KR20240034140A - 영상 부호화/복호화 방법 및 비트스트림을 저장하는 기록 매체 - Google Patents

Abstract

본 개시에 따른 영상 복호화 방법은, 현재 블록에 대한 제1 예측 블록을 획득하는 단계, 상기 현재 블록에 대한 제2 예측 블록을 획득하는 단계, 및 상기 제1 예측 블록 및 상기 제2 예측 블록의 가중합 연산에 기반하여, 상기 현재 블록에 대한 최종 예측 블록을 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 상기 제1 예측 블록은, 상기 현재 블록에 제1 분할 타입을 적용하였을 때 생성되는 제1 서브 블록들 각각에 대한 움직임 보상을 수행하여 획득되고, 상기 제2 예측 블록은, 상기 현재 블록에 제2 분할 타입을 적용하였을 때 생성되는 제2 서브 블록들 각각에 대한 움직임 보상을 수행하여 획득된 것일 수 있다.

Description

영상 부호화/복호화 방법 및 비트스트림을 저장하는 기록 매체 {A METHOD OF ENCODING/DECODING A VIDEO AND RECORDING MEDIUM STORING BITSTREAM}

본 발명은 영상 신호 처리 방법 및 장치에 관한 것이다.

최근 HD(High Definition) 영상 및 UHD(Ultra High Definition) 영상과 같은 고해상도, 고품질의 영상에 대한 수요가 다양한 응용 분야에서 증가하고 있다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 영상 데이터에 비해 상대적으로 데이터량이 증가하기 때문에 기존의 유무선 광대역 회선과 같은 매체를 이용하여 영상 데이터를 전송하거나 기존의 저장 매체를 이용해 저장하는 경우, 전송 비용과 저장 비용이 증가하게 된다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질화 됨에 따라 발생하는 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 고효율의 영상 압축 기술들이 활용될 수 있다.

영상 압축 기술로 현재 픽쳐의 이전 또는 이후 픽쳐로부터 현재 픽쳐에 포함된 화소값을 예측하는 화면 간 예측 기술, 현재 픽쳐 내의 화소 정보를 이용하여 현재 픽쳐에 포함된 화소값을 예측하는 화면 내 예측 기술, 출현 빈도가 높은 값에 짧은 부호를 할당하고 출현 빈도가 낮은 값에 긴 부호를 할당하는 엔트로피 부호화 기술 등 다양한 기술이 존재하고 이러한 영상 압축 기술을 이용해 영상 데이터를 효과적으로 압축하여 전송 또는 저장할 수 있다.

한편, 고해상도 영상에 대한 수요가 증가함과 함께, 새로운 영상 서비스로서 입체 영상 컨텐츠에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 고해상도 및 초고해상도의 입체 영상 콘텐츠를 효과적으로 제공하기 위한 비디오 압축 기술에 대하여 논의가 진행되고 있다.

본 개시는 복호화기 측에서 기 복원된 픽처를 기반으로 움직임 추정을 수행하는 방법 및 이를 수행하기 위한 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 개시는 복수 인터 예측 모드들을 조합하여, 예측 정확도를 높이는 방법 및 이를 수행하기 위한 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 개시는 복수의 예측 블록들을 이용하여, 서브 블록 경계에서의 불연속성을 제거하는 방법 및 이를 수행하기 위한 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시에 따른 영상 복호화 방법은, 현재 블록에 대한 제1 예측 블록을 획득하는 단계; 상기 현재 블록에 대한 제2 예측 블록을 획득하는 단계; 및 상기 제1 예측 블록 및 상기 제2 예측 블록의 가중합 연산에 기반하여, 상기 현재 블록에 대한 최종 예측 블록을 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 상기 제1 예측 블록은, 상기 현재 블록에 제1 분할 타입을 적용하였을 때 생성되는 제1 서브 블록들 각각에 대한 움직임 보상을 수행하여 획득되고, 상기 제2 예측 블록은, 상기 현재 블록에 제2 분할 타입을 적용하였을 때 생성되는 제2 서브 블록들 각각에 대한 움직임 보상을 수행하여 획득된 것일 수 있다.

본 개시에 따른 영상 부호화 방법은, 현재 블록에 대한 제1 예측 블록을 획득하는 단계; 상기 현재 블록에 대한 제2 예측 블록을 획득하는 단계; 및 상기 제1 예측 블록 및 상기 제2 예측 블록의 가중합 연산에 기반하여, 상기 현재 블록에 대한 최종 예측 블록을 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 상기 제1 예측 블록은, 상기 현재 블록에 제1 분할 타입을 적용하였을 때 생성되는 제1 서브 블록들 각각에 대한 움직임 보상을 수행하여 획득되고, 상기 제2 예측 블록은, 상기 현재 블록에 제2 분할 타입을 적용하였을 때 생성되는 제2 서브 블록들 각각에 대한 움직임 보상을 수행하여 획득된 것일 수 있다.

본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 제1 분할 타입 및 상기 제2 분할 타입은, 상기 현재 블록을 분할하는 분할선의 위치, 분할선의 개수, 상기 현재 블록을 분할함으로써 생성되는 서브 블록의 크기 또는 서브 블록의 형태 중 적어도 하나가 상이할 수 있다.

본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 제1 분할 타입에 의해 생성되는 상기 제1 서브 블록들은 균등한 크기를 갖고, 상기 제2 분할 타입에 의해 생성되는 상기 제2 서브 블록들 중 상기 현재 블록의 경계에 인접하지 않는 것들은 균등한 크기를 갖고, 상기 현재 블록의 경계에 인접하는 것들은 더 작은 크기를 가질 수 있다.

본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 가중합 연산은, 상기 제1 예측 블록에 제1 가중치를 적용하여, 상기 제2 예측 블록에 제2 가중치를 적용하여 수행될 수 있다.

본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치는, 예측 대상 위치에 따라 가변적으로 결정될 수 있다.

본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 제1 서브 블록들에 대한 움직임 보상은, 제1 움직임 정보 유도 방법에 기반하여 수행되고, 상기 제2 서브 블록들에 대한 움직임 보상은, 제2 움직임 정보 유도 방법에 기반하여 수행될 수 있다.

본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 제1 움직임 정보 유도 방법은 어파인 모델이고, 상기 제2 움직임 정보 유도 방법은 SbTMVP (Sub-block Temporal Motion Vector Prediction)일 수 있다.

본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 제1 움직임 정보 유도 방법이 적용되는 상기 제1 서브 블록들에 대한 움직임 정보는, 서브 블록의 제1 위치를 기준으로 유도되고, 상기 제2 움직임 정보 유도 방법이 적용되는 상기 제2 서브 블록들에 대한 움직임 정보는, 서브 블록의 제2 위치를 기준으로 유도될 수 있다.

본 개시에 대하여 위에서 간략하게 요약된 특징들은 후술하는 본 개시의 상세한 설명의 예시적인 양상일 뿐이며, 본 개시의 범위를 제한하는 것은 아니다.

본 개시에 의하면, 복호화기 측에서 기 복원된 픽처를 기반으로 움직임 추정을 수행함으로써, 시그날링 오버헤드를 감소시킬 수 있다.

본 개시에 의하면, 복수 인터 예측 모드들을 조합함으로써, 예측 정확도를 향상시킬 수 있다.

본 개시에 의하면, 복수의 예측 블록들을 이용함으로써, 서브 블록 경계에서의 불연속성을 제거하여, 예측 정확도를 향상시킬 수 있다.

본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 개시의 일실시예에 따른 영상 부호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일실시예에 따른 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3은 움직임 추정이 수행되는 예를 나타낸다.
도 4 및 도 5는, 움직임 추정을 통해 생성된 움직임 정보를 기초로, 현재 블록의 예측 블록이 생성되는 예를 나타낸 것이다.
도 6은 움직임 벡터 예측값을 유도하기 위해 참조되는 위치를 나타낸다.
도 7은 템플릿 기반 움직임 추정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 템플릿의 구성 예들을 나타낸다.
도 9는 쌍방 매칭 방법을 기반의 움직임 추정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 단방향 매칭 방법 기반의 움직임 추정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11 및 도 12는 움직임 벡터의 정밀도에 따라 예측 블록이 생성되는 예를 도시한 것이다.
도 13은 현재 블록에 대해, 병진 모델 및 주밍 모델에 기반한 움직임 보상이 수행되는 예를 나타낸 것이다.
도 14는 현재 블록에 대해, 병진 모델 및 회전 모델에 기반한 움직임 보상이 수행되는 예를 나타낸 것이다.
도 15 및 도 16은 컨트롤 포인트 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 예를 나타낸다.
도 17은 3개의 컨트롤 포인트 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 예를 나타낸다.
도 18은 서브 블록 단위로 움직임 벡터가 유도되는 예를 나타낸 것이다.
도 19 및 도 20은 SbTMVP가 적용되는 경우, 현재 블록 내 서브 블록 단위로 움직임 벡터가 유도되는 예를 나타낸 것이다.
도 21은 제1 분할 타입 및 제2 분할 타입을 예시한 도면이다.
도 22는 도 21에 도시된 제1 분할 타입을 기반으로 획득된 제1 예측 블록 및 제2 분할 타입을 기반으로 획득된 제2 예측 블록에 대한 가중합 연산을 설명하기 위한 것이다.
도 23은 분할 방법을 동일하게 유지하면서, 복수의 예측 블록들을 획득하는 예를 나타낸다.

본 개시는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 개시를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 개시의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다거나 "직접 접속되어"있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 개시를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 개시의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 개시의 일실시예에 따른 영상 부호화 장치를 나타낸 블록도이다.

도 1을 참조하면, 영상 부호화 장치(100)는 픽쳐 분할부(110), 예측부(120, 125), 변환부(130), 양자화부(135), 재정렬부(160), 엔트로피 부호화부(165), 역양자화부(140), 역변환부(145), 필터부(150) 및 메모리(155)를 포함할 수 있다.

도 1에 나타난 각 구성부들은 영상 부호화 장치에서 서로 다른 특징적인 기능들을 나타내기 위해 독립적으로 도시한 것으로, 각 구성부들이 분리된 하드웨어나 하나의 소프트웨어 구성단위로 이루어짐을 의미하지 않는다. 즉, 각 구성부는 설명의 편의상 각각의 구성부로 나열하여 포함한 것으로 각 구성부 중 적어도 두 개의 구성부가 합쳐져 하나의 구성부로 이루어지거나, 하나의 구성부가 복수개의 구성부로 나뉘어져 기능을 수행할 수 있고 이러한 각 구성부의 통합된 실시예 및 분리된 실시예도 본 개시의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 개시의 권리범위에 포함된다.

또한, 일부의 구성 요소는 본 개시에서 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성 요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성 요소일 수 있다. 본 개시는 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성 요소를 제외한 본 개시의 본질을 구현하는데 필수적인 구성부만을 포함하여 구현될 수 있고, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 선택적 구성 요소를 제외한 필수 구성 요소만을 포함한 구조도 본 개시의 권리범위에 포함된다.

픽쳐 분할부(110)는 입력된 픽쳐를 적어도 하나의 처리 단위로 분할할 수 있다. 이때, 처리 단위는 예측 단위(Prediction Unit: PU)일 수도 있고, 변환 단위(Transform Unit: TU)일 수도 있으며, 부호화 단위(Coding Unit: CU)일 수도 있다. 픽쳐 분할부(110)에서는 하나의 픽쳐에 대해 복수의 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 조합으로 분할하고 소정의 기준(예를 들어, 비용 함수)으로 하나의 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위 조합을 선택하여 픽쳐를 부호화 할 수 있다.

예를 들어, 하나의 픽쳐는 복수개의 부호화 단위로 분할될 수 있다. 픽쳐에서 부호화 단위를 분할하기 위해서는 쿼드 트리(Quad Tree), 터너리 트리 (Ternary Tree), 또는 바이너리 트리(Binary Tree) 와 같은 재귀적인 트리 구조를 사용할 수 있는데 하나의 영상 또는 최대 크기 부호화 단위(largest coding unit)를 루트로 하여 다른 부호화 단위로 분할되는 부호화 유닛은 분할된 부호화 단위의 개수만큼의 자식 노드를 가지고 분할될 수 있다. 일정한 제한에 따라 더 이상 분할되지 않는 부호화 단위는 리프 노드가 된다. 일 예로, 하나의 코딩 유닛에 대해 쿼드 트리 분할이 적용되는 것으로 가정하는 경우, 하나의 부호화 단위는 최대 4개의 다른 부호화 단위로 분할될 수 있다.

이하, 본 개시의 실시예에서는 부호화 단위는 부호화를 수행하는 단위의 의미로 사용할 수도 있고, 복호화를 수행하는 단위의 의미로 사용할 수도 있다.

예측 단위는 하나의 부호화 단위 내에서 동일한 크기의 적어도 하나의 정사각형 또는 직사각형 등의 형태를 가지고 분할된 것일 수도 있고, 하나의 부호화 단위 내에서 분할된 예측 단위 중 어느 하나의 예측 단위가 다른 하나의 예측 단위와 상이한 형태 및/또는 크기를 가지도록 분할된 것일 수도 있다.

화면내 예측시, 변환 단위와 예측 단위가 동일하게 설정될 수 있다. 이때, 부호화 유닛을 복수의 변환 단위들로 분할한 뒤, 각 변환 단위마다 화면내 예측을 수행할 수도 있다. 부호화 유닛은, 수평 방향 또는 수직 방향으로 분할될 수 있다. 부호화 단위를 분할하여 생성되는 변환 단위들의 개수는 부호화 단위의 크기에 따라, 2개 또는 4개일 수 있다.

예측부(120, 125)는 화면간 예측을 수행하는 화면간 예측부(120)와 화면내 예측을 수행하는 화면내 예측부(125)를 포함할 수 있다. 부호화 단위에 대해 화면간 예측을 사용할 것인지 또는 화면내 예측을 수행할 것인지를 결정하고, 각 예측 방법에 따른 구체적인 정보(예컨대, 화면내 예측 모드, 움직임 벡터, 참조 픽쳐 등)를 결정할 수 있다. 이때, 예측이 수행되는 처리 단위와 예측 방법 및 구체적인 내용이 정해지는 처리 단위는 다를 수 있다. 예컨대, 예측의 방법과 예측 모드 등은 부호화 단위로 결정되고, 예측의 수행은 예측 단위 또는 변환 단위로 수행될 수도 있다. 생성된 예측 블록과 원본 블록 사이의 잔차값(잔차 블록)은 변환부(130)로 입력될 수 있다. 또한, 예측을 위해 사용한 예측 모드 정보, 움직임 벡터 정보 등은 잔차값과 함께 엔트로피 부호화부(165)에서 부호화되어 복호화 장치에 전달될 수 있다. 특정한 부호화 모드를 사용할 경우, 예측부(120, 125)를 통해 예측 블록을 생성하지 않고, 원본 블록을 그대로 부호화하여 복호화부에 전송하는 것도 가능하다.

화면간 예측부(120)는 현재 픽쳐의 이전 픽쳐 또는 이후 픽쳐 중 적어도 하나의 픽쳐의 정보를 기초로 예측 단위를 예측할 수도 있고, 경우에 따라서는 현재 픽쳐 내의 부호화가 완료된 일부 영역의 정보를 기초로 예측 단위를 예측할 수도 있다. 화면간 예측부(120)는 참조 픽쳐 보간부, 움직임 예측부, 움직임 보상부를 포함할 수 있다.

참조 픽쳐 보간부에서는 메모리(155)로부터 참조 픽쳐 정보를 제공받고 참조 픽쳐에서 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성할 수 있다. 휘도 화소의 경우, 1/4 화소 단위로 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성하기 위해 필터 계수를 달리하는 DCT 기반의 8탭 보간 필터(DCT-based Interpolation Filter)가 사용될 수 있다. 색차 신호의 경우 1/8 화소 단위로 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성하기 위해 필터 계수를 달리하는 DCT 기반의 4탭 보간 필터(DCT-based Interpolation Filter)가 사용될 수 있다.

움직임 예측부는 참조 픽쳐 보간부에 의해 보간된 참조 픽쳐를 기초로 움직임 예측을 수행할 수 있다. 움직임 벡터를 산출하기 위한 방법으로 FBMA(Full search-based Block Matching Algorithm), TSS(Three Step Search), NTS(New Three-Step Search Algorithm) 등 다양한 방법이 사용될 수 있다. 움직임 벡터는 보간된 화소를 기초로 1/2 또는 1/4 화소 단위의 움직임 벡터값을 가질 수 있다. 움직임 예측부에서는 움직임 예측 방법을 다르게 하여 현재 예측 단위를 예측할 수 있다. 움직임 예측 방법으로 스킵(Skip) 방법, 머지(Merge) 방법, AMVP(Advanced Motion Vector Prediction) 방법, 화면내 블록 카피(Intra Block Copy) 방법 등 다양한 방법이 사용될 수 있다.

화면내 예측부(125)는 현재 픽쳐 내의 화소 정보인 참조 픽셀 정보를 기초로 예측 블록을 생성할 수 있다. 복수의 참조 픽셀 라인들 중 선택된 하나로부터 참조 픽셀 정보를 유도할 수 있다. 복수의 참조 픽셀 라인들 중 N번째 참조 픽셀 라인은, 현재 블록 내 좌상단 픽셀과의 x축 차분이 N인 좌측 픽셀들 및 상기 좌상단 픽셀과의 y축 차분이 N인 상단 픽셀들을 포함할 수 있다. 현재 블록이 선택할 수 있는 참조 픽셀 라인들의 개수는, 1개, 2개, 3개 또는 4개일 수 있다.

현재 예측 단위의 주변 블록이 화면간 예측을 수행한 블록이어서, 참조 픽셀이 화면간 예측을 수행한 픽셀일 경우, 화면간 예측을 수행한 블록에 포함되는 참조 픽셀을 주변의 화면내 예측을 수행한 블록의 참조 픽셀 정보로 대체하여 사용할 수 있다. 즉, 참조 픽셀이 가용하지 않는 경우, 가용하지 않은 참조 픽셀 정보를 가용한 참조 픽셀들 중 적어도 하나의 정보로 대체하여 사용할 수 있다.

화면내 예측에서 예측 모드는 참조 픽셀 정보를 예측 방향에 따라 사용하는 방향성 예측 모드와 예측을 수행시 방향성 정보를 사용하지 않는 비방향성 모드를 가질 수 있다. 휘도 정보를 예측하기 위한 모드와 색차 정보를 예측하기 위한 모드가 상이할 수 있고, 색차 정보를 예측하기 위해 휘도 정보를 예측하기 위해 사용된 화면내 예측 모드 정보 또는 예측된 휘도 신호 정보를 활용할 수 있다.

화면내 예측을 수행할 때 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 동일할 경우, 예측 단위의 좌측에 존재하는 픽셀, 좌측 상단에 존재하는 픽셀, 상단에 존재하는 픽셀을 기초로 예측 단위에 대한 화면내 예측을 수행할 수 있다.

화면내 예측 방법은 예측 모드에 따라 참조 화소에 스무딩(Smoothing) 필터를 적용한 후 예측 블록을 생성할 수 있다. 선택된 참조 픽셀 라인에 따라, 스무딩 필터의 적용 여부가 결정될 수 있다.

화면내 예측 방법을 수행하기 위해 현재 예측 단위의 화면내 예측 모드는 현재 예측 단위의 주변에 존재하는 예측 단위의 화면내 예측 모드로부터 예측할 수 있다. 주변 예측 단위로부터 예측된 모드 정보를 이용하여 현재 예측 단위의 예측 모드를 예측하는 경우, 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 화면내 예측 모드가 동일하면 소정의 플래그 정보를 이용하여 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 예측 모드가 동일하다는 정보를 전송할 수 있고, 만약 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 예측 모드가 상이하면 엔트로피 부호화를 수행하여 현재 블록의 예측 모드 정보를 부호화할 수 있다.

또한, 예측부(120, 125)에서 생성된 예측 단위를 기초로 예측을 수행한 예측 단위와 예측 단위의 원본 블록과 차이값인 잔차값(Residual) 정보를 포함하는 잔차 블록이 생성될 수 있다. 생성된 잔차 블록은 변환부(130)로 입력될 수 있다.

변환부(130)에서는 원본 블록과 예측부(120, 125)를 통해 생성된 예측 단위의 잔차값(residual)정보를 포함한 잔차 블록을 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), KLT와 같은 변환 방법을 사용하여 변환시킬 수 있다. 잔차 블록을 변환하기 위해 DCT를 적용할지, DST를 적용할지 또는 KLT를 적용할지는, 변환 단위의 크기, 변환 단위의 형태, 예측 단위의 예측 모드 또는 예측 단위의 화면내 예측 모드 정보 중 적어도 하나를 기초로 결정할 수 있다.

양자화부(135)는 변환부(130)에서 주파수 영역으로 변환된 값들을 양자화할 수 있다. 블록에 따라 또는 영상의 중요도에 따라 양자화 계수는 변할 수 있다. 양자화부(135)에서 산출된 값은 역양자화부(140)와 재정렬부(160)에 제공될 수 있다.

재정렬부(160)는 양자화된 잔차값에 대해 계수값의 재정렬을 수행할 수 있다.

재정렬부(160)는 계수 스캐닝(Coefficient Scanning) 방법을 통해 2차원의 블록 형태 계수를 1차원의 벡터 형태로 변경할 수 있다. 예를 들어, 재정렬부(160)에서는 지그-재그 스캔(Zig-Zag Scan)방법을 이용하여 DC 계수부터 고주파수 영역의 계수까지 스캔하여 1차원 벡터 형태로 변경시킬 수 있다. 변환 단위의 크기 및 화면내 예측 모드에 따라 지그-재그 스캔 대신 2차원의 블록 형태 계수를 열 방향으로 스캔하는 수직 스캔, 2차원의 블록 형태 계수를 행 방향으로 스캔하는 수평 스캔, 또는 2차원의 블록 형태 계수를 대각 방향으로 스캔하는 대각 스캔이 사용될 수도 있다. 즉, 변환 단위의 크기 및 화면내 예측 모드에 따라 지그-재그 스캔, 수직 방향 스캔, 수평 방향 스캔 또는 대각 스캔 중 어떠한 스캔 방법이 사용될지 여부를 결정할 수 있다.

엔트로피 부호화부(165)는 재정렬부(160)에 의해 산출된 값들을 기초로 엔트로피 부호화를 수행할 수 있다. 엔트로피 부호화는 예를 들어, 지수 골롬(Exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 다양한 부호화 방법을 사용할 수 있다.

엔트로피 부호화부(165)는 재정렬부(160) 및 예측부(120, 125)로부터 부호화 단위의 잔차값 계수 정보 및 블록 타입 정보, 예측 모드 정보, 분할 단위 정보, 예측 단위 정보 및 전송 단위 정보, 움직임 벡터 정보, 참조 프레임 정보, 블록의 보간 정보, 필터링 정보 등 다양한 정보를 부호화할 수 있다.

엔트로피 부호화부(165)에서는 재정렬부(160)에서 입력된 부호화 단위의 계수값을 엔트로피 부호화할 수 있다.

역양자화부(140) 및 역변환부(145)에서는 양자화부(135)에서 양자화된 값들을 역양자화하고 변환부(130)에서 변환된 값들을 역변환한다. 역양자화부(140) 및 역변환부(145)에서 생성된 잔차값(Residual)은 예측부(120, 125)에 포함된 움직임 추정부, 움직임 보상부 및 화면내 예측부를 통해서 예측된 예측 단위와 합쳐져 복원 블록(Reconstructed Block)을 생성할 수 있다.

필터부(150)는 디블록킹 필터, 오프셋 보정부, ALF(Adaptive Loop Filter)중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

디블록킹 필터는 복원된 픽쳐에서 블록간의 경계로 인해 생긴 블록 왜곡을 제거할 수 있다. 디블록킹을 수행할지 여부를 판단하기 위해 블록에 포함된 몇 개의 열 또는 행에 포함된 픽셀을 기초로 현재 블록에 디블록킹 필터 적용할지 여부를 판단할 수 있다. 블록에 디블록킹 필터를 적용하는 경우 필요한 디블록킹 필터링 강도에 따라 강한 필터(Strong Filter) 또는 약한 필터(Weak Filter)를 적용할 수 있다. 또한 디블록킹 필터를 적용함에 있어 수직 필터링 및 수평 필터링 수행시 수평 방향 필터링 및 수직 방향 필터링이 병행 처리되도록 할 수 있다.

오프셋 보정부는 디블록킹을 수행한 영상에 대해 픽셀 단위로 원본 영상과의 오프셋을 보정할 수 있다. 특정 픽쳐에 대한 오프셋 보정을 수행하기 위해 영상에 포함된 픽셀을 일정한 수의 영역으로 구분한 후 오프셋을 수행할 영역을 결정하고 해당 영역에 오프셋을 적용하는 방법 또는 각 픽셀의 에지 정보를 고려하여 오프셋을 적용하는 방법을 사용할 수 있다.

ALF(Adaptive Loop Filtering)는 필터링한 복원 영상과 원래의 영상을 비교한 값을 기초로 수행될 수 있다. 영상에 포함된 픽셀을 소정의 그룹으로 나눈 후 해당 그룹에 적용될 하나의 필터를 결정하여 그룹마다 차별적으로 필터링을 수행할 수 있다. ALF를 적용할지 여부에 관련된 정보는 휘도 신호는 부호화 단위(Coding Unit, CU) 별로 전송될 수 있고, 각각의 블록에 따라 적용될 ALF 필터의 모양 및 필터 계수는 달라질 수 있다. 또한, 적용 대상 블록의 특성에 상관없이 동일한 형태(고정된 형태)의 ALF 필터가 적용될 수도 있다.

메모리(155)는 필터부(150)를 통해 산출된 복원 블록 또는 픽쳐를 저장할 수 있고, 저장된 복원 블록 또는 픽쳐는 화면간 예측을 수행 시 예측부(120, 125)에 제공될 수 있다.

도 2는 본 개시의 일실시예에 따른 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.

도 2를 참조하면, 영상 복호화 장치(200)는 엔트로피 복호화부(210), 재정렬부(215), 역양자화부(220), 역변환부(225), 예측부(230, 235), 필터부(240), 메모리(245)가 포함될 수 있다.

영상 부호화 장치에서 영상 비트스트림이 입력된 경우, 입력된 비트스트림은 영상 부호화 장치와 반대의 절차로 복호화될 수 있다.

엔트로피 복호화부(210)는 영상 부호화 장치의 엔트로피 부호화부에서 엔트로피 부호화를 수행한 것과 반대의 절차로 엔트로피 복호화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 영상 부호화 장치에서 수행된 방법에 대응하여 지수 골롬(Exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 다양한 방법이 적용될 수 있다.

엔트로피 복호화부(210)에서는 부호화 장치에서 수행된 화면내 예측 및 화면간 예측에 관련된 정보를 복호화할 수 있다.

재정렬부(215)는 엔트로피 복호화부(210)에서 엔트로피 복호화된 비트스트림을 부호화부에서 재정렬한 방법을 기초로 재정렬을 수행할 수 있다. 1차원 벡터 형태로 표현된 계수들을 다시 2차원의 블록 형태의 계수로 복원하여 재정렬할 수 있다. 재정렬부(215)에서는 부호화부에서 수행된 계수 스캐닝에 관련된 정보를 제공받고 해당 부호화부에서 수행된 스캐닝 순서에 기초하여 역으로 스캐닝하는 방법을 통해 재정렬을 수행할 수 있다.

역양자화부(220)는 부호화 장치에서 제공된 양자화 파라미터와 재정렬된 블록의 계수값을 기초로 역양자화를 수행할 수 있다.

역변환부(225)는 영상 부호화 장치에서 수행한 양자화 결과에 대해 변환부에서 수행한 변환 즉, DCT, DST, 및 KLT에 대해 역변환 즉, 역 DCT, 역 DST 및 역 KLT를 수행할 수 있다. 역변환은 영상 부호화 장치에서 결정된 전송 단위를 기초로 수행될 수 있다. 영상 복호화 장치의 역변환부(225)에서는 예측 방법, 현재 블록의 크기, 형태, 예측 모드 및 화면내 예측 방향 등 복수의 정보에 따라 변환 기법(예를 들어, DCT, DST, KLT)이 선택적으로 수행될 수 있다.

예측부(230, 235)는 엔트로피 복호화부(210)에서 제공된 예측 블록 생성 관련 정보와 메모리(245)에서 제공된 이전에 복호화된 블록 또는 픽쳐 정보를 기초로 예측 블록을 생성할 수 있다.

전술한 바와 같이 영상 부호화 장치에서의 동작과 동일하게 화면내 예측을 수행시 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 동일할 경우, 예측 단위의 좌측에 존재하는 픽셀, 좌측 상단에 존재하는 픽셀, 상단에 존재하는 픽셀을 기초로 예측 단위에 대한 화면내 예측을 수행하지만, 화면내 예측을 수행시 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 상이할 경우, 변환 단위를 기초로 한 참조 픽셀을 이용하여 화면내 예측을 수행할 수 있다. 또한, 최소 부호화 단위에 대해서만 NxN 분할을 사용하는 화면내 예측을 사용할 수도 있다.

예측부(230, 235)는 예측 단위 판별부, 화면간 예측부 및 화면내 예측부를 포함할 수 있다. 예측 단위 판별부는 엔트로피 복호화부(210)에서 입력되는 예측 단위 정보, 화면내 예측 방법의 예측 모드 정보, 화면간 예측 방법의 움직임 예측 관련 정보 등 다양한 정보를 입력 받고 현재 부호화 단위에서 예측 단위를 구분하고, 예측 단위가 화면간 예측을 수행하는지 아니면 화면내 예측을 수행하는지 여부를 판별할 수 있다. 화면간 예측부(230)는 영상 부호화 장치에서 제공된 현재 예측 단위의 화면간 예측에 필요한 정보를 이용해 현재 예측 단위가 포함된 현재 픽쳐의 이전 픽쳐 또는 이후 픽쳐 중 적어도 하나의 픽쳐에 포함된 정보를 기초로 현재 예측 단위에 대한 화면간 예측을 수행할 수 있다. 또는, 현재 예측 단위가 포함된 현재 픽쳐 내에서 기-복원된 일부 영역의 정보를 기초로 화면간 예측을 수행할 수도 있다.

화면간 예측을 수행하기 위해 부호화 단위를 기준으로 해당 부호화 단위에 포함된 예측 단위의 움직임 예측 방법이 스킵 모드(Skip Mode), 머지 모드(Merge 모드), AMVP 모드(AMVP Mode), 화면내 블록 카피 모드 중 어떠한 방법인지 여부를 판단할 수 있다.

화면내 예측부(235)는 현재 픽쳐 내의 화소 정보를 기초로 예측 블록을 생성할 수 있다. 예측 단위가 화면내 예측을 수행한 예측 단위인 경우, 영상 부호화 장치에서 제공된 예측 단위의 화면내 예측 모드 정보를 기초로 화면내 예측을 수행할 수 있다. 화면내 예측부(235)에는 AIS(Adaptive Intra Smoothing) 필터, 참조 화소 보간부, DC 필터를 포함할 수 있다. AIS 필터는 현재 블록의 참조 화소에 필터링을 수행하는 부분으로써 현재 예측 단위의 예측 모드에 따라 필터의 적용 여부를 결정하여 적용할 수 있다. 영상 부호화 장치에서 제공된 예측 단위의 예측 모드 및 AIS 필터 정보를 이용하여 현재 블록의 참조 화소에 AIS 필터링을 수행할 수 있다. 현재 블록의 예측 모드가 AIS 필터링을 수행하지 않는 모드일 경우, AIS 필터는 적용되지 않을 수 있다.

참조 화소 보간부는 예측 단위의 예측 모드가 참조 화소를 보간한 화소값을 기초로 화면내 예측을 수행하는 예측 단위일 경우, 참조 화소를 보간하여 정수값 이하의 화소 단위의 참조 화소를 생성할 수 있다. 현재 예측 단위의 예측 모드가 참조 화소를 보간하지 않고 예측 블록을 생성하는 예측 모드일 경우 참조 화소는 보간되지 않을 수 있다. DC 필터는 현재 블록의 예측 모드가 DC 모드일 경우 필터링을 통해서 예측 블록을 생성할 수 있다.

복원된 블록 또는 픽쳐는 필터부(240)로 제공될 수 있다. 필터부(240)는 디블록킹 필터, 오프셋 보정부, ALF를 포함할 수 있다.

영상 부호화 장치로부터 해당 블록 또는 픽쳐에 디블록킹 필터를 적용하였는지 여부에 대한 정보 및 디블록킹 필터를 적용하였을 경우, 강한 필터를 적용하였는지 또는 약한 필터를 적용하였는지에 대한 정보를 제공받을 수 있다. 영상 복호화 장치의 디블록킹 필터에서는 영상 부호화 장치에서 제공된 디블록킹 필터 관련 정보를 제공받고 영상 복호화 장치에서 해당 블록에 대한 디블록킹 필터링을 수행할 수 있다.

오프셋 보정부는 부호화시 영상에 적용된 오프셋 보정의 종류 및 오프셋 값 정보 등을 기초로 복원된 영상에 오프셋 보정을 수행할 수 있다.

ALF는 부호화 장치로부터 제공된 ALF 적용 여부 정보, ALF 계수 정보 등을 기초로 부호화 단위에 적용될 수 있다. 이러한 ALF 정보는 특정한 파라메터 셋에 포함되어 제공될 수 있다.

메모리(245)는 복원된 픽쳐 또는 블록을 저장하여 참조 픽쳐 또는 참조 블록으로 사용할 수 있도록 할 수 있고 또한 복원된 픽쳐를 출력부로 제공할 수 있다.

전술한 바와 같이 이하, 본 개시의 실시예에서는 설명의 편의상 코딩 유닛(Coding Unit)을 부호화 단위라는 용어로 사용하지만, 부호화뿐만 아니라 복호화를 수행하는 단위가 될 수도 있다.

또한, 현재 블록은, 부호화/복호화 대상 블록을 나타내는 것으로, 부호화/복호화 단계에 따라, 코딩 트리 블록(또는 코딩 트리 유닛), 부호화 블록(또는 부호화 유닛), 변환 블록(또는 변환 유닛), 예측 블록(또는 예측 유닛) 또는 인루프 필터의 적용 대상인 블록 등을 나타내는 것일 수 있다. 본 명세서에서, '유닛'은 특정 부호화/복호화 프로세스를 수행하기 위한 기본 단위를 나타내고, '블록'은 소정 크기의 화소 어레이를 나타낼 수 있다. 별도의 구분이 없는 한, '블록'과 '유닛'은 동등한 의미로 사용될 수 있다. 예컨대, 후술되는 실시예에서, 부호화 블록(코딩 블록) 및 부호화 유닛(코딩 유닛)은 상호 동등한 의미인 것으로 이해될 수 있다.

나아가, 현재 블록이 포함된 픽처를 현재 픽처라 호칭하기로 한다.

현재 픽처의 부호화시, 픽처간 중복된 데이터는 인터 예측을 통해 제거될 수 있다. 인터 예측은, 블록 단위로 수행될 수 있다. 구체적으로, 현재 블록의 움직임 정보를 이용하여, 참조 픽처로부터 현재 블록의 예측 블록을 생성할 수 있다. 여기서, 움직임 정보는, 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 및 예측 방향 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

현재 블록의 움직임 정보는, 움직임 추정(Motion Estimation)을 통해 생성될 수 있다.

도 3은 움직임 추정이 수행되는 예를 나타낸다.

도 3에서, 현재 픽처의 POC(Picture Order Count)는 T이고, 참조 픽처의 POC는, (T-1)인 것으로 가정하였다.

참조 픽처 내 현재 블록의 기준점과 동일한 위치로부터, 움직임 추정을 위한 탐색 범위를 설정할 수 있다. 여기서, 기준 점은, 현재 블록의 좌상단 샘플의 위치일 수 있다.

일 예로, 도 3에서는, 기준점을 중심으로, (w0+w01) 및 (h0+h1) 크기의 사각형이 탐색 범위로 설정되는 것으로 예시되었다. 위 예시에서, w0, w1, h0, 및 h1은 상호 동일한 값을 가질 수 있다. 또는, w0, w1, h0 및 h1 중 적어도 하나는 다른 하나의 상이한 값을 갖도록 설정될 수 있다. 또는, CTU(Coding Tree Unit) 경계, 슬라이스 경계, 타일 경계 또는 픽처 경계를 초과하지 않도록, w0, w1, h0 및 h1의 크기가 결정될 수도 있다.

탐색 범위 내, 현재 블록과 동일한 크기를 갖는 참조 블록들을 설정한 뒤, 각 참조 블록들에 대해 현재 블록과의 비용(Cost)를 측정할 수 있다. 비용은, 두 블록간 유사도를 이용하여 계산될 수 있다.

일 예로, 현재 블록 내 원본 샘플들과 참조 블록 내 원본 샘플들(또는 복원 샘플들) 간의 차분값들의 절대값 합을 기반으로, 비용을 계산할 수 있다. 절대값 합이 작을수록, 비용은 감소할 수 있다.

이후, 참조 블록들 각각의 비용을 비교한 뒤, 최적의 비용을 갖는 참조 블록을, 현재 블록의 예측 블록으로 설정할 수 있다.

그리고, 현재 블록과 참조 블록 간 거리를 움직임 벡터로 설정할 수 있다. 구체적으로, 현재 블록과 참조 블록 간의 x 좌표 차분 및 y 좌표 차분이 움직임 벡터로 설정될 수 있다.

나아가, 움직임 추정을 통해 특정된 참조 블록이 포함된 픽처의 인덱스를 참조 픽처 인덱스로 설정한다.

또한, 참조 픽처가 L0 참조 픽처 리스트에 속하는지 또는 L1 참조 픽처 리스트에 속하는지 여부에 기반하여, 예측 방향을 설정할 수 있다.

또한, L0 방향 및 L1 방향 각각에 대해 움직임 추정이 수행될 수 있다. L0 방향 및 L1방향 모두에 대해 예측이 수행된 경우, L0 방향의 움직임 정보 및 L1 방향의 움직임 정보가 각각 생성될 수 있다.

도 4 및 도 5는, 움직임 추정을 통해 생성된 움직임 정보를 기초로, 현재 블록의 예측 블록이 생성되는 예를 나타낸 것이다.

도 4는 단방향(즉, L0 방향) 예측으로 예측 블록을 생성하는 예를 나타낸 것이고, 도 5는 양방향(즉, L0 및 L1 방향) 예측으로 예측 블록을 생성하는 예를 나타낸 것이다.

단방향 예측의 경우, 하나의 움직임 정보를 이용하여 현재 블록의 예측 블록을 생성한다. 일 예로, 상기 움직임 정보는 L0 움직임 벡터, L0 참조 픽처 인덱스 및 L0 방향을 가리지는 예측 방향 정보를 포함할 수 있다.

양방향 예측의 경우, 두개의 움직임 정보를 이용하여 예측 블록을 생성한다. 일 예로, L0 방향에 대한 움직임 정보(L0 움직임 정보)를 기초로 특정된 L0 방향의 참조 블록을 L0 예측 블록으로 설정하고, L1 방향에 대한 움직임 정보(L1 움직임 정보)를 기초로 특정된 L1 방향의 참조 블록을 L1 예측 블록을 생성할 수 있다. 이후, L0 예측 블록 및 L1 예측 블록을 가중합하여, 현재 블록의 예측 블록을 생성할 수 있다.

도 3 내지 도 5에 도시된 예에서는, L0 참조 픽처는, 현재 픽처의 이전 방향(즉, 현재 픽처보다 POC값이 작음)에 존재하고, L1 참조 픽처는, 현재 픽처의 이후 방향(즉, 현재 픽처보다 POC 값이 큼)에 존재하는 것으로 예시하였다.

다만, 도시된 예와 달리, L0 참조 픽처가 현재 픽처의 이후 방향에 존재하거나, L1 참조 픽처가 현재 픽처의 이전 방향에 존재할 수 있다. 일 예로, L0 참조 픽처 및 L1 참조 픽처는 모두 현재 픽처의 이전 방향에 존재하거나, 또는 모두 현재 픽처의 이후 방향에 존재할 수 있다. 또는, 현재 픽처의 이후 방향에 존재하는 L0 참조 픽처 및 현재 픽처의 이전 방향에 존재하는 L1 참조 픽처를 이용하여 양방향 예측이 수행될 수도 있다.

인터 예측이 수행된 블록의 움직임 정보는 메모리에 저장될 수 있다. 이때, 움직임 정보는 샘플 단위로 저장될 수 있다. 구체적으로, 특정 샘플이 속하는 블록의 움직임 정보가, 특정 샘플의 움직임 정보로 저장될 수 있다. 저장된 움직임 정보는, 차후 부/복호화될 이웃 블록의 움직임 정보를 유도하는 것에 이용될 수 있다.

부호화기에서는, 현재 블록의 샘플(즉, 원본(Original) 샘플)과 예측 샘플 사이의 차분값에 해당하는 잔차 샘플을 부호화한 정보 및 예측 블록을 생성하는데 필요한 움직임 정보를 복호화기로 시그날링할 수 있다. 복호화기에서는, 시그날링된 차분값에 대한 정보를 복호화하여 차분 샘플을 유도하고, 상기 차분 샘플에 움직임 정보를 이용하여 생성된 예측 블록 내 예측 샘플을 더하여, 복원 샘플을 생성할 수 있다.

이때, 복호화기로 시그날링되는 움직임 정보를 효과적으로 압축하기 위해, 복수의 인터 예측 모드들 중 하나가 선택될 수 있다. 여기서, 복수의 인터 예측 모드들은, 움직임 정보 병합 모드 및 움직임 벡터 예측 모드가 포함될 수 있다.

움직임 벡터 예측 모드는, 움직임 벡터와 움직임 벡터 예측값 사이의 차분값을 부호화하여 시그날링하는 모드이다. 여기서, 움직임 벡터 예측값은, 현재 블록에 인접하는 주변 블록 또는 주변 샘플의 움직임 정보를 기초로 유도될 수 있다.

도 6은 움직임 벡터 예측값을 유도하기 위해 참조되는 위치를 나타낸다.

설명의 편의를 위해, 현재 블록은 4x4 크기를 갖는 것으로 가정한다.

도시된 예에서, 'LB'는, 현재 블록 내 최좌측열 및 최하단행에 포함된 샘플을 나타낸다. 'RT'은, 현재 블록 내 최우측열 및 최상단행에 포함된 샘플을 나타낸다. A0 내지 A4는 현재 블록의 좌측에 이웃하는 샘플들을 나타내고, B0 내지 B5는, 현재 블록의 상단에 이웃하는 샘플들을 나타낸다. 일 예로, A1은, LB의 좌측에 이웃하는 샘플을 나타내고, B1은, RT의 상단에 이웃하는 샘플을 나타낸다.

Col은, 콜로케이티드(Co-located) 픽처 내 현재 블록의 우하단에 이웃하는 샘플의 위치를 나타낸다. 콜로케이티드 픽처는 현재 픽처와 상이한 픽처이고, 콜로케이티드 픽처를 특정하기 위한 정보가 명시적으로 비트스트림에 부호화되어 시그날링될 수 있다. 또는, 기 정의된 참조 픽처 인덱스를 갖는 참조 픽처를 콜로케이티드 픽처로 설정할 수도 있다.

현재 블록의 움직임 벡터 예측값은, 움직임 벡터 예측 리스트(Motion Vector Prediction List)에 포함된 적어도 하나의 움직임 벡터 예측 후보로부터 유도될 수 있다.

움직임 벡터 예측 리스트에 삽입될 수 있는 움직임 벡터 예측 후보들의 개수(즉, 리스트의 크기)가 부호화기 및 복호화기에 기 정의되어 있을 수 있다. 일 예로, 움직임 벡터 예측 후보들의 최대 개수는 2개일 수 있다.

현재 블록에 인접하는 이웃 샘플의 위치에 저장된 움직임 벡터 또는 상기 움직임 벡터를 스케일링하여 유도된 스케일링된 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측 후보로서 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다. 이때, 현재 블록에 인접하는 이웃 샘플들을 기 정의된 순서에 따라 스캔하여, 움직임 벡터 예측 후보를 유도할 수 있다.

일 예로, A0부터 A4의 순서로 각 위치에 움직임 벡터가 저장되어 있는지 여부를 확인할 수 있다. 그리고, 위 스캔 순서에 따라, 가장 먼저 발견된 이용 가능한 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측 후보로서 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다.

다른 예로, A0 부터 A4의 순서로, 각 위치에 움직임 벡터가 저장되어 있는지 여부를 확인하되, 가장 먼저 발견된, 현재 블록과 동일한 참조 픽처를 갖는 위치의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측 후보로서 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다. 현재 블록과 동일한 참조 픽처를 갖는 이웃 샘플이 존재하지 않는 경우, 가장 먼저 발견된 이용 가능한 벡터를 기초로 움직임 벡터 예측 후보를 유도할 수 있다. 구체적으로, 가장 먼저 발견된 이용 가능한 움직임 벡터를 스케일링한 뒤, 스케일링된 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측 후보로서 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다. 이때, 스케일링은, 현재 픽처와 참조 픽처 사이의 출력 순서 차이(즉, POC 차이) 및 현재 픽처와 이웃 샘플의 참조 픽처 사이의 출력 순서 차이(즉, POC 차이)에 기초하여 수행될 수 있다.

나아가, B0 부터 B5의 순서로, 각 위치에 움직임 벡터가 저장되어 있는지 여부를 확인할 수 있다. 그리고, 위 스캔 순서에 따라, 가장 먼저 발견된 이용 가능한 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측 후보로서 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다.

다른 예로, B0 부터 B5의 순서로, 각 위치에 움직임 벡터가 저장되어 있는지 여부를 확인하되, 가장 먼저 발견된, 현재 블록과 동일한 참조 픽처를 갖는 위치의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측 후보로서 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다. 현재 블록과 동일한 참조 픽처를 갖는 이웃 샘플이 존재하지 않는 경우, 가장 먼저 발견된 이용 가능한 벡터를 기초로 움직임 벡터 예측 후보를 유도할 수 있다. 구체적으로, 가장 먼저 발견된 이용 가능한 움직임 벡터를 스케일링한 뒤, 스케일링된 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측 후보로서 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다. 이때, 스케일링은, 현재 픽처와 참조 픽처 사이의 출력 순서 차이(즉, POC 차이) 및 현재 픽처와 이웃 샘플의 참조 픽처 사이의 출력 순서 차이(즉, POC 차이)에 기초하여 수행될 수 있다.

상술한 예에서와 같이, 현재 블록의 좌측에 인접하는 샘플로부터 움직임 벡터 예측 후보를 유도하고, 현재 블록의 상단에 인접하는 샘플로부터 움직임 벡터 예측 후보를 유도할 수 있다.

이때, 좌측 샘플로부터 유도된 움직임 벡터 예측 후보가 상단 샘플로부터 유도된 움직임 벡터 예측 후보보다 먼저 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입될 수 있다. 이 경우, 좌측 샘플로부터 유도된 움직임 벡터 예측 후보에 할당되는 인덱스가 상단 샘플로부터 유도된 움직임 벡터 예측 후보보다 작은 값을 가질 수 있다.

위와 반대로, 상단 샘플로부터 유도된 움직임 벡터 예측 후보를 좌측 샘플로부터 유도된 움직임 벡터 예측 후보보다 먼저 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수도 있다.

상기 움직임 벡터 예측 리스트에 포함된 움직임 벡터 예측 후보들 중 부호화 효율이 가장 높은 움직임 벡터 예측 후보를, 현재 블록의 움직임 벡터 예측값(Motion Vector Predictor, MVP)으로 설정할 수 있다. 그리고, 복수의 움직임 벡터 예측 후보들 중 현재 블록의 움직임 벡터 예측값으로 설정되는 움직임 벡터 예측 후보를 가리키는 인덱스 정보를 부호화하여 복호화기로 시그날링할 수 있다. 움직임 벡터 예측 후보들의 개수가 2개인 경우, 상기 인덱스 정보는 1비트의 플래그(예컨대, MVP 플래그)일 수 있다. 또한, 현재 블록의 움직임 벡터와 움직임 벡터 예측값 사이의 차분인 움직임 벡터 차분값(Motion Vector Difference, MVD)를 부호화하여 복호화기로 시그날링할 수 있다.

복호화기는, 부호화기와 동일하게 움직임 벡터 예측 리스트를 구성할 수 있다. 또한, 비트스트림으로부터 인덱스 정보를 복호화하고, 복호화된 인덱스 정보를 기초로 복수의 움직임 벡터 예측 후보들 중 하나를 선택할 수 있다. 선택된 움직임 벡터 예측 후보를, 현재 블록의 움직임 벡터 예측값으로 설정할 수 있다.

또한, 비트스트림으로부터 움직임 벡터 차분값을 복호화할 수 있다. 이후, 움직임 벡터 예측값과 움직임 벡터 차분값을 합하여, 현재 블록의 움직임 벡터를 유도할 수 있다.

현재 블록에 양방향 예측이 적용되는 경우, L0 방향 및 L1 방향 각각에 대해 움직임 벡터 예측 리스트가 생성될 수 있다. 즉, 움직임 벡터 예측 리스트는, 동일 방향의 움직임 벡터들로 구성될 수 있다. 이에 따라, 현재 블록의 움직임 벡터와, 움직임 벡터 예측 리스트에 포함된 움직임 벡터 예측 후보들은 동일한 방향을 갖는다.

움직임 벡터 예측 모드가 선택된 경우, 참조 픽처 인덱스 및 예측 방향 정보가 명시적으로 부호화되어 복호화기로 시그날링될 수 있다. 일 예로, 참조 픽처 리스트 상에 복수의 참조 픽처들이 존재하고, 복수 참조 픽처들 각각에 대해 움직임 추정이 수행된 경우, 상기 복수 참조 픽처들 중 현재 블록의 움직임 정보가 유도된 참조 픽처를 특정하기 위한 참조 픽처 인덱스가 명시적으로 부호화되어 복호화기로 시그날링될 수 있다.

이때, 참조 픽처 리스트에 하나의 참조 픽처만이 포함된 경우에는 상기 참조 픽처 인덱스의 부/복호화가 생략될 수 있다.

예측 방향 정보는, L0 단방향 예측, L1 단방향 예측, 또는 양방향 예측 중 하나를 가리키는 인덱스일 수 있다. 또는, L0 방향에 대한 예측이 수행되는지 여부를 나타내는 L0 플래그 및 L1 방향에 대한 예측이 수행되는지 여부를 나타내는 L1 플래그가 각각 부호화되어 시그날링될 수도 있다.

움직임 정보 병합 모드는, 현재 블록의 움직임 정보를 이웃 블록의 움직임 정보와 동일하게 설정하는 모드이다. 움직임 정보 병합 모드에서는, 움직임 정보 병합 리스트를 이용하여, 움직임 정보가 부/복호화될 수 있다.

움직임 정보 병합 후보는, 현재 블록에 인접하는 이웃 블록 또는 이웃 샘플의 움직임 정보를 기초로 유도될 수 있다. 일 예로, 현재 블록에 주변에 참조할 위치를 기 정의한 뒤, 기 정의된 참조 위치에 움직임 정보가 존재하는지 여부를 확인할 수 있다. 기 정의된 참조 위치에 움직임 정보가 존재하는 경우, 해당 위치의 움직임 정보를 움직임 정보 병합 후보로서 움직임 정보 병합 리스트에 삽입할 수 있다.

도 6의 예시에서, 기 정의된 참조 위치는, A0, A1, B0, B1, B5 및 Col 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 나아가, A1, B1, B0, A0, B5 및 Col의 순서로, 움직임 정보 병합 후보를 유도할 수 있다.

움직임 정보 병합 리스트에 포함된 움직임 정보 병합 후보들 중 최적의 비용을 갖는 움직임 정보 병합 후보의 움직임 정보를 현재 블록의 움직임 정보로 설정할 수 있다. 나아가, 복수의 움직임 정보 병합 후보들 중 선택된 움직임 정보 병합 후보를 가리키는 인덱스 정보(예컨대, 병합 인덱스)를 부호화하여 복호화기로 전송할 수 있다.

복호화기에서는, 부호화기에서와 동일하게 움직임 정보 병합 리스트를 구성할 수 있다. 그리고, 비트스트림으로부터 복호화된 병합 인덱스를 기초로, 움직임 정보 병합 후보를 선택할 수 있다. 선택된 움직임 정보 병합 후보의 움직임 정보가, 현재 블록의 움직임 정보로 설정될 수 있다.

움직임 정보 병합 리스트는 움직임 벡터 예측 리스트와는 달리, 예측 방향과 상관없이 단일의 리스트로 구성된다. 즉, 움직임 정보 병합 리스트에 포함된 움직임 정보 병합 후보은 L0 움직임 정보 또는 L1 움직임 정보만을 가질 수도 있고, 양방향 움직임 정보(즉, L0 움직임 정보 및 L1 움직임 정보)를 가질 수도 있다.

현재 블록 주변 복원 샘플 영역을 이용하여, 현재 블록의 움직임 정보를 유도할 수도 있다. 여기서, 현재 블록의 움직임 정보를 유도하는데 이용되는 복원 샘플 영역을 템플릿(Template)이라 호칭할 수도 있다.

도 7은 템플릿 기반 움직임 추정 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 3에서는, 탐색 범위 내 현재 블록과 참조 블록 간의 비용을 기반으로, 현재 블록의 예측 블록을 결정하는 것으로 설명하였다. 본 실시예에 따르면, 도 3과 달리, 현재 블록에 이웃하는 템플릿(이하, 현재 템플릿이라 함) 및 현재 템플릿과 동일한 크기 및 형태를 갖는 참조 템플릿 사이의 비용을 기반으로, 현재 블록에 대한 움직임 추정을 수행할 수 있다.

일 예로, 현재 템플릿 내 복원 샘플들과 참조 블록 내 복원 샘플들 간의 차분값의 절대값 합을 기반으로, 비용을 계산할 수 있다. 절대값 합이 작을수록, 비용은 감소할 수 있다.

탐색 범위 내 현재 템플릿과 최적의 비용을 갖는 참조 템플릿이 결정되면, 참조 템플릿에 이웃하는 참조 블록을 현재 블록의 예측 블록으로 설정할 수 있다.

그리고, 현재 블록과 참조 블록 사이의 거리, 참조 블록이 속하는 픽처의 인덱스 및 참조 픽처가 L0 또는 L1 참조 픽처 리스트에 포함되는지 여부를 기반으로, 현재 블록의 움직임 정보를 설정할 수 있다.

템플릿은 현재 블록 주변 기 복원된 영역이 템플릿으로 정의되는 바, 복호화기 스스로 부호화기와 동일한 방식으로 움직임 추정을 수행할 수 있다. 이에 따라, 템플릿을 이용하여 움직임 정보를 유도하는 경우, 템플릿 이용 여부를 나타내는 정보 외, 움직임 정보를 부호화하여 시그날링할 필요가 없다.

현재 템플릿은 현재 블록 상단에 인접하는 영역 또는 좌측에 인접하는 영역 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이때, 상단에 인접하는 영역은, 적어도 하나의 행을 포함하고, 좌측에 인접하는 영역은, 적어도 하나의 열을 포함할 수 있다.

도 8은 템플릿의 구성 예들을 나타낸다.

도 8에 도시된 예들 중 하나를 따라, 현재 템플릿이 구성될 수 있다.

또는, 도 8에 도시된 예와 달리, 현재 블록의 좌측에 인접하는 영역만으로 템플릿을 구성하거나, 현재 블록의 상단에 인접하는 영역만으로 템플릿을 구성할 수도 있다.

현재 템플릿의 크기 및/또는 형태는 부호화기 및 복호화기에서 기 정의되어 있을 수 있다.

또는, 크기 및/또는 형태가 상이한 복수의 템플릿 후보들을 기 정의한 뒤, 복수의 템플릿 후보들 중 하나를 특정하는 인덱스 정보를 부호화하여 복호화기로 시그날링할 수 있다.

또는, 현재 블록의 크기, 형태 또는 위치 중 적어도 하나에 기초하여, 복수의 템플릿 후보들 중 하나를 적응적으로 선택할 수도 있다. 일 예로, 현재 블록이 CTU의 상단 경계에 접하는 경우, 현재 블록의 좌측에 인접하는 영역만으로 현재 템플릿을 구성할 수 있다.

참조 픽처 리스트에 저장된 참조 픽처들 각각에 대해 템플릿에 기반한 움직임 추정을 수행할 수 있다. 또는, 참조 픽처들 중 일부에 대해서만 움직임 추정을 수행할 수도 있다. 일 예로, 참조 픽처 인덱스가 0인 참조 픽처에 대해서만 움직임 추정을 수행하거나, 참조 픽처 인덱스가 문턱값보다 작은 참조 픽처들 또는 현재 픽처와의 POC 차분이 문턱값보다 작은 참조 픽처들에 대해서만 움직임 추정을 수행할 수 있다.

또는, 참조 픽처 인덱스를 명시적으로 부호화하여 시그날링한 뒤, 상기 참조 픽처 인덱스가 가리키는 참조 픽처에 대해서만 움직임 추정을 수행할 수 있다.

또는, 현재 템플릿에 대응하는 이웃 블록의 참조 픽처를 대상으로 움직임 추정을 수행할 수 있다. 일 예로, 템플릿이 좌측 인접 영역 및 상단 인접 영역으로 구성되어 있다면, 좌측 이웃 블록의 참조 픽처 인덱스 또는 상단 이웃 블록의 참조 픽처 인덱스 중 적어도 하나를 이용하여 적어도 하나의 참조 픽처를 선택할 수 있다. 이후, 선택된 적어도 하나의 참조 픽처를 대상으로, 움직임 추정을 수행할 수 있다.

템플릿에 기반한 움직임 추정이 적용되었는지 여부를 나타내는 정보가 부호화되어 복호화기로 시그날링될 수 있다. 상기 정보는 1비트의 플래그일 수 있다. 일 예로, 상기 플래그가 참(1)인 것은, 현재 블록의 L0 방향 및 L1 방향에 템플릿에 기반한 움직임 추정이 적용됨을 가리킨다. 반면, 상기 플래그가 거짓(0)인 것은, 템플릿에 기반한 움직임 추정이 적용되지 않음을 나타낸다. 이 경우, 움직임 정보 병합 모드 또는 움직임 벡터 예측 모드를 기반으로, 현재 블록의 움직임 정보가 유도될 수 있다.

위와 반대로, 현재 블록에 움직임 정보 병합 모드 및 움직임 벡터 예측 모드가 적용되지 않는 것으로 결정된 경우에 한하여, 템플릿에 기반한 움직임 추정이 적용될 수 있다. 일 예로, 움직임 정보 병합 모드가 적용되는지 여부를 나타내는 제1 플래그 및 움직임 벡터 예측 모드가 적용되는지 여부를 나타내는 제2 플래그가 모두 0인 경우, 템플릿에 기반한 움직임 추정이 수행될 수 있다.

L0 방향 및 L1 방향 각각에 대해, 템플릿에 기반한 움직임 추정이 적용되었는지 여부를 나타내는 정보가 시그날링될 수 있다. 즉, L0 방향에 템플릿에 기반한 움직임 추정이 적용되는지 여부 및 L1 방향에 템플릿에 기반한 움직임 추정이 적용되는지 여부가 상호 독립적으로 결정될 수 있다. 이에 따라, L0 방향 및 L1 방향 중 어느 하나에는 템플릿에 기반한 움직임 추정이 적용되는 반면, 다른 하나에는, 타 모드(예컨대, 움직임 정보 병합 모드 또는 움직임 벡터 예측 모드)가 적용될 수 있다.

L0 방향 및 L1 방향에 모두 템플릿에 기반한 움직임 추정이 적용되는 경우, L0 예측 블록 및 L1 예측 블록의 가중합 연산을 기초로, 현재 블록의 예측 블록이 생성될 수 있다. 또는, L0 방향 및 L1 방향 중 하나에는 템플릿에 기반한 움직임 추정이 적용되었으나, 다른 하나에는, 타 모드가 적용된 경우에도, L0 예측 블록 및 L1 예측 블록의 가중합 연산을 기초로, 현재 블록의 예측 블록이 생성될 수 있다. 이에 대해서는, 수학식 2를 통해 후술하기로 한다.

또는, 템플릿에 기반한 움직임 추정 방법이, 움직임 정보 병합 모드 상의 움직임 정보 병합 후보 또는 움직임 벡터 예측 모드 상의 움직임 벡터 예측 후보로 삽입될 수도 있다. 이 경우, 선택된 움직임 정보 병합 후보 또는 선택된 움직임 벡터 예측 후보가 템플릿에 기반한 움직임 추정 방법을 가리키는지 여부에 기초하여, 템플릿에 기반한 움직임 추정 방법의 적용 여부가 결정될 수 있다.

쌍방 매칭 방법을 기반으로, 현재 블록의 움직임 정보를 생성할 수도 있다.

도 9는 쌍방 매칭 방법을 기반의 움직임 추정 방법을 설명하기 위한 도면이다.

쌍방 매칭 방법은, 현재 픽처의 시간적 순서(즉, POC)가 L0 참조 픽처의 시간적 순서 및 L1 참조 픽처의 시간적 순서 사이에 존재하는 경우에 한하여 수행될 수 있다.

쌍방 매칭 방법이 적용되는 경우, L0 참조 픽처 및 L1 참조 픽처 각각에 탐색 범위를 설정할 수 있다. 이때, L0 참조 픽처를 식별하기 위한 L0 참조 픽처 인덱스 및 L1 참조 픽처를 식별하기 위한 L1 참조 픽처 인덱스가 각각 부호화되어 시그날링될 수 있다.

다른 예로, L0 참조 픽처 인덱스만을 부호화하여 시그날링하고, 현재 픽처와 L0 참조 픽처 사이의 거리(이하, L0 POC 차분이라 함)을 기초로, L1 참조 픽처를 선택할 수 있다. 일 예로, L1 참조 픽처 리스트에 포함된 L1 참조 픽처들 중, 현재 픽처와의 거리(이하, L1 POC 차분이라 함)의 절대값이 현재 픽처와 L0 참조 픽처 사이의 거리의 절대값과 동일한 L1 참조 픽처를 선택할 수 있다. L0 POC 차분과 동일한 L1 POC 차분을 갖는 L1 참조 픽처가 존재하지 않는 경우, L1 참조 픽처들 중 L1 POC 차분이 L0 POC 차분과 가장 유사한 L1 참조 픽처를 선택할 수 있다.

이때, L1 참조 픽처들 중 L0 참조 픽처와 시간적 방향이 상이한 L1 참조 픽처 만이 쌍방 매칭에 이용될 수 있다. 일 예로, L0 참조 픽처의 POC가 현재 픽처보다 작은 경우, 현재 픽처보다 POC가 큰 L1 참조 픽처들 중에서 하나를 선택할 수 있다.

위와 반대로, L1 참조 픽처 인덱스만을 부호화하여 시그날링하고, 현재 픽처와 L1 참조 픽처 사이의 거리를 기초로, L0 참조 픽처를 선택할 수도 있다.

또는, L0 참조 픽처들 중 현재 픽처와의 거리가 가장 가까운 L0 참조 픽처 및, L1 참조 픽처들 중 현재 픽처와의 거리가 가장 가까운 L1 참조 픽처를 이용하여 쌍방 매칭 방법을 수행할 수도 있다.

또는, L0 참조 픽처 리스트 내 기 정의된 인덱스가 할당된 L0 참조 픽처(예컨대, 인덱스 0) 및 L1 참조 픽처 리스트 내 기 정의된 인덱스가 할당된 L1 참조 픽처(예컨대, 인덱스 0)를 이용하여, 쌍방 매칭 방법을 수행할 수도 있다.

또는, LX (X는 0 또는 1) 참조 픽처는 명시적으로 시그날링되는 참조 픽처 인덱스를 기반으로 선택하고, L｜X-1｜ 참조 픽처는, L｜X-1｜ 참조 픽처들 중 현재 픽처와 가장 가까운 거리를 갖는 참조 픽처, 또는 L｜X-1｜ 참조 픽처 리스트 내 기 정의된 인덱스를 갖는 참조 픽처로 선택될 수 있다.

다른 예로, 현재 블록의 이웃 블록의 움직임 정보를 기초로 L0 및/또는 L1 참조 픽처를 선택할 수 있다. 일 예로, 현재 블록의 좌측 또는 상단 이웃 블록의 참조 픽처 인덱스를 이용하여, 쌍방 매칭에 이용될 L0 및/또는 L1 참조 픽처를 선택할 수 있다.

탐색 범위는 참조 픽처 내 콜로케이티드 블록으로부터 소정 범위 이내로 설정될 수 있다.

다른 예로, 초기 움직임 정보를 기초로 탐색 범위를 설정할 수 있다. 초기 움직임 정보는, 현재 블록의 이웃 블록으로부터 유도될 수 있다. 일 예로, 현재 블록의 좌측 이웃 블록 또는 상단 이웃 블록의 움직임 정보가, 현재 블록의 초기 움직임 정보로 설정될 수 있다.

쌍방 매칭 방법이 적용되는 경우, L0 움직임 벡터와 L1 방향의 움직임 벡터는 서로 반대 방향으로 설정된다. 이는, L0 움직임 벡터의 부호와 L1 방향의 움직임 벡터가 서로 반대 부호를 가짐을 나타낸다. 아울러, LX 움직임 벡터의 크기는, 현재 픽처와 LX 참조 픽처 사이의 거리(즉, POC 차분)에 비례할 수 있다.

이후, L0 참조 픽처의 탐색 범위에 속하는 참조 블록(이하, L0 참조 블록이라 함) 및 L1 참조 픽처의 탐색 범위에 속하는 참조 블록(이하, L1 참조 블록이라 함) 사이의 비용(cost)를 이용하여, 움직임 추정을 수행할 수 있다.

현재 블록과의 벡터가 (x, y)인 L0 참조 블록을 선택한 경우, 현재 블록으로부터 (-Dx, -Dy) 만큼 이격된 위치의 L1 참조 블록을 선택할 수 있다. 여기서, D는, 현재 픽처와 L0 참조 픽처 사이의 거리 및 L1 참조 픽처와 현재 픽처 사이의 거리의 비율에 의해 결정될 수 있다.

일 예로, 도 9에 도시된 예에서, 현재 픽처(T)와 L0 참조 픽처(T-1) 사이의 거리의 절대값 및 현재 픽처(T)와 L1 참조 픽처(T+1) 사이의 거리의 절대값은 상호 동일하다. 이에 따라, 도시된 예에서, L0 움직임 벡터 (x0, y0) 및 L1 움직임 벡터 (x1, y1)는 상호 크기는 동일하나 거리는 반대이다. 만약, POC가 (T+2)인 L1 참조 픽처가 이용되었다면, L1 움직임 벡터 (x1, y1)은, (-2*x0, -2*y0)로 설정될 것이다.

최적의 비용을 갖는 L0 참조 블록 및 L1 참조 블록이 선택되면, L0 참조 블록 및 L1 참조 블록 각각을 현재 블록의 L0 예측 블록 및 L1 예측 블록으로 설정할 수 있다. 이후, L0 참조 블록 및 L1 참조 블록의 가중합 연산을 통해, 현재 블록의 최종 예측 블록을 생성할 수 있다. 일 예로, 후술할 수학식 2에 따라, 현재 블록의 예측 블록이 생성될 수 있다.

쌍방 매칭 방법이 적용되는 경우, 복호화기에서는 부호화기와 동일한 방법으로 움직임 추정을 수행할 수 있다. 이에 따라, 쌍방 움직임 매칭 방법이 적용되는지 여부를 나타내는 정보는 명시적으로 부/복호화하는 한편, 움직임 벡터 등의 움직임 정보의 부/복호화는 생략할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, L0 참조 픽처 인덱스 또는 L1 참조 픽처 인덱스 중 적어도 하나가 명시적으로 부/복호화될 수도 있다.

다른 예로, 쌍방 매칭 방법이 적용되었는지 여부를 나타내는 정보를 명시적으로 부/복호화하되, 쌍방 매칭 방법이 적용된 경우, L0 움직임 벡터 또는 L1 움직임 벡터를 명시적으로 부호화하여 시그날링할 수도 있다. L0 움직임 벡터가 시그날링된 경우, L1 움직임 벡터는, 현재 픽처와 L0 참조 픽처간의 POC 차분 및 현재 픽처와 L1 참조 픽처간의 POC 차분을 기초로 유도될 수 있다. L1 움직임 벡터가 시그날링된 경우, L0 움직임 벡터는, 현재 픽처와 L0 참조 픽처간의 POC 차분 및 현재 픽처와 L1 참조 픽처간의 POC 차분을 기초로 유도될 수 있다. 이때, 부호화기에서는, L0 움직임 벡터 및 L1 움직임 벡터 중 크기가 작은 것을 명시적으로 부호화할 수 있다.

쌍방 매칭 방법이 적용되었는지 여부를 나타내는 정보는 1비트의 플래그일 수 있다. 일 예로, 상기 플래그가 참(예컨대, 1)인 것은, 현재 블록에 쌍방 매칭 방법이 적용됨을 나타낼 수 있다. 상기 플래그가 거짓(예컨대, 0)인 것은, 현재 블록에 쌍방 매칭 방법이 적용되지 않음을 나타낼 수 있다. 이 경우, 현재 블록에는, 움직임 정보 병합 모드 또는 움직임 벡터 예측 모드가 적용될 수 있다.

위와 반대로, 현재 블록에 움직임 정보 병합 모드 및 움직임 벡터 예측 모드가 적용되지 않는 것으로 결정된 경우에 한하여, 쌍방 매칭 방법이 적용될 수 있다. 일 예로, 움직임 정보 병합 모드가 적용되는지 여부를 나타내는 제1 플래그 및 움직임 벡터 예측 모드가 적용되는지 여부를 나타내는 제2 플래그가 모두 0인 경우, 쌍방 매칭 방법이 적용될 수 있다.

또는, 쌍방 매칭 방법이, 움직임 정보 병합 모드 상의 움직임 정보 병합 후보 또는 움직임 벡터 예측 모드 상의 움직임 벡터 예측 후보로 삽입될 수도 있다. 이 경우, 선택된 움직임 정보 병합 후보 또는 선택된 움직임 벡터 예측 후보가 쌍방 매칭 방법을 가리키는지 여부에 기초하여, 쌍방 매칭 방법의 적용 여부가 결정될 수 있다.

쌍방 매칭 방법에서는, 현재 픽처의 시간적 순서가, L0 참조 픽처의 시간적 순서 및 L1 참조 픽처의 시간적 순서 사이에 존재해야 하는 것으로 예시되었다. 위 쌍방 매칭 방법의 제약이 적용되지 않는 단방향 매칭 방법을 적용하여, 현재 블록의 예측 블록을 생성할 수도 있다. 구체적으로, 단방향 매칭 방법에서는, 현재 블록보다 시간적 순서(즉, POC)가 작은 2개의 참조 픽처들 또는 현재 블록보다 시간적 순서가 큰 2개의 참조 픽처들이 이용될 수 있다. 이때, 2개의 참조 픽처들은 모두 L0 참조 픽처 리스트 또는 L1 참조 픽처 리스트로부터 유도된 것일 수 있다. 또는, 2개의 참조 픽처들 중 1개는 L0 참조 픽처 리스트로부터 유도되고, 다른 하나는 L1 참조 픽처 리스트로부터 유도될 수도 있다.

도 10은 단방향 매칭 방법 기반의 움직임 추정 방법을 설명하기 위한 도면이다.

단방향 매칭 방법은, 현재 픽처보다 POC가 작은 2개의 참조 픽처들(즉, Forward 참조 픽처들) 또는 현재 픽처보다 POC가 큰 2개의 참조 픽처들(즉, Backward 참조 픽처들)을 기초로 수행될 수 있다. 도 10에서는, 현재 픽처(T) 보다 POC가 작은 제1 참조 픽처(T-1) 및 제2 참조 픽처(T-2)를 기초로 단방향 매칭 방법에 기반한 움직임 추정이 수행되는 것으로 예시되었다.

이때, 제1 참조 픽처를 식별하기 위한 제1 참조 픽처 인덱스 및 제2 참조 픽처를 식별하기 위한 제2 참조 픽처 인덱스가 각각 부호화되어 시그날링될 수 있다. 이때, 단방향 매칭 방법에 이용되는 두 참조 픽처들 중 현재 픽처와의 POC 차분이 더 작은 참조 픽처를 제1 참조 픽처로 설정할 수 있다. 이에 따라, 제1 참조 픽처가 선택되면, 참조 픽처 리스트에 포함된 참조 픽처들 중 제1 참조 픽처보다 현재 픽처와의 POC 차분이 더 큰 참조 픽처들만이 제2 참조 픽처로 설정될 수 있다. 제2 참조 픽처 인덱스는, 제1 참조 픽처와 동일한 시간적 방향을 가지면서, 제1 참조 픽처보다 현재 픽처와의 POC 차분이 더 큰 참조 픽처들을 재정렬한 뒤, 재정렬된 참조 픽처들 중 하나의 인덱스를 가리키도록 설정될 수 있다.

위와 반대로, 두 참조 픽처들 중 현재 픽처와의 POC 차분이 더 큰 참조 픽처를 제1 참조 픽처로 설정할 수도 있다. 이 경우, 제2 참조 픽처 인덱스는, 제1 참조 픽처와 동일한 시간적 방향을 가지면서, 제1 참조 픽처보다 현재 픽처와의 POC 차분이 더 작은 참조 픽처들을 재정렬한 뒤, 재정렬된 참조 픽처들 중 하나의 인덱스를 가리키도록 설정될 수 있다.

또는, 참조 픽처 리스트 내 기 정의된 인덱스가 할당된 참조 픽처 및 이와 동일한 시간적 방향을 갖는 참조 픽처를 이용하여, 단방향 매칭 방법을 수행할 수도 있다. 일 예로, 참조 픽처 리스트 내 인덱스가 0인 참조 픽처를 제1 참조 픽처로 설정하고, 참조 픽처 리스트 내 제1 참조 픽처와 시간적 방향이 동일한 참조 픽처들 중 인덱스가 가장 작은 참조 픽처를 제2 참조 픽처로 선택할 수 있다.

제1 참조 픽처 및 제2 참조 픽처는 모두 L0 참조 픽처 리스트 또는 L1 참조 픽처 리스트로부터 선택될 수 있다. 도 10에서는, 2개의 L0 참조 픽처들이 단방향 매칭 방법에 이용되는 것으로 도시되었다. 또는, 제1 참조 픽처는 L0 참조 픽처 리스트로부터 선택되고, 제2 참조 픽처는 L1 참조 픽처 리스트로부터 선택될 수도 있다.

제1 참조 픽처 및/또는 제2 참조 픽처가 L0 참조 픽처 리스트에 속하는지 또는 L1 참조 픽처 리스트에 속하는지 여부를 나타내는 정보가 추가로 부/복호화될 수도 있다.

또는, L0 참조 픽처 리스트 및 L1 참조 픽처 리스트 중 디폴트로 설정된 하나를 이용하여 단방향 매칭을 수행할 수 있다. 또는, L0 참조 픽처 리스트 및 L1 참조 픽처 리스트 중 참조 픽처들의 개수가 더 많은 것으로부터 두개의 참조 픽처들을 선택할 수도 있다.

이후, 제1 참조 픽처 및 제2 참조 픽처 내 탐색 범위를 설정할 수 있다.

탐색 범위는 참조 픽처 내 콜로케이티드 블록으로부터 소정 범위 이내로 설정될 수 있다.

다른 예로, 초기 움직임 정보를 기초로 탐색 범위를 설정할 수 있다. 초기 움직임 정보는, 현재 블록의 이웃 블록으로부터 유도될 수 있다. 일 예로, 현재 블록의 좌측 이웃 블록 또는 상단 이웃 블록의 움직임 정보가, 현재 블록의 초기 움직임 정보로 설정될 수 있다.

이후, 제1 참조 픽처의 탐색 범위에 속하는 제1 참조 블록 및 제2 참조 픽처의 탐색 범위에 속하는 제2 참조 블록 사이의 비용(cost)를 이용하여, 움직임 추정을 수행할 수 있다.

이때, 단방향 매칭 방법 하에서, 움직임 벡터의 크기는, 현재 픽처와 참조 픽처 사이의 거리에 비례하여 증가하도록 설정되어야 한다. 구체적으로, 현재 픽처와의 벡터가 (x, y)인 제1 참조 블록을 선택한 경우, 제2 참조 블록은 현재 블록으로부터 (Dx, Dy)만큼 이격되어야 한다. 여기서, D는, 현재 픽처와 제1 참조 픽처 사이의 거리 및 현재 픽처와 제2 참조 픽처 사이의 거리의 비율에 의해 결정될 수 있다.

일 예로, 도 10의 예에서, 현재 픽처와 제1 참조 픽처 사이의 거리(즉, POC 차분)은 1이고, 현재 픽처와 제2 참조 픽처 사이의 거리(즉, POC 차분)은 2이다. 이에 따라, 제1 참조 픽처 내 제1 참조 블록에 대한 제1 움직임 벡터가 (x0, y0)인 경우, 제2 참조 픽처 내 제2 참조 블록에 대한 제2 움직임 벡터 (x1, y1)은, (2x0, 2y0)로 설정될 수 있다.

최적의 비용을 갖는 제1 참조 블록 및 제2 참조 블록이 선택되면, 제1 참조 블록 및 제2 참조 블록 각각을 현재 블록의 제1 예측 블록 및 제2 예측 블록으로 설정할 수 있다. 이후, 제1 예측 블록 및 제2 예측 블록의 가중합 연산을 통해, 현재 블록의 최종 예측 블록을 생성할 수 있다. 일 예로, 후술할 수학식 2에 따라, 현재 블록의 예측 블록이 생성될 수 있다.

단방향 매칭 방법이 적용되는 경우, 복호화기에서는 부호화기와 동일한 방법으로 움직임 추정을 수행할 수 있다. 이에 따라, 단방향 움직임 매칭 방법이 적용되는지 여부를 나타내는 정보는 명시적으로 부/복호화하는 한편, 움직임 벡터 등의 움직임 정보의 부/복호화는 생략할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 제1 참조 픽처 인덱스 또는 제2 참조 픽처 인덱스 중 적어도 하나가 명시적으로 부/복호화될 수도 있다.

다른 예로, 단방향 매칭 방법이 적용되었는지 여부를 나타내는 정보를 명시적으로 부/복호화하되, 단방향 매칭 방법이 적용된 경우, 제1 움직임 벡터 또는 제2 움직임 벡터를 명시적으로 부호화하여 시그날링할 수도 있다. 제1 움직임 벡터가 시그날링된 경우, 제2 움직임 벡터는, 현재 픽처와 제1 참조 픽처간의 POC 차분 및 현재 픽처와 제2 참조 픽처간의 POC 차분을 기초로 유도될 수 있다. 제2 움직임 벡터가 시그날링된 경우, 제1 움직임 벡터는, 현재 픽처와 제1 참조 픽처간의 POC 차분 및 현재 픽처와 제2 참조 픽처간의 POC 차분을 기초로 유도될 수 있다. 이때, 부호화기에서는, 제1 움직임 벡터 및 제2 움직임 벡터 중 크기가 작은 것을 명시적으로 부호화할 수 있다.

단방향 매칭 방법이 적용되었는지 여부를 나타내는 정보는 1비트의 플래그일 수 있다. 일 예로, 상기 플래그가 참(예컨대, 1)인 것은, 현재 블록에 단방향 매칭 방법이 적용됨을 나타낼 수 있다. 상기 플래그가 거짓(예컨대, 0)인 것은, 현재 블록에 단방향 매칭 방법이 적용되지 않음을 나타낼 수 있다. 이 경우, 현재 블록에는, 움직임 정보 병합 모드 또는 움직임 벡터 예측 모드가 적용될 수 있다.

위와 반대로, 현재 블록에 움직임 정보 병합 모드 및 움직임 벡터 예측 모드가 적용되지 않는 것으로 결정된 경우에 한하여, 단방향 매칭 방법이 적용될 수 있다. 일 예로, 움직임 정보 병합 모드가 적용되는지 여부를 나타내는 제1 플래그 및 움직임 벡터 예측 모드가 적용되는지 여부를 나타내는 제2 플래그가 모두 0인 경우, 단방향 매칭 방법이 적용될 수 있다.

또는, 단방향 매칭 방법이, 움직임 정보 병합 모드 상의 움직임 정보 병합 후보 또는 움직임 벡터 예측 모드 상의 움직임 벡터 예측 후보로 삽입될 수도 있다. 이 경우, 선택된 움직임 정보 병합 후보 또는 선택된 움직임 벡터 예측 후보가 단방향 매칭 방법을 가리키는지 여부에 기초하여, 단방향 매칭 방법의 적용 여부가 결정될 수 있다.

움직임 벡터의 정밀도를 조절하여, 오브젝트의 화면 간 움직임을 탐색할 수도 있다. 구체적으로, 픽처 내 픽셀들 각각의 위치는 정수로 특정된다. 반면, 오브젝트의 화면 간 움직임은 정수 위치로 표현되지 않을 수 있다.

이를 고려하여, 참조 픽처에 대해 보간을 수행하여, 분수 화소 단위로 움직임 벡터를 탐색할 수 있다.

도 11 및 도 12는 움직임 벡터의 정밀도에 따라 예측 블록이 생성되는 예를 도시한 것이다.

도 11은, 현재 픽처 내 현재 블록의 위치를 나타낸 것이고, 도 12는, 움직임 벡터에 따라, 예측 블록이 획득되는 예를 도시한 것이다.

구체적으로, 도 12의 (a)는, 움직임 벡터 정밀도가 정수 화소 단위인 경우의 예를 나타내고, 도 12의 (b) 및 (c)는, 각각, 움직임 벡터 정밀도가 1/2 화소 단위 및 1/4 화소 단위인 경우의 예를 나타낸다.

도시된 것보다, 더 작은 단위로, 움직임 벡터 정밀도를 설정할 수도 있다. 일 예로, 움직임 벡터 정밀도는 1/8 화소 단위, 1/16 화소 단위 또는 1/32 화소 단위로 설정될 수 있다.

현재 블록의 움직임 벡터가 정수 단위로 표현되는 경우, 도 12의 (a) 도시된 예에서와 같이, 정수 위치 샘플들로 구성된 참조 블록을, 현재 블록의 예측 블록으로 설정할 수 있다.

반면, 현재 블록의 움직임 벡터가 분수 단위로 표현되는 경우, 도 12의 (b) 및 (c)에 도시된 예에서와 같이, 분수 위치 샘플들로 구성된 참조 블록을, 현재 블록의 예측 블록으로 설정할 수 있다. 이때, 참조 블록 내 분수 위치 샘플은, 정수 위치 샘플들을 보간하여 생성될 수 있다. 보간 필터는, 4탭 또는 8탭의 크기를 가질 수 있다.

다른 예로, 복잡도 감소를 위해, 분수 위치에 인접하는 정수 위치 샘플들만을 이용하는 선형 보간을 통해, 분수 위치 샘플을 생성할 수도 있다.

현재 블록의 움직임 벡터 정밀도를 지시하는 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 일 예로, 복수의 움직임 벡터 정밀도 후보들 각각에 상이한 인덱스를 할당한 뒤, 현재 블록의 움직임 벡터 정밀도에 해당하는 움직임 벡터 정밀도 후보의 인덱스를 부호화하여 시그날링할 수 있다.

이때, 이용 가능한 움직임 벡터 후보들의 개수 및/또는 종류는, 현재 블록의 크기, 현재 블록의 형태, 참조 픽처 또는 움직임 보상 모델 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 여기서, 움직임 보상 모델은, 병진(translation) 모델, 주밍 모델 또는 회전 모델 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 병진 모델에, 주밍 모델 또는 회전 모델 중 적어도 하나가 결합된 움직임 보상 모델을 어파인(Affine) 모델이라 호칭할 수도 있다.

현재 블록에 대해 이용 가능한 움직임 벡터 후보들 중 하나를 지시하는 인덱스가 부호화될 수 있다. 현재 블록에 대해 이용 가능한 움직임 벡터 후보들의 개수에 따라, 인덱스를 부호화하는데 필요한 최대 비트수가 결정될 수 있다.

움직임 벡터의 정밀도를 조절함으로써, 더욱 정밀하게 움직임 벡터를 탐색할 수 있고, 이에 따라, 현재 블록에 대한 예측 정확도를 향상시킬 수 있다.

한편, 분수 위치로 표현된 움직임 벡터는, 정수로 스케일 업되어 부호화될 수 있다.

오브젝트의 움직임에 대한 보상은, 오브젝트의 선형 움직임(예컨대, 수평 및/또는 수직 방향으로의 움직임)을 보상하기 위한 병진 모델, 오브젝트의 크기 변경을 보상하는 주밍(Zooming) 모델 및 오브젝트의 회전 움직임을 보상하는 회전 모델 중 적어도 하나에 기반하여 수행될 수 있다. 여기서, 주밍은, 크기 확대 또는 크기 축소를 나타낼 수 있다.

도 13은 현재 블록에 대해, 병진 모델 및 주밍 모델에 기반한 움직임 보상이 수행되는 예를 나타낸 것이다.

설명의 편의를 위해, 현재 블록은, 도 11에 도시된 것과 같이, 4x4 크기를 갖는 것으로 가정한다.

도 13에서, 변수 α는 크기 조절 파라미터를 나타낸다. 참조 블록의 크기는, 현재 블록의 크기에 변수 α를 곱하여 유도될 수 있다.

크기 조절 파라미터 α가 1보다 작은 것은, 참조 블록이 현재 블록보다 작음을 나타내고, 크기 조절 파라미터 α가 1보다 큰 것은, 참조 블록이 현재 블록보다 큼을 나타낸다.

도 13의 (a) 및 (b)는, 크기 조절 파라미터 α가 1보다 작은 경우의 예를 나타낸 것이고, 도 13의 (c)는, 크기 조절 파라미터 α가 1보다 큰 경우의 예를 나타낸 것이다.

현재 블록의 움직임 벡터를 기반으로, 참조 블록의 좌상단 위치를 특정할 수 있다. 구체적으로, 참조 픽처 내 현재 블록의 좌상단 샘플에 대응하는 위치로부터, 움직임 벡터 만큼 이격된 위치를 참조 블록의 좌상단 위치로 설정할 수 있다. 이후, 크기 조절 파라미터에 따라, 너비 및 높이가 각각 현재 블록의 너비 및 높이의 α배인 참조 블록을 설정할 수 있다. 참조 블록 내 분수 위치 샘플은, 정수 위치 샘플들을 보간하여 생성될 수 있다.

움직임 벡터 및 크기 조절 파라미터에 의해 유도된 참조 블록은, 현재 블록의 예측 블록으로 설정될 수 있다.

한편, 크기 조절 파라미터 α에 대한 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 구체적으로, 복수의 크기 조절 파라미터 후보들 각각에 상이한 인덱스가 할당되고, 현재 블록에 적용되는 크기 조절 파라미터 후보를 특정하는 인덱스가 부호화되어 시그날링될 수 있다.

또는, 이웃 블록의 크기 조절 파라미터에 기초하여, 현재 블록의 크기 조절 파라미터를 유도할 수도 있다. 일 예로, 기 정의된 위치의 이웃 블록의 크기 조절 파라미터를, 현재 블록의 크기 조절 파라미터로 설정할 수 있다.

또는, 복수개의 이웃 블록들을 순차적으로 탐색하였을 때, 첫번째로 탐색된 가용한 이웃 블록의 크기 조절 파라미터를, 현재 블록의 크기 조절 파라미터로 설정할 수 있다.

또는, 이웃 블록의 크기 조절 파라미터를 크기 조절 파라미터 후보로 설정할 수 있다. 이 경우, 복수개의 이웃 블록들을 순차적으로 탐색하여, 복수개의 크기 조절 파라미터 후보들을 포함하는 크기 조절 파라미터 후보 리스트를 생성할 수 있다. 복수개의 크기 조절 파라미터 후보 리스트에 포함된 복수개의 크기 조절 파라미터 후보들 중 하나를 현재 블록의 크기 조절 파라미터로 설정할 수 있다. 이 경우, 복수개의 크기 조절 파라미터 후보들 중 현재 블록의 크기 조절 파라미터와 동일한 후보를 지시하는 인덱스가 부호화되어 시그날링될 수 있다.

한편, 현재 블록의 크기 조절 파라미터를 유도하는데 이용되는 이웃 블록은, 상단 이웃 블록, 좌측 이웃 블록, 좌상단 이웃 블록, 우상단 이웃 블록 또는 좌하단 이웃 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

도 14는 현재 블록에 대해, 병진 모델 및 회전 모델에 기반한 움직임 보상이 수행되는 예를 나타낸 것이다.

설명의 편의를 위해, 현재 블록은, 도 11에 도시된 것과 같이, 4x4 크기를 갖는 것으로 가정한다.

먼저, 도 14의 (a)에 도시된 에에서와 같이, 현재 블록의 움직임 벡터를 기초로, 참조 픽처 내 임시 블록의 위치를 특정할 수 있다. 구체적으로, 참조 픽처 내 현재 블록의 좌상단 샘플에 대응하는 위치로부터, 움직임 벡터 만큼 이격된 위치를 좌상단 샘플로 삼는 블록 위치를 특정할 수 있다.

이후, 도 14의 (b)에 도시된 예에서와 같이, 임시 블록을 회전할 수 있다. 회전된 위치의 블록은 참조 블록으로 설정되고, 참조 블록은, 현재 블록의 예측 블록으로 설정될 수 있다.

한편, 움직임 벡터에 의해 특정된 임시 블록을 회전함에 있어서, 회전 행렬이 이용될 수 있다. 즉, 현재 블록에 대한 예측 샘플은, 임시 블록 내 샘플 위치에 회전 행렬을 적용함으로써 획득된 위치의 샘플로 설정될 수 있다.

수학식 1은 회전 행렬을 나타낸 것이다.

상기 수학식 1에서, (pos_x, pos_y)는, 임시 블록 내 샘플의 위치를 나타낸다. 즉, (pos_x, pos_y)는, 현재 블록 내 예측 대상 샘플의 위치에 움직임 벡터를 더하여 유도될 수 있다.

(pos_x', pos_y')은, 임시 블록 내 샘플의 위치로부터 회전된 위치를 나타내고, θ는 회전 각도를 의미한다.

참조 픽처 내 (pos_x', pos_y') 위치의 샘플 값이, 예측 대상 샘플의 위치에 대한 예측 샘플의 값으로 설정될 수 있다. (pos_x', pos_y') 위치가 분수 위치인 경우, 정수 위치 샘플들을 보간하여, 해당 위치의 샘플이 생성될 수 있다.

한편, 회전 각도 θ를 나타내는 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 일 예로, 복수의 회전 각도 후보들 각각에 상이한 인덱스를 할당한 뒤, 현재 블록의 회전 각도에 해당하는 회전 각도 후보의 인덱스를 부호화하여 시그날링할 수 있다.

또는, 이웃 블록의 회전 각도에 기초하여, 현재 블록의 회전 각도를 유도할 수도 있다. 일 예로, 기 정의된 위치의 이웃 블록의 회전 각도를, 현재 블록의 회전 각도로 설정할 수 있다.

또는, 복수개의 이웃 블록들을 순차적으로 탐색하였을 때, 첫번째로 탐색된 가용한 이웃 블록의 회전 각도를, 현재 블록의 회전 각도로 설정할 수 있다.

또는, 이웃 블록의 회전 각도를 회전 각도 후보로 설정할 수 있다. 이 경우, 복수개의 이웃 블록들을 순차적으로 탐색하여, 복수개의 회전 각도 후보들을 포함하는 회전 각도 후보 리스트를 생성할 수 있다. 복수개의 회전 각도 후보 리스트에 포함된 복수개의 회전 각도 후보들 중 하나를 현재 블록의 회전 각도로 설정할 수 있다. 이 경우, 복수개의 회전 각도 후보들 중 현재 블록의 회전 각도와 동일한 후보를 지시하는 인덱스가 부호화되어 시그날링될 수 있다.

한편, 현재 블록의 회전 각도를 유도하는데 이용되는 이웃 블록은, 상단 이웃 블록, 좌측 이웃 블록, 좌상단 이웃 블록, 우상단 이웃 블록 또는 좌하단 이웃 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

도시되지는 않았지만, 병진 모델, 주밍 모델 및 회전 모델을 동시에 적용하여, 현재 블록에 대한 움직임 보상을 수행할 수도 있다.

한편, 현재 블록에 대한 움직임 벡터 정밀도 또는 현재 블록에 이용 가능한 움직임 벡터 정밀도 후보의 개수 및/또는 종류는, 움직임 보상 모델에 따라 상이하게 결정될 수 있다.

일 예로, 현재 블록에 이용 가능한 움직임 벡터 정밀도 후보의 개수 및/또는 종류는, 병진 모델만이 적용되는 경우와 주밍 모델 또는 회전 모델 중 적어도 하나가 적용되는 경우 사이에 있어서, 상이할 수 있다.

구체적 예로, 현재 블록에 병진 모델이 적용되는 경우, 1/4 화소 단위 이상의 후보들이 현재 블록에 이용 가능할 수 있다. 반면, 현재 블록에 병진 모델과 함께 주밍 모델 또는 회전 모델 중 적어도 하나가 추가 적용되는 경우, 1/16 화소 단위 이상의 후보들이 현재 블록에 대해 이용 가능할 수 있다.

또는, 현재 블록에 병진 모델이 적용되는 경우, 현재 블록의 움직임 벡터 정밀도가 1/4 화소 단위로 설정될 수 있다. 반면, 현재 블록에 병진 모델과 함께 주밍 모델 또는 회전 모델 중 적어도 하나가 추가 적용되는 경우, 현재 블록의 움직임 벡터 정밀도가 1/16 화소 단위로 설정될 수도 있다.

한편, 부호화기 및 복호화기에, 움직임 보상 모델 마다 이용 가능한 움직임 벡터 정밀도 또는 이용 가능한 움직임 벡터 정밀도 후보들이 기 저장되어 있을 수 있다. 또는, 상위 헤더를 통해, 움직임 보상 모델 마다 이용 가능한 움직임 벡터 정밀도 또는 이용 가능한 움직임 벡터 정밀도 후보들을 나타내는 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다.

컨트롤 포인트의 움직임 벡터를 이용하여, 병진 모델에 주밍 모델 및/또는 회전 모델이 부가된 어파인 모델에 대한 움직임 보상을 수행할 수 있다. 여기서, 컨트롤 포인트는, 현재 블록의 코너에 대응하는 것일 수 있다. 일 예로, 어파인 모델에 기반하는 움직임 보상을 수행하기 위해, 좌상단 코너의 움직임 벡터, 우상단 코너의 움직임 벡터, 또는 좌하단 코너의 움직임 벡터 중 적어도 하나가 이용될 수 있다.

이하에서는, 컨트롤 포인트의 움직임 벡터를, 컨트롤 포인트 움직임 벡터라 호칭하기로 한다.

도 15 및 도 16은 컨트롤 포인트 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 예를 나타낸다.

설명의 편의를 위해, 현재 블록은, 도 11에 도시된 것과 같이, 4x4 크기를 갖는 것으로 가정한다.

도 15의 (a) 및 (b)에서는, 현재 블록의 좌상단 코너에 해당하는 제1 컨트롤 포인트의 움직임 벡터(제1 컨트롤 포인트 움직임 벡터, A) 및 현재 블록의 우상단 코너에 해당하는 제2 컨트롤 포인트의 움직임 벡터(제2 컨트롤 포인트 움직임 벡터, B)에 의해, 현재 블록에 대한 예측 블록이 유도되는 것으로 예시되었다.

도시된 예에 그치지 않고, 좌하단 코너의 움직임 벡터를 추가 이용하거나, 우상단 코너 대신 좌하단 코너의 움직임 벡터를 이용하여, 현재 블록의 예측 블록을 유도하는 것도 가능하다.

도 17은 3개의 컨트롤 포인트 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 예를 나타낸다.

도 17의 (a) 및 (b)에서는, 현재 블록의 좌상단 코너에 해당하는 제1 컨트롤 포인트의 움직임 벡터(제1 컨트롤 포인트 움직임 벡터, A), 현재 블록의 우상단 코너에 해당하는 제2 컨트롤 포인트의 움직임 벡터(제2 컨트롤 포인트 움직임 벡터, B) 및 현재 블록의 좌하단 코너에 해당하는 제3 컨트롤 포인트의 움직임 벡터(제3 컨트롤 포인트 움직임 벡터, C)에 의해, 현재 블록에 대한 예측 블록이 유도되는 것으로 예시되었다.

도 15 내지 도 17에 도시된 예에서와 같이, 2개의 컨트롤 포인트 움직임 벡터들 또는 3개의 컨트롤 포인트 움직임 벡터들을 이용하여, 현재 블록에 대한 병진, 주밍 및 회전 움직임 보상이 수행될 수 있다.

컨트롤 포인트 움직임 벡터들의 개수를 나타내는 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 상기 정보는, 블록 단위로 시그날링될 수 있다. 일 예로, 상기 정보는, 현재 블록에 2개의 컨트롤 포인트 움직임 벡터들이 이용되는지 또는 3개의 컨트롤 포인트 움직임 벡터들이 이용되는지 여부를 지시할 수 있다.

또는, 현재 블록의 크기 또는 형태 중 적어도 하나에 기초하여, 컨트롤 포인트 움직임 벡터들의 개수가 적응적으로 결정될 수 있다.

또는, 현재 블록의 컨트롤 포인트 움직임 벡터들이 이웃 블록으로부터 유도되는 경우, 현재 블록에 대한 컨트롤 포인트 움직임 벡터들의 개수는, 이웃 블록의 컨트롤 포인트 움직임 벡터들의 개수와 동일하게 설정될 수 있다.

컨트롤 포인트 움직임 벡터들을 이용하여, 현재 블록 내 샘플별 움직임 벡터를 유도할 수 있다. 수학식 2는, 2개의 컨트롤 포인트 움직임 벡터들을 이용하여, 샘플마다 움직임 벡터를 유도하는 수식을 나타낸다.

상기 수학식 2에서, (mv_x, mv_y)는, 현재 블록 내 (x, y) 위치에서의 움직임 벡터를 나타낸다. (mv_Ax, mv_Ay)는, 제1 컨트롤 포인트 움직임 벡터(A)를 나타내고, (mv_Bx, mv_By)는, 제2 컨트롤 포인트 움직임 벡터(B)를 나타낸다. W는, 현재 블록의 너비를 나타낸다.

3개의 컨트롤 포인트 움직임 벡터들이 이용되는 경우에는, 다음의 수학식 3에 의해, 샘플별 움직임 벡터가 유도될 수 있다.

상기 수학식 3에서, (mv_Cx, mv_Cy)는, 제3 컨트롤 포인트 움직임 벡터(C)를 나타낸다.

샘플 별로 움직임 벡터가 유도되면, 도 16에 도시된 예에서와 같이, 각 샘플에 대한 움직임 보상을 수행할 수 있다. 구체적으로, 예측 대상 샘플의 움직임 벡터가 지시하는 참조 샘플을, 예측 대상 샘플에 대한 예측 샘플로 설정할 수 있다.

한편, 예측 대상 샘플의 움직임 벡터가 분수 단위로 표현되는 경우, 정수 위치 샘플들을 보간하여, 분수 위치 샘플을 생성하고, 생성된 분수 위치 샘플을, 예측 대상 샘플에 대한 예측 샘플로 설정할 수 있다.

이때, 샘플들 각각에 대한 움직임 벡터의 정밀도가 상이할 수 있다. 일 예로, 제1 예측 대상 샘플에 대한 움직임 벡터는 1/2 화소 단위로 유도된 반면, 제2 예측 대상 샘플에 대한 움직임 벡터는 1/4 화소 단위로 유도될 수 있다.

이 경우, 예측 대상 샘플들 각각에 대한 움직임 벡터 정밀도에 맞춰, 분수 위치 샘플을 생성할 수 있다. 또는, 예측 대상 샘플의 움직임 벡터를 기준 움직임 벡터 정밀도에 맞춰 조절한 뒤, 조절된 움직임 벡터를 기반으로, 예측 대상 샘플에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 일 예로, 기준 움직임 벡터 정밀도가 1/2인 경우, 제2 예측 대상 샘플에 대한 움직임 벡터를, 1/4 화소 단위로 조절할 수 있다.

기준 움직임 벡터 정밀도는, 블록 단위로 결정될 수 있다. 또는, 컨트롤 포인트 움직임 벡터들의 정밀도를, 기준 움직임 벡터 정밀도를 설정할 수 있다. 또는, 부호화기 및 복호화기에서, 기준 움직임 벡터 정밀도가 기 정의되어 있을 수 있다.

다른 예로, 복잡도 감소를 위해, 서브 블록 단위로 움직임 벡터를 유도할 수도 있다.

도 18은 서브 블록 단위로 움직임 벡터가 유도되는 예를 나타낸 것이다.

서브 블록의 크기 및/또는 형태는 부호화기 및 복호화기에 기 정의되어 있을 수 있다. 일 예로, 서브 블록은, 2x2 또는 4x4 크기의 정방형 블록일 수 있다.

또는, 현재 블록의 크기 및/또는 형태에 따라, 서브 블록의 크기 및/또는 형태가 적응적으로 결정될 수 있다. 일 예로, 현재 블록이 정방형인 경우, 서브 블록도 정방형일 수 있다. 반면, 현재 블록이 비정방형인 경우, 서브 블록도 비정방형일 수 있다.

또는, 현재 블록의 분할 방법 또는 분할 형태 중 적어도 하나에 대한 정보가 명시적으로 부호화되어 시그날링될 수 있다. 일 예로, 서브 블록의 크기, 서브 블록의 형태, 현재 블록을 분할하는 분할선의 위치 또는 분할선의 개수 중 적어도 하나에 대한 정보가 명시적으로 부호화되어 시그날링될 수 있다. 상기 정보를 블록 단위로 부호화되어 시그날링될 수도 있고, 상위 헤더를 통해 부호화되어 시그날링될 수도 있다.

도 18에서는, 서브 블록이 2x2 크기의 정방형 블록인 것으로 가정하였다.

서브 블록 내 기 정의된 위치의 좌표를 이용하여, 서브 블록의 움직임 벡터를 유도할 수 있다. 여기서, 기 정의된 위치는, 서브 블록 내 좌상단 샘플의 위치, 우상단 샘플의 위치, 좌하단 샘플의 위치, 우하단 샘플의 위치 또는 중앙 위치 중 하나일 수 있다.

서브 블록 내 기 정의된 위치의 좌표를 수학식 2의 (x, y)에 대입함으로써, 서브 블록의 움직임 벡터를 유도할 수 있다.

상술한 예에서와 같이, 어파인 모션 모델에 기반하여, 서브 블록 단위로 움직임 벡터를 유도할 수 있다.

한편, 콜로케이티드(Collocated) 픽처를 이용하여, 서브 블록 단위로 움직임 벡터를 유도할 수도 있다. 위와 같이, 콜로케이드 픽처를 이용하여, 서브 블록 단위로 움직임 벡터를 유도하는 것을 SbTMVP (Sub-block Temporal Motion Vector Prediction) 라 호칭할 수 있다.

콜로케이티드 픽처는, 참조 픽처 리스트에 포함된 참조 픽처들 중 하나일 수 있다. 일 예로, 참조 픽처 리스트 내 인덱스가 0인 픽처가 콜로케이티드 픽처로 선택될 수 있다.

또는, 참조 픽처 리스트 내 콜로케이티드 픽처로 설정되는 참조 픽처의 인덱스를 지시하는 정보가 명시적으로 부호화되어 시그날링될 수 있다.

도 19 및 도 20은 SbTMVP가 적용되는 경우, 현재 블록 내 서브 블록 단위로 움직임 벡터가 유도되는 예를 나타낸 것이다.

서브 블록의 크기 및/또는 형태는, 부호화기 및 복호화기에서 기 정의되어 있을 수 있다.

또는, 현재 블록의 크기 및/또는 형태에 따라, 서브 블록의 크기 및/또는 형태가 적응적으로 결정될 수 있다. 일 예로, 현재 블록의 너비 또는 높이 중 적어도 하나가 문턱값보다 큰 경우, 서브 블록의 크기는, 8x8로 설정될 수 있다. 그렇지 않은 경우, 서브 블록의 크기는 4x4로 설정될 수 있다.

또는, 서브 블록의 크기 및/또는 형태를 지시하는 정보가 명시적으로 부호화되어 시그날링될 수 있다.

도 19에 도시된 예에서는, 현재 블록의 크기는 16x16이고, 서브 블록의 크기는 4x4인 것으로 가정한다.

SbTMVP가 적용되는 경우, 현재 블록의 초기 움직임 벡터를 유도할 수 있다. 초기 움직임 벡터는, 움직임 벡터 예측 리스트 또는 움직임 정보 병합 리스트 중 적어도 하나에 기초하여, 유도될 수 있다. 일 예로, 움직임 벡터 예측 리스트에 포함된 움직임 벡터 예측 후보들 중 하나를 지시하는 인덱스가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 초기 움직임 벡터는, 상기 인덱스가 지시하는 움직임 벡터 예측 후보에 움직임 벡터 차분값을 더하여 유도될 수 있다. 한편, 움직임 벡터 차분값도 명시적으로 부호화되어 시그날링될 수 있다.

또는, 인덱스의 부호화를 생략하고, 움직임 벡터 예측 리스트 내 기 정의된 인덱스를 갖는 움직임 벡터 예측 후보를, 초기 움직임 벡터에 대한 예측값으로 설정할 수도 있다. 여기서, 기 정의된 인덱스를 갖는 움직임 벡터 예측 후보는, 인덱스가 0인 움직임 벡터 예측 후보 또는 인덱스가 가장 큰 움직임 벡터 예측 후보일 수 있다.

또는, 움직임 정보 병합 리스트에 포함된 움직임 정보 병합 후보들 중 하나를 지시하는 인덱스가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 초기 움직임 벡터는, 상기 인덱스가 지시하는 움직임 정보 병합 후보의 움직임 벡터와 동일하게 설정될 수 있다.

또는, 인덱스의 부호화를 생략하고, 움직임 정보 병합 리스트 내 기 정의된 인덱스를 갖는 움직임 정보 병합 후보를 기반으로, 초기 움직임 벡터를 유도할 수 있다. 여기서, 기 정의된 인덱스를 갖는 움직임 정보 병합 후보는, 인덱스가 0인 움직임 정보 병합 후보 또는 인덱스가 가장 큰 움직임 정보 병합 후보일 수 있다.

또는, 기 정의된 위치의 이웃 블록의 움직임 벡터를 이용하여, 초기 움직임 벡터를 유도할 수 있다. 여기서, 기 정의된 위치의 이웃 블록은, 좌측 이웃 블록 또는 상단 이웃 블록일 수 있다.

기 정의된 위치의 이웃 블록의 움직임 벡터를, 초기 움직임 벡터의 예측값으로 설정하고, 상기 예측값에 차분값을 더하여, 초기 움직임 벡터를 유도할 수 있다.

또는, 기 정의된 위치의 이웃 블록의 움직임 벡터를, 초기 움직임 벡터로 설정할 수 있다.

또는, 템플릿 기반 움직임 추정 방법(즉, 템플릿 매칭 방법) 또는 쌍방 매칭을 이용하여, 초기 움직임 벡터를 유도할 수도 있다.

초기 움직임 벡터의 정밀도는, 부호화기 및 복호화기에서 기 정의되어 있을 수 있다. 일 예로, 초기 움직임 벡터의 정밀도는, 정수 화소 단위로 고정되어 있을 수 있다.

또는, 초기 움직임 벡터의 정밀도를 지시하는 정보가 명시적으로 부호화되어 시그날링될 수 있다. 상기 정보는, 복수의 움직임 벡터 정밀도 후보들 중 하나를 지시하는 인덱스일 수 있다.

움직임 벡터 예측 후보를 이용하여, 초기 움직임 벡터를 유도하는 경우, 초기 움직임 벡터의 움직임 벡터 정밀도에 기반하여, 움직임 벡터 예측 후보들을 유도할 수 있다. 즉, 초기 움직임 벡터의 움직임 벡터 정밀도에 맞춰 움직임 벡터 예측 후보를 조정한 뒤, 조정된 초기 움직임 벡터 예측 후보를 움직임 벡터 예측 리스트에 삽입할 수 있다.

움직임 정보 병합 후보를 이용하여, 초기 움직임 벡터를 유도하는 경우, 초기 움직임 벡터의 움직임 벡터 정밀도에 기반하여, 움직임 정보 병합 후보들을 유도할 수 있다. 즉, 초기 움직임 벡터의 움직임 벡터 정밀도에 맞춰 움직임 정보 병합 후보를 조정한 뒤, 조정된 초기 움직임 정보 병합 후보를 움직임 정보 병합 리스트에 삽입할 수 있다.

한편, 움직임 정보 병합 리스트에 포함된 움직임 정보 병합 후보들 중 참조 픽처가 현재 블록의 콜로케이티드 픽처와 동일한 후보들 만이, 초기 움직임 벡터를 유도하는데 이용될 수 있다. 즉, 움직임 정보 병합 후보의 참조 픽처가, 현재 블록의 콜로케이티드 픽처와 상이한 경우, 해당 움직임 정보 병합 후보로부터는, 초기 움직임 벡터를 유도하지 않을 수 있다.

움직임 정보 병합 후보들 중 참조 픽처가 현재 블록의 콜로케이티드 픽처와 동일한 후보들의 개수가 복수개인 경우, 복수개의 후보들 중 하나를 지시하는 인덱스가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 또는, 움직임 정보 병합 후보들 중 참조 픽처가 현재 블록의 콜로케이티드 픽처와 동일한 후보들의 개수가 복수개인 경우, 복수개의 후보들 중 인덱스가 가장 작은 후보 또는 인덱스가 가장 큰 후보로부터 초기 움직임 벡터를 유도할 수 있다.

움직임 정보 병합 후보가 L0 방향의 움직임 정보 및 L1 방향의 움직임 정보를 모두 갖고 있는 경우, 기 설정된 우선 순위에 따라, L0 방향의 움직임 정보 및 L1 방향의 움직임 정보 중 하나를 선택하고, 선택된 움직임 정보로부터, 초기 움직임 벡터를 유도할 수 있다.

우선 순위는, 움직임 병합 후보의 움직임 벡터의 크기, 움직임 병합 후보의 참조 픽처의 인덱스, 또는 움직임 병합 후보의 참조 픽처가 콜로케이티드 픽처와 동일한지 여부 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.

또는, 항상 L0 방향의 움직임 정보에 기반하여, 초기 움직임 벡터를 유도하도록 설정될 수도 있다.

템플릿 매칭 방법에 기반하여 초기 움직임 벡터가 유도되는 경우, 초기 움직임 벡터의 정밀도에 맞춰, 움직임 추정이 수행될 수 잇다. 일 예로, 초기 움직임 벡터의 정밀도가 정수 화소 단위인 경우, 템플릿 매칭에 기반한 움직임 추정 역시 정수 위치에서만 수행될 수 있다.

마찬가지로, 쌍방 매칭에 기반하여 초기 움직임 벡터가 유도되는 경우, 초기 움직임 벡터의 정밀도에 맞춰 움직임 추정이 수행될 수 있다.

한편, 쌍방 매칭의 결과, L0 방향에 대한 움직임 벡터(L0 움직임 벡터) 및 L1 방향에 대한 움직임 벡터(L1 움직임 벡터)가 유도된다. 이 경우, 기 설정된 우선 순위에 따라, L0 움직임 벡터 및 L1 움직임 벡터 중 하나를 초기 움직임 벡터로 설정할 수 있다.

또는, 항상 L0 방향의 움직임 정보에 기반하여, 초기 움직임 벡터를 유도하도록 설정될 수도 있다.

또는, L0 움직임 벡터 및 L1 움직임 벡터 중 초기 움직임 벡터로 설정되는 것을 지시하는 정보가 부호화되어 시그날링될 수도 있다.

초기 움직임 벡터가 유도되면, 초기 움직임 벡터를 이용하여, 콜로케이티드 블록 내 콜로케이티드 블록의 위치를 결정할 수 있다. 일 예로, 참조 픽처 내 현재 블록에 대응하는 위치로부터, 초기 움직임 벡터 만큼 이격된 위치의 블록이 콜로케이티드 블록으로 설정될 수 있다. 이때, 콜로케이티드 블록의 위치는, 현재 블록 내 기 정의된 위치를 기반으로 결정될 수 있다. 여기서, 기 정의된 위치는, 좌상단 위치, 우상단 위치, 좌하단 위치, 우하단 위치 또는 중앙 위치일 수 있다.

현재 블록의 분할 방식에 따라, 콜로케이티드 블록을 복수의 콜로케이티드 서브 블록들로 분할할 수 있다. 그리고, 콜로케이티드 블록 내 콜로케이티드 서브 블록들 각각의 움직임 벡터를, 현재 블록 내 서브 블록들 각각의 움직임 벡터로 설정할 수 있다.

다른 예로, 초기 움직임 벡터를 이용하여, 콜로케이티드 픽처 내 현재 블록 내 서브 블록들 각각에 대응하는 콜로케이티드 서브 블록들의 위치를 결정할 수도 있다. 이때, 콜로케이티드 서브 블록의 위치는, 서브 블록 내 기 정의된 위치를 기반으로 유도될 수 있다. 여기서, 기 정의된 위치는, 좌상단 위치, 우상단 위치, 좌하단 위치, 우하단 위치 또는 중앙 위치일 수 있다.

이후, 서브 블록에 대응하는 콜로케이티드 서브 블록의 움직임 벡터를, 서브 블록의 움직임 벡터로 설정할 수 있다. 구체적으로, 콜로케이티드 서브 블록 내, 서브 블록 내 기 정의된 위치에 대응하는 위치에 저장된 움직임 벡터를, 서브 블록의 움직임 벡터로 설정할 수 있다.

한편, 콜로케이티드 서브 블록의 움직임 정보가 이용 불가능한 경우, 기 정의된 움직임 벡터를 서브 블록의 움직임 벡터로 설정할 수 있다. 여기서, 기 정의된 움직임 벡터는, 제로 벡터(즉, (0, 0)) 또는 초기 움직임 벡터일 수 있다.

또는, 서브 블록에 대응하는 콜로케이티드 서브 블록의 움직임 정보가 이용 불가능한 경우, 콜로케이티드 서브 블록 내 다른 위치로부터 서브 블록의 움직임 벡터를 유도할 수도 있다.

구체적으로, 콜로케이티드 서브 블록 내, 서브 블록 내 기 정의된 위치에 대응하는 위치가 인트라 예측으로 부호화된 경우, 해당 위치에는, 움직임 벡터가 존재하지 않는다. 일 예로, 기 정의된 위치가 중앙 위치(예컨대, 도 20의 c10)이라 가정할 경우, 중앙 위치에 움직임 벡터가 저장되어 있지 않은 경우, 서브 블록의 움직임 벡터를 유도할 수 없다.

이 경우, 중심 위치와 상이한 위치에 저장된 움직임 벡터를 기반으로, 서브 블록의 움직임 벡터를 유도할 수 있다. 구체적으로, 중앙 위치에 인접하는 위치(예컨대, 상단 인접 위치 c6, 좌측 인접 위치 c9 또는 좌상단 인접 위치 c5)에 저장된 움직임 벡터를 서브 블록의 움직임 벡터를 유도할 수 있다.

또는, 중심 위치가 이용 불가능한 경우, 스캔 순서에 따라, 콜로케이티드 서브 블록 내 샘플들을 탐색한 뒤, 첫번째로 발견된 가용한 움직임 벡터를, 서브 블록의 움직임 벡터로 설정할 수 있다. 여기서, 스캔 순서는, 수평 스캔, 수직 스캔, 대각 스캔 또는 래스터 스캔일 수 있다.

또는, 콜로케이티드 서브 블록의 움직임 정보가 이용 불가능한 경우, 서브 블록의 움직임 벡터를, 콜로케이티드 블록의 움직임 벡터로 설정할 수 있다. 일 예로, 콜로케이티드 블록 내, 현재 블록 내 기 정의된 위치에 대응하는 위치에 저장된 움직임 벡터를, 서브 블록의 움직임 벡터로 설정할 수 있다.

상술한 예에서와 같이, 어파인 모션 모델 또는 SbTMVP를 이용하여, 서브 블록 단위로 움직임 벡터를 유도할 수 있다. 서브 블록 단위로 움직임 벡터가 유도된 경우, 서브 블록들 각각의 움직임 벡터에 기반하여, 서브 블록들 각각에 대해 움직임 보상이 수행될 수 있다.

서브 블록들 각각에 대해 움직임 보상을 수행함으로써, 현재 블록에 대한 예측 블록을 획득할 수 있다. 즉, 상기 예측 블록은, 서브 블록들 각각의 예측 샘플들로 구성된 것일 수 있다.

한편, 서브 블록 단위로 움직임 보상이 수행된 경우, 현재 블록 내 서브 블록들 간의 경계에서 불연속성이 발생할 수 있다. 본 개시에서는, 현재 블록에 대해 복수의 예측 블록들을 생성한 뒤, 복수의 예측 블록들을 가중합하여, 서브 블록들 간의 경계에서 발생하는 불연속성을 제거하는 방법을 제공한다.

구체적으로, 현재 블록에 제1 분할 타입을 적용하여, 현재 블록에 대한 제1 예측 블록을 획득할 수 있다. 즉, 제1 분할 타입을 적용함으로써 생성된 서브 블록들 각각에 대해 움직임 보상을 수행함으로써, 현재 블록에 대한 제1 예측 블록을 획득할 수 있다.

또한, 현재 블록에 제2 분할 타입을 적용하여, 현재 블록에 대한 제2 예측 블록을 획득할 수 있다. 즉, 제2 분할 타입을 적용함으로써 생성된 서브 블록들 각각에 대해 움직임 보상을 수행함으로써, 현재 블록에 대한 제2 예측 블록을 획득할 수 있다.

이후, 제1 예측 블록 및 제2 예측 블록을 가중합하여, 현재 블록에 대한 최종 예측 블록을 획득할 수 있다.

한편, 제1 분할 타입 및 제2 분할 타입 간에는, 현재 블록을 분할함에 따라 생성되는 서브 블록의 크기 및/또는 형태, 현재 블록을 분할하는 분할선의 개수 및/또는 위치 중 적어도 하나가 상이할 수 있다.

도 21은 제1 분할 타입 및 제2 분할 타입을 예시한 도면이다.

M이 4인 것으로 가정하면, 도 21의 (a)에 도시된 제1 분할 타입은, 현재 블록이 4x4 크기의 서브 블록들로 균등하게 분할되는 분할 방법을 나타낸다.

반면, 도 21의 (b)에 도시된 제2 분할 타입은, 현재 블록을 분할하는 수평 분할선 및 수직 분할선이 각각 제1 분할 타입에서의 수평 분할선 및 수직 분할선 대비 2만큼의 오프셋 간격을 두고 위치한 것으로 예시되었다. 즉, 제2 분할 타입이 적용되는 경우, 현재 블록의 수평 분할선들은, (0, 2) 위치에서 시작하여, y축 방향으로 4만큼 이격되어 있고, 현재 블록의 수직 분할선들은, (2, 0) 위치에서 시작하여, x축 방향으로 4만큼 이격되어 있을 수 있다.

한편, 제2 분할 타입이 적용되는 경우, 현재 블록의 경계에 위치하는 서브 블록들은, 2x2, 2x4 또는 4x2 크기로 유도될 수 있다.

제1 분할 타입을 적용함으로써 획득된 제1 예측 블록 및 제2 분할 타입을 적용함으로써 획득된 제2 예측 블록에 대한 가중합 연산을 수행하여, 현재 블록에 대한 최종 예측 블록을 획득할 수 있다.

도 22는 도 21에 도시된 제1 분할 타입을 기반으로 획득된 제1 예측 블록 및 제2 분할 타입을 기반으로 획득된 제2 예측 블록에 대한 가중합 연산을 설명하기 위한 것이다.

도 22에 도시된 예에 따르면, 제1 분할 타입이 적용되었을 때 서브 블록들 사이의 경계 위치는, 제2 분할 타입 하에서는, 특정 서브 블록에 연속 분포한다.

일 예로, 도 22에 도시된 예에서, 제1 분할 타입이 적용되는 경우, 예측 샘플 A 및 예측 샘플 B 각각은 상이한 서브 블록에 속하나, 제2 분할 타입이 적용되는 경우, 예측 샘플 A 및 예측 샘플 B는 하나의 서브 블록에 속하게 된다.

이에 따라, 제1 분할 타입에 의해 획득된 제1 예측 블록 및 제2 분할 타입에 의해 획득된 제2 예측 블록을 가중합함으로써, 서브 블록들 사이의 경계에 존재하는 불연속성이 제거될 수 있다.

제1 예측 블록 및 제2 예측 블록에 대한 가중합 연산을 수행함에 있어서, 제1 예측 블록에 할당되는 제1 가중치 및 제2 예측 블록에 할당되는 제2 가중치는 동일한 값으로 설정될 수 있다. 즉, 제1 가중치 및 제2 가중치는 모두 1/2일 수 있다.

또는, 실수 연산을 피하기 위해, 제1 가중치 및 제2 가중치를 정수로 변경하고, 가중합 연산에 의한 결과를 우측으로 시프팅하여 최종 예측 샘플을 획득할 수 있다. 일 예로, 제1 가중치 및 제2 가중치의 합이 2^N으로 표현되는 정수일 때, 가중합 연산에 의한 결과를 우측으로 N 만큼 시프팅하여, 최종 예측 샘플을 획득할 수 있다.

또는, 가중치 후보 리스트를 이용하여, 제1 가중치 및 제2 가중치 중 하나를 결정할 수 있다. 이 경우, 가중치 후보 리스트에 포함된 가중치 후보들 중 하나를 지시하는 인덱스가 부호화되어 시그날링될 수 있다.

구체적으로, 제1 가중치 및 제2 가중치 중 어느 하나는, 인덱스가 지시하는 가중치 후보와 동일하게 설정되고, 다른 하나는, 기 정의된 상수에서 인덱스가 지시하는 가중치 후보를 차분하여 유도될 수 있다. 기 정의된 상수는, 1, 2, 4, 8 또는 16 등 2의 지수승으로 표현되는 정수일 수 있다.

또는, 현재 블록 내 서브 블록의 위치, 서브 블록의 크기 또는 서브 블록의 형태에 따라, 제1 예측 블록 내 제1 예측 샘플에 적용되는 제1 가중치 및 제2 예측 블록 내 제2 예측 샘플에 적용되는 제2 가중치를 적응적으로 결정할 수 있다. 일 예로, 제1 분할 타입을 적용하였을 때 현재 예측 위치를 포함하는 제1 서브 블록의 크기가, 제2 분할 타입을 적용하였을 때 현재 예측 위치를 포함하는 제2 서브 블록의 크기보다 큰 경우, 제1 가중치를 제2 가중치보다 큰 값으로 설정할 수 있다.

또는, 현재 예측 위치가, 서브 블록의 경계에 위치하는지 여부에 기반하여, 제1 예측 블록 내 제1 예측 샘플에 적용되는 제1 가중치 및 제2 예측 블록 내 제2 에측 샘플에 적용되는 제2 가중치를 적응적으로 결정할 수 있다. 일 예로, 제1 분할 타입을 적용하였을 때 현재 예측 위치가 제1 서브 블록의 경계에 인접 위치하는 한편, 제2 분할 타입을 적용하였을 때 현재 예측 위치가 제2 서브 블록의 경계와는 인접하지 않은 경우, 제1 가중치를 제2 가중치보다 작은 값으로 설정할 수 있다.

제1 예측 블록 및 제2 예측 블록은 각각, 현재 블록에 어파인 모델 또는 SbTMVP를 적용함으로써 획득될 수 있다.

한편, 복수의 움직임 정보 유도 방법들을 이용하여, 복수의 예측 블록들을 획득할 수도 있다.

일 예로, 제1 움직임 정보 유도 방법을 이용하여 제1 예측 블록을 획득하고, 제1 움직임 정보 유도 방법과 상이한 제2 움직임 정보 유도 방법을 이용하여 제2 예측 블록을 획득할 수 있다.

여기서, 제1 움직임 정보 유도 방법 및 제2 움직임 정보 유도 방법은, 움직임 보상 모델 또는 움직임 벡터를 유도하는데 이용되는 샘플의 위치 중 적어도 하나가 상이한 것일 수 있다.

일 예로, 제1 움직임 정보 유도 방법은 어파인 모델이고, 제2 움직임 정보 유도 방법은 SbTMVP 방법일 수 있다.

또는, 제1 움직임 정보 유도 방법은, 서브 블록의 중심 위치(도 20의 c10)를 기준으로 움직임 벡터를 유도하는 것이고, 제2 움직임 정보 유도 방법은, 서브 블록의 중심 위치의 좌상단 위치(도 20의 c5)를 기준으로 움직임 벡터를 유도하는 것일 수 있다.

한편, 현재 블록에 대한 분할 방법을 동일하게 유지하면서, 복수의 움직임 정보 유도 방법을 이용하여, 복수의 예측 블록들을 획득할 수도 있다.

도 23은 분할 방법을 동일하게 유지하면서, 복수의 예측 블록들을 획득하는 예를 나타낸다.

도 23의 (a)에 도시된 예에서와 같이, 현재 블록을 MxM 크기의 서브 블록들로 균등 분할한 뒤, 제1 움직임 정보 유도 방법에 기반하여, 제1 예측 블록을 획득할 수 있다. 또한, 도 23의 (b)에 도시된 에에서와 같이, 동일한 분할 타입을 적용한 뒤, 제2 움직임 정보 유도 방법을 이용하여, 제2 예측 블록을 획득할 수 있다.

이후, 제1 예측 블록 및 제2 예측 블록에 대한 가중합 연산에 기반하여, 현재 블록에 대한 최종 예측 블록을 획득할 수 있다.

복수의 예측 블록들을 획득하는 것은, L0 예측 및 L1 예측 각각에 대해 수행될 수도 있다. 일 예로, 현재 블록에 대한 L0 예측 플래그가 1인 경우, L0 방향에 대해, 제1 L0 예측 블록 및 제2 L0 예측 블록을 획득한 뒤, 제1 L0 예측 블록 및 제2 L0 예측 블록을 가중합하여, 최종 L0 예측 블록을 획득할 수 있다. 또한, 현재 블록에 대한 L1 예측 플래그가 1인 경우, L1 방향에 대해, 제1 L1 예측 블록 및 제2 L1 예측 블록을 획득한 뒤, 제1 L1 예측 블록 및 제2 L1 예측 블록을 가중합하여, 최종 L1 예측 블록을 획득할 수 있다.

이후, 최종 L0 예측 블록 및 최종 L1 예측 블록의 가중합 연산에 기반하여, 현재 블록에 대한 최종 예측 블록을 획득할 수 있다.

복호화 과정 또는 부호화 과정을 중심으로 설명된 실시예들을, 부호화 과정 또는 복호화 과정에 적용하는 것은, 본 개시의 범주에 포함되는 것이다. 소정의 순서로 설명된 실시예들을, 설명된 것과 상이한 순서로 변경하는 것 역시, 본 개시의 범주에 포함되는 것이다.

상술한 개시는 일련의 단계 또는 순서도를 기초로 설명되고 있으나, 이는 발명의 시계열적 순서를 한정한 것은 아니며, 필요에 따라 동시에 수행되거나 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 상술한 개시에서 블록도를 구성하는 구성요소(예를 들어, 유닛, 모듈 등) 각각은 하드웨어 장치 또는 소프트웨어로 구현될 수도 있고, 복수의 구성요소가 결합하여 하나의 하드웨어 장치 또는 소프트웨어로 구현될 수도 있다. 일 예로, 상기 하드웨어 장치는, 연산을 수행하기 위한 프로세서, 데이터를 저장하는 메모리, 데이터를 전송하는 송신기 및 데이터를 수신하는 수신기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상술한 개시는 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.

또한, 본 개시에 의하면, 상술한 부호화 방법에 의해 생성된 비트스트림을 저장하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체가 제공될 수 있다. 상기 비트스트림은, 부호화 장치에 의해 전송될 수 있고, 복호화 장치는, 상기 비트스트림을 수신하여, 영상을 복호화할 수 있다.

컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 개시에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

Claims (15)

1. 현재 블록에 대한 제1 예측 블록을 획득하는 단계;
   상기 현재 블록에 대한 제2 예측 블록을 획득하는 단계; 및
   상기 제1 예측 블록 및 상기 제2 예측 블록의 가중합 연산에 기반하여, 상기 현재 블록에 대한 최종 예측 블록을 획득하는 단계를 포함하되,
   상기 제1 예측 블록은, 상기 현재 블록에 제1 분할 타입을 적용하였을 때 생성되는 제1 서브 블록들 각각에 대한 움직임 보상을 수행하여 획득되고,
   상기 제2 예측 블록은, 상기 현재 블록에 제2 분할 타입을 적용하였을 때 생성되는 제2 서브 블록들 각각에 대한 움직임 보상을 수행하여 획득되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 제1 분할 타입 및 상기 제2 분할 타입은, 상기 현재 블록을 분할하는 분할선의 위치, 분할선의 개수, 상기 현재 블록을 분할함으로써 생성되는 서브 블록의 크기 또는 서브 블록의 형태 중 적어도 하나가 상이한 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
3. 제2 항에 있어서,
   상기 제1 분할 타입에 의해 생성되는 상기 제1 서브 블록들은 균등한 크기를 갖고,
   상기 제2 분할 타입에 의해 생성되는 상기 제2 서브 블록들 중 상기 현재 블록의 경계에 인접하지 않는 것들은 균등한 크기를 갖고, 상기 현재 블록의 경계에 인접하는 것들은 더 작은 크기를 갖는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
4. 제1 항에 있어서,
   상기 가중합 연산은, 상기 제1 예측 블록에 제1 가중치를 적용하여, 상기 제2 예측 블록에 제2 가중치를 적용하여 수행되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
5. 제1 항에 있어서,
   상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치는, 예측 대상 위치에 따라 가변적으로 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
6. 제1 항에 있어서,
   상기 제1 서브 블록들에 대한 움직임 보상은, 제1 움직임 정보 유도 방법에 기반하여 수행되고,
   상기 제2 서브 블록들에 대한 움직임 보상은, 제2 움직임 정보 유도 방법에 기반하여 수행되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
7. 제6 항에 있어서,
   상기 제1 움직임 정보 유도 방법은 어파인 모델이고,
   상기 제2 움직임 정보 유도 방법은 SbTMVP (Sub-block Temporal Motion Vector Prediction)인 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
8. 제6 항에 있어서,
   상기 제1 움직임 정보 유도 방법이 적용되는 상기 제1 서브 블록들에 대한 움직임 정보는, 서브 블록의 제1 위치를 기준으로 유도되고,
   상기 제2 움직임 정보 유도 방법이 적용되는 상기 제2 서브 블록들에 대한 움직임 정보는, 서브 블록의 제2 위치를 기준으로 유도되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
9. 현재 블록에 대한 제1 예측 블록을 획득하는 단계;
   상기 현재 블록에 대한 제2 예측 블록을 획득하는 단계; 및
   상기 제1 예측 블록 및 상기 제2 예측 블록의 가중합 연산에 기반하여, 상기 현재 블록에 대한 최종 예측 블록을 획득하는 단계를 포함하되,
   상기 제1 예측 블록은, 상기 현재 블록에 제1 분할 타입을 적용하였을 때 생성되는 제1 서브 블록들 각각에 대한 움직임 보상을 수행하여 획득되고,
   상기 제2 예측 블록은, 상기 현재 블록에 제2 분할 타입을 적용하였을 때 생성되는 제2 서브 블록들 각각에 대한 움직임 보상을 수행하여 획득되는 것을 특징으로 하는, 영상 부호화 방법.
10. 제9 항에 있어서,
    상기 제1 분할 타입 및 상기 제2 분할 타입은, 상기 현재 블록을 분할하는 분할선의 위치, 분할선의 개수, 상기 현재 블록을 분할함으로써 생성되는 서브 블록의 크기 또는 서브 블록의 형태 중 적어도 하나가 상이한 것을 특징으로 하는, 영상 부호화 방법.
11. 제10 항에 있어서,
    상기 제1 분할 타입에 의해 생성되는 상기 제1 서브 블록들은 균등한 크기를 갖고,
    상기 제2 분할 타입에 의해 생성되는 상기 제2 서브 블록들 중 상기 현재 블록의 경계에 인접하지 않는 것들은 균등한 크기를 갖고, 상기 현재 블록의 경계에 인접하는 것들은 더 작은 크기를 갖는 것을 특징으로 하는, 영상 부호화 방법.
12. 제9 항에 있어서,
    상기 가중합 연산은, 상기 제1 예측 블록에 제1 가중치를 적용하여, 상기 제2 예측 블록에 제2 가중치를 적용하여 수행되는 것을 특징으로 하는, 영상 부호화 방법.
13. 제9 항에 있어서,
    상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치는, 예측 대상 위치에 따라 가변적으로 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 부호화 방법.
14. 제9 항에 있어서,
    상기 제1 서브 블록들에 대한 움직임 보상은, 제1 움직임 정보 유도 방법에 기반하여 수행되고,
    상기 제2 서브 블록들에 대한 움직임 보상은, 제2 움직임 정보 유도 방법에 기반하여 수행되는 것을 특징으로 하는, 영상 부호화 방법.
15. 현재 블록에 대한 제1 예측 블록을 획득하는 단계;
    상기 현재 블록에 대한 제2 예측 블록을 획득하는 단계; 및
    상기 제1 예측 블록 및 상기 제2 예측 블록의 가중합 연산에 기반하여, 상기 현재 블록에 대한 최종 예측 블록을 획득하는 단계를 포함하되,
    상기 제1 예측 블록은, 상기 현재 블록에 제1 분할 타입을 적용하였을 때 생성되는 제1 서브 블록들 각각에 대한 움직임 보상을 수행하여 획득되고,
    상기 제2 예측 블록은, 상기 현재 블록에 제2 분할 타입을 적용하였을 때 생성되는 제2 서브 블록들 각각에 대한 움직임 보상을 수행하여 획득되는 것을 특징으로 하는, 영상 부호화 방법에 의해 생성된 비트스트림을 저장하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.