KR20210034102A - 데이터를 손실 압축-인코딩하기 위한 방법 및 장치와 데이터를 재구성하기 위한 대응하는 방법 및 장치 - Google Patents

데이터를 손실 압축-인코딩하기 위한 방법 및 장치와 데이터를 재구성하기 위한 대응하는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 후처리 방법의 시그널링을 위한 양자화된 계수들의 변경을 제안한다. 따라서, 이미지 데이터 및 오디오 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 데이터를 손실 압축-인코딩하기 위한 방법이 제안된다. 상기 방법은 상기 데이터의 예측의 이산 코사인 변환된 잔차의 양자화를 이용하여 양자화된 계수들을 결정하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 레이트-왜곡 비용을 최소화하기 위해 상기 양자화된 계수들을 변경하는 단계 - 상기 데이터의 후처리된 재구성을 이용하여 왜곡이 결정되고, 상기 후처리된 재구성은 후처리 방법에 따라 후처리됨 -, 및 상기 변경된 계수들을 압축-인코딩하는 단계를 더 포함한다. 상기 제안된 방법에서, 상기 후처리 방법은, n>1개의 미리 정해진 서로 다른 후처리 방법 후보 중에서, 상기 후처리 방법 후보들의 미리 정해진 배열 순서 내의 위치가 상기 변경된 계수들의 합의, n에 의한 나눗셈의 나머지와 동일한 후처리 방법이다. 그렇게 함으로써 비트 스트림 내의 플래그들의 오버헤드가 제거된다.

Description

데이터를 손실 압축-인코딩하기 위한 방법 및 장치와 데이터를 재구성하기 위한 대응하는 방법 및 장치{METHOD AND DEVICE FOR LOSSY COMPRESS-ENCODING DATA AND CORRESPONDING METHOD AND DEVICE FOR RECONSTRUCTING DATA}
본 발명은 이미지 데이터 및 오디오 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 데이터의 손실 압축-인코딩(lossy compress-encoding)의 분야에 관한 것이다.
손실 압축-인코딩은 데이터, 예를 들어 오디오 또는 비디오 데이터를 가능한 한 적은 비트로 표현하려고 시도하는 동시에, 데이터가 손실 압축-인코딩된 표현으로부터 가능한 한 양호하게 재구성될 수 있게 하려고 시도한다.
이러한 목적을 달성하기 위하여, 일반적으로 레이트-왜곡 비용 함수(rate-distortion cost function)가정의된다. 게다가, 이 함수를 최소화하는 것은 비트 레이트와 관련된 인코딩 비용들과 오리지널 데이터에 대한 재구성된 데이터의 왜곡과 관련된 정보 손실 사이의 최상의 균형(trade-off)을 제공하는 손실 압축 스킴을 가능하게 한다.
데이터의 재구성은 후처리를 포함할 수 있다. 즉, 먼저, 압축-인코딩된 데이터에 포함된 정보를 이용하여 데이터의 예비 재구성이 생성된다. 이어서, 손실 압축에 의해 오리지널 데이터로부터 제거된 정보의 부분을 다시 얻기 위해 후처리 방법이 적용된다.
그 일례는 손실 압축 과정에서의 이미지 데이터로부터의 필름 그레인(film grain) 잡음의 제거 및 손실 압축-인코딩된 이미지 데이터로부터 획득된 예비 재구성에 대한 시뮬레이션된 필름 그레인 잡음의 후속 추가이다.
왜곡의 다른 예시적인 소스는 양자화이다. 비디오 또는 오디오 데이터를 압축하기 위해, 데이터는 일반적으로 이미 인코딩된 데이터를 이용하여 예측된다. 예측으로부터 남은 잔차는 예를 들어 이산 코사인 변환 또는 웨이블릿 변환을 이용하여 공간 및/또는 시간 도메인으로부터 주파수 도메인으로 변환된다. 이어서, 결과적인 계수들이 양자화된다. 마지막으로, 양자화된 계수들이 예를 들어 허프만(Huffman) 코딩 또는 산술 인코딩을 이용하여 압축-인코딩된다.
양자화는 비선형일 수 있으며, 따라서 계수들은 적어지거나(thinned out)희박해지는데, 즉 주파수 정보의 서브세트만이 유지된다. 이것은 변경과 결합된 선형 양자화와 유사하거나 동일하다. E. Candes, J. Romberg, 및 T. Tao, "Robust uncertainty principles: Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information," IEEE Trans, on Information Theory, vol. 52, pp. 489 - 509, Feb. 2006은 어쨌든 적절한 후처리를 이용하여 그러한 서브세트로부터 이미지가 정확히 재구성될 수 있다는 것을 이론적으로 입증하였다.
Y. Zhang, S. Mei, Q. Chen, 및 Z. Chen, "A novel image/video coding method based on compressed sensing theory," In Proceedings of IEEE ICASSP, pp. 1361-1364, Apr. 2008은 잔차 도메인에서의 예비 블록 재구성의 변환 계수 서브샘플링 및 전체 변화(TV) 최소화 기반 후처리를 이용함에 의한 이미지/비디오 코딩의 방법을 제안하였다.
M.R. Dadkhah, S. Shirani, M.J. Deen, "Compressive sensing with modified total variation minimization algorithm", In Proceedings of IEEE ICASSP, pp. 1030 - 1033, Mar. 14 - 19, 2010은 이미지 재구성을 위한 놈(Norm)-1 후처리의 이용을 언급하고 있다.
전체 변화 최소화 기반 후처리의 이용의 다른 예는 T.T.Do, X. Lu,J. Sole, "Compressive sensing with adaptive pixel domain reconstruction for block-based video coding", In Proceedings of ICIP, pp. 3377 - 3380 Sep. 26-29, 2010에서 발견될 수 있다. 여기서는, 적응성 전체 변화 최소화 블록 복원을 이용하는 새로운 코딩 모드와 기존의 H.264 모드들 사이에서 선택하는 비디오 인코더가 제안된다. CS-플래그로서 표시되는 추가적인 플래그가 선택된 코딩 모드를 마킹하는 데 사용된다. 디코더는 CS-플래그를 판독한 후, CS 모드 또는 정상 모드들에 대응하는 적절한 재구성 알고리즘을 실행한다.
본 발명의 발명자들은 전체 변화(total variation; TV) 정형화(regularization)와 같은 후처리를 수행할지에 대한 플래그의 전송이 특히 낮은 비트 레이트 압축에서 비트 스트림 내에 상당한 오버헤드를 유발하는 문제를 확인하였다. 이러한 문제는 여러 후처리 방법이 이용될 수 있고, 따라서 시그널링되어야 하는 경우에 더 심해진다.
본 발명자들은 양자화된 계수들의 변경이 후처리 방법의 시그널링에 이용될 수 있다는 것을 깨달았다.
따라서, 이미지 데이터 및 오디오 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 데이터를 손실 압축-인코딩하기 위한 청구항 1에 따른 방법이 제안된다. 상기 방법은 상기 데이터의 예측의 이산 코사인 변환된 잔차의 양자화를 이용하여 양자화된 계수들을 결정하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 레이트-왜곡 비용을 최소화하기 위해 상기 양자화된 계수들을 변경하는 단계 - 상기 데이터의 후처리된 재구성을 이용하여 왜곡이 결정되고, 상기 후처리된 재구성은 후처리 방법에 따라 후처리됨 -, 및 상기 변경된 계수들을 압축-인코딩하는 단계를 더 포함한다. 상기 제안된 방법에서, 상기 후처리 방법은, n>1개의 미리 정해진 서로 다른 후처리 방법 후보 중 하나의 후처리 방법 후보이며, 상기 후처리 방법 후보들의 미리 정해진 배열 순서 내의 상기 하나의 후처리 방법 후보의 위치는 상기 변경된 계수들의 합의, n에 의한 나눗셈의 나머지와 동일하다.
그렇게 함으로써 비트 스트림 내의 플래그들의 오버헤드가 제거된다.
일 실시예에서, 이러한 단계들은 그에 맞게 적응되는 처리 수단을 이용하여 실행된다.
본 발명자들은 이미지 데이터 및 오디오 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 압축-인코딩된 데이터의 저장 및 전송 중 적어도 하나를 위해 적어도 부분적으로 전용화된 비일시적 수단을 더 제안하며, 상기 데이터는 손실 압축-인코딩을 위한 상기 제안된 방법에 따라 압축-인코딩된다.
이미지 데이터 및 오디오 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 데이터를 재구성하기 위한 청구항 7에 따른 대응하는 방법은 계수들을 압축-디코딩하는 단계, 상기 압축-디코딩된 계수들을 이용하여 상기 데이터의 예비 재구성을 결정하기 위해 처리 수단을 이용하는 단계, 및 n>1개의 미리 정해진 서로 다른 후처리 방법 후보 중 하나의 후처리 방법 후보를 이용하여 상기 예비 재구성을 후처리 함으로써 상기 데이터의 재구성을 결정하는 단계를 포함하며, 상기 후처리 방법 후보들의 배열의 순서 내의 상기 하나의 후처리 방법 후보의 위치는 압축-디코딩된 계수들의 합의, n에 의한 나눗셈의 나머지와 동일하다.
또한, 청구항 12 및 13에 따른 대응하는 장치들이 제안된다.
추가적인 유리한 실시예들의 특징들이 종속 청구항들에서 상술된다.
본 발명의 예시적인 실시예들은 도면들에 도시되며, 아래의 설명에서 더 상세히 설명된다. 예시적인 실시예들은 본 발명을 명확히 하기 위해 설명될 뿐이며, 청구항들에 의해서만 정의되는 본 발명의 개시 내용 또는 범위를 한정하지 않는다.
도 1은 본 발명에 따른 인코딩 절차의 예시적인 흐름도를 나타낸다.
도 2는 비트 스트림 내에 후처리에 관한 정보를 은밀하게(covertly) 삽입하는 예시적인 흐름도를 나타낸다.
도 3은 본 발명에 따른 디코딩 절차의 예시적인 흐름도를 나타낸다.
본 발명은 대응하여 적응되는 처리 장치를 포함하는 임의의 전자 장치 상에서 실현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명은 텔레비전, 이동 전화, 개인용 컴퓨터, 디지털 정지 카메라, 디지털 비디오 카메라, MP3 플레이어, 내비게이션 시스템 또는 자동차 오디오 시스템에서 실현될 수 있다.
예시적인 실시예에서, 본 발명은 이미지 픽셀들로 구성된 이미지를 인코딩하는 데 사용된다. 상기 실시예에서, 인코딩될 이미지 픽셀들의 블록과 상기 블록의 예측 사이의 잔차(residual)가 결정된다. 예측은 이미 인코딩된 이미지 픽셀들을 이용하여 결정된다. 이어서, 이산 코사인 변환과 같은 공간 도메인으로부터 주파수 도메인으로의 변환이 잔차에 적용된다. 변환 결과로부터, 양자화 및 스캔 순서에 따른 스캐닝에 의해 양자화된 계수들의 시퀀스가 생성되며, 양자화 또는 스캐닝이 먼저 발생하는지는 중요하지 않다.
양자화된 계수들 중에서, 추가적인 변경을 위해, 사람의 시각 시스템에 대한 적합성(relevancy)이 감소된 계수들, 예를 들어 사람의 지각 감도와 관련된 임계치 위의 주파수들과 관련된 계수들이 선택된다. 이것은 후속 변경이 사용자에게 극도로 현저한 왜곡을 유발하지 않는 것을 보증한다.
이어서, 선택된 계수들 중에서, 양의 값을 갖고, 양의 임계치를 초과하지 않으며, 또한 0의 값을 갖는 계수들의 적어도 양의 수의 연속 서브시퀀스들 내에 포함되는 계수들이 결정되는데, 즉 각각의 결정된 계수는 대응하는 서브시퀀스 내의 유일한 0이 아닌 값을 갖는 계수이다.
모든 결정된 계수들은 0으로 설정되며, 이는 이미지 품질에 크게 영향을 주지 않는 압축을 제공한다. 또는, 결정된 계수들 중에서, 0으로 설정될 때 레이트-왜곡 비용의 개선을 제공하는 계수들을 식별하고 0으로 설정하기 위해 레이트-왜곡 비용 최적화가 이용될 수 있다.
그렇게 함으로써, 비디오 프레임들을 표현하는 데 가장 효율적인 계수들을 적응적으로 선택하는 적응성 압축 감지 기반 비디오 코딩 스킴을 제공한다.
레이트-왜곡 비용 최적화는 전체 변화 최소화라고도 하는 전체 변화 정형화 또는 놈-1 최소화라고도 하는 11 최소화와 같은 하나 이상의 후처리 방법을 고려할 수 있으며, 하나 이상의 후처리 방법은 비후처리(no post processing)를 표현하는 더미(dummy) 후처리 방법과 함께 차례로 배열되는데, 즉 각각의 후처리는 관련 서수를 갖는다.
따라서, 일 실시예에서, 후처리가 복원된 이미지들의 품질을 개선하는지의 여부는 물론, 품질을 최대로 개선하는 후처리도 결정된다.
이어서, 변경된 계수들을 포함하는 모든 계수들의 합의, n에 의한 나눗셈의 나머지가 왜곡의 최소화에 가장 적합한 후처리 방법의 서수와 동일하도록, 결정된 계수들의 변경이 이루어질 수 있다. 이러한 동일성의 달성을 더 쉽게 하기 위해, 지각 임계치에 또는 그 아래에 있는 주파수들과 관련된 짝수 계수들이 변경될 수 있다. 추가로 또는 대안으로서, 이러한 동일성의 달성은 반복적으로 행해질 수 있는데, 즉 예비적인 적절한 후처리가 결정되고, 이어서 계수들을 변경하여 상기 동일성을 달성하며, 이에 응답하여 예비적인 결정된 후처리가 여전히 적합한 것으로 검증되거나, 추가적인 변경을 유발하는 새로운 예비적인 적절한 후처리가 결정된다.
실제로, 제1의 예비적인 결정된 후처리의 검증이 실패한 드문 경우에 단일 반복으로 충분한 것으로 밝혀졌다.
마지막으로, 디코더로 하여금 예측을 결정할 수 있게 하는 정보와 함께 결과적인 계수들이 인코딩된다.
그렇게 함으로써, 이미지의 픽셀들의 블록의 예측의 이산 코사인 변환된 잔차의 양자화를 이용하여 결정된 압축 인코딩된 양자화된 계수들을 포함하는 비트 스트림 내에서의 시그널링이 가능하게 되며, 후처리 방법은 상기 인코딩된 계수들 및 상기 예측을 이용하여 블록을 재구성하는 데 사용될 때 왜곡을 최소화하는 n>1개의 상이한, 분류되고 미리 정해진 후처리 방법 후보들 중 하나이다.
즉, 후처리가 그리고/또는 어느 후처리가 이미지 복원을 최상으로 개선하는지에 대한 정보가 비밀 통신 채널에서 전송된다.
양자화를 위해 가변 양자화 파라미터가 사용될 수 있다. 그 경우, 양의 임계치 및 서브시퀀스마다의 0의 값을 갖는 계수들의 최소 양의 수 중 적어도 하나도 양자화 파라미터에 따라 변할 수 있다.
그러한 방식으로 인코딩된 이미지의 픽셀들의 블록을 재구성하기 위해, 디코더로 하여금 예측을 결정할 수 있게 해주는 정보 및 계수들이 디코딩된다. 이어서, 디코딩된 계수들의 합의 미리 정해진 양의 수 n에 의한 나눗셈의 나머지가 결정된다. 잔차를 재구성하기 위해, 디코딩된 계수들이 역양자화되고, 역변환되며, 예측을 재구성하기 위해, 디코딩된 정보가 사용된다. 이어서, 예측 및 잔차가 결합된다. 나눗셈의 나머지는 후보 후처리를 선택하는 데 사용되며, 이어서 이 후보 후처리를 재구성된 잔차와 재구성된 예측의 결합에 적용하여 블록의 최종 재구성을 결정한다.
인코딩 장치의 예시적인 실시예가 각각의 블록의 DCT 및 양자화 후에 계수들을 스캐닝하여, 재구성 품질에 크게 기여하지 않는 격리된 작은 계수들(예를 들어, 다수의 연속 0들 중간의 격리된 1)을 찾는다. 이어서, 그러한 계수들은 아마도 품질을 약간 낮추지만, 비트 레이트를 크게 낮추므로 폐기된다. 따라서, 중요한 계수들만이 선택되고 비트 스트림 내에 기록된다.
추가로 또는 대안으로서, 인코딩 장치의 예시적인 실시예는 11 최소화, 전체 변화 최소화 및 후처리 생략 중에서 적응적으로 선택하고, 비밀 통신에 의해 선택을 지시할 수 있다.
많은 경우에 후처리 모드들, 예를 들어 전체 변화(TV) 최소화는 양자화 및/또는 계수 폐기에 의해 유발되는 왜곡을 양호하게 보상하지만, 때로는 실패한다. 인코딩 장치의 예시적인 실시예는 각각의 블록을 처리할 수 있으며, 예를 들어 PSNR을 계산함으로써 왜곡을 계산한다. 인코딩 장치는 품질이 개선되는 경우에 비밀 통신 채널에서 비트 스트림 내에 "TV 정형화 수행(to do TV regularization)"이라는 메시지를 삽입한다.
비밀 메시지들의 예는, TV 정형화가 디코더에서 요구되고, TV 정형화가 비후처리 외의 유일한 이용 가능 후보 후처리 방법인 경우에 계수들의 합이 홀수이어야 하고, 그렇지 않은 경우에는 그 합이 짝수이어야 한다는 것이다. 3개의 이용 가능 후처리 모드의 경우, 패리티 체크 대신에 모듈러스-3(modulus-3)이 사용될 것이다.
계수들의 합이 TV 정규화가 유용한 경우에 반드시 홀수는 아니고, 비후처리가 바람직한 경우에 반드시 짝수는 아니므로, 계수들은 때때로 변경되는 것이 필요하다. 이것은 비트 레이트를 줄이고, 그러한 변경으로부터 발생하는 왜곡을 최소화하는 방식으로, 즉 정확한 패리티를 갖는 변경된 계수들의 합을 보증할 뿐만 아니라 레이트-왜곡 비용도 최소화하는 방식으로 최상으로 행해진다.
사람의 눈은 더 낮은 주파수 성분들의 변화에 훨씬 더 민감하므로, 변경은 바람직하게는 임계치 위의 더 높은 주파수 성분들에 대해 수행된다.
그리고, 작고 격리된 계수들의 인코딩은 상당히 많은 비트를 필요로 하므로, 변경은 바람직하게는 작고 격리된 고주파 성분들에 대해 수행된다.
따라서, 작고 격리된 고주파수 성분들의 폐기를 또한 포함하는 실시예에서, 어쨌든, 계수들의 합은 모든 작고 격리된 계수들을 폐기하지 않음으로써 그리고/또는 이러한 계수들 중 일부 또는 전부를 폐기하는 것이 아니라 단지 줄임으로써 제어될 수 있다.
청구항들에서 설명되는 본 발명의 원리들은 H.264 코덱에 기초하여 형성된 예시적인 인코더에서 테스트되었다. 간소화를 위해 8x8 변환만이 이용되지만, 제안되는 방법은 4x4와 같은 다른 블록 크기들에 대해서도 적합하다. 더구나, 후처리를 위해 TV 정형화만이 고려되었다.
테스트되는 예시적인 인코더는 아래의 단계들을 거친다.
H.264 압축의 양자화 파라미터(QP)를 고려하여, 테스트되는 예시적인 인코더는 적어도 파라미터 Threshold_Run, Threshold_Level, TV_lambda를 계산한다. 이러한 계산된 파라미터들은 적응성 감지 연산자 또는 TV 정형화 모듈이 각각의 QP에서 최적의 압축을 달성할 수 있는 조건을 충족시킨다. 파라미터 Threshold_Level 및 Threshold_Run은 다양한 비디오 시퀀스들의 트레이닝 세트(training set)를 이용하여 각각의 QP에 대해 최적화되었다.
테스트되는 예시적인 인코더는 오리지널 블록 Forg로부터 인터(inter)/인트라(intra) 예측을 뺌으로써 잔차 데이터를 획득하며, 이어서 이 데이터는 변환되고, 양자화되며, 미리 정해진 스캔 순서에 따른 스캐닝에 의해 순차적으로 배열되는데, 예를 들어 다양한 주파수 성분들이 지그재그로 재배열된다.
이어서, 테스트되는 예시적인 인코더 내에 실현된 적응성 감지 연산자(Adaptive Sensing Operator; ASO)는 프레임을 비교적 낮은 비트 비용으로 가능한 한 정확하게 표현하려고 시도한다. 이를 위해, 많은 비트를 소비하는 작은 크기의 계수들이 이들을 폐기할 수 있는지에 관하여 검사된다. 이것은 계수들의 시퀀스를 조사함으로써 달성된다. 연속하는 0들 앞에 그리고 b개의 연속 0 뒤에 있는 각각의 계수 C에 대해, C≤Threshold_Level 및 a + b ≥ Threshold_Run인 경우, C는 0으로 설정될 후보이다.
적응성 감지 연산자(ASO)는 레이트-왜곡 최적화를 이용하여, 검출된 후보 계수들을 0으로 설정할지를 결정한다.
주관적인 품질을 고려하여, 적응성 감지 연산자(ASO)는 사람의 눈에 민감한 처음 25개의 계수를 0으로 설정하지 않도록 적응된다.
실제로 0으로 설정된 각각의 후보 계수에 대해, 품질은 크게 저하하지 않고 레벨 값 및 실행 길이 값에 대한 비트들이 저장된다.
양자화 및 계수 드로핑(coefficient dropping)에 의해 유발되는 품질 손실을 완화하기 위해, 원칙적으로 TV 최소화가 유리하다. 그러나, 파라미터 TV_lambda가 다양한 비디오들에 기초하여 주어진 양자화 파라미터에 대해 최적화되었으므로, TV 정형화가 실제로 품질을 저하시킬 가능성이 여전히 존재한다.
따라서, 후처리 모듈 PP에서, 테스트되는 예시적인 인코더는 재구성된 블록 Frec에 TV 정형화를 시험적으로 적용하여 블록 FTV를 획득한다. 이어서, 예시적인 인코더는 오리지널 데이터 Forg와 비교하여 Frec 및 FTV의 품질을 평가한다. FTV의 왜곡이 더 작은 경우, 테스트되는 예시적인 인코더는 출력을 위해 또한 예측을 위해 디코더 측에서 사용될 TV 정형화를 시그널링한다.
따라서, 테스트되는 예시적인 인코더는 TV 정형화를 사용할지의 여부의 메시지를 비트 스트림 내에 삽입한다. TV 정형화가 품질을 더 양호하게 하고, 따라서 필요한 경우에, 계수들의 합은 홀수이어야 하고, 그렇지 않은 경우에 합은 짝수이어야 한다. 이어서, 테스트되는 예시적인 인코더는 계수들의 합을 계산하고, 패리티가 위의 규칙을 따르는지, 즉 패리티가 인코더 및 디코더에 존재하는 규칙에 따른 후처리의 적용 가능성에 맞는지를 체크한다. 그렇지 않은 경우, 테스트되는 예시적인 인코더는 모듈 MOD에서 남은 0이 아닌 계수들 중 하나 또는 폐기된 작고 격리된 고주파 계수들 중 하나를 1 또는 -1만큼 변경하여 이러한 요건을 충족시킨다.
가시성에 대한 영향을 위해, 변경된 계수의 주파수는 가능한 한 높아야 한다. 비트 레이트를 위해, 변경된 계수의 주파수는 가능한 한 높아야 한다. 따라서, 레이트-왜곡 비용 최소화를 이용하여, 상이한 주파수 성분들 중 어느 것을 변경할지는 물론, 어떻게 변경할지도 결정할 수 있다.
이러한 결정을 위한 검색 공간이 클 때, 테스트되는 예시적인 인코더에서 아래의 우선 순위화가 적용된다.
임의의 폐기된 계수들이 홀수인 경우, 가장 낮은 주파수와 관련된 계수 또는 그의 폐기가 최대의 추가적인 왜곡을 유발한 계수를 복원한다.
다만, 폐기된 계수들이 모두 짝수인 경우, 폐기된 계수들 중 하나를 ±1만큼 변경한다.
계수가 폐기되지 않은 경우, 0이 아닌 계수들 중 하나를 ±1만큼 변경한다.
변경된 계수의 절대값이 감소하는 경우에 유리한 것으로 결정되었다.
변경은 TV 정형화의 유용성에 영향을 미칠 수 있으므로, 왜곡에 대한 TV 정형화의 효과의 평가 및 계수들의 변경은 계수들의 패리티가 바람직한 재구성 방법에 필적할 때까지 재실행된다.
마지막으로, 최종 결과 계수들로부터 재구성된 블록이 인코딩될 블록들의 예측을 위한 후보로서 버퍼에 저장되며, 최종 결과 계수들은 엔트로피 인코딩되어, 비일시적 저장 매체 상에 비트 스트림 내에 기록되거나, 신호로서 전송된다.
그와 같이 인코딩된 데이터를 재구성하기 위한 장치의 예시적인 실시예가 인코딩된 계수들을 수신하고, 이들을 디코딩한다. 이어서, 장치는 계수들의 패리티를 결정한다. 홀수인 패리티는 TV 정형화가 유리하게 적용될 수 있다는 것을 예시적인 디코더에 알린다. 짝수인 패리티는 TV 정형화의 계산 노력이 이미지 품질의 손상 없이 생략될 수 있다는 것을 예시적인 디코더에 알린다. 이어서, 예시적인 디코더는 역양자화 및 역변환을 계수들에 적용한다. 결과적인 계수들은 인코더 측에서 사용되는 미리 정해진 스캔 순서에 대응하는 블록 내에 배열된다. 이것은, 재구성된 잔차가 예측과 결합되어, 디코딩된 블록 FDEC이 생성되게 한다. 마지막으로, 디코딩된 계수들의 패리티에 따라 후처리가 적용되거나 생략된다.

Claims (10)

  1. 이미지 데이터 또는 오디오 데이터 중 적어도 하나를 갖는 데이터를 손실 인코딩(lossy encoding)하기 위한 방법으로서,
    상기 데이터의 예측의 이산 코사인 변환된 잔차(discrete cosine transformed residual)의 양자화를 이용하여 양자화된 계수들을 결정하는 단계;
    레이트-왜곡 비용(rate-distortion cost)을 최소화하기 위해 상기 양자화된 계수들을 변경하는 단계 - 상기 데이터의 후처리된 재구성을 이용하여 왜곡이 결정되고, 상기 후처리된 재구성은 후처리 방법에 따라 후처리됨 -; 및
    변경된 상기 양자화된 계수들을 인코딩하는 단계
    를 포함하고,
    상기 후처리 방법은, n>1개의 미리 정해진 서로 다른 후처리 방법 후보들 중 하나의 후처리 방법 후보이며, 상기 후처리 방법 후보들의 미리 정해진 배열 순서 내의 상기 하나의 후처리 방법 후보의 위치는 상기 변경된 계수들의 합을 n으로 나눈 나눗셈의 나머지와 동일한, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 재구성은 상기 변경된 계수들 및 상기 예측을 이용하여 결정되고, 상기 예측은 이미 인코딩된 데이터를 이용하여 결정되고, 상기 이미 인코딩된 데이터에 대한 참조가 더 인코딩되는, 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 양자화된 계수들을 변경하는 단계는,
    상기 양자화된 계수들의 합을, n으로 나눈 나눗셈의 나머지와, n개의 상이하고 순서화되고 미리 정해진 후처리 방법 후보들 중에서, 상기 양자화된 계수들 및 상기 예측을 이용하여 블록을 재구성하기 위해 사용될 때 왜곡을 최소화하는 후처리 방법 후보의 위치 사이에 0이 아닌 차이(a difference unequal to Zero)가 존재하는 것으로 결정하는 단계; 및
    전체 변경이 상기 0이 아닌 차이와 동일하도록 상기 양자화된 계수들을 변경하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    0이 아닌 차이가 존재하는 것으로 결정하는 단계 및 전체 변경이 상기 0이 아닌 차이와 동일하도록 상기 양자화된 계수들을 변경하는 단계를 반복하는 단계; 및
    0이 아닌 차이의 존재가 결정되지 않을 때까지 0이 아닌 차이가 존재하는 것으로 결정하는 단계의 각각의 반복에서 전체 변경이 상기 0이 아닌 차이와 동일하도록 상기 양자화된 계수들을 변경하는 단계의 바로 이전 실행으로부터 발생하는 상기 변경된 계수들을 이용하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 및 상기 양자화된 계수들은 이차원 블록들로서 배열되고,
    상기 계수들을 변경하는 단계는,
    각자가 미리 정해진 주파수 임계치 위의 주파수를 나타내고,
    미리 정해진 양(positive)의 임계치를 초과하지 않으며,
    적어도 미리 정해진 양(positive)의 수의 양자화된 계수들의 연속 시퀀스(contiguous sequence) 내에 포함된 유일한 0이 아닌 계수인
    양자화된 계수들을 결정하기 위해 스캔 순서에 따라 그리고 상기 계수들의 시퀀스를 이용하여 상기 양자화된 계수들을 스캐닝함으로써 상기 계수들의 시퀀스를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 계수들 중에서, 0으로 설정될 때 레이트-왜곡 비용의 최소화를 제공하는 계수들을 식별하고, 상기 식별된 계수들을 0으로 설정하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    양자화를 위한 양자화 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 양의 임계치 및 상기 양의 수 중 적어도 하나는 상기 결정된 양자화 파라미터에 의존하는, 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 후처리 방법 후보들 중 하나는 전체 변화 정규화(total variation regulari zation)를 포함하는, 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 후처리 방법 후보들 중 하나는 11 최소화를 포함하는, 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 후처리 방법 후보들 중 하나는 전혀 처리를 하지 않는 더미(dummy) 후처리 방법을 포함하는, 방법.
  10. 이미지 데이터 및 오디오 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 데이터를 손실 인코딩하기 위한 장치로서,
    상기 데이터의 예측의 이산 코사인 변환된 잔차의 양자화를 이용하여 양자화된 계수들을 결정하도록 구성되는 처리 수단 - 상기 처리 수단은 레이트-왜곡 비용을 최소화하기 위해 상기 양자화된 계수들을 변경하도록 더 구성되며, 후처리 방법에 따라 후처리된 블록의 재구성을 이용하여 왜곡이 결정됨 -; 및
    상기 변경된 계수들을 인코딩하도록 구성되는 인코딩 수단
    을 포함하고,
    왜곡 결정을 위해 사용되는 상기 후처리 방법은, n>1개의 미리 정해진 서로 다른 후처리 방법 후보들 중 하나의 후처리 방법 후보이며, 상기 후처리 방법 후보들의 미리 정해진 배열 순서 내의 상기 하나의 후처리 방법 후보의 위치는 상기 변경된 계수들의 합을 n으로 나눈 나눗셈의 나머지와 동일한, 장치.
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