KR20240001073A - 영상 부호화/복호화 방법 및 비트스트림을 저장하는 기록 매체 - Google Patents
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Abstract
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법은, 현재 블록의 주변 블록들로부터 예측 정보를 수집하는 단계; 상기 수집된 예측 정보를 기반으로, 상기 현재 블록의 예측 파라미터를 유도하는 단계; 및 상기 예측 파라미터를 기초로, 상기 현재 블록 내 서브 블록들 각각에 대한 예측 정보를 유도하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 영상 신호 처리 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 HD(High Definition) 영상 및 UHD(Ultra High Definition) 영상과 같은 고해상도, 고품질의 영상에 대한 수요가 다양한 응용 분야에서 증가하고 있다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 영상 데이터에 비해 상대적으로 데이터량이 증가하기 때문에 기존의 유무선 광대역 회선과 같은 매체를 이용하여 영상 데이터를 전송하거나 기존의 저장 매체를 이용해 저장하는 경우, 전송 비용과 저장 비용이 증가하게 된다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질화 됨에 따라 발생하는 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 고효율의 영상 압축 기술들이 활용될 수 있다.
영상 압축 기술로 현재 픽쳐의 이전 또는 이후 픽쳐로부터 현재 픽쳐에 포함된 화소값을 예측하는 화면 간 예측 기술, 현재 픽쳐 내의 화소 정보를 이용하여 현재 픽쳐에 포함된 화소값을 예측하는 화면 내 예측 기술, 출현 빈도가 높은 값에 짧은 부호를 할당하고 출현 빈도가 낮은 값에 긴 부호를 할당하는 엔트로피 부호화 기술 등 다양한 기술이 존재하고 이러한 영상 압축 기술을 이용해 영상 데이터를 효과적으로 압축하여 전송 또는 저장할 수 있다.
한편, 고해상도 영상에 대한 수요가 증가함과 함께, 새로운 영상 서비스로서 입체 영상 컨텐츠에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 고해상도 및 초고해상도의 입체 영상 콘텐츠를 효과적으로 제공하기 위한 비디오 압축 기술에 대하여 논의가 진행되고 있다.
본 개시는 영상 신호를 부호화/복호화함에 있어서, 예측 파라미터에 기반하여, 서브 블록 단위로 예측 정보를 유도하는 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 개시는 영상 신호를 부호화/복호화함에 있어서, 현재 블록에 인접한 주변 블록의 예측 정보에 기반하여, 현재 블록의 예측 파라미터를 유도하는 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시에 따른 영상 복호화 방법은, 현재 블록의 주변 블록들로부터 예측 정보를 수집하는 단계; 상기 수집된 예측 정보를 기반으로, 상기 현재 블록의 예측 파라미터를 유도하는 단계; 및 상기 예측 파라미터를 기초로, 상기 현재 블록 내 서브 블록들 각각에 대한 예측 정보를 유도하는 단계를 포함한다.
본 개시에 따른 영상 부호화 방법은, 현재 블록의 주변 블록들로부터 예측 정보를 수집하는 단계; 상기 수집된 예측 정보를 기반으로, 상기 현재 블록의 예측 파라미터를 유도하는 단계; 및 상기 예측 파라미터를 기초로, 상기 현재 블록 내 서브 블록들 각각에 대한 예측 정보를 유도하는 단계를 포함한다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 현재 블록의 예측 모드가 인트라 예측인 경우, 상기 예측 정보는 인트라 예측 모드일 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 예측 파라미터는, 한쌍의 가중치 세트 및 오프셋을 포함하고, 상기 서브 블록의 인트라 예측 모드는, 상기 서브 블록의 x축 위치와 제1 가중치 간의 곱에 의해 도출된 제1 값, 상기 서브 블록의 y축 위치와 제2 가중치 간의 곱에 의해 도출된 제2 값 및 상기 오프셋을 합하여 유도될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 제1 값, 상기 제2 값 및 상기 오프셋을 합한 결과값이, 기 정의된 인트라 예측 모드의 범위를 벗어나는 경우, 상기 결과값을 클리핑하여 상기 서브 블록의 상기 인트라 예측 모드를 유도할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 제1 값, 상기 제2 값 및 상기 오프셋을 합한 결과값이, 기 정의된 인트라 예측 모드의 범위를 벗어나는 경우, 상기 결과값에 기 정의된 상수를 가산 또는 감산하여 상기 서브 블록의 상기 인트라 예측 모드를 유도할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 현재 블록의 예측 모드가 인터 예측인 경우, 상기 예측 정보는 움직임 벡터일 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 주변 블록의 참조 픽처가 기준 참조 픽처와 상이한 경우, 상기 주변 블록의 움직임 벡터를 스케일링한 것이 수집될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 기준 참조 픽처는, 참조 픽처 리스트 내 첫번?? 참조 픽처 또는 상기 참조 픽처 리스트 내 현재 픽처와의 거리가 가장 가까운 참조 픽처일 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, L0 방향 및 L1 방향 각각에 대해 상기 예측 파라미터가 독립적으로 유도될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 현재 블록에 아핀 모델에 기반한 인터 예측이 적용되는 경우, 상기 예측 파라미터를 기초로, 상기 현재 블록의 제어점 움직임 벡터들이 유도되고, 상기 제어점 움직임 벡터들을 기반으로, 상기 서브 블록들 각각의 움직임 벡터가 유도될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법은, 상기 영상 복호화 방법은, 상기 수집된 예측 정보를 기반으로 상기 예측 파라미터를 유도할 것인지 여부를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이때, 상기 수집된 예측 정보를 기반으로 상기 예측 파라미터가 유도되지 않는 것으로 결정되는 경우, 상기 현재 블록에 인접하는 이웃 블록으로부터 상기 예측 파라미터가 유도될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 현재 블록의 예측 파라미터는, 상기 이웃 블록의 예측 파라미터와 동일하게 설정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 인덱스 정보에 기초하여, 상기 현재 블록이 예측 파라미터를 유도하는데 이용되는 이웃 블록이 특정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 부호화 방법에 의해 부호화된 비트스트림을 저장하는 컴퓨터로 판독가능한 기록 매체가 제공될 수 있다.
본 개시에 의하면, 예측 파라미터에 기반하여, 서브 블록 단위로 예측 정보를 유도함으로써, 부호화/복호화 효율을 향상시킬 수 있다.
본 개시에 의하면, 기 복원된 주변 블록을 참조하여, 현재 블록의 예측 파라미터를 유도함으로써, 부호화/복호화 효율을 향상시킬 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시의 일실시예에 따른 영상 부호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일실시예에 따른 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 개시에 따른 영상 부호화/복호화 장치에 의해 수행되는 영상 부호화/복호화 방법을 도시한 것이다.
도 4 및 도 5는 본 개시에 따른 복수의 인트라 예측 모드의 일예를 도시한 것이다.
도 6은 본 개시에 따른 플래너 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 7은 본 개시에 따른 DC 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 8은 본 개시에 따른 방향성 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 9는 분수 위치의 샘플을 유도하는 방법을 도시한 것이다.
도 10 및 도 11은 인트라 예측 모드별, 각도에 대한 탄젠트 값이 32배 스케일링된 것을 도시한 것이다.
도 12는 방향성 모드가 34번 내지 49번 모드 중 하나인 경우, 인트라 예측 양상을 예시한 도면이다.
도 13은 좌측 참조 샘플들을 보간하여 상단 참조 샘플을 생성하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 1D 어레이로 배열된 참조 샘플들을 이용하여, 인트라 예측이 수행되는 예를 나타낸 것이다.
도 15 및 도 16은 인터 예측 방법의 흐름도이다.
도 17은 움직임 추정이 수행되는 예를 나타낸다.
도 18 및 도 19는, 움직임 추정을 통해 생성된 움직임 정보를 기초로, 현재 블록의 예측 블록이 생성되는 예를 나타낸 것이다.
도 20은 움직임 벡터 예측값을 유도하기 위해 참조되는 위치를 나타낸다.
도 21은 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는 경우, 서브 블록들 각각에 대해 예측 정보가 할당되는 절차의 흐름도이다.
도 22는 현재 블록 주변에서 화면 내 예측 모드를 수집하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 23은 현재 블록에 인터 예측이 적용되는 경우, 서브 블록들 각각에 대해 예측 정보가 할당되는 절차의 흐름도이다.
도 24는 현재 블록의 제어점 움직임 벡터들을 나타낸다.
도 2는 본 개시의 일실시예에 따른 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 개시에 따른 영상 부호화/복호화 장치에 의해 수행되는 영상 부호화/복호화 방법을 도시한 것이다.
도 4 및 도 5는 본 개시에 따른 복수의 인트라 예측 모드의 일예를 도시한 것이다.
도 6은 본 개시에 따른 플래너 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 7은 본 개시에 따른 DC 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 8은 본 개시에 따른 방향성 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 9는 분수 위치의 샘플을 유도하는 방법을 도시한 것이다.
도 10 및 도 11은 인트라 예측 모드별, 각도에 대한 탄젠트 값이 32배 스케일링된 것을 도시한 것이다.
도 12는 방향성 모드가 34번 내지 49번 모드 중 하나인 경우, 인트라 예측 양상을 예시한 도면이다.
도 13은 좌측 참조 샘플들을 보간하여 상단 참조 샘플을 생성하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 1D 어레이로 배열된 참조 샘플들을 이용하여, 인트라 예측이 수행되는 예를 나타낸 것이다.
도 15 및 도 16은 인터 예측 방법의 흐름도이다.
도 17은 움직임 추정이 수행되는 예를 나타낸다.
도 18 및 도 19는, 움직임 추정을 통해 생성된 움직임 정보를 기초로, 현재 블록의 예측 블록이 생성되는 예를 나타낸 것이다.
도 20은 움직임 벡터 예측값을 유도하기 위해 참조되는 위치를 나타낸다.
도 21은 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는 경우, 서브 블록들 각각에 대해 예측 정보가 할당되는 절차의 흐름도이다.
도 22는 현재 블록 주변에서 화면 내 예측 모드를 수집하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 23은 현재 블록에 인터 예측이 적용되는 경우, 서브 블록들 각각에 대해 예측 정보가 할당되는 절차의 흐름도이다.
도 24는 현재 블록의 제어점 움직임 벡터들을 나타낸다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다거나 "직접 접속되어"있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 부호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 영상 부호화 장치(100)는 픽쳐 분할부(110), 예측부(120, 125), 변환부(130), 양자화부(135), 재정렬부(160), 엔트로피 부호화부(165), 역양자화부(140), 역변환부(145), 필터부(150) 및 메모리(155)를 포함할 수 있다.
도 1에 나타난 각 구성부들은 영상 부호화 장치에서 서로 다른 특징적인 기능들을 나타내기 위해 독립적으로 도시한 것으로, 각 구성부들이 분리된 하드웨어나 하나의 소프트웨어 구성단위로 이루어짐을 의미하지 않는다. 즉, 각 구성부는 설명의 편의상 각각의 구성부로 나열하여 포함한 것으로 각 구성부 중 적어도 두 개의 구성부가 합쳐져 하나의 구성부로 이루어지거나, 하나의 구성부가 복수개의 구성부로 나뉘어져 기능을 수행할 수 있고 이러한 각 구성부의 통합된 실시예 및 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명의 권리범위에 포함된다.
또한, 일부의 구성 요소는 본 발명에서 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성 요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성 요소일 수 있다. 본 발명은 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성 요소를 제외한 본 발명의 본질을 구현하는데 필수적인 구성부만을 포함하여 구현될 수 있고, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 선택적 구성 요소를 제외한 필수 구성 요소만을 포함한 구조도 본 발명의 권리범위에 포함된다.
픽쳐 분할부(110)는 입력된 픽쳐를 적어도 하나의 처리 단위로 분할할 수 있다. 이때, 처리 단위는 예측 단위(Prediction Unit: PU)일 수도 있고, 변환 단위(Transform Unit: TU)일 수도 있으며, 부호화 단위(Coding Unit: CU)일 수도 있다. 픽쳐 분할부(110)에서는 하나의 픽쳐에 대해 복수의 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 조합으로 분할하고 소정의 기준(예를 들어, 비용 함수)으로 하나의 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위 조합을 선택하여 픽쳐를 부호화 할 수 있다.
예를 들어, 하나의 픽쳐는 복수개의 부호화 단위로 분할될 수 있다. 픽쳐에서 부호화 단위를 분할하기 위해서는 쿼드 트리 구조(Quad Tree Structure)와 같은 재귀적인 트리 구조를 사용할 수 있는데 하나의 영상 또는 최대 크기 부호화 단위(largest coding unit)를 루트로 하여 다른 부호화 단위로 분할되는 부호화 유닛은 분할된 부호화 단위의 개수만큼의 자식 노드를 가지고 분할될 수 있다. 일정한 제한에 따라 더 이상 분할되지 않는 부호화 단위는 리프 노드가 된다. 즉, 하나의 코딩 유닛에 대하여 정방형 분할만이 가능하다고 가정하는 경우, 하나의 부호화 단위는 최대 4개의 다른 부호화 단위로 분할될 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에서는 부호화 단위는 부호화를 수행하는 단위의 의미로 사용할 수도 있고, 복호화를 수행하는 단위의 의미로 사용할 수도 있다.
예측 단위는 하나의 부호화 단위 내에서 동일한 크기의 적어도 하나의 정사각형 또는 직사각형 등의 형태를 가지고 분할된 것일 수도 있고, 하나의 부호화 단위 내에서 분할된 예측 단위 중 어느 하나의 예측 단위가 다른 하나의 예측 단위와 상이한 형태 및/또는 크기를 가지도록 분할된 것일 수도 있다.
부호화 단위를 기초로 인트라 예측을 수행하는 예측 단위를 생성시 최소 부호화 단위가 아닌 경우, 복수의 예측 단위 NxN으로 분할하지 않고 인트라 예측을 수행할 수 있다.
예측부(120, 125)는 인터 예측을 수행하는 인터 예측부(120)와 인트라 예측을 수행하는 인트라 예측부(125)를 포함할 수 있다. 예측 단위에 대해 인터 예측을 사용할 것인지 또는 인트라 예측을 수행할 것인지를 결정하고, 각 예측 방법에 따른 구체적인 정보(예컨대, 인트라 예측 모드, 모션 벡터, 참조 픽쳐 등)를 결정할 수 있다. 이때, 예측이 수행되는 처리 단위와 예측 방법 및 구체적인 내용이 정해지는 처리 단위는 다를 수 있다. 예컨대, 예측의 방법과 예측 모드 등은 예측 단위로 결정되고, 예측의 수행은 변환 단위로 수행될 수도 있다. 생성된 예측 블록과 원본 블록 사이의 잔차값(잔차 블록)은 변환부(130)로 입력될 수 있다. 또한, 예측을 위해 사용한 예측 모드 정보, 모션 벡터 정보 등은 잔차값과 함께 엔트로피 부호화부(165)에서 부호화되어 복호화 장치에 전달될 수 있다. 특정한 부호화 모드를 사용할 경우, 예측부(120, 125)를 통해 예측 블록을 생성하지 않고, 원본 블록을 그대로 부호화하여 복호화부에 전송하는 것도 가능하다.
인터 예측부(120)는 현재 픽쳐의 이전 픽쳐 또는 이후 픽쳐 중 적어도 하나의 픽쳐의 정보를 기초로 예측 단위를 예측할 수도 있고, 경우에 따라서는 현재 픽쳐 내의 부호화가 완료된 일부 영역의 정보를 기초로 예측 단위를 예측할 수도 있다. 인터 예측부(120)는 참조 픽쳐 보간부, 모션 예측부, 움직임 보상부를 포함할 수 있다.
참조 픽쳐 보간부에서는 메모리(155)로부터 참조 픽쳐 정보를 제공받고 참조 픽쳐에서 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성할 수 있다. 휘도 화소의 경우, 1/4 화소 단위로 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성하기 위해 필터 계수를 달리하는 DCT 기반의 8탭 보간 필터(DCT-based Interpolation Filter)가 사용될 수 있다. 색차 신호의 경우 1/8 화소 단위로 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성하기 위해 필터 계수를 달리하는 DCT 기반의 4탭 보간 필터(DCT-based Interpolation Filter)가 사용될 수 있다.
모션 예측부는 참조 픽쳐 보간부에 의해 보간된 참조 픽쳐를 기초로 모션 예측을 수행할 수 있다. 모션 벡터를 산출하기 위한 방법으로 FBMA(Full search-based Block Matching Algorithm), TSS(Three Step Search), NTS(New Three-Step Search Algorithm) 등 다양한 방법이 사용될 수 있다. 모션 벡터는 보간된 화소를 기초로 1/2 또는 1/4 화소 단위의 모션 벡터값을 가질 수 있다. 모션 예측부에서는 모션 예측 방법을 다르게 하여 현재 예측 단위를 예측할 수 있다. 모션 예측 방법으로 스킵(Skip) 방법, 머지(Merge) 방법, AMVP(Advanced Motion Vector Prediction) 방법, 인트라 블록 카피(Intra Block Copy) 방법 등 다양한 방법이 사용될 수 있다.
인트라 예측부(125)는 현재 픽쳐 내의 화소 정보인 현재 블록 주변의 참조 픽셀 정보를 기초로 예측 단위를 생성할 수 있다. 현재 예측 단위의 주변 블록이 인터 예측을 수행한 블록이어서, 참조 픽셀이 인터 예측을 수행한 픽셀일 경우, 인터 예측을 수행한 블록에 포함되는 참조 픽셀을 주변의 인트라 예측을 수행한 블록의 참조 픽셀 정보로 대체하여 사용할 수 있다. 즉, 참조 픽셀이 가용하지 않는 경우, 가용하지 않은 참조 픽셀 정보를 가용한 참조 픽셀 중 적어도 하나의 참조 픽셀로 대체하여 사용할 수 있다.
인트라 예측에서 예측 모드는 참조 픽셀 정보를 예측 방향에 따라 사용하는 방향성 예측 모드와 예측을 수행시 방향성 정보를 사용하지 않는 비방향성 모드를 가질 수 있다. 휘도 정보를 예측하기 위한 모드와 색차 정보를 예측하기 위한 모드가 상이할 수 있고, 색차 정보를 예측하기 위해 휘도 정보를 예측하기 위해 사용된 인트라 예측 모드 정보 또는 예측된 휘도 신호 정보를 활용할 수 있다.
인트라 예측을 수행할 때 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 동일할 경우, 예측 단위의 좌측에 존재하는 픽셀, 좌측 상단에 존재하는 픽셀, 상단에 존재하는 픽셀을 기초로 예측 단위에 대한 인트라 예측을 수행할 수 있다. 그러나 인트라 예측을 수행할 때 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 상이할 경우, 변환 단위를 기초로 한 참조 픽셀을 이용하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 또한, 최소 부호화 단위에 대해서만 NxN 분할을 사용하는 인트라 예측을 사용할 수 있다.
인트라 예측 방법은 예측 모드에 따라 참조 화소에 AIS(Adaptive Intra Smoothing) 필터를 적용한 후 예측 블록을 생성할 수 있다. 참조 화소에 적용되는 AIS 필터의 종류는 상이할 수 있다. 인트라 예측 방법을 수행하기 위해 현재 예측 단위의 인트라 예측 모드는 현재 예측 단위의 주변에 존재하는 예측 단위의 인트라 예측 모드로부터 예측할 수 있다. 주변 예측 단위로부터 예측된 모드 정보를 이용하여 현재 예측 단위의 예측 모드를 예측하는 경우, 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 인트라 예측 모드가 동일하면 소정의 플래그 정보를 이용하여 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 예측 모드가 동일하다는 정보를 전송할 수 있고, 만약 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 예측 모드가 상이하면 엔트로피 부호화를 수행하여 현재 블록의 예측 모드 정보를 부호화할 수 있다.
또한, 예측부(120, 125)에서 생성된 예측 단위를 기초로 예측을 수행한 예측 단위와 예측 단위의 원본 블록과 차이값인 잔차값(Residual) 정보를 포함하는 잔차 블록이 생성될 수 있다. 생성된 잔차 블록은 변환부(130)로 입력될 수 있다.
변환부(130)에서는 원본 블록과 예측부(120, 125)를 통해 생성된 예측 단위의 잔차값(residual)정보를 포함한 잔차 블록을 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), KLT와 같은 변환 방법을 사용하여 변환시킬 수 있다. 잔차 블록을 변환하기 위해 DCT를 적용할지, DST를 적용할지 또는 KLT를 적용할지는 잔차 블록을 생성하기 위해 사용된 예측 단위의 인트라 예측 모드 정보를 기초로 결정할 수 있다.
양자화부(135)는 변환부(130)에서 주파수 영역으로 변환된 값들을 양자화할 수 있다. 블록에 따라 또는 영상의 중요도에 따라 양자화 계수는 변할 수 있다. 양자화부(135)에서 산출된 값은 역양자화부(140)와 재정렬부(160)에 제공될 수 있다.
재정렬부(160)는 양자화된 잔차값에 대해 계수값의 재정렬을 수행할 수 있다.
재정렬부(160)는 계수 스캐닝(Coefficient Scanning) 방법을 통해 2차원의 블록 형태 계수를 1차원의 벡터 형태로 변경할 수 있다. 예를 들어, 재정렬부(160)에서는 지그-재그 스캔(Zig-Zag Scan)방법을 이용하여 DC 계수부터 고주파수 영역의 계수까지 스캔하여 1차원 벡터 형태로 변경시킬 수 있다. 변환 단위의 크기 및 인트라 예측 모드에 따라 지그-재그 스캔 대신 2차원의 블록 형태 계수를 열 방향으로 스캔하는 수직 스캔, 2차원의 블록 형태 계수를 행 방향으로 스캔하는 수평 스캔이 사용될 수도 있다. 즉, 변환 단위의 크기 및 인트라 예측 모드에 따라 지그-재그 스캔, 수직 방향 스캔 및 수평 방향 스캔 중 어떠한 스캔 방법이 사용될지 여부를 결정할 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)는 재정렬부(160)에 의해 산출된 값들을 기초로 엔트로피 부호화를 수행할 수 있다. 엔트로피 부호화는 예를 들어, 지수 골롬(Exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 다양한 부호화 방법을 사용할 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)는 재정렬부(160) 및 예측부(120, 125)로부터 부호화 단위의 잔차값 계수 정보 및 블록 타입 정보, 예측 모드 정보, 분할 단위 정보, 예측 단위 정보 및 전송 단위 정보, 모션 벡터 정보, 참조 프레임 정보, 블록의 보간 정보, 필터링 정보 등 다양한 정보를 부호화할 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)에서는 재정렬부(160)에서 입력된 부호화 단위의 계수값을 엔트로피 부호화할 수 있다.
역양자화부(140) 및 역변환부(145)에서는 양자화부(135)에서 양자화된 값들을 역양자화하고 변환부(130)에서 변환된 값들을 역변환한다. 역양자화부(140) 및 역변환부(145)에서 생성된 잔차값(Residual)은 예측부(120, 125)에 포함된 움직임 추정부, 움직임 보상부 및 인트라 예측부를 통해서 예측된 예측 단위와 합쳐져 복원 블록(Reconstructed Block)을 생성할 수 있다.
필터부(150)는 디블록킹 필터, 오프셋 보정부, ALF(Adaptive Loop Filter)중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
디블록킹 필터는 복원된 픽쳐에서 블록 간의 경계로 인해 생긴 블록 왜곡을 제거할 수 있다. 디블록킹을 수행할지 여부를 판단하기 위해 블록에 포함된 몇 개의 열 또는 행에 포함된 픽셀을 기초로 현재 블록에 디블록킹 필터 적용할지 여부를 판단할 수 있다. 블록에 디블록킹 필터를 적용하는 경우 필요한 디블록킹 필터링 강도에 따라 강한 필터(Strong Filter) 또는 약한 필터(Weak Filter)를 적용할 수 있다. 또한 디블록킹 필터를 적용함에 있어 수직 필터링 및 수평 필터링 수행시 수평 방향 필터링 및 수직 방향 필터링이 병행 처리되도록 할 수 있다.
오프셋 보정부는 디블록킹을 수행한 영상에 대해 픽셀 단위로 원본 영상과의 오프셋을 보정할 수 있다. 특정 픽쳐에 대한 오프셋 보정을 수행하기 위해 영상에 포함된 픽셀을 일정한 수의 영역으로 구분한 후 오프셋을 수행할 영역을 결정하고 해당 영역에 오프셋을 적용하는 방법 또는 각 픽셀의 에지 정보를 고려하여 오프셋을 적용하는 방법을 사용할 수 있다.
ALF(Adaptive Loop Filtering)는 필터링한 복원 영상과 원래의 영상을 비교한 값을 기초로 수행될 수 있다. 영상에 포함된 픽셀을 소정의 그룹으로 나눈 후 해당 그룹에 적용될 하나의 필터를 결정하여 그룹마다 차별적으로 필터링을 수행할 수 있다. ALF를 적용할지 여부에 관련된 정보는 휘도 신호는 부호화 단위(Coding Unit, CU) 별로 전송될 수 있고, 각각의 블록에 따라 적용될 ALF 필터의 모양 및 필터 계수는 달라질 수 있다. 또한, 적용 대상 블록의 특성에 상관없이 동일한 형태(고정된 형태)의 ALF 필터가 적용될 수도 있다.
메모리(155)는 필터부(150)를 통해 산출된 복원 블록 또는 픽쳐를 저장할 수 있고, 저장된 복원 블록 또는 픽쳐는 인터 예측을 수행 시 예측부(120, 125)에 제공될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 영상 복호화 장치(200)는 엔트로피 복호화부(210), 재정렬부(215), 역양자화부(220), 역변환부(225), 예측부(230, 235), 필터부(240), 메모리(245)가 포함될 수 있다.
영상 부호화 장치에서 영상 비트스트림이 입력된 경우, 입력된 비트스트림은 영상 부호화 장치와 반대의 절차로 복호화될 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)는 영상 부호화 장치의 엔트로피 부호화부에서 엔트로피 부호화를 수행한 것과 반대의 절차로 엔트로피 복호화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 영상 부호화 장치에서 수행된 방법에 대응하여 지수 골롬(Exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 다양한 방법이 적용될 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)에서는 부호화 장치에서 수행된 인트라 예측 및 인터 예측에 관련된 정보를 복호화할 수 있다.
재정렬부(215)는 엔트로피 복호화부(210)에서 엔트로피 복호화된 비트스트림을 부호화부에서 재정렬한 방법을 기초로 재정렬을 수행할 수 있다. 1차원 벡터 형태로 표현된 계수들을 다시 2차원의 블록 형태의 계수로 복원하여 재정렬할 수 있다. 재정렬부(215)에서는 부호화부에서 수행된 계수 스캐닝에 관련된 정보를 제공받고 해당 부호화부에서 수행된 스캐닝 순서에 기초하여 역으로 스캐닝하는 방법을 통해 재정렬을 수행할 수 있다.
역양자화부(220)는 부호화 장치에서 제공된 양자화 파라미터와 재정렬된 블록의 계수값을 기초로 역양자화를 수행할 수 있다.
역변환부(225)는 영상 부호화 장치에서 수행한 양자화 결과에 대해 변환부에서 수행한 변환 즉, DCT, DST, 및 KLT에 대해 역변환 즉, 역 DCT, 역 DST 및 역 KLT를 수행할 수 있다. 역변환은 영상 부호화 장치에서 결정된 전송 단위를 기초로 수행될 수 있다. 영상 복호화 장치의 역변환부(225)에서는 예측 방법, 현재 블록의 크기 및 예측 방향 등 복수의 정보에 따라 변환 기법(예를 들어, DCT, DST, KLT)이 선택적으로 수행될 수 있다.
예측부(230, 235)는 엔트로피 복호화부(210)에서 제공된 예측 블록 생성 관련 정보와 메모리(245)에서 제공된 이전에 복호화된 블록 또는 픽쳐 정보를 기초로 예측 블록을 생성할 수 있다.
전술한 바와 같이 영상 부호화 장치에서의 동작과 동일하게 인트라 예측을 수행시 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 동일할 경우, 예측 단위의 좌측에 존재하는 픽셀, 좌측 상단에 존재하는 픽셀, 상단에 존재하는 픽셀을 기초로 예측 단위에 대한 인트라 예측을 수행하지만, 인트라 예측을 수행시 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 상이할 경우, 변환 단위를 기초로 한 참조 픽셀을 이용하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 또한, 최소 부호화 단위에 대해서만 NxN 분할을 사용하는 인트라 예측을 사용할 수도 있다.
예측부(230, 235)는 예측 단위 판별부, 인터 예측부 및 인트라 예측부를 포함할 수 있다. 예측 단위 판별부는 엔트로피 복호화부(210)에서 입력되는 예측 단위 정보, 인트라 예측 방법의 예측 모드 정보, 인터 예측 방법의 모션 예측 관련 정보 등 다양한 정보를 입력 받고 현재 부호화 단위에서 예측 단위를 구분하고, 예측 단위가 인터 예측을 수행하는지 아니면 인트라 예측을 수행하는지 여부를 판별할 수 있다. 인터 예측부(230)는 영상 부호화 장치에서 제공된 현재 예측 단위의 인터 예측에 필요한 정보를 이용해 현재 예측 단위가 포함된 현재 픽쳐의 이전 픽쳐 또는 이후 픽쳐 중 적어도 하나의 픽쳐에 포함된 정보를 기초로 현재 예측 단위에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다. 또는, 현재 예측 단위가 포함된 현재 픽쳐 내에서 기-복원된 일부 영역의 정보를 기초로 인터 예측을 수행할 수도 있다.
인터 예측을 수행하기 위해 부호화 단위를 기준으로 해당 부호화 단위에 포함된 예측 단위의 모션 예측 방법이 스킵 모드(Skip Mode), 머지 모드(Merge 모드), AMVP 모드(AMVP Mode), 인트라 블록 카피 모드 중 어떠한 방법인지 여부를 판단할 수 있다.
인트라 예측부(235)는 현재 픽쳐 내의 화소 정보를 기초로 예측 블록을 생성할 수 있다. 예측 단위가 인트라 예측을 수행한 예측 단위인 경우, 영상 부호화 장치에서 제공된 예측 단위의 인트라 예측 모드 정보를 기초로 인트라 예측을 수행할 수 있다. 인트라 예측부(235)에는 AIS(Adaptive Intra Smoothing) 필터, 참조 화소 보간부, DC 필터를 포함할 수 있다. AIS 필터는 현재 블록의 참조 화소에 필터링을 수행하는 부분으로써 현재 예측 단위의 예측 모드에 따라 필터의 적용 여부를 결정하여 적용할 수 있다. 영상 부호화 장치에서 제공된 예측 단위의 예측 모드 및 AIS 필터 정보를 이용하여 현재 블록의 참조 화소에 AIS 필터링을 수행할 수 있다. 현재 블록의 예측 모드가 AIS 필터링을 수행하지 않는 모드일 경우, AIS 필터는 적용되지 않을 수 있다.
참조 화소 보간부는 예측 단위의 예측 모드가 참조 화소를 보간한 화소값을 기초로 인트라 예측을 수행하는 예측 단위일 경우, 참조 화소를 보간하여 정수값 이하의 화소 단위의 참조 화소를 생성할 수 있다. 현재 예측 단위의 예측 모드가 참조 화소를 보간하지 않고 예측 블록을 생성하는 예측 모드일 경우 참조 화소는 보간되지 않을 수 있다. DC 필터는 현재 블록의 예측 모드가 DC 모드일 경우 필터링을 통해서 예측 블록을 생성할 수 있다.
복원된 블록 또는 픽쳐는 필터부(240)로 제공될 수 있다. 필터부(240)는 디블록킹 필터, 오프셋 보정부, ALF를 포함할 수 있다.
영상 부호화 장치로부터 해당 블록 또는 픽쳐에 디블록킹 필터를 적용하였는지 여부에 대한 정보 및 디블록킹 필터를 적용하였을 경우, 강한 필터를 적용하였는지 또는 약한 필터를 적용하였는지에 대한 정보를 제공받을 수 있다. 영상 복호화 장치의 디블록킹 필터에서는 영상 부호화 장치에서 제공된 디블록킹 필터 관련 정보를 제공받고 영상 복호화 장치에서 해당 블록에 대한 디블록킹 필터링을 수행할 수 있다.
오프셋 보정부는 부호화시 영상에 적용된 오프셋 보정의 종류 및 오프셋 값 정보 등을 기초로 복원된 영상에 오프셋 보정을 수행할 수 있다.
ALF는 부호화 장치로부터 제공된 ALF 적용 여부 정보, ALF 계수 정보 등을 기초로 부호화 단위에 적용될 수 있다. 이러한 ALF 정보는 특정한 파라메터 셋에 포함되어 제공될 수 있다.
메모리(245)는 복원된 픽쳐 또는 블록을 저장하여 참조 픽쳐 또는 참조 블록으로 사용할 수 있도록 할 수 있고 또한 복원된 픽쳐를 출력부로 제공할 수 있다.
전술한 바와 같이 이하, 본 발명의 실시예에서는 설명의 편의상 코딩 유닛(Coding Unit)을 부호화 단위라는 용어로 사용하지만, 부호화 뿐만 아니라 복호화를 수행하는 단위가 될 수도 있다.
또한, 현재 블록은, 부호화/복호화 대상 블록을 나타내는 것으로, 부호화/복호화 단계에 따라, 코딩 트리 블록(또는 코딩 트리 유닛), 부호화 블록(또는 부호화 유닛), 변환 블록(또는 변환 유닛) 또는 예측 블록(또는 예측 유닛) 등을 나타내는 것일 수 있다. 본 명세서에서, '유닛'은 특정 부호화/복호화 프로세스를 수행하기 위한 기본 단위를 나타내고, '블록'은 소정 크기의 화소 어레이를 나타낼 수 있다. 별도의 구분이 없는 한, '블록'과 '유닛'은 동등한 의미로 사용될 수 있다. 예컨대, 후술되는 실시예에서, 부호화 블록(코딩 블록) 및 부호화 유닛(코딩 유닛)은 상호 동등한 의미인 것으로 이해될 수 있다.
도 3은 본 개시에 따른 영상 부호화/복호화 장치에 의해 수행되는 영상 부호화/복호화 방법을 도시한 것이다.
도 3을 참조하면, 현재 블록의 인트라 예측을 위한 참조 라인을 결정할 수 있다(S300).
현재 블록은 영상 부호화/복호화 장치에 기-정의된 복수의 참조 라인 후보 중 하나 또는 그 이상을 인트라 예측을 위한 참조 라인으로 이용할 수 있다. 여기서, 기-정의된 복수의 참조 라인 후보는, 복호화 대상인 현재 블록에 인접한 이웃 참조 라인과 현재 블록의 경계로부터 1-샘플 내지 N-샘플만큼 떨어진 N개의 비-이웃 참조 라인을 포함할 수 있다. N은 1, 2, 3, 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 이하, 설명의 편의를 위해, 현재 블록이 이용 가능한 복수의 참조 라인 후보는, 이웃 참조 라인 후보과 3개의 비-이웃 참조 라인 후보로 구성됨을 가정하나, 이에 한정되지 아니한다. 즉, 현재 블록이 이용 가능한 복수의 참조 라인 후보는 4개 또는 그 이상의 비-이웃 참조 라인 후보를 포함할 수 있음은 물론이다.
영상 부호화 장치는, 복수의 참조 라인 후보 중 최적의 참조 라인 후보를 결정하고, 이를 특정하기 위한 인덱스를 부호화할 수 있다. 영상 복호화 장치는, 비트스트림을 통해 시그날링되는 인덱스에 기초하여, 현재 블록의 참조 라인을 결정할 수 있다. 상기 인덱스는, 복수의 참조 라인 후보 중 어느 하나를 특정할 수 있다. 상기 인덱스에 의해 특정된 참조 라인 후보가 현재 블록의 참조 라인으로 이용될 수 있다.
현재 블록의 참조 라인을 결정하기 위해 시그날링되는 인덱스의 개수는 1개일 수도 있고, 2개 또는 그 이상일 수도 있다. 일 예로, 상기 시그날링되는 인덱스의 개수가 1개인 경우, 현재 블록은 복수의 참조 라인 후보 중에서 상기 시그날링된 인덱스에 의해 특정되는 단일의 참조 라인 후보만을 이용하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 또는, 상기 시그날링되는 인덱스의 개수가 2개 이상인 경우, 현재 블록은 복수의 참조 라인 후보 중에서 복수개의 인덱스에 의해 특정되는 복수의 참조 라인 후보를 이용하여 인트라 예측을 수행할 수 있다.
도 3을 참조하면, 현재 블록의 인트라 예측 모드를 결정할 수 있다(S310).
현재 블록의 인트라 예측 모드는 영상 부호화/복호화 장치에 기-정의된 복수의 인트라 예측 모드 중에서 결정될 수 있다. 상기 기-정의된 복수의 인트라 예측 모드는 도 4 및 도 5를 참조하여 살펴보기로 한다.
도 4는 본 개시에 따른 복수의 인트라 예측 모드의 일예를 도시한 것이다.
도 4를 참조하면, 영상 부호화/복호화 장치에 기-정의된 복수의 인트라 예측 모드는, 비방향성 모드와 방향성 모드로 구성될 수 있다. 비방향성 모드는, 플래너 모드 또는 DC 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 방향성 모드는, 2번 내지 66번의 방향성 모드를 포함할 수 있다.
도 4에 도시된 것보다, 방향성 모드를 더 확장할 수도 있다. 도 5는 방향성 모드가 확장된 예를 나타낸다.
도 5에서는, -1번부터 -14번 모드와 67번부터 80번 모드가 추가된 것으로 예시되었다. 이들 방향성 모드는 와이드 앵글 인트라 예측 모드라 호칭될 수 있다. 와이드 앵글 인트라 예측 모드를 이용할 것인지 여부는, 현재 블록의 형태에 따라, 결정될 수 있다. 일 예로, 현재 블록이 너비가 높이보다 큰 비정방 형태의 블록인 경우, 일부 방향성 모드(예컨대, 2번부터 15번)가 67번부터 80번 사이의 와이드 앵글 인트라 예측 모드로 전환될 수 있다. 반면, 현재 블록이 높이가 너비보다 큰 비정방 형태의 블록인 경우, 일부 방향성 모드(예컨대, 53번부터 66번)가, -1번부터 -14번 사이의 와이드 앵글 인트라 예측 모드로 전환될 수 있다.
이용 가능한 와이드 앵글 인트라 예측 모드들의 범위는, 현재 블록의 너비와 높이 비율에 따라, 적응적으로 결정될 수 있다. 표 1은 현재 블록의 너비 및 높이 비율에 따른, 이용 가능한 와이드 앵글 인트라 예측 모드들의 범위를 나타낸 것이다.
| 너비/높이 | 이용 가능한 와이드 앵글 인트라 예측 모드 범위 |
| W/H = 16 | 67~80 |
| W/H = 8 | 67~78 |
| W/H = 4 | 67~76 |
| W/H = 2 | 67~74 |
| W/H = 1 | 없음 |
| W/H = 1/2 | -1~-8 |
| W/H = 1/4 | -1~-10 |
| W/H = 1/8 | -1~-12 |
| W/H = 1/16 | -1~-14 |
상기 복수의 인트라 예측 모드 중에서 K개의 후보 모드(most probable mode, MPM)를 선택할 수 있다. 선택된 후보 모드를 포함한 후보 리스트가 생성될 수 있다. 후보 리스트에 속한 후보 모드 중 어느 하나를 지시하는 인덱스가 시그날링될 수 있다. 상기 인덱스에 의해 지시된 후보 모드에 기초하여 현재 블록의 인트라 예측 모드가 결정될 수 있다. 일 예로, 상기 인덱스에 의해 지시된 후보 모드가 현재 블록의 인트라 예측 모드로 설정될 수 있다. 또는, 현재 블록의 인트라 예측 모드는, 상기 인덱스에 의해 지시된 후보 모드의 값과 소정의 차분값에 기초하여 결정될 수도 있다. 상기 차분값은, 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드의 값과 상기 인덱스에 의해 지시된 후보 모드의 값 간의 차이로 정의될 수 있다. 상기 차분값은 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다. 또는, 상기 차분값은 영상 부호화/복호화 장치에 기-정의된 값일 수도 있다.또는, 현재 블록의 인트라 예측 모드는, 상기 후보 리스트에 현재 블록의 인트라 예측 모드와 동일한 모드가 존재하는지 여부를 나타내는 플래그에 기초하여 결정될 수 있다. 일 예로, 상기 플래그가 제1 값인 경우, 현재 블록의 인트라 예측 모드는 상기 후보 리스트로부터 결정될 수 있다. 이 경우, 후보 리스트에 속한 복수의 후보 모드 중 어느 하나를 지시하는 인덱스가 시그날링될 수 있다. 상기 인덱스에 의해 지시된 후보 모드가 현재 블록의 인트라 예측 모드로 설정될 수 있다. 반면, 상기 플래그가 제2 값인 경우, 나머지 인트라 예측 모드 중 어느 하나가 현재 블록의 인트라 예측 모드로 설정될 수 있다. 상기 나머지 인트라 예측 모드는, 기-정의된 복수의 인트라 예측 모드 중 상기 후보 리스트에 속한 후보 모드를 제외한 모드를 의미할 수 있다. 상기 플래그가 제2 값인 경우, 상기 나머지 인트라 예측 모드 중 어느 하나를 지시하는 인덱스가 시그날링될 수 있다. 시그날링된 인덱스에 의해 지시된 인트라 예측 모드가 현재 블록의 인트라 예측 모드로 설정될 수 있다.크로마 블록의 인트라 예측 모드는, 복수의 크로마 블록의 인트라 예측 모드 후보들 중에서 선택될 수 있다. 이를 위해, 크로마 블록의 인트라 예측 모드 후보들 중 하나를 지시하는 인덱스 정보가 명시적으로 부호화되어 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다. 표 2는 크로마 블록의 인트라 예측 모드 후보들을 예시한 것이다.
| 인덱스 | 크로마 블록을 위한 인트라 예측 모드 후보 | ||||
| 루마모드:0 | 루마모드:50 | 루마모드:18 | 루마모드:1 | 그외 | |
| 0 | 66 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 50 | 66 | 50 | 50 | 50 |
| 2 | 18 | 18 | 66 | 18 | 18 |
| 3 | 1 | 1 | 1 | 66 | 1 |
| 4 | DM | ||||
표 2의 예에서, DM(Direct Mode)는, 크로마 블록과 동일 위치에 존재하는 루마 블록의 인트라 예측 모드를, 크로마 블록의 인트라 예측 모드로 설정하는 것을 의미한다.일 예로, 루마 블록의 인트라 예측 모드(루마 모드)가 0번(평면모드)이고, 인덱스가 2번을 가리킨다면, 크로마 블록의 인트라 예측 모드는, 수평 모드(18번)로 결정될 수 있다.일 예로, 루마 블록의 인트라 예측 모드(루마 모드)가 1번(DC모드)이고, 인덱스가 0번을 가리킨다면, 크로마 블록의 인트라 예측 모드는 플래너 모드(0번)로 결정될 수 있다. 결과적으로, 크로마 블록의 인트라 예측 모드도 도 4 또는 도 5에 도시된 인트라 예측 모드들 중 하나로 설정될 수 있다. 현재 블록의 인트라 예측 모드는 현재 블록의 참조 라인을 결정하기 위해 이용될 수도 있으며, 이 경우 S310 단계는 S300 단계 전에 수행될 수도 있다.도 3을 참조하면, 현재 블록의 참조 라인과 인트라 예측 모드에 기초하여 현재 블록에 대해 인트라 예측을 수행할 수 있다(S320).
이하, 도 6 내지 도 8을 참조하여 인트라 예측 모드 별 인트라 예측 방법에 대해서 자세히 살펴보기로 한다. 다만, 설명의 편의를 위해, 현재 블록의 인트라 예측을 위해 단일 참조 라인이 이용됨을 가정하나, 복수의 참조 라인이 이용되는 경우에도 후술하는 인트라 예측 방법이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
도 6은 본 개시에 따른 플래너 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 6을 참조하면, T는 현재 블록의 우상단 코너에 위치하는 참조 샘플을, L은 현재 블록의 좌하단 코너에 위치하는 참조 샘플을 나타낸다. P1은 수평 방향의 보간을 통해 생성될 수 있다. 일 예로, P1은 P1과 동일한 수평 라인에 위치한 참조 샘플과 T를 보간하여 생성될 수 있다. P2는 수직 방향의 보간을 통해 생성될 수 있다. 일 예로, P2는 P2와 동일한 수직 라인에 위치한 참조 샘플과 L을 보간하여 생성될 수 있다. 현재 블록 내 현재 샘플은, 다음 수학식 1과 같이, P1과 P2의 가중합을 통해 예측될 수 있다.
수학식 1에서, 가중치 α와 β는, 현재 블록의 너비와 높이를 고려하여 결정될 수 있다. 현재 블록의 너비와 높이에 따라, 가중치 α와 β는 동일한 값을 가질 수도 있고, 서로 상이한 값을 가질 수도 있다. 만약 현재 블록의 너비와 높이가 같다면, 가중치 α와 β를 동일하게 설정할 수 있고, 현재 샘플의 예측 샘플은 P1과 P2의 평균값으로 설정될 수 있다. 현재 블록의 너비와 높이가 같지 않은 경우, 가중치 α와 β는 서로 상이한 값을 가질 수 있다. 일 예로, 너비가 높이보다 큰 경우, 현재 블록의 너비에 대응하는 가중치에 더 작은 값을 설정하고, 현재 블록의 높이에 대응하는 가중치에 더 큰 값을 설정할 수 있다. 역으로, 너비가 높이보다 큰 경우, 현재 블록의 너비에 대응하는 가중치에 더 큰 값을 설정하고, 현재 블록의 높이에 대응하는 가중치에 더 작은 값을 설정할 수 있다. 여기서, 현재 블록의 너비에 대응하는 가중치는 β를 의미하고, 현재 블록의 높이에 대응하는 가중치는 α를 의미할 수 있다.
도 7은 본 개시에 따른 DC 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 7을 참조하면, 현재 블록에 인접한 주변 샘플의 평균값을 산출하고, 산출된 평균값을 현재 블록 내 모든 샘플의 예측값으로 설정할 수 있다. 여기서, 주변 샘플은, 현재 블록의 상단 참조 샘플과 좌측 참조 샘플을 포함할 수 있다. 다만, 현재 블록의 형태에 따라, 상단 참조 샘플 또는 좌측 참조 샘플만을 이용하여 평균값을 산출할 수도 있다. 일 예로, 현재 블록의 너비가 높이보다 큰 경우, 현재 블록의 상단 참조 샘플만을 이용하여 평균값을 산출할 수 있다. 또는, 현재 블록의 너비와 높이의 비율이 소정의 문턱값보다 크거나 같은 경우, 현재 블록의 상단 참조 샘플만을 이용하여 평균값을 산출할 수 있다. 또는, 현재 블록의 너비와 높이의 비율이 소정의 문턱값보다 작거나 같은 경우, 현재 블록의 상단 참조 샘플만을 이용하여 평균값을 산출할 수 있다. 반면, 현재 블록의 너비가 높이보다 작은 경우, 현재 블록의 좌측 참조 샘플만을 이용하여 평균값을 산출할 수 있다. 또는, 현재 블록의 너비와 높이의 비율이 소정의 문턱값보다 작거나 같은 경우, 현재 블록의 좌측 참조 샘플만을 이용하여 평균값을 산출할 수 있다. 또는, 현재 블록의 너비와 높이의 비율이 소정의 문턱값보다 크거나 같은 경우, 현재 블록의 좌측 참조 샘플만을 이용하여 평균값을 산출할 수 있다.
도 8은 본 개시에 따른 방향성 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
현재 블록의 인트라 예측 모드가 방향성 모드인 경우, 해당 방향성 모드의 각도에 따라 참조 라인으로 프로젝션(projection)을 수행할 수 있다. 프로젝션된 위치에 참조 샘플이 존재하면, 해당 참조 샘플을 현재 샘플의 예측 샘플로 설정할 수 있다. 만약 프로젝션된 위치에 참조 샘플이 존재하지 않으면, 프로젝션된 위치에 이웃한 하나 또는 그 이상의 주변 샘플을 이용하여 프로젝션된 위치에 대응하는 샘플을 생성할 수 있다. 일 예로, 프로젝션된 위치를 기준으로 양방향으로 이웃한 2개 또는 그 이상의 주변 샘플을 기반으로 보간을 수행하여, 프로젝션된 위치에 대응하는 샘플을 생성할 수 있다. 또는, 프로젝션된 위치에 이웃한 하나의 주변 샘플을 프로젝션된 위치에 대응하는 샘플로 설정할 수 있다. 이때, 프로젝션된 위치에 이웃한 복수의 주변 샘플 중 프로젝션된 위치에 가장 가까운 주변 샘플이 이용될 수 있다. 프로젝션된 위치에 대응하는 샘플을 현재 샘플의 예측 샘플로 설정할 수 있다.
도 8을 참조하면, 현재 샘플 B의 경우, 해당 위치에서 인트라 예측 모드의 각도에 따라 참조 라인으로 프로젝션을 수행할 경우, 프로젝션된 위치에 참조 샘플이 존재한다(즉, 정수 위치의 참조 샘플, R3). 이 경우, 프로젝션된 위치의 참조 샘플을 현재 샘플 B의 예측 샘플로 설정할 수 있다. 현재 샘플 A의 경우, 해당 위치에서 인트라 예측 모드의 각도에 따라 참조 라인으로 프로젝션을 수행할 경우, 프로젝션된 위치에 참조 샘플(즉, 정수 위치의 참조 샘플)이 존재하지 않는다. 이 경우, 프로젝션된 위치에 이웃한 주변 샘플(예를 들어, R2와 R3)을 기반으로 보간을 수행하여 분수 위치의 샘플(r)을 생성할 수 있다. 생성된 분수 위치의 샘플(r)을 현재 샘플 A의 예측 샘플로 설정할 수 있다.
도 9는 분수 위치의 샘플을 유도하는 방법을 도시한 것이다.
도 9의 예에서, 변수 h는 예측 샘플 A의 위치와 참조 샘플 라인 까지의 수직 방향거리(즉, 세로 거리)를 의미하고, 변수 w는 예측 샘플 A의 위치와 분수 위치 샘플 까지의 수평 방향 거리(즉, 가로 거리)를 의미한다. 또한, 변수 θ는, 인트라 예측 모드의 방향성에 따라 미리 정의된 각도를 의미하고, 변수 x는, 분수 위치를 의미한다.
변수 w는 다음의 수학식 2와 같이 유도될 수 있다.
이후, 변수 w에서, 정수 위치를 제거하면, 최종적으로, 분수 위치가 유도될 수 있다.
분수 위치 샘플은 인접하는 정수 위치 참조 샘플들을 보간하여 생성될 수 있다. 일 예로, 정수 위치 참조 샘플 R2 및 정수 위치 참조 샘플 R3를 보간하여, x 위치의 분수 위치 참조 샘플을 생성할 수 있다.
분수 위치 샘플을 유도함에 있어서, 실수 연산을 피하기 위해, 스케일링 팩터를 사용할 수 있다. 일 예로, 스케일링 팩터 f가 32로 설정된 경우, 도 8의 (b)에 도시된 예에서와 같이, 이웃하는 정수 참조 샘플들 사이의 거리가 1이 아닌 32로 설정될 수 있다.
또한, 인트라 예측 모드의 방향성에 따라 결정되는 각도 θ에 대한 탄젠트 값도 동일한 스케일링 팩터(예컨대, 32)를 이용하여 스케일업할 수 있다.
도 10 및 도 11은 인트라 예측 모드별, 각도에 대한 탄젠트 값이 32배 스케일링된 것을 도시한 것이다.
도 10은, 비-와이드 앵글 인트라 예측 모드에 대한, 탄젠트 값의 스케일링된 결과를 나타낸 것이고, 도 11은 와이드 앵글 인트라 예측 모드에 대한, 탄젠트 값의 스케일링된 결과를 나타낸 것이다.
인트라 예측 모드의 각도 값에 대한 탄젠트 값(tanθ)이 양수인 경우, 현재 블록의 상단 라인에 속하는 참조 샘플들(즉, 상단 참조 샘플들) 또는 현재 블록의 좌측 라인에 속하는 참조 샘플들(즉, 좌측 참조 샘플들) 중 한쪽만을 사용하여 인트라 예측이 수행될 수 있다. 한편, 인트라 예측 모드의 각도 값에 대한 탄젠트값이 음수인 경우, 상단에 위치하는 참조 샘플들과 좌측에 위치하는 참조 샘플들이 모두 이용된다.
이때, 구현의 간소화를 위해, 좌측 참조 샘플들을 위쪽으로 프로젝션 하거나, 상단 참조 샘플들을 좌측으로 프로젝션 하여, 참조 샘플들을 1D 어레이 형태로 배열하고, 1D 어레이 형태의 참조 샘플들을 이용하여 인트라 예측을 수행하도록 할 수도 있다.
도 12는 방향성 모드가 34번 내지 49번 모드 중 하나인 경우, 인트라 예측 양상을 예시한 도면이다.
현재 블록의 인트라 예측 모드가 34번 내지 49번 모드 중 하나인 경우, 현재 블록의상단 참조 샘플들 뿐만 아니라, 좌측 참조 샘플들을 이용하여 인트라 예측이 수행된다. 이때, 도 12에 도시된 예에서와 같이, 현재 블록의 좌측에 위치하는 참조 샘플을 상단 라인의 위치로 복사하거나, 좌측에 위치하는 참조 샘플들을 보간하여 상단 라인의 참조 샘플을 생성할 수 있다.
일 예로, 현재 블록 상단의 A 위치에 대한 참조 샘플을 획득하고자 하는 경우, 현재 블록의 인트라 예측 모드의 방향성을 고려하여, 상단 라인의 A 위치에서, 현재 블록의 좌측 라인에 프로젝션을 수행할 수 있다. 프로젝션된 위치를 a라 할 경우, a 위치에 대응하는 값을 복사하거나, a에 대응하는 분수 위치 값을 생성하여, A 위치의 값으로 설정할 수 있다. 일 예로, a 위치가 정수 위치인 경우, 정수 위치 참조 샘플을 복사하여 A 위치의 값을 생성할 수 있다. 반면, a 위치가 분수 위치인 경우, a 위치의 상측에 위치하는 참조 샘플 및 a 위치의 하측에 위치하는 참조 샘플을 보간하고, 보간된 값을 A 위치의 값으로 설정할 수 있다. 한편, 현재 블록 상단의 A 위치에서, 현재 블록의 좌측 라인으로 프로젝션되는 방향은, 현재 블록의 인트라 예측 모드의 방향과 평행이면서, 반대 방향일 수 있다.
도 13은 좌측 참조 샘플들을 보간하여 상단 참조 샘플을 생성하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 13에서, 변수 h는, 상단 라인의 A 위치와 좌측 라인의 a 위치 사이의 수평 방향 거리를 나타낸다. 변수 w는, 상단 라인의 A 위치와 좌측 라인의 a 위치 사이의 수직 방향 거리를 나타낸다. 또한, 변수 θ는, 인트라 예측 모드의 방향성에 따라 미리 정의된 각도를 의미하고, 변수 x는, 분수 위치를 의미한다.
변수 h는 다음의 수학식 3과 같이 유도될 수 있다.
이후, 변수 h에서, 정수 위치를 제거하면, 최종적으로, 분수 위치가 유도될 수 있다.
분수 위치 샘플을 유도함에 있어서, 실수 연산을 피하기 위해, 스케일링 팩터를 사용할 수 있다. 일 예로, 변수 θ에 대한 탄젠트 값을 스케일링 팩터 f1을 이용하여 스케일링할 수 있다. 여기서, 좌측 라인으로 프로젝션되는 방향은, 방향성 예측 모와 평행이면서 반대이므로, 도 10 및 도 11에 도시된 스케일된 탄젠트 값을 사용할 수도 있다.
스케일링 팩터 f1이 적용된 경우, 수학식 3은, 다음의 수학식 4와 같이, 변형 사용될 수 있다.
위와 같은 방식으로, 상단 라인에 속하는 참조 샘플들만으로 1D 참조 샘플 어레이를 구성할 수 있다. 이 결과, 1D 어레이로 구성된 상단 참조 샘플들만을 이용하여, 현재 블록에 대한 인트라 예측을 수행할 수 있다.
도 14는 1D 어레이로 배열된 참조 샘플들을 이용하여, 인트라 예측이 수행되는 예를 나타낸 것이다.
도 14에 도시된 예에서와 같이, 좌측 참조 샘플들을 프로젝션하여, 상단 참조 샘플들을 생성함으로써, 상단 라인에 속하는 참조 샘플들만을 이용하여 현재 블록의 예측 샘플들이 획득될 수 있다.
도 12 및 도 14에 도시된 것과 반대로, 상단 참조 샘플을 좌측 라인에 프로젝션하여, 좌측 라인에 속하는 참조 샘플들만으로 1D 참조 샘플 어레이를 구성할 수도 있다. 구체적으로, 방향성 모드의 각도에 대한 탄젠트 값(tanθ)이 음수인 방향성 모드들 중 19번 내지 33번 모드들에 대해서는, 상단 라인에 속한 참조 샘플들을 좌측 라인으로 프로젝션 하여, 좌측 참조 샘플을 생성할 수 있다.
현재 픽처의 부호화시, 픽처간 중복된 데이터는 인터 예측을 통해 제거될 수 있다. 인터 예측은, 블록 단위로 수행될 수 있다. 구체적으로, 현재 블록의 움직임 정보를 이용하여, 참조 픽처로부터 현재 블록의 예측 블록을 생성할 수 있다. 여기서, 움직임 정보는, 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 및 예측 방향 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 15 및 도 16은 인터 예측 방법의 흐름도이다.
도 15는 부호화기의 동작을 나타낸 것이고, 도 16은 복호화기의 동작을 나타낸 것이다.
부호화기에서는, 움직임 추정을 수행하고(S1510), 움직임 추정 결과로 도출된 움직임 정보를 기초로, 예측 블록을 획득한다(S1520). 여기서, 움직임 정보는, 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스, 움직임 벡터 정밀도, 양방향 가중치, L0 예측 수행 여부 또는 L1 예측 수행 여부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
나아가, 부호화기에서는, 인터 예측을 수행하기 위한 인터 예측 모드를 결정하고, 결정된 인터 예측 모드에 따라, 움직임 정보를 유도하기 위한 정보를 부호화할 수 있다(S1530).
복호화기에서는, 비트스트림으로부터 시그날링되는 정보를 기초로, 인터 예측 모드를 결정하고(S1610), 결정된 인터 예측 모드에 따라, 움직임 정보를 획득한다(S1620). 움직임 정보가 획득되면, 획득된 움직임 정보를 기초로, 현재 블록의 예측 블록을 획득할 수 있다(S1630).
이하, 각 단계에 대해 상세히 설명하기로 한다.
현재 블록의 움직임 정보는, 움직임 추정(Motion Estimation)을 통해 생성될 수 있다.
도 17은 움직임 추정이 수행되는 예를 나타낸다.
도 17에서, 현재 픽처의 POC(Picture Order Count)는 T이고, 참조 픽처의 POC는, (T-1)인 것으로 가정하였다.
참조 픽처 내 현재 블록의 기준점과 동일한 위치로부터, 움직임 추정을 위한 탐색 범위를 설정할 수 있다. 여기서, 기준 점은, 현재 블록의 좌상단 샘플의 위치일 수 있다.
일 예로, 도 17에서는, 기준점을 중심으로, (w0+w01) 및 (h0+h1) 크기의 사각형이 탐색 범위로 설정되는 것으로 예시되었다. 위 예시에서, w0, w1, h0, 및 h1은 상호 동일한 값을 가질 수 있다. 또는, w0, w1, h0 및 h1 중 적어도 하나는 다른 하나의 상이한 값을 갖도록 설정될 수 있다. 또는, CTU(Coding Tree Unit) 경계, 슬라이스 경계, 타일 경계 또는 픽처 경계를 초과하지 않도록, w0, w1, h0 및 h1의 크기가 결정될 수도 있다.
탐색 범위 내, 현재 블록과 동일한 크기를 갖는 참조 블록들을 설정한 뒤, 각 참조 블록들에 대해 현재 블록과의 비용(Cost)를 측정할 수 있다. 비용은, 두 블록간 유사도를 이용하여 계산될 수 있다.
일 예로, 현재 블록 내 원본 샘플들과 참조 블록 내 원본 샘플들(또는 복원 샘플들) 간의 차분값들의 절대값 합(SAD : Sum of Absolute Difference)을 기반으로, 비용을 계산할 수 있다. 절대값 합이 작을수록, 비용은 감소할 수 있다.
이후, 참조 블록들 각각의 비용을 비교한 뒤, 최적의 비용을 갖는 참조 블록을, 현재 블록의 예측 블록으로 설정할 수 있다.
그리고, 현재 블록과 참조 블록 간 거리를 움직임 벡터로 설정할 수 있다. 구체적으로, 현재 블록과 참조 블록 간의 x 좌표 차분 및 y 좌표 차분이 움직임 벡터로 설정될 수 있다.
나아가, 움직임 추정을 통해 특정된 참조 블록이 포함된 픽처의 인덱스를 참조 픽처 인덱스로 설정한다.
또한, 참조 픽처가 L0 참조 픽처 리스트에 속하는지 또는 L1 참조 픽처 리스트에 속하는지 여부에 기반하여, 예측 방향을 설정할 수 있다.
또한, L0 방향 및 L1 방향 각각에 대해 움직임 추정이 수행될 수 있다. L0 방향 및 L1방향 모두에 대해 예측이 수행된 경우, L0 방향의 움직임 정보 및 L1 방향의 움직임 정보가 각각 생성될 수 있다.
도 18 및 도 19는, 움직임 추정을 통해 생성된 움직임 정보를 기초로, 현재 블록의 예측 블록이 생성되는 예를 나타낸 것이다.
도 18은 단방향(즉, L0 방향) 예측으로 예측 블록을 생성하는 예를 나타낸 것이고, 도 19는 양방향(즉, L0 및 L1 방향) 예측으로 예측 블록을 생성하는 예를 나타낸 것이다.
단방향 예측의 경우, 하나의 움직임 정보를 이용하여 현재 블록의 예측 블록을 생성한다. 일 예로, 상기 움직임 정보는 L0 움직임 벡터, L0 참조 픽처 인덱스 및 L0 방향을 가리지는 예측 방향 정보를 포함할 수 있다.
양방향 예측의 경우, 두개의 움직임 정보를 이용하여 예측 블록을 생성한다. 일 예로, L0 방향에 대한 움직임 정보(L0 움직임 정보)를 기초로 특정된 L0 방향의 참조 블록을 L0 예측 블록으로 설정하고, L1 방향에 대한 움직임 정보(L1 움직임 정보)를 기초로 특정된 L1 방향의 참조 블록을 L1 예측 블록을 생성할 수 있다. 이후, L0 예측 블록 및 L1 예측 블록을 가중합하여, 현재 블록의 예측 블록을 생성할 수 있다.
도 17 내지 도 19에 도시된 예에서는, L0 참조 픽처는, 현재 픽처의 이전 방향(즉, 현재 픽처보다 POC값이 작음)에 존재하고, L1 참조 픽처는, 현재 픽처의 이후 방향(즉, 현재 픽처보다 POC 값이 큼)에 존재하는 것으로 예시하였다.
다만, 도시된 예와 달리, L0 참조 픽처가 현재 픽처의 이후 방향에 존재하거나, L1 참조 픽처가 현재 픽처의 이전 방향에 존재할 수 있다. 일 예로, L0 참조 픽처 및 L1 참조 픽처는 모두 현재 픽처의 이전 방향에 존재하거나, 또는 모두 현재 픽처의 이후 방향에 존재할 수 있다. 또는, 현재 픽처의 이후 방향에 존재하는 L0 참조 픽처 및 현재 픽처의 이전 방향에 존재하는 L1 참조 픽처를 이용하여 양방향 예측이 수행될 수도 있다.
인터 예측이 수행된 블록의 움직임 정보는 메모리에 저장될 수 있다. 이때, 움직임 정보는 샘플 단위로 저장될 수 있다. 구체적으로, 특정 샘플이 속하는 블록의 움직임 정보가, 특정 샘플의 움직임 정보로 저장될 수 있다. 저장된 움직임 정보는, 차후 부/복호화될 이웃 블록의 움직임 정보를 유도하는 것에 이용될 수 있다.
부호화기에서는, 현재 블록의 샘플(즉, 원본(Original) 샘플)과 예측 샘플 사이의 차분값에 해당하는 잔차 샘플을 부호화한 정보 및 예측 블록을 생성하는데 필요한 움직임 정보를 복호화기로 시그날링할 수 있다. 복호화기에서는, 시그날링된 차분값에 대한 정보를 복호화하여 차분 샘플을 유도하고, 상기 차분 샘플에 움직임 정보를 이용하여 생성된 예측 블록 내 예측 샘플을 더하여, 복원 샘플을 생성할 수 있다.
이때, 복호화기로 시그날링되는 움직임 정보를 효과적으로 압축하기 위해, 복수의 인터 예측 모드들 중 하나가 선택될 수 있다. 여기서, 복수의 인터 예측 모드들은, 움직임 정보 병합 모드 및 움직임 벡터 예측 모드가 포함될 수 있다.
움직임 벡터 예측 모드는, 움직임 벡터와 움직임 벡터 예측값 사이의 차분값을 부호화하여 시그날링하는 모드이다. 여기서, 움직임 벡터 예측값은, 현재 블록에 인접하는 주변 블록 또는 주변 샘플의 움직임 정보를 기초로 유도될 수 있다.
도 20은 움직임 벡터 예측값을 유도하기 위해 참조되는 위치를 나타낸다.
설명의 편의를 위해, 현재 블록은 4x4 크기를 갖는 것으로 가정한다.
도시된 예에서, 'LB'는, 현재 블록 내 최좌측열 및 최하단행에 포함된 샘플을 나타낸다. 'RT'은, 현재 블록 내 최우측열 및 최상단행에 포함된 샘플을 나타낸다. A0 내지 A4는 현재 블록의 좌측에 이웃하는 샘플들을 나타내고, B0 내지 B5는, 현재 블록의 상단에 이웃하는 샘플들을 나타낸다. 일 예로, A1은, LB의 좌측에 이웃하는 샘플을 나타내고, B1은, RT의 상단에 이웃하는 샘플을 나타낸다. 현재 블록에 공간적으로 인접하는 샘플(즉, A0 내지 A4 중 하나 또는 B0 내지 B5 중 하나)을 포함하는 이웃 블록을 공간적 이웃 블록이라 호칭할 수 있다.
Col은, 콜로케이티드(Co-located) 픽처 내 현재 블록의 우하단에 이웃하는 샘플의 위치를 나타낸다. 콜로케이티드 픽처는 현재 픽처와 상이한 픽처이고, 콜로케이티드 픽처를 특정하기 위한 정보가 명시적으로 비트스트림에 부호화되어 시그날링될 수 있다. 또는, 기 정의된 참조 픽처 인덱스를 갖는 참조 픽처를 콜로케이티드 픽처로 설정할 수도 있다. 현재 블록에 시간적으로 인접하는 샘플(즉, Col)을 포함하는 이웃 블록을 시간적 이웃 블록이라 호칭할 수 있다.
현재 블록의 움직임 벡터 예측값은, 움직임 벡터 예측 리스트(Motion Vector Prediction List)에 포함된 적어도 하나의 움직임 벡터 예측 후보로부터 유도될 수 있다.
움직임 벡터 예측 리스트에 삽입될 수 있는 움직임 벡터 예측 후보들의 개수(즉, 리스트의 크기)가 부호화기 및 복호화기에 기 정의되어 있을 수 있다. 일 예로, 움직임 벡터 예측 후보들의 최대 개수는 2개일 수 있다.
현재 블록에 인접하는 이웃 샘플의 위치에 저장된 움직임 벡터 또는 상기 움직임 벡터를 스케일링하여 유도된 스케일링된 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측 후보로서 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다. 이때, 현재 블록에 인접하는 이웃 샘플들을 기 정의된 순서에 따라 스캔하여, 움직임 벡터 예측 후보를 유도할 수 있다.
일 예로, A0부터 A4의 순서로 각 위치에 움직임 벡터가 저장되어 있는지 여부를 확인할 수 있다. 그리고, 위 스캔 순서에 따라, 가장 먼저 발견된 이용 가능한 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측 후보로서 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다.
다른 예로, A0 부터 A4의 순서로, 각 위치에 움직임 벡터가 저장되어 있는지 여부를 확인하되, 가장 먼저 발견된, 현재 블록과 동일한 참조 픽처를 갖는 위치의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측 후보로서 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다. 현재 블록과 동일한 참조 픽처를 갖는 이웃 샘플이 존재하지 않는 경우, 가장 먼저 발견된 이용 가능한 벡터를 기초로 움직임 벡터 예측 후보를 유도할 수 있다. 구체적으로, 가장 먼저 발견된 이용 가능한 움직임 벡터를 스케일링한 뒤, 스케일링된 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측 후보로서 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다. 이때, 스케일링은, 현재 픽처와 참조 픽처 사이의 출력 순서 차이(즉, POC 차이) 및 현재 픽처와 이웃 샘플의 참조 픽처 사이의 출력 순서 차이(즉, POC 차이)에 기초하여 수행될 수 있다.
나아가, B0 부터 B5의 순서로, 각 위치에 움직임 벡터가 저장되어 있는지 여부를 확인할 수 있다. 그리고, 위 스캔 순서에 따라, 가장 먼저 발견된 이용 가능한 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측 후보로서 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다.
다른 예로, B0 부터 B5의 순서로, 각 위치에 움직임 벡터가 저장되어 있는지 여부를 확인하되, 가장 먼저 발견된, 현재 블록과 동일한 참조 픽처를 갖는 위치의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측 후보로서 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다. 현재 블록과 동일한 참조 픽처를 갖는 이웃 샘플이 존재하지 않는 경우, 가장 먼저 발견된 이용 가능한 벡터를 기초로 움직임 벡터 예측 후보를 유도할 수 있다. 구체적으로, 가장 먼저 발견된 이용 가능한 움직임 벡터를 스케일링한 뒤, 스케일링된 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측 후보로서 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다. 이때, 스케일링은, 현재 픽처와 참조 픽처 사이의 출력 순서 차이(즉, POC 차이) 및 현재 픽처와 이웃 샘플의 참조 픽처 사이의 출력 순서 차이(즉, POC 차이)에 기초하여 수행될 수 있다.
블록 단위(예컨대, 4x4)로 움직임 벡터가 저장되는 경우, 소정 위치의 샘플을 포함하는 블록의 움직임 벡터를 기초로, 움직임 벡터 예측 후보가 유도될 수 있다.
상술한 예에서와 같이, 현재 블록의 좌측에 인접하는 샘플로부터 움직임 벡터 예측 후보를 유도하고, 현재 블록의 상단에 인접하는 샘플로부터 움직임 벡터 예측 후보를 유도할 수 있다.
이때, 좌측 샘플로부터 유도된 움직임 벡터 예측 후보가 상단 샘플로부터 유도된 움직임 벡터 예측 후보보다 먼저 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입될 수 있다. 이 경우, 좌측 샘플로부터 유도된 움직임 벡터 예측 후보에 할당되는 인덱스가 상단 샘플로부터 유도된 움직임 벡터 예측 후보보다 작은 값을 가질 수 있다.
위와 반대로, 상단 샘플로부터 유도된 움직임 벡터 예측 후보를 좌측 샘플로부터 유도된 움직임 벡터 예측 후보보다 먼저 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수도 있다.
상기 움직임 벡터 예측 리스트에 포함된 움직임 벡터 예측 후보들 중 부호화 효율이 가장 높은 움직임 벡터 예측 후보를, 현재 블록의 움직임 벡터 예측값(Motion Vector Predictor, MVP)으로 설정할 수 있다. 그리고, 복수의 움직임 벡터 예측 후보들 중 현재 블록의 움직임 벡터 예측값으로 설정되는 움직임 벡터 예측 후보를 가리키는 인덱스 정보를 부호화하여 복호화기로 시그날링할 수 있다. 움직임 벡터 예측 후보들의 개수가 2개인 경우, 상기 인덱스 정보는 1비트의 플래그(예컨대, MVP 플래그)일 수 있다. 또한, 현재 블록의 움직임 벡터와 움직임 벡터 예측값 사이의 차분인 움직임 벡터 차분값(Motion Vector Difference, MVD)를 부호화하여 복호화기로 시그날링할 수 있다.
복호화기는, 부호화기와 동일하게 움직임 벡터 예측 리스트를 구성할 수 있다. 또한, 비트스트림으로부터 인덱스 정보를 복호화하고, 복호화된 인덱스 정보를 기초로 복수의 움직임 벡터 예측 후보들 중 하나를 선택할 수 있다. 선택된 움직임 벡터 예측 후보를, 현재 블록의 움직임 벡터 예측값으로 설정할 수 있다.
또한, 비트스트림으로부터 움직임 벡터 차분값을 복호화할 수 있다. 이후, 움직임 벡터 예측값과 움직임 벡터 차분값을 합하여, 현재 블록의 움직임 벡터를 유도할 수 있다.
현재 블록에 양방향 예측이 적용되는 경우, L0 방향 및 L1 방향 각각에 대해 움직임 벡터 예측 리스트가 생성될 수 있다. 즉, 움직임 벡터 예측 리스트는, 동일 방향의 움직임 벡터들로 구성될 수 있다. 이에 따라, 현재 블록의 움직임 벡터와, 움직임 벡터 예측 리스트에 포함된 움직임 벡터 예측 후보들은 동일한 방향을 갖는다.
움직임 벡터 예측 모드가 선택된 경우, 참조 픽처 인덱스 및 예측 방향 정보가 명시적으로 부호화되어 복호화기로 시그날링될 수 있다. 일 예로, 참조 픽처 리스트 상에 복수의 참조 픽처들이 존재하고, 복수 참조 픽처들 각각에 대해 움직임 추정이 수행된 경우, 상기 복수 참조 픽처들 중 현재 블록의 움직임 정보가 유도된 참조 픽처를 특정하기 위한 참조 픽처 인덱스가 명시적으로 부호화되어 복호화기로 시그날링될 수 있다.
이때, 참조 픽처 리스트에 하나의 참조 픽처만이 포함된 경우에는 상기 참조 픽처 인덱스의 부/복호화가 생략될 수 있다.
예측 방향 정보는, L0 단방향 예측, L1 단방향 예측, 또는 양방향 예측 중 하나를 가리키는 인덱스일 수 있다. 또는, L0 방향에 대한 예측이 수행되는지 여부를 나타내는 L0 플래그 및 L1 방향에 대한 예측이 수행되는지 여부를 나타내는 L1 플래그가 각각 부호화되어 시그날링될 수도 있다.
움직임 정보 병합 모드는, 현재 블록의 움직임 정보를 이웃 블록의 움직임 정보와 동일하게 설정하는 모드이다. 움직임 정보 병합 모드에서는, 움직임 정보 병합 리스트를 이용하여, 움직임 정보가 부/복호화될 수 있다.
움직임 정보 병합 후보는, 현재 블록에 인접하는 이웃 블록 또는 이웃 샘플의 움직임 정보를 기초로 유도될 수 있다. 일 예로, 현재 블록에 주변에 참조할 위치를 기 정의한 뒤, 기 정의된 참조 위치에 움직임 정보가 존재하는지 여부를 확인할 수 있다. 기 정의된 참조 위치에 움직임 정보가 존재하는 경우, 해당 위치의 움직임 정보를 움직임 정보 병합 후보로서 움직임 정보 병합 리스트에 삽입할 수 있다.
도 20의 예시에서, 기 정의된 참조 위치는, A0, A1, B0, B1, B5 및 Col 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 나아가, A1, B1, B0, A0, B5 및 Col의 순서로, 움직임 정보 병합 후보를 유도할 수 있다.
블록 단위(예컨대, 4x4)로 움직임 정보가 저장되는 경우, 기 정의된 참조 위치의 샘플을 포함하는 블록의 움직임 정보를 기초로, 움직임 정보 병합 후보가 유도될 수 있다.
움직임 정보 병합 리스트에 포함된 움직임 정보 병합 후보들 중 최적의 비용을 갖는 움직임 정보 병합 후보의 움직임 정보를 현재 블록의 움직임 정보로 설정할 수 있다. 나아가, 복수의 움직임 정보 병합 후보들 중 선택된 움직임 정보 병합 후보를 가리키는 인덱스 정보(예컨대, 병합 인덱스)를 부호화하여 복호화기로 전송할 수 있다.
복호화기에서는, 부호화기에서와 동일하게 움직임 정보 병합 리스트를 구성할 수 있다. 그리고, 비트스트림으로부터 복호화된 병합 인덱스를 기초로, 움직임 정보 병합 후보를 선택할 수 있다. 선택된 움직임 정보 병합 후보의 움직임 정보가, 현재 블록의 움직임 정보로 설정될 수 있다.
움직임 정보 병합 리스트는 움직임 벡터 예측 리스트와는 달리, 예측 방향과 상관없이 단일의 리스트로 구성된다. 즉, 움직임 정보 병합 리스트에 포함된 움직임 정보 병합 후보는 L0 움직임 정보 또는 L1 움직임 정보만을 가질 수도 있고, 양방향 움직임 정보(즉, L0 움직임 정보 및 L1 움직임 정보)를 가질 수도 있다.
인트라 예측 또는 인터 예측을 통해, 현재 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 현재 블록의 예측 모드가 인트라 예측인지 또는 인터 예측인지 여부를 지시하는 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 여기서, 현재 블록은, CU, TU, 또는 PU일 수 있다.
한편, 현재 블록 주변의 정보에 기초하여, 현재 블록 내 서브 블록마다 예측 정보를 할당할 수 있다. 구체적으로, 현재 블록을 복수의 서브 블록들로 구분한 뒤, 서브 블록들 각각에 대해 예측 정보를 할당할 수 있다.
여기서, 예측 정보는, 현재 블록의 예측 모드에 따라, 상이할 수 있다. 일 예로, 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는 경우, 상기 예측 정보는, 화면 내 예측 모드를 포함할 수 있다. 반면, 현재 블록에 인터 예측이 적용되는 경우, 상기 예측 정보는, 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스, 예측 방향 플래그 또는 양방향 가중치 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이하, 서브 블록들 각각에 대해 예측 정보를 할당하는 예에 대해 상세히 설명하기로 한다.
도 21은 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는 경우, 서브 블록들 각각에 대해 예측 정보가 할당되는 절차의 흐름도이다.
도 21을 참조하면, 먼저, 현재 블록의 주변 블록들로부터, 인트라 예측 모드를 수집할 수 있다(S2110). 여기서, 주변 블록은, 현재 블록에 인접하는 이웃 블록, 또는 현재 블록 및/또는 현재 블록의 확장된 경계에 인접하는 이웃 서브 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 22는 현재 블록 주변에서 화면 내 예측 모드를 수집하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 22의 (a)에 도시된 예에서와 같이, 현재 블록에 인접하는 이웃 블록들의 실제 부/복호화 위치 및/또는 크기를 고려하여, 이웃 블록들 각각으로부터 하나의 인트라 예측 모드를 수집하여 저장할 수 있다. 구체적으로, 이웃 블록의 위치 및 해당 이웃 블록에 적용된 인트라 예측 모드에 대한 정보가 저장될 수 있다.
또는, 도 22의 (b)에 도시된 예에서와 같이, 이웃 블록들이 실제 부/복호화된 위치 및/또는 크기를 고려함이 없이, 기 정의된 크기의 블록 단위로, 주변 서브 블록들 각각으로부터 인트라 예측 모드를 수집할 수 있다. 여기서, 기 정의된 크기는, 4x4 또는 8x8 등일 수 있다. 일 예로, 기 정의된 크기가 4x4인 경우, 현재 블록 주변의 4x4 크기의 서브 블록들 각각으로부터 서브 블록의 위치 및 인트라 예측 모드에 대한 정보를 수집하여 저장할 수 있다.
한편, 도 22의 (b)에 도시된 예에서와 같이, 인트라 예측 모드가 수집되는 주변 서브 블록들은, 현재 블록에 인접하는 서브 블록들 뿐만 아니라, 현재 블록의 너비 또는 높이를 2배 확장하였을 때, 확장된 경계에 인접하는 서브 블록들도 포함할 수 있다.
도 22의 (a)에 도시된 예에서는, 현재 블록에 인접하는 7개의 이웃 블록들이 존재한다. 이에 따라, 도 22의 (a)에서는, 최대 7개의 블록 위치 및 인트라 예측 모드 쌍이 수집될 수 있다.
도 22의 (b)에 도시된 예에서는, 현재 블록의 상단 또는 좌측에 위치하는 서브 블록들의 개수가 총 13개인 것으로 예시되었다. 이에 따라, 도 22의 (b)에서는, 최대 13개의 블록 위치 및 인트라 예측 모드 쌍이 수집될 수 있다.
블록 위치에 대한 정보는, 해당 블록에 할당된 어드레스(Address) 또는 해당 블록 내 특정 샘플의 좌표 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 주소는, 주변 블록들에 순차적으로 순번을 매겨 설정된 값을 나타낸다. 일 예로, [x, 0]은 현재 블록 상단에 이웃하는 주변 블록들에 할당되는 어드레스는 나타낼 수 있다. 구체적으로, 현재 블록 상단에 인접하는 주변 블록들에 대해, 좌측에서 우측 방향의 순으로, x의 값이 순차적으로 증가하도록 어드레스를 할당할 수 있다. 일 예로, 상단 주변 블록들 중 최좌측 블록에는 [0, 0]의 어드레스가 할당되는 한편, 상기 최좌측 블록의 우측 블록에는, [1, 0]의 어드레스가 할당될 수 있다.
또한, [0, y]는 현재 블록의 좌측에 이웃하는 주변 블록들에 할당되는 어드레스를 나타낸다. 구체적으로, 현재 블록 좌측에 인접하는 주변 블록들에 대해, 상단에서 하단 방향의 순으로, y의 값이 순차적으로 증가하도록 어드레스를 할당할 수 있다. 일 예로, 좌측 주변 블록들 중 최상단 블록에는 [0, 0]의 어드레스가 할당되는 한편, 상기 최상단 블록의 하단 블록에는, [0, 1]의 어드레스가 할당될 수 있다.
또한, 특정 샘플은, 블록 내 좌상단 코너, 우상단 코너, 좌하단 코너, 우하단 코너 또는 중심에 위치하는 것일 수 있다. 특정 샘플의 좌표는, 현재 블록의 위치 또는 픽처 위치를 기준으로 산정될 수 있다. 일 예로, 현재 블록의 좌상단 샘플의 좌표를 (0, 0)이라 가정하여, 특정 샘플의 좌표를 산정할 수 있다.
한편, 주변 블록이 이용 불가능한 경우, 이용 불가능한 주변 블록은, 예측 파라미터 유도에 이용하지 않을 수 있다. 즉, 이용 불가능한 주변 블록으로부터는 인트라 예측 모드를 수집하지 않을 수 있다. 이때, 주변 블록이 인트라 예측 으로 부호화되지 않은 경우, 주변 블록이 픽처 경계를 벗어나는 경우, 또는 주변 블록이 코딩 트리 유닛 경계, 슬라이스 또는 타일 경계를 벗어나는 경우 중 적어도 하나에 있어서, 주변 블록이 이용 불가능한 것으로 결정될 수 있다.
정보가 수집되는 주변 블록의 위치, 크기 또는 개수 중 적어도 하나는, 부호화기 및 복호화기에 기 정의되어 있을 수 있다. 또는, 현재 블록의 크기 또는 형태에 따라, 예측 정보 수집 대상이 되는 주변 블록의 위치, 크기 또는 개수 중 적어도 하나가 적응적으로 결정될 수도 있다.
현재 블록의 주변 블록들로부터 수집된 인트라 예측 모드에 기반하여, 예측 파라미터를 유도할 수 있다(S2120). 구체적으로, 주변 블록들 각각에 대한 위치 및 인트라 예측 모드에 대한 정보가 수집되면, 주변 블록들의 위치와 인트라 예측 모드 사이의 차이를 최소로 하는 예측 파라미터를 유도할 수 있다.
수학식 5는 예측 파라미터를 유도하기 위한 수식을 나타낸다.
상기 수학식 5에서, INTRA_MODE[x,y]는 [x,y] 위치의 주변 블록의 화면 내 예측 모드를 나타낸다. [x, y]는 주변 블록의 위치를 나타낸다. 위치 정보의 수집 방식에 따라, [x, y]는 주변 블록에 할당된 어드레스를 나타내거나, 주변 블록 내 특정 샘플의 위치를 나타낼 수 있다. 위 수학식 5에서, 선형 회귀(Linear regression) 방식을 이용하여 예측 파라미터 α1, α2, 및 β가 유도될 수 있다. 일 예로, 최소자승법(Least Square Method)과 같은 선형 회귀 방법을 이용하여, 예측 파라미터 α1, α2, 및 β를 유도할 수 있다.
예측 파라미터는, 가중치 (α1 및 α2) 및 오프셋 β를 포함한다. 가중치는, 위치에 곱해지는 값일 수 있고, 오프셋은, 가중치를 적용한 결과에 가산/감산되는 값일 수 있다. 가중치 및 오프셋 각각은, 0 또는 0이 아닌 정수일 수 있다.
한편, x축 위치에 적용되는 가중치 α1 및 y축 위치에 적용되는 가중치 α2를 동일한 값으로 설정할 수도 있다.
예측 파라미터가 유도되면, 유도된 예측 파라미터에 기초하여, 현재 블록 내 서브 블록들 각각에 대한 인트라 예측 모드를 유도할 수 있다(S2130). 구체적으로, 현재 블록 내 서브 블록의 위치 (x, y)를 상기 수학식 5에 대입함으로써, 서브 블록에 대한 인트라 예측 모드 INTRA_MODE[x, y]를 유도할 수 있다. 여기서, 서브 블록의 위치는, 서브 블록에 할당되는 어드레스 또는 서브 블록 내 특정 샘플의 위치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 예로, 서브 블록에 할당되는 어드레스가 [x, y]로 나타나는 경우, x는 서브 블록이 속하는 열을 나타내고, y는 서브 블록이 속하는 행을 나타내는 것으로, 각각 0 또는 1 이상의 자연수일 수 있다. 예컨대, 현재 블록의 좌상단 코너에 위치하는 서브 블록에 할당되는 어드레스는 [1, 1]로 설정될 수 있다.
특정 샘플은, 서브 블록의 좌상단 코너, 우상단 코너, 좌하단 코너, 우하단 코너 또는 중앙 위치의 샘플일 수 있다.
한편, 수학식 5를 통해 출력된 결과가, 부호화기 및 복호화기에 기 정의되어 있는 인트라 예측 모드 범위(예컨대, 도 5의 0번부터 66번 까지의 인트라 예측 모드들)를 벗어나는 경우가 발생할 수 있다. 위와 같은 문제를 해소하기 위해, 수학식 5를 통해 출력된 결과를 클리핑(즉, 클립 함수를 적용)하여, 부호화기 및 복호화기에 기 정의되어 있는 인트라 예측 모드 범위 이내로 조절할 수 있다.
또는, 수학식 5를 통해 출력된 결과가, 기 정의된 인트라 예측 모드 범위를 벗어나는 경우, 기 정의된 값을 가산 또는 차분함으로써, 현재 블록의 인트라 예측 모드를 유도할 수 있다. 일 예로, 기정의된 인트라 예측 모드의 범위는 도 4와 같이 2~66이라 가정할 때, 수학식 5를 통해 출력된 결과가 66을 초과하는 경우, 출력된 결과에 방향성 인트라 예측 모드들의 개수, 즉, 65를 차분한 것을, 현재 블록의 인트라 예측 모드로 설정할 수 있다. 예컨대, 수학식 5를 통해 출력된 결과가 0보다 작은 값을 갖는 경우, 출력된 결과에 방향성 인트라 예측 모드들의 개수, 즉, 65를 가산한 것을, 현재 블록의 인트라 예측 모드로 설정할 수 있다.
또는, 수학식 5를 통해 출력된 결과가, 기 정의된 인트라 예측 모드 범위를 벗어나는 경우, 출력된 결과와 가장 차분이 작은 인트라 예측 모드를, 서브 블록의 인트라 예측 모드로 설정할 수 있다.
서브 블록들 각각에 인트라 예측 모드가 할당되는 경우, 서브 블록들 각각에 대해 독립적으로 인트라 예측이 수행될 수 있다.
한편, 서브 블록의 크기는 부호화기 및 복호화기에서 기 정의되어 있을 수 있다. 일 예로, 서브 블록은 4x4 또는 8x8의 크기를 가질 수 있다.
또는, 현재 블록의 크기 또는 형태에 따라, 서브 블록의 크기 또는 형태가 적응적으로 결정될 수도 있다. 일 예로, 현재 블록의 크기가 문턱값보다 작은 경우에는, 서브 블록이 4x4 크기로 결정되는 반면, 현재 블록의 크기가 문턱값보다 큰 경우에는, 서브 블록이 8x8 크기로 결정될 수 있다. 여기서, 현재 블록의 크기는, 너비, 높이 또는 너비와 높이의 곱 중 적어도 하나를 나타낼 수 있다.
도 23은 현재 블록에 인터 예측이 적용되는 경우, 서브 블록들 각각에 대해 예측 정보가 할당되는 절차의 흐름도이다.
도 23을 참조하면, 먼저, 현재 블록의 주변 블록들로부터, 움직임 벡터를 수집할 수 있다(S2310). 여기서, 주변 블록은 도 22를 통해 설명한 바와 같이, 현재 블록에 인접하는 이웃 블록, 현재 블록 및/또는 현재 블록의 확장된 경계에 인접하는 이웃 서브 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 주변 블록들의 참조 픽처가 상이할 수 있다는 점을 고려하여, 주변 블록의 참조 픽처가 기준 참조 픽처가 아닌 경우, 주변 블록의 움직임 벡터를 스케일링한 뒤, 스케일링된 움직임 벡터를 수집할 수도 있다.
여기서, 기준 참조 픽처는, 참조 픽처 인덱스가 0인 참조 픽처 또는 참조 픽처들 중 현재 픽처와의 거리(즉, POC(Picture Order Count) 차분)가 가장 작은 참조 픽처일 수 있다.
기준 참조 픽처와 현재 픽처 사이의 출력 순서(즉, POC) 차분 및 주변 블록의 참조 픽처와 현재 픽처 사이의 출력 순서 차분에 기반하여, 주변 블록의 움직임 벡터를 스케일링할 수 있다.
한편, 주변 블록의 움직임 벡터와 함께, 주변 블록의 위치를 더 수집할 수 있다. 여기서, 블록 위치에 대한 정보는, 해당 블록에 할당된 어드레스 또는 해당 블록 내 특정 샘플의 좌표 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
현재 블록의 주변 블록들로부터 수집된 움직임 벡터에 기반하여, 예측 파라미터를 유도할 수 있다(S2320). 구체적으로, 주변 블록들 각각에 대한 위치 및 움직임 벡터가 수집되면, 주변 블록들의 위치와 움직임 벡터 사이의 차이를 최소로 하는 예측 파라미터를 유도할 수 있다.
수학식 6은 예측 파라미터를 유도하기 위한 수식을 나타낸다.
상기 수학식 6에서, MV_X[x,y] 및 MV_Y[x,y]는 각각 [x, y]위치의 주변 블록의 움직임 벡터의 수평 방향 성분 및 수직 방향 성분을 나타낸다. 위치 정보의 수집 방식에 따라, [x, y]는 주변 블록에 할당된 어드레스를 나타내거나, 주변 블록 내 특정 샘플의 위치를 나타낼 수 있다. 위 수학식 6에서, 선형 회귀(Linear regression) 방식을 이용하여 예측 파라미터 α1, α2, α3, α4, β1 및 β2가 유도될 수 있다. 일 예로, 최소자승법(Least Square Method)과 같은 선형 회귀 방법을 이용하여, 예측 파라미터 α1, α2, α3, α4, β1 및 β2를 유도할 수 있다.
예측 파라미터는, 가중치 (α1, α2, α3 및 α4) 및 오프셋 (β1 및 β2)를 포함한다. 예측 파라미터는 x좌표에 곱해지는 한쌍의 가중치 (α1 및 α3)와 y좌표에 곱해지는 한쌍의 가중치 (α2 및 α4)를 포함할 수 있다. 가중치는, 위치에 곱해지는 값일 수 있고, 오프셋은, 가중치를 적용한 결과에 가산/감산되는 값일 수 있다.
예측 파라미터가 유도되면, 유도된 예측 파라미터에 기초하여, 현재 블록 내 서브 블록들 각각에 대한 움직임 벡터를 유도할 수 있다(S2330). 구체적으로, 현재 블록 내 서브 블록의 위치 (x, y)를 상기 수학식 6에 대입함으로써, 서브 블록에 대한 움직임 벡터 (MV_X[x, y], MV_Y[x, y])를 유도할 수 있다. 여기서, 서브 블록의 위치는, 서브 블록에 할당되는 어드레스 또는 서브 블록 내 특정 샘플의 위치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 예로, 서브 블록에 할당되는 어드레스가 [x, y]로 나타나는 경우, x는 서브 블록이 속하는 열을 나타내고, y는 서브 블록이 속하는 행을 나타낼 수 있다.
특정 샘플은, 서브 블록의 좌상단 코너, 우상단 코너, 좌하단 코너, 우하단 코너 또는 중앙 위치의 샘플일 수 있다.
한편, 수학식 6을 통해 출력되는 수평 방향 움직임 벡터 및 수직 방향 움직임 벡터의 크기가 문턱값을 초과하지 않도록 하기 위해, 출력된 결과를 클리핑할 수 있다. 여기서, 문턱값은 부호화기 및 복호화기에서 기 정의된 값이거나, 비트 뎁스, 픽처의 크기 또는 컬러 성분에 따라 적응적으로 결정될 수 있다.
서브 블록들 각각에 움직임 벡터가 할당되는 경우, 서브 블록들 각각에 대해 독립적으로 인터 예측이 수행될 수 있다. 이때, 서브 블록에 대한 인터 예측은, 기준 참조 픽처를 기반으로 수행될 수 있다. 구체적으로, 기준 참조 픽처 내 서브 블록의 움직임 벡터를 기반으로 특정되는 서브 참조 블록을, 서브 블록의 예측 블록으로 설정할 수 있다.
한편, 서브 블록의 크기는 부호화기 및 복호화기에서 기 정의되어 있을 수 있다. 일 예로, 서브 블록은 4x4 또는 8x8의 크기를 가질 수 있다.
도 23에 도시된 예측 파라미터에 기반한 움직임 벡터 유도 방법은, L0 방향 및 L1 방향 각각에 대해 독립적으로 적용될 수 있다. 일 예로, L0 방향 및 L1 방향 각각에 대해 독립적으로 예측 파라미터에 기반한 움직임 벡터 유도 방법을 적용할 것인지 여부를 결정할 수 있다.
L0 방향에 대해 예측 파라미터에 기반한 움직임 벡터 유도 방법이 적용되는 경우, 현재 블록의 주변 블록들로부터 L0 방향의 움직임 벡터를 수집하여, 예측 파라미터를 유도할 수 있다. 반면, L1 방향에 대해 예측 파라미터에 기반한 움직임 벡터 유도 방법이 적용되는 경우, 현재 블록의 주변 블록들로부터 L1 방향의 움직임 벡터를 수집하여, 예측 파라미터를 유도할 수 있다.
또는, 현재 블록에 L0 예측이 적용되는지 여부, L1 예측이 적용되는지 여부 또는 양방향 에측이 적용되는지 여부를 결정한 뒤, 현재 블록에 적용되는 방향에 대해서만, 예측 파라미터에 기반한 움직임 벡터 유도 방법을 적용할 것인지 여부를 결정할 수 있다.
현재 블록에 L0 예측 또는 L1 예측 중 적어도 하나가 적용되는지 여부를 결정하기 위해, L0 예측 여부를 나타내는 L0 예측 플래그, L1 예측 여부를 나타내는 L1 예측 플래그, 양방향 예측 적용 여부를 나타내는 양방향 예측 플래그 또는 예측 방향 후보들 중 하나를 지시하는 예측 방향 인덱스 중 적어도 하나가 부호화되어 시그날링될 수 있다.
한편, 주변 블록으로부터 움직임 벡터를 수집할 때, 주변 블록이 수집하고자 하는 예측 방향에 대한 움직임 정보를 갖고 있지 않는 경우가 존재할 수 있다.
일 예로, L0 방향에 대해, 예측 파라미터에 기반한 움직임 벡터 유도 방법을 적용하는 경우, 현재 블록의 주변 블록으로부터 L0 움직임 벡터를 수집하여야 한다. 이때, 주변 블록에 L0 움직임 벡터는 존재하지 않고, L1 움직임 벡터만이 존재하는 경우, 또는 주변 블록이 인트라 예측으로 부호화된 경우, 해당 주변 블록을 예측 파라미터 유도에 이용하지 않을 수 있다.
또는, 주변 블록에 L0 움직임 벡터는 존재하지 않고, L1 움직임 벡터만이 존재하는 경우, L0 참조 픽처 리스트 상의 기준 참조 픽처(예컨대, 인덱스가 0인 참조 픽처 또는 참조 픽처들 중 현재 픽처와의 거리가 가장 가까운 참조 픽처)의 출력 순서에 맞춰 L1 참조 픽처를 스케일링한 것을, 예측 파라미터를 유도하는데 이용할 수 있다.
상술한 예에서는, 주변 블록에서 수집한 정보를 바탕으로, 현재 블록에 대한 예측 파라미터가 유도되고, 유도된 예측 파라미터에 기반하여, 현재 블록 내 서브 블록들 각각에 대한 예측 정보가 유도되는 것으로 설명하였다.
설명한 예와 달리, 이웃 블록의 예측 파라미터에 기반하여, 현재 블록의 예측 파라미터를 유도할 수도 있다.
구체적으로, 현재 블록의 예측 파라미터를, 현재 블록에 인접하는 이웃 블록의 예측 파라미터와 동일하게 설정할 수 있다. 이웃 블록은, 현재 블록의 상단 이웃 블록, 좌측 이웃 블록, 좌상단 이웃 블록, 우상단 이웃 블록 또는 좌하단 이웃 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또는, 현재 블록에 인접하는 적어도 하나의 이웃 블록으로부터 예측 파라미터 후보를 유도하고, 상기 예측 파라미터 후보를 기반으로 후보 리스트를 생성할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 이웃 블록은, 현재 블록의 상단 이웃 블록, 좌측 이웃 블록, 좌상단 이웃 블록, 우상단 이웃 블록 또는 좌하단 이웃 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이웃 블록의 예측 파라미터를 예측 파라미터 후보로 설정한 뒤, 해당 예측 파라미터 후보를, 후보 리스트에 삽입할 수 있다.
후보 리스트에 삽입된 예측 파라미터 후보들의 개수가 복수개인 경우, 복수개의 예측 파라미터 후보들 중 하나를 지시하는 인덱스 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 상기 인덱스 정보에 의해 선택된 예측 파라미터 후보가 현재 블록의 예측 파라미터로 설정될 수 있다.
또는, 상기 인덱스 정보에 의해 선택된 예측 파라미터 후보를 현재 블록의 예측 파라미터의 예측값으로 설정하고, 상기 예측값에 블록의 예측 파라미터의 차분값을 더하여, 현재 블록의 예측 파라미터를 유도할 수도 있다. 이를 위해, 에서는, 현재 블록의 예측 파라미터와 예측 파라미터 후보 사이의 차분을 부호화하여 시그날링할 수 있다.
주변 블록들로부터 수집된 예측 정보에 의해 능동적으로 현재 블록의 예측 파라미터가 유도되는지 또는 주변 블록의 예측 파라미터에 기반하여 현재 블록의 예측 파라미터가 유도되는지 여부를 나타내는 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 일 예로, 상기 정보는 1비트의 플래그일 수 있다.
현재 블록의 크기 또는 형태 중 적어도 하나에 기반하여, 주변 블록들로부터 수집된 예측 정보에 의해 현재 블록의 예측 파라미터를 유도하는 것의 허용 여부 또는 주변 블록의 예측 파라미터에 기반하여 현재 블록의 예측 파라미터를 유도하는 것의 허용 여부가 결정될 수도 있다. 일 예로, 현재 블록에 대해, 주변 블록들로부터 수집된 예측 정보에 의해 현재 블록의 예측 파라미터를 유도하는 것이 허용되지 않는 경우, 상기 플래그의 부/복호화가 생략되고, 주변 블록의 예측 파라미터에 기반하여 현재 블록의 예측 파라미터를 유도하는 것으로 결정될 수 있다. 또는, 현재 블록에 대해, 주변 블록의 예측 파라미터에 기반하여 현재 블록의 예측 파라미터를 유도하는 것의 허용되지 않는 경우, 상기 플래그의 부/복호화가 생략되고, 주변 블록들로부터 수집된 예측 정보에 기반하여 현재 블록의 예측 파라미터를 유도하는 것으로 결정될 수 있다.
또는, 예측 파라미터의 유도 과정을 생략한 채, 현재 블록에 인접한 이웃 블록 내 서브 블록들 각각의 예측 정보(즉, 인트라 예측 모드 또는 움직임 벡터)를 현재 블록 내 서브 블록들 각각의 예측 정보로 설정할 수도 있다.
도 21 및 도 23에서는, 예측 파라미터에 기반하여, 현재 블록 내 서브 블록들 각각에 예측 정보가 유도되는 것으로 설명하였다. 도 21 및 도 23의 실시예들을 간소화하여, 서브 블록 단위로 예측 정보를 유도하는 대신, 블록 단위로 예측 정보를 유도할 수도 있다. 즉, 현재 블록에 대한 예측 파라미터가 유도되면, 현재 블록 내 특정 샘플의 위치를 수학식 5 또는 수학식 6에 삽입하여, 현재 블록에 대한 예측 정보를 유도할 수 있다. 여기서, 특정 샘플은, 현재 블록의 좌상단 코너, 우상단 코너, 좌하단 코너, 우하단 코너 또는 중앙 위치의 샘플일 수 있다. 서브 블록 단위가 아닌 현재 블록에 대해 예측 정보를 유도하는 것은, 현재 블록 내 모든 서브 블록들에 동일한 예측 정보를 할당하는 것과 같다.
예측 정보의 유도 단위(즉, 블록 단위로 예측 정보를 유도할 것인지 또는 서브 블록 단위로 예측 정보를 유도할 것인지 여부)를 나타내는 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다.
또는, 현재 블록의 크기, 현재 블록의 너비와 높이의 비율, 또든 부/복호화하고자 하는 컬러 성분 중 적어도 하나에 기초하여, 예측 정보의 유도 단위가 적응적으로 결정될 수 있다. 일 예로, 루마 블록을 부/복호화하는 경우, 서브 블록 단위로 예측 정보가 유도될 수 있다. 반면, 크로마 블록을 부/복호화하는 경우, 블록 단위로 예측 정보가 유도될 수 있다. 즉, 크로마 블록을 부/복호화하는 경우, 크로마 블록 내 특정 샘플의 위치를 이용하여, 크로마 블록 전체에 하나의 예측 정보가 할당될 수 있다.
오브젝트의 움직임이 크기 변경 또는 회전과 같이 나타나는 경우, 아핀 모델(Affine Model)을 이용하여, 오브젝트의 움직임을 보상할 수 있다. 현재 블록에 아핀 모델이 적용되는 경우, 현재 블록의 예측 파라미터에 기반하여, 아핀 모델위한 제어점(Control Point) 움직임 벡터를 유도할 수도 있다. 한편, 현재 블록에 아핀 모델이 적용되는지 여부를 나타내는 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 상기 정보는 1비트의 플래그일 수도 있고, 복수의 움직임 후보들 중 하나를 지시하는 인덱스일 수도 있다.
6파라미터를 이용한 아핀 모델은 다음의 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
위 수학식 7에서 (mv0x, mv0y), (mv1x, mv1y) 및 (mv2x, mv2y) 각각은 현재 블록의 제어점 움직임 벡터(CPMV, Control Point Motion Vector)를 나타낸다. (mv0x, mv0y), (mv1x, mv1y) 및 (mv2x, mv2y) 각각을 v0, v1, 및 v2로 나타낼 수 있다. 또한, 수학식 7에서, W와 H는 각각 현재 블록의 너비 및 높이를 나타낸다.
4파라미터를 이용한 아핀 모델은 다음의 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.
현재 블록의 제어점 움직임 벡터들에 기반하여, 현재 블록 내 [x, y] 위치 또는 [x, y] 위치의 샘플에 포함된 서브 블록의 움직임 벡터 (MV_X[x,y], MV_Y[x,y])를 유도할 수 있다.
도 24는 현재 블록의 제어점 움직임 벡터들을 나타낸다.
6파라미터 아핀 모델이 적용되는 경우, 도 24의 (a)에 도시된 예에서와 같이, 3개의 제어점 움직임 벡터들이 이용될 수 있다. 구체적으로, 현재 블록의 좌상단 코너에 대응하는 제어점의 움직임 벡터 v0, 우상단 코너에 대응하는 제어점의 움직임 벡터 v1 및 좌하단 코너에 대응하는 제어점의 움직임 벡터 v2가 이용될 수 있다.
한편, 4파라미터 아핀 모델이 적용되는 경우, 도 24의 (b)에 도시된 2개의 제어점 움직임 벡터들이 이용될 수 있다. 구체적으로, 현재 블록의 좌상단 코너에 대응하는 제어점의 움직임 벡터 v0 및 우상단 코너에 대응하는 제어점의 움직임 벡터 v1 가 이용될 수 있다. 또는 도시된 예와 달리, 현재 블록의 좌상단 코너에 대응하는 제어점의 움직임 벡터 v0 및 좌하단 코너에 대응하는 제어점의 움직임 벡터 v2가 이용될 수도 있다.
현재 블록의 제어점 움직임 벡터들은, 아핀 모델로 부호화된 이웃 블록 또는 이웃 블록들의 병짐 움직임 벡터들의 조합으로 유도될 수 있다.
다른 예로, 현재 블록의 예측 파라미터를 이용하여, 현재 블록의 제어점 움직임 벡터들을 유도할 수 있다. 구체적으로, 수학식 6에 기반하여, 현재 블록에 인접하는 주변 블록들의 움직임 벡터에 기초하여 유도된 예측 파라미터 α1, α2, α3, α4, β1 및 β2를 유도할 수 있다. 그리고 나서, 유도된 예측 파라미터 α1, α2, α3, α4, β1 및 β2 각각을 아핀 모델의 파라미터 수에 따라 수학식 7 또는 수학식 8의 각 항에 대응시킬 수 있다. 일 예로, 6파라미터 아핀 모델이 적용되는 경우, 예측 파라미터들 각각을 수학식 7의 각 항에 대응시켜, 다음의 수학식 9와 같이 예측 파라미터 및 제어점 움직임 벡터 간의 상관 관계를 설정할 수 있다.
위 수학식 9에 기초하여, 현재 블록의 제1 제어점 움직임 벡터 v0 (즉, (mv0x, mv0y)), 제2 제어점 움직임 벡터 v1 (즉, (mv1x, mv1y)), 및 제3 제어점 움직임 벡터 v2 (즉, (mv2x, mv2y))가 유도될 수 있다.
또는, 4파라미터 아핀 모델이 적용되는 경우, 예측 파라미터들의 개수를 4파라미터 아핀 모델의 변수의 개수와 맞춰 조절할 수 있다. 구체적으로, 수학식 6을 다음의 수학식 10과 같이 변형할 수 있다.
그리고 나서, 예측 파라미터들 각각을 수학식 8의 각 항에 대응시켜, 다음의 수학식 11과 같이 예측 파라미터 및 제어점 움직임 벡터 간의 상관 관계를 설정할 수 있다.
위 수학식 11에 기초하여, 현재 블록의 제1 제어점 움직임 벡터 v0 (즉, (mv0x, mv0y)) 및 제2 제어점 움직임 벡터 v1 (즉, (mv1x, mv1y))가 유도될 수 있다.
예측 파라미터를 기반으로 유도된 제어점 움직임 벡터들 각각을, 현재 블록의 제어점 움직임 벡터의 예측값으로 설정할 수도 있다. 이 경우, 현재 블록의 제어점 움직임 벡터는, 예측 파라미터를 기반으로 유도된 제어점 움직임 벡터에, 제어점 움직임 벡터의 차분을 더하여 유도될 수 있다. 나아가, 부호화기에서는, 제어점 움직임 벡터의 차분을 타나내는 정보를 부호화하여 시그날링할 수 있다.
상술한 실시예들에서 사용된 신택스들의 명칭은, 설명의 편의를 위해 명명된 것에 불과하다.
복호화 과정 또는 부호화 과정을 중심으로 설명된 실시예들을, 부호화 과정 또는 복호화 과정에 적용하는 것은, 본 발명의 범주에 포함되는 것이다. 소정의 순서로 설명된 실시예들을, 설명된 것과 상이한 순서로 변경하는 것 역시, 본 발명의 범주에 포함되는 것이다.
상술한 실시예는 일련의 단계 또는 순서도를 기초로 설명되고 있으나, 이는 발명의 시계열적 순서를 한정한 것은 아니며, 필요에 따라 동시에 수행되거나 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 상술한 실시예에서 블록도를 구성하는 구성요소(예를 들어, 유닛, 모듈 등) 각각은 하드웨어 장치 또는 소프트웨어로 구현될 수도 있고, 복수의 구성요소가 결합하여 하나의 하드웨어 장치 또는 소프트웨어로 구현될 수도 있다. 상술한 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
Claims (15)
- 현재 블록의 주변 블록들로부터 예측 정보를 수집하는 단계;
상기 수집된 예측 정보를 기반으로, 상기 현재 블록의 예측 파라미터를 유도하는 단계; 및
상기 예측 파라미터를 기초로, 상기 현재 블록 내 서브 블록들 각각에 대한 예측 정보를 유도하는 단계를 포함하는, 영상 복호화 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 현재 블록의 예측 모드가 인트라 예측인 경우,
상기 예측 정보는 인트라 예측 모드인 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제2 항에 있어서,
상기 예측 파라미터는, 한쌍의 가중치 세트 및 오프셋을 포함하고,
상기 서브 블록의 인트라 예측 모드는, 상기 서브 블록의 x축 위치와 제1 가중치 간의 곱에 의해 도출된 제1 값, 상기 서브 블록의 y축 위치와 제2 가중치 간의 곱에 의해 도출된 제2 값 및 상기 오프셋을 합하여 유도되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제3 항에 있어서,
상기 제1 값, 상기 제2 값 및 상기 오프셋을 합한 결과값이, 기 정의된 인트라 예측 모드의 범위를 벗어나는 경우, 상기 결과값을 클리핑하여 상기 서브 블록의 상기 인트라 예측 모드를 유도하는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제3 항에 있어서,
상기 제1 값, 상기 제2 값 및 상기 오프셋을 합한 결과값이, 기 정의된 인트라 예측 모드의 범위를 벗어나는 경우, 상기 결과값에 기 정의된 상수를 가산 또는 감산하여 상기 서브 블록의 상기 인트라 예측 모드를 유도하는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 현재 블록의 예측 모드가 인터 예측인 경우,
상기 예측 정보는 움직임 벡터인 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제6 항에 있어서,
주변 블록의 참조 픽처가 기준 참조 픽처와 상이한 경우, 상기 주변 블록의 움직임 벡터를 스케일링한 것이 수집되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제7 항에 있어서,
상기 기준 참조 픽처는, 참조 픽처 리스트 내 첫번?? 참조 픽처 또는 상기 참조 픽처 리스트 내 현재 픽처와의 거리가 가장 가까운 참조 픽처인 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제6 항에 있어서,
L0 방향 및 L1 방향 각각에 대해 상기 예측 파라미터가 독립적으로 유도되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제6 항에 있어서,
상기 현재 블록에 아핀 모델에 기반한 인터 예측이 적용되는 경우,
상기 예측 파라미터를 기초로, 상기 현재 블록의 제어점 움직임 벡터들이 유도되고,
상기 제어점 움직임 벡터들을 기반으로, 상기 서브 블록들 각각의 움직임 벡터가 유도되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 영상 복호화 방법은, 상기 수집된 예측 정보를 기반으로 상기 예측 파라미터를 유도할 것인지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하고,
상기 수집된 예측 정보를 기반으로 상기 예측 파라미터가 유도되지 않는 것으로 결정되는 경우, 상기 현재 블록에 인접하는 이웃 블록으로부터 상기 예측 파라미터가 유도되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제11 항에 있어서,
상기 현재 블록의 예측 파라미터는, 상기 이웃 블록의 예측 파라미터와 동일하게 설정되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제11 항에 있어서,
인덱스 정보에 기초하여, 상기 현재 블록이 예측 파라미터를 유도하는데 이용되는 이웃 블록이 특정되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 현재 블록의 주변 블록들로부터 예측 정보를 수집하는 단계;
상기 수집된 예측 정보를 기반으로, 상기 현재 블록의 예측 파라미터를 유도하는 단계; 및
상기 예측 파라미터를 기초로, 상기 현재 블록 내 서브 블록들 각각에 대한 예측 정보를 유도하는 단계를 포함하는, 영상 부호화 방법. - 현재 블록의 주변 블록들로부터 예측 정보를 수집하는 단계;
상기 수집된 예측 정보를 기반으로, 상기 현재 블록의 예측 파라미터를 유도하는 단계; 및
상기 예측 파라미터를 기초로, 상기 현재 블록 내 서브 블록들 각각에 대한 예측 정보를 유도하는 단계를 포함하는, 영상 부호화 방법에 의해 생성된 비트스트림을 기록하는 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체.
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