KR20220036978A - Prof를 수행하는 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 전송하는 방법 - Google Patents

Prof를 수행하는 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 전송하는 방법 Download PDF

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Abstract

영상 부호화/복호화 방법 및 장치가 제공된다. 본 개시에 따른 영상 복호화 방법은 영상 복호화 장치에 의해 수행되는 영상 복호화 방법으로서, 현재 블록의 움직임 정보에 기반하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 도출하는 단계, 상기 현재 블록에 PROF(Prediction refinement with optical flow)를 적용할지 여부를 결정하는 단계, 상기 현재 블록에 PROF를 적용하는 경우, 상기 현재 블록 내 각 샘플 위치에 대한 차분 움직임 벡터를 도출하는 단계, 상기 현재 블록 내 각 샘플 위치에 대한 그래디언트를 도출하는 단계, 상기 차분 움직임 벡터 및 상기 그래디언트에 기반하여 PROF 오프셋을 도출하는 단계, 및 상기 PROF 오프셋에 기반하여 상기 현재 블록에 대한 개선된 예측 샘플을 도출하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

PROF를 수행하는 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 전송하는 방법
본 개시는 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 전송하는 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, PROF(Prediction Refinement with Optical Flow)를 수행하는 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 본 개시의 영상 부호화 방법/장치에 의해 생성된 비트스트림을 전송하는 방법에 관한 것이다.
최근 HD(High Definition) 영상 및 UHD(Ultra High Definition) 영상과 같은 고해상도, 고품질의 영상에 대한 수요가 다양한 분야에서 증가하고 있다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 영상 데이터에 비해 상대적으로 전송되는 정보량 또는 비트량이 증가하게 된다. 전송되는 정보량 또는 비트량의 증가는 전송 비용과 저장 비용의 증가를 초래한다.
이에 따라, 고해상도, 고품질 영상의 정보를 효과적으로 전송하거나 저장하고, 재생하기 위한 고효율의 영상 압축 기술이 요구된다.
본 개시는 부호화/복호화 효율이 향상된 영상 부호화/복호화 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 개시는, PROF 오프셋을 도출하는 영상 부호화/복호화 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 개시는, PROF을 수행하는 영상 부호화/복호화 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 개시는 본 개시에 따른 영상 부호화 방법 또는 장치에 의해 생성된 비트스트림을 전송하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 개시는 본 개시에 따른 영상 부호화 방법 또는 장치에 의해 생성된 비트스트림을 저장한 기록 매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 개시는 본 개시에 따른 영상 복호화 장치에 의해 수신되고 복호화되어 영상의 복원에 이용되는 비트스트림을 저장한 기록 매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 일 양상에 따른 영상 복호화 방법은, 현재 블록의 움직임 정보에 기반하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 도출하는 단계, 상기 현재 블록에 PROF(Prediction refinement with optical flow)를 적용할지 여부를 결정하는 단계, 상기 현재 블록에 PROF를 적용하는 경우, 상기 현재 블록 내 각 샘플 위치에 대한 차분 움직임 벡터를 도출하는 단계, 상기 현재 블록 내 각 샘플 위치에 대한 그래디언트를 도출하는 단계, 상기 차분 움직임 벡터 및 상기 그래디언트에 기반하여 PROF 오프셋을 도출하는 단계, 및 상기 PROF 오프셋에 기반하여 상기 현재 블록에 대한 개선된 예측 샘플을 도출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 차분 움직임 벡터를 도출하는 단계는 상기 차분 움직임 벡터의 라운딩을 포함하고, 상기 차분 움직임 벡터의 라운딩은 상기 차분 움직임 벡터를 8만큼 우쉬프트하여 라운딩된 차분 움직임 벡터를 생성할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 차분 움직임 벡터를 도출하는 단계는 상기 라운딩된 차분 움직임 벡터를 소정의 범위로 클리핑하는 단계를 포함하고, 상기 소정의 범위는 상기 현재 블록의 비트 뎁스와 무관하게 유도되는 고정된 값(dmvLimit)에 기반하여 설정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 소정의 범위는 상기 dmvLimit에 기반하여 유도되는 최소값과 최대값으로 특정되고, 상기 최소값의 절대값과 상기 최대값의 절대값은 동일한 값으로 설정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 최소값은 (-dmvLimit + 1)이고, 상기 최대값은 (dmvLimit - 1)일 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 dmvLimit는 (1 << 5)일 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 그래디언트를 도출하는 단계는 상기 현재 블록 내 각 샘플 위치의 주변 예측 샘플값을 제1 쉬프트량만큼 우쉬프트하는 단계를 포함하고, 상기 제1 쉬프트량은 상기 현재 블록의 비트 뎁스와 무관하게 고정된 값으로 설정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 제1 쉬프트량은 6일 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 PROF 오프셋 도출 단계에서 도출된 PROF 오프셋은 소정의 범위로 클리핑될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 PROF 오프셋을 클리핑하는 상기 소정의 범위는 상기 현재 블록의 비트 뎁스에 기반하여 유도되는 값(dILimit)에 기반하여 설정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 PROF 오프셋을 클리핑하는 상기 소정의 범위는 [-dILimit, dILimit - 1]일 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법에 있어서, 상기 dILimit는 (1 << max(13, Bitdepth + 1))일 수 있다.
본 개시의 다른 양상에 따른 영상 복호화 장치는 메모리 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 현재 블록의 움직임 정보에 기반하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 도출하고, 상기 현재 블록에 PROF를 적용할지 여부를 결정하고, 상기 현재 블록에 PROF를 적용하는 경우, 상기 현재 블록 내 각 샘플 위치에 대한 차분 움직임 벡터를 도출하고, 상기 현재 블록 내 각 샘플 위치에 대한 그래디언트를 도출하고, 상기 차분 움직임 벡터 및 상기 그래디언트에 기반하여 PROF 오프셋을 도출하고, 상기 PROF 오프셋에 기반하여 상기 현재 블록에 대한 개선된 예측 샘플을 도출할 수 있다.
본 개시의 또 다른 양상에 따른 영상 부호화 방법은, 현재 블록의 움직임 정보에 기반하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 도출하는 단계, 상기 현재 블록에 PROF를 적용할지 여부를 결정하는 단계, 상기 현재 블록에 PROF를 적용하는 경우, 상기 현재 블록 내 각 샘플 위치에 대한 차분 움직임 벡터를 도출하는 단계, 상기 현재 블록 내 각 샘플 위치에 대한 그래디언트를 도출하는 단계, 상기 차분 움직임 벡터 및 상기 그래디언트에 기반하여 PROF 오프셋을 도출하는 단계, 및 상기 PROF 오프셋에 기반하여 상기 현재 블록에 대한 개선된 예측 샘플을 도출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 또 다른 양상에 따른 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는, 본 개시의 영상 부호화 방법 또는 영상 부호화 장치에 의해 생성된 비트스트림을 저장할 수 있다.
본 개시에 대하여 위에서 간략하게 요약된 특징들은 후술하는 본 개시의 상세한 설명의 예시적인 양상일 뿐이며, 본 개시의 범위를 제한하는 것은 아니다.
본 개시에 따르면, 부호화/복호화 효율이 향상된 영상 부호화/복호화 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
또한, 본 개시에 따르면, PROF 오프셋을 도출하는 영상 부호화/복호화 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
또한, 본 개시에 따르면, PROF를 수행하는 영상 부호화/복호화 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
또한, 본 개시에 따르면, 본 개시에 따른 영상 부호화 방법 또는 장치에 의해 생성된 비트스트림을 전송하는 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 개시에 따르면, 본 개시에 따른 영상 부호화 방법 또는 장치에 의해 생성된 비트스트림을 저장한 기록 매체가 제공될 수 있다.
또한, 본 개시에 따르면, 본 개시에 따른 영상 복호화 장치에 의해 수신되고 복호화되어 영상의 복원에 이용되는 비트스트림을 저장한 기록 매체가 제공될 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시에 따른 실시예가 적용될 수 있는 비디오 코딩 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 개시에 따른 실시예가 적용될 수 있는 영상 부호화 장치를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3은 본 개시에 따른 실시예가 적용될 수 있는 영상 복호화 장치를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4는 인터 예측 기반 비디오/영상 인코딩 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 개시에 따른 인터 예측부(180)의 구성을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 6은 인터 예측 기반 비디오/영상 디코딩 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 개시에 따른 인터 예측부(260)의 구성을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 8은 공간적 머지 후보로 이용될 수 있는 주변 블록들을 예시한 도면이다.
도 9은 본 개시의 일 예에 따른 머지 후보 리스트 구성 방법을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 10은 공간적 후보에 대해 수행되는 중복성 체크를 위한 후보쌍을 예시한 도면이다.
도 11은 시간적 후보의 움직임 벡터를 스케일링하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 시간적 후보를 유도하는 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 개시의 일 예에 따른 움직임 벡터 예측자 후보 리스트 구성 방법을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 14는 어파인 모드의 파라미터 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 어파인 머지 후보 리스트를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 주변 블록으로부터 유도되는 CPMV를 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 조합 어파인 머지 후보를 유도하기 위한 주변 블록을 설명하기 위한 도면이다.
도 18은 어파인 MVP 후보 리스트를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 19는 서브 블록 기반 TMVP 모드의 주변 블록을 설명하기 위한 도면이다.
도 20은 서브 블록 기반 TMVP 모드에 따라 움직임 벡터 필드를 유도하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 21은 BDOF를 수행하기 위해 확장된 CU를 도시한 도면이다.
도 22는 Δv(i, j), v(i, j) 및 서브블록 움직임 벡터의 관계를 도시한 도면이다.
도 23은 PROF를 적용하여 현재 블록의 예측 샘플을 도출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 24는 본 개시에 따른 PROF 과정의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 25는 본 개시의 일 실시예에 따라 개선된 PROF 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 26은 본 개시의 일 실시예에 따라 개선된 diffMv 유도 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 27은 본 개시의 다른 실시예에 따라 개선된 PROF 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 28은 본 개시의 또 다른 실시예에 따라 개선된 PROF 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 29는 본 개시의 또 다른 실시예에 따라 개선된 PROF 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 30은 본 개시의 다른 실시예에 따라 개선된 diffMv 유도 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 31은 본 개시의 또 다른 실시예에 따라 개선된 diffMv 유도 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 32는 본 개시의 또 다른 실시예에 따라 개선된 diffMv 유도 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 33은 본 개시에 따라 PROF 오프셋의 클리핑을 수행하는 개선된 PROF 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 34는 본 개시의 실시예가 적용될 수 있는 컨텐츠 스트리밍 시스템을 예시한 도면이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 개시의 실시예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나, 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
본 개시의 실시예를 설명함에 있어서 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 그리고, 도면에서 본 개시에 대한 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 개시에 있어서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소와 "연결", "결합" 또는 "접속"되어 있다고 할 때, 이는 직접적인 연결관계뿐만 아니라, 그 중간에 또 다른 구성요소가 존재하는 간접적인 연결관계도 포함할 수 있다. 또한 어떤 구성요소가 다른 구성요소를 "포함한다" 또는 "가진다"고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 배제하는 것이 아니라 또 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 개시에 있어서, 제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 특별히 언급되지 않는 한 구성요소들간의 순서 또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 따라서, 본 개시의 범위 내에서 일 실시예에서의 제1 구성요소는 다른 실시예에서 제2 구성요소라고 칭할 수도 있고, 마찬가지로 일 실시예에서의 제2 구성요소를 다른 실시예에서 제1 구성요소라고 칭할 수도 있다.
본 개시에 있어서, 서로 구별되는 구성요소들은 각각의 특징을 명확하게 설명하기 위함이며, 구성요소들이 반드시 분리되는 것을 의미하지는 않는다. 즉, 복수의 구성요소가 통합되어 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있고, 하나의 구성요소가 분산되어 복수의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있다. 따라서, 별도로 언급하지 않더라도 이와 같이 통합된 또는 분산된 실시예도 본 개시의 범위에 포함된다.
본 개시에 있어서, 다양한 실시예에서 설명하는 구성요소들이 반드시 필수적인 구성요소들은 의미하는 것은 아니며, 일부는 선택적인 구성요소일 수 있다. 따라서, 일 실시예에서 설명하는 구성요소들의 부분집합으로 구성되는 실시예도 본 개시의 범위에 포함된다. 또한, 다양한 실시예에서 설명하는 구성요소들에 추가적으로 다른 구성요소를 포함하는 실시예도 본 개시의 범위에 포함된다.
본 개시는 영상의 부호화 및 복호화에 관한 것으로서, 본 개시에서 사용되는 용어는, 본 개시에서 새롭게 정의되지 않는 한 본 개시가 속한 기술 분야에서 통용되는 통상의 의미를 가질 수 있다.
본 개시에서 "픽처(picture)"는 일반적으로 특정 시간대의 하나의 영상을 나타내는 단위를 의미하며, 슬라이스(slice)/타일(tile)은 픽처의 일부를 구성하는 부호화 단위로서, 하나의 픽처는 하나 이상의 슬라이스/타일로 구성될 수 있다. 또한, 슬라이스/타일은 하나 이상의 CTU(coding tree unit)를 포함할 수 있다.
본 개시에서 "픽셀(pixel)" 또는 "펠(pel)"은 하나의 픽처(또는 영상)를 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.
본 개시에서 "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. 유닛은 경우에 따라서 "샘플 어레이", "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 개시에서 "현재 블록"은 "현재 코딩 블록", "현재 코딩 유닛", "부호화 대상 블록", "복호화 대상 블록" 또는 "처리 대상 블록" 중 하나를 의미할 수 있다. 예측이 수행되는 경우, "현재 블록"은 "현재 예측 블록" 또는 "예측 대상 블록"을 의미할 수 있다. 변환(역변환)/양자화(역양자화)가 수행되는 경우, "현재 블록"은 "현재 변환 블록" 또는 "변환 대상 블록"을 의미할 수 있다. 필터링이 수행되는 경우, "현재 블록"은 "필터링 대상 블록"을 의미할 수 있다.
본 개시에서 "/"와 ","는 "및/또는"으로 해석될 수 있다. 예를 들어, "A/B"와 "A, B"는 "A 및/또는 B"로 해석될 수 있다. 또한, "A/B/C"와 "A, B, C"는 "A, B 및/또는 C 중 적어도 하나"를 의미할 수 있다.
본 개시에서 "또는"은 "및/또는"으로 해석될 수 있다. 예를 들어, "A 또는 B"는, 1) "A" 만을 의미하거나 2) "B" 만을 의미하거나, 3) "A 및 B"를 의미할 수 있다. 또는, 본 개시에서 "또는"은 "추가적으로 또는 대체적으로(additionally or alternatively)"를 의미할 수 있다.
비디오 코딩 시스템 개요
도 1은 본 개시에 따른 비디오 코딩 시스템을 도시한다.
일 실시예에 따른 비디오 코딩 시스템은 부호화 장치(10) 및 복호화 장치(20)를 포함할 수 있다. 부호화 장치(10)는 부호화된 비디오(video) 및/또는 영상(image) 정보 또는 데이터를 파일 또는 스트리밍 형태로 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통하여 복호화 장치(20)로 전달할 수 있다.
일 실시예에 따른 부호화 장치(10)는 비디오 소스 생성부(11), 부호화부(12), 전송부(13)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 복호화 장치(20)는 수신부(21), 복호화부(22) 및 렌더링부(23)를 포함할 수 있다. 상기 부호화부(12)는 비디오/영상 부호화부라고 불릴 수 있고, 상기 복호화부(22)는 비디오/영상 복호화부라고 불릴 수 있다. 전송부(13)는 부호화부(12)에 포함될 수 있다. 수신부(21)는 복호화부(22)에 포함될 수 있다. 렌더링부(23)는 디스플레이부를 포함할 수도 있고, 디스플레이부는 별개의 디바이스 또는 외부 컴포넌트로 구성될 수도 있다.
비디오 소스 생성부(11)는 비디오/영상의 캡쳐, 합성 또는 생성 과정 등을 통하여 비디오/영상을 획득할 수 있다. 비디오 소스 생성부(11)는 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.
부호화부(12)는 입력 비디오/영상을 부호화할 수 있다. 부호화부(12)는 압축 및 부호화 효율을 위하여 예측, 변환, 양자화 등 일련의 절차를 수행할 수 있다. 부호화부(12)는 부호화된 데이터(부호화된 비디오/영상 정보)를 비트스트림(bitstream) 형태로 출력할 수 있다.
전송부(13)는 비트스트림 형태로 출력된 부호화된 비디오/영상 정보 또는 데이터를 파일 또는 스트리밍 형태로 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통하여 복호화 장치(20)의 수신부(21)로 전달할 수 있다. 디지털 저장 매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장 매체를 포함할 수 있다. 전송부(13)는 미리 정해진 파일 포멧을 통하여 미디어 파일을 생성하기 위한 엘리먼트를 포함할 수 있고, 방송/통신 네트워크를 통한 전송을 위한 엘리먼트를 포함할 수 있다. 수신부(21)는 상기 저장매체 또는 네트워크로부터 상기 비트스트림을 추출/수신하여 복호화부(22)로 전달할 수 있다.
복호화부(22)는 부호화부(12)의 동작에 대응하는 역양자화, 역변환, 예측 등 일련의 절차를 수행하여 비디오/영상을 복호화할 수 있다.
렌더링부(23)는 복호화된 비디오/영상을 렌더링할 수 있다. 렌더링된 비디오/영상은 디스플레이부를 통하여 디스플레이될 수 있다.
영상 부호화 장치 개요
도 2는 본 개시에 따른 실시예가 적용될 수 있는 영상 부호화 장치를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 영상 부호화 장치(100)는 영상 분할부(110), 감산부(115), 변환부(120), 양자화부(130), 역양자화부(140), 역변환부(150), 가산부(155), 필터링부(160), 메모리(170), 인터 예측부(180), 인트라 예측부(185) 및 엔트로피 인코딩부(190)를 포함할 수 있다. 인터 예측부(180) 및 인트라 예측부(185)는 합쳐서 "예측부"라고 지칭될 수 있다. 변환부(120), 양자화부(130), 역양자화부(140), 역변환부(150)는 레지듀얼(residual) 처리부에 포함될 수 있다. 레지듀얼 처리부는 감산부(115)를 더 포함할 수도 있다.
영상 부호화 장치(100)를 구성하는 복수의 구성부들의 전부 또는 적어도 일부는 실시예에 따라 하나의 하드웨어 컴포넌트(예를 들어, 인코더 또는 프로세서)로 구현될 수 있다. 또한 메모리(170)는 DPB(decoded picture buffer)를 포함할 수 있고, 디지털 저장 매체에 의하여 구현될 수 있다.
영상 분할부(110)는 영상 부호화 장치(100)에 입력된 입력 영상(또는, 픽처, 프레임)을 하나 이상의 처리 유닛(processing unit)으로 분할할 수 있다. 일 예로, 상기 처리 유닛은 코딩 유닛(coding unit, CU)이라고 불릴 수 있다. 코딩 유닛은 코딩 트리 유닛(coding tree unit, CTU) 또는 최대 코딩 유닛(largest coding unit, LCU)을 QT/BT/TT (Quad-tree/binary-tree/ternary-tree) 구조에 따라 재귀적으로(recursively) 분할함으로써 획득될 수 있다. 예를 들어, 하나의 코딩 유닛은 쿼드 트리 구조, 바이너리 트리 구조 및/또는 터너리 트리 구조를 기반으로 하위(deeper) 뎁스의 복수의 코딩 유닛들로 분할될 수 있다. 코딩 유닛의 분할을 위해, 쿼드 트리 구조가 먼저 적용되고 바이너리 트리 구조 및/또는 터너리 트리 구조가 나중에 적용될 수 있다. 더 이상 분할되지 않는 최종 코딩 유닛을 기반으로 본 개시에 따른 코딩 절차가 수행될 수 있다. 최대 코딩 유닛이 바로 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있고, 최대 코딩 유닛을 분할하여 획득한 하위 뎁스의 코딩 유닛이 최종 코닛 유닛으로 사용될 수도 있다. 여기서 코딩 절차라 함은 후술하는 예측, 변환 및/또는 복원 등의 절차를 포함할 수 있다. 다른 예로, 상기 코딩 절차의 처리 유닛은 예측 유닛(PU: Prediction Unit) 또는 변환 유닛(TU: Transform Unit)일 수 있다. 상기 예측 유닛 및 상기 변환 유닛은 각각 상기 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.
예측부(인터 예측부(180) 또는 인트라 예측부(185))는 처리 대상 블록(현재 블록)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 현재 블록의 예측에 관한 다양한 정보를 생성하여 엔트로피 인코딩부(190)로 전달할 수 있다. 예측에 관한 정보는 엔트로피 인코딩부(190)에서 인코딩되어 비트스트림 형태로 출력될 수 있다.
인트라 예측부(185)는 현재 픽처 내의 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측할 수 있다. 상기 참조되는 샘플들은 인트라 예측 모드 및/또는 인트라 예측 기법에 따라 상기 현재 블록의 주변(neighbor)에 위치할 수 있고, 또는 떨어져서 위치할 수도 있다. 인트라 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(185)는 주변 블록에 적용된 예측 모드를 이용하여, 현재 블록에 적용되는 예측 모드를 결정할 수도 있다.
인터 예측부(180)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 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, 서로 다를 수도 있다. 상기 시간적 주변 블록은 동일 위치 참조 블록(collocated reference block), 동일 위치 CU(colCU) 등의 이름으로 불릴 수 있다. 상기 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일 위치 픽처(collocated picture, colPic)라고 불릴 수 있다. 예를 들어, 인터 예측부(180)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(180)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) 및 움직임 벡터 예측자에 대한 지시자(indicator)를 부호화함으로써 현재 블록의 움직임 벡터를 시그널링할 수 있다. 움직임 벡터 차분은 현재 블록의 움직임 벡터와 움직임 벡터 예측자 간의 차이를 의미할 수 있다.
예측부는 후술하는 다양한 예측 방법 및/또는 예측 기법을 기반으로 예측 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 예측부는 현재 블록의 예측을 위해 인트라 예측 또는 인터 예측을 적용할 수 있을 뿐 아니라, 인트라 예측과 인터 예측을 동시에 적용할 수 있다. 현재 블록의 예측을 위해 인트라 예측과 인터 예측을 동시에 적용하는 예측 방법은 combined inter and intra prediction (CIIP)라고 불릴 수 있다. 또한, 예측부는 현재 블록의 예측을 위해 인트라 블록 카피(intra block copy, IBC)를 수행할 수도 있다. 인트라 블록 카피는 예를 들어 SCC(screen content coding) 등과 같이 게임 등의 컨텐츠 영상/동영상 코딩을 위하여 사용될 수 있다. IBC는 현재 블록으로부터 소정의 거리만큼 떨어진 위치의 현재 픽처 내 기복원된 참조 블록을 이용하여 현재 블록을 예측하는 방법이다. IBC가 적용되는 경우, 현재 픽처 내 참조 블록의 위치는 상기 소정의 거리에 해당하는 벡터(블록 벡터)로서 부호화될 수 있다.
예측부를 통해 생성된 예측 신호는 복원 신호를 생성하기 위해 이용되거나 레지듀얼 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 감산부(115)는 입력 영상 신호(원본 블록, 원본 샘플 어레이)로부터 예측부에서 출력된 예측 신호(예측된 블록, 예측 샘플 어레이)를 감산하여 레지듀얼 신호(residual signal, 잔여 블록, 잔여 샘플 어레이)를 생성할 수 있다. 생성된 레지듀얼 신호는 변환부(120)로 전송될 수 있다.
변환부(120)는 레지듀얼 신호에 변환 기법을 적용하여 변환 계수들(transform coefficients)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 변환 기법은 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), KLT(Karhunen-Loeve 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)을 이용하여 예측 신호를 생성하고 그에 기초하여 획득되는 변환을 의미한다. 변환 과정은 정사각형의 동일한 크기를 갖는 픽셀 블록에 적용될 수도 있고, 정사각형이 아닌 가변 크기의 블록에도 적용될 수 있다.
양자화부(130)는 변환 계수들을 양자화하여 엔트로피 인코딩부(190)로 전송할 수 있다. 엔트로피 인코딩부(190)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(130)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(190)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(190)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 비디오/영상 정보)는 비트스트림 형태로 NAL(network abstraction layer) 유닛 단위로 전송 또는 저장될 수 있다. 상기 비디오/영상 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 비디오/영상 정보는 일반 제한 정보(general constraint information)를 더 포함할 수 있다. 본 개시에서 언급된 시그널링 정보, 전송되는 정보 및/또는 신택스 요소들은 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(190)로부터 출력된 신호를 전송하는 전송부(미도시) 및/또는 저장하는 저장부(미도시)가 영상 부호화 장치(100)의 내/외부 엘리먼트로서 구비될 수 있고, 또는 전송부는 엔트로피 인코딩부(190)의 구성요소로서 구비될 수도 있다.
양자화부(130)로부터 출력된 양자화된 변환 계수들은 레지듀얼 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 양자화된 변환 계수들에 역양자화부(140) 및 역변환부(150)를 통해 역양자화 및 역변환을 적용함으로써 레지듀얼 신호(레지듀얼 블록 or 레지듀얼 샘플들)를 복원할 수 있다.
가산부(155)는 복원된 레지듀얼 신호를 인터 예측부(180) 또는 인트라 예측부(185)로부터 출력된 예측 신호에 더함으로써 복원(reconstructed) 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(155)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, 후술하는 바와 같이 픽처 인코딩 과정에서 LMCS (luma mapping with chroma scaling)가 적용될 수도 있다.
필터링부(160)는 복원 신호에 필터링을 적용하여 주관적/객관적 화질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어 필터링부(160)는 복원 픽처에 다양한 필터링 방법을 적용하여 수정된(modified) 복원 픽처를 생성할 수 있고, 상기 수정된 복원 픽처를 메모리(170), 구체적으로 메모리(170)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(160)는 각 필터링 방법에 대한 설명에서 후술하는 바와 같이 필터링에 관한 다양한 정보를 생성하여 엔트로피 인코딩부(190)로 전달할 수 있다. 필터링에 관한 정보는 엔트로피 인코딩부(190)에서 인코딩되어 비트스트림 형태로 출력될 수 있다.
메모리(170)에 전송된 수정된 복원 픽처는 인터 예측부(180)에서 참조 픽처로 사용될 수 있다. 영상 부호화 장치(100)는 이를 통하여 인터 예측이 적용되는 경우, 영상 부호화 장치(100)와 영상 복호화 장치에서의 예측 미스매치를 피할 수 있고, 부호화 효율도 향상시킬 수 있다.
메모리(170) 내 DPB는 인터 예측부(180)에서의 참조 픽처로 사용하기 위해 수정된 복원 픽처를 저장할 수 있다. 메모리(170)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(180)에 전달될 수 있다. 메모리(170)는 현재 픽처 내 복원된 블록들의 복원 샘플들을 저장할 수 있고, 인트라 예측부(185)에 전달할 수 있다.
영상 복호화 장치 개요
도 3은 본 개시에 따른 실시예가 적용될 수 있는 영상 복호화 장치를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 영상 복호화 장치(200)는 엔트로피 디코딩부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 가산부(235), 필터링부(240), 메모리(250), 인터 예측부(260) 및 인트라 예측부(265)를 포함하여 구성될 수 있다. 인터 예측부(260) 및 인트라 예측부(265)를 합쳐서 "예측부"라고 지칭될 수 있다. 역양자화부(220), 역변환부(230)는 레지듀얼 처리부에 포함될 수 있다.
영상 복호화 장치(200)를 구성하는 복수의 구성부들의 전부 또는 적어도 일부는 실시예에 따라 하나의 하드웨어 컴포넌트(예를 들어 디코더 또는 프로세서)로 구현될 수 있다. 또한 메모리(170)는 DPB를 포함할 수 있고, 디지털 저장 매체에 의하여 구현될 수 있다.
비디오/영상 정보를 포함하는 비트스트림을 수신한 영상 복호화 장치(200)는 도 1의 영상 부호화 장치(100)에서 수행된 프로세스에 대응하는 프로세스를 수행하여 영상을 복원할 수 있다. 예를 들어, 영상 복호화 장치(200)는 영상 부호화 장치에서 적용된 처리 유닛을 이용하여 디코딩을 수행할 수 있다. 따라서 디코딩의 처리 유닛은 예를 들어 코딩 유닛일 수 있다. 코딩 유닛은 코딩 트리 유닛이거나 또는 최대 코딩 유닛을 분할하여 획득될 수 있다. 그리고, 영상 복호화 장치(200)를 통해 디코딩 및 출력된 복원 영상 신호는 재생 장치(미도시)를 통해 재생될 수 있다.
영상 복호화 장치(200)는 도 1의 영상 부호화 장치로부터 출력된 신호를 비트스트림 형태로 수신할 수 있다. 수신된 신호는 엔트로피 디코딩부(210)를 통해 디코딩될 수 있다. 예를 들어, 엔트로피 디코딩부(210)는 상기 비트스트림을 파싱하여 영상 복원(또는 픽처 복원)에 필요한 정보(예컨대, 비디오/영상 정보)를 도출할 수 있다. 상기 비디오/영상 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 비디오/영상 정보는 일반 제한 정보(general constraint information)를 더 포함할 수 있다. 영상 복호화 장치는 영상을 디코딩하기 위해 상기 파라미터 세트에 관한 정보 및/또는 상기 일반 제한 정보를 추가적으로 이용할 수 있다. 본 개시에서 언급된 시그널링 정보, 수신되는 정보 및/또는 신택스 요소들은 상기 디코딩 절차를 통하여 디코딩됨으로써 상기 비트스트림으로부터 획득될 수 있다. 예컨대, 엔트로피 디코딩부(210)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 값들을 출력할 수 있다. 보다 상세하게, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은, 비트스트림에서 각 구문 요소에 해당하는 빈을 수신하고, 디코딩 대상 구문 요소 정보와 주변 블록 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)을 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(210)에서 디코딩된 정보 중 예측에 관한 정보는 예측부(인터 예측부(260) 및 인트라 예측부(265))로 제공되고, 엔트로피 디코딩부(210)에서 엔트로피 디코딩이 수행된 레지듀얼 값, 즉 양자화된 변환 계수들 및 관련 파라미터 정보는 역양자화부(220)로 입력될 수 있다. 또한, 엔트로피 디코딩부(210)에서 디코딩된 정보 중 필터링에 관한 정보는 필터링부(240)로 제공될 수 있다. 한편, 영상 부호화 장치로부터 출력된 신호를 수신하는 수신부(미도시)가 영상 복호화 장치(200)의 내/외부 엘리먼트로서 추가적으로 구비될 수 있고, 또는 수신부는 엔트로피 디코딩부(210)의 구성요소로서 구비될 수도 있다.
한편, 본 개시에 따른 영상 복호화 장치는 비디오/영상/픽처 복호화 장치라고 불릴 수 있다. 상기 영상 복호화 장치는 정보 디코더(비디오/영상/픽처 정보 디코더) 및/또는 샘플 디코더(비디오/영상/픽처 샘플 디코더)를 포함할 수도 있다. 상기 정보 디코더는 엔트로피 디코딩부(210)를 포함할 수 있고, 상기 샘플 디코더는 역양자화부(220), 역변환부(230), 가산부(235), 필터링부(240), 메모리(250), 인터 예측부(260) 및 인트라 예측부(265) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
역양자화부(220)에서는 양자화된 변환 계수들을 역양자화하여 변환 계수들을 출력할 수 있다. 역양자화부(220)는 양자화된 변환 계수들을 2차원의 블록 형태로 재정렬할 수 있다. 이 경우 상기 재정렬은 영상 부호화 장치에서 수행된 계수 스캔 순서에 기반하여 수행될 수 있다. 역양자화부(220)는 양자화 파라미터(예를 들어 양자화 스텝 사이즈 정보)를 이용하여 양자화된 변환 계수들에 대한 역양자화를 수행하고, 변환 계수들(transform coefficient)을 획득할 수 있다.
역변환부(230)에서는 변환 계수들을 역변환하여 레지듀얼 신호(레지듀얼 블록, 레지듀얼 샘플 어레이)를 획득할 수 있다.
예측부는 현재 블록에 대한 예측을 수행하고, 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록(predicted block)을 생성할 수 있다. 예측부는 엔트로피 디코딩부(210)로부터 출력된 상기 예측에 관한 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는지 또는 인터 예측이 적용되는지 결정할 수 있고, 구체적인 인트라/인터 예측 모드(예측 기법)를 결정할 수 있다.
예측부가 후술하는 다양한 예측 방법(기법)을 기반으로 예측 신호를 생성할 수 있음은 영상 부호화 장치(100)의 예측부에 대한 설명에서 언급된 바와 동일하다.
인트라 예측부(265)는 현재 픽처 내의 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측할 수 있다. 인트라 예측부(185)에 대한 설명은 인트라 예측부(265)에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다.
인터 예측부(260)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(260)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 모드(기법)를 기반으로 인터 예측이 수행될 수 있으며, 상기 예측에 관한 정보는 상기 현재 블록에 대한 인터 예측의 모드(기법)를 지시하는 정보를 포함할 수 있다.
가산부(235)는 획득된 레지듀얼 신호를 예측부(인터 예측부(260) 및/또는 인트라 예측부(265) 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. 가산부(155)에 대한 설명은 가산부(235)에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다.
한편, 후술하는 바와 같이 픽처 디코딩 과정에서 LMCS (luma mapping with chroma scaling)가 적용될 수도 있다.
필터링부(240)는 복원 신호에 필터링을 적용하여 주관적/객관적 화질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어 필터링부(240)는 복원 픽처에 다양한 필터링 방법을 적용하여 수정된(modified) 복원 픽처를 생성할 수 있고, 상기 수정된 복원 픽처를 메모리(250), 구체적으로 메모리(250)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.
메모리(250)의 DPB에 저장된 (수정된) 복원 픽처는 인터 예측부(260)에서 참조 픽처로 사용될 수 있다. 메모리(250)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(250)는 현재 픽처 내 복원된 블록들의 복원 샘플들을 저장할 수 있고, 인트라 예측부(265)에 전달할 수 있다.
본 명세서에서, 인코딩 장치(100)의 필터링부(160), 인터 예측부(180) 및 인트라 예측부(185)에서 설명된 실시예들은 각각 영상 복호화 장치(200)의 필터링부(240), 인터 예측부(260) 및 인트라 예측부(265)에도 동일 또는 대응되도록 적용될 수 있다.
인터 예측 개요
영상 부호화/복호화 장치는 블록 단위로 인터 예측을 수행하여 예측 샘플을 도출할 수 있다. 인터 예측은 현재 픽처 이외의 픽처(들)의 데이터 요소들에 의존적인 방법으로 도출되는 예측 기법을 의미할 수 있다. 현재 블록에 대해 인터 예측이 적용되는 경우, 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 참조 블록을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측 블록이 유도될 수 있다.
이때, 인터 예측 모드에서 전송되는 움직임 정보의 양을 줄이기 위해, 주변 블록과 현재 블록 간의 움직임 정보의 상관성에 기초하여 현재 블록의 움직임 정보가 유도될 수 있으며, 블록, 서브 블록 또는 샘플 단위로 움직임 정보가 유도될 수 있다. 이때, 움직임 정보는 움직임 벡터 및 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다. 움직임 정보는 인터 예측 타입 정보를 더 포함할 수 있다. 여기서 인터 예측 타입 정보는 인터 예측의 방향성 정보를 의미할 수 있다. 인터 예측 타입 정보는 현재 블록이 L0 예측, L1 예측, Bi 예측 중 하나를 이용하여 예측됨을 지시할 수 있다.
현재 블록에 대해 인터 예측이 적용되는 경우, 현재 블록의 주변 블록은 현재 픽처 내에 존재하는 공간적 주변 블록(spatial neighbouring block)과 참조 픽처에 존재하는 시간적 주변 블록(temporal neighbouring block)을 포함할 수 있다. 이때, 현재 블록에 대한 참조 블록을 포함하는 참조 픽처와 상기 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일할 수도 있고, 다를 수도 있다. 시간적 주변 블록은 동일 위치 참조 블록(collocated reference block), 동일 위치 부호화 유닛(colCU) 등으로 지칭될 수 있으며, 상기 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일 위치 픽처(collocated picture, colPic)로 지칭될 수 있다.
한편, 현재 블록의 주변 블록들을 기반으로 움직임 정보 후보 리스트가 구성될 수 있고, 이때, 현재 블록의 움직임 벡터 및/또는 참조 픽처 인덱스를 도출하기 위하여 어떤 후보가 사용되는지를 지시하는 플래그 또는 인덱스 정보가 시그널링될 수 있다.
움직임 정보는 인터 예측 타입에 따라 L0 움직임 정보 및/또는 L1 움직임 정보를 포함할 수 있다. L0 방향의 움직임 벡터는 L0 움직임 벡터 또는 MVL0라고 정의될 수 있고, L1 방향의 움직임 벡터는 L1 움직임 벡터 또는 MVL1이라고 정의될 수 있다. L0 움직임 벡터에 기반한 예측은 L0 예측이라고 정의될 수 있고, L1 움직임 벡터에 기반한 예측을 L1 예측이라고 정의될 수 있고, 상기 L0 움직임 벡터 및 상기 L1 움직임 벡터 둘 다에 기반한 예측을 쌍예측(Bi-prediction)이라고 정의될 수 있다. 여기서 L0 움직임 벡터는 참조 픽처 리스트 L0에 연관된 움직임 벡터를 의미할 수 있고, L1 움직임 벡터는 참조 픽처 리스트 L1에 연관된 움직임 벡터를 의미할 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. 이때, 이전 픽처들은 순방향 (참조) 픽처라 정의할 수 있고, 상기 이후 픽처들은 역방향 (참조) 픽처라 정의할 수 있다. 한편, 참조 픽처 리스트 L0은 현재 픽처보다 출력 순서상 이후 픽처들을 더 포함할 수 있다. 이 경우 참조 픽처 리스트 L0 내에서 이전 픽처들이 먼저 인덱싱되고 이후 픽처들은 그 다음에 인덱싱될 수 있다. 참조 픽처 리스트 L1은 현재 픽처보다 출력 순서상 이전 픽처들을 더 포함할 수 있다. 이 경우 참조 픽처 리스트 L1 내에서 이후 픽처들이 먼저 인덱싱되고 이전 픽처들은 그 다음에 인덱싱 될 수 있다. 여기서 출력 순서는 POC(picture order count) 순서(order)에 대응될 수 있다.
도 4는 인터 예측 기반 비디오/영상 인코딩 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 개시에 따른 인터 예측부(180)의 구성을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 4의 인코딩 방법은 도 2의 영상 부호화 장치에 의해 수행될 수 있다. 구체적으로, 단계 S410은 인터 예측부(180)에 의하여 수행될 수 있고, 단계 S420은 레지듀얼 처리부에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 단계 S420은 감산부(115)에 의하여 수행될 수 있다. 단계 S430은 엔트로피 인코딩부(190)에 의하여 수행될 수 있다. 단계 S430의 예측 정보는 인터 예측부(180)에 의하여 도출되고, 단계 S430의 레지듀얼 정보는 레지듀얼 처리부에 의하여 도출될 수 있다. 상기 레지듀얼 정보는 상기 레지듀얼 샘플들에 관한 정보이다. 상기 레지듀얼 정보는 상기 레지듀얼 샘플들에 대한 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 포함할 수 있다. 전술한 바와 같이 상기 레지듀얼 샘플들은 영상 부호화 장치의 변환부(120)를 통하여 변환 계수들로 도출되고, 상기 변환 계수들은 양자화부(130)를 통하여 양자화된 변환 계수들로 도출될 수 있다. 상기 양자화된 변환 계수들에 관한 정보가 레지듀얼 코딩 절차를 통하여 엔트로피 인코딩부(190)에서 인코딩될 수 있다.
영상 부호화 장치는 현재 블록에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다(S410). 영상 부호화 장치는 현재 블록의 인터 예측 모드 및 움직임 정보를 도출하고, 상기 현재 블록의 예측 샘플들을 생성할 수 있다. 여기서 인터 예측 모드 결정, 움직임 정보 도출 및 예측 샘플들 생성 절차는 동시에 수행될 수도 있고, 어느 한 절차가 다른 절차보다 먼저 수행될 수도 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 영상 부호화 장치의 인터 예측부(180)는 예측 모드 결정부(181), 움직임 정보 도출부(182), 예측 샘플 도출부(183)를 포함할 수 있다. 예측 모드 결정부(181)에서 상기 현재 블록에 대한 예측 모드를 결정하고, 움직임 정보 도출부(182)에서 상기 현재 블록의 움직임 정보를 도출하고, 예측 샘플 도출부(183)에서 상기 현재 블록의 예측 샘플들을 도출할 수 있다. 예를 들어, 영상 부호화 장치의 인터 예측부(180)는 움직임 추정(motion estimation)을 통하여 참조 픽처들의 일정 영역(서치 영역) 내에서 상기 현재 블록과 유사한 블록을 서치하고, 상기 현재 블록과의 차이가 최소 또는 일정 기준 이하인 참조 블록을 도출할 수 있다. 이를 기반으로 상기 참조 블록이 위치하는 참조 픽처를 가리키는 참조 픽처 인덱스를 도출하고, 상기 참조 블록과 상기 현재 블록의 위치 차이를 기반으로 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 영상 부호화 장치는 다양한 인터 예측 모드들 중 상기 현재 블록에 대하여 적용되는 모드를 결정할 수 있다. 영상 부호화 장치는 상기 다양한 예측 모드들에 대한 율-왜곡 비용(Rate-Distortion (RD) cost)을 비교하고 상기 현재 블록에 대한 최적의 인터 예측 모드를 결정할 수 있다. 그러나, 영상 부호화 장치가 현재 블록에 대한 인터 예측 모드를 결정하는 방법은 상기 예로 한정되지 않으며, 다양한 방법들이 이용될 수 있다.
예컨대 현재 블록에 대한 인터 예측 모드는 머지 모드(merge mode), 머지 스킵 모드(skip mode), MVP 모드(Motion Vector Prediction mode), SMVD 모드(Symmetric Motion Vector Difference), 어파인 모드(affine mode), 서브 블록 기반 머지 모드(Subblock-based merge mode), AMVR 모드(Adaptive Motion Vector Resolution mode), HMVP 모드(History-based Motion Vector Predictor mode), 쌍예측 머지 모드(Pair-wise average merge mode), MMVD 모드(Merge mode with Motion Vector Differences mode), DMVR 모드(Decoder side Motion Vector Refinement mode), CIIP 모드(Combined Inter and Intra Prediction mode) 및 GPM(Geometric Partitioning mode) 중 적어도 하나로 결정될 수 있다.
예를 들어, 현재 블록에 스킵 모드 또는 머지 모드가 적용되는 경우, 영상 부호화 장치는 상기 현재 블록의 주변 블록들로부터 머지 후보들을 유도하고, 유도된 머지 후보들을 이용하여 머지 후보 리스트를 구성할 수 있다. 또한, 영상 부호화 장치는 상기 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들이 가리키는 참조 블록들 중 상기 현재 블록과 중 상기 현재 블록과의 차이가 최소 또는 일정 기준 이하인 참조 블록을 도출할 수 있다. 이 경우 상기 도출된 참조 블록과 연관된 머지 후보가 선택되며, 상기 선택된 머지 후보를 가리키는 머지 인덱스 정보가 생성되어 영상 복호화 장치로 시그널링될 수 있다. 상기 선택된 머지 후보의 움직임 정보를 이용하여 상기 현재 블록의 움직임 정보가 도출할 수 있다.
다른 예로, 상기 현재 블록에 MVP 모드가 적용되는 경우, 영상 부호화 장치는 상기 현재 블록의 주변 블록들로부터 움직임 벡터 예측자 (MVP, Motion Vector Predictor) 후보들을 유도하고, 유도된 MVP 후보들을 이용하여 MVP 후보 리스트를 구성할 수 있다. 또한, 영상 부호화 장치는 상기 MVP 후보 리스트에 포함된 MVP 후보들 중 선택된 MVP 후보의 움직임 벡터를 상기 현재 블록의 MVP 로 이용할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 전술한 움직임 추정에 의하여 도출된 참조 블록을 가리키는 움직임 벡터가 상기 현재 블록의 움직임 벡터로 이용될 수 있으며, 상기 MVP 후보들 중 상기 현재 블록의 움직임 벡터와의 차이가 가장 작은 움직임 벡터를 갖는 MVP 후보가 상기 선택된 MVP 후보가 될 수 있다. 상기 현재 블록의 움직임 벡터에서 상기 MVP를 뺀 차분인 MVD(motion vector difference)가 도출될 수 있다. 이 경우 상기 선택된 MVP 후보를 가리키는 인덱스 정보 및 상기 MVD에 관한 정보가 영상 복호화 장치로 시그널링될 수 있다. 또한, MVP 모드가 적용되는 경우, 상기 참조 픽처 인덱스의 값은 참조 픽처 인덱스 정보로 구성되어 별도로 상기 영상 복호화 장치로 시그널링될 수 있다.
영상 부호화 장치는 상기 예측 샘플들을 기반으로 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다(S420). 영상 부호화 장치는 상기 현재 블록의 원본 샘플들과 상기 예측 샘플들의 비교를 통하여 상기 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다. 예컨대, 상기 레지듀얼 샘플은 원본 샘플로부터 대응하는 예측 샘플을 감산함으로써 도출될 수 있다.
영상 부호화 장치는 예측 정보 및 레지듀얼 정보를 포함하는 영상 정보를 인코딩할 수 있다(S430). 영상 부호화 장치는 인코딩된 영상 정보를 비트스트림 형태로 출력할 수 있다. 상기 예측 정보는 상기 예측 절차에 관련된 정보들로 예측 모드 정보(ex. skip flag, merge flag or mode index 등) 및 움직임 정보에 관한 정보를 포함할 수 있다. 상기 예측 모드 정보 중 skip flag는 현재 블록에 대해 스킵 모드가 적용되는지 여부를 나타내는 정보이며, merge flag는 현재 블록에 대해 머지 모드가 적용되는지 여부를 나타내는 정보이다. 또는 예측 모드 정보는 mode index와 같이, 복수의 예측 모드들 중 하나를 지시하는 정보일 수도 있다. 상기 skip flag와 merge flag가 각각 0일 경우, 현재 블록에 대해 MVP 모드가 적용되는 것으로 결정될 수 있다. 상기 움직임 정보에 관한 정보는 움직임 벡터를 도출하기 위한 정보인 후보 선택 정보(ex. merge index, mvp flag or mvp index)를 포함할 수 있다. 상기 후보 선택 정보 중 merge index는 현재 블록에 대해 머지 모드가 적용되는 경우에 시그널링될 수 있으며, 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중 하나를 선택하기 위한 정보일 수 있다. 상기 후보 선택 정보 중 MVP flag 또는 MVP index는 현재 블록에 대해 MVP 모드가 적용되는 경우에 시그널링될 수 있으며, MVP 후보 리스트에 포함된 MVP 후보들 중 하나를 선택하기 위한 정보일 수 있다. 구체적으로 MVP flag는 구문 요소 mvp_l0_flag 혹은 mvp_l1_flag를 이용하여 시그널링될 수 있다. 또한 상기 움직임 정보에 관한 정보는 상술한 MVD에 관한 정보 및/또는 참조 픽처 인덱스 정보를 포함할 수 있다. 또한 상기 움직임 정보에 관한 정보는 L0 예측, L1 예측, 또는 쌍(Bi) 예측이 적용되는지 여부를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 상기 레지듀얼 정보는 상기 레지듀얼 샘플들에 관한 정보이다. 상기 레지듀얼 정보는 상기 레지듀얼 샘플들에 대한 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 포함할 수 있다.
출력된 비트스트림은 (디지털) 저장매체에 저장되어 영상 복호화 장치로 전달될 수 있고, 또는 네트워크를 통하여 영상 복호화 장치로 전달될 수도 있다.
한편, 전술한 바와 같이 영상 부호화 장치는 상기 참조 샘플들 및 상기 레지듀얼 샘플들을 기반으로 복원 픽처(복원 샘플들 및 복원 블록을 포함하는 픽처)를 생성할 수 있다. 이는 영상 복호화 장치에서 수행되는 것과 동일한 예측 결과를 영상 부호화 장치에서 도출하기 위함이며, 이를 통하여 코딩 효율을 높일 수 있기 때문이다. 따라서, 영상 부호화 장치는 복원 픽처(또는 복원 샘플들, 복원 블록)를 메모리에 저장하고, 인터 예측을 위한 참조 픽처로 활용할 수 있다. 상기 복원 픽처에 인루프 필터링 절차 등이 더 적용될 수 있음은 상술한 바와 같다.
도 6은 인터 예측 기반 비디오/영상 디코딩 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7는 본 개시에 따른 인터 예측부(260)의 구성을 예시적으로 도시한 도면이다.
영상 복호화 장치는 상기 영상 부호화 장치에서 수행된 동작과 대응되는 동작을 수행할 수 있다. 영상 복호화 장치는 수신된 예측 정보를 기반으로 현재 블록에 대한 예측을 수행하고 예측 샘플들을 도출할 수 있다.
도 6의 디코딩 방법은 도 3의 영상 복호화 장치에 의해 수행될 수 있다. 단계 S610 내지 S630은 인터 예측부(260)에 의하여 수행될 수 있고, 단계 S610의 예측 정보 및 단계 S640의 레지듀얼 정보는 엔트로피 디코딩부(210)에 의하여 비트스트림으로부터 획득될 수 있다. 영상 복호화 장치의 레지듀얼 처리부는 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다(S640). 구체적으로 상기 레지듀얼 처리부의 역양자화부(220)는 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 도출된 양자화된 변환 계수들을 기반으로, 역양자화를 수행하여 변환 계수들을 도출하고, 상기 레지듀얼 처리부의 역변환부(230)는 상기 변환 계수들에 대한 역변환을 수행하여 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다. 단계 S650은 가산부(235) 또는 복원부에 의하여 수행될 수 있다.
구체적으로 영상 복호화 장치는 수신된 예측 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 모드를 결정할 수 있다(S610). 영상 복호화 장치는 상기 예측 정보 내의 예측 모드 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 어떤 인터 예측 모드가 적용되는지 결정할 수 있다.
예를 들어, 상기 skip flag를 기반으로 상기 현재 블록에 상기 스킵 모드가 적용되지 여부를 결정할 수 있다. 또한, 상기 merge flag를 기반으로 상기 현재 블록에 상기 머지 모드가 적용되지 또는 MVP 모드가 결정되는지 여부를 결정할 수 있다. 또는 상기 mode index를 기반으로 다양한 인터 예측 모드 후보들 중 하나를 선택할 수 있다. 상기 인터 예측 모드 후보들은 스킵 모드, 머지 모드 및/또는 MVP 모드를 포함할 수 있고, 또는 후술하는 다양한 인터 예측 모드들을 포함할 수 있다.
영상 복호화 장치는 상기 결정된 인터 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록의 움직임 정보를 도출할 수 있다(S620). 예를 들어, 영상 복호화 장치는 상기 현재 블록에 스킵 모드 또는 머지 모드가 적용되는 경우, 후술하는 머지 후보 리스트를 구성하고, 상기 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중 하나의 머지 후보를 선택할 수 있다. 상기 선택은 전술한 후보 선택 정보(merge index)를 기반으로 수행될 수 있다. 상기 선택된 머지 후보의 움직임 정보를 이용하여 상기 현재 블록의 움직임 정보가 도출할 수 있다. 예컨대, 상기 선택된 머지 후보의 움직임 정보가 상기 현재 블록의 움직임 정보로 이용될 수 있다.
다른 예로, 영상 복호화 장치는 상기 현재 블록에 MVP 모드가 적용되는 경우, MVP 후보 리스트를 구성하고, 상기 MVP 후보 리스트에 포함된 MVP 후보들 중 선택된 MVP 후보의 움직임 벡터를 상기 현재 블록의 MVP로 이용할 수 있다. 상기 선택은 전술한 후보 선택 정보(mvp flag or mvp index)를 기반으로 수행될 수 있다. 이 경우 상기 MVD에 관한 정보를 기반으로 상기 현재 블록의 MVD를 도출할 수 있으며, 상기 현재 블록의 MVP 와 상기 MVD를 기반으로 상기 현재 블록의 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 또한, 상기 참조 픽처 인덱스 정보를 기반으로 상기 현재 블록의 참조 픽처 인덱스를 도출할 수 있다. 상기 현재 블록에 관한 참조 픽처 리스트 내에서 상기 참조 픽처 인덱스가 가리키는 픽처가 상기 현재 블록의 인터 예측을 위하여 참조되는 참조 픽처로 도출될 수 있다.
영상 복호화 장치는 상기 현재 블록의 움직임 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 생성할 수 있다(S630). 이 경우 상기 현재 블록의 참조 픽처 인덱스를 기반으로 상기 참조 픽처를 도출하고, 상기 현재 블록의 움직임 벡터가 상기 참조 픽처 상에서 가리키는 참조 블록의 샘플들을 이용하여 상기 현재 블록의 예측 샘플들을 도출할 수 있다. 경우에 따라 상기 현재 블록의 예측 샘플들 중 전부 또는 일부에 대한 예측 샘플 필터링 절차가 더 수행될 수 있다.
예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 영상 복호화 장치의 인터 예측부(260)는 예측 모드 결정부(261), 움직임 정보 도출부(262), 예측 샘플 도출부(263)를 포함할 수 있다. 영상 복호화 장치의 인터 예측부(260)는 예측 모드 결정부(261)에서 수신된 예측 모드 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 모드를 결정하고, 움직임 정보 도출부(262)에서 수신된 움직임 정보에 관한 정보를 기반으로 상기 현재 블록의 움직임 정보(움직임 벡터 및/또는 참조 픽처 인덱스 등)를 도출하고, 예측 샘플 도출부(263)에서 상기 현재 블록의 예측 샘플들을 도출할 수 있다.
영상 복호화 장치는 수신된 레지듀얼 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 생성할 수 있다(S640). 영상 복호화 장치는 상기 예측 샘플들 및 상기 레지듀얼 샘플들을 기반으로 상기 현재 블록에 대한 복원 샘플들을 생성하고, 이를 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있다(S650). 이후 상기 복원 픽처에 인루프 필터링 절차 등이 더 적용될 수 있음은 전술한 바와 같다.
전술한 바와 같이 인터 예측 절차는 인터 예측 모드 결정 단계, 결정된 예측 모드에 따른 움직임 정보 도출 단계, 도출된 움직임 정보에 기반한 예측 수행(예측 샘플 생성) 단계를 포함할 수 있다. 상기 인터 예측 절차는 전술한 바와 같이 영상 부호화 장치 및 영상 복호화 장치에서 수행될 수 있다.
이하에서, 예측 모드에 따른 움직임 정보 도출 단계에 대해 보다 상세히 설명한다.
전술한 바와 같이, 인터 예측은 현재 블록의 움직임 정보를 이용하여 수행될 수 있다. 영상 부호화 장치는 움직임 추정(motion estimation) 절차를 통하여 현재 블록에 대한 최적의 움직임 정보를 도출할 수 있다. 예를 들어, 영상 부호화 장치는 현재 블록에 대한 원본 픽처 내 원본 블록을 이용하여 상관성이 높은 유사한 참조 블록을 참조 픽처 내의 정해진 탐색 범위 내에서 분수 픽셀 단위로 탐색할 수 있고, 이를 통하여 움직임 정보를 도출할 수 있다. 블록의 유사성은 현재 블록과 참조 블록 간 SAD(sum of absolute differences)를 기반으로 계산될 수 있다. 이 경우 탐색 영역 내 SAD가 가장 작은 참조 블록을 기반으로 움직임 정보를 도출할 수 있다. 도출된 움직임 정보는 인터 예측 모드 기반으로 여러 방법에 따라 영상 복호화 장치로 시그널링될 수 있다.
현재 블록에 대해 머지 모드(merge mode)가 적용되는 경우, 현재 블록의 움직임 정보가 직접적으로 전송되지 않고, 주변 블록의 움직임 정보를 이용하여 상기 현재 블록의 움직임 정보를 유도하게 된다. 따라서, 머지 모드를 이용하였음을 알려주는 플래그 정보 및 어떤 주변 블록을 머지 후보로서 이용하였는지를 알려주는 후보 선택 정보(예컨대, 머지 인덱스)를 전송함으로써 현재 예측 블록의 움직임 정보를 지시할 수 있다. 본 개시에서 현재 블록은 예측 수행의 단위이므로, 현재 블록은 현재 예측 블록과 같은 의미로 사용되고, 주변 블록은 주변 예측 블록과 같은 의미로 사용될 수 있다.
영상 부호화 장치는 머지 모드를 수행하기 위해서 현재 블록의 움직임 정보를 유도하기 위해 이용되는 머지 후보 블록(merge candidate block)을 서치할 수 있다. 예를 들어, 상기 머지 후보 블록은 최대 5개까지 이용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 상기 머지 후보 블록의 최대 개수는 슬라이스 헤더 또는 타일 그룹 헤더에서 전송될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 상기 머지 후보 블록들을 찾은 후, 영상 부호화 장치는 머지 후보 리스트를 생성할 수 있고, 이들 중 RD cost가 가장 작은 머지 후보 블록을 최종 머지 후보 블록으로 선택할 수 있다.
본 개시는 상기 머지 후보 리스트를 구성하는 머지 후보 블록에 대한 다양한 실시예를 제공한다. 상기 머지 후보 리스트는 예를 들어 5개의 머지 후보 블록을 이용할 수 있다. 예를 들어, 4개의 공간적 머지 후보(spatial merge candidate)와 1개의 시간적 머지 후보(temporal merge candidate)를 이용할 수 있다.
도 8은 공간적 머지 후보로 이용될 수 있는 주변 블록들을 예시한 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 예에 따른 머지 후보 리스트 구성 방법을 개략적으로 나타낸 도면이다.
영상 부호화 장치/영상 복호화 장치는 현재 블록의 공간적 주변 블록들을 탐색하여 도출된 공간적 머지 후보들을 머지 후보 리스트에 삽입할 수 있다(S910). 예를 들어, 상기 공간적 주변 블록들은 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 현재 블록의 좌하단 코너 주변 블록(A0), 좌측 주변 블록(A1), 우상단 코너 주변 블록(B0), 상단 주변 블록(B1), 좌상단 코너 주변 블록(B2)들을 포함할 수 있다. 다만, 이는 예시로서 전술한 공간적 주변 블록들 이외에도 우측 주변 블록, 하측 주변 블록, 우하측 주변 블록 등 추가적인 주변 블록들이 더 상기 공간적 주변 블록들로 사용될 수 있다. 영상 부호화 장치/영상 복호화 장치는 상기 공간적 주변 블록들을 우선순위에 기반하여 탐색함으로써 가용한 블록들을 검출하고, 검출된 블록들의 움직임 정보를 상기 공간적 머지 후보들로 도출할 수 있다. 예를 들어, 영상 부호화 장치/영상 복호화 장치는 도 8에 도시된 5개의 블록들을 A1, B1, B0, A0, B2의 순서대로 탐색하고 가용한 후보들을 순차적으로 인덱싱함으로써 머지 후보 리스트를 구성할 수 있다.
영상 부호화 장치/영상 복호화 장치는 상기 현재 블록의 시간적 주변 블록을 탐색하여 도출된 시간적 머지 후보를 상기 머지 후보 리스트에 삽입할 수 있다(S920). 상기 시간적 주변 블록은 상기 현재 블록이 위치하는 현재 픽처와 다른 픽처인 참조 픽처 상에 위치할 수 있다. 상기 시간적 주변 블록이 위치하는 참조 픽처는 collocated 픽처 또는 col 픽처라고 불릴 수 있다. 상기 시간적 주변 블록은 상기 col 픽처 상에서의 상기 현재 블록에 대한 동일 위치 블록(co-located block)의 우하측 코너 주변 블록 및 우하측 센터 블록의 순서로 탐색될 수 있다. 한편, 메모리 부하를 줄이기 위해 motion data compression이 적용되는 경우, 상기 col 픽처에 대해 일정 저장 단위마다 특정 움직임 정보를 대표 움직임 정보로 저장할 수 있다. 이 경우 상기 일정 저장 단위 내의 모든 블록에 대한 움직임 정보를 저장할 필요가 없으며 이를 통하여 motion data compression 효과를 얻을 수 있다. 이 경우, 일정 저장 단위는 예를 들어 16x16 샘플 단위, 또는 8x8 샘플 단위 등으로 미리 정해질 수도 있고, 또는 영상 부호화 장치에서 영상 복호화 장치로 상기 일정 저장 단위에 대한 사이즈 정보가 시그널링될 수도 있다. 상기 motion data compression이 적용되는 경우 상기 시간적 주변 블록의 움직임 정보는 상기 시간적 주변 블록이 위치하는 상기 일정 저장 단위의 대표 움직임 정보로 대체될 수 있다. 즉, 이 경우 구현 측면에서 보면, 상기 시간적 주변 블록의 좌표에 위치하는 예측 블록이 아닌, 상기 시간적 주변 블록의 좌표(좌상단 샘플 포지션)를 기반으로 일정 값만큼 산술적 오른쪽 쉬프트 후 산술적 왼쪽 쉬프트 한 위치를 커버하는 예측 블록의 움직임 정보를 기반으로 상기 시간적 머지 후보가 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 일정 저장 단위가 2nx2n 샘플 단위인 경우, 상기 시간적 주변 블록의 좌표가 (xTnb, yTnb)라 하면, 수정된 위치인 ((xTnb>>n)<<n), (yTnb>>n)<<n))에 위치하는 예측 블록의 움직임 정보가 상기 시간적 머지 후보를 위하여 사용될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 상기 일정 저장 단위가 16x16 샘플 단위인 경우, 상기 시간적 주변 블록의 좌표가 (xTnb, yTnb)라 하면, 수정된 위치인 ((xTnb>>4)<<4), (yTnb>>4)<<4))에 위치하는 예측 블록의 움직임 정보가 상기 시간적 머지 후보를 위하여 사용될 수 있다. 또는 예를 들어, 상기 일정 저장 단위가 8x8 샘플 단위인 경우, 상기 시간적 주변 블록의 좌표가 (xTnb, yTnb)라 하면, 수정된 위치인 ((xTnb>>3)<<3), (yTnb>>3)<<3))에 위치하는 예측 블록의 움직임 정보가 상기 시간적 머지 후보를 위하여 사용될 수 있다.
다시 도 9을 참조하면, 영상 부호화 장치/영상 복호화 장치는 현재 머지 후보들의 개수가 최대 머지 후보들의 개수보다 작은지 여부를 확인할 수 있다(S930). 상기 최대 머지 후보들의 개수는 미리 정의되거나 영상 부호화 장치에서 영상 복호화 장치로 시그널링될 수 있다. 예를 들어, 영상 부호화 장치는 상기 최대 머지 후보들의 개수에 관한 정보를 생성하고, 인코딩하여 비트스트림 형태로 상기 영상 복호화 장치로 전달할 수 있다. 상기 최대 머지 후보들의 개수가 다 채워지면 이후의 후보 추가 과정(S940)은 진행하지 않을 수 있다.
단계 S930의 확인 결과 상기 현재 머지 후보들의 개수가 상기 최대 머지 후보들의 개수보다 작은 경우, 영상 부호화 장치/영상 복호화 장치는 소정의 방식에 따라 추가 머지 후보를 유도한 후 상기 머지 후보 리스트에 삽입할 수 있다(S940). 상기 추가 머지 후보는 예를 들어 history based merge candidate(s), pair-wise average merge candidate(s), ATMVP, combined bi-predictive 머지 후보 (현재 슬라이스/타일 그룹의 슬라이스/타일 그룹 타입이 B 타입인 경우) 및/또는 영(zero) 벡터 머지 후보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
단계 S930의 확인 결과 상기 현재 머지 후보들의 개수가 상기 최대 머지 후보들의 개수보다 작지 않은 경우, 영상 부호화 장치/영상 복호화 장치는 상기 머지 후보 리스트의 구성을 종료할 수 있다. 이 경우 영상 부호화 장치는 RD cost 기반으로 상기 머지 후보 리스트를 구성하는 머지 후보들 중 최적의 머지 후보를 선택할 수 있으며, 상기 선택된 머지 후보를 가리키는 후보 선택 정보(ex. 머지 후보 인덱스, merge index)를 영상 복호화 장치로 시그널링할 수 있다. 영상 복호화 장치는 상기 머지 후보 리스트 및 상기 후보 선택 정보를 기반으로 상기 최적의 머지 후보를 선택할 수 있다.
상기 선택된 머지 후보의 움직임 정보가 상기 현재 블록의 움직임 정보로 사용될 수 있으며, 상기 현재 블록의 움직임 정보를 기반으로 상기 현재 블록의 예측 샘플들을 도출할 수 있음은 전술한 바와 같다. 영상 부호화 장치는 상기 예측 샘플들을 기반으로 상기 현재 블록의 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있으며, 상기 레지듀얼 샘플들에 관한 레지듀얼 정보를 영상 복호화 장치로 시그널링할 수 있다. 영상 복호화 장치는 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 도출된 레지듀얼 샘플들 및 상기 예측 샘플들을 기반으로 복원 샘플들을 생성하고, 이를 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있음은 전술한 바와 같다.
현재 블록에 대해 스킵 모드(skip mode)가 적용되는 경우, 앞에서 머지 모드가 적용되는 경우와 동일한 방법으로 상기 현재 블록의 움직임 정보를 도출할 수 있다. 다만, 스킵 모드가 적용되는 경우 해당 블록에 대한 레지듀얼 신호가 생략되며 따라서 예측 샘플들이 바로 복원 샘플들로 이용될 수 있다. 상기 스킵 모드는 예를 들어 cu_skip_flag의 값이 1인 경우에 적용될 수 있다.
이하, 머지 모드 및/또는 스킵 모드의 경우, 공간적 후보를 유도하는 방법에 대해 설명한다. 공간적 후보는 상술한 공간적 머지 후보를 나타낼 수 있다.
공간적 후보의 유도는 공간적으로 인접한 블록들(spatial neighboring blocks)에 기반하여 수행될 수 있다. 예로써, 도 8에 도시된 위치에 존재하는 후보 블록들로부터 최대 4개의 공간적 후보가 유도될 수 있다. 공간적 후보를 유도하는 순서는 A1 -> B1 -> B0 -> A0 -> B2의 순서일 수 있다. 그러나, 공간적 후보를 유도하는 순서는 상기 순서로 한정되지 않으며, 예컨대, B1 -> A1 -> B0 -> A0 -> B2의 순서일 수도 있다. 순서상 마지막 위치(상기 예에서, B2 위치)는 선행하는 4개 위치들(상기 예에서, A1, B1, B0 및 A0) 중 적어도 하나가 가용하지 않은 경우에 고려될 수 있다. 이 때, 소정 위치의 블록이 가용하지 않다는 것은 해당 블록이 현재 블록과 다른 슬라이스 또는 다른 타일에 속하거나 해당 블록이 인트라 예측된 블록인 경우를 포함할 수 있다. 순서상 첫번째 위치(상기 예에서, A1 또는 B1)로부터 공간적 후보가 유도된 경우, 후속하는 위치의 공간적 후보들에 대해서는 중복성 체크가 수행될 수 있다. 예컨대, 후속하는 공간적 후보의 움직임 정보가 머지 후보 리스트에 이미 포함된 공간적 후보의 움직임 정보와 동일할 경우, 상기 후속하는 공간적 후보는 머지 후보 리스트에 포함시키지 않음으로써, 부호화 효율을 향상시킬 수 있다. 후속하는 공간적 후보에 대해 수행되는 중복성 체크는 가능한 모든 후보쌍에 대해 수행되지 않고 일부의 후보쌍에 대해서만 수행됨으로써 계산 복잡도를 감소시킬 수 있다.
도 10은 공간적 후보에 대해 수행되는 중복성 체크를 위한 후보쌍을 예시한 도면이다.
도 10에 도시된 예에서, B0 위치의 공간적 후보에 대한 중복성 체크는 A0 위치의 공간적 후보에 대해서만 수행될 수 있다. 또한, B1 위치의 공간적 후보에 대한 중복성 체크는 B0 위치의 공간적 후보에 대해서만 수행될 수 있다. 또한, A1 위치의 공간적 후보에 대한 중복성 체크는 A0 위치의 공간적 후보에 대해서만 수행될 수 있다. 마지막으로, B2 위치의 공간적 후보에 대한 중복성 체크는 A0 위치 및 B0 위치의 공간적 후보에 대해서만 수행될 수 있다.
도 10에 도시된 예는, 공간적 후보를 유도하는 순서가 A0 -> B0 -> B1 -> A1 -> B2의 순서인 경우의 예이다. 그러나 이에 한정되지 않으며, 공간적 후보를 유도하는 순서가 변경되더라도 도 10에 도시된 예와 같이, 일부의 후보쌍에 대해서만 중복성 체크가 수행될 수 있다.
이하, 머지 모드 및/또는 스킵 모드의 경우, 시간적 후보를 유도하는 방법에 대해 설명한다. 시간적 후보는 상술한 시간적 머지 후보를 나타낼 수 있다. 또한, 시간적 후보의 움직임 벡터는 MVP 모드의 시간적 후보에 대응될 수도 있다.
시간적 후보는 하나의 후보만이 머지 후보 리스트에 포함될 수 있다. 시간적 후보를 유도하는 과정에서, 시간적 후보의 움직임 벡터는 스케일링될 수 있다. 예컨대, 상기 스케일링은 콜로케이티드 참조 픽처(collocated reference picture, colPic)(이하, '콜 픽처'라 함)에 속한 콜로케이티드 블록(co-located CU)(이하, '콜 블록'이라 함)에 기반하여 수행될 수 있다. 콜 블록의 유도에 사용되는 참조 픽처 리스트는 슬라이스 헤더에서 명시적으로 시그널링될 수 있다.
도 11은 시간적 후보의 움직임 벡터를 스케일링하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11에서, curr_CU와 curr_pic은 현재 블록과 현재 픽처를 나타내고, col_CU와 col_pic은 콜 블록과 콜 픽처를 나타낸다. 또한, curr_ref는 현재 블록의 참조 픽처를 나타내고, col_ref는 콜 블록의 참조 픽처를 나타낸다. 또한, tb는 현재 블록의 참조 픽처와 현재 픽처 사이의 거리를 나타내고, td는 콜 블록의 참조 픽처와 콜 픽처 사이의 거리를 나타낸다. 상기 tb와 td는 픽처간의 POC(Picture Order Count)의 차이에 해당하는 값으로 나타낼 수 있다. 시간적 후보의 움직임 벡터의 스케일링은 tb와 td에 기반하여 수행될 수 있다. 또한, 시간적 후보의 참조 픽처 인덱스는 0으로 설정될 수 있다.
도 12는 시간적 후보를 유도하는 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 12에서, 굵은 실선의 블록은 현재 블록을 나타낸다. 시간적 후보는 도 12의 C0 위치(우하단 위치) 또는 C1 위치(중앙 위치)에 해당하는 콜 픽처 내의 블록으로부터 유도될 수 있다. 먼저, C0 위치가 가용한지 판단되고, C0 위치가 가용한 경우, C0 위치에 기반하여 시간적 후보가 유도될 수 있다. 만약 C0 위치가 가용하지 않은 경우, C1 위치에 기반하여 시간적 후보가 유도될 수 있다. 예컨대, C0 위치의 콜 픽처 내 블록이 인트라 예측된 블록이거나, 현재 CTU 행(row)의 외부에 존재하는 경우, C0 위치가 가용하지 않은 것으로 판단될 수 있다.
상술한 바와 같이, motion data compression이 적용되는 경우, 콜 블록의 움직임 벡터는 소정의 단위 블록마다 저장될 수 있다. 이 경우, C0 위치 또는 C1 위치를 커버하는 블록의 움직임 벡터를 유도하기 위해 C0 위치 또는 C1 위치는 수정될 수 있다. 예컨대, 상기 소정의 단위 블록이 8x8 블록이고, C0 위치 또는 C1 위치를 (xColCi, yColCi)라 할 때, 시간적 후보를 유도하기 위한 위치는 ( ( xColCi >> 3 ) << 3, ( yColCi >> 3 ) << 3 )로 수정될 수 있다.
이하, 머지 모드 및/또는 스킵 모드의 경우, History-based 후보를 유도하는 방법에 대해 설명한다. History-based 후보는 History-based 머지 후보로 표현될 수 있다.
History-based 후보는 공간적 후보와 시간적 후보가 머지 후보 리스트에 추가된 이후에 상기 머지 후보 리스트에 추가될 수 있다. 예컨대, 이전에 부호화/복호화된 블록의 움직임 정보가 테이블에 저장되고, 현재 블록의 History-based 후보로서 사용될 수 있다. 상기 테이블은 부호화/복호화 과정 동안 복수의 History-based 후보를 저장할 수 있다. 상기 테이블은 새로운 CTU 행(row)이 시작될 때 초기화될 수 있다. 테이블이 초기화된다는 것은 테이블에 저장된 History-based 후보가 모두 삭제되어 해당 테이블이 비워지는 것을 의미할 수 있다. 인터 예측된 블록이 있을 때마다, 관련 움직임 정보가 마지막 엔트리로서 상기 테이블에 추가될 수 있다. 이 때, 상기 인터 예측된 블록은 서브블록 기반으로 예측된 블록이 아닐 수 있다. 상기 테이블에 추가된 움직임 정보는 새로운 History-based 후보로서 사용될 수 있다.
History-based 후보의 테이블은 소정의 크기를 가질 수 있다. 예컨대, 해당 크기는 5일 수 있다. 이 때, 상기 테이블은 최대 5개의 History-based 후보를 저장할 수 있다. 새로운 후보가 테이블에 추가될 때, 먼저 동일한 후보가 상기 테이블에 존재하는지의 중복성 체크가 수행되는 제한된 first-in-first-out (FIFO) 규정이 적용될 수 있다. 만약 동일한 후보가 상기 테이블에 이미 존재하는 경우, 상기 동일한 후보는 상기 테이블로부터 삭제되고, 이 후의 모든 History-based 후보들의 위치가 전방으로 이동될 수 있다.
History-based 후보는 머지 후보 리스트의 구성 과정에 이용될 수 있다. 이 때, 상기 테이블에 최근에 포함된 History-based 후보들이 순서대로 체크되고, 상기 머지 후보 리스트의 시간적 후보 이후의 위치에 포함될 수 있다. History-based 후보가 머지 후보 리스트에 포함될 때, 상기 머지 후보 리스트에 이미 포함된 공간적 후보 또는 시간적 후보와의 중복성 체크가 수행될 수 있다. 만약, 머지 후보 리스트에 이미 포함된 공간적 후보 또는 시간적 후보와 History-based 후보가 중복되는 경우, 해당 History-based 후보는 상기 머지 후보 리스트에 포함되지 않을 수 있다. 상기 중복성 체크는 아래와 같이 단순화시킴으로써 연산량이 저감될 수 있다.
머지 후보 리스트의 생성에 이용되는 History-based 후보의 개수는 (N <= 4 ) ? M: (8 - N)으로 설정될 수 있다. 이 때, N은 머지 후보 리스트에 이미 포함된 후보의 개수를 나타내고, M은 상기 테이블에 저장된 가용한 History-based 후보의 개수를 나타낸다. 즉, 머지 후보 리스트에 4개 이하의 후보가 포함된 경우, 상기 머지 후보 리스트의 생성에 이용되는 History-based 후보의 개수는 M개이며, 머지 후보 리스트에 4개보다 많은 N개의 후보가 포함된 경우, 상기 머지 후보 리스트의 생성에 이용되는 History-based 후보의 개수는 (8 - N)개로 설정될 수 있다.
가용한 머지 후보의 전체 개수가 (머지 후보의 최대 허용 개수 - 1)에 도달하는 경우, History-based 후보를 이용한 머지 후보 리스트의 구성은 종료될 수 있다.
이하, 머지 모드 및/또는 스킵 모드의 경우, Pair-wise average 후보를 유도하는 방법에 대해 설명한다. Pair-wise average 후보는 Pair-wise average 머지 후보 또는 Pair-wise 후보로 표현될 수 있다.
Pair-wise average 후보는 머지 후보 리스트에 포함된 후보들로부터 기정의된 후보쌍을 획득하고 이들을 평균함으로써 생성될 수 있다. 기정의된 후보쌍은 {(0, 1), (0, 2), (1, 2), (0, 3), (1, 3), (2, 3)}이고, 각 후보쌍을 구성하는 숫자는 머지 후보 리스트의 인덱스일 수 있다. 즉, 기정의된 후보쌍 (0, 1)은 머지 후보 리스트의 인덱스 0 후보와 인덱스 1 후보의 쌍을 의미하고, Pair-wise average 후보는 인덱스 0 후보와 인덱스 1 후보의 평균에 의해 생성될 수 있다. 상기 기 정의된 후보쌍의 순서대로 Pair-wise average 후보의 유도가 수행될 수 있다. 즉, 후보쌍 (0, 1)에 대해 Pair-wise average 후보를 유도한 후, 후보쌍 (0, 2), 후보쌍 (1, 2)의 순서로 Pair-wise average 후보 유도 과정이 수행될 수 있다. Pair-wise average 후보 유도 과정은 머지 후보 리스트의 구성이 완료될 때까지 수행될 수 있다. 예컨대, Pair-wise average 후보 유도 과정은 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보의 개수가 최대 머지 후보 개수에 도달할 때까지 수행될 수 있다.
Pair-wise average 후보는 참조 픽처 리스트의 각각에 대해 개별적으로 계산될 수 있다. 하나의 참조 픽처 리스트(L0 list 또는 L1 list)에 대해 2개의 움직임 벡터가 가용한 경우, 이들 2개의 움직임 벡터의 평균이 계산될 수 있다. 이 때, 2개의 움직임 벡터가 서로 다른 참조 픽처를 가리키더라도 상기 2개의 움직임 벡터의 평균이 수행될 수 있다. 만약 하나의 참조 픽처 리스트에 대해 1개의 움직임 벡터만이 가용한 경우, 가용한 움직임 벡터가 Pair-wise average 후보의 움직임 벡터로서 사용될 수 있다. 만약 하나의 참조 픽처 리스트에 대해 2개의 움직임 벡터가 모두 가용하지 않은 경우, 해당 참조 픽처 리스트는 유효하지 않은 것으로 결정될 수 있다.
Pair-wise average 후보가 머지 후보 리스트에 포함된 이후에도 머지 후보 리스트의 구성이 완료되지 않은 경우, 최대 머지 후보 개수에 도달할 때까지 제로 벡터가 머지 후보 리스트에 추가될 수 있다.
현재 블록에 대해 MVP 모드가 적용되는 경우, 복원된 공간적 주변 블록(예를 들어, 도 8에 도시된 주변 블록)의 움직임 벡터 및/또는 시간적 주변 블록(또는 Col 블록)에 대응하는 움직임 벡터를 이용하여, 움직임 벡터 예측자(motion vector predictor, mvp) 후보 리스트가 생성될 수 있다. 즉, 복원된 공간적 주변 블록의 움직임 벡터 및/또는 시간적 주변 블록에 대응하는 움직임 벡터가 현재 블록의 움직임 벡터 예측자 후보로 사용될 수 있다. 쌍예측이 적용되는 경우, L0 움직임 정보 도출을 위한 mvp 후보 리스트와 L1 움직임 정보 도출을 위한 mvp 후보 리스트가 개별적으로 생성되어 이용될 수 있다. 현재 블록에 대한 예측 정보(또는 예측에 관한 정보)는 상기 mvp 후보 리스트에 포함된 움직임 벡터 예측자 후보들 중에서 선택된 최적의 움직임 벡터 예측자 후보를 지시하는 후보 선택 정보(ex. MVP 플래그 또는 MVP 인덱스)를 포함할 수 있다. 이 때, 예측부는 상기 후보 선택 정보를 이용하여, mvp 후보 리스트에 포함된 움직임 벡터 예측자 후보들 중에서, 현재 블록의 움직임 벡터 예측자를 선택할 수 있다. 영상 부호화 장치의 예측부는 현재 블록의 움직임 벡터와 움직임 벡터 예측자 간의 움직임 벡터 차분(MVD)을 구할 수 있고, 이를 인코딩하여 비트스트림 형태로 출력할 수 있다. 즉, MVD는 현재 블록의 움직임 벡터에서 상기 움직임 벡터 예측자를 뺀 값으로 구해질 수 있다. 영상 복호화 장치의 예측부는 상기 예측에 관한 정보에 포함된 움직임 벡터 차분을 획득하고, 상기 움직임 벡터 차분과 상기 움직임 벡터 예측자의 가산을 통해 현재 블록의 상기 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 영상 복호화 장치의 예측부는 참조 픽처를 지시하는 참조 픽처 인덱스 등을 상기 예측에 관한 정보로부터 획득 또는 유도할 수 있다.
도 13은 본 개시의 일 예에 따른 움직임 벡터 예측자 후보 리스트 구성 방법을 개략적으로 나타낸 도면이다.
먼저, 현재 블록의 공간적 후보 블록을 탐색하여 가용한 후보 블록을 MVP 후보 리스트에 삽입할 수 있다(S1010). 이후, MVP 후보 리스트에 포함된 MVP 후보가 2개 미만인지 여부가 판단되고(S1020), 2개인 경우, MVP 후보 리스트의 구성을 완료할 수 있다.
단계 S1020에서, 가용한 공간적 후보 블록이 2개 미만인 경우, 현재 블록의 시간적 후보 블록을 탐색하여 가용한 후보 블록을 MVP 후보 리스트에 삽입할 수 있다(S1030). 시간적 후보 블록이 가용하지 않은 경우, 제로 움직임 벡터를 MVP 후보 리스트에 삽입(S1040)함으로써, MVP 후보 리스트의 구성을 완료할 수 있다.
한편, MVP 모드가 적용되는 경우, 참조 픽처 인덱스가 명시적으로 시그널링될 수 있다. 이경우 L0 예측을 위한 참조 픽처 인덱스(refidxL0)와 L1 예측을 위한 참조 픽처 인덱스(refidxL1)가 구분되어 시그널링될 수 있다. 예를 들어, MVP 모드가 적용되고 쌍예측(BI prediction)이 적용되는 경우, 상기 refidxL0에 관한 정보 및 refidxL1에 관한 정보가 둘 다 시그널링될 수 있다.
전술한 바와 같이, MVP 모드가 적용되는 경우, 영상 부호화 장치에서 도출된 MVD에 관한 정보가 영상 복호화 장치로 시그널링될 수 있다. MVD에 관한 정보는 예를 들어 MVD 절대값 및 부호에 대한 x, y 성분을 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, MVD 절대값이 0보다 큰지, 및 1보다 큰지 여부, MVD 나머지를 나타내는 정보가 단계적으로 시그널링될 수 있다. 예를 들어, MVD 절대값이 1보다 큰지 여부를 나타내는 정보는 MVD 절대값이 0보다 큰지 여부를 나타내는 flag 정보의 값이 1인 경우에 한하여 시그널링될 수 있다.
어파인(Affine) 모드 개요
이하, 인터 예측 모드의 일 예인 어파인 모드에 대해서 자세히 설명한다. 종래의 비디오 부호화/복호화 시스템에서는 현재 블록의 움직임 정보를 표현하기 위해 하나의 움직임 벡터만을 사용하였으나, 이러한 방법에는 블록 단위의 최적의 움직임 정보를 표현할 뿐, 화소 단위의 최적의 움직임 정보를 표현하지는 못했던 문제점이 존재하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 화소 단위로 블록의 움직임 정보를 정의하는 어파인 모드가 제안되었다. 어파인 모드에 따르면, 현재 블록에 연관된 2개 내지 4개의 움직임 벡터를 이용하여 블록의 화소 및/또는 서브 블록 단위 별 움직임 벡터가 결정될 수 있다.
기존 움직임 정보가 화소 값의 평행 이동(또는 변위)을 이용하여 표현되었던 것에 비하여, 어파인 모드에서는 평행 이동, 스케일링, 회전, 기울임(shear) 중 적어도 하나를 이용하여, 화소 별 움직임 정보가 표현될 수 있다. 이 중에서, 화소 별 움직임 정보가 변위, 스케일링, 회전을 이용하여 표현되는 어파인 모드를 유사(similarity) 혹은 간략화(simplified) 어파인 모드라 정의할 수 있다. 이하의 설명에서의 어파인 모드는 유사 혹은 간략화 어파인 모드를 의미할 수 있다.
어파인 모드에서의 움직임 정보는 2개 이상의 CPMV(Control Point Motion Vector)를 이용하여 표현될 수 있다. 현재 블록의 특정 화소 위치의 움직임 벡터는 CPMV를 이용하여 유도될 수 있다. 이때, 현재 블록의 화소 별 및/또는 서브 블록 별 움직임 벡터의 집합을 어파인 움직임 벡터 필드(Affine Motion Vector Field : Affine MVF)라 정의할 수 있다.
도 14는 어파인 모드의 파라미터 모델을 설명하기 위한 도면이다.
현재 블록에 대해 어파인 모드가 적용되는 경우, 4-파라미터 모델 및 6-파라미터 모델 중 하나를 이용하여 어파인 MVF가 유도될 수 있다. 이때, 4-파라미터 모델은 2개의 CPMV가 사용되는 모델 타입을 의미하고, 6-파라미터 모델은 3개의 CPMV가 사용되는 모델 타입을 의미할 수 있다. 도 14(a) 및 도 14(b)는 각각 4-파라미터 모델 및 6-파라미터 모델에 사용되는 CPMV를 도시화한 도면이다.
현재 블록의 위치를 (x, y)라 정의하는 경우, 화소 위치에 따른 움직임 벡터는 아래의 수학식 1 또는 2에 따라 유도될 수 있다. 예컨대, 4-파라미터 모델에 따른 움직임 벡터는 수학식 1에 따라 유도될 수 있고, 6-파라미터 모델에 따른 움직임 벡터는 수학식 2에 따라 유도될 수 있다.
Figure pct00001
Figure pct00002
수학식 1 및 수학식 2에서, mv0 = {mv_0x, mv_0y}는 현재 블록의 좌상단 코너 위치의 CPMV이고, v1 = {mv_1x, mv_1y}는 현재 블록의 우상단 위치의 CPMV이며, mv2 = {mv_2x, mv_2y}는 현재 블록의 좌하단 위치의 CPMV일 수 있다. 이때, W 및 H는 각각 현재 블록의 너비 및 높이에 해당하며, mv = {mv_x, mv_y}는 화소 위치 {x, y}의 움직임 벡터를 의미할 수 있다.
부호화/복호화 과정에서 어파인 MVF는 화소 단위 및/또는 기 정의된 서브 블록 단위로 결정될 수 있다. 어파인 MVF가 화소 단위로 결정되는 경우, 각 화소 값을 기준으로 움직임 벡터가 유도될 수 있다. 한편, 어파인 MVF가 서브 블록 단위로 결정되는 경우, 서브 블록의 중앙 화소 값을 기준으로 해당 블록의 움직임 벡터가 유도될 수 있다. 중앙 화소 값은 서브 블록의 센터에 존재하는 가상의 화소를 의미하거나, 중앙에 존재하는 4개의 화소 중 우하단 화소를 의미할 수 있다. 또한, 중앙 화소 값은, 서브 블록 내의 특정 화소로서 해당 서브 블록을 대표하는 화소일 수 있다. 본 개시에서 어파인 MVF는 4x4 서브블록 단위로 결정되는 경우를 설명한다. 다만 이것은 설명의 편의를 위함이며 서브블록의 사이즈는 다양하게 변경될 수 있다.
즉, Affine 예측이 가용한 경우, 현재 블록에 적용가능한 움직임 모델은 Translational motion model(평행 이동 모델), 4-parameter affine motion model, 6-parameter affine motion model의 3가지를 포함할 수 있다. 여기서 Translational motion model은 기존의 블록 단위 움직임 벡터가 사용되는 모델을 나타낼 수 있고, 4-parameter affine motion model은 2개의 CPMV가 사용되는 모델을 나타낼 수 있고, 6-parameter affine motion model은 3개의 CPMV가 사용되는 모델을 나타낼 수 있다. 어파인 모드는 움직임 정보를 부호화/복호화하는 방법에 따라, 세부 모드로 구분될 수 있다. 일 예로, 어파인 모드는 어파인 MVP 모드와 어파인 머지 모드로 세분화될 수 있다.
현재 블록에 대해 어파인 머지 모드가 적용되는 경우, CPMV는 어파인 모드로 부호화/복호화된 현재 블록의 주변 블록으로부터 유도될 수 있다. 현재 블록의 주변 블록 중 적어도 하나가 어파인 모드로 부호화/복호화된 경우, 현재 블록에 대해 어파인 머지 모드가 적용될 수 있다. 즉, 현재 블록에 대해 어파인 머지 모드가 적용되는 경우, 주변 블록의 CPMV들을 이용하여 현재 블록의 CPMV들이 유도될 수 있다. 예컨대, 주변 블록의 CPMV들이 현재 블록의 CPMV들로 결정되거나, 주변 블록의 CPMV들을 기반으로 현재 블록의 CPMV가 유도될 수 있다. 주변 블록의 CPMV를 기반으로 현재 블록의 CPMV가 유도되는 경우, 현재 블록 혹은 주변 블록의 부호화 파라미터 중 적어도 하나가 사용될 수 있다. 예컨대, 주변 블록의 CPMV들이 상기 주변 블록의 사이즈 및 상기 현재 블록의 사이즈 등을 기반으로 수정되어 현재 블록의 CPMV들로 사용될 수 있다.
한편, 서브블록 단위로 MV가 도출되는 affine merge의 경우에는, 서브블록 머지 모드라고 불릴 수 있으며, 이는 제1 값(예컨대, '1')을 갖는 merge_subblock_flag에 의해 지시될 수 있다. 이 경우 후술하는 어파인 머지 후보 리스트(affine merging candidate list)는 서브블록 머지 후보 리스트(subblock merging candidate list)라고 불릴 수도 있다. 이 경우 상기 서브블록 머지 후보 리스트에는 후술하는 SbTMVP로 도출된 후보가 더 포함될 수 있다. 이 경우, 상기 sbTMVP로 도출된 후보는 상기 서브블록 머지 후보 리스트의 0번 인덱스의 후보로 이용될 수 있다. 다시 말하면, 상기 sbTMVP로 도출된 후보는 상기 서브블록 머지 후보 리스트 내에서 후술하는 상속 어파인 머지 후보(inherited affine candidates), 조합 어파인 머지 후보(constructed affine candidates)보다 앞에 위치할 수 있다.
일 예로, 현재 블록에 대해 어파인 모드가 적용될 수 있는지 여부를 지시하는 어파인 모드 플래그가 정의될 수 있으며, 이는 시퀀스, 픽처, 슬라이스, 타일, 타일 그룹, 브릭, 등 현재 블록의 상위 레벨 중 적어도 하나의 레벨에서 시그널링될 수 있다. 예컨대, 어파인 모드 플래그는 sps_affine_enabled_flag로 명명될 수 있다.
어파인 머지 모드가 적용되는 경우, 현재 블록의 CPMV 유도를 위해, 어파인 머지 후보 리스트가 구성될 수 있다. 이때, 어파인 머지 후보 리스트는 상속 어파인 머지 후보, 조합 어파인 머지 후보 및 제로 머지 후보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상속 어파인 머지 후보는 현재 블록의 주변 블록이 어파인 모드로 부호화/복호화된 경우, 해당 주변 블록의 CPMV를 이용하여 유도되는 후보를 의미할 수 있다. 조합 어파인 머지 후보는 각각의 CP(Control Point)의 주변 블록의 움직임 벡터를 기반으로 각각의 CPMV가 유도된 후보를 의미할 수 있다. 한편, 제로 머지 후보는 크기가 0인 CPMV들로 구성된 후보를 의미할 수 있다. 이하의 설명에서 CP란 CPMV를 유도하는데 이용되는 블록의 특정 위치를 의미할 수 있다. 예컨대, CP는 블록의 각 꼭지점 위치일 수 있다.
도 15는 어파인 머지 후보 리스트를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15의 순서도를 참고하면, 상속 어파인 머지 후보(S1210), 조합 어파인 머지 후보(S1220), 제로 머지 후보(S1230) 순으로 어파인 머지 후보 리스트에 어파인 머지 후보가 추가될 수 있다. 제로 머지 후보는 어파인 머지 후보 리스트에 상속 어파인 머지 후보 및 조합 어파인 머지 후보가 모두 추가되었음에도 후보 리스트에 포함되는 후보의 개수가 최대 후보 개수를 충족하지 못하는 경우에 추가될 수 있다. 이때, 제로 머지 후보는 어파인 머지 후보 리스트의 후보 수가 최대 후보 개수를 충족할 때까지 추가될 수 있다.
도 16은 주변 블록으로부터 유도되는 CPMV를 설명하기 위한 도면이다.
일 예로, 최대 2개의 상속 어파인 머지 후보가 유도될 수 있으며, 각각의 후보는 좌측 주변 블록들 및 상단 주변 블록들 중 적어도 하나를 기반으로 유도될 수 있다. 상속 어파인 머지 후보를 유도하기 위한 주변 블록은 도 8을 참조하여 설명한다. 좌측 주변 블록을 기반으로 유도된 상속 어파인 머지 후보는 A0 및 A1 중 적어도 하나를 기반으로 유도되며, 상단 주변 블록을 기반으로 유도된 상속 어파인 머지 후보는 B0, B1 및 B2 중 적어도 하나를 기반으로 유도될 수 있다. 이때, 각 주변 블록의 스캔 순서는 A0에서 A1 순 및 B0에서 B1, B2 순일 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 좌측 및 상단의 각각에 대해 상기 스캔 순서 상 가용한 첫번째 주변 블록에 기반하여 상속 어파인 머지 후보가 유도될 수 있다. 이때, 좌측 주변 블록과 상단 주변 블록으로부터 유도된 후보들 간에는 중복성 검사가 수행되지 않을 수 있다.
일 예로, 도 16에 도시된 바와 같이, 좌측 주변 블록 A가 어파인 모드로 부호화/복호화된 경우, 주변 블록 A의 CP에 대응되는 움직임 벡터 v2, v3 및 v4 중 적어도 하나가 유도될 수 있다. 주변 블록 A가 4-파라미터 어파인 모델을 통해 부호화/복호화되는 경우, 상속 어파인 머지 후보는 v2 및 v3를 이용하여 유도될 수 있다. 반면, 주변 블록 A가 6-파라미터 어파인 모델을 통해 부호화/복호화된 경우, 상속 어파인 머지 후보는 v2, v3 및 v4를 이용하여 유도될 수 있다.
도 17은 조합 어파인 머지 후보를 유도하기 위한 주변 블록을 설명하기 위한 도면이다.
조합 어파인 후보는 주변 블록들의 일반적인 움직임 정보들의 조합을 이용하여 CPMV가 유도되는 후보를 의미할 수 있다. 각 CP 별 움직임 정보는 현재 블록의 공간적 주변 블록 혹은 시간적 주변 블록을 이용하여 유도될 수 있다. 이하의 설명에서 CPMVk는 k번째 CP를 대표하는 움직임 벡터를 의미할 수 있다. 일 예로, 도 17을 참조하면, CPMV1은 B2, B3 및 A2의 움직임 벡터 중 가용한 첫번째 움직임 벡터로 결정될 수 있으며, 이때의 스캔 순서는 B2, B3, A2 순일 수 있다. CPMV2는 B1 및 B0의 움직임 벡터 중 가용한 첫번째 움직임 벡터로 결정될 수 있으며, 이때의 스캔 순서는 B1, B0 순일 수 있다. CPMV3은 A1 및 A0의 움직임 벡터 중 가용한 첫번째 움직임 벡터로 결정될 수 있으며, 이때의 스캔 순서는 A1, A0 순일 수 있다. 현재 블록에 대해 TMVP 적용이 가능한 경우, CPMV4는 시간적 주변 블록인 T의 움직임 벡터로 결정될 수 있다.
각 CP에 대한 4개의 움직임 벡터가 유도된 다음, 이를 기초로 조합 어파인 머지 후보가 유도될 수 있다. 조합 어파인 머지 후보는 유도된 각 CP에 대한 4개의 움직임 벡터 중에서 선택된 적어도 2개 이상의 움직임 벡터를 포함하여 구성될 수 있다. 일 예로, 조합 어파인 머지 후보는 {CPMV1, CPMV2, CPMV3}, {CPMV1, CPMV2, CPMV4}, {CPMV1, CPMV3, CPMV4}, {CPMV2, CPMV3, CPMV4}, {CPMV1, CPMV2} 및 {CPMV1, CPMV3}의 순서에 따라 적어도 하나로 구성될 수 있다. 3개의 움직임 벡터로 구성되는 조합 어파인 후보는 6-파라미터 어파인 모델을 위한 후보일 수 있다. 반면, 2개의 움직임 벡터로 구성되는 조합 어파인 후보는 4-파라미터 어파인 모델을 위한 후보일 수 있다. 움직임 벡터의 스케일링 과정을 회피하기 위해, CP들의 참조 픽처 인덱스들이 상이한 경우, 관련된 CPMV들의 조합은 조합 어파인 후보의 유도에 이용되지 않고 무시될 수 있다.
현재 블록에 대해 어파인 MVP 모드가 적용되는 경우, 영상 부호화 장치는 현재 블록에 대한 2개 이상의 CPMV 예측자와 CPMV를 유도하여, 이를 바탕으로 CPMV 차분(differences)을 유도할 수 있다. 이때, CPMV 차분이 부호화 장치에서 복호화 장치로 시그널링될 수 있다. 영상 복호화 장치는 현재 블록에 대한 CPMV 예측자를 유도하고, 시그널링된 CPMV 차분을 복원한 후, CPMV 예측자와 CPMV 차분에 기반하여 현재 블록의 CPMV를 유도할 수 있다.
한편, 현재 블록에 대해 어파인 머지 모드 또는 서브 블록 기반 TMVP가 적용되지 않는 경우에 한 해, 현재 블록에 대해 어파인 MVP 모드가 적용될 수 있다. 한편, 어파인 MVP 모드는 어파인 CP MVP 모드라 표현될 수도 있다.
현재 블록에 대해 어파인 MVP가 적용되는 경우, 현재 블록에 대한 CPMV 유도를 위해, 어파인 MVP 후보 리스트(affine mvp candidate list)가 구성될 수 있다. 이때, 어파인 MVP 후보 리스트는 상속 어파인 MVP 후보, 조합 어파인 MVP 후보, 평행 이동 어파인 MVP 후보 및 제로 MVP 후보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 상속 어파인 MVP 후보는 현재 블록의 주변 블록이 어파인 모드로 부호화/복호화되는 경우, 주변 블록의 CPMV를 기반으로 유도되는 후보를 의미할 수 있다. 조합 어파인 MVP 후보는 CP 주변 블록의 움직임 벡터를 기반으로 CPMV 조합을 생성하여 유도되는 후보를 의미할 수 있다. 제로 MVP 후보는 값이 0인 CPMV로 구성되는 후보를 의미할 수 있다. 상속 어파인 MVP 후보, 조합 어파인 MVP 후보의 유도 방법 및 특징은 상술한 상속 어파인 후보 및 조합 어파인 후보와 동일하므로 설명을 생략한다.
어파인 MVP 후보 리스트의 최대 후보 개수가 2인 경우, 조합 어파인 MVP 후보, 평행 이동 어파인 MVP 후보 및 제로 MVP 후보는 현재 후보 개수가 2 미만인 경우에 추가될 수 있다. 특히, 평행 이동 어파인 MVP 후보는 다음의 순서에 따라 유도될 수 있다.
일 예로, 어파인 MVP 후보 리스트에 포함된 후보의 수가 2 미만이고, 조합 어파인 MVP 후보의 CPMV0가 유효한 경우, CPMV0가 어파인 MVP 후보로 사용될 수 있다. 즉, CP0, CP1, CP2의 움직임 벡터가 모두 CPMV0인 어파인 MVP 후보가 어파인 MVP 후보 리스트에 추가될 수 있다.
다음으로, 어파인 MVP 후보 리스트의 후보의 수가 2 미만이고, 조합 어파인 MVP 후보의 CPMV1가 유효한 경우, CPMV1이 어파인 MVP 후보로 사용될 수 있다. 즉, CP0, CP1, CP2의 움직임 벡터가 모두 CPMV1인 어파인 MVP 후보가 어파인 MVP 후보 리스트에 추가될 수 있다.
다음으로, 어파인 MVP 후보 리스트의 후보의 수가 2 미만이고, 조합 어파인 MVP 후보의 CPMV2가 유효한 경우, CPMV2가 어파인 MVP 후보로 사용될 수 있다. 즉, CP0, CP1, CP2의 움직임 벡터가 모두 CPMV2인 어파인 MVP 후보가 어파인 MVP 후보 리스트에 추가될 수 있다.
상술한 조건에도 불구하고, 어파인 MVP 후보 리스트의 후보의 수가 2 미만인 경우, 현재 블록의 TMVP(temporal motion vector predictor)가 어파인 MVP 후보 리스트에 추가될 수 있다.
평행 이동 어파인 MVP 후보 추가에도 불구하고, 어파인 MVP 후보 리스트의 후보의 수가 2 미만인 경우, 제로 MVP 후보가 어파인 MVP 후보 리스트에 추가될 수 있다.
도 18은 어파인 MVP 후보 리스트를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 18의 순서도를 참고하면, 상속 어파인 MVP 후보(S1610), 조합 어파인 MVP 후보(S1620), 평행 이동 어파인 MVP 후보(S1630), 제로 MVP 후보(S1640) 순으로 어파인 MVP 후보 리스트에 후보가 추가될 수 있다. 상술한 바와 같이, 단계 S1620 내지 단계 S1640은 각 단계에서 어파인 MVP 후보 리스트에 포함된 후보의 개수가 2 미만인지 여부에 따라 수행될 수 있다.
상속 어파인 MVP 후보의 스캔 순서는 상속 어파인 머지 후보의 스캔 순서와 동일할 수 있다. 다만, 상속 어파인 MVP 후보의 경우, 현재 블록의 참조 픽처와 동일한 참조 픽처를 참조하는 주변 블록만이 고려될 수 있다. 상속 어파인 MVP 후보를 어파인 MVP 후보 리스트에 추가할 때, 중복성 체크는 수행되지 않을 수 있다.
조합 어파인 MVP 후보를 유도하기 위해 도 17에 도시된 공간적 주변 블록들만이 고려될 수 있다. 또한, 조합 어파인 MVP 후보의 스캔 순서는 조합 어파인 머지 후보의 스캔 순서와 동일할 수 있다. 또한, 조합 어파인 MVP 후보를 유도하기 위해, 주변 블록의 참조 픽처 인덱스가 체크되고, 상기 스캔 순서상, 인터 코딩되고 현재 블록의 참조 픽처와 동일한 참조 픽처를 참조하는 첫번째 주변 블록이 이용될 수 있다.
서브 블록 기반 TMVP(Subblock-based TMVP, SbTMVP) 모드 개요
이하, 인터 예측 모드의 일 예인 서브 블록 기반 TMVP 모드에 대해서 자세히 설명한다. 서브 블록 기반 TMVP 모드에 따르면, 현재 블록에 대한 움직임 벡터 필드(Motion Vector Field : MVF)가 유도되어, 서브 블록 단위로 움직임 벡터가 유도될 수 있다.
종래의 TMVP 모드가, 코딩 유닛 단위로 수행되는 것과 달리, 서브 블록 기반 TMVP 모드가 적용되는 코딩 유닛은 서브 코딩 유닛 단위로 움직임 벡터에 대한 부호화/복호화가 수행될 수 있다. 또한, 종래의 TMVP 모드에 따르면 동일 위치 블록(collocated block)으로부터 시간적 움직임 벡터가 유도되는 반면, 서브 블록 기반 TMVP 모드는 현재 블록의 주변 블록으로부터 유도된 움직임 벡터가 지시하는 참조 블록으로부터 움직임 벡터 필드가 유도될 수 있다. 이하, 주변 블록으로부터 유도된 움직임 벡터를 현재 블록의 움직임 쉬프트(motion shift) 혹은 대표 움직임 벡터라고 지칭할 수 있다.
도 19는 서브 블록 기반 TMVP 모드의 주변 블록을 설명하기 위한 도면이다.
현재 블록에 대해 서브 블록 기반 TMVP 모드가 적용되는 경우, 움직임 쉬프트를 결정하기 위한 주변 블록이 결정될 수 있다. 일 예로, 움직임 쉬프트를 결정하기 위한 주변 블록에 대한 스캔은 도 19의 A1, B1, B0, A0 블록 순으로 수행될 수 있다. 다른 예로, 움직임 쉬프트를 결정하기 위한 주변 블록은 현재 블록의 특정 주변 블록으로 제한될 수 있다. 예컨대, 움직임 쉬프트를 결정하기 위한 주변 블록은 언제나 A1 블록으로 결정될 수 있다. 주변 블록이 콜 픽처를 참조하는 움직임 벡터를 갖는 경우, 해당 움직임 벡터가 움직임 쉬프트로 결정될 수 있다. 움직임 쉬프트로 결정된 움직임 벡터는 시간적 움직임 벡터로 지칭될 수도 있다. 한편, 주변 블록으로부터 상술한 움직임 벡터가 유도될 수 없는 경우, 움직임 쉬프트는 (0,0)으로 설정될 수 있다.
도 20은 서브 블록 기반 TMVP 모드에 따라 움직임 벡터 필드를 유도하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
다음으로, 움직임 쉬프트가 지시하는 동일 위치 픽처 상의 참조 블록이 결정될 수 있다. 예컨대, 현재 블록의 좌표에 움직임 쉬프트를 가산함으로써 콜 픽처로부터 서브블록 기반 움직임 정보(움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스)를 획득할 수 있다. 도 20에 도시된 예에서, 움직임 쉬프트는 A1 블록의 움직임 벡터인 것으로 가정한다. 현재 블록에 움직임 쉬프트를 적용함으로써 현재 블록을 구성하는 각 서브블록에 대응하는 콜 픽처 내 서브블록(콜 서브블록)을 특정할 수 있다. 이후, 콜 픽처의 대응 서브블록(콜 서브블록)의 움직임 정보를 이용하여, 현재 블록의 각 서브블록의 움직임 정보가 유도될 수 있다. 예컨대, 대응 서브블록의 중앙 위치로부터 대응 서브블록의 움직임 정보가 획득될 수 있다. 이때, 중앙 위치는 대응 서브블록의 중앙에 위치하는 4개의 샘플들 중 우하단 샘플의 위치일 수 있다. 만약, 현재 블록에 대응하는 콜 블록의 특정 서브블록의 움직임 정보가 가용하지 않은 경우, 콜 블록의 중심 서브블록의 움직임 정보가 해당 서브블록의 움직임 정보로 결정될 수 있다. 대응 서브블록의 움직임 정보가 유도되면, 상술한 TMVP 과정과 유사하게 현재 서브블록의 움직임 벡터와 참조 픽처 인덱스로 전환될 수 있다. 즉, 서브블록 기반 움직임 벡터가 유도되는 경우, 참조 블록의 참조 픽처의 POC를 고려하여 움직임 벡터의 스케일링이 수행될 수 있다.
위와 같이, 서브블록 기반으로 유도된 현재 블록의 움직임 벡터 필드 또는 움직임 정보를 이용하여 현재 블록에 대한 서브블록 기반 TMVP 후보가 유도될 수 있다.
이하에서, 서브블록 단위로 구성되는 머지 후보 리스트를 서브블록 단위 머지 후보 리스트라 정의한다. 상술한 어파인 머지 후보 및 서브블록 기반 TMVP 후보가 병합되어 서브블록 단위 머지 후보 리스트가 구성될 수 있다.
한편, 현재 블록에 대해 서브블록 기반 TMVP 모드가 적용될 수 있는지 여부를 지시하는 서브블록 기반 TMVP 모드 플래그가 정의될 수 있으며, 이는 시퀀스, 픽처, 슬라이스, 타일, 타일 그룹, 브릭, 등 현재 블록의 상위 레벨 중 적어도 하나의 레벨에서 시그널링될 수 있다. 예컨대, 서브블록 기반 TMVP 모드 플래그는 sps_sbtmvp_enabled_flag로 명명될 수 있다. 현재 블록에 대해 서브블록 기반 TMVP 모드의 적용이 가능한 경우, 서브블록 단위 머지 후보 리스트에 서브블록 기반 TMVP 후보가 먼저 추가될 수 있으며, 이후 어파인 머지 후보가 서브블록 단위 머지 후보 리스트에 추가될 수 있다. 한편, 서브블록 단위 머지 후보 리스트에 포함될 수 있는 최대 후보의 개수가 시그널링될 수 있다. 일 예로, 서브블록 단위 머지 후보 리스트에 포함될 수 있는 최대 후보의 개수는 5일 수 있다.
서브블록 단위 머지 후보 리스트 유도에 사용되는 서브블록의 크기는 시그널링 되거나 MxN으로 기 설정될 수 있다. 예컨대, MxN은 8x8일 수 있다. 따라서, 현재 블록의 크기가 8x8이상인 경우에만, 현재 블록에 대해 어파인 모드 또는 서브블록 기반 TMVP 모드가 적용될 수 있다.
이하에서, 본 개시의 예측 수행 방법의 일 실시예에 대해 설명한다. 이하의 예측 수행 방법은 도 4의 단계 S410 또는 도 6의 단계 S630에서 수행될 수 있다.
예측 모드에 따라 도출된 움직임 정보를 기반으로 현재 블록에 대한 예측된 블록을 생성할 수 있다. 상기 예측된 블록(예측 블록)은 상기 현재 블록의 예측 샘플들(예측 샘플 어레이)를 포함할 수 있다. 현재 블록의 움직임 벡터가 분수 샘플(fractional sample) 단위를 가리키는 경우, 보간(interpolation) 절차가 수행될 수 있으며, 이를 통하여 참조 픽처 내에서 분수 샘플 단위의 참조 샘플들을 기반으로 상기 현재 블록의 예측 샘플들이 도출될 수 있다. 현재 블록에 Affine 인터 예측이 적용되는 경우, 샘플/서브블록 단위 MV를 기반으로 예측 샘플들을 생성할 수 있다. 쌍예측(bi-prediction)이 적용되는 경우, L0 예측(즉, 참조 픽처 리스트 L0 내 참조 픽처와 MVL0를 이용한 예측)을 기반으로 도출된 예측 샘플들과 L1 예측(즉, 참조 픽처 리스트 L1 내 참조 픽처와 MVL1을 이용한 예측)을 기반으로 도출된 예측 샘플들의 (위상에 따른) 가중합 또는 가중평균을 통하여 도출된 예측 샘플들이 현재 블록의 예측 샘플들로 이용될 수 있다. 쌍예측이 적용되는 경우, L0 예측에 이용된 참조 픽처와 L1 예측에 이용된 참조 픽처가 현재 픽처를 기준으로 서로 다른 시간적 방향에 위치하는 경우, (즉, 쌍예측이면서 양방향 예측에 해당하는 경우) 이를 true(참) 쌍예측이라고 부를 수 있다.
영상 복호화 장치에서, 도출된 예측 샘플들을 기반으로 복원 샘플들 및 복원 픽처가 생성될 수 있고, 이후 인루프 필터링 등의 절차가 수행될 수 있다. 또한, 영상 부호화 장치에서, 도출된 예측 샘플들을 기반으로 레지듀얼 샘플들이 도출되고 예측 정보 및 레지듀얼 정보를 포함하는 영상 정보의 인코딩이 수행될 수 있다.
CU 레벨의 가중치를 이용한 양방향 예측(Bi-prediction with CU-level weight, BCW)
상술한 바와 같이 현재 블록에 쌍예측이 적용되는 경우, 가중평균(weighted average)을 기반으로 예측 샘플들을 도출할 수 있다. 기존에는 쌍예측 신호(즉, 쌍예측 샘플들)는 L0 예측 신호(L0 예측 샘플들)과 L1 예측 신호(L1 예측 샘플들)의 단순 평균을 통하여 도출될 수 있었다. 즉, 쌍예측 샘플들은 L0 참조 픽처 및 MVL0에 기반한 L0 예측 샘플들과 L1 참조 픽처 및 MVL1에 기반한 L1 예측 샘플들의 평균으로 도출되었다. 그러나, 본 개시에 따르면, 쌍예측이 적용되는 경우 다음과 같이 L0 예측 신호와 L1 예측 신호의 가중평균을 통하여 쌍예측 신호(쌍예측 샘플들)을 도출할 수 있다.
Figure pct00003
상기 수학식 3에서, Pbi-pred는 가중평균에 의해 도출된 쌍예측 신호(쌍예측 블록)를 나타내고, P0와 P1은 각각 L0 예측 샘플들(L0 예측 블록)과 L1 예측 샘플들(L1 예측 블록)을 나타낸다. 또한, (8-w)와 w는 각각 P0와 P1에 적용되는 가중치를 나타낸다.
가중평균에 의한 쌍예측 신호의 생성에 있어, 5개의 가중치가 허용될 수 있다. 예컨대, 가중치 w는 {-2,3,4,5,10}로부터 선택될 수 있다. 쌍예측된 CU의 각각에 대해, 가중치 w는 두가지 방법 중 하나로 결정될 수 있다. 상기 두가지 방법 중 첫번째로서, 현재 CU가 머지 모드가 아닌 경우(non-merge CU), 움직임 벡터 차분과 함께 가중치 인덱스(weight index)가 시그널링될 수 있다. 예컨대, 비트스트림은 움직임 벡터 차분에 관한 정보의 이후에 가중치 인덱스에 관한 정보를 포함할 수 있다. 상기 두가지 방법 중 두번째로서, 현재 CU가 머지 모드인 경우(merge CU), 가중치 인덱스는 머지 후보 인덱스(머지 인덱스)에 기반하여 주변 블록들로부터 유도될 수 있다.
가중평균에 의한 쌍예측 신호의 생성은 256개 이상의 샘플(루마 성분 샘플)을 포함하는 크기의 CU에 대해서만 적용되도록 제한될 수 있다. 즉, 현재 블록의 너비(width)와 높이(height)의 곱이 256 이상인 CU에 대해서만 가중평균에 의한 쌍예측이 수행될 수 있다. 또한, 가중치 w는 상술한 바와 같이 5개의 가중치 중 하나가 사용될 수도 있고, 다른 개수의 가중치 중 하나가 사용될 수도 있다. 예컨대, 현재 영상의 특성에 따라, low-delay picture에 대해서는 5개의 가중치가 사용되고, non-low-delay picture에 대해서는 3개의 가중치가 사용될 수 있다. 이때, 3개의 가중치는 {3,4,5}일 수 있다.
영상 부호화 장치는 fast search algorithm을 적용하여 복잡도를 크게 증가시키지 않고 가중치 인덱스를 결정할 수 있다. 이때, 상기 fast search algorithm은 다음과 같이 요약될 수 있다. 이하에서 불균등 가중치(unequal weight)란 P0와 P1에 적용되는 가중치가 균등하지 않은 것을 의미할 수 있다. 또한 균등 가중치(equal weight)란 P0와 P1에 적용되는 가중치가 균등한 것을 의미할 수 있다.
- 움직임 벡터의 해상도가 적응적으로 변경되는 AMVR 모드가 함께 적용되는 경우, 현재 픽처가 low-delay picture이면, 1-pel 움직임 벡터 해상도와 4-pel 움직임 벡터 해상도의 각각에 대해 불균등 가중치만이 조건적으로 체크될 수 있다.
- 어파인 모드가 함께 적용되고, 어파인 모드가 현재 블록의 최적의 모드로서 선택된 경우, 영상 부호화 장치는 불균등 가중치의 각각에 대해 affine ME(motion estimation)을 수행할 수 있다.
- 쌍예측에 사용되는 2개의 참조 픽처가 동일할 경우, 불균등 가중치만이 조건적으로 체크될 수 있다.
- 불균등 가중치는 소정 조건이 만족되는 경우, 체크되지 않을 수 있다. 상기 소정 조건은 현재 픽처와 참조 픽처 사이의 POC 거리(POC distance), 양자화 파라미터(QP), 시간적 레벨(temporal level) 등에 기반한 조건일 수 있다.
BCW의 가중치 인덱스는 하나의 문맥 부호화 빈(bin)과 후속하는 하나 이상의 바이패스 부호화 빈들(bypass coded bins)을 이용하여 부호화될 수 있다. 첫번째 문맥 부호화 빈은 균등 가중치(equal weight)가 사용되는지 여부를 지시한다. 불균등 가중치가 사용되는 경우, 추가적인 빈들이 바이패스 부호화되어 시그널링될 수 있다. 추가적인 빈들은 어떠한 가중치가 사용되는지 여부를 지시하기 위해 시그널링될 수 있다.
가중 예측(Weighted prediction, WP)은 페이딩(fading)을 포함하는 영상을 효율적으로 부호화하기 위한 도구이다. 가중 예측에 따르면, 참조 픽처 리스트 L0와 L1의 각각에 포함된 각 참조 픽처에 대해 웨이팅 파라미터(가중치와 오프셋)가 시그널링될 수 있다. 이후 움직임 보상이 수행될 때, 가중치(들)와 오프셋(들)이 대응하는 참조 픽처(들)에 적용될 수 있다. 가중 예측과 BCW는 서로 다른 타입의 영상에 대해 사용될 수 있다. 가중 예측과 BCW 사이의 상호 작용을 피하기 위해, 가중 예측을 사용하는 CU에 대해서는 BCW 가중치 인덱스는 시그널링되지 않을 수 있다. 이 경우, 가중치는 4로 추론될 수 있다. 즉, 균등 가중치가 적용될 수 있다.
머지 모드가 적용된 CU의 경우, 가중치 인덱스는 머지 후보 인덱스에 기반하여 주변 블록들로부터 추론될 수 있다. 이것은 보통의 머지 모드와 상속 어파인 머지 모드의 모두에 대해 적용될 수 있다.
조합 어파인 머지 모드의 경우, 최대 3개 블록들의 움직임 정보에 기반하여 어파인 움직임 정보가 구성될 수 있다. 이때, 조합 어파인 머지 모드를 사용하는 CU에 대한 BCW 가중치 인덱스를 유도하기 위해 다음의 과정이 수행될 수 있다.
(1) 먼저, BCW 가중치 인덱스 {0,1,2,3,4}의 범위를 3개의 그룹 {0}, {1,2,3} 및 {4}로 분할할 수 있다. 만약 모든 CP의 BCW 가중치 인덱스가 동일한 그룹으로부터 도출되는 경우, BCW 가중치 인덱스는 아래 단계 (2)에 의해 유도될 수 있다. 그렇지 않으면, BCW 가중치 인덱스는 2로 설정될 수 있다.
(2) 적어도 2개의 CP가 동일한 BCW 가중치 인덱스를 갖는 경우, 상기 동일한 BCW 가중치 인덱스가 조합 어파인 머지 후보의 가중치 인덱스로 할당될 수 있다. 그렇지 않으면, 조합 어파인 머지 후보의 가중치 인덱스는 2로 설정될 수 있다.
Bi-directional optical flow (BDOF)
본 개시에 따르면, 쌍예측(bi-prediction) 신호를 리파인(개선)하기 위하여 BDOF가 사용될 수 있다. BDOF는 현재 블록(ex. CU)에 쌍예측이 적용되는 경우 개선된 움직임 정보를 계산하여 예측 샘플들을 생성하기 위한 것이다. 따라서, BDOF를 적용하여 개선된 움직임 정보를 계산하는 과정은 상술한 움직임 정보 도출 단계에 포함될 수도 있다.
예를 들어, BDOF는 4x4 서브블록 레벨에서 적용될 수 있다. 즉, BDOF는 현재 블록 내 4x4 서브블록 단위로 수행될 수 있다.
BODF는 예를 들어 다음과 같은 조건을 만족하는 CU에 대하여 적용될 수 있다.
1) CU의 높이가 4가 아니고, CU의 크기가 4x8이 아닌 경우
2) CU가 어파인 모드 또는 ATMVP 머지 모드가 아닌 경우
3) CU가 true 쌍예측 모드로 부호화된 경우, 즉, 두 개의 참조 픽처들 중 하나는 시간적 순서가 현재 픽처에 선행하고, 나머지 하나는 시간적 순서가 현재 픽처에 후행하는 경우
또한, BDOF는 루마 성분에 대하여만 적용될 수 있다. 그러나 이에 한정되지 않으며, BDOF는 크로마 성분에 대하여만 적용되거나, 루마 성분 및 크로마 성분의 모두에 대하여 적용될 수도 있다.
BDOF 모드는 광학적 흐름(optical flow)의 개념에 기초한다. 즉, 객체의 움직임이 스무스(smooth)한 것을 가정한다. BDOF가 적용되는 경우, 각각의 4x4 서브블록에 대해, 개선된 움직임 벡터(motion refinement) (vx, vy)가 계산될 수 있다. 개선된 움직임 벡터는 L0 예측 샘플과 L1 예측 샘플 사이의 차이를 최소화함으로써 계산될 수 있다. 개선된 움직임 벡터는 4x4 서브 블록 내 쌍예측된 샘플 값들을 조정(adjust)하는데 이용될 수 있다.
이하, BDOF가 수행되는 과정을 보다 구체적으로 설명한다.
먼저, 2개의 예측 신호들의 수평 그래디언트(gradient)
Figure pct00004
와 수직 그래디언트
Figure pct00005
가 계산될 수 있다. 이 때, k는 0 또는 1일 수 있다. 상기 그래디언트는 2개의 인접한 샘플들 사이의 차이를 직접 계산함으로써 아래의 수학식 4와 같이 계산될 수 있다.
Figure pct00006
상기 수학식 4에서, I(k)(i, j)는 리스트 k (k = 0, 1) 내 예측 신호의 좌표 (i, j)의 샘플값을 의미한다. 예컨대, I(0)(i, j)는 L0 예측 블록 내 (i, j) 위치의 샘플값을 의미하고, I(1)(i, j)는 L1 예측 블록 내 (i, j) 위치의 샘플값을 의미할 수 있다.
상기 수학식 4에서, 2개의 샘플들의 차이는 4만큼 우쉬프트(right shift)된다. 그러나 이에 한정되지 않으며, 우쉬프트되는 양(shift1)은 루마 성분의 비트 뎁스(비트 깊이)에 기초하여 결정될 수 있다. 예컨대, 루마 성분의 비트 뎁스를 bitDepth라 할 때, shift1은 max(6, bitDepth-6)으로 결정될 수 있다. 또는 단순히 고정된 값 6으로 결정될 수도 있다. 상기 수학식 4에서, 그래디언트 계산을 위해 먼저 2개의 샘플들의 차이를 계산한 후, 차이값에 우쉬프트 연산을 적용하였다. 그러나 이에 한정되지 않으며, 2개의 샘플들의 값에 우쉬프트 연산을 적용한 후, 우쉬프트 연산된 값들의 차이를 계산함으로써 그래디언트를 계산할 수도 있다.
상술한 바와 같이 그래디언트가 계산된 후, 그래디언트간 자기상관관계(auto-correlation) 및 교차상관관계(cross-correlation) S1, S2, S3, S5 및 S6이 아래와 같이 계산될 수 있다.
Figure pct00007
상술한 그래디언트간 자기상관관계 및 교차상관관계를 이용하여 개선된 움직임 벡터 (vx, vy)가 아래와 같이 유도될 수 있다.
Figure pct00008
상기 유도된 개선된 움직임 벡터 및 그래디언트들에 기초하여, 4x4 서브블록 내 각 샘플들에 대해 다음과 같은 조정이 수행될 수 있다.
Figure pct00009
최종적으로, CU의 쌍예측 샘플들을 아래와 같이 조정함으로써 BDOF가 적용된 CU의 예측 샘플들(predBDOF)을 계산할 수 있다.
Figure pct00010
상기 수학식들에 있어서, na, nb및 nS2는 각각 3, 6 및 12일 수 있다. 이 값들은 BDOF 과정에서의 승수(multiplier)가 15 비트를 초과하지 않고, 중간 파라미터들(intermediate parameters)의 비트너비(bit-width)가 32 비트 이내로 유지될 수 있도록 선택될 수 있다.
그래디언트 값을 유도하기 위해, 현재 CU의 외부에 존재하는 리스트 k (k=0, 1) 내 예측 샘플들 I(k)(i, j)이 생성될 수 있다. 도 21은 BDOF를 수행하기 위해 확장된 CU를 도시한 도면이다.
도 21에 도시된 바와 같이, BDOF를 수행하기 위해, CU의 경계 주변으로 확장된 행/열이 사용될 수 있다. 경계 바깥의 예측 샘플들을 생성하기 위한 계산의 복잡도를 제어하기 위해, 확장된 영역(도 21의 흰색 영역) 내 예측 샘플들은 양선형 필터(bilinear filter)를 사용하여 생성되고, CU(도 21의 회색 영역) 내 예측 샘플들은 보통의 8-tap 움직임 보상 보간 필터(normal 8-tap motion compensation interpolation filter)를 사용하여 생성될 수 있다. 상기 확장된 위치의 샘플 값들은 그래디언트 계산에만 사용될 수 있다. BDOF 과정의 나머지 단계들을 수행하기 위해, CU 경계의 바깥에 위치하는 샘플 값 및/또는 그래디언트 값이 필요한 경우, 가장 인접한 이웃 샘플 값 및/또는 그래디언트 값을 패딩(반복)하여 사용할 수 있다.
CU의 너비 및/또는 높이가 16 루마 샘플보다 큰 경우, 해당 CU는 너비 및/또는 높이가 16 루마 샘플인 서브 블록들로 분할될 수 있다. 각 서브 블록들의 경계는 BDOF 과정에서 상술한 CU 경계와 동일하게 취급될 수 있다. BDOF 과정이 수행되는 최대 유닛 크기는 16x16으로 제한될 수 있다.
현재 블록에 대해 BCW가 가용한 경우, 예컨대, BCW 가중치 인덱스가 불균등 가중치를 지시하는 경우, BDOF는 적용되지 않을 수 있다. 유사하게, 현재 블록에 대해 WP가 가용한 경우, 예컨대, 2개의 참조 픽처들 중 적어도 하나에 대한 luma_weight_lx_flag가 1인 경우, BDOF는 적용되지 않을 수 있다. 이때, luma_weight_lx_flag는 lx 예측(x는 0 또는 1)의 루마 성분에 대한 WP의 가중치 팩터(weighting factors)가 비트스트림에 존재하는지 여부를 지시하는 정보일 수 있다. 또는, lx 예측의 루마 성분에 대해 WP가 적용되는지 여부를 지시하는 정보일 수 있다. CU가 SMVD 모드로 부호화된 경우, BDOF는 적용되지 않을 수 있다.
Prediction refinement with optical flow (PROF)
이하, 광학적 흐름(optical flow)을 적용하여 서브블록 기반 어파인 움직임 보상 예측된 블록을 개선하는 방법을 설명한다. 서브블록 기반 어파인 움직임 보상(sub-block based affine motion compensation)이 수행되어 생성된 예측 샘플들은 광학적 흐름 방정식에 의해 유도된 차이에 기반하여 개선될 수 있다. 이러한 예측 샘플의 개선은 본 개시에서 광학적 흐름을 이용한 예측 개선(prediction refinement with optical flow (PROF))으로 호칭될 수 있다. PROF는 메모리 액세스의 대역폭을 증가시킴없이 픽셀 레벨 입도(granularity)의 인터 예측을 달성할 수 있다.
어파인 움직임 모델의 파라미터들은 CU 내 각 픽셀의 움직임 벡터를 유도하는데 이용될 수 있다. 그러나, 픽셀 기반의 어파인 움직임 보상 예측은 높은 복잡도와 메모리 액세스의 대역폭 증가를 야기하므로, 서브블록 기반의 어파인 움직임 보상 예측이 수행될 수 있다. 서브블록 기반의 어파인 움직임 보상 예측이 수행되는 경우, CU는 4x4 서브블록들로 분할되고, 각 서브블록마다 움직임 벡터가 결정될 수 있다. 이 때 각 서브블록의 움직임 벡터는 CU의 CPMV들로부터 유도될 수 있다. 서브블록 기반의 어파인 움직임 보상은 부호화 효율과 복잡도 및 메모리 액세스의 대역폭 사이에 트레이드 오프 관계를 가진다. 서브블록 단위로 움직임 벡터를 유도하므로 복잡도 및 메모리 액세스의 대역폭은 감소하지만 예측 정확도가 낮아진다.
따라서, 서브블록 기반의 어파인 움직임 보상 예측에 광학적 흐름을 적용하여 개선함으로써, 향상된 입도의 움직임 보상을 달성할 수 있다.
상술한 바와 같이, 서브블록 기반의 어파인 움직임 보상이 수행된 후, 광학적 흐름 방정식에 의해 유도된 차이를 더해줌으로써 루마 예측 샘플이 개선될 수 있다. 보다 구체적으로, PROF는 아래의 4 단계로 수행될 수 있다.
단계 1) 서브블록 기반의 어파인 움직임 보상이 수행되어 예측된 서브블록 I(i, j)가 생성된다.
단계 2) 예측된 서브블록의 공간적 그래디언트(spatial gradients) gx(i, j) 및 gy(i, j)가 각 샘플 위치에서 계산된다. 이 때, 3 탭 필터가 사용될 수 있고, ??터 계수는 [-1, 0, 1]일 수 있다. 예컨대, 공간적 그래디언트는 아래와 같이 계산될 수 있다.
Figure pct00011
그래디언트를 계산하기 위해, 예측된 서브블록은 각각의 측면에서 1 픽셀만큼 확장될 수 있다. 이때, 메모리 대역폭과 복잡도를 낮추기 위해, 확장된 경계의 픽셀들은 참조 픽처 내의 가장 가까운 정수 픽셀로부터 복사될 수 있다. 따라서, 패딩 영역에 대한 부가적인 보간은 생략될 수 있다.
단계 3) 루마 예측의 개선량(luma prediction refinement)(ΔI(i, j))이 광학적 흐름 방정식에 의해 계산될 수 있다. 예컨대, 아래의 수학식이 이용될 수 있다.
Figure pct00012
상기 수학식에서, Δv(i, j)는 샘플 위치 (i, j)에서 계산된 픽셀 움직임 벡터(pixel MV, v(i, j))와 샘플 (i, j)가 속하는 서브블록의 서브블록 움직임 벡터(sub-block MV) 사이의 차이를 의미한다.
도 22는 Δv(i, j), v(i, j) 및 서브블록 움직임 벡터의 관계를 도시한 도면이다.
도 22에 도시된 예에서, 예컨대, 현재 서브블록의 좌상단 샘플 위치의 움직임 벡터 v(i, j)와 현재 서브블록의 움직임 벡터 vSB의 차이가 굵은 점선 화살표로 나타내어질 수 있으며, 굵은 점선 화살표가 나타내는 벡터가 Δv(i, j)에 대응될 수 있다.
어파인 모델 파라미터와, 서브블록의 중심으로부터의 픽셀 위치는 변경되지 않는다. 따라서, v(i, j)는 첫번째 서브 블록에 대해서만 계산되고, 동일 CU 내 다른 서브블록들에 대해 재사용될 수 있다. 픽셀 위치로부터 서브블록의 중심까지의 수평 오프셋 및 수직 오프셋을 각각 x 및 y라 할 때, v(x, y)는 아래와 같이 유도될 수 있다.
Figure pct00013
상기에서, (v0x, v0y), (v1x, v1y) 및 (v2x, v2y)는 좌상단 CPMV, 우상단 CPMV 및 좌하단 CPMV에 해당하며, w 및 h는 CU의 너비 및 높이를 의미한다.
단계 4) 마지막으로, 계산된 루마 예측의 개선량 ΔI(i, j)과 예측된 서브블록 I(i, j)에 기반하여 최종 예측 블록 I'(i, j)을 생성할 수 있다. 예컨대, 최종 예측 블록 I'는 아래와 같이 생성될 수 있다.
Figure pct00014
상술한 바와 같이, 인터 예측 과정에서 BDOF가 적용되어 움직임 보상 과정에서 참조 샘플을 개선함으로써 영상의 압축 성능을 높일 수 있다. BDOF는 일반 모드일 때 수행될 수 있다. 즉, 어파인 모드, GPM 모드, CIIP 모드 등일 경우, BDOF는 수행되지 않는다.
어파인 모드로 부호화된 블록에 대해서는 BDOF와 유사한 방법으로서 PROF가 수행될 수 있다. 상술한 바와 같이, PROF를 통해 각 4x4 서브블록 내의 참조 샘플을 개선함으로써 영상의 압축 성능을 높일 수 있다.
본 개시는 PROF 과정에서 참조 샘플의 개선을 위한 PROF 오프셋(개선량 ΔI, 또는 dI)을 유도할 때, 정규화(normalization) 및 클리핑(clipping)을 적용하여 PROF의 잠재적 오류를 막고 성능을 향상시킬 수 있는 다양한 방법을 제안한다. 본 개시에서 정규화는 다양한 단위(예컨대, 1/64-pel, 1/32-pel, 2-pel 등)로 표현된 값을 소정 단위(예컨대, 1-pel)의 값으로 통일하는 것을 의미할 수 있다. 또한, 본 개시에서 [a, b]는 a부터 b까지의 값의 범위를 의미하며, 어떤 값 x가 [a, b]의 범위로 클리핑된다는 것은, x가 a보다 작을 때 a의 값, x가 b보다 클 때 b의 값, 그 외의 경우 x의 값을 갖도록 x의 범위가 제한되는 것을 의미할 수 있다. 또한, 본 개시에서 비트 뎁스는 루마 성분의 비트 뎁스로 한정되지 않으며, 예컨대, 루마 성분과 크로마 성분의 비트 뎁스가 동일한 경우의 비트 뎁스를 포함할 수 있다.
본 개시의 실시예들에 따르면, 상술한 현재 블록의 어파인 움직임(affine motion(sub-block motion)) 정보가 도출되고, 상술한 PROF 과정을 통하여 어파인 움직임 정보를 개선하거나 어파인 움직임 정보를 기반으로 도출된 예측 샘플을 개선할 수 있다.
도 23은 PROF를 적용하여 현재 블록의 예측 샘플을 도출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 23의 PROF 기반 인터 예측 절차는 영상 부호화 장치 및 영상 복호화 장치에서 수행될 수 있다.
먼저, 단계 S2310에서, 현재 블록의 움직임 정보가 도출될 수 있다. 현재 블록의 움직임 정보는 본 개시에 기재된 다양한 방법에 의해 도출될 수 있다. 예컨대, 현재 블록의 움직임 정보는 상술한 어파인 모드 또는 서브 블록 기반 TMVP 모드에서 설명한 방법에 의해 도출될 수 있다. 상기 움직임 정보는 현재 블록의 서브블록 움직임 정보를 포함할 수 있다. 상기 서브블록 움직임 정보는 쌍예측 서브블록 움직임 정보(L0 서브블록 움직임 정보, L1 서브블록 움직임 정보)를 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 L0 서브블록 움직임 정보는 sbMVL0(L0 서브블록 움직임 벡터), refIdxL0(L0 참조 픽처 인덱스)를 포함할 수 있고, 상기 L1 서브블록 움직임 정보는 sbMVL1(L1 서브블록 움직임 벡터), refIdxL1(L1 참조 픽처 인덱스)을 포함할 수 있다.
이후, 도출된 현재 블록의 움직임 정보에 기반하여 현재 블록의 예측 샘플이 도출될 수 있다(S2320). 구체적으로, 상기 L0 서브블록 움직임 정보를 기반으로 현재 블록의 각 서브블록에 대한 L0 예측 샘플들이 도출될 수 있다. 또한, 상기 L1 서브블록 움직임 정보를 기반으로 현재 블록의 각 서브블록에 대한 L1 예측 샘플들이 도출될 수 있다.
이후, 도출된 예측 샘플들에 기반하여 PROF 오프셋이 도출될 수 있다(S2330). 단계 S2330의 PROF는 본 개시에 기재된 방법에 따라 수행될 수 있다. 예컨대, 차분 움직임 벡터(diffMv) 및 LX(X = 0 또는 1) 예측 샘플들의 그래디언트를 계산하고, 이를 기반으로 본 개시에 기재된 방법에 따라 PROF 오프셋(dI, I)을 도출할 수도 있다. 본 개시의 다양한 실시예들은 상기 차분 움직임 벡터 도출, 상기 그래디언트 도출 및/또는 상기 PROF 오프셋 도출에 관한 것이다.
이후, 상기 LX(X = 0 또는 1) 예측 샘플들 및 상기 PROF 오프셋을 기반으로 상기 현재 블록의 개선된 예측 샘플들이 도출될 수 있다(S2340). 상기 개선된 예측 샘플들은 현재 블록의 최종 예측 블록을 생성하는데 이용될 수 있다. 예컨대, 개선된 L0 예측 샘플들과 개선된 L1 예측 샘플들을 가중합함으로써 현재 블록의 최종 예측 블록이 생성될 수 있다.
영상 부호화 장치는 도 23의 방법에 따라 생성된 현재 블록의 예측 샘플들을 기반으로 원본 샘플들과의 비교를 통하여 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다. 상기 레지듀얼 샘플들에 관한 정보(레지듀얼 정보)가 영상/비디오 정보에 포함되어 인코딩되고, 비트스트림 형태로 출력될 수 있음은 상술한 바와 같다. 또한, 영상 복호화 장치는 도 23의 방법에 따라 생성된 현재 블록의 예측 샘플들 및 비트스트림 내 레지듀얼 정보에 기반하여 획득한 레지듀얼 샘플들을 기반으로 복원된 현재 블록을 생성할 수 있음은 상술한 바와 같다.
도 24는 본 개시에 따른 PROF 과정의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 24의 예에 따르면, PROF 과정은 현재 서브블록의 너비(sbWidth), 높이(sbHeight), 경계 영역이 소정 길이(borderExtention)만큼 확장된 예측 서브블록(predSamples) 및 차분 움직임 벡터(diffMv)를 입력으로 하여 수행될 수 있다. 이 때, 예측 서브블록은 예컨대, 어파인 움직임 보상이 수행되어 생성된 예측 서브블록일 수 있다. PROF 과정의 수행 결과, 개선된 예측 서브블록(pbSamples)이 생성될 수 있다.
PROF 과정을 수행하기 위해 소정의 제1 쉬프트량(shift1)이 계산될 수 있다. 상기 제1 쉬프트량은 루마 성분의 비트 뎁스(BitDepthY)에 기반하여 유도될 수 있다. 예컨대, 상기 제1 쉬프트량은 6과 (BitDepthY - 6)의 최대값으로 유도될 수 있다.
이 후, 입력된 예측 서브블록의 각 샘플 위치(x, y)에 대해 수평 방향 그래디언트(gradientH, gx) 및 수직 방향 그래디언트(gradientV, gy)가 계산될 수 있다. 상기 수평 방향 그래디언트 및 수직 방향 그래디언트는 각각 도 24의 식 (1) 및 식 (2)에 따라 계산될 수 있다.
이 후, 상기 수평 방향 그래디언트, 수직 방향 그래디언트 및 상기 차분 움직임 벡터(diffMv)에 기반하여 각 샘플 위치에 대한 PROF 오프셋(dI, ΔI)이 계산될 수 있다. 예컨대, 상기 PROF 오프셋은 도 24의 식 (3)에 따라 계산될 수 있다. 식 (3)에서, PROF 오프셋의 계산에 이용되는 차분 움직임 벡터(diffMv)는 도 22를 참조하여 설명한 v를 의미할 수 있다. 이 때, diffMv는 아래와 같이 dmvLimit에 의해 클리핑될 수 있으며, dmvLimit는 BitDepthY에 기반하여 아래와 같이 계산될 수 있다.
Figure pct00015
이후, 계산된 PROF 오프셋과 예측 서브블록(predSamples)에 기반하여 개선된 예측 서브블록(pbSamples)이 도출될 수 있다. 예컨대, 개선된 예측 서브블록은 도 24의 식 (4)에 따라 유도될 수 있다.
도 24의 예에 따르면, BitDepthY에 따른 predSample과 PROF의 각 파라미터들의 비트 너비(bit width)는 아래 표와 같이 유도될 수 있다.
BitDepthY predSample Shift1 Gradient diffMv dI
8 16[-25022, 24958] 6 11[-779, 779] 6[-32, 31] 17[-49856, 48298]
10 16 6 11 6 17
12 16 6 11 6 17
14 18 8 11 8 19
16 20 10 11 10 21
상기 표 1에서, 예컨대, BitDepthY가 8일 때, predSample은 16 bit range의 값을 가지며, 그래디언트는 11 bit, diffMv는 6 bit를 사용하게 되고, 결국 dI값의 범위는 [-49856, 48298]이 된다.상기 표 1에 나타낸 바와 같이, BitDepthY가 변화함에 따라 predSample의 비트 너비가 달라진다. 그러나, BitDepthY와 높은 연관성을 갖는 그래디언트는 BitDepthY가 변화함에도 고정된 비트 너비(11 bit)를 갖는다. 또한, BitDepthY와 연관성이 없는 diffMv의 비트 너비는 BitDepthY가 변화함에 따라 달라진다.
후술하는 본 개시의 실시예들에 따르면, PROF 과정에서 사용되는 파라미터들의 정규화 및 클리핑을 개선함으로써, 각 파라미터들과 BitDepthY와의 연관성을 보다 정확히 반영할 수 있다. 이로써, 각 파라미터들이 보다 정확한 값을 가질 수 있고, 나아가 PROF 과정에서의 메모리 오버플로우 이슈도 해결할 수 있다.
도 25는 본 개시의 일 실시예에 따라 개선된 PROF 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 25의 PROF 과정의 입력 및 출력은 도 24의 PROF 과정의 입력 및 출력과 각각 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다. 도 25에 따르면, PROF 과정을 수행하기 위한 제1 쉬프트량(shift1)은 비트 뎁스와 무관하게 고정값으로 설정될 수 있다. 예컨대, 상기 제1 쉬프트량은 6으로 설정될 수 있다. 이후, 도 25의 식 (1), 식 (2)에 따라 수평 방향 그래디언트와 수직 방향 그래디언트가 계산되고, 식 (3)에 따라 PROF 오프셋이 계산될 수 있다. 이후, 도 25의 식 (4)에 따라, 개선된 예측 서브블록이 도출될 수 있다.
도 26은 본 개시의 일 실시예에 따라 개선된 diffMv 유도 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 26의 예에 따르면, cbProfFlagLX가 1일 때, 즉, PROF가 적용되는 것으로 결정된 경우, diffMv가 유도될 수 있다. 이 때, diffMv를 클리핑하기 위한 dmvLimit가 비트 뎁스와 무관하게 고정값으로 설정될 수 있다. 예컨대, 도 26의 식 (3)에 따라, dmvLimit는 "1<<5"로 설정될 수 있다.
도 25 및 도 26에 개시된 실시예에서, 수평 방향 그래디언트 및 수직 방향 그래디언트는 각각 현재 샘플 위치의 좌우 및 상하로 2-pixel 거리에서의 기울기를 나타낸다. 또한, diffMv가 1/32-pel 정밀도(precision)이고, [-32, 31] 혹은 [-32, 32]의 값의 범위를 가질 때, diffMv의 1 값은 실제 1/32-pel 거리를 나타낸다. 따라서, diffMv는 1-pixel 단위의 값에 "1<<5" 연산을 적용한 것으로 볼 수 있다.
도 25 및 도 26에 개시된 실시예에 따르면, PROF 오프셋의 계산에 이용되는 각 파라미터(수평 방향 그래디언트, 수직 방향 그래디언트, diffMv)들을 1-pixel 단위의 값으로 정규화할 수 있다. 예컨대, 2-pixel 거리의 기울기인 그래디언트에 대해서는 ">>1"의 연산을 적용하여 1-pixel 단위의 값으로 정규화를 수행할 수 있다. 또한, 1/32-pel 정밀도의 diffMv에 대해서는 ">>5"의 연산을 적용하여 1-pixel 단위의 값으로 정규화를 수행할 수 있다. 이를 고려하여, 도 25의 식 (3)과 같이, 상기 정규화를 위해 그래디언트와 diffMv를 곱한 값에 ">>6"의 연산을 적용할 수 있다. 즉, 도 25 및 도 26에 개시된 실시예에 따르면, 제1 쉬프트량은 비트 뎁스를 고려하지 않고 고정값으로 설정하며, 그래디언트와 diffMv를 함께 고려하여 1-pixel 단위의 값으로 정규화를 수행할 수 있다. 또한, diffMv 값의 클리핑 범위를 나타내는 dmvLimit도 비트 뎁스를 고려하지 않고 고정값으로 설정할 수 있다.
도 25 및 도 26의 예에 따르면, BitDepthY에 따른 predSample과 PROF의 각 파라미터들의 비트 너비(bit width)는 아래 표와 같이 변경될 수 있다.
BitDepthY predSample Shift1 Gradient diffMv dI
8 16[-25022, 24958] 6 17[-49980, 49980] 6[-32, 31] 17[-49980, 49980]
10 16 6 17 6 17
12 16 6 17 6 17
14 18 6 19 6 19
16 20 6 21 6 21
상기 표 2에 나타낸 바와 같이, 비트 뎁스와 높은 연관성을 갖는 그래디언트는 비트 뎁스에 따라 변화한다. 또한, predSample 값을 기반으로 그래디언트 값의 범위가 정해지므로, 그래디언트 값의 정확도가 증가할 수 있다. 또한, 비트 뎁스와 연관성이 없는 diffMv의 비트 너비는 비트 뎁스와 관계없이 고정된 값을 가질 수 있다. 표 2에 따르면, 그래디언트 값의 범위가 증가하는 대신 diffMv의 값의 범위가 줄어들기 때문에 dI 값의 범위에는 영향을 주지 않는다.
도 27은 본 개시의 다른 실시예에 따라 개선된 PROF 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 27의 PROF 과정의 입력 및 출력은 도 24의 PROF 과정의 입력 및 출력과 각각 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다. 도 27에 따르면, PROF 과정을 수행하기 위한 제1 쉬프트량(shift1)은 비트 뎁스와 무관하게 고정값으로 설정될 수 있다. 예컨대, 상기 제1 쉬프트량은 5로 설정될 수 있다. 이후, 도 27의 식 (1), 식 (2)에 따라 수평 방향 그래디언트와 수직 방향 그래디언트가 계산되고, 식 (3)에 따라 PROF 오프셋이 계산될 수 있다. 이후, 도 27의 식 (4)에 따라, 개선된 예측 서브블록이 도출될 수 있다. 이 때, diffMv는 예컨대, 도 26에 개시된 방법에 따라 유도될 수 있다.
도 25의 실시예에서 상술한 바와 같이, 그래디언트 및 diffMv는 1-pixel 단위의 값으로 정규화될 수 있다. 그러나, 도 25의 실시예에 따르면, 그래디언트 계산 과정에서 비트 오버플로우(bit overflow)가 발생할 수 있다. 도 27에 개시된 실시예에 따르면, 그래디언트의 계산 과정에서의 비트 오버플로우를 방지할 수 있다. 예컨대, 도 25의 식 (1) 및 식 (2)와 같이, 그래디언트 계산 과정에서 쉬프트 연산을 수행하지 않는 경우, 그래디언트의 계산을 위해 32 비트 연산이 수행될 수 있다. 즉, 그래디언트 계산시 비트 오버플로우가 발생할 수 있다. 도 27의 실시예는 이를 고려하여, 도 27의 식 (1) 및 식 (2)와 같이, 그래디언트에 대한 정규화를 그래디언트 계산시에 적용할 수 있다.
도 27에 개시된 실시예에 따르면, 그래디언트 계산시 ">>1" 연산을 적용하여 정규화를 수행함으로써 비트 오버플로우를 방지할 수 있다. 도 27의 예에 따르면, 그래디언트는 16 비트를 넘지 않을 수 있다. 한편, diffMv에 대한 정규화는 식 (3)에 의해 수행될 수 있으며, 이를 위해, 제1 쉬프트량은 비트 뎁스를 고려하지 않고 고정값으로 설정될 수 있다. 예컨대, 상기 제1 쉬프트량은 5로 설정될 수 있다.
도 27의 예에 따르면, BitDepthY에 따른 predSample과 PROF의 각 파라미터들의 비트 너비(bit width)는 아래 표와 같이 변경될 수 있다.
BitDepthY predSample Shift1 Gradient diffMv dI
8 16[-25022, 24958] 5 16[-24990, 24990] 6[-32, 31] 17[-49980, 49980]
10 16 5 16 6 17
12 16 5 16 6 17
14 18 5 18 6 19
16 20 5 20 6 21
상기 표 3에 나타낸 바와 같이, 비트 뎁스와 높은 연관성을 갖는 그래디언트는 비트 뎁스에 따라 변화한다. 또한, 도 27의 식 (1) 및 식 (2)에서 쉬프트 연산을 수행함으로써, 그래디언트 계산시의 비트 오버플로우를 방지할 수 있다. 또한, 비트 뎁스와 연관성이 없는 diffMv의 비트 너비는 비트 뎁스와 관계없이 고정된 값을 가질 수 있다.
도 28은 본 개시의 또 다른 실시예에 따라 개선된 PROF 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 28의 PROF 과정의 입력 및 출력은 도 24의 PROF 과정의 입력 및 출력과 각각 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다. 도 28에 따르면, PROF 과정을 수행하기 위한 제1 쉬프트량(shift1)은 비트 뎁스와 무관하게 고정값으로 설정될 수 있다. 예컨대, 상기 제1 쉬프트량은 6으로 설정될 수 있다. 이후, 도 28의 식 (1), 식 (2)에 따라 수평 방향 그래디언트와 수직 방향 그래디언트가 계산되고, 식 (3)에 따라 PROF 오프셋이 계산될 수 있다. 이후, 도 28의 식 (4)에 따라, 개선된 예측 서브블록이 도출될 수 있다. 이 때, diffMv는 예컨대, 도 26에 개시된 방법에 따라 유도될 수 있다.
도 25의 실시예에서 상술한 바와 같이, 그래디언트 및 diffMv는 1-pixel 단위의 값으로 정규화될 수 있다. 그러나, 도 25의 실시예에 따르면, 상술한 바와 같이, 그래디언트 계산 과정에서 비트 오버플로우가 발생할 수 있다. 도 28의 실시예는 이를 고려하여, 도 28의 식 (1) 및 식 (2)와 같이, 그래디언트 계산시 우쉬프트 연산을 수행할 수 있다. 도 28에 개시된 실시예에 따르면, 그래디언트 계산시 ">>shift1" 연산을 적용함으로써 비트 오버플로우를 방지할 수 있다. 도 28의 예에 따르면, 그래디언트는 16 비트를 넘지 않을 수 있다.
도 28의 예에 따르면, BitDepthY에 따른 predSample과 PROF의 각 파라미터들의 비트 너비(bit width)는 아래 표와 같이 변경될 수 있다.
BitDepthY predSample Shift1 Gradient diffMv dI
8 16[-25022, 24958] 6 11[-779, 779] 6[-32, 31] 17[-49856, 48298]
10 16 6 11 6 17
12 16 6 11 6 17
14 18 6 13 6 19
16 20 6 15 6 21
상기 표 4에 나타낸 바와 같이, 비트 뎁스와 높은 연관성을 갖는 그래디언트는 비트 뎁스에 따라 변화한다. 또한, 도 28의 식 (1) 및 식 (2)에서 쉬프트 연산을 수행함으로써, 그래디언트 계산시의 비트 오버플로우를 방지할 수 있다. 또한, 비트 뎁스와 연관성이 없는 diffMv의 비트 너비는 비트 뎁스와 관계없이 고정된 값을 가질 수 있다.
도 29는 본 개시의 또 다른 실시예에 따라 개선된 PROF 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 29의 PROF 과정의 입력 및 출력은 도 24의 PROF 과정의 입력 및 출력과 각각 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다. 도 29에 따르면, PROF 과정을 수행하기 위한 제1 쉬프트량(shift1)은 비트 뎁스와 무관하게 고정값으로 설정될 수 있다. 예컨대, 상기 제1 쉬프트량은 6으로 설정될 수 있다. 또한, 그래디언트 계산시 비트 오버플로우가 발생하지 않도록 클리핑을 수행할 수 있으며, 그래디언트의 클리핑 범위를 나타내는 gradLimit가 설정될 수 있다. gradLimit는 그래디언트가 16 비트를 넘지 않도록 설정될 수 있다. 예컨대, gradLimit는 "1<<Max(15, BitDepth+3)"으로 설정될 수 있다. 이후, 도 29의 식 (1), 식 (2)에 따라 수평 방향 그래디언트와 수직 방향 그래디언트가 계산되고, 식 (3)에 따라 PROF 오프셋이 계산될 수 있다. 이후, 도 29의 식 (4)에 따라, 개선된 예측 서브블록이 도출될 수 있다. 이 때, diffMv는 예컨대, 도 26에 개시된 방법에 따라 유도될 수 있다.
도 25의 실시예에서 상술한 바와 같이, 그래디언트 및 diffMv는 1-pixel 단위의 값으로 정규화될 수 있다. 그러나, 도 25의 실시예에 따르면, 상술한 바와 같이, 그래디언트 계산 과정에서 비트 오버플로우가 발생할 수 있다. 도 29에 개시된 실시예에 따르면, 그래디언트의 계산 과정에서의 비트 오버플로우를 방지할 수 있다. 예컨대, 도 29의 식 (1) 및 식 (2)와 같이, 그래디언트 계산 과정에서 클리핑 연산을 수행함으로써, 비트 오버플로우를 방지할 수 있다.
도 25의 예에서 상술한 바와 같이, 그래디언트에 대해서는 ">>1"의 연산을 적용하여 1-pixel 단위의 값으로 정규화를 수행하고, diffMv에 대해서는 ">>5"의 연산을 적용하여 1-pixel 단위의 값으로 정규화를 수행할 수 있다. 도 29의 실시예에 따르면, 도 29의 식 (3)과 같이, 상기 정규화를 위해 그래디언트와 diffMv를 곱한 값에 ">>6"의 연산을 적용할 수 있다. 즉, 도 29에 개시된 실시예에 따르면, 제1 쉬프트량은 비트 뎁스를 고려하지 않고 고정값으로 설정하며, 그래디언트와 diffMv를 함께 고려하여 1-pixel 단위의 값으로 정규화를 수행할 수 있다. 또한, 비트 오버플로우를 방지하지 위해, 그래디언트 계산 과정에서 클리핑 연산을 수행할 수 있다.
도 29의 예에 따르면, BitDepthY에 따른 predSample과 PROF의 각 파라미터들의 비트 너비(bit width)는 아래 표와 같이 변경될 수 있다.
BitDepthY predSample Shift1 Gradient diffMv dI
8 16[-25022, 24958] 6 16[-24990, 24990] 6[-32, 31] 17[-49980, 49980]
10 16 6 16 6 17
12 16 6 16 6 17
14 18 6 18 6 19
16 20 6 20 6 21
상기 표 5에 나타낸 바와 같이, 비트 뎁스와 높은 연관성을 갖는 그래디언트는 비트 뎁스에 따라 변화한다. 또한, 도 29의 식 (1) 및 식 (2)에서 클리핑 연산을 수행함으로써, 그래디언트 계산시의 비트 오버플로우를 방지할 수 있다. 또한, 비트 뎁스와 연관성이 없는 diffMv의 비트 너비는 비트 뎁스와 관계없이 고정된 값을 가질 수 있다.
이하, 본 개시에 따라 개선된 diffMv 유도 과정에 대해 설명한다.
도 30은 본 개시의 다른 실시예에 따라 개선된 diffMv 유도 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 30의 예에 따르면, cbProfFlagLX가 1일 때, diffMv가 유도될 수 있다. 이 때, diffMv를 클리핑하기 위한 dmvLimit가 비트 뎁스와 무관하게 고정값으로 설정될 수 있다. 예컨대, 도 30의 식 (3)에 따라, dmvLimit는 "1<<5"로 설정될 수 있다. 또한, diffMv가 1/32-pel 정밀도이고 [-32, 31] 또는 [-32, 32]의 값의 범위를 가지도록 하기 위해, diffMv의 라운딩 과정(rounding process)에서의 우쉬프트량(rightShift)을 조정할 수 있다. 예컨대, 우쉬프트량으로서 7 대신 6의 값을 사용할 수 있다. diffMv는 상술한 바와 같이, PROF 오프셋을 계산하기 위해 사용될 수 있다. 따라서, PROF 오프셋에 적용될 우쉬프트 연산은 diffMv의 계산에 적용될 수 있다. 이를 고려하여, 예컨대, diffMv의 라운딩 과정에서의 우쉬프트량으로서 8의 값을 사용할 수도 있다. 본 개시에서 diffMv의 라운딩 과정은 diffMv와 우쉬프트량(rightShift)을 입력으로 하고, 입력된 diffMv를 rightShift 만큼 우쉬프트하여 생성된 라운딩된 diffMv(rounded diffMv)를 출력하는 과정일 수 있다.
상술한 본 개시의 실시예들에 따르면, diffMv는 [-dmvLimit, dmvLimit - 1]의 범위로 클리핑될 수 있다. 즉, diffMv의 클리핑 범위는 최소값의 절대값과 최대값의 절대값이 상이하게 된다. 상술한 본 개시의 실시예들에서, diffMv의 클리핑 범위의 최소값의 절대값과 최대값의 절대값이 동일하게 되도록 변형될 수 있다. 예컨대, diffMv는 [-dmvLimit, dmvLimit]의 범위로 클리핑되거나 [-dmvLimit + 1, dmvLimit - 1]의 범위로 클리핑되도록 변형될 수 있다. 따라서, 본 개시에 따른 diffMv의 값은 1/32-pel 정밀도 또는 1/64-pel 정밀도에서 [-16, 15], [-16, 16], [-15, 15], [-32, 31], [-32, 32], [-31, 31], [-64, 63], [-64, 64], [-63, 63], [-128, 127], [-128, 128] 또는 [-127, 127]의 다양한 범위에 포함될 수 있다.
도 31은 본 개시의 또 다른 실시예에 따라 개선된 diffMv 유도 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 31의 예에 따르면, cbProfFlagLX가 1일 때, diffMv가 유도될 수 있다. 이 때, diffMv를 클리핑하기 위한 dmvLimit가 비트 뎁스와 무관하게 고정값으로 설정될 수 있다. 예컨대, 도 31의 식 (3)에 따라, dmvLimit는 "1<<5"로 설정될 수 있다. 또한, 상술한 바와 같이, diffMv의 라운딩 과정에서의 우쉬프트량은 PROF 오프셋에 적용될 우쉬프트 연산을 함께 고려하여 8의 값으로 설정될 수 있다.
또한, diffMv의 클리핑 범위는 클리핑 범위의 최소값의 절대값과 최대값의 절대값이 동일하게 되도록 설정될 수 있다. 예컨대, 도 31의 식 (8)과 같이, diffMv는 [-dmvLimit + 1, dmvLimit - 1]의 범위로 클리핑될 수 있다.
도 32는 본 개시의 또 다른 실시예에 따라 개선된 diffMv 유도 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 32의 예에 따르면, cbProfFlagLX가 1일 때, diffMv가 유도될 수 있다. 이 때, 현재 블록에 어파인 모드가 적용되어 CPMV의 값의 범위가 제한되는 경우, diffMv에 대한 클리핑이 수행되지 않을 수 있다. 따라서, 도 32의 예에 따르면, diffMv를 클리핑하기 위한 dmvLimit가 설정되지 않으며, diffMv에 대한 클리핑 과정이 생략될 수 있다.
본 개시에 따른 개선된 diffMv 유도 과정에 따르면, 비트 뎁스를 고려하지 않고, diffMv를 소정 범위의 값으로 제한할 수 있다.
이하에서, diffMv가 1/64-pel 정밀도를 가질 때 본 개시에 따른 실시예들에 대한 변형예에 대해 설명한다.
예컨대, diffMv가 1/64-pel 정밀도를 가질 때, 도 25에 개시된 실시예에서 제1 쉬프트량은 7로 변경될 수 있다. 즉, 그래디언트에 대한 정규화를 위해 ">>1"의 연산을 적용하고, 1/64-pel 정밀도의 diffMv에 대한 정규화를 위해 ">>6"의 연산을 적용할 수 있다. 따라서, 상기 정규화를 위해 그래디언트와 diffMv를 곱한 값에 ">>7"의 연산을 적용할 수 있다.
예컨대, diffMv가 1/64-pel 정밀도를 가질 때, 도 27에 개시된 실시예에서 제1 쉬프트량은 6으로 변경될 수 있다. 즉, 비트 오버플로우를 방지하기 위해, 그래디언트 계산시 ">>1" 연산을 적용하여 그래디언트에 대한 정규화를 수행할 수 있다. 한편, 1/64-pel 정밀도의 diffMv에 대한 정규화를 위해 그래디언트와 diffMv를 곱한 값에 ">>6"의 연산을 적용할 수 있다.
예컨대, diffMv가 1/64-pel 정밀도를 가질 때, 도 28에 개시된 실시예에서 제1 쉬프트량은 7로 변경될 수 있다. 즉, 비트 오버플로우를 방지하기 위해, 그래디언트 계산시 ">>shift1" 연산을 적용할 수 있다. 또는 도 28에 개시된 실시예에서 제1 쉬프트량을 변경하는 대신, PROF 오프셋(dI)에 ">>1" 연산을 적용할 수 있다. 즉, 도 28의 식 (4)에서 dI를 (dI+1)>>1로 대체할 수 있다.
예컨대, diffMv가 1/64-pel 정밀도를 가질 때, 도 29에 개시된 실시예에서 제1 쉬프트량은 7로 변경될 수 있다. 즉, 그래디언트에 대한 정규화를 위해 ">>1"의 연산을 적용하고, 1/64-pel 정밀도의 diffMv에 대한 정규화를 위해 ">>6"의 연산을 적용할 수 있다. 따라서, 상기 정규화를 위해 그래디언트와 diffMv를 곱한 값에 ">>7"의 연산을 적용할 수 있다.
이하에서, 본 개시에 따라 PROF 오프셋을 클리핑하는 실시예에 대해 설명한다.
인터 예측의 보간(interpolation)에 의해 생성된 예측 샘플(predSample)은 입력 비트 뎁스와 보간 필터의 계수에 의해 값의 범위가 정해지며 최악의 경우, [-16830, 33150]의 값의 범위를 가진다. 이 때, 16 비트 오버플로우를 방지하기 위해 predSample 값에 -8192값을 더해줌으로써, 표 1에 나타낸 바와 같이, predSample의 값은 [-25022, 24958]의 범위로 조정될 수 있다.
따라서, 표 1에 나타낸 바와 같이, BitDepthY가 8일 때, predSample은 16 bit range의 값을 가지며, gradient는 11 bit, diffMv는 6 bit를 사용하게 되고, 결국 dI값의 범위는 [-49856, 48298]이 된다. 따라서, 본 개시의 다양한 실시예에 따라, predSample과 dI를 더할 경우, 16 비트 오버플로우가 발생할 수 있다.
본 개시에 따르면, PROF 오프셋(dI) 값을 소정의 범위로 클리핑함으로써 개선된 예측 샘플의 값을 계산할 때, 16 비트 오버플로우가 발생하는 것을 방지할 수 있다. 보다 구체적으로, predSample은 비트 뎁스가 8 내지 12일 때 16 bit range의 값을 가지며 비트 뎁스가 14 및 16일 때, predSample은 18 bit range 및 20 bit range의 값을 각각 갖는다. 따라서, dI의 클리핑의 범위도 비트 뎁스를 고려하여 정의될 수 있다. 예컨대, dI의 클리핑의 범위를 특정하는 변수 dILimit가 비트 뎁스 기반으로 정의되고, 본 개시의 실시예들에 dI의 클리핑이 부가적으로 적용될 수 있다.
예컨대, 도 24에 개시된 실시예에서, 식 (4)의 ((dI+1)>>1)은 [-dILimit, dILimit-1]의 범위로 클리핑될 수 있다. 이 때, dILimit는 비트 뎁스에 기반하여 정의될 수 있다. 예컨대, dILimit는 "1<<Max(12, BitDepthY)"로 설정될 수 있다.
예컨대, 도 25, 도 27, 도 28 및 도 29에 개시된 각각의 실시예에서, 식 (4)의 dI는 [-dILimit, dILimit-1]의 범위로 클리핑될 수 있다. 이 때, dILimit는 비트 뎁스에 기반하여 정의될 수 있다. 예컨대, dILimit는 "1<<Max(12, BitDepthY)"로 설정될 수 있다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 상술한 PROF 오프셋을 클리핑하는 실시예는 다음과 같이 변형되어 적용될 수 있다.
인터 예측의 보간(interpolation)에 의해 생성된 예측 샘플(predSample)은 입력 비트 뎁스와 보간 필터의 계수에 의해 값의 범위가 정해지며 현재 블록이 어파인 모드로 예측되는 경우 6-tap 보간 필터가 적용되므로, 최악의 경우, [-14066, 27509]의 값의 범위를 가진다. 이 때, 16 비트 오버플로우를 방지하기 위해 predSample 값에 -8192값을 더해줌으로써, predSample의 값은 [-22258, 19317]의 범위로 조정될 수 있다.
따라서, BitDepthY가 8일 때, predSample은 16 bit range의 값을 가지며, gradient는 11 bit, diffMv는 6 bit를 사용하게 되고, 결국 dI값의 범위는 [-41471, 40824]이 된다. 따라서, 본 개시의 다양한 실시예에 따라, predSample과 dI를 더할 경우, 16 비트 오버플로우가 발생할 수 있다.
본 실시예에 따르면, PROF 오프셋(dI) 값을 소정의 범위로 클리핑함으로써 개선된 예측 샘플의 값을 계산할 때, 16 비트 오버플로우가 발생하는 것을 방지할 수 있다. 보다 구체적으로, predSample은 비트 뎁스가 8 내지 12일 때 16 bit range의 값을 가지며 비트 뎁스가 14 및 16일 때, predSample은 18 bit range 및 20 bit range의 값을 각각 갖는다. 따라서, dI의 클리핑의 범위도 비트 뎁스를 고려하여 정의될 수 있다. 예컨대, dI의 클리핑의 범위를 특정하는 변수 dILimit가 비트 뎁스 기반으로 정의되고, 본 개시의 실시예들에 dI의 클리핑이 부가적으로 적용될 수 있다.
본 변형예에 따르면, dILimit는 "1<<Max(13, BitDepthY + 1)"로 설정될 수 있으며, 도 24의 식 (4)의 ((dI+1)>>1) 및 도 25, 도 27, 도 28 및 도 29의 식 (4)의 dI는 각각 [-dILimit, dILimit-1]의 범위로 클리핑될 수 있다.
도 33은 본 개시에 따라 PROF 오프셋의 클리핑을 수행하는 개선된 PROF 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 33의 실시예는 도 28의 실시예에 상술한 dI의 클리핑을 부가적으로 적용한 실시예일 수 있다.
따라서, 도 33의 실시예와 도 28의 실시예의 공통된 부분의 설명은 생략한다. 도 33의 실시예에 따르면, 비트 뎁스에 기반하여 dILimit가 유도될 수 있다. 예컨대, 도 33의 식 (4)에 따라, dILimit는 "1<<Max(13, BitDepthY + 1)"로 설정될 수 있다. 또한, dILimit에 기반하여, dI의 클리핑이 수행될 수 있다. 예컨대, 도 33의 식 (5)에 따라, dI는 [-dILimit, dILimit-1]의 범위로 클리핑될 수 있다.
도 33의 실시예에 따르면, 도 28의 실시예에 따른 효과에 더하여, 개선된 예측 샘플의 값을 계산할 때, 16 비트 오버플로우가 발생하는 것을 방지할 수 있는 효과가 있다.
이하, 본 개시의 또 다른 실시예에 따라, PROF 오프셋(dI)을 유도하는 방법을 설명한다.
본 실시예에 따르면, PROF 오프셋의 정확도를 향상시키기 그래디언트 계산 과정에서의 우쉬프트 연산을 최소화할 수 있다. 또한, dI 계산 과정에서 우쉬프트 연산을 수행할 때, 오프셋 값을 더해줌으로써 dI의 정확도를 더 높일 수 있다. 이 때, 오프셋 값은 우쉬프트량에 기반하여 결정될 수 있다. 예컨대, 도 25의 식 (3)은 아래와 같이 변형될 수 있다.
dI = (gradientH[　x　][　y　]　*　diffMv[　x　][　y　][　0　] + offset) >> shift1 + (gradientV[　x　][　y　]　*　diffMv[　x　][　y　][　1　] + offset) >> shift1
상기 식에서 offset은 "1<<(shift1-1)"과 같이 제1 쉬프트량에 기반하여 설정될 수 있다.
상기 식 (3)의 변형은 도 25의 실시예에 적용되는 것으로 한정되지 않으며, 본 개시의 다른 실시예에도 적용될 수 있다.
본 개시에 따르면, 차분 움직임 벡터 도출, 그래디언트 도출 및/또는 PROF 오프셋 도출에 관한 다양한 실시예와 변형예가 제공되며, 각 실시예와 변형예는 서로 조합되어 새로운 실시예를 구성할 수 있다. 예컨대, 차분 움직임 벡터 도출에 관한 실시예들(ex, 도 26, 도 30 내지 도 32의 실시예들) 중 하나는 그래디언트 도출 및/또는 PROF 오프셋 도출에 관한 실시예들(ex, 도 24, 도 25, 도 27 내지 도 29, 도 33의 실시예들) 중 하나와 결합될 수 있다.
본 개시의 예시적인 방법들은 설명의 명확성을 위해서 동작의 시리즈로 표현되어 있지만, 이는 단계가 수행되는 순서를 제한하기 위한 것은 아니며, 필요한 경우에는 각각의 단계가 동시에 또는 상이한 순서로 수행될 수도 있다. 본 개시에 따른 방법을 구현하기 위해서, 예시하는 단계에 추가적으로 다른 단계를 포함하거나, 일부의 단계를 제외하고 나머지 단계를 포함하거나, 또는 일부의 단계를 제외하고 추가적인 다른 단계를 포함할 수도 있다.
본 개시에 있어서, 소정의 동작(단계)을 수행하는 영상 부호화 장치 또는 영상 복호화 장치는 해당 동작(단계)의 수행 조건이나 상황을 확인하는 동작(단계)을 수행할 수 있다. 예컨대, 소정의 조건이 만족되는 경우 소정의 동작을 수행한다고 기재된 경우, 영상 부호화 장치 또는 영상 복호화 장치는 상기 소정의 조건이 만족되는지 여부를 확인하는 동작을 수행한 후, 상기 소정의 동작을 수행할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예는 모든 가능한 조합을 나열한 것이 아니고 본 개시의 대표적인 양상을 설명하기 위한 것이며, 다양한 실시예에서 설명하는 사항들은 독립적으로 적용되거나 또는 둘 이상의 조합으로 적용될 수도 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시예는 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 그들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 범용 프로세서(general processor), 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
또한, 본 개시의 실시예가 적용된 영상 복호화 장치 및 영상 부호화 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, 화상 전화 비디오 장치, 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 Recoder) 등을 포함할 수 있다.
도 34는 본 개시의 실시예가 적용될 수 있는 컨텐츠 스트리밍 시스템을 예시한 도면이다.
도 34에 도시된 바와 같이, 본 개시의 실시예가 적용된 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 개시의 실시예가 적용된 영상 부호화 방법 및/또는 영상 부호화 장치에 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 할 수 있다. 사용자가 상기 웹 서버에 원하는 서비스를 요청하면, 상기 웹 서버는 이를 스트리밍 서버에 전달하고, 상기 스트리밍 서버는 사용자에게 멀티미디어 데이터를 전송할 수 있다. 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 수행할 수 있다.
상기 스트리밍 서버는 미디어 저장소 및/또는 인코딩 서버로부터 컨텐츠를 수신할 수 있다. 예를 들어, 상기 인코딩 서버로부터 컨텐츠를 수신하는 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 개시의 범위는 다양한 실시예의 방법에 따른 동작이 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행되도록 하는 소프트웨어 또는 머신-실행가능한 명령들(예를 들어, 운영체제, 애플리케이션, 펌웨어(firmware), 프로그램 등), 및 이러한 소프트웨어 또는 명령 등이 저장되어 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행 가능한 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함한다.
본 개시에 따른 실시예는 영상을 부호화/복호화하는데 이용될 수 있다.

Claims (15)

  1. 영상 복호화 장치에 의해 수행되는 영상 복호화 방법으로서, 상기 영상 복호화 방법은,
    현재 블록의 움직임 정보에 기반하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 도출하는 단계;
    상기 현재 블록에 PROF(Prediction refinement with optical flow)를 적용할지 여부를 결정하는 단계;
    상기 현재 블록에 PROF를 적용하는 경우,
    상기 현재 블록 내 각 샘플 위치에 대한 차분 움직임 벡터를 도출하는 단계;
    상기 현재 블록 내 각 샘플 위치에 대한 그래디언트를 도출하는 단계;
    상기 차분 움직임 벡터 및 상기 그래디언트에 기반하여 PROF 오프셋을 도출하는 단계; 및
    상기 PROF 오프셋에 기반하여 상기 현재 블록에 대한 개선된 예측 샘플을 도출하는 단계를 포함하는 영상 복호화 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 차분 움직임 벡터를 도출하는 단계는 상기 차분 움직임 벡터의 라운딩을 포함하고,
    상기 차분 움직임 벡터의 라운딩은 상기 차분 움직임 벡터를 8만큼 우쉬프트하여 라운딩된 차분 움직임 벡터를 생성하는 영상 복호화 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 차분 움직임 벡터를 도출하는 단계는 상기 라운딩된 차분 움직임 벡터를 소정의 범위로 클리핑하는 단계를 포함하고,
    상기 소정의 범위는 상기 현재 블록의 비트 뎁스와 무관하게 유도되는 고정된 값(dmvLimit)에 기반하여 설정되는 영상 복호화 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 소정의 범위는 상기 dmvLimit에 기반하여 유도되는 최소값과 최대값으로 특정되고,
    상기 최소값의 절대값과 상기 최대값의 절대값은 동일한 값으로 설정되는 영상 복호화 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 최소값은 (-dmvLimit + 1)이고, 상기 최대값은 (dmvLimit - 1)인 영상 복호화 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 dmvLimit는 (1 << 5)인 영상 복호화 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 그래디언트를 도출하는 단계는 상기 현재 블록 내 각 샘플 위치의 주변 예측 샘플값을 제1 쉬프트량만큼 우쉬프트하는 단계를 포함하고,
    상기 제1 쉬프트량은 상기 현재 블록의 비트 뎁스와 무관하게 고정된 값으로 설정되는 영상 복호화 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제1 쉬프트량은 6인 영상 복호화 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 PROF 오프셋 도출 단계에서 도출된 PROF 오프셋은 소정의 범위로 클리핑되는 영상 복호화 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 PROF 오프셋을 클리핑하는 상기 소정의 범위는 상기 현재 블록의 비트 뎁스에 기반하여 유도되는 값(dILimit)에 기반하여 설정되는 영상 복호화 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 PROF 오프셋을 클리핑하는 상기 소정의 범위는 [-dILimit, dILimit - 1]인 영상 복호화 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 dILimit는 (1 << max(13, Bitdepth + 1))인 영상 복호화 방법.
  13. 메모리 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 영상 복호화 장치로서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는
    현재 블록의 움직임 정보에 기반하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 도출하고, 상기 현재 블록에 PROF를 적용할지 여부를 결정하고, 상기 현재 블록에 PROF를 적용하는 경우, 상기 현재 블록 내 각 샘플 위치에 대한 차분 움직임 벡터를 도출하고, 상기 현재 블록 내 각 샘플 위치에 대한 그래디언트를 도출하고, 상기 차분 움직임 벡터 및 상기 그래디언트에 기반하여 PROF 오프셋을 도출하고, 상기 PROF 오프셋에 기반하여 상기 현재 블록에 대한 개선된 예측 샘플을 도출하는 영상 복호화 장치.
  14. 영상 부호화 장치에 의해 수행되는 영상 부호화 방법으로서, 상기 영상 부호화 방법은,
    현재 블록의 움직임 정보에 기반하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 도출하는 단계;
    상기 현재 블록에 PROF를 적용할지 여부를 결정하는 단계;
    상기 현재 블록에 PROF를 적용하는 경우,
    상기 현재 블록 내 각 샘플 위치에 대한 차분 움직임 벡터를 도출하는 단계;
    상기 현재 블록 내 각 샘플 위치에 대한 그래디언트를 도출하는 단계;
    상기 차분 움직임 벡터 및 상기 그래디언트에 기반하여 PROF 오프셋을 도출하는 단계; 및
    상기 PROF 오프셋에 기반하여 상기 현재 블록에 대한 개선된 예측 샘플을 도출하는 단계를 포함하는 영상 부호화 방법.
  15. 제14항의 영상 부호화 방법에 의해 생성된 비트스트림을 전송하는 방법.
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