KR20180135921A - 계수 유도 복원을 이용하여 비디오 신호를 처리하는 방법 및 장치 - Google Patents

계수 유도 복원을 이용하여 비디오 신호를 처리하는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 비디오 신호에 대해 향상된 예측을 수행하는 방법에 있어서, 타겟 블록에 인접하는 이웃 블록에 대해 엔트로피 디코딩을 수행하는 단계; 상기 엔트로피 디코딩된 이웃 블록에 대해 역양자화를 수행하는 단계; 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행함으로씨 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득하는 단계; 및 상기 수정된 이웃 블록에 기초하여 상기 타겟 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 단계를 포함하되, 상기 수정된 역변환은 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다.

Description

계수 유도 복원을 이용하여 비디오 신호를 처리하는 방법 및 장치
본 발명은 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)을 이용하여 비디오 신호를 인코딩, 디코딩하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)를 적용하는 수정된 역변환을 통해 생성된 참조 픽셀을 이용하여 예측을 수행하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
압축 부호화란 디지털화한 정보를 통신 회선을 통해 전송하거나, 저장 매체에 적합한 형태로 저장하기 위한 일련의 신호 처리 기술을 의미한다. 영상, 이미지, 음성 등의 미디어가 압축 부호화의 대상이 될 수 있으며, 특히 영상을 대상으로 압축 부호화를 수행하는 기술을 비디오 영상 압축이라고 일컫는다.
차세대 비디오 컨텐츠는 고해상도(high spatial resolution), 고프레임율(high frame rate) 및 영상 표현의 고차원화(high dimensionality of scene representation)라는 특징을 갖게 될 것이다. 그러한 컨텐츠를 처리하기 위해서는 메모리 저장(memory storage), 메모리 액세스율(memory access rate) 및 처리 전력(processing power) 측면에서 엄청난 증가를 가져올 것이다.
따라서, 차세대 비디오 컨텐츠를 보다 효율적으로 처리하기 위한 코딩 툴을 디자인할 필요가 있다. 특히, 예측 방법은 원본 데이터와 예측 데이터 간의 상관성을 활용하기 위해 이용되고 있으나, 양자화 잡음이 발생하게 되고, 연산 복잡도로 인해 이용되는 단순한 예측 방법들은 그 상관성을 약화시키게 되는 문제점이 있다.
본 발명은 보다 나은 예측을 수행하는 방법을 제공하고자 한다.
본 발명은 각 변환 계수들에 다른 복원 기저들(different reconstruction bases)을 적용하는 방법을 제공하고자 한다.
본 발명은 예측 과정에서 이용되는 참조 픽셀을 개선하기 위한 방법을 제공하고자 한다.
본 발명은 참조 데이터와 예측 데이터 간의 상관성을 이용하여 비디오 신호를 처리하는 방법을 제공하고자 한다.
본 발명은 예측에 있어서 양자화 노이즈의 영향을 감소시키는 방법을 제공하고자 한다.
본 발명은 각 변환 계수들에 다른 복원 기저들(different reconstruction bases)을 적용하는 방법을 제공한다.
본 발명은 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용하는 방법을 제공한다.
본 발명은 수정된 역변환을 수행하기 위해 계수 유도 복원 함수(coefficient induced reconstruction function)를 결정하는 방법을 제공한다.
본 발명은 수정된 역변환이 적용되는지 여부를 나타내는 수정된 스케일링 적용 플래그를 정의하는 방법을 제공한다.
본 발명은 수정된 스케일링 적용 플래그를 시그널링 또는 유도하는 방법을 제공한다.
본 발명은 이웃 블록의 변환 계수에 대해 스케일링을 수행함으로써 보다 나은 예측을 수행하는 방법을 제공한다.
본 발명은 역양자화된 변환 계수를 스케일링하는 방법을 제공한다.
본 발명은 압축 파라미터에 기초하여 스케일링 행렬을 결정하는 방법을 제공한다.
본 발명은 역양자화된 변환 계수에 대해 스케일링을 수행할지 여부를 나타내는 스케일링 적용 플래그를 시그널링 또는 유도하는 방법을 제공한다.
본 발명은 잔차 블록의 변환 계수에 대해 스케일링을 수행함으로써 보다 나은 예측을 수행하는 방법을 제공한다.
본 발명은 수정된 잔차 블록을 이용하여 복원 픽셀을 생성하고 이를 다음 타겟 블록의 예측시 참조 블록으로 이용하는 방법을 제공한다.
본 발명은 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)를 적용하는 수정된 역변환을 통해 생성된 참조 픽셀을 이용하여 예측을 수행함으로써 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명은, 예측 필터 디자인을 통해 예측 성능을 향상시키고 복원된 프레임의 품질을 향상시킬 수 있으며, 나아가 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 수정된 역변환이 적용되는지 여부를 나타내는 수정된 스케일링 적용 플래그를 시그널링 또는 유도하는 방법을 제공함으로써 데이터 처리를 위한 오버헤드를 감소시킬 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 비디오 신호의 인코딩이 수행되는 인코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 비디오 신호의 디코딩이 수행되는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 3은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 디코딩된 픽셀을 다음 타겟 블록의 예측값으로 이용하는 인코더 및 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 4는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 이용하여 인코딩을 수행하는 인코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 5는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 이용하여 디코딩을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 6은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 이용하여 디코딩을 수행하는 경우 스케일링 행렬을 결정하는 방법을 설명하기 위한 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 7은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)과 함께 타겟 블록에 대한 변환 계수의 스케일링을 이용하여 디코딩을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 8은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 타겟 블록 및/또는 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 스케일링을 수행할지 여부를 나타내는 적어도 하나의 스케일링 적용 플래그를 이용하여 디코딩을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 9는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 참조 블록을 이용하여 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 10은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 이용하여 인코딩을 수행하는 흐름도를 나타낸다.
도 11은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 이용하여 디코딩을 수행하는 흐름도를 나타낸다.
도 12는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)을 이용하여 인코딩을 수행하는 인코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 13은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)을 이용하여 디코딩을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 14는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)을 이용하여 디코딩을 수행하는 경우 수정된 역변환 행렬을 결정하는 방법을 설명하기 위한 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 15는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 이웃 블록에 대한 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR) 및 타겟 블록에 대한 수정된 역변환을 통해 디코딩을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 16은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 타겟 블록 및/또는 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 수정된 역변환이 적용되는지 여부를 나타내는 적어도 하나의 수정된 스케일링 적용 플래그를 이용하여 디코딩을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 17은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 참조 블록을 이용하여 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 18은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 이웃 블록에 대한 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)을 이용하여 인코딩을 수행하는 흐름도를 나타낸다.
도 19는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 이웃 블록에 대한 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)을 이용하여 디코딩을 수행하는 흐름도를 나타낸다.
발명의 실시를 위한 최선의 형태
본 발명은, 비디오 신호에 대해 향상된 예측을 수행하는 방법에 있어서, 타겟 블록에 인접하는 이웃 블록에 대해 엔트로피 디코딩을 수행하는 단계; 상기 엔트로피 디코딩된 이웃 블록에 대해 역양자화를 수행하는 단계; 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행함으로써 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득하는 단계; 및 상기 수정된 이웃 블록에 기초하여 상기 타겟 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 단계를 포함하되, 상기 수정된 역변환은 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다.
또한, 본 발명에서, 상기 수정된 역변환은 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)을 이용하여 수행되며, 상기 수정된 역변환 행렬은 계수 유도 복원 함수(coefficient induced reconstruction function)에 기초하여 결정되고, 상기 계수 유도 복원 함수는 상기 수정된 역변환 행렬의 행(row) 성분 및 상기 행(row) 성분에 대응되는 스케일링 행렬 성분을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)은 코딩 파라미터에 기초하여 유도되고, 상기 코딩 파라미터는 인트라 예측 모드, 인터 예측 모드, 양자화 파라미터 또는 블록 사이즈 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)은 양자화된 변환 계수 벡터에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 행(row) 성분에 대응되는 스케일링 행렬 성분은 상기 수정된 역변환 행렬의 열(column) 성분, 상기 열(column) 성분에 대응되는 양자화된 변환 계수 벡터, 또는 코딩 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 계수 유도 복원 함수(coefficient induced reconstruction function)는 상기 이웃 블록과 상기 수정된 이웃 블록(modified neighboring block) 간의 차이를 최소화하도록 결정되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 방법은, 상기 비디오 신호로부터 수정된 스케일링 적용 플래그를 추출하는 단계를 더 포함하되, 상기 수정된 스케일링 적용 플래그는 상기 수정된 역변환이 적용되는지 여부를 나타내는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 방법은, 상기 비디오 신호로부터 수정된 스케일링 적용 플래그를 유도하는 단계를 더 포함하되, 상기 수정된 스케일링 적용 플래그는 상기 이웃 블록의 코딩 정보 또는 상기 이웃 블록의 수정된 스케일링 적용 플래그 중 적어도 하나에 기초하여 유도되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은, 비디오 신호에 대해 향상된 예측을 수행하는 방법에 있어서, 타겟 블록의 이웃 블록에 대해 변환을 수행하는 단계; 상기 이웃 블록에 대한 변환 계수를 양자화하는 단계; 상기 이웃 블록의 양자화된 변환 계수를 역양자화하는 단계; 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행하여 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득하는 단계; 및 상기 수정된 이웃 블록에 기초하여 상기 타겟 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 단계를 포함하되, 상기 수정된 역변환은 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은, 비디오 신호에 대해 향상된 예측을 수행하는 장치에 있어서, 타겟 블록에 인접하는 이웃 블록에 대해 엔트로피 디코딩을 수행하는 엔트로피 디코딩부; 상기 엔트로피 디코딩된 이웃 블록에 대해 역양자화를 수행하는 역양자화부; 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행함으로써 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득하는 수정된 역변환부; 및 상기 수정된 이웃 블록에 기초하여 상기 타겟 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 예측부를 포함하되, 상기 수정된 역변환은 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 특징으로 하는 장치를 제공한다.
또한, 본 발명은, 비디오 신호에 대해 향상된 예측을 수행하는 장치에 있어서, 타겟 블록의 이웃 블록에 대해 변환을 수행하는 변환부; 상기 이웃 블록에 대한 변환 계수를 양자화하는 양자화부; 상기 이웃 블록의 양자화된 변환 계수를 역양자화하는 역양자화부; 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행하여 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득하는 수정된 역변환부; 및 상기 수정된 이웃 블록에 기초하여 상기 타겟 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 예측부를 포함하되, 상기 수정된 역변환은 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 특징으로 하는 장치를 제공한다.
발명의 실시를 위한 형태
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예의 구성과 그 작용을 설명하며, 도면에 의해서 설명되는 본 발명의 구성과 작용은 하나의 실시예로서 설명되는 것이며, 이것에 의해서 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 제한되지는 않는다.
아울러, 본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어를 사용하여 설명한다. 그러한 경우에는 해당 부분의 상세 설명에서 그 의미를 명확히 기재하므로, 본 발명의 설명에서 사용된 용어의 명칭만으로 단순 해석되어서는 안 될 것이며 그 해당 용어의 의미까지 파악하여 해석되어야 함을 밝혀두고자 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 용어들은 발명을 설명하기 위해 선택된 일반적인 용어들이나, 유사한 의미를 갖는 다른 용어가 있는 경우 보다 적절한 해석을 위해 대체 가능할 것이다. 예를 들어, 신호, 데이터, 샘플, 픽쳐, 프레임, 블록 등의 경우 각 코딩 과정에서 적절하게 대체되어 해석될 수 있을 것이다. 또한, 파티셔닝(partitioning), 분해(decomposition), 스플리팅 (splitting) 및 분할(division) 등의 경우에도 각 코딩 과정에서 적절하게 대체되어 해석될 수 있을 것이다. 또한, 필터링(filtering), 수정(modification), 변경(change) 및 스케일링(scaling) 등의 경우에도 각 코딩 과정에서 적절하게 대체되어 해석될 수 있을 것이다.
본 발명은, 변환 계수들 각각에 대해 다른 복원 기저들(different reconstruction bases)을 적용하여 예측을 수행하는 기술을 제공하며, 본 명세서에서 이러한 예측 기술을 '계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)'이라 부르기로 한다. 예를 들어, 본 발명은 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)을 적용하는 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은, 변환 계수 전체에 대해 스케일링을 수행하여 예측을 수행하는 기술을 제공하며, 위 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)과의 구별을 위해, 본 명세서에서 이를 '계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)'이라 부르기로 한다. 예를 들어, 본 발명은 예측 코딩시 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수를 원본 픽셀과 유사하게 필터링한 후 역변환을 통해 생성된 참조 픽셀을 이용하여 예측을 수행하는 방법을 제공한다.
다만, 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR) 또한 예측을 수행하는 기술이므로 넓은 의미에서 '계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)'이라 부를 수도 있으며, 개념적으로는 계수 유도 복원이 계수 유도 예측을 포괄할 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 계수 유도 예측이라고 표현하더라도 문맥에 따라 다르게 해석될 수 있음은 자명하다.
도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 비디오 신호의 인코딩이 수행되는 인코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 인코더(100)는 영상 분할부(110), 변환부(120), 양자화부(130), 역양자화부(140), 역변환부(150), 필터링부(160), 복호 픽쳐 버퍼(DPB: Decoded Picture Buffer)(170), 인터 예측부(180), 인트라 예측부(185) 및 엔트로피 인코딩부(190)를 포함하여 구성될 수 있다.
영상 분할부(110)는 인코더(100)에 입력된 입력 영상(Input image)(또는, 픽쳐, 프레임)를 하나 이상의 처리 유닛으로 분할할 수 있다. 예를 들어, 상기 처리 유닛은 코딩 트리 유닛(CTU: Coding Tree Unit), 코딩 유닛(CU: Coding Unit), 예측 유닛(PU: Prediction Unit) 또는 변환 유닛(TU: Transform Unit)일 수 있다.
다만, 상기 용어들은 본 발명에 대한 설명의 편의를 위해 사용할 뿐이며, 본 발명은 해당 용어의 정의에 한정되지 않는다. 또한, 본 명세서에서는 설명의 편의를 위해, 비디오 신호를 인코딩 또는 디코딩하는 과정에서 이용되는 단위로써 코딩 유닛이라는 용어를 사용하지만, 본 발명은 그에 한정되지 않으며 발명 내용에 따라 적절하게 해석 가능할 것이다.
인코더(100)는 입력 영상 신호에서 인터 예측부(180) 또는 인트라 예측부(185)로부터 출력된 예측 신호(prediction signal)를 감산하여 잔여 신호(residual signal)를 생성할 수 있고, 생성된 잔여 신호는 변환부(120)로 전송된다.
변환부(120)는 잔여 신호에 변환 기법을 적용하여 변환 계수(transform coefficient)를 생성할 수 있다. 변환 과정은 정사각형의 동일한 크기를 갖는 픽셀 블록에 적용될 수도 있고, 정사각형이 아닌 가변 크기의 블록에도 적용될 수 있다.
양자화부(130)는 변환 계수를 양자화하여 엔트로피 인코딩부(190)로 전송하고, 엔트로피 인코딩부(190)는 양자화된 신호(quantized signal)를 엔트로피 코딩하여 비트스트림으로 출력할 수 있다.
양자화부(130)로부터 출력된 양자화된 신호(quantized signal)는 예측 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 양자화된 신호(quantized signal)는 루프 내의 역양자화부(140) 및 역변환부(150)를 통해 역양자화 및 역변환을 적용함으로써 잔여 신호를 복원할 수 있다. 복원된 잔여 신호를 인터 예측부(180) 또는 인트라 예측부(185)로부터 출력된 예측 신호(prediction signal)에 더함으로써 복원 신호(reconstructed signal)가 생성될 수 있다.
한편, 위와 같은 압축 과정에서 인접한 블록들이 서로 다른 양자화 파라미터에 의해 양자화됨으로써 블록 경계가 보이는 열화가 발생될 수 있다. 이러한 현상을 블록킹 열화(blocking artifacts)라고 하며, 이는 화질을 평가하는 중요한 요소 중의 하나이다. 이러한 열화를 줄이기 위해 필터링 과정을 수행할 수 있다. 이러한 필터링 과정을 통해 블록킹 열화를 제거함과 동시에 현재 픽쳐에 대한 오차를 줄임으로써 화질을 향상시킬 수 있게 된다.
필터링부(160)는 복원 신호에 필터링을 적용하여 이를 재생 장치로 출력하거나 복호 픽쳐 버퍼(170)에 전송한다. 복호 픽쳐 버퍼(170)에 전송된 필터링된 신호는 인터 예측부(180)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다. 이처럼, 필터링된 픽쳐를 화면간 예측 모드에서 참조 픽쳐로 이용함으로써 화질 뿐만 아니라 부호화 효율도 향상시킬 수 있다.
복호 픽쳐 버퍼(170)는 필터링된 픽쳐를 인터 예측부(180)에서의 참조 픽쳐로 사용하기 위해 저장할 수 있다.
인터 예측부(180)는 복원 픽쳐(reconstructed picture)를 참조하여 시간적 중복성 및/또는 공간적 중복성을 제거하기 위해 시간적 예측 및/또는 공간적 예측을 수행한다. 여기서, 예측을 수행하기 위해 이용되는 참조 픽쳐는 이전 시간에 부호화/복호화 시 블록 단위로 양자화와 역양자화를 거친 변환된 신호이기 때문에, 블로킹 아티팩트(blocking artifact)나 링잉 아티팩트(ringing artifact)가 존재할 수 있다.
따라서, 인터 예측부(180)는 이러한 신호의 불연속이나 양자화로 인한 성능 저하를 해결하기 위해, 로우패스 필터(lowpass filter)를 적용함으로써 픽셀들 사이의 신호를 서브 픽셀 단위로 보간할 수 있다. 여기서, 서브 픽셀은 보간 필터를 적용하여 생성된 가상의 화소를 의미하고, 정수 픽셀은 복원된 픽쳐에 존재하는 실제 화소를 의미한다. 보간 방법으로는 선형 보간, 양선형 보간(bi-linear interpolation), 위너 필터(wiener filter) 등이 적용될 수 있다.
보간 필터는 복원 픽쳐(reconstructed picture)에 적용되어 예측의 정밀도를 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 인터 예측부(180)는 정수 픽셀에 보간 필터를 적용하여 보간 픽셀을 생성하고, 보간 픽셀들(interpolated pixels)로 구성된 보간 블록(interpolated block)을 예측 블록(prediction block)으로 사용하여 예측을 수행할 수 있다.
인트라 예측부(185)는 현재 부호화를 진행하려고 하는 블록의 주변에 있는 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측할 수 있다. 상기 인트라 예측부(185)는 인트라 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 과정을 수행할 수 있다. 먼저, 예측 신호를 생성하기 위해 필요한 참조 샘플을 준비할 수 있다. 그리고, 준비된 참조 샘플을 이용하여 예측 신호를 생성할 수 있다. 이후, 예측 모드를 부호화하게 된다. 이때, 참조 샘플은 참조 샘플 패딩 및/또는 참조 샘플 필터링을 통해 준비될 수 있다. 참조 샘플은 예측 및 복원 과정을 거쳤기 때문에 양자화 에러가 존재할 수 있다. 따라서, 이러한 에러를 줄이기 위해 인트라 예측에 이용되는 각 예측 모드에 대해 참조 샘플 필터링 과정이 수행될 수 있다.
상기 인터 예측부(180) 또는 상기 인트라 예측부(185)를 통해 생성된 예측 신호(prediction signal)는 복원 신호를 생성하기 위해 이용되거나 잔여 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 여기서, 상기 예측 신호는 본 명세서에서 설명하는 다양한 실시예들이 적용될 수 있다.
일실시예로, 본 발명은 이웃 블록에 대한 역양자화된 변환 계수에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행하여 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득하고, 이를 예측 블록으로 이용할 수 있다. 여기서, 상기 수정된 역변환은 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 특징으로 한다.
일실시예로, 상기 수정된 역변환은 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)을 이용하여 수행되며, 상기 수정된 역변환 행렬은 계수 유도 복원 함수(coefficient induced reconstruction function)에 기초하여 결정되고, 상기 계수 유도 복원 함수는 상기 수정된 역변환 행렬의 행(row) 성분 및 상기 행(row) 성분에 대응되는 스케일링 행렬 성분을 포함한다.
일실시예로, 상기 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)은 코딩 파라미터에 기초하여 유도되고, 상기 코딩 파라미터는 인트라 예측 모드, 인터 예측 모드, 양자화 파라미터 또는 블록 사이즈 중 적어도 하나를 포함한다.
일실시예로, 상기 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)은 양자화된 변환 계수 벡터에 기초하여 결정될 수 있다.
일실시예로, 상기 행(row) 성분에 대응되는 스케일링 행렬 성분은 상기 수정된 역변환 행렬의 열(column) 성분, 상기 열(column) 성분에 대응되는 양자화된 변환 계수 벡터, 또는 코딩 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
일실시예로, 상기 계수 유도 복원 함수(coefficient induced reconstruction function)는 상기 이웃 블록과 상기 수정된 이웃 블록(modified neighboring block) 간의 차이를 최소화하도록 결정될 수 있다.
도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 비디오 신호의 디코딩이 수행되는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 디코더(200)는 파싱부(미도시), 엔트로피 디코딩부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 필터링부(240), 복호 픽쳐 버퍼(DPB: Decoded Picture Buffer Unit)(250), 인터 예측부(260), 인트라 예측부(265) 및 복원부(미도시)를 포함하여 구성될 수 있다.
그리고, 디코더(200)를 통해 출력된 복원 영상 신호(reconstructed video signal)는 재생 장치를 통해 재생될 수 있다.
디코더(200)는 비트스트림을 수신할 수 있고, 상기 비트스트림으로부터 신호 복원을 위해 필요한 코딩 정보를 파싱부(미도시)를 통해 파싱할 수 있다.
상기 수신된 비트스트림은 엔트로피 디코딩부(210)를 통해 엔트로피 디코딩될 수 있다.
본 발명의 일실시예로, 상기 파싱부는 상기 비트스트림으로부터 수정된 스케일링 적용 플래그를 추출할 수 있다. 여기서, 상기 수정된 스케일링 적용 플래그는 상기 수정된 역변환이 적용되는지 여부를 나타낸다.
다만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 상기 수정된 스케일링 적용 플래그는 디코더에서 유도될 수 있다. 예를 들어, 상기 수정된 스케일링 적용 플래그는 상기 이웃 블록의 코딩 정보 또는 상기 이웃 블록의 수정된 스케일링 적용 플래그 중 적어도 하나에 기초하여 유도될 수 있다.
역양자화부(220)에서는 양자화 스텝 사이즈 정보를 이용하여 엔트로피 디코딩된 신호로부터 변환 계수(transform coefficient)를 획득한다.
역변환부(230)에서는 변환 계수를 역변환하여 잔여 신호(residual signal)를 획득하게 된다.
획득된 잔여 신호를 인터 예측부(260) 또는 인트라 예측부(265)로부터 출력된 예측 신호(prediction signal)에 더함으로써 복원 신호(reconstructed signal)가 생성된다. 여기서, 상기 예측 신호는 상기 도 1의 실시예들뿐만 아니라 본 명세서에서 설명하는 다양한 실시예들이 적용될 수 있다.
필터링부(240)는 복원 신호(reconstructed signal)에 필터링을 적용하여 이를 재생 장치로 출력하거나 복호 픽쳐 버퍼부(250)에 전송한다. 복호 픽쳐 버퍼부(250)에 전송된 필터링된 신호는 인터 예측부(260)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다.
본 명세서에서, 인코더(100)의 필터링부(160), 인터 예측부(180) 및 인트라 예측부(185)에서 설명된 실시예들은 각각 디코더의 필터링부(240), 인터 예측부(260) 및 인트라 예측부(265)에도 동일하게 적용될 수 있다.
도 3은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 디코딩된 픽셀을 다음 타겟 블록의 예측값으로 이용하는 인코더 및 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
본 발명의 일실시예는, 예측 코딩시 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수를 원본 픽셀과 유사하게 필터링한 후 역변환을 통해 생성된 참조 픽셀을 이용하여 예측을 수행하는 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 예측 및 복원을 위해 양자화된 변환 계수를 수정함으로써 변환 계수들이 양자화 파라미터들에 대하여 함께 수정될 수 있고, 이를 통해 예측에 대한 양자화 노이즈의 영향은 감소될 수 있다. 그리고, 전체적인 연산 복잡도를 최소로 유지하는 방식으로, 변환 계수 수정이 단순 예측 방법과 결합될 수 있다. 여기서, 변환 계수 수정은 비선형(non-linear)이고, 기존의 선형 예측 방법에 의해서는 획득될 수 없는 예측자(predictor)를 제공할 수 있다.
본 발명은 비디오 압축 과정 중 인트라 예측 및/또는 인터 예측에 대해 적용될 수 있으나, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 다양한 신호 처리 및 압축 어플리케이션들에서 적용될 수 있다.
도 3을 참조하면, 본 발명이 적용되는 인코더(310)는 변환부(311), 양자화부(312), 엔트로피 인코딩부(313), 역양자화부(314), 역변환부(315) 및 예측부(316)를 포함하고, 디코더(320)는 엔트로피 디코딩부(321), 역양자화부(322), 역변환부(323) 및 예측부(324)를 포함할 수 있다.
본 명세서의 각 도면에서 설명하는 기능 유닛들은 앞서 설명한 기능 유닛들의 동작 및 특징이 적용될 수 있으며, 이하 중복적인 설명은 생략하도록 하며 다른 부분이나 각 실시예를 보충하기 위해 필요한 부분들만 설명하도록 한다.
먼저, 인코더(310)는 원본 비디오 신호 X가 입력되면, 변환부(311)를 거쳐 변환을 수행하고 양자화부(312)를 거쳐 양자화를 수행할 수 있다. 양자화된 신호는 엔트로피 인코딩부(313)를 거쳐 디코더(320)로 전송될 수 있다. 여기서, 원본 비디오 신호 X는 예를 들어 비디오 프레임의 8x8 블록을 포함할 수 있다. 또한, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 상기 원본 비디오 신호 X는 원 신호에서 예측 신호를 뺀 잔여 신호(residual signal) 또는 예측 에러 신호(prediction error signal)에 대응될 수도 있으며, 이 경우 본 발명의 컨셉이 잔여 신호에 적용될 수 있도록 다른 용어들도 잔여 신호를 기준으로 해석될 수 있다.
한편, 상기 양자화된 신호는 역양자화부(314) 및 역변환부(315)을 거쳐 역양자화/역변환될 수 있다. 이와 같이 디코딩된 신호를
Figure pct00001
으로 표현할 수 있으며, 이때 같은 비디오 프레임 내 이웃 블록을 Y라 하면, 예측부(316)를 통해 상기 디코딩된 신호
Figure pct00002
로부터 상기 이웃 블록에 대한 예측 신호
Figure pct00003
를 생성할 수 있다. 이를 수학식으로 표현하면 다음 수학식 1 내지 3과 같다.
[수학식 1]
Figure pct00004
여기서, Q는 X의 양자화된 변환 계수들의 벡터를 나타내고,
Figure pct00005
은 역양자화된 변환 계수들의 벡터를 나타낸다.
[수학식 2]
Figure pct00006
여기서,
Figure pct00007
은 역양자화된 변환 계수들의 벡터에 대해 역변환을 수행한 것으로, 디코딩된 신호를 나타낸다. 그리고, T -1는 역변환 행렬을 나타내며, 예를 들어, inverse-DCT 행렬을 의미할 수 있다.
[수학식 3]
Figure pct00008
여기서,
Figure pct00009
는 타겟 블록에 이웃한 이웃 블록 Y의 예측 신호를 의미하며, 예를 들어,
Figure pct00010
는
Figure pct00011
에 기초하여 생성될 수 있다.
한편, 디코더(320)는 엔트로피 인코딩된 신호를 수신하여 엔트로피 디코딩부(321)를 통해 엔트로피 디코딩을 수행하고, 역양자화부(322)/역변환부(323)를 통해 역양자화/역변환을 수행할 수 있다. 그리고, 상기 인코더(310)에서 설명한 바와 같이, 예측부(324)를 통해 상기 디코딩된 신호
Figure pct00012
로부터 이웃 블록에 대한 예측 신호
Figure pct00013
를 생성할 수 있다. 이하, 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 4는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 이용하여 인코딩을 수행하는 인코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 4를 참조하면, 본 발명이 적용되는 인코더(400)는 변환부(410), 양자화부(420), 엔트로피 인코딩부(430), 역양자화부(440), 역변환부(450) 및 계수 유도 예측부(460)를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 계수 유도 예측부(460)는 역양자화부(461), 계수 수정부(462), 역변환부(463) 및 예측부(464)를 포함할 수 있다.
본 명세서의 각 도면에서 설명하는 기능 유닛들은 앞서 설명한 기능 유닛들의 동작 및 특징이 적용될 수 있으며, 이하 중복적인 설명은 생략하도록 하며 다른 부분이나 각 실시예를 보충하기 위해 필요한 부분들만 설명하도록 한다.
먼저, 인코더(310)는, 원본 비디오 신호 X가 입력되면, 변환부(410)를 거쳐 변환을 수행하고 양자화부(420)를 거쳐 양자화를 수행할 수 있다. 양자화된 신호는 엔트로피 인코딩부(430)를 거쳐 디코더로 전송될 수 있다. 여기서, 원본 비디오 신호 X는, 예를 들어 비디오 프레임의 8x8 블록을 포함할 수 있다.
역양자화부(440) 및 역변환부(450)는 상기 양자화된 신호를 역양자화/역변환하여 디코딩된 신호
Figure pct00014
를 생성할 수 있다.
한편, 상기 양자화된 신호는 계수 유도 예측부(460)로 전송되어 계수 유도 예측을 수행할 수 있다.
상기 계수 유도 예측부(460)는 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수를 원본 픽셀과 유사하게 필터링한 후 역변환을 통해 생성된 참조 픽셀을 이용하여 예측을 수행할 수 있다.
구체적 예로, 역양자화부(461)는 상기 양자화된 신호에 대해 역양자화를 수행하여 역양자화된 변환 계수를 산출할 수 있다.
그리고, 계수 수정부(462)는 상기 역양자화된 변환 계수에 대해 스케일링 행렬을 적용함으로써 상기 역양자화된 변환 계수를 수정할 수 있다. 예를 들어, 상기 스케일링 행렬은 스케일링 값들을 갖는 대각 행렬을 나타낼 수 있다.
본 발명의 일실시예로, 상기 스케일링 행렬은 코딩 파라미터에 기초하여 결정 또는 유도될 수 있으며, 예를 들어 상기 코딩 파라미터는 인트라 예측 모드, 양자화 파라미터 또는 블록 사이즈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
역변환부(463)는 수정된 변환 계수에 대해 역변환을 수행하고, 예측부(464)는 역변환된 결과값에 기초하여 예측 신호
Figure pct00015
를 생성할 수 있다. 여기서, 예측 신호
Figure pct00016
는 이웃 블록 Y에 대한 예측 신호를 의미할 수 있고, 상기 이웃 블록에 대한 예측 신호
Figure pct00017
는 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)이라 부를 수도 있다.
상기 역변환된 결과값은 디코딩된 신호
Figure pct00018
와는 다른 값을 갖는 수정된 신호(modified signal)를 의미할 수 있다. 상기 수정된 신호는
Figure pct00019
로 표현될 수 있고, 변경된 신호(changed signal) 또는 스케일된 신호(scaled signal)로 부를 수도 있으며, 여기서 신호는 블록, 프레임 또는 픽셀로 대체되어 해석될 수도 있다.
이를 수학식으로 표현하면, 다음 수학식 4와 같다.
[수학식 4]
Figure pct00020
여기서, S 는 스케일링 값들을 갖는 대각 행렬을 나타내고, 이를 스케일링 행렬이라 부를 수 있다.
Figure pct00021
는 타겟 블록에 이웃한 이웃 블록 Y의 예측 신호를 의미한다.
상기 스케일링 행렬은 코딩 파라미터에 기초하여 결정 또는 유도될 수 있으며, 예를 들어 상기 코딩 파라미터는 인트라 예측 모드, 양자화 파라미터 또는 블록 사이즈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 코딩 파라미터가 벡터 Ω로 획득된다고 가정하면, 상기 스케일링 행렬은 Ω의 함수, 즉, S(Ω)로 표현할 수 있다.
본 발명의 일실시예로, 상기 스케일링 행렬 S는 다음 수학식 5와 같이 Q의 함수로 표현될 수 있다. 상기 스케일링 행렬 S(Q,Ω)는 Q 또는 Ω 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
[수학식 5]
Figure pct00022
여기서, f(i,Qi,Ω)는 지시된 파라미터들의 함수를 나타내고, f를 계수 유도 예측 함수(CIP function)라고 부를 수 있다.
도 5는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 이용하여 디코딩을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 5를 참조하면, 본 발명이 적용되는 디코더(500)는 엔트로피 디코딩부(510), 역양자화부(520), 역변환부(530) 및 계수 유도 예측부(540)를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 계수 유도 예측부(540)는 역양자화부(541), 계수 수정부(542), 역변환부(543) 및 예측부(544)를 포함할 수 있다.
본 명세서의 각 도면에서 설명하는 기능 유닛들은 앞서 설명한 기능 유닛들의 동작 및 특징이 적용될 수 있으며, 이하 중복적인 설명은 생략하도록 하며 다른 부분이나 각 실시예를 보충하기 위해 필요한 부분들만 설명하도록 한다.
디코더(500)는 엔트로피 인코딩된 신호를 수신하여 엔트로피 디코딩부(510)를 통해 엔트로피 디코딩을 수행하고, 역양자화부(520)/역변환부(530)를 통해 역양자화/역변환을 수행할 수 있다.
한편, 상기 엔트로피 디코딩된 신호는 계수 유도 예측부(540)로 전송되어 계수 유도 예측을 수행할 수 있다.
예를 들어, 상기 계수 유도 예측부(540)는 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 스케일링 행렬을 이용하여 스케일링함으로써 수정된 변환 계수를 생성할 수 있다. 그리고, 상기 수정된 변환 계수에 대해 역변환을 수행하고 그로부터 생성된 결과값을 참조 픽셀로 이용하여 예측을 수행할 수 있다.
상기 계수 유도 예측부(540) 내 각 기능 유닛들은 앞서 설명한 인코더에서의 계수 유도 예측부(460)와 동일 또는 유사하게 동작할 수 있으며, 이하 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 6은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 이용하여 디코딩을 수행하는 경우 스케일링 행렬을 결정하는 방법을 설명하기 위한 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 본 발명이 적용되는 디코더(600)는 엔트로피 디코딩부(610), 역양자화부(620), 역변환부(630) 및 계수 유도 예측부(640)를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 계수 유도 예측부(640)는 역양자화부(641), 계수 수정부(642), 역변환부(643) 및 예측부(644)를 포함할 수 있다.
본 명세서의 각 도면에서 설명하는 기능 유닛들은 앞서 설명한 기능 유닛들의 동작 및 특징이 적용될 수 있으며, 이하 중복적인 설명은 생략하도록 하며 다른 부분이나 각 실시예를 보충하기 위해 필요한 부분들만 설명하도록 한다.
디코더(600)는 엔트로피 인코딩된 신호를 수신하여 엔트로피 디코딩부(610)를 통해 엔트로피 디코딩을 수행하고, 역양자화부(620)/역변환부(630)를 통해 역양자화/역변환을 수행할 수 있다.
그리고, 상기 엔트로피 디코딩된 신호는 계수 유도 예측부(640)로 전송되어 계수 유도 예측을 수행할 수 있다. 상기 계수 유도 예측부(640)는 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 스케일링 행렬을 이용하여 스케일링함으로써 수정된 변환 계수를 생성할 수 있다. 그리고, 상기 수정된 변환 계수에 대해 역변환을 수행하고 그로부터 생성된 결과값을 참조 픽셀로 이용하여 예측을 수행할 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 상기 계수 유도 예측부(640) 내 계수 수정부(642)는 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 스케일링 행렬을 적용하여 상기 수정된 변환 계수를 생성할 수 있으며, 이때 상기 스케일링 행렬을 결정하기 위해 적어도 하나의 파라미터가 이용될 수 있다. 예를 들어, 상기 적어도 하나의 파라미터는 (X,Y,Ω) 트리플렛들(triplets)의 훈련 세트(training set)를 포함할 수 있다. 또는, 상기 적어도 하나의 파라미터는 코딩 파라미터를 포함할 수 있고, 상기 코딩 파라미터는 인트라 예측 모드, 인터 예측 모드, 양자화 파라미터 또는 블록 사이즈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 예로, 상기 계수 수정부(642)는 수정된 변환 계수를 생성하기 위해 적어도 하나의 파라미터를 이용할 수 있으며, 그에 대한 예는 상기에서 설명한 바와 같다.
본 발명의 일실시예는 상기 스케일링 행렬을 결정하는 방법을 제안한다.
먼저, Ψ를 (X,Y,Ω) 트리플렛들(triplets)의 훈련 세트(training set)라고 가정하자. 상기 스케일링 행렬은 최적의 계수 유도 예측 함수(CIP function)를 찾음으로써 획득될 수 있으며, 상기 최적의 계수 유도 예측 함수는 다음 수학식 6을 통해 찾을 수 있다. 예를 들어, 상기 최적의 계수 유도 예측 함수는 이웃 블록 Y와 이웃 블록의 예측 신호
Figure pct00023
와의 차이를 최소로 하는 값에 대응될 수 있다.
[수학식 6]
Figure pct00024
여기서, S(Q,Ω)는 앞서 설명한 바와 같이 상기 수학식 5에 따른 함수로 정의될 수 있다.
도 7은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)과 함께 타겟 블록에 대한 변환 계수의 스케일링을 이용하여 디코딩을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
본 발명은, 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 수행할 뿐만 아니라, 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해서도 스케일링 행렬을 적용함으로써 더 나은 예측을 수행할 수 있다.
도 7을 참조하면, 본 발명이 적용되는 디코더(700)는 엔트로피 디코딩부(710), 역양자화부(720), 제1 계수 수정부(730), 역변환부(740) 및 계수 유도 예측부(750)를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 계수 유도 예측부(750)는 역양자화부(751), 제2 계수 수정부(752), 역변환부(753) 및 예측부(754)를 포함할 수 있다.
본 명세서의 각 도면에서 설명하는 기능 유닛들은 앞서 설명한 기능 유닛들의 동작 및 특징이 적용될 수 있으며, 이하 중복적인 설명은 생략하도록 하며 다른 부분이나 각 실시예를 보충하기 위해 필요한 부분들만 설명하도록 한다.
먼저, 디코더(700)는 엔트로피 인코딩된 신호를 수신하여 엔트로피 디코딩부(710)를 통해 엔트로피 디코딩을 수행하고, 역양자화부(720)를 통해 역양자화를 수행함으로써 타겟 블록에 대한 역양자화된 변환 계수를 생성할 수 있다.
상기 제1 계수 수정부(730)는 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 제1 스케일링 행렬을 적용함으로써 상기 타겟 블록에 대한 수정된 변환 계수(modified transform coefficient)를 생성할 수 있으며, 이때 상기 제1 스케일링 행렬을 결정하기 위해 적어도 하나의 파라미터가 이용될 수 있다. 예를 들어, 상기 적어도 하나의 파라미터는 (X,Y,Ω) 트리플렛들(triplets)의 훈련 세트(training set)를 포함할 수 있다.
이러한 과정을 수학식으로 나타내면, 다음 수학식 7 내지 8과 같다.
[수학식 7]
Figure pct00025
[수학식 8]
Figure pct00026
여기서, S1은 상기 제1 스케일링 행렬을 나타내고,
Figure pct00027
는 수정된 디코딩된 신호(modified decoded signal)를 나타낸다.
그리고, 상기 타겟 블록에 대한 수정된 변환 계수(modified transform coefficient)는 역변환부(740)를 통해 역변환됨으로써 디코딩될 수 있다.
한편, 상기 계수 유도 예측부(750) 내 역양자화부(751), 제2 계수 수정부(752), 역변환부(753) 및 예측부(754)는 상기 도 6에서 설명한 내용들이 적용될 수 있으며, 상기 제2 계수 수정부(752)에서 이용되는 스케일링 행렬을 제2 스케일링 행렬이라 부를 수 있다.
상기 계수 유도 예측부(750)를 통해 획득되는 과정은 다음 수학식 9로 표현할 수 있다.
[수학식 9]
Figure pct00028
여기서, S2는 상기 제2 스케일링 행렬을 나타낼 수 있다.
본 발명의 일실시예로, 상기 제1 스케일링 행렬과 상기 제2 스케일링 행렬은 서로 다른 값을 가질 수 있다. 그러나, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 상기 2개의 스케일링 행렬은 동일한 행렬이 적용될 수도 있다.
상기 제1 스케일링 행렬 S1과 상기 제2 스케일링 행렬 S2를 수학식으로 나타내면 다음 수학식 10 내지 11과 같다.
[수학식 10]
Figure pct00029
[수학식 11]
Figure pct00030
여기서, f(i,Qi,Ω)는 지시된 파라미터들의 함수를 나타내고, f를 계수 유도 예측 함수(CIP function)라고 부를 수 있다.
본 발명의 실시예로, 스케일링 행렬 S1, S2는 각각 최적의 계수 유도 예측 함수(CIP function)를 찾음으로써 획득될 수 있으며, 최적의 계수 유도 예측 함수
Figure pct00031
는 다음 수학식 12 내지 13을 통해 찾을 수 있다. 예를 들어, 상기 수학식 12를 살펴보면, 제 1 최적의 계수 유도 예측 함수
Figure pct00032
는 타겟 블록 X와 수정된 디코딩된 신호
Figure pct00033
와의 차이를 최소로 하는 값에 대응될 수 있다. 그리고, 상기 수학식 13을 살펴보면, 제 2 최적의 계수 유도 예측 함수
Figure pct00034
는 이웃 블록 Y와 이웃 블록의 예측 신호
Figure pct00035
와의 차이를 최소로 하는 값에 대응될 수 있다.
[수학식 12]
Figure pct00036
[수학식 13]
Figure pct00037
여기서, Ψ는 (X,Y,Ω) 트리플렛들(triplets)의 훈련 세트(training set)를 나타낸다.
도 8은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 타겟 블록 및/또는 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 스케일링을 수행할지 여부를 나타내는 적어도 하나의 스케일링 적용 플래그를 이용하여 디코딩을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 8을 참조하면, 본 발명이 적용되는 디코더(800)는 엔트로피 디코딩부(810), 역양자화부(820), 제1 계수 수정부(830), 역변환부(840) 및 계수 유도 예측부(850)를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 계수 유도 예측부(850)는 역양자화부(851), 제2 계수 수정부(852), 역변환부(853) 및 예측부(854)를 포함할 수 있다. 상기 각 기능 유닛들은 상기 도 7의 내용이 적용될 수 있으며, 나아가 앞서 설명한 기능 유닛들의 동작 및 특징이 적용될 수 있으며, 이하 중복적인 설명은 생략하도록 하며 다른 부분이나 각 실시예를 보충하기 위해 필요한 부분들만 설명하도록 한다.
본 발명은, 역양자화된 변환 계수에 대해 스케일링을 수행할지 여부를 나타내는 스케일링 적용 플래그를 정의한다. 예를 들어, 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 스케일링을 수행할지 여부를 나타내는 플래그를 제 1 스케일링 적용 플래그 또는 타겟 스케일링 적용 플래그라 부를 수 있고, 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 스케일링을 수행할지 여부를 나타내는 플래그를 제 2 스케일링 적용 플래그 또는 이웃 스케일링 적용 플래그라 부를 수 있다.
여기서, 스케일링 적용 플래그란 표현을 사용함에 있어서는, 앞서 설명한 바와 같이, 스케일링 대신 필터링, 수정, 변경 등의 용어로 대체되어 이용될 수 있다.
상기 스케일링 적용 플래그는 다양한 레벨(예를 들어, 시퀀스, 프레임, 슬라이스, 코딩 유닛(Coding Unit), 예측 유닛(Prediction Unit), 변환 유닛(Transform Unit) 등)에서 정의될 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 적어도 하나의 레벨에서 이용되도록 할 수 있다.
또한, 상기 스케일링 적용 플래그는 시그널링되어 디코더로 전송될 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 상기 스케일링 적용 플래그는 코딩 정보에 기초하여 유도될 수도 있다. 예를 들어, 상기 코딩 정보는 현재 블록 또는 이웃 블록의 코딩 파라미터, 인코더/디코더에 공통된 정보, 또는 Ω /Q에 대응되는 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명은, 스케일링 적용 플래그에 기초하여 앞서 설명한 도 3 내지 도 7의 실시예들을 수행할 수 있다.
예를 들어, 본 발명은 스케일링 적용 플래그에 기초하여 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 수행할 수 있다. 또한, 본 발명은, 스케일링 적용 플래그에 기초하여 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해서도 스케일링 행렬을 적용할 수 있다.
이 경우, 스케일링 행렬은 다음 수학식 14 내지 15와 같이 정의될 수 있다.
[수학식 14]
Figure pct00038
[수학식 15]
Figure pct00039
도 9는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 참조 블록을 이용하여 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 9를 참조하면, 본 발명이 적용되는 디코더(900)는 엔트로피 디코딩부(910), 역양자화부(920), 제1 계수 수정부(930), 역변환부(940) 및 계수 유도 예측부(950)를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 계수 유도 예측부(950)는 역양자화부(951), 제2 계수 수정부(952), 역변환부(953) 및 예측부(954)를 포함할 수 있다. 상기 각 기능 유닛들은 상기 도 7 내지 도 8의 내용이 적용될 수 있으며, 나아가 앞서 설명한 기능 유닛들의 동작 및 특징이 적용될 수 있으며, 이하 중복적인 설명은 생략하도록 하며 다른 부분이나 각 실시예를 보충하기 위해 필요한 부분들만 설명하도록 한다.
상기 도 9를 살펴보면, 상기 도 7과 달리 가산부를 더 포함하고 있으며, 상기 가산부는 참조 데이터 R을 이용하고 있음을 확인할 수 있다. 여기서, 참조 데이터 R은 에러 신호(error signal) 또는 보정 신호(correction signal)을 의미할 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 상기 참조 데이터 R은 예측 신호를 의미할 수도 있으며, 상기 예측 신호는 인트라 예측, 또는 인터 예측에 의해 획득될 수 있다.
디코더(900)는 엔트로피 인코딩된 신호를 수신하여 엔트로피 디코딩부(910)를 통해 엔트로피 디코딩을 수행하고, 역양자화부(920)를 통해 역양자화를 수행함으로써 타겟 블록에 대한 역양자화된 변환 계수를 생성할 수 있다.
상기 제1 계수 수정부(930)는 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 제1 스케일링 행렬을 적용함으로써 상기 타겟 블록에 대한 수정된 변환 계수(modified transform coefficient)를 생성할 수 있으며, 이때 상기 제1 스케일링 행렬을 결정하기 위해 적어도 하나의 파라미터가 이용될 수 있다. 예를 들어, 상기 적어도 하나의 파라미터는 (X,Y,Ω) 트리플렛들(triplets)의 훈련 세트(training set)를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 타겟 블록에 대한 수정된 변환 계수(modified transform coefficient)는 역변환부(740)를 통해 역변환됨으로써 디코딩될 수 있다. 디코딩된 신호는 참조 데이터 R과 합산되어 수정된 디코딩된 신호(modified decoded signal)
Figure pct00040
를 생성할 수 있다. 여기서, 상기 참조 데이터 R은 예측 신호를 의미할 수 있으며, 예를 들어 상기 예측 신호는 인트라 예측, 또는 인터 예측에 의해 획득될 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 상기 디코딩된 신호는 잔여 신호(residual signal)에 대응될 수도 있으며, 이 경우 상기 참조 데이터 R은 잔여 신호(residual signal)에 대한 에러 신호(error signal) 또는 보정 신호(correction signal)를 의미할 수 있다.
위 과정을 수학식으로 나타내면 다음 수학식 16 내지 17과 같다.
[수학식 16]
Figure pct00041
[수학식 17]
Figure pct00042
한편, 상기 계수 유도 예측부(950)는 본 명세서에서 설명된 실시예들이 적용될 수 있으며, 상기 계수 유도 예측부(950)를 통해 스케일링 행렬이 획득되는 과정은 다음 수학식 18로 표현할 수 있다.
[수학식 18]
Figure pct00043
여기서, S2는 제2 스케일링 행렬을 나타낼 수 있으며, 상기 제2 스케일링 행렬은 상기 제1 스케일링 행렬과 서로 다른 값을 가질 수 있다. 그러나, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 상기 2개의 스케일링 행렬은 동일한 행렬이 적용될 수도 있다.
상기 제1 스케일링 행렬 S1과 상기 제2 스케일링 행렬 S2를 수학식으로 나타내면 다음 수학식 19 내지 20과 같다.
[수학식 19]
Figure pct00044
[수학식 20]
Figure pct00045
여기서, f(i,Qi,Ω)는 지시된 파라미터들의 함수를 나타내고, f를 계수 유도 예측 함수(CIP function)라고 부를 수 있다.
본 발명의 실시예로, 스케일링 행렬 S1, S2는 각각 최적의 계수 유도 예측 함수(CIP function)를 찾음으로써 획득될 수 있으며, 최적의 계수 유도 예측 함수
Figure pct00046
는 다음 수학식 21 내지 22를 통해 찾을 수 있다. 예를 들어, 상기 수학식 21을 살펴보면, 제 1 최적의 계수 유도 예측 함수
Figure pct00047
는 타겟 블록 X와 수정된 디코딩된 신호
Figure pct00048
와의 차이를 최소로 하는 값에 대응될 수 있다. 여기서, 수정된 디코딩된 신호
Figure pct00049
는 상기 수학식 17과 같다.
그리고, 상기 수학식 22를 살펴보면, 제 2 최적의 계수 유도 예측 함수
Figure pct00050
는 이웃 블록 Y와 이웃 블록의 예측 신호
Figure pct00051
와의 차이를 최소로 하는 값에 대응될 수 있다. 여기서, 이웃 블록의 예측 신호
Figure pct00052
는 상기 수학식 18과 같다.
[수학식 21]
Figure pct00053
[수학식 22]
Figure pct00054
도 10은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 이용하여 인코딩을 수행하는 흐름도를 나타낸다.
먼저, 인코더는 타겟 블록의 이웃 블록에 대해 변환을 수행할 수 있다(S1010).
상기 인코더는 상기 이웃 블록에 대한 변환 계수를 양자화하고(S1020), 상기 양자화된 변환 계수를 역양자화할 수 있다(S1030).
상기 인코더는 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 스케일링 행렬을 이용하여 스케일링을 수행할 수 있다(S1040).
여기서, 상기 스케일링 행렬은 코딩 파라미터에 기초하여 유도되고, 상기 코딩 파라미터는 인트라 예측 모드, 양자화 파라미터 또는 블록 사이즈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 스케일링 행렬은 양자화된 변환 계수 벡터에 기초하여 결정될 수 있다.
본 발명의 일실시예로, 역양자화된 변환 계수에 대해 스케일링을 수행할지 여부를 나타내는 스케일링 적용 플래그를 정의할 수 있다. 상기 스케일링 적용 플래그는 다양한 레벨(예를 들어, 시퀀스, 프레임, 슬라이스, 코딩 유닛(Coding Unit), 예측 유닛(Prediction Unit), 변환 유닛(Transform Unit) 등)에서 정의될 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 적어도 하나의 레벨에서 이용되도록 할 수 있다.
또한, 상기 스케일링 적용 플래그는 시그널링되어 디코더로 전송될 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 상기 스케일링 적용 플래그는 코딩 정보에 기초하여 유도될 수도 있다. 예를 들어, 상기 코딩 정보는 현재 블록 또는 이웃 블록의 코딩 파라미터, 이웃 블록의 스케일링 적용 플래그, 인코더/디코더에 공통된 정보, 또는 Ω /Q에 대응되는 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명은, 스케일링 적용 플래그에 기초하여 앞서 설명한 도 3 내지 도 9의 실시예들을 수행할 수 있다. 예를 들어, 본 발명은 스케일링 적용 플래그에 기초하여 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 수행할 수 있다. 또한, 본 발명은, 스케일링 적용 플래그에 기초하여 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해서도 스케일링 행렬을 적용할 수 있다.
상기 인코더는 상기 스케일링된 변환 계수에 대해 역변환을 수행하여 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득할 수 있고(S1050), 상기 수정된 이웃 블록에 기초하여 상기 타겟 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다(S1060).
한편, 상기 인코더는 상기 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 역변환을 수행함으로써(S1070), 디코딩된 블록을 생성할 수 있다(S1080).
도 11은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 예측(Coefficient Induced Prediction, CIP)을 이용하여 디코딩을 수행하는 흐름도를 나타낸다.
먼저, 디코더는 타겟 블록의 이웃 블록에 대해 엔트로피 디코딩을 수행하고(S1110), 역양자화를 수행할 수 있다(S1120).
상기 디코더는, 상기 이웃 블록에 대한 역양자화된 변환 계수에 대해 스케일링 행렬을 이용하여 스케일링을 수행할 수 있다(S1130).
그리고, 상기 디코더는, 상기 스케일링된 변환 계수에 대해 역변환을 수행하여 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득할 수 있고,(S1140), 상기 수정된 이웃 블록에 기초하여 상기 타겟 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다(S1150).
한편, 상기 디코더는 상기 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 역변환을 수행함으로써(S1160), 디코딩된 블록을 생성할 수 있다(S1170).
도 12는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)을 이용하여 인코딩을 수행하는 인코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 12를 참조하면, 본 발명이 적용되는 인코더(1200)는 변환부(1210), 양자화부(1220), 엔트로피 인코딩부(1230), 역양자화부(1240), 역변환부(1250) 및 계수 유도 예측부(1260)를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 계수 유도 예측부(1260)는 역양자화부(1261), 수정된 역변환부(1262) 및 예측부(1263)를 포함할 수 있다.
본 명세서의 각 도면에서 설명하는 기능 유닛들은 앞서 설명한 기능 유닛들의 동작 및 특징이 적용될 수 있으며, 이하 중복적인 설명은 생략하도록 하며 다른 부분이나 각 실시예를 보충하기 위해 필요한 부분들만 설명하도록 한다.
먼저, 인코더(1200)는, 원본 비디오 신호 X가 입력되면, 변환부(1210)를 거쳐 변환을 수행하고 양자화부(1220)를 거쳐 양자화를 수행할 수 있다. 양자화된 신호는 엔트로피 인코딩부(1230)를 거쳐 디코더로 전송될 수 있다. 여기서, 원본 비디오 신호 X는, 예를 들어 비디오 프레임의 8x8 블록을 포함할 수 있다.
역양자화부(1240) 및 역변환부(1250)는 상기 양자화된 신호를 역양자화/역변환하여 디코딩된 신호
Figure pct00055
를 생성할 수 있다.
한편, 상기 양자화된 신호는 계수 유도 예측부(1260)로 전송되어 계수 유도 예측을 수행할 수 있다.
상기 계수 유도 예측부(1260)는 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행하고, 그로 인해 생성된 참조 픽셀을 이용하여 예측을 수행할 수 있다. 여기서, 상기 수정된 역변환은 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 기존 역변환 행렬의 행 벡터에 대해 각기 다른 스케일링 행렬이 곱해질 수 있다.
구체적 예로, 역양자화부(1261)는 상기 양자화된 신호에 대해 역양자화를 수행하여 역양자화된 변환 계수를 산출할 수 있다.
그리고, 수정된 역변환부(1262)는 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행함으로써 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득할 수 있다. 이때, 상기 수정된 역변환은 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)을 이용하여 수행될 수 있다.
그리고, 예측부(1263)는 역변환된 결과값에 기초하여 예측 신호
Figure pct00056
를 생성할 수 있다. 여기서, 예측 신호
Figure pct00057
는 이웃 블록 Y에 대한 예측 신호를 의미할 수 있고, 상기 이웃 블록에 대한 예측 신호
Figure pct00058
는 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)이라 부를 수도 있다.
상기 역변환된 결과값은 디코딩된 신호
Figure pct00059
와는 다른 값을 갖는 수정된 신호(modified signal)를 의미할 수 있다. 상기 수정된 신호는
Figure pct00060
로 표현될 수 있고, 변경된 신호(changed signal) 또는 스케일된 신호(scaled signal)로 부를 수도 있으며, 여기서 신호는 블록, 프레임 또는 픽셀로 대체되어 해석될 수도 있다.
이를 수학식으로 표현하면, 다음 수학식 23과 같다.
[수학식 23]
Figure pct00061
여기서,
Figure pct00062
는 수정된 복원 행렬(modified reconstruction matrix)을 나타내고, 이를 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)이라 부를 수 있다.
Figure pct00063
는 타겟 블록에 이웃한 이웃 블록 Y의 예측 신호를 의미한다.
상기 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)은 코딩 파라미터에 기초하여 결정 또는 유도될 수 있으며, 예를 들어 상기 코딩 파라미터는 인트라 예측 모드, 인터 예측 모드, 양자화 파라미터 또는 블록 사이즈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 코딩 파라미터가 벡터 Ω로 획득된다고 가정하면, 상기 수정된 역변환 행렬은 Ω의 함수, 즉,
Figure pct00064
로 표현할 수 있다.
본 발명의 일실시예로, 상기 수정된 역변환 행렬
Figure pct00065
는 다음 수학식 24와 같이 Q의 함수로 표현될 수 있다. 상기 수정된 역변환 행렬
Figure pct00066
는 Q 또는 Ω 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
[수학식 24]
Figure pct00067
여기서, f(i,j,Qj,Ω)는 지시된 파라미터들의 함수를 나타내고, f를 계수 유도 복원 함수(CIR function)라고 부를 수 있다.
본 발명의 일실시예로, 상기 수정된 역변환 행렬은 계수 유도 복원 함수(coefficient induced reconstruction function)에 기초하여 결정되고, 상기 계수 유도 복원 함수는 상기 수정된 역변환 행렬의 행(row) 성분 및 상기 행(row) 성분에 대응되는 스케일링 행렬 성분을 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예로, 상기 행(row) 성분에 대응되는 스케일링 행렬 성분은 상기 수정된 역변환 행렬의 열(column) 성분, 상기 열(column) 성분에 대응되는 양자화된 변환 계수 벡터, 또는 코딩 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 여기서, 상기 열(column) 성분은 열 성분을 가리키는 인덱스를 의미할 수 있으나, 본 발명은 이에 한정되어 해석되지 않는다.
예를 들어, 수정된 역변환 행렬
Figure pct00068
의 i 번째 행(row)을
Figure pct00069
라 표시하면, 상기 계수 유도 복원 함수 f를 다음 수학식 25 와 같이 표현할 수 있다.
[수학식 25]
Figure pct00070
여기서,
Figure pct00071
는 수정된 역변환 행렬
Figure pct00072
의 i번째 행(row)(예를 들어, i번째 복원 기저)에 대응되는 스케일링 행렬
Figure pct00073
를 나타낸다. 상기 스케일링 행렬
Figure pct00074
는 다음 수학식 26 과 같이 정의될 수 있다.
[수학식 26]
Figure pct00075
즉, 수정된 역변환 행렬
Figure pct00076
의 i 번째 행(row)
Figure pct00077
는 다음 수학식 27 과 같이 다시 표현될 수 있다.
[수학식 27]
Figure pct00078
앞선 실시예들에서, 스케일링 행렬은 역변환 행렬의 행(the row of the inverse-transform matrix)인 i 에 의존하지 않았으나, 본 실시예에서는 i 번째 픽셀의 복원에 대한 기여(its contribution to the reconstruction of the i-th pixel)를 적절히 스케일링함으로써 역양자화된 변환 계수
Figure pct00079
에 의해 발생한 양자화 에러의 변화에 대응(accommodate varying quantization error )할 수 있게 된다. 즉, 각 변환 계수
Figure pct00080
에서 발생한 양자화 에러의 영향이 픽셀 위치마다 다르게 작용할 수 있기 때문에,
Figure pct00081
를 픽셀 위치 i 에 따라 적절히 스케일링함으로써 (위치에 맞게 scaling 을 달리하여) i 번째 픽셀에 대한 복원이 잘 될 수 있다. 예를 들어,
Figure pct00082
에서의 양자화 에러로 인해 i 번째 픽셀값이 크게 왜곡되는 상황이라면,
Figure pct00083
의 기여(contribution)을 줄여서 i 번째 픽셀값이 왜곡되는 정도를 줄일 수 있다. 여기서, 상기 기여(contribution)는 절대값이 큰 스케일링 값을 곱하면 커지게 되고, 절대값이 작은 스케일링 값을 곱하게 되면 작아질 수 있다.
도 13은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)을 이용하여 디코딩을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 13을 참조하면, 본 발명이 적용되는 디코더(1300)는 엔트로피 디코딩부(1310), 역양자화부(1320), 역변환부(1330) 및 계수 유도 예측부(1340)를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 계수 유도 예측부(1340)는 역양자화부(1341), 수정된 역변환부(1342) 및 예측부(1343)를 포함할 수 있다.
본 명세서의 각 도면에서 설명하는 기능 유닛들은 앞서 설명한 기능 유닛들의 동작 및 특징이 적용될 수 있으며, 이하 중복적인 설명은 생략하도록 하며 다른 부분이나 각 실시예를 보충하기 위해 필요한 부분들만 설명하도록 한다.
디코더(1300)는 엔트로피 인코딩된 신호를 수신하여 엔트로피 디코딩부(1310)를 통해 엔트로피 디코딩을 수행하고, 역양자화부(1320)/역변환부(1330)를 통해 역양자화/역변환을 수행할 수 있다.
한편, 상기 엔트로피 디코딩된 신호는 계수 유도 예측부(1340)로 전송되어 계수 유도 예측을 수행할 수 있다.
예를 들어, 상기 계수 유도 예측부(1340)는 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행하고, 그로 인해 생성된 참조 픽셀을 이용하여 예측을 수행할 수 있다. 여기서, 상기 수정된 역변환은 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 기존 역변환 행렬의 행 벡터에 대해 각기 다른 스케일링 행렬이 곱해질 수 있다.
구체적 예로, 역양자화부(1341)는 상기 양자화된 신호에 대해 역양자화를 수행하여 역양자화된 변환 계수를 산출할 수 있다.
그리고, 수정된 역변환부(1342)는 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행함으로써 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득할 수 있다. 이때, 상기 수정된 역변환은 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)을 이용하여 수행될 수 있다.
상기 계수 유도 예측부(1340) 내 각 기능 유닛들은 앞서 설명한 인코더에서의 계수 유도 예측부(1260)와 동일 또는 유사하게 동작할 수 있으며, 이하 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 14는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)을 이용하여 디코딩을 수행하는 경우 수정된 역변환 행렬을 결정하는 방법을 설명하기 위한 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 14를 참조하면, 본 발명이 적용되는 디코더(1400)는 엔트로피 디코딩부(1410), 역양자화부(1420), 역변환부(1430) 및 계수 유도 예측부(1440)를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 계수 유도 예측부(1440)는 역양자화부(1441), 수정된 역변환부(1442) 및 예측부(1443)를 포함할 수 있다.
본 명세서의 각 도면에서 설명하는 기능 유닛들은 앞서 설명한 기능 유닛들의 동작 및 특징이 적용될 수 있으며, 이하 중복적인 설명은 생략하도록 하며 다른 부분이나 각 실시예를 보충하기 위해 필요한 부분들만 설명하도록 한다.
디코더(1400)는 엔트로피 인코딩된 신호를 수신하여 엔트로피 디코딩부(1410)를 통해 엔트로피 디코딩을 수행하고, 역양자화부(1420)/역변환부(1430)를 통해 역양자화/역변환을 수행할 수 있다.
그리고, 상기 엔트로피 디코딩된 신호는 계수 유도 예측부(1440)로 전송되어 계수 유도 복원(또는 계수 유도 예측)을 수행할 수 있다.
상기 계수 유도 예측부(1440)는 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행하고, 그로 인해 생성된 참조 픽셀을 이용하여 예측을 수행할 수 있다. 여기서, 상기 수정된 역변환은 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 기존 역변환 행렬의 행 벡터에 대해 각기 다른 스케일링 행렬이 곱해질 수 있다.
구체적 예로, 역양자화부(1441)는 상기 양자화된 신호에 대해 역양자화를 수행하여 역양자화된 변환 계수를 산출할 수 있다.
그리고, 수정된 역변환부(1442)는 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행함으로써 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득할 수 있다. 이때, 상기 수정된 역변환은 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)을 이용하여 수행될 수 있다.
일실시예로, 상기 수정된 역변환 행렬은 계수 유도 복원 함수(coefficient induced reconstruction function)에 기초하여 결정되고, 상기 계수 유도 복원 함수는 상기 수정된 역변환 행렬의 행(row) 성분 및 상기 행(row) 성분에 대응되는 스케일링 행렬 성분을 포함할 수 있다.
일실시예로, 상기 계수 유도 복원 함수(coefficient induced reconstruction function)는 상기 이웃 블록과 상기 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)간의 차이를 최소화하도록 결정될 수 있다.
예를 들어, Ψ를 (X,Y,Ω) 트리플렛들(triplets)의 훈련 세트(training set)라고 가정하자. 상기 수정된 역변환 행렬은 최적의 계수 유도 복원 함수(CIR function)를 찾음으로써 획득될 수 있으며, 상기 최적의 계수 유도 복원 함수는 다음 수학식 28을 통해 찾을 수 있다. 예를 들어, 상기 최적의 계수 유도 복원 함수는 이웃 블록 Y와 이웃 블록의 예측 신호
Figure pct00084
와의 차이를 최소로 하는 값에 대응될 수 있다.
[수학식 28]
Figure pct00085
여기서,
Figure pct00086
는 앞서 설명한 바와 같이 상기 수학식 24에 따른 함수로 정의될 수 있다.
도 15는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 이웃 블록에 대한 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR) 및 타겟 블록에 대한 수정된 역변환을 통해 디코딩을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
본 발명의 일실시예는, 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 계수 유도 복원을 수행할 뿐만 아니라, 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해서도 계수 유도 복원을 수행함으로써 더 나은 예측을 수행할 수 있다.
도 15를 참조하면, 본 발명이 적용되는 디코더(1500)는 엔트로피 디코딩부(1510), 역양자화부(1520), 제1 수정된 역변환부(1530) 및 계수 유도 예측부(1550)를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 계수 유도 예측부(1550)는 역양자화부(1551), 제2 수정된 역변환부 (1552) 및 예측부(1553)를 포함할 수 있다.
본 명세서의 각 도면에서 설명하는 기능 유닛들은 앞서 설명한 기능 유닛들의 동작 및 특징이 적용될 수 있으며, 이하 중복적인 설명은 생략하도록 하며 다른 부분이나 각 실시예를 보충하기 위해 필요한 부분들만 설명하도록 한다.
먼저, 디코더(1500)는 엔트로피 인코딩된 신호를 수신하여 엔트로피 디코딩부(1510)를 통해 엔트로피 디코딩을 수행하고, 역양자화부(1520)를 통해 역양자화를 수행함으로써 타겟 블록에 대한 역양자화된 변환 계수를 생성할 수 있다.
상기 제1 수정된 역변환부(1530)는 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행하고, 수정된 디코딩된 신호(modified decoded signal)
Figure pct00087
를 출력한다. 여기서, 상기 수정된 역변환은 상기 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 의미할 수 있다.
이러한 과정을 수학식으로 나타내면, 다음 수학식 29 내지 30과 같다.
[수학식 29]
Figure pct00088
[수학식 30]
Figure pct00089
여기서,
Figure pct00090
는 수정된 역변환을 나타내고, 상기 수학식 24에 따른 함수로 정의될 수 있고,
Figure pct00091
는 수정된 디코딩된 신호(modified decoded signal)를 나타낸다.
한편, 상기 계수 유도 예측부(1550) 내 역양자화부(1551), 제2 수정된 역변환부(1552) 및 예측부(1553)는 상기 도 14에서 설명한 내용들이 적용될 수 있으며, 상기 제2 수정된 역변환부(1552)에서 이용되는 수정된 역변환 행렬을 제2 수정된 역변환 행렬이라 부를 수 있다.
상기 계수 유도 예측부(1550)를 통해 획득되는 과정은 다음 수학식 31로 표현할 수 있다.
[수학식 31]
Figure pct00092
여기서,
Figure pct00093
는 상기 제2 수정된 역변환 행렬을 나타낼 수 있다.
본 발명의 일실시예로, 상기 제1 수정된 역변환 행렬과 상기 제2 수정된 역변환 행렬은 서로 다른 값을 가질 수 있다. 그러나, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 상기 2개의 수정된 역변환 행렬은 동일한 행렬이 적용될 수도 있다.
상기 제1 수정된 역변환 행렬
Figure pct00094
과 상기 제2 수정된 역변환 행렬
Figure pct00095
을 수학식으로 나타내면 다음 수학식 32 내지 33과 같다.
[수학식 32]
Figure pct00096
[수학식 33]
Figure pct00097
여기서, f1(i,j,Qj,Ω) 및 f2(i,j,Qj,Ω)는 각각 타겟 블록 및 이웃 블록에 대한 계수 유도 복원 함수를 나타낸다.
일실시예로, 이웃 블록에 대한 최적의 계수 유도 복원 함수(coefficient induced reconstruction function)는 이웃 블록과 수정된 이웃 블록(modified neighboring block) 간의 차이를 최소화하도록 결정될 수 있다.
또한, 타겟 블록에 대한 최적의 계수 유도 복원 함수(coefficient induced reconstruction function)는 타겟 블록과 수정된 타겟 블록(modified target block) 간의 차이를 최소화하도록 결정될 수 있다.
본 발명의 일실시예로, 제1 수정된 역변환 행렬 및 제2 수정된 역변환 행렬은 각각 최적의 계수 유도 복원 함수(CIR function)를 찾음으로써 획득될 수 있으며, 최적의 계수 유도 복원 함수
Figure pct00098
는 다음 수학식 34 내지 35를 통해 찾을 수 있다. 예를 들어, 상기 수학식 34를 살펴보면, 제 1 최적의 계수 유도 복원 함수
Figure pct00099
는 타겟 블록 X와 수정된 디코딩된 신호
Figure pct00100
와의 차이를 최소로 하는 값에 대응될 수 있다. 그리고, 상기 수학식 35를 살펴보면, 제 2 최적의 계수 유도 복원 함수
Figure pct00101
는 이웃 블록 Y와 이웃 블록의 예측 신호
Figure pct00102
와의 차이를 최소로 하는 값에 대응될 수 있다.
[수학식 34]
Figure pct00103
[수학식 35]
Figure pct00104
여기서, Ψ는 (X,Y,Ω) 트리플렛들(triplets)의 훈련 세트(training set)를 나타낸다.
도 16은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 타겟 블록 및/또는 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 수정된 역변환이 적용되는지 여부를 나타내는 적어도 하나의 수정된 스케일링 적용 플래그를 이용하여 디코딩을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 16을 참조하면, 본 발명이 적용되는 디코더(1600)는 엔트로피 디코딩부(1610), 역양자화부(1620), 제1 수정된 역변환부(1630) 및 계수 유도 예측부(1650)를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 계수 유도 예측부(1650)는 역양자화부(1651), 제2 수정된 역변환부(1652) 및 예측부(1653)를 포함할 수 있다. 상기 각 기능 유닛들은 상기 도 15의 내용이 적용될 수 있으며, 나아가 앞서 설명한 기능 유닛들의 동작 및 특징이 적용될 수 있으며, 이하 중복적인 설명은 생략하도록 하며 다른 부분이나 각 실시예를 보충하기 위해 필요한 부분들만 설명하도록 한다.
본 발명은, 수정된 역변환이 적용되는지 여부를 나타내는 수정된 스케일링 적용 플래그를 정의한다. 예를 들어, 타겟 블록에 대해 수정된 역변환이 적용되는지 여부를 나타내는 플래그를 제 1 수정된 스케일링 적용 플래그 또는 수정된 타겟 스케일링 적용 플래그라 부를 수 있다. 그리고, 이웃 블록에 대해 수정된 역변환이 적용되는지 여부를 나타내는 플래그를 제 2 수정된 스케일링 적용 플래그 또는 수정된 이웃 스케일링 적용 플래그라 부를 수 있다.
상기 수정된 스케일링 적용 플래그는 다양한 레벨(예를 들어, 시퀀스, 프레임, 슬라이스, 코딩 유닛(Coding Unit), 예측 유닛(Prediction Unit), 변환 유닛(Transform Unit) 등)에서 정의될 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 적어도 하나의 레벨에서 이용되도록 할 수 있다.
또한, 상기 수정된 스케일링 적용 플래그는 시그널링되어 디코더로 전송될 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 상기 스케일링 적용 플래그는 코딩 정보에 기초하여 유도될 수도 있다. 예를 들어, 상기 코딩 정보는 현재 블록 또는 이웃 블록의 코딩 파라미터, 인코더/디코더에 공통된 정보, 또는 Ω /Q에 대응되는 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명은, 수정된 스케일링 적용 플래그에 기초하여 앞서 설명한 도 12 내지 도 15의 실시예들을 수행할 수 있다.
예를 들어, 본 발명은 수정된 스케일링 적용 플래그에 기초하여 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)을 수행할 수 있다. 또한, 본 발명은, 수정된 스케일링 적용 플래그에 기초하여 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해서도 수정된 역변환 행렬을 적용할 수 있다.
이 경우, 수정된 역변환 행렬은 다음 수학식 36 내지 37과 같이 정의될 수 있다.
[수학식 36]
Figure pct00105
[수학식 37]
Figure pct00106
여기서,
Figure pct00107
는 디폴트 변환(default transform)을 나타낸다.
도 17은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 참조 블록을 이용하여 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)을 수행하는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 17을 참조하면, 본 발명이 적용되는 디코더(1700)는 엔트로피 디코딩부(1710), 역양자화부(1720), 제1 수정된 역변환부(1730) 및 계수 유도 예측부(1750)를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 계수 유도 예측부(1750)는 역양자화부(1751), 제2 수정된 역변환부(1752) 및 예측부(1753)를 포함할 수 있다. 상기 각 기능 유닛들은 상기 도 15 내지 도 16의 내용이 적용될 수 있으며, 나아가 앞서 설명한 기능 유닛들의 동작 및 특징이 적용될 수 있으며, 이하 중복적인 설명은 생략하도록 하며 다른 부분이나 각 실시예를 보충하기 위해 필요한 부분들만 설명하도록 한다.
상기 도 17을 살펴보면, 상기 도 15와 달리 가산부를 더 포함하고 있으며, 상기 가산부는 참조 데이터 R을 이용하고 있음을 확인할 수 있다. 여기서, 참조 데이터 R은 에러 신호(error signal) 또는 보정 신호(correction signal)을 의미할 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 상기 참조 데이터 R은 예측 신호를 의미할 수도 있으며, 상기 예측 신호는 인트라 예측, 또는 인터 예측에 의해 획득될 수 있다.
디코더(1700)는 엔트로피 인코딩된 신호를 수신하여 엔트로피 디코딩부(1710)를 통해 엔트로피 디코딩을 수행하고, 역양자화부(1720)를 통해 역양자화를 수행함으로써 타겟 블록에 대한 역양자화된 변환 계수를 생성할 수 있다.
상기 제1 수정된 역변환부(1730)는 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행하고, 디코딩된 신호(decoded signal)를 출력한다. 여기서, 상기 수정된 역변환은 상기 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 의미할 수 있다.
이때, 상기 제1 수정된 역변환 행렬을 결정하기 위해 적어도 하나의 파라미터가 이용될 수 있다. 예를 들어, 상기 적어도 하나의 파라미터는 (X,Y,Ω) 트리플렛들(triplets)의 훈련 세트(training set)를 포함할 수 있다.
상기 디코딩된 신호는 참조 데이터 R과 합산되어 수정된 디코딩된 신호(modified decoded signal)
Figure pct00108
를 생성할 수 있다. 여기서, 상기 참조 데이터 R은 예측 신호를 의미할 수 있으며, 예를 들어 상기 예측 신호는 인트라 예측, 또는 인터 예측에 의해 획득될 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 상기 디코딩된 신호는 잔여 신호(residual signal)에 대응될 수도 있으며, 이 경우 상기 참조 데이터 R은 잔여 신호(residual signal)에 대한 에러 신호(error signal) 또는 보정 신호(correction signal)를 의미할 수 있다.
위 과정을 수학식으로 나타내면 다음 수학식 38 내지 39와 같다.
[수학식 38]
Figure pct00109
[수학식 39]
Figure pct00110
한편, 상기 계수 유도 예측부(1750)는 본 명세서에서 설명된 실시예들이 적용될 수 있으며, 상기 계수 유도 예측부(1750)를 통해 수정된 역변환 행렬이 획득되는 과정은 다음 수학식 40으로 표현할 수 있다.
[수학식 40]
Figure pct00111
여기서,
Figure pct00112
는 제2 수정된 역변환 행렬을 나타낼 수 있으며, 상기 제2 수정된 역변환 행렬은 상기 제1 수정된 역변환 행렬과 서로 다른 값을 가질 수 있다. 그러나, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 상기 2개의 수정된 역변환 행렬은 동일한 행렬이 적용될 수도 있다.
상기 제1 수정된 역변환 행렬
Figure pct00113
과 상기 제2 수정된 역변환 행렬
Figure pct00114
를 수학식으로 나타내면 다음 수학식 41 내지 42와 같다.
[수학식 41]
Figure pct00115
[수학식 42]
Figure pct00116
본 발명의 실시예로, 제1 수정된 역변환 행렬
Figure pct00117
과 제2 수정된 역변환 행렬
Figure pct00118
는 각각 최적의 계수 유도 복원 함수를 찾음으로써 획득될 수 있으며, 최적의 계수 유도 복원 함수
Figure pct00119
는 다음 수학식 43 내지 44를 통해 찾을 수 있다. 예를 들어, 상기 수학식 43을 살펴보면, 제 1 최적의 계수 유도 복원 함수
Figure pct00120
는 타겟 블록 X와 수정된 디코딩된 신호
Figure pct00121
와의 차이를 최소로 하는 값에 대응될 수 있다. 여기서, 수정된 디코딩된 신호
Figure pct00122
는 상기 수학식 36과 같다.
그리고, 상기 수학식 44를 살펴보면, 제 2 최적의 계수 유도 예측 함수
Figure pct00123
는 이웃 블록 Y와 이웃 블록의 예측 신호
Figure pct00124
와의 차이를 최소로 하는 값에 대응될 수 있다. 여기서, 이웃 블록의 예측 신호
Figure pct00125
는 상기 수학식 37과 같다.
[수학식 40]
Figure pct00126
[수학식 41]
Figure pct00127
도 18은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 이웃 블록에 대한 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)을 이용하여 인코딩을 수행하는 흐름도를 나타낸다.
먼저, 인코더는 타겟 블록의 이웃 블록에 대해 변환을 수행할 수 있다(S1810).
상기 인코더는 상기 이웃 블록에 대한 변환 계수 벡터를 양자화하고(S1820), 상기 양자화된 변환 계수 벡터를 역양자화할 수 있다(S1830).
상기 인코더는 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행하여 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득할 수 있다(S1840).
상기 인코더는 상기 수정된 이웃 블록에 기초하여 상기 타겟 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다(S1850).
한편, 상기 인코더는 상기 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 역변환을 수행함으로써(S1860), 디코딩된 블록을 생성할 수 있다(S1870).
도 19는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 이웃 블록에 대한 계수 유도 복원(Coefficient Induced Reconstruction, CIR)을 이용하여 디코딩을 수행하는 흐름도를 나타낸다.
먼저, 디코더는 타겟 블록의 이웃 블록에 대해 엔트로피 디코딩을 수행하고(S1910), 역양자화를 수행할 수 있다(S1920).
상기 디코더는, 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행함으로써 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득할 수 있다(S1930).
그리고, 상기 디코더는, 상기 수정된 이웃 블록에 기초하여 상기 타겟 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다(S1940).
한편, 상기 디코더는 상기 타겟 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 역변환을 수행함으로써(S1950), 디코딩된 블록을 생성할 수 있다(S1960).
상기 기술된 것과 같이, 본 발명에서 설명한 실시예들은 프로세서, 마이크로 프로세서, 컨트롤러 또는 칩 상에서 구현되어 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 도 1 내지 도 9 및 도 12 내지 도 17에서 도시한 기능 유닛들은 컴퓨터, 프로세서, 마이크로 프로세서, 컨트롤러 또는 칩 상에서 구현되어 수행될 수 있다.
또한, 본 발명이 적용되는 디코더 및 인코더는 멀티미디어 방송 송수신 장치, 모바일 통신 단말, 홈 시네마 비디오 장치, 디지털 시네마 비디오 장치, 감시용 카메라, 비디오 대화 장치, 비디오 통신과 같은 실시간 통신 장치, 모바일 스트리밍 장치, 저장 매체, 캠코더, 주문형 비디오(VoD) 서비스 제공 장치, 인터넷 스트리밍 서비스 제공 장치, 3차원(3D) 비디오 장치, 화상 전화 비디오 장치, 및 의료용 비디오 장치 등에 포함될 수 있으며, 비디오 신호 및 데이터 신호를 처리하기 위해 사용될 수 있다.
또한, 본 발명이 적용되는 처리 방법은 컴퓨터로 실행되는 프로그램의 형태로 생산될 수 있으며, 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 본 발명에 따른 데이터 구조를 가지는 멀티미디어 데이터도 또한 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 상기 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 저장 장치를 포함한다. 상기 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체는, 예를 들어, 블루레이 디스크(BD), 범용 직렬 버스(USB), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크 및 광학적 데이터 저장 장치를 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체는 반송파(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현된 미디어를 포함한다. 또한, 인코딩 방법으로 생성된 비트 스트림이 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장되거나 유무선 통신 네트워크를 통해 전송될 수 있다.
이상, 전술한 본 발명의 바람직한 실시예는, 예시의 목적을 위해 개시된 것으로, 당업자라면 이하 첨부된 특허청구범위에 개시된 본 발명의 기술적 사상과 그 기술적 범위 내에서, 다양한 다른 실시예들을 개량, 변경, 대체 또는 부가 등이 가능할 것이다.

Claims (15)

  1. 비디오 신호에 대해 향상된 예측을 수행하는 방법에 있어서,
    타겟 블록에 인접하는 이웃 블록에 대해 엔트로피 디코딩을 수행하는 단계;
    상기 엔트로피 디코딩된 이웃 블록에 대해 역양자화를 수행하는 단계;
    상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행함으로써 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득하는 단계; 및
    상기 수정된 이웃 블록에 기초하여 상기 타겟 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 단계
    를 포함하되,
    상기 수정된 역변환은 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 수정된 역변환은 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)을 이용하여 수행되며,
    상기 수정된 역변환 행렬은 계수 유도 복원 함수(coefficient induced reconstruction function)에 기초하여 결정되고, 상기 계수 유도 복원 함수는 상기 수정된 역변환 행렬의 행(row) 성분 및 상기 행(row) 성분에 대응되는 스케일링 행렬 성분을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)은 코딩 파라미터에 기초하여 유도되고, 상기 코딩 파라미터는 인트라 예측 모드, 인터 예측 모드, 양자화 파라미터 또는 블록 사이즈 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)은 양자화된 변환 계수 벡터에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 행(row) 성분에 대응되는 스케일링 행렬 성분은 상기 수정된 역변환 행렬의 열(column) 성분, 상기 열(column) 성분에 대응되는 양자화된 변환 계수 벡터, 또는 코딩 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 계수 유도 복원 함수(coefficient induced reconstruction function)는 상기 이웃 블록과 상기 수정된 이웃 블록(modified neighboring block) 간의 차이를 최소화하도록 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 방법은,
    상기 비디오 신호로부터 수정된 스케일링 적용 플래그를 추출하는 단계
    를 더 포함하되,
    상기 수정된 스케일링 적용 플래그는 상기 수정된 역변환이 적용되는지 여부를 나타내는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 방법은,
    상기 비디오 신호로부터 수정된 스케일링 적용 플래그를 유도하는 단계
    를 더 포함하되,
    상기 수정된 스케일링 적용 플래그는 상기 이웃 블록의 코딩 정보 또는 상기 이웃 블록의 수정된 스케일링 적용 플래그 중 적어도 하나에 기초하여 유도되는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 비디오 신호에 대해 향상된 예측을 수행하는 방법에 있어서,
    타겟 블록의 이웃 블록에 대해 변환을 수행하는 단계;
    상기 이웃 블록에 대한 변환 계수를 양자화하는 단계;
    상기 이웃 블록의 양자화된 변환 계수를 역양자화하는 단계;
    상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행하여 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득하는 단계; 및
    상기 수정된 이웃 블록에 기초하여 상기 타겟 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 단계
    를 포함하되,
    상기 수정된 역변환은 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 수정된 역변환은 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)을 이용하여 수행되며,
    상기 수정된 역변환 행렬은 계수 유도 복원 함수(coefficient induced reconstruction function)에 기초하여 결정되고, 상기 계수 유도 복원 함수는 상기 수정된 역변환 행렬의 행(row) 성분 및 상기 행(row) 성분에 대응되는 스케일링 행렬 성분을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)은 코딩 파라미터에 기초하여 유도되고, 상기 코딩 파라미터는 인트라 예측 모드, 인터 예측 모드, 양자화 파라미터 또는 블록 사이즈 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 수정된 역변환 행렬(modified inverse-transform matrix)은 양자화된 변환 계수 벡터에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 행(row) 성분에 대응되는 스케일링 행렬 성분은 상기 수정된 역변환 행렬의 열(column) 성분, 상기 열(column) 성분에 대응되는 양자화된 변환 계수 벡터, 또는 코딩 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 비디오 신호에 대해 향상된 예측을 수행하는 장치에 있어서,
    타겟 블록에 인접하는 이웃 블록에 대해 엔트로피 디코딩을 수행하는 엔트로피 디코딩부;
    상기 엔트로피 디코딩된 이웃 블록에 대해 역양자화를 수행하는 역양자화부;
    상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행함으로써 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득하는 수정된 역변환부; 및
    상기 수정된 이웃 블록에 기초하여 상기 타겟 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 예측부
    를 포함하되,
    상기 수정된 역변환은 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 특징으로 하는 장치.
  15. 비디오 신호에 대해 향상된 예측을 수행하는 장치에 있어서,
    타겟 블록의 이웃 블록에 대해 변환을 수행하는 변환부;
    상기 이웃 블록에 대한 변환 계수를 양자화하는 양자화부;
    상기 이웃 블록의 양자화된 변환 계수를 역양자화하는 역양자화부;
    상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 수정된 역변환(modified inverse-transform)을 수행하여 수정된 이웃 블록(modified neighboring block)을 획득하는 수정된 역변환부; 및
    상기 수정된 이웃 블록에 기초하여 상기 타겟 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 예측부
    를 포함하되,
    상기 수정된 역변환은 상기 이웃 블록의 역양자화된 변환 계수 벡터에 대해 복원되는 픽셀 위치마다 다른 스케일링 행렬(different scaling matrix)이 적용되는 것을 특징으로 하는 장치.
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