KR20230127142A - 블록 경계 불연속성을 감소시키는 비디오 코딩방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
블록 경계 불연속성을 감소시키는 비디오 코딩방법 및 장치에 관한 개시로서, 본 실시예는, 주변 화소들을 이용하지 않는 예측 기술들에 대해, 현재블록의 주변 화소들 또는 참조 가능한 픽처의 화소들을 추가로 사용하여 현재블록의 예측자를 개선하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공한다.
Description
본 개시는 블록 경계 불연속성을 감소시키는 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.
인터 예측, IBC(Intra Block Copy), CCLM(Cross-Component Linear Model) 등과 같은 기술들은 주변 화소들을 이용하지 않고 현재블록의 예측자를 생성한다. 주변 화소들을 이용하는 예측 기술과 비교하여, 이러한 기술들은, 예측블록의 경계에서 불연속성이 더욱 현저하다는 문제를 가질 수 있다. 따라서, 주변 화소들을 이용하지 않고 예측자를 생성 시 발생할 수 있는, 예측블록 경계의 불연속성을 감소시키는 방안이 고려될 필요가 있다.
본 개시는, 주변 화소들을 이용하지 않는 예측 기술들에 대해 예측블록 경계에서의 불연속성을 감소시키기 위해, 현재블록의 주변 화소들 또는 참조 가능한 픽처의 화소들을 추가로 사용하여 현재블록의 예측자를 개선하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공하는 데 목적이 있다.
본 개시의 실시예에 따르면, 영상 복호화 장치가 수행하는, 현재블록을 예측하는 방법에 있어서, 비트스트림으로부터 상기 현재블록의 움직임 정보를 복호화하는 단계, 여기서, 상기 움직임 정보는, 상기 현재블록의 참조 픽처 인덱스 및 움직임벡터를 포함함; 상기 움직임 정보에 기초하여 인터 예측을 수행함으로써, 상기 현재블록의 제1 예측자를 생성하는 단계; 상기 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 상기 현재블록의 제2 예측자를 생성하는 단계; 상기 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 상기 제1 예측자 및 상기 제2 예측자에 대해 가중치를 유도하는 단계; 및 상기 가중치를 이용하여 상기 제1 예측자와 상기 제2 예측자를 가중합하여, 상기 현재블록의 최종 예측자를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법을 제공한다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 영상 부호화 장치가 수행하는, 현재블록을 예측하는 방법에 있어서, 상기 현재블록의 움직임 정보를 결정하는 단계, 여기서, 상기 움직임 정보는, 상기 현재블록의 참조 픽처의 인덱스 및 움직임벡터를 포함함; 상기 움직임 정보에 기초하여 인터 예측을 수행함으로써, 상기 현재블록의 제1 예측자를 생성하는 단계; 상기 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 상기 현재블록의 제2 예측자를 생성하는 단계; 상기 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 상기 제1 예측자 및 상기 제2 예측자에 대해 가중치들을 유도하는 단계; 및 상기 가중치들을 이용하여 상기 제1 예측자와 상기 제2 예측자를 가중합하여, 상기 현재블록의 최종 예측자를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법을 제공한다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 영상 부호화 방법에 의해 생성된 비트스트림을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서, 상기 영상 부호화 방법은, 현재블록의 움직임 정보를 결정하는 단계, 여기서, 상기 움직임 정보는, 상기 현재블록의 참조 픽처의 인덱스 및 움직임벡터를 포함함; 상기 움직임 정보에 기초하여 인터 예측을 수행함으로써, 상기 현재블록의 제1 예측자를 생성하는 단계; 상기 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 상기 현재블록의 제2 예측자를 생성하는 단계; 상기 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 상기 제1 예측자 및 상기 제2 예측자에 대해 가중치들을 유도하는 단계; 및 상기 가중치들을 이용하여 상기 제1 예측자와 상기 제2 예측자를 가중합하여, 상기 현재블록의 최종 예측자를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 기록매체를 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 따르면, 주변 화소들을 이용하지 않는 예측 기술들에 대해, 현재블록의 주변 화소들 또는 참조 가능한 픽처의 화소들을 추가로 사용하여 현재블록의 예측자를 개선하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공함으로써, 예측블록 경계에서 불연속성 감소에 따라 비디오 부호화 효율을 향상시키고, 비디오 화질을 개선하는 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 6a 내지 도 6c는 주변 화소들을 이용하지 않는 예측 기술들을 나타내는 예시도이다.
도 7a 내지 도 7c는 예측블록 경계에서의 불연속성을 나타내는 예시도이다.
도 8은 현재블록의 주변 화소들을 나타내는 예시도이다.
도 9 내지 도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재블록의 주변 블록들 및 예측모드들의 분포를 나타내는 예시도이다.
도 12는 현재블록의 주변 화소라인들을 나타내는 예시도이다.
도 13 및 도 14는 본 개시의 다른 실시예에 따른, 현재블록의 주변 블록들 및 예측모드들의 분포를 나타내는 예시도이다.
도 15는 MV가 지시하는 영역 내 위치들을 나타내는 예시도이다.
도 16 내지 도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른, 움직임벡터가 지시하는 영역 내 블록들 및 예측모드들의 분포를 나타내는 예시도이다.
도 20은 움직임벡터의 방향으로부터 대표모드의 유추를 나타내는 예시도이다.
도 21a 및 도 21b는 움직임벡터의 방향에 기초하는 예측을 나타내는 예시도이다.
도 22 내지 도 24는 본 개시의 또다른 실시예에 따른, 현재블록의 주변 블록들 및 예측모드들의 분포를 나타내는 예시도이다.
도 25 및 도 26은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 움직임벡터가 지시하는 영역 내 블록들 및 예측모드들의 분포를 나타내는 예시도이다.
도 27은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재블록의 예측자 내 화소들에 대해 그룹화 방법들을 나타내는 예시도이다.
도 28은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재블록의 예측자와 추가 예측자의 가중치를 나타내는 예시도이다.
도 29 및 도 30은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 현재블록의 예측자 내 화소들에 대해 그룹화 방법들을 나타내는 예시도이다.
도 31 및 도 32는 블록 경계 완화 필터의 적용 위치를 나타내는 예시도이다.
도 33은 블록 경계 완화 필터의 적용 영역의 크기를 나타내는 예시도이다.
도 34는 현재블록의 동일 위치 블록을 나타내는 예시도이다.
도 35는 본 개시의 일 실시예에 따른, 참조 픽처 내 현재블록의 동일 위치 블록을 나타내는 예시도이다.
도 36은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재블록의 템플릿에 대해 동일 위치 템플릿을 나타내는 예시도이다.
도 37은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재블록 예측을 수행하는 예측부를 나타내는 예시도이다.
도 38은 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 부호화 장치가 현재블록을 예측하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 39는 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 복호화 장치가 현재블록을 예측하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 40은 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 부호화 장치가 현재 크로마 블록을 예측하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 41은 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 복호화 장치가 현재 크로마 블록을 예측하는 방법을 나타내는 순서도이다.
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 6a 내지 도 6c는 주변 화소들을 이용하지 않는 예측 기술들을 나타내는 예시도이다.
도 7a 내지 도 7c는 예측블록 경계에서의 불연속성을 나타내는 예시도이다.
도 8은 현재블록의 주변 화소들을 나타내는 예시도이다.
도 9 내지 도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재블록의 주변 블록들 및 예측모드들의 분포를 나타내는 예시도이다.
도 12는 현재블록의 주변 화소라인들을 나타내는 예시도이다.
도 13 및 도 14는 본 개시의 다른 실시예에 따른, 현재블록의 주변 블록들 및 예측모드들의 분포를 나타내는 예시도이다.
도 15는 MV가 지시하는 영역 내 위치들을 나타내는 예시도이다.
도 16 내지 도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른, 움직임벡터가 지시하는 영역 내 블록들 및 예측모드들의 분포를 나타내는 예시도이다.
도 20은 움직임벡터의 방향으로부터 대표모드의 유추를 나타내는 예시도이다.
도 21a 및 도 21b는 움직임벡터의 방향에 기초하는 예측을 나타내는 예시도이다.
도 22 내지 도 24는 본 개시의 또다른 실시예에 따른, 현재블록의 주변 블록들 및 예측모드들의 분포를 나타내는 예시도이다.
도 25 및 도 26은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 움직임벡터가 지시하는 영역 내 블록들 및 예측모드들의 분포를 나타내는 예시도이다.
도 27은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재블록의 예측자 내 화소들에 대해 그룹화 방법들을 나타내는 예시도이다.
도 28은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재블록의 예측자와 추가 예측자의 가중치를 나타내는 예시도이다.
도 29 및 도 30은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 현재블록의 예측자 내 화소들에 대해 그룹화 방법들을 나타내는 예시도이다.
도 31 및 도 32는 블록 경계 완화 필터의 적용 위치를 나타내는 예시도이다.
도 33은 블록 경계 완화 필터의 적용 영역의 크기를 나타내는 예시도이다.
도 34는 현재블록의 동일 위치 블록을 나타내는 예시도이다.
도 35는 본 개시의 일 실시예에 따른, 참조 픽처 내 현재블록의 동일 위치 블록을 나타내는 예시도이다.
도 36은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재블록의 템플릿에 대해 동일 위치 템플릿을 나타내는 예시도이다.
도 37은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재블록 예측을 수행하는 예측부를 나타내는 예시도이다.
도 38은 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 부호화 장치가 현재블록을 예측하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 39는 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 복호화 장치가 현재블록을 예측하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 40은 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 부호화 장치가 현재 크로마 블록을 예측하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 41은 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 복호화 장치가 현재 크로마 블록을 예측하는 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) 및/또는 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, 잔차신호들의 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, 주변 화소들을 이용하지 않는 예측 기술들에 대해, 현재블록의 주변 화소들 또는 참조 가능한 픽처의 화소들을 추가로 사용하여 현재블록의 예측자를 개선하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공한다.
이하의 실시예들은 영상 부호화 장치(video encoding device) 내 예측부(120)에 의해 수행될 수 있다. 또한, 영상 복호화 장치(video decoding device) 내 예측부(540)에 의해 수행될 수 있다.
영상 부호화 장치는, 현재블록의 부호화에 있어서, 비트율 왜곡 최적화 측면에서 본 실시예와 관련된 시그널링 정보를 생성할 수 있다. 영상 부호화 장치는 엔트로피 부호화부(155)를 이용하여 이를 부호화한 후, 영상 복호화 장치로 전송할 수 있다. 영상 복호화 장치는 엔트로피 복호화부(510)를 이용하여 비트스트림으로부터 현재블록의 예측과 관련된 시그널링 정보를 복호화할 수 있다.
이하의 설명에서, '대상 블록'이라는 용어는 현재블록 또는 코딩유닛(CU, Coding Unit)과 동일한 의미로 사용될 수 있고, 또는 코딩유닛의 일부 영역을 의미할 수도 있다.
또한, 하나의 플래그의 값이 참이라는 것은 플래그가 1로 설정되는 경우를 나타낸다. 또한, 하나의 플래그의 값이 거짓이라는 것은 플래그가 0으로 설정되는 경우를 나타낸다.
또한, 블록의 종횡비(aspect ratio)는 블록의 가로의 길이를 세로의 길이로 나눈 값으로 정의한다.
I. 주변 화소들을 이용하지 않는 예측 기술들
도 6a 내지 도 6c는 주변 화소들을 이용하지 않는 예측 기술들을 나타내는 예시도이다.
인터 예측 기술은 도 6a의 예시와 같이, 현재블록이 포함된 현재 픽처가 아닌 기부호화된 픽처에서 현재블록과 가장 유사한 참조블록을 탐색한 후, 이를 예측자로 사용한다. 탐색된 참조블록은 참조 픽처 인덱스와 움직임벡터(Motion Vector, MV)를 사용하여 신호될 수 있다. 또한, IBC(Intra Block Copy) 기술은 도 6b의 예시와 같이, 현재 픽처의 복원된 영역 내에서 현재블록과 가장 유사한 참조블록을 탐색한 후, 이를 예측자로 사용한다. 탐색된 참조 블록은 블록 벡터(Block Vector, BV)를 사용하여 신호될 수 있다. 또한, CCLM(Cross-Component Linear Model) 기술은 크로마 성분의 인트라 예측 기술로서, 도 6c의 예시와 같이 현재 크로마 블록의 참조 화소들, 및 대응하는 루마 화소들로부터 선형 모델 계수(α, β)를 유도한다. 이후. 유도된 선형 모델을 이용하여 대응 루마 영역으로부터 현재 크로마 블록의 예측자가 생성된다. 이때, CCLM 모드에 따라 대응하는 루마 화소들의 위치가 결정될 수 있다.
하지만, 전술한 예측 기술들은 주변 화소들을 이용하는 예측 기술에 비해, 예측블록의 경계에서 불연속성이 더욱 현저하다는 문제를 가질 수 있다. IBC의 경우, 현재블록과의 유사도를 기반으로 참조블록을 탐색하므로(즉, 현재 픽처에서 반복되는 패턴을 탐색), 현재블록과 그 주변 화소들 간의 연관성이 예측자 생성에 반영되지 않는다. 따라서, 도 7a의 예시와 같이 불연속성이 발생할 수 있다. 또한, 인터 예측의 경우, 물체의 움직임에 기반하는 움직임벡터를 이용하여 인터 예측이 수행되는데, 인터 예측 수행 이후 주로 예측블록의 가장자리에 잔차 신호가 많이 남는다. 이는 물체가 움직임에 따라 물체 주변의 배경이 바뀌는 경우가 많이 발생하기 때문이다. 따라서, 도 7b의 예시와 같이 현재블록 내의 배경에 해당하는 영역에서 불연속성이 발생할 수 있다. 또한, CCLM의 경우, 대응 루마 영역에 선형 관계식을 적용하여 예측자를 생성 시, 현재블록과 그 주변 화소들 간의 연관성이 고려되지 않는다. 따라서, 도 7c의 예시와 같이, 불연속성이 발생할 수 있다.
본 개시에서는, 현재 픽처 내에서 현재블록의 인접 화소들을 이용하여 블록 경계 불연속성을 감소시킴으로써, 이러한 기존 기술들의 문제점을 해결한다. 인터 예측 시 참조 가능한 다른 픽처에서 현재블록과 동일한 위치에 해당하는 영역이 현재블록과 동일한 배경을 가질 가능성이 높다. 따라서, 도 7b의 예시와 같이 참조 가능한 다른 픽처에서 현재블록과 동일 위치에 있는 영역을 불연속성을 감소에 이용할 수 있다.
이하, 인터 예측, IBC 및 CCLM에 대해 예측블록 경계의 불연속성을 감소시키는 실시예들을 기술한다. 이하의 실현예들은 영상 복호화 장치를 중심으로 기술되나, 영상 부호화 장치에서도 유사하게 수행될 수 있다.
II. 인터 예측인 경우 실현예들
<실현예 1> 현재 픽처 내 현재블록의 인접 화소들을 이용
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 현재블록과 주변 화소들 간의 불연속성을 제거하기 위해 현재 픽처 내 현재블록에 인접한 화소들을 사용한다. 이를 위해, 인터 예측자 및 추가 예측자를 가중합하는 방법(실현예1-1), 또는 불연속성 발생의 예상 위치에 필터를 적용하는 방법(실현예 1-2)이 이용될 수 있다. 여기서, 인터 예측자는 움직임벡터(Motion Vector, MV)에 기초하여 생성된 현재블록의 예측자를 나타낸다.
<실현예 1-1> 인터 예측자와 추가 예측자의 가중합
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 인터 예측자와 추가 예측자를 가중합하여 현재블록의 최종 예측자를 생성하여, 블록 경계 불연속성을 제거한다. 이때, 추가 예측자는 현재블록에 대해 인접 화소들을 이용하여 인트라 예측을 수행하여 생성될 수 있다. 가중합은 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
여기서, (i,j)는 화소의 위치를 나타낸다. pred는 현재블록의 최종 예측자를 나타내고, predinter는 움직임벡터에 기초하는 인터 예측자를 나타내며, predadd는 본 실시예에 따른 추가 예측자를 나타낸다. 다수의 추가 예측자들이 사용되는 경우, 수학식 1에 predadd 외에 다른 추가 예측자들이 추가되고, 가중치들 또한 (1-w(i,j)) 내에서 추가 예측자별로 분배될 수 있다.
이하, 인터 예측자는 제1 예측자와 호환적으로 사용되고, 추가 예측자는 제2 예측자와 호환적으로 사용된다.
본 실현예는, 인접 화소들 기반 인트라 예측에 따라 추가 예측자를 생성하는 방법(실현에 1-1-1), 및 가중합 방법(실현에 1-1-2)에 따라 다양하게 구현될 수 있다.
<실현예 1-1-1> 인접 화소들 기반 인트라 예측에 따라 추가 예측자를 생성
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 인접한 화소들에 기초하여 인트라 예측을 수행하기 위해, 추가 예측자 생성 방법을 스스로 유추하거나 관련된 정보를 신호받는다. 이를 위해, 인트라 예측모드를 유추 또는 신호하는 방법(실현예 1-1-1-1), 새로운 인트라 예측 방법(실현예 1-1-1-2), 또는 실현예 1-1-1-1 및 실현예 1-1-1-2를 결합하여 복수의 추가 예측자들을 생성하는 방법(실현예 1-1-1-3)이 이용될 수 있다.
<실현예 1-1-1-1> 인트라 예측모드 유추 또는 신호
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 현재 채널 내 현재블록의 인접 블록들의 정보, MV가 지시하는 영역에 포함된 블록들의 정보, MV가 지시하는 영역의 주변 블록들의 정보, 및/또는 MV의 방향을 사용하여 인트라 예측모드를 도출한다. 또는, 영상 복호화 장치는 사전에 정의되거나 신호된 인트라 예측모드를 사용한다. 여기서, 현재 채널은 루마 채널 또는 크로마 채널일 수 있다.
추가 예측자 생성 시 복잡한 기술을 추가하지 않고 종래 VVC의 인트라 예측모드가 그대로 사용될 수 있다. 즉, 영상 복호화 장치는 추가 예측자의 예측모드를 기존 인트라 예측모드들 중 하나로 설정한다. 이때, 설정된 예측모드를 대표모드(representative mode)로 표현하고, 대표모드는 다음과 같이 결정될 수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는 사전에 정의된 예측모드를 대표모드로 사용할 수 있다. 이때, 사용할 수 있는 예측모드는 67 IPMs(Intra Prediction Modes, 도 3a의 예시 참조), MIP(Matrix-weighted Intra Prediction) 모드 등과 같이 주변 화소들에 기초하여 예측자를 생성하는 모드일 수 있다. 예를 들어, 단일한 추가 예측자의 예측모드가 Planar 모드로 정의된 경우, 현재블록의 최종 예측자를 나타내는 수학식 1은 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
두 번째, 영상 복호화 장치는 현재 채널 내 현재블록에 인접한 주변 블록 정보로부터 대표모드를 유추할 수 있다.
일 예로서, 영상 복호화 장치는 현재블록의 주변 화소들 중 특정 위치의 화소가 포함된 블록의 인트라 예측모드를 대표모드로 사용할 수 있다. 이때, 도 8에 예시된 1 내지 5번 위치들, 및 그 외의 추가적인 위치들 중 하나 이상이 특정 위치로 선택될 수 있다.
예를 들어, 도 9의 예시와 같이 현재블록의 주변 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우를 가정한다. 이하, 블록 안의 숫자는 예측모드를 나타낸다. 좌상단에 위치한 주변 화소(도 8의 예시에서 1번 위치)에 기초하여 대표모드를 도출하는 경우, 영상 복호화 장치는 18번 모드를 대표모드로 사용한다.
다른 예로서, 영상 복호화 장치는 현재블록에 인접한 주변 블록들의 인트라 예측모드들 중 블록 개수를 기준으로 최빈 예측모드를 도출하여 대표모드로 사용할 수 있다. 예를 들어, 도 10의 예시와 같이 5 개의 인접 블록들이 존재하고 이중 3 개의 블록들이 Planar 모드를 사용하는 경우, 영상 복호화 장치는 Planar 모드를 대표모드로 사용한다.
최빈 예측모드가 둘 이상인 경우, 별도의 우선 순위를 지정하여 대표모드가 도출될 수 있다. 이때, {Planar, DC, 수평방향 모드, 수직방향 모드, ...}, 오름차순, 또는 내림차순과 같이 기설정된 우선순위가 사용될 수 있다. 또는 해당 모드의 블록이 좌상단에 가까울수록 높은 우선순위가 부여될 수 있다. 예를 들어, 도 11의 예시에 대해 좌상단에 가까울수록 높은 우선순위가 부여되는 경우, 18번 모드의 블록이 Planar 모드의 블록보다 좌상단에 가까우므로 우선순위가 더 높다. 따라서, 영상 복호화 장치는 대표모드를 18번 모드로 도출한다. 이 외에도, 최빈 예측모드가 둘 이상인 경우, 사전에 정의된 규칙에 기초하여 대표모드가 도출될 수 있다.
또다른 예로서, 영상 복호화 장치는 현재블록에 인접한 주변 블록들의 인트라 예측모드들 중 블록 면적을 기준으로 최빈 예측모드를 도출하여 대표모드로 사용할 수 있다. 본 실현예에서, 최빈 예측모드의 도출 시, 영상 복호화 장치는 블록 개수를 대신하여 블록 면적을 사용한다.
또다른 예로서, 영상 복호화 장치는 현재블록의 각 주변 화소가 포함된 블록의 인트라 예측모드를 기준으로 최빈 예측모드를 도출하여 대표모드로 사용할 수 있다. 이때, 단순히 현재블록에 인접한 화소들 외에, 도 12의 예시와 같이 현재블록과 약간 떨어진 주변 화소라인의 화소들도 고려될 수 있다. 영상 복호화 장치는 복수의 주변 화소라인들 중 1 개만을 선택하거나, 2 개 이상의 주변 화소라인들을 선택하는 것과 같이 다양한 조합을 이용할 수 있다. 또한, 인트라 예측으로 예측자를 생성 시 필요한 주변 화소들이 존재하지 않아서 패딩과 같은 방법으로 주변 화소들을 생성하는 경우, 영상 복호화 장치는 패딩된 주변 화소들을 제외하고 원래 존재하는 주변 화소들만을 고려할 수 있다.
예를 들어, 현재블록에 바로 인접한 주변 화소라인만을 사용하는 경우를 가정한다. 도 13의 예시에서는, 현재블록의 좌측 및 상단에 인접한 16 개 주변화소들, 및 좌상단의 주변화소 1 개를 포함하는 17 개의 주변 화소들 중, Planar 모드를 사용하는 화소들이 8 개로서 가장 많이 존재한다. 따라서, 영상 복호화 장치는 Planar 모드를 대표모드로 사용한다.
또다른 예로서, 영상 복호화 장치는 현재블록에 인접한 주변 블록들 중 현재블록과 종횡비(aspect ratio)가 같은(또는 가장 유사한) 블록의 인트라 예측모드를 대표모드로 사용할 수 있다. 예를 들어, 도 14의 예시와 같이 현재블록의 주변 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 현재블록과 종횡비가 동일한 블록의 예측모드는 Planar 모드와 DC 모드가 있다. 복수의 예측모드들이 도출된 경우, 크기가 가장 큰 블록의 예측모드가 대표모드로 사용될 수 있다. 따라서, 영상 복호화 장치는 해당 예시에서 Planar 모드를 대표모드로 사용한다.
세 번째, 영상 복호화 장치는 MV가 지시하는 영역의 주변 블록 정보로부터 대표모드를 유추할 수 있다. 이 방법은 '현재 채널 내 현재블록에 인접한 주변 블록 정보로부터 대표모드를 유추'하는 방법에서, 현재블록이 'MV가 지시하는 영역'으로 대체된 경우이다.
네 번째, 영상 복호화 장치는 MV가 지시하는 영역에 포함된 블록 정보로부터 대표모드를 유추할 수 있다. 이때, 현재블록의 MV가 지시하는 영역은 참조블록에 해당하는 영역이다.
일 예로서, 영상 복호화 장치는 현재블록의 MV가 지시하는 영역 내 특정 위치의 화소가 포함된 블록의 인트라 예측모드를 대표모드로 사용할 수 있다. 이때, 도 15의 예시와 같이 MV가 지시하는 영역 내 다양한 위치들 중 하나 이상이 특정 위치로 지정될 수 있다.
예를 들어, 도 16의 예시와 같이 MV가 지시하는 영역 내의 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 좌하단에 위치한 화소(도 15의 예시에서 7번 위치)에 기초하여 대표모드가 도출될 수 있다. 이때, 영상 복호화 장치는 Planar 모드를 대표모드로 사용한다.
다른 예로서, 영상 복호화 장치는 현재블록의 MV가 지시하는 영역 내 블록들의 인트라 예측모드들 중 블록 개수를 기준으로 최빈 인트라 예측모드를 도출하여 대표모드로 사용할 수 있다.
도 17의 예시와 같이 MV가 지시하는 영역 내의 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 총 5 개의 블록들이 존재하고 그 중 2 개의 블록들이 Planar 모드를 사용한다. 따라서, 영상 복호화 장치는 Planar 모드를 대표모드로 사용한다.
최빈 예측모드가 둘 이상인 경우, 별도의 우선 순위를 지정하여 대표모드가 도출될 수 있다. 이때, {Planar, DC, 수평방향 모드, 수직방향 모드, ...}, 오름차순, 또는 내림차순과 같이 기설정된 우선순위가 사용될 수 있다. 또는, 해당 모드의 블록이 MV가 지시하는 영역 내에서 더 큰 면적을 차지할수록 높은 우선순위 부여될 수 있다. 예를 들어, 도 18의 예시에 대해 해당 모드의 블록이 MV가 지시하는 영역 내에서 더 큰 면적을 차지할수록 높은 우선순위가 부여되는 경우, 22번 모드의 블록이 DC 모드의 블록보다 해당 영역 내에서 더 큰 면적을 차지하므로 우선순위가 더 높다. 따라서, 영상 복호화 장치는 대표모드를 22번 모드로 도출한다. 이 외에도, 최빈 예측모드가 둘 이상인 경우, 사전에 정의된 규칙에 기초하여 대표모드가 도출될 수 있다.
또다른 예로서, 영상 복호화 장치는 현재블록의 MV가 지시하는 영역 내 블록들의 인트라 예측모드들 중 블록 면적을 기준으로 최빈 예측모드를 도출하여 대표모드로 사용할 수 있다. 본 실현예에서, 최빈 예측모드의 도출 시, 영상 복호화 장치는 블록 개수를 대신하여 블록 면적을 사용한다.
또다른 예로서, 영상 복호화 장치는 현재블록의 MV가 지시하는 영역 내 블록들 중 현재블록과 종횡비가 같은(또는 가장 유사한) 블록의 인트라 예측모드를 대표모드로 사용할 수 있다. 예를 들어, 도 19의 예시와 같이 MV가 지시하는 영역에 포함된 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 현재블록과 종횡비가 동일한 블록의 예측모드는 Planar 모드와 22번 모드가 있다. 복수의 예측모드들이 도출된 경우, 크기가 가장 큰 블록의 예측모드가 대표모드로 사용될 수 있다. 따라서, 영상 복호화 장치는 해당 예시에서 Planar 모드를 대표모드로 사용한다.
다섯 번째, 영상 복호화 장치는 MV의 방향으로부터 대표모드를 유추한다. 즉, 영상 복호화 장치는 현재블록의 MV와 가장 유사한 방향에 해당하는 인트라 예측모드를 대표모드로 도출할 수 있다. 예를 들어, 도 20의 예시와 같이, 현재블록의 MV가 (-8, -8)로 주어진 경우, MV의 방향과 가장 유사한 인트라 예측모드는 좌상단 대각선 방향 모드(34번 모드)이다. 따라서, 영상 복호화 장치는 34번 모드를 대표모드로 사용한다.
여섯 번째, 영상 복호화 장치는 추가 예측자의 생성에 사용할 대표모드를 유추하지 않고, 영상 부호화 장치로부터 신호받은 후, 파싱된 대표모드를 사용한다.
<실현예 1-1-1-2> 새로운 인트라 예측 방법을 사용
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 MV 방향의 참조 화소들을 사용하거나 딥러닝 기반 신경망(Neural Network)을 이용하여, 추가 예측자를 생성한다. 이때, 사용되는 예측자 생성 방법은 기존 인트라 예측 방법과는 상이하고, 다음과 같은 방법이 사용될 수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는 현재블록의 MV의 방향으로부터 참조 화소들을 가져와서 인트라 예측의 원리에 따라 추가 예측자를 생성할 수 있다. 본 방법을 사용하는 경우, 전술한 MV의 방향으로부터 대표모드를 유추하는 방법보다 좀 더 정밀한 예측 방향에 따라 예측자가 생성될 수 있다. 예를 들어, MV가 (-100, -101)로 주어진 경우, 도 21a의 예시와 같이 해당 방향은 34번 모드와 35번 모드의 사이에 위치한다. 해당 MV의 방향을 정확히 나타낼 수 있는 인트라 예측모드는 존재하지 않으므로, 전술한 실현예에서는 해당 MV의 방향이 가장 근접한 방향의 인트라 예측모드로 근사된다. 하지만, 본 실현예에서, 도 21b와 같이 예측모드를 MV로 나타내므로 영상 복호화 장치는 보다 정밀한 예측 방향에 따라 예측자를 생성할 수 있다.
두 번째, 영상 복호화 장치는 현재블록의 인접 화소들을 입력으로 하는 신경망을 사용하여 추가 예측자를 생성할 수 있다. 이때, 신경망은 추가 예측자를 생성하도록 사전에 트레이닝된다. 또한, 하나의 신경망이 고정적으로 사용되거나, 복수의 신경망들 중 하나의 신경망이 신호에 따라 결정된 후 사용될 수 있다.
<실현예 1-1-1-3> 실현예 1-1-1-1 및 실현예 1-1-1-2를 결합
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 실현예 1-1-1-1 및 실현예 1-1-1-2의 방법들을 조합하여 현재블록의 주변 화소들에 기초하는 복수의 예측자들을 생성할 수 있다. 추가 예측자들이 2 개인 경우, 추가 예측자들은 수학식 3과 같이 가중합될 수 있다.
여기서, w1+w2=1을 만족한다.
추가 예측자를 생성하기 위해, 영상 복호화 장치는 전술한 방법들 중 하나를 사용하거나, 예측자별로 상이한 방법을 사용하여 복수의 예측자들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 2 개의 추가 예측자들로서, 사전에 정의된 기존 인트라 예측 기술인 Planar 모드, 및 현재블록의 MV의 방향과 가장 유사한 예측모드인 VER(50번) 모드를 사용하는 경우, 현재블록의 최종 예측자는 수학식 4와 같이 표현된다.
이 외에도 다양한 조합이 가능하며, 추가 예측자들의 수가 증가함에 따라 더욱 다양하게 추가 예측자 생성 방법들이 조합될 수 있다.
<실현예 1-1-2> 인터 예측자와 추가 예측자의 가중합
본 실현예는 현재블록의 인터 예측자와 추가 예측자를 가중합하는 방법에 관한 것이다. 영상 복호화 장치는 각 예측자의 가중치 설정 방법을 기본적으로 인터 예측에 따른 예측자 외에 추가 예측자가 1 개인 경우에 적용하지만, 복수의 추가 예측자들이 존재하는 경우에도 동일한 방법을 응용적으로 적용할 수 있다. 다음의 가중합 방법들 중 실현예 1-1-2-1 내지 1-1-2-3은 예측자 내 화소들에 대해 동일한 가중치를 설정하므로, 예측자 내 화소 좌표 (i, j)의 영향을 배제한 수학식 5를 사용한다.
또한, 실현예 1-1-2-4는 예측자 내 화소 좌표 (i, j)에 따라 가중치를 상이하게 설정하므로, 수학식 1을 그대로 사용한다.
<실현예 1-1-2-1> 사전에 정의된 가중치를 사용
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 사전에 정의된 가중치 w를 사용한다. 이때, 균등한 가중치가 사용되거나 현재블록의 인터 예측자에 높은 가중치(예컨대, 3:1, 7:1 등)가 사용될 수 있다.
예를 들어, 수학식 6과 같이 모든 예측자들에 대해 균등한 가중치가 설정될 수 있다.
또는, 수학식 7과 같이 현재블록의 예측 방법인 인터 예측에 따라 생성된 예측자에 대해 높은 가중치가 설정될 수 있다.
<실현예 1-1-2-2> 현재블록의 인접한 주변 블록 정보로부터 가중치를 유도
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 현재블록에 인접한 주변 블록의 정보로부터 가중치 w를 유도한다. 이때, 가중치 w는 다음의 방법들에 따라 유도될 수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는 현재블록에 인접한 주변 블록들 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 개수 기반으로 도출하여 수학식 8과 같이 가중치 w를 유도한다.
여기서, w는 현재블록의 인터 예측자의 가중치를 나타낸다.
예를 들어, 도 22의 예시와 같이 현재블록의 인접 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 인접 블록들은 총 5 개이고 이중 대표모드인 Planar 모드를 사용하는 인접 블록들의 개수는 3이다. 따라서, 영상 복호화 장치는 3/5를 추가 예측자의 가중치로 설정하고 2/5를 인터 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
두 번째, 영상 복호화 장치는 현재블록에 인접한 주변 블록들 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 면적 기반으로 도출하여 수학식 9와 같이 가중치 w를 유도한다.
여기서, w는 현재블록의 인터 예측자의 가중치를 나타낸다.
예를 들어, 도 23의 예시와 같이 현재블록의 인접 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 인접한 블록들의 전체 면적은 272이고 그중 대표모드인 Planar 모드를 사용하는 인접 블록들의 면적은 112이다. 따라서, 영상 복호화 장치는 112/272를 추가 예측자의 가중치로 설정하고 160/272를 인터 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
세 번째, 영상 복호화 장치는 현재블록에 인접한 주변 블록들 중 대표모드를 사용하는 인접 블록의 비율을 현재블록과 인접 블록들이 맞닿은 변의 길이를 기반으로 도출하여 수학식 10과 같이 가중치 w를 유도한다.
여기서, w는 현재블록의 인터 예측자의 가중치를 나타낸다.
예를 들어, 도 24의 예시와 같이 현재블록의 인접 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 인접 블록들이 현재블록과 인접한 전체 변의 길이는 32이고 그중 대표모드인 Planar 모드를 사용하는 인접 블록들이 현재블록과 인접한 변의 길이는 16이다. 따라서, 영상 복호화 장치는 16/32를 추가 예측자의 가중치로 설정하고 16/32를 인터 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
또한, 전술한 방법들에서 복수의 예측자들을 가중합하는 경우, 영상 복호화 장치는 각 추가 예측자의 가중치를 동일 방법으로 계산하고, 1에서 추가 예측자들의 가중치들의 합을 차감하여 생성된 값을 인터 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
한편, 전술한 방법들에서 전체 인접 블록들의 개수, 전체 인접 블록들의 면적, 또는 전체 인접 블록들의 변의 길이가 2의 제곱수 형태가 아닌 경우, 하드웨어 구현 시 나눗셈 과정에서 계산 복잡도가 크게 증가할 수 있다. 이를 방지하기 위해, 가중치를 구하는 과정에서 각 분모와 분자에 대해 수학식 11과 같은 연산을 이용하여 2의 제곱수 형태로 근사화를 진행한 후, 가중치가 도출될 수 있다.
<실현예 1-1-2-3> MV가 지시하는 영역 내 블록 정보로부터 가중치 유도
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 현재블록의 MV가 지시하는 영역에 포함된 블록 정보로부터 가중치 w를 유도한다. 가중치는 다음의 방법들에 따라 유도될 수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는 현재블록의 MV가 지시하는 영역에 포함된 블록들 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 개수 기반으로 도출하여 수학식 12와 같이 가중치 w를 유도한다.
여기서, w는 현재블록의 인터 예측자의 가중치를 나타낸다.
예를 들어, 도 25의 예시와 같이 MV가 지시하는 영역에 포함된 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, MV가 지시하는 영역에 포함된 블록들은 총 5 개이고 그중 대표모드인 Planar 모드를 사용하는 블록들의 개수는 2 개이다. 따라서, 영상 복호화 장치는 2/5를 추가 예측자의 가중치로 설정하고, 3/5를 인터 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
두 번째, 영상 복호화 장치는 MV가 지시하는 영역에 포함된 블록들 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 면적 기반으로 도출하여 수학식 13과 같이 가중치 w를 유도한다.
여기서, w는 현재블록의 인터 예측자의 가중치를 나타낸다.
예를 들어, 도 26의 예시와 같이 MV가 지시하는 영역에 포함된 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 현재블록의 MV가 지시하는 영역의 전체 면적은 256이고 그중 대표모드인 Planar 모드를 사용하는 블록들이 MV가 지시하는 영역과 중첩된 면적은 96이다. 따라서, 영상 복호화 장치는 96/256을 추가 예측자의 가중치로 설정하고, 160/256을 인터 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
또한, 전술한 방법들에서 복수의 예측자들을 가중합하는 경우, 영상 복호화 장치는 각 추가 예측자의 가중치를 동일 방법으로 계산하고, 1에서 추가 예측자들의 가중치들의 합을 차감하여 생성된 값을 인터 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
한편, 전술한 방법들에서 전체 인접 블록들의 개수, 또는 전체 인접 블록들의 면적이 2의 제곱수 형태가 아닌 경우, 하드웨어 구현 시 나눗셈 과정에서 계산 복잡도가 크게 증가할 수 있다. 이를 방지하기 위해, 가중치를 구하는 과정에서 각 분모와 분자에 대해 수학식 11과 같은 연산을 이용하여 2의 제곱수 형태로 근사화를 진행한 후, 가중치가 도출될 수 있다.
<실현예 1-1-2-4> 현재블록 내 화소의 위치에 따라 가중치 설정
본 실현예에서는, 전술한 세 실현예들에서 예측자 전체에 대해 동일한 가중치가 설정되는 것과 달리 예측자 내의 각 화소별로 가중치가 설정된다. 화소별로 가중치를 설정하기 위해, 각 화소에 대해 독립적인 가중치가 설정될 수도 있으나, 화소들을 그룹화한 후 각 그룹별로 가중치를 설정하는 것이 더 효과적일 수 있다.
따라서 본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 예측자의 화소들을 그룹화한 후, 각 그룹에 대해 가중치를 설정한다. 예측자 내 화소들은 도 27에 예시된 바와 같이 다양한 방법에 따라 그룹화될 수 있다. 도 27의 예시에서는, 각 방법별로 4 개의 그룹을 사용하고 있으나, 블록의 크기, 모양 등에 따라 그룹의 개수는 가변될 수 있다. 이때 그룹화 방법은 유추되거나 신호될 수 있다. 먼저, 유추하는 방법은 다음와 같다.
영상 복호화 장치는 화소들을 그룹화하기 위해 도 27의 ⓐ-ⓗ의 그룹화 방법들 중 하나를 고정적으로 사용하거나 대표모드에 기초하여 그룹화 방법을 결정할 수 있다. 예를 들어, 상단 주변 화소들과 좌측 주변 화소들을 모두 사용하는 예측모드들(즉, Planar 모드, DC 모드, 그리고 19번부터 49번 사이의 예측모드 등)에 대해, 도 27의 ⓐ, ⓔ, ⓖ와 같은 그룹화 방법들이 사용될 수 있다. 또한, 좌측 주변 화소들만을 사용하는 예측모드들(즉, 18번 이하의 예측모드, DC 모드 등)에 대해, 도 27의 ⓑ, ⓓ, ⓕ와 같은 그룹화 방법들이 사용될 수 있다. 또한, 상단 주변 화소들만을 사용하는 예측모드들(즉, 50번 이상의 예측모드, DC 모드 등)에 대해, 도 30의 ⓑ, ⓒ, ⓗ와 같은 그룹화 방법들이 사용될 수 있다.
영상 복호화 장치는 주변 화소와의 거리를 고려하여 화소 그룹별 가중치를 설정할 수 있다. 예를 들어, 인터 예측자에 대한 가중치는 주변 화소에서 멀수록 크게 설정되고, 대표모드에 따라 생성한 추가 예측자의 가중치는 주변 화소에서 멀수록 작게 설정될 수 있다. 도 27의 ⓔ의 방법으로 화소들이 그룹화된 경우, 도 28의 예시와 같이 인터 예측자와 추가 예측자의 가중치가 설정될 수 있다. 이때, 현재블록의 (0, 0) 위치에 대한 예측자 pred(0,0)는 수학식 14와 같이 산정될 수 있다.
도 27의 예시는 현재블록이 정사각형 모양인 경우에 대해 그룹화 방법들을 나타낸다. 만약 현재블록이 직사각형 모양인 경우, 도 27에 예시된 그룹화 방법들은 직사각형 블록에 맞게 변형된 후, 사용될 수 있다. 예컨대, 도 29의 예시는 높이가 너비보다 큰 직사각형 블록에 대해 그룹화 방법들은 나타내고, 도 30의 예시는 너비가 높이보다 큰 직사각형 블록에 대해 그룹화 방법들은 나타낸다.
<실현예 1-1-2-5> 가중치를 신호하는 방법
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는, 블록 내 모든 화소들에 동일한 가중치를 설정하여 가중합하는 방법, 및 블록 내 화소들을 그룹화하여 가중치를 설정하여 가중합하는 방법에 대해, 가중치를 신호받은 후 사용한다. 그룹화하여 가중치를 설정하는 방법을 사용하는 경우, 영상 복호화 장치는, 그룹화 방법을 먼저 파싱한 후, 각 그룹에 대한 가중치를 파싱한다.
<실현예 1-2> 불연속성 발생의 예상 위치에 필터를 적용
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 현재블록과 주변 블록의 경계에서 불연속성을 제거하기 위해 블록 경계 완화 필터(relaxing filter)를 적용한다. 블록 경계는 현재블록과 주변 블록 모두의 경계를 나타낼 수 있으나, 이하의 설명에서 현재블록의 예측자의 가장자리 영역만을 블록 경계로 명칭한다. 블록 경계에 위치한 임의의 화소에 필터를 적용하면 현재블록 내부의 화소값의 계산에 블록 외부의 인접 화소값들이 사용되므로, 인접 화소들의 특징이 현재블록의 예측자에 반영될 수 있다. 이를 위해, 블록 경계 완화 필터의 종류 결정(실현예 1-2-1), 블록 경계 완화 필터의 적용 위치 결정(실현예 1-2-2), 및 블록 경계 완화 필터의 적용 영역의 크기 결정(실현예 1-2-3)이 기술된다.
<실현예 1-2-1> 블록 경계 완화 필터의 종류 결정
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 블록 경계 완화 필터의 종류를 결정한다. 완화 필터는 다음의 방법들에 따라 결정될 수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는 불연속성이 발생하는 경계에 사전에 정의된 필터를 적용할 수 있다. 이때, 적용 가능한 필터는 n-탭(n-tap) 필터, 큐빅(cubic) 필터, 가우시안(gaussian) 필터 등이 있다. 또한, 필터의 계수도 사전에 정의된 채로 사용될 수 있다. 예를 들어, 3-탭 필터를 적용하는 경우, 필터의 계수가 [1 2 1]으로 사전에 설정될 수 있다.
두 번째, 불연속성이 발생하는 경계에 적용되는 필터의 종류가 신호될 수 있다. n-탭 필터, 큐빅 필터, 가우시안 필터 등을 포함하는 복수의 필터들 중 하나를 지시하는 인덱스를 블록 단위로 파싱하여, 영상 복호화 장치는 필터의 종류를 결정할 수 있다.
<실현예 1-2-2> 블록 경계 완화 필터의 적용 위치 결정
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 블록 경계 완화 필터를 적용할 위치를 유추하거나 신호받는다. 블록 경계 완화 필터는 도 31의 예시와 같이 현재블록의 상단과 좌측 경계 모두(TL), 상단(T) 또는 좌측(L) 경계에 적용될 수 있다. 필터의 적용 위치는 다음의 방법들에 따라 결정될 수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는 TL, T 및 L의 세 위치들 중 사전에 설정된 하나의 위치를 필터의 적용 위치로 이용할 수 있다.
두 번째, 영상 복호화 장치는 현재블록의 종횡비를 고려하여 필터의 적용 위치를 결정할 수 있다. 도 32의 예시와 같이, 블록의 너비(W)와 높이(H)가 같은 경우, 블록의 상단과 좌측 경계 모두에 필터가 적용된다. 또한, 블록의 너비가 높이보다 큰 경우, 블록의 상단 경계에 필터가 적용되고, 블록의 높이가 너비보다 큰 경우, 블록의 좌측 경계에 필터가 적용된다. 이 외에도 종횡비에 따라 다른 구성으로 필터의 적용 위치가 결정될 수 있다.
세 번째, 영상 복호화 장치는 필터의 적용 위치를 신호받을 수 있다. 예를 들어, 영상 복호화 장치는 CU 수준에서 표 1과 같이 boundary_filter_position_idx를 파싱하여 필터를 적용할 위치를 결정할 수 있다.
<실현예 1-2-3> 블록 경계 완화 필터의 적용 영역의 크기 결정
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 블록 경계 완화 필터의 적용 영역의 크기를 유추하거나 신호받는다. 블록 경계 완화 필터를 적용하는 영역의 크기는 도 33의 예시와 같이 필터가 적용되는 블록 경계로부터의 화소들의 개수를 나타낸다. 이때, nT는 블록의 상단 경계로부터의 블록 내 화소들의 개수를 의미하고, 블록의 상단 경계에 필터가 적용될 때 적용 영역의 크기를 나타낸다. 또한, nL은 블록의 좌측 경계로부터의 블록 내 화소들의 개수를 의미하고, 블록의 좌측 경계에 필터가 적용될 때 적용 영역의 크기를 나타낸다. nT와 nL은 모두 1 이상의 값을 갖는다. 블록 경계 완화 필터의 적용 영역의 크기는 다음의 방법들에 따라 결정될 수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는 적용 영역의 크기를 결정하기 위해 사전에 설정된 nT와 nL을 사용할 수 있다. 예를 들어, 현재블록의 상단 경계에만 필터를 적용하는 것으로 결정되고 사전에 설정된 nT가 3이며 nL이 3인 경우, 영상 복호화 장치는 현재블록의 상단 경계에 인접한 3 개의 화소들에 대해 블록 경계 완화 필터를 적용할 수 있다.
두 번째, 영상 복호화 장치는 현재블록의 너비와 높이를 고려하여 블록 경계 완화 필터가 적용되는 영역의 크기를 결정할 수 있다. 사전에 설정된 양의 정수 k를 이용하여, nT와 nL은 현재블록의 너비와 높이에 비례하여 수학식 15와 같이 결정될 수 있다.
여기서, k는 현재블록의 너비 및 높이보다 작거나 같은 양의 정수일 수 있다. 하드웨어 구현 시 나눗셈 과정의 계산 복잡도를 고려하여, k는 2의 제곱수 형태의 값으로 제한될 수 있다.
세 번째, 영상 복호화 장치는 블록 경계 불연속성 완화 필터가 적용되는 영역의 크기를 나타내는 nT와 nL을 각각 신호받은 후, 사용할 수 있다.
<실현예 2> 다른 픽처 내 현재블록과 동일 위치의 화소들을 이용
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 현재블록과 주변 화소들 간의 불연속성을 제거하기 위해, 현재 픽처에 시간적으로 인접한 다른 픽처 내에서 현재블록과 동일한 위치의 화소들을 사용한다. 구체적으로, 도 34의 예시와 같이, 영상 복호화 장치는 현재블록의 예측자와 다른 픽처 내 현재블록과 동일 위치의 블록(co-located block)을 가중합할 수 있다.
본 실현예는 실현예 1-1의 추가 예측자를 동일 위치의 블록으로 대체함으로써 구현될 수 있다. 이에 따른 가중합은 수학식 16과 같이 표현된다.
여기서, (i,j)는 화소의 위치를 나타낸다. pred는 현재블록의 최종 예측자를 나타내고, predinter는 인터 예측자를 나타내며, areaco-located block는 동일 위치의 블록에 해당하는 영역을 나타낸다. 참조 픽처들의 개수가 증가하는 경우, 수학식 16에 또다른 areaco-located block가 추가되고, 가중치들 또한 (1-w(i,j)) 내에서 동일 위치의 블록별로 분배될 수 있다.
이하, 인터 예측자는 제1 예측자와 호환적으로 사용되고, 동일 위치의 블록은 제2 예측자와 호환적으로 사용된다.
본 실현예는 동일 위치의 블록이 위치하는 참조 픽처를 선택하는 방법(실현예 2-1), 및 현재블록의 예측자와 동일 위치의 블록을 가중합하는 방법(실현예 2-2)에 따라 구현될 수 있다.
<실현예 2-1> 동일 위치의 블록이 위치하는 참조 픽처의 선택
본 실현에에서, 영상 복호화 장치는 가중합에 사용할 동일 위치의 블록을 획득하기 위해, 참조 픽처를 유추하거나 신호받는다. 복수의 동일 위치의 블록들을 가중합에 사용하는 경우, 하나의 방법에 따라 복수의 참조 픽처들이 선택되거나 두 방법을 조합하여 참조 픽처들이 선택될 수 있다. 참조 픽처는 다음과 같은 방법에 따라 선택될 수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는, 현재블록의 예측자 생성 시 사용된 참조블록이 존재하는 픽처와 동일한 픽처를 동일 위치의 블록이 위치하는 참조 픽처로 사용할 수 있다. 이때, MV가 (0, 0)인 경우 참조블록이 동일 위치의 블록과 동일하므로, 본 방법이 적용될 수 없다. 따라서, MV가 (0, 0)인 경우는 제외된다. 예를 들어, MV가 (-30, -40)인 경우. 영상 복호화 장치는 도 35의 예시와 같이 참조블록이 있는 참조 픽처에서 동일 위치의 블록을 탐색한 후, 가중합에 사용한다.
단방향 예측으로 현재블록의 예측자가 생성된 경우(즉, 하나의 참조 픽처를 사용한 경우)는 전술한 방법에 따라 하나의 동일 위치의 블록이 선택될 수 있다. 양방향 예측이 수행된 경우(즉, 복수의 참조 픽처뜰을 사용한 경우), 복수의 동일 위치의 블록들이 선택된 후, 복수의 가중합에 사용될 수 있다. 또한, 복수의 복수의 동일 위치의 블록들 중 하나의 블록이 선택된 후 가중합에 사용될 수 있다. 이때, 복수의 동일 위치의 블록들을 지시하는 인덱스를 신호하는 방법, 또는 현재블록과 가장 유사한 블록을 선택하는 방법이 사용될 수 있다.
두 번째, 영상 복호화 장치는 현재블록의 템플릿과 가장 유사한 동일 위치 템플릿(co-located template)을 갖는 픽처를 탐색하여, 탐색된 픽처를 참조 픽처로 유추할 수 있다. 템플릿은 도 36의 예시와 같이 블록의 상단과 좌측 경계를 둘러싼 일정 영역을 나타낸다. 템플릿들 간 유사도를 판단하기 위해 SAD(Sum of Absolute Difference), MSE(Mean Square Error), SSIM(Structural Similarity), PSNR(Peak Signal-to-noise ratio) 등이 이용될 수 있다. 영상 복호화 장치는 현재 픽처 이전에 복호화된 기설정된 개수의 픽처들로부터 참조 픽처를 탐색한다.
예를 들어, 도 36의 예시와 같이 3 개의 픽처들을 참조하는 경우, 영상 복호화 장치는 3 개의 동일 위치 템플릿들에 대하여 탐색을 수행한다. 영상 복호화 장치는 현재블록의 템플릿과 가장 유사한 동일 위치 템플릿을 찾은 후, 해당 동일 위치 템플릿을 포함하는 픽처의 동일 위치 블록을 가중합에 사용할 수 있다.
세 번째, 영상 복호화 장치는 동일 위치 블록을 신호받을 수 있다. 영상 복호화 장치는 참조 픽처 인덱스를 전송받음으로써 동일 위치 블록이 포함된 픽처를 결정할 수 있다. 이후, 영상 복호화 장치는 해당 픽처의 동일 위치 블록을 가중합에 사용할 수 있다.
<실현예 2-2> 현재블록의 예측자와 동일 위치의 블록의 가중합
본 실시예는 현재블록의 인터 예측자와 동일 위치의 블록을 가중합하는 방법에 관한 것이다. 본 실시예는 사전에 정의된 가중치를 사용하는 방법(실현예 1-1-2-1), 현재블록 내 화소의 위치에 따라 가중치를 설정하는 방법(실현예 1-1-2-4), 및 가중치를 신호하는 방법(실현예 1-1-2-5)과 동일하게 구현될 수 있다.
<실현예 3> 실현예 1, 2를 신호하는 방법
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 구현에 따라 전술한 실현예 1, 2의 방법을 선택적으로 적용하도록 추가적인 신호를 받을 수 있다. 이를 위해, 영상 부호화 장치는 boundary_reduction_flag를 전송함으로써, 현재블록의 예측자를 생성 시 블록 경계를 완화하는 방법에 대한 정보를 지시할 수 있다. 예를 들어, 영상 복호화 장치는 표 2와 같이, boundary_reduction_flag가 0인 경우 본 발명을 적용하지 않고, boundary_reduction_flag가 1인 경우 실현예 2를 적용할 수 있다.
또는, 영상 복호화 장치는 표 3과 같이, boundary_reduction_flag가 1인 경우, boundary_reduction_idx를 추가로 신호받아, 실현예 1-1, 1-2, 2의 방법들 중 하나를 선택하여 사용할 수 있다.
III. IBC인 경우 실현예들
현재블록의 예측모드가 IBC인 경우, 본 실현예는 전술한 인터 예측의 실현예들과 동일하게 구현될 수 있다. 단, MV로 지시되는 사항들이 모두 IBC의 예측에 사용되는 BV로 대체된다.
또한, 실현예 2의 동일 위치 블록이 존재하는 참조 픽처를 선택하는 방법 중 '참조블록이 존재하는 픽처와 동일한 픽처를 참조 픽처로 사용하는 방법'은 예측 기술이 IBC인 경우 적용될 수 없으므로, 해당 실현예는 제외된다.
IV. CCLM인 경우 실현예들
현재 크로마 블록의 예측모드가 CCLM인 경우, 크로마 블록의 예측에 사용되는 CCLM의 특성을 반영하도록 본 실현예는 전술한 인터 예측의 실현예들을 수정하여 구현될 수 있다.
<실현예 4> 현재 픽처 내 현재 크로마 블록의 인접 화소들을 이용
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록과 주변 화소들 간의 불연속성을 제거하기 위해 현재 픽처 내 현재 크로마 블록에 인접한 화소들을 사용한다. 이를 위해, CCLM 예측자 및 추가 예측자를 가중합하는 방법(실현예4-1), 또는 불연속성 발생의 예상 위치에 필터를 적용하는 방법(실현예 4-2)이 이용될 수 있다. 여기서, CCLM 예측자는 채널들 간 선형 관계식에 기초하여 생성된 현재 크로마 블록의 예측자를 나타낸다. 이때, CCLM 모드에 따라 선형 관계식의 생성에 이용되는 루마 화소들의 위치가 결정될 수 있다.
<실현예 4-1> CCLM 예측자 및 추가 예측자의 가중합
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 CCLM 예측자와 추가 예측자를 가중합하여 현재 크로마 블록의 최종 예측자를 생성하여, 블록 경계 불연속성을 제거한다. 이때, 추가 예측자는 현재 크로마 블록에 대해 인접 화소들을 이용하여 인트라 예측을 수행하여 생성될 수 있다. 가중합은 수학식 17과 같이 표현될 수 있다.
여기서, (i,j)는 화소의 위치를 나타낸다. pred는 현재 크로마 블록의 최종 예측자를 나타내고, predCCLM는 채널들 간 선형 관계식에 기초하는 CCLM 예측자를 나타내며, predadd는 본 실시예에 따른 추가 예측자를 나타낸다. 다수의 추가 예측자들이 사용되는 경우, 수학식 16에 predadd 외에 다른 추가 예측자들이 추가되고, 가중치들 또한 (1-w(i,j)) 내에서 추가 예측자별로 분배될 수 있다.
이하, CCLM 예측자는 제1 예측자와 호환적으로 사용되고, 추가 예측자는 제2 예측자와 호환적으로 사용된다.
본 실현예는, 인접 화소들 기반 인트라 예측에 따라 추가 예측자를 생성하는 방법(실현에 4-1-1), 및 가중합 방법(실현에 4-1-2)에 따라 다양하게 구현될 수 있다.
<실현예 4-1-1> 인접 화소들 기반 인트라 예측에 따라 추가 예측자를 생성
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 인접한 화소들에 기초하여 인트라 예측을 수행하기 위해, 추가 예측자 생성 방법을 스스로 유추하거나 관련된 정보를 신호받는다. 이를 위해, 인트라 예측모드를 유추 또는 신호하는 방법(실현예 4-1-1-1), 새로운 인트라 예측 방법(실현예 4-1-1-2), 또는 실현예 4-1-1-1 및 실현예 4-1-1-2를 결합하여 복수의 추가 예측자들을 생성하는 방법(실현예 4-1-1-3)이 이용될 수 있다.
<실현예 4-1-1-1> 인트라 예측모드를 유추 또는 신호
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 현재 채널 내 현재 크로마 블록의 인접 블록들의 정보, 및/또는 타 채널의 대응 영역에 포함된 블록들의 정보을 사용하여 인트라 예측모드를 도출한다. 또는, 영상 복호화 장치는 사전에 정의되거나 신호된 인트라 예측모드를 사용한다. 이때, 현재 채널은 크로마 채널을 나타내고, 타 채널은 루마 채널 또는 다른 크로마 채널일 수 있다. 이하, '타 채널의 대응 영역'은 타 채널에 존재하는 영역으로서 현재 크로마 블록에 대응하는 영역을 나타낸다.
추가 예측자 생성 시 복잡한 기술을 추가하지 않고 종래 VVC의 인트라 예측모드가 그대로 사용될 수 있다. 즉, 영상 복호화 장치는 추가 예측자의 예측모드를 기존 인트라 예측모드들 중 하나로 설정한다. 이때, 설정된 예측모드를 대표모드로 표현하고, 대표모드는 다음과 같이 결정될 수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는 사전에 정의된 예측모드를 대표모드로 사용할 수 있다. 이때, 사용할 수 있는 예측모드는 67 IPMs, MIP 모드 등과 같이 주변 화소들에 기초하여 예측자를 생성하는 모드일 수 있다. 예를 들어, 단일한 추가 예측자의 예측모드가 Planar 모드로 정의된 경우, 현재 크로마 블록의 최종 예측자를 나타내는 수학식 2는 수학식 18과 같이 표현될 수 있다.
두 번째, 영상 복호화 장치는 현재 채널 내 현재 크로마 블록의 인접한 주변 블록 정보로부터 대표모드를 유추할 수 있다.
일 예로서, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 주변 화소들 중 특정 위치의 화소가 포함된 블록의 인트라 예측모드를 대표모드로 사용할 수 있다. 이때, 도 8에 예시된 1 내지 5번 위치들, 및 그 외의 추가적인 위치들 중 하나 이상이 특정 위치로 선택될 수 있다.
예를 들어, 도 9의 예시와 같이 현재 크로마 블록의 주변 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우를 가정한다. 이하, 블록 안의 숫자는 예측모드를 나타낸다. 좌상단에 위치한 주변 화소(도 8의 예시에서 1번 위치)에 기초하여 대표모드를 도출하는 경우, 영상 복호화 장치는 18번 모드를 대표모드로 사용한다.
한편, 도 8 및 도 9의 예시에서 현재블록은 현재 크로마 블록일 수 있다.
다른 예로서, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록에 인접한 주변 블록들의 인트라 예측모드들 중 블록 개수를 기준으로 최빈 예측모드를 도출하여 대표모드로 사용할 수 있다. 예를 들어, 도 10의 예시와 같이 5 개의 인접 블록들이 존재하고 이중 3 개의 블록들이 Planar 모드를 사용하는 경우, 영상 복호화 장치는 Planar 모드를 대표모드로 사용한다.
최빈 예측모드가 둘 이상인 경우, 별도의 우선 순위를 지정하여 대표모드가 도출될 수 있다. 이때, {Planar, DC, 수평방향 모드, 수직방향 모드, ...}, 오름차순, 또는 내림차순과 같이 기설정된 우선순위가 사용될 수 있다. 또는 해당 모드의 블록이 좌상단에 가까울수록 높은 우선순위가 부여될 수 있다. 예를 들어, 도 11의 예시에 대해 좌상단에 가까울수록 높은 우선순위가 부여되는 경우, 18번 모드의 블록이 Planar 모드의 블록보다 좌상단에 가까우므로 우선순위가 더 높다. 따라서, 영상 복호화 장치는 대표모드를 18번 모드로 도출한다. 이 외에도, 최빈 예측모드가 둘 이상인 경우, 사전에 정의된 규칙에 기초하여 대표모드가 도출될 수 있다.
한편, 도 10 및 도 11의 예시에서 현재블록은 현재 크로마 블록일 수 있다.
또다른 예로서, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록에 인접한 주변 블록들의 인트라 예측모드들 중 블록 면적을 기준으로 최빈 예측모드를 도출하여 대표모드로 사용할 수 있다. 본 실현예에서, 최빈 예측모드의 도출 시, 영상 복호화 장치는 블록 개수를 대신하여 블록 면적을 사용한다.
또다른 예로서, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 각 주변 화소가 포함된 블록의 인트라 예측모드를 기준으로 최빈 예측모드를 도출하여 대표모드로 사용할 수 있다. 이때, 단순히 현재블록에 인접한 화소들 외에, 도 12의 예시와 같이 현재 크로마 블록과 약간 떨어진 주변 화소라인의 화소들도 고려될 수 있다. 영상 복호화 장치는 복수의 주변 화소라인들 중 1 개만을 선택하거나, 2 개 이상의 주변 화소라인들을 선택하는 것과 같이 다양한 조합을 이용할 수 있다. 또한, 인트라 예측으로 예측자를 생성 시 필요한 주변 화소들이 존재하지 않아서 패딩과 같은 방법으로 주변 화소들을 생성하는 경우, 영상 복호화 장치는 패딩된 주변 화소들을 제외하고 원래 존재하는 주변 화소들만을 고려할 수 있다.
예를 들어, 현재 크로마 블록에 바로 인접한 주변 화소라인만을 사용하는 경우를 가정한다. 도 13의 예시에서는, 현재블록의 좌측 및 상단에 인접한 16 개 주변화소들, 및 좌상단의 주변화소 1 개를 포함하는 17 개의 주변 화소들 중, Planar 모드를 사용하는 화소들이 8 개로서 가장 많이 존재한다. 따라서, 영상 복호화 장치는 Planar 모드를 대표모드로 사용한다.
한편, 도 12 및 도 13의 예시에서 현재블록은 현재 크로마 블록일 수 있다.
또다른 예로서, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록에 인접한 주변 블록들 중 현재 크로마 블록과 종횡비가 같은(또는 가장 유사한) 블록의 인트라 예측모드를 대표모드로 사용할 수 있다. 예를 들어, 도 14의 예시와 같이 현재 크로마 블록의 주변 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 현재 크로마 블록과 종횡비가 동일한 블록의 예측모드는 Planar 모드와 DC 모드가 있다. 복수의 예측모드들이 도출된 경우, 크기가 가장 큰 블록의 예측모드가 대표모드로 사용될 수 있다. 따라서, 영상 복호화 장치는 해당 예시에서 Planar 모드를 대표모드로 사용한다.
한편, 도 14의 예시에서 현재블록은 현재 크로마 블록일 수 있다.
세 번째, 영상 복호화 장치는 타 채널의 대응 영역에 포함된 블록 정보로부터 대표모드를 유추할 수 있다. 전술한 바와 같이, 타 채널로서 루마 채널 또는 다른 크로마 채널이 사용될 수 있다. 대응 영역은 타 채널에서 현재 크로마 블록과 동일 위치에 있는 영역을 나타낸다.
일 예로서, 영상 복호화 장치는 타 채널의 대응 영역 내 특정 위치의 화소가 포함된 블록의 인트라 예측모드를 대표모드로 사용할 수 있다. 이때, 도 15의 예시와 같이 대응 영역 내 다양한 위치들 중 하나 이상이 특정 위치로 지정될 수 있다.
예를 들어, 도 16의 예시와 같이 타 채널의 대응 영역 내의 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 좌하단에 위치한 화소(도 15의 예시에서 7번 위치)에 기초하여 대표모드가 도출될 수 있다. 이때, 영상 복호화 장치는 Planar 모드를 대표모드로 사용한다.
한편, 도 15 및 도 16의 예시에서, MV가 지시하는 영역은 타 채널의 대응 영역일 수 있다.
다른 예로서, 영상 복호화 장치는 타 채널의 대응 영역 내 블록들의 인트라 예측모드들 중 블록 개수를 기준으로 최빈 인트라 예측모드를 대표모드로 사용할 수 있다.
도 17의 예시와 같이 타 채널의 대응 영역 내의 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 총 5 개의 블록들이 존재하고 그 중 2 개의 블록들이 Planar 모드를 사용한다. 따라서, 영상 복호화 장치는 Planar 모드를 대표모드로 사용한다.
최빈 예측모드가 둘 이상인 경우, 별도의 우선 순위를 지정하여 대표모드가 도출될 수 있다. 이때, {Planar, DC, 수평방향 모드, 수직방향 모드, ...}, 오름차순, 또는 내림차순과 같이 기설정된 우선순위가 사용될 수 있다. 또는, 해당 모드의 블록이 대응 영역 내에서 더 큰 면적을 차지할수록 높은 우선순위 부여될 수 있다. 예를 들어, 도 18의 예시에 대해 해당 모드의 블록이 대응 영역 내에서 더 큰 면적을 차지할수록 높은 우선순위가 부여되는 경우, 22번 모드의 블록이 DC 모드의 블록보다 해당 영역 내에서 더 큰 면적을 차지하므로 우선순위가 더 높다. 따라서, 영상 복호화 장치는 대표모드를 22번 모드로 도출한다. 이 외에도, 최빈 예측모드가 둘 이상인 경우, 사전에 정의된 규칙에 기초하여 대표모드가 도출될 수 있다.
한편, 도 17 및 도 18의 예시에서, MV가 지시하는 영역은 타 채널의 대응 영역일 수 있다.
또다른 예로서, 영상 복호화 장치는 타 채널의 대응 영역 내 블록들의 인트라 예측모드들 중 블록 면적을 기준으로 최빈 예측모드를 도출하여 대표모드로 사용할 수 있다. 본 실현예에서, 최빈 예측모드의 도출 시, 영상 복호화 장치는 블록 개수를 대신하여 블록 면적을 사용한다.
또다른 예로서, 영상 복호화 장치는 타 채널의 대응 영역 내 블록들 중 현재 크로마 블록과 종횡비가 같은(또는 가장 유사한) 블록의 인트라 예측모드를 대표모드로 사용할 수 있다. 예를 들어, 도 19의 예시와 같이 타 채널의 대응 영역에 포함된 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 현재 크로마 블록과 종횡비가 동일한 블록의 예측모드는 Planar 모드와 22번 모드가 있다. 복수의 예측모드들이 도출된 경우, 크기가 가장 큰 블록의 예측모드가 대표모드로 사용될 수 있다. 따라서, 영상 복호화 장치는 해당 예시에서 Planar 모드를 대표모드로 사용한다.
한편, 도 19의 예시에서, MV가 지시하는 영역은 타 채널의 대응 영역일 수 있다.
네 번째, 영상 복호화 장치는 타 채널의 대응 영역의 주변 블록 정보로부터 대표모드를 유추할 수 있다. 이 방법은 '현재 채널 내 현재 크로마 블록에 인접한 주변 블록 정보로부터 대표모드를 유추'하는 방법에서, 현재 크로마 블록이 '타 채널의 대응 영역'으로 대체된 경우이다.
다섯 번째, 영상 복호화 장치는 추가 예측자의 생성에 사용할 대표모드를 유추하지 않고, 영상 부호화 장치로부터 신호받은 후, 파싱된 대표모드를 사용한다.
<실현예 4-1-1-2> 새로운 인트라 예측 방법을 사용
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 딥러닝 기반 신경망을 이용하여 추가 예측자를 생성한다. 이때, 사용되는 예측자 생성 방법은 기존 인트라 예측 방법과는 상이하다.
예컨대, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 인접 화소들을 입력으로 하는 신경망을 사용하여 추가 예측자를 생성할 수 있다. 이때, 신경망은 추가 예측자를 생성하도록 사전에 트레이닝된다. 또한, 하나의 신경망이 고정적으로 사용되거나, 복수의 신경망들 중 하나의 신경망이 신호에 따라 결정된 후 사용될 수 있다.
<실현예 4-1-1-3> 실현예 4-1-1-1 및 실현예 4-1-1-2를 결합
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 실현예 4-1-1-1 및 실현예 4-1-1-2의 방법들을 조합하여 현재 크로마 블록의 주변 화소들에 기초하는 복수의 예측자들을 생성할 수 있다. 추가 예측자들이 2 개인 경우, 추가 예측자들은 수학식 19와 같이 가중합될 수 있다.
여기서, w1+w2=1을 만족한다.
추가 예측자를 생성하기 위해, 영상 복호화 장치는 전술한 방법들 중 하나를 사용하거나, 예측자별로 상이한 방법을 사용하여 복수의 예측자들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 2 개의 추가 예측자들로서, 사전에 정의된 기존 인트라 예측 기술인 Planar 모드, 및 현재 채널 내 현재 크로마 블록의 인접 블록 정보로부터 유추한 예측모드인 VER(50번) 모드를 사용하는 경우, 현재 크로마 블록의 최종 예측자는 수학식 20과 같이 표현된다.
이 외에도 다양한 조합이 가능하며, 추가 예측자들의 수가 증가함에 따라 더욱 다양하게 추가 예측자 생성 방법들이 조합될 수 있다.
<실현예 4-1-2> CCLM 예측자와 추가 예측자의 가중합
본 실현예는 현재 크로마 블록의 CCLM 예측자와 추가 예측자를 가중합하는 방법에 관한 것이다. 영상 복호화 장치는 각 예측자의 가중치 설정 방법을 기본적으로 CCLM에 따른 예측자 외에 추가 예측자가 1 개인 경우에 적용하지만, 복수의 추가 예측자들이 존재하는 경우에도 동일한 방법을 응용적으로 적용할 수 있다. 다음의 가중합 방법들 중 실현예 4-1-2-1 내지 4-1-2-3은 예측자 내 화소들에 대해 동일한 가중치를 설정하므로, 예측자 내 화소 좌표 (i, j)의 영향을 배제한 수학식 21을 사용한다.
또한, 실현예 4-1-2-4는 예측자 내 화소 좌표 (i, j)에 따라 가중치를 상이하게 설정하므로, 수학식 17을 그대로 사용한다.
<실현예 4-1-2-1> 사전에 정의된 가중치를 사용
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 사전에 정의된 가중치 w를 사용한다. 이때, 균등한 가중치가 사용되거나 현재 크로마 블록의 CCLM 예측자에 높은 가중치(예컨대, 3:1, 7:1 등)가 사용될 수 있다.
예를 들어, 수학식 22과 같이 모든 예측자들에 대해 균등한 가중치가 설정될 수 있다.
또는, 수학식 23과 같이 현재블록의 예측 방법인 인터 예측에 따라 생성된 예측자에 대해 높은 가중치가 설정될 수 있다.
<실현예 4-1-2-2> 현재 크로마 블록의 인접한 주변 블록 정보로부터 가중치를 유도
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록에 인접한 주변 블록의 정보로부터 가중치 w를 유도한다. 이때, 가중치 w는 다음의 방법들에 따라 유도될 수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록에 인접한 주변 블록들 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 개수 기반으로 도출하여 수학식 24와 같이 가중치 w를 유도한다.
여기서, w는 현재 크로마 블록의 CCLM 예측자의 가중치를 나타낸다.
예를 들어, 도 22의 예시와 같이 현재 크로마 블록의 인접 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 인접 블록들은 총 5 개이고 이중 대표모드인 Planar 모드를 사용하는 인접 블록들의 개수는 3이다. 따라서, 영상 복호화 장치는 3/5를 추가 예측자의 가중치로 설정하고 2/5를 CCLM 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
두 번째, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록에 인접한 주변 블록들 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 면적 기반으로 도출하여 수학식 25와 같이 가중치 w를 유도한다.
여기서, w는 현재 크로마 블록의 CCLM 예측자의 가중치를 나타낸다.
예를 들어, 도 23의 예시와 같이 현재 크로마 블록의 인접 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 인접한 블록들의 전체 면적은 272이고 그중 대표모드인 Planar 모드를 사용하는 인접 블록들의 면적은 112이다. 따라서, 영상 복호화 장치는 112/272를 추가 예측자의 가중치로 설정하고 160/272를 CCLM 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
세 번째, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록에 인접한 주변 블록들 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 현재 크로마 블록과 인접 블록이 맞닿은 변의 길이를 기반으로 도출하여 수학식 26과 같이 가중치 w를 유도한다.
여기서, w는 현재 크로마 블록의 CCLM 예측자의 가중치를 나타낸다.
예를 들어, 도 24의 예시와 같이 현재 크로마 블록의 인접 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 인접 블록들이 현재 크로마 블록과 인접한 전체 변의 길이는 32이고 그중 대표모드인 Planar 모드를 사용하는 인접 블록들이 현재 크로마 블록과 인접한 변의 길이는 16이다. 따라서, 영상 복호화 장치는 16/32를 추가 예측자의 가중치로 설정하고 16/32를 CCLM 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
한편, 전술한 방법들과 관련하여 도 22 내지 도 24의 예시에서 현재 블록은 현재 크로마 블록일 수 있다.
또한, 전술한 방법들에서 복수의 예측자들을 가중합하는 경우, 영상 복호화 장치는 각 추가 예측자의 가중치를 동일 방법으로 계산하고, 1에서 추가 예측자들의 가중치들의 합을 차감하여 생성된 값을 CCLM 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
한편, 전술한 방법들에서 전체 인접 블록들의 개수, 전체 인접 블록들의 면적, 또는 전체 인접 블록들의 변의 길이가 2의 제곱수 형태가 아닌 경우, 하드웨어 구현 시 나눗셈 과정에서 계산 복잡도가 크게 증가할 수 있다. 이를 방지하기 위해, 가중치를 구하는 과정에서 각 분모와 분자에 대해 수학식 27과 같은 연산을 이용하여 2의 제곱수 형태로 근사화를 진행한 후, 가중치가 도출될 수 있다.
<실현예 4-1-2-3> 타 채널의 대응 영역 내 블록 정보로부터 가중치 유도
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 타 채널의 대응 영역에 포함된 블록 정보로부터 가중치 w를 유도한다. 가중치는 다음의 방법들에 따라 유도될수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는 타 채널의 대응 영역에 포함된 블록들 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 개수 기반으로 도출하여 수학식 28와 같이 가중치 w를 유도한다.
여기서, w는 현재 크로마 블록의 CCLM 예측자의 가중치를 나타낸다.
예를 들어, 도 25의 예시와 같이 타 채널의 대응 영역에 포함된 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 타 채널의 대응 영역에 포함된 블록들은 총 5 개이고 그중 대표모드인 Planar 모드를 사용하는 블록들의 개수는 2 개이다. 따라서, 영상 복호화 장치는 2/5를 추가 예측자의 가중치로 설정하고, 3/5를 CCLM 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
두 번째, 영상 복호화 장치는 타 채널의 대응 영역에 포함된 블록들 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 면적 기반으로 도출하여 수학식 29와 같이 가중치 w를 유도한다.
여기서, w는 현재 크로마 블록의 CCLM 예측자의 가중치를 나타낸다.
예를 들어, 도 26의 예시와 같이 타 채널의 대응 영역에 포함된 블록들 및 예측모드들이 분포하는 경우, 타 채널의 대응 영역의 전체 면적은 256이고 그중 대표모드인 Planar 모드를 사용하는 블록들이 대응 영역과 중첩된 면적은 96이다. 따라서, 영상 복호화 장치는 96/256을 추가 예측자의 가중치로 설정하고, 160/256을 CCLM 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
한편, 전술한 방법들과 관련하여, 도 25 내지 도 26의 예시에서 MV가 지시하는 영역은 타 채널의 대응 영역일 수 있다.
또한, 전술한 방법들에서 복수의 예측자들을 가중합하는 경우, 영상 복호화 장치는 각 추가 예측자의 가중치를 동일 방법으로 계산하고, 1에서 추가 예측자들의 가중치들의 합을 차감하여 생성된 값을 CCLM 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
한편, 전술한 방법들에서 전체 인접 블록들의 개수, 또는 전체 인접 블록들의 면적이 2의 제곱수 형태가 아닌 경우, 하드웨어 구현 시 나눗셈 과정에서 계산 복잡도가 크게 증가할 수 있다. 이를 방지하기 위해, 가중치를 구하는 과정에서 각 분모와 분자에 대해 수학식 27과 같은 연산을 이용하여 2의 제곱수 형태로 근사화를 진행한 후, 가중치가 도출될 수 있다.
<실현예 4-1-2-4> 현재 크로마 블록 내 화소의 위치에 따라 가중치 설정
본 실현예에서는, 전술한 세 실현예들에서 예측자 전체에 대해 동일한 가중치가 설정되는 것과 달리 예측자 내의 각 화소별로 가중치가 설정된다. 화소별로 가중치를 설정하기 위해, 각 화소에 대해 독립적인 가중치가 설정될 수도 있으나, 화소들을 그룹화한 후 각 그룹별로 가중치를 설정하는 것이 더 효과적일 수 있다.
따라서 본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 예측자의 화소들을 그룹화한 후, 각 그룹에 대해 가중치를 설정한다. 예측자 내 화소들은 도 27에 예시된 바와 같이 다양한 방법에 따라 그룹화될 수 있다. 도 27의 예시에서는, 각 방법별로 4 개의 그룹을 사용하고 있으나, 블록의 크기, 모양 등에 따라 그룹의 개수는 가변될 수 있다. 이때 그룹화 방법은 유추되거나 신호될 수 있다. 먼저, 유추하는 방법은 다음와 같다.
영상 복호화 장치는 화소들을 그룹화하기 위해 도 27의 ⓐ-ⓗ의 그룹화 방법들 중 하나를 고정적으로 사용하거나 대표모드에 기초하여 그룹화 방법을 결정할 수 있다. 예를 들어, 상단 주변 화소들과 좌측 주변 화소들을 모두 사용하는 예측모드들(즉, Planar 모드, DC 모드, 그리고 19번부터 49번 사이의 예측모드 등)에 대해, 도 27의 ⓐ, ⓔ, ⓖ와 같은 그룹화 방법들이 사용될 수 있다. 또한, 좌측 주변 화소들만을 사용하는 예측모드들(즉, 18번 이하의 예측모드, DC 모드 등)에 대해, 도 27의 ⓑ, ⓓ, ⓕ와 같은 그룹화 방법들이 사용될 수 있다. 또한, 상단 주변 화소들만을 사용하는 예측모드들(즉, 50번 이상의 예측모드, DC 모드 등)에 대해, 도 30의 ⓑ, ⓒ, ⓗ와 같은 그룹화 방법들이 사용될 수 있다.
영상 복호화 장치는 주변 화소와의 거리를 고려하여 화소 그룹별 가중치를 설정할 수 있다. 예를 들어, CCLM 예측자에 대한 가중치는 주변 화소에서 멀수록 크게 설정되고, 대표모드에 따라 생성한 추가 예측자의 가중치는 주변 화소에서 멀수록 작게 설정될 수 있다. 도 27의 ⓔ의 방법으로 화소들이 그룹화된 경우, 도 28의 예시와 같이 CCLM 예측자와 추가 예측자의 가중치가 설정될 수 있다. 이때, 현재블록의 (0, 0) 위치에 대한 예측자 pred(0,0)는 수학식 30과 같이 산정될 수 있다.
도 27의 예시는 현재 크로마 블록이 정사각형 모양인 경우에 대해 그룹화 방법들을 나타낸다. 만약 현재 크로마 블록이 직사각형 모양인 경우, 도 27에 예시된 그룹화 방법들은 직사각형 블록에 맞게 변형된 후, 사용될 수 있다. 예컨대, 도 29의 예시는 높이가 너비보다 큰 직사각형 블록에 대해 그룹화 방법들은 나타내고, 도 30의 예시는 너비가 높이보다 큰 직사각형 블록에 대해 그룹화 방법들은 나타낸다.
한편, 도 27 내지 도 30의 예시에서, 현재블록은 현재 크로마 블록일 수 있다.
<실현예 4-1-2-5> 가중치를 신호하는 방법
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는, 블록 내 모든 화소들에 동일한 가중치를 설정하여 가중합하는 방법, 및 블록 내 화소들을 그룹화하여 가중치를 설정하여 가중합하는 방법에 대해, 가중치를 신호받은 후 사용한다. 그룹화하여 가중치를 설정하는 방법을 사용하는 경우, 영상 복호화 장치는, 그룹화 방법을 먼저 파싱한 후, 각 그룹에 대한 가중치를 파싱한다.
<실현예 4-2> 불연속성 발생의 예상 위치에 필터를 적용
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록과 주변 블록의 경계에서 불연속성을 제거하기 위해 블록 경계 완화 필터(relaxing filter)를 적용한다. 블록 경계는 현재 크로마 블록과 주변 블록 모두의 경계를 나타낼 수 있으나, 이하의 설명에서 현재 크로마 블록의 예측자의 가장자리 영역만을 블록 경계로 명칭한다. 블록 경계에 위치한 임의의 화소에 필터를 적용하면 현재 크로마 블록 내부의 화소값의 계산에 블록 외부의 인접 화소값들이 사용되므로, 인접 화소들의 특징이 현재 크로마 블록의 예측자에 반영될 수 있다. 이를 위해, 블록 경계 완화 필터의 종류 결정(실현예 4-2-1), 블록 경계 완화 필터의 적용 위치 결정(실현예 4-2-2), 및 블록 경계 완화 필터의 적용 영역의 크기 결정(실현예 4-2-3)이 기술된다.
<실현예 4-2-1> 블록 경계 완화 필터의 종류 결정
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 블록 경계 완화 필터의 종류를 결정한다. 완화 필터는 다음의 방법들에 따라 결정될 수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는 불연속성이 발생하는 경계에 사전에 정의된 필터를 적용할 수 있다. 이때, 적용 가능한 필터는 n-탭 필터, 큐빅 필터, 가우시안 필터 등이 있다. 또한, 필터의 계수도 사전에 정의된 채로 사용될 수 있다. 예를 들어, 3-탭 필터를 적용하는 경우, 필터의 계수가 [1 2 1]으로 사전에 설정될 수 있다.
두 번째, 불연속성이 발생하는 경계에 적용되는 필터의 종류가 신호될 수 있다. n-탭 필터, 큐빅 필터, 가우시안 필터 등을 포함하는 복수의 필터들 중 하나를 지시하는 인덱스를 블록 단위로 파싱하여, 영상 복호화 장치는 필터의 종류를 결정할 수 있다.
<실현예 4-2-2> 블록 경계 완화 필터의 적용 위치 결정
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 블록 경계 완화 필터를 적용할 위치를 유추하거나 신호받는다. 블록 경계 완화 필터는 도 31의 예시와 같이 현재 크로마 블록의 상단과 좌측 경계 모두(TL), 상단(T) 또는 좌측(L) 경계에 적용될 수 있다. 필터의 적용 위치는 다음의 방법들에 따라 결정될 수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는 TL, T 및 L의 세 위치들 중 사전에 설정된 하나의 위치를 필터의 적용 위치로 이용할 수 있다.
두 번째, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 종횡비를 고려하여 필터의 적용 위치를 결정할 수 있다. 도 32의 예시와 같이, 블록의 너비(W)와 높이(H)가 같은 경우, 블록의 상단과 좌측 경계 모두에 필터가 적용된다. 또한, 블록의 너비가 높이보다 큰 경우, 블록의 상단 경계에 필터가 적용되고, 블록의 높이가 너비보다 큰 경우, 블록의 좌측 경계에 필터가 적용된다. 이 외에도 종횡비에 따라 다른 구성으로 필터의 적용 위치가 결정될 수 있다.
세 번째, 영상 복호화 장치는 필터의 적용 위치를 신호받을 수 있다. 예를 들어, 영상 복호화 장치는 CU 수준에서 표 1과 같이 boundary_filter_position_idx를 파싱하여 필터를 적용할 위치를 결정할 수 있다.
한편, 전술한 방법들과 관련하여, 도 31 내지 도 32의 예시에서 현재블록은 현재 크로마 블록일 수 있다.
<실현예 4-2-3> 블록 경계 완화 필터의 적용 영역의 크기 결정
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 블록 경계 완화 필터의 적용 영역의 크기를 유추하거나 신호받는다. 블록 경계 완화 필터를 적용하는 영역의 크기는 도 33의 예시와 같이 필터가 적용되는 블록 경계로부터의 화소들의 개수를 나타낸다. 이때, nT는 블록의 상단 경계로부터의 블록 내 화소들의 개수를 의미하고, 블록의 상단 경계에 필터가 적용될 때 적용 영역의 크기를 나타낸다. 또한, nL은 블록의 좌측 경계로부터의 블록 내 화소들의 개수를 의미하고, 블록의 좌측 경계에 필터가 적용될 때 적용 영역의 크기를 나타낸다. nT와 nL은 모두 1 이상의 값을 갖는다. 블록 경계 완화 필터의 적용 영역의 크기는 다음의 방법들에 따라 결정될 수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는 적용 영역의 크기를 결정하기 위해 사전에 설정된 nT와 nL을 사용할 수 있다. 예를 들어, 현재 크로마 블록의 상단 경계에만 필터를 적용하는 것으로 결정되고 사전에 설정된 nT가 3이며 nL이 3인 경우, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 상단 경계에 인접한 3 개의 화소들에 대해 블록 경계 완화 필터를 적용할 수 있다.
두 번째, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 너비와 높이를 고려하여 블록 경계 완화 필터가 적용되는 영역의 크기를 결정할 수 있다. 사전에 설정된 양의 정수 k를 이용하여, nT와 nL은 현재 크로마 블록의 너비와 높이에 비례하여 수학식 31과 같이 결정될 수 있다.
여기서, k는 현재 크로마 블록의 너비 및 높이보다 작거나 같은 양의 정수일 수 있다. 하드웨어 구현 시 나눗셈 과정의 계산 복잡도를 고려하여, k는 2의 제곱수 형태의 값으로 제한될 수 있다.
세 번째, 영상 복호화 장치는 블록 경계 불연속성 완화 필터가 적용되는 영역의 크기를 나타내는 nT와 nL을 각각 신호받은 후, 사용할 수 있다.
한편, 전술한 방법들과 관련하여, 도 33의 예시에서 현재블록은 현재 크로마 블록일 수 있다.
<실현예 5> 다른 픽처 내 현재 크로마 블록과 동일 위치의 화소들을 이용
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록과 주변 화소들 간의 불연속성을 제거하기 위해, 현재 픽처에 시간적으로 인접한 다른 픽처 내에서 현재 크로마 블록과 동일한 위치의 화소들을 사용한다. 구체적으로, 도 34의 예시와 같이, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 예측자와 다른 픽처 내 현재 크로마 블록과 동일 위치의 블록(co-located block)을 가중합할 수 있다.
본 실현예는 실현예 4-1의 추가 예측자를 동일 위치의 블록으로 대체함으로써 구현될 수 있다. 이에 따른 가중합은 수학식 32와 같이 표현된다.
여기서, (i,j)는 화소의 위치를 나타낸다. pred는 현재 크로마 블록의 최종 예측자를 나타내고, predCCLM는 CCLM 예측자를 나타내며, areaco-located block는 동일 위치의 블록에 해당하는 영역을 나타낸다. 참조 픽처들의 개수가 증가하는 경우, 수학식 32에 또다른 areaco-located block가 추가되고, 가중치들 또한 (1-w(i,j)) 내에서 동일 위치의 블록별로 분배될 수 있다.
이하, CCLM 예측자는 제1 예측자와 호환적으로 사용되고, 동일 위치 블록은 제2 예측자와 호환적으로 사용된다.
본 실현예는 동일 위치의 블록이 위치하는 참조 픽처를 선택하는 방법(실현예 5-1), 및 현재 크로마 블록의 예측자와 동일 위치의 블록을 가중합하는 방법(실현예 5-2)에 따라 구현될 수 있다.
한편, 도 34의 예시에서 현재블록은 현재 크로마 블록일 수 있다.
<실현예 5-1> 동일 위치의 블록이 위치하는 참조 픽처의 선택
본 실현에에서, 영상 복호화 장치는 가중합에 사용할 동일 위치의 블록을 획득하기 위해, 참조 픽처를 유추하거나 신호받는다. 복수의 동일 위치의 블록들을 가중합에 사용하는 경우, 하나의 방법에 따라 복수의 참조 픽처들이 선택되거나 두 방법을 조합하여 참조 픽처들이 선택될 수 있다. 참조 픽처는 다음과 같은 방법에 따라 선택될 수 있다.
첫 번째, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 템플릿과 가장 유사한 동일 위치 템플릿(co-located template)을 갖는 픽처를 탐색하여, 탐색된 픽처를 참조 픽처로 유추할 수 있다. 템플릿은 도 36의 예시와 같이 블록의 상단과 좌측 경계를 둘러싼 일정 영역을 나타낸다. 템플릿들 간 유사도를 판단하기 위해 SAD, MSE, SSIM, PSNR 등이 이용될 수 있다. 영상 복호화 장치는 현재 픽처 이전에 복호화된 기설정된 개수의 픽처들로부터 참조 픽처를 탐색한다.
예를 들어, 도 36의 예시와 같이 3 개의 픽처들을 참조하는 경우, 영상 복호화 장치는 3 개의 동일 위치 템플릿들에 대하여 탐색을 수행한다. 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 템플릿과 가장 유사한 동일 위치 템플릿을 찾은 후, 해당 동일 위치 템플릿을 포함하는 픽처의 동일 위치 블록을 가중합에 사용할 수 있다.
두 번째, 영상 복호화 장치는 동일 위치 블록을 신호받을 수 있다. 영상 복호화 장치는 참조 픽처 인덱스를 전송받음으로써 동일 위치 블록이 포함된 픽처를 결정할 수 있다. 이후, 영상 복호화 장치는 해당 픽처의 동일 위치 블록을 가중합에 사용할 수 있다.
한편, 도 36의 예시에서 현재블록은 현재 크로마 블록일 수 있다.
<실현예 5-2> 현재 크로마 블록의 예측자와 동일 위치의 블록의 가중합
본 실시예는 현재 크로마 블록의 예측자와 동일 위치의 블록을 가중합하는 방법에 관한 것이다. 본 실시예는 사전에 정의된 가중치를 사용하는 방법(실현예 4-1-2-1), 현재 크로마 블록 내 화소의 위치에 따라 가중치를 설정하는 방법(실현예 4-1-2-4), 및 가중치를 신호하는 방법(실현예 4-1-2-5)과 동일하게 구현될 수 있다.
<실현예 6> 실현예 4, 5를 신호하는 방법
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 구현에 따라 전술한 실현예 4, 5의 방법을 선택적으로 적용하도록 추가적인 신호를 받을 수 있다. 이를 위해, 영상 부호화 장치는 boundary_reduction_flag를 전송함으로써, 현재 크로마 블록의 예측자를 생성 시 블록 경계를 완화하는 방법에 대한 정보를 지시할 수 있다. 예를 들어, 영상 복호화 장치는 표 4와 같이, boundary_reduction_flag가 0인 경우 본 발명을 적용하지 않고, boundary_reduction_flag가 1인 경우 실현예 5를 적용할 수 있다.
또는, 영상 복호화 장치는 표 5와 같이, boundary_reduction_flag가 1인 경우, boundary_reduction_idx를 추가로 신호받아, 실현예 4-1, 4-2, 5의 방법들 중 하나를 선택하여 사용할 수 있다.
이하, 도 37의 도시를 이용하여 실시예 1 내지 6을 수행하는, 영상 복호화 장치 내 예측부(540)의 동작을 기술한다.
도 37은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재블록 예측을 수행하는 예측부를 나타내는 예시도이다.
전술한 바와 같이 블록 경계 불연속성을 감소시키기 위해, 본 실시예에 따른 영상 복호화 장치 내 예측부(540)는 제1 예측자와 제2 예측자를 가중합하여 현재블록(또는 현재 크로마 블록)의 최종 예측자를 생성한다. 본 실시예에 따른 예측부(540)는 입력기(3702), 제1 예측자 생성기(3704), 제2 예측자 생성기(3706), 및 가중합기(3708)의 전부 또는 일부를 포함한다. 한편, 영상 부호화 장치 내 예측부(120)도 동일한 구성요소들을 포함할 수 있다. 여기서, 제1 예측자는 현재블록의 인터 예측자, 또는 현재 크로마 블록의 CCLM 예측자이다. 제1 예측자가 인터 예측자인 경우, 제2 예측자는 실현예 1-1, 2, 3에 기초하여 생성된 추가 예측자이고, 제1 예측자가 CCLM 예측자인 경우, 제2 예측자는 실현예 4-1, 5, 6에 기초하여 생성된 추가 예측자이다.
본 실시예에 따른 입력기(3702)는 비트스트림으로부터 예측 정보를 획득한다. 제1 예측자가 인터 예측자인 경우, 입력기(3702)는 예측 정보로서 현재블록의 움직임 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 움직임 정보는, 참조 픽처를 지시하는 인덱스 및 움직임벡터를 포함한다. 제1 예측자가 CCLM 예측자인 경우, 입력기(3702)는 예측 정보로서 현재 크로마 블록의 CCLM 모드를 획득할 수 있다. 여기서, CCLM 모드는 채널들 간 선형 관계식의 생성에 이용되는 루마 화소들의 위치를 결정한다.
제1 예측자 생성기(3704)는 움직임 정보에 기초하는 인터 예측을 수행하여 현재블록의 제1 예측자를 생성한다. 또는, 제1 예측자 생성기(3704)는 CCLM 모드에 기초하는 CCLM 예측을 수행하여 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성할 수 있다.
제2 예측자 생성기(3706)는 제2 예측자를 생성한다. 제1 예측자가 인터 예측자인 경우, 제2 예측자 생성기(3706)는 주변 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 현재블록의 제2 예측자를 생성할 수 있다. 여기서, 주변 블록들의 정보는 주변 블록의 너비, 높이, 종횡비, 예측모드 등을 포함할 수 있다. 또한, 제1 예측자가 CCLM 예측자인 경우, 영상 복호화 장치는 주변 블록들의 정보 및 타 채널 정보를 이용하여 현재 크로마 블록의 제2 예측자를 생성할 수 있다. 여기서, 타 채널은 루마 채널 또는 다른 크로마 채널일 수 있다. 또한, 타 채널 정보는 타 채널의 대응 영역과 관련된 정보를 포함한다.
가중합기(3708)은 가중치를 이용하여 제1 예측자와 제2 예측자를 가중합함으로써, 현재블록(또는 현재 크로마 블록)의 최종 예측자를 생성한다.
이때, 제1 예측자가 인터 예측자인 경우, 가중합기(3708)는 주변 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 제1 예측자 및 제2 예측자의 가중치들을 생성할 수 있다. 또한, 제1 예측자가 CCLM 예측자인 경우, 영상 복호화 장치는 주변 블록들의 정보 및 타 채널 정보를 이용하여 가중치들을 생성할 수 있다.
한편, 제1 예측자가 인터 예측자인 경우, 영상 복호화 장치는 제1 예측자와 제2 예측자를 수학식 1 또는 수학식 16에 나타낸 바와 같이 가중치들을 이용하여 가중합할 수 있다. 또한, 제1 예측자가 CCLM 예측자인 경우, 영상 복호화 장치는 제1 예측자와 제2 예측자를 수학식 17 또는 수학식 32에 나타낸 바와 같이 가중치들을 이용하여 가중합할 수 있다.
이하, 도 38 및 도 39의 도시를 이용하여, 영상 부호화 장치 또는 영상 복호화 장치가 현재블록(또는 현재 크로마 블록)의 예측자를 생성하는 방법을 기술한다.
도 38은 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 부호화 장치가 현재블록을 예측하는 방법을 나타내는 순서도이다.
영상 부호화 장치는 현재블록의 움직임 정보를 결정한다(S3800). 여기서, 움직임 정보는 현재블록의 참조 픽처의 인덱스 및 움직임벡터를 포함한다. 부호화 효율 최적화 측면에서 영상 부호화 장치는 현재블록의 움직임 정보를 결정할 수 있다.
영상 부호화 장치는 움직임 정보에 기초하여 인터 예측을 수행함으로써, 현재블록의 제1 예측자를 생성한다(S3802).
영상 부호화 장치는 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 현재블록의 제2 예측자를 생성한다(S3804).
영상 부호화 장치는 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 대표모드를 유추한 후, 대표모드에 기초하여 현재블록의 주변 화소들을 이용하는 인트라 예측을 수행함으로써, 제2 예측자를 생성할 수 있다. 여기서, 인접 블록들의 정보는 주변 블록의 너비, 높이, 종횡비, 예측모드 등을 포함할 수 있다.
또는, 영상 부호화 장치는 현재블록의 인접 화소들을 딥러닝 기반 신경망에 입력하여 제2 예측자를 생성할 수 있다.
또는, 영상 부호화 장치는 현재블록의 동일 위치 블록이 위치하는 참조 픽처를 결정한 후, 참조 픽처 내 동일 위치 블록을 제2 예측자로 설정할 수 있다.
영상 부호화 장치는 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 제1 예측자 및 제2 예측자에 대해 가중치들을 유도한다(S3806).
영상 부호화 장치는 가중치들을 이용하여 제1 예측자와 제2 예측자를 가중합하여, 현재블록의 최종 예측자를 생성한다(S3808).
영상 부호화 장치는 현재블록의 움직임 정보를 부호화한다(S3810).
도 39는 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 복호화 장치가 현재블록을 예측하는 방법을 나타내는 순서도이다.
영상 복호화 장치는 비트스트림으로부터 현재블록의 움직임 정보를 복호화한다(S3900). 여기서, 움직임 정보는 현재블록의 참조 픽처의 인덱스 및 움직임벡터를 포함함;
영상 복호화 장치는 움직임 정보에 기초하여 인터 예측을 수행함으로써, 현재블록의 제1 예측자를 생성한다(S3902).
영상 복호화 장치는 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 현재블록의 제2 예측자를 생성한다(S3904).
영상 복호화 장치는 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 대표모드를 유추한 후, 대표모드에 기초하여 현재블록의 주변 화소들을 이용하는 인트라 예측을 수행함으로써, 제2 예측자를 생성할 수 있다. 여기서, 인접 블록들의 정보는 주변 블록의 너비, 높이, 종횡비, 예측모드 등을 포함할 수 있다.
또는, 영상 복호화 장치는 현재블록의 인접 화소들을 딥러닝 기반 신경망에 입력하여 제2 예측자를 생성할 수 있다.
또는, 영상 복호화 장치는 현재블록의 동일 위치 블록이 위치하는 참조 픽처를 결정한 후, 참조 픽처 내 동일 위치 블록을 제2 예측자로 설정할 수 있다.
영상 복호화 장치는 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 제1 예측자 및 제2 예측자에 대해 가중치를 유도한다(S3906).
영상 복호화 장치는 가중치를 이용하여 제1 예측자와 제2 예측자를 가중합하여, 현재블록의 최종 예측자를 생성한다(S3908).
이하, 도 40 및 도 41의 도시를 이용하여, 영상 부호화 장치 또는 영상 복호화 장치가 현재 크로마 블록의 예측자를 생성하는 방법을 기술한다.
도 40은 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 부호화 장치가 현재 크로마 블록을 예측하는 방법을 나타내는 순서도이다.
영상 부호화 장치는 현재 크로마 블록의 CCLM 모드를 결정한다(S4000). 여기서, CCLM 모드는 채널들 간 선형 관계식의 생성에 이용되는 루마 화소들의 위치를 결정한다. 부호화 효율 최적화 측면에서, 영상 부호화 장치는 현재 크로마 블록의 CCLM 모드를 결정할 수 있다.
영상 부호화 장치는 CCLM 모드에 기초하여 CCLM 예측을 수행함으로써, 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성한다(S4002).
영상 부호화 장치는 현재 크로마 블록의 인접 블록들의 정보 및 타 채널 정보를 이용하여 현재 크로마 블록의 제2 예측자를 생성한다(S4004). 여기서, 타 채널은 루마 채널 또는 다른 크로마 채널일 수 있다. 또한, 타 채널 정보는 타 채널의 대응 영역과 관련된 정보를 포함한다.
영상 부호화 장치는 현재 크로마 블록의 인접 블록들의 정보 및 타 채널 정보를 이용하여 대표모드를 유추한 후, 대표모드에 기초하여 현재 크로마 블록의 주변 화소들을 이용하는 인트라 예측을 수행함으로써, 제2 예측자를 생성할 수 있다. 여기서, 인접 블록들의 정보는 주변 블록의 너비, 높이, 종횡비, 예측모드 등을 포함할 수 있다.
또는, 영상 부호화 장치는 현재 크로마 블록의 인접 화소들을 딥러닝 기반 신경망에 입력하여 제2 예측자를 생성할 수 있다.
또는, 영상 부호화 장치는 현재 크로마 블록의 동일 위치 블록이 위치하는 참조 픽처를 결정한 후, 참조 픽처 내 동일 위치 블록을 제2 예측자로 설정할 수 있다.
영상 부호화 장치는 현재 크로마 블록의 인접 블록들의 정보 및 타 채널 정보를 이용하여 제1 예측자 및 제2 예측자에 대해 가중치들을 유도한다(S4006).
영상 부호화 장치는 가중치들을 이용하여 제1 예측자와 제2 예측자를 가중합하여, 현재 크로마 블록의 최종 예측자를 생성한다(S4008).
영상 부호화 장치는 현재 크로마 블록의 CCLM 모드를 부호화한다(S4010).
도 41은 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 복호화 장치가 현재 크로마 블록을 예측하는 방법을 나타내는 순서도이다.
영상 복호화 장치는 비트스트림으로부터 현재 크로마 블록의 CCLM 모드를 복호화한다(S4100). 여기서, CCLM 모드는 채널들 간 선형 관계식의 생성에 이용되는 루마 화소들의 위치를 결정한다.
영상 복호화 장치는 CCLM 모드에 기초하여 CCLM 예측을 수행함으로써, 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성한다(S4102).
영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 인접 블록들의 정보 및 타 채널 정보를 이용하여 현재블록의 제2 예측자를 생성한다(S4104). 여기서, 타 채널은 루마 채널 또는 다른 크로마 채널일 수 있다. 또한, 타 채널 정보는 타 채널의 대응 영역과 관련된 정보를 포함한다.
영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 인접 블록들의 정보 및 타 채널 정보를 이용하여 대표모드를 유추한 후, 대표모드에 기초하여 현재 크로마 블록의 주변 화소들을 이용하는 인트라 예측을 수행함으로써, 제2 예측자를 생성할 수 있다. 여기서, 인접 블록들의 정보는 주변 블록의 너비, 높이, 종횡비, 예측모드 등을 포함할 수 있다.
또는, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 인접 화소들을 딥러닝 기반 신경망에 입력하여 제2 예측자를 생성할 수 있다.
또는, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 동일 위치 블록이 위치하는 참조 픽처를 결정한 후, 참조 픽처 내 동일 위치 블록을 제2 예측자로 설정할 수 있다.
영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 제1 예측자 및 제2 예측자에 대해 가중치를 유도한다(S4106).
영상 복호화 장치는 가중치를 이용하여 제1 예측자와 제2 예측자를 가중합하여, 현재 크로마 블록의 최종 예측자를 생성한다(S4108).
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.
120: 예측부
540: 예측부
3702: 입력기
3704: 제1 예측자 생성기
3706: 제2 예측자 생성기
3708: 가중합기
540: 예측부
3702: 입력기
3704: 제1 예측자 생성기
3706: 제2 예측자 생성기
3708: 가중합기
Claims (19)
- 영상 복호화 장치가 수행하는, 현재블록을 예측하는 방법에 있어서,
비트스트림으로부터 상기 현재블록의 움직임 정보를 복호화하는 단계, 여기서, 상기 움직임 정보는, 상기 현재블록의 참조 픽처 인덱스 및 움직임벡터를 포함함;
상기 움직임 정보에 기초하여 인터 예측을 수행함으로써, 상기 현재블록의 제1 예측자를 생성하는 단계;
상기 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 상기 현재블록의 제2 예측자를 생성하는 단계;
상기 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 상기 제1 예측자 및 상기 제2 예측자에 대해 가중치를 유도하는 단계; 및
상기 가중치를 이용하여 상기 제1 예측자와 상기 제2 예측자를 가중합하여, 상기 현재블록의 최종 예측자를 생성하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제2 예측자를 생성하는 단계는,
상기 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 대표모드(representative mode)를 유추하는 단계; 및
상기 대표모드에 기초하여 상기 현재블록의 주변 화소들을 이용하는 인트라 예측을 수행함으로써, 상기 제2 예측자를 생성하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제2항에 있어서
상기 대표모드를 유추하는 단계는,
상기 인접 블록들의 인트라 예측모드들 중 블록 개수를 기준으로 도출된 최빈 예측모드를 상기 대표모드로 설정하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제2항에 있어서,
상기 대표모드를 유추하는 단계는,
상기 움직임벡터가 지시하는 영역의 주변 블록들의 정보를 이용하여 상기 대표모드를 유추하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제2항에 있어서,
상기 대표모드를 유추하는 단계는,
상기 움직임벡터가 지시하는 영역 내 특정 위치의 화소가 포함된 블록의 인트라 예측모드를 상기 대표모드로 설정하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제2항에 있어서,
상기 대표모드를 유추하는 단계는,
상기 움직임벡터가 지시하는 영역 내 블록들의 인트라 예측모드들 중 블록 개수를 기준으로 도출된 최빈 인트라 예측모드를 상기 대표모드로 설정하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제2항에 있어서,
상기 대표모드를 유추하는 단계는,
상기 움직임벡터가 지시하는 영역 내 블록들의 인트라 예측모드들 중 블록 면적을 기준으로 도출된 최빈 인트라 예측모드를 상기 대표모드로 설정하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제2항에 있어서,
상기 대표모드를 유추하는 단계는,
상기 움직임벡터가 지시하는 영역 내 블록들 중 상기 현재블록과 종횡비가 같거나 가장 유사한 블록의 인트라 예측모드를 상기 대표모드로 설정하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제2항에 있어서,
상기 대표모드를 유추하는 단계는,
상기 움직임벡터와 가장 유사한 방향에 해당하는 인트라 예측모드를 상기 대표모드로 설정하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제2항에 있어서,
상기 가중치들을 유도하는 단계는,
상기 현재블록의 인접 블록들 중 상기 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 개수 기반으로 도출하여 상기 가중치들을 유도하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제2항에 있어서,
상기 가중치들을 유도하는 단계는,
상기 움직임벡터가 지시하는 영역에 포함된 블록들 중 상기 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 개수 기반으로 도출하여 상기 가중치들을 유도하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제2항에 있어서,
상기 가중치들을 유도하는 단계는,
상기 움직임벡터가 지시하는 영역에 포함된 블록들 중 상기 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 면적 기반으로 도출하여 상기 가중치들을 유도하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제2 예측자를 생성하는 단계는,
상기 현재블록의 동일 위치 블록(co-located block)이 위치하는 참조 픽처를 결정하는 단계; 및
상기 참조 픽처 내 상기 동일 위치 블록을 상기 제2 예측자로 설정하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제13항에 있어서,
상기 참조 픽처를 결정하는 단계는,
상기 참조 픽처 인덱스에 의해 지시되고 상기 제1 예측자의 생성 시 사용된 픽처를 상기 참조 픽처로 결정하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제13항에 있어서,
상기 참조 픽처를 결정하는 단계는,
현재 픽처 이전에 복호화된 기설정된 개수의 픽처들 중에서 상기 현재블록의 템플릿과 가장 유사한 동일 위치 템플릿(co-located template)을 갖는 픽처를 탐색하여, 상기 탐색된 픽처를 상기 참조 픽처로 결정하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 영상 부호화 장치가 수행하는, 현재블록을 예측하는 방법에 있어서,
상기 현재블록의 움직임 정보를 결정하는 단계, 여기서, 상기 움직임 정보는, 상기 현재블록의 참조 픽처의 인덱스 및 움직임벡터를 포함함;
상기 움직임 정보에 기초하여 인터 예측을 수행함으로써, 상기 현재블록의 제1 예측자를 생성하는 단계;
상기 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 상기 현재블록의 제2 예측자를 생성하는 단계;
상기 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 상기 제1 예측자 및 상기 제2 예측자에 대해 가중치들을 유도하는 단계; 및
상기 가중치들을 이용하여 상기 제1 예측자와 상기 제2 예측자를 가중합하여, 상기 현재블록의 최종 예측자를 생성하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 제16항에 있어서,
상기 현재블록의 움직임 정보를 부호화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로하는, 방법. - 제16항에 있어서,
상기 제2 예측자를 생성하는 단계는,
상기 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 대표모드(representative mode)를 유추하는 단계; 및
상기 대표모드에 기초하여 상기 현재블록의 주변 화소들을 이용하는 인트라 예측을 수행함으로써, 상기 제2 예측자를 생성하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법. - 영상 부호화 방법에 의해 생성된 비트스트림을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서, 상기 영상 부호화 방법은,
현재블록의 움직임 정보를 결정하는 단계, 여기서, 상기 움직임 정보는, 상기 현재블록의 참조 픽처의 인덱스 및 움직임벡터를 포함함;
상기 움직임 정보에 기초하여 인터 예측을 수행함으로써, 상기 현재블록의 제1 예측자를 생성하는 단계;
상기 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 상기 현재블록의 제2 예측자를 생성하는 단계;
상기 현재블록의 인접 블록들의 정보 및 움직임 정보를 이용하여 상기 제1 예측자 및 상기 제2 예측자에 대해 가중치들을 유도하는 단계; 및
상기 가중치들을 이용하여 상기 제1 예측자와 상기 제2 예측자를 가중합하여, 상기 현재블록의 최종 예측자를 생성하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 기록매체.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/KR2023/001184 WO2023163386A1 (ko) | 2022-02-24 | 2023-01-26 | 블록 경계 불연속성을 감소시키는 비디오 코딩을 위한 방법 및 장치 |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR20220024383 | 2022-02-24 | ||
| KR1020220024383 | 2022-02-24 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230127142A true KR20230127142A (ko) | 2023-08-31 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020230007469A KR20230127142A (ko) | 2022-02-24 | 2023-01-18 | 블록 경계 불연속성을 감소시키는 비디오 코딩방법 및 장치 |
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| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20230127142A (ko) |
-
2023
- 2023-01-18 KR KR1020230007469A patent/KR20230127142A/ko unknown
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