KR20200061309A - 영상 성분 간 예측 방법과 그를 이용한 영상 부호화 및 복호화 방법 및 장치 - Google Patents

영상 성분 간 예측 방법과 그를 이용한 영상 부호화 및 복호화 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

성분 간 예측 모드 리스트 및 소정의 색인 정보를 기초로, 색차 성분 블록의 성분 간 예측 모드를 결정하는 단계; 상기 결정된 성분 간 예측 모드에 기초하여, 상기 색차 성분 블록의 성분 간 예측을 위한 참조 샘플을 결정하는 단계; 상기 참조 샘플을 이용하여, 선형 예측 모델의 파라미터를 유도하는 단계; 및 상기 선형 예측 모델의 파라미터를 이용하여, 상기 색차 성분 블록에 대해 성분 간 예측을 수행하는 단계를 포함하는, 영상 부호화 및 복호화 방법.

Description

영상 성분 간 예측 방법과 그를 이용한 영상 부호화 및 복호화 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR INTER COMPONENT PREDICTION, AND VIDEO ENCODING AND DECODING THEREOF}
본 발명은 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 관한 것이다.
비디오 영상은 시공간적 중복성 및 시점 간 중복성을 제거하여 압축 부호화되며, 이는 통신 회선을 통해 전송되거나 저장 매체에 적합한 형태로 저장될 수 있다.
최근 HD(High Definition) 영상 및 UHD(Ultra High Definition) 영상과 같은 고해상도, 고품질의 영상에 대한 수요가 다양한 응용 분야에서 증가하고 있다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 영상 데이터에 비해 상대적으로 데이터량이 증가하기 때문에 기존의 유무선 광대역 회선과 같은 매체를 이용하여 영상 데이터를 전송하거나 기존의 저장 매체를 이용해 저장하는 경우, 전송 비용과 저장 비용이 증가하게 된다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질화 됨에 따라 발생하는 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 고효율의 영상 압축 기술들이 활용될 수 있다.
영상 압축 기술로 현재 픽쳐의 이전 또는 이후 픽쳐로부터 현재 픽쳐에 포함된 화소 값을 예측하는 화면 간 예측 기술, 현재 픽쳐 내의 화소 정보를 이용하여 현재 픽쳐에 포함된 화소 값을 예측하는 화면 내 예측 기술, 출현 빈도가 높은 값에 짧은 부호를 할당하고 출현 빈도가 낮은 값에 긴 부호를 할당하는 엔트로피 부호화 기술 등 다양한 기술이 존재하고 이러한 영상 압축 기술을 이용해 영상 데이터를 효과적으로 압축하여 전송 또는 저장할 수 있다.
한편, 고해상도 영상에 대한 수요가 증가함과 함께, 새로운 영상 서비스로서 입체 영상 컨텐츠에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 고해상도 및 초고해상도의 입체 영상 콘텐츠를 효과적으로 제공하기 위한 비디오 압축 기술에 대하여 논의가 진행되고 있다.
본 발명은 비디오 신호의 코딩 효율을 향상시키고자 함에 있다.
본 발명은, 보다 적합한 위치의 휘도 성분의 참조 샘플들을 사용하여 선형 예측 모델을 유도하는 방법, 휘도 참조 샘플 중 이상값(outlier) 배제를 위한 선형 예측 모델을 유도하는 방법, 성분 간 예측으로 구한 예측 블록(prediction unit) 및/또는 해당 블록 경계에 대한 평활화 방법 중 적어도 하나를 제공하고자 함에 있다.
본 발명은, 다양한 성분 간 예측 모드에 대한 색인 정보의 전송 없이 복호화기에서 성분 간 예측 모드를 유도하는 과정을 더 제공하고자 함에 있다.
본 발명은 색 성분 간 예측 부호화/복호화에 있어서, 참조 샘플의 위치 및 샘플 값을 고려하여 보다 적합한 참조 샘플을 제공하고, 결정된 참조 샘플을 사용하여 보다 적합한 선형 예측 모델을 제공하고자 함에 있다.
본 발명은 휘도/색차 성분 블록에 대한 인트라 예측 모드를 유도하는 방법을 제공하고자 함에 있다.
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법 및 장치는, 성분 간 예측 모드 리스트 및 소정의 색인 정보를 기초로, 색차 성분 블록의 성분 간 예측 모드를 결정하고, 상기 결정된 성분 간 예측 모드에 기초하여, 상기 색차 성분 블록의 성분 간 예측을 위한 참조 샘플을 결정하며, 상기 참조 샘플을 이용하여, 선형 예측 모델의 파라미터를 유도하고, 상기 선형 예측 모델의 파라미터를 이용하여, 상기 색차 성분 블록에 대해 성분 간 예측을 수행할 수 있다.
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 성분 간 예측 모드 리스트는, k개의 성분 간 예측 모드로 구성될 수 있다.
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 참조 샘플을 결정하는 단계는, 상기 성분 간 예측을 위한 참조 샘플을 다운 샘플링하고, 상기 다운 샘플링된 참조 샘플 간의 크기 비교를 통해, 상기 다운 샘플링된 참조 샘플을 복수의 그룹으로 분류하며, 각 그룹에 속한 참조 샘플 전부 또는 일부의 평균값을 산출할 수 있다.
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 다운 샘플링은, 특정 위치의 참조 샘플에 대해서 선택적으로 수행될 수 있다.
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 특정 위치는, 상기 색차 성분 블록 또는 상기 색차 성분 블록에 대응하는 휘도 성분 블록 중 적어도 하나에 관한 부호화 정보에 기초하여 결정될 수 있다.
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 다운 샘플링은, 상기 특정 위치의 참조 샘플에 수직 방향, 수평 방향 또는 대각선 방향 중 적어도 하나에 인접한 이웃 샘플을 이용하여 수행될 수 있다.
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 다운 샘플링은, 상기 휘도 성분 블록의 주변 블록의 가용성, CTU 관련 파라미터 또는 소정의 플래그 중 적어도 하나에 기초하여 수행되고, 상기 플래그는 상기 색차 성분 블록의 샘플이 대응하는 휘도 성분 블록의 샘플 위치를 기준으로 소정의 거리만큼 쉬프트된 위치를 가지는지 여부를 나타낼 수 있다.
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 색차 성분 블록의 인트라 예측 모드는, 휘도 성분 블록의 인트라 예측 모드와 색차 성분 블록의 인트라 예측 모드를 나타내는 정보를 이용하여 유도될 수 있다.
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 휘도 성분 블록의 인트라 예측 모드는, 하나 또는 그 이상의 후보 모드로 구성된 인트라 예측 모드 리스트에 기초하여 유도될 수 있다.
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 휘도 성분 블록의 인트라 예측 모드는, 하나 또는 그 이상의 후보 모드로 구성된 인트라 예측 모드 리스트에 기초하여 유도될 수 있다.
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, m개의 인트라 예측 모드 리스트가 정의되고, 여기서 m은 2, 3 또는 그 이상의 정수일 수 있다.
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 제1 인트라 예측 모드 리스트의 후보 모드는, 디폴트 모드만으로 구성되고, 상기 디폴트 모드는 비방향성 모드인 플래너 모드 또는 DC 모드 중 어느 하나일 수 있다.
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 제2 인트라 예측 모드 리스트의 후보 모드는, 휘도 성분 블록의 주변 블록의 인트라 예측 모드, 상기 주변 블록의 인트라 예측 모드에 n값을 가산하거나 감산하여 유도된 모드, 수직/수평 모드 또는 수직/수평 모드에 n값을 가산하거나 감산하여 유도된 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 복수개의 플래그 정보를 이용하여 상기 복수개의 인트라 예측 모드 리스트 중 어느 하나가 선택적으로 이용될 수 있다.
본 발명은 영상 성분 간 예측을 이용하여 영상을 부호화/복호화하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명에서는 1) 보다 적합한 위치의 휘도 성분의 참조 샘플들을 사용하여 선형 예측 모델을 유도하는 과정, 2) 휘도 참조 샘플 중 이상값(outlier) 배제를 고려한 보다 적합한 참조 샘플을 사용하여 선형 예측 모델을 유도하는 과정, 3) 성분 간 예측으로 구한 예측 블록(prediction unit) 및/또는 해당 블록 경계에 대한 평활화 과정 중 적어도 하나를 수행함으로써 영상 성분 간 예측의 성능을 높이고자 한다. 상기 평활화 과정은, 주변 블록과의 상관성을 높이고, 불연속 경계를 제거하기 위함이다. 또한, 본 발명은, 4) 다양한 성분 간 예측 모드에 대한 색인 정보의 전송 없이 복호화기에서 성분 간 예측 모드를 유도하는 과정을 더 포함할 수 있고, 이를 통해 색인 정보 전송을 위한 시그널링 비트량을 줄이고자 한다.
색 성분 간 예측 부호화/복호화에 있어서, 참조 샘플의 위치 및 샘플 값을 고려하여 보다 적합한 참조 샘플을 결정할 수 있다. 결정된 참조 샘플을 사용하여 선형 예측 모델을 유도할 수 있다. 이를 통해 보다 효율적인 예측 신호를 생성할 수 있다. 또한, 성분 간 예측 모드에 대한 색인 정보 전송 없이 복화기에서 모드를 유도하는 방법을 사용하여, 영상 성분 간 예측으로 인해 발생되는 비트량을 감소시킬 수 있다. 또한, 블록 경계에 대한 평활화 필터링을 통해 시각적 아티팩트를 줄이고 부호화 효율을 높일 수 있다.
성분 간 예측 부호화 기술의 성능 향상에 대한 본 발명 또한 차세대 표준에 포함될 가능성이 높으며 HD/UHD, 360 비디오 등 이머시브 미디어 응용 서비스 및 관련 제품에 새로운 비디오 코덱으로 활용될 것으로 기대된다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 부호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3는 본 발명과 관련된 성분 간 예측 부/복호화의 구성도이다.
도 4 내지 도 16은 성분 간 예측 방법 및 필터링 방법에 관한 것이다.
도 17은, 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 색차 성분의 부호화 블록에 대한 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다거나 "직접 접속되어"있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 것을 의미한다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일실시예로서, 부호화 장치의 개략적인 블록도를 도시한 것이다.
도 1을 참조하면, 부호화 장치(100)는 픽쳐 분할부(110), 예측부(120, 125), 변환부(130), 양자화부(135), 재정렬부(160), 엔트로피 부호화부(165), 역양자화부(140), 역변환부(145), 필터부(150) 및 메모리(155)를 포함할 수 있다.
도 1에 나타난 각 구성부들은 영상 부호화 장치에서 서로 다른 특징적인 기능들을 나타내기 위해 독립적으로 도시한 것으로, 각 구성부들이 분리된 하드웨어로 이루어짐을 의미할 수 있다. 다만, 각 구성부는 설명의 편의상 각각의 구성부로 나열하여 포함한 것으로, 각 구성부 중 적어도 두 개의 구성부가 합쳐져 하나의 구성부로 이루어지거나, 하나의 구성부가 복수개의 구성부로 나뉘어져 기능을 수행할 수 있고, 이러한 각 구성부의 통합된 실시예 및 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명의 권리범위에 포함된다.
또한, 일부의 구성 요소는 본 발명에서 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성 요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성 요소일 수 있다. 본 발명은 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성 요소를 제외한 본 발명의 본질을 구현하는데 필수적인 구성부만을 포함하여 구현될 수 있고, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 선택적 구성 요소를 제외한 필수 구성 요소만을 포함한 구조도 본 발명의 권리범위에 포함된다.
픽쳐 분할부(110)는 입력된 픽쳐를 적어도 하나의 블록으로 분할할 수 있다. 이때, 블록은 부호화 단위(CU), 예측 단위(PU) 또는 변환 단위(TU)를 의미할 수 있다. 상기 분할은 쿼드 트리(Quadtree), 바이너리 트리(Biniary tree), 터너리 트리(Ternary tree) 중 적어도 하나에 기반하여 수행될 수 있다. 쿼드 트리는 상위 블록을 너비와 높이가 상위 블록의 절반인 하위 블록으로 사분할하는 방식이다. 바이너리 트리는 상위 블록을 너비 또는 높이 중 어느 하나가 상위 블록의 절반인 하위 블록으로 이분할하는 방식이다. 바이너리 트리에서는 상위 블록이 높이가 절반이 전술한 바이너리 트리 기반의 분할을 통해, 블록은 정방형뿐만 아니라 비정방형의 형태를 가질 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에서는 부호화 단위는 부호화를 수행하는 단위의 의미로 사용할 수도 있고, 복호화를 수행하는 단위의 의미로 사용할 수도 있다.
예측부(120, 125)는 인터 예측을 수행하는 인터 예측부(120)와 인트라 예측을 수행하는 인트라 예측부(125)를 포함할 수 있다. 예측 단위에 대해 인터 예측을 사용할 것인지 또는 인트라 예측을 수행할 것인지를 결정하고, 각 예측 방법에 따른 구체적인 정보(예컨대, 인트라 예측 모드, 움직임 벡터, 참조 픽쳐, 성분 간 예측 모드의 지시자, 색인 정보 등을 결정할 수 있다. 여기서, 이때, 예측이 수행되는 처리 단위와 예측 방법 및 구체적인 내용이 정해지는 처리 단위는 다를 수 있다. 예컨대, 예측의 방법과 예측 모드 등은 예측 단위로 결정되고, 예측의 수행은 변환 단위로 수행될 수도 있다. 생성된 예측 블록과 원본 블록 사이의 잔차값(잔차 블록)은 변환부(130)로 입력될 수 있다. 또한, 예측을 위해 사용한 예측 모드 정보, 움직임 벡터 정보, 성분 간 예측 모드의 지시자, 색인 정보 등은 잔차값과 함께 엔트로피 부호화부(165)에서 부호화되어 복호화 장치에 전달될 수 있다. 특정한 부호화 모드를 사용할 경우, 예측부(120, 125)를 통해 예측 블록을 생성하지 않고, 원본 블록을 그대로 부호화하여 복호화부에 전송하는 것도 가능하다.
인터 예측부(120)는 현재 픽쳐의 이전 픽쳐 또는 이후 픽쳐 중 적어도 하나의 픽쳐의 정보를 기초로 예측 단위를 예측할 수도 있고, 경우에 따라서는 현재 픽쳐 내의 부호화가 완료된 일부 영역의 정보를 기초로 예측 단위를 예측할 수도 있다. 인터 예측부(120)는 참조 픽쳐 보간부, 움직임 예측부, 움직임 보상부를 포함할 수 있다.
참조 픽쳐 보간부에서는 메모리(155)로부터 참조 픽쳐 정보를 제공받고 참조 픽쳐에서 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성할 수 있다. 휘도 화소의 경우, 1/4 화소 단위로 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성하기 위해 필터 계수를 달리하는 DCT 기반의 8탭 보간 필터(DCT-based Interpolation Filter)가 사용될 수 있다. 색차 신호의 경우 1/8 화소 단위로 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성하기 위해 필터 계수를 달리하는 DCT 기반의 4탭 보간 필터(DCT-based Interpolation Filter)가 사용될 수 있다.
움직임 예측부는 참조 픽쳐 보간부에 의해 보간된 참조 픽쳐를 기초로 움직임 예측을 수행할 수 있다. 움직임 벡터를 산출하기 위한 방법으로 FBMA(Full search-based Block Matching Algorithm), TSS(Three Step Search), NTS(New Three-Step Search Algorithm) 등 다양한 방법이 사용될 수 있다. 움직임 벡터는 보간된 화소를 기초로 1/2 또는 1/4 화소 단위의 움직임 벡터값을 가질 수 있다. 움직임 예측부에서는 움직임 예측 방법을 다르게 하여 현재 예측 단위를 예측할 수 있다. 움직임 예측 방법으로 스킵(Skip) 방법, 머지(Merge) 방법, AMVP(Advanced Motion Vector Prediction) 방법 등 다양한 방법이 사용될 수 있다.
인트라 예측부(125)는 현재 픽쳐 내의 화소 정보인 현재 블록 주변의 참조 화소 정보를 기초로 예측 단위를 생성할 수 있다. 현재 예측 단위의 주변 블록이 인터 예측을 수행한 블록이어서, 참조 화소가 인터 예측을 수행한 화소일 경우, 인터 예측을 수행한 블록에 포함되는 참조 화소를 주변의 인트라 예측을 수행한 블록의 참조 화소 정보로 대체하여 사용할 수 있다. 즉, 참조 화소가 가용하지 않는 경우, 가용하지 않은 참조 화소 정보를 가용한 참조 화소 중 적어도 하나의 참조 화소로 대체하여 사용할 수 있다.
인트라 예측에서 예측 모드는 참조 화소 정보를 예측 방향에 따라 사용하는 방향성 예측 모드와 예측을 수행시 방향성 정보를 사용하지 않는 비방향성 모드를 가질 수 있다. 휘도 성분을 예측하기 위한 모드와 색차 성분을 예측하기 위한 모드가 상이할 수 있고, 휘도 성분을 예측하기 위해 사용된 인트라 예측 모드 또는 예측/복원된 휘도 성분을 이용하여 색차 성분을 예측할 수 있다.
인트라 예측은 성분 간 예측에 의해 수행될 수 있다. 성분 간 예측에 의해 인트라 예측이 수행되는 경우, 예측 모드에 의해 인트라 예측이 수행되지 않을 수 있다. 성분 간 예측이 수행되는 경우는, 예측에 이용되는 성분(제1 성분)을 이용하여 예측되는 성분(제2 성분)의 예측 단위를 생성하는 것을 나타낼 수 있다. 여기서, 제1 성분은 휘도 성분, 제2 성분은 색차 성분일 수 있다. 성분 간 예측은 성분 간 예측 모드의 지시자 색인 정보를 기초로 결정될 수 있다. 여기서, 성분 간 예측 모드의 지시자 및 색인 정보는 엔트로피 부호화를 통해 부호화 될 수 있다.
인트라 예측이 예측 모드에 의해 수행되는 방법은 인트라 예측 모드에 따라 참조 화소에 AIS(Adaptive Intra Smoothing) 필터를 적용한 후 예측 블록을 생성하는 것을 포함할 수 있다. 참조 화소에 적용되는 AIS 필터의 종류는 상이할 수 있다. 인트라 예측 방법을 수행하기 위해 현재 예측 단위의 인트라 예측 모드는 현재 예측 단위의 주변에 존재하는 예측 단위의 인트라 예측 모드로부터 예측할 수 있다. 주변 예측 단위로부터 예측된 모드 정보를 이용하여 현재 예측 단위의 예측 모드를 예측하는 경우, 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 인트라 예측 모드가 동일하면 소정의 플래그 정보를 이용하여 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 인트라 예측 모드가 동일하다는 정보를 전송할 수 있고, 만약 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 인트라 예측 모드가 서로 상이하면 엔트로피 부호화를 수행하여 현재 블록의 인트라 예측 모드 정보를 부호화할 수 있다.
또한, 예측부(120, 125)에서 생성된 예측 단위와 원본 블록 간의 차이값인 잔차값(Residual) 정보를 포함하는 잔차 블록이 생성될 수 있다. 생성된 잔차 블록은 변환부(130)로 입력될 수 있다.
변환부(130)에서는 잔차 데이터를 포함한 잔차 블록을 DCT, DST 등과 같은 변환 타입을 사용하여 변환시킬 수 있다. 이때, 변환 타입은 잔차 블록을 생성하기 위해 사용된 예측 단위의 인트라 예측 모드에 기반하여 결정될 수 있다.
양자화부(135)는 변환부(130)에서 주파수 영역으로 변환된 값들을 양자화할 수 있다. 블록에 따라 또는 영상의 중요도에 따라 양자화 계수는 변할 수 있다. 양자화부(135)에서 산출된 값은 역양자화부(140)와 재정렬부(160)에 제공될 수 있다.
재정렬부(160)는 양자화된 잔차 블록에 대해 계수값의 재정렬을 수행할 수 있다. 재정렬부(160)는 계수 스캐닝(Coefficient Scanning) 방법을 통해 2차원의 블록 형태의 계수를 1차원의 벡터 형태로 변경할 수 있다. 예를 들어, 재정렬부(160)에서는 소정의 스캔 타입을 이용하여 DC 계수부터 고주파수 영역의 계수까지 스캔하여 1차원 벡터 형태로 변경시킬 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)는 재정렬부(160)에 의해 산출된 값들을 기초로 엔트로피 부호화를 수행할 수 있다. 엔트로피 부호화는 예를 들어, 지수 골롬(Exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 다양한 부호화 방법을 사용할 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)는 재정렬부(160) 및 예측부(120, 125)로부터 부호화 단위의 잔차 계수 정보 및 블록 타입 정보, 성분 간 예측 모드의 지시자, 색인 정보, 예측 모드 정보, 분할 단위 정보, 예측 단위 정보 및 전송 단위 정보, 움직임 벡터 정보, 참조 프레임 정보, 블록의 보간 정보, 필터링 정보 등 다양한 정보를 부호화할 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)에서는 재정렬부(160)에서 입력된 부호화 단위의 계수값을 엔트로피 부호화할 수 있다.
역양자화부(140) 및 역변환부(145)에서는 양자화부(135)에서 양자화된 값들을 역양자화하고 변환부(130)에서 변환된 값들을 역변환한다. 역양자화부(140) 및 역변환부(145)에서 생성된 잔차값(Residual)은 예측부(120, 125)에 포함된 움직임 추정부, 움직임 보상부 및 인트라 예측부를 통해서 예측된 예측 단위와 합쳐져 복원 블록(Reconstructed Block)을 생성할 수 있다.
필터부(150)는 디블록킹 필터, 오프셋 보정부, ALF(Adaptive Loop Filter)중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
디블록킹 필터는 복원된 픽쳐에서 블록간의 경계로 인해 생긴 블록 왜곡을 제거할 수 있다. 디블록킹을 수행할지 여부를 판단하기 위해 블록에 포함된 몇 개의 열 또는 행에 포함된 화소를 기초로 현재 블록에 디블록킹 필터 적용할지 여부를 판단할 수 있다. 블록에 디블록킹 필터를 적용하는 경우 필요한 디블록킹 필터링 강도에 따라 강한 필터(Strong Filter) 또는 약한 필터(Weak Filter)를 적용할 수 있다. 또한 디블록킹 필터를 적용함에 있어 수직 필터링 및 수평 필터링 수행시 수평 방향 필터링 및 수직 방향 필터링이 병행 처리되도록 할 수 있다.
오프셋 보정부는 디블록킹을 수행한 영상에 대해 화소 단위로 원본 영상과의 오프셋을 보정할 수 있다. 특정 픽쳐에 대한 오프셋 보정을 수행하기 위해 영상에 포함된 화소를 일정한 수의 영역으로 구분한 후 오프셋을 수행할 영역을 결정하고 해당 영역에 오프셋을 적용하는 방법 또는 각 화소의 에지 정보를 고려하여 오프셋을 적용하는 방법을 사용할 수 있다.
ALF(Adaptive Loop Filtering)는 필터링한 복원 영상과 원래의 영상을 비교한 값을 기초로 수행될 수 있다. 영상에 포함된 화소를 소정의 그룹으로 나눈 후 해당 그룹에 적용될 하나의 필터를 결정하여 그룹마다 차별적으로 필터링을 수행할 수 있다. ALF를 적용할지 여부에 관련된 정보는 휘도 신호는 부호화 단위(Coding Unit, CU) 별로 전송될 수 있고, 각각의 블록에 따라 적용될 ALF 필터의 모양 및 필터 계수는 달라질 수 있다. 또한, 적용 대상 블록의 특성에 상관없이 동일한 형태(고정된 형태)의 ALF 필터가 적용될 수도 있다.
메모리(155)는 필터부(150)를 통해 산출된 복원 블록 또는 픽쳐를 저장할 수 있고, 저장된 복원 블록 또는 픽쳐는 인터 예측을 수행 시 예측부(120, 125)에 제공될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예로서, 복호화 장치의 개략적인 블록도를 도시한 것이다.
도 2를 참조하면, 복호화 장치(200)는 엔트로피 복호화부(210), 재정렬부(215), 역양자화부(220), 역변환부(225), 예측부(230, 235), 필터부(240), 메모리(245)가 포함될 수 있다.
도 2에 나타난 각 구성부들은 복호화 장치에서 서로 다른 특징적인 기능들을 나타내기 위해 독립적으로 도시한 것으로, 각 구성부들이 분리된 하드웨어로 이루짐을 의미할 수 있다. 다만, 각 구성부는 설명의 편의상 각각의 구성부로 나열하여 포함한 것으로 각 구성부 중 적어도 두 개의 구성부가 합쳐져 하나의 구성부로 이루어지거나, 하나의 구성부가 복수개의 구성부로 나뉘어져 기능을 수행할 수 있고, 이러한 각 구성부의 통합된 실시예 및 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명의 권리범위에 포함된다.
엔트로피 복호화부(210)는 입력 비트스트림에 대해 엔트로피 복호화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 엔트로피 복호화를 위해, 지수 골롬(Exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 다양한 방법이 적용될 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)에서는 부호화 장치에서 수행된 인트라 예측 및 인터 예측에 관련된 정보를 복호화할 수 있다.
재정렬부(215)는 엔트로피 복호화부(210)에서 엔트로피 복호화된 비트스트림에 대해 재정렬을 수행할 수 있다. 1차원 벡터 형태로 표현된 계수들을 다시 2차원의 블록 형태의 계수로 복원하여 재정렬할 수 있다. 재정렬부(215)에서는 부호화 장치에서 수행된 계수 스캐닝에 관련된 정보를 제공받고, 해당 부호화 장치에서 수행된 스캐닝 순서에 기초하여 역으로 스캐닝하는 방법을 통해 재정렬을 수행할 수 있다.
역양자화부(220)는 양자화 파라미터와 재정렬된 블록의 계수값을 기초로 역양자화를 수행할 수 있다.
역변환부(225)는 역양자화된 변환 계수를 소정의 변환 타입으로 역변환을 수행할 수 있다. 이때, 변환 타입은, 예측 모드(인터/인트라 예측), 블록의 크기/형태, 인트라 예측 모드, 성분 타입(휘도/색차 성분), 분할 타입(QT, BT, TT 등), 성분 간 예측 모드의 지시자, 색인 정보 등에 관한 정보 중 적어도 하나를 기반으로 결정될 수 있다.
예측부(230, 235)는 엔트로피 복호화부(210)에서 제공된 예측 블록 생성 관련 정보와 메모리(245)에서 제공된 이전에 복호화된 블록 또는 픽쳐 정보를 기초로 예측 블록을 생성할 수 있다.
예측부(230, 235)는 예측 단위 판별부, 인터 예측부 및 인트라 예측부를 포함할 수 있다. 예측 단위 판별부는 엔트로피 복호화부(210)에서 입력되는 예측 단위 정보, 인트라 예측 방법의 인트라 예측 모드 관련 정보, 인터 예측 방법의 움직임 예측 관련 정보, 성분 간 예측 모드의 지시자, 색인 정보 등 다양한 정보를 입력 받고, 현재 부호화 단위(CU)에서 예측 단위를 구분하고, 예측 단위가 인터 예측을 수행하는지 아니면 인트라 예측을 수행하는지 여부를 판별할 수 있다. 인터 예측부(230)는 부호화 장치에서 제공된 현재 예측 단위의 인터 예측에 필요한 정보를 이용하여, 현재 예측 단위가 포함된 현재 픽쳐의 이전 픽쳐 또는 이후 픽쳐 중 적어도 하나의 픽쳐에 포함된 정보를 기초로 현재 예측 단위에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다. 또는, 현재 예측 단위가 포함된 현재 픽쳐 내에서 기-복원된 일부 영역의 정보를 기초로 인터 예측을 수행할 수도 있다. 이를 위해, 상기 기-복원된 일부 영역이 참조 픽쳐 리스트에 추가될 수 있다.
인터 예측을 수행하기 위해 부호화 단위를 기준으로, 해당 부호화 단위에 포함된 예측 단위의 움직임 예측 방법이 스킵 모드(Skip Mode), 머지 모드(Merge 모드), AMVP 모드(AMVP Mode), 현재 픽쳐 참조 모드 중 어떠한 방법인지 여부를 판단할 수 있다.
인트라 예측부(235)는 현재 픽쳐 내의 화소 정보를 기초로 예측 블록을 생성할 수 있다. 예측 단위가 인트라 예측을 수행한 예측 단위인 경우, 부호화 장치에서 제공된 예측 단위의 성분 간 예측 모드의 지시자 및 색인 정보, 예측 모드 정보등를 기초로, 인트라 예측을 수행할 수 있다. 인트라 예측부(235)에는 AIS(Adaptive Intra Smoothing) 필터, 참조 화소 보간부, DC 필터를 포함할 수 있다. AIS 필터는 현재 블록의 참조 화소에 필터링을 수행하는 부분으로서, 현재 예측 단위의 예측 모드에 따라 필터의 적용 여부를 결정하여 적용할 수 있다. 부호화 장치에서 제공된 예측 단위의 예측 모드 및 AIS 필터 정보를 이용하여, 현재 블록의 참조 화소에 AIS 필터링을 수행할 수 있다. 현재 블록의 예측 모드가 AIS 필터링을 수행하지 않는 모드일 경우, AIS 필터는 적용되지 않을 수 있다.
참조 화소 보간부는 예측 단위의 예측 모드가 참조 화소를 보간한 화소 값을 기초로 인트라 예측을 수행하는 예측 단위일 경우, 참조 화소를 보간하여 정수 값 이하의 화소 단위의 참조 화소를 생성할 수 있다. 현재 예측 단위의 예측 모드가 참조 화소를 보간하지 않고 예측 블록을 생성하는 예측 모드일 경우, 참조 화소는 보간되지 않을 수 있다. DC 필터는 현재 블록의 예측 모드가 DC 모드일 경우 필터링을 통해서 예측 블록을 생성할 수 있다.
복원된 블록 또는 픽쳐는 필터부(240)로 제공될 수 있다. 필터부(240)는 디블록킹 필터, 오프셋 보정부, ALF를 포함할 수 있다.
부호화 장치로부터 해당 블록 또는 픽쳐에 디블록킹 필터를 적용하였는지 여부에 대한 정보 및 디블록킹 필터를 적용하였을 경우, 강한 필터를 적용하였는지 또는 약한 필터를 적용하였는지에 대한 정보를 제공받을 수 있다. 복호화 장치의 디블록킹 필터에서는 부호화 장치에서 제공된 디블록킹 필터 관련 정보를 제공받고, 복호화 장치에서 해당 블록에 대한 디블록킹 필터링을 수행할 수 있다.
오프셋 보정부는 부호화시 영상에 적용된 오프셋 보정의 종류 및 오프셋 값 정보 등을 기초로 복원된 영상에 오프셋 보정을 수행할 수 있다.
ALF는 부호화기로부터 제공된 ALF 적용 여부 정보, ALF 계수 정보 등을 기초로 부호화 단위에 적용될 수 있다. 이러한 ALF 정보는 특정한 파라메터 셋에 포함되어 제공될 수 있다.
메모리(245)는 복원된 픽쳐 또는 블록을 저장하여 참조 픽쳐 또는 참조 블록으로 사용할 수 있도록 할 수 있고 또한 복원된 픽쳐를 출력부로 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명과 관련된 성분 간 예측 부/복호화의 구성도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 부호화 및 복호화 방법 및 장치는, 성분 간 예측 모드 유도 단계(S310), 참조 샘플 구성 단계(S320), 선행 예측 모델 유도 단계(S330), 성분 간 예측 샘플 생성 단계(S340)를 포함하여, 현재 블록에 대한 영상 성분 간 예측 부호화 또는 복호화를 수행할 수 있다.
한편, 후술하는 실시예에서, 부호화 정보는 블록 크기/형태, 블록의 가용성, 분할 타입, 분할 횟수, 성분 타입, 예측 모드, 인트라 예측 모드에 관한 정보, 인터 모드, 움직임 정보, 변환 타입, 변환 스킵 모드, 넌-제로 잔차 계수에 관한 정보, 스캔 순서, 칼라 포맷, 인-루프 필터 정보 등을 포함할 수 있다. 상기 블록 크기는 너비 또는 높이 중 어느 하나, 너비와 높이 중 최소값/최대값, 너비와 높이의 합, 블록에 속한 샘플의 개수 등으로 표현될 수 있다. 상기 블록의 가용성은 블록 위치, 병렬 처리 영역의 범위, 복호화 순서 등을 고려하여 판단될 수 있다. 상기 예측 모드는 인트라 모드 또는 인터 모드를 나타내는 정보를 의미할 수 있다. 상기 인트라 예측 모드에 관한 정보는 인트라 예측 모드가 비방향성 모드인지 여부, 인트라 예측 모드가 수직/수평 모드인지 여부, 인트라 예측 모드의 방향성, 부호화/복호화 장치에 기-정의된 인트라 예측 모드의 개수 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 상기 인터 모드는 머지/스킵 모드, AMVP 모드 또는 현재 픽쳐 참조 모드를 나타내는 정보를 의미할 수 있다. 상기 현재 픽쳐 참조 모드는 현재 픽쳐의 기-복원된 영역을 이용하여 현재 블록을 예측하는 방법을 의미한다. 상기 현재 픽쳐는 상기 현재 블록이 속한 픽쳐일 수 있다. 상기 현재 픽쳐는 인터 예측을 위한 참조 픽쳐 리스트에 추가될 수 있으며, 상기 현재 픽쳐는 참조 픽쳐 리스트 내에서 근거리(short-term) 참조 픽쳐 또는 장거리(long-term) 참조 픽쳐 다음에 배열될 수 있다. 상기 움직임 정보는 예측 방향 플래그, 움직임 벡터, 참조 픽쳐 인덱스 등을 포함할 수 있다.
부호화 또는 복호화에 있어서, 입력 및 복원 영상은 M개의 성분(채널)을 가질 수 있다. 복원 영상은, 예측부에 의해 예측된 영상, 예측된 영상에 잔차 영상이 가/감산된 영상, 가/감산 후 인루프 필터가 적용된 영상 중 어느 하나를 포함할 수 있다. M은, 1, 2, 3, 4, 또는 그 이상의 정수일 수 있다. M값은, 부호화기/복호화기에 기-정의된 고정된 값일 수도 있고, 부호화 정보에 기초하여 가변적 혹은 선택적으로 결정될 수도 있다.
예를 들어, 입력 및 복원 영상은 1개 성분을 가지는 회색 영상일 수 있다.
또는, 입력 및 복원 영상은 3개의 성분은 가지는 RGB 영상일 수 있다. 이때, 제1 성분은 R 영상, 제2 성분은 G 영상, 제 3 성분은 B 영상일 수 있다. 또는, 입력 및 복원 영상은 3개 성분을 가지는 YUV 영상일 수 있다. 이때, 제1 성분은 Y 영상, 제2 성분은 U 영상, 제 3 성분은 V 영상일 수 있다. 또는, 입력 및 복원 영상은 4개 성분을 가지는 RGB + 깊이 영상일 수 있다. 입력 및 복원 영상은 4개 성분을 가지는 YUV + 깊이 영상일 수 있다. 또는, 입력 영상 및 복원 영상의 성분은 서브-샘플링 될 수 있다. 입력 및 복원 영상은 RGB 4:4:4일 수 있다. 입력 및 복원 영상은 YUV 4:4:4일 수 있다. 입력 및 복원 영상은 YUV 4:2:2일 수 있다. 입력 및 복원 영상은 YUV 4:2:0일 수 있다.
영상 성분 간 예측은 소정의 참조 샘플을 이용하여 선형 모델을 유도할 수 있고, 이 선형 모델을 이용하여 휘도 성분의 복호 신호로부터 색차 성분의 예측 신호를 생성할 수 있다. 여기서, 참조 샘플은, (1) 영상 부호화기/복호화기에 기-약속된 고정된 위치일 수 있다. 또는, (2) 참조 샘플은 부호화 정보에 기초하여 가변적으로 결정될 수도 있고, (3) 참조 샘플을 특정하기 위한 정보가 부호화기에서 부호화되어 시그날링될 수도 있다. 참조 샘플은, 전술한 (1) 내지 (3)의 실시예 중 적어도 2개의 조합에 기초하여 결정될 수도 있다. 전술한 실시예를 통해, 상기 참조 샘플의 위치, 개수, 범위, 길이 등이 결정될 수 있다.
또한, 선형 모델을 유도할 때 특정 샘플들의 휘도 신호와 색차 신호의 관계를 이용하기도 한다. 또한, 다양한 성분 간 예측 모드에 대한 색인 정보의 전송이 필요할 수도 있다.
성분 간 예측 모드 유도 단계(S310)에서는, 성분 간 예측 모드 리스트 구성, 예측 모드 정보 엔트로피 부호화 및 복호화, 복호화기에서의 성분 간 예측 모드 유도 중 적어도 하나 이상의 방법을 이용하여 현재 블록의 성분 간 예측 모드를 유도할 수 있다.
구체적으로, 현재 블록에 대한 영상 성분 간 예측 모드를 유도함에 있어, 성분 간 예측 모드 리스트를 구성할 수 있다. 상기 성분 간 예측 모드 리스트는 화면 내 예측 모드 리스트에 의해 구성될 수도 있다. 또는, 성분 간 예측 모드 리스트는, 부호화/복호화 장치에 기-정의된 테이블 형태로 구성될 수도 있다.
성분 간 예측 모드 리스트는 양의 정수 N개의 성분 간 예측 모드를 포함할 수 있다. N은, 1, 2, 3, 4 또는 그 이상의 정수일 수 있다. N값은, 부호화기/복호화기에 기-정의된 고정된 값일 수도 있고, 전술한 부호화 정보에 기초하여 가변적 혹은 선택적으로 결정될 수도 있다. 예를 들어, 현재 블록 및/또는 주변 블록의 위치, 크기/형태, 가용성, 또는 분할 기법 등에 따라 N개의 성분 간 예측 모드가 선택적 또는 가변적으로 결정될 수 있다. 또는, 상기 N은 부호화기에서 부호화되어 시그날링될 수도 있다. 상기 시그날링은, 비디오 시퀀스, 픽쳐, 슬라이스, 타일 또는 소정의 조각 영역(예를 들어, CTU Row, CTU, CU, PU, TU) 중 적어도 하나의 레벨에서 수행될 수 있다.
N이 3 인 경우, 성분 간 예측 모드 리스트는 3개의 성분 간 예측 모드를 포함할 수 있고, 각각의 성분 간 예측 모드를 제1, 2, 3 성분 간 예측 모드라 하면, 제1 성분 간 예측 모드는 좌측 주변 블록을 이용하는 예측 모드, 제2 성분 간 예측 모드는 상단 주변 블록을 이용하는 예측 모드, 및 제 3 성분 간 예측 모드는 좌측 및 상단 주변 블록을 이용하는 예측 모드로 구분될 수 있다. N이 3 미만인 경우, 상기 제1, 2, 3 성분 간 예측 모드 중 일부로 성분 간 예측 모드 리스트를 구성할 수 있다.
예를 들어, 표 1과 같이 3개의 성분 간 예측 모드를 갖는 성분 간 예측 모드 리스트를 구성할 수 있다.
모드 이진 심볼
제1 성분 간 예측 모드 0 　
제2 성분 간 예측 모드 1 1
제 3 성분 간 예측 모드 1 0
또는, 표 2와 같이 4개의 성분 간 예측 모드를 갖는 성분 간 예측 모드 리스트를 구성할 수 있다..
모드 이진 심볼
제1 성분 간 예측 모드 0 0
제2 성분 간 예측 모드 0 1
제 3 성분 간 예측 모드 1 0
제 4 성분 간 예측 모드 1 1
현재 블록에 대한 영상 성분 간 예측 모드를 유도함에 있어, 예측 모드 정보에 대한 엔트로피 부호화 및/또는 복호화를 수행할 수 있다.
성분 간 예측 모드의 지시자에 대한 엔트로피 부호화 및 복호화를 수행할 수 있다. 지시자가 '제1 값'일 경우 성분 간 예측을 수행할 수 있다. 제1 값은 0, 1, 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 반면, 지시자가 '제2 값'일 경우, 성분 간 예측을 수행하지 않을 수 있다. 여기서, 제2 값은, 제1 값과 다른 정수일 수 있다.
색인 정보에 대한 엔트로피 부호화 및 복호화를 수행할 수 있다. 여기서, 상기 색인 정보는 성분 간 예측 모드 리스트 중 적어도 하나의 성분 간 예측 모드를 특정하는 정보를 포함할 수 있다.
성분 간 예측 모드의 지시자는 색인 정보가 될 수도 있다. 예를 들면, 성분 간 예측 모드 리스트 색인 정보가 성분 간 예측 모드 리스트 중 하나의 모드를 특정하는 제1 색인 정보일 경우, 성분 간 예측 모드의 지시자가 제1 값인 경우로 볼 수 있다.
엔트로피 부호화 및/또는 복호화는 상기 지시자 또는 상기 색인 정보를 기초로 이진 심볼을 생성하여 수행될 수 있다. 이진 심볼의 생성은 이진화 기법을 통해 수행될 수 있다. 이진화 기법은 절삭된 단항 이진화, 고정 길이 이진화, truncated Rice (TR) binarization, k-th order Exp-Golomb binarization, 또는 fixed-length binarization 등이 이용될 수 있다. 상기 이진화 기법의 선택은 기-약속된 고정된 이진화 기법에 의하거나 전술한 부호화 정보에 기초하여 가변적 또는 적응적으로 선택될 수 있다.
표 1과 같이 3개의 성분 간 예측 모드의 색인 정보는 절삭된 단항 이진화를 이용하여 이진 심볼을 생성할 수 있으며, 생성된 이진 심볼에 대한 엔트로피 부호화 및 복호화를 수행할 수 있다.
또는, 표 2와 같이 4개의 성분 간 예측 모드의 색인 정보는 고정 길이 이진화를 이용하여 이진 심볼을 생성할 수 있으며, 생성된 이진 심볼에 대한 엔트로피 부호화 및 복호화를 수행할 수 있다.
생성된 이진 심볼에 대한 엔트로피 부호화 및 복호화는 CABAC, CAVLC, 허프만 부호화, 바이패스 부호화 중 적어도 하나 이상의 방법으로 수행될 수 있다.
현재 블록에 대한 영상 성분 간 예측 모드를 유도함에 있어, 복호화기상 성분 간 예측 모드의 유도를 수행할 수 있다.
복호화기상 성분 간 예측 모드의 유도를 수행함에 있어, 복호화기는 다수의 성분 간 예측 모드 중 하나를 선택하여 수행할 수 있다. 상기 다수의 성분 간 예측 모드는 전술한 성분 간 예측 모드 리스트에 포함될 수 있다.
여기서, 다수의 성분 간 예측 모드의 참조 샘플의 영역은 서로 상이할 수 있다. 상기 참조 샘플의 영역이 상이하다라 함은, 참조 샘플의 위치, 개수, 크기, 형태, 참조 샘플의 영역에 속한 샘플 라인의 개수, 또는 범위 중 적어도 하나 이상이 상이함을 의미할 수 있다. 상기 참조 샘플의 크기와 형태는, 너비, 높이, 너비와 높이의 비율(ratio), 너비와 높이의 합, 또는 너비와 높이의 곱 등으로 표현될 수 있다.
예를 들어, 도 4를 참조하면, 3개의 성분 간 예측 모드가 기-정의 되어있을 수 있으며, 해당 성분 간 예측 모드의 참조 샘플 영역이 서로 다를 수 있다. 제1 성분 간 예측 모드는 좌측 및 상단 참조 샘플 영역을 이용하는 모드이고, 제2 성분 간 예측 모드는 좌측 참조 샘플 영역을 이용하는 모드이고, 제3 성분 간 예측 모드는 상단 참조 샘플 영역을 이용하는 모드일 수 있다. 제1 성분 간 예측 모드는, 좌상단 참조 샘플 영역을 더 포함할 수도 있다. 제2 성분 간 예측 모드에 따른 좌측 참조 샘플의 영역의 길이는, 제1 성분 간 예측 모드에 따른 좌측 참조 샘플 영역의 길이보다 같거나 길 수 있다. 즉, 제2 성분 간 예측 모드에 따른 좌측 참조 샘플의 영역은, 제1 성분 간 예측 모드에 따른 좌측 참조 샘플 영역 외에 소정의 길이를 가진 추가 영역을 더 포함할 수 있다. 여기서, 소정의 길이는, 현재/대응 블록에 인접한 우상단 영역의 샘플이 가용한지 여부에 기초하여 결정될 수 있다. 마찬가지로, 제3 성분 간 예측 모드에 따른 상단 참조 샘플의 영역의 길이는, 제1 성분 간 예측 모드에 따른 상단 참조 샘플 영역의 길이보다 같거나 길 수 있다. 즉, 제3 성분 간 예측 모드에 따른 상단 참조 샘플의 영역은, 제1 성분 간 예측 모드에 따른 상단 참조 샘플 영역 외에 소정의 길이를 가진 추가 영역을 더 포함할 수 있고, 소정의 길이는, 현재/대응 블록에 인접한 좌하단 영역의 샘플이 가용한지 여부에 기초하여 결정될 수 있다.
다수의 성분 간 예측 모드 중 하나는 기-약속된 고정된 모드로 선택되거나, 전술한 부호화 정보를 기초로 가변적으로 선택될 수 있다.
또는, 상기 선택은, 상기 지시자 또는 상기 색인 정보 중 적어도 하나를 기초로 수행될 수 있다. 예를 들면, 색인 정보에 의해 특정된 모드가 성분 간 예측 모드로 선택될 수 있다. 이때, 부호화 장치는, 다수의 성분 간 예측 모드 중 최적의 모드를 선택하며, 이는 도 4에서 보이는 것과 같이 제1 성분의 대응 블록의 참조 샘플과 제2 성분의 현재 블록의 참조 샘플 사이의 비용 비교를 통해 수행될 수 있다. 이때, 비용 계산은 SAD(Sum of Absolute Differences), SATD(Sum of Absolute Transformed Differences), MR-SAD(Mean Removed-SAD), SSIM(Structual Similarity) 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 부호화/복호화 장치는, 양의 정수 N개의 성분 간 예측 모드 중 상기 MR-SAD가 가장 작은 성분 간 예측 모드를 선택할 수 있다. 또는, 양의 정수 N개의 성분 간 예측 모드 중 상기 SAD가 가장 작은 성분 간 예측 모드를 선택할 수 있다. 또는, 양의 정수 N개의 성분 간 예측 모드 중 상기 SATD가 가장 작은 성분 간 예측 모드를 선택할 수 있다.
복호화기상 성분 간 예측 모드의 유도를 수행함에 있어, 복호화 장치는 선택된 성분 간 예측 모드를 이용하여 성분 간 예측을 수행할 수 있다. 성분 간 예측의 수행 여부는 지시자에 의해 결정될 수 있다. 여기서, 지시자는 전술한 바와 같이, 성분 간 예측 모드의 색인 정보가 될 수 있다. 예를 들면, 성분 간 예측 모드 리스트에 대한 색인 정보가 지시자의 역할을 하는 경우, 색인 정보에 의해 특정되는 모드에 의해 성분 간 예측이 수행될 수 있다.
현재 블록에 대한 영상 성분 간 예측 부호화 및/또는 복호화를 수행함에 있어, 참조 샘플 구성 단계(S320)는, 단일 참조 샘플셋, 다수 참조 샘플셋 또는 다운 샘플링 중 적어도 하나 이상의 방법을 이용하여 성분 간 예측를 위한 참조 샘플을 결정할 수 있다.
성분 간 예측에서, 예측에 이용되는 성분을 제1 성분, 예측되는 성분을 제2 성분이라 하면, 제2 성분의 현재 블록을 예측하기 위해 제1 성분의 대응 블록을 이용할 수 있다. 예를 들어, 제1 성분이 휘도 성분이고 제2 성분이 색차 성분일 경우, 제1 성분의 대응 블록은 현재 블록(색차 블록)에 대응하는 휘도 블록일 수 있다.
참조 샘플은 하나 또는 복수개의 샘플 라인으로 구성되거나, 사각형, 삼각형, 다이아몬드형, 또는 사다리꼴 모양 등의 형태를 가질 수 있다. 참조 샘플이 복수개의 샘플 라인에 포함되는 경우, 샘플 라인의 개수는 2개, 3개, 4개 또는 그 이상일 수 있다. 상기 개수는, 기-정의된 고정된 값이거나, 전술한 부호화 정보에 기초하여 가변적으로 결정될 수도 있다.
도 8은 참조 샘플이 샘플 라인의 형태(참조 샘플셋)로 형성되어 있는 것을 도시한 것이다. 도 8을 참조하면, 성분 간 예측에 있어서, 현재 블록은, 좌측/상단 방향으로 이웃한 제1 내지 제4 참조 샘플 중 적어도 하나를 선택적으로 이용할 수 있다. 또는, 참조 샘플을 좌측과 상단으로 구분하여, 좌측 또는 상단 중 어느 한 방향으로 이웃한 제1 내지 제4 참조 샘플 중 적어도 하나를 선택적으로 이용할 수 있다.
상기 선택은 기-약속된 고정된 위치(제1 및 제2 참조 샘플, 제1 및 제3 참조 샘플 등)에 의해 결정되거나, 전술한 부호화 정보에 따라 가변적으로 결정될 수 있다. 예를 들면, 주변 블록의 이용 가능성에 따라, 좌측의 주변 블록이 이용 가능하지 않는 경우 좌측에 인접한 참조 샘플을 제외한 참조 샘플만 사용하도록 제한될 수 있다. 예를 들면 상단의 주변 블록이 이용 가능하지 않는 경우 상단에 인접한 참조 샘플을 제외한 참조 샘플만 사용하도록 제한될 수 있다.
또는, 제1 내지 제4 참조 샘플 중에서, 좌측 방향으로 이용 가능한 참조 샘플의 개수는, 상단 방향으로 이용 가능한 참조 샘플의 개수와 상이할 수 있다. 예를 들어, 좌측 방향으로 n개의 참조 샘플(e.g., 제1 내지 제3 참조 샘플)이 이용되고, 상단 방향으로 m개의 참조 샘플(e.g., 제1 참조 샘플)이 이용되도록 제한될 수도 있다. 여기서, n은 3으로 한정되지 않으며, 1, 2, 4 또는 그 이상의 정수일 수 있다. m은 1로 한정되지 않으며, 2, 3, 4 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 다만, n은 m보다 크거나, 역으로 m은 n보다 크게 설정될 수도 있다. 참조 샘플셋은 성분 간 예측에 사용되는 기-정의된 영역 안의 참조 샘플일 수 있다. 참조 샘플셋은 제1 성분의 대응 블록 또는 제2 성분의 현재 블록 중 적어도 하나의 주변 블록을 포함할 수 있다. 주변 블록은 제1 성분의 대응 블록 또는 제2 성분의 현재 블록의 상단, 하단, 좌측, 우측, 좌하단, 좌상단, 우상단, 또는 우하단 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 참조 샘플셋의 형태는 하나 또는 복수개의 샘플 라인으로 구성되거나, 사각형, 삼각형, 다이아몬드형, 또는 사다리꼴 모양 등의 형태를 가질 수 있다. 복수개의 샘플 라인으로 구성되는 경우 샘플 라인들은 서로 인접하거나 소정의 거리 t를 가질 수 있다. t는 1, 2, 3, 4, 또는 그 이상의 자연수 일 수 있다. t는 기-약속된 고정된 값이거나, 전술한 부호화 정보를 기초로 가변적으로 결정될 수 있다.
참조 샘플셋에 의해 참조 샘플을 구성하는 것은 참조 샘플셋의 전부 또는 일부의 샘플을 참조 샘플로 하거나, 참조 샘플셋의 전부 또는 일부의 샘플을 필터링한 값을 참조 샘플로 할 수 있다. 여기서, 필터링은, 보간 필터, 가중 평균 필터, 다운 샘플링 필터 중 적어도 하나에 기초하여 수행될 수 있다.
참조 샘플셋의 일부 샘플만 이용하는 경우, 상기 일부 샘플의 선택은 기-약속된 고정된 방법으로 선택되거나 전술한 부호화 정보를 기초로 선택될 수 있다. 예를 들면, 제1 성분의 대응 블록과 제2 성분의 현재 블록의 너비 또는 높이의 비율 또는 블록 크기의 비율 등에 의해 결정될 수 있다. 구체적으로 상기 비율이 1:r 또는 r:1인 경우, 참조 샘플셋 내 r또는 r/2의 샘플 간격 단위 거리를 갖는 일부 샘플들만 참조 샘플을 구성하는데 이용될 수 있다.
현재 블록에 대한 특정 영상 성분 간 예측에서의 참조 샘플을 구성함에 있어, 단일 참조 샘플셋을 이용하여 참조 샘플을 구성할 수 있다.
단일 참조 샘플셋은 특정 성분 간 예측에 사용되는 참조 샘플셋이 하나인 것을 의미할 수 있다.
제1 성분의 대응 블록 또는 제2의 성분 현재 블록 중 적어도 하나의 주변 영역은 단일 참조 샘플셋일 수 있다.
예를 들면, 도 5(가)에 보이는 참조 샘플의 위치가 단일 참조 샘플셋일 수 있다. 또는, 도 6(가)에 보이는 참조 샘플의 위치가 단일 참조 샘플셋일 수 있다. 또는, 도 7(가)에 보이는 참조 샘플의 위치가 단일 참조 샘플셋일 수 있다.
제1 성분의 대응 블록 또는 제2 성분의 현재 블록 중 적어도 하나로부터 일정 거리 떨어진 주변 영역이 단일 참조 샘플셋 일 수 있다.
예를 들어, 도 5(나)에 보이는 참조 샘플의 위치가 단일 참조 샘플셋일 수 있다. 또는, 도 6(나)에 보이는 참조 샘플의 위치가 단일 참조 샘플셋일 수 있다. 또는, 도 7(나)에 보이는 참조 샘플의 위치가 단일 참조 샘플셋일 수 있다.
현재 블록에 대한 특정 영상 성분 간 예측에서의 참조 샘플을 구성함에 있어, 다수 참조 샘플셋을 이용하여 참조 샘플을 구성할 수 있다. 이 때, 다수 참조 샘플셋은 특정 성분 간 예측에 사용되는 참조 샘플셋이 둘 이상인 것을 의미할 수 있다.
여기서, 특정 성분 간 예측에서 다수 참조 샘플셋을 이용하여 참조 샘플을 구성할 때, 다수의 참조 샘플셋은 중 적어도 하나가 선택적으로 이용될 수 있다. 상기 선택은 기-약속된 고정된 참조 샘플셋을 선택하거나, 전술한 부호화 정보를 기초로 적응적으로 선택될 수 있다. 예를 들면, 다수의 참조 샘플셋은 블록 크기, 제1 성분 대응 블록의 화면 내 예측 참조 샘플 위치 등의 조건에 따라서 적응적으로 선택될 수 있다.
예를 들어, 특정 성분 간 예측의 참조 샘플 셋이 두 개이고 각각 도 5 (가), 도 5(나) 위치의 참조 샘플셋일 때, 제1 성분 대응 블록의 화면 내 예측 참조 샘플 위치가 가까운 위치의 참조 샘플셋을 선택할 수 있다. 즉, 제1 성분 대응 블록의 화면 내 예측 참조 샘플이 도 8에서 보이는 제2 참조 샘플 일 때, 특정 성분 간 예측에서 도 5(나) 위치의 참조 샘플을 구성할 수 있다.
예를 들어, 특정 성분 간 예측의 참조 샘플 셋이 두 개이고 각각 도 6(가), 도 7(가) 위치의 참조 샘플셋일 때, 블록의 넓이가 높이보다 클 경우 도 6(가) 위치의 참조 샘플셋을 선택할 수 있고, 그렇지 않다면, 도 6(가) 위치의 참조 샘플셋을 선택할 수 있다.
예를 들어, 특정 성분 간 예측의 참조 샘플 셋이 두 개이고 각각 도 6(가), 도 7(가) 위치의 참조 샘플셋일 때, 블록의 너비가 높이보다 클 경우 도 6(가) 위치의 참조 샘플셋을 선택할 수 있고, 그렇지 않다면, 도 7(가) 위치의 참조 샘플셋을 선택할 수 있다. 반대로, 블록의 너비가 높이보다 작을 경우 도 7(가) 위치의 참조 샘플셋(좌측 참조 샘플셋)을 선택할 수 있고, 그렇지 않다면, 도 6(가) 위치의 참조 샘플셋(상단 참조 샘플셋)을 선택할 수 있다. 블록의 너비와 높이가 같은 경우, 좌측 및 상단 참조 샘플셋이 이용될 수도 있다.
현재 블록에 대한 영상 성분 간 예측에서의 참조 샘플을 구성함에 있어, 다운 샘플링을 이용하여 참조 샘플을 구성할 수 있다.
이때, 다운 샘플링은, 제1 성분의 대응 블록의 크기가 제2 성분 현재 블록의 크기와 일치하지 않을 경우 제1 성분의 참조 샘플에 대해 수행될 수 있다.
상기 다운 샘플링은, 특정 위치의 참조 샘플에 다운 샘플링 필터를 적용하여 수행될 수 있다. 여기서, 특정 위치의 참조 샘플은, 시작점 위치의 참조 샘플로부터 소정의 샘플간 간격(k)으로 위치한 복수개의 참조 샘플을 포함할 수 있다. 상기 샘플간 간격(k)는 1, 2, 3, 4, 또는 그 이상의 자연수를 포함할 수 있다.
성분 간 예측 모드가 상단 및 좌측의 참조 샘플을 이용하는 모드(이하, LT 모드라 함)인 경우, 시작점 위치는 상단 및 좌측에 각각 정의될 수 있다. 이 경우, 상단 시작점 위치의 참조 샘플을 기준으로, 우측 방향으로 소정의 샘플간 간격으로 위치한 하나 또는 그 이상의 참조 샘플에 대해서 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다. 마찬가지로, 좌측 시작점 위치의 참조 샘플을 기준으로, 하단 방향으로 소정의 샘플간 간격으로 위치한 하나 또는 그 이상의 참조 샘플에 대해서 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다.
성분 간 예측 모드가 상단의 참조 샘플을 이용하는 모드(이하, T 모드라 함)인 경우, 상단 시작점 위치의 참조 샘플을 기준으로, 우측 방향으로 소정의 샘플간 간격으로 위치한 하나 또는 그 이상의 참조 샘플에 대해서 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다. 마찬가지로, 성분 간 예측 모드가 좌측의 참조 샘플을 이용하는 모드(이하, L 모드라 함)인 경우, 좌측 시작점 위치의 참조 샘플을 기준으로, 하단 방향으로 소정의 샘플간 간격으로 위치한 하나 또는 그 이상의 참조 샘플에 대해서 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다.
예를 들어, 제1 성분 블록의 좌상단 샘플의 위치가 (0,0)임을 가정한다. 이때, 시작점 위치의 참조 샘플의 좌표가 (1, -1)이고, k가 2인 경우, 상기 특정 위치의 참조 샘플은, (1,-1), (3,-1), (5,-1), (7,-1) 등의 좌표를 가진 샘플을 포함할 수 있다. 또는, 시작점 위치의 참조 샘플의 좌표가 (-1, 2)이고, k가 4인 경우, 상기 특정 위치의 참조 샘플은, (-1,2), (-1,6) 등의 좌표를 가진 샘플을 포함할 수 있다.
상기 시작점 위치, 샘플간 간격 또는 다운 샘플링 필터가 적용되는 특정 위치의 참조 샘플의 개수 중 적어도 하나는, 부호화/복호화 장치에 기-약속된 고정된 값일 수도 있고, 전술한 부호화 정보에 기초하여 가변적으로 결정될 수도 있다. 구체적으로, 성분 블록의 크기, 성분 블록의 주변 블록의 가용성 또는 성분 간 예측 모드 중 적어도 하나에 의해 결정될 수 있다. 상기 블록의 크기는 너비 또는 높이 중 어느 하나, 너비와 높이 중 최소값/최대값, 너비와 높이의 합, 블록에 속한 샘플의 개수 등으로 표현될 수 있다.
예를 들어, 성분 블록의 너비(또는 높이)가 4인 경우에 있어서, 성분 블록의 좌측 및 상단 주변 블록의 가용성 중 적어도 하나가 인정되지 않거나, 성분 간 예측 모드가 T 모드(또는 L 모드)이면, 다운 샘플링되는 참조 샘플은 성분 블록의 상단(또는 좌측)에 위치한 참조 샘플 전부를 포함할 수 있다. 한편, 성분 블록의 좌측 및 상단 주변 블록의 가용성이 모두 인정되고, 성분 간 예측 모드가 LT 모드이면, 다운 샘플링되는 참조 샘플은, 시작점 위치의 참조 샘플 및 시작점 위치의 참조 샘플로부터 소정의 샘플간 간격으로 위치한 하나 또는 그 이상의 참조 샘플을 포함할 수 있다. 여기서, 제1 성분 블록의 좌상단 샘플의 위치가 (0,0)임을 가정할 때, 상단 시작점 위치는, (1,-1), (2,-1), (3,-1) 또는 (4,-1) 중 어느 하나(또는, 좌측 시작점 위치는, (-1,1), (-1,2), (-1,3) 또는 (-1,4) 중 어느 하나)이고, 샘플간 간격은 우측 방향(또는, 하단 방향)으로 2, 3, 4, 5 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 다만, 이에 한정되지 아니하며, 시작점 위치의 x 좌표는 5보다 크거나 같은 정수일 수도 있다.
예를 들어, 블록의 너비(또는 높이)가 8 이상인 경우에 있어서, 성분 블록의 좌측 및 상단 주변 블록의 가용성 중 적어도 하나가 인정되지 않거나, 성분 간 예측 모드가 T 모드(또는 L 모드)이면, 다운 샘플링되는 참조 샘플은, 시작점 위치의 참조 샘플 및 시작점 위치의 참조 샘플로부터 소정의 샘플간 간격으로 위치한 하나 또는 그 이상의 참조 샘플을 포함할 수 있다. 여기서, 제1 성분 블록의 좌상단 샘플의 위치가 (0,0)임을 가정할 때, 시작점 위치는, (1,-1), (2,-1), (3,-1) 또는 (4,-1) 중 어느 하나(또는, (-1,1), (-1,2), (-1,3) 또는 (-1,4) 중 어느 하나)이고, 샘플간 간격은 2, 3, 4, 5 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 다만, 이에 한정되지 아니하며, 시작점 위치의 x 좌표는 5보다 크거나 같은 정수일 수도 있다.
또는, 성분 블록의 좌측 및 상단 주변 블록의 가용성이 모두 인정되고, 성분 간 예측 모드가 LT 모드이면, 다운 샘플링되는 참조 샘플은, 시작점 위치의 참조 샘플 및 시작점 위치의 참조 샘플로부터 소정의 샘플간 간격으로 위치한 하나 또는 그 이상의 참조 샘플을 포함할 수 있다. 여기서, 제1 성분 블록의 좌상단 샘플의 위치가 (0,0)임을 가정할 때, 상단 시작점 위치는, (2,-1), (3,-1) 또는 (4,-1) 중 어느 하나이고, 좌측 시작점 위치는, (-1,2), (-1,3) 또는 (-1,4) 중 어느 하나이고, 샘플간 간격은 4, 5 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 다만, 이에 한정되지 아니하며, 시작점 위치의 x 좌표 또는 y 좌표 중 적어도 하나는 5보다 크거나 같은 정수일 수도 있다.
T 모드(또는 L 모드)에서의 시작점 위치 및/또는 샘플간 간격은, LT 모드와 상이하게 설정될 수 있다. 예를 들어, T 모드(또는 L 모드)의 시작점 위치는 LT 모드의 시작점 위치보다 제1 성분 블록의 좌상단 샘플의 위치에 더 가까울 수 있다. T 모드(또는 L 모드)의 샘플간 간격은 LT 모드의 샘플간 간격보다 더 작을 수 있다. 또는 반대로, T 모드(또는 L 모드)의 시작점 위치는 LT 모드의 시작점 위치보다 제1 성분 블록의 좌상단 샘플의 위치에서 더 멀 수도 있고, T 모드(또는 L 모드)의 샘플간 간격은 LT 모드의 샘플간 간격보다 더 클 수도 있다. LT 모드에서, 상단 참조 샘플의 샘플간 간격은 좌측 참조 샘플의 샘플간 간격과 상이하게 결정될 수 있다. 예를 들어, 성분 블록의 너비가 높이보다 큰 경우, 상단 참조 샘플의 샘플간 간격은 좌측 참조 샘플의 샘플간 간격보다 크게 설정될 수 있다.
전술한 방법을 통해, 다운 샘플링 필터가 적용되는 상단/좌측 참조 샘플의 위치가 특정될 수 있으며, 이하 구체적인 다운 샘플링 방법에 대해서 살펴보도록 한다.
다운 샘플링은, 다운 샘플링 되는 샘플(이하, 대상 샘플)과 대상 샘플에 이웃하는 하나 또는 그 이상의 샘플(이하, 이웃 샘플)를 이용하여 수행될 수 있다. 즉, 대상 샘플은 전술한 방법에 따라 특정된 참조 샘플을 의미할 수 있다. 상기 이웃 샘플은 상기 대상 샘플에 수직, 수평, 또는 대각선 중 적어도 하나의 방향으로 이웃한 샘플을 포함할 수 있다. 여기서, 상기 이웃 샘플은 상기 대상 샘플과 인접하여 연결된 샘플들뿐만 아니라, 소정 거리 k만큼 떨어진 샘플도 포함할 수 있다. k는 1, 2, 3, 4, 또는 그 이상의 정수를 포함할 수 있다. k는 기-약속된 고정된 값이거나, 부호화 정보를 기초로 가변적으로 결정될 수 있다. 예를 들면, 제1 성분 대응 블록의 크기와 제2 성분 현재 블록의 크기의 비가 r:1인 경우, 소정 거리 k는 r 또는 r/2 일 수 있다. 상기 이웃 샘플의 개수는 1, 2, 3, 4, 5, 6, 또는 그 이상의 자연수 일 수 있다. 상기 개수는 기-약속된 고정된 값이거나, 부호화 정보를 기초로 가변적으로 결정될 수 있다.
다운 샘플링은, 상기 다운 샘플링에 이용되는 샘플들의 가중 평균값, 평균값, 최대값, 최소값, 최빈값, 또는 필터링값 중 적어도 하나에 의해 수행될 수 있다. 여기서, 가중 평균값이란 각각의 샘플들에 가중치를 곱하고, 이들의 평균값을 의미할 수 있다.
샘플들 각각에 적용되는 가중치는 다운 샘플링에 이용되는 이웃 샘플의 개수를 기초로 결정될 수 있다.
예를 들면, 이용되는 이웃 샘플이 1개인 경우, 대상 샘플과 이웃 샘플의 가중 평균은 1:1의 가중치 비율로 수행될 수 있다. 또는, 이용되는 이웃 샘플이 2개인 경우, 대상 샘플과 이웃 샘플들의 가중 평균은 2:1의 가중치 비율로 수행될 수 있다. 또는, 이용되는 이웃 샘플이 4개인 경우, 대상 샘플과 이웃 샘플들의 가중 평균은 4:1의 가중치 비율로 수행될 수 있다. 또는, 이용되는 이웃 샘플이 5개인 경우, 가중 평균에 있어서, 대상 샘플의 가중치는 2, 이웃 샘플들의 가중치는 1 또는 2 중 적어도 하나일 수 있다. 이 경우, 대상 샘플의 위치에 따라 이웃 샘플들의 가중치는 달라질 수 있다.
이하, 이웃 샘플의 개수에 따른 다운 샘플링 방법을 설명한다.
1. 제1 다운 샘플링 방법
제1 다운 샘플링은, 4개의 이웃 샘플들을 이용하는 경우이고, 4개의 이웃 샘플들과 대상 샘플의 가중 평균값에 의해 수행될 수 있다. 여기서, 대상 샘플과 이웃 샘플의 가중치의 비는 4:1일 수 있다. 상기 4개의 이웃 샘플들은 대상 샘플을 기준으로 상단, 하단, 좌측, 및 우측 방향으로 인접한 각각의 샘플들을 포함할 수 있다. 이 경우, 이웃 샘플들은 대상 샘플에 인접하거나, 샘플 단위 간격 기준으로 대상 샘플로부터 1만큼 떨어진 위치에 위치할 수 있다.
제1 다운 샘플링은, 아래 수학식 1을 이용하여 수행될 수 있다.
Figure pat00001
여기서, Ds_Sample는 다운 샘플링된 샘플이고, Sample은 다운 샘플링에 이용되는 샘플이고, x,y는 샘플의 위치를 나타내는 좌표이며, SubWidth, SubHeight는 색차 포맷에 의해 결정되는 값일 수 있다. 예를 들면, 색차 포맷이 4:2:0 인 경우 SubWidth, SubHeight는 각각 2의 값을 가지고, 색차 포맷이 4:2:2인 경우 SubWidth는 2, SubHeight는 1의 값을 가질 수 있다. 또한, 색차 포맷이 4:2:0, 4:2:2를 제외한 나머지의 경우에는 SubWidth, SubHeight는 각각 1의 값을 가질 수 있다.
2. 제2 다운 샘플링 방법
제2 다운 샘플링은, 2개의 이웃 샘플들을 이용하는 경우이고, 2개의 이웃 샘플들과 대상 샘플의 가중 평균값에 의해 수행될 수 있다. 여기서 대상 샘플과 이웃 샘플의 가중치의 비는 2:1일 수 있다. 상기 2개의 이웃 샘플은 대상 샘플을 기준으로 수직 방향 또는 수평 방향으로 이웃할 수 있다. 구체적으로, 수직 방향으로 이웃한 경우는 이웃 샘플들은 대상 샘플의 상단 및 하단에 각각 위치할 수 있고, 수평 방향으로 이웃한 경우는 이웃 샘플들은 대상 샘플의 좌측 및 우측에 각각 위치할 수 있다. 이 경우, 이웃 샘플들은 대상 샘플에 인접하거나, 샘플 단위 간격 기준으로 대상 샘플로부터 1만큼 떨어진 위치에 위치할 수 있다.
이웃 샘플이 수직 방향으로 이웃한 경우, 제2 다운 샘플링은 수학식 2를 이용하여 수행될 수 있다.
Figure pat00002
여기서, Ds_Sample, Sample, x,y, SubWidth, SubHeight는 전술한 바와 같은 바, 자세한 설명은 생략한다.
이웃 샘플이 수평 방향으로 이웃한 경우, 제2 다운 샘플링은 수학식 3을 이용하여 수행될 수 있다.
Figure pat00003
여기서, Ds_Sample, Sample, x,y, SubWidth, SubHeight는 전술한 바와 같은 바, 자세한 설명은 생략한다.
3. 제3 다운 샘플링 방법
제3 다운 샘플링은, 5개의 이웃 샘플들을 이용하는 경우이고, 5개의 이웃 샘플들과 대상 샘플의 가중 평균값에 의해 수행될 수 있다. 여기서, 대상 샘플의 가중치는 2, 이웃 샘플의 가중치는 2 또는 1일 수 있다. 이 경우, 이웃 샘플들은 대상 샘플에 인접하거나, 샘플 단위 간격 기준으로 대상 샘플로부터 1만큼 떨어진 위치에 위치할 수 있다.
제3 다운 샘플링은 아래 수학식 4을 이용하여 수행될 수 있다.
Figure pat00004
여기서, Ds_Sample, Sample, x,y, SubWidth, SubHeight는 전술한 바와 같은 바, 자세한 설명은 생략한다.
4. 제4 다운 샘플링 방법
제4 다운 샘플링은, 1개의 이웃 샘플들을 이용하는 경우이고, 1개의 이웃 샘플들과 대상 샘플의 가중 평균값에 의해 수행될 수 있다. 여기서, 대상 샘플과 이웃 샘플의 가중치는 1:1일 수 있다.
상기 1개의 이웃 샘플은 대상 샘플을 기준으로 수직 방향 또는 수평 방향으로 이웃할 수 있다. 구체적으로, 수직 방향으로 이웃한 경우는 이웃 샘플은 대상 샘플의 하단에 위치할 수 있고, 수평 방향으로 이웃한 경우는 이웃 샘플은 대상 샘플의 우측에 위치할 수 있다. 이 경우, 이웃 샘플들은 대상 샘플에 인접하거나, 샘플 단위 간격 기준으로 대상 샘플로부터 1만큼 떨어진 위치에 위치할 수 있다.
이웃 샘플이 수직 방향으로 이웃한 경우, 제4 다운 샘플링은 아래 수학식 5를 이용하여 수행될 수 있다.
Figure pat00005
여기서, Ds_Sample, Sample, x,y, SubWidth, SubHeight는 전술한 바와 같은 바, 자세한 설명은 생략한다.
이웃 샘플이 수평 방향으로 이웃한 경우, 제4 다운 샘플링은 수학식 6를 이용하여 수행될 수 있다.
Figure pat00006
여기서, Ds_Sample, Sample, x,y, SubWidth, SubHeight는 전술한 바와 같은 바, 자세한 설명은 생략한다.
전술한 바와 같이, 다운 샘플링은 제1 성분의 대응 블록의 크기가 제2 성분 현재 블록의 크기와 일치하지 않을 경우에 수행될 수 있다.
한편, 소정의 플래그에 기초하여, 전술한 다운 샘플링 방법 중 적어도 하나가 선택적으로 이용될 수 있다. 여기서, 플래그는, 제2 성분의 샘플이 대응하는 제1 성분의 샘플 위치를 기준으로 제1 성분의 샘플 단위로 0.5만큼 아래로 쉬프트된 위치를 가지는 여부를 나타낼 수 있다. 상기 플래그는, 부호화 정보에 기초하여 복호화 장치에서 유도되거나, 부호화 장치에서 부호화되어 시그날링될 수 있다. 이하, 플래그가 제1 값인 경우를 제1 CASE, 그렇지 않은 경우를 제2 CASE라 부르기로 한다.
각 CASE 별로, CTU(coding tree unit) 관련 파라미터 또는 주변 블록의 가용성 중 적어도 하나에 기초하여, 제1 내지 제4 다운 샘플링 방법 중 적어도 하나가 선택적으로 이용될 수 있다.
CTU 관련 파라미터가 '제1 값'인 경우, 이는 (1) 대상 샘플이 성분 블록 또는 성분 블록의 주변 블록과 상이한 CTU에 속함, (2) 이웃 샘플 또는 대상 샘플이 CTU 경계에 위치함, 또는 (3) 이웃 샘플 또는 대상 샘플이 CTU 경계로부터 샘플 단위 간격 1만큼 떨어져 있는지 있음 중 어느 하나를 의미할 수 있다. 여기서, 제1 값은 0, 1, 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 예를 들면, 상기 CTU 관련 파라미터가 제1 값이면 대상 샘플이 성분 블록과 상이한 CTU에 속할 수 있다.
예를 들어, 제1 CASE이고, CTU 관련 파라미터가 제1 값인 경우, 제2 다운 샘플링 방법이 적용될 수 있다. 다만, 좌측 및 상단 주변 블록의 가용성이 없는 경우 다운 샘플링이 적용되지 않을 수 있다.
제1 CASE이고, CTU 관련 파라미터가 제1 값이 아닌 경우, 좌측 및 상단 주변 블록의 가용성이 인정되면 제1 다운 샘플링 방법이 적용될 수 있고, 좌측 및 상단 주변 블록의 가용성이 인정되지 않으면 제4 다운 샘플링 방법이 적용되거나, 아래 수학식 7에 따른 다운 샘플링 방법이 적용될 수도 있다.
Figure pat00007
수학식 7에 따르면, 1개의 이웃 샘플의 값을 두 번 더하여 가중 평균값을 구할 수 있다. 여기서, Ds_Sample, Sample, x,y, SubWidth, SubHeight는 전술한 바와 같은 바, 자세한 설명은 생략한다.
제2 CASE이고, CTU 관련 파라미터가 제1 값인 경우, 제2 다운 샘플링이 적용될 수 있다. 다만, 좌측 및 상단 주변 블록의 가용성이 없는 경우 다운 샘플링이 적용되지 않을 수 있다.
제2 CASE이고, CTU 관련 파라미터가 제1 값이 아닌 경우, 좌측 및 상단 주변 블록의 가용성이 있는 경우 제3 다운 샘플링이 적용될 수 있고, 좌측 및 상단 주변 블록의 가용성이 없는 경우 제4 다운 샘플링이 적용될 수 있다.
각 CASE 별로, 대상 샘플이 블록 경계에 위치하고 있는지 여부 또는 주변 블록의 가용성 중 적어도 하나에 기초하여, 제1 내지 제4 다운 샘플링 방법 중 적어도 하나가 선택적으로 이용될 수 있다.
예를 들어, 제1 CASE이고, 대상 샘플이 블록 경계에 위치하고 있지 않은 경우, 제1 다운 샘플링이 적용될 수 있다.
제1 CASE이고, 대상 샘플이 블록 경계에 위치하고 있는 경우, 제1 또는 제2 다운 샘플링 방법이 적용되거나 다운 샘플링이 적용되지 않을 수 있다. 또는, 구체적으로, 성분 블록의 좌측 및 상단 주변 블록의 가용성이 인정되는 경우, 제1 다운 샘플링 방법이 적용되고, 성분 블록의 좌측 또는 상단 주변 블록의 가용성 중 어느 하나만 인정되는 경우, 제2 다운 샘플링 방법이 적용되며, 성분 블록의 좌측 및 상단 주변 블록의 가용성이 모두 인정되지 않는 경우, 다운 샘플링이 적용되지 않을 수 있다.
제2 CASE이고, 대상 샘플이 블록 경계에 위치하고 있지 않은 경우, 제3 다운 샘플링 방법이 적용될 수 있다.
제2 CASE이고, 대상 샘플이 블록 경계에 위치하고 있는 경우, 제3 또는 제4 다운 샘플링 방법이 적용되거나 다운 샘플링이 적용되지 않을 수 있다. 구체적으로, 성분 블록의 좌측 주변 블록의 가용성이 인정되는 경우 제3 다운 샘플링 방법이 적용되고, 성분 블록의 좌측 주변 블록의 가용성이 인정되지 않는 경우 제4 다운 샘플링 방법이 적용될 수 있다.
다운 샘플링은, N-tap 필터를 이용하여 수행될 수 있다. 여기서, N은 2, 3, 4, 5, 6, 또는 그 이상의 정수 일 수 있다. 예를 들면, 3-탭 필터를 이용하여 다운 샘플링 할 수 있다. 또는, 6-탭 필터를 이용하여 다운 샘플링을 할 수 있다.
다운 샘플링을 수행할 때, CTU(coding tree unit), 슬라이스, 타일 중 적어도 하나의 경계에서 필터를 다르게 적용할 수 있다. 예를 들어, 블록의 상단 경계가 CTU 경계에 맞닿는 경우, 블록의 상단 경계에는 제1 필터가 적용되고, 그렇지 않은 경우, 제2 필터가 적용될 수 있다.
상기 제1 필터와 제2 필터는 다운 샘플링 방법(가중 평균값, 평균값, 최대값, 최소값, 최빈값, 또는 필터링값)이 상이할 수 있다. 또한, 제1, 2 필터가 가중 평균값에 의하는 경우, 이웃 샘플의 개수 또는 가중치 중 적어도 하나가 상이할 수 있다. 또한, 제1, 2 필터가 n탭 필터에 의하는 경우, 필터의 탭수, 계수, 또는 강도 중 적어도 하나가 상이할 수 있다. 구체적으로, 상기 제1 필터는 n-탭 필터이고, 제2 필터는 m-탭 필터를 의미할 경우, 여기서 n은 m보다 작거나 같을 수 있다. 예를 들어, n은 3이고, m은 6일 수 있다.
현재 블록에 대한 영상 성분 간 예측에서 참조 샘플을 구성함에 있어, 다운 샘플링 된 참조 샘플을 이용할 수 있다. 다운 샘플링의 대상이 되는 참조 샘플은 단일 참조 샘플셋 또는 다중 참조 샘플셋을 이용하여 구성될 수 있다.
선형 예측 모델 유도 단계(S330)는, 현재 블록에 대한 영상 성분 간 예측 부호화 및 복호화를 수행함에 있어, 단일 선형 모델, 다수 선형 모델, 이상점 배제 선형 모델 유도 중 적어도 하나 이상의 방법을 이용하여 성분 간 예측 모드에서의 선형 예측 모델을 유도할 수 있다.
여기서, 선형 모델은 아래 수학식 8과 같은 관계를 가질 수 있다. 상기 선형 모델을 이용하여 제1 성분 대응 블록의 복호 블록으로부터 제2 성분의 현재 블록의 예측 블록을 생성하는 선형 예측 모델을 유도할 수 있다.
여기서, 복호 블록은 현재 블록에 대한 부호화(또는, 복호화) 과정에서 이미 부호화(또는, 복호화)가 완료된 블록을 의미할 수 있다.
Figure pat00008
상기 수식의 PredC2는 제 2 성분 현재 블록의 예측 블록이고 RecC1는 제1 성분 대응 블록의 복호 블록이며 α, β는 선형 모델의 파라미터이다.
여기서, α, β인 선형 모델의 파라미터는 제1 성분 대응 블록의 참조 샘플 또는 제 2 성분 현재 블록의 참조 샘플 중 적어도 하나를 이용하여 유도할 수 있다.
이 때, 선형 모델의 파라미터를 유도함에 있어 선형 회귀식을 이용할 수 있으며, 다음과 같은 수학식 9으로 유도할 수 있다.
Figure pat00009
상기 수식의 C1(n)은 제 1성분 대응 블록의 참조 샘플셋 또는 참조 샘플들이고 C2(n)는 제 2 성분 현재 블록의 참조 샘플셋 또는 참조 샘플들이며 N은 참조 샘플의 개수이다.
이 때, 선형 모델의 파라미터를 유도함에 있어 직선 방정식을 이용할 수 있으며, 다음과 같은 수학식 10으로 유도할 수 있다.
Figure pat00010
상기 수식의 C2A, C2B는 제2 성분 현재 블록의 참조 샘플에서 A, B 위치에 해당하는 참조 샘플 값이며 C1A, C1B는 제1 성분 참조 샘플에서 A, B 위치에 해당하는 참조 샘플 값이다.
현재 블록에 대한 영상 성분 간 예측에서의 선형 예측 모델을 유도함에 있어, 단일 선형 모델을 이용할 수 있다.
여기서, 단일 선형 모델은 영상 성분 간 예측의 참조 샘플로부터 유도한 하나의 선형 모델을 의미할 수 있다.
예를 들어, 도 10에서 보이는 것과 같이 영상 성분 간 예측의 참조 샘플셋으로부터 선형 회기식을 통한 선형 모델을 유도할 수 있다.
예를 들어, 도 11에서 보이는 것과 같이 영상 성분 간 예측의 참조 샘플에서 두 위치에 해당하는 샘플로부터 직선 방정식을 통한 선형 모델을 유도할 수 있다. 이 때, 영상 성분 간 예측의 참조 샘플의 두 위치는 제 1성분의 참조 샘플에서 최소값, 최대값을 가지는 위치일 수 있다.
예를 들어, 영상 성분 간 예측의 참조 샘플에서 두 위치에 해당하는 샘플로부터 직선 방정식을 통한 선형 모델을 유도할 수 있다. 이 때, 영상 성분 간 예측의 참조 샘플의 두 위치는 제 2 성분의 참조 샘플에서 최소값, 최대값을 가지는 위치일 수 있다.
현재 블록에 대한 영상 성분 간 예측에서의 선형 예측 모델을 유도함에 있어, 다수 선형 모델을 이용할 수 있다.
여기서, 다수 선형 모델은 영상 성분 간 예측의 참조 샘플로부터 유도한 둘 이상의 선형 모델을 의미할 수 있다. 여기서, 다수 선형 모델을 유도함에 있어, 참조 샘플의 성분 값을 기준으로 참조 샘플을 구분할 수 있다.
예를 들어, 2개의 선형 모델을 유도함에 있어, 2 개의 기-정의된 제 1 성분 값을 이용하여 참조 샘플을 구분할 수 있다. 예를 들어, 도 12과 같이 2개의 선형 모델을 유도함에 있어, 제 1 성분의 참조 샘플의 평균을 이용하여 참조 샘플을 구분할 수 있다. 이 때, 분리된 참조 샘플로부터 단일 선형 모델의 방법을 이용하여 다수 선형 모델을 유도할 수 있다.
현재 블록에 대한 영상 성분 간 예측에서의 선형 예측 모델을 유도함에 있어, 이상점 배제 선형 모델 유도를 수행할 수 있다.
영상 성분 간 예측에서 이상점 배제 선형 모델을 유도함에 있어, 이상점 배제 선형 회기식을 이용하여 선형 모델을 유도할 수 있다. 이 때, 선형 회기식에 사용되는 참조 샘플들 중 이상점이라고 판단되는 참조 샘플을 배제할 수 있으며, 이상점이 배제되었다고 판단되는 참조 샘플 이용한 선형 회기식을 통해 선형 모델을 유도할 수 있다.
여기서, 이상점 배제는 선형 모델을 유도함에 있어, 이상점으로 판단될 수 있는 적어도 하나 이상의 참조 샘플을 제거하는 방법을 의미하거나, 복수개의 참조 샘플을 이용한 연산처리를 통해 이상점이 배제되었다고 판단될 수 있는 참조 샘플을 유도하는 방법을 의미할 수 있다.예를 들면, 선형 회기식에 사용되는 참조 샘플들 중 제 1 성분의 값이 최소값, 최대값을 가지는 위치의 참조 샘플을 이상점이라 판단할 수 있다. 예를 들면, 선형 회기식에 사용되는 참조 샘플들 중 제 2 성분의 값이 최소값, 최대값을 가지는 위치의 참조 샘플을 이상점이라 판단할 수 있다.
영상 성분 간 예측에서 이상점 배제 선형 모델을 유도함에 있어, 이상점 배제 직선 방정식을 이용하여 선형 모델을 유도할 수 있다. 이 때, 참조 샘플들 중 이상점이라고 판단되는 참조 샘플을 배제할 수 있으며 이상점이 배제되었다고 판단되는 참조 샘플 이용한 직선 방정식을 통해 선형 모델을 유도할 수 있다.
예를 들면, 도 13와 같이 참조 샘플들 중 제 1 성분의 값이 최소값, 최대값을 가지는 위치의 참조 샘플을 이상점이라 판단할 수 있다. 예를 들면, 참조 샘플들 중 제 2 성분의 값이 최소값, 최대값을 가지는 위치의 참조 샘플을 이상점이라 판단할 수 있다.
예를 들면, 도 14과 같이 참조 샘플들을 두 분류로 구분하고 각 분류 별로 제1 성분 참조 샘플 값의 평균 및 제 2 성분 참조 샘플 값의 평균을 구할 수 있다. 참조 샘플의 그룹핑은, 참조 샘플들 간의 크기 비교에 기초하여 수행될 수 있다. 예를 들어, p개의 참조 샘플을 오름차순으로 정렬하고, 이때 상위 (p/2)개의 참조 샘플로 구성된 제1 그룹과 하위 (p/2)개의 참조 샘플로 구성된 제2 그룹으로 구분할 수 있다. 여기서, 제1 그룹은 상대적으로 작은 값들로 구성된 최소값 그룹을 의미하고, 제2 그룹은 상대적으로 큰 값들로 구성된 최대값 그룹을 의미할 수 있다. 제1 그룹과 제2 그룹에 속한 참조 샘플 전부 또는 일부만을 이용하여 평균값이 산출될 수도 있다. 여기서, 일부 참조 샘플은, 제1 그룹에 속한 참조 샘플 중 상대적으로 작은 값에 속하는 n개의 참조 샘플이고, 제2 그룹에 속한 참조 샘플 중 상대적으로 큰 값에 속하는 n개의 참조 샘플일 수 있다. n 값은 2, 3, 4 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 제1 그룹으로부터의 평균값과 제2 그룹으로부터 평균값을 이용하여, 수학식 10의 선형 예측 모델의 파라미터를 유도할 수 있다. 이러한 참조 샘플의 그룹핑 및 평균 연산을 통해, 이상점을 배제하는 효과를 낼 수 있다.
또는, 각 분류 별로 이상점이라 판단된 참조 샘플을 배제하고, 평균 연산이 수행될 수도 있다. 참조 샘플들을 분리하기 위해 다수 선형 모델이 사용될 수도 있다. 이상점 배제 선형 모델 유도를 수행함에 있어, 단일 선형 모델 또는 다수 선형 모델을 이용할 수 있다.
성분 간 예측 샘플 생성 단계(S340)는, 현재 블록에 대한 영상 성분 간 예측 부호화 및/또는 복호화를 수행함에 있어, 성분 간 예측 샘플 생성, 예측 샘플 필터링 중 적어도 하나 이상의 방법을 이용하여 현재 블록의 예측 샘플을 생성할 수 있다.
현재 블록에 대한 성분 간 예측 샘플을 생성함에 있어, 선형 예측 모델의 파라미터 및 제1 성분의 대응 블록을 이용하여, 제2 성분의 현재 블록의 예측 샘플 생성을 수행할 수 있다.
제1 성분의 대응 블록과 제2 성분의 현재 블록의 크기가 서로 다를 경우 서브 샘플링을 수행할 수 있다. 서브 샘플링은 기-복호화된 제1 성분의 대응 블록에 대해서 수행될 수 있다.
상기 서브 샘플링은, 서브 샘플링 되는 샘플(이하, 서브_대상 샘플)과 적어도 하나의 상기 서브_대상 샘플에 이웃하는 샘플(이하, 서브_이웃 샘플)를 이용하여 수행될 수 있다. 상기 서브_이웃 샘플은 상기 서브_대상 샘플에 수직, 수평, 또는 대각선 중 적어도 하나의 방향으로 이웃한 샘플을 포함할 수 있다. 여기서, 상기 서브_이웃 샘플은 상기 서브_대상 샘플과 인접하여 연결된 샘플들뿐만 아니라, 소정 거리 k만큼 떨어진 샘플들도 포함할 수 있다. k는 1, 2, 3, 4, 또는 그 이상의 자연수를 포함할 수 있다. k는 기-약속된 고정된 값이거나, 부호화 정보를 기초로 가변적으로 결정될 수 있다. 상기 서브_이웃 샘플의 개수는 1, 2, 3, 4, 5, 6, 또는 그 이상의 자연수 일 수 있다. 상기 개수는 기-약속된 고정된 값이 거나, 부호화 정보를 기초로 가변적으로 결정될 수 있다. 예를 들면, 제1 성분 대응 블록의 크기와 제2 성분 현재 블록의 크기의 비가 r:1인 경우, 소정 거리 k는 r 또는 r/2 일 수 있다.
상기 서브 샘플링은, 상기 서브 샘플링에 이용되는 샘플들의 가중 평균값, 평균값, 최대값, 최소값, 최빈값, 또는 필터링값 중 적어도 하나에 의해 수행될 수 있다. 여기서, 가중 평균값이란 각각의 샘플들에 가중치를 곱한 값을 이용하여 평균을 산출하는 것을 나타낼 수 있다.
샘플들 각각에 적용되는 가중치는 서브 샘플링에 이용되는 서브_이웃 샘플의 개수를 기초로 결정될 수 있다.
예를 들면, 이용되는 서브_이웃 샘플이 1개인 경우, 서브_대상 샘플과 서브_이웃 샘플의 가중 평균은 1:1의 가중치 비율로 수행될 수 있다. 또는, 이용되는 서브_이웃 샘플이 2개인 경우, 서브_대상 샘플과 서브_이웃 샘플들의 가중 평균은 2:1의 가중치 비율로 수행될 수 있다. 또는, 이용되는 서브_이웃 샘플이 4개인 경우, 서브_대상 샘플과 서브_이웃 샘플들의 가중 평균은 4:1의 가중치 비율로 수행될 수 있다. 또는, 이용되는 서브_이웃 샘플이 5개인 경우, 가중 평균에 있어서, 서브_대상 샘플의 가중치는 2, 서브_이웃 샘플들의 가중치는 1 또는 2 중 적어도 하나일 수 있다. 이 경우, 서브_대상 샘플의 위치에 따라 서브_이웃 샘플들의 가중치는 달라질 수 있다.
서브 샘플링은, 제1 성분 블록의 참조 샘플에 적용된 다운 샘플링 방법과 동일하게 수행될 수 있으며, 이 경우 대상 샘플은 서브_대상 샘플로, 이웃 샘플은 서브_이웃 샘플로 각각 간주한다.
도 15는 영상 성분 간 예측 샘플 생성의 일 예시일 수 있다. 구체적으로, 제1 성분 대응 블록과 제2 성분 현재 블록은 크기가 일치하지 않으므로, 제1 성분 대응 블록에 서브 샘플링을 수행한 후, 서브 샘플링된 블록에 선형 예측 모델을 적용하여 제2 성분 현재 블록을 예측하는 것을 도시하고 있다.
현재 블록에 대한 성분 간 예측 샘플을 생성함에 있어, 성분 간 예측 샘플에 대한 필터링을 수행할 수 있다.
제2 성분의 예측 블록 경계에 대한 필터링을 수행할 수 있다.
제2 성분의 현재 블록이 성분 간 예측을 통해 생성되었을 경우, 도 16과 같이 해당하는 블록 경계에 대한 평활화 필터링을 수행할 수 있다. 이때, 다음과 같은 수학식 11을 이용하여 필터링을 수행할 수 있다.
Figure pat00011
pc2는 제2 성분의 예측 블록을 의미하며 rc2는 제2 성분 현재 블록의 주변 참조 샘플을 의미한다.
상기 필터링은, 제2 성분의 예측 블록의 샘플 전부 또는 일부에 대해서 수행될 수 있다. 상기 필터링은, 제2 성분의 예측 블록 내의 상단 샘플 라인 또는 좌측 샘플 라인에만 선택적으로 적용될 수 있다. 상기 선택은, 전술한 블록 속성(예를 들어, 크기, 형태, 너비와 높이의 비 등)에 기초하여 수행될 수 있다. 상기 필터는 일 예에 불과하며, 필터의 종류는 상이하게 결정될 수 있다. 즉, 필터의 탭수, 필터 계수, 필터 강도 등이 상이하게 결정될 수 있다. 제2성분 내 성분 간 예측 블록 내 샘플의 위치에 따라 상이한 필터가 적용될 수 있다. 상기 필터는, 제2성분 내 성분 간 예측 블록 내 1개, 2개 또는 그 이상의 상단/좌측 샘플 라인에 적용될 수도 있다. 제1 샘플 라인과 제2 샘플 라인에는 제1 필터와 제2 필터가 각각 적용될 수 있다. 제1 필터와 제2 필터는, 필터 탭수, 필터 강도, 필터 계수 중 적어도 하나가 서로 상이할 수 있다. 상기 필터의 필터 계수는, 제2성분 내 성분 간 예측 블록에 인접한 주변 샘플의 변화량(variation)을 고려하여 가변적으로 결정될 수도 있다. 상기 주변 참조 샘플 또는 주변 샘플은, 제2성분 내 성분 간 예측 블록의 좌측 샘플, 상단 샘플, 좌상단 샘플 또는 필터링 대상 샘플의 위치(x좌표, y좌표)에 종속적으로 결정되는 샘플 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
전술한 성분 간 예측은, 성분 간 예측 모드의 지시자가 제1 값인 경우에 한하여 수행될 수 있다. 반면, 성분 간 예측 모드의 지시자가 제2 값인 경우에는 수행되지 않으며, 이 경우 색차 성분의 인트라 예측 모드를 나타내는 정보가 별도로 시그날링될 수 있다. 시그날링된 정보에 기초하여 색차 성분의 인트라 예측 모드를 유도하고, 유도된 인트라 예측 모드를 기반으로 색차 성분의 블록을 예측할 수 있다. 이에 대해서는, 도 17을 참조하여 자세히 살펴보도록 한다.
도 17은, 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 색차 성분의 부호화 블록에 대한 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 17을 참조하면, 휘도 성분의 부호화 블록(이하, 휘도 블록이라 함)의 인트라 예측 모드를 유도할 수 있다(S1700).
휘도 블록의 인트라 예측 모드는, 인트라 예측 모드 리스트 및 인덱스 정보에 기초하여 유도될 수 있다. 여기서, 화면 내 예측 모드 리스트는, 현재 블록의 인트라 예측 모드로 이용 가능한 후보 모드를 포함할 수 있다. 상기 후보 모드의 전부 또는 일부는, 현재 블록의 주변 블록에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 주변 블록은, 현재 블록의 좌측, 우측, 상단, 좌하단, 좌상단, 우하단, 또는 우상단 중 적어도 하나에 인접한 블록을 의미할 수 있다. 현재 블록의 좌측 블록이 복수개인 경우, 최상단, 중앙 또는 최하단 중 적어도 하나에 위치한 좌측 블록만이 이용될 수 있다. 또는, 상단 블록이 복수개인 경우, 최좌측, 중앙 또는 최우측 중 적어도 하나에 위치한 상단 블록만이 이용될 수도 있다. 상기 주변 블록의 개수는, 1개, 2개, 3개, 4개, 5개 또는 그 이상일 수 있다. 상기 개수는, 부호화기/복호화기에 기-정의된 고정된 개수일 수 있다. 상기 개수는, 전술한 부호화 정보에 기초하여 가변적으로 결정될 수도 있다. 또는, 상기 개수는, 부호화기에서 부호화되어 시그날링될 수도 있다. 상기 시그날링은, 비디오 시퀀스, 픽쳐, 슬라이스, 타일 또는 소정의 조각 영역(e.g., CTU row, CTU, CU, PU 등) 중 적어도 하나의 레벨에서 수행될 수 있다.
상기 후보 모드는, (A) 전술한 이웃 블록 간의 인트라 예측 모드의 동일 여부, (B) 이웃 블록의 인트라 예측 모드가 방향성 모드인지 여부, (C) 제1 이웃 블록의 인트라 예측 모드가 제2 이웃 블록의 인트라 예측 모드보다 큰지 여부, 또는 (D) 이웃 블록 간의 인트라 예측 모드 간의 차이가 소정의 임계값과 동일한지 여부 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 상기 임계값은, 1 내지 (NumIntraAngMode-1) 범위에 속하는 임의의 자연수일 수 있다. NumIntraAngMode는, 부호화/복호화 장치에 기-정의된 방향성 모드의 전체 개수를 의미하며, 이는 65개일 수 있다.
상기 후보 모드는, 하나 또는 그 이상의 주변 블록의 인트라 예측 모드, 주변 블록의 인트라 예측 모드에 n값을 가산하거나 감산하여 유도된 모드, 또는 디폴트 모드(default mode) 중 적어도 하나로 구성될 수 있다. 여기서, n값은, 1, 2, 3 또는 그 이상의 정수일 수 있다. n값은, 전술한 (A) 내지 (D) 중 적어도 하나에 기초하여 가변적으로 결정될 수 있다. 상기 디폴트 모드는, 플래너 모드(planar mode) 또는 DC 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
부호화/복호화 장치는, m개의 인트라 예측 모드 리스트를 정의할 수 있다. 여기서, m은 1, 2, 3, 또는 그 이상일 수 있다. 예를 들어, m이 3인 경우를 가정한다. 이 경우, 제1 인트라 예측 모드 리스트는 전술한 후보 모드 결정 방법을 통해 유도될 수 있다. 제2 인트라 예측 모드 리스트는 전술한 후보 모드 결정 방법을 통해 유도되고, 다만 제1 인트라 예측 모드 리스트에 속한 후보 모드를 포함하지 않을 수 있다. 제3 인트라 예측 모드 리스트는, 제1 및 제2 인트라 예측 모드 리스트에 속한 후보 모드를 제외한 나머지 모드로 구성될 수 있다.
휘도 블록은, 복수개의 인트라 예측 모드 리스트 중 어느 하나를 선택적으로 이용할 수 있으며, 이를 위해 복수개의 플래그 정보가 이용될 수 있다.
예를 들어, 제1 플래그가 제1 값인 경우, 제1 또는 제2 인트라 예측 모드 리스트가 이용되고, 제1 플래그가 제2 값인 경우, 제3 인트라 예측 모드 리스트가 이용될 수 있다. 즉, 제1 플래그는 제3 인트라 예측 모드 리스트가 이용되는지 여부를 나타낼 수 있다. 제1 플래그가 제1 값인 경우, 제2 플래그가 추가적으로 시그날링될 수 있다. 제2 플래그가 제1 값인 경우, 제1 인트라 예측 모드 리스트가 이용되고, 그렇지 않은 경우, 제2 인트라 예측 모드 리스트가 이용될 수 있다.
또는, 제1 플래그가 제1 값인 경우, 제1 인트라 예측 모드 리스트가 이용되고, 제1 플래그가 제2 값인 경우, 제2 또는 제3 인트라 예측 모드 리스트가 이용될 수 있다. 즉, 제1 플래그는, 제1 인트라 예측 모드 리스트가 이용되는지 여부를 나타낼 수 있다. 만일, 제1 플래그가 제2 값인 경우, 제2 플래그가 추가적으로 시그날링될 수 있다. 제2 플래그가 제1 값인 경우, 제2 인트라 예측 모드 리스트가 이용되고, 그렇지 않은 경우, 제3 인트라 예측 모드 리스트가 이용될 수 있다.
일예로, 전술한 후보 모드 결정 방법에 따른 휘도 블록의 인트라 예측 모드 리스트는 다음과 같이 구성될 수 있다.
제1 인트라 예측 모드 리스트는, 디폴트 모드만으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 제1 인트라 예측 모드 리스트는 플래너 모드만으로 구성되거나, DC 모드만으로 구성될 수 있다.
제1 인트라 예측 모드 리스트에 복수의 디폴트 모드가 포함된 경우, 복수의 디폴트 모드 중 어느 하나를 특정하는 제1 인덱스 정보가 시그날링될 수 있다. 제1 인덱스 정보에 의해 특정된 후보 모드가 휘도 블록의 인트라 예측 모드로 설정될 수 있다. 다만, 제1 인트라 예측 모드 리스트에 하나의 디폴트 모드만이 포함된 경우, 제1 인덱스 정보의 시그날링은 생략될 수 있다. 이 경우, 전술한 플래그에 따라 제1 인트라 예측 모드 리스트가 이용되는 경우, 휘도 블록의 인트라 예측 모드는, 제1 인트라 예측 모드 리스트의 후보 모드로 설정될 수 있다.
제2 인트라 예측 모드 리스트의 후보 모드는, 부호화/복호화 장치에 기-정의된 인트라 예측 모드 중에서 상기 디폴트 모드를 제외한 나머지 모드로부터 선택될 수 있다. 여기서, 후보 모드의 개수는, 1개, 2개, 3개, 4개, 5개, 6개 또는 그 이상일 수 있다.
구체적으로, 좌측 블록의 인트라 예측 모드(candIntraPredModeA)와 상단 블록의 인트라 예측 모드(candIntraPredModeB) 간의 동일 여부, candIntraPredModeA와 candIntraPredModeB가 비방향성 모드인지 여부를 고려하여 MPM 후보가 결정될 수 있다.
예를 들어, candIntraPredModeA와 candIntraPredModeB이 동일하고, candIntraPredModeA가 비방향성 모드가 아닌 경우, 현재 블록의 MPM 후보는 candIntraPredModeA, (candIntraPredModeA-n), (candIntraPredModeA+n) 또는 비방향성 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, n은 1, 2, 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 상기 비방향성 모드는, Planar 모드 또는 DC 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일예로, 휘도 블록의 후보 모드는 다음 표 3과 같이 결정될 수 있다. 표 3의 index는 후보 모드의 위치 또는 우선순위를 특정하나, 이에 한정되지 아니한다.
index MPM 후보
0 candIntraPredModeA
1 2 + ((candIntraPredModeA + 61) % 64)
2 2 + ((candIntraPredModeA - 1) % 64)
3 2 + ((candIntraPredModeA + 60) % 64)
4 2 + (candIntraPredModeA % 64)
또는, candIntraPredModeA와 candIntraPredModeB가 동일하지 않고, candIntraPredModeA와 candIntraPredModeB 둘다 비방향성 모드가 아닌 경우, 현재 블록의 MPM 후보는 candIntraPredModeA, candIntraPredModeB, (maxAB-n), (maxAB+n), (minAB-n), (minAB+n) 또는 비방향성 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, maxAB와 minAB은 candIntraPredModeA와 candIntraPredModeB 중 최대값과 최소값을 각각 의미하고, n은 1, 2, 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 상기 비방향성 모드는, Planar 모드 또는 DC 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일예로, candIntraPredModeA와 candIntraPredModeB의 차이값(D)에 기초하여, 후보 모드가 다음 표 4와 같이 결정될 수 있다.
index 후보 모드 1
(D = 1)		 후보 모드 2
(D = 2)		 후보 모드 3
(D >= 62)		 후보 모드 4
(Otherwise)
0 candIntraPredModeA candIntraPredModeA candIntraPredModeA candIntraPredModeA
1 candIntraPredModeB candIntraPredModeB candIntraPredModeB candIntraPredModeB
2 2+((minAB+61)%64) 2+((minAB-1)%64) 2+((minAB-1)%64) 2+((minAB+61)%64)
3 2+((maxAB-1)%64) 2+((minAB+61)%64) 2+((maxAB+61)%64) 2+((minAB-1)%64)
4 2+((minAB+60)%64) 2+((maxAB-1)%64) 2+(minAB%64) 2+((maxAB+61)%64)
또는, candIntraPredModeA와 candIntraPredModeB가 동일하지 않고, candIntraPredModeA와 candIntraPredModeB 중 어느 하나만이 비방향성 모드인 경우, 휘도 블록의 후보 모드는 maxAB, (maxAB-n), (maxAB+n) 또는 비방향성 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, maxAB은 candIntraPredModeA와 candIntraPredModeB 중 최대값을 의미하고, n은 1, 2, 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 상기 비방향성 모드는, Planar 모드 또는 DC 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일예로, 현재 블록의 MPM 후보는 다음 표 5와 같이 결정될 수 있다. 표 5의 index는 MPM 후보의 위치 또는 우선순위를 특정하나, 이에 한정되지 아니한다.
index MPM 후보
0 maxAB
1 2 + ( ( maxAB + 61 ) % 64 )
2 2 + ( ( maxAB - 1 ) % 64 )
3 2 + ( ( maxAB + 60 ) % 64 )
4 2 + ( maxAB % 64 )
또는, candIntraPredModeA와 candIntraPredModeB이 동일하지 않고, candIntraPredModeA와 candIntraPredModeB 둘다 비방향성 모드인 경우, 휘도 블록의 후보 모드는 비방향성 모드, 수직 모드, 수평 모드, (수직 모드-m), (수직 모드+m), (수평 모드-m) 또는 (수평 모드+m) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, m은 1, 2, 3, 4 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 상기 비방향성 모드는, Planar 모드 또는 DC 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일예로, 휘도 블록의 후보 모드는 다음 표 6과 같이 결정될 수 있다. 표 6의 index는 후보 모드의 위치 또는 우선순위를 특정하나, 이에 한정되지 아니한다. 예를 들어, 수평 모드에 index 1이 할당되거나, 가장 큰 index가 할당될 수 있다. 또한, 후보 모드는, 대각선 모드(e.g., 모드 2, 모드 34, 모드 66), (대각선 모드-m) 또는 (대각선 모드+m) 중 적어도 하나를 포함할 수도 있다.
Index MPM 후보
0 INTRA_DC
1 수직 모드
2 수평 모드
3 (수직 모드-4)
4 (수직 모드+4)
전술한 바와 같이, 제2 인트라 예측 모드 리스트가 복수의 후보 모드를 포함할 수 있다. 복수의 후보 모드 중 어느 하나를 특정하는 인덱스 정보가 시그날링될 수 있다. 시그날링된 인덱스 정보에 의해 특정된 후보 모드가 휘도 블록의 인트라 예측 모드로 설정될 수 있다.
다만, 전술한 플래그에 따라 제1 및 제2 인트라 예측 모드 리스트가 이용되지 않는 경우, 잔여 모드 정보가 추가적으로 시그날링될 수 있다. 잔여 모드 정보는, 제1 및 제2 인트라 예측 모드 리스트에 속한 후보 모드를 제외한 나머지 모드 중 어느 하나를 특정할 수 있다. 잔여 모드 정보에 의해 특정된 모드가 휘도 블록의 인트라 예측 모드로 설정될 수 있다.
도 17을 참조하면, 색차 성분의 부호화 블록(이하, 색차 블록이라 함)의 인트라 예측 모드를 나타내는 정보를 복호화할 수 있다(S1710).
상기 정보는, CABAC 기반의 엔트로피-디코딩을 통해 복호화되며, 0 내지 4 중 어느 하나의 값을 가질 수 있다. 여기서, 엔트로피-디코딩은, 다음 표 7과 같은 역-이진화 과정을 포함할 수 있다.
Value of intra_chroma_pred_mode Bin string
0 100
1 101
2 110
3 111
4 0
도 17을 참조하면, 기-유도된 휘도 블록의 인트라 예측 모드와 복호화된 정보(intra_chroma_pred_mode)를 기반으로, 색차 블록의 인트라 예측 모드가 유도될 수 있다(S1720).
예를 들어, intra_chroma_pred_mode가 0인 경우에 있어서, 휘도 블록의 인트라 예측 모드가 플래너 모드이면, 색차 블록의 인트라 예측 모드는 우상단 방향의 대각선 모드(모드 66)로 설정되고, 그렇지 않으면, 색차 블록의 인트라 예측 모드는 플래너 모드로 설정될 수 있다.
또는, intra_chroma_pred_mode가 1인 경우에 있어서, 휘도 블록의 인트라 예측 모드가 수직 모드(모드 50)이면, 색차 블록의 인트라 예측 모드는 우상단 방향의 대각선 모드(모드 66)로 설정되고, 그렇지 않으면, 색차 블록의 인트라 예측 모드는 수직 모드로 설정될 수 있다.
또는, intra_chroma_pred_mode가 2인 경우에 있어서, 휘도 블록의 인트라 예측 모드가 수평 모드(모드 18)이면, 색차 블록의 인트라 예측 모드는 우상단 방향의 대각선 모드(모드 66)로 설정되고, 그렇지 않으면, 색차 블록의 인트라 예측 모드는 수평 모드로 설정될 수 있다.
또는, intra_chroma_pred_mode가 3인 경우에 있어서, 휘도 블록의 인트라 예측 모드가 DC 모드이면, 색차 블록의 인트라 예측 모드는 우상단 방향의 대각선 모드(모드 66)로 설정되고, 그렇지 않으면, 색차 블록의 인트라 예측 모드는 DC 모드로 설정될 수 있다.
또는, intra_chroma_pred_mode가 4인 경우, 색차 블록의 인트라 예측 모드는, 휘도 블록의 인트라 예측 모드와 동일하게 설정될 수 있다.
도 17을 참조하면, 색차 블록의 인트라 예측 모드를 기반으로, 색차 블록에 대한 인트라 예측을 수행할 수 있다(S1730).
구체적으로, 색차 블록의 인트라 예측 모드에 기초하여, 색차 블록의 주변 영역 중 참조 영역을 결정할 수 있다. 여기서, 주변 샘플은, 색차 블록의 좌측, 상단, 좌상단, 우상단 또는 좌하단 중 적어도 하나에 인접한 영역을 의미할 수 있다. 상기 참조 영역은, 색차 블록에 이웃한 연속적인 복수의 샘플 라인 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 색차 블록은 복수의 샘플 라인 중 색차 블록에 접하지 않은 샘플 라인만을 참조할 수도 있다.
상기 결정된 참조 영역의 기-복원된 샘플을 기반으로, 색차 블록의 샘플을 예측할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예는 모든 가능한 조합을 나열한 것이 아니고 본 개시의 대표적인 양상을 설명하기 위한 것이며, 다양한 실시 예에서 설명하는 사항들은 독립적으로 적용되거나 또는 둘 이상의 조합으로 적용될 수도 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시 예는 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 그들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 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), 범용 프로세서(general processor), 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
본 개시의 범위는 다양한 실시 예의 방법에 따른 동작이 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행되도록 하는 소프트웨어 또는 머신-실행가능한 명령들(예를 들어, 운영체제, 애플리케이션, 펌웨어(firmware), 프로그램 등), 및 이러한 소프트웨어 또는 명령 등이 저장되어 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행 가능한 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함한다.

Claims (12)

  1. 성분 간 예측 모드 리스트 및 소정의 색인 정보를 기초로, 색차 성분 블록의 성분 간 예측 모드를 결정하는 단계; 여기서, 상기 성분 간 예측 모드 리스트는, k개의 성분 간 예측 모드로 구성됨,
    상기 결정된 성분 간 예측 모드에 기초하여, 상기 색차 성분 블록의 성분 간 예측을 위한 참조 샘플을 결정하는 단계;
    상기 참조 샘플을 이용하여, 선형 예측 모델의 파라미터를 유도하는 단계; 및
    상기 선형 예측 모델의 파라미터를 이용하여, 상기 색차 성분 블록에 대해 성분 간 예측을 수행하는 단계를 포함하는, 영상 복호화 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 참조 샘플을 결정하는 단계는,
    상기 성분 간 예측을 위한 참조 샘플을 다운 샘플링하는 단계;
    상기 다운 샘플링된 참조 샘플 간의 크기 비교를 통해, 상기 다운 샘플링된 참조 샘플을 복수의 그룹으로 분류하는 단계; 및
    각 그룹에 속한 참조 샘플 전부 또는 일부의 평균값을 산출하는 단계를 더 포함하는, 영상 복호화 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 다운 샘플링은, 특정 위치의 참조 샘플에 대해서 선택적으로 수행되는, 영상 복호화 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 특정 위치는, 상기 색차 성분 블록 또는 상기 색차 성분 블록에 대응하는 휘도 성분 블록 중 적어도 하나에 관한 부호화 정보에 기초하여 결정되는, 영상 복호화 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 다운 샘플링은, 상기 특정 위치의 참조 샘플에 수직 방향, 수평 방향 또는 대각선 방향 중 적어도 하나에 인접한 이웃 샘플을 이용하여 수행되는, 영상 복호화 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 다운 샘플링은, 상기 휘도 성분 블록의 주변 블록의 가용성, CTU 관련 파라미터 또는 소정의 플래그 중 적어도 하나에 기초하여 수행되고,
    상기 플래그는, 상기 색차 성분 블록의 샘플이 대응하는 휘도 성분 블록의 샘플 위치를 기준으로 소정의 거리만큼 쉬프트된 위치를 가지는지 여부를 나타내는, 영상 복호화 방법.
  7. 성분 간 예측 모드 리스트 및 소정의 색인 정보를 기초로, 색차 성분 블록의 성분 간 예측 모드를 결정하는 단계; 여기서, 상기 성분 간 예측 모드 리스트는, k개의 성분 간 예측 모드로 구성됨,
    상기 결정된 성분 간 예측 모드에 기초하여, 상기 색차 성분 블록의 성분 간 예측을 위한 참조 샘플을 결정하는 단계;
    상기 참조 샘플을 이용하여, 선형 예측 모델의 파라미터를 유도하는 단계; 및
    상기 선형 예측 모델의 파라미터를 이용하여, 상기 색차 성분 블록에 대해 성분 간 예측을 수행하는 단계를 포함하는, 영상 부호화 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 참조 샘플을 결정하는 단계는,
    상기 성분 간 예측을 위한 참조 샘플을 다운 샘플링하는 단계;
    상기 다운 샘플링된 참조 샘플 간의 크기 비교를 통해, 상기 다운 샘플링된 참조 샘플을 복수의 그룹으로 분류하는 단계; 및
    각 그룹에 속한 참조 샘플 전부 또는 일부의 평균값을 산출하는 단계를 더 포함하는, 영상 부호화 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 다운 샘플링은, 특정 위치의 참조 샘플에 대해서 선택적으로 수행되는, 영상 부호화 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 특정 위치는, 상기 색차 성분 블록 또는 상기 색차 성분 블록에 대응하는 휘도 성분 블록 중 적어도 하나에 관한 부호화 정보에 기초하여 결정되는, 영상 부호화 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 다운 샘플링은, 상기 특정 위치의 참조 샘플에 수직 방향, 수평 방향 또는 대각선 방향 중 적어도 하나에 인접한 이웃 샘플을 이용하여 수행되는, 영상 부호화 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 다운 샘플링은, 상기 휘도 성분 블록의 주변 블록의 가용성, CTU 관련 파라미터 또는 소정의 플래그 중 적어도 하나에 기초하여 수행되고,
    상기 플래그는, 상기 색차 성분 블록의 샘플이 대응하는 휘도 성분 블록의 샘플 위치를 기준으로 소정의 거리만큼 쉬프트된 위치를 가지는지 여부를 나타내는, 영상 부호화 방법.
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