KR20210153548A - 비디오 신호 부호화/복호화 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장한 기록 매체 - Google Patents

비디오 신호 부호화/복호화 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장한 기록 매체 Download PDF

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Abstract

본 개시에 따른 영상 복호화 방법은, 현재 블록에 어파인 모션 모델이 적용되는지 여부를 결정하는 단계, 상기 어파인 모션 모델이 적용되는지 여부에 따라, 상기 현재 블록에 대한 움직임 보상을 수행하는 단계, 상기 움직임 보상의 결과로 획득된 예측 블록을 리파인할 것인지 여부를 나타내는 제1 변수 및 제2 변수의 값을 결정하는 단계, 및 상기 예측 블록의 패딩 크기를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

비디오 신호 부호화/복호화 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장한 기록 매체{METHOD AND APPARATUS FOR ENCODING/DECODING A VIDEO SIGNAL, AND A RECORDING MEDIUM STORING A BITSTREAM}
본 개시는 비디오 신호 처리 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 HD(High Definition) 영상 및 UHD(Ultra High Definition) 영상과 같은 고해상도, 고품질의 영상에 대한 수요가 다양한 응용 분야에서 증가하고 있다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 영상 데이터에 비해 상대적으로 데이터량이 증가하기 때문에 기존의 유무선 광대역 회선과 같은 매체를 이용하여 영상 데이터를 전송하거나 기존의 저장 매체를 이용해 저장하는 경우, 전송 비용과 저장 비용이 증가하게 된다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질화 됨에 따라 발생하는 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 고효율의 영상 압축 기술들이 활용될 수 있다.
영상 압축 기술로 현재 픽쳐의 이전 또는 이후 픽쳐로부터 현재 픽쳐에 포함된 화소값을 예측하는 화면 간 예측 기술, 현재 픽쳐 내의 화소 정보를 이용하여 현재 픽쳐에 포함된 화소값을 예측하는 화면 내 예측 기술, 출현 빈도가 높은 값에 짧은 부호를 할당하고 출현 빈도가 낮은 값에 긴 부호를 할당하는 엔트로피 부호화 기술 등 다양한 기술이 존재하고 이러한 영상 압축 기술을 이용해 영상 데이터를 효과적으로 압축하여 전송 또는 저장할 수 있다.
한편, 고해상도 영상에 대한 수요가 증가함과 함께, 새로운 영상 서비스로서 입체 영상 컨텐츠에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 고해상도 및 초고해상도의 입체 영상 콘텐츠를 효과적으로 제공하기 위한 비디오 압축 기술에 대하여 논의가 진행되고 있다.
본 개시는 움직임 보상을 통해 획득된 예측 블록을 리파인하는 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 개시는 예측 블록 리파인을 위해 블록 패딩을 수행하는 경우, 블록 패딩의 수행 여부를 결정함에 있어서 복잡도를 감소시키는 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법은, 현재 블록에 어파인 모션 모델이 적용되는지 여부를 결정하는 단계; 상기 어파인 모션 모델이 적용되는지 여부에 따라, 상기 현재 블록에 대한 움직임 보상을 수행하는 단계; 상기 움직임 보상의 결과로 획득된 예측 블록을 리파인할 것인지 여부를 나타내는 제1 변수 및 제2 변수의 값을 결정하는 단계; 및 상기 예측 블록의 패딩 크기를 결정하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 제1 변수는, 상기 예측 블록에 BDOF (Bi-Directional Optical Flow)를 적용할 것인지 여부를 나타내고, 상기 제2 변수 및 상기 예측 블록에 PROF(Prediction-Refinement Optical Flow)를 적용할 것인지 여부를 나타내고, 상기 패딩 크기는, 상기 제1 변수 및 상기 제2 변수의 값을 기초로 결정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 부호화 방법은, 현재 블록에 어파인 모션 모델이 적용되는지 여부를 결정하는 단계; 상기 어파인 모션 모델이 적용되는지 여부에 따라, 상기 현재 블록에 대한 움직임 보상을 수행하는 단계; 상기 움직임 보상의 결과로 획득된 예측 블록을 리파인할 것인지 여부를 나타내는 제1 변수 및 제2 변수의 값을 결정하는 단계; 및 상기 예측 블록의 패딩 크기를 결정하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 제1 변수는, 상기 예측 블록에 BDOF (Bi-Directional Optical Flow)를 적용할 것인지 여부를 나타내고, 상기 제2 변수 및 상기 예측 블록에 PROF(Prediction-Refinement Optical Flow)를 적용할 것인지 여부를 나타내고, 상기 패딩 크기는, 상기 제1 변수 및 상기 제2 변수의 값을 기초로 결정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 패딩 크기는, 픽처 헤더를 통해 시그날링되는 신택스를 참조함이 없이 결정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 패딩 크기는, 어파인 움직임 모델이 적용되는지 여부를 나타내는 신택스를 참조함이 없이 결정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 제1 변수는, 상기 현재 블록에 양방향 예측이 수행되는지 여부, 상기 현재 블록의 L0 참조 픽처 및 L1 참조 픽처의 POC, 상기 현재 블록에 CIIP 모드가 적용되었는지 여부, 상기 현재 블록의 L0 가중치 및 L1 가중치, 및 상기 현재 블록의 크기를 고려하여 결정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 제2 변수는, 상기 현재 블록에 통합 서브 블록 움직임 보상이 적용되는지 여부, 상기 현재 블록의 제어점 움직임 벡터들이 서로 동일한지 여부, 또는 참조 픽처에 크기 변환이 이루어졌는지 여부 중 적어도 하나를 고려하여 결정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 제1 변수 및 상기 제2 변수가 모두 0인 경우, 상기 패딩 크기는 0으로 설정되고, 상기 제1 변수 또는 상기 제2 변수가 1인 경우, 상기 패딩 크기는 2로 설정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 패딩 크기가 2로 설정된 경우, 상기 현재 블록의 너비 및 높이를 각각 2만큼 확장하는 패딩이 수행될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 예측 블록에 대한 리파인은, 예측 샘플과 상기 예측 샘플에 대응하는 오프셋을 기초로 수행되고, 상기 오프셋은, 상기 예측 샘플에 대한 수평 방향 기울기 또는 수직 방향 기울기를 기초로 유도되며, 상기 예측 샘플이, 서브 블록 내 경계에 접하는 경우, 상기 예측 샘플의 상기 수평 방향 기울기 또는 상기 수직 방향 기울기는, 패딩된 샘플을 기초로 획득될 수 있다.
본 개시에 대하여 위에서 간략하게 요약된 특징들은 후술하는 본 개시의 상세한 설명의 예시적인 양상일 뿐이며, 본 개시의 범위를 제한하는 것은 아니다.
본 개시에 의하면, 움직임 보상을 통해 획득된 예측 블록을 리파인하여 예측 정확도를 높일 수 있다.
본 개시에 의하면, 예측 블록 리파인을 위해 블록 패딩을 수행하는 경우, 블록 패딩의 수행 여부를 결정함에 있어서 복잡도를 감소시킬 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시의 일실시예에 따른 영상 부호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일실시예에 따른 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 개시에 따른 영상 복호화 장치에서의 인터 예측 방법을 도시한 것이다.
도 4는 4 파라미터 어파인 모델과 6 파라미터 어파인 모델을 나타낸다.
도 5는 서브 블록별로 움직임 벡터가 유도되는 예를 나타낸 것이다.
도 6은 통합 서브 블록 움직임 보상 기술이 적용되는 경우의 예를 나타낸다.
도 7은 현재 픽처의 크기에 맞춰 참조 픽처의 크기가 변경되는 예를 나타낸 것이다.
도 8은 현재 픽처 및 참조 픽처의 크기를 고려하여, 움직임 벡터를 수정하는 예를 나타낸 것이다.
도 9는 참조 화소 보간을 통해 예측 블록을 생성하는 예를 나타낸 것이다.
도 10은 8x8 크기의 블록에 크기 2만큼의 패딩이 수행되는 예를 나타낸 것이다.
본 개시는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 개시를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 개시의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다거나 "직접 접속되어"있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 개시를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 개시의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 개시의 일실시예에 따른 영상 부호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 영상 부호화 장치(100)는 픽쳐 분할부(110), 예측부(120, 125), 변환부(130), 양자화부(135), 재정렬부(160), 엔트로피 부호화부(165), 역양자화부(140), 역변환부(145), 필터부(150) 및 메모리(155)를 포함할 수 있다.
도 1에 나타난 각 구성부들은 영상 부호화 장치에서 서로 다른 특징적인 기능들을 나타내기 위해 독립적으로 도시한 것으로, 각 구성부들이 분리된 하드웨어나 하나의 소프트웨어 구성단위로 이루어짐을 의미하지 않는다. 즉, 각 구성부는 설명의 편의상 각각의 구성부로 나열하여 포함한 것으로 각 구성부 중 적어도 두 개의 구성부가 합쳐져 하나의 구성부로 이루어지거나, 하나의 구성부가 복수개의 구성부로 나뉘어져 기능을 수행할 수 있고 이러한 각 구성부의 통합된 실시예 및 분리된 실시예도 본 개시의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 개시의 권리범위에 포함된다.
또한, 일부의 구성 요소는 본 개시에서 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성 요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성 요소일 수 있다. 본 개시는 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성 요소를 제외한 본 개시의 본질을 구현하는데 필수적인 구성부만을 포함하여 구현될 수 있고, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 선택적 구성 요소를 제외한 필수 구성 요소만을 포함한 구조도 본 개시의 권리범위에 포함된다.
픽쳐 분할부(110)는 입력된 픽쳐를 적어도 하나의 처리 단위로 분할할 수 있다. 이때, 처리 단위는 예측 단위(Prediction Unit: PU)일 수도 있고, 변환 단위(Transform Unit: TU)일 수도 있으며, 부호화 단위(Coding Unit: CU)일 수도 있다. 픽쳐 분할부(110)에서는 하나의 픽쳐에 대해 복수의 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 조합으로 분할하고 소정의 기준(예를 들어, 비용 함수)으로 하나의 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위 조합을 선택하여 픽쳐를 부호화 할 수 있다.
예를 들어, 하나의 픽쳐는 복수개의 부호화 단위로 분할될 수 있다. 픽쳐에서 부호화 단위를 분할하기 위해서는 쿼드 트리(Quad Tree), 터너리 트리 (Ternary Tree), 또는 바이너리 트리(Binary Tree) 와 같은 재귀적인 트리 구조를 사용할 수 있는데 하나의 영상 또는 최대 크기 부호화 단위(largest coding unit)를 루트로 하여 다른 부호화 단위로 분할되는 부호화 유닛은 분할된 부호화 단위의 개수만큼의 자식 노드를 가지고 분할될 수 있다. 일정한 제한에 따라 더 이상 분할되지 않는 부호화 단위는 리프 노드가 된다. 일 예로, 하나의 코딩 유닛에 대해 쿼드 트리 분할이 적용되는 것으로 가정하는 경우, 하나의 부호화 단위는 최대 4개의 다른 부호화 단위로 분할될 수 있다.
이하, 본 개시의 실시예에서는 부호화 단위는 부호화를 수행하는 단위의 의미로 사용할 수도 있고, 복호화를 수행하는 단위의 의미로 사용할 수도 있다.
예측 단위는 하나의 부호화 단위 내에서 동일한 크기의 적어도 하나의 정사각형 또는 직사각형 등의 형태를 가지고 분할된 것일 수도 있고, 하나의 부호화 단위 내에서 분할된 예측 단위 중 어느 하나의 예측 단위가 다른 하나의 예측 단위와 상이한 형태 및/또는 크기를 가지도록 분할된 것일 수도 있다.
인트라 예측시, 변환 단위와 예측 단위가 동일하게 설정될 수 있다. 이때, 부호화 유닛을 복수의 변환 단위들로 분할한 뒤, 각 변환 단위마다 인트라 예측을 수행할 수도 있다. 부호화 유닛은, 수평 방향 또는 수직 방향으로 분할될 수 있다. 부호화 단위를 분할하여 생성되는 변환 단위들의 개수는 부호화 단위의 크기에 따라, 2개 또는 4개일 수 있다.
예측부(120, 125)는 인터 예측을 수행하는 인터 예측부(120)와 인트라 예측을 수행하는 인트라 예측부(125)를 포함할 수 있다. 부호화 단위에 대해 인터 예측을 사용할 것인지 또는 인트라 예측을 수행할 것인지를 결정하고, 각 예측 방법에 따른 구체적인 정보(예컨대, 인트라 예측 모드, 움직임 벡터, 참조 픽쳐 등)를 결정할 수 있다. 이때, 예측이 수행되는 처리 단위와 예측 방법 및 구체적인 내용이 정해지는 처리 단위는 다를 수 있다. 예컨대, 예측의 방법과 예측 모드 등은 부호화 단위로 결정되고, 예측의 수행은 예측 단위 또는 변환 단위로 수행될 수도 있다. 생성된 예측 블록과 원본 블록 사이의 잔차값(잔차 블록)은 변환부(130)로 입력될 수 있다. 또한, 예측을 위해 사용한 예측 모드 정보, 움직임 벡터 정보 등은 잔차값과 함께 엔트로피 부호화부(165)에서 부호화되어 복호화 장치에 전달될 수 있다. 특정한 부호화 모드를 사용할 경우, 예측부(120, 125)를 통해 예측 블록을 생성하지 않고, 원본 블록을 그대로 부호화하여 복호화부에 전송하는 것도 가능하다.
인터 예측부(120)는 현재 픽쳐의 이전 픽쳐 또는 이후 픽쳐 중 적어도 하나의 픽쳐의 정보를 기초로 예측 단위를 예측할 수도 있고, 경우에 따라서는 현재 픽쳐 내의 부호화가 완료된 일부 영역의 정보를 기초로 예측 단위를 예측할 수도 있다. 인터 예측부(120)는 참조 픽쳐 보간부, 움직임 예측부, 움직임 보상부를 포함할 수 있다.
참조 픽쳐 보간부에서는 메모리(155)로부터 참조 픽쳐 정보를 제공받고 참조 픽쳐에서 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성할 수 있다. 휘도 화소의 경우, 1/4 화소 단위로 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성하기 위해 필터 계수를 달리하는 DCT 기반의 8탭 보간 필터(DCT-based Interpolation Filter)가 사용될 수 있다. 색차 신호의 경우 1/8 화소 단위로 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성하기 위해 필터 계수를 달리하는 DCT 기반의 4탭 보간 필터(DCT-based Interpolation Filter)가 사용될 수 있다.
움직임 예측부는 참조 픽쳐 보간부에 의해 보간된 참조 픽쳐를 기초로 움직임 예측을 수행할 수 있다. 움직임 벡터를 산출하기 위한 방법으로 FBMA(Full search-based Block Matching Algorithm), TSS(Three Step Search), NTS(New Three-Step Search Algorithm) 등 다양한 방법이 사용될 수 있다. 움직임 벡터는 보간된 화소를 기초로 1/2 또는 1/4 화소 단위의 움직임 벡터값을 가질 수 있다. 움직임 예측부에서는 움직임 예측 방법을 다르게 하여 현재 예측 단위를 예측할 수 있다. 움직임 예측 방법으로 스킵(Skip) 방법, 머지(Merge) 방법, AMVP(Advanced Motion Vector Prediction) 방법, 인트라 블록 카피(Intra Block Copy) 방법 등 다양한 방법이 사용될 수 있다.
인트라 예측부(125)는 현재 픽쳐 내의 화소 정보인 참조 픽셀 정보를 기초로 예측 블록을 생성할 수 있다. 복수의 참조 픽셀 라인들 중 선택된 하나로부터 참조 픽셀 정보를 유도할 수 있다. 복수의 참조 픽셀 라인들 중 N번째 참조 픽셀 라인은, 현재 블록 내 좌상단 픽셀과의 x축 차분이 N인 좌측 픽셀들 및 상기 좌상단 픽셀과의 y축 차분이 N인 상단 픽셀들을 포함할 수 있다. 현재 블록이 선택할 수 있는 참조 픽셀 라인들의 개수는, 1개, 2개, 3개 또는 4개일 수 있다.
현재 예측 단위의 주변 블록이 인터 예측을 수행한 블록이어서, 참조 픽셀이 인터 예측을 수행한 픽셀일 경우, 인터 예측을 수행한 블록에 포함되는 참조 픽셀을 주변의 인트라 예측을 수행한 블록의 참조 픽셀 정보로 대체하여 사용할 수 있다. 즉, 참조 픽셀이 가용하지 않는 경우, 가용하지 않은 참조 픽셀 정보를 가용한 참조 픽셀들 중 적어도 하나의 정보로 대체하여 사용할 수 있다.
인트라 예측에서 예측 모드는 참조 픽셀 정보를 예측 방향에 따라 사용하는 방향성 예측 모드와 예측을 수행시 방향성 정보를 사용하지 않는 비방향성 모드를 가질 수 있다. 휘도 정보를 예측하기 위한 모드와 색차 정보를 예측하기 위한 모드가 상이할 수 있고, 색차 정보를 예측하기 위해 휘도 정보를 예측하기 위해 사용된 인트라 예측 모드 정보 또는 예측된 휘도 신호 정보를 활용할 수 있다.
인트라 예측을 수행할 때 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 동일할 경우, 예측 단위의 좌측에 존재하는 픽셀, 좌측 상단에 존재하는 픽셀, 상단에 존재하는 픽셀을 기초로 예측 단위에 대한 인트라 예측을 수행할 수 있다.
인트라 예측 방법은 예측 모드에 따라 참조 화소에 스무딩(Smoothing) 필터를 적용한 후 예측 블록을 생성할 수 있다. 선택된 참조 픽셀 라인에 따라, 스무딩 필터의 적용 여부가 결정될 수 있다.
인트라 예측 방법을 수행하기 위해 현재 예측 단위의 인트라 예측 모드는 현재 예측 단위의 주변에 존재하는 예측 단위의 인트라 예측 모드로부터 예측할 수 있다. 주변 예측 단위로부터 예측된 모드 정보를 이용하여 현재 예측 단위의 예측 모드를 예측하는 경우, 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 인트라 예측 모드가 동일하면 소정의 플래그 정보를 이용하여 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 예측 모드가 동일하다는 정보를 전송할 수 있고, 만약 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 예측 모드가 상이하면 엔트로피 부호화를 수행하여 현재 블록의 예측 모드 정보를 부호화할 수 있다.
또한, 예측부(120, 125)에서 생성된 예측 단위를 기초로 예측을 수행한 예측 단위와 예측 단위의 원본 블록과 차이값인 잔차값(Residual) 정보를 포함하는 잔차 블록이 생성될 수 있다. 생성된 잔차 블록은 변환부(130)로 입력될 수 있다.
변환부(130)에서는 원본 블록과 예측부(120, 125)를 통해 생성된 예측 단위의 잔차값(residual)정보를 포함한 잔차 블록을 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), KLT와 같은 변환 방법을 사용하여 변환시킬 수 있다. 잔차 블록을 변환하기 위해 DCT를 적용할지, DST를 적용할지 또는 KLT를 적용할지는, 변환 단위의 크기, 변환 단위의 형태, 예측 단위의 예측 모드 또는 예측 단위의 인트라 예측 모드 정보 중 적어도 하나를 기초로 결정할 수 있다.
양자화부(135)는 변환부(130)에서 주파수 영역으로 변환된 값들을 양자화할 수 있다. 블록에 따라 또는 영상의 중요도에 따라 양자화 계수는 변할 수 있다. 양자화부(135)에서 산출된 값은 역양자화부(140)와 재정렬부(160)에 제공될 수 있다.
재정렬부(160)는 양자화된 잔차값에 대해 계수값의 재정렬을 수행할 수 있다.
재정렬부(160)는 계수 스캐닝(Coefficient Scanning) 방법을 통해 2차원의 블록 형태 계수를 1차원의 벡터 형태로 변경할 수 있다. 예를 들어, 재정렬부(160)에서는 지그-재그 스캔(Zig-Zag Scan)방법을 이용하여 DC 계수부터 고주파수 영역의 계수까지 스캔하여 1차원 벡터 형태로 변경시킬 수 있다. 변환 단위의 크기 및 인트라 예측 모드에 따라 지그-재그 스캔 대신 2차원의 블록 형태 계수를 열 방향으로 스캔하는 수직 스캔, 2차원의 블록 형태 계수를 행 방향으로 스캔하는 수평 스캔, 또는 2차원의 블록 형태 계수를 대각 방향으로 스캔하는 대각 스캔이 사용될 수도 있다. 즉, 변환 단위의 크기 및 인트라 예측 모드에 따라 지그-재그 스캔, 수직 방향 스캔, 수평 방향 스캔 또는 대각 스캔 중 어떠한 스캔 방법이 사용될지 여부를 결정할 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)는 재정렬부(160)에 의해 산출된 값들을 기초로 엔트로피 부호화를 수행할 수 있다. 엔트로피 부호화는 예를 들어, 지수 골롬(Exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 다양한 부호화 방법을 사용할 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)는 재정렬부(160) 및 예측부(120, 125)로부터 부호화 단위의 잔차값 계수 정보 및 블록 타입 정보, 예측 모드 정보, 분할 단위 정보, 예측 단위 정보 및 전송 단위 정보, 움직임 벡터 정보, 참조 프레임 정보, 블록의 보간 정보, 필터링 정보 등 다양한 정보를 부호화할 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)에서는 재정렬부(160)에서 입력된 부호화 단위의 계수값을 엔트로피 부호화할 수 있다.
역양자화부(140) 및 역변환부(145)에서는 양자화부(135)에서 양자화된 값들을 역양자화하고 변환부(130)에서 변환된 값들을 역변환한다. 역양자화부(140) 및 역변환부(145)에서 생성된 잔차값(Residual)은 예측부(120, 125)에 포함된 움직임 추정부, 움직임 보상부 및 인트라 예측부를 통해서 예측된 예측 단위와 합쳐져 복원 블록(Reconstructed Block)을 생성할 수 있다.
필터부(150)는 디블록킹 필터, 오프셋 보정부, ALF(Adaptive Loop Filter)중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
디블록킹 필터는 복원된 픽쳐에서 블록간의 경계로 인해 생긴 블록 왜곡을 제거할 수 있다. 디블록킹을 수행할지 여부를 판단하기 위해 블록에 포함된 몇 개의 열 또는 행에 포함된 픽셀을 기초로 현재 블록에 디블록킹 필터 적용할지 여부를 판단할 수 있다. 블록에 디블록킹 필터를 적용하는 경우 필요한 디블록킹 필터링 강도에 따라 강한 필터(Strong Filter) 또는 약한 필터(Weak Filter)를 적용할 수 있다. 또한 디블록킹 필터를 적용함에 있어 수직 필터링 및 수평 필터링 수행시 수평 방향 필터링 및 수직 방향 필터링이 병행 처리되도록 할 수 있다.
오프셋 보정부는 디블록킹을 수행한 영상에 대해 픽셀 단위로 원본 영상과의 오프셋을 보정할 수 있다. 특정 픽쳐에 대한 오프셋 보정을 수행하기 위해 영상에 포함된 픽셀을 일정한 수의 영역으로 구분한 후 오프셋을 수행할 영역을 결정하고 해당 영역에 오프셋을 적용하는 방법 또는 각 픽셀의 에지 정보를 고려하여 오프셋을 적용하는 방법을 사용할 수 있다.
ALF(Adaptive Loop Filtering)는 필터링한 복원 영상과 원래의 영상을 비교한 값을 기초로 수행될 수 있다. 영상에 포함된 픽셀을 소정의 그룹으로 나눈 후 해당 그룹에 적용될 하나의 필터를 결정하여 그룹마다 차별적으로 필터링을 수행할 수 있다. ALF를 적용할지 여부에 관련된 정보는 휘도 신호는 부호화 단위(Coding Unit, CU) 별로 전송될 수 있고, 각각의 블록에 따라 적용될 ALF 필터의 모양 및 필터 계수는 달라질 수 있다. 또한, 적용 대상 블록의 특성에 상관없이 동일한 형태(고정된 형태)의 ALF 필터가 적용될 수도 있다.
메모리(155)는 필터부(150)를 통해 산출된 복원 블록 또는 픽쳐를 저장할 수 있고, 저장된 복원 블록 또는 픽쳐는 인터 예측을 수행 시 예측부(120, 125)에 제공될 수 있다.
도 2는 본 개시의 일실시예에 따른 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 영상 복호화 장치(200)는 엔트로피 복호화부(210), 재정렬부(215), 역양자화부(220), 역변환부(225), 예측부(230, 235), 필터부(240), 메모리(245)가 포함될 수 있다.
영상 부호화 장치에서 영상 비트스트림이 입력된 경우, 입력된 비트스트림은 영상 부호화 장치와 반대의 절차로 복호화될 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)는 영상 부호화 장치의 엔트로피 부호화부에서 엔트로피 부호화를 수행한 것과 반대의 절차로 엔트로피 복호화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 영상 부호화 장치에서 수행된 방법에 대응하여 지수 골롬(Exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 다양한 방법이 적용될 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)에서는 부호화 장치에서 수행된 인트라 예측 및 인터 예측에 관련된 정보를 복호화할 수 있다.
재정렬부(215)는 엔트로피 복호화부(210)에서 엔트로피 복호화된 비트스트림을 부호화부에서 재정렬한 방법을 기초로 재정렬을 수행할 수 있다. 1차원 벡터 형태로 표현된 계수들을 다시 2차원의 블록 형태의 계수로 복원하여 재정렬할 수 있다. 재정렬부(215)에서는 부호화부에서 수행된 계수 스캐닝에 관련된 정보를 제공받고 해당 부호화부에서 수행된 스캐닝 순서에 기초하여 역으로 스캐닝하는 방법을 통해 재정렬을 수행할 수 있다.
역양자화부(220)는 부호화 장치에서 제공된 양자화 파라미터와 재정렬된 블록의 계수값을 기초로 역양자화를 수행할 수 있다.
역변환부(225)는 영상 부호화 장치에서 수행한 양자화 결과에 대해 변환부에서 수행한 변환 즉, DCT, DST, 및 KLT에 대해 역변환 즉, 역 DCT, 역 DST 및 역 KLT를 수행할 수 있다. 역변환은 영상 부호화 장치에서 결정된 전송 단위를 기초로 수행될 수 있다. 영상 복호화 장치의 역변환부(225)에서는 예측 방법, 현재 블록의 크기, 형태, 예측 모드 및 인트라 예측 방향 등 복수의 정보에 따라 변환 기법(예를 들어, DCT, DST, KLT)이 선택적으로 수행될 수 있다.
예측부(230, 235)는 엔트로피 복호화부(210)에서 제공된 예측 블록 생성 관련 정보와 메모리(245)에서 제공된 이전에 복호화된 블록 또는 픽쳐 정보를 기초로 예측 블록을 생성할 수 있다.
전술한 바와 같이 영상 부호화 장치에서의 동작과 동일하게 인트라 예측을 수행시 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 동일할 경우, 예측 단위의 좌측에 존재하는 픽셀, 좌측 상단에 존재하는 픽셀, 상단에 존재하는 픽셀을 기초로 예측 단위에 대한 인트라 예측을 수행하지만, 인트라 예측을 수행시 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 상이할 경우, 변환 단위를 기초로 한 참조 픽셀을 이용하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 또한, 최소 부호화 단위에 대해서만 NxN 분할을 사용하는 인트라 예측을 사용할 수도 있다.
예측부(230, 235)는 예측 단위 판별부, 인터 예측부 및 인트라 예측부를 포함할 수 있다. 예측 단위 판별부는 엔트로피 복호화부(210)에서 입력되는 예측 단위 정보, 인트라 예측 방법의 예측 모드 정보, 인터 예측 방법의 움직임 예측 관련 정보 등 다양한 정보를 입력 받고 현재 부호화 단위에서 예측 단위를 구분하고, 예측 단위가 인터 예측을 수행하는지 아니면 인트라 예측을 수행하는지 여부를 판별할 수 있다. 인터 예측부(230)는 영상 부호화 장치에서 제공된 현재 예측 단위의 인터 예측에 필요한 정보를 이용해 현재 예측 단위가 포함된 현재 픽쳐의 이전 픽쳐 또는 이후 픽쳐 중 적어도 하나의 픽쳐에 포함된 정보를 기초로 현재 예측 단위에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다. 또는, 현재 예측 단위가 포함된 현재 픽쳐 내에서 기-복원된 일부 영역의 정보를 기초로 인터 예측을 수행할 수도 있다.
인터 예측을 수행하기 위해 부호화 단위를 기준으로 해당 부호화 단위에 포함된 예측 단위의 움직임 예측 방법이 스킵 모드(Skip Mode), 머지 모드(Merge 모드), AMVP 모드(AMVP Mode), 인트라 블록 카피 모드 중 어떠한 방법인지 여부를 판단할 수 있다.
인트라 예측부(235)는 현재 픽쳐 내의 화소 정보를 기초로 예측 블록을 생성할 수 있다. 예측 단위가 인트라 예측을 수행한 예측 단위인 경우, 영상 부호화 장치에서 제공된 예측 단위의 인트라 예측 모드 정보를 기초로 인트라 예측을 수행할 수 있다. 인트라 예측부(235)에는 AIS(Adaptive Intra Smoothing) 필터, 참조 화소 보간부, DC 필터를 포함할 수 있다. AIS 필터는 현재 블록의 참조 화소에 필터링을 수행하는 부분으로써 현재 예측 단위의 예측 모드에 따라 필터의 적용 여부를 결정하여 적용할 수 있다. 영상 부호화 장치에서 제공된 예측 단위의 예측 모드 및 AIS 필터 정보를 이용하여 현재 블록의 참조 화소에 AIS 필터링을 수행할 수 있다. 현재 블록의 예측 모드가 AIS 필터링을 수행하지 않는 모드일 경우, AIS 필터는 적용되지 않을 수 있다.
참조 화소 보간부는 예측 단위의 예측 모드가 참조 화소를 보간한 화소값을 기초로 인트라 예측을 수행하는 예측 단위일 경우, 참조 화소를 보간하여 정수값 이하의 화소 단위의 참조 화소를 생성할 수 있다. 현재 예측 단위의 예측 모드가 참조 화소를 보간하지 않고 예측 블록을 생성하는 예측 모드일 경우 참조 화소는 보간되지 않을 수 있다. DC 필터는 현재 블록의 예측 모드가 DC 모드일 경우 필터링을 통해서 예측 블록을 생성할 수 있다.
복원된 블록 또는 픽쳐는 필터부(240)로 제공될 수 있다. 필터부(240)는 디블록킹 필터, 오프셋 보정부, ALF를 포함할 수 있다.
영상 부호화 장치로부터 해당 블록 또는 픽쳐에 디블록킹 필터를 적용하였는지 여부에 대한 정보 및 디블록킹 필터를 적용하였을 경우, 강한 필터를 적용하였는지 또는 약한 필터를 적용하였는지에 대한 정보를 제공받을 수 있다. 영상 복호화 장치의 디블록킹 필터에서는 영상 부호화 장치에서 제공된 디블록킹 필터 관련 정보를 제공받고 영상 복호화 장치에서 해당 블록에 대한 디블록킹 필터링을 수행할 수 있다.
오프셋 보정부는 부호화시 영상에 적용된 오프셋 보정의 종류 및 오프셋 값 정보 등을 기초로 복원된 영상에 오프셋 보정을 수행할 수 있다.
ALF는 부호화 장치로부터 제공된 ALF 적용 여부 정보, ALF 계수 정보 등을 기초로 부호화 단위에 적용될 수 있다. 이러한 ALF 정보는 특정한 파라메터 셋에 포함되어 제공될 수 있다.
메모리(245)는 복원된 픽쳐 또는 블록을 저장하여 참조 픽쳐 또는 참조 블록으로 사용할 수 있도록 할 수 있고 또한 복원된 픽쳐를 출력부로 제공할 수 있다.
전술한 바와 같이 이하, 본 개시의 실시예에서는 설명의 편의상 코딩 유닛(Coding Unit)을 부호화 단위라는 용어로 사용하지만, 부호화뿐만 아니라 복호화를 수행하는 단위가 될 수도 있다.
또한, 현재 블록은, 부호화/복호화 대상 블록을 나타내는 것으로, 부호화/복호화 단계에 따라, 코딩 트리 블록(또는 코딩 트리 유닛), 부호화 블록(또는 부호화 유닛), 변환 블록(또는 변환 유닛), 예측 블록(또는 예측 유닛) 또는 인루프 필터의 적용 대상인 블록 등을 나타내는 것일 수 있다. 본 명세서에서, '유닛'은 특정 부호화/복호화 프로세스를 수행하기 위한 기본 단위를 나타내고, '블록'은 소정 크기의 화소 어레이를 나타낼 수 있다. 별도의 구분이 없는 한, '블록'과 '유닛'은 동등한 의미로 사용될 수 있다. 예컨대, 후술되는 실시예에서, 부호화 블록(코딩 블록) 및 부호화 유닛(코딩 유닛)은 상호 동등한 의미인 것으로 이해될 수 있다.
도 3은 본 개시에 따른 영상 복호화 장치에서의 인터 예측 방법을 도시한 것이다.
도 3을 참조하면, 현재 블록의 인터 예측 모드를 결정할 수 있다(S300).
영상 복호화 장치에 기-정의된 복수의 인터 예측 모드 중 적어도 하나가 현재 블록의 인터 예측 모드로 결정될 수 있다. 여기서, 복수의 인터 예측 모드는, 스킵 모드, 머지(merge) 모드, AMVP(advanced motion vector prediction) 모드 등을 포함할 수 있다. 또한, CIIP (combined inter and intra prediction) 모드, DMVR (Decoder side motion vector refinement) 모드 등이 추가적인 모드로 사용될 수 있다.
현재 블록의 인터 예측 모드를 가리키는 예측 모드 정보가 영상 부호화 장치로부터 영상 복호화 장치로 시그날링될 수 있다. 상기 예측 모드 정보는 비트스트림에 포함되어 영상 복호화 장치에서 수신될 수 있다. 상기 예측 모드 정보는 복수의 플래그 정보로 표현될 수 있으며, 복수의 플래그 정보의 계층적 시그날링을 통하여 현재 블록의 인터 예측 모드가 결정될 수도 있다. 또는, 상기 예측 모드 정보는 다수의 후보 모드들 중 하나를 지시하는 인덱스 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 스킵 플래그를 시그날링하여 스킵 모드 적용 여부를 지시하고, 스킵 모드가 적용되지 않는 경우에 머지 플래그를 시그날링하여 머지 모드 적용 여부를 지시할 수 있다. 머지 모드가 적용되지 않는 경우에 AMVP 모드가 적용될 수 있다.
한편, 현재 블록에 머지 모드가 적용되지 않는 경우, 현재 블록에 list0 (L0) 예측, list1(L1) 예측, 또는 양방향 예측(bi-prediction)이 현재 블록에 사용되는지를 나타내는 정보(inter_pred_idc)가 시그날링될 수 있다. 상기 정보는 움직임 예측 방향 정보, 인터 예측 방향 정보 또는 인터 예측 지시 정보라 불릴 수 있다. 본 명세서에서는 설명의 편의를 위하여 inter_pred_idc 신택스 요소가 가리키는 인터 예측 타입(L0 예측, L1 예측, 또는 BI 예측)은 움직임 예측 방향이라고 표시될 수 있다. L0 예측은 pred_L0, L1 예측은 pred_L1, 양방향 예측은 pred_BI로 각각 표현될 수 있다.
하나의 픽쳐는 하나 이상의 슬라이스를 포함할 수 있다. 슬라이스는 intra (I) slice, predictive (P) slice 또는 bi-predictive (B) slice 중 어느 하나의 타입을 가질 수 있다. 상기 슬라이스 타입은 슬라이스 타입 정보를 기반으로 지시될 수 있다. I slice 내의 블록에 대해서 인터 예측은 사용되지 않으며 인트라 예측만 사용될 수 있다. 물론, 이 경우에도 예측없이 원본 샘플 값을 코딩하여 시그날링할 수도 있다. P slice 내의 블록에 대하여는 인트라 예측 및/또는 인터 예측이 사용될 수 있으며, 인터 예측이 사용되는 경우에는 단방향 예측(uni-prediction)만 사용될 수 있다. 한편, B slice 내의 블록에 대하여는 인트라 예측 및/또는 인터 예측이 사용될 수 있으며, 인터 예측이 사용되는 경우에는 단방향 예측 뿐만 아니라 양방향 예측(bi-prediction)까지 사용될 수 있다.
L0 및 L1은 현재 픽쳐보다 이전에 인코딩/디코딩된 참조 픽쳐들을 포함할 수 있다. 예를 들어, L0는 POC 순서상 현재 픽쳐보다 이전 및/또는 이후 참조 픽쳐들을 포함할 수 있고, L1은 POC 순서상 현재 픽쳐보다 이후 및/또는 이전 참조 픽쳐들을 포함할 수 있다. 이 경우 L0에는 POC 순서상 현재 픽쳐보다 이전 참조 픽쳐들에 상대적으로 더 낮은 참조 픽쳐 인덱스가 할당될 수 있고, L1에는 POC 순서상 현재 픽쳐보다 이후 참조 픽쳐들에 상대적으로 더 낮은 참조 픽쳐 인덱스가 할당될 수 있다. B slice의 경우 양방향 예측이 적용될 수 있으며, 이 경우에도 단방향의 양방향 예측이 적용될 수 있고, 또는 양방향의 양방향 예측이 적용될 수 있다.
현재 블록의 인터 예측 모드에 관한 정보는 CU (CU 신택스) 등의 레벨에서 코딩되어 시그날링되거나, 소정의 조건에 따라 묵시적으로 결정될 수 있다. 일부 모드에 대하여는 명시적으로 시그날링되고, 나머지 모드는 묵시적으로 도출될 수 있다.
예를 들어, CU 신택스는 다음과 같이 (인터) 예측 모드에 관한 정보 등을 정의할 수 있다.
cu_skip_flag는 현재 블록(CU)에 스킵 모드가 적용되는지 여부를 나타낼 수 있다.
pred_mode_ibc_flag는 현재 블록이 IBC 예측 모드로 코딩된 블록인지 여부를 나타낼 수 있다. 예를 들어, pred_mode_ibc_flag의 값이 1인 경우, 이는 현재 블록이 IBC 예측 모드로 코딩됨을 특정하고, pred_mode_ibc_flag의 값이 0인 경우, 이는 현재 블록이 IBC 예측 모드로 코딩되지 않음을 특정할 수 있다. 여기서, IBC 예측 모드라 함은, 현재 블록과 동일한 픽쳐에 속하고, 현재 블록 이전에 기-복원된 영역을 참조하여 예측하는 모드를 의미하며, 상기 기-복원된 영역은 소정의 움직임 벡터에 의해 특정될 수 있다.
general_merge_flag는 일반 머지 모드의 가용함을 나타낼 수 있다. general_merge_flag의 값이 1인 경우, regular merge mode, mmvd mode 및 merge subblock mode(subblock merge mode)가 이용될 수 있다. 예를 들어, general_merge_flag의 값이 1인 경우, merge data syntax가 비트스트림으로부터 파싱될 수 있으며, merge data syntax는 다음과 같은 정보를 포함하도록 구성/코딩될 수 있다.
merge_subblock_flag는 현재 블록에 서브 블록 기반의 머지 모드가 적용되는지 여부를 나타낼 수 있다. 서브 블록 머지 모드가 적용되는 경우, STMVP(Spatial Temporal Motion Vector Predictor) 또는 어파인 모션 모델 중 적어도 하나에 기초하여, 움직임 보상이 수행될 수 있다. merge_subblock_idx는 서브 블록 기반의 머지 후보 리스트(이하, 서브 블록 머지 후보 리스트라 함)의 머지 후보 인덱스를 특정할 수 있다. merge_subblock_idx의 값에 따라, STMVP 또는 어파인 모션 모델 중 하나가 선택될 수 있다.
regular_merge_flag는 머지 모드(즉, 정규 머지 모드)가 현재 블록에 적용되는지 여부를 나타낼 수 있다. 예를 들어, regular_merge_flag의 값이 1인 경우, 정규 머지 모드 또는 MMVD (merge mode with motion vector difference)가 현재 블록의 움직임 정보를 유도하기 위해 이용될 수 있다.
mmvd_merge_flag는 MMVD가 현재 블록에 적용되는지 여부를 나타낼 수 있다. 여기서, MMVD는 머지 모드에 따라 기-유도된 움직임 벡터에 소정의 MVD를 가산하여 움직임 벡터를 보정하는 모드를 의미할 수 있다. 예를 들어, mmvd_merge_flag의 값이 1인 경우, MMVD가 현재 블록의 움직임 정보를 유도하기 위해 이용될 수 있다. mmvd_cand_flag는 머지 모드에 따른 움직임 벡터로서 머지 후보 리스트의 첫번째 후보가 이용되는지 아니면 두번째 후보가 이용되는지를 나타낼 수 있다.
ciip_flag는 CIIP 모드가 현재 블록에 적용되는지 여부를 나타낼 수 있다. CIIP 모드는, 현재 블록에 대한 인터 예측 및 인트라 예측을 통해 인터 예측 블록 및 인트라 예측 블록을 각각 생성하고, 상기 인터 예측 블록과 상기 인트라 예측 블록의 가중합을 통해 현재 블록의 최종 예측 블록을 생성하는 방법을 의미한다. 여기서, 인터 예측 블록은 전술한 인터 예측 모드 중 어느 하나에 기초하여 수행될 수 있다. 또는, 상기 인터 예측 블록은 전술한 인터 예측 모드 중 머지 모드(특히, regualar merge mode)만을 이용하여 생성될 수 있다. 상기 인트라 예측 블록은 기-정의된 인트라 예측 모드 중 비방향성 모드(예를 들어, Planar mode)만을 이용하여 생성될 수 있다.
도 3을 참조하면, 상기 결정된 인터 예측 모드에 따른 현재 블록의 움직임 정보를 유도할 수 있다(S310).
움직임 정보는, 움직임 벡터(mv), 참조 픽쳐 인덱스(refIdx), 또는 예측 방향 플래그(predFlagL0, predFlagL1) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 움직임 벡터는 참조 블록의 위치를 특정하고, 참조 픽쳐 인덱스는 참조 픽쳐 리스트에 속한 하나 또는 그 이상의 참조 픽쳐 중 현재 블록의 참조 픽쳐를 특정할 수 있다. 또한, predFlagL0는 L0 예측을 수행하는지 여부를 지시하고, predFlagL1는 L1 예측을 수행하는지 여부를 지시할 수 있다.
머지 모드(merge mode)가 적용되는 경우, 현재 블록의 움직임 정보가 직접적으로 전송되지 않고, 주변 블록의 움직임 정보를 이용하여 상기 현재 블록의 움직임 정보가 유도될 수 있다. 머지 모드를 이용하였음을 알려주는 플래그 및 머지 후보 리스트 내에서 현재 블록의 머지 후보를 특정하는 머지 인덱스를 전송함으로써, 현재 블록의 움직임 정보를 지시할 수 있다. 상기 머지 모드는 regular merge mode라고 불릴 수 있다. 예를 들어, 상기 머지 모드는 regular_merge_flag의 값이 1인 경우에 적용될 수 있다.
이하, 머지 모드에 따른 움직임 정보 유도 방법에 대해서 자세히 살펴보도록 한다.
머지 후보 리스트는 5개의 머지 후보 블록을 이용하여 구성될 수 있다. 예를 들어, 4개의 공간적 머지 후보(spatial merge candidate)와 1개의 시간적 머지 후보(temporal merge candidate)를 이용할 수 있다.
영상 복호화 장치는 현재 블록의 공간적 주변 블록들을 탐색하여 도출된 공간적 머지 후보들을 머지 후보 리스트에 삽입한다. 예를 들어, 상기 공간적 주변 블록들은 상기 현재 블록의 좌하단 주변 블록(A0), 좌측 주변 블록(A1), 우상단 주변 블록(B0), 상단 주변 블록(B1), 또는 좌상단 주변 블록(B2) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다만, 이는 일예에 불과하며, 전술한 공간적 주변 블록들 이외에도 우측 주변 블록, 하단 주변 블록, 우하단 주변 블록 등이 더 이용되거나, 전술한 공간적 주변 블록들 대신에 이용될 수 있다.
영상 복호화 장치는 상기 공간적 주변 블록들을 우선 순위를 기반으로 탐색하여 가용한 블록들을 검출하고, 검출된 블록들의 움직임 정보를 공간적 머지 후보로 도출할 수 있다. 예를 들어, 영상 복호화 장치는 5개의 블록들을 A1, B1, B0, A0, B2의 순서대로 탐색하여, 가용한 후보들을 순차적으로 인덱싱하여 머지 후보 리스트를 구성할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 아니하며, 5개의 블록들은 B1, A1, B0, A0, B2의 순서로 탐색될 수도 있다. B2 블록은, 나머지 블록들(A1, B1, B0, A0) 중 적어도 하나가 비가용한 경우에 한하여 탐색될 수 있다. 여기서, 비가용한 경우라 함은, 해당 블록이 현재 블록과 다른 슬라이스 또는 타일에 속하는 경우, 해당 블록이 인트라 모드로 부호화된 경우 등을 의미할 수 있다.
또한, 공간적 머지 후보의 삽입을 위해, 공간적 주변 블록들 간의 중복성 체크가 수행될 수 있다. 이는, 공간적 머지 후보로 이미 결정된 공간적 주변 블록과 동일한 움직임 정보를 가진 공간적 주변 블록을 머지 후보 리스트에서 제외시키기 위함이다. 다만, 중복성 체크는, 연산 복잡도를 줄이기 위해 기-정의된 블록 쌍(pair) 간에 대해서만 수행될 수 있다. 여기서, 블록 쌍은 (A1, B1), (B0, B1), (A0, A1), (B1, B2), (A1, B2)과 같이 정의될 수도 있다. 즉, A1 및 B0 위치의 공간적 주변 블록은, B1 위치의 공간적 주변 블록이 가용한 경우, B1 위치의 공간적 주변 블록과 동일한 움직임 정보를 가지는지를 체크할 수 있다. A0 위치의 공간적 주변 블록은, A1 위치의 공간적 주변 블록이 가용한 경우, A1 위치의 공간적 주변 블록과 동일한 움직임 정보를 가지는지를 체크할 수 있다. 중복성 체크 결과, 동일한 움직임 정보를 가지는 경우, 해당 공간적 주변 블록은 머지 후보 리스트에 삽입되지 않을 수 있다. 다만, 상기 블록 쌍은 일예에 불과하며, (A0, A1), (A0, B0), (B0, B1), (B0, B2), (A0, B2)와 같이 정의될 수도 있다.
영상 복호화 장치는 상기 현재 블록의 시간적 주변 블록을 탐색하여 도출된 시간적 머지 후보를 상기 머지 후보 리스트에 삽입할 수 있다. 상기 시간적 주변 블록은 상기 현재 블록이 속한 현재 픽쳐와 다른 픽쳐인 참조 픽쳐에 속할 수 있다. 상기 시간적 주변 블록이 위치하는 참조 픽쳐는 collocated 픽쳐 또는 col 픽쳐라고 불릴 수 있다. 상기 시간적 주변 블록은 상기 col 픽쳐 내에서 상기 현재 블록에 대한 동일 위치 블록(co-located block)의 우하측 주변 블록(C0) 또는 상기 동일 위치 블록의 센터 위치를 포함하는 센터 블록(C1)일 수 있다. 상기 시간적 주변 블록의 탐색은 C0, C1의 순서로 수행될 수 있다.
영상 복호화 장치는, 전술한 과정을 통해 머지 후보 리스트에 삽입된 현재 머지 후보(들)의 개수가 최대 머지 후보들의 개수보다 작은지 여부를 확인할 수 있다. 상기 최대 머지 후보들의 개수는 미리 정의되거나 영상 부호화 장치에서 영상 복호화 장치로 시그날링될 수 있다. 예를 들어, 영상 부호화 장치는 상기 최대 머지 후보들의 개수에 관한 정보를 생성하고, 이를 부호화하여 비트스트림 형태로 상기 영상 복호화 장치로 전달할 수 있다. 상기 현재 머지 후보들의 개수가 최대 머지 후보들의 개수와 동일한 경우, 추가적인 머지 후보의 삽입 과정은 진행하지 않을 수 있다.
상기 확인 결과, 상기 현재 머지 후보들의 개수가 상기 최대 머지 후보들의 개수보다 작은 경우, 영상 복호화 장치는 추가적인 머지 후보를 상기 머지 후보 리스트에 삽입한다. 상기 추가적인 머지 후보는, 후술하는 History-based merge candidate(s), Pair-wise average merge candidate(s), 또는 제로 벡터 머지 후보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
History-based merge candidate(히스토리-기반 머지 후보)는 머지 후보 리스트에 추가될 수 있으며, 공간적 머지 후보와 시간적 머지 후보 이후에 추가될 수 있다. 즉, 현재 블록 이전에 부호화된 블록의 움직임 정보를 소정의 크기를 가진 버퍼에 저장하고, 이를 현재 블록의 머지 후보로 이용할 수 있다. 이하, 상기 버퍼에 저장된 기-부호화된 블록 또는 기-부호화된 블록의 움직임 정보를 HVMP 후보라 부르기로 한다.
상기 버퍼는 복수의 HMVP 후보들을 포함하나, CTU 행 단위로 HMVP 후보의 개수는 0으로 재설정(초기화)될 수 있다. 상기 기-부호화된 블록이 인터 모드로 부호화되고 서브 블록 기반의 머지 모드가 아닌 경우, 상기 기-부호화된 블록은 HMVP 후보로 버퍼에 추가될 수 있다. 이때, 기-부호화된 블록은 버퍼의 마지막 엔트리에 추가될 수도 있고, 첫번째 엔트리에 추가될 수도 있다. 상기 버퍼의 크기는 5이며, 이는 최대 5개의 HMVP 후보들이 버퍼에 추가될 수 있음을 의미할 수 있다. 새로운 HMVP 후보가 추가되는 경우, 기존에 저장된 HMVP 후보를 버퍼에서 제거될 수 있다(즉, first-in-first-out 방식). 다만, 새로 추가되는 HMVP 후보와 동일한 움직임 정보를 가진 HMVP 후보가 버퍼에 존재하는 경우, 상기 동일한 움직임 정보를 가진 HVMP 후보가 버퍼에서 제거될 수 있다. 상기 제거 이후, 나머지 HMVP 후보 전부 또는 일부는 버퍼 내에서 전방향으로 이동하게 된다. 예를 들어, i번째 HMVP 후보가 제거된 경우, (i+1)번째 HMVP 후보는 i번째 HMVP 후보의 위치로 이동하게 되고, (i+2)번째 HMVP 후보는 (i+1)번째 HMVP 후보의 위치로 이동하게 된다. 그런 다음 상기 새로 추가되는 HMVP 후보는 버퍼의 마지막 엔트리에 추가될 수 있다.
상기 버퍼에 속한 HMVP 후보들 중 최근에 추가된 H개의 HMVP 후보(들)와 공간적/시간적 머지 후보 간의 중복성 체크가 수행될 수 있다. 다만, 중복성 체크의 연산 횟수를 줄이기 위해, 상기 머지 후보 리스트의 생성을 위해 사용되는 HMVP 후보의 개수(H)는 머지 후보 리스트에 존재하는 머지 후보의 개수(N)에 기초하여 가변적으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 머지 후보 리스트에 존재하는 머지 후보의 개수(N)가 4보다 같거나 작은 경우, 상기 H는 버퍼 내 가용한 HMVP 후보의 개수로 설정될 수 있다. 반면, 머지 후보 리스트에 존재하는 머지 후보의 개수(N)가 4보다 큰 경우, 상기 H는 (8-N)으로 설정될 수 있다. 다만, History-based merge candidate의 추가는, 머지 후보 리스트 내 현재 머지 후보들의 개수가 (최대 머지 후보들의 개수-1)에 도달할 때까지만 수행될 수 있다.
또한, 본 명세서에서, Pair-wise average merge candidate는, 평균 머지 후보로 불릴 수 있다. Pair-wise average merge candidate는, 머지 후보 리스트 내 머지 후보들 중 기-정의된 머지 후보 쌍(pair)의 평균 연산을 통해 생성될 수 있다. 상기 머지 후보 쌍은, {(0, 1), (0, 2), (1, 2), (0, 3), (1, 3), (2, 3)}와 같이 정의되며, 여기서 숫자는 머지 후보 리스트의 머지 인덱스를 의미할 수 있다. 만일 평균 머지 후보가 머지 후보 리스트에 추가된 이후에도, 머지 후보 리스트의 현재 머지 후보들의 개수가 최대 머지 후보들의 개수에 도달하지 않은 경우, 제로 벡터 머지 후보가 머지 후보 리스트의 마지막 엔트리로 추가될 수 있다. 제로 벡터 머지 후보의 추가는, 머지 후보 리스트의 현재 머지 후보들의 개수가 최대 머지 후보들의 개수에 도달할 때까지 수행될 수 있다.
반면, 상기 확인 결과, 상기 현재 머지 후보들의 개수가 상기 최대 머지 후보들의 개수보다 작지 않은 경우, 영상 복호화 장치는 상기 머지 후보 리스트의 구성을 종료할 수 있다. 이 경우, 영상 부호화 장치는 RD(rate-distortion) cost 기반으로 상기 머지 후보 리스트를 구성하는 머지 후보들 중 최적의 머지 후보를 선택할 수 있으며, 상기 선택된 머지 후보를 가리키는 선택 정보(e.g.. merge index)를 영상 복호화 장치로 시그날링할 수 있다. 영상 복호화 장치는 상기 머지 후보 리스트 및 상기 선택 정보를 기반으로 상기 최적의 머지 후보를 선택할 수 있다.
상기 선택된 머지 후보의 움직임 정보가 상기 현재 블록의 움직임 정보로 사용될 수 있다.
도 3을 참조하면, 유도된 움직임 정보를 기반으로 현재 블록의 예측 블록을 획득할 수 있다(S320).
상기 예측 블록은 현재 블록의 예측 샘플들을 포함할 수 있다. 현재 블록의 움직임 벡터가 분수 샘플 단위를 가리키는 경우, 보간(interpolation) 절차가 수행될 수 있으며, 이를 통하여 참조 픽쳐 내에서 분수 샘플 단위의 참조 샘플들을 기반으로 현재 블록의 예측 샘플이 유도될 수 있다.
상기 획득된 예측 블록은, L0 예측을 통해 획득된 블록(이하, L0 예측 블록이라 함) 또는 L1 예측을 통해 획득된 블록(이하, L1 예측 블록이라 함) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. L0 예측은 참조 픽쳐 리스트 0(List0)의 참조 픽쳐와 L0 방향의 움직임 벡터(mvL0)를 이용한 예측을 의미하고, L1 예측은 참조 픽쳐 리스트 1(List1)의 참조 픽쳐와 L1 방향의 움직임 벡터(mvL1)를 이용한 예측을 의미할 수 있다.
예를 들어, 현재 블록이 단방향 예측(uni-prediction)을 수행하는 경우, 현재 블록에 대해서 L0 예측 블록 또는 L1 예측 블록 중 어느 하나만이 획득될 수 있다. 특히, 현재 블록이 L0 예측만을 수행하는 경우(즉, predFlagL0=1, predFlagL1=0), 현재 블록에 대해서 L0 예측 블록만이 획득될 수 있다. 반면, 현재 블록이 L1 예측을 수행하는 경우(즉, predFlagL0=0, predFlagL1=1), 현재 블록에 대해서 L1 예측 블록만이 획득될 수 있다. 획득된 L0 또는 L1 예측 블록이 현재 블록의 예측 블록으로 이용될 수도 있고, 획득된 L0 또는 L1 예측 블록에 가중 예측을 적용하여 현재 블록의 예측 블록이 획득될 수도 있다.
한편, 현재 블록이 양방향 예측(bi-prediction)을 수행하는 경우, 현재 블록에 대해서 L0 예측 블록 및 L1 예측 블록이 각각 획득되고, L0 예측 블록과 L1 예측 블록의 가중 예측을 통해 현재 블록의 예측 블록이 획득될 수 있다.
평행 이동을 보상하기 위한 병진(translation) 움직임 보상 모델 외에, 오브젝트의 비선형 움직임을 보상하기 위해 어파인(Affine) 움직임 모델을 사용할 수 있다. 여기서, 비선형 움직임은, 확대, 축소 또는 회전 등을 나타낸다.
어파인 움직임 모델이 적용되는 경우, 4 파라미터 어파인 모델과 6 파라미터 어파인 모델 중 하나가 선택될 수 있다.
도 4는 4 파라미터 어파인 모델과 6 파라미터 어파인 모델을 나타낸다.
오브젝트의 비선형 움직임 모델을 보상하기 위해, 제어점 움직임 벡터(CPMV, Control Point Motion Vector)들이 유도될 수 있다.
어파인 머지 모드가 적용되는 경우에는, 서브 블록 머지 후보 리스트를 기반으로, 현재 블록의 제어점 움직임 벡터들을 유도할 수 있다. 일 예로, 서브 블록 기반의 머지 모드가 적용되는 경우에 한하여(i.e., merge_subblock_flag가 1인 경우), 어파인 머지 모드가 적용될 수 있다.
서브 블록 머지 후보는 현재 블록에 인접하는 이웃 블록을 참조하여 유도될 수 있다. 여기서, 이웃 블록은, 좌측 이웃 블록, 상단 이웃 블록, 우상단 이웃 블록, 좌하단 이웃 블록 또는 좌상단 이웃 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 예로, 이웃 블록이 어파인 움직임 모델을 기반으로 부호화/복호화된 경우, 이웃 블록의 제어점 움직임 벡터들을 서브 블록 머지 후보로 설정할 수 있다.
서브 블록 머지 후보 리스트가 포함하는 서브 블록 머지 후보들의 개수가 문턱값보다 작은 경우, 이웃 블록들의 병진(translation) 움직임 벡터들을 조합하여 서브 블록 머지 후보를 유도할 수 있다.
이후, merge_subblock_idx에 의해 선택된 서브 블록 머지 후보를 기초로, 현재 블록의 제어점 움직임 벡터들을 유도할 수 있다.
현재 블록에 머지 모드가 적용되지 않는 경우, inter_affine_flag에 기초하여 어파인 움직임 모델이 적용되는지 여부가 결정될 수 있다. 플래그 inter_affine_flag의 값이 1인 것은, AMVP 기반 어파인 움직임 모델이 적용됨을 나타낸다.
AMVP 기반 어파인 움직임 모델이 적용되는 경우, 제어점 움직임 벡터와 제어점 움직임 벡터 예측값 사이의 차분이 추가 부호화/복호화될 수 있다. 이때, 제어점 움직임 벡터 예측값은, 현재 블록에 인접하는 이웃 블록으로부터 유도될 수 있다. 구체적으로, 현재 블록에 인접하는 이웃 블록들에 기초하여, 제어점 움직임 벡터 후보 리스트를 생성한 뒤, 제어점 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 제어점 움직임 벡터 후보들 중 하나를 선택하여, 제어점 움직임 벡터 예측값을 유도할 수 있다.
제어점 움직임 벡터 후보는, 현재 블록에 인접하는 이웃 블록들 중 적어도 하나에 기초하여 유도될 수 있다.
일 예로, 현재 블록에 상단에 위치하는 이웃 블록들을 기 정의된 순서로 탐색하였을 때, 첫번째로 발견된 가용한 이웃 블록으로부터 제어점 움직임 벡터 후보를 유도할 수 있다. 여기서, 현재 블록의 상단에 위치하는 이웃 블록들은, 상단 이웃 블록, 우상단 이웃 블록 및 좌상단 이웃 블록 중 적어도 하나를 포함하고, 기 정의된 탐색 순서는, 상단 이웃 블록, 우상단 이웃 블록 및 좌상단 이웃 블록의 순서로 정의될 수 있다. 또한, 이웃 블록의 가용성은, 이웃 블록이 어파인 모델로 부호화/복호화 되었는지 여부를 기초로 결정될 수 있다.
그리고, 현재 블록의 좌측에 위치하는 이웃 블록들을 기 정의된 순서로 탐색하였을 때, 첫번째로 발견된 가용한 이웃 블록으로부터 제어점 움직임 벡터 후보를 유도할 수 있다. 여기서, 현재 블록의 좌측에 위치하는 이웃 블록들은, 좌측 이웃 블록 및 좌하단 이웃 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 기 정의된 탐색 순서는, 좌측 이웃 블록 및 좌하단 이웃 블록의 순서로 정의될 수 있다.
상기 과정에도 불구하고, 제어점 움직임 벡터 후보 리스트에 2개의 제어점 움직임 벡터 후보들이 추가되지 않은 경우, 이웃 블록들의 병진 움직임 벡터들을 조합하여 제어점 움직임 벡터 후보를 생성할 수 있다.
제어점 움직임 벡터 후보 리트스에 2개의 제어점 움직임 벡터 후보들을 추가한 이후, 2개의 제어점 움직임 벡터 후보들 중 하나를 선택할 수 있다. 상기 선택은 1비트의 플래그에 기초할 수 있다. 선택된 제어점 움직임 벡터 후보를 기초로, 현재 블록의 제어점 움직임 벡터 예측값을 유도할 수 있다.
제어점 움직임 벡터들을 이용하여, 현재 블록 내 샘플별 움직임 벡터를 유도할 수 있다. 일 예로, 하기 수학식 1 및 수학식 2는, (x, y) 위치 샘플에 대한 움직임 벡터 (mvx, mvy)를 유도하는 예를 나타낸 것이다. 수학식 1은 4 파라미터 어파인 모델 하에서 움직임 벡터를 유도하는 예를 나타낸 것이고, 수학식 2는 6 파라미터 어파인 모델 하에서 움직임 벡터를 유도하는 예를 나타낸 것이다. 수학식 1 및 수학식 2에서, (mvnx, mvny)는 제어점 움직임 벡터 vn를 나타낸다.
Figure pat00001
Figure pat00002
샘플별 움직임 벡터를 유도하는 대신, 서브 블록별 움직임 벡터를 유도할 수 있다. 서브 블록의 크기/형태는 부호화기 및 복호화기에 기 정의되어 있을 수 있다. 일 예로, 4x4 크기의 서브 블록별로 움직임 벡터를 유도할 수 있다. 또는, 현재 블록의 크기/형태에 기초하여, 서브 블록의 크기/형태가 적응적으로 결정될 수 있다.
서브 블록의 움직임 벡터는, 서브 블록 내 대표 위치 샘플의 움직임 벡터로 설정될 수 있다. 여기서, 대표 위치 샘플은, 서브 블록 내 중앙에 위치한 샘플, 좌상단에 위치한 샘플, 좌하단에 위치한 샘플, 우상단에 위치한 샘플 또는 우하단에 위치한 샘플일 수 있다.
대표 위치는 부호화기 및 복호화기에 기 정의되어 있을 수 있다. 또는, 서브 블록의 위치에 따라, 대표 위치가 적응적으로 결정될 수 있다. 일 예로, 서브 블록이 현재 블록의 상단 경계와 접하는 경우, 대표 위치의 샘플은 서브 블록의 상단 경계에 인접하는 샘플로 결정될 수 있다. 반면, 서브 블록이 현재 블록의 하단 경계와 접하는 경우, 대표 위치의 샘플은 서브 블록의 하단 경계에 인접하는 샘플로 결정될 수 있다.
도 5는 서브 블록별로 움직임 벡터가 유도되는 예를 나타낸 것이다.
도 5에서는, 16x16 크기의 블록 내 4x4 크기의 서브 블록 단위로 움직임 벡터가 유도되는 것으로 예시되었다. 또한, 서브 블록 내 중앙 위치 샘플의 움직임 벡터가 서브 블록의 움직임 벡터로 설정되는 것으로 예시되었다.
서브 블록별 움직임 벡터가 유도되면, 서브 블록들 각각에 대해 움직임 보상이 수행될 수 있다.
서브 블록 단위로 움직임 보상을 수행함에 있어서, 서브 블록들의 움직임 벡터들의 분포가 광범위한 경우, 하드웨어 구현시 메모리 소비가 증가하는 문제가 발생한다.
위 문제를 해소하기 위해, 서브 블록의 움직임 벡터가 임계값을 초과하지 않도록 설정할 수 있다. 구체적으로, 서브 블록의 움직임 벡터와 임계값을 비교한 뒤, 움직임 벡터가 임계값을 초과하는 경우, 서브 블록의 움직임 벡터를 임계값으로 변경할 수 있다.
임계값은, 제어점 움직임 벡터를 기초로 결정될 수 있다. 일 예로, 복수의 제어점 움직임 벡터들의 비교 결과를 기초로 임계값을 유도할 수 있다. 또는, 복수의 제어점 움직임 벡터들 중 적어도 하나에 기초하여, 임계값을 유도할 수 있다. 구체적으로, 복수의 제어점 움직임 벡터들 중 최소값, 최대값 또는 중간값을 이용하거나, 복수의 제어점 움직임 벡터들의 평균값을 이용하여 임계값을 유도할 수 있다.
다른 예로, 위 문제점을 해소하기 위해, 통합 서브 블록 움직임 보상 기술을 적용할 수 있다. 통합 서브 블록 움직임 보상 기술은, 서브 블록들의 움직임 벡터를 동일하게 설정하는 것을 의미한다.
통합 서브 블록 움직임 보상 기술이 적용되는 경우, 기 정의된 위치의 서브 블록의 움직임 벡터를 모든 서브 블록에 적용할 수 있다. 여기서, 기 정의된 위치는, 중앙 위치의 서브 블록, 좌상단 서브 블록, 우상단 서브 블록, 우하단 서브 블록 또는 좌하단 서브 블록 중 적어도 하나를 나타낸다.
도 6은 통합 서브 블록 움직임 보상 기술이 적용되는 경우의 예를 나타낸다.
도 6에서는, 중앙 위치 서브 블록의 움직임 벡터가 모든 서브 블록의 움직임 벡터로 설정되는 예를 나타낸다.
이때, 중앙 위치 서브 블록 내 대표 위치 샘플의 움직임 벡터가 중앙 위치 서브 블록의 움직임 벡터로 설정될 수 있다. 대표 위치 샘플은, 현재 블록 내 중앙 위치인 샘플(즉, 중앙 위치 블록 내 좌상단 샘플)일 수 있다.
즉, 통합 서브 블록 움직임 보상 기술이 적용되는 경우, 현재 블록 내 중앙 위치 샘플의 움직임 벡터가 모든 서브 블록들의 움직임 벡터로 설정될 수 있다.
통합 위치 서브 블록 움직임 보상 기술을 적용할 것인지 여부는, 현재 블록의 크기/형태, 제어점 움직임 벡터들 사이의 차분이 임계값을 초과하는지 여부 또는 서브 블록의 움직임 벡터들 중 최대값과 최소값 사이의 차분이 임계값을 초과하는지 여부 중 적어도 하나를 기초로 결정될 수 있다.
픽처 부호화시, 채널의 상황에 따라, 영상의 크기를 변경할 수 있다. 즉, 픽처를 원래 크기로 부호화하는 대신, 원래 크기보다 축소된 크기로 부호화할 수 있다. 위와 같이, 픽처의 가변 크기 부호화를 허용할 경우, 부호화되는 픽처들 간 상이한 크기를 가질 수 있다. 이에 따라, 인터 예측 시 현재 픽처와 참조 픽처 간 크기가 상이하게 설정되는 문제가 발생할 수 있다.
위 문제를 해소하기 위해, 현재 픽처의 크기와 참조 픽처의 크기가 상이한 경우, 참조 픽처를 확대 혹은 축소한 뒤 움직임 보상을 수행할 수 있다. 일 예로, 현재 픽처가 참조 픽처보다 작은 경우, 참조 픽처를 현재 픽처의 크기에 맞춰 스케일 다운(scale down)하고, 현재 픽처가 참조 픽처보다 큰 경우, 참조 픽처를 현재 픽처의 크기에 맞춰 스케일 업(scale up)할 수 있다.
도 7은 현재 픽처의 크기에 맞춰 참조 픽처의 크기가 변경되는 예를 나타낸 것이다.
다른 예로, 참조 픽처의 크기를 변경하는 대신, 현재 픽처와 참조 픽처간 크기 비율을 고려하여, 현재 블록의 움직임 벡터를 수정(modify)할 수도 있다.
도 8은 현재 픽처 및 참조 픽처의 크기를 고려하여, 움직임 벡터를 수정하는 예를 나타낸 것이다.
도 8에서, α는 현재 픽처의 크기와 참조 픽처의 크기 사이의 비율을 나타내는 변수이다. 현재 블록의 움직임 벡터를 유도한 뒤, 유도한 움직임 벡터를 변수 α 만큼 스케일 업 혹은 스케일 다운하여, 수정된 움직임 벡터를 획득할 수 있다.
예측 정확도를 높이기 위해, 움직임 벡터의 정밀도(precision)를 정수 화소보다 더 정밀하게 설정할 수 있다. 이는, 각각의 화소는 정수 위치임에 반해, 오브젝트의 움직임이 반드시 정수 위치로 표현되는 것은 아님을 고려한 것이다.
분수 위치 화소의 값을 표현하기 위해, 참조 영상에 보간을 수행하고, 보간된 영상에 기초하여, 보다 정확한 예측 블록을 획득할 수 있다.
도 9는 참조 화소 보간을 통해 예측 블록을 생성하는 예를 나타낸 것이다.
도 9의 (b)는, 움직임 벡터의 정밀도가 정수 화소 단위인 경우를 예시한 것이고, 도 9의 (c) 및 (d)는, 움직임 벡터의 정밀도가 분수 화소 단위인 경우를 예시한 것이다.
도 9의 (c) 및 (d)에 도시된 예에서와 같이, 움직임 벡터의 정밀도가 분수 화소 단위인 경우, 분수 위치 화소들을 예측 화소들로 설정할 수 있다. 이때, 분수 위치 화소들은 정수 위치 화소들을 보간하여 생성될 수 있다.
예측 블록을 생성한 뒤, 광흐름(Optical Flow)를 적용하여, 생성된 예측 블록을 리파인할 수 있다. 광흐름 기법은, 병진 움직임 모델 이 적용된 블록뿐만 아니라, 어파인 움직임 모델이 적용된 블록에도 적용될 수 있다.
병진 움직임 모델에는 양방향 광흐름(Bi-Directional Optical Flow, BDOF) 기법이 적용될 수 있다. 현재 블록에 BDOF 기법이 적용되는지 여부를 나타내는 변수 bdofFlag의 값은, 양방향 예측의 수행 여부, L0 참조 픽처 및 L1 참조 픽처의 POC, CIIP 모드가 적용되었는지 여부, L0 가중치 및 L1 가중치가 동일한지 여부 또는 현재 블록의 크기 중 적어도 하나에 기초하여, 유도될 수 있다. 일 예로, 양방향 예측이 수행된 경우, 현재 픽처와 L0 참조 픽처 사이의 POC 차분 및 L1 참조 픽처와 현재 픽처 사이의 POC 차분이 동일한 경우, CIIP 모드가 적용되지 않은 경우, L0 가중치 및 L1 가중치가 동일한 경우, 현재 블록의 너비 및 높이가 8 이상인 경우, 현재 블록이 포함하는 샘플들의 개수가 128개 이상인 경우 중 적어도 하나 또는 모두를 만족하는 경우에 있어서, 광흐름 기법의 적용 여부를 나타내는 변수 bdofFlag가 참으로 설정될 수 있다.
어파인 움직임 모델에는 예측 개선 광흐름(Prediction Refinement Optical Flow, PROF) 기법이 적용될 수 있다. 현재 블록에 PROF 기법이 적용되는지 여부를 나타내는 변수 profFlag의 값은, 상위 헤더에서 PROF 기법을 적용하는 것에 허용되었는지 여부, 통합 서브 블록 움직임 보상 기술이 적용되는지 여부, CPMV가 서로 동일한지 여부 또는 참조 영상에 크기 변환이 이루어졌는지 여부 중 적어도 하나 또는 모두를 고려하여 결정될 수 있다. 여기서, 상위 헤더는, 시퀀스, 픽처 헤더 또는 시퀀스 등일 수 있다. 일 예로, 픽처 헤더를 통해 현재 픽처에 PROF 기법을 적용하는 것이 허용되지 않는지 여부를 나타내는 플래그 ph_prof_disabled_flag가 시그날링될 수 있다.
또한, 통합 서브 블록 움직임 보상 기술은, 모든 서브 블록들의 움직임 벡터가 동일하게 설정되는 기술을 나타낸다.
상위 헤더에서 PROF 기법을 적용하는 것이 허용되지 않은 경우, 통합 서브 블록 움직임 보상 기술이 적용되지 않은 경우, 4 파라미터 움직임 모델 하에서 2개의 제어점 움직임 벡터가 상호 동일한 경우, 6 파라미터 움직임 모델 하에서 3개의 제어점 움직임 벡터가 상호 동일한 경우, 또는 참조 영상에 크기 변환이 이루어진 경우 중 적어도 하나에 있어서, 변수 profFlag가 거짓으로 설정될 수 있다.
변수 profFlag는, 상기 조건을 모두 만족하지 않는 경우에 한하여 참으로 설정될 수 있다.
BDOF를 적용하는 것으로 결정된 경우, L0 참조 블록 및 L1 참조 블록 각각에 대해 4x4 서브 블록 단위로, 왜곡이 최소인 리파인 움직임 벡터를 계산할 수 있다. 여기서, L0 참조 블록은, L0 참조 픽처 내 L0 움직임 벡터에 의해 특정된 참조 블록을 의미하고, L1 참조 블록은, L1 참조 픽처 내 L1 움직임 벡터에 의해 특정된 참조 블록을 의미한다. 하기 수학식 3은 리파인 움직임 벡터 (vx, vy)를 유도하는 예를 나타낸 것이다.
Figure pat00003
리파인 벡터는 샘플 단위로 유도될 수도 있고, 서브 블록 단위로 유도될 수도 있다. 샘플 단위로 리파인 벡터가 유도되는 경우, 수학식 3에 나타난 파라미터들 s1 내지 s5가 샘플별로 결정될 수 있다.
반면, 서브 블록 단위로 리파인 벡터가 유도되는 경우, 수학식 3에 나타는 파라미터 s1 내지 s5가 서브 블록별로 결정될 수 있다. 이 경우, 파라미터 s1 내지 s5 각각은 서브 블록 내 모든 예측 샘플들 각각의 s1 내지 s5 각각을 합산하여 유도될 수 있다.
후술되는 실시예에서는, 서브 블록별로 리파인 벡터가 유도되는 것으로 가정한다.
상술한 수학식 3에서, s1 내지 s5는, 4x4 서브 블록 내 L0 참조 블록의 예측신호 I0, L1 참조 블록에서의 예측신호 I1, L0 예측 신호의 수평방향 기울기 Ix 0, L0 예측 신호의 수직 방향 기울기 Iy 0, L1 예측 신호의 수평 방향 기울기 I0 1 및 L1 예측 신호의 수직 방향 기울기 Iy 1 중 적어도 하나에 기초하여 유도될 수 있다.
일 예로, 4x4 블록 내 각 예측 샘플들에 대해, 열거한 파라미터들을 유도한 뒤, 유도된 파라미터들을 기초로, 다음의 수학식 4와 같이, 파라미터 s1 내지 s5를 유도할 수 있다.
Figure pat00004
수학식 4를 참조하면, 파라미터 s1을 유도하기 위해, 예측 샘플들 각각에 대해, L1 수평 방향 기울기 및 L0 수평 방향 기울기의 합에 절대값을 취할 수 있다. 이후, 4x4 블록 내 각각의 예측 샘플들에 대해 유도된 값들을 합산하여 파라미터 s1을 유도할 수 있다.
파라미터 s2를 유도하기 위해, 예측 샘플들 각각에 대해, L1 수직 방향 기울기 및 L0 수직 방향 기울기의 합에 절대값을 취할 수 있다. 이후, 4x4 블록 내 각각의 예측 샘플들에 대해 유도된 값들을 합산하여 파라미터 s2를 유도할 수 있다.
파라미터 s3을 유도하기 위해, 예측 샘플들 각각에 대해, L1 수평 방향 기울기 및 L0 수평 방향 기울기의 합과 L0 예측 샘플 및 L1 예측 샘플 간의 차분 사이의 곱에 사인 함수 및 음의 부호를 취할 수 있다. 이후, 4x4 블록 내 각각의 예측 샘플들에 대해 유도된 값들을 합산하여, 파라미터 s3을 유도할 수 있다. 여기서, 사인 함수는, 변수의 값이 양수인 경우, 1을 출력하고, 변수의 값이 음수인 경우, -1을 출력하고, 변수의 값이 0인 경우, 0을 출력하는 함수이다.
파라미터 s4를 유도하기 위해, 예측 샘플들 각각에 대해 L1 수직 방향 기울기 및 L1 수직 방향 기울기의 합과, L0 예측 샘플 및 L1 예측 샘플 간의 차분 사이의 곱에 사인 함수 및 음의 부호를 취할 수 있다. 이후, 4x4 블록 내 각각의 예측 샘플들에 대해 유도된 값들을 합산하여, 파라미터 s4를 유도할 수 있다.
파라미터 s5를 유도하기 위해, 예측 샘플들 각각에 대해 L1 수직 방향 기울기 및 L0 수직 방향 기울기의 합에 사인 함수를 취하여 유도된 값과, L1 수평 방향 기울기 및 L0 수평 방향 기울기의 합을 곱할 수 있다. 이후, 4x4 블록 내 각각의 예측 샘플들에 대해 유도된 값들을 합산하여 파라미터 s5를 유도할 수 있다.
이후, 리파인 벡터를 이용하여, 샘플 위치별로 오프셋 값을 유도할 수 있다. 서브 블록 단위로 리파인 벡터가 결정된 경우, 서브 블록에 속한 예측 샘플들에 대한 오프셋이 서브 블록 레벨에서 결정된 리파인 벡터 (vx, vy)를 참조하여 유도될 수 있다. 일 예로, 수학식 5는 리파인 벡터를 이용하여 오프셋을 유도하는 예를 나타낸다.
Figure pat00005
샘플 별 오프셋을 획득한 뒤, 기존 양방향 예측을 통해 획득된 예측 샘플에 획득된 오프셋을 더하여, 리파인된 예측 샘플을 획득할 수 있다.
PROF를 적용하는 것으로 결정된 경우, 서브 블록별 움직임 보상을 수행한 이후, 예측 샘플별 오프셋을 유도할 수 있다. 구체적으로, PROF 적용을 위해, 샘플 별 움직임 벡터 차분값을 유도할 수 있다. 여기서, 움직임 벡터 차분값은, 서브 블록 내 (i,j) 위치의 샘플의 움직임 벡터와, 서브 블록 내 대표 위치 샘플의 움직임 벡터 사이의 차분을 나타낼 수 있다. 일 예로, 대표 위치 샘플이 중앙 위치인 경우, (i,j) 위치 샘플의 움직임 벡터 차분값은, (i,j) 위치 샘플의 움직임 벡터에서 중앙 위치의 움직임 벡터를 차분하여 유도될 수 있다. 각 예측 샘플의 움직임 벡터는 수학식 1 또는 수학식 2를 기초로 유도될 수 있다.
(i,j) 위치 샘플의 움직임 벡터 차분값 (△vx(i,j), △vy(i,j))에 광흐름 기술을 적용하여 다음의 수학식 6을 유도할 수 있다.
Figure pat00006
수학식 6에서 △I(i,j)는 (i, j) 위치의 예측 샘플에 대한 오프셋을 나타낸다. gx(i,j)는, (i,j) 위치 예측 샘플에 대한 수평 방향 기울기를 나타내고, gy(i,j)는 (i,j) 위치 예측 샘플에 대한 수직 방향 기울기를 나타낸다.
상술한 예에서, 수평 방향 기울기는, (i,j) 위치의 우측에 이웃하는 예측 샘플과 좌측에 이웃하는 예측 샘플 사이의 차분을 기초로 유도되고, 수직 방향 기울기는 (i,j) 위치의 하단에 이웃하는 예측 샘플과 상단에 이웃하는 예측 샘플 사이의 차분을 기초로 유도된다.
BDOF 또는 PROF가 적용되는 경우, 수평 방향 기울기 및 수직 방향 기울기를 유도하기 위해, 블록 패딩을 수행할 수 있다. 블록 패딩이 수행되는 경우, 패딩 크기 만큼 확장된 서브 블록에 대해, L0 및/또는 L1 예측 샘플들을 유도할 수 있다. 일 예로, 서브 블록의 크기가 4x4이고, 패딩 크기가 2인 경우, 6x6 크기의 블록에 대해, L0 예측 샘플 및/또는 L1 예측 샘플들을 유도할 수 있다.
도 10은 8x8 크기의 블록에 크기 2만큼의 패딩이 수행되는 예를 나타낸 것이다.
블록 레벨에서 패딩 크기를 설정한 뒤, 설정된 패딩 크기에 기초하여, 서브 블록 별 예측 샘플들을 획득할 수 있다. 구체적으로, 패딩 크기가 0보다 큰 경우, 확장된 서브 블록에 대해 예측 샘플들을 유도할 수 있다.
도 10에 도시된 예에서는, 패딩 크기가 2로 설정됨에 따라, 4x4 크기의 서브 블록 대신, 6x6 크기의 확장된 서브 블록에 대해 L0 예측 샘플 및/또는 L1 예측 샘플이 유도되는 것으로 예시되었다.
서브 블록 내 각 예측 샘플들에 대한 수평 방향 기울기 및/또는 수직 방향 기울기 유도시, 패딩 영역에 포함된 샘플들이 이용될 수 있다. 즉, 서브 블록의 경계에 위치하는 샘플들의 수직 방향 기울기 또는 수평 방향 기울기는, 패딩 영역에 포함된 샘플을 기초로 유도될 수 있다.
도 10에서는, 확장된 서브 블록이 서브 블록 대비 너비 및 높이가 각각 2만큼 확장된 것으로 예시되었다. 확장된 서브 블록과 서브 블록 사이의 크기 차이를 패딩 크기라 정의할 수 있다. 예컨대, 패딩 크기가 N인 것은, 확장된 서브 블록이 서브 블록보다 N만큼 큰 너비 및 N만큼 큰 높이를 가짐을 나타낸다.
현재 블록에 대해, 블록 패딩의 수행 여부를 결정할 수 있다. 구체적으로, 블록별로, 패딩 크기를 나타내는 변수 brdExtSize를 유도할 수 있다. 하기 수학식 7은 패딩 크기를 나타내는 내부 변수 brdExtSize를 결정하는 예를 나타낸 것이다.
Figure pat00007
변수 brdExtSize가 2인 것은, 패딩 크기가 2임을 나타내고, 변수 brdExtSize가 0인 것은, 패딩이 수행되지 않음을 나타낸다.
위 수학식 7에서는, 블록 레벨에서 결정되는 변수 bdofFlag, 블록 레벨에서 시그날링되는 신택스 inter_affine_flag 및 픽처 헤더를 통해 시그날링되는 신택스 ph_prof_disabled_flag를 참조하여 변수 brdExtSize의 값이 결정되는 것으로 예시되었다.
다만, 수학식 7과 같이 변수 brdExtSize를 결정하는 경우, 블록 레벨에 대한 변수 brdExtSize 결정시 상위 레벨에서 시그날링되는 신택스 ph_prof_disabled_flag를 참조하여야 하는 문제가 발생한다. 또한, 신택스 inter_affine_flag를 참조함에 따라, 어파인 머지 모드 하에서는, 블록 패딩이 수행되지 않는 문제가 발생한다.
이에, 픽처 헤더에서 시그날링되는 신택스 ph_prof_disabled_flag 및 블록 레벨에서 시그날링되는 신택스 inter_affine_flag의 값들을 참조하는 대신, 블록 레벨에서 결정되는 변수 profFlag의 값을 참조하여 변수 brdExtSize를 유도할 수도 있다.
일 예로, 수학식 8은 블록 레벨에서 결정되는 변수들만을 이용하여 변수 brdExtSize의 값을 결정하는 예를 나타낸 것이다.
Figure pat00008
수학식 4에 도시된 예에서와 같이, 블록 레벨에서서 결정되는 변수 bdofFlag 및 블록 레벨에서 결정되는 변수 profFlag만을 참조함으로써, 상위 헤더를 통해 시그날링되는 신택스 ph_prof_disabled_flag를 참조하지 않고도, 변수 brdExtSize를 결정할 수 있다. 또한, 신택스 inter_affine_flag를 참조하지 않음으로써, 어파인 머지 모드 하에서도, 블록 패딩 및 PROF를 적용할 수 있다.
상술한 예에서는, BDOF 또는 PROF가 적용되는 경우, 패딩 크기를 나타내는 변수 brdExtSize가 2로 설정되는 것으로 예시되었다. 다른 예로, BDOR 또는 PROF가 적용되는 경우, 패딩 크기를 나타내는 변수 brdExtSize가 2보다 큰 자연수(예컨대, 4)로 설정될 수도 있다.
또는, 현재 블록의 크기/형태, 제어점 움직임 벡터의 크기, 제어점 움직임 벡터들간의 차분값, 참조 픽처의 POC 중 적어도 하나에 기초하여 패딩 크기를 나타내는 변수 brdExtSize가 적응적으로 결정될 수도 있다.
상술한 실시예들에서 사용된 신택스들의 명칭은, 설명의 편의를 위해 명명된 것에 불과하다.
복호화 과정 또는 부호화 과정을 중심으로 설명된 실시예들을, 부호화 과정 또는 복호화 과정에 적용하는 것은, 본 개시의 범주에 포함되는 것이다. 소정의 순서로 설명된 실시예들을, 설명된 것과 상이한 순서로 변경하는 것 역시, 본 개시의 범주에 포함되는 것이다.
상술한 실시예는 일련의 단계 또는 순서도를 기초로 설명되고 있으나, 이는 발명의 시계열적 순서를 한정한 것은 아니며, 필요에 따라 동시에 수행되거나 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 상술한 실시예에서 블록도를 구성하는 구성요소(예를 들어, 유닛, 모듈 등) 각각은 하드웨어 장치 또는 소프트웨어로 구현될 수도 있고, 복수의 구성요소가 결합하여 하나의 하드웨어 장치 또는 소프트웨어로 구현될 수도 있다. 상술한 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 개시에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

Claims (15)

  1. 현재 블록에 어파인 모션 모델이 적용되는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 어파인 모션 모델이 적용되는지 여부에 따라, 상기 현재 블록에 대한 움직임 보상을 수행하는 단계;
    상기 움직임 보상의 결과로 획득된 예측 블록을 리파인할 것인지 여부를 나타내는 제1 변수 및 제2 변수의 값을 결정하는 단계; 및
    상기 예측 블록의 패딩 크기를 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 제1 변수는, 상기 예측 블록에 BDOF (Bi-Directional Optical Flow)를 적용할 것인지 여부를 나타내고,
    상기 제2 변수는 상기 예측 블록에 PROF(Prediction-Refinement Optical Flow)를 적용할 것인지 여부를 나타내고,
    상기 패딩 크기는, 상기 제1 변수 및 상기 제2 변수의 값을 기초로 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 패딩 크기는, 픽처 헤더를 통해 시그날링되는 신택스를 참조함이 없이 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 패딩 크기는, 어파인 움직임 모델이 적용되는지 여부를 나타내는 신택스를 참조함이 없이 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제1 변수는, 상기 현재 블록에 양방향 예측이 수행되는지 여부, 상기 현재 블록의 L0 참조 픽처 및 L1 참조 픽처의 POC, 상기 현재 블록에 CIIP 모드가 적용되었는지 여부, 상기 현재 블록의 L0 가중치 및 L1 가중치, 및 상기 현재 블록의 크기를 고려하여 결정되는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제2 변수는, 상기 현재 블록에 통합 서브 블록 움직임 보상이 적용되는지 여부, 상기 현재 블록의 제어점 움직임 벡터들이 서로 동일한지 여부, 또는 참조 픽처에 크기 변환이 이루어졌는지 여부 중 적어도 하나를 고려하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제1 변수 및 상기 제2 변수가 모두 0인 경우, 상기 패딩 크기는 0으로 설정되고,
    상기 제1 변수 또는 상기 제2 변수가 1인 경우, 상기 패딩 크기는 2로 설정되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 패딩 크기가 2로 설정된 경우, 상기 현재 블록의 너비 및 높이를 각각 2만큼 확장하는 패딩이 수행되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 예측 블록에 대한 리파인은, 예측 샘플과 상기 예측 샘플에 대응하는 오프셋을 기초로 수행되고,
    상기 오프셋은, 상기 예측 샘플에 대한 수평 방향 기울기 또는 수직 방향 기울기를 기초로 유도되며,
    상기 예측 샘플이, 서브 블록 내 경계에 접하는 경우, 상기 예측 샘플의 상기 수평 방향 기울기 또는 상기 수직 방향 기울기는, 패딩된 샘플을 기초로 획득되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
  9. 현재 블록에 어파인 모션 모델이 적용되는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 어파인 모션 모델이 적용되는지 여부에 따라, 상기 현재 블록에 대한 움직임 보상을 수행하는 단계;
    상기 움직임 보상의 결과로 획득된 예측 블록을 리파인할 것인지 여부를 나타내는 제1 변수 및 제2 변수의 값을 결정하는 단계; 및
    상기 예측 블록의 패딩 크기를 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 제1 변수는, 상기 예측 블록에 BDOF (Bi-Directional Optical Flow)를 적용할 것인지 여부를 나타내고,
    상기 제2 변수 및 상기 예측 블록에 PROF(Prediction-Refinement Optical Flow)를 적용할 것인지 여부를 나타내고,
    상기 패딩 크기는, 상기 제1 변수 및 상기 제2 변수의 값을 기초로 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 부호화 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 패딩 크기는, 픽처 헤더를 통해 부호화되는 신택스를 참조함이 없이 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 부호화 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 패딩 크기는, 어파인 움직임 모델이 적용되는지 여부를 나타내는 신택스를 참조함이 없이 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 부호화 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 제1 변수는, 상기 현재 블록에 양방향 예측이 수행되는지 여부, 상기 현재 블록의 L0 참조 픽처 및 L1 참조 픽처의 POC, 상기 현재 블록에 CIIP 모드가 적용되었는지 여부, 상기 현재 블록의 L0 가중치 및 L1 가중치, 및 상기 현재 블록의 크기를 고려하여 결정되는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 제2 변수는, 상기 현재 블록에 통합 서브 블록 움직임 보상이 적용되는지 여부, 상기 현재 블록의 제어점 움직임 벡터들이 서로 동일한지 여부, 또는 참조 픽처에 크기 변환이 이루어졌는지 여부 중 적어도 하나를 고려하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 부호화 방법.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 제1 변수 및 상기 제2 변수가 모두 0인 경우, 상기 패딩 크기는 0으로 설정되고,
    상기 제1 변수 또는 상기 제2 변수가 1인 경우, 상기 패딩 크기는 2로 설정되는 것을 특징으로 하는, 영상 부호화 방법.
  15. 영상 복호화 방법에 의해 복호화되는 비트스트림을 저장하는 컴퓨터로 판독가능한 기록 매체에 있어서,
    상기 영상 복호화 방법은,
    현재 블록에 어파인 모션 모델이 적용되는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 어파인 모션 모델이 적용되는지 여부에 따라, 상기 현재 블록에 대한 움직임 보상을 수행하는 단계;
    상기 움직임 보상의 결과로 획득된 예측 블록을 리파인할 것인지 여부를 나타내는 제1 변수 및 제2 변수의 값을 결정하는 단계; 및
    상기 예측 블록의 패딩 크기를 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 제1 변수는, 상기 예측 블록에 BDOF (Bi-Directional Optical Flow)를 적용할 것인지 여부를 나타내고,
    상기 제2 변수 및 상기 예측 블록에 PROF(Prediction-Refinement Optical Flow)를 적용할 것인지 여부를 나타내고,
    상기 패딩 크기는, 상기 제1 변수 및 상기 제2 변수의 값을 기초로 결정되는 것을 특징으로 하는, 컴퓨터로 판독가능한 기록 매체.
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