KR20220024097A - 비디오 코딩을 위한 선택적 적응을 사용한 산술 코딩 - Google Patents

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Abstract

적응적 또는 비-적응적 코딩 기법들을 선택적으로 사용하도록 구성되는 하이브리드 코더들의 기법들이 설명된다. 비디오 코더 (예컨대, 비디오 인코더 또는 비디오 디코더) 는, 적응적 컨텍스트 모델 (예컨대, 하나 이상의 적응적 컨텍스트 모델들) 에 기초하여, 제 1 블록을 코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터 (예컨대, 신택스 엘리먼트 또는 값) 를 코딩하고 비-적응적 컨텍스트 모델 (예컨대, 하나 이상의 비-적응적 컨텍스트 모델들) 에 기초하여, 제 2 블록을 코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 코딩할 수도 있다.

Description

비디오 코딩을 위한 선택적 적응을 사용한 산술 코딩
본 출원은, 2019년 6월 28일자로 출원된 미국 가특허 출원 제62/868,736호의 이익을 주장하는, 2020년 6월 25일자로 출원된 미국 출원 제16/912,315호에 대해 우선권을 주장하고, 이들 각각의 전체 내용은 참조로 통합된다.
기술 분야
본 개시는 비디오 인코딩 및 비디오 디코딩에 관한 것이다.
디지털 비디오 능력들은 디지털 텔레비전들, 디지털 직접 브로드캐스트 시스템들, 무선 브로드캐스트 시스템들, 개인 디지털 보조기들 (PDA들), 랩탑 또는 데스크탑 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, e-북 리더들, 디지털 카메라들, 디지털 레코딩 디바이스들, 디지털 미디어 플레이어들, 비디오 게이밍 디바이스들, 비디오 게임 콘솔들, 셀룰러 또는 위성 무선 전화기들, 소위 "스마트 폰들", 비디오 텔레컨퍼런싱 디바이스들, 비디오 스트리밍 디바이스들 등을 포함한, 광범위한 디바이스들에 통합될 수 있다. 디지털 비디오 디바이스들은 MPEG-2, MPEG-4, ITU-T H.263, ITU-T H.264/MPEG-4, 파트 10, 어드밴스드 비디오 코딩 (AVC), ITU-T H.265/고 효율 비디오 코딩 (HEVC) 에 의해 정의된 표준들, 및 그러한 표준들의 확장들에서 설명된 것들과 같은 비디오 코딩 기법들을 구현한다. 비디오 디바이스들은 그러한 비디오 코딩 기법들을 구현함으로써 디지털 비디오 정보를 더 효율적으로 송신, 수신, 인코딩, 디코딩, 및/또는 저장할 수도 있다.
비디오 코딩 기법들은 비디오 시퀀스들에 내재하는 리던던시를 감소 또는 제거하기 위해 공간 (인트라-픽처) 예측 및/또는 시간 (인터-픽처) 예측을 포함한다. 블록 기반 비디오 코딩에 대해, 비디오 슬라이스 (예컨대, 비디오 픽처 또는 비디오 픽처의 부분) 는 비디오 블록들로 파티셔닝될 수도 있으며, 이 비디오 블록들은 또한 코딩 트리 유닛들 (CTU들), 코딩 유닛들 (CU들) 및/또는 코딩 노드들로서 지칭될 수도 있다. 픽처의 인트라-코딩된 (I) 슬라이스에서의 비디오 블록들은 동일한 픽처의 이웃하는 블록들에서의 참조 샘플들에 대한 공간 예측을 사용하여 인코딩된다. 픽처의 인터-코딩된 (P 또는 B) 슬라이스에서의 비디오 블록들은 동일한 픽처의 이웃하는 블록들에서의 참조 샘플들에 대한 공간 예측 또는 다른 참조 픽처들에서의 참조 샘플들에 대한 시간 예측을 사용할 수도 있다. 픽처들은 프레임들로서 지칭될 수도 있고, 참조 픽처들은 참조 프레임들로서 지칭될 수도 있다.
일반적으로, 본 개시는 적응적 또는 비-적응적 코딩 기법들을 선택적으로 사용하도록 구성되는 하이브리드 코더들의 예들을 설명한다. 예를 들어, 비디오 코더 (예컨대, 비디오 인코더 또는 비디오 디코더) 는 적응적 컨텍스트 모델 (예컨대, 하나 이상의 적응적 컨텍스트 모델들) 에 기초하여, 제 1 블록을 코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터 (예컨대, 신택스 엘리먼트 또는 값) 를 코딩 (예컨대, 인코딩 또는 디코딩) 하고, 비-적응적 컨텍스트 모델 (예컨대, 하나 이상의 비-적응적 컨텍스트 모델들) 에 기초하여, 제 2 블록을 코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 코딩할 수도 있다. 일 예로서, 비디오 코더는 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩을 사용하여 제 1 신택스 엘리먼트를 코딩하고, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩을 사용하여 제 2 신택스 엘리먼트를 코딩할 수도 있다. 제 1 및 제 2 신택스 엘리먼트들은 비트스트림의 부분일 수도 있다.
(적응적 산술 코딩이라고도 하는) 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 엔트로피 코딩 (예컨대, 컨텍스트 기반 산술 코딩) 은, 비트스트림이 프로세싱되고 있는 동안 컨텍스트들에 대한 컨텍스트 모델들 (예컨대, 확률 테이블들) 이 업데이트되는 예들을 참조할 수도 있다. (비-적응적 산술 코딩이라고도 하는) 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 엔트로피 코딩 (예컨대, 컨텍스트 기반 산술 코딩) 은, 비트스트림이 프로세싱되고 있는 동안 컨텍스트들에 대한 컨텍스트 모델들 (예컨대, 확률 테이블들) 이 업데이트되지 않는 예들을 참조할 수도 있다. 컨텍스트는 인코딩 또는 디코딩되고 있는 데이터의 타입 (예컨대, 모션 벡터 차이 값들, 변환 계수들 등) 을 참조할 수도 있다. 적응적 산술 코딩 및 비-적응적 산술 코딩 양자 모두에서, 확률 값들은 일반적으로 50% 가 아닌 값들이고 (예컨대, 코딩되는 정보의 타입과 같은) 컨텍스트들에 기초하여 선택된다.
적응적 또는 비-적응적 코딩 기법들을 선택적으로 사용하는 것은 상대적으로 고속이지만 사이즈가 제약된 메모리가 적응되는 컨텍스트 모델들의 서브세트를 저장하는 것을 허용할 수도 있는 한편, 다른 메모리는 적응되지 않은 컨텍스트 모델들을 저장한다. 이러한 방식으로, 비디오 코더는 고속이지만, 사이즈가 제약된 메모리에 모든 컨텍스트 모델들을 저장할 필요 없이 엔트로피 코딩의 코딩 이득들을 레버리지 가능할 수도 있다.
일 예에서, 본 개시는 비디오 데이터를 코딩하는 방법을 설명하고, 그 방법은, 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 1 블록을 코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 코딩하는 단계 및 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 2 블록을 코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 코딩하는 단계를 포함한다.
일 예에서, 본 개시는 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스를 설명하고, 그 디바이스는, 컨텍스트 모델들을 저장하도록 구성된 복수의 메모리들 및 집적 회로를 포함하고, 그 집적 회로는, 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 1 블록을 코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 코딩하고, 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 2 블록을 코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 코딩하도록 구성된다.
일 예에서, 본 개시는 명령들을 저장한 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 설명하고, 그 명령들은, 실행될 경우, 하나 이상의 프로세서들로 하여금, 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 1 블록을 코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 코딩하게 하고, 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 2 블록을 코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 코딩하게 한다.
일 예에서, 본 개시는 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스를 설명하고, 그 디바이스는, 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 1 블록을 코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 코딩하기 위한 수단 및 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 2 블록을 코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 코딩하기 위한 수단을 포함한다.
하나 이상의 예들의 상세들이 첨부 도면들 및 하기의 설명에 기재된다. 다른 특징들, 목적들, 및 이점들은 그 설명, 도면들, 및 청구항들로부터 명백할 것이다.
도 1 은 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 인코딩 및 디코딩 시스템을 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 2a 및 도 2b 는 예시적인 쿼드트리 이진 트리 (QTBT) 구조, 및 대응하는 코딩 트리 유닛 (CTU) 을 예시하는 개념적 다이어그램들이다.
도 3 은 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 인코더를 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 4 는 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 디코더를 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 5a 는 적응적 산술 인코더의 예를 예시하는 개념적 다이어그램이다.
도 5b 는 비-적응적 산술 인코더의 예를 예시하는 개념적 다이어그램이다.
도 6a 는 적응적 산술 디코더의 예를 예시하는 개념적 다이어그램이다.
도 6b 는 비-적응적 산술 디코더의 예를 예시하는 개념적 다이어그램이다.
도 7 은 적응적 및 비-적응적 산술 인코더들의 조합의 예를 예시하는 개념적 다이어그램이다.
도 8 은 적응적 및 비-적응적 산술 디코더들의 조합의 예를 예시하는 개념적 다이어그램이다.
도 9 는 비디오 데이터를 코딩하는 예시적인 방법을 예시하는 플로우차트이다.
비디오 코딩에서, 이미지 데이터 (예컨대, 신택스 엘리먼트들 또는 값들) 가 코딩되고 있는 현재 블록에 관한 정보를 정의한다. 예를 들어, 신택스 엘리먼트들은, 몇몇 예들로서, 현재 블록에 대한 모션 벡터 정보를 나타내거나, 또는 현재 블록에 대한 잔차 블록의 변환 블록에서 계수 값들을 정의하는데 사용되는 플래그들을 포함할 수도 있다. 일부 예들에서, 비디오 인코더는 이미지 데이터 (예컨대, 신택스 엘리먼트들의 값들) 를, 각각의 빈이 1 또는 0 의 값을 갖는, 빈들의 스트링으로 이진화하고, 그 다음 이진화된 값들 (예컨대, 빈들의 스트링) 을 엔트로피 인코딩하여 비트스트림의 비트들을 생성한다. 비디오 디코더는 비트스트림의 비트들을 엔트로피 디코딩하여 이진화된 값들 (예컨대, 빈들의 스트링) 을 생성하고, 이진화된 값들을 역 이진화 (de-binarize) 하여 신택스 엘리먼트의 값을 결정한다. 신택스 엘리먼트들의 이진화는 모든 예들에서 필요한 것은 아닐 수도 있다.
신택스 엘리먼트들을 엔트로피 인코딩 또는 엔트로피 디코딩하기 위한 하나의 예시적인 방식은 (적응적 산술 코딩이라고도 하는) 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하는 것이다. 컨텍스트 기반 코딩에서, 메모리는 빈의 확률을 표시하는데 사용되는 컨텍스트 모델들 (예컨대, 확률 테이블들) 을 저장한다. 예를 들어, 컨텍스트 기반 코딩에서, 컨텍스트 모델은 빈 값의 확률 값이 0 또는 1 임을 표시할 수도 있다. 설명의 용이함을 위해, 예들이 이진 산술 코딩에 대하여 설명되지만, 예시적인 기법들은 그렇게 한정되지 않는다. 산술 코딩 유닛은 확률 값 및 실제 빈 값을 활용하여 빈 별 (bin-by-bin) 기반으로 산술 코딩을 수행한다.
컨텍스트는 메모리에 저장된 컨텍스트 모델을 식별하는데 사용된다. 일부 예들에서, 컨텍스트, 뿐만 아니라 이웃 블록들의 값들은 함께 메모리에 저장된 컨텍스트 모델을 식별할 수도 있다. 컨텍스트는 코딩되고 있는 정보의 타입 (예컨대, 이미지 데이터의 타입) 을 참조할 수도 있다. 예를 들어, 컨텍스트는 빈 별 기반으로 사용할 컨텍스트 모델을 식별하는 인덱스 또는 어드레스로서 형성할 수도 있다.
적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 코딩에서, 적응 유닛은 빈의 실제 값 및 메모리로부터 선택된 컨텍스트 모델을 사용하여 컨텍스트 모델을 적응시킨다 (예컨대, 업데이트한다). 따라서, 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 코딩에서, 컨텍스트 모델은 메모리로부터 판독되고, 업데이트되고, 다시 메모리에 기록되어, 다음에 컨텍스트 모델이 사용될 때, 업데이트된 컨텍스트 모델이 빈의 확률 값을 결정하는데 사용된다.
더 고속의 하드웨어의 개발이 코딩 유닛을 통한 스루풋의 개선을 초래함에 따라, 점점 더 많은 신택스 엘리먼트들이 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 코딩을 사용하여 코딩되고 있다. 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 코딩을 사용하여 코딩되고 있는 신택스 엘리먼트들의 수의 증가로, 저장되는 컨텍스트 모델들의 수가 또한 증가한다.
그러나, 적응적 컨텍스트 모델들을 저장하는 메모리에는 사이즈 제약들 (즉, 얼마나 많은 데이터가 저장될 수 있는지에 대한 한계) 이 있을 수도 있다. 예를 들어, 적응적 컨텍스트 모델들의 경우, 그 컨텍스트 모델들을 저장하는 메모리가 판독 및 기록되어야 한다. 고 스루풋을 보장하기 위해, 판독 및 기록은 상대적으로 고속으로 수행되어야 한다 (즉, 메모리가 고속 메모리임). 메모리에 필요한 전력의 양은 메모리가 얼마나 빨리 기록되고 판독되는지와 메모리의 사이즈 (즉, 메모리가 얼마나 많은 데이터를 저장할 수 있는지) 에 기초할 수도 있다. 일부 경우들에서, 업데이트될 수 있는 모든 원하는 컨텍스트 모델들을 저장하는 메모리에 전력공급하는데 필요한 전력의 양은 이용가능한 전력보다 클 수도 있으며, 이는 메모리의 사이즈를 제한한다. 그러나, 바이패스 코딩과 같은, 비-적응적 기반 코딩과 비교하여, 컨텍스트 기반 코딩을 사용하면 압축 이익들이 있을 수도 있다.
본 개시는 선택적으로 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하거나 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하는 예들을 설명한다. 하나 이상의 예들에서, 컨텍스트 모델들이 적응될 수 있도록 기록되고 판독되어야 하는 메모리에 모든 컨텍스트 모델들을 저장하는 것보다는, 컨텍스트 모델들의 서브세트가 메모리에 저장된다. 다른 컨텍스트 모델들은 판독될 수 있지만 기록되지 않는 메모리에 저장될 수도 있다. 따라서, 이들 다른 컨텍스트 모델들은 적응적이지 않을 수도 있다.
적응적 컨텍스트 모델들과 비교하여 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용할 때 압축률이 높지 않을 수도 있지만, 이미지 데이터 (예컨대, 신택스 엘리먼트들 또는 값들) 는 비-적응적 컨텍스트 모델들로 충분히 압축될 수도 있다. 따라서, 컨텍스트 기반 코딩의 이익들 중 적어도 일부는 비-적응적 컨텍스트 모델들에서도 이용가능할 수도 있다. 예를 들어, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 압축의 양은 바이패스 코딩과 같은, 컨텍스트 모델들에 의존하지 않는 코딩 기법들로부터의 압축의 양보다 여전히 더 높을 수도 있다. 그러나, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 저장하는 메모리는 판독 전용 메모리 (예컨대, 판독되지만 기록되지 않음) 이기 때문에, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 저장하는 메모리는 적응적 컨텍스트 모델들을 저장하는 메모리와 연관된 전력 페널티 없이 충분히 크게 만들 수 있다.
도 1 은 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 인코딩 및 디코딩 시스템 (100) 을 예시하는 블록 다이어그램이다. 본 개시의 기법들은 일반적으로 비디오 데이터를 코딩 (인코딩 및/또는 디코딩) 하는 것과 관련된다. 일반적으로, 비디오 데이터는 비디오를 프로세싱하기 위한 임의의 데이터를 포함한다. 따라서, 비디오 데이터는 원시의, 인코딩되지 않은 비디오, 인코딩된 비디오, 디코딩된 (예컨대, 복원된) 비디오, 및 시그널링 데이터와 같은 비디오 메타데이터를 포함할 수도 있다.
도 1 에 도시된 바와 같이, 시스템 (100) 은, 이 예에서 목적지 디바이스 (116) 에 의해 디코딩 및 디스플레이될 인코딩된 비디오 데이터를 제공하는 소스 디바이스 (102) 를 포함한다. 특히, 소스 디바이스 (102) 는 비디오 데이터를 컴퓨터 판독가능 매체 (110) 를 통해 목적지 디바이스 (116) 에 제공한다. 소스 디바이스 (102) 및 목적지 디바이스 (116) 는 데스크탑 컴퓨터들, 노트북 (즉, 랩탑) 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, 셋탑 박스들, 전화기 핸드셋들, 예컨대, 스마트폰들, 텔레비전들, 카메라들, 디스플레이 디바이스들, 디지털 미디어 플레이어들, 비디오 게이밍 콘솔들, 비디오 스트리밍 디바이스 등을 포함한, 광범위한 디바이스들 중 임의의 것을 포함할 수도 있다. 일부 경우들에서, 소스 디바이스 (102) 및 목적지 디바이스 (116) 는 무선 통신을 위해 장비될 수도 있고, 따라서 무선 통신 디바이스들로서 지칭될 수도 있다.
도 1 의 예에서, 소스 디바이스 (102) 는 비디오 소스 (104), 메모리 (106), 비디오 인코더 (200), 및 출력 인터페이스 (108) 를 포함한다. 목적지 디바이스 (116) 는 입력 인터페이스 (122), 비디오 디코더 (300), 메모리 (120), 및 디스플레이 디바이스 (118) 를 포함한다. 본 개시에 따르면, 소스 디바이스 (102) 의 비디오 인코더 (200) 및 목적지 디바이스 (116) 의 비디오 디코더 (300) 는 적응적 또는 비-적응적 코딩 기법들을 선택적으로 사용하기 위한 기법들을 적용하도록 구성될 수도 있다. 따라서, 소스 디바이스 (102) 는 비디오 인코딩 디바이스의 예를 나타내는 한편, 목적지 디바이스 (116) 는 비디오 디코딩 디바이스의 예를 나타낸다. 다른 예들에서, 소스 디바이스 및 목적지 디바이스는 다른 컴포넌트들 또는 배열들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 소스 디바이스 (102) 는 외부 카메라와 같은 외부 비디오 소스로부터 비디오 데이터를 수신할 수도 있다. 마찬가지로, 목적지 디바이스 (116) 는 통합된 디스플레이 디바이스를 포함하는 것보다는, 외부 디스플레이 디바이스와 인터페이스할 수도 있다.
도 1 에 도시된 바와 같은 시스템 (100) 은 하나의 예일 뿐이다. 일반적으로, 임의의 디지털 비디오 인코딩 및/또는 디코딩 디바이스는 적응적 또는 비-적응적 코딩 기법들을 선택적으로 사용하기 위한 기법들을 수행할 수도 있다. 소스 디바이스 (102) 및 목적지 디바이스 (116) 는, 소스 디바이스 (102) 가 목적지 디바이스 (116) 로의 송신을 위해 코딩된 비디오 데이터를 생성하는 그러한 코딩 디바이스들의 예들일 뿐이다. 본 개시는 데이터의 코딩 (인코딩 및/또는 디코딩) 을 수행하는 디바이스로서 "코딩" 디바이스를 참조한다. 따라서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 코딩 디바이스들, 특히 각각 비디오 인코더 및 비디오 디코더의 예들을 나타낸다. 일부 예들에서, 디바이스들 (102, 116) 은 디바이스들 (102, 116) 의 각각이 비디오 인코딩 및 디코딩 컴포넌트들을 포함하도록 실질적으로 대칭적인 방식으로 동작할 수도 있다. 따라서, 시스템 (100) 은 예컨대, 비디오 스트리밍, 비디오 플레이백, 비디오 브로드캐스팅, 또는 비디오 전화를 위해, 비디오 디바이스들 (102, 116) 간의 일방향 또는 양방향 비디오 송신을 지원할 수도 있다.
일반적으로, 비디오 소스 (104) 는 비디오 데이터 (즉, 원시의, 인코딩되지 않은 비디오 데이터) 의 소스를 나타내며, 픽처들에 대한 데이터를 인코딩하는 비디오 인코더 (200) 에 비디오 데이터의 순차적인 일련의 픽처들 (또한 "프레임들" 로서도 지칭됨) 을 제공한다. 소스 디바이스 (102) 의 비디오 소스 (104) 는 비디오 카메라와 같은 비디오 캡처 디바이스, 이전에 캡처된 원시 비디오를 포함하는 비디오 아카이브, 및/또는 비디오 콘텐츠 제공자로부터 비디오를 수신하기 위한 비디오 피드 인터페이스를 포함할 수도 있다. 추가의 대안으로서, 비디오 소스 (104) 는 컴퓨터 그래픽 기반 데이터를 소스 비디오로서, 또는 라이브 비디오, 아카이브된 비디오, 및 컴퓨터 생성된 비디오의 조합으로서 생성할 수도 있다. 각각의 경우에 있어서, 비디오 인코더 (200) 는 캡처된, 미리-캡처된, 또는 컴퓨터 생성된 비디오 데이터를 인코딩한다. 비디오 인코더 (200) 는 픽처들을 수신된 순서 (때때로 "디스플레이 순서" 로서 지칭됨) 로부터 코딩을 위한 코딩 순서로 재배열할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 인코딩된 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 생성할 수도 있다. 그 다음, 소스 디바이스 (102) 는, 예컨대, 목적지 디바이스 (116) 의 입력 인터페이스 (122) 에 의한 수신 및/또는 취출을 위해 인코딩된 비디오 데이터를 출력 인터페이스 (108) 를 통해 컴퓨터 판독가능 매체 (110) 상으로 출력할 수도 있다.
소스 디바이스 (102) 의 메모리 (106) 및 목적지 디바이스 (116) 의 메모리 (120) 는 범용 메모리들을 나타낸다. 일부 예들에 있어서, 메모리들 (106, 120) 은 원시 비디오 데이터, 예컨대, 비디오 소스 (104) 로부터의 원시 비디오 및 비디오 디코더 (300) 로부터의 원시의, 디코딩된 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 메모리들 (106, 120) 은, 예컨대, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 에 의해 각각 실행가능한 소프트웨어 명령들을 저장할 수도 있다. 이 예에서 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 와 별도로 도시되지만, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 또한 기능적으로 유사하거나 또는 동등한 목적들을 위한 내부 메모리들을 포함할 수도 있음을 이해해야 한다. 더욱이, 메모리들 (106, 120) 은, 예컨대, 비디오 인코더 (200) 로부터 출력되고 비디오 디코더 (300) 에 입력되는 인코딩된 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. 일부 예들에 있어서, 메모리들 (106, 120) 의 부분들은, 예컨대, 원시의, 디코딩된, 및/또는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하기 위해 하나 이상의 비디오 버퍼들로서 할당될 수도 있다.
컴퓨터 판독가능 매체 (110) 는 인코딩된 비디오 데이터를 소스 디바이스 (102) 로부터 목적지 디바이스 (116) 로 전송할 수 있는 임의의 타입의 매체 또는 디바이스를 나타낼 수도 있다. 일 예에 있어서, 컴퓨터 판독가능 매체 (110) 는, 소스 디바이스 (102) 로 하여금 인코딩된 비디오 데이터를 직접 목적지 디바이스 (116) 에 실시간으로, 예컨대, 무선 주파수 네트워크 또는 컴퓨터 기반 네트워크를 통해 송신할 수 있게 하기 위한 통신 매체를 나타낸다. 무선 통신 프로토콜과 같은 통신 표준에 따라, 출력 인터페이스 (108) 는 인코딩된 비디오 데이터를 포함하는 송신 신호를 변조할 수도 있고, 입력 인터페이스 (122) 는 수신된 송신 신호를 복조할 수도 있다. 통신 매체는 무선 주파수 (radio frequency; RF) 스펙트럼 또는 하나 이상의 물리적 송신 라인들과 같은 임의의 무선 또는 유선 통신 매체를 포함할 수도 있다. 통신 매체는 로컬 영역 네트워크, 광역 네트워크, 또는 인터넷과 같은 글로벌 네트워크와 같은 패킷 기반 네트워크의 부분을 형성할 수도 있다. 통신 매체는 라우터들, 스위치들, 기지국들, 또는 소스 디바이스 (102) 로부터 목적지 디바이스 (116) 로의 통신을 용이하게 하는데 유용할 수도 있는 임의의 다른 장비를 포함할 수도 있다.
일부 예들에서, 소스 장치 (102) 는 출력 인터페이스 (108) 로부터 저장 디바이스 (112) 로 인코딩된 데이터를 출력할 수도 있다. 유사하게, 목적지 디바이스 (116) 는 입력 인터페이스 (122) 를 통해 저장 디바이스 (112) 로부터의 인코딩된 데이터에 액세스할 수도 있다. 저장 디바이스 (112) 는 하드 드라이브, 블루-레이 디스크들, DVD들, CD-ROM들, 플래시 메모리, 휘발성 또는 비휘발성 메모리, 또는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하기 위한 임의의 다른 적합한 디지털 저장 매체들과 같은 다양한 분산된 또는 로컬로 액세스된 데이터 저장 매체들 중 임의의 것을 포함할 수도 있다.
일부 예들에 있어서, 소스 디바이스 (102) 는, 소스 디바이스 (102) 에 의해 생성된 인코딩된 비디오를 저장할 수도 있는 파일 서버 (114) 또는 다른 중간 저장 디바이스로 인코딩된 비디오 데이터를 출력할 수도 있다. 목적지 디바이스 (116) 는 스트리밍 또는 다운로드를 통해 파일 서버 (114) 로부터의 저장된 비디오 데이터에 액세스할 수도 있다. 파일 서버 (114) 는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하고 그 인코딩된 비디오 데이터를 목적지 디바이스 (116) 에 송신할 수 있는 임의의 타입의 서버 디바이스일 수도 있다. 파일 서버 (114) 는 (예를 들어, 웹 사이트를 위한) 웹 서버, 파일 전송 프로토콜 (FTP) 서버, 콘텐츠 전달 네트워크 디바이스, 또는 NAS (network attached storage) 디바이스를 나타낼 수도 있다. 목적지 디바이스 (116) 는 인터넷 접속을 포함한, 임의의 표준 데이터 접속을 통해 파일 서버 (114) 로부터의 인코딩된 비디오 데이터에 액세스할 수도 있다. 이것은 파일 서버 (114) 상에 저장된 인코딩된 비디오 데이터에 액세스하기에 적합한, 무선 채널 (예를 들어, Wi-Fi 접속), 유선 접속 (예를 들어, 디지털 가입자 라인 (DSL), 케이블 모뎀 등), 또는 양자의 조합을 포함할 수도 있다. 파일 서버 (114) 및 입력 인터페이스 (122) 는 스트리밍 송신 프로토콜, 다운로드 송신 프로토콜 또는 이들의 조합에 따라 동작하도록 구성될 수도 있다.
출력 인터페이스 (108) 및 입력 인터페이스 (122) 는 무선 송신기들/수신기들, 모뎀들, 유선 네트워킹 컴포넌트들 (예컨대, 이더넷 카드들), 다양한 IEEE 802.11 표준들 중 임의의 것에 따라 동작하는 무선 통신 컴포넌트들, 또는 다른 물리적 컴포넌트들을 나타낼 수도 있다. 출력 인터페이스 (108) 및 입력 인터페이스 (122) 가 무선 컴포넌트들을 포함하는 예들에 있어서, 출력 인터페이스 (108) 및 입력 인터페이스 (122) 는 4G, 4G-LTE (롱 텀 에볼루션), LTE 어드밴스드, 5G 등과 같은 셀룰러 통신 표준에 따라, 인코딩된 비디오 데이터와 같은 데이터를 전송하도록 구성될 수도 있다. 출력 인터페이스 (108) 가 무선 송신기를 포함하는 일부 예들에 있어서, 출력 인터페이스 (108) 및 입력 인터페이스 (122) 는 IEEE 802.11 사양, IEEE 802.15 사양 (예컨대, ZigBee™), Bluetooth™ 표준 등과 같은 다른 무선 표준들에 따라, 인코딩된 비디오 데이터와 같은 데이터를 전송하도록 구성될 수도 있다. 일부 예들에 있어서, 소스 디바이스 (102) 및/또는 목적지 디바이스 (116) 는 개별의 시스템-온-칩 (SoC) 디바이스들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 소스 디바이스 (102) 는 비디오 인코더 (200) 및/또는 출력 인터페이스 (108) 에 기인한 기능을 수행하기 위한 SoC 디바이스를 포함할 수도 있고, 목적지 디바이스 (116) 는 비디오 디코더 (300) 및/또는 입력 인터페이스 (122) 에 기인한 기능을 수행하기 위한 SoC 디바이스를 포함할 수도 있다.
본 개시의 기법들은 오버-디-에어 (over-the-air) 텔레비전 브로드캐스트들, 케이블 텔레비전 송신들, 위성 텔레비전 송신들, 인터넷 스트리밍 비디오 송신들, 예컨대 DASH (dynamic adaptive streaming over HTTP), 데이터 저장 매체 상으로 인코딩되는 디지털 비디오, 데이터 저장 매체 상에 저장된 디지털 비디오의 디코딩, 또는 다른 애플리케이션들과 같은 다양한 멀티미디어 애플리케이션들 중 임의의 것을 지원하여 비디오 코딩에 적용될 수도 있다.
목적지 디바이스 (116) 의 입력 인터페이스 (122) 는 컴퓨터 판독가능 매체 (110) (예컨대, 저장 디바이스 (112), 파일 서버 (114) 등) 로부터 인코딩된 비디오 비트스트림을 수신한다. 인코딩된 비디오 비트스트림은, 비디오 블록들 또는 다른 코딩된 유닛들 (예컨대, 슬라이스들, 픽처들, 픽처들의 그룹들, 시퀀스들 등) 의 프로세싱 및/또는 특성들을 기술하는 값들을 갖는 신택스 엘리먼트들과 같은, 비디오 디코더 (300) 에 의해 또한 사용되는 비디오 인코더 (200) 에 의해 정의된 시그널링 정보를 포함할 수도 있다. 디스플레이 디바이스 (118) 는 디코딩된 비디오 데이터의 디코딩된 픽처들을 사용자에게 디스플레이한다. 디스플레이 디바이스 (118) 는 액정 디스플레이 (LCD), 플라즈마 디스플레이, 유기 발광 다이오드 (OLED) 디스플레이, 또는 다른 타입의 디스플레이 디바이스와 같은 다양한 디스플레이 디바이스들 중 임의의 것을 나타낼 수도 있다.
도 1 에 도시되지는 않았지만, 일부 예들에서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 각각 오디오 인코더 및/또는 오디오 디코더와 통합될 수도 있고, 공통 데이터 스트림에서 오디오 및 비디오 양자 모두를 포함하는 멀티플렉싱된 스트림들을 핸들링하기 위해, 적절한 MUX-DEMUX 유닛들, 또는 다른 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 포함할 수도 있다. 적용가능한 경우, MUX-DEMUX 유닛들은 ITU H.223 멀티플렉서 프로토콜, 또는 다른 프로토콜들, 이를 테면 사용자 데이터그램 프로토콜 (UDP) 에 따를 수도 있다.
비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 각각, 하나 이상의 마이크로프로세서들, 디지털 신호 프로세서들 (DSP들), 주문형 집적 회로들 (ASIC들), 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이들 (FPGA들), 이산 로직, 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합들과 같은 다양한 적합한 인코더 및/또는 디코더 회로부 중 임의의 것으로서 구현될 수도 있다. 기법들이 부분적으로 소프트웨어에서 구현되는 경우, 디바이스는 적합한, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 소프트웨어에 대한 명령들을 저장하고, 본 개시의 기법들을 수행하기 위해 하나 이상의 프로세서들을 사용하는 하드웨어에서 그 명령들을 실행할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 의 각각은 하나 이상의 인코더들 또는 디코더들에 포함될 수도 있으며, 이들 중 어느 하나는 개별의 디바이스에서 결합된 인코더/디코더 (CODEC) 의 부분으로서 통합될 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및/또는 비디오 디코더 (300) 를 포함하는 디바이스는 집적 회로, 마이크로프로세서, 및/또는 무선 통신 디바이스, 이를 테면 셀룰러 전화기를 포함할 수도 있다.
비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 고 효율 비디오 코딩 (HEVC) 으로서도 또한 지칭되는 ITU-T H.265 와 같은 비디오 코딩 표준 또는 그에 대한 확장들, 이를 테면 멀티-뷰 및/또는 스케일러블 비디오 코딩 확장들에 따라 동작할 수도 있다. 대안적으로, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는, VVC (Versatile Video Coding) 로서도 또한 지칭되는 ITU-T H.266 과 같은 다른 독점 또는 산업 표준들에 따라 동작할 수도 있다. VVC 표준의 드래프트는 Bross 등의, "Versatile Video Coding (Draft 5)", Joint Video Experts Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11, 14th Meeting: Geneva, CH, 19-27 March 2019, JVET-N1001-v9 (이하에 "VVC 드래프트 5") 에 설명되어 있다. VVC 표준의 최신 드래프트는 Bross 등의, "Versatile Video Coding (Draft 9)", Joint Video Experts Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11, 18th Meeting: by teleconference, 15-24 Apr. 2020, JVET-R2001-v8 (이하에 "VVC 드래프트 9") 에 설명되어 있다. 하지만, 본 개시의 기법들은, 어느 특정 코딩 표준에 한정되지 않는다.
일반적으로, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 픽처들의 블록 기반 코딩을 수행할 수도 있다. 용어 "블록" 은 일반적으로 프로세싱될 (예컨대, 인코딩될, 디코딩될, 또는 다르게는 인코딩 및/또는 디코딩 프로세스에서 사용될) 데이터를 포함하는 구조를 지칭한다. 예를 들어, 블록은 루미넌스 및/또는 크로미넌스 데이터의 샘플들의 2 차원 매트릭스를 포함할 수도 있다. 일반적으로, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 YUV (예컨대, Y, Cb, Cr) 포맷으로 표현된 비디오 데이터를 코딩할 수도 있다. 즉, 픽처의 샘플들에 대한 적색, 녹색, 및 청색 (RGB) 데이터를 코딩하는 것보다는, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 루미넌스 및 크로미넌스 컴포넌트들을 코딩할 수도 있으며, 여기서, 크로미넌스 컴포넌트들은 적색 색조 및 청색 색조 크로미넌스 컴포넌트들 양자 모두를 포함할 수도 있다. 일부 예들에 있어서, 비디오 인코더 (200) 는 인코딩 이전에 수신된 RGB 포맷팅된 데이터를 YUV 표현으로 변환하고, 비디오 디코더 (300) 는 YUV 표현을 RGB 포맷으로 변환한다. 대안적으로는, 프리- 및 포스트-프로세싱 유닛들 (도시되지 않음) 이 이들 변환들을 수행할 수도 있다.
본 개시는 일반적으로 픽처의 데이터를 인코딩 또는 디코딩하는 프로세스를 포함하기 위한 픽처들의 코딩 (예컨대, 인코딩 및 디코딩) 을 참조할 수도 있다. 유사하게, 본 개시는, 블록들에 대한 데이터를 인코딩 또는 디코딩하는 프로세스, 예컨대, 예측 및/또는 잔차 코딩을 포함하기 위한 픽처의 블록들의 코딩을 참조할 수도 있다. 인코딩된 비디오 비트스트림은 일반적으로 코딩 결정들 (예컨대, 코딩 모드들) 및 픽처들의 블록들로의 파티셔닝을 나타내는 신택스 엘리먼트들에 대한 일련의 값들을 포함한다. 따라서, 픽처 또는 블록을 코딩하는 것에 대한 참조들은 일반적으로 픽처 또는 블록을 형성하는 신택스 엘리먼트들에 대한 코딩 값들로서 이해되어야 한다.
HEVC 는 코딩 유닛들 (CU들), 예측 유닛들 (PU들), 및 변환 유닛들 (TU들) 을 포함하는 다양한 블록들을 정의한다. HEVC 에 따르면, (비디오 인코더 (200) 와 같은) 비디오 코더는 쿼드트리 구조에 따라 코딩 트리 유닛 (CTU) 을 CU들로 파티셔닝한다. 즉, 비디오 코더는 CTU들 및 CU들을 4 개의 동일한 비-중첩 정사각형들로 파티셔닝하고, 쿼드트리의 각각의 노드는 0 개 또는 4 개의 자식 노드들 중 어느 하나를 갖는다. 자식 노드들이 없는 노드들은 "리프 노드들" 로서 지칭될 수도 있고, 그러한 리프 노드들의 CU들은 하나 이상의 PU들 및/또는 하나 이상의 TU들을 포함할 수도 있다. 비디오 코더는 PU들 및 TU들을 추가로 파티셔닝할 수도 있다. 예를 들어, HEVC 에서, 잔차 쿼드트리 (RQT) 는 TU들의 파티셔닝을 나타낸다. HEVC 에서, PU들은 인터-예측 데이터를 나타내는 한편, TU들은 잔차 데이터를 나타낸다. 인트라-예측되는 CU들은 인트라-모드 표시와 같은 인트라-예측 정보를 포함한다.
다른 예로서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 VVC 에 따라 동작하도록 구성될 수도 있다. VVC 에 따르면, 비디오 코더 (예컨대 비디오 인코더 (200)) 는 픽처를 복수의 코딩 트리 유닛들 (CTU들) 로 파티셔닝한다. 비디오 인코더 (200) 는 쿼드트리 이진 트리 (QTBT) 구조 또는 멀티-타입 트리 (MTT) 구조와 같은 트리 구조에 따라 CTU 를 파티셔닝할 수도 있다. QTBT 구조는 HEVC 의 CU들, PU들, 및 TU들 간의 분리와 같은 다중의 파티션 타입들의 개념들을 제거한다. QTBT 구조는 2 개의 레벨들: 즉, 쿼드트리 파티셔닝에 따라 파티셔닝된 제 1 레벨, 및 이진 트리 파티셔닝에 따라 파티셔닝된 제 2 레벨을 포함한다. QTBT 구조의 루트 노드는 CTU 에 대응한다. 이진 트리들의 리프 노드들은 코딩 유닛들 (CU들) 에 대응한다.
MTT 파티셔닝 구조에서, 블록들은 쿼드트리 (QT) 파티션, 이진 트리 (BT) 파티션, 및 하나 이상의 타입들의 트리플 트리 (TT) 파티션들을 사용하여 파티셔닝될 수도 있다. 트리플 트리 파티션은 블록이 3 개의 서브-블록들로 스플리팅되는 파티션이다. 일부 예들에 있어서, 트리플 트리 파티션은 중심을 통해 원래 블록을 분할하지 않고 블록을 3 개의 서브-블록들로 분할한다. MTT 에서의 파티셔닝 타입들 (예컨대, QT, BT, 및 TT) 은 대칭적이거나 또는 비대칭적일 수도 있다.
일부 예들에 있어서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 루미넌스 및 크로미넌스 컴포넌트들의 각각을 나타내기 위해 단일 QTBT 또는 MTT 구조를 사용할 수도 있는 한편, 다른 예들에 있어서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 루미넌스 컴포넌트에 대한 하나의 QTBT/MTT 구조 및 양자 모두의 크로미넌스 컴포넌트들에 대한 다른 QTBT/MTT 구조 (또는 개별의 크로미넌스 컴포넌트들에 대한 2 개의 QTBT/MTT 구조들) 와 같은 2 개 이상의 QTBT 또는 MTT 구조들을 사용할 수도 있다.
비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 HEVC 당 쿼드트리 파티셔닝, QTBT 파티셔닝, MTT 파티셔닝, 또는 다른 파티셔닝 구조들을 사용하도록 구성될 수도 있다. 설명의 목적들을 위해, 본 개시의 기법들의 설명은 QTBT 파티셔닝에 관하여 제시된다. 하지만, 본 개시의 기법들은 또한, 쿼드트리 파티셔닝, 또는 다른 타입들의 파티셔닝도 물론 사용하도록 구성된 비디오 코더들에 적용될 수도 있음을 이해해야 한다.
블록들 (예컨대, CTU들 또는 CU들) 은 픽처에서 다양한 방식들로 그룹화될 수도 있다. 일 예로서, 브릭 (brick) 은 픽처에서의 특정 타일 내의 CTU 행들의 직사각형 영역을 지칭할 수도 있다. 타일은 픽처에서의 특정 타일 열 및 특정 타일 행 내의 CTU들의 직사각형 영역일 수도 있다. 타일 열은, 픽처의 높이와 동일한 높이 및 (예컨대, 픽처 파라미터 세트에서와 같이) 신택스 엘리먼트들에 의해 명시된 폭을 갖는 CTU들의 직사각형 영역을 지칭한다. 타일 행은, (예컨대, 픽처 파라미터 세트에서와 같이) 신택스 엘리먼트들에 의해 명시된 높이 및 픽처의 폭과 동일한 폭을 갖는 CTU들의 직사각형 영역을 지칭한다.
일부 예들에 있어서, 타일은 다중의 브릭들로 파티셔닝될 수도 있으며, 그 각각은 타일 내의 하나 이상의 CTU 행들을 포함할 수도 있다. 다중의 브릭들로 파티셔닝되지 않은 타일이 또한, 브릭으로서 지칭될 수도 있다. 하지만, 타일의 진정한 서브세트인 브릭은 타일로서 지칭되지 않을 수도 있다.
픽처에서의 브릭들은 또한 슬라이스로 배열될 수도 있다. 슬라이스는, 단일의 네트워크 추상화 계층 (NAL) 유닛에 배타적으로 포함될 수도 있는 픽처의 정수 개의 브릭들일 수도 있다. 일부 예들에 있어서, 슬라이스는 다수의 완전한 타일들 또는 하나의 타일의 완전한 브릭들의 연속적인 시퀀스만을 포함한다.
본 개시는 수직 및 수평 치수들의 관점에서 (CU 또는 다른 비디오 블록과 같은) 블록의 샘플 치수들을 지칭하기 위해 상호교환가능하게 "NxN" 및 "N 바이 N” 을 사용할 수도 있다, 예컨대, 16x16 샘플들 또는 16 바이 16 샘플들. 일반적으로, 16x16 CU 는 수직 방향에서 16 샘플들 (y = 16) 그리고 수평 방향에서 16 샘플들 (x = 16) 을 가질 것이다. 마찬가지로, NxN CU 는 일반적으로 수직 방향에서 N 샘플들 및 수평 방향에서 N 샘플들을 갖고, 여기서 N 은 음이 아닌 정수 값을 나타낸다. CU 에서의 샘플들은 행들 및 열들로 배열될 수도 있다. 더욱이, CU들은 수직 방향에서와 동일한 수의 샘플들을 수평 방향에서 반드시 가질 필요는 없다. 예를 들어, CU들은 N×M 샘플들을 포함할 수도 있으며, 여기서, M 은 반드시 N 과 동일할 필요는 없다.
비디오 인코더 (200) 는 예측 및/또는 잔차 정보를 나타내는 CU들에 대한 비디오 데이터, 및 다른 정보를 인코딩한다. 예측 정보는, CU 에 대한 예측 블록을 형성하기 위하여 CU 가 어떻게 예측될지를 표시한다. 잔차 정보는 일반적으로, 인코딩 이전의 CU 의 샘플들과 예측 블록 사이의 샘플 별 차이들을 나타낸다.
CU 를 예측하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 일반적으로 인터-예측 또는 인트라-예측을 통해 CU 에 대한 예측 블록을 형성할 수도 있다. 인터-예측은 일반적으로 이전에 코딩된 픽처의 데이터로부터 CU 를 예측하는 것을 지칭하는 반면, 인트라-예측은 일반적으로 동일한 픽처의 이전에 코딩된 데이터로부터 CU 를 예측하는 것을 지칭한다. 인터-예측을 수행하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 하나 이상의 모션 벡터들을 사용하여 예측 블록을 생성할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 일반적으로, 예컨대, CU 와 참조 블록 사이의 차이들의 관점에서, CU 에 근접하게 매칭하는 참조 블록을 식별하기 위해 모션 탐색을 수행할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 절대 차이의 합 (SAD), 제곱 차이들의 합 (SSD), 평균 절대 차이 (MAD), 평균 제곱 차이들 (MSD), 또는 참조 블록이 현재 CU 에 근접하게 매칭하는지 여부를 결정하기 위한 다른 그러한 차이 계산들을 사용하여 차이 메트릭을 계산할 수도 있다. 일부 예들에 있어서, 비디오 인코더 (200) 는 단방향 예측 또는 양방향 예측을 사용하여 현재 CU 를 예측할 수도 있다.
일부 예들에서, VVC 는 또한, 인터-예측 모드로 고려될 수도 있는 아핀 모션 보상 모드를 제공한다. 아핀 모션 보상 모드에서, 비디오 인코더 (200) 는 줌 인 또는 아웃, 회전, 원근 모션, 또는 다른 불규칙한 모션 타입들과 같은 비-병진 모션을 나타내는 2 개 이상의 모션 벡터들을 결정할 수도 있다.
인트라-예측을 수행하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 예측 블록을 생성하기 위해 인트라-예측 모드를 선택할 수도 있다. 일부 예들에 있어서, VVC 는 다양한 방향성 모드들 뿐만 아니라 평면 모드 및 DC 모드를 포함하여 67 개의 인트라-예측 모드들을 제공한다. 일반적으로, 비디오 인코더 (200) 는, 현재 블록의 샘플들을 예측할 현재 블록 (예컨대, CU 의 블록) 에 대한 이웃 샘플들을 기술하는 인트라-예측 모드를 선택한다. 그러한 샘플들은 일반적으로, 비디오 인코더 (200) 가 래스터 스캔 순서로 (좌측에서 우측으로, 상부에서 저부로) CTU들 및 CU들을 코딩하는 것을 가정하여, 현재 블록과 동일한 픽처에서 현재 블록의 상측, 상측 및 좌측에, 또는 좌측에 있을 수도 있다.
비디오 인코더 (200) 는 현재 블록에 대한 예측 모드를 나타내는 데이터를 인코딩한다. 예를 들어, 인터-예측 모드들에 대해, 비디오 인코더 (200) 는 다양한 이용가능한 인터-예측 모드들 중 어느 것이 사용되는지를 나타내는 데이터 뿐만 아니라, 대응하는 모드에 대한 모션 정보를 인코딩할 수도 있다. 단방향 또는 양방향 인터-예측을 위해, 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 어드밴스드 모션 벡터 예측 (AMVP) 또는 병합 모드를 사용하여 모션 벡터들을 인코딩할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 유사한 모드들을 사용하여 아핀 모션 보상 모드에 대한 모션 벡터들을 인코딩할 수도 있다.
블록의 인트라-예측 또는 인터-예측과 같은 예측에 후속하여, 비디오 인코더 (200) 는 블록에 대한 잔차 데이터를 계산할 수도 있다. 잔차 블록과 같은 잔차 데이터는 대응하는 예측 모드를 사용하여 형성된, 블록과 블록에 대한 예측 블록 사이의 샘플 별 차이들을 나타낸다. 비디오 인코더 (200) 는 샘플 도메인 대신 변환 도메인에서 변환된 데이터를 생성하기 위해, 하나 이상의 변환들을 잔차 블록에 적용할 수도 있다. 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 이산 코사인 변환 (DCT), 정수 변환, 웨이블릿 변환, 또는 개념적으로 유사한 변환을 잔차 비디오 데이터에 적용할 수도 있다. 추가적으로, 비디오 인코더 (200) 는 모드 의존적 비-분리가능 2 차 변환 (MDNSST), 신호 의존적 변환, Karhunen-Loeve 변환 (KLT) 등과 같은 제 1 변환에 후속하여 2 차 변환을 적용할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 하나 이상의 변환들의 적용에 후속하여 변환 계수들을 생성한다.
상기 언급된 바와 같이, 변환 계수들을 생성하기 위한 임의의 변환들에 후속하여, 비디오 인코더 (200) 는 변환 계수들의 양자화를 수행할 수도 있다. 양자화는 일반적으로, 변환 계수들이 그 계수들을 나타내는데 사용되는 데이터의 양을 가능하게는 감소시키도록 양자화되어 추가 압축을 제공하는 프로세스를 지칭한다. 양자화 프로세스를 수행함으로써, 비디오 인코더 (200) 는 계수들의 일부 또는 전부와 연관된 비트 심도를 감소시킬 수도 있다. 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 양자화 동안 n-비트 값을 m-비트 값으로 라운딩 다운할 수도 있으며, 여기서 n 은 m 보다 크다. 일부 예들에서, 양자화를 수행하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 양자화될 값의 비트단위 우측-시프트를 수행할 수도 있다.
양자화에 후속하여, 비디오 인코더 (200) 는 변환 계수들을 스캔하여, 양자화된 변환 계수들을 포함하는 2 차원 매트릭스로부터 1 차원 벡터를 생성할 수도 있다. 스캔은 벡터의 전방에 더 높은 에너지 (및 따라서 더 낮은 주파수) 계수들을 배치하고 벡터의 후방에 더 낮은 에너지 (및 따라서 더 높은 주파수) 변환 계수들을 배치하도록 설계될 수도 있다. 일부 예들에 있어서, 비디오 인코더 (200) 는 양자화된 변환 계수들을 스캔하여 직렬화된 벡터를 생성하기 위해 미리정의된 스캔 순서를 활용하고, 그 다음, 벡터의 양자화된 변환 계수들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 다른 예들에서, 비디오 인코더 (200) 는 적응적 스캔을 수행할 수도 있다. 1 차원 벡터를 형성하기 위해 양자화된 변환 계수들을 스캔한 이후, 비디오 인코더 (200) 는, 예컨대, 컨텍스트 적응적 이진 산술 코딩 (CABAC) 에 따라, 1 차원 벡터를 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 또한, 비디오 데이터를 디코딩하는데 있어서 비디오 디코더 (300) 에 의한 사용을 위해 인코딩된 비디오 데이터와 연관된 메타데이터를 기술하는 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다.
엔트로피 코딩 (예컨대, CABAC) 을 수행하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 송신될 심볼에 컨텍스트 모델 내의 컨텍스트를 할당할 수도 있다. 컨텍스트는 예를 들어, 심볼 (예컨대, 빈) 의 이웃 값들이 제로 값인지 여부와 관련될 수도 있다. 확률 결정은 심볼에 할당된 컨텍스트에 기초할 수도 있다. CABAC 은 컨텍스트 기반 산술 코딩의 일 예이며, 예시적인 기법들은 CABAC 에 한정되지 않는다.
비디오 인코더 (200) 는 신택스 데이터, 이를 테면 블록 기반 신택스 데이터, 픽처 기반 신택스 데이터, 및 시퀀스 기반 신택스 데이터를, 비디오 디코더 (300) 에, 예컨대, 픽처 헤더, 블록 헤더, 슬라이스 헤더, 또는 다른 신택스 데이터, 이를 테면 시퀀스 파라미터 세트 (SPS), 픽처 파라미터 세트 (PPS), 또는 비디오 파라미터 세트 (VPS) 에서 추가로 생성할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 마찬가지로 대응하는 비디오 데이터를 디코딩하는 방법을 결정하기 위해 그러한 신택스 데이터를 디코딩할 수도 있다. 용어 신택스 데이터 또는 신택스 엘리먼트는 비트스트림으로의 송신을 위해 비디오 인코더 (200) 에 의해 인코딩되는 임의의 정보를 표시하는데 사용될 수도 있다.
상기 설명된 바와 같이, 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩 (예컨대, 산술 코딩과 같은 엔트로피 코딩) 에 있어서, 컨텍스트 모델은 빈의 현재 값 및 현재 컨텍스트 모델에 기초하여 업데이트 (예컨대, 적응) 된다. 예를 들어, 이하에 더 상세히 설명된 바와 같이, 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩의 경우, 적응 유닛은 메모리로부터, 빈의 확률 값이 제로 값인지 아닌지를 표시하는 현재 컨텍스트 모델을 판독한다. 현재 컨텍스트 모델 및 빈의 실제 값에 기초하여, 적응 유닛은 현재 컨텍스트 모델을 적응시킨다 (예컨대, 업데이트한다).
충분히 높은 스루풋을 보장하기 위해, 컨텍스트 모델의 판독, 업데이트, 및 기록은 상대적으로 고속이어야 한다. 따라서, 컨텍스트 모델들을 저장하는 메모리는 고속 액세스를 위해 구성 또는 설계되어야 한다. 그러나, 고속 액세스를 보장하는 것은, 메모리에 대한 큰 저장 사이즈 및 고속 액세스를 보장하는데 필요한 전력의 양이 이용가능하지 않을 수도 있기 때문에 메모리의 사이즈를 제약할 수도 있다.
하나 이상의 예들에 있어서, 비디오 인코더 (200) 는 또한 컨텍스트 모델들을 저장하는 판독 전용 메모리 (ROM) 와 같은 메모리를 포함할 수도 있다. ROM 에 저장된 컨텍스트 모델들은 컨텍스트 모델들이 업데이트되지 않기 때문에 적응적이지 않을 수도 있다. 필요한 컨텍스트에 기초하여, 비디오 인코더 (200) 는 업데이트되는 컨텍스트들을 저장하는 메모리 또는 업데이트되지 않은 컨텍스트들을 저장하는 메모리에 액세스할 수도 있고 액세스된 컨텍스트 모델들에 기초하여 빈들에 대해 코딩을 수행한다. 업데이트된 컨텍스트 모델들은 ROM 에 기록되지 않기 때문에, ROM 은 업데이트되는 컨텍스트 모델들을 저장하는 메모리의 전력 페널티 없이 원하는 만큼 크게 만들 수 있다.
예를 들어, 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩은 최고 레벨의 압축을 제공할 수도 있다. 그러나, 컨텍스트 기반 코딩될 수 있는 모든 신택스 엘리먼트들이 적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 코딩되는 경우, 적응되는 컨텍스트 모델들을 저장하는 메모리를 지원하는데 필요한 전력은 버짓 또는 원하는 전력보다 클 수도 있다. 이 이슈를 다루기 위해, 일부 기법들은 컨텍스트 기반 코딩될 수 있는 신택스 엘리먼트들에 대해서도 바이패스 코딩 (즉, 비-컨텍스트 기반 코딩) 을 활용한다.
본 개시에서 설명된 기법들로, 비디오 인코더 (200) 는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 활용하여 신택스 엘리먼트들을 컨텍스트 기반 코딩할 수도 있다. 예를 들어, 일부 컨텍스트들 (예컨대, 신택스 엘리먼트들과 같은, 이미지 데이터의 타입들) 에 대해, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 활용하면, 충분한 레벨의 압축이 제공될 수도 있으며, 이는 바이패스 코딩이 활용되는 경우보다 훨씬 더 큰 압축이다.
어느 신택스 엘리먼트들이 적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 컨텍스트 기반 코딩되는지 그리고 어느 이미지 데이터 (예컨대, 신택스 엘리먼트들 또는 값들) 가 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 컨텍스트 기반 코딩되는지의 선택은 설계 선택일 수도 있다. 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 가 비디오 코딩 표준에 따라 수행하도록 구성되는 경우, 비디오 코딩 표준은 어느 신택스 엘리먼트들이 적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 컨텍스트 기반 코딩되는지 그리고 어느 신택스 엘리먼트들이 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 컨텍스트 기반 코딩되는지를 정의할 수도 있다.
다른 예들로서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 모바일 통신 디바이스, 텔레비전, 캠코더 등과 같은 디바이스의 부분일 수도 있다. 이들 디바이스들은 특정 표준에 따르는 비디오 디코더들을 포함할 수도 있다. 그러나, 이들 비디오 디코더들이 비디오 데이터를 디코딩한 후, 이들 디바이스들은, 추후 취출을 위한 저장을 위해 디코딩된 비디오 데이터를 재-인코딩하는 비디오 인코더 (200) 와 같은 비디오 인코더, 및 디스플레이를 위해 재-인코딩된 비디오 데이터를 재-디코딩하는 비디오 디코더 (300) 와 같은 비디오 디코더를 포함할 수도 있다. 하나 이상의 예들에 있어서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 비디오 데이터를 재-인코딩 및 재-디코딩하는 비디오 인코더들 및 비디오 디코더들의 예들일 수도 있다. 그러한 예들에 있어서, 텔레비전의 설계자 또는 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 의 설계자는 어느 이미지 데이터가 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 컨텍스트 기반 코딩되는지 그리고 어느 이미지 데이터가 적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 컨텍스트 기반 코딩되는지를 결정할 수도 있다.
즉, 표준이 어느 이미지 데이터가 적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 컨텍스트 기반 코딩되는지 그리고 어느 이미지 데이터가 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 컨텍스트 기반 코딩되는지를 정의하지 않더라도, 디바이스는 이미지 데이터가 선택적으로 적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 컨텍스트 기반 코딩되거나 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 컨텍스트 기반 코딩되는 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 를 포함하는 것이 가능할 수도 있다. 표준이 적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 컨텍스트 기반 코딩되는 이미지 데이터 및 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 컨텍스트 기반 코딩되는 이미지 데이터를 정의하는 예들에서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 적응적 컨텍스트 모델 (예컨대, 하나 이상의 적응적 컨텍스트 모델들) 또는 비-적응적 컨텍스트 모델 (예컨대, 하나 이상의 비-적응적 컨텍스트 모델들) 에 기초하여, 블록을 코딩하기 위한, 이미지 데이터를 인코딩 또는 디코딩하도록 구성될 수도 있다.
예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 1 블록을 인코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 인코딩하고, 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 2 블록을 코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 인코딩할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 1 블록을 디코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 디코딩하고, 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 2 블록을 디코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 디코딩할 수도 있다. 제 1 및 제 2 비디오 데이터는 신택스 엘리먼트들 또는 값들, 이를 테면 계수 값들일 수도 있다. 또한, 제 1 블록 및 제 2 블록은 동일한 픽처에 있거나 또는 상이한 픽처들에 있을 수도 있다. 예를 들어, 제 1 블록 및 제 2 블록은 2 개의 상이한 블록들을 식별하는데 사용되는 용어들이고 제 1 블록이 제 2 블록 전에 코딩되거나, 또는 그 반대도 마찬가지임을 반드시 암시하는 것은 아니다. 이러한 방식으로, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 적응적 컨텍스트 모델 (예컨대, 하나 이상의 적응적 컨텍스트 모델들) 에 기초한 코딩과 비-적응적 컨텍스트 모델 (예컨대, 하나 이상의 비-적응적 컨텍스트 모델들) 에 기초한 코딩 사이에서 선택 및 스위칭할 수도 있다.
따라서, 비디오 인코더 (200) 는 이미지 데이터의 타입 (예컨대, 신택스 엘리먼트 또는 값의 타입) 에 기초하여 이미지 데이터를 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 활용하여 인코딩할지 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 활용하여 인코딩할지를 결정할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 가 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 활용하기로 결정하는 다른 원인들이 있을 수도 있다. 일 예로서, 다수의 연속적인 신택스 엘리먼트들이 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 코딩되는 경우, 스루풋을 증가시키기 위해, 비디오 인코더 (200) 는, 다음 신택스 엘리먼트를, 그 신택스 엘리먼트가 보통 적응적 컨텍스트 모델을 사용하여 코딩되는 경우에도, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 활용하여, 코딩할 수도 있다.
이러한 방식으로, 비디오 인코더 (200) 는 인코딩된 비디오 데이터, 예컨대, 픽처의 블록들 (예컨대, CU들) 로의 파티셔닝을 기술하는 신택스 엘리먼트들 및 블록들에 대한 예측 및/또는 잔차 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수도 있다. 궁극적으로, 비디오 디코더 (300) 는 비트스트림을 수신하고, 인코딩된 비디오 데이터를 디코딩할 수도 있다.
일반적으로, 비디오 디코더 (300) 는 비트스트림의 인코딩된 비디오 데이터를 디코딩하기 위해 비디오 인코더 (200) 에 의해 수행되는 것과 상반되는 프로세스를 수행한다. 예를 들어, 비디오 디코더 (300) 는 비디오 인코더 (200) 의 CABAC 인코딩 프로세스와 실질적으로 유사하지만, 상반되는 방식으로 CABAC 을 사용하여 비트스트림의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 디코딩할 수도 있다. 신택스 엘리먼트들은 픽처의 CTU들로의 파티셔닝 정보, 및 QTBT 구조와 같은 대응하는 파티션 구조에 따른 각각의 CTU 의 파티셔닝을 정의하여, CTU 의 CU들을 정의할 수도 있다. 신택스 엘리먼트들은 비디오 데이터의 블록들 (예를 들어, CU들) 에 대한 예측 및 잔차 정보를 추가로 정의할 수도 있다.
잔차 정보는 예를 들어 양자화된 변환 계수들에 의해 표현될 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 블록에 대한 잔차 블록을 재생하기 위해 블록의 양자화된 변환 계수들을 역 양자화 및 역 변환할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 시그널링된 예측 모드 (인트라- 또는 인터-예측) 및 관련된 예측 정보 (예컨대, 인터-예측을 위한 모션 정보) 를 사용하여 블록에 대한 예측 블록을 형성한다. 그 다음, 비디오 디코더 (300) 는 예측 블록과 잔차 블록을 (샘플 별 기반으로) 결합하여 원래 블록을 재생할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 블록의 경계들을 따라 시각적 아티팩트들을 감소시키기 위해 디블록킹 프로세스를 수행하는 것과 같은 추가적인 프로세싱을 수행할 수도 있다.
본 개시는 일반적으로 신택스 엘리먼트들과 같은 소정의 정보를 "시그널링” 하는 것을 참조할 수도 있다. 용어 "시그널링" 은 일반적으로, 인코딩된 비디오 데이터를 디코딩하는데 사용되는 신택스 엘리먼트들에 대한 값들 및/또는 다른 데이터의 통신을 지칭할 수도 있다. 즉, 비디오 인코더 (200) 는 비트스트림에서 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 시그널링할 수도 있다. 일반적으로, 시그널링은 비트스트림에서 값을 생성하는 것을 지칭한다. 상기 언급된 바와 같이, 소스 디바이스 (102) 는 목적지 디바이스 (116) 에 의한 추후 취출을 위해 저장 디바이스 (112) 에 신택스 엘리먼트들을 저장할 때 발생할 수도 있는 바와 같이, 비실시간으로 또는 실질적으로 실시간으로 비트스트림을 목적지 디바이스 (116) 로 전송할 수도 있다.
상기 설명된 바와 같이, 본 개시는 컨텍스트 기반 적응적 및 컨텍스트 기반 비-적응적 코딩 기법들 (예컨대, CABAC 과 같은, 적응적 또는 비-적응적 엔트로피 코딩) 을 선택적으로 사용하기 위한 예시적인 기법들을 설명한다. 적응적 코딩 (예컨대, 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩) 은 비트스트림이 프로세싱되고 있는 동안 컨텍스트 모델들 (예컨대, 확률 테이블들) 이 업데이트되는 예들을 참조할 수도 있다. 비-적응적 코딩 (예컨대, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩) 은 코딩 모델들 (예컨대, 확률 테이블들) 이 프로세싱 동안 업데이트되지 않는 예들을 참조할 수도 있다. 적응적 코딩 및 비-적응적 코딩 양자 모두에서, (예컨대, 컨텍스트 모델들로부터의) 확률 값들은 일반적으로 50% 가 아닌 값들이고 (예컨대, 비디오 데이터의 이전에 인코딩 또는 디코딩된 블록들의 정보와 같은) 컨텍스트들에 기초하여 선택된다.
비-적응적 코딩은 확률 값들이 50% 인 것으로 가정되거나 또는 컨텍스트들이 전혀 코딩에 사용되지 않는 컨텍스트 적응적 이진 산술 코딩에서의 바이패스 모드와 혼동되어서는 안된다. 비-적응적 또는 적응적 컨텍스트 모델들에서, 확률 값들은 바이패스 모드와 달리, 50% 가 아닌 경향이 있고 컨텍스트들에 기초한다. 적응적 및 비-적응적 인코더들 및 디코더들의 예들은 이하에 더 상세히 설명된다.
본 개시의 기법들에 따르면, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는, 각각, 블록을 코딩하기 위한 이미지 데이터 (예컨대, 신택스 엘리먼트 또는 값) 를 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 활용하여 인코딩 또는 디코딩할지 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 활용하여 인코딩 또는 디코딩할지를 선택적으로 결정하도록 구성될 수도 있다. 그 결정에 기초하여, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 활용하여 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 활용하여 이미지 데이터를 인코딩 또는 디코딩할 수도 있다. 이러한 방식으로, 비트스트림은 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 활용하여 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 활용하여 코딩된 신택스 엘리먼트들을 포함할 수도 있다.
예를 들어, 비디오 디코더 (300) 는 적응적 컨텍스트 모델들에 기초하여, 제 1 블록을 디코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 디코딩하고, 비-적응적 컨텍스트 모델들에 기초하여, 제 2 블록을 디코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성될 수도 있다. 예로서, 비디오 디코더 (300) 는 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 디코딩을 사용하여 (예컨대, 적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여) 비트스트림에서 수신된 제 1 신택스 엘리먼트를 디코딩하고, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 디코딩 (예컨대, 비-적응적 이진 산술 디코딩) 을 사용하여 비트스트림에서 수신된 제 2 신택스 엘리먼트를 디코딩할 수도 있다.
비디오 인코더 (200) 는 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 1 블록을 인코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 인코딩하고, 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 2 블록을 인코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 인코딩하도록 구성될 수도 있다. 일 예로서, 비디오 인코더 (200) 는 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 인코딩 (예컨대, 적응적 이진 산술 인코딩) 을 사용하여 비트스트림에서 수신된 제 1 신택스 엘리먼트를 인코딩하고, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 인코딩 (예컨대, 비-적응적 이진 산술 인코딩) 을 사용하여 비트스트림에서 수신된 제 2 신택스 엘리먼트를 인코딩하도록 구성될 수도 있다.
상기 예들에서, 제 1 블록 및 제 2 블록은 동일한 슬라이스 또는 픽처 또는 상이한 슬라이스들 또는 픽처들에 있을 수도 있다. 예를 들어, 제 1 블록 및 제 2 블록은 2 개의 상이한 블록들을 식별하는데 사용되는 용어들이고 제 1 블록이 제 2 블록 전에 코딩되거나, 또는 그 반대도 마찬가지임을 반드시 암시하는 것은 아니다. 또한, 제 1 신택스 엘리먼트는 제 1 블록 (예컨대, 제 1 블록에 대한 모션 벡터 차이 또는 유의 플래그 (significance flag)) 을 코딩하기 위한 것일 수도 있고, 제 2 신택스 엘리먼트는 제 2 블록 (예컨대, 제 2 블록에 대한 모션 벡터 차이 또는 유의 플래그) 을 코딩하기 위한 것일 수도 있다.
예를 들어, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 각각, 제 1 비디오 데이터 및/또는 제 2 비디오 데이터가 적응적 코딩 (예컨대, 인코딩 또는 디코딩) 을 사용하여 코딩 (예컨대, 인코딩 또는 디코딩) 되어야 하는지 또는 비-적응적 코딩을 사용하여 코딩되어야 하는지를 결정할 수도 있다. 적응적 이진 코딩을 사용할지 또는 비-적응적 이진 코딩을 사용할지를 결정하기 위한 기법들은 이하에 더 상세히 설명된다. 상기 예에서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 제 1 비디오 데이터가 컨텍스트 기반 적응적 코딩을 사용하여 코딩되어야 하고 제 2 비디오 데이터가 컨텍스트 기반 비-적응적 코딩을 사용하여 코딩되어야 한다는 것을 결정하였다.
일 예로서, 제 1 비디오 데이터를 코딩 (예컨대, 인코딩 또는 디코딩) 하기 위해, 비디오 코더는 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 엔트로피 코딩을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 코딩하도록 구성될 수도 있고, 제 2 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 비디오 코더는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 엔트로피 코딩을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 코딩하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 코딩을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 비디오 코더는 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 코딩하도록 구성될 수도 있고, 엔트로피 코딩을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 비디오 코더는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 코딩하도록 구성될 수도 있다.
도 2a 및 도 2b 는 예시적인 쿼드트리 이진 트리 (QTBT) 구조 (130), 및 대응하는 코딩 트리 유닛 (CTU) (132) 을 예시하는 개념적 다이어그램이다. 실선들은 쿼드트리 스플리팅을 나타내고, 점선들은 이진 트리 스플리팅을 나타낸다. 이진 트리의 각각의 스플리팅된 (즉, 비-리프) 노드에서, 어느 스플리팅 타입 (즉, 수평 또는 수직) 이 사용되는지를 표시하기 위해 하나의 플래그가 시그널링되고, 이 예에서 0 은 수평 스플리팅을 나타내고 1 은 수직 스플리팅을 나타낸다. 쿼드트리 스플리팅의 경우, 스플리팅 타입을 표시할 필요는 없는데, 쿼드트리 노드들은 블록을 동일한 사이즈를 갖는 4 개의 서브-블록들로 수평으로 및 수직으로 스플리팅하기 때문이다. 이에 따라, QTBT 구조 (130) 의 영역 트리 레벨 (즉, 실선들) 에 대한 신택스 엘리먼트들 (이를 테면 스플리팅 정보) 및 QTBT 구조 (130) 의 예측 트리 레벨 (즉, 점선들) 에 대한 신택스 엘리먼트들 (이를 테면 스플리팅 정보) 을, 비디오 인코더 (200) 가 인코딩할 수도 있고, 비디오 디코더 (300) 가 디코딩할 수도 있다. QTBT 구조 (130) 의 종단 리프 노드들에 의해 표현된 CU들에 대한, 예측 및 변환 데이터와 같은, 비디오 데이터를, 비디오 인코더 (200) 가 인코딩할 수도 있고, 비디오 디코더 (300) 가 디코딩할 수도 있다.
일반적으로, 도 2b 의 CTU (132) 는 제 1 및 제 2 레벨들에서 QTBT 구조 (130) 의 노드들에 대응하는 블록들의 사이즈들을 정의하는 파라미터들과 연관될 수도 있다. 이들 파라미터들은 CTU 사이즈 (샘플들에서 CTU (132) 의 사이즈를 나타냄), 최소 쿼드트리 사이즈 (MinQTSize, 최소 허용된 쿼드트리 리프 노드 사이즈를 나타냄), 최대 이진 트리 사이즈 (MaxBTSize, 최대 허용된 이진 트리 루트 노드 사이즈를 나타냄), 최대 이진 트리 심도 (MaxBTDepth, 최대 허용된 이진 트리 심도를 나타냄), 및 최소 이진 트리 사이즈 (MinBTSize, 최소 허용된 이진 트리 리프 노드 사이즈를 나타냄) 를 포함할 수도 있다.
CTU 에 대응하는 QTBT 구조의 루트 노드는 QTBT 구조의 제 1 레벨에서 4 개의 자식 노드들을 가질 수도 있으며, 이들의 각각은 쿼드트리 파티셔닝에 따라 파티셔닝될 수도 있다. 즉, 제 1 레벨의 노드들은 리프 노드들 (자식 노드들을 갖지 않음) 이거나 또는 4 개의 자식 노드들을 갖는다. QTBT 구조 (130) 의 예는 그러한 노드들을, 브랜치들에 대한 실선들을 갖는 자식 노드들 및 부모 노드를 포함하는 것으로서 나타낸다. 제 1 레벨의 노드들이 최대 허용된 이진 트리 루트 노드 사이즈 (MaxBTSize) 보다 크지 않으면, 그 노드들은 개별의 이진 트리들에 의해 추가로 파티셔닝될 수 있다. 하나의 노드의 이진 트리 스플리팅은, 스플리팅으로부터 발생하는 노드들이 최소 허용된 이진 트리 리프 노드 사이즈 (MinBTSize) 또는 최대 허용된 이진 트리 심도 (MaxBTDepth) 에 도달할 때까지 반복될 수 있다. QTBT 구조 (130) 의 예는 그러한 노드들을, 브랜치들에 대한 점선들을 갖는 것으로서 나타낸다. 이진 트리 리프 노드는, 어떠한 추가의 파티셔닝도 없이, 예측 (예컨대, 인트라-픽처 또는 인터-픽처 예측) 및 변환을 위해 사용되는 코딩 유닛 (CU) 으로서 지칭된다. 상기 논의된 바와 같이, CU들은 또한, "비디오 블록들" 또는 "블록들" 로서 지칭될 수도 있다.
QTBT 파티셔닝 구조의 일 예에 있어서, CTU 사이즈는 128x128 (루마 샘플들 및 2 개의 대응하는 64x64 크로마 샘플들) 로서 설정되고, MinQTSize 는 16x16 으로서 설정되고, MaxBTSize 는 64x64 로서 설정되고, (폭 및 높이 양자 모두에 대한) MinBTSize 는 4 로서 설정되고, 그리고 MaxBTDepth 는 4 로서 설정된다. 쿼드트리 파티셔닝은 쿼드-트리 리프 노드들을 생성하기 위해 먼저 CTU 에 적용된다. 쿼드트리 리프 노드들은 16x16 (즉, MinQTSize) 으로부터 128x128 (즉, CTU 사이즈) 까지의 사이즈를 가질 수도 있다. 리프 쿼드트리 노드가 128x128 인 경우, 사이즈가 MaxBTSize (즉, 이 예에서는 64x64) 를 초과하기 때문에 그것은 이진 트리에 의해 추가로 스플리팅되지 않을 것이다. 그렇지 않으면, 리프 쿼드트리 노드는 이진 트리에 의해 추가로 파티셔닝될 것이다. 따라서, 쿼드트리 리프 노드는 또한 이진 트리에 대한 루트 노드이고 이진 트리 심도를 0 으로서 갖는다. 이진 트리 심도가 MaxBTDepth (이 예에서는 4) 에 도달할 경우, 추가의 스플리팅은 허용되지 않는다. 이진 트리 노드가 MinBTSize (이 예에서는 4) 와 동일한 폭을 가질 경우, 그것은 추가의 수평 스플리팅이 허용되지 않음을 암시한다. 유사하게, MinBTSize 와 동일한 높이를 갖는 이진 트리 노드는, 그 이진 트리 노드에 대해 추가의 수직 스플리팅이 허용되지 않음을 암시한다. 상기 언급된 바와 같이, 이진 트리의 리프 노드들은 CU들로서 지칭되고, 추가의 파티셔닝 없이 예측 및 변환에 따라 추가로 프로세싱된다.
도 3 은 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 인코더 (200) 를 예시하는 블록 다이어그램이다. 도 3 은 설명의 목적들을 위해 제공되고, 본 개시에서 폭넓게 예시화 및 설명된 바와 같은 기법들의 한정으로 고려되지 않아야 한다. 설명의 목적들을 위해, 본 개시는 H.265 (HEVC) 비디오 코딩 표준 및 개발 중인 H.266 (VVC) 비디오 코딩 표준과 같은 비디오 코딩 표준들의 컨텍스트에서 비디오 인코더 (200) 를 설명한다. 하지만, 본 개시의 기법들은 이들 비디오 코딩 표준들로 한정되지 않으며, 비디오 인코딩 및 디코딩에 일반적으로 적용가능하다.
도 3 의 예에서, 비디오 인코더 (200) 는 비디오 데이터 메모리 (230), 모드 선택 유닛 (202), 잔차 생성 유닛 (204), 변환 프로세싱 유닛 (206), 양자화 유닛 (208), 역 양자화 유닛 (210), 역 변환 프로세싱 유닛 (212), 복원 유닛 (214), 필터 유닛 (216), 디코딩된 픽처 버퍼 (DPB) (218), 및 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 을 포함한다. 비디오 데이터 메모리 (230), 모드 선택 유닛 (202), 잔차 생성 유닛 (204), 변환 프로세싱 유닛 (206), 양자화 유닛 (208), 역 양자화 유닛 (210), 역 변환 프로세싱 유닛 (212), 복원 유닛 (214), 필터 유닛 (216), DPB (218), 및 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 중 임의의 것 또는 전부는 하나 이상의 프로세서들에서 또는 프로세싱 회로부 (예컨대, 집적 회로) 에서 구현될 수도 있다. 더욱이, 비디오 인코더 (200) 는 이들 및 다른 기능들을 수행하기 위해 추가적인 또는 대안적인 프로세서들 또는 프로세싱 회로부 (예컨대, 집적 회로) 를 포함할 수도 있다.
비디오 데이터 메모리 (230) 는 비디오 인코더 (200) 의 컴포넌트들에 의해 인코딩될 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 예를 들어, 비디오 소스 (104) (도 1) 로부터 비디오 데이터 메모리 (230) 에 저장된 비디오 데이터를 수신할 수도 있다. DPB (218) 는 비디오 인코더 (200) 에 의한 후속 비디오 데이터의 예측에 사용하기 위해 참조 비디오 데이터를 저장하는 참조 픽처 메모리로서 작용할 수도 있다. 비디오 데이터 메모리 (230) 및 DPB (218) 는 동기식 DRAM (SDRAM) 을 포함한 동적 랜덤 액세스 메모리 (DRAM), 자기저항성 RAM (MRAM), 저항성 RAM (RRAM), 또는 다른 타입들의 메모리 디바이스들과 같은 다양한 메모리 디바이스들 중 임의의 메모리 디바이스에 의해 형성될 수도 있다. 비디오 데이터 메모리 (230) 및 DPB (218) 는 동일한 메모리 디바이스 또는 별도의 메모리 디바이스들에 의해 제공될 수도 있다. 다양한 예들에 있어서, 비디오 데이터 메모리 (230) 는, 예시된 바와 같은 비디오 인코더 (200) 의 다른 컴포넌트들과 온-칩이거나 또는 그들 컴포넌트들에 대하여 오프-칩일 수도 있다.
본 개시에 있어서, 비디오 데이터 메모리 (230) 에 대한 참조는, 이와 같이 구체적으로 설명되지 않으면 비디오 인코더 (200) 내부의 메모리, 또는 이와 같이 구체적으로 설명되지 않으면 비디오 인코더 (200) 외부의 메모리로 한정되는 것으로서 해석되지 않아야 한다. 오히려, 비디오 데이터 메모리 (230) 에 대한 참조는, 비디오 인코더 (200) 가 인코딩을 위해 수신하는 비디오 데이터 (예컨대, 인코딩될 현재 블록에 대한 비디오 데이터) 를 저장하는 참조 메모리로서 이해되어야 한다. 도 1 의 메모리 (106) 는 또한 비디오 인코더 (200) 의 다양한 유닛들로부터의 출력들의 일시적 저장을 제공할 수도 있다.
도 3 의 다양한 유닛들은 비디오 인코더 (200) 에 의해 수행되는 동작들의 이해를 돕기 위해 예시된다. 유닛들은 고정 기능 회로들, 프로그래밍가능 회로들, 또는 이들의 조합으로서 구현될 수도 있다. 고정 기능 회로들은 특정 기능을 제공하는 회로들을 지칭하고, 수행될 수 있는 동작들에 대해 미리설정된다. 프로그래밍가능 회로들은 다양한 태스크들을 수행하도록 프로그래밍될 수 있는 회로들을 지칭하고, 수행될 수 있는 동작들에 유연한 기능을 제공한다. 예를 들어, 프로그래밍가능 회로들은, 프로그래밍가능 회로들로 하여금 소프트웨어 또는 펌웨어의 명령들에 의해 정의된 방식으로 동작하게 하는 소프트웨어 또는 펌웨어를 실행할 수도 있다. 고정 기능 회로들은 (예컨대, 파라미터들을 수신하거나 또는 파라미터들을 출력하기 위해) 소프트웨어 명령들을 실행할 수도 있지만, 고정 기능 회로들이 수행하는 동작들의 타입들은 일반적으로 불변이다. 일부 예들에 있어서, 유닛들 중 하나 이상은 별개의 회로 블록들 (고정 기능 또는 프로그래밍가능) 일 수도 있고, 일부 예들에 있어서, 하나 이상의 유닛들은 집적 회로들일 수도 있다.
비디오 인코더 (200) 는 프로그래밍가능 회로들로부터 형성된, 산술 로직 유닛들 (ALU들), 기본 함수 유닛들 (EFU들), 디지털 회로들, 아날로그 회로들, 및/또는 프로그래밍가능 코어들을 포함할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 의 동작들이 프로그램가능 회로들에 의해 실행되는 소프트웨어를 사용하여 수행되는 예들에서, 메모리 (106) (도 1) 는 비디오 인코더 (200) 가 수신하고 실행하는 소프트웨어의 오브젝트 코드를 저장할 수도 있거나, 또는 (도시되지 않은) 비디오 인코더 (200) 내의 다른 메모리가 그러한 명령들을 저장할 수도 있다.
비디오 데이터 메모리 (230) 는 수신된 비디오 데이터를 저장하도록 구성된다. 비디오 인코더 (200) 는 비디오 데이터 메모리 (230) 로부터 비디오 데이터의 픽처를 취출하고, 비디오 데이터를 잔차 생성 유닛 (204) 및 모드 선택 유닛 (202) 에 제공할 수도 있다. 비디오 데이터 메모리 (230) 에서의 비디오 데이터는 인코딩될 원시 비디오 데이터일 수도 있다.
모드 선택 유닛 (202) 은 모션 추정 유닛 (222), 모션 보상 유닛 (224), 및 인트라-예측 유닛 (226) 을 포함한다. 모드 선택 유닛 (202) 은 다른 예측 모드들에 따라 비디오 예측을 수행하기 위해 추가적인 기능 유닛들을 포함할 수도 있다. 예들로서, 모드 선택 유닛 (202) 은 팔레트 유닛, 인트라-블록 카피 유닛 (모션 추정 유닛 (222) 및/또는 모션 보상 유닛 (224) 의 부분일 수도 있음), 아핀 유닛, 선형 모델 (LM) 유닛 등을 포함할 수도 있다.
모드 선택 유닛 (202) 은 일반적으로 인코딩 파라미터들의 조합들 및 그러한 조합들에 대한 결과적인 레이트-왜곡 값들을 테스트하기 위해 다중의 인코딩 패스들을 조정한다. 인코딩 파라미터들은 CTU들의 CU들로의 파티셔닝, CU들에 대한 예측 모드들, CU들의 잔차 데이터에 대한 변환 타입들, CU들의 잔차 데이터에 대한 양자화 파라미터들 등을 포함할 수도 있다. 모드 선택 유닛 (202) 은 궁극적으로 다른 테스트된 조합들보다 더 나은 레이트-왜곡 값들을 갖는 인코딩 파라미터들의 조합을 선택할 수도 있다.
비디오 인코더 (200) 는 비디오 데이터 메모리 (230) 로부터 취출된 픽처를 일련의 CTU들로 파티셔닝하고, 슬라이스 내에 하나 이상의 CTU들을 캡슐화할 수도 있다. 모드 선택 유닛 (202) 은 상기 설명된 HEVC 의 쿼드트리 구조 또는 QTBT 구조와 같은 트리 구조에 따라 픽처의 CTU 를 파티셔닝할 수도 있다. 상기 설명된 바와 같이, 비디오 인코더 (200) 는 트리 구조에 따라 CTU 를 파티셔닝하는 것으로부터 하나 이상의 CU들을 형성할 수도 있다. 그러한 CU 는 일반적으로 "비디오 블록" 또는 "블록" 으로서도 또한 지칭될 수도 있다.
일반적으로, 모드 선택 유닛 (202) 은 또한 그의 컴포넌트들 (예컨대, 모션 추정 유닛 (222), 모션 보상 유닛 (224), 및 인트라-예측 유닛 (226)) 을 제어하여 현재 블록 (예컨대, 현재 CU, 또는 HEVC 에서, PU 및 TU 의 중첩 부분) 에 대한 예측 블록을 생성한다. 현재 블록의 인터-예측을 위해, 모션 추정 유닛 (222) 은 하나 이상의 참조 픽처들 (예컨대, DPB (218) 에 저장된 하나 이상의 이전에 코딩된 픽처들) 에서 하나 이상의 근접하게 매칭하는 참조 블록들을 식별하기 위해 모션 탐색을 수행할 수도 있다. 특히, 모션 추정 유닛 (222) 은, 예컨대, 절대 차이의 합 (SAD), 제곱 차이들의 합 (SSD), 평균 절대 차이 (MAD), 평균 제곱 차이들 (MSD) 등에 따라, 잠재적 참조 블록이 현재 블록에 얼마나 유사한지를 나타내는 값을 계산할 수도 있다. 모션 추정 유닛 (222) 은 일반적으로 고려되는 참조 블록과 현재 블록 사이의 샘플 별 차이들을 사용하여 이들 계산들을 수행할 수도 있다. 모션 추정 유닛 (222) 은, 현재 블록에 가장 근접하게 매칭하는 참조 블록을 표시하는, 이들 계산들로부터 야기되는 최저 값을 갖는 참조 블록을 식별할 수도 있다.
모션 추정 유닛 (222) 은, 현재 픽처에서의 현재 블록의 위치에 대한 참조 픽처들에서의 참조 블록들의 위치들을 정의하는 하나 이상의 모션 벡터들 (MV들) 을 형성할 수도 있다. 그 다음, 모션 추정 유닛 (222) 은 모션 벡터들을 모션 보상 유닛 (224) 에 제공할 수도 있다. 예를 들어, 단방향 인터-예측에 대해, 모션 추정 유닛 (222) 은 단일 모션 벡터를 제공할 수도 있는 반면, 양방향 인터-예측에 대해, 모션 추정 유닛 (222) 은 2 개의 모션 벡터들을 제공할 수도 있다. 그 다음, 모션 보상 유닛 (224) 은 모션 벡터들을 사용하여 예측 블록을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 모션 보상 유닛 (224) 은 모션 벡터를 사용하여 참조 블록의 데이터를 취출할 수도 있다. 다른 예로서, 모션 벡터가 분수 샘플 정밀도를 갖는다면, 모션 보상 유닛 (224) 은 하나 이상의 보간 필터들에 따라 예측 블록에 대한 값들을 보간할 수도 있다. 더욱이, 양방향 인터-예측에 대해, 모션 보상 유닛 (224) 은 개별의 모션 벡터들에 의해 식별된 2 개의 참조 블록들에 대한 데이터를 취출하고, 예컨대, 샘플 별 평균화 또는 가중된 평균화를 통해 취출된 데이터를 결합할 수도 있다.
다른 예로서, 인트라-예측, 또는 인트라-예측 코딩에 대해, 인트라-예측 유닛 (226) 은 현재 블록에 이웃하는 샘플들로부터 예측 블록을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 방향성 모드들에 대해, 인트라-예측 유닛 (226) 은 일반적으로, 이웃하는 샘플들의 값들을 수학적으로 결합하고, 현재 블록에 걸쳐 정의된 방향에서 이들 계산된 값들을 파퓰레이팅하여 예측 블록을 생성할 수도 있다. 다른 예로서, DC 모드에 대해, 인트라-예측 유닛 (226) 은 현재 블록에 대한 이웃 샘플들의 평균을 계산하고, 예측 블록을 생성하여 예측 블록의 각각의 샘플에 대해 이러한 결과적인 평균을 포함할 수도 있다.
모드 선택 유닛 (202) 은 예측 블록을 잔차 생성 유닛 (204) 에 제공한다. 잔차 생성 유닛 (204) 은 비디오 데이터 메모리 (230) 로부터의 현재 블록의 원시의, 코딩되지 않은 버전 및 모드 선택 유닛 (202) 으로부터의 예측 블록을 수신한다. 잔차 생성 유닛 (204) 은 현재 블록과 예측 블록 사이의 샘플 별 차이들을 계산한다. 결과적인 샘플 별 차이들은 현재 블록에 대한 잔차 블록을 정의한다. 일부 예들에 있어서, 잔차 생성 유닛 (204) 은 또한, 잔차 차동 펄스 코드 변조 (RDPCM) 를 사용하여 잔차 블록을 생성하기 위해 잔차 블록에서의 샘플 값들 사이의 차이들을 결정할 수도 있다. 일부 예들에 있어서, 잔차 생성 유닛 (204) 은 이진 감산을 수행하는 하나 이상의 감산기 회로들을 사용하여 형성될 수도 있다.
모드 선택 유닛 (202) 이 CU들을 PU들로 파티셔닝하는 예들에 있어서, 각각의 PU 는 루마 예측 유닛 및 대응하는 크로마 예측 유닛들과 연관될 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 다양한 사이즈를 갖는 PU들을 지원할 수도 있다. 상기 나타낸 바와 같이, CU 의 사이즈는 CU 의 루마 코딩 블록의 사이즈를 지칭할 수도 있고 PU 의 사이즈는 PU 의 루마 예측 유닛의 사이즈를 지칭할 수도 있다. 특정 CU 의 사이즈가 2Nx2N 임을 가정하면, 비디오 인코더 (200) 는 인트라-예측을 위해 2Nx2N 또는 NxN 의 PU 사이즈들을 지원하고, 인터-예측을 위해 2Nx2N, 2NxN, Nx2N, NxN, 기타 등등의 대칭적인 PU 사이즈들을 지원할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 또한, 인터 예측을 위해 2NxnU, 2NxnD, nLx2N, 및 nRx2N 의 PU 사이즈들에 대한 비대칭적인 파티셔닝을 지원할 수도 있다.
모드 선택 유닛이 CU 를 PU들로 추가로 파티셔닝하지 않는 예들에서, 각각의 CU 는 루마 코딩 블록 및 대응하는 크로마 코딩 블록들과 연관될 수도 있다. 상기와 같이, CU 의 사이즈는 CU 의 루마 코딩 블록의 사이즈를 지칭할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 2Nx2N, 2NxN, 또는 Nx2N 의 CU 사이즈들을 지원할 수도 있다.
몇몇 예들로서, 인트라-블록 카피 모드 코딩, 아핀 모드 코딩, 및 선형 모델 (LM) 모드 코딩과 같은 다른 비디오 코딩 기법들에 대해, 모드 선택 유닛 (202) 은, 코딩 기법들과 연관된 개별의 유닛들을 통해, 인코딩되는 현재 블록에 대한 예측 블록을 생성한다. 팔레트 모드 코딩과 같은 일부 예들에서, 모드 선택 유닛 (202) 은 예측 블록을 생성하지 않을 수도 있고, 대신 선택된 팔레트에 기초하여 블록을 복원하는 방식을 표시하는 신택스 엘리먼트들을 생성할 수도 있다. 그러한 모드들에서, 모드 선택 유닛 (202) 은 이들 신택스 엘리먼트들을 인코딩될 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 에 제공할 수도 있다.
상기 설명된 바와 같이, 잔차 생성 유닛 (204) 은 현재 블록 및 대응하는 예측 블록에 대한 비디오 데이터를 수신한다. 그 다음, 잔차 생성 유닛 (204) 은 현재 블록에 대한 잔차 블록을 생성한다. 잔차 블록을 생성하기 위해, 잔차 생성 유닛 (204) 은 예측 블록과 현재 블록 사이의 샘플 별 차이들을 계산한다.
변환 프로세싱 유닛 (206) 은 잔차 블록에 하나 이상의 변환들을 적용하여 변환 계수들의 블록 (본 명세서에서는 "변환 계수 블록" 으로서 지칭됨) 을 생성한다. 변환 프로세싱 유닛 (206) 은 다양한 변환들을 잔차 블록에 적용하여 변환 계수 블록을 형성할 수도 있다. 예를 들어, 변환 프로세싱 유닛 (206) 은 이산 코사인 변환 (DCT), 방향성 변환, Karhunen-Loeve 변환 (KLT), 또는 개념적으로 유사한 변환을 잔차 블록에 적용할 수도 있다. 일부 예들에서, 변환 프로세싱 유닛 (206) 은 잔차 블록에 대한 다중의 변환들, 예컨대 1 차 변환 및 2 차 변환, 이를 테면 회전 변환을 수행할 수도 있다. 일부 예들에 있어서, 변환 프로세싱 유닛 (206) 은 잔차 블록에 변환들을 적용하지 않는다.
양자화 유닛 (208) 은 양자화된 변환 계수 블록을 생성하기 위해 변환 계수 블록에서의 변환 계수들을 양자화할 수도 있다. 양자화 유닛 (208) 은 현재 블록과 연관된 양자화 파라미터 (QP) 값에 따라 변환 계수 블록의 변환 계수들을 양자화할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 (예컨대, 모드 선택 유닛 (202) 을 통해) CU 와 연관된 QP 값을 조정함으로써 현재 블록과 연관된 변환 계수 블록들에 적용되는 양자화도를 조정할 수도 있다. 양자화는 정보의 손실을 도입할 수도 있으며, 따라서, 양자화된 변환 계수들은 변환 프로세싱 유닛 (206) 에 의해 생성된 원래 변환 계수들보다 더 낮은 정밀도를 가질 수도 있다.
역 양자화 유닛 (210) 및 역 변환 프로세싱 유닛 (212) 은, 각각, 양자화된 변환 계수 블록에 역 양자화 및 역 변환들을 적용하여, 변환 계수 블록으로부터 잔차 블록을 복원할 수도 있다. 복원 유닛 (214) 은 모드 선택 유닛 (202) 에 의해 생성된 예측 블록 및 복원된 잔차 블록에 기초하여 (잠재적으로 어느 정도의 왜곡을 가짐에도 불구하고) 현재 블록에 대응하는 복원된 블록을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 복원 유닛 (214) 은 복원된 잔차 블록의 샘플들을, 모드 선택 유닛 (202) 에 의해 생성된 예측 블록으로부터의 대응하는 샘플들에 가산하여 복원된 블록을 생성할 수도 있다.
필터 유닛 (216) 은 복원된 블록에 대해 하나 이상의 필터 동작들을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 필터 유닛 (216) 은 CU들의 에지들을 따라 블록키니스 아티팩트들 (blockiness artifacts) 을 감소시키기 위해 디블록킹 동작들을 수행할 수도 있다. 필터 유닛 (216) 의 동작들은 일부 예들에서 스킵될 수도 있다.
비디오 인코더 (200) 는 DPB (218) 에 복원된 블록들을 저장한다. 예를 들어, 필터 유닛 (216) 의 동작들이 필요하지 않은 예들에 있어서, 복원 유닛 (214) 은 복원된 블록들을 DPB (218) 에 저장할 수도 있다. 필터 유닛 (216) 의 동작들이 필요한 예들에 있어서, 필터 유닛 (216) 은 필터링된 복원된 블록들을 DPB (218) 에 저장할 수도 있다. 모션 추정 유닛 (222) 및 모션 보상 유닛 (224) 은 복원된 (및 잠재적으로 필터링된) 블록들로부터 형성된 DPB (218) 로부터 참조 픽처를 취출하여, 후속하여 인코딩된 픽처들의 블록들을 인터-예측할 수도 있다. 또한, 인트라-예측 유닛 (226) 은 현재 픽처에서의 다른 블록들을 인트라-예측하기 위해 현재 픽처의 DPB (218) 에서의 복원된 블록들을 사용할 수도 있다.
일반적으로, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 비디오 인코더 (200) 의 다른 기능 컴포넌트들로부터 수신된 신택스 엘리먼트들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 양자화 유닛 (208) 으로부터의 양자화된 변환 계수 블록들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 다른 예로서, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 모드 선택 유닛 (202) 으로부터의 예측 신택스 엘리먼트들 (예컨대, 인터-예측에 대한 모션 정보 또는 인트라-예측에 대한 인트라-모드 정보) 을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 엔트로피-인코딩된 데이터를 생성하기 위해, 비디오 데이터의 다른 예인, 신택스 엘리먼트들에 대해 하나 이상의 엔트로피 인코딩 동작들을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 컨텍스트 적응적 가변 길이 코딩 (CAVLC) 동작, CABAC 동작, V2V (variable-to-variable) 길이 코딩 동작, 신택스 기반 컨텍스트 적응적 이진 산술 코딩 (SBAC) 동작, 확률 인터벌 파티셔닝 엔트로피 (PIPE) 코딩 동작, 지수-골롬 인코딩 동작, 또는 다른 타입의 엔트로피 인코딩 동작을 데이터에 대해 수행할 수도 있다. 일부 예들에서, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 신택스 엘리먼트들이 엔트로피 인코딩되지 않는 바이패스 모드에서 동작할 수도 있다.
비디오 인코더 (200) 는 픽처 또는 슬라이스의 블록들을 복원하는데 필요한 엔트로피 인코딩된 신택스 엘리먼트들을 포함하는 비트스트림을 출력할 수도 있다. 특히, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 비트스트림을 출력할 수도 있다.
상기 설명된 동작들은 블록에 관하여 설명된다. 그러한 설명은 루마 코딩 블록 및/또는 크로마 코딩 블록들을 위한 동작들인 것으로 이해되어야 한다. 상기 설명된 바와 같이, 일부 예들에서, 루마 코딩 블록 및 크로마 코딩 블록들은 CU 의 루마 및 크로마 컴포넌트들이다. 일부 예들에서, 루마 코딩 블록 및 크로마 코딩 블록들은 PU 의 루마 및 크로마 컴포넌트들이다.
일부 예들에서, 루마 코딩 블록에 대해 수행된 동작들은 크로마 코딩 블록들에 대해 반복될 필요가 없다. 일 예로서, 루마 코딩 블록에 대한 모션 벡터 (MV) 및 참조 픽처를 식별하기 위한 동작들이, 크로마 블록들에 대한 MV 및 참조 픽처를 식별하기 위해 반복될 필요는 없다. 오히려, 루마 코딩 블록에 대한 MV 는 크로마 블록들에 대한 MV 를 결정하도록 스케일링될 수도 있고, 참조 픽처는 동일할 수도 있다. 다른 예로서, 인트라-예측 프로세스는 루마 코딩 블록 및 크로마 코딩 블록들에 대해 동일할 수도 있다.
본 개시에서 설명된 기법들에 따르면, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 적응적 컨텍스트 모델들 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 활용하여 컨텍스트 기반 인코딩 (예컨대, 컨텍스트 기반 산술 인코딩) 을 수행하도록 구성될 수도 있다. 도 7 은 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 의 예를 더 상세히 예시하고, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 이 적응적 컨텍스트 모델들 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 활용한 컨텍스트 기반 인코딩 사이에서 선택할 수도 있는 예시적인 방식들을 예시한다. 컨텍스트 기반 코딩이 (예컨대, 빈의 랜덤 확률이 0 또는 1 이기 때문에) 이용가능하지 않은 경우, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 바이패스 인코딩을 수행하도록 구성될 수도 있다.
비디오 인코더 (200) 는 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리, 및 집적 회로 (예컨대, 이를 테면 엔트로피 인코딩 유닛 (220)) 로서 구현된 하나 이상의 프로세싱 유닛들을 포함하는 비디오 데이터를 인코딩하도록 구성된 디바이스의 예를 나타내고, 그 하나 이상의 프로세싱 유닛들은, 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 1 블록을 인코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 인코딩하고, 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 2 블록을 인코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 인코딩하도록 구성된다. 일 예로서, 제 1 비디오 데이터를 인코딩하기 위해, 집적 회로는 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 엔트로피 코딩을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 인코딩할 수도 있고, 제 2 비디오 데이터를 인코딩하기 위해, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 엔트로피 코딩을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 인코딩할 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 코딩을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 인코딩하기 위해, 집적 회로는 적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 산술 인코딩 (예컨대, CABAC) 할 수도 있고, 엔트로피 코딩을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 인코딩하기 위해, 집적 회로는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 산술 인코딩 (예컨대, CABAC) 할 수도 있다.
예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 (예컨대, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 을 통해) 제 1 비디오 데이터가 적응적 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지를 결정하고, 제 1 비디오 데이터가 적응적 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 한다는 것을 결정할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 (예컨대, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 을 통해) 제 2 비디오 데이터가 적응적 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지를 결정하고, 제 2 비디오 데이터가 비-적응적 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 한다는 것을 결정할 수도 있다.
비디오 인코더 (200) 가 적응적 인코딩을 사용하여 인코딩할지 또는 비-적응적 인코딩을 사용하여 인코딩할지를 결정할 수도 있는 다양한 방식들이 있을 수도 있다. 이하에 더 상세히 설명되는 몇몇 예로서, 비디오 인코더 (200) 는, 제 1 비디오 데이터를 인코딩하는데 사용되는 컨텍스트, 제 1 비디오 데이터를 인코딩하는데 사용되는 컨텍스트 모델의 사용 빈도, 제 1 비디오 데이터를 인코딩하는데 사용되는 컨텍스트 모델의 안정성, 및 제 1 비디오 데이터를 인코딩하는데 사용되는 컨텍스트와 임계 값의 비교 중 적어도 하나에 기초하여 제 1 비디오 데이터가 적응적 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지를 결정할 수도 있다. 동일한 기법들은 제 2 비디오 데이터가 적응적 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지를 결정하기 위해 활용될 수도 있다.
적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 인코딩하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 (예컨대, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 을 통해) 이전 입력 빈들에 기초하여 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 적응시켜 (예컨대, 업데이트하여) 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 생성하고, 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 제 1 메모리 (예컨대, 레지스터 또는 L1 캐시를 포함하는 랜덤 액세스 메모리와 같은 고속 메모리) 에 저장하도록 구성될 수도 있다. 적응시키는 것의 일 예는 이전 입력 빈에 기초하여 확률이 0 또는 1 임을 표시하는 정보를 변경하는 것이다. 그 다음, 비디오 데이터를 인코딩할 경우, 비디오 인코더 (200) 는 제 1 메모리로부터 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 판독하고 제 1 메모리로부터 판독된 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 인코딩할 수도 있다. 일부 예들에 있어서, 컨텍스트 모델의 적응 및 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들의 저장은 적응된 하나 이상의 컨텍스트 모델들이 메모리에 이미 저장되도록 제 1 비디오 데이터의 코딩 이전에 발생했을 수도 있다.
비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 인코딩하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 (예컨대, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 을 통해) 제 2 메모리 (예컨대, ROM) 로부터 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 판독하고, 제 2 메모리로부터 판독된 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 인코딩하도록 구성될 수도 있다. 비-적응적 컨텍스트 모델들의 경우, 기록 또는 업데이트할 필요가 없을 수도 있으며, 이는 제 2 메모리가 판독 전용 메모리 (ROM) 인 것을 허용한다. 따라서, ROM 은 고속 판독 액세스를 제공할 수도 있지만 기록 액세스를 제공하지 않을 수도 있으며, 이는 ROM 이 전력 페널티 없이 (예컨대, 많은 전력을 소비하지 않고) 많은 컨텍스트 모델들을 지원하기에 충분히 큰 것을 허용한다.
도 4 는 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 디코더 (300) 를 예시하는 블록 다이어그램이다. 도 4 는 설명의 목적들을 위해 제공되고, 본 개시에서 폭넓게 예시화 및 설명된 바와 같은 기법들에 대해 한정하는 것은 아니다. 설명의 목적들을 위해, 본 개시는 VVC 및 HEVC 의 기법들에 따라 비디오 디코더 (300) 를 설명한다. 하지만, 본 개시의 기법들은 다른 비디오 코딩 표준들에 대해 구성되는 비디오 코딩 디바이스들에 의해 수행될 수도 있다.
도 4 의 예에서, 비디오 디코더 (300) 는, 코딩된 픽처 버퍼 (CPB) 메모리 (320), 엔트로피 디코딩 유닛 (302), 예측 프로세싱 유닛 (304), 역 양자화 유닛 (306), 역 변환 프로세싱 유닛 (308), 복원 유닛 (310), 필터 유닛 (312), 및 디코딩된 픽처 버퍼 (DPB) (314) 를 포함한다. CPB 메모리 (320), 엔트로피 디코딩 유닛 (302), 예측 프로세싱 유닛 (304), 역 양자화 유닛 (306), 역 변환 프로세싱 유닛 (308), 복원 유닛 (310), 필터 유닛 (312), 및 DPB (314) 중 임의의 것 또는 전부는 하나 이상의 프로세서들에서 또는 프로세싱 회로부 (예컨대, 집적 회로) 에서 구현될 수도 있다. 더욱이, 비디오 디코더 (300) 는 이들 및 다른 기능들을 수행하기 위해 추가적인 또는 대안적인 프로세서들 또는 프로세싱 회로부 (예컨대, 집적 회로) 를 포함할 수도 있다.
예측 프로세싱 유닛 (304) 은 모션 보상 유닛 (316) 및 인트라-예측 유닛 (318) 을 포함한다. 예측 프로세싱 유닛 (304) 은 다른 예측 모드들에 따라 예측을 수행하기 위해 추가적인 유닛들을 포함할 수도 있다. 예들로서, 예측 프로세싱 유닛 (304) 은 팔레트 유닛, 인트라-블록 카피 유닛 (모션 보상 유닛 (316) 의 부분을 형성할 수도 있음), 아핀 유닛, 선형 모델 (LM) 유닛 등을 포함할 수도 있다. 다른 예들에서, 비디오 디코더 (300) 는 더 많거나, 더 적거나, 또는 상이한 기능 컴포넌트들을 포함할 수도 있다.
CPB 메모리 (320) 는 비디오 디코더 (300) 의 컴포넌트들에 의해 디코딩될 인코딩된 비디오 비트스트림과 같은 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. CPB 메모리 (320) 에 저장된 비디오 데이터는, 예를 들어, 컴퓨터 판독가능 매체 (110) (도 1) 로부터 획득될 수도 있다. CPB 메모리 (320) 는 인코딩된 비디오 비트스트림으로부터 인코딩된 비디오 데이터 (예컨대, 신택스 엘리먼트들) 를 저장하는 CPB 를 포함할 수도 있다. 또한, CPB 메모리 (320) 는 비디오 디코더 (300) 의 다양한 유닛들로부터의 출력들을 나타내는 일시적 데이터와 같은, 코딩된 픽처의 신택스 엘리먼트들 이외의 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. DPB (314) 는 일반적으로, 인코딩된 비디오 비트스트림의 후속 데이터 또는 픽처들을 디코딩할 때, 참조 비디오 데이터로서 비디오 디코더 (300) 가 출력 및/또는 사용할 수도 있는 디코딩된 픽처들을 저장한다. CPB 메모리 (320) 및 DPB (314) 는 SDRAM 을 포함한 DRAM, MRAM, RRAM, 또는 다른 타입들의 메모리 디바이스들과 같은 다양한 메모리 디바이스들 중 임의의 메모리 디바이스에 의해 형성될 수도 있다. CPB 메모리 (320) 및 DPB (314) 는 동일한 메모리 디바이스 또는 별도의 메모리 디바이스들에 의해 제공될 수도 있다. 다양한 예들에 있어서, CPB 메모리 (320) 는 비디오 디코더 (300) 의 다른 컴포넌트들과 온-칩이거나 또는 그들 컴포넌트들에 대하여 오프-칩일 수도 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 일부 예들에서, 비디오 디코더 (300) 는 메모리 (120) (도 1) 로부터 코딩된 비디오 데이터를 취출할 수도 있다. 즉, 메모리 (120) 는 CPB 메모리 (320) 로 상기 논의된 바와 같이 데이터를 저장할 수도 있다. 마찬가지로, 메모리 (120) 는, 비디오 디코더 (300) 의 기능의 일부 또는 전부가 비디오 디코더 (300) 의 프로세싱 회로부 (예컨대, 집적 회로) 에 의해 실행되도록 소프트웨어에서 구현될 때, 비디오 디코더 (300) 에 의해 실행될 명령들을 저장할 수도 있다.
도 4 에 도시된 다양한 유닛들은 비디오 디코더 (300) 에 의해 수행되는 동작들의 이해를 돕기 위해 예시된다. 유닛들은 고정 기능 회로들, 프로그래밍가능 회로들, 또는 이들의 조합으로서 구현될 수도 있다. 도 3 과 유사하게, 고정 기능 회로들은 특정 기능을 제공하는 회로들을 지칭하고, 수행될 수 있는 동작들에 대해 미리설정된다. 프로그래밍가능 회로들은 다양한 태스크들을 수행하도록 프로그래밍될 수 있는 회로들을 지칭하고, 수행될 수 있는 동작들에 유연한 기능을 제공한다. 예를 들어, 프로그래밍가능 회로들은, 프로그래밍가능 회로들로 하여금 소프트웨어 또는 펌웨어의 명령들에 의해 정의된 방식으로 동작하게 하는 소프트웨어 또는 펌웨어를 실행할 수도 있다. 고정 기능 회로들은 (예컨대, 파라미터들을 수신하거나 또는 파라미터들을 출력하기 위해) 소프트웨어 명령들을 실행할 수도 있지만, 고정 기능 회로들이 수행하는 동작들의 타입들은 일반적으로 불변이다. 일부 예들에 있어서, 유닛들 중 하나 이상은 별개의 회로 블록들 (고정 기능 또는 프로그래밍가능) 일 수도 있고, 일부 예들에 있어서, 하나 이상의 유닛들은 집적 회로들일 수도 있다.
비디오 디코더 (300) 는 프로그래밍가능 회로들로부터 형성된, ALU들, EFU들, 디지털 회로들, 아날로그 회로들, 및/또는 프로그래밍가능 코어들을 포함할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 의 동작들이 프로그래밍가능 회로들 상에서 실행하는 소프트웨어에 의해 수행되는 예들에 있어서, 온-칩 또는 오프-칩 메모리는, 비디오 디코더 (300) 가 수신 및 실행하는 소프트웨어의 명령들 (예컨대, 오브젝트 코드) 을 저장할 수도 있다.
엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 인코딩된 비디오 데이터를 CPB 로부터 수신하고, 비디오 데이터를 엔트로피 디코딩하여 신택스 엘리먼트들을 재생할 수도 있다. 예측 프로세싱 유닛 (304), 역 양자화 유닛 (306), 역 변환 프로세싱 유닛 (308), 복원 유닛 (310), 및 필터 유닛 (312) 은 비트스트림으로부터 추출된 신택스 엘리먼트들에 기초하여 디코딩된 비디오 데이터를 생성할 수도 있다.
일반적으로, 비디오 디코더 (300) 는 블록 별 (block-by-block) 기반으로 픽처를 복원한다. 비디오 디코더 (300) 는 개별적으로 각각의 블록에 대해 복원 동작을 수행할 수도 있다 (여기서, 현재 복원되고 있는, 즉 디코딩되고 있는 블록은 "현재 블록" 으로서 지칭될 수도 있음).
엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은, 양자화 파라미터 (QP) 및/또는 변환 모드 표시(들)와 같은 변환 정보 뿐만 아니라, 양자화된 변환 계수 블록의 양자화된 변환 계수들을 정의하는 신택스 엘리먼트들을 엔트로피 디코딩할 수도 있다. 역 양자화 유닛 (306) 은 양자화된 변환 계수 블록과 연관된 QP 를 사용하여, 양자화도 및 유사하게, 적용할 역 양자화 유닛 (306) 에 대한 역 양자화도를 결정할 수도 있다. 역 양자화 유닛 (306) 은 예를 들어, 양자화된 변환 계수들을 역 양자화하기 위해 비트단위 좌측-시프트 동작을 수행할 수도 있다. 이에 의해, 역 양자화 유닛 (306) 은 변환 계수들을 포함하는 변환 계수 블록을 형성할 수도 있다.
역 양자화 유닛 (306) 이 변환 계수 블록을 형성한 이후, 역 변환 프로세싱 유닛 (308) 은 현재 블록과 연관된 잔차 블록을 생성하기 위해 변환 계수 블록에 하나 이상의 역 변환들을 적용할 수도 있다. 예를 들어, 역 변환 프로세싱 유닛 (308) 은 역 DCT, 역 정수 변환, 역 Karhunen-Loeve 변환 (KLT), 역 회전 변환, 역 방향성 변환, 또는 다른 역 변환을 계수 블록에 적용할 수도 있다.
더욱이, 예측 프로세싱 유닛 (304) 은, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 에 의해 엔트로피 디코딩된 예측 정보 신택스 엘리먼트들에 따라 예측 블록을 생성한다. 예를 들어, 예측 정보 신택스 엘리먼트들이 현재 블록이 인터-예측됨을 표시하면, 모션 보상 유닛 (316) 은 예측 블록을 생성할 수도 있다. 이 경우, 예측 정보 신택스 엘리먼트들은 참조 블록을 취출할 DPB (314) 에서의 참조 픽처 뿐만 아니라 현재 픽처에서의 현재 블록의 위치에 대한 참조 픽처에서의 참조 블록의 위치를 식별하는 모션 벡터를 표시할 수도 있다. 모션 보상 유닛 (316) 은 일반적으로 모션 보상 유닛 (224) (도 3) 에 대하여 설명된 것과 실질적으로 유사한 방식으로 인터-예측 프로세스를 수행할 수도 있다.
다른 예로서, 예측 정보 신택스 엘리먼트들이 현재 블록이 인트라-예측됨을 표시하면, 인트라-예측 유닛 (318) 은 예측 정보 신택스 엘리먼트들에 의해 표시된 인트라-예측 모드에 따라 예측 블록을 생성할 수도 있다. 다시, 인트라-예측 유닛 (318) 은 일반적으로 인트라-예측 유닛 (226) (도 3) 에 대하여 설명된 것과 실질적으로 유사한 방식으로 인트라-예측 프로세스를 수행할 수도 있다. 인트라-예측 유닛 (318) 은 DPB (314) 로부터 현재 블록에 대한 이웃하는 샘플들의 데이터를 취출할 수도 있다.
복원 유닛 (310) 은 예측 블록 및 잔차 블록을 사용하여 현재 블록을 복원할 수도 있다. 예를 들어, 복원 유닛 (310) 은 잔차 블록의 샘플들을 예측 블록의 대응하는 샘플들에 가산하여 현재 블록을 복원할 수도 있다.
필터 유닛 (312) 은 복원된 블록들에 대해 하나 이상의 필터 동작들을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 필터 유닛 (312) 은 복원된 블록들의 에지들을 따라 블록키니스 아티팩트들을 감소시키기 위해 디블록킹 동작들을 수행할 수도 있다. 필터 유닛 (312) 의 동작들이 모든 예들에서 반드시 수행되는 것은 아니다.
비디오 디코더 (300) 는 DPB (314) 에 복원된 블록들을 저장할 수도 있다. 상기 논의된 바와 같이, DPB (314) 는 예측 프로세싱 유닛 (304) 에 인트라-예측을 위한 현재 픽처의 샘플들 및 후속 모션 보상을 위한 이전에 디코딩된 픽처들과 같은 참조 정보를 제공할 수도 있다. 또한, 비디오 디코더 (300) 는 도 1 의 디스플레이 디바이스 (118) 와 같은 디스플레이 디바이스 상에의 후속 프리젠테이션을 위해 DPB (314) 로부터 디코딩된 픽처들을 출력할 수도 있다.
본 개시에서 설명된 기법들에 따르면, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 적응적 컨텍스트 모델들 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 활용한 컨텍스트 기반 디코딩을 수행하도록 구성될 수도 있다. 도 8 은 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 의 예를 더 상세히 예시하고, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 이 적응적 컨텍스트 모델들 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 활용한 컨텍스트 기반 디코딩 사이에서 선택할 수도 있는 예시적인 방식들을 예시한다. 컨텍스트 기반 코딩이 (예컨대, 빈의 랜덤 확률이 0 또는 1 이기 때문에) 이용가능하지 않은 경우, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 바이패스 디코딩을 수행하도록 구성될 수도 있다.
비디오 디코더 (300) 는 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리, 및 집적 회로부 (예컨대, 이를 테면 엔트로피 디코딩 유닛 (302)) 로서 구현된 하나 이상의 프로세싱 유닛들을 포함하는 비디오 디코딩 디바이스의 예를 나타내고, 그 하나 이상의 프로세싱 유닛들은 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 1 블록을 디코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 디코딩하고, 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 2 블록을 디코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성된다. 일 예로서, 제 1 비디오 데이터를 디코딩하기 위해, 집적 회로는 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 엔트로피 코딩을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 디코딩할 수도 있고, 제 2 비디오 데이터를 디코딩하기 위해, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 엔트로피 코딩을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 디코딩할 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 코딩을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 디코딩하기 위해, 집적 회로는 적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 디코딩할 수도 있고, 엔트로피 코딩을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 디코딩하기 위해, 집적 회로는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 디코딩할 수도 있다.
예를 들어, 비디오 디코더 (300) 는 (예컨대, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 을 통해) 제 1 비디오 데이터가 적응적 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지를 결정하고, 제 1 비디오 데이터가 적응적 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 한다는 것을 결정할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 (예컨대, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 을 통해) 제 2 비디오 데이터가 적응적 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지를 결정하고, 제 2 비디오 데이터가 비-적응적 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 한다는 것을 결정할 수도 있다.
비디오 디코더 (300) 가 적응적 디코딩을 사용하여 디코딩할지 또는 비-적응적 디코딩을 사용하여 디코딩할지를 결정할 수도 있는 다양한 방식들이 있을 수도 있다. 이하에 더 상세히 설명되는, 몇몇 비제한적인 예들로서, 비디오 디코더 (300) 는, 제 1 비디오 데이터를 디코딩하는데 사용되는 컨텍스트, 제 1 비디오 데이터를 디코딩하는데 사용되는 컨텍스트 모델의 사용 빈도, 제 1 비디오 데이터를 디코딩하는데 사용되는 컨텍스트 모델의 안정성, 및 제 1 비디오 데이터를 디코딩하는데 사용되는 컨텍스트와 임계 값의 비교 중 적어도 하나에 기초하여 제 1 비디오 데이터가 적응적 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지를 결정할 수도 있다. 동일한 기법들은 제 2 비디오 데이터가 적응적 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지를 결정하기 위해 활용될 수도 있다.
적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 디코딩하기 위해, 비디오 디코더 (300) 는 (예컨대, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 을 통해) 이전 출력 빈들에 기초하여 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 적응시켜 (예컨대, 업데이트하여) 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 생성하고, 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 제 1 메모리 (예컨대, 레지스터 또는 L1 캐시를 포함하는 랜덤 액세스 메모리와 같은 고속 메모리) 에 저장하도록 구성될 수도 있다. 적응시키는 것의 일 예는 이전 출력 빈에 기초하여 확률이 0 또는 1 임을 표시하는 정보를 변경하는 것이다. 그 다음, 비디오 데이터를 디코딩할 경우, 비디오 디코더 (300) 는 제 1 메모리로부터 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 판독하고 제 1 메모리로부터 판독된 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 디코딩할 수도 있다. 일부 예들에 있어서, 컨텍스트 모델의 적응 및 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들의 저장은 적응된 하나 이상의 컨텍스트 모델들이 메모리에 이미 저장되도록 제 1 비디오 데이터의 코딩 이전에 발생했을 수도 있다.
비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 디코딩하기 위해, 비디오 디코더 (300) 는 (예컨대, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 을 통해) 제 2 메모리 (예컨대, ROM) 로부터 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 판독하고, 제 2 메모리로부터 판독된 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 디코딩하도록 구성될 수도 있다. 비-적응적 컨텍스트 모델들의 경우, 기록 또는 업데이트할 필요가 없을 수도 있으며, 이는 제 2 메모리가 판독 전용 메모리 (ROM) 인 것을 허용한다. 따라서, ROM 은 고속 판독 액세스를 제공할 수도 있지만, 기록 액세스를 제공하지 않을 수도 있으며, ROM 이 전력 페널티 없이 (예컨대, 많은 전력을 소비하지 않고) 많은 컨텍스트 모델들을 지원하기에 충분히 큰 것을 허용한다.
다음은 신택스 엘리먼트들이 코딩의 개발과 관련된 추가적인 정보를 설명한다. M. Wien 의, High Efficiency Video Coding: Coding Tools and Specification, Springer- Verlag, Berlin, 2015 에 설명되어 있는 바와 같은, HEVC 비디오 압축 표준은, 상이한 신택스 엘리먼트들에 그 202 개의 코딩 컨텍스트들의 각각의 상태 (예컨대, 컨텍스트 모델) 를 저장하기 위해 8 비트의 메모리 (RAM) 를 필요로 하는 적응적 산술 코딩의 형태를 사용한다. A. Said, M. Karczewicz, H. Egilmez, L. Zhang, 및 X. Zhao 의, "EE2: Arithmetic coding with context-dependent double-window adaptation response", Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG16 WP3 and ISO/IEC JTC 1/SC29/WG11, Macao, CN, Input document JVET-H0061, Oct. 2017 (이하에 "JVET-H0061") 및 A. Said, J. Dong, H. Egilmez, Y-H. Chao, 및 M. Karczewicz 의, "CE5: Per-context CABAC initialization with double windows", Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG16 WP3 and ISO/IEC JTC 1/SC29/WG11, Marrakech, Input document JVET-M0412, Jan. 2019 (이하에 "JVET-M0412") 에 설명되어 있는 바와 같은 새로 나올 VVC 표준에 대한 적응적 산술 코딩은, 메모리 요건을 컨텍스트 당 28 비트로 증가시키고 424 개의 상이한 컨텍스트 모델들을 채용한다. 산술 코딩은 비디오 디코더 (300) 의 컴포넌트들에 대해 계산적으로 요구되기 때문에, 이 7 배 메모리 증가는 스루풋을 제한하고 구현을 훨씬 더 비싸게 만들 수도 있다.
VVC 에서 엔트로피 코딩의 계산 복잡성을 감소시키기 위해, 본 개시는 코딩 컨텍스트 모델의 부분만이 가장 강력한 적응을 필요로 한다는 것을 이용한다. 본 개시는, (예컨대, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 또는 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 이 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 선택적으로 활용할 수 있도록) 적응에 사용되는 계산들이 선택적으로 디스에이블될 수 있는 하이브리드 엔트로피 코딩 아키텍처를 설명한다. 본 개시에서 설명된 예시적인 기법들에 대한 하나 이상의 이점들이 있을 수도 있다. 그 이점들의 몇몇 예들은, (a) VVC 에 채택된 메인 산술 코딩 "엔진" 이 수정될 필요가 없다는 것, (b) 비-적응적 코딩 컨텍스트 모델에 대해 훨씬 더 적은 메모리 (예컨대, 4 비트) 가 필요하다는 것, 및/또는 (c) 비-적응적 컨텍스트 모델들에 사용되는 메모리가 훨씬 더 저렴한 ROM 일 수 있다는 것 (예컨대, 많은 전력을 요구하지 않는 메모리에 저장됨) 을 포함한다. 본 개시는 또한, VVC 표준에서 사용될 예시적인 기법들의 실제 구현을 설명한다.
더 상세히 설명된 바와 같이, 도 5a, 도 5b, 도 6a, 도 6b, 도 7 및 도 8 은 적응적 컨텍스트 모델들 (예컨대, 도 5a 및 도 6a) 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들 (예컨대, 도 5b 및 도 6b) 을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩에 대한 예들을 예시한다. 도 7 및 도 8 은 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩이 선택될 수 있는 예들을 예시한다. 도 5a, 도 5b, 도 6a, 도 6b, 도 7 및 도 8 은 예시적인 기법들을 수행하는 다양한 유닛들을 예시한다. 도 5a, 도 5b, 도 6a, 도 6b, 도 7 및 도 8 의 다양한 유닛들은 인코딩 및 디코딩을 위해 수행되는 동작들의 이해를 돕기 위해 예시된다. 그 유닛들은 하나 이상의 고정 기능 회로들, 프로그래밍가능 회로들, 또는 이들의 조합으로서 집적 회로부에서 구현될 수도 있다. 상기와 유사하게, 고정 기능 회로들은 특정 기능을 제공하는 회로들을 지칭하고, 수행될 수 있는 동작들에 대해 미리설정된다. 프로그래밍가능 회로들은 다양한 태스크들을 수행하도록 프로그래밍될 수 있는 회로들을 지칭하고, 수행될 수 있는 동작들에 유연한 기능을 제공한다.
도 5a, 도 5b 및 도 7 에서, 입력은 복수의 입력 빈들이다. 예를 들어, 신택스 엘리먼트는 (예컨대, 지수-골롬 이진화를 사용하여) 빈들의 스트링으로 이진화되었을 수도 있다. 이진화는 모든 예들에서 요구되는 것은 아니며, 이진화가 수행되지 않을 경우, 신택스 엘리먼트의 값을 나타내는 빈들의 스트링에서의 각각의 비트는 입력 빈으로서 고려될 수도 있다. 도 5a, 도 5b, 및 도 7 에서의 출력은 시그널링되는 비트스트림의 부분을 형성할 수도 있는 인코딩된 신택스 엘리먼트들을 나타내는 출력 비트들이다.
도 6a, 도 6b, 및 도 8 에서, 입력은 시그널링되는 비트스트림의 부분을 형성할 수도 있는 인코딩된 신택스 엘리먼트들을 나타내는 복수의 입력 비트들 (예컨대, 비디오 인코더 (200) 로부터 수신된 비트스트림) 이다. 도 6a, 도 6b, 및 도 8 에서의 출력은 디코딩된 신택스 엘리먼트들인 출력 빈들이다. 이진화가 비디오 인코더 (200) 에 의해 활용되는 예들에서, 출력 빈들은 신택스 엘리먼트의 값을 생성하기 위해 역 이진화될 수도 있다. 그러나, 이진화가 수행되지 않는 경우, 출력 빈들은 신택스 엘리먼트의 값을 나타내는 출력 비트들일 수도 있다.
도 5a 는 적응적 산술 인코더의 예를 예시하는 개념적 다이어그램이다. 도 6a 는 적응적 산술 디코더의 예를 예시하는 개념적 다이어그램이다. 도 5a 는 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 의 일 예로서 고려될 수도 있고, 도 6a 는 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 의 일 예로서 고려될 수도 있다. 예를 들어, 도 5a 및 도 6a 는 VVC 표준의 부분일 수도 있는 HEVC 비디오 압축 표준에서 사용되는 적응적 이진 엔트로피 코딩의 형태들의 다이어그램들을 도시한다.
(예컨대, 신택스 엘리먼트와 같은 비디오 데이터의) 각각의 인코딩 및 디코딩된 빈 (이진 심볼) 에 대해, 빈 값의 확률의 추정치가 도 5a 의 적응 유닛 (508) 또는 도 6a 의 적응 유닛 (608) 에 의해 계산되고 인코딩 및 디코딩을 위해 사용된다. JVET-M0412 및 JVET-H0061 은 관련 정보를 제공할 수도 있다. 빈이 인코딩 또는 디코딩된 후, 적응 유닛 (508 또는 608) 의 상태는 마지막 빈의 값을 사용하여 업데이트된다.
예를 들어, 적응 상태 RAM (506) 은 인코딩되고 있는 신택스 엘리먼트의 타입 (예컨대, 이미지 데이터의 타입) 을 식별하는 컨텍스트 어드레스를 수신하고 컨텍스트 어드레스는 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 식별하기 위해 적응 상태 RAM (506) 에 대한 인덱스를 형성한다. 적응 유닛 (508) 은 RAM (506) 으로부터 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 판독하고 실제 빈 값에 기초하여 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 적응시키고 업데이트된 컨텍스트 모델들을 RAM (506) 에 저장한다. 적응시키는 것의 일 예는 실제 빈 값에 기초하여 확률이 0 또는 1 임을 표시하는 정보를 변경하는 것이다. 이러한 방식으로, 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 비디오 데이터를 코딩하는 것은 이전 입력 빈에 기초하여 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 (예컨대, 적응 유닛 (508) 을 사용하여) 적응시켜 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 생성하는 것 및 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 RAM (506) 에 저장하는 것을 포함한다. 그 다음, 비디오 데이터를 코딩할 경우, 산술 인코더 유닛 (502) 은 확률 값 (pa) 을 포함할 수도 있는 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 RAM (506) 으로부터 판독하고, (예컨대, 확률 값 (pa) 을 사용하여) RAM (506) 으로부터 판독된 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 사용하여 신택스 엘리먼트를 (예컨대, CABAC 을 사용하여) 컨텍스트 기반 인코딩한다.
유사하게, 도 6a 에서 디코딩을 위해, 적응 상태 RAM (606) 은 디코딩되고 있는 비디오 데이터의 타입 (예컨대, 신택스 엘리먼트의 타입) 을 식별하는 컨텍스트 어드레스를 수신하고 컨텍스트 어드레스는 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 식별하기 위해 적응 상태 RAM (606) 에 대한 인덱스를 형성한다. 적응 유닛 (608) 은 RAM (606) 으로부터 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 판독하고 실제 비트 값에 기초하여 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 적응시키고 업데이트된 컨텍스트 모델들을 RAM (606) 에 저장한다. 적응시키는 것의 일 예는 실제 빈에 기초하여 확률이 0 또는 1 임을 표시하는 정보를 변경하는 것이다. 이러한 방식으로, 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 비디오 데이터를 코딩하는 것은 이전 출력 빈에 기초하여 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 (예컨대, 적응 유닛 (608) 을 사용하여) 적응시켜 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 생성하는 것 및 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 RAM (606) 에 저장하는 것을 포함한다. 그 다음, 비디오 데이터를 코딩할 경우, 산술 디코더 유닛 (602) 은 RAM (606) 으로부터, 확률 값 (pa) 을 포함할 수도 있는 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 판독하고 (예컨대, 확률 값 (pa) 을 사용하여) RAM (606) 으로부터 판독된 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 사용하여 비디오 데이터를 (예컨대, CABAC 을 사용하여) 컨텍스트 기반 디코딩한다.
도 5a 는 상태 대 확률 맵퍼 유닛 (504) 을 예시하고 도 6a 는 상태 대 확률 맵퍼 유닛 (604) 을 예시한다. 유닛 (504) 및 유닛 (604) 은 옵션이다. 예를 들어, 일부 경우들에서, 확률 값 (pa) 을 출력하는 것보다는, RAM (506) 또는 RAM (606) 은 코드워드를 출력할 수도 있고 유닛 (504) 및 유닛 (604) 은 코드워드를 확률 값에 맵핑할 수도 있다. 유닛 (504 및 604) 의 사용은 모든 확률 값들이 필요한 것은 아닐 수도 있기 때문에 메모리 이득을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 10 분의 1 씩 증가한다고 가정하면, 10 개의 확률 값들 (예컨대, 0.1, 0.2, 0.3...0.9, 및 1) 이 있을 수도 있다. 유닛 (504) 및 유닛 (604) 은 RAM (506) 또는 RAM (606) 으로부터 출력된 코드워드를 10 개의 확률 값들 중 하나에 맵핑할 수도 있다. 유닛 (504) 및 유닛 (604) 이 활용되는 예들에서, 유닛 (504) 및 유닛 (604) 으로부터의 출력은 확률 값 (pa) 일 수도 있다.
도 5b 는 비-적응적 산술 인코더의 예를 예시하는 개념적 다이어그램이다. 도 6b 는 비-적응적 산술 디코더의 예를 예시하는 개념적 다이어그램이다. 예를 들어, 도 5b 및 도 6b 에 도시된 산술 코딩의 비-적응적 형태는, (예컨대, 적응 유닛 (508) 또는 적응 유닛 (608) 과 같은) 적응 유닛에 의해 사용되는 계산들 및 메모리 판독/기록 동작들을 요구하지 않기 때문에 계산 복잡성이 더 낮다. 도 5b 및 도 6b 에 나타낸 산술 코딩의 형태는 압축 성능이 떨어질 수도 있다.
도 5a 및 도 6b 와 유사하게, 도 5b 및 도 6b 에서, 확률 값 ROM (514) 또는 ROM (614) 은 ROM (514) 또는 ROM (614) 에서 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 식별하는 컨텍스트 어드레스를 수신한다. 컨텍스트 모델들은 산술 인코더 유닛 (510) 또는 산술 디코더 유닛 (610) 이 산술 인코딩 또는 산술 디코딩을 수행하기 위해 활용할 수도 있는 확률 값 (pn) 을 포함할 수도 있다.
도 5b 및 도 6b 는 값 대 확률 맵퍼 유닛 (512) 및 값 대 확률 맵퍼 유닛 (612) 을 예시한다. 유닛들 (504 및 604) 과 유사하게, 유닛들 (512 및 612) 은 옵션일 수도 있다. 예를 들어, ROM (514) 또는 ROM (614) 은 코드워드를 출력할 수도 있고 유닛 (512) 및 유닛 (612) 은 그 코드워드를 확률 값 (pn) 에 맵핑할 수도 있다.
과거에 산술 코딩이 가진 하나의 이슈는 필요한 산술 연산들 (특히, 곱셈들), 확률 추정, 및 산술 인코더 유닛들 (502 또는 510) 또는 산술 디코더 유닛들 (602 또는 610) 에 의해 수행되어야 하는 데이터 재-배열의 계산 비용이었다. 새로운 하드웨어 기술들로 이러한 문제들은 이제 덜 중요하다. 그러나, 메모리에 액세스하는 비용은 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 의 동작에 영향을 미치는 이슈이다.
고급 비디오 압축은 많은 수의 코딩 컨텍스트 모델들이 필요하고, 각각의 컨텍스트 모델마다 소정량의 메모리가 필요하기 때문에 메모리 액세스는 이슈일 수도 있다. 산술 코딩은 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 의 스루풋에 영향을 미칠 수 있는 컴포넌트이기 때문에, 컨텍스트 모델 정보는 "보통의" 메모리보다 훨씬 더 비싼 경향이 있는 초고속 메모리에 저장되는 것이 유익할 수도 있다. 예를 들어, RAM (506) 또는 RAM (606) 은 ROM (514) 또는 ROM (614) 보다 동작하기 위해 훨씬 더 많은 전력을 필요로 한다.
동일한 산술 코딩 엔진을 유지하면서 컨텍스트 모델들의 코딩의 필요성을 감소시키기 위한 한가지 방법은, 빈 값들이 동일하게 가능성이 있음을 가정하는 "바이패스" 모드를 사용하는 것이다. 그러나, 이것은 압축 성능을 저하시킬 수 있기 때문에, 코딩 컨텍스트 모델이 사용되는 경우, 그것은 보통 바이패스 모드의 압축 성능이 이미지 테스트되었고 충분한 압축을 제공하지 못할 수도 있음을 의미한다.
본 개시는 압축 효율의 작은 감소 (예컨대, 최소 또는 무시해도 될 정도) 만으로 메모리 비용의 상당한 감소를 잠재적으로 가능하게 하는 예시적인 기법들을 설명한다. 산술 코딩에 대한 적응에는, 산술 연산들 및 재-정규화 및 비트 재-배열과 같은 다른 연산들과 관련된 복잡성과 함께, 작은 고속 유한 상태 머신들이 추가될 수도 있다.
그러나, 비-적응적 산술 코딩의 특징들이 또한 중요할 수도 있다. 비-적응적 인코더 또는 디코더에 의해 사용되는 컨텍스트당 메모리의 양은 상당히 더 작다. 예를 들어, VVC 산술 코딩 엔진은 확률 값들에 대해 6 비트 초과의 정밀도를 사용할 수 없는데, 그것이 곱셈들을 수행하는데 사용되는 수이기 때문이다. 그에 반해서, 적응적 컨텍스트 모델들은 그 확률 추정을 업데이트하기 위해 컨텍스트 모델당 28 비트를 필요로 하지만, 추정된 확률의 6 최상위 비트만이 코딩에 사용된다.
본 개시에서 설명된 예들에 따르면, 컨텍스트 모델들의 일부에 대해 사용될 (예컨대, 컨텍스트 모델들로부터의) 확률 값들은 고정되기 때문에, 컨텍스트들과 연관된 확률 값들은 ROM (예컨대, ROM (514) 또는 ROM (614)) 으로부터 판독될 수 있다. 이것은, 비디오에 필요한 메모리 속도에 있어서, ROM 은 동등하게 빠른 RAM 보다 훨씬 더 저렴 (예컨대, 더 적은 전력을 소비함) 하기 때문에 비디오 코딩 애플리케이션 및 커스텀 하드웨어 디코더들에 유용할 수도 있다.
이들 특성들을 활용하기 위해, 본 개시는 컨텍스트에 의존하여 코딩의 타입을 변경할 가능성과 함께, 산술 코딩의 적응적 및 비-적응적 형태들을 단일 시스템으로 결합하는 하이브리드 시스템을 사용하는 것을 설명한다. 다시 말해서, 동일한 산술 코딩 엔진은 일부 컨텍스트들에 대해 적응을 채용하고 다른 컨텍스트들에 대해 적응을 스킵한다. 따라서, 비디오 인코더 (200) (예컨대, 엔트로피 인코딩 유닛 (220)) 는 적응적 인코딩 (예컨대, 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩) 및 비-적응적 인코딩 (예컨대, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩) 을 수행하도록 구성될 수도 있다. 비디오 디코더 (300) (예컨대, 엔트로피 디코딩 유닛 (302)) 는 적응적 디코딩 (예컨대, 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩) 및 비-적응적 디코딩 (예컨대, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩) 을 수행하도록 구성될 수도 있다.
도 7 은 적응적 및 비-적응적 산술 인코더들의 조합의 예를 예시하는 개념적 다이어그램이다. 도 8 은 적응적 및 비-적응적 산술 디코더들의 조합의 예를 예시하는 개념적 다이어그램이다. 예를 들어, 도 7 및 도 8 은 예시적인 인코딩 및 대응하는 디코딩 시스템들의 다이어그램들을 도시한다. 도 7 및 도 8 의 예에서, 일 타입 또는 다른 타입을 사용하기 위한 결정은 컨텍스트 어드레스로부터 직접 추론된다. 예를 들어, 어드레스가 소정의 값보다 낮으면 적응적 버전이 사용되고, 그렇지 않으면 비-적응적 버전이 사용된다. 그러나, 도 7 및 도 8 의 예는 일 예이며, 컨텍스트 어드레스에 더하여 또는 그 대신에 사용될 수도 있는 다른 기준들이 있을 수도 있다. 적응적 또는 비-적응적 산술 코딩이 사용될 수도 있는지 여부를 결정하기 위한 기준들의 임의의 조합. 다음은 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 에 의해 공유될 수 있는 대안적인 또는 추가적인 선택 방법들의 일부 예들을 설명한다.
도 7 은 본 개시에서 설명된 하나 이상의 예들에 따른, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 의 예를 예시한다. 예시된 바와 같이, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 산술 인코더 유닛 (702), 상태 대 확률 맵퍼 유닛 (704), 적응 상태 RAM (706), 적응 유닛 (708), 값 대 확률 맵퍼 유닛 (712), 확률 값 ROM (714), 및 모드 선택기 유닛 (716) 을 포함한다. RAM (706) 및 ROM (714) 은 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 의 복수의 메모리들의 예들이다. 산술 인코더 유닛 (702) 에 대한 입력 빈들은 신택스 엘리먼트를 나타내는 빈들을 나타내고, 산술 인코더 유닛 (702) 으로부터의 출력 비트들은 신택스 엘리먼트를 나타내는 인코딩된 비트들이다.
하나 이상의 예들에서, 모드 선택기 유닛 (716) 은 입력 빈들에 의해 표현되는, 블록을 코딩하기 위한 비디오 데이터 (예컨대, 신택스 엘리먼트) 가 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지를 결정하도록 구성될 수도 있다. 일 예로서, 모드 선택기 유닛 (716) 은 RAM (706) 또는 ROM (714) 에 저장된 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 식별하는데 사용되는 컨텍스트 어드레스를 수신한다. RAM (706) 은 레지스터들 또는 L1 캐시와 같은, 상대적으로 빨리 판독 및 기록될 수 있는 메모리일 수도 있고, 따라서 사이즈가 제약된다. ROM (714) 은 상대적으로 빨리 판독될 수 있지만 데이터가 기록될 필요는 없는 메모리이다. 일반적으로, ROM (714) 은 RAM (706) 보다 더 적은 전력을 필요로 하고, RAM (706) 보다 큰 사이즈를 가질 수 있다 (예컨대, 더 많은 값들을 저장함).
컨텍스트 모델이 RAM (706) 에 저장되면, 산술 인코더 유닛 (702) 은 (가능하게는 맵퍼 유닛 (704) 이 사용되는 경우 맵퍼 유닛 (704) 을 사용한 코드워드 대 확률 맵핑과 함께) RAM (706) 으로부터 컨텍스트 모델을 수신하고 산술 인코딩을 수행하여 출력 비트들을 생성할 수도 있다. 하나 이상의 예들에서, RAM (706) 으로부터 판독되는 컨텍스트 모델은 이전 빈에 의해 적응되었을 수도 있다. 예를 들어, 적응 유닛 (708) 은 이전 입력 빈들에 기초하여 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 적응시켜 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 생성하고, 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 메모리 (예컨대, RAM (706)) 에 저장했을 수도 있다. 그 다음, 맵퍼 유닛 (704) (사용된 경우) 또는 산술 인코더 유닛 (702) 은 메모리 (예컨대, RAM (706)) 로부터 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 판독하고 메모리 (예컨대, RAM (706)) 로부터 판독된 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 사용하여 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 인코딩할 수도 있다. 예를 들어, 산술 인코더 유닛 (702) 은 확률 값 (pa) 을 활용하여 인코딩을 수행할 수도 있다. 그 다음, 적응 유닛 (708) 은 또한, 입력 빈의 현재 값에 기초하여 적응된 컨텍스트 모델을 업데이트하고, 다음에 컨텍스트 모델이 사용될 때, 추가의 업데이트된 컨텍스트 모델이 사용되도록 결과를 RAM (706) 에 저장할 수도 있다.
컨텍스트 모델이 ROM (714) 에 저장되면, 산술 인코더 유닛 (702) 은 (가능하게는 맵퍼 유닛 (712) 이 사용되는 경우 맵퍼 유닛 (712) 을 사용한 코드워드 대 확률 맵핑과 함께) ROM (714) 으로부터 컨텍스트 모델을 수신하고, 산술 인코딩을 수행하여 출력 비트들을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 맵퍼 유닛 (712) (사용된 경우) 또는 산술 인코더 유닛 (702) 은 메모리 (예컨대, ROM (714)) 로부터 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 판독하고, 메모리 (예컨대, ROM (714)) 로부터 판독된 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 사용하여 비디오 데이터를 (예컨대, 비-적응적 컨텍스트 모델들에 기초하여) 컨텍스트 기반 인코딩할 수도 있다. 예를 들어, 산술 인코더 유닛 (702) 은 확률 값 (pn) 을 활용하여 인코딩을 수행할 수도 있다. ROM (714) 에 저장된 컨텍스트 모델들은 업데이트 (예컨대, 적응) 되지 않기 때문에, ROM (714) 에 저장된 컨텍스트 모델에 대한 변경이 없을 수도 있다.
도 8 은 본 개시에서 설명된 하나 이상의 예들에 따른, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 의 예를 예시한다. 예시된 바와 같이, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 산술 디코더 유닛 (802), 상태 대 확률 맵퍼 유닛 (804), 적응 상태 RAM (806), 적응 유닛 (808), 값 대 확률 맵퍼 유닛 (812), 확률 값 ROM (814), 및 모드 선택기 유닛 (816) 을 포함한다. RAM (806) 및 ROM (814) 은 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 의 복수의 메모리들의 예들이다. 산술 디코더 유닛 (802) 에 대한 입력 비트들은 인코딩된 비디오 데이터를 나타내는 비트들을 나타내고 산술 디코더 유닛 (802) 으로부터의 출력 빈들은 비디오 데이터를 나타내는 디코딩된 빈들이다.
하나 이상의 예들에서, 모드 선택기 유닛 (816) 은 입력 비트들에 의해 표현되는 비디오 데이터가 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 디코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 디코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지를 결정하도록 구성될 수도 있다. 일 예로서, 모드 선택기 유닛 (816) 은 RAM (806) 또는 ROM (814) 에 저장된 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 식별하는데 사용되는 컨텍스트 어드레스를 수신한다. RAM (806) 은 레지스터들 또는 L1 캐시와 같은, 상대적으로 빨리 판독 및 기록될 수 있는 메모리일 수도 있으며, 따라서 사이즈가 제약된다. ROM (814) 은 상대적으로 빨리 판독될 수 있지만 데이터가 기록될 필요가 없는 메모리이다. 일반적으로, ROM (814) 은 RAM (806) 보다 더 적은 전력을 필요로 하고, RAM (806) 보다 큰 사이즈를 가질 수 있다 (예컨대, 더 많은 값들을 저장함).
컨텍스트 모델이 RAM (806) 에 저장되면, 산술 디코더 유닛 (802) 은 (가능하게는 맵퍼 유닛 (804) 이 사용되는 경우 맵퍼 유닛 (804) 을 사용한 코드워드 대 확률 맵핑과 함께) RAM (806) 으로부터 컨텍스트 모델을 수신하고, 산술 디코딩을 수행하여 출력 빈들을 생성할 수도 있다. 하나 이상의 예들에서, RAM (806) 으로부터 판독되는 컨텍스트 모델은 이전 빈에 기초하여 적응되었을 수도 있다. 예를 들어, 적응 유닛 (808) 은 이전 출력 빈들에 기초하여 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 적응시켜 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 생성하고, 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 메모리 (예컨대, RAM (806)) 에 저장했을 수도 있다. 그 다음, 맵퍼 유닛 (804) (사용된 경우) 또는 산술 디코더 유닛 (802) 은 메모리 (예컨대, RAM (806)) 로부터 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 판독하고, 메모리 (예컨대, RAM (806)) 로부터 판독된 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 사용하여 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 디코딩할 수도 있다. 예를 들어, 산술 디코더 유닛 (802) 은 확률 값 (pa) 을 활용하여 디코딩을 수행할 수도 있다. 그 다음, 적응 유닛 (808) 은 또한, 출력 빈의 현재 값에 기초하여 적응된 컨텍스트 모델을 업데이트하고, 다음에 컨텍스트 모델이 사용될 때, 추가의 업데이트된 컨텍스트 모델이 사용되도록 결과를 RAM (806) 에 저장할 수도 있다.
컨텍스트 모델이 ROM (814) 에 저장되면, 산술 디코더 유닛 (802) 은 (가능하게는 맵퍼 유닛 (812) 이 사용되는 경우 맵퍼 유닛 (812) 을 사용한 코드워드 대 확률 맵핑과 함께) ROM (814) 으로부터 컨텍스트 모델을 수신하고, 산술 디코딩을 수행하여 출력 빈들을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 맵퍼 유닛 (812) (사용된 경우) 또는 산술 디코더 유닛 (802) 은 메모리 (예컨대, ROM (814)) 로부터 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 판독하고, 메모리 (예컨대, ROM (814)) 로부터 판독된 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 사용하여 비디오 데이터를 (예컨대, 비-적응적 컨텍스트 모델들에 기초하여) 컨텍스트 기반 디코딩할 수도 있다. 예를 들어, 산술 디코더 유닛 (802) 은 확률 값 (pn) 을 활용하여 디코딩을 수행할 수도 있다. ROM (814) 에 저장된 컨텍스트 모델들은 업데이트 (예컨대, 적응) 되지 않기 때문에, ROM (814) 에 저장된 컨텍스트 모델에 대한 변경이 없을 수도 있다.
상기 예들에서, 컨텍스트 어드레스는 비디오 데이터가 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 인코딩 또는 디코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 인코딩 또는 디코딩되어야 하는지를 식별하는데 사용된다. 그러나, 예시적인 기법들은 그렇게 한정되지 않는다. 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 인코딩 또는 디코딩은, 적응 유닛 (708) 또는 적응 유닛 (808) 이 비-적응적 컨텍스트 모델들에 필요하지 않은 컨텍스트 모델들을 업데이트하는 클록 사이클들을 활용하기 때문에 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 경우보다 더 빠른 경향이 있다.
일부 예들에서, 모드 선택기 유닛 (716) 및 모드 선택기 유닛 (816) 은 적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 얼마나 많은 비디오 데이터가 인코딩 또는 디코딩되었는지를 추적할 수도 있다. 적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 인코딩 또는 디코딩된 비디오 데이터의 양이 너무 많아지면, 모드 선택기 유닛 (716) 및 모드 선택기 유닛 (816) 은 적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 인코딩 또는 디코딩되는 비디오 데이터 대 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 인코딩 또는 디코딩되는 비디오 데이터의 수의 비율이 임계 범위에 도달, 예컨대, 임계 값 이하로 떨어질 때까지 인코딩 또는 디코딩을 위해 비-적응적 컨텍스트 모델들을 선택할 수도 있다.
다른 예로서, 모드 선택기 유닛 (716) 및 모드 선택기 유닛 (816) 은 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩이 사용되는 횟수가 임계 값 이상이라는 것을 결정할 수도 있다. 응답으로, 모드 선택기 유닛 (716) 및 모드 선택기 유닛 (816) 은 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 코딩을 선택할 수도 있다. 예를 들어, 산술 인코더 유닛 (702) 또는 산술 디코더 유닛 (802) 은, 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩이 사용되는 횟수가 임계 값 이상이라는 결정에 기초하여 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 비디오 데이터를 인코딩 또는 디코딩할 수도 있다.
일부 컨텍스트 모델들이 적응적이고 일부는 비-적응적인 다양한 이유들이 있을 수도 있다. 비-적응적인 것으로 선택될 수 있는 컨텍스트 모델들은, 예를 들어, 압축에 많이 영향을 미치지 않기 때문에 덜 빈번히 사용되는 컨텍스트 모델들 또는 상대적으로 안정된 빈 값 확률들을 갖는 컨텍스트 모델들일 수 있다. 상대적으로 안정된 컨텍스트 모델의 예는 (예컨대, 훈련으로부터 결정된 바와 같은) 슬라이스 또는 픽처의 코딩 동안 많이 변경되지 않는 경향이 있는 컨텍스트 모델이다. 상대적으로 안정된 컨텍스트 모델들의 경우, 후에 변경되지 않는 초기 컨텍스트 모델이 선택될 수도 있다. 또한 훈련에 기초하여, 최적의 선택을 하기 위한 방법들이 있을 수도 있고, 다양한 훈련 기법들이 사용될 수도 있다.
따라서, 이를 테면 비디오 데이터의 컨텍스트 (예컨대, 코딩되는 데이터의 타입), 비디오 데이터의 컨텍스트 모델의 사용 빈도, 비디오 데이터를 코딩하는데 사용되는 컨텍스트 모델의 안정성, 및 컨텍스트와 임계 값의 비교 중 하나 이상에 기초하여 비디오 데이터가 적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 컨텍스트 기반 코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 컨텍스트 기반 코딩되어야 하는지를 결정하기 위한 다양한 방식들이 있을 수도 있다.
다음은 비디오 인코더 (200) 또는 비디오 디코더 (300) 로 예시적인 기법들을 구현하는 일부 예들을 설명한다. 구현을 위한 예시적인 기법들은 예들로서만 제공될 뿐이며 한정하는 것으로 고려되어서는 안된다.
모드 선택기 유닛 (716) 및 모드 선택기 유닛 (816) 의 실제 구현은 여러 방식들로 효율적으로 수행될 수 있다. 컨텍스트 모델에 대해 할당된 번호는 임의적이지만 비디오 데이터가 코딩되는 순서를 정의함으로써 비디오 인코더 (200) 와 비디오 디코더 (300) 가 동일한 컨텍스트 모델을 선택하는 것을 보장했기 때문에, 비-적응적인 컨텍스트 모델들이 먼저 오도록 컨텍스트 모델들을 소팅하는 것이 가능할 수도 있다. 이러한 방식으로, 컨텍스트 번호를 고정 값 (예컨대, 임계 값) 과 비교함으로써 식별이 수행될 수 있다. 이 값 (예컨대, 고정 값 또는 임계 값) 은 비디오 압축 표준에 의해 고정되거나 또는 비디오와 함께 인코딩될 수 있다 (예컨대, 비디오 인코더 (200) 는 임계 값을 비디오 디코더 (300) 에 시그널링함).
컨텍스트 모델들이 상이한 방식으로 소팅되면, 비트들의 어레이 (예컨대, VVC 의 경우 424 비트들) 가 비-적응적인 컨텍스트 모델들을 식별할 수 있다. 그 비트들은 비디오 압축 표준에 의해 고정되거나 또는 비디오와 함께 인코딩될 수 있다 (예컨대, 비디오 인코더 (200) 는 비-적응적인 컨텍스트들을 식별하는 비트들을 비디오 디코더 (300) 에 시그널링함). 또한, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 식별하는 것보다는, 비트들을 사용하여 적응적 컨텍스트 모델들을 식별하는 것이 가능할 수도 있다.
비디오 코딩 표준은, 양자화 파라미터 (QP) 및 슬라이스 타입 (I, B, 또는 P) 에 기초하는, 각각의 적응적 컨텍스트 모델에 대한 초기 확률 값을 정의할 수도 있다. 비디오 코딩 표준은 또한 비-적응적 컨텍스트 모델들에 대한 값을 정의할 수도 있다. 일부 예들에서, 비디오 인코더 (200) 는 적응적 및 비-적응적 컨텍스트 모델들을 포함하는 컨텍스트 모델들에 대한 확률 값들을 비디오 디코더 (300) 에 시그널링할 수도 있다.
각각의 슬라이스 타입에 대해 상이한 값들을 사용하는 것은, 3 개의 상이한 테이블들에 대응하기 때문에, 상이한 비-적응적 컨텍스트 모델들을 정의하는 하나의 방식일 수도 있다. QP 에 대한 종속성은 수정되어야 할 수도 있다. 적응적 컨텍스트들의 경우, 연속적으로 표준화된 초기화 파라미터들을 확률 값들에 맵핑하는 공식이 있으며, 상이한 QP 값들에 대해 많은 확률 값들이 있을 수도 있다.
이것은 많은 양의 메모리가 모든 값들에 필요할 수도 있기 때문에, 비-적응적 컨텍스트 모델들에 대한 확률들이 ROM (714) 및 ROM (814) 에 저장될 때 문제를 야기할 수도 있다. 많은 양의 필요한 메모리를 다루기 위한 하나의 예시적인 기법은 허용된 QP 값들의 범위를 몇몇 인터벌들로 분할하고, 이하의 예에서와 같이, 그 인터벌들의 각각에 대해 상이한 ROM들 (714) 및 ROM들 (814) 을 생성하는 것이다.
Figure pct00001
달리 말하면, 비디오 데이터의 현재 블록이 코딩되는 방식의 정보는 어느 컨텍스트 모델을 사용할지를 결정하는데 있어서 팩터가 될 수도 있다. 비디오 데이터의 현재 블록이 코딩되는 방식의 정보의 예들은 현재 블록에 대한 양자화 파라미터 (QP) 및 현재 블록에 대한 예측 모드 (예컨대, 예측 모드는 인터-예측 또는 인트라-예측임) 중 적어도 하나를 포함한다.
일부 예들에서, ROM (714) 및 ROM (814) 은 복수의 ROM들 (예컨대, ROM (714-1 내지 714-N) 및 ROM (814-1 내지 814-N)) 일 수도 있다. 복수의 ROM들은 별도의 ROM들 또는 동일한 대형 ROM 의 파티션들일 수도 있다. 복수의 ROM들의 각각은 비디오 데이터의 현재 블록이 코딩되는 방식의 특정 정보와 연관될 수도 있다. 예를 들어, ROM (714-1) 및 ROM (814-1) 은 QP 가 16 미만인 경우 컨텍스트 모델들을 저장할 수도 있고, ROM (714-2) 및 ROM (814-2) 은 QP 가 32 미만이고 16 이상인 경우 컨텍스트 모델들을 저장할 수도 있고, ROM (714-3) 및 ROM (814-3) 은 QP 가 48 미만이고 32 이상인 경우 컨텍스트 모델들을 저장할 수도 있고, ROM (714-4) 및 ROM (814-4) 은 QP 가 64 미만이고 48 이상인 경우 컨텍스트 모델들을 저장할 수도 있다.
따라서, 하나 이상의 예들에서, 모드 선택기 유닛 (716) 또는 모드 선택기 유닛 (816) 은 비디오 데이터의 현재 블록이 코딩되는 방식의 정보를 결정할 수도 있다. 모드 선택기 유닛 (716) 또는 모드 선택기 유닛 (816) 은 결정된 정보에 기초하여 메모리에서 판독할 위치를 선택할 수도 있다 (예컨대, ROM들 (714-1 내지 714-N) 또는 ROM들 (814-1 내지 814-N) 중 어느 것을 판독할지를 선택함). 산술 인코더 유닛 (702) 또는 산술 디코더 유닛 (802) 은 선택된 위치로부터 (또는 사용된 경우 맵퍼 유닛 (712) 및 맵퍼 유닛 (812) 을 통해) 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 판독하고 메모리로부터 (예컨대, ROM들 (714-1 내지 714-N) 또는 ROM들 (814-1 내지 814-N) 중 하나로부터) 판독된 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 사용하여 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 이진 코딩할 수도 있다.
다른 양태는 컨텍스트 비트 값들의 확률들에 대한 맵핑이다. 이 맵은 선형일 필요는 없으며, 값비싼 계산들을 회피하기 위해 테이블들이 사용될 수 있다. 이하의 테이블은 컨텍스트 당 2 비트들이 사용되고 그들이 확률들에 맵핑되는 예를 도시한다.
Figure pct00002
예를 들어, 테이블은 값 대 확률 맵퍼 유닛 (712) 또는 값 대 확률 맵퍼 유닛 (812) 에 의한 연산의 예이다. 맵퍼 유닛 (712) 또는 맵퍼 유닛 (812) 이 비트들 00 을 수신하면, 맵퍼 유닛 (712) 또는 맵퍼 유닛 (812) 은 0.02 의 확률 값을 출력한다. 맵퍼 유닛 (712) 또는 맵퍼 유닛 (812) 이 비트들 01 을 수신하면, 맵퍼 유닛 (712) 또는 맵퍼 유닛 (812) 은 0.1 의 확률 값을 출력한다. 맵퍼 유닛 (712) 또는 맵퍼 유닛 (812) 이 비트들 10 을 수신하면, 맵퍼 유닛 (712) 또는 맵퍼 유닛 (812) 은 0.9 의 확률 값을 출력한다. 맵퍼 유닛 (712) 또는 맵퍼 유닛 (812) 이 비트들 11 을 수신하면, 맵퍼 유닛 (712) 또는 맵퍼 유닛 (812) 은 0.98 의 확률 값을 출력한다. 맵퍼 유닛 (704 및 804) 은 유사한 방식으로 동작할 수도 있다.
도 9 는 비디오 데이터를 코딩하기 위한 예시적인 방법을 예시하는 플로우차트이다. 예시적인 기법들은 비디오 코더의 집적 회로에 관하여 설명된다. 집적 회로는 고정 기능 회로부, 프로그래밍가능 회로부, 또는 이들의 조합일 수도 있다. 비디오 코더의 예들은 비디오 인코더 (200) 또는 비디오 디코더 (300) 를 포함한다.
컨텍스트 모델들을 저장하도록 구성된 하나 이상의 메모리들이 있을 수도 있다. 예를 들어, 컨텍스트 모델들을 저장하기 위한 비디오 인코더 (200) 의 RAM (706) 및 ROM (714) 이 있을 수도 있다. 컨텍스트 모델들을 저장하기 위한 비디오 디코더 (300) 의 RAM (806) 및 ROM (814) 이 있을 수도 있다. 상기 설명된 바와 같이, 일부 예들에서, ROM (714) 은 복수의 ROM들일 수도 있고 ROM (814) 은 복수의 ROM들일 수도 있고, 여기서 각각의 ROM 은 비디오 데이터의 현재 블록이 코딩되는 방식을 표시하는 정보와 연관된다. 비디오 데이터의 현재 블록이 코딩되는 방식의 정보의 예들은 현재 블록에 대한 양자화 파라미터 및 현재 블록에 대한 예측 모드 중 적어도 하나를 포함한다.
비디오 코더의 집적 회로는 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 1 블록을 코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 코딩하도록 구성될 수도 있다 (900). 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 제 1 비디오 데이터를 코딩하는 하나의 예는 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 제 1 비디오 데이터를 인코딩하는 것을 포함한다. 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 제 1 비디오 데이터를 코딩하는 하나의 예는 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 제 1 비디오 데이터를 디코딩하는 것을 포함한다.
비디오 코더의 집적 회로는, 제 1 비디오 데이터의 컨텍스트, 제 1 비디오 데이터의 컨텍스트 모델의 사용 빈도, 제 1 비디오 데이터를 코딩하는데 사용되는 컨텍스트 모델의 안정성, 및 컨텍스트와 임계 값의 비교 중 하나 이상에 기초하여 제 1 비디오 데이터를 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 코딩할지 또는 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 코딩할지를 결정할 수도 있다. 이 예에서, 상기 팩터들 중 하나 이상에 기초하여, 집적 회로는 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 결정하기로 결정하였다.
적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 비트스트림에서의 제 1 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 비디오 코더의 집적 회로는, 이전 입력 빈들 또는 이전 출력 빈들 중 적어도 하나에 기초하여 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 적응시켜 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 생성하고, 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 메모리에 저장하고, 메모리로부터 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 판독하고, 메모리로부터 판독된 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 사용하여 제 1 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 코딩하도록 구성될 수도 있다. 컨텍스트 모델의 적응 및 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들의 저장은 적응된 하나 이상의 컨텍스트 모델들이 메모리에 이미 저장되도록 제 1 비디오 데이터의 코딩 이전에 발생했을 수도 있다. 메모리는 RAM (706) 또는 RAM (806) 과 같은 랜덤 액세스 메모리일 수도 있다.
비디오 코더의 집적 회로는 하나 이상의 비-적응적 컨텍스트 모델들에 기초하여, 제 2 블록을 코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 코딩하도록 구성될 수도 있다 (902). 하나 이상의 비-적응적 컨텍스트 모델들에 기초한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 비트스트림에서의 제 2 비디오 데이터를 코딩하는 하나의 예는 하나 이상의 비-적응적 컨텍스트 모델들에 기초하여 제 2 비디오 데이터를 인코딩하는 것을 포함한다. 하나 이상의 비-적응적 컨텍스트 모델들에 기초하여 제 2 비디오 데이터를 코딩하는 하나의 예는 하나 이상의 비-적응적 컨텍스트 모델들에 기초하여 제 2 비디오 데이터를 디코딩하는 것을 포함한다.
비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 집적 회로는 메모리로부터 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 판독하고, 메모리로부터 판독된 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 코딩하도록 구성될 수도 있다. 메모리는 ROM (714) 또는 ROM (814) 과 같은 판독 전용 메모리 (ROM) 일 수도 있다.
일부 예들에서, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 집적 회로는 비디오 데이터의 현재 블록이 코딩되는 방식의 정보를 결정하고, 결정된 정보에 기초하여 메모리에서 판독할 위치를 선택하고, 선택된 위치로부터 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 판독하고, 메모리로부터 판독된 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 이진 코딩하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 상기 설명된 바와 같이, 일부 예들에서, ROM (714) 및 ROM (814) 은 현재 블록의 예측 모드 또는 양자화 파라미터와 같은, 현재 블록이 코딩되는 방식의 정보와 각각 연관되는 복수의 ROM들일 수도 있다. 집적 회로는 현재 블록이 코딩되는 방식의 정보에 기초하여 (예컨대, 메모리에서 판독할 위치를 선택하기 위해) ROM들 중 어느 것을 판독할지를 식별하고, 선택된 위치 (예컨대, 선택된 ROM) 로부터 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 판독할 수도 있다.
다른 예로서, 집적 회로는 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩이 사용되는 횟수가 임계 값 이상이라는 것을 결정할 수도 있다. 그러한 예들에서, 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 비트스트림에서의 제 2 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 집적 회로는, 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩이 사용되는 횟수가 임계 값 이상이라는 결정에 기초하여 비-적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 코딩을 사용하여 제 2 비디오 데이터를 코딩하도록 구성될 수도 있다.
다음은 본 개시의 하나 이상의 예시적인 기법들을 설명한다. 예시적인 기법들은 개별적으로 또는 조합하여 적용될 수도 있다.
예 1. 비디오 데이터를 디코딩하는 방법으로서, 그 방법은 적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 비트스트림에서의 제 1 신택스 엘리먼트를 디코딩하는 단계 및 비-적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 비트스트림에서의 제 2 신택스 엘리먼트를 디코딩하는 단계를 포함한다.
예 2. 예 1 의 방법에 있어서, 제 1 신택스 엘리먼트가 적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지를 결정하는 단계 및 제 1 신택스 엘리먼트가 적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 디코딩된다는 것을 결정하는 단계를 더 포함한다.
예 3. 예 1 및 예 2 중 어느 하나의 방법에 있어서, 제 2 신택스 엘리먼트가 적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지를 결정하는 단계 및 제 2 신택스 엘리먼트가 비-적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 한다는 것을 결정하는 단계를 더 포함한다.
예 4. 예 2 및 예 3 중 어느 하나의 방법에 있어서, 제 1 신택스 엘리먼트가 적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지를 결정하는 단계는, 제 1 신택스 엘리먼트를 디코딩하는데 사용되는 컨텍스트에 대한 컨텍스트 어드레스, 제 1 신택스 엘리먼트를 디코딩하는데 사용되는 컨텍스트의 사용 빈도, 제 1 신택스 엘리먼트를 디코딩하는데 사용되는 컨텍스트의 안정성, 및 제 1 신택스 엘리먼트를 디코딩하는데 사용되는 컨텍스트와 임계 값의 비교 중 적어도 하나에 기초하여, 제 1 신택스 엘리먼트가 적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지를 결정하는 단계를 포함한다.
예 5. 예 2 내지 예 4 중 어느 하나의 방법에 있어서, 제 2 신택스 엘리먼트가 적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지를 결정하는 단계는, 제 2 신택스 엘리먼트를 디코딩하는데 사용되는 컨텍스트에 대한 컨텍스트 어드레스, 제 2 신택스 엘리먼트를 디코딩하는데 사용되는 컨텍스트의 사용 빈도, 제 2 신택스 엘리먼트를 디코딩하는데 사용되는 컨텍스트의 안정성, 및 제 2 신택스 엘리먼트를 디코딩하는데 사용되는 컨텍스트와 임계 값의 비교 중 적어도 하나에 기초하여, 제 2 신택스 엘리먼트가 적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 이진 산술 디코딩을 사용하여 디코딩되어야 하는지를 결정하는 단계를 포함한다.
예 6. 비디오 데이터를 인코딩하는 방법으로서, 그 방법은 적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 비트스트림에서의 제 1 신택스 엘리먼트를 인코딩하는 단계 및 비-적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 비트스트림에서의 제 2 신택스 엘리먼트를 인코딩하는 단계를 포함한다.
예 7. 예 6 의 방법에 있어서, 제 1 신택스 엘리먼트가 적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지를 결정하는 단계 및 제 1 신택스 엘리먼트가 적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 한다는 것을 결정하는 단계를 더 포함한다.
예 8. 예 6 및 예 7 중 어느 하나의 방법에 있어서, 제 2 신택스 엘리먼트가 적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지를 결정하는 단계 및 제 2 신택스 엘리먼트가 비-적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 한다는 것을 결정하는 단계를 더 포함한다.
예 9. 예 7 및 예 8 중 어느 하나의 방법에 있어서, 제 1 신택스 엘리먼트가 적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지를 결정하는 단계는, 제 1 신택스 엘리먼트를 인코딩하는데 사용되는 컨텍스트에 대한 컨텍스트 어드레스, 제 1 신택스 엘리먼트를 인코딩하는데 사용되는 컨텍스트의 사용 빈도, 제 1 신택스 엘리먼트를 인코딩하는데 사용되는 컨텍스트의 안정성, 및 제 1 신택스 엘리먼트를 인코딩하는데 사용되는 컨텍스트와 임계 값의 비교 중 적어도 하나에 기초하여, 제 1 신택스 엘리먼트가 적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지를 결정하는 단계를 포함한다.
예 10. 예 7 내지 예 9 중 어느 하나의 방법에 있어서, 제 2 신택스 엘리먼트가 적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지를 결정하는 단계는, 제 2 신택스 엘리먼트를 인코딩하는데 사용되는 컨텍스트에 대한 컨텍스트 어드레스, 제 2 신택스 엘리먼트를 인코딩하는데 사용되는 컨텍스트의 사용 빈도, 제 2 신택스 엘리먼트를 인코딩하는데 사용되는 컨텍스트의 안정성, 및 제 2 신택스 엘리먼트를 인코딩하는데 사용되는 컨텍스트와 임계 값의 비교 중 적어도 하나에 기초하여, 제 2 신택스 엘리먼트가 적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지 또는 비-적응적 이진 산술 인코딩을 사용하여 인코딩되어야 하는지를 결정하는 단계를 포함한다.
예 11. 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스로서, 그 디바이스는 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리 및 고정 기능 또는 프로그래밍가능 회로부 중 적어도 하나를 포함하는 비디오 디코더를 포함하고, 비디오 디코더는 예 1 내지 예 5 중 어느 하나의 방법을 수행하도록 구성된다.
예 12. 비디오 데이터를 인코딩하기 위한 디바이스로서, 그 디바이스는 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리 및 고정 기능 또는 프로그래밍가능 회로부 중 적어도 하나를 포함하는 비디오 인코더를 포함하고, 비디오 인코더는 예 6 내지 예 10 중 어느 하나의 방법을 수행하도록 구성된다.
예 13. 예 11 및 예 12 중 어느 하나의 디바이스에 있어서, 그 디바이스는 디코딩된 비디오 데이터를 디스플레이하기 위한 디바이스, 카메라, 컴퓨터, 모바일 디바이스, 브로드캐스트 수신기 디바이스, 또는 셋탑 박스 중 하나 이상을 더 포함한다.
예 14. 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스로서, 그 디바이스는 예 1 내지 예 5 중 어느 하나의 방법을 수행하기 위한 수단을 포함한다.
예 15. 비디오 데이터를 인코딩하기 위한 디바이스로서, 그 디바이스는 예 6 내지 예 10 중 어느 하나의 방법을 수행하기 위한 수단을 포함한다.
예 16. 명령들을 저장한 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 그 명령들은, 실행될 경우, 하나 이상의 프로세서들로 하여금, 예 1 내지 예 5 또는 예 6 내지 예 10 중 어느 하나의 방법을 수행하게 한다.
예에 의존하여, 본 명세서에서 설명된 기법들 중 임의의 것의 소정의 액트들 또는 이벤트들은 상이한 시퀀스로 수행될 수 있고, 추가되거나, 병합되거나, 또는 전부 생략될 수도 있음 (예컨대, 설명된 모든 액트들 또는 이벤트들이 기법들의 실시를 위해 필요한 것은 아님) 이 인식되어야 한다. 더욱이, 소정의 예들에 있어서, 액트들 또는 이벤트들은 순차적인 것보다는, 예컨대, 다중-스레딩된 프로세싱, 인터럽트 프로세싱, 또는 다중의 프로세서들을 통해 동시에 수행될 수도 있다.
하나 이상의 예들에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합에서 구현될 수도 있다. 소프트웨어에서 구현되는 경우, 그 기능들은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 저장되거나 또는 이를 통해 송신될 수도 있고 하드웨어 기반 프로세싱 유닛에 의해 실행될 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체들은 데이터 저장 매체들과 같은 유형의 매체에 대응하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체들, 또는 예를 들어, 통신 프로토콜에 따라, 일 장소로부터 다른 장소로의 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체들을 포함할 수도 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨터 판독가능 매체들은 일반적으로, (1) 비일시적인 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체들 또는 (2) 신호 또는 캐리어파와 같은 통신 매체에 대응할 수도 있다. 데이터 저장 매체들은 본 개시에서 설명된 기법들의 구현을 위한 명령들, 코드 및/또는 데이터 구조들을 취출하기 위해 하나 이상의 컴퓨터들 또는 하나 이상의 프로세서들에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체들일 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 판독가능 매체를 포함할 수도 있다.
제한이 아닌 예로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 저장 매체들은 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지, 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 플래시 메모리, 또는 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속이 컴퓨터 판독가능 매체로 적절히 불린다. 예를 들어, 명령들이 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스티드 페어, 디지털 가입자 라인 (DSL), 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 사용하여 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 송신되면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스티드 페어, DSL, 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들은 매체의 정의에 포함된다. 그러나, 컴퓨터 판독가능 저장 매체들 및 데이터 저장 매체들은 접속들, 캐리어파들, 신호들, 또는 다른 일시적 매체들을 포함하지 않고, 대신 비일시적, 유형의 저장 매체들에 관련된다는 것을 이해해야 한다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 디스크 (disk) 및 디스크 (disc) 는 컴팩트 디스크 (CD), 레이저 디스크, 광학 디스크, 디지털 다용도 디스크 (DVD), 플로피 디스크 및 블루-레이 디스크를 포함하며, 여기서, 디스크 (disk) 들은 통상적으로 데이터를 자기적으로 재생하지만 디스크 (disc) 들은 레이저들을 이용하여 데이터를 광학적으로 재생한다. 또한, 상기의 조합들이 컴퓨터 판독가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.
명령들은 하나 이상의 프로세서들, 이를 테면 하나 이상의 디지털 신호 프로세서들 (DSP들), 범용 마이크로프로세서들, 주문형 집적 회로들 (ASIC들), 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이들 (FPGA들), 또는 다른 동등한 집적 또는 이산 로직 회로부에 의해 실행될 수도 있다. 이에 따라, 본 명세서에서 사용된 바와 같은 용어들 "집적 회로", "프로세서", 및 "프로세싱 회로부" 는 전술한 구조들 또는 본 명세서에서 설명된 기법들의 구현에 적합한 임의의 다른 구조 중 임의의 것을 지칭할 수도 있다. 추가로, 일부 양태들에서, 본 명세서에서 설명된 기능은 인코딩 및 디코딩을 위해 구성된 전용 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈들 내에 제공되거나, 또는 결합된 코덱에 통합될 수도 있다. 또한, 그 기법들은 하나 이상의 회로들 또는 로직 엘리먼트들에서 완전히 구현될 수 있다.
본 개시의 기법들은 무선 핸드셋, 집적 회로 (IC) 또는 IC들의 세트 (예를 들어, 칩 세트) 를 포함하여, 광범위한 디바이스들 또는 장치들에서 구현될 수도 있다. 다양한 컴포넌트들, 모듈들, 또는 유닛들은 개시된 기법들을 수행하도록 구성된 디바이스들의 기능적 양태들을 강조하기 위해 본 개시에 설명되지만, 상이한 하드웨어 유닛들에 의한 실현을 반드시 요구하는 것은 아니다. 오히려, 상기 설명된 바와 같이, 다양한 유닛들은 코덱 하드웨어 유닛에 결합되거나 또는 적합한 소프트웨어 및/또는 펌웨어와 함께, 상기 설명된 바와 같은 하나 이상의 프로세서들을 포함하는, 상호운용가능한 하드웨어 유닛들의 집합에 의해 제공될 수도 있다.
다양한 예들이 설명되었다. 이들 및 다른 예들은 다음의 청구항들의 범위 내에 있다.

Claims (32)

  1. 비디오 데이터를 코딩하는 방법으로서,
    적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 1 블록을 코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 코딩하는 단계; 및
    비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 2 블록을 코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 코딩하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하는 단계는 상기 적응적 컨텍스트 모델을 사용한 엔트로피 코딩을 사용하여 상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하는 단계를 포함하고, 상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하는 단계는 상기 비-적응적 컨텍스트 모델을 사용한 엔트로피 코딩을 사용하여 상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 엔트로피 코딩을 사용하여 상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하는 단계는 상기 적응적 컨텍스트 모델을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩을 사용하여 상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하는 단계를 포함하고, 상기 엔트로피 코딩을 사용하여 상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하는 단계는 상기 비-적응적 컨텍스트 모델을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩을 사용하여 상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 블록 및 상기 제 2 블록은 동일한 픽처 또는 슬라이스에 있는, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 블록 및 상기 제 2 블록은 상이한 픽처들 또는 슬라이스들에 있는, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 상기 제 1 비디오 블록을 코딩하는 단계는,
    이전 입력 빈들 또는 이전 출력 빈들 중 적어도 하나에 기초하여 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 적응시켜 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 생성하는 단계;
    상기 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 메모리에 저장하는 단계;
    상기 메모리로부터 상기 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 판독하는 단계; 및
    상기 메모리로부터 판독된 상기 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 사용하여 상기 제 1 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 산술 코딩하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 메모리는 랜덤 액세스 메모리 (RAM) 인, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하는 단계는,
    메모리로부터 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 판독하는 단계; 및
    상기 메모리로부터 판독된 상기 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 사용하여 상기 제 2 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 산술 코딩하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 메모리는 판독 전용 메모리 (ROM) 인, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하는 단계는,
    상기 제 2 블록이 코딩되는 방식의 정보를 결정하는 단계;
    결정된 상기 정보에 기초하여 메모리에서 판독할 위치를 선택하는 단계;
    선택된 상기 위치로부터 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 판독하는 단계; 및
    상기 메모리로부터 판독된 상기 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 사용하여 상기 제 2 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 이진 코딩하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 2 블록이 코딩되는 방식의 정보를 결정하는 단계는 상기 제 2 블록에 대한 양자화 파라미터 및 상기 제 2 블록에 대한 예측 모드 중 적어도 하나를 포함하는, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩이 사용되는 횟수가 임계 값 이상이라는 것을 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하는 단계는, 상기 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩이 사용되는 횟수가 임계 값 이상이라는 상기 결정에 기초하여 하나 이상의 비-적응적 컨텍스트 모델들에 기초하여 상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제 1 비디오 데이터를 코딩할지 여부를,
    상기 제 1 비디오 데이터의 컨텍스트;
    상기 제 1 비디오 데이터의 컨텍스트 모델의 사용 빈도;
    상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하는데 사용되는 상기 컨텍스트 모델의 안정성; 및
    상기 컨텍스트와 임계 값의 비교
    중 하나 이상에 기초하여 결정하는 단계를 더 포함하는, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하는 단계는 상기 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제 1 비디오 데이터를 디코딩하는 단계를 포함하고,
    상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하는 단계는 상기 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제 2 비디오 데이터를 디코딩하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하는 단계는 상기 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제 1 비디오 데이터를 인코딩하는 단계를 포함하고,
    상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하는 단계는 상기 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제 2 비디오 데이터를 인코딩하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 코딩하는 방법.
  16. 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스로서,
    컨텍스트 모델들을 저장하도록 구성된 복수의 메모리들; 및
    집적 회로를 포함하고,
    상기 집적 회로는,
    적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 1 블록을 코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 코딩하고;
    비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 2 블록을 코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 코딩하도록 구성된, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 상기 집적 회로는 상기 적응적 컨텍스트 모델을 사용한 엔트로피 코딩을 사용하여 상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하도록 구성되고, 상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 상기 집적 회로는 상기 비-적응적 컨텍스트 모델을 사용한 엔트로피 코딩을 사용하여 상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하도록 구성되는, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 엔트로피 코딩을 사용하여 상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 상기 집적 회로는 상기 적응적 컨텍스트 모델을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩을 사용하여 상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하도록 구성되고, 상기 엔트로피 코딩을 사용하여 상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 상기 집적 회로는 상기 비-적응적 컨텍스트 모델을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩을 사용하여 상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하도록 구성되는, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  19. 제 16 항에 있어서,
    상기 제 1 블록 및 상기 제 2 블록은 동일한 픽처 또는 슬라이스에 있는, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  20. 제 16 항에 있어서,
    상기 제 1 블록 및 상기 제 2 블록은 상이한 픽처들 또는 슬라이스들에 있는, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  21. 제 16 항에 있어서,
    상기 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 상기 집적 회로는,
    이전 입력 빈들 또는 이전 출력 빈들 중 적어도 하나에 기초하여 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 적응시켜 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 생성하고;
    상기 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 상기 복수의 메모리들 중의 메모리에 저장하고;
    상기 메모리로부터 상기 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 판독하고;
    상기 메모리로부터 판독된 상기 하나 이상의 적응된 컨텍스트 모델들을 사용하여 상기 제 1 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 산술 코딩하도록 구성되는, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 메모리는 랜덤 액세스 메모리 (RAM) 인, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  23. 제 16 항에 있어서,
    상기 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 상기 집적 회로는,
    상기 복수의 메모리들 중의 메모리로부터 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 판독하고;
    상기 메모리로부터 판독된 상기 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 사용하여 상기 제 2 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 산술 코딩하도록 구성되는, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 메모리는 판독 전용 메모리 (ROM) 인, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  25. 제 16 항에 있어서,
    상기 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 상기 집적 회로는,
    상기 제 2 블록이 코딩되는 방식의 정보를 결정하고;
    결정된 상기 정보에 기초하여 메모리에서 판독할 위치를 선택하고;
    선택된 상기 위치로부터 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 판독하고;
    상기 메모리로부터 판독된 상기 하나 이상의 컨텍스트 모델들을 사용하여 상기 제 2 비디오 데이터를 컨텍스트 기반 이진 코딩하도록 구성되는, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 제 2 블록이 코딩되는 방식의 정보는 상기 제 2 블록에 대한 양자화 파라미터 및 상기 제 2 블록에 대한 예측 모드 중 적어도 하나를 포함하는, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  27. 제 16 항에 있어서,
    상기 집적 회로는,
    적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩이 사용되는 횟수가 임계 값 이상이라는 것을 결정하도록 구성되고,
    상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 상기 집적 회로는, 상기 적응적 컨텍스트 모델들을 사용한 컨텍스트 기반 산술 코딩이 사용되는 횟수가 임계 값 이상이라는 상기 결정에 기초하여 상기 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하도록 구성되는, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  28. 제 16 항에 있어서,
    상기 집적 회로는,
    상기 적응적 컨텍스트 모델들에 기초하여 상기 제 1 비디오 데이터를 코딩할지 여부를,
    상기 제 1 비디오 데이터의 컨텍스트;
    상기 제 1 비디오 데이터의 컨텍스트 모델의 사용 빈도;
    상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하는데 사용되는 상기 컨텍스트 모델의 안정성; 및
    상기 컨텍스트와 임계 값의 비교
    중 하나 이상에 기초하여 결정하도록 구성되는, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  29. 제 16 항에 있어서,
    상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 상기 집적 회로는 상기 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제 1 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성되고,
    상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 상기 집적 회로는 상기 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제 2 비디오 데이터를 디코딩하도록 구성되는, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  30. 제 16 항에 있어서,
    상기 제 1 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 상기 집적 회로는 상기 적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제 1 비디오 데이터를 인코딩하도록 구성되고,
    상기 제 2 비디오 데이터를 코딩하기 위해, 상기 집적 회로는 상기 비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제 2 비디오 데이터를 인코딩하도록 구성되는, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
  31. 명령들을 저장한 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 명령들은, 실행될 경우, 하나 이상의 프로세서들로 하여금,
    적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 1 블록을 코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 코딩하게 하고;
    비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 2 블록을 코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 코딩하게 하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  32. 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스로서,
    적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 1 비디오를 코딩하기 위한, 제 1 비디오 데이터를 코딩하기 위한 수단; 및
    비-적응적 컨텍스트 모델에 기초하여, 제 2 블록을 코딩하기 위한, 제 2 비디오 데이터를 코딩하기 위한 수단을 포함하는, 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스.
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