KR20210133976A - 비디오 코딩을 위한 확률 초기화 - Google Patents

Abstract

비디오 데이터의 엔트로피 디코딩을 위한 예시적인 방법은, 비디오 데이터의 독립적으로 코딩가능한 유닛에 대한 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들 중의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 초기화 값을 취출하는 단계; 미리 정의된 초기화 값에 기초하여 그리고 선형 도메인에서, 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하는 단계; 및, 비트스트림으로부터 그리고 컨텍스트의 초기 확률 상태에 기초하여, 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈을 엔트로피 디코딩하는 단계를 포함한다.

Description

비디오 코딩을 위한 확률 초기화

이 출원은 2020년 3월 11일자로 출원된 미국 출원 제 16/816,016 호, 2019년 3월 12일자로 출원된 미국 가출원 제 62/817,475 호, 2019년 4월 15일자로 출원된 미국 가출원 제 62/834,297 호, 및 2019년 7월 8일자로 출원된 미국 가출원 제 62/871,519 호에 대해 우선권을 주장하며, 이들 각각의 출원의 전체 내용은 본원에 참조에 의해 통합된다.

기술 분야

본 개시물은 비디오 인코딩 및 비디오 디코딩에 관한 것이다.

배경

디지털 비디오 능력들은 디지털 텔레비전들, 디지털 직접 브로드캐스트 시스템들, 무선 브로드캐스트 시스템들, 개인용 디지털 보조기들 (PDA들), 랩탑 또는 데스크탑 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, e-북 리더들, 디지털 카메라들, 디지털 레코딩 디바이스들, 디지털 미디어 플레이어들, 비디오 게이밍 디바이스들, 비디오 게임 콘솔들, 셀룰러 또는 위성 무선 전화기들, 소위 "스마트 폰들", 비디오 텔레컨퍼런싱 디바이스들, 비디오 스트리밍 디바이스들 등을 포함한, 광범위한 디바이스들에 통합될 수 있다. 디지털 비디오 디바이스들은, MPEG-2, MPEG-4, ITU-T H.263 또는 ITU-T H.264/MPEG-4, Part 10, AVC (Advanced Video Coding), ITU-T H.265, HEVC (High Efficiency Video Coding) 에 의해 정의되는 표준들, 및 그러한 표준들의 확장들에서 설명된 것들과 같은 비디오 코딩 기법들을 구현한다. 비디오 디바이스들은 그러한 비디오 코딩 기술들을 구현함으로써 디지털 비디오 정보를 더 효율적으로 송신, 수신, 인코딩, 디코딩, 및/또는 저장할 수도 있다.

비디오 코딩 기법들은 비디오 시퀀스들에 내재한 리던던시를 감소 또는 제거하기 위해 공간 (인트라 픽처) 예측 및/또는 시간 (인터 픽처) 예측을 포함한다. 블록 기반 비디오 코딩에 대해, 비디오 슬라이스 (즉, 비디오 픽처 또는 비디오 픽처의 일부) 는 비디오 블록들로 파티셔닝될 수도 있으며, 이 비디오 블록들은 또한 코딩 트리 유닛들 (CTU들), 코딩 유닛들 (CU들) 및/또는 코딩 노드들로서 지칭될 수도 있다. 픽처의 인트라-코딩된 (I) 슬라이스에서의 비디오 블록들은 동일한 픽처에 있어서 이웃하는 블록들에서의 레퍼런스 샘플들에 대한 공간적 예측을 사용하여 인코딩된다. 픽처의 인터-코딩된 (P 또는 B) 슬라이스에서의 비디오 블록들은 동일 픽처의 이웃하는 블록들에서의 레퍼런스 샘플들에 대한 공간 예측, 또는 다른 레퍼런스 픽처들에서의 레퍼런스 샘플들에 대한 시간 예측을 이용할 수도 있다. 픽처들은 프레임들로 지칭될 수도 있고, 레퍼런스 픽처들은 레퍼런스 프레임들로 지칭될 수도 있다.

요약

일반적으로, 본 개시는 비디오 압축을 위한 산술 코딩을 위한 확률 초기화를 위한 기법들을 기술한다. 예를 들어, 비디오 코더는 이진 산술 코더에서 사용되는 각각의 컨텍스트 모델의 초기 확률 상태(들)를 설정할 수도 있다. 프로세스는 슬라이스 또는 타일과 같은 독립적으로 디코딩가능한 유닛을 엔트로피 인코딩 또는 디코딩하는 것의 시작에서 호출될 수도 있다.

일 예로서, 비디오 데이터의 엔트로피 코딩을 위한 방법은, 비디오 데이터의 독립적으로 코딩가능한 유닛에 대한 신택스 엘리먼트(syntax element)에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스(context-adaptive entropy coding process)에서 사용되는 복수의 컨텍스트들 중의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 초기화 값을 획득하는 단계; 미리 정의된 초기화 값에 기초하여 그리고 선형 도메인(linear domain)에서, 컨텍스트의 초기 확률 상태(initial probability state)를 결정하는 단계; 및, 컨텍스트의 초기 확률 상태에 기초하여, 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈(bin)을 엔트로피 코딩하는 단계를 포함한다.

다른 예로서, 디바이스는 비디오 데이터를 저장하는 메모리; 및, 회로로 구현된 하나 이상의 프로세서들을 포함하고, 그 하나 이상의 프로세서들은, 비디오 데이터의 독립적으로 코딩가능한 유닛에 대한 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들 중의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 초기화 값을 획득하고; 미리 정의된 초기화 값에 기초하여 그리고 선형 도메인에서, 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하고; 컨텍스트의 초기 확률 상태에 기초하여, 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈을 엔트로피 코딩하도록 구성된다.

다른 예로서, 디바이스는 비디오 데이터의 독립적으로 코딩가능한 유닛에 대한 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들 중의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 초기화 값을 획득하기 위한 수단; 미리 정의된 초기화 값에 기초하여 그리고 선형 도메인에서, 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하기 위한 수단; 및, 컨텍스트의 초기 확률 상태에 기초하여, 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈을 엔트로피 코딩하기 위한 수단을 포함한다.

다른 예로서, 컴퓨터 판독가능 저장 매체는, 실행될 때, 비디오 코더의 하나 이상의 프로세서들로 하여금, 비디오 데이터의 독립적으로 코딩가능한 유닛에 대한 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들 중의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 초기화 값을 획득하게 하고; 미리 정의된 초기화 값에 기초하여 그리고 선형 도메인에서, 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하게 하고; 그리고, 컨텍스트의 초기 확률 상태에 기초하여, 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈을 엔트로피 코딩하게 하는 명령들을 저장한다.

본 개시의 하나 이상의 양태들의 상세들은 첨부 도면들 및 이하의 상세한 설명에서 전개된다. 본 개시에서 설명된 기술들의 다른 피처들, 목적들, 및 이점들은 그 설명 및 도면들로부터 그리고 청구항들로부터 명백할 것이다.

도면들의 간단한 설명
도 1 은 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 인코딩 및 디코딩 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2a 및 도 2b 는 이진 산술 코딩에서의 레인지 업데이트 프로세스를 나타내는 개념도들이다.
도 3 은 이진 산술 코딩에서의 출력 프로세스를 나타내는 개념도이다.
도 4a 및 도 4b 는 예시적인 쿼드트리 바이너리 트리 (QTBT) 구조, 및 대응하는 코딩 트리 유닛 (CTU) 을 나타내는 개념도들이다.
도 5 는 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 인코더를 나타내는 블록도이다.
도 6 은 비디오 인코더에서의 컨텍스트 적응 이진 산술 코더를 나타내는 블록도이다.
도 7 은 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 디코더를 나타내는 블록도이다.
도 8 은 비디오 디코더에서의 컨텍스트 적응 이진 산술 코더를 나타내는 블록도이다.
도 9 는 HEVC에서와 같이 1일 확률을 나타내는 확률 상태를 나타내는 그래프이다.
도 10a 및 도 10b 는 VVC에서와 같이 1일 확률을 나타내는 확률 상태를 나타내는 그래프이며, 도 10a 는 1024개의 확률 상태(10-비트 정밀도)를 갖고, 도 10b 는 16384개의 확률 상태(14-비트 정밀도)를 갖는다.
도 11a 및 도 11b 는 InitProbState로부터 VVC(Versatile Video Coding)의 산술 코딩 엔진에서 사용될 수 있는 확률 상태로의 맵핑을 나타내는 그래프들이며, 도 11a 는 1024개의 확률 상태들(10-비트 정밀도)을 갖고, 도 11b 는 16384개의 확률 상태들(14-비트 정밀도)을 갖는다.
도 12 는 I 슬라이스에서 사용되는 신택스 엘리먼트 SaoMergeFlag (1 빈) 의 확률 분포의 사전 지식을 나타내는 그래프이다.
도 13a 는 도 12의 확률 분포의 사전 지식을 로그 도메인에서 확률 상태로 나타낸 그래프이고, 도 13b 는 선형 함수를 갖는 모델 확률 상태와 SliceQP_Y 를 나타낸 그래프이다.
도 14a 는 도 12의 확률 분포에 대한 사전 지식을 선형 도메인에서 확률 상태로 나타낸 그래프이고, 도 14b 는 HEVC 및 현재 VVC에서 정의된 기울기 및 오프셋의 레인지들을 증가시키지 않고 선형 함수를 갖는 모델 확률 상태 및 SliceQP_Y 를 나타낸 그래프이고, 도 14c 는 기울기 및 오프셋의 범위가 증가된 선형 함수를 갖는 모델 확률 상태 및 SliceQP_Y 를 나타낸 그래프이다.
도 15a 는 B 슬라이스에서 사용되는 신택스 엘리먼트 SplitFlag 의 확률 분포의 사전 지식을 나타내는 그래프이고; 도 15b 는 선형 함수를 갖는 모델 로그 확률 상태 및 SliceQP_Y 를 나타내는 그래프이고; 도 15c 는 HEVC 및 현재 VVC에서 정의된 기울기들 및 오프셋들을 사용하는 선형 함수를 갖는 모델 선형 확률 상태 및 SliceQP_Y 를 나타내는 그래프이고, 도 15d 는 SliceQP_Y 에서 정의된 교차를 갖는 선형 함수를 갖는 모델 선형 확률 상태 및 SliceQP_Y 를 나타내는 그래프이다.
도 16a 내지 도 16c 는 확률 분포에 맞추기 위해 다수의 교차점에 의해 결정된 구분적 선형 함수의 사용을 나타내는 그래프이다.
도 17a 및 도 17b 는 VVC의 산술 코딩 엔진에서 사용될 수 있는 확률 상태에 2차 도메인 InitProbState를 맵핑하는 예를 나타내는 그래프이며, 도 17a 는 1024개의 확률 상태(10-비트 정밀도)를 갖고, 도 17b 는 16384개의 확률 상태(14-비트 정밀도)를 갖는다.
도 18a 및 도 18b 는 극도의 확률 분포들의 예들을 나타내는 그래프들이다.
도 19 는 현재 블록을 인코딩하기 위한 예시의 방법을 나타내는 플로우차트이다.
도 20 은 본 개시의 하나 이상의 기법들에 따른, 컨텍스트-기반 엔트로피 인코딩을 수행하기 위한 예시적인 프로세스를 나타내는 플로우차트이다.
도 21 은 현재 블록을 디코딩하기 위한 예시의 방법을 나타내는 플로우차트이다.
도 22 는 본 개시의 하나 이상의 기법들에 따른, 컨텍스트-기반 엔트로피 디코딩을 수행하기 위한 예시적인 프로세스를 나타내는 플로우차트이다.

상세한 설명

일반적으로, 본 개시는 비디오 압축을 위한 산술 코딩을 위한 확률 초기화를 위한 기법들을 기술한다. 예를 들어, 비디오 코더는 이진 산술 코더에서 사용되는 각각의 컨텍스트 모델의 초기 확률 상태(들)를 설정할 수도 있다. 프로세스는 슬라이스와 같은 독립적으로 디코딩가능한 유닛을 엔트로피 인코딩 또는 디코딩하는 것의 시작에서 호출될 수도 있다.

초기화를 수행하기 위해, 비디오 코더는 비디오 데이터의 슬라이스에 대한 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 초기화 값 (예를 들어, initValue) 을 획득할 수도 있다. 비디오 코더는, 미리 정의된 초기화 값에 기초하여 그리고 로그 도메인(logarithmic domain)에서, 컨텍스트의 초기 확률 상태 (예를 들어, pStateIdx) 를 결정할 수도 있다. 비디오 코더는, 컨텍스트의 초기 확률 상태에 기초하여, 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈을 엔트로피 코딩할 수도 있다.

일부 비디오 표준들에 따라 비디오 데이터를 코딩할 때, 비디오 코더는 선형 도메인에서 확률 상태들을 유지할 수도 있다. 예를 들어, 아래에서 더 상세히 논의되는 바와 같이, 다용도 비디오 코딩 (Versatile Video Coding; VVC)에서 채택된 컨텍스트 적응 이진 산술 코더(Context Adaptive Binary Arithmetic Coder; CABAC)는 선형 도메인에서 컨텍스트들의 확률 상태들을 유지할 수도 있다. 로그 도메인에서 초기 확률 상태가 결정되는 경우에, 비디오 코더들은 결정된 초기 확률 상태를 선형 도메인에서 변환하기 위해 다양한 동작들을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 비디오 코더는 초기 확률 상태를 로그 도메인으로부터 선형 도메인으로 변환하기 위해 룩업 테이블 (look-up table; LUT) 을 사용할 수도 있다.

본 개시의 하나 이상의 기법들에 따르면, 비디오 코더는 선형 도메인에서 초기 확률 상태를 직접 결정할 수도 있다. 실례로, 비디오는, 로그 도메인으로부터 선형 도메인으로 초기 확률 상태를 변환하기 위해 LUT를 사용하지 않고, 미리 정의된 초기화 값에 기초하여, 선형 도메인에서의 컨텍스트의 초기 확률 상태(예를 들어, pStateIdx)를 결정할 수도 있다. 이러한 방식으로, 비디오 코더는 선형 및 로그 도메인들에서의 초기 확률 상태들 사이에 전이하는 LUT 를 저장 및/또는 액세스해야 하는 것을 회피할 수도 있다.

도 1 은 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 비디오 인코딩 및 디코딩 시스템 (100) 의 예를 나타내는 블록도이다. 본 개시의 기법들은 일반적으로 비디오 데이터를 코딩 (인코딩 및/또는 디코딩) 하는 것과 관련된다. 일반적으로, 비디오 데이터는 비디오를 프로세싱하기 위한 임의의 데이터를 포함한다. 따라서, 비디오 데이터는 원시, 코딩되지 않은 비디오, 인코딩된 비디오, 디코딩된 (예를 들어, 재구성된) 비디오, 및 비디오 메타데이터, 이를 테면 시그널링 데이터를 포함할 수도 있다.

도 1 에 도시된 바와 같이, 시스템 (100) 은 이 예에서 목적지 디바이스 (116) 에 의해 디코딩 및 디스플레이될 인코딩된 비디오 데이터를 제공하는 소스 디바이스 (102) 를 포함한다. 특히, 소스 디바이스 (102) 는 컴퓨터 판독 가능 매체 (110) 를 통해 목적지 디바이스 (116) 에 비디오 데이터를 제공한다. 소스 디바이스 (102) 및 목적지 디바이스 (116) 는 데스크탑 컴퓨터들, 노트북 (즉, 랩톱) 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, 셋톱 박스들, 전화기 핸드셋, 예컨대 스마트폰들, 텔레비전들, 카메라들, 디스플레이 디바이스들, 디지털 미디어 플레이어들, 비디오 게이밍 콘솔들, 비디오 스트리밍 디바이스 등을 포함한, 광범위한 디바이스들 중 임의의 것을 포함할 수도 있다. 일부 경우들에서, 소스 디바이스 (102) 및 목적지 디바이스 (116) 는 무선 통신을 위해 장비될 수도 있고, 따라서 무선 통신 디바이스들로 지칭될 수도 있다.

도 1 의 예에서, 소스 디바이스 (102) 는 비디오 소스 (104), 메모리 (106), 비디오 인코더 (200), 및 출력 인터페이스 (108) 를 포함한다. 목적지 디바이스 (116) 는 입력 인터페이스 (122), 비디오 디코더 (300), 메모리 (120), 및 디스플레이 디바이스 (118) 를 포함한다. 본 개시에 따라, 소스 디바이스 (102) 의 비디오 인코더 (200) 및 목적지 디바이스 (116) 의 비디오 디코더 (300) 는 비디오 압축을 위한 산술 코딩을 위한 확률 초기화를 위해 본 기법들을 적용하도록 구성될 수도 있다. 따라서, 소스 디바이스 (102) 는 비디오 인코딩 디바이스의 일 예를 나타내는 한편, 목적지 디바이스 (116) 는 비디오 디코딩 디바이스의 일 예를 나타낸다. 다른 예들에서, 소스 디바이스 및 목적지 디바이스는 다른 컴포넌트들 또는 배열들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 소스 디바이스 (102) 는 외부 카메라와 같은 외부 비디오 소스로부터 비디오 데이터를 수신할 수도 있다. 마찬가지로, 목적지 디바이스 (116) 는 통합된 디스플레이 디바이스를 포함하는 것보다는, 외부 디스플레이 디바이스와 인터페이스할 수도 있다.

도 1 에서 도시된 시스템 (100) 은 단지 하나의 예일 뿐이다. 일반적으로, 임의의 디지털 비디오 인코딩 및/또는 디코딩 디바이스는 비디오 압축을 위한 산술 코딩을 위한 확률 초기화를 위한 기법들을 수행할 수도 있다. 소스 디바이스 (102) 및 목적지 디바이스 (116) 는 소스 디바이스 (102) 가 목적지 디바이스 (116) 로의 송신을 위한 코딩된 비디오 데이터를 생성하는 이러한 코딩 디바이스들의 예들일 뿐이다. 본 개시는 데이터의 코딩 (인코딩 및/또는 디코딩) 을 수행하는 디바이스로서 "코딩” 디바이스를 지칭한다. 따라서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 코딩 디바이스들, 특히 각각 비디오 인코더 및 비디오 디코더의 예들을 나타낸다. 일부 예들에서, 디바이스들 (102, 116) 은 디바이스들 (102, 116) 의 각각이 비디오 인코딩 및 디코딩 컴포넌트들을 포함하도록 실질적으로 대칭적인 방식으로 동작할 수도 있다. 따라서, 시스템 (100) 은 예를 들어, 비디오 스트리밍, 비디오 플레이백, 비디오 브로드캐스팅, 또는 비디오 전화를 위해, 비디오 디바이스들 (102, 116) 간의 일방향 또는 양방향 비디오 송신을 지원할 수도 있다.

일반적으로, 비디오 소스 (104) 는 비디오 데이터 (즉, 원시, 코딩되지 않은 비디오 데이터) 의 소스를 나타내며 픽처들에 대한 데이터를 인코딩하는 비디오 인코더 (200) 에 비디오 데이터의 순차적인 일련의 픽처들 (또한 "프레임들" 로도 지칭됨) 을 제공한다. 소스 디바이스 (102) 의 비디오 소스 (104) 는 비디오 카메라와 같은 비디오 캡처 디바이스, 이전에 캡처된 원시 비디오를 포함하는 비디오 아카이브, 및/또는 비디오 컨텐츠 제공자로부터 비디오를 수신하기 위한 비디오 피드 인터페이스를 포함할 수도 있다. 추가의 대안으로서, 비디오 소스 (104) 는 컴퓨터 그래픽 기반 데이터를 소스 비디오로서, 또는 라이브 비디오, 아카이브된 비디오, 및 컴퓨터 생성된 비디오의 조합으로서 생성할 수도 있다. 각각의 경우에 있어서, 비디오 인코더 (200) 는 캡처된, 사전 캡처된, 또는 컴퓨터 생성된 비디오 데이터를 인코딩한다. 비디오 인코더 (200) 는 픽처들을 수신된 순서 (때때로 "디스플레이 순서" 로 지칭됨) 로부터 코딩을 위한 코딩 순서로 재배열할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 인코딩된 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 생성할 수도 있다. 소스 디바이스 (102) 는 예를 들어, 목적지 디바이스 (116) 의 입력 인터페이스 (122) 에 의한 수신 및/또는 취출을 위해 인코딩된 비디오 데이터를 출력 인터페이스 (108) 를 통해 컴퓨터 판독가능 매체 (110) 상으로 출력할 수도 있다.

소스 디바이스 (102) 의 메모리 (106) 및 목적지 디바이스 (116) 의 메모리 (120) 는 범용 메모리들을 나타낸다. 일부 예에서, 메모리들 (106, 120) 은 원시 비디오 데이터, 예를 들어, 비디오 소스 (104) 로부터의 원시 비디오 및 비디오 디코더 (300) 로부터의 원시, 디코딩된 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 메모리들 (106, 120) 은 예를 들어, 각각 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 에 의해 실행가능한 소프트웨어 명령들을 저장할 수도 있다. 이 예에서는 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 와 별도로 도시되어 있지만, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 또한 기능적으로 유사하거나 또는 동등한 목적들을 위한 내부 메모리들을 포함할 수 있음을 이해해야 한다. 또한, 메모리들 (106, 120) 은 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 로부터 출력되고 비디오 디코더 (300) 에 입력되는 인코딩된 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. 일부 예들에서, 메모리들 (106, 120) 의 부분들은 예를 들어, 원시, 디코딩된, 및/또는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하기 위해 하나 이상의 비디오 버퍼들로서 할당될 수도 있다.

컴퓨터 판독가능 매체 (110) 는 인코딩된 비디오 데이터를 소스 디바이스 (102) 로부터 목적지 디바이스 (116) 로 전송할 수 있는 임의의 타입의 매체 또는 디바이스를 나타낼 수도 있다. 하나의 예에서, 컴퓨터 판독가능 매체 (110) 는, 소스 디바이스 (102) 로 하여금, 실시간으로, 예를 들어, 무선 주파수 네트워크 또는 컴퓨터 기반 네트워크를 통해 직접 목적지 디바이스 (116) 로 인코딩된 비디오 데이터를 송신할 수 있게 하기 위한 통신 매체를 나타낸다. 무선 통신 프로토콜과 같은 통신 표준에 따라, 출력 인터페이스 (108) 는 인코딩된 비디오 데이터를 포함하는 송신 신호를 변조할 수도 있고, 입력 인터페이스 (122) 는 수신된 송신 신호를 복조할 수도 있다. 통신 매체는 무선 주파수 (radio frequency; RF) 스펙트럼 또는 하나 이상의 물리적 송신 라인들과 같은 임의의 무선 또는 유선 통신 매체를 포함할 수도 있다. 통신 매체는 로컬 영역 네트워크, 광역 네트워크, 또는 인터넷과 같은 글로벌 네트워크와 같은 패킷 기반 네트워크의 부분을 형성할 수도 있다. 통신 매체는 라우터들, 스위치들, 기지국들, 또는 소스 디바이스 (102) 로부터 목적지 디바이스 (116) 로의 통신을 가능하게 하는 데 유용할 수도 있는 임의의 다른 장비를 포함할 수도 있다.

일부 예들에 있어서, 컴퓨터 판독가능 매체 (110) 는 저장 디바이스 (112) 를 포함할 수도 있다. 소스 디바이스 (102) 는 출력 인터페이스 (108) 로부터 저장 디바이스 (112) 로 인코딩된 데이터를 출력할 수도 있다. 유사하게, 목적지 디바이스 (116) 는 입력 인터페이스 (122) 를 통해 저장 디바이스 (112) 로부터의 인코딩된 데이터에 액세스할 수도 있다. 저장 디바이스 (112) 는 하드 드라이브, 블루레이 디스크들, DVD들, CD-ROM들, 플래시 메모리, 휘발성 또는 비휘발성 메모리, 또는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하기 위한 임의의 다른 적합한 디지털 저장 매체와 같은 다양한 분산된 또는 로컬 액세스된 데이터 저장 매체 중 임의의 것을 포함할 수도 있다.

일부 예들에 있어서, 컴퓨터 판독가능 매체 (110) 는, 소스 디바이스 (102) 에 의해 생성된 인코딩된 비디오 데이터를 저장할 수도 있는 파일 서버 (114) 또는 다른 중간 저장 디바이스를 포함할 수도 있다. 소스 디바이스 (102) 는, 소스 디바이스 (102) 에 의해 생성된 인코딩된 비디오 데이터를 저장할 수도 있는 파일 서버 (114) 또는 다른 중간 저장 디바이스로 인코딩된 비디오 데이터를 출력할 수도 있다. 목적지 디바이스 (116) 는 스트리밍 또는 다운로드를 통해 파일 서버 (114) 로부터 저장된 비디오 데이터에 액세스할 수도 있다. 파일 서버 (114) 는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하고 그 인코딩된 비디오 데이터를 목적지 디바이스 (116) 에 송신할 수 있는 임의의 타입의 서버 디바이스일 수도 있다. 파일 서버 (114) 는 (예를 들어, 웹 사이트를 위한) 웹 서버, 파일 전송 프로토콜 (FTP) 서버, 콘텐츠 전달 네트워크 디바이스, 또는 NAS (network attached storage) 디바이스를 나타낼 수도 있다. 목적지 디바이스 (116) 는 인터넷 접속을 포함한, 임의의 표준 데이터 접속을 통해 파일 서버 (114) 로부터 인코딩된 비디오 데이터에 액세스할 수도 있다. 이것은 파일 서버 (114) 상에 저장된 인코딩된 비디오 데이터에 액세스하기에 적합한, 무선 채널 (예를 들어, Wi-Fi 접속), 유선 접속 (예를 들어, DSL, 케이블 모뎀 등), 또는 양자의 조합을 포함할 수도 있다. 파일 서버 (114) 및 입력 인터페이스 (122) 는 스트리밍 송신 프로토콜, 다운로드 송신 프로토콜, 또는 이들의 조합에 따라 동작하도록 구성될 수도 있다.

출력 인터페이스 (108) 및 입력 인터페이스 (122) 는 무선 송신기/수신기, 모뎀들, 유선 네트워킹 컴포넌트들 (예를 들어, 이더넷 카드들), 다양한 IEEE 802.11 표준들 중 임의의 것에 따라 동작하는 무선 통신 컴포넌트들, 또는 다른 물리적 컴포넌트들을 나타낼 수도 있다. 출력 인터페이스 (108) 및 입력 인터페이스 (122) 가 무선 컴포넌트를 포함하는 예들에 있어서, 출력 인터페이스 (108) 및 입력 인터페이스 (122) 는 4G, 4G-LTE (Long-Term Evolution), LTE 어드밴스드, 5G 등과 같은 셀룰러 통신 표준에 따라, 인코딩된 비디오 데이터와 같은 데이터를 전송하도록 구성될 수도 있다. 출력 인터페이스 (108) 가 무선 송신기를 포함하는 일부 예들에 있어서, 출력 인터페이스 (108) 및 입력 인터페이스 (122) 는 IEEE 802.11 사양, IEEE 802.15 사양 (예를 들어, ZigBee™), Bluetooth™ 표준 등과 같은 다른 무선 표준들에 따라, 인코딩된 비디오 데이터와 같은 데이터를 전송하도록 구성될 수도 있다. 일부 예들에서, 소스 디바이스 (102) 및/또는 목적지 디바이스 (116) 는 개개의 시스템-온-칩 (SoC) 디바이스들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 소스 디바이스 (102) 는 비디오 인코더 (200) 및/또는 출력 인터페이스 (108) 에 기인하는 기능성을 수행하기 위한 SoC 디바이스를 포함할 수도 있고, 목적지 디바이스 (116) 는 비디오 디코더 (300) 및/또는 입력 인터페이스 (122) 에 기인하는 기능성을 수행하기 위한 SoC 디바이스를 포함할 수도 있다.

본 개시의 기법들은 오버-디-에어 (over-the-air) 텔레비전 브로드캐스트들, 케이블 텔레비전 송신들, 위성 텔레비전 송신들, 인터넷 스트리밍 비디오 송신들, 이를 테면 DASH (dynamic adaptive streaming over HTTP), 데이터 저장 매체 상으로 인코딩되는 디지털 비디오, 데이터 저장 매체 상에 저장된 디지털 비디오의 디코딩, 또는 다른 애플리케이션들과 같은 다양한 멀티미디어 애플리케이션들 중 임의의 것을 지원하여 비디오 코딩에 적용될 수도 있다.

목적지 디바이스 (116) 의 입력 인터페이스 (122) 는 컴퓨터 판독가능 매체 (110) (예를 들어, 저장 디바이스 (112), 파일 서버 (114) 등) 로부터 인코딩된 비디오 비트스트림을 수신한다. 인코딩된 비디오 비트스트림은 비디오 블록들 또는 다른 코딩된 유닛들 (예를 들어, 슬라이스들, 픽처들, 픽처들의 그룹들, 시퀀스들 등) 의 프로세싱 및/또는 특성들을 기술하는 값들을 갖는 신택스 엘리먼트들과 같은, 비디오 디코더 (300) 에 의해 또한 사용되는 비디오 인코더 (200) 에 의해 정의된 시그널링 정보를 포함할 수도 있다. 디스플레이 디바이스 (118) 는 디코딩된 비디오 데이터의 디코딩된 픽처들을 사용자에게 디스플레이한다. 디스플레이 디바이스 (118) 는 음극선관 (CRT), 액정 디스플레이 (LCD), 플라즈마 디스플레이, 유기 발광 다이오드 (OLED) 디스플레이, 또는 다른 타입의 디스플레이 디바이스와 같은 다양한 디스플레이 디바이스들 중 임의의 디스플레이 디바이스를 포함할 수도 있다.

도 1 에 도시되지는 않았지만, 일부 예들에서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 각각 오디오 인코더 및/또는 오디오 디코더와 통합될 수도 있고, 공통 데이터 스트림에서 오디오 및 비디오 양자 모두를 포함하는 멀티플렉싱된 스트림들을 핸들링하기 위해, 적절한 MUX-DEMUX 유닛들, 또는 다른 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 포함할 수도 있다. 적용가능한 경우, MUX-DEMUX 유닛들은 ITU H.223 멀티플렉서 프로토콜, 또는 다른 프로토콜들, 이를 테면 사용자 데이터그램 프로토콜 (UDP) 에 따를 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 각각은 다양한 적합한 인코더 및/또는 디코더 회로부, 이를 테면 하나 이상의 마이크로프로세서들, 디지털 신호 프로세서들 (DSP들), 주문형 집적 회로들 (ASIC들), 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이들 (FPGA들), 이산 로직, 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합들 중 임의의 것으로서 구현될 수도 있다. 기법들이 부분적으로 소프트웨어에서 구현되는 경우, 디바이스는 적합한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 소프트웨어에 대한 명령들을 저장하고, 본 개시의 기법들을 수행하기 위해 하나 이상의 프로세서들을 사용하는 하드웨어에서 그 명령들을 실행할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 의 각각은 하나 이상의 인코더들 또는 디코더들에 포함될 수도 있는데, 이들 중 어느 하나는 각각의 디바이스에서 결합된 인코더/디코더 (CODEC) 의 부분으로서 통합될 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및/또는 비디오 디코더 (300) 를 포함하는 디바이스는 집적 회로, 마이크로프로세서, 및/또는 무선 통신 디바이스, 예컨대 셀룰러 전화기를 포함할 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 고효율 비디오 코딩 (HEVC) 으로서 또한 지칭되는 ITU-T H.265 와 같은 비디오 코딩 표준 또는 그에 대한 확장들, 예컨대 멀티-뷰 및/또는 스케일러블 비디오 코딩 확장들에 따라 동작할 수도 있다. 대안적으로, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 JEM (Joint Exploration Test Model) 또는 VVC (Versatile Video Coding) 로도 또한 지칭되는 ITU-T H.266 과 같은 다른 독점 또는 산업 표준들에 따라 동작할 수도 있다. VVC 표준의 최신 초안은 Bross 등의, “Versatile Video Coding (Draft 4),” Joint Video Experts Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11, 13^th Meeting: Marrakech, MA, 9-18 January 2019, JVET-M1001-v6 (이하 “VVC Draft 4” 라 함) 에 설명되어 있다. 하지만, 본 개시의 기법들은 임의의 특정 코딩 표준으로 한정되지 않는다.

일반적으로, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 픽처들의 블록 기반 코딩을 수행할 수도 있다. 용어 "블록" 은 일반적으로 프로세싱될 (예를 들어, 인코딩될, 디코딩될, 또는 다르게는 인코딩 및/또는 디코딩 프로세스에서 사용될) 데이터를 포함하는 구조를 지칭한다. 예를 들어, 블록은 루미넌스 및/또는 크로미넌스 데이터의 샘플들의 2 차원 행렬을 포함할 수도 있다. 일반적으로, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 YUV (예를 들어, Y, Cb, Cr) 포맷으로 표현된 비디오 데이터를 코딩할 수도 있다. 즉, 픽처의 샘플들에 대한 적색, 녹색, 및 청색 (RGB) 데이터를 코딩하는 것보다는, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 루미넌스 및 크로미넌스 컴포넌트들을 코딩할 수도 있고, 여기서 크로미넌스 컴포넌트들은 적색 색조 및 청색 색조 크로미넌스 컴포넌트들 양자 모두를 포함할 수도 있다. 일부 예들에서, 비디오 인코더 (200) 는 인코딩 이전에 수신된 RGB 포매팅된 데이터를 YUV 표현으로 변환하고, 비디오 디코더 (300) 는 YUV 표현을 RGB 포맷으로 변환한다. 대안적으로는, 사전 및 사후 프로세싱 유닛들 (도시되지 않음) 이 이들 변환들을 수행할 수도 있다.

본 개시는 일반적으로 픽처의 데이터를 인코딩 또는 디코딩하는 프로세스를 포함하는 픽처들의 코딩 (예를 들어, 인코딩 및 디코딩) 을 참조할 수도 있다. 유사하게, 본 개시는, 예를 들어, 예측 및/또는 잔차 코딩과 같은, 블록들에 대한 데이터를 인코딩 또는 디코딩하는 프로세스를 포함하는 픽처의 블록들의 코딩을 참조할 수도 있다. 인코딩된 비디오 비트스트림은 일반적으로 코딩 결정들 (예를 들어, 코딩 모드들) 및 픽처들의 블록들로의 파티셔닝을 나타내는 신택스 엘리먼트들에 대한 일련의 값들을 포함한다. 따라서, 픽처 또는 블록을 코딩하는 것에 대한 참조들은 일반적으로 픽처 또는 블록을 형성하는 신택스 엘리먼트들에 대한 코딩 값들로서 이해되어야 한다.

HEVC 는 코딩 유닛들 (CU들), 예측 유닛들 (PU들), 및 변환 유닛들 (TU들) 을 포함한 다양한 블록들을 정의한다. HEVC 에 따르면, 비디오 코더 (이를 테면 비디오 인코더 (200)) 는 쿼드트리 구조에 따라 코딩 트리 유닛 (CTU) 을 CU들로 파티셔닝한다. 즉, 비디오 코더는 CTU들 및 CU들을 4 개의 동일한 비오버랩하는 정사각형들로 파티셔닝하고, 쿼드트리의 각각의 노드는 0 개 또는 4 개 중 어느 하나의 자식 노드들을 갖는다. 자식 노드들 없는 노드들은 "리프 노드들" 로 지칭될 수도 있고, 그러한 리프 노드들의 CU들은 하나 이상의 PU들 및/또는 하나 이상의 TU들을 포함할 수도 있다. 비디오 코더는 PU들 및 TU들을 추가로 파티셔닝할 수도 있다. 예를 들어, HEVC 에서, 잔차 쿼드트리 (RQT) 는 TU들의 파티셔닝을 나타낸다. HEVC 에서, PU들은 인터 예측 데이터를 나타내는 한편, TU들은 잔차 데이터(residual data)를 나타낸다. 인트라 예측되는 CU들은 인트라 모드 표시와 같은 인트라 예측 정보를 포함한다.

다른 예로서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 JEM 또는 VVC 에 따라 동작하도록 구성될 수도 있다. JEM 또는 VVC 에 따르면, 비디오 코더 (이를 테면 비디오 인코더 (200)) 는 픽처를 복수의 코딩 트리 유닛들 (CTU들) 로 파티셔닝한다. 비디오 인코더 (200) 는 쿼드트리 바이너리 트리 (quadtree-binary tree; QTBT) 구조 또는 멀티 타입 트리 (Multi-Type Tree; MTT) 구조와 같은 트리 구조에 따라 CTU 를 파티셔닝할 수도 있다. QTBT 구조는 HEVC 의 CU들, PU들, 및 TU들 간의 분리와 같은 다중 파티션 타입들의 개념들을 제거한다. QTBT 구조는 2 개의 레벨들: 쿼드트리 파티셔닝에 따라 파티셔닝된 제 1 레벨, 및 바이너리 트리 파티셔닝에 따라 파티셔닝된 제 2 레벨을 포함한다. QTBT 구조의 루트 노드는 CTU 에 대응한다. 바이너리 트리들의 리프 노드들은 코딩 유닛들 (CU들) 에 대응한다.

MTT 파티셔닝 구조에서, 블록들은 쿼드트리 (QT) 파티션, 바이너리 트리 (BT) 파티션, 및 하나 이상의 타입들의 트리플 트리 (TT) 파티션들을 사용하여 파티셔닝될 수도 있다. 트리플 트리 파티션은 블록이 3 개의 서브-블록들로 스플리팅되는 파티션이다. 일부 예들에서, 트리플 트리 파티션은 센터를 통해 원래의 블록을 분할하지 않고 블록을 3 개의 서브-블록들로 분할한다. MTT (예를 들어, QT, BT, 및 TT) 에서의 파티셔닝 타입들은 대칭적 또는 비대칭적일 수도 있다.

일부 예들에서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 루미넌스 및 크로미넌스 컴포넌트들의 각각을 나타내기 위해 단일 QTBT 또는 MTT 구조를 사용할 수도 있는 한편, 다른 예들에서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 2 개 이상의 QTBT 또는 MTT 구조들, 이를 테면 루미넌스 컴포넌트를 위한 하나의 QTBT/MTT 구조 및 양자의 크로미넌스 컴포넌트들을 위한 다른 QTBT/MTT 구조 (또는 각각의 크로미넌스 컴포넌트들을 위한 2 개의 QTBT/MTT 구조들) 를 사용할 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 HEVC 당 쿼드트리 파티셔닝, QTBT 파티셔닝, MTT 파티셔닝, 또는 다른 파티셔닝 구조들을 사용하도록 구성될 수도 있다. 설명의 목적들을 위해, 본 개시의 기법들의 설명은 QTBT 파티셔닝에 대하여 제시된다. 그러나, 본 개시의 기법들은 또한, 쿼드트리 파티셔닝, 또는 다른 타입들의 파티셔닝에도 사용하도록 구성된 비디오 코더들에 적용될 수도 있음이 이해되어야 한다.

본 개시는 수직 및 수평 차원들에 관하여 (CU 또는 다른 비디오 블록과 같은) 블록의 샘플 차원들을 지칭하기 위해 "NxN"및 "N 바이 N”, 예를 들어 16x16 샘플들 또는 16 바이 16 샘플들을 상호교환가능하게 사용할 수도 있다. 일반적으로, 16x16 CU 는 수직 방향에서 16 샘플들 (y = 16) 그리고 수평 방향에서 16 샘플들 (x = 16) 을 가질 것이다. 마찬가지로, NxN CU 는 일반적으로 수직 방향에서 N 샘플들 및 수평 방향에서 N 샘플들을 갖고, 여기서 N 은 음이 아닌 정수 값을 나타낸다. CU 에서의 샘플들은 행들 (rows) 및 열들 (columns) 로 배열될 수도 있다. 더욱이, CU들은 수직 방향에서와 동일한 수의 샘플들을 수평 방향에서 반드시 가질 필요는 없다. 예를 들면, CU들은 NxM 샘플들을 포함할 수도 있고, 여기서 M 은 N 과 반드시 동일한 것은 아니다.

비디오 인코더 (200) 는 예측 및/또는 잔차 정보를 나타내는 CU들에 대한 비디오 데이터, 및 다른 정보를 인코딩한다. 예측 정보는 CU 에 대한 예측 블록을 형성하기 위하여 CU 가 어떻게 예측될지를 표시한다. 잔차 정보는 일반적으로 인코딩 이전의 CU 의 샘플들과 예측 블록 사이의 샘플 별 (sample-by-sample) 차이들을 나타낸다.

CU 를 예측하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 일반적으로 인터 예측 또는 인트라 예측을 통해 CU 에 대한 예측 블록을 형성할 수도 있다. 인터 예측은 일반적으로 이전에 코딩된 픽처의 데이터로부터 CU 를 예측하는 것을 지칭하는 반면, 인트라 예측은 일반적으로 동일한 픽처의 이전에 코딩된 데이터로부터 CU 를 예측하는 것을 지칭한다. 인터 예측을 수행하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 하나 이상의 모션 벡터들을 사용하여 예측 블록을 생성할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 일반적으로 CU 와 레퍼런스 블록 사이의 차이들의 관점에서, CU 에 밀접하게 매칭하는 레퍼런스 블록을 식별하기 위해 모션 탐색을 수행할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 절대 차이의 합 (sum of absolute difference; SAD), 제곱 차이들의 합 (sum of squared differences; SSD), 평균 절대 차이 (mean absolute difference; MAD), 평균 제곱 차이들 (mean squared differences; MSD), 또는 레퍼런스 블록이 현재 CU 에 밀접하게 매칭하는지 여부를 결정하기 위한 다른 그러한 차이 계산들을 사용하여 차이 메트릭을 계산할 수도 있다. 일부 예들에서, 비디오 인코더 (200) 는 단방향 예측 또는 양방향 예측을 사용하여 현재 CU 를 예측할 수도 있다.

JEM 및 VVC 의 일부 예들은 또한, 인터 예측 모드로 고려될 수도 있는 아핀 모션 보상 모드 (affine motion compensation mode) 를 제공한다. 아핀 모션 보상 모드에서, 비디오 인코더 (200) 는 줌 인 또는 아웃, 회전, 원근 모션 (perspective motion), 또는 다른 불규칙한 모션 타입들과 같은 비-병진 모션을 나타내는 2 개 이상의 모션 벡터들을 결정할 수도 있다.

인트라 예측을 수행하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 예측 블록을 생성하기 위해 인트라 예측 모드를 선택할 수도 있다. JEM 및 VVC 의 일부 예들은 다양한 방향 모드들 뿐만 아니라 평면 모드 및 DC 모드를 포함하여 67 개의 인트라 예측 모드들을 제공한다. 일반적으로, 비디오 인코더 (200) 는 현재 블록의 샘플들을 예측할 현재 블록 (예를 들어, CU 의 블록) 에 대한 이웃하는 샘플들을 기술하는 인트라 예측 모드를 선택한다. 그러한 샘플들은 일반적으로, 비디오 인코더 (200) 가 래스터 스캔 순서로 (왼쪽에서 오른쪽으로, 상단에서 하단으로) CTU들 및 CU들을 코딩하는 것을 가정하여, 현재 블록과 동일한 픽처에서 현재 블록의 상측, 상측 및 좌측에, 또는 좌측에 있을 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 현재 블록에 대한 예측 모드를 나타내는 데이터를 인코딩한다. 예를 들어, 인터 예측 모드들에 대해, 비디오 인코더 (200) 는 다양한 이용가능한 인터 예측 모드들 중 어느 것이 사용되는지를 나타내는 데이터 뿐만 아니라 대응하는 모드에 대한 모션 정보를 인코딩할 수도 있다. 단방향 또는 양방향 인터 예측을 위해, 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 어드밴스드 모션 벡터 예측 (AMVP) 또는 병합 모드(merge mode)를 사용하여 모션 벡터들을 인코딩할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 유사한 모드들을 사용하여 아핀 모션 보상 모드에 대한 모션 벡터들을 인코딩할 수도 있다.

블록의 인트라 예측 또는 인터 예측과 같은 예측에 이어, 비디오 인코더 (200) 는 블록에 대한 잔차 데이터를 계산할 수도 있다. 잔차 블록과 같은 잔차 데이터는 대응하는 예측 모드를 사용하여 형성되는, 블록과 블록에 대한 예측 블록 사이의 샘플 별 차이들을 나타낸다. 비디오 인코더 (200) 는 샘플 도메인 대신에 변환 도메인에서 변환된 데이터를 생성하기 위해, 잔차 블록에 하나 이상의 변환들을 적용할 수도 있다. 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 이산 코사인 (DCT), 정수 변환, 웨이브릿 변환, 또는 개념적으로 유사한 변환을 잔차 비디오 데이터에 적용할 수도 있다. 추가적으로, 비디오 인코더 (200) 는 MDNSST (mode-dependent non-separable secondary transform), 신호 의존적 변환, Karhunen-Loeve 변환 (KLT) 등과 같은 제 1 변환에 후속하는 2차 변환을 적용할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 하나 이상의 변환들의 적용에 이어 변환 계수들(transform coefficients)을 생성한다.

상기 언급된 바와 같이, 변환 계수들을 생성하기 위한 임의의 변환들에 이어, 비디오 인코더 (200) 는 변환 계수들의 양자화를 수행할 수도 있다. 양자화는 일반적으로, 변환 계수들이 그 계수들을 나타내는데 사용되는 데이터의 양을 가능하게는 감소시키도록 양자화되어, 추가 압축을 제공하는 프로세스를 지칭한다. 양자화 프로세스를 수행함으로써, 비디오 인코더 (200) 는 계수들의 일부 또는 전부와 연관된 비트 심도(bit depth)를 감소시킬 수도 있다. 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 양자화 동안 n 비트 값을 m 비트 값으로 라운딩 다운할 수도 있고, 여기서 n 은 m 보다 크다. 일부 예들에서, 양자화를 수행하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 양자화될 값의 비트단위 우측 시프트를 수행할 수도 있다.

양자화에 이어, 비디오 인코더 (200) 는 변환 계수들을 스캔하여, 양자화된 변환 계수들을 포함한 2 차원 행렬로부터 1 차원 벡터를 생성할 수도 있다. 스캔은 벡터의 전방에 더 높은 에너지 (및 따라서 더 낮은 주파수) 계수들을 배치하고 벡터의 후방에 더 낮은 에너지 (및 따라서 더 높은 주파수) 변환 계수들을 배치하도록 설계될 수도 있다. 일부 예들에서, 비디오 인코더 (200) 는 사전 정의된 스캔 순서를 활용하여 양자화된 변환 계수들을 스캔하여 직렬화된 벡터를 생성하고, 그 후 벡터의 양자화된 변환 계수들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 다른 예들에서, 비디오 인코더 (200) 는 적응적 스캔(adaptive scan)을 수행할 수도 있다. 1 차원 벡터를 형성하기 위해 양자화된 변환 계수들을 스캔한 후, 비디오 인코더 (200) 는, 예를 들어, 컨텍스트 적응 이진 산술 코딩 (CABAC) 에 따라, 1 차원 벡터를 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 또한, 비디오 데이터를 디코딩하는데 있어서 비디오 디코더 (300) 에 의한 사용을 위해 인코딩된 비디오 데이터와 연관된 메타데이터를 기술하는 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다.

CABAC 을 수행하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 송신될 심볼에 컨텍스트 모델 내의 컨텍스트를 할당할 수도 있다. 컨텍스트 (context) 는 예를 들어, 심볼의 이웃하는 값들이 제로 값인지 여부와 관련될 수도 있다. 확률 결정은 심볼에 할당된 컨텍스트에 기초할 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 신택스 데이터, 예컨대 블록-기반 신택스 데이터, 픽처-기반 신택스 데이터, 및 시퀀스-기반 신택스 데이터를, 비디오 디코더 (300) 에, 예를 들어, 픽처 헤더, 블록 헤더, 슬라이스 헤더, 또는 다른 신택스 데이터, 예컨대 시퀀스 파라미터 세트 (SPS), 픽처 파라미터 세트 (PPS), 또는 비디오 파라미터 세트 (VPS) 에서 추가로 생성할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 마찬가지로 대응하는 비디오 데이터를 디코딩하는 방법을 결정하기 위해 그러한 신택스 데이터를 디코딩할 수도 있다.

이러한 방식으로, 비디오 인코더 (200) 는 인코딩된 비디오 데이터, 예를 들어, 픽처의 블록들 (예를 들어, CU들) 로의 파티셔닝을 기술하는 신택스 엘리먼트들 및 블록들에 대한 예측 및/또는 잔차 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수도 있다. 궁극적으로, 비디오 디코더 (300) 는 비트스트림을 수신하고 인코딩된 비디오 데이터를 디코딩할 수도 있다.

다음 섹션에서는 이진 산술 코딩(BAC) 및 CABAC 기술에 대해 보다 자세히 설명할 것이다. BAC는 일반적으로 재귀적 간격-하위분할 절차이다. BAC는 H.264/AVC 및 H.265/HEVC 비디오 코딩 표준들에서 CABAC 프로세스에서 빈을 인코딩하는데 사용된다. BAC 코더의 출력은 최종 코딩된 확률 간격 내의 확률에 대한 값 또는 포인터를 나타내는 이진 스트림이다. 확률 간격은 범위('레인지(range)')와 하한값('로우(low)')에 의해 특정된다. 레인지는 확률 간격의 확장이다. 로우는 코딩/확률 간격의 하한이다.

비디오 코딩에의 산술 코딩의 적용은 [D. Marpe, H. Schwarz, and T. Wiegand “Context-Based Adaptive Binary Arithmetic Coding in the H.264/AVC Video Compression Standard,” IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology, vol. 13, no. 7, July 2003] 에 기술되어 있다. CABAC는 3가지 주요 기능, 즉, 이진화, 컨텍스트 모델링, 산술 코딩을 수반한다. 이진화는 신택스 엘리먼트들을 바이너리 심볼들(또는 "빈들")에 맵핑하는 함수를 지칭한다. 바이너리 심볼은 “빈 스트링들” 로서 또한 지칭될 수도 있다. 컨텍스트 모델링은 다양한 빈들의 확률을 추정하는 함수를 지칭한다. 산술 코딩은 추정된 확률에 기초하여 빈들을 비트들로 압축하는 후속 함수를 지칭한다. 이진 산술 코더와 같은 다양한 디바이스들 및/또는 그것의 모듈들은 산술 코딩의 기능을 수행할 수도 있다.

단항(U), 트런케이티드 단항(truncated unary; TU), k차 지수-골롬 (Exp-Golomb; EGk), 및 고정 길이(fixed length; FL)를 포함하는 몇몇 상이한 이진화 프로세스들이 HEVC에서 사용된다. 다양한 이진화 프로세스들의 세부사항들은 [V. Ze 및 M. Budagavi, "High throughput CABAC entropy coding in HEVC," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), vol. 22, no. 12, pp. 1778-1791, December 2012] 에 기술된다.

CABAC에서의 각 컨텍스트(즉, 확률 모델)는 상태(state)로 표현된다. 각 상태(σ)는 특정 심볼(예를 들어, 빈)이 LPS(Least Probable Symbol)일 확률(p _σ )을 암시적으로 나타낸다. 심볼은 LPS 또는 MPS(Most Probable Symbol)일 수 있다. 심볼들은 바이너리이며, 따라서, MPS 및 LPS는 0 또는 1 일 수 있다. 확률은 대응하는 컨텍스트에 대해 추정되고 산술 코더를 사용하여 심볼을 엔트로피 코딩하는데 (암시적으로) 사용된다.

BAC의 프로세스는 코딩할 컨텍스트 및 코딩될 빈의 값에 따라 그 내부 값들 '레인지' 및 '로우'를 변경하는 상태 머신에 의해 핸들링된다. 컨텍스트의 상태(즉, 그것의 확률)에 따라, 레인지는 rangeMPS _σ (state_σ 에서의 MPS 의 범위) 와 rangeLPS _σ (state_σ 에서의 LPS 의 범위) 로 나뉜다. 이론적으로, 확률 state_σ 의 rangeLPS 값은 곱셈에 의해 도출된다.

rangeLPS _σ = range × p _σ ,

여기서, p _σ 는 LPS 를 선택할 확률이다. 물론, MPS의 확률은 1-p _σ 이다. 동등하게, rangeMPS _σ 는 range 마이너스 rangeLPS _σ 와 동일하다. BAC는 코딩할 컨텍스트 빈의 상태, 현재 레인지, 및 코딩되고 있는 빈의 값(즉, 빈이 LPS 또는 MPS와 동일함)에 따라 레인지를 반복적으로 업데이트한다.

도 2a 및 도 2b는 빈 n 에서의 이 프로세스의 예들을 도시한다. 도 2a 의 예 (201) 에서, 빈 n 에서의 레인지는 특정 컨텍스트 상태 (σ)가 주어지는 LPS 의 확률 (σ) 에 의해 주어지는 RangeLPS 및 RangeMPS 를 포함한다. 예 (201) 는 빈 n 의 값이 MPS와 동일할 때 빈 n+1 에서의 레인지의 업데이트를 나타낸다. 이 예에서, 로우 (low) 는 동일하게 유지되지만, 빈 n+1 에서의 레인지의 값은 빈 n 에서의 RangeMPS 의 값으로 감소된다. 도 2b 의 예 (203) 는 빈 n 의 값이 MPS 와 동일하지 않을 때 (즉, LPS 와 동일할 때) 빈 n+1 에서의 레인지의 업데이트를 나타낸다. 이 예에서, 로우는 빈 n 에서 RangeLPS 의 더 낮은 레인지 값으로 이동된다. 또한, 빈 n+1 에서의 레인지의 값은 빈 n 에서의 RangeLPS 의 값으로 감소된다.

HEVC, 레인지는 9 비트들로 표현되고 10 비트들로 로우로 표현된다. 레인지 및 로우 값들을 충분한 정밀도로 유지하기 위한 재정규화 (renormalization) 프로세스가 존재한다. 레인지가 256 보다 적을 때마다 재정규화가 발생한다. 따라서 레인지는 재정규화 후 항상 256 보다 크거나 같다. 레인지 및 로우의 값들에 따라, BAC 는 '0' 또는 '1'인 비트스트림으로 출력하거나, 또는 미래의 출력들을 위해 유지하기 위해 (BO: bits-outstanding 라고 불리는) 내부 변수를 업데이트한다. 도 3 은 레인지에 의존하는 BAC 출력의 예들을 나타낸다. 예를 들어, 레인지 및 로우가 특정 임계치 (예를 들어, 512) 초과일 때 비트스트림에 '1' 이 출력된다. 레인지 및 로우가 특정 임계치 (예를 들어, 512) 미만일 때, '0’ 이 비트스트림으로 출력된다. 레인지와 하한이 특정 임계치들 사이에 있을 때 비트스트림에 아무것도 출력되지 않는다. 대신에, BO 값이 증분되고, 다음 빈이 인코딩된다.

본 개시물에서 설명된 기법들은, 예를 들어, 비디오 인코더, 비디오 디코더, 또는 결합된 비디오 인코더-디코더 (CODEC) 내에서 수행될 수도 있다. 특히, 이러한 기법들은 비디오 인코더의 엔트로피 인코딩 유닛 및/또는 비디오 디코더의 엔트로피 디코딩 유닛에서 수행될 수도 있다. 본 기법들은 예를 들어 HEVC 표준의 양태들에 따른 비디오 코딩과 같은 비디오 코딩을 지원하도록 구성될 수도 있는 CABAC 프로세스 내에서 수행될 수도 있다. 엔트로피 인코딩 및 디코딩 유닛들은, 예를 들어, 잔차 비디오 데이터와 연관된 양자화된 변환 계수들, 모션 벡터 정보, 신택스 엘리먼트들, 및 비디오 인코딩 및/또는 비디오 디코딩 프로세스에서 유용할 수도 있는 다른 타입들의 정보와 같은 다양한 비디오 데이터 중 임의의 것을 인코딩 또는 디코딩하기 위해, 상반의 또는 역의 방식으로 코딩 프로세스들을 적용할 수도 있다.

일반적으로, 비디오 디코더 (300) 는 비트스트림의 인코딩된 비디오 데이터를 디코딩하기 위해 비디오 인코더 (200) 에 의해 수행되는 것과 상반되는 프로세스를 수행한다. 예를 들어, 비디오 디코더 (300) 는 비디오 인코더 (200) 의 CABAC 인코딩 프로세스와 실질적으로 유사하지만, 상반되는 방식으로 CABAC 을 사용하여 비트스트림의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 디코딩할 수도 있다. 신택스 엘리먼트들은 픽처의 CTU들로의 파티셔닝 정보, 및 QTBT 구조와 같은 대응하는 파티션 구조에 따른 각각의 CTU 의 파티셔닝을 정의하여, CTU 의 CU들을 정의할 수도 있다. 신택스 엘리먼트들은 비디오 데이터의 블록들 (예를 들어, CU들) 에 대한 예측 및 잔차 정보를 추가로 정의할 수도 있다.

잔차 정보는 예를 들어 양자화된 변환 계수들에 의해 표현될 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 블록에 대한 잔차 블록을 재생하기 위해 블록의 양자화된 변환 계수들을 역 양자화 및 역 변환할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 시그널링된 예측 모드 (인트라 또는 인터 예측) 및 관련된 예측 정보 (예를 들어, 인터 예측을 위한 모션 정보) 를 사용하여 블록에 대한 예측 블록을 형성한다. 비디오 디코더 (300) 는 그 후 예측 블록과 잔차 블록을 (샘플 별 기준으로) 조합하여 원래의 블록을 재생할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 블록의 경계들을 따라 시각적 아티팩트들을 감소시키기 위해 디블록킹 프로세스를 수행하는 것과 같은 추가적인 프로세싱을 수행할 수도 있다.

본 개시물의 기법들에 따르면, 비디오 인코더 (200) 및/또는 비디오 디코더 (300) 는 비디오 데이터의 슬라이스에서의 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 기울기 인덱스 (예를 들어, SlopeIdx) 및 미리 정의된 오프셋 인덱스 (예를 들어, OffsetIdx) 를 획득하고; 미리 정의된 기울기 인덱스 및 미리 정의된 오프셋 인덱스에 기초하여, 선형 도메인에서의 비디오 데이터의 슬라이스에 대한 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하고; 컨텍스트의 초기 확률 상태에 기초하여, 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈을 엔트로피 코딩할 수도 있다.

본 개시는 일반적으로 신택스 엘리먼트들과 같은, 소정의 정보를 "시그널링(signaling)” 하는 것을 참조할 수도 있다. 용어 “시그널링” 은 일반적으로, 인코딩된 비디오 데이터를 디코딩하는데 사용된 신택스 엘리먼트들 및/또는 다른 데이터 값들의 통신을 지칭할 수도 있다. 즉, 비디오 인코더 (200) 는 비트스트림에서 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 시그널링할 수도 있다. 일반적으로, 시그널링은 비트스트림에서 값을 생성하는 것을 지칭한다. 상기 언급된 바와 같이, 소스 디바이스 (102) 는 목적지 디바이스 (116) 에 의한 추후 취출을 위해 저장 디바이스 (112) 에 신택스 엘리먼트들을 저장할 때 발생할 수도 있는 바와 같은, 비실시간으로, 또는 실질적으로 실시간으로 비트스트림을 목적지 디바이스 (116) 로 전송할 수도 있다.

본 개시의 기법들은, 다용도 비디오 코딩 (VVC) 에서 채택된 컨텍스트 적응 이진 산술 코더 (CABAC) 와 같이, 확률 상태가 선형 도메인에서의 실제 확률을 나타내는 이진 산술 코더들에 적합하다.

이진 산술 코딩에서, 비디오 시퀀스는 공간-시간 중복성이 제거된 데이터 엘리먼트들(또는 신택스 엘리먼트들)로 먼저 변환되고; 그 후 신택스 엘리먼트들은 엔트로피 코딩에 의해 이진 표현들(또는 비트스트림들)로 무손실 변환된다. 최근의 비디오 코딩 표준들 (예를 들어, HEVC 및 VVC) 은 엔트로피 코딩을 수행하기 위해 이진 산술 코딩을 이용할 수도 있다.

이진 산술 코딩 프로세스는 3개의 주요 단계들, 즉, 이진화, 적응적 확률 추정, 및 산술 코딩을 갖는다. 이진화 스테이지에서, 코딩될 각각의 비-바이너리 신택스 엘리먼트는 바이너리 데이터 심볼들 (또는 빈들) 의 스트링으로 변환된다.

적응적 확률 추정 단계에서, 각각의 빈은, 그것이 바이너리 신택스 엘리먼트인지 또는 비-바이너리 신택스 엘리먼트로부터 변환된 바이너리 스트링의 하나의 엘리먼트인지에 관계없이, 그것의 확률 분포의 추정(즉, 0 또는 1 일 확률)을 갖는다. 분포는 두 가지 카테고리로 분류될 수 있다: (1) 정지 및 균일 분포(즉, 항상 p = 0.5) 및 (2) 시변 또는 불균일 분포. 카테고리 (2) 분포를 갖는 빈에는 이전 빈 값 및 다른 컨텍스트 통계에 기초하여 빈의 실시간 분포를 추적하는 확률 모델(또는 컨텍스트 모델)이 할당될 수도 있다.

산술 코딩 스테이지에서, 카테고리 (1) 분포를 갖는 빈은 바이패스 모드, 낮은 복잡도 및 고도로 병렬화가능한 모드로 코딩될 수도 있고; 카테고리 (2) 분포를 갖는 빈은 정규 모드로 코딩되고, 여기서, 연관된 컨텍스트 모델에 의해 추정된 빈 값 및 그것의 확률이 사용된다.

비디오 코딩을 위한 이진 산술 코더들에서 사용될 때, 이론적으로 실수이고 0 내지 1 범위의 확률은 디지털화되고, 따라서 일반적으로 확률 상태로 지칭된다. 예를 들어, HEVC에서, 확률은 128 개의 확률 상태들에 대응하는 7-비트 정밀도를 갖는다. 도 9는 확률과 확률 상태 사이의 맵핑을 도시한다. 알 수 있는 바와 같이, HEVC에서의 확률 상태는 로그 도메인에서의 실제 확률을 나타낸다. 다른 예를 들어, VVC에서, 특정 빈의 확률 추정은 빈의 연관된 컨텍스트 모델에서 추적되고 각각 빠른 레이트 및 느린 레이트로 업데이트되는 두 확률들의 평균이다. 빠른 레이트로 업데이트된 것은 1024 확률 상태들에 대응하는 10-비트 정밀도를 가지며; 느린 레이트로 업데이트된 다른 것은 16384 확률 상태들에 대응하는 14-비트 정밀도를 갖는다. HEVC와 달리, VVC는 확률 상태와 확률 사이의 선형 맵핑을 채택하였다(도 10a 및 도 10b 참조).

HEVC 및 VVC에서, 비디오 비트스트림은 다수의 독립적으로 디코딩가능한 유닛들 (예를 들어, 슬라이스들) 을 포함하거나 또는 이들로 구성되며, 이는 이러한 유닛의 시작에서, 모든 컨텍스트 모델들의 확률 상태들이 몇몇 미리 정의된 값들로 리셋되어야 한다는 것을 암시한다. 통상적으로 소스의 통계적 성질에 대한 임의의 사전 지식 없이, 각 컨텍스트 모델은 균일 분포(p = 0.5)를 가정해야 한다. 그러나, 적응적 확률 추정의 학습 단계를 브릿징하고 상이한 코딩 조건들에서 사전적응을 가능하게 하기 위해, 각각의 확률 모델에 대한 등확률 상태보다 몇몇 더 적절한 초기 확률 상태(초기화프로세스)를 제공하는 것이 유익한 것으로 밝혀졌다.

HEVC에서의 CABAC는 각각의 슬라이스의 시작에서 호출된 양자화 파라미터(QP) 의존적 초기화 프로세스를 갖는다. 슬라이스에 대한 루마 QP 의 초기 값, SliceQP_Y 가 주어지면, InitProbState 로 표시된 특정 컨텍스트 모델의 초기 확률 상태가 식들 (1) 내지 (3) 에 의해 생성된다.

m = SlopeIdx * 5 - 45 (1)

n = (OffsetIdx << 3) - 16 (2)

InitProbState = Clip3(1, 127, ((m* SliceQP_Y) >> 4) + n) (3)

여기서, SlopeIdx 및 OffsetIdx (양자 모두 0 내지 15 의 범위에 있는 정수) 는 각각의 컨텍스트 모델에 대해 미리 정의되고 저장된 초기화 파라미터들이다. 식 (3) 은 InitProbState가 SliceQP_Y 의 선형 함수에 의해 모델링되고, 기울기는 대략 m>>4이고, SliceQP_Y 에서의 교점 n은 0 임을 의미한다. SlopeIdx로부터 기울기로의 맵핑 및 OffsetIdx로부터 교점(intersection)으로의 맵핑은 각각 표 1 및 표 2 에서 발견될 수 있다.

표 1 - SlopeIdx로부터 기울기로의 맵핑

표 2 - OffsetIdx에서 교점으로의 맵핑

즉, 컨텍스트 모델은 초기 확률 상태를 직접 저장하지 않을 수도 있고; 대신에, 각각의 슬라이스의 시작에서, 확률 상태를 도출하기 위한 인수로서 SliceQP_Y 를 사용하는 선형 함수를 공동으로 결정하는 2개의 초기화 파라미터들을 저장한다.

양자 모두 4-비트 정밀도를 갖는 SlopeIdx 및 OffsetIdx 는 단일 8-비트 초기화 값으로 패킹되고, 그 중 하이 및 로우 니블은 각각 SlopeIdx 및 OffsetIdx 이다.

현재 VVC의 CABAC는, 클립핑이 0 내지 127 인 식 (3) 에서의 것을 제외하고는, HEVC에서와 같이 InitProbState를 도출하기 위해 기본적으로 동일한 방식을 사용한다. 그러나, 로그 도메인에서의 확률을 나타내는 InitProbState를 도출한 후(도 9 참조), VVC의 산술 코딩 엔진에서 사용되기 위해, VVC에서의 초기화 프로세스는 InitProbState를 선형 도메인에서의 확률을 나타내는 확률 상태로 변환하기 위해(도 10a 및 도 10b 참조) 하나 이상의 단계를 필요로 한다. 도 11a 및 도 11b에 도시된 변환(또는 맵핑)은 아래와 같은 룩업 테이블(LUT)(표 3 참조)을 이용하여 구현된다.

1. LUT에서 대응하는 probability_state 값을 찾기 위해 검색 인덱스로서 InitProbState를 사용한다.

2. - ProbabilityStateL로서 표시된 보다 낮은 정밀도(10비트)의 확률 상태는 식 (4) 로 유도된다.

ProbabilityStateL = probability_state >> 5 (4)

- ProbabilityStateH로서 표시된 보다 높은 정밀도(14비트)의 확률 상태는 식 (5) 로 유도된다.

ProbabilityStateH = probability_state >> 1 (5)

표 3 - InitProbState 로부터 probability_state 로의 맵핑

위에서 논의된 바와 같이, 현재 VVC 의 CABAC 는 선형 도메인에서 확률들을 나타내는 확률 상태들 (도 10a 및 도 10b 참조) 을 채택하지만, 여전히 HEVC에서의 레거시 초기화 프로세스를 사용하며, 그 중 도출된 초기 확률 상태들은 로그 도메인에서의 확률들을 나타낸다. 초기화 프로세스의 출력과 산술 코딩 엔진의 입력을 브릿지하기 위해, 128-엔트리 LUT가 맵핑에 사용된다.

본 개시의 하나 이상의 기법들에 따르면, 초기화 프로세스는 VVC에 대해 수정될 수도 있다 (예를 들어, 이들 기법들은 VVC에서의 초기화 프로세스를 적절히 수정함으로써 이러한 테이블 룩업 프로세스를 개선할 수도 있다). 상기 변형에 대해 두 가지 방법이 제안된다. 하나의 방법에서, 출력 확률 상태 InitProbState는 선형 도메인에서의 확률을 나타낸다. 이렇게 함으로써, 맵핑 프로세스는 정밀한 조정 목적만을 위해 시프팅 동작들로 감소된다. 다른 방법에서는, 출력 확률 상태 InitProbState는 2차 도메인에서의 확률을 나타내며, 맵핑은 LUT가 아닌 식들을 이용하여 실현된다.

기울기 및 교차의 범위를 증가시킨다. 주어진 컨텍스트 모델에 대한 적절한 초기화 파라미터들을 찾기 위해, 소스의 통계적 분석과 같은 일부 수단에 의해, 그 컨텍스트 모델을 사용하는 빈들의 확률 분포의 사전 지식을 획득할 필요가 있다. 도 12 는 I 슬라이스에서 사용되는 신택스 엘리먼트 SaoMergeFlag 의 빈에 대한 예를 도시한다.

HEVC 및 현재 VVC에서, 확률의 사전 지식은 로그 도메인에서 확률 상태로 변환되고(도 13a는 도 12로부터 변환됨), 결정된 선형 함수가 확률 상태와 SliceQP_Y 사이의 상관에 가장 잘 맞는 최적의 초기화 파라미터들이 브루트-포스 검색(brute-force search) 또는 일부 다른 더 스마트한 방식들에 의해 발견된다. 동일한 예에서, SlopeIdx 및 OffsetIdx 는 각각 13 및 6이고(기울기 대략 1.25 및 교차점 32), 대응하는 최선의 피팅 선형 함수가 도 13b에 도시된다.

본 개시의 기법들에 따르면, 초기 확률 상태는 산술 코딩 엔진과 조화되는 선형 도메인에 있다. 동일한 예에서, 선형 도메인에서 확률 상태에 의해 표현되는 사전 지식은 도 14a에 도시되며, 이는 단순히 도 12의 스케일링된 버전이다. 설명의 단순화를 위해 로그 및 선형 확률 상태 양자 모두에 7-비트 정밀도가 사용된다. 그러나, 다른 예들에서, 다른 비트 정밀도들이 사용될 수도 있다.

도 13a와 도 14a의 비교는 확률 상태가 선형 도메인에서의 확률 상태보다 로그 도메인에서 SliceQP_Y 와 함께 훨씬 더 완만하게 변화한다는 것을 보여주며, 이는 로그 도메인에서의 확률 상태들에 잘 맞는 평평한 라인이 선형 도메인에서 상당히 가파르게 될 수도 있다는 것을 의미한다. 도 14a에 도시된 확률 상태에 관하여, HEVC 및 현재 VVC에 정의된 초기화 프로세스를 변경하지 않고 (식들 (1) 내지 (3) 참조), 도 14b에 도시된 바와 같이, 브루트-포스 검색에 의해 찾을 수 있는 최선의 초기화 파라미터들은 15와 동일한 SlopeIdx 및 4와 동일한 OffsetIdx이며, 가장 큰 유효 기울기 1.88에 도달한다. 그러나, 그 선은 아직 양호한 피팅(fitting)을 달성하기에 충분히 가파르지 않을 수도 있다. 기울기 및 교차점의 증가된 탐색 범위들로, 도 14c에 도시된 바와 같이, 더 양호한 피팅이 발견될 수도 있으며, 여기서 기울기는 3.25이고 교차는 -23이며, 양자 모두 HEVC 및 현재 VVC 가 허용하는 한계들을 초과한다.

예시(도 12 내지 도 14c)는 예외적이라기보다는 전형적이다 - 양호한 수의 빈들은 이러한 종류의 확률 분포들을 갖는다. 따라서, 선형 모델을 사용하여 현재 선형 도메인에 있는 SliceQP_Y 와 확률 상태의 상관도에 맞도록 기울기 및 오프셋의 범위를 증가시켜야 한다.

일 예에서, 가능한 기울기 및 교차 값들의 수는 변하지 않지만(즉, SlopeIdx 및 OffsetIdx 는 여전히 0 내지 15의 범위), 이들 사이의 스텝 사이즈가 증가되고, 이는 식 (6) 에서의 상수 a 가 식 (1) 에서의 5 보다 더 크고 식 (7) 에서의 b 가 식 (2) 에서의 3 보다 더 큰 것을 각각 의미한다.

m = SlopeIdx * a - c (6)

n = (OffsetIdx << b) - d (7)

다른 예에서, 가능한 기울기 및 교차 값들의 수들이 증가된다. 예를 들어, SlopeIdx는 0 내지 31의 범위일 수 있고, 32개의 가능한 기울기 값들로 이어진다. 상기 2 개의 예들은 공동으로 사용될 수도 있거나, 독립적으로 사용될 수도 있다.

0 과 동일하지 않은 SliceQP_Y 에서의 교차를 정의한다. 기울기 및 오프셋의 범위가 증가함에 따라 선형 확률 상태에 맞추는 것 이외에, 0과 동일하지 않은 SliceQP_Y 에서 교차를 정의하는 것은 대안적 또는 부가적인 방법이다. 예를 들어, 도 15a는 B 슬라이스에서 사용되는 SplitFlag의 확률 분포를 도시한다. 로그 도메인에서, 도 15b에 도시된 바와 같이, SliceQP_Y에 대한 확률 상태는 -0.63과 동일한 기울기 및 88과 동일한 교차를 갖는 선형 함수 (즉, HEVC 및 현재 VVC에서 정의된 바와 같은 SlopeIdx 7 및 OffsetIdx 13)에 의해 잘 모델링될 수 있다. 그러나, 선형 도메인에서, 확률 상태는 HEVC 및 현재 VVC에서 정의된 유효 기울기/교차 조합들에 의해 잘 모델링될 수 없다. 도 15c는, 기울기가 -0.94이고 교차가 104인 경우(즉, SlopeIdx 6 및 OffsetIdx 15)에, 브루트-포스 검색에 의해 발견된 가장 가까운 피팅을 도시한다. 도 15d에 도시된 바와 같이, 다른 유효 기울기 -1.88(SlopeIdx 3)은 더 양호한 피팅을 달성하지만, y 축에 대한 투영(즉, 0과 동일한 SliceQP_Y 에서의 교차)은 104의 상한을 훨씬 초과하는 130이다.

식 (3) 에서 상기 나타낸 바와 같이, 일부 예들에서, 초기 확률 상태는 변수 m에 SliceQP_Y를 곱함으로써 부분적으로 결정될 수도 있다. 　식 (3) 의 예에서, 확률 상태의 선형 모델은 SliceQP_Y가 0인 지점에서 정의된다.

본 개시의 하나 이상의 기법들에 따르면, 비디오 코더는 확률 상태의 선형 모델이 0 이 아닌 SliceQP_Y 의 값에서 정의되도록 오프셋을 이용할 수도 있다. 확률 상태가 정의된 선형 모델 상의 포인트는 양자화 파라미터 앵커 포인트(QP_anchor)로서 지칭될 수도 있다. 예를 들어, 비디오 코더는 SliceQP_Y 로부터 오프셋을 감산하고, 그 결과에 변수 m 을 곱할 수도 있다. 일 예에서, 이는 식 (3) 을 하기 나타낸 바와 같이 식 (8) 로 수정함으로써 달성될 수도 있다.

InitProbState = Clip3(1, 127, ((m* (SliceQP_Y - QP_anchor)) >> 4) + n) (8)

여기서 QP_anchor 는 교차가 정의되는 QP 값이다. 이러한 방식으로, 교차는 확률 상태들의 유효 범위(이 예에서 1 내지 127)를 초과하지 않을 수도 있고, y 축에서의 큰 프로젝션의 고려는, 특히 기울기가 급할 때, 제거된다. 도 15d에서, SlopeIdx는 3이고, QP_anchor 는 32이고, QP_anchor 에서의 교차는 72이다. QP_anchor 에 대한 다른 값들을 비제한적으로 8, 16, 64, 128 를 포함한다.

선형 함수에 대안적 표현을 사용한다. 위에서 논의된 예들에서, SliceQP_Y로 확률 상태를 모델링하기 위해 사용되는 선형 함수는, HEVC 및 현재 VVC와 동일한 기울기 및 교차의 쌍에 의해 결정된다. 이 섹션은 선형 함수들에 대한 대안적인 표현들을 제안하며, 여기서 라인 함수는 2개의 상이한 QP들에서 2개의 교차점들에 의해 결정된다. 기울기/교차 표현과 비교하여, 이 이중 교차 표현은 산술 시퀀스의 형태가 아닌 더 많은 기울기 값들을 허용하기 때문에 피팅에 더 많은 유연성을 제공한다.

2개의 교차점 및 2개의 대응하는 QP를 각각 int1, int2, QP1, 및 QP2로서 나타낸다. QP1 및 QP2는 현재 VVC(0 내지 63)에서 정의된 유효 범위 내에 있는 한 임의적일 수 있다. 그러나, InitProbState는 하기와 같이 식 (9) 또는 식 (10) 에 의해 계산되기 때문에 (간결함의 단순성을 우ㅟ해, 중간 클립핑 및 시프팅 동작들은 여기서 고려되지 않음에 유의),

(9)

(10)

QP1과 QP2의 차이는 2의 정수 거듭제곱인 것이 더 좋으며, 따라서 식 (9) 및 식 (10) 에서의 나눗셈들은 우측 시프팅에 의해 대체될 수 있다.

이중-교차 표현은 구분적 선형 함수들을 결정하는 다중-교차 표현으로 추가로 확장될 수 있다. 이러한 일 예는 루마 SigFlag로부터의 빈이며, 도 16a 내지 도 16c 를 참조하면, 터닝 포인트는 QP에서 약 30 또는 31에서 발생하고, 기울기/교차 쌍 또는 이중 교차점에 의해 결정된 직선은 피팅에 충분하지 않다(도 16a 참조). 이 경우에, 3개의 초기화 파라미터, 즉, 각각 31과 동일한 QP에서의 교차 및 31보다 더 작고 더 큰 QP에서의 2개의 다른 교차점을 각각 사용하는 삼중-교차 표현들이 제안된다(도 16b 참조). 확률 분포를 보다 정확하게 피팅하기 위해, 쿼드러플-교차 표현이 사용될 수도 있으며, 여기서 37과 동일한 QP에서의 교차를 나타내는 추가적인 초기화 파라미터가 다른 마이너 터닝 포인트를 캡처하는데 사용된다(도 16c 참조).

더 높은 중간 정밀도를 유지한다. 상기 예들은 식 (1) 내지 식 (3) 에 대한 수정들을 도입하고, 선형 도메인에서 InitProbState를 도출한다. InitProbState는 HEVC 레거시로 인해 여전히 7-비트 정밀도(0 내지 127)를 가지며, 식 (11) 및 식 (12) 에서와 같이 현재 VVC에서 정의된 ProbabilityStateL 및 ProbabilityStateH의 정밀도들과 정렬하기 위해 3 비트 및 7 비트를 좌측 시프트할 필요가 있다.

ProbabilityStateL = InitProbState << 3 (11)

ProbabilityStateH = InitProbState << 7 (12)

식 (4) 및 식 (5) 바로 앞의 테이블 룩업 단계는 이 기법에서 절약된다.

InitProbState 를 도출하기 위해 우측 시프팅을 적용하는 것 (식 (11) 및 식 (12) 참조) 은, 우측 시프팅들의 전부 (또는 일부) 를 마지막 스텝으로 이동시키는 것이 더 높은 중간 정밀도를 보존하기 때문에, 그 우측 시프팅들의 전부 (또는 일부) 를 마지막 스텝으로 이동시키는 것보다 확실히 보다 많은 정보를 잃는다. 다음 두 예들은 우측 시프팅들의 전부를 마지막 스텝으로 이동시킨다.

하나의 예에서:

InitProbState = Clip3(1, 2047, ((m* SliceQP_Y) + (n << 4)) (13)

ProbabilityStateL = InitProbState >> 1 (14)

ProbabilityStateH = InitProbState << 3 (15)

다른 예에서:

InitProbState = Clip3(0, 2047, ((m* SliceQP_Y) + (n << 4)) (16)

ProbabilityStateL = InitProbState >> 1 (17)

ProbabilityStateH = (InitProbState << 3) + 4 (18)

CE1-관련: 초기화 값 당 4 또는 6 비트를 사용하는 JVET-O0941의 단순화, JVET-O0946, Gothenburg, Sweden, 2019년 7월 3일 - 12일(이하, "JVET-O0946")은 초기화를 위해 다음과 같은 기법을 제안한다.

q = Clip3(9, 23, SliceQP_Y >> 1) - 8

a = (initValue >> 3) * 9

b = (initValue & 7) * 9

ProbabilityStateL = 16 * a + (b - a) * q + 8

ProbabilityStateH = ProbabilityStateL << 4

그러나, JVET-O0946에서 제안된 기법은 하나 이상의 단점들을 나타낼 수도 있다. 예를 들어, JVET-O0946에서 제안된 기법은 일부 중간 정밀도를 잃을 수도 있다.

본 개시의 하나 이상의 기법들에 따르면, 비디오 코더는 다음과 같이 초기화를 수행할 수도 있다:

q = Clip3(18, 46, SliceQP_Y) - 16

a = (initValue >> 3) * 9

b = (initValue & 7) * 9

ProbabilityStateL = 16 * a + ((b - a) * q >> 1) + 8

ProbabilityStateH = ProbabilityStateL << 4

위에서 볼 수 있는 바와 같이, 최종 스텝까지 우측 시프트를 이동시킴으로써(즉, ProbabilityStateL을 계산함), 상기 기법은 높은 중간 정밀도를 허용한다.

2차 도메인에서의 초기화 위의 예들은 초기화 프로세스의 출력이 선형 도메인에서의 확률 상태를 나타내는 시나리오들에 대한 것일 수도 있다. 그러나, 일부 입력 소스들에 대해, 확률 상태가 선형 도메인에서 엔트로피를 표현하는 것에 대응하는 로그 도메인에서의 확률을 나타내도록 하는 것이 바람직할 수도 있다. 로그 도메인에서의 표현을 달성하기 위해, 본 개시는 2차 도메인에서의 확률 상태들을 사용하는 것을 제안한다. 도 17a 및 도 17b는 VVC의 산술 코딩 엔진에서 사용되는 선형 확률들로의 2차 도메인 InitProbState의 맵핑의 예를 도시하며, 이는 로그 InitProbState(도 11a 내지 도 11b 참조)에 대한 맵핑과 같이 보이지만, 곱셈들에 의해 구현될 수 있다(모든 가능한 곱셈 결과들을 저장하는 LUT는 특정 구현에 의해 선호되는 경우 사용을 위해 미리 생성될 수도 있다는 점에 유의한다). 이하는 일 예이다:

slope = int( initId & 0x0F) - 8;

offset = int( initId & 0xF0) - 128;

shp = offset + ((slope * (qp - 32)) >> 1);

idx = Clip3( -127, 127, shp );

val = 128 - abs(idx);

p1 = (idx < 0 ? 32768 - val² : val²);

ProbabilityStateL = p1 >> 1

ProbabilityStateH = p1 >> 5

여기서, initId는 기울기(slope) 및 오프셋(offset)을 각각 나타내는 하이 및 로우 니블을 갖는 초기화 값이고, idx는 0에서 센터링 및 8-비트 정밀도를 갖는 확률 상태를 의미한다.

이 섹션에서 제안된 방법은 위에서 소개한 바와 같이 더 높은 중간 정밀도를 사용하여 결합될 수 있다.

극도 확률 분포들에 대한 초기화 많은 수의 빈들은 극도의 확률 분포들을 가질 수도 있는데, 이는 이들 빈들이 SliceQP_Y에 관계없이 1 또는 0일 매우 높은 확률을 가짐을 의미한다. 도 18a 및 도 18b 는 극도의 확률 분포들의 예들을 나타내는 그래프들이다.

이러한 극단적인 확률 분포들을 모델링하기 위해서는, 기울기가 0이어야 할 수도 있고, 초기 확률 상태는 n에만 의존할 수도 있다(식 (2) 및 (7) 참조). 2; 및 7 참조; 이와 같이, 초기 확률 상태는 양자화 파라미터(QP)와 함께 변하지 않을 수도 있다. 식 (2) 또는 식 (7) 에서와 같이, n 을 도출하는 식은 0과 1에 가까운 확률들을 양자 모두 효율적으로 표현할 수 있도록 설계될 수도 있다. 다음의 예들은 확률 상태들의 7-비트 표현 (0 내지 127) 에 기초하고, 다른 정밀도들로 확장될 수 있다.

식 (2) 를 일 예로서 취하자. 0 내지 15 범위의 OffsetIdx에서, 도달될 수도 있는 n의 최대 값은 104이며, 이는 1.0으로부터 먼 확률 0.8189(즉, 104/128)을 나타낸다.

[“Simplification of the initialization process for context variables”, JVET-N0301, Geneva, CH, Mar. 19-27, 2019] 에서, n은 10-비트 정밀도로 유도되고, OffsetIdx는 식 (19) 에서와 같이 0 내지 7의 범위이다.

n = ( (OffsetIdx * 5 ) << 5) + 32 (19)

n의 등가의 7-비트 표현은 식 (20) 에서 나타내어진다.

n = ( (OffsetIdx * 5 ) << 2) + 4 (20)

여기서, 0에 가장 근접한 확률이 0.0313(0과 동일한 OffsetIdx 및 4와 동일한 n, 4/128 = 0.0313)이고 1.0에 가장 근접한 확률이 0.9688(6과 동일한 OffsetIdx 및 124와 동일한 n, 124/128 = 0.9688)이다. 그러나, 이러한 근사들은 극단적인 확률 분포들을 나타내기에 충분히 정확하지 않을 수도 있다.

본 개시의 하나 이상의 기법들에 따르면, 비디오 코더는 초기화 파라미터 (예를 들어, n) 를 도출하기 위해 다음 식들 중 하나 이상을 이용할 수도 있다.

1. OffsetIdx가 3-비트(0 내지 7)이면, n은 식 (21) 에 나타낸 바와 같이 유도될 수도 있다.

n = ( OffsetIdx * 18 ) + 1 (21)

2. OffsetIdx가 4-비트(0 내지 15)이면, n은 식 (22) 에 나타낸 바와 같이 유도될 수도 있다.

n = ( OffsetIdx * 9 ) + 1 (22)

알 수 있는 바와 같이, 어느 경우든, n은 1 및 127에 도달할 수 있고, 이는 0.0078(즉, 1/128) 및 0.9922(즉, 127/128)의 확률에 도달할 수 있음을 의미한다. 이러한 확률들은 각각 0 및 1에 충분히 가까울 수도 있다. 이러한 방식으로, 본 개시의 기법들은 비디오 코더가 극단적 확률 분포들을 보다 정확하게 초기화할 수 있게 하며, 이는 코딩된 비디오 데이터의 비트레이트를 감소시킬 수도 있다.

일부 예들에서, m, n, 및/또는 initState 는 다음의 식들 중 하나에 따라 결정될 수도 있다:

(23)

m = slopeIdx * 4 - 36

n = OffsetIdx * 9 +1

initState = (m * (qp - 24) >>4) + n

(24)

m = slopeIdx * 8 - 32

n = OffsetIdx * 18 +1

initState = (m * (qp - 16) >>4) + n

(25)

m = slopeIdx * 5 - 45

n = OffsetIdx * 8 + 7

initState = (m * (qp - 32) >>4) + n

도 4a 및 도 4b 는 예시적인 쿼드트리 바이너리 트리 (QTBT) 구조 (130), 및 대응하는 코딩 트리 유닛 (CTU) (132) 을 나타내는 개념도이다. 실선들은 쿼드트리 스플릿팅을 나타내고, 점선들은 바이너리 트리 스플릿팅을 나타낸다. 바이너리 트리의 각각의 스플릿팅된 (즉, 비-리프) 노드에서, 어느 스플릿팅 타입 (즉, 수평 또는 수직) 이 사용되는지를 나타내기 위해 하나의 플래그가 시그널링되며, 여기서 0 은 수평 스플릿팅을 표시하고 1 은 수직 스플릿팅을 표시한다. 쿼드트리 스플릿팅에 대해, 스플릿팅 타입을 표시할 필요는 없는데, 이는 쿼드트리 노드들이 동일한 사이즈를 가진 4 개의 서브-블록들로 수평으로 및 수직으로 블록을 스플릿팅하기 때문이다. 이에 따라, QTBT 구조 (130)(즉, 실선들) 의 영역 트리 레벨 (즉, 제 1 레벨) 에 대한 신택스 엘리먼트들 (이를 테면, 스플릿 정보) 및 QTBT 구조 (130) (즉, 점선들) 의 예측 트리 레벨 (즉, 제 2 레벨) 에 대한 신택스 엘리먼트들 (이를 테면, 스플릿 정보) 을, 비디오 인코더 (200) 가 인코딩할 수도 있고, 비디오 디코더 (300) 가 디코딩할 수도 있다. QTBT 구조 (130) 의 종단 리프 노드들에 의해 표현된 CU들에 대해, 예측 및 변환 데이터와 같은 비디오 데이터를, 비디오 인코더 (200) 가 인코딩할 수도 있고, 비디오 디코더 (300) 가 디코딩할 수도 있다.

일반적으로, 도 4b 의 CTU (132) 는 제 1 및 제 2 레벨들에서 QTBT 구조 (130) 의 노드들에 대응하는 블록들의 사이즈들을 정의하는 파라미터들과 연관될 수도 있다. 이들 파라미터들은 CTU 사이즈 (샘플들에서 CTU (132) 의 사이즈를 나타냄), 최소 쿼드트리 사이즈 (MinQTSize, 최소 허용된 쿼드트리 리프 노드 사이즈를 나타냄), 최대 바이너리 트리 사이즈 (MaxBTSize, 최대 허용된 바이너리 트리 루트 노드 사이즈를 나타냄), 최대 바이너리 트리 심도 (MaxBTDepth, 최대 허용된 바이너리 트리 심도를 나타냄), 및 최소 바이너리 트리 사이즈 (MinBTSize, 최소 허용된 바이너리 트리 리프 노드 사이즈를 나타냄) 를 포함할 수도 있다.

CTU 에 대응하는 QTBT 구조의 루트 노드는 QTBT 구조의 제 1 레벨에서 4 개의 자식 노드들을 가질 수도 있고, 이들의 각각은 쿼드트리 파티셔닝에 따라 파티셔닝될 수도 있다. 즉, 제 1 레벨의 노드들은 리프 노드들 (자식 노드들이 없음) 이거나 또는 4 개의 자식 노드들을 갖는다. QTBT 구조 (130) 의 예는 그러한 노드들을 브랜치들에 대한 실선들을 갖는 자식 노드들 및 부모 노드를 포함하는 것으로서 나타낸다. 제 1 레벨의 노드들이 최대 허용된 바이너리 트리 루트 노드 사이즈 (MaxBTSize) 보다 더 크지 않으면, 그들은 개개의 바이너리 트리들에 의해 추가로 파티셔닝될 수 있다. 하나의 노드의 바이너리 트리 스플릿팅은 스플릿트로부터 발생하는 노드들이 최소 허용된 바이너리 트리 리프 노드 사이즈 (MinBTSize) 또는 최대 허용된 바이너리 트리 깊이 (MaxBTDepth) 에 도달할 때까지 반복될 수 있다. QTBT 구조 (130) 의 예는 그러한 노드들을 브랜치들에 대한 점선들을 갖는 것으로서 나타낸다. 바이너리 트리 리프 노드는, 임의의 추가 파티셔닝 없이, 예측 (예를 들어, 인트라 픽처 또는 인터 픽처 예측) 및 변환을 위해 사용되는 코딩 유닛 (CU) 으로 지칭된다. 상기 논의된 바와 같이, CU들은 또한, "비디오 블록들" 또는 "블록들" 로 지칭될 수도 있다.

QTBT 파티셔닝 구조의 하나의 예에서, CTU 사이즈는 128x128 (루마 샘플들 및 2 개의 대응하는 64x64 크로마 샘플들) 로서 설정되고, MinQTSize 는 16x16 으로서 설정되고, MaxBTSize 는 64x64 로서 설정되고, (폭 및 높이 양자 모두에 대한) MinBTSize 는 4 로서 설정되고, 그리고 MaxBTDepth 는 4 로서 설정된다. 쿼드트리 파티셔닝은 쿼드트리 리프 노드들을 생성하기 위해 먼저 CTU 에 적용된다. 쿼드트리 리프 노드들은 16x16 (즉, MinQTSize) 으로부터 128x128 (즉, CTU 사이즈) 까지의 사이즈를 가질 수도 있다. 쿼드트리 리프 노드가 128x128 인 경우, 사이즈가 MaxBTSize (즉, 이 예에서는 64x64) 를 초과하기 때문에 그것은 바이너리 트리에 의해 추가로 스플릿팅되지 않을 것이다. 그렇지 않으면, 쿼드트리 노드는 바이너리 트리에 의해 추가로 분할될 것이다. 따라서, 쿼드트리 리프 노드는 또한 바이너리 트리에 대한 루트 노드이고 바이너리 트리 깊이를 0 으로서 갖는다. 바이너리 트리 심도가 MaxBTDepth (이 예에서는 4) 에 도달할 때, 추가의 스플릿팅이 허용되지 않는다. 바이너리 트리 노드가 MinBTSize (이 예에서는 4) 와 동일한 폭을 가질 때, 그것은 추가의 수평 스플릿이 허용되지 않음을 암시한다. 유사하게, 높이가 MinBTSize 와 동일한 바이너리 트리 노드는 그 바이너리 트리 노드에 대해 추가의 수직 스플릿이 허용되지 않음을 암시한다. 상기 언급된 바와 같이, 바이너리 트리의 리프 노드들은 CU들로 지칭되고, 추가의 파티셔닝 없이 예측 및 변환에 따라 추가로 프로세싱된다.

도 5 는 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 인코더 (200) 를 나타내는 블록도이다. 도 5 는 설명의 목적으로 제공되며 본 개시에 폭넓게 예시되고 기재되는 바와 같이 기법들을 제한하는 것으로 고려되지 않아야 한다. 설명의 목적으로, 본 개시는 HEVC 비디오 코딩 표준 및 개발 중인 H.266 비디오 코딩 표준과 같은 비디오 코딩 표준들의 맥락에서 비디오 인코더 (200) 를 설명한다. 그러나, 본 개시의 기법들은 이들 비디오 코딩 표준들에 제한되지 않으며, 일반적으로 비디오 인코딩 및 디코딩에 적용가능하다.

도 5 의 예에서, 비디오 인코더 (200) 는 비디오 데이터 메모리 (230), 모드 선택 유닛 (202), 잔차 생성 유닛 (204), 변환 프로세싱 유닛 (206), 양자화 유닛 (208), 역 양자화 유닛 (210), 역 변환 프로세싱 유닛 (212), 재구성 유닛 (214), 필터 유닛 (216), 디코딩된 픽처 버퍼 (DPB)(218), 및 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 을 포함한다. 비디오 데이터 메모리 (230), 모드 선택 유닛 (202), 잔차 생성 유닛 (204), 변환 프로세싱 유닛 (206), 양자화 유닛 (208), 역 양자화 유닛 (210), 역 변환 프로세싱 유닛 (212), 재구성 유닛 (214), 필터 유닛 (216), DPB (218), 및 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 의 어느 것 또는 전부는 하나 이상의 프로세서들에서 또는 프로세싱 회로에서 구현될 수도 있다. 더욱이, 비디오 인코더 (200) 는 이들 및 다른 기능들을 수행하기 위해 추가적인 또는 대안적인 프로세서들 또는 프로세싱 회로를 포함할 수도 있다.

비디오 데이터 메모리 (230) 는, 비디오 인코더 (200) 의 컴포넌트들에 의해 인코딩될 비디오 데이터를 저장할 수도 있다.　 비디오 인코더 (200) 는 예를 들어, 비디오 소스 (104) (도 1) 로부터 비디오 데이터 메모리 (230) 에 저장된 비디오 데이터를 수신할 수도 있다.　 DPB (218) 는 비디오 인코더 (200) 에 의한 후속 비디오 데이터의 예측에 사용하기 위해 레퍼런스 비디오 데이터를 저장하는 레퍼런스 픽처 메모리로서 작용할 수도 있다.　 비디오 데이터 메모리 (230) 및 DPB (218) 는 동기식 동적 랜덤 액세스 메모리 (SDRAM) 를 포함한 동적 랜덤 액세스 메모리 (DRAM), 자기저항성 RAM (MRAM), 저항성 RAM (RRAM), 또는 다른 타입들의 메모리 디바이스들과 같은 다양한 메모리 디바이스들 중 임의의 것에 의해 형성될 수도 있다.　 비디오 데이터 메모리 (230) 및 DPB (218) 는 동일한 메모리 디바이스 또는 별도의 메모리 디바이스들에 의해 제공될 수도 있다. 　다양한 예들에서, 비디오 데이터 메모리 (230) 는 예시된 바와 같이 비디오 인코더 (200) 의 다른 컴포넌트들과 온-칩이거나, 또는 그 컴포넌트들에 대하여 오프-칩일 수도 있다.

본 개시에서, 비디오 데이터 메모리 (230) 에 대한 참조는 이처럼 구체적으로 기재되지 않으면 비디오 인코더 (200) 내부의 메모리 또는 이처럼 구체적으로 기재되지 않으면 비디오 인코더 (200) 외부의 메모리로 제한되는 것으로 해석되지 않아야 한다. 오히려, 비디오 데이터 메모리 (230) 에 대한 참조는 비디오 인코더 (200) 가 인코딩을 위해 수신하는 비디오 데이터 (예를 들어, 인코딩될 현재 블록에 대한 비디오 데이터) 를 저장하는 레퍼런스 메모리로서 이해되어야 한다. 도 1 의 메모리 (106) 는 또한 비디오 인코더 (200) 의 다양한 유닛들로부터의 출력들의 일시적 저장을 제공할 수도 있다.

도 5 의 다양한 유닛들은 비디오 인코더 (200) 에 의해 수행되는 동작들의 이해를 돕기 위해 도시된다. 이 유닛들은 고정 기능 회로들, 프로그래밍가능 회로들, 또는 이들의 조합으로서 구현될 수도 있다. 고정 기능 회로들은 특정 기능성을 제공하는 회로들을 지칭하며, 수행될 수 있는 동작들에 대해 미리설정된다. 프로그래밍가능 회로들은 다양한 태스크들을 수행하도록 프로그래밍될 수 있는 회로들을 지칭하고, 수행될 수 있는 동작들에서 유연한 기능성을 제공한다. 예를 들어, 프로그래밍가능 회로들은, 프로그래밍가능 회로들이 소프트웨어 또는 펌웨어의 명령들에 의해 정의된 방식으로 동작하게 하는 소프트웨어 또는 펌웨어를 실행할 수도 있다. 고정 기능 회로들은 (예를 들어, 파라미터들을 수신하거나 또는 파라미터들을 출력하기 위해) 소프트웨어 명령들을 실행할 수도 있지만, 고정 기능 회로들이 수행하는 동작들의 타입들은 일반적으로 불변이다. 일부 예들에서, 유닛들 중 하나 이상은 별개의 회로 블록들 (고정 기능 또는 프로그래밍가능) 일 수도 있고, 일부 예들에 있어서, 하나 이상의 유닛들은 집적 회로들일 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 프로그래밍가능 회로들로부터 형성된, 산술 논리 유닛들 (arithmetic logic unit; ALU들), 기본 함수 유닛들 (elementary function unit; EFU들), 디지털 회로들, 아날로그 회로들, 및/또는 프로그래밍가능 코어들을 포함할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 의 동작들이 프로그래밍가능 회로들에 의해 실행되는 소프트웨어에 의해 수행되는 예들에서, 메모리 (106) (도 1) 는 비디오 인코더 (200) 가 수신하고 실행하는 소프트웨어의 오브젝트 코드를 저장할 수도 있거나 또는 비디오 인코더 (200) 내의 다른 메모리 (미도시) 가 이러한 명령들을 저장할 수도 있다 .

비디오 데이터 메모리 (230) 는 수신된 비디오 데이터를 저장하도록 구성된다. 비디오 인코더 (200) 는 비디오 데이터 메모리 (230) 로부터 비디오 데이터의 픽처를 취출하고 비디오 데이터를 잔차 생성 유닛 (204) 및 모드 선택 유닛 (202) 에 제공할 수도 있다. 비디오 데이터 메모리 (230) 에서의 비디오 데이터는 인코딩될 원시 비디오 데이터일 수도 있다.

모드 선택 유닛 (202) 은 모션 추정 유닛 (222), 모션 보상 유닛 (224), 및 인트라-예측 유닛 (226) 을 포함한다. 모드 선택 유닛 (202) 은 다른 예측 모드들에 따라 비디오 예측을 수행하기 위해 부가적인 기능 유닛들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 모드 선택 유닛 (202) 은 팔레트 유닛, 인트라-블록 카피 유닛 (모션 추정 유닛 (222) 및/또는 모션 보상 유닛 (224) 의 일부일 수도 있음), 아핀 유닛, 선형 모델 (LM) 유닛 등을 포함할 수도 있다.

모드 선택 유닛 (202) 은 일반적으로 인코딩 파라미터들의 조합들 및 그러한 조합들에 대한 결과의 레이트-왜곡 값들을 테스트하기 위해 다중 인코딩 패스들을 조정한다. 인코딩 파라미터들은 CTU들의 CU들로의 파티셔닝, CU들에 대한 예측 모드들, CU들의 잔차 데이터에 대한 변환 타입들, CU들의 잔차 데이터에 대한 양자화 파라미터들 등을 포함할 수도 있다. 모드 선택 유닛 (202) 은 궁극적으로 다른 테스트된 조합들보다 우수한 레이트-왜곡 값들을 갖는 인코딩 파라미터들의 조합을 선택할 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 비디오 데이터 메모리 (230) 로부터 취출된 픽처를 일련의 CTU들로 파티셔닝하고, 슬라이스 내에 하나 이상의 CTU들을 캡슐화할 수도 있다. 모드 선택 유닛 (202) 은 상기 설명된 HEVC 의 쿼드트리 구조 또는 QTBT 구조와 같은, 트리 구조에 따라 픽처의 CTU 를 파티셔닝할 수도 있다. 상기 설명된 바와 같이, 비디오 인코더 (200) 는 트리 구조에 따라 CTU 를 파티셔닝하는 것으로부터 하나 이상의 CU들을 형성할 수도 있다. 그러한 CU 는 일반적으로 "비디오 블록" 또는 "블록" 으로도 또한 지칭될 수도 있다.

일반적으로, 모드 선택 유닛 (202) 은 또한 그것의 컴포넌트들 (예를 들어, 모션 추정 유닛 (222), 모션 보상 유닛 (224), 및 인트라 예측 유닛 (226)) 을 제어하여 현재 블록 (예를 들어, 현재 CU, 또는 HEVC 에서, PU 및 TU 의 오버랩하는 부분) 에 대한 예측 블록을 생성한다. 현재 블록의 인터 예측을 위해, 모션 추정 유닛 (222) 은 하나 이상의 레퍼런스 픽처들 (DPB (218) 에 저장된 하나 이상의 이전에 코딩된 픽처들) 에서 하나 이상의 밀접하게 매칭하는 레퍼런스 블록들을 식별하기 위해 모션 탐색을 수행할 수도 있다. 특히, 모션 추정 유닛 (222) 은, 예를 들어, 절대 차이의 합 (SAD), 제곱 차이들의 합 (SSD), 평균 절대 차이 (MAD), 평균 제곱 차이들 (MSD) 등에 따라, 잠재적 레퍼런스 블록이 현재 블록에 얼마나 유사한지를 나타내는 값을 계산할 수도 있다. 모션 추정 유닛 (222) 은 일반적으로 고려되는 레퍼런스 블록과 현재 블록 사이의 샘플 별 차이들을 사용하여 이들 계산들을 수행할 수도 있다. 모션 추정 유닛 (222) 은 현재 블록과 가장 근접하게 매칭하는 레퍼런스 블록을 표시하는, 이러한 계산들로부터 야기되는 최저 값을 갖는 레퍼런스 블록을 식별할 수도 있다.

모션 추정 유닛 (222) 은 현재 픽처에서의 현재 블록의 포지션에 대한 레퍼런스 픽처들에서의 레퍼런스 블록들의 포지션들을 정의하는 하나 이상의 모션 벡터 (MV) 들을 형성할 수도 있다. 모션 추정 유닛 (222) 은 그 후 모션 벡터들을 모션 보상 유닛 (224) 에 제공할 수도 있다. 예를 들어, 단방향 인터-예측에 대해, 모션 추정 유닛 (222) 은 단일 모션 벡터를 제공할 수도 있는 반면, 양방향 인터-예측에 대해, 모션 추정 유닛 (222) 은 2 개의 모션 벡터들을 제공할 수도 있다. 그 후, 모션 보상 유닛 (224) 은 모션 벡터들을 사용하여 예측 블록을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 모션 보상 유닛 (224) 은 모션 벡터를 사용하여 레퍼런스 블록의 데이터를 취출할 수도 있다. 다른 예로서, 모션 벡터가 분수 샘플 정밀도를 갖는다면, 모션 보상 유닛 (224) 은 하나 이상의 보간 필터들에 따라 예측 블록에 대한 값들을 보간할 수도 있다. 또한, 양방향 인터 예측에 대해, 모션 보상 유닛 (224) 은 각각의 모션 벡터들에 의해 식별된 2 개의 레퍼런스 블록들에 대한 데이터를 취출하고, 예를 들어 샘플 별 평균화 또는 가중된 평균화를 통해 취출된 데이터를 결합할 수도 있다.

다른 예로서, 인트라 예측, 또는 인트라 예측 코딩에 대해, 인트라 예측 유닛 (226) 은 현재 블록에 이웃하는 샘플들로부터 예측 블록을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 방향성 모드들에 대해, 인트라 예측 유닛 (226) 은 일반적으로 이웃하는 샘플들의 값들을 수학적으로 결합하고 현재 블록에 걸쳐 정의된 방향에서 이들 계산된 값들을 팝퓰레이트 (populate) 하여 예측 블록을 생성할 수도 있다. 다른 예로서, DC 모드에 대해, 인트라 예측 유닛 (226) 은 현재 블록에 대한 이웃하는 샘플들의 평균을 계산하고 예측 블록을 생성하여 예측 블록의 각각의 샘플에 대해 이러한 결과의 평균을 포함할 수도 있다.

모드 선택 유닛 (202) 은 예측 블록을 잔차 생성 유닛 (204) 에 제공한다. 잔차 생성 유닛 (204) 은 비디오 데이터 메모리 (230) 로부터의 현재 블록의 원시의, 코딩되지 않은 버전 및 모드 선택 유닛 (202) 으로부터의 예측 블록을 수신한다. 잔차 생성 유닛 (204) 은 현재 블록과 예측 블록 사이의 샘플 별 차이들을 계산한다. 결과의 샘플 별 차이들은 현재 블록에 대한 잔차 블록을 정의한다. 일부 예들에서, 잔차 생성 유닛 (204) 은 또한 잔차 차분 펄스 코드 변조 (residual differential pulse code modulation; RDPCM) 를 사용하여 잔차 블록을 생성하기 위해 잔차 블록에서의 샘플 값들 사이의 차이들을 결정할 수도 있다. 일부 예들에서, 잔차 생성 유닛 (204) 은 바이너리 감산을 수행하는 하나 이상의 감산 회로들을 사용하여 형성될 수도 있다.

모드 선택 유닛 (202) 이 CU들을 PU들로 파티셔닝하는 예들에서, 각각의 PU 는 루마 예측 유닛 및 대응하는 크로마 예측 유닛들과 연관될 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 다양한 사이즈를 갖는 PU들을 지원할 수도 있다. 상기 나타낸 바와 같이, CU 의 크기는 CU 의 루마 코딩 블록의 크기를 나타낼 수도 있고 PU 의 크기는 PU 의 루마 예측 블록의 크기를 나타낼 수도 있다. 특정 CU 의 크기가 2Nx2N 이라고 가정하면, 비디오 인코더 (200) 는 인트라 예측을 위해 2Nx2N 또는 NxN 의 PU 크기들을 지원하고, 인터 예측을 위해 2Nx2N, 2NxN, Nx2N, NxN, 또는 유사한 것의 대칭적인 PU 크기들을 지원할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 또한, 인터-예측을 위해 2NxnU, 2NxnD, nLx2N, 및 nRx2N 의 PU 사이즈에 대한 비대칭적 파티셔닝을 지원할 수도 있다.

모드 선택 유닛이 CU 를 PU들로 추가로 파티셔닝하지 않는 예들에서, 각각의 CU 는 루마 코딩 블록 및 대응하는 크로마 코딩 블록들과 연관될 수도 있다. 위에서와 같이, CU 의 사이즈는 CU 의 루마 코딩 블록의 사이즈를 지칭할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 2Nx2N, 2NxN, 또는 Nx2N 의 CU 사이즈들을 지원할 수도 있다.

인트라 블록 카피 모드 코딩, 아핀 모드 코딩 및 선형 모델 (LM) 모드 코딩과 같은 다른 비디오 코딩 기법들에 대해, 몇몇 예들에서와 같이, 모드 선택 유닛 (202) 은 코딩 기술과 연관된 개개의 유닛들을 통해, 인코딩될 현재 블록에 대한 예측 블록을 생성한다. 팔레트 모드 코딩과 같은 일부 예에서, 모드 선택 유닛 (202) 은 예측 블록을 생성하지 않을 수도 있고, 대신에 선택된 팔레트에 기초하여 블록을 재구성하는 방식을 표시하는 신택스 엘리먼트들을 생성할 수도 있다. 이러한 모드들에서, 모드 선택 유닛 (202) 은 이들 신택스 엘리먼트들을 인코딩되도록 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 에 제공할 수도 있다.

상술한 바와 같이, 잔차 생성 유닛 (204) 은 현재 블록 및 대응하는 예측 블록에 대해 비디오 데이터를 수신한다. 잔차 생성 유닛 (204) 은 그 후 현재 블록에 대한 잔차 블록을 생성한다. 잔차 블록을 생성하기 위해, 잔차 생성 유닛 (204) 은 현재 블록과 예측 블록 사이의 샘플 별 차이들을 계산한다.

변환 프로세싱 유닛 (206) 은 잔차 블록에 하나 이상의 변환들을 적용하여 변환 계수들의 블록 (본 명세서에서는 "변환 계수 블록" 으로 지칭됨) 을 생성한다. 변환 프로세싱 유닛 (206) 은 다양한 변환들을 잔차 블록에 적용하여 변환 계수 블록을 형성할 수도 있다. 예를 들어, 변환 프로세싱 유닛 (206) 은 이산 코사인 변환 (DCT), 방향성 변환, Karhunen-Loeve 변환 (KLT), 또는 개념적으로 유사한 변환을 잔차 블록에 적용할 수도 있다. 일부 예들에서, 변환 프로세싱 유닛 (206) 은 잔차 블록에 대한 다중 변환들, 예를 들어 1 차 변환 및 2 차 변환, 이를 테면 회전 변환을 수행할 수도 있다. 일부 예들에서, 변환 프로세싱 유닛 (206) 은 잔차 블록에 변환들을 적용하지 않는다.

양자화 유닛 (208) 은 양자화된 변환 계수 블록을 생성하기 위해 변환 계수 블록에서의 변환 계수들을 양자화할 수도 있다. 양자화 유닛 (208) 은 현재 블록과 연관된 양자화 파라미터 (QP) 값에 따라 변환 계수 블록의 변환 계수들을 양자화할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 (예컨대, 모드 선택 유닛 (202) 을 통해) CU 와 연관된 QP 값을 조정함으로써 현재 블록과 연관된 변환 계수 블록들에 적용되는 양자화도를 조정할 수도 있다. 양자화는 정보의 손실을 도입할 수도 있으며, 따라서, 양자화된 변환 계수들은 변환 프로세싱 유닛 (206) 에 의해 생성된 오리지널 변환 계수들보다 더 낮은 정밀도를 가질 수도 있다.

역 양자화 유닛 (210) 및 역 변환 프로세싱 유닛 (212) 은 각각 양자화된 변환 계수 블록에 역 양자화 및 역 변환들을 적용하여, 변환 계수 블록으로부터 잔차 블록을 재구성할 수도 있다. 재구성 유닛 (214) 은 모드 선택 유닛 (202) 에 의해 생성된 예측 블록 및 재구성된 잔차 블록에 기초하여 (잠재적으로 어느 정도의 왜곡을 가짐에도 불구하고) 현재 블록에 대응하는 재구성된 블록을 생성할 수도 있다 . 예를 들어, 재구성 유닛 (214) 은 재구성된 잔차 블록의 샘플들을, 모드 선택 유닛 (202) 에 의해 생성된 예측 블록으로부터의 대응하는 샘플들에 가산하여 재구성된 블록을 생성할 수도 있다.

필터 유닛 (216) 은 재구성된 블록에 대해 하나 이상의 필터 동작들을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 필터 유닛 (216) 은 CU들의 에지들을 따라 블록키니스 아티팩트들 (blockiness artifacts) 을 감소시키기 위해 디블록킹 동작들을 수행할 수도 있다. 필터 유닛 (216) 의 동작들은 일부 예들에서 생략될 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 DPB (218) 에 재구성된 블록들을 저장한다. 예를 들어, 필터 유닛 (216) 의 동작들이 필요하지 않은 예들에서, 재구성 유닛 (214) 은 재구성된 블록들을 DPB (218) 에 저장할 수도 있다. 필터 유닛 (216) 의 동작들이 필요한 예들에서, 필터 유닛 (216) 은 필터링된 재구성된 블록들을 DPB (218) 에 저장할 수도 있다. 모션 추정 유닛 (222) 및 모션 보상 유닛 (224) 은 재구성된 (및 잠재적으로 필터링된) 블록들로부터 형성된 DPB (218) 로부터 레퍼런스 픽처를 취출하여, 후속 인코딩된 픽처들의 블록들을 인터 예측할 수도 있다. 또한, 인트라 예측 유닛 (226) 은 현재 픽처에서의 다른 블록들을 인트라 예측하기 위해 현재 픽처의 DPB (218) 에서 재구성된 블록들을 사용할 수도 있다.

일반적으로, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 비디오 인코더 (200) 의 다른 기능 컴포넌트들로부터 수신된 신택스 엘리먼트들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 양자화 유닛 (208) 으로부터 양자화된 변환 계수 블록들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 다른 예로서, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 모드 선택 유닛 (202) 으로부터 예측 신택스 엘리먼트들 (예를 들어, 인터 예측에 대한 모션 정보 또는 인트라 예측에 대한 인트라 모드 정보) 을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 엔트로피 인코딩된 데이터를 생성하기 위해, 비디오 데이터의 다른 예인, 신택스 엘리먼트들에 대해 하나 이상의 엔트로피 인코딩 동작들을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 컨텍스트 적응적 가변 길이 코딩 (CAVLC) 동작, CABAC 동작, V2V (variable-to-variable) 길이 코딩 동작, 신택스 기반 컨텍스트 적응 이진 산술 코딩 (SBAC) 동작, 확률 간격 파티셔닝 엔트로피 (PIPE) 코딩 동작, 지수-골롬 인코딩 동작, 또는 다른 타입의 엔트로피 인코딩 동작을 데이터에 대해 수행할 수도 있다. 일부 예들에서, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 신택스 엘리먼트들이 엔트로피 인코딩되지 않는 바이패스 모드에서 동작할 수도 있다.

도 6 은 본 개시의 기법들에 따라 CABAC 를 수행하도록 구성될 수도 있는 예시적인 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 의 블록도이다. 신택스 엘리먼트 (1180) 는 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 내로 입력된다. 신택스 엘리먼트가 이미 바이너리 값 신택스 엘리먼트 (예컨대, 0 및 1 의 값만을 갖는 플래그 또는 다른 신택스 엘리먼트) 인 경우, 이진화의 단계는 생략될 수도 있다. 신택스 엘리먼트가 비-바이너리 값의 신택스 엘리먼트 (예를 들어, 1 또는 0 이외의 값들을 가질 수도 있는 신택스 엘리먼트) 인 경우, 비-바이너리 값의 신택스 엘리먼트는 이진화기 (1200) 에 의해 이진화된다. 이진화기 (1200) 는 바이너리 결정들 (binary decisions) 의 시퀀스로의 비-바이너리 값의 맵핑을 수행한다. 이들 바이너리 결정들은 종종 "빈들 (bins)"이라고 불린다. 예를 들어, 변환 계수 레벨들에 대해, 레벨의 값은 연속적인 빈들로 분해될 수도 있으며, 각각의 빈은 계수 레벨의 절대 값이 어떤 값보다 큰지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 빈 0 (때때로 유의성 플래그로 지칭됨) 은 변환 계수 레벨의 절대 값이 0 보다 큰지 아닌지 여부를 나타낸다. 빈 1 은 변환 계수 레벨의 절대 값이 1 보다 큰지 아닌지 등을 나타낸다. 각각의 비-바이너리 값의 신택스 엘리먼트에 대해 고유한 맵핑이 개발될 수도 있다.

이진화기 (1200) 에 의해 생성된 각각의 빈은 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 의 이진 산술 코딩 측에 공급된다. 즉, 비-바이너리 값의 신택스 엘리먼트들의 미리 결정된 세트에 대해, 각각의 빈 유형 (예를 들어, 빈 0) 은 다음 빈 유형 (예를 들어, 빈 1) 전에 코딩된다. 코딩은 정규 모드 (regular mode) 또는 바이패스 모드 (bypass mode) 중 어느 일방에서 수행될 수도 있다. 바이패스 모드에서, 바이패스 인코딩 엔진 (1260) 은 고정 확률 모델을 사용하여, 예를 들어, 골롬-라이스 또는 지수 골롬 코딩을 사용하여, 산술 코딩을 수행한다. 바이패스 모드는 일반적으로 보다 예측가능한 신택스 엘리먼트들에 사용된다.

정규 모드에서의 코딩은 CABAC 를 수행하는 것을 수반한다. 정규 모드 CABAC 는, 이전에 코딩된 빈들의 값들이 주어지면 빈 값의 확률이 예측 가능한 빈 값들을 코딩하기 위해 수행된다. 빈이 LPS 일 확률은 컨텍스트 모델러 (1220) 에 의해 결정된다. 컨텍스트 모델러 (1220) 는 빈 값 및 컨텍스트에 대한 확률 상태 (예를 들어, LPS의 값 및 LPS의 발생 확률을 포함하는 확률 상태 σ) 를 출력한다. 컨텍스트는 일련의 빈들에 대한 초기 컨텍스트일 수도 있거나, 또는 이전에 코딩된 빈들의 코딩된 값들에 기초하여 결정될 수도 있다. 전술된 바와 같이, 컨텍스트 모델러는 수신된 빈이 MPS 또는 LPS 였는지 여부에 기초하여 상태를 업데이트할 수도 있다. 컨텍스트 및 확률 상태 σ 가 컨텍스트 모델러 (1220) 에 의해 결정된 후, 정규 인코딩 엔진 (1240) 은 빈 값에 대해 BAC 를 수행한다.

도 5 로 돌아가서, 비디오 인코더 (200) 는 픽처 또는 슬라이스의 블록들을 재구성하는데 필요한 엔트로피 인코딩된 신택스 엘리먼트들을 포함하는 비트스트림을 출력할 수도 있다. 특히, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 이 비트스트림을 출력할 수도 있다.

상기 설명된 동작들은 블록에 대하여 설명된다. 이러한 설명은 루마 코딩 블록 및/또는 크로마 코딩 블록들에 대한 동작들인 것으로 이해되어야 한다. 상술한 바와 같이, 일부 예들에서, 루마 코딩 블록 및 크로마 코딩 블록들은 CU 의 루마 및 크로마 컴포넌트들이다. 일부 예들에서, 루마 코딩 블록 및 크로마 코딩 블록들은 PU 의 루마 및 크로마 컴포넌트들이다.

일부 예들에서, 루마 코딩 블록에 대해 수행되는 동작들은 크로마 코딩 블록들에 대해 반복될 필요가 없다. 하나의 예로서, 크로마 블록들에 대한 모션 벡터 (MV) 및 레퍼런스 픽처를 식별하기 위해 루마 코딩 블록에 대한 MV 및 레퍼런스 픽처를 식별하는 동작들이 반복될 필요는 없다. 오히려, 루마 코딩 블록에 대한 MV 는 크로마 블록들에 대한 MV 를 결정하도록 스케일링될 수도 있고, 레퍼런스 픽처는 동일할 수도 있다. 다른 예로서, 인트라 예측 프로세스는 루마 코딩 블록들 및 크로마 코딩 블록들에 대해 동일할 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는, 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리, 및 회로에서 구현되고, 비디오 데이터의 슬라이스에서의 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 기울기 인덱스 (예를 들어, SlopeIdx) 및 미리 정의된 오프셋 인덱스 (예를 들어, OffsetIdx) 를 획득하고; 미리 정의된 기울기 인덱스 및 미리 정의된 오프셋 인덱스에 기초하여, 비디오 데이터의 슬라이스에 대한 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하고; 컨텍스트의 초기 확률 상태에 기초하여, 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈을 엔트로피 인코딩하도록 구성된 하나 이상의 프로세싱 유닛들을 포함하는, 비디오 데이터를 인코딩하도록 구성된 디바이스의 일 예를 나타낸다

도 7 은 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 디코더 (300) 를 나타내는 블록도이다. 도 7 은 설명의 목적을 위해 제공되고 본 개시에 폭넓게 예시되고 설명된 기법들에 대해 제한하지 않는다. 설명의 목적으로, 본 개시는 JEM, VVC 및 HEVC 의 기법들에 따른 비디오 디코더 (300) 를 기술한다. 그러나, 본 개시의 기법들은 다른 비디오 코딩 표준들로 구성되는 비디오 코딩 디바이스들에 의해 수행될 수도 있다.

도 7 의 예에 있어서, 비디오 디코더 (300) 는 코딩된 픽처 버퍼 (CPB)(320), 엔트로피 디코딩 유닛 (302), 예측 프로세싱 유닛 (304), 역 양자화 유닛 (306), 역 변환 프로세싱 유닛 (310), 재구성 유닛 (310), 필터 유닛 (312), 및 디코딩된 픽처 버퍼 (DPB) (314) 를 포함한다. CPB 메모리 (320), 엔트로피 디코딩 유닛 (302), 예측 프로세싱 유닛 (304), 역 양자화 유닛 (306), 역 변환 프로세싱 유닛 (308), 재구성 유닛 (310), 필터 유닛 (312), 및 DPB (314) 의 어느 것 또는 전부는 하나 이상의 프로세서들에서 또는 프로세싱 회로에서 구현될 수도 있다. 더욱이, 비디오 디코더 (300) 는 이들 및 다른 기능들을 수행하기 위해 추가적인 또는 대안적인 프로세서들 또는 프로세싱 회로를 포함할 수도 있다.

예측 프로세싱 유닛 (304) 은 모션 보상 유닛 (316) 및 인트라 예측 프로세싱 유닛 (318) 을 포함한다. 예측 프로세싱 유닛 (304) 은 다른 예측 모드들에 따라 예측을 수행하기 위해 부가적인 유닛들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 예측 프로세싱 유닛 (304) 은 팔레트 유닛, 인트라-블록 카피 유닛 (모션 보상 유닛 (316) 의 일부를 형성할 수도 있음), 아핀 유닛, 선형 모델 (LM) 유닛 등을 포함할 수도 있다. 다른 예들에서, 비디오 디코더 (300) 는 더 많거나, 더 적거나, 또는 상이한 기능성 컴포넌트들을 포함할 수도 있다.

CPB 메모리 (320) 는, 비디오 디코더 (300) 의 컴포넌트들에 의해 디코딩될 인코딩된 비디오 비트스트림과 같은 비디오 데이터를 저장할 수도 있다.　 CPB 메모리 (320) 에 저장된 비디오 데이터는, 예를 들어 컴퓨터 판독가능 매체 (110) (도 1) 로부터 획득될 수도 있다.　 CPB 메모리 (320) 는 인코딩된 비디오 비트스트림으로부터 인코딩된 비디오 데이터 (예를 들어, 신택스 엘리먼트들) 를 저장하는 CPB 를 포함할 수도 있다.　 또한, CPB 메모리 (320) 는 비디오 디코더 (300) 의 다양한 유닛들로부터의 출력들을 나타내는 일시적 데이터와 같은, 코딩된 픽처의 신택스 엘리먼트들 이외의 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. DPB (314) 는 일반적으로, 인코딩된 비디오 비트스트림의 후속 데이터 또는 픽처들을 디코딩할 때, 레퍼런스 비디오 데이터로서 비디오 디코더 (300) 가 출력 및/또는 사용할 수도 있는 디코딩된 픽처들을 저장한다.　 CPB 메모리 (320) 및 DPB (314) 는 다양한 메모리 디바이스들, 예컨대 동기식 동적 랜덤 액세스 메모리 (SDRAM) 를 포함한 DRAM, 자기저항성 RAM (MRAM), 저항성 RAM (RRAM) 과 같은 다양한 메모리 디바이스들, 또는 다른 타입들의 메모리 디바이스들 중 임의의 것에 의해 형성될 수도 있다.　 CPB 메모리 (320) 및 DPB (314) 는 동일한 메모리 디바이스 또는 별도의 메모리 디바이스들에 의해 제공될 수도 있다. 다양한 예들에서, CPB 메모리 (320) 는 비디오 디코더 (300) 의 다른 컴포넌트들과 온-칩이거나, 또는 그 컴포넌트들에 대하여 오프-칩일 수도 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 일부 예들에서, 비디오 디코더 (300) 는 메모리 (120) (도 1) 로부터 코딩된 비디오 데이터를 취출 (retrieve) 할 수도 있다. 즉, 메모리 (120) 는 CPB 메모리 (320) 로 상기 논의된 바와 같이 데이터를 저장할 수도 있다. 마찬가지로, 메모리 (120) 는 비디오 디코더 (300) 의 기능성의 일부 또는 전부가 비디오 디코더 (300) 의 프로세싱 회로부에 의해 실행되는 소프트웨어에서 구현될 때, 비디오 디코더 (300) 에 의해 실행될 명령들을 저장할 수도 있다.

도 7 에 나타낸 다양한 유닛들은 비디오 인코더 (300) 에 의해 수행되는 동작들의 이해를 돕기 위해 예시된다. 이 유닛들은 고정 기능 회로들, 프로그래밍가능 회로들, 또는 이들의 조합으로서 구현될 수도 있다. 도 5 와 유사하게, 고정 기능 회로들은 특정 기능성을 제공하는 회로들을 지칭하며, 수행될 수 있는 동작들에 대해 미리설정된다. 프로그래밍가능 회로들은 다양한 태스크들을 수행하도록 프로그래밍될 수 있는 회로들을 지칭하고, 수행될 수 있는 동작들에서 유연한 기능성을 제공한다. 예를 들어, 프로그래밍가능 회로들은, 프로그래밍가능 회로들이 소프트웨어 또는 펌웨어의 명령들에 의해 정의된 방식으로 동작하게 하는 소프트웨어 또는 펌웨어를 실행할 수도 있다. 고정 기능 회로들은 (예를 들어, 파라미터들을 수신하거나 또는 파라미터들을 출력하기 위해) 소프트웨어 명령들을 실행할 수도 있지만, 고정 기능 회로들이 수행하는 동작들의 타입들은 일반적으로 불변이다. 일부 예들에서, 유닛들 중 하나 이상은 별개의 회로 블록들 (고정 기능 또는 프로그래밍가능) 일 수도 있고, 일부 예들에 있어서, 하나 이상의 유닛들은 집적 회로들일 수도 있다.

비디오 디코더 (300) 는 프로그래밍가능 회로들로부터 형성된, ALU들, EFU들, 디지털 회로들, 아날로그 회로들, 및/또는 프로그래밍가능 코어들을 포함할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 의 동작들이 프로그래밍가능 회로들 상에서 실행하는 소프트웨어에 의해 수행되는 예들에서, 온-칩 또는 오프-칩 메모리는 비디오 디코더 (300) 가 수신하고 실행하는 소프트웨어의 명령들 (예를 들어, 오브젝트 코드) 을 저장할 수도 있다.

엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 인코딩된 비디오 데이터를 CPB 로부터 수신하고, 비디오 데이터를 엔트로피 디코딩하여 신택스 엘리먼트들을 재생할 수도 있다. 예측 프로세싱 유닛 (304), 역 양자화 유닛 (306), 역 변환 프로세싱 유닛 (308), 재구성 유닛 (310), 및 필터 유닛 (312) 은 비트스트림으로부터 추출된 신택스 엘리먼트들에 기초하여 디코딩된 비디오 데이터를 생성할 수도 있다.

도 8 은 본 개시의 기법들에 따라 CABAC 를 수행하도록 구성될 수도 있는 예시적인 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 의 블록도이다. 도 8 의 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 도 6 에서 설명된 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 과 역의 방식으로 CABAC 를 수행한다. 비트스트림 (2180) 으로부터의 코딩된 비트들은 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 으로 입력된다. 코딩된 비트들이 정규 모드 또는 바이패스 모드를 사용하여 엔트로피 코딩되었는지 여부에 기초하여, 컨텍스트 모델러 (2200) 또는 바이패스 디코딩 엔진 (2220) 중 어느 하나에 코딩된 비트들이 공급된다. 코딩된 비트들이 바이패스 모드로 코딩된 경우에, 바이패스 디코딩 엔진은 예를 들어 비-바이너리 신택스 엘리먼트들의 빈들 또는 바이너리 값의 신택스 엘리먼트들을 취출하기 위해 골롬-라이스 또는 지수 골롬 디코딩을 사용할 것이다.

코딩된 비트들이 정규 모드에서 코딩된 경우에, 컨텍스트 모델러 (2200) 는 코딩된 비트들에 대한 확률 모델을 결정할 수도 있고, 정규 디코딩 엔진 (2240) 은 코딩된 비트들을 디코딩하여 비-바이너리 값의 신택스 엘리먼트들의 빈들 (또는 바이너리 값인 경우 신택스 엘리먼트들 자체) 을 생성할 수도 있다. 컨텍스트 및 확률 상태 σ 가 컨텍스트 모델러 (2200) 에 의해 결정된 후, 정규 디코딩 엔진 (2240) 은 빈 값을 디코딩하기 위해 BAC 를 수행한다. 즉, 정규 디코딩 엔진 (2240) 은 컨텍스트의 확률 상태를 결정하고, 이전에 코딩된 빈들 및 현재 레인지에 기초하여 빈 값을 디코딩할 수도 있다. 빈을 디코딩한 후, 컨텍스트 모델러 (2200) 는 윈도우 사이즈 및 디코딩된 빈의 값에 기초하여 컨텍스트의 확률 상태를 업데이트할 수도 있다.

도 7 을 참조하면, 일반적으로, 비디오 디코더 (300) 는 블록 별 (block-by-block ) 단위로 픽처를 재구성한다. 비디오 디코더 (300) 는 개별적으로 각각의 블록에 대해 재구성 동작을 수행할 수도 있다 (여기서, 현재 재구성되는, 즉 디코딩되는 블록은 "현재 블록" 으로 지칭될 수도 있다).

엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 양자화 파라미터 (QP) 및/또는 변환 모드 표시(들)와 같은 변환 정보 뿐만 아니라, 양자화된 변환 계수 블록의 양자화된 변환 계수들을 정의하는 신택스 엘리먼트들을 엔트로피 디코딩할 수도 있다. 역 양자화 유닛 (306) 은 양자화된 변환 계수 블록과 연관된 QP 를 사용하여, 양자화도 및 유사하게, 적용할 역 양자화 유닛 (306) 에 대한 역 양자화도를 결정할 수도 있다. 역 양자화 유닛 (306) 은 예를 들어, 양자화된 변환 계수들을 역 양자화하기 위해 비트단위 좌측-시프트 동작을 수행할 수도 있다. 따라서, 역 양자화 유닛 (306) 은 변환 계수들을 포함하는 변환 계수 블록을 형성할 수도 있다.

역 양자화 유닛 (306) 이 변환 계수 블록을 형성한 후, 역변환 프로세싱 유닛 (308) 은 현재 블록과 연관된 잔차 블록을 생성하기 위해 변환 계수 블록에 하나 이상의 역 변환들을 적용할 수도 있다. 예를 들어, 역 변환 프로세싱 유닛 (308) 은 역 DCT, 역 정수 변환, 역 Karhunen-Loeve 변환 (KLT), 역 회전 변환, 역 방향성 변환, 또는 다른 역 변환을 변환 계수 블록에 적용할 수도 있다.

더욱이, 예측 프로세싱 유닛 (304) 은, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 에 의해 엔트로피 디코딩된 예측 정보 신택스 엘리먼트들에 따라 예측 블록을 생성한다. 예를 들어, 예측 정보 신택스 엘리먼트들이 현재 블록이 인터 예측됨을 표시하면, 모션 보상 유닛 (316) 은 예측 블록을 생성할 수도 있다. 이 경우, 예측 정보 신택스 엘리먼트들은 레퍼런스 블록을 취출할 DPB (314) 에서의 레퍼런스 픽처뿐만 아니라 현재 픽처에서의 현재 블록의 위치에 대한 레퍼런스 픽처에서의 레퍼런스 블록의 위치를 식별하는 모션 벡터를 표시할 수도 있다. 모션 보상 유닛 (316) 은 일반적으로 모션 보상 유닛 (224) (도 5) 과 관련하여 설명된 것과 실질적으로 유사한 방식으로 인터 예측 프로세스를 수행할 수도 있다.

다른 예로서, 예측 정보 신택스 엘리먼트가 현재 블록이 인트라 예측되는 것을 표시하면, 인트라 예측 유닛 (318) 은 예측 정보 신택스 엘리먼트들에 의해 표시된 인트라 예측 모드에 따라 예측 블록을 생성할 수도 있다. 다시, 인트라 예측 유닛 (318) 은 일반적으로 인트라 예측 유닛 (226)(도 5) 과 관련하여 설명된 것과 실질적으로 유사한 방식으로 인트라 예측 프로세스를 수행할 수도 있다. 인트라 예측 유닛 (318) 은 DPB (314) 로부터 현재 블록에 이웃하는 샘플들의 데이터를 취출할 수도 있다.

재구성 유닛 (310) 은 예측 블록 및 잔차 블록을 사용하여 현재 블록을 재구성(reconstruct)한다. 예를 들어, 재구성 유닛 (310) 은 잔차 블록의 샘플들을 예측 블록의 대응하는 샘플들에 가산하여 현재 블록을 재구성할 수도 있다.

필터 유닛 (312) 은 재구성된 블록들에 대해 하나 이상의 필터 동작들을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 필터 유닛 (312) 은 재구성된 블록들의 에지들을 따라 블록키니스 아티팩트들을 감소시키기 위해 디블록킹 동작들을 수행할 수도 있다. 필터 유닛 (312) 의 동작들이 모든 예들에서 반드시 수행되는 것은 아니다.

비디오 디코더 (300) 는 DPB (314) 에 재구성된 블록들을 저장할 수도 있다. 예를 들어, 필터 유닛 (312) 의 동작들이 수행되지 않은 예들에서, 재구성 유닛 (310) 은 재구성된 블록들을 DPB (314) 에 저장할 수도 있다. 필터 유닛 (312) 의 동작들이 수행되는 예들에서, 필터 유닛 (312) 은 필터링된 재구성된 블록들을 DPB (314) 에 저장할 수도 있다. 위에 논의된 바와 같이, DPB (314) 는 예측 프로세싱 유닛 (304) 에 인트라-예측을 위한 현재 픽처의 샘플들 및 후속 모션 보상을 위해 이전에 디코딩된 픽처들와 같은 레퍼런스 정보를 제공할 수도 있다. 또한, 비디오 디코더 (300) 는 도 1 의 디스플레이 디바이스 (118) 와 같은 디스플레이 디바이스 상으로의 후속 프리젠테이션을 위해 DPB 로부터 디코딩된 픽처들을 출력할 수도 있다.

이러한 방식으로, 비디오 디코더 (300) 는 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리, 및 회로에서 구현되고 비디오 데이터의 슬라이스에서의 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 기울기 인덱스 (예를 들어, SlopeIdx) 및 미리 정의된 오프셋 인덱스 (예를 들어, OffsetIdx) 를 획득하고; 미리 정의된 기울기 인덱스 및 미리 정의된 오프셋 인덱스에 기초하여, 비디오 데이터의 슬라이스에 대한 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하고; 컨텍스트의 초기 확률 상태에 기초하여, 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈을 엔트로피 디코딩하도록 구성된 하나 이상의 프로세싱 유닛들을 포함하는 비디오 디코딩 디바이스의 일 예를 나타낸다.

도 19 는 현재 블록을 인코딩하기 위한 예시의 방법을 나타내는 플로우차트이다. 현재 블록은 현재 CU 를 포함할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) (도 1 및 도 5) 와 관련하여 설명되지만, 도 19 의 것과 유사한 방법을 수행하도록 다른 디바이스들이 구성될 수도 있음을 이해해야 한다.

본 예에서, 비디오 인코더 (200) 는 초기에 현재 블록을 예측한다 (350). 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 현재 블록에 대한 예측 블록을 형성할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 그 후 현재 블록에 대한 잔차 블록을 계산할 수도 있다 (352). 잔차 블록을 계산하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 원래의 코딩되지 않은 블록과 현재 블록에 대한 예측 블록 간의 차이를 계산할 수도 있다. 그 후에, 비디오 인코더 (200) 는 잔차 블록의 계수들을 변환하고 양자화할 수도 있다 (354). 다음으로, 비디오 인코더 (200) 는 잔차 블록의 양자화된 변환 계수들을 스캔할 수도 있다 (356). 스캔 동안 또는 스캔에 후속하여, 비디오 인코더 (200) 는 계수들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다 (358). 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 도 20 을 참조하여 위에서 논의된 확률 초기화를 위한 기법들을 이용하여 CAVLC 또는 CABAC 를 사용하여 계수들 및/또는 다른 신택스 엘리먼트들을 인코딩할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 그 후 블록의 엔트로피 코딩된 데이터를 출력할 수도 있다 (360).

도 20 은 본 개시의 하나 이상의 기법들에 따른, 컨텍스트-기반 엔트로피 인코딩을 수행하기 위한 예시적인 프로세스를 나타내는 플로우차트이다. 도 20 의 기법들은 도 1, 도 5 및 도 6 에 예시된 비디오 인코더 (200) 와 같은 비디오 인코더에 의해 수행될 수도 있다. 예시의 목적으로, 도 20 의 기법들은 도 1, 도 5, 및 도 6 의 비디오 인코더 (200) 의 컨텍스트 내에서 설명되지만, 비디오 인코더 (200) 의 구성과는 상이한 구성들을 갖는 비디오 인코더들이 도 20 의 기법들을 수행할 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 컨텍스트 기반 엔트로피 코딩 (예를 들어, CABAC) 을 사용하여 인코딩될 빈 스트링 (예를 들어, 1차원 바이너리 벡터) 을 획득할 수도 있다 (2002). 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 의 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 비디오 인코더 (200) 의 모드 선택 유닛 (202) 으로부터 수신된 신택스 엘리먼트를 이진화함으로써 빈 스트링을 획득할 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 복수의 컨텍스트들의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 초기화 값을 획득할 수도 있다 (2004). 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 의 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 6-비트 변수일 수도 있는 initValue 의 값을 획득할 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는, 미리 정의된 초기화 값에 기초하여, 선형 도메인에서 비디오 데이터의 독립적으로 코딩가능한 유닛 (예를 들어, 슬라이스, 타일 등) 에 대한 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정할 수도 있다 (2006). 예를 들어, 엔트로피 코딩 유닛 (220) 은 로그 도메인에서 컨텍스트의 초기 확률 상태를 중간 결정하지 않고, 선형 도메인에서 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정할 수도 있다. 일부 예들에서, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 로그 도메인으로부터 선형 도메인으로 초기 확률 상태를 변환하기 위해 LUT 를 사용하지 않고 초기 확률 상태를 결정할 수도 있다.

초기 확률 상태를 결정하기 위해, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 독립적으로 코딩가능한 유닛과 연관된 양자화 파라미터의 초기 값 (예를 들어, SliceQP_Y) 을 획득할 수도 있고, 제로가 아닌 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값 (예를 들어, QP_anchor) 을 획득할 수도 있다. 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 슬라이스에 대한 양자화 파라미터의 초기 값과 양자화 파라미터의 앵커 포인트의 값 사이의 차이에 기초하여 초기 확률 상태를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 다음의 식에 따라 초기 확률 상태를 결정할 수도 있다:

InitProbState=((m*( SliceQP_Y - QP_anchor))>>rshift)+n.

여기서, InitProbState는 초기 확률 상태이고, SliceQP_Y 는 양자화 파라미터의 초기 값이고, QP_anchor 는 양자화 파라미터 앵커 포인트이고, rshift는 우측 시프트 값이다.

위에서 논의된 바와 같이, 일부 예들에서, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 극도의 확률 분포들에 대해 증가된 정밀도로 초기화를 수행하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 미리 정의된 초기화 값에 기초하여, 기울기 인덱스 값 (slope index value) 및 오프셋 인덱스 값 (offset index value) 을 결정할 수도 있다. 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 기울기 인덱스 값에 기초하여 m 의 값을 결정하고, 오프셋 인덱스 값에 기초하여 n 의 값을 결정할 수도 있다. 일부 예들에서, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 다음의 식 n = (OffsetIdx * 18) + 1 에 따라, n 의 값을 결정할 수도 있고, 여기서 OffsetIdx 는 오프셋 인덱스 값이다. 위에 나타낸 바와 같이, 일부 예들에서, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 m 의 값 및 n 의 값에 기초하여 초기 확률 상태를 결정할 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 비디오 비트스트림에서 그리고 컨텍스트의 초기 확률 상태에 기초하여, 빈 스트링의 빈을 인코딩할 수도 있다 (2008). 예를 들어, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 컨텍스트의 최종 코딩된 확률 간격 내의 확률에 대한 값 또는 포인터를 나타내는 이진 스트림을 출력할 수도 있다.

도 21 은 비디오 데이터의 현재 블록을 디코딩하기 위한 예시의 방법을 나타내는 플로우차트이다. 현재 블록은 현재 CU 를 포함할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) (도 1 및 도 7) 와 관련하여 설명되지만, 도 21 과 유사한 방법을 수행하도록 다른 디바이스들이 구성될 수도 있음을 이해해야 한다.

비디오 디코더 (300) 는 현재 블록에 대응하는 잔차 블록의 계수들에 대한 엔트로피 코딩된 예측 정보 및 엔트로피 코딩된 데이터와 같은, 현재 블록에 대한 엔트로피 코딩된 데이터를 수신할 수도 있다 (370). 비디오 디코더 (300) 는 엔트로피 코딩된 데이터를 엔트로피 디코딩하여 현재 블록에 대한 예측 정보를 결정하고 잔차 블록의 계수들을 재생할 수도 있다 (372). 예를 들어, 비디오 디코더 (300) 는 도 22 를 참조하여 위에서 논의된 확률 초기화를 위한 기법들을 이용하여 CAVLC 또는 CABAC 를 이용하여, 계수들 및/또는 다른 신택스 엘리먼트들을 디코딩할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 현재 블록에 대한 예측 블록을 계산하기 위해, 예를 들어 현재 블록에 대한 예측 정보에 의해 표시된 바와 같이 인트라- 또는 인터-예측 모드를 사용하여, 현재 블록을 예측할 수도 있다 (374). 비디오 디코더 (300) 는 그 후 양자화된 변환 계수들의 블록을 생성하기 위해 재생된 계수들을 역 스캔할 수도 있다 (376). 비디오 디코더 (300) 는 그 후 잔차 블록을 생성하기 위해 계수들을 역 양자화 및 역 변환할 수도 있다 (378). 비디오 디코더 (300) 는 예측 블록 및 잔차 블록을 조합함으로써 종국적으로 현재 블록을 디코딩할 수도 있다 (380).

도 22 는 본 개시의 하나 이상의 기법들에 따른, 컨텍스트-기반 엔트로피 디코딩을 수행하기 위한 예시적인 프로세스를 나타내는 플로우차트이다 도 22 의 기법들은 도 1, 도 7, 및 도 8 에 예시된 비디오 디코더 (300) 와 같은 비디오 디코더에 의해 수행될 수도 있다. 예시의 목적으로, 도 22 의 기법들은 도 1, 도 7, 및 도 8 의 비디오 디코더 (300) 의 컨텍스트 내에서 설명되지만, 비디오 디코더 (300) 의 구성과는 상이한 구성들을 갖는 비디오 디코더들이 도 22 의 기법들을 수행할 수도 있다.

비디오 디코더 (300) 는 비디오 비트스트림으로부터, 컨텍스트 기반 엔트로피 코딩을 이용하여 디코딩될 빈 스트링 (예를 들어, 1차원 바이너리 벡터) 을 획득할 수도 있다 (2202). 예를 들어, 비디오 디코더 (300) 의 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은, CPB 메모리 (320) 로부터, 빈 스트링을 획득할 수도 있다. 일부 예들에서, 빈 스트링은 컨텍스트의 최종 코딩된 확률 간격 내의 확률에 대한 값 또는 포인터를 나타낼 수도 있다. 일부 예들에서, 컨텍스트-기반 엔트로피 코딩은 컨텍스트-적응 이진 산술 코딩 (CABAC) 을 포함할 수도 있다.

비디오 디코더 (300) 는 복수의 컨텍스트들의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 초기화 값을 획득할 수도 있다 (2204). 예를 들어, 비디오 디코더 (300) 의 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 6-비트 변수일 수도 있는 initValue 의 값을 획득할 수도 있다.

비디오 디코더 (300) 는, 미리 정의된 초기화 값에 기초하여, 선형 도메인에서 비디오 데이터 (예를 들어, 슬라이스, 타일 등) 의 독립적으로 코딩가능한 유닛에 대한 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정할 수도 있다 (2206). 예를 들어, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 로그 도메인에서 컨텍스트의 초기 확률 상태를 중간적으로 결정함이 없이 선형 도메인에서 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정할 수도 있다. 일부 예들에서, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 로그 도메인으로부터 선형 도메인으로 초기 확률 상태를 변환하기 위해 LUT 를 사용하지 않고 초기 확률 상태를 결정할 수도 있다.

초기 확률 상태를 결정하기 위해, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 독립적으로 코딩가능한 유닛에 대한 양자화 파라미터의 초기 값 (예를 들어, SliceQP_Y) 을 획득할 수도 있고, 제로가 아닌 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값 (예를 들어, QP_anchor) 을 획득할 수도 있다. 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 독립적으로 코딩가능한 유닛에 대한 양자화 파라미터의 초기 값과 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값 사이의 차이에 기초하여 초기 확률 상태를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 다음의 식에 따라 초기 확률 상태를 결정할 수도 있다:

InitProbState=((m*( SliceQP_Y - QP_anchor))>>rshift)+n.

여기서, InitProbState 는 초기 확률 상태이고, SliceQP_Y 는 양자화 파라미터의 초기 값이고, QP_anchor 는 양자화 파라미터 앵커 포인트이고, rshift 는 우측 시프트 값인,

위에서 논의된 바와 같이, 일부 예들에서, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 극도의 확률 분포들에 대해 증가된 정밀도로 초기화를 수행하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 미리 정의된 초기화 값에 기초하여, 기울기 인덱스 값 및 오프셋 인덱스 값을 결정할 수도 있다. 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 기울기 인덱스 값에 기초하여, m 의 값을 결정하고; 오프셋 인덱스 값에 기초하여, n 의 값을 결정할 수도 있다. 일부 예들에서, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 다음의 식 n = (OffsetIdx * 18) + 1 에 따라, n 의 값을 결정할 수도 있고, 여기서 OffsetIdx 는 오프셋 인덱스 값이다. 위에 도시된 바와 같이, 일부 예들에서, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 m 의 값 및 n 의 값에 기초하여 초기 확률 상태를 결정할 수도 있다.

비디오 디코더 (300) 는 컨텍스트의 초기 확률 상태에 기초하여, 빈 스트링의 빈을 디코딩할 수도 있다 (2208). 비디오 디코더 (300) 는 디코딩된 빈 및 컨텍스트의 초기 확률 상태에 기초하여, 컨텍스트의 업데이트된 확률 상태를 결정할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 컨텍스트의 업데이트된 확률 상태에 기초하여, 다른 빈을 디코딩할 수도 있다 (2206).

다음의 넘버링된 예들은 본 개시의 하나 이상의 양태들을 예시할 수도 있다:

예 1A. 비디오 데이터의 엔트로피 코딩을 위한 방법으로서, 그 방법은: 상기 비디오 데이터의 슬라이스에서의 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 기울기 인덱스 및 미리 정의된 오프셋 인덱스를 획득하는 단계; 상기 미리 정의된 기울기 인덱스 및 상기 미리 정의된 오프셋 인덱스에 기초하여, 상기 비디오 데이터의 슬라이스에 대한 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하는 단계; 및, 상기 컨텍스트의 상기 초기 확률 상태에 기초하여, 상기 신택스 엘리먼트에 대한 상기 값의 빈을 엔트로피 코딩하는 단계를 포함한다.

예 2A. 예 1A 의 방법에 있어서, 상기 초기 확률 상태는 선형 도메인에서의 초기 확률을 나타낸다.

예 3A. 예 1A 의 방법에 있어서, 상기 초기 확률 상태는 2차 도메인에서의 초기 확률을 나타낸다.

예 4A. 예 3A 의 방법에 있어서, 상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계는, 상기 미리 정의된 기울기 인덱스, 상기 미리 정의된 오프셋 인덱스 및 상기 초기 확률 상태 사이를 맵핑하기 위해 LUT를 사용하지 않고 수행된다.

예 5A. 예들 1A 내지 4A 의 임의의 조합의 방법에 있어서, 상기 초기 확률 상태는 InitProbState에 의해 표현되고, 기울기 인덱스는 SlopeIdx에 의해 표현되고, 오프셋 인덱스는 OffsetIdx에 의해 표현된다.

예 6A. 예들 1A 내지 5A 중 어느 것의 방법에 있어서, 상기 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스는 컨텍스트-적응 이진 산술 코딩 (CABAC) 프로세스, 또는 컨텍스트-적응 가변 길이 코딩 (CAVLC) 프로세스를 포함한다.

예 7A. 예들 1A 내지 6A 의 어느 것의 방법에 있어서, 상기 코딩은 디코딩을 포함한다.

예 8A. 예들 1A 내지 7A 의 어느 것의 방법에 있어서, 상기 코딩은 인코딩을 포함한다.

예 9A. 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스로서, 상기 디바이스는 예들 1A 내지 8A 의 어느 것의 방법을 수행하기 위한 하나 이상의 수단을 포함한다.

예 10A. 예 9A 의 디바이스에 있어서, 하나 이상의 수단들이 회로로 구현된 하나 이상의 프로세서들을 포함한다.

예 11A. 예들 9A 내지 10A 의 어느 것의 디바이스에 있어서, 비디오 데이터를 저장하기 위한 메모리를 더 포함한다.

예 12A. 예들 9A 내지 11A 의 어느 것의 디바이스에 있어서, 디코딩된 비디오 데이터를 디스플레이하도록 구성된 디스플레이를 더 포함한다.

예 13A. 예들 9A 내지 12A 의 어느 것의 디바이스에 있어서, 상기 디바이스는 카메라, 컴퓨터, 모바일 디바이스, 브로드캐스트 수신기 디바이스 또는 셋톱 박스 중 하나 이상을 포함한다.

예 14A. 예들 9A 내지 13A 의 어느 것의 디바이스에 있어서, 상기 디바이스는 비디오 디코더를 포함한다.

예 15A. 예들 9A 내지 14A 의 어느 것의 디바이스에 있어서, 상기 디바이스는 비디오 인코더를 포함한다.

예 16A. 실행될 때 하나 이상의 프로세서들로 하여금 예들 1A 내지 8A 중 어느 것의 방법을 수행하게 하는 명령들이 저장된 컴퓨터 판독가능 저장 매체.

예 1B. 비디오 데이터의 엔트로피 코딩을 위한 방법으로서, 그 방법은: 상기 비디오 데이터의 슬라이스에서의 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 오프셋 인덱스를 획득하는 단계; 상기 미리 정의된 오프셋 인덱스에 기초하여, 상기 비디오 데이터의 슬라이스에 대한 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하는 단계; 및, 상기 컨텍스트의 상기 초기 확률 상태에 기초하여, 상기 신택스 엘리먼트에 대한 상기 값의 빈을 엔트로피 코딩하는 단계를 포함한다.

예 2B. 예 1B 의 방법에 있어서, 상기 초기 확률 상태는 선형 도메인에서의 초기 확률을 나타낸다.

예 3B. 예 1B 의 방법에 있어서, 상기 초기 확률 상태는, 2차 도메인에서의 초기 확률을 나타낸다.

예 4B. 예 3B 의 방법에 있어서, 상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계는, 상기 미리 정의된 오프셋 인덱스와 상기 초기 확률 상태 사이를 맵핑하기 위해 룩업 테이블 (LUT) 을 사용하지 않고 수행된다.

예 5B. 예들 1B 내지 4B 의 임의의 조합의 방법에 있어서, 상기 초기 확률 상태는 InitProbState 에 의해 표현되고, 상기 오프셋 인덱스는 OffsetIdx 에 의해 표현된다.

예 6B. 예들 1B 내지 5B 의 어느 것의 방법에 있어서, 상기 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스는 컨텍스트-적응 이진 산술 코딩(CABAC) 프로세스, 또는 컨텍스트-적응 가변 길이 코딩(CAVLC) 프로세스를 포함한다.

예 7B. 예들 1B 내지 6B 의 어느 것의 방법에 있어서, 상기 코딩은 디코딩을 포함한다.

예 8B. 예들 1B 내지 7B 의 어느 것의 방법에 있어서, 상기 코딩은 인코딩을 포함한다.

예 9B. 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스로서, 상기 디바이스는 예들 1B 내지 8B 의 어느 것의 방법을 수행하기 위한 하나 이상의 수단을 포함한다.

예 10B. 예 9B 의 디바이스에 있어서, 상기 하나 이상의 수단들이 회로로 구현된다.

예 11B. 예들 9B 내지 10B 의 어느 것의 디바이스에 있어서, 비디오 데이터를 저장하기 위한 메모리를 더 포함한다.

예 12B. 예들 9B 내지 11B 의 어느 것의 디바이스에 있어서, 디코딩된 비디오 데이터를 디스플레이하도록 구성된 디스플레이를 더 포함한다.

예 13B. 예들 9B 내지 12B 의 어느 것의 디바이스에 있어서, 상기 디바이스는 카메라, 컴퓨터, 모바일 디바이스, 브로드캐스트 수신기 디바이스, 또는 셋톱 박스 중 하나 이상을 포함한다.

예 14B. 예들 9B 내지 13B 의 어느 것의 디바이스에 있어서, 상기 디바이스는 비디오 디코더를 포함한다.

예 15B. 예들 9B 내지 14B 의 어느 것의 디바이스에 있어서, 상기 디바이스는 비디오 인코더를 포함한다.

예 16B. 실행될 때 하나 이상의 프로세서들로 하여금 예들 1B 내지 8B 중 어느 것의 방법을 수행하게 하는 명령들이 저장된 컴퓨터 판독가능 저장 매체.

예 1C. 비디오 데이터의 엔트로피 코딩을 위한 방법으로서, 상기 방법은: 변수의 값에 기초하여, 제 1 중간 값을 결정하는 단계; 상기 제 1 중간 값에 기초하여, 컨텍스트 모델의 저정밀 확률 상태의 값을 결정하는 단계로서, 상기 저정밀 확률 상태의 값을 결정하는 단계는 상기 제 1 중간 값을 우측-시프팅하는 단계를 포함하는, 상기 저정밀 확률 상태의 값을 결정하는 단계; 및, 상기 컨텍스트 모델의 상기 저정밀 확률 상태의 값에 기초하여, 신택스 엘리먼트의 적어도 하나의 비트의 값을 코딩하는 단계를 포함한다.

예 2C. 예 1C 의 방법에 있어서, 상기 제 1 중간 값을 결정하는 단계는 다음의 식에 따라 상기 제 1 중간 값을 결정하는 단계를 포함한다: q = Clip3(18, 46, SliceQP_Y) - 16, 여기서, q 는 상기 제 1 중간 값이고, SliceQP_Y 는 상기 변수의 값이다.

예 3C. 예 1C 또는 예 2C 의 방법에 있어서, 상기 컨텍스트 모델의 저정밀 확률 상태의 값을 결정하는 단계는, 다음의 식에 따라 상기 컨텍스트 모델의 저정밀 확률 상태의 값을 결정하는 단계를 포함한다: ProbabilityStateL = 16 * a + ((b - a) * q >> 1) + 8, 여기서, q 는 상기 제 1 중간 값이고, ProbabilityStateL 는 상기 컨텍스트 모델의 저정밀 확률 상태의 값이며, a 는 제 2 중간 값이고, b 는 제 3 중간 값이다.

예 4C. 예 3C 의 방법에 있어서, 다음의 식들에 따라 a 및 b 에 대한 값들을 결정하는 단계를 더 포함한다: a = (initValue >> 3) * 9 b = (initValue & 7) * 9, 여기서 initValue 는 초기화 값이다.

예 5C. 예들 1C 내지 4C 의 어느 것의 방법에 있어서, 상기 컨텍스트 모델의 저정밀 확률 상태의 값에 기초하여, 상기 컨텍스트 모델의 고정밀 확률 상태의 값을 결정하는 단계를 더 포함한다.

예 6C. 예 5C 의 방법에 있어서, 상기 컨텍스트 모델의 고정밀 확률 상태의 값을 결정하는 단계는, 다음의 식에 따라 상기 컨텍스트 모델의 고정밀 확률 상태의 값을 결정하는 단계를 포함한다: ProbabilityStateH = ProbabilityStateL << 4, 여기서, ProbabilityStateH 는 상기 컨텍스트 모델의 고정밀 확률 상태의 값이고, ProbabilityStateL 은 상기 컨텍스트 모델의 저정밀 확률 상태의 값이다.

예 7C. 예들 1C 내지 6C 의 어느 것의 방법에 있어서, 상기 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스는 컨텍스트-적응 이진 산술 코딩(CABAC) 프로세스, 또는 컨텍스트-적응 가변 길이 코딩(CAVLC) 프로세스를 포함한다.

예 8C. 예들 1C 내지 7C 의 어느 것의 방법에 있어서, 상기 코딩은 디코딩을 포함한다.

예 9C. 예들 1C 내지 8C 의 어느 것의 방법에 있어서, 상기 코딩은 인코딩을 포함한다.

예 10C. 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스로서, 상기 디바이스는 예들 1C 내지 9C 의 어느 것의 방법을 수행하기 위한 하나 이상의 수단을 포함한다.

예 11C. 예 10C 의 디바이스에 있어서, 상기 하나 이상의 수단들이 회로에서 구현되는 하나 이상의 프로세서들을 포함한다.

예 12C. 예들 10C 및 11C 중 어느 것의 디바이스에 있어서, 상기 비디오 데이터를 저장하기 위한 메모리를 더 포함한다.

예 13C. 예들 10C 내지 12C 의 어느 것의 디바이스에 있어서. 디코딩된 비디오 데이터를 디스플레이하도록 구성된 디스플레이를 더 포함한다.

예 14C. 예들 10C 내지 13C 의 어느 것의 디바이스에 있어서, 상기 디바이스는 카메라, 컴퓨터, 모바일 디바이스, 브로드캐스트 수신기 디바이스, 또는 셋톱 박스 중 하나 이상을 포함한다.

예 15C. 예들 10C 내지 14C 의 어느 것의 디바이스에 있어서, 상기 디바이스는 비디오 디코더를 포함한다.

예 16C. 예들 10C 내지 15C 의 어느 것의 디바이스에 있어서, 상기 디바이스는 비디오 인코더를 포함한다.

예 17C. 실행될 때 하나 이상의 프로세서들로 하여금 예들 1C 내지 9C 중 어느 것의 방법을 수행하게 하는 명령들이 저장된 컴퓨터 판독가능 저장 매체.

예에 의존하여, 본 명세서에서 설명된 기법들의 임의의 것의 특정 행위들 또는 이벤트들은 상이한 시퀀스로 수행될 수 있고, 전체적으로 부가되거나 병합되거나 또는 제거될 수도 있음 (예를 들어, 설명된 모든 행위들 또는 이벤트들이 그 기법들의 실시를 위해 필수적인 것은 아님) 이 인식되어야 한다. 더욱이, 특정 예들에 있어서, 행위들 또는 이벤트들은 순차적인 것보다는, 예를 들어, 다중-스레딩된 프로세싱, 인터럽트 프로세싱, 또는 다중의 프로세서들을 통해 동시에 수행될 수도 있다.

하나 이상의 예들에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 그 임의의 조합으로 구현될 수도 있다.　 소프트웨어로 구현되면, 그 기능들은 컴퓨터 판독가능 매체 상의 하나 이상의 명령 또는 코드로서 저장되거나 송신될 수도 있고 하드웨어 기반 프로세싱 유닛에 의해 실행될 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는, 데이터 저장 매체와 같은 유형의 매체에 대응하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체, 또는 예를 들어, 통신 프로토콜에 따라, 일 장소로부터 다른 장소로의 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체를 포함할 수도 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨터 판독가능 매체들은 일반적으로 (1) 비일시적인 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체들 또는 (2) 신호 또는 캐리어파와 같은 통신 매체에 대응할 수도 있다. 　데이터 저장 매체들은 본 개시에서 설명된 기법들의 구현을 위한 명령들, 코드 및/또는 데이터 구조들을 취출하기 위해 하나 이상의 컴퓨터들 또는 하나 이상의 프로세서들에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체들일 수도 있다.　 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터 판독가능 매체를 포함할 수도 있다.

제한이 아닌 일례로, 이러한 컴퓨터 판독가능 저장 매체들은 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지, 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 플래시 메모리, 또는 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다.　 또한, 임의의 커넥션이 컴퓨터 판독가능 매체로 적절히 명명된다. 예를 들어, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임쌍선, 디지털 가입자 라인 (DSL), 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 이용하여 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 소프트웨어가 송신되는 경우, 그 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임쌍선, DSL, 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들은 매체의 정의에 포함된다. 하지만, 컴퓨터 판독가능 저장 매체들 및 데이터 저장 매체들은 커넥션들, 캐리어 파들, 신호들 또는 다른 일시적 매체들을 포함하는 것이 아니라, 대신에 비일시적, 유형의 저장 매체에 관련된다는 것이 이해되야 한다. 디스크 (disk) 및 디스크 (disc) 는, 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 콤팩트 디스크 (CD), 레이저 디스크, 광학 디스크, 디지털 다용도 디스크 (DVD), 플로피 디스크 및 블루-레이 디스크를 포함하고, 여기서 디스크 (disk) 들은 보통 데이터를 자기적으로 재생하는 한편, 디스크 (disc) 들은 레이저들로 데이터를 광학적으로 재생한다. 상기의 조합들이 또한, 컴퓨터 판독가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.

명령들은 하나 이상의 프로세서, 이를테면 하나 이상의 DSP (digital signal processor), 범용 마이크로프로세서, ASIC (application specific integrated circuit), FPGA (field programmable logic array), 또는 다른 등가 집적 또는 이산 로직 회로에 의해 실행될 수도 있다. 이에 따라, 본 명세서에서 사용된 바와 같은 용어들 "프로세서" 및 "프로세싱 회로" 는 전술한 구조들 또는 본 명세서에서 설명된 기법들의 구현에 적합한 임의의 다른 구조 중 임의의 것을 지칭할 수도 있다. 추가로, 일부 양태들에서, 본 명세서에서 설명된 기능성은 인코딩 및 디코딩을 위해 구성된 전용 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈들 내에 제공되거나, 또는 결합된 코덱에 통합될 수도 있다. 또한, 그 기법들은 하나 이상의 회로들 또는 로직 엘리먼트들에서 완전히 구현될 수 있다.

본 개시의 기법들은 무선 핸드셋, 집적 회로 (IC) 또는 IC 들의 세트 (예를 들어, 칩 세트) 를 포함하여, 광범위하게 다양한 디바이스들 또는 장치들에서 구현될 수도 있다. 다양한 컴포넌트들, 모듈들, 또는 유닛들은 개시된 기법들을 수행하도록 구성된 디바이스들의 기능적 양태들을 강조하기 위해 본 개시에 설명되지만, 상이한 하드웨어 유닛들에 의한 실현을 반드시 필요로 하는 것은 아니다. 오히려, 상기 설명된 바와 같이, 다양한 유닛들은 코덱 하드웨어 유닛에서 결합되거나 또는 적합한 소프트웨어 및/또는 펌웨어와 함께, 상기 설명된 바와 같은 하나 이상의 프로세서들을 포함하는, 상호동작가능한 하드웨어 유닛들의 콜렉션에 의해 제공될 수도 있다.

다양한 예들이 설명되었다. 이들 및 다른 예들은 다음의 청구항들의 범위 내에 있다.

Claims (32)

1. 비디오 데이터의 엔트로피 디코딩을 위한 방법으로서,
   상기 방법은,
   비디오 데이터의 독립적으로 코딩가능한 유닛에 대한 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들 중의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 초기화 값을 메모리로부터 취출하는 단계;
   상기 미리 정의된 초기화 값에 기초하여 그리고 선형 도메인에서, 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하는 단계; 및
   비디오 비트스트림으로부터 그리고 상기 컨텍스트의 상기 초기 확률 상태에 기초하여, 상기 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈을 엔트로피 디코딩하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터의 엔트로피 디코딩을 위한 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 선형 도메인에서 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하는 단계는, 로그 도메인에서 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 중간 결정함이 없이, 상기 선형 도메인에서 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터의 엔트로피 디코딩을 위한 방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계는,
   상기 독립적으로 코딩가능한 유닛과 연관된 양자화 파라미터의 초기 값을 획득하는 단계;
   0 이 아닌 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값을 획득하는 단계; 및
   상기 독립적으로 코딩가능한 유닛과 연관된 상기 양자화 파라미터의 초기 값과 상기 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값 사이의 차이에 기초하여 상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터의 엔트로피 디코딩을 위한 방법.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 양자화 파라미터의 상기 초기 값은 SliceQP_Y 인, 비디오 데이터의 엔트로피 디코딩을 위한 방법.
5. 제 3 항에 있어서,
   상기 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값은 16 인, 비디오 데이터의 엔트로피 디코딩을 위한 방법.
6. 제 3 항에 있어서,
   상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계는,
   상기 미리 정의된 초기화 값에 기초하여, 기울기 인덱스 값 및 오프셋 인덱스 값을 결정하는 단계;
   상기 기울기 인덱스 값에 기초하여, m의 값을 결정하는 단계; 및
   상기 오프셋 인덱스 값에 기초하여, 식 n = (OffsetIdx*18)+1 에 따라 n의 값을 결정하는 단계를 포함하고,
   여기서, OffsetIdx 는 상기 오프셋 인덱스 값이고,
   여기서, 상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계는, m의 값 및 n의 값에 기초하여 상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터의 엔트로피 디코딩을 위한 방법.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계는, 다음 식:
   InitProbState=clip3( 1, 127, ((m*( SliceQP_Y - QP_anchor))>>rshift)+n )
   에 따라 상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계를 포함하고,
   여기서, InitProbState 는 초기 확률 상태이고, SliceQP_Y 는 양자화 파라미터의 초기 값이고, QP_anchor 는 양자화 파라미터 앵커 포인트이고, rshift 는 우측 시프트 값인, 비디오 데이터의 엔트로피 디코딩을 위한 방법.
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 엔트로피 디코딩은 컨텍스트 적응적 이진 산술 코딩 (CABAC) 을 이용한 엔트로피 디코딩을 포함하는, 비디오 데이터의 엔트로피 디코딩을 위한 방법.
9. 비디오 디코딩 디바이스로서,
   비디오 데이터를 저장하는 메모리; 및
   회로로 구현되는 하나 이상의 프로세서들을 포함하며,
   상기 하나 이상의 프로세서들은:
   비디오 데이터의 독립적으로 코딩가능한 유닛에 대한 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들 중의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 초기화 값을 상기 메모리로부터 취출하고;
   상기 미리 정의된 초기화 값에 기초하여 그리고 선형 도메인에서, 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하며; 그리고
   비디오 비트스트림으로부터 그리고 상기 컨텍스트의 상기 초기 확률 상태에 기초하여, 상기 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈을 엔트로피 디코딩하도록
   구성되는, 비디오 디코딩 디바이스.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 선형 도메인에서 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서들은, 로그 도메인에서 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 중간 결정함이 없이, 상기 선형 도메인에서 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하도록 구성되는, 비디오 디코딩 디바이스.
11. 제 9 항에 있어서,
    상기 초기 확률 상태를 결정하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서들은,
    상기 독립적으로 코딩가능한 유닛과 연관된 양자화 파라미터의 초기 값을 획득하고;
    0 이 아닌 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값을 획득하며; 그리고
    상기 독립적으로 코딩가능한 유닛과 연관된 상기 양자화 파라미터의 초기 값과 상기 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값 사이의 차이에 기초하여 상기 초기 확률 상태를 결정하도록
    구성되는, 비디오 디코딩 디바이스.
12. 제 11 항에 있어서,
    상기 양자화 파라미터의 상기 초기 값은 SliceQP_Y 인, 비디오 디코딩 디바이스.
13. 제 11 항에 있어서,
    상기 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값은 16 인, 비디오 디코딩 디바이스.
14. 제 11 항에 있어서,
    상기 초기 확률 상태를 결정하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서들은,
    상기 미리 정의된 초기화 값에 기초하여, 기울기 인덱스 값 및 오프셋 인덱스 값을 결정하고;
    상기 기울기 인덱스 값에 기초하여, m의 값을 결정하며;
    상기 오프셋 인덱스 값에 기초하여, 식 n = (OffsetIdx*18)+1 에 따라 n의 값을 결정하는 것으로서, OffsetIdx 는 상기 오프셋 인덱스 값인, 상기 n의 값을 결정하는 것을 행하고; 그리고
    m의 값 및 n의 값에 기초하여 상기 초기 확률 상태를 결정하도록
    구성되는, 비디오 디코딩 디바이스.
15. 제 14 항에 있어서,
    상기 초기 확률 상태를 결정하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서들은, 다음 식:
    InitProbState=clip3( 1, 127, ((m*( SliceQP_Y - QP_anchor))>>rshift)+n )
    에 따라 상기 초기 확률 상태를 결정하도록 구성되고,
    여기서, InitProbState 는 초기 확률 상태이고, SliceQP_Y 는 양자화 파라미터의 초기 값이고, QP_anchor 는 양자화 파라미터 앵커 포인트이고, rshift 는 우측 시프트 값인, 비디오 디코딩 디바이스.
16. 제 9 항에 있어서,
    상기 빈을 엔트로피 디코딩하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서들은, 컨텍스트 적응적 이진 산술 코딩 (CABAC) 을 이용하여 상기 빈을 디코딩하도록 구성되는, 비디오 디코딩 디바이스.
17. 비디오 데이터의 엔트로피 인코딩을 위한 방법으로서,
    상기 방법은,
    비디오 데이터의 독립적으로 코딩가능한 유닛에 대한 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들 중의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 초기화 값을 메모리로부터 취출하는 단계;
    상기 미리 정의된 초기화 값에 기초하여 그리고 선형 도메인에서, 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하는 단계; 및
    비디오 비트스트림에서 그리고 상기 컨텍스트의 상기 초기 확률 상태에 기초하여, 상기 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈을 엔트로피 인코딩하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터의 엔트로피 인코딩을 위한 방법.
18. 제 17 항에 있어서,
    상기 선형 도메인에서 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하는 단계는, 로그 도메인에서 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 중간 결정함이 없이, 상기 선형 도메인에서 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터의 엔트로피 인코딩을 위한 방법.
19. 제 17 항에 있어서,
    상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계는,
    상기 독립적으로 코딩가능한 유닛과 연관된 양자화 파라미터의 초기 값을 획득하는 단계;
    0 이 아닌 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값을 획득하는 단계; 및
    상기 독립적으로 코딩가능한 유닛과 연관된 상기 양자화 파라미터의 초기 값과 상기 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값 사이의 차이에 기초하여 상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터의 엔트로피 인코딩을 위한 방법.
20. 제 19 항에 있어서,
    상기 양자화 파라미터의 상기 초기 값은 SliceQP_Y 인, 비디오 데이터의 엔트로피 인코딩을 위한 방법.
21. 제 19 항에 있어서,
    상기 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값은 16 인, 비디오 데이터의 엔트로피 인코딩을 위한 방법.
22. 제 19 항에 있어서,
    상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계는,
    상기 미리 정의된 초기화 값에 기초하여, 기울기 인덱스 값 및 오프셋 인덱스 값을 결정하는 단계;
    상기 기울기 인덱스 값에 기초하여, m의 값을 결정하는 단계; 및
    상기 오프셋 인덱스 값에 기초하여, 식 n = (OffsetIdx*18)+1 에 따라 n의 값을 결정하는 단계를 포함하고,
    여기서, OffsetIdx 는 상기 오프셋 인덱스 값이고,
    여기서, 상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계는, m의 값 및 n의 값에 기초하여 상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터의 엔트로피 인코딩을 위한 방법.
23. 제 22 항에 있어서,
    상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계는, 다음 식:
    InitProbState=clip3( 1, 127, ((m*( SliceQP_Y - QP_anchor))>>rshift)+n )
    에 따라 상기 초기 확률 상태를 결정하는 단계를 포함하고,
    여기서, InitProbState 는 초기 확률 상태이고, SliceQP_Y 는 양자화 파라미터의 초기 값이고, QP_anchor 는 양자화 파라미터 앵커 포인트이고, rshift 는 우측 시프트 값인, 비디오 데이터의 엔트로피 인코딩을 위한 방법.
24. 비디오 인코딩 디바이스로서,
    비디오 데이터를 저장하는 메모리; 및
    회로로 구현되는 하나 이상의 프로세서들을 포함하며,
    상기 하나 이상의 프로세서들은:
    비디오 데이터의 독립적으로 코딩가능한 유닛에 대한 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들 중의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 초기화 값을 상기 메모리로부터 취출하고;
    상기 미리 정의된 초기화 값에 기초하여 그리고 선형 도메인에서, 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하며; 그리고
    비디오 비트스트림에서 그리고 상기 컨텍스트의 상기 초기 확률 상태에 기초하여, 상기 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈을 엔트로피 인코딩하도록
    구성되는, 비디오 인코딩 디바이스.
25. 제 24 항에 있어서,
    상기 선형 도메인에서 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서들은, 로그 도메인에서 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 중간 결정함이 없이, 상기 선형 도메인에서 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하도록 구성되는, 비디오 인코딩 디바이스.
26. 제 24 항에 있어서,
    상기 초기 확률 상태를 결정하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서들은,
    상기 독립적으로 코딩가능한 유닛과 연관된 양자화 파라미터의 초기 값을 획득하고;
    0 이 아닌 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값을 획득하며; 그리고
    상기 독립적으로 코딩가능한 유닛과 연관된 상기 양자화 파라미터의 초기 값과 상기 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값 사이의 차이에 기초하여 상기 초기 확률 상태를 결정하도록
    구성되는, 비디오 인코딩 디바이스.
27. 제 26 항에 있어서,
    상기 양자화 파라미터의 상기 초기 값은 SliceQP_Y 인, 비디오 인코딩 디바이스.
28. 제 26 항에 있어서,
    상기 양자화 파라미터 앵커 포인트의 값은 16 인, 비디오 인코딩 디바이스.
29. 제 26 항에 있어서,
    상기 초기 확률 상태를 결정하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서들은,
    상기 미리 정의된 초기화 값에 기초하여, 기울기 인덱스 값 및 오프셋 인덱스 값을 결정하고;
    상기 기울기 인덱스 값에 기초하여, m의 값을 결정하며;
    상기 오프셋 인덱스 값에 기초하여, 식 n = (OffsetIdx*18)+1 에 따라 n의 값을 결정하는 것으로서, OffsetIdx 는 상기 오프셋 인덱스 값인, 상기 n의 값을 결정하는 것을 행하고; 그리고
    m의 값 및 n의 값에 기초하여 상기 초기 확률 상태를 결정하도록
    구성되는, 비디오 인코딩 디바이스.
30. 제 29 항에 있어서,
    상기 초기 확률 상태를 결정하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서들은, 다음 식:
    InitProbState=clip3( 1, 127, ((m*( SliceQP_Y - QP_anchor))>>rshift)+n )
    에 따라 상기 초기 확률 상태를 결정하도록 구성되고,
    여기서, InitProbState 는 초기 확률 상태이고, SliceQP_Y 는 양자화 파라미터의 초기 값이고, QP_anchor 는 양자화 파라미터 앵커 포인트이고, rshift 는 우측 시프트 값인, 비디오 인코딩 디바이스.
31. 디바이스로서,
    비디오 데이터의 독립적으로 코딩가능한 유닛에 대한 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들 중의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 초기화 값을 획득하기 위한 수단;
    상기 미리 정의된 초기화 값에 기초하여 그리고 선형 도메인에서, 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하기 위한 수단; 및
    비트스트림으로부터 그리고 상기 컨텍스트의 상기 초기 확률 상태에 기초하여, 상기 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈을 엔트로피 디코딩하기 위한 수단을 포함하는, 디바이스.
32. 명령들을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 명령들은, 실행될 때, 비디오 코더의 하나 이상의 프로세서들로 하여금,
    비디오 데이터의 독립적으로 코딩가능한 유닛에 대한 신택스 엘리먼트에 대한 값을 엔트로피 코딩하기 위해 컨텍스트-적응적 엔트로피 코딩 프로세스에서 사용되는 복수의 컨텍스트들 중의 컨텍스트에 대한 미리 정의된 초기화 값을 획득하게 하고;
    상기 미리 정의된 초기화 값에 기초하여 그리고 선형 도메인에서, 상기 컨텍스트의 초기 확률 상태를 결정하게 하며; 그리고
    비트스트림에서 그리고 상기 컨텍스트의 상기 초기 확률 상태에 기초하여, 상기 신택스 엘리먼트에 대한 값의 빈을 엔트로피 인코딩하게 하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.

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