KR20210158390A - 루마 맵핑 및 크로마 스케일링 기반 비디오 또는 영상 코딩 - Google Patents

루마 맵핑 및 크로마 스케일링 기반 비디오 또는 영상 코딩 Download PDF

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Abstract

본 문서의 개시에 따르면, 다양한 블록 트리 구조를 가지는 블록들에 대해서 LMCS 절차가 이용될 수 있고, 또한 LMCS 절차에서 이용되는 메모리가 감소(제한)될 수 있다.

Description

루마 맵핑 및 크로마 스케일링 기반 비디오 또는 영상 코딩
본 기술은 루마 맵핑 및 크로마 스케일링 기반 비디오 또는 영상 코딩에 관한 것이다.
최근 4K 또는 8K 이상의 UHD(Ultra High Definition) 영상/비디오와 같은 고해상도, 고품질의 영상/비디오에 대한 수요가 다양한 분야에서 증가하고 있다. 영상/비디오 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 영상/비디오 데이터에 비해 상대적으로 전송되는 정보량 또는 비트량이 증가하기 때문에 기존의 유무선 광대역 회선과 같은 매체를 이용하여 영상 데이터를 전송하거나 기존의 저장 매체를 이용해 영상/비디오 데이터를 저장하는 경우, 전송 비용과 저장 비용이 증가된다.
또한, 최근 VR(Virtual Reality), AR(Artificial Realtiy) 컨텐츠나 홀로그램 등의 실감 미디어(Immersive Media)에 대한 관심 및 수요가 증가하고 있으며, 게임 영상과 같이 현실 영상과 다른 영상 특성을 갖는 영상/비디오에 대한 방송이 증가하고 있다.
이에 따라, 상기와 같은 다양한 특성을 갖는 고해상도 고품질의 영상/비디오의 정보를 효과적으로 압축하여 전송하거나 저장하고, 재생하기 위해 고효율의 영상/비디오 압축 기술이 요구된다.
또한, 압축 효율을 향상시키고 주관적/객관적 비주얼 품질을 높이기 위하여 LMCS(luma mapping with chroma scaling) 절차가 수행되며, LMCS 절차를 효율적으로 적용하는 방안에 대한 논의가 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 영상/비디오 코딩 효율을 높이는 방법 및 장치를 제공한다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 효율적인 필터링 적용 방법 및 장치를 제공한다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 효율적인 LMCS 적용 방법 및 장치를 제공한다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 상기 LMCS 코드워드들(또는 그 범위)을 제한할 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, LMCS의 크로마 스케일링에서 직접적으로 시그널링된 단일 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터가 사용될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 선형 맵핑(선형 LMCS)이 사용될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 선형 맵핑에 필요한 피벗 포인트들에 관한 정보가 명시적으로 시그널링될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 플렉서블한 개수의 빈들이 루마 맵핑을 위해 사용될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 인버스 루마 맵핑 및/또는 크로마 레지듀얼 스케일링을 위한 인덱스 도출 절차가 단순화될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 하나의 CTU(coding tree unit) 내 루마 및 크로마 블록이 개별적 블록 트리 구조를 가지는 경우(듀얼 트리 구조)에도 LMCS 절차가 적용될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, LMCS APS들의 개수가 제한될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 디코딩 장치에 의하여 수행되는 비디오/영상 디코딩 방법을 제공한다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 비디오/영상 디코딩을 수행하는 디코딩 장치를 제공한다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 인코딩 장치에 의하여 수행되는 비디오/영상 인코딩 방법을 제공한다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 비디오/영상 인코딩을 수행하는 인코딩 장치를 제공한다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 본 문서의 실시예들 중 적어도 하나에 개시된 비디오/영상 인코딩 방법에 따라 생성된 인코딩된 비디오/영상 정보가 저장된 컴퓨터 판독 가능한 디지털 저장 매체를 제공한다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 디코딩 장치에 의하여 본 문서의 실시예들 중 적어도 하나에 개시된 비디오/영상 디코딩 방법을 수행하도록 야기하는 인코딩된 정보 또는 인코딩된 비디오/영상 정보가 저장된 컴퓨터 판독 가능한 디지털 저장 매체를 제공한다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 전반적인 영상/비디오 압축 효율을 높일 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 효율적인 필터링을 통하여 주관적/객관적 비주얼 품질을 높일 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 영상/비디오 코딩을 위한 LMCS 절차가 효율적으로 수행될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, LMCS 절차에 필요한 자원/비용(소프트웨어 또는 하드웨어의)을 최소화할 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, LMCS 절차를 위한 하드웨어 구현을 용이하게 할 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 상기 LMCS 코드워드들(또는 그 범위) 제한을 통해 맵핑(리셰이핑)에서의 LMCS 코드워드들 도출에 필요한 나눗셈 연산을 제거하거나 최소화할 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 단일 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터 사용을 통해 피스와이즈 인덱스 식별에 따른 레이턴시가 제거될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, LMCS에서 선형 맵핑의 사용을 통해 루마 블록(의 복원)에 의존하지 않고 크로마 레지듀얼 스케일링 절차가 수행될 수 있고, 따라서 스케일링에서의 레이턴시가 제거될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, LMCS에서의 맵핑 효율이 높아질 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 인버스 루마 맵핑 및/또는 크로마 레지듀얼 스케일링을 위한 인덱스 도출 절차의 단순화를 통해 LMCS의 복잡도가 감소할 수 있고, 따라서 비디오/영상 코딩 효율이 증가할 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 듀얼 트리 구조를 가지는 블록에 대해서도 LMCS 절차가 수행될 수 있고, 따라서 LMCS의 효율이 증가할 수 있다. 또한, 듀얼 트리 구조를 가지는 블록에 대한 코딩 성능(예컨대, 객관적/주관적 화질)이 향상될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, LMCS APS들의 개수가 제한됨에 따라 LMCS의 복잡도가 감소할 수 있고, 그리고 LMCS에 더 적은 자원(예컨대, 메모리)가 소비(사용)될 수 있다.
도 1은 본 문서의 실시예들이 적용될 수 있는 비디오/영상 코딩 시스템의 예를 개략적으로 나타낸다.
도 2는 본 문서의 실시예들이 적용될 수 있는 비디오/영상 인코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 3은 본 문서의 실시예들이 적용될 수 있는 비디오/영상 디코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 4는 예시적인 블록 트리 구조를 도시한다.
도 5는 코딩된 영상/비디오에 대한 계층 구조를 예시적으로 나타낸다.
도 6은 본 문서의 일 실시예에 따른 CVS의 계층 구조를 예시적으로 도시한다.
도 7은 본 문서의 일 실시예에 따른 CVS의 계층 구조를 예시적으로 도시한다.
도 8은 본 문서의 다른 실시예에 따른 CVS의 계층적인 구조를 예시적으로 도시한다.
도 9는 본 문서의 일 실시예에 따른 예시적인 LMCS 구조를 도시한다.
도 10은 본 문서의 다른 일 실시예에 따른 LMCS 구조를 도시한다.
도 11은 예시적인 포워드 맵핑을 나타내는 그래프를 보여준다.
도 12는 본 문서의 일 실시예에 따라 크로마 레지듀얼 스케일링 인덱스를 도출하는 방법을 도시하는 순서도이다.
도 13은 본 문서의 일 실시예에 따른 피벗 포인트들의 선형 피팅을 나타낸다.
도 14는 본 문서의 일 실시예 따른 선형 리셰이퍼의 일 예를 나타낸다.
도 15는 본 문서의 일 실시예에서의 선형 포워드 맵핑의 일 예를 나타낸다.
도 16은 본 문서의 일 실시예에서의 인버스 포워드 맵핑의 일 예를 나타낸다.
도 17 및 18은 본 문서의 실시예(들)에 따른 비디오/영상 인코딩 방법 및 관련 컴포넌트의 일 예를 개략적으로 나타낸다.
도 19 및 20은 본 문서의 실시예에 따른 영상/비디오 디코딩 방법 및 관련 컴포넌트의 일 예를 개략적으로 나타낸다.
도 21은 본 문서에서 개시된 실시예들이 적용될 수 있는 컨텐츠 스트리밍 시스템의 예를 나타낸다.
본 문서의 개시는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 개시를 특정 실시예에 한정하려고 하는 것이 아니다. 본 문서에서 사용하는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 문서의 실시예들의 기술적 사상을 한정하려는 의도로 사용되는 것은 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 문서에서 "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 문서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
한편, 본 문서에서 설명되는 도면상의 각 구성들은 서로 다른 특징적인 기능들에 관한 설명의 편의를 위해 독립적으로 도시된 것으로서, 각 구성들이 서로 별개의 하드웨어나 별개의 소프트웨어로 구현된다는 것을 의미하지는 않는다. 예컨대, 각 구성 중 두 개 이상의 구성이 합쳐져 하나의 구성을 이룰 수도 있고, 하나의 구성이 복수의 구성으로 나뉘어질 수도 있다. 각 구성이 통합 및/또는 분리된 실시예도 본 문서의 개시 범위에 포함된다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 문서의 실시예들을 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용할 수 있고 동일한 구성 요소에 대해서 중복된 설명은 생략될 수 있다.
도 1은 본 문서의 실시예들이 적용될 수 있는 비디오/영상 코딩 시스템의 예를 개략적으로 나타낸다.
도 1을 참조하면, 비디오/영상 코딩 시스템은 제1 장치(소스 디바이스) 및 제2 장치(수신 디바이스)를 포함할 수 있다. 소스 디바이스는 인코딩된 비디오(video)/영상(image) 정보 또는 데이터를 파일 또는 스트리밍 형태로 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통하여 수신 디바이스로 전달할 수 있다.
상기 소스 디바이스는 비디오 소스, 인코딩 장치, 전송부를 포함할 수 있다. 상기 수신 디바이스는 수신부, 디코딩 장치 및 렌더러를 포함할 수 있다. 상기 인코딩 장치는 비디오/영상 인코딩 장치라고 불릴 수 있고, 상기 디코딩 장치는 비디오/영상 디코딩 장치라고 불릴 수 있다. 송신기는 인코딩 장치에 포함될 수 있다. 수신기는 디코딩 장치에 포함될 수 있다. 렌더러는 디스플레이부를 포함할 수도 있고, 디스플레이부는 별개의 디바이스 또는 외부 컴포넌트로 구성될 수도 있다.
비디오 소스는 비디오/영상의 캡쳐, 합성 또는 생성 과정 등을 통하여 비디오/영상을 획득할 수 있다. 비디오 소스는 비디오/영상 캡쳐 디바이스 및/또는 비디오/영상 생성 디바이스를 포함할 수 있다. 비디오/영상 캡쳐 디바이스는 예를 들어, 하나 이상의 카메라, 이전에 캡쳐된 비디오/영상을 포함하는 비디오/영상 아카이브 등을 포함할 수 있다. 비디오/영상 생성 디바이스는 예를 들어 컴퓨터, 타블렛 및 스마트폰 등을 포함할 수 있으며 (전자적으로) 비디오/영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 등을 통하여 가상의 비디오/영상이 생성될 수 있으며, 이 경우 관련 데이터가 생성되는 과정으로 비디오/영상 캡쳐 과정이 갈음될 수 있다.
인코딩 장치는 입력 비디오/영상을 인코딩할 수 있다. 인코딩 장치는 압축 및 코딩 효율을 위하여 예측, 변환, 양자화 등 일련의 절차를 수행할 수 있다. 인코딩된 데이터(인코딩된 영상/비디오 정보)는 비트스트림(bitstream) 형태로 출력될 수 있다.
전송부는 비트스트림 형태로 출력된 인코딩된 영상/비디오 정보 또는 데이터를 파일 또는 스트리밍 형태로 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통하여 수신 디바이스의 수신부로 전달할 수 있다. 디지털 저장 매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장 매체를 포함할 수 있다. 전송부는 미리 정해진 파일 포멧을 통하여 미디어 파일을 생성하기 위한 엘리먼트를 포함할 수 있고, 방송/통신 네트워크를 통한 전송을 위한 엘리먼트를 포함할 수 있다. 수신부는 상기 비트스트림을 수신/추출하여 디코딩 장치로 전달할 수 있다.
디코딩 장치는 인코딩 장치의 동작에 대응하는 역양자화, 역변환, 예측 등 일련의 절차를 수행하여 비디오/영상을 디코딩할 수 있다.
렌더러는 디코딩된 비디오/영상을 렌더링할 수 있다. 렌더링된 비디오/영상은 디스플레이부를 통하여 디스플레이될 수 있다.
본 문서는 비디오/영상 코딩에 관한 것이다. 예를 들어 본 문서에서 개시된 방법/실시예는 VVC (versatile video coding) 표준에 개시되는 방법에 적용될 수 있다. 또한, 본 문서에서 개시된 방법/실시예는 EVC (essential video coding) 표준, AV1 (AOMedia Video 1) 표준, AVS2 (2nd generation of audio video coding standard) 또는 차세대 비디오/영상 코딩 표준(ex. H.267 or H.268 등)에 개시되는 방법에 적용될 수 있다.
본 문서에서는 비디오/영상 코딩에 관한 다양한 실시예들을 제시하며, 다른 언급이 없는 한 상기 실시예들은 서로 조합되어 수행될 수도 있다.
본 문서에서 비디오(video)는 시간의 흐름에 따른 일련의 영상(image)들의 집합을 의미할 수 있다. 픽처(picture)는 일반적으로 특정 시간대의 하나의 영상을 나타내는 단위를 의미하며, 슬라이스(slice)/타일(tile)은 코딩에 있어서 픽처의 일부를 구성하는 단위이다. 슬라이스/타일은 하나 이상의 CTU(coding tree unit)을 포함할 수 있다. 하나의 픽처는 하나 이상의 슬라이스/타일로 구성될 수 있다. 타일은 픽너 내 특정 타일 열 및 특정 타일 열 이내의 CTU들의 사각 영역이다(A tile is a rectangular region of CTUs within a particular tile column and a particular tile row in a picture). 상기 타일 열은 CTU들의 사각 영역이고, 상기 사각 영역은 상기 픽처의 높이와 동일한 높이를 갖고, 너비는 픽처 파라미터 세트 내의 신택스 요소들에 의하여 명시될 수 있다(The tile column is a rectangular region of CTUs having a height equal to the height of the picture and a width specified by syntax elements in the picture parameter set). 상기 타일 행은 CTU들의 사각 영역이고, 상기 사각 영역은 픽처 파라미터 세트 내의 신택스 요소들에 의하여 명시되는 너비를 갖고, 높이는 상기 픽처의 높이와 동일할 수 있다(The tile row is a rectangular region of CTUs having a height specified by syntax elements in the picture parameter set and a width equal to the width of the picture). 타일 스캔은 픽처를 파티셔닝하는 CTU들의 특정 순차적 오더링을 나타낼 수 있고, 상기 CTU들은 타일 내 CTU 래스터 스캔으로 연속적으로 정렬될 수 있고, 픽처 내 타일들은 상기 픽처의 상기 타일들의 래스터 스캔으로 연속적으로 정렬될 수 있다(A tile scan is a specific sequential ordering of CTUs partitioning a picture in which the CTUs are ordered consecutively in CTU raster scan in a tile whereas tiles in a picture are ordered consecutively in a raster scan of the tiles of the picture). 슬라이스는 단일 NAL 유닛에 배타적으로 담겨질 수 있는, 정수개의 완전한 타일들 또는 픽처의 타일 내의 정수개의 연속적인 완전한 CTU 행들을 포함할 수 있다(A slice includes an integer number of complete tiles or an integer number of consecutive complete CTU rows within a tile of a picture that may be exclusively contained in a single NAL unit)
한편, 하나의 픽처는 둘 이상의 서브픽처로 구분될 수 있다. 서브픽처는 픽처 내 하나 이상의 슬라이스들의 사각 리전일 수 있다(an rectangular region of one or more slices within a picture).
픽셀(pixel) 또는 펠(pel)은 하나의 픽처(또는 영상)을 구성하는 최소의 단위를 의미할 수 있다. 또한, 픽셀에 대응하는 용어로서 '샘플(sample)'이 사용될 수 있다. 샘플은 일반적으로 픽셀 또는 픽셀의 값을 나타낼 수 있으며, 루마(luma) 성분의 픽셀/픽셀값만을 나타낼 수도 있고, 크로마(chroma) 성분의 픽셀/픽셀 값만을 나타낼 수도 있다.
유닛(unit)은 영상 처리의 기본 단위를 나타낼 수 있다. 유닛은 픽처의 특정 영역 및 해당 영역에 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 하나의 유닛은 하나의 루마 블록 및 두개의 크로마(ex. cb, cr) 블록을 포함할 수 있다. 유닛은 경우에 따라서 블록(block) 또는 영역(area) 등의 용어와 혼용하여 사용될 수 있다. 일반적인 경우, MxN 블록은 M개의 열과 N개의 행으로 이루어진 샘플들(또는 샘플 어레이) 또는 변환 계수(transform coefficient)들의 집합(또는 어레이)을 포함할 수 있다.
본 문서에서 "A 또는 B(A or B)"는 "오직 A", "오직 B" 또는 "A와 B 모두"를 의미할 수 있다. 달리 표현하면, 본 문서에서 "A 또는 B(A or B)"는 "A 및/또는 B(A and/or B)"으로 해석될 수 있다. 예를 들어, 본 문서에서 "A, B 또는 C(A, B or C)"는 "오직 A", "오직 B", "오직 C", 또는 "A, B 및 C의 임의의 모든 조합(any combination of A, B and C)"를 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용되는 슬래쉬(/)나 쉼표(comma)는 "및/또는(and/or)"을 의미할 수 있다. 예를 들어, "A/B"는 "A 및/또는 B"를 의미할 수 있다. 이에 따라 "A/B"는 "오직 A", "오직 B", 또는 "A와 B 모두"를 의미할 수 있다. 예를 들어, "A, B, C"는 "A, B 또는 C"를 의미할 수 있다.
본 문서에서 "적어도 하나의 A 및 B(at least one of A and B)"는, "오직 A", "오직 B" 또는 "A와 B 모두"를 의미할 수 있다. 또한, 본 문서에서 "적어도 하나의 A 또는 B(at least one of A or B)"나 "적어도 하나의 A 및/또는 B(at least one of A and/or B)"라는 표현은 "적어도 하나의 A 및 B(at least one of A and B)"와 동일하게 해석될 수 있다.
또한, 본 문서에서 "적어도 하나의 A, B 및 C(at least one of A, B and C)"는, "오직 A", "오직 B", "오직 C", 또는 "A, B 및 C의 임의의 모든 조합(any combination of A, B and C)"를 의미할 수 있다. 또한, "적어도 하나의 A, B 또는 C(at least one of A, B or C)"나 "적어도 하나의 A, B 및/또는 C(at least one of A, B and/or C)"는 "적어도 하나의 A, B 및 C(at least one of A, B and C)"를 의미할 수 있다.
또한, 본 문서에서 사용되는 괄호는 "예를 들어(for example)"를 의미할 수 있다. 구체적으로, "예측(인트라 예측)"로 표시된 경우, "예측"의 일례로 "인트라 예측"이 제안된 것일 수 있다. 달리 표현하면 본 문서의 "예측"은 "인트라 예측"으로 제한(limit)되지 않고, "인트라 예측"이 "예측"의 일례로 제안될 것일 수 있다. 또한, "예측(즉, 인트라 예측)"으로 표시된 경우에도, "예측"의 일례로 "인트라 예측"이 제안된 것일 수 있다.
본 문서에서 하나의 도면 내에서 개별적으로 설명되는 기술적 특징은, 개별적으로 구현될 수도 있고, 동시에 구현될 수도 있다.
도 2는 본 문서의 실시예들이 적용될 수 있는 비디오/영상 인코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다. 이하 인코딩 장치라 함은 영상 인코딩 장치 및/또는 비디오 인코딩 장치를 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 인코딩 장치(200)는 영상 분할부(image partitioner, 210), 예측부(predictor, 220), 레지듀얼 처리부(residual processor, 230), 엔트로피 인코딩부(entropy encoder, 240), 가산부(adder, 250), 필터링부(filter, 260) 및 메모리(memory, 270)를 포함하여 구성될 수 있다. 예측부(220)는 인터 예측부(221) 및 인트라 예측부(222)를 포함할 수 있다. 레지듀얼 처리부(230)는 변환부(transformer, 232), 양자화부(quantizer 233), 역양자화부(dequantizer 234), 역변환부(inverse transformer, 235)를 포함할 수 있다. 레지듀얼 처리부(230)은 감산부(subtractor, 231)를 더 포함할 수 있다. 가산부(250)는 복원부(reconstructor) 또는 복원 블록 생성부(recontructged block generator)로 불릴 수 있다. 상술한 영상 분할부(210), 예측부(220), 레지듀얼 처리부(230), 엔트로피 인코딩부(240), 가산부(250) 및 필터링부(260)는 실시예에 따라 하나 이상의 하드웨어 컴포넌트(예를 들어 인코더 칩셋 또는 프로세서)에 의하여 구성될 수 있다. 또한 메모리(270)는 DPB(decoded picture buffer)를 포함할 수 있고, 디지털 저장 매체에 의하여 구성될 수도 있다. 상기 하드웨어 컴포넌트는 메모리(270)을 내/외부 컴포넌트로 더 포함할 수도 있다.
영상 분할부(210)는 인코딩 장치(200)에 입력된 입력 영상(또는, 픽쳐, 프레임)를 하나 이상의 처리 유닛(processing unit)으로 분할할 수 있다. 일 예로, 상기 처리 유닛은 코딩 유닛(coding unit, CU)이라고 불릴 수 있다. 이 경우 코딩 유닛은 코딩 트리 유닛(coding tree unit, CTU) 또는 최대 코딩 유닛(largest coding unit, LCU)으로부터 QTBTTT (Quad-tree binary-tree ternary-tree) 구조에 따라 재귀적으로(recursively) 분할될 수 있다. 예를 들어, 하나의 코딩 유닛은 쿼드 트리 구조, 바이너리 트리 구조, 및/또는 터너리 구조를 기반으로 하위(deeper) 뎁스의 복수의 코딩 유닛들로 분할될 수 있다. 이 경우 예를 들어 쿼드 트리 구조가 먼저 적용되고 바이너리 트리 구조 및/또는 터너리 구조가 나중에 적용될 수 있다. 또는 바이너리 트리 구조가 먼저 적용될 수도 있다. 더 이상 분할되지 않는 최종 코딩 유닛을 기반으로 본 문서에 따른 코딩 절차가 수행될 수 있다. 이 경우 영상 특성에 따른 코딩 효율 등을 기반으로, 최대 코딩 유닛이 바로 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있고, 또는 필요에 따라 코딩 유닛은 재귀적으로(recursively) 보다 하위 뎁스의 코딩 유닛들로 분할되어 최적의 사이즈의 코딩 유닛이 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있다. 여기서 코딩 절차라 함은 후술하는 예측, 변환, 및 복원 등의 절차를 포함할 수 있다. 다른 예로, 상기 처리 유닛은 예측 유닛(PU: Prediction Unit) 또는 변환 유닛(TU: Transform Unit)을 더 포함할 수 있다. 이 경우 상기 예측 유닛 및 상기 변환 유닛은 각각 상술한 최종 코딩 유닛으로부터 분할 또는 파티셔닝될 수 있다. 상기 예측 유닛은 샘플 예측의 단위일 수 있고, 상기 변환 유닛은 변환 계수를 유도하는 단위 및/또는 변환 계수로부터 레지듀얼 신호(residual signal)를 유도하는 단위일 수 있다.
유닛은 경우에 따라서 블록(block) 또는 영역(area) 등의 용어와 혼용하여 사용될 수 있다. 일반적인 경우, MxN 블록은 M개의 열과 N개의 행으로 이루어진 샘플들 또는 변환 계수(transform coefficient)들의 집합을 나타낼 수 있다. 샘플은 일반적으로 픽셀 또는 픽셀의 값을 나타낼 수 있으며, 휘도(luma) 성분의 픽셀/픽셀값만을 나타낼 수도 있고, 채도(chroma) 성분의 픽셀/픽셀 값만을 나타낼 수도 있다. 샘플은 하나의 픽처(또는 영상)을 픽셀(pixel) 또는 펠(pel)에 대응하는 용어로서 사용될 수 있다.
인코딩 장치(200)는 입력 영상 신호(원본 블록, 원본 샘플 어레이)에서 인터 예측부(221) 또는 인트라 예측부(222)로부터 출력된 예측 신호(예측된 블록, 예측 샘플 어레이)를 감산하여 레지듀얼 신호(residual signal, 잔여 블록, 잔여 샘플 어레이)를 생성할 수 있고, 생성된 레지듀얼 신호는 변환부(232)로 전송된다. 이 경우 도시된 바와 같이 인코더(200) 내에서 입력 영상 신호(원본 블록, 원본 샘플 어레이)에서 예측 신호(예측 블록, 예측 샘플 어레이)를 감산하는 유닛은 감산부(231)라고 불릴 수 있다. 예측부는 처리 대상 블록(이하, 현재 블록이라 함)에 대한 예측을 수행하고, 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록(predicted block)을 생성할 수 있다. 예측부는 현재 블록 또는 CU 단위로 인트라 예측이 적용되는지 또는 인터 예측이 적용되는지 결정할 수 있다. 예측부는 각 예측모드에 대한 설명에서 후술하는 바와 같이 예측 모드 정보 등 예측에 관한 다양한 정보를 생성하여 엔트로피 인코딩부(240)로 전달할 수 있다. 예측에 관한 정보는 엔트로피 인코딩부(240)에서 인코딩되어 비트스트림 형태로 출력될 수 있다.
인트라 예측부(222)는 현재 픽처 내의 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측할 수 있다. 상기 참조되는 샘플들은 예측 모드에 따라 상기 현재 블록의 주변(neighbor)에 위치할 수 있고, 또는 떨어져서 위치할 수도 있다. 인트라 예측에서 예측 모드들은 복수의 비방향성 모드와 복수의 방향성 모드를 포함할 수 있다. 비방향성 모드는 예를 들어 DC 모드 및 플래너 모드(Planar 모드)를 포함할 수 있다. 방향성 모드는 예측 방향의 세밀한 정도에 따라 예를 들어 33개의 방향성 예측 모드 또는 65개의 방향성 예측 모드를 포함할 수 있다. 다만, 이는 예시로서 설정에 따라 그 이상 또는 그 이하의 개수의 방향성 예측 모드들이 사용될 수 있다. 인트라 예측부(222)는 주변 블록에 적용된 예측 모드를 이용하여, 현재 블록에 적용되는 예측 모드를 결정할 수도 있다.
인터 예측부(221)는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 참조 블록(참조 샘플 어레이)을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측된 블록을 유도할 수 있다. 이때, 인터 예측 모드에서 전송되는 움직임 정보의 양을 줄이기 위해 주변 블록과 현재 블록 간의 움직임 정보의 상관성에 기초하여 움직임 정보를 블록, 서브블록 또는 샘플 단위로 예측할 수 있다. 상기 움직임 정보는 움직임 벡터 및 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다. 상기 움직임 정보는 인터 예측 방향(L0 예측, L1 예측, Bi 예측 등) 정보를 더 포함할 수 있다. 인터 예측의 경우에, 주변 블록은 현재 픽처 내에 존재하는 공간적 주변 블록(spatial neighboring block)과 참조 픽처에 존재하는 시간적 주변 블록(temporal neighboring block)을 포함할 수 있다. 상기 참조 블록을 포함하는 참조 픽처와 상기 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일할 수도 있고, 다를 수도 있다. 상기 시간적 주변 블록은 동일 위치 참조 블록(collocated reference block), 동일 위치 CU(colCU) 등의 이름으로 불릴 수 있으며, 상기 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일 위치 픽처(collocated picture, colPic)라고 불릴 수도 있다. 예를 들어, 인터 예측부(221)는 주변 블록들을 기반으로 움직임 정보 후보 리스트를 구성하고, 상기 현재 블록의 움직임 벡터 및/또는 참조 픽처 인덱스를 도출하기 위하여 어떤 후보가 사용되는지를 지시하는 정보를 생성할 수 있다. 다양한 예측 모드를 기반으로 인터 예측이 수행될 수 있으며, 예를 들어 스킵 모드와 머지 모드의 경우에, 인터 예측부(221)는 주변 블록의 움직임 정보를 현재 블록의 움직임 정보로 이용할 수 있다. 스킵 모드의 경우, 머지 모드와 달리 레지듀얼 신호가 전송되지 않을 수 있다. 움직임 정보 예측(motion vector prediction, MVP) 모드의 경우, 주변 블록의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측자(motion vector predictor)로 이용하고, 움직임 벡터 차분(motion vector difference)을 시그널링함으로써 현재 블록의 움직임 벡터를 지시할 수 있다.
예측부(220)는 후술하는 다양한 예측 방법을 기반으로 예측 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 예측부는 하나의 블록에 대한 예측을 위하여 인트라 예측 또는 인터 예측을 적용할 수 있을 뿐 아니라, 인트라 예측과 인터 예측을 동시에 적용할 수 있다. 이는 combined inter and intra prediction (CIIP)라고 불릴 수 있다. 또한, 예측부는 블록에 대한 예측을 위하여 인트라 블록 카피(intra block copy, IBC) 예측 모드에 기반할 수도 있고 또는 팔레트 모드(palette mode)에 기반할 수도 있다. 상기 IBC 예측 모드 또는 팔레트 모드는 예를 들어 SCC(screen content coding) 등과 같이 게임 등의 컨텐츠 영상/동영상 코딩을 위하여 사용될 수 있다. IBC는 기본적으로 현재 픽처 내에서 예측을 수행하나 현재 픽처 내에서 참조 블록을 도출하는 점에서 인터 예측과 유사하게 수행될 수 있다. 즉, IBC는 본 문서에서 설명되는 인터 예측 기법들 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. 팔레트 모드는 인트라 코딩 또는 인트라 예측의 일 예로 볼 수 있다. 팔레트 모드가 적용되는 경우 팔레트 테이블 및 팔레트 인덱스에 관한 정보를 기반으로 픽처 내 샘플 값을 시그널링할 수 있다.
상기 예측부 (인터 예측부(221) 및/또는 상기 인트라 예측부(222) 포함)를 통해 생성된 예측 신호는 복원 신호를 생성하기 위해 이용되거나 레지듀얼 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 변환부(232)는 레지듀얼 신호에 변환 기법을 적용하여 변환 계수들(transform coefficients)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 변환 기법은 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), GBT(Graph-Based Transform), 또는 CNT(Conditionally Non-linear Transform) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, GBT는 픽셀 간의 관계 정보를 그래프로 표현한다고 할 때 이 그래프로부터 얻어진 변환을 의미한다. CNT는 이전에 복원된 모든 픽셀(all previously reconstructed pixel)를 이용하여 예측 신호를 생성하고 그에 기초하여 획득되는 변환을 의미한다. 또한, 변환 과정은 정사각형의 동일한 크기를 갖는 픽셀 블록에 적용될 수도 있고, 정사각형이 아닌 가변 크기의 블록에도 적용될 수 있다.
양자화부(233)는 변환 계수들을 양자화하여 엔트로피 인코딩부(240)로 전송되고, 엔트로피 인코딩부(240)는 양자화된 신호(양자화된 변환 계수들에 관한 정보)를 인코딩하여 비트스트림으로 출력할 수 있다. 상기 양자화된 변환 계수들에 관한 정보는 레지듀얼 정보라고 불릴 수 있다. 양자화부(233)는 계수 스캔 순서(scan order)를 기반으로 블록 형태의 양자화된 변환 계수들을 1차원 벡터 형태로 재정렬할 수 있고, 상기 1차원 벡터 형태의 양자화된 변환 계수들을 기반으로 상기 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 생성할 수도 있다. 엔트로피 인코딩부(240)는 예를 들어 지수 골롬(exponential Golomb), CAVLC(context-adaptive variable length coding), CABAC(context-adaptive binary arithmetic coding) 등과 같은 다양한 인코딩 방법을 수행할 수 있다. 엔트로피 인코딩부(240)는 양자화된 변환 계수들 외 비디오/이미지 복원에 필요한 정보들(예컨대 신택스 요소들(syntax elements)의 값 등)을 함께 또는 별도로 인코딩할 수도 있다. 인코딩된 정보(ex. 인코딩된 영상/비디오 정보)는 비트스트림 형태로 NAL(network abstraction layer) 유닛 단위로 전송 또는 저장될 수 있다. 상기 영상/비디오 정보는 어댑테이션 파라미터 세트(APS), 픽처 파라미터 세트(PPS), 시퀀스 파라미터 세트(SPS) 또는 비디오 파라미터 세트(VPS) 등 다양한 파라미터 세트에 관한 정보를 더 포함할 수 있다. 또한 상기 영상/비디오 정보는 일반 제한 정보(general constraint information)을 더 포함할 수 있다. 본 문서에서 인코딩 장치에서 디코딩 장치로 전달/시그널링되는 정보 및/또는 신택스 요소들은 영상/비디오 정보에 포함될 수 있다. 상기 영상/비디오 정보는 상술한 인코딩 절차를 통하여 인코딩되어 상기 비트스트림에 포함될 수 있다. 상기 비트스트림은 네트워크를 통하여 전송될 수 있고, 또는 디지털 저장매체에 저장될 수 있다. 여기서 네트워크는 방송망 및/또는 통신망 등을 포함할 수 있고, 디지털 저장매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장매체를 포함할 수 있다. 엔트로피 인코딩부(240)로부터 출력된 신호는 전송하는 전송부(미도시) 및/또는 저장하는 저장부(미도시)가 인코딩 장치(200)의 내/외부 엘리먼트로서 구성될 수 있고, 또는 전송부는 엔트로피 인코딩부(240)에 포함될 수도 있다.
양자화부(233)로부터 출력된 양자화된 변환 계수들은 예측 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 양자화된 변환 계수들에 역양자화부(234) 및 역변환부(235)를 통해 역양자화 및 역변환을 적용함으로써 레지듀얼 신호(레지듀얼 블록 or 레지듀얼 샘플들)를 복원할 수 있다. 가산부(250)는 복원된 레지듀얼 신호를 인터 예측부(221) 또는 인트라 예측부(222)로부터 출력된 예측 신호에 더함으로써 복원(reconstructed) 신호(복원 픽처, 복원 블록, 복원 샘플 어레이)가 생성될 수 있다. 스킵 모드가 적용된 경우와 같이 처리 대상 블록에 대한 레지듀얼이 없는 경우, 예측된 블록이 복원 블록으로 사용될 수 있다. 가산부(250)는 복원부 또는 복원 블록 생성부라고 불릴 수 있다. 생성된 복원 신호는 현재 픽처 내 다음 처리 대상 블록의 인트라 예측을 위하여 사용될 수 있고, 후술하는 바와 같이 필터링을 거쳐서 다음 픽처의 인터 예측을 위하여 사용될 수도 있다.
한편 픽처 인코딩 및/또는 복원 과정에서 LMCS (luma mapping with chroma scaling)가 적용될 수도 있다.
필터링부(260)는 복원 신호에 필터링을 적용하여 주관적/객관적 화질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어 필터링부(260)은 복원 픽처에 다양한 필터링 방법을 적용하여 수정된(modified) 복원 픽처를 생성할 수 있고, 상기 수정된 복원 픽처를 메모리(270), 구체적으로 메모리(270)의 DPB에 저장할 수 있다. 상기 다양한 필터링 방법은 예를 들어, 디블록킹 필터링, 샘플 적응적 오프셋(sample adaptive offset), 적응적 루프 필터(adaptive loop filter), 양방향 필터(bilateral filter) 등을 포함할 수 있다. 필터링부(260)은 각 필터링 방법에 대한 설명에서 후술하는 바와 같이 필터링에 관한 다양한 정보를 생성하여 엔트로피 인코딩부(240)로 전달할 수 있다. 필터링 관한 정보는 엔트로피 인코딩부(240)에서 인코딩되어 비트스트림 형태로 출력될 수 있다.
메모리(270)에 전송된 수정된 복원 픽처는 인터 예측부(221)에서 참조 픽처로 사용될 수 있다. 인코딩 장치는 이를 통하여 인터 예측이 적용되는 경우, 인코딩 장치(200)와 디코딩 장치에서의 예측 미스매치를 피할 수 있고, 부호화 효율도 향상시킬 수 있다.
메모리(270) DPB는 수정된 복원 픽처를 인터 예측부(221)에서의 참조 픽처로 사용하기 위해 저장할 수 있다. 메모리(270)는 현재 픽처 내 움직임 정보가 도출된(또는 인코딩된) 블록의 움직임 정보 및/또는 이미 복원된 픽처 내 블록들의 움직임 정보를 저장할 수 있다. 상기 저장된 움직임 정보는 공간적 주변 블록의 움직임 정보 또는 시간적 주변 블록의 움직임 정보로 활용하기 위하여 인터 예측부(221)에 전달할 수 있다. 메모리(270)는 현재 픽처 내 복원된 블록들의 복원 샘플들을 저장할 수 있고, 인트라 예측부(222)에 전달할 수 있다.
도 3은 본 문서의 실시예들이 적용될 수 있는 비디오/영상 디코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다. 이하 디코딩 장치라 함은 영상 디코딩 장치 및/또는 비디오 디코딩 장치를 포함할 수 있다.
도 3을 참조하면, 디코딩 장치(300)는 엔트로피 디코딩부(entropy decoder, 310), 레지듀얼 처리부(residual processor, 320), 예측부(predictor, 330), 가산부(adder, 340), 필터링부(filter, 350) 및 메모리(memoery, 360)를 포함하여 구성될 수 있다. 예측부(330)는 인터 예측부(331) 및 인트라 예측부(332)를 포함할 수 있다. 레지듀얼 처리부(320)는 역양자화부(dequantizer, 321) 및 역변환부(inverse transformer, 321)를 포함할 수 있다. 상술한 엔트로피 디코딩부(310), 레지듀얼 처리부(320), 예측부(330), 가산부(340) 및 필터링부(350)는 실시예에 따라 하나의 하드웨어 컴포넌트(예를 들어 디코더 칩셋 또는 프로세서)에 의하여 구성될 수 있다. 또한 메모리(360)는 DPB(decoded picture buffer)를 포함할 수 있고, 디지털 저장 매체에 의하여 구성될 수도 있다. 상기 하드웨어 컴포넌트는 메모리(360)을 내/외부 컴포넌트로 더 포함할 수도 있다.
영상/비디오 정보를 포함하는 비트스트림이 입력되면, 디코딩 장치(300)는 도 2의 인코딩 장치에서 영상/비디오 정보가 처리된 프로세스에 대응하여 영상을 복원할 수 있다. 예를 들어, 디코딩 장치(300)는 상기 비트스트림으로부터 획득한 블록 분할 관련 정보를 기반으로 유닛들/블록들을 도출할 수 있다. 디코딩 장치(300)는 인코딩 장치에서 적용된 처리 유닛을 이용하여 디코딩을 수행할 수 있다. 따라서 디코딩의 처리 유닛은 예를 들어 코딩 유닛일 수 있고, 코딩 유닛은 코딩 트리 유닛 또는 최대 코딩 유닛으로부터 쿼드 트리 구조, 바이너리 트리 구조 및/또는 터너리 트리 구조를 따라서 분할될 수 있다. 코딩 유닛으로부터 하나 이상의 변환 유닛이 도출될 수 있다. 그리고, 디코딩 장치(300)를 통해 디코딩 및 출력된 복원 영상 신호는 재생 장치를 통해 재생될 수 있다.
디코딩 장치(300)는 도 2의 인코딩 장치로부터 출력된 신호를 비트스트림 형태로 수신할 수 있고, 수신된 신호는 엔트로피 디코딩부(310)를 통해 디코딩될 수 있다. 예를 들어, 엔트로피 디코딩부(310)는 상기 비트스트림을 파싱하여 영상 복원(또는 픽처 복원)에 필요한 정보(ex. 영상/비디오 정보)를 도출할 수 있다. 상기 영상/비디오 정보는 어댑테이션 파라미터 세트(APS), 픽처 파라미터 세트(PPS), 시퀀스 파라미터 세트(SPS) 또는 비디오 파라미터 세트(VPS) 등 다양한 파라미터 세트에 관한 정보를 더 포함할 수 있다. 또한 상기 영상/비디오 정보는 일반 제한 정보(general constraint information)을 더 포함할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 파라미터 세트에 관한 정보 및/또는 상기 일반 제한 정보를 더 기반으로 픽처를 디코딩할 수 있다. 본 문서에서 후술되는 시그널링/수신되는 정보 및/또는 신택스 요소들은 상기 디코딩 절차를 통하여 디코딩되어 상기 비트스트림으로부터 획득될 수 있다. 예컨대, 엔트로피 디코딩부(310)는 지수 골롬 부호화, CAVLC 또는 CABAC 등의 코딩 방법을 기초로 비트스트림 내 정보를 디코딩하고, 영상 복원에 필요한 신택스 엘리먼트의 값, 레지듀얼에 관한 변환 계수의 양자화된 값 들을 출력할 수 있다. 보다 상세하게, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은, 비트스트림에서 각 구문 요소에 해당하는 빈을 수신하고, 디코딩 대상 구문 요소 정보와 주변 및 디코딩 대상 블록의 디코딩 정보 혹은 이전 단계에서 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 문맥(context) 모델을 결정하고, 결정된 문맥 모델에 따라 빈(bin)의 발생 확률을 예측하여 빈의 산술 디코딩(arithmetic decoding)를 수행하여 각 구문 요소의 값에 해당하는 심볼을 생성할 수 있다. 이때, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은 문맥 모델 결정 후 다음 심볼/빈의 문맥 모델을 위해 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 문맥 모델을 업데이트할 수 있다. 엔트로피 디코딩부(310)에서 디코딩된 정보 중 예측에 관한 정보는 예측부(인터 예측부(332) 및 인트라 예측부(331))로 제공되고, 엔트로피 디코딩부(310)에서 엔트로피 디코딩이 수행된 레지듀얼 값, 즉 양자화된 변환 계수들 및 관련 파라미터 정보는 레지듀얼 처리부(320)로 입력될 수 있다. 레지듀얼 처리부(320)는 레지듀얼 신호(레지듀얼 블록, 레지듀얼 샘플들, 레지듀얼 샘플 어레이)를 도출할 수 있다. 또한, 엔트로피 디코딩부(310)에서 디코딩된 정보 중 필터링에 관한 정보는 필터링부(350)으로 제공될 수 있다. 한편, 인코딩 장치로부터 출력된 신호를 수신하는 수신부(미도시)가 디코딩 장치(300)의 내/외부 엘리먼트로서 더 구성될 수 있고, 또는 수신부는 엔트로피 디코딩부(310)의 구성요소일 수도 있다. 한편, 본 문서에 따른 디코딩 장치는 비디오/영상/픽처 디코딩 장치라고 불릴 수 있고, 상기 디코딩 장치는 정보 디코더(비디오/영상/픽처 정보 디코더) 및 샘플 디코더(비디오/영상/픽처 샘플 디코더)로 구분할 수도 있다. 상기 정보 디코더는 상기 엔트로피 디코딩부(310)를 포함할 수 있고, 상기 샘플 디코더는 상기 역양자화부(321), 역변환부(322), 가산부(340), 필터링부(350), 메모리(360), 인터 예측부(332) 및 인트라 예측부(331) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
역양자화부(321)에서는 양자화된 변환 계수들을 역양자화하여 변환 계수들을 출력할 수 있다. 역양자화부(321)는 양자화된 변환 계수들을 2차원의 블록 형태로 재정렬할 수 있다. 이 경우 상기 재정렬은 인코딩 장치에서 수행된 계수 스캔 순서를 기반하여 재정렬을 수행할 수 있다. 역양자화부(321)는 양자화 파라미터(예를 들어 양자화 스텝 사이즈 정보)를 이용하여 양자화된 변환 계수들에 대한 역양자화를 수행하고, 변환 계수들(transform coefficient)를 획득할 수 있다.
역변환부(322)에서는 변환 계수들를 역변환하여 레지듀얼 신호(레지듀얼 블록, 레지듀얼 샘플 어레이)를 획득하게 된다.
예측부는 현재 블록에 대한 예측을 수행하고, 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록(predicted block)을 생성할 수 있다. 예측부는 엔트로피 디코딩부(310)로부터 출력된 상기 예측에 관한 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는지 또는 인터 예측이 적용되는지 결정할 수 있고, 구체적인 인트라/인터 예측 모드를 결정할 수 있다.
예측부(320)는 후술하는 다양한 예측 방법을 기반으로 예측 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 예측부는 하나의 블록에 대한 예측을 위하여 인트라 예측 또는 인터 예측을 적용할 수 있을 뿐 아니라, 인트라 예측과 인터 예측을 동시에 적용할 수 있다. 이는 combined inter and intra prediction (CIIP)라고 불릴 수 있다. 또한, 예측부는 블록에 대한 예측을 위하여 인트라 블록 카피(intra block copy, IBC) 예측 모드에 기반할 수도 있고 또는 팔레트 모드(palette mode)에 기반할 수도 있다. 상기 IBC 예측 모드 또는 팔레트 모드는 예를 들어 SCC(screen content coding) 등과 같이 게임 등의 컨텐츠 영상/동영상 코딩을 위하여 사용될 수 있다. IBC는 기본적으로 현재 픽처 내에서 예측을 수행하나 현재 픽처 내에서 참조 블록을 도출하는 점에서 인터 예측과 유사하게 수행될 수 있다. 즉, IBC는 본 문서에서 설명되는 인터 예측 기법들 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. 팔레트 모드는 인트라 코딩 또는 인트라 예측의 일 예로 볼 수 있다. 팔레트 모드가 적용되는 경우 팔레트 테이블 및 팔레트 인덱스에 관한 정보가 상기 영상/비디오 정보에 포함되어 시그널링될 수 있다.
인트라 예측부(331)는 현재 픽처 내의 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측할 수 있다. 상기 참조되는 샘플들은 예측 모드에 따라 상기 현재 블록의 주변(neighbor)에 위치할 수 있고, 또는 떨어져서 위치할 수도 있다. 인트라 예측에서 예측 모드들은 복수의 비방향성 모드와 복수의 방향성 모드를 포함할 수 있다. 인트라 예측부(331)는 주변 블록에 적용된 예측 모드를 이용하여, 현재 블록에 적용되는 예측 모드를 결정할 수도 있다.
인터 예측부(332)는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 참조 블록(참조 샘플 어레이)을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측된 블록을 유도할 수 있다. 이때, 인터 예측 모드에서 전송되는 움직임 정보의 양을 줄이기 위해 주변 블록과 현재 블록 간의 움직임 정보의 상관성에 기초하여 움직임 정보를 블록, 서브블록 또는 샘플 단위로 예측할 수 있다. 상기 움직임 정보는 움직임 벡터 및 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다. 상기 움직임 정보는 인터 예측 방향(L0 예측, L1 예측, Bi 예측 등) 정보를 더 포함할 수 있다. 인터 예측의 경우에, 주변 블록은 현재 픽처 내에 존재하는 공간적 주변 블록(spatial neighboring block)과 참조 픽처에 존재하는 시간적 주변 블록(temporal neighboring block)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 인터 예측부(332)는 주변 블록들을 기반으로 움직임 정보 후보 리스트를 구성하고, 수신한 후보 선택 정보를 기반으로 상기 현재 블록의 움직임 벡터 및/또는 참조 픽처 인덱스를 도출할 수 있다. 다양한 예측 모드를 기반으로 인터 예측이 수행될 수 있으며, 상기 예측에 관한 정보는 상기 현재 블록에 대한 인터 예측의 모드를 지시하는 정보를 포함할 수 있다.
가산부(340)는 획득된 레지듀얼 신호를 예측부(인터 예측부(332) 및/또는 인트라 예측부(331) 포함)로부터 출력된 예측 신호(예측된 블록, 예측 샘플 어레이)에 더함으로써 복원 신호(복원 픽처, 복원 블록, 복원 샘플 어레이)를 생성할 수 있다. 스킵 모드가 적용된 경우와 같이 처리 대상 블록에 대한 레지듀얼이 없는 경우, 예측된 블록이 복원 블록으로 사용될 수 있다.
가산부(340)는 복원부 또는 복원 블록 생성부라고 불릴 수 있다. 생성된 복원 신호는 현재 픽처 내 다음 처리 대상 블록의 인트라 예측을 위하여 사용될 수 있고, 후술하는 바와 같이 필터링을 거쳐서 출력될 수도 있고 또는 다음 픽처의 인터 예측을 위하여 사용될 수도 있다.
한편, 픽처 디코딩 과정에서 LMCS (luma mapping with chroma scaling)가 적용될 수도 있다.
필터링부(350)는 복원 신호에 필터링을 적용하여 주관적/객관적 화질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어 필터링부(350)는 복원 픽처에 다양한 필터링 방법을 적용하여 수정된(modified) 복원 픽처를 생성할 수 있고, 상기 수정된 복원 픽처를 메모리(360), 구체적으로 메모리(360)의 DPB에 전송할 수 있다. 상기 다양한 필터링 방법은 예를 들어, 디블록킹 필터링, 샘플 적응적 오프셋(sample adaptive offset), 적응적 루프 필터(adaptive loop filter), 양방향 필터(bilateral filter) 등을 포함할 수 있다.
메모리(360)의 DPB에 저장된 (수정된) 복원 픽처는 인터 예측부(332)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다. 메모리(360)는 현재 픽처 내 움직임 정보가 도출된(또는 디코딩된) 블록의 움직임 정보 및/또는 이미 복원된 픽처 내 블록들의 움직임 정보를 저장할 수 있다. 상기 저장된 움직임 정보는 공간적 주변 블록의 움직임 정보 또는 시간적 주변 블록의 움직임 정보로 활용하기 위하여 인터 예측부(260)에 전달할 수 있다. 메모리(360)는 현재 픽처 내 복원된 블록들의 복원 샘플들을 저장할 수 있고, 인트라 예측부(331)에 전달할 수 있다.
본 문서에서, 인코딩 장치(200)의 필터링부(260), 인터 예측부(221) 및 인트라 예측부(222)에서 설명된 실시예들은 각각 디코딩 장치(300)의 필터링부(350), 인터 예측부(332) 및 인트라 예측부(331)에도 동일 또는 대응되도록 적용될 수 있다
상술한 바와 같이 비디오 코딩을 수행함에 있어 압축 효율을 높이기 위하여 예측을 수행한다. 이를 통하여 코딩 대상 블록인 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록을 생성할 수 있다. 여기서 상기 예측된 블록은 공간 도메인(또는 픽셀 도메인)에서의 예측 샘플들을 포함한다. 상기 예측된 블록은 인코딩 장치 및 디코딩 장치에서 동일하게 도출되며, 상기 인코딩 장치는 원본 블록의 원본 샘플 값 자체가 아닌 상기 원본 블록과 상기 예측된 블록 간의 레지듀얼에 대한 정보(레지듀얼 정보)를 디코딩 장치로 시그널링함으로써 영상 코딩 효율을 높일 수 있다. 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 레지듀얼 샘플들을 포함하는 레지듀얼 블록을 도출하고, 상기 레지듀얼 블록과 상기 예측된 블록을 합하여 복원 샘플들을 포함하는 복원 블록을 생성할 수 있고, 복원 블록들을 포함하는 복원 픽처를 생성할 수 있다.
상기 레지듀얼 정보는 변환 및 양자화 절차를 통하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 인코딩 장치는 상기 원본 블록과 상기 예측된 블록 간의 레지듀얼 블록을 도출하고, 상기 레지듀얼 블록에 포함된 레지듀얼 샘플들(레지듀얼 샘플 어레이)에 변환 절차를 수행하여 변환 계수들을 도출하고, 상기 변환 계수들에 양자화 절차를 수행하여 양자화된 변환 계수들을 도출하여 관련된 레지듀얼 정보를 (비트스트림을 통하여) 디코딩 장치로 시그널링할 수 있다. 여기서 상기 레지듀얼 정보는 상기 양자화된 변환 계수들의 값 정보, 위치 정보, 변환 기법, 변환 커널, 양자화 파라미터 등의 정보를 포함할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 역양자화/역변환 절차를 수행하고 레지듀얼 샘플들(또는 레지듀얼 블록)을 도출할 수 있다. 디코딩 장치는 예측된 블록과 상기 레지듀얼 블록을 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있다. 인코딩 장치는 또한 이후 픽처의 인터 예측을 위한 참조를 위하여 양자화된 변환 계수들을 역양자화/역변환하여 레지듀얼 블록을 도출하고, 이를 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있다.
본 문서에서 양자화/역양자화 및/또는 변환/역변환 중 적어도 하나는 생략될 수 있다. 상기 양자화/역양자화가 생략되는 경우, 상기 양자화된 변환 계수는 변환 계수라고 불릴 수 있다. 상기 변환/역변환이 생략되는 경우, 상기 변환 계수는 계수 또는 레지듀얼 계수 라고 불릴 수도 있고, 또는 표현의 통일성을 위하여 변환 계수라고 여전히 불릴 수도 있다.
본 문서에서 양자화된 변환 계수 및 변환 계수는 각각 변환 계수 및 스케일링된(scaled) 변환 계수라고 지칭될 수 있다. 이 경우 레지듀얼 정보는 변환 계수(들)에 관한 정보를 포함할 수 있고, 상기 변환 계수(들)에 관한 정보는 레지듀얼 코딩 신택스를 통하여 시그널링될 수 있다. 상기 레지듀얼 정보(또는 상기 변환 계수(들)에 관한 정보)를 기반으로 변환 계수들이 도출될 수 있고, 상기 변환 계수들에 대한 역변환(스케일링)을 통하여 스케일링된 변환 계수들이 도출될 수 있다. 상기 스케일링된 변환 계수들에 대한 역변환(변환)을 기반으로 레지듀얼 샘플들이 도출될 수 있다. 이는 본 문서의 다른 부분에서도 마찬가지로 적용/표현될 수 있다.
인트라 예측은 현재 블록이 속하는 픽처(이하, 현재 픽처) 내의 참조 샘플들을 기반으로 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 생성하는 예측을 나타낼 수 있다. 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는 경우, 현재 블록의 인트라 예측에 사용할 주변 참조 샘플들이 도출될 수 있다. 상기 현재 블록의 주변 참조 샘플들은 nWxnH 크기의 현재 블록의 좌측(left) 경계에 인접한 샘플 및 좌하측(bottom-left)에 이웃하는 총 2xnH 개의 샘플들, 현재 블록의 상측(top) 경계에 인접한 샘플 및 우상측(top-right)에 이웃하는 총 2xnW 개의 샘플들 및 현재 블록의 좌상측(top-left)에 이웃하는 1개의 샘플을 포함할 수 있다. 또는, 상기 현재 블록의 주변 참조 샘플들은 복수열의 상측 주변 샘플들 및 복수행의 좌측 주변 샘플들을 포함할 수도 있다. 또한, 상기 현재 블록의 주변 참조 샘플들은 nWxnH 크기의 현재 블록의 우측(right) 경계에 인접한 총 nH 개의 샘플들, 현재 블록의 하측(bottom) 경계에 인접한 총 nW 개의 샘플들 및 현재 블록의 우하측(bottom-right)에 이웃하는 1개의 샘플을 포함할 수도 있다.
다만, 현재 블록의 주변 참조 샘플들 중 일부는 아직 디코딩되지 않았거나, 이용 가능하지 않을 수 있다. 이 경우, 디코더는 이용 가능한 샘플들로 이용 가능하지 않은 샘플들을 대체(substitution)하여 예측에 사용할 주변 참조 샘플들을 구성할 수 있다. 또는, 이용 가능한 샘플들의 보간(interpolation)을 통하여 예측에 사용할 주변 참조 샘플들을 구성할 수 있다.
주변 참조 샘플들이 도출된 경우, (i) 현재 블록의 주변(neighboring) 참조 샘플들의 평균(average) 혹은 인터폴레이션(interpolation)을 기반으로 예측 샘플을 유도할 수 있고, (ii) 현재 블록의 주변 참조 샘플들 중 예측 샘플에 대하여 특정 (예측) 방향에 존재하는 참조 샘플을 기반으로 상기 예측 샘플을 유도할 수도 있다. (i)의 경우는 비방향성(non-directional) 모드 또는 비각도(non-angular) 모드, (ii)의 경우는 방향성(directional) 모드 또는 각도(angular) 모드라고 불릴 수 있다.
또한, 상기 주변 참조 샘플들 중 상기 현재 블록의 예측 샘플을 기준으로 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 제1 주변 샘플과 상기 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 제2 주변 샘플과의 보간을 통하여 상기 예측 샘플이 생성될 수도 있다. 상술한 경우는 선형 보간 인트라 예측(Linear interpolation intra prediction, LIP) 이라고 불릴 수 있다. 또한, 선형 모델(linear model)을 이용하여 루마 샘플들을 기반으로 크로마 예측 샘플들이 생성될 수도 있다. 이 경우는 LM 모드라고 불릴 수 있다.
또한, 필터링된 주변 참조 샘플들을 기반으로 상기 현재 블록의 임시 예측 샘플을 도출하고, 상기 기존의 주변 참조 샘플들, 즉, 필터링되지 않은 주변 참조 샘플들 중 상기 인트라 예측 모드에 따라 도출된 적어도 하나의 참조 샘플과 상기 임시 예측 샘플을 가중합(weighted sum)하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 도출할 수도 있다. 상술한 경우는 PDPC(Position dependent intra prediction) 라고 불릴 수 있다.
또한, 현재 블록의 주변 다중 참조 샘플 라인 중 가장 예측 정확도가 높은 참조 샘플 라인을 선택하여 해당 라인에서 예측 방향에 위치하는 참조 샘플을 이용하여 예측 샘플을 도출하고 이 때, 사용된 참조 샘플 라인을 디코딩 장치에 지시(시그널링)하는 방법으로 인트라 예측 부호화를 수행할 수 있다. 상술한 경우는 다중 참조 라인 (multi-reference line) 인트라 예측 또는 MRL 기반 인트라 예측이라고 불릴 수 있다.
또한, 현재 블록을 수직 또는 수평의 서브파티션들로 나누어 동일한 인트라 예측 모드를 기반으로 인트라 예측을 수행하되, 상기 서브파티션 단위로 주변 참조 샘플들을 도출하여 이용할 수 있다. 즉, 이 경우 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 상기 서브파티션들에 동일하게 적용되되, 상기 서브파티션 단위로 주변 참조 샘플을 도출하여 이용함으로써 경우에 따라 인트라 예측 성능을 높일 수 있다. 이러한 예측 방법은 ISP (intra sub-partitions) 기반 인트라 예측이라고 불릴 수 있다.
상술한 인트라 예측 방법들은 인트라 예측 모드와 구분하여 인트라 예측 타입이라고 불릴 수 있다. 상기 인트라 예측 타입은 인트라 예측 기법 또는 부가 인트라 예측 모드 등 다양한 용어로 불릴 수 있다. 예를 들어 상기 인트라 예측 타입(또는 부가 인트라 예측 모드 등)은 상술한 LIP, PDPC, MRL, ISP 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 LIP, PDPC, MRL, ISP 등의 특정 인트라 예측 타입을 제외한 일반 인트라 예측 방법은 노멀 인트라 예측 타입이라고 불릴 수 있다. 노멀 인트라 예측 타입은 상기와 같은 특정 인트라 예측 타입이 적용되지 않는 경우 일반적으로 적용될 수 있으며, 상술한 인트라 예측 모드를 기반으로 예측이 수행될 수 있다. 한편, 필요에 따라서 도출된 예측 샘플에 대한 후처리 필터링이 수행될 수도 있다.
구체적으로, 인트라 예측 절차는 인트라 예측 모드/타입 결정 단계, 주변 참조 샘플 도출 단계, 인트라 예측 모드/타입 기반 예측 샘플 도출 단계를 포함할 수 있다. 또한, 필요에 따라서 도출된 예측 샘플에 대한 후처리 필터링(post-filtering) 단계가 수행될 수도 있다.
인트라 예측이 적용되는 경우, 주변 블록의 인트라 예측 모드를 이용하여 현재 블록에 적용되는 인트라 예측 모드가 결정될 수 있다. 예를 들어, 디코딩 장치는 현재 블록의 주변 블록(ex. 좌측 및/또는 상측 주변 블록)의 인트라 예측 모드 및 추가적인 후보 모드들을 기반으로 도출된 MPM(most probable mode) 리스트 내 MPM 후보들 중 하나를 수신된 MPM 인덱스를 기반으로 선택할 수 있으며, 또는 상기 MPM 후보들(및 플래너 모드)에 포함되지 않은 나머지 인트라 예측 모드들 중 하나를 리메이닝 인트라 예측 모드 정보를 기반으로 선택할 수 있다. 상기 MPM 리스트는 플래너 모드를 후보로 포함하거나 포함하지 않도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 상기 MPM 리스트가 플래너 모드를 후보로 포함하는 경우 상기 MPM 리스트는 6개의 후보를 가질 수 있고, 상기 MPM 리스트가 플래너 모드를 후보로 포함하지 않는 경우 상기 MPM 리스트는 5개의 후보를 가질 수 있다. 상기 MPM 리스트가 플래너 모드를 후보로 포함하지 않는 경우 현재 블록의 인트라 예측 모드가 플래너 모드가 아닌지 나타내는 not 플래너 플래그(ex. intra_luma_not_planar_flag)가 시그널링될 수 있다. 예를 들어, MPM 플래그가 먼저 시그널링되고, MPM 인덱스 및 not 플래너 플래그는 MPM 플래그의 값이 1인 경우 시그널링될 수 있다. 또한, 상기 MPM 인덱스는 상기 not 플래너 플래그의 값이 1인 경우 시그널링될 수 있다. 여기서, 상기 MPM 리스트가 플래너 모드를 후보로 포함하지 않도록 구성되는 것은, 상기 플래너 모드가 MPM이 아니라는 것이라기보다는, MPM으로 항상 플래너 모드가 고려되기에 먼저 플래그(not planar flag)를 시그널링하여 플래너 모드인지 여부를 먼저 확인하기 위함이다.
예를 들어, 현재 블록에 적용되는 인트라 예측 모드가 MPM 후보들(및 플래너 모드) 중에 있는지, 아니면 리메이닝 모드 중에 있는지는 MPM 플래그 (ex. intra_luma_mpm_flag)를 기반으로 지시될 수 있다. MPM 플래그의 값 1은 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 MPM 후보들(및 플래너 모드) 내에 있음을 나타낼 수 있으며, MPM flag의 값 0은 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 MPM 후보들(및 플래너 모드) 내에 없음을 나타낼 수 있다. 상기 not 플래너 플래그 (ex. intra_luma_not_planar_flag) 값 0은 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 플래너 모드임을 나타낼 수 있고, 상기 not 플래너 플래그 값 1은 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 플래너 모드가 아님을 나타낼 수 있다. 상기 MPM 인덱스는 mpm_idx 또는 intra_luma_mpm_idx 신텍스 요소의 형태로 시그널링될 수 있고, 상기 리메이닝 인트라 예측 모드 정보는 rem_intra_luma_pred_mode 또는 intra_luma_mpm_remainder 신텍스 요소의 형태로 시그널링될 수 있다. 예를 들어, 상기 리메이닝 인트라 예측 모드 정보는 전체 인트라 예측 모드들 중 상기 MPM 후보들(및 플래너 모드)에 포함되지 않는 나머지 인트라 예측 모드들을 예측 모드 번호 순으로 인덱싱하여 그 중 하나를 가리킬 수 있다. 상기 인트라 예측 모드는 루마 성분(샘플)에 대한 인트라 예측 모드일 수 있다. 이하, 인트라 예측 모드 정보는 상기 MPM flag (ex. intra_luma_mpm_flag), 상기 not planar flag (ex. intra_luma_not_planar_flag), 상기 MPM 인덱스 (ex. mpm_idx 또는 intra_luma_mpm_idx), 상기 리메이닝 인트라 예측 모드 정보 (rem_intra_luma_pred_mode 또는 intra_luma_mpm_remainder) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 문서에서 MPM 리스트는 MPM 후보 리스트, candModeList 등 다양한 용어로 불릴 수 있다. MIP가 현재 블록에 적용되는 경우, MIP를 위한 별도의 mpm flag(ex. intra_mip_mpm_flag), mpm 인덱스(ex. intra_mip_mpm_idx), 리메이닝 인트라 예측 모드 정보(ex. intra_mip_mpm_remainder)가 시그널링될 수 있으며, 상기 not planar flag는 시그널링되지 않는다.
다시 말해, 일반적으로 영상에 대한 블록 분할이 되면, 코딩하려는 현재 블록과 주변(neighboring) 블록은 비슷한 영상 특성을 갖게 된다. 따라서, 현재 블록과 주변 블록은 서로 동일하거나 비슷한 인트라 예측 모드를 가질 확률이 높다. 따라서, 인코더는 현재 블록의 인트라 예측 모드를 인코딩하기 위해 주변 블록의 인트라 예측 모드를 이용할 수 있다.
예를 들어, 인코더/디코더는 현재 블록에 대한 MPM(most probable modes) 리스트를 구성할 수 있다. 상기 MPM 리스트는 MPM 후보 리스트라고 나타낼 수도 있다. 여기서, MPM이라 함은 인트라 예측 모드 코딩시 현재 블록과 주변 블록의 유사성을 고려하여 코딩 효율을 향상시키기 위해 이용되는 모드를 의미할 수 있다. 상술한 바와 같이 MPM 리스트는 플래너 모드를 포함하여 구성될 수 있고, 또는 플래너 모드를 제외하여 구성될 수 있다. 예를 들어, MPM 리스트가 플래너 모드를 포함하는 경우 MPM 리스트의 후보들의 개수는 6개일 수 있다. 그리고, MPM 리스트가 플래너 모드를 포함하지 않는 경우, MPM 리스트의 후보들의 개수는 5개일 수 있다.
인코더/디코더는 5개 또는 6개의 MPM을 포함하는 MPM 리스트를 구성할 수 있다.
MPM 리스트를 구성하기 위하여 디폴트 인트라 모드들 (Default intra modes), 주변 인트라 모드들 (Neighbour intra modes) 및 도출된 인트라 모드들 (Derved intra modes)의 3가지 종류의 모드들이 고려될 수 있다.
상기 주변 인트라 모드들을 위하여, 두 개의 주변 블록들, 즉, 좌측 주변 블록 및 상측 주변 블록가 고려될 수 있다.
상술한 바와 같이 만약 MPM 리스트가 플래너 모드를 포함하지 않도록 구성하는 경우, 상기 리스트에서 플래너(planar) 모드가 제외되며, 상기 MPM 리스트 후보들의 개수는 5개로 설정될 수 있다.
또한, 인트라 예측 모드 중 비방향성 모드(또는 비각도 모드)는 현재 블록의 주변(neighboring) 참조 샘플들의 평균(average) 기반의 DC 모드 또는 보간(interpolation) 기반의 플래너(planar) 모드를 포함할 수 있다.
인터 예측이 적용되는 경우, 인코딩 장치/디코딩 장치의 예측부는 블록 단위로 인터 예측을 수행하여 예측 샘플을 도출할 수 있다. 인터 예측은 현재 픽처 이외의 픽처(들)의 데이터 요소들(ex. 샘플값들, 또는 움직임 정보)에 의존적인 방법으로 도출되는 예측을 나타낼 수 있다(Inter prediction can be a prediction derived in a manner that is dependent on data elements (ex. sample values or motion information) of picture(s) other than the current picture). 현재 블록에 인터 예측이 적용되는 경우, 참조 픽처 인덱스가 가리키는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 참조 블록(참조 샘플 어레이)을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측된 블록(예측 샘플 어레이)을 유도할 수 있다. 이때, 인터 예측 모드에서 전송되는 움직임 정보의 양을 줄이기 위해 주변 블록과 현재 블록 간의 움직임 정보의 상관성에 기초하여 현재 블록의 움직임 정보를 블록, 서브블록 또는 샘플 단위로 예측할 수 있다. 상기 움직임 정보는 움직임 벡터 및 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다. 상기 움직임 정보는 인터 예측 타입(L0 예측, L1 예측, Bi 예측 등) 정보를 더 포함할 수 있다. 인터 예측이 적용되는 경우, 주변 블록은 현재 픽처 내에 존재하는 공간적 주변 블록(spatial neighboring block)과 참조 픽처에 존재하는 시간적 주변 블록(temporal neighboring block)을 포함할 수 있다. 상기 참조 블록을 포함하는 참조 픽처와 상기 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일할 수도 있고, 다를 수도 있다. 상기 시간적 주변 블록은 동일 위치 참조 블록(collocated reference block), 동일 위치 CU(colCU) 등의 이름으로 불릴 수 있으며, 상기 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일 위치 픽처(collocated picture, colPic)라고 불릴 수도 있다. 예를 들어, 현재 블록의 주변 블록들을 기반으로 움직임 정보 후보 리스트가 구성될 수 있고, 상기 현재 블록의 움직임 벡터 및/또는 참조 픽처 인덱스를 도출하기 위하여 어떤 후보가 선택(사용)되는지를 지시하는 플래그 또는 인덱스 정보가 시그널링될 수 있다. 다양한 예측 모드를 기반으로 인터 예측이 수행될 수 있으며, 예를 들어 스킵 모드와 머지 모드의 경우에, 현재 블록의 움직임 정보는 선택된 주변 블록의 움직임 정보와 같을 수 있다. 스킵 모드의 경우, 머지 모드와 달리 레지듀얼 신호가 전송되지 않을 수 있다. 움직임 정보 예측(motion vector prediction, MVP) 모드의 경우, 선택된 주변 블록의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측자(motion vector predictor)로 이용하고, 움직임 벡터 차분(motion vector difference)은 시그널링될 수 있다. 이 경우 상기 움직임 벡터 예측자 및 움직임 벡터 차분의 합을 이용하여 상기 현재 블록의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
상기 움직임 정보는 인터 예측 타입(L0 예측, L1 예측, Bi 예측 등)에 따라 L0 움직임 정보 및/또는 L1 움직임 정보를 포함할 수 있다. L0 방향의 움직임 벡터는 L0 움직임 벡터 또는 MVL0라고 불릴 수 있고, L1 방향의 움직임 벡터는 L1 움직임 벡터 또는 MVL1이라고 불릴 수 있다. L0 움직임 벡터에 기반한 예측은 L0 예측이라고 불릴 수 있고, L1 움직임 벡터에 기반한 예측을 L1 예측이라고 불릴 수 있고, 상기 L0 움직임 벡터 및 상기 L1 움직임 벡터 둘 다에 기반한 예측을 쌍(Bi) 예측이라고 불릴 수 있다. 여기서 L0 움직임 벡터는 참조 픽처 리스트 L0 (L0)에 연관된 움직임 벡터를 나타낼 수 있고, L1 움직임 벡터는 참조 픽처 리스트 L1 (L1)에 연관된 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 참조 픽처 리스트 L0는 상기 현재 픽처보다 출력 순서상 이전 픽처들을 참조 픽처들로 포함할 수 있고, 참조 픽처 리스트 L1은 상기 현재 픽처보다 출력 순서상 이후 픽처들을 포함할 수 있다. 상기 이전 픽처들은 순방향 (참조) 픽처라고 불릴 수 있고, 상기 이후 픽처들은 역방향 (참조) 픽처라고 불릴 수 있다. 상기 참조 픽처 리스트 L0은 상기 현재 픽처보다 출력 순서상 이후 픽처들을 참조 픽처들로 더 포함할 수 있다. 이 경우 상기 참조 픽처 리스트 L0 내에서 상기 이전 픽처들이 먼저 인덱싱되고 상기 이후 픽처들은 그 다음에 인덱싱될 수 있다. 상기 참조 픽처 리스트 L1은 상기 현재 픽처보다 출력 순서상 이전 픽처들을 참조 픽처들로 더 포함할 수 있다. 이 경우 상기 참조 픽처 리스트1 내에서 상기 이후 픽처들이 먼저 인덱싱되고 상기 이전 픽처들은 그 다음에 인덱싱 될 수 있다. 여기서 출력 순서는 POC(picture order count) 순서(order)에 대응될 수 있다.
도 4는 예시적인 블록 트리 구조를 도시한다. 도 4는 쿼드트리 및 수반되는 멀티타입 트리(quadtree and nested multi-type tree) 구조를 기반으로 CTU가 다중 CU들로 분할되는 것을 예시적으로 도시한다.
볼드 블록 엣지들(bold block edges)는 쿼드트리 파티셔닝을, 나머지 엣지들은 멀티타입 트리 파티셔닝을 나타낸다. 멀티타입 트리를 수반한 쿼드트리 파티션은 컨텐츠-어댑티드 코딩 트리 구조를 제공할 수 있다. CU는 코딩 블록(CB)에 대응될 수 있다. 혹은 CU는 루마 샘플들의 코딩 블록과, 대응하는 크로마 샘플들의 두개의 코딩 블록들을 포함할 수 있다. CU의 사이즈는 CTU만큼 클 수도 있고, 또는 루마 샘플 단위에서 4x4 만큼 잘을 수도 있다. 예를 들어, 4:2:0 컬러 포멧(or 크로마 포멧)인 경우, 최대 크로마 CB 사이즈는 64x64이고 최소 크로마 CB 사이즈는 2x2일 수 있다.
본 문서에서 예를 들어, 최대 허용 루마 TB 사이즈는 64x64이고, 최대 허용 크로마 TB 사이즈는 32x32일 수 있다. 만약 상기 트리 구조에 따라 분할된 CB의 너비 또는 높이가 최대 변환 너비 또는 높이보다 큰 경우, 해당 CB는 자동적으로(또는 묵시적으로) 수평 및 수직 방향의 TB 사이즈 제한을 만족할 때까지 분할될 수 있다.
본 문서에서, 코딩 트리 스킴은 루마 및 크로마 (성분) 블록이 개별적(separate) 블록 트리 구조를 가지는 것을 지원할 수 있다. 개별적 블록 트리 구조를 가지는 블록은 개별적 트리로 코딩된 것일 수 있다. 하나의 CTU 내 루마 및 크로마 블록이 동일 블록 트리 구조를 가지는 경우는 SINGLE_TREE(싱글 트리 구조)라고 나타낼 수 있다. 하나의 CTU 내 루마 및 크로마 블록이 개별적 블록 트리 구조를 가지는 경우는 DUAL_TREE(싱글 트리 구조)라고 나타낼 수 있다. 이 경우 루마 성분에 대한 블록 트리 타입은 DUAL_TREE_LUMA라고 불릴 수 있고, 크로마 성분에 대한 블록 트리 타입은 DUAL_TREE_CHROMA라고 불릴 수 있다. 듀얼 트리 구조를 가지는 블록은 듀얼 트리로 코딩된 것일 수 있다. P 및 B 슬라이스/타일 그룹들에 대하여, 하나의 CTU 내 루마 및 크로마 CTB들은 동일한 코딩 트리 구조를 갖도록 제한될 수 있다. 그러나, I 슬라이스/타일 그룹들에 대하여, 루마 및 크로마 블록들은 서로 개별적 블록 트리 구조를 가질 수 있다. 만약 개별적 블록 트리 모드가 적용되는 경우, 루마 CTB는 특정 코딩 트리 구조를 기반으로 CU들로 분할되고, 크로마 CTB는 다른 코딩 트리 구조를 기반으로 크로마 CU들로 분할될 수 있다. 이는, I 슬라이스/타일 그룹 내 CU는 루마 성분의 코딩 블록 또는 두 크로마 성분들의 코딩 블록들로 구성되고, P 또는 B 슬라이스/타일 그룹의 CU는 세가지 컬러 성분의 블록들로 구성될 수 있음을 의미할 수 있다. 본 문서에서 슬라이스는 타일/타일 그룹으로 불릴 수 있고, 타일/타일 그룹은 슬라이스로 불릴 수 있다.
멀티타입 트리를 수반한 쿼드트리 코딩 트리 구조에 대하여 설명되었으나, CU가 분할되는 구조는 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, BT 구조 및 TT 구조는 다수 분할 트리 (Multiple Partitioning Tree, MPT) 구조에 포함되는 개념으로 해석될 수 있고, CU는 QT 구조 및 MPT 구조를 통해 분할된다고 해석할 수 있다. QT 구조 및 MPT 구조를 통해 CU가 분할되는 일 예에서, QT 구조의 리프 노드가 몇 개의 블록으로 분할되는지에 관한 정보를 포함하는 신택스 요소(예를 들어, MPT_split_type) 및 QT 구조의 리프 노드가 수직과 수평 중 어느 방향으로 분할되는지에 관한 정보를 포함하는 신택스 요소(예를 들어, MPT_split_mode)가 시그널링 됨으로써 분할 구조가 결정될 수 있다.
또 다른 예에서, CU는 QT 구조, BT 구조 또는 TT 구조와 다른 방법으로 분할될 수 있다. 즉, QT 구조에 따라 하위 뎁스의 CU가 상위 뎁스의 CU의 1/4 크기로 분할되거나, BT 구조에 따라 하위 뎁스의 CU가 상위 뎁스의 CU의 1/2 크기로 분할되거나, TT 구조에 따라 하위 뎁스의 CU가 상위 뎁스의 CU의 1/4 또는 1/2 크기로 분할되는 것과 달리, 하위 뎁스의 CU는 경우에 따라 상위 뎁스의 CU의 1/5, 1/3, 3/8, 3/5, 2/3 또는 5/8 크기로 분할될 수 있으며, CU가 분할되는 방법은 이에 한정되지 않는다.
도 5는 코딩된 영상/비디오에 대한 계층 구조를 예시적으로 나타낸다.
도 5를 참조하면, 코딩된 영상/비디오는 영상/비디오의 디코딩 처리 및 그 자체를 다루는 VCL(video coding layer, 비디오 코딩 계층), 부호화된 정보를 전송하고 저장하는 하위 시스템, 그리고 VCL과 하위 시스템 사이에 존재하며 네트워크 적응 기능을 담당하는 NAL(network abstraction layer, 네트워크 추상 계층)로 구분되어 있다.
VCL에서는 압축된 영상 데이터(슬라이스 데이터)를 포함하는 VCL 데이터를 생성하거나, 혹은 픽처 파라미터 세트(Picture Parameter Set: PPS), 시퀀스 파라미터 세트(Sequence Parameter Set: SPS), 비디오 파라미터 세트(Video Parameter Set: VPS) 등의 정보를 포함하는 파라미터 세트 또는 영상의 디코딩 과정에 부가적으로 필요한 SEI(Supplemental Enhancement Information) 메시지를 생성할 수 있다.
NAL에서는 VCL에서 생성된 RBSP(Raw Byte Sequence Payload)에 헤더 정보(NAL 유닛 헤더)를 부가하여 NAL 유닛을 생성할 수 있다. 이때, RBSP는 VCL에서 생성된 슬라이스 데이터, 파라미터 세트, SEI 메시지 등을 말한다. NAL 유닛 헤더에는 해당 NAL 유닛에 포함되는 RBSP 데이터에 따라 특정되는 NAL 유닛 타입 정보를 포함할 수 있다.
상기 도면에서 도시된 바와 같이, NAL 유닛은 VCL에서 생성된 RBSP의 따라 VCL NAL 유닛과 Non-VCL NAL 유닛으로 구분될 수 있다. VCL NAL 유닛은 영상에 대한 정보(슬라이스 데이터)를 포함하고 있는 NAL 유닛을 의미할 수 있고, Non-VCL NAL 유닛은 영상을 디코딩하기 위하여 필요한 정보(파라미터 세트 또는 SEI 메시지)를 포함하고 있는 NAL 유닛을 의미할 수 있다.
상술한 VCL NAL 유닛, Non-VCL NAL 유닛은 하위 시스템의 데이터 규격에 따라 헤더 정보를 붙여서 네트워크를 통해 전송될 수 있다. 예컨대, NAL 유닛은 H.266/VVC 파일 포맷, RTP(Real-time Transport Protocol), TS(Transport Stream) 등과 같은 소정 규격의 데이터 형태로 변형되어 다양한 네트워크를 통해 전송될 수 있다.
상술한 바와 같이, NAL 유닛은 해당 NAL 유닛에 포함되는 RBSP 데이터 구조(structure)에 따라 NAL 유닛 타입이 특정될 수 있으며, 이러한 NAL 유닛 타입에 대한 정보는 NAL 유닛 헤더에 저장되어 시그널링될 수 있다.
예를 들어, NAL 유닛이 영상에 대한 정보(슬라이스 데이터)를 포함하는지 여부에 따라 크게 VCL NAL 유닛 타입과 Non-VCL NAL 유닛 타입으로 분류될 수 있다. VCL NAL 유닛 타입은 VCL NAL 유닛이 포함하는 픽처의 성질 및 종류 등에 따라 분류될 수 있으며, Non-VCL NAL 유닛 타입은 파라미터 세트의 종류 등에 따라 분류될 수 있다.
아래는 Non-VCL NAL 유닛 타입이 포함하는 파라미터 세트의 종류 등에 따라 특정된 NAL 유닛 타입의 일예이다.
- APS (Adaptation Parameter Set) NAL unit: APS를 포함하는 NAL 유닛에 대한 타입
- DPS (Decoding Parameter Set) NAL unit: DPS를 포함하는 NAL 유닛에 대한 타입
- VPS(Video Parameter Set) NAL unit: VPS를 포함하는 NAL 유닛에 대한 타입
- SPS(Sequence Parameter Set) NAL unit: SPS를 포함하는 NAL 유닛에 대한 타입
- PPS(Picture Parameter Set) NAL unit: PPS를 포함하는 NAL 유닛에 대한 타입
- PH(Picture header) NAL unit: PH를 포함하는 NAL 유닛에 대한 타입
상술한 NAL 유닛 타입들은 NAL 유닛 타입을 위한 신택스 정보를 가지며, 상기 신택스 정보는 NAL 유닛 헤더에 저장되어 시그널링될 수 있다. 예컨대, 상기 신택스 정보는 nal_unit_type일 수 있으며, NAL 유닛 타입들은 nal_unit_type 값으로 특정될 수 있다.
한편, 상술한 바와 같이 하나의 픽처는 복수의 슬라이스를 포함할 수 있으며, 하나의 슬라이스는 슬라이스 헤더 및 슬라이스 데이터를 포함할 수 있다. 이 경우, 하나의 픽처 내 복수의 슬라이스(슬라이스 헤더 및 슬라이스 데이터 집합)에 대하여 하나의 픽처 헤더가 더 부가될 수 있다. 상기 픽처 헤더(픽처 헤더 신택스)는 상기 픽처에 공통적으로 적용할 수 있는 정보/파라미터를 포함할 수 있다. 본 문서에서 슬라이스는 타일 그룹으로 혼용 또는 대체될 수 있다. 또한, 본 문서에서 슬라이스 헤더는 타입 그룹 헤더로 혼용 또는 대체될 수 있다.
상기 슬라이스 헤더(슬라이스 헤더 신택스)는 상기 슬라이스에 공통적으로 적용할 수 있는 정보/파라미터를 포함할 수 있다. 상기 APS(APS 신택스) 또는 PPS(PPS 신택스)는 하나 이상의 슬라이스 또는 픽처에 공통적으로 적용할 수 있는 정보/파라미터를 포함할 수 있다. 상기 SPS(SPS 신택스)는 하나 이상의 시퀀스에 공통적으로 적용할 수 있는 정보/파라미터를 포함할 수 있다. 상기 VPS(VPS 신택스)는 다중 레이어에 공통적으로 적용할 수 있는 정보/파라미터를 포함할 수 있다. 상기 DPS(DPS 신택스)는 비디오 전반에 공통적으로 적용할 수 있는 정보/파라미터를 포함할 수 있다. 상기 DPS는 CVS(coded video sequence)의 접합(concatenation)에 관련된 정보/파라미터를 포함할 수 있다. 본 문서에서 상위 레벨 신택스(High level syntax, HLS)라 함은 상기 APS 신택스, PPS 신택스, SPS 신택스, VPS 신택스, DPS 신택스, 픽처 헤더 신택스, 슬라이스 헤더 신택스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 문서에서 인코딩 장치에서 디코딩 장치로 인코딩되어 비트스트림 형태로 시그널링되는 영상/비디오 정보는 픽처 내 파티셔닝 관련 정보, 인트라/인터 예측 정보, 레지듀얼 정보, 인루프 필터링 정보 등을 포함할 뿐 아니라, 상기 슬라이스 헤더에 포함된 정보, 상기 픽처 헤더에 포함된 정보, 상기 APS에 포함된 정보, 상기 PPS에 포함된 정보, SPS에 포함된 정보, VPS에 포함된 정보 및/또는 DPS에 포함된 정보를 포함할 수 있다. 또한 상기 영상/비디오 정보는 NAL 유닛 헤더의 정보를 더 포함할 수 있다.
한편, 양자화 등 압축 부호화 과정에서 발생하는 에러에 의한 원본(original) 영상과 복원 영상의 차이를 보상하기 위하여, 상술한 바와 같이 복원 샘플들 또는 복원 픽처에 인루프 필터링 절차가 수행될 수 있다. 상술한 바와 같이 인루프 필터링은 인코딩 장치의 필터부 및 디코딩 장치의 필터부에서 수행될 수 있으며, 디블록킹 필터, SAO 및/또는 적응적 루프 필터(ALF)가 적용될 수 잇다. 예를 들어, ALF 절차는 디블록킹 필터링 절차 및/또는 SAO 절차가 완료된 후 수행될 수 있다. 다만 이 경우에도 디블록킹 필터링 절차 및/또는 SAO 절차가 생략될 수도 있다.
한편, 코딩 효율을 높이기 위하여 상술한 바와 같이 LMCS (luma mapping wth chroma scaling)가 적용될 수 있다. LMCS는 루프 리셰이퍼 (리셰이핑)으로 지칭될 수 있다. 코딩 효율을 높이기 위하여 LMCS의 제어 및/또는 LMCS 관련 정보의 시그널링은 계층적으로 수행될 수 있다.
도 6은 본 문서의 일 실시예에 따른 CVS의 계층 구조를 예시적으로 도시한다.
도 6을 참조하면, CVS(coded video sequence)는 SPS, 하나 이상의 PPS(sequence parameter set), 그리고 뒤따르는 하나 이상의 코딩된 픽처를 포함할 수 있다. 각 코딩된 픽처는 사각 리전들로 나눠질 수 있다. 상기 사각 리전들은 타일들이라고 불릴 수 있다. 하나 이상의 타일들은 모여서 타일 그룹 또는 슬라이스를 형성할 수 있다. 이 경우, 타일 그룹 헤더가 PPS(picture parameter set)에 링크되고, 상기 PPS가 SPS에 링크될 수 있다.
도 7은 본 문서의 일 실시예에 따른 CVS의 계층적인 구조를 예시적으로 도시한다. 도 8은 본 문서의 다른 실시예에 따른 CVS의 계층 구조를 예시적으로 도시한다.
도 8을 참조하면, CVS(coded video suquence)는 SPS, PPS, 타일 그룹 헤더(tile group header), 타일 데이터(tile data), 및/또는 CTU(들)을 포함할 수 있다. 여기서, 타일 그룹 헤더 및 타일 데이터는 각각 슬라이스 헤더 및 슬라이스 데이터로 지칭될 수도 있다.
SPS는 CVS에서 사용되도록 툴들을 인에이블 시키기 위한 플래그들을 원시적으로 포함할 수 있다. 또한, SPS는 픽처마다 바뀌는 파라미터들에 대한 정보를 포함하는 PPS에 의하여 참조될 수 있다. 부호화된 픽처 각각은 하나 이상의 부호화된 직사각형 도메인의 타일들을 포함할 수 있다. 상기 타일들은 타일 그룹들을 형성하는 래스터 스캔으로 그룹화될 수 있다. 각 타일 그룹은 타일 그룹 헤더라는 헤더 정보로 캡슐화된다. 각 타일들은 부호화된 데이터를 포함하는 CTU로 구성된다. 여기서 데이터는 원본 샘플 값들, 예측 샘플 값들, 및 그것의 루마 및 크로마 성분들(루마 예측 샘플 값들 및 크로마 예측 샘플 값들)을 포함할 수 있다.
기존 방법에 따르면 ALF 데이터(ALF 파라미터) 또는 LMCS 데이터(LMCS 파라미터)는 타일 그룹 헤더에 포함되었다. 하나의 비디오가 다수의 픽처들로 구성되고, 하나의 픽처가 다수의 타일들을 포함하는 것을 고려할 때, ALF 데이터(ALF 파라미터) 또는 LMCS 데이터(LMCS 파라미터)의 시그널링이 타일 그룹 단위로 빈번하게 이루어지는 것은 코딩 효율을 저하시키는 문제가 있었다.
본 문서에서 제안된 일 실시예에 따르면 상기 ALF 파라미터 또는 LMCS 데이터(LMCS 파라미터)는 다음과 같이 APS에 포함되어 시그널링될 수 있다.
도 7을 참조하면, APS가 정의되고, 상기 APS는 필요한 ALF 데이터(ALF 파라미터)를 나를 수 있다. 게다가, APS는 자기 식별 파라미터(self-identification parameter), ALF 데이터, 및/또는 LMCS 데이터를 가질 수 있다. 상기 APS의 자기 식별 파라미터는 APS ID를 포함할 수 있다. 즉, 상기 APS는 상기 APS ID를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 타일 그룹 헤더 또는 슬라이스 헤더는 APS 인덱스 정보를 이용하여 APS를 참조할 수 있다. 다시 말하면, 타일 그룹 헤더 또는 슬라이스 헤더는 APS 인덱스 정보를 포함할 수 있으며, 상기 APS 인덱스 정보가 가리키는 APS ID를 갖는 APS에 포함된 LMCS 데이터(LMCS 파라미터)를 기반으로 대상 블록에 대한 ALF 절차를 수행할 수 있고, 또는 상기 APS 인덱스 정보가 가리키는 APS ID를 갖는 APS에 포함된 ALF 데이터(ALF 파라미터)를 기반으로 대상 블록에 대한 LMCS 절차를 수행할 수 있다.. 여기서, 상기 APS 인덱스 정보는 APS ID 정보라고 불릴 수도 있다.
일 예에서, 상기 SPS는 ALF의 사용을 허용하는 플래그를 포함할 수 있다. 예를 들어, CVS가 시작(begin)할 때, SPS가 체크되고, 상기 SPS 내에 상기 플래그가 체크될 수 있다. 예를 들어, SPS는 아래 표 1의 신택스를 포함할 수 있다. 표 1의 신택스는 SPS의 일부분일 수 있다.
Figure pct00001
상기 표 1의 신택스에 포함된 신택스 요소의 시맨틱스는 예를 들어, 다음 표와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pct00002
즉, 상기 sps_alf_enabled_flag 신택스 요소는 그 값이 0인지 1인지 여부를 기반으로 ALF가 가용한지 여부를 나타낼 수 있다. sps_alf_enabled_flag 신택스 요소는 ALF 가용 플래그(제1 ALF 가용 플래그라고 불릴 수 있다)라고 불릴 수 있고, SPS에 포함될 수 있다. 즉, 상기 ALF 가용 플래그는 SPS(또는 SPS 레벨)에서 시그널링될 수 있다. 상기 SPS에서 시그널링되는 상기 ALF 가용 플래그의 값이 1인 경우, 상기 SPS를 참조하는 CVS 내의 픽처들에 대하여 기본적으로 ALF가 가용하도록 결정될 수 있다. 한편, 상술한 바와 같이 상기 SPS보다 하위 레벨에서 추가적인 가용 플래그를 시그널링하여 개별적으로 ALF를 on/off 처리할 수도 있다.
예를 들어, ALF 툴이 CVS에 대하여 가용한 경우, 타일 그룹 헤더 또는 슬라이스 헤더에서 추가적인 가용 플래그(제2 ALF 가용 플래그라고 불릴 수 있다)가 시그널링될 수 있다. 상기 제2 ALF 가용 플래그는 예를 들어, SPS 레벨에서 ALF가 가용한 경우에 파싱/시그널링될 수 있다. 만약, 제2 ALF 가용 플래그의 값이 1인 경우, 상기 타일 그룹 헤더 또는 상기 슬라이스 헤더를 통하여 ALF 데이터를 파싱할 수 있다. 예를 들어, 상기 제2 ALF 가용 플래그는 루마 및 크로마 성분들에 관한 ALF 가용 조건(condition)을 명시(specify)할 수 있다. 상기 ALF 데이터는 APS ID 정보를 통하여 접근할 수 있다.
Figure pct00003
Figure pct00004
상기 표 3 또는 표 4의 신택스에 포함된 신택스 요소들의 시맨틱스는 예를 들어, 다음 표들과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pct00005
Figure pct00006
상기 제2 ALF 가용 플래그는 tile_group_alf_enabled_flag 신택스 요소 또는 slice_alf_enabled_flag 신택스 요소를 포함할 수 있다.
상기 APS ID 정보 (ex. tile_group_aps_id 신택스 요소 또는 slice_aps_id 신택스 요소)를 기반으로 해당 타일 그룹 또는 해당 슬라이스에서 참조하는 APS가 식별될 수 있다. 상기 APS는 ALF 데이터를 포함할 수 있다.
한편, ALF 데이터를 포함하는 APS의 구조는 예를 들어, 다음과 같은 신택스 및 시맨틱스를 기반으로 설명될 수 있다. 표 7의 신택스는 APS의 일부분일 수 있다.
Figure pct00007
Figure pct00008
상기와 같이, adaptation_parameter_set_id 신택스 요소는 해당 APS의 식별자를 나타낼 수 있다. 즉, APS는 상기 adaptation_parameter_set_id 신택스 요소를 기반으로 식별될 수 있다. 상기 adaptation_parameter_set_id 신택스 요소는 APS ID 정보라고 불릴 수 있다. 또한, 상기 APS는 ALF 데이터 필드를 포함할 수 있다. 상기 ALF 데이터 필드는 상기 adaptation_parameter_set_id 신택스 요소 이후에 파싱/시그널링될 수 있다.
또한, 예를 들어, APS에서 APS 확장 플래그(ex. aps_extension_flag 신택스 요소)가 파싱/시그널링될 수 있다. 상기 APS 확장 플래그는 APS 확장 데이터 플래그(aps_extension_data_flag) 신택스 요소들이 존재하는지 여부를 지시할 수 있다. 상기 APS 확장 플래그는 예를 들어 VVC 표준의 이후 버전을 위한 확장 포인트들을 제공하기 위하여 사용될 수 있다.
도 9는 본 문서의 일 실시예에 따른 예시적인 LMCS 구조를 도시한다. 도 9의 LMCS 구조(900)는, 적응적 부분 선형(adaptive piecewise linear, adaptive PWL) 모델들에 기반한 루마 성분들의 인-루프 맵핑(in-loop mapping) 부분(910)과 크로마 성분들에 대해 루마-의존적인 크로마 레지듀얼 스케일링(luma-dependent chroma residual scaling) 부분(920)을 포함할 수 있다. 인-루프 맵핑 부분(910)의 역양자화 및 역변환(911), 복원(912), 및 인트라 예측(913) 블록들은 맵핑된(리셰이프된(reshaped)) 도메인에서 적용되는 프로세스들을 나타낸다. 인-루프 맵핑 부분(910)의 루프 필터들(915), 움직임 보상 또는 인터 예측(917) 블록들, 및 크로마 레지듀얼 스케일링 부분(920)의 복원(922), 인트라 예측(923), 움직임 보상 또는 인터 예측(924), 루프 필터들(925) 블록들은 본래의(맵핑되지 않은(non-mapped), 리셰이프되지 않은) 도메인에서 적용되는 프로세스들을 나타낸다.
도 9에서 설명되는 바와 같이, LMCS가 인에이블되면, 인버스 리셰이핑(맵핑) 프로세스(914), 포워드 리셰이핑(맵핑) 프로세스(918), 및 크로마 스케일링 프로세스(921) 중 적어도 하나가 적용될 수 있다. 예를 들면, 인버스 리셰이핑 프로세스는 복원된 픽처의 (복원된) 루마 샘플(또는 루마 샘플들 또는 루마 샘플 어레이)에 적용될 수 있다. 인버스 리셰이핑 프로세스는 루마 샘플의 부분 함수 (인버스) 인덱스(piecewise function (inverse) index)를 기반으로 수행될 수 있다. 부분 함수 (인버스) 인덱스는 루마 샘플이 속하는 조각(또는 부분)을 식별할 수 있다. 인버스 리셰이핑 프로세스의 출력은 수정된 (복원) 루마 샘플(또는 수정된 루마 샘플들 또는 수정된 루마 샘플 어레이)이다. LMCS는 타일 그룹(또는 슬라이스), 픽처 또는 더 높은 레벨에서 인에이블되거나 또는 디스에이블될 수 있다.
포워드 리셰이핑 프로세스 및/또는 크로마 스케일링 프로세스는 복원된 픽처를 생성하기 위해 적용될 수 있다. 픽처는 루마 샘플들과 크로마 샘플들을 포함할 수 있다. 루마 샘플들을 갖는 복원된 픽처는 복원된 루마 픽처라고 지칭 될 수 있고, 크로마 샘플들을 갖는 복원된 픽처는 복원된 크로마 픽처라고 지칭 될 수 있다. 복원된 루마 픽처와 복원된 크로마 픽처의 조합은 복원된 픽처라고 지칭 될 수 있다. 복원된 루마 픽처는 포워드 리셰이핑 프로세스를 기반으로 생성 될 수 있다. 예를 들어, 인터 예측이 현재 블록에 적용되면, 포워드 리셰이핑은 참조 픽처의 (복원된) 루마 샘플을 기반으로 도출 된 루마 예측 샘플에 적용된다. 참조 픽처의 (복원된) 루마 샘플은 인버스 리셰이핑 프로세스를 기반으로 생성되므로, 포워드 리셰이핑이 루마 예측 샘플에 적용되어 리셰이프된(매핑된) 루마 예측 샘플이 도출될 수 있다. 포워드 리셰이핑 프로세스는 루마 예측 샘플의 부분 함수 인덱스를 기반으로 수행될 수 있다. 부분 함수 인덱스는 인터 예측에 사용된 참조 픽처의 루마 예측 샘플의 값 또는 루마 샘플의 값을 기반으로 도출될 수 있다. 인트라 예측 (또는 IBC(intra block copy))이 현재 블록에 적용되는 경우, 인버스 리셰이핑 프로세스가 현재 픽처의 복원된 샘플들에 아직 적용되지 않았기 때문에 포워드 매핑은 필요하지 않다. 복원된 루마 픽처에서 (복원된) 루마 샘플은 리셰이프된 루마 예측 샘플 및 대응하는 루마 레지듀얼 샘플을 기반으로 생성된다.
복원된 크로마 픽처는 크로마 스케일링 프로세스를 기반으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 복원된 코마 픽처에서의 (복원된) 크로마 샘플은 현재 블록에서의 크로마 예측 샘플 및 크로마 레지듀얼 샘플(cres)를 기반으로 도출될 수 있다. 크로마 레지듀얼 샘플(cres)은 현재 블록에 대한 (스케일링된) 크로마 레지듀얼 샘플(cresScale) 및 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터(cScaleInv는 varScale로 지칭 될 수 있음)를 기반으로 도출된다. 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터는 현재 블록에서 리셰이프된 루마 예측 샘플 값들을 기반으로 계산될 수 있다. 예를 들어, 스케일링 팩터는 리셰이프된 루마 예측 샘플 값들(Y'pred)의 평균 루마 값(ave(Y'pred))에 기초하여 계산될 수 있다. 참고로, 역변환/역양자화를 기반으로 도출된 (스케일링된) 크로마 레지듀얼 샘플은 cresScale, 상기 (스케일링된) 크로마 레지듀얼 샘플에 (인버스) 스케일링 절차를 수행하여 도출되는 크로마 레지듀얼 샘플은 cres로 지칭될 수 있다.
도 10은 본 문서의 다른 일 실시예에 따른 LMCS 구조를 도시한다. 도 10은 도 9를 참조하여 설명될 것이다. 여기서는, 도 10의 LMCS 구조와 도 9의 LMCS 구조(900) 간의 차이가 주로 설명될 것이다. 도 10의 인-루프 맵핑 부분과 루마-의존적인 크로마 레지듀얼 스케일링 부분은 각각 도 9의 인-루프 맵핑 부분(910)과 루마-의존적인 크로마 레지듀얼 스케일링 부분(920)과 동일/유사하게 동작할 수 있다.
도 10을 참조하면, 루마 복원 샘플들을 기반으로 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 도출할 수 있다. 이 경우, 복원 블록의 내부 루마 복원 샘플들이 아닌 복원 블록 외부의 주변 루마 복원 샘플들을 기반으로 평균 루마 값(avgYr)을 획득할 수 있고 상기 평균 루마 값(avgYr)을 기반으로 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 도출할 수 있다. 여기서 상기 주변 루마 복원 샘플들은 현재 블록의 주변 루마 복원 샘플들일 수 있고, 또는 상기 현재 블록을 포함하는 VPDU(virtual pipeline data units)의 주변 루마 복원 샘플들일 수도 있다. 예를 들어, 대상 블록에 인트라 예측이 적용되는 경우, 상기 인트라 예측을 기반으로 도출된 예측 샘플들을 기반으로 복원 샘플들이 도출될 수 있다. 또한 예를 들어, 상기 대상 블록에 인터 예측이 적용되는 경우, 상기 인터 예측을 기반으로 도출된 예측 샘플들에 포워드 맵핑을 적용하고, 리셰이프된(혹은 포워드 맵핑된) 루마 예측 샘플들을 기반으로 복원 샘플들이 생성될 수 있다.
비트스트림을 통해 시그널링되는 동영상/영상 정보는 LMCS 파라미터들(LMCS 대한 정보)를 포함 할 수있다. LMCS 파라미터들은 HLS(high level syntax, 슬라이스 헤더 신택스를 포함) 등으로 구성될 수 있다. LMCS 파라미터들 및 구성의 상세한 설명은 후술될 것이다. 전술한 바와 같이, 본 문서(및 이하의 실시예들)에서 설명된 신택스 표들은 인코더 단에서 구성/인코딩될 수 있고, 비트스트림을 통해 디코더 단으로 시그널링될 수 있다. 디코더는 신택스 표들에서 LMCS에 대한 정보(신택스 구성요소의 형태들로)를 파싱/디코딩할 수 있다. 이하에서 설명될 하나 이상의 실시예는 조합될 수 있다. 인코더는 LMCS에 관한 정보를 기반으로 현재 픽처를 인코딩할 수 있고 그리고 디코더는 LMCS에 관한 정보를 기반으로 현재 픽처를 디코딩할 수 있다.
루마 성분들의 인-루프 맵핑은 압축 효율을 향상시키기 위해 동적 범위에 걸쳐 코드워드들을 재분배함으로써 입력 신호의 동적 범위를 조절할 수 있다. 루마 맵핑을 위해, 포워드 맵핑(리셰이핑) 함수(FwdMap)와, 상기 포워드 맵핑 함수(FwdMap)에 대응하는 인버스 맵핑(리셰이핑) 함수(InvMap)가 사용될 수 있다. 포워드 맵핑 함수(FwdMap)는 부분 선형 모델들을 이용하여 시그널링될 수 있고, 예를 들면 부분 선형 모델들은 16개의 조각들(pieces) 또는 빈들(bins)을 가질 수 있다. 상기 조각들은 동일한 길이를 가질 수 있다. 일 예에서, 인버스 맵핑 함수(InvMap)는 별도로 시그널링되지 않을 수 있고, 대신 포워드 맵핑 함수(FwdMap)로부터 도출될 수 있다. 즉, 인버스 맵핑은 포워드 맵핑의 함수일 수 있다. 예를 들어, 인버스 맵핑 함수는 y=x를 기준으로 포워드 맵핑 함수를 대칭시킨 함수일 수 있다.
인-루프 (루마) 리셰이핑(reshaping)은 리셰이프된 도메인에서 입력 루마 값들(샘플들)을 변경된 값들로 맵핑하는 데 사용될 수 있다. 리셰이프된 값들은 부호화되고, 그리고 복원 후에 본래의(맵핑되지 않은, 리셰이프되지 않은) 도메인으로 다시 맵핑될 수 있다. 크로마 레지듀얼 스케일링은 루마 신호와 크로마 신호 간의 차이를 보상하기 위해 적용될 수 있다. 인-루프 리셰이핑은 리셰이퍼 모델을 위한 하이 레벨 신택스를 지정하여 수행될 수 있다. 리셰이퍼 모델 신택스는 부분 선형 모델(PWL 모델)을 시그널링할 수 있다. 부분 선형 모델을 기반으로 포워드 룩업테이블(FwdLUT) 및/또는 인버스 룩업테이블(InvLUT)이 도출될 수 있다. 일 예로서, 포워드 룩업테이블(FwdLUT)이 도출된 경우, 포워드 룩업테이블(FwdLUT)을 기반으로 인버스 룩업테이블(InvLUT)이 도출될 수 있다. 포워드 룩업테이블(FwdLUT)은 입력 루마 값들 Yi을 변경된 값들 Yr로 맵핑하고, 인버스 룩업테이블(InvLUT)은 변경된 값들에 기반한 복원 값들 Yr을 복원된 값들 Y'i로 맵핑할 수 있다. 복원된 값들 Y'i는 입력 루마 값들 Yi를 기반으로 도출될 수 있다.
일 예에서, SPS는 아래 표 9의 신택스를 포함할 수 있다. 표 9의 신택스는 툴 인에이블링 플래그로서 sps_reshaper_enabled_flag를 포함할 수 있다. 여기서, sps_reshaper_enabled_flag는 리셰이퍼가 CVS(coded video sequence)에서 사용되는지를 지정하는데 이용될 수 있다. 즉, sps_reshaper_enabled_flag는 SPS에서 리셰이핑을 인에이블링하는 플래그일 수 있다. 일 예에서, 표 9의 신택스는 SPS의 일부분일 수 있다.
Figure pct00009
일 예에서, sps_seq_parameter_set_id 및 sps_reshaper_enabled_flag가 나타 수 있는 시맨틱스는 아래 표 10과 같을 수 있다.
Figure pct00010
일 예에서, 타일 그룹 헤더 또는 슬라이스 헤더는 아래 표 11 또는 표 12의 신택스를 포함할 수 있다.
Figure pct00011
Figure pct00012
상기 표 13 또는 표 14의 신택스에 포함된 신택스 요소들의 시맨틱스는 예를 들어, 다음 표들에 개시된 사항을 포함할 수 있다.
Figure pct00013
Figure pct00014
일 예로서, sps_reshaper_enabled_flag가 파싱되면, 타일 그룹 헤더는 룩업 테이블들(FwdLUT 및/또는 InvLUT)을 구성하는 데 사용되는 추가적인 데이터(예컨대, 상기 표 13 또는 14에 포함된 정보)를 파싱할 수 있다. 이를 위해, SPS 리셰이퍼 플래그의 상태가 슬라이스 헤더 도는 타일 그룹 헤더에서 확인될 수 있다. sps_reshaper_enabled_flag가 참(또는 1)인 경우, 추가적인 플래그, tile_group_reshaper_model_present_flag(또는 slice_reshaper_model_present_flag)가 파싱될 수 있다. tile_group_reshaper_model_present_flag(또는 slice_reshaper_model_present_flag)의 목적은 리셰이퍼 모델의 존재를 지시하는 데 있을 수 있다. 예를 들어, tile_group_reshaper_model_present_flag(또는 slice_reshaper_model_present_flag)가 참(또는 1)인 경우, 현재 타일 그룹(또는 현재 슬라이스)에 대해 리셰이퍼가 존재한다고 지시될 수 있다. tile_group_reshaper_model_present_flag(또는 slice_reshaper_model_present_flag)가 거짓(또는 0)인 경우, 현재 타일 그룹(또는 현재 슬라이스)에 대해 리셰이퍼가 존재하지 않는다고 지시될 수 있다.
리셰이퍼가 존재하고 그리고 리셰이퍼가 현재 타일 그룹(또는 현재 슬라이스)에서 인에이블되었다면, 리셰이퍼 모델(예컨대, tile_group_reshaper_model() 또는 slice_reshaper_model())은 프로세싱 될 수 있고, 이에 더하여 추가적인 플래그, tile_group_reshaper_enable_flag (또는 slice_reshaper_enable_flag)도 파싱될 수 있다. tile_group_reshaper_enable_flag(또는 slice_reshaper_enable_flag)는 리셰이퍼 모델이 현재 타일 그룹(또는 슬라이스)에 사용되었는지를 지시할 수 있다. 예를 들어, tile_group_reshaper_enable_flag(또는 slice_reshaper_enable_flag)가 0(또는 거짓)이면, 리셰이퍼 모델은 현재 타일 그룹(또는 현재 슬라이스)에 사용되지 않은 것으로 지시될 수 있다. tile_group_reshaper_enable_flag(또는 slice_reshaper_enable_flag)가 1(또는 참)이면, 리셰이퍼 모델은 현재 타일 그룹(또는 슬라이스)에 사용된 것으로 지시될 수 있다.
일 예로서, 예를 들어, tile_group_reshaper_model_present_flag(또는 slice_reshaper_model_present_flag)가 참(또는 1)이고 tile_group_reshaper_enable_flag(또는 slice_reshaper_enable_flag)가 거짓(또는 0)일 수 있다. 이는, 리셰이퍼 모델이 존재하지만 현재 타일 그룹(또는 슬라이스)에서 사용되지 않았음을 의미한다. 이러한 경우 리셰이퍼 모델은 다음 타일 그룹들(또는 슬라이스들)에서 사용될 수 있다. 다른 예로서, tile_group_reshaper_enable_flag가 참(또는 1)이고 tile_group_reshaper_model_present_flag가 거짓(또는 0)일 수도 있다.
리셰이퍼 모델(예컨대, tile_group_reshaper_model() 또는 slice_reshaper_model()) 및 tile_group_reshaper_enable_flag(또는 slice_reshaper_enable_flag)가 파싱되면, 크로마 스케일링을 위해 필요한 조건들이 존재하는지 여부가 판단(평가)될 수 있다. 상기 조건들은 조건 1(현재 타일 그룹/슬라이스가 인트라 부호화되지 않았을 것) 및/또는 조건 2(현재 타일 그룹/슬라이스가 루마 및 크로마에 대한 두개의 구분된 코딩 쿼드 트리 구조로 분할되지 않았을 것, 즉 현재 타일 그룹/슬라이스가 듀얼 트리 구조가 아닐 것)를 포함할 수 있다. 조건 1 및/또는 조건 2가 참이고 및/또는 tile_group_reshaper_enable_flag(또는 slice_reshaper_enable_flag)가 참(또는 1)이라면, tile_group_reshaper_chroma_residual_scale_flag(또는 slice_reshaper_chroma_residual_scale_flag)가 파싱될 수 있다. tile_group_reshaper_chroma_residual_scale_flag(또는 slice_reshaper_chroma_residual_scale_flag)가 인에이블되면(1 또는 참이라면), 현재 타일 그룹(또는 슬라이스)에 대해 크로마 레지듀얼 스케일링이 인에이블됨이 지시될 수 있다. tile_group_reshaper_chroma_residual_scale_flag(또는 slice_reshaper_chroma_residual_scale_flag)가 디스에이블되면(0 또는 거짓이라면), 현재 타일 그룹(또는 슬라이스)에 대해 크로마 레지듀얼 스케일링이 디스에이블됨이 지시될 수 있다.
상술된 리셰이핑의 목적은 룩업 테이블들(FwdLUT 및/또는 InvLUT)을 구성하기 위해 필요한 데이터를 파싱하는 것이다. 일 예에서, 상기 파싱된 데이터를 기반으로 구성된 룩업 테이블들은 허용 가능한 루마 값 범위의 분포를 복수 개의 빈들(예컨대, 16개)로 나눌 수 있다. 따라서, 주어진 빈들 내에 있는 루마 값들은 변경된 루마 값들에 맵핑될 수 있다.
도 11은 예시적인 포워드 맵핑을 나타내는 그래프를 보여준다. 도 11에서는 예시적으로 5개의 빈들만이 도시된다.
도 11을 참조하면, x축은 입력 루마 값들을 나타내고, y축은 변경된 출력 루마 값들을 나타낸다. x축은 5개의 빈들 또는 조각들로 나뉘어지고, 각 빈은 길이 L을 가진다. 즉, 변경된 루마 값들에 맵핑된 5개의 빈들은 서로 동일한 길이를 가진다. 포워드 룩업테이블(FwdLUT)은 타일 그룹 헤더에서 이용 가능한 데이터(예컨대, 리셰이퍼 데이터)를 사용하여 구성될 수 있고, 이로부터 맵핑이 용이해질 수 있다.
일 실시예에서, 상기 빈 인덱스들과 관련된 출력 피벗 지점(output pivot points)들이 계산될 수 있다. 출력 피벗 지점들은 루마 코드워드 리셰이핑의 출력 범위의 최소 및 최대 경계들을 설정(마킹)할 수 있다. 출력 피벗 지점들을 계산하는 과정은 코드워드들의 수의 부분 누적(piecewise cumulative) 분포 함수를 기반으로 수행될 수 있다. 상기 출력 피벗 범위는 사용될 빈들의 최대 개수 및 룩업 테이블(FwdLUT 또는 InvLUT)의 크기를 기반으로 분할될 수 있다. 일 예로서, 상기 출력 피벗 범위는 빈들의 최대 개수와 룩업 테이블의 크기 간의 곱을 기반으로 분할될 수 있다. 예를 들어, 빈들의 최대 개수와 룩업 테이블의 크기 간의 곱이 1024인 경우, 상기 출력 피벗 범위는 1024개의 엔트리들로 분할될 수 있다. 상기 출력 피벗 범위의 분할은 스케일링 팩터를 기반으로(이용하여) 수행(적용 또는 달성)될 수 있다. 일 예에서, 스케일링 팩터는 아래 수학식 1을 기반으로 도출될 수 있다.
Figure pct00015
상기 수학식 1에서, SF는 스케일링 팩터를 나타내고, y1 및 y2는 각각의 빈에 대응하는 출력 피벗 지점들을 나타낸다. 또한, FP_PREC 및 c는 사전에 결정된 상수들일 수 있다. 상기 수학식 1을 기반으로 결정되는 스케일링 팩터는 포워드 리셰이이핑을 위한 스케일링 팩터로 지칭될 수 있다.
다른 실시예에서, 인버스 리셰이핑(인버스 맵핑)과 관련하여, 빈들의 정의된 범위(예컨대, reshaper_model_min_bin_idx에서 reshape_model_max_bin_idx까지)에 대해, 포워드 룩업테이블(FwdLUT)의 맵핑된 피벗 지점들에 대응하는 입력 리셰이프된 피벗 지점들 및 맵핑된 인버스 출력 피벗 지점들(빈 인덱스*초기 코드워드들의 수로 주어짐)이 패치된다. 다른 예에서, 스케일링 팩터(SF)는 아래 수학식 2를 기반으로 도출될 수 있다.
Figure pct00016
상기 수학식 2에서, SF는 스케일링 팩터를 나타내고, x1 및 x2는 입력 피벗 지점들을 나타내고, y1 및 y2는 각각의 조각(빈)에 대응하는 출력 피벗 지점들을 나타낸다. 여기서, 입력 피벗 지점들은 포워드 룩업테이블(FwdLUT)를 기반으로 맵핑된 피벗 지점들일 수 있고, 그리고 출력 피벗 지점들은 인버스 룩업테이블(InvLUT)를 기반으로 인버스 맵핑된 피벗 지점들일 수 있다. 또한, FP_PREC는 사전에 결정된 상수일 수 있다. 수학식 2의 FP_PREC은 수학식 1의 FP_PREC과 동일하거나 상이할 수 있다. 상기 수학식 2를 기반으로 결정되는 스케일링 팩터는 인버스 리셰이핑을 위한 스케일링 팩터로 지칭될 수 있다. 인버스 리셰이핑 도중에, 수학식 2의 스케일링 팩터를 기반으로 입력 피벗 지점들의 분할이 수행될 수 있다. 분할된 입력 피벗 지점들을 기반으로, 0에서 최소 빈 인덱스(reshaper_model_min_bin_idx)까지 및/또는 최소 빈 인덱스(reshaper_model_min_bin_idx)에서 최대 빈 인덱스(reshape_model_max_bin_idx)까지의 범위에 속하는 빈 인덱스들을 위해 최소 및 최대 빈 값들에 대응하는 피벗 값들이 지정된다.
일 예에서, LMCS 데이터(lmcs_data)는 APS에 포함될 수 있다. LMCS 데이터를 포함하는 APS는 도 7의 계층 구조로서 구성될 수 있다. APS의 시맨틱스는 예를 들어, 코딩을 위해 32개의 APS들이 시그널링될 수 있다.
다음 표들은 본 문서의 일 실시예에 따른 예시적인 APS의 신택스 및 시맨틱스를 나타낸다.
Figure pct00017
Figure pct00018
상기 표 15를 참조하면, APS에서 APS 파라미터들의 타입 정보(ex. aps_params_type)가 파싱/시그널링될 수 있다. APS 파라미터들의 타입 정보는 adaptation_parameter_set_id 이후에 파싱/시그널링될 수 있다.
상기 표 15에 포함된 aps_params_type, ALF_APS 및 LMCS_APS는 표 16 내에 포함된 표 3.2에 따라 설명될 수 있다. 즉, 상기 표 15에 포함된 aps_params_type에 따라 APS에 적용되는 APS 파라미터들의 타입은 표 16 내에 포함된 표 3.2와 같이 설정될 수 있다. 표 15에 포함된 신택스 요소들은 표 8을 참조하여 설명될 수 있다. APS에 관련된 설명은 표 1 내지 표 8과 함께 상술된 설명에 의하여 뒷받침될 수 있다.
표 16을 참조하면, 예를 들어 aps_params_type은 해당 APS 파라미터들의 타입을 분류하기 위한 신택스 요소일 수 있다. APS 파라미터들의 타입은 ALF 파라미터들 및 LMCS 파라미터들을 포함할 수 있다. 표 16을 참조하면, 타입 정보(aps_params_type)의 값이 0인 경우, aps_params_type의 명칭은 ALF_APS(or ALF APS)로 정해질 수 있고, APS 파라미터들의 타입은 ALF 파라미터들로 정해질 수 있다(APS 파라미터들은, ALF 파라미터들을 나타낼 수 있다). 이 경우, APS에 ALF 데이터 필드(i.e. alf_data())가 파싱/시그널링될 수 있다. 타입 정보(aps_params_type)의 값이 1인 경우, aps_params_type의 명칭은 LMCS_APS(or LMCS APS)로 정해질 수 있고 그리고 APS 파라미터들의 타입은 LMCS 파라미터들로 정해질 수 있다(APS 파라미터들은, LMCS 파라미터들을 나타낼 수 있다). 이 경우, APS에 LMCS 데이터 필드(i.e. lmcs_data())가 파싱/시그널링될 수 있다.
아래 표 17 및/또는 18은 일 실시예에 따른 리셰이퍼 모델의 신택스를 나타낸다. 상기 리셰이퍼 모델은 LMCS 모델로 불릴 수 있다. 여기서, 리셰이퍼 모델은 예시적으로 타일 그룹 리셰이퍼로 설명되었으나, 반드시 본 실시예에 의하여 본 명세서가 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 상기 리셰이퍼 모델은 APS에 포함될 수도 있고, 또는 타일 그룹 리셰이퍼 모델은 슬라이스 리셰이퍼 모델 또는 LMCS 데이터(LMCS 데이터 필드)로 지칭될 수도 있다. 또한, 접두어(prefix) reshaper_model 또는 Rsp는 lmcs와 혼용되어 사용될 수 있다. 예를 들면, 다음 표들 및 이하의 설명에서 reshaper_model_min_bin_idx, reshaper_model_delta_max_bin_idx, reshaper_model_max_bin_idx, RspCW, RsepDeltaCW는 각각 lmcs_min_bin_idx, lmcs_delta_max_bin_idx, lmcs_max_bin_idx, lmcsCW, lmcsDeltaCW와 혼용되어 사용될 수 있다.
상기 표 15에 포함된 LMCS 데이터(lmcs_data()) 또는 리셰이퍼 모델(타일 그룹 리셰이퍼 또는 슬라이스 리셰이퍼)은 다음 표들에 포함된 신택스들과 같이 표현될 수 있다.
Figure pct00019
Figure pct00020
상기 표 17 및/또는 표 18의 신택스에 포함된 신택스 요소들의 시맨틱스들은 예를 들어, 다음 표들에 개시된 사항을 포함할 수 있다.
Figure pct00021
Figure pct00022
Figure pct00023
Figure pct00024
본 문서에 따른 루마 샘플에 대한 인버스 맵핑 절차는 아래 표와 같은 표준문서 형식으로 기술될 수 있다.
Figure pct00025
본 문서에 따른 루마 샘플에 대한 피스와이즈 함수 인덱스(piecewise function index) 절차의 식별은 아래 표와 같은 표준문서 형식으로 기술될 수 있다. 표 22에서, idxYInv는 인버스 맵핑 인덱스로 지칭될 수 있고, 인버스 맵핑 인덱스는 복원 루마 샘플들(lumaSample)을 기반으로 도출될 수 있다.
Figure pct00026
상술된 실시예들 및 예시들을 기반으로 루마 맵핑이 수행될 수 있으며, 상술된 신택스 및 그것에 포함된 구성요소들은 단지 예시적인 표현일 수 있고 실시예들이 상술된 표들이나 수학식들에 의해 제한되는 것은 아니다. 이하에서는 루마 맵핑을 기반으로 크로마 레지듀얼 스케일링(레지듀얼 샘플들의 크로마 성분에 대한 스케일링)을 수행하는 방법이 설명될 것이다.
(루마-의존적인(luma-dependent)) 크로마 레지듀얼 스케일링은 루마 샘플들 및 이에 대응하는 크로마 샘플들 간의 차이를 보상하기 위함이다. 예를 들어, 크로마 레지듀얼 스케일링이 인에이블되는지 여부는 타일 그룹 레벨 또는 슬라이스 그룹 레벨에서 시그널링될 수 있다. 일 예에서, 루마 맵핑이 인에이블되고 듀얼 트리 분할(dual tree partitioning)이 현재 타일 그룹에 적용되지 않으면, 루마-의존적인 크로마 레지듀얼 스케일링이 인에이블되는지 여부를 지시하기 위해 추가적인 플래그가 시그널링될 수 있다. 다른 예에서, 루마 맵핑이 사용되지 않거나, 또는 듀얼 트리 분할이 현재 타일 그룹에 사용되지 않으면, 루마-의존적인 크로마 레지듀얼 스케일링이 디스에이블될 수 있다. 또 다른 예에서, 크로마 레지듀얼 스케일링은 4보다 작거나 같은 크기를 가지는 크로마 블록들에 대해서는 항상 디스에이블될 수 있다.
크로마 레지듀얼 스케일링은 해당 루마 예측 블록(인트라 예측 모드 및/또는 인터 예측 모드가 적용된 예측 블록의 루마 성분)의 평균 값을 기반으로 할 수 있다. 인코더 단 및/또는 디코더 단에서의 스케일링 연산들은 아래 수학식 3을 기반으로 고정 소수점 정수 연산으로써 구현될 수 있다.
Figure pct00027
상술된 수학식 3에서, c'는 스케일링된 크로마 레지듀얼 샘플(레지듀얼 샘플의 스케일링된 크로마 성분)을 나타내고, c는 크로마 레지듀얼 샘플(레지듀얼 샘플의 크로마 성분)을 나타내고, s는 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 나타내고, CSCALE_FP_PREC는 사전에 결정된 상수를 나타낼 수 있고, 예를 들면, CSCALE_FP_PREC은 11일 수 있다.
도 12는 본 문서의 일 실시예에 따라 크로마 레지듀얼 스케일링 인덱스를 도출하는 방법을 도시하는 순서도이다. 도 12와 함께 설명되는 방법은 도 9 및 그와 관련된 설명에 포함된 표들, 수학식들, 변수들, 어레이들, 함수들을 기반으로 수행될 수 있다.
S1210 단계에서, 예측 모드 정보를 기반으로 예측 모드가 인트라 예측 모드인지 혹은 인터 예측 모드인지 여부가 판단될 수 있다. 예측 모드가 인트라 예측 모드라면, 현재 블록 또는 현재 블록의 예측 샘플들은 이미 리셰이프된(맵핑된) 영역에 있는 것으로 간주된다. 예측 모드가 인터 예측 모드라면, 현재 블록 또는 현재 블록의 예측 샘플들은 본래의(맵핑되지 않은, 리셰이프되지 않은) 영역에 있는 것으로 간주된다.
S1220 단계에서, 예측 모드가 인트라 예측 모드인 경우, 현재 블록(또는 현재 블록의 루마 예측 샘플들)의 평균이 계산(도출)될 수 있다. 즉, 이미 리셰이프된 영역에 있는 현재 블록의 평균이 직접적으로 계산된다. 평균은 평균 값으로도 지칭될 수 있다.
S1221 단계에서, 예측 모드가 인터 예측 모드인 경우, 현재 블록의 루마 예측 샘플들에 대해 포워드 리셰이핑(포워드 맵핑)이 수행(적용)될 수 있다. 포워드 리셰이핑을 통해, 인터 예측 모드에 기반한 루마 예측 샘플들은 본래의 영역으로부터 리셰이프된 영역으로 맵핑될 수 있다. 일 예에서, 루마 예측 샘플들에 대한 포워드 리셰이핑은 상술된 표 17 및/또는 18과 함께 설명된 LMCS 데이터 필드 또는 리셰이퍼 모델을 기반으로 수행될 수 있다.
S1222 단계에서, (포워드) 리셰이프된 또는 (포워드) 맵핑된 루마 예측 샘플들의 평균이 계산(도출)될 수 있다. 즉, (포워드) 리셰이프된 또는 (포워드) 맵핑된 결과에 대해 평균화 과정이 수행될 수 있다.
S1230 단계에서, 크로마 레지듀얼 스케일링 인덱스가 계산될 수 있다. 예측 모드가 인트라 예측 모드인 경우, 상기 예측 루마 샘플들의 평균을 기반으로 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 인덱스가 계산될 수 있다. 예측 모드가 인터 예측 모드인 경우, 포워드 리셰이프된 루마 예측 샘플들의 평균을 기반으로 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 인덱스가 계산될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 인덱스는 for 루프 구문을 기반으로 계산될 수 있다. 아래 표는 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 인덱스의 도출(계산)을 위한 예시적인 for 루프 구문을 나타낸다.
Figure pct00028
상기 표 23에서, idxS는 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 인덱스를 나타내고, idxS는 if 구문의 조건을 만족하는 크로마 레지듀얼 스케일링 인덱스가 구해졌는지를 식별하는 인덱스를 나타내고, S는 사전에 결정된 상수를 나타내고, 그리고 MaxBinIdx는 허용 가능한 최대 빈 인덱스를 나타낸다. ReshapPivot[idxS+1](달리 말하자면, LmcsPivot[idxS+1])은 상술된 표 19 및/또는 20을 기반으로 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터는 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 인덱스를 기반으로 도출될 수 있다. 아래 수학식 4는 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터의 도출을 위한 일 예이다.
Figure pct00029
상기 수학식 4에서, s는 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 나타내고, 그리고 ChromaScaleCoef는 상술된 표 19 및/또는 20을 기반으로 도출된 변수(또는 어레이)일 수 있다.
상술한 바와 같이 상기 참조 샘플들의 평균 루마 값을 획득할 수 있고 상기 평균 루마 값을 기반으로 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 도출할 수 있다. 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 기반으로 크로마 성분 레지듀얼 샘플들에 대한 스케일링을 수행하고, 스케일링된 크로마 성분 레지듀얼 샘플들을 기반으로 크로마 성분 복원 샘플이 생성될 수 있음은 상술한 바와 같다.
본 문서의 일실시예에서는 상술한 LMCS를 효율적으로 적용하기 위한 시그널링 구조가 제안된다. 본 문서의 일실시예에 따르면, 예를 들어, LMCS 데이터는 HLS(예를 들어 APS)에 포함될 수 있고, APS의 하위 레벨인 헤더 정보(ex. 픽처 헤더, 슬라이스 헤더)를 통하여, 참조되는 APS ID를 시그널링함으로 LMCS 모델(리셰이퍼 모델)을 적응적으로 도출할 수 있다. 상기 LMCS 모델은 LMCS 파라미터를 기반으로 도출될 수 있다. 또한, 예를 들어 상기 헤더 정보를 통하여 복수의 APS ID가 시그널링될 수 있고, 이를 통하여 동일 픽처/슬라이스 내 블록 단위로 서로 다른 LMCS 모델을 적용할 수 있다.
본 문서에 따른 일 실시예에서는 LMCS에 필요한 연산을 효율적으로 수행하는 방법이 제안된다. 표 19 및/또는 20에서 상술된 시맨틱스에 따르면, InvScaleCoeff[i]의 도출을 위해 조각 길이(piece length) lmcsCW[i]에 의한 나눗셈 연산이 요구된다. 다만, 상기 조각 길이가 2의 거듭제곱(power of 2)이 아닌 경우, 상기 나눗셈 연산은 비트시프팅으로 수행될 수 없다.
예를 들면, InvScaleCoeff의 계산은 하나의 슬라이스당 최대 16번의 나눗셈 연산이 필요할 수 있다. 상술된 표 19 및/또는 20에 의할 경우, 10비트 코딩의 경우 lmcsCW[i]의 범위는 8에서 511까지이므로 LUT를 사용하여 lmcsCW[i]에 의한 나눗셈 연산을 구현하려면 LUT의 사이즈가 504는 되어야 한다. 또한, 12비트 코딩의 경우, lmcsCW[i]의 범위는 32에서 2047까지이므로 LUT를 사용하여 lmcsCW[i]에 의한 나눗셈 연산를 구현하려면 LUT 크기가 2016는 되어야 한다. 즉, 나눗셈 연산은 하드웨어 구현에 있어서 상당한 비용을 초래할 수 있고, 따라서 나눗셈 연산은 가능하다면 생략되어야 한다.
본 실시예의 일 관점에서, lmcsCW[i]를 고정된 수(또는 사전에 결정된 수 또는 소정의 수(pre-defined number or pre-determined number))의 배수로 제한할 수 있다. 그에 따라, 나눗셈 연산을 위한 LUT(lookup table)이(LUT의 용량 또는 크기가) 감소될 수 있다. 예를 들어, lmcsCW[i]가 2의 배수이면, 나눗셈 연산을 대체하기 위한 LUT의 크기가 절반으로 줄어들 수 있다.
본 실시예의 다른 관점에서, 높은 인터널 비트 심도 코딩이 제안된다. 높은 인터널 비트 심도 코딩은 lmcsCW[i]의 범위 제한의 상위 조건일 수 있다. 예를 들어, 코딩 비트 심도가 10보다 높은 경우에 lmcsCW[i]는 1<<(BitDepthY-10)의 배수로 제한될 수 있다. 여기서, BitDepthY는 루마 비트 심도일 수 있다. 이에 따라, lmcsCW[i]의 가능한 값은 코딩 비트 심도에 따라 변하지 않게 되고, 따라서 상기 InvScaleCoeff 계산을 위한 LUT의 사이즈는 코딩 비트 심도가 높더라도 증가하지 않게 된다. 일 예에서, 12비트 인터널 코딩 비트 심도에 대해, lmcsCW[i]의 값은 4의 배수로 제한될 수 있고, 이에 따라 나눗셈 연산을 대체하기 위한 LUT의 사이즈는 10비트 코딩을 위해 사용되는 LUT의 사이즈와 동일할 수 있다. 본 관점은 단독으로도 실시 가능하나, 상술된 관점과 조합되어 실시될 수도 있다.
본 실시예의 다른 관점에서, lmcsCW[i]를 더 좁은 범위로 제한할 수 있다. 예를 들어, lmcsCW[i]는 (OrgCW>>1)에서 (OrgCW<<1)-1까지의 범위 내로 제한될 수 있다. 10 비트 코딩의 경우 lmcsCW[i]의 범위는 [32, 127]일 수 있고 96의 사이즈를 가지는 LUT만으로도 InvScaleCoeff를 계산할 수 있다.
본 실시예의 또 다른 관점에서, lmcsCW[i]를 2의 거듭제곱에 근접하는 수치로 근사하여 리셰이퍼의 설계에 사용할 수 있다. 이에 따라, 인버스 맵핑 절차에서의 나눗셈 연산은 비트시프팅으로 수행될 수 있다(대체될 수 있다).
본 문서에 따른 일 실시예에서는 LMCS 코드워드 범위의 제한이 제안된다. 상술된 표 8에 따르면, LMCS 코드워드들의 값은 (OrgCW>>3)에서 (OrgCW<<3)-1까지의 범위 내에 있다. LMCS 조각 길이의 넓은 범위로 인해, RspCW[i]와 OrgCW 간의 큰 차이가 발생하면 시각적 열화가 초래될 수 있다.
본 문서에 따른 일 실시예에 따르면, LMCS PWL 맵핑의 코드워드를 좁은 범위로 제한하는 것이 제안된다. 예를 들어, lmcsCW[i]의 범위는 (OrgCW>>1)에서 (OrgCW<<1)-1까지의 범위에 있을 수 있다.
본 문서에 따른 일 실시예에서는 LMCS에서의 크로마 레지듀얼 스케일링을 위해 단일 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터의 사용이 제안된다. 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터 도출을 위한 기존 방법은 해당 루마 블록의 평균 값을 사용하고 인버스 루마 맵핑에서의 각 조각의 기울기를 해당 스케일링 팩터로서 도출하였다. 또한, 해당 루마 블록의 이용가능성을 요구하는 피스와이즈 인덱스를 식별하기 위한 절차로 인해 레이턴시 문제가 발생되었다. 이는 하드웨어 구현에 있어서 바람지하지 않다. 본 문서의 일 실시예를 통해, 크로마 블록에서의 스케일링은 루마 블록 값에 의존하지 않게 되고 피스와이즈 인덱스 식별이 필요하지 않을 수 있다. 따라서 레이턴시 이슈 없이 LMCS에서의 크로마 레지듀얼 스케일링 절차가 수행될 수 있다.
본 문서에 따른 일실시예에서, 단일 크로마 스케일링 팩터는 루마 LMCS 정보를 기반으로 인코더와 디코더 모두에서 도출될 수 있다. LMCS 루마 모델이 수신되면 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터가 업데이트 될 수 있다. 예를 들어, LMCS 모델이 업데이트 되는 경우에 단일 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터가 업데이트될 수 있다.
아래 표는 본 실시예에 따라 단일 크로마 스케일링 팩터의 획득을 위한 일 예를 나타낸다.
Figure pct00030
표 24를 참조하면, 단일 크로마 스케일링 팩터(ex. ChromaScaleCoeff 또는 ChromaScaleCoeffSingle)는 lmcs_min_bin_idx와 lmcs_max_bin_idx 사이의 범위 내의 모든 조각들(pieces)의 인버스 루마 맵핑 기울기들을 평균화함으로써 획득될 수 있다.
도 13은 본 문서의 일 실시예에 따른 피벗 포인트들의 선형 피팅을 나타낸다. 도 13에서는 피벗 포인트들 P1, Ps, P2가 도시된다. 이하의 실시예들 또는 그것들의 예시들은 도 13을 참조하여 설명될 것이다.
본 실시예의 일 예에서, 피벗 포인트들 lmcs_min_bin_idx와 lmcs_max_bin_idx+1 사이의 루마 PWL 맵핑의 선형 근사를 기반으로 단일 크로마 스케일링 팩터가 획득될 수 있다. 즉, 선형 맵핑의 인버스 기울기가 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터로 사용될 수 있다. 예를 들어, 도 13의 선형 라인 1(linear line 1)은 피벗 포인트들 P1, P2를 잇는 일직선일 수 있다. 도 13을 참조하면, P1에서 입력 값은 x1이고 맵핑된 값은 0고, 그리고 P2에서 입력 값은 x2이고 맵핑된 값은 y2이다. 선형 라인 1의 인버스 기울기(인버스 스케일)은 (x2-x1)/y2이고, 그리고 단일 크로마 스케일링 팩터 ChromaScaleCoeffSingle은 피벗 포인트들 P1, P2의 입력 값들 및 맵핑된 값들, 및 다음 수학식을 기반으로 계산될 수 있다.
Figure pct00031
수학식 5에서, CSCALE_FP_PREC은 시프트 팩터(shift factor)를 나타내고, 예를 들어 CSCALE_FP_PREC은 사전에 결정된 상수일 수 있다. 일 예에서, CSCALE_FP_PREC은 11일 수 있다.
본 실시예에 따른 다른 예에서, 도 13을 참조하면, 피벗 포인트 Ps에서 입력 값은 min_bin_idx+1이고 맵핑된 값은 ys이다. 이에 따라, 선형 라인 1의 인버스 기울기(인버스 스케일)은 (xs-x1)/ys로 계산될 수 있고, 단일 크로마 스케일링 팩터 ChromaScaleCoeffSingle은 피벗 포인트들 P1, Ps의 입력 값들 및 맵핑된 값들, 및 다음 수학식을 기반으로 계산될 수 있다.
Figure pct00032
수학식 6에서, CSCALE_FP_PREC은 시프트 팩터(비트 시프팅을 위한 팩터)를 나타내고, 예를 들어 CSCALE_FP_PREC은 사전에 결정된 상수일 수 있다. 일 예에서, CSCALE_FP_PREC은 11일 수 있고, CSCALE_FP_PREC을 기반으로 인버스 스케일에 대한 비트 시프팅이 수행될 수 있다.
본 실시예에 따른 다른 예에서, 단일 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터는 선형 근사 라인(linear approximation line)을 기반으로 도출될 수 있다. 선형 근사 라인 도출을 위한 일 예는 피벗 포인트들(ex. lmcs_min_bin_idx, lmcs_max_bin_idx+1)의 선형적 연결을 포함할 수 있다. 예를 들어, 선형 추세 결과는 PWL 맵핑의 코드워드들로 나타낼 수 있다. P2에서의 맵핑된 값 y2는 모든 빈들(조각들)의 코드워드의 합일 수 있고, 그리고 P2에서의 입력 값과 P1에서의 입력 값 간의 차 (x2-x1)는 OrgCW*(lmcs_max_bin_idx-lmcs_min_bin_idx+1)(OrgCW는 상술된 표 19 및/또는 표 20 참조)일 수 있다. 아래 표는 상술된 실시예에 따라 단일 크로마 스케일링 팩터를 획득하는 예시를 나타낸다.
Figure pct00033
표 25를 참조하면, 단일 크로마 스케일링 팩터(ex. ChromaScaleCoeffSingle)는 2개의 피벗 포인트들(i.e., lmcs_min_bin_idx, lmcs_max_bin_idx)로부터 획득될 수 있다. 예를 들면, 선형 맵핑의 기울기 역수(inverse slope of linear mapping)는 크로마 스케일링 팩터로서 사용될 수 있다.
본 실시예의 또 다른 예에서, 단일 크로마 스케일링 팩터는 피벗 포인트들의 선형 피팅(linear fitting)에 의하여 획득되어 선형 피팅과 기존 PWL 맵핑 간의 에러(또는 평균 제곱 에러)를 최소화할 수 있다. 본 예시는 단순히 lmcs_min_bin_idx와 lmcs_max_bin_idx의 2 개의 피벗 포인트들을 단순히 연결하는 것보다 더 정확할 수 있다. 최적의 선형 맵핑을 찾기 위한 다양한 방법이 존재할 수 있고, 아래에서는 일 예가 설명될 것이다.
일 예에서, 최소 제곱 에러의 합을 최소화하기 위한 선형 추세식(linear fitting equation) y=b1*x + b0의 파라미터들 b1, b0는 다음 수학식 7 및/또는 8을 기반으로 계산될 수 있다.
Figure pct00034
Figure pct00035
여기서, x는 원본 루마 값들이고, y는 리셰이프된 루마 값들을 나타낸다. 구체적으로,
Figure pct00036
,
Figure pct00037
은 각각 x, y의 평균을 나타내고, xi, yi는 i 번째 피벗 포인트들의 값들을 나타낸다.
도 13을 참조하면, 선형 맵핑을 식별하기 위한 또 다른 근사가 다음과 같이 주어질 수 있다:
- lmcs_min_bin_idx와 lmcs_max_bin_idx+1에서의 PWL 맵핑의 피벗포인트들을 연결함으로써 선형 라인 1 획득, OrgCW의 배수인 입력 값들을 가지는 선형 라인에서의 lmcs_pivots_linear[i]를 계산
- 선형 라인 1 및 PWL 맵핑을 이용하여 피벗 포인트들의 맵핑된 값들 간의 간의 차이를 합산
- 평균 차이(avgDiff)를 획득
- 평균 차이에 따라(e.g. 2*avgDiff) 선형 라인의 마지막 피벗 포인트를 조정
- 조정된 선형 라인의 기울기 역수(inverse slope)를 크로마 레지듀얼 스케일로서 사용
상술된 선형 피팅에 따라, 크로마 스케일링 팩터(i.e., 포워드 맵핑의 기울기 역수(inverse slope of forward mapping))는 다음 수학식 9 또는 10을 기반으로 도출될(획득될) 수 있다.
Figure pct00038
Figure pct00039
상술된 수학식들에서, lmcs_pivots_lienar[i]는 선형 맵핑의 맵핑된 값들일 수 있다. 선형 맵핑을 통해, 최소 및 최대 빈 인덱스들 사이의 PWL 맵핑의 모든 조각들은 동일한 LMCS 코드워드(lmcsCW)를 가질 수 있다. 즉, lmcs_pivots_linear[lmcs_min_bin_idx + 1]은 lmcsCW[lmcs_min_bin_idx]와 동일할 수 있다.
또한, 수학식 9, 10에서, CSCALE_FP_PREC은 시프트 팩터(비트 시프팅을 위한 팩터)를 나타내고, 예를 들어 CSCALE_FP_PREC은 사전에 결정된 상수일 수 있다. 일 예에서, CSCALE_FP_PREC은 11일 수 있다.
단일 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터(ChromaScaleCoeffSingle)를 통해, 해당 루마 블록의 평균을 계산할 필요가 없고 그리고 PWL 선형 맵핑에서 인덱스를 찾을 필요가 없다. 따라서 크로마 레지듀얼 스케일링을 이용한 코딩의 효율이 높아질 수 있다.
상술된 본 실시예에 따른 LMCS 데이터에 관한 시맨틱스 및/또는 크로마 샘플들에 대한 루마 의존적인 크로마 레지듀얼 스케일링 절차는 다음 표들과 같이 표준 문서 형식으로 기술될 수 있다.
Figure pct00040
Figure pct00041
본 문서의 다른 실시예에서, 인코더는 단일 크로마 스케일링 팩터에 관한 파라미터들을 결정할 수 있고 상기 파라미터들을 디코더에 시그널링할 수 있다. 시그널링을 통해, 인코더는 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 도출하기 위해 인코더에서 이용 가능한 다른 정보를 활용 가능하게 할 수 있다. 본 실시예는 크로마 레지듀얼 스케일링 레이턴시 문제를 제거하는 데 목적이 있다.
예를 들어, 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 결정하기 위해 사용되는 선형 맵핑을 식별하기 위한 절차는 다음과 같이 주어질 수 있다:
- lmcs_min_bin_idx와 lmcs_max_bin_idx+1에서의 PWL 맵핑의 피벗포인트들을 연결함으로써 선형 라인 1 획득, OrgCW의 배수인 입력 값들을 가지는 선형 라인에서의 lmcs_pivots_linear[i]를 계산
- 선형 라인 1 및 루마 PWL 맵핑의 피벗 포인트들을 이용하여 피벗 포인트들의 맵핑된 값들 간의 차이의 가중합을 획득
- 가중치가 적용된(weighted) 평균 차이(avgDiff)를 획득
- 가중치가 적용된 평균 차이에 따라(e.g. 2*avgDiff) 선형 라인 1의 마지막 피벗 포인트를 조정
- 조정된 선형 라인의 기울기 역수(inverse slope)를 크로마 레지듀얼 스케일로서 사용
아래 표들은 크로마 스케일링 팩터 도출을 위해 y 값을 시그널링하는 예시적인 신택스들을 나타낸다.
Figure pct00042
표 28에서, 신택스 요소 lmcs_chroma_scale는 LMCS 크로마 레지듀얼 스케일링을 위해 사용되는 단일 크로마 (레지듀얼) 스케일링 팩터를 명시(specify)할 수 있다(ChromaScaleCoeffSingle = lmcs_chroma_scale). 즉, 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터에 관한 정보가 직접적으로 시그널링되고 상기 시그널링된 정보가 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터로 도출될 수 있다. 달리 말하자면, 시그널링된 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터에 관한 정보의 값이 단일 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터의 값으로 (직접적으로) 도출될 수 있다. 여기서, 신택스 요소 lmcs_chroma_scale은 다른 LMCS 데이터(예컨대, 코드워드의 절대값, 부호에 관한 신택스 요소 etc.)와 함께 시그널링될 수 있다.
대안적으로, 인코더는 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 도출하기 위해 필요한 파라미터들만을 디코더에 시그널링할 수 있다. 디코더에서 크로마 레지두얼 스케일링 팩터를 도출하기 위해, 입력 값 x와 맵팽된 값 y가 필요하다. x 값은 빈 길이를 나타내므로 이미 디코다 단에도 알려진 값이어서 시그널링될 필요가 없다. 결국, 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터 도출을 위해서는 오직 y 값만이 시그널링될 필요가 있다. 여기서, y 값은 선형 맵핑에 있어서의 임의의 피벗 포인트의 맵핑된 값일 수 있다(e.g. 도 13의 P2 혹은 Ps의 맵핑된 값들).
다음 표들은 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터 도출을 위해 맵핑된 값들을 시그널링하는 예시들을 나타낸다.
Figure pct00043
Figure pct00044
상술된 표 29 및 30의 신택스들 중 하나가 인코더와 디코더에 의하여 명시되는(specified) 임의의 선형 피벗 포인트들에서 y 값을 시그널링하기 위해 사용될 수 있다. 즉, 인코더 및 디코더는 서로 동일한 신택스를 사용하여 y 값을 도출할 수 있다.
먼저, 표 29에 따른 실시예가 설명될 것이다. 표 29에서, lmcs_cw_linear은 Ps 또는 P2에 맵핑된 값을 나타낼 수 있다. 즉, 표 29에 따른 실시예에서 lmcs_cw_linear를 통해 고정된 숫자가 시그널링될 수 있다.
본 실시예에 따른 일 예에서, lmcs_cw_linear가 하나의 빈(i.e. 도 13의 Ps에서의 lmcs_pivots_linear[lmcs_min_bin_idx + 1])에 맵핑된 값을 나타낸다면 크로마 스케일링 팩터는 다음 수학식을 기반으로 도출될 수 있다.
Figure pct00045
본 실시예에 따른 다른 예에서, lmcs_cw_linear가 lmcs_max_bin_idx+1(i.e. 도 13의 P2에서의 lmcs_pivots_linear[lmcs_max_bin_idx + 1])을 나타낸다면 크로마 스케일링 팩터는 다음 수학식을 기반으로 도출될 수 있다.
Figure pct00046
상술된 수학식들에서, CSCALE_FP_PREC은 시프트 팩터(비트 시프팅을 위한 팩터)를 나타내고, 예를 들어 CSCALE_FP_PREC은 사전에 결정된 상수일 수 있다. 일 예에서, CSCALE_FP_PREC은 11일 수 있다.
다음으로, 표 30에 따른 실시예가 설명될 것이다. 본 실시예에서, lmcs_cw_linear는 고정된 수와 관련된 델타 값(i.e. lmcs_delta_abs_cw_linear, lmcs_delta_sign_cw_linear_flag)으로서 시그널링될 수도 있다. 본 실시예의 일 예에서, lmcs_cw_linear가 lmcs_pivots_linear[lmcs_min_bin_idx+1](i.e. 도 13의 Ps)에서의 맵핑된 값을 나타내는 경우, lmcs_cw_linear_delta 및 lmcs_cw_linear는 다음 수학식들을 기반으로 도출될 수 있다.
Figure pct00047
Figure pct00048
본 실시예의 다른 예에서, lmcs_cw_linear가 lmcs_pivots_linear[lmcs_max_bin_idx+1](i.e. 도 13의 P2)에서의 맵핑된 값을 나타내는 경우, lmcs_cw_linear_delta 및 lmcs_cw_linear는 다음 수학식들을 기반으로 도출될 수 있다.
Figure pct00049
Figure pct00050
상술된 수학식들에서, OrgCW는 상술된 표 19 및/또는 20을 기반으로 도출된 값일 수 있다.
상술된 본 실시예에 따른 LMCS 데이터에 관한 시맨틱스 및/또는 크로마 샘플들에 대한 루마 의존적인 크로마 레지듀얼 스케일링 절차는 다음 표들과 같이 표준 문서 형식으로 기술될 수 있다.
Figure pct00051
Figure pct00052
도 14는 본 문서의 일 실시예에 따른 선형 리셰이핑(또는 선형 리셰이퍼, 선형 맵핑)의 일 예를 나타낸다. 즉, 본 문서의 일 실시예에서는 LMCS에서 선형 리셰이퍼의 사용이 제안된다. 예를 들면, 도 14의 예시는 포워드 선형 리셰이핑(맵핑)에 관련될 수 있다.
도 14를 참조하면, 선형 리셰이퍼는 2개의 피벗 포인트들(i.e., P1, P2)을 포함할 수 있다. P1과 P2는 입력과 맵핑된 값을 나타낼 수 있고, 예를 들면 P1은 (minInput, 0)일 수 있고 그리고 P2는 (maxInput, maxMapped)일 수 있다. 여기서 minInput은 최소 입력 값을 나타내고, maxInput은 최대 입력 값을 나타낸다. 입력 값이 minInput보다 작거나 같으면 0으로 맵핑되고, 입력 값이 maxInput보다 크면 maxMapped으로 맵핑된다. minInput과 maxInput 사이의 입력 (루마) 값들은 다른 값들로 선형적으로 맵핑될 수 있다. 도 14는 맵핑의 일 예를 보여준다. 피벗 포인트들 P1, P2는 인코더에서 결정될 수 있고, 이를 위해 피스와이즈 선형 맵핑을 근사하기 위해 선형 피팅이 사용될 수 있다.
본 문서에 따른 다른 실시예에서, 선형 리셰이퍼를 시그널링하는 방법의 또 다른 예가 제안될 수 있다. 선형 리셰이퍼 모델의 피벗 포인트들 P1, P2는 명시적으로 시그널링될 수 있다. 다음 표들은 본 예시에 따라 선형 리셰이퍼 모델을 명시적으로 시그널링하는 신택스 및 시맨틱스의 일 예를 나타낸다.
Figure pct00053
Figure pct00054
표 33 및 34를 참조하면, 신택스 요소 lmcs_min_input을 기반으로 제1 피벗 포인트의 입력 값이 도출될 수 있고, 그리고 신택스 요소 lmcs_max_input을 기반으로 제2 피벗 포인트의 입력 값이 도출될 수 있다. 제1 피벗 포인트의 맵핑된 값은 사전에 결정된 값(인코더 및 디코더 모두에 알려진 값)일 수 있고, 예를 들어 0일 수 있다. 신택스 요소 lmcs_max_mapped를 기반으로 제2 피벗 포인트의 맵핑된 값이 도출될 수 있다. 즉, 표 33의 신택스를 기반으로 시그널링된 상기 정보를 기반으로 선형 리셰이퍼 모델이 명시적으로(직접적으로) 시그널링될 수 있다.
대안적으로, lmcs_max_input 및 lmcs_max_mapped는 델타 값으로서 시그널링될 수 있다. 다음 표들은 델타 값으로서 선형 리셰이퍼 모델을 시그널링하는 신택스 및 시맨틱스의 일 예를 나타낸다.
Figure pct00055
Figure pct00056
상기 표 36을 참조하면, 신택스 요소 lmcs_min_input을 기반으로 제1 피벗 포인트의 입력 값이 도출될 수 있다. 예를 들어, lmcs_min_input은 0의 맵핑된 값을 가질 수 있다. lmcs_max_input_delta는 제2 피벗 포인트의 입력 값과 최대 루마 값(i.e., (1<<bitdepthY)-1) 간의 차이를 나타낼 수 있다. lmcs_max_mapped_delta는 제2 피벗 포인트의 맵핑된 값과 최대 루마 값(i.e., (1<<bitdepthY)-1) 간의 차이를 나타낼 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 상술된 선형 리셰이퍼에 관한 예시들을 기반으로 루마 예측 샘플들을 위한 포워드 맵핑, 루마 복원 샘플들을 위한 인버스 맵핑, 크로마 레지듀얼 스케일링이 수행될 수 있다. 일 예에서, 선형 리셰이퍼 기반 인버스 맵핑에서 루마 (복원) 샘플들(픽셀들)을 위한 인버스 스케일링을 위해 오직 하나의 인버스 스케일링 팩터가 필요할 수 있다. 이는 포워드 맵핑, 크로마 레지듀얼 스케일링에서도 마찬가지이다. 즉, 빈 인덱스 i에 대한 ScaleCoeff[i], InvScaleCoeff[i] and ChromaScaleCoeff[i]를 결정하는 단계들은 오직 하나의 팩터를 이용하는 것을 대체될 수 있다. 여기서, 하나의 팩터란 선형 맵핑의 (포워드) 기울기 또는 인버스 기울기가 고정 소수점으로 표현된 것을 지칭할 수 있다. 일 예에서, 인버스 루마 맵핑 스케일링 팩터(루마 복원 샘플들을 위한 인버스 맵핑에서의 인버스 스케일링 팩터)는 다음 수학식들 중 적어도 하나를 기반으로 도출될 수 있다.
Figure pct00057
Figure pct00058
Figure pct00059
수학식 17의 lmcsCWLinear는 상술된 표 31로부터 도출될 수 있다. 수학식 18 및 19의 lmcsCWLinearALL은 상술된 표 33 내지 36 중 적어도 하나로부터 도출될 수 있다. 수학식 17 또는 18에서 OrgCW는 표 19 및/또는 표 20으로부터 도출될 수 있다.
다음 표들은 픽처 복원에서의 루마 샘플들(i.e. 루마 예측 샘플들)에 대한 포워드 맵핑 절차를 나타내는 수학식들 및 신택스(조건문)를 설명한다. 이하의 표들 및 수학식들에서, FP_PREC은 비트 시프팅을 위한 상수이고, 사전에 결정된 값일 수 있다. 예를 들면, FP_PREC은 11 또는 15일 수 있다.
Figure pct00060
Figure pct00061
표 37은 상술된 표 17 내지 표 20에 기반한 루마 맵핑 절차에서 포워드 맵핑된 루마 샘플들을 도출하기 위한 것일 수 있다. 즉, 표 37은 표 19 및/또는 20과 함께 설명될 수 있다. 표 37에서, 입력으로서의 루마 (예측) 샘플들 predSamples[i][j]로부터 출력으로서의 포워드 맵핑된 루마 (예측) 샘플들 PredmAPSamples[i][j]가 도출될 수 있다. 표 37의 idxY는 (포워드) 맵핑 인덱스로 지칭될 수 있고, 맵핑 인덱스는 예측 루마 샘플들을 기반으로 도출될 수 있다.
표 38은 선형 리셰이퍼의 적용에 따른 루마 맵핑에서 포워드 맵핑된 루마 샘플들을 도출하기 위한 것일 수 있다. 예를 들어, 표 38의 lmcs_min_input, lmcs_max_input, lmcs_max_mapped, ScaleCoeffSingle은 표 33 내지 36 중 적어도 하나에 의하여 도출될 수 있다. 표 38에서, lmcs_min_input<predSamples[i][j]< lmcs_max_input인 경우에 입력으로서의 루마 (예측) 샘플들 predSamples[i][j]로부터 출력으로서의 포워드 맵핑된 루마 (예측) 샘플들 PredmAPSamples[i][j]가 도출될 수 있다. 표 37와 표 38 간의 비교를 통해, 선형 리셰이퍼의 적용에 따른 기존 LMCS로부터의 변화가 포워드 맵핑 관점에서 보여질 수 있다.
다음 수학식들 및 표는 루마 샘플들(i.e. 루마 복원 샘플들)에 대한 인버스 맵핑 절차를 설명한다. 아래 수학식들 및 표에서, 입력으로서의 lumaSample은 인버스 맵핑 이전의(수정 전) 루마 복원 샘플일 수 있다. 출력으로서의 invSample은 인버스 맵핑된(수정된) 루마 복원 샘플일 수 있다. 다른 경우, 클리핑된 invSample가 수정된 루마 복원 샘플로 지칭되기도 할 수 있다.
Figure pct00062
Figure pct00063
Figure pct00064
Figure pct00065
수학식 21은 따른 루마 맵핑에서 인버스 맵핑된 루마 샘플들을 도출하기 위한 것일 수 있다. 수학식 20에서, 인덱스 idxInv는 후술되는 표 50, 51, 또는 52를 기반으로 도출될 수 있다.
수학식 21은 선형 리셰이퍼의 적용에 따른 루마 맵핑에서 인버스 맵핑된 루마 샘플들을 도출하기 위한 것일 수 있다. 예를 들어, 수학식 21의 lmcs_min_input은 표 33 내지 36 중 적어도 하나에 의하여 도출될 수 있다. 수학식 20과 수학식 21 간의 비교를 통해, 선형 리셰이퍼의 적용에 따른 기존 LMCS로부터의 변화가 포워드 맵핑 관점에서 보여질 수 있다.
표 39는 루마 맵핑에서 인버스 맵핑된 루마 샘플들을 도출하기 위한 수학식들의 일 예를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인덱스 idxInv는 후술되는 표 50, 51, 또는 52를 기반으로 도출될 수 있다.
표 40은 루마 맵핑에서 인버스 맵핑된 루마 샘플들을 도출하기 위한 수학식들의 다른 예를 포함할 수 있다. 예를 들어, 표 40의 lmcs_min_input 및/또는 lmcs_max_mapped는 표 33 내지 36 중 적어도 하나에 의하여 도출될 수 있고, 그리고/또는 표 40의 InvScaleCoeffSingle은 표 33 내지 36, 및/또는 수학식 17 내지 19 중 적어도 하나에 의하여 도출될 수 있다.
상술된 선형 리셰이퍼에 관한 예시들을 기반으로 피스와이즈 인덱스 식별 절차가 생략될 수 있다. 즉, 본 예시들에서 리셰이프된 루마 픽셀을 갖는 조각이 1개만 존재하기 때문에 인버스 루마 맵핑 및 크로마 레지듀얼 스케일링에 사용되는 피스와이즈 인덱스 식별 절차가 제거될 수 있다. 이에 따라, 인버스 루마 맵핑의 복잡성이 감소될 수 있다. 이에 더하여, 루마 피스와이즈 인덱스 식별에 의존함으로써 야기되는 레이턴시 문제가 크로마 레지듀얼 스케일링 도중에 제거될 수 있다.
상술된 선형 리셰이퍼의 사용에 관한 실시예에 따라, LMCS를 위해 다음과 같은 이점들이 제공될 수 있다. i) 인코더의 리셰이퍼 설계를 단순화하여 피스와이즈 선형 조각들 사이에서 발생되는 갑작스러운 변화로 인한 열화를 방지할 수 있다. ii) 피스와이즈 인덱스 식별 절차를 제거하여 디코더 인버스 매핑 절차를 단순화할 수 있다. iii) 피스와이즈 인덱스 식별 절차를 제거하여 해당 루마 블록들에 의존함으로써 야기되는 크로마 레지듀얼 스케일링 내의 레이턴시 문제를 제거할 수 있다. iv) 시그널링의 오버헤드를 줄이고, 잦은 리셰이퍼의 업데이트를 보다 실현 가능하게 할 수 있다. v) 16개 조각들의 루프(예컨대, for 구문)가 필요했던 많은 부분들에서 루프를 제거할 수 있다. 예를 들어, InvScaleCoeff[i]를 도출하기 위해 lmcsCW[i]에 의한 나눗셈 연산의 수를 1로 줄일 수 있다.
본 문서에 따른 다른 실시예에서는 플렉서블한 빈들에 기반한 LMCS가 제안된다. 여기서, 플렉서블한 빈들이란 빈들의 개수가 소정의 수로 고정되지 않음을 의미할 수 있다. 기존의 일 실시예에서는 LMCS에서의 빈들의 개수가 16개로 고정되었고, 그리고 16개의 빈들은 입력 샘플 값들에 대해 균등하게 분포되었다. 본 실시예에서는 플렉서블한 개수의 빈들이 제안되고 그리고 조각(빈)들이 원본 픽셀 값들에 대해 균등하게 분배되지 않을 것이다.
다음 표들은 본 실시예를 따르는 LMCS 데이터(데이터 필드)에 관한 신택스 및 그것에 포함된 신택스 요소들에 대한 시맨틱스를 예시적으로 나타낸다.
Figure pct00066
Figure pct00067
표 41을 참조하면, 빈들의 개수에 관한 정보 lmcs_num_bins_minus1가 시그널링될 수 있다. 표 42를 참조하면, lmcs_num_bins_minus1+1은 빈들의 개수와 동일할 수 있고, 이로부터 빈들의 개수는 1부터 (1<<BitDepthY)-1까지의 범위 내에 있을 수 있다. 예를 들어, lmcs_num_bins_minus1 또는 lmcs_num_bins_minus1+1은 2의 배수일 수 있다.
표 41 및 표 42와 함께 설명된 실시예에서, 피벗 포인트들의 개수는, 리셰이퍼가 선형인지 여부와 관계 없이, lmcs_num_bins_minus1(빈들의 개수에 관한 정보)을 기반으로 도출될 수 있고(lmcs_num_bins_minus1의 시그널링) 그리고 피벗 포인트들의 입력 값들 및 맵핑된 값들(LmcsPivot_input[i], LmcsPivot_mapped[i])은 시그널링된 코드워드 값들(lmcs_delta_input_cw[i], lmcs_delta_mapped_cw[i])의 합산을 기반으로 도출될 수 있다(여기서, 초기 입력 값 LmcsPivot_input[0] 및 초기 출력 값 LmcsPivot_mapped[0]은 0).
도 15는 본 문서의 일 실시예에서의 선형 포워드 맵핑의 일 예를 나타낸다. 도 16은 본 문서의 일 실시예에서의 인버스 포워드 맵핑의 일 예를 나타낸다.
도 15 및 도 16에 따른 실시예에서는, 레귤러 LMCS 및 선형 LMCS 모두를 지원하는 방법이 제안된다. 본 실시예에 따른 일 예에서, 신택스 요소 lmcs_is_linear를 기반으로 레귤러 LMCS 및/또는 선형 LMCS가 지시될 수 있다. 인코더에서, 선형 LMCS 라인이 결정된 후에, 맵핑된 값(ex. 도 15 및 도 16의 pL에서의 맵핑된 값)은 균등한 조각들(ex. LmcsMaxBinIdx - lmcs_min_bin_idx+1)로 나누어질 수 있다. 빈 LmcsMaxBinIdx에서의 코드워드는 상술된 lmcs 데이터 또는 리셰이퍼 모데에 관한 신택스들을 이용하여 시그널링될 수 있다.
다음 표들은 본 실시예의 일 예에 따른 LMCS 데이터(데이터 필드)에 관한 신택스 및 그것에 포함된 신택스 요소들에 대한 시맨틱스를 예시적으로 나타낸다.
Figure pct00068
Figure pct00069
Figure pct00070
다음 표들은 본 실시예의 다른 예에 따른 LMCS 데이터(데이터 필드)에 관한 신택스 및 그것에 포함된 신택스 요소들에 대한 시맨틱스를 예시적으로 나타낸다.
Figure pct00071
Figure pct00072
Figure pct00073
상기 표 43 내지 46을 참조하면, lmcs_is_linear_flag가 참이면 lmcs_min_bin_idx와 LmcsMaxBinIdx 사이의 모든 lmcsDeltaCW[i]는 동일한 값을 가질 수 있다. 즉, lmcs_min_bin_idx와 LmcsMaxBinIdx 사이의 모든 조각 중 lmcsCW[i]가 동일한 값을 가질 수 있다. lmcs_min_bin_idx와 lmcsMaxBinIdx 사이의 모든 조각의 스케일 및 역 스케일과 크로마 스케일은 동일할 수 있다. 선형 리셰이퍼가 참이면 조각 인덱스를 도출할 필요가 없으며 조각 중 하나에서 스케일, 인버스 스케일이 사용될 수 있다.
다음 표는 본 실시예에 따른 피스와이즈 인덱스의 식별 절차를 예시적으로 나타낸다.
Figure pct00074
본 문서의 다른 실시예에 따르면, 레귤러 16-피스 PWL LMCS 및 선형 LMCS의 적용은 하이 레벨 신택스(예컨대, 시퀀스 레벨)에 의존할 수 있다.
다음 표들은 본 실시예를 따르는 SPS에 관한 신택스 및 그것에 포함된 신택스 요소에 대한 시맨틱스를 예시적으로 나타낸다.
Figure pct00075
Figure pct00076
표 48 및 49를 참조하면, SPS에 포함된 신택스 요소에 의하여 레귤러 LMCS 및/또는 선형 LMCS의 가용 여부가 결정(시그널링)될 수 있다. 표 48을 참조하면, 신택스 요소 sps_linear_lmcs_enabled_flag를 기반으로 레귤러 LMCS 또는 선형 LMCS 중 하나가 시퀀스 단위로 가용될 수 있다.
이에 더하여, 선형 LMCS 또는 레귤러 LMCS 중 하나 또는 둘 모두가 가용되는지 여부는 프로필 레벨에 의존적일 수 있다. 일 예에서, 특정 프로필(e.g. SDR 프로필)에 대해, 선형 LMCS만이 허용될 수 있고, 그리고 다른 프로필(e.g. HDR 프로필)에 대해서, 레귤러 LMCS만이 허용될 수 있고, 그리고 또 다른 프로필에 대해서는, 레귤러 LMCS 및/또는 선형 LMCS 둘 모두가 허용될 수 있다.
본 문서의 또 다른 실시예에 따르면, LMCS 피스와이즈 인덱스 식별 절차가 인버스 루마 맵핑 및 크로마 레지듀얼 스케일링에서 사용될 수 있다. 본 실시예에서, 크로마 레지듀얼 스케일링이 가용한 블록에 대해 상기 피스와이즈 인덱스의 식별 절차가 사용될 수 있고 그리고 리셰이핑된(맵핑된) 영역 내의 모든 루마 샘플들을 대해서도 상기 식별 절차가 사용될 수 있다. 본 실시예는 상기 인덱스의 도출을 위한 복잡도를 감소시키는 데 목적이 있다.
다음 표는 기존의 피스와이즈 함수 인덱스의 식별 절차(도출 절차)를 나타낸다.
Figure pct00077
일 예에서, 상기 피스와이즈 인덱스 식별 절차에서는 입력 샘플들이 적어도 두개 이상의 카테고리로 분류될 수 있다. 예를 들어, 상기 입력 샘플들은 세 개의 카테고리, 제1, 제2, 제3 카테고리들로 분류될 수 있다. 예를 들어, 제1 카테고리는 LmcsPivot[lmcs_min_bin_idx+1]보다 작은 샘플들(의 값들)을 나타낼 수 있고, 제2 카테고리는 LmcsPivot[LmcsMaxBinIdx]보다 크거나 같은 샘플들(의 값들)을 나타낼 수 있고, 제3 카테고리는 LmcsPivot[lmcs_min_bin_idx+1]과 LmcsPivot[LmcsMaxBinIdx] 사이의 샘플들(의 값들)을 나타낼 수 있다.
본 실시예에서는, 카테고리 분류를 제거함으로써 식별 절차를 최적화하는 방법이 제안된다. 피스와이즈 인덱스 식별 절차에 대한 입력이 리셰이핑된(맵핑된) 루마 값이기 때문에, 피벗 포인트들 lmcs_min_bin_idx 및 LmcsMaxBinIdx+1에서의 맵핑된 값들을 초과하는 값들은 없어야한다. 따라서, 카테고리별로 샘플들을 분류하는 조건적 절차는 기존의 피스와이즈 인덱스 식별 절차에서 생략될 수 있고, 구체적인 예시들이 이하에서 표들과 함께 설명될 것이다.
본 실시예를 따르는 일 예에서, 표 50에 포함된 식별 절차는 아래 표 51 또는 52 중 하나로 대체될 수 있다. 표 51, 52를 참조하면, 표 50의 앞선 두 개의 카테고리가 삭제될 수 있고, 그리고 마지막 카테고리에 대해 반복적인 루프(for 구문)에서의 경계 값(제2 경계 값 또는 엔딩 포인트)가 LmcsMaxBinIdx에서 LmcsMaxBinIdx+1로 수정될 수 있다. 즉, 식별 절차가 단순화될 수 있고 피스와이즈 인덱스의 도출을 위한 복잡도가 감소할 수 있다. 따라서, 본 실시예에 의해서 LMCS 관련 코딩이 효율적으로 수행될 수 있다.
Figure pct00078
Figure pct00079
표 52를 참조하면, if절의 조건에 대응하는 비교 절차(if절의 조건에 대응하는 수학식)는 최소 빈 인덱스부터 최대 빈 인덱스까지의 빈 인덱스들 모두에 대해 반복적으로 수행될 수 있다. if절의 조건에 대응하는 수학식이 참인 경우에서의 빈 인덱스는 인버스 루마 맵핑을 위한 인버스 맵핑 인덱스(또는 크로마 레지듀얼 스케일링을 위한 인버스 스케일링 인덱스)로서 도출될 수 있다. 상기 인버스 맵핑 인덱스를 기반으로 수정된 복원 루마 샘플들(또는 스케일링된 크로마 레지듀얼 샘플들)이 도출될 수 있다.
본 문서에 따른 일 실시예에서, 기존 실시예에서는 개별적 블록 트리에 의하여 코딩된 슬라이스들(e.g. 인트라 슬라이스들)에 대해, 듀얼 트리에 의하여 코딩된 슬라이스들보다 대응하는 루마 블록에서의 크로마 레지듀얼 스케일링 의존도로 인한 레이턴시가 높았다. 이러한 이유로, 기존 실시예에서는 개별적 블록 트리로 코딩된 슬라이스들에는 LMCS 크로마 레지듀얼 스케일링이 적용되지 않았다.
본 실시예에서는 개별 트리로 코딩된 슬라이스들에 대해서도 크로마 레지듀얼 스케일링이 적용될 수 있다. 앞서 설명된 단일 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터가 사용되는 경우, 대응하는 루마 블록에서의 크로마 레지듀얼 스케일링 간의 의존도가 없기 때문에 크로마 레지듀얼 스케일링의 적용에 따른 레이턴시가 없을 수 있다.
다음 표들은 본 실시예에 따른 슬라이스 헤더의 신택스 및 시맨틱스를 나타낸다.
Figure pct00080
Figure pct00081
표 54를 참조하면, 현재 블록이 듀얼 트리 구조인지 싱글 트리 구조인지 여부를 나타내는 조건절(또는 그것에 대한 플래그)과 무관하게, 크로마 레지듀얼 스케일링 플래그가 시그널링될 수 있다.
본 문서에 따른 일 실시예에서, ALF 데이터 및/또는 LMCS 데이터가 APS에서 시그널링될 수 있다. 예를 들어, 32개의 APS들이 사용될 수 있다. 일 예에서, 모든 APS들이 ALF 및/또는 LMCS를 위해 사용되는 경우, 상기 APS들의 버퍼를 위해선 대략 10킬로바이트(Kbytes) 온-칩 메모리가 필요할 수 있다. ALF/LMCS 파라미터들을 저장하는 데 요구되는 메모리, 및 LMCS를 위해 필요한 계산 복잡도를 제한하기(감소시키기) 위해서, ALF 및/또는 LMCS APS의 개수를 제한하는 방안이 본 실시예에서 제안된다.
본 실시예에 따른 일 예에서, 픽처 내에 포함된 슬라이스들 또는 브릭들의 개수와 관계 없이, 픽쳐 당 하나의 LMCS 모델이 사용(허용)될 수 있다. LMCS를 위한 APS의 개수는 32개보다 적을 수 있다. 예를 들면, LMCS를 위한 APS의 개수는 4개일 수 있다.
다음 표는 본 실시예에 따른 APS와 관련된 시맨틱스를 나타낸다.
Figure pct00082
표 55를 참조하면, LMCS APS의 최대 개수는 사전에 결정될 수 있다. 예를 들어, LMCS APS의 최대 개수는 4개일 수 있다. 표 15 및 표 55를 참조하면, 복수의 APS들은 LMCS APS들을 포함할 수 있다. LMCS APS들의 (최대) 개수는 4개일 수 있다. 일 예에서, LMCS APS들 중 하나의 LMCS APS에 포함된 LMCS 데이터 필드가 현재 픽처 내 현재 블록을 위한 LMCS 절차에서 사용될 수 있다.
다음 표는 슬라이스 헤더(또는 픽처 헤더)에 포함된 신택스 요소에 대한 시맨틱스를 나타낸다.
Figure pct00083
표 56으로부터 설명되는 신택스 요소는 표 54를 참조하여 설명될 수 있다. 일 예에서, 신택스 요소 slice_lmcs_aps_id는 슬라이스 헤더에 포함될 수 있다. 다른 예에서, 표 56의 신택스 요소 slice_lmcs_aps_id는 픽처 헤더에 포함될 수도 있고, 이 경우 slice_lmcs_aps_id는 ph_lmcs_aps_id로 수정될 수 있다.
이하의 도면은 본 명세서의 구체적인 일례를 설명하기 위해 작성되었다. 도면에 기재된 구체적인 장치의 명칭이나 구체적인 신호/메시지/필드의 명칭은 예시적으로 제시된 것이므로, 본 명세서의 기술적 특징이 이하의 도면에 사용된 구체적인 명칭에 제한되지 않는다.
도 17 및 18은 본 문서의 실시예(들)에 따른 비디오/영상 인코딩 방법 및 관련 컴포넌트의 일 예를 개략적으로 나타낸다. 도 17에서 개시된 방법은 도 2에서 개시된 인코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 17의 S1700, S1710은 상기 인코딩 장치의 예측부(220)에 의하여 수행될 수 있고, S1720은 상기 인코딩 장치의 레지듀얼 처리부(230)에 의하여 수행될 수 있고, S1730은 상기 인코딩 장치의 예측부(220) 또는 레지듀얼 처리부(230)에 의하여 수행될 수 있고, S1740은 상기 인코딩 장치의 레지듀얼 처리부(230) 또는 가산부(250)에 의하여 수행될 수 있고, S1750은 상기 인코딩 장치의 레지듀얼 처리부(230)에 의하여 수행될 수 있고, S1760은 상기 인코딩 장치의 엔트로피 인코딩부(240)에 의하여 수행될 수 있다. 도 17에서 개시된 방법은 본 문서에서 상술한 실시예들을 포함할 수 있다.
도 17을 참조하면, 인코딩 장치는 현재 픽처 내 현재 블록을 위해 인터 예측 모드를 도출할 수 있다(S1700). 인코딩 장치는 인터 예측 모드 중 본 문서에 개시된 다양한 모드들 중 적어도 하나를 도출할 수 있다.
인코딩 장치는 상기 인터 예측 모드를 기반으로 예측 루마 샘플들을 생성할 수 있다(S1710). 인코딩 장치는 현재 블록에 포함된 원본 샘플들에 대한 예측을 수행함으로써 예측 루마 샘플들을 생성할 수 있다.
인코딩 장치는 예측 크로마 샘플들을 도출할 수 있다. 인코딩 장치는 현재 블록의 원본 크로마 샘플들 및 예측 크로마 샘플들을 기반으로 상기 레지듀얼 크로마 샘플들을 도출할 수 있다. 예를 들어, 인코딩 장치는 상기 예측 크로마 샘플들과 원본 크로마 샘플들 간의 차를 기반으로 레지듀얼 크로마 샘플들을 도출할 수 있다.
인코딩 장치는 루마 맵핑을 위한 빈들 및 LMCS 코드워드들을 도출할 수 있다. 인코딩 장치는 SDR 또는 HDR을 기반으로 상기 빈들 및/또는 LMCS 코드워드들을 도출할 수 있다.
인코딩 장치는 LMCS 관련 정보를 도출할 수 있다(S1720). LMCS 관련 정보는 루마 맵핑을 위한 빈들 및 LMCS 코드워드들을 포함할 수 있다.
인코딩 장치는 루마 샘플들을 위한 맵핑 절차를 기반으로 맵핑된 예측 루마 샘플들을 생성할 수 있다(S1730). 인코딩 장치는 루마 맵핑을 위한 빈들 및/또는 LMCS 코드워드들을 기반으로 맵핑된 예측 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 인코딩 장치는 루마 맵핑을 위한 피벗 포인트들의 입력 값들 및 맵핑 값(출력 값)을 도출할 수 있고 그리고 상기 입력 값들 및 맵핑 값들을 기반으로 맵핑된 예측 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 일 예에서, 인코딩 장치는 제1 예측 루마 샘플을 기반으로 맵핑 인덱스(idxY)를 도출할 수 있고 그리고 상기 맵핑 인덱스에 대응하는 피벗 포인트의 입력 값 및 맵핑 값을 기반으로 제1 맵핑된 예측 루마 샘플을 생성할 수 있다. 다른 예에서, 선형 맵핑(선형 리셰이핑, 선형 LMCS) 사용될 수 있고 그리고 선형 맵핑에서의 두 개의 피벗 포인트들로부터 도출된 포워드 맵핑 스켕일링 팩터를 기반으로 맵핑된 예측 루마 샘플들이 생성될 수 있고, 따라서 선형 맵핑으로 인해 인덱스 도출 절차가 생략될 수도 있다.
인코딩 장치는 스케일링된 레지듀얼 크로마 샘플들을 생성할 수 있다. 구체적으로, 인코딩 장치는 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 도출할 수 있고 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 기반으로 스케일링된 레지듀얼 크로마 샘플들을 생성할 수 있다. 여기서, 인코딩 단의 크로마 레지듀얼 스케일링은 포워드 크로마 레지듀얼 스케일링으로 지칭될 수도 있다. 따라서, 인코딩 장치에 의하여 도출된 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터는 포워드 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터로 지칭될 수 있고 포워드 스케일링된 레지듀얼 크로마 샘플들이 생성될 수 있다.
인코딩 장치는 복원 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 인코딩 장치는 맵핑된 예측 루마 샘플들을 기반으로 복원 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 구체적으로, 인코딩 장치는 상술된 레지듀얼 루마 샘플들을 맵핑된 예측 루마 샘플들과 합산할 수 있고 상기 합산 결과를 기반으로 복원 루마 샘플들을 생성할 수 있다.
인코딩 장치는 루마 샘플들을 위한 인버스 맵핑 절차를 기반으로 수정된 복원 루마 샘플들을 생성할 수 있다(S1740). 인코딩 장치는 상기 루마 맵핑을 위한 상기 빈들, 상기 LMCS 코드워드들, 및 상기 복원 루마 샘플들을 기반으로 수정된 복원 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 인코딩 장치는 상기 복원 루마 샘플들에 대한 인버스 맵핑 절차를 통해 상기 수정된 복원 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 인코딩 장치는 인버스 맵핑 절차에서 복원 루마 샘플들 및/또는 빈 인덱스들마다 할당된 맵핑 값들(ex. LmcsPivot[i], i=lmcs_min_bin_idx...LmcsMaxBinIdx+1)을 기반으로 인버스 맵핑 인덱스(ex. invYIdx)를 도출할 수 있다. 인코딩 장치는 인버스 맵핑 인덱스에 할당된 맵핑 값(LmcsPivot[invYIdx])을 기반으로 수정된 복원 루마 샘플들을 생성할 수 있다.
인코딩 장치는 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들을 기반으로 레지듀얼 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 인코딩 장치는 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들과 원본 루마 샘플들 간의 차를 기반으로 레지듀얼 루마 샘플들을 도출할 수 있다.
인코딩 장치는 레지듀얼 정보를 도출할 수 있다(S1750). 일 예에서, 인코딩 장치는 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들 및 상기 수정된 복원 루마 샘플들을 기반으로 레지듀얼 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 인코딩 장치는 상기 스케일링된 레지듀얼 크로마 샘플들 및/또는 상기 레지듀얼 루마 샘플들을 기반으로 레지듀얼 정보를 도출할 수 있다. 인코딩 장치는 상기 스케일링된 레지듀얼 크로마 샘플들 및/또는 상기 레지듀얼 루마 샘플들에 대한 변환 절차를 기반으로 변환 계수들을 도출할 수 있다. 예를 들어, 변환 절차는 DCT, DST, GBT, 또는 CNT 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 인코딩 장치는 상기 변환 계수들에 대한 양자화 절차를 기반으로 양자화된 변환 계수들을 도출할 수 있다. 양자화된 변환 계수들은 계수 스캔 순서를 기반으로 1차원 벡터 형태를 가질 수 있다. 인코딩 장치는 상기 양자화된 변환 계수들을 나타내는 레지듀얼 정보를 생성할 수 있다. 레지듀얼 정보는 지수 골롬, CAVLC, CABAC 등과 같은 다양한 인코딩 방법을 통해 생성될 수 있다.
인코딩 장치는 영상/비디오 정보를 인코딩할 수 있다(S1760). 상기 영상 정보는 LMCS 데이터에 관한 정보 및/또는 레지듀얼 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, LMCS 관련 정보는 선형 LMCS에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일 예에서, 선형 LMCS에 관한 정보를 기반으로 적어도 하나의 LMCS 코드워드가 도출될 수 있다. 인코딩된 비디오/영상 정보는 비트스트림 형태로 출력될 수 있다. 상기 비트스트림은 네트워크 또는 저장매체를 통하여 디코딩 장치로 전송될 수 있다.
상기 영상/비디오 정보는 본 문서의 실시예에 따른 다양한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 영상/비디오 정보는 상술한 표 1 내지 56 중 적어도 하나에 개시된 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 영상 정보는 LMCS APS들을 포함할 수 있다. LMCS APS는 LMCS 데이터 필드를 포함할 수 있다. 상기 LMCS 데이터 필드는 상기 LMCS 관련 정보를 포함할 수 있다. 상기 LMCS 데이터 필드를 기반으로 상기 맵핑 절차 및 상기 인버스 맵핑 절차에서 이용되는 LMCS 코드워드들이 도출될 수 있다. 상기 LMCS APS들의 최대 개수는 사전에 결정된 값일 수 있다. 예를 들어, LMCS APS들의 최대 개수(상기 사전에 결정된 값)는 4일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 루마 샘플들을 위한 상기 맵핑 절차에서, 상기 예측 루마 샘플들을 기반으로 맵핑 인덱스가 도출되고, 그리고 상기 맵핑 인덱스에 기반하는 제1 맵핑 값을 이용하여 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들이 생성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 LMCS 관련 정보는 인버스 맵핑을 위한 빈들에 관한 정보를 포함할 수 있다. 상기 빈들에 관한 정보를 기반으로 최소 빈 인덱스 및 최대 빈 인덱스가 도출될 수 있다. 상기 루마 샘플들을 위한 상기 인버스 맵핑 절차에서, 상기 최소 빈 인덱스부터 상기 최대 빈 인덱스까지의 빈 인덱스들에 기반하는 맵핑 값들을 기반으로 인버스 맵핑 인덱스가 도출되고, 그리고 상기 인버스 맵핑 인덱스에 기반하는 제2 맵핑 값을 이용하여 상기 수정된 복원 루마 샘플들이 생성될 수 있다.
일 실시예에서, 인코딩 장치는 크로마 레지듀얼 스케일링을 위한 피스와이즈 인덱스를 생성할 수 있다. 인코딩 장치는 상기 피스와이즈 인덱스를 기반으로 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 도출할 수 있다. 인코딩 장치는 상기 레지듀얼 크로마 샘플들 및 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 기반으로 스케일링된 레지듀얼 크로마 샘플들을 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 현재 블록이 싱글 트리 구조 또는 듀얼 트리 구조인 경우(상기 현재 블록이 개별적 트리 구조인 경우, 상기 현재 블록이 개별적 트리로 코딩된 경우), 상기 현재 블록을 위해 크로마 레지듀얼 스케일링이 적용되는지 여부를 나타내는 크로마 레지듀얼 스케일링 가용 플래그가 인코딩 장치에 의하여 생성될 수 있다. 또는, 상기 현재 블록의 블록 트리 구조와 관계 없이, 상기 현재 블록을 위해 크로마 레지듀얼 스케일링이 적용되는지 여부를 나타내는 크로마 레지듀얼 스케일링 가용 플래그가 생성될 수 있다. 현재 픽처, 현재 슬라이스, 및/또는 현재 블록에 대해 크로마 레지듀얼 스케일링이 적용되는 경우, 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 가용 플래그의 값은 1일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터는 단일 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 타입 정보의 값이 1인 것을 기반으로, 상기 APS는 LMCS 파라미터들을 포함하는 상기 LMCS 데이터 필드를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 영상 정보는 헤더 정보를 포함할 수 있다. 상기 헤더 정보는 LMCS 관련 APS ID 정보를 포함할 수 있다. 상기 LMCS 관련 APS ID 정보는 상기 현재 픽처 또는 상기 현재 블록에 대한 LMCS APS의 ID를 나타낼 수 있다. 예를 들어 헤더 정보는 픽처 헤더(또는 슬라이스 헤더)일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 영상 정보는 SPS(sequence parameter set)을 포함할 수 있다. 상기 SPS는 선형 LMCS가 가용한지 여부를 나타내는 선형 LMCS 가용 플래그를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 LMCS 데이터에 관한 정보를 기반으로 최소 빈 인덱스(ex. lmcs_min_bin_idx) 및/또는 최대 빈 인덱스(ex. LmcsMaxBinIdx)가 도출될 수 있다. 상기 최소 빈 인덱스를 기반으로 제1 맵핑 값(LmcsPivot[lmcs_min_bin_idx])이 도출될 수 있다. 상기 최대 빈 인덱스를 기반으로 제2 맵핑 값(LmcsPivot[LmcsMaxBinIdx] 또는 LmcsPivot[LmcsMaxBinIdx+1])이 도출될 수 있다. 상기 복원 루마 샘플들(ex. 표 36 또는 37의 lumaSample)의 값은 제1 맵핑 값에서부터 제2 맵핑 값까지의 범위에 있을 수 있다. 일 예에서, 모든 복원 루마 샘플들의 값들은 제1 맵핑 값에서부터 제2 맵핑 값까지의 범위에 있을 수 있다. 다른 예에서, 복원 루마 샘플들 중 일부 샘플들의 값들은 제1 맵핑 값에서부터 제2 맵핑 값까지의 범위에 있을 수 있다.
일 실시예에서, 상기 LMCS 데이터에 관한 정보는 LMCS 데이터 필드 및 선형 LMCS에 관한 정보를 포함할 수 있다. 상기 선형 LMCS에 관한 정보는 선형 맵핑에 관한 정보로 지칭될 수도 있다. 상기 LMCS 데이터 필드는 선형 LMCS가 적용되는지 여부를 나타내는 선형 LMCS 플래그를 포함할 수 있다. 상기 선형 LMCS 플래그의 값이 1인 경우, 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들은 상기 선형 LMCS에 관한 정보를 기반으로 생성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 선형 LMCS에 관한 정보는 제1 피벗 포인트(ex. 도 11의 P1)에 관한 정보 및 제2 피벗 포인트(ex. 도 11의 P2)에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 피벗 포인트의 입력 값 및 맵핑 값은 각각 최소 입력 값, 최소 맵핑 값일 수 있다. 상기 제2 피벗 포인트의 입력 값 및 맵핑 값은 각각 최대 입력 값, 최대 맵핑 값일 수 있다. 상기 최소 입력 값 및 상기 최대 입력 값 사이의 입력 값은 선형적으로 맵핑될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 영상 정보는 상기 최대 입력 값에 관한 정보 및 상기 최대 맵핑 값에 관한 정보를 포함할 수 있다. 상기 최대 입력 값은 상기 최대 입력 값에 관한 정보(ex. 표 33의 lmcs_max_input)의 값과 동일할 수 있다. 상기 최대 맵핑 값은 상기 최대 맵핑 값에 관한 정보(ex. 표 33의 lmcs_max_mapped)의 값과 동일할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 선형 맵핑에 관한 정보는 상기 제2 피벗 포인트의 입력 델타 값에 관한 정보(ex. 표 35의 lmcs_max_input_delta) 및 상기 제2 피벗 포인트의 맵핑 델타 값에 관한 정보(ex. 표 35의 lmcs_max_mapped_delta)를 포함할 수 있다. 상기 제2 피벗 포인트의 입력 델타 값을 기반으로 상기 최대 입력 값이 도출되고, 상기 제2 피벗 포인트의 맵핑 델타 값을 기반으로 상기 최대 맵핑 값이 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 최대 입력 값 및 상기 최대 맵핑 값은 상술된 표 36에 포함된 적어도 하나의 수학식을 기반으로 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들을 생성하는 단계는, 상기 예측 루마 샘플들에 대한 포워드 맵핑 스케일링 팩터(ex. 상술된 ScaleCoeffSingle)를 도출하는 단계, 및 상기 포워드 맵핑 스케일링 팩터를 기반으로 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들은 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 포워드 맵핑 스케일링 팩터는 상기 예측 루마 샘플들을 위한 단일 팩터일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 포워드 맵핑 스케일링 팩터는 상술된 표 36 및/또는 38에 포함된 적어도 하나의 수학식을 기반으로 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들은 상술된 표 38에 포함된 적어도 하나의 수학식을 기반을 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 인코딩 장치는 상기 복원 루마 샘플들(ex. 상술된 lumaSample)에 대한 인버스 맵핑 스케일링 팩터(ex. 상술된 InvScaleCoeffSingle)를 도출할 수 있다. 또한, 인코딩 장치는 상기 복원 루마 샘플들 및 상기 인버스 맵핑 스케일링 팩터를 기반으로 수정된 복원 루마 샘플들(ex. invSample)을 생성할 수 있다. 상기 인버스 맵핑 스케일링 팩터는 상기 복원 루마 샘플들을 위한 단일 팩터일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 인버스 맵핑 스케일링 팩터는 상기 복원 루마 샘플들을 기반으로 도출된 피스와이즈 인덱스를 이용하여 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 피스와이즈 인덱스는 상술된 표 50을 기반으로 도출될 수 있다. 즉, 상기 표 50에 포함된 비교 절차(lumaSample<LmcsPivot[idxYInv + 1])는 상기 피스와이즈 인덱스가 상기 최소 빈 인덱스인 경우에서부터 상기 피스와이즈 인덱스가 상기 최대 빈 인덱스인 경우까지 반복적으로 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 인버스 맵핑 스케일링 팩터는 상술된 표 33, 34, 35, 36에 포함된 적어도 하나의 수학식, 또는 수학식 11 또는 12를 기반으로 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 수정된 복원 루마 샘플들은 상술된 수학식 20, 수학식21, 표 39, 및/또는 표 40을 기반으로 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 LMCS 관련 정보는 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들을 도출하기 위한 빈들의 개수에 관한 정보(ex. 표 41의 lmcs_num_bins_minus1)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 루마 맵핑을 위한 피벗 포인트들의 개수는 상기 빈들의 개수와 동일하게 설정될 수 있다. 일 예에서, 인코딩 장치는 상기 빈들의 개수만큼 상기 피벗 포인트들의 델타 입력 값들 및 델타 맵핑 값들을 각각 생성할 수 있다. 일 예에서, 상기 델타 입력 값들(ex. 표 41의 lmcs_delta_input_cw[i]) 및 상기 델타 맵핑 값들(ex. 표 41의 lmcs_delta_mapped_cw[i])을 기반으로 상기 피벗 포인트들의 입력 값들 및 맵핑 값들이 도출되고, 상기 입력 값들(ex. 표 42의 LmcsPivot_input[i]) 및 상기 맵핑 값들(ex. 표 42의 LmcsPivot_mapped[i])을 기반으로 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들이 생성될 수 있다.
일 실시예에서, 인코딩 장치는 상기 LMCS 관련 정보에 포함된 적어도 하나의 LMCS 코드워드와 원본 코드워드(OrgCW)를 기반으로 LMCS 델타 코드워드를 도출할 수 있고, 적어도 하나의 LMCS 코드워드와 원본 코드워드를 기반으로 맵핑된 루마 예측 샘플들을 도출할 수도 있다. 일 예에서, 상기 선형 맵핑에 관한 정보는 LMCS 델타 코드워드에 관한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 LMCS 델타 코드워드와 OrgCW의 합산을 기반으로 상기 적어도 하나의 LMCS 코드워드가 도출될 수 있고, 예를 들어 OrgCW는 (1<<BitDepthY) / 16 이고, 여기서 BitDepthY는 루마 비트 심도를 나타낼 수 있다. 본 실시예는 수학식 12에 기반할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 LMCS 델타 코드워드와 OrgCW*(lmcs_max_bin_idx-lmcs_min_bin_idx+1)의 합산을 기반으로 상기 적어도 하나의 LMCS 코드워드가 도출될 수 있고, lmcs_max_bin_idx 및 lmcs_min_bin_idx는 각각 최대 빈 인덱스 및 최소 빈 인덱스이고, OrgCW는 (1<<BitDepthY) / 16 일 수 있다. 본 실시예는 수학식 15, 16에 기반할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 LMCS 코드워드는 2의 배수일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 복원 루마 샘플들의 루마 비트 심도(BitDepthY)가 10보다 높은 경우, 상기 적어도 하나의 LMCS 코드워드는 1<<(BitDepthY-10)의 배수일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 LMCS 코드워드는 (OrgCW>>1)에서 (OrgCW<<1)-1까지의 범위 내에 있을 수 있다.
상술된 문단들에서, LMCS 데이터에 관한 정보는 LMCS 관련 정보와 동일할 수 있다.
도 19 및 20은 본 문서의 실시예에 따른 영상/비디오 디코딩 방법 및 관련 컴포넌트의 일 예를 개략적으로 나타낸다. 도 19에서 개시된 방법은 도 3에서 개시된 디코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 19의 S1900은 상기 디코딩 장치의 엔트로피 디코딩부(310)에 의하여 수행될 수 있고, S1910, S1920은 상기 디코딩 장치의 예측부(330)에 의하여 수행될 수 있고, S1930은 상기 디코딩 장치의 레지듀얼 처리부(320) 또는 예측부(330)에 의하여 수행될 수 있고, S1940은 상기 디코딩 장치의 레지듀얼 처리부(320), 예측부(330) 및/또는 가산부(340)에 수행될 수 있다. 도 19에서 개시된 방법은 본 문서에서 상술한 실시예들을 포함할 수 있다.
도 19를 참조하면, 디코딩 장치는 비디오/영상 정보를 수신/획득할 수 있다 (S1900). 비디오/영상 정보는 LMCS 데이터에 관한 정보 및/또는 레지듀얼 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, LMCS 데이터에 관한 정보는 상술된 루마 맵핑(ex. 포워드 맵핑, 인버스 맵핑, 선형 맵핑)에 관한 정보, 크로마 레지듀얼 스케일링에 관한 정보, 및/또는 LMCS(또는 리셰이핑, 리셰이퍼)에 관련된 인덱스들(ex. 최대 빈 인덱스, 최소 빈 인덱스, 맵핑 인덱스)을 포함할 수 있다. 디코딩 장치는 비트스트림을 통하여 상기 영상/비디오 정보를 수신/획득할 수 있다.
상기 영상/비디오 정보는 본 문서의 실시예에 따른 다양한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 영상/비디오 정보는 상술한 표 1 내지 56 중 적어도 하나에 개시된 정보를 포함할 수 있다.
디코딩 장치는 상기 예측 모드 정보를 기반으로 현재 픽처 내 현재 블록을 위해 예측 모드를 도출할 수 있다(S1910). 디코딩 장치는 인터 예측 모드 중 본 문서에 개시된 다양한 모드들 중 적어도 하나를 도출할 수 있다.
디코딩 장치는 예측 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 디코딩 장치는 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록의 예측 루마 샘플들을 도출할 수 있다. 이 경우 인터 예측 또는 인트라 예측 등 본 문서에서 개시된 다양한 예측 방법이 적용될 수 있다.
디코딩 장치는 예측 루마 샘플들을 생성할 수 있다(S1920). 디코딩 장치는 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록의 예측 루마 샘플들을 도출할 수 있다. 디코딩 장치는 현재 블록에 포함된 원본 샘플들에 대한 예측을 수행함으로써 예측 루마 샘플들을 생성할 수 있다.
상기 영상 정보는 레지듀얼 정보를 포함할 수 있다. 디코딩 장치는 레지듀얼 정보를 기반으로 레지듀얼 크로마 샘플들을 생성할 수 있다. 구체적으로, 디코딩 장치는 레지듀얼 정보를 기반으로 양자화된 변환 계수들을 도출할 수 있다. 양자화된 변환 계수들은 계수 스캔 순서를 기반으로 1차원 벡터 형태를 가질 수 있다. 디코딩 장치는 상기 양자화된 변환 계수들에 대한 역양자화 절차를 기반으로 변환 계수들을 도출할 수 있다. 디코딩 장치는 변환 계수들을 기반으로 레지듀얼 크로마 샘플들 및/또는 레지듀얼 루마 샘플들을 도출할 수 있다.
디코딩 장치는 맵핑된 예측 루마 샘플들을 생성할 수 있다(S1930). 디코딩 장치는 루마 샘플들을 위한 맵핑 절차를 기반으로 맵핑된 예측 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 디코딩 장치는 루마 맵핑을 위한 피벗 포인트들의 입력 값들 및 맵핑 값(출력 값)을 도출할 수 있고 그리고 상기 입력 값들 및 맵핑 값들을 기반으로 맵핑된 예측 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 일 예에서, 디코딩 장치는 제1 예측 루마 샘플을 기반으로 (포워드) 맵핑 인덱스(idxY)를 도출할 수 있고 그리고 상기 맵핑 인덱스에 대응하는 피벗 포인트의 입력 값 및 맵핑 값을 기반으로 제1 맵핑된 예측 루마 샘플을 생성할 수 있다. 다른 예에서, 선형 맵핑(선형 리셰이핑, 선형 LMCS) 사용될 수 있고 그리고 선형 맵핑에서의 두 개의 피벗 포인트들로부터 도출된 포워드 맵핑 스켕일링 팩터를 기반으로 맵핑된 예측 루마 샘플들이 생성될 수 있고, 따라서 선형 맵핑으로 인해 인덱스 도출 절차가 생략될 수도 있다.
디코딩 장치는 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 레지듀얼 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 양자화된 변환 계수들을 도출할 수 있다. 양자화된 변환 계수들은 계수 스캔 순서를 기반으로 1차원 벡터 형태를 가질 수 있다. 디코딩 장치는 상기 양자화된 변환 계수들에 대한 역양자화 절차를 기반으로 변환 계수들을 도출할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 변환 계수들에 대한 역변환 절차를 기반으로 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다. 상기 레지듀얼 샘플들은 레지듀얼 루마 샘플들 및/또는 레지듀얼 크로마 샘플들을 포함할 수 있다.
디코딩 장치는 복원 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 디코딩 장치는 맵핑된 예측 루마 샘플들을 기반으로 복원 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 구체적으로, 디코딩 장치는 상술된 레지듀얼 루마 샘플들을 맵핑된 예측 루마 샘플들과 합산할 수 있고 상기 합산 결과를 기반으로 복원 루마 샘플들을 생성할 수 있다.
디코딩 장치는 수정된 복원 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 디코딩 장치는 루마 샘플들을 위한 인버스 맵핑 절차를 기반으로 수정된 복원 루마 샘플들을 생성할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 LMCS 관련 정보 및 상기 복원 루마 샘플들을 기반으로 수정된 복원 루마 샘플들을 생성할 수 있다(S1940). 디코딩 장치는 상기 복원 루마 샘플들에 대한 인버스 맵핑 절차를 통해 상기 수정된 복원 루마 샘플들을 생성할 수 있다.
디코딩 장치는 스케일링된 레지듀얼 크로마 샘플들을 생성할 수 있다. 구체적으로, 디코딩 장치는 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 도출할 수 있고 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 기반으로 스케일링된 레지듀얼 크로마 샘플들을 생성할 수 있다. 여기서, 디코딩 단의 크로마 레지듀얼 스케일링은, 인코딩 단과는 반대로, 인버스 크로마 레지듀얼 스케일링으로 지칭될 수도 있다. 따라서, 디코딩 장치에 의하여 도출된 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터는 인버스 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터로 지칭될 수 있고 인버스 스케일링된 레지듀얼 크로마 샘플들이 생성될 수 있다.
디코딩 장치는 복원 크로마 샘플들을 생성할 수 있다. 디코딩 장치는 스케일링된 레지듀얼 크로마 샘플들을 기반으로 복원 크로마 샘플들을 생성할 수 있다. 구체적으로, 디코딩 장치는 크로마 성분에 대한 예측 절차를 수행할 수 있고 예측 크로마 샘플들을 생성할 수 있다. 디코딩 장치는 예측 크로마 샘플들과 스케일링된 레지듀얼 크로마 샘플들 간의 합산을 기반으로 복원 크로마 샘플들을 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 영상 정보는 LMCS APS들을 포함할 수 있다. LMCS APS는 LMCS 데이터 필드를 포함할 수 있다. 상기 LMCS 데이터 필드는 상기 LMCS 관련 정보를 포함할 수 있다. 상기 LMCS 데이터 필드를 기반으로 상기 맵핑 절차 및 상기 인버스 맵핑 절차에서 이용되는 LMCS 코드워드들이 도출될 수 있다. 상기 LMCS APS들의 최대 개수는 사전에 결정된 값일 수 있다. 예를 들어, LMCS APS들의 최대 개수(상기 사전에 결정된 값)는 4일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 루마 샘플들을 위한 상기 맵핑 절차에서, 상기 예측 루마 샘플들을 기반으로 맵핑 인덱스가 도출되고, 그리고 상기 맵핑 인덱스에 기반하는 제1 맵핑 값을 이용하여 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들이 생성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 LMCS 관련 정보는 인버스 맵핑을 위한 빈들에 관한 정보를 포함할 수 있다. 상기 빈들에 관한 정보를 기반으로 최소 빈 인덱스 및 최대 빈 인덱스가 도출될 수 있다. 상기 루마 샘플들을 위한 상기 인버스 맵핑 절차에서, 상기 최소 빈 인덱스부터 상기 최대 빈 인덱스까지의 빈 인덱스들에 기반하는 맵핑 값들을 기반으로 인버스 맵핑 인덱스가 도출되고, 그리고 상기 인버스 맵핑 인덱스에 기반하는 제2 맵핑 값을 이용하여 상기 수정된 복원 루마 샘플들이 생성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 LMCS 데이터에 관한 정보를 기반으로 피스와이즈 인덱스(ex. 표 35, 36, 또는 37의 idxYInv)가 식별될 수 있다. 디코딩 장치는 상기 피스와이즈 인덱스를 기반으로 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 도출할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 크로마 샘플들 및 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 기반으로 스케일링된 레지듀얼 크로마 샘플들을 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 현재 블록이 싱글 트리 구조 또는 듀얼 트리 구조인 경우(상기 현재 블록이 개별적 트리 구조인 경우, 상기 현재 블록이 개별적 트리로 코딩된 경우), 상기 현재 블록을 위해 크로마 레지듀얼 스케일링이 적용되는지 여부를 나타내는 크로마 레지듀얼 스케일링 가용 플래그가 시그널링될 수 있다. 또는, 상기 현재 블록의 블록 트리 구조와 관계 없이, 상기 현재 블록을 위해 크로마 레지듀얼 스케일링이 적용되는지 여부를 나타내는 크로마 레지듀얼 스케일링 가용 플래그가 시그널링될 수 있다. 현재 픽처, 현재 슬라이스, 및/또는 현재 블록에 대해 크로마 레지듀얼 스케일링이 적용되는 경우, 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 가용 플래그의 값은 1일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터는 단일 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 타입 정보의 값이 1인 것을 기반으로, 상기 APS는 LMCS 파라미터들을 포함하는 상기 LMCS 데이터 필드를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 영상 정보는 헤더 정보를 포함할 수 있다. 상기 헤더 정보는 LMCS 관련 APS ID 정보를 포함할 수 있다. 상기 LMCS 관련 APS ID 정보는 상기 현재 픽처 또는 상기 현재 블록에 대한 LMCS APS의 ID를 나타낼 수 있다. 예를 들어 헤더 정보는 픽처 헤더(또는 슬라이스 헤더)일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 LMCS 데이터에 관한 정보를 기반으로 최소 빈 인덱스(ex. lmcs_min_bin_idx) 및/또는 최대 빈 인덱스(ex. LmcsMaxBinIdx)가 도출될 수 있다. 상기 최소 빈 인덱스를 기반으로 제1 맵핑 값(LmcsPivot[lmcs_min_bin_idx])이 도출될 수 있다. 상기 최대 빈 인덱스를 기반으로 제2 맵핑 값(LmcsPivot[LmcsMaxBinIdx] 또는 LmcsPivot[LmcsMaxBinIdx+1])이 도출될 수 있다. 상기 복원 루마 샘플들(ex. 표 51 또는 52의 lumaSample)의 값은 제1 맵핑 값에서부터 제2 맵핑 값까지의 범위에 있을 수 있다. 일 예에서, 모든 복원 루마 샘플들의 값들은 제1 맵핑 값에서부터 제2 맵핑 값까지의 범위에 있을 수 있다. 다른 예에서, 복원 루마 샘플들 중 일부 샘플들의 값들은 제1 맵핑 값에서부터 제2 맵핑 값까지의 범위에 있을 수 있다.
일 실시예에서, 상기 영상 정보는 SPS(sequence parameter set)을 포함할 수 있다. 상기 SPS는 선형 LMCS가 가용한지 여부를 나타내는 선형 LMCS 가용 플래그를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터는 단일 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 LMCS 데이터에 관한 정보는 LMCS 데이터 필드 및 선형 LMCS에 관한 정보를 포함할 수 있다. 상기 선형 LMCS에 관한 정보는 선형 맵핑에 관한 정보로 지칭될 수도 있다. 상기 LMCS 데이터 필드는 선형 LMCS가 적용되는지 여부를 나타내는 선형 LMCS 플래그를 포함할 수 있다. 상기 선형 LMCS 플래그의 값이 1인 경우, 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들은 상기 선형 LMCS에 관한 정보를 기반으로 생성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 선형 LMCS에 관한 정보는 제1 피벗 포인트(ex. 도 11의 P1)에 관한 정보 및 제2 피벗 포인트(ex. 도 11의 P2)에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 피벗 포인트의 입력 값 및 맵핑 값은 각각 최소 입력 값, 최소 맵핑 값일 수 있다. 상기 제2 피벗 포인트의 입력 값 및 맵핑 값은 각각 최대 입력 값, 최대 맵핑 값일 수 있다. 상기 최소 입력 값 및 상기 최대 입력 값 사이의 입력 값은 선형적으로 맵핑될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 영상 정보는 상기 최대 입력 값에 관한 정보 및 상기 최대 맵핑 값에 관한 정보를 포함할 수 있다. 상기 최대 입력 값은 상기 최대 입력 값에 관한 정보(ex. 표 33의 lmcs_max_input)의 값과 동일할 수 있다. 상기 최대 맵핑 값은 상기 최대 맵핑 값에 관한 정보(ex. 표 33의 lmcs_max_mapped)의 값과 동일할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 선형 맵핑에 관한 정보는 상기 제2 피벗 포인트의 입력 델타 값에 관한 정보(ex. 표 35의 lmcs_max_input_delta) 및 상기 제2 피벗 포인트의 맵핑 델타 값에 관한 정보(ex. 표 35의 lmcs_max_mapped_delta)를 포함할 수 있다. 상기 제2 피벗 포인트의 입력 델타 값을 기반으로 상기 최대 입력 값이 도출되고, 상기 제2 피벗 포인트의 맵핑 델타 값을 기반으로 상기 최대 맵핑 값이 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 최대 입력 값 및 상기 최대 맵핑 값은 상술된 표 36에 포함된 적어도 하나의 수학식을 기반으로 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들을 생성하는 단계는, 상기 예측 루마 샘플들에 대한 포워드 맵핑 스케일링 팩터(ex. 상술된 ScaleCoeffSingle)를 도출하는 단계, 및 상기 포워드 맵핑 스케일링 팩터를 기반으로 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들은 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 포워드 맵핑 스케일링 팩터는 상기 예측 루마 샘플들을 위한 단일 팩터일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 인버스 맵핑 스케일링 팩터는 상기 복원 루마 샘플들을 기반으로 도출된 피스와이즈 인덱스를 이용하여 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 피스와이즈 인덱스는 상술된 표 50을 기반으로 도출될 수 있다. 즉, 상기 표 50에 포함된 비교 절차(lumaSample<LmcsPivot[idxYInv + 1])는 상기 피스와이즈 인덱스가 상기 최소 빈 인덱스인 경우에서부터 상기 피스와이즈 인덱스가 상기 최대 빈 인덱스인 경우까지 반복적으로 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 포워드 맵핑 스케일링 팩터는 상술된 표 36 및/또는 38에 포함된 적어도 하나의 수학식을 기반으로 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들은 상술된 표 38에 포함된 적어도 하나의 수학식을 기반을 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 디코딩 장치는 상기 복원 루마 샘플들(ex. 상술된 lumaSample)에 대한 인버스 맵핑 스케일링 팩터(ex. 상술된 InvScaleCoeffSingle)를 도출할 수 있다. 또한, 디코딩 장치는 상기 복원 루마 샘플들 및 상기 인버스 맵핑 스케일링 팩터를 기반으로 수정된 복원 루마 샘플들(ex. invSample)을 생성할 수 있다. 상기 인버스 맵핑 스케일링 팩터는 상기 복원 루마 샘플들을 위한 단일 팩터일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 인버스 맵핑 스케일링 팩터는 상술된 표 33, 34, 35, 36에 포함된 적어도 하나의 수학식, 또는 수학식 11 또는 12를 기반으로 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 수정된 복원 루마 샘플들은 상술된 수학식 20, 수학식21, 표 39, 및/또는 표 40을 기반으로 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 LMCS 관련 정보는 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들을 도출하기 위한 빈들의 개수에 관한 정보(ex. 표 41의 lmcs_num_bins_minus1)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 루마 맵핑을 위한 피벗 포인트들의 개수는 상기 빈들의 개수와 동일하게 설정될 수 있다. 일 예에서, 디코딩 장치는 상기 빈들의 개수만큼 상기 피벗 포인트들의 델타 입력 값들 및 델타 맵핑 값들을 각각 생성할 수 있다. 일 예에서, 상기 델타 입력 값들(ex. 표 41의 lmcs_delta_input_cw[i]) 및 상기 델타 맵핑 값들(ex. 표 41의 lmcs_delta_mapped_cw[i])을 기반으로 상기 피벗 포인트들의 입력 값들 및 맵핑 값들이 도출되고, 상기 입력 값들(ex. 표 42의 LmcsPivot_input[i]) 및 상기 맵핑 값들(ex. 표 42의 LmcsPivot_mapped[i])을 기반으로 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들이 생성될 수 있다.
일 실시예에서, 디코딩 장치는 상기 LMCS 관련 정보에 포함된 적어도 하나의 LMCS 코드워드와 원본 코드워드(OrgCW)를 기반으로 LMCS 델타 코드워드를 도출할 수 있고, 적어도 하나의 LMCS 코드워드와 원본 코드워드를 기반으로 맵핑된 루마 예측 샘플들을 도출할 수도 있다. 일 예에서, 상기 선형 맵핑에 관한 정보는 LMCS 델타 코드워드에 관한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 LMCS 델타 코드워드와 OrgCW의 합산을 기반으로 상기 적어도 하나의 LMCS 코드워드가 도출될 수 있고, 예를 들어 OrgCW는 (1<<BitDepthY) / 16 이고, 여기서 BitDepthY는 루마 비트 심도를 나타낼 수 있다. 본 실시예는 수학식 14에 기반할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 LMCS 델타 코드워드와 OrgCW*(lmcs_max_bin_idx-lmcs_min_bin_idx+1)의 합산을 기반으로 상기 적어도 하나의 LMCS 코드워드가 도출될 수 있고, lmcs_max_bin_idx 및 lmcs_min_bin_idx는 각각 최대 빈 인덱스 및 최소 빈 인덱스이고, OrgCW는 (1<<BitDepthY) / 16 일 수 있다. 본 실시예는 수학식 15, 16에 기반할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 LMCS 코드워드는 2의 배수일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 복원 루마 샘플들의 루마 비트 심도(BitDepthY)가 10보다 높은 경우, 상기 적어도 하나의 LMCS 코드워드는 1<<(BitDepthY-10)의 배수일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 LMCS 코드워드는 (OrgCW>>1)에서 (OrgCW<<1)-1까지의 범위 내에 있을 수 있다.
상술한 실시예에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로써 순서도를 기초로 설명되고 있지만, 해당 실시예는 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당업자라면 순서도에 나타내어진 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 문서의 실시예들의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술한 본 문서의 실시예들에 따른 방법은 소프트웨어 형태로 구현될 수 있으며, 본 문서에 따른 인코딩 장치 및/또는 디코딩 장치는 예를 들어 TV, 컴퓨터, 스마트폰, 셋톱박스, 디스플레이 장치 등의 영상 처리를 수행하는 장치에 포함될 수 있다.
본 문서에서 실시예들이 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 방법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다. 프로세서는 ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로 및/또는 데이터 처리 장치를 포함할 수 있다. 메모리는 ROM(read-only memory), RAM(random access memory), 플래쉬 메모리, 메모리 카드, 저장 매체 및/또는 다른 저장 장치를 포함할 수 있다. 즉, 본 문서에서 설명한 실시예들은 프로세서, 마이크로 프로세서, 컨트롤러 또는 칩 상에서 구현되어 수행될 수 있다. 예를 들어, 각 도면에서 도시한 기능 유닛들은 컴퓨터, 프로세서, 마이크로 프로세서, 컨트롤러 또는 칩 상에서 구현되어 수행될 수 있다. 이 경우 구현을 위한 정보(ex. information on instructions) 또는 알고리즘이 디지털 저장 매체에 저장될 수 있다.
또한, 본 문서의 실시예(들)이 적용되는 디코딩 장치 및 인코딩 장치는 멀티미디어 방송 송수신 장치, 모바일 통신 단말, 홈 시네마 비디오 장치, 디지털 시네마 비디오 장치, 감시용 카메라, 비디오 대화 장치, 비디오 통신과 같은 실시간 통신 장치, 모바일 스트리밍 장치, 저장 매체, 캠코더, 주문형 비디오(VoD) 서비스 제공 장치, OTT 비디오(Over the top video) 장치, 인터넷 스트리밍 서비스 제공 장치, 3차원(3D) 비디오 장치, VR(virtual reality) 장치, AR(argumente reality) 장치, 화상 전화 비디오 장치, 운송 수단 단말 (ex. 차량(자율주행차량 포함) 단말, 비행기 단말, 선박 단말 등) 및 의료용 비디오 장치 등에 포함될 수 있으며, 비디오 신호 또는 데이터 신호를 처리하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, OTT 비디오(Over the top video) 장치로는 게임 콘솔, 블루레이 플레이어, 인터넷 접속 TV, 홈시어터 시스템, 스마트폰, 태블릿 PC, DVR(Digital Video Recorder) 등을 포함할 수 있다.
또한, 본 문서의 실시예(들)이 적용되는 처리 방법은 컴퓨터로 실행되는 프로그램의 형태로 생산될 수 있으며, 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 본 문서의 실시예(들)에 따른 데이터 구조를 가지는 멀티미디어 데이터도 또한 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 상기 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 저장 장치 및 분산 저장 장치를 포함한다. 상기 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체는, 예를 들어, 블루레이 디스크(BD), 범용 직렬 버스(USB), ROM, PROM, EPROM, EEPROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크 및 광학적 데이터 저장 장치를 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체는 반송파(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현된 미디어를 포함한다. 또한, 인코딩 방법으로 생성된 비트스트림이 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장되거나 유무선 통신 네트워크를 통해 전송될 수 있다.
또한, 본 문서의 실시예(들)는 프로그램 코드에 의한 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현될 수 있고, 상기 프로그램 코드는 본 문서의 실시예(들)에 의해 컴퓨터에서 수행될 수 있다. 상기 프로그램 코드는 컴퓨터에 의해 판독가능한 캐리어 상에 저장될 수 있다.
도 21은 본 문서에서 개시된 실시예들이 적용될 수 있는 컨텐츠 스트리밍 시스템의 예를 나타낸다.
도 21을 참조하면, 본 문서의 실시예들이 적용되는 컨텐츠 스트리밍 시스템은 크게 인코딩 서버, 스트리밍 서버, 웹 서버, 미디어 저장소, 사용자 장치 및 멀티미디어 입력 장치를 포함할 수 있다.
상기 인코딩 서버는 스마트폰, 카메라, 캠코더 등과 같은 멀티미디어 입력 장치들로부터 입력된 컨텐츠를 디지털 데이터로 압축하여 비트스트림을 생성하고 이를 상기 스트리밍 서버로 전송하는 역할을 한다. 다른 예로, 스마트폰, 카메라, 캠코더 등과 같은 멀티미디어 입력 장치들이 비트스트림을 직접 생성하는 경우, 상기 인코딩 서버는 생략될 수 있다.
상기 비트스트림은 본 문서의 실시예들이 적용되는 인코딩 방법 또는 비트스트림 생성 방법에 의해 생성될 수 있고, 상기 스트리밍 서버는 상기 비트스트림을 전송 또는 수신하는 과정에서 일시적으로 상기 비트스트림을 저장할 수 있다.
상기 스트리밍 서버는 웹 서버를 통한 사용자 요청에 기초하여 멀티미디어 데이터를 사용자 장치에 전송하고, 상기 웹 서버는 사용자에게 어떠한 서비스가 있는지를 알려주는 매개체 역할을 한다. 사용자가 상기 웹 서버에 원하는 서비스를 요청하면, 상기 웹 서버는 이를 스트리밍 서버에 전달하고, 상기 스트리밍 서버는 사용자에게 멀티미디어 데이터를 전송한다. 이때, 상기 컨텐츠 스트리밍 시스템은 별도의 제어 서버를 포함할 수 있고, 이 경우 상기 제어 서버는 상기 컨텐츠 스트리밍 시스템 내 각 장치 간 명령/응답을 제어하는 역할을 한다.
상기 스트리밍 서버는 미디어 저장소 및/또는 인코딩 서버로부터 컨텐츠를 수신할 수 있다. 예를 들어, 상기 인코딩 서버로부터 컨텐츠를 수신하게 되는 경우, 상기 컨텐츠를 실시간으로 수신할 수 있다. 이 경우, 원활한 스트리밍 서비스를 제공하기 위하여 상기 스트리밍 서버는 상기 비트스트림을 일정 시간동안 저장할 수 있다.
상기 사용자 장치의 예로는, 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)), 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지 등이 있을 수 있다.
상기 컨텐츠 스트리밍 시스템 내 각 서버들은 분산 서버로 운영될 수 있으며, 이 경우 각 서버에서 수신하는 데이터는 분산 처리될 수 있다.
본 명세서에 기재된 청구항들은 다양한 방식으로 조합될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서의 방법 청구항의 기술적 특징이 조합되어 장치로 구현될 수 있고, 본 명세서의 장치 청구항의 기술적 특징이 조합되어 방법으로 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서의 방법 청구항의 기술적 특징과 장치 청구항의 기술적 특징이 조합되어 장치로 구현될 수 있고, 본 명세서의 방법 청구항의 기술적 특징과 장치 청구항의 기술적 특징이 조합되어 방법으로 구현될 수 있다.

Claims (17)

  1. 디코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 디코딩 방법에 있어서,
    비트스트림으로부터 예측 모드 정보 및 LMCS(luma mapping with chroma scaling) 관련 정보를 포함하는 영상 정보를 획득하는 단계;
    상기 예측 모드 정보를 기반으로 현재 픽처 내 현재 블록을 위해 인터 예측 모드를 도출하는 단계;
    상기 인터 예측 모드를 기반으로 예측 루마 샘플들을 생성하는 단계;
    루마 샘플들을 위한 맵핑 절차를 기반으로 맵핑된 예측 루마 샘플들을 생성하는 단계; 및
    루마 샘플들을 위한 인버스 맵핑 절차를 기반으로 수정된 복원 루마 샘플들을 생성하는 단계를 포함하되,
    상기 영상 정보는 LMCS APS(adaptation parameter set)들을 포함하고,
    LMCS APS는 LMCS 데이터 필드를 포함하고,
    상기 LMCS 데이터 필드는 상기 LMCS 관련 정보를 포함하고,
    상기 LMCS 데이터 필드를 기반으로 상기 맵핑 절차 및 상기 인버스 맵핑 절차에서 이용되는 LMCS 코드워드들이 도출되고,
    상기 LMCS APS들의 최대 개수는 사전에 결정된 값인 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 루마 샘플들을 위한 상기 맵핑 절차에서:
    상기 예측 루마 샘플들을 기반으로 맵핑 인덱스가 도출되고, 그리고
    상기 맵핑 인덱스에 기반하는 제1 맵핑 값을 이용하여 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들이 생성되는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 LMCS 관련 정보는 인버스 맵핑을 위한 빈들에 관한 정보를 포함하고,
    상기 빈들에 관한 정보를 기반으로 최소 빈 인덱스 및 최대 빈 인덱스가 도출되고,
    상기 루마 샘플들을 위한 상기 인버스 맵핑 절차에서:
    상기 최소 빈 인덱스부터 상기 최대 빈 인덱스까지의 빈 인덱스들에 기반하는 맵핑 값들을 기반으로 인버스 맵핑 인덱스가 도출되고, 그리고
    상기 인버스 맵핑 인덱스에 기반하는 제2 맵핑 값을 이용하여 상기 수정된 복원 루마 샘플들이 생성되는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 영상 정보는 SPS(sequence parameter set)를 포함하고,
    상기 SPS는 선형 LMCS가 가용한지 여부를 나타내는 선형 LMCS 가용 플래그를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 영상 정보는 헤더 정보를 포함하고,
    상기 헤더 정보는 LMCS 관련 APS ID 정보를 포함하고, 그리고
    상기 LMCS 관련 APS ID 정보는 상기 LMCS APS의 ID를 나타내는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제2 LMCS 가용 플래그의 값이 1인 것을 기반으로, 상기 LMCS 관련 APS ID 정보가 상기 헤더 정보에 포함되는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 타입 정보의 값이 1인 것을 기반으로, 상기 LMCS APS는 LMCS 파라미터들을 포함하는 상기 LMCS 데이터 필드를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 사전에 결정된 값은 4인 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 영상 정보는 레지듀얼 정보를 포함하고,
    상기 레지듀얼 정보를 기반으로 레지듀얼 크로마 샘플들이 생성되고,
    상기 LMCS 관련 정보를 기반으로 피스와이즈 인덱스가 식별되고,
    상기 피스와이즈 인덱스를 기반으로 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터가 도출되고,
    상기 레지듀얼 크로마 샘플들 및 상기 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터를 기반으로 스케일링된 레지듀얼 크로마 샘플들이 생성되는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 현재 블록의 블록 트리 구조와 관계 없이, 상기 현재 블록을 위해 크로마 레지듀얼 스케일링이 적용되는지 여부를 나타내는 크로마 레지듀얼 스케일링 가용 플래그가 시그널링되는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터는 단일 크로마 레지듀얼 스케일링 팩터인 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 맵핑된 예측 루마 샘플들을 생성하는 단계는:
    상기 예측 루마 샘플들에 대한 포워드 맵핑 스케일링 팩터를 도출하는 단계; 및
    상기 포워드 맵핑 스케일링 팩터를 기반으로 상기 맵핑된 예측 루마 샘플들은 생성하는 단계를 포함하되,
    상기 포워드 맵핑 스케일링 팩터는 상기 예측 루마 샘플들을 위한 단일 팩터인 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 복원 루마 샘플들에 대한 인버스 맵핑 스케일링 팩터를 도출하는 단계; 및
    상기 복원 루마 샘플들 및 상기 인버스 맵핑 스케일링 팩터를 기반으로 수정된 복원 루마 샘플들을 생성하는 단계를 더 포함하되,
    상기 인버스 맵핑 스케일링 팩터는 상기 복원 루마 샘플들을 위한 단일 팩터인 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 인버스 맵핑 스케일링 팩터는 상기 복원 루마 샘플들을 기반으로 도출된 피스와이즈 인덱스를 이용하여 도출되는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  15. 인코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 인코딩 방법에 있어서,
    인터 예측 모드를 도출하는 단계;
    상기 인터 예측 모드를 기반으로 예측 루마 샘플들을 생성하는 단계;
    LMCS(luma mapping with chroma scaling) 관련 정보를 생성하는 단계;
    루마 샘플들을 위한 맵핑 절차를 기반으로 맵핑된 예측 루마 샘플들을 생성하는 단계;
    루마 샘플들을 위한 인버스 맵핑 절차를 기반으로 수정된 복원 루마 샘플들을 생성하는 단계;
    상기 맵핑된 예측 루마 샘플들 및 상기 수정된 복원 루마 샘플들을 기반으로 레지듀얼 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 LMCS 관련 정보 및 상기 레지듀얼 정보를 포함하는 영상 정보를 인코딩하는 단계를 포함하되,
    상기 영상 정보는 LMCS APS(adaptation parameter set)들을 포함하고,
    LMCS APS는 LMCS 데이터 필드를 포함하고,
    상기 LMCS 데이터 필드는 상기 LMCS 관련 정보를 포함하고,
    상기 LMCS 데이터 필드를 기반으로 상기 맵핑 절차 및 상기 인버스 맵핑 절차에서 이용되는 LMCS 코드워드들이 도출되고,
    상기 LMCS APS들의 최대 개수는 사전에 결정된 값인 것을 특징으로 하는,, 영상 인코딩 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 사전에 결정된 값은 4인 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는, 영상 인코딩 방법.
  17. 영상 디코딩 장치가 영상 디코딩 방법을 수행하도록 야기하는 인코딩된 정보를 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 있어서, 상기 영상 디코딩 방법은:
    비트스트림으로부터 예측 모드 정보 및 LMCS(luma mapping with chroma scaling) 관련 정보를 포함하는 영상 정보를 획득하는 단계;
    상기 예측 모드 정보를 기반으로 현재 픽처 내 현재 블록을 위해 인터 예측 모드를 도출하는 단계;
    상기 인터 예측 모드를 기반으로 예측 루마 샘플들을 생성하는 단계;
    루마 샘플들을 위한 맵핑 절차를 기반으로 맵핑된 예측 루마 샘플들을 생성하는 단계; 및
    루마 샘플들을 위한 인버스 맵핑 절차를 기반으로 수정된 복원 루마 샘플들을 생성하는 단계를 포함하되,
    상기 영상 정보는 LMCS APS(adaptation parameter set)들을 포함하고,
    LMCS APS는 LMCS 데이터 필드를 포함하고,
    상기 LMCS 데이터 필드는 상기 LMCS 관련 정보를 포함하고,
    상기 LMCS 데이터 필드를 기반으로 상기 맵핑 절차 및 상기 인버스 맵핑 절차에서 이용되는 LMCS 코드워드들이 도출되고,
    상기 LMCS APS들의 최대 개수는 사전에 결정된 값인 것을 특징으로 하는, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
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