KR20220061908A - 예측값의 확정 방법, 인코더, 디코더 및 컴퓨터 저장 매체 - Google Patents
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Abstract
본 출원의 실시예는 예측값의 확정 방법, 인코더, 디코더 및 컴퓨터 저장 매체를 개시한다. 인코더에 적용 가능한 상기 방법은, 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하는 것(S501)과, 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 것(S502)과, 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 1 상수의 값을 계산하는 것(S503)과, 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 제 1 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정하는 것(S504)과, 참조값 세트를 기반으로 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정하는 것(S505)과, 예측 입력값 세트에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 것(S506)과, 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 필터링 처리를 수행하여 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득하는 것(S507)을 포함한다.
Description
본 출원의 실시예는 비디오 부호화 분야의 인트라 예측에 있어서 매트릭스를 기반으로 하는 인트라 예측(matrix-based intra prediction, MIP) 기술에 관한 것으로, 보다 구체적으로 예측값의 확정 방법, 인코더, 디코더 및 컴퓨터 저장 매체에 관한 것이다.
현재 비디오 부호화 및 복호화에 있어서, MIP를 사용하여 예측값을 확정할 때에 관련된 3개의 값은 각각 MIP 매트릭스, 가중치 파라미터 및 비트 오른쪽 시프트 파라미터이며, 3개의 값은 예측값을 계산할 때에 획득해야 한다. 기존의 예측값의 확정 방법에 있어서, 수치 범위의 완전한 표현을 보장하기 위해 비트 오른쪽 시프트 파라미터의 값은 너무 커서는 안된다. 그 결과, 예측값을 확정할 때, 예측 입력값의 값 범위가 너무 커서 예측값의 예측 정확도에 영향을 미치고, 더 나아가 부호화 및 복호화의 효율에 영향을 미친다. 보다시피, 기존의 비디오 부호화 및 복호화에 있어서, 예측 방법의 예측 정확도가 낮다.
본 출원의 실시예는 예측값의 확정 방법, 인코더, 디코더 및 컴퓨터 저장 매체를 제공하고, 비디오 부호화 및 복호화에 있어서, 예측 방법의 예측 정확도를 향상시키고, 부호화 및 복호화의 효율을 향상시킬 수 있다.
본 출원의 실시예에 따른 기술적 방안은 다음과 같다.
제 1 양태에서, 본 출원의 실시예는 인코더에 적용되는 예측값의 확정 방법을 제공한다. 예측값의 확정 방법은,
현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하는 것과,
인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 것과,
현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트(luma component)의 비트 심도값에 따라 제 1 상수의 값을 계산하는 것과,
예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 제 1 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정하는 것과,
참조값 세트를 기반으로 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정하는 것과,
예측 입력값 세트에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 것과,
특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 필터링 처리를 수행하여 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득하는 것을 포함한다.
제 2 양태에서, 본 출원의 실시예는 디코더에 적용되는 예측값의 확정 방법을 제공한다. 예측값의 확정 방법은,
비트 스트림을 분석하여 현재 블록의 크기와 현재 블록의 코딩 모드를 획득하는 것과,
현재 블록의 코딩 모드가 매트릭스를 기반으로 하는 인트라 예측(MIP) 모드인 경우, 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하고, 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 것과,
현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 2 상수의 값을 계산하는 것과,
예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 제 2 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정하는 것과,
참조값 세트를 기반으로 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정하는 것과,
예측 입력값 세트에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 것과,
특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 보간 필터링 처리를 수행함으로써, 현재 블록에 있어서의 특정 위치에 있는 샘플 이외의 다른 위치에 있는 샘플의 예측값을 획득하는 것을 포함한다.
제 3 양태에서, 본 출원의 실시예는 인코더를 제공한다. 인코더는 제 1 획득 모듈, 제 1 처리 모듈, 제 1 계산 모듈, 제 1 확정 모듈, 제 2 계산 모듈, 제 3 계산 모듈 및 제 2 처리 모듈을 포함한다. 제 1 획득 모듈은 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하는 데에 사용된다. 제 1 처리 모듈은 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 데에 사용된다. 제 1 계산 모듈은 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트(luma component)의 비트 심도값에 따라 제 1 상수의 값을 계산하는 데에 사용된다. 제 1 확정 모듈은 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 제 1 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정하는 데에 사용된다. 제 2 계산 모듈은 참조값 세트를 기반으로 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정하는 데에 사용된다. 제 3 계산 모듈은 예측 입력값 세트에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 데에 사용된다. 제 2 처리 모듈은 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 필터링 처리를 수행하여 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득하는 데에 사용된다.
제 4 양태에서, 본 출원의 실시예는 디코더를 제공한다. 디코더는 제 2 획득 모듈, 제 3 처리 모듈, 제 4 계산 모듈, 제 2 확정 모듈, 제 5 계산 모듈, 제 6 계산 모듈 및 제 4 처리 모듈을 포함한다. 제 2 획득 모듈은 비트 스트림을 분석하여 현재 블록의 크기와 현재 블록의 코딩 모드를 획득하는 데에 사용된다. 제 3 처리 모듈은 현재 블록의 코딩 모드가 매트릭스를 기반으로 하는 인트라 예측(MIP) 모드인 경우, 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하고, 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 데에 사용된다. 제 4 계산 모듈은 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 2 상수의 값을 계산하는 데에 사용된다. 제 2 확정 모듈은 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 제 2 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정하는 데에 사용된다. 제 5 계산 모듈은 참조값 세트를 기반으로 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정하는 데에 사용된다. 제 6 계산 모듈은 예측 입력값 세트에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 데에 사용된다. 제 4 처리 모듈은 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 보간 필터링 처리를 수행함으로써, 현재 블록에 있어서의 특정 위치에 있는 샘플 이외의 다른 위치에 있는 샘플의 예측값을 획득하는 데에 사용된다.
제 5 양태에서, 본 출원의 실시예는 인코더를 제공한다. 인코더는 프로세서와 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 저장 매체를 포함한다. 저장 매체는 통신 버스를 통해 프로세서에 의해 조작 가능하다. 명령어가 프로세서에 의해 실행되면, 상술한 하나 이상의 실시예에 따른 예측값의 확정 방법을 실행한다.
제 6 양태에서, 본 출원의 실시예는 인코더를 제공한다. 인코더는 프로세서와 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 저장 매체를 포함한다. 저장 매체는 통신 버스를 통해 프로세서에 의해 조작 가능하다. 명령어가 프로세서에 의해 실행되면, 상술한 하나 이상의 실시예에 따른 예측값의 확정 방법을 실행한다.
제 7 양태에서, 본 출원의 실시예는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 제공한다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 실행 가능한 명령어를 저장한다. 실행가능한 명령어가 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되면 프로세서는 상술한 하나 이상의 실시예에 따른 예측값의 확정 방법을 실행한다.
본 출원의 실시예는 예측값의 확정 방법, 인코더, 디코더 및 컴퓨터 저장 매체를 제공한다. 예측값의 확정 방법은, 인코더는 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하고, 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록의 참조값 세트를 획득하며, 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 1 상수의 값을 계산하고, 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 제 1 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정하며, 참조값 세트를 기반으로 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정하고, 예측 입력값 세트에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하며, 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 필터링 처리를 수행하여 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득한다. 다시 말하면, 본 출원의 실시예에 있어서, 제 1 상수의 값을 계산하고, 제 1 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이가 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값이다고 확정하며, 예측 입력값 세트에 따라 현재 블록의 예측값을 계산함으로써, MIP 모드에서 예측할 때에 예측 입력값의 동적 값 범위를 효과적으로 축소할 수 있다. 따라서, 종래 기술과 비교하면, 동일한 비트 수로 예측 입력값 세트와 MIP 매트릭스를 나타내는 경우, 동적 범위의 데이터를 보다 정확하게 나타낼 수 있으며, MIP 모드에서 예측값을 계산할 때의 정확도를 높이고, 따라서 부호화 효율이 향상된다.
도 1은 비디오 부호화 시스템의 구조를 나타내는 개략도이다.
도 2는 비디오 복호화 시스템의 구조를 나타내는 개략도이다.
도 3은 MIP 모드에서 샘플을 부호화하는 과정을 나타내는 개략도이다.
도 4는 MIP 모드에서 부호화하는 과정을 나타내는 개략도이다.
도 5는 본 출원의 실시예에 따른 예측값의 확정 방법의 흐름도이다.
도 6은 본 출원의 다른 실시예에 따른 예측값의 확정 방법의 흐름도이다.
도 7은 본 출원의 실시예에 따른 인코더의 구조를 나타내는 개략도이다.
도 8은 본 출원의 실시예에 따른 디코더의 구조를 나타내는 개략도이다.
도 9는 본 출원의 다른 실시예에 따른 인코더의 구조를 나타내는 개략도이다.
도 10은 본 출원의 다른 실시예에 따른 디코더의 구조를 나타내는 개략도이다.
도 2는 비디오 복호화 시스템의 구조를 나타내는 개략도이다.
도 3은 MIP 모드에서 샘플을 부호화하는 과정을 나타내는 개략도이다.
도 4는 MIP 모드에서 부호화하는 과정을 나타내는 개략도이다.
도 5는 본 출원의 실시예에 따른 예측값의 확정 방법의 흐름도이다.
도 6은 본 출원의 다른 실시예에 따른 예측값의 확정 방법의 흐름도이다.
도 7은 본 출원의 실시예에 따른 인코더의 구조를 나타내는 개략도이다.
도 8은 본 출원의 실시예에 따른 디코더의 구조를 나타내는 개략도이다.
도 9는 본 출원의 다른 실시예에 따른 인코더의 구조를 나타내는 개략도이다.
도 10은 본 출원의 다른 실시예에 따른 디코더의 구조를 나타내는 개략도이다.
이하, 본 출원의 실시예의 도면을 참조하여 본 출원의 실시예의 기술적 방안을 명확하고 완전하게 설명한다. 본 명세서에 기재된 구체적인 실시예는 관련 출원을 설명하는 데에 사용되며, 본 출원을 한정하고자 하는 것은 아님을 이해할 수 있다. 또한, 쉽게 설명하기 위하여, 관련 출원의 관련된 부분만을 도면에 도시한다.
비디오 인코딩 분야에서, 최신 다용도 비디오 코딩(versatile video coding, VVC)은 HHI가 JVET(joint video experts team)-N0217에서 제안된 affine linear weighted intra prediction을 채용하고, MIP 기술로 이름을 변경하였다. MIP 기술에서 인트라 루마 코딩 블록(줄여서 "루마 블록"이라고 함)의 다양한 크기에 따라 인트라 루마 예측 과정에서 다른 수량의 MIP 모드가 도입된다.
MIP 기술에서 루마 블록의 크기에 따라 루마 블록은 세가지 유형으로 분류된다. 루마 블록의 크기가 W*H이면, 루마 블록의 크기에 따라 루마 블록을 세가지로 분류할 수 있다. 크기가 4×4인 루마 블록은 제 1 유형의 루마 블록에 속하고, 크기가 8×4, 4×8, 8×8인 루마 블록은 제 2 유형의 루마 블록에 속하며, 다른 크기의 루마 블록은 제 3 유형의 루마 블록에 속한다. 이러한 세가지 유형의 인트라 루마 블록에 대하여, MIP 기술은 67개의 기존의 인트라 예측 모드를 기반으로 M개의 MIP 모드를 추가하였다.
도 1은 비디오 부호화 시스템의 구조를 나타내는 개략도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 비디오 부호화 시스템(100)은 변환 및 양자화 모듈(101), 인트라 추정 모듈(102), 인트라 예측 모듈(103), 움직임 보상 모듈(104), 움직임 추정 모듈(105), 역변환 및 역양자화 모듈(106), 필터 제어 분석 모듈(107), 디 블로킹(deblocking, DBK) 필터링 및 샘플 적응 오프셋(sample adaptive offset, SAO) 필터링 모듈(108), 헤더 정보 코딩 및 CABAC(context-based adaptive binary arithmetic coding) 코딩 모듈(109), 복호화된 이미지 캐시 모듈(110) 등을 포함한다.
도 2는 비디오 복호화 시스템의 구조를 나타내는 개략도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 비디오 디코딩 시스템(200)은 헤더 정보 디코딩 및 CABAC 디코딩 모듈(201), 역변환 및 역양자화 모듈(202), 인트라 예측 모듈(203), 움직임 보상 모듈(204), DBK 필터링 및 SAO 필터링 모듈(205), 복호화된 이미지 캐시 모듈(206) 등을 포함한다. 비디오 이미지는 비디오 부호화 시스템(100)의 변환 및 양자화 모듈(101), 인트라 추정 모듈(102), 인트라 예측 모듈(103), 움직임 보상 모듈(104), 움직임 추정 모듈(105), DBK 필터링 및 SAO 필터링 모듈(108) 및 헤더 정보 코딩 및 CABAC 코딩 모듈(109) 등에 의해 처리된 후에 비디오 이미지의 비트 스트림을 출력한다. 비트 스트림은 비디오 복호화 시스템(200)에 입력되고, 비디오 디코딩 시스템(200)의 헤더 정보 디코딩 및 CABAC 디코딩 모듈(201), 역변환 및 역양자화 모듈(202), 인트라 예측 모듈(203), 움직임 보상 모듈(204) 등에 의해 처리되어 마지막에 원본 비디오 이미지가 복원된다.
본 출원의 실시예에서 제공되는 MIP 모드를 사용하여 부호화 및 복호화할 때, 예측값의 확정 방법은 주로 비디오 코딩 시스템의 인트라 예측 모듈(103) 및 비디오 디코딩 시스템의 인트라 예측 모듈(203)에 적용되고, 인코딩측과 디코딩측 모두에 적용된다.
제 1 유형의 루마 블록인 경우, M=35이고, 제 2 유형의 루마 블록인 경우, M=19이고, 제 3 유형의 루마 블록인 경우 M=11이다.
구체적으로, MIP 기술은 인트라 휘도 예측에만 적용된다. 기존의 모드와 마찬가지로, MIP 예측의 입력은 현재 블록(아래 인코딩하려는 이미지 블록에 해당됨)의 윗쪽행과 왼쪽열의 데이터이며, 출력은 현재 블록의 예측값이다. 구체적인 예측 과정은 평균, 행렬 벡터 곱셈, 보간 삼단계가 포함된다. 즉, 입력된 현재 블록의 윗쪽행과 왼쪽열에 인접한 샘플의 재구성 휘도 값에 대하여 위의 세가지 작업을 수행하여 현재 블록의 휘도 예측값을 얻을 수 있다.
도 3은 MIP 모드에서 샘플을 부호화하는 과정을 나타내는 개략도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 프로세스는 아래 단계를 포함한다.
제 1 단계: 현재 루마 블록의 윗쪽 인접 기준점에 대하여 평균 작업을 수행하여 N개의 값을 갖는 벡터 redT를 획득한다. 현재 루마 블록의 왼쪽 인접 기준점에 대하여 평균 작업을 수행하여 N개의 값을 갖는 벡터 redL를 획득한다. 루마 블록이 제 1 유형의 루마 블록에 속하는 경우, N=2이고, 루마 블록이 제 2 유형의 루마 블록 또는 제 3 유형의 루마 블록에 속하는 경우, N=4이다. 벡터 redT와 벡터 redL는 후속 작업에 사용되는 새로운 벡터 pTemp를 구성한다.
제 2 단계: 매트릭스 mWeight, 가중치 파라미터 fO 및 비트 오른쪽 시프트 파라미터 sW를 획득한다. 다음 공식으로 계산하여 도 3의 십자선으로 식별되는 현재 블록의 부분 예측치를 획득한다.
MipSizeId=0 또는 1인 경우, 다음 공식으로 계산한다.
MipSizeId=2인 경우, 다음 공식으로 계산한다.
predMip[x, y]는 위치(x, y)의 샘플의 예측값을 나타낸다. pTemp [i]는 MIP 모드로 예측할 때에 현재 블록의 참조값 세트의 i 번째 참조값을 나타낸다. p[x]는 MIP 모드로 예측할 때에 i 번째 예측 입력값을 나타낸다. inSize는 MIP의 일련 번호인 MipSizeId에 따라 확정된 것이며, MipSizeId=0인 경우, inSize=4이고, MipSizeId=1인 경우, inSize=8이고, MipSizeId=2인 경우, inSize=7이다. MipSizeId의 값은 현재 블록의 크기에 의해 결정된다. 현재 블록의 크기가 4x4인 경우, MipSizeId=0이고, 현재 블록의 크기가 4x8,8x4 또는 8x8인 경우, MipSizeId=1이며, 현재 블록의 크기가 8x8보다 큰 경우, MipSizeId=2이다. BitDepth은 휘도 컴포넌트의 비트 심도(즉, 휘도 컴포넌트의 샘플값을 나타내는 데에 사용되는 바이너리 비트 수)를 나타낸다. mWeight는 MIP 매트릭스를 나타낸다. predC, incH 및 incW는 샘플 위치(x, y)에 대응하는 행렬 요소의 매개 변수를 확정하는 데에 사용된다. ">>"는 비트 오른쪽 시프트 연산자이다. oW는 비트 오른쪽 시프트 조작에 사용되는 시프트 오프셋을 나타낸다. sW은 오른쪽 시프트 비트를 나타낸다. fO는 가중치 파라미터를 나타낸다. sW와 fO는 적어도 현재 블록의 크기 또는 MipSizeId의 값에 따라 확정할 수 있다. 예를 들어, MipSizeId의 값에 관련된 매핑 테이블을 사용하여 sW와 fO의 값을 확정할 수 있다. 매핑 테이블에는 적어도 서로 다른 MipSizeId의 값에 대응하는 sW 값과 fO 값이 기록되어 있다.
제 3 단계: 선형 보간하여 현재 블록의 나머지 예측값을 획득하며, 즉 도 3의 복수개의 점에 의해 식별되는 현재 블록의 부분 예측치를 얻을 수 있다.
MIP 기술에 관련된 세개의 값, mWeight, fO 및 sW은 예측값을 확정할 때 획득할 필요가 있다. mWeight의 값은 예측 모드와 샘플 공간 위치 양자에 관련되지만, fO의 값과 sW의 값은 예측 모드에만 관련된다. p[i]는 공식 (3), (4), (5)로 계산하여 얻을 수 있다. mWeight의 값과 fO의 값은 모든 부호 없는 7자리 이진수(7-digit binary number)로 저장된다. sW는 예측 모드에 대응하는 오프셋을 나타낸다. 예측 모드(아래 표 1에 표시된 바와 같다)에 따라 5,6,7 중 하나의 값을 가지고, 표 1을 참조하여 얻을 수 있다. 매트릭스 벡터 곱을 계산하여 샘플의 샘플값을 획득할 수 있으며, 전체적인 메모리 요구는 4.5395 킬로바이트이다.
MIP 모드에서 예측할 때, 현재 블록에 대하여, 먼저 예측 모드의 인덱스를 확정한다. 예측 모드의 인덱스를 기반으로 표를 참조하여 현재 블록의 고정 sW 값을 획득하고, mWeight-fO를 획득할 수 있다. sW 비트로 오른쪽 시프트하여 예측값을 계산하는 데에 사용되는 원시 부동 소수점 숫자 행렬(original floating-point number matrix)을 획득한다. 도 4는 MIP 모드에서 부호화하는 과정을 나타내는 개략도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 우선, MIP 모드의 인덱스 번호를 획득한다. 다음, MIP 모드의 인덱스 번호에 따라 매핑 테이블로부터 기계로 훈련된 mWeight와 fO을 획득하고, MIP 모드의 인덱스 번호에 따라 매핑 테이블에서 sW를 획득한다. 마지막으로, 예측을 위해 
가 실행되고, 예측값을 획득한다.
즉, 기존 VVC의 MIP 기술에서 mWeight의 모든 값의 원시 부동 소수점 숫자 mWeightf[x][y]는 최소값(항상 부의 값이며, fO으로 표시된다)으로부터 시작되는 오프셋의 고정 소수점 값으로 표시된다.
mWeight[x][y]는 부호없는 7자리 이진수로 저장되므로, 표시 정확도가 저하된다. 여기서 sW가 클수록 정확도가 높아지지만, 수치 범위를 완전하게 나타내기 위하여 sW의 값은 너무 클 수 없다. 매트릭스 전체에서 동일한 sW 값을 무차별적으로 사용하므로, 값의 범위가 작은 매개 변수는 매트릭스 전체의 모든 파라미터의 공동한 값의 변화 범위에 적응하기 위하여 표시 정확도를 더욱 낮출 필요가 있다. 원래 매트릭스의 파라미터의 변동 범위는 p[i] 데이터의 획득 방식과 관련된다. 관련 기술의 p[i]의 계산 방법은 파라미터 변동 범위의 확장을 일으키며, 가중치 행렬 내의 데이터의 정확도를 저하시키고, MIP 모드의 예측 오차를 증가시키며, 따라서 부호화 효율을 저하시킨다.
MIP 모드의 예측 정확도를 높여 부호화 효율을 개선하기 위하여, 본 출원의 실시예는 예측값의 확정 방법을 제공한다. 도 5는 본 출원의 실시예에 따른 예측값의 확정 방법의 흐름도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 방법은 인코더에 적용 가능하다. 상기 방법은 아래 내용을 포함한다.
블록 S501, 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득한다.
구체적으로, 인코더는 부호화하는 과정에서 현재 블록의 예측값을 확정하기 위하여 먼저 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득할 필요가 있다. 현재 블록에 인접한 샘플은 현재 블록의 윗쪽행과 왼쪽열의 샘플을 포함한다.
블록 S502, 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록의 참조값 세트를 획득한다.
인접한 샘플의 재구성값을 획득한 후에, 예를 들면, 획득된 현재 블록의 윗쪽행의 샘플의 재구성값은 redT(N개의 값을 갖는다)이고, 획득된 현재 블록의 왼쪽열의 샘플의 재구성값은 redL(N개의 값을 갖는다)이며, redT와 redL는 현재 블록의 참조값 세트인 새로운 벡터 pTemp를 구성한다.
필터링 처리를 수행하여 현재 블록의 참조값 세트를 획득하기 위하여, 선택적인 하나의 실시예에 있어서, 블록 S502은 아래 내용을 포함한다. 인접한 샘플의 재구성값을 N개의 그룹으로 나누고, 각 그룹의 재구성값의 평균값을 계산하며, 평균값을 참조값 세트의 참조값으로 한다. 여기서 N은 양의 정수이다.
N은 미리 설정된 현재 블록의 크기에 대응하는 양의 정수값으로 설정된다. 다시 말하면, 블록 S502에서 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행하는 것은, 구체적으로 redT와 redL를 N개의 그룹으로 나누고, 각 그룹의 재구성값의 평균값을 계산하여 N개의 평균값을 획득하고, N개의 평균값을 참조값 세트의 참조값으로 하는 것이다.
예를 들어, 현재 블록의 크기가 4x4인 경우, inSize=4이고, 현재 블록의 크기가 4x8,8x4 또는 8x8인 경우, inSize=8이며, 현재 블록의 크기가 8x8보다 큰 경우, inSize=7이다.
블록 S503, 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 1 상수의 값을 계산한다.
실제 응용에서 현재 블록의 크기는 MipSizeId로 나타낼 수 있다. MipSizeId가 2보다 작은 수인 경우, 즉 MipSizeId가 0 또는 1과 동일한 경우, 제 1 상수의 값은 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도 값에 따라 계산한다.
제 1 상수의 값을 계산하기 위하여, 선택적인 하나의 실시예에 있어서, 블록 S503은 아래 내용을 포함한다. 제 1 상수의 값은 숫자 1에 대하여 이진 비트 왼쪽 시프트 연산을 수행하여 얻어진 값으로 설정된다. 여기서 이진 비트 왼쪽 시프트 연산에 사용되는 왼쪽 시프트 비트 수는 비트 깊이 값에서 1을 뺀 값과 동일하다.
구체적으로, 제 1 상수의 값은 숫자 1에 대하여 비트 왼쪽 시프트 연산을 수행하여 얻은 값이며, 왼쪽 시프트 비트 수는 비트 깊이에서 1을 뺀 값이다.
블록 S504, 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 제 1 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정한다.
예측 입력값 세트는 MIP에 따라 현재 블록의 예측값을 계산하는 데에 사용된다. 제 1 상수의 값을 획득한 후에, S504에서 제 1 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이를 제 1 예측 입력값으로 확정할 수 있다. 제 1 예측 입력값 p[0]은 아래 공식으로 계산하여 얻을 수 있다.
블록 S505, 참조값 세트를 기반으로 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정한다.
다른 예측 입력값 p[i]는 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우에 제 1 예측 입력값 이외의 예측 입력값을 포함한다. 다른 예측 입력값 p[i]는 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값 이상인 경우의 예측 입력값을 더 포함할 수 있다. 다른 예측 입력값 p[i]는 아래 공식으로 계산하여 얻을 수 있다.
블록 S506, 예측 입력값 세트에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산한다.
구체적으로, 모든 예측 입력값이 확정된 후에, 예측 입력값 세트를 얻을 수 있다. 예측 입력값 세트에 따라 예측을 수행하여 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값, 예를 들어, 도 3의 십자선에 의해 식별되는 위치에 있는 샘플의 예측값을 얻을 수 있다.
현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 확정하기 위하여, 선택적인 하나의 실시예에 있어서, 블록 S506은 아래 내용을 포함한다. 미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정한다. 예측 입력값 세트, 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산한다.
다시 말하면, 하나 이상의 매핑 테이블이 인코더에 미리 저장되어 있다. 하나 이상의 매핑 테이블에 의해 현재 블록의 MIP 매트릭스(mWeit), 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터(sW) 및 현재 블록의 가중치 파라미터(fO)를 확정할 수 있다.
sW 및 fO는 적어도 현재 블록의 크기 또는 MipSizeId의 값에 따라 확정할 수 있다. 예를 들어, MipSizeId 값에 관련된 매핑 테이블을 통해 sW의 값과 fO의 값을 확정할 수 있다. 매핑 테이블에는 적어도 서로 다른 MipSizeId의 값에 대응하는 sW의 값과 fO의 값이 기록되어 있다.
상기 매핑 테이블의 수치는 상수이다. 즉, 매핑 테이블의 수치는 MIP 예측값을 계산하는 동안 업데이트되지 않는다. 매핑 테이블의 상수 값은 위의 공식(7)에 따라 오프라인 훈련 방법을 사용하여 얻을 수 있다. 또는 매핑 테이블의 상수의 값은 위의 공식(7)에 따라 p[0]을 계산하는 다른 방법에 대응하는 매핑 테이블로부터 도출할 수 있다. 특히, 본 출원의 실시예에 있어서, VVC위원회 초안(CD)의 MIP 매핑 테이블에서 도출된 매핑 테이블은 다음과 같다.
MipSizeId=0 및 modeId=0인 경우, mWeight[x][y]=
{
{31, 59, 77, 28}, {36, 92, 85, 25}, {37, 69, 100, 24}, {35, 36, 106, 29}, {44, 49, 104, 48}, {44, 21, 94, 59}, {39, 0, 80, 72}, {33, 2, 66, 84}, {36, 13, 35, 99}, {29, 11, 34, 103}, {23, 21, 34, 106}, {17, 24, 40, 105}, {18, 28, 43, 101}, {12, 32, 49, 101}, {7, 31, 53, 102}, {7, 32, 54, 100}
},
MipSizeId=0 및 modeId=1인 경우, mWeight[x][y]=
{{22, 14, 70, 0}, {24, 17, 53, 5}, {28, 70, 32, 12}, {40, 82, 11, 19}, {20, 17, 63, 52}, {22, 17, 46, 63}, {25, 21, 29, 71}, {30, 25, 16, 74}, {20, 19, 16, 85}, {21, 19, 17, 85}, {20, 18, 20, 83}, {20, 18, 23, 82}, {20, 19, 22, 80}, {20, 18, 22, 80}, {20, 20, 22, 80}, {21, 21, 22, 80}},
MipSizeId=0 및 modeId=2인 경우, mWeight[x][y]=
{{6, 7, 62, 10}, {7, 0, 33, 9}, {7, 12, 2, 6}, {7, 63, 3, 6}, {7, 7, 73, 6}, {7, 8, 71, 9}, {7, 1, 50, 9}, {7, 9, 14, 7}, {6, 7, 55, 22}, {7, 7, 72, 5}, {7, 9, 74, 7}, {7, 3, 62, 9}, {8, 6, 2, 77}, {7, 6, 33, 45}, {7, 7, 62, 14}, {7, 8, 70, 8}},
MipSizeId=0 및 modeId=3인 경우, mWeight[x][y]=
{{32, 32, 54, 34}, {32, 38, 34, 34}, {32, 94, 38, 30}, {34, 110, 40, 28}, {32, 30, 80, 32}, {32, 52, 56, 30}, {34, 106, 48, 30}, {44, 104, 38, 40}, {32, 30, 56, 72}, {48, 64, 38, 80}, {68, 90, 20, 86}, {76, 78, 8, 90}, {50, 32, 0, 122}, {76, 68, 4, 106}, {86, 74, 8, 96}, {82, 74, 8, 94}},
MipSizeId=0 및 modeId=4인 경우, mWeight[x][y]=
{{27, 19, 44, 22}, {27, 35, 23, 27}, {26, 88, 29, 28}, {28, 91, 27, 27}, {32, 21, 87, 25}, {35, 22, 46, 20}, {32, 69, 26, 20}, {29, 87, 29, 23}, {32, 23, 40, 81}, {44, 16, 46, 66}, {53, 17, 17, 50}, {46, 37, 3, 40}, {31, 25, 21, 92}, {36, 24, 24, 91}, {43, 16, 23, 88}, {52, 11, 0, 81}},
MipSizeId=0 및 modeId=5인 경우, mWeight[x][y]=
{{24, 24, 82, 26}, {24, 22, 76, 26}, {24, 32, 66, 24}, {24, 58, 56, 24}, {24, 26, 88, 22}, {24, 28, 88, 26}, {26, 26, 88, 26}, {24, 26, 86, 28}, {24, 26, 72, 40}, {24, 26, 84, 24}, {22, 28, 86, 22}, {26, 34, 82, 24}, {26, 24, 0, 110}, {26, 24, 14, 98}, {42, 26, 44, 62}, {80, 38, 76, 8}},
MipSizeId=0 및 modeId=6인 경우, mWeight[x][y]=
{{20, 22, 48, 19}, {22, 20, 43, 18}, {21, 35, 35, 19}, {30, 62, 25, 17}, {21, 22, 47, 29}, {22, 21, 48, 27}, {23, 31, 45, 24}, {55, 44, 24, 8}, {21, 21, 25, 48}, {18, 23, 25, 51}, {39, 19, 23, 38}, {76, 27, 22, 0}, {22, 21, 20, 53}, {23, 19, 18, 54}, {60, 5, 12, 35}, {77, 25, 19, 3}},
MipSizeId=0 및 modeId=7인 경우, mWeight[x][y]=
{{13, 10, 73, 12}, {13, 3, 54, 15}, {13, 0, 29, 14}, {13, 22, 13, 13}, {13, 13, 80, 10}, {14, 14, 86, 7}, {15, 11, 84, 8}, {14, 3, 68, 11}, {13, 12, 30, 59}, {14, 10, 45, 43}, {15, 11, 63, 26}, {17, 11, 75, 15}, {16, 10, 6, 83}, {18, 9, 6, 83}, {19, 8, 9, 78}, {24, 5, 21, 63}},
MipSizeId=0 및 modeId=8인 경우, mWeight[x][y]=
{{24, 22, 74, 30}, {24, 20, 22, 44}, {26, 68, 6, 32}, {26, 90, 20, 28}, {24, 26, 46, 66}, {24, 20, 36, 74}, {24, 44, 10, 58}, {38, 82, 6, 30}, {24, 24, 34, 76}, {24, 24, 40, 74}, {24, 26, 32, 78}, {86, 42, 10, 32}, {26, 22, 38, 74}, {22, 26, 38, 74}, {40, 16, 36, 72}, {118, 0, 34, 32}},
MipSizeId=0 및 modeId=9인 경우, mWeight[x][y]=
{{14, 39, 85, 0}, {15, 49, 42, 39}, {17, 30, 22, 66}, {17, 18, 19, 74}, {18, 19, 24, 73}, {17, 11, 13, 83}, {17, 12, 18, 78}, {17, 15, 19, 75}, {16, 15, 14, 78}, {16, 16, 19, 75}, {17, 17, 18, 75}, {18, 17, 18, 75}, {16, 16, 19, 75}, {17, 16, 18, 76}, {17, 16, 18, 76}, {18, 16, 19, 75}},
MipSizeId=0 및 modeId=10인 경우, mWeight[x][y]=
{{26, 24, 57, 22}, {30, 14, 30, 24}, {28, 61, 25, 25}, {26, 100, 29, 27}, {29, 27, 92, 30}, {31, 19, 72, 25}, {40, 15, 37, 21}, {46, 70, 24, 18}, {29, 26, 30, 89}, {30, 26, 34, 87}, {41, 14, 27, 81}, {67, 12, 0, 65}, {29, 26, 24, 92}, {29, 27, 24, 92}, {28, 29, 27, 93}, {36, 22, 25, 89}},
MipSizeId=0 및 modeId=11인 경우, mWeight[x][y]=
{{21, 19, 60, 7}, {26, 12, 35, 9}, {26, 14, 27, 11}, {22, 50, 24, 13}, {24, 18, 75, 38}, {29, 16, 60, 39}, {38, 6, 30, 41}, {41, 0, 3, 45}, {22, 19, 21, 84}, {23, 19, 21, 85}, {25, 20, 22, 84}, {28, 18, 16, 83}, {20, 20, 20, 83}, {20, 21, 21, 82}, {19, 21, 21, 83}, {19, 22, 22, 82}},
MipSizeId=0 및 modeId=12인 경우, mWeight[x][y]=
{{16, 14, 75, 3}, {16, 43, 57, 16}, {18, 63, 20, 43}, {14, 46, 0, 65}, {15, 20, 54, 52}, {15, 22, 23, 76}, {13, 17, 15, 83}, {10, 17, 17, 82}, {14, 17, 11, 84}, {12, 18, 14, 83}, {11, 20, 16, 81}, {9, 21, 16, 81}, {12, 18, 18, 80}, {10, 19, 17, 81}, {9, 20, 16, 82}, {8, 20, 16, 82}},
MipSizeId=0 및 modeId=13인 경우, mWeight[x][y]=
{{7, 6, 82, 0}, {7, 4, 83, 0}, {7, 2, 83, 0}, {7, 3, 80, 0}, {7, 8, 59, 16}, {7, 8, 58, 17}, {7, 8, 58, 17}, {7, 7, 57, 18}, {7, 7, 7, 70}, {7, 7, 7, 71}, {7, 7, 6, 71}, {7, 8, 7, 70}, {6, 7, 8, 71}, {6, 7, 8, 70}, {6, 7, 8, 70}, {6, 7, 9, 69}},
MipSizeId=0 및 modeId=14인 경우, mWeight[x][y]=
{{21, 16, 39, 18}, {19, 35, 27, 17}, {19, 56, 17, 28}, {30, 46, 8, 40}, {17, 26, 47, 25}, {21, 40, 24, 40}, {41, 31, 9, 46}, {57, 13, 10, 41}, {22, 25, 15, 55}, {49, 14, 12, 46}, {65, 3, 18, 36}, {63, 4, 19, 35}, {49, 8, 13, 46}, {65, 0, 19, 33}, {63, 1, 19, 35}, {61, 3, 18, 36}},
MipSizeId=0 및 modeId=15인 경우, mWeight[x][y]=
{{23, 43, 54, 26}, {23, 56, 50, 24}, {22, 57, 49, 25}, {23, 61, 47, 24}, {24, 51, 57, 20}, {21, 55, 51, 27}, {23, 56, 52, 24}, {24, 59, 51, 23}, {23, 43, 60, 24}, {27, 55, 58, 12}, {23, 58, 52, 23}, {24, 59, 52, 23}, {64, 26, 13, 80}, {89, 48, 51, 0}, {43, 57, 59, 7}, {24, 57, 54, 22}},
MipSizeId=0 및 modeId=16인 경우, mWeight[x][y]=
{{20, 20, 51, 22}, {21, 22, 51, 22}, {21, 29, 50, 22}, {21, 32, 48, 22}, {21, 23, 53, 22}, {21, 24, 53, 22}, {21, 23, 53, 22}, {21, 24, 53, 22}, {18, 24, 47, 28}, {18, 24, 48, 27}, {19, 25, 48, 26}, {20, 25, 48, 26}, {30, 16, 0, 71}, {35, 14, 1, 67}, {38, 14, 2, 64}, {38, 13, 4, 63}},
MipSizeId=0 및 modeId=17인 경우, mWeight[x][y]=
{{25, 21, 34, 25}, {27, 34, 3, 39}, {30, 55, 24, 23}, {26, 41, 40, 18}, {28, 22, 13, 48}, {44, 38, 6, 29}, {35, 44, 43, 10}, {25, 30, 45, 21}, {35, 29, 12, 44}, {56, 34, 31, 2}, {33, 30, 47, 14}, {24, 28, 44, 25}, {39, 37, 33, 19}, {48, 29, 40, 0}, {31, 25, 44, 19}, {25, 28, 44, 24}},
MipSizeId=1 및 modeId=0인 경우, mWeight[x][y]=
{{18, 22, 18, 20, 72, 43, 9, 19}, {18, 8, 22, 26, 56, 58, 5, 20}, {19, 21, 10, 35, 35, 72, 3, 20}, {21, 21, 21, 29, 18, 78, 7, 18}, {19, 16, 16, 19, 3, 70, 46, 8}, {21, 18, 15, 20, 4, 58, 61, 4}, {25, 16, 18, 18, 8, 42, 73, 3}, {28, 14, 20, 18, 13, 30, 76, 6}, {20, 18, 17, 17, 19, 4, 69, 40}, {24, 18, 17, 16, 19, 3, 55, 51}, {30, 14, 18, 15, 17, 5, 39, 63, {31, 14, 18, 16, 16, 8, 28, 70}, {22, 15, 18, 16, 16, 20, 2, 92}, {26, 14, 18, 15, 15, 19, 0, 91}, {29, 15, 18, 16, 14, 19, 3, 88}, {29, 16, 17, 17, 15, 17, 7, 84}},
MipSizeId=1 및 modeId=1인 경우, mWeight[x][y]=
{{20, 35, 18, 20, 58, 35, 18, 20}, {20, 75, 26, 19, 32, 31, 20, 20}, {21, 6, 93, 22, 20, 25, 21, 20}, {24, 25, 0, 99, 18, 21, 21, 18}, {20, 28, 20, 20, 8, 78, 30, 19}, {20, 67, 22, 20, 10, 59, 27, 19}, {22, 7, 93, 18, 15, 30, 25, 20}, {26, 25, 1, 97, 20, 18, 22, 18}, {20, 28, 19, 20, 15, 14, 81, 25}, {20, 59, 20, 20, 12, 22, 65, 23}, {23, 7, 93, 16, 14, 24, 34, 22}, {30, 24, 3, 95, 19, 20, 20, 18}, {20, 29, 20, 20, 14, 23, 8, 90}, {20, 51, 19, 21, 14, 19, 15, 77}, {24, 7, 88, 16, 14, 20, 21, 43}, {33, 22, 6, 91, 19, 18, 20, 21}},
MipSizeId=1 및 modeId=2인 경우, mWeight[x][y]=
{{10, 19, 10, 12, 81, 14, 10, 11}, {10, 26, 15, 10, 79, 6, 12, 11}, {11, 16, 31, 12, 69, 2, 14, 10}, {11, 13, 8, 44, 54, 3, 14, 10}, {11, 11, 12, 11, 1, 83, 13, 9}, {11, 12, 12, 12, 11, 83, 4, 12}, {11, 15, 11, 13, 24, 77, 0, 12}, {11, 14, 13, 16, 38, 63, 2, 12}, {11, 12, 11, 11, 14, 2, 82, 12}, {11, 13, 12, 12, 10, 14, 79, 5}, {11, 12, 12, 13, 6, 29, 70, 3}, {11, 12, 11, 16, 3, 45, 55, 4}, {11, 12, 11, 12, 10, 12, 1, 84}, {11, 13, 11, 12, 12, 8, 13, 76}, {11, 12, 12, 13, 14, 3, 29, 64}, {11, 13, 10, 17, 15, 0, 45, 49}},
MipSizeId=1 및 modeId=3인 경우, mWeight[x][y]=
{{21, 50, 24, 20, 19, 38, 22, 24}, {22, 53, 41, 23, 14, 22, 27, 27}, {22, 22, 66, 37, 19, 17, 25, 28}, {27, 19, 12, 92, 19, 18, 21, 28}, {21, 51, 25, 20, 19, 23, 48, 27}, {21, 41, 48, 24, 17, 11, 36, 37}, {24, 17, 58, 43, 14, 17, 23, 39}, {39, 22, 4, 91, 15, 20, 16, 33}, {20, 44, 27, 21, 16, 20, 35, 54}, {22, 31, 53, 24, 13, 19, 21, 55}, {30, 14, 47, 50, 10, 20, 16, 48}, {57, 28, 0, 82, 19, 14, 18, 30}, {22, 34, 30, 21, 15, 22, 21, 70, {24, 22, 52, 26, 12, 24, 16, 61}, {38, 17, 33, 56, 14, 18, 16, 49}, {66, 32, 0, 75, 26, 4, 22, 30}},
MipSizeId=1 및 modeId=4인 경우, mWeight[x][y]=
{{18, 32, 15, 16, 60, 34, 10, 19}, {18, 68, 28, 13, 31, 37, 11, , 17}, {19, 8, 73, 23, 15, 30, 22, 14}, {19, 18, 0, 85, 11, 17, 33, 15}, {18, 18, 19, 17, 9, 56, 56, 9}, {19, 19, 20, 16, 13, 30, 73, 12}, {19, 20, 20, 18, 13, 13, 71, 28}, {18, 18, 16, 26, 12, 8, 54, 47}, {17, 16, 17, 17, 17, 10, 54, 51}, {16, 17, 16, 18, 16, 15, 28, 73}, {16, 18, 15, 18, 16, 20, 14, 83}, {15, 19, 17, 18, 15, 21, 14, 82}, {16, 17, 16, 18, 17, 18, 7, 90}, {15, 18, 16, 19, 16, 17, 11, 87}, {14, 18, 16, 20, 17, 15, 15, 84}, {13, 19, 16, 22, 17, 15, 18, 81}},
MipSizeId=1 및 modeId=5인 경우, mWeight[x][y]=
{{11, 6, 13, 11, 75, 6, 12, 11}, {12, 3, 8, 13, 48, 2, 13, 10}, {12, 45, 1, 13, 19, 9, 12, 10}, {12, 42, 37, 8, 10, 12, 11, 10}, {11, 11, 10, 12, 18, 74, 6, 11}, {11, 12, 10, 12, 53, 47, 2, 12}, {12, 6, 10, 12, 71, 16, 9, 11}, {12, 15, 6, 13, 53, 5, 13, 10}, {12, 12, 10, 11, 9, 17, 77, 5}, {12, 11, 9, 12, 3, 51, 50, 2}, {12, 11, 9, 12, 11, 72, 18, 8}, {12, 11, 9, 12, 36, 57, 7, 10}, {12, 10, 10, 11, 10, 10, 16, 71}, {13, 11, 10, 11, 14, 0, 56, 39}, {13, 11, 9, 12, 12, 8, 76, 13}, {13, 12, 9, 12, 8, 35, 57, 7}},
MipSizeId=1 및 modeId=6인 경우, mWeight[x][y]=
{{23, 21, 23, 23, 101, 30, 19, 25}, {24, 13, 23, 24, 101, 29, 19, 25}, {24, 24, 14, 23, 101, 29, 18, 24}, {24, 23, 25, 17, 98, 29, 18, 24}, {23, 24, 23, 23, 0, 97, 36, 17}, {24, 25, 24, 22, 1, 97, 35, 17}, {24, 22, 25, 23, 1, 96, 36, 17}, {24, 22, 23, 24, 3, 94, 36, 17}, {24, 23, 23, 22, 31, 0, 93, 34}, {24, 23, 24, 23, 31, 2, 93, 33}, {24, 22, 24, 23, 31, 1, 92, 34}, {24, 22, 23, 23, 30, 3, 90, 35}, {23, 24, 23, 23, 19, 31, 2, 102}, {23, 23, 23, 24, 19, 30, 3, 101}, {23, 23, 24, 24, 19, 30, 3, 101}, {23, 23, 23, 24, 19, 31, 4, 100}}
MipSizeId=1 및 modeId=7인 경우, mWeight[x][y]=
{{10, 5, 10, 10, 56, 4, 11, 9}, {11, 22, 6, 10, 13, 9, 10, 10}, {11, 67, 22, 6, 10, 10, 10, 10}, {11, 6, 68, 18, 11, 9, 11, 9}, {10, 10, 10, 10, 40, 53, 3, 11}, {11, 6, 10, 9, 61, 9, 10, 9}, {11, 17, 6, 10, 23, 7, 9, 10}, {11, 56, 15, 8, 10, 11, 9, 10}, {10, 9, 11, 9, 4, 42, 54, 3}, {11, 10, 11, 9, 22, 67, 8, 8}, {10, 7, 11, 9, 57, 23, 7, 10}, {11, 11, 10, 10, 36, 8, 10, 9}, {10, 10, 11, 9, 13, 0, 41, 50}, {11, 9, 11, 9, 8, 24, 64, 8}, {10, 10, 11, 9, 15, 63, 18, 10}, {11, 10, 11, 10, 44, 33, 10, 11}},
MipSizeId=1 및 modeId=8인 경우, mWeight[x][y]=
{{21, 44, 37, 20, 24, 68, 10, 23}, {21, 1, 55, 39, 14, 39, 41, 18}, {21, 25, 0, 68, 18, 18, 42, 39}, {22, 24, 19, 36, 19, 14, 25, 72}, {21, 11, 28, 30, 18, 23, 80, 19}, {22, 25, 8, 38, 21, 13, 45, 62}, {22, 22, 18, 25, 19, 18, 16, 90}, {23, 21, 21, 24, 19, 21, 12, 91}, {21, 22, 15, 28, 21, 20, 23, 82}, {22, 21, 19, 24, 20, 22, 9, 95}, {23, 21, 21, 22, 20, 21, 13, 92}, {23, 22, 21, 22, 19, 21, 15, 90}, {22, 21, 20, 22, 21, 22, 15, 90}, {22, 21, 21, 22, 20, 21, 16, 89}, {23, 21, 20, 23, 19, 22, 15, 89}, {24, 21, 20, 23, 19, 23, 15, 87}},
MipSizeId=1 및 modeId=9인 경우, mWeight[x][y]=
{{8, 15, 18, 15, 51, 68, 39, 23}, {7, 4, 10, 20, 22, 76, 51, 27}, {7, 16, 1, 17, 13, 78, 55, 29}, {7, 13, 24, 0, 12, 76, 55, 27}, {7, 8, 10, 14, 10, 66, 72, 25}, {6, 12, 8, 14, 12, 59, 75, 27}, {5, 13, 9, 12, 13, 58, 75, 28}, {4, 14, 8, 13, 14, 60, 71, 29}, {7, 10, 11, 12, 12, 42, 79, 41}, {4, 14, 8, 14, 13, 45, 79, 39}, {3, 14, 8, 14, 12, 44, 81, 38}, {2, 15, 10, 14, 13, 45, 78, 36}, {7, 11, 12, 13, 13, 24, 73, 62}, {4, 15, 8, 13, 15, 28, 89, 43}, {1, 14, 10, 14, 16, 29, 85, 45}, {1, 16, 9, 15, 17, 33, 78, 46}},
MipSizeId=2 및 modeId=0인 경우, mWeight[x][y]=
{{46, 7, 14, 92, 23, 20, 10}, {32, 22, 17, 52, 50, 25, 12}, {1, 36, 21, 27, 61, 30, 14}, {0, 30, 27, 17, 61, 32, 17}, {13, 12, 37, 13, 59, 35, 18}, {14, 13, 38, 11, 56, 38, 18}, {10, 27, 29, 9, 55, 39, 17}, {10, 27, 32, 7, 53, 38, 17}, {8, 17, 14, 15, 92, 27, 13}, {2, 16, 18, 8, 84, 38, 15}, {4, 12, 22, 7, 76, 44, 17}, {8, 8, 25, 7, 72, 46, 18}, {8, 8, 26, 8, 69, 46, 19}, {10, 11, 23, 9, 68, 47, 17}, {10, 11, 23, 8, 67, 47, 18}, {10, 12, 26, 9, 64, 43, 20}, {7, 10, 16, 11, 86, 37, 17}, {7, 9, 18, 9, 73, 47, 20}, {8, 8, 21, 9, 67, 50, 22}, {7, 9, 22, 9, 66, 50, 22}, {7, 9, 23, 8, 67, 48, 22}, {8, 9, 24, 8, 67, 48, 21}, {8, 9, 26, 8, 66, 49, 20}, {9, 8, 29, 8, 64, 48, 20}, {8, 8, 16, 8, 69, 56, 19}, {6, 9, 17, 8, 64, 55, 25}, {7, 8, 19, 8, 62, 53, 27}, {7, 8, 21, 8, 61, 52, 28}, {7, 9, 22, 7, 62, 52, 25}, {7, 9, 23, 6, 62, 53, 24}, {8, 7, 26, 6, 62, 52, 23}, {8, 8, 28, 6, 61, 51, 22}, {7, 9, 14, 7, 49, 74, 23}, {7, 7, 17, 7, 51, 65, 30}, {7, 8, 18, 6, 53, 57, 33}, {7, 8, 20, 5, 56, 57, 31}, {7, 8, 22, 6, 56, 57, 29}, {8, 8, 23, 5, 57, 57, 27}, {8, 7, 26, 5, 57, 56, 26}, {8, 6, 27, 5, 57, 55, 25}, {7, 8, 14, 6, 36, 65, 47}, {7, 7, 18, 5, 44, 59, 44}, {7, 7, 19, 5, 47, 59, 40}, {7, 7, 20, 5, 50, 59, 35}, {8, 6, 22, 5, 51, 58, 33}, {8, 5, 25, 5, 51, 59, 30}, {7, 6, 26, 5, 51, 59, 29}, {9, 6, 27, 5, 50, 59, 28}, {7, 8, 14, 6, 27, 44, 76}, {6, 8, 16, 5, 38, 57, 53}, {6, 7, 19, 4, 44, 63, 40}, {7, 6, 21, 4, 47, 62, 37}, {8, 6, 22, 4, 47, 62, 35}, {8, 6, 24, 5, 46, 64, 32}, {8, 6, 26, 5, 46, 63, 31}, {8, 6, 28, 6, 45, 62, 30}, {8, 7, 15, 6, 22, 43, 81}, {6, 8, 16, 5, 32, 64, 51}, {8, 8, 19, 5, 37, 66, 41}, {9, 5, 21, 4, 41, 67, 36}, {8, 7, 22, 5, 42, 65, 35}, {8, 6, 25, 6, 42, 64, 34}, {9, 5, 27, 7, 43, 63, 32}, {9, 5, 29, 8, 40, 60, 34}},
MipSizeId=2 및 modeId=1인 경우, mWeight[x][y]=
{{50, 47, 46, 61, 50, 45, 46}, {59, 49, 47, 57, 51, 45, 46}, {64, 52, 48, 55, 51, 46, 46}, {58, 61, 50, 53, 51, 46, 46}, {52, 66, 53, 52, 51, 46, 46}, {48, 62, 62, 50, 51, 46, 46}, {47, 49, 76, 49, 51, 46, 46}, {45, 33, 92, 49, 52, 46, 46}, {50, 48, 46, 57, 63, 45, 46}, {55, 52, 48, 55, 63, 45, 46}, {57, 56, 50, 53, 63, 45, 46}, {55, 60, 53, 51, 63, 46, 46}, {51, 60, 59, 51, 63, 46, 46}, {48, 55, 69, 49, 63, 46, 46}, {46, 42, 84, 48, 62, 46, 46}, {43, 28, 99, 48, 61, 47, 46}, {49, 49, 47, 48, 73, 47, 46}, {52, 52, 49, 47, 73, 48, 46}, {52, 55, 53, 47, 72, 48, 46}, {51, 56, 58, 46, 72, 48, 46}, {48, 54, 65, 46, 71, 48, 46}, {46, 47, 76, 45, 71, 49, 46}, {44, 34, 91, 44, 70, 49, 46}, {41, 23, 04, 45, 68, 50, 46}, {48, 48, 48, 44, 68, 59, 45}, {50, 51, 51, 43, 69, 58, 45}, {49, 52, 56, 43, 68, 58, 45}, {48, 52, 62, 42, 68, 58, 45}, {45, 48, 71, 42, 68, 58, 45}, {43, 38, 84, 41, 68, 59, 45}, {41, 27, 98, 41, 67, 59, 45}, {38, 19, 109, 42, 66, 59, 45}, {47, 47, 49, 44, 52, 74, 45}, {48, 48, 53, 43, 54, 74, 45}, {47, 48, 60, 43, 55, 73, 45}, {45, 46, 68, 43, 55, 73, 45}, {43, 40, 78, 42, 56, 72, 45}, {41, 30, 91, 42, 57, 72, 45}, {38, 20, 105, 41, 57, 71, 45}, {36, 13, 114, 41, 57, 70, 46}, {46, 47, 50, 45, 43, 77, 51}, {46, 46, 56, 44, 44, 78, 51}, {45, 43, 64, 43, 45, 77, 51}, {43, 39, 73, 43, 45, 77, 51}, {40, 31, 85, 42, 46, 77, 51}, {38, 22, 98, 42, 46, 77, 51}, {35, 12, 111, 42, 47, 76, 51}, {33, 7, 19, 41, 48, 75, 52}, {46, 46, 51, 45, 44, 57, 71}, {45, 43, 59, 44, 44, 58, 70}, {43, 37, 68, 43, 45, 58, 70}, {40, 31, 80, 43, 45, 58, 70}, {38, 22, 92, 43, 46, 58, 70}, {36, 13, 105, 43, 46, 58, 70}, {33, 5, 117, 42, 47, 58, 70}, {31, 2, 123, 42, 48, 57, 71}, {45, 41, 55, 45, 51, 24, 96}, {44, 36, 64, 44, 52, 23, 97}, {42, 29, 75, 43, 53, 23, 97}, {39, 22, 86, 43, 52, 24, 97}, {37, 14, 98, 43, 53, 24, 97}, {34, 7, 109, 42, 53, 25, 97}, {32, 1, 118, 41, 53, 25, 97}, {30, 0, 123, 41, 53, 26, 96}},
MipSizeId=2 및 modeId=2인 경우, mWeight[x][y]=
{{20, 16, 16, 76, 9, 8, 16}, {37, 15, 16, 71, 11, 17, 16}, {65, 13, 17, 67, 12, 17, 16}, {63, 30, 15, 63, 14, 17, 16}, {30, 62, 13, 57, 16, 17, 16}, {14, 62, 28, 52, 18, 16, 16}, {21, 22, 64, 46, 21, 15, 16}, {26, 0, 81, 40, 24, 15, 17}, {23, 16, 16, 69, 48, 8, 18}, {28, 18, 16, 66, 50, 8, 17}, {36, 17, 17, 61, 54, 7, 18}, {40, 20, 17, 56, 57, 7, 18}, {34, 29, 18, 50, 61, 6, 18}, {27, 34, 22, 44, 64, 5, 18}, {25, 22, 37, 37, 67, 5, 18}, {26, 9, 51, 31, 68, 6, 18}, {18, 17, 17, 17, 87, 9, 17}, {19, 17, 17, 15, 88, 9, 17}, {20, 18, 17, 14, 88, 10, 17}, {22, 17, 18, 12, 87, 12, 17}, {23, 18, 19, 11, 85, 15, 16}, {23, 20, 19, 11, 83, 18, 16}, {22, 19, 22, 10, 79, 22, 16}, {22, 16, 28, 11, 74, 26, 15}, {16, 17, 16, 7, 58, 50, 10}, {17, 17, 16, 8, 53, 55, 10}, {18, 17, 17, 10, 47, 60, 9}, {18, 16, 17, 11, 43, 64, 9}, {19, 16, 17, 12, 38, 68, 9}, {20, 17, 18, 13, 35, 72, 9}, {20, 17, 19, 14, 31, 74, 9}, {20, 16, 21, 13, 29, 74, 11}, {17, 16, 16, 16, 15, 86, 11}, {18, 15, 17, 16, 13, 86, 13}, {18, 16, 16, 16, 13, 84, 15}, {18, 15, 17, 16, 12, 82, 18}, {19, 16, 17, 16, 12, 79, 21}, {18, 16, 17, 16, 12, 76, 24}, {18, 16, 17, 15, 12, 73, 28}, {19, 16, 19, 15, 14, 68, 31}, {17, 17, 16, 17, 10, 59, 43}, {17, 16, 16, 17, 10, 54, 47}, {18, 16, 16, 17, 11, 48, 52}, {18, 16, 16, 16, 12, 44, 56}, {17, 17, 16, 16, 13, 40, 59}, {17, 17, 16, 16, 13, 37, 62}, {17, 17, 17, 15, 14, 34, 65}, {18, 16, 18, 16, 14, 32, 66}, {17, 16, 16, 15, 16, 17, 79}, {17, 16, 16, 16, 16, 15, 81}, {18, 16, 16, 16, 16, 14, 82}, {18, 16, 16, 15, 16, 13, 83}, {17, 18, 16, 15, 16, 13, 83}, {17, 17, 17, 15, 16, 13, 84}, {17, 17, 17, 15, 16, 13, 84}, {17, 16, 18, 15, 16, 13, 83}, {16, 16, 16, 16, 17, 3, 92}, {17, 16, 16, 15, 17, 4, 91}, {18, 17, 17, 14, 18, 4, 90}, {18, 17, 16, 14, 18, 4, 91}, {17, 18, 16, 15, 18, 4, 91}, {17, 18, 17, 15, 18, 4, 90}, {17, 17, 18, 14, 18, 4, 90}, {18, 16, 19, 15, 18, 5, 89}},
MipSizeId=2 및 modeId=3인 경우, mWeight[x][y]=
{{13, 9, 10, 43, 11, 12, 9}, {43, 2, 11, 22, 15, 12, 10}, {73, 2, 11, 16, 16, 12, 9}, {52, 38, 5, 13, 16, 12, 10}, {11, 71, 6, 12, 14, 13, 10}, {3, 50, 35, 10, 14, 13, 9}, {11, 12, 68, 11, 13, 13, 10}, {13, 3, 74, 12, 11, 15, 10}, {20, 9, 10, 51, 29, 11, 10}, {41, 5, 10, 37, 26, 13, 10}, {58, 9, 10, 23, 27, 14, 9}, {41, 36, 6, 15, 24, 16, 10}, {14, 57, 11, 11, 21, 18, 9}, {7, 39, 37, 9, 18, 19, 9}, {12, 9, 63, 10, 15, 20, 9}, {15, 2, 68, 11, 12, 21, 10}, {16, 11, 11, 19, 60, 11, 11}, {27, 11, 11, 20, 50, 16, 10}, {35, 15, 11, 17, 42, 20, 10}, {29, 29, 11, 12, 35, 23, 10}, {17, 37, 18, 8, 29, 26, 9}, {13, 26, 35, 6, 24, 27, 9}, {15, 8, 53, 7, 19, 27, 10}, {16, 4, 57, 9, 14, 28, 11}, {12, 11, 11, 5, 51, 36, 8}, {15, 13, 12, 8, 45, 36, 9}, {19, 16, 14, 9, 38, 38, 9}, {19, 21, 16, 8, 32, 39, 10}, {18, 22, 21, 7, 27, 39, 10}, {18, 16, 31, 7, 22, 39, 11}, {18, 9, 41, 6, 18, 39, 11}, {19, 7, 44, 7, 15, 37, 13}, {11, 12, 11, 9, 18, 64, 10}, {11, 12, 13, 10, 18, 61, 11}, {13, 13, 15, 10, 17, 58, 12}, {15, 14, 17, 10, 16, 56, 13}, {17, 14, 20, 9, 14, 55, 13}, {18, 11, 26, 9, 13, 52, 14}, {19, 9, 31, 8, 11, 50, 15}, {19, 9, 33, 8, 10, 46, 17}, {10, 11, 12, 11, 4, 59, 28}, {11, 10, 13, 11, 4, 60, 26}, {12, 10, 15, 11, 5, 59, 25}, {14, 10, 16, 11, 5, 58, 24}, {15, 10, 18, 11, 4, 57, 24}, {17, 9, 21, 11, 4, 56, 24}, {19, 9, 23, 10, 4, 53, 24}, {19, 9, 26, 10, 5, 49, 25}, {10, 10, 12, 11, 5, 27, 60}, {11, 8, 14, 11, 3, 34, 54}, {13, 8, 15, 12, 2, 38, 50}, {13, 8, 15, 13, 1, 41, 47}, {15, 8, 17, 13, 0, 42, 45}, {16, 8, 18, 13, 0, 44, 43}, {18, 8, 19, 12, 0, 44, 41}, {19, 9, 21, 12, 1, 43, 39}, {11, 8, 12, 11, 6, 9, 77}, {13, 7, 13, 12, 4, 16, 72}, {15, 6, 14, 13, 2, 21, 67}, {15, 6, 14, 13, 1, 25, 63}, {15, 7, 15, 14, 0, 27, 61}, {16, 8, 15, 14, 0, 29, 58}, {17, 8, 17, 14, 0, 29, 56}, {18, 8, 18, 14, 1, 30, 53}},
MipSizeId=2 및 modeId=4인 경우, mWeight[x][y]=
{{15, 13, 13, 55, 12, 13, 13}, {21, 13, 13, 34, 14, 13, 13}, {39, 12, 13, 22, 14, 13, 13}, {55, 18, 12, 18, 14, 14, 13}, {48, 37, 11, 16, 14, 14, 13}, {23, 62, 13, 14, 14, 13, 13}, {11, 53, 35, 14, 14, 13, 12}, {15, 13, 72, 14, 14, 13, 12}, {16, 13, 13, 63, 27, 12, 13}, {17, 13, 13, 58, 19, 13, 13}, {22, 13, 13, 43, 18, 13, 13}, {33, 14, 12, 31, 17, 14, 13}, {45, 18, 12, 24, 16, 14, 12}, {44, 32, 12, 19, 15, 14, 13}, {29, 49, 15, 17, 14, 14, 12}, {18, 44, 33, 16, 15, 13, 12}, {15, 13, 13, 32, 60, 10, 13}, {16, 13, 13, 45, 44, 12, 13}, {17, 14, 13, 49, 32, 13, 12}, {21, 14, 13, 44, 25, 14, 12}, {30, 14, 13, 37, 21, 14, 12}, {39, 16, 13, 30, 18, 14, 12}, {39, 27, 13, 24, 17, 14, 12}, {31, 38, 16, 21, 17, 13, 12}, {13, 13, 13, 13, 64, 27, 11}, {14, 13, 13, 23, 61, 19, 12}, {15, 14, 13, 34, 51, 16, 12}, {17, 14, 13, 40, 42, 15, 12}, {20, 14, 13, 40, 34, 14, 12}, {27, 14, 13, 37, 29, 14, 12}, {33, 16, 13, 32, 25, 13, 12}, {33, 24, 14, 27, 23, 13, 12}, {13, 13, 13, 13, 33, 61, 9}, {13, 13, 13, 15, 47, 44, 10}, {14, 13, 13, 20, 54, 31, 11}, {15, 13, 13, 27, 53, 23, 11}, {16, 14, 13, 32, 49, 18, 12}, {19, 14, 13, 34, 43, 15, 12}, {24, 14, 13, 34, 37, 14, 12}, {28, 17, 13, 31, 32, 14, 12}, {13, 14, 13, 15, 10, 71, 20}, {13, 13, 13, 15, 22, 66, 13}, {14, 13, 13, 15, 37, 53, 11}, {14, 13, 13, 18, 47, 40, 11}, {14, 13, 13, 23, 52, 29, 11}, {15, 14, 13, 27, 51, 23, 11}, {18, 14, 13, 30, 47, 19, 11}, {22, 15, 13, 30, 42, 17, 12}, {13, 13, 13, 14, 12, 34, 57}, {13, 13, 13, 15, 14, 50, 38}, {13, 13, 13, 15, 21, 58, 23}, {14, 13, 13, 16, 32, 54, 16}, {13, 13, 13, 18, 41, 45, 13}, {13, 14, 13, 21, 47, 36, 12}, {14, 14, 13, 24, 49, 28, 12}, {17, 14, 13, 26, 46, 24, 12}, {13, 13, 13, 13, 19, 0, 85}, {13, 13, 13, 13, 20, 12, 72}, {13, 13, 13, 15, 20, 30, 53}, {13, 13, 13, 16, 23, 44, 35}, {13, 14, 12, 17, 29, 47, 24}, {13, 14, 13, 18, 36, 44, 18}, {13, 14, 13, 20, 41, 38, 16}, {15, 14, 14, 22, 42, 33, 15}},
MipSizeId=2 및 modeId=5인 경우, mWeight[x][y]=
{{24, 9, 10, 52, 13, 10, 12}, {53, 9, 10, 25, 26, 6, 13}, {48, 30, 9, 11, 30, 7, 13}, {15, 59, 12, 6, 25, 13, 11}, {5, 48, 34, 7, 18, 19, 10}, {10, 15, 62, 8, 12, 20, 13}, {13, 2, 70, 8, 9, 19, 19}, {13, 3, 62, 9, 6, 16, 30}, {25, 14, 10, 40, 51, 0, 14}, {20, 28, 11, 16, 55, 5, 13}, {8, 38, 18, 6, 41, 20, 11}, {5, 28, 34, 6, 23, 31, 12}, {9, 12, 48, 8, 12, 33, 18}, {12, 2, 53, 9, 6, 30, 28}, {14, 1, 50, 9, 4, 23, 40}, {14, 5, 42, 8, 4, 15, 51}, {8, 20, 12, 5, 72, 12, 12}, {2, 24, 19, 5, 46, 35, 9}, {5, 16, 29, 9, 21, 48, 13}, {9, 6, 36, 10, 9, 45, 25}, {12, 3, 37, 11, 5, 36, 38}, {13, 4, 34, 11, 4, 25, 51}, {13, 6, 29, 10, 4, 16, 61}, {13, 9, 26, 10, 6, 11, 66}, {6, 14, 15, 6, 31, 60, 6}, {7, 10, 22, 11, 12, 64, 15}, {10, 6, 26, 13, 6, 50, 32}, {11, 4, 27, 12, 5, 33, 49}, {12, 5, 25, 11, 6, 20, 62}, {12, 7, 22, 11, 7, 13, 69}, {12, 9, 19, 11, 7, 8, 74}, {12, 10, 19, 10, 8, 7, 74}, {10, 9, 16, 12, 6, 67, 20}, {11, 6, 20, 13, 5, 46, 41}, {11, 5, 21, 12, 7, 26, 59}, {11, 7, 19, 12, 9, 14, 70}, {11, 8, 18, 11, 10, 8, 75}, {11, 9, 16, 11, 10, 5, 78}, {12, 10, 15, 11, 10, 4, 80}, {11, 10, 15, 10, 10, 4, 78}, {11, 9, 15, 12, 8, 34, 54}, {11, 7, 17, 11, 10, 16, 69}, {11, 7, 17, 11, 11, 7, 76}, {11, 8, 16, 11, 11, 4, 80}, {10, 10, 14, 11, 11, 3, 81}, {11, 10, 13, 11, 12, 2, 82}, {11, 10, 13, 11, 12, 2, 82}, {11, 11, 13, 10, 12, 3, 80}, {11, 9, 14, 11, 11, 8, 77}, {11, 8, 14, 11, 12, 3, 81}, {11, 9, 14, 11, 12, 1, 83}, {10, 10, 13, 11, 12, 2, 83}, {10, 11, 12, 11, 12, 2, 82}, {10, 11, 12, 11, 12, 3, 82}, {11, 11, 11, 11, 12, 3, 81}, {11, 11, 11, 11, 13, 5, 79}, {11, 10, 13, 11, 13, 2, 82}, {11, 9, 13, 11, 13, 1, 83}, {11, 10, 12, 11, 13, 2, 82}, {10, 11, 12, 11, 12, 3, 81}, {10, 11, 12, 11, 12, 4, 80}, {10, 11, 11, 11, 12, 5, 80}, {11, 11, 11, 11, 13, 5, 79}, {11, 11, 11, 11, 12, 6, 77}}.
매핑 테이블에서 상기 파라미터(즉, mWeight, sW 및 fO)를 획득한 후에, 상기 파라미터 및 예측 입력값 세트를 공식(1)과 공식(2)에 입력하여 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하여 얻을 수 있다.
현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 획득하기 위하여, 선택적인 하나의 실시예에 있어서, 미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하는 것은,
현재 블록의 크기에 따라, 미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하는 것을 포함한다.
다시 말하면, 현재 블록의 크기에 따라 매핑 테이블에서 현재 블록의 크기에 대응하는 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 획득한다. 예를 들면, 현재 블록의 크기가 4x4인 경우, MipSizeId=0이고, 현재 블록의 크기가 4x8,8x4 또는 8x8인 경우, MipSizeId=1이며, 현재 블록의 크기가 8x8보다 큰 경우, MipSizeId=2이다. MipSizeId의 값에 따라 매핑 테이블에서 현재 블록의 크기에 대응하는 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터를 찾을 수 있다.
블록 S507, 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 필터링 처리를 수행하여 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득한다.
블록 S506에서 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 확정한 다음에, 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 필터링 처리를 수행하여 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득할 수 있다.
현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득하기 위하여, 선택적인 하나의 실시예에 있어서, 블록 S507은 아래 내용을 포함할 수 있다. 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 보간 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록에 있어서의 특정 위치에 있는 샘플 이외의 다른 위치에 있는 샘플의 예측값을 획득한다.
여기서 주로 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 보간 필터링 처리를 실시함으로써 특정 위치에 있는 샘플 이외의 다른 위치에 있는 샘플의 예측값을 획득할 수 있으며, 따라서 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득할 수 있다.
다시 말하면, 본 출원의 실시예에 따른 인코더에 의해 실행되는 MIP 기술을 기반으로 하는 예측 방법은 기존의 예측 방법의 공식(1)~(5)와 달리, 공식(7)의 p[0]의 계산, 그리고 공식(3)의 계산 부호가 반대로 된다. 따라서, 공식(3)과 공식(7)의 모든 p[x]값은 형식상 더욱 통일한 효과에 도달한다. 즉, 공식(3)과 공식(7)에서 모두 pTemp[0]이 감산되고, 공식(1)의 평균 보상은 직접 pTemp[0]을 사용하기 때문에, predMip[x][y]의 계산식에서 pTemp[0]의 계수는 다음과 같이 통일된다.
기존의 예측 방법의 계수는 다음과 같다.
y=0인 경우:
다른 경우:
MIP의 필터 본질을 고려하면, 계수의 값은 -1~1의 범위에 있는 확률이 더 높다. 따라서 계수를 
로 통일함으로써 
의 값은 양수인 경향이 있고, 전체의 변동 범위는 작아지는 경향이 있다.
이에 따라, 훈련을 통해 얻어진 MIP 매트릭스(mWeightf)의 제 1 열의 파라미터의 값은 원래의 MIP 매트릭스(mWeightf)의 제 1 열의 파라미터의 값을 반대로 하여 얻어진 값이다. 이렇게 하여 MIP 매트릭스(mWeightf) 전체의 파라미터의 값의 범위는 원래의 MIP 매트릭스(mWeightf)의 파라미터의 값의 범위보다 더 작고, 표현 정확도를 개선하는 데에 도움이 되며, 따라서 예측의 정확도를 향상시킨다.
원래 MIP 매트릭스(mWeightf)에 있어서, 데이터의 제 1 열이 반대로 된 후의 값의 범위의 변화에 대하여, 예를 들어, 표 1에 표시되어 있는 MipSizeId이 0 및 1인 28개의 원시 부동 소수점 숫자 행렬에 대하여, 그 제 1 열을 반대로 한 다음에 획득된 값의 범위는 변경되지 않거나 또는 축소된다. 표 2에 표시된 바와 같이, 28개의 매트릭스에서 11개의 매트릭스 값의 범위가 축소되고, 나머지 17개의 매트릭스의 값은 변경되지 않는다. 값의 범위가 축소된 11개의 매트릭스에 있어서, 훈련에 의해 획득된 현재 알려진 가중치 표현 정확도를 향상시킬 수 있는 4개의 매트릭스가 있다.
보다시피, 표 2는 MipSizeId=0 및 1이고, 반대로 한 다음에 값의 범위가 축소된 매트릭스와 반대로 한 다음에 값의 범위가 축소되고 또한 sW 값이 커진 매트릭스의 매트릭스 ID를 나타낸다.
아래 표 3~표 5는 구체적인 예이다. 각 테이블은 두 부분(왼쪽과 오른쪽)으로 나누어져 있다. 표 3과 표 5에서 왼쪽 부분은 mWeightf이고, 오른쪽 부분은 mWeightf’이다. 표 4에서 왼쪽 부분은 mWeightf”이고, 오른쪽 부분은 mWeight이다. 표 3과 표 5에서 제 1 열은 mWeightf[x][0]의 값을 나타내고, 오른쪽의 제 1 열은 mWeightf[x][0]을 반대로 한 후의 값을 나타낸다.
표 3 및 표 4는 같은 MIP 모드에서 본 기술을 채용한 후의 변화를 나타낸다. mWeightf[x][0]을 반대로 한 후의 값의 범위는 작아지고, 원래의 sW 값은 5에서 6으로 변경된다. 공식(6)에 의해 얻어진 mWeight[x][y]의 각 값은 127이하이며, 7비트의 유효 표시 범위 내에 있다. 표 5는 mWeightf[x][0]을 반대로 한 후의 값의 범위가 변경되지 않는 예를 나타낸다.
표 3은 MipSizeId=0 및 modeId=3인 원시 부동 소수점 숫자 행렬의 제 1 열이 반대로 되어 있는 예를 나타낸다(왼쪽 부분은 원래의 값을 나타내고, 오른쪽 부분은 반대로 된 값을 나타낸다).
표 4는 MipSizeId=0 및 modeId=3인 매트릭스를 나타낸다. 여기서 제공된 기술 방안을 채용하며, 왼쪽 시프트 비트는 sW=6이고, 7비트 표시 범위를 초과하지 않는다.
표 5는 MipSizeId=0 및 modeId=16인 원시 부동 소수점 숫자 행렬의 제 1 열이 반대로 되어 있는 예를 나타낸다(왼쪽 부분은 원래의 값을 나타내고, 오른쪽 부분은 반대로 된 값을 나타낸다).
표 3~표 5의 실시예에서 알 수 있듯이, 본 출원의 실시예에 따른 예측값의 확정 방법은 MIP 훈련을 통해 획득된 부동 소수점 숫자 행렬의 값 범위를 축소할 수 있으며, 고정 포인트 처리(fixed-point processing)의 정확도를 향상시킬 수 있으며, 따라서 예측 정확도를 향상시켜 결과적으로 인코딩 효율을 높인다.
본 출원의 실시예는 예측값의 확정 방법을 제공한다. 상기 방법은 인코더에 적용된다. 본 출원의 실시예에 있어서, 제 1 상수의 값을 계산하고, 제 1 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이는 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값이다고 확정하며, 예측 입력값 세트를 현재 블록의 예측값을 계산하는 데에 사용하며, MIP 모드에서 예측할 때에 예측 입력값의 동적 값 범위를 효과적으로 축소할 수 있다. 따라서, 종래 기술과 비교하면, 동일한 비트 수로 예측 입력값 세트와 MIP 매트릭스를 나타내는 경우, 동적 범위의 데이터를 보다 정확하게 나타낼 수 있으며, MIP 모드에서 예측값을 계산할 때의 정확도를 높이고, 따라서 부호화 효율이 향상된다.
MIP 모드의 예측 정확도를 높여 부호화 효율을 개선하기 위하여, 본 출원의 실시예는 예측값의 확정 방법을 제공한다. 도 6은 본 출원의 다른 실시예에 따른 예측값의 확정 방법의 흐름도이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 방법은 디코더에 적용 가능하다. 상기 방법은 아래 내용을 포함한다.
블록 S601, 비트 스트림을 분석하여 현재 블록의 크기와 현재 블록의 코딩 모드를 획득한다.
구체적으로, 디코더는 비트 스트림을 수신하면 먼저 비트 스트림을 분석하여 현재 블록의 크기와 현재 블록의 코딩 모드를 획득한다. 코딩 모드는 기존의 인트라 예측 모드 중 하나일 수 있고, MIP 모드 중 하나일 수도 있다. 여기서 코딩 모드는 주로 MIP 모드 중 하나를 가리킨다.
블록 S602, 현재 블록의 코딩 모드가 MIP 모드인 경우, 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하고, 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록의 참조값 세트를 획득한다.
예를 들어, 현재 블록의 크기가 4x4, 4x8, 8x4 또는 8x8일 수 있다. 현재 블록의 크기가 4x4인 경우, 코딩 모드는 M=35 코딩 모드 중 하나이다. 현재 블록의 크기가 4x8, 8x4 또는 8x8인 경우, 코딩 모드는 M=19 코딩 모드 중 하나이다. 현재 블록이 다른 크기이면 코딩 모드는 M=11 코딩 모드 중 하나이다.
다시 말하면, 현재 블록의 코딩 모드가 MIP 모드인 경우, 디코더는 먼저 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하고, 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값은 현재 블록의 윗쪽행의 샘플의 재구성값과 현재 블록의 왼쪽열의 샘플의 재구성값을 포함한다.
인접한 샘플의 재구성값을 획득한 후에, 예를 들면, 획득된 현재 블록의 윗쪽행의 샘플의 재구성값은 redT(N개의 값을 갖는다)이고, 획득된 현재 블록의 왼쪽열의 샘플의 재구성값은 redL(N개의 값을 갖는다)이며, redT와 redL는 현재 블록의 참조값 세트인 새로운 벡터 pTemp를 구성한다.
필터링 처리를 수행하여 현재 블록의 참조값 세트를 획득하기 위하여, 선택적인 하나의 실시예에 있어서, 블록 S602에 있어서, 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 것은,
인접한 샘플의 재구성값을 N개의 그룹으로 나누고, 각 그룹의 재구성값의 평균값을 계산하여 평균값을 참조값 세트의 참조값으로 하는 것을 포함한다. 여기서 N은 양의 정수이다.
N은 미리 설정된 현재 블록의 크기에 대응하는 양의 정수값으로 설정된다.
다시 말하면, 블록 S602에 있어서, 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행하는 과정은 구체적으로 redT와 redL를 N개의 그룹으로 나누고, 각 그룹의 재구성값의 평균값을 계산하여 N개의 평균값을 획득하고, N개의 평균값을 참조값 세트의 참조값으로 하는 것이다.
예를 들어, 현재 블록의 크기가 4x4인 경우, inSize=4이고, 현재 블록의 크기가 4x8,8x4 또는 8x8인 경우, inSize=8이며, 현재 블록의 크기가 8x8보다 큰 경우, inSize=7이다.
블록 S603, 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 2 상수의 값을 계산한다.
실제 응용에서 현재 블록의 크기는 MipSizeId로 나타낼 수 있다. MipSizeId가 2보다 작은 수인 경우, 즉 MipSizeId가 0 또는 1과 동일한 경우, 제 2 상수의 값은 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도 값에 따라 계산한다.
제 2 상수의 값을 계산하기 위하여, 선택적인 하나의 실시예에 있어서, 블록 S603에 있어서, 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 2 상수의 값을 계산하는 것은,
제 2 상수의 값은 숫자 1에 대하여 이진 비트 왼쪽 시프트 연산을 수행하여 얻어진 값으로 설정되는 것을 포함한다. 여기서 이진 비트 왼쪽 시프트 연산에 사용되는 왼쪽 시프트 비트 수는 비트 깊이 값에서 1을 뺀 값과 동일하다.
구체적으로, 제 1 상수의 값은 숫자 1에 대하여 비트 왼쪽 시프트 연산을 수행하여 얻은 값이며, 왼쪽 시프트 비트 수는 비트 깊이에서 1을 뺀 값이다.
블록 S604, 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 제 2 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정한다.
예측 입력값 세트는 MIP에 따라 현재 블록의 예측값을 계산하는 데에 사용된다.
제 2 상수의 값을 획득한 후에, S604에서 제 2 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이를 제 1 예측 입력값으로 확정할 수 있다. 제 1 예측 입력값은 공식(7)로 계산하여 얻을 수 있다.
블록 S605, 참조값 세트를 기반으로 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정한다.
다른 예측 입력값 p[i]는 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우에 제 1 예측 입력값 이외의 예측 입력값을 포함한다. 다른 예측 입력값 p[i]는 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값 이상인 경우의 예측 입력값을 더 포함할 수 있다. 다른 예측 입력값은 공식(8)로 계산하여 얻을 수 있다.
블록 S606, 예측 입력값 세트에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산한다.
구체적으로, 모든 예측 입력값이 확정된 후에, 예측 입력값 세트를 얻을 수 있다. 예측 입력값 세트에 따라 예측을 수행하여 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값, 예를 들어, 도 3의 십자선에 의해 식별되는 위치에 있는 샘플의 예측값을 얻을 수 있다.
현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 확정하기 위하여, 선택적인 하나의 실시예에 있어서, 블록 S606은 아래 내용을 포함한다. 미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정한다. 예측 입력값 세트, 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산한다.
다시 말하면, 하나 이상의 매핑 테이블이 인코더에 미리 저장되어 있다. 하나 이상의 매핑 테이블에 의해 현재 블록의 MIP 매트릭스(mWeit), 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터(sW) 및 현재 블록의 가중치 파라미터(fO)를 확정할 수 있다.
매핑 테이블에서 상기 파라미터를 획득한 후에, 상기 파라미터 및 예측 입력값 세트를 공식(1)과 공식(2)에 입력하여 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하여 얻을 수 있다.
현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 획득하기 위하여, 선택적인 하나의 실시예에 있어서, 미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하는 것은,
현재 블록의 크기에 따라 미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하는 것을 포함한다.
다시 말하면, 현재 블록의 크기에 따라 매핑 테이블에서 현재 블록의 크기에 대응하는 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 획득한다. 예를 들면, 현재 블록의 크기가 4x4인 경우, MipSizeId=0이고, 현재 블록의 크기가 4x8,8x4 또는 8x8인 경우, MipSizeId=1이며, 현재 블록의 크기가 8x8보다 큰 경우, MipSizeId=2이다. MipSizeId의 값에 따라 매핑 테이블에서 현재 블록의 크기에 대응하는 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터를 찾을 수 있다.
블록 S607, 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 보간 필터링 처리를 수행함으로써, 현재 블록에 있어서의 특정 위치에 있는 샘플 이외의 다른 위치에 있는 샘플의 예측값을 획득한다.
블록 S606에서 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 확정한 다음에, 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 필터링 처리를 수행하여 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득할 수 있다.
현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득하기 위하여, 선택적인 하나의 실시예에 있어서, 블록 S607은 아래 내용을 포함할 수 있다. 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 보간 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록에 있어서의 특정 위치에 있는 샘플 이외의 다른 위치에 있는 샘플의 예측값을 획득한다.
여기서 주로 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 보간 필터링 처리를 실시함으로써 특정 위치에 있는 샘플 이외의 다른 위치에 있는 샘플의 예측값을 획득할 수 있으며, 따라서 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득할 수 있다.
본 출원의 실시예는 예측값의 확정 방법을 제공한다. 상기 방법은 디코더에 적용된다. 본 출원의 실시예에 있어서, 제 2 상수의 값을 계산하고, 제 2 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이는 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값이다고 확정하며, 예측 입력값 세트를 현재 블록의 예측값을 계산하는 데에 사용하며, MIP 모드에서 예측할 때에 예측 입력값의 동적 값 범위를 효과적으로 축소할 수 있다. 따라서, 종래 기술과 비교하면, 동일한 비트 수로 예측 입력값 세트와 MIP 매트릭스를 나타내는 경우, 동적 범위의 데이터를 보다 정확하게 나타낼 수 있으며, MIP 모드에서 예측값을 계산할 때의 정확도를 높이고, 따라서 부호화 효율이 향상된다.
제 2 실시예
동일한 발명의 개념에 따라, 본 출원의 실시예는 인코더를 제공한다. 도 7은 본 출원의 실시예에 따른 인코더의 구조를 나타내는 개략도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 인코더는 제 1 획득 모듈(71), 제 1 처리 모듈(72), 제 1 계산 모듈(73), 제 1 확정 모듈(74), 제 2 계산 모듈(75), 제 3 계산 모듈(76) 및 제 2 처리 모듈(77)을 포함한다. 제 1 획득 모듈(71)은 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하는 데에 사용된다. 제 1 처리 모듈(72)은 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 데에 사용된다. 제 1 계산 모듈(73)은 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 1 상수의 값을 계산하는 데에 사용된다. 제 1 확정 모듈(74)은 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 제 1 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정하는 데에 사용된다. 제 2 계산 모듈(75)은 참조값 세트를 기반으로 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정하는 데에 사용된다. 제 3 계산 모듈(76)은 예측 입력값 세트에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 데에 사용된다. 제 2 처리 모듈(77)은 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 필터링 처리를 수행하여 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득하는 데에 사용된다.
선택적인 하나의 실시예에 있어서, 제 1 처리 모듈(72)은 구체적으로 인접한 샘플의 재구성값을 N개의 그룹으로 나누고, 각 그룹의 재구성값의 평균값을 계산하여 평균값을 참조값 세트의 참조값으로 하는 데에 사용된다. 여기서 N은 양의 정수이다.
N은 미리 설정된 현재 블록의 크기에 대응하는 양의 정수값으로 설정된다.
선택적인 하나의 실시예에 있어서, 제 1 계산 모듈(73)은 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 1 상수의 값을 계산하는 것은, 제 1 상수의 값은 숫자 1에 대하여 이진 비트 왼쪽 시프트 연산을 수행하여 얻어진 값으로 설정하는 것을 포함하고, 여기서 이진 비트 왼쪽 시프트 연산에 사용되는 왼쪽 시프트 비트 수는 비트 깊이 값에서 1을 뺀 값과 동일하다.
선택적인 하나의 실시예에 있어서, 제 3 계산 모듈(76)은 구체적으로 미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하고, 예측 입력값 세트, 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 데에 사용된다.
선택적인 하나의 실시예에 있어서, 제 3 계산 모듈(76)은 미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하는 것은,
현재 블록의 크기에 따라, 미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하는 것을 포함한다.
선택적인 하나의 실시예에 있어서, 제 2 처리 모듈(77)은 구체적으로 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 보간 필터링 처리를 수행함으로써, 현재 블록에 있어서의 특정 위치에 있는 샘플 이외의 다른 위치에 있는 샘플의 예측값을 획득하는 데에 사용된다.
본 출원의 실시예는 디코더를 제공한다. 도 8은 본 출원의 실시예에 따른 디코더의 구조를 나타내는 개략도이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 디코더는 제 2 획득 모듈(81), 제 3 처리 모듈(82), 제 4 계산 모듈(83), 제 2 확정 모듈(84), 제 5 계산 모듈(85), 제 6 계산 모듈(86) 및 제 4 처리 모듈(87)을 포함한다. 제 2 획득 모듈(81)은 비트 스트림을 분석하여 현재 블록의 크기와 현재 블록의 코딩 모드를 획득하는 데에 사용된다. 제 3 처리 모듈(82)은 현재 블록의 코딩 모드가 매트릭스를 기반으로 하는 인트라 예측(MIP) 모드인 경우, 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하고, 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 데에 사용된다. 제 4 계산 모듈(83)은 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 2 상수의 값을 계산하는 데에 사용된다. 제 2 확정 모듈(84)은 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 제 2 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정하는 데에 사용된다. 제 5 계산 모듈(85)은 참조값 세트를 기반으로 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정하는 데에 사용된다. 제 6 계산 모듈(86)은 예측 입력값 세트에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 데에 사용된다. 제 4 처리 모듈(87)은 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 보간 필터링 처리를 수행함으로써, 현재 블록에 있어서의 특정 위치에 있는 샘플 이외의 다른 위치에 있는 샘플의 예측값을 획득하는 데에 사용된다.
선택적인 하나의 실시예에 있어서, 제 3 처리 모듈(82)은 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 것은, 인접한 샘플의 재구성값을 N개의 그룹으로 나누고, 각 그룹의 재구성값의 평균값을 계산하며, 평균값을 참조값 세트의 참조값으로 하는 것을 포함한다. 여기서 N은 양의 정수이다.
N은 미리 설정된 현재 블록의 크기에 대응하는 양의 정수값으로 설정된다.
선택적인 하나의 실시예에 있어서, 제 4 계산 모듈(83)은 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 2 상수의 값을 계산하는 것은, 제 2 상수의 값은 숫자 1에 대하여 이진 비트 왼쪽 시프트 연산을 수행하여 얻어진 값으로 설정되는 것을 포함한다. 여기서 이진 비트 왼쪽 시프트 연산에 사용되는 왼쪽 시프트 비트 수는 비트 깊이 값에서 1을 뺀 값과 동일하다.
선택적인 하나의 실시예에 있어서, 제 5 계산 모듈(85)은 구체적으로 미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하고, 예측 입력값 세트, 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 데에 사용된다.
선택적인 하나의 실시예에 있어서, 제 5 계산 모듈(85)은 미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하는 것은,
현재 블록의 크기에 따라, 미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 현재 블록의 MIP 매트릭스, 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하는 것을 포함한다.
선택적인 하나의 실시예에 있어서, 제 6 계산 모듈(86)은 구체적으로 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 보간 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록에 있어서의 특정 위치에 있는 샘플 이외의 다른 위치에 있는 샘플의 예측값을 획득하는 데에 사용된다.
도 9는 본 출원의 다른 실시예에 따른 인코더의 구조를 나타내는 개략도이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 인코더(900)는 프로세서(91)와 프로세서(91)에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 저장 매체(92)를 포함한다. 저장 매체(92)는 통신 버스(93)를 통해 프로세서(91)에 의해 조작 가능하다. 명령어가 프로세서(91)에 의해 실행되면, 상술한 하나 이상의 실시예에 따른 예측값의 확정 방법을 실행한다.
사실, 인코더의 각 구성 요소는 통신 버스(93)를 통해 함께 결합된다. 통신 버스(93)은 이러한 구성 요소 간의 연결 통신을 실현하는 데에 사용됨을 이해할 수 있다. 통신 버스(93)는 데이터 버스 이외에 전력 버스, 제어 버스 및 상태 신호 버스를 더 포함한다. 설명을 명확하게 하기 위하여, 도 9에서 다양한 버스는 통신 버스(93)로 표시되어 있다.
도 10은 본 출원의 다른 실시예에 따른 디코더의 구조를 나타내는 개략도이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 본 출원의 실시예에 따른 인코더(1000)는 프로세서(101)와 프로세서(101)에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 저장 매체(102)를 포함한다. 저장 매체(102)는 통신 버스(103)를 통해 프로세서(011)에 의해 조작 가능하다. 명령어가 프로세서(101)에 의해 실행되면, 상술한 하나 이상의 실시예에 따른 예측값의 확정 방법을 실행한다.
사실, 인코더의 각 구성 요소는 통신 버스(103)를 통해 함께 결합된다. 통신 버스(103)은 이러한 구성 요소 간의 연결 통신을 실현하는 데에 사용됨을 이해할 수 있다. 통신 버스(103)는 데이터 버스 이외에 전력 버스, 제어 버스 및 상태 신호 버스를 더 포함한다. 설명을 명확하게 하기 위하여, 도 10에서 다양한 버스는 통신 버스(103)로 표시되어 있다.
본 출원의 실시예는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 제공한다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 실행 가능한 명령어를 저장한다. 실행가능한 명령어가 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되면 프로세서는 상술한 하나 이상의 실시예에 따른 예측값의 확정 방법을 실행한다.
본 출원의 실시예의 메모리는 휘발성 메모리 또는 비 휘발성 메모리일 수 있으며, 또는 휘발성 메모리 및 비 휘발성 메모리 양자를 포함할 수 있다. 비 휘발성 메모리는 읽기 전용 메모리(Read-Only Memory, ROM), 프로그램 가능 읽기 전용 메모리(Programmable Read-Only Memory, PROM), 삭제 가능 프로그램 가능 읽기 전용 메모리(Erasable Programmable Read-Only Memory, EPROM), 전기적 삭제 가능 프로그램 가능 읽기 전용 메모리(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory, EEPROM) 또는 플래시 메모리(Flash Memory)일 수 있다. 휘발성 메모리는 외부 고속 캐시로 사용되는 랜덤 액세스 메모리(Random Access Memory, RAM)일 수 있다. 예시적이지만 한정적이지 않은 예를 들어, 다양한 형태의 RAM을 사용할 수 있으며, 예를 들어, 정적 랜덤 액세스 메모리(Static RAM, SRAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(Dynamic Random Access Memory, DRAM), 동기 동적 랜덤 액세스 메모리(Synchronous Dynamic Random Access Memory, SDRAM), 더블 데이터 레이트 동기 동적 랜덤 액세스 메모리(Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory, DDR SDRAM), 확장 동기 동적 랜덤 액세스 메모리(Enhanced Synchronous Dynamic Random Access Memory, ESDRAM), 동기 연결 동적 랜덤 액세스 메모리(Synch-link Dynamic Random Access Memory, SLDRAM) 및 직접 램버스 랜덤 액세스 메모리(Direct Rambus Random Access Memory, DRRAM)이다. 본 명세서에 기재된 시스템 및 방법의 메모리는 이들과 다른 임의의 적절한 유형의 메모리를 포함하지만, 이것에 한정되지 않는다.
프로세서는 신호 처리 능력을 갖는 집적 회로 칩일 수 있다. 실시 과정에서 상술한 방법 실시예의 각 단계는 프로세서의 하드웨어 형태의 집적 논리 회로(integrated logic circuit) 또는 소프트웨어 형태의 명령에 의해 완성될 수 있다. 프로세서는 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor, DSP), 주문형 집적 회로(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(Field Programmable Gate Array, FPGA) 또는 다른 프로그래머블 로직 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 논리 장치, 개별 하드웨어 구성 요소일 수 있다. 프로세서는 본 발명의 실시예에 개시된 방법, 단계 및 논리 블록도를 실현 또는 실행할 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로 프로세서 또는 임의의 통상적인 프로세서 등일 수 있다. 본 발명의 실시예에서 개시된 방법의 단계는 직접 하드웨어 디코딩 프로세서에 의해 실행 및 완성될 수 있거나, 또는 디코딩 프로세서의 하드웨어 및 소프트웨어 모듈의 조합에 의해 실행 및 완성될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM), 플래시 메모리, 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM), 프로그래머블 읽기 전용 메모리(programmable ROM, PROM) 또는 전기적으로 지울 수 있는 프로그래머블 메모리, 레지스터 등 본 기술 분야의 성숙한 저장 매체에 있을 수 있다. 저장 매체는 메모리에 있다. 프로세서는 메모리의 정보를 읽고 프로세서의 하드웨어를 사용하여 상술한 방법의 단계를 완성한다.
본 명세서에 기재된 실시예는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 마이크로 코드 또는 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 이해할 수 있다. 하드웨어에 의해 실현되는 경우, 처리 유닛은 하나 이상의 주문형 집적 회로(Application Specific Integrated Circuits, ASIC), 디지털 신호 처리(Digital Signal Processing, DSP), DSP 장치(DSP Device), 프로그래머블 로직 장치(Programmable Logic Device, PLD), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(Field-Programmable Gate Array, FPGA), 범용 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서, 본 출원의 다른 기능을 실행하는 다른 전자 유닛 또는 그 조합으로 구현될 수 있다.
소프트웨어에 의해 실현되는 경우, 본 명세서에 기재된 기술은 본 명세서에 기재된 기능을 수행하는 모듈(예를 들어, 절차, 기능 등)에 의해 제공될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되고, 또한 프로세서에 의해 실행된다. 메모리는 프로세서 내부 또는 프로세서 외부에서 구현될 수 있다.
본 명세서에 있어서, '포함한다' 또는 그 변형과 같은 용어는 비 배타적인 포함을 커버하기 위한 것으로서 일련의 단계 또는 유닛을 포함하는 프로세스, 방법, 개체 또는 장치는 나열된 단계 또는 유닛뿐만 아니라 나열되지 않은 다른 단계 또는 유닛을 포함하고, 또는 프로세스, 방법, 개체 또는 장치에 고유한 다른 단계 또는 유닛을 포함할 수 있다. 더 많은 제한이 없는 상황에서 '...을 포함한다'라는 문구에 의해 제한된 요소를 포함하는 프로세스, 방법, 개체 또는 장치에 다른 동일한 요소가 존재하는 것을 배제하지 않는다.
상술한 실시예의 시퀀스 번호는 실시예의 우열을 나타내는 것이 아니라, 단지 설명하는 데에 사용된다.
상술한 실시예에 대한 설명을 통해 당업자는 상술한 실시예의 방법은 소프트웨어 및 필요한 범용 하드웨어 플랫폼에 의해 실시될 수 있음을 명확하게 이해할 수 있다. 물론, 하드웨어만으로도 실현될 수 있지만, 전자는 바람직한 실시예이다. 이러한 이해를 기반으로, 본 출원의 기술 방안의 본질적인 부분 또는 선행 기술에 기여하는 부분은 소프트웨어 제품으로 구현될 수 있다. 컴퓨터 소프트웨어 제품은 저장 매체(ROM/RAM, 자기 디스크 또는 광디스크 등)에 저장될 수 있으며, 단말기(휴대폰, 컴퓨터, 서버, 네트워크 장치 등)가 본 출원의 각 실시예의 방법을 실행하도록 하는 여러 명령을 포함한다.
이상, 도면을 참조하여 본 출원의 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 출원은 상술한 실시예에 한정되지 않고, 상술한 실시예는 예시에 불과하며, 본 발명을 한정하고자 하는 것은 아니다. 당업자는 본 출원의 시사에 따라, 본 출원의 요지 및 특허 청구 범위를 벗어나지 않고, 많은 양식을 만들 수 있지만, 이것은 모두 본 출원의 보호 범위에 포함된다.
본 출원의 실시예는 예측값의 확정 방법, 인코더, 디코더 및 컴퓨터 저장 매체를 제공한다. 인코더에 적용되는 예측값의 확정 방법은, 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하는 것과, 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 것과, 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 1 상수의 값을 계산하는 것과, 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 제 1 상수의 값과 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정하는 것과, 참조값 세트를 기반으로 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정하는 것과, 예측 입력값 세트에 따라 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 것과, 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 필터링 처리를 수행하여 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득하는 것을 포함한다. 비디오 부호화 및 복호화에 있어서, 예측 정확도를 향상시키고, 부호화 및 복호화의 효율을 향상시킬 수 있다.
Claims (19)
- 인코더에 적용되는 예측값의 확정 방법으로서,
현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하는 것과,
상기 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 상기 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 것과,
상기 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 1 상수의 값을 계산하는 것과,
예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 상기 제 1 상수의 값과 상기 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정하는 것과,
상기 참조값 세트를 기반으로 상기 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정하는 것과,
상기 예측 입력값 세트에 따라 상기 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 것과,
상기 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 필터링 처리를 수행하여 상기 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 예측값의 확정 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 상기 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 것은,
상기 인접한 샘플의 재구성값을 N개의 그룹으로 나누는 것과,
각 그룹의 재구성값의 평균값을 계산하는 것과,
상기 평균값을 상기 참조값 세트의 참조값으로 하는 것을 포함하며,
N은 양의 정수인 것을 특징으로 하는 방법. - 제 2 항에 있어서,
N은 미리 설정된 상기 현재 블록의 크기에 대응하는 양의 정수값으로 설정되는 것을 특징으로 하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 1 상수의 값을 계산하는 것은,
상기 제 1 상수의 값은 숫자 1에 대하여 이진 비트 왼쪽 시프트 연산을 수행하여 얻어진 값으로 설정되는 것을 포함하며,
상기 이진 비트 왼쪽 시프트 연산에 사용되는 왼쪽 시프트 비트 수는 비트 깊이 값에서 1을 뺀 값과 동일한 것을 특징으로 하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 예측 입력값 세트에 따라 상기 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 것은,
미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 상기 현재 블록의 MIP 매트릭스, 상기 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 상기 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하는 것과,
상기 예측 입력값 세트, 상기 현재 블록의 MIP 매트릭스, 상기 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 상기 현재 블록의 가중치 파라미터에 따라 상기 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제 5 항에 있어서,
미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 상기 현재 블록의 MIP 매트릭스, 상기 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 상기 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하는 것은,
상기 현재 블록의 크기에 따라, 미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 상기 현재 블록의 MIP 매트릭스, 상기 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 상기 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 필터링 처리를 수행하여 상기 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득하는 것은,
상기 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 보간 필터링 처리를 수행함으로써, 상기 현재 블록에 있어서의 특정 위치에 있는 샘플 이외의 다른 위치에 있는 샘플의 예측값을 획득하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 디코더에 적용되는 예측값의 확정 방법으로서,
비트 스트림을 분석하여 현재 블록의 크기와 현재 블록의 코딩 모드를 획득하는 것과,
상기 현재 블록의 코딩 모드가 매트릭스를 기반으로 하는 인트라 예측(MIP) 모드인 경우, 상기 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하고, 상기 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 상기 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 것과,
상기 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 2 상수의 값을 계산하는 것과,
예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 상기 제 2 상수의 값과 상기 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정하는 것과,
상기 참조값 세트를 기반으로 상기 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정하는 것과,
상기 예측 입력값 세트에 따라 상기 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 것과,
상기 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 보간 필터링 처리를 수행함으로써, 상기 현재 블록에 있어서의 특정 위치에 있는 샘플 이외의 다른 위치에 있는 샘플의 예측값을 획득하는 것을 포함하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 예측값의 확정 방법. - 제 8 항에 있어서,
상기 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 상기 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 것은,
상기 인접한 샘플의 재구성값을 N개의 그룹으로 나누는 것과,
각 그룹의 재구성값의 평균값을 계산하는 것과,
상기 평균값을 상기 참조값 세트의 참조값으로 하는 것을 포함하고,
N은 양의 정수인 것을 특징으로 하는 방법. - 제 9 항에 있어서,
N은 미리 설정된 상기 현재 블록의 크기에 대응하는 양의 정수값으로 설정되는 것을 특징으로 하는 방법. - 제 8 항에 있어서,
상기 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 2 상수의 값을 계산하는 것은,
상기 제 2 상수의 값은 숫자 1에 대하여 이진 비트 왼쪽 시프트 연산을 수행하여 얻어진 값으로 설정되는 것을 포함하고,
상기 이진 비트 왼쪽 시프트 연산에 사용되는 왼쪽 시프트 비트 수는 상기 비트 깊이 값에서 1을 뺀 값과 동일한 것을 특징으로 하는 방법. - 제 8 항에 있어서,
상기 예측 입력값 세트에 따라 상기 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 것은,
미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 상기 현재 블록의 MIP 매트릭스, 상기 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 상기 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하는 것과,
상기 예측 입력값 세트, 상기 현재 블록의 MIP 매트릭스, 상기 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 상기 현재 블록의 가중치 파라미터에 따라 상기 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제 12 항에 있어서,
미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 상기 현재 블록의 MIP 매트릭스, 상기 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 상기 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하는 것은,
상기 현재 블록의 크기에 따라 미리 저장된 하나 이상의 매핑 테이블에서 상기 현재 블록의 MIP 매트릭스, 상기 현재 블록의 비트 오른쪽 시프트 파라미터 및 상기 현재 블록의 가중치 파라미터를 확정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제 8 항에 있어서,
상기 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 필터링 처리를 수행하여 상기 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득하는 것은,
상기 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 보간 필터링 처리를 수행함으로써, 상기 현재 블록에 있어서의 특정 위치에 있는 샘플 이외의 다른 위치에 있는 샘플의 예측값을 획득하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 인코더로서,
제 1 획득 모듈, 제 1 처리 모듈, 제 1 계산 모듈, 제 1 확정 모듈, 제 2 계산 모듈, 제 3 계산 모듈 및 제 2 처리 모듈을 포함하고,
상기 제 1 획득 모듈은 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하는 데에 사용되고,
상기 제 1 처리 모듈은 상기 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 상기 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 데에 사용되고,
상기 제 1 계산 모듈은 상기 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 1 상수의 값을 계산하는 데에 사용되고,
상기 제 1 확정 모듈은 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 상기 제 1 상수의 값과 상기 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정하는 데에 사용되고,
상기 제 2 계산 모듈은 상기 참조값 세트를 기반으로 상기 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정하는 데에 사용되고,
상기 제 3 계산 모듈은 상기 예측 입력값 세트에 따라 상기 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 데에 사용되며,
상기 제 2 처리 모듈은 상기 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 필터링 처리를 수행하여 상기 현재 블록의 모든 샘플의 예측값을 획득하는 데에 사용되는 것을 특징으로 하는 인코더. - 디코더로서,
제 2 획득 모듈, 제 3 처리 모듈, 제 4 계산 모듈, 제 2 확정 모듈, 제 5 계산 모듈, 제 6 계산 모듈 및 제 4 처리 모듈을 포함하고,
상기 제 2 획득 모듈은 비트 스트림을 분석하여 현재 블록의 크기와 현재 블록의 코딩 모드를 획득하는 데에 사용되고,
상기 제 3 처리 모듈은 상기 현재 블록의 코딩 모드가 매트릭스를 기반으로 하는 인트라 예측(MIP) 모드인 경우, 상기 현재 블록에 인접한 샘플의 재구성값을 획득하고, 상기 인접한 샘플의 재구성값에 대하여 필터링 처리를 수행함으로써 상기 현재 블록의 참조값 세트를 획득하는 데에 사용되고,
상기 제 4 계산 모듈은 상기 현재 블록의 크기가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 현재 블록 내의 샘플의 휘도 컴포넌트의 비트 심도값에 따라 제 2 상수의 값을 계산하는 데에 사용되고,
상기 제 2 확정 모듈은 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값은 상기 제 2 상수의 값과 상기 참조값 세트의 제 1 참조값의 차이다고 확정하는 데에 사용되고,
상기 제 5 계산 모듈은 상기 참조값 세트를 기반으로 상기 예측 입력값 세트의 제 1 예측 입력값을 제외한 다른 예측 입력값을 확정하는 데에 사용되고,
상기 제 6 계산 모듈은 상기 예측 입력값 세트에 따라 상기 현재 블록의 특정 위치에 있는 샘플의 예측값을 계산하는 데에 사용되며,
상기 제 4 처리 모듈은 상기 특정 위치에 있는 샘플의 예측값에 대하여 보간 필터링 처리를 수행함으로써, 상기 현재 블록에 있어서의 특정 위치에 있는 샘플 이외의 다른 위치에 있는 샘플의 예측값을 획득하는 데에 사용되는 것을 특징으로 하는 디코더. - 인코더로서,
프로세서와 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 저장 매체를 포함하고, 상기 저장 매체는 통신 버스를 통해 상기 프로세서에 의해 조작 가능하며, 상기 명령어가 상기 프로세서에 의해 실행되면, 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 기재된 예측값의 확정 방법을 실행하는 것을 특징으로 하는 인코더. - 디코더로서,
프로세서와 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 저장 매체를 포함하고, 상기 저장 매체는 통신 버스를 통해 상기 프로세서에 의해 조작 가능하며, 상기 명령어가 상기 프로세서에 의해 실행되면, 제 8 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 기재된 예측값의 확정 방법을 실행하는 것을 특징으로 하는 디코더. - 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체로서,
상기 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 실행 가능한 명령어를 저장하고, 상기 실행가능한 명령어가 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되면, 상기 프로세서는 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 기재된 예측값의 확정 방법을 실행하거나 또는 제 8 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 기재된 예측값의 확정 방법을 실행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
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