수 있다.
예컨대, 레지듀얼 블록에 인트라 예측이 적용되었고 블록이 4x4의 레지듀얼 배열(array)이라면, 레지듀얼 블록을 DST(Discrete Sine Transform)를 이용하여 변환하고, 그 외의 경우라면 레지듀얼 블록을 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용하여 변환할 수 있다.
변환부(115)는 변환에 의해 변환 계수들의 변환 블록을 생성할 수 있다.
양자화부(120)는 변환부(115)에서 변환된 레지듀얼 값들, 즉 변환 계수들을 양자화하여 양자화된 변환 계수를 생성할 수 있다. 양자화부(120)에서 산출된 값은 역양자화부(135)와 재정렬부(125)에 제공된다.
재정렬부(125)는 양자화부(120)로부터 제공된 양자화된 변환 계수를 재정렬한다. 양자화된 변환 계수를 재정렬함으로써 엔트로피 인코딩부(130)에서의 인코딩 효율을 높일 수 있다.
재정렬부(125)는 계수 스캐닝(Coefficient Scanning) 방법을 통해 2차원 블록 형태의 양자화된 변환 계수들을 1차원의 벡터 형태로 재정렬할 수 있다.
엔트로피 인코딩부(130)는 재정렬부(125)에 의해 재정렬된 양자화된 변환 값들 또는 코딩 과정에서 산출된 인코딩 파라미터 값 등을 기초로 심볼(symbol)을 확률 분포에 따라 엔트로피 코딩하여 비트스트림(bitstream)을 출력할 수 있다. 엔트로피 인코딩 방법은 다양한 값을 갖는 심볼을 입력 받아, 통계적 중복성을 제거하면서, 디코딩 가능한 2진수의 열로 표현하는 방법이다.
여기서, 심볼이란 인코딩/디코딩 대상 구문 요소(syntax element) 및 코딩 파라미터(coding parameter), 레지듀얼 신호(residual signal)의 값 등을 의미한다. 인코딩 파라미터는 인코딩 및 디코딩에 필요한 매개변수로서, 구문 요소와 같이 인코딩 장치에서 인코딩되어 디코딩 장치로 전달되는 정보뿐만 아니라, 인코딩 혹은 디코딩 과정에서 유추될 수 있는 정보를 포함할 수 있으며 영상을 인코딩하거나 디코딩할 때 필요한 정보를 의미한다. 인코딩 파라미터는 예를 들어 인트라/인터 예측모드, 이동/움직임 벡터, 참조 영상 색인, 코딩 블록 패턴, 잔여 신호 유무, 변환 계수, 양자화된 변환 계수, 양자화 파라미터, 블록 크기, 블록 분할 정보 등의 값 또는 통계를 포함할 수 있다. 또한 잔여 신호는 원신호와 예측 신호의 차이를 의미할 수 있고, 또한 원신호와 예측 신호의 차이가 변환(transform)된 형태의 신호 또는 원신호와 예측 신호의 차이가 변환되고 양자화된 형태의 신호를 의미할 수도 있다. 잔여 신호는 블록 단위에서는 잔여 블록이라 할 수 있고, 샘플 단위에서는 잔여 샘플이라고 할 수 있다.
엔트로피 인코딩이 적용되는 경우, 높은 발생 확률을 갖는 심볼에 적은 수의 비트가 할당되고 낮은 발생 확률을 갖는 심볼에 많은 수의 비트가 할당되어 심볼이 표현됨으로써, 인코딩 대상 심볼들에 대한 비트열의 크기가 감소될 수 있다. 따라서 엔트로피 인코딩을 통해서 영상 인코딩의 압축 성능이 높아질 수 있다.
엔트로피 인코딩을 위해 지수 골룸(exponential golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 인코딩 방법이 사용될 수 있다. 예를 들어, 엔트로피 인코딩부(130)에는 가변 길이 코딩(VLC: Variable Length Coding/Code) 테이블과 같은 엔트로피 인코딩을 수행하기 위한 테이블이 저장될 수 있고, 엔트로피 인코딩부(130)는 저장된 가변 길이 코딩(VLC) 테이블을 사용하여 엔트로피 인코딩을 수행할 수 있다. 또한 엔트로피 인코딩부(130)는 대상 심볼의 이진화(binarization) 방법 및 대상 심볼/빈(bin)의 확률 모델(probability model)을 도출(derive)한 후, 도출된 이진화 방법 또는 확률 모델을 사용하여 엔트로피 인코딩을 수행할 수도 있다.
또한, 엔트로피 인코딩부(130)는 필요한 경우에, 전송하는 파라미터 셋(parameter set) 또는 신택스에 일정한 변경을 가할 수도 있다.
역양자화부(135)는 양자화부(120)에서 양자화된 값(양자화된 변환 계수)들을 역양자화하고, 역변환부(140)는 역양자화부(135)에서 역양자화된 값들을 역변환한다.
역양자화부(135) 및 역변환부(140)에서 생성된 레지듀얼 값(또는 레지듀얼 샘플 또는 레지듀얼 샘플 어레이)과 예측부(110)에서 예측된 예측 블록이 합쳐져 복원 샘플(또는 복원 샘플 어레이)를 포함하는 복원 블록(Reconstructed Block)이 생성될 수 있다.
도 1에서는 가산기를 통해서, 레지듀얼 블록과 예측 블록이 합쳐져 복원 블록이 생성되는 것으로 설명하고 있다. 이때, 가산기를 복원 블록을 생성하는 별도의 유닛(복원 블록 생성부)로 볼 수도 있다.
필터부(145)는 디블록킹 필터, ALF(Adaptive Loop Filter), SAO(Sample Adaptive Offset)를 복원된 픽처에 적용할 수 있다.
디블록킹 필터는 복원된 픽처에서 블록 간의 경계에 생긴 왜곡을 제거할 수 있다. ALF(Adaptive Loop Filter)는 디블록킹 필터를 통해 블록이 필터링된 후 복원된 영상과 원래의 영상을 비교한 값을 기초로 필터링을 수행할 수 있다. ALF는 고효율을 적용하는 경우에만 수행될 수도 있다. SAO는 디블록킹 필터가 적용된 레지듀얼 블록에 대하여, 픽셀 단위로 원본 영상과의 오프셋 차이를 복원하며, 밴드 오프셋(Band Offset), 엣지 오프셋(Edge Offset) 등의 형태로 적용된다.
메모리(150)는 필터부(145)를 통해 산출된 복원 블록 또는 픽처를 저장할 수 있다. 메모리(150)에 저장된 복원 블록 또는 픽처는 인터 예측을 수행하는 예측부(110)에 제공될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 디코딩 장치를 개략적으로 나타낸 블록도이다. 도 2를 참조하면, 비디오 디코딩 장치(200)는 엔트로피 디코딩부(210), 재정렬부(215), 역양자화부(220), 역변환부(225), 예측부(230), 필터부(235) 메모리(240)를 포함할 수 있다.
비디오 인코딩 장치에서 영상 비트스트림이 입력된 경우, 입력된 비트스트림은 비디오 인코딩 장치에서 영상 정보가 처리된 절차에 따라서 디코딩될 수 있다.
엔트로피 디코딩부(210)는, 입력된 비트스트림을 확률 분포에 따라 엔트로피 디코딩하여, 양자화된 계수(quantized coefficient) 형태의 심볼을 포함한 심볼들을 생성할 수 있다. 엔트로피 디코딩 방법은 2진수의 열을 입력 받아 각 심볼들을 생성하는 방법이다. 엔트로피 디코딩 방법은 상술한 엔트로피 인코딩 방법과 유사하다.
예컨대, 비디오 인코딩 장치에서 엔트로피 인코딩을 수행하기 위해 CAVLC 등의 가변 길이 코딩(Variable Length Coding: VLC, 이하 'VLC' 라 함)가 사용된 경우에, 엔트로피 디코딩부(210)도 인코딩 장치에서 사용한 VLC 테이블과 동일한 VLC 테이블로 구현하여 엔트로피 디코딩을 수행할 수 있다. 또한, 비디오 인코딩 장치에서 엔트로피 인코딩을 수행하기 위해 CABAC을 이용한 경우에, 엔트로피 디코딩부(210)는 이에 대응하여 CABAC을 이용한 엔트로피 디코딩을 수행할 수 있다.
보다 상세하게, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은, 비트스트림에서 각 구문 요소에 해당하는 빈을 수신하고, 디코딩 대상 구문 요소 정보와 주변 및 디코딩 대상 블록의 디코딩 정보 혹은 이전 단계에서 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 문맥(context) 모델을 결정하고, 결정된 문맥 모델에 따라 빈(bin)의 발생 확률을 예측하여 빈의 산술 디코딩(arithmetic decoding)를 수행하여 각 구문 요소의 값에 해당하는 심볼을 생성할 수 있다. 이때, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은 문맥 모델 결정 후 다음 심볼/빈의 문맥 모델을 위해 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 문맥 모델을 업데이트할 수 있다.
엔트로피 디코딩부(210)에서 디코딩된 정보 중 예측 블록을 생성하기 위한 정보는 예측부(230)로 제공되고, 엔트로피 디코딩부(210)에서 엔트로피 디코딩이 수행된 레지듀얼 값, 즉 양자화된 변환 계수는 재정렬부(215)로 입력될 수 있다.
재정렬부(215)는 엔트로피 디코딩부(210)에서 엔트로피 디코딩된 비트스트림의 정보, 즉 양자화된 변환 계수를 인코딩 장치에서 재정렬한 방법을 기초로 재정렬할 수 있다.
재정렬부(215)는 1차원 벡터 형태로 표현된 계수들을 다시 2차원의 블록 형태의 계수로 복원하여 재정렬할 수 있다. 재정렬부(215)는 현재 블록(변환 블록)에 적용된 예측 모드와 변환 블록의 크기를 기반으로 계수에 대한 스캐닝을 수행하여 2 차원 블록 형태의 계수(양자화된 변환 계수) 배열(array)을 생성할 수 있다.
역양자화부(220)는 인코딩 장치에서 제공된 양자화 파라미터와 재정렬된 블록의 계수값을 기초로 역양자화를 수행할 수 있다.
역변환부(225)는 비디오 인코딩 장치에서 수행된 양자화 결과에 대해, 인코딩 장치의 변환부가 수행한 DCT 및 DST에 대해 역DCT 및/또는 역DST를 수행할 수 있다.
역변환은 인코딩 장치에서 결정된 전송 단위 또는 영상의 분할 단위를 기초로 수행될 수 있다. 인코딩 장치의 변환부에서 DCT 및/또는 DST는 예측 방법, 현재 블록의 크기 및 예측 방향 등 복수의 정보에 따라 선택적으로 수행될 수 있고, 디코딩 장치의 역변환부(225)는 인코딩 장치의 변환부에서 수행된 변환 정보를 기초로 역변환을 수행할 수 있다.
예측부(230)는 엔트로피 디코딩부(210)에서 제공된 예측 블록 생성 관련 정보와 메모리(240)에서 제공된 이전에 디코딩된 블록 및/또는 픽처 정보를 기초로 예측 샘플(또는 예측 샘플 어레이)를 포함하는 예측 블록을 생성할 수 있다.
현재 PU에 대한 예측 모드가 인트라 예측(intra prediction) 모드인 경우에, 현재 픽처 내의 픽셀 정보를 기초로 예측 블록을 생성하는 인트라 예측을 수행할 수 있다.
현재 PU에 대한 예측 모드가 인터 예측(inter prediction) 모드인 경우에, 현재 픽처의 이전 픽처 또는 이후 픽처 중 적어도 하나의 픽처에 포함된 정보를 기초로 현재 PU에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다. 이때, 비디오 인코딩 장치에서 제공된 현재 PU의 인터 예측에 필요한 움직임 정보, 예컨대 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 등에 관한 정보는 인코딩 장치로부터 수신한 스킵 플래그, 머지 플래그 등을 확인하고 이에 대응하여 유도될 수 있다.
현재 픽처에 대한 인터 예측 시, 현재 블록과의 레지듀얼(residual) 신호가 최소화되며 움직임 벡터 크기 역시 최소가 되도록 예측 블록을 생성할 수 있다.
한편, 움직임 정보 도출 방식은 현재 블록의 예측 모드에 따라 달라질 수 있다. 인터 예측을 위해 적용되는 예측 모드에는 AMVP(Advanced Motion Vector Prediction) 모드, 머지(merge) 모드 등이 있을 수 있다.
일 예로, 머지 모드가 적용되는 경우, 인코딩 장치 및 디코딩 장치는 복원된 공간적 주변 블록의 움직임 벡터 및/또는 시간적 주변 블록인 Col 블록에 대응하는 움직임 벡터를 이용하여, 머지 후보 리스트를 생성할 수 있다. 머지 모드에서는 머지 후보 리스트에서 선택된 후보 블록의 움직임 벡터가 현재 블록의 움직임 벡터로 사용된다. 인코딩 장치는 상기 머지 후보 리스트에 포함된 후보 블록들 중에서 선택된 최적의 움직임 벡터를 갖는 후보 블록을 지시하는 머지 인덱스를 디코딩 장치로 전송할 수 있다. 이 때, 디코딩 장치는 상기 머지 인덱스를 이용하여, 현재 블록의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
다른 예로, AMVP(Advanced Motion Vector Prediction) 모드가 적용되는 경우, 인코딩 장치 및 디코딩 장치는 복원된 공간적 주변 블록의 움직임 벡터 및/또는 시간적 주변 블록인 Col 블록에 대응하는 움직임 벡터를 이용하여, 움직임 벡터 예측자 후보 리스트를 생성할 수 있다. 즉, 복원된 공간적 주변 블록의 움직임 벡터 및/또는 시간적 주변 블록인 Col 블록에 대응하는 움직임 벡터는 움직임 벡터 후보로 사용될 수 있다. 인코딩 장치는 상기 리스트에 포함된 움직임 벡터 후보 중에서 선택된 최적의 움직임 벡터를 지시하는 예측 움직임 벡터 인덱스를 디코딩 장치로 전송할 수 있다. 이 때, 디코딩 장치는 상기 움직임 벡터 인덱스를 이용하여, 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 움직임 벡터 후보 중에서, 현재 블록의 예측 움직임 벡터를 선택할 수 있다.
인코딩 장치는 현재 블록의 움직임 벡터(MV)와 움직임 벡터 예측자(MVP) 간의 움직임 벡터 차분(MVD)을 구할 수 있고, 이를 인코딩하여 디코딩 장치로 전송할 수 있다. 즉, MVD는 현재 블록의 MV에서 MVP를 뺀 값으로 구해질 수 있다. 이 때, 디코딩 장치는 수신된 움직임 벡터 차분을 디코딩할 수 있고, 디코딩된 움직임 벡터 차분과 움직임 벡터 예측자의 가산을 통해 현재 블록의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
인코딩 장치는 또한 참조 픽처를 지시하는 참조 픽처 인덱스 등을 디코딩 장치에 전송할 수 있다.
디코딩 장치의 예측부(230)는 주변 블록의 움직임 정보들을 이용하여 현재 블록의 움직임 벡터를 예측하고, 인코딩 장치로부터 수신한 레지듀얼을 이용하여 현재 블록에 대한 움직임 벡터를 유도할 수 있다. 디코딩 장치는 유도한 움직임 벡터와 인코딩 장치로부터 수신한 참조 픽처 인덱스 정보를 기반으로 현재 블록에 대한 예측 샘플(또는 예측 샘플 어레이)을 생성할 수 있다.
디코딩 장치는 예측 샘플(또는 예측 샘플 어레이)과 인코딩 장치로부터 전송되는 변환 계수들로부터 획득한 레지듀얼 샘플(레지듀얼 샘플 어레이)을 더하여 복원 샘플(또는 복원 샘플 어레이)를 생성할 수 있다. 이를 기반으로 복원 블록 및 복원 픽처가 생성될 수 있다.
상술한 AMVP 및 머지 모드에서는, 현재 블록의 움직임 정보를 도출하기 위해, 복원된 주변 블록의 움직임 정보 및/또는 콜 블록의 움직임 정보가 사용될 수 있다.
인터 예측에 이용되는 다른 모드 중 하나인 스킵 모드의 경우에, 주변 블록의 정보를 그대로 현재 블록에 이용할 수 있다. 따라서 스킵 모드의 경우에, 인코딩 장치는 현재 블록의 움직임 정보로서 어떤 블록의 움직임 정보를 이용할 것인지를 지시하는 정보 외에 레지듀얼 등과 같은 신택스 정보를 디코딩 장치에 전송하지 않는다.
복원 블록은 예측부(230)에서 생성된 예측 블록과 역변환부(225)에서 제공된 레지듀얼 블록을 이용해 생성될 수 있다. 도 2에서는 가산기에서 예측 블록과 레지듀얼 블록이 합쳐져 복원 블록이 생성되는 것으로 설명하고 있다. 이때, 가산기를 복원 블록을 생성하는 별도의 유닛(복원 블록 생성부)로 볼 수 있다. 여기서 상기 복원 블록은 상술한 바와 같이 복원 샘플(또는 복원 샘플 어레이)를 포함하고, 상기 예측 블록은 예측 샘플(또는 예측 샘플 어레이)를 포함하고, 상기 레지듀얼 블록은 레지듀얼 샘플(또는 레지듀얼 샘플 어레이)를 포함할 수 있다. 따라서, 복원 샘플(또는 복원 샘플 어레이)은 대응하는 예측 샘플(또는 예측 샘플 어레이)과 레지듀얼 샘플(레지듀얼 샘플 어레이)이 합쳐서 생성된다고 표현될 수도 있다.
스킵 모드가 적용되는 블록에 대하여는 레지듀얼이 전송되지 않으며 예측 블록을 복원 블록으로 할 수 있다.
복원된 블록 및/또는 픽처는 필터부(235)로 제공될 수 있다. 필터부(235)는 복원된 블록 및/또는 픽처에 디블록킹 필터링, SAO(Sample Adaptive Offset) 및/또는 ALF 등을 적용할 수 있다.
메모리(240)는 복원된 픽처 또는 블록을 저장하여 참조 픽처 또는 참조 블록으로 사용할 수 있도록 할 수 있고 또한 복원된 픽처를 출력부로 제공할 수 있다.
디코딩 장치(200)에 포함되어 있는 엔트로피 디코딩부(210), 재정렬부(215), 역양자화부(220), 역변환부(225), 예측부(230), 필터부(235) 및 메모리(240) 중 영상의 디코딩에 직접적으로 관련된 구성요소들, 예컨대, 엔트로피 디코딩부(210), 재정렬부(215), 역양자화부(220), 역변환부(225), 예측부(230), 필터부(235) 등을 다른 구성요소와 구분하여 디코더 또는 디코딩부로 표현할 수 있다.
또한, 디코딩 장치(200)는 비트스트림에 포함되어 있는 인코딩된 영상에 관련된 정보를 파싱(parsing)하는 도시되지 않은 파싱부를 더 포함할 수 있다. 파싱부는 엔트로피 디코딩부(210)를 포함할 수도 있고, 엔트로피 디코딩부(210)에 포함될 수도 있다. 이러한 파싱부는 또한 디코딩부의 하나의 구성요소로 구현될 수도 있다.
픽처들 간 대상 객체 또는 이미지의 움직임을 고려하여 현재 블록에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다. 그러나, 기존의 인터 예측 방법은 병진적인 움직임 (translational motion)을 보상해 주는 방법(병진 움직임 모델)을 기반으로 수행되었다. 상기 병진 움직임 모델은 하나의 움직임 벡터를 기반으로 현재 블록과 매칭되는 참조 블록을 도출하여 인터 예측을 수행하는바 블록 매칭 방법으로 불릴 수 있다. 즉, 기존 인터 예측에 적용된 방법, 병진 움직임 모델은 PU(prediction unit, PU) 내부의 각 샘플들이 모두 같은 움직임 정보를 갖는다.
도 3은 병진 움직임 모델을 적용한 인터 예측에서 예측 블록이 생성되는 모습을 예시적으로 나타낸다.
도 3을 참조하면 PU의 샘플들은 모두 같은 움직임 정보를 갖기 때문에 제한된 모양으로 예측 및 보상을 수행한다. 구체적으로, 상기 병진 움직임 모델에 따른 경우 PU 단위로 하나의 움직임 벡터에 대한 움직임 파라미터(motion parameter)인 x축 방향의 움직임 벡터 MVx, y축 방향의 움직임 벡터 MVy 를 사용하여 참조 픽처 내에 예측 블록과 같은 모양과 크기의 영역을 예측 참조 블록으로 지정하고, 상기 참조 블록 내의 샘플들이 상기 예측 블록에 대한 예측 샘플들로 사용되었다. 하지만, 상기 병진 움직임 모델을 적용하면 영상의 확대, 축소 및 회전 등의 변형에 대하여 예측 효율이 떨어지는 한계가 있었다. 본 발명에 따르면, 기존의 PU단위로 같은 움직임 정보가 전송되고 유도되는 과정을 수정하여 PU 내부의 샘플들이 서로 다른 움직임 정보를 갖을 수 있도록 할 수 있다. 상기 본 발명에 따른 예측 모델을 2D 아핀 변형(2-dimension affine transform) 방법 또는 아핀 움직임 모델(affine motion model)이라고 불릴 수도 있다. 상기 아핀 움직임 모델을 적용한 인터 예측은 도 4와 같을 수 있다.
도 4는 아핀 움직임 모델을 적용한 인터 예측에서 예측 블록이 생성되는 모습을 예시적으로 나타낸다. 이하 현재 블록은 PU에 대응될 수 있다.
도 4를 참조하면, x, y는 각각 현재 블록 내의 각 샘플들의 x좌표, y좌표를 나타낸다. x', y'는 각각 상기 x, y에 대응하는 참조 픽처 내의 대응 샘플의 x좌표, y좌표를 나타낸다. 이 경우 (x', y')가 가리키는 샘플 위치의 샘플들을 포함하는 영역은 참조 블록 또는 참조 영역으로 불릴 수 있다. 이 경우 상기 참조 블록은 상기 현재 블록 내 영상에 대한 상술한 회전 변형, 형태 변형, 줌인 또는 줌아웃 등의 크기 변형에 따라 변형된 영상을 포함하는 영역에 대응할 수 있다. 따라서 상기 참조 블록의 의 크기 및 형태는 상기 현재 블록의 크기 및 형태와 다를 수 있다. 도 4에서 나타난 현재 상기 현재 블록 내 샘플들마다 다른 또는 독자적인 움직임 벡터를 도출하는 구체적인 방법은 도 5를 통해 볼 수 있다.
도 5는 아핀 움직임 모델을 적용한 인터 예측에서 예측 블록이 생성되는 모습 및 움직임 벡터를 예시적으로 나타낸다. 도 5를 참조하면, 아핀 움직임 모델이 적용되는 경우의 움직임 벡터를 도출하는 수식을 볼 수 있다. 상기 움직임 벡터는 다음과 같은 수학식을 기반으로 도출될 수 있다.
Figure pct00001
여기서 vx는 현재 블록 내 (x, y)좌표 샘플의 샘플 단위 움직임 벡터의 x성분, vy는 현재 블록 내 상기 (x, y)좌표 샘플의 상기 샘플 단위 움직임 벡터의 y성분을 나타낸다. 즉, (vx, vy)는 상기 (x, y)좌표 샘플에 대한 상기 샘플 단위 움직임 벡터가 된다. 여기서, a, b, c, d, e, f는 상기 현재 블록의 컨트롤 포인트(control point, CP)들로부터 (x, y)좌표의 샘플 단위 움직임 벡터(움직임 정보)를 도출하기 위한 수학식의 파라미터(parameter)들을 나타낸다. 상기 CP는 조종화소라고 표현될 수도 있다. 상기 상기 파라미터들은 PU단위로 전송되는 각 PU의 CP들의 움직임 정보로부터 도출할 수 있다. 상술한 상기 CP들의 움직임 정보로부터 유도된 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하는 수학식은 각 PU의 샘플마다 적용될 수 있고, 상기 각 PU 샘플의 x축 및 y축 상대 위치에 따라 참조 영상 내 예측 샘플의 위치로 도출될 수 있다. 상기 샘플 단위 움직임 벡터는 CU(coding unit, CU)에 적용된 파티셔닝(partitioning) 타입에 따른 PU의 사이즈, 비대칭형 또는 대칭형, 파티션 ID 등에 따라 다르게 도출될 수 있다. 이에 대한 구체적인 실시예는 후술하는 도 6 내지 도 16을 통해 나타난다.
도 6은 파티셔닝 타입 2Nx2N을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU의 CP들을 예시적으로 나타낸다.
상술한 수학식 1에서 나타나듯이 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하기 위한 수학식의 파라미터들은 현재 블록의 CP들의 움직임 벡터를 기반으로 다른 값으로 도출될 수 있다. 상기 CP들은 3개일 수 있다. 상기 CP들은 PU의 모양에 따라 다른 위치의 CP의 움직임 정보를 사용할 수 있다.
도 6을 참조하면 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하기 위한 수학식을 위한, 파티셔닝 타입 2Nx2N을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU에서의 방법을 볼 수 있다. 예를 들어, 상기 PU 내 좌상단 샘플의 움직임 벡터를 v0이라고 할 수 있다. 또한 상기 PU와 인접한 주변 블록들의 샘플들을 CP들로 이용하여 각 CP의 움직임 벡터를 v1 및 v2로 할 수 있다. 즉, 상기 PU의 너비와 높이를 S이고, 상기 PU의 좌상단(top-left) 샘플 포지션의 좌표를 (xp, yp)라 할 때, 상기 CP들 중 CP0의 좌표는 (xp, yp)이고, CP1의 좌표는 (xp+S, yp)이고, CP2의 좌표는 (xp, yp+S)로 할 수 있다. 상기 CP0의 움직임 벡터는 v0, 상기 CP1의 움직임 벡터는 v1, 상기 CP2의 움직임 벡터는 v2로 할 수 있다. 상기 CP들의 움직임 벡터를 이용하여 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 상기 샘플 단위 움직임 벡터는 다음과 같은 수학식을 기반으로 도출할 수 있다.
Figure pct00002
여기서, vx, vy는 각각 상기 현재 블록 내 (x, y)좌표의 샘플에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내고, vx0, vy0는 각각 상기 CP0에 대한 움직임 벡터 v0의 x성분, y성분을 나타내고, vx1, vy1은 각각 상기 CP1에 대한 움직임 벡터 v1의 x성분, y성분을 나타내고, vx2, vy2는 각각 상기 CP2에 대한 움직임 벡터 v2의 x성분, y성분을 나타낸다. 상술한 수학식 2와 같은 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하는 수식에 의하여 파티셔닝 타입 2Nx2N을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU 내 각 샘플들은 PU 내 상대 위치를 기반으로 움직임 벡터가 도출될 수 있다.
도 7은 파티셔닝 타입 Nx2N을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU들의 CP들을 예시적으로 나타낸다. 도 7을 참조하면 파티셔닝 타입 Nx2N을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU들의 움직임 벡터를 유도하는 과정을 볼 수 있다. 상술한 파티셔닝 타입 2Nx2N의 경우와 동일한 방법을 통해 PU 내 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하기 위한 수학식을 유도할 수 있다. 상기 수학식을 유도하는 과정에서 상기 PU의 모양에 맞는 너비값을 이용할 수 있다. 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 유도하기 위하여 3개의 CP들을 도출할 수 있고, 상기 CP들의 위치를 도 7과 같이 조정할 수 있다. 즉, 상기 PU의 너비와 높이를 각각 S/2와 S이고, 상기 PU의 좌상단(top-left) 샘플 포지션의 좌표를 (xp, yp)라 할 때, 상기 CP들 중 CP0의 좌표는 (xp, yp)이고, CP1의 좌표는 (xp+S/2, yp)이고, CP2의 좌표는 (xp, yp+S)로 할 수 있다. 상기 샘플 단위 움직임 벡터는 다음과 같은 수학식을 기반으로 도출될 수 있다.
Figure pct00003
여기서, vx, vy는 각각 상기 현재 블록 내 (x, y)좌표의 샘플에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내고, vx0, vy0는 각각 상기 CP0에 대한 움직임 벡터 v0의 x성분, y성분을 나타내고, vx1, vy1은 각각 상기 CP1에 대한 움직임 벡터 v1의 x성분, y성분을 나타내고, vx2, vy2는 각각 상기 CP2에 대한 움직임 벡터 v2의 x성분, y성분을 나타낸다. 수학식 3은 상기 PU의 너비가 S/2임을 고려한 샘플 단위 움직임 벡터를 유도하는 수학식을 나타낸다. 상술한 수학식 3과 같은 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하는 수식에 의하여 파티셔닝 타입 Nx2N을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU 내 각 샘플들은 PU 내 상대 위치를 기반으로 움직임 벡터가 도출될 수 있다.
도 8은 파티셔닝 타입 2NxN을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU들의 CP들을 예시적으로 나타낸다. 도 8에 나타나듯이 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 유도하기 위하여 3개의 CP들을 도출할 수 있고, 상기 CP들의 위치를 도 8과 같이 조정하여 도 8에 나타난 PU의 모양에 따라 높이를 S/2로 조정할 수 있다. 즉, 상기 PU의 너비와 높이를 각각 S와 S/2이고, 상기 PU의 좌상단(top-left) 샘플 포지션의 좌표를 (xp, yp)라 할 때, 상기 CP들 중 CP0의 좌표는 (xp, yp)이고, CP1의 좌표는 (xp+S, yp)이고, CP2의 좌표는 (xp, yp+S/2)로 할 수 있다. 상기 샘플 단위 움직임 벡터는 다음과 같은 수학식을 기반으로 도출될 수 있다.
Figure pct00004
여기서, vx, vy는 각각 상기 현재 블록 내 (x, y)좌표의 샘플에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내고, vx0, vy0는 각각 상기 CP0에 대한 움직임 벡터 v0의 x성분, y성분을 나타내고, vx1, vy1은 각각 상기 CP1에 대한 움직임 벡터 v1의 x성분, y성분을 나타내고, vx2, vy2는 각각 상기 CP2에 대한 움직임 벡터 v2의 x성분, y성분을 나타낸다. 수학식 4는 상기 PU의 높이가 S/2임을 고려한 샘플 단위 움직임 벡터를 유도하는 수학식을 나타낸다. 상술한 수학식 4와 같은 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하는 수식에 의하여 파티셔닝 타입 2NxN을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU 내 각 샘플들은 PU 내 상대 위치를 기반으로 움직임 벡터가 도출될 수 있다.
도 9는 비대칭형 PU들의 CP들을 예시적으로 나타낸다. 상기 비대칭형 PU들은 파티셔닝 타입 nLx2N, nRx2N, 2NxnU 또는 2NxnD을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU들일 수 있다.
도 9에서 나타나듯이 상기 비대칭형 PU들의 너비와 높이를 각각 W와 H라고 할 수 있다. 이 경우 PU 내 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하기 위한 수학식은 다음과 같이 유도될 수 있다. 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 유도하기 위하여 각 PU에 대한 3개의 CP들을 도출할 수 있고, 상기 CP들의 좌표는 도 9와 같이 PU의 모양에 따른 너비와 높이를 기반으로 조정될 수 있다. 즉, 상기 PU의 너비와 높이를 W와 H이고, 각 PU의 좌상단(top-left) 샘플 포지션의 좌표를 (xp, yp)라 할 때, 상기 CP들 중 CP0의 좌표는 (xp, yp)이고, CP1의 좌표는 (xp+W, yp)이고, CP2의 좌표는 (xp, yp+H)로 설정될 수 있다. 이 경우 상기 PU 내 상기 샘플 단위 움직임 벡터는 다음과 같은 수학식을 기반으로 도출될 수 있다.
Figure pct00005
여기서, vx, vy는 각각 상기 현재 블록 내 (x, y)좌표의 샘플에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내고, vx0, vy0는 각각 상기 CP0에 대한 움직임 벡터 v0의 x성분, y성분을 나타내고, vx1, vy1은 각각 상기 CP1에 대한 움직임 벡터 v1의 x성분, y성분을 나타내고, vx2, vy2는 각각 상기 CP2에 대한 움직임 벡터 v2의 x성분, y성분을 나타낸다. 수학식 5는 비대칭형 PU들의 너비와 높이를 고려한 샘플 단위 움직임 벡터를 유도하는 수학식을 나타낸다. 상술한 수학식 5와 같은 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하는 수식에 의하여 파티셔닝 타입 nLx2N, nRx2N, 2NxnU 또는 2NxnD을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU 내 각 샘플들에 대하여 PU 내 상대 위치를 기반으로 움직임 벡터가 도출될 수 있다.
한편, 본 발명에 따르면 PU 단위로 전송되는 CP들, 예를 들어 3개의 CP들의 움직임 정보를 줄이기 위해 PU의 주변 블록 또는 주변 샘플의 움직임 정보를 기반으로 적어도 하나의 CP에 대한 움직임 정보 예측 후보를 선정할 수 있다. 상기 움직임 정보 예측 후보는 움직임 정보 후보 또는 움직임 벡터 후보로 불릴 수 있다.
도 10은 파티셔닝 타입 2Nx2N이 적용된 PU의 CP들의 움직임 정보 예측 후보를 예시적으로 나타낸다. 도 10을 참조하면 상기 CP들의 움직임 정보 예측 후보를 구성하는 방법을 볼 수 있다. 상기 3개의 CP들의 움직임 정보를 위한 예측 후보로 각 CP와 인접한 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보가 사용될 수 있다. 또한, 상기 각 CP의 움직임 정보 예측 후보로 상기 각 CP와 인접한 주변 샘플의 움직임 정보가 사용될 수 있다. 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 S이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 S이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 S이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우, 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
이 경우 예측 후보 위치의 움직임 정보는, 해당 위치의 샘플을 포함하는 주변 블록에 아핀 움직임 모델이 적용된 경우 상기 해당 위치의 샘플의 움직임 벡터를 기반으로 도출될 수 있고, 해당 위치의 샘플을 포함하는 주변 블록에 아핀 움직임 모델이 적용되지 않은 경우 상기 해당 위치의 샘플을 포함하는 상기 주변 블록의 움직임 벡터를 기반으로 도출될 수 있다. 이하 도 10 내지 도 16의 나머지 실시예들의 경우에도 마찬가지이다. 구체적으로 예를 들어, (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 블록에 아핀 움직임 모델이 적용된 경우 상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 기반으로 상기 A0가 도출될 수 있고, (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 블록에 아핀 움직임 모델이 적용되지 않은 경우 상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 블록의 움직임 벡터를 기반으로 상기 A0가 도출될 수 있다.
이 경우, 도면에서 각 CP에 대한 예측 후보들의 숫자는 예측 후보들을 구분하기 위한 것일 수 있고, 또는 예측 후보들의 우선순위를 나타낼 수도 있다. 예를 들어, CP0에 대한 예측 후보의 경우 A0가 A1더 높은 우선순위를 가질 수 있고, A1이 A2보다 더 높은 우선순위를 가질 수 있다. 이하 도 11 내지 16의 나머지 실시예들의 경우에도 마찬가지이다.
도 11은 파티셔닝 타입 2NxN이 적용된 PU의 CP들의 움직임 정보 예측 후보를 예시적으로 나타낸다. 도 11을 참조하면 상기 CP들의 움직임 정보 예측 후보를 구성하는 방법을 볼 수 있다. 도 11에서 나타난 것과 같이 PU의 모양이 정방형이 아닌 것을 고려하여 상기 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성할 수 있고, PU의 디코딩 처리 순서를 고려하여 상기 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성할 수 있다.
상기 3개의 CP들의 움직임 정보를 위한 예측 후보로 각 CP와 인접한 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보가 사용될 수 있다. 상기 주변 블록에 아핀 움직임 모델이 적용된 경우, 상기 각 CP의 움직임 정보 예측 후보로 상기 각 CP와 인접한 주변 샘플의 움직임 정보가 사용될 수 있다. 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우, 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우, 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
다른 실시 예로, 상기 PU의 파티션 ID가 1인 경우에는, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP1의 움직임 벡터 v1에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(즉, 상기 현재 CU의 주변 블록 또는 주변 샘플)의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A3, A4 및 A5로 나타낼 수 있다. 상기 PU가 포함된 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A5는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A3, 상기 A4 및 상기 A5 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다.
또한, 상기 CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 B2, B3 및 B4로 나타낼 수 있다. 상기 PU가 포함된 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 B2는 (xc+S, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B3은 (xc+S, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B4는 (xc+S-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B2, 상기 B3 및 상기 B4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 더 사용할 수 있다.
다른 실시 예로, CU에 포함된 각 PU들은 파티션 ID와 관계없이 CP들의 움직임 벡터들을 위한 예측 후보들로 CU 내 PU들 간 동일한 예측 후보들을 사용할 수 있다. 예를 들어, 각 PU의 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(즉, 상기 현재 CU의 주변 블록 또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A0는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, 각 PU의 CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 B0는 (xc+S, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xc+S-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, 각 PU의 CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 C0는 (xc-1, yc+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xc-1, yc+S-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
상기 2NxN 파티셔닝 타입이 적용된 PU의 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성하는 방법으로 예측 후보의 개수를 일정 개수로 제한하여 구성할 수 있다.
도 12는 파티셔닝 타입 2NxN이 적용된 PU의 CP들의 예측 후보를 2개로 제한하여 구성한 모습을 예시적으로 나타낸다. 도 12를 참조하면 상기 PU의 각 CP의 예측 후보로 2개의 샘플을 포함한 리스트로 구성한 모습을 볼 수 있다. 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A0, A1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A0 및 상기 A1을 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B0 및 상기 B1을 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1을 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
도 13은 파티셔닝 타입 Nx2N이 적용된 PU의 CP들의 움직임 정보 예측 후보를 예시적으로 나타낸다. 도 13을 참조하면 상기 CP들의 움직임 정보 예측 후보를 구성하는 방법을 볼 수 있다. 도 13에서 나타난 것과 같이 PU의 모양이 정방형이 아닌 것을 고려하여 상기 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성할 수 있고, PU의 디코딩 처리 순서를 고려하여 상기 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성할 수 있다.
도 13에 나타나듯 3개의 CP들의 움직임 정보를 위한 예측 후보로 각 CP와 인접한 주변 블록(또는 주변 샘플)의 코딩된 움직임 정보가 사용될 수 있다. 상기 주변 블록에 아핀 움직임 모델이 적용된 경우, 상기 각 CP의 움직임 정보 예측 후보로 상기 각 CP와 인접한 주변 샘플의 움직임 정보가 사용될 수 있다. 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 또한, 상기 PU의 파티션 ID가 0인 경우에는 (xp+S/2+1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터 B2, (xp+S/2+2, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터 B3 중 적어도 하나를 상기 v1의 예측 후보로 더 포함할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
다른 실시 예로, 상기 PU의 파티션 ID가 1인 경우에는, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP2의 움직임 벡터 v2에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(즉, 상기 현재 CU의 주변 블록 또는 주변 샘플)의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A3, A4 및 A5로 나타낼 수 있다. 상기 PU가 포함된 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A5는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A3, 상기 A4 및 상기 A5 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다.
또한, 상기 CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 C2, C3 및 C4로 나타낼 수 있다. 상기 PU가 포함된 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 C2는 (xc-1, yc+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C3은 (xc, yc+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C4는 (xc-1, yc+S-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C2, 상기 C3 및 상기 C4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 더 사용할 수 있다.
다른 실시 예로, CU에 포함된 각 PU들은 파티션 ID와 관계없이 CP들의 움직임 벡터들을 위한 예측 후보들로 CU 내 PU들 간 동일한 예측 후보들을 사용할 수 있다. 예를 들어, 각 PU의 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(즉, 현재 CU의 주변 블록 또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A0는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, 각 PU의 CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 B0는 (xc+S, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xc+S-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, 각 PU의 CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 C0는 (xc-1, yc+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xc-1, yc+S-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
상기 Nx2N 파티셔닝 타입이 적용된 PU의 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성하는 방법으로 예측 후보의 개수를 일정 개수로 제한하여 구성할 수 있다.
도 14는 파티셔닝 타입 Nx2N이 적용된 PU의 CP들의 예측 후보를 2개로 제한하여 구성한 모습을 예시적으로 나타낸다. 도 14를 참조하면 상기 PU의 각 CP의 예측 후보로 2개의 샘플을 포함한 리스트로 구성한 모습을 볼 수 있다. 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A0, A1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A0 및 상기 A1을 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B0 및 상기 B1을 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1을 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
도 15는 비대칭형 PU들의 CP들의 움직임 정보 예측 후보를 예시적으로 나타낸다. 상기 비대칭형 PU들은 파티셔닝 타입 nLx2N, nRx2N, 2NxnU 또는 2NxnD을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU들일 수 있다.
도 15의 (a)를 참조하면 파티셔닝 타입 nLx2N이 적용된 PU의 상기 CP들의 움직임 정보 예측 후보를 구성하는 방법을 볼 수 있다. 도 15의 (a)에서 나타난 것과 같이 PU의 모양이 정방형이 아닌 것을 고려하여 상기 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성할 수 있고, PU의 디코딩 처리 순서를 고려하여 상기 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성할 수 있다.
도 15의 (a)에 나타나듯 3개의 CP들의 움직임 정보를 위한 예측 후보로 각 CP와 인접한 주변 블록(또는 주변 샘플)의 코딩된 움직임 정보가 사용될 수 있다. 상기 주변 블록에 아핀 움직임 모델이 적용된 경우, 상기 각 CP의 움직임 정보 예측 후보로 상기 각 CP와 인접한 주변 샘플의 움직임 정보가 사용될 수 있다. 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
다른 실시 예로, 상기 PU의 파티션 ID가 1인 경우에는, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP2의 움직임 벡터 v2에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(즉, 상기 현재 CU의 주변 블록 또는 주변 샘플)의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 2개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A3 및 A4로 나타낼 수 있다. 상기 PU가 포함된 CU의 너비와 높이가 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A3 및 상기 A4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다.
또한, 상기 CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 2개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C2 및 C3로 나타낼 수 있다. 상기 PU가 포함된 CU의 너비와 높이가 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 C2는 (xc-1, yc+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C3은 (xc-1, yc+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C2 및 상기 C3 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 더 사용할 수 있다.
도 15의 (b)를 참조하면 파티셔닝 타입 nRx2N이 적용된 PU의 상기 CP들의 움직임 정보를 위한 예측 후보를 구성하는 방법을 볼 수 있다. 도 15의 (b)에서 나타난 것과 같이 PU의 모양이 정방형이 아닌 것을 고려하여 상기 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성할 수 있고, PU의 디코딩 처리 순서를 고려하여 상기 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성할 수 있다.
도 15의 (b)에 나타나듯 3개의 CP들의 움직임 정보 예측 후보로 각 CP와 인접한 블록의 코딩된 움직임 정보가 사용될 수 있다. 상기 주변 블록에 아핀 움직임 모델이 적용된 경우, 상기 각 CP의 움직임 정보를 위한 예측 후보로 상기 각 CP와 인접한 주변 샘플의 움직임 정보가 사용될 수 있다. 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
다른 실시 예로, 상기 PU의 파티션 ID가 1인 경우에는, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP2의 움직임 벡터 v2에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(즉, 상기 현재 CU의 주변 블록 또는 주변 샘플)의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A3, A4 및 A5로 나타낼 수 있다. 상기 PU가 포함된 CU의 너비와 높이가 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A5는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A3, 상기 A4 및 상기 A5 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다.
또한, 상기 CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 C2, C3 및 C4로 나타낼 수 있다. 상기 PU가 포함된 CU의 너비와 높이가 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 C2는 (xc-1, yc+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C3은 (xc, yc+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C4는 (xc-1, yc+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C2, 상기 C3 및 상기 C4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 더 사용할 수 있다.
도 15의 (c)를 참조하면 파티셔닝 타입 2NxnU이 적용된 PU의 상기 CP들의 움직임 정보 예측 후보를 구성하는 방법을 볼 수 있다. 도 15의 (c)에서 나타난 것과 같이 PU의 모양이 정방형이 아닌 것을 고려하여 상기 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성할 수 있고, PU의 디코딩 처리 순서를 고려하여 상기 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성할 수 있다.
도 15의 (c)에서 나타나듯 상기 3개의 CP들의 움직임 정보 예측 후보로 각 CP와 인접한 블록의 코딩된 움직임 정보가 사용될 수 있다. 상기 주변 블록에 아핀 움직임 모델이 적용된 경우, 상기 각 CP의 움직임 정보를 위한 예측 후보로 상기 각 CP와 인접한 주변 샘플의 움직임 정보가 사용될 수 있다. 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
다른 실시 예로, 상기 PU의 파티션 ID가 1인 경우에는, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP1의 움직임 벡터 v1에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(즉, 상기 현재 CU의 주변 블록 또는 주변 샘플)의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 2개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A3 및 A4로 나타낼 수 있다. 상기 PU가 포함된 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A3 및 상기 A4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다.
또한, 상기 CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 2개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B2 및 B3로 나타낼 수 있다. 상기 PU가 포함된 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 B2는 (xc+S, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B3은 (xc+S-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B2 및 B3 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 더 사용할 수 있다.
도 15의 (d)를 참조하면 파티셔닝 타입 2NxnD이 적용된 PU의 상기 CP들의 움직임 정보 예측 후보를 구성하는 방법을 볼 수 있다. 도 15의 (d)에서 나타난 것과 같이 PU의 모양이 정방형이 아닌 것을 고려하여 상기 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성할 수 있고, PU의 디코딩 처리 순서를 고려하여 상기 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성할 수 있다.
도 15의 (d)에서 나타나듯 상기 3개의 CP들의 움직임 정보를 위한 예측 후보로 각 CP와 인접한 주변 블록(또는 주변 샘플)의 코딩된 움직임 정보가 사용될 수 있다. 상기 주변 블록에 아핀 움직임 모델이 적용된 경우, 상기 각 CP의 움직임 정보 예측 후보로 상기 각 CP와 인접한 주변 샘플의 움직임 정보가 사용될 수 있다. 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
다른 실시 예로, 상기 PU의 파티션 ID가 1인 경우에는, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP1의 움직임 벡터 v1에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(즉, 상기 현재 CU의 주변 블록 또는 주변 샘플)의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A3, A4 및 A5로 나타낼 수 있다. 상기 PU가 포함된 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A5는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A3, 상기 A4 및 상기 A5 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다.
또한, 상기 CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 B2, B3 및 B4로 나타낼 수 있다. 상기 PU가 포함된 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 B2는 (xc+W, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B3은 (xc+W, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B4는 (xc+W-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B2, 상기 B3 및 상기 B4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 더 사용할 수 있다.
상술한 도 15의 나타난 CU에 포함된 각 PU들은 모양과 파티션 ID에 관계없이 CP들의 움직임 벡터들을 위한 예측 후보들로 CU 내 PU들 간 동일한 예측 후보들을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 각 PU의 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(즉, 상기 현재 CU의 주변 블록 또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 각각W와 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A0는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, 각 PU의 CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 B0는 (xc+W, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xc+W-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, 각 PU의 CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 C0는 (xc-1, yc+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xc-1, yc+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
상기 nLx2N, nRx2N, 2NxnU 또는 2NxnD 파티셔닝 타입이 적용된 PU의 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성하는 방법으로 예측 후보의 개수를 일정 개수로 제한하여 구성할 수 있다.
도 16은 비대칭형 PU들의 CP들의 예측 후보를 2개로 제한하여 구성한 모습을 예시적으로 나타낸다. 상기 비대칭형 PU들은 파티셔닝 타입 nLx2N, nRx2N, 2NxnU 또는 2NxnD을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU들일 수 있다.
도 16을 참조하면 상기 각각의 PU의 각 CP의 예측 후보를 2개로 제한하여 구성한 모습을 볼 수 있다. 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A0, A1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 A0 및 상기 A1을 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 B0 및 상기 B1을 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 이미 디코딩된 주변 블록(또는 주변 샘플)의 움직임 정보 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 PU의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 PU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1을 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
한편, 상술한 실시예에서 기술한 것처럼 상기 각 CP의 움직임 벡터를 도출하는 경우, 움직임 정보를 위한 데이터량이 다소 증가될 수 있다. 상기 각 CP들이 현재 PU의 경계부분에 위치하는 특성을 이용하여 상기 데이터량을 줄일 수 있는 방법을 사용할 수 있다.
현재 PU 다음으로 디코딩될 PU(다음 PU)의 CP가 상기 현재 PU의 CP와 동일한 위치를 갖는 경우, 인코딩 장치는 상기 다음 PU의 상기 CP에 대한 움직임 정보는 따로 코딩 하지 않을 수 있고, 이전 디코딩 과정에서 움직임 정보가 존재하지 않는 경우의 CP에 대해서만 상술한 예측 후보를 이용하여 코딩하는 방법을 사용할 수 있다.
도 17은 움직임 정보 코딩이 요구되는 CP와 요구되지 않는 CP를 포함하는 PU를 예시적으로 나타낸다. 움직임 정보가 요구되는 PU인지 여부는 인코딩 장치/디코딩 장치 내부적으로 현재 PU의 주변 블록의 움직임 정보의 디코딩 과정을 확인하여 결정할 수 있다. 따라서, 움직임 정보가 요구되는 PU인지 여부를 결정하는 데 있어 추가적인 신텍스(syntax) 정보의 전송은 필요하지 않을 수 있다. 도 17을 참조하면 현재 PU의 CP들을 볼 수 있다. 현재 PU의 좌상단 샘플을 CP0, 상기 현재 PU의 우상측 인접 샘플을 CP1, 상기 현재 PU의 좌하측 인접 샘플을 CP2라 할 수 있다. 블록들이 래스터 스캔 오더(raster scan order)에 따라 코딩되는 경우 현재 PU의 우측 블록은 아직 디코딩되지 않았다는 것을 판단할 수 있다. 따라서 우측 블록에 위치하는 CP에 대한 움직임 정보는 코딩될 필요가 있다는 것을 결정할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP1를 제외한 CP들은 이전 PU들을 디코딩하는 과정에서 움직임 벡터가 도출되었으므로, 인코딩 장치는 상기 CP1에 대한 움직임 정보만을 코딩하여 비트스트림을 통하여 전송할 수 있다.
도 18은 움직임 정보 코딩이 요구되지 않는 CP들을 포함하는 PU를 예시적으로 나타낸다. 도 18을 참조하면 현재 PU의 상위 블록에서 이미 현재 PU의 CP들이 위치한 샘플의 움직임 정보가 도출된 것을 나타낸다. 따라서, 인코딩 장치는 추가적인 움직임 정보의 디코딩없이 해당 움직임 정보를 코딩할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 추가적인 움직임 정보의 수신하지 않고 현재 PU의 CP들의 움직임 벡터를 이전 디코딩 과정에서 도출한 움직임 벡터를 기반으로 도출할 수 있다.
예를 들어, CP0의 경우, 현재 블록의 좌측 경계에 인접하는 좌측 주변 블록들 중 가장 상측 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP1의 움직임 벡터를 현재 블록의 CP0의 움직임 벡터로 이용할 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 상측 경계에 인접하는 상측 주변 블록들 중 가장 좌측 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP2의 움직임 벡터를 현재 블록의 CP0의 움직임 벡터로 이용할 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 좌상측 주변 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP들을 기반으로 도출된 해당 블록의 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 현재 블록의 CP0의 움직임 벡터로 이용할 수 있다. 이 경우 상술한 수학식 2 내지 5 등을 기반으로 상기 해당 블록의 CP들을 기반으로 상기 해당 블록의 상기 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
예를 들어, CP1의 경우, 상기 현재 블록의 우상측 주변 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP2의 움직임 벡터를 현재 블록의 CP1의 움직임 벡터로 이용할 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 상측 경계에 인접하는 상측 주변 블록들 중 가장 우측 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP들을 기반으로 도출된 해당 블록의 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 현재 블록의 CP1의 움직임 벡터로 이용할 수 있다. 이 경우 상술한 수학식 2 내지 5 등을 기반으로 상기 해당 블록의 CP들을 기반으로 상기 해당 블록의 상기 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
예를 들어, CP2의 경우, 상기 현재 블록의 좌하측 주변 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP1의 움직임 벡터를 현재 블록의 CP2의 움직임 벡터로 이용할 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 좌측 경계에 인접하는 좌측 주변 블록들 중 가장 하측 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP들을 기반으로 도출된 해당 블록의 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 현재 블록의 CP2의 움직임 벡터로 이용할 수 있다. 이 경우 상술한 수학식 2 내지 5 등을 기반으로 상기 해당 블록의 CP들을 기반으로 상기 해당 블록의 상기 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
도 19는 본 발명에 따른 인코딩 장치에 의한 비디오 인코딩 방법을 개략적으로 나타낸다. 도 19에서 개시된 방법은 도 1에서 개시된 인코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 19의 S1900 내지 S1930은 상기 인코딩 장치의 예측부에 의하여 수행될 수 있고, 상기 S1940은 상기 인코딩 장치의 엔트로피 인코딩부에 의하여 수행될 수 있다.
인코딩 장치는 현재 블록에 대한 컨트롤 포인트(control point, CP)들을 도출한다(S1900). 인코딩 장치는 RD 코스트를 기반으로 상기 현재 블록의 아핀 움직임 모델의 적용 여부를 결정할 수 있다. 상기 현재 블록에 아핀 움직임 모델이 적용되는 경우, 상기 인코딩 장치는 상기 아핀 움직임 모델을 적용하기 위하여 상기 CP들을 도출할 수 있다. 상기 CP들은 3개일 수 있다.
예를 들어, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 2Nx2N을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU이고 상기 현재 블록의 너비와 높이가 S인 경우, 상기 인코딩 장치는 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표 (0, 0)을 기준으로, CP0은 좌표는 (0, 0) 좌표의 샘플, CP1은 (S, 0) 좌표의 샘플, CP2는 (0, S) 좌표의 샘플인 것으로 3개의 CP들을 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 Nx2N을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU이고 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S/2와 S인 경우, 상기 인코딩 장치는 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표 (0, 0)을 기준으로, CP0은 좌표는 (0, 0) 좌표의 샘플, CP1은 (S/2, 0) 좌표의 샘플, CP2는 (0, S) 좌표의 샘플인 것으로 3개의 CP들을 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 2NxN을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU이고 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S와 S/2인 경우, 상기 인코딩 장치는 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표 (0, 0)을 기준으로, CP0은 좌표는 (0, 0) 좌표의 샘플, CP1은 (S, 0) 좌표의 샘플, CP2는 (0, S/2) 좌표의 샘플인 것으로 3개의 CP들을 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 nLx2N, nRx2N, 2NxnU 또는 2NxnD을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU이고 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H인 경우, 상기 인코딩 장치는 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표 (0, 0)을 기준으로, CP0은 좌표는 (0, 0) 좌표의 샘플, CP1은 (W, 0) 좌표의 샘플, CP2는 (0, H) 좌표의 샘플인 것으로 3개의 CP들을 도출할 수 있다.
인코딩 장치는 상기 CP들에 대한 움직임 벡터들을 획득한다(S1910). 인코딩 장치는 상기 CP들에 인접한 주변 샘플들을 기반으로 상기 CP들에 대한 움직임 벡터들을 도출할 수 있다. 상기 CP들에 인접한 샘플들은 예측 후보로 구성될 수 있다. 인코딩 장치는 각 CP와 인접한 주변 블록(또는 샘플)의 코딩된 움직임 정보를 기반으로 상기 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성할 수 있고, 상기 구성된 예측 후보 중 최적의 후보를 기반으로 각 CP의 움직임 벡터를 도??할 수 있다. 상기 예측 후보는 상기 현재 블록의 파티셔닝 타입, 파티션 ID 및 모양 등에 기반하여 결정될 수 있다.
일 예로, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 2Nx2N이 적용된 PU인 경우, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터 v0을 도출할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 상기 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터 v1을 도출할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터 v2를 도출할 수 있다.
다른 일 예로, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 2NxN이 적용된 PU인 경우, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터 v0을 도출할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터 v1을 도출할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터 v2를 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 파티션 ID가 1인 경우에는, 인코딩 장치는 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP1의 움직임 벡터 v1에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 상기 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 인코딩 장치는 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A3, A4 및 A5로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A5는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A3, 상기 A4 및 상기 A5 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc) 좌표의 샘플, (xc, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 인코딩 장치는 현재 CU의 주변 블록의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 인코딩 장치는 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 B2, B3 및 B4로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 B2는 (xc+S, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B3은 (xc+S, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B4는 (xc+S-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 B2, 상기 B3 및 상기 B4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹1에 (xc+S, yc) 좌표의 샘플, (xc+S, yc-1) 좌표의 샘플, (xc+S-1, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 인코딩 장치는 상기 현재 블록의 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성하는 방법으로 예측 후보의 개수를 일정 개수로 제한하여 구성할 수 있다. CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A0, A1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A0 및 상기 A1을 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제1 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1을 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹1에 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제2 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1을 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹2에 (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플 및 상기 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제3 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
다른 일 예로, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 Nx2N이 적용된 PU인 경우, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터 v0을 도출할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 파티션 ID가 0인 경우에는 (xp+S/2+1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터 B2, (xp+S/2+2, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터 B3 중 적어도 하나를 상기 v1의 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 상기 (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터 v1을 도출할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 상기 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터 v2를 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 파티션 ID가 1인 경우에는, 인코딩 장치는 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP2의 움직임 벡터 v2에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 상기 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 인코딩 장치는 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A3, A4 및 A5로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A5는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A3, 상기 A4 및 상기 A5 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc) 좌표의 샘플, (xc, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 C2, C3 및 C4로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 C2는 (xc-1, yc+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C3은 (xc, yc+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C4는 (xc-1, yc+S-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 C2, 상기 C3 및 상기 C4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹2에 (xc-1, yc+S) 좌표의 샘플, (xc, yc+S) 좌표의 샘플, (xc-1, yc+S-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 인코딩 장치는 상기 현재 블록의 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성하는 방법으로 예측 후보의 개수를 일정 개수로 제한하여 구성할 수 있다. CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A0, A1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A0 및 상기 A1을 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제1 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1을 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹1에 (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제2 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1을 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹2에 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플 및 상기 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제3 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
다른 일 예로, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 nLx2N이 적용된 PU인 경우, 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터 v0을 도출할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 상기 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터 v1을 도출할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 상기 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터 v2를 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 파티션 ID가 1인 경우에는, 인코딩 장치는 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP2의 움직임 벡터 v2에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 상기 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 2개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A3 및 A4로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A3 및 상기 A4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc) 좌표의 샘플, (xc, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 2개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C2 및 C3로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 C2는 (xc-1, yc+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C3은 (xc-1, yc+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 C2 및 상기 C3 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹2에 (xc-1, yc+H) 좌표의 샘플 및 (xc-1, yc+H-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
다른 일 예로, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 nRx2N이 적용된 PU인 경우, 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터 v0을 도출할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 상기 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터 v1을 도출할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 상기 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터 v2를 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 파티션 ID가 1인 경우에는, 인코딩 장치는 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP2의 움직임 벡터 v2에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 상기 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A3, A4 및 A5로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A5는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A3, 상기 A4 및 상기 A5 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc) 좌표의 샘플, (xc, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 C2, C3 및 C4로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 C2는 (xc-1, yc+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C3은 (xc, yc+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C4는 (xc-1, yc+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 C2, 상기 C3 및 상기 C4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹2에 (xc-1, yc+H) 좌표의 샘플, (xc, yc+H) 좌표의 샘플, (xc-1, yc+H-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
다른 일 예로, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 2NxnU이 적용된 PU인 경우, 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터 v0을 도출할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터 v1을 도출할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터 v2를 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 파티션 ID가 1인 경우에는, 인코딩 장치는 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP1의 움직임 벡터 v1에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 상기 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 2개의 주변 샘플들의 움직임 정보 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A3 및 A4로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A3 및 상기 A4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc) 좌표의 샘플, (xc, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 2개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B2 및 B3로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 B2는 (xc+W, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B3은 (xc+W-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 B2 및 B3 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹1에 (xc+W, yc-1) 좌표의 샘플, (xc+W-1, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
다른 일 예로, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 2NxnD이 적용된 PU인 경우, 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터 v0을 도출할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터 v1을 도출할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터 v2를 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 파티션 ID가 1인 경우에는, 인코딩 장치는 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP1의 움직임 벡터 v1에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 상기 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A3, A4 및 A5로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A5는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A3, 상기 A4 및 상기 A5 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc) 좌표의 샘플, (xc, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 B2, B3 및 B4로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 B2는 (xc+W, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B3은 (xc+W, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B4는 (xc+W-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 B2, 상기 B3 및 상기 B4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹1에 (xc+W, yc) 좌표의 샘플, (xc+W, yc-1) 좌표의 샘플, (xc+W-1, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
다른 일 예로, 상기 인코딩 장치는 상기 현재 블록의 모양과 파티션 ID에 관계없이 CP들의 움직임 벡터들을 위한 예측 후보들로 CU 내 PU들 간 동일한 예측 후보들을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 상기 현재 블록의 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(즉, 상기 현재 CU의 주변 블록 또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 각각W와 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A0는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 B0는 (xc+W, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xc+W-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 C0는 (xc-1, yc+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xc-1, yc+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
다른 일 예로, nLx2N, nRx2N, 2NxnU 또는 2NxnD 파티셔닝 타입이 적용된 PU의 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성하는 방법으로 예측 후보의 개수를 일정 개수로 하여 구성할 수 있다.
다른 일 예로, 인코딩 장치는 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 nLx2N, nRx2N, 2NxnU 또는 2NxnD이 적용된 PU인 경우, 각 CP의 예측 후보를 2개로 제한하여 구성할 수 있다. 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A0, A1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 A0 및 상기 A1을 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제1 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1을 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹1에 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제2 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 인코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1을 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 주변 샘플 그룹2에 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플 및 상기 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제3 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
인코딩 장치는 상기 CP들에 대한 움직임 벡터들을 기반으로 상기 현재 블록 내 샘플 단위 움직임 벡터를 도출한다(S1920). 아핀 움직임 모델에 따르면 현재 블록 내 각 샘플 좌표에 따라 다른 움직임 벡터를 가질 수 있다. 상기 CP0의 움직임 벡터, 상기 CP1의 움직임 벡터 및 상기 CP2의 움직임 벡터를 알면 현재 블록 내 샘플 위치에 따른 움직임 벡터를 유도할 수 있다. 즉, 아핀 움직임 모델에 따르면 대상 샘플의 좌표 (x, y)와 3개의 컨트롤 포인트들과의 거리비를 기반으로, 상기 CP들에서의 움직임 벡터들, CP0의 움직임 벡터 (vx0, vy0), CP1의 움직임 벡터 (vx1, vy1), CP2의 움직임 벡터 (vx2, vy2)가 이용되어 상기 샘플 위치의 샘플 단위 움직임 벡터가 도출될 수 있다. 이 경우 인코딩 장치는 상술한 수학식 2 내지 5를 기반으로 상기 현재 블록 내 샘플 위치의 샘플 단위 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
인코딩 장치는 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 생성한다(S1930). 인코딩 장치는 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 기반으로 참조 픽처 내의 참조 영역을 도출할 수 있으며, 상기 참조 영역 내의 복원된 샘플을 기반으로 상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성할 수 있다. 만약 상기 현재 블록에 대한 예측 모드가 스킵 모드가 아닌 경우, 인코딩 장치는 원본 픽처의 원본 샘플과 상기 예측 샘플을 기반으로 레지듀얼 샘플(또는 레지듀얼 신호)을 생성할 수 있다.
인코딩 장치는 상기 현재 블록에 대한 예측 모드 정보를 인코딩하여 출력한다(S1940). 인코딩 장치는 상기 현재 블록에 대한 예측 모드 및 상기 도출된 움직임 벡터에 관한 정보를 인코딩하여 비트스트림 형태로 출력할 수 있다. 또한, 상기 이전 디코딩되는 이전 블록의 CP가 상기 현재 블록의 CP와 동일한 위치를 갖는 경우, 인코딩 장치는 상기 현재 블록의 상기 CP에 대한 움직임 정보는 따로 코딩 하지 않을 수 있다.
예를 들어, 상기 현재 블록의 CP0에 대한 움직임 정보의 경우, 현재 블록의 좌측 경계에 인접하는 좌측 주변 블록들 중 가장 상측 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP1의 움직임 벡터를 현재 블록의 CP0의 움직임 벡터로 이용할 수 있으므로 상기 CP0에 대한 움직임 정보를 따로 코딩하지 않을 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 상측 경계에 인접하는 상측 주변 블록들 중 가장 좌측 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP2의 움직임 벡터를 현재 블록의 CP0의 움직임 벡터로 이용할 수 있으므로 상기 CP0에 대한 움직임 정보를 따로 코딩하지 않을 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 좌상측 주변 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP들을 기반으로 도출된 해당 블록의 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 현재 블록의 CP0의 움직임 벡터로 이용할 수 있으므로 상기 CP0에 대한 움직임 정보를 따로 코딩하지 않을 수 있다. 이 경우 상술한 수학식 2 내지 5 등을 기반으로 상기 해당 블록의 CP들을 기반으로 상기 해당 블록의 상기 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
예를 들어, 상기 현재 블록의 CP1의 경우, 상기 현재 블록의 우상측 주변 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP2의 움직임 벡터를 현재 블록의 CP1의 움직임 벡터로 이용할 수 있으므로 상기 CP0에 대한 움직임 정보를 따로 코딩하지 않을 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 상측 경계에 인접하는 상측 주변 블록들 중 가장 우측 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP들을 기반으로 도출된 해당 블록의 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 현재 블록의 CP1의 움직임 벡터로 이용할 수 있으므로 상기 CP0에 대한 움직임 정보를 따로 코딩하지 않을 수 있다. 이 경우 상술한 수학식 2 내지 5 등을 기반으로 상기 해당 블록의 CP들을 기반으로 상기 해당 블록의 상기 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
예를 들어, 상기 현재 블록의 CP2의 경우, 상기 현재 블록의 좌하측 주변 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP1의 움직임 벡터를 현재 블록의 CP2의 움직임 벡터로 이용할 수 있으므로 상기 CP0에 대한 움직임 정보를 따로 코딩하지 않을 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 좌측 경계에 인접하는 좌측 주변 블록들 중 가장 하측 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP들을 기반으로 도출된 해당 블록의 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 현재 블록의 CP2의 움직임 벡터로 이용할 수 있으므로 상기 CP0에 대한 움직임 정보를 따로 코딩하지 않을 수 있다.
상기 비트스트림은 네트워크 또는 저장매체를 통하여 디코딩 장치로 전송될 수 있다.
비록 도시되지는 않았으나 인코딩 장치는 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플에 관한 정보를 인코딩하여 출력할 수도 있다. 상기 레지듀얼 샘플에 관한 정보는 상기 레지듀얼 샘플에 관한 변환 계수들을 포함할 수 있다.
도 20은 본 발명에 따른 디코딩 장치에 의한 비디오 디코딩 방법을 개략적으로 나타낸다. 도 20에서 개시된 방법은 도 2에서 개시된 디코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 20의 S2000 내지 S2030은 상기 디코딩 장치의 예측부에 의하여 수행될 수 있다.
디코딩 장치는 현재 블록에 대한 컨트롤 포인트(control point, CP)들을 도출한다(S2000). 디코딩 장치는 비트스트림을 통해 상기 현재 블록의 인터 예측에 대한 정보를 수신할 수 있다. 상기 현재 블록에 아핀 움직임 모델이 적용되는 경우, 상기 디코딩 장치는 상기 아핀 움직임 모델을 적용하기 위하여 상기 CP들을 도출할 수 있다. 상기 CP들은 3개일 수 있다. 예를 들어, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 2Nx2N을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU이고 상기 현재 블록의 너비와 높이가 S인 경우, 디코딩 장치는 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표 (0, 0)을 기준으로, CP0은 좌표는 (0, 0) 좌표의 샘플, CP1은 (S, 0) 좌표의 샘플, CP2는 (0, S) 좌표의 샘플인 것으로 3개의 CP들을 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 Nx2N을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU이고 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S/2와 S인 경우, 디코딩 장치는 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표 (0, 0)을 기준으로, CP0은 좌표는 (0, 0) 좌표의 샘플, CP1은 (S/2, 0) 좌표의 샘플, CP2는 (0, S) 좌표의 샘플인 것으로 3개의 CP들을 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 2NxN을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU이고 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S와 S/2인 경우, 디코딩 장치는 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표 (0, 0)을 기준으로, CP0은 좌표는 (0, 0) 좌표의 샘플, CP1은 (S, 0) 좌표의 샘플, CP2는 (0, S/2) 좌표의 샘플인 것으로 3개의 CP들을 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 nLx2N, nRx2N, 2NxnU 또는 2NxnD을 기반으로 CU로부터 파티셔닝된 PU이고 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H인 경우, 디코딩 장치는 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표 (0, 0)을 기준으로, CP0은 좌표는 (0, 0) 좌표의 샘플, CP1은 (W, 0) 좌표의 샘플, CP2는 (0, H) 좌표의 샘플인 것으로 3개의 CP들을 도출할 수 있다.
디코딩 장치는 상기 CP들에 대한 움직임 벡터들을 획득한다(S2010).
디코딩 장치는 상기 CP들의 움직임 벡터를 상기 현재 블록에 대한 움직임 벡터 및 상기 현재 블록의 주변 블록의 움직임 벡터를 기반으로 도출할 수 있다. 디코딩 장치는 비트스트림을 통해 상기 CP들의 움직임 정보를 수신할 수 있다. 상기 현재 블록의 디코딩 이전에 상기 현재 블록의 CP와 위치가 동일한 CP에 대한 움직임 벡터가 도출된 경우, 상기 현재 블록의 CP에 관한 정보를 수신하지 않을 수 있다. 디코딩 장치는 상기 각 CP의 인접한 샘플들을 주변 샘플 그룹으로 구성할 수 있고, 상기 주변 샘플 그룹를 기반으로 상기 CP의 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 상기 주변 샘플 그룹은 상기 현재 블록의 파티셔닝 타입, 파티션 ID 및 모양 등에 기반하여 결정될 수 있다.
일 예로, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 2Nx2N이 적용된 PU인 경우, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터 v0을 도출할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 상기 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터 v1을 도출할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 디코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터 v2를 도출할 수 있다.
다른 일 예로, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 2NxN이 적용된 PU인 경우, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터 v0을 도출할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터 v1을 도출할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터 v2를 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 파티션 ID가 1인 경우에는, 디코딩 장치는 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP1의 움직임 벡터 v1에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 상기 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 디코딩 장치는 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A3, A4 및 A5로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A5는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A3, 상기 A4 및 상기 A5 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc) 좌표의 샘플, (xc, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 디코딩 장치는 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 B2, B3 및 B4로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 B2는 (xc+S, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B3은 (xc+S, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B4는 (xc+S-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 B2, 상기 B3 및 상기 B4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹1에 (xc+S, yc) 좌표의 샘플, (xc+S, yc-1) 좌표의 샘플, (xc+S-1, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 디코딩 장치는 상기 현재 블록의 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성하는 방법으로 예측 후보의 개수를 일정 개수로 제한하여 구성할 수 있다. CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A0, A1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A0 및 상기 A1을 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제1 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1을 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹1에 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제2 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S와 S/2이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1을 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹2에 (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플 및 상기 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제3 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
다른 일 예로, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 Nx2N이 적용된 PU인 경우, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터 v0을 도출할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 파티션 ID가 0인 경우에는 (xp+S/2+1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터 B2, (xp+S/2+2, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터 B3 중 적어도 하나를 상기 v1의 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 상기 (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터 v1을 도출할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 상기 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터 v2를 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 파티션 ID가 1인 경우에는, 디코딩 장치는 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP2의 움직임 벡터 v2에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 상기 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 디코딩 장치는 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A3, A4 및 A5로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A5는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A3, 상기 A4 및 상기 A5 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc) 좌표의 샘플, (xc, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 C2, C3 및 C4로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 S이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 C2는 (xc-1, yc+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C3은 (xc, yc+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C4는 (xc-1, yc+S-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 C2, 상기 C3 및 상기 C4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹2에 (xc-1, yc+S) 좌표의 샘플, (xc, yc+S) 좌표의 샘플, (xc-1, yc+S-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 디코딩 장치는 상기 현재 블록의 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성하는 방법으로 예측 후보의 개수를 일정 개수로 제한하여 구성할 수 있다. CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A0, A1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A0 및 상기 A1을 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제1 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1을 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹1에 (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제2 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 S/2와 S이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 상기 C0 및 상기 C1을 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹2에 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플 및 상기 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제3 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
다른 일 예로, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 nLx2N이 적용된 PU인 경우, 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터 v0을 도출할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 상기 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터 v1을 도출할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 상기 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터 v2를 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 파티션 ID가 1인 경우에는, 디코딩 장치는 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP2의 움직임 벡터 v2에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 상기 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 2개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A3 및 A4로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A3 및 상기 A4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc) 좌표의 샘플, (xc, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 2개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C2 및 C3로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 C2는 (xc-1, yc+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C3은 (xc-1, yc+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 C2 및 상기 C3 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹2에 (xc-1, yc+H) 좌표의 샘플 및 (xc-1, yc+H-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
다른 일 예로, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 nRx2N이 적용된 PU인 경우, 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터 v0을 도출할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 상기 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터 v1을 도출할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 상기 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플을 포함하는 주변 샘플 그룹 2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터 v2를 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 파티션 ID가 1인 경우에는, 디코딩 장치는 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP2의 움직임 벡터 v2에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 상기 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A3, A4 및 A5로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A5는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A3, 상기 A4 및 상기 A5 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc) 좌표의 샘플, (xc, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 C2, C3 및 C4로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 C2는 (xc-1, yc+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C3은 (xc, yc+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C4는 (xc-1, yc+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 C2, 상기 C3 및 상기 C4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹2에 (xc-1, yc+H) 좌표의 샘플, (xc, yc+H) 좌표의 샘플, (xc-1, yc+H-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
다른 일 예로, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 2NxnU이 적용된 PU인 경우, 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터 v0을 도출할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터 v1을 도출할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터 v2를 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 파티션 ID가 1인 경우에는, 디코딩 장치는 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP1의 움직임 벡터 v1에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 상기 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 2개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A3 및 A4로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A3 및 상기 A4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc) 좌표의 샘플, (xc, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 2개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B2 및 B3로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 B2는 (xc+W, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B3은 (xc+W-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 B2 및 B3 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹1에 (xc+W, yc-1) 좌표의 샘플, (xc+W-1, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
다른 일 예로, 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 2NxnD이 적용된 PU인 경우, 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xp-1, yp) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터 v0을 도출할 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터 v1을 도출할 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터 v2를 도출할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 파티션 ID가 1인 경우에는, 디코딩 장치는 상기 CP0의 움직임 벡터 v0 및 상기 CP1의 움직임 벡터 v1에 대한 예측 후보로 현재 CU의 주변 블록들의 샘플들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 상기 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A3, A4 및 A5로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A3는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A4는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A5는 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A3, 상기 A4 및 상기 A5 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc) 좌표의 샘플, (xc, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보를 예측 후보로 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 3개의 주변 샘플들의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 예측 후보로 더 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 B2, B3 및 B4로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록이 포함된 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 B2는 (xc+W, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B3은 (xc+W, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B4는 (xc+W-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 B2, 상기 B3 및 상기 B4 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 더 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹1에 (xc+W, yc) 좌표의 샘플, (xc+W, yc-1) 좌표의 샘플, (xc+W-1, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
다른 일 예로, 상기 디코딩 장치는 상기 현재 블록의 모양과 파티션 ID에 관계없이 CP들의 움직임 벡터들을 위한 예측 후보들로 CU 내 PU들 간 동일한 예측 후보들을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 상기 현재 블록의 CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(즉, 상기 현재 CU의 주변 블록 또는 주변 샘플)의 움직임 정보들 중 3개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 3개의 움직임 정보는 각각 A0, A1, A2로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 각각W와 H이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 A0는 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xc, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A2는 (xc-1, yc) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A0, 상기 A1 및 상기 A2 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 B0는 (xc+W, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xc+W-1, yc-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 CU의 너비와 높이가 W이고 상기 CU의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xc, yc)인 경우, 상기 C0는 (xc-1, yc+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xc-1, yc+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1 중 적어도 하나의 움직임 벡터를 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다.
다른 일 예로, nLx2N, nRx2N, 2NxnU 또는 2NxnD 파티셔닝 타입이 적용된 PU의 CP들의 움직임 벡터를 위한 예측 후보를 구성하는 방법으로 예측 후보의 개수를 일정 개수로 제한하여 구성할 수 있다.
다른 일 예로, 디코딩 장치는 상기 현재 블록이 파티셔닝 타입 nLx2N, nRx2N, 2NxnU 또는 2NxnD이 적용된 PU인 경우, 각 CP의 예측 후보를 2개로 구성할 수 있다. 예를 들어, CP0의 움직임 벡터 v0의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 A0, A1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 A0는 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, A1은 (xp, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 A0 및 상기 A1을 상기 v0의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹0에 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제1 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
또한, CP1의 움직임 벡터 v1의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 B0와 B1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 B0는 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, B1은 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 B0 및 상기 B1을 상기 v1의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹1에 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp+W, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+W-1, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제2 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
또한, CP2의 움직임 벡터 v2의 경우, 디코딩 장치는 주변 블록(또는 주변 샘플)들의 움직임 정보들 중 2개의 움직임 정보를 예측 후보로 사용할 수 있고, 상기 2개의 움직임 정보는 각각 C0와 C1로 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록의 너비와 높이가 각각 W와 H이고 상기 현재 블록의 좌상단 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우, 상기 C0는 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플의 움직임 벡터, C1은 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플의 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 C0 및 상기 C1을 상기 v2의 예측 후보로 사용할 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 주변 샘플 그룹2에 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플을 포함할 수 있고, 상기 (xp-1, yp+H) 좌표의 샘플 및 상기 (xp-1, yp+H-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제3 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단될 수 있다.
또한, 디코딩 장치는 추가적인 움직임 정보의 수신하지 않고 현재 PU의 CP들의 움직임 벡터를 이전 디코딩 과정에서 도출한 움직임 벡터를 기반으로 도출할 수 있다.
예를 들어, CP0의 경우, 현재 블록의 좌측 경계에 인접하는 좌측 주변 블록들 중 가장 상측 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP1의 움직임 벡터를 기반으로 현재 블록의 CP0의 움직임 벡터로 도출할 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 상측 경계에 인접하는 상측 주변 블록들 중 가장 좌측 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP2의 움직임 벡터를 기반으로 현재 블록의 CP0의 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 좌상측 주변 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP들을 기반으로 도출된 해당 블록의 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 기반으로 현재 블록의 CP0의 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 이 경우 상술한 수학식 2 내지 5 등을 기반으로 상기 해당 블록의 CP들을 기반으로 상기 해당 블록의 상기 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
예를 들어, CP1의 경우, 상기 현재 블록의 우상측 주변 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP2의 움직임 벡터를 기반으로 현재 블록의 CP1의 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 상측 경계에 인접하는 상측 주변 블록들 중 가장 우측 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP들을 기반으로 도출된 해당 블록의 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 기반으로 현재 블록의 CP1의 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 이 경우 상술한 수학식 2 내지 5 등을 기반으로 상기 해당 블록의 CP들을 기반으로 상기 해당 블록의 상기 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
예를 들어, CP2의 경우, 상기 현재 블록의 좌하측 주변 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP1의 움직임 벡터를 기반으로 현재 블록의 CP2의 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 좌측 경계에 인접하는 좌측 주변 블록들 중 가장 하측 블록이 아핀 움직임 모델 기반으로 디코딩된 경우, 해당 블록의 CP들을 기반으로 도출된 해당 블록의 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 기반으로 현재 블록의 CP2의 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 이 경우 상술한 수학식 2 내지 5 등을 기반으로 상기 해당 블록의 CP들을 기반으로 상기 해당 블록의 상기 우하측 주변 샘플의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
디코딩 장치는 상기 획득한 움직임 벡터들을 기반으로 상기 현재 블록 내 샘플 단위 움직임 벡터를 도출한다(S2020). 상기 CP0의 움직임 벡터, 상기 CP1의 움직임 벡터 및 상기 CP2의 움직임 벡터를 기반으로 디코딩 장치는 현재 블록 내 샘플 위치에 따른 샘플 단위 움직임 벡터를 유도할 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상술한 수학식 2 내지 수학식 5를 기반으로 상기 현재 블록 내 샘플 위치의 샘플 단위 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
디코딩 장치는 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 도출한다(S2030). 디코딩 장치는 상기 샘플 단위 움직임 벡터를 기반으로 참조 픽처 내의 참조 영역을 도출할 수 있으며, 상기 참조 영역 내의 복원된 샘플을 기반으로 상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성할 수 있다.
디코딩 장치는 상기 예측 샘플을 기반으로 복원 샘플을 생성할 수 있다. 만약 상기 현재 블록에 대한 예측 모드가 스킵 모드가 아닌 경우, 디코딩 장치는 인코딩 장치로부터 수신한 비트스트림으로부터 레지듀얼 신호를 획득하고, 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플을 생성할 수 있다. 이 경우 디코딩 장치는 상기 예측 샘플 및 상기 레지듀얼 샘플을 기반으로 상기 복원 샘플을 생성할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 복원 샘플을 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있다.
상술한 본 발명에 따르면, 현재 블록에 대한 보다 정확한 샘플 단위 움직임 벡터들을 도출할 수 있고, 인터 예측 효율을 상당히 높일 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 현재 블록에 대한 컨트롤 포인트들의 움직임 벡터들을 기반으로 현재 블록의 샘플들에 대한 움직임 벡터를 효율적으로 도출할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 현재 블록에 대한 컨트롤 포인트들의 움직임 벡터들에 대한 정보를 추가적으로 전송하지 않고 이미 디코딩된 주변 블록의 컨트롤 포인트들의 움직임 벡터들을 기반으로 현재 블록에 대한 컨트롤 포인트들의 움직임 벡터들을 도출할 수 있다. 이를 통하여 상기 컨트롤 포인트들의 움직임 벡터들을 위한 데이터량을 없애거나 줄일 수 있고, 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 현재 블록 내의 이미지가 평면이동된 경우뿐 아니라, 회전, 줌인, 줌아웃 또는 평현사변형 변형된 경우에 대하여도 샘플 단위 움직임 벡터들을 통하여 효과적으로 인터 예측을 수행할 수 있다. 이를 통하여 현재 블록에 대한 레지듀얼 신호를 위한 데이터량을 없애거나 줄일 수 있고, 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
상술한 실시예에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로써 순서도를 기초로 설명되고 있지만, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당업자라면 순서도에 나타내어진 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술한 본 발명에 따른 방법은 소프트웨어 형태로 구현될 수 있으며, 본 발명에 따른 인코딩 장치 및/또는 디코딩 장치는 예를 들어 TV, 컴퓨터, 스마트폰, 셋톱박스, 디스플레이 장치 등의 영상 처리를 수행하는 장치에 포함될 수 있다.
본 발명에서 실시예들이 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 방법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다. 프로세서는 ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로 및/또는 데이터 처리 장치를 포함할 수 있다. 메모리는 ROM(read-only memory), RAM(random access memory), 플래쉬 메모리, 메모리 카드, 저장 매체 및/또는 다른 저장 장치를 포함할 수 있다.

Claims (15)

  1. 디코딩 장치에 의하여 수행되는 비디오 디코딩 방법에 있어서,
    현재 블록에 대한 컨트롤 포인트(control point, CP)들을 도출하는 단계;
    상기 CP들에 대한 움직임 벡터들을 획득하는 단계;
    상기 획득된 움직임 벡터들을 기반으로 상기 현재 블록 내 샘플 단위 움직임 벡터를 도출하는 단계; 및
    상기 샘플 단위 움직임 벡터를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    현재 코딩 유닛(coding unit, CU)로부터 복수의 예측 유닛(prediction unit, PU)들을 파티셔닝(partitioning) 타입 Nx2N을 기반으로 파티셔닝하는 단계를 더 포함하되,
    상기 현재 블록은 상기 복수의 PU들 중 하나에 대응되고,
    상기 현재 블록의 사이즈가 (S/2)xS이고 상기 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우,
    상기 CP들 중 CP0의 좌표는 (xp, yp)이고, CP1의 좌표는 (xp+S/2, yp)이고, CP2의 좌표는 (xp, yp+S)인 것을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 샘플 단위 움직임 벡터는 다음의 수학식을 기반으로 도출되고,
    Figure pct00006

    여기서, vx, vy는 각각 상기 현재 블록 내 (x, y)좌표의 샘플에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내고, vx0, vy0는 각각 상기 CP0에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내고, vx1, vy1은 각각 상기 CP1에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내고, vx2, vy2는 각각 상기 CP2에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내는 것을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 CP들에 대한 움직임 벡터들을 획득하는 단계는,
    (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터0을 도출하는 단계;
    (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터1을 도출하는 단계; 및
    (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터2를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 주변 샘플 그룹0은 상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하고, 상기 주변 샘플 그룹1은 상기 (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하고, 상기 주변 샘플 그룹2는 상기 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플 및 상기 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플을 포함하되,
    상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제1 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단되고,
    상기 (xp+S/2, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+S/2-1, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제2 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단되고,
    상기 (xp-1, yp+S) 좌표의 샘플 및 상기 (xp-1, yp+S-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제3 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단됨을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 현재 블록에 대응하는 상기 PU의 파티션 ID가 1이고 상기 현재 CU 의 좌상단 샘플 포지션이 (xc, yc)인 경우,
    상기 주변 샘플 그룹0은 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc) 좌표의 샘플, (xc, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함하고, 상기 주변 샘플 그룹2는 (xc-1, yc+S-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc+S) 좌표의 샘플, (xc, yc+S) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함함을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    현재 코딩 유닛(coding unit, CU)로부터 복수의 PU들을 파티셔닝 타입 2NxN을 기반으로 파티셔닝하는 단계를 더 포함하되,
    상기 현재 블록은 상기 복수의 PU들 중 하나에 대응되고,
    상기 현재 블록의 사이즈가 Sx(S/2)이고, 상기 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우,
    상기 CP들 중 CP0의 좌표는 (xp, yp)이고, CP1의 좌표는 (xp+S, yp)이고, CP2의 좌표는 (xp, yp+S/2)인 것을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 샘플 단위 움직임 벡터는 다음의 수학식을 기반으로 도출되고,
    Figure pct00007

    여기서, vx, vy는 각각 상기 현재 블록 내 (x, y)좌표의 샘플에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내고, vx0, vy0는 각각 상기 CP0에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내고, vx1, vy1은 각각 상기 CP1에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내고, vx2, vy2는 각각 상기 CP2에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내는 것을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 CP들에 대한 움직임 벡터들을 획득하는 단계는,
    (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플, (xp, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹0을 기반으로 CP0에 대한 움직임 벡터0을 도출하는 단계;
    (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플 및 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹1을 기반으로 CP1에 대한 움직임 벡터1을 도출하는 단계; 및
    (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플 및 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 주변 샘플 그룹2를 기반으로 CP2에 대한 움직임 벡터2를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 주변 샘플 그룹0은 상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하고, 상기 주변 샘플 그룹1은 상기 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플을 포함하고, 상기 주변 샘플 그룹2는 상기 (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플 및 상기 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플을 포함하되,
    상기 (xp-1, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제1 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단되고,
    상기 (xp+S, yp-1) 좌표의 샘플 및 상기 (xp+S-1, yp-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제2 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단되고,
    상기 (xp-1, yp+S/2) 좌표의 샘플 및 상기 (xp-1, yp+S/2-1) 좌표의 샘플은 미리 정의된 제3 우선 순서에 따라 순차적으로 가용성 여부가 판단됨을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 현재 블록에 대응하는 상기 PU의 파티션 ID가 1이고 상기 현재 CU의 좌상단 샘플 포지션이 (xc, yc)인 경우, 상기 주변 샘플 그룹0은 (xc-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc-1, yc) 좌표의 샘플, (xc, yc-1) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함하고, 상기 주변 샘플 그룹1은 (xc+S, yc-1) 좌표의 샘플, (xc+S-1, yc-1) 좌표의 샘플, (xc+S, yc) 좌표의 샘플 중 적어도 하나를 더 포함함을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    현재 코딩 유닛(coding unit)로부터 비대칭한 복수의 PU(prediction unit, PU)들을 파티셔닝(partitioning) 타입 nLx2N, nRx2N, 2NxnU 또는 2NxnD을 기반으로 파티셔닝하는 단계를 더 포함하되,
    상기 현재 블록은 상기 PU들 중 하나인 것을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 현재 블록의 사이즈는 WxH이고, 상기 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플 포지션의 좌표가 (xp, yp)인 경우,
    상기 CP들 중 CP0의 좌표는 (xp, yp)이고, CP1의 좌표는 (xp+W, yp)이고, CP2의 좌표는 (xp, yp+H)인 것을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 샘플 단위 움직임 벡터는 다음의 수학식을 기반으로 도출되고,
    Figure pct00008

    여기서, vx, vy는 각각 상기 현재 블록 내 (x, y)좌표의 샘플에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내고, vx0, vy0는 각각 상기 CP0에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내고, vx1, vy1은 각각 상기 CP1에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내고, vx2, vy2는 각각 상기 CP2에 대한 움직임 벡터의 x성분, y성분을 나타내는 것을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 CP들 중 상기 현재 블록 이전에 디코딩된 주변 블록의 CP와 위치가 동일한 CP에 대한 움직임 벡터는 상기 주변 블록의 상기 CP에 대한 움직임 벡터를 기반으로 도출되는 것을 특징으로 하는, 디코딩 방법.
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