KR20240038618A - 영상 부호화/복호화 방법 및 비트스트림을 저장하는 기록 매체 - Google Patents
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Abstract
본 발명에 따른 영상 부호화/복호화 방법은, 크로마 블록 예측을 위한 필터 계수들을 유도하는 단계; 및 상기 필터 계수들을 기반으로, 상기 크로마 블록에 대응하는 루마 블록 내 복수의 루마 복원 샘플들을 필터링하여, 상기 크로마 블록에 대한 예측 샘플을 유도하는 단계를 포함한다.
Description
본 개시는 영상 신호 처리 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 HD(High Definition) 영상 및 UHD(Ultra High Definition) 영상과 같은 고해상도, 고품질의 영상에 대한 수요가 다양한 응용 분야에서 증가하고 있다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 영상 데이터에 비해 상대적으로 데이터량이 증가하기 때문에 기존의 유무선 광대역 회선과 같은 매체를 이용하여 영상 데이터를 전송하거나 기존의 저장 매체를 이용해 저장하는 경우, 전송 비용과 저장 비용이 증가하게 된다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질화 됨에 따라 발생하는 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 고효율의 영상 압축 기술들이 활용될 수 있다.
영상 압축 기술로 현재 픽쳐의 이전 또는 이후 픽쳐로부터 현재 픽쳐에 포함된 화소값을 예측하는 화면 간 예측 기술, 현재 픽쳐 내의 화소 정보를 이용하여 현재 픽쳐에 포함된 화소값을 예측하는 화면 내 예측 기술, 출현 빈도가 높은 값에 짧은 부호를 할당하고 출현 빈도가 낮은 값에 긴 부호를 할당하는 엔트로피 부호화 기술 등 다양한 기술이 존재하고 이러한 영상 압축 기술을 이용해 영상 데이터를 효과적으로 압축하여 전송 또는 저장할 수 있다.
한편, 고해상도 영상에 대한 수요가 증가함과 함께, 새로운 영상 서비스로서 입체 영상 컨텐츠에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 고해상도 및 초고해상도의 입체 영상 콘텐츠를 효과적으로 제공하기 위한 비디오 압축 기술에 대하여 논의가 진행되고 있다.
본 개시는 영상 신호를 부호화/복호화함에 있어서, 복원된 루마 블록을 이용하여 크로마 블록을 예측하는 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 개시는 영상 신호를 부호화/복호화함에 있어서, 루마 성분과 크로마 성분의 선형성을 기반으로 크로마 블록을 예측하는 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 개시는 영상 신호를 부호화/복호화함에 있어서, 서브 블록 단위로 크로마 블록을 예측하는 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 개시는 영상 신호를 부호화/복호화함에 있어서, 서브 블록 간의 유사성을 이용하여, 크로마 블록 예측을 위한 필터 파라미터를 유도하는 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시에 따른 영상 부호화/복호화 방법은, 크로마 블록 예측을 위한 필터 계수들을 유도하는 단계; 및 상기 필터 계수들을 기반으로, 상기 크로마 블록에 대응하는 루마 블록 내 복수의 루마 복원 샘플들을 필터링하여, 상기 크로마 블록에 대한 예측 샘플을 유도하는 단계를 포함한다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 루마 복원 샘플들에 적용되는 필터의 형태는, 컬러 포맷, 현재 블록의 크기 또는 형태 중 적어도 하나를 기반으로 결정되고, 상기 현재 블록은, 상기 크로마 블록 또는 상기 루마 블록일 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 필터는, 복수의 필터 후보들 중 하나로 결정되고, 상기 복수의 필터 후보들은, 정방 형태인 제1 필터 후보 및 비정방 형태인 제2 필터 후보를 포함할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 필터 계수들은, 상기 루마 블록 주변의 루마 참조 영역에 포함된 복원 샘플들 및 상기 크로마 블록 주변의 크로마 참조 영역에 포함된 복원 샘플들을 기반으로 유도될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 필터 계수는, 상기 루마 참조 영역에 포함된 복원 샘플들의 특징값을 기반으로 유도될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 특징값은, 상기 루마 참조 영역에 포함된 복원 샘플들에 마스크를 적용하여 유도되는 기울기 값일 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 마스크는, 복수의 마스크 후보들 중 하나이고, 상기 복수의 마스크 후보들 중 상기 마스크를 선택하는 것은, 컬러 포맷 또는 필터 모양 중 적어도 하나를 기초로 결정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 크로마 블록에 대한 예측은, 서브 블록 단위로 수행될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 크로마 블록 내 크로마 서브 블록에 대응하는 루마 서브 블록에 클래스 인덱스를 할당하고, 상기 루마 블록 주변의 참조 영역 내, 상기 루마 서브 블록에 할당된 것과 동일한 클래스 인덱스가 할당된 참조 서브 블록을 기반으로, 상기 필터 계수가 유도될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 루마 서브 블록에 할당되는 클래스 인덱스는, 상기 루마 서브 블록 내 복원 샘플들에 대한 제1 교차 방향 경사도들 또는 제2 교차 방향 경사도들 중 적어도 하나를 기반으로 유도될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 루마 블록 주변의 상기 참조 영역 내, 상기 루마 서브 블록에 할당된 것과 동일한 클래스 인덱스가 할당된 참조 서브 블록이 존재하지 않는 경우, 상기 필터 계수는, 디폴트 값으로 설정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 상기 루마 블록 주변의 상기 참조 영역 내, 상기 루마 서브 블록에 할당된 것과 동일한 클래스 인덱스가 할당된 참조 서브 블록이 존재하지 않는 경우, 상기 루마 서브 블록에 할당된 상기 클래스 인덱스와 차분값이 가장 작은 클래스 인덱스가 할당된 참조 서브 블록을 이용하여, 상기 필터 계수가 유도될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 복호화/부호화 방법에 있어서, 비트스트림으로부터 파싱되는 플래그에 기초하여, 상기 서브 블록 단위로 상기 예측이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 부호화 방법에 의해 부호화된 비트스트림을 저장하는 컴퓨터로 판독가능한 기록 매체가 제공될 수 있다.
본 개시에 의하면, 복원된 루마 블록을 이용하여 크로마 블록을 예측함으로써, 부호화/복호화 효율을 향상시킬 수 있다.
본 개시에 의하면, 루마 성분과 크로마 성분의 선형성을 기반으로 크로마 블록을 예측함으로써, 인트라 예측의 정확도를 향상시킬 수 있다.
본 개시에 의하면, 서브 블록 단위로 크로마 블록을 예측함으로써, 인트라 예측이 정확도를 향상시킬 수 있다.
본 개시에 의하면, 서브 블록 간의 유사성을 이용하여, 크로마 블록 예측을 위한 필터 파라미터를 유도함으로써, 인트라 예측이 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 본 개시에 따른 영상 부호화/복호화 장치에 의해 수행되는 영상 부호화/복호화 방법을 도시한 것이다.
도 4 및 도 5는 본 개시에 따른 복수의 인트라 예측 모드의 일예를 도시한 것이다.
도 6은 본 개시에 따른 플래너 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 7은 본 개시에 따른 DC 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 8은 본 개시에 따른 방향성 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 9는 분수 위치의 샘플을 유도하는 방법을 도시한 것이다.
도 10 및 도 11은 인트라 예측 모드별, 각도에 대한 탄젠트 값이 32배 스케일링된 것을 도시한 것이다.
도 12는 방향성 모드가 34번 내지 49번 모드 중 하나인 경우, 인트라 예측 양상을 예시한 도면이다.
도 13은 좌측 참조 샘플들을 보간하여 상단 참조 샘플을 생성하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 1D 어레이로 배열된 참조 샘플들을 이용하여, 인트라 예측이 수행되는 예를 나타낸 것이다.
도 15는 복원된 루마 블록을 이용하여 크로마 블록을 예측하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 16 내지 도 18은 루마 블록을 다운 샘플링하는 예를 나타낸 것이다.
도 19는 다운 샘플링이 적용되는 위치와 관련한 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 20은 루마 블록에 9탭 필터를 적용함으로써 크로마 블록에 대한 예측 샘플이 유도되는 예를 나타낸 것이다.
도 21은 필터 계수를 유도하는데 이용되는 참조 영역을 나타낸 것이다.
도 22 및 도 23은 기울기값을 유도하기 위해 이용되는 마스크들을 예시한 것이다.
도 24는 서브 블록 단위로 예측이 수행되는 예를 나타낸 것이다.
도 25는 서브 블록에 대한 경사도를 유도하는 예를 나타낸 것이다.
도 26은 경사도 계산에 이용되는 샘플들을 설명하기 위한 예를 도시한 것이다.
도 2는 본 개시의 일실시예에 따른 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 개시에 따른 영상 부호화/복호화 장치에 의해 수행되는 영상 부호화/복호화 방법을 도시한 것이다.
도 4 및 도 5는 본 개시에 따른 복수의 인트라 예측 모드의 일예를 도시한 것이다.
도 6은 본 개시에 따른 플래너 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 7은 본 개시에 따른 DC 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 8은 본 개시에 따른 방향성 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 9는 분수 위치의 샘플을 유도하는 방법을 도시한 것이다.
도 10 및 도 11은 인트라 예측 모드별, 각도에 대한 탄젠트 값이 32배 스케일링된 것을 도시한 것이다.
도 12는 방향성 모드가 34번 내지 49번 모드 중 하나인 경우, 인트라 예측 양상을 예시한 도면이다.
도 13은 좌측 참조 샘플들을 보간하여 상단 참조 샘플을 생성하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 1D 어레이로 배열된 참조 샘플들을 이용하여, 인트라 예측이 수행되는 예를 나타낸 것이다.
도 15는 복원된 루마 블록을 이용하여 크로마 블록을 예측하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 16 내지 도 18은 루마 블록을 다운 샘플링하는 예를 나타낸 것이다.
도 19는 다운 샘플링이 적용되는 위치와 관련한 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 20은 루마 블록에 9탭 필터를 적용함으로써 크로마 블록에 대한 예측 샘플이 유도되는 예를 나타낸 것이다.
도 21은 필터 계수를 유도하는데 이용되는 참조 영역을 나타낸 것이다.
도 22 및 도 23은 기울기값을 유도하기 위해 이용되는 마스크들을 예시한 것이다.
도 24는 서브 블록 단위로 예측이 수행되는 예를 나타낸 것이다.
도 25는 서브 블록에 대한 경사도를 유도하는 예를 나타낸 것이다.
도 26은 경사도 계산에 이용되는 샘플들을 설명하기 위한 예를 도시한 것이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다거나 "직접 접속되어"있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 부호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 영상 부호화 장치(100)는 픽쳐 분할부(110), 예측부(120, 125), 변환부(130), 양자화부(135), 재정렬부(160), 엔트로피 부호화부(165), 역양자화부(140), 역변환부(145), 필터부(150) 및 메모리(155)를 포함할 수 있다.
도 1에 나타난 각 구성부들은 영상 부호화 장치에서 서로 다른 특징적인 기능들을 나타내기 위해 독립적으로 도시한 것으로, 각 구성부들이 분리된 하드웨어나 하나의 소프트웨어 구성단위로 이루어짐을 의미하지 않는다. 즉, 각 구성부는 설명의 편의상 각각의 구성부로 나열하여 포함한 것으로 각 구성부 중 적어도 두 개의 구성부가 합쳐져 하나의 구성부로 이루어지거나, 하나의 구성부가 복수개의 구성부로 나뉘어져 기능을 수행할 수 있고 이러한 각 구성부의 통합된 실시예 및 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명의 권리범위에 포함된다.
또한, 일부의 구성 요소는 본 발명에서 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성 요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성 요소일 수 있다. 본 발명은 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성 요소를 제외한 본 발명의 본질을 구현하는데 필수적인 구성부만을 포함하여 구현될 수 있고, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 선택적 구성 요소를 제외한 필수 구성 요소만을 포함한 구조도 본 발명의 권리범위에 포함된다.
픽쳐 분할부(110)는 입력된 픽쳐를 적어도 하나의 처리 단위로 분할할 수 있다. 이때, 처리 단위는 예측 단위(Prediction Unit: PU)일 수도 있고, 변환 단위(Transform Unit: TU)일 수도 있으며, 부호화 단위(Coding Unit: CU)일 수도 있다. 픽쳐 분할부(110)에서는 하나의 픽쳐에 대해 복수의 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 조합으로 분할하고 소정의 기준(예를 들어, 비용 함수)으로 하나의 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위 조합을 선택하여 픽쳐를 부호화 할 수 있다.
예를 들어, 하나의 픽쳐는 복수개의 부호화 단위로 분할될 수 있다. 픽쳐에서 부호화 단위를 분할하기 위해서는 쿼드 트리 구조(Quad Tree Structure)와 같은 재귀적인 트리 구조를 사용할 수 있는데 하나의 영상 또는 최대 크기 부호화 단위(largest coding unit)를 루트로 하여 다른 부호화 단위로 분할되는 부호화 유닛은 분할된 부호화 단위의 개수만큼의 자식 노드를 가지고 분할될 수 있다. 일정한 제한에 따라 더 이상 분할되지 않는 부호화 단위는 리프 노드가 된다. 즉, 하나의 코딩 유닛에 대하여 정방형 분할만이 가능하다고 가정하는 경우, 하나의 부호화 단위는 최대 4개의 다른 부호화 단위로 분할될 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에서는 부호화 단위는 부호화를 수행하는 단위의 의미로 사용할 수도 있고, 복호화를 수행하는 단위의 의미로 사용할 수도 있다.
예측 단위는 하나의 부호화 단위 내에서 동일한 크기의 적어도 하나의 정사각형 또는 직사각형 등의 형태를 가지고 분할된 것일 수도 있고, 하나의 부호화 단위 내에서 분할된 예측 단위 중 어느 하나의 예측 단위가 다른 하나의 예측 단위와 상이한 형태 및/또는 크기를 가지도록 분할된 것일 수도 있다.
부호화 단위를 기초로 인트라 예측을 수행하는 예측 단위를 생성시 최소 부호화 단위가 아닌 경우, 복수의 예측 단위 NxN으로 분할하지 않고 인트라 예측을 수행할 수 있다.
예측부(120, 125)는 인터 예측을 수행하는 인터 예측부(120)와 인트라 예측을 수행하는 인트라 예측부(125)를 포함할 수 있다. 예측 단위에 대해 인터 예측을 사용할 것인지 또는 인트라 예측을 수행할 것인지를 결정하고, 각 예측 방법에 따른 구체적인 정보(예컨대, 인트라 예측 모드, 모션 벡터, 참조 픽쳐 등)를 결정할 수 있다. 이때, 예측이 수행되는 처리 단위와 예측 방법 및 구체적인 내용이 정해지는 처리 단위는 다를 수 있다. 예컨대, 예측의 방법과 예측 모드 등은 예측 단위로 결정되고, 예측의 수행은 변환 단위로 수행될 수도 있다. 생성된 예측 블록과 원본 블록 사이의 잔차값(잔차 블록)은 변환부(130)로 입력될 수 있다. 또한, 예측을 위해 사용한 예측 모드 정보, 모션 벡터 정보 등은 잔차값과 함께 엔트로피 부호화부(165)에서 부호화되어 복호화 장치에 전달될 수 있다. 특정한 부호화 모드를 사용할 경우, 예측부(120, 125)를 통해 예측 블록을 생성하지 않고, 원본 블록을 그대로 부호화하여 복호화부에 전송하는 것도 가능하다.
인터 예측부(120)는 현재 픽쳐의 이전 픽쳐 또는 이후 픽쳐 중 적어도 하나의 픽쳐의 정보를 기초로 예측 단위를 예측할 수도 있고, 경우에 따라서는 현재 픽쳐 내의 부호화가 완료된 일부 영역의 정보를 기초로 예측 단위를 예측할 수도 있다. 인터 예측부(120)는 참조 픽쳐 보간부, 모션 예측부, 움직임 보상부를 포함할 수 있다.
참조 픽쳐 보간부에서는 메모리(155)로부터 참조 픽쳐 정보를 제공받고 참조 픽쳐에서 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성할 수 있다. 휘도 화소의 경우, 1/4 화소 단위로 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성하기 위해 필터 계수를 달리하는 DCT 기반의 8탭 보간 필터(DCT-based Interpolation Filter)가 사용될 수 있다. 색차 신호의 경우 1/8 화소 단위로 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성하기 위해 필터 계수를 달리하는 DCT 기반의 4탭 보간 필터(DCT-based Interpolation Filter)가 사용될 수 있다.
모션 예측부는 참조 픽쳐 보간부에 의해 보간된 참조 픽쳐를 기초로 모션 예측을 수행할 수 있다. 모션 벡터를 산출하기 위한 방법으로 FBMA(Full search-based Block Matching Algorithm), TSS(Three Step Search), NTS(New Three-Step Search Algorithm) 등 다양한 방법이 사용될 수 있다. 모션 벡터는 보간된 화소를 기초로 1/2 또는 1/4 화소 단위의 모션 벡터값을 가질 수 있다. 모션 예측부에서는 모션 예측 방법을 다르게 하여 현재 예측 단위를 예측할 수 있다. 모션 예측 방법으로 스킵(Skip) 방법, 머지(Merge) 방법, AMVP(Advanced Motion Vector Prediction) 방법, 인트라 블록 카피(Intra Block Copy) 방법 등 다양한 방법이 사용될 수 있다.
인트라 예측부(125)는 현재 픽쳐 내의 화소 정보인 현재 블록 주변의 참조 픽셀 정보를 기초로 예측 단위를 생성할 수 있다. 현재 예측 단위의 주변 블록이 인터 예측을 수행한 블록이어서, 참조 픽셀이 인터 예측을 수행한 픽셀일 경우, 인터 예측을 수행한 블록에 포함되는 참조 픽셀을 주변의 인트라 예측을 수행한 블록의 참조 픽셀 정보로 대체하여 사용할 수 있다. 즉, 참조 픽셀이 가용하지 않는 경우, 가용하지 않은 참조 픽셀 정보를 가용한 참조 픽셀 중 적어도 하나의 참조 픽셀로 대체하여 사용할 수 있다.
인트라 예측에서 예측 모드는 참조 픽셀 정보를 예측 방향에 따라 사용하는 방향성 예측 모드와 예측을 수행시 방향성 정보를 사용하지 않는 비방향성 모드를 가질 수 있다. 휘도 정보를 예측하기 위한 모드와 색차 정보를 예측하기 위한 모드가 상이할 수 있고, 색차 정보를 예측하기 위해 휘도 정보를 예측하기 위해 사용된 인트라 예측 모드 정보 또는 예측된 휘도 신호 정보를 활용할 수 있다.
인트라 예측을 수행할 때 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 동일할 경우, 예측 단위의 좌측에 존재하는 픽셀, 좌측 상단에 존재하는 픽셀, 상단에 존재하는 픽셀을 기초로 예측 단위에 대한 인트라 예측을 수행할 수 있다. 그러나 인트라 예측을 수행할 때 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 상이할 경우, 변환 단위를 기초로 한 참조 픽셀을 이용하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 또한, 최소 부호화 단위에 대해서만 NxN 분할을 사용하는 인트라 예측을 사용할 수 있다.
인트라 예측 방법은 예측 모드에 따라 참조 화소에 AIS(Adaptive Intra Smoothing) 필터를 적용한 후 예측 블록을 생성할 수 있다. 참조 화소에 적용되는 AIS 필터의 종류는 상이할 수 있다. 인트라 예측 방법을 수행하기 위해 현재 예측 단위의 인트라 예측 모드는 현재 예측 단위의 주변에 존재하는 예측 단위의 인트라 예측 모드로부터 예측할 수 있다. 주변 예측 단위로부터 예측된 모드 정보를 이용하여 현재 예측 단위의 예측 모드를 예측하는 경우, 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 인트라 예측 모드가 동일하면 소정의 플래그 정보를 이용하여 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 예측 모드가 동일하다는 정보를 전송할 수 있고, 만약 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 예측 모드가 상이하면 엔트로피 부호화를 수행하여 현재 블록의 예측 모드 정보를 부호화할 수 있다.
또한, 예측부(120, 125)에서 생성된 예측 단위를 기초로 예측을 수행한 예측 단위와 예측 단위의 원본 블록과 차이값인 잔차값(Residual) 정보를 포함하는 잔차 블록이 생성될 수 있다. 생성된 잔차 블록은 변환부(130)로 입력될 수 있다.
변환부(130)에서는 원본 블록과 예측부(120, 125)를 통해 생성된 예측 단위의 잔차값(residual)정보를 포함한 잔차 블록을 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), KLT와 같은 변환 방법을 사용하여 변환시킬 수 있다. 잔차 블록을 변환하기 위해 DCT를 적용할지, DST를 적용할지 또는 KLT를 적용할지는 잔차 블록을 생성하기 위해 사용된 예측 단위의 인트라 예측 모드 정보를 기초로 결정할 수 있다.
양자화부(135)는 변환부(130)에서 주파수 영역으로 변환된 값들을 양자화할 수 있다. 블록에 따라 또는 영상의 중요도에 따라 양자화 계수는 변할 수 있다. 양자화부(135)에서 산출된 값은 역양자화부(140)와 재정렬부(160)에 제공될 수 있다.
재정렬부(160)는 양자화된 잔차값에 대해 계수값의 재정렬을 수행할 수 있다.
재정렬부(160)는 계수 스캐닝(Coefficient Scanning) 방법을 통해 2차원의 블록 형태 계수를 1차원의 벡터 형태로 변경할 수 있다. 예를 들어, 재정렬부(160)에서는 지그-재그 스캔(Zig-Zag Scan)방법을 이용하여 DC 계수부터 고주파수 영역의 계수까지 스캔하여 1차원 벡터 형태로 변경시킬 수 있다. 변환 단위의 크기 및 인트라 예측 모드에 따라 지그-재그 스캔 대신 2차원의 블록 형태 계수를 열 방향으로 스캔하는 수직 스캔, 2차원의 블록 형태 계수를 행 방향으로 스캔하는 수평 스캔이 사용될 수도 있다. 즉, 변환 단위의 크기 및 인트라 예측 모드에 따라 지그-재그 스캔, 수직 방향 스캔 및 수평 방향 스캔 중 어떠한 스캔 방법이 사용될지 여부를 결정할 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)는 재정렬부(160)에 의해 산출된 값들을 기초로 엔트로피 부호화를 수행할 수 있다. 엔트로피 부호화는 예를 들어, 지수 골롬(Exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 다양한 부호화 방법을 사용할 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)는 재정렬부(160) 및 예측부(120, 125)로부터 부호화 단위의 잔차값 계수 정보 및 블록 타입 정보, 예측 모드 정보, 분할 단위 정보, 예측 단위 정보 및 전송 단위 정보, 모션 벡터 정보, 참조 프레임 정보, 블록의 보간 정보, 필터링 정보 등 다양한 정보를 부호화할 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)에서는 재정렬부(160)에서 입력된 부호화 단위의 계수값을 엔트로피 부호화할 수 있다.
역양자화부(140) 및 역변환부(145)에서는 양자화부(135)에서 양자화된 값들을 역양자화하고 변환부(130)에서 변환된 값들을 역변환한다. 역양자화부(140) 및 역변환부(145)에서 생성된 잔차값(Residual)은 예측부(120, 125)에 포함된 움직임 추정부, 움직임 보상부 및 인트라 예측부를 통해서 예측된 예측 단위와 합쳐져 복원 블록(Reconstructed Block)을 생성할 수 있다.
필터부(150)는 디블록킹 필터, 오프셋 보정부, ALF(Adaptive Loop Filter)중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
디블록킹 필터는 복원된 픽쳐에서 블록 간의 경계로 인해 생긴 블록 왜곡을 제거할 수 있다. 디블록킹을 수행할지 여부를 판단하기 위해 블록에 포함된 몇 개의 열 또는 행에 포함된 픽셀을 기초로 현재 블록에 디블록킹 필터 적용할지 여부를 판단할 수 있다. 블록에 디블록킹 필터를 적용하는 경우 필요한 디블록킹 필터링 강도에 따라 강한 필터(Strong Filter) 또는 약한 필터(Weak Filter)를 적용할 수 있다. 또한 디블록킹 필터를 적용함에 있어 수직 필터링 및 수평 필터링 수행시 수평 방향 필터링 및 수직 방향 필터링이 병행 처리되도록 할 수 있다.
오프셋 보정부는 디블록킹을 수행한 영상에 대해 픽셀 단위로 원본 영상과의 오프셋을 보정할 수 있다. 특정 픽쳐에 대한 오프셋 보정을 수행하기 위해 영상에 포함된 픽셀을 일정한 수의 영역으로 구분한 후 오프셋을 수행할 영역을 결정하고 해당 영역에 오프셋을 적용하는 방법 또는 각 픽셀의 에지 정보를 고려하여 오프셋을 적용하는 방법을 사용할 수 있다.
ALF(Adaptive Loop Filtering)는 필터링한 복원 영상과 원래의 영상을 비교한 값을 기초로 수행될 수 있다. 영상에 포함된 픽셀을 소정의 그룹으로 나눈 후 해당 그룹에 적용될 하나의 필터를 결정하여 그룹마다 차별적으로 필터링을 수행할 수 있다. ALF를 적용할지 여부에 관련된 정보는 휘도 신호는 부호화 단위(Coding Unit, CU) 별로 전송될 수 있고, 각각의 블록에 따라 적용될 ALF 필터의 모양 및 필터 계수는 달라질 수 있다. 또한, 적용 대상 블록의 특성에 상관없이 동일한 형태(고정된 형태)의 ALF 필터가 적용될 수도 있다.
메모리(155)는 필터부(150)를 통해 산출된 복원 블록 또는 픽쳐를 저장할 수 있고, 저장된 복원 블록 또는 픽쳐는 인터 예측을 수행 시 예측부(120, 125)에 제공될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 영상 복호화 장치(200)는 엔트로피 복호화부(210), 재정렬부(215), 역양자화부(220), 역변환부(225), 예측부(230, 235), 필터부(240), 메모리(245)가 포함될 수 있다.
영상 부호화 장치에서 영상 비트스트림이 입력된 경우, 입력된 비트스트림은 영상 부호화 장치와 반대의 절차로 복호화될 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)는 영상 부호화 장치의 엔트로피 부호화부에서 엔트로피 부호화를 수행한 것과 반대의 절차로 엔트로피 복호화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 영상 부호화 장치에서 수행된 방법에 대응하여 지수 골롬(Exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 다양한 방법이 적용될 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)에서는 부호화 장치에서 수행된 인트라 예측 및 인터 예측에 관련된 정보를 복호화할 수 있다.
재정렬부(215)는 엔트로피 복호화부(210)에서 엔트로피 복호화된 비트스트림을 부호화부에서 재정렬한 방법을 기초로 재정렬을 수행할 수 있다. 1차원 벡터 형태로 표현된 계수들을 다시 2차원의 블록 형태의 계수로 복원하여 재정렬할 수 있다. 재정렬부(215)에서는 부호화부에서 수행된 계수 스캐닝에 관련된 정보를 제공받고 해당 부호화부에서 수행된 스캐닝 순서에 기초하여 역으로 스캐닝하는 방법을 통해 재정렬을 수행할 수 있다.
역양자화부(220)는 부호화 장치에서 제공된 양자화 파라미터와 재정렬된 블록의 계수값을 기초로 역양자화를 수행할 수 있다.
역변환부(225)는 영상 부호화 장치에서 수행한 양자화 결과에 대해 변환부에서 수행한 변환 즉, DCT, DST, 및 KLT에 대해 역변환 즉, 역 DCT, 역 DST 및 역 KLT를 수행할 수 있다. 역변환은 영상 부호화 장치에서 결정된 전송 단위를 기초로 수행될 수 있다. 영상 복호화 장치의 역변환부(225)에서는 예측 방법, 현재 블록의 크기 및 예측 방향 등 복수의 정보에 따라 변환 기법(예를 들어, DCT, DST, KLT)이 선택적으로 수행될 수 있다.
예측부(230, 235)는 엔트로피 복호화부(210)에서 제공된 예측 블록 생성 관련 정보와 메모리(245)에서 제공된 이전에 복호화된 블록 또는 픽쳐 정보를 기초로 예측 블록을 생성할 수 있다.
전술한 바와 같이 영상 부호화 장치에서의 동작과 동일하게 인트라 예측을 수행시 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 동일할 경우, 예측 단위의 좌측에 존재하는 픽셀, 좌측 상단에 존재하는 픽셀, 상단에 존재하는 픽셀을 기초로 예측 단위에 대한 인트라 예측을 수행하지만, 인트라 예측을 수행시 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 상이할 경우, 변환 단위를 기초로 한 참조 픽셀을 이용하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 또한, 최소 부호화 단위에 대해서만 NxN 분할을 사용하는 인트라 예측을 사용할 수도 있다.
예측부(230, 235)는 예측 단위 판별부, 인터 예측부 및 인트라 예측부를 포함할 수 있다. 예측 단위 판별부는 엔트로피 복호화부(210)에서 입력되는 예측 단위 정보, 인트라 예측 방법의 예측 모드 정보, 인터 예측 방법의 모션 예측 관련 정보 등 다양한 정보를 입력 받고 현재 부호화 단위에서 예측 단위를 구분하고, 예측 단위가 인터 예측을 수행하는지 아니면 인트라 예측을 수행하는지 여부를 판별할 수 있다. 인터 예측부(230)는 영상 부호화 장치에서 제공된 현재 예측 단위의 인터 예측에 필요한 정보를 이용해 현재 예측 단위가 포함된 현재 픽쳐의 이전 픽쳐 또는 이후 픽쳐 중 적어도 하나의 픽쳐에 포함된 정보를 기초로 현재 예측 단위에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다. 또는, 현재 예측 단위가 포함된 현재 픽쳐 내에서 기-복원된 일부 영역의 정보를 기초로 인터 예측을 수행할 수도 있다.
인터 예측을 수행하기 위해 부호화 단위를 기준으로 해당 부호화 단위에 포함된 예측 단위의 모션 예측 방법이 스킵 모드(Skip Mode), 머지 모드(Merge 모드), AMVP 모드(AMVP Mode), 인트라 블록 카피 모드 중 어떠한 방법인지 여부를 판단할 수 있다.
인트라 예측부(235)는 현재 픽쳐 내의 화소 정보를 기초로 예측 블록을 생성할 수 있다. 예측 단위가 인트라 예측을 수행한 예측 단위인 경우, 영상 부호화 장치에서 제공된 예측 단위의 인트라 예측 모드 정보를 기초로 인트라 예측을 수행할 수 있다. 인트라 예측부(235)에는 AIS(Adaptive Intra Smoothing) 필터, 참조 화소 보간부, DC 필터를 포함할 수 있다. AIS 필터는 현재 블록의 참조 화소에 필터링을 수행하는 부분으로써 현재 예측 단위의 예측 모드에 따라 필터의 적용 여부를 결정하여 적용할 수 있다. 영상 부호화 장치에서 제공된 예측 단위의 예측 모드 및 AIS 필터 정보를 이용하여 현재 블록의 참조 화소에 AIS 필터링을 수행할 수 있다. 현재 블록의 예측 모드가 AIS 필터링을 수행하지 않는 모드일 경우, AIS 필터는 적용되지 않을 수 있다.
참조 화소 보간부는 예측 단위의 예측 모드가 참조 화소를 보간한 화소값을 기초로 인트라 예측을 수행하는 예측 단위일 경우, 참조 화소를 보간하여 정수값 이하의 화소 단위의 참조 화소를 생성할 수 있다. 현재 예측 단위의 예측 모드가 참조 화소를 보간하지 않고 예측 블록을 생성하는 예측 모드일 경우 참조 화소는 보간되지 않을 수 있다. DC 필터는 현재 블록의 예측 모드가 DC 모드일 경우 필터링을 통해서 예측 블록을 생성할 수 있다.
복원된 블록 또는 픽쳐는 필터부(240)로 제공될 수 있다. 필터부(240)는 디블록킹 필터, 오프셋 보정부, ALF를 포함할 수 있다.
영상 부호화 장치로부터 해당 블록 또는 픽쳐에 디블록킹 필터를 적용하였는지 여부에 대한 정보 및 디블록킹 필터를 적용하였을 경우, 강한 필터를 적용하였는지 또는 약한 필터를 적용하였는지에 대한 정보를 제공받을 수 있다. 영상 복호화 장치의 디블록킹 필터에서는 영상 부호화 장치에서 제공된 디블록킹 필터 관련 정보를 제공받고 영상 복호화 장치에서 해당 블록에 대한 디블록킹 필터링을 수행할 수 있다.
오프셋 보정부는 부호화시 영상에 적용된 오프셋 보정의 종류 및 오프셋 값 정보 등을 기초로 복원된 영상에 오프셋 보정을 수행할 수 있다.
ALF는 부호화 장치로부터 제공된 ALF 적용 여부 정보, ALF 계수 정보 등을 기초로 부호화 단위에 적용될 수 있다. 이러한 ALF 정보는 특정한 파라메터 셋에 포함되어 제공될 수 있다.
메모리(245)는 복원된 픽쳐 또는 블록을 저장하여 참조 픽쳐 또는 참조 블록으로 사용할 수 있도록 할 수 있고 또한 복원된 픽쳐를 출력부로 제공할 수 있다.
전술한 바와 같이 이하, 본 발명의 실시예에서는 설명의 편의상 코딩 유닛(Coding Unit)을 부호화 단위라는 용어로 사용하지만, 부호화 뿐만 아니라 복호화를 수행하는 단위가 될 수도 있다.
또한, 현재 블록은, 부호화/복호화 대상 블록을 나타내는 것으로, 부호화/복호화 단계에 따라, 코딩 트리 블록(또는 코딩 트리 유닛), 부호화 블록(또는 부호화 유닛), 변환 블록(또는 변환 유닛) 또는 예측 블록(또는 예측 유닛) 등을 나타내는 것일 수 있다. 본 명세서에서, '유닛'은 특정 부호화/복호화 프로세스를 수행하기 위한 기본 단위를 나타내고, '블록'은 소정 크기의 화소 어레이를 나타낼 수 있다. 별도의 구분이 없는 한, '블록'과 '유닛'은 동등한 의미로 사용될 수 있다. 예컨대, 후술되는 실시예에서, 부호화 블록(코딩 블록) 및 부호화 유닛(코딩 유닛)은 상호 동등한 의미인 것으로 이해될 수 있다.
도 3은 본 개시에 따른 영상 부호화/복호화 장치에 의해 수행되는 영상 부호화/복호화 방법을 도시한 것이다.
도 3을 참조하면, 현재 블록의 인트라 예측을 위한 참조 라인을 결정할 수 있다(S300).
현재 블록은 영상 부호화/복호화 장치에 기-정의된 복수의 참조 라인 후보 중 하나 또는 그 이상을 인트라 예측을 위한 참조 라인으로 이용할 수 있다. 여기서, 기-정의된 복수의 참조 라인 후보는, 복호화 대상인 현재 블록에 인접한 이웃 참조 라인과 현재 블록의 경계로부터 1-샘플 내지 N-샘플만큼 떨어진 N개의 비-이웃 참조 라인을 포함할 수 있다. N은 1, 2, 3, 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 이하, 설명의 편의를 위해, 현재 블록이 이용 가능한 복수의 참조 라인 후보는, 이웃 참조 라인 후보과 3개의 비-이웃 참조 라인 후보로 구성됨을 가정하나, 이에 한정되지 아니한다. 즉, 현재 블록이 이용 가능한 복수의 참조 라인 후보는 4개 또는 그 이상의 비-이웃 참조 라인 후보를 포함할 수 있음은 물론이다.
영상 부호화 장치는, 복수의 참조 라인 후보 중 최적의 참조 라인 후보를 결정하고, 이를 특정하기 위한 인덱스를 부호화할 수 있다. 영상 복호화 장치는, 비트스트림을 통해 시그날링되는 인덱스에 기초하여, 현재 블록의 참조 라인을 결정할 수 있다. 상기 인덱스는, 복수의 참조 라인 후보 중 어느 하나를 특정할 수 있다. 상기 인덱스에 의해 특정된 참조 라인 후보가 현재 블록의 참조 라인으로 이용될 수 있다.
현재 블록의 참조 라인을 결정하기 위해 시그날링되는 인덱스의 개수는 1개일 수도 있고, 2개 또는 그 이상일 수도 있다. 일 예로, 상기 시그날링되는 인덱스의 개수가 1개인 경우, 현재 블록은 복수의 참조 라인 후보 중에서 상기 시그날링된 인덱스에 의해 특정되는 단일의 참조 라인 후보만을 이용하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 또는, 상기 시그날링되는 인덱스의 개수가 2개 이상인 경우, 현재 블록은 복수의 참조 라인 후보 중에서 복수개의 인덱스에 의해 특정되는 복수의 참조 라인 후보를 이용하여 인트라 예측을 수행할 수 있다.
도 3을 참조하면, 현재 블록의 인트라 예측 모드를 결정할 수 있다(S310).
현재 블록의 인트라 예측 모드는 영상 부호화/복호화 장치에 기-정의된 복수의 인트라 예측 모드 중에서 결정될 수 있다. 상기 기-정의된 복수의 인트라 예측 모드는 도 4 및 도 5를 참조하여 살펴보기로 한다.
도 4는 본 개시에 따른 복수의 인트라 예측 모드의 일예를 도시한 것이다.
도 4를 참조하면, 영상 부호화/복호화 장치에 기-정의된 복수의 인트라 예측 모드는, 비방향성 모드와 방향성 모드로 구성될 수 있다. 비방향성 모드는, 플래너 모드 또는 DC 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 방향성 모드는, 2번 내지 66번의 방향성 모드를 포함할 수 있다.
도 4에 도시된 것보다, 방향성 모드를 더 확장할 수도 있다. 도 5는 방향성 모드가 확장된 예를 나타낸다.
도 5에서는, -1번부터 -14번 모드와 67번부터 80번 모드가 추가된 것으로 예시되었다. 이들 방향성 모드는 와이드 앵글 인트라 예측 모드라 호칭될 수 있다. 와이드 앵글 인트라 예측 모드를 이용할 것인지 여부는, 현재 블록의 형태에 따라, 결정될 수 있다. 일 예로, 현재 블록이 너비가 높이보다 큰 비정방 형태의 블록인 경우, 일부 방향성 모드(예컨대, 2번부터 15번)가 67번부터 80번 사이의 와이드 앵글 인트라 예측 모드로 전환될 수 있다. 반면, 현재 블록이 높이가 너비보다 큰 비정방 형태의 블록인 경우, 일부 방향성 모드(예컨대, 53번부터 66번)가, -1번부터 -14번 사이의 와이드 앵글 인트라 예측 모드로 전환될 수 있다.
이용 가능한 와이드 앵글 인트라 예측 모드들의 범위는, 현재 블록의 너비와 높이 비율에 따라, 적응적으로 결정될 수 있다. 표 1은 현재 블록의 너비 및 높이 비율에 따른, 이용 가능한 와이드 앵글 인트라 예측 모드들의 범위를 나타낸 것이다.
| 너비/높이 | 이용 가능한 와이드 앵글 인트라 예측 모드 범위 |
| W/H = 16 | 67~80 |
| W/H = 8 | 67~78 |
| W/H = 4 | 67~76 |
| W/H = 2 | 67~74 |
| W/H = 1 | 없음 |
| W/H = 1/2 | -1~-8 |
| W/H = 1/4 | -1~-10 |
| W/H = 1/8 | -1~-12 |
| W/H = 1/16 | -1~-14 |
상기 복수의 인트라 예측 모드 중에서 K개의 후보 모드(most probable mode, MPM)를 선택할 수 있다. 선택된 후보 모드를 포함한 후보 리스트가 생성될 수 있다. 후보 리스트에 속한 후보 모드 중 어느 하나를 지시하는 인덱스가 시그날링될 수 있다. 상기 인덱스에 의해 지시된 후보 모드에 기초하여 현재 블록의 인트라 예측 모드가 결정될 수 있다. 일 예로, 상기 인덱스에 의해 지시된 후보 모드가 현재 블록의 인트라 예측 모드로 설정될 수 있다. 또는, 현재 블록의 인트라 예측 모드는, 상기 인덱스에 의해 지시된 후보 모드의 값과 소정의 차분값에 기초하여 결정될 수도 있다. 상기 차분값은, 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드의 값과 상기 인덱스에 의해 지시된 후보 모드의 값 간의 차이로 정의될 수 있다. 상기 차분값은 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다. 또는, 상기 차분값은 영상 부호화/복호화 장치에 기-정의된 값일 수도 있다.또는, 현재 블록의 인트라 예측 모드는, 상기 후보 리스트에 현재 블록의 인트라 예측 모드와 동일한 모드가 존재하는지 여부를 나타내는 플래그에 기초하여 결정될 수 있다. 일 예로, 상기 플래그가 제1 값인 경우, 현재 블록의 인트라 예측 모드는 상기 후보 리스트로부터 결정될 수 있다. 이 경우, 후보 리스트에 속한 복수의 후보 모드 중 어느 하나를 지시하는 인덱스가 시그날링될 수 있다. 상기 인덱스에 의해 지시된 후보 모드가 현재 블록의 인트라 예측 모드로 설정될 수 있다. 반면, 상기 플래그가 제2 값인 경우, 나머지 인트라 예측 모드 중 어느 하나가 현재 블록의 인트라 예측 모드로 설정될 수 있다. 상기 나머지 인트라 예측 모드는, 기-정의된 복수의 인트라 예측 모드 중 상기 후보 리스트에 속한 후보 모드를 제외한 모드를 의미할 수 있다. 상기 플래그가 제2 값인 경우, 상기 나머지 인트라 예측 모드 중 어느 하나를 지시하는 인덱스가 시그날링될 수 있다. 시그날링된 인덱스에 의해 지시된 인트라 예측 모드가 현재 블록의 인트라 예측 모드로 설정될 수 있다.크로마 블록의 인트라 예측 모드는, 복수의 크로마 블록의 인트라 예측 모드 후보들 중에서 선택될 수 있다. 이를 위해, 크로마 블록의 인트라 예측 모드 후보들 중 하나를 지시하는 인덱스 정보가 명시적으로 부호화되어 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다. 표 2는 크로마 블록의 인트라 예측 모드 후보들을 예시한 것이다.
| 인덱스 | 크로마 블록을 위한 인트라 예측 모드 후보 | ||||
| 루마모드:0 | 루마모드:50 | 루마모드:18 | 루마모드:1 | 그외 | |
| 0 | 66 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 50 | 66 | 50 | 50 | 50 |
| 2 | 18 | 18 | 66 | 18 | 18 |
| 3 | 1 | 1 | 1 | 66 | 1 |
| 4 | DM | ||||
표 2의 예에서, DM(Direct Mode)는, 크로마 블록과 동일 위치에 존재하는 루마 블록의 인트라 예측 모드를, 크로마 블록의 인트라 예측 모드로 설정하는 것을 의미한다. 한편, 크로마 블록과 동일 위치에 존재하는 루마 블록은, 크로마 블록의 좌상단 샘플의 위치 또는 중앙 샘플의 위치를 기준으로 결정될 수 있다.
일 예로, 루마 블록의 인트라 예측 모드(루마 모드)가 0번(평면모드)이고, 인덱스가 2번을 가리킨다면, 크로마 블록의 인트라 예측 모드는, 수평 모드(18번)로 결정될 수 있다.일 예로, 루마 블록의 인트라 예측 모드(루마 모드)가 1번(DC모드)이고, 인덱스가 0번을 가리킨다면, 크로마 블록의 인트라 예측 모드는 플래너 모드(0번)로 결정될 수 있다.
결과적으로, 크로마 블록의 인트라 예측 모드도 도 4 또는 도 5에 도시된 인트라 예측 모드들 중 하나로 설정될 수 있다. 현재 블록의 인트라 예측 모드는 현재 블록의 참조 라인을 결정하기 위해 이용될 수도 있으며, 이 경우 S310 단계는 S300 단계 전에 수행될 수도 있다.
도 3을 참조하면, 현재 블록의 참조 라인과 인트라 예측 모드에 기초하여 현재 블록에 대해 인트라 예측을 수행할 수 있다(S320).
이하, 도 6 내지 도 8을 참조하여 인트라 예측 모드 별 인트라 예측 방법에 대해서 자세히 살펴보기로 한다. 다만, 설명의 편의를 위해, 현재 블록의 인트라 예측을 위해 단일 참조 라인이 이용됨을 가정하나, 복수의 참조 라인이 이용되는 경우에도 후술하는 인트라 예측 방법이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
도 6은 본 개시에 따른 플래너 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 6을 참조하면, T는 현재 블록의 우상단 코너에 위치하는 참조 샘플을, L은 현재 블록의 좌하단 코너에 위치하는 참조 샘플을 나타낸다. P1은 수평 방향의 보간을 통해 생성될 수 있다. 일 예로, P1은 P1과 동일한 수평 라인에 위치한 참조 샘플과 T를 보간하여 생성될 수 있다. P2는 수직 방향의 보간을 통해 생성될 수 있다. 일 예로, P2는 P2와 동일한 수직 라인에 위치한 참조 샘플과 L을 보간하여 생성될 수 있다. 현재 블록 내 현재 샘플은, 다음 수학식 1과 같이, P1과 P2의 가중합을 통해 예측될 수 있다.
수학식 1에서, 가중치 α와 β는, 현재 블록의 너비와 높이를 고려하여 결정될 수 있다. 현재 블록의 너비와 높이에 따라, 가중치 α와 β는 동일한 값을 가질 수도 있고, 서로 상이한 값을 가질 수도 있다. 만약 현재 블록의 너비와 높이가 같다면, 가중치 α와 β를 동일하게 설정할 수 있고, 현재 샘플의 예측 샘플은 P1과 P2의 평균값으로 설정될 수 있다. 현재 블록의 너비와 높이가 같지 않은 경우, 가중치 α와 β는 서로 상이한 값을 가질 수 있다. 일 예로, 너비가 높이보다 큰 경우, 현재 블록의 너비에 대응하는 가중치에 더 작은 값을 설정하고, 현재 블록의 높이에 대응하는 가중치에 더 큰 값을 설정할 수 있다. 역으로, 너비가 높이보다 큰 경우, 현재 블록의 너비에 대응하는 가중치에 더 큰 값을 설정하고, 현재 블록의 높이에 대응하는 가중치에 더 작은 값을 설정할 수 있다. 여기서, 현재 블록의 너비에 대응하는 가중치는 β를 의미하고, 현재 블록의 높이에 대응하는 가중치는 α를 의미할 수 있다.
도 7은 본 개시에 따른 DC 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 7을 참조하면, 현재 블록에 인접한 주변 샘플의 평균값을 산출하고, 산출된 평균값을 현재 블록 내 모든 샘플의 예측값으로 설정할 수 있다. 여기서, 주변 샘플은, 현재 블록의 상단 참조 샘플과 좌측 참조 샘플을 포함할 수 있다. 다만, 현재 블록의 형태에 따라, 상단 참조 샘플 또는 좌측 참조 샘플만을 이용하여 평균값을 산출할 수도 있다. 일 예로, 현재 블록의 너비가 높이보다 큰 경우, 현재 블록의 상단 참조 샘플만을 이용하여 평균값을 산출할 수 있다. 또는, 현재 블록의 너비와 높이의 비율이 소정의 문턱값보다 크거나 같은 경우, 현재 블록의 상단 참조 샘플만을 이용하여 평균값을 산출할 수 있다. 또는, 현재 블록의 너비와 높이의 비율이 소정의 문턱값보다 작거나 같은 경우, 현재 블록의 상단 참조 샘플만을 이용하여 평균값을 산출할 수 있다. 반면, 현재 블록의 너비가 높이보다 작은 경우, 현재 블록의 좌측 참조 샘플만을 이용하여 평균값을 산출할 수 있다. 또는, 현재 블록의 너비와 높이의 비율이 소정의 문턱값보다 작거나 같은 경우, 현재 블록의 좌측 참조 샘플만을 이용하여 평균값을 산출할 수 있다. 또는, 현재 블록의 너비와 높이의 비율이 소정의 문턱값보다 크거나 같은 경우, 현재 블록의 좌측 참조 샘플만을 이용하여 평균값을 산출할 수 있다.
도 8은 본 개시에 따른 방향성 모드 기반의 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
현재 블록의 인트라 예측 모드가 방향성 모드인 경우, 해당 방향성 모드의 각도에 따라 참조 라인으로 프로젝션(projection)을 수행할 수 있다. 프로젝션된 위치에 참조 샘플이 존재하면, 해당 참조 샘플을 현재 샘플의 예측 샘플로 설정할 수 있다. 만약 프로젝션된 위치에 참조 샘플이 존재하지 않으면, 프로젝션된 위치에 이웃한 하나 또는 그 이상의 주변 샘플을 이용하여 프로젝션된 위치에 대응하는 샘플을 생성할 수 있다. 일 예로, 프로젝션된 위치를 기준으로 양방향으로 이웃한 2개 또는 그 이상의 주변 샘플을 기반으로 보간을 수행하여, 프로젝션된 위치에 대응하는 샘플을 생성할 수 있다. 또는, 프로젝션된 위치에 이웃한 하나의 주변 샘플을 프로젝션된 위치에 대응하는 샘플로 설정할 수 있다. 이때, 프로젝션된 위치에 이웃한 복수의 주변 샘플 중 프로젝션된 위치에 가장 가까운 주변 샘플이 이용될 수 있다. 프로젝션된 위치에 대응하는 샘플을 현재 샘플의 예측 샘플로 설정할 수 있다.
도 8을 참조하면, 현재 샘플 B의 경우, 해당 위치에서 인트라 예측 모드의 각도에 따라 참조 라인으로 프로젝션을 수행할 경우, 프로젝션된 위치에 참조 샘플이 존재한다(즉, 정수 위치의 참조 샘플, R3). 이 경우, 프로젝션된 위치의 참조 샘플을 현재 샘플 B의 예측 샘플로 설정할 수 있다. 현재 샘플 A의 경우, 해당 위치에서 인트라 예측 모드의 각도에 따라 참조 라인으로 프로젝션을 수행할 경우, 프로젝션된 위치에 참조 샘플(즉, 정수 위치의 참조 샘플)이 존재하지 않는다. 이 경우, 프로젝션된 위치에 이웃한 주변 샘플(예를 들어, R2와 R3)을 기반으로 보간을 수행하여 분수 위치의 샘플(r)을 생성할 수 있다. 생성된 분수 위치의 샘플(r)을 현재 샘플 A의 예측 샘플로 설정할 수 있다.
도 9는 분수 위치의 샘플을 유도하는 방법을 도시한 것이다.
도 9의 예에서, 변수 h는 예측 샘플 A의 위치와 참조 샘플 라인 까지의 수직 방향거리(즉, 세로 거리)를 의미하고, 변수 w는 예측 샘플 A의 위치와 분수 위치 샘플 까지의 수평 방향 거리(즉, 가로 거리)를 의미한다. 또한, 변수 θ는, 인트라 예측 모드의 방향성에 따라 미리 정의된 각도를 의미하고, 변수 x는, 분수 위치를 의미한다.
변수 w는 다음의 수학식 2와 같이 유도될 수 있다.
이후, 변수 w에서, 정수 위치를 제거하면, 최종적으로, 분수 위치가 유도될 수 있다.
분수 위치 샘플은 인접하는 정수 위치 참조 샘플들을 보간하여 생성될 수 있다. 일 예로, 정수 위치 참조 샘플 R2 및 정수 위치 참조 샘플 R3를 보간하여, x 위치의 분수 위치 참조 샘플을 생성할 수 있다.
분수 위치 샘플을 유도함에 있어서, 실수 연산을 피하기 위해, 스케일링 팩터를 사용할 수 있다. 일 예로, 스케일링 팩터 f가 32로 설정된 경우, 도 8의 (b)에 도시된 예에서와 같이, 이웃하는 정수 참조 샘플들 사이의 거리가 1이 아닌 32로 설정될 수 있다.
또한, 인트라 예측 모드의 방향성에 따라 결정되는 각도 θ에 대한 탄젠트 값도 동일한 스케일링 팩터(예컨대, 32)를 이용하여 스케일업할 수 있다.
도 10 및 도 11은 인트라 예측 모드별, 각도에 대한 탄젠트 값이 32배 스케일링된 것을 도시한 것이다.
도 10은, 비-와이드 앵글 인트라 예측 모드에 대한, 탄젠트 값의 스케일링된 결과를 나타낸 것이고, 도 11은 와이드 앵글 인트라 예측 모드에 대한, 탄젠트 값의 스케일링된 결과를 나타낸 것이다.
인트라 예측 모드의 각도 값에 대한 탄젠트 값(tanθ)이 양수인 경우, 현재 블록의 상단 라인에 속하는 참조 샘플들(즉, 상단 참조 샘플들) 또는 현재 블록의 좌측 라인에 속하는 참조 샘플들(즉, 좌측 참조 샘플들) 중 한쪽만을 사용하여 인트라 예측이 수행될 수 있다. 한편, 인트라 예측 모드의 각도 값에 대한 탄젠트값이 음수인 경우, 상단에 위치하는 참조 샘플들과 좌측에 위치하는 참조 샘플들이 모두 이용된다.
이때, 구현의 간소화를 위해, 좌측 참조 샘플들을 위쪽으로 프로젝션 하거나, 상단 참조 샘플들을 좌측으로 프로젝션 하여, 참조 샘플들을 1D 어레이 형태로 배열하고, 1D 어레이 형태의 참조 샘플들을 이용하여 인트라 예측을 수행하도록 할 수도 있다.
도 12는 방향성 모드가 34번 내지 49번 모드 중 하나인 경우, 인트라 예측 양상을 예시한 도면이다.
현재 블록의 인트라 예측 모드가 34번 내지 49번 모드 중 하나인 경우, 현재 블록의상단 참조 샘플들 뿐만 아니라, 좌측 참조 샘플들을 이용하여 인트라 예측이 수행된다. 이때, 도 12에 도시된 예에서와 같이, 현재 블록의 좌측에 위치하는 참조 샘플을 상단 라인의 위치로 복사하거나, 좌측에 위치하는 참조 샘플들을 보간하여 상단 라인의 참조 샘플을 생성할 수 있다.
일 예로, 현재 블록 상단의 A 위치에 대한 참조 샘플을 획득하고자 하는 경우, 현재 블록의 인트라 예측 모드의 방향성을 고려하여, 상단 라인의 A 위치에서, 현재 블록의 좌측 라인에 프로젝션을 수행할 수 있다. 프로젝션된 위치를 a라 할 경우, a 위치에 대응하는 값을 복사하거나, a에 대응하는 분수 위치 값을 생성하여, A 위치의 값으로 설정할 수 있다. 일 예로, a 위치가 정수 위치인 경우, 정수 위치 참조 샘플을 복사하여 A 위치의 값을 생성할 수 있다. 반면, a 위치가 분수 위치인 경우, a 위치의 상측에 위치하는 참조 샘플 및 a 위치의 하측에 위치하는 참조 샘플을 보간하고, 보간된 값을 A 위치의 값으로 설정할 수 있다. 한편, 현재 블록 상단의 A 위치에서, 현재 블록의 좌측 라인으로 프로젝션되는 방향은, 현재 블록의 인트라 예측 모드의 방향과 평행이면서, 반대 방향일 수 있다.
도 13은 좌측 참조 샘플들을 보간하여 상단 참조 샘플을 생성하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 13에서, 변수 h는, 상단 라인의 A 위치와 좌측 라인의 a 위치 사이의 수평 방향 거리를 나타낸다. 변수 w는, 상단 라인의 A 위치와 좌측 라인의 a 위치 사이의 수직 방향 거리를 나타낸다. 또한, 변수 θ는, 인트라 예측 모드의 방향성에 따라 미리 정의된 각도를 의미하고, 변수 x는, 분수 위치를 의미한다.
변수 h는 다음의 수학식 3과 같이 유도될 수 있다.
이후, 변수 h에서, 정수 위치를 제거하면, 최종적으로, 분수 위치가 유도될 수 있다.
분수 위치 샘플을 유도함에 있어서, 실수 연산을 피하기 위해, 스케일링 팩터를 사용할 수 있다. 일 예로, 변수 θ에 대한 탄젠트 값을 스케일링 팩터 f1을 이용하여 스케일링할 수 있다. 여기서, 좌측 라인으로 프로젝션되는 방향은, 방향성 예측 모와 평행이면서 반대이므로, 도 10 및 도 11에 도시된 스케일된 탄젠트 값을 사용할 수도 있다.
스케일링 팩터 f1이 적용된 경우, 수학식 3은, 다음의 수학식 4와 같이, 변형 사용될 수 있다.
위와 같은 방식으로, 상단 라인에 속하는 참조 샘플들만으로 1D 참조 샘플 어레이를 구성할 수 있다. 이 결과, 1D 어레이로 구성된 상단 참조 샘플들만을 이용하여, 현재 블록에 대한 인트라 예측을 수행할 수 있다.
도 14는 1D 어레이로 배열된 참조 샘플들을 이용하여, 인트라 예측이 수행되는 예를 나타낸 것이다.
도 14에 도시된 예에서와 같이, 좌측 참조 샘플들을 프로젝션하여, 상단 참조 샘플들을 생성함으로써, 상단 라인에 속하는 참조 샘플들만을 이용하여 현재 블록의 예측 샘플들이 획득될 수 있다.
도 12 및 도 14에 도시된 것과 반대로, 상단 참조 샘플을 좌측 라인에 프로젝션하여, 좌측 라인에 속하는 참조 샘플들만으로 1D 참조 샘플 어레이를 구성할 수도 있다. 구체적으로, 방향성 모드의 각도에 대한 탄젠트 값(tanθ)이 음수인 방향성 모드들 중 19번 내지 33번 모드들에 대해서는, 상단 라인에 속한 참조 샘플들을 좌측 라인으로 프로젝션 하여, 좌측 참조 샘플을 생성할 수 있다.
복원된 루마 블록을 이용하여, 크로마 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다. 위와 같은, 상이한 컬러 성분을 이용한 예측 모델을, 콤포넌트간 선형 모델(Cross Component Linear Model, CCLM)이라 호칭할 수 있다. CCLM이 적용되는 경우, 루마 블록의 인트라 예측 모드를 기반으로, 크로마 블록의 인트라 예측 모드를 유도하는 과정이 생략될 수 있다.
도 15는 복원된 루마 블록을 이용하여 크로마 블록을 예측하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 15를 참조하면, 먼저, 크로마 블록에 대한 예측을 위해, 예측 파라미터를 유도할 수 있다(S1510). 이때, 예측 파라미터는, 픽처의 영상 포맷에 따라 상이한 방법으로 유도될 수 있다. 영상 포맷은, 크로마 서브 샘플링 레이트를 나타내는 것으로, 4:4:4, 4:2:2 또는 4:2:0 중 하나로 결정될 수 있다.
영상 포맷이 4:4:4가 아닌 경우, 루마 블록을 다운 샘플링하여 크로마 블록의 크기와 동일하게 조절한다.
도 16 내지 도 18은 루마 블록을 다운 샘플링하는 예를 나타낸 것이다.
설명의 편의를 위해, 영상 포맷은 4:2:0인 것으로 가정한다.
영상 포맷이 4:2:0인 경우, 도 16에 도시된 예에서와 같이, 4x4 크기의 루마 블록에 대응되는 크로마 블록의 크기는 2x2 이다. 이 경우, 루마 블록에 다운 샘플링 필터를 적용하여, 4x4 크기의 루마 블록을 2x2 크기로 축소시킬 수 있다. 다음 수학식 5는 다운 샘플링 필터의 적용 양상을 나타낸 것이다.
수학식 5에서, Downsampled_Luma는, 다운 샘플링된 루마 블록 내 샘플 값을 의미하고, Luma는 다운 샘플링 이전 루마 샘플의 값을 의미한다. 예컨대, Luma[0][0]은 다운 샘플링 이전 루마 블록 내 좌상단 샘플의 위치를 나타낼 수 있다. 다운 샘플링된 루마 블록의 크기는 2x2 이므로, 샘플의 좌표를 나타내는 변수 w 및 h는 각각 0 부터 1 범위의 값을 가질 수 있다.
수학식 5에 따른 다운 샘플링 필터를 적용하는 경우, 다운 샘플링된 루마 샘플의 값은, 루마 샘플들에 십자 모양의 다운 샘플링 필터를 적용하여 획득될 수 있다. 일 예로, (0, 0) 위치의 다운 샘플링된 루마 샘플의 값은, (0, 0) 위치의 루마 샘플, 상기 (0, 0) 위치의 상단 루마 샘플, 상기 (0, 0) 위치의 좌측 루마 샘플, 상기 (0, 0) 위치의 하단 루마 샘플 및 상기 (0, 0) 위치의 우측 루마 샘플에 다운 샘플링 필터를 적용하여 획득될 수 있다.
도 17에 도시된 것과 상이한 형태의 다운 샘플링 필터를 적용할 수도 있다. 일 예로, 1D 필터, 직사각형 또는 정사각형 필터를 적용하여, 다운 샘플링된 루마 샘플을 획득할 수 있다. 1D 필터는, 1x3 또는 3x1 크기일 수 있고, 직사각형 필터는, 2x3 또는 3x2 크기일 수 있고, 정사각형 필터는, 2x2 또는 3x2 크기일 수 있다.
필터의 형태가 부호화기 및 복호화기에서 기 정의되어 있을 수 있다.
또는, 현재 블록의 크기/형태, 루마 블록에 적용된 인트라 예측 모드, 크로마 샘플의 위치가 루마 샘플의 위치와 일치하는지 여부 또는 영상 포맷 중 적어도 하나에 기초하여, 필터의 형태가 적응적으로 결정될 수 있다.
또는, 복수의 필터 후보들 중 하나를 지시하는 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다.
또는, 다운 샘플링 위치에 따라, 필터 타입이 상이할 수 있다. 일 예로, 루마 블록의 경계에 위치하는 루마 샘플에 대해서는, 1D 필터 또는 직사각형 필터를 적용하는 반면, 루마 블록의 경계에 위치하지 않는 루마 샘플에 대해서는, 십자 형태 필터를 적용할 수 있다.
도 17에 도시된 것과 같이, x축 좌표 및 y축 좌표가 모두 짝수인 위치에 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다.
도 17에 도시된 것과 상이하게 다운 샘플링 필터의 적용 위치를 설정할 수도 있다. 도 18은 다운 샘플링 필터의 적용 위치에 대한 다양한 예시를 나타낸다.
다운 샘플링 적용 위치와 관련한 복수개의 후보들을 기 정의한 뒤, 복수개의 후보들 중 하나를 선택할 수도 있다. 일 예로, 도 18의 (a) 내지 (d)의 예시들을 복수의 후보들로 정의한 뒤, 복수의 예시들 중 하나를 가리키는 인덱스 정보를 부호화하여 시그날링할 수 있다.
또는, 크로마 샘플의 위치가 루마 샘플의 위치와 일치하는지 여부에 기초하여, 복수의 후보들 중 하나가 선택될 수도 있다.
루마 블록 주변의 참조 샘플들에 대해서도 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 여기서, 참조 샘플은, 기 복원된 샘플을 나타낼 수 있다. 구체적으로, 루마 블록의 상단에 인접하는 상단 참조 영역 또는 좌측에 인접하는 좌측 참조 영역 중 적어도 하나에 대해 다운 샘플링 필터를 적용하여, 다운 샘플링된 루마 참조 샘플을 획득할 수 있다.
크로마 블록의 참조 영역에 포함된 참조 샘플들의 개수와 동일한 수의 다운 샘플링된 루마 참조 샘플들을 획득할 수 있다.
한편, 루마 블록의 참조 영역을, 루마 참조 영역이라 호칭하고, 크로마 블록의 참조 영역을 크로마 참조 영역이라 호칭할 수 있다.
콤포넌트간 예측 모드는, 참조 영역의 구성에 따라, 상단 콤포넌트간 예측 모드, 좌측 콤포넌트간 예측 모드 및 상단 및 좌측 콤포넌트간 예측 모드로 구분될 수 있다. 상단 콤포넌트간 예측 모드가 선택된 경우, 루마 블록 및 크로마 블록 각각의 참조 영역은 상단 참조 영역만으로 구성된다. 좌측 콤포넌트간 예측 모드가 선택된 경우, 루마 블록 및 크로마 블록 각각의 참조 영역은 좌측 참조 영역만으로 구성된다. 상단 및 좌측 콤포넌트간 예측 모드가 선택된 경우, 루마 블록 및 크로마 블록 각각의 참조 영역은, 상단 참조 영역 및 좌측 참조 영역으로 구성될 수 있다.
상단 콤포넌트간 예측 모드, 좌측 콤포넌트간 예측 모드 및 상단 및 좌측 콤포넌트간 예측 모드 중 어느 것이 현재 블록에 적용되었는지 여부를 가리키는 정보가 명시적으로 부호화되어 시그날링될 수 있다. 일 예로, 콤포넌트간 예측 모드의 종류를 가리키는 인덱스 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다.
또는, 현재 블록의 크기/형태, 현재 블록이 CTU 또는 픽처 경계에 접하는지 여부 또는 루마 블록에 적용된 인트라 예측 모드 중 적어도 하나에 기초하여, 상단 콤포넌트간 예측 모드, 좌측 콤포넌트간 예측 모드 및 상단 및 좌측 콤포넌트간 예측 모드 중 하나가 선택될 수 있다.
설명의 편의를 위해, 후술되는 실시예에서는, 루마 블록 및 크로마 블록 각각의 참조 영역이 상단 참조 영역 및 좌측 참조 영역을 포함하는 것으로 가정한다.
루마 블록의 참조 영역에 적용되는 다운 샘플링 필터의 형태는, 루마 블록에 적용되는 다운 샘플링 필터와 동일할 수 있다. 또는, 루마 블록의 참조 영역에 적용되는 다운 샘플링 필터의 형태는, 루마 블록에 적용되는 다운 샘플링 필터와 상이할 수 있다. 또는, 루마 블록의 상단 참조 영역에 적용되는 다운 샘플링 필터의 형태와 루마 블록의 좌측 참조 영역에 적용되는 다운 샘플링 필터의 형태가 상이할 수 있다.
한편, 참조 영역 내 다운 샘플링이 적용되는 위치는, 부호화기 및 복호화기에서 기 정의되어 있을 수 있다.
다른 에로, 복호화기에서, 부호화기와 동일한 방법으로, 참조 영역 내 다운 샘플링이 적용되는 위치를 스스로 결정할 수도 있다.
도 19는 다운 샘플링이 적용되는 위치와 관련한 예를 설명하기 위한 도면이다.
영상 포맷이 4:2:0인 경우, 1x1 크기의 크로마 블록은, 2x2 크기의 루마 블록에 대응한다. 이에 따라, 4개의 루마 참조 샘플들 중 하나의 위치에 다운 샘플링 필터를 적용하여, 크로마 참조 샘플에 대응하는 다운 샘플링된 루마 참조 샘플을 유도할 수 있다.
1개의 크로마 참조 샘플에 대응하는 4개의 루마 참조 샘플들을 A 내지 D라 할 경우, 참조 영역 내 A 내지 D 위치들 각각에 다운 샘플링을 수행한 뒤, 각 위치에 대한 비용을 산출할 수 있다. 여기서, 특정 위치에 대한 비용은, 해당 위치를 중심으로 다운 샘플링 필터를 적용하여 획득된 다운 샘플링된 루마 참조 샘플 및 해당 위치에 대응하는 크로마 참조 샘플 간의 차분의 합 또는 상기 차분의 절대값의 합을 기초로 유도될 수 있다. 이와 같이, 차분의 절대값의 합을 기초로 유도된 비용을 SAD (Sum of Difference)라 호칭할 수도 있다.
이후, 비용이 가장 낮은 위치를 최적의 위치로 결정하고, 최적 위치에서의 다운 샘플링된 루마 샘플들을 이용하여, 후술될 예측 파라미터 유도 과정이 수행될 수 있다.
또는, 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있는 복수 위치들 중 하나를 지시하는 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 일 예로, 도 19에 도시된 예에서, A 내지 D 위치 중 하나를 가리키는 인덱스가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 이를 위해, 부호화기에서는, 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있는 복수 위치들 각각에 대해 예측 파라미터를 획득하고, 복수의 예측 파라미터들 중 최적의 예측 파라미터를 유도하는데 이용된 위치를 가리키는 인덱스를 부호화하여 시그날링할 수 있다. 여기서, 최적의 예측 파라미터는, 예측 파라미터들 각각의 비용 또는 RDO (Rate Distortion Optimization)에 의해 유도될 수 있다.
한편, 상단 참조 영역 내 최적의 다운 샘플링 적용 위치를 결정하는 것이 좌측 참조 영역 내 최적의 다운 샘플링 적용 위치를 결정하는 것과 독립적일 수 있다. 이 경우, 상단 참조 영역 내 최적의 다운 샘플링 적용 위치와 좌측 참조 영역 내 최적의 다운 샘플링 적용 위치가 상이할 수 있다.
다운 샘플링된 루마 참조 샘플들과 크로마 블록의 참조 샘플들을 이용하여, 크로마 블록에 대한 예측 파라미터를 유도할 수 있다. 예측 파라미터는 가중치 α 및 오프셋 β를 포함할 수 있다. 예측 파라미터는 최소 자승법(Least Square Method) 등을 이용하여 유도될 수 있다.
혹은, 다운 샘플링된 루마 참조 샘플들의 최대값과 최소값, 및 크로마 참조 샘플들의 최대값과 최소값의 선형성(Linearlity)에 기반하여, 가중치 α 오프셋 β를 유도할 수 있다.
이때, 기 정의된 위치의 크로마 참조샘플들 및 이에 대응하는 다운 샘플링된 루마 참조 샘플들만을 이용하여, 예측 파라미터를 유도할 수도 있다. 이 경우, 예측 파라미터의 유도 과정이 간소화되어, 부호화기 및 복호화기에서의 복잡도가 감소할 수 있다. 일 예로, 다음 수학식 6에 예시된 위치의 크로마 참조 샘플들을 이용하여, 예측 파라미터를 유도할 수 있다.
위 예에서, W 및 H는 각각 크로마 블록의 너비 및 높이를 나타낸다. 위 예시에 따른, 4개의 크로마 참조 샘플들 및 이에 대응하는 4개의 다운 샘플링된 루마 참조 샘플들을 이용하여 예측 파라미터를 유도할 수 있다.
위 예시와 상이한 위치의 참조 샘플들을 이용하여 예측 파라미터를 획득할 수도 있다. 일 예로, 다음의 수학식 7 및 수학식 8과 같이, 참조 샘플들의 위치를 결정할 수도 있다.
참조 샘플들의 위치에 대해 복수의 후보들을 기 정의한 뒤, 복수의 후보들 중 하나를 선택할 수 있다. 일 예로, 위에 열거된 수학식 6 내지 수학식 8의 예시들 각각을 위치 후보로 설정한 뒤, 복수의 위치 후보들 중 하나에 따라, 참조 샘플들을 선택할 수 있다.
복수의 위치 후보들 중 하나를 선택하기 위한 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 일 예로, 복수의 위치 후보들 중 하나를 가리키는 인덱스를 부호화하여 시그날링할 수 있다.
또는, 현재 블록의 크기/형태, 컬러 포맷 또는 크로마 샘플의 위치가 루마 샘플의 위치와 일치하는지 여부 중 적어도 하나에 기초하여, 복수의 위치 후보들 중 하나가 적응적으로 선택될 수 있다.
일 예로, 현재 블록이 정방 형태인 경우, 수학식 6의 위치 후보를 이용하여, 예측 파라미터를 유도할 수 있다. 반면, 현재 블록이 비정방 형태인 경우, 수학식 7 또는 수학식 8의 위치 후보를 이용하여 예측 파라미터를 유도할 수 있다. 일 예로, 현재 블록이 너비가 높이보다 큰 비정방 형태인 경우, 수학식 7의 위치 후보를 사용하고, 현재 블록이 높이가 너비보다 큰 비정방 형태인 경우, 수학식 8의 위치 후보를 사용할 수 있다.
예측 파라미터가 유도되면, 다운 샘플링된 루마 샘플을 기초로, 크로마 블록의 예측 샘플을 획득할 수 있다(S1520). 일 예로, 다음의 수학식 9에 따라, 크로마 블록의 예측 샘플을 획득할 수 있다.
수학식 9에서, PredChroma는, 크로마 블록의 예측 샘플을 나타내고, Downsampled_Luma는, 크로마 예측 샘플에 대응되는 위치의 다운 샘플링된 루마 샘플을 나타낸다.
한편, 영상 포맷이 4:4:4인 경우, 상술한 다운 샘플링 과정은 생략될 수 있다. 즉, 영상 포맷이 4:4:4인 경우, 루마 블록 내 복원 샘플들에 대해 다운 샘플링을 수행하는 과정 및 루마 블록의 참조 샘플들에 대해 다운 샘플링을 수행하는 과정이 생략될 수 있다.
다른 예로, 영상 포맷과 무관하게, 루마 블록의 참조 영역에는 다운 샘플링 필터를 적용하지 않을 수도 있다. 즉, 예측 파라미터 유도시, 다운 샘플링된 루마 참조 샘플들 중 최소값 및 최대값을 이용하는 대신, 루마 참조 샘플들 중 최소값 및 최대값을 이용할 수도 있다.
수학식 9 보다 더 많은 필터 계수들로 구성된 필터를 이용하여, 크로마 예측 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수도 있다.
도 20은 루마 블록에 9탭 필터를 적용함으로써 크로마 블록에 대한 예측 샘플이 유도되는 예를 나타낸 것이다.
도 20에서는, 3x3 크기의 정사각형 모양의 필터가 루마 블록에 적용되는 것으로 가정하였다. 이 경우, 필터를 통해 출력되는 예측 샘플은, 다음의 수학식 10과 같이 유도될 수 있다.
수학식 10에서, (x, y)는, 생성하고자 하는 예측 샘플의 위치를 나타내고, (i, j)는 필터 계수의 위치를 나타낸다. 또한, W와 H는 각각 필터의 가로 길이 및 세로 길이를 나타낸다.
한편, 수학식 10에서, H/2 혹은 W/2의 값이 정수가 아닌 실수인 경우, 내림 연산에 의한 정수로 처리한다. 일 예로, 도 20에 도시된 예와 같이, 3x3 크기의 필터가 적용되는 경우, W 및 H의 값은 각각 3이다. 이 경우, W/2 및 H/2의 값은, 정수가 아닌 1.5이다. 내림 연산을 통해, H/2 및 W/2의 값을 1로 처리할 수 있다. 마찬가지로, -1.5은, 내림 연산을 통해, -1로 처리할 수 있다.
수학식 10에서, I는, 입력값을 의미한다. 여기서, 입력값은, 크로마 블록 내 예측하고자 하는 샘플과 동일 위치에 존재하는 다운 샘플링된 루마 블록 내 복원 샘플일 수 있다.
수학식 10에서, O는, 출력값, 구체적으로, 크로마 블록 내 예측 샘플의 값을 의미한다.
한편, 도 20에서는, 필터 형태(filter shape)이 3x3크기의 정사각형 모양인 것으로 가정하였다. 다만, 도시된 것과 상이한 형태의 필터가 크로마 블록의 예측 샘플을 유도하는데 이용될 수 있다. 일 예로, 3x2 크기의 사각 형태 필터 또는 2x3 크기의 사각 형태 필터 등과 같이, 너비와 높이가 상이한 사각 형태 필터, 또는 너비 및 높이가 동일한 십자 형태 필터를 이용하여 크로마 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 한편, 십자 형태 필터가 적용되는 경우, 필터의 최대 너비 및 최대 높이는, 3, 4 또는 5 등으로 설정될 수 있다.
수학식 10에서, f(i, j)는 필터 계수를 나타낸다. 필터 계수는, 크로마 블록에 인접하는 기 복원 영역 및 루마 블록에 인접하는 기 복원 영역을 이용하여 유도될 수 있다. 여기서, 기 복원 영역은, 참조 영역을 의미할 수 있다.
도 21은 필터 계수를 유도하는데 이용되는 참조 영역을 나타낸 것이다.
현재 블록은, 컬러 속성에 따라, 루마 블록 또는 크로마 블록을 나타낼 수 있다.
도 21에 도시된 예에서와 같이, 참조 영역은, 현재 블록의 상단에 인접하는 상단 참조 영역 및 현재 블록의 좌측에 인접하는 좌측 참조 영역을 포함할 수 있다.
또는, 도 21에 도시된 예와 달리, 상단 참조 영역만을 이용하거나, 현재 좌측 참조 영역만을 이용하여, 필터 계수를 유도할 수도 있다.
필터 계수를 유도하기 위해, 루마 참조 영역 및 크로마 참조 영역에 대한 해상도를 동일하게 맞추는 과정이 수행될 수 있다. 구체적으로, 루마 참조 영역에 대한 다운 샘플링을 수행하여, 루마 참조 영역의 크기를, 크로마 참조 영역의 크기와 동일하게 맞출 수 있다.
한편, 색차 포맷이 4:4:4인 경우에는, 상술한 해상도 조정 과정이 생략될 수 있다.
이후, 해상도가 맞춰진 루마 참조 영역 내 복원 샘플들(또는, 다운 샘플링된 복원 샘플들) 및 크로마 참조 영역 내 복원 샘플들을 이용하여 필터 계수를 유도할 수 있다. 구체적으로, 수학식 11 및 수학식 12에 기반하여, 루마 참조 영역 내 복원 샘플들과 크로마 참조 영역 내 복원 샘플들 간의 차이를 최소화하는 필터 계수를 유도할 수 있다.
상기 수학식 11에서, S는 해상도가 맞춰진, 루마 참조 영역 및 크로마 참조 영역을 의미한다. C(x, y)는 크로마 참조 영역 내 크로마 참조 샘플을 나타낸다. L(x, y)는 루마 참조 영역 내 루마 참조 샘플(또는, 다운 샘플링된 루마 참조 샘플)을 나타낸다.
수학식 11 및 수학식 12에 기반하여 필터 계수를 유도하기 위해, 회귀 분석이 이용될 수 있다. 일 예로, 최소 자승법(Least Mean Square)가 이용될 수 있다.
한편, 참조 영역 내 복원 샘플들을 이용하는 대신, 복원 샘플들을 기반으로 유도되는 특징값(Feature Value)을 이용하여 필터 계수를 유도할 수도 있다. 일 예로, 루마 참조 영역에 속한 복원 샘플들을 기반으로 유도되는 기울기값 또는 크로마 참조 영역에 속한 복원 샘플들을 기반으로 유도되는 기울기값 중 적어도 하나를 이용하여, 필터 계수를 유도할 수 있다.
일 예로, 루마 블록의 참조 영역 내 복원 샘플들의 각각의 특징값과, 크로마 블록의 참조 영역 내 각 복원 샘플 간의 차이가 최소화되도록 필터 계수를 유도할 수 있다. 일 예로, 수학식 12를 다음의 수학식 13으로 변경하여, 변수 L'(x, y)를 유도하고, 변수 L'(x, y)를 수학식 11에 입력하여, 필터 계수를 유도할 수 있다.
상기 수학식 13에서, G(x, y)는, 루마 참조 영역 내 (x, y) 위치에서의 기울기 값을 나타낸다.
한편, 크로마 블록에 대한 예측 샘플을 유도하는 경우에도, 루마 복원 샘플 대신, 루마 복원 샘플의 기울기를 입력할 수도 있다. 일 예로, 수학식 10을 다음의 수학식 14와 같이 변경하여, 크로마 예측 샘플을 유도할 수 있다.
기울기값은, 복원 샘플 및 상기 복원 샘플 주변의 복원 샘플들에 마스크를 적용하여 유도될 수 있다.
도 22 및 도 23은 기울기값을 유도하기 위해 이용되는 마스크들을 예시한 것이다.
도 22는, 비정방 형태의 마스크들을 예시한 것이고, 도 23은, 정방 형태의 마스크들을 예시한 것이다.
도 22 또는 도 23에 도시된 마스크들 중 적어도 하나를 복원 샘플 및 상기 복원 샘플 주변 복원 샘플들에 적용하여, 상기 복원 샘플에 대한 기울기 값을 획득할 수 있다.
일 예로, 크로마 참조 영역과 해상도가 동일하게 조절된 루마 참조 영역 내 복원 샘플에, 도 22 또는 도 23에 도시된 마스크들 중 적어도 하나에 기반한 콘볼루션을 수행하여, 상기 복원 샘플에 대한 기울기 값을 유도할 수 있다.
한편, 기울기값을 유도하는데 이용되는 마스크는, 부호화기 및 복호화기에서 기 정의되어 있을 수 있다.
또는, 컬러 포맷 또는 필터 모양에 따라, 복수의 마스크들 중 기울기값을 유도하는데 이용되는 마스크가 적응적으로 결정될 수 있다. 일 예로, 크로마 예측 샘플을 유도하는데 3x3 모양의 필터가 적용되는 경우, 도 23에 도시된 정방형 마스크들 중 하나가 기울기값을 유도하는데 이용될 수 있다. 반면, 크로마 예측 샘플을 유도하는데 3x2 모양의 필터가 적용되는 경우, 도 22에 도시된 비정방형 마스크들 중 하나가 기울기값을 유도하는데 이용될 수 있다.
또는, 루마 복원 샘플의 위치에 따라, 복수의 마스크들 중 기울기값을 유도하는데 이용되는 마스크가 적응적으로 결정될 수 있다. 일 예로, 참조 샘플이 좌측 참조 영역에 포함된 경우, 2x3 크기의 비정방형 마스크가 적용될 수 있다. 반면, 참조 샘플이 상단 참조 영역에 포함된 경우, 3x2 크기의 비정방형 마스크가 적용될 수 있다.
또는, 복수의 마스크들 중 현재 블록에 적용되는 마스크를 지시하는 인덱스가 명시적으로 부호화되어 시그날링될 수도 있다.
다른 예로, 복수의 마스크들을 적용한 뒤, 복수의 마스크들 각각의 출력값들에 대한 평균 또는 가중합 연산을 통해, 루마 복원 샘플의 기울기를 유도할 수 있다.
일 예로, (x, y) 위치의 루마 복원 샘플에 대해, [ {1, 0, -1} , { 1, 0, -1 } ]로 구성되는 제1 마스크 및 [ {1, 1, 1} , { -1, -1, -1 } ]로 구성된 제2 마스크를 적용할 수 있다. 이후, 제1 마스크를 통해 출력된 제1 결과값과, 제2 마스크를 통해 출력된 제2 결과값 간의 평균 연산 또는 가중합 연산의 결과를, 루마 복원 샘플에 대한 기울기 값으로 설정할 수 있다.
이후, 유도된 필터 계수를 이용하여, 크로마 블록에 대한 예측 블록을 획득할 수 있다.
한편, 수학식 10에서는, 하나의 출력값, 즉, 하나의 크로마 예측 샘플을 획득하기 위해, 복수의 입력값들, 즉, 복수의 루마 복원 샘플들이 1회씩 입력되는 것으로 예시되었다. 즉, (x, y) 위치의 크로마 예측 샘플을 획득하기 위해, (x, y) 위치의 루마 복원 샘플과, 상기 루마 복원 샘플의 주변 복원 샘플들이 1회씩 입력되는 필터가 이용되는 것으로 예시되었다.
다른 예로, 특정 위치의 입력값에 높은 상관 관계를 부여하기 위해, 특정 위치의 입력값이 복수회 입력되도록 필터를 적용할 수도 있다. 일 예로, 수학식 10을 다음의 수학식 15와 같이 변경하여, 크로마 블록에 대한 예측 샘플을 획득할 수 있다.
이 경우, 필터 계수를 유도하기 위한 수학식 12는, 다음의 수학식 16과 같이 변경될 수 있다.
상기 수학식 15에서, C는 오프셋을 나타낸다. C는 0을 포함하는 정수일 수 있다. 오프셋은, 부호화기 및 복호화기에서 기 정의되어 있을 수 있다. 또는, 비트 심도에 기반하여, 오프셋을 결정할 수 있다. 일 예로, 오프셋은, 비트 심도에 의해 표현 가능한 범위의 중간값일 수 있다.
N은, 우선순위가 높은 입력값들의 개수를 나타낸다. 즉, N은, 복수회 입력되는 입력값들의 개수를 나타낸다. an은, 추가 필터 파라미터, xn 및 yn은, 높은 우선 순위가 부여되는 위치를 결정하기 위한 변수이다.
일 예로, N의 값이 1이고, x0 및 y0의 값이 각각 0인 경우, 출력값과 동일한 위치의 입력값, 즉, 크로마 예측 샘플과 동일 위치의 루마 복원 샘플에 높은 우선순위가 부여되는 것으로 이해될 수 있다.
N 또는 (xn, yn) 중 적어도 하나의 값은, 부호화기 및 복호화기 및 복호화기에서 기 정의되어 있을 수 있다. 또는, N 또는 (xn, yn) 중 적어도 하나의 값에 대한 정보가 명시적으로 부호화되어 시그날링될 수 있다.
또는, 필터 형태에 따라, N 또는 (xn, yn) 중 적어도 하나의 값이 적응적으로 결정될 수 있다. 일 예로, 필터가 3x2 크기의 비정방 형태인 경우, N은 2로 설정될 수 있다. 반면, 필터가 3x3 크기의 정방 형태인 경우, N은 1로 설정될 수 있다.
현재 블록을 복수의 서브 블록들로 분할한 뒤, 서브 블록 단위로 예측을 수행할 수 있다. 여기서, 현재 블록은, 컬러 성분에 따라, 루마 블록 및 크로마 블록을 나타낼 수 있다. 설명의 편의를 위해, 현재 블록에 포함된 서브 블록을, 컬러 성분에 따라, 루마 서브 블록 및 크로마 서브 블록이라 호칭할 수 있고, 참조 영역에 포함된 서브 블록을 참조 서브 블록이라 호칭할 수 있다.
구체적으로, 현재 블록의 참조 영역에 포함된 복수의 참조 서브 블록들 중 현재 블록 내 서브 블록과 동일한 특성을 갖는 참조 서브 블록을 기반으로 유도된 필터 계수를 이용하여, 현재 블록 내 서브 블록에 대한 크로마 예측 샘플을 유도할 수 있다. 이를 위해, 현재 블록 및 참조 영역 내 각각의 서브 블록들 각각에 대해, 복수의 클래스들 중 하나를 할당하는 과정이 수행될 수 있다.
한편, 서브 블록 단위로 예측을 수행할 것인지 여부를 나타내는 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다. 일 예로, 상기 정보는 1비트의 플래그일 수 있다.
컬러 포맷, 현재 블록의 크기 또는 형태에 따라, 서브 블록 단위로 예측을 수행하는 것이 허용되는지 여부가 결정될 수 있다. 일 예로, 현재 블록의 크기가 8X8 또는 16X16 보다 큰 경우에 한하여, 서브 블록 단위로 예측을 수행하는 것이 허용될 수 있다. 상기 플래그는, 서브 블록 단위로 예측을 수행하는 것이 허용되는 경우에 한하여 시그날링될 수 있다.
도 24는 서브 블록 단위로 예측이 수행되는 예를 나타낸 것이다.
현재 블록 및 현재 블록의 참조 영역을 M x N크기의 서브 블록들로 분할할 수 있다.
이때, 서브 블록의 크기는 부호화기 및 복호화기에 기 정의되어 있을 수 있다. 또는, 현재 블록의 크기 및/또는 형태에 따라, 서브 블록의 크기 및/또는 형태가 적응적으로 결정될 수 있다. 또는, 서브 블록의 크기를 나타내는 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다.
한편, 현재 블록을 분할하여 생성된 서브 블록의 크기/형태와, 참조 영역을 분할하여 생성된 서브 블록의 크기/형태를 상이하게 설정할 수도 있다. 일 예로, 현재 블록은, 4x4 크기의 서브 블록들로 분할하는 한편, 참조 영역은 8x8 크기의 서브 블록들로 분할할 수 있다.
설명의 편의를 위해, 본 예시에서는, 루마 성분에 대한 서브 블록의 크기가 4x4인 것으로 가정한다.
이후, 루마 성분에 대한 서브 블록들 각각을, 복수의 클래스들 중 하나로 분류할 수 있다. 구체적으로, 루마 블록 내 서브 블록들 및 루마 참조 영역 내 서브 블록들 각각에 대해, 복수의 클래스들 중 하나를 할당할 수 있다. 상기 분류는, 루마 성분의 서브 블록들에 대해서만 수행될 수 있다.
서브 블록의 분류는, 서브 블록 내 복원 샘플들의 합을 기반하여 수행될 수 있다. 일 예로, 서브 블록에 할당되는 클래스는, 다음의 수학식 17 및 18의 예에 의해 결정될 수 있다.
수학식 17에서, ClasIdx는, 서브 블록에 할당되는 클래스의 인덱스를 의미한다. H 및 W는 각각 서브 블록의 높이 및 너비를 의미한다. A는, 클래스들의 총 개수를 의미한다. 일 예로, A가 10인 것은, 서브 블록이 10개의 클래스들 중 하나로 분류됨을 의미한다. 즉, A가 10인 경우, ClassIdx는 0 내지 9 중 하나로 결정될 수 있다.
클래스들의 총 개수는 부호화기 및 복호화기에 기 정의되어 있을 수 있다. 또는, 클래스들의 총 개수를 나타내는 정보가 명시적으로 부호화되어 시그날링될 수 있다. 한편, 상기 정보는, 비디오 파라미터 세트, 시퀀스 파라미터 세트, 픽처 파라미터 세트, 픽처 헤더 또는 슬라이스 헤더 중 적어도 하나를 통해 시그날링될 수 있다.
수학식 18에서, sub_blk[w, h]는, 서브 블록 내 [w, h] 위치의 샘플값을 의미한다.
서브 블록 내 모든 샘플들을 합하여, 변수 sub_blk_sum이 유도될 수 있고, 변수 sum_blk_sum에 기반하여, 서브 블록에 할당될 클래스의 인덱스 classIdx가 결정될 수 있다.
다른 예로, 경사도를 이용하여, 서브 블록에 할당되는 클래스를 결정할 수도 있다. 구체적으로, 서브 블록 내 각 위치에서의 경사도를 계산한 뒤, 각 위치에서의 경사도를 합한 것을, 서브 블록의 경사도로 설정할 수 있다. 이때, 경사도는, 수평 방향 경사도, 수직 방향 경사도, 우상단 대각 방향 경사도 또는 좌상단 대각 방향 경사도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
특정 방향에 대한 경사도는, 경사도 유도 대상 샘플로부터 특정 방향에 놓인 이웃 샘플들을 기반으로 유도될 수 있다. 일 예로, 수평 방향 경사도는, 경사도 유도 대상 샘플의 좌측 이웃 샘플 및 우측 이웃 샘플을 이용하여 유도될 수 있다. 수직 방향 경사도는, 경사도 유도 대상 샘플의 상단 이웃 샘플 및 하단 이웃 샘플을 이용하여 유도될 수 있다. 우상단 대각 방향 경사도는, 경사도 유도 대상 샘플의 우상단 이웃 샘플 및 좌하단 이웃 샘플을 이용하여 유도될 수 있다. 좌상단 대각 방향 경사도는, 경사도 유도 대상 샘플의 좌상단 이웃 샘플 및 우하단 이웃 샘플을 이용하여 유도될 수 있다.
한편, 샘플이 서브 블록의 경계에 위치하는 경우, 해당 샘플에 대한 적어도 하나의 이웃 샘플이 서브 블록 바깥에 위치하게 된다. 이를 고려하여, 서브 블록 주변에 확장 영역을 정의하고, 확장 영역에 포함된 샘플들을 포함하여, 서브 블록에 포함된 샘플들 각각에 대한 경사도를 유도할 수 있다.
확장 영역은, 서브 블록의 좌측, 우측, 상단 또는 하단 중 적어도 하나에 인접하는 N 개의 라인을 포함하는 영역으로 정의될 수 있다. 일 에로, 서브 블록의 크기가 4x4 이고, 확장 영역이 서브 블록의 좌측, 우측, 상단 및 하단 각각에 1개의 라인으로 구성된 경우, 6x6 크기의 블록에 포함된 샘플들을 이용하여, 서브 블록 내 샘플들 각각의 경사도를 유도할 수 있다.
또는, 확장 영역에 포함된 적어도 하나의 샘플에 대해, 경사도를 유도할 수도 있다. 이 경우, 서브 블록 내 샘플들에 대한 경사도 및 확장 영역 내 샘플들에 대한 경사도를 합하여, 서브 블록의 경사도를 유도할 수 있다.
확장 영역의 크기는, 부호화기 및 복호화기에서 기 정의되어 있을 수 있다.
또는, 확장 영역의 크기를 나타내는 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다.
또는, 컬러 포맷, 현재 블록의 크기 또는 형태 중 적어도 하나에 기초하여, 확장 영역의 크기가 적응적으로 결정될 수 있다.
도 25는 서브 블록에 대한 경사도를 유도하는 예를 나타낸 것이다.
설명의 편의를 위해, 서브 블록의 크기는 4x4 인 것으로 가정한다. 또한, 서브 블록과 확장 영역을 포함하여, 8x8 크기의 영역이 서브 블록의 경사도 계산에 이용되는 것으로 가정하고, 6x6 크기의 영역 내 샘플들 각각의 경사도를 합하여, 서브 블록의 경사도가 유도되는 것으로 가정한다.
도 25에 도시된 예에서, 서브 블록의 경사도는,
수학식 19 내지 수학식 22의 예와 같이, 유도될 수 있다.
수학식 19 내지 수학식 22에서, (i, j)는 4x4 크기의 서브 블록 내 좌상단 샘플의 위치를 나타낸다. R(k, l)은, (k, l) 위치의 샘플 값을 나타낸다. |x|은 x의 절대값을 나타낸다.
Vk,l는, (k, l) 위치 샘플의 수직 방향 경사도를 나타내고, gv는, 서브 블록의 수직 방향 경사도를 나타낸다.
Hk,l는, (k, l) 위치 샘플의 수평 방향 경사도를 나타내고, gh는, 서브 블록의 수평 방향 경사도를 나타낸다.
D1k,l는, (k, l) 위치 샘플의 우상단 대각 방향 경사도를 나타내고, gd1는, 서브 블록의 우상단 대각 방향 경사도를 나타낸다.
D2k,l는, (k, l) 위치 샘플의 좌상단 대각 방향 경사도를 나타내고, gd2는, 서브 블록의 좌상단 대각 방향 경사도를 나타낸다.
서브 블록의 경사도를 이용하여, 서브 블록에 대한 클래스를 결정할 수 있다. 구체적으로, 복수개의 클래스들 중 하나가, 서브 블록에 할당될 수 있다. 일 예로, 클래스들의 개수가 25개인 경우, 0 부터 24 중 하나를 지시하는 클래스 인덱스가, 서브 블록에 할당될 수 있다.
한편, 서브 블록에 할당되는 클래스는, 경사도들 사이의 값을 비교하여 결정될 수 있다. 구체적으로, 경사도들의 최대값, 최소값, 중간값 또는 평균값 중 적어도 하나에 기초하여, 클래스를 결정하기 위한 변수 DirHV 및/또는 DirD를 유도할 수 있다.
수학식 23은, 수직-수평 방향(이하, 제1 교차(cross) 방향이라 함)에 대한 경사도 최대값 및 최소값을 구분하는 예를 나타낸다.
제1 교차 방향에 대한 최대값 및 최소값을 비교하여, 서브 블록에 대한 제1 교차 방향에 대한 변수 DirHV를 유도할 수 있다. 일 예로, gv가 gh보다 큰 경수, 변수 DirHV를 1로 설정하고 그렇지 않은 경우, 변수 DirHV를 3으로 설정한다.
다음으로, 수학식 24의 예에서와 같이, 좌상단 대각-우상단 대각 방향(이하, 제2 교차 방향이라 함)에 대한 경사도 최대값 및 최소값을 구분할 수 있다.
제2 교차 방향에 대한 최대값 및 최소값을 비교하여, 서브 블록에 대한 제2 교차 방향에 대한 변수 DirD를 유도할 수 있다. 일 예로, gd0가 gd1보다 큰 경수, 변수 DirD를 0으로 설정하고 그렇지 않은 경우, 변수 DirD를 2로 설정한다.
이후, 제1 교차 방향 경사도들과, 제2 교차 방향 경사도들을 이용하여, 경향성이 큰 방향을 결정할 수 있다. 구체적으로, 제2 교차 방향 경사도들 중 최대값(즉, gd0,d1 max)와 제1 교차 방향 경사도들 중 최소값(즉, gh,v min)의 곱과, 제2 교차 방향 경사도들 중 최소값(즉, gd0,d1 min)과 제1 교차 방향 경사도들 중 최소값(즉, gh,v max)의 곱을 비교하여, 경향성이 큰 방향을 결정할 수 있다.
구체적으로, 수학식 25 및 26에 따라, 더 강한 경향성을 가진 방향의 최대값 및 최소값을 유도할 수 있다.
hvd1은, 제1 교차 방향 및 제2 교차 방향 중 경향성이 더 큰 방향에 대한 경사도 최대값을 반영하는 변수이고, hvd0는, 제1 교차 방향 및 제2 교차 방향 중 경향성이 더 큰 방향에 대한 경사도 최소값을 반영하는 변수이다.
그리고 나서, 수학식 27 및 수학식 28에 따라, 더 강한 경향성을 갖는 방향의 인덱스를 설정한다.
dir1은, 제1 교차 방향 및 제2 교차 방향 중 경향성이 더 큰 방향에 대한 변수의 값을 반영한 것이고, dir2는, 제1 교차 방향 및 제2 교차 방향 중 경향성이 더 작은 방향에 대한 변수의 값을 반영한 변수이다.
이후, 수학식 29를 이용하여, 제1 교차 방향과 제2 교차 방향 중 강한 경향성을 갖는 방향의 최대값과 최소값의 차이에 따라 변수 dirS를 설정한다.
변수 dirS가 결정되면, 다음의 수학식 30을 이용하여, 서브 블록에 할당될 클래스 인덱스 ClassIdx가 결정될 수 있다. 일 예로, 총 25개의 클래스가 존재하는 경우, ClassIdx는, 0 부터 24 중 하나의 값으로 결정될 수 있다.
이 수학식 30에서, Q[gh+gv]는, gh와 gv를 합한 값을 양자화한 값을 나타낸다. 클래스들의 개수가 25개인 경우, Q[gh+gv]는, 0 부터4 중하나의 값으로 설정될 수 있다.
한편, 경사도 계산의 간소화를 위해, 서브 블록의 경사도 계산에 이용되는 샘플들의 수를 감소시킬 수 있다. 구체적으로, 확장 영역의 크기를 감축하거나, 서브 샘플링된 위치의 샘플들 만을 이용하도록 설정함으로써, 경사도 계산을 간소화할 수 있다.
도 26은 경사도 계산에 이용되는 샘플들을 설명하기 위한 예를 도시한 것이다.
도 26은 서브 블록에 포함된 복원 샘플들 및 확장 영역에 포함된 복원 샘플들을 이용하는 예를 나타낸다. 이때, 경사도 계산의 간소화를 위해, 도 26의 (a)에 도시된 예에서와 같이, 서브 샘플링된 위치의 복원 샘플들만을 이용하여, 경사도를 계산할 수 있다.
또는, 26의 (b)에 도시된 예에서와 같이, 서브 블록에 포함된 샘플들의 경사도만을 이용하여, 서브 블록의 클래스를 결정할 수 있다.
또는, 도 26의 (c) 및 (d)에 도시된 예에서와 같이, 서브 블록 내 서브 샘플링된 위치에서의 경사도만을 이용하여, 서브 블록의 클래스를 결정할 수 있다.
한편, 서브 샘플링이 적용되는 경우, 서브 샘플링 방법 또는 서브 샘플링 레이트는, 부호화기 및 복호화기에서 기 정의되어 있을 수 있다.
또는, 서브 샘플링의 수행 여부, 서브 샘플링 방법 또는 서브 샘플링 레이트 중 적어도 하나에 대한 정보가 부호화되어 시그날링될 수 있다.
또는, 컬러 포맷, 현재 블록 크기 또는 형태 중 적어도 하나에 기초하여, 서브 샘플링의 수행 여부, 서브 샘플링 방법 또는 서브 샘플링 레이트 중 적어도 하나가 적응적으로 결정될 수 있다.
클래스 결정의 간소화를 위해, 제1 교차 방향 및 제2 교차 방향 중 하나만을 이용하여, 클래스를 결정할 수도 있다. 일 예로, 예컨대, 수직 및 수평 방향에 대한 경사도들만을 이용하여 클래스를 결정하거나, 우상단 대각 방향 및 좌상단 대각 방향에 대한 경사도들만을 이용하여 클래스를 결정할 수 있다.
한편, 현재 블록의 크기 또는 형태 중 적어도 하나에 기초하여, 제1 교차 방향 및 제2 교차 방향 중 하나를 선택할 수 있다.
또는, 클래스를 유도하기 위한 샘플들의 범위 또는 클래스를 유도하는데 이용되는 경사도의 방향 중 적어도 하나가, 단위 영역 마다 독립적으로 결정될 수 있다. 여기서, 단위 영역은 타 영역과 병렬 처리가 가능한 영역을 나타낼 수 있고, 일 예로, 타일, 슬라이스 또는 서브 픽처를 나타낼 수 있다.
일 예로, 픽처에 2개의 타일들이 존재하는 경우, 첫 번째 타일에서는 제1 교차 방향 및 제2 교차 방향의 경사도들을 모두 이용하여 서브 블록의 경사도를 결정하는 한편, 두번째 타일에서는, 제1 교차 방향 또는 제2 교차 방향의 경사도들만을 이용하여 서브 블록의 경사도를 결정할 수 있다.
이를 위해, 단위 영역마다, 제1 교차 방향 및 제2 교차 방향을 모두 이용하는지 여부를 나타내는 정보, 또는 제1 교차 방향 또는 제2 교차 방향 중 어떤 방향을 이용하도록 설정되었는지 여부를 알려주는 정보를 부호화 할 수 있다.
크로마 블록 내 예측하고자 하는 크로마 서브 블록에 대응하는 루마 서브 블록의 클래스를 확인한다. 루마 블록의 참조 영역 내 루마 서브 블록의 클래스와 동일한 서브 블록이 존재하는 경우, 해당 서브 블록을 기반으로 유도된 필터 계수를 이용하여, 크로마 서브 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다.
구체적으로, 루마 성분에 대한 참조 서브 블록이 포함하는 복원 샘플들과, 상기 서브 블록에 대응하는, 크로마 성분에 대한 참조 서브 블록이 포함하는 복원 샘플들을 이용하여, 필터 계수를 유도할 수 있다.
참조 영역 내 루마 서브 블록과 클래스가 동일한 참조 서브 블록들이 복수개인 경우, 복수개의 서브 블록들 중 하나를 이용하여, 필터 계수를 유도할 수 있다. 또는, 클래스가 동일한 참조 서브 블록들을 그룹화하여, 그룹에 대한 필터 계수를 유도할 수 있다. 일 예로, 루마 성분에 대한 제1 참조 서브 블록 및 제2 참조 서브 블록의 클래스가 동일하다면, 제1 참조 서브 블록 및 제2 참조 서브 블록에 포함된 복원 샘플들 및 크로마 블록의 참조 영역 내 상기 제1 참조 서브 블록 및 상기 제2 참조 서브 블록에 대응하는 참조 서브 블록들이 포함하는 복원 샘플들을 이용하여, 그룹에 대한 필터 계수를 유도할 수 있다.
루마 복원 샘플들 및 크로마 복원 샘플들을 기반으로, 필터 계수를 유도하는 것은, 본 개시에서 설명한 실시예들 중 적어도 하나에 기반할 수 있다.
한편, 루마 서브 블록의 클래스와 동일한 클래스를 갖는 참조 서브 블록이 존재하지 않는 경우, 디폴트로 설정된 필터 계수를 이용할 수 있다. 여기서, 디폴트로 설정된 필터 계수는, 부호화기 및 복호화기에 기 정의된 것이거나, 참조 영역 전체를 대상으로 하여 유도된 것일 수 있다.
또는, 한편, 루마 서브 블록의 클래스와 동일한 클래스를 갖는 참조 서브 블록이 존재하지 않는 경우, 루마 서브 블록과 클래스 인덱스의 차분이 가장 작은 클래스 인덱스가 할당된 참조 서브 블록을 이용하여 유도된 필터 계수를 이용할 수 있다.
상술한 실시예들에서 사용된 신택스들의 명칭은, 설명의 편의를 위해 명명된 것에 불과하다.
복호화 과정 또는 부호화 과정을 중심으로 설명된 실시예들을, 부호화 과정 또는 복호화 과정에 적용하는 것은, 본 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)
- 크로마 블록 예측을 위한 필터 계수들을 유도하는 단계; 및
상기 필터 계수들을 기반으로, 상기 크로마 블록에 대응하는 루마 블록 내 복수의 루마 복원 샘플들을 필터링하여, 상기 크로마 블록에 대한 예측 샘플을 유도하는 단계를 포함하는, 영상 복호화 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 루마 복원 샘플들에 적용되는 필터의 형태는, 컬러 포맷, 현재 블록의 크기 또는 형태 중 적어도 하나를 기반으로 결정되고, 상기 현재 블록은, 상기 크로마 블록 또는 상기 루마 블록인 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제2 항에 있어서,
상기 필터는, 복수의 필터 후보들 중 하나로 결정되고, 상기 복수의 필터 후보들은, 정방 형태인 제1 필터 후보 및 비정방 형태인 제2 필터 후보를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 필터 계수들은, 상기 루마 블록 주변의 루마 참조 영역에 포함된 복원 샘플들 및 상기 크로마 블록 주변의 크로마 참조 영역에 포함된 복원 샘플들을 기반으로 유도되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제4 항에 있어서,
상기 필터 계수는, 상기 루마 참조 영역에 포함된 복원 샘플들의 특징값을 기반으로 유도되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제5 항에 있어서,
상기 특징값은, 상기 루마 참조 영역에 포함된 복원 샘플들에 마스크를 적용하여 유도되는 기울기 값인 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제6 항에 있어서,
상기 마스크는, 복수의 마스크 후보들 중 하나이고,
상기 복수의 마스크 후보들 중 상기 마스크를 선택하는 것은, 컬러 포맷 또는 필터 모양 중 적어도 하나를 기초로 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 크로마 블록에 대한 예측은, 서브 블록 단위로 수행되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제8 항에 있어서,
상기 크로마 블록 내 크로마 서브 블록에 대응하는 루마 서브 블록에 클래스 인덱스를 할당하고,
상기 루마 블록 주변의 참조 영역 내, 상기 루마 서브 블록에 할당된 것과 동일한 클래스 인덱스가 할당된 참조 서브 블록을 기반으로, 상기 필터 계수가 유도되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제9 항에 있어서,
상기 루마 서브 블록에 할당되는 클래스 인덱스는, 상기 루마 서브 블록 내 복원 샘플들에 대한 제1 교차 방향 경사도들 또는 제2 교차 방향 경사도들 중 적어도 하나를 기반으로 유도되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제9 항에 있어서,
상기 루마 블록 주변의 상기 참조 영역 내, 상기 루마 서브 블록에 할당된 것과 동일한 클래스 인덱스가 할당된 참조 서브 블록이 존재하지 않는 경우,
상기 필터 계수는, 디폴트 값으로 설정되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제9 항에 있어서,
상기 루마 블록 주변의 상기 참조 영역 내, 상기 루마 서브 블록에 할당된 것과 동일한 클래스 인덱스가 할당된 참조 서브 블록이 존재하지 않는 경우,
상기 루마 서브 블록에 할당된 상기 클래스 인덱스와 차분값이 가장 작은 클래스 인덱스가 할당된 참조 서브 블록을 이용하여, 상기 필터 계수가 유도되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 제8 항에 있어서,
비트스트림으로부터 파싱되는 플래그에 기초하여, 상기 서브 블록 단위로 상기 예측이 수행되는지 여부가 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법. - 크로마 블록 예측을 위한 필터 계수들을 유도하는 단계; 및
상기 필터 계수들을 기반으로, 상기 크로마 블록에 대응하는 루마 블록 내 복수의 루마 복원 샘플들을 필터링하여, 상기 크로마 블록에 대한 예측 샘플을 유도하는 단계를 포함하는, 영상 부호화 방법. - 크로마 블록 예측을 위한 필터 계수들을 유도하는 단계; 및
상기 필터 계수들을 기반으로, 상기 크로마 블록에 대응하는 루마 블록 내 복수의 루마 복원 샘플들을 필터링하여, 상기 크로마 블록에 대한 예측 샘플을 유도하는 단계를 포함하는, 영상 부호화 방법에 의해 생성된 비트스트림을 저장하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
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