KR20200015783A - 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명에서는 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 구체적으로, 인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 처리하는 방법에 있어서, 현재 블록의 인트라 예측 모드를 유도하는 단계; 상기 인트라 예측 모드에 기초하여 상기 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 적어도 하나의 참조 샘플로부터 제1 참조 샘플을 유도하는 단계; 상기 인트라 예측 모드에 기초하여 상기 현재 블록의 우측, 하측 및 우하측 참조 샘플 중 적어도 하나의 참조 샘플으로부터 제2 참조 샘플을 유도하는 단계; 상기 현재 블록을 제1 서브 영역 및 제2 서브 영역으로 분할하는 단계; 상기 제1 참조 샘플을 이용하여 상기 제1 서브 영역의 예측 샘플을 생성하는 단계; 및 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플을 이용하여 상기 제2 서브 영역의 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치
본 발명은 정지 영상 또는 동영상 처리 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게 인트라 예측 모드(intra prediction mode) 기반으로 정지 영상 또는 동영상을 인코딩/디코딩하는 방법 및 이를 지원하는 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.
본 발명의 목적은 예측 샘플과 참조 샘플간 거리를 기반으로 가중치가 적용된 예측 샘플을 생성하는 선형 보간 인트라 예측 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 목적은 기존의 일반적인 인트라 예측과 선형 보간 인트라 예측을 조합하여 보다 정확하게 예측 샘플을 생성하는 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 목적은 예측 샘플과 복원된 영역의 참조 샘플간 거리에 기초하여 기존의 일반적인 인트라 예측과 선형 보간 인트라 예측을 선택적으로 적용하는 방법을 제안한다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 양상은, 인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 처리하는 방법에 있어서, 현재 블록의 인트라 예측 모드를 유도하는 단계; 상기 인트라 예측 모드에 기초하여 상기 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 적어도 하나의 참조 샘플로부터 제1 참조 샘플을 유도하는 단계; 상기 인트라 예측 모드에 기초하여 상기 현재 블록의 우측, 하측 및 우하측 참조 샘플 중 적어도 하나의 참조 샘플으로부터 제2 참조 샘플을 유도하는 단계; 상기 현재 블록을 제1 서브 영역 및 제2 서브 영역으로 분할하는 단계; 상기 제1 참조 샘플을 이용하여 상기 제1 서브 영역의 예측 샘플을 생성하는 단계; 및 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플을 이용하여 상기 제2 서브 영역의 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 제1 서브 영역은 상기 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 참조 샘플에 인접한 1개의 샘플 라인을 포함하는 방법.
바람직하게, 상기 제1 서브 영역은 상기 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 참조 샘플에 인접한 특정 개수의 샘플 라인을 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 특정 개수는 상기 현재 블록 내 현재 샘플과 상기 제1 참조 샘플간 거리, 상기 현재 블록의 크기 또는 상기 인트라 예측 모드 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
바람직하게, 상기 제2 서브 영역의 예측 샘플을 생성하는 단계는, 상기 제1 참조 샘플을 이용하여 제1 예측 샘플을 생성하고, 상기 제2 참조 샘플을 이용하여 제2 예측 샘플을 생성하는 단계; 및 상기 제1 예측 샘플 및 상기 제2 예측 샘플을 가중합하여 상기 제2 서브 영역의 최종 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 제1 예측 샘플 및 상기 제2 예측 샘플에 각각 적용되는 가중치는 상기 현재 블록 내 현재 샘플과 상기 제1 참조 샘플간 거리 및 상기 현재 샘플과 상기 제2 참조 샘플간 거리의 비율에 기초하여 결정될 수 있다.
본 발명의 다른 일 양상은, 인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 처리하는 장치에 있어서, 현재 블록의 인트라 예측 모드를 유도하는 예측 모드 유도부; 상기 인트라 예측 모드에 기초하여 상기 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 적어도 하나의 참조 샘플로부터 제1 참조 샘플을 유도하는 제1 참조 샘플 유도부; 상기 인트라 예측 모드에 기초하여 상기 현재 블록의 우측, 하측 및 우하측 참조 샘플 중 적어도 하나의 참조 샘플으로부터 제2 참조 샘플을 유도하는 제2 참조 샘플 유도부; 상기 현재 블록을 제1 서브 영역 및 제2 서브 영역으로 분할하는 서브 영역 분할부; 및 상기 제1 참조 샘플을 이용하여 상기 제1 서브 영역의 예측 샘플을 생성하고, 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플을 이용하여 상기 제2 서브 영역의 예측 샘플을 생성하는 예측 샘플 생성부를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 제1 서브 영역은 상기 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 참조 샘플에 인접한 1개의 샘플 라인을 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 제1 서브 영역은 상기 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 참조 샘플에 인접한 특정 개수의 샘플 라인을 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 특정 개수는 상기 현재 블록 내 현재 샘플과 상기 제1 참조 샘플간 거리, 상기 현재 블록의 크기 또는 상기 인트라 예측 모드 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
바람직하게, 상기 예측 샘플 생성부는, 상기 제1 참조 샘플을 이용하여 제1 예측 샘플을 생성하고, 상기 제2 참조 샘플을 이용하여 제2 예측 샘플을 생성하고, 상기 제1 예측 샘플 및 상기 제2 예측 샘플을 가중합하여 상기 제2 서브 영역의 최종 예측 샘플을 생성할 수 있다.
바람직하게, 상기 제1 예측 샘플 및 상기 제2 예측 샘플에 각각 적용되는 가중치는 상기 현재 블록 내 현재 샘플과 상기 제1 참조 샘플간 거리 및 상기 현재 샘플과 상기 제2 참조 샘플간 거리의 비율에 기초하여 결정될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 인트라 예측 모드에 따라 결정되는 복수의 참조 샘플들을 이용하여 예측 샘플을 생성함으로써 기존의 영상 압축 기술 대비 압축 효율을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 예측 샘플과 복원된 영역의 참조 샘플간 거리에 기초하여 예측에 이용되는 참조 샘플을 적응적으로 결정함으로써, 복원된 영역의 샘플 값의 정확도를 효과적으로 반영하고, 예측의 정확도를 더욱 높일 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 정지 영상 또는 동영상 신호의 인코딩이 수행되는 인코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 정지 영상 또는 동영상 신호의 인코딩이 수행되는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 3은 본 발명에 적용될 수 있는 코딩 유닛의 분할 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명에 적용될 수 있는 예측 유닛을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 인트라 예측 방법을 예시하는 도면이다.
도 6은 인트라 예측 모드에 따른 예측 방향을 예시한다.
도 7 및 도 8은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 선형 보간 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, 종래의 선형 보간 예측 방법에서의 우하단 참조 샘플 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 우측 참조 샘플들 및 하측 참조 샘플들을 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11 및 도 12는 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, 기존의 인트라 예측 방법과 선형 보간 인트라 예측 방법을 비교 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명이 실시예에 따른 새로운 인트라 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 인트라 예측 방법을 예시하는 도면이다.
도 15은 본 발명의 일 실시예에 따른 인트라 예측부를 보다 구체적으로 예시하는 도면이다.
도 16은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 컨텐츠 스트리밍 시스템 구조도를 나타낸다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 이하의 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나, 당업자는 본 발명이 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다.
몇몇 경우, 본 발명의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다.
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.
이하의 설명에서 사용되는 특정 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다. 예를 들어, 신호, 데이터, 샘플, 픽쳐, 프레임, 블록 등의 경우 각 코딩 과정에서 적절하게 대체되어 해석될 수 있을 것이다.
이하 본 명세서에서 '처리 유닛'은 예측, 변환 및/또는 양자화 등과 같은 인코딩/디코딩의 처리 과정이 수행되는 단위를 의미한다. 이하, 설명의 편의를 위해 처리 유닛은 '처리 블록' 또는 '블록'으로 지칭될 수도 있다.
처리 유닛은 휘도(luma) 성분에 대한 단위와 색차(chroma) 성분에 대한 단위를 포함하는 의미로 해석될 수 있다. 예를 들어, 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)에 해당될 수 있다.
또한, 처리 유닛은 휘도(luma) 성분에 대한 단위 또는 색차(chroma) 성분에 대한 단위로 해석될 수 있다. 예를 들어, 처리 유닛은 휘도(luma) 성분에 대한 코딩 트리 블록(CTB: Coding Tree Block), 코딩 블록(CB: Coding Block), 예측 블록(PU: Prediction Block) 또는 변환 블록(TB: Transform Block)에 해당될 수 있다. 또는, 색차(chroma) 성분에 대한 코딩 트리 블록(CTB), 코딩 블록(CB), 예측 블록(PU) 또는 변환 블록(TB)에 해당될 수 있다. 또한, 이에 한정되는 것은 아니며 처리 유닛은 휘도(luma) 성분에 대한 단위와 색차(chroma) 성분에 대한 단위를 포함하는 의미로 해석될 수도 있다.
또한, 처리 유닛은 반드시 정사각형의 블록으로 한정되는 것은 아니며, 3개 이상의 꼭지점을 가지는 다각형 형태로 구성될 수도 있다.
또한, 이하 본 명세서에서 픽셀 또는 화소 등을 샘플로 통칭한다. 그리고, 샘플을 이용한다는 것은 픽셀 값 또는 화소 값 등을 이용한다는 것을 의미할 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 정지 영상 또는 동영상 신호의 인코딩이 수행되는 인코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 인코더(100)는 영상 분할부(110), 감산기(115), 변환부(120), 양자화부(130), 역양자화부(140), 역변환부(150), 필터링부(160), 복호 픽쳐 버퍼(DPB: Decoded Picture Buffer)(170), 예측부(180) 및 엔트로피 인코딩부(190)를 포함하여 구성될 수 있다. 그리고, 예측부(180)는 인터 예측부(181), 인트라 예측부(182)을 포함하여 구성될 수 있다.
영상 분할부(110)는 인코더(100)에 입력된 입력 영상 신호(Input video signal)(또는, 픽쳐, 프레임)를 하나 이상의 처리 유닛으로 분할한다.
감산기(115)는 입력 영상 신호에서 예측부(180)로부터(즉, 인터 예측부(181) 또는 인트라 예측부(182))로부터 출력된 예측 신호(prediction signal)(또는 예측 블록)를 감산하여 차분 신호(residual signal)(또는 차분 블록)를 생성한다. 생성된 차분 신호(또는 차분 블록)는 변환부(120)로 전송된다.
변환부(120)는 차분 신호(또는 차분 블록)에 변환 기법(예를 들어, DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), GBT(Graph-Based Transform), KLT(Karhunen-Loeve transform) 등)을 적용하여 변환 계수(transform coefficient)를 생성한다. 이때, 변환부(120)는 차분 블록에 적용된 예측 모드와 차분 블록의 크기에 따라서 결정된 변환 기법을 이용하여 변환을 수행함으로써 변환 계수들을 생성할 수 있다.　
양자화부(130)는 변환 계수를 양자화하여 엔트로피 인코딩부(190)로 전송하고, 엔트로피 인코딩부(190)는 양자화된 신호(quantized signal)를 엔트로피 코딩하여 비트 스트림으로 출력한다.
한편, 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 차분 신호를 복원할 수 있다. 복원된 차분 신호를 인터 예측부(181) 또는 인트라 예측부(182)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(181)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다. 이처럼, 필터링된 픽쳐를 화면간 예측 모드에서 참조 픽쳐로 이용함으로써 화질뿐만 아니라 부호화 효율도 향상시킬 수 있다.
복호 픽쳐 버퍼(170)는 필터링된 픽쳐를 인터 예측부(181)에서의 참조 픽쳐으로 사용하기 위해 저장할 수 있다.
인터 예측부(181)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(181)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(181)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(182)는 현재 부호화를 진행하려고 하는 블록의 주변에 있는 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측한다. 인트라 예측부(182)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.
특히, 본 발명에 따른 인트라 예측부(182)는 현재 블록의 인트라 예측 모드에 기반하여 생성되는 예측 샘플 값들을 선형 보간하여 현재 블록에 대하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 인트라 예측부(182)에 대한 보다 상세한 설명은 후술한다.
인터 예측부(181) 또는 상기 인트라 예측부(182)를 통해 생성된 예측 신호(prediction signal)(또는 예측 블록)는 복원 신호(또는 복원 블록)를 생성하기 위해 이용되거나 차분 신호(또는 차분 블록)를 생성하기 위해 이용될 수 있다.
도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 정지 영상 또는 동영상 신호의 인코딩이 수행되는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 디코더(200)는 엔트로피 디코딩부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 가산기(235), 필터링부(240), 복호 픽쳐 버퍼(DPB: Decoded Picture Buffer Unit)(250), 예측부(260)를 포함하여 구성될 수 있다. 그리고, 예측부(260)는 인터 예측부(261) 및 인트라 예측부(262)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 도 1의 인코더(100)로부터 출력된 신호(즉, 비트 스트림)을 수신하고, 수신된 신호는 엔트로피 디코딩부(210)를 통해 엔트로피 디코딩된다.
역양자화부(220)에서는 양자화 스텝 사이즈 정보를 이용하여 엔트로피 디코딩된 신호로부터 변환 계수(transform coefficient)를 획득한다.
역변환부(230)에서는 역변환 기법을 적용하여 변환 계수를 역변환하여 차분 신호(residual signal)(또는 차분 블록)를 획득하게 된다.
가산기(235)는 획득된 차분 신호(또는 차분 블록)를 예측부(260)(즉, 인터 예측부(261) 또는 인트라 예측부(262))로부터 출력된 예측 신호(prediction signal)(또는 예측 블록)에 더함으로써 복원 신호(reconstructed signal)(또는 복원 블록)가 생성된다.
필터링부(240)는 복원 신호(reconstructed signal)(또는 복원 블록)에 필터링을 적용하여 이를 재생 장치로 출력하거나 복호 픽쳐 버퍼부(250)에 전송한다. 복호 픽쳐 버퍼부(250)에 전송된 필터링된 신호는 인터 예측부(261)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다.
본 명세서에서, 인코더(100)의 필터링부(160), 인터 예측부(181) 및 인트라 예측부(182)에서 설명된 실시예들은 각각 디코더의 필터링부(240), 인터 예측부(261) 및 인트라 예측부(262)에도 동일하게 적용될 수 있다.
특히, 본 발명에 따른 인트라 예측부(262)는 현재 블록의 인트라 예측 모드에 기반하여 생성되는 예측 샘플 값들을 선형 보간하여 현재 블록에 대하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 인트라 예측부(262)에 대한 보다 상세한 설명은 후술한다.
일반적으로 정지 영상 또는 동영상 압축 기술(예를 들어, HEVC)에서는 블록 기반의 영상 압축 방법을 이용한다. 블록 기반의 영상 압축 방법은 영상을 특정 블록 단위로 나누어서 처리하는 방법으로서, 메모리 사용과 연산량을 감소시킬 수 있다.
도 3은 본 발명에 적용될 수 있는 코딩 유닛의 분할 구조를 설명하기 위한 도면이다.
인코더는 하나의 영상(또는 픽쳐)을 사각형 형태의 코딩 트리 유닛(CTU: Coding Tree Unit) 단위로 분할한다. 그리고, 래스터 스캔 순서(raster scan order)에 따라 하나의 CTU 씩 순차적으로 인코딩한다.
HEVC에서 CTU의 크기는 64×64, 32×32, 16×16 중 어느 하나로 정해질 수 있다. 인코더는 입력된 영상의 해상도 또는 입력된 영상의 특성 등에 따라 CTU의 크기를 선택하여 사용할 수 있다. CTU은 휘도(luma) 성분에 대한 코딩 트리 블록(CTB: Coding Tree Block)과 이에 대응하는 두 개의 색차(chroma) 성분에 대한 CTB를 포함한다.
하나의 CTU은 쿼드-트리(Quad-tree) 구조로 분할될 수 있다. 즉, 하나의 CTU은 정사각형 형태를 가지면서 절반의 수평 크기(half horizontal size) 및 절반의 수직 크기(half vertical size)를 가지는 4개의 유닛으로 분할되어 코딩 유닛(CU: Coding Unit)이 생성될 수 있다. 이러한 쿼드-트리 구조의 분할은 재귀적으로 수행될 수 있다. 즉, CU은 하나의 CTU로부터 쿼드-트리 구조로 계층적으로 분할된다.
CU은 입력 영상의 처리 과정, 예컨대 인트라(intra)/인터(inter) 예측이 수행되는 코딩의 기본 단위를 의미한다. CU은 휘도(luma) 성분에 대한 코딩 블록(CB: Coding Block)과 이에 대응하는 두 개의 색차(chroma) 성분에 대한 CB를 포함한다. HEVC에서 CU의 크기는 64×64, 32×32, 16×16, 8×8 중 어느 하나로 정해질 수 있다.
도 3을 참조하면, 쿼드-트리의 루트 노드(root node)는 CTU와 관련된다. 쿼드-트리는 리프 노드(leaf node)에 도달할 때까지 분할되고, 리프 노드는 CU에 해당한다.
보다 구체적으로 살펴보면, CTU는 루트 노드(root node)에 해당되고, 가장 작은 깊이(depth)(즉, depth=0) 값을 가진다. 입력 영상의 특성에 따라 CTU가 분할되지 않을 수도 있으며, 이 경우 CTU은 CU에 해당한다.
CTU은 쿼드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 1(depth=1)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 1의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 a, b 및 j에 대응하는 CU(a), CU(b), CU(j)는 CTU에서 한 번 분할되었으며, 1의 깊이를 가진다.
1의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 퀴드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 1(즉, depth=2)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 2의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 c, h 및 i에 대응하는 CU(c), CU(h), CU(i)는 CTU에서 두 번 분할되었으며, 2의 깊이를 가진다.
또한, 2의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 쿼드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 3(즉, depth=3)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 3의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 d, e, f, g에 대응하는 CU(d), CU(e), CU(f), CU(g)는 CTU에서 3번 분할되었으며, 3의 깊이를 가진다.
인코더에서는 비디오 영상의 특성(예를 들어, 해상도)에 따라서 혹은 부호화의 효율을 고려하여 CU의 최대 크기 또는 최소 크기를 결정할 수 있다. 그리고, 이에 대한 정보 또는 이를 유도할 수 있는 정보가 비트스트림에 포함될 수 있다. 최대 크기를 가지는 CU를 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)이라고 지칭하며, 최소 크기를 가지는 CU를 최소 코딩 유닛(SCU: Smallest Coding Unit)이라고 지칭할 수 있다.
또한, 트리 구조를 갖는 CU은 미리 정해진 최대 깊이 정보(또는, 최대 레벨 정보)를 가지고 계층적으로 분할될 수 있다. 그리고, 각각의 분할된 CU은 깊이 정보를 가질 수 있다. 깊이 정보는 CU의 분할된 횟수 및/또는 정도를 나타내므로, CU의 크기에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
LCU가 쿼드 트리 형태로 분할되므로, LCU의 크기 및 최대 깊이 정보를 이용하면 SCU의 크기를 구할 수 있다. 또는 역으로, SCU의 크기 및 트리의 최대 깊이 정보를 이용하면, LCU의 크기를 구할 수 있다.
하나의 CU에 대하여, 해당 CU이 분할 되는지 여부를 나타내는 정보(예를 들어, 분할 CU 플래그(split_cu_flag))가 디코더에 전달될 수 있다. 이 분할 정보는 SCU을 제외한 모든 CU에 포함되어 있다. 예를 들어, 분할 여부를 나타내는 플래그의 값이 '1'이면 해당 CU은 다시 4개의 CU으로 나누어지고, 분할 여부를 나타내는 플래그의 값이 '0'이면 해당 CU은 더 이상 나누어지지 않고 해당 CU에 대한 처리 과정이 수행될 수 있다.
상술한 바와 같이, CU는 인트라 예측 또는 인터 예측이 수행되는 코딩의 기본 단위이다. HEVC는 입력 영상을 보다 효과적으로 코딩하기 위하여 CU를 예측 유닛(PU: Prediction Unit) 단위로 분할한다.
PU는 예측 블록을 생성하는 기본 단위로서, 하나의 CU 내에서도 PU 단위로 서로 다르게 예측 블록을 생성할 수 있다. 다만, 하나의 CU 내에 속한 PU들은 인트라 예측과 인터 예측이 혼합되어 사용되지 않으며, 하나의 CU 내에 속한 PU들은 동일한 예측 방법(즉, 인트라 예측 혹은 인터 예측)으로 코딩된다.
PU는 쿼드-트리 구조로 분할되지 않으며, 하나의 CU에서 미리 정해진 형태로 한번 분할된다. 이에 대하여 아래 도면을 참조하여 설명한다.
도 4는 본 발명에 적용될 수 있는 예측 유닛을 설명하기 위한 도면이다.
PU는 PU가 속하는 CU의 코딩 모드로 인트라 예측 모드가 사용되는지 인터 예측 모드가 사용되는지에 따라 상이하게 분할된다.
도 4(a)는 인트라 예측 모드가 사용되는 경우의 PU를 예시하고, 도 4(b)는 인터 예측 모드가 사용되는 경우의 PU를 예시한다.
도 4(a)를 참조하면, 하나의 CU의 크기가 2N×2N(N=4,8,16,32)인 경우를 가정하면, 하나의 CU는 2가지 타입(즉, 2N×2N 또는 N×N)으로 분할될 수 있다.
여기서, 2N×2N 형태의 PU로 분할되는 경우, 하나의 CU 내에 하나의 PU만이 존재하는 것을 의미한다.
반면, N×N 형태의 PU로 분할되는 경우, 하나의 CU는 4개의 PU로 분할되고, 각 PU 단위 별로 서로 다른 예측 블록이 생성된다. 다만, 이러한 PU의 분할은 CU의 휘도 성분에 대한 CB의 크기가 최소 크기인 경우(즉, CU가 SCU인 경우)에만 수행될 수 있다.
도 4(b)를 참조하면, 하나의 CU의 크기가 2N×2N(N=4,8,16,32)인 경우를 가정하면, 하나의 CU는 8가지의 PU 타입(즉, 2N×2N, N×N, 2N×N, N×2N, nL×2N, nR×2N, 2N×nU, 2N×nD)으로 분할될 수 있다.
인트라 예측과 유사하게, N×N 형태의 PU 분할은 CU의 휘도 성분에 대한 CB의 크기가 최소 크기인 경우(즉, CU가 SCU인 경우)에만 수행될 수 있다.
인터 예측에서는 가로 방향으로 분할되는 2N×N 형태 및 세로 방향으로 분할되는 N×2N 형태의 PU 분할을 지원한다.
또한, 비대칭 움직임 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition) 형태인 nL×2N, nR×2N, 2N×nU, 2N×nD 형태의 PU 분할을 지원한다. 여기서, 'n'은 2N의 1/4 값을 의미한다. 다만, AMP는 PU가 속한 CU가 최소 크기의 CU인 경우 사용될 수 없다.
하나의 CTU 내의 입력 영상을 효율적으로 부호화하기 위해 코딩 유닛(CU), 예측 유닛(PU), 변환 유닛(TU)의 최적의 분할 구조는 아래와 같은 수행 과정을 거쳐 최소 율-왜곡(Rate-Distortion) 값을 기반으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 64×64 CTU 내 최적의 CU 분할 과정을 살펴보면, 64×64 크기의 CU에서 8×8 크기의 CU까지의 분할 과정을 거치면서 율-왜곡 비용을 계산할 수 있다. 구체적인 과정은 다음과 같다.
1) 64×64 크기의 CU에 대해 인터/인트라 예측, 변환/양자화, 역양자화/역변환 및 엔트로피 인코딩 수행을 통해 최소의 율-왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.
2) 64×64 CU를 32×32 크기의 CU 4개로 분할하고 각 32×32 CU에 대해 최소의 율-왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.
3) 32×32 CU를 16×16 크기의 CU 4개로 다시 분할하고, 각 16×16 CU에 대해 최소의 율-왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.
4) 16×16 CU를 8×8 크기의 CU 4개로 다시 분할하고, 각 8×8 CU에 대해 최소의 율-왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.
5) 위의 3)의 과정에서 산출한 16×16 CU의 율-왜곡 값과 위의 4)의 과정에서 산출한 4개 8×8 CU의 율-왜곡 값의 합을 비교하여 16×16 블록 내에서 최적의 CU의 분할 구조를 결정한다. 이 과정을 나머지 3개의 16×16 CU들에 대해서도 동일하게 수행한다.
6) 위의 2)의 과정에서 계산된 32×32 CU의 율-왜곡 값과 위의 5)의 과정에서 획득한 4개 16×16 CU의 율-왜곡 값의 합을 비교하여 32×32 블록 내에서 최적의 CU의 분할 구조를 결정한다. 이 과정을 나머지 3개의 32×32 CU들에 대해서도 동일하게 수행한다.
7) 마지막으로, 위의 1)의 과정에서 계산된 64×64 CU의 율-왜곡 값과 위의 6)의 과정에서 획득한 4개 32×32 CU의 율-왜곡 값의 합을 비교하여 64×64 블록 내에서 최적의 CU의 분할 구조를 결정한다.
인트라 예측 모드에서, PU 단위로 예측 모드가 선택되고, 선택된 예측 모드에 대해 실제 TU 단위로 예측과 재구성이 수행된다.
TU는 실제 예측과 재구성이 수행되는 기본 단위를 의미한다. TU는 휘도(luma) 성분에 대한 변환 블록(TB: Transform Block)과 이에 대응하는 두 개의 색차(chroma) 성분에 대한 TB를 포함한다.
앞서 도 3의 예시에서 하나의 CTU가 쿼드-트리 구조로 분할되어 CU가 생성되는 것과 같이, TU는 코딩하려는 하나의 CU로부터 쿼드-트리 구조로 계층적으로 분할된다.
TU는 쿼드-트리 구조로 분할되므로 CU로부터 분할된 TU는 다시 더 작은 하위 TU로 분할될 수 있다. HEVC에서는 TU의 크기는 32×32, 16×16, 8×8, 4×4 중 어느 하나로 정해질 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 쿼드-트리의 루트 노드(root node)는 CU와 관련된다고 가정한다. 쿼드-트리는 리프 노드(leaf node)에 도달할 때까지 분할되고, 리프 노드는 TU에 해당한다.
보다 구체적으로 살펴보면, CU는 루트 노드(root node)에 해당되고, 가장 작은 깊이(depth)(즉, depth=0) 값을 가진다. 입력 영상의 특성에 따라 CU가 분할되지 않을 수도 있으며, 이 경우 CU은 TU에 해당한다.
CU은 쿼드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 1(depth=1)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 1의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 TU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 a, b 및 j에 대응하는 TU(a), TU(b), TU(j)는 CU에서 한 번 분할되었으며, 1의 깊이를 가진다.
1의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 퀴드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 1(즉, depth=2)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 2의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 TU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 c, h 및 i에 대응하는 TU(c), TU(h), TU(i)는 CU에서 두 번 분할되었으며, 2의 깊이를 가진다.
또한, 2의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 쿼드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 3(즉, depth=3)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 3의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 d, e, f, g에 대응하는 TU(d), TU(e), TU(f), TU(g)는 CU에서 3번 분할되었으며, 3의 깊이를 가진다.
트리 구조를 갖는 TU은 미리 정해진 최대 깊이 정보(또는, 최대 레벨 정보)를 가지고 계층적으로 분할될 수 있다. 그리고, 각각의 분할된 TU은 깊이 정보를 가질 수 있다. 깊이 정보는 TU의 분할된 횟수 및/또는 정도를 나타내므로, TU의 크기에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
하나의 TU에 대하여, 해당 TU이 분할 되는지 여부를 나타내는 정보(예를 들어, 분할 TU 플래그(split_transform_flag))가 디코더에 전달될 수 있다. 이 분할 정보는 최소 크기의 TU을 제외한 모든 TU에 포함되어 있다. 예를 들어, 분할 여부를 나타내는 플래그의 값이 '1'이면 해당 TU은 다시 4개의 TU으로 나누어지고, 분할 여부를 나타내는 플래그의 값이 '0'이면 해당 TU은 더 이상 나누어지지 않는다.
예측(prediction)
디코딩이 수행되는 현재 처리 유닛을 복원하기 위해서 현재 처리 유닛이 포함된 현재 픽쳐 또는 다른 픽쳐들의 디코딩된 부분을 이용할 수 있다.
복원에 현재 픽쳐만을 이용하는, 즉 화면내 예측만을 수행하는 픽쳐(슬라이스)를 인트라 픽쳐 또는 I 픽쳐(슬라이스), 각 유닛을 예측하기 위하여 최대 하나의 움직임 벡터 및 레퍼런스 인덱스를 이용하는 픽쳐(슬라이스)를　예측　픽쳐(predictive picture) 또는 P 픽쳐(슬라이스), 최대 두 개의 움직임 벡터 및 레퍼런스 인덱스를 이용하는 픽쳐(슬라이스)를 쌍예측 픽쳐(Bi-predictive picture) 또는 B 픽쳐(슬라이스)라고 지칭할 수 있다.
인트라 예측은 동일한 디코딩된 픽쳐(또는 슬라이스)의 데이터 요소(예를 들어, 샘플 값 등)으로부터 현재 처리 블록을 도출하는 예측 방법을 의미한다. 즉, 현재 픽쳐 내의 복원된 영역들을 참조하여 현재 처리 블록의 픽셀값을 예측하는 방법을 의미한다.
인터 예측은 현재 픽쳐 이외의 픽쳐의 데이터 요소(예를 들어, 샘플 값 또는 움직임 벡터 등)의 기반하여 현재 처리 블록을 도출하는 예측 방법을 의미한다. 즉, 현재 픽쳐 이외의 복원된 다른 픽쳐 내의 복원된 영역들을 참조하여 현재 처리 블록의 픽셀값을 예측하는 방법을 의미한다.
이하, 인트라 예측(또는 화면 내 예측)에 대하여 보다 상세히 살펴본다.
인트라 예측(Intra prediction)(또는 화면 내 예측)
도 5는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 인트라 예측 방법을 예시하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 디코더는 현재 처리 블록의 인트라 예측 모드를 도출(derivation)한다(S501).
인트라 예측에서는 예측 모드에 따라 예측에 사용되는 참조 샘플의 위치에 대한 예측 방향을 가질 수 있다. 예측 방향을 가지는 인트라 예측 모드를 인트라 방향성 예측 모드(Intra_Angular prediction mode)라고 지칭한다. 반면, 예측 방향을 가지지 않는 인트라 예측 모드로서, 인트라 플래너(INTRA_PLANAR) 예측 모드, 인트라 DC(INTRA_DC) 예측 모드가 있다.
표 1은 인트라 예측 모드와 관련 명칭에 대하여 예시하고, 도 6은 인트라 예측 모드에 따른 예측 방향을 예시한다.
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인트라 예측에서는 도출되는 예측 모드에 기반하여 현재 처리 블록에 대한 예측을 수행한다. 예측 모드에 따라 예측에 사용되는 참조 샘풀과 구체적인 예측 방법이 달라지므로, 현재 블록이 인트라 예측 모드로 인코딩된 경우, 디코더는 예측을 수행하기 위해 현재 블록의 예측 모드를 도출한다.
디코더는 현재 처리 블록의 주변 샘플들(neighboring samples)이 예측에 사용될 수 있는지 확인하고, 예측에 사용할 참조 샘플들을 구성한다(S502).
인트라 예측에서 현재 처리 블록의 주변 샘플들은 nS×nS 크기의 현재 처리 블록의 좌측(left) 경계에 인접한 샘플 및 좌하측(bottom-left)에 이웃하는 총 2×nS 개의 샘플들, 현재 처리 블록의 상측(top) 경계에 인접한 샘플 및 우상측(top-right)에 이웃하는 총 2×nS 개의 샘플들 및 현재 처리 블록의 좌상측(top-left)에 이웃하는 1개의 샘플을 의미한다.
그러나, 현재 처리 블록의 주변 샘플들 중 일부는 아직 디코딩되지 않았거나, 이용 가능하지 않을 수 있다. 이 경우, 디코더는 이용 가능한 샘플들로 이용 가능하지 않은 샘플들을 대체(substitution)하여 예측에 사용할 참조 샘플들을 구성할 수 있다.
디코더는 인트라 예측 모드에 기반하여 참조 샘플의 필터링을 수행할 수 있(S503).
참조 샘플의 필터링 수행 여부는 현재 처리 블록의 크기에 기반하여 결정될 수 있다. 또한, 참조 샘플의 필터링 방법은 인코더로부터 전달되는 필터링 플래그에 의해 결정될 수 있다.
디코더는 인트라 예측 모드와 참조 샘플들에 기반하여 현재 처리 블록에 대한 예측 블록을 생성한다(S504). 즉, 디코더는 인트라 예측 모드 도출 단계(S501)에서 도출된 인트라 예측 모드와 참조 샘플 구성 단계(S502)와 참조 샘플 필터링 단계(S503)를 통해 획득한 참조 샘플들에 기반하여 현재 처리 블록에 대한 예측 블록을 생성(즉, 예측 샘플 생성)한다.
현재 처리 블록이 INTRA_DC 모드로 인코딩된 경우 처리 블록 간의 경계의 불연속성(discontinuity)를 최소화하기 위해, S504 단계에서 예측 블록의 좌측(left) 경계 샘플(즉, 좌측 경계에 인접한 예측 블록 내 샘플)과 상측(top) 경계 샘플(즉, 상측 경계에 인접한 예측 블록 내 샘플)을 필터링할 수 있다.
또한, S504 단계에서 인트라 방향성 예측 모드들 중 수직 방향 모드(vertical mode) 및 수평 방향 모드(horizontal mode)에 대해서도 INTRA_DC 모드와 유사하게 좌측 경계 샘플 또는 상측 경계 샘플에 필터링을 적용할 수 있다.
보다 구체적으로 살펴보면, 현재 처리 블록이 수직 방향 모드(vertical mode) 또는 수평 방향 모드(horizontal mode)로 인코딩된 경우, 예측 방향에 위치하는 참조 샘플에 기반하여 예측 샘플의 값을 도출할 수 있다. 이때, 예측 블록의 좌측 경계 샘플 또는 상측 경계 샘플 중 예측 방향에 위치하지 않는 경계 샘플이 예측에 사용되지 않는 참조 샘플과 인접할 수 있다. 즉, 예측에 사용되는 참조 샘플과의 거리보다 예측에 사용되지 않는 참조 샘플과의 거리가 훨씬 가까울 수 있다.
따라서, 디코더는 인트라 예측 방향이 수직 방향인지 수평 방향인지에 따라 적응적으로 좌측 경계 샘플들 또는 상측 경계 샘플들에 필터링을 적용할 수 있다. 즉, 인트라 예측 방향이 수직 방향인 경우, 좌측 경계 샘플들에 필터링을 적용하고, 인트라 예측 방향이 수평 방향인 경우, 상측 경계 샘플들에 필터링을 적용할 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이, HEVC에서는 인트라 예측(또는 화면 내 예측)을 통해 33가지의 방향성 예측 방법과 두 가지의 무 방향성 예측 방법, 총 35가지 예측 방법을 이용하며, 주변 참조 샘플(래스터 스캔 순서로 부호화/복호화되는 경우를 가정하면, 상측 참조 샘플 또는 좌측 참조 샘플)을 이용하여 예측 샘플을 생성한다. 그리고, 생성된 예측 샘플을 인트라 예측 모드의 방향성에 따라 생성된 예측 샘플을 복사한다.
예측 샘플 값을 예측 방향에 따라 단순히 복사하기 때문에, 참조 샘플로부터 거리가 멀어짐에 따라 예측의 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 즉, 예측에 이용되는 참조 샘플들과 예측 샘플의 거리가 가까운 경우에는 예측 정확도가 높지만, 예측에 이용되는 참조 샘플들과 예측 샘플의 거리가 먼 경우에는 예측 정확도가 낮다.
이러한 예측 에러를 줄이기 위하여, 본 발명에서는 예측 샘플과 참조 샘플간 거리를 기반으로 가중치가 적용된 예측 샘플을 생성하는 선형 보간 인트라 예측 방법을 제안한다. 특히, 본 발명에서는 최근 논의되는 선형 보간 예측 방법에서의 우하단 참조 샘플 생성 방법 대비 보다 정확하게 우하단 참조 샘플을 생성하는 방법을 제안한다. 먼저, 아래의 도면을 참조하여 선형 보간 예측 방법을 설명한다.
도 7 및 도 8은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 선형 보간 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 설명의 편의를 위해 디코더를 위주로 설명하나, 본 발명에서 제안하는 선형 보간 예측 방법은 인코더에서도 동일하게 수행될 수 있다.
디코더는 인코더로부터 수신된 비트 스트림으로부터 현재 블록에 선형 보간 예측(LIP: Linear Intra Prediction)(또는 선형 보간 인트라 예측)이 적용되는지 여부를 지시하는 LIP 플래그를 파싱(또는 확인)한다(S701).
일 실시예에서, 디코더는 S701 단계에 앞서 현재 블록의 인트라 예측 모드를 유도할 수도 있고, S701 단계 이후에 현재 블록의 인트라 예측 모드를 유도할 수도 있다. 다시 말해, S701 단계 이전 또는 이후에 인트라 예측 모드를 유도하는 단계가 추가될 수 있다. 그리고, 인트라 예측 모드를 유도하는 단계는 현재 블록에 MPM(Most Probable Mode)가 적용되는지 여부를 지시하는 MPM 플래그를 파싱하는 단계, 그리고 MPM이 적용되는지 여부에 따라 MPM 후보 또는 잔여 예측 모드 후보 내에서 현재 블록의 인트라 예측에 적용되는 예측 모드를 지시하는 인덱스를 파싱하는 단계를 포함할 수 있다.
디코더는 현재 블록의 우하측에 인접한 우하단 참조 샘플을 생성한다(S702). 디코더는 다양한 여러 방법을 이용하여 우하단 참조 샘플을 생성할 수 있다. 이에 대하여 보다 상세한 설명은 후술한다.
디코더는 현재 블록 주변의 복원된 참조 샘플 및 S702 단계에서 생성된 우하단 참조 샘플을 이용하여 우측 참조 샘플 배열 또는 하측 참조 샘플 배열을 생성한다(S703). 본 발명에서, 우측 참조 샘플 배열은 우측 참조 샘플, 우단 참조 샘플, 우단 참조 샘플 배열 등으로 통칭될 수 있고, 하측 참조 샘플 배열은 하측 참조 샘플, 하단 참조 샘플, 하단 참조 샘플 배열 등으로 통칭될 수 있다. 이에 대하여 보다 상세한 설명은 후술한다.
디코더는 현재 블록의 인트라 예측 모드의 예측 방향에 기초하여 제1 예측 샘플 및 제2 예측 샘플을 생성한다(S704, S705). 여기서, 제1 예측 샘플(제1 참조 샘플로 지칭될 수도 있음)과 제2 예측 샘플(제2 참조 샘플로 지칭될 수도 있음)은 예측 방향을 기준으로 서로 현재 블록의 반대편에 위치하는 참조 샘플 또는 서로 현재 블록의 반대편에 위치하는 참조 샘플을 이용하여 생성된 예측 샘플을 나타낸다. 제1 예측 샘플은 앞서 도 5 및 도 6에서 설명한 바와 같이 복원된 영역의 참조 샘플들(좌측, 좌상측, 상측 참조 샘플들) 중에서 현재 블록의 인트라 예측 모드에 따라 결정되는 제1 참조 샘플을 이용하여 생성되는 예측 샘플을 나타내고, 제2 예측 샘플은 S703 단계에서 우측 참조 샘플 배열 또는 하측 참조 샘플 배열 중에서 현재 블록의 인트라 예측 모드에 따라 결정되는 제2 참조 샘플을 이용하여 생성되는 예측 샘플을 나타낸다.
디코더는 S704 단계 및 S705 단계에서 생성된 제1 예측 샘플 및 제2 예측 샘플을 보간(또는 선형 보간)하여 최종 예측 샘플을 생성한다(S706). 다시 말해, 디코더는 현재 샘플과 예측 샘플들(또는 참조 샘플)간 거리에 기초하여 제1 예측 샘플 및 제2 예측 샘플을 가중합하여 최종 예측 샘플을 생성할 수 있다.
도 8을 참조하면, 설명의 편의를 위해 디코더를 위주로 설명하나, 본 발명에서 제안하는 선형 보간 예측 방법은 인코더에서도 동일하게 수행될 수 있다.
디코더는 인트라 예측 모드에 기초하여 제1 예측 샘플(P)를 생성할 수 있다. 구체적으로, 디코더는 상측 참조 샘플들 중에서 예측 방향에 따라 결정되는 A 참조 샘플과 B 참조 샘플을 보간(또는 선형 보간)하여 제1 예측 샘플을 유도할 수 있다. 한편, 도 8에 도시된 바와 달리, 예측 방향에 따라 결정되는 참조 샘플이 정수 화소 위치에 위치하는 경우 참조 샘플간 보간이 수행되지 않을 수 있다.
또한, 디코더는 인트라 예측 모드에 기초하여 제2 예측 샘플(P’)를 생성할 수 있다. 구체적으로, 디코더는 하측 참조 샘플들 중에서 현재 블록의 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 A’참조 샘플과 B’참조 샘플을 결정하고, A’참조 샘플과 B’참조 샘플을 선형 보간하여 제2 예측 샘플을 유도할 수 있다. 한편, 도 8에 도시된 바와 달리, 예측 방향에 따라 결정되는 참조 샘플이 정수 화소 위치에 위치하는 경우 참조 샘플간 보간이 수행되지 않을 수 있다.
그리고, 디코더는 현재 샘플과 예측 샘플(또는 참조 샘플)간 거리에 기초하여 제1 예측 샘플 및 제2 예측 샘플에 각각 적용되는 가중치를 결정하고, 결정된 가중치를 이용하여 제1 예측 샘플 및 제2 예측 샘플을 가중합하여 최종 예측 샘플을 생성할 수 있다.
도 8에 도시된 가중치 결정 방법(w1, w2)은 하나의 예시로서, 디코더는 제1 예측 샘플 및 제2 예측 샘플에 각각 적용되는 가중치를 결정함에 있어서, 도 8에 도시된 바와 같이 현재 샘플과 예측 샘플(또는 참조 샘플)간 수직 거리를 이용할 수도 있고, 현재 샘플과 예측 샘플(또는 참조 샘플)간 실제 거리를 이용할 수도 있다. 만약 실제 거리가 이용되는 경우, 제2 예측 샘플의 생성에 이용된 제2 참조 샘플의 실제 위치를 기준으로 거리가 계산되고 가중치가 결정(또는 유도)될 수도 있다.
도 9는 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, 종래의 선형 보간 예측 방법에서의 우하단 참조 샘플 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9를 참조하면, 인코더/디코더는 현재 블록의 우상측에 인접한 우상단 참조 샘플(901)과 현재 블록의 좌하측에 인접한 좌하단 참조 샘플(902)을 이용하여 현재 블록의 우하측에 인접한 우하단 참조 샘플(903)을 생성할 수 있다.
도 9(b)를 참조하면, 인코더/디코더는 현재 블록의 우상측에 이웃하는 참조 샘플들 중 최우측에 위치하는 샘플(이하, 최우상단 샘플이라고 지칭함)(예를 들어, 현재 블록의 좌상단 참조 샘플을 기준으로 수평 방향으로 현재 블록의 너비의 2배 거리만큼 떨어진 샘플, 즉 n×n 블록에서 [2*n-1, -1] 샘플)(904)과 현재 블록의 좌하측에 이웃하는 참조 샘플들 중 최하측에 위치하는 샘플(이하, 최좌하단 샘플이라고 지칭함)(예를 들어, 현재 블록의 좌상단 참조 샘플을 기준으로 수직 방향으로 현재 블록 높이의 2배 거리만큼 떨어진 샘플, 즉 n×n 블록에서 [-1, 2*n-1] 샘플)(905)을 이용하여 우하단 참조 샘플(906)을 생성할 수 있다.
도 10은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 우측 참조 샘플들 및 하측 참조 샘플들을 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 현재 블록의 크기가 2x4 크기인 경우를 가정하여 설명한다. 인코더/디코더는 현재 블록의 우하측에 인접한 우하단 참조 샘플(BR)과 현재 블록 주변의 복원된 참조 샘플을 이용하여 우측 참조 샘플 및/또는 하측 참조 샘플을 생성할 수 있다.
구체적으로, 인코더/디코더는 우하단 참조 샘플(BR: bottom right)과 현재 블록의 좌하측에 인접한 참조 샘플(BL: bottom left)을 선형 보간하여 하측 참조 샘플을 생성할 수 있다. 다시 말해, 인코더/디코더는 우하단 참조 샘플(BR) 및 좌하단 참조 샘플(BL) 각각에 대한 거리비에 따라 픽셀 단위로 가중합을 수행함으로써 하측 참조 샘플들을 생성할 수 있다.
또한, 인코더/디코더는 우하단 참조 샘플(BR)과 현재 블록의 우상측에 인접한 참조 샘플(TR: top right)을 선형 보간하여 우측 참조 샘플을 생성할 수 있다. 다시 말해, 인코더/디코더는 우하단 참조 샘플(BR) 및 우상단 참조 샘플(TR) 각각에 대한 거리비에 따라 픽셀 단위로 가중합을 수행함으로써 하측 참조 샘플들을 생성할 수 있다.
상술한 바와 같이, 선형 보간 예측 방법에서 인코더/디코더는 이미 부호화/복호화되어 복원된 영역의 참조 샘플과 현재 부호화 시점에서 아직 부호화/복호화되지 않은 영역의 예측된(즉, 예측을 통해 생성된) 참조 샘플과의 거리에 기초한 가중합으로 예측 블록을 생성한다. 이러한 선형 보간 예측 방법은 기존의 인트라 예측 방법과 혼용하여 사용될 수도 있고, 기존의 인트라 예측 방법을 대체하여 사용될 수도 있다.
본 발명에서, 선형 보간 인트라 예측이 아닌 인트라 예측은 일반 인트라 예측(또는 일반 화면 내 예측)으로 지칭될 수 있다. 예를 들어, 일반 인트라 예측은 기존의 영상 압축 기술(예컨대, HEVC)에서 사용되는 인트라 예측 방법으로서, 예측 방향에 따라 결정되는 하나의 참조 샘플(또는 인접한 2개의 정수 화소 참조 샘플을 이용하여 보간된 참조 샘플)을 이용하는 인트라 예측 방법일 수 있다.
일반 인트라 예측 방법과 선형 보간 예측 방법을 혼용하여 사용하는 경우 각각의 방법을 구분하기 위한 플래그 정보가 이용될 수 있다. 이 경우, 플래그 시그널링으로 인하여 부호화 비트가 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 한편, 일반 인트라 예측 방법 대신 선형 보간 예측 방법만을 사용하는 경우, 선형 보간 예측 방법이 일반 인트라 예측 방법 대비 예측의 정확도가 낮을 경우 부호화 효율이 떨어지는 문제가 발생할 수 있다.
따라서, 본 발명에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 일반 인트라 예측 방법과 선형 보간 예측 방법을 결합한 새로운 인트라 예측 방법을 제안한다. 제안하는 새로운 인트라 예측 방법은 인트라 부호화/복호화시 일반 인트라 예측 방법 대신 이용될 수도 있고, 일반 인트라 예측 방법과 혼용하여 사용될 수도 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 일반 인트라 예측 방법과 선형 보간 예측 방법을 조합함으로써, 상술한 선형 보간 예측 방법이 일반 인트라 예측 방법 대비 예측의 정확도가 낮을 경우 부호화 효율이 떨어지는 문제를 해결할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 제안하는 새로운 인트라 예측 방법을 일반 인트라 예측 방법 대신 이용하는 경우, 플래그 정보가 시그널링되지 않기 때문에, 플래그 사용으로 인한 부호화 비트 증가 문제를 해결할 수 있다.
실시예 1
본 발명의 실시예에서는, 일반 인트라 예측 방법과 선형 보간 인트라 예측 방법을 조합한 새로운 인트라 예측 방법을 제안한다. 아래의 도면을 참조하여 설명한다.
도 11 및 도 12는 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, 기존의 인트라 예측 방법과 선형 보간 인트라 예측 방법을 비교 설명하기 위한 도면이다.
도 11 및 도 12에서는 현재 블록의 예측 모드의 예측 방향이 도시된 바와 같은 양의 수직 방향성인 경우를 가정한다.
도 11을 참조하면, 일반 인트라 예측 방법을 적용하는 경우, 인코더/디코더는 인트라 예측 모드에 따라 결정되는 상측 참조 샘플로부터 샘플 값을 복사하여 예측 샘플을 생성할 수 있다. 예를 들어, 인코더/디코더는 상측 참조 샘플 P1을 복사하여 C1 샘플의 예측 샘플을 생성할 수 있다. 이와 동일한 방법으로 인코더/디코더는 현재 블록 내의 모든 샘플들의 예측 샘플을 생성할 수 있다.
도 12를 참조하면, 선형 보간 예측 방법을 적용하는 경우, 인코더/디코더는 인트라 예측 모드에 따라 결정되는 상측 참조 샘플 및 하측 참조 샘플의 샘플 값을 보간(또는 선형 보간)하여 예측 샘플을 생성할 수 있다. 예를 들어, 인코더/디코더는 상측 참조 샘플 P1 및 하측 참조 샘플 P’1을 선형 보간하여 C1 샘플의 예측 샘플을 생성할 수 있다. 이 때, P1 참조 샘플과 P’1 참조 샘플에 각각 wUP1 및 wDOWN1의 가중치를 할당하여 선형 보간(또는 가중합)을 수행할 수 있다. 이와 동일한 방법으로 인코더/디코더는 현재 블록 내의 모든 샘플들의 예측 샘플을 생성할 수 있다.
도 12에 도시된 가중치 결정 방법(wUP1, wDOWN1 등)은 하나의 예시로서, 디코더는 제1 예측 샘플(P1, P2 등) 및 제2 예측 샘플(P’1, P’2 등)에 각각 적용되는 가중치를 결정함에 있어서, 도 12에 도시된 바와 같이 현재 샘플과 예측 샘플(또는 참조 샘플)간 수직 거리를 이용할 수도 있고, 현재 샘플과 예측 샘플(또는 참조 샘플)간 실제 거리를 이용할 수도 있다. 만약 실제 거리가 이용되는 경우, 제2 예측 샘플의 생성에 이용된 제2 참조 샘플의 실제 위치를 기준으로 거리가 계산되고 가중치가 결정(또는 유도)될 수도 있다.
본 발명에서 제안하는 일반 인트라 예측 방법과 선형 보간 예측 방법을 결합한 새로운 인트라 예측 방법에서는 상술한 도 11의 일반 인트라 예측 방법과 도 12의 선형 보간 예측 방법이 조합되어 적용될 수 있다. 아래의 도면을 참조하여 설명한다.
도 13은 본 발명이 실시예에 따른 새로운 인트라 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13을 참조하면, 현재 블록의 크기가 4x4이고, 현재 블록의 예측 모드의 예측 방향이 도시된 바와 같은 양의 수직 방향성인 경우를 가정한다.
본 발명의 실시예에서, 인코더/디코더는 현재 블록을 서브 영역들로 분할하고, 분할된 서브 영역들에 대하여 다른 인트라 예측 방법을 적용할 수 있다. 구체적으로, 인코더/디코더는 현재 블록을 2개의 서브 영역으로 분할하고, 제1 서브 영역에는 일반 인트라 예측 방법을 적용하여 예측 샘플을 생성하고, 제2 서브 영역에는 선형 보간 예측 방법을 적용하여 예측 샘플을 생성할 수 있다.
도 13의 예시에서, 예측 방향에 따라 복원된 영역의 참조 샘플들 중 상측 참조 샘플들이 예측에 이용되기 때문에, 인코더/디코더는 현재 블록 내에서 상측 참조 샘플에 가장 인접한 샘플들을 포함하도록 현재 블록을 제1 서브 영역으로 분할하고, 나머지 샘플들을 포함하도록 현재 블록을 제2 서브 영역으로 분할할 수 있다. 만약, 예측 방향에 따라 복원된 영역의 참조 샘플들 중 좌측 참조 샘플들이 예측에 이용되는 경우, 인코더/디코더는 현재 블록 내에서 좌측 참조 샘플에 가장 인접한 샘플들을 포함하도록 제1 서브 영역을 구성하고, 나머지 샘플들을 포함하도록 제2 서브 영역을 구성할 수 있다.
현재 블록의 첫 번째 행(즉, C1, C2, C3, C4 샘플을 포함하는 가장 상위 행)이 제1 서브 영역으로 구성될 수 있다. 인코더/디코더는 일반 인트라 예측을 이용하여 제1 서브 영역(또는 제1 영역) 내 샘플들의 예측 샘플을 생성할 수 있다. 즉, C1 샘플의 예측 샘플은 P1 참조 샘플의 값을 복사하여 생성될 수 있고, C2 샘플의 예측 샘플은 P2 참조 샘플의 값을 복사하여 생성될 수 있고, C3 샘플의 예측 샘플은 P3 참조 샘플의 값을 복사하여 생성될 수 있고, C4 샘플의 예측 샘플은 P4 참조 샘플의 값을 복사하여 생성될 수 있다.
그리고, 현재 블록의 두 번째 내지 네 번째 행(즉, 제1 서브 영역을 제외한 나머지 영역)은 제2 서브 영역(제2 영역)으로 구성될 수 있다. 이 경우, 인코더/디코더는 선형 보간 예측 방법을 사용하여 제2 서브 영역 내 샘플들의 예측 샘플을 생성할 수 있다. 즉, 두 번째 행의 C5 샘플의 예측 샘플은 상측 참조 샘플 P5 값과 하측 참조 샘플 P’5 값에 각각 wDOWN5와 wUP5의 가중치를 적용하는 선형 보간을 통해 생성될 수 있다. 세 번째 행의 C6 샘플의 예측 샘플은 상측 참조 샘플 P6 값과 하측 참조 샘플 P’6 값에 각각 wDOWN6와 wUP6의 가중치를 적용하는 선형 보간을 통해 생성될 수 있다. 이와 동일한 방법으로, 인코더/디코더는 제2 서브 영역 내 샘플들의 예측 샘플을 생성할 수 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에서 제안하는 새로운 인트라 예측 방법은 특정 영역은 기존의 인트라 예측 방법을 사용하여 예측 값을 생성하고 나머지 영역은 선형 보간 예측 방법을 사용하여 예측 값을 생성하여 최종 예측 블록을 생성한다.
설명의 편의를 위해, 인트라 예측 모드의 예측 방향이 수직 방향성(즉, 복원된 영역 중 상측 참조 샘플을 예측에 이용하는 예측 방향성)인 경우를 가정하여 설명하면, 일반적으로 상측 참조 샘플은 부호화/복호화를 통해 복원된 샘플 값이므로 하측 참조 샘플보다 정확도가 높다. 따라서, 샘플의 위치가 상측 참조 샘플에 가까울수록 일반 인트라 예측 방법을 적용하여 상측 참조 샘플 값을 그대로 복사함으로써 예측 샘플을 생성하는 것이 선형 보간 예측을 적용하는 것 대비 더 효율적이다.
반면에, 샘플의 위치가 상측 참조 샘플에서 멀어질수록 일반 인트라 예측 방법의 적용에 따른 예측의 정확도가 떨어지기 때문에 상측 참조 샘플과 하측 참조 샘플을 이용하여 선형 보간을 수행함으로써 예측 효율을 높일 수 있다.
본 발명에서 제안하는 방법은 인트라 예측을 수행함에 있어서, 복원된 참조 샘플과의 거리에 기초하여 일반 인트라 예측 방법과 선형 보간 예측 방법을 선택적으로 이용할 수 있다. 즉, 인코더/디코더는 예측 블록 내에서 일반 인트라 예측 방법과 선형 보간 예측 방법 중 어떠한 예측 방법을 적용하여 예측 블록을 생성할지 복원된 참조 샘플과의 거리에 따라 가변적으로 선택할 수 있다. 도 13의 예시에서는 4x4 블록을 가정하여 설명하였으나, 이외의 다양한 크기 또는 모양의 블록(예컨대, 8x8, 16x8, 정방형 블록, 비정방형 블록 등)에도 동일하게 적용될 수 있다.
일 실시예에서, 인코더/디코더는 예측 샘플(또는 현재 샘플)과 복원된 영역의 참조 샘플과의 거리에 기초하여 현재 블록을 일반 인트라 예측이 적용되는 제1 서브 영역 및 선형 보간 예측이 적용되는 제2 서브 영역으로 구분할 수 있다. 일 예로, 인코더/디코더는 예측 샘플과 복원된 영역의 참조 샘플간 거리를 특정 임계값과 비교하여 현재 블록을 제1 서브 영역과 제2 서브 영역으로 구분할 수 있다. 예를 들어, 인코더/디코더는 예측 샘플과 복원된 영역의 참조 샘플간 거리를 계산하고, 계산된 거리가 특정 임계값보다 작은 샘플 라인(또는 행, 열)을 제1 서브 영역으로 구성하고, 나머지 샘플 라인들을 제2 서브 영역으로 구성할 수 있다.
또한, 일 실시예에서, 인코더/디코더는 현재 블록의 크기에 따라 제1 서브 영역의 크기(또는 샘플 라인 수, 행의 수, 열의 수 등)를 미리 설정할 수 있다. 예를 들어, 인코더/디코더는 현재 블록이 미리 정해진 크기보다 작은 경우, 예측 모드에 따라 결정되는 복원된 참조 샘플(즉, 좌측 또는 상측)에 인접한 현재 블록 내 1개의 샘플 라인(또는 행, 열)을 제1 서브 영역으로 구성할 수 있다. 그리고, 인코더/디코더는 현재 블록이 미리 정해진 크기 이상인 경우, 예측 모드에 따라 결정되는 복원된 참조 샘플(즉, 좌측 또는 상측)에 인접한 2개의 샘플 라인(또는 행, 열)을 제1 서브 영역으로 구성할 수 있다. 일 예로, 인코더/디코더에 현재 블록의 크기에 따라 제1 서브 영역에 포함되는 샘플 라인의 수가 정해진 테이블이 저장될 수 있고, 이를 이용하여 현재 블록을 제1 서브 영역 및 제2 서브 영역으로 분할할 수 있다.
또한, 일 실시예에서, 인코더/디코더는 현재 블록의 예측 모드에 따라 현재 블록을 일반 인트라 예측이 적용되는 제1 서브 영역 및 선형 보간 예측이 적용되는 제2 서브 영역으로 구분할 수 있다. 일 예로, 인코더/디코더에 예측 모드에 따라 제1 서브 영역에 포함되는 샘플 라인의 수가 정해진 테이블이 저장될 수 있고, 이를 이용하여 현재 블록을 제1 서브 영역 및 제2 서브 영역으로 분할할 수 있다. 이때, 상기 예측 모드에 대응되는 제1 서브 영역의 범위 또는 크기 정보를 포함하는 테이블은 예측 샘플(또는 현재 샘플)과 복원된 영역의 참조 샘플과의 거리에 기초하여 유도될 수 있다. 그리고, 상기 복원된 영역의 참조 샘플과의 거리는 예측 모드의 예측 방향 또는 각도를 이용하여 계산될 수 있다.
또한, 일 실시예에서, 인코더/디코더는 현재 블록의 크기 및 예측 모드에 따라 현재 블록을 일반 인트라 예측이 적용되는 제1 서브 영역 및 선형 보간 예측이 적용되는 제2 서브 영역으로 구분할 수 있다. 일 예로, 인코더/디코더에 현재 블록의 크기 및 예측 모드에 따라 제1 서브 영역에 포함되는 샘플 라인의 수가 정해진 테이블이 저장될 수 있고, 이를 이용하여 현재 블록을 제1 서브 영역 및 제2 서브 영역으로 분할할 수 있다. 이때, 상기 예측 모드에 대응되는 제1 서브 영역의 범위 또는 크기 정보를 포함하는 테이블은 예측 샘플(또는 현재 샘플)과 복원된 영역의 참조 샘플과의 거리에 기초하여 유도될 수 있고, 상기 복원된 영역의 참조 샘플과의 거리는 예측 모드의 예측 방향 또는 각도를 이용하여 계산될 수 있다.
또한, 일 실시예에서, 일반 인트라 예측 방법과 선형 보간 예측 방법을 조합한 새로운 예측 방법은 기존의 방향성 예측 모드를 모두 대체하여 사용될 수 있다. 이 경우, 인트라 예측 모드는 무방향성 모드(예컨대, 플래너(Planar) 모드, DC 모드)와 제안하는 새로운 예측 방향상 모드들로 구성될 수 있다.
실시예 2
본 발명의 실시예에서는, 기존의 인트라 예측 방법과 선형 보간 예측 방법을 조합하여 인트라 예측 샘플을 유도하는 새로운 인트라 예측 방법을 제안한다.
본 발명의 실시예에서, 인코더/디코더는 기존의 인트라 예측 방법을 통해 생성된 예측 샘플과 선형 보간 예측 방법을 통해 생성된 예측 샘플을 이용하여 최종 예측 샘플을 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 인코더/디코더는 일반 인트라 예측 방법을 통해 생성된 예측 샘플(이하, 제3 예측 샘플이라 지칭함)과 선형 보간 예측 방법을 통해 생성된 예측 샘플(이하, 제4 예측 샘플이라 지칭함)을 가중합하여 최종 예측 샘플을 생성할 수 있다. 제안하는 새로운 인트라 예측 방법은 아래의 수학식 1과 같이 일반화할 수 있다.
Figure pct00002
수학식 1을 참조하면, C(i, j)는 앞서 도 11에서 설명한 일반 인트라 예측 방법을 적용하여 생성된 인트라 예측 샘플을 나타내고, L(i, j)는 앞서 도 12에서 설명한 선형 보간 예측 방법을 적용하여 생성된 인트라 예측 샘플을 나타낸다. 그리고, (i, j)는 현재 블록(또는 예측 블록) 내에서 해당 예측 샘플의 수평 및 수직 위치(또는 좌표)를 각각 나타낸다. 일 예로, 가중치 α는 0과 1 사이의 값으로 설정될 수 있다. 인코더/디코더는 가중치 α가 적용된 제3 예측 샘플 및 가중치 (1-α)가 적용된 제4 예측 샘플을 합하여 최종 예측 샘플을 생성할 수 있다.
상술한 수학식 1은 부동 소수점(floating point) 계산을 제거하기 위하여 다음의 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure pct00003
수학식 2를 참조하면, A와 B는 제3 예측 샘플 및 제4 예측 샘플에 각각 적용되는 가중치를 나타내며 모두 양의 정수(non-negative integer)로 표현될 수 있다. 일 예로, 오프셋(offset) 값은 2(right_shift-1)로 설정될 수 있다. 시프트(shift) 연산자 a>>b는 a를 2b 값으로 나누었을 때 획득되는 몫을 나타낸다. 수학식 2에서 A+B=2(right_shift) 조건을 만족할 수 있다. 수학식 2를 통해 정수 연산을 지원할 수 있고 이를 통해 연산 복잡도를 낮출 수 있다.
실시예 3
본 발명의 실시예에서, 앞서 설명한 실시예 1 및 실시예 2에서 제안한 일반화된 새로운 인트라 예측 방법이 적용되는 다양한 실시예를 제안한다.
일 실시예에서, 전술한 수학식 1 또는 2의 가중치 값은 인트라 예측 모드에 따라 미리 정의될 수 있다. 수학식 1을 기준으로 예를 들면, 비방향성 모드인 플래너(Planar) 모드의 경우에는, 일반 인트라 예측 샘플에 적용되는 가중치 α 값이 ‘0’으로 설정될 수 있다. 이 경우, 새로운 인트라 예측 방법은 단순히 선형 보간 예측 방법으로 대체될 수 있다. 또한, 예를 들어, 비방향성 모드인 DC 모드의 경우에는, 일반 인트라 예측 샘플에 적용되는 가중치 α 값이 ‘1’으로 설정될 수 있다. 이 경우, 새로운 인트라 예측 방법은 일반 인트라 예측 방법으로 대체될 수 있다. 또한, 방향성 모드들의 경우에는, 예측 모드에 따라 미리 정의된 가중치 α 값이 인트라 예측에 이용될 수 있다.
또한, 일 실시예에서, 현재 처리 블록 내 예측 샘플의 위치에 따라 전술한 수학식 1 또는 2에서 정의된 가중치 값이 미리 정의될 수 있다. 수학식 1을 기준으로 예를 들면, 복원된 영역의 참조 샘플인 상측 참조 샘플과 좌측 참조 샘플에 인접한 예측 샘플의 경우, 그렇지 않은 경우보다 일반 인트라 예측 방법으로 생성된 예측 샘플에 적용되는 가중치 α 값이 상대적으로 더 크게 설정될 수 있다. 여기서, 가중치 α 값이 크다는 것은 일반 인트라 예측에 더 큰 가중치를 할당하는 것을 의미할 수 있다. 일 예로, 다음의 수학식 3과 같이, 가중치 α는 현재 블록(또는 예측 블록) 내에서 현재 샘플의 위치에 따라 다르게 설정되도록 모델링될 수 있다.
Figure pct00004
여기서, C(i, j)는 앞서 도 11에서 설명한 일반 인트라 예측 방법을 적용하여 생성된 인트라 예측 샘플, 즉, 제3 예측 샘플을 나타내고, L(i, j)는 앞서 도 12에서 설명한 선형 보간 예측 방법을 적용하여 생성된 인트라 예측 샘플, 즉, 제4 예측 샘플을 나타낸다. 그리고, (i, j)는 현재 블록(또는 예측 블록) 내에서 해당 예측 샘플의 수평 및 수직 위치(또는 좌표)를 각각 나타낸다. 가중치 α는 제3 예측 샘플에 적용되는 가중치로서 0과 1 사이의 값으로 설정될 수 있다. 그리고, 가중치 (1-α)는 제4 예측 샘플에 적용되는 가중치를 나타낸다.
또한, 일 실시예에서, 전술한 수학식 1 또는 2의 가중치 값은 예측 블록의 크기 또는 모양에 따라 미리 정의될 수 있다. 수학식 1을 기준으로 예를 들면, 인코더/디코더는 현재 블록의 크기(width×height)가 미리 정해진 임계값(threshold)보다 작은 경우, 그렇지 않은 경우보다 상대적으로 작은 가중치 α 값을 설정할 수 있다.
또한, 일 실시예에서, 일반 인트라 예측 샘플에 적용되는 가중치 값이 ‘0’ 또는 ‘1’이 아닌 경우, 인코더/디코더는 추가적인 플래그(flag) 정보에 기초하여 일반 인트라 예측 방법과 제안된 새로운 예측 방법(또는 선형 보간 인트라 예측 방법)을 선택하여 사용할 수 있다. 예를 들어, 비방향성 모드인 플래너(Planar) 모드의 경우 α 값이 ‘0’으로 설정되어 추가적인 플래그 정보가 필요하지 않지만, 수평(Horizontal) 모드의 경우, α 값이 ‘0’ 또는 ‘1’이 아닌 경우(예컨대 0.5으로 설정된 경우), 인코더/디코더는 비트스트림을 통해 추가적으로 전송된 플래그 정보에 기초하여 일반 인트라 예측 방법과 제안된 새로운 예측 방법(또는 선형 보간 예측 방법) 중 현재 처리 블록에 적용되는 예측 방법 선택하여 인트라 예측을 수행할 수 있다.
이 경우, 플래그 정보의 시그널링이 요구되는 조건은 가중치 값 및/또는 인트라 예측 모드에 기초하여 미리 설정될 수 있다. 예를 들어, 인코더/디코더는 제안된 추가적인 플래그 정보의 시그널링 여부를 결정하기 위하여 아래와 같이 예측 모드를 여러 클래스들로 그룹핑할 수 있다.
- 클래스(Class) A = {0, 1, 66}
- 클래스 B = {2, 3, 4,…, 64, 65}
클래스 A는 추가적인 플래그 정보가 요구되지 않는 예측 모드들의 집합이고, 클래스 B는 추가적인 플래그 정보가 요구되는 예측 모드들의 집합을 나타낸다. 위에서 각 클래스에 포함되는 예측 모드는 하나의 예시에 불과함은 물론이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 인트라 예측 방법을 예시하는 도면이다.
도 14를 참조하면, 설명의 편의를 위해 디코더를 기준으로 설명하나 본 발명에서 제안하는 인트라 예측 방법은 인코더에도 동일하게 적용될 수 있다.
먼저, 디코더는 현재 블록의 인트라 예측 모드를 유도한다(S1401).
디코더는 인트라 예측 모드에 기초하여 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 적어도 하나의 참조 샘플로부터 제1 참조 샘플(또는 참조 샘플 배열)을 유도한다(S1402).
디코더는 인트라 예측 모드에 기초하여 현재 블록의 우측, 하측 및 우하측 참조 샘플 중 적어도 하나의 참조 샘플으로부터 제2 참조 샘플을 유도한다(S1403). 이때, 디코더는 앞서 도 7 및 도 9에서 설명한 바와 같이, 현재 블록의 우하측에 인접한 우하단 참조 샘플을 생성하고, 앞서 도 7 및 도 10에서 설명한 바와 같이, 우하단 참조 샘플을 이용하여 우측 참조 샘플 또는 하측 참조 샘플을 생성할 수 있다.
디코더는 현재 블록을 제1 서브 영역 및 제2 서브 영역으로 분할한다(S1404). 앞서 도 13에서 설명한 바와 같이, 디코더는 현재 블록을 서브 영역들로 분할하고, 분할된 서브 영역들에 대하여 다른 인트라 예측 방법을 적용할 수 있다. 구체적으로, 디코더는 현재 블록을 2개의 서브 영역으로 분할하고, 제1 서브 영역에는 일반 인트라 예측 방법을 적용하여 예측 샘플을 생성하고, 제2 서브 영역에는 선형 보간 예측 방법을 적용하여 예측 샘플을 생성할 수 있다.
전술한 바와 같이, 일 실시예에서 제1 서브 영역은 현재 블록 주변의 복원된 영역의 참조 샘플들(즉, 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플) 중 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 참조 샘플(즉, 제1 참조 샘플)에 인접한 1개의 샘플 라인(또는 샘플 배열)을 포함할 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 디코더는 예측 블록 내에서 일반 인트라 예측 방법과 선형 보간 예측 방법 중 어떠한 예측 방법을 적용하여 예측 블록을 생성할지 복원된 참조 샘플과의 거리에 따라 가변적으로 선택할 수 있다. 다시 말해, 제1 서브 영역은 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 참조 샘플에 인접한 특정 개수의 샘플 라인을 포함할 수 있다.
전술한 바와 같이, 상기 특정 개수는 상기 현재 블록 내 현재 샘플과 상기 제1 참조 샘플간 거리, 상기 현재 블록의 크기 또는 상기 인트라 예측 모드 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
디코더는 제1 참조 샘플을 이용하여 제1 서브 영역의 예측 샘플을 생성한다(S1405). 즉, 디코더는 제1 서브 영역의 샘플들에 대하여 앞서 도 5, 6, 11에서 설명한 일반 인트라 예측 방법을 적용하여 예측 샘플을 생성할 수 있다.
디코더는 제1 참조 샘플 및 제2 참조 샘플을 이용하여 제2 서브 영역의 예측 샘플을 생성한다(S1406). 즉, 디코더는 제2 서브 영역의 샘플들에 대하여 앞서 도 7 내지 도 10, 도 12에서 설명한 선형 보간 예측 방법을 적용하여 예측 샘플을 생성할 수 있다.
전술한 바와 같이, 디코더는 제1 참조 샘플을 이용하여 제1 예측 샘플을 생성하고, 제2 참조 샘플을 이용하여 제2 예측 샘플을 생성할 수 있다. 그리고, 제1 예측 샘플 및 제2 예측 샘플을 가중합(또는 보간, 선형 보간)하여 상기 제2 서브 영역의 최종 예측 샘플을 생성할 수 있다. 이때, 제1 예측 샘플 및 제2 예측 샘플에 각각 적용되는 가중치는 현재 블록 내 현재 샘플과 제1 참조 샘플간 거리 및 상기 현재 샘플과 상기 제2 참조 샘플간 거리의 비율에 기초하여 결정될 수 있다.
또한, 디코더는 앞서 실시예 2 및 실시예 3에서 설명한 바와 같이, 일반 인트라 예측 방법을 통해 생성된 예측 샘플과 선형 보간 예측 방법을 통해 생성된 예측 샘플을 가중합하여 최종 예측 샘플을 생성할 수 있다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 인트라 예측부를 보다 구체적으로 예시하는 도면이다.
도 15에서는 설명의 편의를 위해 인트라 예측부를 하나의 블록으로 도시하였으나, 인트라 예측부는 인코더 및/또는 디코더에 포함되는 구성으로 구현될 수 있다.
도 15를 참조하면, 인트라 예측부는 앞서 도 7내지 도 14에서 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 구체적으로, 인트라 예측부는 예측 모드 유도부(1501), 제1 참조 샘플 유도부(1502), 제2 참조 샘플 유도부(1503), 서브 영역 분할부(1504) 및 예측 블록 생성부(1505)를 포함하여 구성될 수 있다.
먼저, 예측 모드 유도부(1501)는 현재 블록의 인트라 예측 모드를 유도한다.
제1 참조 샘플 유도부(1502)는 인트라 예측 모드에 기초하여 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 적어도 하나의 참조 샘플로부터 제1 참조 샘플(또는 참조 샘플 배열)을 유도한다.
제2 참조 샘플 유도부(1503)는 인트라 예측 모드에 기초하여 현재 블록의 우측, 하측 및 우하측 참조 샘플 중 적어도 하나의 참조 샘플으로부터 제2 참조 샘플을 유도한다. 이때, 제2 참조 샘플 유도부(1503)는 앞서 도 7 및 도 9에서 설명한 바와 같이, 현재 블록의 우하측에 인접한 우하단 참조 샘플을 생성하고, 앞서 도 7 및 도 10에서 설명한 바와 같이, 우하단 참조 샘플을 이용하여 우측 참조 샘플 또는 하측 참조 샘플을 생성할 수 있다.
서브 영역 분할부(1504)는 현재 블록을 제1 서브 영역 및 제2 서브 영역으로 분할한다. 앞서 도 13에서 설명한 바와 같이, 서브 영역 분할부(1504)는 현재 블록을 서브 영역들로 분할하고, 분할된 서브 영역들에 대하여 다른 인트라 예측 방법을 적용할 수 있다. 구체적으로, 서브 영역 분할부(1504)는 현재 블록을 2개의 서브 영역으로 분할하고, 제1 서브 영역에는 일반 인트라 예측 방법을 적용하여 예측 샘플을 생성하고, 제2 서브 영역에는 선형 보간 예측 방법을 적용하여 예측 샘플을 생성할 수 있다.
전술한 바와 같이, 일 실시예에서 제1 서브 영역은 현재 블록 주변의 복원된 영역의 참조 샘플들(즉, 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플) 중 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 참조 샘플(즉, 제1 참조 샘플)에 인접한 1개의 샘플 라인(또는 샘플 배열)을 포함할 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 디코더는 예측 블록 내에서 일반 인트라 예측 방법과 선형 보간 예측 방법 중 어떠한 예측 방법을 적용하여 예측 블록을 생성할지 복원된 참조 샘플과의 거리에 따라 가변적으로 선택할 수 있다. 다시 말해, 제1 서브 영역은 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 참조 샘플에 인접한 특정 개수의 샘플 라인을 포함할 수 있다.
전술한 바와 같이, 상기 특정 개수는 상기 현재 블록 내 현재 샘플과 상기 제1 참조 샘플간 거리, 상기 현재 블록의 크기 또는 상기 인트라 예측 모드 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
예측 블록 생성부(1505)는 제1 참조 샘플을 이용하여 제1 서브 영역의 예측 샘플을 생성한다. 즉, 예측 블록 생성부(1505)는 제1 서브 영역의 샘플들에 대하여 앞서 도 5, 6, 11에서 설명한 일반 인트라 예측 방법을 적용하여 예측 샘플을 생성할 수 있다.
예측 블록 생성부(1505)는 제1 참조 샘플 및 제2 참조 샘플을 이용하여 제2 서브 영역의 예측 샘플을 생성한다. 즉, 디코더는 제2 서브 영역의 샘플들에 대하여 앞서 도 7 내지 도 10, 도 12에서 설명한 선형 보간 예측 방법을 적용하여 예측 샘플을 생성할 수 있다.
전술한 바와 같이, 디코더는 제1 참조 샘플을 이용하여 제1 예측 샘플을 생성하고, 제2 참조 샘플을 이용하여 제2 예측 샘플을 생성할 수 있다. 그리고, 제1 예측 샘플 및 제2 예측 샘플을 가중합(또는 보간, 선형 보간)하여 상기 제2 서브 영역의 최종 예측 샘플을 생성할 수 있다. 이때, 제1 예측 샘플 및 제2 예측 샘플에 각각 적용되는 가중치는 현재 블록 내 현재 샘플과 제1 참조 샘플간 거리 및 상기 현재 샘플과 상기 제2 참조 샘플간 거리의 비율에 기초하여 결정될 수 있다.
도 16은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 컨텐츠 스트리밍 시스템 구조도를 나타낸다.
도 16을 살펴보면, 본 발명이 적용되는 컨텐츠 스트리밍 시스템은 크게 인코딩 서버, 스트리밍 서버, 웹 서버, 미디어 저장소, 사용자 장치 및 멀티미디어 입력 장치를 포함할 수 있다.
상기 인코딩 서버는 스마트폰, 카메라, 캠코더 등과 같은 멀티미디어 입력 장치들로부터 입력된 컨텐츠를 디지털 데이터로 압축하여 비트스트림을 생성하고 이를 상기 스트리밍 서버로 전송하는 역할을 한다. 다른 예로, 스마트폰, 카메라, 캠코더 등과 같은 멀티미디어 입력 장치들이 비트스트림을 직접 생성하는 경우, 상기 인코딩 서버는 생략될 수 있다.
상기 비트스트림은 본 발명이 적용되는 인코딩 방법 또는 비트스트림 생성 방법에 의해 생성될 수 있고, 상기 스트리밍 서버는 상기 비트스트림을 전송 또는 수신하는 과정에서 일시적으로 상기 비트스트림을 저장할 수 있다.
상기 스트리밍 서버는 웹 서버를 통한 사용자 요청에 기초하여 멀티미디어 데이터를 사용자 장치에 전송하고, 상기 웹 서버는 사용자에게 어떠한 서비스가 있는지를 알려주는 매개체 역할을 한다. 사용자가 상기 웹 서버에 원하는 서비스를 요청하면, 상기 웹 서버는 이를 스트리밍 서버에 전달하고, 상기 스트리밍 서버는 사용자에게 멀티미디어 데이터를 전송한다. 이때, 상기 컨텐츠 스트리밍 시스템은 별도의 제어 서버를 포함할 수 있고, 이 경우 상기 제어 서버는 상기 컨텐츠 스트리밍 시스템 내 각 장치 간 명령/응답을 제어하는 역할을 한다.
상기 스트리밍 서버는 미디어 저장소 및/또는 인코딩 서버로부터 컨텐츠를 수신할 수 있다. 예를 들어, 상기 인코딩 서버로부터 컨텐츠를 수신하게 되는 경우, 상기 컨텐츠를 실시간으로 수신할 수 있다. 이 경우, 원활한 스트리밍 서비스를 제공하기 위하여 상기 스트리밍 서버는 상기 비트스트림을 일정 시간동안 저장할 수 있다.
상기 사용자 장치의 예로는, 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)), 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지 등이 있을 수 있다.
상기 컨텐츠 스트리밍 시스템 내 각 서버들은 분산 서버로 운영될 수 있으며, 이 경우 각 서버에서 수신하는 데이터는 분산 처리될 수 있다.
상기 기술된 것과 같이, 본 발명에서 설명한 실시예들은 프로세서, 마이크로 프로세서, 컨트롤러 또는 칩 상에서 구현되어 수행될 수 있다. 예를 들어, 각 도면에서 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, OTT 비디오(Over the top video) 장치, 인터넷 스트리밍 서비스 제공 장치, 3차원(3D) 비디오 장치, 화상 전화 비디오 장치, 및 의료용 비디오 장치 등에 포함될 수 있으며, 비디오 신호 또는 데이터 신호를 처리하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, OTT 비디오(Over the top video) 장치로는 게임 콘솔, 블루레이 플레이어, 인터넷 접속 TV, 홈시어터 시스템, 스마트폰, 태블릿 PC, DVR(Digital Video Recoder) 등을 포함할 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 장치 및 분산 저장 장치를 포함한다. 상기 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체는, 예를 들어, 블루레이 디스크(BD), 범용 직렬 버스(USB), ROM, PROM, EPROM, EEPROM, 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 비트스트림이 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장되거나 유무선 통신 네트워크를 통해 전송될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예는 프로그램 코드에 의한 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현될 수 있고, 상기 프로그램 코드는 본 발명의 실시예에 의해 컴퓨터에서 수행될 수 있다. 상기 프로그램 코드는 컴퓨터에 의해 판독가능한 캐리어 상에 저장될 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들이 소정 형태로 결합된 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려되어야 한다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시예를 구성하는 것도 가능하다. 본 발명의 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함시킬 수 있음은 자명하다.
본 발명에 따른 실시예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리는 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
본 발명은 본 발명의 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 따라서, 상술한 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
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 (12)

  1. 인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 처리하는 방법에 있어서,
    현재 블록의 인트라 예측 모드를 유도하는 단계;
    상기 인트라 예측 모드에 기초하여 상기 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 적어도 하나의 참조 샘플로부터 제1 참조 샘플을 유도하는 단계;
    상기 인트라 예측 모드에 기초하여 상기 현재 블록의 우측, 하측 및 우하측 참조 샘플 중 적어도 하나의 참조 샘플으로부터 제2 참조 샘플을 유도하는 단계;
    상기 현재 블록을 제1 서브 영역 및 제2 서브 영역으로 분할하는 단계;
    상기 제1 참조 샘플을 이용하여 상기 제1 서브 영역의 예측 샘플을 생성하는 단계; 및
    상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플을 이용하여 상기 제2 서브 영역의 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 서브 영역은 상기 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 참조 샘플에 인접한 1개의 샘플 라인을 포함하는 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 서브 영역은 상기 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 참조 샘플에 인접한 특정 개수의 샘플 라인을 포함하는 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 특정 개수는 상기 현재 블록 내 현재 샘플과 상기 제1 참조 샘플간 거리, 상기 현재 블록의 크기 또는 상기 인트라 예측 모드 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 제2 서브 영역의 예측 샘플을 생성하는 단계는,
    상기 제1 참조 샘플을 이용하여 제1 예측 샘플을 생성하고, 상기 제2 참조 샘플을 이용하여 제2 예측 샘플을 생성하는 단계; 및
    상기 제1 예측 샘플 및 상기 제2 예측 샘플을 가중합하여 상기 제2 서브 영역의 최종 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하는 방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 제1 예측 샘플 및 상기 제2 예측 샘플에 각각 적용되는 가중치는 상기 현재 블록 내 현재 샘플과 상기 제1 참조 샘플간 거리 및 상기 현재 샘플과 상기 제2 참조 샘플간 거리의 비율에 기초하여 결정되는 방법.
  7. 인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 처리하는 장치에 있어서,
    현재 블록의 인트라 예측 모드를 유도하는 예측 모드 유도부;
    상기 인트라 예측 모드에 기초하여 상기 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 적어도 하나의 참조 샘플로부터 제1 참조 샘플을 유도하는 제1 참조 샘플 유도부;
    상기 인트라 예측 모드에 기초하여 상기 현재 블록의 우측, 하측 및 우하측 참조 샘플 중 적어도 하나의 참조 샘플으로부터 제2 참조 샘플을 유도하는 제2 참조 샘플 유도부;
    상기 현재 블록을 제1 서브 영역 및 제2 서브 영역으로 분할하는 서브 영역 분할부; 및
    상기 제1 참조 샘플을 이용하여 상기 제1 서브 영역의 예측 샘플을 생성하고, 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플을 이용하여 상기 제2 서브 영역의 예측 샘플을 생성하는 예측 샘플 생성부를 포함하는 장치.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 제1 서브 영역은 상기 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 참조 샘플에 인접한 1개의 샘플 라인을 포함하는 장치.
  9. 제7 항에 있어서,
    상기 제1 서브 영역은 상기 현재 블록의 좌측, 상측, 좌상측, 좌하측 및 우상측 참조 샘플 중 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 참조 샘플에 인접한 특정 개수의 샘플 라인을 포함하는 장치.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 특정 개수는 상기 현재 블록 내 현재 샘플과 상기 제1 참조 샘플간 거리, 상기 현재 블록의 크기 또는 상기 인트라 예측 모드 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는 장치.
  11. 제7 항에 있어서,
    상기 예측 샘플 생성부는,
    상기 제1 참조 샘플을 이용하여 제1 예측 샘플을 생성하고, 상기 제2 참조 샘플을 이용하여 제2 예측 샘플을 생성하고,
    상기 제1 예측 샘플 및 상기 제2 예측 샘플을 가중합하여 상기 제2 서브 영역의 최종 예측 샘플을 생성하는 장치.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 제1 예측 샘플 및 상기 제2 예측 샘플에 각각 적용되는 가중치는 상기 현재 블록 내 현재 샘플과 상기 제1 참조 샘플간 거리 및 상기 현재 샘플과 상기 제2 참조 샘플간 거리의 비율에 기초하여 결정되는 장치.
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