KR20220137550A - 세그멘테이션을 이용하는 비디오 코딩방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

세그멘테이션(segmentation)을 이용하는 비디오 코딩방법 및 장치에 관한 개시로서, 본 실시예는, 현재 픽처에 존재하는 오브젝트들(objects)들의 부호화 또는 복호화에 있어서 부호화 효율을 향상시키기 위해, 현재 픽처를 세그멘테이션하여 오브젝트들을 생성한 후, 각 오브젝트별로 메모리, 필터 및 양자화 파라미터와 관련된 정보를 관리하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공한다.

Description

세그멘테이션을 이용하는 비디오 코딩방법 및 장치{Video Coding Method and Apparatus Using Segmentation}

본 개시는 세그멘테이션을 이용하는 비디오 코딩방법 및 장치에 관한 것이다.

이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.

비디오 데이터는 음성 데이터나 정지 영상 데이터 등에 비하여 많은 데이터량을 가지기 때문에, 압축을 위한 처리 없이 그 자체를 저장하거나 전송하기 위해서는 메모리를 포함하여 많은 하드웨어 자원을 필요로 한다.

따라서, 통상적으로 비디오 데이터를 저장하거나 전송할 때에는 부호화기를 사용하여 비디오 데이터를 압축하여 저장하거나 전송하며, 복호화기에서는 압축된 비디오 데이터를 수신하여 압축을 해제하고 재생한다. 이러한 비디오 압축 기술로는 H.264/AVC, HEVC(High Efficiency Video Coding) 등을 비롯하여, HEVC에 비해 약 30% 이상의 부호화 효율을 향상시킨 VVC(Versatile Video Coding)가 존재한다.

그러나, 영상의 크기 및 해상도, 프레임률이 점차 증가하고 있고, 이에 따라 부호화해야 하는 데이터량도 증가하고 있으므로 기존의 압축 기술보다 더 부호화 효율이 좋고 화질 개선 효과도 높은 새로운 압축 기술이 요구된다.

한편, 하나의 픽처가 다수의 오브젝트들(objects)을 포함하는 경우, 부호화기는 기존의 블록 기반이 아닌 오브젝트 기반 영상을 부호화한 후, 오브젝트별로 비트스트림을 생성할 수 있다. 또는, 기존 비디오 코딩 방법에서와 같이, 오브젝트들을 포함하는 픽처에 대해 픽처 단위로 비트스트림이 생성될 수 있다. 이때, 부호화기는 세그멘테이션(segmentation)을 이용하여 입력 영상으로부터 다수의 오브젝트들을 추출할 수 있다. 복호화기는 비트스트림에 기초하여 오브젝트 기반의 복호화를 수행할 수 있다. 기존 블록 기반의 부호화에서는, 블록을 포함하는 상위 단계, 및 블록 단위로 부호화 정보가 관리된다. 따라서, 오브젝트 기반 영상에 대해 오브젝트별로 부호화 정보를 관리하는 방법이 고려될 필요가 있다.

본 개시는, 현재 픽처에 존재하는 오브젝트들(objects)들의 부호화 또는 복호화에 있어서 부호화 효율을 향상시키기 위해, 현재 픽처를 세그멘테이션(segmentation)하여 오브젝트들을 생성한 후, 각 오브젝트별로 메모리, 필터 및 양자화 파라미터와 관련된 정보를 관리하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공하는 데 목적이 있다.

본 개시의 실시예에 따르면, 영상 복호화 장치가 수행하는, 오브젝트들(objects)을 복호화하는 방법에 있어서, 비트스트림으로부터 상기 오브젝트들의 헤더들(headers), 및 세그멘테이션 맵(segmentation map)을 복호화하는 단계, 여기서, 상기 각 오브젝트의 헤더는 상기 각 오브젝트의 인덱스(index) 및 상기 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 포함함; 상기 세그멘테이션 맵, 상기 인덱스 및 상기 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 이용하여 상기 각 오브젝트의 영역을 유도하는 단계; 상기 영역에 기초하여 상기 비트스트림으로부터 상기 각 오브젝트를 복호화함으로써, 복원 오브젝트를 생성하는 단계; 상기 오브젝트들에 대응하는 복원 오브젝트들을 적어도 하나의 DOB(Decoded Object Buffer)들에 저장하는 단계, 여기서, 각 DOB는 DOB 헤더를 포함함; 및 상기 복원 오브젝트들을 결합하여 복원 픽처를 재구성한 후, 상기 복원 픽처를 DPB(Decoded Picture Buffer)에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법을 제공한다.

본 개시의 다른 실시예에 따르면, 비트스트림으로부터 오브젝트들(objects)의 헤더들(headers), 및 세그멘테이션 맵(segmentation map)을 복호화하는 엔트로피 복호화부, 여기서, 상기 각 오브젝트의 헤더는 상기 각 오브젝트의 인덱스(index) 및 상기 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 포함함; 상기 세그멘테이션 맵, 상기 인덱스 및 상기 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 이용하여 상기 각 오브젝트의 영역을 유도하고, 상기 영역에 기초하여 상기 비트스트림으로부터 상기 각 오브젝트를 복호화함으로써, 복원 오브젝트를 생성하는 오브젝트 복호화부; 상기 오브젝트들에 대응하는 복원 오브젝트들을 저장하는 적어도 하나의 DOB(Decoded Object Buffer)들, 여기서, 각 DOB는 DOB 헤더를 포함함; 및 상기 복원 오브젝트들을 결합하여 복원 픽처를 재구성한 후, 상기 복원 픽처를 저장하는 DPB(Decoded Picture Buffer)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 장치를 제공한다.

본 개시의 다른 실시예에 따르면, 영상 부호화 장치가 수행하는, 오브젝트들(objects)을 부호화하는 방법에 있어서, 상위 단계로부터 오브젝트들의 헤더들(headers), 및 세그멘테이션 맵(segmentation map)을 획득하는 단계, 여기서, 상기 각 오브젝트의 헤더는 상기 각 오브젝트의 인덱스(index) 및 상기 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 포함함; 상기 세그멘테이션 맵, 상기 인덱스 및 상기 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 이용하여 상기 각 오브젝트의 영역을 유도하는 단계; 상기 영역에 기초하여 상기 각 오브젝트를 부호화하고, 상기 부호화된 각 오브젝트를 복호화하여 복원 오브젝트를 생성하는 단계; 상기 오브젝트들에 대응하는 복원 오브젝트들을 적어도 하나의 DOB(Decoded Object Buffer)들에 저장하는 단계, 여기서, 각 DOB는 DOB 헤더를 포함함; 및 상기 복원 오브젝트들을 결합하여 복원 픽처를 재구성한 후, 상기 복원 픽처를 DPB(Decoded Picture Buffer)에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 부호화하는 방법을 제공한다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 따르면, 현재 픽처에 존재하는 오브젝트들의 부호화 또는 복호화 시, 현재 픽처를 세그멘테이션하여 오브젝트들을 생성한 후, 각 오브젝트별로 메모리, 필터 및 양자화 파라미터와 관련된 정보를 관리하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공함으로써, 부호화 효율을 향상시키는 것이 가능해지는 효과가 있다.

도 1은 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 부호화 장치에 대한 예시적인 블록도이다.
도 2는 QTBTTT 구조를 이용하여 블록을 분할하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 광각 인트라 예측모드들을 포함한 복수의 인트라 예측모드들을 나타낸 도면이다.
도 4는 현재블록의 주변블록에 대한 예시도이다.
도 5는 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 복호화 장치의 예시적인 블록도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 오브젝트 기반 영상 부호화 장치를 개념적으로 나타내는 블록도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 오브젝트 기반 영상 복호화 장치를 개념적으로 나타내는 블록도이다.
도 8a 및 도 8b는 본 개시의 일 실시예에 따른 세그멘테이션 맵 및 오브젝트들을 나타내는 예시도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, QP 관련 신택스 정보의 복호화 방법을 나타내는 순서도이다.
도 10은 픽처 시퀀스를 나타내는 예시도이다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른, 오브젝트들이 저장되는 DOB를 나타내는 예시도이다.
도 12a 내지 도 12b는 본 개시의 다른 실시예에 따른, 오브젝트들이 저장되는 DOB들을 나타내는 예시도이다.
도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른 크기가 다른 DOB들을 나타내는 예시도이다.
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따른, 상이한 해상도의 오브젝트들이 저장되는 DOB들을 나타내는 예시도이다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른, DOB 관리와 관련된 신택스 정보의 복호화 방법을 나타내는 순서도이다.
도 16은 본 개시의 일 실시예에 따른 세그멘테이션 맵 및 오브젝트들을 나타내는 예시도이다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른 오브젝트 내 픽셀들의 저장 순서를 나타내는 예시도이다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른, 필터 관련 신택스 정보의 복호화 방법을 나타내는 순서도이다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른, 직사각형 형태의 오브젝트들 간 오버랩 영역을 나타내는 예시도이다.
도 20은 본 개시의 일 실시예에 따른, 오브젝트들 간 경계들의 분류를 나타내는 예시도이다.
도 21은 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 부호화 장치가 오브젝트들을 부호화하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 22는 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 복호화 장치가 오브젝트들을 복호화하는 방법을 나타내는 순서도이다.

이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 실시예들을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 실시예들의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

도 1은 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 부호화 장치에 대한 예시적인 블록도이다. 이하에서는 도 1의 도시를 참조하여 영상 부호화 장치와 이 장치의 하위 구성들에 대하여 설명하도록 한다.

영상 부호화 장치는 픽처 분할부(110), 예측부(120), 감산기(130), 변환부(140), 양자화부(145), 재정렬부(150), 엔트로피 부호화부(155), 역양자화부(160), 역변환부(165), 가산기(170), 루프 필터부(180) 및 메모리(190)를 포함하여 구성될 수 있다.

영상 부호화 장치의 각 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 각 구성요소의 기능이 소프트웨어로 구현되고 마이크로프로세서가 각 구성요소에 대응하는 소프트웨어의 기능을 실행하도록 구현될 수도 있다.

하나의 영상(비디오)은 복수의 픽처들을 포함하는 하나 이상의 시퀀스로 구성된다. 각 픽처들은 복수의 영역으로 분할되고 각 영역마다 부호화가 수행된다. 예를 들어, 하나의 픽처는 하나 이상의 타일(Tile) 또는/및 슬라이스(Slice)로 분할된다. 여기서, 하나 이상의 타일을 타일 그룹(Tile Group)으로 정의할 수 있다. 각 타일 또는/슬라이스는 하나 이상의 CTU(Coding Tree Unit)로 분할된다. 그리고 각 CTU는 트리 구조에 의해 하나 이상의 CU(Coding Unit)들로 분할된다. 각 CU에 적용되는 정보들은 CU의 신택스로서 부호화되고, 하나의 CTU에 포함된 CU들에 공통적으로 적용되는 정보는 CTU의 신택스로서 부호화된다. 또한, 하나의 슬라이스 내의 모든 블록들에 공통적으로 적용되는 정보는 슬라이스 헤더의 신택스로서 부호화되며, 하나 이상의 픽처들을 구성하는 모든 블록들에 적용되는 정보는 픽처 파라미터 셋(PPS, Picture Parameter Set) 혹은 픽처 헤더에 부호화된다. 나아가, 복수의 픽처가 공통으로 참조하는 정보들은 시퀀스 파라미터 셋(SPS, Sequence Parameter Set)에 부호화된다. 그리고, 하나 이상의 SPS가 공통으로 참조하는 정보들은 비디오 파라미터 셋(VPS, Video Parameter Set)에 부호화된다. 또한, 하나의 타일 또는 타일 그룹에 공통으로 적용되는 정보는 타일 또는 타일 그룹 헤더의 신택스로서 부호화될 수도 있다. SPS, PPS, 슬라이스 헤더, 타일 또는 타일 그룹 헤더에 포함되는 신택스들은 상위수준(high level) 신택스로 칭할 수 있다.

픽처 분할부(110)는 CTU(Coding Tree Unit)의 크기를 결정한다. CTU의 크기에 대한 정보(CTU size)는 SPS 또는 PPS의 신택스로서 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.

픽처 분할부(110)는 영상을 구성하는 각 픽처(picture)를 미리 결정된 크기를 가지는 복수의 CTU(Coding Tree Unit)들로 분할한 이후에, 트리 구조(tree structure)를 이용하여 CTU를 반복적으로(recursively) 분할한다. 트리 구조에서의 리프 노드(leaf node)가 부호화의 기본 단위인 CU(coding unit)가 된다.

트리 구조로는 상위 노드(혹은 부모 노드)가 동일한 크기의 네 개의 하위 노드(혹은 자식 노드)로 분할되는 쿼드트리(QuadTree, QT), 또는 상위 노드가 두 개의 하위 노드로 분할되는 바이너리트리(BinaryTree, BT), 또는 상위 노드가 1:2:1 비율로 세 개의 하위 노드로 분할되는 터너리트리(TernaryTree, TT), 또는 이러한 QT 구조, BT 구조 및 TT 구조 중 둘 이상을 혼용한 구조일 수 있다. 예컨대, QTBT(QuadTree plus BinaryTree) 구조가 사용될 수 있고, 또는 QTBTTT(QuadTree plus BinaryTree TernaryTree) 구조가 사용될 수 있다. 여기서, BTTT를 합쳐서 MTT(Multiple-Type Tree)라 지칭될 수 있다.

도 2는 QTBTTT 구조를 이용하여 블록을 분할하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 2에 도시된 바와 같이, CTU는 먼저 QT 구조로 분할될 수 있다. 쿼드트리 분할은 분할 블록(splitting block)의 크기가 QT에서 허용되는 리프 노드의 최소 블록 크기(MinQTSize)에 도달할 때까지 반복될 수 있다. QT 구조의 각 노드가 하위 레이어의 4개의 노드들로 분할되는지 여부를 지시하는 제1 플래그(QT_split_flag)는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다. QT의 리프 노드가 BT에서 허용되는 루트 노드의 최대 블록 크기(MaxBTSize)보다 크지 않은 경우, BT 구조 또는 TT 구조 중 어느 하나 이상으로 더 분할될 수 있다. BT 구조 및/또는 TT 구조에서는 복수의 분할 방향이 존재할 수 있다. 예컨대, 해당 노드의 블록이 가로로 분할되는 방향과 세로로 분할되는 방향 두 가지가 존재할 수 있다. 도 2의 도시와 같이, MTT 분할이 시작되면, 노드들이 분할되었는지 여부를 지시하는 제2 플래그(mtt_split_flag)와, 분할이 되었다면 추가적으로 분할 방향(vertical 혹은 horizontal)을 나타내는 플래그 및/또는 분할 타입(Binary 혹은 Ternary)을 나타내는 플래그가 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다.

대안적으로, 각 노드가 하위 레이어의 4개의 노드들로 분할되는지 여부를 지시하는 제1 플래그(QT_split_flag)를 부호화하기에 앞서, 그 노드가 분할되는지 여부를 지시하는 CU 분할 플래그(split_cu_flag)가 부호화될 수도 있다. CU 분할 플래그(split_cu_flag) 값이 분할되지 않았음을 지시하는 경우, 해당 노드의 블록이 분할 트리 구조에서의 리프 노드(leaf node)가 되어 부호화의 기본 단위인 CU(coding unit)가 된다. CU 분할 플래그(split_cu_flag) 값이 분할됨을 지시하는 경우, 영상 부호화 장치는 전술한 방식으로 제1 플래그부터 부호화를 시작한다.

트리 구조의 다른 예시로서 QTBT가 사용되는 경우, 해당 노드의 블록을 동일 크기의 두 개 블록으로 가로로 분할하는 타입(즉, symmetric horizontal splitting)과 세로로 분할하는 타입(즉, symmetric vertical splitting) 두 가지가 존재할 수 있다. BT 구조의 각 노드가 하위 레이어의 블록으로 분할되는지 여부를 지시하는 분할 플래그(split_flag) 및 분할되는 타입을 지시하는 분할 타입 정보가 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다. 한편, 해당 노드의 블록을 서로 비대칭 형태의 두 개의 블록으로 분할하는 타입이 추가로 더 존재할 수도 있다. 비대칭 형태에는 해당 노드의 블록을 1:3의 크기 비율을 가지는 두 개의 직사각형 블록으로 분할하는 형태가 포함될 수 있고, 혹은 해당 노드의 블록을 대각선 방향으로 분할하는 형태가 포함될 수도 있다.

CU는 CTU로부터의 QTBT 또는 QTBTTT 분할에 따라 다양한 크기를 가질 수 있다. 이하에서는, 부호화 또는 복호화하고자 하는 CU(즉, QTBTTT의 리프 노드)에 해당하는 블록을 '현재블록'이라 칭한다. QTBTTT 분할의 채용에 따라, 현재블록의 모양은 정사각형뿐만 아니라 직사각형일 수도 있다.

예측부(120)는 현재블록을 예측하여 예측블록을 생성한다. 예측부(120)는 인트라 예측부(122)와 인터 예측부(124)를 포함한다.

일반적으로, 픽처 내 현재블록들은 각각 예측적으로 코딩될 수 있다. 일반적으로 현재블록의 예측은 (현재블록을 포함하는 픽처로부터의 데이터를 사용하는) 인트라 예측 기술 또는 (현재블록을 포함하는 픽처 이전에 코딩된 픽처로부터의 데이터를 사용하는) 인터 예측 기술을 사용하여 수행될 수 있다. 인터 예측은 단방향 예측과 양방향 예측 모두를 포함한다.

인트라 예측부(122)는 현재블록이 포함된 현재 픽처 내에서 현재블록의 주변에 위치한 픽셀(참조 픽셀)들을 이용하여 현재블록 내의 픽셀들을 예측한다. 예측 방향에 따라 복수의 인트라 예측모드가 존재한다. 예컨대, 도 3a에서 보는 바와 같이, 복수의 인트라 예측모드는 planar 모드와 DC 모드를 포함하는 2개의 비방향성 모드와 65개의 방향성 모드를 포함할 수 있다. 각 예측모드에 따라 사용할 주변 픽셀과 연산식이 다르게 정의된다.

직사각형 모양의 현재블록에 대한 효율적인 방향성 예측을 위해, 도 3b에 점선 화살표로 도시된 방향성 모드들(67 ~ 80번, -1 ~ -14 번 인트라 예측모드들)이 추가로 사용될 수 있다. 이들은 "광각 인트라 예측모드들(wide angle intra-prediction modes)"로 지칭될 수 있다. 도 3b에서 화살표들은 예측에 사용되는 대응하는 참조샘플들을 가리키는 것이며, 예측 방향을 나타내는 것이 아니다. 예측 방향은 화살표가 가리키는 방향과 반대이다. 광각 인트라 예측모드들은 현재블록이 직사각형일 때 추가적인 비트 전송 없이 특정 방향성 모드를 반대방향으로 예측을 수행하는 모드이다. 이때 광각 인트라 예측모드들 중에서, 직사각형의 현재블록의 너비와 높이의 비율에 의해, 현재블록에 이용 가능한 일부 광각 인트라 예측모드들이 결정될 수 있다. 예컨대, 45도보다 작은 각도를 갖는 광각 인트라 예측모드들(67 ~ 80번 인트라 예측모드들)은 현재블록이 높이가 너비보다 작은 직사각형 형태일 때 이용 가능하고, -135도보다 큰 각도를 갖는 광각 인트라 예측모드들(-1 ~ -14 번 인트라 예측모드들)은 현재블록이 너비가 높이보다 큰 직사각형 형태일 때 이용 가능하다.

인트라 예측부(122)는 현재블록을 부호화하는데 사용할 인트라 예측모드를 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 인트라 예측부(122)는 여러 인트라 예측모드들을 사용하여 현재블록을 인코딩하고, 테스트된 모드들로부터 사용할 적절한 인트라 예측모드를 선택할 수도 있다. 예를 들어, 인트라 예측부(122)는 여러 테스트된 인트라 예측모드들에 대한 비트율 왜곡(rate-distortion) 분석을 사용하여 비트율 왜곡 값들을 계산하고, 테스트된 모드들 중 최선의 비트율 왜곡 특징들을 갖는 인트라 예측모드를 선택할 수도 있다.

인트라 예측부(122)는 복수의 인트라 예측모드 중에서 하나의 인트라 예측모드를 선택하고, 선택된 인트라 예측모드에 따라 결정되는 주변 픽셀(참조 픽셀)과 연산식을 사용하여 현재블록을 예측한다. 선택된 인트라 예측모드에 대한 정보는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.

인터 예측부(124)는 움직임 보상 과정을 이용하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 인터 예측부(124)는 현재 픽처보다 먼저 부호화 및 복호화된 참조픽처 내에서 현재블록과 가장 유사한 블록을 탐색하고, 그 탐색된 블록을 이용하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 그리고, 현재 픽처 내의 현재블록과 참조픽처 내의 예측블록 간의 변위(displacement)에 해당하는 움직임벡터(Motion Vector: MV)를 생성한다. 일반적으로, 움직임 추정은 루마(luma) 성분에 대해 수행되고, 루마 성분에 기초하여 계산된 움직임벡터는 루마 성분 및 크로마 성분 모두에 대해 사용된다. 현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처에 대한 정보 및 움직임벡터에 대한 정보를 포함하는 움직임 정보는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.

인터 예측부(124)는, 예측의 정확성을 높이기 위해, 참조픽처 또는 참조 블록에 대한 보간을 수행할 수도 있다. 즉, 연속한 두 정수 샘플 사이의 서브 샘플들은 그 두 정수 샘플을 포함한 연속된 복수의 정수 샘플들에 필터 계수들을 적용하여 보간된다. 보간된 참조픽처에 대해서 현재블록과 가장 유사한 블록을 탐색하는 과정을 수행하면, 움직임벡터는 정수 샘플 단위의 정밀도(precision)가 아닌 소수 단위의 정밀도까지 표현될 수 있다. 움직임벡터의 정밀도 또는 해상도(resolution)는 부호화하고자 하는 대상 영역, 예컨대, 슬라이스, 타일, CTU, CU 등의 단위마다 다르게 설정될 수 있다. 이와 같은 적응적 움직임벡터 해상도(Adaptive Motion Vector Resolution: AMVR)가 적용되는 경우 각 대상 영역에 적용할 움직임벡터 해상도에 대한 정보는 대상 영역마다 시그널링되어야 한다. 예컨대, 대상 영역이 CU인 경우, 각 CU마다 적용된 움직임벡터 해상도에 대한 정보가 시그널링된다. 움직임벡터 해상도에 대한 정보는 후술할 차분 움직임벡터의 정밀도를 나타내는 정보일 수 있다.

한편, 인터 예측부(124)는 양방향 예측(bi-prediction)을 이용하여 인터 예측을 수행할 수 있다. 양방향 예측의 경우, 두 개의 참조픽처와 각 참조픽처 내에서 현재블록과 가장 유사한 블록 위치를 나타내는 두 개의 움직임벡터가 이용된다. 인터 예측부(124)는 참조픽처 리스트 0(RefPicList0) 및 참조픽처 리스트 1(RefPicList1)로부터 각각 제1 참조픽처 및 제2 참조픽처를 선택하고, 각 참조픽처 내에서 현재블록과 유사한 블록을 탐색하여 제1 참조블록과 제2 참조블록을 생성한다. 그리고, 제1 참조블록과 제2 참조블록을 평균 또는 가중 평균하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 그리고 현재블록을 예측하기 위해 사용한 두 개의 참조픽처에 대한 정보 및 두 개의 움직임벡터에 대한 정보를 포함하는 움직임 정보를 부호화부(150)로 전달한다. 여기서, 참조픽처 리스트 0은 기복원된 픽처들 중 디스플레이 순서에서 현재 픽처 이전의 픽처들로 구성되고, 참조픽처 리스트 1은 기복원된 픽처들 중 디스플레이 순서에서 현재 픽처 이후의 픽처들로 구성될 수 있다. 그러나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 디스플레이 순서 상으로 현재 픽처 이후의 기복원 픽처들이 참조픽처 리스트 0에 추가로 더 포함될 수 있고, 역으로 현재 픽처 이전의 기복원 픽처들이 참조픽처 리스트 1에 추가로 더 포함될 수도 있다.

움직임 정보를 부호화하는 데에 소요되는 비트량을 최소화하기 위해 다양한 방법이 사용될 수 있다.

예컨대, 현재블록의 참조픽처와 움직임벡터가 주변블록의 참조픽처 및 움직임벡터와 동일한 경우에는 그 주변블록을 식별할 수 있는 정보를 부호화함으로써, 현재블록의 움직임 정보를 영상 복호화 장치로 전달할 수 있다. 이러한 방법을 '머지 모드(merge mode)'라 한다.

머지 모드에서, 인터 예측부(124)는 현재블록의 주변블록들로부터 기 결정된 개수의 머지 후보블록(이하, '머지 후보'라 함)들을 선택한다.

머지 후보를 유도하기 위한 주변블록으로는, 도 4에 도시된 바와 같이, 현재 픽처 내에서 현재블록에 인접한 좌측블록(A0), 좌하단블록(A1), 상단블록(B0), 우상단블록(B1), 및 좌상단블록(A2) 중에서 전부 또는 일부가 사용될 수 있다. 또한, 현재블록이 위치한 현재 픽처가 아닌 참조픽처(현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처와 동일할 수도 있고 다를 수도 있음) 내에 위치한 블록이 머지 후보로서 사용될 수도 있다. 예컨대, 참조픽처 내에서 현재블록과 동일 위치에 있는 블록(co-located block) 또는 그 동일 위치의 블록에 인접한 블록들이 머지 후보로서 추가로 더 사용될 수 있다. 이상에서 기술된 방법에 의해 선정된 머지 후보의 개수가 기설정된 개수보다 작으면, 0 벡터를 머지 후보에 추가한다.

인터 예측부(124)는 이러한 주변블록들을 이용하여 기 결정된 개수의 머지 후보를 포함하는 머지 리스트를 구성한다. 머지 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 현재블록의 움직임정보로서 사용할 머지 후보를 선택하고 선택된 후보를 식별하기 위한 머지 인덱스 정보를 생성한다. 생성된 머지 인덱스 정보는 부호화부(150)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.

머지 스킵(merge skip) 모드는 머지 모드의 특별한 경우로서, 양자화를 수행한 후, 엔트로피 부호화를 위한 변환 계수가 모두 영(zero)에 가까울 때, 잔차신호의 전송 없이 주변블록 선택 정보만을 전송한다. 머지 스킵 모드를 이용함으로써, 움직임이 적은 영상, 정지 영상, 스크린 콘텐츠 영상 등에서 상대적으로 높은 부호화 효율을 달성할 수 있다.

이하, 머지 모드와 머지 스킵 모드를 통칭하여, 머지/스킵 모드로 나타낸다.

움직임 정보를 부호화하기 위한 또 다른 방법은 AMVP(Advanced Motion Vector Prediction) 모드이다.

AMVP 모드에서, 인터 예측부(124)는 현재블록의 주변블록들을 이용하여 현재블록의 움직임벡터에 대한 예측 움직임벡터 후보들을 유도한다. 예측 움직임벡터 후보들을 유도하기 위해 사용되는 주변블록으로는, 도 4에 도시된 현재 픽처 내에서 현재블록에 인접한 좌측블록(A0), 좌하단블록(A1), 상단블록(B0), 우상단블록(B1), 및 좌상단블록(A2) 중에서 전부 또는 일부가 사용될 수 있다. 또한, 현재블록이 위치한 현재 픽처가 아닌 참조픽처(현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처와 동일할 수도 있고 다를 수도 있음) 내에 위치한 블록이 예측 움직임벡터 후보들을 유도하기 위해 사용되는 주변블록으로서 사용될 수도 있다. 예컨대, 참조픽처 내에서 현재블록과 동일 위치에 있는 블록(collocated block) 또는 그 동일 위치의 블록에 인접한 블록들이 사용될 수 있다. 이상에서 기술된 방법에 의해 움직임벡터 후보의 개수가 기설정된 개수보다 작으면, 0 벡터를 움직임벡터 후보에 추가한다.

인터 예측부(124)는 이 주변블록들의 움직임벡터를 이용하여 예측 움직임벡터 후보들을 유도하고, 예측 움직임벡터 후보들을 이용하여 현재블록의 움직임벡터에 대한 예측 움직임벡터를 결정한다. 그리고, 현재블록의 움직임벡터로부터 예측 움직임벡터를 감산하여 차분 움직임벡터를 산출한다.

예측 움직임벡터는 예측 움직임벡터 후보들에 기 정의된 함수(예컨대, 중앙값, 평균값 연산 등)를 적용하여 구할 수 있다. 이 경우, 영상 복호화 장치도 기 정의된 함수를 알고 있다. 또한, 예측 움직임벡터 후보를 유도하기 위해 사용하는 주변블록은 이미 부호화 및 복호화가 완료된 블록이므로 영상 복호화 장치도 그 주변블록의 움직임벡터도 이미 알고 있다. 그러므로 영상 부호화 장치는 예측 움직임벡터 후보를 식별하기 위한 정보를 부호화할 필요가 없다. 따라서, 이 경우에는 차분 움직임벡터에 대한 정보와 현재블록을 예측하기 위해 사용한 참조픽처에 대한 정보가 부호화된다.

한편, 예측 움직임벡터는 예측 움직임벡터 후보들 중 어느 하나를 선택하는 방식으로 결정될 수도 있다. 이 경우에는 차분 움직임벡터에 대한 정보 및 현재블록을 예측하기 위해 사용한 참조픽처에 대한 정보와 함께, 선택된 예측 움직임벡터 후보를 식별하기 위한 정보가 추가로 부호화된다.

감산기(130)는 현재블록으로부터 인트라 예측부(122) 또는 인터 예측부(124)에 의해 생성된 예측블록을 감산하여 잔차블록을 생성한다.

변환부(140)는 공간 영역의 픽셀 값들을 가지는 잔차블록 내의 잔차신호를 주파수 도메인의 변환 계수로 변환한다. 변환부(140)는 잔차블록의 전체 크기를 변환 단위로 사용하여 잔차블록 내의 잔차신호들을 변환할 수 있으며, 또는 잔차블록을 복수 개의 서브블록으로 분할하고 그 서브블록을 변환 단위로 사용하여 변환을 할 수도 있다. 또는, 변환 영역 및 비변환 영역인 두 개의 서브블록으로 구분하여, 변환 영역 서브블록만 변환 단위로 사용하여 잔차신호들을 변환할 수 있다. 여기서, 변환 영역 서브블록은 가로축 (혹은 세로축) 기준 1:1의 크기 비율을 가지는 두 개의 직사각형 블록 중 하나일 수 있다. 이런 경우, 서브블록 만을 변환하였음을 지시하는 플래그(cu_sbt_flag), 방향성(vertical/horizontal) 정보(cu_sbt_horizontal_flag) 및/또는 위치 정보(cu_sbt_pos_flag)가 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다. 또한, 변환 영역 서브블록의 크기는 가로축 (혹은 세로축) 기준 1:3의 크기 비율을 가질 수 있으며, 이런 경우 해당 분할을 구분하는 플래그(cu_sbt_quad_flag)가 추가적으로 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다.

한편, 변환부(140)는 잔차블록에 대해 가로 방향과 세로 방향으로 개별적으로 변환을 수행할 수 있다. 변환을 위해, 다양한 타입의 변환 함수 또는 변환 행렬이 사용될 수 있다. 예컨대, 가로 방향 변환과 세로 방향 변환을 위한 변환 함수의 쌍을 MTS(Multiple Transform Set)로 정의할 수 있다. 변환부(140)는 MTS 중 변환 효율이 가장 좋은 하나의 변환 함수 쌍을 선택하고 가로 및 세로 방향으로 각각 잔차블록을 변환할 수 있다. MTS 중에서 선택된 변환 함수 쌍에 대한 정보(mts_idx)는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다.

양자화부(145)는 변환부(140)로부터 출력되는 변환 계수들을 양자화 파라미터를 이용하여 양자화하고, 양자화된 변환 계수들을 엔트로피 부호화부(155)로 출력한다. 양자화부(145)는, 어떤 블록 혹은 프레임에 대해, 변환 없이, 관련된 잔차 블록을 곧바로 양자화할 수도 있다. 양자화부(145)는 변환블록 내의 변환 계수들의 위치에 따라 서로 다른 양자화 계수(스케일링 값)을 적용할 수도 있다. 2차원으로 배열된 양자화된 변환 계수들에 적용되는 양자화 행렬은 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링될 수 있다.

재정렬부(150)는 양자화된 잔차값에 대해 계수값의 재정렬을 수행할 수 있다.

재정렬부(150)는 계수 스캐닝(coefficient scanning)을 이용하여 2차원의 계수 어레이를 1차원의 계수 시퀀스로 변경할 수 있다. 예를 들어, 재정렬부(150)에서는 지그-재그 스캔(zig-zag scan) 또는 대각선 스캔(diagonal scan)을 이용하여 DC 계수부터 고주파수 영역의 계수까지 스캔하여 1차원의 계수 시퀀스를 출력할 수 있다. 변환 단위의 크기 및 인트라 예측모드에 따라 지그-재그 스캔 대신 2차원의 계수 어레이를 열 방향으로 스캔하는 수직 스캔, 2차원의 블록 형태 계수를 행 방향으로 스캔하는 수평 스캔이 사용될 수도 있다. 즉, 변환 단위의 크기 및 인트라 예측모드에 따라 지그-재그 스캔, 대각선 스캔, 수직 방향 스캔 및 수평 방향 스캔 중에서 사용될 스캔 방법이 결정될 수도 있다.

엔트로피 부호화부(155)는, CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Code), 지수 골롬(Exponential Golomb) 등의 다양한 부호화 방식을 사용하여, 재정렬부(150)로부터 출력된 1차원의 양자화된 변환 계수들의 시퀀스를 부호화함으로써 비트스트림을 생성한다.

또한, 엔트로피 부호화부(155)는 블록 분할과 관련된 CTU size, CU 분할 플래그, QT 분할 플래그, MTT 분할 타입, MTT 분할 방향 등의 정보를 부호화하여, 영상 복호화 장치가 영상 부호화 장치와 동일하게 블록을 분할할 수 있도록 한다. 또한, 엔트로피 부호화부(155)는 현재블록이 인트라 예측에 의해 부호화되었는지 아니면 인터 예측에 의해 부호화되었는지 여부를 지시하는 예측 타입에 대한 정보를 부호화하고, 예측 타입에 따라 인트라 예측정보(즉, 인트라 예측모드에 대한 정보) 또는 인터 예측정보(움직임 정보의 부호화 모드(머지 모드 또는 AMVP 모드), 머지 모드의 경우 머지 인덱스, AMVP 모드의 경우 참조픽처 인덱스 및 차분 움직임벡터에 대한 정보)를 부호화한다. 또한, 엔트로피 부호화부(155)는 양자화와 관련된 정보, 즉, 양자화 파라미터에 대한 정보 및 양자화 행렬에 대한 정보를 부호화한다.

역양자화부(160)는 양자화부(145)로부터 출력되는 양자화된 변환 계수들을 역양자화하여 변환 계수들을 생성한다. 역변환부(165)는 역양자화부(160)로부터 출력되는 변환 계수들을 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 변환하여 잔차블록을 복원한다.

가산부(170)는 복원된 잔차블록과 예측부(120)에 의해 생성된 예측블록을 가산하여 현재블록을 복원한다. 복원된 현재블록 내의 픽셀들은 다음 순서의 블록을 인트라 예측할 때 참조 픽셀로서 사용된다.

루프(loop) 필터부(180)는 블록 기반의 예측 및 변환/양자화로 인해 발생하는 블록킹 아티팩트(blocking artifacts), 링잉 아티팩트(ringing artifacts), 블러링 아티팩트(blurring artifacts) 등을 줄이기 위해 복원된 픽셀들에 대한 필터링을 수행한다. 필터부(180)는 인루프(in-loop) 필터로서 디블록킹 필터(182), SAO(Sample Adaptive Offset) 필터(184) 및 ALF(Adaptive Loop Filter, 186)의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.

디블록킹 필터(182)는 블록 단위의 부호화/복호화로 인해 발생하는 블록킹 현상(blocking artifact)을 제거하기 위해 복원된 블록 간의 경계를 필터링하고, SAO 필터(184) 및 alf(186)는 디블록킹 필터링된 영상에 대해 추가적인 필터링을 수행한다. SAO 필터(184) 및 alf(186)는 손실 부호화(lossy coding)로 인해 발생하는 복원된 픽셀과 원본 픽셀 간의 차이를 보상하기 위해 사용되는 필터이다. SAO 필터(184)는 CTU 단위로 오프셋을 적용함으로써 주관적 화질뿐만 아니라 부호화 효율도 향상시킨다. 이에 비하여 ALF(186)는 블록 단위의 필터링을 수행하는데, 해당 블록의 에지 및 변화량의 정도를 구분하여 상이한 필터를 적용하여 왜곡을 보상한다. ALF에 사용될 필터 계수들에 대한 정보는 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링될 수 있다.

디블록킹 필터(182), SAO 필터(184) 및 ALF(186)를 통해 필터링된 복원블록은 메모리(190)에 저장된다. 한 픽처 내의 모든 블록들이 복원되면, 복원된 픽처는 이후에 부호화하고자 하는 픽처 내의 블록을 인터 예측하기 위한 참조픽처로 사용될 수 있다.

도 5는 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 복호화 장치의 예시적인 블록도이다. 이하에서는 도 5를 참조하여 영상 복호화 장치와 이 장치의 하위 구성들에 대하여 설명하도록 한다.

영상 복호화 장치는 엔트로피 복호화부(510), 재정렬부(515), 역양자화부(520), 역변환부(530), 예측부(540), 가산기(550), 루프 필터부(560) 및 메모리(570)를 포함하여 구성될 수 있다.

도 1의 영상 부호화 장치와 마찬가지로, 영상 복호화 장치의 각 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 각 구성요소의 기능이 소프트웨어로 구현되고 마이크로프로세서가 각 구성요소에 대응하는 소프트웨어의 기능을 실행하도록 구현될 수도 있다.

엔트로피 복호화부(510)는 영상 부호화 장치에 의해 생성된 비트스트림을 복호화하여 블록 분할과 관련된 정보를 추출함으로써 복호화하고자 하는 현재블록을 결정하고, 현재블록을 복원하기 위해 필요한 예측정보와 잔차신호에 대한 정보 등을 추출한다.

엔트로피 복호화부(510)는 SPS(Sequence Parameter Set) 또는 PPS(Picture Parameter Set)로부터 CTU size에 대한 정보를 추출하여 CTU의 크기를 결정하고, 픽처를 결정된 크기의 CTU로 분할한다. 그리고, CTU를 트리 구조의 최상위 레이어, 즉, 루트 노드로 결정하고, CTU에 대한 분할정보를 추출함으로써 트리 구조를 이용하여 CTU를 분할한다.

예컨대, QTBTTT 구조를 사용하여 CTU를 분할하는 경우, 먼저 QT의 분할과 관련된 제1 플래그(QT_split_flag)를 추출하여 각 노드를 하위 레이어의 네 개의 노드로 분할한다. 그리고, QT의 리프 노드에 해당하는 노드에 대해서는 MTT의 분할과 관련된 제2 플래그(MTT_split_flag) 및 분할 방향(vertical / horizontal) 및/또는 분할 타입(binary / ternary) 정보를 추출하여 해당 리프 노드를 MTT 구조로 분할한다. 이에 따라 QT의 리프 노드 이하의 각 노드들을 BT 또는 TT 구조로 반복적으로(recursively) 분할한다.

또 다른 예로서, QTBTTT 구조를 사용하여 CTU를 분할하는 경우, 먼저 CU의 분할 여부를 지시하는 CU 분할 플래그(split_cu_flag)를 추출하고, 해당 블록이 분할된 경우, 제1 플래그(QT_split_flag)를 추출할 수도 있다. 분할 과정에서 각 노드는 0번 이상의 반복적인 QT 분할 후에 0번 이상의 반복적인 MTT 분할이 발생할 수 있다. 예컨대, CTU는 바로 MTT 분할이 발생하거나, 반대로 다수 번의 QT 분할만 발생할 수도 있다.

다른 예로서, QTBT 구조를 사용하여 CTU를 분할하는 경우, QT의 분할과 관련된 제1 플래그(QT_split_flag)를 추출하여 각 노드를 하위 레이어의 네 개의 노드로 분할한다. 그리고, QT의 리프 노드에 해당하는 노드에 대해서는 BT로 더 분할되는지 여부를 지시하는 분할 플래그(split_flag) 및 분할 방향 정보를 추출한다.

한편, 엔트로피 복호화부(510)는 트리 구조의 분할을 이용하여 복호화하고자 하는 현재블록을 결정하게 되면, 현재블록이 인트라 예측되었는지 아니면 인터 예측되었는지를 지시하는 예측 타입에 대한 정보를 추출한다. 예측 타입 정보가 인트라 예측을 지시하는 경우, 엔트로피 복호화부(510)는 현재블록의 인트라 예측정보(인트라 예측모드)에 대한 신택스 요소를 추출한다. 예측 타입 정보가 인터 예측을 지시하는 경우, 엔트로피 복호화부(510)는 인터 예측정보에 대한 신택스 요소, 즉, 움직임벡터 및 그 움직임벡터가 참조하는 참조픽처를 나타내는 정보를 추출한다.

또한, 엔트로피 복호화부(510)는 양자화 관련된 정보, 및 잔차신호에 대한 정보로서 현재블록의 양자화된 변환계수들에 대한 정보를 추출한다.

재정렬부(515)는, 영상 부호화 장치에 의해 수행된 계수 스캐닝 순서의 역순으로, 엔트로피 복호화부(510)에서 엔트로피 복호화된 1차원의 양자화된 변환계수들의 시퀀스를 다시 2차원의 계수 어레이(즉, 블록)로 변경할 수 있다.

역양자화부(520)는 양자화된 변환계수들을 역양자화하고, 양자화 파라미터를 이용하여 양자화된 변환계수들을 역양자화한다. 역양자화부(520)는 2차원으로 배열된 양자화된 변환계수들에 대해 서로 다른 양자화 계수(스케일링 값)을 적용할 수도 있다. 역양자화부(520)는 영상 부호화 장치로부터 양자화 계수(스케일링 값)들의 행렬을 양자화된 변환계수들의 2차원 어레이에 적용하여 역양자화를 수행할 수 있다.

역변환부(530)는 역양자화된 변환계수들을 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 역변환하여 잔차신호들을 복원함으로써 현재블록에 대한 잔차블록을 생성한다.

또한, 역변환부(530)는 변환블록의 일부 영역(서브블록)만 역변환하는 경우, 변환블록의 서브블록만을 변환하였음을 지시하는 플래그(cu_sbt_flag), 서브블록의 방향성(vertical/horizontal) 정보(cu_sbt_horizontal_flag) 및/또는 서브블록의 위치 정보(cu_sbt_pos_flag)를 추출하여, 해당 서브블록의 변환계수들을 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 역변환함으로써 잔차신호들을 복원하고, 역변환되지 않은 영역에 대해서는 잔차신호로 “0”값을 채움으로써 현재블록에 대한 최종 잔차블록을 생성한다.

또한, MTS가 적용된 경우, 역변환부(530)는 영상 부호화 장치로부터 시그널링된 MTS 정보(mts_idx)를 이용하여 가로 및 세로 방향으로 각각 적용할 변환 함수 또는 변환 행렬을 결정하고, 결정된 변환 함수를 이용하여 가로 및 세로 방향으로 변환블록 내의 변환계수들에 대해 역변환을 수행한다.

예측부(540)는 인트라 예측부(542) 및 인터 예측부(544)를 포함할 수 있다. 인트라 예측부(542)는 현재블록의 예측 타입이 인트라 예측일 때 활성화되고, 인터 예측부(544)는 현재블록의 예측 타입이 인터 예측일 때 활성화된다.

인트라 예측부(542)는 엔트로피 복호화부(510)로부터 추출된 인트라 예측모드에 대한 신택스 요소로부터 복수의 인트라 예측모드 중 현재블록의 인트라 예측모드를 결정하고, 인트라 예측모드에 따라 현재블록 주변의 참조 픽셀들을 이용하여 현재블록을 예측한다.

인터 예측부(544)는 엔트로피 복호화부(510)로부터 추출된 인터 예측모드에 대한 신택스 요소를 이용하여 현재블록의 움직임벡터와 그 움직임벡터가 참조하는 참조픽처를 결정하고, 움직임벡터와 참조픽처를 이용하여 현재블록을 예측한다.

가산기(550)는 역변환부로부터 출력되는 잔차블록과 인터 예측부 또는 인트라 예측부로부터 출력되는 예측블록을 가산하여 현재블록을 복원한다. 복원된 현재블록 내의 픽셀들은 이후에 복호화할 블록을 인트라 예측할 때의 참조픽셀로서 활용된다.

루프 필터부(560)는 인루프 필터로서 디블록킹 필터(562), SAO 필터(564) 및 ALF(566)를 포함할 수 있다. 디블록킹 필터(562)는 블록 단위의 복호화로 인해 발생하는 블록킹 현상(blocking artifact)을 제거하기 위해, 복원된 블록 간의 경계를 디블록킹 필터링한다. SAO 필터(564) 및 ALF(566)는 손실 부호화(lossy coding)으로 인해 발생하는 복원된 픽셀과 원본 픽셀 간의 차이를 보상하기 위해, 디블록킹 필터링 이후의 복원된 블록에 대해 추가적인 필터링을 수행한다. ALF의 필터 계수는 비스트림으로부터 복호한 필터 계수에 대한 정보를 이용하여 결정된다.

디블록킹 필터(562), SAO 필터(564) 및 ALF(566)를 통해 필터링된 복원블록은 메모리(570)에 저장된다. 한 픽처 내의 모든 블록들이 복원되면, 복원된 픽처는 이후에 부호화하고자 하는 픽처 내의 블록을 인터 예측하기 위한 참조픽처로 사용된다.

본 실시예는 이상에서 설명한 바와 같은 영상(비디오)의 부호화 및 복호화에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 현재 픽처에 존재하는 오브젝트들(objects)의 부호화 또는 복호화 시, 현재 픽처를 세그멘테이션하여 오브젝트들을 생성한 후, 각 오브젝트별로 메모리, 필터 및 양자화 파라미터와 관련된 정보를 관리하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공한다.

이하, 특정 플래그가 참이라는 것은 해당되는 플래그의 값이 1임을 나타내고, 특정 플래그가 거짓이라는 것은 해당되는 플래그의 값이 0임을 나타낸다.

도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 오브젝트 기반 영상 부호화 장치를 개념적으로 나타내는 블록도이다.

영상 부호화 장치는 입력 픽처로부터 오브젝트들을 추출하고 세그멘테이션 맵(segmentation map)을 생성한 후, 이들을 부호화한다. 영상 부호화 장치는 세그멘테이션 수행부(604), 오브젝트 부호화부(610), DOB(Decoded Object Buffer, 620), 및 DPB(Decoded Picture Buffer, 630)의 전부 또는 일부를 포함한다.

세그멘테이션 수행부(604)는 입력 픽처에 대해 세그멘테이션을 수행하여 입력 픽처를 상이한 오브젝트들로 분할하고, 오브젝트들에 대한 세그멘테이션 정보를 생성한다. 세그멘테이션 수행부(604)는, 세그멘테이션 정보로서 픽셀 단위로 오브젝트들 각각에 해당하는 인덱스가 부여된 맵을 출력할 수 있다. 세그멘테이션 수행부(604)는 영상 내 경계 검출 방법, 영역 분리 방법, 군집화 방법 등을 기반으로 세그멘테이션을 수행할 수 있다. 또는, 단일 또는 다수의 컨볼루션 레이어들(convolutional layers)로 구성된 네트워크를 기반으로 세그멘테이션이 수행될 수 있다.

오브젝트 부호화부(610)는 세그멘테이션 맵 및 오브젝트들을 부호화하여 비트스트림을 생성한다. 생성된 비트스트림은 영상 복호화 장치로 전달된다. 오브젝트들의 부호화는 도 1에 예시된 바와 같은 기존의 블록 기반 부호화 장치에 의해 수행될 수 있다. 또한, 영상 부호화 장치는 오브젝트의 존재 유무를 영상 복호화 장치로 신호할 수 있다. 영상 부호화 장치는 오브젝트가 존재하는 경우, 오브젝트들의 개수와 인덱스들을 영상 복호화 장치로 신호할 수 있다.

한편, 오브젝트 부호화부(610)는, 도 1에 예시된 영상 부호화 장치와 마찬가지로 오브젝트들을 복호화하는 구성요소들을 포함하여, 복원 오브젝트들을 생성할 수 있다.

DOB(620)는 복원 오브젝트들을 저장한다. 복원 오브젝트들은 이후 참조 오브젝트들로 이용될 수 있다.

DPB(630)는 복원 오브젝트들을 결합되어 생성된 복원 픽처를 저장한다. 복원 픽처는 이후 참조 픽처로 이용될 수 있다.

도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 오브젝트 기반 영상 복호화 장치를 개념적으로 나타내는 블록도이다.

영상 복호화 장치는 비트스트림으로부터 오브젝트들을 복호화하고, 이들을 결합하여 복원 픽처를 생성한다. 영상 복호화 장치는 오브젝트 복호화부(710), DOB(720) 및 DPB(730)의 전부 또는 일부를 포함한다.

오브젝트 복호화부(710)는 비트스트림을 파싱하여 오브젝트들을 복호화함으로써, 복원 오브젝트들을 생성한다. 이때, 비트스트림의 파싱은 엔트로피 복호화부(510)에 의해 수행될 수 있다. 또한, 복원 오브젝트들의 생성은 도 5에 예시된 바와 같은 기존의 블록 기반 복호화 장치에 의해 수행될 수 있다.

DOB(720)는 복원 오브젝트들을 저장한다. 복원 오브젝트들은 이후 참조 오브젝트들로 이용될 수 있다.

DPB(730)는 복원 오브젝트들을 결합되어 생성된 복원 픽처를 저장한다. 복원 픽처는 이후 참조 픽처로 이용될 수 있다.

이하, 본 실현예들은 영상 복호화 장치에 의한 오브젝트들의 복호화를 중심으로 기술한다. 한편, 설명의 편의상 필요한 경우, 영상 부호화 장치를 언급한다. 그럼에도, 이하에 기술된 대부분의 실시예들은 영상 부호화 장치에도 동일하거나 유사하게 적용될 수 있다. 한편, 영상 부호화 장치는 비트율 왜곡 최적화 측면에서 오브젝트들의 부호화와 관련된 정보(이후, 설명될 플래그들 및 인덱스들)를 결정한다. 이후, 영상 부호화 장치는 이들을 부호화하여 비트스트림을 생성한 후, 영상 복호화 장치로 시그널링할 수 있다. 또한, 영상 부호화 장치는 상위 단계로부터 오브젝트들의 부호화와 관련된 정보를 획득하여 현재 오브젝트를 부호화할 수 있다.

한편, 픽처는 서브픽처, 슬라이스, 타일, 오브젝트 유닛(이하, '오브젝트'), CTU, CU 등으로 분할될 수 있다. 영상 복호화 장치는 픽처 단위 또는 슬라이스 단위 파라미터 셋(parameter set)에서 오브젝트의 존재 유무를 파싱할 수 있다. 오브젝트가 존재하는 경우, 영상 복호화 장치는 전송된 오브젝트들의 개수와 인덱스들을 파싱할 수 있다.

전술한 바와 같이 오브젝트에 대해, 도 1 또는 도 5에 예시된 바와 같은, 예측, 독립적 부호화/복호화, 전송, 메모리저장 등의 기능들이 적용될 수 있다. 오브젝트들은 서로 오버랩(overlap)될 수 있다. 각 오브젝트에 대해 오브젝트 헤더(object header)가 존재할 수 있는데, 헤더는 오브젝트의 인덱스, 오브젝트의 종류, 오브젝트의 영역에 대한 정보, 기본 양자화 파라미터, 기본 움직임 파라미터, 경계에서의 인루프 필터링 수행 여부, 및 상이한 오브젝트의 참조 가능 여부의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다. 오브젝트 헤더에 포함된 오브젝트의 영역에 대한 정보는 각 오브젝트의 모양(임의의 모양 또는 직사각형의 모양)을 지시할 수 있다.

오브젝트의 영역이 임의의 모양인 경우, 영상 부호화 장치에 의해 전송된 세그멘테이션 맵을 이용하여 오브젝트의 영역이 유도될 수 있다. 세그멘테이션 맵은, 픽처가 하나 또는 다수의 인스턴스들(instances)로 분할된 경우, 도 8a에 예시된 바와 같은 픽셀 단위의 인스턴스 인덱스 맵일 수 있다. 오브젝트는, 도 8b에 예시된 바와 같이, 세그멘테이션 맵에서 동일한 인스턴스 인덱스를 갖는 픽셀들의 집합일 수 있다.

또는, 오브젝트 영역은 임의 모양의 영역을 포함하는 직사각형 모양일 수 있다. 오브젝트의 영역이 직사각형 모양인 경우, 오브젝트의 영역에 대한 정보는 픽처 내 직사각형의 위치, 크기 등을 지시할 수 있다. 다른 예로서, 기정해진 규칙에 따라, 영상 부호화 장치와 영상 복호화 장치는 임의의 모양을 포함하는 직사각형 모양의 영역을 오브젝트 영역으로 생성할 수 있다.

이하의 예측, 양자화 파라미터(Quantization Parameter: QP), DOB의 관리, DPB의 관리, 인루프 필터링 등에 대한 기술은 오브젝트 영역의 모양과 무관하게 적용될 수 있다.

이하, 오브젝트의 예측에 대해 기술한다.

영상 부호화 장치는 현재 픽처에 오브젝트가 존재하고 직사각형 모양의 영역일 경우, 오브젝트의 좌상단 좌표를 시작으로 오브젝트를 부호화 블록들(coding blocks)로 분할할 수 있다. 여기서, 각 부호화 블록은 CTU 또는 CU일 수 있다. 이후, 영상 부호화 장치는 각 부호화 블록을 예측 단위들(prediction units)로 분할하고, 각 예측 단위별로 예측을 수행할 수 있다. 현재 픽처에 오브젝트가 존재하고 오브젝트가 직사각형이 아닌 임의의 모양의 영역일 경우, 오브젝트 자체가 예측 단위로 이용될 수 있다.

반면, 현재 픽처 또는 슬라이스에 오브젝트가 존재하지 않을 경우, 영상 부호화 장치는, 기존의 블록 기반 부호화 방식에 따라 픽처 또는 슬라이스의 좌상단 좌표를 시작으로 픽처 또는 슬라이스를 부호화 블록들로 분할할 수 있다. 이후, 영상 부호화 장치는 각 부호화 블록을 예측 단위들로 분할하고, 각 예측 단위별로 예측을 수행할 수 있다.

영상 부호화 장치와 영상 복호화 장치는 각 오브젝트의 부호화/복호화를 진행한다. 이때, 비트스트림은 오브젝트 단위의 비트스트림들을 포함할 수 있다. 또는, 기존 비디오 코딩 방법에서와 같이, 비트스트림은 픽처 단위로 생성된 비트스트림일 수 있다.

영상 부호화 장치와 영상 복호화 장치는 상위 단계 신택스를 이용하여 오브젝트 단위의 부호화/복호화 수행 여부를 나타낼 수 있다. 오브젝트 단위로 부호화/복호화가 진행되는 경우, 현재 픽처의 세그멘테이션 정보가 부호화/복호화될 수 있다. 이때, 세그멘테이션 정보는 현재 픽처 내 오브젝트들의 개수, 및 각 오브젝트의 종류, 크기 및 위치를 포함한다. 또한, 전술한 바와 같은 각 오브젝트 헤더에 저장된 정보에 따라 예측, 변환, 양자화 및 엔트로피코딩에 사용할 수 있는 기술들의 종류가 부호화/복호화될 수 있다. 여기서, 이러한 기술들로서 기존의 비디오 코딩 방법들에 기초하는 예측, 변환, 양자화 및 엔트로피코딩 기술들이 이용될 수 있다. 또한, 참조샘플의 위치를 고정하거나 제한하기 위한 정보가 부호화/복호화될 수 있다.

전술한 데이터에 추가하여, 오브젝트 헤더 정보는 사용할 수 있는 예측방법의 종류(인터 예측, 인트라 예측), 사용할 수 있는 변환방법의 종류(변환 필터의 종류)와 개수, 예측모드의 종류(인트라 예측의 방향성 모드, 또는 인터 예측의 모드)와 개수, DPB(630, 730)의 크기, 부화소 정밀도(precision), 참조샘플들로 사용할 수 있는 샘플들의 범위와 위치, 필터의 종류/계수/정밀도, 인루프 필터의 순서, 변환의 순서, 양자화 파라미터, 및 오브젝트의 중요도의 전부 또는 일부를 더 포함할 수 있다. 여기서, 중요도는 입력 픽처에 세그멘테이션을 수행하는 과정에서 각 오브젝트별로 생성될 수 있다.

영상 복호화 장치와 영상 부호화 장치는 배경 오브젝트에 대해 인터 예측만을 사용하고, 사람 오브젝트에 대해 인트라 예측과 인터 예측을 사용함으로써, 오브젝트 종류 및 중요도에 따라 고정된 예측 방법만을 사용할 수 있다. 또는, 오브젝트의 종류 및 중요도에 따라 인트라 예측에서 사용할 수 있는 예측모드의 개수가 제한되거나, 인터 예측의 모드의 종류 또는 움직임벡터의 범위가 제한될 수 있다. 또는, 사용할 수 있는 참조샘플들의 범위와 위치를 제한하기 위하여, 현재 오브젝트의 인트라 예측을 위한 참조샘플들을 생성 시, 현재 오브젝트 내부에 존재하는 샘플들만이 사용될 수 있다.

부호화/복호화된 오브젝트 헤더 정보에 따라 영상 부호화 장치와 영상 복호화 장치는 예측, 변환, 양자화 등의 프로세스의 순서를 변경하고 생략하거나, 프로세스를 수행 시 해당 오브젝트의 부호화/복호화에 필요한 전용 툴들(tools) 각각을 온/오프(on/off)할 수 있다.

또한, 오브젝트의 픽셀 값들을 부호화/복호화하는 대신 영상 부호화 장치와 영상 복호화 장치는 합성(synthesis)을 이용하여 유도할 수 있다. 합성으로 오브젝트를 유도하는 경우, 오브젝트 헤더 정보는 합성 여부를 포함하고, 합성을 위한 오브젝트 서술(description) 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 오브젝트의 종류가 잔디밭, 구름이 없는 하늘, 호수, 건물의 외벽 등과 같이 특정한 패턴의 반복되어 영상에서 중요도가 낮거나 ROI(Region of Interest)에 해당하지 않는(ROI 영역에서 멀리에 위치한) 경우, 영상 부호화 장치와 영상 복호화 장치는 해당 오브젝트의 서술 정보와 그에 따른 패턴을 부호화/복호화한 후, 해당 패턴을 이용하여 오브젝트를 합성할 수 있다. 오브젝트의 서술 정보는 패턴에 포함되는 색의 종류, 패턴의 크기, 패턴의 종류, 패턴의 모양 등의 정보를 포함할 수 있다. 이때, 영상 부호화 장치는 기설정된 패턴들에 대한 정보를 포함하는 리스트에서 해당되는 인덱스 값을 부호화한 후, 영상 복호화 장치로 전송할 수 있다.

이하, 오브젝트의 QP에 대해 기술한다.

오브젝트별로 부호화/복호화를 진행하는 경우, 부호화/복호화에 필요한 QP와 관련된 정보가 부호화/복호화될 수 있다. 또한, 오브젝트를 하나 이상의 픽셀을 포함하는 N 개의 임의의 서브오브젝트들로 분할하고, 각 서브오브젝트 단위로 QP 정보가 부호화/복호화될 수 있다. 또한, 오브젝트의 각 서브오브젝트별로 차분(delta) QP 값이 추가로 부호화/복호화될 수 있다. 차분 QP는 오브젝트를 구성하는 구성요소별로 부호화/복호화될 수 있다. 또는, 영상 부호화 장치와 영상 복호화 장치 간에 기설정된 차분 QP 값의 리스트에서 하나를 선택한 후, 해당 인덱스 값이 부호화/복호화될 수 있다. 이때, 오브젝트의 각 구성요소별로 차분 QP가 부호화/복호화되거나, 동일한 차분 QP 값이 하나 이상의 구성요소들에 의해 공유될 수 있다.

예를 들어, 다른 오브젝트와 인접할 확률이 높은 서브오브젝트의 경우 초기 QP가 높게 설정될 수 있으며, 오브젝트의 복잡도에 따라 서브오브젝트의 차분 QP 값이 결정될 수 있다. 복잡도가 낮은 오브젝트의 경우, 서브오브젝트가 높은 QP 값을 사용하도록 차분 QP 값을 설정하여 압축률이 높아지도록 한다. 반면, 복잡도가 높은 오브젝트의 경우, 서브오브젝트가 낮은 QP 값을 사용하도록 차분 QP 값을 설정하여 열화가 적게 발생하도록 한다.

이하, 도 9의 도시를 이용하여, 오브젝트별로 QP를 관리하는 경우에 대해 QP 관련 신택스 정보의 부호화/복호화 방법을 기술한다.

도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, QP 관련 신택스 정보의 복호화 방법을 나타내는 순서도이다.

영상 복호화 장치는 비트스트림으로부터 오브젝트들에 대해 차분 QP 사용의 활성화 여부를 지시하는 플래그 obj_qp_delta_enabled_flag를 복호화한 후(S900), 해당 플래그를 확인한다(S902).

해당 플래그가 활성화된 경우, 영상 복호화 장치는 각 오브젝트의 서브오브젝트별로 차분 QP의 절대값을 복호화한 후(S904), 차분 QP의 절대값이 0보다 큰 지를 확인한다(S906).

각 서브오브젝트에 대해 차분 QP의 절대값이 0보다 큰 경우, 영상 복호화 장치는 차분 QP의 부호를 복호화하여(S908), 최종적으로 차분 QP 값을 유도할 수 있다.

도 9의 예시는 영상 부호화 장치에도 적용될 수 있다. 이때, 영상 부호화 장치는 해당 플래그 및 차분 QP의 정보를 상위 단계로부터 획득하고, 이들을 부호화한다. 또한, 도 9의 예시에서, 각 단계의 수행 순서는 변경, 생략, 또는 추가될 수 있고, 각 신택스가 전송되는 수준(level)이 변경될 수 있다.

각 서브오브젝트의 차분 QP를 생성한 후, 영상 부호화 장치와 영상 복호화 장치는 차분 QP 값을 이용하여 부호화/복호화 기본 단위(즉, 블록)에 대해 QP 값의 조절을 추가적으로 수행할 수 있다.

이하, 오브젝트와 관련된 DOB(620, 720)의 관리에 대해 기술한다. 이하, DOB(620, 720)를 DOB로 표현한다.

DOB에는 동일한 프레임 또는 상이한 프레임들 내 하나 또는 다수의 오브젝트들이 순차적으로 저장될 수 있다. DOB는 헤더를 포함한다. DOB 헤더는 DOB에 저장되어 있는 오브젝트들의 개수, 각 오브젝트를 포함하는 프레임의 POC(Picture Order Count), 프레임 내에서 각 오브젝트의 인덱스, 프레임 내에서 각 오브젝트의 위치, 각 오브젝트의 픽셀들의 개수, 및 각 오브젝트의 스케일(scale)의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다. 여기서, 스케일은, 다운샘플링 또는 업샘플링된 오브젝트가 저장되는 경우, 그 해상도의 변화도를 나타낸다. 하나의 DOB 내에서 다수의 오브젝트들의 POC 값들과 오브젝트들의 인덱스 값들이 모두 같은 경우는 없을 수 있다. 또한, POC가 다르고 인덱스가 같은 다수의 오브젝트들은 서로 동일한 인스턴스(사람1, 사람2, 차1 등의 고유 오브젝트)가 아닐 수 있다.

한편, 다수의 DOB들이 존재할 수 있으며, 기정해진 규칙에 따라 복원된 오브젝트들이 저장되는 DOB가 선택될 수 있다. 예컨대, 도 10에 예시된 바와 같은 픽처 시퀀스에 대해, 도 11의 예시와 같이 하나의 DOB에 오브젝트들이 저장될 수 있다. 또는, 도 12a 내지 도 12b의 예시와 같이, 다수의 DOB들에 오브젝트들이 분산된 채로 저장될 수 있으며, 하나의 DOB 내에 저장된 오브젝트들의 POC 값들과 인덱스 값들은 상이할 수 있다.

또한, 도 13의 예시와 같이 오브젝트 카테고리 별로 DOB의 크기가 다르게 사용될 수 있다. 예를 들어, 각 오브젝트 카테고리의 변화율 또는 움직임 정도에 따라 DOB의 크기가 결정될 수 있다. 도 13의 예시와 같이, 움직임이 적은 오브젝트 카테고리(배경 오브젝트)에 대해 적은 개수의 버퍼들이 사용되고, 움직임이 많은 오브젝트 카테고리(사람 및 고양이 오브젝트)에 대해 많은 개수의 버퍼들이 사용될 수 있다.

또한, 오브젝트별로 DOB에 저장되는 해상도(resolution)가 달라질 수 있다. 각 오브젝트를 DOB에 저장 시, 각 오브젝트의 변화율 또는 움직임 정도, 타겟 비트율(target bitrate), 타겟 QP, 타겟 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), JND(Just Noticeable Distortion) 등의 값에 따라 해상도의 값이 결정될 수 있다. 이때, 저장에 이용된 해상도의 값이 오브젝트별로 부호화/복호화될 수 있다. 예를 들어, 도 14의 예시와 같이, 움직임이 적고 ROI가 아닌, 배경과 같은 오브젝트(DOB2에 대응함)는, 1/2, 1/4 배의 낮은 해상도로 다운샘플링된 후 DOB에 저장될 수 있다, 반면, 중요도가 높거나 움직임이 많거나 ROI에 해당하는 오브젝트(DOB0 및 DOB1에 대응함)는, 2, 4 배의 높은 해상도로 업샘플링된 후 DOB에 저장될 수 있다.

이하, 도 15의 도시를 이용하여, 오브젝트별로 DOB를 관리하는 경우에 대해 DOB 관리와 관련된 신택스 정보의 부호화/복호화 방법을 기술한다.

도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른, DOB 관리와 관련된 신택스 정보의 복호화 방법을 나타내는 순서도이다.

영상 복호화 장치는 오브젝트별 DOB 관리 여부를 나타내는 정보(DOB_for_each_object)를 복호화한 후(S1500), 해당 정보를 확인한다(S1502).

오브젝트별로 DOB를 관리하는 경우, 영상 복호화 장치는 각 오브젝트에 대해 최대 버퍼의 크기(DOB_max_buffer_size)와 DOB의 크기(DOB_size)를 복호화한다(S1504). 여기서, 최대 버퍼의 크기는 다수의 DOB들 전체의 크기이고, DOB의 크기는 각 DOB의 크기를 나타낸다.

도 15의 예시는 영상 부호화 장치에도 적용될 수 있다. 이때, 영상 부호화 장치는 오브젝트별 DOB 관리 여부를 나타내는 정보, 및 DOB 관련 정보를 상위 단계로부터 획득하고, 이들을 부호화한다. 또한, 도 15의 예시에서, 각 단계의 수행 순서는 변경, 생략, 또는 추가될 수 있고, 각 신택스가 전송되는 수준이 변경될 수 있다.

한편, DOB에 각 오브젝트를 저장하는 경우, 저장 순서(방향)의 정보가 부호화/복호화될 수 있다. 또는, 오브젝트의 모양, 종류, 크기 등의 정보 중 하나 이상의 정보를 이용하여 저장 순서가 유도될 수 있다. 영상 부호화 장치 및 영상 복호화 장치는 픽처 도메인에서의 위치를 기준으로 래스터 스캔 순서(raster scan order) 또는 지그재그 스캔 순서(zigzag scan order)에 따라 복원된 오브젝트 내 픽셀 값들을 DOB에 순차적으로 저장할 수 있다.

도 16의 우측 예시와 같은 세그멘테이션 맵에 따라 2 개의 오브젝트들(배경 및 체리)을 포함하는, 도 16의 좌측 예시와 같은 픽처를 가정한다. 도 17의 예시와 같이, 영상 부호화 장치 및 영상 복호화 장치는 래스터 스캔 순서에 따라 오브젝트 내 픽셀들을 DOB에 순차적으로 저장할 수 있다. 예컨대, 체리 오브젝트를 DOB에 저장하는 경우, 영상 부호화 장치 및 영상 복호화 장치는 도 17의 예시와 같이 체리 오브젝트에 포함되는 1번 내지 166번 픽셀들을 오름차순으로 DOB에 저장할 수 있다. 또는, 체리 오브젝트에 포함되는 166번 내지 1번 픽셀들이 내림차순으로 DOB에 저장될 수 있다. 이때, 저장 순서(방향)의 정보는 해당 오브젝트 헤더로부터 부호화/복호화될 수 있다. 또는, 전술한 바와 같이 오브젝트의 모양, 종류, 크기 등의 정보에 따라 유도될 수 있다.

이하, 오브젝트의 인루프 필터링에 대해 기술한다.

오브젝트별로 부호화/복호화를 진행하는 경우, 필요한 필터와 관련된 정보가 부호화/복호화될 수 있다. 예를 들어, 인터 예측에서 보간 필터를 사용하는 경우, 오브젝트의 종류에 따라 보간 필터의 탭 크기, 필터의 계수 정보가 부호화/복호화되거나 기설정된 종류의 필터의 인덱스가 부호화/복호화될 수 있다.

또한, 디블록킹 필터를 적용하는 경우, 디블록킹 필터가 적용될 최소 경계(edge)의 크기, 필터의 종류, 필터 탭의 크기, 필터를 수행 여부를 결정하기 위한 파라미터의 임계값, 클리핑(clipping) 방법 등의 정보가 부호화/복호화될 수 있다.

또한, SAO 필터를 적용하는 경우, 사용할 오프셋의 종류, 오프셋을 적용할 카테고리의 종류, 각 카테고리에 적용할 오프셋의 값(또는 기준 값) 등의 정보가 부호화/복호화될 수 있다.

또한, ALF를 적용하는 경우, 사용할 필터의 개수, 클래스를 계산하기 위한 블록의 크기, 필터의 모양, 클리핑 방법 등의 대한 정보가 부호화/복호화될 수 있다.

오브젝트별로 필터 관련 정보를 부호화/복호화하는 경우, 관련 신택스 정보를 부호화/복호화하는 방법은 표 1에 나타낸 예시와 같다.

여기서, FILTER_n은, 앞에서 언급되지 않은 임의의 필터를 나타내는 식별자이다.

표 1에 나타낸 각 신택스 요소의 부호화/복호화 순서는 변경, 생략 또는 추가될 수 있고, 각 신택스 요소가 전송되는 수준이 변경될 수 있다.

이하, 도 18의 도시를 이용하여, 오브젝트별로 필터를 관리하는 경우에 대해 필터 관리와 관련된 신택스 정보의 부호화/복호화 방법을 기술한다.

도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른, 필터 관련 신택스 정보의 복호화 방법을 나타내는 순서도이다.

영상 복호화 장치는 오브젝트별로 필터 파라미터의 관리의 활성화 여부를 지시하는 플래그 obj_ad_param_enabled_flag를 복호화한 후(S1800), 해당 플래그를 확인한다(S1802).

해당 플래그가 활성화된 경우, 영상 복호화 장치는 각 오브젝트의 서브오브젝트별로 필터 파라미터 사용 여부를 지시하는 플래그 sub_obj_ad_param_enabled_flag를 복호화한 후(S1804), 해당 플래그를 확인한다(S1806).

각 서브오브젝트가 필터 파라미터를 사용하도록 해당 플래그가 활성화된 경우, 영상 복호화 장치는 파라미터 셋을 지시하는 인덱스를 복호화한다.

도 18의 예시는 영상 부호화 장치에도 적용될 수 있다. 이때, 영상 부호화 장치는 해당 플래그들 및 파라미터 셋의 정보를 상위 단계로부터 획득하고, 이들을 부호화한다. 또한, 도 18의 예시에서, 각 단계의 수행 순서는 변경, 생략, 또는 추가될 수 있고, 각 신택스가 전송되는 수준이 변경될 수 있다.

또한, 영상 부호화 장치와 영상 복호화 장치는 부호화/복호화를 수행하는 과정에서 기본 단위인 블록들에 대해 필터 파라미터 값들의 조절을 추가적으로 수행할 수 있다.

이하, 오브젝트들이 결합된 픽처에 대해 기술한다.

DOB에 저장된 다수의 복원 오브젝트들이 하나의 픽처로 재구성된 후, 재구성된 픽처는 DPB(630, 730)에 저장될 수 있다. 재구성 과정에서 DOB 헤더에 저장되어 있는, 픽처 내에서 각 오브젝트의 위치 정보를 이용하여 해당 위치에 복원 오브젝트들이 재구성될 수 있다. 재구성 과정에서 두 개 이상의 오브젝트들의 오버랩(overlapping) 영역에 대해 블렌딩(blending)을 수행하여 해당 영역 내 픽셀들의 최종 값들이 결정될 수 있다. 블렌딩은 세그멘테이션 맵을 기반으로 오버랩 영역 내의 픽셀단위로 수행될 수 있다.

먼저, 복수의 오브젝트들의 오버랩 영역에서 동일한 세그멘테이션 인스턴스 인덱스를 갖는 픽셀들의 개수가 가장 많은 오브젝트를 선정한 후, 해당 오브젝트의 각 픽셀 값이 블렌드된(blended) 값으로 결정될 수 있다. 또는, 오버랩 영역 내 각 오버랩 픽셀에 대해 각 오브젝트의 픽셀 값들을 가중 합산한 값이 해당 픽셀의 블렌드된 값으로 생성될 수 있다.

도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른, 직사각형 형태의 오브젝트들 간 오버랩 영역을 나타내는 예시도이다.

또는, 도 19에 예시된 바와 같이, 복수의 오브젝트들의 오버랩 영역 내 세그멘테이션 인스탄스들의 경계 중 일부가 블렌딩 경계로 이용될 수 있다. 먼저, 오버랩 영역에서 동일한 세그멘테이션 인스턴스 인덱스를 갖는 영역에 대해, 이 영역에 가장 근접되고 이 영역과 동일한 인덱스를 갖는 픽셀(또는 픽셀들)을 포함하는 오브젝트가 선정된다. 예컨대, 도 19의 예시에서 영역 A는, 도 8a의 예시에 따라 인스턴스 0에 포함되므로, 이 영역에 가장 근접되고 이 영역과 동일한 인덱스를 갖는 픽셀(또는 픽셀들)을 포함하는 오브젝트는 오브젝트 1이다. 또한, 영역 B 및 영역 C에 대해 오브젝트 2가 선정될 수 있다. 이후, 각 영역에 대해 해당 오브젝트의 각 픽셀 값이 최종 블렌드된 값으로 결정될 수 있다.

도 20은 본 개시의 일 실시예에 따른, 오브젝트들 간 경계들의 분류를 나타내는 예시도이다.

한편, 다수의 오브젝트들을 하나의 픽처로 재구성한 후, 오브젝트들 간 경계에서 필터링이 수행될 수 있다. 도 20에 예시된 오브젝트들 간 경계들의 분류에 따라 각 경계에 대한 필터링은 다음과 같이 수행될 수 있다. 오브젝트들 간 경계이고 오버랩되지 않는 영역들 간의 경계인 경우, 해당 경계의 주변 픽셀들에 대해 필터링이 수행될 수 있다. 오브젝트들 간 경계이고 오브젝트들 간 오버랩되는 영역의 경계이며 해당 경계의 주변 픽셀들이 동일한 오브젝트에 포함되는 경우, 필터링이 수행되지 않을 수 있다. 오브젝트들 간 오버랩되는 영역 내 경계이며 해당 경계 주변 픽셀들이 상이한 세그멘테이션 인스턴스들에 포함되는 경우(예컨대, 블렌딩 경계), 필터링이 수행되지 않을 수 있다.

이하, 도 21 및 도 22의 도시를 이용하여, 영상 부호화 장치가 오브젝트들을 부호화하는 방법, 및 영상 복호화 장치가 오브젝트들을 복호화하는 방법을 기술한다.

도 21은 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 부호화 장치가 오브젝트들을 부호화하는 방법을 나타내는 순서도이다.

영상 부호화 장치는 입력 픽처에 대해 세그멘테이션을 수행하여 입력 픽처를 오브젝트들로 분할하고, 세그멘테이션 맵 및 오브젝트들의 헤더들을 생성한다(S2100).

세그멘테이션 맵은, 픽처가 하나 또는 다수의 인스턴스들로 분할된 경우, 픽셀 단위의 인스턴스 인덱스 맵일 수 있다. 각 오브젝트는 세그멘테이션 맵에서 동일한 인스턴스 인덱스를 갖는 픽셀들의 집합일 수 있다. 영상 부호화 장치는 세그멘테이션 맵 및 오브젝트들의 헤더들을 부호화한 후, 영상 복호화 장치로 전달할 수 있다.

영상 부호화 장치는 상위 단계로부터 오브젝트들의 헤더들, 및 세그멘테이션 맵을 획득한다(S2102),

여기서, 각 오브젝트의 오브젝트의 헤더는 각 오브젝트의 인덱스 및 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 포함한다. 또한, 각 오브젝트의 헤더는 각 오브젝트의 종류, 각 오브젝트의 중요도, 예측 방법들, 변환 방법들, 예측모드의 종류, 참조샘플들의 범위와 위치, DPB의 크기, 기본 양자화 파라미터, 및 기본 움직임 파라미터의 전부 또는 일부를 더 포함할 수 있다.

영상 부호화 장치는 세그멘테이션 맵, 인덱스 및 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 이용하여 각 오브젝트의 영역을 유도한다(S2104).

각 오브젝트는 각 오브젝트의 영역에 대한 정보에 따라 임의의 모양의 영역이거나, 임의 모양의 영역을 포함하는 직사각형 모양의 영역일 수 있다. 영상 부호화 장치는 각 오브젝트가 직사각형 모양의 영역인 경우, 각 오브젝트의 좌상단 좌표를 시작으로 각 오브젝트를 부호화 블록들로 분할할 수 있다. 이후, 영상 부호화 장치는 각 부호화 블록을 예측 단위들로 분할하고, 각 예측 단위별로 예측을 수행할 수 있다. 또는, 영상 부호화 장치는 각 오브젝트가 임의의 모양의 영역인 경우, 각 오브젝트를 예측 단위로 이용할 수 있다.

한편, 픽처 또는 슬라이스에 오브젝트가 존재하지 않을 경우, 영상 부호화 장치는, 픽처 또는 슬라이스의 좌상단 좌표를 시작으로 픽처 또는 슬라이스를 부호화 블록들로 분할할 수 있다. 여기서, 각 부호화 블록은 CTU 또는 CU일 수 있다. 이후, 영상 부호화 장치는 각 부호화 블록을 예측 단위들로 분할하고, 각 예측 단위별로 예측을 수행할 수 있다.

영상 부호화 장치는 유도된 영역에 기초하여 각 오브젝트를 부호화하고, 부호화된 각 오브젝트를 복호화하여 복원 오브젝트를 생성한다(S2106).

영상 부호화 장치가 각 오브젝트를 부호화하고, 복원 오브젝트를 생성하는 과정들은 이미 기술되었으므로, 더 이상의 설명을 생략한다.

다만, 합성을 이용하는 부호화인 경우, 영상 부호화 장치는 상위 단계로부터 합성을 지시하는 플래그를 획득한 후, 이 플래그가 참인 경우, 합성을 위한 오브젝트 서술 정보를 상위 단계로부터 획득한다. 영상 부호화 장치는 오브젝트 서술 정보에 기초하여 패턴을 생성한 후, 생성된 패턴을 이용하여 복원 오브젝트를 합성할 수 있다. 영상 부호화 장치는 합성을 지시하는 플래그 및 오브젝트 서술 정보를 부호화한 후, 영상 복호화 장치로 전달할 수 있다.

영상 부호화 장치는 오브젝트들에 대응하는 복원 오브젝트들을 적어도 하나의 DOB들에 저장한다(S2108). 여기서, 각 DOB는 DOB 헤더를 포함한다.

각 DOB의 헤더는 DOB에 저장된 복원 오브젝트들의 개수, 각 복원 오브젝트를 포함하는 픽처의 POC, 픽처 내 각 복원 오브젝트의 인덱스, 픽처 내 각 오브젝트의 위치, 및 각 복원 오브젝트의 픽셀들의 개수의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.

영상 부호화 장치는 복원 오브젝트들을 결합하여 복원 픽처를 재구성한 후, 복원 픽처를 DPB에 저장한다(S2110).

영상 부호화 장치가 복원 오브젝트들 DOB에 저장하는 과정, 및 복원 픽처를 DPB에 저장하는 과정은 이미 기술되었으므로, 더 이상의 설명을 생략한다.

도 22는 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 복호화 장치가 오브젝트들을 복호화하는 방법을 나타내는 순서도이다.

영상 복호화 장치는 비트스트림으로부터 오브젝트들의 헤더들, 및 세그멘테이션 맵을 복호화한다(S2200). 여기서, 각 오브젝트의 헤더는 각 오브젝트의 인덱스(index) 및 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 포함한다.

한편, 세그멘테이션 맵은 영상 부호화 장치에 의해 생성되고 부호화된 후, 영상 복호화 장치로 전달될 수 있다. 세그멘테이션 맵은, 픽처가 하나 또는 다수의 인스턴스들로 분할된 경우, 픽셀 단위의 인스턴스 인덱스 맵일 수 있다. 각 오브젝트는 세그멘테이션 맵에서 동일한 인스턴스 인덱스를 갖는 픽셀들의 집합일 수 있다.

영상 복호화 장치는 세그멘테이션 맵, 인덱스 및 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 이용하여 각 오브젝트의 영역을 유도한다(S2202).

영상 복호화 장치는 유도된 영역에 기초하여 비트스트림으로부터 각 오브젝트를 복호화함으로써, 복원 오브젝트를 생성한다(S2204).

영상 복호화 장치가 복원 오브젝트를 생성하는 과정은 이미 기술되었으므로, 더 이상의 설명을 생략한다.

다만, 합성을 이용하는 복호화인 경우, 영상 복호화 장치는 비트스트림으로부터 합성을 지시하는 플래그를 복호화한 후, 이 플래그가 참인 경우, 합성을 위한 오브젝트 서술 정보를 비트스트림으로부터 복호화한다. 영상 복호화 장치는 오브젝트 서술 정보에 기초하여 패턴을 생성한 후, 생성된 패턴을 이용하여 복원 오브젝트를 합성할 수 있다.

영상 복호화 장치는 오브젝트들에 대응하는 복원 오브젝트들을 적어도 하나의 DOB들에 저장한다(S2204). 여기서, 각 DOB는 DOB 헤더를 포함한다.

영상 복호화 장치는 복원 오브젝트들을 결합하여 복원 픽처를 재구성한 후, 복원 픽처를 DPB에 저장(S2208).

영상 복호화 장치가 복원 오브젝트들 DOB에 저장하는 과정, 및 복원 픽처를 DPB에 저장하는 과정은 이미 기술되었으므로, 더 이상의 설명을 생략한다.

본 명세서의 흐름도/타이밍도에서는 각 과정들을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 개시의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것이다. 다시 말해, 본 개시의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 흐름도/타이밍도에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 각 과정들 중 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 흐름도/타이밍도는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.

이상의 설명에서 예시적인 실시예들은 많은 다른 방식으로 구현될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 하나 이상의 예시들에서 설명된 기능들 혹은 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 기능적 컴포넌트들은 그들의 구현 독립성을 특히 더 강조하기 위해 "...부(unit)" 로 라벨링되었음을 이해해야 한다.

한편, 본 실시예에서 설명된 다양한 기능들 혹은 방법들은 하나 이상의 프로세서에 의해 판독되고 실행될 수 있는 비일시적 기록매체에 저장된 명령어들로 구현될 수도 있다. 비일시적 기록매체는, 예를 들어, 컴퓨터 시스템에 의하여 판독가능한 형태로 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 예를 들어, 비일시적 기록매체는 EPROM(erasable programmable read only memory), 플래시 드라이브, 광학 드라이브, 자기 하드 드라이브, 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)와 같은 저장매체를 포함한다.

이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

604: 세그멘테이션 수행부
610: 오브젝트 부호화부
620: DOB
630: DPB
710: 오브젝트 복호화부
720: DOB
730: DPB

Claims (19)

1. 영상 복호화 장치가 수행하는, 오브젝트들(objects)을 복호화하는 방법에 있어서,
   비트스트림으로부터 상기 오브젝트들의 헤더들(headers), 및 세그멘테이션 맵(segmentation map)을 복호화하는 단계, 여기서, 각 오브젝트의 헤더는 상기 각 오브젝트의 인덱스(index) 및 상기 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 포함함;
   상기 세그멘테이션 맵, 상기 인덱스 및 상기 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 이용하여 상기 각 오브젝트의 영역을 유도하는 단계;
   상기 영역에 기초하여 상기 비트스트림으로부터 상기 각 오브젝트를 복호화함으로써, 복원 오브젝트를 생성하는 단계;
   상기 오브젝트들에 대응하는 복원 오브젝트들을 적어도 하나의 DOB(Decoded Object Buffer)들에 저장하는 단계, 여기서, 각 DOB는 DOB 헤더를 포함함; 및
   상기 복원 오브젝트들을 결합하여 복원 픽처를 재구성한 후, 상기 복원 픽처를 DPB(Decoded Picture Buffer)에 저장하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 각 오브젝트의 헤더는,
   상기 각 오브젝트의 종류, 상기 각 오브젝트의 중요도, 예측 방법들, 변환 방법들, 예측모드의 종류, 참조샘플들의 범위와 위치, 상기 DPB의 크기, 기본 양자화 파라미터, 및 기본 움직임 파라미터의 전부 또는 일부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 각 오브젝트는,
   상기 세그멘테이션 맵에서 동일한 인스턴스 인덱스를 갖는 픽셀들의 집합이되, 상기 각 오브젝트의 영역에 대한 정보에 기초하는 임의의 모양의 영역이거나, 상기 임의 모양의 영역을 포함하는 직사각형 모양의 영역인 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 각 오브젝트의 영역을 유도하는 단계는,
   상기 각 오브젝트가 상기 직사각형 모양의 영역인 경우, 상기 각 오브젝트의 좌상단 좌표를 시작으로 상기 각 오브젝트를 부호화 블록들로 분할하고, 상기 각 오브젝트가 상기 임의의 모양의 영역인 경우, 상기 각 오브젝트를 예측 단위(prediction unit)로 이용하는 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법.
5. 제2항에 있어서,
   상기 복원 오브젝트를 생성하는 단계는,
   상기 각 오브젝트의 종류에 기초하여 상기 예측 방법들을 고정하거나, 인트라 예측에 대해 인트라 예측모드의 개수를 제한하거나, 인터 예측의 모드의 종류 또는 움직임벡터의 범위를 제한하는 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법.
6. 제2항에 있어서,
   상기 복원 오브젝트를 생성하는 단계는,
   상기 각 오브젝트의 인트라 예측 시, 상기 각 오브젝트 내부에 존재하는 샘플들을 상기 참조샘플들로 이용하는 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 비트스트림으로부터 합성(synthesis)을 지시하는 플래그를 복호화하는 단계를 더 포함하고,
   상기 플래그가 참인 경우, 상기 합성을 위한 오브젝트 서술 정보(description information)를 복호화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 복원 오브젝트를 생성하는 단계는,
   상기 서술 정보에 기초하여 패턴을 생성한 후, 상기 패턴을 이용하여 상기 복원 오브젝트를 합성하는 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법.
9. 제1항에 있어서,
   상기 DOB 헤더는,
   상기 DOB에 저장된 복원 오브젝트들의 개수, 각 복원 오브젝트를 포함하는 픽처의 POC(Picture Order Count), 상기 픽처 내 각 복원 오브젝트의 인덱스, 상기 픽처 내 각 오브젝트의 위치, 및 상기 각 복원 오브젝트의 픽셀들의 개수의 전부 또는 일부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법.
10. 제1항에 있어서,
    상기 DOB들에 저장하는 단계는,
    다수의 DOB들을 이용하는 경우, 기정해진 규칙에 따라 각 복원 오브젝트가 저장되는 DOB가 선택되는 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법.
11. 제1항에 있어서,
    상기 DOB들에 저장하는 단계는,
    다수의 DOB들을 이용하는 경우, 상기 각 오브젝트가 포함되는 카테고리의 변화율 또는 움직임 정도에 기초하여 각 DOB의 크기를 결정하는 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법.
12. 제2항에 있어서,
    상기 DOB들에 저장하는 단계는,
    다수의 DOB들을 이용하는 경우, 각 DOB에 저장 시, 상기 각 오브젝트의 변화율, 움직임 정도, 상기 중요도에 기초하여 상기 각 오브젝트의 해상도를 결정하는 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법.
13. 제9항에 있어서,
    상기 DPB에 저장하는 단계는,
    상기 픽처 내 각 오브젝트의 위치에 기초하여, 상기 복원 오브젝트들을 재구성하되, 두 개 이상의 오브젝트들의 오버랩(overlapping) 영역에 대해 블렌딩(blending)을 수행함으로써, 상기 복원 픽처를 생성하는 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법.
14. 제1항에 있어서,
    상기 DPB에 저장하는 단계는,
    상기 복원 픽처 내 오브젝트들 간 경계에 대해, 상기 경계가 상기 오브젝트들 간 경계이고 오버랩되지 않는 영역들 간의 경계인 경우, 상기 경계의 주변 픽셀들에 대해 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는, 복호화하는 방법.
15. 비트스트림으로부터 오브젝트들(objects)의 헤더들(headers), 및 세그멘테이션 맵(segmentation map)을 복호화하는 엔트로피 복호화부, 여기서, 각 오브젝트의 헤더는 상기 각 오브젝트의 인덱스(index) 및 상기 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 포함함;
    상기 세그멘테이션 맵, 상기 인덱스 및 상기 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 이용하여 상기 각 오브젝트의 영역을 유도하고, 상기 영역에 기초하여 상기 비트스트림으로부터 상기 각 오브젝트를 복호화함으로써, 복원 오브젝트를 생성하는 오브젝트 복호화부;
    상기 오브젝트들에 대응하는 복원 오브젝트들을 저장하는 적어도 하나의 DOB(Decoded Object Buffer)들, 여기서, 각 DOB는 DOB 헤더를 포함함; 및
    상기 복원 오브젝트들을 결합하여 복원 픽처를 재구성한 후, 상기 복원 픽처를 저장하는 DPB(Decoded Picture Buffer)
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 장치.
16. 제15항에 있어서,
    상기 각 오브젝트의 헤더는,
    상기 각 오브젝트의 종류, 상기 각 오브젝트의 중요도, 예측 방법들, 변환 방법들, 예측모드의 종류, 참조샘플들의 범위와 위치, 상기 DPB의 크기, 기본 양자화 파라미터, 및 기본 움직임 파라미터의 전부 또는 일부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 장치.
17. 제15항에 있어서,
    상기 DOB 헤더는,
    상기 DOB에 저장된 복원 오브젝트들의 개수, 각 복원 오브젝트를 포함하는 픽처의 POC(Picture Order Count), 상기 픽처 내 각 복원 오브젝트의 인덱스, 상기 픽처 내 각 오브젝트의 위치, 및 상기 각 복원 오브젝트의 픽셀들의 개수의 전부 또는 일부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 장치.
18. 영상 부호화 장치가 수행하는, 오브젝트들(objects)을 부호화하는 방법에 있어서,
    상위 단계로부터 오브젝트들의 헤더들(headers), 및 세그멘테이션 맵(segmentation map)을 획득하는 단계, 여기서, 상기 각 오브젝트의 헤더는 상기 각 오브젝트의 인덱스(index) 및 상기 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 포함함;
    상기 세그멘테이션 맵, 상기 인덱스 및 상기 각 오브젝트의 영역에 대한 정보를 이용하여 상기 각 오브젝트의 영역을 유도하는 단계;
    상기 영역에 기초하여 상기 각 오브젝트를 부호화하고, 상기 부호화된 각 오브젝트를 복호화하여 복원 오브젝트를 생성하는 단계;
    상기 오브젝트들에 대응하는 복원 오브젝트들을 적어도 하나의 DOB(Decoded Object Buffer)들에 저장하는 단계, 여기서, 각 DOB는 DOB 헤더를 포함함; 및
    상기 복원 오브젝트들을 결합하여 복원 픽처를 재구성한 후, 상기 복원 픽처를 DPB(Decoded Picture Buffer)에 저장하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 부호화하는 방법.
19. 제18항에 있어서,
    입력 픽처에 대해 세그멘테이션을 수행하여 상기 입력 픽처를 상기 오브젝트들로 분할하고, 상기 세그멘테이션 맵 및 상기 오브젝트들의 헤더들을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 부호화하는 방법.
    
    

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