KR20220083709A - 비디오 코딩을 위한 파라메트릭 그래프-기반 분리형 변환 - Google Patents

Abstract

비디오 디코더는, 현재 블록에 적용되는 신택스 구조에서, 그래프 관련 정보를 수신하고; 수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정하고; 잔차 블록을 생성하기 위해 하나 이상의 계수 값들의 결정된 변환 매트릭스에 기초하여 역 변환을 수행하고; 그리고 잔차 블록에 기초하여 비디오 데이터의 현재 블록을 재구성하도록 구성될 수 있다.

Description

비디오 코딩을 위한 파라메트릭 그래프-기반 분리형 변환

본 출원은 2019 년 10 월 25 일 출원된 미국 가 특허 출원 제 62/926,284 호의 이익을 주장하는, 2020 년 10 월 22 일 출원된 미국 출원 제 17/077,587 호에 대한 우선권을 주장하며, 이들 각각의 전체 내용은 본 명세서에 참조에 의해 통합된다.

기술 분야

본 개시는 비디오 인코딩 및 비디오 디코딩에 관한 것이다.

배경

디지털 비디오 능력들은 디지털 텔레비전들, 디지털 직접 브로드캐스트 시스템들, 무선 브로드캐스트 시스템들, 개인용 디지털 보조기들 (PDA들), 랩톱 또는 데스크톱 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, e-북 리더들, 디지털 카메라들, 디지털 레코딩 디바이스들, 디지털 미디어 플레이어들, 비디오 게이밍 디바이스들, 비디오 게임 콘솔들, 셀룰러 또는 위성 무선 전화기들, 소위 "스마트 폰들", 비디오 텔레컨퍼런싱 디바이스들, 비디오 스트리밍 디바이스들 등을 포함한, 광범위한 디바이스들에 통합될 수도 있다. 디지털 비디오 디바이스들은, MPEG-2, MPEG-4, ITU-T H.263 또는 ITU-T H.264/MPEG-4, Part 10, AVC (Advanced Video Coding), ITU-T H.265, HEVC (High Efficiency Video Coding) 에 의해 정의되는 표준들, 및 그러한 표준들의 확장들에서 설명된 것들과 같은 비디오 코딩 기법들을 구현한다. 비디오 디바이스들은 그러한 비디오 코딩 기술들을 구현함으로써 디지털 비디오 정보를 더 효율적으로 송신, 수신, 인코딩, 디코딩, 및/또는 저장할 수도 있다.

비디오 코딩 기법들은 비디오 시퀀스들에 내재한 리던던시를 감소 또는 제거하기 위해 공간 (인트라 픽처) 예측 및/또는 시간 (인터 픽처) 예측을 포함한다. 블록 기반 비디오 코딩에 대해, 비디오 슬라이스 (즉, 비디오 픽처 또는 비디오 픽처의 일부) 는 비디오 블록들로 파티셔닝될 수도 있으며, 이 비디오 블록들은 또한 코딩 트리 유닛들 (CTU들), 코딩 유닛들 (CU들) 및/또는 코딩 노드들로서 지칭될 수도 있다. 픽처의 인트라-코딩된 (I) 슬라이스에서의 비디오 블록들은 동일한 픽처에 있어서 이웃하는 블록들에서의 레퍼런스 샘플들에 대한 공간적 예측을 사용하여 인코딩된다. 픽처의 인터-코딩된 (P 또는 B) 슬라이스에서의 비디오 블록들은 동일 픽처의 이웃하는 블록들에서의 레퍼런스 샘플들에 대한 공간 예측, 또는 다른 레퍼런스 픽처들에서의 레퍼런스 샘플들에 대한 시간 예측을 이용할 수도 있다. 픽처들은 프레임들로 지칭될 수도 있고, 레퍼런스 픽처들은 레퍼런스 프레임들로 지칭될 수도 있다.

요약

일반적으로, 본 개시는, 잔차 값들을 샘플 도메인 (또한, 픽셀 도메인이라고 지칭됨) 으로부터 변환 도메인 (또한, 주파수 도메인이라고 지칭됨) 으로 변환하기 위해 비디오 인코더에 의해 사용될 수도 있고 변환 도메인으로부터 다시 샘플 도메인으로 변환 (예를 들어, 역 변환) 하기 위해 비디오 디코더에 의해 사용될 수도 있는 그래프-기반 분리형 변환들에 대한 기법들을 설명한다. 예시적인 비디오 코딩 시스템들에서, (2차원 DCT-2와 같은) 분리형 변환들이 예측 후에 획득된 블록 잔차 신호들을 코딩하기 위해 사용되었다. 본 개시는 비디오 코딩을 위해 그래프-기반 분리형 변환 (graph-based separable transform; GBST) 들을 구축하기 위한 파라메트릭 접근법들의 예들을 설명한다. 일 예로서, GBST는 가중치들이 2개의 비-네거티브 파라미터들에 기초하여 결정되는 한 쌍의 라인 그래프들로부터 도출될 수도 있다. 본 개시는 잔차 블록 통계를 더 잘 캡처하고 따라서 비디오 압축 효율을 향상시키는 GBST들에 대해 사용되는 그래프 파라미터들을 최적화할 수도 있는 예시적인 기법들을 설명한다.

일 예에서, 본 개시는 비디오 데이터의 현재 블록에 적용하는 신택스 구조에서, 그래프 관련 정보를 수신하는 단계; 수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정하는 단계; 잔차 블록을 생성하기 위해 하나 이상의 계수 값들의 결정된 변환 매트릭스에 기초하여 역 변환을 수행하는 단계; 및 그 잔차 블록에 기초하여 비디오 데이터의 현재 블록을 재구성하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법을 기술한다.

다른 예에서, 본 개시는 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스를 기술하며, 그 디바이스는, 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리; 및 프로세스 회로부를 포함하고, 그 프로세스 회로부는, 비디오 데이터의 현재 블록에 적용하는 신택스 구조에서, 그래프 관련 정보를 수신하고; 수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정하고; 잔차 블록을 생성하기 위해 하나 이상의 계수 값들의 결정된 변환 매트릭스에 기초하여 역 변환을 수행하고; 그리고 그 잔차 블록에 기초하여 비디오 데이터의 현재 블록을 재구성하도록 구성된다.

다른 예에서, 본 개시는 명령들을 저장하고 있는 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 기술하며, 그 명령들은, 실행될 때, 프로세서를 구성하여, 비디오 데이터의 현재 블록에 적용하는 신택스 구조에서, 그래프 관련 정보를 수신하고; 수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정하고; 잔차 블록을 생성하기 위해 하나 이상의 계수 값들의 결정된 변환 매트릭스에 기초하여 역 변환을 수행하고; 그리고 그 잔차 블록에 기초하여 비디오 데이터의 현재 블록을 재구성하도록 한다.

다른 예에서, 본 개시는, 비디오 데이터의 현재 블록에 적용하는 신택스 구조에서, 그래프 관련 정보를 수신하기 위한 수단; 수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정하기 위한 수단; 잔차 블록을 생성하기 위해 하나 이상의 계수 값들의 결정된 변환 매트릭스에 기초하여 역 변환을 수행하기 위한 수단; 및 그 잔차 블록에 기초하여 비디오 데이터의 현재 블록을 재구성하기 위한 수단을 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스를 기술한다.

하나 이상의 예들의 상세들이 첨부 도면들 및 이하의 설명에서 전개된다. 다른 특징들, 목적들, 및 이점들은 설명, 도면들, 및 청구항들로부터 명백할 것이다.

도면들의 간단한 설명
도 1 은 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 인코딩 및 디코딩 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2a 및 도 2b 는 예시적인 쿼드트리 바이너리 트리 (QTBT) 구조, 및 대응하는 코딩 트리 유닛 (CTU) 을 나타내는 개념도들이다.
도 3a 내지 도 3e는 변환 타입들의 예들을 나타내는 테이블들이다.
도 4 는 잔차 쿼드트리에 기초한 변환 스킴의 예를 나타내는 개념도이다.
도 5 는 주어진 그래프 및 그래프 파라미터들에 대한 정수 변환을 도출하기 위한 예들을 나타내는 플로우차트이다.
도 6 은 N 개의 정점들을 갖는 라인 그래프를 나타내는 개념도이다.
도 7a 및 도 7b 는 일반화된 그래프 라플라시안 (GGL) 매트릭스들에 대응하는 그래프 가중치들의 예들을 나타내는 개념도들이다.
도 8a 내지 도 8d 는 N-포인트 그래프-기반 분리형 변환 (GBST) 의 평균 및 클래스 별 성능을 예시한다.
도 9 는 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시의 비디오 인코더를 나타내는 블록도이다.
도 10 은 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시의 비디오 디코더를 나타내는 블록도이다.
도 11 은 현재 블록을 인코딩하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 플로우차트이다.
도 12 는 비디오 데이터의 현재 블록을 디코딩하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 플로우차트이다.
도 13 은 본 개시의 하나 이상의 기법들에 따른, 비디오 데이터를 디코딩하는 예시적인 동작을 나타내는 흐름도이다.

상세한 설명

비디오 코딩 (예컨대, 비디오 인코딩 및/또는 비디오 디코딩) 은 통상적으로 동일한 픽처에서 이미 코딩된 비디오 데이터의 블록 (예를 들어, 인트라 예측) 또는 상이한 픽처에서 이미 코딩된 비디오 데이터의 블록 (예를 들어, 인터 예측) 으로부터의 비디오 데이터의 블록을 예측하는 것을 수반한다. 일부 경우들에서, 비디오 인코더는 또한 예측 블록을 원래 블록과 비교함으로써 잔차 데이터(residual data)를 계산한다. 따라서, 잔차 데이터는 예측 블록과 원래 블록 사이의 차이를 나타낸다. 잔차 데이터를 시그널링하는데 필요한 비트들의 수를 감소시키기 위해, 비디오 인코더는 잔차 데이터를 변환 및 양자화하고, 변환 및 양자화된 잔차 데이터를 인코딩된 비트스트림에서 시그널링한다.

비디오 디코더는 수신된 변환 및 양자화된 잔차 데이터를 역양자화 및 역 변환하여 비디오 인코더에 의해 계산된 잔차를 근사적으로 재생성한다. 비디오 디코더는 잔차 데이터를 예측 블록에 가산하여 예측 블록 단독보다 더 가깝게 원래 비디오 블록과 매칭하는 재구성된 비디오 블록을 생성한다. 하지만, 변환 및 양자화 프로세스들에 의해 달성되는 압축은 손실성일 수도 있으며, 이는 변환 및 양자화 프로세스들이 디코딩된 비디오 데이터에 아티팩트들 또는 왜곡을 도입할 수도 있다는 것을 의미한다. 아티팩트 또는 왜곡의 하나의 통상적인 유형은 블록키니스 (blockiness) 로서 지칭되며, 여기서 비디오 데이터를 코딩하기 위해 사용되는 블록들의 경계들이 가시적이다.

디코딩된 비디오의 품질을 더 향상시키기 위해, 비디오 디코더는 재구성된 비디오 블록들에 대해 하나 이상의 필터링 동작들을 수행할 수 있다. 이들 필터링 동작들의 예들은 디블록킹 필터링(deblocking filtering), 샘플 적응 오프셋 (sample adaptive offset; SAO) 필터링, 및 적응적 루프 필터링 (adaptive loop filtering; ALF) 을 포함한다. 이들 필터링 동작들을 위한 파라미터들은 비디오 인코더에 의해 결정될 수도 있고 인코딩된 비디오 비트스트림에서 명시적으로 시그널링될 수도 있거나, 또는 파라미터들이 인코딩된 비디오 비트스트림에서 명시적으로 시그널링될 필요 없이 비디오 디코더에 의해 암시적으로 결정될 수도 있다.

본 개시는 변환 코딩에 관한 것이고, 보다 구체적으로는, 변환들을 설계하기 위한 파라메트릭 접근법에 관한 것이다. 따라서, 본 개시물에서 설명된 기법들은 어드밴스드 비디오 코덱들 및 차세대 비디오 코딩 표준들, 예컨대 VVC 에서 사용될 수도 있다. 몇몇 다수의 다중 변환 선택 (multiple transform selection; MTS) 설계들은 다용도 비디오 코딩 (VVC) 표준에서 현재 MTS 툴을 확장한다. 본 개시물에 설명된 기법들은 비디오 인코더 및 비디오 디코더가 잔차 블록 통계들을 더 잘 캡처하게 하고, 따라서 비디오 인코더 및 비디오 디코더가 훨씬 더 많은 수의 상이한 변환들을 사용할 수 있게 함으로써 코딩 효율을 개선시킨다. 그러나, 현재 블록에 적용되는 신택스 구조에서, 그래프 관련 정보를 수신하고, 수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정함으로써, 본 개시의 기법들은 비디오 인코더 및 비디오 디코더가 추가적인 변환들을 저장하기 위한 메모리 요건들 또는 시그널링 오버헤드를 상당히 증가시키지 않고 이러한 더 많은 수의 상이한 변환들을 구현할 수 있게 한다.

고효율 비디오 코딩 (HEVC) 표준 (G. J. Sullivan, J.-R. Ohm, W.-J. Han, 및 T. Wiegand, “Overview of the High Efficiency Video Coding (HEVC) Standard,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 22, no. 12, pp. 1649-1668, Dec. 2012) 에 선행하는 일부 비디오 압축 시스템들에서, 잔차 블록 신호의 행과 열을 분리가능한 방식으로 변환하기 위해 타입-2 이산 코사인 변환 (DCT-2) 만이 사용된다. 유일한 변환 옵션으로서 DCT-2를 사용하는 것의 하나의 문제는 모든 잔차 블록들이 동일한 통계적 특성들을 공유한다는 암시적 가정이다. 그러나, 실제로, 잔차 블록들은 비디오 콘텐츠, 예측 모드들 및 블록 사이즈들에 따라 다양한 통계적 특성들을 가질 수 있다.

테스트는 분리형 타입-7 이산 사인 변환 (DST-7) 이 작은 블록들에 대해 DCT-2에 비해 상당한 코딩 이득들을 제공할 수 있고, DST-7 은 4x4 인트라 예측된 블록들을 코딩하기 위해 HEVC에서 채택된다는 것을 보여주었다. 코딩 이점들을 갖는 변환 선택에서의 다이버시티를 더 증가시키기 위해, 현재 개발 단계 중인, 다용도 비디오 코딩 표준 (VVC) 은 DCT-2, DCT-8 및 DST-7에 기초하여 도출된 5 개의 후보들 중에서 MTS 를 채용하고, 여기서 MTS 는 A. Said 및 X. Zhao, “CE6: Summary report on transforms and transform signalling,” Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG16 WP3 and ISO/IEC JTC 1/SC29/WG11, Ljubljana, SI, Input document JVET-K0026, Jul. 2018 에서 설명된 바와 같이, 32x32 사이즈의 블록들까지 포함하여 적용될 수 있다.

본 개시는 VVC 에서의 MTS 설계를 위해 DST-7 및 DCT-8 에 추가하여 사용되거나 대안으로서 그래프-기반 분리형 변환 (GBST) 들을 설명한다. 그래프 기반 변환 (GBT) 들은, H. E. Egilmez, A. Said, Y.-H. Chao, 및 A. Ortega, “Graph-based transforms for inter predicted video coding,” in IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Sept 2015, pp. 3992-3996, E. Pavez, H. E. Egilmez, Y.Wang, 및 A. Ortega, “GTT: Graph template transforms with applications to image coding,” in Picture Coding Symposium (PCS), 2015, May 2015, pp. 199-203, H. E. Egilmez, Y. H. Chao, A. Ortega, B. Lee, 및 S. Yea, “GBST: Separable transforms based on line graphs for predictive video coding,” in 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Sept 2016, pp. 2375-2379, H. E. Egilmez, Y. H. Chao, 및 A. Ortega, “Graph-based transforms for video coding,” CoRR, vol. abs/arXiv:1909.00952, 2019. [온라인]. Https://arxiv.org/abs/1909.00952 에서 이용가능, 및 H.E. Egilmez, O. Teke, A. Said, V. Seregin, M. Karczewicz, “Parametric Graph-based Separable Transforms for Video Coding,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2020 에서 설명된 바와 같이, 다양한 블록 통계에 대해 더 나은 적응을 제공함으로써 코딩 효율을 개선할 수도 있다.

“GBST: Separable transforms based on line graphs for predictive video coding” 및 “Graph-based transforms for video coding”에서, 분리형 GBT들(즉, GBST들)은 블록들 잔차 신호들의 기저 행 및 열 방향 통계를 모델링하기 위해 H. E. Egilmez, E. Pavez, 및 A. Ortega, “Graph learning from data under Laplacian and structural constraints,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 11, no. 6, pp. 825-841, Sept 2017 에서 설명된 데이터로부터 라인 그래프들의 쌍을 학습함으로써 최적화될 수도 있고, 여기서, 연관된 그래프 라플라시안 매트릭스들은 GBST들을 도출하는데 사용된다.

“Graph-based transforms for video coding” 은, 그래프 학습 접근법이 KLT들을 도출하기 위해 샘플 공분산들을 사용하는 것보다 더 양호한 모델 추정 (예컨대, V. N. Vapnik, “An overview of statistical learning theory,” IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 10, no. 5, pp. 988-999, Sep 1999 및 U. von Luxburg 및 B. Sch¨olkopf, Statistical Learning Theory: Models, Concepts, and Results. Amsterdam, Netherlands: Elsevier North Holland, May 2011, vol. 10, pp. 651-706 에서 설명된 바와 같이 더 양호한 일반화 및 분산-바이어스 트레이드오프) 을 제공하기 때문에, 코딩 효율 면에서 샘플 공분산 매트릭스들로부터 도출된 Karhunen-Loeve 변환 (KLT) 들을 능가할 수 있다. “Graph-based transforms for video coding” 으로부터의 하나의 가능성은 더 적은 파라미터들을 갖는 학습 모델들 (이는 오버피팅 문제를 완화함) 이 종종 더 일반적이고 강건한 모델 추정을 초래하여, 그래프 학습 기법들이 비디오 코딩을 위한 더 양호한 변환들을 설계하기 위해 이용될 수 있다는 것이다.

본 개시는 라인 그래프들을 결정하기 위한 하나 이상의 파라메트릭 접근법들을 위한 기법들을 설명하며, 그 가중치들은 2 개의 비-네거티브 파라미터들로부터 결정된다. 예를 들어, GBST들은, 더 상세히 설명되는 바와 같이, w_c 로 표시된 일정한 에지 가중치들, 및 단일 정점 가중치 V_c (셀프-루프라고도 함) 를 갖는 라인 그래프들로부터 도출될 수도 있다. “Graph-based transforms for video coding” 에서 임의의 그래프 가중치들을 허용하는 GBST 구성 기법들과 비교하여, 파라메트릭 접근법들의 예는 더 적은 파라미터들에 의해 정의된 더 단순한 모델들로 이어지는 더 제한된 변형일 수도 있다. 또한, “GBST: Separable transforms based on line graphs for predictive video coding” 및 “Graph-based transforms for video coding” 에서의 경험적 결과들은, 간단한 시뮬레이션 설정으로 이들의 이론적 근거들을 제공받았을 수도 있다. 본 개시는 제안된 GBST들이 VVC 참조 소프트웨어에 대해 테스트되는 보다 실용적인 설정에서 실험 결과들을 제시한다.

도 1 은 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 비디오 인코딩 및 디코딩 시스템 (100) 의 예를 나타내는 블록도이다. 본 개시의 기법들은 일반적으로 비디오 데이터를 코딩 (인코딩 및/또는 디코딩) 하는 것과 관련된다. 일반적으로, 비디오 데이터는 비디오를 프로세싱하기 위한 임의의 데이터를 포함한다. 따라서, 비디오 데이터는 원시, 인코딩되지 않은 비디오, 인코딩된 비디오, 디코딩된 (예를 들어, 재구성된) 비디오, 및 비디오 메타데이터, 이를 테면 시그널링 데이터를 포함할 수도 있다.

도 1 에 도시된 바와 같이, 시스템 (100) 은 이 예에서 목적지 디바이스 (116) 에 의해 디코딩 및 디스플레이될 인코딩된 비디오 데이터를 제공하는 소스 디바이스 (102) 를 포함한다. 특히, 소스 디바이스 (102) 는 컴퓨터 판독 가능 매체 (110) 를 통해 목적지 디바이스 (116) 에 비디오 데이터를 제공한다. 소스 디바이스 (102) 및 목적지 디바이스 (116) 는, 데스크탑 컴퓨터들, 노트북 (즉, 랩탑) 컴퓨터들, 모바일 디바이스들, 태블릿 컴퓨터들, 셋톱 박스들, 전화기 핸드셋들, 예컨대, 스마트폰들, 텔레비전들, 카메라들, 디스플레이 디바이스들, 디지털 미디어 플레이어들, 비디오 게이밍 콘솔들, 비디오 스트리밍 디바이스, 브로드캐스트 수신기 디바이스 등을 포함하여, 광범위한 디바이스들 중 임의의 것을 포함할 수도 있다. 일부 경우들에 있어서, 소스 디바이스 (102) 및 목적지 디바이스 (116) 는 무선 통신을 위해 장비될 수도 있고, 따라서, 무선 통신 디바이스들로서 지칭될 수도 있다.

도 1 의 예에서, 소스 디바이스 (102) 는 비디오 소스 (104), 메모리 (106), 비디오 인코더 (200), 및 출력 인터페이스 (108) 를 포함한다. 목적지 디바이스 (116) 는 입력 인터페이스 (122), 비디오 디코더 (300), 메모리 (120), 및 디스플레이 디바이스 (118) 를 포함한다. 본 개시에 따르면, 소스 디바이스 (102) 의 비디오 인코더 (200) 및 목적지 디바이스 (116) 의 비디오 디코더 (300) 는 본원에 기술된 파라메트릭 변환 도출을 위한 기법들을 적용하도록 구성될 수도 있다. 따라서, 소스 디바이스 (102) 는 비디오 인코딩 디바이스의 일 예를 나타내는 한편, 목적지 디바이스 (116) 는 비디오 디코딩 디바이스의 일 예를 나타낸다. 다른 예들에서, 소스 디바이스 및 목적지 디바이스는 다른 컴포넌트들 또는 배열들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 소스 디바이스 (102) 는 외부 카메라와 같은 외부 비디오 소스로부터 비디오 데이터를 수신할 수도 있다. 마찬가지로, 목적지 디바이스 (116) 는 통합된 디스플레이 디바이스를 포함하는 것보다는, 외부 디스플레이 디바이스와 인터페이스할 수도 있다.

도 1 에서 도시된 시스템 (100) 은 단지 하나의 예일 뿐이다. 일반적으로, 임의의 디지털 비디오 인코딩 및/또는 디코딩 디바이스가 파라메트릭 변환 도출을 위한 기법들을 수행할 수도 있다. 소스 디바이스 (102) 및 목적지 디바이스 (116) 는 소스 디바이스 (102) 가 목적지 디바이스 (116) 로의 송신을 위한 코딩된 비디오 데이터를 생성하는 이러한 코딩 디바이스들의 예들일 뿐이다. 본 개시는 데이터의 코딩 (인코딩 및/또는 디코딩) 을 수행하는 디바이스로서 "코딩” 디바이스를 지칭한다. 따라서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 코딩 디바이스들, 특히 각각 비디오 인코더 및 비디오 디코더의 예들을 나타낸다. 일부 예들에 있어서, 소스 디바이스 (102) 및 목적지 디바이스 (116) 는, 소스 디바이스 (102) 및 목적지 디바이스 (116) 의 각각이 비디오 인코딩 및 디코딩 컴포넌트들을 포함하도록 실질적으로 대칭적인 방식으로 동작할 수도 있다. 따라서, 시스템 (100) 은 예를 들면, 비디오 스트리밍, 비디오 플레이백, 비디오 브로드캐스팅, 또는 비디오 텔레포니를 위해, 소스 디바이스 (102) 와 목적지 디바이스 (116) 간의 일방향 또는 양방향 비디오 송신을 지원할 수도 있다.

일반적으로, 비디오 소스 (104) 는 비디오 데이터 (즉, 원시, 코딩되지 않은 비디오 데이터) 의 소스를 나타내며 픽처들에 대한 데이터를 인코딩하는 비디오 인코더 (200) 에 비디오 데이터의 순차적인 일련의 픽처들 (또한 "프레임들" 로도 지칭됨) 을 제공한다. 소스 디바이스 (102) 의 비디오 소스 (104) 는 비디오 카메라와 같은 비디오 캡처 디바이스, 이전에 캡처된 원시 비디오를 포함하는 비디오 아카이브 (video archive), 및/또는 비디오 콘텐츠 제공자로부터 비디오를 수신하기 위한 비디오 피드 인터페이스 (video feed interface) 를 포함할 수도 있다. 추가의 대안으로서, 비디오 소스 (104) 는 컴퓨터 그래픽 기반 데이터를 소스 비디오로서, 또는 라이브 비디오, 아카이브된 비디오, 및 컴퓨터 생성된 비디오의 조합으로서 생성할 수도 있다. 각각의 경우에 있어서, 비디오 인코더 (200) 는 캡처된, 사전 캡처된, 또는 컴퓨터 생성된 비디오 데이터를 인코딩한다. 비디오 인코더 (200) 는 픽처들을 수신된 순서 (때때로 "디스플레이 순서" 로 지칭됨) 로부터 코딩을 위한 코딩 순서로 재배열할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 인코딩된 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 생성할 수도 있다. 그 후, 소스 디바이스 (102) 는 예를 들어, 목적지 디바이스 (116) 의 입력 인터페이스 (122) 에 의한 수신 및/또는 취출을 위해 인코딩된 비디오 데이터를 출력 인터페이스 (108) 를 통해 컴퓨터 판독가능 매체 (110) 상으로 출력할 수도 있다.

소스 디바이스 (102) 의 메모리 (106) 및 목적지 디바이스 (116) 의 메모리 (120) 는 범용 메모리들을 나타낸다. 일부 예들에서, 메모리들 (106, 120) 은 원시 비디오 데이터, 예를 들어, 비디오 소스 (104) 로부터의 원시 비디오 및 비디오 디코더 (300) 로부터의 원시, 디코딩된 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 메모리들 (106, 120) 은 예를 들어, 각각 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 에 의해 실행가능한 소프트웨어 명령들을 저장할 수도 있다. 메모리 (106) 및 메모리 (120) 는 이 예에서 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 와 별도로 도시되지만, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 또한 기능적으로 유사하거나 또는 동등한 목적들을 위한 내부 메모리들을 포함할 수도 있음을 이해해야 한다. 또한, 메모리들 (106, 120) 은 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 로부터 출력되고 비디오 디코더 (300) 에 입력되는 인코딩된 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. 일부 예들에서, 메모리들 (106, 120) 의 부분들은 예를 들어, 원시, 디코딩된, 및/또는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하기 위해 하나 이상의 비디오 버퍼들로서 할당될 수도 있다.

컴퓨터 판독가능 매체 (110) 는 인코딩된 비디오 데이터를 소스 디바이스 (102) 로부터 목적지 디바이스 (116) 로 전송할 수도 있는 임의의 타입의 매체 또는 디바이스를 나타낼 수도 있다. 하나의 예에서, 컴퓨터 판독가능 매체 (110) 는, 소스 디바이스 (102) 로 하여금, 실시간으로, 예를 들어, 무선 주파수 네트워크 또는 컴퓨터 기반 네트워크를 통해 직접 목적지 디바이스 (116) 로 인코딩된 비디오 데이터를 송신할 수도 있게 하기 위한 통신 매체를 나타낸다. 무선 통신 프로토콜과 같은 통신 표준에 따라, 출력 인터페이스 (108) 는 인코딩된 비디오 데이터를 포함하는 송신 신호를 변조할 수도 있고, 입력 인터페이스 (122) 는 수신된 송신 신호를 복조할 수도 있다. 통신 매체는 임의의 무선 또는 유선 통신 매체, 이를 테면 라디오 주파수 (radio frequency; RF) 스펙트럼 또는 하나 이상의 물리적 송신 라인들을 포함할 수도 있다. 통신 매체는 로컬 영역 네트워크, 광역 네트워크, 또는 인터넷과 같은 글로벌 네트워크와 같은 패킷 기반 네트워크의 부분을 형성할 수도 있다. 통신 매체는 라우터들, 스위치들, 기지국들, 또는 소스 디바이스 (102) 로부터 목적지 디바이스 (116) 로의 통신을 가능하게 하는 데 유용할 수도 있는 임의의 다른 장비를 포함할 수도 있다.

일부 예들에서, 소스 디바이스 (102) 는 출력 인터페이스 (108) 로부터 저장 디바이스 (112) 로 인코딩된 데이터를 출력할 수도 있다. 유사하게, 목적지 디바이스 (116) 는 입력 인터페이스 (122) 를 통해 저장 디바이스 (112) 로부터의 인코딩된 데이터에 액세스할 수도 있다. 저장 디바이스 (112) 는 하드 드라이브, 블루레이 디스크들, DVD들, CD-ROM들, 플래시 메모리, 휘발성 또는 비휘발성 메모리, 또는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하기 위한 임의의 다른 적합한 디지털 저장 매체와 같은 다양한 분산된 또는 로컬 액세스된 데이터 저장 매체 중 임의의 것을 포함할 수도 있다.

일부 예들에 있어서, 소스 디바이스 (102) 는, 소스 디바이스 (102) 에 의해 생성된 인코딩된 비디오 데이터를 저장할 수도 있는 파일 서버 (114) 또는 다른 중간 저장 디바이스로 인코딩된 비디오 데이터를 출력할 수도 있다. 목적지 디바이스 (116) 는 스트리밍 또는 다운로드를 통해 파일 서버 (114) 로부터의 저장된 비디오 데이터에 액세스할 수도 있다.

파일 서버 (114) 는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하고 그 인코딩된 비디오 데이터를 목적지 디바이스 (116) 에 송신할 수도 있는 임의의 타입의 서버 디바이스일 수도 있다. 파일 서버 (114) 는 (예컨대, 웹 사이트에 대한) 웹 서버, (파일 전송 프로토콜 (FTP) 또는 FLUTE (File Delivery over Unidirectional Transport) 프로토콜과 같은) 파일 전송 프로토콜 서비스를 제공하도록 구성된 서버, 컨텐츠 전달 네트워크 (CDN) 디바이스, 하이퍼텍스트 전송 프로토콜 (HTTP) 서버, 멀티미디어 브로드캐스트 멀티캐스트 서비스 (MBMS) 또는 강화된 MBMS (eMBMS) 서버, 및/또는 네트워크 어태치형 스토리지 (NAS) 디바이스를 나타낼 수도 있다. 파일 서버 (114) 는, 부가적으로 또는 대안적으로, DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP), HTTP 라이브 스트리밍 (HLS), 실시간 스트리밍 프로토콜 (RTSP), HTTP 동적 스트리밍 등과 같은 하나 이상의 HTTP 스트리밍 프로토콜들을 구현할 수도 있다.

목적지 디바이스 (116) 는 인터넷 커넥션을 포함한, 임의의 표준 데이터 커넥션을 통해 파일 서버 (114) 로부터의 인코딩된 비디오 데이터에 액세스할 수도 있다. 이것은 파일 서버 (114) 상에 저장된 인코딩된 비디오 데이터에 액세스하기에 적합한, 무선 채널 (예를 들어, Wi-Fi 접속), 유선 접속 (예를 들어, 디지털 가입자 라인 (DSL), 케이블 모뎀 등), 또는 양자의 조합을 포함할 수도 있다. 입력 인터페이스 (122) 는 파일 서버 (114) 로부터 미디어 데이터를 취출하거나 수신하기 위해 상기 논의된 다양한 프로토콜들 중 임의의 하나 이상의 프로토콜들, 또는 미디어 데이터를 취출하기 위한 다른 그러한 프로토콜들에 따라 동작하도록 구성될 수도 있다.

출력 인터페이스 (108) 및 입력 인터페이스 (122) 는 무선 송신기들/수신기들, 모뎀들, 유선 네트워킹 컴포넌트들 (예컨대, 이더넷 카드들), 다양한 IEEE 802.11 표준들 중 임의의 것에 따라 동작하는 무선 통신 컴포넌트들, 또는 다른 물리적 컴포넌트들을 나타낼 수도 있다. 출력 인터페이스 (108) 및 입력 인터페이스 (122) 가 무선 컴포넌트들을 포함하는 예들에 있어서, 출력 인터페이스 (108) 및 입력 인터페이스 (122) 는 4G, 4G-LTE (Long-Term Evolution), LTE 어드밴스드, 5G 등과 같은 셀룰러 통신 표준에 따라, 인코딩된 비디오 데이터와 같은 데이터를 전송하도록 구성될 수도 있다. 출력 인터페이스 (108) 가 무선 송신기를 포함하는 일부 예들에 있어서, 출력 인터페이스 (108) 및 입력 인터페이스 (122) 는 IEEE 802.11 사양, IEEE 802.15 사양 (예를 들어, ZigBee™), Bluetooth™ 표준 등과 같은 다른 무선 표준들에 따라, 인코딩된 비디오 데이터와 같은 데이터를 전송하도록 구성될 수도 있다. 일부 예들에서, 소스 디바이스 (102) 및/또는 목적지 디바이스 (116) 는 개개의 시스템-온-칩 (SoC) 디바이스들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 소스 디바이스 (102) 는 비디오 인코더 (200) 및/또는 출력 인터페이스 (108) 에 기인하는 기능성을 수행하기 위한 SoC 디바이스를 포함할 수도 있고, 목적지 디바이스 (116) 는 비디오 디코더 (300) 및/또는 입력 인터페이스 (122) 에 기인하는 기능성을 수행하기 위한 SoC 디바이스를 포함할 수도 있다.

본 개시의 기법들은 오버-디-에어 (over-the-air) 텔레비전 브로드캐스트들, 케이블 텔레비전 송신들, 위성 텔레비전 송신들, 인터넷 스트리밍 비디오 송신들, 이를 테면 DASH (dynamic adaptive streaming over HTTP), 데이터 저장 매체 상으로 인코딩되는 디지털 비디오, 데이터 저장 매체 상에 저장된 디지털 비디오의 디코딩, 또는 다른 애플리케이션들과 같은 다양한 멀티미디어 애플리케이션들 중 임의의 것을 지원하여 비디오 코딩에 적용될 수도 있다.

목적지 디바이스 (116) 의 입력 인터페이스 (122) 는 컴퓨터 판독가능 매체 (110) (예를 들어, 통신 매체, 저장 디바이스 (112), 파일 서버 (114) 등) 로부터 인코딩된 비디오 비트스트림을 수신한다. 인코딩된 비디오 비트스트림은 비디오 블록들 또는 다른 코딩된 유닛들 (예를 들어, 슬라이스들, 픽처들, 픽처들의 그룹들, 시퀀스들 등) 의 프로세싱 및/또는 특성들을 기술하는 값들을 갖는 신택스 엘리먼트들과 같은, 비디오 디코더 (300) 에 의해 또한 사용되는 비디오 인코더 (200) 에 의해 정의된 시그널링 정보를 포함할 수도 있다. 디스플레이 디바이스 (118) 는 디코딩된 비디오 데이터의 디코딩된 픽처들을 사용자에게 디스플레이한다. 디스플레이 디바이스 (118) 는 액정 디스플레이 (LCD), 플라즈마 디스플레이, 유기 발광 다이오드 (OLED) 디스플레이, 또는 다른 타입의 디스플레이 디바이스와 같은 다양한 디스플레이 디바이스들 중 임의의 것을 나타낼 수도 있다.

도 1 에 도시되지는 않았지만, 일부 예들에서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 각각 오디오 인코더 및/또는 오디오 디코더와 통합될 수도 있고, 공통 데이터 스트림에서 오디오 및 비디오 양자 모두를 포함하는 멀티플렉싱된 스트림들을 핸들링하기 위해, 적절한 MUX-DEMUX 유닛들, 또는 다른 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 포함할 수도 있다. 적용가능한 경우, MUX-DEMUX 유닛들은 ITU H.223 멀티플렉서 프로토콜, 또는 다른 프로토콜들, 이를 테면 사용자 데이터그램 프로토콜 (UDP) 에 따를 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 각각은 다양한 적합한 인코더 및/또는 디코더 회로부, 이를 테면 하나 이상의 마이크로프로세서들, 디지털 신호 프로세서들 (DSP들), 주문형 집적 회로들 (ASIC들), 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이들 (FPGA들), 이산 로직, 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합들 중 임의의 것으로서 구현될 수도 있다. 기법들이 부분적으로 소프트웨어에서 구현되는 경우, 디바이스는 적합한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 소프트웨어에 대한 명령들을 저장하고, 본 개시의 기법들을 수행하기 위해 하나 이상의 프로세서들을 사용하는 하드웨어에서 그 명령들을 실행할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 의 각각은 하나 이상의 인코더들 또는 디코더들에 포함될 수도 있는데, 이들 중 어느 하나는 각각의 디바이스에서 결합된 인코더/디코더 (CODEC) 의 부분으로서 통합될 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및/또는 비디오 디코더 (300) 를 포함하는 디바이스는 집적 회로, 마이크로프로세서, 및/또는 무선 통신 디바이스, 예컨대 셀룰러 전화기를 포함할 수도 있다.

비디오 인코더 (22) 및 비디오 디코더 (300) 는 고효율 비디오 코딩 (HEVC) 으로도 지칭되는 ITU-T H.265 와 같은 비디오 코딩 표준 또는 멀티-뷰 및/또는 스케일러블 비디오 코딩 확장들과 같은 그의 확장들에 따라 동작할 수도 있다. 대안적으로, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는, VVC (Versatile Video Coding) 로서 또한 지칭되는 ITU-T H.266 과 같은 다른 독점 또는 산업 표준들에 따라 동작할 수도 있다. VVC 표준의 초안은 Bross 등의, “Versatile Video Coding (Draft 4),” Joint Video Experts Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11, 13^th Meeting, Marrakech, MA, 9-18 Jan. 2019, JVET-M1001-v7 (이하 “VVC Draft 10” 이라 함) 에 설명되어 있다. 하지만, 본 개시의 기법들은 임의의 특정 코딩 표준에 한정되지 않는다.

일반적으로, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 픽처들의 블록 기반 코딩을 수행할 수도 있다. 용어 "블록" 은 일반적으로 프로세싱될 (예를 들어, 인코딩될, 디코딩될, 또는 다르게는 인코딩 및/또는 디코딩 프로세스에서 사용될) 데이터를 포함하는 구조를 지칭한다. 예를 들어, 블록은 루미넌스 및/또는 크로미넌스 데이터의 샘플들의 2 차원 매트릭스를 포함할 수도 있다. 일반적으로, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 YUV (예를 들어, Y, Cb, Cr) 포맷으로 표현된 비디오 데이터를 코딩할 수도 있다. 즉, 픽처의 샘플들에 대한 적색, 녹색, 및 청색 (RGB) 데이터를 코딩하는 것보다는, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 루미넌스 및 크로미넌스 컴포넌트들을 코딩할 수도 있고, 여기서 크로미넌스 컴포넌트들은 적색 색조 및 청색 색조 크로미넌스 컴포넌트들 양자 모두를 포함할 수도 있다. 일부 예들에서, 비디오 인코더 (200) 는 인코딩 이전에 수신된 RGB 포맷팅된 데이터를 YUV 표현으로 변환하고, 비디오 디코더 (300) 는 YUV 표현을 RGB 포맷으로 변환한다. 대안적으로는, 사전 및 사후 프로세싱 유닛들 (도시되지 않음) 이 이들 변환들을 수행할 수도 있다.

본 개시는 일반적으로 픽처의 데이터를 인코딩 또는 디코딩하는 프로세스를 포함하는 픽처들의 코딩 (예를 들어, 인코딩 및 디코딩) 을 언급할 수도 있다. 유사하게, 본 개시는, 예를 들어, 예측 및/또는 잔차 코딩과 같은, 블록들에 대한 데이터를 인코딩 또는 디코딩하는 프로세스를 포함하는 픽처의 블록들의 코딩을 언급할 수도 있다. 인코딩된 비디오 비트스트림은 일반적으로 코딩 결정들 (예를 들어, 코딩 모드들) 및 픽처들의 블록들로의 파티셔닝을 나타내는 신택스 엘리먼트들에 대한 일련의 값들을 포함한다. 따라서, 픽처 또는 블록을 코딩하는 것에 대한 참조들은 일반적으로 픽처 또는 블록을 형성하는 신택스 엘리먼트들에 대한 코딩 값들로서 이해되어야 한다.

HEVC 는 코딩 유닛들 (CU들), 예측 유닛들 (PU들), 및 변환 유닛들 (TU들) 을 포함한 다양한 블록들을 정의한다. HEVC 에 따르면, 비디오 코더 (이를 테면 비디오 인코더 (200)) 는 쿼드트리 구조에 따라 코딩 트리 유닛 (CTU) 을 CU들로 파티셔닝한다. 즉, 비디오 코더는 CTU들 및 CU들을 4 개의 동일한 비오버랩하는 정사각형들로 파티셔닝하고, 쿼드트리의 각각의 노드는 0 개 또는 4 개 중 어느 하나의 자식 노드들을 갖는다. 자식 노드들 없는 노드들은 "리프 노드들" 로 지칭될 수도 있고, 그러한 리프 노드들의 CU들은 하나 이상의 PU들 및/또는 하나 이상의 TU들을 포함할 수도 있다. 비디오 코더는 PU들 및 TU들을 추가로 파티셔닝할 수도 있다. 예를 들어, HEVC 에서, 잔차 쿼드트리 (RQT) 는 TU들의 파티셔닝을 나타낸다. HEVC 에서, PU들은 인터 예측 데이터를 나타내는 한편, TU들은 잔차 데이터를 나타낸다. 인트라 예측되는 CU들은 인트라 모드 표시와 같은 인트라 예측 정보를 포함한다.

다른 예로서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 VVC 에 따라 동작하도록 구성될 수도 있다. VVC 에 따르면, (비디오 인코더 (200) 와 같은) 비디오 코더는 픽처를 복수의 코딩 트리 유닛들 (CTU들) 로 파티셔닝한다. 비디오 인코더 (200) 는 쿼드트리 바이너리 트리 (QTBT) 구조 또는 멀티-타입 트리 (MTT) 구조와 같은 트리 구조에 따라 CTU 를 파티셔닝할 수도 있다. QTBT 구조는 HEVC 의 CU들, PU들, 및 TU들 간의 분리와 같은 다중 파티션 타입들의 개념들을 제거한다. QTBT 구조는 2 개의 레벨들: 쿼드트리 파티셔닝에 따라 파티셔닝된 제 1 레벨, 및 바이너리 트리 파티셔닝에 따라 파티셔닝된 제 2 레벨을 포함한다. QTBT 구조의 루트 노드는 CTU 에 대응한다. 바이너리 트리들의 리프 노드들은 코딩 유닛들 (CU들) 에 대응한다.

MTT 파티셔닝 구조에서, 블록들은 쿼드트리 (QT) 파티션, 바이너리 트리 (BT) 파티션, 및 하나 이상의 타입들의 트리플 트리 (TT) (터너리 (ternary) 트리 (TT) 로도 불림) 파티션들을 사용하여 파티셔닝될 수도 있다. 트리플 또는 터너리 트리 파티션은 블록이 3 개의 서브-블록들로 스플릿팅되는 파티션이다. 일부 예들에서, 트리플 또는 터너리 트리 파티션은 센터를 통해 원래 블록을 분할하지 않고 블록을 3 개의 서브-블록들로 분할한다. MTT 에서의 파티셔닝 타입들 (예를 들어, QT, BT, 및 TT) 은 대칭적 또는 비대칭적일 수도 있다.

일부 예들에서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 루미넌스 및 크로미넌스 컴포넌트들의 각각을 나타내기 위해 단일 QTBT 또는 MTT 구조를 사용할 수도 있는 한편, 다른 예들에서, 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 2 개 이상의 QTBT 또는 MTT 구조들, 이를 테면 루미넌스 컴포넌트를 위한 하나의 QTBT/MTT 구조 및 양자의 크로미넌스 컴포넌트들을 위한 다른 QTBT/MTT 구조 (또는 각각의 크로미넌스 컴포넌트들을 위한 2 개의 QTBT/MTT 구조들) 를 사용할 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 HEVC 당 쿼드트리 파티셔닝, QTBT 파티셔닝, MTT 파티셔닝, 또는 다른 파티셔닝 구조들을 사용하도록 구성될 수도 있다. 설명의 목적들을 위해, 본 개시의 기법들의 설명은 QTBT 파티셔닝에 대하여 제시된다. 그러나, 본 개시의 기법들은 또한, 쿼드트리 파티셔닝, 또는 다른 타입들의 파티셔닝에도 사용하도록 구성된 비디오 코더들에 적용될 수도 있음이 이해되어야 한다.

일부 예들에서, CTU 는 루마 샘플들의 코딩 트리 블록 (CTB), 3 개의 샘플 어레이들을 갖는 픽처의 크로마 샘플들의 2 개의 대응하는 CTB들, 또는 모노크롬 픽처 또는 샘플들을 코딩하는데 사용되는 3 개의 별개의 컬러 평면들 및 신택스 구조들을 사용하여 코딩되는 픽처의 샘플들의 CTB 를 포함한다.　 CTB 는, CTB 들로의 컴포넌트의 분할이 파티셔닝이 되도록, N 의 일부 값에 대한 샘플들의 NxN 블록일 수도 있다.　 컴포넌트는 4:2:0, 4:2:2, 또는 4:4:4 컬러 포맷으로 픽처를 구성하는 3개의 어레이들 (루마 및 2개의 크로마) 중 하나로부터의 어레이 또는 단일 샘플, 또는 모노크롬 포맷으로 픽처를 구성하는 어레이의 어레이 또는 단일 샘플이다.　 일부 예들에서, 코딩 블록은 CTB 의 코딩 블록들로의 분할이 파티셔닝이도록 M 및 N 의 일부 값들에 대한 샘플들의 MxN 블록이다.　

블록들 (예를 들어, CTU들 또는 CU들) 은 픽처에서 다양한 방식으로 그룹화될 수도 있다. 하나의 예로서, 브릭 (brick) 은 픽처에서의 특정 타일 내의 CTU 행들의 직사각형 영역을 지칭할 수도 있다. 타일은 픽처에서의 특정 타일 행 (row) 및 특정 타일 열 (column) 내의 CTU들의 직사각형 영역일 수도 있다. 타일 열은 (예를 들어, 픽처 파라미터 세트에서와 같은) 신택스 엘리먼트들에 의해 특정된 폭 및 픽처의 높이와 동일한 높이를 갖는 CTU들의 직사각형 영역을 지칭한다. 타일 행은, 픽처의 폭과 동일한 폭 및 (예를 들어, 픽처 파라미터 세트에서와 같은) 신택스 엘리먼트들에 의해 특정된 높이를 갖는 CTU들의 직사각형 영역을 지칭한다.

일부 예들에서, 타일은 다중 브릭들로 파티셔닝될 수도 있고, 그 브릭들의 각각은 타일 내의 하나 이상의 CTU 행들을 포함할 수도 있다. 다중 브릭들로 파티셔닝되지 않은 타일은 또한 브릭으로서 지칭될 수도 있다. 하지만, 타일의 진정한 서브세트인 브릭은 타일로서 지칭되지 않을 수도 있다.

픽처에서의 브릭들은 또한 슬라이스에서 배열될 수도 있다. 슬라이스는 단일 네트워크 추상화 계층 (NAL) 유닛에 배타적으로 포함될 수도 있는 픽처의 정수 개의 브릭들일 수도 있다. 일부 예들에서, 슬라이스는 다수의 완전한 타일들 또는 오직 하나의 타일의 연속적인 시퀀스의 완전한 브릭들 중 어느 하나를 포함한다.

본 개시는 수직 및 수평 차원들의 관점에서 블록 (예컨대 CU 또는 다른 비디오 블록) 의 샘플 차원들을 지칭하기 위해 상호교환가능하게 "NxN" 및 "N 바이 N", 예를 들어, 16x16 샘플들 또는 16 바이 16 샘플들을 사용할 수도 있다. 일반적으로, 16x16 CU 는 수직 방향에서 16 샘플들 (y = 16) 그리고 수평 방향에서 16 샘플들 (x = 16) 을 가질 것이다. 마찬가지로, NxN CU 는 일반적으로 수직 방향에서 N 샘플들 및 수평 방향에서 N 샘플들을 갖고, 여기서 N 은 음이 아닌 정수 값을 나타낸다. CU 에서의 샘플들은 행들 (rows) 및 열들 (columns) 로 배열될 수도 있다. 더욱이, CU들은 수직 방향에서와 동일한 수의 샘플들을 수평 방향에서 반드시 가질 필요는 없다. 예를 들면, CU들은 NxM 샘플들을 포함할 수도 있고, 여기서 M 은 N 과 반드시 동일한 것은 아니다.

비디오 인코더 (200) 는 예측 및/또는 잔차 정보를 나타내는 CU들에 대한 비디오 데이터, 및 다른 정보를 인코딩한다. 예측 정보는 CU 에 대한 예측 블록을 형성하기 위하여 CU 가 어떻게 예측될지를 표시한다. 잔차 정보는 일반적으로 인코딩 이전의 CU 의 샘플들과 예측 블록 사이의 샘플 별 (sample-by-sample) 차이들을 나타낸다.

CU 를 예측하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 일반적으로 인터 예측 또는 인트라 예측을 통해 CU 에 대한 예측 블록을 형성할 수도 있다. 인터 예측은 일반적으로 이전에 코딩된 픽처의 데이터로부터 CU 를 예측하는 것을 지칭하는 반면, 인트라 예측은 일반적으로 동일한 픽처의 이전에 코딩된 데이터로부터 CU 를 예측하는 것을 지칭한다. 인터 예측을 수행하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 하나 이상의 모션 벡터들을 사용하여 예측 블록을 생성할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 일반적으로 CU 와 레퍼런스 블록 사이의 차이들의 관점에서, CU 에 밀접하게 매칭하는 레퍼런스 블록을 식별하기 위해 모션 탐색을 수행할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 절대 차이의 합 (sum of absolute difference; SAD), 제곱 차이들의 합 (sum of squared differences; SSD), 평균 절대 차이 (mean absolute difference; MAD), 평균 제곱 차이들 (mean squared differences; MSD), 또는 레퍼런스 블록이 현재 CU 에 밀접하게 매칭하는지 여부를 결정하기 위한 다른 그러한 차이 계산들을 사용하여 차이 메트릭을 계산할 수도 있다. 일부 예들에서, 비디오 인코더 (200) 는 단방향 예측 또는 양방향 예측을 사용하여 현재 CU 를 예측할 수도 있다.

VVC 의 일부 예들은 또한, 인터-예측 모드로 고려될 수도 있는 아핀 모션 보상 모드를 제공한다. 아핀 모션 보상 모드에서, 비디오 인코더 (200) 는 줌 인 또는 아웃, 회전, 원근 모션, 또는 다른 불규칙한 모션 타입들과 같은 비-병진 모션을 나타내는 2 이상의 모션 벡터들을 결정할 수도 있다.

인트라 예측을 수행하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 예측 블록을 생성하기 위해 인트라 예측 모드를 선택할 수도 있다. VVC 의 일부 예들은 다양한 방향성 모드들 뿐만 아니라 평면 모드 및 DC 모드를 포함하여 67개의 인트라-예측 모드들을 제공한다. 일반적으로, 비디오 인코더 (200) 는, 현재 블록의 샘플들을 예측할 현재 블록 (예컨대, CU 의 블록) 에 대한 이웃 샘플들을 기술하는 인트라-예측 모드를 선택한다. 그러한 샘플들은 일반적으로, 비디오 인코더 (200) 가 래스터 스캔 순서로 (좌측에서 우측으로, 상부에서 하부로) CTU들 및 CU들을 코딩하는 것을 가정하여, 현재 블록과 동일한 픽처에서 현재 블록의 상부, 상부 및 좌측에, 또는 좌측에 있을 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 현재 블록에 대한 예측 모드를 나타내는 데이터를 인코딩한다. 예를 들어, 인터 예측 모드들에 대해, 비디오 인코더 (200) 는 다양한 이용가능한 인터 예측 모드들 중 어느 것이 사용되는지를 나타내는 데이터 뿐만 아니라 대응하는 모드에 대한 모션 정보를 인코딩할 수도 있다. 단방향 또는 양방향 인터 예측을 위해, 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 어드밴스드 모션 벡터 예측 (AMVP) 또는 병합 모드(merge mode)를 사용하여 모션 벡터들을 인코딩할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 유사한 모드들을 사용하여 아핀 모션 보상 모드에 대한 모션 벡터들을 인코딩할 수도 있다.

블록의 인트라 예측 또는 인터 예측과 같은 예측에 이어, 비디오 인코더 (200) 는 블록에 대한 잔차 데이터를 계산할 수도 있다. 잔차 블록과 같은 잔차 데이터는 대응하는 예측 모드를 사용하여 형성되는, 블록과 블록에 대한 예측 블록 사이의 샘플 별 차이들을 나타낸다. 비디오 인코더 (200) 는 샘플 도메인 대신에 변환 도메인에서 변환된 데이터를 생성하기 위해, 잔차 블록에 하나 이상의 변환들을 적용할 수도 있다. 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 이산 코사인 (DCT), 정수 변환, 웨이브릿 변환, 또는 개념적으로 유사한 변환을 잔차 비디오 데이터에 적용할 수도 있다. 추가적으로, 비디오 인코더 (200) 는 MDNSST (mode-dependent non-separable secondary transform), 신호 의존적 변환, 카루넨-루베 변환 (Karhunen-Loeve transform; KLT) 등과 같은 제 1 변환에 후속하는 세컨더리 변환을 적용할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 하나 이상의 변환들의 적용에 이어 변환 계수들을 생성한다.

상기 언급된 바와 같이, 변환 계수들을 생성하기 위한 임의의 변환들에 이어, 비디오 인코더 (200) 는 변환 계수들의 양자화를 수행할 수도 있다. 양자화는 일반적으로, 변환 계수들이 그 변환 계수들을 나타내는데 사용된 데이터의 양을 가능하게는 감소시키도록 양자화되어 추가 압축을 제공하는 프로세스를 지칭한다. 양자화 프로세스를 수행함으로써, 비디오 인코더 (200) 는 변환 계수들의 일부 또는 전부와 연관된 비트 심도를 감소시킬 수도 있다. 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 양자화 동안 n-비트 값을 m-비트 값으로 라운딩 다운할 수도 있고, 여기서 n 은 m 보다 크다. 일부 예들에서, 양자화를 수행하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 양자화될 값의 비트단위 우측-시프트를 수행할 수도 있다.

양자화에 이어, 비디오 인코더 (200) 는 변환 계수들을 스캔하여, 양자화된 변환 계수들을 포함한 2 차원 매트릭스로부터 1 차원 벡터를 생성할 수도 있다. 스캔은 벡터의 전방에 더 높은 에너지 (및 따라서 더 낮은 주파수) 변환 계수들을 배치하고 벡터의 후방에 더 낮은 에너지 (및 따라서 더 높은 주파수) 변환 계수들을 배치하도록 설계될 수도 있다. 일부 예들에서, 비디오 인코더 (200) 는 양자화된 변환 계수들을 스캔하기 위해 미리정의된 스캔 순서를 활용하여 직렬화된 벡터를 생성한 후, 벡터의 양자화된 변환 계수들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 다른 예들에서, 비디오 인코더 (200) 는 적응적 스캔을 수행할 수도 있다. 1 차원 벡터를 형성하기 위해 양자화된 변환 계수들을 스캔한 후, 비디오 인코더 (200) 는, 예를 들어, 컨텍스트 적응 이진 산술 코딩 (CABAC) 에 따라, 1 차원 벡터를 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 또한, 비디오 데이터를 디코딩하는데 있어서 비디오 디코더 (300) 에 의한 사용을 위해 인코딩된 비디오 데이터와 연관된 메타데이터를 기술하는 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다.

CABAC 을 수행하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 송신될 심볼에 컨텍스트 모델 내의 컨텍스트를 할당할 수도 있다. 컨텍스트 (context) 는 예를 들어, 심볼의 이웃하는 값들이 제로 값인지 여부와 관련될 수도 있다. 확률 결정은 심볼에 할당된 컨텍스트에 기초할 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 신택스 데이터, 예컨대 블록-기반 신택스 데이터, 픽처-기반 신택스 데이터, 및 시퀀스-기반 신택스 데이터를, 비디오 디코더 (300) 에, 예를 들어, 픽처 헤더, 블록 헤더, 슬라이스 헤더, 또는 다른 신택스 데이터, 예컨대 시퀀스 파라미터 세트 (SPS), 픽처 파라미터 세트 (PPS), 또는 비디오 파라미터 세트 (VPS) 에서 추가로 생성할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 마찬가지로 대응하는 비디오 데이터를 디코딩하는 방법을 결정하기 위해 그러한 신택스 데이터를 디코딩할 수도 있다.

이러한 방식으로, 비디오 인코더 (200) 는 인코딩된 비디오 데이터, 예를 들어, 픽처의 블록들 (예를 들어, CU들) 로의 파티셔닝을 기술하는 신택스 엘리먼트들 및 블록들에 대한 예측 및/또는 잔차 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수도 있다. 궁극적으로, 비디오 디코더 (300) 는 비트스트림을 수신하고 인코딩된 비디오 데이터를 디코딩할 수도 있다.

일반적으로, 비디오 디코더 (300) 는 비트스트림의 인코딩된 비디오 데이터를 디코딩하기 위해 비디오 인코더 (200) 에 의해 수행되는 것과 상반되는 프로세스를 수행한다. 예를 들어, 비디오 디코더 (300) 는 비디오 인코더 (200) 의 CABAC 인코딩 프로세스와 실질적으로 유사하지만, 상반되는 방식으로 CABAC 을 사용하여 비트스트림의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 디코딩할 수도 있다. 신택스 엘리먼트들은 픽처의 CTU들로의 파티셔닝을 위한 파티셔닝 정보, 및 QTBT 구조와 같은 대응하는 파티션 구조에 따른 각각의 CTU 의 파티셔닝을 정의하여, CTU 의 CU들을 정의할 수도 있다. 신택스 엘리먼트들은 비디오 데이터의 블록들 (예를 들어, CU들) 에 대한 예측 및 잔차 정보를 추가로 정의할 수도 있다.

잔차 정보는 예를 들어 양자화된 변환 계수들에 의해 표현될 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 블록에 대한 잔차 블록을 재생하기 위해 블록의 양자화된 변환 계수들을 역 양자화 및 역 변환할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 시그널링된 예측 모드 (인트라 또는 인터 예측) 및 관련된 예측 정보 (예를 들어, 인터 예측을 위한 모션 정보) 를 사용하여 블록에 대한 예측 블록을 형성한다. 비디오 디코더 (300) 는 그 후 예측 블록과 잔차 블록을 (샘플 별 기준으로) 조합하여 원래의 블록을 재생성할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 블록의 경계들을 따라 시각적 아티팩트들을 감소시키기 위해 디블로킹 프로세스를 수행하는 것과 같은 추가적인 프로세싱을 수행할 수도 있다.

본 개시는 일반적으로 신택스 엘리먼트들과 같은, 소정의 정보를 "시그널링” 하는 것을 참조할 수도 있다. 용어 “시그널링” 은 일반적으로 인코딩된 비디오 데이터를 디코딩하는데 사용된 신택스 엘리먼트들 및/또는 다른 데이터에 대한 값들의 통신을 지칭할 수도 있다. 즉, 비디오 인코더 (200) 는 비트스트림에서 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 시그널링할 수도 있다. 일반적으로, 시그널링은 비트스트림에서 값을 생성하는 것을 지칭한다. 상기 언급된 바와 같이, 소스 디바이스 (102) 는 목적지 디바이스 (116) 에 의한 추후 취출을 위해 저장 디바이스 (112) 에 신택스 엘리먼트들을 저장할 때 발생할 수도 있는 바와 같은, 비실시간으로, 또는 실질적으로 실시간으로 비트스트림을 목적지 디바이스 (116) 로 전송할 수도 있다.

도 2a 및 도 2b 는 예시적인 쿼드트리 바이너리 트리 (QTBT) 구조 (130), 및 대응하는 코딩 트리 유닛 (CTU) (132) 을 나타내는 개념도들이다. 실선들은 쿼드트리 스플릿팅을 나타내고, 점선들은 바이너리 트리 스플릿팅을 나타낸다. 바이너리 트리의 각각의 스플릿팅된 (즉, 비-리프) 노드에서, 어느 스플릿팅 타입 (즉, 수평 또는 수직) 이 사용되는지를 나타내기 위해 하나의 플래그가 시그널링되며, 여기서 0 은 수평 스플릿팅을 표시하고 1 은 수직 스플릿팅을 표시한다. 쿼드트리 스플릿팅에 대해, 쿼드트리 노드들은 블록을 동일한 사이즈를 갖는 4개의 서브블록들로 수평으로 및 수직으로 분할하기 때문에 스플릿팅 타입을 표시할 필요가 없다. 이에 따라, QTBT 구조 (130) 의 영역 트리 레벨 (즉, 실선들) 에 대한 (스플릿팅 정보와 같은) 신택스 엘리먼트들 및 QTBT 구조 (130) 의 예측 트리 레벨 (즉, 점선들) 에 대한 (스플릿팅 정보와 같은) 신택스 엘리먼트들을, 비디오 인코더 (200) 가 인코딩할 수도 있고 비디오 디코더 (300) 가 디코딩할 수도 있다. QTBT 구조 (130) 의 종단 리프 노드들에 의해 표현된 CU들에 대해, 예측 및 변환 데이터와 같은 비디오 데이터를, 비디오 인코더 (200) 가 인코딩할 수도 있고, 비디오 디코더 (300) 가 디코딩할 수도 있다.

일반적으로, 도 2b 의 CTU (132) 는 제 1 및 제 2 레벨들에서 QTBT 구조 (130) 의 노드들에 대응하는 블록들의 사이즈들을 정의하는 파라미터들과 연관될 수도 있다. 이들 파라미터들은 CTU 사이즈 (샘플들에서 CTU (132) 의 사이즈를 나타냄), 최소 쿼드트리 사이즈 (MinQTSize, 최소 허용된 쿼드트리 리프 노드 사이즈를 나타냄), 최대 바이너리 트리 사이즈 (MaxBTSize, 최대 허용된 바이너리 트리 루트 노드 사이즈를 나타냄), 최대 바이너리 트리 심도 (MaxBTDepth, 최대 허용된 바이너리 트리 심도를 나타냄), 및 최소 바이너리 트리 사이즈 (MinBTSize, 최소 허용된 바이너리 트리 리프 노드 사이즈를 나타냄) 를 포함할 수도 있다.

CTU 에 대응하는 QTBT 구조의 루트 노드는 QTBT 구조의 제 1 레벨에서 4 개의 자식 노드들을 가질 수도 있고, 이들의 각각은 쿼드트리 파티셔닝에 따라 파티셔닝될 수도 있다. 즉, 제 1 레벨의 노드들은 리프 노드들 (자식 노드들이 없음) 이거나 또는 4 개의 자식 노드들을 갖는다. QTBT 구조 (130) 의 예는 그러한 노드들을 브랜치들에 대한 실선들을 갖는 자식 노드들 및 부모 노드를 포함하는 것으로서 나타낸다. 제 1 레벨의 노드들이 최대 허용된 바이너리 트리 루트 노드 사이즈 (MaxBTSize) 보다 크지 않으면, 노드들은 개별의 바이너리 트리들에 의해 추가로 파티셔닝될 수도 있다. 하나의 노드의 바이너리 트리 스플릿팅은 스플릿으로부터 발생하는 노드들이 최소 허용된 바이너리 트리 리프 노드 사이즈 (MinBTSize) 또는 최대 허용된 바이너리 트리 심도 (MaxBTDepth) 에 도달할 때까지 반복될 수도 있다. QTBT 구조 (130) 의 예는 그러한 노드들을 브랜치들에 대한 점선들을 갖는 것으로서 나타낸다. 바이너리 트리 리프 노드는, 임의의 추가 파티셔닝 없이, 예측 (예를 들어, 인트라 픽처 또는 인터 픽처 예측) 및 변환을 위해 사용되는 코딩 유닛 (CU) 으로 지칭된다. 상기 논의된 바와 같이, CU들은 또한, "비디오 블록들" 또는 "블록들" 로 지칭될 수도 있다.

QTBT 파티셔닝 구조의 하나의 예에서, CTU 사이즈는 128x128 (루마 샘플들 및 2 개의 대응하는 64x64 크로마 샘플들) 로서 설정되고, MinQTSize 는 16x16 으로서 설정되고, MaxBTSize 는 64x64 로서 설정되고, (폭 및 높이 양자 모두에 대한) MinBTSize 는 4 로서 설정되고, 그리고 MaxBTDepth 는 4 로서 설정된다. 쿼드트리 파티셔닝은 쿼드트리 리프 노드들을 생성하기 위해 먼저 CTU 에 적용된다. 쿼드트리 리프 노드들은 16x16 (즉, MinQTSize) 으로부터 128x128 (즉, CTU 사이즈) 까지의 사이즈를 가질 수도 있다. 쿼드트리 리프 노드가 128x128 이면, 사이즈가 MaxBTSize (즉, 이 예에서 64x64) 를 초과하기 때문에, 리프 쿼드트리 노드는 바이너리 트리에 의해 추가로 스플리팅되지 않을 것이다. 그렇지 않으면, 쿼드트리 리프 노드는 이진 트리에 의해 추가로 파티셔닝될 것이다. 따라서, 쿼드트리 리프 노드는 또한 바이너리 트리에 대한 루트 노드이고 바이너리 트리 심도를 0 으로서 갖는다. 바이너리 트리 심도가 MaxBTDepth (이 예에서는 4) 에 도달할 때, 추가의 스플릿팅이 허용되지 않는다. MinBTSize (이 예에서는 4) 와 동일한 폭을 갖는 이진 트리 노드는, 그 이진 트리 노드에 대해 추가의 수직 스플리팅 (즉, 폭의 분할) 이 허용되지 않음을 암시한다. 유사하게, MinBTSize 와 동일한 높이를 갖는 이진 트리 노드는, 그 이진 트리 노드에 대해 추가의 수평 스플리팅 (즉, 높이의 분할) 이 허용되지 않음을 암시한다. 상기 언급된 바와 같이, 이진 트리의 리프 노드들은 CU들로서 지칭되고, 추가의 파티셔닝 없이 예측 및 변환에 따라 추가로 프로세싱된다.

전술한 바와 같이, 비디오 코딩 표준들은 비디오 인코더 (200) 에서, 샘플 도메인에서의 잔차 데이터를 변환 도메인으로 변환하기 위해 이산 사인 변환 (DST) 및 이산 코사인 변환 (DCT) 과 같은 변환들을 이용하고, 비디오 디코더 (300)에서, 변환 도메인에서의 잔차 데이터를 다시 샘플 도메인으로 변환 (예를 들어, 역 변환) 할 수도 있다. 다음은 DCT들 및 DST들의 개요를 설명하고, 또한 HEVC에서 사용되는 변환 스킴을 설명한다.

입력 N-포인트 벡터가 x =[ x ₀, x ₁,…, x _N-1]^T 로 표기되고 매트릭스를 승산함으로써 y =[ y ₀, y ₁,…, y _N-1]^T 로서 표기된 또 다른 N-포인트 변환 계수 벡터로 변환된다고 가정하면, 다음의 변환 공식 중 하나에 따라 추가로 예시될 수 있는 프로세스는 다음을 포함하며, 식 중 k 는 0 부터 N-1 까지의 포함적 범위이다:

변환 타입 은 변환 기저 함수의 수학 공식에 의해 특정되며, 예컨대, 4-포인트 DST-VII 및 8-포인트 DST-VII 은 N 의 값과 무관하게 동일한 변환 타입을 갖는다. 일반성의 손실 없이, 상기 변환 타입들은 아래 일반화된 공식을 이용하여 표현될 수도 있다:

.

상기 식에서, T 는 하나의 소정 변환의 정의, 예를 들어 DCT Type-I ~ DCT Type-VIII, 또는 DST Type-I ~ DST Type-VIII 에 의해 특정되는 변환 매트릭스이고, T 의 행 벡터들, 예를 들어 [T_i,0, T_i,1, T_i,2, …, T_{i,N -1}] 는 i 번째 변환 기저 벡터들이다. N-포인트 입력 벡터에 대해 적용된 변환은 N-포인트 변환이라 한다.

1-D 입력 데이터 x 에 대해 적용되는 상기 변환 공식들은, 하기와 같이 매트릭스 곱셈 형식으로 표현될 수 있다.

.

상기 식에서, T 는 변환 매트릭스를 표시하고, x 는 입력 데이터 벡터를 표시하며, y 는 출력 변환 계수 벡터를 표시한다.

다음은 2 차원 (2-D) 입력 데이터에 대한 변환을 설명한다. 상기 설명된 바와 같은 변환들은 1-D 입력 데이터에 대해 적용되며, 변환들은 2-D 입력 데이터 소스들에 대해 또한 확장될 수 있다. X 가 입력 MxN 데이터 어레이라고 가정한다. 2D 입력 데이터에 대해 변환을 적용하는 통상적인 방법들은 분리형 (separable) 및 비-분리형 (non-separable) 2D 변환들을 포함한다.

분리형 2-D 변환은 X 의 수평 및 수직 벡터들에 대한 1-D 변환들을 순차적으로 적용하며, 이는 다음과 같이 공식화된다:

상기 식에서, C 및 R 은 각각 주어진 MxM 및 NxN 변환 매트릭스들을 표기한다. 공식으로부터, C 는 X 의 열 벡터들에 대해 1-D 변환들을 적용하는 한편, R 은 X 의 행 벡터들에 대해 1-D 변환들을 적용함을 알 수 있다. 본 개시에서, 단순함을 위해, C 및 R 이 좌측 (수직) 및 우측 (수평) 변환들을 표기하기 위해 사용될 수도 있고, 이들 양자 모두는 변환 쌍을 형성한다. C 가 R 과 동일하고 직교 매트릭스인 경우들이 존재한다. 이러한 경우, 분리형 2-D 변환은 단 하나의 변환 매트릭스에 의해 결정된다.

비-분리형 2D 변환은 먼저, 예로서 다음의 수학적 맵핑을 행함으로써, X 의 모든 엘리먼트들을 단일 벡터, 즉 X’ 로 재편성하였다:

그 후 1-D 변환 T' 은 하기와 같이 X’ 에 대해 적용된다:

상기 방정식에서, T’ 는 (M*N)x(M*N) 변환 매트릭스이다.

비디오 코딩에서, 분리형 2-D 변환들은 항상 적용될 수도 있는데, 이는 2-D 변환들이 1-D 변환에 비해 훨씬 더 적은 연산 (더하기, 곱하기) 카운트들을 필요로 하기 때문이다.

다음은 HEVC 에 적용된 변환 타입들을 설명한다. H.264/AVC 와 같은 일부 비디오 코딩 표준들에서, 4-포인트 및 8-포인트 이산 코사인 변환 (DCT) 타입-II 의 정수 근사화는 항상 인트라 및 인터 예측 잔차 양자 모두에 대해 적용된다. 잔차 샘플들의 다양한 통계를 더 잘 수용하기 위해, DCT 타입(Type)-II 이외의 더 유연한 타입들의 변환들이 차세대 비디오 코덱에서 활용된다. 예를 들어, HEVC 에서, 4-포인트 타입-VII 이산 사인 변환 (DST) 의 정수 근사화는, DST 타입-VII 가 인트라-예측 방향들을 따라 생성된 잔차 벡터들에 대한 DCT 타입-II 보다 더 효율적인 것으로, 예컨대, DST 타입-VII 가 수평 인트라 예측 방향에 의해 생성된 행 잔차 벡터들에 대해 DCT 타입-II 보다 더 효율적인 것으로 J. Han, A. Saxena 및 K. Rose, “Towards jointly optimal spatial prediction and adaptive transform in video/image coding,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), March 2010, pp. 726-729 에서 이론적으로 입증되고 실험적으로 검증된 인트라-예측 잔차에 활용된다.

HEVC 에서, 4-포인트 DST 타입-VII 의 정수 근사화는 4x4 루마 인트라-예측 잔차 블록들에 대해서만 적용된다. HEVC 에서 이용되는 4-포인트 DST-VII 은 도 3a 에 도시된다. HEVC 에서, 4x4 루마 인트라 예측 잔차 블록들이 아닌 잔차 블록들에 대해, 도 3b 내지 도 3e 에 나타낸 바와 같이, 4-포인트, 8-포인트, 16-포인트 및 32-포인트 DCT 타입-II 의 정수 근사화가 또한 적용된다.

잔차 블록들의 다양한 특성들을 적응시키기 위해, 잔차 쿼드트리 (RQT) 를 사용하는 변환 코딩 구조가 HEVC에서 적용되며, 이는 X. Zhao, J. Chen, M. Karczewicz, L. Zhang, X. Li, 및 W.-J. Chien, “Enhanced multiple transform for video coding,” Proc. Data Compression Conference, pp. 73-82, March 2016 에서 간략하게 설명된다.

각각의 픽처는 특정 타일 또는 슬라이스에 대해 래스터 스캔 순서로 코딩되는 코딩 트리 유닛 (CTU) 들로 나눠진다. CTU 는 정사각형 블록이며 쿼드트리, 즉, 코딩 트리의 루트를 나타낸다. CTU 사이즈는 8x8 내지 64x64 루마 샘플들의 범위일 수도 있지만, 통상적으로 64x64 가 사용된다. 각각의 CTU 는, 코딩 유닛들 (CU들) 로 지칭되는 더 작은 정사각형 블록들로 추가로 분할될 수 있다. CTU 가 재귀적으로 CU들로 분할된 이후, 각각의 CU 는 예측 유닛들 (PU) 및 변환 유닛들 (TU) 로 추가로 분할된다. TU들로의 CU 의 파티셔닝은 쿼드트리 접근법에 기초하여 재귀적으로 수행되며, 이에 따라 각각의 CU 의 잔차 신호는 트리 구조 즉, 잔차 쿼드트리 (RQT) 에 의해 코딩된다. RQT 는 4x4 에서 최대 32x32 루마 샘플들까지 TU 사이즈들을 허용한다.

도 4 는 CU 가 문자들 a 내지 j 로 라벨링된 10개의 TU들 및 대응하는 블록 파티셔닝을 포함하는 일 예를 도시한다. RQT 의 각각의 노드는 실제로 변환 단위 (TU) 이다. 개별 TU들은, 심도 우선 순회 (traversal) 로의 재귀적 Z-스캔에 뒤이어지는, 알파벳 순서로서 도면에 예시되는 심도 우선 트리 순회 순서로 프로세싱된다. 쿼드트리 접근법은 잔차 신호의 가변하는 공간 주파수 특성들에 대한 변환의 적응(adaptation)을 가능케 한다. 통상적으로, 더 큰 공간적 지원을 갖는 더 큰 변환 블록 사이즈들은 더 양호한 주파수 해상도를 제공한다. 그러나, 더 큰 공간적 지원을 갖는 더 작은 변환 블록 사이즈들은 더 양호한 공간적 해상도를 제공한다. 2 개의 공간 해상도와 주파수 해상도 사이의 트레이드-오프는 예를 들어, 레이트-왜곡 최적화 기법에 기초하여, 인코더 모드 판정에 의해 선정된다. 레이트 왜곡 최적화 기법은 각각의 코딩 모드 (예를 들어, 특정 RQT 스플릿팅 구조) 에 대해, 코딩 비트들 및 복원 왜곡의 가중 합, 즉 레이트 왜곡 비용을 계산하고, 최상의 모드로서 최소 레이트 왜곡 비용으로 코딩 모드를 선택한다.

RQT 에서는 3 개의 파라미터들: 트리의 최대 심도, 허용된 최소 변환 사이즈 및 허용된 최대 변환 사이즈가 정의된다. 최소 및 최대 변환 사이즈들은 이전 단락에서 언급된 지원된 블록 변환들에 대응하는 4x4 부터 32x32 샘플들 범위 내에서 달라질 수 있다. RQT 의 허용된 최대 심도는 TU들의 수를 제한한다. 0 과 같은 최대 심도는 각각의 포함된 TB 가 허용된 최대 변환 사이즈, 예를 들어 32x32 에 도달하는 경우 CB 가 이 더 이상 분할될 수 없음을 의미한다.

이러한 모든 파라미터들은 RQT 구조와 상호작용하며 이에 영향을 미친다. 루트 CB 사이즈가 64x64 이고 최대 심도가 제로와 동일하고 최대 변환 사이즈가 32x32 와 동일한 경우를 고려한다. 이 경우, CB 는 적어도 한번 파티셔닝되어야 하는데, 파티셔닝이 없다면 허용되지 않는 64×64 TB 를 야기할 것이기 때문이다. RQT 파라미터들, 즉, 최대 RQT 심도, 최소 및 최대 변환 사이즈는, 시퀀스 파라미터 세트 레벨로 비트스트림에서 송신된다. RQT 심도에 관하여, 상이한 값들이 인트라 및 인터 코딩된 CU들에 대해 명시되고 시그널링될 수도 있다.

쿼드트리 변환은 인트라 및 인터 잔차 블록들 양자 모두에 대해 적용된다. 통상적으로, 현재 잔차 쿼드트리 파티션과 동일한 사이즈의 DCT-II 변환이 잔차 블록에 대해 적용된다. 하지만, 현재 잔차 쿼드트리 블록이 4x4 이고 인트라 예측에 의해 생성되면, 상기 4x4 DST-VII 변환이 적용된다. HEVC 에서, 더 큰 사이즈의 변환들, 예를 들어 64x64 변환은 주로 상대적으로 더 작은 해상도 비디오들에 대한 상대적으로 높은 복잡성을 고려한 제한된 이익으로 인해 채택되지 않는다.

VVC에서의 현재의 MTS 설계는 DCT-2, DST-7 및 DCT-8의 조합들에 기초하여 도출된 5개의 변환 후보들을 사용한다. 본 개시에서 설명된 기법들은 보다 일반적인 1차원 변환들이 도출되도록 허용하고, 더 많은 변환들의 사용은 코딩 이득들의 관점에서 VVC에서의 기존의 MTS 설계를 능가할 수도 있다.

또한 더 상세히 설명되는 바와 같이, 변환 매트릭스는 파라미터들의 세트에 기초하여 정의된 그래프 라플라시안 매트릭스의 고유값 분해에 의해 유도될 수 있다. 도 5 는 이러한 절차의 플로우차트를 예시한다. 도 5 의 예에서, 그래프 라플라시안 매트릭스 L 은 그래프 파라미터들의 세트에 기초하여 정의된다(140). L 의 고유값 분해(즉, 대각화)는 L = UΛU^T 를 제공하고, U의 열들은 이중 정밀도의 변환의 기저 벡터들이고, Λ 는 L 의 고유값들로 이루어진 대각 매트릭스이다(142). U의 엔트리들이 실수 값의 수들이므로, U는 값들을 스케일링함으로써(즉, 그것의 엔트리들 각각을 곱함으로써) 정수 변환으로 변환될 수 있고, 그 후 가장 가까운 정수 값으로 라운딩(rounding)될 수 있다(144). 예를 들어, 스케일링은 변환의 사이즈(예를 들어, 길이)에 의존할 수 있다.

비디오 인코더(200)는 그래프들, 그래프 파라미터들, 또는 연관된 그래프 라플라시안 매트릭스들을 비디오 디코더(300)에 시그널링할 수 있고, 비디오 디코더(300)는 도 5의 예를 따름으로써 디코딩 프로세스에 사용되는 역 변환들의 세트를 생성할 수 있다. 디코딩되고 있는 특정 블록에 대해, 비디오 디코더 (300) 는 생성된 세트로부터 하나 이상의 변환들을 선택할 수 있다. 이러한 맥락에서, 그래프는 아래에서 더 상세히 논의되는 바와 같이 일반화된 그래프 라플라시안을 가리킬 수도 있다. 그래프는 그래프 파라미터들에 대한 형태를 효과적으로 설정할 수도 있다. 그래프들, 그래프 파라미터들, 또는 그래프 라플라시안 매트릭스들은 SPS 또는 PPS 와 같은 하이-레벨 신택스를 사용하여 비디오 인코더 (200) 에 의해 시그널링될 수 있다. PPS-레벨 시그널링의 일부로서, 그래프 관련 신택스는 이전에 코딩된 엘리먼트들 (예를 들어, 프레임들)에 기초하여 추론되거나 예측될 수 있다. 그래프들, 그래프 파라미터들, 또는 그래프 라플라시안 매트릭스들은 또한 로우-레벨 신택스로서 시그널링될 수도 있다.

예를 들어, 시그널링은 CU/TU 기반으로 수행될 수 있다. 시그널링은 그래프 관련 정보의 테이블과 연관된 인덱스 값을 전송함으로써 행해질 수 있다. 예를 들어, 그래프 파라미터들은 테이블에 리스팅될 수 있고, 시그널링은 그래프 파라미터들의 특정 세트를 가리키는 인덱스 값을 코딩함으로써 행해질 수 있다. 시그널링된 그래프 정보는 블록 사이즈 (즉, TU, CU 또는 변환 사이즈)에 의존할 수 있다. 그래프 파라미터들의 상이한 세트들은 상이한 블록 사이즈들에 대해 시그널링될 수 있다.

대안적으로, 변환 유도들에 필요한 그래프들, 그래프 파라미터들 또는 이들의 연관된 그래프 라플라시안 매트릭스들은 인코더 및 디코더 양자 모두에서 미리 정의되고 알려질 수 있다. 미리정의된 그래프 라플라시안들은 블록 사이즈에 의존할 수 있다.

파라메트릭 그래프 기반 분리형 변환 (GBST) 들을 이용하기 위한 예시적인 기법들이 설명된다. 일부 예들에서, GBST들은 도 7a 및 도 7b 에 예시된 바와 같이, w_c 로 표시된 일정한 에지 가중치들, 및 단일 정점 가중치 v_c(셀프-루프라고도 함)를 갖는 라인 그래프들로부터 도출된다. 예를 들어, 도 7a는 제 1 정점에서 일정한 에지 가중치들(w_c) 및 단일 셀프 루프 가중치(V_c)를 갖는 제 1 라인 그래프에 대한 일반화된 그래프 라플라시안(GGL)에 대응하는 그래프 가중치들의 예들을 도시하고, 도 7b는 마지막 정점에서 일정한 에지 가중치들(w_c) 및 단일 셀프 루프 가중치(v_c)를 갖는 제 2 라인 그래프에 대한 GGL 에 대응하는 그래프 가중치들의 예들을 도시한다. GGL, GGL 매트릭스들, 제 1 및 제 2 라인 그래프들의 예들은 다음과 같다. w_c 및 v_c는 그래프 파라미터들의 예들을 나타낸다.

본 개시에서, 관심 대상의 그래프들은 GGL 매트릭스들에 의해 대수적으로 표현될 수도 있다. GGL 매트릭스의 일 예는 다음과 같다. 가중된 그래프 G(W, V) 가 주어지면, 일반화된 그래프 라플라시안은 다음과 같이 정의될 수도 있다: L = D - W + V (식 1), 여기서 W는 비-네거티브 에지 가중치들을 갖는 인접 매트릭스이고, D는 대각 차수 매트릭스이고, V는 가중된 셀프-루프들을 나타내는 대각 매트릭스(예를 들어, 정점-가중치들)이다. D - W 항은 F. R. K. Chung, “Spectral Graph Theory” USA: American Mathematical Society, 1997 에서 설명된 조합 라플라시안 매트릭스일 수도 있고, GGL 은 V 에서 정점 가중치들을 더함으로써 획득된다.

GBST는 2개의 가중된 라인 그래프들과 연관된 GGL들로부터 유도된 GBT들의 쌍에 의해 정의될 수도 있다. GBT 및 GBST의 예들은 다음과 같을 수도 있다. 그래프 G(W,V)의 GBT는 일반화된 그래프 라플라이산의 고유 분해에 의해 얻어지며, L = D - W + V = UΛU^T (식 2), 여기서, U의 열들은 GBT의 기저 벡터들이고, Λ 는 대각선 고유값 매트릭스이다. GBST에 대해, U_row 및 U_col 이 N개의 정점들을 갖는 2개의 라인 그래프들과 연관된 NxN GBT들이라고 하면, NxN 매트릭스 X의 GBST 는

(식 3), 여기서, U_row 및 U_col 는 각각 블록 신호 X 의 행들 및 열들에 적용되는 변환들이다.

일 예에서, N개의 정점을 갖는 라인 그래프는 도 6에 도시된 그래프 라플라시안 매트릭스를 정의하기 위해 사용될 수도 있다. 가중치들은 에지들 및/또는 정점들에 할당될 수 있다.

다음은 GBST 구성을 위한 파라메트릭 프레임워크의 예들을 설명한다. 예를 들어, 라인 그래프들을 나타내는 타겟 GGL들이 존재할 수도 있다. 상기 라인 그래프들의 예들은 도 7a 및 도 7b 의 제 1 및 제 2 라인 그래프들일 수도 있다.

라인 그래프들을 나타내는 GGL 매트릭스들의 다음의 2개의 세트들은 GBST들을 도출하기 위한 것으로 고려될 수도 있으며, 여기서 제 1 GGL 매트릭스는 제 1 라인 그래프에 대한 것이고 제 2 GGL 매트릭스는 제 2 라인 그래프에 대한 것이다. 다음은 일반화된 그래프 라플라시안으로도 알려진 그래프 라플라시안들의 세트들일 수도 있다.

상기에서 w_c 는 라인 그래프들의 일정한 에지 가중치들을 나타내고, V_c 는 정점 가중치(예를 들어, 셀프-루프 가중치)이다. 예를 들어, 도 7a 및 도 7b 에 도시된 바와 같이, GGL 세트들에서의 구조적 차이, 및 가능하게는 유일한 구조적 차이는 가중된 정점의 위치(예를 들어, 도 7a에서 첫 번째이고 도 7b에서 마지막)이다.

그래프 정보가 파라미터들

및

에 기초하여 완전히 정의될 수 있기 때문에, 디코더 측에서 (예를 들어, 비디오 디코더 (300) 에서) 대응하는 역 변환들을 도출하기 위해 사용되는 그래프 라플라시안들을 구성하기 위해 비디오 인코더 (200) 에 의해 단지

및

만이 시그널링될 수 있다. 사용된 그래프 라플라시안 세트를 결정하기 위해, 다른 시그널링 엘리먼트가 사용될 수 있다. 예를 들어, 플래그는 파라미터들

및

에 추가하여

(L1) 또는

(L2) 세트가 사용되는지를 식별하기 위해 시그널링될 수 있다. 블록 사이즈에 따라, 상이한 쌍들의

및

가 사용되고, 시그널링되고 추론될 수 있다.

다음은 DCT들 및 DST들을 라인 그래프들로부터 도출된 GBT들로서 기술한다. GBST들의 일부 예들(예를 들어, 파라미터들의 특정 선택들을 갖는 것들)은 DCT-2, DST-7 및 DCT-8을 포함하는 비디오 코딩 표준들에서 사용되는 이산 사인 변환 (DST) 및 이산 코사인 변환 (DCT) 타입들과 일치할 수도 있다. 예를 들어, DCT-2, DCT-8 및 DST-7 을 포함하는 DCT들 및 DST들의 몇몇 타입들은 사실 GGL들의 특정 형태로부터 유도될 수 있는 GBT들이다. G. Strang, “The discrete cosine transform,” SIAM Rev., vol. 41, no. 1, pp. 135-147, Mar. 1999 및 M. P¨uschel and J. M. F. Moura, “Algebraic signal processing theory: 1-D space,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 56, no. 8, pp. 3586-3599, 2008 에서의 결과들에 기초하여, 파라미터들 v_c 및 w_c 은 L1 또는 L2 에서의 GGL들의 특정된 세트가 상이한 타입들의 DCT들 및 DST들에 대응하도록 선택될 수 있다. L1 및 L2는 각각 상기 나타낸 매트릭스들을 갖는 라인 그래프의 예들이다.

일 예로서, GGL 세트들 L1 및 L2에 대한 v_c 및 w_c 의 상이한 선택들은 다음의 5개의 DCT/DST 타입들을 초래한다:

· DCT-2는 L1 또는 L2에서 v_c = 0 으로 설정함으로써 유도된다;

· DST-7은 L1에서 v_c = w_c 를 설정함으로써 유도된다;

· DST-8은 L2에서 v_c = w_c 를 설정함으로써 유도된다;

· DST-4는 L1에서 v_c = 2w_c 를 설정함으로써 유도된다;

· DCT-4는 L2에서 v_c = 2w_c 를 설정함으로써 유도된다.

상이한 타입들의 DCT들 및 그래프 라플라시안들 사이의 관계는 "이산 코사인 변환"에서 논의될 수도 있으며, 여기서 DCT-2는 다음 형태의 조합 그래프 라플라시안들로부터 고유하게 획득된 GBT와 동일한 것으로 나타내어진다:

상기 식은 셀프-루프들이 없는 균일하게 가중된 라인 그래프들을 나타낸다 (예를 들어, 모든 에지 가중치들은 포지티브 상수와 동일하고 정점 가중치들은 0이다). L_c 에 대한 상기 식의 형태는 또한 상기 설명된 타겟 GGL 세트들 L1 및 L2에 대해 v_c = 0 (w_c > 0) 으로 설정함으로써 획득될 수도 있다. 또한, “GBST: Separable transforms based on line graphs for predictive video coding,” “Graph-based transforms for video coding,” 및 W. Hu, G. Cheung, 및 A. Ortega, “Intra-prediction and generalized graph fourier transform for image coding,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 22, no. 11, pp. 1913-1917, Nov 2015 는 DST-7 이 v_c = w_c 조건으로 L1 에서 GGL 로부터 도출된 GBT 와 동일함을 보여줬다. 유사하게, DCT-8 은 v_c = w_c 조건으로 L2 에서의 GGL로부터 도출된 GBT 이다. DST-7 및 DCT-8 은 밀접하게 관련된 변환들로서 고려될 수도 있으며, 여기서, 1 의 기본 벡터들은, 이들의 연관된 그래프들에서의 유일한 차이는 자체 루프의 위치이므로, A. Said, H. E. Egilmez, 및 Y. Chao, “Low-complexity transform adjustments for video coding,” in 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Sep. 2019, pp. 1188-1192 에서 설명된 바와 같이 다른 것의 역전된 (플립된) 버전들이다. DST-4 및 DCT-4도 이 특성을 공유한다.

데이터로부터 그래프들을 학습하기 위해, 다음의 파라메트릭 GGL 추정 문제가 공식화된다:

식 5 에서 S는 데이터로부터 얻어지는 샘플 공분산 매트릭스이고, L(w_c, v_c) 는 파라미터 v_c 및 w_c 에 의해 정의되는 GGL 변수이다. 최소화 기준은 H. E. Egilmez, E. Pavez, 및 A. Ortega, “Graph learning from data under Laplacian and structural constraints,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 11, no. 6, pp. 825-841, Sept 2017 에서 설명된 바와 같이, 정밀 매트릭스가 GGL인 가우시안-마르코프 랜덤 필드 (GMRF) 의 네거티브 로그-우도에 기초하기 때문에, 이것은 파라미터들 v_c 및 w_c 에 의해 정의된 제약 세트 Lt 에 걸쳐 GGL을 추정하기 위한 제약된 최대-우도 (maximum-likelihood; ML) 문제이다.

본 개시는 제약 세트 Lt 가 전술한 L1 또는 L2 일 수 있는 (식 5) 의 인스턴스들을 푸는 것을 설명한다. (식 5) 는 S. Boyd 및 L. Vandenberghe, “Convex Optimization” New York, NY, USA: Cambridge University Press, 2004 에서 설명된 바와 같이 컨벡스 최적화 문제이고, 그 문제의 차원은 작기 때문에, M. Grant 및 S. Boyd, “CVX: Matlab software for disciplined convex programming, version 2.1,” http://cvxr.com/cvx, 2014년 3월 과 같은 CVX 소프트웨어가 w_c 및 v_c 에 대해 최적의 솔루션들을 찾기 위해 사용될 수도 있다.

CVX에 대한 보다 효율적인 대안으로서, “Graph learning from data under Laplacian and structural constraints” 및 H. E. Egilmez, E. Pavez, 및 A. Ortega, “GLL: Graph Laplacian learning package, version 1.0,” https://github.com/STAC-USC/Graph Learning, 2017 에서 제안된 GGL 추정 알고리즘은 투영된 하강 단계들을 도입함으로써 L1 및 L2에서의 제약들을 수용하도록 수정될 수 있다.

GBST들을 설계하기 위해, 일 예로서, 본 개시는 변환들을 도출하는데 사용되는 GGL 매트릭스들을 최적화하기 위한 2-단계 절차를 설명한다. 제 1 단계에서, (식 5) 에서의 문제는 최대-우도 감지에서 입력 데이터 통계 (샘플 공분산 S) 를 가장 잘 캡처하는 최적의 파라미터 (

및

) 를 찾기 위해 해결된다. 잔차 데이터는 VVC 참조 소프트웨어 (버전 2), VTM-2.0 을 사용하여 수집되고, 여기서 행 및 열 통계(S)는 인트라 코딩된 잔차 블록들로부터 획득된다.

(식 5)를 해결한 후, 제 2 단계는 GGL의 엔트리들을 정규화한 후, 정규화된 정점 가중치를 허용 가능한 정밀도의 값으로 라운딩함으로써, 최적화된 GGL 매트릭스 L((

,

) 을 정제한다. 코딩 시스템들에 대한 파라미터들의 정밀도를 제한하기 위해 정제 (refinement) 단계가 필요할 수도 있다. 또한, GGL들의 정규화는 상이한 수의 정점들(치수들)을 갖는 모델들의 분석을 더 용이하게 할 수도 있다.

일 예로서, 추정된 GGL은

로서

로 나눔으로써 정규화된다. 따라서, L 과 연관된 그래프의 에지 가중치들은 1과 동일하고, 그것의 비-제로 정점 가중치는

/

와 동일하다. GGL들의 정규화는 그들의 대응하는 GBT들에 영향을 미치지 않을 수도 있는데, 이는 (식 2)에서의 고유벡터들의 세트(즉, U)가 L의 스케일링에 불변이기 때문이다. 라운딩을 위해, 정규화된 정점 가중치(

/

)는 0.25의 가장 가까운 정수배로 라운딩된다. 결과적인 라운딩된 정점 가중치는 α_N 으로 표시될 수도 있고, 여기서 N은 변환 길이 (또는 정점들의 수) 이다.

제안된 2-단계 접근법은 VVC에서 DST-7 및 DCT-8 에 대한 대안들로서 GBST들을 설계하는데 적용될 수도 있다. VVC는 4, 8, 16 및 32-포인트 DST-7/DCT-8을 허용하기 때문에, GBST들은 동일한 변환 길이들에 대해 최적화될 수도 있다. 예시적인 기법들은 각각 4, 8, 16 및 32-포인트 GBST들에 대해 α₄ = 2, α₈ = 1, α₁₆ = 0.75 및 α₃₂ = 0.25를 초래할 수도 있다.

(간단히 L1) 또는

(간단히 L2) 의

파라미터는 1로 설정될 수 있고, 단지

만이 그래프 라플라시안들을 정의하고 연관된 변환들을 유도하는 데 사용될 수 있다. 이 경우,

값만이 시그널링될 수도 있다.

상이한

값들은 상이한 블록 사이즈들에 대해 (즉, 상이한 N 에 대해) 시그널링될 수 있다.

는 단항 또는 고정 길이 코드들을 사용하여 직접 시그널링될 수 있다.

후보들이 리스팅되는 테이블에 대한 인덱스에 기초하여

이 시그널링될 수 있다. 테이블의 엔트리들은 상이한 N (즉, 블록 사이즈) 에 대해 상이할 수 있다. 테이블은 0 내지 3 범위의 값들을 갖는

의 리스트를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 테이블은 다음 값들로 구성될 수도 있다: [0 0.25 0.5 0.75 1 1.25 1.5 1.75 2 2.25 2.5 2.75 3]. 인덱스는 코딩된 단항 또는 고정 길이 코드들일 수 있다. 대안적으로, 인덱스는 특정 블록 사이즈들 (N) 에 대해 추론되고 시그널링되지 않을 수 있다.

일부 예들에서,

값은 블록 사이즈 (N) 에 따라 추론될 수 있다. 예를 들어,

는 4-포인트 변환들에 대해 2로 설정될 수 있고,

는 8-포인트 변환들에 대해 1 로 설정될 수 있고,

은 16-포인트 변환들에 대해 0.75 로 설정될 수 있고,

는 32-포인트 변환들에 대해 0.25 로 설정될 수 있다.

라인 그래프들로부터 도출된 GBT들로서 DCT들 및 DST들의 상기 설명에 기초하여, 제안된 접근법의 결과들은 다음과 같이 해석될 수 있다:

· L1 및 L2에 대해 α₄ = 2 가 각각 DST-4 및 DCT-4 에 대응하기 때문에, 제안된 접근법은 코딩 이득들을 향상시키기 위해 4-포인트 변환에 대해 DST-7을 DST-4로 및 DCT-8을 DCT-4로 대체하는 것을 나타낼 수도 있다.

· 8-포인트 변환들에 대해, 접근법은 DST-7 및 DCT-8을 유지하는 것을 나타낼 수도 있는데, 그 이유는 L1 및 L2에 대해 α₈ = 1 이 각각 DST-7 및 DCT-8 로 이어지기 때문이다.

· α_N = 0 이 DCT-2 를 사용하는 것을 나타내고 α_N = 1 이 DST-7/DCT-8 에 대응하므로, α₁₆ = 0.75 로부터 도출된 16-포인트 GBST 는 DCT-2 에 비해 DST-7/DCT-8 에 더 가까운 변환을 초래하지만, α₃₂ = 0.25 는 DST-7/DCT-8 보다 DCT-2 에 더 가까운 32-포인트 GBST 를 생성한다.

다음은 상기 예시적인 기법들과 관련된 일부 성능 데이터를 설명한다. 성능 데이터는 단지 예로서 제공되고, 예시적인 기법들이 예시적인 성능 데이터를 생성해야 하는 제한 또는 요건으로서 고려되어서는 안 된다.

제안된 GBST들의 성능은, DST-7 및 DCT-8 을 상이한 변환 길이들 (즉, 4, 8, 16 및 32-포인트 변환들) 에 대한 GBST들로 대체함으로써, VVC 레퍼런스 소프트웨어 (버전 2) VTM-2.0 에 대해 F. Bossen, J. Boyce, K. S¨uhring, X. Li, 및 V. Seregin, “JVET common test conditions and software reference configurations for SDR video,” Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG16 WP3 and ISO/IEC JTC 1/SC29/WG11, Macao, CN, Output Document JVET L1010, Oct. 2018 에서 설명된 공통 테스트 조건들 (CTC) 하에서 테스트된다.

하기 테이블 1 은 G. Bjøntegaard, “Calculation of average PSNR differences between RD-curves,” ITU-T SG16 Q.6, Austin, TX, Tech. Rep. VCEG-M33, Apr. 2001 에서 설명된 계산 기법들을 사용하여 BD-레이트들의 면에서 DST-7 및 DCT-8 로 VTM-2.0 에 걸쳐 GBST들의 제안된 세트를 사용함으로써 달성된 코딩 이득들을 나타낸다. 테이블 1 에서, BD-레이트들 (BDR) 의 관점에서 모든 인트라 구성들 하에서 VTM-2.0 에 걸친 GBST들의 코딩 성능이 나타내어진다. 네거티브 퍼센티지 값들은 코딩 이득 개선들을 나타낸다.

[테이블 1]

평균적으로, 본 개시에 설명된 기법들은 (Y 컴포넌트에서) 0.36%의 루마 코딩 이득들을 제공할 수도 있다. 실제로, 크로마 채널 (U 및 V 컴포넌트들에서) 에 대해 아무런 손실이 관찰되지 않는데, 이는 VTM-2.0 이 루마 블록들에 대해 다수의 분리형 변환 후보들만을 적용하기 때문이다. CTC에서의 모든 시퀀스들에 대해, 루마 코딩 이득들이 관찰되고, 클래스 A1에서의 초고해상도(UHD) 시퀀스들 중 일부에 대해 0.6%까지의 이득들이 달성된다.

도 8a 내지 도 8d 는 VTM-2.0에 대한 상이한 α_N 값들에 걸친 N-포인트 GBST들의 평균 및 클래스 당 루마 BD-레이트 성능들을 예시한다. 예를 들어, 도 8a 내지 도 8d 는 상이한 α_N 값들에 대해 N-포인트 DST-7 및 DCT-8 를 N-포인트 GBST들로 대체하는 것만의 BD-레이트들을 나타낸다. 예를 들어, 도 8c 에서, 단지 16-포인트 변환들이 4, 8 및 32-포인트 DST-7 및 DCT-8을 유지하면서 상이한 α₁₆ 로부터 유도된 GBST들로 대체된다 (즉, α₄ = α₈ = α₃₂ = 1). 결과들은 본 개시에서 설명된 기술들을 경험적으로 검증하여 α₄ = 2, α₈ = 1, α₁₆ = 0.75, 및 α₃₂ = 0.25를 초래하며, 이들 모두는 도 8a 내지 도 8d 에서 각각 가장 작은 BDR(Y)을 갖는 최상의 α_N 에 매우 가깝다.

도 8a 내지 도 8d 는 또한 BDR(Y)에 대해α_N 을 변화시키는 것의 영향이 시퀀스들의 해상도에 의존하는 것을 보여준다. 예를 들어, 도 8a 에서, 고해상도를 갖는 클래스 A1 및 A2 에 대한 코딩 이득들은 매우 제한되지만, 저해상도를 갖는 클래스(예를 들어, 클래스 C)에 대해, 이득들은 더 큰 α₄ 에 대해 현저하다. 그러나, 도 8d 에서, 더 작은 α₃₂ 는 클래스 A1 및 A2 에 대해 상당한 코딩 이득들을 초래하지만, 그 이득들은 클래스 C에 대해서는 무시가능할 수도 있다.

따라서, 본 개시는 DST-7 및 DCT-8 에 비해 잔차 블록 통계를 더 잘 캡처하는 그래프 기반 분리가능 변환(GBST)들을 구축하기 위한 파라메트릭 접근법을 설명한다. VVC에서 DST-7 및 DCT-8 을 대체함으로써 VVC 참조 소프트웨어 VTM-2.0 에서 최적화된 GBST 세트가 구성되고 테스트된다. 실험 결과들은 제안된 GBST들이 VTM-2.0 앵커에 비해 코딩 효율을 상당히 개선시킨다는 것을 입증하였다.

다음의 참고문헌들은 변형들에 관련된 추가적인 정보를 제공할 수도 있다: 미국 특허 제10,306,229호, 미국 특허 공개 제2018/0020218호, 및 미국 특허 일련 번호 제16/426,749호.

도 9 는 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 인코더 (200) 를 나타내는 블록도이다. 도 9 는 설명의 목적으로 제공되며 본 개시에 폭넓게 예시되고 기재되는 바와 같이 기법들을 제한하는 것으로 고려되지 않아야 한다. 설명의 목적으로, 본 개시는 HEVC 비디오 코딩 표준 및 개발 중인 H.266 비디오 코딩 표준과 같은 비디오 코딩 표준들의 맥락에서 비디오 인코더 (200) 를 설명한다. 그러나, 본 개시의 기법들은 이들 비디오 코딩 표준들에 제한되지 않으며, 일반적으로 비디오 인코딩 및 디코딩에 적용가능하다.

도 9 의 예에서, 비디오 인코더 (200) 는 비디오 데이터 메모리 (230), 모드 선택 유닛 (202), 잔차 생성 유닛 (204), 변환 프로세싱 유닛 (206), 양자화 유닛 (208), 역 양자화 유닛 (210), 역 변환 프로세싱 유닛 (212), 복원 유닛 (214), 필터 유닛 (216), 디코딩된 픽처 버퍼 (DPB)(218), 및 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 을 포함한다. 비디오 데이터 메모리 (230), 모드 선택 유닛 (202), 잔차 생성 유닛 (204), 변환 프로세싱 유닛 (206), 양자화 유닛 (208), 역 양자화 유닛 (210), 역 변환 프로세싱 유닛 (212), 재구성 유닛 (214), 필터 유닛 (216), DPB (218), 및 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 의 어느 것 또는 전부는 하나 이상의 프로세서들에서 또는 프로세싱 회로에서 구현될 수도 있다. 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 의 유닛들은 하드웨어 회로부의 부분으로서, 또는 프로세서, ASIC, 또는 FPGA 의 부분으로서 하나 이상의 회로들 또는 로직 엘리먼트들로서 구현될 수도 있다. 더욱이, 비디오 인코더 (200) 는 이들 및 다른 기능들을 수행하기 위해 부가 또는 대안의 프로세서들 또는 프로세싱 회로부를 포함할 수도 있다.

비디오 데이터 메모리 (230) 는, 비디오 인코더 (200) 의 컴포넌트들에 의해 인코딩될 비디오 데이터를 저장할 수도 있다.　 비디오 인코더 (200) 는 예를 들어, 비디오 소스 (104) (도 1) 로부터 비디오 데이터 메모리 (230) 에 저장된 비디오 데이터를 수신할 수도 있다.　 DPB (218) 는 비디오 인코더 (200) 에 의한 후속 비디오 데이터의 예측에 사용하기 위해 레퍼런스 비디오 데이터를 저장하는 레퍼런스 픽처 메모리로서 작용할 수도 있다.　 비디오 데이터 메모리 (230) 및 DPB (218) 는 동기식 동적 랜덤 액세스 메모리 (SDRAM) 를 포함한 동적 랜덤 액세스 메모리 (DRAM), 자기저항성 RAM (MRAM), 저항성 RAM (RRAM), 또는 다른 타입들의 메모리 디바이스들과 같은 다양한 메모리 디바이스들 중 임의의 것에 의해 형성될 수도 있다.　 비디오 데이터 메모리 (230) 및 DPB (218) 는 동일한 메모리 디바이스 또는 별도의 메모리 디바이스들에 의해 제공될 수도 있다. 　다양한 예들에서, 비디오 데이터 메모리 (230) 는 예시된 바와 같이 비디오 인코더 (200) 의 다른 컴포넌트들과 온-칩이거나, 또는 그 컴포넌트들에 대하여 오프-칩일 수도 있다.

본 개시에서, 비디오 데이터 메모리 (230) 에 대한 언급은 이처럼 구체적으로 기재되지 않으면 비디오 인코더 (200) 내부의 메모리 또는 이처럼 구체적으로 기재되지 않으면 비디오 인코더 (200) 외부의 메모리로 제한되는 것으로 해석되지 않아야 한다. 오히려, 비디오 데이터 메모리 (230) 에 대한 참조는 비디오 인코더 (200) 가 인코딩을 위해 수신하는 비디오 데이터 (예를 들어, 인코딩될 현재 블록에 대한 비디오 데이터) 를 저장하는 레퍼런스 메모리로서 이해되어야 한다. 도 1 의 메모리 (106) 는 또한 비디오 인코더 (200) 의 다양한 유닛들로부터의 출력들의 일시적 저장을 제공할 수도 있다.

도 9 의 다양한 유닛들은 비디오 인코더 (200) 에 의해 수행되는 동작들의 이해를 돕기 위해 예시된다. 그 유닛들은 고정 기능 회로들, 프로그래밍가능 회로들, 또는 이들의 조합으로서 구현될 수도 있다. 고정 기능 회로들은 특정 기능성을 제공하는 회로들을 지칭하며, 수행될 수도 있는 동작들에 대해 미리설정된다. 프로그래밍가능 회로들은 다양한 태스크들을 수행하도록 프로그래밍될 수 있는 회로들을 지칭하고, 수행될 수 있는 동작들에서 유연한 기능성을 제공한다. 예를 들어, 프로그래밍가능 회로들은, 프로그래밍가능 회로들이 소프트웨어 또는 펌웨어의 명령들에 의해 정의된 방식으로 동작하게 하는 소프트웨어 또는 펌웨어를 실행할 수도 있다. 고정 기능 회로들은 (예를 들어, 파라미터들을 수신하거나 또는 파라미터들을 출력하기 위해) 소프트웨어 명령들을 실행할 수도 있지만, 고정 기능 회로들이 수행하는 동작들의 타입들은 일반적으로 불변이다. 일부 예들에서, 유닛들의 하나 이상은 별개의 회로 블록들 (고정 기능 또는 프로그래밍가능) 일 수도 있고, 일부 예들에서, 유닛들의 하나 이상은 집적 회로들일 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 프로그래밍가능 회로들로부터 형성된, 산술 로직 유닛 (arithmetic logic unit; ALU) 들, 기본 기능 유닛 (elementary function unit; EFU) 들, 디지털 회로들, 아날로그 회로들, 및/또는 프로그래밍가능 코어들을 포함할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 의 동작들이 프로그래밍가능 회로들에 의해 실행되는 소프트웨어를 사용하여 수행되는 예들에서, 메모리 (106)(도 1) 는 비디오 인코더 (200) 가 수신하고 실행하는 소프트웨어의 명령들 (예를 들어, 오브젝트 코드) 를 저장할 수도 있거나 또는 비디오 인코더 (200) 내의 다른 메모리 (미도시) 가 이러한 명령들을 저장할 수도 있다.

비디오 데이터 메모리 (230) 는 수신된 비디오 데이터를 저장하도록 구성된다. 비디오 인코더 (200) 는 비디오 데이터 메모리 (230) 로부터 비디오 데이터의 픽처를 취출하고 비디오 데이터를 잔차 생성 유닛 (204) 및 모드 선택 유닛 (202) 에 제공할 수도 있다. 비디오 데이터 메모리 (230) 에서의 비디오 데이터는 인코딩될 원시 비디오 데이터일 수도 있다.

모드 선택 유닛 (202) 은 모션 추정 유닛 (222), 모션 보상 유닛 (224), 및 인트라-예측 유닛 (226) 을 포함한다. 모드 선택 유닛 (202) 은 다른 예측 모드들에 따라 비디오 예측을 수행하기 위해 부가적인 기능 유닛들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 모드 선택 유닛 (202) 은 팔레트 유닛, 인트라-블록 카피 유닛 (모션 추정 유닛 (222) 및/또는 모션 보상 유닛 (224) 의 일부일 수도 있음), 아핀 유닛, 선형 모델 (LM) 유닛 등을 포함할 수도 있다.

모드 선택 유닛 (202) 은 일반적으로 인코딩 파라미터들의 조합들 및 그러한 조합들에 대한 결과의 레이트-왜곡 값들을 테스트하기 위해 다중 인코딩 패스들을 조정한다. 인코딩 파라미터들은 CTU들의 CU들로의 파티셔닝, CU들에 대한 예측 모드들, CU들의 잔차 데이터에 대한 변환 타입들, CU들의 잔차 데이터에 대한 양자화 파라미터들 등을 포함할 수도 있다. 모드 선택 유닛 (202) 은 궁극적으로 다른 테스트된 조합들보다 우수한 레이트-왜곡 값들을 갖는 인코딩 파라미터들의 조합을 선택할 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 비디오 데이터 메모리 (230) 로부터 취출된 픽처를 일련의 CTU들로 파티셔닝하고, 슬라이스 내에 하나 이상의 CTU들을 캡슐화할 수도 있다. 모드 선택 유닛 (202) 은 상기 설명된 HEVC 의 쿼드트리 구조 또는 QTBT 구조와 같은, 트리 구조에 따라 픽처의 CTU 를 파티셔닝할 수도 있다. 상기 설명된 바와 같이, 비디오 인코더 (200) 는 트리 구조에 따라 CTU 를 파티셔닝하는 것으로부터 하나 이상의 CU들을 형성할 수도 있다. 그러한 CU 는 일반적으로 "비디오 블록" 또는 "블록" 으로도 또한 지칭될 수도 있다.

일반적으로, 모드 선택 유닛 (202) 은 또한 그것의 컴포넌트들 (예를 들어, 모션 추정 유닛 (222), 모션 보상 유닛 (224), 및 인트라 예측 유닛 (226)) 을 제어하여 현재 블록 (예를 들어, 현재 CU, 또는 HEVC 에서, PU 및 TU 의 오버랩하는 부분) 에 대한 예측 블록을 생성한다. 현재 블록의 인터 예측을 위해, 모션 추정 유닛 (222) 은 하나 이상의 레퍼런스 픽처들 (DPB (218) 에 저장된 하나 이상의 이전에 코딩된 픽처들) 에서 하나 이상의 밀접하게 매칭하는 레퍼런스 블록들을 식별하기 위해 모션 탐색을 수행할 수도 있다. 특히, 모션 추정 유닛 (222) 은, 예를 들어, 절대 차이의 합 (SAD), 제곱 차이들의 합 (SSD), 평균 절대 차이 (MAD), 평균 제곱 차이들 (MSD) 등에 따라, 잠재적 레퍼런스 블록이 현재 블록에 얼마나 유사한지를 나타내는 값을 계산할 수도 있다. 모션 추정 유닛 (222) 은 일반적으로 고려되는 레퍼런스 블록과 현재 블록 사이의 샘플 별 차이들을 사용하여 이들 계산들을 수행할 수도 있다. 모션 추정 유닛 (222) 은 현재 블록과 가장 근접하게 매칭하는 레퍼런스 블록을 표시하는, 이러한 계산들로부터 야기되는 최저 값을 갖는 레퍼런스 블록을 식별할 수도 있다.

모션 추정 유닛 (222) 은 현재 픽처에서의 현재 블록의 포지션에 대한 레퍼런스 픽처들에서의 레퍼런스 블록들의 포지션들을 정의하는 하나 이상의 모션 벡터 (MV) 들을 형성할 수도 있다. 모션 추정 유닛 (222) 은 그 후 모션 벡터들을 모션 보상 유닛 (224) 에 제공할 수도 있다. 예를 들어, 단방향 인터-예측에 대해, 모션 추정 유닛 (222) 은 단일 모션 벡터를 제공할 수도 있는 반면, 양방향 인터-예측에 대해, 모션 추정 유닛 (222) 은 2 개의 모션 벡터들을 제공할 수도 있다. 그 후, 모션 보상 유닛 (224) 은 모션 벡터들을 사용하여 예측 블록을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 모션 보상 유닛 (224) 은 모션 벡터를 사용하여 레퍼런스 블록의 데이터를 취출 (retrieve) 할 수도 있다. 다른 예로서, 모션 벡터가 분수 샘플 정밀도를 갖는다면, 모션 보상 유닛 (224) 은 하나 이상의 보간 필터들에 따라 예측 블록에 대한 값들을 보간할 수도 있다. 또한, 양방향 인터 예측에 대해, 모션 보상 유닛 (224) 은 각각의 모션 벡터들에 의해 식별된 2 개의 레퍼런스 블록들에 대한 데이터를 취출하고, 예를 들어 샘플 별 평균화 또는 가중된 평균화를 통해 취출된 데이터를 결합할 수도 있다.

다른 예로서, 인트라 예측, 또는 인트라 예측 코딩에 대해, 인트라 예측 유닛 (226) 은 현재 블록에 이웃하는 샘플들로부터 예측 블록을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 방향성 모드들에 대해, 인트라 예측 유닛 (226) 은 일반적으로 이웃하는 샘플들의 값들을 수학적으로 결합하고 현재 블록에 걸쳐 정의된 방향에서 이들 계산된 값들을 팝퓰레이트 (populate) 하여 예측 블록을 생성할 수도 있다. 다른 예로서, DC 모드에 대해, 인트라 예측 유닛 (226) 은 현재 블록에 대한 이웃하는 샘플들의 평균을 계산하고 예측 블록을 생성하여 예측 블록의 각각의 샘플에 대해 이러한 결과의 평균을 포함할 수도 있다.

모드 선택 유닛 (202) 은 예측 블록을 잔차 생성 유닛 (204) 에 제공한다. 잔차 생성 유닛 (204) 은 비디오 데이터 메모리 (230) 로부터의 현재 블록의 원시의, 코딩되지 않은 버전 및 모드 선택 유닛 (202) 으로부터의 예측 블록을 수신한다. 잔차 생성 유닛 (204) 은 현재 블록과 예측 블록 사이의 샘플 별 차이들을 계산한다. 결과의 샘플 별 차이들은 현재 블록에 대한 잔차 블록을 정의한다. 일부 예들에서, 잔차 생성 유닛 (204) 은 또한 잔차 차분 펄스 코드 변조 (residual differential pulse code modulation; RDPCM) 를 사용하여 잔차 블록을 생성하기 위해 잔차 블록에서의 샘플 값들 사이의 차이들을 결정할 수도 있다. 일부 예들에서, 잔차 생성 유닛 (204) 은 바이너리 감산을 수행하는 하나 이상의 감산 회로들을 사용하여 형성될 수도 있다.

모드 선택 유닛 (202) 이 CU들을 PU들로 파티셔닝하는 예들에서, 각각의 PU 는 루마 예측 유닛 및 대응하는 크로마 예측 유닛들과 연관될 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 다양한 사이즈를 갖는 PU들을 지원할 수도 있다. 상기 나타낸 바와 같이, CU 의 사이즈는 CU 의 루마 코딩 블록의 사이즈를 지칭할 수도 있고 PU 의 사이즈는 PU 의 루마 예측 블록의 사이즈를 지칭할 수도 있다. 특정 CU 의 사이즈가 2Nx2N 임을 가정하면, 비디오 인코더 (200) 는 인트라-예측을 위해 2Nx2N 또는 NxN 의 PU 사이즈들을 지원하고, 인터-예측을 위해 2Nx2N, 2NxN, Nx2N, NxN, 기타 등등의 대칭적인 PU 사이즈들을 지원할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 또한, 인터 예측을 위해 2NxnU, 2NxnD, nLx2N, 및 nRx2N 의 PU 크기들에 대한 비대칭적인 파티셔닝을 지원할 수도 있다.

모드 선택 유닛 (202) 이 CU 를 PU들로 추가로 파티셔닝하지 않는 예들에 있어서, 각각의 CU 는 루마 코딩 블록 및 대응하는 크로마 코딩 블록들과 연관될 수도 있다. 상기에서와 같이, CU 의 사이즈는 CU 의 루마 코딩 블록의 사이즈를 지칭할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 및 비디오 디코더 (300) 는 2Nx2N, 2NxN, 또는 Nx2N 의 CU 크기들을 지원할 수도 있다.

인트라 블록 카피 모드 코딩, 아핀 모드 코딩 및 선형 모델 (LM) 모드 코딩과 같은 다른 비디오 코딩 기법들에 대해, 몇몇 예들에서와 같이, 모드 선택 유닛 (202) 은 코딩 기술과 연관된 개개의 유닛들을 통해, 인코딩될 현재 블록에 대한 예측 블록을 생성한다. 팔레트 모드 코딩과 같은 일부 예에서, 모드 선택 유닛 (202) 은 예측 블록을 생성하지 않을 수도 있고, 대신에 선택된 팔레트에 기초하여 블록을 재구성하는 방식을 표시하는 신택스 엘리먼트들을 생성할 수도 있다. 이러한 모드들에서, 모드 선택 유닛 (202) 은 이들 신택스 엘리먼트들을 인코딩되도록 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 에 제공할 수도 있다.

상술한 바와 같이, 잔차 생성 유닛 (204) 은 현재 블록 및 대응하는 예측 블록에 대해 비디오 데이터를 수신한다. 잔차 생성 유닛 (204) 은 그 후 현재 블록에 대한 잔차 블록을 생성한다. 잔차 블록을 생성하기 위해, 잔차 생성 유닛 (204) 은 현재 블록과 예측 블록 사이의 샘플 별 차이들을 계산한다.

변환 프로세싱 유닛 (206) 은 잔차 블록에 하나 이상의 변환들을 적용하여 변환 계수들의 블록 (본 명세서에서는 "변환 계수 블록" 으로 지칭됨) 을 생성한다. 변환 프로세싱 유닛 (206) 은 다양한 변환들을 잔차 블록에 적용하여 변환 계수 블록을 형성할 수도 있다. 예를 들어, 변환 프로세싱 유닛 (206) 은 이산 코사인 변환 (DCT), 방향성 변환, Karhunen-Loeve 변환 (KLT), 또는 개념적으로 유사한 변환을 잔차 블록에 적용할 수도 있다. 일부 예들에서, 변환 프로세싱 유닛 (206) 은 잔차 블록에 대한 다중 변환들, 예를 들어 1 차 변환 및 2 차 변환, 이를 테면 회전 변환을 수행할 수도 있다. 일부 예들에서, 변환 프로세싱 유닛 (206) 은 잔차 블록에 변환들을 적용하지 않는다.

양자화 유닛 (208) 은 양자화된 변환 계수 블록을 생성하기 위해 변환 계수 블록에서의 변환 계수들을 양자화할 수도 있다. 양자화 유닛 (208) 은 현재 블록과 연관된 양자화 파라미터 (QP) 값에 따라 변환 계수 블록의 변환 계수들을 양자화할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 (예컨대, 모드 선택 유닛 (202) 을 통해) CU 와 연관된 QP 값을 조정함으로써 현재 블록과 연관된 변환 계수 블록들에 적용되는 양자화도를 조정할 수도 있다. 양자화는 정보의 손실을 도입할 수도 있으며, 따라서, 양자화된 변환 계수들은 변환 프로세싱 유닛 (206) 에 의해 생성된 오리지널 변환 계수들보다 더 낮은 정밀도를 가질 수도 있다.

역 양자화 유닛 (210) 및 역 변환 프로세싱 유닛 (212) 은 각각 양자화된 변환 계수 블록에 역 양자화 및 역 변환들을 적용하여, 변환 계수 블록으로부터 잔차 블록을 재구성할 수도 있다. 재구성 유닛 (214) 은 모드 선택 유닛 (202) 에 의해 생성된 예측 블록 및 재구성된 잔차 블록에 기초하여 (잠재적으로 어느 정도의 왜곡을 가짐에도 불구하고) 현재 블록에 대응하는 재구성된 블록을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 재구성 유닛 (214) 은 재구성된 잔차 블록의 샘플들을, 모드 선택 유닛 (202) 에 의해 생성된 예측 블록으로부터의 대응하는 샘플들에 가산하여 재구성된 블록을 생성할 수도 있다.

필터 유닛 (216) 은 재구성된 블록에 대해 하나 이상의 필터 동작들을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 필터 유닛 (216) 은 CU들의 에지들을 따라 블록키니스 아티팩트들 (blockiness artifacts) 을 감소시키기 위해 디블록킹 동작들을 수행할 수도 있다. 필터 유닛 (216) 의 동작들은 일부 예들에서 생략될 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 DPB (218) 에 재구성된 블록들을 저장한다. 예를 들어, 필터 유닛 (216) 의 동작들이 필요하지 않은 예들에서, 재구성 유닛 (214) 은 재구성된 블록들을 DPB (218) 에 저장할 수도 있다. 필터 유닛 (216) 의 동작들이 필요한 예들에서, 필터 유닛 (216) 은 필터링된 재구성된 블록들을 DPB (218) 에 저장할 수도 있다. 모션 추정 유닛 (222) 및 모션 보상 유닛 (224) 은 재구성된 (및 잠재적으로 필터링된) 블록들로부터 형성된 DPB (218) 로부터 레퍼런스 픽처를 취출하여, 후속 인코딩된 픽처들의 블록들을 인터 예측할 수도 있다. 또한, 인트라 예측 유닛 (226) 은 현재 픽처에서의 다른 블록들을 인트라 예측하기 위해 현재 픽처의 DPB (218) 에서 재구성된 블록들을 사용할 수도 있다.

일반적으로, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 비디오 인코더 (200) 의 다른 기능 컴포넌트들로부터 수신된 신택스 엘리먼트들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 양자화 유닛 (208) 으로부터의 양자화된 변환 계수 블록들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 다른 예로서, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 모드 선택 유닛 (202) 으로부터 예측 신택스 엘리먼트들 (예를 들어, 인터 예측에 대한 모션 정보 또는 인트라 예측에 대한 인트라 모드 정보) 을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 엔트로피 인코딩된 데이터를 생성하기 위해, 비디오 데이터의 다른 예인, 신택스 엘리먼트들에 대해 하나 이상의 엔트로피 인코딩 동작들을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 컨텍스트 적응적 가변 길이 코딩 (CAVLC) 동작, CABAC 동작, V2V (variable-to-variable) 길이 코딩 동작, 신택스 기반 컨텍스트 적응 이진 산술 코딩 (SBAC) 동작, 확률 간격 파티셔닝 엔트로피 (PIPE) 코딩 동작, 지수-골롬 인코딩 동작, 또는 다른 타입의 엔트로피 인코딩 동작을 데이터에 대해 수행할 수도 있다. 일부 예들에서, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 은 신택스 엘리먼트들이 엔트로피 인코딩되지 않는 바이패스 모드에서 동작할 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 픽처 또는 슬라이스의 블록들을 재구성하는데 필요한 엔트로피 인코딩된 신택스 엘리먼트들을 포함하는 비트스트림을 출력할 수도 있다. 특히, 엔트로피 인코딩 유닛 (220) 이 비트스트림을 출력할 수도 있다.

상기 설명된 동작들은 블록에 대하여 설명된다. 이러한 설명은 루마 코딩 블록 및/또는 크로마 코딩 블록들에 대한 동작들인 것으로 이해되어야 한다. 상술한 바와 같이, 일부 예들에서, 루마 코딩 블록 및 크로마 코딩 블록들은 CU 의 루마 및 크로마 컴포넌트들이다. 일부 예들에서, 루마 코딩 블록 및 크로마 코딩 블록들은 PU 의 루마 및 크로마 컴포넌트들이다.

일부 예들에서, 루마 코딩 블록에 대해 수행되는 동작들은 크로마 코딩 블록들에 대해 반복될 필요가 없다. 일 예로서, 루마 코딩 블록에 대한 모션 벡터 (MV) 및 레퍼런스 픽처를 식별하기 위한 동작들이, 크로마 블록들에 대한 MV 및 레퍼런스 픽처를 식별하기 위해 반복될 필요는 없다. 오히려, 루마 코딩 블록에 대한 MV 는 크로마 블록들에 대한 MV 를 결정하도록 스케일링될 수도 있고, 레퍼런스 픽처는 동일할 수도 있다. 다른 예로서, 인트라-예측 프로세스는 루마 코딩 블록 및 크로마 코딩 블록들에 대해 동일할 수도 있다.

비디오 인코더 (200) 는 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리, 및 회로로 구현되고 샘플 도메인에서 잔차 정보를 결정하고, 사용할 그래프 라플라시안 세트를 결정하고, 결정된 그래프 라플라시안에 대한 라인 그래프의 에지 가중치들 및 정점 가중치들 중 적어도 하나를 결정하고, 에지 가중치들 및 정점 가중치들 및 그래프 라플라시안에 기초하여 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하고, 잔차 정보를 샘플 도메인으로부터 변환 도메인으로 변환하기 위해 잔차 정보에 그래프-기반 분리형 변환 (GBST) 을 적용하도록 구성된 하나 이상의 프로세싱 유닛들을 포함하는, 비디오 데이터를 인코딩하도록 구성된 디바이스의 예를 나타내고, 여기서, GBST 를 적용하는 것은 그래프 라플라시안 매트릭스에 기초하여 GBST 를 적용하는 것을 포함한다.

도 10 은 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 디코더 (300) 를 나타내는 블록도이다. 도 10 은 설명의 목적을 위해 제공되고 본 개시에 폭넓게 예시되고 설명된 기법들에 대해 제한하지 않는다. 설명의 목적으로, 본 개시는 JEM, VVC 및 HEVC 의 기법들에 따른 비디오 디코더 (300) 를 기술한다. 그러나, 본 개시의 기법들은 다른 비디오 코딩 표준들로 구성되는 비디오 코딩 디바이스들에 의해 수행될 수도 있다.

도 10 의 예에서, 비디오 디코더 (300) 는 코딩된 픽처 버퍼 (CPB) 메모리 (320), 엔트로피 디코딩 유닛 (302), 예측 프로세싱 유닛 (304), 역 양자화 유닛 (306), 역 변환 프로세싱 유닛 (308), 재구성 유닛 (310), 필터 유닛 (312), 및 디코딩된 픽처 버퍼 (DPB) (314) 를 포함한다. CPB 메모리 (320), 엔트로피 디코딩 유닛 (302), 예측 프로세싱 유닛 (304), 역 양자화 유닛 (306), 역 변환 프로세싱 유닛 (308), 재구성 유닛 (310), 필터 유닛 (312), 및 DPB (314) 의 어느 것 또는 전부는 하나 이상의 프로세서들에서 또는 프로세싱 회로부에서 구현될 수도 있다. 예를 들어, 비디오 디코더 (300) 의 유닛들은 하드웨어 회로부의 일부로서 또는 FPGA 의 프로세서, ASIC 의 일부로서 하나 이상의 회로들 또는 로직 엘리먼트들로서 구현될 수도 있다. 더욱이, 비디오 디코더 (300) 는 이들 및 다른 기능들을 수행하기 위해 부가 또는 대안의 프로세서들 또는 프로세싱 회로부를 포함할 수도 있다.

예측 프로세싱 유닛 (304) 은 모션 보상 유닛 (316) 및 인트라-예측 유닛 (318) 을 포함한다. 예측 프로세싱 유닛 (304) 은 다른 예측 모드들에 따라 예측을 수행하기 위해 부가 유닛들을 포함할 수도 있다. 예들로서, 예측 프로세싱 유닛 (304) 은 팔레트 유닛, 인트라-블록 카피 유닛 (이는 모션 보상 유닛 (316) 의 부분을 형성할 수도 있음), 아핀 유닛, 선형 모델 (LM) 유닛 등을 포함할 수도 있다. 다른 예들에서, 비디오 디코더 (300) 는 더 많거나, 더 적거나, 또는 상이한 기능성 컴포넌트들을 포함할 수도 있다.

CPB 메모리 (320) 는, 비디오 디코더 (300) 의 컴포넌트들에 의해 디코딩될 인코딩된 비디오 비트스트림과 같은 비디오 데이터를 저장할 수도 있다.　 CPB 메모리 (320) 에 저장된 비디오 데이터는, 예를 들어 컴퓨터 판독가능 매체 (110) (도 1) 로부터 획득될 수도 있다.　 CPB 메모리 (320) 는 인코딩된 비디오 비트스트림으로부터 인코딩된 비디오 데이터 (예를 들어, 신택스 엘리먼트들) 를 저장하는 CPB 를 포함할 수도 있다.　 또한, CPB 메모리 (320) 는 비디오 디코더 (300) 의 다양한 유닛들로부터의 출력들을 나타내는 일시적 데이터와 같은, 코딩된 픽처의 신택스 엘리먼트들 이외의 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. DPB (314) 는 일반적으로, 인코딩된 비디오 비트스트림의 후속 데이터 또는 픽처들을 디코딩할 때, 레퍼런스 비디오 데이터로서 비디오 디코더 (300) 가 출력 및/또는 사용할 수도 있는 디코딩된 픽처들을 저장한다.　 CBP 메모리 (320) 및 DPB (314) 는 다양한 메모리 디바이스들, 예컨대 SDRAM 을 포함한 DRAM, MRAM, RRAM, 또는 다른 타입의 메모리 디바이스들 중 임의의 것에 의해 형성될 수도 있다.　 CPB 메모리 (320) 및 DPB (314) 는 동일한 메모리 디바이스 또는 별도의 메모리 디바이스들에 의해 제공될 수도 있다. 여러 예들에서, APS 메모리 (320) 는 비디오 디코더 (300) 의 다른 컴포넌트들과 온-칩이거나 그 컴포넌트들에 대하여 오프-칩일 수도 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 일부 예들에서, 비디오 디코더 (300) 는 메모리 (120) (도 1) 로부터 코딩된 비디오 데이터를 취출할 수도 있다. 즉, 메모리 (120) 는 CPB 메모리 (320) 로 상기 논의된 바와 같이 데이터를 저장할 수도 있다. 마찬가지로, 메모리 (120) 는 비디오 디코더 (300) 의 기능성의 일부 또는 전부가 비디오 디코더 (300) 의 프로세싱 회로에 의해 실행되는 소프트웨어에서 구현될 때, 비디오 디코더 (300) 에 의해 실행될 명령들을 저장할 수도 있다.

도 10 에 도시된 다양한 유닛들은 비디오 디코더 (300) 에 의해 수행되는 동작들의 이해를 돕기 위해 예시된다. 그 유닛들은 고정 기능 회로들, 프로그래밍가능 회로들, 또는 이들의 조합으로서 구현될 수도 있다. 도 9 와 유사하게, 고정 기능 회로들은 특정 기능성을 제공하는 회로들을 지칭하며, 수행될 수도 있는 동작들에 대해 미리설정된다. 프로그래밍가능 회로들은 다양한 태스크들을 수행하도록 프로그래밍될 수도 있는 회로들을 지칭하고, 수행될 수도 있는 동작들에서 유연한 기능성을 제공한다. 예를 들어, 프로그래밍가능 회로들은, 프로그래밍가능 회로들이 소프트웨어 또는 펌웨어의 명령들에 의해 정의된 방식으로 동작하게 하는 소프트웨어 또는 펌웨어를 실행할 수도 있다. 고정 기능 회로들은 (예를 들어, 파라미터들을 수신하거나 또는 파라미터들을 출력하기 위해) 소프트웨어 명령들을 실행할 수도 있지만, 고정 기능 회로들이 수행하는 동작들의 타입들은 일반적으로 불변이다. 일부 예들에서, 유닛들의 하나 이상은 별개의 회로 블록들 (고정 기능 또는 프로그래밍가능) 일 수도 있고, 일부 예들에서, 유닛들의 하나 이상은 집적 회로들일 수도 있다.

비디오 디코더 (300) 는 프로그래밍가능 회로들로부터 형성된, ALU 들, EFU들, 디지털 회로들, 아날로그 회로들, 및/또는 프로그래밍가능 코어들을 포함할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 의 동작들이 프로그래밍가능 회로들 상에서 실행하는 소프트웨어에 의해 수행되는 예들에서, 온-칩 또는 오프-칩 메모리는 비디오 디코더 (300) 가 수신하고 실행하는 소프트웨어의 명령들 (예를 들어, 오브젝트 코드) 을 저장할 수도 있다.

엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 인코딩된 비디오 데이터를 CPB 로부터 수신하고, 비디오 데이터를 엔트로피 디코딩하여 신택스 엘리먼트들을 재생할 수도 있다. 예측 프로세싱 유닛 (304), 역 양자화 유닛 (306), 역 변환 프로세싱 유닛 (308), 복원 유닛 (310), 및 필터 유닛 (312) 은 비트스트림으로부터 추출된 신택스 엘리먼트들에 기초하여 디코딩된 비디오 데이터를 생성할 수도 있다.

일반적으로, 비디오 디코더 (300) 는 블록 별 단위로 픽처를 재구성한다. 비디오 디코더 (300) 는 개별적으로 각각의 블록에 대해 재구성 동작을 수행할 수도 있다 (여기서 현재 재구성되는, 즉 디코딩되는 블록은 "현재 블록" 으로 지칭될 수도 있음).

엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은 양자화 파라미터 (QP) 및/또는 변환 모드 표시(들)와 같은 변환 정보 뿐만 아니라, 양자화된 변환 계수 블록의 양자화된 변환 계수들을 정의하는 신택스 엘리먼트들을 엔트로피 디코딩할 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 은, 전술한 바와 같이, 현재 블록에 적용되는 신택스 구조에서, 그래프 관련 정보를 수신할 수도 있다. 역 양자화 유닛 (306) 은 양자화된 변환 계수 블록과 연관된 QP 를 사용하여, 양자화도 및 유사하게, 적용할 역 양자화 유닛 (306) 에 대한 역 양자화도를 결정할 수도 있다. 역 양자화 유닛 (306) 은 예를 들어, 양자화된 변환 계수들을 역 양자화하기 위해 비트단위 좌측-시프트 동작을 수행할 수도 있다. 따라서, 역 양자화 유닛 (306) 은 변환 계수들을 포함하는 변환 계수 블록을 형성할 수도 있다.

역 양자화 유닛 (306) 이 변환 계수 블록을 형성한 후, 역변환 프로세싱 유닛 (308) 은 현재 블록과 연관된 잔차 블록을 생성하기 위해 변환 계수 블록에 하나 이상의 역 변환들을 적용할 수도 있다. 예를 들어, 역 변환 프로세싱 유닛 (308) 은 역 DCT, 역 정수 변환, 역 Karhunen-Loeve 변환 (KLT), 역 회전 변환, 역 방향성 변환, 또는 다른 역 변환을 변환 계수 블록에 적용할 수도 있다. 역 변환 유닛 (308) 은, 예를 들어, 수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정하고, 하나 이상의 계수 값들의 결정된 변환 매트릭스에 기초하여 역 변환을 수행하여 잔차 블록을 생성할 수도 있다.

더욱이, 예측 프로세싱 유닛 (304) 은, 엔트로피 디코딩 유닛 (302) 에 의해 엔트로피 디코딩된 예측 정보 신택스 엘리먼트들에 따라 예측 블록을 생성한다. 예를 들어, 예측 정보 신택스 엘리먼트들이 현재 블록이 인터 예측됨을 표시하면, 모션 보상 유닛 (316) 은 예측 블록을 생성할 수도 있다. 이 경우, 예측 정보 신택스 엘리먼트들은 레퍼런스 블록을 취출할 DPB (314) 에서의 레퍼런스 픽처뿐만 아니라 현재 픽처에서의 현재 블록의 위치에 대한 레퍼런스 픽처에서의 레퍼런스 블록의 위치를 식별하는 모션 벡터를 표시할 수도 있다. 모션 보상 유닛 (316) 은 일반적으로 모션 보상 유닛 (224)(도 9) 과 관련하여 설명된 것과 실질적으로 유사한 방식으로 인터 예측 프로세스를 수행할 수도 있다.

다른 예로서, 예측 정보 신택스 엘리먼트가 현재 블록이 인트라 예측되는 것을 표시하면, 인트라 예측 유닛 (318) 은 예측 정보 신택스 엘리먼트들에 의해 표시된 인트라 예측 모드에 따라 예측 블록을 생성할 수도 있다. 다시, 인트라 예측 유닛 (318) 은 일반적으로 인트라 예측 유닛 (226)(도 9) 과 관련하여 설명된 것과 실질적으로 유사한 방식으로 인트라 예측 프로세스를 수행할 수도 있다. 인트라 예측 유닛 (318) 은 DPB (314) 로부터 현재 블록에 이웃하는 샘플들의 데이터를 취출할 수도 있다.

재구성 유닛 (310) 은 예측 블록 및 잔차 블록을 사용하여 현재 블록을 재구성할 수도 있다. 예를 들어, 재구성 유닛 (310) 은 잔차 블록의 샘플들을 예측 블록의 대응하는 샘플들에 가산하여 현재 블록을 재구성할 수도 있다.

필터 유닛 (312) 은 재구성된 블록들에 대해 하나 이상의 필터 동작들을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 필터 유닛 (312) 은 재구성된 블록들의 에지들을 따라 블록키니스 아티팩트들을 감소시키기 위해 디블록킹 동작들을 수행할 수도 있다. 필터 유닛 (312) 의 동작들이 모든 예들에서 반드시 수행되는 것은 아니다.

비디오 디코더 (300) 는 DPB (314) 에 재구성된 블록들을 저장할 수도 있다. 예를 들어, 필터 유닛 (312) 의 동작들이 수행되지 않은 예들에서, 재구성 유닛 (310) 은 재구성된 블록들을 DPB (314) 에 저장할 수도 있다. 필터 유닛 (312) 의 동작들이 수행되는 예들에서, 필터 유닛 (312) 은 필터링된 복원된 블록들을 DPB (314) 에 저장할 수도 있다. 위에 논의된 바와 같이, DPB (314) 는 예측 프로세싱 유닛 (304) 에 인트라-예측을 위한 현재 픽처의 샘플들 및 후속 모션 보상을 위해 이전에 디코딩된 픽처들와 같은 레퍼런스 정보를 제공할 수도 있다. 더욱이, 비디오 디코더 (300) 는 도 1 의 디스플레이 디바이스 (118) 와 같은 디스플레이 디바이스 상으로의 후속 프리젠테이션을 위해 DPB (314) 로부터 디코딩된 픽처들 (예를 들어, 디코딩된 비디오) 을 출력할 수도 있다.

이러한 방식으로, 비디오 디코더 (300) 는 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리, 및 회로로 구현되고 변환 도메인에서 잔차 정보를 수신하고 잔차 정보에 그래프 기반 분리형 변환 (GBST) 을 적용하여 잔차 정보를 변환 도메인으로부터 샘플 도메인으로 변환하도록 구성된 하나 이상의 프로세싱 유닛들을 포함하는 비디오 디코딩 디바이스의 일 예를 나타낸다. GBST를 적용하기 위해, 비디오 디코더(300)는 사용할 그래프 라플라시안 세트를 결정하고, 결정된 그래프 라플라시안에 대한 라인 그래프의 에지 가중치들 및 정점 가중치들 중 적어도 하나를 결정하고, 에지 가중치들 및 정점 가중치들 및 그래프 라플라시안을 기초로 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하고, 그래프 라플라시안 매트릭스를 기초로 GBST를 적용하도록 구성될 수도 있다.

도 11 은 현재 블록을 인코딩하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 플로우차트이다. 현재 블록은 현재 CU 를 포함할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) (도 1 및 도 9) 와 관련하여 설명되지만, 도 11 의 것과 유사한 방법을 수행하도록 다른 디바이스들이 구성될 수도 있음을 이해해야 한다.

본 예에서, 비디오 인코더 (200) 는 초기에 현재 블록을 예측한다 (350). 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 현재 블록에 대한 예측 블록을 형성할 수도 있다. 그 다음, 비디오 인코더 (200) 는 현재 블록에 대한 잔차 블록을 계산할 수도 있다 (352). 잔차 블록을 계산하기 위해, 비디오 인코더 (200) 는 원래의, 인코딩되지 않은 블록과 현재 블록에 대한 예측 블록 사이의 차이를 계산할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 그 후 잔차 블록의 계수들을 변환하고 양자화할 수도 있다 (354). 다음으로, 비디오 인코더 (200) 는 잔차 블록의 양자화된 변환 계수들을 스캐닝할 수도 있다 (356). 스캔 동안, 또는 스캔에 후속하여, 비디오 인코더 (200) 는 변환 계수들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다 (358). 예를 들어, 비디오 인코더 (200) 는 CAVLC 또는 CABAC 를 사용하여 변환 계수들을 인코딩할 수도 있다. 비디오 인코더 (200) 는 그 후 블록의 엔트로피 인코딩된 데이터를 출력할 수도 있다 (360). 엔트로피 인코딩된 데이터는 양자화된 계수들을 변환하기 위해 비디오 인코더 (200)에 의해 사용되는 변환을 결정하기 위한 그래프 관련 정보를 포함할 수도 있다.

도 12 는 비디오 데이터의 현재 블록을 디코딩하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 플로우차트이다. 현재 블록은 현재 CU 를 포함할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) (도 1 및 도 10) 와 관련하여 설명되지만, 도 12 의 것과 유사한 방법을 수행하도록 다른 디바이스들이 구성될 수도 있음을 이해해야 한다.

비디오 디코더 (300) 는 현재 블록에 대응하는 잔차 블록의 계수들에 대한 엔트로피 인코딩된 예측 정보 및 엔트로피 인코딩된 데이터와 같은, 현재 블록에 대한 엔트로피 인코딩된 데이터를 수신할 수도 있다 (370). 비디오 디코더 (300) 는 엔트로피 인코딩된 데이터를 엔트로피 디코딩하여 현재 블록에 대한 예측 정보를 결정하고 잔차 블록의 계수들을 재생성할 수도 있다 (372). 비디오 디코더 (300) 는 현재 블록에 대한 예측 블록을 계산하기 위해, 예를 들어 현재 블록에 대한 예측 정보에 의해 표시된 바와 같이 인트라- 또는 인터-예측 모드를 사용하여, 현재 블록을 예측할 수도 있다 (374). 비디오 디코더 (300) 는 그 후 양자화된 변환 계수들의 블록을 생성하기 위해 재생된 계수들을 역 스캔할 수도 있다 (376). 그 다음, 비디오 디코더 (300) 는 잔차 블록을 생성하기 위해 변환 계수들을 역 양자화 및 역 변환할 수도 있다 (378). 비디오 디코더 (300) 는, 예를 들어, 본 개시물에 걸쳐 설명된 바와 같이 수신된 그래프-관련 정보에 기초하여 변환 계수들에 적용할 역변환을 결정할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 예측 블록 및 잔차 블록을 조합함으로써 결국 현재 블록을 디코딩할 수도 있다 (380).

도 13 은 본 개시의 하나 이상의 기법들에 따른, 비디오 데이터를 디코딩하는 예시적인 동작을 나타내는 흐름도이다. 도 13 의 예에서 알 수 있는 바와 같이, 비디오 디코더 (300) 는 초기에, 현재 블록에 적용되는 신택스 구조에서, 그래프 관련 정보를 수신할 수도 있다 (400). 전술한 바와 같이, 그래프 관련 정보는, 예를 들어, 그래프들, 그래프 파라미터들, 또는 그래프 라플라시안 매트릭스들 중 하나 이상을 포함할 수도 있다. 신택스 구조는 예를 들어 SPS 또는 PPS 일 수도 있다. 일부 예들에서, 그래프 관련 신택스 정보를 수신하기 위해, 비디오 디코더 (300) 는 그래프 관련 정보에 대한 룩업 테이블 내로 인덱스를 수신하도록 구성될 수도 있다.

다음으로, 비디오 디코더 (300) 는 수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정할 수도 있다 (405). 수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정하기 위해, 비디오 디코더 (300) 는 그래프 관련 정보에 기초하여 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하고; 그래프 라플라시안 매트릭스에 대해 고유값-분해 연산 (Eigen-decomposition operation) 을 수행하여 하나 이상의 기저 벡터들을 결정하고; 하나 이상의 기저 벡터들의 값들을 스케일링하고; 그리고 스케일링된 값들을 정수 값들로 라운딩하여 변환 매트릭스를 결정하도록 구성될 수도 있다. 일부 예들에서, 그래프 관련 정보는 하나 이상의 상수 에지 가중치들 및 하나 이상의 정점 가중치들을 포함할 수도 있고, 그래프 관련 정보에 기초하여 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하기 위해, 비디오 디코더 (300) 는 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하기 위해 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스 (generalized graph Laplacian matrix) 에 하나 이상의 상수 에지 가중치들 및 하나 이상의 정점 가중치들을 적용하도록 구성될 수도 있다. 그래프 관련 정보는 또한 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스들의 세트에서 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스를 식별하는 신택스 엘리먼트를 포함할 수도 있다.

다음으로, 비디오 디코더 (300) 는 결정된 하나 이상의 계수 값들의 변환 매트릭스에 기초하여 역변환을 수행하여 잔차 블록을 생성할 수도 있다 (410).

다음으로, 비디오 디코더 (300) 는 잔차 블록에 기초하여 비디오 데이터의 현재 블록을 재구성한다 (415). 비디오 디코더 (300) 는, 예를 들어, 필터링된 재구성된 블록을 디코딩된 비디오 데이터의 픽처의 일부로서 출력할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 출력 이전에 재구성된 블록에 대해 하나 이상의 필터링 동작들을 수행할 수도 있다. 비디오 디코더 (300) 는 디코딩된 비디오 데이터의 픽처를 디스플레이함으로써, 디코딩된 비디오 데이터의 픽처를 출력할 수도 있거나, 나중의 디스플레이를 위해 디코딩된 비디오 데이터의 픽처를 저장하거나, 비디오 데이터의 다른 픽처를 디코딩하는데 사용하기 위해 디코딩된 비디오 데이터의 픽처를 저장할 수도 있다.

다음의 조항들은 상기 설명의 범위 내에 있고, 비디오 인코더 (200) 및/또는 비디오 디코더 (300) 에 대한 예시적인 기법들 및 구현들을 나타낸다.

조항 1: 변환 도메인에서 잔차 정보를 수신하는 단계; 및 상기 잔차 정보를 변환 도메인으로부터 샘플 도메인으로 변환하기 위해, 그 잔차 정보에 그래프-기반 분리형 변환(GBST)을 적용하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법으로서, 여기서, 상기 GBST를 적용하는 단계는: 사용할 그래프 라플라시안 세트를 결정하는 단계; 상기 결정된 그래프 라플라시안에 대한 라인 그래프의 에지 가중치들 및 정점 가중치들 중 적어도 하나를 결정하는 단계; 상기 에지 가중치들 및 상기 정점 가중치들 및 상기 그래프 라플라시안에 기초하여 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하는 단계; 및 상기 그래프 라플라시안 매트릭스에 기초하여 변환 도메인에서 잔차 정보에 GBST를 적용하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.

조항 2: 조항 1 의 방법에 있어서, 사용할 그래프 라플라시안 세트를 결정하는 단계는 사용할 그래프 라플라시안 세트를 나타내는 정보를 수신하는 단계를 포함한다.

조항 3: 조항 1 및 조항 2 중 어느 것의 방법에 있어서, 결정된 그래프 라플라시안에 대한 라인 그래프의 에지 가중치들 및 정점 가중치들 중 적어도 하나를 결정하는 단계는 라인 그래프의 에지 가중치들 및 정점 가중치들 중 적어도 하나를 나타내는 정보를 수신하는 단계를 포함한다.

조항 4: 조항 1 의 방법에 있어서, 사용할 그래프 라플라시안 세트를 결정하는 단계는 사용할 그래프 라플라시안 세트를 나타내는 정보를 추론하는 단계를 포함한다.

조항 5: 조항 1 및 조항 4 중 어느 것의 방법에 있어서, 결정된 그래프 라플라시안에 대한 라인 그래프의 에지 가중치들 및 정점 가중치들 중 적어도 하나를 결정하는 단계는 라인 그래프의 에지 가중치들 및 정점 가중치들 중 적어도 하나를 나타내는 정보를 추론하는 단계를 포함한다.

조항 6: 비디오 데이터를 인코딩하는 방법으로서, 샘플 도메인에서 잔차 정보를 결정하는 단계; 사용할 그래프 라플라시안 세트를 결정하는 단계; 결정된 그래프 라플라시안에 대한 라인 그래프의 에지 가중치들 및 정점 가중치들 중 적어도 하나를 결정하는 단계; 에지 가중치들 및 정점 가중치들 및 그래프 라플라시안에 기초하여 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하는 단계; 및 잔차 정보를 샘플 도메인으로부터 변환 도메인으로 변환하기 위해 샘플 도메인에서 잔차 정보에 대해 그래프 기반 분리형 변환(GBST)을 적용하는 단계를 포함하고, 여기서, GBST를 적용하는 단계는 그래프 라플라시안 매트릭스에 기초하여 GBST를 적용하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 인코딩하는 방법.

조항 7: 조항 6 의 방법에 있어서, 사용할 그래프 라플라시안 세트, 에지 가중치들, 및 정점 가중치들 중 하나 이상을 나타내는 정보를 시그널링하는 단계를 더 포함한다.

조항 8: 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리; 및 조항 1 내지 조항 5 중 어느 것의 방법을 수행하도록 구성된 프로세싱 회로부를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.

조항 9: 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리; 및 조항 6 및 조항 7 중 어느 것의 방법을 수행하도록 구성된 프로세싱 회로부를 포함하는, 비디오 데이터를 인코딩하기 위한 디바이스.

조항 10: 조항 8 및 조항 9 중 어느 것의 디바이스에 있어서, 디코딩된 비디오 데이터를 디스플레이하도록 구성된 디스플레이를 더 포함한다.

조항 11: 조항 8 내지 조항 10 중 어느 것의 디바이스에 있어서, 그 디바이스는 카메라, 컴퓨터, 모바일 디바이스, 브로드캐스트 수신기 디바이스, 또는 셋톱 박스 중 하나 이상을 포함한다.

조항 12: 명령들을 저장한 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 그 명령들은, 실행될 때, 하나 이상의 프로세서들로 하여금, 조항 1 내지 조항 5 또는 조항 6 및 조항 7 중 어느 것의 방법을 수행하게 하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.

조항 13: 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스로서, 그 디바이스는 조항 1 내지 조항 5 또는 조항 6 및 조항 7 중 어느 것의 방법을 수행하기 위한 수단을 포함한다. 조항 14: 본 개시물에서 설명된 기법들의 임의의 조합.

예에 따라, 여기에 기재된 기술 중 어느 것의 특정 행위들 또는 이벤트들이 상이한 시퀀스에서 수행될 수도 있거나, 추가될 수도 있거나, 병합될 수도 있거나, 또는 전부 생략될 수도 있다 (예를 들어, 모든 설명된 행위들 또는 이벤트들이 기술의 실시를 위해 필요한 것은 아니다) 는 것이 인식되야 한다. 더욱이, 특정 예들에 있어서, 행위들 또는 이벤트들은 순차적인 것보다는, 예를 들어, 다중-스레딩된 프로세싱, 인터럽트 프로세싱, 또는 다중의 프로세서들을 통해 동시에 수행될 수도 있다.

하나 이상의 예들에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 그 임의의 조합으로 구현될 수도 있다.　 소프트웨어로 구현되면, 그 기능들은 컴퓨터 판독가능 매체 상의 하나 이상의 명령 또는 코드로서 저장되거나 송신될 수도 있고 하드웨어 기반 프로세싱 유닛에 의해 실행될 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는, 데이터 저장 매체와 같은 유형의 매체에 대응하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체, 또는 예를 들어, 통신 프로토콜에 따라, 일 장소로부터 다른 장소로의 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체를 포함할 수도 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨터 판독가능 매체들은 일반적으로 (1) 비일시적인 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체들 또는 (2) 신호 또는 캐리어파와 같은 통신 매체에 대응할 수도 있다. 　데이터 저장 매체들은 본 개시에서 설명된 기법들의 구현을 위한 명령들, 코드 및/또는 데이터 구조들을 취출하기 위해 하나 이상의 컴퓨터들 또는 하나 이상의 프로세서들에 의해 액세스될 수도 있는 임의의 가용 매체들일 수도 있다.　 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터 판독가능 매체를 포함할 수도 있다.

제한이 아닌 예로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 저장 매체들은 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지, 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 플래시 메모리, 또는 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 저장하는데 사용될 수도 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수도 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수도 있다.　 또한, 임의의 커넥션이 컴퓨터 판독가능 매체로 적절히 명명된다. 예를 들어, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임쌍선, 디지털 가입자 라인 (DSL), 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 이용하여 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 소프트웨어가 송신되는 경우, 그 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임쌍선, DSL, 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들은 매체의 정의에 포함된다. 하지만, 컴퓨터 판독가능 저장 매체들 및 데이터 저장 매체들은 커넥션들, 캐리어 파들, 신호들 또는 다른 일시적 매체들을 포함하는 것이 아니라, 대신에 비일시적, 유형의 저장 매체에 관련된다는 것이 이해되야 한다. 디스크 (disk) 및 디스크 (disc) 는, 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 콤팩트 디스크 (CD), 레이저 디스크, 광학 디스크, 디지털 다용도 디스크 (DVD), 플로피 디스크 및 블루-레이 디스크를 포함하고, 여기서 디스크 (disk) 들은 보통 데이터를 자기적으로 재생하는 한편, 디스크 (disc) 들은 레이저들로 데이터를 광학적으로 재생한다. 상기의 조합들이 또한, 컴퓨터 판독가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.

명령들은 하나 이상의 프로세서, 이를테면 하나 이상의 DSP (digital signal processor), 범용 마이크로프로세서, ASIC (application specific integrated circuit), FPGA (field programmable logic array), 또는 다른 등가 집적 또는 이산 로직 회로에 의해 실행될 수도 있다. 이에 따라, 본 명세서에서 사용된 바와 같은 용어들 "프로세서" 및 "프로세싱 회로부" 는 전술한 구조들 또는 본 명세서에서 설명된 기법들의 구현에 적합한 임의의 다른 구조 중 임의의 것을 지칭할 수도 있다. 부가적으로, 일부 양태들에 있어서, 본 명세서에서 설명된 기능성은 인코딩 및 디코딩을 위해 구성되거나 또는 결합된 코덱에서 통합된 전용 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈들 내에 제공될 수도 있다. 또한, 그 기법들은 하나 이상의 회로들 또는 로직 엘리먼트들에서 완전히 구현될 수도 있다.

본 개시의 기법들은 무선 핸드셋, 집적 회로 (IC) 또는 IC들의 세트 (예를 들어, 칩 세트) 를 포함하여, 광범위한 디바이스들 또는 장치들에서 구현될 수도 있다. 다양한 컴포넌트들, 모듈들, 또는 유닛들은 개시된 기법들을 수행하도록 구성된 디바이스들의 기능적 양태들을 강조하기 위해 본 개시에 설명되지만, 상이한 하드웨어 유닛들에 의한 실현을 반드시 필요로 하는 것은 아니다. 오히려, 상기 설명된 바와 같이, 다양한 유닛들은 코덱 하드웨어 유닛에서 결합되거나 또는 적합한 소프트웨어 및/또는 펌웨어와 함께, 상기 설명된 바와 같은 하나 이상의 프로세서들을 포함하는, 상호동작가능한 하드웨어 유닛들의 콜렉션에 의해 제공될 수도 있다.

다양한 예들이 설명되었다. 이들 및 다른 예들은 다음의 청구항들의 범위 내에 있다.

Claims (32)

1. 비디오 데이터를 디코딩하는 방법으로서,
   상기 비디오 데이터의 현재 블록에 적용되는 신택스 구조에서, 그래프 관련 정보를 수신하는 단계;
   수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정하는 단계;
   결정된 상기 변환 매트릭스에 기초하여, 잔차 블록을 생성하기 위해 하나 이상의 계수 값들에 대해 역 변환을 수행하는 단계; 및
   상기 잔차 블록에 기초하여 상기 비디오 데이터의 상기 현재 블록을 재구성하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정하는 단계는,
   상기 그래프 관련 정보에 기초하여 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하는 단계;
   하나 이상의 기저 벡터들을 결정하기 위해 상기 그래프 라플라시안 매트릭스에 대해 고유값-분해 연산을 수행하는 단계;
   상기 하나 이상의 기저 벡터들의 값들을 스케일링하는 단계;
   상기 변환 매트릭스를 결정하기 위해, 스케일링된 상기 값들을 정수 값들로 라운딩하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 그래프 관련 정보는 하나 이상의 상수 에지 가중치들 및 하나 이상의 정점 가중치들을 포함하고, 그리고
   상기 그래프 관련 정보에 기초하여 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하는 단계는, 상기 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하기 위해 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스에 하나 이상의 상수 에지 가중치들 및 하나 이상의 정점 가중치들을 적용하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 그래프 관련 정보는 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스들의 세트에서 상기 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스를 식별하는 신택스 엘리먼트를 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 그래프 관련 정보는, 그래프들, 그래프 파라미터들, 또는 그래프 라플라시안 매트릭스들 중 하나 이상을 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 신택스 구조는 시퀀스 파라미터 세트 또는 픽처 파라미터 세트 중 하나를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 그래프 관련 신택스 정보를 수신하는 것은, 그래프 관련 정보에 대한 룩업 테이블 내로 인덱스를 수신하는 것을 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
8. 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스로서,
   상기 디바이스는,
   상기 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리; 및
   프로세스 회로부를 포함하고,
   상기 프로세스 회로부는,
   상기 비디오 데이터의 현재 블록에 적용되는 신택스 구조에서, 그래프 관련 정보를 수신하고;
   수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정하며;
   결정된 상기 변환 매트릭스에 기초하여, 잔차 블록을 생성하기 위해 하나 이상의 계수 값들에 대해 역 변환을 수행하고; 그리고
   상기 잔차 블록에 기초하여 상기 비디오 데이터의 상기 현재 블록을 재구성하도록
   구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정하기 위해, 하나 이상의 프로세서들은 또한,
   상기 그래프 관련 정보에 기초하여 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하고;
   하나 이상의 기저 벡터들을 결정하기 위해 상기 그래프 라플라시안 매트릭스에 대해 고유값-분해 연산을 수행하고;
   상기 하나 이상의 기저 벡터들의 값들을 스케일링하며;
   상기 변환 매트릭스를 결정하기 위해, 스케일링된 상기 값들을 정수 값들로 라운딩하도록
   구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 그래프 관련 정보는 하나 이상의 상수 에지 가중치들 및 하나 이상의 정점 가중치들을 포함하고; 그리고
    상기 그래프 관련 정보에 기초하여 상기 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서들은 또한, 상기 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하기 위해 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스에 하나 이상의 상수 에지 가중치들 및 하나 이상의 정점 가중치들을 적용하도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 그래프 관련 정보는 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스들의 세트에서 상기 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스를 식별하는 신택스 엘리먼트를 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
12. 제 8 항에 있어서,
    상기 그래프 관련 정보는, 그래프들, 그래프 파라미터들, 또는 그래프 라플라시안 매트릭스들 중 하나 이상을 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
13. 제 8 항에 있어서,
    상기 신택스 구조는 시퀀스 파라미터 세트 또는 픽처 파라미터 세트 중 하나를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
14. 제 8 항에 있어서,
    상기 그래프 관련 신택스 정보를 수신하기 위해, 하나 이상의 프로세서들은 또한, 그래프 관련 정보에 대한 룩업 테이블 내로 인덱스를 수신하도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
15. 제 8 항에 있어서,
    상기 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스는, 인코딩된 비디오 데이터를 수신하도록 구성된 수신기를 더 포함하는 무선 통신 디바이스를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
16. 제 15 항에 있어서,
    상기 무선 통신 디바이스는 전화기 핸드셋을 포함하고, 상기 수신기는 무선 통신 표준에 따라, 상기 인코딩된 비디오 데이터를 포함하는 신호를 복조하도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
17. 제 8 항에 있어서,
    디코딩된 비디오 데이터를 디스플레이하도록 구성된 디스플레이를 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
18. 제 8 항에 있어서,
    상기 디바이스는 카메라, 컴퓨터, 모바일 디바이스, 브로드캐스트 수신기 디바이스, 또는 셋-톱 박스 중 하나 이상을 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
19. 명령들을 저장한 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 명령들은, 실행될 때:
    비디오 데이터의 현재 블록에 적용되는 신택스 구조에서, 그래프 관련 정보를 수신하고;
    수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정하고;
    결정된 상기 변환 매트릭스에 기초하여, 잔차 블록을 생성하기 위해 하나 이상의 계수 값들에 대해 역 변환을 수행하며; 그리고
    상기 잔차 블록에 기초하여 상기 비디오 데이터의 상기 현재 블록을 재구성하도록
    프로세서를 구성하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
20. 제 19 항에 있어서,
    상기 명령들은,
    상기 그래프 관련 정보에 기초하여 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하고;
    하나 이상의 기저 벡터들을 결정하기 위해 상기 그래프 라플라시안 매트릭스에 대해 고유값-분해 연산을 수행하고;
    상기 하나 이상의 기저 벡터들의 값들을 스케일링하며;
    상기 변환 매트릭스를 결정하기 위해, 스케일링된 상기 값들을 정수 값들로 라운딩하도록
    상기 프로세서를 구성하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
21. 제 20 항에 있어서,
    상기 그래프 관련 정보는 하나 이상의 상수 에지 가중치들 및 하나 이상의 정점 가중치들을 포함하고; 그리고
    상기 그래프 관련 정보에 기초하여 상기 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하기 위해, 상기 명령들은, 상기 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하기 위해 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스에 하나 이상의 상수 에지 가중치들 및 하나 이상의 정점 가중치들을 적용하도록 상기 프로세서를 구성하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
22. 제 21 항에 있어서,
    상기 그래프 관련 정보는 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스들의 세트에서 상기 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스를 식별하는 신택스 엘리먼트를 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
23. 제 19 항에 있어서,
    상기 그래프 관련 정보는, 그래프들, 그래프 파라미터들, 또는 그래프 라플라시안 매트릭스들 중 하나 이상을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
24. 제 19 항에 있어서,
    상기 신택스 구조는 시퀀스 파라미터 세트 또는 픽처 파라미터 세트 중 하나를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
25. 제 19 항에 있어서,
    상기 명령들은, 그래프 관련 정보에 대한 룩업 테이블 내로 인덱스를 수신하도록 상기 프로세서를 구성하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
26. 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스로서,
    상기 비디오 데이터의 현재 블록에 적용되는 신택스 구조에서, 그래프 관련 정보를 수신하기 위한 수단;
    수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정하기 위한 수단;
    결정된 상기 변환 매트릭스에 기초하여, 잔차 블록을 생성하기 위해 하나 이상의 계수 값들에 대해 역 변환을 수행하기 위한 수단; 및
    상기 잔차 블록에 기초하여 상기 비디오 데이터의 현재 블록을 재구성하기 위한 수단을 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
27. 제 26 항에 있어서,
    상기 수신된 그래프 관련 신택스 정보에 기초하여 변환 매트릭스를 결정하기 위한 수단은,
    상기 그래프 관련 정보에 기초하여 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하기 위한 수단;
    하나 이상의 기저 벡터들을 결정하기 위해 상기 그래프 라플라시안 매트릭스에 대해 고유값-분해 연산을 수행하기 위한 수단;
    상기 하나 이상의 기저 벡터들의 값들을 스케일링하기 위한 수단;
    상기 변환 매트릭스를 결정하기 위해, 스케일링된 상기 값들을 정수 값들로 라운딩하기 위한 수단을 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
28. 제 27 항에 있어서,
    상기 그래프 관련 정보는 하나 이상의 상수 에지 가중치들 및 하나 이상의 정점 가중치들을 포함하고, 그리고
    상기 그래프 관련 정보에 기초하여 그래프 라플라시안 매트릭스를 하기 위한 수단은, 상기 그래프 라플라시안 매트릭스를 결정하기 위해 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스에 하나 이상의 상수 에지 가중치들 및 하나 이상의 정점 가중치들을 적용하기 위한 수단을 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
29. 제 26 항에 있어서,
    상기 그래프 관련 정보는 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스들의 세트에서 상기 일반화된 그래프 라플라시안 매트릭스를 식별하는 신택스 엘리먼트를 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
30. 제 26 항에 있어서,
    상기 그래프 관련 정보는, 그래프들, 그래프 파라미터들, 또는 그래프 라플라시안 매트릭스들 중 하나 이상을 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
31. 제 26 항에 있어서,
    상기 신택스 구조는 시퀀스 파라미터 세트 또는 픽처 파라미터 세트 중 하나를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
32. 제 26 항에 있어서,
    그래프 관련 신택스 정보를 수신하기 위한 수단은, 그래프 관련 정보에 대한 룩업 테이블 내로 인덱스를 수신하기 위한 수단을 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.

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