KR20240005602A - 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체 - Google Patents
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Abstract
영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체가 개시된다. 대상 블록에 대한 초기 움직임 정보가 결정되면, 초기 움직임 정보에 기반하여 리스트가 생성된다. 리스트의 후보들을 사용하여 대상 블록에 대한 움직임 정보가 결정된다. 움직임 정보 또는 움직임 정보에 대한 보정을 통해 생성된 최종 움직임 정보가 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성하기 위해 사용된다. 리스트의 후보들 중 일부가 후보의 비용에 기반하여 선택될 수 있다. 후보의 비용을 결정하고, 비용에 근거하는 선택에 있어서 다양한 방법들이 사용된다.
Description
본 발명은 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명은 인터 예측에 관련된 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체를 개시한다.
정보 통신 산업의 지속적인 발달을 통해 HD(High Definition) 해상도를 가지는 방송 서비스가 세계적으로 확산되었다. 이러한 확산을 통해, 많은 사용자들이 고해상도이며 고화질인 영상(image) 및/또는 비디오(video)에 익숙해지게 되었다.
높은 화질에 대한 사용자들의 수요를 만족시키기 위하여, 많은 기관들이 차세대 영상 기기에 대한 개발에 박차를 가하고 있다. 에이치디티브이(High Definition TV; HDTV) 및 풀에이치디(Full HD; FHD) TV뿐만 아니라, FHD TV에 비해 4배 이상의 해상도를 갖는 울트라에이치디(Ultra High Definition; UHD) TV에 대한 사용자들의 관심이 증대하였고, 이러한 관심의 증대에 따라, 더 높은 해상도 및 화질을 갖는 영상에 대한 영상 부호화(encoding)/복호화(decoding) 기술이 요구된다.
영상 압축 기술로서, 인터 예측 기술, 인트라 예측 기술, 변환 및 양자화 기술 및 엔트로피 부호화 기술 등 다양한 기술이 존재한다.
인터 예측 기술은 현재 픽처의 이전 픽처 및/또는 이후 픽처를 사용하여 현재 픽처에 포함되는 픽셀의 값을 예측하는 기술이다. 인트라 예측 기술은 현재 픽처 내의 픽셀에 대한 정보를 사용하여 현재 픽처에 포함되는 픽셀의 값을 예측하는 기술이다. 변환 및 양자화 기술은 잔차 영상의 에너지를 압축하기 위한 기술이다. 엔트로피 부호화 기술은 높은 출현 빈도가 높은 값에 짧은 부호를 할당하고, 출현 빈도가 낮은 값에 긴 부호를 할당하는 기술이다.
이러한 영상 압축 기술을 사용하여 영상에 대한 데이터가 효과적으로 압축, 전송 및 저장될 수 있다.
일 실시예는 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서의 움직임 정보의 보정 과정에서 리스트를 활용하여 최종 움직임 정보 후보를 저장하는 장치, 방법 및 기록 매체를 제공할 수 있다.
일 실시예는 움직임 정보의 보정을 통해 부호화 효율을 향상시키는 장치, 방법 및 기록 매체를 제공할 수 있다
일 측에 있어서, 대상 블록에 대한 초기 움직임 정보를 결정하는 단계; 및 상기 초기 움직임 정보에 기반하여 움직임 정보를 결정하는 단계를 포함하고, 상기 움직임 정보에 기반하여 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성되는 영상 복호화 방법이 제공된다.
상기 초기 움직임 정보를 사용하여 상기 대상 블록에 대한 리스트가 생성될 수 있다.
상기 리스트에 기반하여 상기 움직임 정보가 결정될 수 있다.
상기 움직임 정보는 상기 리스트 내의 복수의 후보들 중 하나일 수 있다.
상기 움직임 정보에 대한 보정을 통해 유도된 최종 움직임 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다.
상기 최종 움직임 정보는 상기 대상 블록의 참조 블록을 결정할 수 있다.
상기 복수의 후보들의 비용들에 기반하여 상기 복수의 후보들에 대한 재-순서가 적용될 수 있다.
상기 초기 움직임 정보에 보정이 적용됨으로써 상기 리스트가 생성될 수 있다.
상기 보정은 템플릿 매칭, 양측 매칭 및 움직임 오프셋을 사용하는 연산 중 적어도 하나일 수 있다.
상기 리스트의 복수의 후보들의 각 후보는 움직임 정보, 샘플, 움직임 정보 및 움직임 정보 보정 벡터 중 적어도 하나일 수 있다.
다른 일 측에 있어서, 대상 블록에 대한 초기 움직임 정보를 결정하는 단계; 및 상기 초기 움직임 정보에 기반하여 움직임 정보를 결정하는 단계를 포함하고, 상기 움직임 정보는 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성하기 위해 사용되는 정보인 영상 부호화 방법이 제공된다.
상기 초기 움직임 정보를 사용하여 상기 대상 블록에 대한 리스트가 생성될 수 있다.
상기 리스트에 기반하여 상기 움직임 정보가 결정될 수 있다.
상기 움직임 정보는 상기 리스트 내의 복수의 후보들 중 하나일 수 있다.
상기 움직임 정보에 대한 보정을 통해 유도된 최종 움직임 정보는 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성하기 위해 사용될 수 있다.
상기 최종 움직임 정보는 상기 대상 블록의 참조 블록을 결정할 수 있다.
상기 복수의 후보들의 비용들에 기반하여 상기 복수의 후보들에 대한 재-순서가 적용될 수 있다.
상기 초기 움직임 정보에 보정이 적용됨으로써 상기 리스트가 생성될 수 있다.
상기 보정은 템플릿 매칭, 양측 매칭 및 움직임 오프셋을 사용하는 연산 중 적어도 하나일 수 있다.
상기 리스트의 복수의 후보들의 각 후보는 움직임 정보, 샘플, 움직임 정보 및 움직임 정보 보정 벡터 중 적어도 하나일 수 있다.
상기 움직임 정보에 대한 보정을 통해 유도된 최종 움직임 정보는 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성하기 위해 사용되는 영상 부호화 방법.
다른 일 측에 있어서, 영상 복호화를 위한 비트스트림을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서, 상기 비트스트림은, 코딩 정보를 포함하고, 상기 코딩 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 초기 움직임 정보가 결정되고, 상기 초기 움직임 정보에 기반하여 움직임 정보가 결정되고, 상기 움직임 정보에 기반하여 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성되는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공된다.
상기 초기 움직임 정보를 사용하여 상기 대상 블록에 대한 리스트가 생성될 수 있다.
상기 리스트에 기반하여 상기 움직임 정보가 결정될 수 있다.
상기 움직임 정보는 상기 리스트 내의 복수의 후보들 중 하나일 수 있다.
상기 움직임 정보에 대한 보정을 통해 유도된 최종 움직임 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다.
상기 최종 움직임 정보는 상기 대상 블록의 참조 블록을 결정할 수 있다.
상기 복수의 후보들의 비용들에 기반하여 상기 복수의 후보들에 대한 재-순서가 적용될 수 있다.
상기 초기 움직임 정보에 보정이 적용됨으로써 상기 리스트가 생성될 수 있다.
상기 보정은 템플릿 매칭, 양측 매칭 및 움직임 오프셋을 사용하는 연산 중 적어도 하나일 수 있다.
템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서의 움직임 정보의 보정 과정에서 리스트를 활용하여 최종 움직임 정보 후보를 저장하는 장치, 방법 및 기록 매체가 제공된다.
움직임 정보의 보정을 통해 부호화 효율을 향상시키는 장치, 방법 및 기록 매체가 제공된다.
도 1은 본 발명이 적용되는 부호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명이 적용되는 복호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 영상을 부호화 및 복호화할 때의 영상의 분할 구조를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 코딩 유닛이 포함할 수 있는 예측 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
도 5는 코딩 유닛에 포함될 수 있는 변환 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
도 6은 일 예에 따른 블록의 분할을 나타낸다.
도 7은 인트라 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 인트라 예측 과정에서 사용되는 참조 샘플을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 인터 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 예에 따른 공간적 후보들을 나타낸다.
도 11은 일 예에 따른 공간적 후보들의 움직임 정보들의 머지 리스트로의 추가 순서를 나타낸다.
도 12은 일 예에 따른 변환 및 양자화의 과정을 설명한다.
도 13은 일 예에 따른 대각선 스캐닝을 나타낸다.
도 14는 일 예에 따른 수평 스캐닝을 나타낸다.
도 15는 일 예에 따른 수직 스캐닝을 나타낸다.
도 16은 일 실시예에 따른 부호화 장치의 구조도이다.
도 17은 일 실시예에 따른 복호화 장치의 구조도이다.
도 18은 일 실시예에 따른 대상 블록의 예측 방법 및 비트스트림 생성 방법의 흐름도이다.
도 19는 일 실시예에 따른 비트스트림을 사용하는 대상 블록의 예측 방법의 흐름도이다.
도 20은 일 예에 따른 기하학적 분할 모드에서의 분할 경계, 분할 오프셋 및 분할 각도를 나타낸다.
도 21은 일 예에 따른 기하학적 분할 모드에서의 분할 경계들을 나타낸다.
도 22는 일 예에 다른 특정 분할 경계에 따라 예측 블록들의 각각에 사용되는 가중치 맵을 나타낸다.
도 23은 일 예에 따른 템플릿 매칭을 나타낸다.
도 24는 일 예에 따른 분할 영역들 및 템플릿 영역들을 나타낸다.
도 25는 일 예에 따른 다른 분할 영역들 및 다른 템플릿 영역들을 나타낸다.
도 26는 일 예에 따른 분할 영역들 및 확장된 분할 영역들을 나타낸다.
도 27a 내지 도 27t는 일 예에 따른 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법들을 나타낸다.
도 28a 내지 도 28n은 일 예에 따른 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법들 중 일부를 나타낸다.
도 29a 내지 도 29n은 일 예에 따른 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법들 중 다른 일부를 나타낸다.
도 30 내지 도 35는 일 예에 따른 템플릿 매칭에서의 탐색 방법들을 나타낸다.
도 36은 일 예에 따른 어파인 모드에서의 제1 템플릿 구성 방법을 나타낸다.
도 37은 일 예에 따른 어파인 모드에서의 제2 템플릿 구성 방법을 나타낸다.
도 38은 일 예에 따른 양측 매칭을 나타낸다.
도 39는 일 실시예에 따른 움직임 정보 보정을 포함하는 대상 블록의 예측 방법 및 비트스트림 생성 방법의 흐름도이다.
도 40은 일 실시예에 따른 움직임 정보 보정을 포함하는 비트스트림을 사용하는 대상 블록의 예측 방법의 흐름도이다.
도 41은 일 실시예에 따른 움직임 정보 보정을 포함하는 대상 블록의 예측 방법 및 비트스트림 생성 방법의 흐름도이다.
도 42은 일 실시예에 따른 움직임 정보 보정을 포함하는 비트스트림을 사용하는 대상 블록의 예측 방법의 흐름도이다.
도 43은 일 예에 따른 템플릿 매칭 비용 유도를 나타낸다.도 44는 일 예에 따른 BVD의 부호 예측을 나타낸다.
도 45는 일 예에 따른 BVD 매그니튜드의 접미사 빈들의 예측을 나타낸다.
도 46은 일 예에 따른 MVD 부호 및 매그니튜드 접미사 빈들의 예측을 나타낸다.
도 47은 일 예에 따른 인트라 템플릿 매칭 탐색 영역을 나타낸다.
도 48은 일 예에 따른 8 개의 방향들 내의 인접 하프-펠 위치들을 나타낸다.
도 49는 일 예에 따른 템플릿 및 참조 샘플들을 나타낸다.
도 50은 일 예에 따른 IntraTMP 합성을 나타낸다.
도 51은 일 예에 따른 멀티-후보 IntraTMP를 위한 신택스를 나타낸다.
도 52는 일 예에 따른 개선된 움직임을 갖는 ARMC의 흐름도이다.
도 2는 본 발명이 적용되는 복호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 영상을 부호화 및 복호화할 때의 영상의 분할 구조를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 코딩 유닛이 포함할 수 있는 예측 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
도 5는 코딩 유닛에 포함될 수 있는 변환 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
도 6은 일 예에 따른 블록의 분할을 나타낸다.
도 7은 인트라 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 인트라 예측 과정에서 사용되는 참조 샘플을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 인터 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 예에 따른 공간적 후보들을 나타낸다.
도 11은 일 예에 따른 공간적 후보들의 움직임 정보들의 머지 리스트로의 추가 순서를 나타낸다.
도 12은 일 예에 따른 변환 및 양자화의 과정을 설명한다.
도 13은 일 예에 따른 대각선 스캐닝을 나타낸다.
도 14는 일 예에 따른 수평 스캐닝을 나타낸다.
도 15는 일 예에 따른 수직 스캐닝을 나타낸다.
도 16은 일 실시예에 따른 부호화 장치의 구조도이다.
도 17은 일 실시예에 따른 복호화 장치의 구조도이다.
도 18은 일 실시예에 따른 대상 블록의 예측 방법 및 비트스트림 생성 방법의 흐름도이다.
도 19는 일 실시예에 따른 비트스트림을 사용하는 대상 블록의 예측 방법의 흐름도이다.
도 20은 일 예에 따른 기하학적 분할 모드에서의 분할 경계, 분할 오프셋 및 분할 각도를 나타낸다.
도 21은 일 예에 따른 기하학적 분할 모드에서의 분할 경계들을 나타낸다.
도 22는 일 예에 다른 특정 분할 경계에 따라 예측 블록들의 각각에 사용되는 가중치 맵을 나타낸다.
도 23은 일 예에 따른 템플릿 매칭을 나타낸다.
도 24는 일 예에 따른 분할 영역들 및 템플릿 영역들을 나타낸다.
도 25는 일 예에 따른 다른 분할 영역들 및 다른 템플릿 영역들을 나타낸다.
도 26는 일 예에 따른 분할 영역들 및 확장된 분할 영역들을 나타낸다.
도 27a 내지 도 27t는 일 예에 따른 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법들을 나타낸다.
도 28a 내지 도 28n은 일 예에 따른 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법들 중 일부를 나타낸다.
도 29a 내지 도 29n은 일 예에 따른 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법들 중 다른 일부를 나타낸다.
도 30 내지 도 35는 일 예에 따른 템플릿 매칭에서의 탐색 방법들을 나타낸다.
도 36은 일 예에 따른 어파인 모드에서의 제1 템플릿 구성 방법을 나타낸다.
도 37은 일 예에 따른 어파인 모드에서의 제2 템플릿 구성 방법을 나타낸다.
도 38은 일 예에 따른 양측 매칭을 나타낸다.
도 39는 일 실시예에 따른 움직임 정보 보정을 포함하는 대상 블록의 예측 방법 및 비트스트림 생성 방법의 흐름도이다.
도 40은 일 실시예에 따른 움직임 정보 보정을 포함하는 비트스트림을 사용하는 대상 블록의 예측 방법의 흐름도이다.
도 41은 일 실시예에 따른 움직임 정보 보정을 포함하는 대상 블록의 예측 방법 및 비트스트림 생성 방법의 흐름도이다.
도 42은 일 실시예에 따른 움직임 정보 보정을 포함하는 비트스트림을 사용하는 대상 블록의 예측 방법의 흐름도이다.
도 43은 일 예에 따른 템플릿 매칭 비용 유도를 나타낸다.도 44는 일 예에 따른 BVD의 부호 예측을 나타낸다.
도 45는 일 예에 따른 BVD 매그니튜드의 접미사 빈들의 예측을 나타낸다.
도 46은 일 예에 따른 MVD 부호 및 매그니튜드 접미사 빈들의 예측을 나타낸다.
도 47은 일 예에 따른 인트라 템플릿 매칭 탐색 영역을 나타낸다.
도 48은 일 예에 따른 8 개의 방향들 내의 인접 하프-펠 위치들을 나타낸다.
도 49는 일 예에 따른 템플릿 및 참조 샘플들을 나타낸다.
도 50은 일 예에 따른 IntraTMP 합성을 나타낸다.
도 51은 일 예에 따른 멀티-후보 IntraTMP를 위한 신택스를 나타낸다.
도 52는 일 예에 따른 개선된 움직임을 갖는 ARMC의 흐름도이다.
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.
후술하는 예시적 실시예들에 대한 상세한 설명은, 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 실시예를 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 다양한 실시예들은 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들면, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 실시예의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 예시적 실시예들의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다.
도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
본 발명에서 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 들면, 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 포함할 수 있다.
어떤 구성요소(component)가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기의 2개의 구성요소들이 서로 간에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있으나, 상기의 2개의 구성요소들의 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(component)가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기의 2개의 구성요소들의 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
실시예들에서 나타나는 구성요소들은 서로 다른 특징적인 기능들을 나타내기 위해 독립적으로 도시되는 것으로, 각 구성요소들이 분리된 하드웨어나 하나의 소프트웨어 구성단위로 이루어짐을 의미하지 않는다. 즉, 각 구성요소는 설명의 편의상 각각의 구성요소로 나열하여 포함한 것으로 각 구성요소 중 적어도 두 개의 구성요소가 합쳐져 하나의 구성요소로 이루어지거나, 하나의 구성요소가 복수 개의 구성요소로 나뉘어져 기능을 수행할 수 있고 이러한 각 구성요소의 통합된 실시예 및 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명의 권리범위에 포함된다.
실시예들에서 사용된 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 실시예들에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 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. 즉, 실시예들에서 특정 구성을 "포함"한다고 기술하는 내용은 해당 구성 이외의 구성을 배제하는 것이 아니며, 추가적인 구성 또한 본 발명의 실시 또는 본 발명의 기술적 사상의 범위에 포함될 수 있음을 의미한다.
실시예들에서 용어 "적어도 하나(at least one)"는 1, 2, 3 및 4와 같은 1 이상의 개수들 중 하나를 의미할 수 있다.
실시예들에서 사용되는 "A 또는 B(A or B)", "A 및 B 중 적어도 하나(at least one of A and B)", "A 또는 B 중 적어도 하나(at least one of A or B)", "A, B 및 C 중 적어도 하나(at least one of A, B and C)" 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나(at least one of A, B or C)"와 같은 항목들을 나열하는 문구들에 있어서, 상기 문구들의 각 문구는 문구에서 나열된 항목들 중 어느 하나를 나타낼 수 있으며, 또는 나열된 항목들의 모든 가능한 조합들을 나타낼 수 있다.
실시예들에서 용어 "복수(a plurality of)"는 2, 3 및 4와 같은 2 이상의 개수들 중 하나를 의미할 수 있다.
실시예들의 일부의 구성요소는 본 발명에서 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성요소일 수 있다. 실시예들은, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성요소가 제외된, 실시예들의 본질을 구현함에 있어 필수적인 구성요소만을 포함하여 구현될 수 있다. 단지 성능 향상을 위해 사용되는 선택적인 구성요소가 제외된 필수적인 구성요소만을 포함하는 구조도 실시예들의 권리범위에 포함된다.
이하에서는, 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 실시예들을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 첨부된 도면을 참조하여 실시 형태에 대하여 구체적으로 설명한다. 실시예들을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 명세서의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고, 동일한 구성요소에 대한 중복된 설명은 생략한다.
이하에서, 영상은 비디오(video)를 구성하는 하나의 픽처(picture)를 의미할 수 있으며, 비디오 자체를 나타낼 수도 있다. 예를 들면, "영상의 부호화 및/또는 복호화"는 "비디오의 부호화 및/또는 복호화"를 의미할 수 있으며, "비디오를 구성하는 영상들 중 하나의 영상의 부호화 및/또는 복호화"를 의미할 수도 있다.
이하에서, 용어들 "비디오(video)" 및 "동영상(motion picture(s))"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 대상 영상은 부호화의 대상인 부호화 대상 영상 및/또는 복호화의 대상인 복호화 대상 영상일 수 있다. 또한, 대상 영상은 부호화 장치로 입력된 입력 영상일 수 있고, 복호화 장치로 입력된 입력 영상일 수 있다. 또한, 대상 영상은 현재 부호화 및/또는 복호화의 대상인 현재 영상일 수 있다. 예를 들면, 용어들 "대상 영상" 및 "현재 영상"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "영상(image)", "픽처(picture)", "프레임(frame)" 및 "스크린(screen)"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 대상 블록은 부호화의 대상인 부호화 대상 블록 및/또는 복호화의 대상인 복호화 대상 블록일 수 있다. 또한, 대상 블록은 현재 부호화 및/또는 복호화의 대상인 현재 블록일 수 있다. 예를 들면, 용어들 "대상 블록" 및 "현재 블록"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다. 현재 블록은 부호화 시 부호화의 대상이 되는 부호화 대상 블록 및/또는 복호화 시 복호화의 대상이 되는 복호화 대상 블록을 의미할 수 있다. 또한, 현재 블록은 코딩(coding) 블록, 예측 블록, 잔차 블록 및 변환 블록 중 적어도 하나일 수 있다.
이하에서, 용어들 "블록" 및 "유닛"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다. 또는 "블록"은 특정한 유닛을 나타낼 수 있다.
이하에서, 용어들 "영역(region)" 및 "세그먼트(segment)"는 서로 교체되어 사용될 수 있다.
실시예들에서, 특정된 정보, 데이터, 플래그(flag), 인덱스(index) 및 요소(element), 속성(attribute) 등의 각각은 값을 가질 수 있다. 정보, 데이터, 플래그, 인덱스, 요소 및 속성 등의 값 "0"은 거짓(false), 논리 거짓(logical false) 또는 제1 기정의된(predefined) 값을 나타낼 수 있다. 말하자면, 값 "0", 거짓, 논리 거짓 및 제1 기정의된 값은 서로 대체되어 사용될 수 있다. 정보, 데이터, 플래그, 인덱스, 요소 및 속성 등의 값 "1"은 참(true), 논리 참(logical true) 또는 제2 기정의된(predefined) 값을 나타낼 수 있다. 말하자면, 값 "1", 참, 논리 참 및 제2 기정의된 값은 서로 대체되어 사용될 수 있다.
행, 열 또는 인덱스를 나타내기 위해 i 또는 j 등의 변수가 사용될 때, i의 값은 0 이상의 정수일 수 있으며, 1 이상의 정수일 수도 있다. 말하자면, 실시예들에서 행, 열 및 인덱스 등은 0에서부터 카운트될 수 있으며, 1에서부터 카운트될 수 있다.
실시예들에서, 용어 "하나 이상" 또는 용어 "적어도 하나"는 용어 "복수"를 의미할 수 있다. "하나 이상" 또는 "적어도 하나"는 "복수"로 교체되어 사용될 수 있다.
아래에서는, 실시예들에서 사용되는 용어가 설명된다.
부호화기(encoder): 부호화기는 부호화(encoding)를 수행하는 장치를 의미할 수 있다. 말하자면, 부호화기는 부호화 장치를 의미할 수 있다.
복호화기(decoder): 복호화기는 복호화(decoding)를 수행하는 장치를 의미할 수 있다. 말하자면, 복호화기는 복호화 장치를 의미할 수 있다.
유닛(unit): 유닛은 영상의 부호화 및/또는 복호화의 단위를 나타낼 수 있다. 용어들 "유닛" 및 "블록(block)"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
- 유닛은 샘플(sample)의 MxN 배열일 수 있다. M 및 N은 각각 양의 정수일 수 있다. 유닛은 흔히 2차원의 형태의 샘플들의 배열을 의미할 수 있다.
- 영상의 부호화 및 복호화에 있어서, 유닛은 하나의 영상의 분할에 의해 생성된 영역일 수 있다. 말하자면, 유닛은 하나의 영상 내의 특정된 영역일 수 있다. 하나의 영상은 복수의 유닛들로 분할될 수 있다. 또는, 유닛은 하나의 영상을 세분화된 부분들로 분할하고, 분할된 부분에 대한 부호화 또는 복호화가 수행될 때, 상기의 분할된 부분을 의미할 수 있다.
- 영상의 부호화 및 복호화에 있어서, 유닛의 타입에 따라서 유닛에 대한 기정의된 처리가 수행될 수 있다.
- 기능에 따라서, 유닛의 타입은 매크로 유닛(Macro Unit), 코딩 유닛(Coding Unit; CU), 예측 유닛(Prediction Unit; PU), 잔차 유닛(Residual Unit) 및 변환 유닛(Transform Unit; TU) 등으로 분류될 수 있다. 또는, 기능에 따라서, 유닛은 블록, 매크로블록(Macroblock), 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit), 코딩 트리 블록(Coding Tree Block), 코딩 유닛(Coding Unit), 부호화 블록(Coding Block), 예측 유닛(Prediction Unit), 예측 블록(Prediction Block), 잔차 유닛(Residual Unit), 잔차 블록(Residual Block), 변환 유닛(Transform Unit) 및 변환 블록(Transform Block) 등을 의미할 수 있다. 예를 들면, 대상 유닛은 부호화 및/또는 복호화의 대상인 CU, PU, 잔차 유닛 및 TU 중 적어도 하나일 수 있다.
- 유닛은, 블록과 구분하여 지칭하기 위해, 루마(luma) 성분 블록 및 이에 대응하는 크로마(chroma) 성분 블록, 그리고 각 블록에 대한 신택스 요소(syntax element)를 포함하는 정보를 의미할 수 있다.
- 유닛의 크기 및 형태는 다양할 수 있다. 또한, 유닛은 다양한 크기 및 다양한 형태를 가질 수 있다. 특히 유닛의 형태는 정사각형뿐만 아니라 직사각형, 사다리꼴, 삼각형 및 오각형 등 2차원으로 표현될 수 있는 기하학적 도형을 포함할 수 있다.
- 또한, 유닛 정보는 유닛의 타입, 유닛의 크기, 유닛의 깊이, 유닛의 부호화 순서 및 유닛의 복호화 순서 등 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들면, 유닛의 타입은 CU, PU, 잔차 유닛 및 TU 등 중 하나를 가리킬 수 있다.
- 하나의 유닛은 유닛에 비해 더 작은 크기를 갖는 하위 유닛으로 더 분할될 수 있다.
깊이(depth): 깊이는 유닛의 분할된 정도를 의미할 수 있다. 또한, 유닛의 깊이는 트리 구조로서 유닛(들)이 표현되었을 때 유닛이 존재하는 레벨을 나타낼 수 있다.
- 유닛 분할 정보는 유닛의 깊이에 관한 깊이를 포함할 수 있다. 깊이는 유닛이 분할되는 회수 및/또는 정도를 나타낼 수 있다.
- 트리 구조에서, 루트 노드(root node)의 깊이가 가장 얕고, 리프 노드(leaf node)의 깊이가 가장 깊다고 볼 수 있다. 루트 노드는 가장 상위의 노드일 수 있다. 리프 노드는 가장 하위의 노드일 수 있다.
- 하나의 유닛은 트리 구조(tree structure)에 기반하여 깊이 정보(depth)를 가지면서 계층적으로(hierarchically) 복수의 하위 유닛들로 분할될 수 있다. 말하자면, 유닛 및 상기의 유닛의 분할에 의해 생성된 하위 유닛은 노드 및 상기의 노드의 자식 노드에 각각 대응할 수 있다. 각각의 분할된 하위 유닛은 깊이를 가질 수 있다. 깊이는 유닛이 분할된 회수 및/또는 정도를 나타내므로, 하위 유닛의 분할 정보는 하위 유닛의 크기에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
- 트리 구조에서, 가장 상위 노드는 분할되지 않은 최초의 유닛에 대응할 수 있다. 가장 상위 노드는 루트 노드로 칭해질 수 있다. 또한, 가장 상위 노드는 최소의 깊이 값을 가질 수 있다. 이 때, 가장 상위 노드는 레벨 0의 깊이를 가질 수 있다.
- 레벨 1의 깊이를 갖는 노드는 최초의 유닛이 한 번 분할됨에 따라 생성된 유닛을 나타낼 수 있다. 레벨 2의 깊이를 갖는 노드는 최초의 유닛이 두 번 분할됨에 따라 생성된 유닛을 나타낼 수 있다.
- 레벨 n의 깊이를 갖는 노드는 최초의 유닛이 n번 분할됨에 따라 생성된 유닛을 나타낼 수 있다.
- 리프 노드는 가장 하위의 노드일 수 있으며, 더 분할될 수 없는 노드일 수 있다. 리프 노드의 깊이는 최대 레벨일 수 있다. 예를 들면, 최대 레벨의 기정의된 값은 3일 수 있다.
- QT 깊이는 쿼드 분할에 대한 깊이를 나타낼 수 있다. BT 깊이는 이진 분할에 대한 깊이를 나타낼 수 있다. TT 깊이는 삼진 분할에 대한 깊이를 나타낼 수 있다.
샘플(sample): 샘플은 블록을 구성하는 기반(base) 단위일 수 있다. 샘플은 비트 깊이(bit depth; Bd)에 따라서 0부터 2Bd-1까지의 값들로서 표현될 수 있다.
- 샘플은 픽셀 또는 픽셀 값일 수 있다.
- 이하에서, 용어들 "픽셀", "화소" 및 "샘플"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU): CTU는 하나의 루마 성분(Y) 코딩 트리 블록과, 상기의 루마 성분 코딩 트리 블록에 관련된 두 크로마 성분(Cb, Cr) 코딩 트리 블록들로 구성될 수 있다. 또한, CTU는 상기의 블록들과 상기의 블록들의 각 블록에 대한 신택스 요소를 포함한 것을 의미할 수도 있다.
- 각 코딩 트리 유닛은 코딩 유닛, 예측 유닛 및 변환 유닛 등의 하위 유닛을 구성하기 위하여 쿼드 트리(Quad Tree: QT), 이진 트리(Binary Tree; BT) 및 삼진 트리(Ternary Tree; TT) 등과 같은 하나 이상의 분할 방식을 이용하여 분할될 수 있다. 쿼드 트리는 4진 트리(quarternary tree)를 의미할 수 있다. 또한, 각 코딩 트리 유닛은 하나 이상의 분할 방식들을 사용하는 복수 트리(MultiType Tree; MTT)을 이용하여 분할될 수 있다.
- CTU는 입력 영상의 분할에서와 같이, 영상의 복호화 및 부호화 과정에서의 처리 단위인 픽셀 블록을 지칭하기 위한 용어로서 사용될 수 있다.
코딩 트리 블록(Coding Tree Block; CTB): 코딩 트리 블록은 Y 코딩 트리 블록, Cb 코딩 트리 블록 및 Cr 코딩 트리 블록 중 어느 하나를 지칭하기 위한 용어로 사용될 수 있다.
이웃 블록(neighbor block): 이웃 블록은 대상 블록에 인접한 블록을 의미할 수 있다. 이웃 블록은 재구축된 이웃 블록을 의미할 수도 있다.
- 이하에서, 용어들 "이웃 블록" 및 "인접 블록(adjacent block)"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
- 이웃 블록은 재구축된 이웃 블록(reconstructed neighbor block)을 의미할 수도 있다.
공간적 이웃 블록(spatial neighbor block): 공간적 이웃 블록은 대상 블록에 공간적으로 인접한 블록일 수 있다. 이웃 블록은 공간적 이웃 블록을 포함할 수 있다.
- 대상 블록 및 공간적 이웃 블록은 대상 픽처 내에 포함될 수 있다.
- 공간적 이웃 블록은 대상 블록에 경계가 맞닿은 블록 또는 대상 블록으로부터 기정의된 거리 내에 위치한 블록을 의미할 수 있다.
- 공간적 이웃 블록은 대상 블록의 꼭지점에 인접한 블록을 의미할 수 있다. 여기에서, 대상 블록의 꼭지점에 인접한 블록이란, 대상 블록에 가로로 인접한 이웃 블록에 세로로 인접한 블록 또는 대상 블록에 세로로 인접한 이웃 블록에 가로로 인접한 블록일 수 있다.
시간적 이웃 블록(temporal neighbor block): 시간적 이웃 블록은 대상 블록에 시간적으로 인접한 블록일 수 있다. 이웃 블록은 시간적 이웃 블록을 포함할 수 있다.
- 시간적 이웃 블록은 콜 블록(co-located block; col block)을 포함할 수 있다.
- 콜 블록은 이미 재구축된 콜 픽처(co-located picture; col picture) 내의 블록일 수 있다. 콜 블록의 콜 픽처 내에서의 위치는 대상 블록의 대상 픽처 내의 위치에 대응할 수 있다. 또는, 콜 블록의 콜 픽처 내에서의 위치는 대상 블록의 대상 픽처 내의 위치와 동일할 수 있다. 콜 픽처는 참조 픽처 리스트에 포함된 픽처일 수 있다.
- 시간적 이웃 블록은 대상 블록의 공간적 이웃 블록에 시간적으로 인접한 블록일 수 있다.
예측 모드(prediction mode): 예측 모드는 인트라 예측을 위해 사용되는 모드 또는 인터 예측을 위해 사용되는 모드를 지시하는 정보일 수 있다.
예측 유닛(prediction unit): 예측 유닛은 인터 예측, 인트라 예측, 인터 보상(compensation), 인트라 보상 및 움직임 보상 등의 예측에 대한 기반 단위를 의미할 수 있다.
- 하나의 예측 유닛은 더 작은 크기를 갖는 복수의 파티션(partition)들 또는 하위 예측 유닛들로 분할될 수도 있다. 복수의 파티션들 또한 예측 또는 보상의 수행에 있어서의 기반 단위일 수 있다. 예측 유닛의 분할에 의해 생성된 파티션 또한 예측 유닛일 수 있다.
예측 유닛 파티션(prediction unit partition): 예측 유닛 파티션은 예측 유닛이 분할된 형태를 의미할 수 있다.
재구축된 이웃 유닛(reconstructed neighboring unit): 재구축된 이웃 유닛은 대상 유닛의 이웃에 이미 복호화되어 재구축된 유닛일 수 있다.
- 재구축된 이웃 유닛은 대상 유닛에 대한 공간적(spatial) 인접 유닛 또는 시간적(temporal) 인접 유닛일 수 있다.
- 재구축된 공간적 이웃 유닛은 대상 픽처 내의 유닛이면서 부호화 및/또는 복호화를 통해 이미 재구축된 유닛일 수 있다.
- 재구축된 시간적 이웃 유닛은 참조 영상 내의 유닛이면서 부호화 및/또는 복호화를 통해 이미 재구축된 유닛일 수 있다. 재구축된 시간적 이웃 유닛의 참조 영상 내에서의 위치는 대상 유닛의 대상 픽처 내에서의 위치와 같거나, 대상 유닛의 대상 픽처 내에서의 위치에 대응할 수 있다. 또는, 재구축된 시간적 이웃 유닛은 참조 영상 내의 대응하는 블록의 이웃 블록일 수 있다. 여기에서, 대응하는 블록의 참조 영상 내에서의 위치는 대상 영상 내에서의 대상 블록의 위치에 대응할 수 있다. 여기에서, 블록들의 위치들이 대응한다는 것은, 블록들의 위치들이 동일하다는 것을 의미할 수 있고, 하나의 블록이 다른 블록에 포함된다는 것을 의미할 수 있고, 하나의 블록이 다른 블록의 특정된 위치를 차지한다는 것을 의미할 수 있다.
서브-픽처: 픽처는 하나 이상의 서브-픽처들로 분할될 수 있다. 서브-픽처는 하나 이상의 타일 행들 및 하나 이상의 타일 열들로 구성될 수 있다.
- 서브-픽처는 픽처 내의 정사각형(square) 형태 또는 직사각형(rectangular)(즉, 비-정사각형(non-square) 형태를 가지는 영역일 수 있다. 또한, 서브-픽처는 하나 이상의 CTU들을 포함할 수 있다.
- 서브-픽처는 하나의 픽처 내의 하나 이상의 슬라이스들의 직사각형 영역일 수 있다.
- 하나의 서브-픽처는 하나 이상의 타일(tile)들, 하나 이상의 브릭(brick)들 및/또는 하나 이상의 슬라이스(slice)들을 포함할 수 있다.
타일: 타일은 픽처 내의 정사각형 형태 또는 직사각형(즉, 비-정사각형 형태를 가지는 영역일 수 있다.
- 타일은 하나 이상의 CTU들을 포함할 수 있다.
- 타일은 하나 이상의 브릭들로 분할될 수 있다.
브릭: 브릭은 타일 내의 하나 이상의 CTU 행들을 의미할 수 있다.
- 타일은 하나 이상의 브릭들로 분할될 수 있다. 각 브릭은 하나 이상의 CTU 행들을 포함할 수 있다.
- 2 개 이상으로 분할되지 않는 타일도 브릭을 의미할 수 있다.
슬라이스: 슬라이스는 픽처 내의 하나 이상의 타일들을 포함할 수 있다. 또는, 슬라이스는 타일 내의 하나 이상의 브릭들을 포함할 수 있다.
- 서브-픽처는 픽처 내의 직사각형 영역을 집합적으로 커버하는 하나 이상의 슬라이스들을 포함할 수 있다. 이에 따라, 각 서브-픽처 경계는 항상 슬라이스 경계일 수 있다. 또한, 각 수직 서브-픽처 경계는 항상 수직 타일 경계일 수 있다.
파라미터 세트(parameter set): 파라미터 세트는 비트스트림 내의 구조(structure) 중 헤더(header) 정보에 해당할 수 있다.
- 파라미터 세트는 비디오 파라미터 세트(Video Parameter Set; VPS), 시퀀스 파라미터 세트(Sequence Parameter Set: SPS), 픽처 파라미터 세트(Picture Parameter Set; PPS), 적응 파라미터 세트(Adaptation Parameter Set; APS) 및 복호화 파라미터 세트(Decoding Parameter Set; DPS) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
파라미터 세트를 통해 시그널링된 정보는 파라미터 세트를 참조하는 픽처들에게 적용될 수 있다. 예를 들면, VPS 내의 정보는 VPS를 참조하는 픽처들에게 적용될 수 있다. SPS 내의 정보는 SPS를 참조하는 픽처들에게 적용될 수 있다. PPS 내의 정보는 PPS를 참조하는 픽처들에게 적용될 수 있다.
파라미터 세트는 상위의 파라미터 세트를 참조할 수 있다. 예를 들면, PPS는 SPS를 참조할 수 있다. SPS는 VPS를 참조할 수 있다.
- 또한, 파라미터 세트는 타일(tile) 그룹, 슬라이스(slice) 헤더 정보 및 타일(tile) 헤더 정보를 포함할 수 있다. 타일 그룹은 복수의 타일들을 포함하는 그룹을 의미할 수 있다. 또한, 타일 그룹의 의미는 슬라이스의 의미와 동일할 수 있다.
율-왜곡 최적화(rate-distortion optimization): 부호화 장치는 코딩 유닛의 크기, 예측 모드, 예측 유닛의 크기, 움직임 정보 및, 변환 유닛의 크기 등의 조합을 이용해서 높은 부호화 효율을 제공하기 위해 율-왜곡 최적화를 사용할 수 있다.
- 율-왜곡 최적화 방식은 상기의 조합들 중에서 최적의 조합을 선택하기 위해 각 조합의 율-왜곡 비용(rate-distortion cost)을 계산할 수 있다. 율-왜곡 비용은 수식 "D+λ*R"을 이용하여 계산될 수 있다. 일반적으로 수식 "D+λ*R"에 의한 율-왜곡 비용이 최소가 되는 조합이 율-왜곡 최적화 방식에 있어서의 최적의 조합으로 선택될 수 있다.
- D는 왜곡을 나타낼 수 있다. D는 변환 유닛 내에서 원래의 변환 계수들 및 재구축된 변환 계수들 간의 차이 값들의 제곱들의 평균(mean square error)일 수 있다.
- R은 율을 나타낼 수 있다. R은 관련된 문맥 정보를 이용한 비트 율을 나타낼 수 있다.
- λ는 라그랑지안 승수(Lagrangian multiplier)를 나타낼 수 있다. R은 예측 모드, 움직임 정보 및 코드된 블록 플래그(coded block flag) 등과 같은 코딩 파라미터 정보뿐만 아니라, 변환 계수의 부호화에 의해 발생하는 비트도 포함할 수 있다.
- 부호화 장치는 정확한 D 및 R을 계산하기 위해 인터 예측, 인트라 예측, 변환, 양자화, 엔트로피 부호화, 역양자화 및/또는 역변환 등의 과정들을 수행할 수 있다. 이러한 과정들은 부호화 장치에서의 복잡도를 크게 증가시킬 수 있다.
비트스트림(bitstream): 비트스트림은 부호화된 영상 정보를 포함하는 비트의 열을 의미할 수 있다.
파싱(parsing): 파싱은 비트스트림을 엔트로피 복호화하여 신택스 요소(syntax element)의 값을 결정하는 것을 의미할 수 있다. 또는, 파싱은 엔트로피 복호화 자체를 의미할 수 있다.
심볼(symbol): 부호화 대상 유닛 및/또는 복호화 대상 유닛의 신택스 요소, 코딩 파라미터(coding parameter) 및 변환 계수(transform coefficient) 등 중 적어도 하나를 의미할 수 있다. 또한, 심볼은 엔트로피 부호화의 대상 또는 엔트로피 복호화의 결과를 의미할 수 있다.
참조 픽처(reference picture): 참조 픽처는 인터 예측 또는 움직임 보상을 위하여 유닛이 참조하는 영상을 의미할 수 있다. 또는, 참조 픽처는 인터 예측 또는 움직임 보상을 위해 대상 유닛이 참조하는 참조 유닛을 포함하는 영상일 수 있다.
이하, 용어 "참조 픽처" 및 "참조 영상"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
참조 픽처 리스트(reference picture list): 참조 픽처 리스트는 인터 예측 또는 움직임 보상에 사용되는 하나 이상의 참조 영상들을 포함하는 리스트일 수 있다.
- 참조 픽처 리스트의 타입은 리스트 조합(List Combined; LC), 리스트 0(List 0; L0), 리스트 1(List 1; L1), 리스트 2(List 2; L2) 및 리스트 3(List 3; L3) 등이 있을 수 있다.
- 인터 예측에는 하나 이상의 참조 픽처 리스트들이 사용될 수 있다.
인터 예측 지시자(inter prediction indicator): 인터 예측 지시자는 대상 유닛에 대한 인터 예측의 방향을 가리킬 수 있다. 인터 예측은 단방향 예측 및 양방향 예측 등 중 하나일 수 있다. 또는, 인터 예측 지시자는 대상 유닛의 예측 유닛을 생성할 때 사용되는 참조 픽처의 개수를 나타낼 수 있다. 또는, 인터 예측 지시자는 대상 유닛에 대한 인터 예측 혹은 움직임 보상을 위해 사용되는 예측 블록의 개수를 의미할 수 있다.
예측 리스트 활용 플래그(prediction list utilization flag): 예측 리스트 활용 플래그는 특정한 참조 픽처 리스트 내의 적어도 하나의 참조 픽처를 사용하여 예측 유닛을 생성하는지 여부를 나타낼 수 있다.
- 예측 리스트 활용 플래그를 사용하여 인터 예측 지시자가 도출될 수 있다. 반대로, 인터 예측 지시자를 사용하여 예측 리스트 활용 플래그가 도출될 수 있다. 예를 들면, 예측 리스트 활용 플래그가 제1 값인 0을 지시하는 것은, 대상 유닛에 대하여, 참조 픽처 리스트 내의 참조 픽처를 사용하여 예측 블록이 생성되지 않는 것을 나타낼 수 있다. 예측 리스트 활용 플래그가 제2 값인 1을 지시하는 것은, 대상 유닛에 대하여, 참조 픽처 리스트를 이용하여 예측 유닛이 생성되는 것을 나타낼 수 있다.
참조 픽처 인덱스(reference picture index): 참조 픽처 인덱스는 참조 픽처 리스트에서 특정 참조 픽처를 지시하는 인덱스일 수 있다.
픽처 오더 카운트(Picture Order Count; POC): 픽처의 POC는 픽처의 디스플레이 순서를 나타낼 수 있다.
움직임 벡터(Motion Vector; MV): 움직임 벡터는 인터 예측 또는 움직임 보상에서 사용되는 2차원의 벡터일 수 있다. 움직임 벡터는 대상 영상 및 참조 영상 간의 오프셋을 의미할 수 있다.
- 예를 들면, MV는 (mvx, mvy)와 같은 형태로 표현될 수 있다. mvx는 수평(horizontal) 성분을 나타낼 수 있고, mvy는 수직(vertical) 성분을 나타낼 수 있다.
탐색 영역(search range): 탐색 영역은 인터 예측 중 MV에 대한 탐색이 이루어지는 2차원의 영역일 수 있다. 예를 들면, 탐색 영역의 크기는 MxN일 수 있다. M 및 N은 각각 양의 정수일 수 있다.
움직임 벡터 후보(motion vector candidate): 움직임 벡터 후보는 움직임 벡터를 예측할 때 예측 후보인 블록 혹은 예측 후보인 블록의 움직임 벡터를 의미할 수 있다.
- 움직임 벡터 후보는 움직임 벡터 후보 리스트에 포함될 수 있다.
움직임 벡터 후보 리스트(motion vector candidate list): 움직임 벡터 후보 리스트는 하나 이상의 움직임 벡터 후보들을 이용하여 구성된 리스트를 의미할 수 있다.
움직임 벡터 후보 인덱스(motion vector candidate index): 움직임 벡터 후보 인덱스는 움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 벡터 후보를 가리키는 지시자를 의미할 수 있다. 또는, 움직임 벡터 후보 인덱스는 움직임 벡터 예측기(motion vector predictor)의 인덱스(index)일 수 있다.
움직임 정보(motion information): 움직임 정보는 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 및 인터 예측 지시자(inter prediction indicator) 뿐만 아니라 참조 픽처 리스트 정보, 참조 영상, 움직임 벡터 후보, 움직임 벡터 후보 인덱스, 머지 후보 및 머지 인덱스 등 중 적어도 하나를 포함하는 정보를 의미할 수 있다.
머지 후보 리스트(merge candidate list): 머지 후보 리스트는 하나 이상의 머지 후보들을 이용하여 구성된 리스트를 의미할 수 있다.
머지 후보(merge candidate): 머지 후보는 공간적 머지 후보, 시간적 머지 후보, 조합된 머지 후보, 조합 양예측(combined bi-prediction) 머지 후보, 히스토리에 기반한 후보, 2 개의 후보들의 평균에 기반한 후보 및 제로 머지 후보 등을 의미할 수 있다. 머지 후보는 인터 예측 지시자를 포함할 수 있고, 각 리스트에 대한 참조 픽처 인덱스, 움직임 벡터, 예측 리스트 활용 플래그 및 인터 예측 지시자 등의 움직임 정보를 포함할 수 있다.
머지 인덱스(merge index): 머지 인덱스는 머지 후보 리스트 내의 머지 후보를 가리키는 지시자일 수 있다.
- 머지 인덱스는 대상 유닛에 공간적으로 인접한 재구축된 유닛 및 대상 유닛에 시간적으로 인접한 재구축된 유닛 중 머지 후보를 유도한 재구축된 유닛을 지시할 수 있다.
- 머지 인덱스는 머지 후보의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 지시할 수 있다.
변환 유닛(transform unit): 변환 유닛은 변환, 역변환, 양자화, 역양자화, 변환 계수 부호화 및 변환 계수 복호화 등과 같은 잔차 신호(residual signal) 부호화 및/또는 잔차 신호 복호화에 있어서의 기본 유닛일 수 있다. 하나의 변환 유닛은 더 작은 크기를 갖는 복수의 하위 변환 유닛들로 분할될 수 있다. 여기에서, 변환은 1차 변환 및 2차 변환 중 하나 이상을 포함할 수 있고, 역변환은 1차 역변환 및 2차 역변환 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
스케일링(scaling): 스케일링은 변환 계수 레벨에 인수를 곱하는 과정을 의미할 수 있다.
- 변환 계수 레벨에 대한 스케일링의 결과로서, 변환 계수가 생성될 수 있다. 스케일링은 역양자화(dequantization)로 칭해질 수도 있다.
양자화 파라미터(Quantization Parameter; QP): 양자화 파라미터는 양자화에서 변환 계수에 대해 변환 계수 레벨(transform coefficient level)을 생성할 때 사용되는 값을 의미할 수 있다. 또는, 양자화 파라미터는 역양자화에서 변환 계수 레벨을 스케일링(scaling)함으로써 변환 계수를 생성할 때 사용되는 값을 의미할 수도 있다. 또는, 양자화 파라미터는 양자화 스탭 크기(step size)에 매핑된 값일 수 있다.
델타 양자화 파라미터(delta quantization parameter): 델타 양자화 파라미터는 예측된 양자화 파라미터 및 대상 유닛의 양자화 파라미터의 차분(difference) 값을 의미할 수 있다.
스캔(scan): 스캔은 유닛, 블록 또는 행렬 내의 계수들의 순서를 정렬하는 방법을 의미할 수 있다. 예를 들면, 2차원 배열을 1차원 배열 형태로 정렬하는 것을 스캔이라고 칭할 수 있다. 또는, 1차원 배열을 2차원 배열 형태로 정렬하는 것도 스캔 또는 역 스캔(inverse scan)이라고 칭할 수 있다.
변환 계수(transform coefficient): 변환 계수는 부호화 장치에서 변환을 수행함에 따라 생성된 계수 값일 수 있다. 또는, 변환 계수는 복호화 장치에서 엔트로피 복호화 및 역양자화 중 적어도 하나를 수행함에 따라 생성된 계수 값일 수 있다.
- 변환 계수 또는 잔차 신호에 양자화를 적용함으로써 생성된 양자화된 레벨 또는 양자화된 변환 계수 레벨 또한 변환 계수의 의미에 포함될 수 있다.
양자화된 레벨(quantized level): 양자화된 레벨은 부호화 장치에서 변환 계수 또는 잔차 신호에 양자화를 수행함으로써 생성된 값을 의미할 수 있다. 또는, 양자화된 레벨은 복호화 장치에서 역양자화를 수행함에 있어서 역양자화의 대상이 되는 값을 의미할 수도 있다.
- 변환 및 양자화의 결과인 양자화된 변환 계수 레벨도 양자화된 레벨의 의미에 포함될 수 있다.
비-제로 변환 계수(non-zero transform coefficient): 비-제로 변환 계수는 0이 아닌 값을 갖는 변환 계수 또는 0이 아닌 값을 갖는 변환 계수 레벨을 의미할 수 있다. 또는, 비-제로 변환 계수는 값의 크기가 0이 아닌 변환 계수 또는 값의 크기가 0이 아닌 변환 계수 레벨을 의미할 수 있다.
양자화 행렬(quantization matrix): 양자화 행렬은 영상의 주관적 화질 또는 객관적 화질을 향상시키기 위해서 양자화 과정 또는 역양자화 과정에서 이용되는 행렬을 의미할 수 있다. 양자화 행렬은 스케일링 리스트(scaling list)라고도 칭해질 수 있다.
양자화 행렬 계수(quantization matrix coefficient): 양자화 행렬 계수는 양자화 행렬 내의 각 원소(element)를 의미할 수 있다. 양자화 행렬 계수는 행렬 계수(matrix coefficient)라고도 칭해질 수 있다.
디폴트 행렬(default matrix): 디폴트 행렬은 부호화 장치 및 복호화 장치에서 기정의된 양자화 행렬일 수 있다.
비-디폴트 행렬(non-default matrix): 비-디폴트 행렬은 부호화 장치 및 복호화 장치에서 기정의되어 있지 않은 양자화 행렬일 수 있다. 비-디폴트 행렬은 사용자에 의해서 부호화 장치로부터 복호화 장치로 시그널링되는 양자화 행렬을 의미할 수 있다.
가장 가능성있는 모드(Most Probable Mode; MPM): MPM은 대상 블록의 인트라 예측을 위해 사용될 가능성이 높은 인트라 예측 모드를 나타낼 수 있다.
- 부호화 장치 및 복호화 장치는 대상 블록에 관련된 코딩 파라미터 및 대상 블록에 관련된 개체의 속성에 기반하여 하나 이상의 MPM들을 결정할 수 있다.
- 부호화 장치 및 복호화 장치는 참조 블록의 인트라 예측 모드에 기반하여 하나 이상의 MPM들을 결정할 수 있다. 참조 블록은 복수일 수 있다. 복수의 참조 블록들은 대상 블록의 좌측에 인접한 공간적 이웃 블록 및 대상 블록의 상단에 인접한 공간적 이웃 블록을 포함할 수 있다. 말하자면, 참조 블록들에 대하여 어떠한 인트라 예측 모드들이 사용되었는가에 따라서 서로 다른 하나 이상의 MPM들이 결정될 수 있다.
- 하나 이상의 MPM들은 부호화 장치 및 복호화 장치에서 동일한 방식으로 결정될 수 있다. 말하자면, 부호화 장치 및 복호화 장치는 동일한 하나 이상의 MPM들을 포함하는 MPM 리스트를 공유할 수 있다.
MPM 리스트: MPM 리스트는 하나 이상의 MPM들을 포함하는 리스트일 수 있다. MPM 리스트 내의 하나 이상의 MPM들의 개수는 기정의될 수 있다.
MPM 지시자: MPM 지시자는 MPM 리스트의 하나 이상의 MPM들 중 대상 블록의 인트라 예측을 위해 사용되는 MPM을 지시할 수 있다. 예를 들면, MPM 지시자는 MPM 리스트에 대한 인덱스일 수 있다.
- MPM 리스트는 부호화 장치 및 복호화 장치에서 동일한 방식으로 결정되기 때문에 MPM 리스트 자체는 부호화 장치로부터 복호화 장치로 전송될 필요가 없을 수 있다.
- MPM 지시자는 부호화 장치로부터 복호화 장치로 시그널링될 수 있다. MPM 지시자가 시그널링됨에 따라 복호화 장치는 MPM 리스트의 MPM들 중 대상 블록에 대한 인트라 예측을 위해 사용될 MPM을 결정할 수 있다.
MPM 사용 지시자: MPM 사용 지시자는 대상 블록에 대한 예측을 위해 MPM 사용 모드가 사용될지 여부를 지시할 수 있다. MPM 사용 모드는 MPM 리스트를 사용하여 대상 블록에 대한 인트라 예측을 위해 사용될 MPM을 결정하는 모드일 수 있다.
- MPM 사용 지시자는 부호화 장치로부터 복호화 장치로 시그널링될 수 있다.
시그널링: 시그널링은 정보가 부호화 장치로부터 복호화 장치로 전송되는 것을 나타낼 수 있다. 또는, 시그널링은 부호화 장치가 정보를 비트스트림 또는 기록 매체 내에 포함시키는 것을 의미할 수 있다. 부호화 장치에 의해 시그널링된 정보는 복호화 장치에 의해 사용될 수 있다.
- 부호화 장치는 시그널링되는 정보에 대한 부호화를 수행하여 부호화된 정보를 생성할 수 있다. 부호화된 정보는 부호화 장치로부터 복호화 장치로 전송될 수 있다. 복호화 장치는 전송된 부호화된 정보에 대한 복호화를 수행하여 정보를 획득할 수 있다. 여기에서, 부호화는 엔트로피 부호화일 수 있고, 복호화는 엔트로피 복호화일 수 있다.
선택적인 시그널링: 정보는 선택적으로 시그널링될 수 있다. 정보에 대한 선택적인 시그널링은 부호화 장치가 정보를 (특정 조건에 따라) 선택적으로 비트스트림 또는 기록 매체 내에 포함시키는 것을 의미할 수 있다. 정보에 대한 선택적인 시그널링은 복호화 장치가 정보를 (특정 조건에 따라) 선택적으로 비트스트림으로부터 추출하는 것을 의미할 수 있다.
시그널링의 생략: 정보에 대한 시그널링은 생략될 수 있다. 정보에 대한 정보에 대한 시그널링의 생략은 부호화 장치가 (특정 조건에 따라)정보를 비트스트림 또는 기록 매체 내에 포함시키지 않는 것을 의미할 수 있다. 정보에 대한 시그널링의 생략은 복호화 장치가 (특정 조건에 따라) 정보를 비트스트림으로부터 추출하지 않는 것을 의미할 수 있다.
통계 값(statistic value): 변수, 코딩 파라미터 및 상수 등은 연산될 수 있는 값을 가질 수 있다. 통계 값은 이러한 특정된 대상들의 값들에 대한 연산에 의해 생성된 값일 수 있다. 예를 들면, 통계 값은 특정된 변수, 특정된 코딩 파라미터 및 특정된 상수 등의 값들에 대한 평균 값, 가중치가 부여된(weighted) 평균 값, 가중치가 부여된 합, 최소 값, 최대 값, 최빈 값, 중간 값 및 보간 값 중 하나 이상일 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 부호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
부호화 장치(100)는 인코더, 비디오 부호화 장치 또는 영상 부호화 장치일 수 있다. 비디오는 하나 이상의 영상들을 포함할 수 있다. 부호화 장치(100)는 비디오의 하나 이상의 영상들을 순차적으로 부호화할 수 있다.
도 1을 참조하면, 부호화 장치(100)는 인터 예측부(110), 인트라 예측부(120), 스위치(115), 감산기(125), 변환부(130), 양자화부(140), 엔트로피 부호화부(150), 역양자화부(160), 역변환부(170), 가산기(175), 필터부(180) 및 참조 픽처 버퍼(190)를 포함할 수 있다.
부호화 장치(100)는 인트라 모드 및/또는 인터 모드를 사용하여 대상 영상에 대한 부호화를 수행할 수 있다. 말하자면, 대상 블록에 대한 예측 모드는 인트라 모드 및 인터 모드 중 하나일 수 있다.
이하에서, 용어들 "인트라 모드", "인트라 예측 모드", "화면 내 모드" 및 "화면 내 예측 모드"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "인터 모드", "인터 예측 모드", "화면 간 모드" 및 "화면 간 예측 모드"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어 "영상"은 단지 영상의 일부를 가리킬 수 있으며, 블록을 가리킬 수 있다. 또한, "영상"에 대한 처리는 복수의 블록들에 대한 순차적인 처리를 나타낼 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 대상 영상에 대한 부호화를 통해 부호화된 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있고, 생성된 비트스트림을 출력 및 저장할 수 있다. 생성된 비트스트림은 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장될 수 있고, 유선 및/또는 무선 전송 매체를 통해 스트리밍될 수 있다.
예측 모드로서, 인트라 모드가 사용되는 경우, 스위치(115)는 인트라로 전환될 수 있다. 예측 모드로서, 인터 모드가 사용되는 경우, 스위치(115)는 인터로 전환될 수 있다.
부호화 장치(100)는 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 또한, 부호화 장치(100)는 예측 블록이 생성된 후, 대상 블록 및 예측 블록의 잔차(residual)를 사용하여 대상 블록에 대한 잔차 블록을 부호화할 수 있다.
예측 모드가 인트라 모드인 경우, 인트라 예측부(120)는 대상 블록의 이웃에 있는, 이미 부호화 및/또는 복호화된 블록의 픽셀을 참조 샘플로서 이용할 수 있다. 인트라 예측부(120)는 참조 샘플을 이용하여 대상 블록에 대한 공간적 예측을 수행할 수 있고, 공간적 예측을 통해 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 생성할 수 있다. 예측 샘플은 예측 블록 내의 샘플을 의미할 수 있다.
인터 예측부(110)는 움직임 예측부 및 움직임 보상부를 포함할 수 있다.
예측 모드가 인터 모드인 경우, 움직임 예측부는, 움직임 예측 과정에서 참조 영상으로부터 대상 블록과 가장 매치가 잘 되는 영역을 검색할 수 있고, 검색된 영역을 이용하여 대상 블록 및 검색된 영역에 대한 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 이 때, 움직임 예측부는 검색의 대상인 영역으로서 탐색 영역을 사용할 수 있다.
참조 영상은 참조 픽처 버퍼(190)에 저장될 수 있으며, 참조 영상에 대한 부호화 및/또는 복호화가 처리되었을 때 부호화 및/또는 복호화된 참조 영상은 참조 픽처 버퍼(190)에 저장될 수 있다.
복호화된 픽처가 저장됨에 따라, 참조 픽처 버퍼(190)는 복호화된 픽처 버퍼(Decoded Picture Buffer; DPB)일 수 있다.
움직임 보상부는 움직임 벡터를 이용하는 움직임 보상을 수행함으로써 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 여기에서, 움직임 벡터는 인터 예측에 사용되는 2차원 벡터일 수 있다. 또한 움직임 벡터는 대상 영상 및 참조 영상 간의 오프셋(offset)을 나타낼 수 있다.
움직임 예측부 및 움직임 보상부는 움직임 벡터가 정수가 아닌 값을 가진 경우 참조 영상 내의 일부 영역에 대해 보간 필터(interpolation filter)를 적용함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다. 인터 예측 또는 움직임 보상을 수행하기 위해, CU를 기준으로 CU에 포함된 PU의 움직임 예측 및 움직임 보상의 방법이 스킵 모드(skip mode), 머지 모드(merge mode), 향상된 움직임 벡터 예측(Advanced Motion Vector Prediction; AMVP) 모드 및 현재 픽처 참조 모드 중 어떠한 방법인지 여부가 판단될 수 있고, 각 모드에 따라 인터 예측 또는 움직임 보상이 수행될 수 있다.
감산기(125)는 대상 블록 및 예측 블록의 차분인 잔차 블록(residual block)을 생성할 수 있다. 잔차 블록은 잔차 신호로 칭해질 수도 있다.
잔차 신호는 원 신호 및 예측 신호 간의 차이(difference)를 의미할 수 있다. 또는, 잔차 신호는 원신호 및 예측 신호 간의 차이를 변환(transform)하거나 양자화하거나 또는 변환 및 양자화함으로써 생성된 신호일 수 있다. 잔차 블록은 블록 단위에 대한 잔차 신호일 수 있다.
변환부(130)는 잔차 블록에 대해 변환(transform)을 수행하여 변환 계수를 생성할 수 있고, 생성된 변환 계수(transform coefficient)를 출력할 수 있다. 여기서, 변환 계수는 잔차 블록에 대한 변환을 수행함으로써 생성된 계수 값일 수 있다.
변환부(130)는 변환을 수행함에 있어서 기정의된 복수의 변환 방법들 중 하나를 사용할 수 있다.
기정의된 복수의 변환 방법들은 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform; DCT), 이산 사인 변환(Discrete Sine Transform; DST) 및 카루넨-루베 변환(Karhunen-Loeve Transform; KLT) 기반 변환 등을 포함할 수 있다.
잔차 블록에 대한 변환을 위해 사용되는 변환 방법은 대상 블록 및/또는 이웃 블록에 대한 코딩 파라미터들 중 적어도 하나에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 변환 방법은 PU에 대한 인터 예측 모드, PU에 대한 인트라 예측 모드, TU의 크기 및 TU의 형태 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다. 또는, 변환 방법을 지시하는 변환 정보가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수도 있다.
변환 스킵(transform skip) 모드가 적용되는 경우, 변환부(130)는 잔차 블록에 대한 변환을 생략할 수도 있다.
변환 계수에 양자화를 적용함으로써 양자화된 변환 계수 레벨(transform coefficient level) 또는 양자화된 레벨이 생성될 수 있다. 이하, 실시예들에서는 양자화된 변환 계수 레벨 및 양자화된 레벨도 변환 계수로 칭해질 수 있다.
양자화부(140)는 변환 계수를 양자화 파라미터에 맞춰 양자화함으로써 양자화된 변환 계수 레벨(quantized transform coefficient level)(말하자면, 양자화된 레벨 또는 양자화된 계수)를 생성할 수 있다. 양자화부(140)는 생성된 양자화된 변환 계수 레벨을 출력할 수 있다. 이때, 양자화부(140)에서는 양자화 행렬을 사용하여 변환 계수를 양자화할 수 있다.
엔트로피 부호화부(150)는, 양자화부(140)에서 산출된 값들 및/또는 부호화 과정에서 산출된 코딩 파라미터 값들 등에 기초하여 확률 분포에 따른 엔트로피 부호화를 수행함으로써 비트스트림(bitstream)을 생성할 수 있다. 엔트로피 부호화부(150)는 생성된 비트스트림을 출력할 수 있다.
엔트로피 부호화부(150)는 영상의 픽셀에 관한 정보 및 영상의 복호화를 위한 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행할 수 있다. 예를 들면, 영상의 복호화를 위한 정보는 신택스 요소(syntax element) 등을 포함할 수 있다.
엔트로피 부호화가 적용되는 경우, 높은 발생 확률을 갖는 심볼에 적은 수의 비트가 할당될 수 있고, 낮은 발생 확률을 갖는 심볼에 많은 수의 비트가 할당될 수 있다. 이러한 할당을 통해 심볼이 표현됨에 따라, 부호화의 대상인 심볼들에 대한 비트열(bitstring)의 크기가 감소될 수 있다. 따라서, 엔트로피 부호화를 통해서 영상 부호화의 압축 성능이 향상될 수 있다.
또한, 엔트로피 부호화부(150)는 엔트로피 부호화를 위해 지수 골롬(exponential golomb), 문맥-적응형 가변 길이 코딩(Context-Adaptive Variable Length Coding; CAVLC) 및 문맥-적응형 이진 산술 코딩(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding; CABAC) 등과 같은 부호화 방법을 사용할 수 있다. 예를 들면, 엔트로피 부호화부(150)는 가변 길이 코딩(Variable Length Coding/Code; VLC) 테이블을 이용하여 엔트로피 부호화를 수행할 수 있다. 예를 들면, 엔트로피 부호화부(150)는 대상 심볼에 대한 이진화(binarization) 방법을 도출할 수 있다. 또한, 엔트로피 부호화부(150)는 대상 심볼/빈(bin)의 확률 모델(probability model)을 도출할 수 있다. 엔트로피 부호화부(150)는 도출된 이진화 방법, 확률 모델 및 문맥 모델(context model)을 사용하여 산술 부호화를 수행할 수도 있다.
엔트로피 부호화부(150)는 양자화된 변환 계수 레벨을 부호화하기 위해 변환 계수 스캐닝(transform coefficient scanning) 방법을 통해 2차원의 블록의 형태(form)의 계수를 1차원의 벡터의 형태로 변경할 수 있다.
코딩 파라미터는 부호화 및/또는 복호화를 위해 요구되는 정보일 수 있다. 코딩 파라미터는 부호화 장치(100)에서 부호화되어 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치로 전달되는 정보를 포함할 수 있고, 부호화 혹은 복호화 과정에서 유도될 수 있는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 복호화 장치로 전달되는 정보로서, 신택스 요소가 있다.
코딩 파라미터(coding parameter)는 신택스 요소와 같이 부호화 장치에서 부호화되고, 부호화 장치로부터 복호화 장치로 시그널링되는 정보(또는, 플래그 및 인덱스 등)뿐만 아니라, 부호화 과정 또는 복호화 과정에서 유도되는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 코딩 파라미터는 영상을 부호화하거나 복호화함에 있어서 요구되는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 유닛/블록의 크기, 유닛/블록의 형태 유닛/블록의 깊이, 유닛/블록의 분할 정보, 유닛/블록의 분할 구조, 유닛/블록이 쿼드 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 정보, 유닛/블록이 이진 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 정보, 이진 트리 형태의 분할 방향(가로 방향 또는 세로 방향), 이진 트리 형태의 분할 형태(대칭 분할 또는 비대칭 분할), 유닛/블록이 삼진 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 정보, 삼진 트리 형태의 분할 방향(가로 방향 또는 세로 방향), 삼진 트리 형태의 분할 형태(대칭 분할 또는 비대칭 분할 등), 유닛/블록이 멀티-타입(multi-type) 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 정보, 멀티-타입 트리 형태의 분할의 조합 및 방향(가로 방향 또는 세로 방향 등), 멀티-타입 트리 형태의 분할의 분할 형태(대칭 분할 또는 비대칭 분할), 멀티-타입 트리 형태의 분할 트리(이진 트리 또는 삼진 트리), 예측 모드의 타입(인트라 예측 또는 인터 예측), 인트라 예측 모드/방향, 인트라 루마 예측 모드/방향, 인트라 크로마 예측 모드/방향, 인트라 분할 정보, 인터 분할 정보, 코딩 블록 분할 플래그, 예측 블록 분할 플래그, 변환 블록 분할 플래그, 참조 샘플 필터링 방법, 참조 샘플 필터 탭(tap), 참조 샘플 필터 계수, 예측 블록 필터링 방법, 예측 블록 필터 탭, 예측 블록 필터 계수, 예측 블록 경계 필터링 방법, 예측 블록 경계 필터 탭, 예측 블록 경계 필터 계수, 인터 예측 모드, 움직임 정보, 움직임 벡터, 움직임 벡터 차분, 참조 픽처 인덱스, 인터 예측 방향, 인터 예측 지시자, 예측 리스트 활용(utilization) 플래그, 참조 픽처 리스트, 참조 영상, POC, 움직임 벡터 예측기, 움직임 벡터 예측 인덱스, 움직임 벡터 예측 후보, 움직임 벡터 후보 리스트, 머지 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 정보, 머지 인덱스, 머지 후보, 머지 후보 리스트, 스킵(skip) 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 정보, 보간 필터의 타입, 보간 필터의 필터 탭, 보간 필터의 필터 계수, 움직임 벡터 크기, 움직임 벡터 표현 정확도, 변환 타입, 변환 크기, 1차 변환을 사용하는지 여부를 나타내는 정보, 추가(2차) 변환을 사용하는지 여부를 나타내는 정보, 1차 변환 선택 정보(또는, 1차 변환 인덱스), 2차 변환 선택 정보(또는, 2차 변환 인덱스), 잔차 신호의 유무를 나타내는 정보, 코드된 블록 패턴(coded block pattern), 코드된 블록 플래그(coded block flag), 양자화 파라미터, 잔차 양자화 파라미터, 양자화 행렬, 인트라-루프 필터에 대한 정보, 인트라-루프 필터를 적용하는지 여부를 나타내는 정보, 인트라-루프 필터의 계수, 인트라-루프의 필터 탭, 인트라 루프 필터의 모양(shape)/형태(form), 디블록킹 필터를 적용하는지 여부를 나타내는 정보, 디블록킹 필터의 계수, 디블록킹 필터의 필터 탭, 디블록킹 필터의 강도, 디블록킹 필터의 모양/형태, 적응적 샘플 오프셋을 적용하는지 여부를 나타내는 정보, 적응적 샘플 오프셋 값, 적응적 샘플 오프셋 카테고리, 적응적 샘플 오프셋 타입, 적응적 인-루프(in-loop) 필터를 적용하는지 여부를 나타내는 정보, 적응적 인-루프 필터의 계수, 적응적 인-루프 필터의 필터 탭, 적응적 인-루프 필터의 모양/형태, 이진화/역이진화 방법, 문맥 모델, 문맥 모델 결정 방법, 문맥 모델 업데이트 방법, 레귤러 모드를 수행하는지 여부를 나타내는 정보, 바이패스 모드를 수행하는지 여부를 나타내는 정보, 중요(significant) 계수 플래그, 마지막 중요 계수 플래그, 계수 그룹 단위 코딩 플래그, 마지막 중요 계수 위치, 계수 값이 1보다 더 큰지 여부를 나타내는 플래그, 계수 값이 2보다 더 큰지 여부를 나타내는 플래그, 계수 값이 3보다 더 큰지 여부를 나타내는 플래그, 나머지 계수 값 정보, 부호(sign) 정보, 재구축된 루마 샘플, 재구축된 크로마 샘플, 문맥 빈, 바이패스 빈, 잔차 루마 샘플, 잔차 크로마 샘플, 변환 계수, 루마 변환 계수, 크로마 변환 계수, 양자화된 레벨, 루마 양자화된 레벨, 크로마 양자화된 레벨, 변환 계수 레벨, 루마 변환 계수 레벨, 크로마 변환 계수 레벨, 변환 계수 레벨 스캐닝 방법, 복호화 장치의 측면에서의 움직임 벡터 탐색 영역의 크기, 복호화 장치의 측면에서의 움직임 벡터 탐색 영역의 형태, 복호화 장치의 측면에서의 움직임 벡터 탐색 횟수, CTU 크기,최소 블록 크기, 최대 블록 크기, 최대 블록 깊이, 최소 블록 깊이, 영상의 디스플레이/출력 순서, 슬라이스 식별 정보, 슬라이스 타입, 슬라이스 분할 정보, 타일 그룹 식별 정보, 타일 그룹 타입, 타일 그룹 분할 정보, 타일 식별 정보, 타일 타입, 타일 분할 정보, 픽처 타입, 비트 심도, 입력 샘플 비트 심도, 재구축된 샘플 비트 심도, 잔차 샘플 비트 심도, 변환 계수 비트 심도, 양자화된 레벨 비트 심도, 루마 신호에 대한 정보, 크로마 신호에 대한 정보, 대상 블록의 색 공간(color space) 및 잔차 블록의 색 공간 중 적어도 하나의 값, 조합된 형태 또는 통계가 코딩 파라미터에 포함될 수 있다. 또한, 전술된 코딩 파라미터에 관련된 정보도 코딩 파라미터에 포함될 수 있다. 전술된 코딩 파라미터를 계산 및/또는 유도하기 위해 사용되는 정보도 코딩 파라미터에 포함될 수 있다. 전술된 코딩 파라미터를 사용하여 계산 또는 유도되는 정보도 코딩 파라미터에 포함될 수 있다.
1차 변환 선택 정보는 대상 블록에 적용되는 1차 변환을 나타낼 수 있다.
2차 변환 선택 정보는 대상 블록에 적용되는 2차 변환을 나타낼 수 있다.
잔차 신호는 원 신호 및 예측 신호 간의 차분(difference)을 나타낼 수 있다. 또는, 잔차 신호는 원신호 및 예측 신호 간의 차분을 변환(transform)함으로써 생성된 신호일 수 있다. 또는, 잔차 신호는 원 신호 및 예측 신호 간의 차분을 변환 및 양자화함으로써 생성된 신호일 수 있다. 잔차 블록은 블록에 대한 잔차 신호일 수 있다.
여기서, 정보를 시그널링(signaling)한다는 것은 부호화 장치(100)에서는 플래그 또는 인덱스에 대한 엔트로피 부호화(entropy encoding)를 수행함으로써 생성된 엔트로피 부호화된 정보를 비트스트림(Bitstream)에 포함시키는 것을 의미할 수 있고, 복호화 장치(200)에서는 비트스트림으로부터 추출된 엔트로피 부호화된 정보에 대한 엔트로피 복호화(entropy decoding)를 수행함으로써 정보를 획득하는 것을 의미할 수 있다. 여기에서, 정보는 플래그 및 인덱스 등을 포함할 수 있다.
신호는 시그널링되는 정보를 의미할 수 있다. 이하에서, 영상 및 블록에 대한 정보는 신호로 칭해질 수 있다. 또한, 이하에서, 용어들 "정보" 및 "신호"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다. 예를 들면, 특정한 신호는 특정한 블록을 나타내는 신호일 수 있다. 원(original) 신호는 대상 블록을 나타내는 신호일 수 있다. 예측(prediction) 신호는 예측 블록을 나타내는 신호일 수 있다. 잔차(residual) 신호는 잔차 블록을 나타내는 신호일 수 있다.
비트스트림은 특정된 신택스에 따른 정보를 포함할 수 있다. 부호화 장치(100)는 특정된 신택스에 따라 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 부호화 장치(200)는 특정된 신택스에 따라 비트스트림으로부터 정보를 획득할 수 있다.
부호화 장치(100)에 의해 인터 예측을 통한 부호화가 수행되기 때문에, 부호화된 대상 영상은 이후에 처리되는 다른 영상(들)에 대하여 참조 영상으로서 사용될 수 있다. 따라서, 부호화 장치(100)는 부호화된 대상 영상을 다시 재구축 또는 복호화할 수 있고, 재구축 또는 복호화된 영상을 참조 영상으로서 참조 픽처 버퍼(190)에 저장할 수 있다. 복호화를 위해 부호화된 대상 영상에 대한 역양자화 및 역변환이 처리될 수 있다.
양자화된 레벨은 역양자화부(160)에서 역양자화될(inversely quantized) 수 있고, 역변환부(170)에서 역변환될(inversely transformed) 수 있다. 역양자화부(160)는 양자화된 레벨에 대한 역양자화를 수행함으로써 역양자화된 계수를 생성할 수 있다. 역변환부(170)는 역양자화된 계수에 대한 역변환을 수행함으로써 역양자화 및 역변환된 계수를 생성할 수 있다.
역양자화 및 역변환된 계수는 가산기(175)를 통해 예측 블록과 합해질 수 있다, 역양자화 및 역변환된 계수와 예측 블록을 합함으로써 재구축된(reconstructed) 블록이 생성될 수 있다. 여기서, 역양자화 및/또는 역변환된 계수는 역양자화(dequantization) 및 역변환(inverse-transformation) 중 적어도 하나 이상이 수행된 계수를 의미할 수 있고, 재구축된 잔차 블록을 의미할 수 있다. 여기서, 재구축된 블록은 복원(recovered) 블록 또는 복호(decoded) 블록을 의미할 수 있다.
재구축된 블록은 필터부(180)를 거칠 수 있다. 필터부(180)는 디블록킹 필터(deblocking filter), 샘플 적응적 오프셋(Sample Adaptive Offset; SAO), 적응적 루프 필터(Adaptive Loop Filter; ALF) 및 논 로컬 필터(Non Local Filter; NLF) 중 적어도 하나 이상을 재구축된 샘플, 재구축된 블록 또는 재구축된 픽처에 적용할 수 있다. 필터부(180)는 인-루프(in-loop) 필터로 칭해질 수도 있다.
디블록킹 필터는 재구축된 픽처 내의 블록들 간의 경계에서 발생한 블록 왜곡을 제거할 수 있다. 디블록킹 필터를 적용할지 여부를 판단하기 위해, 블록에 포함된 몇 개의 열 또는 행에 포함된 픽셀(들)에 기반하여 대상 블록에 디블록킹 필터를 적용할지 여부가 판단될 수 있다.
대상 블록에 디블록킹 필터를 적용하는 경우, 적용되는 필터는 요구되는 디블록킹 필터링의 강도에 따라 다를 수 있다. 말하자면, 서로 다른 필터들 중 디블록킹 필터링의 강도에 따라 결정된 필터가 대상 블록에 적용될 수 있다. 대상 블록에 디블록킹 필터가 적용되는 경우, 요구되는 디블록킹 필터링의 강도에 따라 롱-탭 필터(long-tap filter), 강한 필터(strong filter), 약한 필터(weak filter) 및 가우시안 필터(Gaussian filter) 중 하나 이상의 필터가 대상 블록에 적용될 수 있다.
또한, 대상 블록에 수직 방향 필터링 및 수평 방향 필터링이 수행되는 경우, 수평 방향 필터링 및 수직 방향 필터링이 병행으로 처리될 수 있다.
SAO는 코딩 에러에 대한 보상을 위해 픽셀의 픽셀 값에 적정한 오프셋(offset)을 더할 수 있다. SAO는 디블록킹이 적용된 영상에 대해, 픽셀의 단위로 원본 영상 및 디블록킹이 적용된 영상 간의 차이에 대하여 오프셋을 사용하는 보정을 수행할 수 있다. 영상에 대한 오프셋 보정을 수행하기 위해, 영상에 포함된 픽셀들을 일정한 수의 영역들로 구분한 후, 구분된 영역들 중 오프셋이 수행될 영역을 결정하고, 결정된 영역에 오프셋을 적용하는 방법이 사용될 수 있고, 영상의 각 픽셀의 에지 정보를 고려하여 오프셋을 적용하는 방법이 사용될 수 있다.
ALF는 재구축된 영상 및 원래의 영상을 비교한 값에 기반하여 필터링을 수행할 수 있다. 영상에 포함된 픽셀들을 기정의된 그룹들로 분할한 후, 각 분할된 그룹에 적용될 필터가 결정될 수 있고, 그룹 별로 차별적으로 필터링이 수행될 수 있다. 적응적 루프 필터를 적용할지 여부에 관련된 정보는 CU 별로 시그널링될 수 있다. 이러한 정보는 루마 신호에 대하여 시그널링될 수 있다. 각 블록에 적용될 ALF의 모양 및 필터 계수는 블록 별로 다를 수 있다. 또는, 블록의 특징과는 무관하게, 고정된 형태의 ALF가 블록에 적용될 수 있다.
논 로컬 필터는 대상 블록과 유사한 재구축된 블록들에 기반하여 필터링을 수행할 수 있다. 재구축된 영상에서 대상 블록과 유사한 영역이 선택될 수 있고, 선택된 유사한 영역의 통계적 성질을 사용하여 대상 블록의 필터링이 수행될 수 있다. 논 로컬 필터를 적용할지 여부에 관련된 정보는 CU에 대하여 시그널링될 수 있다. 또한, 블록들에 적용될 논 로컬 필터의 모양들 및 필터 계수들은 블록에 따라서 서로 다를 수 있다.
필터부(180)를 거친 재구축된 블록 또는 재구축된 영상은 참조 픽처로서 참조 픽처 버퍼(190)에 저장될 수 있다. 필터부(180)를 거친 재구축된 블록은 참조 픽처의 일부일 수 있다. 말하자면, 참조 픽처는 필터부(180)를 거친 재구축된 블록들로 구성된 재구축된 픽처일 수 있다. 저장된 참조 픽처는 이후 인터 예측 또는 움직임 보상에 사용될 수 있다.
도 2는 본 발명이 적용되는 복호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
복호화 장치(200)는 디코더, 비디오 복호화 장치 또는 영상 복호화 장치일 수 있다.
도 2를 참조하면, 복호화 장치(200)는 엔트로피 복호화부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 인트라 예측부(240), 인터 예측부(250), 스위치(245), 가산기(255), 필터부(260) 및 참조 픽처 버퍼(270)를 포함할 수 있다.
복호화 장치(200)는 부호화 장치(100)에서 출력된 비트스트림을 수신할 수 있다. 복호화 장치(200)는 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장된 비트스트림을 수신할 수 있고, 유선/무선 전송 매체를 통해 스트리밍되는 비트스트림을 수신할 수 있다.
복호화 장치(200)는 비트스트림에 대하여 인트라 모드 및/또는 인터 모드의 복호화를 수행할 수 있다. 또한, 복호화 장치(200)는 복호화를 통해 재구축된 영상 또는 복호화된 영상을 생성할 수 있고, 생성된 재구축된 영상 또는 복호화된 영상을 출력할 수 있다.
예를 들면, 복호화에 사용되는 예측 모드에 따른 인트라 모드 또는 인터 모드로의 전환은 스위치(245)에 의해 이루어질 수 있다. 복호화에 사용되는 예측 모드가 인트라 모드인 경우 스위치(245)가 인트라로 전환될 수 있다. 복호화에 사용되는 예측 모드가 인터 모드인 경우 스위치(245)가 인터로 전환될 수 있다.
복호화 장치(200)는 입력된 비트스트림을 복호화함으로써 재구축된 잔차 블록(reconstructed residual block)을 획득할 수 있고, 예측 블록을 생성할 수 있다. 재구축된 잔차 블록 및 예측 블록이 획득되면, 복호화 장치(200)는 재구축된 잔차 블록 및 예측 블록을 합함으로써 복호화의 대상이 되는 재구축된 블록을 생성할 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)는 비트스트림에 대한 확률 분포에 기초하여 비트스트림에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 심볼들을 생성할 수 있다. 생성된 심볼들은 양자화된 변환 계수 레벨(quantized transform coefficient level)(말하자면, 양자화된 레벨 또는 양자화된 계수) 형태의 심볼을 포함할 수 있다. 여기에서, 엔트로피 복호화 방법은 상술된 엔트로피 부호화 방법과 유사할 수 있다. 예를 들면, 엔트로피 복호화 방법은 상술된 엔트로피 부호화 방법의 역과정일 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)는 양자화된 변환 계수 레벨을 복호화하기 위해 변환 계수 스캐닝 방법을 통해 1차원의 벡터의 형태의 계수를 2차원의 블록의 형태로 변경할 수 있다.
예를 들면, 우상단 대각 스캔을 이용하여 블록의 계수들을 스캔함으로써 계수들이 2차원 블록 형태로 변경될 수 있다. 또는, 블록의 크기 및/또는 인트라 예측 모드에 따라 우상단 대각 스캔, 수직 스캔 및 수평 스캔 중 어떤 스캔이 사용될 것인지가 결정될 수 있다.
양자화된 계수는 역양자화부(220)에서 역양자화될 수 있다. 역양자화부(220)는 양자화된 계수에 대한 역양자화를 수행함으로써 역양자화된 계수를 생성할 수 있다. 또한, 역양자화된 계수는 역변환부(230)에서 역변환될 수 있다. 역변환부(230)는 역양자화된 계수에 대한 역변환을 수행함으로써 재구축된 잔차 블록을 생성할 수 있다. 양자화된 계수에 대한 역양자화 및 역변환이 수행된 결과로서, 재구축된 잔차 블록이 생성될 수 있다. 이때, 역양자화부(220)는 재구축된 잔차 블록을 생성함에 있어서 양자화된 계수에 양자화 행렬을 적용할 수 있다.
인트라 모드가 사용되는 경우, 인트라 예측부(240)는 대상 블록의 이웃의 이미 복호화된 블록의 픽셀 값을 이용하는 공간적 예측을 대상 블록에 대하여 수행함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다.
인터 예측부(250)는 움직임 보상부를 포함할 수 있다. 또는, 인터 예측부(250)는 움직임 보상부로 명명될 수 있다.
인터 모드가 사용되는 경우, 움직임 보상부는 움직임 벡터 및 참조 픽처 버퍼(270)에 저장된 참조 영상을 이용하는 움직임 보상을 대상 블록에 대하여 수행함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다.
움직임 보상부는 움직임 벡터가 정수가 아닌 값을 가진 경우, 참조 영상 내의 일부 영역에 대해 보간 필터를 적용할 수 있고, 보간 필터가 적용된 참조 영상을 사용하여 예측 블록을 생성할 수 있다. 움직임 보상부는 움직임 보상을 수행하기 위해 CU를 기준으로 CU에 포함된 PU를 위해 사용되는 움직임 보상 방법이 스킵 모드, 머지 모드, AMVP 모드 및 현재 픽처 참조 모드 중 어떤 모드인가를 결정할 수 있고, 결정된 모드에 따라 움직임 보상을 수행할 수 있다.
재구축된 잔차 블록 및 예측 블록은 가산기(255)를 통해 더해질 수 있다. 가산기(255)는 재구축된 잔차 블록 및 예측 블록을 더함으로써 재구축된 블록을 생성할 수 있다.
재구축된 블록은 필터부(260)를 거칠 수 있다. 필터부(260)는 디블록킹 필터, SAO, ALF 및 논 로컬 필터 중 적어도 하나를 재구축된 블록 또는 재구축된 영상에 적용할 수 있다. 재구축된 영상은 재구축된 블록을 포함하는 픽처일 수 있다.
필터부(260)는 재구축된 영상을 출력할 수 있다.
필터부(260)를 거친 재구축된 블록 및/또는 재구축된 영상은 참조 픽처 버퍼(270)에 참조 픽처로서 저장될 수 있다. 필터부(260)를 거친 재구축된 블록은 참조 픽처의 일부일 수 있다. 말하자면, 참조 픽처는 필터부(260)를 거친 재구축된 블록들로 구성된 재구축된 영상일 수 있다. 저장된 참조 픽처는 이후 인터 예측 및/또는 움직임 보상을 위해 사용될 수 있다.
도 3은 영상을 부호화 및 복호화할 때의 영상의 분할 구조를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 하나의 유닛이 복수의 하위 유닛들로 분할되는 예를 개략적으로 나타낼 수 있다.
영상을 효율적으로 분할하기 위해, 부호화 및 복호화에 있어서, 코딩 유닛(Coding Unit; CU)이 사용될 수 있다. 유닛은 1) 영상 샘플들을 포함하는 블록 및 2) 신택스 요소(syntax element)을 합쳐서 지칭하는 용어일 수 있다. 예를 들면, "유닛의 분할"은 "유닛에 해당하는 블록의 분할"을 의미할 수 있다.
영상 부호화 및/또는 복호화의 기반 단위로서 CU가 사용될 수 있다. 또한, CU는 영상 부호화 및/또는 복호화에 있어서 인트라 모드 및 인터 모드 중 하나의 선택된 모드가 적용되는 단위로 사용될 수 있다. 말하자면, 영상 부호화 및/또는 복호화에 있어서, 각 CU에 대해서 인트라 모드 및 인터 모드 중 어떤 모드가 적용될 것인가가 결정될 수 있다.
또한, CU는 예측, 변환, 양자화, 역변환, 역양자화 및 변환 계수의 부호화 및/또는 복호화에 있어서 기반 단위일 수 있다.
도 3을 참조하면, 영상(300)은 최대 코딩 유닛(Largest Coding Unit; LCU)의 단위로 순차적으로 분할될 수 있다. 각 LCU에 대해, 분할 구조가 결정될 수 있다. 여기서, LCU는 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU)과 동일한 의미로 사용될 수 있다.
유닛의 분할은 유닛에 해당하는 블록의 분할을 의미할 수 있다. 블록 분할 정보는 유닛의 깊이(depth)에 관한 깊이 정보를 포함할 수 있다. 깊이 정보는 유닛이 분할되는 회수 및/또는 정도를 나타낼 수 있다. 하나의 유닛은 트리 구조(tree structure)에 기반하여 깊이 정보를 가지고 계층적으로 복수의 하위 유닛들로 분할될 수 있다.
각각의 분할된 하위 유닛은 깊이 정보를 가질 수 있다. 깊이 정보는 CU의 크기를 나타내는 정보일 수 있다. 깊이 정보는 각 CU마다 저장될 수 있다.
각 CU는 깊이 정보를 가질 수 있다. CU가 분할되면, 분할에 의해 생성된 CU들은 분할된 CU의 깊이에서 1 증가한 깊이를 가질 수 있다.
분할 구조는 LCU(310) 내에서의, 영상을 효율적으로 부호화하기 위한, CU의 분포를 의미할 수 있다. 이러한 분포는 하나의 CU를 복수의 CU들로 분할할지 여부에 따라 결정될 수 있다. 분할된 CU들의 개수는 2, 4, 8 및 16 등을 포함하는 2 이상의 양의 정수일 수 있다.
분할에 의해 생성된 CU의 가로 크기 및 세로 크기는, 분할에 의해 생성된 CU들의 개수에 따라, 분할 전의 CU의 가로 크기 및 세로 크기보다 더 작을 수 있다. 예를 들면, 분할에 의해 생성된 CU의 가로 크기 및 세로 크기는 분할 전의 CU의 가로 크기의 절반 및 세로 크기의 절반일 수 있다.
분할된 CU는 동일한 방식으로 복수의 CU들로 재귀적으로 분할될 수 있다. 재귀적 분할에 의해, 분할된 CU의 가로 크기 및 세로 크기 중 적어도 하나의 크기가 분할 전의 CU의 가로 크기 및 세로 크기 중 적어도 하나에 비해 감소될 수 있다.
CU의 분할은 기정의된 깊이 또는 기정의된 크기까지 재귀적으로 이루어질 수 있다.
예를 들면, CU의 깊이는 0 내지 3의 값을 가질 수 있다. CU의 크기는 CU의 깊이에 따라 64x64로부터 8x8까지의 크기일 수 있다.
예를 들면, LCU(310)의 깊이는 0일 수 있고, 최소 코딩 유닛(Smallest Coding Unit; SCU)의 깊이는 기정의된 최대 깊이일 수 있다. 여기서, LCU는 상술된 것과 같이 최대의 코딩 유닛 크기를 가지는 CU일 수 있고, SCU는 최소의 코딩 유닛 크기를 가지는 CU일 수 있다.
LCU(310)로부터 분할이 시작될 수 있고, 분할에 의해 CU의 가로 크기 및/또는 세로 크기가 줄어들 때마다 CU의 깊이는 1씩 증가할 수 있다.
예를 들면, 각각의 깊이 별로, 분할되지 않는 CU는 2Nx2N 크기를 가질 수 있다. 또한, 분할되는 CU의 경우, 2Nx2N 크기의 CU가 NxN 크기를 가지는 4개의 CU들로 분할될 수 있다. N의 크기는 깊이가 1씩 증가할 때마다 절반으로 감소할 수 있다.
도 3을 참조하면, 깊이가 0인 LCU는 64x64 픽셀들 또는 64x64 블록일 수 있다. 0은 최소 깊이일 수 있다. 깊이가 3인 SCU는 8x8 픽셀들 또는 8x8 블록일 수 있다. 3은 최대 깊이일 수 있다. 이때, LCU인 64x64 블록의 CU는 깊이 0으로 표현될 수 있다. 32x32 블록의 CU는 깊이 1로 표현될 수 있다. 16x16 블록의 CU는 깊이 2로 표현될 수 있다. SCU인 8x8 블록의 CU는 깊이 3으로 표현될 수 있다.
CU가 분할되는지 여부에 대한 정보는 CU의 분할 정보를 통해 표현될 수 있다. 분할 정보는 1비트의 정보일 수 있다. SCU를 제외한 모든 CU는 분할 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 분할되지 않는 CU의 분할 정보의 값은 제1 값일 수 있고, 분할되는 CU의 분할 정보의 값은 제2 값일 수 있다. 분할 정보가 CU가 분할하는지 여부를 나타내는 경우, 제1 값은 0일 수 있고, 제2 값은 1일 수 있다.
예를 들면, 하나의 CU가 4 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 4 개의 CU들의 각 CU의 가로 크기 및 세로 크기는 각각 분할 전의 CU의 가로 크기의 절반 및 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 CU가 4 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할된 4 개의 CU들의 크기들은 16x16일 수 있다. 하나의 CU가 4 개의 CU들로 분할되는 경우, CU가 쿼드-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다. 말하자면, CU에 대해 쿼드 트리 분할(quad-tree partition)이 적용되었다고 볼 수 있다.
예를 들면, 하나의 CU가 2 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 2 개의 CU들의 각 CU의 가로 크기 또는 세로 크기는 각각 분할 전의 CU의 가로 크기의 절반 또는 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 CU가 2 개의 CU들로 세로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 CU들의 크기들은 16x32일 수 있다. 32x32 크기의 CU가 2 개의 CU들로 가로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 CU들의 크기들은 32x16일 수 있다. 하나의 CU가 2 개의 CU들로 분할되는 경우, CU가 이진-트리(binary-tree) 형태로 분할되었다고 할 수 있다. 말하자면, CU에 대해 2진 트리 분할(binary-tree partition)이 적용되었다고 볼 수 있다.
예를 들면, 하나의 CU가 3 개의 CU들로 분할 될 경우, 분할되기 전의 CU의 가로 크기 또는 세로 크기를 1:2:1의 비율로 분할함으로써, 3 개의 분할된 CU들이 생성될 수 있다. 예를 들면, 16x32 크기의 CU가 가로 방향으로 3 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할된 3 개의 CU들은 위에서부터 각각 16x8, 16x16 및 16x8의 크기를 가질 수 있다. 예를 들면, 32x32 크기의 CU가 세로 방향으로 3 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할된 3 개의 CU들은 좌측으로부터 각각 8x32, 16x32 및 8x32의 크기를 가질 수 있다. 하나의 CU가 3 개의 CU들로 분할되는 경우, CU가 삼진-트리(ternary-tree) 형태로 분할되었다고 할 수 있다. 말하자면, CU에 대해 3진 트리 분할(ternary-tree partition)이 적용되었다고 볼 수 있다.
도 3의 LCU(310)에는 쿼드-트리 형태의 분할 및 이진-트리 형태의 분할이 모두 적용되었다.
부호화 장치(100)에서, 64x64 크기의 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU)은 재귀적인 쿼드-크리 구조에 의해 더 작은 복수의 CU들로 분할될 수 있다. 하나의 CU는 동일한 크기들을 갖는 4개의 CU들로 분할될 수 있다. CU는 재귀적으로 분할될 수 있으며, 각 CU는 쿼드 트리의 구조를 가질 수 있다.
CU에 대한 재귀적인 분할을 통해, 최소의 율-왜곡 비율을 발생시키는 최적의 분할 방법이 선택될 수 있다.
도 3의 CTU(320)는 쿼드 트리 분할, 이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할이 모두 적용된 CTU의 일 예이다.
전술된 것과 같이, CTU를 분할하기 위해, 쿼드 트리 분할, 이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할 중 적어도 하나가 CTU에 적용될 수 있다. 분할들은 특정된 우선 순위에 기초하여 적용될 수 있다.
예를 들면, CTU에 대해 쿼드 트리 분할이 우선적으로 적용될 수 있다. 더 이상 쿼드 트리 분할될 수 없는 CU는 쿼드 트리의 리프 노드에 해당될 수 있다. 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU는 이진 트리 및/또는 삼진 트리의 루트 노드가 될 수 있다. 즉, 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU는 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태로 분할될 수 있고, 또는 더 이상 분할되지 않을 수 있다. 이 때, 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU에 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할을 적용함으로써 생성된 CU에 대해서는 다시 쿼드 트리 분할이 적용되지 않도록 함으로써, 블록의 분할 및/또는 블록 분할 정보의 시그널링이 효과적으로 수행될 수 있다.
쿼드 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 분할은 쿼드 분할 정보를 이용하여 시그널링될 수 있다. 제1 값(예를 들면, "1")을 갖는 쿼드 분할 정보는 CU가 쿼드 트리 형태로 분할됨을 지시할 수 있다. 제2 값(예를 들면, "0")을 갖는 쿼드 분할 정보는 CU가 쿼드 트리 형태로 분할되지 않음을 지시할 수 있다. 쿼드 분할 정보는 특정된 길이(예를 들면, 1비트)를 갖는 플래그일 수 있다.
이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할의 간에는 우선순위가 존재하지 않을 수 있다. 즉, 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU는 이진 트리 형태로 분할되거나 삼진 트리 형태로 분할될 수 있다. 또한, 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할에 의해 생성된 CU는 다시 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태로 분할될 수 있고, 또는 더 이상 분할되지 않을 수 있다.
이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할 간에 우선순위가 존재하지 않는 경우의 분할은 멀티-타입 트리 분할(multi-type tree partition)로 칭해질 수 있다. 즉, 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU는 멀티-타입 트리(multi-type tree)의 루트 노드가 될 수 있다. 멀티-타입 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 분할에 대해서, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 방향 정보 및 분할 트리 정보 중 적어도 하나를 이용하여 시그널링될 수 있다. 멀티-타입 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 분할을 위해 순차적으로 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 방향 정보 및 분할 트리 정보가 시그널링될 수도 있다.
예를 들면, 제1 값(예를 들면, "1")을 갖는 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 해당 CU가 멀티-타입 트리 형태로 분할됨을 지시할 수 있다. 제2 값(예를 들면, "0")을 갖는 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 해당 CU이 멀티-타입 트리 형태로 분할되지 않음을 지시할 수 있다.
멀티-타입 트리의 각 노드에 해당하는 CU가 멀티-타입 트리 형태로 분할되는 경우, 해당 CU는 분할 방향 정보를 더 포함할 수 있다.
분할 방향 정보는 멀티-타입 트리 분할의 분할 방향을 지시할 수 있다. 제1 값(예를 들면, "1")을 갖는 분할 방향 정보는 해당 CU가 세로 방향으로 분할됨을 지시할 수 있다. 제2 값(예를 들면, "0")을 갖는 분할 방향 정보는 해당 CU가 가로 방향으로 분할됨을 지시할 수 있다.
멀티-타입 트리의 각 노드에 해당하는 CU가 멀티-타입 트리 형태로 분할되는 경우, 해당 CU는 분할 트리 정보를 더 포함할 수 있다. 분할 트리 정보는 멀티-타입 트리 분할을 위해 사용된 트리를 지시할 수 있다.
예를 들면, 제1 값(예를 들면, "1")을 갖는 분할 트리 정보는 해당 CU가 이진 트리 형태로 분할됨을 지시할 수 있다. 제2 값(예를 들면, "0")을 갖는 분할 트리 정보는 해당 CU가 삼진 트리 형태로 분할됨을 지시할 수 있다.
여기에서, 전술된 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 트리 정보 및 분할 방향 정보의 각각은 특정된 길이(예를 들면, 1 비트)를 갖는 플래그일 수 있다.
전술된 쿼드 분할 정보, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 방향 정보 및 분할 트리 정보 중 적어도 하나는 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화될 수 있다. 이러한 정보들의 엔트로피 부호화/복호화를 위해, 대상 CU에 인접한 이웃 CU의 정보가 이용될 수 있다.
예를 들면, 좌측 CU 및/또는 상측 CU의 분할 형태(말하자면, 분할 여부, 분할 트리 및/또는 분할 방향) 및 대상 CU의 분할 형태는 서로 유사할 확률이 높다고 간주될 수 있다. 따라서, 이웃 CU의 정보에 기초하여, 대상 CU의 정보의 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화를 위한 컨텍스트 정보가 유도될 수 있다. 이때, 이웃 CU의 정보는 이웃 CU의 1) 쿼드 분할 정보, 2) 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보, 3) 분할 방향 정보 및 4) 분할 트리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시예로서, 이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할 중에서, 이진 트리 분할이 우선적으로 수행될 수 있다. 즉, 이진 트리 분할이 먼저 적용되고, 이진 트리의 리프 노드에 해당하는 CU가 삼진 트리의 루트 노드로 설정될 수도 있다. 이러한 경우, 삼진 트리의 노드에 해당하는 CU에 대해서는 쿼드 트리 분할 및 이진 트리 분할이 수행되지 않을 수 있다.
쿼드 트리 분할, 이진 트리 분할 및/또는 삼진 트리 분할에 의해 더 이상 분할되지 않는 CU는 부호화, 예측 및/또는 변환의 단위가 될 수 있다. 즉, 예측 및/또는 변환을 위해, CU가 더 이상 분할되지 않을 수 있다. 따라서, CU를 예측 유닛 및/또는 변환 유닛으로 분할하기 위한 분할 구조 및 분할 정보 등이 비트스트림 내에 존재하지 않을 수 있다.
다만, 분할의 단위가 되는 CU의 크기가 최대 변환 블록의 크기보다 더 큰 경우, 이러한 CU는 CU의 크기가 최대 변환 블록의 크기의 이하가 될 때까지 재귀적으로 분할될 수 있다. 예를 들면, CU의 크기가 64x64이고, 최대 변환 블록의 크기가 32x32인 경우, CU는 변환을 위해, 4개의 32x32 블록들로 분할될 수 있다. 예를 들면, CU의 크기가 32x64이고, 최대 변환 블록의 크기가 32x32인 경우, CU는 변환을 위해, 2개의 32x32 블록들로 분할될 수 있다.
이러한 경우, 변환을 위해 CU가 분할되는지 여부에 대한 정보는 별도로 시그널링되지 않을 수 있다. 시그널링 없이, CU의 분할의 여부는 CU의 가로 크기(및/또는 세로 크기) 및 최대 변환 블록의 가로 크기(및/또는, 세로 크기) 간의 비교에 의해 결정될 수 있다. 예를 들면, CU의 가로 크기가 최대 변환 블록의 가로 크기보다 더 큰 경우, CU는 세로로 2 등분될 수 있다. 또한, CU의 세로 크기가 최대 변환 블록의 세로 크기보다 더 큰 경우, CU는 가로로 2 등분될 수 있다.
CU의 최대 크기 및/또는 최소 크기에 관한 정보, 변환 블록의 최대 크기 및/또는 최소 크기에 관한 정보는 CU에 대한 상위 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 예를 들면, 상위 레벨은 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 타일 레벨, 타일 그룹 레벨 및 슬라이스 레벨 등일 수 있다. 예를 들면, CU의 최소 크기는 4x4로 결정될 수 있다. 예를 들면, 변환 블록의 최대 크기는 64x64로 결정될 수 있다. 예를 들면, 변환 블록의 최소 크기는 4x4로 결정될 수 있다.
쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU의 최소 크기(말하자면, 쿼드 트리 최소 크기)에 관한 정보 및/또는 멀티-타입 트리의 루트 노드로부터 리프 노드로의 경로의 최대 깊이(말하자면, 멀티-타입 트리 최대 깊이)에 관한 정보는 CU에 대한 상위 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 예를 들면, 상위 레벨은 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 슬라이스 레벨, 타일 그룹 레벨 및 타일 레벨 등일 수 있다. 쿼드 트리 최소 크기에 관한 정보 및/또는 멀티-타입 트리 최대 깊이에 관한 정보는 인트라 내 슬라이스 및 인터 슬라이스의 각각에 대해 별도로 시그널링되거나 결정될 수 있다.
CTU의 크기 및 변환 블록의 최대 크기에 대한 차분 정보는 CU에 대한 상위 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 예를 들면, 상위 레벨은 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 슬라이스 레벨, 타일 그룹 레벨 및 타일 레벨 등일 수 있다. 이진 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 최대 크기(말하자면, 이진 트리 최대 크기)에 관한 정보는 CTU의 크기 및 차분 정보를 기반으로 결정될 수 있다. 삼진 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 최대 크기(말하자면, 삼진 트리 최대 크기)는 슬라이스의 타입에 따라서 다른 값을 가질 수 있다. 예를 들면, 인트라 슬라이스 내에서, 삼진 트리 최대 크기는 32x32일 수 있다. 또한, 예를 들면, 인터 슬라이스 내에서, 삼진 트리 최대 크기는 128x128일 수 있다. 예를 들면, 이진 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 최소 크기(말하자면, 이진 트리 최소 크기) 및/또는 삼진 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 최소 크기(말하자면, 삼진 트리 최소 크기)는 CU의 최소 크기로 설정될 수 있다.
또 다른 예로, 이진 트리 최대 크기 및/또는 삼진 트리 최대 크기는 슬라이스 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 또한, 이진 트리 최소 크기 및/또는 삼진 트리 최소 크기는 슬라이스 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다.
전술된 다양한 블록 크기 및 다양한 깊이에 기반하여, 쿼드 분할 정보, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 트리 정보 및/또는 분할 방향 정보 등은 비트스트림 내에 존재하거나 존재하지 않을 수 있다.
예를 들면, CU의 크기가 쿼드 트리 최소 크기보다 더 크지 않으면, CU는 쿼드 분할 정보를 포함하지 않을 수 있고, CU에 대한 쿼드 분할 정보는 제2 값으로 추론될 수 있다.
예를 들면, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU의 크기(가로 크기 및 세로 크기)가 이진 트리 최대 크기(가로 크기 및 세로 크기) 및/또는 삼진 트리 최대 크기(가로 크기 및 세로 크기)보다 더 큰 경우, CU는 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할되지 않을 수 있다. 이러한 결정 방식에 따라, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, 제2 값으로 추론될 수 있다.
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU의 크기(가로 크기 및 세로 크기)가 이진 트리 최소 크기(가로 크기 및 세로 크기)와 동일하거나, CU의 크기(가로 크기 및 세로 크기)가 삼진 트리 최소 크기(가로 크기 및 세로 크기)의 2 배와 동일한 경우, CU는 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할되지 않을 수 있다. 이러한 결정 방식에 따라, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, 제2 값으로 추론될 수 있다. 왜냐하면, CU을 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할할 경우, 이진 트리 최소 크기 및/또는 삼진 트리 최소 크기보다 더 작은 CU이 생성되기 때문이다.
또는, 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할은 가상의 파이프라인 데이터 유닛의 크기(즉, 파이프라인 버퍼 크기)에 기초하여 제한될 수 있다. 예를 들면, 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할에 의해, CU가 파이프라인 버퍼 크기에 적합하지 않은 서브 CU로 분할될 경우, 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할은 제한될 수 있다. 파이프라인 버퍼 크기는 최대 변환 블록의 크기(예를 들면, 64X64)와 동일할 수 있다.
예를 들면, 파이프라인 버퍼 크기가 64X64일 때, 아래와 같은 분할들은 제한될 수 있다.
- NxM(N 및/또는 M은 128) CU에 대한 삼진 트리 분할
- 128xN(N <= 64) CU에 대한 수평 방향 이진 트리 분할
- Nx128(N <= 64) CU에 대한 수직 방향 이진 트리 분할
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU의 멀티-타입 트리 내의 깊이가 멀티-타입 트리 최대 깊이와 동일한 경우, CU는 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할되지 않을 수 있다. 이러한 결정 방식에 따라, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, 제2 값으로 추론될 수 있다.
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU에 대해, 수직 방향 이진 트리 분할, 수평 방향 이진 트리 분할, 수직 방향 삼진 트리 분할 및 수평 방향 삼진 트리 분할 중 적어도 하나가 가능한 경우에만, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보가 시그널링될 수 있다. 그렇지 않으면, CU는 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할되지 않을 수 있다. 이러한 결정 방식에 따라, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, 제2 값으로 추론될 수 있다.
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU에 대해 수직 방향 이진 트리 분할 및 수평 방향 이진 트리 분할이 모두 가능하거나, 수직 방향 삼진 트리 분할 및 수평 방향 삼진 트리 분할이 모두 가능한 경우에만, 분할 방향 정보가 시그널링될 수 있다. 그렇지 않으면, 분할 방향 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, CU가 분할될 수 있는 방향을 지시하는 값으로 추론될 수 있다.
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU에 대해 수직 방향 이진 트리 분할 및 수직 방향 삼진 트리 분할이 모두 가능하거나, 수평 방향 이진 트리 분할 및 수평 방향 삼진 트리 분할이 모두 가능한 경우에만, 분할 트리 정보가 시그널링될 수 있다. 그렇지 않으면, 분할 트리 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, CU의 분할에 적용될 수 있는 트리를 지시하는 값으로 추론될 수 있다.
도 4는 코딩 유닛이 포함할 수 있는 예측 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
LCU로부터 분할된 CU 중 더 이상 분할되지 않는 CU는 하나 이상의 예측 유닛(Prediction Unit; PU)들로 분할될 수 있다.
PU는 예측에 대한 기본 단위일 수 있다. PU는 스킵(skip) 모드, 인터 모드 및 인트라 모드 중 어느 하나로 부호화 및 복호화될 수 있다. PU는 각 모드에 따라서 다양한 형태로 분할될 수 있다. 예를 들면, 도 1을 참조하여 전술된 대상 블록 및 도 2를 참조하여 전술된 대상 블록은 PU일 수 있다.
CU는 PU들로 분할되지 않을 수 있다. CU가 PU들로 분할되지 않는 경우 CU의 크기 및 PU의 크기는 같을 수 있다.
스킵 모드에서는, CU 내에 분할이 존재하지 않을 수 있다. 스킵 모드에서는 분할 없이 PU 및 CU의 크기들이 동일한 2Nx2N 모드(410)가 지원될 수 있다.
인터 모드에서는, CU 내에서 8가지로 분할된 형태들이 지원될 수 있다. 예를 들면, 인터 모드에서는 2Nx2N 모드(410), 2NxN 모드(415), Nx2N 모드(420), NxN 모드(425), 2NxnU 모드(430), 2NxnD 모드(435), nLx2N 모드(440) 및 nRx2N 모드(445)가 지원될 수 있다.
인트라 모드에서는, 2Nx2N 모드(410) 및 NxN 모드(425)가 지원될 수 있다.
2Nx2N 모드(410)에서는 2Nx2N의 크기의 PU가 부호화될 수 있다. 2Nx2N의 크기의 PU는 CU의 크기와 동일한 크기의 PU를 의미할 수 있다. 예를 들면, 2Nx2N의 크기의 PU는 64x64, 32x32, 16x16 또는 8x8의 크기를 가질 수 있다.
NxN 모드(425)에서는 NxN의 크기의 PU가 부호화될 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측에서, PU의 크기가 8x8일 때, 4개의 분할된 PU들이 부호화될 수 있다. 분할된 PU의 크기는 4x4일 수 있다.
PU가 인트라 모드에 의해 부호화될 경우, PU는 복수의 인트라 예측 모드들 중 하나의 인트라 예측 모드를 사용하여 부호화될 수 있다. 예를 들면, 고 효율 비디오 코딩(High Efficiency Video Coding; HEVC) 기술에서는 35 개의 인트라 예측 모드들을 제공할 수 있고, PU는 35 개의 인트라 예측 모드들 중 하나의 인트라 예측 모드로 부호화될 수 있다.
PU가 2Nx2N 모드(410) 및 NxN 모드(425) 중 어느 모드에 의해 부호화될 것인가는 율-왜곡 비용(rate-distortion cost)에 의해 결정될 수 있다.
부호화 장치(100)는 2Nx2N 크기의 PU에 대해 부호화 연산을 수행할 수 있다. 여기에서, 부호화 연산은 부호화 장치(100)가 사용할 수 있는 복수의 인트라 예측 모드들의 각각으로 PU를 부호화하는 것일 수 있다. 부호화 연산을 통해 2Nx2N 크기의 PU에 대한 최적의 인트라 예측 모드가 도출될 수 있다. 최적의 인트라 예측 모드는 부호화 장치(100)가 사용할 수 있는 복수의 인트라 예측 모드들 중 2Nx2N 크기의 PU의 부호화에 대하여 최소의 율-왜곡 비용을 발생시키는 인트라 예측 모드일 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 NxN으로 분할된 PU들의 각 PU에 대해서 순차적으로 부호화 연산을 수행할 수 있다. 여기에서, 부호화 연산은 부호화 장치(100)가 사용할 수 있는 복수의 인트라 예측 모드들의 각각으로 PU를 부호화하는 것일 수 있다. 부호화 연산을 통해 NxN 크기의 PU에 대한 최적의 인트라 예측 모드가 도출될 수 있다. 최적의 인트라 예측 모드는 부호화 장치(100)가 사용할 수 있는 복수의 인트라 예측 모드들 중 NxN 크기의 PU의 부호화에 대하여 최소의 율-왜곡 비용을 발생시키는 인트라 예측 모드일 수 있다.
부호화 장치(100)는 2Nx2N 크기의 PU의 율-왜곡 비용 및 NxN 크기의 PU들의 율-왜곡 비용들의 비교에 기반하여 2Nx2N 크기의 PU 및 NxN 크기의 PU들 중 어느 것을 부호화할 지를 결정할 수 있다.
하나의 CU는 하나 이상의 PU들로 분할될 수 있고, PU도 복수의 PU들로 분할될 수 있다.
예를 들면, 하나의 PU가 4 개의 PU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 4 개의 PU들의 각 PU의 가로 크기 및 세로 크기는 각각 분할 전의 PU의 가로 크기의 절반 및 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 PU가 4 개의 PU들로 분할되는 경우, 분할된 4 개의 PU들의 크기들은 16x16일 수 있다. 하나의 PU가 4 개의 PU들로 분할되는 경우, PU가 쿼드-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다.
예를 들면, 하나의 PU가 2 개의 PU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 2 개의 PU들의 각 PU의 가로 크기 또는 세로 크기는 각각 분할 전의 PU의 가로 크기의 절반 또는 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 PU가 2 개의 PU들로 세로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 PU들의 크기들은 16x32일 수 있다. 32x32 크기의 PU가 2 개의 PU들로 가로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 PU들의 크기들은 32x16일 수 있다. 하나의 PU가 2 개의 PU들로 분할되는 경우, PU가 이진-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다.
도 5는 코딩 유닛에 포함될 수 있는 변환 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
변환 유닛(Transform Unit; TU)은 CU 내에서 변환, 양자화, 역변환, 역양자화, 엔트로피 부호화 및 엔트로피 복호화의 과정을 위해 사용되는 기본 단위일 수 있다.
TU는 정사각형 형태 또는 직사각형 형태를 가질 수 있다. TU의 형태는 CU의 크기 및/또는 형태에 의존하여 결정될 수 있다.
LCU로부터 분할된 CU 중, 더 이상 CU들로 분할되지 않는 CU는 하나 이상의 TU들로 분할될 수 있다. 이때, TU의 분할 구조는 쿼드-트리(quad-tree) 구조일 수 있다. 예컨대, 도 5에서 도시된 것과 같이, 하나의 CU(510)가 쿼드-트리 구조에 따라서 한 번 또는 그 이상 분할될 수 있다. 분할을 통해, 하나의 CU(510)는 다양한 크기의 TU들로 구성될 수 있다.
하나의 CU가 2 번 이상 분할될 경우, CU는 재귀적으로 분할되는 것으로 볼 수 있다. 분할을 통해, 하나의 CU는 다양한 크기들을 갖는 TU들로 구성될 수 있다.
또는, 하나의 CU는 CU를 분할하는 수직 선 및/또는 수평 선의 개수에 기반하여 하나 이상의 TU들로 분할될 수도 있다.
CU는 대칭형의 TU들로 분할될 수 있고, 비대칭형의 TU들로 분할될 수도 있다. 비대칭형의 TU들로의 분할을 위해, TU의 크기 및/또는 형태에 대한 정보가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 또는, TU의 크기 및/또는 형태는 CU의 크기 및/또는 형태에 대한 정보로부터 유도될 수 있다.
CU는 TU들로 분할되지 않을 수 있다. CU가 TU들로 분할되지 않는 경우 CU의 크기 및 TU의 크기는 같을 수 있다.
하나의 CU는 하나 이상의 TU들로 분할될 수 있고, TU도 복수의 TU들로 분할될 수 있다.
예를 들면, 하나의 TU가 4 개의 TU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 4 개의 TU들의 각 TU의 가로 크기 및 세로 크기는 각각 분할 전의 TU의 가로 크기의 절반 및 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 TU가 4 개의 TU들로 분할되는 경우, 분할된 4 개의 TU들의 크기들은 16x16일 수 있다. 하나의 TU가 4 개의 TU들로 분할되는 경우, TU가 쿼드-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다.
예를 들면, 하나의 TU가 2 개의 TU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 2 개의 TU들의 각 TU의 가로 크기 또는 세로 크기는 각각 분할 전의 TU의 가로 크기의 절반 또는 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 TU가 2 개의 TU들로 세로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 TU들의 크기들은 16x32일 수 있다. 32x32 크기의 TU가 2 개의 TU들로 가로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 TU들의 크기들은 32x16일 수 있다. 하나의 TU가 2 개의 TU들로 분할되는 경우, TU가 이진-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다.
도 5에서 도시된 것 외의 다른 방식으로 CU가 분할될 수도 있다.
예를 들면, 하나의 CU는 3 개의 CU들로 분할될 수 있다. 분할된 3 개의 CU들의 가로 크기 또는 세로 크기는 각각 분할전의 CU의 가로 크기 또는 세로 크기의 1/4, 1/2 및 1/4일 수 있다.
일 예로, 32x32 크기의 CU가 3 개의 CU들로 세로로 분할되는 경우, 분할된 3 개의 CU들의 크기들은 각각 8x32, 16x32 및 8x32일 수 있다. 이와 같이, 하나의 CU가 3 개의 CU들로 분할되는 경우, CU는 삼진 트리의 형태로 분할되었다고 볼 수 있다.
예시된 쿼드 트리의 형태의 분할, 이진 트리의 형태의 분할 및 삼진 트리의 형태의 분할 중 하나가 CU의 분할을 위해 적용될 수 있으며, 복수 개의 분할 방식들이 함께 조합되어 CU의 분할을 위해 사용될 수도 있다. 이 때, 복수 개의 분할 방식들이 조합되어 사용되는 경우를 복합 트리의 형태의 분할이라고 칭할 수 있다.
도 6은 일 예에 따른 블록의 분할을 나타낸다.
영상의 부호화 및/또는 복호화의 과정에서, 도 6과 같이 대상 블록이 분할될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록은 CU일 수 있다.
대상 블록의 분할을 위해, 분할 정보를 나타내는 지시자가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 분할 정보는 대상 블록이 어떻게 분할되는가를 나타내는 정보일 수 있다.
분할 정보는 분할 플래그(이하, "split_flag"로 표시), 쿼드-이진 플래그(이하, "QB_flag"로 표시), 쿼드 트리 플래그(이하, "quadtree_flag"로 표시), 이진 트리 플래그(이하, "binarytree_flag"로 표시) 및 이진 타입 플래그(이하, "Btype_flag"로 표시) 중 하나 이상일 수 있다.
split_flag는 블록이 분할되는지 여부를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, split_flag의 값 1은 블록이 분할됨을 나타낼 수 있다. split_flag의 값 0은 블록이 분할되지 않음을 나타낼 수 있다.
QB_flag는 블록이 쿼드 트리 형태 및 이진 트리 형태 중 어떤 형태로 분할되는가를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, QB_flag의 값 0은 블록이 쿼드 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. QB_flag의 값 1은 블록이 이진 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. 또는, QB_flag의 값 0은 블록이 이진 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. QB_flag의 값 1은 블록이 쿼드 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다.
quadtree_flag는 블록이 쿼드 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, quadtree_flag의 값 1은 블록이 쿼드 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. quadtree_flag의 값 0은 블록이 쿼드 트리 형태로 분할되지 않음을 나타낼 수 있다.
binarytree_flag는 블록이 이진 트리 형태로 분할되었는지 여부를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, binarytree_flag의 값 1은 블록이 이진 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. binarytree_flag의 값 0은 블록이 이진 트리 형태로 분할되지 않음을 나타낼 수 있다.
Btype_flag는 블록이 이진 트리 형태로 분할되는 경우, 수직 분할 및 수평 분할 중 어떤 것으로 분할되었는지를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, Btype_flag의 값 0은 블록이 수평 방향으로 분할됨을 나타낼 수 있다. Btype_flag의 값 1은 블록이 수직 방향으로 분할됨을 나타낼 수 있다. 또는, Btype_flag의 값 0은 블록이 수직 방향으로 분할되었음을 나타낼 수 있다. Btype_flag의 값 1은 블록이 수평 방향으로 분할되었음을 나타낼 수 있다.
예를 들면, 도 6의 블록에 대한 분할 정보는 아래의 표 1과 같이 quadtree_flag, binarytree_flag 및 Btype_flag 중 적어도 하나를 시그널링함으로써 유도할 수 있다.
[표 1]
예를 들면, 도 6의 블록에 대한 분할 정보는 아래의 표 2와 같이 split_flag, QB_flag 및 Btype_flag 중 적어도 하나를 시그널링함으로써 유도할 수 있다.
[표 2]
분할 방법은 블록의 크기 및/또한 형태에 따라 쿼드 트리로만 제한될 수 있고, 또는 이진 트리로만 제한될 수 있다. 이러한 제한이 적용되는 경우, split_flag는 쿼드 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그 또는 이진 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그일 수 있다. 블록의 크기 및 형태는 블록의 깊이 정보에 따라서 유도될 수 있으며, 깊이 정보는 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링 될 수 있다.
블록의 크기가 특정된 범위 내에 속하는 경우, 쿼드 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 예를 들면, 특정된 범위는 쿼드 트리 형태의 분할만이 가능한 최대 블록 크기 및 최소 블록 크기 중 적어도 하나에 의해 정의될 수 있다.
쿼트 트리 형태의 분할만이 가능한 최대 블록 크기 및/또는 최소 블록 크기를 나타내는 정보는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 또한, 이러한 정보는 비디오, 시퀀스, 픽처, 파라미터, 타일 그룹 및 슬라이스(또는, 세그먼트) 중 적어도 하나의 단위에 대하여 시그널링될 수 있다.
또는, 최대 블록 크기 및/또는 최소 블록 크기는 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)에서 기정의된 고정된 크기일 수 있다. 예를 들면, 블록의 크기가 64x64의 이상이며, 256x256의 이하인 경우에는 쿼드 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 이러한 경우, split_flag는 쿼드 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그일 수 있다.
블록의 크기가 최대 변환 블록 크기보다 더 큰 경우, 쿼드 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 이 때, 분할되는 블록은 CU 및 TU 중 적어도 하나일 수 있다.
이러한 경우, split_flag는 쿼드 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그일 수 있다.
블록의 크기가 특정된 범위 내에 속하는 경우, 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 여기서, 예를 들면, 특정된 범위는 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태의 분할만이 가능한 최대 블록 크기 및 최소 블록 크기 중 적어도 하나에 의해 정의될 수 있다.
이진 트리 형태의 분할 또는 삼진 트리 형태의 분할만이 가능한 최대 블록 크기 및/또는 최소 블록 크기를 나타내는 정보는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 또한, 이러한 정보는 시퀀스, 픽처 및 슬라이스(또는, 세그먼트) 중 적어도 하나의 단위에 대하여 시그널링될 수 있다.
또는, 최대 블록 크기 및/또는 최소 블록 크기는 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)에서 기정의된 고정된 크기일 수 있다. 예를 들면, 블록의 크기가 8x8의 이상이며, 16x16의 이하인 경우에는 이진 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 이러한 경우, split_flag는 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그일 수 있다.
전술된 쿼드 트리 형태의 분할에 관한 설명은 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태의 분할에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다.
블록의 분할은 이전의 분할에 의해 제한될 수 있다. 예를 들면, 블록이 특정된 이진 트리 형태로 분할되어 복수의 분할된 블록들이 생성된 경우, 각 분할된 블록은 특정된 트리 형태로만 추가로 분할될 수 있다. 여기에서, 특정된 트리 형태는 이진 트리 형태, 삼진 트리 형태 및 쿼드 트리 형태 중 적어도 하나일 수 있다.
분할된 블록의 가로 크기 또는 세로 크기가 더 이상 분할될 수 없는 크기에 해당하는 경우 전술된 지시자는 시그널링되지 않을 수 있다.
도 7은 인트라 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7의 그래프의 중심으로부터 외곽으로의 화살표들은 방향성 인트라 예측 모드들의 예측 방향들을 나타낼 수 있다. 또한, 화살표에 근접하게 표시된 숫자는 인트라 예측 모드 또는 인트라 예측 모드의 예측 방향에 할당된 모드 값의 일 예를 나타낼 수 있다.
도 7에서, 숫자 0은 비방향성 인트라 예측 모드인 플래너(Planar) 모드를 나타낼 수 있다. 숫자 1은 비방향성 인트라 예측 모드인 디씨(DC) 모드를 나타낼 수 있다.
인트라 부호화 및/또는 복호화는 대상 블록의 이웃 블록의 참조 샘플을 이용하여 수행될 수 있다. 이웃 블록은 재구축된 이웃 블록일 수 있다. 참조 샘플은 이웃 샘플을 의미할 수 있다.
예를 들면, 인트라 부호화 및/또는 복호화는 재구축된 이웃 블록이 포함하는 참조 샘플의 값 또는 코딩 파라미터를 이용하여 수행될 수 있다.
부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 대상 영상 내의 샘플의 정보에 기초하여 대상 블록에 대한 인트라 예측을 수행함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다. 인트라 예측을 수행할 때, 부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 대상 영상 내의 샘플의 정보에 기반하여 인트라 예측을 수행함으로써 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 인트라 예측을 수행할 때, 부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 적어도 하나의 재구축된 참조 샘플에 기반하여 방향성 예측 및/또는 비방향성 예측을 수행할 수 있다.
예측 블록은 인트라 예측의 수행의 결과로 생성된 블록을 의미할 수 있다. 예측 블록은 CU, PU 및 TU 중 적어도 하나에 해당할 수 있다.
예측 블록의 단위는 CU, PU 및 TU 중 적어도 하나의 크기일 수 있다. 예측 블록은 2Nx2N의 크기 또는 NxN의 크기를 갖는, 정사각형의 형태를 가질 수 있다. NxN의 크기는 4x4, 8x8, 16x16, 32x32 및 64x64 등을 포함할 수 있다.
또는, 예측 블록은 2x2, 4x4, 8x8, 16x16, 32x32 또는 64x64 등의 크기를 갖는 정사각형의 형태의 블록일 수 있고, 2x8, 4x8, 2x16, 4x16 및 8x16 등의 크기를 갖는 직사각형 모양의 블록일 수도 있다.
인트라 예측은 대상 블록에 대한 인트라 예측 모드에 따라 수행될 수 있다. 대상 블록이 가질 수 있는 인트라 예측 모드의 개수는 기정의된 고정된 값일 수 있으며, 예측 블록의 속성에 따라 다르게 결정된 값일 수 있다. 예를 들면, 예측 블록의 속성은 예측 블록의 크기 및 예측 블록의 타입 등을 포함할 수 있다. 또한, 예측 블록의 속성은 예측 블록에 대한 코딩 파라미터를 가리킬 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측 모드의 개수는 예측 블록의 크기에 관계없이 N 개로 고정될 수 있다. 또는, 예를 들면, 인트라 예측 모드의 개수는 3, 5, 9, 17, 34, 35, 36, 65, 67 또는 95 등일 수 있다.
인트라 예측 모드는 비방향성(non-directional) 모드 또는 방향성(directional) 모드일 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측 모드는, 도 7에서 도시된 번호 0 내지 66에 대응하는, 2 개의 비방향성 모드들 및 65 개의 방향성 모드들을 포함할 수 있다.
예를 들면, 특정된 인트라 예측 방법이 사용되는 경우, 인트라 예측 모드는 도 7에서 도시된 번호 -14 내지 80에 대응하는, 2 개의 비방향성 모드들 및 93 개의 방향성 모드들을 포함할 수 있다.
2 개의 비방향성 모드들은 디씨(DC) 모드 및 플래너(Planar) 모드를 포함할 수 있다.
방향성 모드는 특정한 방향 또는 특정한 각도를 갖는 예측 모드일 수 있다. 방향성 모드는 각 모드(argular mode)로 칭해질 수도 있다.
인트라 예측 모드는 모드 번호, 모드 값 모드 각도 및 모드 방향 중 적어도 하나로 표현될 수 있다. 말하자면, 용어들 "인트라 예측 모드의 (모드) 번호", "인트라 예측 모드의 (모드) 값", "인트라 예측 모드의 (모드) 각도" 및 "인트라 예측 모드의 (모드) 방향)은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
인트라 예측 모드의 개수는 M일 수 있다. M은 1 이상일 수 있다. 말하자면, 인트라 예측 모드는 비방향성 모드의 개수 및 방향성 모드의 개수를 포함하는 M 개일 수 있다.
인트라 예측 모드의 개수는 블록의 크기 및/또는 색 성분(color component)에 관계없이 M 개로 고정될 수 있다. 예를 들면, 인트라 예측 모드의 개수는, 블록의 크기와 무관하게, 35 또는 67 중 하나로 고정될 수 있다.
또는, 인트라 예측 모드의 개수는 블록의 모양, 크기 및/또는 색 성분의 타입에 따라 상이할 수 있다.
예를 들면, 도 7에서, 점선으로 도시된 방향성 예측 모드들은 비-정사각형(non-square) 블록에 대한 예측에만 적용될 수 있다.
예를 들면, 블록의 크기가 커질수록 인트라 예측 모드의 개수는 많아질 수 있다. 또는, 블록의 크기가 커질수록 인트라 예측 모드의 개수는 적어질 수 있다. 블록의 크기가 4x4 또는 8x8인 경우에는 인트라 예측 모드의 개수는 67일 수 있다. 블록의 크기가 16x16인 경우에는 인트라 예측 모드의 개수는 35일 수 있다. 블록의 크기가 32x32인 경우에는 인트라 예측 모드의 개수는 19일 수 있다. 블록의 크기가 64x64인 경우에는 인트라 예측 모드의 개수는 7일 수 있다.
예를 들면, 색 성분이 루마(luma) 신호인지 아니면 크로마(chroma) 신호인지에 따라 인트라 예측 모드의 개수가 다를 수 있다. 또는 루마 성분 블록의 인트라 예측 모드의 개수는 크로마 성분 블록의 인트라 예측 모드의 개수보다 더 클 수 있다.
예를 들면, 모드 값이 50인 수직 모드의 경우, 참조 샘플의 픽셀 값에 기반하여 수직 방향으로 예측이 수행될 수 있다. 예를 들면, 모드 값이 18인 수평 모드의 경우, 참조 샘플의 픽셀 값에 기반하여 수평 방향으로 예측이 수행될 수 있다.
전술된 모드 이외의 방향성 모드인 경우에도 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 방향성 모드에 대응하는 각도에 따라 참조 샘플을 이용하여 대상 유닛에 대한 인트라 예측을 수행할 수 있다.
수직 모드의 우측에 위치한 인트라 예측 모드는 수직 우측 모드(vertical-right mode)로 명명될 수 있다. 수평 모드의 하단에 위치한 인트라 예측 모드는 수형 하단 모드(horizontal-below mode)로 명명될 수 있다. 예를 들면, 도 7에서, 모드 값이 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65 및 66 중 하나인 인트라 예측 모드들은 수직 우측 모드들일 수 있다. 모드 값이 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 및 17 중 하나인 인트라 예측 모드들은 수평 하단 모드들일 수 있다.
비방향성 모드는 디씨(DC) 모드 및 플래너(planar) 모드를 포함할 수 있다. 예를 들면, 디씨 모드의 모드 값은 1일 수 있다. 플래너 모드의 모드 값은 0일 수 있다.
방향성 모드는 각진(angular) 모드를 포함할 수 있다. 복수의 인트라 예측 모드들 중 DC 모드 및 플래너 모드를 제외한 나머지의 모드는 방향성 모드일 수 있다.
인트라 예측 모드가 DC 모드인 경우, 복수의 참조 샘플들의 픽셀 값들의 평균에 기반하여 예측 블록이 생성될 수 있다. 예를 들면, 예측 블록의 픽셀의 값은 복수의 참조 샘플들의 픽셀 값들의 평균에 기반하여 결정될 수 있다.
전술된 인트라 예측 모드들의 개수 및 각 인트라 예측 모드들의 모드 값은 단지 예시적인 것일 수 있다. 전술된 인트라 예측 모드들의 개수 및 각 인트라 예측 모드들의 모드 값은 실시예, 구현 및/또는 필요에 따라 다르게 정의될 수도 있다.
대상 블록에 대한 인트라 예측을 수행하기 위해 재구축된 이웃 블록에 포함되는 샘플들이 대상 블록의 참조 샘플로서 이용될 수 있는지 여부를 검사하는 단계가 수행될 수 있다. 이웃 블록의 샘플들 중 대상 블록의 참조 샘플로 이용할 수 없는 샘플이 존재하는 경우, 재구축된 이웃 블록에 포함된 샘플들 중 적어도 하나의 샘플 값을 사용하는 복사 및/또는 보간에 의해 생성된 값이 참조 샘플로 이용될 수 없는 샘플의 샘플 값으로 대체될 수 있다. 복사 및/또는 보간에 의해 생성된 값이 샘플의 샘플 값으로 대체되면, 샘플이 대상 블록의 참조 샘플로서 이용될 수 있다.
인트라 예측이 사용될 때, 인트라 예측 모드 및 대상 블록의 크기 중 적어도 하나에 기반하여 참조 샘플 또는 예측 샘플 중 적어도 하나에 필터가 적용될 수 있다.
참조 샘플 또는 예측 샘플 중 적어도 하나에 적용되는 필터의 타입은 대상 블록의 인트라 예측 모드, 대상 블록의 크기 및 대상 블록의 형태 중 적어도 하나에 따라서 다를 수 있다. 필터의 타입은 필터 탭(tap)의 길이, 필터 계수의 값 및 필터 강도 중 하나 이상에 따라서 분류될 수 있다. 상기의 필터 탭의 길이는 필터 탭 수를 의미할 수 있다. 또한, 필터 탭 수는 필터의 길이를 의미할 수 있다.
인트라 예측 모드가 플래너 모드인 경우, 대상 블록의 예측 블록을 생성함에 있어서, 예측 대상 샘플의 예측 블록 내 위치에 따라, 대상 샘플의 상단 참조 샘플, 대상 샘플의 좌측 참조 샘플, 대상 블록의 우상단 참조 샘플 및 대상 블록의 좌하단 참조 샘플의 가중치가 부여된 합(weight-sum)을 이용하여 예측 대상 샘플의 샘플 값이 생성될 수 있다.
인트라 예측 모드가 DC 모드인 경우, 대상 블록의 예측 블록을 생성함에 있어서, 대상 블록의 상단 참조 샘플들 및 좌측 참조 샘플들의 평균 값이 이용될 수 있다. 또한, 대상 블록 내의 특정된 행들 또는 특정된 열들에 대해서는 참조 샘플들의 값들을 이용하는 필터링이 수행될 수 있다. 특정된 행들은 참조 샘플과 인접한 하나 이상의 상단 행들일 수 있다. 특정된 열들은 참조 샘플과 인접한 하나 이상의 좌측 열들일 수 있다.
인트라 예측 모드가 방향성 모드인 경우 대상 블록의 상단 참조 샘플, 좌측 참조 샘플, 우상단 참조 샘플 및/또는 좌하단 참조 샘플을 이용하여 예측 블록이 생성될 수 있다.
전술된 예측 샘플을 생성하기 위해 실수 단위의 보간이 수행될 수도 있다.
대상 블록의 인트라 예측 모드는 대상 블록의 이웃 블록의 인트라 예측 모드로부터 예측될 수 있으며, 예측을 위해 사용되는 정보가 엔트로피 부호화/복호화될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드들이 동일하면 기정의된 플래그를 이용하여 대상 블록 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드들이 동일하다는 것이 시그널링될 수 있다.
예를 들면, 복수의 이웃 블록들의 인트라 예측 모드들 중 대상 블록의 인트라 예측 모드와 동일한 인트라 예측 모드를 가리키는 지시자가 시그널링될 수 있다.
대상 블록 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드들이 서로 다르면, 엔트로피 부호화 및/또는 복호화를 사용하여 대상 블록의 인트라 예측 모드의 정보가 부호화 및/또는 복호화될 수 있다.
도 8은 인트라 예측 과정에서 사용되는 참조 샘플을 설명하기 위한 도면이다.
대상 블록의 인트라 예측에 사용되는 재구축된 참조 샘플은 하단 좌측(below-left) 참조 샘플들, 좌측(left) 참조 샘플들, 상단 좌측(above-left) 코너 참조 샘플, 상단(above) 참조 샘플들 및 상단 우측(above-right) 참조 샘플들 등을 포함할 수 있다.
예를 들면, 좌측 참조 샘플들은 대상 블록의 좌측에 인접한 재구축된 참조 픽셀을 의미할 수 있다. 상단 참조 샘플들은 대상 블록의 상단에 인접한 재구축된 참조 픽셀을 의미할 수 있다. 상단 좌측 코너 참조 샘플은 대상 블록의 상단 좌측 코너에 위치한 재구축된 참조 픽셀을 의미할 수 있다. 또한, 하단 좌측 참조 샘플들은 좌측 참조 샘플들로 구성된 좌측 샘플 라인과 동일 선상에 위치한 샘플들 중에서 좌측 샘플 라인의 하단에 위치한 참조 샘플을 의미할 수 있다. 상단 우측 참조 샘플들은 상단 참조 샘플들로 구성된 상단 샘플 라인과 동일 선상에 위치한 샘플들 중에서 상단 픽셀 라인의 우측에 위치한 참조 샘플들을 의미할 수 있다.
대상 블록의 크기가 NxN일 때, 하단 좌측 참조 샘플들, 좌측 참조 샘플들, 상단 참조 샘플들 및 상단 우측 참조 샘플들은 각각 N개일 수 있다.
대상 블록에 대한 인트라 예측을 통해 예측 블록이 생성될 수 있다. 예측 블록의 생성은 예측 블록의 픽셀들의 값이 결정되는 것을 포함할 수 있다. 대상 블록 및 예측 블록의 크기는 동일할 수 있다.
대상 블록의 인트라 예측에 사용되는 참조 샘플은 대상 블록의 인트라 예측 모드에 따라 달라질 수 있다. 인트라 예측 모드의 방향은 참조 샘플들 및 예측 블록의 픽셀들 간의 의존 관계를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 특정된 참조 샘플의 값이 예측 블록의 특정된 하나 이상의 픽셀들의 값으로서 사용될 수 있다. 이 경우, 특정된 참조 샘플 및 예측 블록의 특정된 하나 이상의 픽셀들은 인트라 예측 모드의 방향의 직선으로 지정되는 샘플 및 픽셀들일 수 있다. 말하자면, 특정된 참조 샘플의 값은 인트라 예측 모드의 방향의 역방향에 위치한 픽셀의 값으로 복사될 수 있다. 또는, 예측 블록의 픽셀의 값은 상기의 픽셀의 위치를 기준으로 인트라 예측 모드의 방향에 위치한 참조 샘플의 값일 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드가 수직 모드인 경우, 상단 참조 샘플들이 인트라 예측에 사용될 수 있다. 인트라 예측 모드가 수직 모드인 경우, 예측 블록의 픽셀의 값은 상기의 픽셀의 위치를 기준으로 수직으로 위에 위치한 참조 샘플의 값일 수 있다. 따라서, 대상 블록에 상단으로 인접한 상단 참조 샘플들이 인트라 예측을 위해 사용될 수 있다. 또한, 예측 블록의 한 행의 픽셀들의 값들은 상단 참조 샘플들의 값들과 동일할 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드가 수평 모드인 경우, 좌측 참조 샘플들이 인트라 예측에 사용될 수 있다. 인트라 예측 모드가 수평 모드인 경우, 예측 블록의 픽셀의 값은 상기의 픽셀을 기준으로 수평으로 좌측에 위치한 참조 샘플의 값일 수 있다. 따라서, 대상 블록에 좌측으로 인접한 좌측 참조 샘플들이 인트라 예측을 위해 사용될 수 있다. 또한, 예측 블록의 한 열의 픽셀들의 값들은 좌측 참조 샘플들의 값들과 동일할 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드의 모드 값이 34인 경우 좌측 참조 샘플들의 적어도 일부, 상단 좌측 코너 참조 샘플 및 상단 참조 샘플들의 적어도 일부가 인트라 예측에 사용될 수 있다. 인트라 예측 모드의 모드 값이 34인 경우, 예측 블록의 픽셀의 값은 상기의 픽셀을 기준으로 대각선으로 상단 좌측에 위치한 참조 샘플의 값일 수 있다.
또한, 모드 값이 52 내지 66 중 하나인 인트라 예측 모드가 사용되는 경우에는 상단 우측 참조 샘플들 중 적어도 일부가 인트라 예측에 사용될 수 있다.
또한, 모드 값이 2 내지 17 중 하나인 인트라 예측 모드가 사용되는 경우에는 하단 좌측 참조 샘플들 중 적어도 일부가 인트라 예측에 사용될 수 있다.
또한, 모드 값이 19 내지 49 중 하나인 인트라 예측 모드가 사용되는 경우에는 상단 좌측 코너 참조 샘플이 인트라 예측에 사용될 수 있다.
예측 블록의 하나의 픽셀의 픽셀 값을 결정하기 위해 사용되는 참조 샘플은 1개일 수 있고, 2개 이상일 수도 있다.
전술된 것과 같이 예측 블록의 픽셀의 픽셀 값은 상기의 픽셀의 위치 및 인트라 예측 모드의 방향에 의해 가리켜지는 참조 샘플의 위치에 따라 결정될 수 있다. 픽셀의 위치 및 인트라 예측 모드의 방향에 의해 가리켜지는 참조 샘플의 위치가 정수 위치인 경우, 정수 위치가 가리키는 하나의 참조 샘플의 값이 예측 블록의 픽셀의 픽셀 값을 결정하기 위해 사용될 수 있다.
픽셀의 위치 및 인트라 예측 모드의 방향에 의해 가리켜지는 참조 샘플의 위치가 정수 위치가 아닌 경우, 참조 샘플의 위치에 가장 가까운 2개의 참조 샘플들에 기반하여 보간된(interpolated) 참조 샘플이 생성될 수 있다. 보간된 참조 샘플의 값이 예측 블록의 픽셀의 픽셀 값을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 말하자면, 예측 블록의 픽셀의 위치 및 인트라 예측 모드의 방향에 의해 가리켜지는 참조 샘플의 위치가 2개의 참조 샘플들 간의 사이를 나타낼 때, 상기의 2개의 샘플들의 값들에 기반하여 보간된 값이 생성될 수 있다.
예측에 의해 생성된 예측 블록은 원래의 대상 블록과는 동일하지 않을 수 있다. 말하자면, 대상 블록 및 예측 블록 간의 차이(difference)인 예측 오차(prediction error)가 존재할 수 있으며, 대상 블록의 픽셀 및 예측 블록의 픽셀 간에도 예측 오차가 존재할 수 있다.
이하에서, 용어들 "차이(difference)", "오차(error)" 및 "잔차(residual)"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
예를 들면, 방향성 인트라 예측의 경우, 예측 블록의 픽셀 및 참조 샘플 간의 거리가 더 멀수록 더 큰 예측 오차가 발생할 수 있다. 이러한 예측 오차에 등 의해 생성된 예측 블록 및 이웃 블록 간에는 불연속성이 발생할 수 있다.
예측 오차의 감소를 위해 예측 블록에 대한 필터링이 사용될 수 있다. 필터링은 예측 블록 중 큰 예측 오차를 갖는 것으로 간주되는 영역에 대해 적응적으로 필터를 적용하는 것일 수 있다. 예를 들면, 큰 예측 오차를 갖는 것으로 간주되는 영역은 예측 블록의 경계일 수 있다. 또한, 인트라 예측 모드에 따라서 예측 블록 중 큰 예측 오차를 갖는 것으로 간주되는 영역이 다를 수 있으며, 필터의 특징이 다를 수 있다.
도 8에서 도시된 것과 같이, 대상 블록의 인트라 예측을 위해, 참조 라인 0 내지 참조 라인 3 중 적어도 하나가 이용될 수 있다.
도 8의 각 참조 라인은 하나 이상의 참조 샘플들을 포함하는 참조 샘플 라인을 나타낼 수 있다. 참조 라인의 번호가 더 작을수록 대상 블록에 더 가까운 참조 샘플들의 라인일 수 있다.
세그먼트 A 및 세그먼트 F의 샘플들은 재구축된 이웃 블록으로부터 획득되는 대신, 각각 세그먼트 B 및 세그먼트 E의 가장 가까운 샘플들을 사용하는 패딩을 통해 획득될 수 있다.
대상 블록의 인트라 예측을 위해 사용될 참조 샘플 라인을 지시하는 인덱스 정보가 시그널링될 수 있다. 인덱스 정보는 복수의 참조 샘플 라인들 중 대상 블록의 인트라 예측을 위해 사용되는 참조 샘플 라인을 가리킬 수 있다. 예를 들면, 인덱스 정보는 0 내지 3 중 하나의 값을 가질 수 있다.
대상 블록의 상단 경계가 CTU의 경계인 경우, 참조 샘플 라인 0만이 가용할 수 있다. 따라서 이러한 경우, 인덱스 정보는 시그널링되지 않을 수 있다. 참조 샘플 라인 0 이외에 다른 참조 샘플 라인이 사용되는 경우, 후술되는 예측 블록에 대한 필터링은 수행되지 않을 수 있다.
색 성분간(inter-color) 인트라 예측의 경우, 제1 색 성분(component)의 대응 재구축된 블록에 기초하여, 제2 색 성분의 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다.
예를 들면, 제1 색 성분은 루마 성분일 수 있고, 제2 색 성분은 크로마 성분일 수 있다.
색 성분간 인트라 예측을 위해, 제1 색 성분 및 제2 색 성분 간의 선형 모델의 파라미터가 템플릿에 기초하여 유도될 수 있다.
템플릿은 대상 블록의 상단 참조 샘플 및/또는 좌측 참조 샘플을 포함할 수 있고, 이러한 참조 샘플들에 대응하는 제1 색 성분의 재구축된 블록의 상단 참조 샘플 및/또는 좌측 참조 샘플을 포함할 수 있다.
예를 들면, 선형 모델의 파라미터는 1) 템플릿 내의 샘플들 중 최대 값을 갖는 제1 색 성분의 샘플의 값, 2) 이러한 제1 색 성분의 샘플에 대응하는 제2 색 성분의 샘플의 값, 3) 템플릿 내의 샘플들 중 최소 값을 갖는 제1 색 성분의 샘플의 값 및 4) 이러한 제1 색 성분의 샘플에 대응하는 제2 색 성분의 샘플의 값을 사용하여 유도될 수 있다.
선형 모델의 파라미터가 유도되면, 대응 재구축된 블록을 선형 모델에 적용함으로써 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다.
영상 포맷에 따라서, 제1 색 성분의 재구축된 블록의 주변 샘플 및 대응 재구축된 블록에 대해 서브 샘플링이 수행될 수 있다. 예를 들면, 제2 색 성분의 1 개의 샘플이 제1 색 성분의 4 개의 샘플들에 대응하는 경우, 제1 색 성분의 4 개의 샘플들에 대한 서브 샘플링에 의해 1 개의 대응 샘플이 계산될 수 있다. 서브 샘플링이 수행되는 경우, 선형 모델의 파라미터의 유도 및 색 성분간 인트라 예측은 서브 샘플링된 대응 샘플에 기초하여 수행될 수 있다.
색 성분간 인트라 예측을 수행하는지 여부 및/또는 템플릿의 범위는 인트라 예측 모드로서 시그널링될 수 있다.
대상 블록은 가로 방향 및/또는 세로 방향으로 2 개 또는 4 개의 서브 블록들로 분할될 수 있다.
분할된 서브 블록들은 순차적으로 재구축될 수 있다. 즉, 서브 블록에 대해 인트라 예측이 수행됨에 따라, 서브 블록에 대한 서브 예측 블록이 생성될 수 있다. 또한, 서브 블록에 대해 역양자화 및/또는 역변환이 수행됨에 따라 서브 블록에 대한 서브 잔차 블록이 생성될 수 있다. 서브 예측 블록을 서브 잔차 블록에 더함으로써 재구축된 서브 블록이 생성될 수 있다. 재구축된 서브 블록은 후 순위의 서브 블록의 인트라 예측을 위한 참조 샘플로서 이용될 수 있다.
서브 블록은 특정된 개수(예를 들면, 16개)의 이상의 샘플들을 포함하는 블록일 수 있다. 따라서, 예를 들면, 대상 블록이 8x4 블록 또는 4x8 블록의 경우, 대상 블록은 2 개의 서브 블록들로 분할될 수 있다. 또한, 대상 블록이 4x4 블록인 경우, 대상 블록은 서브 블록들로 분할될 수 없다. 대상 블록이 그 외의 크기를 갖는 경우, 대상 블록은 4 개의 서브 블록들로 분할될 수 있다.
이러한 서브 블록에 기반하는 인트라 예측이 수행되는지 여부 및/또는 분할 방향(가로 방향 또는 세로 방향)에 관한 정보가 시그널링될 수 있다.
이러한 서브 블록 기반의 인트라 예측은 참조 샘플 라인 0을 이용하는 경우에만 수행되도록 제한될 수 있다. 서브 블록 기반의 인트라 예측이 수행되는 경우, 후술하는 예측 블록에 대한 필터링은 수행되지 않을 수 있다.
인트라 예측에 의해 생성된 예측 블록에 대한 필터링을 수행함으로써 최종 예측 블록이 생성될 수 있다.
필터링은 필터링의 대상인 필터링 대상 샘플, 좌측 참조 샘플, 상단 참조 샘플 및/또는 좌상단 참조 샘플에 특정된 가중치를 적용함으로써 수행될 수 있다.
필터링에 이용되는 가중치 및/또는 참조 샘플(또는, 참조 샘플의 범위 또는 참조 샘플의 위치 등)은 블록 크기, 인트라 예측 모드 및 필터링 대상 샘플의 예측 블록 내에서의 위치 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 필터링은 특정된 인트라 예측 모드(예컨대, DC 모드, 플래너 모드, 수직 모드, 수평 모드, 대각 모드 및/또는 인접 대각 모드)에 대해서만 수행될 수 있다.
인접 대각 모드는 대각 모드의 번호에 k가 더해진 번호를 갖는 모드일 수 있고, 대각 모드의 번호로부터 k가 감해진 번호를 갖는 모드일 수 있다. 말하자면, 인접 대각 모드의 번호는 대각 모드의 번호 및 k의 합일 수 있으며, 대각 모드의 번호 및 k 간의 차일 수 있다. 예를 들면, k는 8 이하의 양의 정수일 수 있다.
대상 블록의 인트라 예측 모드는 대상 블록의 주변에 존재하는 이웃 블록의 인트라 예측 모드를 사용하여 유도될 수 있고, 이러한 유도된 인트라 예측 모드가 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드가 동일하면, 특정된 플래그 정보를 사용하여 대상 블록의 인트라 예측 모드 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드가 동일하다는 정보가 시그널링될 수 있다.
또한, 예를 들면, 복수의 이웃 블록들의 인트라 예측 모드들 중 대상 블록의 인트라 예측 모드와 동일한 인트라 예측 모드를 갖는 이웃 블록에 대한 지시자 정보가 시그널링될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드가 서로 다르면, 이웃 블록의 인트라 예측 모드에 기반하는 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화를 수행함으로써 대상 블록의 인트라 예측 모드에 대한 정보에 대한 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화가 수행될 수 있다.
도 9는 인터 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9에서 도시된 사각형은 영상(또는, 픽처)를 나타낼 수 있다. 또한, 도 9에서 화살표는 예측 방향을 나타낼 수 있다. 제1 픽처로부터 제2 픽처로의 화살표는 제2 픽처가 제1 픽처를 참조한다는 것을 나타낼 수 있다. 즉, 영상은 예측 방향에 따라 부호화 및/또는 복호화될 수 있다.
각 영상은 부호화 타입에 따라 I 픽처(Intra Picture), P 픽처(Uni-prediction Picture) 및 B 픽처(Bi-prediction Picture)로 분류될 수 있다. 각 픽처는 각 픽처의 부호화 타입에 따라 부호화 및/또는 복호화될 수 있다.
부호화의 대상인 대상 영상이 I 픽처인 경우, 대상 영상은 다른 영상을 참조하는 인터 예측 없이 영상 자체 내의 데이터를 사용하여 부호화될 수 있다. 예를 들면, I 픽처는 인트라 예측으로만 부호화될 수 있다.
대상 영상이 P 픽처인 경우, 대상 영상은 단방향에 존재하는 참조 픽처만을 이용하는 인터 예측을 통해 부호화될 수 있다. 여기에서, 단방향은 순방향 또는 역방향일 수 있다.
대상 영상이 B 픽처인 경우, 대상 영상은 양방향에 존재하는 참조 픽처들을 이용하는 인터 예측 또는 순방향 및 역방향 중 일 방향에 존재하는 참조 픽처를 이용하는 인터 예측을 통해 부호화될 수 있다. 여기에서, 양방향은 순방향 및 역방향일 수 있다.
참조 픽처를 이용하여 부호화 및/또는 복호화되는 P 픽처 및 B 픽처는 인터 예측이 사용되는 영상으로 간주될 수 있다.
아래에서, 실시예에 따른 인터 모드에서의 인터 예측에 대해 구체적으로 설명된다.
인터 예측 또는 움직임 보상은 참조 영상 및 움직임 정보를 이용하여 수행될 수 있다.
인터 모드에서, 부호화 장치(100)는 대상 블록에 대한 인터 예측 및/또는 움직임 보상을 수행할 수 있다. 복호화 장치(200)는 대상 블록에 대하여 부호화 장치(100)에서의 인터 예측 및/또는 움직임 보상에 대응하는 인터 예측 및/또는 움직임 보상을 수행할 수 있다.
대상 블록에 대한 움직임 정보는 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각에 의해 인터 예측 중 도출될 수 있다. 움직임 정보는 재구축된 이웃 블록의 움직임 정보, 콜 블록의 움직임 정보 및/또는 콜 블록에 인접한 블록의 움직임 정보를 이용하여 도출될 수 있다.
예를 들면, 부호화 장치(100) 또는 복호화 장치(200)는 공간적 후보(spatial candidate) 및/또는 시간적 후보(temporal candidate)의 움직임 정보를 대상 블록의 움직임 정보로 사용함으로써 예측 및/또는 움직임 보상을 수행할 수 있다. 대상 블록은 PU 및/또는 PU 파티션을 의미할 수 있다.
공간적 후보는 대상 블록에 공간적으로 인접한 재구축된 블록일 수 있다.
시간적 후보는 이미 재구축된 콜 픽처(collocated picture; col picture) 내의 대상 블록에 대응하는 재구축된 블록일 수 있다.
인터 예측에 있어서, 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 공간적 후보 및/또는 시간적 후보의 움직임 정보를 이용함으로써 부호화 효율 및 복호화 효율을 향상시킬 수 있다. 공간적 후보의 움직임 정보는 공간적 움직임 정보로 칭해질 수 있다. 시간적 후보의 움직임 정보는 시간적 움직임 정보로 칭해질 수 있다.
이하에서, 공간적 후보의 움직임 정보는, 공간적 후보를 포함하는 PU의 움직임 정보일 수 있다. 시간적 후보의 움직임 정보는, 시간적 후보를 포함하는 PU의 움직임 정보일 수 있다. 후보 블록의 움직임 정보는, 후보 블록을 포함하는 PU의 움직임 정보일 수 있다.
인터 예측은 참조 픽처를 이용하여 수행될 수 있다.
참조 픽처(reference picture)는 대상 픽처의 이전 픽처 또는 대상 픽처의 이후 픽처 중 적어도 하나일 수 있다. 참조 픽처는 대상 블록의 예측에 이용되는 영상을 의미할 수 있다.
인터 예측에 있어서, 참조 픽처를 지시하는 참조 픽처 인덱스(또는, refIdx) 및 후술될 움직임 벡터(motion vector) 등을 이용함으로써 참조 픽처 내의 영역이 특정될 수 있다. 여기에서, 참조 픽처 내의 특정된 영역은 참조 블록을 나타낼 수 있다.
인터 예측은 참조 픽처를 선택할 수 있고, 참조 픽처 내에서 대상 블록에 대응하는 참조 블록을 선택할 수 있다. 또한, 인터 예측은 선택된 참조 블록을 사용하여 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다.
움직임 정보는 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각에 의해 인터 예측 중 도출될 수 있다.
공간적 후보는, 1) 대상 픽처 내의 존재하며, 2) 이미 부호화 및/또는 복호화를 통해 재구축되었고, 3) 대상 블록에 인접하거나, 대상 블록의 코너에 위치한 블록일 수 있다. 여기에서, 대상 블록의 코너에 위치한 블록이란, 대상 블록에 가로로 인접한 이웃 블록에 세로로 인접한 블록 또는 대상 블록에 세로로 인접한 이웃 블록에 가로로 인접한 블록일 수 있다. "대상 블록의 코너에 위치한 블록"은 "대상 블록의 코너에 인접한 블록"과 동일한 의미일 수 있다. "대상 블록의 코너에 위치한 블록"은 "대상 블록에 인접한 블록"에 포함될 수 있다.
예를 들면, 공간적 후보는 대상 블록의 좌측에 위치한 재구축된 블록, 대상 블록의 상단에 위치한 재구축된 블록, 대상 블록의 좌측 하단 코너에 위치한 재구축된 블록, 대상 블록의 우측 상단 코너에 위치한 재구축된 블록 또는 대상 블록의 좌측 상단 코너에 위치한 재구축된 블록일 수 있다.
부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 콜(col) 픽처 내에서 대상 블록에 공간적으로 대응하는 위치에 존재하는 블록을 식별할 수 있다. 대상 픽처 내의 대상 블록의 위치 및 콜 픽처 내의 식별된 블록의 위치는 서로 대응할 수 있다.
부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 식별된 블록에 대하여 기정의된 상대적인 위치에 존재하는 콜(col) 블록을 시간적 후보로서 결정할 수 있다. 기정의된 상대적인 위치는 식별된 블록의 내부의 위치 및/또는 외부의 위치일 수 있다.
예를 들면, 콜 블록은 제1 콜 블록 및 제2 콜 블록을 포함할 수 있다. 식별된 블록의 좌표들이 (xP, yP)이고, 식별된 블록의 크기가 (nPSW, nPSH)일 때, 제1 콜 블록은 좌표들 (xP + nPSW, yP + nPSH)에 위치한 블록일 수 있다. 제2 콜 블록은 좌표들 (xP + (nPSW >> 1), yP + (nPSH >> 1))에 위치한 블록일 수 있다. 제2 콜 블록은 제1 콜 블록이 가용하지 않을(unavailable) 경우 선택적으로 사용될 수 있다.
대상 블록의 움직임 벡터는 콜 블록의 움직임 벡터에 기반하여 결정될 수 있다. 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 콜 블록의 움직임 벡터를 스케일(scale)할 수 있다. 콜 블록의 스케일된(scale) 움직임 벡터가 대상 블록의 움직임 벡터로서 이용될 수 있다. 또한, 리스트에 저장되는 시간적 후보의 움직임 정보의 움직임 벡터는 스케일된 움직임 벡터일 수 있다.
대상 블록의 움직임 벡터 및 콜 블록의 움직임 벡터의 비율(ratio)은 제1 시간적 거리 및 제2 시간적 거리의 비율과 같을 수 있다. 제1 시간적 거리는 대상 블록의 참조 픽처 및 대상 픽처 간의 거리일 수 있다. 제2 시간적 거리는 콜 블록의 참조 픽처 및 콜 픽처 간의 거리일 수 있다.
움직임 정보의 도출 방식은 대상 블록의 인터 예측 모드에 따라 변할 수 있다. 예를 들면, 인터 예측을 위해 적용되는 인터 예측 모드로서, 향상된 움직임 벡터 예측자(Advanced Motion Vector Predictor; AMVP) 모드, 머지(merge) 모드 및 스킵(skip) 모드, 움직임 벡터 차분을 갖는 머지 모드, 서브 블록 머지 모드, 삼각 분할 모드, 인터-인트라 결합 예측 모드, 어파인 인터 모드 및 현재 픽처 참조 모드 등이 있을 수 있다. 머지 모드는 움직임 머지 모드(motion merge mode)로 칭해질 수도 있다. 아래에서는, 모드들의 각각에 대해서 상세하게 설명된다.
1) AMVP 모드
AMVP 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100)는 대상 블록의 이웃에서 유사한 블록을 검색할 수 있다. 부호화 장치(100)는 검색된 유사한 블록의 움직임 정보를 이용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행함으로써 예측 블록을 획득할 수 있다. 부호화 장치(100)는 대상 블록 및 예측 블록 간의 차이인 잔차 블록을 부호화할 수 있다.
1-1) 예측 움직임 벡터 후보 리스트의 작성
예측 모드로서 AMVP 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 공간적 후보의 움직임 벡터, 시간적 후보의 움직임 벡터 및 제로 벡터를 이용하여 예측 움직임 벡터 후보 리스트를 생성할 수 있다. 예측 움직임 벡터 후보 리스트는 하나 이상의 예측 움직임 벡터 후보들을 포함할 수 있다. 공간적 후보의 움직임 벡터, 시간적 후보의 움직임 벡터 및 제로 벡터 중 적어도 하나가 예측 움직임 벡터 후보로서 결정 및 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "예측 움직임 벡터 (후보)" 및 "움직임 벡터 (후보)"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "예측 움직임 벡터 후보" 및 "AMVP 후보"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "예측 움직임 벡터 후보 리스트" 및 "AMVP 후보 리스트"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
공간적 후보는 재구축된 공간적 이웃 블록을 포함할 수 있다. 말하자면, 재구축된 이웃 블록의 움직임 벡터는 공간적 예측 움직임 벡터 후보(spatial prediction motion vector candidate)라 칭해질 수 있다.
시간적 후보는 콜 블록 및 콜 블록에 인접한 블록을 포함할 수 있다. 말하자면, 콜 블록의 움직임 벡터 또는 콜 블록에 인접한 블록의 움직임 벡터는 시간적 예측 움직임 벡터 후보(temporal prediction motion vector candidate)로 칭해질 수 있다.
제로 벡터는 (0, 0) 움직임 벡터일 수 있다.
예측 움직임 벡터 후보는 움직임 벡터의 예측을 위한 움직임 벡터 예측자(motion vector predictor)일 수 있다. 또한, 부호화 장치(100)에 있어서 예측 움직임 벡터 후보는 움직임 벡터 초기 검색 위치일 수 있다.
1-2) 예측 움직임 벡터 후보 리스트를 사용하는 움직임 벡터의 검색
부호화 장치(100)는 예측 움직임 벡터 후보 리스트를 사용하여 검색 범위 내에서 대상 블록의 부호화를 위해 사용될 움직임 벡터를 결정할 수 있다. 또한, 부호화 장치(100)는 예측 움직임 벡터 후보 리스트의 예측 움직임 벡터 후보들 중 대상 블록의 예측 움직임 벡터로 사용할 예측 움직임 벡터 후보를 결정할 수 있다.
대상 블록의 부호화를 위해 사용될 움직임 벡터는 최소의 비용으로 부호화될 수 있는 움직임 벡터일 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화에 있어서 AMVP 모드를 사용할지 여부를 결정할 수 있다.
1-3) 인터 예측 정보의 전송
부호화 장치(100)는 인터 예측을 위해 요구되는 인터 예측 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림의 인터 예측 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다.
인터 예측 정보는, 1) AMVP 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 모드 정보, 2) 예측 움직임 벡터 인덱스, 3) 움직임 벡터 차분(Motion Vector Difference; MVD), 4) 참조 방향 및 5) 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다.
이하에서, 용어들 "예측 움직임 벡터 인덱스" 및 "AMVP 인덱스"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
또한, 인터 예측 정보는 잔차 신호를 포함할 수 있다.
복호화 장치(200)는 모드 정보가 AMVP 모드를 사용하는 것을 나타낼 경우 엔트로피 복호화를 통해 예측 움직임 벡터 인덱스, 움직임 벡터 차분, 참조 방향 및 참조 픽처 인덱스를 비트스트림으로부터 획득할 수 있다.
예측 움직임 벡터 인덱스는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 예측 움직임 벡터 후보들 중에서 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 예측 움직임 벡터 후보를 가리킬 수 있다.
1-4) 인터 예측 정보를 사용하는 AMVP 모드의 인터 예측
복호화 장치(200)는 예측 움직임 벡터 후보 리스트를 이용하여 예측 움직임 벡터 후보를 유도할 수 있고, 유도된 예측 움직임 벡터 후보에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보를 결정할 수 있다.
복호화 장치(200)는 예측 움직임 벡터 인덱스를 사용하여 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 예측 움직임 벡터 후보 중에서 대상 블록에 대한 움직임 벡터 후보를 결정할 수 있다. 복호화 장치(200)는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 예측 움직임 벡터 후보들 중에서 예측 움직임 벡터 인덱스가 가리키는 예측 움직임 벡터 후보를 대상 블록의 예측 움직임 벡터로서 선택할 수 있다.
부호화 장치(100)는 예측 움직임 벡터 인덱스에 엔트로피 부호화를 적용함으로써 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스에 대해 엔트로피 복호화를 적용함으로써 예측 움직임 벡터 인덱스를 획득할 수 있다.
대상 블록의 인터 예측을 위해 실제로 사용될 움직임 벡터는 예측 움직임 벡터와 일치하지 않을 수 있다. 대상 블록의 인터 예측을 위해 실제로 사용될 움직임 벡터는 및 예측 움직임 벡터 간의 차분을 나타내기 위해 MVD가 사용될 수 있다. 부호화 장치(100)는 가능한 작은 크기의 MVD를 사용하기 위해 대상 블록의 인터 예측을 위해 실제로 사용될 움직임 벡터와 유사한 예측 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
MVD는 대상 블록의 움직임 벡터 및 예측 움직임 벡터 간의 차분일 수 있다. 부호화 장치(100)는 MVD를 계산할 수 있고, MVD에 엔트로피 부호화를 적용함으로써 엔트로피 부호화된 MVD를 생성할 수 있다. 부호화 장치(100)는 엔트로피 부호화된 MDV를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다.
MVD는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 전송될 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 MVD를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 MVD에 엔트로피 복호화를 적용함으로써 MVD를 획득할 수 있다.
복호화 장치(200)는 MVD 및 예측 움직임 벡터를 합함으로써 대상 블록의 움직임 벡터를 유도(derive)할 수 있다. 말하자면, 복호화 장치(200)에서 도출되는 대상 블록의 움직임 벡터는 MVD 및 움직임 벡터 후보의 합일 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 계산된 MVD 해상도 정보에 엔트로피 부호화를 적용함으로써 엔트로피 부호화된 MVD 해상도 정보를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 MVD 해상도 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 MVD 해상도 정보를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 MVD 해상도 정보에 엔트로피 복호화를 적용함으로써 MVD 해상도 정보를 획득할 수 있다. 복호화 장치(200)는 MVD 해상도 정보를 사용하여 MVD의 해상도를 조정할 수 있다.
한편, 부호화 장치(100)는 어파인 모델에 기반하여 MVD를 계산할 수 있다. 복호화 장치(200)는 MVD 및 어파인 제어 움직임 벡터 후보의 합을 통해 대상 블록의 어파인 제어 움직임 벡터를 도출할 수 있고, 어파인 제어 움직임 벡터를 사용하여 서브 블록에 대한 움직임 벡터를 유도할 수 있다.
참조 방향은 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 참조 픽처 리스트를 가리킬 수 있다. 예를 들면, 참조 방향은 참조 픽처 리스트 L0 및 참조 픽처 리스트 L1 중 하나를 가리킬 수 있다.
참조 방향은 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 참조 픽처 리스트를 가리킬 뿐, 참조 픽처들의 방향들이 순방향(forward direction) 또는 역방향(backward direction)으로 제한된다는 것을 나타내는 것을 아닐 수 있다. 말하자면, 참조 픽처 리스트 L0 및 참조 픽처 리스트 L1의 각각은 순방향 및/또는 역방향의 픽처들을 포함할 수 있다.
참조 방향이 단방향(uni-direction)이란 것은 하나의 참조 픽처 리스트가 사용된다는 것을 의미할 수 있다. 참조 방향이 양방향(bi-direction)이란 것은 2 개의 참조 픽처 리스트들이 사용된다는 것을 의미할 수 있다. 말하자면, 참조 방향은, 참조 픽처 리스트 L0만이 사용된다는 것, 참조 픽처 리스트 L1만이 사용된다는 것 및 2 개의 참조 픽처 리스트들 것 중 하나를 가리킬 수 있다.
참조 픽처 인덱스는 참조 픽처 리스트의 참조 픽처들 중 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 참조 픽처를 가리킬 수 있다. 부호화 장치(100)는 참조 픽처 인덱스에 엔트로피 부호화를 적용함으로써 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스에 엔트로피 복호화를 적용함으로써 참조 픽처 인덱스를 획득할 수 있다.
대상 블록의 예측을 위해 2 개의 참조 픽처 리스트가 사용될 경우. 각 참조 픽처 리스트에 대해 하나의 참조 픽처 인덱스 및 하나의 움직임 벡터가 사용될 수 있다. 또한, 대상 블록의 예측을 위해 2 개의 참조 픽처 리스트가 사용될 경우, 대상 블록에 대해 2 개의 예측 블록들이 특정될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록에 대한 2 개의 예측 블록들의 평균 또는 가중치가 부여된 합(weighed-sum)을 통해 대상 블록의 (최종적인) 예측 블록이 생성될 수 있다.
예측 움직임 벡터 인덱스, MVD, 참조 방향 및 참조 픽처 인덱스에 의해 대상 블록의 움직임 벡터가 유도될 수 있다.
복호화 장치(200)는 유도된 움직임 벡터 및 참조 픽처 인덱스에 기반하여 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 예를 들면, 예측 블록은 참조 픽처 인덱스가 가리키는 참조 픽처 내의 유도된 움직임 벡터가 가리키는 참조 블록일 수 있다.
대상 블록의 움직임 벡터 자체를 부호화하지 않고, 예측 움직임 벡터 인덱스 및 MVD를 부호화함에 따라 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 전송되는 비트량이 감소될 수 있고, 부호화 효율이 향상될 수 있다.
대상 블록에 대해서 재구축된 이웃 블록의 움직임 정보가 사용될 수 있다. 특정한 인터 예측 모드에서는, 부호화 장치(100)가 대상 블록에 대한 움직임 정보 자체는 별도로 부호화하지 않을 수도 있다. 대상 블록의 움직임 정보가 부호화되지 않고, 재구축된 이웃 블록의 움직임 정보를 통해 대상 블록의 움직임 정보를 유도할 수 있는 다른 정보가 대신 부호화될 수 있다. 다른 정보가 대신 부호화됨에 따라, 복호화 장치(200)로 전송되는 비트량이 감소될 수 있고, 부호화 효율이 향상될 수 있다.
예를 들면, 이러한 대상 블록의 움직임 정보가 직접적으로 부호화되지 않는 인터 예측 모드로서, 스킵 모드(skip mode) 및/또는 머지 모드(merge mode) 등이 있을 수 있다. 이때, 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 재구축된 이웃 유닛들 중 어떤 유닛의 움직임 정보가 대상 유닛의 움직임 정보로서 사용되는지를 지시하는 식별자 및/또는 인덱스를 사용할 수 있다.
2) 머지 모드
대상 블록의 움직임 정보를 도출하는 방식으로서, 머지(merge)가 있다. 머지는 복수의 블록들에 대한 움직임들의 병합을 의미할 수 있다. 머지는 하나의 블록의 움직임 정보를 다른 블록에도 함께 적용시키는 것을 의미할 수 있다. 말하자면, 머지 모드는 대상 블록의 움직임 정보가 이웃 블록의 움직임 정보로부터 유도되는 모드를 의미할 수 있다.
머지 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100)는 공간적 후보의 움직임 정보 및/또는 시간적 후보의 움직임 정보를 이용하여 대상 블록의 움직임 정보에 대한 예측을 수행할 수 있다. 공간적 후보는 대상 블록에 공간적으로 인접한 재구축된 공간적 이웃 블록을 포함할 수 있다. 공간적 이웃 블록은 좌측 이웃 블록 및 상단 이웃 블록을 포함할 수 있다. 시간적 후보는 콜 블록을 포함할 수 있다. 용어들 "공간적 후보" 및 "공간적 머지 후보"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다. 용어들 "시간적 후보" 및 "시간적 머지 후보"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
부호화 장치(100)는 예측을 통해 예측 블록을 획득할 수 있다. 부호화 장치(100)는 대상 블록 및 예측 블록의 차이인 잔차 블록을 부호화할 수 있다.
2-1) 머지 후보 리스트(merge candidate list)의 작성
머지 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 공간적 후보의 움직임 정보 및/또는 시간적 후보의 움직임 정보를 이용하여 머지 후보 리스트를 생성할 수 있다. 움직임 정보는 1) 움직임 벡터, 2) 참조 픽처 인덱스, 및 3) 참조 방향을 포함할 수 있다. 참조 방향은 단방향 또는 양방향일 수 있다. 참조 방향은 인터 예측 지시자를 의미할 수 있다.
머지 후보 리스트는 머지 후보들을 포함할 수 있다. 머지 후보는 움직임 정보일 수 있다. 말하자면, 머지 후보 리스트는 움직임 정보들이 저장된 리스트일 수 있다.
머지 후보들은 시간적 후보 및/또는 공간적 후보 등의 움직임 정보들일 수 있다. 말하자면, 머지 후보 리스트는 시간적 후보 및/또는 공간적 후보 등의 움직임 정보들을 포함할 수 있다.
또한, 머지 후보 리스트는 머지 후보 리스트에 이미 존재하는 머지 후보들의 조합에 의해 생성된 새로운 머지 후보를 포함할 수 있다. 말하자면, 머지 후보 리스트는 머지 후보 리스트에 이미 존재하는 움직임 정보들의 조합에 의해 생성된 새로운 움직임 정보를 포함할 수 있다.
또한, 머지 후보 리스트는 히스토리 기반 머지 후보(history-based merge candidate)를 포함할 수 있다. 히스토리 기반 머지 후보는 대상 블록보다 먼저 부호화 및/또는 복호화된 블록의 움직임 정보일 수 있다.
또한, 머지 후보 리스트는 2 개의 머지 후보들의 평균에 기반한 머지 후보를 포함할 수 있다.
머지 후보들은 인터 예측 정보를 유도하는 특정된 모드들일 수 있다. 머지 후보는 인터 예측 정보를 유도하는 특정된 모드를 가리키는 정보일 수 있다. 머지 후보가 가리키는 특정된 모드에 따라 대상 블록의 인터 예측 정보가 유도될 수 있다. 이 때, 특정된 모드는 일련의 인터 예측 정보를 유도하는 과정을 포함할 수 있다. 이러한 특정된 모드는 인터 예측 정보 유도 모드 또는 움직임 정보 유도 모드일 수 있다.
머지 후보 리스트 내의 머지 후보들 중 머지 인덱스에 의해 선택된 머지 후보가 가리키는 모드에 따라서 대상 블록의 인터 예측 정보가 유도될 수 있다.
예를 들면, 머지 후보 리스트 내의 움직임 정보 유도 모드들은, 1) 서브 블록 단위의 움직임 정보 유도 모드 및 2) 어파인 움직임 정보 유도 모드 중 적어도 하나일 수 있다.
또한, 머지 후보 리스트는 제로 벡터의 움직임 정보를 포함할 수 있다. 제로 벡터는 제로 머지 후보로 칭해질 수도 있다.
말하자면, 머지 후보 리스트 내의 움직임 정보들은, 1) 공간적 후보의 움직임 정보, 2) 시간적 후보의 움직임 정보, 3) 이미 머지 후보 리스트에 존재하는 움직임 정보들의 조합에 의해 생성된 움직임 정보, 4) 제로 벡터 중 적어도 하나일 수 있다.
움직임 정보는 1) 움직임 벡터, 2) 참조 픽처 인덱스 및 3) 참조 방향을 포함할 수 있다. 참조 방향은 인터 예측 지시자로 칭해질 수도 있다. 참조 방향은 단방향 또는 양방향일 수 있다. 단방향의 참조 방향은 L0 예측 또는 L1 예측을 나타낼 수 있다.
머지 후보 리스트는 머지 모드에 의한 예측이 수행되기 전에 생성될 수 있다.
머지 후보 리스트의 머지 후보들의 개수는 기정의될 수 있다. 머지 후보 리스트가 기정의된 개수의 머지 후보들을 갖도록 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 기정의된 방식 및 기정의된 순위에 따라서 머지 후보 리스트에 머지 후보를 추가할 수 있다. 기정의된 방식 및 기정의된 순위를 통해 부호화 장치(100)의 머지 후보 리스트 및 복호화 장치(200)의 머지 후보 리스트는 동일하게 될 수 있다.
머지는 CU 단위 또는 PU 단위로 적용될 수 있다. CU 단위 또는 PU 단위로 머지가 수행되는 경우, 부호화 장치(100)는 기정의된 정보를 포함하는 비트스트림을 복호화 장치(200)로 전송할 수 있다. 예를 들면, 기정의된 정보는, 1) 블록 파티션(partition) 별로 머지를 수행할지 여부를 나타내는 정보, 2) 대상 블록에 대하여 공간적 후보 및/또는 시간적 후보인 블록들 중 어떤 블록과 머지를 할 것인가에 대한 정보를 포함할 수 있다.
2-2) 머지 후보 리스트를 사용하는 움직임 벡터의 검색
부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화를 위해 사용될 머지 후보를 결정할 수 있다. 예를 들면, 부호화 장치(100)는 머지 후보 리스트의 머지 후보들을 사용하여 대상 블록에 대한 예측들을 수행하고, 머지 후보들에 대한 잔차 블록들을 생성할 수 있다. 부호화 장치(100)는 예측과 잔차 블록의 부호화에 있어서 최소의 비용을 요구하는 머지 후보를 대상 블록의 부호화를 위해 사용할 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화에 있어서 머지 모드를 사용할지 여부를 결정할 수 있다.
2-3) 인터 예측 정보의 전송
부호화 장치(100)는 인터 예측을 위해 요구되는 인터 예측 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 부호화 장치(100)는 인터 예측 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행하여 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보를 포함하는 비트스트림을 복호화 장치(200)로 전송할 수 있다. 비트스트림을 통해, 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 인터 예측 정보를 획득할 수 있다.
복호화 장치(200)는 비트스트림의 인터 예측 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다.
인터 예측 정보는, 1) 머지 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 모드 정보, 2) 머지 인덱스 및 3) 보정 정보를 포함할 수 있다.
또한, 인터 예측 정보는 잔차 신호를 포함할 수 있다.
복호화 장치(200)는 모드 정보가 머지 모드를 사용하는 것을 나타낼 경우에만 머지 인덱스를 비트스트림으로부터 획득할 수 있다.
모드 정보는 머지 플래그일 수 있다. 모드 정보의 단위는 블록일 수 있다. 블록에 대한 정보는 모드 정보를 포함할 수 있고, 모드 정보는 블록에 대하여 머지 모드가 적용되는지 여부를 나타낼 수 있다.
머지 인덱스는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 머지 후보를 가리킬 수 있다. 또는, 머지 인덱스는 대상 블록에 공간적 또는 시간적으로 인접한 이웃 블록들 중 어떤 블록과의 머지가 수행되는가를 가리킬 수 있다.
부호화 장치(100)는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중 가장 높은 부호화 성능을 갖는 머지 후보를 선택할 수 있고, 선택된 머지 후보를 가리키도록 머지 인덱스의 값을 설정할 수 있다.
보정 정보는 움직임 벡터의 보정을 위해 사용되는 정보일 수 있다. 부호화 장치(100)는 보정 정보를 생성할 수 있다. 복호화 장치(200)는 보정 정보에 기반하여 머지 인덱스에 의해 선택된 머지 후보의 움직임 벡터를 보정할 수 있다.
보정 정보는 보정 여부를 나타내는 정보, 보정 방향 정보 및 보정 크기 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 시그널링되는 보정 정보에 기반하여 움직임 벡터를 보정하는 예측 모드가 움직임 벡터 차분을 가진 머지 모드로 칭해질 수 있다.
2-4) 인터 예측 정보를 사용하는 머지 모드의 인터 예측
복호화 장치(200)는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 머지 인덱스가 가리키는 머지 후보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다.
머지 인덱스가 가리키는 머지 후보의 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 및 참조 방향에 의해 대상 블록의 움직임 벡터가 특정될 수 있다.
3) 스킵 모드
스킵 모드는 공간적 후보의 움직임 정보 또는 시간적 후보의 움직임 정보를 그대로 대상 블록에 적용하는 모드일 수 있다. 또한, 스킵 모드는 잔차 신호를 사용하지 않는 모드일 수 있다. 말하자면, 스킵 모드가 사용될 때, 재구축된 블록은 예측 블록과 동일할 수 있다.
머지 모드 및 스킵 모드의 차이는 잔차 신호의 전송 또는 사용의 여부일 수 있다. 말하자면, 스킵 모드는 잔차 신호가 전송 또는 사용되지 않는다는 점을 제외하고는 머지 모드와 유사할 수 있다.
스킵 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100)는 공간적 후보 또는 시간적 후보인 블록들 중 어떤 블록의 움직임 정보가 대상 블록의 움직임 정보로서 이용되는 지를 나타내는 정보를 비트스트림을 통해 복호화 장치(200)에 전송할 수 있다. 부호화 장치(100)는 이러한 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행하여 엔트로피 부호화된 정보를 생성할 수 있고, 비트스트림을 통해 엔트로피 부호화된 정보를 복호화 장치(200)로 시그널링할 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 정보를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 정보에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 정보를 획득할 수 있다.
또한, 스킵 모드가 사용되는 경우 부호화 장치(100)는 MVD와 같은 다른 신택스 요소 정보는 복호화 장치(200)에 전송하지 않을 수 있다. 예를 들면, 스킵 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100)는 MVD, 코드된 블록 플래그 및 변환 계수 레벨 중 적어도 하나에 관한 신택스 요소를 복호화 장치(200)에 시그널링하지 않을 수 있다.
3-1) 머지 후보 리스트의 작성
스킵 모드 또한 머지 후보 리스트를 사용할 수 있다. 말하자면, 머지 후보 리스트는 머지 모드 및 스킵 모드의 양자에서 사용될 수 있다. 이러한 측면에서, 머지 후보 리스트는 "스킵 후보 리스트" 또는 "머지/스킵 후보 리스트"로 명명될 수도 있다.
또는, 스킵 모드는 머지 모드와는 다른 별개의 후보 리스트를 사용할 수도 있다. 이러한 경우, 아래의 설명에서 머지 후보 리스트 및 머지 후보는 스킵 후보 리스트 및 스킵 후보로 각각 대체될 수 있다.
머지 후보 리스트는 스킵 모드에 의한 예측이 수행되기 전에 생성될 수 있다.
3-2) 머지 후보 리스트를 사용하는 움직임 벡터의 검색
부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화를 위해 사용될 머지 후보를 결정할 수 있다. 예를 들면, 부호화 장치(100)는 머지 후보 리스트의 머지 후보들을 사용하여 대상 블록에 대한 예측들을 수행할 수 있다. 부호화 장치(100)는 예측에 있어서 최소의 비용을 요구하는 머지 후보를 대상 블록의 부호화를 위해 사용할 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화에 있어서 스킵 모드를 사용할지 여부를 결정할 수 있다.
3-3) 인터 예측 정보의 전송
부호화 장치(100)는 인터 예측을 위해 요구되는 인터 예측 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림의 인터 예측 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다.
인터 예측 정보는, 1) 스킵 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 모드 정보 및 2) 스킵 인덱스를 포함할 수 있다.
스킵 인덱스는 전술된 머지 인덱스와 동일할 수 있다.
스킵 모드가 사용될 경우, 대상 블록은 잔차 신호 없이 부호화될 수 있다. 인터 예측 정보는 잔차 신호를 포함하지 않을 수 있다. 또는, 비트스트림은 잔차 신호를 포함하지 않을 수 있다.
복호화 장치(200)는 모드 정보가 스킵 모드를 사용하는 것을 나타낼 경우에만 스킵 인덱스를 비트스트림으로부터 획득할 수 있다. 전술된 것과 같이, 머지 인덱스 및 스킵 인덱스는 동일한 것일 수 있다. 복호화 장치(200)는 모드 정보가 머지 모드 또는 스킵 모드를 사용하는 것을 나타낼 경우에만 스킵 인덱스를 비트스트림으로부터 획득할 수 있다.
스킵 인덱스는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 머지 후보를 가리킬 수 있다.
3-4) 인터 예측 정보를 사용하는 스킵 모드의 인터 예측
복호화 장치(200)는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 스킵 인덱스가 가리키는 머지 후보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다.
스킵 인덱스가 가리키는 머지 후보의 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 및 참조 방향에 의해 대상 블록의 움직임 벡터가 특정될 수 있다.
4) 현재 픽처 참조 모드
현재 픽처 참조 모드는 대상 블록이 속한 대상 픽처 내의 기-재구축된 영역을 이용하는 예측 모드를 의미할 수 있다.
기-재구축된 영역을 특정하기 위한 움직임 벡터가 이용될 수 있다. 대상 블록이 현재 픽처 참조 모드로 부호화되는지 여부는 대상 블록의 참조 픽처 인덱스를 이용하여 판단될 수 있다.
대상 블록이 현재 픽처 참조 모드로 부호화된 블록인지 여부를 나타내는 플래그 또는 인덱스가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수도 있다. 또는, 대상 블록이 현재 픽처 참조 모드로 부호화된 블록인지 여부는 대상 블록의 참조 픽처 인덱스를 통해 유추될 수도 있다.
대상 블록이 현재 픽처 참조 모드로 부호화된 경우, 대상 픽처는 대상 블록을 위한 참조 픽처 리스트 내에서 고정된 위치 또는 임의의 위치에 존재할 수 있다.
예를 들면, 고정된 위치는 참조 픽처 인덱스의 값이 0인 위치 또는 가장 마지막의 위치일 수 있다.
대상 픽처가 참조 픽처 리스트 내의 임의의 위치에 존재하는 경우, 이러한 임의의 위치를 나타내는 별도의 참조 픽처 인덱스가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수도 있다.
5) 서브 블록 머지 모드(subblock merge mode)
서브 블록 머지 모드는, CU의 서브 블록에 대하여 움직임 정보를 유도하는 모드를 의미할 수 있다.
서브 블록 머지 모드가 적용되는 경우, 참조 영상에서 대상 서브 블록의 콜 서브 블록의 움직임 정보(말하자면, 서브 블록 기반 시간적 머지 후보(Sub-block based temporal merge candidate)) 및/또는 어파인 제어 포인트 움직임 벡터 머지 후보(affine control point motion vector merge candidate)를 사용하여 서브 블록 머지 후보 리스트(subblock merge candidate list)가 생성될 수 있다.
6) 삼각 분할 모드(triangle partition mode)
삼각 분할 모드에서, 대상 블록을 대각선 방향으로 분할함으로써 분할된 대상 블록들이 생성될 수 있다. 각 분할된 대상 블록에 대하여, 각 분할된 대상 블록의 움직임 정보가 유도될 수 있고, 유도된 움직임 정보를 이용하여 각 분할된 대상 블록에 대한 예측 샘플이 유도될 수 있다. 분할된 대상 블록들의 예측 샘플들의 가중치가 부여된 합을 통해 대상 블록의 예측 샘플이 유도될 수 있다.
7) 인터 인트라 결합 예측 모드
인터 인트라 결합 예측 모드는, 인터 예측에 의해 생성된 예측 샘플 및 인트라 예측에 의해 생성된 예측 샘플의 가중치가 부여된 합을 사용하여 대상 블록의 예측 샘플을 유도하는 모드일 수 있다.
전술된 모드들에 있어서, 복호화 장치(200)는 도출된 움직임 정보에 대한 자체적인 보정을 수행할 수 있다. 예를 들면, 복호화 장치(200)는 도출된 움직임 정보가 지시하는 참조 블록을 기준으로 특정된 구역을 탐색하여 최소의 절대 차이들의 합(Sum of Absolute Differences; SAD)를 갖는 움직임 정보를 검색할 수 있고, 검색된 움직임 정보를 보정된 움직임 정보로서 유도할 수 있다.
전술된 모드들에 있어서, 복호화 장치(200)는 광학적 흐름(optical flow)을 사용하여 인터 예측을 통해 유도된 예측 샘플에 대한 보상을 수행할 수 있다.
전술된 AMVP 모드, 머지 모드 및 스킵 모드 등에서는 리스트에 대한 인덱스를 통해 리스트 내의 움직임 정보들 중 대상 블록의 예측을 위해 사용될 움직임 정보가 특정될 수 있다.
부호화 효율의 향상을 위해서, 부호화 장치(100)는 리스트의 요소들 중 대상 블록의 인터 예측에 있어서 최소의 비용을 유발하는 요소의 인덱스만을 시그널링할 수 있다. 부호화 장치(100)는 인덱스를 부호화할 수 있으며, 부호화된 인덱스를 시그널링할 수 있다.
따라서, 전술된 리스트들(즉, 예측 움직임 벡터 후보 리스트 및 머지 후보 리스트)은 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)에서 동일한 데이터에 기반하여 동일한 방식으로 유도되어야 할 수 있다. 여기에서, 동일한 데이터는 재구축된 픽처 및 재구축된 블록을 포함할 수 있다. 또한, 인덱스로 요소를 특정하기 위해, 리스트 내에서 요소들의 순서는 일정해야 할 수 있다.
도 10은 일 예에 따른 공간적 후보들을 나타낸다.
도 10에서는, 공간적 후보들의 위치가 도시되었다.
가운데의 큰 블록은 대상 블록을 나타낼 수 있다. 5 개의 작은 블록들은 공간적 후보들을 나타낼 수 있다.
대상 블록의 좌표들은 (xP, yP)일 수 있고, 대상 블록의 크기는 (nPSW, nPSH)일 수 있다.
공간적 후보 A0은 대상 블록의 좌측 하단의 코너에 인접한 블록일 수 있다. A0은 좌표들 (xP - 1, yP + nPSH)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 A1은 대상 블록의 좌측에 인접한 블록일 수 있다. A1은 대상 블록의 좌측에 인접한 블록들 중 최 하단의 블록일 수 있다. 또는, A1은 A0의 상단에 인접한 블록일 수 있다. A1은 좌표들 (xP - 1, yP + nPSH - 1)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 B0은 대상 블록의 우측 상단의 코너에 인접한 블록일 수 있다. B0은 좌표들 (xP + nPSW, yP - 1)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 B1은 대상 블록의 상단에 인접한 블록일 수 있다. B1은 대상 블록의 상단에 인접한 블록들 중 최 우측의 블록일 수 있다. 또는, B1은 B0의 좌측에 인접한 블록일 수 있다. B1은 좌표들 (xP + nPSW - 1, yP - 1)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 B2는 대상 블록의 좌측 상단의 코너에 인접한 블록일 수 있다. B2는 좌표들 (xP - 1, yP - 1)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 및 시간적 후보의 가용성(availability)의 판단
공간적 후보의 움직임 정보 또는 시간적 후보의 움직임 정보를 리스트에 포함시키기 위해서는, 공간적 후보의 움직임 정보 또는 시간적 후보의 움직임 정보가 가용한지 여부가 판단되어야 한다.
이하에서, 후보 블록은 공간적 후보 및 시간적 후보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 상기의 판단은 아래의 단계 1) 내지 단계 4)를 순차적으로 적용함으로써 이루어질 수 있다.
단계 1) 후보 블록을 포함하는 PU가 픽처의 경계의 밖에 있으면 후보 블록의 가용성은 거짓(false)으로 설정될 수 있다. "가용성이 거짓으로 설정된다"는 것은 "비가용한 것으로 설정된다"는 것과 동일한 의미일 수 있다.
단계 2) 후보 블록을 포함하는 PU가 슬라이스의 경계의 밖에 있으면 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다. 대상 블록 및 후보 블록이 서로 다른 슬라이스들 내에 위치하면, 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다.
단계 3) 후보 블록을 포함하는 PU가 타일의 경계의 밖에 있으면 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다. 대상 블록 및 후보 블록이 서로 다른 타일들 내에 위치하면, 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다.
단계 4) 후보 블록을 포함하는 PU의 예측 모드가 인트라 예측 모드이면 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다. 후보 블록을 포함하는 PU가 인터 예측을 사용하지 않으면 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다.
도 11은 일 예에 따른 공간적 후보들의 움직임 정보들의 머지 리스트로의 추가 순서를 나타낸다.
도 11에서 도시된 것처럼, 공간적 후보들의 움직임 정보들을 머지 리스트에 추가함에 있어서, A1, B1, B0, A0 및 B2의 순서가 사용될 수 있다. 즉, A1, B1, B0, A0 및 B2의 순서로, 가용한 공간적 후보의 움직임 정보가 머지 리스트에 추가될 수 있다.
머지 모드 및 스킵 모드에서의 머지 리스트의 유도 방법
전술된 것과 같이, 머지 리스트 내의 머지 후보들의 최대 개수는 설정될 수 있다. 설정된 최대 개수를 N으로 표시한다. 설정된 개수는 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 전송될 수 있다. 슬라이스의 슬라이스 헤더는 N을 포함할 수 있다. 말하자면, 슬라이스 헤더에 의해 슬라이스의 대상 블록에 대한 머지 리스트의 머지 후보들의 최대 개수가 설정될 수 있다. 예를 들면, 기본적으로 N의 값은 5일 수 있다.
움직임 정보(즉, 머지 후보)는 아래의 단계 1) 내지 단계 4)의 순서로 머지 리스트에 추가될 수 있다.
단계 1) 공간적 후보들 중 가용한 공간적 후보들이 머지 리스트에 추가될 수 있다. 가용한 공간적 후보들의 움직임 정보들은 도 10에서 도시된 순서대로 머지 리스트에 추가될 수 있다. 이 때, 가용한 공간적 후보의 움직임 정보가 이미 머지 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 움직임 정보는 머지 리스트에 추가되지 않을 수 있다. 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는지 여부를 검사하는 것은 "중복성 검사"로 약술될 수 있다.
추가되는 움직임 정보들은 최대 N 개일 수 있다.
단계 2) 머지 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작고, 시간적 후보가 가용하면, 시간적 후보의 움직임 정보가 머지 리스트에 추가될 수 있다. 이 때, 가용한 시간적 후보의 움직임 정보가 이미 머지 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 움직임 정보는 머지 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
단계 3) 머지 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작고, 대상 슬라이스의 타입이 "B"이면, 조합된 양방향 예측(combined bi-prediction)에 의해 생성된 조합된 움직임 정보가 머지 리스트에 추가될 수 있다.
대상 슬라이스는 대상 블록을 포함하는 슬라이스일 수 있다.
조합된 움직임 정보는 L0 움직임 정보 및 L1 움직임 정보의 조합일 수 있다. L0 움직임 정보는 참조 픽처 리스트 L0만을 참조하는 움직임 정보일 수 있다. L1 움직임 정보는 참조 픽처 리스트 L1만을 참조하는 움직임 정보일 수 있다.
머지 리스트 내에서, L0 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다. 또한, 머지 리스트 내에서, L1 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다.
조합된 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다. 조합된 움직임 정보를 생성함에 있어서 하나 이상의 L0 움직임 정보들 및 하나 이상의 L1 움직임 정보들 중 어떤 L0 움직임 정보 및 어떤 L1 움직임 정보를 사용할 것인가는 기정의될 수 있다. 하나 이상의 조합된 움직임 정보는 머지 리스트 내의 서로 다른 움직임 정보들의 쌍(pair)을 사용하는 조합된 양방향 예측에 의해 기정의된 순서로 생성될 수 있다. 서로 다른 움직임 정보들의 쌍 중 하나는 L0 움직임 정보이고 다른 하나는 L1 움직임 정보일 수 있다.
예를 들면, 최우선적으로 추가되는 조합된 움직임 정보는 머지 인덱스가 0인 L0 움직임 정보 및 머지 인덱스가 1인 L1 움직임 정보의 조합일 수 있다. 머지 인덱스가 0인 움직임 정보가 L0 움직임 정보가 아니거나, 머지 인덱스가 1인 움직임 정보가 L1 움직임 정보가 아니면 상기의 조합된 움직임 정보는 생성 및 추가되지 않을 수 있다. 다음으로 추가되는 움직임 정보는 머지 인덱스가 1인 L0 움직임 정보 및 머지 인덱스가 0인 L1 움직임 정보의 조합일 수 있다. 이하의 구체적인 조합은 비디오의 부호화/복호화 분야의 다른 조합을 따를 수 있다.
이 때, 조합된 움직임 정보가 이미 머지 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 조합된 움직임 정보는 머지 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
단계 4) 머지 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작으면, 제로 벡터 움직임 정보가 머지 리스트에 추가될 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보는 움직임 벡터가 제로 벡터인 움직임 정보일 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다. 하나 이상의 제로 벡터 움직임 정보들의 참조 픽처 인덱스들은 서로 상이할 수 있다. 예를 들면, 첫 번째의 제로 벡터 움직임 정보의 참조 픽처 인덱스의 값은 0일 수 있다. 두 번째의 제로 벡터 움직임 정보의 참조 픽처 인덱스의 값은 1일 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보들의 개수는 참조 픽처 리스트 내의 참조 픽처들의 개수와 동일할 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보의 참조 방향은 양방향일 수 있다. 2 개의 움직임 벡터들은 모두 제로 벡터들일 수 있다. 제로 벡터 움직임 정보들의 개수는 참조 픽처 리스트 L0 내의 참조 픽처들의 개수 및 참조 픽처 리스트 L1 내의 참조 픽처들의 개수 중 더 작은 것일 수 있다. 또는, 참조 픽처 리스트 L0 내의 참조 픽처들의 개수 및 참조 픽처 리스트 L1 내의 참조 픽처들의 개수가 서로 다를 경우, 하나의 참조 픽처 리스트에만 적용될 수 있는 참조 픽처 인덱스에 대해서는 단방향의 참조 방향이 사용될 수 있다.
부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 참조 픽처 인덱스를 변경하면서 순차적으로 제로 벡터 움직임 정보를 머지 리스트에 추가할 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보가 이미 머지 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 제로 벡터 움직임 정보는 머지 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
전술된 단계 1) 내지 단계 4)의 순서는 단지 예시적인 것으로, 단계들 간의 순서는 서로 바뀔 수 있다. 또한, 단계들 중 일부는 기정의된 조건에 따라 생략될 수 있다.
AMVP 모드에서의 예측 움직임 벡터 후보 리스트의 유도 방법
예측 움직임 벡터 후보 리스트 내의 예측 움직임 벡터 후보들의 최대 개수는 기정의될 수 있다. 기정의된 최대 개수를 N으로 표시한다. 예를 들면, 기정의된 최대 개수는 2일 수 있다.
움직임 정보(즉, 예측 움직임 벡터 후보)는 아래의 단계 1) 내지 단계 3)의 순서로 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다.
단계 1) 공간적 후보들 중 가용한 공간적 후보들이 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다. 공간적 후보들은 제1 공간적 후보 및 제2 공간적 후보를 포함할 수 있다.
제1 공간적 후보는 A0, A1, 스케일된(scaled) A0 및 스케일된 A1 중 하나일 수 있다. 제2 공간적 후보는 B0, B1, B2, 스케일된 B0, 스케일된 B1 및 스케일된 B2 중 하나일 수 있다.
가용한 공간적 후보들의 움직임 정보들은 제1 공간적 후보 및 제2 공간적 후보의 순서로 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다. 이 때, 가용한 공간적 후보의 움직임 정보가 이미 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 움직임 정보는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가되지 않을 수 있다. 말하자면, N의 값이 2인 경우, 제2 공간적 후보의 움직임 정보가 제1 공간적 후보의 움직임 정보와 동일하면 제2 공간적 후보의 움직임 정보는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
추가되는 움직임 정보들은 최대 N 개일 수 있다.
단계 2) 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작고, 시간적 후보가 가용하면, 시간적 후보의 움직임 정보가 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다. 이 때, 가용한 시간적 후보의 움직임 정보가 이미 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 움직임 정보는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
단계 3) 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작으면, 제로 벡터 움직임 정보가 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다. 하나 이상의 제로 벡터 움직임 정보들의 참조 픽처 인덱스들은 서로 상이할 수 있다.
부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 참조 픽처 인덱스를 변경하면서 순차적으로 제로 벡터 움직임 정보를 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가할 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보가 이미 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 제로 벡터 움직임 정보는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
머지 리스트에 대해 전술된 제로 벡터 움직임 정보에 대한 설명은 제로 벡터 움직임 정보에도 적용될 수 있다. 중복되는 설명은 생략된다.
전술된 단계 1) 내지 단계 3)의 순서는 단지 예시적인 것으로, 단계들 간의 순서는 서로 바뀔 수 있다. 또한, 단계들 중 일부는 기정의된 조건에 따라 생략될 수 있다.
도 12는 일 예에 따른 변환 및 양자화의 과정을 설명한다.
도 12에 도시된 바와 같이 잔차 신호에 변환 및/또는 양자화 과정을 수행하여 양자화된 레벨이 생성될 수 있다.
잔차 신호는 원본 블록과 예측 블록 간의 차분으로 생성될 수 있다. 여기에서, 예측 블록은 인트라 예측 또는 인터 예측에 의해 생성된 블록일 수 있다.
잔차 신호는 양자화 과정의 일부인 변환 과정을 통해 주파수 도메인으로 변환될 수 있다.
변환을 위해 사용되는 변환 커널은 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform; DCT) 타입(type) 2 (DCT-II) 등과 같은 다양한 DCT 커널 및 이산 사인 변환(Discrete Sine Transform; DST) 커널을 포함할 수 있다.
이러한 변환 커널들은 잔차 신호에 대해 분리가능 변환(separable transform) 또는 2차원(2Dimensional; 2D) 비-분리가능 변환(non-separable transform)을 수행할 수 있다. 분리가능 변환은 잔차 신호에 대해 1차원(1Dimensional; 1D) 변환을 수평 방향 및 수직 방향의 각각에 수행하는 변환일 수 있다.
1D 변환을 위해 적응적으로 사용되는 DCT 타입 및 DST 타입은 아래의 표 3 및 표 4에서 각각 표시된 것과 같이 DCT-II 외에도 DCT-V, DCT-VIII, DST-I 및 DST-VII를 포함할 수 있다.
[표 3]
[표 4]
표 3 및 표 4에서 표시된 것과 같이, 변환에 사용될 DCT 타입 또는 DST 타입을 유도함에 있어서 변환 세트(transform set)가 사용될 수 있다. 각 변환 세트는 복수의 변환 후보들을 포함할 수 있다. 각 변환 후보는 DCT 타입 또는 DST 타입 등일 수 있다.
아래의 표 5는 인트라 예측 모드에 따라 수평 방향에 적용되는 변환 세트 및 수직 방향에 적용되는 변환 세트의 일 예를 나타낸다.
[표 5]
표 5에서는, 대상 블록의 인트라 예측 모드에 따라서 잔차 신호의 수평 방향에 적용되는 수직 방향 변환 세트의 번호 및 수평 방향 변환 세트의 번호가 표시되었다.
표 5에서 예시된 것과 같이, 대상 블록의 인트라 예측 모드에 따라 수평 방향 및 수직 방향에 적용되는 변환 세트들이 기정의될 수 있다. 부호화 장치(100)는 대상 블록의 인트라 예측 모드에 대응하는 변환 세트에 포함된 변환을 이용하여 잔차 신호에 대한 변환 및 역변환을 수행할 수 있다. 또한, 복호화 장치(200)는 대상 블록의 인트라 예측 모드에 대응하는 변환 세트에 포함된 변환을 이용하여 잔차 신호에 대한 역변환을 수행할 수 있다.
이러한 변환 및 역변환에 있어서, 잔차 신호에 적용되는 변환 세트는 표 3, 표 4 및 표 5에서 예시된 것과 같이 결정될 수 있고, 시그널링되지 않을 수 있다. 변환 지시 정보는 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 변환 지시 정보는 잔차 신호에 적용되는 변환 세트가 포함하는 복수의 변환 후보들 중 어떤 변환 후보가 사용되는가를 지시하는 정보일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 크기가 64x64 이하인 경우, 인트라 예측 모드에 따라 모두 3 개들인 변환 세트들이 구성될 수 있다. 수평 방향의 3 개의 변환들 및 수직 방향의 3 개의 변환들의 조합으로 인한 모두 9 개의 다중 변환 방법들 중에서 최적의 변환 방법이 선택될 수 있다. 이러한 최적의 변환 방법으로 잔차 신호를 부호화 및/또는 복호화함으로써 부호화 효율이 향상될 수 있다.
이 때, 수직 변환 및 수평 변환 중 적어도 하나 이상에 대해, 변환 세트에 속한 변환들 중 어떤 변환이 사용되었는지에 대한 정보가 엔트로피 부호화 및/또는 복호화될 수 있다. 이러한 정보의 부호화 및/또는 복호화를 위해 절삭된 단항(truncated unary) 이진화(binarization)가 사용될 수 있다.
전술된 것과 같이 다양한 변환들을 사용하는 방법은 인트라 예측 또는 인터 예측에 의해 생성된 잔차 신호에 적용될 수 있다.
변환은 1차 변환 및 2차 변환 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 잔차 신호에 대해서 1차 변환을 수행함으로써 변환 계수가 생성될 수 있고, 변환 계수에 2차 변환을 수행함으로써 2차 변환 계수가 생성될 수 있다.
1차 변환은 주 변환(primary)으로 명명될 수 있다. 또한, 1차 변환은 적응적 다중 변환(Adaptive Multiple Transform; AMT)로 명명될 수 있다. AMT는 전술된 것과 같이 1D 방향들(즉, 수직 방향 및 수평 방향)의 각각에 대해 서로 다른 변환이 적용되는 것을 의미할 수 있다.
2차 변환은 1차 변환에 의해 생성된 변환 계수의 에너지 집중도를 향상시키기 위한 변환일 수 있다. 2차 변환도 1차 변환과 마찬가지로 분리가능 변환 또는 비-분리가능 변환일 수 있다. 비-분리가능 변환은 비-분리가능 2차 변환(Non-Separable Secondary Transform; NSST)일 수 있다.
1차 변환은 기정의된 복수의 변환 방법들 중 적어도 하나를 이용하여 수행될 수 있다. 일 예로, 기정의된 복수의 변환 방법들은 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform; DCT), 이산 사인 변환(Discrete Sine Transform; DST) 및 카루넨-루베 변환(Karhunen-Loeve Transform; KLT) 기반 변환 등을 포함할 수 있다.
또한, 1차 변환은 DCT 또는 DST를 정의하는 커널 함수에 따라서 다양한 변환 타입을 갖는 변환일 수 있다.
예를 들면, 변환 타입은 1) 대상 블록의 예측 모드(예를 들면, 인트라 예측 및 인터 예측 중 하나), 2) 대상 블록의 크기, 3) 대상 블록의 형태, 4) 대상 블록의 인트라 예측 모드, 5) 대상 블록의 성분(예를 들면, 루마 성분 및 크로마 성분 중 하나) 및 6) 대상 블록에 적용된 분할 타입(예를 들면, 쿼드 트리(Quad Tree: QT), 이진 트리(Binary Tree; BT) 및 삼진 트리(Ternary Tree; TT) 중 하나) 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 1차 변환은 아래의 표 6에서 제시된 변환 커널에 따른 DCT-2, DCT-5, DCT-7, DST-7, DST-1, DST-8 및 DCT-8과 같은 변환들을 포함할 수 있다. 표 6에서는 복수 변환 선택(Multiple Transform Selection; MTS)에 대한 다양한 변환 타입들 및 변환 커널 함수들이 예시되었다.
MTS는 잔차 신호의 수평 및/또는 수직방향에 대한 변환을 위해 하나 이상의 DCT 및/또는 DST 변환 커널의 조합이 선택되는 것을 의미할 수 있다.
[표 6]
표 6에서, i 및 j는 0 이상 N-1 이하의 정수 값일 수 있다.
1차 변환의 수행에 의해 생성된 변환 계수에 2차 변환(secondary transform)이 수행될 수 있다.
1차 변환에서와 같이, 2차 변환에서도 변환 세트가 정의될 수 있다. 전술된 것과 같은 변환 세트를 유도 및/또는 결정하기 위한 방법들은 1차 변환뿐만 아니라 2차 변환에도 적용될 수 있다.
1차 변환 및 2차 변환은 특정된 대상에 대해서 결정될 수 있다.
예를 들면, 1차 변환 및 2차 변환은 루마 성분 및 크로마 성분 중 하나 이상의 신호 성분에 적용될 수 있다. 1차 변환 및/또는 2차 변환의 적용 여부는 대상 블록 및/또는 이웃 블록에 대한 코딩 파라미터들 중 적어도 하나에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 1차 변환 및/또는 2차 변환의 적용 여부는 대상 블록의 크기 및/또는 형태에 의해 결정될 수 있다.
부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)에서, 대상에게 사용되는 변환 방법을 지시하는 변환 정보는 특정된 정보를 사용함으로써 유도될 수 있다.
예를 들면, 변환 정보는 1차 변환 및/또는 2차 변환을 위해 사용될 변환의 인덱스를 포함할 수 있다. 또는, 변환 정보는 1차 변환 및/또는 2차 변환이 사용되지 않음을 나타낼 수도 있다.
예를 들면, 1차 변환 및 2차 변환의 대상이 대상 블록일 때, 변환 정보가 지시하는 1차 변환 및/또는 2차 변환에 적용되는 변환 방법(들)은 대상 블록 및/또는 이웃 블록에 대한 코딩 파라미터들 중 적어도 하나에 따라 결정될 수 있다.
또는, 특정된 대상에 대한 변환 방법을 지시하는 변환 정보는 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수도 있다.
예를 들면, 하나의 CU에 대하여 1차 변환의 사용 여부, 1차 변환을 가리키는 인덱스, 2차 변환의 사용 여부 및 2차 변환을 가리키는 인덱스 등이 복호화 장치(200)에서 변환 정보로서 유도될 수 있다. 또는, 하나의 CU에 대하여 1차 변환의 사용 여부, 1차 변환을 가리키는 인덱스, 2차 변환의 사용 여부 및 2차 변환을 가리키는 인덱스 등을 나타내는 변환 정보가 시그널링될 수 있다.
1차 변환 및/또는 2차 변환의 수행에 의해 생성된 결과 또는 잔차 신호에 양자화를 수행함으로써 양자화된 변환 계수(즉, 양자화된 레벨)이 생성될 수 있다.
도 13은 일 예에 따른 대각선 스캐닝을 나타낸다.
도 14는 일 예에 따른 수평 스캐닝을 나타낸다.
도 15는 일 예에 따른 수직 스캐닝을 나타낸다.
양자화된 변환 계수들은 인트라 예측 모드, 블록 크기 및 블록 형태 중 적어도 하나에 따라서, (우상단(up-right)) 대각선 스캐닝, 수직 스캐닝 및 수평 스캐닝 중 적어도 하나에 따라서 스캐닝(scanning) 될 수 있다. 블록은 변환 유닛일 수 있다.
각 스캐닝은 특정된 시작 점에서 시작할 수 있고 특정된 종료 점에서 종료될 수 있다.
예를 들면, 도 13의 대각선 스캐닝을 이용하여 블록의 계수들을 스캔함으로써 양자화된 변환 계수들이 1차원 벡터 형태로 변경될 수 있다. 또는, 블록의 크기 및/또는 인트라 예측 모드에 따라 대각선 스캐닝 대신 도 14의 수평 스캐닝이나, 도 15의 수직 스캐닝이 사용될 수 있다.
수직 스캐닝은 2차원의 블록 형태 계수를 열 방향으로 스캔하는 것일 수 있다. 수평 스캐닝은 2차원의 블록 형태 계수를 행 방향으로 스캔하는 것일 수 있다.
말하자면, 블록의 크기 및/또는 인터 예측 모드에 따라 대각선 스캐닝, 수직 스캐닝 및 수평 스캐닝 중 어떤 스캐닝이 사용될 것인지가 결정될 수 있다.
도 13, 도 14 및 도 15에서 도시된 것과 같이, 양자화된 변환 계수들은 대각선 방향, 수평 방향 또는 수직 방향에 따라 스캔될 수 있다.
양자화된 변환 계수들은 블록 형태로 표현될 수 있다. 블록은 복수의 서브 블록들을 포함할 수 있다. 각 서브 블록은 최소 블록 크기 또는 최소 블록 형태에 따라 정의될 수 있다.
스캐닝에 있어서, 스캐닝의 타입 또는 방향에 따른 스캐닝 순서는 우선 서브 블록들에 적용될 수 있다. 또한, 서브 블록 내의 양자화된 변환 계수들에 대해 스캐닝의 방향에 따른 스캐닝 순서가 적용될 수 있다.
예를 들면, 도 13, 도 14 및 도 15에서 도시된 것과 같이, 대상 블록의 크기가 8x8일 때, 대상 블록의 잔차 신호에 대한 1차 변환, 2차 변환 및 양자화에 의해 양자화된 변환 계수들이 생성될 수 있다. 이후, 4 개의 4x4 서브 블록들에 대해 3 가지의 스캐닝 순서들 중 하나의 스캐닝 순서가 적용될 수 있으며, 각 4x4 서브 블록에 대해서도 스캐닝 순서에 따라 양자화된 변환 계수들이 스캔될 수 있다.
부호화 장치(100)는 스캔된 양자화된 변환 계수들에 대한 엔트로피 부호화를 수행함으로써 엔트로피 부호화된 양자화된 변환 계수를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 양자화된 변환 계수들을 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다.
복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 양자화된 변환 계수들을 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 양자화된 변환 계수들에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 양자화된 변환 계수들을 생성할 수 있다. 양자화된 변환 계수들은 역 스캐닝(inverse scanning)을 통해 2차원의 블록 형태로 정렬될 수 있다. 이때, 역 스캐닝의 방법으로서, (우상단) 대각 스캔, 수직 스캔 및 수평 스캔 중 적어도 하나가 수행될 수 있다.
복호화 장치(200)에서는, 양자화된 변환 계수들에 역양자화가 수행될 수 있다. 2차 역변환의 수행 여부에 따라서, 역양자화의 수행에 의해 생성된 결과에 대하여 2차 역변환이 수행될 수 있다. 또한, 1차 역변환의 수행 여부에 따라서, 2차 역변환의 수행에 의해 생성된 결과에 대하여 1차 역변환이 수행될 수 있다. 2차 역변환의 수행에 의해 생성된 결과에 대하여 1차 역변환을 수행함으로써 재구축된 잔차 신호가 생성될 수 있다.
인트라 예측 또는 인터 예측을 통해 재구축된 루마 성분에 대해, 인-루프(in-loop) 필터링 전에 동적 범위(dynamic range)의 역매핑(inverse mapping)이 수행될 수 있다.
동적 범위는 16 개의 균등한 조각(piece)들로 분할될 수 있고, 각 조각에 대한 매핑 함수가 시그널링될 수 있다. 매핑 함수는 슬라이스 레벨 또는 타일 그룹 레벨에서 시그널링될 수 있다.
역매핑을 수행하기 위한 역매핑 함수는 매핑 함수에 기초하여 유도될 수 있다.
인-루프 필터링, 참조 픽처의 저장 및 움직임 보상은 역매핑된 영역에서 수행될 수 있다.
인터 예측을 통해 생성된 예측 블록은 매핑 함수를 이용한 매핑에 의해 매핑된 영역으로 전환될 수 있고, 전환된 예측 블록이 재구축된 블록의 생성에 이용될 수 있다. 그러나, 인트라 예측은 매핑된 영역에서 수행되므로, 인트라 예측에 의해 생성된 예측 블록은 매핑 및/또는 역매핑 없이, 재구축된 블록의 생성에 이용될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록이 크로마 성분의 잔차 블록인 경우, 매핑된 영역의 크로마 성분에 대해 스케일링을 수행함으로써 잔차 블록이 역매핑된 영역으로 전환될 수 있다.
스케일링이 가용한지 여부는 슬라이스 레벨 또는 타일 그룹 레벨에서 시그널링될 수 있다.
예를 들면, 스케일링은 루마 성분에 대한 매핑이 가용하고, 루마 성분의 분할 및 크로마 성분의 분할이 동일한 트리 구조를 따르는 경우에만 적용될 수 있다.
스케일링은 크로마 예측 블록에 대응하는 루마 예측 블록의 샘플들의 값들의 평균에 기초하여 수행될 수 있다. 이 때, 대상 블록이 인터 예측을 사용하는 경우, 루마 예측 블록은 매핑된 루마 예측 블록을 의미할 수 있다.
루마 예측 블록의 샘플들의 값의 평균이 속하는 조각(piece)의 인덱스를 이용하여 룩-업 테이블을 참조함으로써, 스케일링에 필요한 값이 유도될 수 있다.
최종적으로 유도된 값을 이용하여 잔차 블록에 대한 스케일링을 수행함으로써, 잔차 블록은 역매핑된 영역으로 전환될 수 있다. 이후, 크로마 성분 블록에 대하여, 재구축, 인트라 예측, 인터 예측, 인-루프 필터링 및 참조 픽처의 저장은 역매핑된 영역에서 수행될 수 있다.
예를 들면, 이러한 루마 성분 및 크로마 성분의 매핑 및/또는 역매핑이 가용한지 여부를 나타내는 정보는 시퀀스 파라미터 셋을 통해 시그널링될 수 있다.
대상 블록의 예측 블록은 블록 벡터에 기초하여 생성될 수 있다. 블록 벡터는 대상 블록 및 참조 블록 간의 위치 이동(displacement)을 나타낼 수 있다. 참조 블록은 대상 영상 내의 블록일 수 있다.
이와 같이, 대상 영상을 참조하여 예측 블록을 생성하는 예측 모드를 인트라 블록 카피(Intra Block Copy; IBC) 모드라고 칭할 수 있다.
IBC 모드는 특정된 크기의 CU에 적용될 수 있다. 예를 들면, IBC 모드는 MxN CU에 적용될 수 있다. 여기에서, M 및 N은 64의 이하일 수 있다.
IBC 모드는 스킵 모드, 머지 모드 및 AMVP 모드 등을 포함할 수 있다. 스킵 모드 또는 머지 모드의 경우, 머지 후보 리스트가 구성될 수 있고, 머지 인덱스가 시그널링됨으로써 머지 후보 리스트의 머지 후보들 중에서 하나의 머지 후보가 특정될 수 있다. 특정된 머지 후보의 블록 벡터가 대상 블록의 블록 벡터로서 이용될 수 있다.
AMVP 모드의 경우, 차분 블록 벡터가 시그널링될 수 있다. 또한, 예측 블록 벡터는 대상 블록의 좌측 이웃 블록 및 상단 이웃 블록으로부터 유도될 수 있다. 또한, 어느 이웃 블록이 사용될지에 관한 인덱스가 시그널링될 수 있다.
IBC 모드의 예측 블록은 대상 CTU 또는 좌측 CTU에 포함될 수 있고, 기 재구축된 영역내의 블록으로 한정될 수 있다. 예를 들면, 블록 벡터의 값은 대상 블록의 예측 블록이 특정된 영역 내에 위치하도록 제한될 수 있다. 특정된 영역은 대상 블록이 포함된 64x64 블록보다 먼저 부호화 및/또는 복호화되는 3 개의 64x64 블록들의 영역일 수 있다. 이와 같이 블록 벡터의 값이 제한됨으로써, IBC 모드의 구현에 따른 메모리 소비 및 장치의 복잡도가 경감될 수 있다.
도 16은 일 실시예에 따른 부호화 장치의 구조도이다.
부호화 장치(1600)는 전술된 부호화 장치(100)에 대응할 수 있다.
부호화 장치(1600)는 버스(1690)를 통하여 서로 통신하는 처리부(1610), 메모리(1630), 사용자 인터페이스(User Interface; UI) 입력 디바이스(1650), UI 출력 디바이스(1660) 및 저장소(storage)(1640)를 포함할 수 있다. 또한, 부호화 장치(1600)는 네트워크(1699)에 연결되는 통신부(1620)를 더 포함할 수 있다.
처리부(1610)는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU), 메모리(1630) 또는 저장소(1640)에 저장된 프로세싱(processing) 명령어(instruction)들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 처리부(1610)는 적어도 하나의 하드웨어 프로세서일 수 있다.
처리부(1610)는 부호화 장치(1600)로 입력되거나, 부호화 장치(1600)에서 출력되거나, 부호화 장치(1600)의 내부에서 사용되는 신호, 데이터 또는 정보의 생성 및 처리를 수행할 수 있고, 신호, 데이터 또는 정보에 관련된 검사, 비교 및 판단 등을 수행할 수 있다. 말하자면, 실시예에서 데이터 또는 정보의 생성 및 처리와, 데이터 또는 정보에 관련된 검사, 비교 및 판단은 처리부(1610)에 의해 수행될 수 있다.
처리부(1610)는 인터 예측부(110), 인트라 예측부(120), 스위치(115), 감산기(125), 변환부(130), 양자화부(140), 엔트로피 부호화부(150), 역양자화부(160), 역변환부(170), 가산기(175), 필터부(180) 및 참조 픽처 버퍼(190)를 포함할 수 있다.
인터 예측부(110), 인트라 예측부(120), 스위치(115), 감산기(125), 변환부(130), 양자화부(140), 엔트로피 부호화부(150), 역양자화부(160), 역변환부(170), 가산기(175), 필터부(180) 및 참조 픽처 버퍼(190) 중 적어도 일부는 프로그램 모듈들일 수 있으며, 외부의 장치 또는 시스템과 통신할 수 있다. 프로그램 모듈들은 운영 체제, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 부호화 장치(1600)에 포함될 수 있다.
프로그램 모듈들은 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈 중 적어도 일부는 부호화 장치(1600)와 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다.
프로그램 모듈들은 일 실시예에 따른 기능 또는 동작을 수행하거나, 일 실시예에 따른 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴(routine), 서브루틴(subroutine), 프로그램, 오브젝트(object), 컴포넌트(component) 및 데이터 구조(data structure) 등을 포괄할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.
프로그램 모듈들은 부호화 장치(1600)의 적어도 하나의 프로세서(processor)에 의해 수행되는 명령어(instruction) 또는 코드(code)로 구성될 수 있다.
처리부(1610)는 인터 예측부(110), 인트라 예측부(120), 스위치(115), 감산기(125), 변환부(130), 양자화부(140), 엔트로피 부호화부(150), 역양자화부(160), 역변환부(170), 가산기(175), 필터부(180) 및 참조 픽처 버퍼(190)의 명령어 또는 코드를 실행할 수 있다.
저장부는 메모리(1630) 및/또는 저장소(1640)를 나타낼 수 있다. 메모리(1630) 및 저장소(1640)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들면, 메모리(1630)는 롬(ROM)(1631) 및 램(RAM)(1632) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
저장부는 부호화 장치(1600)의 동작을 위해 사용되는 데이터 또는 정보를 저장할 수 있다. 실시예에서, 부호화 장치(1600)가 갖는 데이터 또는 정보는 저장부 내에 저장될 수 있다.
예를 들면, 저장부는 픽처, 블록, 리스트, 움직임 정보, 인터 예측 정보 및 비트스트림 등을 저장할 수 있다.
부호화 장치(1600)는 컴퓨터에 의해 독출(read)될 수 있는 기록 매체를 포함하는 컴퓨터 시스템에서 구현될 수 있다.
기록 매체는 부호화 장치(1600)가 동작하기 위해 요구되는 적어도 하나의 모듈을 저장할 수 있다. 메모리(1630)는 적어도 하나의 모듈을 저장할 수 있고, 적어도 하나의 모듈이 처리부(1610)에 의하여 실행되도록 구성될 수 있다.
부호화 장치(1600)의 데이터 또는 정보의 통신과 관련된 기능은 통신부(1620)를 통해 수행될 수 있다.
예를 들면, 통신부(1620)는 비트스트림을 후술될 복호화 장치(1700)로 전송할 수 있다.
도 17은 일 실시예에 따른 복호화 장치의 구조도이다.
복호화 장치(1700)는 전술된 복호화 장치(200)에 대응할 수 있다.
복호화 장치(1700)는 버스(1790)를 통하여 서로 통신하는 처리부(1710), 메모리(1730), 사용자 인터페이스(User Interface; UI) 입력 디바이스(1750), UI 출력 디바이스(1760) 및 저장소(storage)(1740)를 포함할 수 있다. 또한, 복호화 장치(1700)는 네트워크(1799)에 연결되는 통신부(1720)를 더 포함할 수 있다.
처리부(1710)는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU), 메모리(1730) 또는 저장소(1740)에 저장된 프로세싱(processing) 명령어(instruction)들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 처리부(1710)는 적어도 하나의 하드웨어 프로세서일 수 있다.
처리부(1710)는 복호화 장치(1700)로 입력되거나, 복호화 장치(1700)에서 출력되거나, 복호화 장치(1700)의 내부에서 사용되는 신호, 데이터 또는 정보의 생성 및 처리를 수행할 수 있고, 신호, 데이터 또는 정보에 관련된 검사, 비교 및 판단 등을 수행할 수 있다. 말하자면, 실시예에서 데이터 또는 정보의 생성 및 처리와, 데이터 또는 정보에 관련된 검사, 비교 및 판단은 처리부(1710)에 의해 수행될 수 있다.
처리부(1710)는 엔트로피 복호화부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 인트라 예측부(240), 인터 예측부(250), 스위치(245), 가산기(255), 필터부(260) 및 참조 픽처 버퍼(270)를 포함할 수 있다.
엔트로피 복호화부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 인트라 예측부(240), 인터 예측부(250), 스위치(245), 가산기(255), 필터부(260) 및 참조 픽처 버퍼(270) 중 적어도 일부는 프로그램 모듈들일 수 있으며, 외부의 장치 또는 시스템과 통신할 수 있다. 프로그램 모듈들은 운영 체제, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 복호화 장치(1700)에 포함될 수 있다.
프로그램 모듈들은 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈 중 적어도 일부는 복호화 장치(1700)와 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다.
프로그램 모듈들은 일 실시예에 따른 기능 또는 동작을 수행하거나, 일 실시예에 따른 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴(routine), 서브루틴(subroutine), 프로그램, 오브젝트(object), 컴포넌트(component) 및 데이터 구조(data structure) 등을 포괄할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.
프로그램 모듈들은 복호화 장치(1700)의 적어도 하나의 프로세서(processor)에 의해 수행되는 명령어(instruction) 또는 코드(code)로 구성될 수 있다.
처리부(1710)는 엔트로피 복호화부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 인트라 예측부(240), 인터 예측부(250), 스위치(245), 가산기(255), 필터부(260) 및 참조 픽처 버퍼(270)의 명령어 또는 코드를 실행할 수 있다.
저장부는 메모리(1730) 및/또는 저장소(1740)를 나타낼 수 있다. 메모리(1730) 및 저장소(1740)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들면, 메모리(1730)는 롬(ROM)(1731) 및 램(RAM)(1732) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
저장부는 복호화 장치(1700)의 동작을 위해 사용되는 데이터 또는 정보를 저장할 수 있다. 실시예에서, 복호화 장치(1700)가 갖는 데이터 또는 정보는 저장부 내에 저장될 수 있다.
예를 들면, 저장부는 픽처, 블록, 리스트, 움직임 정보, 인터 예측 정보 및 비트스트림 등을 저장할 수 있다.
복호화 장치(1700)는 컴퓨터에 의해 독출(read)될 수 있는 기록 매체를 포함하는 컴퓨터 시스템에서 구현될 수 있다.
기록 매체는 복호화 장치(1700)가 동작하기 위해 요구되는 적어도 하나의 모듈을 저장할 수 있다. 메모리(1730)는 적어도 하나의 모듈을 저장할 수 있고, 적어도 하나의 모듈이 처리부(1710)에 의하여 실행되도록 구성될 수 있다.
복호화 장치(1700)의 데이터 또는 정보의 통신과 관련된 기능은 통신부(1720)를 통해 수행될 수 있다.
예를 들면, 통신부(1720)는 부호화 장치(1600)로부터 비트스트림을 수신할 수 있다.
이하에서, 처리부는 부호화 장치(1600)의 처리부(1610) 및/또는 복호화 장치(1700)의 처리부(1710)를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 예측에 관한 기능에 있어서, 처리부는 스위치(115) 및/또는 스위치(245)를 나타낼 수 있다. 인터 예측에 관한 기능에 있어서, 처리부는 인터 예측부(110), 감산기(125) 및 가산기(175)를 나타낼 수 있으며, 인터 예측부(250) 및 가산기(255)를 나타낼 수 있다. 인트라 예측에 관한 기능에 있어서, 처리부는 인트라 예측부(120), 감산기(125) 및 가산기(175)를 나타낼 수 있으며, 인트라 예측부(240) 및 가산기(255)를 나타낼 수 있다. 변환에 관한 기능에 있어서, 처리부는 변환부(130) 및 역변환부(170)를 나타낼 수 있으며, 역변환부(230)를 나타낼 수 있다. 양자화에 관한 기능에 있어서, 처리부는 양자화부(140) 및 역양자화부(160)를 나타낼 수 있으며, 역양자화부(220)를 나타낼 수 있다. 엔트로피 부호화 및/또는 복호화에 관한 기능에 있어서, 처리부는 엔트로피 부호화부(150) 및/또는 엔트로피 복호화부(210)를 나타낼 수 있다. 필터링에 관한 기능에 있어서, 처리부는 필터부(180) 및/또는 필터부(260)를 나타낼 수 있다. 참조 픽처에 관한 기능에 있어서, 처리부는 참조 픽처 버퍼(190) 및/또는 참조 픽처 버퍼(270)를 나타낼 수 있다.
도 18은 일 실시예에 따른 대상 블록의 예측 방법 및 비트스트림 생성 방법의 흐름도이다.
실시예의 대상 블록의 예측 방법 및 비트스트림 생성 방법은 부호화 장치(1600)에 의해 수행될 수 있다. 실시예는 대상 블록의 부호화 방법 또는 비디오 부호화 방법의 일부일 수 있다.
예측은 실시예들에서 전술된 예측 방법들 중 하나일 수 있다. 예를 들면, 예측은 인터 예측 또는 인트라 예측일 수 있다.
단계(1810)에서, 처리부(1610)는 대상 블록의 부호화를 위해 사용될 예측 정보를 결정할 수 있다.
예측 정보는 실시예들에서 설명된 예측을 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 예측 정보는 인터 예측 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 예측 정보는 인트라 예측 정보를 포함할 수 있다.
단계(1820)에서, 코딩 정보에 대한 부호화를 수행하여 부호화된 코딩 정보를 생성할 수 있다.
코딩 정보는 실시예들에서 설명되는 시그널링/부호화/복호화되는 정보를 의미할 수 있다. 말하자면, 코딩 정보는 부호화 장치(1600)에서 수행되는 예측에 대응하는 예측을 복호화 장치(1700)에서 수행하기 위해 사용되는 정보일 수 있다.
코딩 정보는 실시예들에서 설명되는 구문 요소를 포함할 수 있다.
단계(1830)에서, 처리부(1610)는 비트스트림을 생성할 수 있다.
비트스트림은 대상 블록에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 비트스트림은 실시예들에서 전술된 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 비트스트림은 부호화된 코딩 정보 또는 코딩 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 비트스트림은 대상 블록 및/또는 대상 블록의 속성과 관련된 코딩 파라미터를 포함할 수 있다.
비트스트림에 포함되는 정보는 단계(1820)에서 생성될 수 있고, 또는 단계들(1810 및 1820)에서 적어도 부분적으로 생성될 수 있다.
처리부(1610)는 생성된 비트스트림을 저장소(1640)에 저장할 수 있다. 또는, 통신부(1620)는 비트스트림을 복호화 장치(1700)로 전송할 수 있다.
비트스트림은 대상 블록에 대한 부호화된 정보를 포함할 수 있다. 처리부(1610)는 대상 블록에 대한 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행함으로써 대상 블록에 대한 부호화된 정보를 생성할 수 있다.
단계(1840)에서, 처리부(1610)는 대상 블록에 대한 정보 및 예측 정보를 사용하는 대상 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다.
처리부(1610)는 대상 블록에 대한 예측에 있어서 코딩 정보를 사용할 수 있다. 또는, 대상 블록에 대한 예측에서 사용된 정보에 대응하도록 코딩 정보가 생성될 수 있다.
대상 블록에 대한 예측에 의해 예측 블록이 생성될 수 있다. 대상 블록 및 예측 블록 간의 차인 잔차 블록이 생성될 수 있다. 잔차 블록에 대하여 변환 및 양자화를 적용함으로써 대상 블록에 대한 정보가 생성될 수 있다.
대상 블록에 대한 정보는 대상 블록에 대한 변환 및 양자화된 계수를 포함할 수 있다. 대상 블록에 대한 변환 및 양자화된 계수에 대하여 역양자화 및 역변환을 적용함으로써 복원된(reconstructed) 잔차 블록이 생성될 수 있다. 예측 블록 및 복원된 잔차 블록의 합인 복원(reconstructed) 블록이 생성될 수 있다.
실시예들에서, 용어들 "복원된", "재구축된", "복원"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 간에 교체될 수 있다.
도 19는 일 실시예에 따른 비트스트림을 사용하는 대상 블록의 예측 방법의 흐름도이다.
실시예의 비트스트림을 사용하는 대상 블록의 예측 방법은 복호화 장치(1700)에 의해 수행될 수 있다. 실시예는 대상 블록의 복호화 방법 또는 비디오 복호화 방법의 일부일 수 있다.
예측은 실시예들에서 전술된 예측 방법들 중 하나일 수 있다. 예를 들면, 예측은 인터 예측 또는 인트라 예측일 수 있다.
단계(1910)에서, 통신부(1720)는 비트스트림을 획득할 수 있다. 통신부(1720)는 부호화 장치(1600)로부터 비트스트림을 수신할 수 있다. 처리부(1710)는 획득된 비트스트림을 저장소(1740)에 저장할 수 있다.
처리부(1710)는 저장부(1740)로부터 비트스트림을 독출(read)할 수 있다.
비트스트림은 대상 블록에 대한 정보를 포함할 수 있다.
대상 블록에 대한 정보는 대상 블록에 대한 변환 및 양자화된 계수를 포함할 수 있다.
또한, 비트스트림은 실시예들에서 전술된 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 비트스트림은 부호화된 코딩 정보 또는 코딩 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 비트스트림은 대상 블록 및/또는 대상 블록의 속성과 관련된 코딩 파라미터를 포함할 수 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 비트스트림을 포함할 수 있고, 비트스트림에 포함된 대상 블록에 대한 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측 및 복호화가 수행될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 비-일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체일 수 있다.
비트스트림은 대상 블록에 대한 부호화된 정보를 포함할 수 있다. 처리부(1710)는 대상 블록에 대한 부호화된 정보에 대해 엔트로피 복호화를 수행함으로써 대상 블록에 대한 정보를 생성할 수 있다.
단계(1920)에서, 처리부(1710)는 비트스트림으로부터 코딩 정보를 획득할 수 있다.
처리부(1710)는 비트스트림의 부호화된 코딩 정보에 대한 복호화를 수행하여 코딩 정보를 생성할 수 있다.
코딩 정보는 실시예들에서 설명되는 시그널링/부호화/복호화되는 정보를 의미할 수 있다. 말하자면, 코딩 정보는 부호화 장치(1600)에서 수행되는 예측에 대응하는 예측을 복호화 장치(1700)에서 수행하기 위해 사용되는 정보일 수 있다.
코딩 정보는 실시예들에서 설명되는 구문 요소를 포함할 수 있다.
단계(1930)에서, 처리부(1710)는 대상 블록의 복호화를 위해 사용될 예측 정보를 결정할 수 있다.
예측 정보는 실시예들에서 설명된 예측을 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다.
복호화 장치(1700)에서의 예측 정보는 부호화 장치(1600)에서의 예측 정보와 같을 수 있다. 말하자면, 처리부(1710)는 단계(1840)에서 수행된 예측과 동일한 예측을 수행하기 위해 단계(1840)에서 사용된 예측 정보와 동일한 예측 정보를 생성할 수 있다.
처리부(1710)는 실시예들에서 사용된 방법들을 사용하여 예측 정보를 결정할 수 있다.
처리부(1710)는 비트스트림으로부터 획득된 예측 방법과 관련된 정보에 기반하여 대상 블록의 예측 정보를 결정할 수 있다.
예측 정보는 인터 예측 정보를 포함할 수 있다. 예측 정보는 인트라 예측 정보를 포함할 수 있다.
단계(1940)에서, 처리부(1710)는 대상 블록에 대한 정보 및 예측 정보를 사용하는 대상 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다.
처리부(1710)는 대상 블록에 대한 예측에 있어서 코딩 정보를 사용할 수 있다.대상 블록에 대한 예측에 의해 예측 블록이 생성될 수 있다.
대상 블록에 대한 정보는 대상 블록에 대한 변환 및 양자화된 계수를 포함할 수 있다. 대상 블록에 대한 변환 및 양자화된 계수에 대하여 역양자화 및 역변환을 적용함으로써 복원된 잔차 블록이 생성될 수 있다. 예측 블록 및 복원된 잔차 블록의 합인 복원 블록이 생성될 수 있다.
발명의 용어
이웃 블록(neighbor block): 이웃 블록은 대상 블록에 인접한 블록을 의미할 수 있다. 이웃 블록은 공간적(spatial) 이웃 블록 및 시간적(temporal) 이웃 블록을 포함할 수 있다. 이웃 블록은 참조 영상 내의 복원된 이웃 블록(reconstructed neighbor block)을 의미할 수도 있다. 이웃 블록이 반드시 대상 블록에 맞닿아 있어야 하는 것은 아니다.
공간적 이웃 블록: 공간적 이웃 블록은 대상 블록에 공간적으로 인접한 블록일 수 있다.
대상 블록 및 공간적 이웃 블록은 대상 영상 내에 포함될 수 있다.
공간적 이웃 블록은 대상 블록의 경계의 적어도 일부에 자신의 경계의 적어도 일부가 맞닿은 블록을 포함할 수 있다. 또는, 공간적 이웃 블록은 대상 블록으로부터의 거리가 기준 값 이하인 블록을 포함할 수 있다.
공간적 이웃 블록은 대상 블록의 꼭지점에 대각선으로 인접한 블록을 포함할 수 있다.
공간적 이웃 블록은 대상 블록의 좌측 상단에 인접한 좌측 상단 블록, 대상 블록의 상단에 인접한 상단 블록, 대상 블록의 우측 상단에 입력한 우측 상단 블록, 대상 블록의 좌측에 인접한 좌측 블록, 대상 블록의 우측에 인접한 우측 블록, 대상 블록의 좌측 하단에 인접한 좌측 하단 블록, 대상 블록의 하단에 인접한 하단 블록 및 대상 블록의 우측 하단에 인접한 우측 하단 블록을 포함할 수 있다.
시간적 이웃 블록: 시간적 이웃 블록은 대상 블록에 시간적으로 인접한 블록일 수 있다.
시간적 이웃 블록은 콜 블록(collocated block; col block)을 포함할 수 있다. 콜 블록은 참조 영상 버퍼 내의 복원 영상(reconstructed image) 내의 블록일 수 있다. 콜 픽처(collocated picture; col picture)은 콜 블록을 포함하는 영상을 지칭할 수 있다. 콜 픽처는 참조 영상 리스트에 포함된 영상일 수 있다.
콜 블록은 대상 영상 내의 대상 블록의 위치에 기반하여 결정될 수 있다. 2 개의 블록들이 '시간적으로 인접'하다는 것은 2 개의 블록들의 위치들이 특정 조건을 충족시킨다는 것을 의미할 수 있다.
콜 블록의 콜 영상 내에서의 위치는 대상 블록의 대상 영상 내에서의 위치와 같을 수 있다. 또는, 콜 블록의 콜 영상 내에서의 위치는 대상 블록의 대상 영상 내에서의 위치에 대응할 수 있다. 여기에서, 블록들의 위치들이 대응한다는 것은, 블록들의 영역들이 동일하다는 것을 의미할 수 있고, 하나의 블록의 영역이 다른 블록의 영역에 포함된다는 것을 의미할 수 있고, 하나의 블록이 다른 블록의 특정 위치를 차지한다는 것을 의미할 수 있다.
예를 들면, 콜 블록의 콜 영상 내에서의 위치는 대상 블록의 대상 영상 내의 위치와 동일할 수 있다. 또는, 콜 블록은 콜 영상 내의 콜 픽셀을 포함하는 블록일 수 있다. 콜 픽셀은 대상 블록의 특정 픽셀의 좌표들과 동일한 좌표들을 갖는 픽셀일 수 있다.
시간적 이웃 블록은 대상 블록의 공간적 이웃 블록에 시간적으로 인접한 블록일 수 있다.
이웃 샘플(neighbor sample): 이웃 샘플은 이웃 블록 내 샘플을 의미할 수 있다. 이웃 샘플은 예측 샘플, 복원 샘플(reconstructed sample), 잔차 샘플 및 복호 샘플(decoded sample)을 포함할 수 있다.
아래에서, 하나의 라인에서 열거된 용어들은 실시예들에서 동일한 의미로 사용될 수 있고, 실시예들에서 서로 교체되어 사용될 수 있다.
- "움직임 정보", "움직임 벡터", "블록 벡터"
- "양예측", "양방향 예측", "인터 양예측", "양방향(bi-directional) 인터 예측"
기정의된 값(predefined value): 기정의된 값은 부호화 장치 및 복호화 장치에서 공통적으로 사용되는 값을 의미할 수 있다. 예를 들면, 기정의된 값은 고정된 값으로 한정되어 해석될 수 있다. 또는, 기정의된 값은 시그널링을 통해 부호화 장치 및 복호화 장치에서 공유되는 값일 수 있다. 또는, 기정의된 값은 부호화 장치 및 복호화 장치가 공통된 값을 갖도록 부호화 장치 및 복호화 장치에서 동일한 절차를 통해 유도되는 값일 수 있다. 또는, 기정의된 값은 부호화 장치 및 복호화 장치가 갖는 공통된 값일 수 있다.
상기 부호화 장치 및 복호화 장치에서 동일한 절차를 통해 유도되는 값은, 부호화 장치 및 복호화 장치에서 동일한 값 및/또는 동일한 정보에 대해 동일한 절차를 통해 유도되는 값을 포함할 수 있다.
부호화 장치 및 복호화 장치에서 동일한 절차를 통해 유도되는 값은, 부호화 장치 및 복호화 장치에서 동일한 값 및/또는 동일한 정보에 대해 동일한 조건문을 사용해 유도되는 값을 포함할 수 있다.
실시예들의 기정의된 값에 대한 설명은 기정의된 정보에도 적용될 수 있다. 상기의 설명들에서, '값'은 '정보'로 대체될 수 있다.
움직임 정보(motion information): 움직임 정보는 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 및 인터 예측 지시자(inter prediction indicator) 뿐만 아니라 참조 픽처 리스트 정보, 참조 영상, 움직임 벡터 후보, 움직임 벡터 후보 인덱스, 머지 후보 및 머지 인덱스, 블록 벡터, 블록 벡터 후보 및 블록 벡터 후보 인덱스 중 적어도 하나를 포함하는 정보를 의미할 수 있다.
실시예들에서, "특정 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 참인 경우"라는 것은, "지시자가 지시하는 예측 모드; 움직임 정보; 코딩 파라미터; 및/또는 위치;에서 상기 특정 방법이 수행되는지 여부가 참인 경우"를 의미할 수 있다.
실시예들에서, "특정 방법이 적용되는지 여부를 지시하는 지시자가 참인 경우"라는 것은, "지시자가 지시하는 예측 모드, 움직임 정보, 코딩 파라미터 및/또는 위치에서 특정 방법이 적용되는지 여부가 참인 경우"를 의미할 수 있다.
예를 들어, 특정 모드가 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 0부터 3의 값을 가질 수 있고, 상기의 지시자가 1 또는 3의 값을 가질 때만 상기 특정 모드가 수행될 수 있다. 이 경우, "특정 모드가 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 참인 경우"는, "특정 모드가 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 1 또는 3의 값을 갖는 경우"를 의미할 수 있다.
실시예들에서, "특정 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 거짓인 경우"라는 것은, "특정 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 참이 아닌 경우를 의미할 수 있다.
실시예들에서, "특정 방법이 적용되는지 여부를 지시하는 지시자가 거짓인 경우"라는 것은, "특정 방법이 적용되는지 여부를 지시하는 지시자가 참이 아닌 경우를 의미할 수 있다.
특정 단위에서, 특정 모드(또는, 특정 방법)가 활성화되지 않은 경우, 특정 단위 및 특정 단위의 하위(sub) 단위들에서, 특정 모드(또는, 특정 방법)에 대한 구문 요소들(syntax elements) 중 적어도 하나의 시그널링/부호화/복호화가 생략될 수 있다.
단위는 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 타일 레벨, 타일 그룹 레벨, 슬라이스 레벨, 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU) 레벨, 코딩 유닛(Coding Unit; CU) 레벨 및 예측 유닛(Prediction Unit; PU ) 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
하위 단위는 슬라이스의 하위 단위를 의미할 수 있다. 하위 단위는 실시예들에서 설명된 슬라이스 내에 포함되는 단위를 의미할 수 있다. 또는, 특정 단위의 하위 단위는 실시예들에서 특정 단위 내에 포함된다고 설명된 단위를 의미할 수 있다.
특정 모드(또는, 특정 방법)이 특정 조건에서만 수행된다는 것은, 이러한 특정 모드(또는, 특정 방법)이 상기의 특정 조건에서만 활성화된다는 것을 의미할 수 있다.
실시예들에서, 용어 "움직임 정보 개선(refinement)" 및 용어 "움직임 정보 보정(correction)"은 서로 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 대체될 수 있다.
실시예들에서, 용어 "움직임 정보 개선 값" 용어 "움직임 정보 보정 벡터"는 서로 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 대체될 수 있다.
실시예들에서, 제1 움직임 정보로부터 제2 움직임 정보를 유도한다는 것은 제1 움직임 정보를 보정함으로써 제2 움직임 정보가 획득된다는 것을 의미할 수 있다.
실시예들에서, 코딩 파라미터는 대상 픽처의 타입 및 대상 슬라이스의 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
대상 픽처의 타입은 I-픽처, B-픽처 및 P-픽처 중 하나일 수 있다.
대상 슬라이스의 타입은 I-슬라이스, B-슬라이스 및 P-슬라이스 중 하나일 수 있다.
부호화의 대상인 대상 영상이 I 슬라이스인 경우, 대상 영상은 다른 영상을 참조하는 인터 예측 없이 영상 자체 내의 데이터를 사용하여 부호화될 수 있다. 예를 들면, I 슬라이스는 인트라 예측으로만 부호화될 수 있다.
대상 영상이 P 슬라이스인 경우, 대상 영상은 단방향에 존재하는 참조 슬라이스만을 이용하는 인터 예측을 통해 부호화될 수 있다. 여기에서, 단방향은 순방향 또는 역방향일 수 있다.
대상 영상이 B 슬라이스인 경우, 대상 영상은 양방향에 존재하는 참조 슬라이스들을 이용하는 인터 예측 또는 순방향 및 역방향 중 일 방향에 존재하는 참조 슬라이스를 이용하는 인터 예측을 통해 부호화될 수 있다. 여기에서, 양방향은 순방향 및 역방향일 수 있다.
참조 슬라이스를 이용하여 부호화 및/또는 복호화되는 P 슬라이스 및 B 슬라이스는 인터 예측이 사용되는 영상으로 간주될 수 있다.
적응적 움직임 벡터 해상도(Adaptive Motion Vector Resolution; AMVR)
적응적 움직임 벡터 해상도에서 움직임 벡터 차분의 해상도는 블록 단위로 조절될 수 있다.
적응적 움직임 벡터 해상도는 움직임 벡터 차분의 해상도를 조절함으로써 부호화/복호화 효율을 향상시킬 수 있다.
예를 들어, 조절된 해상도는 16-펠(pel), 8-펠(pel), 4-펠(pel), 풀(full)-펠, 하프(half)-펠 및 쿼터(quarter)-펠 중 하나를 의미할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 펠은 샘플에 대한 화소 단위를 의미한다. 예를 들어, 대상 블록의 조절된 해상도가 4-펠인 경우, 움직임 벡터 차분의 각 성분은 4 픽셀들의 배수인 값을 가질 수 있다.
움직임 벡터 차분의 해상도는 기정의될 수 있다.
실시예들에서, 움직임 정보는 적응적 움직임 벡터 해상도 및 적응적 움직임 벡터 해상도의 인덱스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
서브샘플링(subsampling)
특정 동작에 대한 서브샘플링이 수행된다는 것은, 특정 동작을 위해 특정 영역 내의 샘플들 중 일부 샘플만이 선택된다는 것을 의미할 수 있다.
서브샘플링이 수행된다는 것은, 특정 영역 내의 샘플들 중 일부 샘플만이 선택될 때, 1) 특정 샘플을 기준으로 가로 방향으로 SUBSAMPLE_START_HOR 번째, 세로 방향으로 SUBSAMPLE_START_VER 번째의 샘플; 및 2) 1)의 샘플을 기준으로, 가로 방향으로 SUBSAMPLE_STEP_HOR의 배수만큼, 세로 방향으로는 SUBSAMPLE_STEP_VER의 배수만큼의 샘플 간격을 갖는 샘플; 이 선택된다는 것을 의미할 수 있다. 또는, 서브샘플링이 수행된다는 것은 상기 1)의 샘플 및 2)의 샘플의 일부가 선택된다는 것을 의미할 수 있다.
특정 위치는 서브샘플링이 수행되는 영역의 좌상단 샘플일 수 있다. 그러나, 특정 위치가 서브샘플링이 수행되는 영역의 좌상단 샘플로 한정되는 것은 아니다.
SUBSAMPLE_START_HOR 및 SUBSAMPLE_START_VER는 각각 0 또는 양의 정수일 수 있다. SUBSAMPLE_START_HOR 및 SUBSAMPLE_START_VER 중 적어도 하나에 대한 정보가 시그널링/부호화/복호화 될 수 있으며, 또는 정보의 시그널링/부호화/복호화 없이 기정의된 값으로 SUBSAMPLE_START_HOR 및/또는 SUBSAMPLE_START_VER의 값이 결정될 수 있다.
SUBSAMPLE_STEP_VER 및 SUBSAMPLE_STEP_HOR는 각각 0, 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다. SUBSAMPLE_STEP_VER 및 SUBSAMPLE_STEP_HOR 중 적어도 하나에 대한 정보가 시그널링/부호화/복호화 될 수 있으며, 또는 정보의 시그널링/부호화/복호화 없이 기정의된 값으로 SUBSAMPLE_STEP_VER 및/또는 SUBSAMPLE_STEP_HOR의 값이 결정될 수 있다.
서브샘플링 방법은 서브샘플링이 수행되는 영역, 서브 샘플링이 수행되는 영역의 위치, 서브샘플링이 수행되는 영역의 크기, SUBSAMPLE_START_HOR, SUBSAMPLE_START_VER, SUBSAMPLE_STEP_HOR 및 SUBSAMPLE_STEP_VER에 의해 구분될 수 있다. 그러나, 서브샘플링 방법에 대한 구분의 기준이 전술된 값들로 한정되는 것은 아니다.
서브샘플링 방법에 대한 정보가 시그널링/부호화/복호화 될 수 있으며, 또는 시그널링/부호화/복호화 없이 기정의된 서브샘플링 방법이 사용될 수 있다.
서브샘플링 방법에 대한 정보는 서브샘플링 방법을 결정하기 위한 정보일 수 있다.
예를 들어, 서브샘플링 방법에 대한 정보는 서브샘플링이 수행되는 영역, 서브샘플링이 수행되는 영역의 위치, 서브샘플링이 수행되는 영역의 크기, SUBSAMPLE_START_HOR, SUBSAMPLE_START_VER, SUBSAMPLE_STEP_HOR 및 SUBSAMPLE_STEP_VER 중 적어도 하나에 대한 정보일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 움직임 정보, 코딩 파라미터, 크기 및 예측 모드 중 적어도 하나에 기반하여 서브샘플링 방법이 결정될 수 있다.
서브샘플링 방법은 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 타일 레벨, 타일 그룹 레벨, 슬라이스 레벨, CTU 레벨, CU 레벨 및 PU 레벨 중 적어도 중 적어도 하나의 레벨에서 결정될 수 있으나, 결정되는 단위가 이에 한정되는 것은 아니다.
기하학적 분할 모드(Geometric Partitioning Mode; GPM)
GPM은 대상 블록에 대한 분할 경계를 결정하고, 분할 경계에 기반하여 결정된 가중치 맵(map)을 사용하여 2 개의 예측 블록들(또는, 참조 블록들)의 가중합을 대상 블록에 대한 최종 예측 블록으로서 유도하는 모드일 수 있다. 분할 경계는 대상 블록을 2 개의 블록들로 분할하는 직선일 수 있으며, 다양한 방향들 중 하나의 방향을 가질 수 있다.
분할 경계는 분할 직선으로 명명될 수 있다. 분할 직선은 기하학적 분할 모드의 분할 영역들 간의 경계를 구성하는 직선일 수 있다. 실시예들에서, 용어 "분할 경계" 및 "분할 직선"은 서로 교체하여 사용될 수 있다.
예를 들어, 기하학적 분할 모드에서의 적어도 하나의 예측 블록(또는, 적어도 하나의 참조 블록)은 1) 단방향 예측 및/또는 양방향 예측에 의해 생성된 예측 블록 또는 2) 단방향 및/또는 양방향 예측에서의 적어도 하나의 방향의 참조 블록을 의미할 수 있다.
또는, 예를 들어, 기하학적 분할 모드에서의 적어도 하나의 예측 블록은 인트라 예측에 의해 생성된 예측 블록을 의미할 수 있다.
예를 들어, 기하학적 분할 모드에서의 예측 블록들 중 하나의 예측 블록은 인터 예측에 의해 생성될 수 있고 다른 하나의 예측 블록은 인트라 예측에 의해 생성될 수 있다.
도 20은 일 예에 따른 기하학적 분할 모드에서의 분할 경계, 분할 오프셋 및 분할 각도를 나타낸다.
GPM의 기하학적 분할은 분할 각도(partition angle) 및 분할 오프셋(partitioning offset)에 의해 특정될 수 있다.
이하에서, θ(Theta)는 분할 각도를 나타낼 수 있다. 및 분할 오프셋 ρ(Rho)에 의해 특정될 수 있다.
θ는 분할 경계의 각도일 수 있다. 예를 들면, θ는 대상 블록의 하단의 선 및 분할 경계 간의 각도일 수 있다. 또는, θ는 x 축 및 분할 경계 간의 각도일 수 있다.
ρ는 대상 블록의 특정 위치 및 분할 경계 간의 (최단) 거리일 수 있다. 또는, ρ는 대상 블록의 특정 위치를 지나고, 분할 경계에 수직인 선 내에서의 2 개의 점들 간의 거리일 수 있다. 2 개의 점들은 대상 블록의 특정 위치의 점 및 분할 경계 상의 점일 수 있다.
예를 들면, 도 20에서 도시된 것과 같이, 특정 지점은 대상 블록의 우측 하단 모서리일 수 있다. 특정 지점은 대상 블록의 최우측 최하단 픽셀일 수 있다.
예를 들면, 특정 지점은 대상 블록의 중심일 수 있다. 특정 위치는 대상 블록의 중심 픽셀일 수 있다.
예를 들면, 특정 지점은 대상 블록의 좌측 하단 모서리일 수 있다. 특정 지점은 대상 블록의 최좌측 최하단 픽셀일 수 있다.
θ는 기정의된 값들로 한정될 수 있다. 예를 들면, θ는 20 개의 기정의된 각도들 중 하나일 수 있다.
ρ는 기정의된 값들로 한정될 수 있다. 예를 들면, ρ는 4 개의 기정의된 거리들 중 하나일 수 있다.
기정의된 거리들은 θ에 의해 변할 수 있다. 또는, θ에 기반하여 기정의된 거리들이 결정될 수 있다.
기정의된 거리들은 대상 블록의 크기에 의해 변할 수 있다. 또는, 대상 블록의 크기에 기반하여 기정의된 거리들이 결정될 수 있다.
θ 및 ρ는 고정 소수점(fixed point)으로 구현될 수 있으며, 정수(integer)로서 표현될 수 있다.
기하학적 분할 모드의 분할 경계에 따라, 대상 블록의 2 개의 분할 영역(partition region)들이 특정될 수 있다. 분할 경계는 대상 블록을 2 개의 분할 영역들로 분할할 수 있다. 제1 분할 영역은 분할 경계의 좌측 상단 영역, 상단 영역 또는 좌측 영역일 수 있다. 제2 분할 영역은 분할 경계의 우측 하단 영역, 하단 영역 또는 우측 영역일 수 있다. 말하자면, 분할 직선이 수직선이 아닌 경우, 제1 분할 영역은 분할 직선의 상단 영역이고, 제2 분할 영역은 분할 직선의 하단 영역일 수 있다. 말하자면, 분할 직선이 수직선인 경우, 제1 분할 영역은 분할 직선의 좌측 영역이고, 제2 분할 영역은 분할 직선의 우측 영역일 수 있다.
도 21은 일 예에 따른 기하학적 분할 모드에서의 분할 경계들을 나타낸다.
도 21에서, 사각형은 블록을 나타낼 수 있다. 사각형 내의 실선 또는 점선은 기하학적 분할의 분할 경계를 나타낼 수 있다.
도 21에서는, 20 개의 기정의된 각도들에 대한 20 개의 정사각형의 블록들이 도시되었다. 말하자면, 하나의 블록은 하나의 각도를 나타낼 수 있다. 정사각형의 블록 내에 4 개의 거리들에 따른 4 개의 분할 경계들이 실선 또는 점선으로 도시되었다.
도 21에서 하나의 블록 내에서 도시된 분할 경계들은 특정 θ에 및 상기의 θ에 대한 ρ에 의해 선택될 수 있는 기하학적 분할의 분할 모드의 분할 경계들을 나타낼 수 있다.
분할 모드는 분할 경계를 지시하는 값일 수 있다. 분할 모드는 기하학적 분할을 수행하기 위한 모드를 의미할 수 있다.
분할 모드의 값은 θ 및 ρ의 조합을 나타낼 수 있다. 분할 모드의 특정 값은 특정 θ 및 특정 ρ의 조합을 나타낼 수 있다.
분할 모드는 정수 값일 수 있다. 말하자면, 특정 θ 및 특정 ρ의 조합은 하나의 분할 모드의 값으로 표현될 수 있고, 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700) 간에 시그널링될 수 있다.
θ 및 ρ에 대한 한정에 따라 기정의된 개수의 GPM의 분할 모드들이 결정될 수 있다. 예를 들면, 전술된 θ에 대한 20 개의 기정의된 각도들 및 ρ에 대한 4 개의 기정의된 거리들에 따라서 GPM의 80 개의 분할 모드들이 정의 및 사용될 수 있다.
특정 θ 및 특정 ρ의 조합은 기하학적 분할의 분할 모드들에서 제외될 수 있다. 예를 들면, 이러한 제외되는 조합은 다른 조합과 중복되는 조합일 수 있다. 또는, 이러한 제외되는 조합은 대상 블록에 대한 다른 분할 방법과 동일한 분할 방법을 나타낼 수 있다.
도 21에서, 점선은 기하학적 분할의 분할 모드들에서 제외되는 θ 및 ρ의 조합을 나타낼 수 있다. 이러한 제외들에 의해, GPM의 64 개의 분할 모드들이 정의 및 사용될 수 있다.
GPM의 분할 모드는 GPM의 형태 및 GPM의 분할 경계를 특정할 수 있다. 이러한 특징에 따라, 이하에서, GPM의 "분할 모드"는 GPM의 "형태" 또는 GPM의 "분할 경계"와 동일한 의미를 가질 수 있으며, 용어들 "모드", "분할 모드", "형태" 및 "분할 경계"는 서로 교체되어 사용될 수 있다.
GPM의 분할 모드는 정수 값 또는 인덱스로 지시될 수 있다. 이하에서, GPM의 분할 모드는 GPM의 형태 및/또는 GPM의 분할 경계를 결정 및/또는 식별하는 정수 값 및/또는 인덱스를 의미할 수 있다.
여기에서, 도 21에서 점선으로 도시된 분할 모드에 대해서는 값이 할당되지 않을 수 있다. 즉, 도 21에서 점선으로 도시된 분할 모드는 분할 모드들 간의 순서를 결정하기 위해서만 이용될 뿐, 점선으로 도시된 분할 모드는 GPM에서 실제로 사용되지는 않을 수 있다.
기하학적 분할 모드의 분할 정보 후보 리스트는 복수의 분할 정보 후보들을 포함할 수 있다. 각 분할 정보 후보들은 기하학적 분할 모드의 처리를 특정하는 정보일 수 있다. 예를 들면, 각 분할 정보 후보들은 분할 경계/분할 직선을 특정하는 정보를 포함할 수 있다. 분할 정보 후보들은 서로 다른 처리들을 각각 특정할 수 있다.
도 22는 일 예에 다른 특정 분할 경계에 따라 예측 블록들의 각각에 사용되는 가중치 맵을 나타낸다.
도 22에서는, 제1 예측 블록에 대한 제1 가중치 맵 및 제2 예측 블록에 대한 제2 가중치 맵이 도시되었다.
제1 예측 블록은 기하학적 분할 모드에서 생성되는 2 개의 예측 블록들 중 하나의 예측 블록일 수 있다. 제2 예측 블록은 기하학적 분할 모드에서 생성되는 2 개의 예측 블록들 중 다른 하나의 예측 블록일 수 있다.제1 예측 블록에 대한 제1 가중치 맵은 제1 예측 블록의 픽셀들의 가중치들을 나타낼 수 있다. 제2 예측 블록에 대한 제2 가중치 맵은 제2 예측 블록의 픽셀들의 가중치들을 나타낼 수 있다.
제1 가중치 맵 및 제2 가중치 맵에 의해, 제1 예측 블록 및 제2 예측 블록의 대응하는 픽셀들의 가중치들이 결정될 수 있다. 여기에서, 대응하는 픽셀들은 동일한 좌표들을 갖는 픽셀들일 수 있다.
제1 예측 블록은 제1 분할 영역에 대한 예측 블록일 수 있다. 여기에서, "제1 분할 영역에 대한 제1 예측 블록"은 제1 예측 블록이 제1 분할 영역 내의 모든 픽셀들의 각 픽셀의 값을 결정하기 위해 사용된다는 것을 의미할 수 있다. 제1 예측 블록에 대한 제1 가중치 맵의 가중치들 중 제1 분할 영역 내에 포함되는 가중치들은 0의 이상일 수 있다. 제1 예측 블록에 대한 제1 가중치 맵의 가중치들 중 제2 분할 영역 내에 포함되는 가중치들의 적어도 일부는 0일 수 있다. 말하자면, 제1 예측 블록은 제2 분할 영역 내에 포함되는 픽셀들 중 적어도 일부의 픽셀들의 값들을 결정하기 위해서는 사용되지 않을 수 있다. 또는, 제1 분할 영역 내에 포함되는 픽셀들 중 적어도 일부의 픽셀들의 값들은 제1 예측 블록에 의해서만 결정되고, 제2 예측 블록과는 무관하게 결정될 수 있다. 제2 분할 영역 내에 포함되는 픽셀들 중 적어도 일부의 픽셀들의 값들은 제2 예측 블록에 의해서만 결정되고, 제1 예측 블록과는 무관하게 결정될 수 있다.
제2 예측 블록은 제2 분할 영역에 대한 예측 블록일 수 있다. 여기에서, "제2 분할 영역에 대한 제2 예측 블록"은 제2 예측 블록이 제2 분할 영역 내의 모든 픽셀들의 각 픽셀의 값을 결정하기 위해 사용된다는 것을 의미할 수 있다. 제2 예측 블록에 대한 제2 가중치 맵의 가중치들 중 제2 분할 영역 내에 포함되는 가중치들은 0의 이상일 수 있다. 제2 예측 블록에 대한 제2 가중치 맵의 가중치들 중 제1 분할 영역 내에 포함되는 가중치들의 적어도 일부는 0일 수 있다. 말하자면, 제2 예측 블록은 제1 분할 영역 내에 포함되는 픽셀들 중 적어도 일부의 픽셀들의 값들을 결정하기 위해서는 사용되지 않을 수 있다. 또는, 제2 분할 영역 내에 포함되는 픽셀들 중 적어도 일부의 픽셀들의 값들은 제2 예측 블록에 의해서만 결정되고, 제1 예측 블록과는 무관하게 결정될 수 있다. 제1 분할 영역 내에 포함되는 픽셀들 중 적어도 일부의 픽셀들의 값들은 제1 예측 블록에 의해서만 결정되고, 제2 예측 블록과는 무관하게 결정될 수 있다.
도 22에서, 예측 블록에 대한 가중치 맵의 흰색 영역은 상기의 예측 블록은 최종 예측 블록 내의 흰색 영역을 구성함에 있어서 영향을 미치지 않음을 의미할 수 있다. 즉, 예측 블록에 대한 가중치 맵의 흰색 영역은 예측 블록의 흰색 영역 내의 픽셀들에 대한 가중치들이 0임을 나타낼 수 있다.
제1 예측 블록의 특정 픽셀에 대한 가중치는 특정 픽셀 및 분할 경계 간의 거리에 기반하여 결정될 수 있다. 제2 예측 블록의 특정 픽셀에 대한 가중치는 특정 픽셀 및 분할 경계 간의 거리에 기반하여 결정될 수 있다.
제1 예측 블록의 특정 픽셀에 대한 가중치는 특정 픽셀 및 분할 경계로부터의 거리에 따라서 결정될 수 있다. 제2 예측 블록의 특정 픽셀에 대한 가중치는 특정 픽셀 및 분할 경계로부터의 거리에 따라서 결정될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 특정 픽셀 및 분할 경계 간의 거리가 기준치보다 더 작으면, 특정 픽셀의 값은 제1 예측 블록의 제1 픽셀의 값 및 제2 예측 블록의 제2 픽셀의 값의 가중치가 부여된 합일 수 있다. 여기에서, 특정 픽셀의 위치, 제1 픽셀의 위치 및 제2 픽셀의 위치는 같을 수 있다. 이러한 경우, 제1 픽셀이 제1 분할 영역 내에 포함될 때, 제1 픽셀이 분할 경계로부터 더 멀수록 제1 픽셀에 대한 제1 가중치는 더 클 수 있다. 제1 픽셀이 제2 분할 영역 내에 포함될 때, 제1 픽셀이 분할 경계로부터 더 멀수록 제1 픽셀에 대한 제1 가중치는 더 작을 수 있다. 제2 픽셀이 제2 분할 영역 내에 포함될 때, 제2 픽셀이 분할 경계로부터 더 멀수록 제2 픽셀에 대한 제2 가중치는 더 클 수 있다. 제2 픽셀이 제1 분할 영역 내에 포함될 때, 제2 픽셀이 분할 경계로부터 더 멀수록 제2 픽셀에 대한 제2 가중치는 더 작을 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 특정 픽셀 및 분할 경계 간의 거리가 기준치보다 더 크면, 특정 픽셀의 값은 제1 예측 블록의 제1 픽셀의 값 또는 제2 예측 블록의 제2 픽셀의 값일 수 있다. 이러한 경우, 특정 픽셀이 제1 분할 영역 내에 포함되면 제1 예측 블록의 제1 픽셀의 값이 특정 픽셀의 값으로서 사용될 수 있다. 특정 픽셀이 제2 분할 영역 내에 포함되면 제2 예측 블록의 제2 픽셀의 값이 특정 픽셀의 값으로서 사용될 수 있다. 여기에서, 특정 픽셀의 위치, 제1 픽셀의 위치 및 제2 픽셀의 위치는 같을 수 있다.
아래의 수식 1은 도 22에서 도시된 가중치 맵들에 따른 GPM의 예측 신호의 생성을 나타낸다.
[수식 1]
PG =(W0 ㆍ P0 + W1 ㆍ P1 + 4) >> 3
P0은 제1 예측 블록의 특정 위치의 픽셀의 픽셀 값일 수 있다.
W0은 제1 가중치 맵의 가중치들 중 특정 위치에 대한 가중치일 수 있다.
P1은 제2 예측 블록의 특정 위치의 픽셀의 픽셀 값일 수 있다.
W1은 제2 가중치 맵의 가중치들 중 특정 위치에 대한 가중치일 수 있다.
PG는 최종 예측 블록의 특정 위치의 픽셀의 픽셀 값일 수 있다.
분할 정보 후보 리스트의 각 분할 정보 후보들은 기하학적 분할 모드의 가중치 맵들을 특정하는 정보를 포함할 수 있다.
분할 정보 후보 리스트의 분할 정보 후보들은 기하학적 분할 모드에서의 서로 다른 처리들을 각각 특정할 수 있다. 여기에서, 기하학적 분할 모드에서의 처리는 분할 경계 및 가중치 맵들을 포함할 수 있다.
움직임 정보의 보정
대상 블록에 대해 양방향 예측이 적용되는 경우, L0 또는 L1 방향 중 LX 방향에 대한 움직임 정보만이 먼저 보정될 수 있고, 다음으로, 보정된 움직임 정보를 사용하여 L(1-X) 방향의 움직임 정보가 보정될 수 있다.
예를 들어, LX 방향에 대한 움직임 정보만을 보정한다는 것은 LX 방향의 매칭 비용을 최소로 하는 움직임 정보 보정 벡터를 탐색함을 의미할 수 있다. 그러나, LX 방향에 대한 움직임 정보만을 보정하는 것이 전술된 탐색으로 한정되는 것은 아니다.
이 때, X는 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, X에 대한 정보는 부호화/복호화를 통해 결정될 수 있다.
예를 들어, LX 방향은 L0 방향 및 L1 방향 중 더 낮은 매칭 비용을 갖는 방향일 수 있다. LX 방향은 L0 방향 및 L1 방향 중 더 높은 매칭 비용을 갖는 방향일 수 있다.
매칭 비용은 템플릿 매칭 비용 및 양측 매칭 비용 중 적어도 하나를 의미할 수 있다. 그러나, 매칭 비용이 전술된 의미로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, LX 방향에 대한 움직임 정보 보정 벡터 MVdiff가 결정될 수 있다. 다음으로, L(1-X) 방향의 움직임 정보 보정 벡터는 MVdiff로 결정될 수 있다. 예를 들어, LX 방향에 대한 움직임 정보 보정 벡터 MVdiff가 결정될 수 있다. 다음으로, L(1-X) 방향의 움직임 정보 보정 벡터는 L(1-X) 방향의 움직임 정보에 대한 스케일링을 MVdiff에 적용함으로써 유도되는 움직임 벡터로 결정될 수 있다.
대상 블록에 양방향 예측이 적용되는 경우, L0 방향 및 L1 방향 중 LX 방향에 대한 움직임 정보만이 보정될 수 있다.
예를 들어, LX 방향에 대한 움직임 정보만을 보정한다는 것은 LX 방향의 매칭 비용을 최소로 하는 움직임 정보 보정 벡터를 탐색함을 의미할 수 있다. 그러나, LX 방향에 대한 움직임 정보만을 보정하는 것이 전술된 탐색으로 한정되는 것은 아니다.
이 때, X는 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, X에 대한 정보는 부호화/복호화를 통해 결정될 수 있다.
예를 들어, LX 방향은 L0 방향 및 L1 방향 중 더 낮은 매칭 비용을 갖는 방향일 수 있다. LX 방향은 L0 방향 및 L1 방향 중 더 높은 매칭 비용을 갖는 방향일 수 있다.
매칭 비용은 템플릿 매칭 비용 및 양측 매칭 비용 중 적어도 하나를 의미할 수 있다. 그러나, 매칭 비용이 전술된 의미로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 대상 블록에 양방향 예측이 적용되는 경우, 움직임 정보 보정이 수행되는 방향을 나타내는 지시자가 부호화/복호화될 수 있다. 지시자는 하나의 방향 및 2 개의 방향들 중 움직임 정보 보정이 수행되는 방향을 지시할 수 있다. 지시자는 하나의 방향에 대한 움직임 정보 보정을 수행하는 것을 나타낼 수 있고, 2 개의 방향들에 대한 움직임 정보 보정을 수행하는 것을 나타낼 수 있다.
예를 들어, 각 방향에 대한 보정을 수행되는지 여부를 나타내는 지시자가 부호화/복호화될 수 있다.
특정 움직임 정보에 대한 매칭 비용은, 특정 움직임 정보에서의 움직임 벡터가 ROUNDED_MV로 대체된 움직임 정보에 대한 매칭 비용으로 대체될 수 있다.
예를 들어, 특정 움직임 벡터에 대한 매칭 비용은 ROUNDED_MV에 대한 매칭 비용으로 대체될 수 있다.
ROUNDED_MV는 아래의 수식 2에 의해 정의될 수 있다.
[수식 2]
ROUNDED_MV = ROUND(MV, TARGET_PRECISION)
ROUND(MV, TARGET_PRECISION)는 MV를 TARGET_PRECISION 단위로 반올림하는 함수일 수 있다.
여기에서, MV는 전술된 특정 움직임 정보의 움직임 벡터 또는 특정 움직임 벡터를 의미할 수 있다.
예를 들어, MV의 기존의 정밀도가 ORIG_PRECISION일 때, ROUND(MV, TARGET_PRECISION)는 MV의 정밀도가 TARGET_PRECISION으로 변경되고, 다시 MV 정밀도가 ORIG_PRECISION으로 변경되었을 때의 결과와 같을 수 있다.
ORIG_PRECISION 및 TARGET_PRECISION는 각각 16-펠(pel), 8-펠(pel), 4-펠(pel), 풀(full)-펠, 하프(half)-펠 및 쿼터(quarter)-펠 중 하나일 수 있다. 그러나, ORIG_PRECISION 및 TARGET_PRECISION이 전술된 펠들로 한정되는 것은 아니다.
템플릿 매칭(Template Matching; TM)
도 23은 일 예에 따른 템플릿 매칭을 나타낸다.
템플릿 매칭에서, 대상 템플릿 및 참조 템플릿 간의 비용 함수의 계산 결과에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보가 결정 및/또는 변경될 수 있다.
참조 블록은 1) 초기 움직임 정보가 지시하는 블록, 2) 템플릿 매칭의 탐색 과정 내에서 유도된 움직임 정보가 가리키는 블록, 3) 템플릿 매칭을 통해 최종적으로 개선된 움직임 정보가 가리키는 블록, 4) 블록의 좌측 상단 샘플, 좌측 하단 샘플, 우측 상단 샘플, 우측 하단 샘플 및 중심 샘플 중 하나가 템플릿 매칭의 탐색 범위 내의 샘플인 블록(또는, 블록의 좌측 상단 위치, 좌측 하단 위치, 우측 상단 위치, 우측 하단 위치 및 중심 위치 중 하나가 템플릿 매칭의 탐색 범위 내에 속하는 블록), 5) 블록의 특정 샘플이 템플릿 매칭의 탐색 범위 내의 샘플인 블록(또는, 블록의 특정 위치가 템플릿 매칭의 탐색 범위 내에 속하는 블록) 및 5) 템플릿 매칭을 통해 최종적으로 결정된 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기에서, 특정 위치는 좌측 상단 샘플, 좌측 하단 샘플, 우측 상단 샘플, 우측 하단 샘플 또는 중심 샘플일 수 있다. 특정 위치는 좌측 상단 위치, 좌측 하단 위치, 우측 상단 위치, 우측 하단 위치 또는 중심 위치일 수 있다.
참조 블록의 크기는 대상 블록의 크기와 같을 수 있다.
템플릿 매칭에 의해 개선된 움직임 정보는 템플릿 매칭의 탐색 과정에서 도출된 가장 낮은 매칭 비용을 갖는 움직임 정보일 수 있다. 그러나, 움직임 정보의 유도 방법이 전술된 기준으로 한정되는 것은 아니다.
템플릿 매칭 비용은 템플릿 매칭에서 사용하는 대상 블록의 템플릿 및 참조 블록의 템플릿에 대한 비용 함수를 사용하는 계산의 결과를 의미할 수 있다.
참조 블록, 참조 템플릿 및 참조 영역의 각각은 참조 영상의 예측 샘플, 복원 샘플, 잔차 샘플 및 복호 샘플 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또는, 참조 블록, 참조 템플릿 및 참조 영역의 각각은 대상 영상의 예측 샘플, 복원 샘플, 잔차 샘플 및 복호 샘플 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
템플릿 매칭 방법은 인트라 템플릿 매칭 방법 및 인터 템플릿 매칭 방법 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
인트라 템플릿 매칭 모드는 참조 블록, 참조 템플릿 및 참조 영역의 각각이 대상 영상의 예측 샘플, 복원 샘플, 잔차 샘플 및 복호 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 템플릿 매칭 방법을 의미할 수 있다.
인터 템플릿 매칭 모드는 참조 블록, 참조 템플릿 및 참조 영역의 각각이 참조 영상의 예측 샘플, 복원 샘플, 잔차 샘플 및 복호 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 템플릿 매칭 방법을 의미할 수 있다.
템플릿 매칭의 템플릿 구성
아래에서는, 대상 템플릿에 관하여 설명된다.
대상 템플릿은 대상 블록의 주변 샘플(surrounding sample)을 포함할 수 있다.
실시예들에서, 블록의 주변 샘플은 블록의 인접 샘플을 포함할 수 있다. 또는, 블록의 주변 샘플은 블록으로부터의 거리가 기준치의 이하인 샘플일 수 있다. 여기에서, 거리는 수평 거리 및 수직 거리 중 더 큰 값일 수 있다. 또는, 거리는, 1) 수평 거리, 2) 수직 거리, 3) 대각 거리 또는 4) 수평 거리 및 수직 거리 중 더 작은 값일 수 있다. 또한, 블록의 주변 샘플은 블록에 의해 참조되는 샘플을 의미할 수 있다.
예를 들면, 주변 샘플은 블록에 대한 부호화/복호화의 이전에 부호화/복호화된 샘플일 수 있다. 블록의 주변 샘플은 대상 블록을 포함하는 특정 유닛 내의 샘플일 수 있다. 또는, 주변 샘플은 블록에 대한 부호화/복호화의 이전에 부호화/복호화된 샘플로 제한될 수 있다.
블록의 주변 샘플은 대상 블록의 움직임 정보에 의해 지시되는 특정 영역 내의 샘플을 포함할 수 있다.
대상 블록이 크로마 성분 블록인 경우, 주변 샘플은 대상 블록에 대응하는 루마 성분 블록 또는 루마 성분 내의 샘플을 포함할 수 있다.
대상 블록의 참조 영역은 대상 블록의 주변 샘플을 포함할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 참조 영역은 대상 블록의 주변의 좌측 하단 영역, 좌측 영역, 좌측 상단 영역, 상단 영역 및 우측 상단 영역 내에 위치한 샘플들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭의 대상 템플릿은 대상 블록의 참조 영역과 동일할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록을 기준으로서 사용하여 결정되는 대상 템플릿의 샘플들은, 참조 블록을 기준으로서 사용하여 결정되는 참조 템플릿의 샘플들에 대응하는 샘플들일 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭에서 대상 템플릿을 구성함에 있어서, 대상 블록의 참조 영역 내의 샘플들 중 일부가 선택될 수 있다. 선택된 샘플들을 사용하여 대상 템플릿이 구성될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록을 기준으로서 사용하여 대상 템플릿의 구성을 위해 선택된 샘플들은, 참조 블록을 기준으로서 사용하여 참조 블록의 템플릿을 구성하기 위해 선택된 샘플들에 대응되는 샘플들일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록을 기준으로서 사용하여 결정된 대상 블록의 참조 영역은, 참조 블록을 기준으로서 사용하여 결정된 참조 블록의 참조 영역에 대응하는 영역일 수 있다.
아래에서는, 참조 템플릿에 대하여 설명된다.
참조 템플릿은 참조 블록의 주변 샘플을 포함할 수 있다.
참조 블록의 참조 영역은 참조 블록의 주변 샘플을 포함할 수 있다.
예를 들어, 참조 블록의 참조 영역은 참조 블록의 주변의 좌측 하단 영역, 좌측 영역, 좌측 상단 영역, 상단 영역 및 우측 상단 영역 내에 위치한 샘플들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭의 참조 템플릿은 참조 블록의 참조 영역과 동일할 수 있다.
예를 들어, 참조 블록을 기준으로서 사용하여 결정되는 참조 템플릿의 샘플들은, 대상 블록을 기준으로서 사용하여 결정되는 대상 템플릿의 샘플들에 대응하는 샘플들일 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭에서 참조 템플릿을 구성함에 있어서, 참조 블록의 참조 영역 내의 샘플들 중 일부가 선택될 수 있다. 선택된 샘플들을 사용하여 참조 템플릿이 구성될 수 있다.
예를 들어, 참조 블록을 기준으로서 사용하여 참조 템플릿의 구성을 위해 선택된 샘플들은, 대상 블록을 기준으로서 사용하여 대상 블록의 템플릿을 구성하기 위해 선택된 샘플들에 대응되는 샘플들일 수 있다.
예를 들어, 참조 블록을 기준으로서 사용하여 결정된 참조 블록의 참조 영역은, 대상 블록을 기준으로서 사용하여 결정된 대상 블록의 참조 영역에 대응하는 영역일 수 있다.
템플릿 매칭의 대상/참조 템플릿은 1) 대상/참조 블록의 좌측에 인접한 TMSIZE_LEFT 개의 라인들 내의 샘플들 중 적어도 하나; 및 2) 대상/참조 블록의 상단에 인접한 TMSIZE_ABOVE 개의 라인들 내의 샘플들 중 적어도 하나; 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
그러나, 템플릿 내의 각 샘플과 대상/참조 블록 간의 위치 관계 및/또는 템플릿의 구성 방법이 전술된 관계 또는 방법으로 한정되지는 않는다.
TMSIZE_LEFT 및 TMSIZE_ABOVE의 각각은 0, 1, 2, 3, 4 또는 4 이상의 양의 정수일 수 있다.
TMSIZE_LEFT 및 TMSIZE_ABOVE는 서로 같을 수 있다. 또는, TMSIZE_LEFT 및 TMSIZE_ABOVE는 서로 다를 수 있다.
TMSIZE_LEFT 및 TMSIZE_ABOVE의 각각은 기정의된 값 또는 시그널링/부호화/복호화된 정보에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
TMSIZE_LEFT 및 TMSIZE_ABOVE의 각각은 대상 블록의 움직임 정보, 코딩 파라미터, 크기 및 예측 모드 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 너비가 W, 높이가 H일 때, W 및 H 중 더 작은(또는, 큰) 값이 TMSIZE_THRES보다 작은(또는, 클) 경우, TMSIZE1가 TMSIZE_LEFT/TMSIZE_ABOVE로서 사용할 수 있다, 그렇지 않을 경우 TMSIZE2가 TMSIZE_LEFT/TMSIZE_ABOVE로서 사용될 수 있다.
TMSIZE1 및 TMSIZE2의 각각은 기정의된 값일 수 있다.
TMSIZE1 및 TMSIZE2의 각각은 0,1,2,4 또는 양의 정수일 수 있다. 그러나, TMSIZE1 및 TMSIZE2의 각각의 값이 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 템플릿을 구성함에 있어서 보간 필터링이 수행될 수 있다.
템플릿을 구성할 때 사용되는 보간 필터는 예측 블록의 움직임 보상에서 사용되는 보간 필터와 동일할 수 있다. 또는, 템플릿을 구성할 때 사용되는 보간 필터는 예측 블록의 움직임 보상에 사용하는 보간 필터와 상이할 수 있다.
예를 들어, 보간 필터들이 서로 상이하다는 것은 보간 필터 타입, 보간 필터 탭 및 보간 필터 계수 중 적어도 하나 이상에 있어서 양자가 서로 상이함을 의미할 수 있다. 그러나, 보간 필터들이 서로 상이함을 판단하는 기준이 전술된 기준으로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 연산 복잡도를 낮추기 위해, 템플릿의 구성에 있어서, 예측 블록의 움직임 보상에 사용되는 보간 필터의 탭에 비해 더 적은 탭을 갖는 보간 필터가 사용될 수 있다.
예를 들어, 템플릿을 구성함에 있어서, 참조 샘플 필터링이 수행될 수 있다.
템플릿을 구성할 때 사용되는 참조 샘플 필터는 예측 블록의 인트라 예측에서 사용되는 참조 샘플 필터와 동일일 할 수 있다. 또는, 템플릿을 구성할 때 사용되는 참조 샘플 필터는 예측 블록의 인트라 예측에서 사용되는 참조 샘플 필터와 상이할 수 있다.
예를 들어, 참조 샘플 필터들이 서로 상이하는 것은 참조 샘플 필터 타입, 참조 샘플 필터 탭 및 참조 샘플 계수 중 적어도 하나 이상에 있어서 양자가 서로 상이함을 의미할 수 있다. 그러나, 참조 샘플 필터들이 서로 상이함을 판단하는 기준이 전술된 기준으로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 연산 복잡도를 낮추기 위해, 템플릿의 구성에 있어서, 예측 블록의 인트라 예측에 사용되는 참조 샘플 필터의 탭에 비해 더 적은 탭을 갖는 참조 샘플 필터가 사용될 수 있다.
기하학적 분할 모드에서의 템플릿 구성
대상 블록에 대하여 기하학적 분할 모드가 적용되는 경우, 기하학적 분할 모드의 분할 정보에 따라 각 분할 영역에 대한 예측 블록에서 사용하는 템플릿이 결정될 수 있다.
기하학적 분할 모드의 분할 정보는 기하학적 분할 모드에서의 분할 영역을 결정하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 분할 정보는 분할 각도, 분할 오프셋 및 분할 정보 후보 리스트로부터 분할 정보 후보를 특정하기 위한 인덱스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
분할 각도는 분할 직선 및 X 축(또는, Y 축) 간의 각도를 의미할 수 있다. 그러나, 분할 각도가 전술된 정의로 한정되는 것은 아니다.
분할 오프셋은 대상 블록 내의 특정 샘플의 위치로부터 분할 직선까지의 거리를 의미할 수 있다. 그러나, 분할 오프셋이 전술된 정의로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 대상 블록의 특정 샘플의 위치는 대상 블록의 중심의 위치, 대상 블록의 좌측 상단의 위치, 대상 블록의 좌측 하단의 위치, 대상 블록의 우측 상단의 위치 및 대상 블록의 우측 하단의 위치 중 하나일 수 있다. 그러나, 대상 블록의 특정 샘플의 위치가 전술된 위치들의 하나로 한정되지는 않는다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 기하학적 분할 모드가 적용되고, 분할 각도가 특정 각도의 이하인 경우, 제X_PARTITION 분할 영역에 대한 예측 블록은 대상 블록의 좌측에 위치하는 좌측 샘플 집합 및 대상 블록의 상단에 위치하는 상단 샘플 집합 중 하나만이 템플릿의 구성을 위해 사용될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 기하학적 분할 모드가 적용되고, 분할 각도가 특정 각도의 이상인 경우, 제X_PARTITION 분할 영역에 대한 예측 블록은 대상 블록의 좌측에 위치하는 좌측 샘플 집합 및 대상 블록의 상단에 위치하는 상단 샘플 집합 중 하나만이 템플릿의 구성을 위해 사용될 수 있다.
X_PARTITION은 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다.
도 24는 일 예에 따른 분할 영역들 및 템플릿 영역들을 나타낸다.
대상 블록이 도 24에서 도시된 것과 같이 분할되었을 때, 제1 분할 영역에 대한 제1 예측 블록의 제1 템플릿은 대상 블록의 상단 템플릿 영역 내에 속하는 샘플들만으로 구성될 수 있고, 제2 분할 영역에 대한 제2 예측 블록의 템플릿은 대상 블록의 좌측 템플릿 영역에 속하는 샘플들만으로 구성될 수 있다.
블록의 상단 템플릿 영역은 블록의 상단에 위치하는 템플릿 영역 또는 블록의 상단에 인접한 템플릿 영역을 의미할 수 있다. 블록의 좌측 템플릿 영역은 블록의 좌측에 위치하는 템플릿 영역 또는 블록의 좌측에 인접한 템플릿 영역을 의미할 수 있다.
도 25는 일 예에 따른 다른 분할 영역들 및 다른 템플릿 영역들을 나타낸다.
대상 블록에 대하여 기하학적 분할 모드가 적용되고, 분할 각도가 특정 각도의 이하(또는, 특정 각도의 이상)인 경우, 제X_PARTITION 분할 영역에 대한 예측 블록의 템플릿을 구성하기 위해 대상 블록의 좌측의 샘플 집합 및 상단의 샘플 집합의 모두가 사용될 수 있다.
대상 블록이 도 25에서 도시된 것과 같이 분할되었을 때, 제1 분할 영역에 대한 제1 예측 블록의 제1 템플릿은 대상 블록의 좌측 템플릿 영역 및 상단 템플릿 영역 내에 속하는 샘플들로 구성될 수 있고, 제2 분할 영역에 대한 제2 예측 블록의 템플릿은 대상 블록의 좌측 템플릿 영역에 속하는 샘플들만으로 구성될 수 있다.
도 26는 일 예에 따른 분할 영역들 및 확장된 분할 영역들을 나타낸다.
대상 블록에 대하여 기하학적 분할 모드가 적용되고, 분할 정보가 특정된 경우, 분할 정보가 템플릿 영역까지 확장될 수 있다. 말하자면, 분할 정보가 나타내는 분할 직선이 대상 블록 뿐만 아니라 템플릿 영역들까지로 확장될 수 있다. 템플릿 영역들은 확장된 분할 영역들로 간주될 수 있다. 분할 직선은 템플릿 영역들 중 적어도 하나를 분할할 수 있다.
제1 확장된 분할 영역은 템플릿 영역들의 샘플들 중 제1 확장된 분할 영역이 속하는 영역 내에 속하는 샘플들로 구성된 영역일 수 있다. 제1 확장된 분할 영역은 분할 직선에 의해 구분되는 2 개의 영역들 중 제1 분할 영역이 포함되는 영역일 수 있다.
제2 확장된 분할 영역은 템플릿 영역들의 샘플들 중 제2 확장된 분할 영역이 속하는 영역 내에 속하는 샘플들로 구성된 영역일 수 있다. 제2 확장된 분할 영역은 분할 직선에 의해 구분되는 2 개의 영역들 중 제2 분할 영역이 포함되는 영역일 수 있다.
각 분할 영역에 대한 예측 블록의 템플릿을 구성함에 있어서, 특정 분할 영역에 인접한 확장된 분할 영역 내의 샘플들만이 특정 분할 영역에 대한 예측 블록의 템플릿의 구성을 위해 사용될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록이 도 25에서 도시된 것과 같이 분할되었을 때, 제1 분할 영역에 대한 제1 예측 블록의 제1 템플릿은 제1 확장된 분할 영역 내에 포함되는 샘플들로 구성될 수 있으며, 제2 분할 영역에 대한 제2 예측 블록의 제2 템플릿은 제2 확장된 분할 영역 내에 포함되는 샘플들만으로 구성될 수 있다.
템플릿 매칭에서의 서브샘플링(subsampling)
템플릿 구성에 대한 서브샘플링
템플릿 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, 참조 영역 내의 샘플들의 전체가 사용될 수도 있으며, 또는 참조 영역 내의 샘플들 중 일부만이 사용될 수도 있다.
템플릿 매칭을 위한 템플릿은 대상 블록의 템플릿 및 참조 블록의 템플릿 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
참조 영역은 템플릿 매칭을 위한 대상 블록의 참조 영역 및 참조 블록의 참조 영역 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
참조 영역 내의 샘플들 중 일부만을 사용하여 템플릿 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, 참조 영역의 전체 또는 일부에 대한 서브샘플링이 수행될 수 있다.
참조 영역에 위치한 샘플들 중 일부만을 사용하여 템플릿 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, 참조 영역은 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다.
분할된 영역들의 각각은, 1) 서브샘플링이 적용되는 영역, 2) 서브샘플링이 적용되지 않고 템플릿 구성을 위해 사용되는 영역 및 3) 템플릿 구성을 위해 사용되지 않는 영역 중 하나일 수 있다.
일 실시예에서, 1) 제1 영역 내의 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들 및 2) 제2 영역 내의 샘플들을 사용하여 템플릿 매칭을 위한 템플릿이 구성될 수 있다.
예를 들어, 1)의 서브샘플링이 적용되는 영역은 참조 영역 내의 영역들 중, 블록의 좌측 영역 및/또는 좌측 상단 영역일 수 있다.
예를 들어, 1)의 서브샘플링이 적용되는 영역은 참조 영역 내의 영역들 중, 블록의 상단 영역 및/또는 좌측 상단 영역일 수 있다.
또는, 참조 영역 내의 샘플들 중 일부만을 사용하여 템플릿 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, 각 참조 영역은 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다. 분할된 영역들의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 영역 및 2) 템플릿 구성을 위해 사용되지 않는 영역 중 하나일 수 있다.
일 실시예에서, 1)의 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들을 사용하여 템플릿 매칭을 위한 템플릿이 구성될 수 있다.
비용 함수 계산에 대한 서브샘플링
템플릿 매칭에서 대상 템플릿 및 참조 템플릿 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, 각 템플릿 내의 샘플들의 전체가 사용될 수 있고, 또는 각 템플릿 내의 샘플들 중 일부만이 사용될 수도 있다. 즉, 일부 샘플들에 대해서만 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
템플릿 내의 샘플들 중 일부만을 사용하여 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, 템플릿 영역의 전체 또는 일부에 대한 서브샘플링이 수행될 수 있다.
템플릿 내의 샘플들 중 일부만을 사용하여 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, 템플릿 매칭을 위한 각 템플릿의 영역은 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다.
분할된 영역들의 각각은, 1) 서브샘플링이 적용되는 영역, 2) 서브샘플링이 적용되지 않고 비용 함수의 계산을 위해 사용되는 영역 및 3) 비용 함수의 계산을 위해 사용되지 않는 영역 중 하나일 수 있다.
일 실시예에서, 1) 제1 영역 내의 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들 및 2) 제2 영역 내의 샘플들을 사용하여 템플릿 매칭에서 템플릿들 간의 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
또는, 템플릿 내의 샘플들 중 일부 샘플만을 사용하여 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, 템플릿 매칭을 위한 각 템플릿의 영역은 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다. 분할된 영역들의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 영역 및 2) 비용 함수의 계산을 위해 사용되지 않는 영역 중 하나일 수 있다.
일 실시예에서, 1)의 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들을 사용하여 템플릿 매칭에서의 템플릿들 간의 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
탐색 영역에 대한 서브샘플링
템플릿 매칭의 탐색 과정을 수행함에 있어서, 탐색 영역 내의 샘플들/위치들의 전체가 사용될 수도 있으며, 또는 탐색 영역 내의 샘플들/위치들 중 일부만이 선택될 수도 있다. 선택된 샘플들/위치들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다. 또는, 선택된 샘플들/위치들을 지시하는 복수의 움직임 정보들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다.
탐색 영역 내의 샘플들/위치들 중 일부만을 사용하여 템플릿 매칭의 탐색 과정을 수행함에 있어서, 탐색 영역의 전체 또는 일부에 대한 서브샘플링이 수행될 수 있다.
탐색 영역 내의 샘플들/위치들 중 일부만을 사용하여 템플릿 매칭의 탐색 과정을 수행함에 있어서, 각 탐색 영역은 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다.
분할된 영역들의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 영역, 2) 서브샘플링이 적용되지 않고 탐색 과정이 적용되는 영역 및 3) 탐색 과정이 적용되지 않는 영역 중 하나일 수 있다.
일 실시예에서, 1) 제1 영역 내의 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들/선택된 위치들 및 2) 제2 영역 내의 샘플들/위치들에 대하여 템플릿 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 1) 제1 영역 내의 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들/위치들 및 2) 제2 영역 내의 샘플들/위치들을 지시하는 복수의 움직임 정보들에 대해 템플릿 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다.
또는, 탐색 영역 내의 샘플/위치들 중 일부만을 사용하여 템플릿 매칭의 탐색 과정을 수행함에 있어서, 각 탐색 영역은 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다.
분할된 영역들의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 영역 및 2) 탐색 과정이 적용되지 않는 영역 중 하나일 수 있다.
일 실시예에서, 1)의 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들/위치들을 사용하여 템플릿 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 1)의 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들/위치들을 지시하는 복수의 움직임 정보들에 대해 템플릿 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다.
도 27a 내지 도 27t는 일 예에 따른 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법들을 나타낸다.
도 28a 내지 도 28n은 일 예에 따른 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법들 중 일부를 나타낸다.
도 29a 내지 도 29n은 일 예에 따른 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법들 중 다른 일부를 나타낸다.
도 27a 내지 도 27t, 도 28a 내지 도 28n 및 도 29a 내지 도 29n에서, 진하게 표시된 샘플들(또는, 위치들)은 서브샘플링을 통해 선택된 샘플들(또는, 위치들)을 나타낼 수 있다.
도 27a 내지 도 27t, 도 28a 내지 도 28n 및 도 29a 내지 도 29n에서, 백색으로 표시된 샘플들(또는, 위치들)은 서브샘플링을 통해 선택되지 않은 샘플들(또는, 위치들)을 나타낼 수 있다.
참조 영역의 전체 또는 일부에 대해, 도 28a 내지 도 28n와 도 29a 내지 도 29n에서 도시된 것과 같이, 서브샘플링이 적용될 수 있고, 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들(또는, 위치들)만을 사용하여 템플릿이 구성될 수 있다.
실시예들에서, 서브샘플링에 의해 선택된 샘플은 서브샘플링된(subsampled) 샘플을 의미할 수 있다.
템플릿 매칭의 템플릿 영역의 전체 또는 일부에 대해, 도 28a 내지 도 28n와 도 29a 내지 도 29n에서 도시된 것과 같이, 서브샘플링이 적용될 수 있고, 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들(또는, 위치들)에 대해서만 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
템플릿 매칭의 탐색 영역의 전체 또는 일부에 대해, 도 27a 내지 도 27t에서 도시된 것과 같이, 서브샘플링이 적용될 수 있고, 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들 및/또는 위치들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다.
템플릿 매칭의 탐색 영역의 전체 또는 일부에 대해, 도 27a 내지 도 27t에서 도시된 것과 같이, 서브샘플링이 적용될 수 있고, 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들 및/또는 위치들을 지시하는 복수의 움직임 정보들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다.
템플릿 매칭의 탐색 방법
탐색의 정의
탐색은 NUM_TEMPLATE_COMPARE 개의 템플릿들 간의 유사성을 판단하기 위한 비용 함수의 계산을 사용하여 수행될 수 있다.
탐색은 특정 탐색 범위 내에서 특정 조건을 충족시키는 적어도 하나의 움직임 정보를 결정하는 과정을 포함할 수 있다. 탐색을 통해 결정된 적어도 하나의 움직임 정보에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보가 결정 및/또는 변경될 수 있다.
특정 조건을 충족시키는 움직임 정보는 탐색 범위 내의 복수의 움직임 정보들 중 가장 낮은 매칭 비용을 갖는 움직임 정보를 의미할 수 있다. 그러나, 특정 조건을 충족시키는 움직임 정보의 정의가 이에 한정되는 것은 아니다.
비용 함수
비용 함수는 대상 템플릿 내의 적어도 하나의 제1 샘플 및 참조 템플릿 내의 적어도 하나의 제2 샘플 간의 유사성을 판단하는 함수를 의미할 수 있다.
제1 샘플의 제1 값 및 제2 샘플의 제2 값 간의 유사성은, 1) 2 개의 값들 간의 차분, 2) 2 개의 값들의 비율 및 3) 2 개의 값들 간의 차분을 특정 값과 비교하는 연산 중 적어도 하나를 사용하여 판단될 수 있다.
비용 함수는 대상 템플릿 내의 적어도 하나의 제1 샘플 및 제1 샘플에 대응하는 참조 템플릿 내의 제2 샘플 간의 유사성을 판단하는 함수일 수 있다.
비용 함수는 절대 차이들의 합(Sum of Absolute Differences; SAD), 절대 변환된 차이들의 합(Sum of Absolute Transformed Differences; SATD), 절대 차이들의 중간-제거된 합(Mean-Removed Sum of Absolute Differences; MR-SAD), 중간 제곱된 오차(Mean Squared Error; MSE) 및 제곱된 오차의 합(Sum of Squared Error; SSE) 중 하나 이상일 수 있다. 그러나, 비용 함수들이 앞에 열거된 항목들로 한정되는 것은 아니다.
템플릿 매칭에서 사용되는 비용 함수는 기정의될 수 있고, 시그널링/부호화/복호화된 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 양측(bilateral) 매칭의 활성화 조건 및/또는 양측 매칭의 활성화 조건의 일부를 충족시키거나, 대상 블록에 대하여 양측 매칭이 수행되는 경우, 템플릿 매칭에 있어서 MR-SAD가 비용 함수로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 양측 매칭의 활성화 조건 및/또는 양측 매칭의 활성화 조건의 일부를 충족시키지 않거나, 대상 블록에 대하여 양측 매칭이 수행되지 않는 경우, 템플릿 매칭에 있어서 SAD가 비용 함수로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭에서 특정 조건이 충족되는지 여부에 기반하여 양측 매칭에서의 비용 함수의 타입이 결정될 수 있다. 이 경우, 양측 매칭의 활성화 조건 및 양측 매칭에서의 비용 함수의 타입을 결정하기 위한 상기의 특정 조건이 충족되는지 여부에 기반하여 템플릿 매칭에서의 비용 함수의 타입이 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 양측 매칭의 활성화 조건 및 특정 조건을 충족시키는 경우, MR-SAD가 양측 매칭에서의 비용 함수로서 사용될 수 있고, 양측 매칭의 활성화 조건 또는 특정 조건이 충족되지 않는 경우 SAD가 양측 매칭의 비용 함수로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 양측 매칭의 활성화 조건을 충족시키고; 인터 가중 양예측(inter weighted bi-prediction)이 수행되거나 대상 블록 내의 샘플들의 개수가 특정 값보다 더 큰 경우; MR-SAD가 템플릿 매칭에서의 비용 함수로서 사용될 수 있다. 그렇지 않은 경우, SAD가 템플릿 매칭에서의 비용 함수로서 사용될 수 있다.
탐색 범위
탐색 범위는 초기 움직임 정보가 지시하는 위치가 중심인 하는 특정 범위일 수 있다. 말하자면, 탐색 범위의 중심은 초기 움직임 정보가 지시하는 위치일 수 있다.
또는, 탐색 범위는 초기 움직임 정보가 지시하는 위치가 좌측 상단 위치인 특정 범위일 수 있다. 말하자면, 탐색 범위의 좌측 상단 위치는 초기 움직임 정보가 지시하는 위치일 수 있다.
또는, 탐색 범위는 대상의 블록 주변의 좌측 하단 영역, 좌측 영역, 좌측 상단 영역, 상단 영역 및 우측 상단 영역 내에 위치한 샘플들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또는, 탐색 범위는 대상의 블록 주변의 좌측 하단 영역, 좌측 영역, 좌측 상단 영역, 상단 영역 및 우측 상단 영역 내에 위치한 샘플들의 위치들 중 적어도 하나의 위치를 포함할 수 있다.
대상 블록에 대한 탐색 범위의 크기 및 형태 중 적어도 하나는 대상 블록의 크기, 대상 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 움직임 정보 및 대상 블록의 예측 모드 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
탐색 범위는 가로 길이가 SR_X이고, 세로 길이가 SR_Y인 사각형의 형태를 가질 수 있다. 또는, 탐색 범위는 가로 길이가 SR_X이고, 세로 길이가 SR_Y인 다이아몬드의 형태를 가질 수 있다. 그러나, 탐색 범위의 형태 및 크기가 전술된 형태들로 한정되는 것은 아니다.
SR_X 및 SR_Y 각각은 양의 정수일 수 있다. SR_X 및 SR_Y 각각은 기정의된 값 또는 시그널링/부호화/복호화된 정보에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
초기 움직임 정보는 대상 블록의 움직임 정보, 대상 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 움직임 벡터, 대상 블록의 참조 영상, 대상 블록의 블록 벡터, 대상 블록의 움직임 벡터 예측자, 대상 블록의 블록 벡터 예측자, 대상 블록의 적어도 하나의 주변 블록의 움직임 정보, 대상 블록의 머지 후보, 대상 블록의 움직임 벡터 차분 및 대상 블록의 블록 벡터 차분 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
실시예들에서, 대상 블록의 주변 블록은 대상 블록의 인접 블록을 의미할 수 있다. 또는, 대상 블록의 주변 블록은 대상 블록의 인접 블록을 포함할 수 있다. 또는, 대상 블록의 주변 블록은 대상 블록으로부터의 거리가 기준치의 이하인 블록일 수 있다. 여기에서, 거리는 수평 거리 및 수직 거리 중 더 큰 값일 수 있다. 또는, 거리는, 1) 수평 거리, 2) 수직 거리, 3) 대각 거리 또는 4) 수평 거리 및 수직 거리 중 더 작은 값일 수 있다. 여기에서, 거리의 단위는 픽셀 또는 블록일 수 있다.
탐색 방법
탐색 방법은 탐색 패턴, 탐색 해상도, 탐색 범위, 초기 움직임 정보 및 움직임 정보가 유도되는 단위에 기반하여 구분될 수 있다.
탐색 방법은 대상 블록의 움직임 정보, 대상 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 크기, 대상 블록의 예측 모드, 대상 블록의 참조 영상, 대상 블록 내 적어도 하나의 샘플 값, 대상 템플릿, 대상 템플릿 내 적어도 하나의 샘플 값 및 대상 템플릿의 영역 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
탐색 패턴
탐색 패턴은 다이아몬드 패턴, 크로스(cross) 패턴 및 풀-서치(full-search) 패턴 중 하나일 수 있다. 그러나, 탐색 패턴이 앞서 열거된 패턴들로 한정되는 것은 아니다.
다이아몬드 패턴을 사용하는 탐색은, (0, 0)이 초기 움직임 정보가 가리키는 위치를 나타낼 때, (0, 2×RR), (RR, RR), (2×RR, 0), (RR, -RR), (0, -RR), (-RR, -RR), (-RR, 0), (-RR, RR) 및 (0, 0)의 위치들 중 하나 이상이 탐색되는 것을 의미할 수 있다.
크로스 패턴을 사용하는 탐색은, (0, 0)이 초기 움직임 정보가 가리키는 위치를 나타낼 때, (0, RR), (RR, 0), (0, -RR), (-RR, 0) 및 (0, 0)의 위치들 중 하나 이상이 탐색되는 것을 의미할 수 있다.
RR은 탐색 해상도 또는 탐색 해상도에 기반하여 결정된 값일 수 있으며, 기정의된 양수일 수 있다.
풀-서치 패턴을 사용하는 탐색은, 기정의된 탐색 범위 내의 모든 위치들에 대해 탐색이 수행되는 것을 의미할 수 있다.
예를 들어, FSi가 -FSX 부터 FSX 까지의 값들을 나타내고, FSj가 -FSY 부터 FSY 까지의 값들을 나타낼 때, 풀-서치 패턴을 사용하는 탐색은 (FSi×RR, FSj×RR)의 위치들을 탐색하는 것을 의미할 수 있다. 여기에서, (0, 0)은 초기 움직임 정보가 가리키는 위치일 수 있다. 그러나, 탐색 범위가 전술된 위치들로 한정되는 것은 아니다. FSX 및 FSY의 각각은 기정의된 양수일 수 있다.
탐색 해상도
탐색 해상도는 4-펠(pel), 풀(full)-펠, 하프(half)-펠 및 쿼터(quarter)-펠 중 하나일 수 있다. 그러나, 탐색 해상도가 전술된 펠들로 한정되는 것은 아니다.
탐색 해상도는 기정의될 수 있고, 적응적 움직임 벡터 해상도에 대한 정보 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있고, 시그널링/부호화/복호화된 값에 기반하여 결정될 수 있다.
실시예들에서 전술된 움직임 정보는 (전체의) 대상 블록에 대하여 유도될 수 있으며, 서브 블록에 대하여 유도될 수 있다. 말하자면, 움직임 정보가 유도되는 단위는 대상 블록 또는 서브 블록일 수 있다.
도 30 내지 도 35는 일 예에 따른 템플릿 매칭에서의 탐색 방법들을 나타낸다.
대상 블록의 움직임 정보, 코딩 파라미터, 예측 모드 및 적응적 움직임 벡터 해상도에 기반하여, 도 30 내지 도 35에서 도시된 표들의 열들 중에서 특정 열이 결정될 수 있다.
결정된 열의 상단으로부터 하단으로의 순서로 "v"가 표시된 행에 대응하는 탐색 패턴 및 탐색 해상도를 사용한 탐색이 수행될 수 있다.
예를 들어, 도 30에서 대상 블록에 대하여 AMVP 모드가 사용되고, 적응적 움직임 벡터 해상도를 통해 결정된 해상도가 4-펠인 경우, 4-펠 탐색 해상도를 사용하는 다이아몬드 패턴의 탐색이 수행될 수 있고, 4-펠 탐색 해상도를 사용하는 다이아몬드 패턴의 탐색이 수행된 후, 4-펠 탐색 해상도를 사용하는 크로스 패턴의 탐색이 수행될 수 있다.
표들에서, AltIF는 적응적 보간 필터의 인덱스를 의미할 수 있다. 특정 해상도의 샘플 위치에서의 픽셀 값을 계산하기 위해 보간 필터가 적용될 수 있다.
적응적 보간 필터는 복수의 보간 필터들 중에서 인덱스에 의해 선택된 보간 필터일 수 있다. 말하자면, 적응적 보간 필터가 적용될 경우에, 특정 해상도의 샘플 위치에서의 픽셀 값을 계산하기 위해 인덱스에 따라서 서로 다른 보간 필터들이 사용될 수 있다.
예를 들어, 특정 해상도는 하프-펠일 수 있다. 그러나, 특정 해상도가 하프-펠로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 인덱스에 의해 결정되는 보간 필터는 6 탭 보간 필터 및 8 탭 보간 필터 중 하나일 수 있다. 그러나, 보간 필터의 결정이 전술된 방식으로 한정되는 것은 아니다.
도 36은 일 예에 따른 어파인 모드에서의 제1 템플릿 구성 방법을 나타낸다.
도 37은 일 예에 따른 어파인 모드에서의 제2 템플릿 구성 방법을 나타낸다.
도 36에서는, 어파인 제어 포인트 움직임 벡터(affine control point motion vector; CPMV)가 도시되었다. CPMV를 사용하여 대상 블록 내의 각 서브 블록의 움직임 벡터가 유도될 수 있다.
대상 블록에 대하여 어파인 모드가 사용되는 경우, 대상 블록은 서브 블록들로 분할될 수 있다. 각 서브 블록의 너비는 N이고, 높이는 M일 수 있다.
각 서브 블록에 대한 움직임 정보는 대상 블록의 움직임 정보, 코딩 파라미터 및 크기 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
대상 블록에 대한 템플릿 매칭 비용은 분할된 서브 블록들에 대한 템플릿 매칭 비용들 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 대상 블록에 대한 템플릿 매칭 비용은 분할된 서브 블록들에 대한 템플릿 매칭 비용들의 합 또는 평균일 수 있다.
N 및 M의 각각은 2, 4, 8 또는 양의 정수일 수 있다.
N 및 M의 각각은 기정의된 값일 수 있으며, 시그널링/부호화/복호화된 정보에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
양방향(bi-direction) 예측 블록에서의 템플릿 매칭
예를 들어, 대상 블록의 움직임 정보가 주변 블록의 움직임 정보에 기반하여 결정되는 것이 "대상 블록이 주변 블록으로부터 움직임 정보를 상속 받았다"라고 표현될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 머지 모드가 사용되는 경우, 머지 인덱스에 기반하여 머지 후보 리스트로부터 하나의 머지 후보가 특정될 수 있고, 특정된 머지 후보의 움직임 정보가 대상 블록의 움직임 정보로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 AMVP 모드가 사용되는 경우, 움직임 벡터 후보 인덱스에 기반하여 움직임 벡터 후보 리스트로부터 하나의 움직임 벡터 후보가 특정될 수 있고, 특정된 움직임 벡터 후보의 움직임 정보가 대상 블록의 움직임 정보로서 사용될 수 있다.
대상 블록이 주변 블록으로부터 상속 받은 움직임 정보가 양방향 예측을 지시하는 경우, 대상 블록에 대한 템플릿 매칭은 아래의 단계 1 내지 단계 4를 포함하는 일 실시예에 따라서 수행될 수 있다.
[단계 1]
L0 방향 및 L1 방향의 각각에 대해 템플릿 매칭이 수행될 수 있다. L0 방향 및 L1 방향에 대해 결정된 움직임 정보에 따른 템플릿 매칭 비용 C0 및 C1이 계산될 수 있다.
여기에서, 각 방향에 대한 템플릿 매칭이 수행될 때, 다른 방향의 움직임 정보는 고려되지 않을 수 있고, 상기 방향에 대한 단방향(uni-direction) 예측에서의 템플릿 매칭을 수행하는 것과 동일하도록 템플릿 매칭이 수행될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 기정의된 조건을 충족시키는 경우 비용 함수로서 MR-SAD가 사용될 수 있고, 충족시키지 않는 경우 비용 함수로서 SAD가 사용될 수 있다.
기정의된 조건은 1) 대상 블록에 대하여 모델 기반 예측 방법이 수행되는지 여부, 2) 대상 블록에 대하여 모델 기반 예측 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자, 3) 대상 블록에 대하여 양측 매칭이 수행되는지 여부, 4) 대상 블록에 대하여 양측 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자, 5) 대상 블록의 움직임 정보, 6) 대상 블록의 크기, 7) 대상 블록의 코딩 파라미터, 8) 대상 블록의 주변 블록의 움직임 정보, 9) 대상 블록의 주변 블록의 코딩 파라미터 및 10) 대상 블록의 주변 블록에서의 템플릿 매칭의 비용 함수의 타입 중 적어도 하나에 기반하는 조건일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 모델 기반 예측 방법이 수행되거나, 대상 블록에 대하여 모델 기반 예측 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자의 값이 참인 경우, MR-SAD가 비용 함수로서 사용될 수 있고, 그렇지 않은 경우 SAD가 비용 함수로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 1) 대상 블록에 대하여 양측 매칭이 수행되거나, 2) 대상 블록에 대하여 양측 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자의 값이 참이며; 대상 블록 내의 샘플들의 개수가 특정 값의 이상인 경우 비용 함수로서 MR-SAD가 사용될 수 있고, 그렇지 않은 경우 비용 함수로서 SAD가 사용될 수 있다.
실시예들의 비용 함수는 템플릿 매칭의 탐색에 대하여 사용되는 비용 함수; 및/또는 C0, C1 및 C' 중 적어도 하나; 를 계산하기 위해 사용되는 비용 함수를 의미할 수 있다.
템플릿 매칭의 탐색에 대하여 사용되는 비용 함수 및 C0, C1 및 C' 중 적어도 하나를 계산하기 위해 사용되는 비용 함수는 동일할 수 있다. 또한, 템플릿 매칭의 탐색에 대하여 사용되는 비용 함수 및 C0, C1 및 C' 중 적어도 하나를 계산하기 위해 사용되는 비용 함수는 서로 상이할 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭의 탐색에 대해서는 MR-SAD가 비용 함수로서 사용될 수 있고, C0, C1 및 C'은 SAD를 사용하여 계산될 수 있다.
[단계 2]
만약, C0이 C1보다 더 작은 경우, 대상 템플릿 및 L0 방향의 템플릿을 사용하여 새로운 대상 템플릿 T'가 생성될 수 있다.
T는 대상 템플릿을 나타낼 수 있다. T0은 L0 방향의 참조 템플릿을 나타낼 수 있다. T1읜 L1 방향의 참조 템플릿을 나타낼 수 있다.
T'은 아래의 수식 3에 따라서 결정될 수 있다.
[수식 3]
T' = ωτ×T + ωτ0×T0
ωτ 및 ωτ0의 각각은 기정의된 값일 수 있다.
ωτ 및 ωτ0의 각각은 대상 블록에 대하여 인터 가중 양예측(inter bi-prediction with weights)이 수행되는지 여부; 및/또는 인터 가중 양예측에서의 가중치;에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
예를 들어, ωτ는 2일 수 있고, ωτ0는 -1일 수 있다.
만약, C0가 C1보다 더 큰 경우, 대상 템플릿 및 L1 방향의 템플릿을 사용하여 새로운 대상 템플릿 T'이 생성될 수 있다.
만약, C0 및 C1가 같은 경우, 전술된 C0이 C1보다 더 작은 경우 또는 전술된 C0이 C1보다 더 큰 경우 중 하나에서의 단계 2의 절차가 진행될 수 있다.
[단계 3]
만약, C0이 C1보다 더 작은 경우, L1 방향에 대하여 T'이 대상 템플릿으로서 사용되는 템플릿 매칭이 수행될 수 있다. L1 방향에 대하여 결정된 움직임 정보의 템플릿 매칭 비용 C'이 계산될 수 있다.
만약, C0이 C1보다 더 큰 경우, L0 방향에 대하여 T'이 대상 템플릿으로서 사용되는 템플릿 매칭이 수행될 수 있다. L0 방향에 대하여 결정된 움직임 정보의 템플릿 매칭 비용 C'이 계산될 수 있다.
만약, C0 및 C1이 같은 경우, 전술된 C0이 C1보다 더 작은 경우 또는 전술된 C0이 C1보다 더 큰 경우 중 하나에서의 단계 3의 절차가 진행될 수 있다.
[단계 4]
만약, 아래의 수식 4가 성립하는 경우, C0 및 C1에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보가 L0 방향 또는 L1 방향의 단방향 예측을 지시하는 움직임 정보로 변경될 수 있다.
[수식 4]
C' = ωc0×C0 + ωc1×C1
C0가 C1보다 더 작은 경우, 대상 블록의 움직임 정보가 L0 방향의 단방향 예측을 지시하는 움직임 정보로 변경될 수 있다. 또는, 대상 블록에서 L1 방향에 대한 움직임 정보가 가용하지 않은 것으로 간주될 수 있다.
C0가 C1보다 더 큰 경우, 대상 블록의 움직임 정보가 L0 방향의 단방향 예측을 지시하는 움직임 정보로 변경될 수 있다. 또는, 대상 블록에서 L1 방향에 대한 움직임 정보가 가용하지 않은 것으로 간주될 수 있다.
만약, C0 및 C1가 같은 경우, 전술된 C0이 C1보다 더 작은 경우 또는 전술된 C0이 C1보다 더 큰 경우 중 하나에서의 단계 4의 절차가 진행될 수 있다.
ωc0 및 ωc1의 각각은 기정의된 값일 수 있다.
ωc0 및 ωc1의 각각은 대상 블록에 대하여 인터 가중 양예측이 수행되는지 여부; 및/또는 인터 가중 양예측에서의 가중치;에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
C0 및 C1은 각각 기정의된 값일 수 있다.
예를 들여, ωc0는 1일 수 있다. ωc1은 1/8일 수 있다.
예를 들어, 전술된 단계 2 내지 단계 4는 대상 블록이 기정의된 조건을 충족시키는 경우에만 수행될 수 있다.
예를 들어, 전술된 단계 2 내지 단계 4는는 1) 대상 블록에 대하여 양방향 예측이 사용되고; 2) 대상 블록에 대하여 양측 매칭이 수행되지 않거나, 대상 블록이 양측 매칭의 활성화 조건을 충족시키지 않는; 경우에만 수행될 수 있다.
참조 픽처로서 제1 픽처를 사용하는 제1 움직임 정보에 대하여 템플릿 매칭을 사용한 보정을 수행함에 있어서, 제1 움직임 정보로부터 참조 픽처로서 제2 픽처를 사용하는 제2 움직임 정보가 유도될 수 있다. 이후, 제2 움직임 정보에 대하여 템플릿 매칭을 사용하는 보정이 수행될 수 있다.
예를 들어, 제1 움직임 정보에 대해 템플릿 매칭을 사용하는 보정을 적용함으로써 제1 보정된 움직임 정보가 유도될 수 있다. 제1 보정된 움직임 정보에 의해 지시되는 제1 참조 블록이 대상 블록의 예측 블록의 생성을 위해 사용될 수 있다.
예를 들어, 제2 움직임 정보에 대해 템플릿 매칭을 사용하는 보정을 적용함으로써 제2 보정된 움직임 정보가 유도될 수 있다. 제2 보정된 움직임 정보에 의해 지시되는 제2 참조 블록이 대상 블록의 예측 블록의 생성을 위해 사용될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 예측 블록을 생성함에 있어, 제1 참조 블록 및 제2 참조 블록의 가중치가 부여된 합이 사용될 수 있다.
제1 픽처 및 제2 픽처의 각각은 대상 블록의 L0 방향의 참조 픽처 리스트 및/또는 L1 방향의 참조 픽처 리스트에 존재하는 픽처들 중 하나일 수 있다.
제1 움직임 정보로부터 제2 움직임 정보를 유도함에 있어서, 제1 참조 픽처의 픽처 오더 카운트(Picture Order Count; POC), 제2 참조 픽처의 POC 및 대상 픽처의 POC에 기반하여 제1 움직임 벡터에 스케일링을 적용함으로써 생성된 결과(즉, 스케일링된 제1 움직임 벡터)가 제2 움직임 정보의 움직임 벡터로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 제2 움직임 정보의 움직임 벡터의 크기 및 제1 움직임 정보의 움직임 벡터의 크기는 같을 수 있고, 제2 움직임 정보의 움직임 벡터의 방향 및 제1 움직임 정보의 움직임 벡터의 방향은 서로 반대일 수 있다.
예를 들어, 제1 움직임 정보 및 제2 움직임 정보는 참조 픽처, 참조 픽처 인덱스 및 움직임 정보 중 적어도 하나에 있어서 서로 다를 수 있다.
예를 들어, 제1 움직임 정보 및 제2 움직임 정보는 참조 픽처, 참조 픽처 인덱스 및 움직임 정보 중 적어도 하나가 제외된 나머지들의 모두에 있어서는 같을 수 있다.
실시예들에서의 제2 움직임 정보를 유도하는 방법 및 대상 블록의 예측 블록을 생성하는 방법에 상응하는 방법에 의해, 제N 움직임 정보가 유도될 수 있고, 대상 블록의 예측 블록이 생성될 때 제N 움직임 정보로부터 지시되는 참조 블록이 사용될 수 있다.
여기에서, N은 2, 3 또는 양의 정수일 수 있다.
양측 매칭
양측 매칭에서, L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록이 템플릿들로서 사용될 수 있고, 2 개의 템플릿들 간의 비용 함수의 계산의 결과에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보가 결정 및/또는 변경될 수 있다.
참조 블록은 1) 초기 움직임 정보가 가리키는 참조 블록, 2) 양측 매칭의 탐색 과정에서 유도된 움직임 정보가 가리키는 참조 블록 및 3) 양측 매칭을 통해 최종적으로 개선된 움직임 정보가 가리키는 참조 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록이 템플릿으로서 사용될 수 있다.
양측 매칭 비용은 양측 매칭에서 사용되는 L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록의 템플릿에 대한 비용 함수의 결과 값을 의미할 수 있다.
양측 매칭에서의 서브샘플링
템플릿 구성에 대한 서브샘플링
양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어, L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록 내의 픽셀들 및/또는 위치들 중 일부만이 선택될 수 있다. 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들만을 사용하여 템플릿이 구성될 수 있다.
양측 매칭을 위한 템플릿은 L0 방향의 템플릿 및 L1 방향의 템플릿 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록에 대한 서브샘플링이 사용될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, L0 방향의 참조 블록의 일부 및 L1 방향의 참조 블록의 일부에 대한 서브샘플링이 사용될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어, L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록의 각각은 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다.
분할된 영역들의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 영역, 2) 서브샘플링이 적용되지 않고 템플릿 구성을 위해 사용되는 영역 및 3) 템플릿 구성을 위해 사용되지 않는 영역 중 하나일 수 있다.
일 실시예에서, 1) 제1 영역 내의 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들 및 2) 제2 영역 내의 픽셀들 및/또는 위치들을 사용하여 양측 매칭을 위한 템플릿이 구성될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록의 각각은 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다.
분할된 영역들의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 영역 및 2) 템플릿 구성을 위해 사용되지 않는 영역 중 하나일 수 있다.
일 실시예에서, 1)의 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들을 사용하여 양측 매칭을 위한 템플릿이 구성될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, 템플릿의 구성에 사용되는 영역은 L0 방향의 참조 블록의 일부 영역 및 L1 방향의 참조 블록의 일부 영역일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, 템플릿의 구성을 위해 사용되는 픽셀들(또는, 위치들)은 L0 방향의 참조 블록의 일부 영역 및 L1 방향의 참조 블록의 일부 영역에서만 선택될 수 있다.
여기에서, L0 방향의 참조 블록의 일부 영역의 크기는 L0 방향의 참조 블록의 영역의 크기보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L0 방향의 참조 블록의 일부 영역의 높이(또는, 세로 크기)는 L0 방향의 참조 블록의 높이(또는, 세로 크기)보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L0 방향의 참조 블록의 일부 영역의 너비(또는, 가로 크기)는 L0 방향의 참조 블록의 너비(또는, 가로 크기)보다 더 작을 수 있다.
여기에서, L1 방향의 참조 블록의 일부 영역의 크기는 L1 방향의 참조 블록의 영역의 크기보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L1 방향의 참조 블록의 일부 영역의 높이(또는, 세로 크기)는 L1 방향의 참조 블록의 높이(또는, 세로 크기)보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L1 방향의 참조 블록의 일부 영역의 너비(또는, 가로 크기)는 L1 방향의 참조 블록의 너비(또는, 가로 크기)보다 더 작을 수 있다.
비용 함수 계산에 대한 서브샘플링
양측 매칭의 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, 템플릿 영역 내의 픽셀들 및/또는 위치들 중 일부만이 선택될 수 있다. 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들에 대해서만 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭의 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, L0 방향의 템플릿 영역 및 L1 방향의 템플릿 영역에 대한 서브샘플링이 수행될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭의 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, L0 방향의 템플릿 영역의 일부 및 L1 방향의 템플릿 영역의 일부에 대한 서브샘플링이 수행될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭의 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, L0 방향 템플릿의 영역 및 L1 방향 템플릿의 영역의 각각은 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다.
분할된 영역들의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 영역, 2) 서브샘플링이 적용되지 않고 비용 함수의 계산을 위해 사용되는 영역 및 3) 비용 함수의 계산을 위해 사용되지 않는 영역 중 하나일 수 있다.
일 실시예에서, 1) 제1 영역 내의 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들 및 2) 제2 영역 내의 픽셀들 및/또는 위치들을 사용하여 양측 매칭의 템플릿들 간의 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭의 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, L0 방향 템플릿의 영역 및 L1 방향 템플릿의 영역의 각각은 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다.
분할된 영역들의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 영역 및 2) 비용 함수의 계산을 위해 사용되지 않는 영역 중 하나일 수 있다.
일 실시예에서, 1)의 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들을 사용하여 양측 매칭의 템플릿들 간의 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭의 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, 비용 함수의 계산을 위해 사용되는 영역은 L0 방향 템플릿의 일부 영역 및 L1 방향 템플릿의 일부 영역일 수 있다.
여기에서, L0 방향의 템플릿의 일부 영역의 크기는 L0 방향의 템플릿의 영역의 크기보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L0 방향의 템플릿의 일부 영역의 높이(또는, 세로 크기)는 L0 방향의 템플릿의 높이(또는, 세로 크기)보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L0 방향의 템플릿의 일부 영역의 너비(또는, 가로 크기)는 L0 방향의 템플릿의 블록의 너비(또는, 가로 크기)보다 더 작을 수 있다.
여기에서, L1 방향의 템플릿의 일부 영역의 크기는 L1 방향의 템플릿의 영역의 크기보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L1 방향의 템플릿의 일부 영역의 높이(또는, 세로 크기)는 L1 방향의 템플릿의 높이(또는, 세로 크기)보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L1 방향의 템플릿의 일부 영역의 너비(또는, 가로 크기)는 L1 방향의 템플릿의 너비(또는, 가로 크기)보다 더 작을 수 있다.
탐색 영역에 대한 서브샘플링
양측 매칭의 탐색 과정을 수행함에 있어서, 탐색 영역 내의 픽셀들 및/또는 위치들 중 일부만이 선택될 수 있다. 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다. 또는, 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들을 지시하는 복수의 움직임 정보들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭의 탐색 과정을 수행함에 있어서, 탐색 영역의 전체 또는 일부에 대한 서브샘플링이 수행될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭의 탐색 과정을 수행함에 있어서, 탐색 영역들의 각각은 2 개 이상의 영역으로 분할될 수 있다.
분할된 영역들의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 영역, 2) 서브샘플링이 적용되지 않고 탐색 과정이 적용되는 영역 및 3) 탐색 과정이 적용되지 않는 영역 중 하나일 수 있다.
일 실시예에서, 1) 제1 영역 내의 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들 및 2) 제2 영역 내의 픽셀들 및/또는 위치들에 대하여 양측 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 1) 제1 영역 내의 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들 및 2) 제2 영역 내의 픽셀들 및/또는 위치들을 지시하는 복수의 움직임 정보들에 대하여 양측 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭의 탐색 과정을 수행함에 있어서, 탐색 영역들의 각각은 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다.
분할된 영역들의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 영역 및 2) 탐색 과정이 적용되지 않는 영역 중 하나일 수 있다.
일 실시예에서, 1)의 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들을 사용하여 양측 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 1)의 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들을 지시하는 복수의 움직임 정보들에 대해 양측 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다.
앞서 설명된 도 27a 내지 도 27t는 일 예에 따른 양측 매칭에서의 서브샘플링 방법들을 나타낼 수 있다.
도 27a 내지 도 27t에서, 진하게 표시된 샘플들(또는, 위치들)은 서브샘플링을 통해 선택된 샘플들(또는, 위치들)을 나타낼 수 있다.
도 27a 내지 도 27t에서, 백색으로 표시된 샘플들(또는, 위치들)은 서브샘플링을 통해 선택되지 않은 샘플들(또는, 위치들)을 나타낼 수 있다.
L0 방향의 참조 블록의 영역 및 L1 방향의 참조 블록의 영역에 대하여, 도 27a 내지 도 27t에서 도시된 것과 같이, 서브샘플링이 적용될 수 있다. 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들(또는, 위치들) 만을 사용하여 템플릿이 구성될 수 있다.
L0 방향의 참조 블록의 영역의 일부 및 L1 방향의 참조 블록의 영역의 일부에 대하여, 도 27a 내지 도 27t에서 도시된 것과 같이, 서브샘플링이 적용될 수 있고, 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들(또는, 위치들)만을 사용하여 템플릿이 구성될 수 있다.
양측 매칭의 템플릿 영역의 전체 또는 일부에 대하여, 도 27a 내지 도 27t에서 도시된 것과 같이, 서브샘플링이 적용될 수 있다. 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들(또는, 위치들)에 대해서만 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
양측 매칭의 탐색 영역의 전체 또는 일부에 대하여, 도 27a 내지 도 27t에서 도시된 것과 같이, 서브샘플링이 적용될 수 있다. 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 위치들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다.
양측 매칭의 탐색 영역의 전체 또는 일부에 대해, 도 27a 내지 도 27t에서 도시된 것과 같이, 서브샘플링이 적용될 수 있다. 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 위치들을 지시하는 복수의 움직임 정보들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다.
양측 매칭에 대하여 기정의된 활성화 조건(enabling condition)
양측 매칭은 기정의된 활성화 조건이 충족되는 경우에만 동작할 수도 있다.
예를 들어, 양측 매칭은 항상 동작할 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭은 대상 블록에 대하여 인터 예측 모드가 사용되고, 인터 예측 모드에서 2 개 이상의 참조 블록들이 사용되는 경우에 수행될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭은 제1 방향 및 제2 방향이 서로 다르고, 제1 POC 간격 및 제2 POC 간격이 같은 경우에만 수행될 수 있다. 제1 방향은 대상 영상으로부터 L0 방향 참조 영상으로의 방향일 수 있다. 제2 방향은 대상 영상으로부터 L1 방향 참조 영상으로의 방향일 수 있다. 제1 POC 간격은 대상 영상의 POC 및 L0 방향 참조 영상의 POC 간의 차이일 수 있다. 제2 POC 간격은 대상 영상의 POC 및 L1 방향 참조 영상의 POC 간의 차이일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭은 제1 방향 및 제2 방향이 서로 다른 경우에만 수행될 수 있다. 제1 방향은 대상 영상으로부터 L0 방향 참조 영상으로의 방향일 수 있다. 제2 방향은 대상 영상으로부터 L1 방향 참조 영상으로의 방향일 수 있다.
여기에서, 제1 방향 및 제2 방향이 서로 다르다는 것은 아래의 수식 5가 충족된다는 것을 의미할 수 있다.
[수식 5]
(POCt - POC0) × (POCt - POC1) < 0
여기에서, 제1 방향 및 제2 방향이 같다는 것은 아래의 수식 6이 충족된다는 것을 의미할 수 있다.
[수식 6]
(POCt - POC0) × (POCt - POC1) > 0
POCt는 대상 영상의 POC일 수 있다.
POC0은 L0 방향 참조 영상의 POC일 수 있다.
POC1은 L1 방향 참조 영상의 POC일 수 있다.
양측 매칭의 탐색 단계
양측 매칭은 하나 이상의 탐색 단계들을 포함할 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭은 1) 블록 전체에 대한 움직임 정보를 유도하는 단계 및 2) 블록의 서브 블록들에 대한 복수의 움직임 정보들을 유도하는 단계를 순차적으로 포함하도록 구성될 수 있다. 그러나, 각 단계에서 수행되는 움직임 정보를 유도하는 방법 및 단계들 간의 순서가 전술된 구성으로 한정되는 것은 아니다.
양측 매칭의 각 탐색 단계에서, L0 방향에 대한 움직임 정보 및 L1 방향에 대한 움직임 정보 중 BM_NUM 개의 방향에 대한 움직임 정보가 개선될 수 있다.
BM_NUM은 0, 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다. 양측 매칭의 단계들에서 사용되는 BM_NUM들은 같을 수 있고, 서로 상이할 수도 있다.
예를 들어, 특정 탐색 단계에서 BM_NUM이 1인 경우, 상기의 특정 탐색 단계에서는 LXBM 방향의 움직임 정보에 대해서만 움직임 정보 개선이 수행될 수 있다.
예를 들어, 특정 탐색 단계에서 BM_NUM이 1이고, XBM이 0인 경우, 상기의 특정 탐색 단계에서는 L1 방향의 템플릿 및 L1 방향의 움직임 정보는 고정된 상태에서 L0 방향에 대한 탐색만이 수행될 수 있다.
XBM은 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다.
XBM는 기정의될 수 있다.
예를 들어, XBM 방향은 L0 방향 및 L1 방향 중 더 큰 POC를 갖는 방향일 수 있다. POC는 (특정 방향의) 참조 영상의 POC 및 대상 영상의 POC 간의 차이일 수 있다.
예를 들어, XBM 방향은 L0 방향 및 L1 방향 중 더 높은 템플릿 매칭 비용을 갖는 방향일 수 있다. 여기에서, 특정 방향의 템플릿 매칭 비용은 특정 방향의 움직임 정보의 템플릿 매칭 비용일 수 있다.
예를 들어, XBM에 대한 정보는 시그널링/부호화/복호화 될 수 있다.
X
BM
을 결정하는 방법
XBM은 제1 POC 차이가 제2 POC 차이보다 더 큰 경우에는 0일 수 있고, 그렇지 않은 경우에는 1일 수 있다. 또는, XBM은, 제1 POC 차이가 제2 POC 차이보다 더 큰 경우에는 1일 수 있고, 그렇지 않은 경우에는 0일 수 있다.
여기에서, 제1 POC 차이는 대상 영상의 POC 및 L0 방향의 참조 영상의 POC 간의 차이일 수 있다. 제2 POC 차이는 대상 영상의 POC 및 L1 방향의 참조 영상의 POC 간의 차이일 수 있다.
예를 들어, XBM은 대상 블록의 움직임 정보 및 코딩 파라미터에 대한 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화를 수행하기 위해 사용되는 문맥 모델 및/또는 확률 모델에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, XBM은 대상 블록의 인터 예측 지시자가 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화될 때 사용되는 문맥 모델 및/또는 확률 모델 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 인터 예측 지시자가 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화될 때 사용되는 문맥 모델 및/또는 확률 모델에 의해, L0 방향 단방향 예측 및 L1 방향 단방향 예측 중 대상 블록에서 더 유력하다고 판단되는 방향이 LXBM 방향으로서 선택될 수 있다.
예를 들어, 인터 예측 지시자가 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화될 때 사용되는 문맥 모델 및/또는 확률 모델에 의해, L0 방향 단방향 예측 및 L1 방향 단방향 예측 중 대상 블록에서 더 유력하다고 판단되는 방향이 L(1-XBM) 방향으로서 선택될 수 있다.
더 유력한 방향은 문맥 모델 및/또는 확률 모델을 사용하여 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화가 수행될 때, 더 적은 비트가 사용되는 방향을 의미할 수 있다. 또는, 더 유력한 방향은 더 높은 확률을 갖는 방향일 수 있다. 방향의 확률은 문맥 모델 및/또는 확률 모델에 의해 방향이 지시될 확률일 수 있다.
예를 들어, LXBM는 대상 블록의 인터 양예측 가중치에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, LXBM는 L0 방향 및 L1 방향 중 더 높은 인터 양예측 가중치를 갖는 방향일 수 있다. 또는, 예를 들어, LXBM은 L0 방향 및 L1 방향 중 더 낮은 인터 양예측 가중치를 갖는 방향일 수 있다.
예를 들어, XBM은 주변 블록들의 움직임 정보 및 코딩 파라미터들 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 X는 도 11의 A0, A1, B0, B1 및 B2 중 적어도 하나에 해당하는 주변 블록들의 복수의 움직임 정보들 및 코딩 파라미터들 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 XBM는 주변 블록들의 인터 예측 지시자 및 인터 양예측 가중치 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, XBM의 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화를 위해 하나 이상의 문맥 모델들 및/또는 확률 모델들이 사용될 수 있다.
복수의 문맥 모델들 및/또는 복수의 확률 모델들 중에서, 주변 블록들의 복수의 움직임 정보들 및 코딩 정보들 중 적어도 하나에 기반하여, 대상 블록의 XBM의 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화를 위해 사용되는 문맥 모델 및/또는 확률 모델이 결정될 수 있다.
예를 들어, 블록들에 있어서, XBM의 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화를 위해 사용되는 문맥 모델들 및/또는 확률 모델들은 동일할 수 있다. 또는, 블록들에 있어서, XBM의 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화를 위해 사용되는 문맥 모델들 및/또는 확률 모델들은 주변 블록의 인터 예측 방향 및 인터 양예측 가중치 중 적어도 하나에 따라서 서로 다를 수 있다.
양측 매칭들의 탐색 단계들에서 같은 XBM가 사용될 수 있다. 또는, 양측 매칭들의 탐색 단계들에서 서로 다른 XBM들이 각각 사용될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 대상 블록의 인터 가중 양예측의 가중치 및/또는 인터 가중 양예측의 가중치 인덱스에 기반하여 양측 매칭 비용의 계산을 위해 사용되는 비용 함수가 결정될 수 있다.
실시예들에서, 가중 양예측은 CU 레벨에서의 가중 양예측(Bi-prediciton with CU-level Weights; BCW)을 의미할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 제1 가중치 및 제2 가중치가 같으면, SAD 또는 SATD를 사용하여 양측 매칭 비용이 계산될 수 있다. 대상 블록의 제1 가중치 및 제2 가중치가 서로 다르면 MRSAD 또는 MRSATD를 사용하여 양측 매칭 비용이 계산될 수 있다. 여기에서, 제1 가중치는 L0 방향에 대한 인터 가중 양예측의 가중치일 수 있다. 제2 가중치는 L1 방향에 대한 인터 가중 양예측의 가중치일 수 있다.
BM_NUM은 0, 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다.
BM_NUM은 기정의될 수 있다.
양측 매칭의 각 탐색 단계예서의 BM_NUM는 코딩 파라미터에 기반하여 결정될 수 있다. 또는, BM_NUM는 움직임 정보, 양측 매칭의 탐색 단계, 이전 탐색 단계에서의 매칭 비용, 현재 탐색 단계의 초기 움직임 정보에 대한 매칭 비용 및 이전 탐색 단계에서의 BM_NUM 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭의 첫 번째 탐색 단계에서 BM_NUM은 1 또는 2일 수 있다.
예를 들어, 현재의 탐색 단계의 BM_NUM은 이전 탐색 단계에서의 매칭 비용에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 이전 탐색 단계의 초기 움직임 정보에 대한 매칭 비용 및 이전 탐색 단계의 개선된 움직임 정보에 대한 매칭 비용의 간의 차이가 COSTDIFF_FORBMNUM보다 더 작으면, 현재의 탐색 단계의 BM_NUM은 0일 수 있다.
COSTDIFF_FORBMNUM는 0, 1, 2, 4, 8, 16 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, COSTDIFF_FORBMNUM는 대상 블록의 크기에 기반하여 결정될 수 있다. COSTDIFF_FORBMNUM는 대상 블록 내의 픽셀들의 개수 및 특정 값의 곱일 수 있다. 특정 값은 0, 1, 2, 4, 8 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 이전 탐색 단계에서의 BM_NUM이 0이면, 현재의 탐색 단계에서의 BM_NUM은 0일 수 있다.
예를 들어, 현재의 탐색 단계의 초기 움직임 정보에 대한 매칭 비용이 COSTDIFF_FORBMNUM_INIT보다 더 작으면, 대상 블록의 BM_NUM은 0일 수 있다.
COSTDIFF_FORBMNUM는 0, 1, 2, 4, 8, 16 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, COSTDIFF_FORBMNUM_INIT은 대상 블록의 크기에 기반하여 결정될 수 있다. COSTDIFF_FORBMNUM_INIT은 대상 블록 내의 픽셀들의 개수 및 특정 값의 곱일 수 있다. 특정 값은 0, 1, 2, 4, 8 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭의 탐색 단계에서 움직임 개선이 수행될 때, 현재의 탐색 단계의 초기 움직임 정보의 L0 방향 움직임 정보에 대한 매칭 비용이 COSTDIFF_FORBMNUM_INIT보다 더 큰 경우에만, L0 방향 움직임 정보에 대한 움직임 정보 개선이 수행될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭의 탐색 단계에서 움직임 개선이 수행될 때, 현재의 탐색 단계의 초기 움직임 정보의 L1 방향 움직임 정보에 대한 매칭 비용이 COSTDIFF_FORBMNUM_INIT보다 더 큰 경우에만, L1 방향 움직임 정보에 대한 움직임 정보 개선이 수행될 수 있다.
COSTDIFF_FORBMNUM는 0, 1, 2, 4, 8, 16 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, COSTDIFF_FORBMNUM_INIT은 대상 블록의 크기에 기반하여 결정될 수 있다. COSTDIFF_FORBMNUM_INIT은 대상 블록 내의 픽셀들의 개수 및 특정 값의 곱일 수 있다. 특정 값은 0, 1, 2, 4, 8 또는 양의 정수일 수 있다.
양측 매칭의 특정 탐색 단계의 BM_NUM이 0인 것은 상기의 특정 탐색 단계에서는 움직임 정보 개선이 수행되지 않음을 나타낼 수 있다. 또는, 양측 매칭의 특정 탐색 단계의 BM_NUM이 0인 것은 상기의 특정 탐색 단계가 수행되지 않음을 나타낼 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭이 수행될 때, 전체의 블록에 대한 움직임 정보 유도 단계에서의 BM_NUM은 1일 수 있고, 서브 블록에 대한 움직임 정보 유도 단계에서의 BM_NUM은 2일 수 있다. 이러한 경우, 전체의 블록에 대한 움직임 정보 유도 단계에서는 LXBM 방향에 대한 움직임 정보만이 개선될 수 있고, 서브 블록에 대한 움직임 정보 유도 단계에서는 L0 방향의 움직임 정보 및 L1 방향의 움직임 정보의 모두가 개선될 수 있다.
도 38은 일 예에 따른 양측 매칭을 나타낸다.
도 38은 양측 매칭의 전체의 블록에 대한 움직임 정보 유도 단계에서, BM_NUM이 2인 경우를 나타낼 수 있다.
MV0는 L0 방향에 대한 초기 움직임 정보일 수 있다.
MV1은 L1 방향에 대한 초기 움직임 정보일 수 있다.
MVdiff는 양측 매칭을 통해 유도된 움직임 정보 개선 값을 의미할 수 있다. 움직임 정보 개선 값은 움직임 정보의 개선을 위해 사용되는 값일 수 있다. 움직임 정보 개선 값은 양측 매칭을 통해 유도된 움직임 정보 및 초기 움직임 정보 간의 차이일 수 있다.
MV0' 및 MV1'의 각각은 양측 매칭에 의해 유도된 움직임 정보일 수 있다.
양측 매칭에서, L0 방향에 대한 움직임 정보 개선 값의 크기 및 L1 방향에 대한 움직임 정보 개선 값의 크기는 같을 수 있다. L0 방향에 대한 움직임 정보 개선 값의 방향 및 L1 방향에 대한 움직임 정보 개선 값의 방향은 서로 반대일 수 있다. 즉, 아래의 수식 7 및 수식 8이 성립될 수 있다.
[수식 7]
MV0' = MV0 + MVdiff
[수식 8]
MV1' = MV1 - MVdiff
서브 블록을 양측 매칭의 단위로서 사용하는 양측 매칭의 탐색 단계
양측 매칭을 수행함에 있어서, 양측 매칭의 단위는 항상 서브 블록일 수 있다. 즉, 서브 블록에 대한 움직임 정보 유도만이 수행되고, 전체 블록에 대한 움직임 정보 유도는 수행되지 않을 수 있다.
양측 매칭을 수행함에 있어서, 양측 매칭의 단위가 서브 블록인지 여부를 가리키는 지시자가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 보정의 단위가 서브 블록인지 여부는 대상 블록의 크기, 대상 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 움직임 정보, 주변 블록의 코딩 파라미터 및 주변 블록의 움직임 정보 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
아래의 설명들에서, W는 대상 블록의 너비를 나타낼 수 있다. H는 대상 블록의 높이를 나타낼 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 큰 값이 MIN_SIZE_THRES_FOR_SUB보다 더 큰 경우에만 서브 블록이 움직임 정보 유도의 단위로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 큰 값이 MIN_SIZE_THRES_FOR_SUB보다 더 큰 경우에만 서브 블록이 움직임 정보 유도의 단위로서 사용되는지 여부를 가리키는 지시자가 부호화/복호화될 수 있다.
MIN_SIZE_THRES_FOR_SUB는 기정의된 값일 수 있다.
예를 들어, MIN_SIZE_THRES_FOR_SUB는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 큰 값이 MAX_SIZE_THRES_FOR_SUB보다 더 작은 경우에만 서브 블록이 움직임 정보 유도의 단위로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 큰 값이 MAX_SIZE_THRES_FOR_SUB보다 더 작은 경우에만 서브 블록이 움직임 정보 유도의 단위로서 사용되는지 여부를 가리키는 지시자가 부호화/복호화될 수 있다.
MAX_SIZE_THRES_FOR_SUB 는 기정의된 값일 수 있다.
예를 들어, MAX_SIZE_THRES_FOR_SUB는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 작은 값이 MIN_SIZE_THRES_FOR_SUB보다 더 큰 경우에만 서브 블록이 움직임 정보 유도의 단위로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 작은 값이 MIN_SIZE_THRES_FOR_SUB보다 더 큰 경우에만 서브 블록이 움직임 정보 유도의 단위로서 사용되는지 여부를 가리키는 지시자가 부호화/복호화될 수 있다.
MIN_SIZE_THRES_FOR_SUB는 기정의된 값일 수 있다.
예를 들어, MIN_SIZE_THRES_FOR_SUB는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 작은 값이 MAX_SIZE_THRES_FOR_SUB보다 더 작은 경우에만 서브 블록이 움직임 정보 유도의 단위로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 작은 값이 MAX_SIZE_THRES_FOR_SUB보다 더 작은 경우에만 서브 블록이 움직임 정보 유도의 단위로서 사용되는지 여부를 가리키는 지시자가 부호화/복호화될 수 있다.
MAX_SIZE_THRES_FOR_SUB 는 기정의된 값일 수 있다.
MAX_SIZE_THRES_FOR_SUB는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W×H가 MIN_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUB보다 더 큰 경우에만 서브 블록이 움직임 정보 유도의 단위로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W×H가 MIN_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUB보다 더 큰 경우에만 서브 블록이 움직임 정보 유도의 단위로서 사용되는지 여부를 가리키는 지시자가 부호화/복호화될 수 있다.
MIN_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUB 는 기정의된 값일 수 있다.
예를 들어, MIN_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUB는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다. 또는, MIN_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUB는 전술된 값들의 곱일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W×H가 MAX_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUB보다 더 작은 경우에만 서브 블록이 움직임 정보 유도의 단위로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W×H가 MAX_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUB보다 더 작은 경우에만 서브 블록이 움직임 정보 유도의 단위로서 사용되는지 여부를 가리키는 지시자가 부호화/복호화될 수 있다.
MAX_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUB 는 기정의된 값일 수 있다.
예를 들어, MAX_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUB는 8, 16, 32, 64 , 128 또는 양의 정수일 수 있다. 또는, MAX_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUB는 전술된 값들의 곱일 수 있다.
양측 매칭의 움직임 정보 유도가 수행되는 단위가 서브 블록인 경우, 서브 블록에 대한 움직임 정보 유도가 수행되는 양측 매칭 단계들 중 하나 이상에 대하여, 움직임 정보 유도가 수행되는 서브 블록의 크기를 나타내는 크기 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 유도의 단위가 서브 블록인 경우, 서브 블록에 대한 움직임 정보 유도가 수행되는 하나 이상의 양측 매칭 단계들에 대하여, 움직임 정보가 유도될 서브 블록의 너비 및 높이 중 적어도 하나는 대상 블록의 크기, 대상 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 움직임 정보, 주변 블록의 코딩 파라미터 및 주변 블록의 움직임 정보 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 유도의 단위가 서브 블록인 경우, 서브 블록에 대한 움직임 정보 유도가 수행되는 양측 매칭 단계들 중 하나 이상에 대하여, 움직임 정보가 유도될 서브 블록의 너비 및 높이 중 적어도 하나는 크기 리스트에 포함된 크기들 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 크기 리스트는 크기를 나타내는 크기 정보에 대한 리스트일 수 있다.
예를 들어, 크기 리스트는 기 정의될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 유도의 단위가 서브 블록인 경우, 서브 블록을 단위로서 사용하는 대한 움직임 정보 유도 단계가 적어도 한 번 수행될 수 있다. 여기에서, 서브 블록의 너비 및 높이 중 적어도 하나가 SUBBLOCK_SIZE_ALWAYS일 수 있다.
SUBBLOCK_SIZE_ALWAYS는 기정의된 값일 수 있다.
예를 들어, SUBBLOCK_SIZE_ALWAYS를 나타내는 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
예를 들어, SUBBLOCK_SIZE_ALWAYS는 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 유도의 단위가 서브 블록인 경우, 대상 블록의 너비가 SUBBLOCK_SIZE_ALWAYS보다 더 크면, 서브 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 적어도 한번 수행될 수 있다. 여기에서, 서브 블록의 너비는 SUBBLOCK_SIZE_ALWAYS일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 유도의 단위가 서브 블록인 경우, 대상 블록의 높이가 SUBBLOCK_SIZE_ALWAYS보다 더 크면, 서브 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 적어도 한번 수행될 수 있다. 여기에서, 서브 블록의 높이는 SUBBLOCK_SIZE_ALWAYS일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 유도의 단위가 서브 블록인 경우, 대상 블록의 너비가 SUBBLOCK_SIZE_ALWAYS보다 더 작으면, 서브 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 적어도 한번 수행될 수 있다. 여기에서, 서브 블록의 너비는 대상 블록의 너비와 같을 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 유도의 단위가 서브 블록인 경우, 대상 블록의 너비가 SUBBLOCK_SIZE_ALWAYS보다 더 작으면, 서브 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 적어도 한번 수행될 수 있다. 여기에서, 서브 블록의 높이는 대상 블록의 높이와 같을 수 있다.
아래의 설명들에서, W는 대상 블록의 너비를 나타낼 수 있다. H는 대상 블록의 높이를 나타낼 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 유도의 단위가 서브 블록인 경우, W 및 H 중 더 큰 값이 MIN_SIZE_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE보다 더 크면, 서브 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도 단계가 적어도 한 번 수행될 수 있다. 여기에서, 서브 블록의 크기는 SUBBLOCK_SIZE1일 수 있다. 예를 들어, SUBBLOCK_SIZE1을 나타내는 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. 예를 들어, SUBBLOCK_SIZE1는 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다. MIN_SIZE_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE는 기정의된 값일 수 있다. 예를 들어, MIN_SIZE_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 유도의 단위가 서브 블록인 경우, W 및 H 중 더 큰 값이 MAX_SIZE_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE보다 더 작으면, 서브 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도 단계가 적어도 한 번 수행될 수 있다. 여기에서, 서브 블록의 크기는 SUBBLOCK_SIZE2일 수 있다. 예를 들어, SUBBLOCK_SIZE2를 나타내는 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. 예를 들어, SUBBLOCK_SIZE2는 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다. MAX_SIZE_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE는 기정의된 값일 수 있다. 예를 들어, MAX_SIZE_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 유도의 단위가 서브 블록인 경우, W 및 H 중 더 작은 값이 MIN_SIZE_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE보다 더 크면, 서브 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도 단계가 적어도 한 번 수행될 수 있다. 여기에서, 서브 블록의 크기는 SUBBLOCK_SIZE1일 수 있다. 예를 들어, SUBBLOCK_SIZE1을 나타내는 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. 예를 들어, SUBBLOCK_SIZE1는 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다. MIN_SIZE_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE 는 기정의된 값일 수 있다. 예를 들어, MIN_SIZE_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE 는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 유도의 단위가 서브 블록인 경우, W 및 H 중 더 작은 값이 MAX_SIZE_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE보다 더 작으면, 서브 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도 단계가 적어도 한 번 수행될 수 있다. 여기에서, 서브 블록의 크기는 SUBBLOCK_SIZE2일 수 있다. 예를 들어, SUBBLOCK_SIZE2를 나타내는 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. 예를 들어, SUBBLOCK_SIZE2는 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다. MAX_SIZE_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE 는 기정의된 값일 수 있다. 예를 들어, MAX_SIZE_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE 는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 유도의 단위가 서브 블록인 경우, W×H가 MIN_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE보다 더 크면, 서브 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도 단계가 적어도 한 번 수행될 수 있다. 여기에서, 서브 블록의 크기는 SUBBLOCK_SIZE3일 수 있다. 예를 들어, SUBBLOCK_SIZE3를 나타내는 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. 예를 들어, SUBBLOCK_SIZE3은 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다. MIN_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE는 기정의된 값일 수 있다. 예를 들어, MIN_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다. 또는, MIN_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE는 전술된 값들의 곱일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 유도의 단위가 서브 블록인 경우, W×H가 MAX_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE보다 더 작으면, 서브 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도 단계가 적어도 한 번 수행될 수 있다. 여기에서, 서브 블록의 크기는 SUBBLOCK_SIZE4일 수 있다. 예를 들어, SUBBLOCK_SIZE4를 나타내는 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. 예를 들어, SUBBLOCK_SIZE4는 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다. MAX_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE는 기정의된 값일 수 있다. 예를 들어, MAX_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다. 또는, MAX_SIZE_AREA_THRES_FOR_SUBBLOCK_SIZE는 전술된 값들의 곱일 수 있다.
실시예들의 양측 매칭 및 양측 매칭의 과정 중의 특정 처리는, W 및 H와 같은 블록의 속성들에 기반하여 수행될 수 있다. 예를 들면, 특정 처리는, 서브 블록에의 움직임 정보의 유도와 같은, 양측 매칭의 결과로서 생성되는 정보의 유도를 포함할 수 있고, 양측 매칭 중 사용 또는 참조되는 정보의 유도를 포함할 수 있다.
또한, 실시예들에서 설명된 양측 매칭에서 사용되는 정보 및 양측 매칭에 의해 생성되는 정보는 W 및 H와 같은 대상 블록의 속성들에 기반하여 유도될 수 있다.
블록의 속성은 블록과 관련된 코딩 파라미터를 포함할 수 있고, 실시예들에서 설명된 블록에 대한 처리와 관련되어 유도되는 정보를 포함할 수 있다.
전체 블록을 양측 매칭의 단위로서 사용하는 양측 매칭의 탐색 단계
일 실시예에서, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 전체 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 수행되는지 여부가 기정의될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 양측 매칭의 단위는 항상 전체 블록일 수 있다. 즉, 전체 블록에 대한 움직임 정보만이 수행되고, 서브 블록에 대한 움직임 정보 유도는 수행되지 않을 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 움직임 정보 유도의 단위가 전체 블록인지 여부를 나타내는 지시자가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
아래의 설명들에서, W는 대상 블록의 너비를 나타낼 수 있다. H는 대상 블록의 높이를 나타낼 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 큰 값이 MIN_SIZE_THRES_FOR_WHOLE보다 더 큰 경우에만 전체 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 수행될 수 있다. 예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 큰 값이 MIN_SIZE_THRES_FOR_WHOLE보다 더 큰 경우에만 전체 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 수행되는지 여부를 나타내는 지시자가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. MIN_SIZE_THRES_FOR_WHOLE는 기정의된 값일 수 있다. 예를 들어, MIN_SIZE_THRES_FOR_WHOLE는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 큰 값이 MAX_SIZE_THRES_FOR_WHOLE보다 더 작은 경우에만 전체 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 수행될 수 있다. 예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 큰 값이 MAX_SIZE_THRES_FOR_WHOLE보다 더 작은 경우에만 전체 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 수행되는지 여부를 나타내는 지시자가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. MAX_SIZE_THRES_FOR_WHOLE는 기정의된 값일 수 있다. 예를 들어, MAX_SIZE_THRES_FOR_WHOLE는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 작은 값이 MIN_SIZE_THRES_FOR_WHOLE보다 더 큰 경우에만 전체 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 수행될 수 있다. 예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 작은 값이 MIN_SIZE_THRES_FOR_WHOLE보다 더 큰 경우에만 전체 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 수행되는지 여부를 나타내는 지시자가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. MIN_SIZE_THRES_FOR_WHOLE는 기정의된 값일 수 있다. 예를 들어, MIN_SIZE_THRES_FOR_WHOLE는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 작은 값이 MAX_SIZE_THRES_FOR_WHOLE보다 더 작은 경우에만 전체 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 수행될 수 있다. 예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W 및 H 중 더 작은 값이 MAX_SIZE_THRES_FOR_WHOLE보다 더 작은 경우에만 전체 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 수행되는지 여부를 나타내는 지시자가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. MAX_SIZE_THRES_FOR_WHOLE는 기정의된 값일 수 있다. 예를 들어, MAX_SIZE_THRES_FOR_WHOLE는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W×H이 MIN_SIZE_AREA_THRES_FOR_WHOLE보다 더 큰 경우에만 전체 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 수행될 수 있다. 예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W×H이 MIN_SIZE_AREA_THRES_FOR_WHOLE보다 더 큰 경우에만 전체 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 수행되는지 여부를 나타내는 지시자가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. MIN_SIZE_AREA_THRES_FOR_WHOLE는 기정의된 값일 수 있다. 예를 들어, MIN_SIZE_AREA_THRES_FOR_WHOLE는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다. 또는, MIN_SIZE_AREA_THRES_FOR_WHOLE는 전술된 값들의 곱일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W×H이 MAX_SIZE_AREA_THRES_FOR_WHOLE보다 더 작은 경우에만 전체 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 수행될 수 있다. 예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, W×H이 MAX_SIZE_AREA_THRES_FOR_WHOLE보다 더 작은 경우에만 전체 블록을 단위로서 사용하는 움직임 정보 유도가 수행되는지 여부를 나타내는 지시자가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. MAX_SIZE_AREA_THRES_FOR_WHOLE는 기정의된 값일 수 있다. 예를 들어, MAX_SIZE_AREA_THRES_FOR_WHOLE는 8, 16, 32, 64, 128 또는 양의 정수일 수 있다. 또는, MAX_SIZE_AREA_THRES_FOR_WHOLE는 전술된 값들의 곱일 수 있다.
실시예들의 양측 매칭 및 양측 매칭의 과정 중의 특정 처리는, W 및 H와 같은 블록의 속성들에 기반하여 수행될 수 있다. 예를 들면, 특정 처리는, 대상 블록의 움직임 정보의 유도와 같은, 양측 매칭의 결과로서 생성되는 정보의 유도를 포함할 수 있고, 양측 매칭 중 사용 또는 참조되는 정보의 유도를 포함할 수 있다.
또한, 실시예들에서 설명된 양측 매칭에서 사용되는 정보 및 양측 매칭에 의해 생성되는 정보는 W 및 H와 같은 대상 블록의 속성들에 기반하여 유도될 수 있다.
블록의 속성은 블록과 관련된 코딩 파라미터를 포함할 수 있고, 실시예들에서 설명된 블록에 대한 처리와 관련되어 유도되는 정보를 포함할 수 있다.
서브샘플링
서브샘플링 방법
실시예들에서의 서브샘플링은 1) 템플릿 매칭이 수행되는지 여부; 2) 템플릿 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 3) 양측 매칭이 수행되는지 여부; 4) 양측 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 5) 대상 블록의 움직임 정보; 6) 대상 블록의 코딩 파라미터; 및 7) 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서의 탐색 단계; 중 적어도 하나에 기반하여 수행될 수 있다.
예를 들어, 서브샘플링 방법은 1) 템플릿 매칭이 수행되는지 여부; 2) 템플릿 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 3) 양측 매칭이 수행되는지 여부; 4) 양측 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 5) 대상 블록의 움직임 정보; 6) 대상 블록의 코딩 파라미터; 및 7) 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서의 탐색 단계; 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭의 탐색 단계들에서 사용되는 서브샘플링 방법들은 동일할 수 있다.
또는, 예를 들어, 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭의 탐색 단계들에서 사용되는 서브샘플링 방법들은 서로 다를 수 있다.
서브샘플링이 수행되는지 여부
실시예들에서, 서브샘플링이 수행되는지 여부는 1) 템플릿 매칭이 수행되는지 여부; 2) 템플릿 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 3) 양측 매칭이 수행되는지 여부; 4) 양측 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 5) 대상 블록의 움직임 정보; 6) 대상 블록의 코딩 파라미터; 및 7) 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서의 탐색 단계; 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 서브샘플링이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자는 1) 템플릿 매칭이 수행되는지 여부; 2) 템플릿 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 3) 양측 매칭이 수행되는지 여부; 4) 양측 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 5) 대상 블록의 움직임 정보; 6) 대상 블록의 코딩 파라미터; 및 7) 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서의 탐색 단계; 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 서브샘플링이 수행되는지 여부는 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭의 탐색 단계들에서 동일하게 결정될 수 있다.
또는, 예를 들어, 서브샘플링이 수행되는지 여부는 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭의 탐색 단계들에서 서로 다르게 결정될 수 있다.
예를 들어, 가로 방향에 대하여 서브샘플링이 수행되는지 여부 및 세로 방향에 대하여 서브샘플링이 수행되는지 여부는 동일하게 결정될 수 있다.
예를 들어, 가로 방향에 대하여 서브샘플링이 수행되는지 여부 및 세로 방향에 대하여 서브샘플링이 수행되는지 여부는 서로 다르게 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서 있어서, 대상 블록 전체에 대한 탐색이 수행되는 탐색 단계에서의 서브샘플링 방법 및 대상 블록 내의 서브 블록에 대한 탐색이 수행되는 탐색 단계에서의 서브샘플링 방법은 동일할 수 있다.
일 실시예에서, 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서 있어서, 대상 블록 전체에 대한 탐색이 수행되는 탐색 단계에서의 서브샘플링 방법 및 대상 블록 내의 서브 블록에 대한 탐색이 수행되는 탐색 단계에서의 서브샘플링 방법은 서로 다를 수 있다.
템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭은 대상 픽처의 타입 및/또는 대상 슬라이스의 타입에 기반하여 활성화될 수 있다.
실시예들에서, 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭이 활성화된다는 것은 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭이 수행된다는 것을 의미할 수 있다.
예를 들어, 대상 픽처가 B-픽처인 경우에만, 움직임 정보 보정 방법에서 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭이 활성화될 수 있다.
예를 들어, 대상 슬라이스가 B-슬라이스인 경우에만, 움직임 정보 보정 방법에서 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭이 활성화될 수 있다.
템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭이 활성화되는지 여부는 참조 픽처 리스트 내의 참조 픽처 후보들의 POC 및 대상 픽처의 POC 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
여기에서, 참조 픽처 리스트는 L0 방향의 참조 픽처 리스트 및 L1 방향의 참조 픽처 리스트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 참조 픽처 리스트 내의 모든 참조 픽처 후보들의 POC들이 대상 픽처의 POC보다 더 작은 경우에만, 대상 블록에 대한 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭이 활성화될 수 있다.
움직임 정보 보정 방법
실시예들은, 부호화 효율을 향상시키기 위해, 움직임 정보 보정 방법을 포함하는 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 저장한 기록 매체를 제공할 수 있다.
도 39는 일 실시예에 따른 움직임 정보 보정을 포함하는 대상 블록의 예측 방법 및 비트스트림 생성 방법의 흐름도이다.
단계(1810)는 단계(3910) 및 단계(3920)을 포함할 수 있다.
단계(1820)는 단계(3930)을 포함할 수 있다.
단계(3910)에서, 대상 블록의 초기 움직임 정보가 결정될 수 있다.
단계(3920)에서, 초기 움직임 정보에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보가 결정될 수 있다.
대상 블록의 움직임 정보는 대상 블록에 대한 예측 블록 및/또는 복원된 블록을 생성하기 위해 사용되는 정보일 수 있다.
대상 블록의 움직임 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다.
초기 움직임 정보를 사용하여 상기 대상 블록에 대한 리스트가 생성될 수 있다. 리스트에 기반하여 움직임 정보가 결정될 수 있다.
초기 움직임 정보에 보정이 적용됨으로써 리스트가 생성될 수 있다.
예를 들면, 보정은 템플릿 매칭, 양측 매칭 및 움직임 오프셋을 사용하는 연산 중 적어도 하나일 수 있다.
예를 들면, 리스트의 복수의 후보들의 각 후보는 움직임 정보, 샘플, 움직임 정보 및 움직임 정보 보정 벡터 중 적어도 하나일 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 움직임 정보는 리스트 내의 후보들 중 하나일 수 있다. 움직임 정보에 대한 보정을 통해 유도된 최종 움직임 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다. 또는, 최종 움직임 정보는 대상 블록에 대한 예측 블록 및/또는 복원된 블록을 생성하기 위해 사용되는 정보일 수 있다.
예를 들면, 최종 움직임 정보는 대상 블록의 참조 블록을 결정할 수 있다.
리스트에서 후보를 선택하기 위해, 복수의 후보들의 비용들에 기반하여 복수의 후보들에 대한 재-순서가 적용될 수 있다.
단계(3930)에서, 코딩 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행함으로써 엔트로피 부호화된 코딩 정보가 생성될 수 있다.
코딩 정보는 초기 움직임 정보를 포함할 수 있다. 또는, 코딩 정보는 초기 움직임 정보를 유도하기 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다.
코딩 정보는 움직임 정보를 포함할 수 있다. 또는, 코딩 정보는 움직임 정보를 유도하기 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다.
도 40은 일 실시예에 따른 움직임 정보 보정을 포함하는 비트스트림을 사용하는 대상 블록의 예측 방법의 흐름도이다.
단계(1920)는 단계(4010)를 포함할 수 있다.
단계(1930)는 단계(4020) 및 단계(4030)를 포함할 수 있다.
단계(4010)에서, 엔트로피 부호화된 코딩 정보에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 코딩 정보가 생성될 수 있다.
코딩 정보는 초기 움직임 정보를 유도하기 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다.
코딩 정보는 움직임 정보를 유도하기 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다.
단계(4020)에서, 대상 블록의 초기 움직임 정보가 결정될 수 있다.
단계(4030)에서, 초기 움직임 정보에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보가 결정될 수 있다.
대상 블록의 움직임 정보는 대상 블록에 대한 예측 블록 및/또는 복원된 블록을 생성하기 위해 사용되는 정보일 수 있다.
대상 블록의 움직임 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다.
초기 움직임 정보를 사용하여 상기 대상 블록에 대한 리스트가 생성될 수 있다. 리스트에 기반하여 움직임 정보가 결정될 수 있다.
초기 움직임 정보에 보정이 적용됨으로써 리스트가 생성될 수 있다.
예를 들면, 보정은 템플릿 매칭, 양측 매칭 및 움직임 오프셋을 사용하는 연산 중 적어도 하나일 수 있다.
예를 들면, 리스트의 복수의 후보들의 각 후보는 움직임 정보, 샘플, 움직임 정보 및 움직임 정보 보정 벡터 중 적어도 하나일 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 움직임 정보는 리스트 내의 후보들 중 하나일 수 있다. 움직임 정보에 대한 보정을 통해 유도된 최종 움직임 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다. 또는, 최종 움직임 정보는 대상 블록에 대한 예측 블록 및/또는 복원된 블록을 생성하기 위해 사용되는 정보일 수 있다.
예를 들면, 최종 움직임 정보는 대상 블록의 참조 블록을 결정할 수 있다.
리스트에서 후보를 선택하기 위해, 복수의 후보들의 비용들에 기반하여 복수의 후보들에 대한 재-순서가 적용될 수 있다.
도 41은 일 실시예에 따른 움직임 정보 보정을 포함하는 대상 블록의 예측 방법 및 비트스트림 생성 방법의 흐름도이다.
단계(1810)는 단계(4110)을 포함할 수 있다.
단계(1820)는 단계(4120)을 포함할 수 있다.
단계(4110)에서, 움직임 정보가 결정될 수 있다.
단계(4120)에서, 코딩 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행함으로써 엔트로피 부호화된 코딩 정보가 생성될 수 있다.
코딩 정보는 움직임 정보를 포함할 수 있다. 또는, 코딩 정보는 움직임 정보를 유도하기 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다.
도 42은 일 실시예에 따른 움직임 정보 보정을 포함하는 비트스트림을 사용하는 대상 블록의 예측 방법의 흐름도이다.
단계(1920)는 단계(4210)을 포함할 수 있다.
단계(1930)는 단계(4220)을 포함할 수 있다.
단계(4210)에서, 엔트로피 부호화된 코딩 정보에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 코딩 정보가 생성될 수 있다.
코딩 정보는 움직임 정보를 유도하기 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다.
단계(4220)에서, 대상 블록에 대한 움직임 정보가 결정될 수 있다.
최종 움직임 정보를 사용하는 처리
실시예들의 움직임 정보 보정 방법의 최종 움직임 정보 또는 최종 움직임 정보로부터 유도된 움직임 정보가 대상 블록의 움직임 정보로서 결정될 수 있다.
대상 블록에 대한 부호화/복호화 과정은 결정된 움직임 정보를 이용하여 수행될 수 있다.
예를 들어, 부호화/복호화 과정은 인트라 블록 카피(Intra Block Copy; IBC), 인트라 예측, 인터 예측, 변환, 역변환, 양자화, 역양자화, 엔트로피 부호화/복호화 및 인-루프(in-loop) 필터링 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그러나, 부호화/복호화 과정이 전술된 처리들로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 실시예들의 움직임 정보 보정 방법의 최종 움직임 정보 또는 최종 움직임 정보로부터 유도된 움직임 정보에 의해 대상 블록에 대한 참조 블록이 결정될 수 있다. 대상 블록에 대한 부호화/복호화 과정은 결정된 참조 블록을 이용하여 수행될 수 있다.
움직임 정보 보정 방법이 적용된 블록의 움직임 정보의 참조
움직임 정보 보정 방법이 적용된 움직임 정보가 주변 블록으로부터 참조될 수 있다.
"특정 움직임 정보가 주변 블록으로부터 참조된다"는 설명은, 특정 움직임 정보가 주변 블록의 움직임 정보로서 사용된다는 것을 의미할 수 있다. 또는, "특정 움직임 정보가 주변 블록으로부터 참조된다"는 설명은, 주변 블록의 움직임 정보가 참조될 때, 특정 움직임 정보가 주변 블록의 참조되는 움직임 정보로 간주된다는 것을 의미할 수 있다.
주변 블록에서 참조하는 움직임 정보는 1) 움직임 정보 보정 방법의 초기 움직임 정보 또는 2) 움직임 정보 보정 방법의 탐색 단계들의 각 탐색 단계에서 유도된 움직임 정보 중 적어도 하나일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 대상 영상 내의 주변 블록의 움직임 정보를 참조함에 있어서, 주변 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행된 경우, 주변 블록으로부터 참조되는 움직임 정보는 움직임 정보 보정 방법의 초기 움직임 정보일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 다른 영상 내의 주변 블록의 움직임 정보를 참조함에 있어서, 주변 블록 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행된 경우, 주변 블록으로부터 참조되는 움직임 정보는 움직임 정보 보정 방법의 최종 움직임 정보일 수 있다. 다른 영상은 대상 영상이 아닌 참조 영상을 의미할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 다른 영상 내의 주변 블록의 움직임 정보를 참조함에 있어서, 주변 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행된 경우, 주변 블록으로부터 참조되는 움직임 정보는 움직임 정보 보정 방법의 첫 번째 탐색 단계에 의해 생성된 보정된 움직임 정보일 수 있다. 다른 영상은 대상 영상이 아닌 참조 영상을 의미할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 다른 영상 내의 주변 블록의 움직임 정보를 참조함에 있어서, 주변 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행된 경우, 주변 블록에 대한 움직임 정보 보정 방법의 초기 움직임 정보 및 최종 움직임 정보 중 하나가 선택될 수 있다. 선택된 움직임 정보가 주변 블록으로부터 참조되는 움직임 정보로서 결정될 수 있다. 예를 들어, 이러한 선택은 매칭 비용에 기반하여 수행될 수 있다. 다른 영상은 대상 영상이 아닌 참조 영상을 의미할 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보 및 최종 움직임 정보 중 더 낮은 템플릿 매칭 비용 또는 더 낮은 양측 매칭 비용을 갖는 움직임 정보가 선택 및 참조될 수 있다.
움직임 정보 보정 방법이 적용된 제1 블록의 움직임 정보가 제2 블록에서 참조됨에 있어서, 제1 블록 및 제2 블록이 동일한 영상 내의 블록들인지 여부에 기반하여 제2 블록에서 참조하는 제1 블록의 움직임 정보가 결정될 수 있다.
예를 들어, 제1 블록 및 제2 블록이 동일한 영상 내의 블록들인 경우, 제2 블록에서 참조되는 제1 블록의 움직임 정보는 제1 블록의 초기 움직임 정보 및 제1 블록에 대한의 움직임 정보 보정 방법의 탐색 단계들의 각 탐색 단계에서 유도된 움직임 정보 중 적어도 하나일 수 있다.
예를 들어, 제1 블록 및 제2 블록이 서로 다른 영상들 내의 블록들인 경우, 제2 블록에서 참조되는 제1 블록의 움직임 정보는 제1 블록의 최종 움직임 정보일 수 있다.
대상의 타입에 기반하는 양측 매칭
움직임 정보 보정 방법에서, 양측 매칭은 대상 픽처의 타입 및/또는 대상 슬라이스의 타입에 기반하여 활성화될 수 있다.
실시예들에서, 양측 매칭이 활성화된다는 것은 양측 매칭이 수행된다는 것을 의미할 수 있다.
예를 들어, 대상 픽처가 B-픽처인 경우에만, 움직임 정보 보정 방법에서 양측 매칭이 활성화될 수 있다.
예를 들어, 대상 슬라이스가 B-슬라이스인 경우에만, 움직임 정보 보정 방법에서 양측 매칭이 활성화될 수 있다.
움직임 정보 보정 방법에서 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭이 활성화되는지 여부는 참조 픽처 리스트 내의 참조 픽처 후보들의 POC 및 대상 픽처의 POC 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
여기에서, 참조 픽처 리스트는 L0 방향의 참조 픽처 리스트 및 L1 방향의 참조 픽처 리스트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 참조 픽처 리스트 내의 모든 참조 픽처 후보들의 POC들이 대상 픽처의 POC보다 더 작은 경우에만, 대상 블록에 대한 움직임 정보 보정 방법이 수행될 때 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭이 활성화될 수 있다.
초기 움직임 정보 결정
아래에서는, 단계(3910) 및 단계(4020)에서의 초기 움직임 정보 결정 단계가 설명된다.
초기 움직임 정보는 보정이 적용되는 대상인 움직임 정보를 의미할 수 있다.
보정은 1) 템플릿 매칭, 2) 양측 매칭 및 3) 움직임 정보 오프셋을 사용하는 연산 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 연산은 미러링, 스케일링 및 복사 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그러나, 연산이 앞서 열거된 처리들에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 특정 움직임 벡터 MV에 대해 미러링을 적용함으로써 생성된 결과는, -MV일 수 있다.
예를 들어, 특정 움직임 벡터 MV에 대해 스케일링을 적용함으로써 생성된 결과는, 1) MV가 포함된 영상 및 MV가 지시하는 참조 영상 간의 POC 간격과, 2) 대상 블록이 포함된 영상과 현재의 참조 영상 간의 POC 간격을 고려하여, MV의 크기를 보정함으로써 결정된 움직임 벡터일 수 있다. 이 때, MV의 방향 및 MV에 스케일링을 적용함으로써 유도된 움직임 벡터의 방향은 동일할 수 있다.
예를 들어, 특정 움직임 벡터 MV에 복사를 적용함으로써 생성된 결과는, MV일 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 오프셋은 움직임 벡터일 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 오프셋은 기정의된 각도 리스트 내의 각도들과 기정의된 거리 오프셋 리스트 내의 거리 오프셋들 간의 조합들에 의해 결정될 수 있다.
예를 들어, 기정의된 각도 리스트는 움직임 정보 오프셋의 움직임 벡터 및 축 간의 각도들을 나타낼 수 있다. 여기에서, 축은 X 축(말하자면, 가로 축 또는 세로 축) 또는 Y 축(말하자면, 세로 축 또는 수직 축)일 수 있다.
각도 리스트는 i_ANGLE×π/NUM_ANGLE의 값을 갖는 각도를 포함하도록 구성될 수 있다.
i_ANGLE는 0 내지 (2×NUM_ANGLE - 1)의 정수 값들 중 하나일 수 있다.
NUM_ANGLE은 기정의된 값일 수 있으며, 4, 8, 16 또는 양의 정수일 수 있다.
전술된 NUM_ANGLE; 및/또는 기정의된 각도 리스트를 구성하는 각도들;은 1) 대상 블록의 움직임 정보 및 2) 코딩 파라미터 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, NUM_ANGLE은 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 사용되는 경우 8일 수 있고, 그렇지 않은 경우 16일 수 있다. 예를 들어, NUM_ANGLE은 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 사용되지 않는 경우에는 8일 수 있고, 어파인 모드가 사용되는 경우에는 4일 수 있다. 그러나, 어파인 모드가 사용되는지 여부에 따라서 결정되는 NUM_ANGLE의 값이 앞서 설명된 값들로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 기정의된 거리 오프셋 리스트는 대상 블록의 움직임 벡터에 대한 상대적인 거리 또는 대상 블록의 움직임 벡터에 대한 상대적인 위치를 나타낼 수 있다.
예를 들어, 기정의된 거리 오프셋 리스트는 0, 1, 2, 4 및 8 중 적어도 하나를 포함하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 기정의된 거리 오프셋 리스트는 multioffset-Pel에 해당하는 값을 포함하도록 구성될 수 있다. multioffset은 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4, 8, 16, 32 또는 양수일 수 있다.
기정의된 거리 오프셋 리스트를 구성하는 거리 오프셋들 및/또는 거리 오프셋 리스트의 크기는 대상 블록의 움직임 정보; 및 코딩 파라미터; 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 기정의된 거리 오프셋 리스트는 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 적용되지 않는 경우에는 {4, 8, 16, 32, 64, 128}일 수 있다. 기정의된 거리 오프셋 리스트는 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 적용되는 경우에는 {1, 2, 4, 8, 16}일 수 있다. 그러나, 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 적용되는지 여부에 따라 결정되는 기정의된 거리 오프셋 리스트가 전술된 집합들로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 특정 각도 ANGLE 및 특정 거리 오프셋 OFFSET을 조합한다는 것은 ANGLE 및 OFFSET을 사용하여 움직임 벡터를 결정하는 것을 의미할 수 있다. 여기에서, 결정된 움직임 벡터 및 축 간의 각도는 ANGLE일 수 있다. 결정된 움직임 벡터의 크기는 OFFSET일 수 있다. 축은 X 축 또는 Y 축일 수 있다.
또는, 예를 들어, 특정 각도 ANGLE 및 특정 거리 오프셋 OFFSET을 조합한다는 것은 ANGLE 및 OFFSET을 사용하여 특정 위치를 결정하는 것을 의미할 수 있다. 여기에서, 특정 직선 및 축 간의 각도는 ANGLE일 수 있다. 특정 직선의 크기는 OFFSET일 수 있다. 특정 직선은 원점으로부터 특정 위치까지의 직선일 수 있다. 또는, 특정 위치는 전술된 결정된 움직임 벡터가 가리키는 위치일 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 오프셋은 참조 영상 인덱스에 더해질 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 참조 영상 인덱스의 값이 제1 값이고, 참조 영상 인덱스에 더해지는 움직임 정보 오프셋의 값이 제2 값일 때, 대상 블록의 참조 영상 인덱스는 제1 값 및 제2 값의 합을 갖도록 보정될 수 있다. 제1 값은 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다. 상기 제2 값 -2, -1, 0, 1, 2, 또는 정수일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 참조 영상 인덱스의 값이 제1 값이고, 참조 영상 인덱스에 대한 움직임 정보 오프셋의 값이 제2 값일 때, 대상 블록의 참조 영상 인덱스는 제2 값을 갖도록 변경될 수 있다. 제1 값 및 제2 값의 각각은 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다.
제1 움직임 정보를 보정한다는 것은, 제1 움직임 정보에 대한 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭을 수행하는 보정을 사용하여 제2 움직임 정보를 유도하는 것을 의미할 수 있고, 이러한 제2 움직임 정보에 의해 제1 움직임 정보가 대체되는 것을 의미할 수 있다.
또는, 제1 움직임 정보를 보정한다는 것은, 제1 움직임 정보 및 움직임 정보 오프셋 간의 연산을 수행함으로써 제2 움직임 정보를 유도하는 것을 의미할 수 있고, 이러한 제2 움직임 정보에 의해 제1 움직임 정보가 대체되는 것을 의미할 수 있다.
초기 움직임 정보 후보 리스트는 초기 움직임 정보 후보들로 구성된 움직임 정보 리스트를 의미할 수 있다.
초기 움직임 정보 후보들의 전체 또는 일부가 초기 움직임 정보로서 특정될 수 있다.
초기 움직임 정보는 초기 움직임 정보 후보 리스트로부터 특정될 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보 후보들 중 가장 낮은 매칭 비용(들)을 갖는 N 개의 초기 움직임 정보 후보들이 초기 움직임 정보로서 특정될 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보를 특정하기 위한 최대 N 개의 인덱스(들)이 부호화/복호화될 수 있다. 초기 움직임 정보 후보 리스트 내의 인덱스(들)에 해당하는 초기 움직임 정보 후보(들)이 초기 움직임 정보로서 특정될 수 있다.
N은 1,2,3,4,5 또는 양의 정수일 수 있다.
초기 움직임 정보 후보 리스트는 N_INITIAL 개의 초기 움직임 정보 후보들로 구성된 기정의된 리스트일 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보 후보는 대상 블록에 인접한 특정 위치의 주변 블록의 움직임 정보; 대상 블록에 인접하지 않은 특정 위치의 주변 블록의 움직임 정보; 기정의된 규칙에 의해 관리 및 구성되는 움직임 정보 리스트 내의 움직임 정보; 및 기정의된 움직임 정보 중 적어도 하나일 수 있다. 그러나, 초기 움직임 정보 후보가 전술된 정보들로 한정되는 것은 아니다.
N_INITIAL은 기정의된 값일 수 있다.
N_INITIAL은 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12 또는 양의 정수일 수 있다.
LX 방향에서 X는 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다.
X에 대한 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
또는, X는 대상 블록의 코딩 파라미터, 주변 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 움직임 정보 및 주변 블록의 움직임 정보 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
LX 방향에서 X는 초기 움직임 정보의 인덱스에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, X는 초기 움직임 정보를 특정 값으로 나누는 나눗셈 연산의 나머지에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, X는 초기 움직임 정보를 특정 값으로 나누는 나눗셈 연산의 몫에 기반하여 결정될 수 있다.
여기에서, 특정 값은 2 또는 3 일 수 있다.
대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용되는 경우, 초기 움직임 정보 후보 리스트를 구성함에 있어서, LX 방향의 움직임 정보만으로 초기 움직임 정보 후보 리스트가 구성될 수 있다.
주변 블록의 움직임 정보를 초기 움직임 정보 후보로 사용함에 있어서, 주변 블록의 움직임 정보가 양방향 예측에 대한 양방향 움직임 정보인 경우, 주변 블록의 양방향 움직임 정보 중 LX 방향에 대한 움직임 정보만이 초기 움직임 정보 후보로서 사용될 수 있다.
초기 움직임 정보 후보 리스트의 일부 또는 초기 움직임 정보 후보 리스트는 재-순서(re-order)될 수 있다.
재-순서는 각 초기 움직임 정보 후보의 매칭 비용을 계산하고, 초기 움직임 정보 후보들을 매칭 비용의 오름차순으로 소트(sort)하는 것일 수 있다.
재-순서는 한번 이상 수행될 수 있다.
실시예들에서, 매칭 비용은 양측 매칭 비용 또는 템플릿 매칭 비용일 수 있다. 그러나, 실시예들의 매칭 비용이 상기의 비용들로 한정되는 것은 아니다.
LX 방향의 움직임 정보가 이미 결정된 경우, L(1-X) 방향의 초기 움직임 정보 후보 리스트의 재-순서를 수행함이 있어서, 각 초기 움직임 정보 후보 및 LX 방향의 움직임 정보 간의 양측 매칭 비용이 계산될 수 있다. L(1-X) 방향의 움직임 정보 후보 리스트의 초기 움직임 정보 후보들에 대한 매칭 비용의 오름차순의 소팅(sorting)이 수행될 수 있다.
초기 움직임 정보 후보 리스트는 재구성될 수 있다.
예를 들어, N1 개의 초기 움직임 정보 후보들을 갖는 초기 움직임 정보 후보 리스트는 N2 개의 초기 움직임 정보 후보들을 갖는 초기 움직임 정보 후보 리스트로 재구성될 수 있다.
제1 리스트를 재구성한다는 것은 새로운 리스트인 제2 리스트가 구성되는 것을 의미할 수 있고, 제1 리스트가 새로운 리스트인 제2 리스트에 의해 대체됨을 의미할 수 있다.
N1 및 N2의 각각은 기정의된 값일 수 있으며, 양의 정수일 수 있다.
N2는 N1의 이하의 값을 가질 수 있다.
N1 개의 초기 움직임 정보 후보들을 갖는 초기 움직임 정보 후보 리스트에서 가장 낮은 N2 개의 인덱스들을 갖는 초기 움직임 정보 후보들만을 사용하여 N2 개의 초기 움직임 정보 후보를 갖는 새로운 초기 움직임 정보 후보 리스트가 구성될 수 있다.
제1 움직임 정보는 초기 움직임 정보 후보 리스트 내의 특정 초기 움직임 정보 후보일 수 있다. 만약, 제1 움직임 정보가 단방향 움직임 정보인 경우, 제1 움직임 정보로부터 양방향 움직임 정보인 제2 움직임 정보를 유도될 수 있다. 유도된 제2 움직임 정보를 초기 움직임 정보 후보 리스트가 추가될 수 있고, 또는 초기 움직임 정보 후보 리스트의 제1 움직임 정보가 제2 움직임 정보에 의해 대체될 수 있다.
제1 움직임 정보가 LX 방향의 단방향 움직임 정보일 때, 제2 움직임 정보의 LX 방향 움직임 정보는 제1 움직임 정보의 LX 방향 움직임 정보와 같을 수 있다.
제1 움직임 정보가 LX 방향의 단방향 움직임 정보일 때, 제2 움직임 정보의 L(1-X) 방향 움직임 정보의 움직임 벡터는 제1 움직임 정보의 LX 방향 움직임 정보로부터 유도될 수 있다.
예를 들어, 제2 움직임 정보의 L(1-X) 방향의 움직임 벡터는 LX 방향의 움직임 벡터와 같을 수 있다.
또는, 예를 들어, 제2 움직임 정보의 L(1-X) 방향의 움직임 벡터는 LX 방향의 움직임 벡터의 크기와 같은 크기를 갖고, LX 방향의 움직임 벡터의 방향의 반대의 방향을 가질 수 있다.
예를 들어, 제2 움직임 정보의 L(1-X) 방향의 참조 픽처는 대상 블록의 L(1-X) 방향의 참조 픽처 리스트의 첫 번째 픽처일 수 있다.
예를 들어, 제2 움직임 정보의 L(1-X) 방향의 참조 픽처 인덱스는 가장 낮은 인덱스 값일 수 있다.
예를 들어, 제2 움직임 정보의 L(1-X) 방향의 움직임 벡터는 제1 움직임 정보의 LX 방향의 참조 픽처의 POC; 제1 움직임 정보의 L(1-X) 방향의 참조 픽처의 POC; 및 대상 픽처의 POC; 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 제2 움직임 정보의 L(1-X) 방향의 움직임 벡터는 제1 움직임 정보의 LX 방향의 참조 픽처의 POC; 및 제1 움직임 정보의 L(1-X) 방향의 참조 픽처의 POC 및 대상 픽처의 POC;에 기반하는 스케일링을 제1 움직임 정보의 L(1-X) 방향의 움직임 벡터에 적용함으로써 유도된 움직임 벡터일 수 있다.
X는 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용되는 경우, LX 방향의 초기 움직임 정보 후보 리스트를 구성함에 있어서, L(1-X) 방향의 초기 움직임 정보가 이미 결정되었으면, LX 방향의 초기 움직임 정보 후보 MIINITIAL_cand_best_i에 MVdiff_(1-x)가 더해질 수 있다. 즉, LX 방향의 초기 움직임 정보 후보 MIINITIAL_cand_best_i는 MIINITIAL_cand_best_i + MVdiff_(1-x)에 의해 대체될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용되는 경우, LX 방향의 초기 움직임 정보 후보 리스트를 구성함에 있어서, L(1-X) 방향의 초기 움직임 정보가 이미 결정되었으면, LX 방향의 초기 움직임 정보 후보 MIINITIAL_cand_best_i에 -MVdiff_(1-x)가 더해질 수 있다. 즉, LX 방향의 초기 움직임 정보 후보 MIINITIAL_cand_best_i는 MIINITIAL_cand_best_i - MVdiff_(1-x)에 의해 대체될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용되는 경우, LX 방향의 초기 움직임 정보 후보 리스트를 구성함에 있어서, L(1-X) 방향의 초기 움직임 정보가 이미 결정되었으면, MIINITIAL_cand_best_i에 SCALED_MVdiff_(1-x)가 더해질 수 있다. 즉, LX 방향의 초기 움직임 정보 후보 MIINITIAL_cand_best_i는 MIINITIAL_cand_best_i + SCALED_MVdiff_(1-x)에 의해 대체될 수 있다. 여기에서, SCALED_MVdiff_(1-x)는 L(1-X) 방향에 대한 MVdiff_(1-x)에 LX 방향에 대한 스케일링을 적용함으로써 유도된 움직임 벡터일 수 있다.
실시예들에서, MIINITIAL_cand_best_i는 i 번째 초기 움직임 정보 후보를 나타낼 수 있다. i는 0 내지 (N_INITIAL - 1)의 정수 값들 중 하나의 값일 수 있다.
실시예들에서, MVdiff_(1-x)는 L(1-X) 방향에 대한 움직임 정보 보정 벡터일 수 있다.
제1 움직임 정보에 대한 움직임 정보 보정 벡터는 제2 움직임 벡터로부터 제1 움직임 정보를 뺌으로써 유도되는 움직임 벡터일 수 있다. 말하자면, 제1 움직임 정보에 대한 움직임 정보 보정 벡터는 제2 움직임 벡터 및 제1 움직임 정보 간의 차이일 수 있다. 제2 움직임 벡터는 제1 움직임 정보에 대한 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭을 수행하는 하는 보정에 의해 유도된 움직임 벡터일 수 있다.
MVdiff_(1-x)는 L(1-X) 방향에 대한 움직임 정보 결정 단계에서 움직임 정보에 더해진 움직임 벡터 차분 또는 기정의된 움직임 벡터일 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보 후보 리스트에 대하여 각 초기 움직임 정보 후보의 매칭 비용이 계산될 수 있고, 초기 움직임 정보 후보들의 매칭 비용들의 오름차순 또는 내림차순으로 초기 움직임 정보 후보들이 소트될 수 있다.
초기 움직임 정보 후보 리스트를 구성함에 있어서, 특정 조건을 충족시키는 움직임 정보만을 사용하여 초기 움직임 정보 후보 리스트가 구성될 수 있다.
특정 조건은 실시예들의 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭의 활성화 조건들(enabling conditions) 또는 활성화 조건들의 일부를 포함할 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보 후보 리스트는 양방향 움직임 정보를 갖는 움직임 정보 후보만으로 구성될 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보 후보 리스트를 구성함에 있어서, 아래의 [조건 1], [조건 2] 및 [조건 3]을 충족시키는 움직임 정보만을 사용하여 초기 움직임 정보 후보 리스트가 구성될 수 있다.
[조건 1] 움직임 정보가 양방향 인터 예측을 위해 사용됨.
[조건 2] 대상 영상의 POC 및 L0 방향의 참조 영상의 POC 간의 차이가 대상 영상의 POC 및 L1 방향의 참조 영상의 POC 간의 차이와 같음.
[조건 3] 대상 영상으로부터 L0 방향 참조 영상으로의 방향과 대상 영상으로부터 L1 방향 참조 영상으로의 방향이 서로 다름.
예를 들어, 초기 움직임 정보 후보 리스트를 구성함에 있어서, 아래의 [조건 4] 및 [조건 5]를 충족시키는 움직임 정보만을 사용하여 초기 움직임 정보 후보 리스트가 구성될 수 있다.
[조건 4] 움직임 정보가 양방향 인터 예측을 위해 사용됨
[조건 5] 대상 영상으로부터 L0 방향 참조 영상으로의 방향 및 대상 영상으로부터 L1 방향 참조 영상으로의 방향이 서로 다름.
대상 영상으로부터 L0 방향 참조 영상으로의 방향 및 대상 영상으로부터 L1 방향 참조 영상으로의 방향이 서로 다르다는 것은 아래의 수식 9이 충족되는 것을 의미할 수 있다.
[수식 9]
(POC - POC0) × (POC - POC1) < 0
참조 영상들으로의 방향들이 동일하다는 것은 아래의 수식 10이 충족되는 것을 의미할 수 있다.
[수식 10]
(POC - POC0) × (POC - POC1) > 0
여기에서, POC는 대상 영상의 픽처 오더 카운트일 수 있다. POC0은 L0 방향의 참조 영상의 픽처 오더 카운트일 수 있다. POC1은 L1 방향의 참조 영상의 픽처 오더 카운트일 수 있다.
움직임 정보 보정 방법에서, 초기 움직임 정보의 인덱스에 기반하여, 초기 움직임 정보에 대한 보정이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
초기 움직임 정보의 인덱스가 특정 조건을 충족시키는지 여부에 기반하여 초기 움직임 정보에 대한 보정이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보의 인덱스가 DMVD_IDXTHRES의 이하인 움직임 정보 후보들에 대해서만 보정이 수행될 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보의 인덱스가 DMVD_IDXTHRES의 이상인 움직임 정보 후보들에 대해서만 보정이 수행될 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보의 인덱스가 짝수(또는, 홀수) 인 움직임 정보 후보들에 대해서만 보정이 수행될 수 있다.
여기에서, DMVD_IDXTHRES는 0, 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다.
여기에서, DMVD_IDXTHRES는 기정의된 값일 수 있다.
움직임 정보 보정 방법에서, 초기 움직임 정보의 인덱스에 기반하여, 초기 움직임 정보에 대한 보정이 수행되는 방법이 결정될 수 있다.
초기 움직임 정보의 인덱스가 특정 조건을 충족시키는지 여부에 기반하여 초기 움직임 정보의 L0 방향 및/또는 L1 방향에 대한 보정이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보의 인덱스가 DMVD_IDXTHRES의 이하인 움직임 정보 후보들에 대해서만 보정이 수행될 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보의 인덱스가 DMVD_IDXTHRES의 이상인 움직임 정보 후보들에 대해서만 보정이 수행될 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보의 인덱스가 짝수(또는, 홀수)인 움직임 정보 후보들에 대해서만 보정이 수행될 수 있다.
여기에서, DMVD_IDXTHRES는 0, 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다.
여기에서, DMVD_IDXTHRES는 기정의된 값일 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보가 어파인 모델에 대한 움직임 정보인 경우, 초기 움직임 정보의 인덱스가 특정 조건을 충족시키는지 여부에 기반하여 초기 움직임 정보를 구성하는 CPMV들 중 적어도 하나에 대하여 보정이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보가 어파인 모델에 대한 움직임 정보인 경우, 초기 움직임 정보를 구성하는 CPMV들 중 하나인 제1 CPMV에 대한 보정은, 초기 움직임 정보의 인덱스가 DMVD_IDXTHRES의 이하인 경우에만 수행될 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보가 어파인 모델에 대한 움직임 정보인 경우, 초기 움직임 정보를 구성하는 CPMV들 중 하나인 제1 CPMV에 대한 보정은, 초기 움직임 정보의 인덱스가 DMVD_IDXTHRES의 이상인 경우에만 수행될 수 있다.
초기 움직임 정보가 어파인 모델에 대한 움직임 정보인 경우, 초기 움직임 정보를 구성하는 CPMV들 중 하나인 제1 CPMV에 대한 보정은, 초기 움직임 정보의 인덱스가 DMVD_IDXTHRES의 이하인 경우에만 수행될 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보의 인덱스가 짝수(또는, 홀수) 인 움직임 정보 후보들에 대해서만 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭이 수행될 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보의 인덱스를 특정 값으로 나누는 나눗셈 연산의 목 및/또는 나머지에 기반하여 초기 움직임 정보를 구성하는 CPMV 중 적어도 하나에 대하여 보정이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
여기에서, 특정 값은 2 또는 3 일 수 있다.
여기에서, DMVD_IDXTHRES는 0, 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다.
여기에서, DMVD_IDXTHRES는 기정의된 값일 수 있다.
움직임 정보 결정 단계
아래에서는, 단계(3920), 단계(4030), 단계(4110) 및 단계(4220)에서의 움직임 정보 결정 단계가 설명된다.
움직임 정보 결정 단계에서, 움직임 정보 보정을 위한 리스트가 사용될 수 있다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트는 하나 이상의 보정 후보들로 구성될 수 있다.
또는, 움직임 정보 보정을 위한 리스트는 비어 있을 수 있다. 즉, 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내에 구성성분(component)(즉, 보정 후보)이 하나도 존재하지 않을 수 있다.
보정 후보는 움직임 정보, 샘플, 움직임 정보 오프셋 및 움직임 정보 보정 벡터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보 선택 단계에서, 하나의 초기 움직임 정보가 특정된 경우, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 각 보정 후보는 움직임 정보 보정 벡터일 수 있다.
실시예들에서, "샘플"은 "샘플의 위치" 등과 같은 샘플을 특정하는 정보나, 샘플을 지시하는 정보 의미할 수도 있다.
특정 샘플을 사용하여 리스트를 구성한다는 것은, 특정 샘플을 지시하는 움직임 정보를 사용하여 리스트를 구성한다는 것을 의미할 수도 있다.
움직임 정보 보정 방법에서, 움직임 정보 오프셋은 움직임 정보 오프셋 후보 리스트 내의 움직임 정보 오프셋 후보들 중 하나일 수 있다. 또는, 움직임 정보 보정 방법에서 기정의된 각도 리스트 내의 특정 각도 및 기정의된 거리 오프셋 리스트 내의 특정 거리 오프셋의 조합이 움직임 정보 오프셋으로서 결정될 수 있다.
움직임 정보 오프셋 후보 리스트는 기정의된 각도 리스트 내의 각도들 및 기정의된 거리 오프셋 리스트의 거리 오프셋들부터 결정될 수 있다.
각도 리스트 및 거리 오프셋 리스트 중 적어도 하나는 대상 블록의 코딩 파라미터 및 움직임 정보 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트는 최대 NUM_MI_REFINED_CAND_LIST 개의 움직임 정보로 구성될 수 있다.
NUM_MI_REFINED_CAND_LIST는 0, 1, 2, 12, 16, 24 또는 양의 정수일 수 있다.
NUM_MI_REFINED_CAND_LIST는 기정의된 값일 수 있다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트는 재-순서될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보들의 순서는 매칭 비용의 오름차순으로 소트될 수 있다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트는 재구성될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트는 가장 낮은 인덱스를 갖는 N 개의 움직임 정보들만을 포함하도록 재구성될 수 있다.
N은 NUM_MI_REFINED_CAND_LIST의 이하의 값일 수 있다.
N은 기정의된 값일 수 있다.
N은 0, 1, 2, 12, 16, 24 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트로서 초기 움직임 정보 후보 리스트 또는 초기 움직임 정보 후보 리스트의 일부가 사용될 수 있다.
예를 들어, 초기 움직임 정보 후보 리스트에서 가장 낮은 인덱스들을 갖는 N 개의 초기 움직임 정보 후보들을 사용하여 움직임 정보 보정을 위한 리스트가 구성될 수 있다.
N은 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트는 초기 움직임 정보 선택 단계에서 특정된 적어도 하나의 초기 움직임 정보로 구성될 수 있다.
움직임 정보 보정 방법에서, 움직임 정보 보정을 위한 리스트는 탐색 범위 내의 특정 샘플을 포함할 수 있다.
여기에서, 탐색 범위는 인트라 템플릿 매칭, 인터 템플릿 매칭 및 양측 매칭 중 적어도 하나의 탐색 범위를 포함할 수 있다.
움직임 정보 보정 방법에서, 탐색 범위 내의 모든 샘플들 또는 일부 샘플들에 대한 탐색이 수행될 수 있다. 탐색이 적용된 샘플들 또는 탐색이 적용된 샘플들의 일부로 움직임 정보 후보 리스트가 구성될 수 있다.
실시예들에서, 일부 샘플은 실시예들의 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들을 의미할 수 있다.
실시예들에서, 탐색은 단계적으로 수행될 수 있다. 예를 들면, 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들(또는, 샘플들의 위치들)에 대해서만 성긴(sparse) 1차 탐색이 수행될 수 있다. 다음으로, 더 세부적인 2차 탐색이 수행될 수 있다. 여기에서, 2차 탐색은 1차 탐색에 의해 특정된 영역에 대해서 수행될 수 있다.
서브샘플링에 의해 선택된 샘플들에 대한 탐색의 실시예들이 아래에서 더 상세하게 설명된다.
전술된 것과 같이, 움직임 정보 보정을 위한 리스트는 보정 후보들로서 샘플들, 샘플들을 지시하는 정보 또는 샘플들의 위치들을 저장할 수 있다. 여기에서, 샘플들은 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들일 수 있다. 따라서, 실시예들에서 설명된 서브샘플링을 사용하는 샘플들의 결정은 움직임 정보 보정을 위한 리스트를 구성하는 것으로 간주될 수 있다. 또한, 실시예들에서 설명된 서브샘플링을 사용하는 샘플들의 위치들의 결정 및/또는 저장은 움직임 정보 보정을 위한 리스트를 구성하는 것으로 간주될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정 방법에서 탐색 범위 내의 특정 샘플에 대해 탐색이 수행될 수 있다. 특정 샘플이 특정 조건을 충족시키는 경우, 특정 샘플이 움직임 정보 후보 리스트에 추가될 수 있다.
특정 조건은 특정 샘플에 대한 매칭 비용 및 현재의 움직임 정보 후보 리스트 내의 적어도 하나의 움직임 정보 후보에 대한 매칭 비용 간의 비교에 대한 것일 수 있다. 예를 들면, 특정 조건은 특정 샘플에 대한 매칭 비용이 현재의 움직임 정보 후보 리스트 내의 적어도 하나의 움직임 정보 후보에 대한 매칭 비용보다 더 작아야 하는 것일 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정 방법의 탐색 범위 내의 특정 샘플에 대해 탐색이 수행될 수 있다. 특정 샘플에 대한 매칭 비용이 현재의 움직임 정보 후보 리스트 내의 적어도 하나의 움직임 정보 후보에 대한 매칭 비용보다 더 작은 경우, 가장 큰 매칭 비용을 갖는 움직임 정보 후보 또는 가장 큰 인덱스를 갖는 움직임 정보 후보가 움직임 정보 후보 리스트로부터 제거될 수 있다. 또는, 특정 샘플에 대한 매칭 비용이 현재의 움직임 정보 후보 리스트 내의 적어도 하나의 움직임 정보 후보에 대한 매칭 비용보다 더 작은 경우, 특정 샘플로 움직임 정보 후보 리스트의 가장 큰 매칭 비용을 갖는 움직임 정보 후보 또는 가장 큰 인덱스를 갖는 움직임 정보 후보가 특정 샘플에 의해 대체될 수 있다. 또한, 특정 샘플이 움직임 정보 후보 리스트에 추가될 수 있고, 움직임 정보 후보 리스트 내의 움직임 정보 후보들이 재-순서될 수 있다. 또는, 특정 샘플이 움직임 정보 후보 리스트에 추가될 수 있다. 이 때, 움직임 정보 후보 리스트 내의 움직임 정보 후보들에 대한 매칭 비용들이 오름차순으로 소트되도록 특정 샘플이 움직임 정보 후보 리스트에 추가될 수 있다.
특정 샘플에 대한 매칭 비용은, 특정 샘플을 지시하는 움직임 정보에 대한 매칭 비용을 의미할 수 있다.
특정 샘플을 지시하는 움직임 정보는 특정 샘플을 좌측 상단 샘플인 참조 블록을 지시하는 움직임 정보를 의미할 수 있다.
특정 샘플에 대해 템플릿 매칭, 양측 매칭 및 움직임 정보 오프셋을 사용하는 연산 중 적어도 하나가 수행된다는 것은, 특정 샘플을 지시하는 움직임 정보에 대하여 1) 템플릿 매칭, 2) 양측 매칭 및 3) 움직임 정보 오프셋을 사용하는 연산 중 적어도 하나가 수행됨을 의미할 수 있다.
실시예들에서, 움직임 정보 오프셋을 사용하는 연산은 연산이 수행된다고 설명되는 대상; 및 움직임 정보 오프셋; 간의 연산을 나타낼 수 있다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트에 특정 보정 후보를 추가함에 있어서, 후술될 처리 1, 처리 2 및 처리 3 중 적어도 하나가 추가적으로 수행될 수 있다. 움직임 정보 보정을 위한 리스트에 특정 보정 후보가 추가되는 것은, 움직임 정보 보정을 위한 리스트에 특정 보정 후보가 추가되는 것을 의미할 뿐만 아니라, 후술될 처리 1, 처리 2 및 처리 3들 중 적어도 하나가 추가적으로 수행된다는 것도 의미할 수 있다.
[처리 1] 움직임 정보 보정을 위한 리스트에 특정 보정 후보가 추가되는 경우, 움직임 정보 보정을 위한 리스트에서 가장 큰 매칭 비용을 갖는 보정 후보 또는 가장 큰 인덱스를 갖는 보정 후보가 움직임 정보 보정을 위한 리스트로부터 제거될 수 있다. 또는, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 가장 큰 매칭 비용을 갖는 보정 후보 또는 가장 큰 인덱스를 갖는 보정 후보가 특정 보정 후보에 의해 대체될 수 있다.
[처리 2] 움직임 정보 보정을 위한 리스트에 특정 보정 후보가 추가될 수 있다. 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보들이 재-순서될 수 있다. 또는, 특정 보정 후보가 움직임 정보 보정을 위한 리스트에 추가될 수 있다. 이 때, 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보들에 대한 매칭 비용들이 오름차순으로 소트되도록 특정 샘플이 움직임 정보 보정을 위한 리스트에 추가될 수 있다.
[처리 3] 움직임 정보 보정을 위한 리스트에 특정 보정 후보가 추가되는 경우, 특정 보정 후보가 특정 조건을 충족시키는지 여부가 확인될 수 있다. 특정 보정 후보가 특정 조건을 충족시키는 경우에만 특정 보정 후보가 움직임 정보 보정을 위한 리스트에 추가될 수 있다. 여기에서, 특정 조건은 특정 샘플에 대한 매칭 비용이 현재의 움직임 정보 후보 리스트 내의 적어도 하나의 움직임 정보 후보에 대한 매칭 비용보다 더 작아야 하는 것일 수 있다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트의 제1 보정 후보에 대하여 템플릿 매칭, 양측 매칭 및 움직임 정보 오프셋을 사용하는 연산 중 적어도 하나를 수행함으로써 제2 보정 후보가 유도될 수 있다. 이후, 움직임 정보 보정을 위한 리스트에서 제1 보정 후보가 제2 보정 후보에 의해 대체될 수 있다. 또는, 이후, 제2 보정 후보가 움직임 정보 보정을 위한 리스트에 추가될 수 있다.
예를 들어, 제2 보정 후보가 특정 조건을 충족시키는 경우에만, 움직임 정보 보정을 위한 리스트에서 제1 보정 후보가 제2 보정 후보에 의해 대체될 수 있거나, 제2 보정 후보가 움직임 정보 보정을 위한 리스트에 추가될 수 있다.
특정 조건은 제2 보정 후보에 대한 매칭 비용이 현재의 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 적어도 하나의 보정 후보에 대한 매칭 비용보다 더 작아야 하는 것일 수 있다.
또는, 특정 조건은 제2 보정 후보에 대한 매칭 비용이 제1 보정 후보에 대한 매칭 비용보다 더 작아야 하는 것일 수 있다.
움직임 정보 보정 단계에서, 초기 움직임 정보 또는 초기 움직임 정보 리스트에 대한 움직임 정보 보정이 수행될 수 있다. 즉, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 복수의 움직임 정보들 중 초기 움직임 정보가 움직임 정보에 대한 움직임 보정은 수행되지 않을 수 있다. 또는 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 복수의 움직임 정보들 중 초기 움직임 정보 리스트에 존재하지 않는 움직임 정보에 대한 움직임 보정은 수행되지 않을 수 있다.
움직임 정보 결정 단계에서, 움직임 정보 보정을 위한 리스트에 대한 보정은 최대 NUM_MAX_ITER 번 수행될 수도 있다.
움직임 정보 결정 단계에서, 움직임 정보 보정을 위한 리스트에 대한 보정은 최대 NUM_MAX_ITER 개의 단계들로 구분되어 수행될 수도 있다. 또는, 움직임 정보 결정 단계에서, 움직임 정보 보정을 위한 리스트에 대한 보정은 최대 NUM_MAX_ITER 번 반복되어 수행될 수 있다.
예를 들어, 보정의 단계들은 보정의 대상인 움직임 정보 및 보정 방법 중 적어도 하나에 기반하여 구분될 수 있다.
보정 방법은 보정의 종류, 보정의 탐색 단계, 보정의 탐색 범위, 보정의 탐색 방법, 보정의 서브샘플링 방법 및 보정에서 사용되는 매칭 비용의 타입 중 적어도 하나에 기반하여 구분될 수 있다.
보정의 종류는 1) 템플릿 매칭, 2) 양측 매칭, 3) 움직임 정보 오프셋을 사용하는 연산 및 4) 움직임 정보 보정 벡터를 사용하는 연산 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 하나의 보정 단계가 수행된다는 것은, 현재의 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 모든 보정 후보들 또는 일부의 보정 후보들에 대한 보정이 수행됨을 의미할 수 있다.
NUM_MAX_ITER는 0, 1, 2, 8 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, NUM_MAX_ITER는 초기 움직임 정보 리스트 내의 복수의 움직임 정보들의 개수를 나타낼 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용되는 경우, 움직임 정보 오프셋 MVoff가 대상 블록의 움직임 벡터에 더해질 수 있다. 이 때, L0 방향 및 L1 방향에 대해, 동일하게 MVoff가 더해질 수 있다. 말하자면, 아래의 수식 11 및 수식 12에 따른 처리들이 수행될 수 있다.
[수식 11]
MV0' = MV0 + MVoff
[수식 12]
MV1' = MV1 + MVoff
여기에서, MV0는 L0 방향에 대한 대상 블록의 움직임 벡터일 수 있다. MV1은 L1 방향에 대한 대상 블록의 움직임 벡터일 수 있다.
여기에서, MV0'은 L0 방향에 대한 보정된 움직임 벡터일 수 있다. MV1'은 L1 방향에 대한 보정된 움직임 벡터일 수 있다.
MVoff는 움직임 정보 오프셋 후보 리스트로부터 특정된 움직임 정보 오프셋 또는 움직임 정보 오프셋 후보 중 하나일 수 있다. 그러나, MVoff가 전술된 정보로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용되는 경우, 움직임 정보 오프셋 MVoff에 관련된 값이 대상 블록의 움직임 벡터에 더해질 수 있다. 이 때, L0 방향에 대해서는 MVoff가 더해질 수 있고, L1 방향에 대해서는 -MVoff가 더해질 수 있다. 말하자면, 아래의 수식 13 및 수식 14에 따른 처리들이 수행될 수 있다.
[수식 13]
MV0' = MV0 + MVoff
[수식 14]
MV1' = MV1 - MVoff
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용되는 경우, 움직임 정보 오프셋 MVoff에 관련된 값이 대상 블록의 움직임 벡터에 더해질 수 있다. 이 때, L0 방향에 대해서는 MVoff가 더해질 수 있고, L1 방향에 대해서는 SCALED_MVoff가 더해질 수 있다. 말하자면, 아래의 수식 15 및 수식 16에 따른 처리들이 수행될 수 있다.
[수식 15]
MV0' = MV0 + MVoff
[수식 16]
MV1' = MV1 + SCALED_MVoff
여기에서, SCALED_MVoff는 L0 방향에 대한 MVoff에 L1 방향에 대한 스케일링을 적용함으로써 유도된 움직임 벡터일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용되는 경우, 움직임 정보 오프셋 MVoff에 관련된 값이 대상 블록의 움직임 벡터에 더해질 수 있다. 이 때, L1 방향에 대해서는 MVoff가 더해질 수 있고, L0 방향에 대해서는 SCALED_MVoff가 더해질 수 있다. 말하자면, 아래의 수식 17 및 수식 18에 따른 처리들이 수행될 수 있다.
[수식 17]
MV1' = MV1 + MVoff
[수식 18]
MV0' = MV0 + SCALED_MVoff
예를 들어, 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 사용되는 경우, LX 방향에 대해서 움직임 정보 오프셋 MVoff이 더해진다는 것은 어파인 모드의 LX 방향의 CPMV들 중 적어도 하나에 MVoff가 더해지거나, MVoff에 기반하여 결정된 움직임 벡터가 더해진다는 것을 의미할 수 있다.
여기에서, X는 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다.
MVoff 또는 MVoff에 기반하여 결정된 움직임 벡터가 더해지는 대상이 되는 CPMV는 대상 블록의 움직임 정보, 대상 블록의 코딩 파라미터, 주변 블록의 움직임 정보, 주변 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 대상 템플릿, 대상 블록의 참조 블록에 대한 참조 템플릿 및 보정 후보의 색인 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 사용되는 경우, LX 방향에 대하서 움직임 정보 오프셋 MVoff가 더해진다는 것은 LX 방향의 각 CPMV에 MVoff가 더해진다는 것을 의미할 수 있다. 이 때, X는 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용되는 경우, 움직임 정보 오프셋 MVoff이 대상 블록의 움직임 벡터에 더해질 때, LX 방향에 대해서만 MVoff가 더해질 수 있다.
예를 들면, X가 0일 때, 아래의 수식 19-1 및 수식 20-2에 따른 처리들이 수행될 수 있다.
[수식 19-1]
MV0' = MV0 + MVoff
[수식 19-2]
MV1' = MV1
여기에서, MV0는 L0 방향에 대한 대상 블록의 움직임 벡터일 수 있다. MV1은 L1 방향에 대한 대상 블록의 움직임 벡터일 수 있다.
여기에서, MV0'은 L0 방향에 대한 보정된 움직임 벡터일 수 있다. MV1'은 L1 방향에 대한 보정된 움직임 벡터일 수 있다.
MVoff는 움직임 정보 오프셋 후보 리스트로부터 특정된 움직임 정보 오프셋 또는 움직임 정보 오프셋 후보 중 하나일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
여기에서, X는 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다. 예를 들어, X를 나타내는 정보는 시그널링/부호화/복호화를 통해 결정될 수 있다. 예를 들어, LX는 L0 방향 및 L1 방향 중 더 낮은 매칭 비용을 갖는 방향일 수 있다. 또는, LX는 L0 방향 및 L1 방향 중 더 높은 매칭 비용을 갖는 방향일 수 있다.
X는 초기 움직임 정보의 인덱스를 특정 값으로 나누는 나눗셈 연산의 나머지에 기반하여 결정될 수 있다.
특정 값은 2 또는 3 일 수 있다.
X는 보정 후보의 인덱스에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, X는 보정 후보의 색인을 특정 값으로 나누는 나눗셈 연산의 나머지에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, X는 보정 후보의 색인을 특정 값으로 나누는 나눗셈 연산의 몫에 기반하여 결정될 수 있다.
X는 움직임 정보 인덱스에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, X는 움직임 정보 색인을 특정 값으로 나누는 나눗셈 연산의 나머지에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, X는 움직임 정보 색인을 특정 값으로 나누는 나눗셈 연산의 몫에 기반하여 결정될 수 있다.
여기에서, 특정 값은 2, 3, 6, 8, 12 ,16 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용되는 경우, 움직임 정보 보정 벡터 MVdiff가 대상 블록의 움직임 벡터에 더해질 때, L0 방향 및 L1 방향에 대해 동일하게 MVdiff가 더해질 수 있다. 말하자면, 수식 20-1 및 수식 20-2에 따른 처리들이 수행될 수 있다.
[수식 20-1]
MV0' = MV0 + MVdiff
[수식 20-2]
MV1' = MV1 + MVdiff
여기에서, MV0는 L0 방향에 대한 대상 블록의 움직임 벡터일 수 있다. MV1은 L1 방향에 대한 대상 블록의 움직임 벡터일 수 있다.
여기에서, MV0'은 L0 방향에 대한 보정된 움직임 벡터일 수 있다. MV1'은 L1 방향에 대한 보정된 움직임 벡터일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용되는 경우, 움직임 정보 보정 벡터 MVdiff가 대상 블록의 움직임 벡터에 더해질 때, L0 방향 및 L1 방향에는 MVdiff가 더해질 수 있고, L1 방향에는 -MVdiff가 더해질 수 있다. 말하자면, 수식 20-3 및 수식 20-4에 따른 처리들이 수행될 수 있다.
[수식 20-3]
MV0' = MV0 + MVdiff
[수식 20-4]
MV1' = MV1 - MVdiff
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용되는 경우, 움직임 정보 보정 벡터 MVdiff가 대상 블록의 움직임 벡터에 더해질 때, L0 방향 및 L1 방향에는 MVdiff가 더해질 수 있고, L1 방향에는 SCALED_MVdiff가 더해질 수 있다. 말하자면, 수식 20-5 및 수식 20-6에 따른 처리들이 수행될 수 있다.
[수식 20-5]
MV0' = MV0 + MVdiff
[수식 20-6]
MV1' = MV1 + SCALED_MVdiff
여기에서, SCALED_MVdiff는 L0 방향에 대한 MVdiff에 L1 방향에 대한 스케일링을 적용함으로써 유도된 움직임 벡터일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용되는 경우, 움직임 정보 보정 벡터 MVdiff가 대상 블록의 움직임 벡터에 더해질 때, L0 방향 및 L1 방향에는 MVdiff가 더해질 수 있고, L1 방향에는 SCALED_MVdiff가 더해질 수 있다. 말하자면, 수식 20-7 및 수식 20-8에 따른 처리들이 수행될 수 있다.
[수식 20-7]
MV1' = MV1 + MVdiff
[수식 20-8]
MV0' = MV0 + SCALED_MVdiff
예를 들어, 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 사용되는 경우, LX 방향에 대해서 움직임 정보 보정 벡터 MVdiff가 더해진다는 것은 LX 방향의 CPMV들 중 적어도 하나에 MVdiff가 더해지거나, MVdiff에 기반하여 결정된 움직임 벡터가 더해진다는 것을 의미할 수 있다.
여기에서, X는 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다.
MVdiff 또는 MVdiff에 기반하여 결정된 움직임 벡터가 더해지는 대상이 되는 CPMV는 대상 블록의 움직임 정보, 대상 블록의 코딩 파라미터, 주변 블록의 움직임 정보, 주변 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 대상 템플릿, 대상 블록의 참조 블록에 대한 참조 템플릿 및 보정 후보의 색인 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 사용되는 경우, LX 방향에 대하서 움직임 정보 오프셋 MVdiff가 더해진다는 것은 LX 방향의 각 CPMV에 MVdiff가 더해진다는 것을 의미할 수 있다. 이 때, X는 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다.
양방향 움직임 정보에 움직임 정보 오프셋을 더함에 있어서, 2-면으로된(2-sided) 머지 움직임 벡터 차이들(Merge Motion Vector Differences; MMVD)이 사용될 수 있다. 2-면으로된 MMVD가 사용될 때, LX 방향에 대한 움직임 벡터에는 제1 움직임 정보 오프셋이 더해질 수 있다. 움직임 정보 오프셋은 움직임 벡터 차이들(Motion Vector Differences; MVD)일 수 있다. 그러나, L(1-X) 방향에 대한 움직임 벡터에 대해서는, POC 차이들에 의존하면서, 가능한 스케일링 및 미러링을 사용하여 제1 움직임 정보로부터 제2 움직임 정보가 유도될 수 있다. 제2 움직임 정보는 L(1-X) 방향에 대한 움직임 벡터에 더해질 수 있다. 여기에서, 스케일링의 프로세서는 2-면으로된 MMVD에서 제거될 수 있다.
양방향 움직임 정보에 움직임 정보 오프셋을 더함에 있어서, 1-면으로된(1-sided) MMVD가 사용될 수 있다. 1-면으로된 MMVD는 어파인 MMVD 및 비-어파인(non-affine) MMVD의 일부로서 사용될 수 있다. 1-면으로된 MMVD가 사용될 때, 개별적인 MVD가 각 방향에 대하여 독립적으로 사용될 수 있다. 여기에서, 비-제로 MVD는 LX 방향의 움직임 정보에 적용될 수 있다. 제로 MVD는 L(1-X) 방향의 움직임 정보에 적용될 수 있다. 말하자면, 양방향 움직임 정보에 움직임 정보 오프셋이 더해질 때, L0 방향 및 L1 방향 중 하나의 방향에 대한 움직임 정보에만 움직임 정보 오프셋이 더해질 수 있다.
양방향 움직임 정보가 2-면으로된 MMVD가 적용되는 후보 및 1-면으로된 MMVD가 적용되는 후보 중 어느 것인지는 MMVD 후보에 대한 인덱스에 기반하여 결정될 수 있다. 또한, 1-면으로된 MMVD에서, 움직임 정보 오프셋이 더해질 방향(즉, X)는 MMVD 후보에 대한 인덱스에 기반하여 결정될 수 있다. 여기에서, MMVD 후보는 MMVD가 적용되는 보정 후보일 수 있다.
MMVD 베이스는 머지 후보 리스트로부터 유도된 움직임 정보일 수 있다. MMVD 후보는 MMVD 베이스들 중 적어도 하나일 수 있다.추가적으로, MMVD에 대한 베이스들의 개수는 2 또는 3일 수 있다. 어파인 MMVD에 대하여, MMVD의 베이스들의 개수는 1, 2 또는 3일 수 있다.
적어도 하나의 MMVD의 베이스를 특정하기 위한 정보가 시그널링/부호화/복호화 될 수 있다.
적어도 하나의 MMVD의 베이스가 대상 블록의 움직임 정보, 대상 블록의 코딩 파라미터, 주변 블록의 움직임 정보, 주변 블록의 코딩 파라미터 및 매칭 비용에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들면, MMVD의 베이스들의 개수는 대상 블록의 이웃 블록들의 어파인 플래그들에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, X는 보정 후보의 인덱스를 기정의된 값으로 나누는 나눗셈 연산의 나머지에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, X는 보정 후보의 인덱스를 기정의된 값으로 나누는 나눗셈 연산의 몫에 기반하여 결정될 수 있다.
X는 움직임 정보 인덱스에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, X는 보정 후보의 인덱스를 기정의된 값으로 나누는 나눗셈 연산의 나머지에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, X는 보정 후보의 인덱스를 기정의된 값으로 나누는 나눗셈 연산의 몫에 기반하여 결정될 수 있다.
상기 기정의된 값은 2, 3, 6, 8, 12, 16 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양방향 예측이 사용되는 경우, L0 방향 및 L1 방향 중 LX 방향에 대한 움직임 정보만이 보정될 수 있다.
여기에서, X는 0 , 1 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, LX 방향에 대한 움직임 정보만이 보정된다는 것은 LX 방향에 대한 움직임 정보 또는 LX 방향에 대한 움직임 정보 오프셋만을 사용하여 움직임 정보 보정을 위한 리스트를 구성함을 의미할 수 있다. 그러나, LX 방향에 대한 움직임 정보만이 보정된다는 것의 의미가 상기의 구성으로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 이러한 경우, 대상 블록에 대한 움직임 정보 보정 단계는 LX 방향에 대한 단방향 인터 예측에서의 움직임 정보 보정 단계와 동일하게 수행될 수 있다.
예를 들어, 이러한 경우, 매칭 비용을 계산함에 있어서 L(1-X) 방향에 대한 움직임 정보가 사용될 수 있다. 예를 들어, 이미 결정되어 고정된 L(1-X) 방향의 움직임 정보를 사용하여 계산된 양측 매칭 비용이 매칭 비용으로서 사용될 수 있다. 그러나, 매칭 비용의 결정 방식이 전술된 방식으로 한정되는 것은 아니다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트의 보정 후보들에 대한 매칭 비용들 중 가장 큰 매칭 비용에 기반하여, 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보에 대한 보정이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 보정 후보들에 대한 매칭 비용들 중 가장 큰 매칭 비용이 MATCHING_COST_THRES의 이하인 경우, 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보에 대한 보정의 수행이 중단될 수 있다. 또는, 예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 보정 후보들에 대한 매칭 비용들 중 가장 큰 매칭 비용이 MATCHING_COST_THRES의 이상인 경우에만, 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보에 대한 보정이 수행될 수 있다.
여기에서, MATCHING_COST_THRES는 0 또는 양의 정수일 수 있다.
MATCHING_COST_THRES는 대상 블록의 크기에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
또는, MATCHING_COST_THRES는 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 보정 후보들에 대한 매칭 비용들 중 가장 작은 매칭 비용에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
또는, MATCHING_COST_THRES는 템플릿을 구성하는 샘플들의 개수에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 보정 후보들에 대한 매칭 비용들의 최소 값 및 최대 값 간의 차이에 기반하여, 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보에 대한 보정이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 보정 후보들에 대한 매칭 비용들 중 가장 큰 매칭 비용 및 가장 작은 매칭 비용 간의 차이가 MATCHING_COST_DIFF_THRES의 이하인 경우, 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보에 대한 보정의 수행이 중단될 수 있다. 또는, 예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 보정 후보들에 대한 매칭 비용들 중 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 보정 후보들에 대한 매칭 비용들 중 가장 큰 매칭 비용 및 가장 작은 매칭 비용 간의 차이가 MATCHING_COST_DIFF_THRES의 이상인 경우에만, 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보에 대한 보정이 수행될 수 있다.
MATCHING_COST_DIFF_THRES는 0 또는 양의 정수일 수 있다.
MATCHING_COST_DIFF_THRES는 대상 블록의 크기에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
또는, MATCHING_COST_DIFF_THRES는 템플릿을 구성하는 샘플들의 개수에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 특정 보정 후보에 대한 보정이 수행되는지 여부는 특정 보정 후보에 비해 1 만큼 더 작은 인덱스를 갖는 보정 후보(또는, 특정 보정 후보에 비해 1 만큼 더 큰 인덱스를 갖는 보정 후보)에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 특정 보정 후보에 대한 보정이 수행되는지 여부는, 특정 보정 후보에 대한 매칭 비용 및 특정 보정 후보에 비해 1 만큼 더 작은 인덱스를 갖는 보정 후보(또는, 특정 보정 후보에 비해 1 만큼 더 큰 인덱스를 갖는 보정 후보)에 대한 매칭 비용에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 특정 보정 후보에 대한 보정은, 특정 보정 후보에 대한 매칭 비용 및 특정 보정 후보에 비해 1 만큼 더 작은 인덱스를 갖는 보정 후보(또는, 특정 보정 후보에 비해 1 만큼 더 큰 인덱스를 갖는 보정 후보)에 대한 매칭 비용 간의 차이가 MATCHING_COST_DIFF_THRES의 이하인 경우에만 수행될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 특정 보정 후보에 대한 보정은, 특정 보정 후보에 대한 매칭 비용 및 특정 보정 후보에 비해 1 만큼 더 작은 인덱스를 갖는 보정 후보(또는, 특정 보정 후보에 비해 1 만큼 더 큰 인덱스를 갖는 보정 후보)에 대한 매칭 비용 간의 차이가 MATCHING_COST_DIFF_THRES의 이상인 경우에만 수행될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 특정 보정 후보에 대한 보정이 수행되는지 여부는 리스트의 보정 후보들 중 가장 큰 인덱스를 갖는 보정 후보(또는, 가장 작은 인덱스를 갖는 보정 후보)에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 특정 보정 후보에 대한 보정이 수행되는지 여부는, 특정 보정 후보에 대한 매칭 비용 및 가장 큰 인덱스를 갖는 보정 후보(또는, 가장 작은 인덱스를 갖는 보정 후보)에 대한 매칭 비용에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 특정 보정 후보에 대한 보정은, 특정 보정 후보에 대한 매칭 비용 및 가장 큰 인덱스를 갖는 보정 후보(또는, 가장 작은 인덱스를 갖는 보정 후보)에 대한 매칭 비용 간의 차이가 MATCHING_COST_DIFF_THRES의 이하인 경우에만 수행될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 특정 보정 후보에 대한 보정은, 특정 보정 후보에 대한 매칭 비용 및 가장 큰 인덱스를 갖는 보정 후보(또는, 가장 작은 인덱스를 갖는 보정 후보)에 대한 매칭 비용 간의 차이가 MATCHING_COST_DIFF_THRES의 이상인 경우에만 수행될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 특정 보정 후보에 대한 보정이 수행되는지 여부는 보정 후보들 중 가장 큰 인덱스를 갖는 보정 후보(또는, 가장 작은 인덱스를 갖는 보정 후보)에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 특정 보정 후보에 대한 보정이 수행되는지 여부는, 특정 보정 후보에 대한 매칭 비용 및 가장 큰 인덱스를 갖는 보정 후보(또는, 가장 작은 인덱스를 갖는 보정 후보)에 대한 매칭 비용에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 특정 보정 후보에 대한 보정은, 특정 보정 후보에 대한 매칭 비용 및 가장 큰 인덱스를 갖는 보정 후보(또는, 가장 작은 인덱스를 갖는 보정 후보)에 대한 매칭 비용 간의 차이가 MATCHING_COST_DIFF_THRES의 이하인 경우에만 수행될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 특정 보정 후보에 대한 보정은, 특정 보정 후보에 대한 매칭 비용 및 가장 큰 인덱스를 갖는 보정 후보(또는, 가장 작은 인덱스를 갖는 보정 후보)에 대한 매칭 비용 간의 차이가 MATCHING_COST_DIFF_THRES의 이상인 경우에만 수행될 수 있다.
실시예들의 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 각 보정 후보는 특정 샘플일 수 있다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트에서 특정된 보정 후보가 특정 샘플인 경우, 움직임 정보 보정 방법에서 결정된 최종 움직임 정보는 특정 샘플을 지시하는 움직임 정보일 수 있다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트에서 특정된 보정 후보가 특정 샘플인 경우, 특정 보정 후보가 최종 움직임 정보로서 결정된다는 것은 특정 보정 후보를 지시하는 움직임 정보가 최종 움직임 정보로서 결정된다는 것을 의미할 수 있다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트의 각 보정 후보는 움직임 정보 오프셋일 수 있다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트에서 특정된 보정 후보가 움직임 정보 오프셋인 경우, 움직임 정보 보정 방법에서 결정된 최종 움직임 정보는 초기 움직임 정보 및 특정 움직임 정보 오프셋의 합인 움직임 정보일 수 있다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트에서 특정된 보정 후보가 움직임 정보 오프셋인 경우, 특정 보정 후보가 최종 움직임 정보로 결정된다는 것은, 초기 움직임 정보 및 특정 보정 후보의 합인 움직임 정보가 최종 움직임 정보로서 결정된다는 것을 의미할 수 있다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트의 각 보정 후보는 움직임 정보 보정 벡터일 수 있다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트에서 특정된 보정 후보가 움직임 정보 보정 벡터인 경우, 움직임 정보 보정 방법에서 결정된 최종 움직임 정보는 초기 움직임 정보 및 특정 움직임 정보 보정 벡터의 합인 움직임 정보일 수 있다.
움직임 정보 보정을 위한 리스트에서 특정된 보정 후보가 움직임 정보 보정 벡터인 경우, 특정 보정 후보가 최종 움직임 정보로 결정된다는 것은, 초기 움직임 정보 및 해당 보정 후보의 합인 움직임 정보가 최종 움직임 정보로서 결정된다는 것을 의미할 수 있다.
특정 움직임 정보 오프셋에 대한 매칭 비용은, 초기 움직임 정보 및 특정 움직임 정보 오프셋의 합인 움직임 정보에 대한 매칭 비용을 의미할 수 있다.
특정 움직임 정보 보정 벡터에 대한 매칭 비용은, 초기 움직임 정보 및 특정 움직임 정보 보정 벡터의 합인 움직임 정보에 대한 매칭 비용을 의미할 수 있다.
움직임 벡터 차분
움직임 정보 보정 방법의 초기 움직임 정보, 초기 움직임 정보 후보, 보정 후보 및 최종 움직임 정보 중 적어도 하나에 움직임 벡터 차분이 더해질 수 있다.
움직임 정보 보정 방법의 초기 움직임 정보, 초기 움직임 정보 후보, 보정 후보 및 최종 움직임 정보 중 적어도 하나의 L0 방향 움직임 벡터 및/또는 L1 방향 움직임 벡터에 움직임 벡터 차분이 더해질 수 있다.
움직임 벡터 차분에 대한 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
움직임 정보 보정 방법에서의 최종 움직임 정보의 결정
움직임 정보 보정 방법에서 결정된 최종 움직임 정보 또는 최종 움직임 정보로부터 유도된 움직임 정보에 기반하여 대상 블록의 예측이 수행될 수 있다. 대상 블록의 부호화/복호화 과정은 움직임 정보 보정 방법의 최종 움직임 정보를 이용하여 수행될 수 있다.
움직임 정보 보정 방법을 통해 결정된 최종 움직임 정보 또는 최종 움직임 정보로부터 유도된 움직임 정보로부터 대상 블록에 대한 참조 블록이 결정될 수 있다. 영상의 부호화/복호화 과정은 결정된 참조 블록을 이용하여 수행될 수 있다.
부호화/복호화 과정은 인트라 블록 카피, 인트라 예측, 인터 예측, 변환, 역변환, 양자화, 역양자화, 엔트로피 부호화/복호화 및 인-루프 필터링 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그러나, 부호화/복호화 과정이 전술된 처리들로 한정되는 것은 아니다.
최종 움직임 정보는 움직임 정보 보정을 위한 리스트로부터 특정된 복수의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
또는, 최종 움직임 정보는 움직임 정보 보정을 위한 리스트로부터 특정된 적어도 하나의 움직임 정보로부터 유도된 움직임 정보를 의미할 수 있다.
실시예들의 움직임 정보 보정 방법에서 적어도 하나의 최종 움직임 정보가 결정될 수 있다.
최종 움직임 정보는 움직임 정보 보정을 위한 리스트로부터 결정될 수 있다.
최종 움직임 정보는 움직임 정보 인덱스를 사용하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 인덱스는 기정의된 값일 수 있다.
기정의된 값은 가장 낮은 인덱스 값일 수 있다. 예를 들면 기정의된 값은 0일 수 있다.
기정의된 값이 사용되는 경우, 시그널링 등을 위한 비트 량이 감축됨에 따라 시그널링/부호화/복호화 효율이 향상될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 인덱스는 시그널링/부호화/복호화에 의해 결정된 인덱스일 수 있다.
움직임 정보 인덱스는 율-왜곡 최적화 과정을 통해 결정될 수 있다. 이 경우, 대상 블록의 시그널링/부호화/복호화 효율이 향상될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 인덱스는 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에 의해 유도된 인덱스일 수 있다.
움직임 정보 인덱스는 움직임 정보 후보 리스트 내 움직임 정보 후보들 중 가장 낮은 매칭 비용을 갖는 움직임 정보 후보의 인덱스일 수 있다.
예를 들어, L0 방향 및 L1 방향에 대해 움직임 정보 인덱스를 결정하는 동일한 방법이 사용될 수 있다.
예를 들어, L0 방향 및 L1 방향에 대해 움직임 정보 인덱스를 결정하는 서로 다른 방법들이 각각 사용될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 인덱스를 결정함에 있어서, LX 방향의 움직임 정보 인덱스는 LX 방향 움직임 정보 후보들의 템플릿 매칭 비용들을 비교함으로써 결정될 수 있다. L(1-X) 방향의 움직임 정보 인덱스는 L(1-X) 방향 움직임 정보 후보들의 양측 매칭 비용들을 비교함으로써 결정될 수 있다.
X는 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다.
X에 대한 정보는 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
X는 기정의된 값일 수 있다.
L(1-X) 방향 움직임 정보 후보의 양측 매칭 비용은 상기의 후보 및 LX 방향 움직임 정보 간의 양측 매칭 비용일 수 있다.
하나의 움직임 정보 인덱스에 의해 최종 움직임 정보의 L0 방향 정보 및 L1 방향 정보가 결정될 수 있다. 또는, 서로 다른 움직임 정보 인덱스들에 의해 최종 움직임 정보의 L0 방향 정보 및 L1 방향 정보가 구분되어 결정될 수 있다.
최종 움직임 정보는 매칭 비용에 기반하여 특정될 수 있다.
예를 들어, 최종 움직임 정보는 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보들 중 가장 낮은 매칭 비용을 갖는 보정 후보일 수 있다.
예를 들어, 최종 움직임 정보는 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보들 중 특정 조건을 충족시키는 하나 이상의 보정 후보들일 수 있다.
또는, 최종 움직임 정보는 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보들 중 특정 조건 또는 특정 기준에 따라서 선택된 하나 이상의 보정 후보들일 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보들 중 특정 값의 이하인 매칭 비용을 갖는 하나 이상의 보정 후보들일 수 있다.
여기에서, 특정 값은, 대상 블록의 크기 및 움직임 정보 등과 같은, 실시예들에서 설명된 대상 블록의 속성이나 코딩 파라미터에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
매칭 비용은 템플릿 매칭 비용 및 양측 매칭 비용 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
최종 움직임 정보의 결정에 사용되는 매칭 비용의 타입은 L0 방향 및 L1 방향에 대해 동일할 수 있다.
또는, 최종 움직임 정보의 결정에 사용되는 매칭 비용들의 타입들은 L0 방향 및 L1 방향에 대해 서로 다를 수 있다.
예를 들어, 최종 움직임 정보를 특정함에 있어서, LX 방향의 최종 움직임 정보는 LX 방향 보정 후보의 템플릿 매칭 비용을 사용하여 특정될 수 있고, L(1-X) 방향의 최종 움직임 정보는 L(1-X) 방향 보정 후보의 양측 매칭 비용을 사용하여 특정될 수 있다.
X는 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다.
X에 대한 정보는 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
L(1-X) 방향 움직임 정보 후보의 양측 매칭 비용은 상기 후보 및 LX 방향 최종 움직임 정보 간의 양측 매칭 비용일 수 있다.
예를 들어, 최종 움직임 정보를 특정함에 있어서, LX 방향에 대해서는 템플릿 매칭 비용이 사용될 수 있고, L(1-X) 방향에 대해서는 양측 매칭 비용이 사용될 수 있다. 이 때, X는 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다. X에 대한 정보는 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
L0 방향 및 L1 방향에 대하여 최종 움직임 정보를 결정하는 동일한 방법이 사용될 수 있다.
예를 들어, L0 방향에 대한 최종 움직임 정보 및 L1 방향에 대한 최종 움직임 정보는 움직임 정보 인덱스의 시그널링/부호화/복호화에 의해 결정될 수 있다.
예를 들어, L0 방향에 대한 최종 움직임 정보 및 L1 방향에 대한 최종 움직임 정보의 각각은 각 방향에 대한 움직임 정보 인덱스의 시그널링/부호화/복호화를 통해 결정될 수 있다.
L0 방향 및 L1 방향에 대하여 최종 움직임 정보를 결정하는 서로 다른 방법들이 각각 사용될 수 있다.
예를 들어, LX 방향에 대해서는 대상 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 움직임 정보, 주변 블록의 코딩 파라미터 및 주변 블록의 움직임 정보 중 적어도 하나에 기반하여 결정된 움직임 정보 인덱스 또는 시그널링/부호화/복호화에 의해 결정된 움직임 정보 인덱스를 사용하여 최종 움직임 정보 MVP_LX가 결정될 수 있다. MVP_LX가 L(1-X) 방향 최종 움직임 정보를 결정하기 위해 사용될 수 있다.
예를 들어, L(1-X) 방향의 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보들 중 특정 MVP_L(1-X)i만이 L(1-X) 방향 움직임 정보를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 여기에서, 특정 MVP_L(1-X)i가 포함되는 움직임 정보 (MVP_LX, MVP_L(1-X)i) 또는 움직임 정보 (MVP_L(1-X)i, MVP_LX)는 특정 조건을 충족시킬 수 있다. 말하자면, 움직임 정보 (MVP_LX, MVP_L(1-X)i) 또는 움직임 정보 (MVP_L(1-X)i, MVP_LX)는 특정 조건을 충족시킬 때, MVP_L(1-X)i가 L(1-X) 방향 움직임 정보를 결정하기 위해 사용될 수 있다.
특정 조건은 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭의 활성화 조건 또는 상기의 활성화 조건의 일부일 수 있다.
예를 들어, LX 방향의 최종 움직임 정보는 LX 방향의 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보들 중 가장 낮은 인덱스들을 갖는 N 개의 후보만을 사용하여 유도될 수 있다.
이 때, N은 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다.
이 때, X는 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다. X에 대한 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
예를 들어, LX 방향의 움직임 정보 보정을 위한 리스트는 상기 리스트의 가장 낮은 인덱스들을 갖는 N 개의 움직임 정보 후보들만을 포함하도록 재구성될 수 있다.
이 때, N은 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다.
이 때, X는 0,1 또는 양의 정수일 수 있다. X에 대한 정보는 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
예를 들어, LXsignal 방향에 대하여, 대상 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 움직임 정보, 주변 블록의 코딩 파라미터 및 주변 블록의 움직임 정보 중 적어도 하나에 기반하여 결정된 움직임 정보 인덱스 또는 시그널링/부호화/복호화에 의해 결정된 움직임 정보 인덱스를 사용하여 최종 움직임 정보가 결정될 수 있다.
다음으로, Xsignal가 0인 경우, L(1-LXsignal) 방향에 대해서는 움직임 정보 (MVP_L0, MVP_L1i)에 대한 매칭 비용의 오름차순으로 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보들이 소트될 수 있다.
또는, 다음으로, Xsignal가 1인 경우, L(1-LXsignal) 방향에 대해서는 움직임 정보 (MVP_L0i, MVP_L1)에 대한 매칭 비용의 오름차순으로 움직임 정보 보정을 위한 리스트 내의 보정 후보들이 소트될 수 있다.
L(1-LXsignal) 방향의 최종 움직임 정보는 대상 블록의 움직임 정보, 주변 블록의 코딩 파라미터 및 주변 블록의 움직임 정보 중 적어도 하나에 기반하여 결정된 움직임 정보 인덱스 또는 시그널링/부호화/복호화를 사용하여 결정된 움직임 정보 인덱스에 의해 결정될 수 있다. 그러나, 각 방향의 최종 움직임 정보를 결정하는 방식이 전술된 방식들로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, L(1-LXsignal) 방향의 최종 움직임 정보는 L(1-LXsignal) 방향의 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 후보들 중 가장 낮은 인덱스들을 갖는 N 개의 후보들만을 사용하여 유도될 수 있다. 이 때, N은 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다. 이 때, X는 0,1 또는 양의 정수일 수 있다. X에 대한 정보는 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
예를 들어, L(1-LXsignal) 방향의 움직임 정보 보정을 위한 리스트는 상기 리스트에서 가장 낮은 인덱스들을 갖는 N 개의 보정 후보들만을 포함하도록 재구성될 수 있다. 이 때, N은 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다. 이 때, X는 0,1 또는 양의 정수일 수 있다. X에 대한 정보는 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
Xsignal는 기정의된 값일 수 있다. 또는, Xsignal는 Xsignal에 대한 정보의 시그널링/부호화/복호화에 의해 결정될 수 있다.
움직임 정보 보정 방법의 최종 움직임 정보에 적용되는 처리들
실시예들에서 설명된 움직임 정보 보정 방법의 최종 움직임 정보에 후술될 처리들 중 적어도 하나가 적용될 수 있다. 실시예의 처리가 적용된 움직임 정보가 움직임 정보 보정 방법의 최종 움직임 정보로서 사용될 수 있다.
최종 움직임 정보는 템플릿 매칭, 양측 매칭, 움직임 정보 오프셋을 사용하는 연산 및 움직임 정보 보정 벡터를 사용하는 연산 중 적어도 하나를 통해 보정될 수 있다.
예를 들어, 최종 움직임 정보에 움직임 벡터 차분이 더해질 수 있다.
예를 들어, 최종 움직임 정보에 움직임 정보 오프셋이 더해질 수 있다.
예를 들어, 최종 움직임 정보 또는 최종 움직임 정보의 일부가 움직임 정보 오프셋과 동일한 값으로 변경될 수 있다.
예를 들어, L0 방향과 L1 방향에 대해 움직임 정보 보정 방법의 최종 움직임 정보가 결정된 뒤, 템플릿 매칭, 양측 매칭, 움직임 정보 오프셋을 사용하는 연산 및/또는 움직임 정보 보정 벡터를 사용하는 연산 중 적어도 하나를 사용하여 적어도 하나의 방향에 대한 움직임 정보의 보정이 수행될 수 있고, 보정된 움직임 정보가 최종 움직임 정보로서 사용될 수 있다.
실시예들에서, 움직임 정보 보정 벡터를 사용하는 연산은 연산이 수행된다고 설명되는 대상; 및 움직임 정보 보정 벡터; 간의 연산을 나타낼 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보의 보정이 수행되는 방향은 기정의된 방향일 수 있다.
움직임 정보의 보정이 수행되는 방향은 L0 방향의 움직임 정보 및 L1 방향의 움직임 정보 중 더 높은 템플릿 매칭 비용을 갖는 움직임 정보의 방향일 수 있다.
움직임 정보의 보정이 수행되는 방향은 L0 방향의 움직임 정보 및 L1 방향의 움직임 정보 중 더 낮은 템플릿 매칭 비용을 갖는 움직임 정보의 방향일 수 있다.
예를 들어, 최종 움직임 정보의 보정을 수행할 방향에 대한 정보는 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정 방법의 최종 움직임 정보의 매칭 비용이 THRES_FOR_AFTERREFINE의 이상인 경우, 템플릿 매칭, 양측 매칭, 움직임 정보 오프셋을 사용하는 연산 및 움직임 정보 보정 벡터를 사용하는 연산 중 적어도 하나를 사용하여 최종 움직임 정보의 보정이 수행될 수 있고, 보정된 움직임 정보가 최종 움직임 정보로서 사용될 수 있다.
THRES_FOR_AFTERREFINE은 0, 1, 2, 4, 8, 16, 32 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, THRES_FOR_AFTERREFINE은 대상 블록 내의 픽셀들의 개수 및 기정의된 값의 곱일 수 있다.
상기 기정의된 값은 0, 1, 2, 4, 8 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 움직임 정보, 주변 블록의 코딩 파라미터 및 주변 블록의 움직임 정보 중 적어도 하나에 기반하여 결정된 움직임 정보 인덱스 또는 시그널링/부호화/복호화에 의해 결정된 움직임 정보 인덱스에 기반하여 Xsignal가 결정될 수 있다. Xsignal가 결정되면, LXsignal 방향의 최종 움직임 정보가 매칭 비용(예를 들어, 템플릿 매칭 비용); 및 특정 관련된 정보의 시그널링/부호화/복호화; 중 적어도 하나에 의해 결정될 수 있다.
다음으로, L(1-Xsignal) 방향의 보정 후보들 중 가장 낮은 매칭 비용을 갖는 보정 후보가 L(1-Xsignal) 방향의 최종 움직임 정보로서 결정될 수 있다. 여기에서, 보정 후보의 매칭 비용은 보정 후보 및 LXsignal 방향의 최종 움직임 정보 간의 매칭 비용일 수 있다. 예를 들어, 매칭 비용은 양측 매칭 비용일 수 있다.
또는, L(1-Xsignal) 방향의 보정 후보들 중 가장 낮은 매칭 비용(들)을 갖는 N 개의 보정 후보들이 식별될 수 있다. N 개의 식별된 보정 후보들에 대한 인덱스의 시그널링/부호화/복호화가 수행될 수 있다. N 개의 식별된 보정 후보들 중 인덱스가 가리키는 보정 후보가 특정될 수 있다. 특정된 보정 후보가 L(1-Xsignal) 방향의 최종 움직임 정보로서 결정될 수 있다. 여기에서, 보정 후보의 매칭 비용은 보정 후보 및 LXsignal 방향의 최종 움직임 정보 간의 매칭 비용일 수 있다. 예를 들어, 매칭 비용은 양측 매칭 비용일 수 있다.
예를 들어, LXsignal 방향의 움직임 정보를 위해 시그널링/부호화/복호화 되는 특정 관련된 정보는 움직임 정보 인덱스, 참조 영상 인덱스 및 인터 예측 지시자 중 적어도 하나일 수 있다. 그러나, 특정 관련된 정보가 전술된 정보들로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, LXsignal 방향의 움직임 정보 후보들 중 가장 낮은 템플릿 매칭 비용을 갖는 움직임 정보 후보가 LXsignal 방향의 움직임 정보로서 특정될 수 있다.
N은 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다.
움직임 정보 보정 방법에서 움직임 정보 보정을 위한 리스트를 구성하거나 최종 움직임 정보를 결정함에 있어서, MVD_NUM_STEP 개의 움직임 벡터 차분(Motion Vector Difference; MVD)들이 움직임 정보에 더해질 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정 방법에서, 움직임 정보에 움직임 벡터 차분이 더해진 후 움직임 정보에 대한 보정이 수행될 수 있다.
예를 들어, 움직임 벡터 차분이 더해지는 움직임 정보는 초기 움직임 정보 후보 리스트의 각 후보; 초기 움직임 정보; 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 각 보정 후보; 최종 움직임 정보; 초기 움직임 정보에 대한 보정의 각 탐색 단계에서 유도되는 움직임 정보 및 최종 움직임 정보에 대한 보정의 각 탐색 단계에서 유도되는 움직임 정보 중 적어도 하나일 수 있다.
움직임 정보는 샘플, 위치, 움직임 정보 오프셋 및 움직임 정보 보정 벡터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
MVD_NUM_STEP은 0 또는 양의 정수일 수 있다.
MVD_NUM_STEP은 대상 블록의 움직임 정보 인덱스, 대상 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 움직임 정보, 주변 블록의 코딩 파라미터 및 주변 블록의 움직임 정보 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
MVD_NUM_STEP이 0인 경우, 대상 블록에 대한 움직임 벡터 차분에 대한 시그널링/부호화/복호화가 수행되지 않을 수 있다. 즉, MVD_NUM_STEP이 1의 이상인 경우에만 대상 블록에 대한 움직임 벡터 차분의 시그널링/부호화/복호화가 수행될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 움직임 정보 인덱스가 MVD_IDXTHRES의 이상인 경우에만 움직임 벡터 차분이 시그널링/부호화/복호화 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 움직임 정보 인덱스가 MVD_IDXTHRES의 이하인 경우에만 움직임 벡터 차분이 시그널링/부호화/복호화 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 탐색 인덱스가 MVD_IDXTHRES의 이상인 경우에만 MVD_NUM_STEP 개의 움직임 벡터 차분들이 움직임 정보에 더해질 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 탐색 인덱스가 MVD_IDXTHRES의 이하인 경우에만 MVD_NUM_STEP 개의 움직임 벡터 차분들이 움직임 정보에 더해질 수 있다.
MVD_IDXTHRES는 0, 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다.
MVD_IDXTHRES는 기정의된 값일 수 있다.
움직임 정보 보정 방법에서 최종 움직임 정보를 결정함에 있어서, 움직임 정보 인덱스 값에 기반하여 템플릿 매칭, 양측 매칭, 움직임 정보 오프셋을 사용하는 연산 및 움직임 정보 보정 벡터를 사용하는 연산 중 적어도 하나가 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
실시예들에서, 움직임 정보에 대한 보정이 수행된다는 것은, 템플릿 매칭, 양측 매칭, 움직임 정보 오프셋을 사용하는 연산 및 움직임 정보 보정 벡터를 사용하는 연산 중 적어도 하나가 수행된다는 것을 의미할 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 인덱스의 값이 제1 값인 경우, 움직임 정보 보정 방법에서의 보정이 수행되지 않을 수 있다. 제1 값은 0일 수 있으나, 제1 값이 0으로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 움직임 정보 인덱스의 값이 제2 값인 경우, 움직임 정보 보정 방법에서의 보정이 수행될 수 있다. 상기 제2 값은 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다. 그러나, 제2 값이 전술된 값들로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 움직임 정보 인덱스를 기정의된 값으로 나누는 나눗셈 연산의 몫 및/또는 나머지에 기반하여 움직임 정보 보정 방법에서의 보정이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
상기 기정의된 값은 2, 3 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 인덱스를 기정의된 값으로 나누는 나눗셈 연산의 몫 및/또는 나머지가 제1 값인 경우에는 L0 방향 및 L1 방향의 모두에 대하여 움직임 정보의 보정이 수행될 수 있다. 몫 및/또는 나머지가 제2 값인 경우에는 L0 방향에 대한 움직임 정보의 보정만이 수행될 수 있다. 몫 및/또는 나머지가 제3 값인 경우에는 L1 방향에 대한 움직임 정보의 보정만이 수행될 수 있다.
말하자면, 복수의 방향들 중 어떤 방향의 움직임 정보가 보정되는 가는 움직임 정보 인덱스에 기반하여 결정될 수 있다. 움직임 정보의 보정은 움직임 정보에 비-제로 값이 더해지는 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 비-제로 값은 MVD, 움직임 정보 보정 벡터 및 움직임 정보 오프셋 중 적어도 하나일 수 있다. 움직임 정보 인덱스에 특정된 방향의 움직임 정보에는 비-제로 값이 더해질 수 있다. 움직임 정보 인덱스에 특정된 방향이 아닌 다른 방향의 움직임 정보는 그대로 유지될 수 있다. 또는, 움직임 정보 인덱스에 특정된 방향이 아닌 다른 방향의 움직임 정보에는 제로 값이 더해질 수 있다.
여기에서, 움직임 정보의 보정은 움직임 정보에 MVD가 더하는 것일 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 인덱스 및 기정의된 값 간의 비교에 의해 움직임 정보 보정 방법에서의 보정이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 인덱스가 기정의된 값보다 더 작은 지 여부에 기반하여 움직임 정보 보정 방법에서의 보정이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 인덱스가 기정의된 값보다 더 큰지 여부에 기반하여 움직임 정보 보정 방법에서의 보정이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
기정의된 값은 2, 3 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 인덱스에 기반하여 움직임 정보 보정 방법에서 사용되는 매칭 비용들 중 적어도 하나의 매칭 비용의 타입이 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 특정 디코더-단(decoder-side) 움직임 정보 유도 방법의 활성화 조건을 충족시키지 않는 경우에만 움직임 벡터 차분이 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
디코더-단 움직임 정보 유도 방법은 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭을 사용하는 방법일 수 있다. 그러나, 디코더-단 움직임 정보 유도 방법이 전술된 방법들로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 특정 디코더-단 움직임 정보 유도 방법의 활성화 조건은 아래의 [조건 6], [조건 7] 및 [조건 8]을 포함할 수 있다.
[조건 6] 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용됨.
[조건 7] 현재 영상의 POC 및 L0 방향의 참조 영상의 POC 간의 차이가 현재 영상의 POC 및 L1 방향의 참조 영상의 POC 간의 차이와 같음.
[조건 8] 현재 영상으로부터 L0 방향 참조 영상으로의 방향 및 현재 영상으로부터 L1 방향 참조 영상으로의 방향이 서로 다름.
예를 들어, 특정 디코더-단 움직임 정보 유도 방법의 활성화 조건은 아래의 [조건 9] 및 [조건 10]을 포함할 수 있다.
[조건 9] 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 사용됨.
[조건 10] 현재 영상으로부터 L0 방향 참조 영상으로의 방향 및 현재 영상으로부터 L1 방향 참조 영상으로의 방향이 서로 다름.
움직임 벡터 차분은 L0 방향의 움직임 정보 및 L1 방향의 움직임 정보 중 LX 방향의 움직임 정보에만 더해질 수 있다.
X는 0,1 또는 양의 정수일 수 있다.
X는 기정의된 값일 수 있다.
X는 시그널링/부호화/복호화를 통해 결정될 수 있다.
예를 들어, L0 방향에 대한 움직임 벡터 차분 및 L1 방향에 대한 움직임 벡터 차분이 각각 시그널링/부호화/복호화되는 경우, 각 방향의 움직임 정보에 상기 방향의 움직임 벡터 차분이 더해질 수 있다.
예를 들어, 하나의 움직임 벡터 차분 MVD_ONLY만이 시그널링/부호화/복호화되는 경우, L0 방향의 움직임 벡터에는 MVD_ONLY가 더해질 수 있고, L1 방향의 움직임 벡터에는 -MVD_ONLY가 더해질 수 있다.
예를 들어, 하나의 움직임 벡터 차분 MVD_ONLY만이 시그널링/부호화/복호화되는 경우, MVD_ONLY는 LX_MVD 방향의 움직임 벡터에만 더해질 수 있다.
X_MVD는 0 또는 1일 수 있다. 그러나, X_MVD의 값이 전술된 0 및 1로 한정되는 것은 아니다.
X_MVD는 기정의된 값일 수 있다.
예를 들어, LX_MVD는 L0 방향 및 L1 방향 중 더 낮은 매칭 비용을 갖는 움직임 정보의 방향일 수 있다.
예를 들어, LX_MVD는 L0 방향 및 L1 방향 중 더 높은 매칭 비용을 갖는 움직임 정보의 방향일 수 있다.
X_MVD는 시그널링/부호화/복호화에 의해 결정될 수 있다.
예를 들어, LX 방향의 움직임 정보에만 움직임 벡터 차분이 더해질 수 있다. 움직임 벡터 차분이 더해진 LX 방향의 움직임 정보를 사용하는 디코더-단 움직임 정보 유도 방법에 의해 L(1-X) 방향의 움직임 정보가 보정될 수 있다.
보정된 L(1-X) 방향의 움직임 정보는 디코더-단 움직임 정보 유도 방법의 탐색 범위 내의 최소의 양측 매칭 비용을 갖는 움직임 정보일 수 있다. 여기에서, 움직임 정보의 양측 매칭 비용은 움직임 정보 및 LX 방향의 움직임 정보 간의 양측 매칭 비용일 수 있다.
보정된 L(1-X) 방향의 움직임 정보는 디코더-단 움직임 정보 유도 방법의 탐색 범위 내의 최소의 템플릿 매칭 비용을 갖는 움직임 정보일 수 있다.
L(1-X) 방향의 움직임 정보를 디코더-단 움직임 정보 유도 방법을 사용하여 보정함에 있어서, LX 방향의 움직임 정보에 대한 보정은 수행되지 않을 수 있다.
L(1-X) 방향의 움직임 정보를 디코더-단 움직임 정보 유도 방법을 사용하여 보정함에 있어서, LX 방향의 움직임 정보에 대한 보정도 함께 수행될 수 있다.
예를 들어, 디코더-단 움직임 정보 유도 방법을 수행함에 있어서, 디코더-단 움직임 정보 유도 방법의 탐색 단계들 중 일부에서는 L(1-X) 방향의 움직임 정보에 대한 보정만이 수행될 수 있다.
예를 들어, 디코더-단 움직임 정보 유도 방법을 수행함에 있어서, 디코더-단 움직임 정보 유도 방법의 탐색 단계들 중 일부에서는 LX 방향의 움직임 정보에 대한 보정만이 수행될 수 있다.
X는 0,1 또는 양의 정수일 수 있다.
X는 기정의된 값일 수 있다.
X는 시그널링/부호화/복호화를 통해 결정될 수 있다.
예를 들어, LX 방향의 움직임 정보에만 움직임 벡터 차분이 더해질 수 있다. 이후, L0 방향의 움직임 정보 및/또는 L1 방향의 움직임 정보가 디코더-단 움직임 정보 유도 방법에 의해 보정될 수 있다.
예를 들어, L0 방향 및 L1 방향 중 더 낮은 템플릿 매칭 비용을 갖는 방향에 대해서만 움직임 정보의 보정이 수행될 수 있다.
예를 들어, L0 방향 및 L1 방향 중 더 큰 템플릿 매칭 비용을 갖는 방향에 대해서만 움직임 정보의 보정이 수행될 수 있다.
L(1-X) 방향의 움직임 정보를 디코더-단 움직임 정보 유도 방법을 사용하여 보정함에 있어서, LX 방향의 움직임 정보에 대한 보정도 함께 수행될 수 있다.
예를 들어, 디코더-단 움직임 정보 유도 방법을 수행함에 있어서, 디코더-단 움직임 정보 유도 방법의 탐색 단계들 중 일부에서는 L(1-X) 방향의 움직임 정보에 대한 보정만이 수행될 수 있다.
예를 들어, 디코더-단 움직임 정보 유도 방법을 수행함에 있어서, 디코더-단 움직임 정보 유도 방법의 탐색 단계들 중 일부에서는 LX 방향의 움직임 정보에 대한 보정만이 수행될 수 있다.
X는 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다.
X는 기정의된 값일 수 있다.
X는 시그널링/부호화/복호화를 통해 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 움직임 정보에 대하여 움직임 정보 오프셋을 사용하는 사칙연산이 수행됨에 있어서, LX 방향에 대해서만 움직임 정보에 움직임 정보 오프셋을 사용하는 사칙연산이 수행될 수 있다.
상기 X는 0,1 또는 양의 정수일 수 있다.
상기 X는 기정의된 값일 수 있다.
상기 X는 시그널링/부호화/복호화를 통해 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 움직임 정보가 움직임 정보 오프셋의 값과 동일한 값으로 변경됨에 있어서, LX 방향에 대해서만 움직임 정보만이 움직임 정보 오프셋의 값과 동일한 값으로 변경될 수 있다.
X는 0,1 또는 양의 정수일 수 있다.
X는 기정의된 값일 수 있다.
X는 시그널링/부호화/복호화를 통해 결정될 수 있다.
움직임 정보 보정 방법에서, 2 개 이상의 복수의 최종 움직임 정보들이 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 주변 블록의 움직임 정보를 참조함에 있어서, 만약 주변 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되고, 2 개 이상의 최종 움직임 정보들이 결정된 경우, 대상 블록이 해당 주변 블록으로부터 참조하는 움직임 정보는 2 개 이상의 최종 움직임 정보들 중 가장 낮은 템플릿 매칭 비용을 갖는 움직임 정보일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되고, 2 개 이상의 최종 움직임 정보들이 결정된 경우, 2 개 이상의 최종 움직임 정보들의 각 최종 움직임 정보에 대한 참조 블록 및 템플릿 매칭 비용에 기반하여 대상 블록의 예측 블록이 생성될 수 있다.
여기에서, 가중치가 부여된 합은 2 개 이상의 최종 움직임 정보들에 대한 템플릿 매칭 비용들에 기반하여 유도될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 예측 블록을 유도할 때 사용되는 가중치는 최종 움직임 정보들 중 적어도 하나에 대한 매치 비용에 기반하여 결정될 수 있다.
부호화 정보에 대한 엔트로피 시그널링/부호화/복호화
아래에서는, 단계(3930), 단계(4010), 단계(4120) 및 단계(4210)에서의 시그널링/부호화/복호화 단계가 설명된다.
대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 활성화되는지 여부는 대상 블록의 크기, 대상 블록의 코딩 파라미터 및 움직임 정보 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
DMVDMODE_FLAG는 대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법의 수행되는지 여부를 지시하는 지시자일 수 있다. DMVDMODE_FLAG가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
대상 블록에 대하여 DMVDMODE_FLAG가 시그널링/부호화/복호화되는지 여부는 대상 블록의 크기, 대상 블록의 코딩 파라미터 및 움직임 정보 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
움직임 정보(motion information)는 움직임 벡터, 참조 영상 인덱스 및 인터 예측 지시자 뿐만 아니라, 예측 리스트 활용(utilization) 플래그, 참조 영상 리스트 정보, 참조 영상, 움직임 벡터 후보, CPMV, 어파인 모델, 움직임 정보 인덱스, 머지 후보, 머지 인덱스, 움직임 벡터 차분의 크기, 움직임 벡터 차분의 각 성분의 부호, 중첩된 블록 움직임 보상(Overlapped Block Motion Compensation; OBMC) 모드의 지시자, 국부 조도 보상(local illuminance compensation) 모드의 지시자, 블록 벡터 및 블록 벡터 차분 중 적어도 하나를 포함하는 정보를 의미할 수 있다. 그러나, 움직임 정보의 타입이 전술된 정보들로 한정되는 것은 아니다.
어파인 모델은 2 개 이상의 CPMV들로 구성될 수 있다. 또는, 어파인 모델은 2 개 이상의 CPMV들로부터 유도된 어파인 움직임 모델을 의미할 수 있다.
코딩 파라미터는 대상 블록의 크기, 움직임 벡터의 크기, 템플릿 매칭의 활성화 조건(enabling condition), 양측 매칭의 활성화 조건, 인터 예측의 방향, 인터 가중 양예측(Bi-predictive with CU Weights; BCW)의 인덱스, 적응적 움직임 벡터 해상도(Adaptive Motion Vector Resolution; AMVR)의 인덱스, 중첩된 블록 움직임 보상 모드의 지시자 및 국부 조도 보상 모드의 지시자 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법의 수행되는지 여부에 기반하여, 대상 블록의 코딩 파라미터 및 움직임 정보 중 적어도 하나가 결정될 수 있다. 또한, 대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부에 기반하여, 대상 블록의 코딩 파라미터 및 움직임 정보 중 적어도 하나에 대한 구문 요소(syntax element)의 시그널링/부호화/복호화가 생략될 수도 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정 방법을 수행함에 있어서, 인터 가중 양예측에서의 L0 방향에 대한 가중치 및 L1 방향에 대한 가중치가 같은 블록에 대해서만 움직임 정보 보정 방법이 활성화될 수 있다.
대상 블록에서 움직임 정보 보정 방법이 수행되지 않는 경우에만, 인터 가중 양예측 인덱스의 시그널링/부호화/복호화가 수행될 수 있다.
DMVDMODE_FLAG는 움직임 정보 보정 방법의 지시자일 수 있다. 대상 블록에 대한 DMVDMODE_FLAG가 특정 값을 갖는 경우에만, 인터 가중 양예측 인덱스의 시그널링/부호화/복호화가 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 특정 값은 0 또는 거짓(false)일 수 있다.
또는, 대상 블록에 대한 인터 가중 양예측의 L0 방향에 대한 가중치 및 L1 방향에 대한 가중치가 같은 경우에만 움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부를 나타내는 지시자가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되는 경우, 대상 블록에 대한 인터 가중 양예측의 L0 방향에 대한 가중치 및 L1 방향에 대한 가중치는 서로 같도록 설정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대한 움직임 정보 보정 방법은, 적응적 움직임 벡터 해상도가 사용되지 않는 경우 또는 적응적 움직임 벡터 해상도가 디폴트(default) 해상도와 같은 경우에만 활성화될 수 있다.
대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되지 않는 경우에만, 적응적 움직임 벡터 해상도 인덱스에 대한 시그널링/부호화/복호화가 수행될 수 있다.
또는, 대상 블록에 대하여 적응적 움직임 벡터 해상도가 사용되지 않는 경우 또는 적응적 움직임 벡터 해상도가 디폴트 해상도와 동일한 경우에만 움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부를 나타내는 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
디폴트 해상도는 적응적 움직임 벡터 해상도가 적용되지 않을 때의 움직임 벡터 해상도를 의미할 수 있다.
대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되는 경우, 대상 블록에 대하여 적응적 움직임 벡터 해상도가 사용되지 않을 수 있고, 또는 대상 블록에 대해서 적응적 움직임 벡터 해상도가 디폴트 해상도와 동일하도록 설정될 수 있다.
예를 들어, DMVDMODE_FLAG는 대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부를 나타낼 수 있다. DMVDMODE_FLAG에 대한 시그널링/부호화/복호화를 수행함에 있어서, 확률 모델 및/또는 문맥 모델이 사용될 수 있다.
예를 들어, 확률 모델 및/또는 문맥 모델은 대상 블록의 인터 가중 양예측의 가중치에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 인터 가중 양예측에서 L0 방향에 대한 가중치 및 L1 방향에 대한 가중치가 동일한지 여부에 기반하여 확률 모델 및/또는 문맥 모델이 결정될 수 있다.
예를 들면, 인터 가중 양예측에서 L0 방향에 대한 가중치 및 L1 방향에 대한 가중치가 동일한 경우 및 상기의 가중치들이 서로 다른 경우에 대하여 서로 상이한 확률 모델들 및/또는 서로 상이한 문맥 모델들이 각각 결정될 수 있다.
예를 들어, 확률 모델 및/또는 문맥 모델은 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 수행되는지 여부 및/또는 어파인 모드 지시자에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 수행되는 경우 및 어파인 모드가 수행되지 않는 경우에 대하여 서로 상이한 확률 모델들 및/또는 서로 상이한 문맥 모델들이 각각 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 어파인 모드 지시자가 0 또는 거짓의 값을 갖는 경우 및 어파인 모드 지사자가 1 또는 참의 값을 갖는 경우에 대하여 서로 상이한 확률 모델들 및/또는 서로 상이한 문맥 모델들이 각각 결정될 수 있다.
예를 들어, 확률 모델 및/또는 문맥 모델은 대상 블록이 양측 매칭의 활성화 조건 또는 양측 매칭의 활성화 조건의 일부를 충족시키는지 여부에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 양측 매칭의 활성화 조건을 충족시키는 경우 및 충족시키지 않는 경우에 대하여 서로 상이한 확률 모델들 및/또는 서로 상이한 문맥 모델들이 각각 결정될 수 있다.
예를 들어, 확률 모델 및/또는 문맥 모델은 대상 블록이 템플릿 매칭의 활성화 조건 또는 템플릿 매칭의 활성화 조건의 일부를 충족시키는지 여부에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 템플릿 매칭의 활성화 조건을 충족시키는 경우 및 충족시키지 않는 경우에 대하여 서로 상이한 확률 모델들 및/또는 서로 상이한 문맥 모델들이 각각 결정될 수 있다.
실시예들에서, 기정의된 조건은 대상 블록의 크기, 움직임 벡터의 크기, 템플릿 매칭의 활성화 조건, 양측 매칭의 활성화 조건, 인터 예측의 방향, 인터 가중 양예측의 인덱스, 적응적 움직임 벡터 해상도의 인덱스, 중첩된 블록 움직임 보상 모드의 지시자 및 국부 조도 보상 모드의 지시자 중 적어도 하나에 대한 조건일 수 있다. 그러나, 기정의된 조건이 전술된 정보들에 대한 조건으로 한정되는 것은 아니다.
예를 들면, 기정의된 조건은 앞서 설명된 정보가 실시예에서 설명된 특정 값을 갖는 것일 수 있다.
인터 가중 양예측은, 대상 블록에 대해 양예측이 적용될 때, L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록을 사용하여 대상 블록의 예측 블록을 생성함에 있어서, 코딩 블록의 단위로 참조 블록들의 가중치들의 조합을 결정하는 기술일 수 있다. 예를 들어, 각 참조 블록의 가중치는 기정의된 테이블에 대한 인덱스를 시그널링/부호화/복호화하는 방식을 통해 결정될 수 있다.
중첩된 블록 움직임 보상 모드는 적어도 2 개의 예측 블록을 생성하고, 예측 블록들의 가중치가 부여된 합을 최종 예측 블록으로 사용하는 모드일 수 있다. 가중치가 부여된 합은 블록의 일부 또는 블록의 전체에 적용될 수 있다. 예를 들어, 블록의 일부는 블록의 경계에 해당하는 픽셀들 및/또는 위치들의 집합일 수 있다.
국부 조도 보상 모드에서는, 대상 블록의 템플릿 및 참조 블록의 템플릿 간의 상관관계를 계산함으로써 가중치 및 오프셋 중 적어도 하나가 유도될 수 있다. 유도된 가중치 및 유도된 오프셋 중 적어도 하나가 블록의 일부 또는 전체에 곱해지거나 더해질 수 있다. 블록은 예측 블록 또는 복원 블록일 수 있다.
대상 블록에 대하여, 움직임 정보가 적용되는 방향을 나타내는 지시자가 시그널링/부호화/복호화 될 수 있다. 지시자는 L0 방향 및 L1 방향 중 하나의 방향에 대해서만 움직임 정보 보정이 수행되는지 여부를 나타낼 수 있다. 또는, 지시자는 L0 방향 및 L1 방향의 양자에 대해서 움직임 정보 보정이 수행되는지 여부를 나타낼 수 있다.예를 들어, 각 방향에 대하여, 상기의 방향에 대한 보정이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정 방법을 수행함에 있어서, 양방향 인터 예측이 수행되는 블록에 대해서만 움직임 정보 보정 방법이 수행될 수 있다.
대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되지 않는 경우에만, 인터 예측 방향을 나타내는 정보에 대한 시그널링/부호화/복호화가 수행될 수 있다.
또는, 대상 블록에 대하여 양예측이 적용되는 경우에만 움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부를 나타내는 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되는 경우, 대상 블록에 대하여 양방향 인터 예측이 수행될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정 방법은 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 적용되지 않는 경우에만 수행될 수 있다. 또는, 움직임 정보 보정 방법은 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 적용되는지 여부를 나타내는 지시자가 0 또는 거짓의 값을 가질 때에만 수행될 수 있다.
대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되지 않는 경우에만, 어파인 모드가 수행되는지 여부를 나타내는 지시자에 대한 시그널링/부호화/복호화가 수행될 수 있다.
또는, 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 수행되지 않는 경우에만 움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부를 나타내는 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정 방법을 수행함에 있어서, 현재 영상으로부터 L0_REFPIC_MINPOC으로의 방향 및 현재 영상으로부터 L1_REFPIC_MINPOC으로의 방향이 서로 다른 경우에만 움직임 정보 보정 방법이 수행될 수 있다.
또는, 예를 들어, 움직임 정보 보정 방법을 수행함에 있어서, 현재 영상으로부터 L0_REFPIC_MINPOC으로의 방향 및 현재 영상으로부터 L1_REFPIC_MINPOC으로의 방향이 서로 다르고, 제1 POC 간격 및 제2 POC 간격이 동일한 경우에만 움직임 정보 보정 방법이 수행될 수 있다. 제1 POC 간격은 현재 영상 및 L0_REFPIC_MINPOC 간의 POC 간격일 수 있다. 제2 POC 간격은 현재 영상과 및 L1_REFPIC_MINPOC 간의 POC 간격일 수 있다.
대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되는 경우, 참조 영상 인덱스에 대한 시그널링/부호화/복호화가 생략될 수 있다. 대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되지 않는 경우에만 참조 영상 인덱스에 대한 시그널링/부호화/복호화가 수행될 수 있다.
대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되는 경우, 대상 블록의 L0 방향의 참조 영상은 L0_REFPIC_MINPOC일 수 있고, 대상 블록의 L1 방향의 참조 영상은 L1_REFPIC_MINPOC일 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정 방법을 수행함에 있어서, 현재 영상으로부터 L0_REFPIC_MINPOC으로의 방향 및 현재 영상으로부터 L1_REFPIC_MINPOC으로의 방향이 서로 다른 경우에만 DMVDMODE_FLAG에 대한 시그널링/부호화/복호화가 수행될 수 있다.
예를 들어, 움직임 정보 보정 방법을 수행함에 있어서, 현재 영상으로부터 L0_REFPIC_MINPOC으로의 방향 및 현재 영상으로부터 L1_REFPIC_MINPOC으로의 방향이 서로 다르고, 제1 POC 간격 및 제2 POC 간격이 동일한 경우에만 DMVDMODE_FLAG에 대한 시그널링/부호화/복호화가 수행될 수 있다. 제1 POC 간격은 현재 영상 및 L0_REFPIC_MINPOC 간의 POC 간격일 수 있다. 제2 POC 간격은 현재 영상과 및 L1_REFPIC_MINPOC 간의 POC 간격일 수 있다.
L0_REFPIC_MINPOC는 L0 방향 참조 영상 리스트의 참조 영상들 중 현재 영상과의 POC 간격이 가장 작은 참조 영상을 의미할 수 있다. 말하자면, L0_REFPIC_MINPOC는 L0 방향 참조 영상 리스트의 참조 영상들 중 가장 작은 POC 간격을 갖는 참조 영상일 수 있다. 참조 영상의 POC 간격은 현재 영상 및 참조 영상 간의 PCT 간격일 수 있다.
L1_REFPIC_MINPOC는 L1 방향 참조 영상 리스트의 참조 영상들 중 현재 영상과의 POC 간격이 가장 작은 참조 영상을 의미할 수 있다. 말하자면, L1_REFPIC_MINPOC는 L1 방향 참조 영상 리스트의 참조 영상들 중 가장 작은 POC 간격을 갖는 참조 영상일 수 있다. 참조 영상의 POC 간격은 현재 영상 및 참조 영상 간의 PCT 간격일 수 있다.
대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되지는 여부는 특정 단위에 대하여 결정될 수 있다. 여기에서, 특정 단위는 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 타일 레벨, 타일 그룹 레벨, 슬라이스 레벨, CTU 레벨, CU 레벨 및 PU 레벨 중 적어도 하나의 단위일 수 있다. 그러나, 대상 블록에 대하여 움직임 정보 보정 방법이 수행되지는 여부가 결정되는 단위가 전술된 단위들로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, mergeFlag는 대상 블록에 대해 머지 모드가 적용되는지 여부를 나타내는 지시자일 수 있다. mergeFlag가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. 이 때, mergeFlag가 제1 값인 경우, 가장 먼저 움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부를 나타내는 지시자가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. 여기에서, 제1 값은 0 또는 거짓일 수 있다. mergeFlag가 제1 값인 경우, 대상 블록에 대하여 향상된 움직임 벡터 예측 모드가 적용될 수 있다.
예를 들어, mergeFlag는 대상 블록에 대해 머지 모드가 적용되는지 여부를 나타내는 지시자일 수 있다. mergeFlag가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. 이 때, mergeFlag가 제2 값인 경우, 가장 먼저 움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부를 나타내는 지시자가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. 여기에서, 제2 값은 1 또는 참일 수 있다. mergeFlag가 제2 값인 경우, 대상 블록에 대하여 머지 모드가 적용될 수 있다.
움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 시그널링/부호화/복호화되는지 여부는 대상 영상의 타입 및/또는 대상 슬라이스의 타입에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 영상이 B-픽처인 경우에만, 움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자에 대한 시그널링/부호화/복호화가 수행될 수 있다.
예를 들어, 대상 슬라이스가 B-슬라이스인 경우에만, 움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자에 대한 시그널링/부호화/복호화가 수행될 수 있다.
예를 들어, 대상 픽처가 I-픽처인 경우에만, 움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자에 대한 시그널링/부호화/복호화가 수행될 수 있다.
예를 들어, 대상 슬라이스가 I-슬라이스인 경우에만, 움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자에 대한 시그널링/부호화/복호화가 수행될 수 있다.
움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 시그널링/부호화/복호화되는지 여부는 참조 픽처 리스트 내의 참조 픽처 후보들의 POC들 및 대상 영상의 POC 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
참조 픽처 리스트는 L0 방향의 참조 픽처 리스트 및 L1 방향의 참조 픽처 리스트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 참조 픽처 리스트 내의 모든 참조 픽처 후보들의 POC들이 대상 영상의 POC보다 더 작은 경우에만, 대상 블록에서 움직임 정보 보정 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
MMVD와 관련된 움직임 정보의 결정
대상 블록에 대해 IBC가 사용될 때, 블록 벡터 차이들을 갖는 IBC 머지 모드(IBC Merge mode with Block Vector Differences; IBC-MBVD) 등이 움직임 정보의 유도를 위해 사용될 수 있다. IBC-MBVD는 인터 예측의 MMVD에 대응하는 기술일 수 있다. IBC의 블록 벡터는 인터 예측의 움직임 벡터에 대응할 수 있다.
IBC-MBVD, MMVD 및 어파인 MMVD 등과 같은 예측 방법을 사용하여 움직임 정보가 결정될 때, 가능한 모든 위치들의 가장 낮은 템플릿 SAD 비용들을 선택함으로써 각 블록 벡터 예측자(Block Vector Predictor; BVP)에 대한 8 개의 후보들의 MBVD 리스트가 유도될 수 있다. BVP 위치를 둘러싸는 가능한 위치들은 특정 거리 집합으로부터의 오프셋을 갖는 2 개의 수평의 방향들 및 2 개의 수직의 방향들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 특정 거리 집합은 {1-펠, 2-펠, 4-펠, 8-펠, 12-펠, 16-펠, 24-펠, 32-펠, 40-펠, 48-펠, 56-펠, 64-펠, 72-펠, 80-펠, 88-펠, 96-펠, 104-펠, 112-펠, 120-펠, 128-펠}일 수 있다. 또는, 실시예들의 특정 거리 집합은 실시예들에서 설명된 특정 펠들의 집합일 수 있다. MBVD 인덱스는 1과 같은 특정 파라미터를 갖는 라이스(rice) 코드에 의해 이진화될 수 있다.
가능한 위치들은 블록 벡터(Block Vector; BV) 탐색 영역의 하위집합(subset)일 수 있다.
거리 설정 간격은 BVP까지의 BVD 거리에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들면, BVP까지의 BVD 거리가 16보다 더 큰 경우, 거리 설정 간격(distance set interval)은 8-펠일 수 있다, 간격 내의 위치는 가능한 위치로 간주되지 않을 수 있다. 특정 위치의 BVP까지의 BVD 거리가 특정 기준치보다 더 큰 경우에도, 특정 위치는 가능한 위치로 간주되지 않을 수 있다. 예를 들면, 특정 기준치는 128 픽셀일 수 있다.
특정 위치의 BVD 거리는 BVP 및 특정 위치 간의 수평 방향 및/또는 수직 방향에 대한 거리일 수 있다.
MBVD 방향에 따라 적응형 BVD 오프셋이 허용될 수 있다. 아래의 단계들에 따라서, 가장 낮은 템플릿 SAD 비용(들)을 갖는 K 개의 후보들의 MBVD 리스트가 도출될 수 있다. K는 특정 값일 수 있다. K는 대상 블록의 코딩 파라미터에 기반하여 결정될 수 있다.
[단계 1] 가장 큰 오프셋을 N-펠로 표시할 수 있다. N은 실시예들에서 설명된 값 중 하나일 수 있다. 예를 들면, N은 128일 수 있다. 방향들의 개수는 D일 수 있다. 예를 들면, D는 4일 수 있다. (즉, 좌측, 우측, 상단 및 하단), 시작 탐색 간격은 M-펠일 수 있다. 예를 들면, M은 8일 수 있다. MBVD 리스트 내의 후보들의 개수는 K일 수 있다. 예를 들면, K는 8일 수 있다. N, D, M 및 K는 전술된 값에 한정되지 않으며, 각각 1 이상의 정수일 수 있다.
[단계 2] 각 방향을 따라서, N을 초과하지 않는 모든 M 번째 위치의 오프셋에 대해 TM SAD 비용이 확인될 수 있다. 가장 낮은 TM SAD 비용(들)을 갖는 K 개의 후보들이 리스트 내에 유지될 수 있다.
[단계 3] 리스트 내의 각 후보에 대하여, 방향을 따라 +-M/2와 같은 오프셋을 갖는 2 개의 후보들의 TM SAD 비용이 확인될 수 있다. 가장 낮은 TM SAD 비용(들)을 갖는 K 개의 후보들이 목록 내에 유지될 수 있다.
[단계 4] 간격 M을 절반으로 줄이면서, 간격 M이 1-펠에 도달할 때까지 단계 3이 반복될 수 있다.
단계들이 진행됨에 따라 간격 M이 감소될 수 있다. 말하자면, 단계들이 진행됨에 따라 탐색의 해상도가 점점 더 작아질 수 있다.
여기에서, 탐색된 움직임 정보 오프셋들 중 가장 낮은 템플릿 매칭 비용(들)을 갖는 N 개의 후보들이 리스트 내에 저장될 수 있다. 리스트 내의 후보들에 대한 인덱스의 시그널링/부호화/복호화에 의해 최종 움직임 정보가 결정될 수 있다..
BVD/MVD 예측
도 43은 일 예에 따른 템플릿 매칭 비용 유도를 나타낸다.
BVD 부호(sign)들은 동일 확률(equal probability) 모드에서 직접적으로 코딩될 수 있다. 올바른 MVD 부호들을 나타내는 MVD 부호 예측 인덱스은 컨텍스트 모듈을 사용하여 부호화될 수 있다. 디코더의 측(side)에서, MVD 부호들은 아래의 단계들에 의해 유도될 수 있다.:
[단계 1] MVD 구성요소(component)의 절대 값이 파싱될 수 있다.
[단계 2] 컨텍스트 코딩된 MVD 부호 인덱스가 파싱될 수 있다.
[단계 3] 가능한 부호들 및 절대 MVD 값 간의 조합들을 생성함으로써 MV 후보들이 구축될 수 있고, 구축된 MV 후보들이 MV 예측자에 추가될 수 있다. 또는, 가능한 부호들 및 절대 MVD 값 간의 조합들을 생성하고, 생성된 조합들을 MV 예측자에 더함으로써 MV 후보들이 구축될 수 있다.
[단계 4] 템플릿 매칭 및/또는 매칭 비용에 기반하여, 각 유도된 MV 후보에 대한 MVD 부호 예측 비용이 도출될 수 있다. 도출된 MVD 부호 예측 비용들에 기반하여 MV 후보들이 소트될 수 있다. 또는, 각 MVD 부호들 및 절대 MVD 값 간의 조합에 대한 매칭 비용에 기반하여, MVD 부호 후보들의 순서가 소트될 수 있다. 이 때, 특정 MVD 부호들 및 절대 MVD 값 간의 조합에 대한 매칭 비용은 해당 조합을 MV 예측자에 더한 움직임 정보에 대한 매칭 비용을 의미할 수 있다.
[단계 5] 참된(true) MVD 부호를 선택하기 위해 MVD 부호 예측 인덱스가 사용될 수 있다.
[단계 6] 최종 MV에 대한 MV 예측기에 참된 MVD가 추가될 수 있다.
블록 벡터 차이 부호 예측(Block Vector Difference Sign Prediction; BVDSP)은 블록 벡터 차이가 0이 아닌 구성요소(component)를 포함할 때 IBC 블록에 대하여 적용될 수 있다.
매칭 비용에 따라서 가능한 BVD 부호 조합들이 소트될 수 있다. 참된 BVD 부호에 대응하는 인덱스가 도출될 수 있고, 도출된 인덱스는 컨텍스트 모델을 사용하여 코딩될 수 있다. 디코더 측에서는, 다음과 같은 단계들을 따라서 BVD 부호가 도출될 수 있다:
[단계 1] BVP와, 가능한 부호들 및 절대 BVD 간의 조합에 의해 N 개의 후보 BV들이 유도될 수 있다. 4 개의 후보들은 아래의 [후보 1], [후보 2], [후보 3] 및 [후보 4]일 수 있다. 예를 들면, N은 4와 같은 정수일 수 있다.
[후보 1] ( BVP[0] + absBVD[0], BVP[1] + absBVD[1] )
[후보 2] ( BVP[0] + absBVD[0], BVP[1] - absBVD[1] )
[후보 3] ( BVP[0] - absBVD[0], BVP[1] + absBVD[1] )
[후보 4] ( BVP[0] - absBVD[0], BVP[1] - absBVD[1] )
[단계 2] 템플릿 매칭에 기반하여 N 개의 후보 BV들의 예측 비용들이 유도될 수 있다. N 개의 후보 BV들은 예측 비용에 따라서 소트될 수 있다. 예측 비용은 매칭 비용을 의미할 수 있다. 일 예로, 예측 비용은 템플릿 매칭 비용일 수 있다.
[단계 3] BVDSP 인덱스를 사용하여 참된 BVD 부호가 선택될 수 있다.
[단계 4] 최종 BV를 얻기 위해 BVP에 참된 BVD가 추가될 수 있다.
참조 템플릿 생성에는 바이리니어(bilinear) 필터가 사용될 수 있다. 템플릿 매칭 비용은, 도 43에서 도시된 것과 같이, 현재 CU의 이웃하는 샘플들 및 상기의 이웃하는 샘플들의 대응하는 참조 샘플들 간의 SAD에 의해 측정될 수 있다.
즉, BVD의 부호 후보들은 템플릿 매칭 비용에 기반하여 재-순서될 수 있다. BVD의 부호 후보들은 템플릿 매칭 비용에 따라서 소트될 수 있다.
도 43에서는, BVDSP에서의 템플릿 매칭 비용 유도가 도시되었다.
일반적인 경우, N 개의 BVD 후보들이 평가될 수 있다. (+/- bvd_abs.x, +/- bvd_abs.y). 만약, BVD 구성요소들 중 하나가 0이면(즉, x 또는 y가 0이면), 2 개의 BVD 후보만 가능할 수 있다. 모든 BVD 구성요소들이 0인 경우, 부호 도출이 요구되지 않을 수 있다.
도 44는 일 예에 따른 BVD의 부호 예측을 나타낸다.
도 45는 일 예에 따른 BVD 매그니튜드의 접미사 빈들의 예측을 나타낸다.
부호 예측은 MVD 및 계수(coefficient) 코딩의 압축 성능을 개선하기 위해 사용될 수 있다.
매칭 비용에 기반하여 BVD의 부호 후보들 및 BVD 매그니튜드들 나타내는 구문 요소들 중 일부가 재-순서될 수 있다.
BVD 부호들 및 접미사 빈들(suffix bins)은 바이-패스 모드를 사용하여 코딩될 수 있다. 지수 골롬 코드(exponential Golomb code) 접미사 빈들은 BVD 매그니튜드를 나타내기 위해 사용될 수 있다.
BVD 접두사(prefix)의 처음 N 개 빈들은 CABAC 컨텍스트 모델을 갖는 비트스트림 내에서 코딩될 수 있다. N은 1 이상의 정수일 수 있으며, 1, 2, 3 및 5 또는 양의 정수와 같은 특정 값일 수 있다.
아래에서는, BVD들의 부호들 및 매그니튜드 접미사들의 양자를 예측하는 방법이 설명된다.
실시예에서는, 도 44에서 도시된 것과 같이, BVD에 부호 예측이 적용될 수 있다. 이러한 접근 방식을 더 확장함으로써, 도 45에서 도시된 것과 같이, BVD 매그니튜드들의 접미사 빈들이 예측될 수 있다.
도 44에서 도시된 것과 같이, 명시적(explicit) 부호 코딩의 대신에, 템플릿 매칭 연산이 최적의 비용을 갖는 BVD 후보를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 템플릿 매칭 연산은 최적의 후보가 올바르게 예측되었는지 여부를 비트스트림에 표시하기 위해 사용될 수 있다.
접미사 빈들 또한, 시그널링된 비트들의 값들을 템플릿 매칭을 사용하여 획득된 최적의 후보들의 비트들과 비교함으로써, 디코더 측에서 유도될 수 있다.
PU에 대하여 예측될 수 있는 빈들의 최대 개수는 매크로에 의해 제어될 수 있다. 또는, PU에 대하여 예측될 수 있는 빈들의 최대 개수는 대상 블록에 관련된 코딩 파라미터에 기반하여 결정되거나, 빈들의 최대 개수를 특정하기 위한 정보가 시그널링/부호화/복호화 될 수 있다
BVD 수평의 구성요소 및 BVD 수직의 구성요소들의 접미사들의 최상위(most significant) 빈들이 예측될 수 있다. CABAC 컨텍스트 모드를 사용하여 예측 매치가 비트스트림 내에 코딩될 수 있다. 수평 및 수직의 구성요소들의 접미사들의 하위(less significant) 빈들은 바이패스 모드로 코딩될 수 있다.
바이패스 모드를 사용하여 코딩된 BVD 부호 및 매그니튜드 접미사 빈들이 예측될 수 있다.
부호 예측이 BVD에 적용될 수 있고, 이러한 접근 방식이 BVD 매그니튜드들의 접미사 빈들을 예측하도록 더 확장될 수 있다. 접미사 빈들은 시그널링된 빈들의 값들을 템플릿 매칭으로 획득된 최적 후보들의 빈들과 비교함으로써 디코더 측에서 유도될 수 있다. PU에 대하여 예측될 빈들의 최대 개수는 매크로에 의해 제어될 수 있다. 이러한 매크로를 설정함으로써, 아래와 같은 개수의 BVD 빈들이 예측되는 4 개의 구현들에 대응하는 4 개의 구성들이 사용될 수 있다:
- 최대 2개의 BVD 부호 및 4개의 BVD 접미사 빈;
- 최대 2개의 BVD 부호 및 6개의 BVD 접미사 빈;
- 최대 2개의 BVD 부호 및 8개의 BVD 접미사 빈;
- 최대 2개의 BVD 부호 및 10개의 BVD 접미사 빈.
앞서 설명된 예에서는 4 개의 구성들이 사용되었으나, 구성들의 개수는 예시적인 것이고, 구성들의 개수는 1, 2, 3, 4, 5 등과 같은 양의 정수일 수 있다.
앞서 설명된 BVD 접미사 빈들의 개수는 예시적인 것으로, 복수의 BVD 접미사들을 사용하는 구성이 사용될 수 있다.
BVD 수평 및 수직 구성요소들의 매그니튜드 접미사들의 최상위(most significant) 빈들이 예측될 수 있다. 예측 매치 결과는 비트스트림 내에 CABAC 컨텍스트 모드를 사용하여 코딩될 수 있다. 수평 및 수직 BVD 구성요소들의 매그니튜드 접미사들의 최하위(least significant) 빈들은 바이-패스 모드로 코딩될 수 있다.
도 46은 일 예에 따른 MVD 부호 및 매그니튜드 접미사 빈들의 예측을 나타낸다.
실시예에서는, MVD 접미사 빈들이 예측될 수 있다. 도 44 및 도 45를 참조하여 전술된 방법은 인터 예측에 적용될 수 있다. 매칭 비용에 기반하여 MVD의 부호 후보들 및 MVD 매그니튜드를 나타내는 구문 요소들 중 일부가 재-순서될 수 있다.
템플릿 매칭을 사용하여 MVD 잔여(reminder) 접미사의 최상위(most significant) 빈들이 예측될 수 있다. 예측 가설(hypotheses)의 정확성(correctness)은 일반(regular) CABAC 모드를 사용하여 비트스트림 내에 코딩된 해당(corresponding) MVD 접미사 빈들에 의해 지시될 수 있다.
실시예의 방법은 대칭 움직임 벡터 차이들(Symmetric Motion Vector Differences; SMVD) 모드, MMVD 모드, 어파인 모드 및 어파인 MMVD 모드를 포함하는 병진(translational) 움직임의 MVD들에 적용될 수 있다.
도 46에서는, 빈 값들을 예측하기 위해 사용되는 템플릿 매칭의 후보들이 도시되었다. 수평 및 수직 MVD 구성요소들의 매그니튜드 접미사들의 하위(less significant) 빈들은 바이-패스 모드로 코딩될 수 있다.
실시예들에서는, BVD 및/또는 MVD의 부호를 예측하기 위해 템플릿 매칭 비용에 기반하여 BVD/MVD의 부호 후보들 및 BVD/MVD 매그니튜드들 나타내는 구문 요소들 중 일부가 재-순서될 수 있다. 이러한 재-순서의 처리에 따라서, BVD/MVD 구성요소들은 초기 움직임 정보로 간주될 수 있다. 재-순서된 정보들은 후보 리스트의 후보들로 간주될 수 있다.
다중-후보 인트라 템플릿 매칭 예측(Intra Template Matching Prediction; IntraTMP)
도 47은 일 예에 따른 인트라 템플릿 매칭 탐색 영역을 나타낸다.
인트라 템플릿 매칭 예측(Intra Template Matching Prediction; IntraTMP)은 대상 영상의 재구축된 부분으로부터 대상 템플릿에 매칭되는 L-형태의(shaped) 템플릿을 갖는 최적의 예측 블록을 복사하는 특수한 인트라 예측 모드일 수 있다. 기정의된 탐색 범위(predefined search range)에 대하여, 인코더는 대상 프레임의 복원된(reconstructed) 부분 내에서 대상 템플릿에 가장 유사한 템플릿을 탐색할 수 있고, 대응하는 블록을 예측 블록으로서 사용할 수 있다. 그러면 인코더는 IntraTMP 모드의 사용을 나타내는 정보를 시그널링할 수 있고, 시그널링된 정보를 통해, 디코더는 같은 예측 작업(operation)을 수행할 수 있다.
예측 블록은 도 47에 도시된 4 개의 기정의된 탐색 영역들(search area) 내에서 현재 블록의 L-형태의 인과적(casual) 이웃을 다른 블록과 매칭시킴으로써 생성될 수 있다. 4 개의 기정의된 탐색 영역들은 아래에서 설명된 R1, R2, R3 및 R4일 수 있다.
- R1: 현재 CTU
- R2: 상단-좌측 CTU
- R3: 상단 CTU
- R4: 좌측 CTU
상기의 탐색 영역들 외에도 다른 탐색 영역들이 추가적으로 사용될 수 있다. 예를 들면, 다른 탐색 영역 및 다른 탐색 영역이 사용되는지 여부가 대상 블록에 대한 코딩 파라미터에 의해 결정될 수 있다.
SAD가 비용 함수로서 사용될 수 있다.
각 구역(region) 이내에서(within), 디코더는 현재의 구역에 관하여 최소의 SAD를 보유하는 템플릿을 탐색할 수 있고, 탐색된 템플릿의 대응하는 블록을 예측 블록으로서 사용할 수 있다.
모든 구역들의 차원들 (SearchRange_w, SearchRange_h)은, 픽셀 당 고정된 개수의 SAD 비교들을 보유하도록, 블록 차원 (BlkW, BlkH)에 비례하도록 설정될 수 있다. 즉, 아래의 수식 21 및 수식 22에 따라 탐색 범위가 설정될 수 있다:
[수식 21]
SearchRange_w = a * BlkW
[수식 22]
SearchRange_h = a * BlkH
a는 이득/복잡성 트레이드-오프를 제어하는 상수일 수 있다. a는 5일 수 있다.
전술된 것과 같이, 탐색 범위의 폭 SearchRange_w은 대상 블록의 폭 BlkW에 비례하도록 설정될 수 있다. 탐색 범위의 높이 SearchRange_h는 대상 블록의 높이 BlkH에 비례하도록 설정될 수 있다.
IntraTMP에서 탐색 범위에 대한 서브샘플링이 수행될 수 있고, 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들에 대해서만 탐색이 적용될 수 있다. 탐색된 샘플들 중 가장 낮은 매칭 비용을 갖는 샘플들이 결정될 수 있고, 결정된 샘플들의 주변 샘플들에 대하여 더 세부적인 탐색이 수행될 수 있다.
즉, 탐색 프로세스의 복잡도를 감소시키기 위해, 2의 팩터로(by a factor 2)로 서브샘플링된 탐색 범위 내에서 성긴(sparse) 탐색이 첫 번째로 수행될 수 있다. 최적 매치가 검색된 후, 최적 매치를 중심으로 감축된 탐색 범위 내에서 개선(refinement) 탐색이 수행될 수 있다. 여기에서, 팩터 값 2는 단지 예시적인 것으로, 팩터는 2 이상의 정수들 중 하나 일 수 있다.
예를 들면, 검색 영역들(도 47의 R1 내지 R4)에 대하여 2의 팩터로(by a factor of 2) 서브샘플링이 적용될 수 있다. 서브샘플링을 통해 템플릿 매칭 탐색이 4의 팩터로 감소될 수 있다. 여기에서, 팩터 값 2는 단지 예시적인 것으로, 팩터는 2 이상의 정수들 중 하나 일 수 있다.
최적 매치를 찾은 후, 개선(refinement) 프로세서가 수행될 수 있다. 개선 프로세스에서는, 감축된 탐색 범위를 가진 채, 최적 매치를 중심으로(around) 다른(another) 템플릿 매칭 탐색이 수행될 수 있다. 개선된 검색 범위는 min(w, h)/2일 수 있다. 여기에서, w는 대상 CU의 폭일 수 있다. h는 대상 CU의 높이일 수 있다. 또한, 개선된 탐색 범위는 w 및 h에 기반하여 다르게 결정될 수 있다.
도 48은 일 예에 따른 8 개의 방향들 내의 인접 하프-펠 위치들을 나타낸다.
IntraTMP는 대상 영상 내의 매칭 블록의 복원 값들(reconstructed values)을 복사함으로써 대상 블록의 예측 블록을 생성할 수 있다. 매칭 블록의 위치는 인코더 측 및 디코더 측의 양자에서의 템플릿 매칭에 의해 결정될 수 있다.
템플릿 매칭은 대상 블록의 L-형태를 갖는(L-shaped) 템플릿에 기반하여 수행될 수 있다. SAD는 비용 함수로서 사용될 수 있다.
IntraTMP는 스크린 콘텐츠들 뿐만 아니라 카메라 캡처 콘텐츠들을 위해서도 사용될 수 있다.
템플릿 매칭 속도를 높이기 위해, 탐색 영역에 대하여 서브샘플링이 적용될 수 있다. 최적 매치를 찾은 후, 개선(refinement) 프로세서가 수행될 수 있다. 개선 프로세스에서는, 감축된 탐색 범위를 가진 채, 최적 매치를 중심으로(around) 다른(another) 템플릿 매칭 탐색이 수행될 수 있다. 예를 들면, 서브샘플링의 팩터는 2일 수 있다.
IntraTMP가 정수-펠 정밀도(precision)만을 지원하면, 특히 풍부한 텍스처를 갖는 카메라-캡처된 콘텐츠들에 대해서는, 예측 정확도가 제한될 수 있다.
실시예에서는, IntraTMP에서 하프-픽셀 정밀도를 활성화하는 방법이 개시될 수 있다.
템플릿 매칭 프로세스는 변경되지 않을 수 있으며, 템플릿 매칭 프로세서는 정수-펠 매칭 위치를 찾을 수 있다. 선택된 정수-펠 매칭 위치는 가장 낮은 템플릿 매칭 비용을 갖는 정수-펠 위치일 수 있다.
도 48에서 도시된 것과 같이, 인코더는 정수-펠 위치를 중심으로 8 개의 방향으로 인접한 8 개의 하프-펠 위치들에 대하여 추가적으로 탐색을 수행할 수 있다. 인코더는 9 개의 위치들 중 하나를 율-왜곡 최적화(rate-distortion optimization)에 따라서 선택할 수 있다. 9 개의 위치들은 1 개의 정수-펠 위치 및 8 개의 하프-펠 위치들일 수 있다.
여기에서, 정수-펠 위치 외에도 실시예들에서 설명된 다른 펠 단위의 위치가 중심으로서 사용될 수 있다. 또한, 하프-펠이 아닌 다른 펠 단위의 위치들에 대해서 추가적으로 탐색이 수행될 수 있다. 말하자면, 실시예의 정수-펠 및 하프-펠은 중심 위치에 대한 펠 단위가 추가적으로 탐색되는 위치의 펠 단위보다 더 크다는 것으로 확대되어 이해될 수 있다. 또한, 8 개가 아닌 다른 개수의 추가적인 위치들에 대해서 탐색이 수행될 수 있다. 예를 들면, 추가적인 위치들의 개수는 2 이상의 정수일 수 있다.
대상 블록에 대해 IntraTMP 모드가 선택되면, 정수-펠 또는 하프-펠 정밀도를 사용할지 여부를 나타내는 플래그가 추가로 부호화/복호화/시그널링될 수 있다. 하프-펠 정밀도가 사용되는 경우, 하프-펠 위치의 방향을 나타내는 인덱스가 추가적으로 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
플래그 및 인덱스에 의해 특정되는 샘플 또는 샘플의 위치가 최종 움직임 정보로서 결정될 수 있다. 여기에서, 특정되는 샘플 또는 샘플들의 위치는 2 개 이상일수 있다.
IntraTMP의 하프-펠 보간(interpolation)을 위해, 4-탭 이산 코사인 변환-기반 보간 필터(Discrete Cosine Transform-based Interpolation Filter; DCT-IF) [-5, 37, 37, -5]가 사용될 수 있다. 상기의 보간 필터는 예시적인 것으로, 보간 필터의 종류, 탭 및 필터 계수 중 적어도 하나는 대상 블록에 관련된 코딩 파라미터에 의해 결정될 수 있으며, 앞서 설명된 것과 다른 값을 가질 수 있다.
도 49는 일 예에 따른 템플릿 및 참조 샘플들을 나타낸다.
도 49에서는 템플릿-기반 인트라 모드 유도(Template-based Intra Mode Derivation; TIMD)에서 사용되는 템플릿 및 참조 샘플들이 도시되었다.
TIMD에서는, 대상 CU의 참조 샘플들이 템플릿으로서 사용될 수 있다. MPM과 같은 후보 인트라 예측 모드들의 집합 중에서 인트라 모드가 선택될 수 있다. 선택된 인트라 모드는 비용 함수에 따라 최적의 인트라 모드로서 결정될 수 있다. 현재 CU에 인접한 재구성된 샘플들이 템플릿으로 사용될 수 있다. 템플릿의 복원 샘플들은 템플릿의 예측 샘플들과 비교될 수 있다. 예측 샘플은 템플릿의 참조 샘플들을 사용하여 생성될 수 있다. 참조 샘플은 템플릿에 인접한 복원된 샘플일 수 있다. SAD 및 SATD와 같은 비용 함수가 후보 인트라 예측 모드 세트의 각 인트라 예측에 기초하는 템플릿의 예측 샘플 및 템플릿의 복원 샘플 간의 비용을 계산하기 위해 사용될 수 있다. 최소 비용을 갖는 인트라 예측 모드가 최적 인트라 예측 모드로서 대상 CU를 위해 사용될 수 있다.
TIMD 합성을 위해, MPM들 내의 각 인트라 예측 모드에 대하여, 템플릿의 예측 샘플들 및 복원 샘플들 간의 SATD가 계산될 수 있다. 최소의 SATD를 갖는 처음 N 개의 인트라 예측 모드들이 TIMD 모드들로서 선택될 수 있다. 예를 들면, N은 2일 수 있다. 또한, N은 3 이상의 정수 값들 중 하나일 수 있다.
이러한 N 개의 TIMD 모드들은, 위치 의존 인트라 예측 조합(Position Dependent intra Prediction Combination; PDPC) 프로세스의 적용의 이후에, 적응적(adaptive) 가중치들과 함께 융합될(fused) 수 있다. 이러한 가중치가 부여된 인트라 예측은 현재 CU를 코딩하기 위해 사용될 수 있다. PDPC는 TIMD 모드들의 유도 내에 포함될 수 있다.
선택된 N 개의 선택된 모드들의 비용은 임계치와 비교될 수 있다. 아래의 수식 23과 같이 2의 비용 팩터가 적용될 수 있다. 예를 들면, N은 2일 수 있다. 또한, N은 3 이상의 정수 값들 중 하나일 수 있다.
[수식 23]
costMode2 < 2×costMode1
앞서 설명된 2의 비용 팩터는 예시적인 것이고, 다른 비용 팩터 값이 사용될 수 있다.
만약 이 조건이 참이면, 합성(fusion)이 적용될 수 있다. 그렇지 않으면, 첫 번째 모드만이 사용될 수 있다.
모드들의 가중치들은 모드들의 SATD 비용들로부터 아래의 수식 24 및 수식 25와 같이 계산될 수 있다:
[수식 24]
weight1 = costMode2 / (costMode1 + costMode2)
[수식 25]
weight2 = 1 - weight1
나누기 연산들은 CCLM에 의해 사용되는 것과 동일한 룩업 테이블(LookUp Table; LUP) 기반 정수화 체계를 사용하여 수행될 수 있다.
도 50은 일 예에 따른 IntraTMP 합성을 나타낸다.
IntraTMP는 대상 영상 내의 가장 낮은 TM 비용에 대응하는 참조 영역을 식별할 수 있고, 식별된 참조 영역 내의 복원(reconstructed) 블록을 대상 CU에 대한 예측 블록으로서 사용될 수 있다.
실시예에서는, 최선(best) TM 비용 및 차선(second-best) TM 비용에 대응하는 최대 2 개의 예측 블록들을 사용하는 적응형 IntraTMP 융합이 사용될 수 있다. 여기에서, 융합은 가중 합을 의미할 수 있다.
또는, 적응형 IntraTMP 융합에서 사용되는 TM 비용들의 개수 및 예측 블록들의 개수는 3 이상의 정수들 중 하나일 수 있다. 아래에서 설명되는 실시예들은 3 개 이상의 TM 비용들 및 예측 블록들이 사용되는 경우에도 확장되어 적용될 수 있다.
IntraTMP에서의 탐색에 의해 가장 낮은 매칭 비용(들)을 갖는 2 개의 후보들이 결정될 수 있다. 2 개의 후보들에 대한 2 개의 참조 블록들은 템플릿 매칭에 기반하여 블랜딩될 수 있다. 2 개의 참조 블록들에 대한 블랜딩을 통해 대상 블록의 최종의 예측 블록이 생성될 수 있다. 여기에서, 블랜딩은 각 후보의 템플릿 매칭에 기반하여 수행될 수 있다.
실시예의 IntraTMP 합성은 TIMD에 대한 합성과 유사한 기법을 사용할 수 있다.
도 50에서, P1은 가장 낮은 TM 비용을 갖는 최적 매치에 대응하는 예측 블록일 수 있다. P2는 두 번째로 낮은(second-lowest) TM 비용을 갖는 차선(second-best) 매치에 대응하는 예측 블록일 수 있다. 융합 조건 및 가중치 유도는 TIMD에서와 동일하다. 다만, 사용되는 비용 팩터(factor)는, 2 대신에, 1.5일 수 있다.
융합된 템플릿 비용을 사용하는 융합에 대한 또 다른 조건이 아래에서 설명된 것과 같이 추가될 수 있다.
융합된 템플릿 비용은 아래의 수식 26, 수식 27, 수식 28, 수식 29 및 수식 30과 같이 계산될 수 있다. 여기에서, 융합 연산은 P1 및 P2에 사용된 것과 동일할 수 있다.
[수식 26]
융합된 좌측 템플릿, Lf = L1 및 L2의 융합
[수식 27]
융합된 상단 템플릿, Tf = T1 및 T2의 융합
[수식 28]
costLeft = L 및 Lf 간의 SAD
[수식 29]
costTop = T 및 Tf 간의 SAD
[수식 30]
costFusion = costLeft + costTop
P1 및 P2의 최종 융합은 costFusion이 P1에 대응하는 최저 TM 비용보다 더 작은 경우에만 수행될 수 있다.
앞서 IntraTMP 합성에 관하여 설명된 설명된 복수의 예측 블록들을 사용하는 합성은 실시예의 다른 예측 방법들에도 확대되어 적용될 수 있다. 말하자면, 예측 방법에서 설명된 비용과 같은 특정 기준에 기반하여 따라 하나가 아닌 2 개 이상의 예측 블록들을 특정하기 위한 정보들(예를 들면, 리스트의 후보들)이 결정될 수 있고, 특정된 예측 블록들의 융합을 퉁해 최종의 예측 블록이 유도될 수 있다. 이러한 측면에서, 전술된 설명은 인트라 템플릿 매칭 및 IBC-TM 등에 대해서도 적용될 수 있다.
도 51은 일 예에 따른 멀티-후보 IntraTMP를 위한 신택스를 나타낸다.
IntraTMP는 가장 작은 매칭 비용을 갖는 하나의 BV만을 선택할 수 있다. 카메라-캡처된 콘텐츠에서는 디코더가 완벽하게 일치하는 블록을 찾기가 어려울 수 있다. 일반적으로 대상 블록과 유사한 블록들이 여러 개 존재할 수 있으며, 이러한 블록들의 매칭 비용들도 비슷할 수 있다. 가장 작은 매칭 비용을 갖는 BV가 최고의 예측자가 아닐 수도 있다.
실시예에서는, IntraTMP에서 복수의 후보들이 사용될 수 있다. 후보 BV들을 포함하는 후보 리스트가 구축될 수 있고, 매칭 비용의 오름차순으로 후보 BV들에 대하여 순위가 부여될 수 있다. 가장 낮은 매칭 비용(들)을 갖는 복수의 후보 BV들이 선택될 수 있다. 어떤 후보 BV들이 실제로 사용되는가를 나타내는 인덱스가 비트스트림을 통해 시그널링될 수 있다.
매칭을 사용하여 다수의 가능한 BV들 중에서 유망한 후보들의 짧은 리스트(shortlist)가 선택될 수 있다. 또한, 원본 블록을 참조할 수 있는 인코더가 최종 결정을 내릴 수 있다.
멀티-후보 IntraTMP를 위해 도 51에서 도시된 것과 같이 구문이 변경될 수 있다.
intra_tmp_flag가 1인 것은, 대상 블록이 IntraTMP를 사용한다는 것을 의미할 수 있다. intra_tmp_idx는 후보 BV 리스트 중에서 예측 블록을 식별하기 위해 사용되는 BV 후보를 나타낼 수 있다.
후보 BV 리스트를 구축하기 위해 성긴(sparse) 탐색 및 개선 탐색이 사용될 수 있다. 성긴 탐색에서, 서브샘플링 팩터는 3일 수 있으며, 30 개의 상위 BV들이 유지될 수 있다. 개선 탐색에서는, 30 개의 BV들의 각 BV의 주변의 각 NxN 블록이 검사될 수 있다. N은 1 이상의 정수일 수 있다. 예를 들면, N은 3일 수 있다.
상위 15 개의 BV가 BV 후보 리스트를 구성하기 위해 선택될 수 있다. 여기에서, 서브샘플링 팩터, 유지되는 상위 BV들의 개수, 선택되는 BV들의 개수는 단지 예시적인 것으로, 서브샘플링 팩터, 유지되는 상위 BV들의 개수, 선택되는 BV들의 개수는 대상 블록에 대한 코딩 파라미터에 변하는 값일 수 있으며, 2 이상의 정수들 중 하나일 수 있다.
실시예에서, IntraTMP의 탐색 범위는 더 작은 블록으로 확대될 수 있다. 아래의 수식 31 및 수식 32에 따라, IntraTMP의 탐색 범위가 결정될 수 있다:
[수식 31]
SearchRangeWidth = max(a * BlkWidth, minSearchRange)
[수식 32]
SearchRangeHeight = max(a * BlkHeight, minSearchRange)
여기에서, minSearchRange는 128일 수 있다. 또는, minSearchRange는 다른 기정의된 값이거나, 대상 블록에 대한 코딩 파라미터에 의해 결정될 수 있다.
가장 낮은 매칭 비용(들)을 갖는 M 개의 후보 BV들이 결정될 수 있다. 후보 BV들을 포함하는 후보 BV 리스트에 대한 인덱스를 시그널링/부호화/복호화함으로써 후보 BV 리스트의 M 개의 후보 BV들 중 하나의 BV 후보가 선택될 수 있다. M은 양의 정수일 수 있다. 예를 들면, M은 15일 수 있다.
실시예에서는, 복수의 IntraTMP 매칭 블록들이 도출될 수 있고, 도출된 IntraTMP 매칭 블록들을 융합(fuse)함으로써 예측자가 생성될 수 있다. 실시예의 방법은 카메라-캡처된 콘텐츠에 유용할 수 있다.
IntraTMP의 탐색에서, 가장 낮은 매칭 비용(들)을 갖는 특정 개수의 후보들이 결정될 수 있고, 각 후보의 매칭 비용에 기반하는 블랜딩을 통해 최종 예측 블록이 생성될 수 있다. 예를 들면, 특정 개수는 3일 수 있고, 2 이상의 다른 양의 정수일 수 있다.
IntraTMP 융합 알고리즘은 다음과 같은 측면(aspect)들을 포함할 수 있다:
[측면 1]
IntraTMP 탐색 중에, 복수의 매치되는 블록들이 생성될 수 있다.
서브샘플링된 IntraTMP 탐색 프로세스 중에 가장 작은 템플릿 SAD를 가진 특정 개수의 매치된 블록을 사용하여 후보 리스트가 처음 생성될 수 있다. 예를 들면, 특정 개수는 30과 같은 양의 정수일 수 있다.
각 매치되는 블록에 대하여, 작은 영역 내에서의 풀 픽셀 개선 탐색이 수행될 수 있다.
예를 들면, 서브샘플링된 탐색 프로세스의 샘플링 팩터는 3일 수 있다.
예를 들면, 탐색 영역은 특정 개수의 개의 매치된 블록들의 각 블록의 주변의 3x3일 수 있다.
다음으로, 모든 개선 영역들에 걸쳐(across), 템플릿 SAD에 의해 최적의 N 개의 후보 매치된 블록들이 선택될 수 있다. 예를 들면, N은 3일 수 있으며, 2 이상의 양의 정수일 수 있다.
[측면 2]
융합에 사용될 후보 매칭 블록이 선택될 수 있다.
최적의 N 개의 매치된 블록들의 각각에 대하여, 블록이 융합을 위해 사용되는지 여부를 판단하기 위해 아래의 수식 33과 같이 임계치가 사용될 수 있다.
[수식 33]
Threshold = SAD1 << 1
여기에서, SAD1은 N 개의 후보 매치된 블록들의 가장 작은 템플릿 SAD일 수 있다. Threshold의 이하의 SAD를 갖는 후보 매치된 블록이 융합을 위해 사용될 수 있다. 따라서, 후보 매치된 블록들의 개수가 결정될 수 있다.
[측면 3]
융합에 사용되는 각 매칭 블록에 대한 가중치가 계산될 수 있다.
융합할 블록들이 결정되면 블록들은 가중치들을 사용하여 융합될 수 있다. 실시예에서는, 2 가지 방법들을 사용하여 융합 가중치가 결정될 수 있다.
첫 번째 방법에서는, 블록들의 SAD들에 의해 융합 가중치들이 계산될 수 있다. 융합 가중치들은 아래의 수식 34 및 수식 35와 같이 계산될 수 있다:
[수식 34]
[수식 35]
구현 비용을 감소시키기 위해, 나눗셈 연산들은 정수 룩업 테이블(Look-Up Table; LUT)에 의해 대체될 수 있다.
두 번째 방법에서는, 고정 가중치를 사용함으로써 가중치가 더욱 감소될 수 있다. 가중치들은 아래의 수식 36 또는 수식 37과 같이 설정될 수 있다.
[수식 36]
{w1, w2} = {1/2, 1/2}
[수식 37]
{w1, w2 ,w3} = {22/64, 21/64, 21/64}
[측면 4]
최종 융합 예측자 pfusion는 아래의 수식 38과 같이 결정될 수 있다:
[수식 38]
여기에서, pi는 i 번째로 매치된 블록일 수 있다. n은 융합을 위해 선택된 블록들의 개수일 수 있다. [측면 2]의 이후에, 단지 하나의 매치된 블록만이 남는 경우, 최종 예측자는 아래의 수식 39에 따라서 계산될 수 있다.
[수식 39]
pfusion = w1pTMP + w2pintra
여기에서, pTMP는 단일의 매치되는 블록일 수 있다. pintra는 플래너 모드에 의해 유도된 인트라 예측자일 수 있다. 가중치 w1는 7/8일 수 있다. 가중치 w2는 1/8일 수 있다.
실시예의 융합 방법 또는 기존의 방법에 의해 IntraTMP CU가 예측되는지 여부를 시그널링하는 CU 레벨 플래그가 사용될 수 있다.
확대된 검색 범위를 사용하는 방법도 사용될 수 있다. 변경된 탐색 범위는 수식 31 및 수식 32를 참조하여 전술된 탐색 범위와 같을 수 있다.
앞서 IntraTMP 합성에 관하여 설명된 설명된 복수의 후보들을 사용하는 예측은 실시예의 다른 예측 방법들에도 확대되어 적용될 수 있다. 말하자면, 예측 방법에서 설명된 비용과 같은 특정 기준에 기반하여 따라 하나가 아닌 복수의 후보들이 결정될 수 있고, 복수의 후보들에 의해 특정되는 복수의 예측 블록들의 융합을 퉁해 최종의 예측 블록이 유도될 수 있다. 이러한 측면에서, 전술된 설명은 실시예들의 인트라 템플릿 매칭, 인터 템플릿 매칭 및 양측 매칭에 대해서도 적용될 수 있다.
템플릿 매칭을 갖는 머지 후보들의 적응적 재순서(Adaptive Reordering of Merge Candidates with Template Matching; ARMC-TM)
실시예에서, 움직임 정보는 움직임으로 약술될 수 있다. 전술된 것과 같이, 머지 리스트 및 AMVP 리스트와 같은 움직임 정보 후보 리스트 내의 움직임 정보 후보들은, 움직임 정보 후보들의 매칭 비용들에 기반하여, 재-순서될 수 있다.
실시예들에서는, 먼저 움직임 정보 후보들에 대하여 템플릿 매칭 또는 양측 매칭을 사용하는 보정이 적용될 수 있다. 움직임 정보 후보들의 매칭 비용들에 기반하여 보정된 움직임 정보 후보들에 대한 재-순서가 수행될 수 있다.
도 52는 일 예에 따른 개선된 움직임을 갖는 ARMC의 흐름도이다.
개선된 움직임을 갖는 머지 후보들의 적응적 재-순서가 사용될 수 있다. 적응적 재순서에 있어서, TM이나 멀티-패스 DMVR이 사용될 수 있다.
개선된 움직임을 갖는 ARMC에서는, 머지 후보 리스트의 각 머지 후보가 TM/멀티패스 DMVR을 사용하여 개선될 수 있다. 도 52에서 도시된 것과 같이, 개선된 움직임은 머지 후보 리스트에 대한 재-순서를 수행하기 위해 ARMC 내에서 사용될 수 있다.
실시예의 개선된 움직임을 갖는 ARMC는 TM 머지 모드, 적응적 DMVR 모드 및 향상된 움직임 벡터 예측을 위한 템플릿 매칭(Template Matching for Advanced Motion Vector Prediction; TM-AMVP) 모드에 적용될 수 있다.
개선된 움직임을 유도하기 위해 DMVR이 사용될 때, 멀티-패스 DMVR의 첫 번째 패스(pass)만이 재-순서에 적용될 수 있다. 여기에서, 첫 번째 패스는 PU 레벨에 대한 패스일 수 있다.
실시예의 템플릿 매칭을 사용하여 개선된 움직임을 도출할 때, 템플릿 크기는 1일 수 있다. 처음 N 개의 머지 후보들만이 TM 머지 모드 내에서 개선된 움직임을 사용하여 재-순서될 수 있다. 예를 들면, N은 8일 수 있고, 2 이상의 정수일 수 있다.
단계(5210)에서, 머지 후보 리스트가 구축될 수 있다.
단계(5220)에서, TM/멀티-패스 DMVR을 사용하는 움직임 정보들의 개선이 수행될 수 있다.
단계(5230)에서, ARMC를 사용하는 머지 리스트의 재-순서가 수행될 수 있다.
단계(5240)에서, 최적의 머지 후보가 선택될 수 있다.
단계(5250)에서, TM/멀티-패스 DMVR를 사용하는 선택된 머지 후보의 개선이 수행될 수 있다.
단계(5260)에서, 개선된 움직임을 사용하는 움직임 보상이 수행될 수 있다.
개선된 움직임을 갖는 ARMC에 대한 더 나은 트레이드-오프를 얻기 위해, 아래와 같은 [변경 1], [변경 2], [변경 3] 및 [변경 4]이 적용될 수 있다.
[변경 1] 블록이 평평하거나, 좁은 경우 오직 상단 템플릿 또는 좌측 템플릿만 TM의 움직임 개선 동안에 사용될 수 있다.
여기에서, 평평한 블록은 아래의 수식 40을 충족시키는 블록일 수 있다. 좁은 블록은 아래의 수식 41을 충족시키는 블록일 수 있다.
[수식 40]
w > 2×h
[수식 41]
h > 2×w
여기에서, w는 블록의 폭일 수 있다. h는 블록의 높이일 수 있다.
[변경 2] 처음 N 개의 머지 후보들이 아닌, 처음 M 개의 머지 후보들만이 TM 머지 모드에서 개선된 움직임을 사용하여 재-순서될 수 있다. 예를 들면, M은 4일 수 있다. 또는, M은 N과 다른 정수일 수 있다.
[변경 3] AMVP 리스트를 구성함에 있어서, 임계치보다 더 큰 TM 비용을 갖는 MVP 후보는 스킵될 수 있다. 예를 들면, 임계치는 첫 번째 MVP 후보의 비용의 5 배일 수 있다. 또는, 임계치는 첫 번째 MVP 후보의 비용에 기반하여 결정될 수 있다.
[변경 4] TM 머지 모드에서 1/16-펠 MVD 정밀도가 수행되도록 TM이 확장될 수 있다.
인트라 블록 카피(Intra Block Copy; IBC)
인트라 블록 카피 모드는 대상 블록의 블록 벡터가 지시하는 영역을 대상 블록의 예측 블록으로서 사용하는 모드를 의미할 수 있다.
대상 블록은 인트라 예측, 인터 예측, 인트라 블록 카피 모드 중 하나의 모드로 부호화/복호화될 수 있다.
인트라 블록 카피(Intra Block Copy)를 사용하는 예측에 기반하는 부호화/복호화 방법은 1) 루마 성분 및 크로마 성분이 독립적인 블록 분할 구조를 가지는 경우(즉, 듀얼 트리 구조(dual tree structure)가 사용되는 경우) 및 2) 루마 성분 및 크로마 성분이 동일한 블록 분할 구조를 가지는 경우(즉, 단일 트리 구조(single tree structure)가 사용되는 경우)에 사용될 수 있다.
인트라 블록 카피(Intra Block Copy) 모드는 유도된 블록 벡터(Block Vector; BV)를 이용하여 대상 영상 내의 이전에(previously) 부호화된/복호화된 영역으로부터 블록(예를 들면, 참조 블록 또는 예측 블록)을 유도하는 방법일 수 있다.
대상 영상은 대상 블록을 포함하는 영상일 수 있다. 여기에서, 대상 블록을 포함하는 영상 내에서 영상 내에서 블록이 유도되기 때문에, 인트라 블록 카피는 인트라 예측에 해당할 수 있다.
블록 벡터는 인트라 블록 벡터(intra block vector)를 의미할 수 있다.
이전에 부호화된/복호화된 영역은 대상 픽처에 대한 재구축된 영상 혹은 복호화된(decoded) 영상 내의 영역일 수 있다. 여기에서, 재구축된 영상 내의 영역은 재구축된 영역을 의미할 수 있다. 복호화된 영상 내의 영역은 복호화된 영역을 의미할 수 있다.
대상 영상 내의 이전에 부호화된/복호화된 영역은 인-루프 필터링들 중 적어도 하나가 적용되지 않은 재구축된 영역일 수 있다.
실시예들에서, 인-루프 필터링은 1) 크로마 스케일링(chroma scaling) 및 루마 매핑(luma mapping), 2) 디블록킹 필터링(deblocking filtering), 적응적 샘플 오프셋(Adaptive Sample Offset; ASO) 및 적응적(adaptive) 인-루프 필터링을 포함할 수 있다.
실시예들에서, 대상 영상 내의 이전에 부호화된/복호화된 영역은 인-루프 필터링들 중 적어도 하나가 수행된 재구축된/복호화된 영역일 수 있다.
인터 예측 모드에 대한 실시예들의 확장
대상 블록에 대한 예측을 위해 특정 재구축된 블록이 참조된다는 측면에서, 인터 예측 모드, 인트라 블록 카피(Intra Block Copy; IBC) 모드 및 인트라 템플릿 매칭 예측(Intra Template Matching Prediction; IntraTMP) 모드는 공통된 특징들을 가질 수 있다.
따라서, 실시예들에서, 인터 예측 모드는 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드로 대체될 수 있다. 대상 블록에 대하여 인터 예측 모드가 사용되는 경우에 대한 설명은 대상 블록에 대하여 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드가 사용되는 경우에도 적용될 수 있다. 인터 예측 모드에 대한 설명은 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드에 적용될 수 있고, 인터 예측 모드는 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드로 대체될 수 있다. 또한, 인터 예측 모드에 관련된 정보는 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드에 관련된 정보로 간주될 수 있다. 인터 예측 모드에 관련된 정보에 대한 설명은 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드에 관련된 정보에 적용될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록에 대하여 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드가 사용되는 경우, 인터 예측 모드 지시자의 값은 0(또는, 거짓)일 수 있다. 그러나, 이 때 IBC 모드 지시자 또는 IntraTMP 모드 지시자의 값은 1(또는, 참)일 수 있다.
또한, 실시예들에서, 인터 예측의 움직임 벡터(Motion Vector; MV)는 IBC의 블록 벡터(Block Vector; BV)로 대체될 수 있다. 대상 블록에 대하여 MV가 사용되는 경우에 대한 설명은 대상 블록에 BV가 사용되는 경우에도 적용될 수 있다. MV에 대한 설명은 BV에 적용될 수 있고, MV는 BV로 대체될 수 있다. 또한, MV에 관련된 정보는 BV에 관련된 정보로 간주될 수 있다. MV에 관련된 정보에 대한 설명은 BV에 관련된 정보에 적용될 수 있다. 단, BV는, 참조 영상이 아닌, 대상 블록을 포함하는 대상 영상 내의 특정 재구축된 블록을 가리키는 정보일 수 있다.
또한, 실시예들에서, 인터 예측 모드의 서브 모드는 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드로 대체될 수 있다. 대상 블록에 대하여 인터 예측 모드의 서브 모드가 사용되는 경우에 대한 설명은 대상 블록에 대하여 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드가 사용되는 경우에도 적용될 수 있다. 인터 예측 모드의 서브 모드에 대한 설명은 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드에 적용될 수 있고, 인터 예측 모드의 서브 모드는 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드로 대체될 수 있다. 또한, 인터 예측 모드의 서브 모드에 관련된 정보는 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드에 관련된 정보로 간주될 수 있다. 인터 예측 모드의 서브 모드에 관련된 정보에 대한 설명은 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드에 관련된 정보에 적용될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록에 대하여 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드가 사용되는 경우, 인터 예측 모드의 서브 모드 지시자의 값은 0(또는, 거짓)일 수 있다. 그러나, 이 때 서브 블록 머지 모드 지시자의 값은 1(또는, 참)일 수 있다.
예를 들면, 대상 블록에 대하여 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드가 사용되는 경우, 대상 블록에 대하여 실시예들의 템플릿 매칭이 사용될 수 있다. 반면, IBC 모드 또는 IntraTMP 모드에서는 대상 블록을 포함하는 대상 영상으로 참조가 제한되기 때문에 실시예들의 양측 매칭은 사용되지 못할 수 있다.
인터 예측 모드에 관련된 실시예들에서는 템플릿 매칭의 참조 블록 및 참조 템플릿은 참조 영상 내에 존재하는 것으로 설명되었다. 반면, 대상 블록에 대하여 IBC 모드 또는 IntraTMP 모드가 사용되는 경우, 참조 블록 및 참조 템플릿은 대상 영상 내에만 존재할 수 있다. 따라서, 실시예들에서, 인터 예측 모드와 관련하여 설명된 참조 영상은 IBC 모드 및 IntraTMP 모드에서는 대상 영상으로 간주될 수 있다. 또는, 실시예들에서, 인터 예측 모드와 관련하여 설명된 참조 영상은 IBC 모드 및 IntraTMP 모드에서는 대상 영상으로 한정될 수 있고, 대상 영상 외의 다른 영상은 IBC 모드 및 IntraTMP 모드에서는 참조되지 못할 수 있다.
실시예에서, 대상 블록에 대하여 특정 모드가 적용되는 경우에 대한 설명은 대상 블록에 대하여 다른 모드가 적용되는 경우에도 적용될 수 있다. 여기에서, 특정 모드 및 다른 모드는 인트라 블록 카피, 인트라 템플릿 매칭 및 인터 템플릿 매칭을 포함할 수 있고, 실시예들에서 설명된 더 세부적인 모드들을 포함할 수 있다.
또한, 각 실시예에서 설명된 움직임 정보 및/또는 리스트에 대한 설명들은 다른 실시예의 움직임 정보는 및/또는 리스트에도 적용될 수 있다. 실시예들에서 설명된 모든 움직임 정보들은 동일한 대상으로 간주될 수 있다. 움직임 정보에 부과된 수식어들은 단지 이해의 편의를 위한 것으로 간주될 수 있다. 리스트에 부과된 수식어들은 단지 이해의 편의를 위한 것으로 간주될 수 있다.
실시예들에서, 초기 움직임 정보는 리스트를 구성하기 위해 사용되는 정보를 포괄적으로 의미할 수 있으며, 움직임 정보는 리스트에 기반하여 유도되는 정보를 포괄적으로 의미할 수 있다. 또한, 최종 움직임 정보는 대상 블록에 대한 예측을 위해 사용되는 최종적인 움직임 정보를 의미할 수 있다.
일 실시예에서, 부호화 장치(1600)는 초기 움직임 정보의 선택; 초기 움직임 정보 후보 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 초기 움직임 정보의 특정; 초기 움직임 정보 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 움직임 정보 보정을 위한 리스트로부터의 보정 후보의 특정; 움직임 정보의 보정; 움직임 정보 보정 벡터의 결정; 움직임 정보 보정을 위한 리스트로부터의 최종 움직임 정보의 특정; 특정된 움직임 정보에 더해질 움직임 벡터의 결정; 움직임 벡터 차분의 결정; 움직임 정보 결정을 위한 인덱스 정보의 결정; 템플릿 매칭; 양측 매칭; 움직임 정보 오프셋의 결정; 움직임 정보 보정 벡터의 유도; 및 템플릿의 구성;의 과정들에 대하여 설명된 실시예들 중 적어도 하나를 이용/응용/변형하여 초기 움직임 정보의 선택; 초기 움직임 정보 후보 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 초기 움직임 정보의 특정; 초기 움직임 정보 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 움직임 정보 보정을 위한 리스트로부터의 보정 후보의 특정; 움직임 정보의 보정; 움직임 정보 보정 벡터의 결정; 움직임 정보 보정을 위한 리스트로부터의 최종 움직임 정보의 특정, 특정된 움직임 정보에 더해질 움직임 벡터의 결정; 움직임 벡터 차분의 결정, 움직임 정보 결정을 위한 인덱스 정보의 결정; 템플릿 매칭, 양측 매칭; 움직임 정보 오프셋의 결정; 움직임 정보 보정 벡터의 유도; 및 템플릿의 구성; 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.
또한, 일 실시예에서, 복호화 장치(1700)는 전술된 과정들에 대하여 설명된 실시예들 중 적어도 하나를 이용/응용/변형하여 초기 움직임 정보의 선택; 초기 움직임 정보 후보 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 초기 움직임 정보의 특정; 초기 움직임 정보 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 움직임 정보 보정을 위한 리스트로부터의 보정 후보의 특정; 움직임 정보의 보정; 움직임 정보 보정 벡터의 결정; 움직임 정보 보정을 위한 리스트로부터의 최종 움직임 정보의 특정; 특정된 움직임 정보에 더해질 움직임 벡터의 결정; 움직임 벡터 차분의 결정; 움직임 정보 결정을 위한 인덱스 정보의 결정; 템플릿 매칭; 양측 매칭; 움직임 정보 오프셋의 결정; 움직임 정보 보정 벡터의 유도; 및 템플릿의 구성; 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.
상술된 실시예들에서, 대상 블록의 움직임 정보, 코딩 파라미터, 인트라 블록 카피 모드, 인트라 예측 모드, 인터 예측 모드, 색 성분, 크기, 형태 및 움직임 벡터 후보 인덱스; 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서의 비교 연산의 종류; 움직임 정보; 움직임 정보의 크기; 대상 블록의 주변 블록의 코딩 파라미터; 대상 블록의 주변 블록의 움직임 정보; 및 대상 블록의 주변 블록의 크기; 중 적어도 하나에 대한 정보에 기반하여, 초기 움직임 정보의 선택; 초기 움직임 정보 후보 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 초기 움직임 정보의 특정; 초기 움직임 정보 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 움직임 정보 보정을 위한 리스트로부터의 보정 후보의 특정; 움직임 정보의 보정; 움직임 정보 보정 벡터의 결정; 움직임 정보 보정을 위한 리스트로부터의 최종 움직임 정보의 특정; 특정된 움직임 정보에 더해질 움직임 벡터의 결정; 움직임 벡터 차분의 결정; 움직임 정보 결정을 위한 인덱스 정보의 결정; 템플릿 매칭의 수행; 양측 매칭의 수행; 움직임 정보 오프셋의 결정; 움직임 정보 보정 벡터의 유도; 및 템플릿의 구성; 중 적어도 하나에 대한 정보가 결정될 수 있다.
실시예들에서, 참조 영상 리스트 구축(reference picture list construction)의 과정 및 참조 영상 리스트 변형(reference picture list modification) 과정에서 사용되는 참조 영상 세트(reference picture set)로서, L0, L1, L2 및 L3 중 적어도 하나의 참조 영상 리스트가 사용될 수 있다.
실시예들에 따라, 디블록킹 필터(deblocking filter)의 경계 강도(boundary strength)가 산출될 때, 현재 블록의 하나 이상의 움직임 벡터들이 사용될 수 있다. 하나 이상의 움직임 벡터들의 개수는 1의 이상일 수 있고, 최대 N 일 수 있다. 여기에서, N은 1 이상의 양의 정수일 수 있다. 예를 들면, N은 2, 3 또는 4 등일 수 있다.
움직임 벡터의 단위가 16-펠(16-pel) 단위, 8-펠(8-pel) 단위, 4-펠(4-pel) 단위, 정수-펠(integer-pel) 단위, 1/2-펠(1/2-pel) 단위, 1/4-펠(1/4-pel) 단위, 1/8-펠(1/8-pel) 단위, 1/16-펠(1/16-pel) 단위, 1/32-펠(1/32-pel) 단위, 1/64-펠(1/64-pel) 단위 중 하나 이상일 때에도 실시예들이 적용될 수 있다. 또한, 대상 블록에 대한 부호화/복호화의 과정에서, 움직임 벡터는 상기의 펠 단위들의 각 펠 단위에 대하여 선택적으로 사용될 수 있다.
실시예들이 적용되는 슬라이스 타입(slice type)이 정의될 수 있다. 슬라이스 타입에 기반하여 실시예들이 적용될 수 있다.
부호화 장치(1600)는 구문 요소에 대한 엔트로피 부호화를 수행함으로써 엔트로피 부호화된 구문 요소를 생성할 수 있다. 복호화 장치(1700)는 엔트로피 부호화된 구문 요소에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 구문 요소를 획득할 수 있다.
실시예들에서 설명된, 정보, 지시자, 인덱스 및 플래그 등과 같은, 초기 움직임 정보의 선택; 초기 움직임 정보 후보 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 초기 움직임 정보의 특정; 초기 움직임 정보 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 움직임 정보 보정을 위한 리스트의 구성, 재구성 및 재-순서; 움직임 정보 보정을 위한 리스트로부터의 보정 후보의 특정; 움직임 정보의 보정; 움직임 정보 보정 벡터의 결정; 움직임 정보 보정을 위한 리스트로부터의 최종 움직임 정보의 특정; 특정된 움직임 정보에 더해질 움직임 벡터의 결정; 움직임 벡터 차분의 결정; 움직임 정보 결정을 위한 인덱스 정보의 결정; 템플릿 매칭의 수행; 양측 매칭의 수행; 움직임 정보 오프셋의 결정; 움직임 정보 보정 벡터의 유도; 및 템플릿의 구성; 중 적어도 하나에 관련된 구문 요소는 아래에서 설명되는 이진화(binarization) 방법, 역이진화(debinarization) 방법, 엔트로피 부호화 방법 및 엔트로피 복호화 방법 중 적어도 하나를 이용하여 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
- 부호를 가지는(signed) 0-차수 지수-골롬(0-th order Exp_Golomb) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, se(v))
- 부호를 가지는 k-차수 지수-골롬(k-th order Exp_Golomb) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, sek(v))
- 부호를 가지지 않는 양의 정수(unsigned positive integer)에 대한 0-차수 지수-골롬(0-th order Exp_Golomb) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, ue(v))
- 부호를 가지지 않는 양의 정수에 대한 k-차수 지수-골롬(k-th order Exp_Golomb) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, uek(v))
- 고정 길이(fixed-length) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, f(n))
- 절삭된 라이스(truncated Rice) 이진화/역이진화 방법 또는 절삭된 단항(truncated unary) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, tu(v))
- 절삭된 이진(truncated binary) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, tb(v))
- 문맥 적응적(context-adaptive) 산술(arithmetic) 부호화/복호화 방법 (약어로는, ae(v))
- 바이트 단위 비트 스트링(bit string in bytes) (약어로는, b(8))
- 부호를 가지는 정수 이진화/역이진화 방법 (약어로는, i(n))
- 부호를 가지지 않는 양의 정수 이진화/역이진화 방법 (약어로는, u(n)) ('u(n)'는 고정 길이(fixed-length) 이진화/역이진화 방법을 의미할 수도 있다.)
- 단항(unary) 이진화/역이진화 방법
실시예들 중 어느 하나의 한정된 실시예만이 대상 블록의 시그널링/부호화/복호화 과정에 적용되는 것은 아니다. 특정 실시예 혹은 실시예들의 적어도 하나의 조합이 대상 블록에 대한 시그널링/부호화/복호화 과정에 적용될 수 있다.
상기의 실시예들은 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 동일한 방법 및/또는 상응하는 방법으로 수행될 수 있다. 또한, 영상의 부호화 및/또는 복호화에 있어서 상기의 실시예들 중 하나 이상의 조합이 사용될 수 있다.
상기의 실시예들이 적용되는 순서는 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 서로 상이할 수 있다. 또는, 상기의 실시예들이 적용되는 순서는 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 (적어도 부분적으로) 동일할 수 있다.
상기의 실시예들은 루마 신호 및 크로마 신호의 각각에 대하여 수행될 수 있다. 루마 신호 및 크로마 신호에 대하여 상기의 실시예들이 동일하게 수행할 수 있다.
상기의 실시예들이 적용되는 블록의 형태는 정방형(square) 형태 또는 비정방형(non-square) 형태를 가질 수 있다.
상기의 실시예들 중 적어도 하나의 실시예의 적용 및/또는 수행 여부는 블록의 크기에 대한 조건에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 상기의 실시예들 중 적어도 하나의 실시예는 블록의 크기에 대한 조건이 충족되는 경우 적용 및/또는 수행될 수 있다. 조건은 최소 블록 크기 및 최대 블록 크기를 포함할 수 있다. 블록은 실시예들에서 전술된 블록들 및 실시예에서 전술된 유닛들 중 하나일 수 있다. 최소 블록 크기가 적용되는 블록 및 최대 블록 크기가 적용되는 블록은 서로 다를 수 있다.
예를 들면, 블록의 크기가 최소 크기의 이상인 경우 및/또는 블록의 크기가 최대 크기의 이하인 경우에, 전술된 실시예가 적용 및/또는 수행될 수 있다. 블록의 크기가 최소 크기보다 더 큰 경우 및/또는 블록의 크기가 최대 크기의 이하인 경우에, 전술된 실시예가 적용 및/또는 수행될 수 있다.
예를 들어, 블록의 크기가 기정의된 블록 크기인 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 기정의된 블록 크기는 2x2, 4x4, 8x8, 16x16, 32x32, 64x64 또는 128x128일 수 있다. 기정의된 블록 크기는 (2*SIZEX)x(2*SIZEY)일 수 있다. SIZEX는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다. SIZEY는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 블록의 크기가 블록 최소 크기의 이상일 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 블록 최소 크기보다 더 큰 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록 최소 크기는 2x2, 4x4, 8x8, 16x16, 32x32, 64x64 또는 128x128일 수 있다. 또는, 블록 최소 크기는 (2*SIZEMIN_X)x(2*SIZEMIN_Y)일 수 있다. SIZEMIN_X는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다. SIZEMIN_Y는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 블록의 크기가 최대 블록 크기의 이하인 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 최대 블록 크기보다 더 작은 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 최대 블록 크기는 2x2, 4x4, 8x8, 16x16, 32x32, 64x64 또는 128x128일 수 있다. 또는, 블록 최대 크기는 (2*SIZEMAX_X)x(2*SIZEMAX_Y)일 수 있다. SIZEMAX_X는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다. SIZEMAX_Y는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 블록의 크기가 최소 블록 크기의 이상이고 최대 블록 크기의 이하인 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 최소 블록 크기보다 더 크고 최대 블록 크기의 이하인 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 최소 블록 크기의 이상이고 최대 블록 크기보다 더 작은 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 최소 블록 크기보다 더 크고 최대 블록 크기보다 더 작은 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다.
전술된 실시예들에서, 블록의 크기는 블록의 가로 크기 또는 블록의 세로 크기를 의미할 수 있다. 블록의 크기는 블록의 가로 크기 및 블록의 세로 크기의 양자를 의미할 수 있다. 또한, 블록의 크기는 블록의 면적을 의미할 수 있다. 면적, 최소 블록 크기 및 최대 블록 크기의 각각은 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다. 또한, 블록의 크기는 블록의 가로 크기 및 세로 크기를 사용하는 알려진 수식의 결과(또는, 값) 또는 실시예의 수식의 결과(또는, 값)를 의미할 수 있다.
또한, 상기의 실시예들에 있어서, 제1 크기에 대해서는 제1의 실시예가 적용될 수도 있고, 제2 크기에 대해서는 제2의 실시예가 적용될 수도 있다.
상기의 실시예들은 시간적 계층(temporal layer)에 따라 적용될 수 있다. 상기의 실시예들이 적용 가능한 시간적 계층을 식별하기 위해 별도의 식별자(identifier)가 시그널링될 수 있고, 해당 식별자에 의해 특정되는 시간적 계층에 대해서 상기의 실시예들이 적용될 수 있다. 여기서의 식별자는 상기의 실시예가 적용 가능한 최하위 계층 및/또는 최상위 계층으로서 정의될 수도 있고, 상기의 실시예가 적용되는 특정 계층을 지시하도록 정의될 수도 있다. 또한, 상기의 실시예가 적용되는 고정된 시간적 계층이 정의될 수도 있다.
예를 들어, 대상 영상의 시간적 계층이 최하위 계층일 경우에만 상기의 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 영상의 시간적 계층 식별자가 0인 경우에만 상기의 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 영상의 시간적 계층 식별자가 1 이상인 경우에만 상기의 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 영상의 시간적 계층이 최상위 계층일 경우에만 상기의 실시예들이 적용될 수 있다.
상기의 실시예들이 적용되는 슬라이스 타입(slice type) 또는 타일 그룹 타입이 정의될 수 있고, 해당 슬라이스 타입 또는 타일 그룹 타입에 따라 상기의 실시예들이 적용될 수 있다.
상술된 실시예들에서, 특정된 대상에 특정된 처리를 적용함에 있어서, 특정된 조건이 요구될 수 있으며, 특정된 결정 하에 상기의 특정된 처리가 처리되는 것으로 설명된 경우, 특정된 코딩 파라미터에 기반하여 특정된 조건이 충족되는지 여부가 결정되거나, 특정된 코딩 파라미터에 기반하여 특정된 결정이 이루어지는 것으로 설명되었으면, 상기의 특정된 코딩 파라미터는 다른 코딩 파라미터로 대체될 수 있는 것으로 해석될 수 있다. 말하자면, 특정된 조건 또는 특정된 결정에 영향을 미치는 코딩 파라미터는 단지 예시적인 것으로 간주될 수 있으며, 명시된 코딩 파라미터 외에도 하나 이상의 다른 코딩 파라미터들의 결합이 상기의 명시된 코딩 파라미터의 역할을 수행하는 것으로 이해될 수 있다.
상술된 실시예들에서, 방법들은 일련의 단계 또는 유닛으로서 순서도를 기초로 설명되고 있으나, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 순서도에 나타난 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나, 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술된 실시예들은 다양한 양태의 예시들을 포함한다. 다양한 양태들을 나타내기 위한 모든 가능한 조합이 기술될 수는 없지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 명시적으로 기술된 조합 외에도 다른 조합이 가능함을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 이하의 특허청구범위 내에 속하는 모든 다른 교체, 수정 및 변경을 포함한다고 할 것이다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 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. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 본 발명에 따른 실시예들에서 사용되는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 비트스트림을 포함할 수 있고, 비트스트림은 본 발명에 따른 실시예들에서 설명된 정보를 포함할 수 있다.
비트스트림은 컴퓨터 실행 가능한(computer-executable) 코드 및/또는 프로그램을 포함할 수 있다. 컴퓨터 실행 가능한(computer-executable) 코드 및/또는 프로그램은 실시예들에서 설명된 정보들을 포함할 수 있으며, 실시예들에서 설명된 구문 요소들(syntax elements)을 포함할 수 있다. 말하자면, 실사예에서 설명된 정보들 및 구문 요소들은 비트스트림 내의 컴퓨터 실행 가능한 코드로 간주될 수 있으며, 비트스트림으로 표현된 컴퓨터 실행 가능한 코드 및/또는 프로그램의 적어도 일부로 간주될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체(non-transitory computer-readable medium)를 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. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기의 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기의 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기의 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
Claims (20)
- 대상 블록에 대한 초기 움직임 정보를 결정하는 단계; 및
상기 초기 움직임 정보에 기반하여 움직임 정보를 결정하는 단계
를 포함하고,
상기 움직임 정보에 기반하여 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성되는 영상 복호화 방법. - 제1항에 있어서,
상기 초기 움직임 정보를 사용하여 상기 대상 블록에 대한 리스트가 생성되고,
상기 리스트에 기반하여 상기 움직임 정보가 결정되는 영상 복호화 방법. - 제2항에 있어서,
상기 움직임 정보는 상기 리스트 내의 복수의 후보들 중 하나이고,
상기 움직임 정보에 대한 보정을 통해 유도된 최종 움직임 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성되는 영상 복호화 방법. - 제3항에 있어서,
상기 최종 움직임 정보는 상기 대상 블록의 참조 블록을 결정하는 영상 복호화 방법. - 제4항에 있어서,
상기 복수의 후보들의 비용들에 기반하여 상기 복수의 후보들에 대한 재-순서가 적용되는 영상 복호화 방법. - 제2항에 있어서,
상기 초기 움직임 정보에 보정이 적용됨으로써 상기 리스트가 생성되고,
상기 보정은 템플릿 매칭, 양측 매칭 및 움직임 오프셋을 사용하는 연산 중 적어도 하나인 영상 복호화 방법. - 제2항에 있어서,
상기 리스트의 복수의 후보들의 각 후보는 움직임 정보, 샘플, 움직임 정보 및 움직임 정보 보정 벡터 중 적어도 하나인 영상 복호화 방법. - 대상 블록에 대한 초기 움직임 정보를 결정하는 단계; 및
상기 초기 움직임 정보에 기반하여 움직임 정보를 결정하는 단계
를 포함하고,
상기 움직임 정보는 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성하기 위해 사용되는 정보인 영상 부호화 방법. - 제8항에 있어서,
상기 초기 움직임 정보를 사용하여 상기 대상 블록에 대한 리스트가 생성되고,
상기 리스트에 기반하여 상기 움직임 정보가 결정되는 영상 부호화 방법. - 제9항에 있어서,
상기 움직임 정보는 상기 리스트 내의 복수의 후보들 중 하나이고,
상기 움직임 정보에 대한 보정을 통해 유도된 최종 움직임 정보는 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성하기 위해 사용되는 영상 부호화 방법. - 제10항에 있어서,
상기 최종 움직임 정보는 상기 대상 블록의 참조 블록을 결정하는 영상 부호화 방법. - 제11항에 있어서,
상기 복수의 후보들의 비용들에 기반하여 상기 복수의 후보들에 대한 재-순서가 적용되는 영상 부호화 방법. - 제9항에 있어서,
상기 초기 움직임 정보에 보정이 적용됨으로써 상기 리스트가 생성되고,
상기 보정은 템플릿 매칭, 양측 매칭 및 움직임 오프셋을 사용하는 연산 중 적어도 하나인 영상 부호화 방법. - 제9항에 있어서,
상기 리스트의 복수의 후보들의 각 후보는 움직임 정보, 샘플, 움직임 정보 및 움직임 정보 보정 벡터 중 적어도 하나인 영상 부호화 방법. - 영상 복호화를 위한 비트스트림을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서, 상기 비트스트림은,
코딩 정보
를 포함하고,
상기 코딩 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 초기 움직임 정보가 결정되고,
상기 초기 움직임 정보에 기반하여 움직임 정보가 결정되고,
상기 움직임 정보에 기반하여 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성되는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체. - 제15항에 있어서,
상기 초기 움직임 정보를 사용하여 상기 대상 블록에 대한 리스트가 생성되고,
상기 리스트에 기반하여 상기 움직임 정보가 결정되는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체. - 제16항에 있어서,
상기 움직임 정보는 상기 리스트 내의 복수의 후보들 중 하나이고,
상기 움직임 정보에 대한 보정을 통해 유도된 최종 움직임 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성되는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체. - 제17항에 있어서,
상기 최종 움직임 정보는 상기 대상 블록의 참조 블록을 결정하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체. - 제18항에 있어서,
상기 복수의 후보들의 비용들에 기반하여 상기 복수의 후보들에 대한 재-순서가 적용되는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체. - 제16항에 있어서,
상기 초기 움직임 정보에 보정이 적용됨으로써 상기 리스트가 생성되고,
상기 보정은 템플릿 매칭, 양측 매칭 및 움직임 오프셋을 사용하는 연산 중 적어도 하나인 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
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|---|---|---|---|
| PCT/KR2023/009423 WO2024010338A1 (ko) | 2022-07-05 | 2023-07-04 | 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체 |
Applications Claiming Priority (2)
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|---|---|---|---|
| KR20220082796 | 2022-07-05 | ||
| KR1020220082796 | 2022-07-05 |
Publications (1)
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| KR20240005602A true KR20240005602A (ko) | 2024-01-12 |
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|---|---|---|---|
| KR1020230086379A KR20240005602A (ko) | 2022-07-05 | 2023-07-04 | 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체 |
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-
2023
- 2023-07-04 KR KR1020230086379A patent/KR20240005602A/ko unknown
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