KR20220055101A - 비디오 코덱에서 인루프 필터의 적용 방법 - Google Patents

비디오 코덱에서 인루프 필터의 적용 방법 Download PDF

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Abstract

비디오 신호를 인코딩하거나 디코딩하는 비디오 신호 처리 방법 및 장치가 개시된다.

Description

비디오 코덱에서 인루프 필터의 적용 방법{METHOD FOR APPLYING IN LOOP FILTER IN VIDEO CODEC}
본 발명은 비디오 신호의 처리 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 비디오 신호를 인코딩하거나 디코딩하는 비디오 신호 처리 방법 및 장치에 관한 것이다.
압축 부호화란 디지털화한 정보를 통신 회선을 통해 전송하거나, 저장 매체에 적합한 형태로 저장하기 위한 일련의 신호 처리 기술을 의미한다. 압축 부호화의 대상에는 음성, 영상, 문자 등의 대상이 존재하며, 특히 영상을 대상으로 압축 부호화를 수행하는 기술을 비디오 압축이라고 일컫는다. 비디오 신호에 대한 압축 부호화는 공간적인 상관관계, 시간적인 상관관계, 확률적인 상관관계 등을 고려하여 잉여 정보를 제거함으로써 이루어진다. 그러나 최근의 다양한 미디어 및 데이터 전송 매체의 발전으로 인해, 더욱 고효율의 비디오 신호 처리 방법 및 장치가 요구되고 있다.
본 발명의 실시예에 따르면 비디오 코딩의 부 복호화의 간결화 및 복잡도 감소를 달성할 수 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위해, 본 발명은 다양한 비디오 신호 처리 장치 및 비디오 신호 처리 방법을 제공한다.
본 발명의 실시예에 따르면 비디오 코딩의 부 복호화의 간결화 및 복잡도 감소를 달성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비디오 신호 인코딩 장치의 개략적인 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비디오 신호 디코딩 장치의 개략적인 블록도이다.
도 3은 픽처 내에서 코딩 트리 유닛이 코딩 유닛들로 분할되는 실시예를 도시한다.
도 4는 쿼드 트리 및 멀티-타입 트리의 분할을 시그널링하는 방법의 일 실시예를 도시한다.
도 5는 비디오코덱에서 디블록킹필터, SAO, ALF를 이용하여 구성된 인루프 필터링을 도시한다.
도 6. 제안하는 합성곱 신경망네트워크 기반 인루프 필터링 방법을 도시한다.
도 7. 제안하는 CNN기반 인루프 필터를 도시한다.
도 8. 제안하는 CNN기반 인루프 필터에서 잔여 블록의 구조를 도시한다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도, 관례 또는 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한 특정 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 명세서에서 사용되는 용어는, 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가진 실질적인 의미와 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 함을 밝혀두고자 한다.
본 명세서에서 일부 용어들은 다음과 같이 해석될 수 있다. 코딩은 경우에 따라 인코딩 또는 디코딩으로 해석될 수 있다. 본 명세서에서 비디오 신호의 인코딩(부호화)을 수행하여 비디오 신호 비트스트림을 생성하는 장치는 인코딩 장치 혹은 인코더로 지칭되며, 비디오 신호 비트스트림의 디코딩(복호화)을 수행하여 비디오 신호를 복원하는 장치는 디코딩 장치 혹은 디코더로 지칭된다. 또한, 본 명세서에서 비디오 신호 처리 장치는 인코더 및 디코더를 모두 포함하는 개념의 용어로 사용된다. 정보(information)는 값(values), 파라미터(parameter), 계수(coefficients), 성분(elements) 등을 모두 포함하는 용어로서, 경우에 따라 의미는 달리 해석될 수 있으므로 본 발명은 이에 한정되지 아니한다. '유닛'은 영상 처리의 기본 단위 또는 픽쳐의 특정 위치를 지칭하는 의미로 사용되며, 루마(luma) 성분과 크로마(chroma) 성분을 모두 포함하는 이미지 영역을 가리킨다. 또한, '블록'은 루마 성분 및 크로마 성분들(즉, Cb 및 Cr) 중 특정 성분을 포함하는 이미지 영역을 가리킨다. 다만, 실시예에 따라서 '유닛', '블록', '파티션' 및 '영역' 등의 용어는 서로 혼용하여 사용될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 유닛은 코딩 유닛, 예측 유닛, 변환 유닛을 모두 포함하는 개념으로 사용될 수 있다. 픽쳐는 필드 혹은 프레임을 가리키며, 실시예에 따라 상기 용어들은 서로 혼용하여 사용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 신호 인코딩 장치의 개략적인 블록도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 인코딩 장치(100)는 변환부(110), 양자화부(115), 역양자화부(120), 역변환부(125), 필터링부(130), 예측부(150) 및 엔트로피 코딩부(160)를 포함한다.
변환부(110)는 입력 받은 비디오 신호와 예측부(150)에서 생성된 예측 신호의 차이인 레지듀얼 신호를 변환하여 변환 계수 값을 획득한다. 예를 들어, 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT), 이산 사인 변환(Discrete Sine Transform, DST) 또는 웨이블릿 변환(Wavelet Transform) 등이 사용될 수 있다. 이산 코사인 변환 및 이산 사인 변환은 입력된 픽쳐 신호를 블록 형태로 나누어 변환을 수행하게 된다. 변환에 있어서 변환 영역 내의 값들의 분포와 특성에 따라서 코딩 효율이 달라질 수 있다. 양자화부(115)는 변환부(110)에서 출력된 변환 계수 값을 양자화한다.
코딩 효율을 높이기 위하여 픽쳐 신호를 그대로 코딩하는 것이 아니라, 예측부(150)를 통해 이미 코딩된 영역을 이용하여 픽쳐를 예측하고, 예측된 픽쳐에 원본 픽쳐와 예측 픽쳐 간의 레지듀얼 값을 더하여 복원 픽쳐를 획득하는 방법이 사용된다. 인코더와 디코더에서 미스매치가 발생되지 않도록 하기 위해, 인코더에서 예측을 수행할 때에는 디코더에서도 사용 가능한 정보를 사용해야 한다. 이를 위해, 인코더에서는 부호화한 현재 블록을 다시 복원하는 과정을 수행한다. 역양자화부(120)에서는 변환 계수 값을 역양자화하고, 역변환부(125)에서는 역양자화된 변환 계수값을 이용하여 레지듀얼 값을 복원한다. 한편, 필터링부(130)는 복원된 픽쳐의 품질 개선 및 부호화 효율 향상을 위한 필터링 연산을 수행한다. 예를 들어, 디블록킹 필터, 샘플 적응적 오프셋(Sample Adaptive Offset, SAO) 및 적응적 루프 필터 등이 포함될 수 있다. 필터링을 거친 픽쳐는 출력되거나 참조 픽쳐로 이용하기 위하여 복호 픽쳐 버퍼(Decoded Picture Buffer, DPB, 156)에 저장된다.
예측부(150)는 인트라 예측부(152)와 인터 예측부(154)를 포함한다. 인트라 예측부(152)는 현재 픽쳐 내에서 인트라(intra) 예측을 수행하며, 인터 예측부(154)는 복호 픽쳐 버퍼(156)에 저장된 참조 픽쳐를 이용하여 현재 픽쳐를 예측하는 인터(inter) 예측을 수행한다. 인트라 예측부(152)는 현재 픽쳐 내의 복원된 샘플들로부터 인트라 예측을 수행하여, 인트라 부호화 정보를 엔트로피 코딩부(160)에 전달한다. 인트라 부호화 정보는 인트라 예측 모드, MPM(Most Probable Mode) 플래그, MPM 인덱스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 인터 예측부(154)는 모션 추정부(154a) 및 모션 보상부(154b)를 포함하여 구성될 수 있다. 모션 추정부(154a)는 복원된 참조 픽쳐의 특정 영역을 참조하여 현재 영역의 모션 벡터값을 획득한다. 모션 추정부(154a)는 참조 영역에 대한 모션 정보(참조 픽쳐 인덱스, 모션 벡터 정보 등)를 엔트로피 코딩부(160)로 전달한다. 모션 보상부(154b)는 모션 추정부(154a)에서 전달된 모션 벡터값을 이용하여 모션 보상을 수행한다. 인터 예측부(154)는 참조 영역에 대한 모션 정보를 포함하는 인터 부호화 정보를 엔트로피 코딩부(160)에 전달한다.
위와 같은 픽쳐 예측이 수행될 경우, 변환부(110)는 원본 픽쳐와 예측 픽쳐 간의 레지듀얼 값을 변환하여 변환 계수 값을 획득한다. 이때, 변환은 픽쳐 내에서 특정 블록 단위로 수행될 수 있으며, 특정 블록의 크기는 기 설정된 범위 내에서 가변할 수 있다. 양자화부(115)는 변환부(110)에서 생성된 변환 계수 값을 양자화하여 엔트로피 코딩부(160)로 전달한다.
엔트로피 코딩부(160)는 양자화된 변환 계수, 인트라 부호화 정보, 및 인터 부호화 정보 등을 엔트로피 코딩하여 비디오 신호 비트스트림을 생성한다. 엔트로피 코딩부(160)에서는 가변 길이 코딩(Variable Length Coding, VLC) 방식과 산술 코딩(arithmetic coding) 방식 등이 사용될 수 있다. 가변 길이 코딩(VLC) 방식은 입력되는 심볼들을 연속적인 코드워드로 변환하는데, 코드워드의 길이는 가변적일 수 있다. 예를 들어, 자주 발생하는 심볼들을 짧은 코드워드로, 자주 발생하지 않은 심볼들은 긴 코드워드로 표현하는 것이다. 가변 길이 코딩 방식으로서 컨텍스트 기반 적응형 가변 길이 코딩(Context-based Adaptive Variable Length Coding, CAVLC) 방식이 사용될 수 있다. 산술 코딩은 연속적인 데이터 심볼들을 하나의 소수로 변환하는데, 산술 코딩은 각 심볼을 표현하기 위하여 필요한 최적의 소수 비트를 얻을 수 있다. 산술 코딩으로서 컨텍스트 기반 적응형 산술 부호화(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Code, CABAC)가 이용될 수 있다.
상기 생성된 비트스트림은 NAL(Network Abstraction Layer) 유닛을 기본 단위로 캡슐화 된다. NAL 유닛은 부호화된 정수 개의 코딩 트리 유닛(coding tree unit)을 포함한다. 비디오 디코더에서 비트스트림을 복호화하기 위해서는 먼저 비트스트림을 NAL 유닛 단위로 분리한 후, 분리 된 각각의 NAL 유닛을 복호화해야 한다. 한편, 비디오 신호 비트스트림의 복호화를 위해 필요한 정보들은 픽쳐 파라미터 세트(Picture Parameter Set, PPS), 시퀀스 파라미터 세트(Sequence Parameter Set, SPS), 비디오 파라미터 세트(Video Parameter Set, VPS) 등과 같은 상위 레벨 세트의 RBSP(Raw Byte Sequence Payload)를 통해 전송될 수 있다.
한편, 도 1의 블록도는 본 발명의 일 실시예에 따른 인코딩 장치(100)를 나타낸 것으로서, 분리하여 표시된 블록들은 인코딩 장치(100)의 엘리먼트들을 논리적으로 구별하여 도시한 것이다. 따라서 전술한 인코딩 장치(100)의 엘리먼트들은 디바이스의 설계에 따라 하나의 칩으로 또는 복수의 칩으로 장착될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전술한 인코딩 장치(100)의 각 엘리먼트의 동작은 프로세서(미도시)에 의해 수행될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 신호 디코딩 장치(200)의 개략적인 블록도이다. 도 2를 참조하면 본 발명의 디코딩 장치(200)는 엔트로피 디코딩부(210), 역양자화부(220), 역변환부(225), 필터링부(230) 및 예측부(250)를 포함한다.
엔트로피 디코딩부(210)는 비디오 신호 비트스트림을 엔트로피 디코딩하여, 각 영역에 대한 변환 계수, 인트라 부호화 정보, 인터 부호화 정보 등을 추출한다. 역양자화부(220)는 엔트로피 디코딩된 변환 계수를 역양자화하고, 역변환부(225)는 역양자화된 변환 계수를 이용하여 레지듀얼 값을 복원한다. 비디오 신호 처리 장치(200)는 역변환부(225)에서 획득된 레지듀얼 값을 예측부(250)에서 획득된 예측값과 합산하여 원래의 화소값을 복원한다.
한편, 필터링부(230)는 픽쳐에 대한 필터링을 수행하여 화질을 향상시킨다. 여기에는 블록 왜곡 현상을 감소시키기 위한 디블록킹 필터 및/또는 픽쳐 전체의 왜곡 제거를 위한 적응적 루프 필터 등이 포함될 수 있다. 필터링을 거친 픽쳐는 출력되거나 다음 픽쳐에 대한 참조 픽쳐로 이용하기 위하여 복호 픽쳐 버퍼(DPB, 256)에 저장된다.
예측부(250)는 인트라 예측부(252) 및 인터 예측부(254)를 포함한다. 예측부(250)는 전술한 엔트로피 디코딩부(210)를 통해 복호화된 부호화 타입, 각 영역에 대한 변환 계수, 인트라/인터 부호화 정보 등을 활용하여 예측 픽쳐를 생성한다. 복호화가 수행되는 현재 블록을 복원하기 위해서, 현재 블록이 포함된 현재 픽쳐 또는 다른 픽쳐들의 복호화된 영역이 이용될 수 있다. 복원에 현재 픽쳐만을 이용하는, 즉 인트라 예측만을 수행하는 픽쳐(또는, 타일/슬라이스)를 인트라 픽쳐 또는 I 픽쳐(또는, 타일/슬라이스), 인트라 예측과 인터 예측을 모두 수행할 수 있는 픽쳐(또는, 타일/슬라이스)를 인터 픽쳐(또는, 타일/슬라이스)라고 한다. 인터 픽쳐(또는, 타일/슬라이스) 중 각 블록의 샘플값들을 예측하기 위하여 최대 하나의 모션 벡터 및 참조 픽쳐 인덱스를 이용하는 픽쳐(또는, 타일/슬라이스)를 예측 픽쳐(predictive picture) 또는 P 픽쳐(또는, 타일/슬라이스)라고 하며, 최대 두 개의 모션 벡터 및 참조 픽쳐 인덱스를 이용하는 픽쳐(또는, 타일/슬라이스)를 쌍예측 픽쳐(Bi-predictive picture) 또는 B 픽쳐(또는, 타일/슬라이스) 라고 한다. 다시 말해서, P 픽쳐(또는, 타일/슬라이스)는 각 블록을 예측하기 위해 최대 하나의 모션 정보 세트를 이용하고, B 픽쳐(또는, 타일/슬라이스)는 각 블록을 예측하기 위해 최대 두 개의 모션 정보 세트를 이용한다. 여기서, 모션 정보 세트는 하나 이상의 모션 벡터와 하나의 참조 픽쳐 인덱스를 포함한다.
인트라 예측부(252)는 인트라 부호화 정보 및 현재 픽쳐 내의 복원된 샘플들을 이용하여 예측 블록을 생성한다. 전술한 바와 같이, 인트라 부호화 정보는 인트라 예측 모드, MPM(Most Probable Mode) 플래그, MPM 인덱스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 인트라 예측부(252)는 현재 블록의 좌측 및/또는 상측에 위치한 복원된 픽셀들을 참조 픽셀들로 이용하여 현재 블록의 픽셀값들을 예측한다. 일 실시예에 따르면, 참조 픽셀들은 현재 블록의 좌측 경계에 인접한 픽셀들 및/또는 상측 경계에 인접한 픽셀들일 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 참조 픽셀들은 현재 블록의 주변 블록의 픽셀들 중 현재 블록의 좌측 경계로부터 기 설정된 거리 이내에 인접한 픽셀들 및/또는 현재 블록의 상측 경계로부터 기 설정된 거리 이내에 인접한 픽셀들일 수 있다. 이때, 현재 블록의 주변 블록은 현재 블록에 인접한 좌측(L) 블록, 상측(A) 블록, 하좌측(Below Left, BL) 블록, 상우측(Above Right, AR) 블록 또는 상좌측(Above Left, AL) 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
인터 예측부(254)는 복호 픽쳐 버퍼(256)에 저장된 참조 픽쳐 및 인터 부호화 정보를 이용하여 예측 블록을 생성한다. 인터 부호화 정보는 참조 블록에 대한 현재 블록의 모션 정보(참조 픽쳐 인덱스, 모션 벡터 정보 등)을 포함할 수 있다. 인터 예측에는 L0 예측, L1 예측 및 쌍예측(Bi-prediction)이 있을 수 있다. L0 예측은 L0 픽쳐 리스트에 포함된 1개의 참조 픽쳐를 이용한 예측이고, L1 예측은 L1 픽쳐 리스트에 포함된 1개의 참조 픽쳐를 이용한 예측을 의미한다. 이를 위해서는 1세트의 모션 정보(예를 들어, 모션 벡터 및 참조 픽쳐 인덱스)가 필요할 수 있다. 쌍예측 방식에서는 최대 2개의 참조 영역을 이용할 수 있는데, 이 2개의 참조 영역은 동일한 참조 픽쳐에 존재할 수도 있고, 서로 다른 픽쳐에 각각 존재할 수도 있다. 즉, 쌍예측 방식에서는 최대 2세트의 모션 정보(예를 들어, 모션 벡터 및 참조 픽쳐 인덱스)가 이용될 수 있는데, 2개의 모션 벡터가 동일한 참조 픽쳐 인덱스에 대응될 수도 있고 서로 다른 참조 픽쳐 인덱스에 대응될 수도 있다. 이때, 참조 픽쳐들은 시간적으로 현재 픽쳐 이전이나 이후 모두에 표시(또는 출력)될 수 있다.
인터 예측부(254)는 모션 벡터 및 참조 픽쳐 인덱스를 이용하여 현재 블록의 참조 블록을 획득할 수 있다. 상기 참조 블록은 참조 픽쳐 인덱스에 대응하는 참조 픽쳐 내에 존재한다. 또한, 모션 벡터에 의해서 특정된 블록의 픽셀값 또는 이의 보간(interpolation)된 값이 현재 블록의 예측값(predictor)으로 이용될 수 있다. 서브펠(sub-pel) 단위의 픽셀 정확도를 갖는 모션 예측을 위하여 이를 테면, 루마 신호에 대하여 8-탭 보간 필터가, 크로마 신호에 대하여 4-탭 보간 필터가 사용될 수 있다. 다만, 서브펠 단위의 모션 예측을 위한 보간 필터는 이에 한정되지 않는다. 이와 같이 인터 예측부(254)는 이전에 복원된 픽쳐로부터 현재 유닛의 텍스쳐를 모션 정보를 이용하여 예측하는 모션 보상(motion compensation)을 수행한다.
상기 인트라 예측부(252) 또는 인터 예측부(254)로부터 출력된 예측값, 및 역변환부(225)로부터 출력된 레지듀얼 값이 더해져서 복원된 비디오 픽쳐가 생성된다. 즉, 비디오 신호 디코딩 장치(200)는 예측부(250)에서 생성된 예측 블록과 역변환부(225)로부터 획득된 레지듀얼을 이용하여 현재 블록을 복원한다.
한편, 도 2의 블록도는 본 발명의 일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)를 나타낸 것으로서, 분리하여 표시된 블록들은 디코딩 장치(200)의 엘리먼트들을 논리적으로 구별하여 도시한 것이다. 따라서 전술한 디코딩 장치(200)의 엘리먼트들은 디바이스의 설계에 따라 하나의 칩으로 또는 복수의 칩으로 장착될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전술한 디코딩 장치(200)의 각 엘리먼트의 동작은 프로세서(미도시)에 의해 수행될 수 있다.
도 3은 픽쳐 내에서 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit, CTU)이 코딩 유닛들(Coding Units, CUs)로 분할되는 실시예를 도시한다. 비디오 신호의 코딩 과정에서, 픽쳐는 코딩 트리 유닛(CTU)들의 시퀀스로 분할될 수 있다. 코딩 트리 유닛은 루마(luma) 샘플들의 NXN 블록과, 이에 대응하는 크로마(chroma) 샘플들의 2개의 블록들로 구성된다. 코딩 트리 유닛은 복수의 코딩 유닛들로 분할될 수 있다. 코딩 유닛은 상기에서 설명한 비디오 신호의 처리 과정, 즉 인트라/인터 예측, 변환, 양자화 및/또는 엔트로피 코딩 등의 과정에서 픽쳐를 처리하기 위한 기본 단위를 가리킨다. 하나의 픽쳐 내에서 코딩 유닛의 크기 및 모양은 일정하지 않을 수 있다. 코딩 유닛은 정사각형 혹은 직사각형의 모양을 가질 수 있다. 직사각형 코딩 유닛(혹은, 직사각형 블록)은 수직 코딩 유닛(혹은, 수직 블록)과 수평 코딩 유닛(혹은, 수평 블록)을 포함한다. 본 명세서에서, 수직 블록은 높이가 너비보다 큰 블록이며, 수평 블록은 너비가 높이보다 큰 블록이다. 또한, 본 명세서에서 정사각형이 아닌(non-square) 블록은 직사각형 블록을 가리킬 수 있지만, 본 발명은 이에 한정되지 않는다.
도 3을 참조하면, 코딩 트리 유닛은 먼저 쿼드 트리(Quad Tree, QT) 구조로 분할된다. 즉, 쿼드 트리 구조에서 2NX2N 크기를 가지는 하나의 노드는 NXN 크기를 가지는 네 개의 노드들로 분할될 수 있다. 본 명세서에서 쿼드 트리는 4진(quaternary) 트리로도 지칭될 수 있다. 쿼드 트리 분할은 재귀적으로 수행될 수 있으며, 모든 노드들이 동일한 깊이로 분할될 필요는 없다.
한편, 전술한 쿼드 트리의 리프 노드(leaf node)는 멀티-타입 트리(Multi-Type Tree, MTT) 구조로 더욱 분할될 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면, 멀티 타입 트리 구조에서는 하나의 노드가 수평 혹은 수직 분할의 2진(binary, 바이너리) 혹은 3진(ternary, 터너리) 트리 구조로 분할될 수 있다. 즉, 멀티-타입 트리 구조에는 수직 바이너리 분할, 수평 바이너리 분할, 수직 터너리 분할 및 수평 터너리 분할의 4가지 분할 구조가 존재한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 각 트리 구조에서 노드의 너비 및 높이는 모두 2의 거듭제곱 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 바이너리 트리(Binary Tree, BT) 구조에서, 2NX2N 크기의 노드는 수직 바이너리 분할에 의해 2개의 NX2N 노드들로 분할되고, 수평 바이너리 분할에 의해 2개의 2NXN 노드들로 분할될 수 있다. 또한, 터너리 트리(Ternary Tree, TT) 구조에서, 2NX2N 크기의 노드는 수직 터너리 분할에 의해 (N/2)X2N, NX2N 및 (N/2)X2N의 노드들로 분할되고, 수평 바이너리 분할에 의해 2NX(N/2), 2NXN 및 2NX(N/2)의 노드들로 분할될 수 있다. 이러한 멀티-타입 트리 분할은 재귀적으로 수행될 수 있다.
멀티-타입 트리의 리프 노드는 코딩 유닛이 될 수 있다. 코딩 유닛이 최대 변환 길이에 비해 너무 크지 않으면, 해당 코딩 유닛은 더 이상의 분할 없이 예측 및 변환의 단위로 사용된다. 한편, 전술한 쿼드 트리 및 멀티-타입 트리에서 다음의 파라메터들 중 적어도 하나가 사전에 정의되거나 PPS, SPS, VPS 등과 같은 상위 레벨 세트의 RBSP를 통해 전송될 수 있다. 1) CTU 크기: 쿼드 트리의 루트 노드(root node) 크기, 2) 최소 QT 크기(MinQtSize): 허용된 최소 QT 리프 노드 크기, 3) 최대 BT 크기(MaxBtSize): 허용된 최대 BT 루트 노드 크기, 4) 최대 TT 크기(MaxTtSize): 허용된 최대 TT 루트 노드 크기, 5) 최대 MTT 깊이(MaxMttDepth): QT의 리프 노드로부터의 MTT 분할의 최대 허용 깊이, 6) 최소 BT 크기(MinBtSize): 허용된 최소 BT 리프 노드 크기, 7) 최소 TT 크기(MinTtSize): 허용된 최소 TT 리프 노드 크기.
도 4는 쿼드 트리 및 멀티-타입 트리의 분할을 시그널링하는 방법의 일 실시예를 도시한다. 전술한 쿼드 트리 및 멀티-타입 트리의 분할을 시그널링하기 위해 기 설정된 플래그들이 사용될 수 있다. 도 4를 참조하면, 쿼드 트리 노드의 분할 여부를 지시하는 플래그 'qt_split_flag', 멀티-타입 트리 노드의 분할 여부를 지시하는 플래그 'mtt_split_flag', 멀티-타입 트리 노드의 분할 방향을 지시하는 플래그 'mtt_split_vertical_flag' 또는 멀티-타입 트리 노드의 분할 모양을 지시하는 플래그 'mtt_split_binary_flag' 중 적어도 하나가 사용될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 코딩 트리 유닛은 쿼드 트리의 루트 노드이며, 쿼드 트리 구조로 우선 분할될 수 있다. 쿼드 트리 구조에서는 각각의 노드 'QT_node' 별로 'qt_split_flag'가 시그널링된다. 'qt_split_flag'의 값이 1일 경우 해당 노드는 4개의 정사각형 노드들로 분할되며, 'qt_split_flag'의 값이 0일 경우 해당 노드는 쿼드 트리의 리프 노드 'QT_leaf_node'가 된다.
각각의 쿼드 트리 리프 노드 'QT_leaf_node'는 멀티-타입 트리 구조로 더 분할될 수 있다. 멀티-타입 트리 구조에서는 각각의 노드 'MTT_node' 별로 'mtt_split_flag'가 시그널링된다. 'mtt_split_flag'의 값이 1일 경우 해당 노드는 복수의 직사각형 노드들로 분할되며, 'mtt_split_flag'의 값이 0일 경우 해당 노드는 멀티-타입 트리의 리프 노드 'MTT_leaf_node'가 된다. 멀티-타입 트리 노드 'MTT_node'가 복수의 직사각형 노드들로 분할될 경우(즉, 'mtt_split_flag'의 값이 1일 경우), 노드 'MTT_node'를 위한 'mtt_split_vertical_flag' 및 'mtt_split_binary_flag'가 추가로 시그널링될 수 있다. 'mtt_split_vertical_flag'의 값이 1일 경우 노드 'MTT_node'의 수직 분할이 지시되며, 'mtt_split_vertical_flag'의 값이 0일 경우 노드 'MTT_node'의 수평 분할이 지시된다. 또한, 'mtt_split_binary_flag'의 값이 1일 경우 노드 'MTT_node'는 2개의 직사각형 노드들로 분할되며, 'mtt_split_binary_flag'의 값이 0일 경우 노드 'MTT_node'는 3개의 직사각형 노드들로 분할된다.
본 발명은 비디오 코덱에서 부/복호화가 완료된 복원 영상의 화질을 향상시키기 위한 루프 필터에 관한 것이다. 기존 비디오 코덱에서는 디블록킹 필터 (De-blocking filter, DB), SAO (Sample Adaptive Offset). ALF (Adaptive Loop Filter)가 직렬로 조합하여 인루프 필터를 구성하였고, 이러한 툴들의 조합은 객관적 및 주관적 화질을 개선하는데 기여를 하고 있다. 도 5는 비디오코덱에서 DB, SAO, ALF를 이용하여 구성된 인루프 필터링 방법을 보여준다. 도에서 보는 것처럼 인루프 필터링는 영상 복원을 위해 DF, SAO, ALF 순서로 적용된다. 이때 DF는 양자화로 인한 블록화 현상을 감소시키는 효과를 주며 블록의 경계에 필터를 적용한다. SAO는 DF가 적용된 후 링잉 현상 (ring artifact)를 감소시키기 위해 모든 화소에 적용된다. ALF는 SAO가 수행된 복원 영상에 적용되어 화질 개선에 효과를 얻을 수 있다.
Figure pat00001
도 5. 비디오코덱에서 디블록킹필터, SAO, ALF를 이용하여 구성된 인루프 필터링
그러나 DF, SAO, ALF를 순차적으로 적용하는 것은 주관적 및 객관적 화질 개선의 효과를 얻을 수 있으나, 양자화 정도, 블록 경계 유무, 복원 영상의 특징 등 여러 가지 경우를 매우 심도있게 고려해야 하고 각 경우에 대해 서로 다른 필터의 종류, 필터의 길이, 필터의 파라미터, 필터의 강도 또는 DC 오프셋 값들을 적용하기 때문에, 경우에 따른 표준 스펙과 스펙을 기술하는 양이 달라지고, 룩업테이블(Look-up table)을 사용할 경우 그 양이 매우 방대하게 된다.
본 발명에서는 합성곱 신경망네트워크 (Convolutional Neural Network, CNN)을 이용한 통합 인루프 필터를 방법을 제안한다. 제안하는 인루프 필터링은 기존 DF, SAO, ALF를 통합하여 하나의 CNN구조를 갖는 인루프 필터링를 수행하는 방법이다. 제안하는 인루프 필터링은 합성곱 연산과 잔여 블록 연산을 깊은 층을 이용하여 학습하는 방법이고, 이때 잔여 블록 내에서 Depth-wise separable Convolution 방법을 사용하여 합성곱 연산으로 인해 발생하는 복잡도와, 많은 수의 파라마터를 감소시켜 인루프 필터링을 수행하는 방법이다. 이 방법을 적용할 경우 기존 DF, SAO, ALF를 직렬로 연결하는 것에 비해 압축 성능 측면에서 우수할 뿐만 아니라, 양자화 파라미터, 블록 경계 유무와 정도 등을 계산할 필요 없이 학습된 CNN 네트워크를 이용하여 복원 영상에 대해 필터링을 수행한다.
Figure pat00002
도 6. 제안하는 합성곱 신경망네트워크 기반 인루프 필터링
도 6은 제안하는 합성곱 신경망네트워크 기반 인루프 필터링 방법을 보여준다. 도 6에서 보는 것처럼 기존 DF, SAO, ALF가 하나의 CNN 기반 필터로 통합되어 필터링을 수행하는 것을 알 수 있다. 제안하는 CNN 기반 필터는 인루프 필터링을 통합적으로 수행하며, 오프라인으로 학습한다. 또한 제안하는 CNN 기반 인루프 필터의 구조는 도 7과 같다.
Figure pat00003
도 7. 제안하는 CNN기반 인루프 필터
도 7과 같이 k개의 잔여블록 (Residual block)과 양 옆의 합성곱층으로 구성된다. 즉 잔여 학습(residual learning)을 통해 신경망이 입력 영상과 원본 영상의 차이를 생성하도록 학습시키게 된다. 여기서 N은 입력 영상의 크기, M은 필터의 개수를 의미한다. 인루프 필터가 비디오부호화의 기본 단위 즉 CU단위로 입력될 때 N은 CU의 크기를 의미한다. 제안 방법에서 k는 잔여 블록의 개수이고 압축 성능을 위해 16개 이상의 잔여 블록을 사용하여 보다 깊은 층을 가지는 네트워크를 구성하도록 한다.
Figure pat00004
도 8. 제안하는 CNN기반 인루프 필터에서 잔여 블록의 구조
한편 제안하는 CNN기반 인루프 필터에서 잔여 블록의 구조를 도 8에 나타내었다. 도 8에서 보는 것처럼, 제안하는 잔여 블록은 각각의 블록에서 M 개의 3x3필터가 사용되며 일반적이 합성곱층을 사용하지 않고 Depth-separable convolution (DSC)를 사용한다. DSC는 일반적인 합성곱 연산과 달리 이 방법은 각 채널에 대해 하나의 필터를 이용하여 합성곱 연산을 수행한 다음, N개의 필터를 이용하여 포인트 합성곱 연산 (1x1 합성곱 연산)을 수행하는 방법이다. 예를 들어 8x8인 입력크기로 3개의 채널에 대해 5x5 커널을 이용하여 DSC를 연산한다고 가정하였을 때, 각 채널마다 하나의 필터를 이용하여 연산을 수행하므로 3x5x5x8x8=4,800개의 곱셈 연산을 수행하고, 다시 N개의 1x1 커널을 3개의 채널에 대해 연산을 수행하므로 N이 256이라고 가정하였을 때 총 53,952 곱셈 연산을 수행한다. 이 것은 일반적인 합성곱 연산이 1,228,800 곱셈 연산을 수행하기 때문에 복잡도 측면에서 큰 이득을 볼 수가 있다.
제안 방법은 도 7과 같이 첫 번째 합성곱층에서 필터적용 간격 (stride)를 2로 설정하였다. 이 때 입력 해상도가 1/2로 감소하면서, N개의 계층을 갖는 잔여 블록 계층을 거치며 합성곱 연산을 수행한다. 잔여 블록 계층은 도 8에서 보는 것처럼 복잡도 측면에서 매우 유리한 DSC 합성곱 연산을 수행하며, 곱셈 연산의 수를 약 95% 이상 감소시킨다. 또한 ReLU 활성화함수를 사용하는 것은 일반적은 방법과 유사하다. 이 과정을 이후 마지막 합성곱 연산을 수행하고, shuffle 계층이 적용되며 입력 해상도와 동일한 영상의 크기로 복원된다.
제안 방법은 DF, SAO, ALF를 하나의 CNN 기반 인루프 필터로 대체할 수 있는 딥러닝 부호화 방법이고, 기존 합성곱 연산에서 큰 문제점이었던 계산 복잡도와 많은 파라미터의 단점을 해결하기 위해 DSC (Depth-wise Separable Convolution) 방법을 제안하였다.
하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 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), 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리는 프로세서의 내부 또는 외부에 위치할 수 있으며, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 프로세서와 데이터를 주고받을 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예 들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아는 것으로 해석해야 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (1)

  1. 비디오 신호의 처리 방법.
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