KR20200140096A - 영상의 ａｉ 부호화 및 ａｉ 복호화 방법, 및 장치 - Google Patents

영상의 ａｉ 부호화 및 ａｉ 복호화 방법, 및 장치 Download PDF

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KR20200140096A
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Abstract

다운스케일용 DNN(deep neural network)을 통해 원본 영상으로부터 AI 다운스케일된 제 1 영상을 획득하고, 원본 영상의 주파수 변환 계수들의 값들에 기초하여 제 1 영상 내 아티팩트(artifact)가 존재하는 영역을 나타내는 아티팩트 정보를 생성하고, 아티팩트 정보에 기초하여 제 1 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리(post-processing)를 수행하고, 후처리된 제 1 영상을 제 1 부호화한 결과에 대응하는 영상 데이터, 및 아티팩트 정보를 포함하는 AI 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 AI 부호화 방법이 개시된다.

Description

영상의 ＡＩ 부호화 및 ＡＩ 복호화 방법, 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR PERFORMING ARTIFICIAL INTELLIGENCE ENCODING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE DECODING OF IMAGE}
본 개시는 영상 처리 분야에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 개시는 영상을 AI 기반으로 부호화 및 복호화하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
영상은 소정의 데이터 압축 표준, 예를 들어 MPEG (Moving Picture Expert Group) 표준 등을 따르는 코덱(codec)에 의해 부호화된 후 비트스트림의 형태로 기록매체에 저장되거나 통신 채널을 통해 전송된다.
고해상도/고화질의 영상을 재생, 저장할 수 있는 하드웨어의 개발 및 보급에 따라, 고해상도/고화질의 영상을 효과적으로 부호화 및 복호화할 수 있는 코덱의 필요성이 증대하고 있다.
일 실시예에 따른 영상의 AI 부호화 및 AI 복호화 방법, 및 장치는 낮은 비트레이트의 달성을 위해 AI 기반으로 영상을 부호화 및 복호화하는 것을 기술적 과제로 한다.
또한, 일 실시예에 따른 영상의 AI 부호화 및 AI 복호화 방법, 및 장치는 영상 내 아티팩트를 제거하여 영상의 퀄리티를 향상시키는 것을 기술적 과제로 한다.
일 실시예에 따른 AI 부호화 장치는 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 다운스케일용 DNN(deep neural network)을 통해 원본 영상으로부터 AI 다운스케일된 제 1 영상을 획득하고, 상기 원본 영상의 주파수 변환 계수들의 값들에 기초하여 상기 제 1 영상 내 아티팩트(artifact)가 존재하는 영역을 나타내는 아티팩트 정보를 생성하고, 상기 아티팩트 정보에 기초하여 상기 제 1 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리(post-processing)를 수행하고, 상기 후처리된 제 1 영상을 제 1 부호화한 결과에 대응하는 영상 데이터, 및 상기 아티팩트 정보를 포함하는 AI 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.
상기 아티팩트 정보는,
소정 크기를 갖는 아티팩트 맵을 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 원본 영상의 블록 단위 별 주파수 변환을 수행하여 블록 단위별 주파수 변환 계수들을 생성하고, 상기 원본 영상의 블록 단위 별 주파수 변환 계수들의 분포(distribution)에 기초하여 소정 기준에 부합하는지를 결정하고,상기 결정 결과에 기초하여 블록 단위 별로 미리 결정된 픽셀 값을 갖는 상기 아티팩트 맵을 생성할 수 있다.
상기 아티팩트 맵에 포함된 픽셀들 중 상기 소정 기준에 부합하는 블록 단위 내 픽셀들은 제 1 픽셀 값을 갖고, 상기 소정 기준에 부합하지 않는 블록 단위 내 픽셀들은 제 2 픽셀 값을 갖는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 프로세서는,
상기 아티팩트 맵을 모폴로지(morphology) 처리하거나, 스무딩(smoothing) 처리하거나, 심리스(seamless) 처리할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 원본 영상의 아티팩트 맵과 이전 영상의 적어도 하나의 아티팩트 맵을 비교하고, 상기 비교 결과에 기초하여 상기 제 1 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 원본 영상의 아티팩트 맵 내 제 1 값을 갖는 제1 블록에 대응하는 N개(N은 정수)의 이전 영상의 아티팩트 맵 내 N개의 제2 블록 중 제 1 값을 갖는 블록이 K개(K는 정수) 이상인지를 결정하고, 상기 결정 결과에 기초하여 상기 제 1 블록 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행할 수 있다.
상기 프로세서는, 원본 영상의 제1 블록의 변환 계수와 상기 제 1 블록과 동일한 위치에 있는(co-located) 적어도 하나의 이전 원본 영상의 제2 블록의 변환 계수 간 SAD(Sum of Absolute Difference)를 산출하고, 상기 산출된 SAD가 소정의 범위 내에 있는지를 결정하고, 상기 결정 결과에 기초하여 상기 제 1 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행하고, 상기 제1 블록은 상기 아티팩트 정보에 기초하여 결정된 블록일 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 원본 영상의 움직임 벡터 및 상기 원본 영상의 옵티컬 플로우(Optical Flow) 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제 1 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리(post-processing)를 수행할 수 있다.
상기 후처리는, 상기 아티팩트 정보에 기초하여 상기 제 1 영상 내 아티팩트가 존재하는 영역에 소정의 필터를 적용하는 것을 포함할 수 있다.
상기 후처리는, 상기 아티팩트 정보에 기초하여 상기 제 1 영상 내 아티팩트가 존재하는 영역에 대응하는 원본 영상 내 대응 영역에 필터를 적용하여 다운스케일된 영역을 생성하고, 상기 제 1 영상 내 아티팩트가 존재하는 영역 내 픽셀의 픽셀 값을 상기 다운스케일된 영역 내 픽셀의 픽셀 값으로 변경하는 것을 포함할 수 있다.
상기 필터는 가우시안 필터(Gaussian Filter) 및 로우패스 필터(Lowpass Filter) 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 로우패스 필터의 컷-오프 주파수는 상기 제 1 영상 내 아티팩트가 존재하는 영역에 대응하는 상기 원본 영상 내 대응 영역의 주파수 변환 계수들 중 고주파수 영역에 위치하는 변환 계수들의 최대값에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 필터는 바이큐빅 필터(Bi-cubic filter), 바이리니어 필터(Bi-linear filter), 및 란초스 필터(Lanczos filter) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 소정 기준은, 블록 단위별로 원본 영상의 저주파수 변환 계수들의 값들의 합과 원본 영상의 고주파수 영역 내 변환 계수들의 변환 계수들의 값들의 합의 제1 비교 결과, 상기 고주파수 영역의 변환 계수들의 최대값과 최대값을 갖는 제1 변환 계수의 주변 변환 계수들의 값들의 제 1 합과 상기 저주파수 영역의 변환 계수들의 최대값과 최대값을 갖는 제 2 변환 계수의 주변 변환 계수들의 값들의 합의 제 2 비교 결과, 상기 고주파수 영역의 변환 계수들의 합과 상기 고주파수 영역 내 제 1 합 간의 제 3 비교 결과, 소정의 값보다 큰 값을 갖는 변환 계수의 개수와 소정의 값 간의 제 4 비교 결과 중 적어도 하나의 비교 결과에 기초할 수 있다.
일 실시예에 따른 AI 복호화 방법은 제 1 영상의 제 1 부호화 결과 생성된 영상 데이터, 및 아티팩트 존재 영역을 나타내는 아티팩트 정보를 포함하는 AI 데이터를 획득하는 단계; 상기 영상 데이터를 제 1 복호화하여 상기 제 1 영상에 대응하는 제 2 영상을 생성하는 단계; 업스케일링용 DNN을 통해 상기 제 2 영상으로부터 AI 업스케일된 제 3 영상을 획득하는 단계; 및 상기 아티팩트 정보 및 상기 제 3 영상을 화질 엔진으로 출력하는 단계를 포함하며, 상기 아티팩트 정보는 원본 영상과 관련된 주파수 변환 계수들의 값들에 기초하여 결정된 정보이고, 상기 화질 엔진은, 상기 아티팩트 정보에 기초하여 상기 제 3 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상의 AI 부호화 방법은 다운스케일용 DNN(deep neural network)을 통해 원본 영상으로부터 AI 다운스케일된 제 1 영상을 획득하는 단계;상기 원본 영상과 관련된 주파수 변환 계수들의 값들에 기초하여 상기 제 1 영상 내 아티팩트(artifact)가 존재하는 영역을 나타내는 아티팩트 정보를 생성하는 단계; 및 상기 아티팩트 정보에 기초하여 상기 제 1 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행하는 단계; 및 상기 후처리된 제 1 영상을 제 1 부호화한 결과에 대응하는 영상 데이터, 및 상기 아티팩트 정보를 포함하는 AI 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상의 AI 복호화 장치는, 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는 제 1 영상의 제 1 부호화 결과 생성된 영상 데이터, 및 아티팩트 존재 영역을 나타내는 아티팩트 정보를 포함하는 AI 데이터를 획득하고, 상기 영상 데이터를 제 1 복호화하여 상기 제 1 영상에 대응하는 제 2 영상을 생성하고, 업스케일용 DNN을 통해 상기 제 2 영상으로부터 AI 스케일된 제 3 영상을 획득하고, 상기 아티팩트 정보 및 상기 제 3 영상을 화질 엔진으로 출력하는 출력하되, 상기 아티팩트 정보는 원본 영상과 관련된 주파수 변환 계수들의 값들에 기초하여 결정된 정보이고, 상기 화질 엔진은, 상기 아티팩트 정보에 기초하여 상기 제 3 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에 따른 AI 부호화 및 AI 복호화 방법, 및 장치는 AI 기반의 영상 부호화 및 복호화를 통해 영상을 낮은 비트레이트로 처리할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 영상의 AI 부호화 및 AI 복호화 방법, 및 장치는 영상 내 아티팩트를 제거하여 영상의 퀄리티를 향상시킬 수 있다.
다만, 일 실시예에 따른 AI 부호화 및 AI 복호화 방법, 및 장치가 달성할 수 있는 효과는 이상에서 언급한 것들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 일 실시예에 따른 AI 부호화 과정 및 AI 복호화 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 AI 복호화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 제 2 영상의 AI 업스케일을 위한 제 2 DNN을 나타내는 예시적인 도면이다.
도 4는 컨볼루션 레이어에 의한 컨볼루션 연산을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 여러 영상 관련 정보들과 여러 DNN 설정 정보들 사이의 매핑 관계를 나타내는 예시적인 도면이다.
도 6은 복수의 프레임으로 구성된 제 2 영상을 도시하는 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 AI 부호화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 8은 원본 영상의 AI 다운스케일을 위한 제 1 DNN을 나타내는 예시적인 도면이다.
도 9는 제 1 DNN 및 제 2 DNN을 훈련시키는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 다른 실시예에 따른 AI 부호화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 11은 AI 부호화 장치가 원본 영상의 주파수 변환 계수들의 값들에 기초하여 아티팩트 맵을 결정하고, 아티팩트 맵을 기초로 제 1 영상을 후처리하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 원본 영상에 포함된 블록 내 변환 계수들의 분포를 기초로 아티팩트 영역을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13a는 원본 영상으로부터 다운스케일된 제 1 영상에 나타나는 공간적인 에일리어싱 아티팩트(Spatial Aliasing Artifact)를 도시하는 예시적인 도면이다.
도 13b는 원본 영상으로부터 다운스케일된 제 1 영상에 나타나는 시공간적인 에일리어싱 아티팩트(Spatio-temporal Aliasing Artifact)를 도시하는 예시적인 도면이다.
도 13c는 원본 영상으로부터 다운스케일된 제 1 영상에 나타나는 시공간적인 에일리어싱 아티팩트(Spatio-temporal Aliasing Artifact) 중 사람에 눈에 띄는 시공간적인 에일리어싱 아티팩트를 설명하기 위한 도면이다.
도 13d는 원본 영상으로부터 다운스케일된 제 1 영상에 나타나는 공간적인 에일리어싱 아티팩트(Spatial Aliasing Artifact) 중 사람의 눈에 띄는 공간적인 에일리어싱 아티팩트를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 원본 영상 및 제 1 영상을 블록 단위로 분할한 모습을 나타내는 예시적인 도면이다.
도 15a 내지 15b는 아웃라이어(Outlier)가 제거되기 전과 후의 아티팩트 맵을 나타내는 도면이다.
도 16a 내지 16b는 일 실시예에 따라 AI 부호화 장치가 아웃라이어를 제거하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 17a 내지 17b는 다른 실시예에 따라 AI 부호화 장치가 아웃라이어를 제거하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 18a 내지 18e는 일 실시예에 따른 아티팩트 맵의 후처리 적용 영역에 대하여 스무딩 처리 및 심리스 처리를 수행하여 아티팩트 맵을 보정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 19는 직전 프레임들의 아티팩트 맵 내 동일한 위치(co-loacated)의 블록과 현재 프레임의 아티팩트 맵 내 블록을 비교하여 아티팩트 영역을 보정하는 방법을 설명하기 위한 방법이다.
도 20a는 다른 실시예에 따른 AI 부호화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 20b는 또 다른 실시예에 따른 AI 부호화 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 21은 또 다른 실시예에 따른 AI 복호화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 22a는 화질 엔진을 도시하는 도면이다.
도 22b는 AI 복호화 장치가 아티팩트 정보에 기초하여 소정 크기의 마스크 형태의 로우패스 필터의 세기를 조절하고, 필터링을 수행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 23은 또 다른 실시예에 따른 AI 복호화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 24은 다른 실시예에 따른 AI 복호화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 개시는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고, 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 개시의 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시는 여러 실시예들의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제 1, 제 2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 '~부(유닛)', '모듈' 등으로 표현되는 구성요소는 2개 이상의 구성요소가 하나의 구성요소로 합쳐지거나 또는 하나의 구성요소가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화될 수도 있다. 또한, 이하에서 설명할 구성요소 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성요소가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성요소 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성요소에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
또한, 본 명세서에서, '영상(image)' 또는 '픽처'는 비디오의 정지영상, 복수의 연속된 정지영상(또는 프레임)으로 구성된 동영상, 또는 비디오를 나타낼 수 있다.
또한, 본 명세서에서 'DNN(deep neural network)'은 뇌 신경을 모사한 인공신경망 모델의 대표적인 예시로써, 특정 알고리즘을 사용한 인공신경망 모델로 한정되지 않는다.
또한, 본 명세서에서 '파라미터'는 뉴럴 네트워크를 이루는 각 레이어의 연산 과정에서 이용되는 값으로서 예를 들어, 입력 값을 소정 연산식에 적용할 때 이용되는 가중치를 포함할 수 있다. 또한, 파라미터는 매트릭스 형태로 표현될 수 있다. 파라미터는 훈련의 결과로 설정되는 값으로서, 필요에 따라 별도의 훈련 데이터(training data)를 통해 갱신될 수 있다.
또한, 본 명세서에서 '제 1 DNN'은 영상의 AI 다운스케일을 위해 이용되는 DNN을 의미하고, '제 2 DNN'은 영상의 AI 업스케일을 위해 이용되는 DNN을 의미한다.
또한, 본 명세서에서 'DNN 설정 정보'는 DNN을 구성하는 요소와 관련된 정보로서 전술한 파라미터를 포함한다. DNN 설정 정보를 이용하여 제 1 DNN 또는 제 2 DNN이 설정될 수 있다.
또한, 본 명세서에서 '원본 영상'은 AI 부호화의 대상이 되는 영상을 의미하고, '제 1 영상'은 AI 부호화 과정에서 원본 영상의 AI 다운스케일 결과 생성된 영상을 의미한다. 또한, '제 2 영상'은 AI 복호화 과정에서 제 1 복호화를 통해 생성된 영상을 의미하고, '제 3 영상'은 AI 복호화 과정에서 제 2 영상을 AI 업스케일하여 생성된 영상을 의미한다.
또한, 본 명세서에서 'AI 다운스케일'은 AI 기반으로 영상의 해상도를 감소시키는 처리를 의미하고, '제 1 부호화'는 주파수 변환 기반의 영상 압축 방법에 의한 부호화 처리를 의미한다. 또한, '제 1 복호화'는 주파수 변환 기반의 영상 복원 방법에 의한 복호화 처리를 의미하고, 'AI 업스케일'은 AI 기반으로 영상의 해상도를 증가시키는 처리를 의미한다.
도 1은 일 실시예에 따른 AI(artificial intelligence) 부호화 과정 및 AI 복호화 과정을 설명하기 위한 도면이다.
전술한 바와 같이 영상의 해상도가 급격히 커짐에 따라 부호화/복호화를 위한 정보 처리량이 많아지게 되고, 이에 따라 영상의 부호화 및 복호화 효율을 향상시키기 위한 방안이 필요하다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 해상도가 큰 원본 영상(105)을 AI 다운스케일(110)하여 제 1 영상(115)을 생성한다. 그리고, 상대적으로 작은 해상도의 제 1 영상(115)을 대상으로 하여 제 1 부호화(120) 및 제 1 복호화(130)를 수행하므로, 원본 영상(105)을 대상으로 하여 제 1 부호화(120) 및 제 1 복호화(130)를 수행하는 경우에 비해 처리되는 비트레이트를 크게 감소시킬 수 있다.
도 1을 참조하여 상세히 설명하면, 일 실시예는 AI 부호화 과정에서, 원본 영상(105)을 AI 다운스케일(110)하여 제 1 영상(115)을 생성하고, 제 1 영상(115)을 제 1 부호화(120)한다. AI 복호화 과정에서는, AI 부호화 결과 생성된 AI 데이터와 영상 데이터를 포함하는 AI 부호화 데이터를 수신하고, 제 1 복호화(130)를 통해 제 2 영상(135)을 생성하고, 제 2 영상(135)을 AI 업스케일(140)하여 제 3 영상(145)을 생성한다.
AI 부호화 과정을 좀 더 상세히 살펴보면, 원본 영상(105)을 입력받으면, 소정 해상도 또는 소정 화질의 제 1 영상(115)을 생성하기 위해 원본 영상(105)을 AI 다운스케일(110)한다. 이때, AI 다운스케일(110)은 AI 기반으로 수행되는데, AI 다운스케일(110)을 위한 AI는 제 2 영상(135)의 AI 업스케일(140)을 위한 AI와 연계되어 훈련되어야(trained connectively) 한다. 왜냐하면, AI 다운스케일(110)을 위한 AI와 AI 업스케일(140)을 위한 AI가 분리되어 훈련되는 경우, AI 부호화 대상인 원본 영상(105)과 AI 복호화를 통해 복원된 제 3 영상(145) 사이의 차이가 커지게 되기 때문이다.
본 개시의 실시예에서는, AI 부호화 과정과 AI 복호화 과정에서 이러한 연계 관계를 유지하기 위해, AI 데이터를 이용할 수 있다. 따라서, AI 부호화 과정을 통해 생성된 AI 데이터는 업스케일 타겟을 나타내는 정보를 포함하여야 하고, AI 복호화 과정에서는 AI 데이터에 기초하여 확인되는 업스케일 타겟에 따라 제 2 영상(135)을 AI 업스케일(140)하여야 한다.
AI 다운스케일(110)을 위한 AI 및 AI 업스케일(140)을 위한 AI는 DNN(deep neural network)으로 구현될 수 있다. 도 9를 참조하여 후술하는 바와 같이, 제 1 DNN과 제 2 DNN은 소정 타겟 하에 손실 정보의 공유를 통해 연계 훈련되므로, AI 부호화 장치는 제 1 DNN과 2 DNN이 연계 훈련할 때 이용된 타겟 정보를 AI 복호화 장치로 제공하고, AI 복호화 장치는 제공받은 타겟 정보에 기초하여 제 2 영상(135)을 타겟하는 해상도로 AI 업스케일(140)할 수 있다.
도 1에 도시된 제 1 부호화(120) 및 제 1 복호화(130)에 대해 상세히 설명하면, 원본 영상(105)으로부터 AI 다운스케일(110)된 제 1 영상(115)은 제 1 부호화(120)를 통해 정보량이 감축될 수 있다. 제 1 부호화(120)는, 제 1 영상(115)을 예측하여 예측 데이터를 생성하는 과정, 제 1 영상(115)과 예측 데이터 사이의 차이에 해당하는 잔차 데이터를 생성하는 과정, 공간 영역 성분인 잔차 데이터를 주파수 영역 성분으로 변환(transformation)하는 과정, 주파수 영역 성분으로 변환된 잔차 데이터를 양자화(quantization)하는 과정 및 양자화된 잔차 데이터를 엔트로피 부호화하는 과정 등을 포함할 수 있다. 이와 같은 제 1 부호화(120)은 MPEG-2, H.264 AVC(Advanced Video Coding), MPEG-4, HEVC(High Efficiency Video Coding), VC-1, VP8, VP9 및 AV1(AOMedia Video 1) 등 주파수 변환을 이용한 영상 압축 방법 중의 하나를 통해 구현될 수 있다.
제 1 영상(115)에 대응하는 제 2 영상(135)은 영상 데이터의 제 1 복호화(130)를 통해 복원될 수 있다. 제 1 복호화(130)는, 영상 데이터를 엔트로피 복호화하여 양자화된 잔차 데이터를 생성하는 과정, 양자화된 잔차 데이터를 역양자화하는 과정, 주파수 영역 성분의 잔차 데이터를 공간 영역 성분으로 변환하는 과정, 예측 데이터를 생성하는 과정 및 예측 데이터와 잔차 데이터를 이용하여 제 2 영상(135)을 복원하는 과정 등을 포함할 수 있다. 이와 같은 제 1 복호화(130) 과정은 제 1 부호화(120) 과정에서 사용된 MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9 및 AV1 등 주파수 변환을 이용한 영상 압축 방법 중의 하나에 대응되는 영상 복원 방법을 통해 구현될 수 있다.
AI 부호화 과정을 통해 생성된 AI 부호화 데이터는, 제 1 영상(115)의 제 1 부호화(120) 결과 생성된 영상 데이터 및 원본 영상(105)의 AI 다운스케일(110)과 관련된 AI 데이터를 포함할 수 있다. 영상 데이터는 제 1 복호화(130) 과정에서 이용될 수 있으며, AI 데이터는 AI 업스케일(140) 과정에서 이용될 수 있다.
영상 데이터는 비트스트림 형태로 전송될 수 있다. 영상 데이터는 제 1 영상(115) 내 픽셀 값들에 기초하여 생성되는 데이터, 예를 들어, 제 1 영상(115)과 제 1 영상(115)의 예측 데이터 사이의 차이인 잔차 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 영상 데이터는 제 1 영상(115)의 제 1 부호화(120) 과정에서 이용된 정보들을 포함한다. 예를 들어, 영상 데이터는 제 1 영상(115)을 제 1 부호화(120)하는데 이용된 모드(mode) 정보(예를 들어, 예측 모드 정보, 움직임 정보 등) 및 제 1 부호화(120)에서 이용된 양자화 파라미터 관련 정보 등을 포함할 수 있다. 영상 데이터는 MPEG-2, H.264 AVC, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9 및 AV1 등 주파수 변환을 이용하는 영상 압축 방법 중 제 1 부호화(120) 과정에서 이용된 영상 압축 방법의 규칙, 예를 들어, 신택스(syntax)에 따라 생성될 수 있다.
AI 데이터는 제 2 DNN에 기반한 AI 업스케일(140)에 이용된다. 전술한 바와 같이, 제 1 DNN과 제 2 DNN은 연계 훈련되기 때문에, AI 데이터는 제 2 DNN을 통한 제 2 영상(135)의 정확한 AI 업스케일(140)이 수행될 수 있게 하는 정보를 포함한다. AI 복호화 과정에서는 AI 데이터에 기반하여 제 2 영상(135)을 타겟하는 해상도 및 화질로 AI 업스케일(140)할 수 있다.
AI 데이터는 비트스트림의 형태로 영상 데이터와 함께 전송될 수 있다. 또는, 구현예에 따라, AI 데이터는 프레임이나 패킷 형태로 영상 데이터와 구분되어 전송될 수도 있다. AI 부호화 결과 생성된 영상 데이터와 AI 데이터는 동일한 네트워크 또는 서로 상이한 네트워크를 통해 전송될 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 AI 복호화 장치(200)의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 AI 복호화 장치(200)는 수신부(210) 및 AI 복호화부(230)를 포함할 수 있다. 수신부(210)는 통신부(212), 파싱부(214) 및 출력부(216)를 포함할 수 있다. AI 복호화부(230)는 제 1 복호화부(232) 및 AI 업스케일부(234)를 포함할 수 있다.
수신부(210)는 AI 부호화 결과 생성된 AI 부호화 데이터를 수신 및 파싱하고, 영상 데이터와 AI 데이터를 구분하여 AI 복호화부(230)로 출력한다.
구체적으로, 통신부(212)는 네트워크를 통해 AI 부호화 결과 생성된 AI 부호화 데이터를 수신한다. AI 부호화 결과 생성된 AI 부호화 데이터는 영상 데이터와 AI 데이터를 포함한다. 영상 데이터와 AI 데이터는 동종 네트워크 또는 이종 네트워크를 통해 수신될 수 있다.
파싱부(214)는 통신부(212)를 통해 수신된 AI 부호화 데이터를 전달받아 파싱(parsing)하여 영상 데이터와 AI 데이터로 구분한다. 예를 들어, 통신부(212)로부터 획득된 데이터의 헤더를 읽어, 해당 데이터가 영상 데이터인지 또는 AI 데이터인지를 구분할 수 있다. 일 예에서, 파싱부(214)는 통신부(212)를 통해 수신된 데이터의 헤더를 통해 영상 데이터와 AI 데이터를 구분하여 출력부(216)로 전달하고, 출력부(216)는 각각의 구분된 데이터를 제 1 복호화부(232) 및 AI 업스케일부(234)로 전달한다. 이 때, AI 부호화 데이터에 포함된 영상 데이터가 소정의 코덱(예를 들어, MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9 또는 AV1)을 통해 생성된 영상 데이터인 것으로 확인할 수도 있다. 이 경우, 영상 데이터가 상기 확인된 코덱으로 처리될 수 있도록, 출력부(216)를 통해 해당 정보를 제 1 복호화부(232)로 전달할 수 있다.
일 실시예에서, 파싱부(214)가 파싱하는 AI 부호화 데이터는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium) 등을 포함하는 데이터 저장 매체로부터 획득된 것일 수도 있다.
제 1 복호화부(232)는 영상 데이터에 기초하여 제 1 영상(115)에 대응하는 제 2 영상(135)을 복원한다. 제 1 복호화부(232)에 의해 생성된 제 2 영상(135)은 AI 업스케일부(234)로 제공된다. 구현예에 따라서는, 영상 데이터에 포함된 모드 정보(예를 들어, 예측 모드 정보, 움직임 정보 등), 양자화 파라미터 정보 등의 제 1 복호화 관련 정보가 AI 업스케일부(234)로 더 제공될 수 있다.
AI 데이터를 수신한 AI 업스케일부(234)는 AI 데이터에 기초하여 제 2 영상(135)을 AI 업스케일한다. 구현예에 따라서는, 영상 데이터에 포함된 모드 정보, 양자화 파라미터 정보 등의 제 1 복호화 관련 정보를 더 이용하여 AI 업스케일 할 수 있다.
일 실시예에 따른 수신부(210) 및 AI 복호화부(230)는 개별적인 장치로 설명되었으나, 하나의 프로세서를 통해 구현될 수 있다. 이 경우, 전용 프로세서로 구현될 수도 있고, AP 또는 CPU, GPU와 같은 범용 프로세서와 S/W의 조합을 통해 구현될 수도 있다. 또한, 전용 프로세서의 경우, 본 개시의 실시예를 구현하기 위한 메모리를 포함하여 구현되거나, 외부 메모리를 이용하기 위한 메모리 처리부를 포함하여 구현될 수 있다.
또한, 수신부(210) 및 AI 복호화부(230)는 하나 이상의 프로세서로 구성될 수도 있다. 이 경우, 전용 프로세서들의 조합으로 구현될 수도 있고, AP 또는 CPU, GPU와 같은 다수의 범용 프로세서들과 S/W의 조합을 통해 구현될 수도 있다. 마찬가지로 AI 업스케일부(234)와 제 1 복호화부(232)도 각각 서로 다른 프로세서로 구현될 수 있다.
AI 업스케일부(234)로 제공되는 AI 데이터는, 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수 있게 하는 정보들을 포함한다. 이때, 업스케일 타겟은 제 1 DNN의 다운스케일에 대응하여야 한다. 따라서, AI 데이터는 제 1 DNN의 다운스케일 타겟을 확인할 수 있는 정보가 포함되어야 한다.
AI 데이터에 포함된 정보를 구체적으로 예시하면, 원본 영상(105)의 해상도와 제 1 영상(115)의 해상도의 차이 정보, 제 1 영상(115) 관련 정보가 있다.
차이 정보는, 원본 영상(105) 대비 제 1 영상(115)의 해상도 변환 정도에 대한 정보(예를 들어, 해상도 변환률 정보)로 표현될 수 있다. 그리고, 복원된 제 2 영상(135)의 해상도를 통해 제 1 영상(115)의 해상도를 알게 되고 이를 통해 해상도 변환 정도를 확인할 수 있기 때문에, 차이 정보는 원본 영상(105)의 해상도 정보만으로 표현될 수도 있다. 여기서 해상도 정보는 가로/세로의 화면 사이즈로 표현될 수도 있고, 비율(16:9, 4:3 등)과 한 축의 사이즈로 표현될 수도 있다. 또한, 기 설정된 해상도 정보가 있는 경우는 인덱스 또는 플래그의 형태로 표현될 수도 있다.
그리고, 제 1 영상(115) 관련 정보는, 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과 생성된 영상 데이터의 비트레이트 및 제 1 영상(115)의 제 1 부호화시 이용된 코덱 타입 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
차이 정보와 제 1 영상(115) 관련 정보는 하나의 AI 데이터로 전달될 수도 있고, 필요에 따라 각각 전달되어 처리될 수도 있다.
AI 업스케일부(234)는 AI 데이터에 포함된 차이 정보 및 제 1 영상(115) 관련 정보 중 적어도 하나에 기초하여 제 2 영상(135)의 업스케일 타겟을 결정할 수 있다. 업스케일 타겟은 예를 들어, 제 2 영상(135)을 어느 정도의 해상도로 업스케일하여야 하는지를 나타낼 수 있다. AI 업스케일부(234)는 업스케일 타겟이 결정되면, 업스케일 타겟에 대응하는 제 3 영상(145)을 생성하기 위해 제 2 DNN을 통해 제 2 영상(135)을 AI 업스케일한다.
AI 업스케일부(234)가 업스케일 타겟에 맞춰 제 2 영상(135)을 AI 업스케일하는 방법을 설명하기에 앞서, 제 2 DNN을 통한 AI 업스케일 과정에 대해 도 3 및 도 4를 참조하여 설명한다.
도 3은 제 2 영상(135)의 AI 업스케일을 위한 제 2 DNN(300)을 나타내는 예시적인 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 제 2 영상(135)은 제 1 컨볼루션 레이어(310)로 입력된다. 도 3에 도시된 제 1 컨볼루션 레이어(310)에 표시된 3X3X4는 3 x 3의 크기의 4개의 필터 커널을 이용하여 1개의 입력 영상에 대해 컨볼루션 처리를 하는 것을 예시한다. 컨볼루션 처리 결과 4개의 필터 커널에 의해 생성된 4개의 특징 맵은 각각 제 1 활성화 레이어(320)로 입력된다. 제 1 활성화 레이어(320)는 각각의 특징 맵에 대해 비선형(Non-linear) 특성을 부여할 수 있다. 제 1 활성화 레이어(320)는 시그모이드 함수(sigmoid function), Tanh 함수, ReLU(Rectified Linear Unit) 함수 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
제 1 활성화 레이어(320)에서 비선형 특성을 부여하는 것은, 제 1 컨볼루션 레이어(310)를 통한 출력인, 특징 맵의 일부 샘플 값을 변경하여 출력하는 것을 의미한다. 이때, 변경은 비선형 특성을 적용하여 수행된다.
제 1 활성화 레이어(320)의 출력이 제 2 컨볼루션 레이어(330)로 입력된다. 제 2 컨볼루션 레이어(330)에 표시된 3X3X4는 3 x 3의 크기의 4개의 필터 커널을 이용하여 입력 데이터에 대해 컨볼루션 처리하는 것을 예시한다. 제 2 컨볼루션 레이어(330)의 출력은 제 2 활성화 레이어(340)로 입력된다. 제 2 활성화 레이어(340)는 입력 데이터에 대해 비선형 특성을 부여할 수 있다.
제 2 활성화 레이어(340)의 출력은 제 3 컨볼루션 레이어(350)로 입력된다. 도 3에 도시된 제 3 컨볼루션 레이어(350)에 표시된 3X3X1는 3 x 3의 크기의 1개의 필터 커널을 이용하여 1개의 출력 영상을 만들기 위해 컨볼루션 처리를 하는 것을 예시한다. 제 3 컨볼루션 레이어(350)는 최종 영상을 출력하기 위한 레이어로서 1개의 필터 커널을 이용하여 1개의 출력을 생성한다. 본 개시의 예시에 따르면, 제 3 컨볼루션 레이어(350)는 컨벌루션 연산 결과를 통해 제 3 영상(145)을 출력할 수 있다.
제 2 DNN(300)의 제 1 컨볼루션 레이어(310), 제 2 컨볼루션 레이어(330) 및 제 3 컨볼루션 레이어(350)의 필터 커널의 개수, 필터 커널의 파라미터 등을 나타내는 DNN 설정 정보는 후술하는 바와 같이 복수 개일 수 있는데, 복수의 DNN 설정 정보는 제 1 DNN의 복수의 DNN 설정 정보와 연계되어야 한다. 제 2 DNN의 복수의 DNN 설정 정보와 제 1 DNN의 복수의 DNN 설정 정보 사이의 연계는, 제 1 DNN 및 제 2 DNN의 연계 학습을 통해 구현될 수 있다.
도 3은 제 2 DNN(300)이 세 개의 컨볼루션 레이어(310, 330, 350)와 두 개의 활성화 레이어(320, 340)를 포함하고 있는 것으로 도시하고 있으나, 이는 하나의 예시일 뿐이며, 구현예에 따라서, 컨볼루션 레이어 및 활성화 레이어의 개수는 다양하게 변경될 수 있다. 또한, 구현예에 따라서, 제 2 DNN(300)은 RNN(recurrent neural network)을 통해 구현될 수도 있다. 이 경우는 본 개시의 예시에 따른 제 2 DNN(300)의 CNN 구조를 RNN 구조로 변경하는 것을 의미한다.
도 4를 참조하여, 컨볼루션 레이어의 컨볼루션 연산에 대해 보다 상세히 설명한다.
미리 결정된 2차원의 크기를 갖는 필터 커널(430)(도 4에서는 3 X 3 크기의 필터 커널)의 파라미터들과 그에 대응하는 입력 영상(410) 내 픽셀 값들 사이의 곱 연산 및 덧셈 연산을 통해 특징 맵(450)이 생성될 수 있다.
도 4는 특징 맵(450)의 샘플 값을 획득하기 위한 필터 커널(430)과 입력 영상(410) 사이의 컨볼루션 연산을 도시하고 있다.
도 4에서 입력 영상(410)에 표시된 I1 내지 I49는 입력 영상(410) 내 픽셀들을 나타내고, 필터 커널(430)에 표시된 F1 내지 F9는 필터 커널(430)의 파라미터들을 나타낸다. 또한, 특징 맵(450)에 표시된 M1 내지 M9는 특징 맵(450)의 샘플들을 나타낸다. 필터 커널(430)의 파라미터는, 제 1 DNN과의 연계 학습을 통해 그 값이 최적화될 수 있다. 후술하는 바와 같이, AI 업스케일부(234)는 필터 커널의 파라미터를, AI 데이터에 기초하여 결정한 업스케일 타겟에 대응하는 파라미터로 세팅함으로써, 다운스케일 타겟에 대응하는 업스케일 타겟으로 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수 있다.
컨볼루션 연산 과정에서, 입력 영상(410)의 I1, I2, I3, I8, I9, I10, I15, I16, I17의 픽셀 값들 각각과 필터 커널(430)의 F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8 및 F9 각각의 곱 연산이 수행되고, 곱 연산의 결과 값들을 조합(예를 들어, 덧셈 연산)한 값이 특징 맵(450)의 M1의 값으로 할당될 수 있다. 컨볼루션 연산의 스트라이드(stride)가 2라면, 입력 영상(410)의 I3, I4, I5, I10, I11, I12, I17, I18, I19의 픽셀 값들 각각과 필터 커널(430)의 F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8 및 F9 각각의 곱 연산이 수행되고, 곱 연산의 결과 값들을 조합한 값이 특징 맵(450)의 M2의 값으로 할당될 수 있다.
필터 커널(430)이 입력 영상(410)의 마지막 픽셀에 도달할 때까지 스트라이드에 따라 이동하는 동안 입력 영상(410) 내 픽셀 값들과 필터 커널(430)의 파라미터들 사이의 컨볼루션 연산이 수행됨으로써, 소정 크기를 갖는 특징 맵(450)이 획득될 수 있다.
본 개시에 따르면, 제 1 DNN과 제 2 DNN의 연계 훈련을 통해 제 2 DNN의 파라미터들, 예를 들어, 필터 커널(430)의 F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8 및 F9의 값이 최적화될 수 있다. 전술한 바와 같이, AI 업스케일부(234)는 AI 데이터에 기초하여, 제 1 DNN의 다운스케일 타겟에 대응하는 업스케일 타겟을 결정하고, 결정된 업스케일 타겟에 대응하는 파라미터들을 필터 커널(430)의 F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8 및 F9의 값으로 결정할 수 있다.
도 4와 관련하여 설명한 컨볼루션 연산 과정은 하나의 예시일 뿐이며, 이에 한정되는 것은 아니다.
이하에서, AI 업스케일부(234)가 업스케일 타겟에 맞춰 제 2 영상(135)을 AI 업스케일하는 방법을 설명한다.
일 실시예에서, AI 업스케일부(234)는 제 2 DNN에 세팅 가능한 복수의 DNN 설정 정보를 저장할 수 있다.
여기서, DNN 설정 정보는 제 2 DNN에 포함되는 컨볼루션 레이어의 수, 컨볼루션 레이어별 필터 커널의 개수 및 각 필터 커널의 파라미터 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다. 복수의 DNN 설정 정보는 다양한 업스케일 타겟에 각각 대응될 수 있으며, 특정 업스케일 타겟에 대응되는 DNN 설정 정보에 기반하여 제 2 DNN이 동작할 수 있다. DNN 설정 정보에 따라 제 2 DNN이 서로 다른 구조를 가질 수 있다. 예를 들어, 어느 DNN 설정 정보에 따라 제 2 DNN이 3개의 컨볼루션 레이어를 포함할 수 있고, 다른 DNN 설정 정보에 따라 제 2 DNN이 4개의 컨볼루션 레이어를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, DNN 설정 정보는 제 2 DNN에서 사용되는 필터 커널의 파라미터만을 포함할 수도 있다. 이 경우, 제 2 DNN의 구조는 변경되지 않는 대신, DNN 설정 정보에 따라 내부의 필터 커널의 파라미터만이 달라질 수 있다.
AI 업스케일부(234)는 복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상(135)의 AI 업스케일을 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 여기서 사용되는 복수의 DNN 설정 정보 각각은 미리 결정된 해상도 및/또는 미리 결정된 화질의 제 3 영상(145)을 생성하기 위한 정보로, 제 1 DNN과 연계하여 훈련된 것이다.
예를 들어, 복수의 DNN 설정 정보 중 어느 하나의 DNN 설정 정보는 제 2 영상(135)의 해상도보다 2배 큰 해상도의 제 3 영상(145), 예를 들어, 2K (2048*1080)의 제 2 영상(135)보다 2배 큰 4K(4096*2160)의 제 3 영상(145)을 생성하기 위한 정보들을 포함할 수 있고, 다른 하나의 DNN 설정 정보는 제 2 영상(135)의 해상도보다 4배 큰 해상도의 제 3 영상(145), 예를 들어, 2K (2048*1080)의 제 2 영상(135)보다 4배 큰 8K(8192*4320)의 제 3 영상(145)을 생성하기 위한 정보들을 포함할 수 있다.
복수의 DNN 설정 정보 각각은 AI 부호화 장치(600)의 제 1 DNN의 DNN 설정 정보와 연계되어 만들어진 것이며, AI 업스케일부(234)는 제 1 DNN의 DNN 설정 정보의 축소 비율에 대응되는 확대 비율에 따라 복수의 DNN 설정 정보 중 하나의 DNN 설정 정보를 획득한다. 이를 위해, AI 업스케일부(234)는 제 1 DNN의 정보를 확인하여야 한다. 제 1 DNN의 정보를 AI 업스케일부(234)가 확인하기 위해, 일 실시예에 따른 AI 복호화 장치(200)는 AI 부호화 장치(600)로부터 제 1 DNN의 정보를 포함하는 AI 데이터를 수신한다.
다시 말하면, AI 업스케일부(234)는 AI 부호화 장치(600)로부터 수신되는 정보들을 이용하여, 제 1 영상(115)을 생성하기 위해 이용된 제 1 DNN의 DNN 설정 정보가 타겟하는 정보를 확인하고, 그와 연계 훈련된 제 2 DNN의 DNN 설정 정보를 획득할 수 있는 것이다.
복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상(135)의 AI 업스케일을 위한 DNN 설정 정보가 획득되면, 획득된 DNN 설정 정보에 따라 동작하는 제 2 DNN에 기초하여 입력 데이터가 처리될 수 있다.
예를 들어, 어느 하나의 DNN 설정 정보가 획득되면, 도 3에 도시된 제 2 DNN(300)의 제 1 컨볼루션 레이어(310), 제 2 컨볼루션 레이어(330) 및 제 3 컨볼루션 레이어(350) 각각에 대해서, 각 레이어에 포함되는 필터 커널의 개수와 필터 커널의 파라미터들을, 상기 획득된 DNN 설정 정보에 포함된 값으로 설정한다.
구체적으로, 도 4에 도시된 제 2 DNN의 어느 하나의 컨볼루션 레이어에서 이용되는 3 X 3의 필터 커널의 파라미터들이 {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}로 세팅되도록 하고, 이후 DNN 설정 정보의 변경이 있는 경우, 이를 변경된 DNN 설정 정보에 포함된 파라미터들인 {2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2}로 교체할 수 있는 것이다.
AI 업스케일부(234)는 AI 데이터에 포함된 정보에 기초하여 복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상(135)을 업스케일하기 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있는데, DNN 설정 정보를 획득하는데 이용되는 AI 데이터에 대해 구체적으로 설명한다.
일 실시예에서, AI 업스케일부(234)는 AI 데이터에 포함된 차이 정보에 기초하여, 복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상(135)을 업스케일하기 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 차이 정보에 기초하여 원본 영상(105)의 해상도(예를 들어, 4K(4096*2160))가 제 1 영상(115)의 해상도(예를 들어, 2K (2048*1080))보다 2배 큰 것으로 확인된 경우, AI 업스케일부(234)는 제 2 영상(135)의 해상도를 2배 증가시킬 수 있는 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다.
다른 실시예에서, AI 업스케일부(234)는 AI 데이터에 포함된 제 1 영상(115) 관련 정보에 기초하여, 복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상(135)을 AI 업스케일하기 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. AI 업스케일부(234)는 영상 관련 정보들과 DNN 설정 정보들 사이의 매핑 관계를 미리 결정하고, 제 1 영상(115) 관련 정보에 매핑된 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다.
도 5는 여러 영상 관련 정보들과 여러 DNN 설정 정보들 사이의 매핑 관계를 나타내는 예시적인 도면이다.
도 5에 따른 실시예를 통해, 본 개시의 일 실시예의 AI 부호화/AI 복호화 과정은 해상도의 변화만을 고려하는 것이 아님을 알 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, SD, HD, Full HD와 같은 해상도, 10Mbps, 15Mbps, 20Mbps와 같은 비트레이트, 그리고 AV1, H.264, HEVC와 같은 코덱 정보를 개별적으로 또는 모두 고려하여 DNN 설정 정보의 선택이 이루어질 수 있다. 이러한 고려를 위해서는 AI 훈련 과정에서 각각의 요소들을 고려한 훈련이 부호화, 복호화 과정에 연계되어 이루어져야 한다(도 9 참조).
따라서, 훈련 내용에 따라서 도 5에 도시된 바와 같이, 코덱 타입, 영상의 해상도 등을 포함하는 영상 관련 정보에 기반하여 복수의 DNN 설정 정보가 구비된 경우, AI 복호화 과정에서 전달받는 제 1 영상(115) 관련 정보에 기반하여 제 2 영상(135)의 AI 업스케일을 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다.
즉, AI 업스케일부(234)는 도 5에 도시된 표의 좌측에 도시된 영상 관련 정보와 표 우측의 DNN 설정 정보를 매칭하고 있음으로써, 영상 관련 정보에 따른 DNN 설정 정보를 사용할 수 있는 것이다.
도 5에 예시된 바와 같이, 제 1 영상(115) 관련 정보로부터 제 1 영상(115)의 해상도가 SD이고, 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과 생성된 영상 데이터의 비트레이트가 10Mbps이고, 제 1 영상(115)이 AV1 코덱으로 제 1 부호화된 것으로 확인되면, AI 업스케일부(234)는 복수의 DNN 설정 정보 중 A DNN 설정 정보를 사용할 수 있다.
또한, 제 1 영상(115) 관련 정보로부터 제 1 영상(115)의 해상도가 HD이고, 제 1 부호화 결과 생성된 영상 데이터의 비트레이트가 15Mbps이고, 제 1 영상(115)이 H.264 코덱으로 제 1 부호화된 것으로 확인되면, AI 업스케일부(234)는 복수의 DNN 설정 정보 중 B DNN 설정 정보를 사용할 수 있다.
또한, 제 1 영상(115) 관련 정보로부터 제 1 영상(115)의 해상도가 Full HD이고, 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과 생성된 영상 데이터의 비트레이트가 20Mbps이고, 제 1 영상(115)이 HEVC 코덱으로 제 1 부호화된 것으로 확인되면, AI 업스케일부(234)는 복수의 DNN 설정 정보 중 C DNN 설정 정보를 사용하고, 제 1 영상(115)의 해상도가 Full HD이고, 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과 생성된 영상 데이터의 비트레이트가 15Mbps이고, 제 1 영상(115)이 HEVC 코덱으로 제 1 부호화된 것으로 확인되면, AI 업스케일부(234)는 복수의 DNN 설정 정보 중 D DNN 설정 정보를 사용할 수 있다. 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과 생성된 영상 데이터의 비트레이트가 20Mbps인지 또는 15Mbps인지에 따라 C DNN 설정 정보와 D DNN 설정 정보 중에서 어느 하나가 선택된다. 동일 해상도의 제 1 영상(115)을 동일 코덱으로 제 1 부호화하였을 때, 영상 데이터의 비트레이트가 서로 상이하다는 것은, 복원되는 영상의 화질이 서로 상이하다는 것을 의미한다. 따라서, 제 1 DNN과 제 2 DNN은 소정 화질에 기반하여 연계 훈련될 수 있으며, 이에 따라 AI 업스케일부(234)는 제 2 영상(135)의 화질을 나타내는, 영상 데이터의 비트레이트에 따라 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다.
또 다른 실시예에서, AI 업스케일부(234)는 제 1 복호화부(232)로부터 제공되는 정보(모드 정보, 양자화 파라미터 정보 등)와 AI 데이터에 포함된 제 1 영상(115) 관련 정보를 모두 고려하여 복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상(135)을 AI 업스케일하기 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수도 있다. 예를 들어, AI 업스케일부(234)는 제 1 복호화부(232)로부터 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 과정에서 이용된 양자화 파라미터 정보를 전달받고, AI 데이터로부터 제 1 영상(115)의 부호화 결과 생성된 영상 데이터의 비트레이트를 확인하고, 양자화 파라미터 및 비트레이트에 대응하는 DNN 설정 정보를 획득할 수도 있다. 동일한 비트레이트라도 영상의 복잡도에 따라 복원 영상의 화질 정도에 차이가 있을 수 있으며, 비트레이트는 제 1 부호화되는 제 1 영상(115) 전체를 대표하는 값으로서 제 1 영상(115) 내에서도 각 프레임의 화질이 서로 다를 수 있다. 따라서, 제 1 복호화부(232)로부터 각 프레임 별로 획득할 수 있는 모드 정보 (예를 들어, 예측 모드 정보, 움직임 정보 등) 및/또는 양자화 파라미터를 함께 고려하면, AI 데이터만 이용하는 것에 비해 제 2 영상(135)에 보다 적합한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다.
또한, 구현예에 따라, AI 데이터는 상호 약속된 DNN 설정 정보의 식별자를 포함할 수 있다. DNN 설정 정보의 식별자는, 제 1 DNN의 다운스케일 타겟에 대응하는 업스케일 타겟으로, 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수 있도록, 제 1 DNN과 제 2 DNN 간 연계 훈련된 DNN 설정 정보의 쌍을 구분하기 위한 정보이다. AI 업스케일부(234)는 AI 데이터에 포함된 DNN 설정 정보의 식별자를 획득한 후, DNN 설정 정보의 식별자에 대응하는 DNN 설정 정보를 사용하여 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수 있다.
또한, 구현예에 따라, AI 데이터는 DNN 설정 정보를 포함할 수도 있다. AI 업스케일부(234)는 AI 데이터에 포함된 DNN 설정 정보를 획득한 후, 해당 DNN 설정 정보를 사용하여 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수도 있다.
구현예에 따라, DNN 설정 정보를 구성하는 정보들(예를 들어, 컨볼루션 레이어의 수, 컨볼루션 레이어별 필터 커널의 개수, 각 필터 커널의 파라미터 등)들이 룩업 테이블 형태로 저장되어 있는 경우, AI 업스케일부(234)는 AI 데이터에 포함된 정보에 기초하여 룩업 테이블 값들 중에서 선택된 일부를 조합하여 DNN 설정 정보를 획득하고, 획득된 DNN 설정 정보를 사용하여 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수도 있다.
구현예에 따라, AI 업스케일부(234)는 업스케일 타겟에 대응되는 DNN의 구조가 결정되면, 결정된 DNN의 구조에 대응하는 DNN 설정 정보, 예를 들어, 필터 커널의 파라미터들을 획득할 수도 있다.
AI 업스케일부(234)는 제 1 DNN과 관련된 정보를 포함하는 AI 데이터를 통해 제 2 DNN의 DNN 설정 정보를 획득하고, 획득된 DNN 설정 정보로 세팅된 제 2 DNN을 통해 제 2 영상(135)을 AI 업스케일하는 데, 이는, 제 2 영상(135)의 특징을 직접 분석하여 업스케일하는 것과 비교하여 메모리 사용량과 연산량이 감소될 수 있다.
일 실시예에서, 제 2 영상(135)이 복수의 프레임으로 구성된 경우, AI 업스케일부(234)는 소정 개수의 프레임 별로 DNN 설정 정보를 독립적으로 획득할 수 있고, 또는, 전체 프레임에 대해 공통된 DNN 설정 정보를 획득할 수도 있다.
도 6은 복수의 프레임으로 구성된 제 2 영상(135)을 도시하는 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 제 2 영상(135)은 t0 내지 tn에 대응하는 프레임들로 이루어질 수 있다.
일 예시에서, AI 업스케일부(234)는 AI 데이터를 통해 제 2 DNN의 DNN 설정 정보를 획득하고, 획득한 DNN 설정 정보에 기초하여 t0 내지 tn에 대응하는 프레임들을 AI 업스케일할 수 있다. 즉, t0 내지 tn에 대응하는 프레임들이 공통된 DNN 설정 정보에 기초하여 AI 업스케일될 수 있다.
다른 예시에서, AI 업스케일부(234)는 t0 내지 tn에 대응하는 프레임들 중 일부의 프레임들, 예를 들어, t0 내지 ta에 대응하는 프레임들을 AI 데이터로부터 획득한 'A' DNN 설정 정보로 AI 업스케일하고, ta+1 내지 tb에 대응하는 프레임들을 AI 데이터로부터 획득한 'B' DNN 설정 정보로 AI 업스케일할 수 있다. 또한, AI 업스케일부(234)는 tb+1 내지 tn에 대응하는 프레임들을 AI 데이터로부터 획득한 'C' DNN 설정 정보로 AI 업스케일할 수 있다. 다시 말하면, AI 업스케일부(234)는 복수의 프레임들 중 소정 개수의 프레임을 포함하는 그룹마다 DNN 설정 정보를 독립적으로 획득하고, 그룹 각각에 포함된 프레임들을 독립적으로 획득한 DNN 설정 정보로 AI 업스케일할 수 있다.
또 다른 예시에서, AI 업스케일부(234)는 제 2 영상(135)을 구성하는 프레임별로 DNN 설정 정보를 독립적으로 획득할 수도 있다. 즉, 제 2 영상(135)이 3개의 프레임으로 구성되어 있는 경우, AI 업스케일부(234)는 첫 번째 프레임과 관련하여 획득한 DNN 설정 정보로 첫 번째 프레임을 AI 업스케일하고, 두 번째 프레임과 관련하여 획득한 DNN 설정 정보로 두 번째 프레임을 AI 업스케일하고, 세 번째 프레임과 관련하여 획득한 DNN 설정 정보로 세 번째 프레임을 AI 업스케일할 수 있다. 전술한, 제 1 복호화부(232)로부터 제공되는 정보(모드 정보, 양자화 파라미터 정보 등)와 AI 데이터에 포함된 제 1 영상(115) 관련 정보에 기초하여 DNN 설정 정보가 획득되는 방식에 따라, 제 2 영상(135)을 구성하는 프레임별로 DNN 설정 정보가 독립적으로 획득될 수 있다. 왜냐하면, 모드 정보, 양자화 파라미터 정보 등은 제 2 영상(135)을 구성하는 프레임마다 독립적으로 결정될 수 있기 때문이다.
또 다른 예시에서, AI 데이터는 AI 데이터에 기초하여 획득되는 DNN 설정 정보가 어느 프레임까지 유효한 것인지를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, AI 데이터 내에 DNN 설정 정보가 ta 프레임까지 유효하다는 정보가 포함되어 있는 경우, AI 업스케일부(234)는 AI 데이터에 기초하여 획득한 DNN 설정 정보로 t0 내지 ta 프레임들을 AI 업스케일한다. 그리고, 다른 AI 데이터 내에 DNN의 설정 정보가 tn 프레임까지 유효하다는 정보가 포함되어 있는 경우, AI 업스케일부(234)는 상기 다른 AI 데이터에 기초하여 획득한 DNN 설정 정보로 ta+1 내지 tn 프레임들을 AI 업스케일할 수 있다.
이하에서는, 도 7을 참조하여, 원본 영상(105)의 AI 부호화를 위한 AI 부호화 장치(600)에 대해 설명한다.
도 7은 일 실시예에 따른 AI 부호화 장치(600)의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 7을 참조하면, AI 부호화 장치(600)는 AI 부호화부(610) 및 전송부(630)를 포함할 수 있다. AI 부호화부(610)는 AI 다운스케일부(612) 및 제 1 부호화부(614)를 포함할 수 있다. 전송부(630)는 데이터 처리부(632) 및 통신부(634)를 포함할 수 있다.
도 7은 AI 부호화부(610) 및 전송부(630)를 개별적인 장치로 도시하고 있으나, AI 부호화부(610) 및 전송부(630)는 하나의 프로세서를 통해 구현될 수 있다. 이 경우, 전용 프로세서로 구현될 수도 있고, AP 또는 CPU, GPU와 같은 범용 프로세서와 S/W의 조합을 통해 구현될 수도 있다. 또한, 전용 프로세서의 경우, 본 개시의 실시예를 구현하기 위한 메모리를 포함하여 구현되거나, 외부 메모리를 이용하기 위한 메모리 처리부를 포함하여 구현될 수 있다.
또한, AI 부호화부(610) 및 전송부(630)는 하나 이상의 프로세서로 구성될 수도 있다. 이 경우, 전용 프로세서들의 조합으로 구현될 수도 있고, AP 또는 CPU, GPU와 같은 다수의 범용 프로세서들과 S/W의 조합을 통해 구현될 수도 있다. 마찬가지로 AI 다운스케일부(612)와 제 1 부호화부(614)도 각각 서로 다른 프로세서로 구현될 수 있다.
AI 부호화부(610)는 원본 영상(105)의 AI 다운스케일 및 제 1 영상(115)의 제 1 부호화를 수행하고, AI 데이터 및 영상 데이터를 전송부(630)로 전달한다. 전송부(630)는 AI 데이터 및 영상 데이터를 AI 복호화 장치(200)로 전송한다.
영상 데이터는 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과 생성된 데이터를 포함한다. 영상 데이터는 제 1 영상(115) 내 픽셀 값들에 기초하여 생성되는 데이터, 예를 들어, 제 1 영상(115)과 제 1 영상(115)의 예측 데이터 사이의 차이인 잔차 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 영상 데이터는 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 과정에서 이용된 정보들을 포함한다. 예를 들어, 영상 데이터는 제 1 영상(115)을 제 1 부호화하는데 이용된 모드(mode) 정보(예를 들어, 예측 모드 정보, 움직임 정보 등) 및 제 1 영상(115)을 제 1 부호화하는데 이용된 양자화 파라미터 관련 정보 등을 포함할 수 있다.
AI 데이터는, AI 업스케일부(234)가 제 1 DNN의 다운스케일 타겟에 대응하는 업스케일 타겟으로 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수 있게 하는 정보들을 포함한다. 일 예에서, AI 데이터는 원본 영상(105)과 제 1 영상(115) 사이의 차이 정보를 포함할 수 있다. 또한, AI 데이터는 제 1 영상(115) 관련 정보를 포함할 수도 있다. 제 1 영상(115) 관련 정보는, 제 1 영상(115)의 해상도, 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과 생성된 영상 데이터의 비트레이트 및 제 1 영상(115)의 제 1 부호화시 이용된 코덱 타입 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, AI 데이터는, 제 1 DNN의 다운스케일 타겟에 대응하는 업스케일 타겟으로 제 2 영상(135)이 AI 업스케일될 수 있도록, 상호 약속된 DNN 설정 정보의 식별자를 포함할 수 있다.
또한, 일 실시예에서, AI 데이터는 제 2 DNN에 세팅 가능한 DNN 설정 정보를 포함할 수도 있다.
AI 다운스케일부(612)는 제 1 DNN을 통해 원본 영상(105)으로부터 AI 다운스케일된 제 1 영상(115)을 생성할 수 있다. AI 다운스케일부(612)는 미리 결정된 기준에 기초하여 원본 영상(105)의 다운스케일 타겟을 결정할 수 있다.
다운스케일 타겟에 부합하는 제 1 영상(115)의 생성을 위해, AI 다운스케일부(612)는 제 1 DNN에 세팅 가능한 복수의 DNN 설정 정보를 저장할 수 있다. AI 다운스케일부(612)는 복수의 DNN 설정 정보 중 다운스케일 타겟에 대응하는 DNN 설정 정보를 획득하고, 획득된 DNN 설정 정보로 세팅된 제 1 DNN을 통해 원본 영상(105)을 AI 다운스케일한다.
상기 복수의 DNN 설정 정보 각각은 미리 결정된 해상도 및/또는 미리 결정된 화질의 제 1 영상(115)을 생성하기 위해 훈련된 것일 수 있다. 예를 들어, 복수의 DNN 설정 정보 중 어느 하나의 DNN 설정 정보는 원본 영상(105)의 해상도보다 1/2배만큼 작은 해상도의 제 1 영상(115), 예를 들어, 4K(4096*2160)의 원본 영상(105)보다 1/2배 작은 2K (2048*1080)의 제 1 영상(115)을 생성하기 위한 정보들을 포함할 수 있고, 다른 하나의 DNN 설정 정보는 원본 영상(105)의 해상도보다 1/4배만큼 작은 해상도의 제 1 영상(115), 예를 들어, 8K(8192*4320)의 원본 영상(105)보다 1/4배 작은 2K (2048*1080)의 제 1 영상(115)을 생성하기 위한 정보들을 포함할 수 있다.
구현예에 따라, DNN 설정 정보를 구성하는 정보들(예를 들어, 컨볼루션 레이어의 수, 컨볼루션 레이어별 필터 커널의 개수, 각 필터 커널의 파라미터 등)들이 룩업 테이블 형태로 저장되어 있는 경우, AI 다운스케일부(612)는 다운스케일 타겟에 따라 룩업 테이블 값들 중에서 선택된 일부를 조합하여 DNN 설정 정보를 획득하고, 획득된 DNN 설정 정보를 사용하여 원본 영상(105)을 AI 다운스케일할 수도 있다.
구현예에 따라, AI 다운스케일부(612)는 다운스케일 타겟에 대응되는 DNN의 구조를 결정하고, 결정된 DNN의 구조에 대응하는 DNN 설정 정보, 예를 들어, 필터 커널의 파라미터들을 획득할 수도 있다.
원본 영상(105)의 AI 다운스케일을 위한 복수의 DNN 설정 정보는, 제 1 DNN과 제 2 DNN이 연계 훈련됨으로써, 최적화된 값을 가질 수 있다. 여기서, 각 DNN 설정 정보는 제 1 DNN에 포함되는 컨볼루션 레이어의 수, 컨볼루션 레이어별 필터 커널의 개수 및 각 필터 커널의 파라미터 중 적어도 하나를 포함한다.
AI 다운스케일부(612)는 원본 영상(105)의 AI 다운스케일을 위해 결정된 DNN 설정 정보로 제 1 DNN을 세팅하여, 소정 해상도 및/또는 소정 화질의 제 1 영상(115)을 제 1 DNN을 통해 생성할 수 있다. 복수의 DNN 설정 정보 중 원본 영상(105)의 AI 다운스케일을 위한 DNN 설정 정보가 획득되면, 제 1 DNN 내 각 레이어는 DNN 설정 정보에 포함된 정보들에 기초하여 입력된 데이터를 처리할 수 있다.
이하에서는, AI 다운스케일부(612)가 다운스케일 타겟을 결정하는 방법에 대해 설명한다. 상기 다운스케일 타겟은 예를 들어, 원본 영상(105)으로부터 얼마나 해상도가 감소한 제 1 영상(115)을 생성해야 하는지를 나타낼 수 있다.
일 실시예에서, AI 다운스케일부(612)는 압축률, 압축 품질, 압축 히스토리 정보 및 원본 영상(105)의 타입 중 적어도 하나에 기초하여 다운스케일 타겟을 결정할 수 있다.
일 예에서, AI 다운스케일부(612)는 미리 설정되거나, 사용자로부터 입력받은 압축률 또는 압축 품질 등에 기반하여 다운스케일 타겟을 결정할 수 있다.
다른 예로, AI 다운스케일부(612)는 AI 부호화 장치(600)에 저장된 압축 히스토리 정보를 이용하여 다운스케일 타겟을 결정할 수도 있다. 예를 들어, AI 부호화 장치(600)가 이용할 수 있는 압축 히스토리 정보에 따르면, 사용자가 선호하는 부호화 품질 또는 압축률 등이 결정될 수 있으며, 압축 히스토리 정보에 기초하여 결정된 부호화 품질 등에 따라 다운스케일 타겟이 결정될 수 있다. 예를 들면, 압축 히스토리 정보에 따라 가장 많이 이용된 적이 있는 부호화 품질에 따라 제 1 영상(115)의 해상도, 화질 등이 결정될 수 있다.
또 다른 예로, AI 다운스케일부(612)는 압축 히스토리 정보에 따라 소정의 임계 값보다 많이 이용된 적이 있는 부호화 품질(예를 들면, 소정의 임계값보다 많이 이용된 적이 있는 부호화 품질의 평균 품질)에 기초하여 다운스케일 타겟을 결정할 수도 있다.
또 다른 예로, AI 다운스케일부(612)는 원본 영상(105)의 해상도, 타입(예를 들어, 파일의 형식)등에 기초하여 다운스케일 타겟을 결정할 수도 있다.
일 실시예에서, 원본 영상(105)이 복수의 프레임으로 구성된 경우, AI 다운스케일부(612)는 소정 개수의 프레임 별로 다운스케일 타겟을 독립적으로 결정할 수 있고, 또는, 전체 프레임에 대해 공통된 다운스케일 타겟을 결정할 수도 있다.
일 예시에서, AI 다운스케일부(612)는 원본 영상(105)을 구성하는 프레임들을 소정 개수의 그룹으로 구분하고, 각 그룹별로 다운스케일 타겟을 독립적으로 결정할 수 있다. 각 그룹에 대해 서로 동일하거나 서로 상이한 다운스케일 타겟이 결정될 수 있다. 그룹들에 포함된 프레임들의 개수는 그룹별로 동일하거나 상이할 수 있다.
다른 예시에서, AI 다운스케일부(612)는 원본 영상(105)을 구성하는 프레임별로 다운스케일 타겟을 독립적으로 결정할 수 있다. 각각의 프레임에 대해 서로 동일하거나 서로 상이한 다운스케일 타겟이 결정될 수 있다.
이하에서는, AI 다운스케일의 기반이 되는 제 1 DNN(700)의 예시적인 구조에 대해 설명한다.
도 8은 원본 영상(105)의 AI 다운스케일을 위한 제 1 DNN(700)을 나타내는 예시적인 도면이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 원본 영상(105)은 제 1 컨볼루션 레이어(710)로 입력된다. 제 1 컨볼루션 레이어(710)는 5 x 5의 크기의 32개의 필터 커널을 이용하여 원본 영상(105)에 대해 컨볼루션 처리를 한다. 컨볼루션 처리 결과 생성된 32개의 특징 맵은 제 1 활성화 레이어(720)로 입력된다. 제 1 활성화 레이어(720)는 32개의 특징 맵에 대해 비선형(Non-linear) 특성을 부여할 수 있다.
제 1 활성화 레이어(720)의 출력이 제 2 컨볼루션 레이어(730)로 입력된다. 제 2 컨볼루션 레이어(730)는 5 x 5의 크기의 32개의 필터 커널을 이용하여 입력 데이터에 대해 컨볼루션 처리를 한다. 컨볼루션 처리 결과 출력된 32개의 특징 맵은 제 2 활성화 레이어(740)로 입력되고, 제 2 활성화 레이어(740)는 32개의 특징 맵에 대해 비선형 특성을 부여할 수 있다.
제 2 활성화 레이어(740)의 출력은 제 3 컨볼루션 레이어(750)로 입력된다. 제 3 컨볼루션 레이어(750)는 5 x 5의 크기의 1개의 필터 커널을 이용하여 입력된 데이터에 대해 컨볼루션 처리를 한다. 컨볼루션 처리 결과 제 3 컨볼루션 레이어(750)로부터 1개의 영상이 출력될 수 있다. 제 3 컨볼루션 레이어(750)는 최종 영상을 출력하기 위한 레이어로서 1개의 필터 커널을 이용하여 1개의 출력을 생성한다. 본 개시의 예시에 따르면, 제 3 컨볼루션 레이어(750)는 컨벌루션 연산 결과를 통해 제 1 영상(115)을 출력할 수 있다.
제 1 DNN(700)의 제 1 컨볼루션 레이어(710), 제 2 컨볼루션 레이어(730) 및 제 3 컨볼루션 레이어(750)의 필터 커널의 개수, 필터 커널의 파라미터 등을 나타내는 DNN 설정 정보는 복수 개일 수 있는데, 복수의 DNN 설정 정보는 제 2 DNN의 복수의 DNN 설정 정보와 연계되어야 한다. 제 1 DNN의 복수의 DNN 설정 정보와 제 2 DNN의 복수의 DNN 설정 정보 사이의 연계는, 제 1 DNN 및 제 2 DNN의 연계 학습을 통해 구현될 수 있다.
도 8은 제 1 DNN(700)이 세 개의 컨볼루션 레이어(710, 730, 750)와 두 개의 활성화 레이어(720, 740)를 포함하고 있는 것으로 도시하고 있으나, 이는 하나의 예시일 뿐이며, 구현예에 따라서, 컨볼루션 레이어 및 활성화 레이어의 개수는 다양하게 변경될 수 있다. 또한, 구현예에 따라서, 제 1 DNN(700)은 RNN(recurrent neural network)을 통해 구현될 수도 있다. 이 경우는 본 개시의 예시에 따른 제 1 DNN(700)의 CNN 구조를 RNN 구조로 변경하는 것을 의미한다.
다시 도 7을 참조하면, AI 다운스케일부(612)로부터 제 1 영상(115)을 전달받은 제 1 부호화부(614)는 제 1 영상(115)을 제 1 부호화하여 제 1 영상(115)이 가지는 정보량을 감축시킬 수 있다. 제 1 부호화부(614)에 의한 제 1 부호화 결과 제 1 영상(115)에 대응하는 영상 데이터가 생성될 수 있다.
데이터 처리부(632)는 AI 데이터 및 영상 데이터 중 적어도 하나가 소정의 형태로 전송될 수 있게 처리한다. 예를 들어, AI 데이터 및 영상 데이터를 비트스트림 형태로 전송하여야 하는 경우, 데이터 처리부(632)는 AI 데이터가 비트스트림 형태로 표현되도록 AI 데이터를 처리하고, 통신부(634)를 통해 하나의 비트스트림 형태의 AI 데이터 및 영상 데이터를 전송한다. 다른 예로, 데이터 처리부(632)는 AI 데이터가 비트스트림 형태로 표현되도록 AI 데이터를 처리하고, 통신부(634)를 통해 AI 데이터에 해당하는 비트스트림 및 영상 데이터에 해당하는 비트스트림 각각을 통신부(634)를 통해 전송한다. 또 다른 예로, 데이터 처리부(632)는 AI 데이터가 프레임 또는 패킷으로 표현되도록 AI 데이터를 처리하고, 비트스트림 형태의 영상 데이터와, 프레임 또는 패킷 형태의 AI 데이터를 통신부(634)를 통해 전송한다.
전송부(630)는 네트워크를 통해 AI 부호화 결과 생성된 AI 부호화 데이터를 전송한다. AI 부호화 결과 생성된 AI 부호화 데이터는 영상 데이터와 AI 데이터를 포함한다. 영상 데이터와 AI 데이터는 동종 네트워크 또는 이종 네트워크를 통해 전송될 수 있다.
일 실시예에서, 데이터 처리부(632)의 처리 결과 생성된 AI 부호화 데이터는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium) 등을 포함하는 데이터 저장 매체에 저장될 수도 있다.
이하에서는, 도 9를 참조하여, 제 1 DNN(700)과 제 2 DNN(300)을 연계 훈련시키는 방법에 대해 설명한다.
도 9는 제 1 DNN(700) 및 제 2 DNN(300)을 훈련시키는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에서 AI 부호화 과정을 통해 AI 부호화된 원본 영상(105)이 AI 복호화 과정을 통해 제 3 영상(145)으로 복원되는데, AI 복호화 결과 생성된 제 3 영상(145)과 원본 영상(105)과의 유사성을 유지하기 위해서는 AI 부호화 과정 및 AI 복호화 과정에 연관성이 필요하다. 즉, AI 부호화 과정에서 손실된 정보를 AI 복호화 과정에서 복원할 수 있어야 하는데, 이를 위해 제 1 DNN(700)과 제 2 DNN(300)의 연계 훈련이 요구된다.
정확한 AI 복호화를 위해서는 궁극적으로 도 9에 도시된 제 3 훈련 영상(804)과 원본 훈련 영상(801) 사이의 비교 결과에 대응하는 제 3 손실 정보(830)를 감소시킬 필요가 있다. 따라서, 제 3 손실 정보(830)는 제 1 DNN(700) 및 제 2 DNN(300)의 훈련 모두에 이용된다.
먼저, 도 9에 도시된 훈련 과정에 대해 설명한다.
도 9에서, 원본 훈련 영상(original training image)(801)은 AI 다운스케일의 대상이 되는 영상이고, 제 1 훈련 영상(first training image)(802)은 원본 훈련 영상(801)로부터 AI 다운스케일된 영상이다. 또한, 제 3 훈련 영상(third training image)(804)은 제 1 훈련 영상(802)으로부터 AI 업스케일된 영상이다.
제 1 DNN(700) 및 제 2 DNN(300)의 연계 훈련을 위해, 원본 훈련 영상(801)이 제 1 DNN(700)으로 입력된다. 제 1 DNN(700)으로 입력된 원본 훈련 영상(801)은 AI 다운스케일되어 제 1 훈련 영상(802)으로 출력되고, 제 1 훈련 영상(802)이 제 2 DNN(300)에 입력된다. 제 1 훈련 영상(802)에 대한 AI 업스케일 결과 제 3 훈련 영상(804)이 출력된다.
도 9를 참조하면, 제 2 DNN(300)으로 제 1 훈련 영상(802)이 입력되고 있는데, 구현예에 따라, 제 1 훈련 영상(802)의 제 1 부호화 및 제 1 복호화 과정을 거쳐 생성된 제 2 훈련 영상(second training image)이 제 2 DNN(300)으로 입력될 수도 있다. 제 2 훈련 영상을 제 2 DNN으로 입력시키기 위해 MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9 및 AV1 중 어느 하나의 코덱이 이용될 수 있다. 구체적으로, 제 1 훈련 영상(802)의 제 1 부호화 및 제 1 훈련 영상(802)에 대응하는 영상 데이터의 제 1 복호화에, MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9 및 AV1 중 어느 하나의 코덱이 이용될 수 있다.
도 9를 참조하면, 제 1 DNN(700)을 통해 제 1 훈련 영상(802)이 출력되는 것과 별개로, 원본 훈련 영상(801)으로부터 레거시 다운스케일된 축소 훈련 영상(803)이 생성된다. 여기서, 레거시 다운스케일은 바이리니어(bilinear) 스케일, 바이큐빅(bicubic) 스케일, 란조스(lanczos) 스케일 및 스테어 스탭(stair step) 스케일 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
원본 영상(105)의 구조적 특징을 기준으로 제 1 영상(115)의 구조적 특징이 크게 벗어나는 것을 방지하기 위해, 원본 훈련 영상(801)의 구조적 특징을 보존하는 축소 훈련 영상(803)을 생성하는 것이다.
훈련의 진행 전 제 1 DNN(700) 및 제 2 DNN(300)은 미리 결정된 DNN 설정 정보로 세팅될 수 있다. 훈련이 진행됨에 따라 제 1 손실 정보(810), 제 2 손실 정보(820) 및 제 3 손실 정보(830)가 결정될 수 있다.
제 1 손실 정보(810)는 축소 훈련 영상(803)과 제 1 훈련 영상(802)의 비교 결과에 기초하여 결정될 수 있다. 일 예에서, 제 1 손실 정보(810)는 축소 훈련 영상(803)의 구조적 정보와 제 1 훈련 영상(802)의 구조적 정보 사이의 차이에 해당할 수 있다. 구조적 정보는, 영상의 휘도, 대비, 히스토그램 등 영상으로부터 추출 가능한 다양한 특징을 포함할 수 있다. 제 1 손실 정보(810)는 원본 훈련 영상(801)의 구조적 정보가 제 1 훈련 영상(802)에서 어느 정도로 유지되고 있는지를 나타낸다. 제 1 손실 정보(810)가 작을수록 제 1 훈련 영상(802)의 구조적 정보가 원본 훈련 영상(801)의 구조적 정보와 유사해진다.
제 2 손실 정보(820)는 제 1 훈련 영상(802)의 공간적 복잡도에 기반하여 결정될 수 있다. 일 예에서, 공간적 복잡도로서, 제 1 훈련 영상(802)의 총 분산(total variance)값이 이용될 수 있다. 제 2 손실 정보(820)는 제 1 훈련 영상(802)을 제 1 부호화하여 생성한 영상 데이터의 비트레이트와 관련된다. 제 2 손실 정보(820)가 작을수록 영상 데이터의 비트레이트가 작은 것으로 정의된다.
제 3 손실 정보(830)는 원본 훈련 영상(801)과 제 3 훈련 영상(804)의 비교 결과에 기초하여 결정될 수 있다. 제 3 손실 정보(830)는 원본 훈련 영상(801)과 제 3 훈련 영상(804)의 차이에 대한 L1-norm 값, L2-norm 값, SSIM 값, PSNR-HVS 값, MS-SSIM 값, VIF 값 및 VMAF 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제 3 손실 정보(830)는 제 3 훈련 영상(804)이 원본 훈련 영상(801)과 어느 정도로 유사한지를 나타낸다. 제 3 손실 정보(830)가 작을수록 제 3 훈련 영상(804)이 원본 훈련 영상(801)에 더 유사해진다.
도 9를 참조하면, 제 1 손실 정보(810), 제 2 손실 정보(820) 및 제 3 손실 정보(830)가 제 1 DNN(700)의 훈련에 이용되고, 제 3 손실 정보(830)는 제 2 DNN(300)의 훈련에 이용된다. 즉, 제 3 손실 정보(830)는 제 1 DNN(700) 및 제 2 DNN(300)의 훈련에 모두 이용된다.
제 1 DNN(700)은 제 1 손실 정보(810), 제 2 손실 정보(820) 및 제 3 손실 정보(830)에 기초하여 결정된 최종 손실 정보가 감소 또는 최소화되도록 파라미터를 갱신할 수 있다. 또한, 제 2 DNN(300)은 제 3 손실 정보(830)가 감소 또는 최소화되도록 파라미터를 갱신할 수 있다.
제 1 DNN(700) 및 제 2 DNN(300)의 훈련을 위한 최종 손실 정보는 아래의 수학식 1과 같이 결정될 수 있다.
Figure pat00001
상기 수학식 1에서, LossDS는 제 1 DNN(700)의 훈련을 위해 감소 또는 최소화되어야 할 최종 손실 정보를 나타내고, LossUS는 제 2 DNN(300)의 훈련을 위해 감소 또는 최소화되어야 할 최종 손실 정보를 나타낸다. 또한, a, b, c는 미리 결정된 소정의 가중치에 해당할 수 있다.
즉, 제 1 DNN(700)은 수학식 1의 LossDS가 감소되는 방향으로 파라미터들을 갱신하고, 제 2 DNN(300)은 LossUS가 감소되는 방향으로 파라미터들을 갱신하게 된다. 훈련 과정에서 도출된 LossDS에 따라 제 1 DNN(700)의 파라미터들이 갱신되면, 갱신된 파라미터에 기초하여 생성되는 제 1 훈련 영상(802)이 이전 훈련 과정에서의 제 1 훈련 영상(802)과 달라지게 되고, 그에 따라 제 3 훈련 영상(804) 역시 이전 훈련 과정에서의 제 3 훈련 영상(804)과 달라지게 된다. 제 3 훈련 영상(804)이 이전 훈련 과정에서의 제 3 훈련 영상(804)과 달라지게 되면, 제 3 손실 정보(830) 역시 새롭게 결정되며, 그에 따라 제 2 DNN(300)은 파라미터들을 갱신한다. 제 3 손실 정보(830)가 새롭게 결정되면, LossDS 역시 새롭게 결정되므로, 제 1 DNN(700)은 새롭게 결정된 LossDS에 따라 파라미터들을 갱신한다. 즉, 제 1 DNN(700)의 파라미터 갱신은, 제 2 DNN(300)의 파라미터 갱신을 야기하고, 제 2 DNN(300)의 파라미터 갱신은 제 1 DNN(700)의 파라미터 갱신을 야기하는 것이다. 다시 말하면, 제 1 DNN(700) 및 제 2 DNN(300)은 제 3 손실 정보(830)의 공유를 통해 연계 훈련되므로, 제 1 DNN(700)의 파라미터들과 제 2 DNN(300)의 파라미터들이 서로 연관성을 가지고 최적화될 수 있는 것이다.
앞서, AI 복호화 장치(200)의 AI 업스케일부(234) 및 AI 부호화 장치(600)의 AI 다운스케일부(612)는 복수의 DNN 설정 정보를 저장하는 것으로 설명하였는데, AI 업스케일부(234) 및 AI 다운스케일부(612)에 저장되는 복수의 DNN 설정 정보 각각을 훈련시키는 방법에 대해 설명한다.
수학식 1과 관련하여 설명한 바와 같이, 제 1 DNN(700)의 경우, 제 1 훈련 영상(802)의 구조적 정보와 원본 훈련 영상(801)의 구조적 정보 사이의 유사 정도(제 1 손실 정보(810)), 제 1 훈련 영상(802)의 제 1 부호화 결과 생성되는 영상 데이터의 비트레이트(제 2 손실 정보(820)) 및 제 3 훈련 영상(804)과 원본 훈련 영상(801) 사이의 차이(제 3 손실 정보(830))를 고려하여 파라미터를 갱신하게 된다.
자세히 설명하면, 원본 훈련 영상(801)의 구조적 정보와 유사하면서, 제 1 부호화를 하였을 때 생성되는 영상 데이터의 비트레이트가 작은 제 1 훈련 영상(802)이 생성 가능하도록 하는 동시에, 제 1 훈련 영상(802)을 AI 업스케일하는 제 2 DNN(300)이 원본 훈련 영상(801)에 유사한 제 3 훈련 영상(804)을 생성할 수 있도록, 제 1 DNN(700)의 파라미터가 갱신될 수 있다.
수학식 1의 a, b, c의 가중치가 조절됨으로써, 제 1 DNN(700)의 파라미터들이 최적화되는 방향이 상이해지게 된다. 예를 들어, b의 가중치를 높게 결정하는 경우, 제 3 훈련 영상(804)의 퀄리티보다 비트레이트가 낮아지는 것에 더 중요도를 두고 제 1 DNN(700)의 파라미터가 갱신될 수 있다. 또한, c의 가중치를 높게 결정하는 경우, 비트레이트가 높아지는 것이나, 원본 훈련 영상(801)의 구조적 정보가 유지되는 것보다 제 3 훈련 영상(804)의 퀄리티가 증가하도록 하는 것에 더 중요도를 두고 제 1 DNN(700)의 파라미터가 갱신될 수 있다.
또한, 제 1 훈련 영상(802)을 제 1 부호화하는데 이용되는 코덱의 타입에 따라 제 1 DNN(700)의 파라미터들이 최적화되는 방향이 상이해질 수 있다. 왜냐하면, 코덱의 종류에 따라, 제 2 DNN(300)으로 입력될 제 2 훈련 영상이 달라질 수 있기 때문이다.
즉, 가중치 a, 가중치 b, 가중치 c 및 제 1 훈련 영상(802)의 제 1 부호화를 위한 코덱의 종류에 기반하여 제 1 DNN(700)의 파라미터들과 제 2 DNN(300)의 파라미터들이 연계하여 갱신될 수 있는 것이다. 따라서, 가중치 a, 가중치 b, 가중치 c 각각을 소정의 값으로 결정하고, 코덱의 종류를 소정의 종류로 결정한 후, 제 1 DNN(700)과 제 2 DNN(300)을 훈련시키면, 서로 연계되어 최적화된 제 1 DNN(700)의 파라미터들과 제 2 DNN(300)의 파라미터들이 결정될 수 있다.
그리고, 가중치 a, 가중치 b, 가중치 c 및 코덱의 종류를 변경한 후, 제 1 DNN(700)과 제 2 DNN(300)을 훈련시키면, 서로 연계되어 최적화된 제 1 DNN(700)의 파라미터들과 제 2 DNN(300)의 파라미터들이 결정될 수 있다. 다시 말하면, 가중치 a, 가중치 b, 가중치 c 및 코덱의 종류 각각의 값을 변경하면서 제 1 DNN(700)과 제 2 DNN(300)을 훈련시키면 서로 연계되어 훈련된 복수의 DNN 설정 정보가 제 1 DNN(700) 및 제 2 DNN(300)에서 결정될 수 있는 것이다.
도 10은 다른 실시예에 따른 AI 부호화 장치(1000)의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 10을 참조하면, 다른 실시예에 따른 AI 부호화 장치(1000)는 AI 부호화부(1010) 및 전송부(1030)를 포함한다. AI 부호화부(1010)는 AI 다운스케일부(1012), 아티팩트 제거부(1016) 및 제 1 부호화부(1014)를 포함한다.
전술한 바와 같이, AI 다운스케일부(1012)는 제 1 DNN을 이용하여 원본 영상(105)으로부터 AI 다운스케일된 제 1 영상(115)을 획득한다. 제 1 영상(115)은 원본 영상(105)의 해상도에 비해 작은 해상도를 갖는 영상이다. AI 다운스케일부(1012)의 AI 다운스케일에 대해서는 앞서 설명하였으므로, 상세한 설명은 생략한다.
도 11은 AI 부호화 장치가 원본 영상의 주파수 변환 계수들의 값들에 기초하여 아티팩트 맵을 결정하고, 아티팩트 맵을 기초로 제 1 영상을 후처리하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
AI 부호화 장치(1000)는 원본 영상(105)를 블록 별로 주파수 변환(1110)하여 주파수 변환 영상(1115)을 생성하고, 주파수 변환 영상(1115) 내 블록 별로 주파수 변환 계수들의 분포에 기초하여 아티팩트 영역을 결정(1120)할 수 있다. AI 부호화 장치(1000)는 아티팩트 영역을 기초로 아티팩트 맵(1125)을 생성할 수 있다. 이때, 아티팩트 맵(1125)에 포함된 아웃라이어(Outlier)는 제거될 수 있다. 아티팩트 맵(1125)에 포함된 아웃라이어를 제거하는 방법은 도 15a 내지 17b를 참고하여 후술하도록 한다.
여기서 주파수 변환(1110)은 FFT(Fast Fourier Transform), DCT(Discrete Consine Transform), 웨이블릿 변환(Wavelet Transform) 중 하나일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
AI 부호화 장치(1000)는 아티팩트 맵(1125)를 버퍼에 저장할 수 있다. AI 부호화 장치(1000)는 현재 프레임의 아티팩트 맵(1125)을 이전 프레임의 아티팩트 맵들(1135)과 비교하여 후처리를 수행하기 위한 아티팩트 맵(1145)을 획득할 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않고, AI 부호화 장치(1000)는 비교 동작없이 현재 프레임의 아티팩트 맵(1125)을 후처리를 수행하기 위한 아티팩트 맵으로 결정할 수 있다.
이때, 아티팩트 맵은 블록 별로 에일리어싱 아티팩트(Aliasing Artifact)가 존재하는 아티팩트 영역인지 여부를 나타낸 맵일 수 있다. 에일리어싱 아티팩트는 영상의 샘플링 주파수가 영상 내 신호의 최대 주파수보다 2배보다 충분히 크지 않거나, 영상의 필터링이 부적절하여 인접하는 신호 스펙트럼이 서로 겹치면서 발생되는 노이즈이다.
AI 다운스케일부(1012)가 제 1 DNN을 이용하여 원본 영상(105)을 AI 다운스케일하는 과정에서 샘플링 주파수가 원본 영상에 비해 작아지게 되고, 그 샘플링 주파수가 영상 내 신호의 최대 주파수보다 충분히 크지 않다면, 에일리어싱 아티팩트가 발생될 수 있다.
AI 부호화 장치(1000)는 아티팩트 맵(1145)을 기초로 제 1 영상(115)에 후처리를 수행하여 후처리된 제 1 영상(1155)를 생성할 수 있다. 여기서 후처리는 영상 내 픽셀 값을 변경하는 처리로, 다양한 필터를 이용한 처리일 수 있다.
예를 들어, AI 부호화 장치(1000)는 아티팩트 영역에 대응하는 제 1 영상(115)의 영역을 필터링할 수 있다. 이때, 이용되는 필터는 로우패스 필터 또는 가우시안 필터 중 하나일 수 있다. 후처리된 제 1 영상(1155)는 제 1 부호화부(1014)에 입력될 수 있다.
또는, AI 부호화 장치(1000)는 아티팩트 맵(1145)의 아티팩트 영역에 대응하는 원본 영상(105)의 영역을 로우 패스 필터링 및 바이큐빅(Bi-cubic) 필터, 바이리니어(Bi-linear) 필터와 같은 다운스케일 기능을 포함하는 종래 기술의 필터를 이용하여 필터링하거나, 란초스 필터와 같이 로우 패스 필터링 및 다운스케일 기능을 포함하는 종래 기술의 필터를 이용하여 고주파수 성분이 제거된 다운스케일 영역을 생성할 수 있다. 다운스케일 영역은 제 1 DNN을 통해 AI 다운스케일된 제 1 영상(115)과 같은 스케일 정도로 다운스케일된다.
AI 부호화 장치(1000)는 다운스케일 영역의 픽셀 값으로 아티팩트 영역에 대응하는 제 1 영상(115)의 픽셀 값을 대체할 수 있다.
다만 이에 제한되지 않고, AI 부호화 장치(1000)는 아티팩트 맵(1145)의 아티팩트 영역에 대응하는 원본 영상(105)의 영역을 종래 기술의 로우패스 필터를 이용하여 필터링하고, 필터링된 영역을 종래 기술의 다운스케일 기법을 이용하여 다운 스케일하여 다운스케일 영상을 생성할 수 있다. AI 부호화 장치(1000)는 다운스케일 영역의 픽셀 값으로 아티팩트 영역에 대응하는 제 1 영상(115)의 픽셀 값을 대체할 수 있다.
AI 부호화 장치(1000)는 제 1 영상(115)에 대하여 후처리된 영상을 이용하여 제 1 부호화를 수행함으로써 사람의 눈에 검출될 수 있는 에일리어싱 아티팩트를 최소화하고 따라서 부호화된 영상의 화질이 향상될 수 있다.
다시 도 10을 참조하면, 다른 실시예에 따른 AI 부호화 장치(1000)는, AI 부호화부(1010) 및 전송부(1030)를 제어하는 중앙 프로세서(미도시)를 포함할 수 있다. 또는, AI 부호화부(1010) 및 전송부(1030)가 각각의 자체 프로세서(미도시)에 의해 작동되며, 프로세서(미도시)들이 상호 유기적으로 작동함에 따라 AI 부호화 장치(1000)가 전체적으로 작동될 수도 있다. 또는, 외부 프로세서(미도시)의 제어에 따라, AI 부호화부(1010) 및 전송부(1030)가 제어될 수도 있다.
AI 부호화 장치(1000)는 다운스케일부(1012), 아티팩트 제거부(1016) 및 제 1 부호화부(1014) 및 전송부(1030)의 입출력 데이터가 저장되는 하나 이상의 데이터 저장부(미도시)를 포함할 수 있다. AI 부호화 장치(1000)는, 데이터 저장부(미도시)의 데이터 입출력을 제어하는 메모리 제어부(미도시)를 포함할 수도 있다.
AI 부호화 장치(1000)는, 영상을 부호화하기 위해, 내부에 탑재된 비디오 인코딩 프로세서 또는 외부의 비디오 인코딩 프로세서와 연계하여 작동함으로써, 예측을 포함한 영상 부호화 동작을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따른 AI 부호화 장치(1000)의 내부 비디오 인코딩 프로세서는, 별개의 프로세서뿐만 아니라, 중앙 연산 장치 또는 그래픽 연산 장치가 영상 인코딩 프로세싱 모듈을 포함함으로써 기본적인 영상 부호화 동작을 구현할 수도 있다.
도 10에 도시된 AI 부호화 장치(1000)의 AI 다운스케일부(1012), 제 1 부호화부(1014), 전송부(1030) 각각의 동작은 도 7 과 관련하여 설명한 AI 다운스케일부(612), 제 1 부호화부(614), 전송부(630)와 동일할 수 있다.
제 1 영상(115)은 아티팩트 제거부(1016)로 제공된다. 아티팩트 제거부(1016)는 제 1 영상(115) 내 아티팩트를 검출하고, 검출된 아티팩트를 제거한다.
아티팩트 제거부(1016)는 제 1 영상(115) 내 아티팩트(artifact)를 제거하기 위한 후처리를 한다. 제 1 DNN을 통해 AI 다운스케일된 제 1 영상(115)에는 아티팩트, 예를 들어, 에일리어싱(Aliasing) 아티팩트가 존재할 수 있다. 즉, AI 다운스케일은 원본 영상(105)의 해상도를 감소시키므로, 해상도 변경에 따라 제 1 영상(115)에는 원본 영상(105)에 존재하지 않았던 형상이 포함될 수 있다.
원본 영상(105)에 존재하지 않았던 에일리어싱 아티팩트를 포함하는 제 1 영상(115)에 기반하여 부호화 및 복호화를 진행하는 경우, 영상의 퀄리티가 감소되므로 아티팩트 제거부(1016)는 제 1 영상(115)의 아티팩트 제거 또는 감소를 위한 후처리를 하는 것이다. 구체적으로, 아티팩트 제거부(1016)는 제 1 영상(115)에서 사람의 눈에 검출될 수 있는 에일리어싱 아티팩트를 제거 또는 감소를 위한 후처리를 함으로써 사람의 눈에 검출될 수 있는 에일리어싱 아티팩트를 최소화하고 따라서 부호화된 영상의 화질이 향상될 수 있다.
사람의 눈에 검출될 수 있는 에일리어싱 아티팩트가 발생하는 영상은 패턴들이 연속적으로 나타나는 영상으로, 이러한 영상에서 에일리어싱 아티팩트가 발생하는 경우, 무아레 패턴(moire pattern)과 유사한 패턴의 영상이 생성될 수 있다.
즉, 작은 크기의 패턴들이 연속적으로 존재할 때 에일리어싱 아티팩트가 발생하게 되면, 인접하는 패턴들이 겹치면서 영상 내 일정 부분의 샘플 값이 매끄럽게 이어지지 않고, 패턴의 방향이 틀어지거나, 패턴이 울퉁불퉁해 보이게 된다.
이하에서는, 영상에 에일리어싱 아티팩트가 발생함으로써 샘플 값이 매끄럽게 이어지지 않아 방향이 틀어지거나 울퉁불퉁해 보이는 다양한 예를 설명하겠다.
도 13a는 원본 영상으로부터 다운스케일된 제 1 영상에 나타나는 공간적인 에일리어싱 아티팩트(Spatial Aliasing Artifact)를 도시하는 예시적인 도면이다.
예를 들어, 도 13a에 도시된 바와 같이, 제 1 DNN으로부터 출력된 제 1 영상(115) 내 영역(1300)에는 원본 영상(105) 내 부분(1305)처럼 패턴들이 매끄럽게 연결되지 않고, 다른 방향으로 틀어진 특징을 갖는 에일리어싱 아티팩트 부분(1310)이 포함될 수 있다. 즉, 원본 영상(105)에 포함된 높은 주파수 성분은 다운 스케일 과정에서 왜곡된 다른 주파수 성분으로 표현될 수 있고, 이로 인하여 공간적인 에일리어싱 아티팩트(Spatial Aliasing Artifact)가 발생될 수 있다. 이때, 아티팩트 제거부(1016)는 원본 영상(105)의 주파수 변환 계수들의 값들에 기초하여 공간적인 에일리어싱 아티팩트가 발생하는 영역을 결정하고, 제 1 영상(115) 내 영역에 대하여 공간적인 아티팩트를 제거 또는 감소를 위한 후처리를 수행함으로써 공간적인 아티팩트 제거 또는 감소될 수 있다.
도 13b는 원본 영상으로부터 다운스케일된 제 1 영상에 나타나는 시공간적인 에일리어싱 아티팩트(Spatio-temporal Aliasing Artifact)를 도시하는 예시적인 도면이다.
도 13b에 도시된 바와 같이, 원본 영상(105) 내 부분(1325)과 달리 패턴들이 매끄럽게 연결되지 않고, 방향이 틀어지는 왜곡이 있어, 움직임이 거의 없는 부분이더라도 연속된 영상에서 시간적으로 이전과 다른 픽셀 값을 가지는 왜곡이 발생함으로써 제 1 DNN으로부터 출력된 제 1 영상(115)의 영역(1320)에는 에일리어싱 아티팩트 부분(1330)이 존재할 수 있다.
이때, 에일리어싱 아티팩트 부분(1330)에 포함된 에일리어싱 아티팩트는 시공간적인 에일리어싱 아티팩트(Spatio-temporal aliasing artifact)일 수 있다. 도 13c를 참조하여, 시공간적인 에일리어싱 아티팩트가 발생하는 이유에 대하여 간략하게 설명하겠다.
도 13c는 원본 영상으로부터 다운스케일된 제 1 영상에 나타나는 시공간적인 에일리어싱 아티팩트(Spatio-temporal Aliasing Artifact) 중 사람에 눈에 띄는 시공간적인 에일리어싱 아티팩트를 설명하기 위한 도면이다.
도 13c를 참조하면, 원본 영상(105)은 다운스케일됨에 따라, 해상도가 낮아지게 되고, 공간적으로 이전과 다른 픽셀 값을 가지게 된다. (공간적인 에일리어싱 아티팩트 발생) 이때, 시간적으로 연속되는 원본 영상(105)의 공간 영역(1335)에는 같은 값만 연속적으로 존재하므로 영상 내 깜빡거림이 없지만, 시간적으로 연속되는 제 1 영상(115)의 공간 영역(1340)에는 다운스케일에 따른 공간적인 에일리어싱 아티팩트가 발생하여 픽셀 값이 변경됨에 따라, 서로 다른 값이 시간적으로 연속되므로 기존에 깜빡거림 없이 보이던 부분이 깜박거리면서 사람 눈에 보이게 된다.
시공간적인 에일리어싱 아티팩트는 시간적으로 연속되는 원본 영상(105) 내에서 약간의 움직임이 발생함에 따라서 발생되는 에일리어싱 아티팩트일 수 있다. 따라서, 원본 영상(105) 내 큰 움직임 없이 천천히 오래 머무르는 영역을 검출할 수 있다면, 원본 영상(105) 내 검출된 영역에 대응하는 제 1 영상(115) 내 대응 영역에 대하여 공간적인 아티팩트를 제거 또는 감소를 위한 후처리를 수행함으로써 시공간적인 아티팩트가 제거 또는 감소될 수 있다.
도 13d는 원본 영상으로부터 다운스케일된 제 1 영상에 나타나는 공간적인 에일리어싱 아티팩트(Spatial Aliasing Artifact) 중 사람의 눈에 띄는 공간적인 에일리어싱 아티팩트를 설명하기 위한 도면이다.
도 13d를 참조하면, 제 1 DNN으로부터 출력된 제 1 영상(115)에는 원본 영상(105)에 포함된 패턴의 방향이 틀어져서 기존과 다른 패턴 방향을 갖거나, 울퉁불퉁한 패턴을 갖는 공간적인 에일리어싱 아티팩트 부분이 포함될 수 있고, 특히, 이러한 공간적인 에일리어싱 아티팩트는 사람의 눈에 의해 쉽게 검출될 수 있다. 이렇게 제 1 영상(115)에 사람의 눈에 의해 쉽게 검출될 수 있는 아티팩트를 포함하는 경우, 원본 영상(105)을 주파수 도메인으로 변환했을 때, 주파수 도메인 블록(1345) 내 고주파수 변환 계수 성분들은 고주파수 영역에 흩어져 존재하지 않고 일부 소수 고주파수 성분의 변환 계수들(1350) 성분에만 몰려 존재하는 특징을 가질 수 있다. DC 성분을 제외한 주파수 도메인 블록 (1345) 내 나머지 주파수 변환 계수 성분은 거의 없을 수 있다. 따라서, 사람의 눈에 쉽게 띄는 공간적인 에일리어싱 아티팩트가 존재하는 영역은 주파수 변환 계수들의 분포에 기초하여 결정될 수 있다. 즉, 고주파수 영역 중 일부 주파수 성분에 에너지가 대부분 몰려있는지를 확인하여 아티팩트가 존재하는 영역이 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 아티팩트 제거부(1016)는 제 1 영상(115) 내 아티팩트가 존재하는 영역을 나타내는 아티팩트 정보를 생성할 수 있다. 아티팩트 정보는 제 1 영상(115) 내 아티팩트가 존재하는 영역의 위치를 나타낼 수 있다. 아티팩트 정보는 가로 크기 및 세로 크기를 갖는 2차원의 아티팩트 맵을 포함할 수 있다. 아티팩트 맵의 해상도는 제 1 영상(115)의 해상도와 동일할 수 있다. 또는, 원본 영상(105)의 해상도와 동일할 수 있다. 아티팩트 정보는 제 1 영상(115) 내 아티팩트가 존재하는 영역의 위치를 나타내는 1차원 데이터일 수도 있다.
아티팩트 제거부(1016)는 원본 영상의 주파수 변환 계수들의 값들에 기초하여 제 1 영상(115) 내 아티팩트가 존재하는 영역을 나타내는 아티팩트 정보를 생성할 수 있다.
아티팩트 맵 내 픽셀들은 미리 결정된 제 1 픽셀 값 또는 제 2 픽셀 값을 가질 수 있는데, 제 1 픽셀 값을 가지는 픽셀들 또는 블록에 대응하는 제 1 영상(115) 내 픽셀들 또는 블록에 아티팩트가 존재하는 것으로 결정될 수 있다.
또한, 제 2 픽셀 값을 가지는 픽셀들 또는 블록에 대응하는 제 1 영상(115) 내 픽셀들 또는 블록에는 아티팩트가 존재하지 않는 것으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 제 1 픽셀 값은 1 또는 1 이상의 정수 값일 수 있고, 제 2 픽셀 값은 0일 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않고, 제 1 픽셀 값 및 제 2 픽셀 값은 이외에도 다양한 특정한 값을 갖도록 결정될 수 있다.
구체적으로, 에일리어싱 아티팩트가 나타나는 정도에 따라, 제1 픽셀 값 또는 제2 픽셀 값은 다른 값을 가질수 있다. 만약 에일리어싱 아티팩트의 정도를 0~100으로 본다면, 제 1픽셀값은 1 ~ 100 사이의 정수 값일 수 있고, 제 2픽셀 값은 0일 수 있다. 에일리어싱 아티팩트의 정도는 후술할 MHN/HF 비율 또는 최대주파수의 위치 등에 기초하여 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 아티팩트 제거부(1016)는 아티팩트 맵의 생성을 위해, 원본 영상의 블록 단위 별 주파수 변환을 수행하여 블록 단위 별 주파수 변환 계수들을 생성할 수 있다. 아티팩트 제거부(1016)는 원본 영상(105)의 블록 단위 별 주파수 변환 계수들의 분포에 기초하여 소정 기준에 부합하는지를 판단하고, 그 판단 결과에 따라 블록 단위 별로 미리 결정된 값을 갖는 아티팩트 맵을 생성할 수 있다.
이때, 소정 기준은 블록 단위 별로 원본 영상(105)의 저주파수 영역의 변환 계수들의 변환 계수들의 합들과 원본 영상(105)의 고주파수 영역의 변환 계수들의 변환 계수들의 값들의 합의 제1 비교 결과에 기초한 것일 수 있다. 또한, 소정 기준은 블록 단위 별로 고주파수 영역의 변환 계수들의 최대값과 최대값을 갖는 제1 변환 계수의 주변 변환 계수들의 값들의 제 1 합과 저주파수 영역의 변환 계수들의 최대값과 최대값을 갖는 제2 변환 계수의 주변 변환 계수들의 값들의 제 2 합의 제2 비교 결과에 기초한 것일 수 있다. 또한, 소정 기준은 고주파수 영역의 변환 계수들의 합과 고주파수 영역 내 제 1 변환 계수 간의 제 1 합 간의 제3 비교 결과에 기초한 것일 수 있다. 또한, 소정 기준은 소정의 값보다 큰 값을 갖는 변환 계수의 개수와 소정의 값 간의 제4 비교 결과에 기초한 것일 수 있다. 소정 기준은 적어도 하나의 제1 비교 결과, 제2 비교 결과, 제3 비교 결과 및 제4 비교 결과 중 적어도 하나에 기초한 것일 수 있다.
예를 들어, 아티팩트 제거부(1016)는 하기 제 1 조건에 기초하여 블록 단위 별로 미리 결정된 값을 갖는 아티팩트 맵을 생성할 수 있다.
[제 1 조건]
Figure pat00002
도 12는 원본 영상에 포함된 블록 내 변환 계수들의 분포를 기초로 아티팩트 영역을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
여기서, 도 12를 참조하면, HF는 고주파수 영역(1210)을 의미하고, LF는 저주파수 영역(1205)을 의미할 수 있고, thd1, thd2는 특정 임계값이고, α는 소정의 계수일 수 있다. 예를 들어, thd1은 64, thd2는 1024, α는 1.2일 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다. 고주파수 영역(1210)은 블록 내 수평 주파수 또는 수직 주파수 중 적어도 하나가 소정의 값 이상인 영역을 의미할 수 있고, 저주파수 영역(1205)은 블록 내 수평 주파수 및 수직 주파수가 소정의 값 이하인 영역을 의미할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다. 저주파수 영역(1205)는 DC 주파수의 계수를 포함하지 않을 수 있다.
아티팩트 제거부(1016)는 상기 제 1 조건을 만족하는 경우, 아티팩트 맵 내 블록 단위 별로 아티팩트가 존재함을 나타내는 제 1 픽셀 값을 갖도록 아티팩트 맵을 결정할 수 있다.
예를 들어, 아티팩트 제거부(1016)는 하기 제 2 조건에 기초하여 블록 단위 별로 미리 결정된 값을 갖는 아티팩트 맵을 생성할 수 있다.
[제 2 조건]
Figure pat00003
여기서 MHN(1215)은 고주파수 영역 내 최대값을 갖는 주파수 변환 계수(1220)와 그 주변 변환 계수를 포함하는 영역을 의미하고 MLN(1230)은 저주파수 영역 내 최대값을 갖는 주파수 변환 계수(1235)와 그 주변 계수를 포함하는 영역을 의미할 수 있다. 또한, thd3는 특정 임계값이고, β는 소정의 계수일 수 있다. 예를 들어, thd3는 1024일 수 있고, β는 1.2일 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.
아티팩트 제거부(1016)는 상기 제 2 조건을 만족하는 경우, 아티팩트 맵 내 블록 단위 별로 아티팩트가 존재함을 나타내는 제 1 픽셀 값을 갖도록 아티팩트 맵을 결정할 수 있다.
예를 들어, 아티팩트 제거부(1016)는 하기 제 3 조건에 기초하여 블록 단위 별로 미리 결정된 값을 갖는 아티팩트 맵을 생성할 수 있다.
[제 3 조건]
Figure pat00004
여기서 HF는 고주파수 영역(1210)을 의미하고, MHN(1215)은 고주파수 영역(1210) 내 최대값을 갖는 주파수 변환 계수(1220)과 그 주변 변환 계수를 포함하는 영역을 의미할 수 있다. γ는 소정의 계수로 1보다 작은 값일 수 있다. 예를 들어, γ는 0.6일 수 있고, 이에 제한되지는 않는다.
아티팩트 제거부(1016)는 상기 제 3 조건을 만족하는 경우, 아티팩트 맵 내 블록 단위 별로 아티팩트가 존재함을 나타내는 제 1 픽셀 값을 갖도록 아티팩트 맵을 결정할 수 있다.
예를 들어, 아티팩트 제거부(1016)는 하기 제 4 조건에 기초하여 블록 단위 별로 미리 결정된 값을 갖는 아티팩트 맵을 생성할 수 있다.
[제 4 조건]
Figure pat00005
여기서 number는 특정 조건을 만족하는 주파수 성분의 개수를 의미하고, HF(i)는 고주파수 영역(1210) 내 i번째 주파수 변환 계수를 의미할 수 있고, LF(i)는 저주파수 영역(1205) 내 i 번째 주파수 변환 계수를 의미할 수 있다. thd4 및 thd5는 특정 임계값일 수 있다. 예를 들어, thd4는 10일 수 있고, thd5는 48이상의 값일 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.
아티팩트 제거부(1016)는 상기 제 4 조건을 만족하는 경우, 아티팩트 맵 내 블록 단위 별로 아티팩트가 존재함을 나타내는 제 1 픽셀 값을 갖도록 아티팩트 맵을 결정할 수 있다.
아티팩트 제거부(1016)는 상기 제 1 내지 제 4 조건 중 적어도 하나의 조건을 만족하는 경우, 아티팩트 맵 내 블록 단위 별로 아티팩트가 존재함을 나타내는 제 1 픽셀 값을 갖도록 아티팩트 맵을 결정할 수 있다. 예를 들어, 아티팩트 제거부(1016)는 상기 제 1 내지 제 4 조건을 모두 만족하는 경우, 아티팩트 맵 내 블록 단위 별로 아티팩트가 존재함을 나타내는 제 1 픽셀 값을 갖도록 아티팩트 맵을 결정할 수 있다.
도 14는 블록 단위(106, 116)로 구분된 원본 영상(105)과 제 1 영상(115)을 도시하는 도면이다.
도 14를 참조하면, 원본 영상(105)과 제 1 영상(115)은 동일한 개수의 블록 단위(106, 116)들로 구분될 수 있다. 블록 단위(106, 116)는 미리 결정된 크기를 가질 수 있으나, 원본 영상(105)의 해상도가 제 1 영상(115)의 해상도보다 크므로, 원본 영상(105)을 구분하기 위한 블록 단위(106)의 크기는 제 1 영상(115)을 구분하기 위한 블록 단위(116)의 크기보다 크다.
일 실시예에서, 원본 영상(105)은 동일한 크기의 블록 단위(106)로 구분될 수 있고, 또는, 서로 다른 크기의 블록 단위(106)로 구분될 수 있다. 일 실시예에서, 제 1 영상(115)은 동일한 크기의 블록 단위(116)로 구분될 수 있고, 또는, 서로 다른 크기의 블록 단위(116)로 구분될 수 있다.
원본 영상(105)의 블록 단위(106) 별로 주파수 변환을 수행하고, 주파수 변환된 블록 단위(106)들에 기초하여 아티팩트 맵이 생성될 수 있다.
이하에서는, 도 15a 내지 도 17b를 참조하여, AI 부호화 장치(1000)가 아티팩트 맵의 아웃라이어를 제거하는 과정을 설명하겠다.
도 15a 내지 15b는 아웃라이어(Outlier)가 제거되기 전과 후의 아티팩트 맵을 나타내는 도면이다.
도 15a 내지 15b를 참조하면, 아티팩트 제거부(1016)는 원본 영상(105)의 블록 단위 별 주파수 변환 계수들의 분포에 기초하여 생성된 아티팩트 맵(1500)을 모폴로지(morphology) 처리와 같은 처리 동작을 수행하여 아웃라이어가 제거된 아티팩트 맵(1510)을 생성할 수 있다. 구체적인 처리 동작은 도 16a 내지 17b를 참조하여 후술하겠다.
이때, 관심 영역(ROI)를 설정하고, 해당 영역을 제외한 나머지 영역에 대해서는 제 1 픽셀 값을 제 2 픽셀 값으로 변경할 수 있다. 바람직하게는 관심 영역은 아티팩트 맵의 중심을 기준으로 하는 소정의 크기의 영역일 수 있다.
도 16a 내지 16b는 일 실시예에 따라 AI 부호화 장치가 아웃라이어를 제거하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
전술한 원본 영상(105)의 블록 단위 별 주파수 변환 계수들의 분포에 기초하여 생성된 아티팩트 맵(1600)을 예시하고 있다. 도 16a에서 a1, b1 등은 각 블록 단위들을 구분하기 위한 인덱스이다.
도 16a를 참조하면, a1 블록 단위, b1 블록 단위 등은 제 1 픽셀 값을 가질 수 있고, c1 블록 단위, d1 블록 단위 등은 제 2 픽셀 값을 가질 수 있다.
제 1 픽셀 값을 가지는 블록 단위들은 제 1 영상(115) 내 아티팩트가 존재하는 영역을 나타내고, 제 2 픽셀 값을 가지는 블록 단위들은 제 1 영상(115) 내 아티팩트가 존재하지 않는 영역을 나타낸다.
일 실시예에서, 아티팩트 제거부(1016)는 원본 영상(105)의 블록 단위 별 주파수 변환 계수들의 분포에 기초하여 생성한 아티팩트 맵(1600)을 모폴로지(morphology) 처리할 수도 있다.
모폴로지 처리는 영상 내 홀(hole)의 픽셀 값들을 인접 픽셀의 픽셀 값에 기초하여 변경하거나, 영상 내 섬(island)의 픽셀 값들을 인접 픽셀의 픽셀 값에 기초하여 변경하는 처리이다. 예를 들어, 도 16a에서 i5 블록 단위는 인접 블록 단위(h4, i4, j4, h5, j5, h6, i6, j6)의 픽셀 값들과는 상이한 픽셀 값을 가지므로 홀(hole)에 해당하며, f7 블록 단위는 인접 블록 단 위(e6, f6, g6, e7, g7, e8, f8, g8)의 픽셀 값들과는 상이한 픽셀 값을 가지므로 섬(island)에 해당할 수 있다.
도 16b는 모폴로지 처리된 아티팩트 맵(1650)을 도시하고 있는데, 도 16b에 도시된 바와 같이, i5 블록 단위의 픽셀 값이 제 2 픽셀 값으로부터 제 1 픽셀 값으로 변경되고, f7 블록 단위의 픽셀 값이 제 1 픽셀 값으로부터 제 2 픽셀 값으로 변경될 수 있다.
모폴로지 처리는 침식(erosion) 및 팽창(dilation) 처리를 포함할 수 있다. 모폴로지 처리는 침식 및 팽창 처리를 연이어서 수행하는 오프닝(opening) 처리를 포함할 수 있다. 오프닝 처리를 수행하게 되면, 침식 처리를 통해 잡음이 제거되고 팽창 처리를 통해 크기가 줄어든 영역을 다시 키울 수 있다.
다만, 도 16a 내지 16b를 참조하여 전술한 아웃라이어 제거 동작은 모폴로지 연산과 같은 복잡한 연산을 수반한다. 이하에서는, 도 17a 내지 17b를 참조하여 AI 부호화 장치가 간단한 연산을 통해 아웃라이어를 제거하는 과정을 설명하겠다.
도 17a 내지 17b는 일 실시예에 따라 AI 부호화 장치가 아웃라이어를 제거하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 17a를 참조하면, 일 실시예에서, 아티팩트 제거부(1016)는 원본 영상(105)의 블록 단위 별 주파수 변환 계수들의 분포에 기초하여 생성된 아티팩트 맵에 대해 아웃라이어를 제거하기 위한 처리를 수행할 수 있다.
아티팩트 제거부(1016)는 아티팩트 맵에 포함된 현재 블록 단위(1710)가 제 1 픽셀 값을 가질 때, 현재 블록 단위(1710)를 중심으로 하는 소정의 영역(1700) 내 블록 단위들(1720)들 중 제 1 픽셀 값을 갖는 블록의 개수가 특정 임계값(예를 들어 5)보다 크다면, 현재 블록 단위(1710)의 제 1 픽셀 값을 변경하지 않는다고 결정할 수 있다. 도 17b를 참조하면, 일 실시예에서, 아티팩트 제거부(1016)는 아티팩트 맵에 포함된 현재 블록 단위(1740)가 제 1 픽셀 값을 가질 때, 현재 블록 단위(1740)을 중심으로 하는 소정의 영역(1730) 내 블록 단위들(1750) 중 제 1 픽셀 값을 갖는 블록의 개수가 특정 임계값(예를 들어 5)보다 작거나 같다면, 현재 블록 단위(1740)의 제 1 픽셀 값을 제 2 픽셀 값으로 변경할 수 있다.
일 실시예에서, 제 1 영상(115)이 복수의 프레임으로 이루어져 있을 때, 아티팩트 제거부(1016)는 복수의 프레임 각각에 대응하는 아티팩트 맵을 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 아티팩트 제거부(1016)는 비트레이트가 증가되는 것을 방지하기 위해 제 1 영상(115)의 복수의 프레임 중 일부의 프레임에 대응하는 아티팩트 맵만을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 아티팩트 제거부(1016)는 복수의 프레임 중 장면 전환(scene change)이 일어나는 프레임 및/또는 I 프레임에 대응하는 아티팩트 맵만을 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 아티팩트 제거부(1016)는 원본 영상과 이전 영상의 적어도 하나의 아티팩트 맵을 비교하고, 비교 결과에 기초하여 제 1 영상(115) 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행할 수 있다.
한편, 아티팩트 맵에 대해 스무딩(smoothing) 처리 및/또는 심리스(seamless) 처리에 기반한 픽셀 값 변경 처리가 적용될 수도 있다. 스무딩 처리는 스무딩을 위한 다양한 종류의 필터링 방법에 기초한 처리로, 모폴로지 처리를 포함할 수 있다.
도 18a 내지 18e는 일 실시예에 따른 아티팩트 맵의 후처리 적용 영역에 대하여 스무딩 처리 및 심리스 처리를 수행하여 아티팩트 맵을 보정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 18a 내지 도 18e를 참조하면, AI 부호화 장치(1000)는 아티팩트 맵(1800)에 포함된 아티팩트 영역(1810)에 대하여 스무딩 처리 및/또는 심리스 처리를 수행하여 아티팩트 영역(1830)을 갖는 아티팩트 맵(1820)을 생성할 수 있다. 이때, 스무딩 처리 및 심리스 처리는 블록 맵의 기본 단위가 블록 단위(예를 들어, NxN; 여기서 N은 정수)인 경우, 블록 단위보다 작은 픽셀 단위 또는 NxN보다 작은 블록 단위에서 수행될 수 있다
이때, 스무딩 처리는 영역의 경계를 부드럽게 하기 위한 처리로, 예를 들어, 영역(1840)에 스무딩 처리를 수행하여 영역(1850)이 생성될 수 있다. 스무딩 처리는 모폴로지 처리를 포함할 수 있고, 예를 들어, 오프닝(opening) 처리를 포함할 수 있다.
심리스 처리는 영역의 경계를 모호하게 하기 위한 처리로, 예를 들어, 푸아송 블렌딩(Poisson Blending) 처리를 포함할 수 있다. 예를 들어, 영역(1840)에 심리스 처리를 수행하여 영역(1860)이 생성될 수 있다.
예를 들어, 영역(1840)에 심리스 처리 및 스무딩 처리를 함께 수행하게 되면, 영역(1870)과 같이 그 영역의 경계가 모호하고 경계가 부드러운 영역이 생성될 수 있다.
아티팩트 맵에 대해 스무딩(smoothing) 처리 및/또는 심리스(seamless) 처리에 기반한 픽셀 값 변경 처리가 적용되고, 해당 영역에 대응하는 제 1 영상(115)의 영역에 대해 후처리를 수행하게 되면, 경계에서 부자연스럽지 않고, 보다 자연스러운 영상이 생성될 수 있다.
도 19는 직전 프레임들의 아티팩트 맵 내 동일한 위치(co-loacated)의 블록과 현재 프레임의 아티팩트 맵 내 블록을 비교하여 아티팩트 영역을 보정하는 방법을 설명하기 위한 방법이다.
도 19를 참조하면, 아티팩트 제거부(1016)는 원본 영상의 아티팩트 맵 내 제 1 픽셀 값을 갖는 제1 블록에 대응하는 N 개(N은 정수)의 이전 영상(예를 들어, 프레임)의 아티팩트 맵(1900) 내 N개의 제2 블록들 중 제 1 픽셀 값을 갖는 블록이 K개(K는 정수) 이상인지를 결정하고, 결정 결과에 기초하여 제 1 블록 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행할 수 있다. 이때, 제 1 블록에 대응하는 이전 영상의 제2 블록들은 제 1 블록과 동일한 위치(co-located)의 블록일 수 있다.
또는, 아티팩트 제거부(1016)는 원본 영상의 움직임 벡터 및 옵티컬 플로우 중 적어도 하나에 기초하여 제 1 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리(post-processing)를 수행할 수 있다. 예를 들어, 앞서, 아티팩트 제거부(1016)는 원본 영상의 아티팩트 맵(1900) 내 제 1 픽셀 값을 갖는 제1 블록에 대응하는 N 개(N은 정수)의 이전 영상의 아티팩트 맵 내 N개의 제2 블록들 중 제 1 픽셀 값을 갖는 블록이 K개(K는 정수) 이상인지를 결정할 때, 제 1 블록에 대응하는 이전 영상의 제2 블록들을 원본 영상의 움직임 벡터 및 옵티컬 플로우 중 적어도 하나에 기초하여 결정할 수 있다. 이때, 움직임 벡터의 크기 및 옵티컬 플로우에 기초한 움직임의 크기가 소정의 크기보다 크다면, 해당 이전 영상의 아티팩트 맵 내 제2 블록은 K개 이상인지를 결정할 때 카운트되지 않을 수 있다.
아티팩트 제거부(1016)는 원본 영상의 제1 블록의 변환 계수와 제1 블록과 동일한 위치에 있는 적어도 하나의 이전 원본 영상의 제2 블록의 변환 계수 간 SAD(Sum of Absolute Difference)를 산출할 수 있다. 아티팩트 제거부(916)는 산출된 SAD가 소정의 범위 내에 있는지를 결정할 수 있다. 즉, 아티팩트 제거부(1016)는 하기와 같은 수학식 1에 따라 산출된 SAD가 소정의 범위 내에 있는지를 결정할 수 있다.
[수학식 1]
Thd1 < SAD < Thd2
이때, Thd1 및 Thd2는 소정의 값을 갖는 임계값일 수 있다.
아티팩트 제거부(1016)는 상기 결정 결과에 기초하여 제 1 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행할 수 있다. 즉, 아티팩트 제거부(1016)는 산출된 SAD가 소정의 범위 내에 속한다고 결정한 경우, 제 1 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행할 수 있다. 이때, 제 1 블록은 아티팩트 정보에 기초하여 결정된 블록으로, 아티팩트 맵에서 제 1 픽셀 값을 갖는 블록일 수 있다.
아티팩트 제거부(1016)는 도 15a 내지 15b, 및 도 16a 내지 도 16b에 도시된 아티팩트 맵(1500, 1510, 1600, 1650)에 기초하여 제 1 영상(115) 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 할 수 있다.
일 실시예에서, 아티팩트 제거부(1016)는 아티팩트 맵에 기초하여 제 1 영상(115) 내 아티팩트가 존재하는 영역에 소정의 필터를 적용하여 제 1 영상(115) 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행할 수 있다. 여기서 소정의 필터는 가우시안 필터 및 로우 패스 필터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 아티팩트 제거부(1016)는 아티팩트 맵에 기초하여 공간 도메인(Spatial Domain)의 제 1 영상(155) 내 아티팩트가 존재하는 영역에 가우시안 필터를 적용할 수 있다. 아티팩트 제거부(1016)는 아티팩트 맵에 기초하여 주파수 도메인(Frequency Domain)의 제 1 영상(155) 내 아티팩트가 존재하는 영역에 로우 패스 필터를 적용할 수 있다. 이때, 로우 패스 필터의 컷-오프 주파수는 제 1 영상(155) 내 아티팩트가 존재하는 영역에 대응하는 원본 영상 내 대응 영역의 주파수 변환 계수들 중 고주파수 영역에 위치하는 변환 계수들의 최대값에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 로우 패스 필터의 컷-오프 주파수는 고주파수 영역 내 최대값을 갖는 변환 계수의 주파수의 1/2로 결정될 수 있다. 또는, 로우 패스 필터의 컷-오프 주파수(Cutoff-freq)는 다음과 같은 수학식 2에 의해 결정될 수 있다.
Figure pat00006
여기서 pos_max_val_high는 고주파수 영역 내 최대값을 갖는 변환 계수의 주파수를 의미할 수 있고, pos_dc는 저주파수 영역 내 DC 계수의 주파수를 의미할 수 있다. 컷-오프 주파수는 수직 방향 및 수평 방향 별로 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 아티팩트 제거부(1016)는 아티팩트 맵에 기초하여 제 1 영상(115) 내 아티팩트가 존재하는 영역에 대응하는 원본 영상 내 대응 영역에 로우 패스 필터링 및 바이큐빅(Bi-cubic) 필터, 바이리니어(Bi-linear) 필터와 같은 다운스케일 기능을 포함하는 종래 기술의 필터를 이용하여 필터링하거나,, 란초스 필터와 같이 로우 패스 필터링 및 다운스케일 기능을 포함하는 종래 기술의 필터 를 이용하여 고주파수 성분이 제거된 다운스케일 영역을 생성할 수 있다. 다운스케일 영역은 제 1 DNN을 통해 AI 다운스케일된 제 1 영상(115)과 같은 스케일 정도로 다운스케일된다.
제 1 영상(115) 내 아티팩트가 존재하는 영역 내 픽셀의 픽셀 값은, 다운스케일 영역 내 픽셀의 픽셀 값으로 변경될 수 있다.
아티팩트 제거부(1016)는 원본 영상 내 대응 영역을 확장하고, 확장된 대응 영역에 필터를 적용하여 다운스케일된 영역을 생성하고, 제 1 영상(115) 내 아티팩트가 존재하는 영역에 맞게 다운스케일된 영역을 축소하고, 제 1 영상(115) 내 아티팩트가 존재하는 영역 내 픽셀의 픽셀 값을 축소된 영역 내 픽셀의 픽셀 값으로 변경할 수 있다. 한편, 일 실시예에서, 아티팩트 제거부(1016)는 아티팩트 맵의 생성을 위해 아티팩트 검출 네트워크를 이용할 수도 있다. 아티팩트 검출 네트워크는 일종의 DNN으로서, 적어도 하나의 컨볼루션 레이어를 포함할 수 있다. 아티팩트 검출 네트워크는 아티팩트가 확인된 GT(ground truth) 영상과 입력 영상에 기초하여 훈련될 수 있다. 아티팩트 제거부(1016)는 제 1 영상(115)을 아티팩트 검출 네트워크에 입력하고, 아티팩트 검출 네트워크에서 출력되는 아티팩트 맵을 획득할 수 있다.
제 1 부호화부(1014)는 아티팩트 제거부(1016)에 의해 후처리된 제 1 영상을 부호화한다. 전술한 바와 같이, 부호화는, 후처리된 제 1 영상을 예측하여 예측 데이터를 생성하는 과정, 후처리된 제 1 영상과 예측 데이터 사이의 차이에 해당하는 잔차 데이터를 생성하는 과정, 공간 영역 성분인 잔차 데이터를 주파수 영역 성분으로 변환하는 과정, 주파수 영역 성분으로 변환된 잔차 데이터를 양자화하는 과정 및 양자화된 잔차 데이터를 엔트로피 부호화하는 과정 등을 포함할 수 있다.
데이터 처리부(1032)는 AI 데이터 및 영상 데이터 중 적어도 하나가 소정의 형태로 전송될 수 있게 처리한다. 예를 들어, AI 데이터 및 영상 데이터를 비트스트림 형태로 전송하여야 하는 경우, 데이터 처리부(1032)는 AI 데이터가 비트스트림 형태로 표현되도록 AI 데이터를 처리하고, 통신부(1034)를 통해 하나의 비트스트림 형태의 AI 데이터 및 영상 데이터를 전송한다. 다른 예로, 데이터 처리부(1032)는 AI 데이터가 비트스트림 형태로 표현되도록 AI 데이터를 처리하고, 통신부(1034)를 통해 AI 데이터에 해당하는 비트스트림 및 영상 데이터에 해당하는 비트스트림 각각을 통신부(1034)를 통해 전송한다. 또 다른 예로, 데이터 처리부(1032)는 AI 데이터가 프레임 또는 패킷으로 표현되도록 AI 데이터를 처리하고, 비트스트림 형태의 영상 데이터와, 프레임 또는 패킷 형태의 AI 데이터를 통신부(1034)를 통해 전송한다.
통신부(1034)는 네트워크를 통해 AI 부호화 결과 생성된 AI 부호화 데이터를 전송한다. AI 부호화 결과 생성된 AI 부호화 데이터는 영상 데이터와 AI 데이터를 포함한다.
영상 데이터와 AI 데이터는 동종 네트워크 또는 이종 네트워크를 통해 전송될 수 있다.
영상 데이터는 후처리된 제 1 영상의 제 1 부호화 결과 생성된 데이터를 포함한다. 영상 데이터는 후처리된 제 1 영상 내 픽셀 값들에 기초하여 생성되는 데이터, 예를 들어, 후처리된 제 1 영상과 예측 데이터 사이의 차이인 잔차 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 영상 데이터는 후처리된 제 1 영상의 제 1 부호화 과정에서 이용된 정보들을 포함한다. 예를 들어, 영상 데이터는 후처리된 제 1 영상을 제 1 부호화하는데 이용된 모드(mode) 정보 및 후처리된 제 1 영상을 제 1 부호화하는데 이용된 양자화 파라미터 관련 정보 등을 포함할 수 있다.
AI 데이터는, AI 복호화 장치가 제 1 DNN의 다운스케일 타겟에 대응하는 업스케일 타겟으로 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수 있게 하는 정보들을 포함한다. 일 예에서, AI 데이터는 원본 영상(105)과 제 1 영상(115)(또는 후처리된 제 1 영상) 사이의 차이 정보를 포함할 수 있다. 또한, AI 데이터는 제 1 영상(115)(또는 후처리된 제 1 영상) 관련 정보를 포함할 수도 있다. 제 1 영상(115)(또는 후처리된 제 1 영상) 관련 정보는, 제 1 영상(115)(또는 후처리된 제 1 영상)의 해상도, 후처리된 제 1 영상의 제 1 부호화 결과 생성된 영상 데이터의 비트레이트 및 후처리된 제 1 영상의 제 1 부호화시 이용된 코덱 타입 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.또한, AI 데이터는 아티팩트 제거부(1016)에 의해 생성된 아티팩트 정보를 포함한다. 예를 들어, AI 데이터는 아티팩트 맵의 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 아티팩트 맵 역시 제 1 부호화부(1014)에 의해 제 1 부호화되어 영상 데이터로서 전송될 수도 있다.
도 20a는 다른 실시예에 따른 AI 부호화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
S2010 단계에서, AI 부호화 장치(1000)는 제1 DNN을 이용하여 원본 영상(105)으로부터 AI 다운스케일된 제 1 영상(115)를 획득한다.
S2020 단계에서, AI 부호화 장치(1000)는 제 1 영상(115) 내 아티팩트 존재 영역을 나타내는 아티팩트 정보를 생성한다. 아티팩트는 공간적인 에일리어싱 아티팩트 및 시공간적인 에일리어싱 아티팩트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 아티팩트 정보는 소정 크기의 아티팩트 맵을 포함할 수 있다. 예를 들어, 원본 영상의 해상도가 3840x2160인 경우, 240x135 크기의 아티팩트 맵이 생성될 수 있다. 이때, 블록 맵의 기본 단위는 원본 영상의 16x16 크기의 블록에 대응될 수 있고, 다운스케일된 영상의 해상도가 1920x1080인 경우, 블록 맵의 기본 단위는 다운스케일된 영상의 8x8 크기의 블록에 대응될 수 있다. 다만 이에 제한되지 않고, 블록 맵의 기본 단위는 원본 영상의 MxM 크기(M은 정수)의 블록에 대응될 수 있다. 만약, 블록 맵의 기본 단위가 원본 영상의 픽셀에 대응된다면 블록 맵은 3840x2160의 크기를 가질 수 있다. 여기서, 아티팩트는 공간적인 에일리어싱 아티팩트 및 시공간적인 에일리어싱 아티팩트 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
AI 부호화 장치(1000)는 원본 영상(105)의 주파수 변환 계수들의 값에 기초하여 아티팩트 맵을 생성할 수 있다. AI 부호화 장치(1000)는 원본 영상(105)의 블록 별 주파수 변환 계수들의 분포에 기초하여 아티팩트 맵을 생성할 수 있다. 다른 예로, AI 부호화 장치(1000)는 아티팩트 검출 네트워크를 이용하여 아티팩트 맵을 생성할 수도 있다.
S2030 단계에서, AI 부호화 장치(1000)는 아티팩트 정보에 기초하여 제 1 영상(115) 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 할 수 있다. 예를 들어, AI 부호화 장치(1000)는 아티팩트 정보에 기초하여 제 1 영상(115) 내 아티팩트가 존재하는 영역에 소정의 필터를 적용하여 제 1 영상(115) 내 픽셀의 픽셀 값을 변경할 수 있다. 이때, 필터는 가우시안 필터 또는 로우패스 필터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또는, AI 부호화 장치(1000)는 아티팩트 정보에 기초하여 제 1 영상 내 아티팩트가 존재하는 영역에 대응하는 원본 영상 내 대응 영역에 필터를 적용하여 다운스케일된 영역을 생성하고, 제 1 영상 내 아티팩트가 존재하는 영역 내 픽셀의 픽셀 값을 다운스케일된 영역 내 픽셀의 픽셀 값으로 변경할 수 있다. 이때, 필터는 종래 기술의 필터일 수 있다. 예를 들어, 필터는 바이큐빅 필터(Bi-cubic filter), 바이리니어 필터(Bi-linear filter), 및 란초스 필터(Lanczos filter)를 포함할 수 있다.
S2040 단계에서, AI 부호화 장치(1000)는 후처리된 제 1 영상을 제 1 부호화한다. AI 부호화 장치(1000)는 후처리된 제 1 영상의 부호화 결과 생성된 영상 데이터, 및 AI 복호화 장치로 전송한다. AI 데이터는 아티팩트 정보를 포함한다.
도 20b는 또 다른 실시예에 따른 AI 부호화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
S2050 단계에서, AI 부호화 장치(1000)는 제1 DNN을 이용하여 원본 영상(105)으로부터 AI 다운스케일된 제 1 영상(115)를 획득한다.
S2060 단계에서, AI 부호화 장치(1000)는 원본 영상(105)에 대하여 주파수 변환을 수행하고, 주파수 변환을 통해 생성된 변환 계수의 값에 기초하여 제 1 영상 내 아티팩트가 존재하는 영역을 나타내는 제1 아티팩트 정보를 생성할 수 있다. 제1 아티팩트 정보는 아티팩트 맵을 포함할 수 있다. 전술한 바와 같이 아티팩트 맵의 아웃라이어는 제거될 수 있다.
S2070 단계에서, AI 부호화 장치(1000)는 적어도 하나의 이전 영상의 아티팩트 정보와 현재 영상의 제1 아티팩트 정보 중 적어도 하나를 기초로 현재 영상에 대한 제2 아티팩트 정보를 생성할 수 있다. 이전 영상의 아티팩트 정보는 아티팩트 맵을 포함할 수 있고, 아티팩트 맵의 아웃라이어는 제거될 수 있다.
S2080 단계에서, AI 부호화 장치(1000)는 제1 아티팩트 정보 및 제2 아티팩트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 제 1 영상(115) 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행할 수 있다. 이때, AI 부호화 장치(1000)가 제1 아티팩트 정보에 기초하여 제 1 영상(115) 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행한다면, S2070 단계의 제2 아티팩트 정보를 생성하는 동작은 수행되지 않을 수 있다.
도 21은 다른 실시예에 따른 AI 복호화 장치(2100)의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 21을 참조하면, AI 복호화 장치(2100)는 수신부(2110) 및 AI 복호화부(2130)를 포함한다. 수신부(2110)는 통신부(2112), 파싱부(2114) 및 출력부(2116)를 포함하고, AI 복호화부(2130)는 제 1 복호화부(2132) 및 AI 업스케일부(2134)를 포함한다. 통신부(2112)는 네트워크를 통해 영상 데이터 및 AI 데이터를 포함하는 AI 부호화 데이터를 수신한다. 영상 데이터는 후처리된 제 1 영상의 제 1 부호화 결과 생성된 정보들을 포함하고, AI 데이터는 아티팩트 정보를 포함한다.
파싱부(2114)는 통신부(2112)로 수신된 AI 부호화 데이터를 영상 1데이터와 AI 데이터로 구분하고, 출력부(2116)를 통해 영상 데이터를 제 1 복호화부(2132)로, AI 데이터를 AI 업스케일부(2134)로 전달한다.
도 2와 관련하여 설명한 AI 복호화 장치(200)의 통신부(212), 파싱부(214), 출력부(216)의 동작은 도 21의 AI 복호화 장치(2100)의 통신부(2112), 파싱부(2114) 및 출력부(2116)와 동일하므로 상세한 설명은 생략한다.
일 실시예에 따른 AI 복호화 장치(2100)는 수신부(2110) 및 AI 복호화부(2130)를 포함한다. AI 복호화 장치(2100)는 수신부(2110) 및 AI 복호화부(2130)를 제어하는 중앙 프로세서(미도시)를 포함할 수 있다. 또는, 수신부(2110) 및 AI 복호화부(2130)가 각각의 자체 프로세서(미도시)에 의해 작동되며, 프로세서(미도시)들이 상호 유기적으로 작동함에 따라 AI 복호화 장치(2100)가 전체적으로 작동될 수도 있다. 또는, AI 복호화 장치(2100)의 외부 프로세서(미도시)의 제어에 따라, 수신부(2110) 및 AI 복호화부(2130)가 제어될 수도 있다.
AI 복호화 장치(2100)는, 통신부(2112), 파싱부(2114) 및 출력부(2116) 제 1 복호화부(2132) 및 AI 업스케일부(2134)의 입출력 데이터가 저장되는 하나 이상의 데이터 저장부(미도시)를 포함할 수 있다. AI 복호화 장치(2100)는, 데이터 저장부(미도시)의 데이터 입출력을 제어하는 메모리 제어부(미도시)를 포함할 수도 있다.
AI 복호화 장치(2100)는, 영상을 복원하기 위해. 내부에 탑재된 비디오 디코딩 프로세서 또는 외부의 비디오 디코딩 프로세서와 연계하여 작동함으로써, 예측을 포함한 영상 복호화 동작을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따른 AI 복호화 장치(2100)의 내부 디코딩 프로세서는, 별개의 프로세서뿐만 아니라, 중앙 연산 장치 또는 그래픽 연산 장치가 영상 디코딩 프로세싱 모듈을 포함함으로써 기본적인 영상 복호화 동작을 수행할 수도 있다.
제 1 복호화부(2132)는 영상 데이터를 제 1 복호화하여 후처리된 제 1 영상에 대응하는 제 2 영상(135)을 생성한다. 일 실시예에서, 아티팩트 정보가 제 1 부호화되어 통신부(2112)로 전송된 경우, 제 1 복호화부(2132)는 아티팩트 정보에 대응하는 영상 데이터를 제 1 복호화하여 아티팩트 정보를 생성할 수도 있다
AI 업스케일부(2134)는 제 1 복호화부(2132)로부터 제 2 영상(135)를 제공받고, 제 2 DNN에 기초하여 제 2 영상(135)을 제 3 영상(145)으로 AI 업스케일한다. 제 2 DNN에 기초한 AI 업스케일에 대해서는 도 2 등을 참조하여 상세히 설명하였으므로, 그 설명을 생략한다.
AI 업스케일부(2134)는 제 3 영상(145) 및 아티팩트 정보를 출력한다. 일 실시예에서, AI 업스케일부(2134)는 출력 전에 아티팩트 맵을 업스케일할 수도 있다. 전술한 바와 같이, 아티팩트 맵은 제 1 영상(115)의 해상도와 동일한 해상도를 가질 수 있으므로, AI 업스케일부(2134)는 제 3 영상(145)의 해상도와 동일해지도록 아티팩트 맵 역시 업스케일할 수 있는 것이다. 이 때, AI 업스케일부(2134)는 아티팩트 맵을 레거시 업스케일할 수 있다.
일 실시예에서, AI 업스케일부(2134)는 아티팩트 정보 및 제 3 영상(145)을 화질 엔진으로 출력한다. 화질 엔진은 TV 등의 디스플레이 장치에서 영상을 디스플레이하기 전에 영상의 화질 개선 처리를 수행한다. 화질 엔진은 복수의 필터를 구비하여 각각의 필터로 영상을 처리할 수 있다. 일 예로, 화질 엔진은 영상 신호분석, 노이즈 제거, 디테일 개선 및 업스케일 중 적어도 하나의 처리를 영상에 적용하여 영상 화질을 개선할 수 있다.
일 실시예에서, AI 복호화 장치(2100)가 디스플레이 장치에 포함된 경우, AI 업스케일부(2134)는, 화질 엔진에 의한 제 3 영상(145)의 화질 개선 작업이 수행될 수 있도록, 아티팩트 정보 및 제 3 영상(145)을 디스플레이 장치 내 기억 장치(예를 들어, 주기억 장치 또는 보조 기억장치)로 출력하여 기억 장치가 아티팩트 정보 및 제 3 영상(145)을 저장하게 할 수 있다. 화질 엔진은 기억 장치로부터 제 3 영상(145) 및 아티팩트 정보를 로딩(loading)하여 제 3 영상(145)의 화질 개선 작업을 수행할 수 있다. 또는, AI 업스케일부(2134)는, 화질 엔진에 의한 제 3 영상(145)의 화질 개선 작업이 수행될 수 있도록, 아티팩트 정보 및 제 3 영상(145)을 디스플레이 장치 내 화질 엔진으로 직접 전송할 수도 있다.
일 실시예에서, AI 복호화 장치(2100)는 유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 제 3 영상(145) 및 아티팩트 정보를 디스플레이 장치로 출력 또는 전송할 수도 있다.
화질 엔진은 아티팩트 정보에 기초하여 제 3 영상(145) 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 한다.
도 22a는 화질 엔진(2200)을 도시하는 도면이다.
화질 엔진(2200)은 복수의 필터를 포함할 수 있는데, 아티팩트 맵은, 아티팩트 맵에 기반하여 제 3 영상(145)을 후처리하는 필터, 도 22a의 안티 에일리어싱 필터(Anti-aliasing filter)로 입력될 수 있다. 안티 에일리어싱 필터는 로우패스 필터 또는 가우시안 필터를 포함할 수 있다. 로우패스 필터는 공간 도메인(spatial domain)의 소정 크기의 마스크(mask) 형태의 필터이거나, 주파수 도메인(frequency domain)의 필터일 수 있다.
일 실시예에서, 화질 엔진(2200)은 로우 패스 필터의 가중치를 변경시켜 제 3 영상(145)에 존재하는 에일리어싱 아티팩트가 보다 효과적으로 제거될 수 있게 할 수도 있다. 예를 들어, 화질 엔진(2200)는 로우 패스 필터의 미리 결정된 가중치를 변경시킬 수 있다. 예를 들어, 화질 엔진(2200)은 로우 패스 필터의 미리 결정된 가중치를 증가시키거나 감소시킬 수 있다.
일 실시예에서, 화질 엔진(2200)은 아티팩트 맵에 기초하여 제 3 영상(145) 내 아티팩트가 존재하는 영역에 로우패스 필터를 적용할 수 있다.
구체적으로, 화질 엔진(2200)은 아티팩트 맵 내 제 1 픽셀 값을 갖는 영역에 대응하는 제 3 영상(145) 내 영역에 추가적으로 로우패스 필터를 적용할수 있다.
일 예로, AI 부호화 장치에서 전송된 컷-오프 주파수에 관한 정보를 AI 복호화 장치(2100)에서 수신하고, 화질 엔진(2200)은 AI 복호화 장치(2100)에서 출력된 컷-오프 주파수에 관한 정보를 기초로 제 3 영상(145) 내 영역에 주파수 영역의 로우패스 필터를 적용할 수 있다.
다른 예로, 화질 엔진(2200)은 아티팩트 맵에 기초하여 제 3 영상(145) 내 아티팩트가 존재하는 영역에 소정 크기의 마스크 형태의 로우패스 필터를 적용할 수 있다. 제 3 영상(145)에 적용될 로우패스 필터의 세기는 제 3 영상(145)의 픽셀 단위나 아티팩트 맵의 값에 따라 결정될 수 있다.
도 22b를 참조하여 아티팩트 맵의 값에 따라 소정 크기의 마스크 형태의 로우패스 필터의 세기를 조정하는 일 예를 설명하겠다.
화질 엔진(2200)은 미리 결정된 기준에 따라 로우패스 필터의 세기의 범위를 결정할 수 있다. 일 예로, 화질 엔진(2200)은 원본 영상(105)의 종류, 해상도, 크기, 화질 및 원본 영상(105)에 포함된 피사체의 종류, 아티팩트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 필터 세기를 결정할 수 있다. 화질 엔진(2200)의 복수의 필터를 거친 제 3 영상(145)은 최종적으로 디스플레이 장치를 통해 디스플레이될 수 있다.
전술한 바와 같이, 제 2 영상(135)에 대해 업스케일을 적용하지 않는 것으로 결정된 경우, 화질 엔진(2200)의 복수의 필터를 거친 제 2 영상(135)이 디스플레이 장치를 통해 디스플레이될 수 있다.
도 22b는 AI 복호화 장치가 아티팩트 정보에 기초하여 소정 크기의 마스크 형태의 로우패스 필터의 세기를 조절하고, 필터링을 수행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 22b를 참조하면, 로우패스 필터는 3x3 마스크(mask)(2250) 형태의 필터일 수 있다. AI 복호화 장치(2100)는 3x3 마스크(2250) 내 계수들의 값을 조정하는 방법으로 로우패스 필터의 세기를 조절할 수 있다. 예를 들어, AI 복호화 장치(2100)는 아티팩트 맵에 기초하여 3x3 마스크(2250) 내 계수들 중 가운데 계수를 2에서 5로 변경할 수 있다. 이 경우, 필터링을 통해 영상이 블러(blur)되는 정도가 약해질 수 있다. 또는, AI 복호화 장치(2100)는 아티팩트 맵에 기초하여 3x3 마스크(2250) 내 계수들 중 가운데 계수를 제외한 계수들을 1에서 2로 변경할 수 있다.
이때, 계수들의 비율 및 값은 다양한 방법에 기초하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 계수들이 가우시안 필터 기반으로 되어 있는 경우, 각 계수들은 다음과 같은 수학식 3에 기초하여 결정될 수 있다.
Figure pat00007
AI 복호화 장치(2100)는 아티팩트 맵에 기초하여 σ을 조절하여 각 계수들의 값을 결정할 수 있다.
한편, AI 복호화 장치(2100)는 아티팩트 맵의 제1 픽셀 값에 기초하여 로우패스 필터의 세기를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 픽셀 값이 소정의 값보다 작은 경우, 로우패스 필터의 세기를 제1 세기로 결정할 수 있고, 제1 픽셀 값이 소정의 값보다 크거나 같은 경우, 로우패스 필터의 세기를 제2 세기로 결정할 수 있다.
도 23은 또 다른 실시예에 따른 AI 복호화 장치(2200)의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 23을 참조하면, AI 복호화 장치(2300)는 수신부(2310) 및 AI 복호화부(2330)을 포함한다. 수신부(2310)는 통신부(2312), 파싱부(2314) 및 출력부(2316)을 포함하고, AI 복호화부(2330)는 제 1 복호화부(2332), AI 업스케일부(2334) 및 아티팩트 제거부(2336)를 포함한다.
통신부(2312)는 네트워크를 통해 영상 데이터 및 AI 데이터를 포함하는 AI 부호화 데이터를 수신한다. 영상 데이터는 후처리된 제 1 영상의 제 1 부호화 결과 생성된 정보들을 포함하고, AI 데이터는 아티팩트 정보를 포함한다.
파싱부(2314)는 통신부(2312)로 수신된 AI 부호화 데이터를 영상 데이터와 AI 데이터로 구분하고, 출력부(2316)를 통해 영상 데이터를 제 1 복호화부(2332)로, AI 데이터를 AI 업스케일부(2334)로 전달한다.
도 2와 관련하여 설명한 AI 복호화 장치(200)의 통신부(212), 파싱부(214), 출력부(216)의 동작은 도 23의 AI 복호화 장치(2300)의 통신부(2312), 파싱부(2314) 및 출력부(2316)와 동일하므로 상세한 설명은 생략한다.
제 1 복호화부(2332)는 영상 데이터를 제 1 복호화하여 후처리된 제 1 영상에 대응하는 제 2 영상(135)을 생성한다. 일 실시예에서, 아티팩트 정보가 제 1 부호화되어 통신부(2312)로 전송된 경우, 제 1 복호화부(2332)는 아티팩트 정보에 대응하는 영상 데이터를 제 1 복호화하여 아티팩트 정보를 생성할 수도 있다. 이 경우, 아티팩트 정보는 제 1 복호화부(2332)로부터 아티팩트 제거부(2336)로 제공될 수 있다.
아티팩트 제거부(2336)는 출력부(2316)로부터 AI 데이터에 포함된 아티팩트 정보를 제공받을 수 있다. 또는, 아티팩트 제거부(2336)는 영상 데이터에 대한 제 1 복호화 결과 복원된 아티팩트 정보를 제 1 복호화부(2332)로부터 제공받을 수도 있다. 또는, 아티팩트 제거부(2336)는 AI 업스케일부(2334)로부터 AI 데이터에 포함된 아티팩트 정보를 제공받을 수도 있다.
아티팩트 제거부(2336)는, 제 2 영상(135) 내 아티팩트 존재 영역에 후처리를 할 수 있다.
아티팩트 제거부(2336)는 제 1 복호화부(2332)에 의해 생성된 제 2 영상(135)을 전달받고, 아티팩트 정보에 기초하여 제 2 영상(135)의 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 할 수 있다. 구체적으로, 아티팩트 제거부(2336)는, 제 2 영상(135) 내 아티팩트 존재 영역에 로우 패스 필터를 적용할 수 있다.
아티팩트 제거부(2336)에서 출력되는 후처리된 제 2 영상은 AI 업스케일부(2334)로 전달되고, AI 업스케일부(2334)는 제 2 DNN을 통해 AI 업스케일된 제 3 영상(145)을 출력한다. 출력된 제 3 영상(145)은 디스플레이 장치에 의해 필요한 경우 후처리된 후 디스플레이될 수 있다.
한편, 일 실시예에서, 아티팩트 제거부(2336)는 제 2 영상(135) 대신 제 3 영상(145)을 후처리할 수도 있다. 이 경우, AI 업스케일부(2334)는 제 1 복호화부(2332)에 의해 생성된 제 2 영상(135)으로부터 AI 업스케일된 제 3 영상(145)을 아티팩트 제거부(2336)로 제공할 수 있다. 제 3 영상(145)의 후처리를 위해 AI 업스케일부(2334)는 저해상도의 아티팩트 맵을 업스케일하여 고해상도의 아티팩트 맵을 생성하고, 고해상도의 아티팩트 맵을 아티팩트 제거부(2336)로 제공할 수 있다
아티팩트 제거부(2336)는, 제 3 영상(145) 내 아티팩트 존재 영역에 로우 패스 필터를 적용할 수 있다.
후처리된 제 3 영상이 아티팩트 제거부(2336)로부터 디스플레이를 위해 출력될 수 있다.
도 24는 다른 실시예에 따른 AI 복호화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
S2410 단계에서, AI 복호화 장치(2300)는 후처리된 제 1 영상의 제 1 부호화 결과 생성된 영상 데이터, 및 AI 다운스케일과 관련된 AI 데이터를 획득한다.
영상 데이터는 비트스트림 형태로 수신될 수 있다. 영상 데이터는 후처리된 제 1 영상 내 픽셀 값들에 기초하여 생성되는 데이터, 예를 들어, 후처리된 제 1 영상과 예측 데이터 사이의 차이인 잔차 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 영상 데이터는 후처리된 제 1 영상의 제 1 부호화 과정에서 이용된 정보들을 포함한다. 예를 들어, 영상 데이터는 후처리된 제 1 영상을 제 1 부호화하는데 이용된 모드(mode) 정보 및 제 1 부호화에서 이용된 양자화 파라미터 관련 정보 등을 포함할 수 있다.
AI 데이터는 제 2 DNN이 제 1 DNN의 다운스케일 타겟에 대응하는 업스케일 타겟으로 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수 있게 하는 정보들을 포함한다. 또한, AI 데이터는 제 1 영상(115) 내 아티팩트 존재 영역을 나타내는 아티팩트 정보(예를 들어, 아티팩트 맵)를 포함한다.
S2420 단계에서, AI 복호화 장치(2300)는 영상 데이터에 기초하여 제 2 영상(135)을 획득한다. 구체적으로, AI 복호화 장치(2300)는 주파수 변환을 이용한 영상 복원 방법을 기초로 영상 데이터를 제 1 복호화하여 후처리된 제 1 영상에 대응하는 제 2 영상(135)을 생성한다.
S2430 단계에서, AI 복호화 장치(2300)는 제 2 DNN을 이용하여 제 2 영상(135)으로부터 AI 업스케일된 제 3 영상(145)을 획득한다.
S2440 단계에서, AI 복호화 장치(2300)는 아티팩트 정보 및 제 3 영상(145)을 화질 엔진으로 출력한다. AI 복호화 장치(2300)는 아티팩트 정보 및 제 3 영상(145)을 화질 엔진으로 출력한다. AI 복호화 장치(2300)는 화질 엔진의 복수의 필터 중 아티팩트 정보를 이용하여 제 3 영상(145)을 처리하는 필터의 가중치의 변경을 요청할 수도 있다.
화질 엔진에 의해 화질 개선 처리된 제 3 영상(145)은 디스플레이 장치에 의해 디스플레이될 수 있다.
한편, 도 9와 관련하여, 제 1 DNN(700) 및 제 2 DNN(300)의 훈련 과정에 대해 설명하였는데, 일 실시예에서, 도 9의 제 1 훈련 영상(802)이, 아티팩트 정보에 기초하여 후처리된 제 1 훈련 영상으로 교체되어 제 1 DNN(700) 및 제 2 DNN(300)의 훈련이 이루어질 수 있다. 또한, 제 2 DNN(300)의 입력으로서, 후처리된 제 1 훈련 영상(802)에 대한 제 1 부호화 및 제 1 복호화를 거쳐 생성된 제 2 훈련 영상이 이용될 수 있다. 또한, 제 3 훈련 영상(804)이, 아티팩트 정보에 기초하여 후처리된 제 3 훈련 영상으로 교체되어 제 1 DNN(700) 및 제 2 DNN(300)의 훈련이 이루어질 수 있다.
한편, 상술한 본 개시의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램 또는 인스트럭션으로 작성가능하고, 작성된 프로그램 또는 인스트럭션은 매체에 저장될 수 있다.
매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 또는 인스트럭션을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.
한편, 상술한 DNN과 관련된 모델은, 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈(예를 들어, 명령어(instruction)를 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, DNN 모델은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.
또한, DNN 모델은 하드웨어 칩 형태로 집적되어 전술한 AI 복호화 장치(200, 2100, 2300) 또는 AI 부호화 장치(600, 1000)의 일부가 될 수도 있다. 예를 들어, DNN 모델은 인공 지능을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예를 들어, CPU 또는 애플리케이션 프로세서) 또는 그래픽 전용 프로세서(예를 들어, GPU)의 일부로 제작될 수도 있다.
또한, DNN 모델은 다운로드 가능한 소프트웨어 형태로 제공될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 제조사 또는 전자 마켓을 통해 전자적으로 배포되는 소프트웨어 프로그램 형태의 상품(예를 들어, 다운로드 가능한 애플리케이션)을 포함할 수 있다. 전자적 배포를 위하여, 소프트웨어 프로그램의 적어도 일부는 저장 매체에 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다. 이 경우, 저장 매체는 제조사 또는 전자 마켓의 서버, 또는 중계 서버의 저장매체가 될 수 있다.
이상, 본 개시의 기술적 사상을 바람직한 실시예를 들어 상세하게 설명하였으나, 본 개시의 기술적 사상은 상기 실시예들에 한정되지 않고, 본 개시의 기술적 사상의 범위 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러 가지 변형 및 변경이 가능하다.
200, 2100, 2300: AI 복호화 장치
210, 2110, 2310: 수신부
230, 2130, 2330: AI 복호화부
600, 1000: AI 부호화 장치
610, 1010: AI 부호화부
630, 1030: 전송부

Claims (17)

  1. 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는, 다운스케일용 DNN(deep neural network)을 통해 원본 영상으로부터 AI 다운스케일된 제 1 영상을 획득하고, 상기 원본 영상의 주파수 변환 계수들의 값들에 기초하여 상기 제 1 영상 내 아티팩트(artifact)가 존재하는 영역을 나타내는 아티팩트 정보를 생성하고,
    상기 아티팩트 정보에 기초하여 상기 제 1 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리(post-processing)를 수행하고,
    상기 후처리된 제 1 영상을 제 1 부호화한 결과에 대응하는 영상 데이터, 및 상기 아티팩트 정보를 포함하는 AI 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 AI 부호화 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 아티팩트 정보는,
    소정 크기를 갖는 아티팩트 맵을 포함하는 것을 특징으로 하는 AI 부호화 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 원본 영상의 블록 단위 별 주파수 변환을 수행하여 블록 단위별 주파수 변환 계수들을 생성하고,
    상기 원본 영상의 블록 단위 별 주파수 변환 계수들의 분포(distribution)에 기초하여 소정 기준에 부합하는지를 결정하고,상기 결정 결과에 기초하여 블록 단위 별로 미리 결정된 픽셀 값을 갖는 상기 아티팩트 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 AI 부호화 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 아티팩트 맵에 포함된 픽셀들 중 상기 소정 기준에 부합하는 블록 단위 내 픽셀들은 제 1 픽셀 값을 갖고, 상기 소정 기준에 부합하지 않는 블록 단위 내 픽셀들은 제 2 픽셀 값을 갖는 것을 특징으로 하는 AI 부호화 장치.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 아티팩트 맵을 모폴로지(morphology) 처리하거나, 스무딩(smoothing) 처리하거나, 심리스(seamless) 처리하는 것을 특징으로 하는 AI 부호화 장치.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 원본 영상의 아티팩트 맵과 이전 영상의 적어도 하나의 아티팩트 맵을 비교하고, 상기 비교 결과에 기초하여 상기 제 1 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 AI 부호화 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 원본 영상의 아티팩트 맵 내 제 1 값을 갖는 제1 블록에 대응하는 N개(N은 정수)의 이전 영상의 아티팩트 맵 내 N개의 제2 블록 중 제 1 값을 갖는 블록이 K개(K는 정수) 이상인지를 결정하고, 상기 결정 결과에 기초하여 상기 제 1 블록 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 AI 부호화 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    원본 영상의 제1 블록의 변환 계수와 상기 제 1 블록과 동일한 위치에 있는(co-located) 적어도 하나의 이전 원본 영상의 제2 블록의 변환 계수 간 SAD(Sum of Absolute Difference)를 산출하고,
    상기 산출된 SAD가 소정의 범위 내에 있는지를 결정하고,
    상기 결정 결과에 기초하여 상기 제 1 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행하고,
    상기 제1 블록은 상기 아티팩트 정보에 기초하여 결정된 블록인 것을 특징으로 하는 AI 부호화 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 원본 영상의 움직임 벡터 및 상기 원본 영상의 옵티컬 플로우(Optical Flow) 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제 1 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리(post-processing)를 수행하는 것을 특징으로 하는 AI 부호화 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 후처리는, 상기 아티팩트 정보에 기초하여 상기 제 1 영상 내 아티팩트가 존재하는 영역에 소정의 필터를 적용하는 것을 포함하는 AI 부호화 장치.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 후처리는,
    상기 아티팩트 정보에 기초하여 상기 제 1 영상 내 아티팩트가 존재하는 영역에 대응하는 원본 영상 내 대응 영역에 필터를 적용하여 다운스케일된 영역을 생성하고,
    상기 제 1 영상 내 아티팩트가 존재하는 영역 내 픽셀의 픽셀 값을 상기 다운스케일된 영역 내 픽셀의 픽셀 값으로 변경하는 것을 포함하는 AI 부호화 장치.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 필터는 가우시안 필터(Gaussian Filter) 및 로우패스 필터(Lowpass Filter) 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 로우패스 필터의 컷-오프 주파수는 상기 제 1 영상 내 아티팩트가 존재하는 영역에 대응하는 상기 원본 영상 내 대응 영역의 주파수 변환 계수들 중 고주파수 영역에 위치하는 변환 계수들의 최대값에 기초하여 결정된 것을 특징으로 하는 AI 부호화 장치.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 필터는 바이큐빅 필터(Bi-cubic filter), 바이리니어 필터(Bi-linear filter), 및 란초스 필터(Lanczos filter) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 AI 부호화 장치.
  14. 제 3 항에 있어서,
    상기 소정 기준은,
    블록 단위별로 원본 영상의 저주파수 변환 계수들의 값들의 합과 원본 영상의 고주파수 영역 내 변환 계수들의 변환 계수들의 값들의 합의 제1 비교 결과, 상기 고주파수 영역의 변환 계수들의 최대값과 최대값을 갖는 제1 변환 계수의 주변 변환 계수들의 값들의 제 1 합과 상기 저주파수 영역의 변환 계수들의 최대값과 최대값을 갖는 제 2 변환 계수의 주변 변환 계수들의 값들의 합의 제 2 비교 결과, 상기 고주파수 영역의 변환 계수들의 합과 상기 고주파수 영역 내 제 1 합 간의 제 3 비교 결과, 소정의 값보다 큰 값을 갖는 변환 계수의 개수와 소정의 값 간의 제 4 비교 결과 중 적어도 하나의 비교 결과에 기초하는 것을 특징으로 하는 AI 부호화 장치.
  15. 제 1 영상의 제 1 부호화 결과 생성된 영상 데이터, 및 아티팩트 존재 영역을 나타내는 아티팩트 정보를 포함하는 AI 데이터를 획득하는 단계;
    상기 영상 데이터를 제 1 복호화하여 상기 제 1 영상에 대응하는 제 2 영상을 생성하는 단계;
    업스케일링용 DNN을 통해 상기 제 2 영상으로부터 AI 업스케일된 제 3 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 아티팩트 정보 및 상기 제 3 영상을 화질 엔진으로 출력하는 단계를 포함하며,
    상기 아티팩트 정보는 원본 영상과 관련된 주파수 변환 계수들의 값들에 기초하여 결정된 정보이고,
    상기 화질 엔진은, 상기 아티팩트 정보에 기초하여 상기 제 3 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 AI 복호화 방법.
  16. 영상의 AI 부호화 방법에 있어서,
    다운스케일용 DNN(deep neural network)을 통해 원본 영상으로부터 AI 다운스케일된 제 1 영상을 획득하는 단계;
    상기 원본 영상과 관련된 주파수 변환 계수들의 값들에 기초하여 상기 제 1 영상 내 아티팩트(artifact)가 존재하는 영역을 나타내는 아티팩트 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 아티팩트 정보에 기초하여 상기 제 1 영상 내 픽셀의 픽셀 값을 변경하는 후처리를 수행하는 단계; 및
    상기 후처리된 제 1 영상을 제 1 부호화한 결과에 대응하는 영상 데이터, 및 상기 아티팩트 정보를 포함하는 AI 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 AI 부호화 방법.
  17. 영상의 AI 복호화 장치에 있어서,
    하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    제 1 영상의 제 1 부호화 결과 생성된 영상 데이터, 및 아티팩트 존재 영역을 나타내는 아티팩트 정보를 포함하는 AI 데이터를 획득하고, 상기 영상 데이터를 제 1 복호화하여 상기 제 1 영상에 대응하는 제 2 영상을 생성하고,
    업스케일용 DNN을 통해 상기 제 2 영상으로부터 AI 스케일된 제 3 영상을 획득하고,
    상기 아티팩트 정보 및 상기 제 3 영상을 화질 엔진으로 출력하는 출력하되,
    상기 아티팩트 정보는 원본 영상과 관련된 주파수 변환 계수들의 값들에 기초하여 결정된 정보이고,
    상기 화질 엔진은, 상기 아티팩트 정보에 기초하여 상기 제 3 영상 내 픽셀의 픽셀값을 변경하는 후처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 AI 복호화 장치.
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