KR20240051874A - 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체 - Google Patents
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Abstract
기하학적 분할을 사용하는 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체가 개시된다. 기하학적 분할을 통해 대상 블록은 제1 분할 영역 및 제2 분할 영역으로 분할된다. 서브 오프셋을 사용하여 대상 블록에 대한 분할 경계가 더 세밀하게 정의된다. 기하학적 분할의 분할 모드에 대한 리스트가 구성되며, 대상 블록과 인접한 블록 및 픽셀의 정보에 기반하여 리스트의 분할 모드들이 구성된다. 또한, 기하학적 분할의 분할 모드에 기반하여 대상 블록에 대한 필터링이 수행된다.
Description
본 발명은 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명은 기하학적 분할을 사용하는 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체를 개시한다.
정보 통신 산업의 지속적인 발달을 통해 HD(High Definition) 해상도를 가지는 방송 서비스가 세계적으로 확산되었다. 이러한 확산을 통해, 많은 사용자들이 고해상도이며 고화질인 영상(image) 및/또는 비디오(video)에 익숙해지게 되었다.
높은 화질에 대한 사용자들의 수요를 만족시키기 위하여, 많은 기관들이 차세대 영상 기기에 대한 개발에 박차를 가하고 있다. 에이치디티브이(High Definition TV; HDTV) 및 풀에이치디(Full HD; FHD) TV뿐만 아니라, FHD TV에 비해 4배 이상의 해상도를 갖는 울트라에이치디(Ultra High Definition; UHD) TV에 대한 사용자들의 관심이 증대하였고, 이러한 관심의 증대에 따라, 더 높은 해상도 및 화질을 갖는 영상에 대한 영상 부호화(encoding)/복호화(decoding) 기술이 요구된다.
영상 압축 기술로서, 인터 예측 기술, 인트라 예측 기술, 변환 및 양자화 기술 및 엔트로피 부호화 기술 등 다양한 기술이 존재한다.
인터 예측 기술은 현재 픽처의 이전 픽처 및/또는 이후 픽처를 사용하여 현재 픽처에 포함되는 픽셀의 값을 예측하는 기술이다. 인트라 예측 기술은 현재 픽처 내의 픽셀에 대한 정보를 사용하여 현재 픽처에 포함되는 픽셀의 값을 예측하는 기술이다. 변환 및 양자화 기술은 잔차 영상의 에너지를 압축하기 위한 기술이다. 엔트로피 부호화 기술은 높은 출현 빈도가 높은 값에 짧은 부호를 할당하고, 출현 빈 낮은 값에 긴 부호를 할당하는 기술이다.
이러한 영상 압축 기술을 사용하여 영상에 대한 데이터가 효과적으로 압축, 전송 및 저장될 수 있다.
일 실시예는 적응적(adaptive) 기하학적 분할(geometric partitioning)에 기반하는 인트라 예측을 이용하는 영상 부호화/복호화 장치, 방법 및 기록 매체를 제공할 수 있다.
일 실시예는 기하학적 분할에 의해 분할된 각 영역에 대하여 다양한 분할 모드들 및 다양한 블랜딩 방법들을 사용하는 영상 부호화/복호화 장치, 방법 및 기록 매체를 제공할 수 있다.
일 측에 있어서, 대상 블록에 대한 기하학적 분할 모드(Geometric Partitioning Mode; GPM) 정보를 구성하는 단계; 및 상기 GPM 정보를 사용하여 상기 대상 블록에 대하여 GPM의 예측을 수행하는 단계를 포함하는 영상 복호화 방법이 제공된다.
상기 GPM의 분할 경계는 서브 오프셋에 기반하여 생성될 수 있다.
상기 서브 오프셋은 상기 분할 경계의 오프셋에 더해질 수 있다.
상기 분할 경계는 상기 분할 경계와 가장 가까운 2 개의 이웃한 경계들 사이의 갱신된 분할 경계를 특정할 수 있다.
상기 대상 블록에 대한 리스트가 생성될 수 있다.
상기 리스트는 복수의 후보들을 포함할 수 있다.
상기 리스트의 후보는 대상 블록과 인접한 블록의 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
상기 리스트의 후보는 상기 인접한 블록의 분할 구조에 기반하여 결정될 수 있다.
상기 리스트의 후보는 GPM을 사용하여 복호화된 블록의 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
상기 GPM의 분할 경계에 기반하여 상기 대상 블록에 대한 필터링이 수행될 수 있다.
다른 일 측에 있어서, 대상 블록에 대한 기하학적 분할 모드(Geometric Partitioning Mode; GPM) 정보를 구성하는 단계; 및 상기 GPM 정보를 사용하여 상기 대상 블록에 대하여 GPM의 예측을 수행하는 단계를 포함하는 영상 부호화 방법이 제공된다.
상기 GPM의 분할 경계는 서브 오프셋에 기반하여 생성될 수 있다.
상기 서브 오프셋은 상기 분할 경계의 오프셋에 더해질 수 있다.
상기 분할 경계는 상기 분할 경계와 가장 가까운 2 개의 이웃한 경계들 사이의 갱신된 분할 경계를 특정할 수 있다.
상기 대상 블록에 대한 리스트가 생성될 수 있다.
상기 리스트는 복수의 후보들을 포함할 수 있다.
상기 리스트의 후보는 대상 블록과 인접한 블록의 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
상기 리스트의 후보는 상기 인접한 블록의 분할 구조에 기반하여 결정될 수 있다.
상기 리스트의 후보는 GPM을 사용하여 복호화된 블록의 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
상기 GPM의 분할 경계에 기반하여 상기 대상 블록에 대한 필터링이 수행될 수 있다.
영상 복호화를 위한 비트스트림을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서, 상기 비트스트림은, 기하학적 분할 모드(Geometric Partitioning Mode; GPM) 정보를 포함하고, 상기 GPM 정보를 사용하여 대상 블록에 대하여 GPM의 예측이 수행되는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공된다.
상기 GPM의 분할 경계는 서브 오프셋에 기반하여 생성될 수 있다.
상기 서브 오프셋은 상기 분할 경계의 오프셋에 더해질 수 있다.
상기 대상 블록에 대한 리스트가 생성될 수 있다.
상기 리스트는 복수의 후보들을 포함할 수 있다.
상기 리스트의 후보는 대상 블록과 인접한 블록의 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
상기 리스트의 후보는 상기 인접한 블록의 분할 구조에 기반하여 결정될 수 있다.
상기 리스트의 후보는 GPM을 사용하여 복호화된 블록의 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
상기 GPM의 분할 경계에 기반하여 상기 대상 블록에 대한 필터링이 수행될 수 있다.
기하학적 분할에 기반하는 인트라 예측을 이용하는 영상 부호화/복호화 장치, 방법 및 기록 매체가 제공된다.
기하학적 분할에 의해 분할된 각 영역에 대하여 다양한 분할 모드들 및 다양한 블랜딩 방법들을 사용하는 영상 부호화/복호화 장치, 방법 및 기록 매체가 제공된다.
도 1은 본 발명이 적용되는 부호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명이 적용되는 복호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 영상을 부호화 및 복호화할 때의 영상의 분할 구조를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 코딩 유닛이 포함할 수 있는 예측 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
도 5는 코딩 유닛에 포함될 수 있는 변환 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
도 6은 일 예에 따른 블록의 분할을 나타낸다.
도 7은 인트라 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 인트라 예측 과정에서 사용되는 참조 샘플을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 인터 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 예에 따른 공간적 후보들을 나타낸다.
도 11은 일 예에 따른 공간적 후보들의 움직임 정보들의 머지 리스트로의 추가 순서를 나타낸다.
도 12은 일 예에 따른 변환 및 양자화의 과정을 설명한다.
도 13은 일 예에 따른 대각선 스캐닝을 나타낸다.
도 14는 일 예에 따른 수평 스캐닝을 나타낸다.
도 15는 일 예에 따른 수직 스캐닝을 나타낸다.
도 16은 일 실시예에 따른 부호화 장치의 구조도이다.
도 17은 일 실시예에 따른 복호화 장치의 구조도이다.
도 18은 일 실시예에 따른 대상 블록의 예측 방법 및 비트스트림 생성 방법의 흐름도이다.
도 19는 일 실시예에 따른 비트스트림을 사용하는 대상 블록의 예측 방법의 흐름도이다.
도 20a는 일 예에 따른 기하학적 분할의 각도 및 거리를 나타낸다.
도 20b는 다른 일 예에 따른 기하학적 분할의 각도 및 거리를 나타낸다.
도 21a는 일 예에 따른 기하학적 분할의 각도들 및 거리들을 나타낸다.
도 21b는 일 예에 따른 기하학적 분할의 균등한 각도들을 나타낸다.
도 22a는 일 예에 따른 NxN 블록의 분할 모드들 간의 거리를 나타낸다.
도 22b는 일 예에 따른 2Nx2N 블록의 분할 모드들 간의 거리를 나타낸다.
도 22c는 일 예에 따른 NxN 블록의 분할 모드들 간의 거리를 나타낸다.
도 22d는 일 예에 따른 2Nx2N 블록의 분할 모드들 간의 거리를 나타낸다.
도 23은 일 예에 따른 기하학적 분할 모드의 분할 경계들을 나타낸다.
도 24a는 일 예에 따른 제1 분할 모드 세트를 나타낸다.
도 24b는 일 예에 따른 제2 분할 모드 세트를 나타낸다.
도 25는 일 실시예에 따른 기하학적 분할에 기반하는 부호화 방법의 흐름도이다.
도 26은 일 실시예에 따른 기하학적 분할에 기반하는 복호화 방법의 흐름도이다.
도 27a 내지 도 27c는 일 예에 따른 블록들의 분할 구조에 따른 후보 분할 모드의 방식들을 나타낸다.
도 27a는 일 예에 따른 블록들의 분할 구조에 따른 후보 분할 모드의 제1 결정 방식을 나타낸다.
도 27b는 일 예에 따른 블록들의 분할 구조에 따른 후보 분할 모드의 제2 결정 방식을 나타낸다.
도 27c는 일 예에 따른 대상 블록에 인접한 블록의 분할 모드에 따른 후보 분할 모드의 결정 방식을 나타낸다.
도 28은 일 예에 따른 대상 블록에 인접한 재구축된 영역 내의 움직임 벡터에 기반하는 후보 분할 모드의 결정 방식을 나타낸다.
도 29a 내지 도 29c는 템플릿 영역에 대한 다양한 예측들을 나타낸다.
도 29a는 일 예에 따른 템플릿 영역에 대한 인터 예측을 나타낸다.
도 29b는 일 예에 따른 템플릿 영역에 대한 인트라 예측을 나타낸다.
도 29c는 일 예에 따른 인터 예측 및 인트라 예측을 사용하는 템플릿 영역에 대한 예측을 나타낸다.
도 30은 일 예에 다른 복수의 부분 템플릿 영역들 중 하나의 템플릿 영역에 대한 인트라 예측을 나타낸다.
도 31은 일 예에 다른 복수의 부분 템플릿 영역들 중 하나의 템플릿 영역에 대한 인터 예측을 나타낸다.
도 32는 일 예에 따른 대상 블록의 대상 템플릿을 나타낸다.
도 33은 일 예에 따른 하나 이상의 수평 라인들이 비워진 대상 템플릿을 나타낸다.
도 34는 일 예에 따른 하나 이상의 수평 라인들 및 수직 라인들이 비워진 대상 템플릿을 나타낸다.
도 35는 일 예에 따른 CTU 경계에 인접한 대상 블록에 대한 대상 템플릿을 나타낸다.
도 36은 일 예에 따른 CTU 경계에 인접한 대상 블록에 대한 대상 템플릿을 나타낸다.
도 37은 일 예에 따른 레귤러 머지 리스트를 나타낸다.
도 38은 일 예에 따른 GPM의 머지 리스트를 나타낸다.
도 39는 일 예에 따른 GPM 구문 요소 테이블을 나타낸다.
도 40은 일 예에 따른 GPM 가중치 행렬들을 나타낸다.
도 41은 일 예에 따른 가중치 행렬의 값들을 나타낸다.
도 42a는 일 예에 따른 재구축된 영역의 픽셀 라인에 대한 1차 미분을 나타낸다.
도 42b는 일 예에 따른 재구축된 영역의 픽셀 라인에 대한 1차 미분 및 2차 미분을 나타낸다.
도 43은 일 예에 따른 분할 경계의 연장선 및 분할 경계에 대한 수직 방향을 나타낸다.
도 44a 내지 도 44c는 일 예에 따른 다양한 예측들을 사용하는 GPM의 예측들을 나타낸다.
도 44a는 일 예에 따른 인트라 예측들을 사용하는 GPM의 예측을 나타낸다.
도 44b는 일 예에 따른 인터 예측들을 사용하는 GPM의 예측을 나타낸다.
도 44c는 일 예에 따른 인트라 예측 및 인터 예측을 사용하는 GPM의 예측을 나타낸다.
도 45a는 일 예에 따른 대상 블록 및 대상 블록의 참조 영역을 나타낸다.
도 45b는 일 예에 따른 인트라 템플릿 매칭 예측 방법의 개념을 나타낸다.
도 45c는 일 예에 따른 인트라 블록 카피 모드가 적용되는 대상 블록에 의해 인트라 템플릿 매칭 예측에 의해 유도된 블록 벡터가 참조되는 개념을 나타낸다.
도 45d는 일 예에 따른 복수의 참조 템플릿들을 사용하는 인트라 템플릿 매칭 예측 방법의 개념을 나타낸다.
도 45e는 일 예에 따른 인트라 템플릿 매칭 블록 벡터 후보 리스트를 나타낸다.
도 46a 및 도 46b는 일 예에 따른 예측 신호를 개선하는 방법들을 나타낸다.
도 46a는 일 예에 따른 인터 예측이 사용되는 분할 영역에 템플릿 매칭을 적용함으로써 예측 신호를 개선하는 방법을 나타낸다.
도 46b는 일 예에 따른 움직임 벡터 차분을 사용하여 예측 신호를 개선하는 방법을 나타낸다.
도 47은 일 예에 따른 분할 영역들에 대한 참조 픽셀들을 나타낸다.
도 48은 일 예에 따른 2 개의 인트라 예측 모드들을 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
도 49는 일 예에 따른 고정된 인트라 예측 모드들을 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
도 50은 일 예에 따른 고정된 인트라 예측 모드들을 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
도 51은 일 예에 따른 인트라 예측 모드 및 비-인트라 예측을 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
도 52는 일 예에 따른 N 개의 밴드들을 나타낸다.
도 53은 일 예에 따른 하나의 인트라 예측 모드를 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
도 54는 일 예에 따른 참조 샘플에 대한 인덱스를 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
도 55a 내지 도 55e는 일 예에 따른 대상 블록의 필터가 적용되는 영역을 나타낸다.
도 55a는 일 예에 따른 대상 블록 및 분할 경계를 도시한다.
도 55b는 일 예에 따른 대상 블록 내의 디블록킹 필터가 적용되는지 여부에 따라서 구분되는 영역들을 나타낸다.
도 55c는 일 예에 따른 대상 블록 내의 디블록킹 필터가 적용되는지 여부에 따라서 구분되는 다른 영역들을 나타낸다.
도 55d는 일 예에 따른 대상 블록 내의 샘플 적응적 오프셋이 적용되는지 여부에 따라서 구분되는 영역들을 나타낸다.
도 55e는 일 예에 따른 대상 블록 내의 샘플 적응적 오프셋이 적용되는지 여부에 따라서 구분되는 다른 영역들을 나타낸다.
도 56a는 일 실시예에 따른 대상 블록에 대한 분할 모드 및 2 개의 인트라 예측 모드들을 나타낸다.
도 56b는 일 실시예에 따른 템플릿을 사용하는 공간적 기하학적 분할 모드를 나타낸다.
도 56c는 일 예에 따른 IntraTMP와 결합된 SGPM을 나타낸다.
도 56d는 다른 일 예에 따른 IntraTMP와 결합된 SGPM을 나타낸다.
도 57은 일 실시예에 따른 적응적인 블랜딩을 나타낸다.
도 58은 일 실시예에 따른 대상 블록 및 이웃 재구축된 샘플 내에서의 분할 모드를 결정하기 위한 요소들을 나타낸다.
도 59는 일 예에 따른 램프 함수를 나타낸다.
도 60은 일 예에 따른 제1 기하학적 분할 및 제2 기하학적 분할에 대한 템플릿을 나타낸다.
도 61은 일 예에 따른 인터 및 인트라 예측들을 갖는 GPM을 나타낸다.
도 62는 일 예에 따른 GPM 블록 경계의 각도에 기반하는 IPM 후보 유도에 대한 가용한 이웃 블록들의 위치를 나타낸다.
도 63은 일 예에 따른 템플릿들 상의 에지를 나타낸다.
도 64는 일 예에 따른 제1 기하학적 분할 모드 집합 내의 기하학적 분할 모드들을 나타낸다.
도 65는 일 예에 따른 제2 기하학적 분할 모드 집합 내의 기하학적 분할 모드들을 나타낸다.
도 2는 본 발명이 적용되는 복호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 영상을 부호화 및 복호화할 때의 영상의 분할 구조를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 코딩 유닛이 포함할 수 있는 예측 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
도 5는 코딩 유닛에 포함될 수 있는 변환 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
도 6은 일 예에 따른 블록의 분할을 나타낸다.
도 7은 인트라 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 인트라 예측 과정에서 사용되는 참조 샘플을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 인터 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 예에 따른 공간적 후보들을 나타낸다.
도 11은 일 예에 따른 공간적 후보들의 움직임 정보들의 머지 리스트로의 추가 순서를 나타낸다.
도 12은 일 예에 따른 변환 및 양자화의 과정을 설명한다.
도 13은 일 예에 따른 대각선 스캐닝을 나타낸다.
도 14는 일 예에 따른 수평 스캐닝을 나타낸다.
도 15는 일 예에 따른 수직 스캐닝을 나타낸다.
도 16은 일 실시예에 따른 부호화 장치의 구조도이다.
도 17은 일 실시예에 따른 복호화 장치의 구조도이다.
도 18은 일 실시예에 따른 대상 블록의 예측 방법 및 비트스트림 생성 방법의 흐름도이다.
도 19는 일 실시예에 따른 비트스트림을 사용하는 대상 블록의 예측 방법의 흐름도이다.
도 20a는 일 예에 따른 기하학적 분할의 각도 및 거리를 나타낸다.
도 20b는 다른 일 예에 따른 기하학적 분할의 각도 및 거리를 나타낸다.
도 21a는 일 예에 따른 기하학적 분할의 각도들 및 거리들을 나타낸다.
도 21b는 일 예에 따른 기하학적 분할의 균등한 각도들을 나타낸다.
도 22a는 일 예에 따른 NxN 블록의 분할 모드들 간의 거리를 나타낸다.
도 22b는 일 예에 따른 2Nx2N 블록의 분할 모드들 간의 거리를 나타낸다.
도 22c는 일 예에 따른 NxN 블록의 분할 모드들 간의 거리를 나타낸다.
도 22d는 일 예에 따른 2Nx2N 블록의 분할 모드들 간의 거리를 나타낸다.
도 23은 일 예에 따른 기하학적 분할 모드의 분할 경계들을 나타낸다.
도 24a는 일 예에 따른 제1 분할 모드 세트를 나타낸다.
도 24b는 일 예에 따른 제2 분할 모드 세트를 나타낸다.
도 25는 일 실시예에 따른 기하학적 분할에 기반하는 부호화 방법의 흐름도이다.
도 26은 일 실시예에 따른 기하학적 분할에 기반하는 복호화 방법의 흐름도이다.
도 27a 내지 도 27c는 일 예에 따른 블록들의 분할 구조에 따른 후보 분할 모드의 방식들을 나타낸다.
도 27a는 일 예에 따른 블록들의 분할 구조에 따른 후보 분할 모드의 제1 결정 방식을 나타낸다.
도 27b는 일 예에 따른 블록들의 분할 구조에 따른 후보 분할 모드의 제2 결정 방식을 나타낸다.
도 27c는 일 예에 따른 대상 블록에 인접한 블록의 분할 모드에 따른 후보 분할 모드의 결정 방식을 나타낸다.
도 28은 일 예에 따른 대상 블록에 인접한 재구축된 영역 내의 움직임 벡터에 기반하는 후보 분할 모드의 결정 방식을 나타낸다.
도 29a 내지 도 29c는 템플릿 영역에 대한 다양한 예측들을 나타낸다.
도 29a는 일 예에 따른 템플릿 영역에 대한 인터 예측을 나타낸다.
도 29b는 일 예에 따른 템플릿 영역에 대한 인트라 예측을 나타낸다.
도 29c는 일 예에 따른 인터 예측 및 인트라 예측을 사용하는 템플릿 영역에 대한 예측을 나타낸다.
도 30은 일 예에 다른 복수의 부분 템플릿 영역들 중 하나의 템플릿 영역에 대한 인트라 예측을 나타낸다.
도 31은 일 예에 다른 복수의 부분 템플릿 영역들 중 하나의 템플릿 영역에 대한 인터 예측을 나타낸다.
도 32는 일 예에 따른 대상 블록의 대상 템플릿을 나타낸다.
도 33은 일 예에 따른 하나 이상의 수평 라인들이 비워진 대상 템플릿을 나타낸다.
도 34는 일 예에 따른 하나 이상의 수평 라인들 및 수직 라인들이 비워진 대상 템플릿을 나타낸다.
도 35는 일 예에 따른 CTU 경계에 인접한 대상 블록에 대한 대상 템플릿을 나타낸다.
도 36은 일 예에 따른 CTU 경계에 인접한 대상 블록에 대한 대상 템플릿을 나타낸다.
도 37은 일 예에 따른 레귤러 머지 리스트를 나타낸다.
도 38은 일 예에 따른 GPM의 머지 리스트를 나타낸다.
도 39는 일 예에 따른 GPM 구문 요소 테이블을 나타낸다.
도 40은 일 예에 따른 GPM 가중치 행렬들을 나타낸다.
도 41은 일 예에 따른 가중치 행렬의 값들을 나타낸다.
도 42a는 일 예에 따른 재구축된 영역의 픽셀 라인에 대한 1차 미분을 나타낸다.
도 42b는 일 예에 따른 재구축된 영역의 픽셀 라인에 대한 1차 미분 및 2차 미분을 나타낸다.
도 43은 일 예에 따른 분할 경계의 연장선 및 분할 경계에 대한 수직 방향을 나타낸다.
도 44a 내지 도 44c는 일 예에 따른 다양한 예측들을 사용하는 GPM의 예측들을 나타낸다.
도 44a는 일 예에 따른 인트라 예측들을 사용하는 GPM의 예측을 나타낸다.
도 44b는 일 예에 따른 인터 예측들을 사용하는 GPM의 예측을 나타낸다.
도 44c는 일 예에 따른 인트라 예측 및 인터 예측을 사용하는 GPM의 예측을 나타낸다.
도 45a는 일 예에 따른 대상 블록 및 대상 블록의 참조 영역을 나타낸다.
도 45b는 일 예에 따른 인트라 템플릿 매칭 예측 방법의 개념을 나타낸다.
도 45c는 일 예에 따른 인트라 블록 카피 모드가 적용되는 대상 블록에 의해 인트라 템플릿 매칭 예측에 의해 유도된 블록 벡터가 참조되는 개념을 나타낸다.
도 45d는 일 예에 따른 복수의 참조 템플릿들을 사용하는 인트라 템플릿 매칭 예측 방법의 개념을 나타낸다.
도 45e는 일 예에 따른 인트라 템플릿 매칭 블록 벡터 후보 리스트를 나타낸다.
도 46a 및 도 46b는 일 예에 따른 예측 신호를 개선하는 방법들을 나타낸다.
도 46a는 일 예에 따른 인터 예측이 사용되는 분할 영역에 템플릿 매칭을 적용함으로써 예측 신호를 개선하는 방법을 나타낸다.
도 46b는 일 예에 따른 움직임 벡터 차분을 사용하여 예측 신호를 개선하는 방법을 나타낸다.
도 47은 일 예에 따른 분할 영역들에 대한 참조 픽셀들을 나타낸다.
도 48은 일 예에 따른 2 개의 인트라 예측 모드들을 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
도 49는 일 예에 따른 고정된 인트라 예측 모드들을 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
도 50은 일 예에 따른 고정된 인트라 예측 모드들을 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
도 51은 일 예에 따른 인트라 예측 모드 및 비-인트라 예측을 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
도 52는 일 예에 따른 N 개의 밴드들을 나타낸다.
도 53은 일 예에 따른 하나의 인트라 예측 모드를 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
도 54는 일 예에 따른 참조 샘플에 대한 인덱스를 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
도 55a 내지 도 55e는 일 예에 따른 대상 블록의 필터가 적용되는 영역을 나타낸다.
도 55a는 일 예에 따른 대상 블록 및 분할 경계를 도시한다.
도 55b는 일 예에 따른 대상 블록 내의 디블록킹 필터가 적용되는지 여부에 따라서 구분되는 영역들을 나타낸다.
도 55c는 일 예에 따른 대상 블록 내의 디블록킹 필터가 적용되는지 여부에 따라서 구분되는 다른 영역들을 나타낸다.
도 55d는 일 예에 따른 대상 블록 내의 샘플 적응적 오프셋이 적용되는지 여부에 따라서 구분되는 영역들을 나타낸다.
도 55e는 일 예에 따른 대상 블록 내의 샘플 적응적 오프셋이 적용되는지 여부에 따라서 구분되는 다른 영역들을 나타낸다.
도 56a는 일 실시예에 따른 대상 블록에 대한 분할 모드 및 2 개의 인트라 예측 모드들을 나타낸다.
도 56b는 일 실시예에 따른 템플릿을 사용하는 공간적 기하학적 분할 모드를 나타낸다.
도 56c는 일 예에 따른 IntraTMP와 결합된 SGPM을 나타낸다.
도 56d는 다른 일 예에 따른 IntraTMP와 결합된 SGPM을 나타낸다.
도 57은 일 실시예에 따른 적응적인 블랜딩을 나타낸다.
도 58은 일 실시예에 따른 대상 블록 및 이웃 재구축된 샘플 내에서의 분할 모드를 결정하기 위한 요소들을 나타낸다.
도 59는 일 예에 따른 램프 함수를 나타낸다.
도 60은 일 예에 따른 제1 기하학적 분할 및 제2 기하학적 분할에 대한 템플릿을 나타낸다.
도 61은 일 예에 따른 인터 및 인트라 예측들을 갖는 GPM을 나타낸다.
도 62는 일 예에 따른 GPM 블록 경계의 각도에 기반하는 IPM 후보 유도에 대한 가용한 이웃 블록들의 위치를 나타낸다.
도 63은 일 예에 따른 템플릿들 상의 에지를 나타낸다.
도 64는 일 예에 따른 제1 기하학적 분할 모드 집합 내의 기하학적 분할 모드들을 나타낸다.
도 65는 일 예에 따른 제2 기하학적 분할 모드 집합 내의 기하학적 분할 모드들을 나타낸다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
후술하는 예시적 실시예들에 대한 상세한 설명은, 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 실시예를 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 다양한 실시예들은 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들면, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 실시예의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 예시적 실시예들의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다.
도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
본 발명에서 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들면, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함할 수 있다.
어떤 구성요소(component)가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기의 2개의 구성요소들이 서로 간에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있으나, 상기의 2개의 구성요소들의 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(component)가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기의 2개의 구성요소들의 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
실시예들에서 나타나는 구성요소들은 서로 다른 특징적인 기능들을 나타내기 위해 독립적으로 도시되는 것으로, 각 구성요소들이 분리된 하드웨어나 하나의 소프트웨어 구성단위로 이루어짐을 의미하지 않는다. 즉, 각 구성요소는 설명의 편의상 각각의 구성요소로 나열하여 포함한 것으로 각 구성요소 중 적어도 두 개의 구성요소가 합쳐져 하나의 구성요소로 이루어지거나, 하나의 구성요소가 복수 개의 구성요소로 나뉘어져 기능을 수행할 수 있고 이러한 각 구성요소의 통합된 실시예 및 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명의 권리범위에 포함된다.
실시예들에서 사용된 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 실시예들에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 즉, 실시예들에서 특정 구성을 "포함"한다고 기술하는 내용은 해당 구성 이외의 구성을 배제하는 것이 아니며, 추가적인 구성 또한 본 발명의 실시 또는 본 발명의 기술적 사상의 범위에 포함될 수 있음을 의미한다.
실시예들에서 용어 "적어도 하나(at least one)"는 1, 2, 3 및 4와 같은 1 이상의 개수들 중 하나를 의미할 수 있다. 실시예들에서 용어 "복수(a plurality of)"는 2, 3 및 4와 같은 2 이상의 개수들 중 하나를 의미할 수 있다.
실시예들의 일부의 구성요소는 본 발명에서 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성요소일 수 있다. 실시예들은, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성요소가 제외된, 실시예들의 본질을 구현함에 있어 필수적인 구성요소만을 포함하여 구현될 수 있다. 단지 성능 향상을 위해 사용되는 선택적인 구성요소가 제외된 필수적인 구성요소만을 포함하는 구조도 실시예들의 권리범위에 포함된다.
이하에서는, 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 실시예들을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 첨부된 도면을 참조하여 실시 형태에 대하여 구체적으로 설명한다. 실시예들을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 명세서의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고, 동일한 구성요소에 대한 중복된 설명은 생략한다.
이하에서, 영상은 비디오(video)를 구성하는 하나의 픽처(picture)를 의미할 수 있으며, 비디오 자체를 나타낼 수도 있다. 예를 들면, "영상의 부호화 및/또는 복호화"는 "비디오의 부호화 및/또는 복호화"를 의미할 수 있으며, "비디오를 구성하는 영상들 중 하나의 영상의 부호화 및/또는 복호화"를 의미할 수도 있다.
이하에서, 용어들 "비디오(video)" 및 "동영상(motion picture(s))"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 대상 영상은 부호화의 대상인 부호화 대상 영상 및/또는 복호화의 대상인 복호화 대상 영상일 수 있다. 또한, 대상 영상은 부호화 장치로 입력된 입력 영상일 수 있고, 복호화 장치로 입력된 입력 영상일 수 있다. 또한, 대상 영상은 현재 부호화 및/또는 복호화의 대상인 현재 영상일 수 있다. 예를 들면, 용어들 "대상 영상" 및 "현재 영상"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "영상(image)", "픽처(picture)", "프레임(frame)" 및 "스크린(screen)"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 대상 블록은 부호화의 대상인 부호화 대상 블록 및/또는 복호화의 대상인 복호화 대상 블록일 수 있다. 또한, 대상 블록은 현재 부호화 및/또는 복호화의 대상인 현재 블록일 수 있다. 예를 들면, 용어들 "대상 블록" 및 "현재 블록"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다. 현재 블록은 부호화 시 부호화의 대상이 되는 부호화 대상 블록 및/또는 복호화 시 복호화의 대상이 되는 복호화 대상 블록을 의미할 수 있다. 또한, 현재 블록은 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU), 코딩(coding) 블록, 예측 블록, 잔차 블록 및 변환 블록 중 적어도 하나일 수 있다.
이하에서, 용어들 "블록" 및 "유닛"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다. 또는 "블록"은 특정한 유닛을 나타낼 수 있다.
이하에서, 용어들 "영역(region)" 및 "세그먼트(segment)"는 서로 교체되어 사용될 수 있다.
실시예들에서, 특정된 정보, 데이터, 플래그(flag), 인덱스(index) 및 요소(element), 속성(attribute) 등의 각각은 값을 가질 수 있다. 정보, 데이터, 플래그, 인덱스, 요소 및 속성 등의 값 "0"은 거짓(false), 논리 거짓(logical false) 또는 제1 기정의된(predefined) 값을 나타낼 수 있다. 말하자면, 값 "0", 거짓, 논리 거짓 및 제1 기정의된 값은 서로 대체되어 사용될 수 있다. 정보, 데이터, 플래그, 인덱스, 요소 및 속성 등의 값 "1"은 참(true), 논리 참(logical true) 또는 제2 기정의된(predefined) 값을 나타낼 수 있다. 말하자면, 값 "1", 참, 논리 참 및 제2 기정의된 값은 서로 대체되어 사용될 수 있다.
행, 열 또는 인덱스를 나타내기 위해 i 또는 j 등의 변수가 사용될 때, i의 값은 0 이상의 정수일 수 있으며, 1 이상의 정수일 수도 있다. 말하자면, 실시예들에서 행, 열 및 인덱스 등은 0에서부터 카운트될 수 있으며, 1에서부터 카운트될 수 있다.
실시예들에서, 용어 "하나 이상" 또는 용어 "적어도 하나"는 용어 "복수"를 의미할 수 있다. "하나 이상" 또는 "적어도 하나"는 "복수"로 교체되어 사용될 수 있다.
아래에서는, 실시예들에서 사용되는 용어가 설명된다.
부호화기(encoder): 부호화기는 부호화(encoding)를 수행하는 장치를 의미할 수 있다. 말하자면, 부호화기는 부호화 장치를 의미할 수 있다.
복호화기(decoder): 복호화기는 복호화(decoding)를 수행하는 장치를 의미할 수 있다. 말하자면, 복호화기는 복호화 장치를 의미할 수 있다.
유닛(unit): 유닛은 영상의 부호화 및/또는 복호화의 단위를 나타낼 수 있다. 용어들 "유닛" 및 "블록(block)"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
- 유닛은 샘플(sample)의 MxN 배열일 수 있다. M 및 N은 각각 양의 정수일 수 있다. 유닛은 흔히 2차원의 형태의 샘플들의 배열을 의미할 수 있다.
- 유닛 또는 블록은 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU), 코딩 유닛(Coding Unit; CU), 코딩 블록, 예측 유닛(Prediction Block; PU), 예측 블록, 변환 유닛(Transform Unit; TU) 또는 변환 블록을 나타낼 수 있다.
- 영상의 부호화 및 복호화에 있어서, 유닛은 하나의 영상의 분할에 의해 생성된 영역일 수 있다. 말하자면, 유닛은 하나의 영상 내의 특정된 영역일 수 있다. 하나의 영상은 복수의 유닛들로 분할될 수 있다. 또는, 유닛은 하나의 영상을 세분화된 부분들로 분할하고, 분할된 부분에 대한 부호화 또는 복호화가 수행될 때, 상기의 분할된 부분을 의미할 수 있다.
- 영상의 부호화 및 복호화에 있어서, 유닛의 타입에 따라서 유닛에 대한 기정의된 처리가 수행될 수 있다.
- 기능에 따라서, 유닛의 타입은 매크로 유닛(Macro Unit), 코딩 유닛(Coding Unit; CU), 예측 유닛(Prediction Unit; PU), 잔차 유닛(Residual Unit) 및 변환 유닛(Transform Unit; TU) 등으로 분류될 수 있다. 또는, 기능에 따라서, 유닛은 블록, 매크로블록(Macroblock), 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit), 코딩 트리 블록(Coding Tree Block), 코딩 유닛(Coding Unit), 부호화 블록(Coding Block), 예측 유닛(Prediction Unit), 예측 블록(Prediction Block), 잔차 유닛(Residual Unit), 잔차 블록(Residual Block), 변환 유닛(Transform Unit) 및 변환 블록(Transform Block) 등을 의미할 수 있다. 예를 들면, 대상 유닛은 부호화 및/또는 복호화의 대상인 CU, PU, 잔차 유닛 및 TU 중 적어도 하나일 수 있다.
- 유닛은, 블록과 구분하여 지칭하기 위해, 루마(luma) 성분 블록 및 이에 대응하는 크로마(chroma) 성분 블록, 그리고 각 블록에 대한 신택스 요소(syntax element)를 포함하는 정보를 의미할 수 있다.
- 유닛의 크기 및 형태는 다양할 수 있다. 또한, 유닛은 다양한 크기 및 다양한 형태를 가질 수 있다. 특히 유닛의 형태는 정사각형뿐만 아니라 직사각형, 사다리꼴, 삼각형 및 오각형 등 2차원으로 표현될 수 있는 기하학적 도형을 포함할 수 있다.
- 또한, 유닛 정보는 유닛의 타입, 유닛의 크기, 유닛의 깊이, 유닛의 부호화 순서 및 유닛의 복호화 순서 등 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들면, 유닛의 타입은 CU, PU, 잔차 유닛 및 TU 등 중 하나를 가리킬 수 있다.
- 하나의 유닛은 유닛에 비해 더 작은 크기를 갖는 하위 유닛으로 더 분할될 수 있다.
깊이(depth): 깊이는 유닛의 분할된 정도를 의미할 수 있다. 또한, 유닛의 깊이는 트리 구조로서 유닛(들)이 표현되었을 때 유닛이 존재하는 레벨을 나타낼 수 있다.
- 유닛 분할 정보는 유닛의 깊이에 관한 깊이를 포함할 수 있다. 깊이는 유닛이 분할되는 회수 및/또는 정도를 나타낼 수 있다.
- 트리 구조에서, 루트 노드(root node)의 깊이가 가장 얕고, 리프 노드(leaf node)의 깊이가 가장 깊다고 볼 수 있다. 루트 노드는 가장 상위의 노드일 수 있다. 리프 노드는 가장 하위의 노드일 수 있다.
- 하나의 유닛은 트리 구조(tree structure)에 기반하여 깊이 정보(depth)를 가지면서 계층적으로(hierarchically) 복수의 하위 유닛들로 분할될 수 있다. 말하자면, 유닛 및 상기의 유닛의 분할에 의해 생성된 하위 유닛은 노드 및 상기의 노드의 자식 노드에 각각 대응할 수 있다. 각각의 분할된 하위 유닛은 깊이를 가질 수 있다. 깊이는 유닛이 분할된 회수 및/또는 정도를 나타내므로, 하위 유닛의 분할 정보는 하위 유닛의 크기에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
- 트리 구조에서, 가장 상위 노드는 분할되지 않은 최초의 유닛에 대응할 수 있다. 가장 상위 노드는 루트 노드로 칭해질 수 있다. 또한, 가장 상위 노드는 최소의 깊이 값을 가질 수 있다. 이 때, 가장 상위 노드는 레벨 0의 깊이를 가질 수 있다.
- 레벨 1의 깊이를 갖는 노드는 최초의 유닛이 한 번 분할됨에 따라 생성된 유닛을 나타낼 수 있다. 레벨 2의 깊이를 갖는 노드는 최초의 유닛이 두 번 분할됨에 따라 생성된 유닛을 나타낼 수 있다.
- 레벨 n의 깊이를 갖는 노드는 최초의 유닛이 n번 분할됨에 따라 생성된 유닛을 나타낼 수 있다.
- 리프 노드는 가장 하위의 노드일 수 있으며, 더 분할될 수 없는 노드일 수 있다. 리프 노드의 깊이는 최대 레벨일 수 있다. 예를 들면, 최대 레벨의 기정의된 값은 3일 수 있다.
- QT 깊이는 쿼드 분할에 대한 깊이를 나타낼 수 있다. BT 깊이는 이진 분할에 대한 깊이를 나타낼 수 있다. TT 깊이는 삼진 분할에 대한 깊이를 나타낼 수 있다.
샘플(sample): 샘플은 블록을 구성하는 기반(base) 단위일 수 있다. 샘플은 비트 깊이(bit depth; Bd)에 따라서 0부터 2Bd-1까지의 값들로서 표현될 수 있다.
- 샘플은 픽셀 또는 픽셀 값일 수 있다.
- 이하에서, 용어들 "픽셀", "화소" 및 "샘플"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU): CTU는 하나의 루마 성분(Y) 코딩 트리 블록과, 상기의 루마 성분 코딩 트리 블록에 관련된 두 크로마 성분(Cb, Cr) 코딩 트리 블록들로 구성될 수 있다. 또한, CTU는 상기의 블록들과 상기의 블록들의 각 블록에 대한 신택스 요소를 포함한 것을 의미할 수도 있다.
- 각 코딩 트리 유닛은 코딩 유닛, 예측 유닛 및 변환 유닛 등의 하위 유닛을 구성하기 위하여 쿼드 트리(Quad Tree: QT), 이진 트리(Binary Tree; BT) 및 삼진 트리(Ternary Tree; TT) 등과 같은 하나 이상의 분할 방식을 이용하여 분할될 수 있다. 쿼드 트리는 4진 트리(quarternary tree)를 의미할 수 있다. 또한, 각 코딩 트리 유닛은 하나 이상의 분할 방식들을 사용하는 복수 트리(MultiType Tree; MTT)을 이용하여 분할될 수 있다.
- CTU는 입력 영상의 분할에서와 같이, 영상의 복호화 및 부호화 과정에서의 처리 단위인 픽셀 블록을 지칭하기 위한 용어로서 사용될 수 있다.
코딩 트리 블록(Coding Tree Block; CTB): 코딩 트리 블록은 Y 코딩 트리 블록, Cb 코딩 트리 블록 및 Cr 코딩 트리 블록 중 어느 하나를 지칭하기 위한 용어로 사용될 수 있다.
이웃 블록(neighbor block): 이웃 블록은 대상 블록에 인접한 블록을 의미할 수 있다. 이웃 블록은 재구축된 이웃 블록을 의미할 수도 있다.
- 이하에서, 용어들 "이웃 블록" 및 "인접 블록(adjacent block)"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
- 이웃 블록은 재구축된 이웃 블록(reconstructed neighbor block)을 의미할 수도 있다.
공간적 이웃 블록(spatial neighbor block): 공간적 이웃 블록은 대상 블록에 공간적으로 인접한 블록일 수 있다. 이웃 블록은 공간적 이웃 블록을 포함할 수 있다.
- 대상 블록 및 공간적 이웃 블록은 대상 픽처 내에 포함될 수 있다.
- 공간적 이웃 블록은 대상 블록에 경계가 맞닿은 블록 또는 대상 블록으로부터 소정의 거리 내에 위치한 블록을 의미할 수 있다.
- 공간적 이웃 블록은 대상 블록의 꼭지점에 인접한 블록을 의미할 수 있다. 여기에서, 대상 블록의 꼭지점에 인접한 블록이란, 대상 블록에 가로로 인접한 이웃 블록에 세로로 인접한 블록 또는 대상 블록에 세로로 인접한 이웃 블록에 가로로 인접한 블록일 수 있다.
시간적 이웃 블록(temporal neighbor block): 시간적 이웃 블록은 대상 블록에 시간적으로 인접한 블록일 수 있다. 이웃 블록은 시간적 이웃 블록을 포함할 수 있다.
- 시간적 이웃 블록은 콜 블록(co-located block; col block)을 포함할 수 있다.
- 콜 블록은 이미 재구축된 콜 픽처(co-located picture; col picture) 내의 블록일 수 있다. 콜 블록의 콜 픽처 내에서의 위치는 대상 블록의 대상 픽처 내의 위치에 대응할 수 있다. 또는, 콜 블록의 콜 픽처 내에서의 위치는 대상 블록의 대상 픽처 내의 위치와 동일할 수 있다. 콜 픽처는 참조 픽처 리스트에 포함된 픽처일 수 있다.
- 시간적 이웃 블록은 대상 블록의 공간적 이웃 블록에 시간적으로 인접한 블록일 수 있다.
예측 모드(prediction mode): 예측 모드는 인트라 예측을 위해 사용되는 모드 또는 인터 예측을 위해 사용되는 모드를 지시하는 정보일 수 있다.
예측 유닛(prediction unit): 예측 유닛은 인터 예측, 인트라 예측, 인터 보상(compensation), 인트라 보상 및 움직임 보상 등의 예측에 대한 기반 단위를 의미할 수 있다.
- 하나의 예측 유닛은 더 작은 크기를 갖는 복수의 파티션(partition)들 또는 하위 예측 유닛들로 분할될 수도 있다. 복수의 파티션들 또한 예측 또는 보상의 수행에 있어서의 기반 단위일 수 있다. 예측 유닛의 분할에 의해 생성된 파티션 또한 예측 유닛일 수 있다.
예측 유닛 파티션(prediction unit partition): 예측 유닛 파티션은 예측 유닛이 분할된 형태를 의미할 수 있다.
재구축된 이웃 유닛(reconstructed neighboring unit): 재구축된 이웃 유닛은 대상 유닛의 이웃에 이미 복호화되어 재구축된 유닛일 수 있다.
- 재구축된 이웃 유닛은 대상 유닛에 대한 공간적(spatial) 인접 유닛 또는 시간적(temporal) 인접 유닛일 수 있다.
- 재구축된 공간적 이웃 유닛은 대상 픽처 내의 유닛이면서 부호화 및/또는 복호화를 통해 이미 재구축된 유닛일 수 있다.
- 재구축된 시간적 이웃 유닛은 참조 영상 내의 유닛이면서 부호화 및/또는 복호화를 통해 이미 재구축된 유닛일 수 있다. 재구축된 시간적 이웃 유닛의 참조 영상 내에서의 위치는 대상 유닛의 대상 픽처 내에서의 위치와 같거나, 대상 유닛의 대상 픽처 내에서의 위치에 대응할 수 있다. 또는, 재구축된 시간적 이웃 유닛은 참조 영상 내의 대응하는 블록의 이웃 블록일 수 있다. 여기에서, 대응하는 블록의 참조 영상 내에서의 위치는 대상 영상 내에서의 대상 블록의 위치에 대응할 수 있다. 여기에서, 블록들의 위치들이 대응한다는 것은, 블록들의 위치들이 동일하다는 것을 의미할 수 있고, 하나의 블록이 다른 블록에 포함된다는 것을 의미할 수 있고, 하나의 블록이 다른 블록의 특정된 위치를 차지한다는 것을 의미할 수 있다.
서브-픽처: 픽처는 하나 이상의 서브-픽처들로 분할될 수 있다. 서브-픽처는 하나 이상의 타일 행들 및 하나 이상의 타일 열들로 구성될 수 있다.
- 서브-픽처는 픽처 내의 정사각형(square) 형태 또는 직사각형(rectangular)(즉, 비-정사각형(non-square) 형태를 가지는 영역일 수 있다. 또한, 서브-픽처는 하나 이상의 CTU들을 포함할 수 있다.
- 서브-픽처는 하나의 픽처 내의 하나 이상의 슬라이스들의 직사각형 영역일 수 있다.
- 하나의 서브-픽처는 하나 이상의 타일(tile)들, 하나 이상의 브릭(brick)들 및/또는 하나 이상의 슬라이스(slice)들을 포함할 수 있다.
타일: 타일은 픽처 내의 정사각형 형태 또는 직사각형(즉, 비-정사각형 형태를 가지는 영역일 수 있다.
- 타일은 하나 이상의 CTU들을 포함할 수 있다.
- 타일은 하나 이상의 브릭들로 분할될 수 있다.
브릭: 브릭은 타일 내의 하나 이상의 CTU 행들을 의미할 수 있다.
- 타일은 하나 이상의 브릭들로 분할될 수 있다. 각 브릭은 하나 이상의 CTU 행들을 포함할 수 있다.
- 2 개 이상으로 분할되지 않는 타일도 브릭을 의미할 수 있다.
슬라이스: 슬라이스는 픽처 내의 하나 이상의 타일들을 포함할 수 있다. 또는, 슬라이스는 타일 내의 하나 이상의 브릭들을 포함할 수 있다.
- 서브-픽처는 픽처 내의 직사각형 영역을 집합적으로 커버하는 하나 이상의 슬라이스들을 포함할 수 있다. 이에 따라, 각 서브-픽처 경계는 항상 슬라이스 경계일 수 있다. 또한, 각 수직 서브-픽처 경계는 항상 수직 타일 경계일 수 있다.
파라미터 세트(parameter set): 파라미터 세트는 비트스트림 내의 구조(structure) 중 헤더(header) 정보에 해당할 수 있다.
- 헤더는 픽처 헤더(picture header), 서브-픽처 헤더(sub-picture header), 슬라이스 헤더(slice header), 타일 그룹 헤더(tile group header) 및 타일 헤더(tile header) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
- 파라미터 세트는 비디오 파라미터 세트(Video Parameter Set; VPS), 시퀀스 파라미터 세트(Sequence Parameter Set: SPS), 픽처 파라미터 세트(Picture Parameter Set; PPS), 적응 파라미터 세트(Adaptation Parameter Set; APS) 및 복호화 파라미터 세트(Decoding Parameter Set; DPS) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
파라미터 세트를 통해 시그널링된 정보는 파라미터 세트를 참조하는 픽처들에게 적용될 수 있다. 예를 들면, VPS 내의 정보는 VPS를 참조하는 픽처들에게 적용될 수 있다. SPS 내의 정보는 SPS를 참조하는 픽처들에게 적용될 수 있다. PPS 내의 정보는 PPS를 참조하는 픽처들에게 적용될 수 있다.
파라미터 세트는 상위의 파라미터 세트를 참조할 수 있다. 예를 들면, PPS는 SPS를 참조할 수 있다. SPS는 VPS를 참조할 수 있다.
- 또한, 파라미터 세트는 타일(tile) 그룹, 슬라이스(slice) 헤더 정보 및 타일(tile) 헤더 정보를 포함할 수 있다. 타일 그룹은 복수의 타일들을 포함하는 그룹을 의미할 수 있다. 또한, 타일 그룹의 의미는 슬라이스의 의미와 동일할 수 있다.
율-왜곡 최적화(rate-distortion optimization): 부호화 장치는 코딩 유닛의 크기, 예측 모드, 예측 유닛의 크기, 움직임 정보 및, 변환 유닛의 크기 등의 조합을 이용해서 높은 부호화 효율을 제공하기 위해 율-왜곡 최적화를 사용할 수 있다.
- 율-왜곡 최적화 방식은 상기의 조합들 중에서 최적의 조합을 선택하기 위해 각 조합의 율-왜곡 비용(rate-distortion cost)을 계산할 수 있다. 율-왜곡 비용은 수식 "D+λ*R"을 이용하여 계산될 수 있다. 일반적으로 수식 "D+λ*R"에 의한 율-왜곡 비용이 최소가 되는 조합이 율-왜곡 최적화 방식에 있어서의 최적의 조합으로 선택될 수 있다.
- D는 왜곡을 나타낼 수 있다. D는 변환 유닛 내에서 원래의 변환 계수들 및 재구축된 변환 계수들 간의 차이 값들의 제곱들의 평균(mean square error)일 수 있다.
- R은 율을 나타낼 수 있다. R은 관련된 문맥 정보를 이용한 비트 율을 나타낼 수 있다.
- λ는 라그랑지안 승수(Lagrangian multiplier)를 나타낼 수 있다. R은 예측 모드, 움직임 정보 및 코드된 블록 플래그(coded block flag) 등과 같은 코딩 파라미터 정보뿐만 아니라, 변환 계수의 부호화에 의해 발생하는 비트도 포함할 수 있다.
- 부호화 장치는 정확한 D 및 R을 계산하기 위해 인터 예측, 인트라 예측, 변환, 양자화, 엔트로피 부호화, 역양자화 및/또는 역변환 등의 과정들을 수행할 수 있다. 이러한 과정들은 부호화 장치에서의 복잡도를 크게 증가시킬 수 있다.
비트스트림(bitstream): 비트스트림은 부호화된 영상 정보를 포함하는 비트의 열을 의미할 수 있다.
파싱(parsing): 파싱은 비트스트림을 엔트로피 복호화하여 신택스 요소(syntax element)의 값을 결정하는 것을 의미할 수 있다. 또는, 파싱은 엔트로피 복호화 자체를 의미할 수 있다.
심볼(symbol): 부호화 대상 유닛 및/또는 복호화 대상 유닛의 신택스 요소, 코딩 파라미터(coding parameter) 및 변환 계수(transform coefficient) 등 중 적어도 하나를 의미할 수 있다. 또한, 심볼은 엔트로피 부호화의 대상 또는 엔트로피 복호화의 결과를 의미할 수 있다.
참조 픽처(reference picture): 참조 픽처는 인터 예측 또는 움직임 보상을 위하여 유닛이 참조하는 영상을 의미할 수 있다. 또는, 참조 픽처는 인터 예측 또는 움직임 보상을 위해 대상 유닛이 참조하는 참조 유닛을 포함하는 영상일 수 있다.
이하, 용어 "참조 픽처" 및 "참조 영상"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
참조 픽처 리스트(reference picture list): 참조 픽처 리스트는 인터 예측 또는 움직임 보상에 사용되는 하나 이상의 참조 영상들을 포함하는 리스트일 수 있다.
- 참조 픽처 리스트의 타입은 리스트 조합(List Combined; LC), 리스트 0(List 0; L0), 리스트 1(List 1; L1), 리스트 2(List 2; L2) 및 리스트 3(List 3; L3) 등이 있을 수 있다.
- 인터 예측에는 하나 이상의 참조 픽처 리스트들이 사용될 수 있다.
인터 예측 지시자(inter prediction indicator): 인터 예측 지시자는 대상 유닛에 대한 인터 예측의 방향을 가리킬 수 있다. 인터 예측은 단방향 예측 및 양방향 예측 등 중 하나일 수 있다. 또는, 인터 예측 지시자는 대상 유닛의 예측 유닛을 생성할 때 사용되는 참조 픽처의 개수를 나타낼 수 있다. 또는, 인터 예측 지시자는 대상 유닛에 대한 인터 예측 혹은 움직임 보상을 위해 사용되는 예측 블록의 개수를 의미할 수 있다.
예측 리스트 활용 플래그(prediction list utilization flag): 예측 리스트 활용 플래그는 특정한 참조 픽처 리스트 내의 적어도 하나의 참조 픽처를 사용하여 예측 유닛을 생성하는지 여부를 나타낼 수 있다.
- 예측 리스트 활용 플래그를 사용하여 인터 예측 지시자가 도출될 수 있다. 반대로, 인터 예측 지시자를 사용하여 예측 리스트 활용 플래그가 도출될 수 있다. 예를 들면, 예측 리스트 활용 플래그가 제1 값인 0을 지시하는 것은, 대상 유닛에 대하여, 참조 픽처 리스트 내의 참조 픽처를 사용하여 예측 블록이 생성되지 않는 것을 나타낼 수 있다. 예측 리스트 활용 플래그가 제2 값인 1을 지시하는 것은, 대상 유닛에 대하여, 참조 픽처 리스트를 이용하여 예측 유닛이 생성되는 것을 나타낼 수 있다.
참조 픽처 인덱스(reference picture index): 참조 픽처 인덱스는 참조 픽처 리스트에서 특정 참조 픽처를 지시하는 인덱스일 수 있다.
픽처 오더 카운트(Picture Order Count; POC): 픽처의 POC는 픽처의 디스플레이 순서를 나타낼 수 있다.
움직임 벡터(Motion Vector; MV): 움직임 벡터는 인터 예측 또는 움직임 보상에서 사용되는 2차원의 벡터일 수 있다. 움직임 벡터는 대상 영상 및 참조 영상 간의 오프셋을 의미할 수 있다.
- 예를 들면, MV는 (mvx, mvy)와 같은 형태로 표현될 수 있다. mvx는 수평(horizontal) 성분을 나타낼 수 있고, mvy는 수직(vertical) 성분을 나타낼 수 있다.
탐색 영역(search range): 탐색 영역은 인터 예측 중 MV에 대한 탐색이 이루어지는 2차원의 영역일 수 있다. 예를 들면, 탐색 영역의 크기는 MxN일 수 있다. M 및 N은 각각 양의 정수일 수 있다.
움직임 벡터 후보(motion vector candidate): 움직임 벡터 후보는 움직임 벡터를 예측할 때 예측 후보인 블록 혹은 예측 후보인 블록의 움직임 벡터를 의미할 수 있다.
- 움직임 벡터 후보는 움직임 벡터 후보 리스트에 포함될 수 있다.
움직임 벡터 후보 리스트(motion vector candidate list): 움직임 벡터 후보 리스트는 하나 이상의 움직임 벡터 후보들을 이용하여 구성된 리스트를 의미할 수 있다.
움직임 벡터 후보 인덱스(motion vector candidate index): 움직임 벡터 후보 인덱스는 움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 벡터 후보를 가리키는 지시자를 의미할 수 있다. 또는, 움직임 벡터 후보 인덱스는 움직임 벡터 예측기(motion vector predictor)의 인덱스(index)일 수 있다.
움직임 정보(motion information): 움직임 정보는 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 및 인터 예측 지시자(inter prediction indicator) 뿐만 아니라 참조 픽처 리스트 정보, 참조 영상, 움직임 벡터 후보, 움직임 벡터 후보 인덱스, 머지 후보 및 머지 인덱스 등 중 적어도 하나를 포함하는 정보를 의미할 수 있다.
머지 후보 리스트(merge candidate list): 머지 후보 리스트는 하나 이상의 머지 후보들을 이용하여 구성된 리스트를 의미할 수 있다.
머지 후보(merge candidate): 머지 후보는 공간적 머지 후보, 시간적 머지 후보, 조합된 머지 후보, 조합 양예측(combined bi-prediction) 머지 후보, 히스토리에 기반한 후보, 2 개의 후보들의 평균에 기반한 후보 및 제로 머지 후보 등을 의미할 수 있다. 머지 후보는 인터 예측 지시자를 포함할 수 있고, 각 리스트에 대한 참조 픽처 인덱스, 움직임 벡터, 예측 리스트 활용 플래그 및 인터 예측 지시자 등의 움직임 정보를 포함할 수 있다.
머지 인덱스(merge index): 머지 인덱스는 머지 후보 리스트 내의 머지 후보를 가리키는 지시자일 수 있다.
- 머지 인덱스는 대상 유닛에 공간적으로 인접한 재구축된 유닛 및 대상 유닛에 시간적으로 인접한 재구축된 유닛 중 머지 후보를 유도한 재구축된 유닛을 지시할 수 있다.
- 머지 인덱스는 머지 후보의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 지시할 수 있다.
변환 유닛(transform unit): 변환 유닛은 변환, 역변환, 양자화, 역양자화, 변환 계수 부호화 및 변환 계수 복호화 등과 같은 잔차 신호(residual signal) 부호화 및/또는 잔차 신호 복호화에 있어서의 기본 유닛일 수 있다. 하나의 변환 유닛은 더 작은 크기를 갖는 복수의 하위 변환 유닛들로 분할될 수 있다. 여기에서, 변환은 1차 변환 및 2차 변환 중 하나 이상을 포함할 수 있고, 역변환은 1차 역변환 및 2차 역변환 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
스케일링(scaling): 스케일링은 변환 계수 레벨에 인수를 곱하는 과정을 의미할 수 있다.
- 변환 계수 레벨에 대한 스케일링의 결과로서, 변환 계수가 생성될 수 있다. 스케일링은 역양자화(dequantization)로 칭해질 수도 있다.
양자화 파라미터(Quantization Parameter; QP): 양자화 파라미터는 양자화에서 변환 계수에 대해 변환 계수 레벨(transform coefficient level)을 생성할 때 사용되는 값을 의미할 수 있다. 또는, 양자화 파라미터는 역양자화에서 변환 계수 레벨을 스케일링(scaling)함으로써 변환 계수를 생성할 때 사용되는 값을 의미할 수도 있다. 또는, 양자화 파라미터는 양자화 스탭 크기(step size)에 매핑된 값일 수 있다.
델타 양자화 파라미터(delta quantization parameter): 델타 양자화 파라미터는 예측된 양자화 파라미터 및 대상 유닛의 양자화 파라미터의 차분(difference) 값을 의미할 수 있다.
스캔(scan): 스캔은 유닛, 블록 또는 행렬 내의 계수들의 순서를 정렬하는 방법을 의미할 수 있다. 예를 들면, 2차원 배열을 1차원 배열 형태로 정렬하는 것을 스캔이라고 칭할 수 있다. 또는, 1차원 배열을 2차원 배열 형태로 정렬하는 것도 스캔 또는 역 스캔(inverse scan)이라고 칭할 수 있다.
변환 계수(transform coefficient): 변환 계수는 부호화 장치에서 변환을 수행함에 따라 생성된 계수 값일 수 있다. 또는, 변환 계수는 복호화 장치에서 엔트로피 복호화 및 역양자화 중 적어도 하나를 수행함에 따라 생성된 계수 값일 수 있다.
- 변환 계수 또는 잔차 신호에 양자화를 적용함으로써 생성된 양자화된 레벨 또는 양자화된 변환 계수 레벨 또한 변환 계수의 의미에 포함될 수 있다.
양자화된 레벨(quantized level): 양자화된 레벨은 부호화 장치에서 변환 계수 또는 잔차 신호에 양자화를 수행함으로써 생성된 값을 의미할 수 있다. 또는, 양자화된 레벨은 복호화 장치에서 역양자화를 수행함에 있어서 역양자화의 대상이 되는 값을 의미할 수도 있다.
- 변환 및 양자화의 결과인 양자화된 변환 계수 레벨도 양자화된 레벨의 의미에 포함될 수 있다.
비-제로 변환 계수(non-zero transform coefficient): 비-제로 변환 계수는 0이 아닌 값을 갖는 변환 계수 또는 0이 아닌 값을 갖는 변환 계수 레벨을 의미할 수 있다. 또는, 비-제로 변환 계수는 값의 크기가 0이 아닌 변환 계수 또는 값의 크기가 0이 아닌 변환 계수 레벨을 의미할 수 있다.
양자화 행렬(quantization matrix): 양자화 행렬은 영상의 주관적 화질 또는 객관적 화질을 향상시키기 위해서 양자화 과정 또는 역양자화 과정에서 이용되는 행렬을 의미할 수 있다. 양자화 행렬은 스케일링 리스트(scaling list)라고도 칭해질 수 있다.
양자화 행렬 계수(quantization matrix coefficient): 양자화 행렬 계수는 양자화 행렬 내의 각 원소(element)를 의미할 수 있다. 양자화 행렬 계수는 행렬 계수(matrix coefficient)라고도 칭해질 수 있다.
디폴트 행렬(default matrix): 디폴트 행렬은 부호화 장치 및 복호화 장치에서 기정의된 양자화 행렬일 수 있다.
비-디폴트 행렬(non-default matrix): 비-디폴트 행렬은 부호화 장치 및 복호화 장치에서 기정의되어 있지 않은 양자화 행렬일 수 있다. 비-디폴트 행렬은 사용자에 의해서 부호화 장치로부터 복호화 장치로 시그널링되는 양자화 행렬을 의미할 수 있다.
가장 가능성있는 모드(Most Probable Mode; MPM): MPM은 대상 블록의 인트라 예측을 위해 사용될 가능성이 높은 인트라 예측 모드를 나타낼 수 있다.
- 부호화 장치 및 복호화 장치는 대상 블록에 관련된 코딩 파라미터 및 대상 블록에 관련된 개체의 속성에 기반하여 하나 이상의 MPM들을 결정할 수 있다.
- 부호화 장치 및 복호화 장치는 참조 블록의 인트라 예측 모드에 기반하여 하나 이상의 MPM들을 결정할 수 있다. 참조 블록은 복수일 수 있다. 복수의 참조 블록들은 대상 블록의 좌측에 인접한 공간적 이웃 블록 및 대상 블록의 상단에 인접한 공간적 이웃 블록을 포함할 수 있다. 말하자면, 참조 블록들에 대하여 어떠한 인트라 예측 모드들이 사용되었는가에 따라서 서로 다른 하나 이상의 MPM들이 결정될 수 있다.
- 하나 이상의 MPM들은 부호화 장치 및 복호화 장치에서 동일한 방식으로 결정될 수 있다. 말하자면, 부호화 장치 및 복호화 장치는 동일한 하나 이상의 MPM들을 포함하는 MPM 리스트를 공유할 수 있다.
MPM 리스트: MPM 리스트는 하나 이상의 MPM들을 포함하는 리스트일 수 있다. MPM 리스트 내의 하나 이상의 MPM들의 개수는 기정의될 수 있다.
MPM 지시자: MPM 지시자는 MPM 리스트의 하나 이상의 MPM들 중 대상 블록의 인트라 예측을 위해 사용되는 MPM을 지시할 수 있다. 예를 들면, MPM 지시자는 MPM 리스트에 대한 인덱스일 수 있다.
- MPM 리스트는 부호화 장치 및 복호화 장치에서 동일한 방식으로 결정되기 때문에 MPM 리스트 자체는 부호화 장치로부터 복호화 장치로 전송될 필요가 없을 수 있다.
- MPM 지시자는 부호화 장치로부터 복호화 장치로 시그널링될 수 있다. MPM 지시자가 시그널링됨에 따라 복호화 장치는 MPM 리스트의 MPM들 중 대상 블록에 대한 인트라 예측을 위해 사용될 MPM을 결정할 수 있다.
MPM 사용 지시자: MPM 사용 지시자는 대상 블록에 대한 예측을 위해 MPM 사용 모드가 사용될지 여부를 지시할 수 있다. MPM 사용 모드는 MPM 리스트를 사용하여 대상 블록에 대한 인트라 예측을 위해 사용될 MPM을 결정하는 모드일 수 있다.
- MPM 사용 지시자는 부호화 장치로부터 복호화 장치로 시그널링될 수 있다.
시그널링: 시그널링은 정보가 부호화 장치로부터 복호화 장치로 전송되는 것을 나타낼 수 있다. 또는, 시그널링은 부호화 장치가 정보를 비트스트림 또는 기록 매체 내에 포함시키는 것을 의미할 수 있다. 부호화 장치에 의해 시그널링된 정보는 복호화 장치에 의해 사용될 수 있다.
- 부호화 장치는 시그널링되는 정보에 대한 부호화를 수행하여 부호화된 정보를 생성할 수 있다. 부호화된 정보는 부호화 장치로부터 복호화 장치로 전송될 수 있다. 복호화 장치는 전송된 부호화된 정보에 대한 복호화를 수행하여 정보를 획득할 수 있다. 여기에서, 부호화는 엔트로피 부호화일 수 있고, 복호화는 엔트로피 복호화일 수 있다.
선택적인 시그널링: 정보는 선택적으로 시그널링될 수 있다. 정보에 대한 선택적인 시그널링은 부호화 장치가 정보를 (특정 조건에 따라) 선택적으로 비트스트림 또는 기록 매체 내에 포함시키는 것을 의미할 수 있다. 정보에 대한 선택적인 시그널링은 복호화 장치가 정보를 (특정 조건에 따라) 선택적으로 비트스트림으로부터 추출하는 것을 의미할 수 있다.
시그널링의 생략: 정보에 대한 시그널링은 생략될 수 있다. 정보에 대한 정보에 대한 시그널링의 생략은 부호화 장치가 (특정 조건에 따라)정보를 비트스트림 또는 기록 매체 내에 포함시키지 않는 것을 의미할 수 있다. 정보에 대한 시그널링의 생략은 복호화 장치가 (특정 조건에 따라) 정보를 비트스트림으로부터 추출하지 않는 것을 의미할 수 있다.
통계 값(statistic value): 변수, 코딩 파라미터 및 상수 등은 연산될 수 있는 값을 가질 수 있다. 통계 값은 이러한 특정된 대상들의 값들에 대한 연산에 의해 생성된 값일 수 있다. 예를 들면, 통계 값은 특정된 변수, 특정된 코딩 파라미터 및 특정된 상수 등의 값들에 대한 평균 값, 가중치가 부여된(weighted) 평균 값, 가중치가 부여된 합, 최소 값, 최대 값, 최빈 값, 중간 값 및 보간 값 중 하나 이상일 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 부호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
부호화 장치(100)는 인코더, 비디오 부호화 장치 또는 영상 부호화 장치일 수 있다. 비디오는 하나 이상의 영상들을 포함할 수 있다. 부호화 장치(100)는 비디오의 하나 이상의 영상들을 순차적으로 부호화할 수 있다.
도 1을 참조하면, 부호화 장치(100)는 인터 예측부(110), 인트라 예측부(120), 스위치(115), 감산기(125), 변환부(130), 양자화부(140), 엔트로피 부호화부(150), 역양자화부(160), 역변환부(170), 가산기(175), 필터부(180) 및 참조 픽처 버퍼(190)를 포함할 수 있다.
부호화 장치(100)는 인트라 모드 및/또는 인터 모드를 사용하여 대상 영상에 대한 부호화를 수행할 수 있다. 말하자면, 대상 블록에 대한 예측 모드는 인트라 모드 및 인터 모드 중 하나일 수 있다.
이하에서, 용어들 "인트라 모드", "인트라 예측 모드", "화면 내 모드" 및 "화면 내 예측 모드"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "인터 모드", "인터 예측 모드", "화면 간 모드" 및 "화면 간 예측 모드"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어 "영상"은 단지 영상의 일부를 가리킬 수 있으며, 블록을 가리킬 수 있다. 또한, "영상"에 대한 처리는 복수의 블록들에 대한 순차적인 처리를 나타낼 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 대상 영상에 대한 부호화를 통해 부호화된 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있고, 생성된 비트스트림을 출력 및 저장할 수 있다. 생성된 비트스트림은 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장될 수 있고, 유선 및/또는 무선 전송 매체를 통해 스트리밍될 수 있다.
예측 모드로서, 인트라 모드가 사용되는 경우, 스위치(115)는 인트라로 전환될 수 있다. 예측 모드로서, 인터 모드가 사용되는 경우, 스위치(115)는 인터로 전환될 수 있다.
부호화 장치(100)는 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 또한, 부호화 장치(100)는 예측 블록이 생성된 후, 대상 블록 및 예측 블록의 잔차(residual)를 사용하여 대상 블록에 대한 잔차 블록을 부호화할 수 있다.
예측 모드가 인트라 모드인 경우, 인트라 예측부(120)는 대상 블록의 이웃에 있는, 이미 부호화 및/또는 복호화된 블록의 픽셀을 참조 샘플로서 이용할 수 있다. 인트라 예측부(120)는 참조 샘플을 이용하여 대상 블록에 대한 공간적 예측을 수행할 수 있고, 공간적 예측을 통해 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 생성할 수 있다. 예측 샘플은 예측 블록 내의 샘플을 의미할 수 있다.
인터 예측부(110)는 움직임 예측부 및 움직임 보상부를 포함할 수 있다.
예측 모드가 인터 모드인 경우, 움직임 예측부는, 움직임 예측 과정에서 참조 영상으로부터 대상 블록과 가장 매치가 잘 되는 영역을 검색할 수 있고, 검색된 영역을 이용하여 대상 블록 및 검색된 영역에 대한 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 이 때, 움직임 예측부는 검색의 대상인 영역으로서 탐색 영역을 사용할 수 있다.
참조 영상은 참조 픽처 버퍼(190)에 저장될 수 있으며, 참조 영상에 대한 부호화 및/또는 복호화가 처리되었을 때 부호화 및/또는 복호화된 참조 영상은 참조 픽처 버퍼(190)에 저장될 수 있다.
복호화된 픽처가 저장됨에 따라, 참조 픽처 버퍼(190)는 복호화된 픽처 버퍼(Decoded Picture Buffer; DPB)일 수 있다.
움직임 보상부는 움직임 벡터를 이용하는 움직임 보상을 수행함으로써 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 여기에서, 움직임 벡터는 인터 예측에 사용되는 2차원 벡터일 수 있다. 또한 움직임 벡터는 대상 영상 및 참조 영상 간의 오프셋(offset)을 나타낼 수 있다.
움직임 예측부 및 움직임 보상부는 움직임 벡터가 정수가 아닌 값을 가진 경우 참조 영상 내의 일부 영역에 대해 보간 필터(interpolation filter)를 적용함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다. 인터 예측 또는 움직임 보상을 수행하기 위해, CU를 기준으로 CU에 포함된 PU의 움직임 예측 및 움직임 보상의 방법이 스킵 모드(skip mode), 머지 모드(merge mode), 향상된 움직임 벡터 예측(Advanced Motion Vector Prediction; AMVP) 모드 및 현재 픽처 참조 모드 중 어떠한 방법인지 여부가 판단될 수 있고, 각 모드에 따라 인터 예측 또는 움직임 보상이 수행될 수 있다.
감산기(125)는 대상 블록 및 예측 블록의 차분인 잔차 블록(residual block)을 생성할 수 있다. 잔차 블록은 잔차 신호로 칭해질 수도 있다.
잔차 신호는 원 신호 및 예측 신호 간의 차이(difference)를 의미할 수 있다. 또는, 잔차 신호는 원신호 및 예측 신호 간의 차이를 변환(transform)하거나 양자화하거나 또는 변환 및 양자화함으로써 생성된 신호일 수 있다. 잔차 블록은 블록 단위에 대한 잔차 신호일 수 있다.
변환부(130)는 잔차 블록에 대해 변환(transform)을 수행하여 변환 계수를 생성할 수 있고, 생성된 변환 계수(transform coefficient)를 출력할 수 있다. 여기서, 변환 계수는 잔차 블록에 대한 변환을 수행함으로써 생성된 계수 값일 수 있다.
변환부(130)는 변환을 수행함에 있어서 기정의된 복수의 변환 방법들 중 하나를 사용할 수 있다.
기정의된 복수의 변환 방법들은 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform; DCT), 이산 사인 변환(Discrete Sine Transform; DST) 및 카루넨-루베 변환(Karhunen-Loeve Transform; KLT) 기반 변환 등을 포함할 수 있다.
잔차 블록에 대한 변환을 위해 사용되는 변환 방법은 대상 블록 및/또는 이웃 블록에 대한 코딩 파라미터들 중 적어도 하나에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 변환 방법은 PU에 대한 인터 예측 모드, PU에 대한 인트라 예측 모드, TU의 크기 및 TU의 형태 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다. 또는, 변환 방법을 지시하는 변환 정보가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수도 있다.
변환 스킵(transform skip) 모드가 적용되는 경우, 변환부(130)는 잔차 블록에 대한 변환을 생략할 수도 있다.
변환 계수에 양자화를 적용함으로써 양자화된 변환 계수 레벨(transform coefficient level) 또는 양자화된 레벨이 생성될 수 있다. 이하, 실시예들에서는 양자화된 변환 계수 레벨 및 양자화된 레벨도 변환 계수로 칭해질 수 있다.
양자화부(140)는 변환 계수를 양자화 파라미터에 맞춰 양자화함으로써 양자화된 변환 계수 레벨(quantized transform coefficient level)(말하자면, 양자화된 레벨 또는 양자화된 계수)를 생성할 수 있다. 양자화부(140)는 생성된 양자화된 변환 계수 레벨을 출력할 수 있다. 이때, 양자화부(140)에서는 양자화 행렬을 사용하여 변환 계수를 양자화할 수 있다.
엔트로피 부호화부(150)는, 양자화부(140)에서 산출된 값들 및/또는 부호화 과정에서 산출된 코딩 파라미터 값들 등에 기초하여 확률 분포에 따른 엔트로피 부호화를 수행함으로써 비트스트림(bitstream)을 생성할 수 있다. 엔트로피 부호화부(150)는 생성된 비트스트림을 출력할 수 있다.
엔트로피 부호화부(150)는 영상의 픽셀에 관한 정보 및 영상의 복호화를 위한 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행할 수 있다. 예를 들면, 영상의 복호화를 위한 정보는 신택스 요소(syntax element) 등을 포함할 수 있다.
엔트로피 부호화가 적용되는 경우, 높은 발생 확률을 갖는 심볼에 적은 수의 비트가 할당될 수 있고, 낮은 발생 확률을 갖는 심볼에 많은 수의 비트가 할당될 수 있다. 이러한 할당을 통해 심볼이 표현됨에 따라, 부호화의 대상인 심볼들에 대한 비트열(bitstring)의 크기가 감소될 수 있다. 따라서, 엔트로피 부호화를 통해서 영상 부호화의 압축 성능이 향상될 수 있다.
또한, 엔트로피 부호화부(150)는 엔트로피 부호화를 위해 지수 골롬(exponential golomb), 문맥-적응형 가변 길이 코딩(Context-Adaptive Variable Length Coding; CAVLC) 및 문맥-적응형 이진 산술 코딩(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding; CABAC) 등과 같은 부호화 방법을 사용할 수 있다. 예를 들면, 엔트로피 부호화부(150)는 가변 길이 코딩(Variable Length Coding/Code; VLC) 테이블을 이용하여 엔트로피 부호화를 수행할 수 있다. 예를 들면, 엔트로피 부호화부(150)는 대상 심볼에 대한 이진화(binarization) 방법을 도출할 수 있다. 또한, 엔트로피 부호화부(150)는 대상 심볼/빈(bin)의 확률 모델(probability model)을 도출할 수 있다. 엔트로피 부호화부(150)는 도출된 이진화 방법, 확률 모델 및 문맥 모델(context model)을 사용하여 산술 부호화를 수행할 수도 있다.
엔트로피 부호화부(150)는 양자화된 변환 계수 레벨을 부호화하기 위해 변환 계수 스캐닝(transform coefficient scanning) 방법을 통해 2차원의 블록의 형태(form)의 계수를 1차원의 벡터의 형태로 변경할 수 있다.
코딩 파라미터는 부호화 및/또는 복호화를 위해 요구되는 정보일 수 있다. 코딩 파라미터는 부호화 장치(100)에서 부호화되어 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치로 전달되는 정보를 포함할 수 있고, 부호화 혹은 복호화 과정에서 유도될 수 있는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 복호화 장치로 전달되는 정보로서, 신택스 요소가 있다.
코딩 파라미터(coding parameter)는 신택스 요소와 같이 부호화 장치에서 부호화되고, 부호화 장치로부터 복호화 장치로 시그널링되는 정보(또는, 플래그 및 인덱스 등)뿐만 아니라, 부호화 과정 또는 복호화 과정에서 유도되는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 코딩 파라미터는 영상을 부호화하거나 복호화함에 있어서 요구되는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 유닛/블록의 크기, 유닛/블록의 형태 유닛/블록의 깊이, 유닛/블록의 분할 정보, 유닛/블록의 분할 구조, 유닛/블록이 쿼드 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 정보, 유닛/블록이 이진 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 정보, 이진 트리 형태의 분할 방향(가로 방향 또는 세로 방향), 이진 트리 형태의 분할 형태(대칭 분할 또는 비대칭 분할), 유닛/블록이 삼진 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 정보, 삼진 트리 형태의 분할 방향(가로 방향 또는 세로 방향), 삼진 트리 형태의 분할 형태(대칭 분할 또는 비대칭 분할 등), 유닛/블록이 멀티-타입(multi-type) 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 정보, 멀티-타입 트리 형태의 분할의 조합 및 방향(가로 방향 또는 세로 방향 등), 멀티-타입 트리 형태의 분할의 분할 형태(대칭 분할 또는 비대칭 분할), 멀티-타입 트리 형태의 분할 트리(이진 트리 또는 삼진 트리), 예측 모드의 타입(인트라 예측 또는 인터 예측), 인트라 예측 모드/방향, 인트라 루마 예측 모드/방향, 인트라 크로마 예측 모드/방향, 인트라 분할 정보, 인터 분할 정보, 코딩 블록 분할 플래그, 예측 블록 분할 플래그, 변환 블록 분할 플래그, 참조 샘플 필터링 방법, 참조 샘플 필터 탭(tap), 참조 샘플 필터 계수, 예측 블록 필터링 방법, 예측 블록 필터 탭, 예측 블록 필터 계수, 예측 블록 경계 필터링 방법, 예측 블록 경계 필터 탭, 예측 블록 경계 필터 계수, 인터 예측 모드, 움직임 정보, 움직임 벡터, 움직임 벡터 차분, 참조 픽처 인덱스, 인터 예측 방향, 인터 예측 지시자, 예측 리스트 활용(utilization) 플래그, 참조 픽처 리스트, 참조 영상, POC, 움직임 벡터 예측기, 움직임 벡터 예측 인덱스, 움직임 벡터 예측 후보, 움직임 벡터 후보 리스트, 머지 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 정보, 머지 인덱스, 머지 후보, 머지 후보 리스트, 스킵(skip) 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 정보, 보간 필터의 타입, 보간 필터의 필터 탭, 보간 필터의 필터 계수, 움직임 벡터 크기, 움직임 벡터 표현 정확도, 변환 타입, 변환 크기, 1차 변환을 사용하는지 여부를 나타내는 정보, 추가(2차) 변환을 사용하는지 여부를 나타내는 정보, 1차 변환 선택 정보(또는, 1차 변환 인덱스), 2차 변환 선택 정보(또는, 2차 변환 인덱스), 잔차 신호의 유무를 나타내는 정보, 코드된 블록 패턴(coded block pattern), 코드된 블록 플래그(coded block flag), 양자화 파라미터, 잔차 양자화 파라미터, 양자화 행렬, 인트라-루프 필터에 대한 정보, 인트라-루프 필터를 적용하는지 여부를 나타내는 정보, 인트라-루프 필터의 계수, 인트라-루프의 필터 탭, 인트라 루프 필터의 모양(shape)/형태(form), 디블록킹 필터를 적용하는지 여부를 나타내는 정보, 디블록킹 필터의 계수, 디블록킹 필터의 필터 탭, 디블록킹 필터의 강도, 디블록킹 필터의 모양/형태, 적응적 샘플 오프셋을 적용하는지 여부를 나타내는 정보, 적응적 샘플 오프셋 값, 적응적 샘플 오프셋 카테고리, 적응적 샘플 오프셋 타입, 적응적 인-루프(in-loop) 필터를 적용하는지 여부를 나타내는 정보, 적응적 인-루프 필터의 계수, 적응적 인-루프 필터의 필터 탭, 적응적 인-루프 필터의 모양/형태, 이진화/역이진화 방법, 문맥 모델, 문맥 모델 결정 방법, 문맥 모델 업데이트 방법, 레귤러 모드를 수행하는지 여부를 나타내는 정보, 바이패스 모드를 수행하는지 여부를 나타내는 정보, 중요(significant) 계수 플래그, 마지막 중요 계수 플래그, 계수 그룹 단위 코딩 플래그, 마지막 중요 계수 위치, 계수 값이 1보다 더 큰지 여부를 나타내는 플래그, 계수 값이 2보다 더 큰지 여부를 나타내는 플래그, 계수 값이 3보다 더 큰지 여부를 나타내는 플래그, 나머지 계수 값 정보, 부호(sign) 정보, 재구축된 루마 샘플, 재구축된 크로마 샘플, 문맥 빈, 바이패스 빈, 잔차 루마 샘플, 잔차 크로마 샘플, 변환 계수, 루마 변환 계수, 크로마 변환 계수, 양자화된 레벨, 루마 양자화된 레벨, 크로마 양자화된 레벨, 변환 계수 레벨, 루마 변환 계수 레벨, 크로마 변환 계수 레벨, 변환 계수 레벨 스캐닝 방법, 복호화 장치의 측면에서의 움직임 벡터 탐색 영역의 크기, 복호화 장치의 측면에서의 움직임 벡터 탐색 영역의 형태, 복호화 장치의 측면에서의 움직임 벡터 탐색 횟수, CTU 크기,최소 블록 크기, 최대 블록 크기, 최대 블록 깊이, 최소 블록 깊이, 영상의 디스플레이/출력 순서, 슬라이스 식별 정보, 슬라이스 타입, 슬라이스 분할 정보, 타일 그룹 식별 정보, 타일 그룹 타입, 타일 그룹 분할 정보, 타일 식별 정보, 타일 타입, 타일 분할 정보, 픽처 타입, 비트 심도, 입력 샘플 비트 심도, 재구축된 샘플 비트 심도, 잔차 샘플 비트 심도, 변환 계수 비트 심도, 양자화된 레벨 비트 심도, 루마 신호에 대한 정보, 크로마 신호에 대한 정보, 대상 블록의 색 공간(color space) 및 잔차 블록의 색 공간 중 적어도 하나의 값, 조합된 형태 또는 통계가 코딩 파라미터에 포함될 수 있다. 또한, 전술된 코딩 파라미터에 관련된 정보도 코딩 파라미터에 포함될 수 있다. 전술된 코딩 파라미터를 계산 및/또는 유도하기 위해 사용되는 정보도 코딩 파라미터에 포함될 수 있다. 전술된 코딩 파라미터를 사용하여 계산 또는 유도되는 정보도 코딩 파라미터에 포함될 수 있다.
실시예들에서, 코딩 파라미터는 대상의 코딩 파라미터를 의미할 수 있다. 대상은 대상 블록 및 대상 픽처 등과 같은 특정 처리의 대상을 의미할 수 있다. 대상 블록의 코딩 파라미터는 대상 블록의 이웃 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 참조 블록의 코딩 파라미터 또는 대상 블록의 참조 픽처의 코딩 파라미터를 의미할 수 있다. 대상 픽처의 코딩 파라미터는 대상 픽처의 참조 픽처의 코딩 파라미터 또는 대상 픽처가 포함하는 블록의 코딩 파라미터를 의미할 수 있다.
1차 변환 선택 정보는 대상 블록에 적용되는 1차 변환을 나타낼 수 있다.
2차 변환 선택 정보는 대상 블록에 적용되는 2차 변환을 나타낼 수 있다.
잔차 신호는 원 신호 및 예측 신호 간의 차분(difference)을 나타낼 수 있다. 또는, 잔차 신호는 원신호 및 예측 신호 간의 차분을 변환(transform)함으로써 생성된 신호일 수 있다. 또는, 잔차 신호는 원 신호 및 예측 신호 간의 차분을 변환 및 양자화함으로써 생성된 신호일 수 있다. 잔차 블록은 블록에 대한 잔차 신호일 수 있다.
여기서, 정보를 시그널링(signaling)한다는 것은 부호화 장치(100)에서는 플래그 또는 인덱스에 대한 엔트로피 부호화(entropy encoding)를 수행함으로써 생성된 엔트로피 부호화된 정보를 비트스트림(Bitstream)에 포함시키는 것을 의미할 수 있고, 복호화 장치(200)에서는 비트스트림으로부터 추출된 엔트로피 부호화된 정보에 대한 엔트로피 복호화(entropy decoding)를 수행함으로써 정보를 획득하는 것을 의미할 수 있다. 여기에서, 정보는 플래그 및 인덱스 등을 포함할 수 있다.
신호는 시그널링되는 정보를 의미할 수 있다. 이하에서, 영상 및 블록에 대한 정보는 신호로 칭해질 수 있다. 또한, 이하에서, 용어들 "정보" 및 "신호"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다. 예를 들면, 특정한 신호는 특정한 블록을 나타내는 신호일 수 있다. 원(original) 신호는 대상 블록을 나타내는 신호일 수 있다. 예측(prediction) 신호는 예측 블록을 나타내는 신호일 수 있다. 잔차(residual) 신호는 잔차 블록을 나타내는 신호일 수 있다.
비트스트림은 특정된 신택스에 따른 정보를 포함할 수 있다. 부호화 장치(100)는 특정된 신택스에 따라 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 부호화 장치(200)는 특정된 신택스에 따라 비트스트림으로부터 정보를 획득할 수 있다.
부호화 장치(100)에 의해 인터 예측을 통한 부호화가 수행되기 때문에, 부호화된 대상 영상은 이후에 처리되는 다른 영상(들)에 대하여 참조 영상으로서 사용될 수 있다. 따라서, 부호화 장치(100)는 부호화된 대상 영상을 다시 재구축 또는 복호화할 수 있고, 재구축 또는 복호화된 영상을 참조 영상으로서 참조 픽처 버퍼(190)에 저장할 수 있다. 복호화를 위해 부호화된 대상 영상에 대한 역양자화 및 역변환이 처리될 수 있다.
양자화된 레벨은 역양자화부(160)에서 역양자화될(inversely quantized) 수 있고, 역변환부(170)에서 역변환될(inversely transformed) 수 있다. 역양자화부(160)는 양자화된 레벨에 대한 역양자화를 수행함으로써 역양자화된 계수를 생성할 수 있다. 역변환부(170)는 역양자화된 계수에 대한 역변환을 수행함으로써 역양자화 및 역변환된 계수를 생성할 수 있다.
역양자화 및 역변환된 계수는 가산기(175)를 통해 예측 블록과 합해질 수 있다, 역양자화 및 역변환된 계수와 예측 블록을 합함으로써 재구축된(reconstructed) 블록이 생성될 수 있다. 여기서, 역양자화 및/또는 역변환된 계수는 역양자화(dequantization) 및 역변환(inverse-transformation) 중 적어도 하나 이상이 수행된 계수를 의미할 수 있고, 재구축된 잔차 블록을 의미할 수 있다. 여기서, 재구축된 블록은 복원(recovered) 블록 또는 복호(decoded) 블록을 의미할 수 있다.
재구축된 블록은 필터부(180)를 거칠 수 있다. 필터부(180)는 디블록킹 필터(deblocking filter), 샘플 적응적 오프셋(Sample Adaptive Offset; SAO), 적응적 루프 필터(Adaptive Loop Filter; ALF) 및 논 로컬 필터(Non Local Filter; NLF) 중 적어도 하나 이상을 재구축된 샘플, 재구축된 블록 또는 재구축된 픽처에 적용할 수 있다. 필터부(180)는 인-루프(in-loop) 필터로 칭해질 수도 있다.
디블록킹 필터는 재구축된 픽처 내의 블록들 간의 경계에서 발생한 블록 왜곡을 제거할 수 있다. 디블록킹 필터를 적용할지 여부를 판단하기 위해, 블록에 포함된 몇 개의 열 또는 행에 포함된 픽셀(들)에 기반하여 대상 블록에 디블록킹 필터를 적용할지 여부가 판단될 수 있다.
대상 블록에 디블록킹 필터를 적용하는 경우, 적용되는 필터는 요구되는 디블록킹 필터링의 강도에 따라 다를 수 있다. 말하자면, 서로 다른 필터들 중 디블록킹 필터링의 강도에 따라 결정된 필터가 대상 블록에 적용될 수 있다. 대상 블록에 디블록킹 필터가 적용되는 경우, 요구되는 디블록킹 필터링의 강도에 따라 롱-탭 필터(long-tap filter), 강한 필터(strong filter), 약한 필터(weak filter) 및 가우시안 필터(Gaussian filter) 중 하나 이상의 필터가 대상 블록에 적용될 수 있다.
또한, 대상 블록에 수직 방향 필터링 및 수평 방향 필터링이 수행되는 경우, 수평 방향 필터링 및 수직 방향 필터링이 병행으로 처리될 수 있다.
SAO는 코딩 에러에 대한 보상을 위해 픽셀의 픽셀 값에 적정한 오프셋(offset)을 더할 수 있다. SAO는 디블록킹이 적용된 영상에 대해, 픽셀의 단위로 원본 영상 및 디블록킹이 적용된 영상 간의 차이에 대하여 오프셋을 사용하는 보정을 수행할 수 있다. 영상에 대한 오프셋 보정을 수행하기 위해, 영상에 포함된 픽셀들을 일정한 수의 영역들로 구분한 후, 구분된 영역들 중 오프셋이 수행될 영역을 결정하고, 결정된 영역에 오프셋을 적용하는 방법이 사용될 수 있고, 영상의 각 픽셀의 에지 정보를 고려하여 오프셋을 적용하는 방법이 사용될 수 있다.
ALF는 재구축된 영상 및 원래의 영상을 비교한 값에 기반하여 필터링을 수행할 수 있다. 영상에 포함된 픽셀들을 소정의 그룹들로 분할한 후, 각 분할된 그룹에 적용될 필터가 결정될 수 있고, 그룹 별로 차별적으로 필터링이 수행될 수 있다. 적응적 루프 필터를 적용할지 여부에 관련된 정보는 CU 별로 시그널링될 수 있다. 이러한 정보는 루마 신호에 대하여 시그널링될 수 있다. 각 블록에 적용될 ALF의 모양 및 필터 계수는 블록 별로 다를 수 있다. 또는, 블록의 특징과는 무관하게, 고정된 형태의 ALF가 블록에 적용될 수 있다.
논 로컬 필터는 대상 블록과 유사한 재구축된 블록들에 기반하여 필터링을 수행할 수 있다. 재구축된 영상에서 대상 블록과 유사한 영역이 선택될 수 있고, 선택된 유사한 영역의 통계적 성질을 사용하여 대상 블록의 필터링이 수행될 수 있다. 논 로컬 필터를 적용할지 여부에 관련된 정보는 CU에 대하여 시그널링될 수 있다. 또한, 블록들에 적용될 논 로컬 필터의 모양들 및 필터 계수들은 블록에 따라서 서로 다를 수 있다.
필터부(180)를 거친 재구축된 블록 또는 재구축된 영상은 참조 픽처로서 참조 픽처 버퍼(190)에 저장될 수 있다. 필터부(180)를 거친 재구축된 블록은 참조 픽처의 일부일 수 있다. 말하자면, 참조 픽처는 필터부(180)를 거친 재구축된 블록들로 구성된 재구축된 픽처일 수 있다. 저장된 참조 픽처는 이후 인터 예측 또는 움직임 보상에 사용될 수 있다.
도 2는 본 발명이 적용되는 복호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
복호화 장치(200)는 디코더, 비디오 복호화 장치 또는 영상 복호화 장치일 수 있다.
도 2를 참조하면, 복호화 장치(200)는 엔트로피 복호화부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 인트라 예측부(240), 인터 예측부(250), 스위치(245), 가산기(255), 필터부(260) 및 참조 픽처 버퍼(270)를 포함할 수 있다.
복호화 장치(200)는 부호화 장치(100)에서 출력된 비트스트림을 수신할 수 있다. 복호화 장치(200)는 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장된 비트스트림을 수신할 수 있고, 유선/무선 전송 매체를 통해 스트리밍되는 비트스트림을 수신할 수 있다.
복호화 장치(200)는 비트스트림에 대하여 인트라 모드 및/또는 인터 모드의 복호화를 수행할 수 있다. 또한, 복호화 장치(200)는 복호화를 통해 재구축된 영상 또는 복호화된 영상을 생성할 수 있고, 생성된 재구축된 영상 또는 복호화된 영상을 출력할 수 있다.
예를 들면, 복호화에 사용되는 예측 모드에 따른 인트라 모드 또는 인터 모드로의 전환은 스위치(245)에 의해 이루어질 수 있다. 복호화에 사용되는 예측 모드가 인트라 모드인 경우 스위치(245)가 인트라로 전환될 수 있다. 복호화에 사용되는 예측 모드가 인터 모드인 경우 스위치(245)가 인터로 전환될 수 있다.
복호화 장치(200)는 입력된 비트스트림을 복호화함으로써 재구축된 잔차 블록(reconstructed residual block)을 획득할 수 있고, 예측 블록을 생성할 수 있다. 재구축된 잔차 블록 및 예측 블록이 획득되면, 복호화 장치(200)는 재구축된 잔차 블록 및 예측 블록을 합함으로써 복호화의 대상이 되는 재구축된 블록을 생성할 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)는 비트스트림에 대한 확률 분포에 기초하여 비트스트림에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 심볼들을 생성할 수 있다. 생성된 심볼들은 양자화된 변환 계수 레벨(quantized transform coefficient level)(말하자면, 양자화된 레벨 또는 양자화된 계수) 형태의 심볼을 포함할 수 있다. 여기에서, 엔트로피 복호화 방법은 상술된 엔트로피 부호화 방법과 유사할 수 있다. 예를 들면, 엔트로피 복호화 방법은 상술된 엔트로피 부호화 방법의 역과정일 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)는 양자화된 변환 계수 레벨을 복호화하기 위해 변환 계수 스캐닝 방법을 통해 1차원의 벡터의 형태의 계수를 2차원의 블록의 형태로 변경할 수 있다.
예를 들면, 우상단 대각 스캔을 이용하여 블록의 계수들을 스캔함으로써 계수들이 2차원 블록 형태로 변경될 수 있다. 또는, 블록의 크기 및/또는 인트라 예측 모드에 따라 우상단 대각 스캔, 수직 스캔 및 수평 스캔 중 어떤 스캔이 사용될 것인지가 결정될 수 있다.
양자화된 계수는 역양자화부(220)에서 역양자화될 수 있다. 역양자화부(220)는 양자화된 계수에 대한 역양자화를 수행함으로써 역양자화된 계수를 생성할 수 있다. 또한, 역양자화된 계수는 역변환부(230)에서 역변환될 수 있다. 역변환부(230)는 역양자화된 계수에 대한 역변환을 수행함으로써 재구축된 잔차 블록을 생성할 수 있다. 양자화된 계수에 대한 역양자화 및 역변환이 수행된 결과로서, 재구축된 잔차 블록이 생성될 수 있다. 이때, 역양자화부(220)는 재구축된 잔차 블록을 생성함에 있어서 양자화된 계수에 양자화 행렬을 적용할 수 있다.
인트라 모드가 사용되는 경우, 인트라 예측부(240)는 대상 블록의 이웃의 이미 복호화된 블록의 픽셀 값을 이용하는 공간적 예측을 대상 블록에 대하여 수행함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다.
인터 예측부(250)는 움직임 보상부를 포함할 수 있다. 또는, 인터 예측부(250)는 움직임 보상부로 명명될 수 있다.
인터 모드가 사용되는 경우, 움직임 보상부는 움직임 벡터 및 참조 픽처 버퍼(270)에 저장된 참조 영상을 이용하는 움직임 보상을 대상 블록에 대하여 수행함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다.
움직임 보상부는 움직임 벡터가 정수가 아닌 값을 가진 경우, 참조 영상 내의 일부 영역에 대해 보간 필터를 적용할 수 있고, 보간 필터가 적용된 참조 영상을 사용하여 예측 블록을 생성할 수 있다. 움직임 보상부는 움직임 보상을 수행하기 위해 CU를 기준으로 CU에 포함된 PU를 위해 사용되는 움직임 보상 방법이 스킵 모드, 머지 모드, AMVP 모드 및 현재 픽처 참조 모드 중 어떤 모드인가를 결정할 수 있고, 결정된 모드에 따라 움직임 보상을 수행할 수 있다.
재구축된 잔차 블록 및 예측 블록은 가산기(255)를 통해 더해질 수 있다. 가산기(255)는 재구축된 잔차 블록 및 예측 블록을 더함으로써 재구축된 블록을 생성할 수 있다.
재구축된 블록은 필터부(260)를 거칠 수 있다. 필터부(260)는 디블록킹 필터, SAO, ALF 및 논 로컬 필터 중 적어도 하나를 재구축된 블록 또는 재구축된 영상에 적용할 수 있다. 재구축된 영상은 재구축된 블록을 포함하는 픽처일 수 있다.
필터부(260)는 재구축된 영상을 출력할 수 있다.
필터부(260)를 거친 재구축된 블록 및/또는 재구축된 영상은 참조 픽처 버퍼(270)에 참조 픽처로서 저장될 수 있다. 필터부(260)를 거친 재구축된 블록은 참조 픽처의 일부일 수 있다. 말하자면, 참조 픽처는 필터부(260)를 거친 재구축된 블록들로 구성된 재구축된 영상일 수 있다. 저장된 참조 픽처는 이후 인터 예측 및/또는 움직임 보상을 위해 사용될 수 있다.
도 3은 영상을 부호화 및 복호화할 때의 영상의 분할 구조를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 하나의 유닛이 복수의 하위 유닛들로 분할되는 예를 개략적으로 나타낼 수 있다.
영상을 효율적으로 분할하기 위해, 부호화 및 복호화에 있어서, 코딩 유닛(Coding Unit; CU)이 사용될 수 있다. 유닛은 1) 영상 샘플들을 포함하는 블록 및 2) 신택스 요소(syntax element)을 합쳐서 지칭하는 용어일 수 있다. 예를 들면, "유닛의 분할"은 "유닛에 해당하는 블록의 분할"을 의미할 수 있다.
영상 부호화 및/또는 복호화의 기반 단위로서 CU가 사용될 수 있다. 또한, CU는 영상 부호화 및/또는 복호화에 있어서 인트라 모드 및 인터 모드 중 하나의 선택된 모드가 적용되는 단위로 사용될 수 있다. 말하자면, 영상 부호화 및/또는 복호화에 있어서, 각 CU에 대해서 인트라 모드 및 인터 모드 중 어떤 모드가 적용될 것인가가 결정될 수 있다.
또한, CU는 예측, 변환, 양자화, 역변환, 역양자화 및 변환 계수의 부호화 및/또는 복호화에 있어서 기반 단위일 수 있다.
도 3을 참조하면, 영상(300)은 최대 코딩 유닛(Largest Coding Unit; LCU)의 단위로 순차적으로 분할될 수 있다. 각 LCU에 대해, 분할 구조가 결정될 수 있다. 여기서, LCU는 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU)과 동일한 의미로 사용될 수 있다.
유닛의 분할은 유닛에 해당하는 블록의 분할을 의미할 수 있다. 블록 분할 정보는 유닛의 깊이(depth)에 관한 깊이 정보를 포함할 수 있다. 깊이 정보는 유닛이 분할되는 회수 및/또는 정도를 나타낼 수 있다. 하나의 유닛은 트리 구조(tree structure)에 기반하여 깊이 정보를 가지고 계층적으로 복수의 하위 유닛들로 분할될 수 있다.
각각의 분할된 하위 유닛은 깊이 정보를 가질 수 있다. 깊이 정보는 CU의 크기를 나타내는 정보일 수 있다. 깊이 정보는 각 CU마다 저장될 수 있다.
각 CU는 깊이 정보를 가질 수 있다. CU가 분할되면, 분할에 의해 생성된 CU들은 분할된 CU의 깊이에서 1 증가한 깊이를 가질 수 있다.
분할 구조는 LCU(310) 내에서의, 영상을 효율적으로 부호화하기 위한, CU의 분포를 의미할 수 있다. 이러한 분포는 하나의 CU를 복수의 CU들로 분할할지 여부에 따라 결정될 수 있다. 분할된 CU들의 개수는 2, 4, 8 및 16 등을 포함하는 2 이상의 양의 정수일 수 있다.
분할에 의해 생성된 CU의 가로 크기 및 세로 크기는, 분할에 의해 생성된 CU들의 개수에 따라, 분할 전의 CU의 가로 크기 및 세로 크기보다 더 작을 수 있다. 예를 들면, 분할에 의해 생성된 CU의 가로 크기 및 세로 크기는 분할 전의 CU의 가로 크기의 절반 및 세로 크기의 절반일 수 있다.
분할된 CU는 동일한 방식으로 복수의 CU들로 재귀적으로 분할될 수 있다. 재귀적 분할에 의해, 분할된 CU의 가로 크기 및 세로 크기 중 적어도 하나의 크기가 분할 전의 CU의 가로 크기 및 세로 크기 중 적어도 하나에 비해 감소될 수 있다.
CU의 분할은 기정의된 깊이 또는 기정의된 크기까지 재귀적으로 이루어질 수 있다.
예를 들면, CU의 깊이는 0 내지 3의 값을 가질 수 있다. CU의 크기는 CU의 깊이에 따라 64x64로부터 8x8까지의 크기일 수 있다.
예를 들면, LCU(310)의 깊이는 0일 수 있고, 최소 코딩 유닛(Smallest Coding Unit; SCU)의 깊이는 기정의된 최대 깊이일 수 있다. 여기서, LCU는 상술된 것과 같이 최대의 코딩 유닛 크기를 가지는 CU일 수 있고, SCU는 최소의 코딩 유닛 크기를 가지는 CU일 수 있다.
LCU(310)로부터 분할이 시작될 수 있고, 분할에 의해 CU의 가로 크기 및/또는 세로 크기가 줄어들 때마다 CU의 깊이는 1씩 증가할 수 있다.
예를 들면, 각각의 깊이 별로, 분할되지 않는 CU는 2Nx2N 크기를 가질 수 있다. 또한, 분할되는 CU의 경우, 2Nx2N 크기의 CU가 NxN 크기를 가지는 4개의 CU들로 분할될 수 있다. N의 크기는 깊이가 1씩 증가할 때마다 절반으로 감소할 수 있다.
도 3을 참조하면, 깊이가 0인 LCU는 64x64 픽셀들 또는 64x64 블록일 수 있다. 0은 최소 깊이일 수 있다. 깊이가 3인 SCU는 8x8 픽셀들 또는 8x8 블록일 수 있다. 3은 최대 깊이일 수 있다. 이때, LCU인 64x64 블록의 CU는 깊이 0으로 표현될 수 있다. 32x32 블록의 CU는 깊이 1로 표현될 수 있다. 16x16 블록의 CU는 깊이 2로 표현될 수 있다. SCU인 8x8 블록의 CU는 깊이 3으로 표현될 수 있다.
CU가 분할되는지 여부에 대한 정보는 CU의 분할 정보를 통해 표현될 수 있다. 분할 정보는 1비트의 정보일 수 있다. SCU를 제외한 모든 CU는 분할 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 분할되지 않는 CU의 분할 정보의 값은 제1 값일 수 있고, 분할되는 CU의 분할 정보의 값은 제2 값일 수 있다. 분할 정보가 CU가 분할하는지 여부를 나타내는 경우, 제1 값은 0일 수 있고, 제2 값은 1일 수 있다.
예를 들면, 하나의 CU가 4 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 4 개의 CU들의 각 CU의 가로 크기 및 세로 크기는 각각 분할 전의 CU의 가로 크기의 절반 및 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 CU가 4 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할된 4 개의 CU들의 크기들은 16x16일 수 있다. 하나의 CU가 4 개의 CU들로 분할되는 경우, CU가 쿼드-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다. 말하자면, CU에 대해 쿼드 트리 분할(quad-tree partition)이 적용되었다고 볼 수 있다.
예를 들면, 하나의 CU가 2 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 2 개의 CU들의 각 CU의 가로 크기 또는 세로 크기는 각각 분할 전의 CU의 가로 크기의 절반 또는 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 CU가 2 개의 CU들로 세로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 CU들의 크기들은 16x32일 수 있다. 32x32 크기의 CU가 2 개의 CU들로 가로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 CU들의 크기들은 32x16일 수 있다. 하나의 CU가 2 개의 CU들로 분할되는 경우, CU가 이진-트리(binary-tree) 형태로 분할되었다고 할 수 있다. 말하자면, CU에 대해 2진 트리 분할(binary-tree partition)이 적용되었다고 볼 수 있다.
예를 들면, 하나의 CU가 3 개의 CU들로 분할 될 경우, 분할되기 전의 CU의 가로 크기 또는 세로 크기를 1:2:1의 비율로 분할함으로써, 3 개의 분할된 CU들이 생성될 수 있다. 예를 들면, 16x32 크기의 CU가 가로 방향으로 3 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할된 3 개의 CU들은 위에서부터 각각 16x8, 16x16 및 16x8의 크기를 가질 수 있다. 예를 들면, 32x32 크기의 CU가 세로 방향으로 3 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할된 3 개의 CU들은 좌측으로부터 각각 8x32, 16x32 및 8x32의 크기를 가질 수 있다. 하나의 CU가 3 개의 CU들로 분할되는 경우, CU가 삼진-트리(ternary-tree) 형태로 분할되었다고 할 수 있다. 말하자면, CU에 대해 3진 트리 분할(ternary-tree partition)이 적용되었다고 볼 수 있다.
도 3의 LCU(310)에는 쿼드-트리 형태의 분할 및 이진-트리 형태의 분할이 모두 적용되었다.
부호화 장치(100)에서, 64x64 크기의 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU)은 재귀적인 쿼드-크리 구조에 의해 더 작은 복수의 CU들로 분할될 수 있다. 하나의 CU는 동일한 크기들을 갖는 4개의 CU들로 분할될 수 있다. CU는 재귀적으로 분할될 수 있으며, 각 CU는 쿼드 트리의 구조를 가질 수 있다.
CU에 대한 재귀적인 분할을 통해, 최소의 율-왜곡 비율을 발생시키는 최적의 분할 방법이 선택될 수 있다.
도 3의 CTU(320)는 쿼드 트리 분할, 이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할이 모두 적용된 CTU의 일 예이다.
전술된 것과 같이, CTU를 분할하기 위해, 쿼드 트리 분할, 이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할 중 적어도 하나가 CTU에 적용될 수 있다. 분할들은 특정된 우선 순위에 기초하여 적용될 수 있다.
예를 들면, CTU에 대해 쿼드 트리 분할이 우선적으로 적용될 수 있다. 더 이상 쿼드 트리 분할될 수 없는 CU는 쿼드 트리의 리프 노드에 해당될 수 있다. 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU는 이진 트리 및/또는 삼진 트리의 루트 노드가 될 수 있다. 즉, 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU는 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태로 분할될 수 있고, 또는 더 이상 분할되지 않을 수 있다. 이 때, 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU에 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할을 적용함으로써 생성된 CU에 대해서는 다시 쿼드 트리 분할이 적용되지 않도록 함으로써, 블록의 분할 및/또는 블록 분할 정보의 시그널링이 효과적으로 수행될 수 있다.
쿼드 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 분할은 쿼드 분할 정보를 이용하여 시그널링될 수 있다. 제1 값(예를 들면, "1")을 갖는 쿼드 분할 정보는 CU가 쿼드 트리 형태로 분할됨을 지시할 수 있다. 제2 값(예를 들면, "0")을 갖는 쿼드 분할 정보는 CU가 쿼드 트리 형태로 분할되지 않음을 지시할 수 있다. 쿼드 분할 정보는 특정된 길이(예를 들면, 1비트)를 갖는 플래그일 수 있다.
이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할의 간에는 우선순위가 존재하지 않을 수 있다. 즉, 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU는 이진 트리 형태로 분할되거나 삼진 트리 형태로 분할될 수 있다. 또한, 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할에 의해 생성된 CU는 다시 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태로 분할될 수 있고, 또는 더 이상 분할되지 않을 수 있다.
이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할 간에 우선순위가 존재하지 않는 경우의 분할은 멀티-타입 트리 분할(multi-type tree partition)로 칭해질 수 있다. 즉, 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU는 멀티-타입 트리(multi-type tree)의 루트 노드가 될 수 있다. 멀티-타입 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 분할에 대해서, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 방향 정보 및 분할 트리 정보 중 적어도 하나를 이용하여 시그널링될 수 있다. 멀티-타입 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 분할을 위해 순차적으로 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 방향 정보 및 분할 트리 정보가 시그널링될 수도 있다.
예를 들면, 제1 값(예를 들면, "1")을 갖는 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 해당 CU가 멀티-타입 트리 형태로 분할됨을 지시할 수 있다. 제2 값(예를 들면, "0")을 갖는 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 해당 CU이 멀티-타입 트리 형태로 분할되지 않음을 지시할 수 있다.
멀티-타입 트리의 각 노드에 해당하는 CU가 멀티-타입 트리 형태로 분할되는 경우, 해당 CU는 분할 방향 정보를 더 포함할 수 있다.
분할 방향 정보는 멀티-타입 트리 분할의 분할 방향을 지시할 수 있다. 제1 값(예를 들면, "1")을 갖는 분할 방향 정보는 해당 CU가 세로 방향으로 분할됨을 지시할 수 있다. 제2 값(예를 들면, "0")을 갖는 분할 방향 정보는 해당 CU가 가로 방향으로 분할됨을 지시할 수 있다.
멀티-타입 트리의 각 노드에 해당하는 CU가 멀티-타입 트리 형태로 분할되는 경우, 해당 CU는 분할 트리 정보를 더 포함할 수 있다. 분할 트리 정보는 멀티-타입 트리 분할을 위해 사용된 트리를 지시할 수 있다.
예를 들면, 제1 값(예를 들면, "1")을 갖는 분할 트리 정보는 해당 CU가 이진 트리 형태로 분할됨을 지시할 수 있다. 제2 값(예를 들면, "0")을 갖는 분할 트리 정보는 해당 CU가 삼진 트리 형태로 분할됨을 지시할 수 있다.
여기에서, 전술된 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 트리 정보 및 분할 방향 정보의 각각은 특정된 길이(예를 들면, 1 비트)를 갖는 플래그일 수 있다.
전술된 쿼드 분할 정보, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 방향 정보 및 분할 트리 정보 중 적어도 하나는 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화될 수 있다. 이러한 정보들의 엔트로피 부호화/복호화를 위해, 대상 CU에 인접한 이웃 CU의 정보가 이용될 수 있다.
예를 들면, 좌측 CU 및/또는 상측 CU의 분할 형태(말하자면, 분할 여부, 분할 트리 및/또는 분할 방향) 및 대상 CU의 분할 형태는 서로 유사할 확률이 높다고 간주될 수 있다. 따라서, 이웃 CU의 정보에 기초하여, 대상 CU의 정보의 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화를 위한 컨텍스트 정보가 유도될 수 있다. 이때, 이웃 CU의 정보는 이웃 CU의 1) 쿼드 분할 정보, 2) 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보, 3) 분할 방향 정보 및 4) 분할 트리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시예로서, 이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할 중에서, 이진 트리 분할이 우선적으로 수행될 수 있다. 즉, 이진 트리 분할이 먼저 적용되고, 이진 트리의 리프 노드에 해당하는 CU가 삼진 트리의 루트 노드로 설정될 수도 있다. 이러한 경우, 삼진 트리의 노드에 해당하는 CU에 대해서는 쿼드 트리 분할 및 이진 트리 분할이 수행되지 않을 수 있다.
쿼드 트리 분할, 이진 트리 분할 및/또는 삼진 트리 분할에 의해 더 이상 분할되지 않는 CU는 부호화, 예측 및/또는 변환의 단위가 될 수 있다. 즉, 예측 및/또는 변환을 위해, CU가 더 이상 분할되지 않을 수 있다. 따라서, CU를 예측 유닛 및/또는 변환 유닛으로 분할하기 위한 분할 구조 및 분할 정보 등이 비트스트림 내에 존재하지 않을 수 있다.
다만, 분할의 단위가 되는 CU의 크기가 최대 변환 블록의 크기보다 더 큰 경우, 이러한 CU는 CU의 크기가 최대 변환 블록의 크기의 이하가 될 때까지 재귀적으로 분할될 수 있다. 예를 들면, CU의 크기가 64x64이고, 최대 변환 블록의 크기가 32x32인 경우, CU는 변환을 위해, 4개의 32x32 블록들로 분할될 수 있다. 예를 들면, CU의 크기가 32x64이고, 최대 변환 블록의 크기가 32x32인 경우, CU는 변환을 위해, 2개의 32x32 블록들로 분할될 수 있다.
이러한 경우, 변환을 위해 CU가 분할되는지 여부에 대한 정보는 별도로 시그널링되지 않을 수 있다. 시그널링 없이, CU의 분할의 여부는 CU의 가로 크기(및/또는 세로 크기) 및 최대 변환 블록의 가로 크기(및/또는, 세로 크기) 간의 비교에 의해 결정될 수 있다. 예를 들면, CU의 가로 크기가 최대 변환 블록의 가로 크기보다 더 큰 경우, CU는 세로로 2 등분될 수 있다. 또한, CU의 세로 크기가 최대 변환 블록의 세로 크기보다 더 큰 경우, CU는 가로로 2 등분될 수 있다.
CU의 최대 크기 및/또는 최소 크기에 관한 정보, 변환 블록의 최대 크기 및/또는 최소 크기에 관한 정보는 CU에 대한 상위 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 예를 들면, 상위 레벨은 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 타일 레벨, 타일 그룹 레벨 및 슬라이스 레벨 등일 수 있다. 예를 들면, CU의 최소 크기는 4x4로 결정될 수 있다. 예를 들면, 변환 블록의 최대 크기는 64x64로 결정될 수 있다. 예를 들면, 변환 블록의 최소 크기는 4x4로 결정될 수 있다.
쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU의 최소 크기(말하자면, 쿼드 트리 최소 크기)에 관한 정보 및/또는 멀티-타입 트리의 루트 노드로부터 리프 노드로의 경로의 최대 깊이(말하자면, 멀티-타입 트리 최대 깊이)에 관한 정보는 CU에 대한 상위 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 예를 들면, 상위 레벨은 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 슬라이스 레벨, 타일 그룹 레벨 및 타일 레벨 등일 수 있다. 쿼드 트리 최소 크기에 관한 정보 및/또는 멀티-타입 트리 최대 깊이에 관한 정보는 인트라 내 슬라이스 및 인터 슬라이스의 각각에 대해 별도로 시그널링되거나 결정될 수 있다.
CTU의 크기 및 변환 블록의 최대 크기에 대한 차분 정보는 CU에 대한 상위 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 예를 들면, 상위 레벨은 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 슬라이스 레벨, 타일 그룹 레벨 및 타일 레벨 등일 수 있다. 이진 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 최대 크기(말하자면, 이진 트리 최대 크기)에 관한 정보는 CTU의 크기 및 차분 정보를 기반으로 결정될 수 있다. 삼진 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 최대 크기(말하자면, 삼진 트리 최대 크기)는 슬라이스의 타입에 따라서 다른 값을 가질 수 있다. 예를 들면, 인트라 슬라이스 내에서, 삼진 트리 최대 크기는 32x32일 수 있다. 또한, 예를 들면, 인터 슬라이스 내에서, 삼진 트리 최대 크기는 128x128일 수 있다. 예를 들면, 이진 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 최소 크기(말하자면, 이진 트리 최소 크기) 및/또는 삼진 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 최소 크기(말하자면, 삼진 트리 최소 크기)는 CU의 최소 크기로 설정될 수 있다.
또 다른 예로, 이진 트리 최대 크기 및/또는 삼진 트리 최대 크기는 슬라이스 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 또한, 이진 트리 최소 크기 및/또는 삼진 트리 최소 크기는 슬라이스 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다.
전술된 다양한 블록 크기 및 다양한 깊이에 기반하여, 쿼드 분할 정보, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 트리 정보 및/또는 분할 방향 정보 등은 비트스트림 내에 존재하거나 존재하지 않을 수 있다.
예를 들면, CU의 크기가 쿼드 트리 최소 크기보다 더 크지 않으면, CU는 쿼드 분할 정보를 포함하지 않을 수 있고, CU에 대한 쿼드 분할 정보는 제2 값으로 추론될 수 있다.
예를 들면, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU의 크기(가로 크기 및 세로 크기)가 이진 트리 최대 크기(가로 크기 및 세로 크기) 및/또는 삼진 트리 최대 크기(가로 크기 및 세로 크기)보다 더 큰 경우, CU는 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할되지 않을 수 있다. 이러한 결정 방식에 따라, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, 제2 값으로 추론될 수 있다.
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU의 크기(가로 크기 및 세로 크기)가 이진 트리 최소 크기(가로 크기 및 세로 크기)와 동일하거나, CU의 크기(가로 크기 및 세로 크기)가 삼진 트리 최소 크기(가로 크기 및 세로 크기)의 2 배와 동일한 경우, CU는 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할되지 않을 수 있다. 이러한 결정 방식에 따라, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, 제2 값으로 추론될 수 있다. 왜냐하면, CU을 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할할 경우, 이진 트리 최소 크기 및/또는 삼진 트리 최소 크기보다 더 작은 CU이 생성되기 때문이다.
또는, 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할은 가상의 파이프라인 데이터 유닛의 크기(즉, 파이프라인 버퍼 크기)에 기초하여 제한될 수 있다. 예를 들면, 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할에 의해, CU가 파이프라인 버퍼 크기에 적합하지 않은 서브 CU로 분할될 경우, 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할은 제한될 수 있다. 파이프라인 버퍼 크기는 최대 변환 블록의 크기(예를 들면, 64X64)와 동일할 수 있다.
예를 들면, 파이프라인 버퍼 크기가 64X64일 때, 아래와 같은 분할들은 제한될 수 있다.
- NxM(N 및/또는 M은 128) CU에 대한 삼진 트리 분할
- 128xN(N <= 64) CU에 대한 수평 방향 이진 트리 분할
- Nx128(N <= 64) CU에 대한 수직 방향 이진 트리 분할
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU의 멀티-타입 트리 내의 깊이가 멀티-타입 트리 최대 깊이와 동일한 경우, CU는 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할되지 않을 수 있다. 이러한 결정 방식에 따라, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, 제2 값으로 추론될 수 있다.
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU에 대해, 수직 방향 이진 트리 분할, 수평 방향 이진 트리 분할, 수직 방향 삼진 트리 분할 및 수평 방향 삼진 트리 분할 중 적어도 하나가 가능한 경우에만, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보가 시그널링될 수 있다. 그렇지 않으면, CU는 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할되지 않을 수 있다. 이러한 결정 방식에 따라, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, 제2 값으로 추론될 수 있다.
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU에 대해 수직 방향 이진 트리 분할 및 수평 방향 이진 트리 분할이 모두 가능하거나, 수직 방향 삼진 트리 분할 및 수평 방향 삼진 트리 분할이 모두 가능한 경우에만, 분할 방향 정보가 시그널링될 수 있다. 그렇지 않으면, 분할 방향 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, CU가 분할될 수 있는 방향을 지시하는 값으로 추론될 수 있다.
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU에 대해 수직 방향 이진 트리 분할 및 수직 방향 삼진 트리 분할이 모두 가능하거나, 수평 방향 이진 트리 분할 및 수평 방향 삼진 트리 분할이 모두 가능한 경우에만, 분할 트리 정보가 시그널링될 수 있다. 그렇지 않으면, 분할 트리 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, CU의 분할에 적용될 수 있는 트리를 지시하는 값으로 추론될 수 있다.
도 4는 코딩 유닛이 포함할 수 있는 예측 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
LCU로부터 분할된 CU 중 더 이상 분할되지 않는 CU는 하나 이상의 예측 유닛(Prediction Unit; PU)들로 분할될 수 있다.
PU는 예측에 대한 기본 단위일 수 있다. PU는 스킵(skip) 모드, 인터 모드 및 인트라 모드 중 어느 하나로 부호화 및 복호화될 수 있다. PU는 각 모드에 따라서 다양한 형태로 분할될 수 있다. 예를 들면, 도 1을 참조하여 전술된 대상 블록 및 도 2를 참조하여 전술된 대상 블록은 PU일 수 있다.
CU는 PU들로 분할되지 않을 수 있다. CU가 PU들로 분할되지 않는 경우 CU의 크기 및 PU의 크기는 같을 수 있다.
스킵 모드에서는, CU 내에 분할이 존재하지 않을 수 있다. 스킵 모드에서는 분할 없이 PU 및 CU의 크기들이 동일한 2Nx2N 모드(410)가 지원될 수 있다.
인터 모드에서는, CU 내에서 8가지로 분할된 형태들이 지원될 수 있다. 예를 들면, 인터 모드에서는 2Nx2N 모드(410), 2NxN 모드(415), Nx2N 모드(420), NxN 모드(425), 2NxnU 모드(430), 2NxnD 모드(435), nLx2N 모드(440) 및 nRx2N 모드(445)가 지원될 수 있다.
인트라 모드에서는, 2Nx2N 모드(410) 및 NxN 모드(425)가 지원될 수 있다.
2Nx2N 모드(410)에서는 2Nx2N의 크기의 PU가 부호화될 수 있다. 2Nx2N의 크기의 PU는 CU의 크기와 동일한 크기의 PU를 의미할 수 있다. 예를 들면, 2Nx2N의 크기의 PU는 64x64, 32x32, 16x16 또는 8x8의 크기를 가질 수 있다.
NxN 모드(425)에서는 NxN의 크기의 PU가 부호화될 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측에서, PU의 크기가 8x8일 때, 4개의 분할된 PU들이 부호화될 수 있다. 분할된 PU의 크기는 4x4일 수 있다.
PU가 인트라 모드에 의해 부호화될 경우, PU는 복수의 인트라 예측 모드들 중 하나의 인트라 예측 모드를 사용하여 부호화될 수 있다. 예를 들면, 고 효율 비디오 코딩(High Efficiency Video Coding; HEVC) 기술에서는 35 개의 인트라 예측 모드들을 제공할 수 있고, PU는 35 개의 인트라 예측 모드들 중 하나의 인트라 예측 모드로 부호화될 수 있다.
PU가 2Nx2N 모드(410) 및 NxN 모드(425) 중 어느 모드에 의해 부호화될 것인가는 율-왜곡 비용(rate-distortion cost)에 의해 결정될 수 있다.
부호화 장치(100)는 2Nx2N 크기의 PU에 대해 부호화 연산을 수행할 수 있다. 여기에서, 부호화 연산은 부호화 장치(100)가 사용할 수 있는 복수의 인트라 예측 모드들의 각각으로 PU를 부호화하는 것일 수 있다. 부호화 연산을 통해 2Nx2N 크기의 PU에 대한 최적의 인트라 예측 모드가 도출될 수 있다. 최적의 인트라 예측 모드는 부호화 장치(100)가 사용할 수 있는 복수의 인트라 예측 모드들 중 2Nx2N 크기의 PU의 부호화에 대하여 최소의 율-왜곡 비용을 발생시키는 인트라 예측 모드일 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 NxN으로 분할된 PU들의 각 PU에 대해서 순차적으로 부호화 연산을 수행할 수 있다. 여기에서, 부호화 연산은 부호화 장치(100)가 사용할 수 있는 복수의 인트라 예측 모드들의 각각으로 PU를 부호화하는 것일 수 있다. 부호화 연산을 통해 NxN 크기의 PU에 대한 최적의 인트라 예측 모드가 도출될 수 있다. 최적의 인트라 예측 모드는 부호화 장치(100)가 사용할 수 있는 복수의 인트라 예측 모드들 중 NxN 크기의 PU의 부호화에 대하여 최소의 율-왜곡 비용을 발생시키는 인트라 예측 모드일 수 있다.
부호화 장치(100)는 2Nx2N 크기의 PU의 율-왜곡 비용 및 NxN 크기의 PU들의 율-왜곡 비용들의 비교에 기반하여 2Nx2N 크기의 PU 및 NxN 크기의 PU들 중 어느 것을 부호화할 지를 결정할 수 있다.
하나의 CU는 하나 이상의 PU들로 분할될 수 있고, PU도 복수의 PU들로 분할될 수 있다.
예를 들면, 하나의 PU가 4 개의 PU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 4 개의 PU들의 각 PU의 가로 크기 및 세로 크기는 각각 분할 전의 PU의 가로 크기의 절반 및 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 PU가 4 개의 PU들로 분할되는 경우, 분할된 4 개의 PU들의 크기들은 16x16일 수 있다. 하나의 PU가 4 개의 PU들로 분할되는 경우, PU가 쿼드-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다.
예를 들면, 하나의 PU가 2 개의 PU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 2 개의 PU들의 각 PU의 가로 크기 또는 세로 크기는 각각 분할 전의 PU의 가로 크기의 절반 또는 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 PU가 2 개의 PU들로 세로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 PU들의 크기들은 16x32일 수 있다. 32x32 크기의 PU가 2 개의 PU들로 가로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 PU들의 크기들은 32x16일 수 있다. 하나의 PU가 2 개의 PU들로 분할되는 경우, PU가 이진-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다.
도 5는 코딩 유닛에 포함될 수 있는 변환 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
변환 유닛(Transform Unit; TU)은 CU 내에서 변환, 양자화, 역변환, 역양자화, 엔트로피 부호화 및 엔트로피 복호화의 과정을 위해 사용되는 기본 단위일 수 있다.
TU는 정사각형 형태 또는 직사각형 형태를 가질 수 있다. TU의 형태는 CU의 크기 및/또는 형태에 의존하여 결정될 수 있다.
LCU로부터 분할된 CU 중, 더 이상 CU들로 분할되지 않는 CU는 하나 이상의 TU들로 분할될 수 있다. 이때, TU의 분할 구조는 쿼드-트리(quad-tree) 구조일 수 있다. 예컨대, 도 5에서 도시된 것과 같이, 하나의 CU(510)가 쿼드-트리 구조에 따라서 한 번 또는 그 이상 분할될 수 있다. 분할을 통해, 하나의 CU(510)는 다양한 크기의 TU들로 구성될 수 있다.
하나의 CU가 2 번 이상 분할될 경우, CU는 재귀적으로 분할되는 것으로 볼 수 있다. 분할을 통해, 하나의 CU는 다양한 크기들을 갖는 TU들로 구성될 수 있다.
또는, 하나의 CU는 CU를 분할하는 수직 선 및/또는 수평 선의 개수에 기반하여 하나 이상의 TU들로 분할될 수도 있다.
CU는 대칭형의 TU들로 분할될 수 있고, 비대칭형의 TU들로 분할될 수도 있다. 비대칭형의 TU들로의 분할을 위해, TU의 크기 및/또는 형태에 대한 정보가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 또는, TU의 크기 및/또는 형태는 CU의 크기 및/또는 형태에 대한 정보로부터 유도될 수 있다.
CU는 TU들로 분할되지 않을 수 있다. CU가 TU들로 분할되지 않는 경우 CU의 크기 및 TU의 크기는 같을 수 있다.
하나의 CU는 하나 이상의 TU들로 분할될 수 있고, TU도 복수의 TU들로 분할될 수 있다.
예를 들면, 하나의 TU가 4 개의 TU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 4 개의 TU들의 각 TU의 가로 크기 및 세로 크기는 각각 분할 전의 TU의 가로 크기의 절반 및 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 TU가 4 개의 TU들로 분할되는 경우, 분할된 4 개의 TU들의 크기들은 16x16일 수 있다. 하나의 TU가 4 개의 TU들로 분할되는 경우, TU가 쿼드-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다.
예를 들면, 하나의 TU가 2 개의 TU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 2 개의 TU들의 각 TU의 가로 크기 또는 세로 크기는 각각 분할 전의 TU의 가로 크기의 절반 또는 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 TU가 2 개의 TU들로 세로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 TU들의 크기들은 16x32일 수 있다. 32x32 크기의 TU가 2 개의 TU들로 가로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 TU들의 크기들은 32x16일 수 있다. 하나의 TU가 2 개의 TU들로 분할되는 경우, TU가 이진-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다.
도 5에서 도시된 것 외의 다른 방식으로 CU가 분할될 수도 있다.
예를 들면, 하나의 CU는 3 개의 CU들로 분할될 수 있다. 분할된 3 개의 CU들의 가로 크기 또는 세로 크기는 각각 분할전의 CU의 가로 크기 또는 세로 크기의 1/4, 1/2 및 1/4일 수 있다.
일 예로, 32x32 크기의 CU가 3 개의 CU들로 세로로 분할되는 경우, 분할된 3 개의 CU들의 크기들은 각각 8x32, 16x32 및 8x32일 수 있다. 이와 같이, 하나의 CU가 3 개의 CU들로 분할되는 경우, CU는 삼진 트리의 형태로 분할되었다고 볼 수 있다.
예시된 쿼드 트리의 형태의 분할, 이진 트리의 형태의 분할 및 삼진 트리의 형태의 분할 중 하나가 CU의 분할을 위해 적용될 수 있으며, 복수 개의 분할 방식들이 함께 조합되어 CU의 분할을 위해 사용될 수도 있다. 이 때, 복수 개의 분할 방식들이 조합되어 사용되는 경우를 복합 트리의 형태의 분할이라고 칭할 수 있다.
도 6은 일 예에 따른 블록의 분할을 나타낸다.
영상의 부호화 및/또는 복호화의 과정에서, 도 6과 같이 대상 블록이 분할될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록은 CU일 수 있다.
대상 블록의 분할을 위해, 분할 정보를 나타내는 지시자가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 분할 정보는 대상 블록이 어떻게 분할되는가를 나타내는 정보일 수 있다.
분할 정보는 분할 플래그(이하, "split_flag"로 표시), 쿼드-이진 플래그(이하, "QB_flag"로 표시), 쿼드 트리 플래그(이하, "quadtree_flag"로 표시), 이진 트리 플래그(이하, "binarytree_flag"로 표시) 및 이진 타입 플래그(이하, "Btype_flag"로 표시) 중 하나 이상일 수 있다.
split_flag는 블록이 분할되는지 여부를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, split_flag의 값 1은 블록이 분할됨을 나타낼 수 있다. split_flag의 값 0은 블록이 분할되지 않음을 나타낼 수 있다.
QB_flag는 블록이 쿼드 트리 형태 및 이진 트리 형태 중 어떤 형태로 분할되는가를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, QB_flag의 값 0은 블록이 쿼드 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. QB_flag의 값 1은 블록이 이진 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. 또는, QB_flag의 값 0은 블록이 이진 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. QB_flag의 값 1은 블록이 쿼드 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다.
quadtree_flag는 블록이 쿼드 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, quadtree_flag의 값 1은 블록이 쿼드 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. quadtree_flag의 값 0은 블록이 쿼드 트리 형태로 분할되지 않음을 나타낼 수 있다.
binarytree_flag는 블록이 이진 트리 형태로 분할되었는지 여부를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, binarytree_flag의 값 1은 블록이 이진 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. binarytree_flag의 값 0은 블록이 이진 트리 형태로 분할되지 않음을 나타낼 수 있다.
Btype_flag는 블록이 이진 트리 형태로 분할되는 경우, 수직 분할 및 수평 분할 중 어떤 것으로 분할되었는지를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, Btype_flag의 값 0은 블록이 수평 방향으로 분할됨을 나타낼 수 있다. Btype_flag의 값 1은 블록이 수직 방향으로 분할됨을 나타낼 수 있다. 또는, Btype_flag의 값 0은 블록이 수직 방향으로 분할되었음을 나타낼 수 있다. Btype_flag의 값 1은 블록이 수평 방향으로 분할되었음을 나타낼 수 있다.
예를 들면, 도 6의 블록에 대한 분할 정보는 아래의 표 1과 같이 quadtree_flag, binarytree_flag 및 Btype_flag 중 적어도 하나를 시그널링함으로써 유도할 수 있다.
[표 1]
예를 들면, 도 6의 블록에 대한 분할 정보는 아래의 표 2와 같이 split_flag, QB_flag 및 Btype_flag 중 적어도 하나를 시그널링함으로써 유도할 수 있다.
[표 2]
분할 방법은 블록의 크기 및/또한 형태에 따라 쿼드 트리로만 제한될 수 있고, 또는 이진 트리로만 제한될 수 있다. 이러한 제한이 적용되는 경우, split_flag는 쿼드 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그 또는 이진 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그일 수 있다. 블록의 크기 및 형태는 블록의 깊이 정보에 따라서 유도될 수 있으며, 깊이 정보는 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링 될 수 있다.
블록의 크기가 특정된 범위 내에 속하는 경우, 쿼드 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 예를 들면, 특정된 범위는 쿼드 트리 형태의 분할만이 가능한 최대 블록 크기 및 최소 블록 크기 중 적어도 하나에 의해 정의될 수 있다.
쿼트 트리 형태의 분할만이 가능한 최대 블록 크기 및/또는 최소 블록 크기를 나타내는 정보는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 또한, 이러한 정보는 비디오, 시퀀스, 픽처, 파라미터, 타일 그룹 및 슬라이스(또는, 세그먼트) 중 적어도 하나의 단위에 대하여 시그널링될 수 있다.
또는, 최대 블록 크기 및/또는 최소 블록 크기는 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)에서 기정의된 고정된 크기일 수 있다. 예를 들면, 블록의 크기가 64x64의 이상이며, 256x256의 이하인 경우에는 쿼드 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 이러한 경우, split_flag는 쿼드 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그일 수 있다.
블록의 크기가 최대 변환 블록 크기보다 더 큰 경우, 쿼드 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 이 때, 분할되는 블록은 CU 및 TU 중 적어도 하나일 수 있다.
이러한 경우, split_flag는 쿼드 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그일 수 있다.
블록의 크기가 특정된 범위 내에 속하는 경우, 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 여기서, 예를 들면, 특정된 범위는 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태의 분할만이 가능한 최대 블록 크기 및 최소 블록 크기 중 적어도 하나에 의해 정의될 수 있다.
이진 트리 형태의 분할 또는 삼진 트리 형태의 분할만이 가능한 최대 블록 크기 및/또는 최소 블록 크기를 나타내는 정보는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 또한, 이러한 정보는 시퀀스, 픽처 및 슬라이스(또는, 세그먼트) 중 적어도 하나의 단위에 대하여 시그널링될 수 있다.
또는, 최대 블록 크기 및/또는 최소 블록 크기는 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)에서 기정의된 고정된 크기일 수 있다. 예를 들면, 블록의 크기가 8x8의 이상이며, 16x16의 이하인 경우에는 이진 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 이러한 경우, split_flag는 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그일 수 있다.
전술된 쿼드 트리 형태의 분할에 관한 설명은 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태의 분할에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다.
블록의 분할은 이전의 분할에 의해 제한될 수 있다. 예를 들면, 블록이 특정된 이진 트리 형태로 분할되어 복수의 분할된 블록들이 생성된 경우, 각 분할된 블록은 특정된 트리 형태로만 추가로 분할될 수 있다. 여기에서, 특정된 트리 형태는 이진 트리 형태, 삼진 트리 형태 및 쿼드 트리 형태 중 적어도 하나일 수 있다.
분할된 블록의 가로 크기 또는 세로 크기가 더 이상 분할될 수 없는 크기에 해당하는 경우 전술된 지시자는 시그널링되지 않을 수 있다.
도 7은 인트라 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7의 그래프의 중심으로부터 외곽으로의 화살표들은 방향성 인트라 예측 모드들의 예측 방향들을 나타낼 수 있다. 또한, 화살표에 근접하게 표시된 숫자는 인트라 예측 모드 또는 인트라 예측 모드의 예측 방향에 할당된 모드 값의 일 예를 나타낼 수 있다.
도 7에서, 숫자 0은 비방향성 인트라 예측 모드인 플래너(Planar) 모드를 나타낼 수 있다. 숫자 1은 비방향성 인트라 예측 모드인 디씨(DC) 모드를 나타낼 수 있다.
인트라 부호화 및/또는 복호화는 대상 블록의 이웃 블록의 참조 샘플을 이용하여 수행될 수 있다. 이웃 블록은 재구축된 이웃 블록일 수 있다. 참조 샘플은 이웃 샘플을 의미할 수 있다.
예를 들면, 인트라 부호화 및/또는 복호화는 재구축된 이웃 블록이 포함하는 참조 샘플의 값 또는 코딩 파라미터를 이용하여 수행될 수 있다.
부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 대상 영상 내의 샘플의 정보에 기초하여 대상 블록에 대한 인트라 예측을 수행함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다. 인트라 예측을 수행할 때, 부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 대상 영상 내의 샘플의 정보에 기반하여 인트라 예측을 수행함으로써 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 인트라 예측을 수행할 때, 부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 적어도 하나의 재구축된 참조 샘플에 기반하여 방향성 예측 및/또는 비방향성 예측을 수행할 수 있다.
예측 블록은 인트라 예측의 수행의 결과로 생성된 블록을 의미할 수 있다. 예측 블록은 CU, PU 및 TU 중 적어도 하나에 해당할 수 있다.
예측 블록의 단위는 CU, PU 및 TU 중 적어도 하나의 크기일 수 있다. 예측 블록은 2Nx2N의 크기 또는 NxN의 크기를 갖는, 정사각형의 형태를 가질 수 있다. NxN의 크기는 4x4, 8x8, 16x16, 32x32 및 64x64 등을 포함할 수 있다.
또는, 예측 블록은 2x2, 4x4, 8x8, 16x16, 32x32 또는 64x64 등의 크기를 갖는 정사각형의 형태의 블록일 수 있고, 2x8, 4x8, 2x16, 4x16 및 8x16 등의 크기를 갖는 직사각형 모양의 블록일 수도 있다.
인트라 예측은 대상 블록에 대한 인트라 예측 모드에 따라 수행될 수 있다. 대상 블록이 가질 수 있는 인트라 예측 모드의 개수는 기정의된 고정된 값일 수 있으며, 예측 블록의 속성에 따라 다르게 결정된 값일 수 있다. 예를 들면, 예측 블록의 속성은 예측 블록의 크기 및 예측 블록의 타입 등을 포함할 수 있다. 또한, 예측 블록의 속성은 예측 블록에 대한 코딩 파라미터를 가리킬 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측 모드의 개수는 예측 블록의 크기에 관계없이 N 개로 고정될 수 있다. 또는, 예를 들면, 인트라 예측 모드의 개수는 3, 5, 9, 17, 34, 35, 36, 65, 67 또는 95 등일 수 있다.
인트라 예측 모드는 비방향성(non-directional) 모드 또는 방향성(directional) 모드일 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측 모드는, 도 7에서 도시된 번호 0 내지 66에 대응하는, 2 개의 비방향성 모드들 및 65 개의 방향성 모드들을 포함할 수 있다.
예를 들면, 특정된 인트라 예측 방법이 사용되는 경우, 인트라 예측 모드는 도 7에서 도시된 번호 -14 내지 80에 대응하는, 2 개의 비방향성 모드들 및 93 개의 방향성 모드들을 포함할 수 있다.
2 개의 비방향성 모드들은 디씨(DC) 모드 및 플래너(Planar) 모드를 포함할 수 있다.
방향성 모드는 특정한 방향 또는 특정한 각도를 갖는 예측 모드일 수 있다. 방향성 모드는 각 모드(argular mode)로 칭해질 수도 있다.
인트라 예측 모드는 모드 번호, 모드 값 모드 각도 및 모드 방향 중 적어도 하나로 표현될 수 있다. 말하자면, 용어들 "인트라 예측 모드의 (모드) 번호", "인트라 예측 모드의 (모드) 값", "인트라 예측 모드의 (모드) 각도" 및 "인트라 예측 모드의 (모드) 방향)은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
인트라 예측 모드의 개수는 M일 수 있다. M은 1 이상일 수 있다. 말하자면, 인트라 예측 모드는 비방향성 모드의 개수 및 방향성 모드의 개수를 포함하는 M 개일 수 있다.
인트라 예측 모드의 개수는 블록의 크기 및/또는 색 성분(color component)에 관계없이 M 개로 고정될 수 있다. 예를 들면, 인트라 예측 모드의 개수는, 블록의 크기와 무관하게, 35 또는 67 중 하나로 고정될 수 있다.
또는, 인트라 예측 모드의 개수는 블록의 모양, 크기 및/또는 색 성분의 타입에 따라 상이할 수 있다.
예를 들면, 도 7에서, 점선으로 도시된 방향성 예측 모드들은 비-정사각형(non-square) 블록에 대한 예측에만 적용될 수 있다.
예를 들면, 블록의 크기가 커질수록 인트라 예측 모드의 개수는 많아질 수 있다. 또는, 블록의 크기가 커질수록 인트라 예측 모드의 개수는 적어질 수 있다. 블록의 크기가 4x4 또는 8x8인 경우에는 인트라 예측 모드의 개수는 67일 수 있다. 블록의 크기가 16x16인 경우에는 인트라 예측 모드의 개수는 35일 수 있다. 블록의 크기가 32x32인 경우에는 인트라 예측 모드의 개수는 19일 수 있다. 블록의 크기가 64x64인 경우에는 인트라 예측 모드의 개수는 7일 수 있다.
예를 들면, 색 성분이 루마(luma) 신호인지 아니면 크로마(chroma) 신호인지에 따라 인트라 예측 모드의 개수가 다를 수 있다. 또는 루마 성분 블록의 인트라 예측 모드의 개수는 크로마 성분 블록의 인트라 예측 모드의 개수보다 더 클 수 있다.
예를 들면, 모드 값이 50인 수직 모드의 경우, 참조 샘플의 픽셀 값에 기반하여 수직 방향으로 예측이 수행될 수 있다. 예를 들면, 모드 값이 18인 수평 모드의 경우, 참조 샘플의 픽셀 값에 기반하여 수평 방향으로 예측이 수행될 수 있다.
전술된 모드 이외의 방향성 모드인 경우에도 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 방향성 모드에 대응하는 각도에 따라 참조 샘플을 이용하여 대상 유닛에 대한 인트라 예측을 수행할 수 있다.
수직 모드의 우측에 위치한 인트라 예측 모드는 수직 우측 모드(vertical-right mode)로 명명될 수 있다. 수평 모드의 하단에 위치한 인트라 예측 모드는 수형 하단 모드(horizontal-below mode)로 명명될 수 있다. 예를 들면, 도 7에서, 모드 값이 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65 및 66 중 하나인 인트라 예측 모드들은 수직 우측 모드들일 수 있다. 모드 값이 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 및 17 중 하나인 인트라 예측 모드들은 수평 하단 모드들일 수 있다.
비방향성 모드는 디씨(DC) 모드 및 플래너(planar) 모드를 포함할 수 있다. 예를 들면, 디씨 모드의 모드 값은 1일 수 있다. 플래너 모드의 모드 값은 0일 수 있다.
방향성 모드는 각진(angular) 모드를 포함할 수 있다. 복수의 인트라 예측 모드들 중 DC 모드 및 플래너 모드를 제외한 나머지의 모드는 방향성 모드일 수 있다.
인트라 예측 모드가 DC 모드인 경우, 복수의 참조 샘플들의 픽셀 값들의 평균에 기반하여 예측 블록이 생성될 수 있다. 예를 들면, 예측 블록의 픽셀의 값은 복수의 참조 샘플들의 픽셀 값들의 평균에 기반하여 결정될 수 있다.
전술된 인트라 예측 모드들의 개수 및 각 인트라 예측 모드들의 모드 값은 단지 예시적인 것일 수 있다. 전술된 인트라 예측 모드들의 개수 및 각 인트라 예측 모드들의 모드 값은 실시예, 구현 및/또는 필요에 따라 다르게 정의될 수도 있다.
대상 블록에 대한 인트라 예측을 수행하기 위해 재구축된 이웃 블록에 포함되는 샘플들이 대상 블록의 참조 샘플로서 이용될 수 있는지 여부를 검사하는 단계가 수행될 수 있다. 이웃 블록의 샘플들 중 대상 블록의 참조 샘플로 이용할 수 없는 샘플이 존재하는 경우, 재구축된 이웃 블록에 포함된 샘플들 중 적어도 하나의 샘플 값을 사용하는 복사 및/또는 보간에 의해 생성된 값이 참조 샘플로 이용될 수 없는 샘플의 샘플 값으로 대체될 수 있다. 복사 및/또는 보간에 의해 생성된 값이 샘플의 샘플 값으로 대체되면, 샘플이 대상 블록의 참조 샘플로서 이용될 수 있다.
인트라 예측이 사용될 때, 인트라 예측 모드 및 대상 블록의 크기 중 적어도 하나에 기반하여 참조 샘플 또는 예측 샘플 중 적어도 하나에 필터가 적용될 수 있다.
참조 샘플 또는 예측 샘플 중 적어도 하나에 적용되는 필터의 타입은 대상 블록의 인트라 예측 모드, 대상 블록의 크기 및 대상 블록의 형태 중 적어도 하나에 따라서 다를 수 있다. 필터의 타입은 필터 탭(tap)의 길이, 필터 계수의 값 및 필터 강도 중 하나 이상에 따라서 분류될 수 있다. 상기의 필터 탭의 길이는 필터 탭 수를 의미할 수 있다. 또한, 필터 탭 수는 필터의 길이를 의미할 수 있다.
인트라 예측 모드가 플래너 모드인 경우, 대상 블록의 예측 블록을 생성함에 있어서, 예측 대상 샘플의 예측 블록 내 위치에 따라, 대상 샘플의 상단 참조 샘플, 대상 샘플의 좌측 참조 샘플, 대상 블록의 우상단 참조 샘플 및 대상 블록의 좌하단 참조 샘플의 가중치가 부여된 합(weight-sum)을 이용하여 예측 대상 샘플의 샘플 값이 생성될 수 있다.
인트라 예측 모드가 DC 모드인 경우, 대상 블록의 예측 블록을 생성함에 있어서, 대상 블록의 상단 참조 샘플들 및 좌측 참조 샘플들의 평균 값이 이용될 수 있다. 또한, 대상 블록 내의 특정된 행들 또는 특정된 열들에 대해서는 참조 샘플들의 값들을 이용하는 필터링이 수행될 수 있다. 특정된 행들은 참조 샘플과 인접한 하나 이상의 상단 행들일 수 있다. 특정된 열들은 참조 샘플과 인접한 하나 이상의 좌측 열들일 수 있다.
인트라 예측 모드가 방향성 모드인 경우 대상 블록의 상단 참조 샘플, 좌측 참조 샘플, 우상단 참조 샘플 및/또는 좌하단 참조 샘플을 이용하여 예측 블록이 생성될 수 있다.
전술된 예측 샘플을 생성하기 위해 실수 단위의 보간이 수행될 수도 있다.
대상 블록의 인트라 예측 모드는 대상 블록의 이웃 블록의 인트라 예측 모드로부터 예측될 수 있으며, 예측을 위해 사용되는 정보가 엔트로피 부호화/복호화될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드들이 동일하면 기정의된 플래그를 이용하여 대상 블록 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드들이 동일하다는 것이 시그널링될 수 있다.
예를 들면, 복수의 이웃 블록들의 인트라 예측 모드들 중 대상 블록의 인트라 예측 모드와 동일한 인트라 예측 모드를 가리키는 지시자가 시그널링될 수 있다.
대상 블록 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드들이 서로 다르면, 엔트로피 부호화 및/또는 복호화를 사용하여 대상 블록의 인트라 예측 모드의 정보가 부호화 및/또는 복호화될 수 있다.
도 8은 인트라 예측 과정에서 사용되는 참조 샘플을 설명하기 위한 도면이다.
대상 블록의 인트라 예측에 사용되는 재구축된 참조 샘플은 하단 좌측(below-left) 참조 샘플들, 좌측(left) 참조 샘플들, 상단 좌측(above-left) 코너 참조 샘플, 상단(above) 참조 샘플들 및 상단 우측(above-right) 참조 샘플들 등을 포함할 수 있다.
예를 들면, 좌측 참조 샘플들은 대상 블록의 좌측에 인접한 재구축된 참조 픽셀을 의미할 수 있다. 상단 참조 샘플들은 대상 블록의 상단에 인접한 재구축된 참조 픽셀을 의미할 수 있다. 상단 좌측 코너 참조 샘플은 대상 블록의 상단 좌측 코너에 위치한 재구축된 참조 픽셀을 의미할 수 있다. 또한, 하단 좌측 참조 샘플들은 좌측 참조 샘플들로 구성된 좌측 샘플 라인과 동일 선상에 위치한 샘플들 중에서 좌측 샘플 라인의 하단에 위치한 참조 샘플을 의미할 수 있다. 상단 우측 참조 샘플들은 상단 참조 샘플들로 구성된 상단 샘플 라인과 동일 선상에 위치한 샘플들 중에서 상단 픽셀 라인의 우측에 위치한 참조 샘플들을 의미할 수 있다.
대상 블록의 크기가 NxN일 때, 하단 좌측 참조 샘플들, 좌측 참조 샘플들, 상단 참조 샘플들 및 상단 우측 참조 샘플들은 각각 N개일 수 있다.
대상 블록에 대한 인트라 예측을 통해 예측 블록이 생성될 수 있다. 예측 블록의 생성은 예측 블록의 픽셀들의 값이 결정되는 것을 포함할 수 있다. 대상 블록 및 예측 블록의 크기는 동일할 수 있다.
대상 블록의 인트라 예측에 사용되는 참조 샘플은 대상 블록의 인트라 예측 모드에 따라 달라질 수 있다. 인트라 예측 모드의 방향은 참조 샘플들 및 예측 블록의 픽셀들 간의 의존 관계를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 특정된 참조 샘플의 값이 예측 블록의 특정된 하나 이상의 픽셀들의 값으로서 사용될 수 있다. 이 경우, 특정된 참조 샘플 및 예측 블록의 특정된 하나 이상의 픽셀들은 인트라 예측 모드의 방향의 직선으로 지정되는 샘플 및 픽셀들일 수 있다. 말하자면, 특정된 참조 샘플의 값은 인트라 예측 모드의 방향의 역방향에 위치한 픽셀의 값으로 복사될 수 있다. 또는, 예측 블록의 픽셀의 값은 상기의 픽셀의 위치를 기준으로 인트라 예측 모드의 방향에 위치한 참조 샘플의 값일 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드가 수직 모드인 경우, 상단 참조 샘플들이 인트라 예측에 사용될 수 있다. 인트라 예측 모드가 수직 모드인 경우, 예측 블록의 픽셀의 값은 상기의 픽셀의 위치를 기준으로 수직으로 위에 위치한 참조 샘플의 값일 수 있다. 따라서, 대상 블록에 상단으로 인접한 상단 참조 샘플들이 인트라 예측을 위해 사용될 수 있다. 또한, 예측 블록의 한 행의 픽셀들의 값들은 상단 참조 샘플들의 값들과 동일할 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드가 수평 모드인 경우, 좌측 참조 샘플들이 인트라 예측에 사용될 수 있다. 인트라 예측 모드가 수평 모드인 경우, 예측 블록의 픽셀의 값은 상기의 픽셀을 기준으로 수평으로 좌측에 위치한 참조 샘플의 값일 수 있다. 따라서, 대상 블록에 좌측으로 인접한 좌측 참조 샘플들이 인트라 예측을 위해 사용될 수 있다. 또한, 예측 블록의 한 열의 픽셀들의 값들은 좌측 참조 샘플들의 값들과 동일할 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드의 모드 값이 34인 경우 좌측 참조 샘플들의 적어도 일부, 상단 좌측 코너 참조 샘플 및 상단 참조 샘플들의 적어도 일부가 인트라 예측에 사용될 수 있다. 인트라 예측 모드의 모드 값이 34인 경우, 예측 블록의 픽셀의 값은 상기의 픽셀을 기준으로 대각선으로 상단 좌측에 위치한 참조 샘플의 값일 수 있다.
또한, 모드 값이 52 내지 66 중 하나인 인트라 예측 모드가 사용되는 경우에는 상단 우측 참조 샘플들 중 적어도 일부가 인트라 예측에 사용될 수 있다.
또한, 모드 값이 2 내지 17 중 하나인 인트라 예측 모드가 사용되는 경우에는 하단 좌측 참조 샘플들 중 적어도 일부가 인트라 예측에 사용될 수 있다.
또한, 모드 값이 19 내지 49 중 하나인 인트라 예측 모드가 사용되는 경우에는 상단 좌측 코너 참조 샘플이 인트라 예측에 사용될 수 있다.
예측 블록의 하나의 픽셀의 픽셀 값을 결정하기 위해 사용되는 참조 샘플은 1개일 수 있고, 2개 이상일 수도 있다.
전술된 것과 같이 예측 블록의 픽셀의 픽셀 값은 상기의 픽셀의 위치 및 인트라 예측 모드의 방향에 의해 가리켜지는 참조 샘플의 위치에 따라 결정될 수 있다. 픽셀의 위치 및 인트라 예측 모드의 방향에 의해 가리켜지는 참조 샘플의 위치가 정수 위치인 경우, 정수 위치가 가리키는 하나의 참조 샘플의 값이 예측 블록의 픽셀의 픽셀 값을 결정하기 위해 사용될 수 있다.
픽셀의 위치 및 인트라 예측 모드의 방향에 의해 가리켜지는 참조 샘플의 위치가 정수 위치가 아닌 경우, 참조 샘플의 위치에 가장 가까운 2개의 참조 샘플들에 기반하여 보간된(interpolated) 참조 샘플이 생성될 수 있다. 보간된 참조 샘플의 값이 예측 블록의 픽셀의 픽셀 값을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 말하자면, 예측 블록의 픽셀의 위치 및 인트라 예측 모드의 방향에 의해 가리켜지는 참조 샘플의 위치가 2개의 참조 샘플들 간의 사이를 나타낼 때, 상기의 2개의 샘플들의 값들에 기반하여 보간된 값이 생성될 수 있다.
예측에 의해 생성된 예측 블록은 원래의 대상 블록과는 동일하지 않을 수 있다. 말하자면, 대상 블록 및 예측 블록 간의 차이(difference)인 예측 오차(prediction error)가 존재할 수 있으며, 대상 블록의 픽셀 및 예측 블록의 픽셀 간에도 예측 오차가 존재할 수 있다.
이하에서, 용어들 "차이(difference)", "오차(error)" 및 "잔차(residual)"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
예를 들면, 방향성 인트라 예측의 경우, 예측 블록의 픽셀 및 참조 샘플 간의 거리가 더 멀수록 더 큰 예측 오차가 발생할 수 있다. 이러한 예측 오차에 등 의해 생성된 예측 블록 및 이웃 블록 간에는 불연속성이 발생할 수 있다.
예측 오차의 감소를 위해 예측 블록에 대한 필터링이 사용될 수 있다. 필터링은 예측 블록 중 큰 예측 오차를 갖는 것으로 간주되는 영역에 대해 적응적으로 필터를 적용하는 것일 수 있다. 예를 들면, 큰 예측 오차를 갖는 것으로 간주되는 영역은 예측 블록의 경계일 수 있다. 또한, 인트라 예측 모드에 따라서 예측 블록 중 큰 예측 오차를 갖는 것으로 간주되는 영역이 다를 수 있으며, 필터의 특징이 다를 수 있다.
도 8에서 도시된 것과 같이, 대상 블록의 인트라 예측을 위해, 참조 라인 0 내지 참조 라인 3 중 적어도 하나가 이용될 수 있다.
도 8의 각 참조 라인은 하나 이상의 참조 샘플들을 포함하는 참조 샘플 라인을 나타낼 수 있다. 참조 라인의 번호가 더 작을수록 대상 블록에 더 가까운 참조 샘플들의 라인일 수 있다.
세그먼트 A 및 세그먼트 F의 샘플들은 재구축된 이웃 블록으로부터 획득되는 대신, 각각 세그먼트 B 및 세그먼트 E의 가장 가까운 샘플들을 사용하는 패딩을 통해 획득될 수 있다.
대상 블록의 인트라 예측을 위해 사용될 참조 샘플 라인을 지시하는 인덱스 정보가 시그널링될 수 있다. 인덱스 정보는 복수의 참조 샘플 라인들 중 대상 블록의 인트라 예측을 위해 사용되는 참조 샘플 라인을 가리킬 수 있다. 예를 들면, 인덱스 정보는 0 내지 3 중 하나의 값을 가질 수 있다.
대상 블록의 상단 경계가 CTU의 경계인 경우, 참조 샘플 라인 0만이 가용할 수 있다. 따라서 이러한 경우, 인덱스 정보는 시그널링되지 않을 수 있다. 참조 샘플 라인 0 이외에 다른 참조 샘플 라인이 사용되는 경우, 후술되는 예측 블록에 대한 필터링은 수행되지 않을 수 있다.
색 성분간(inter-color) 인트라 예측의 경우, 제1 색 성분(component)의 대응 재구축된 블록에 기초하여, 제2 색 성분의 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다.
예를 들면, 제1 색 성분은 루마 성분일 수 있고, 제2 색 성분은 크로마 성분일 수 있다.
색 성분간 인트라 예측을 위해, 제1 색 성분 및 제2 색 성분 간의 선형 모델의 파라미터가 템플릿에 기초하여 유도될 수 있다.
템플릿은 대상 블록의 상단 참조 샘플 및/또는 좌측 참조 샘플을 포함할 수 있고, 이러한 참조 샘플들에 대응하는 제1 색 성분의 재구축된 블록의 상단 참조 샘플 및/또는 좌측 참조 샘플을 포함할 수 있다.
예를 들면, 선형 모델의 파라미터는 1) 템플릿 내의 샘플들 중 최대 값을 갖는 제1 색 성분의 샘플의 값, 2) 이러한 제1 색 성분의 샘플에 대응하는 제2 색 성분의 샘플의 값, 3) 템플릿 내의 샘플들 중 최소 값을 갖는 제1 색 성분의 샘플의 값 및 4) 이러한 제1 색 성분의 샘플에 대응하는 제2 색 성분의 샘플의 값을 사용하여 유도될 수 있다.
선형 모델의 파라미터가 유도되면, 대응 재구축된 블록을 선형 모델에 적용함으로써 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다.
영상 포맷에 따라서, 제1 색 성분의 재구축된 블록의 인접 샘플 및 대응 재구축된 블록에 대해 서브 샘플링이 수행될 수 있다. 예를 들면, 제2 색 성분의 1 개의 샘플이 제1 색 성분의 4 개의 샘플들에 대응하는 경우, 제1 색 성분의 4 개의 샘플들에 대한 서브 샘플링에 의해 1 개의 대응 샘플이 계산될 수 있다. 서브 샘플링이 수행되는 경우, 선형 모델의 파라미터의 유도 및 색 성분간 인트라 예측은 서브 샘플링된 대응 샘플에 기초하여 수행될 수 있다.
색 성분간 인트라 예측을 수행하는지 여부 및/또는 템플릿의 범위는 인트라 예측 모드로서 시그널링될 수 있다.
대상 블록은 가로 방향 및/또는 세로 방향으로 2 개 또는 4 개의 서브 블록들로 분할될 수 있다.
분할된 서브 블록들은 순차적으로 재구축될 수 있다. 즉, 서브 블록에 대해 인트라 예측이 수행됨에 따라, 서브 블록에 대한 서브 예측 블록이 생성될 수 있다. 또한, 서브 블록에 대해 역양자화 및/또는 역변환이 수행됨에 따라 서브 블록에 대한 서브 잔차 블록이 생성될 수 있다. 서브 예측 블록을 서브 잔차 블록에 더함으로써 재구축된 서브 블록이 생성될 수 있다. 재구축된 서브 블록은 후 순위의 서브 블록의 인트라 예측을 위한 참조 샘플로서 이용될 수 있다.
서브 블록은 특정된 개수(예를 들면, 16개)의 이상의 샘플들을 포함하는 블록일 수 있다. 따라서, 예를 들면, 대상 블록이 8x4 블록 또는 4x8 블록의 경우, 대상 블록은 2 개의 서브 블록들로 분할될 수 있다. 또한, 대상 블록이 4x4 블록인 경우, 대상 블록은 서브 블록들로 분할될 수 없다. 대상 블록이 그 외의 크기를 갖는 경우, 대상 블록은 4 개의 서브 블록들로 분할될 수 있다.
이러한 서브 블록에 기반하는 인트라 예측이 수행되는지 여부 및/또는 분할 방향(가로 방향 또는 세로 방향)에 관한 정보가 시그널링될 수 있다.
이러한 서브 블록 기반의 인트라 예측은 참조 샘플 라인 0을 이용하는 경우에만 수행되도록 제한될 수 있다. 서브 블록 기반의 인트라 예측이 수행되는 경우, 후술하는 예측 블록에 대한 필터링은 수행되지 않을 수 있다.
인트라 예측에 의해 생성된 예측 블록에 대한 필터링을 수행함으로써 최종 예측 블록이 생성될 수 있다.
필터링은 필터링의 대상인 필터링 대상 샘플, 좌측 참조 샘플, 상단 참조 샘플 및/또는 좌상단 참조 샘플에 특정된 가중치를 적용함으로써 수행될 수 있다.
필터링에 이용되는 가중치 및/또는 참조 샘플(또는, 참조 샘플의 범위 또는 참조 샘플의 위치 등)은 블록 크기, 인트라 예측 모드 및 필터링 대상 샘플의 예측 블록 내에서의 위치 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 필터링은 특정된 인트라 예측 모드(예컨대, DC 모드, 플래너 모드, 수직 모드, 수평 모드, 대각 모드 및/또는 인접 대각 모드)에 대해서만 수행될 수 있다.
인접 대각 모드는 대각 모드의 번호에 k가 더해진 번호를 갖는 모드일 수 있고, 대각 모드의 번호로부터 k가 감해진 번호를 갖는 모드일 수 있다. 말하자면, 인접 대각 모드의 번호는 대각 모드의 번호 및 k의 합일 수 있으며, 대각 모드의 번호 및 k 간의 차일 수 있다. 예를 들면, k는 8 이하의 양의 정수일 수 있다.
대상 블록의 인트라 예측 모드는 대상 블록에 인접한 이웃 블록의 인트라 예측 모드를 사용하여 유도될 수 있고, 이러한 유도된 인트라 예측 모드가 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드가 동일하면, 특정된 플래그 정보를 사용하여 대상 블록의 인트라 예측 모드 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드가 동일하다는 정보가 시그널링될 수 있다.
또한, 예를 들면, 복수의 이웃 블록들의 인트라 예측 모드들 중 대상 블록의 인트라 예측 모드와 동일한 인트라 예측 모드를 갖는 이웃 블록에 대한 지시자 정보가 시그널링될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드가 서로 다르면, 이웃 블록의 인트라 예측 모드에 기반하는 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화를 수행함으로써 대상 블록의 인트라 예측 모드에 대한 정보에 대한 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화가 수행될 수 있다.
도 9는 인터 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9에서 도시된 사각형은 영상(또는, 픽처)를 나타낼 수 있다. 또한, 도 9에서 화살표는 예측 방향을 나타낼 수 있다. 제1 픽처로부터 제2 픽처로의 화살표는 제2 픽처가 제1 픽처를 참조한다는 것을 나타낼 수 있다. 즉, 영상은 예측 방향에 따라 부호화 및/또는 복호화될 수 있다.
각 영상은 부호화 타입에 따라 I 픽처(Intra Picture), P 픽처(Uni-prediction Picture) 및 B 픽처(Bi-prediction Picture)로 분류될 수 있다. 각 픽처는 각 픽처의 부호화 타입에 따라 부호화 및/또는 복호화될 수 있다.
부호화의 대상인 대상 영상이 I 픽처인 경우, 대상 영상은 다른 영상을 참조하는 인터 예측 없이 영상 자체 내의 데이터를 사용하여 부호화될 수 있다. 예를 들면, I 픽처는 인트라 예측으로만 부호화될 수 있다.
대상 영상이 P 픽처인 경우, 대상 영상은 단방향에 존재하는 참조 픽처만을 이용하는 인터 예측을 통해 부호화될 수 있다. 여기에서, 단방향은 순방향 또는 역방향일 수 있다.
대상 영상이 B 픽처인 경우, 대상 영상은 양방향에 존재하는 참조 픽처들을 이용하는 인터 예측 또는 순방향 및 역방향 중 일 방향에 존재하는 참조 픽처를 이용하는 인터 예측을 통해 부호화될 수 있다. 여기에서, 양방향은 순방향 및 역방향일 수 있다.
참조 픽처를 이용하여 부호화 및/또는 복호화되는 P 픽처 및 B 픽처는 인터 예측이 사용되는 영상으로 간주될 수 있다.
아래에서, 실시예에 따른 인터 모드에서의 인터 예측에 대해 구체적으로 설명된다.
인터 예측 또는 움직임 보상은 참조 영상 및 움직임 정보를 이용하여 수행될 수 있다.
인터 모드에서, 부호화 장치(100)는 대상 블록에 대한 인터 예측 및/또는 움직임 보상을 수행할 수 있다. 복호화 장치(200)는 대상 블록에 대하여 부호화 장치(100)에서의 인터 예측 및/또는 움직임 보상에 대응하는 인터 예측 및/또는 움직임 보상을 수행할 수 있다.
대상 블록에 대한 움직임 정보는 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각에 의해 인터 예측 중 도출될 수 있다. 움직임 정보는 재구축된 이웃 블록의 움직임 정보, 콜 블록의 움직임 정보 및/또는 콜 블록에 인접한 블록의 움직임 정보를 이용하여 도출될 수 있다.
예를 들면, 부호화 장치(100) 또는 복호화 장치(200)는 공간적 후보(spatial candidate) 및/또는 시간적 후보(temporal candidate)의 움직임 정보를 대상 블록의 움직임 정보로 사용함으로써 예측 및/또는 움직임 보상을 수행할 수 있다. 대상 블록은 PU 및/또는 PU 파티션을 의미할 수 있다.
공간적 후보는 대상 블록에 공간적으로 인접한 재구축된 블록일 수 있다.
시간적 후보는 이미 재구축된 콜 픽처(collocated picture; col picture) 내의 대상 블록에 대응하는 재구축된 블록일 수 있다.
인터 예측에 있어서, 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 공간적 후보 및/또는 시간적 후보의 움직임 정보를 이용함으로써 부호화 효율 및 복호화 효율을 향상시킬 수 있다. 공간적 후보의 움직임 정보는 공간적 움직임 정보로 칭해질 수 있다. 시간적 후보의 움직임 정보는 시간적 움직임 정보로 칭해질 수 있다.
이하에서, 공간적 후보의 움직임 정보는, 공간적 후보를 포함하는 PU의 움직임 정보일 수 있다. 시간적 후보의 움직임 정보는, 시간적 후보를 포함하는 PU의 움직임 정보일 수 있다. 후보 블록의 움직임 정보는, 후보 블록을 포함하는 PU의 움직임 정보일 수 있다.
인터 예측은 참조 픽처를 이용하여 수행될 수 있다.
참조 픽처(reference picture)는 대상 픽처의 이전 픽처 또는 대상 픽처의 이후 픽처 중 적어도 하나일 수 있다. 참조 픽처는 대상 블록의 예측에 이용되는 영상을 의미할 수 있다.
인터 예측에 있어서, 참조 픽처를 지시하는 참조 픽처 인덱스(또는, refIdx) 및 후술될 움직임 벡터(motion vector) 등을 이용함으로써 참조 픽처 내의 영역이 특정될 수 있다. 여기에서, 참조 픽처 내의 특정된 영역은 참조 블록을 나타낼 수 있다.
인터 예측은 참조 픽처를 선택할 수 있고, 참조 픽처 내에서 대상 블록에 대응하는 참조 블록을 선택할 수 있다. 또한, 인터 예측은 선택된 참조 블록을 사용하여 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다.
움직임 정보는 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각에 의해 인터 예측 중 도출될 수 있다.
공간적 후보는, 1) 대상 픽처 내의 존재하며, 2) 이미 부호화 및/또는 복호화를 통해 재구축되었고, 3) 대상 블록에 인접하거나, 대상 블록의 코너에 위치한 블록일 수 있다. 여기에서, 대상 블록의 코너에 위치한 블록이란, 대상 블록에 가로로 인접한 이웃 블록에 세로로 인접한 블록 또는 대상 블록에 세로로 인접한 이웃 블록에 가로로 인접한 블록일 수 있다. "대상 블록의 코너에 위치한 블록"은 "대상 블록의 코너에 인접한 블록"과 동일한 의미일 수 있다. "대상 블록의 코너에 위치한 블록"은 "대상 블록에 인접한 블록"에 포함될 수 있다.
예를 들면, 공간적 후보는 대상 블록의 좌측에 위치한 재구축된 블록, 대상 블록의 상단에 위치한 재구축된 블록, 대상 블록의 좌측 하단 코너에 위치한 재구축된 블록, 대상 블록의 우측 상단 코너에 위치한 재구축된 블록 또는 대상 블록의 좌측 상단 코너에 위치한 재구축된 블록일 수 있다.
부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 콜(col) 픽처 내에서 대상 블록에 공간적으로 대응하는 위치에 존재하는 블록을 식별할 수 있다. 대상 픽처 내의 대상 블록의 위치 및 콜 픽처 내의 식별된 블록의 위치는 서로 대응할 수 있다.
부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 식별된 블록에 대하여 기정의된 상대적인 위치에 존재하는 콜(col) 블록을 시간적 후보로서 결정할 수 있다. 기정의된 상대적인 위치는 식별된 블록의 내부의 위치 및/또는 외부의 위치일 수 있다.
예를 들면, 콜 블록은 제1 콜 블록 및 제2 콜 블록을 포함할 수 있다. 식별된 블록의 좌표들이 (xP, yP)이고, 식별된 블록의 크기가 (nPSW, nPSH)일 때, 제1 콜 블록은 좌표들 (xP + nPSW, yP + nPSH)에 위치한 블록일 수 있다. 제2 콜 블록은 좌표들 (xP + (nPSW >> 1), yP + (nPSH >> 1))에 위치한 블록일 수 있다. 제2 콜 블록은 제1 콜 블록이 가용하지 않을(unavailable) 경우 선택적으로 사용될 수 있다.
대상 블록의 움직임 벡터는 콜 블록의 움직임 벡터에 기반하여 결정될 수 있다. 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 콜 블록의 움직임 벡터를 스케일(scale)할 수 있다. 콜 블록의 스케일된(scale) 움직임 벡터가 대상 블록의 움직임 벡터로서 이용될 수 있다. 또한, 리스트에 저장되는 시간적 후보의 움직임 정보의 움직임 벡터는 스케일된 움직임 벡터일 수 있다.
대상 블록의 움직임 벡터 및 콜 블록의 움직임 벡터의 비율(ratio)은 제1 시간적 거리 및 제2 시간적 거리의 비율과 같을 수 있다. 제1 시간적 거리는 대상 블록의 참조 픽처 및 대상 픽처 간의 거리일 수 있다. 제2 시간적 거리는 콜 블록의 참조 픽처 및 콜 픽처 간의 거리일 수 있다.
움직임 정보의 도출 방식은 대상 블록의 인터 예측 모드에 따라 변할 수 있다. 예를 들면, 인터 예측을 위해 적용되는 인터 예측 모드로서, 향상된 움직임 벡터 예측자(Advanced Motion Vector Predictor; AMVP) 모드, 머지(merge) 모드 및 스킵(skip) 모드, 움직임 벡터 차분을 갖는 머지 모드, 서브 블록 머지 모드, 삼각 분할 모드, 인터-인트라 결합 예측 모드, 어파인 인터 모드 및 현재 픽처 참조 모드 등이 있을 수 있다. 머지 모드는 움직임 머지 모드(motion merge mode)로 칭해질 수도 있다. 아래에서는, 모드들의 각각에 대해서 상세하게 설명된다.
1) AMVP 모드
AMVP 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100)는 대상 블록의 이웃에서 유사한 블록을 검색할 수 있다. 부호화 장치(100)는 검색된 유사한 블록의 움직임 정보를 이용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행함으로써 예측 블록을 획득할 수 있다. 부호화 장치(100)는 대상 블록 및 예측 블록 간의 차이인 잔차 블록을 부호화할 수 있다.
1-1) 예측 움직임 벡터 후보 리스트의 작성
예측 모드로서 AMVP 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 공간적 후보의 움직임 벡터, 시간적 후보의 움직임 벡터 및 제로 벡터를 이용하여 예측 움직임 벡터 후보 리스트를 생성할 수 있다. 예측 움직임 벡터 후보 리스트는 하나 이상의 예측 움직임 벡터 후보들을 포함할 수 있다. 공간적 후보의 움직임 벡터, 시간적 후보의 움직임 벡터 및 제로 벡터 중 적어도 하나가 예측 움직임 벡터 후보로서 결정 및 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "예측 움직임 벡터 (후보)" 및 "움직임 벡터 (후보)"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "예측 움직임 벡터 후보" 및 "AMVP 후보"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "예측 움직임 벡터 후보 리스트" 및 "AMVP 후보 리스트"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
공간적 후보는 재구축된 공간적 이웃 블록을 포함할 수 있다. 말하자면, 재구축된 이웃 블록의 움직임 벡터는 공간적 예측 움직임 벡터 후보(spatial prediction motion vector candidate)라 칭해질 수 있다.
시간적 후보는 콜 블록 및 콜 블록에 인접한 블록을 포함할 수 있다. 말하자면, 콜 블록의 움직임 벡터 또는 콜 블록에 인접한 블록의 움직임 벡터는 시간적 예측 움직임 벡터 후보(temporal prediction motion vector candidate)로 칭해질 수 있다.
제로 벡터는 (0, 0) 움직임 벡터일 수 있다.
예측 움직임 벡터 후보는 움직임 벡터의 예측을 위한 움직임 벡터 예측자(motion vector predictor)일 수 있다. 또한, 부호화 장치(100)에 있어서 예측 움직임 벡터 후보는 움직임 벡터 초기 검색 위치일 수 있다.
1-2) 예측 움직임 벡터 후보 리스트를 사용하는 움직임 벡터의 검색
부호화 장치(100)는 예측 움직임 벡터 후보 리스트를 사용하여 검색 범위 내에서 대상 블록의 부호화를 위해 사용될 움직임 벡터를 결정할 수 있다. 또한, 부호화 장치(100)는 예측 움직임 벡터 후보 리스트의 예측 움직임 벡터 후보들 중 대상 블록의 예측 움직임 벡터로 사용할 예측 움직임 벡터 후보를 결정할 수 있다.
대상 블록의 부호화를 위해 사용될 움직임 벡터는 최소의 비용으로 부호화될 수 있는 움직임 벡터일 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화에 있어서 AMVP 모드를 사용할지 여부를 결정할 수 있다.
1-3) 인터 예측 정보의 전송
부호화 장치(100)는 인터 예측을 위해 요구되는 인터 예측 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림의 인터 예측 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다.
인터 예측 정보는, 1) AMVP 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 모드 정보, 2) 예측 움직임 벡터 인덱스, 3) 움직임 벡터 차분(Motion Vector Difference; MVD), 4) 참조 방향 및 5) 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다.
이하에서, 용어들 "예측 움직임 벡터 인덱스" 및 "AMVP 인덱스"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
또한, 인터 예측 정보는 잔차 신호를 포함할 수 있다.
복호화 장치(200)는 모드 정보가 AMVP 모드를 사용하는 것을 나타낼 경우 엔트로피 복호화를 통해 예측 움직임 벡터 인덱스, 움직임 벡터 차분, 참조 방향 및 참조 픽처 인덱스를 비트스트림으로부터 획득할 수 있다.
예측 움직임 벡터 인덱스는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 예측 움직임 벡터 후보들 중에서 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 예측 움직임 벡터 후보를 가리킬 수 있다.
1-4) 인터 예측 정보를 사용하는 AMVP 모드의 인터 예측
복호화 장치(200)는 예측 움직임 벡터 후보 리스트를 이용하여 예측 움직임 벡터 후보를 유도할 수 있고, 유도된 예측 움직임 벡터 후보에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보를 결정할 수 있다.
복호화 장치(200)는 예측 움직임 벡터 인덱스를 사용하여 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 예측 움직임 벡터 후보 중에서 대상 블록에 대한 움직임 벡터 후보를 결정할 수 있다. 복호화 장치(200)는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 예측 움직임 벡터 후보들 중에서 예측 움직임 벡터 인덱스가 가리키는 예측 움직임 벡터 후보를 대상 블록의 예측 움직임 벡터로서 선택할 수 있다.
부호화 장치(100)는 예측 움직임 벡터 인덱스에 엔트로피 부호화를 적용함으로써 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스에 대해 엔트로피 복호화를 적용함으로써 예측 움직임 벡터 인덱스를 획득할 수 있다.
대상 블록의 인터 예측을 위해 실제로 사용될 움직임 벡터는 예측 움직임 벡터와 일치하지 않을 수 있다. 대상 블록의 인터 예측을 위해 실제로 사용될 움직임 벡터는 및 예측 움직임 벡터 간의 차분을 나타내기 위해 MVD가 사용될 수 있다. 부호화 장치(100)는 가능한 작은 크기의 MVD를 사용하기 위해 대상 블록의 인터 예측을 위해 실제로 사용될 움직임 벡터와 유사한 예측 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
MVD는 대상 블록의 움직임 벡터 및 예측 움직임 벡터 간의 차분일 수 있다. 부호화 장치(100)는 MVD를 계산할 수 있고, MVD에 엔트로피 부호화를 적용함으로써 엔트로피 부호화된 MVD를 생성할 수 있다. 부호화 장치(100)는 엔트로피 부호화된 MDV를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다.
MVD는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 전송될 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 MVD를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 MVD에 엔트로피 복호화를 적용함으로써 MVD를 획득할 수 있다.
복호화 장치(200)는 MVD 및 예측 움직임 벡터를 합함으로써 대상 블록의 움직임 벡터를 유도(derive)할 수 있다. 말하자면, 복호화 장치(200)에서 도출되는 대상 블록의 움직임 벡터는 MVD 및 움직임 벡터 후보의 합일 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 계산된 MVD 해상도 정보에 엔트로피 부호화를 적용함으로써 엔트로피 부호화된 MVD 해상도 정보를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 MVD 해상도 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 MVD 해상도 정보를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 MVD 해상도 정보에 엔트로피 복호화를 적용함으로써 MVD 해상도 정보를 획득할 수 있다. 복호화 장치(200)는 MVD 해상도 정보를 사용하여 MVD의 해상도를 조정할 수 있다.
한편, 부호화 장치(100)는 어파인 모델에 기반하여 MVD를 계산할 수 있다. 복호화 장치(200)는 MVD 및 어파인 제어 움직임 벡터 후보의 합을 통해 대상 블록의 어파인 제어 움직임 벡터를 도출할 수 있고, 어파인 제어 움직임 벡터를 사용하여 서브 블록에 대한 움직임 벡터를 유도할 수 있다.
참조 방향은 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 참조 픽처 리스트를 가리킬 수 있다. 예를 들면, 참조 방향은 참조 픽처 리스트 L0 및 참조 픽처 리스트 L1 중 하나를 가리킬 수 있다.
참조 방향은 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 참조 픽처 리스트를 가리킬 뿐, 참조 픽처들의 방향들이 순방향(forward direction) 또는 역방향(backward direction)으로 제한된다는 것을 나타내는 것을 아닐 수 있다. 말하자면, 참조 픽처 리스트 L0 및 참조 픽처 리스트 L1의 각각은 순방향 및/또는 역방향의 픽처들을 포함할 수 있다.
참조 방향이 단방향(uni-direction)이란 것은 하나의 참조 픽처 리스트가 사용된다는 것을 의미할 수 있다. 참조 방향이 양방향(bi-direction)이란 것은 2 개의 참조 픽처 리스트들이 사용된다는 것을 의미할 수 있다. 말하자면, 참조 방향은, 참조 픽처 리스트 L0만이 사용된다는 것, 참조 픽처 리스트 L1만이 사용된다는 것 및 2 개의 참조 픽처 리스트들 것 중 하나를 가리킬 수 있다.
참조 픽처 인덱스는 참조 픽처 리스트의 참조 픽처들 중 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 참조 픽처를 가리킬 수 있다. 부호화 장치(100)는 참조 픽처 인덱스에 엔트로피 부호화를 적용함으로써 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스에 엔트로피 복호화를 적용함으로써 참조 픽처 인덱스를 획득할 수 있다.
대상 블록의 예측을 위해 2 개의 참조 픽처 리스트가 사용될 경우. 각 참조 픽처 리스트에 대해 하나의 참조 픽처 인덱스 및 하나의 움직임 벡터가 사용될 수 있다. 또한, 대상 블록의 예측을 위해 2 개의 참조 픽처 리스트가 사용될 경우, 대상 블록에 대해 2 개의 예측 블록들이 특정될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록에 대한 2 개의 예측 블록들의 평균 또는 가중치가 부여된 합(weighed-sum)을 통해 대상 블록의 (최종적인) 예측 블록이 생성될 수 있다.
예측 움직임 벡터 인덱스, MVD, 참조 방향 및 참조 픽처 인덱스에 의해 대상 블록의 움직임 벡터가 유도될 수 있다.
복호화 장치(200)는 유도된 움직임 벡터 및 참조 픽처 인덱스에 기반하여 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 예를 들면, 예측 블록은 참조 픽처 인덱스가 가리키는 참조 픽처 내의 유도된 움직임 벡터가 가리키는 참조 블록일 수 있다.
대상 블록의 움직임 벡터 자체를 부호화하지 않고, 예측 움직임 벡터 인덱스 및 MVD를 부호화함에 따라 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 전송되는 비트량이 감소될 수 있고, 부호화 효율이 향상될 수 있다.
대상 블록에 대해서 재구축된 이웃 블록의 움직임 정보가 사용될 수 있다. 특정한 인터 예측 모드에서는, 부호화 장치(100)가 대상 블록에 대한 움직임 정보 자체는 별도로 부호화하지 않을 수도 있다. 대상 블록의 움직임 정보가 부호화되지 않고, 재구축된 이웃 블록의 움직임 정보를 통해 대상 블록의 움직임 정보를 유도할 수 있는 다른 정보가 대신 부호화될 수 있다. 다른 정보가 대신 부호화됨에 따라, 복호화 장치(200)로 전송되는 비트량이 감소될 수 있고, 부호화 효율이 향상될 수 있다.
예를 들면, 이러한 대상 블록의 움직임 정보가 직접적으로 부호화되지 않는 인터 예측 모드로서, 스킵 모드(skip mode) 및/또는 머지 모드(merge mode) 등이 있을 수 있다. 이때, 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 재구축된 이웃 유닛들 중 어떤 유닛의 움직임 정보가 대상 유닛의 움직임 정보로서 사용되는지를 지시하는 식별자 및/또는 인덱스를 사용할 수 있다.
2) 머지 모드
대상 블록의 움직임 정보를 도출하는 방식으로서, 머지(merge)가 있다. 머지는 복수의 블록들에 대한 움직임들의 병합을 의미할 수 있다. 머지는 하나의 블록의 움직임 정보를 다른 블록에도 함께 적용시키는 것을 의미할 수 있다. 말하자면, 머지 모드는 대상 블록의 움직임 정보가 이웃 블록의 움직임 정보로부터 유도되는 모드를 의미할 수 있다.
머지 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100)는 공간적 후보의 움직임 정보 및/또는 시간적 후보의 움직임 정보를 이용하여 대상 블록의 움직임 정보에 대한 예측을 수행할 수 있다. 공간적 후보는 대상 블록에 공간적으로 인접한 재구축된 공간적 이웃 블록을 포함할 수 있다. 공간적 이웃 블록은 좌측 이웃 블록 및 상단 이웃 블록을 포함할 수 있다. 시간적 후보는 콜 블록을 포함할 수 있다. 용어들 "공간적 후보" 및 "공간적 머지 후보"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다. 용어들 "시간적 후보" 및 "시간적 머지 후보"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
부호화 장치(100)는 예측을 통해 예측 블록을 획득할 수 있다. 부호화 장치(100)는 대상 블록 및 예측 블록의 차이인 잔차 블록을 부호화할 수 있다.
2-1) 머지 후보 리스트(merge candidate list)의 작성
머지 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 공간적 후보의 움직임 정보 및/또는 시간적 후보의 움직임 정보를 이용하여 머지 후보 리스트를 생성할 수 있다. 움직임 정보는 1) 움직임 벡터, 2) 참조 픽처 인덱스, 및 3) 참조 방향을 포함할 수 있다. 참조 방향은 단방향 또는 양방향일 수 있다. 참조 방향은 인터 예측 지시자를 의미할 수 있다.
머지 후보 리스트는 머지 후보들을 포함할 수 있다. 머지 후보는 움직임 정보일 수 있다. 말하자면, 머지 후보 리스트는 움직임 정보들이 저장된 리스트일 수 있다.
머지 후보들은 시간적 후보 및/또는 공간적 후보 등의 움직임 정보들일 수 있다. 말하자면, 머지 후보 리스트는 시간적 후보 및/또는 공간적 후보 등의 움직임 정보들을 포함할 수 있다.
또한, 머지 후보 리스트는 머지 후보 리스트에 이미 존재하는 머지 후보들의 조합에 의해 생성된 새로운 머지 후보를 포함할 수 있다. 말하자면, 머지 후보 리스트는 머지 후보 리스트에 이미 존재하는 움직임 정보들의 조합에 의해 생성된 새로운 움직임 정보를 포함할 수 있다.
또한, 머지 후보 리스트는 히스토리 기반 머지 후보(history-based merge candidate)를 포함할 수 있다. 히스토리 기반 머지 후보는 대상 블록보다 먼저 부호화 및/또는 복호화된 블록의 움직임 정보일 수 있다.
또한, 머지 후보 리스트는 2 개의 머지 후보들의 평균에 기반한 머지 후보를 포함할 수 있다.
머지 후보들은 인터 예측 정보를 유도하는 특정된 모드들일 수 있다. 머지 후보는 인터 예측 정보를 유도하는 특정된 모드를 가리키는 정보일 수 있다. 머지 후보가 가리키는 특정된 모드에 따라 대상 블록의 인터 예측 정보가 유도될 수 있다. 이 때, 특정된 모드는 일련의 인터 예측 정보를 유도하는 과정을 포함할 수 있다. 이러한 특정된 모드는 인터 예측 정보 유도 모드 또는 움직임 정보 유도 모드일 수 있다.
머지 후보 리스트 내의 머지 후보들 중 머지 인덱스에 의해 선택된 머지 후보가 가리키는 모드에 따라서 대상 블록의 인터 예측 정보가 유도될 수 있다.
예를 들면, 머지 후보 리스트 내의 움직임 정보 유도 모드들은, 1) 서브 블록 단위의 움직임 정보 유도 모드 및 2) 어파인 움직임 정보 유도 모드 중 적어도 하나일 수 있다.
또한, 머지 후보 리스트는 제로 벡터의 움직임 정보를 포함할 수 있다. 제로 벡터는 제로 머지 후보로 칭해질 수도 있다.
말하자면, 머지 후보 리스트 내의 움직임 정보들은, 1) 공간적 후보의 움직임 정보, 2) 시간적 후보의 움직임 정보, 3) 이미 머지 후보 리스트에 존재하는 움직임 정보들의 조합에 의해 생성된 움직임 정보, 4) 제로 벡터 중 적어도 하나일 수 있다.
움직임 정보는 1) 움직임 벡터, 2) 참조 픽처 인덱스 및 3) 참조 방향을 포함할 수 있다. 참조 방향은 인터 예측 지시자로 칭해질 수도 있다. 참조 방향은 단방향 또는 양방향일 수 있다. 단방향의 참조 방향은 L0 예측 또는 L1 예측을 나타낼 수 있다.
머지 후보 리스트는 머지 모드에 의한 예측이 수행되기 전에 생성될 수 있다.
머지 후보 리스트의 머지 후보들의 개수는 기정의될 수 있다. 머지 후보 리스트가 기정의된 개수의 머지 후보들을 갖도록 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 기정의된 방식 및 기정의된 순위에 따라서 머지 후보 리스트에 머지 후보를 추가할 수 있다. 기정의된 방식 및 기정의된 순위를 통해 부호화 장치(100)의 머지 후보 리스트 및 복호화 장치(200)의 머지 후보 리스트는 동일하게 될 수 있다.
머지는 CU 단위 또는 PU 단위로 적용될 수 있다. CU 단위 또는 PU 단위로 머지가 수행되는 경우, 부호화 장치(100)는 기정의된 정보를 포함하는 비트스트림을 복호화 장치(200)로 전송할 수 있다. 예를 들면, 기정의된 정보는, 1) 블록 파티션(partition) 별로 머지를 수행할지 여부를 나타내는 정보, 2) 대상 블록에 대하여 공간적 후보 및/또는 시간적 후보인 블록들 중 어떤 블록과 머지를 할 것인가에 대한 정보를 포함할 수 있다.
2-2) 머지 후보 리스트를 사용하는 움직임 벡터의 검색
부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화를 위해 사용될 머지 후보를 결정할 수 있다. 예를 들면, 부호화 장치(100)는 머지 후보 리스트의 머지 후보들을 사용하여 대상 블록에 대한 예측들을 수행하고, 머지 후보들에 대한 잔차 블록들을 생성할 수 있다. 부호화 장치(100)는 예측과 잔차 블록의 부호화에 있어서 최소의 비용을 요구하는 머지 후보를 대상 블록의 부호화를 위해 사용할 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화에 있어서 머지 모드를 사용할지 여부를 결정할 수 있다.
2-3) 인터 예측 정보의 전송
부호화 장치(100)는 인터 예측을 위해 요구되는 인터 예측 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 부호화 장치(100)는 인터 예측 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행하여 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보를 포함하는 비트스트림을 복호화 장치(200)로 전송할 수 있다. 비트스트림을 통해, 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 인터 예측 정보를 획득할 수 있다.
복호화 장치(200)는 비트스트림의 인터 예측 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다.
인터 예측 정보는, 1) 머지 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 모드 정보, 2) 머지 인덱스 및 3) 보정 정보를 포함할 수 있다.
또한, 인터 예측 정보는 잔차 신호를 포함할 수 있다.
복호화 장치(200)는 모드 정보가 머지 모드를 사용하는 것을 나타낼 경우에만 머지 인덱스를 비트스트림으로부터 획득할 수 있다.
모드 정보는 머지 플래그일 수 있다. 모드 정보의 단위는 블록일 수 있다. 블록에 대한 정보는 모드 정보를 포함할 수 있고, 모드 정보는 블록에 대하여 머지 모드가 적용되는지 여부를 나타낼 수 있다.
머지 인덱스는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 머지 후보를 가리킬 수 있다. 또는, 머지 인덱스는 대상 블록에 공간적 또는 시간적으로 인접한 이웃 블록들 중 어떤 블록과의 머지가 수행되는가를 가리킬 수 있다.
부호화 장치(100)는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중 가장 높은 부호화 성능을 갖는 머지 후보를 선택할 수 있고, 선택된 머지 후보를 가리키도록 머지 인덱스의 값을 설정할 수 있다.
보정 정보는 움직임 벡터의 보정을 위해 사용되는 정보일 수 있다. 부호화 장치(100)는 보정 정보를 생성할 수 있다. 복호화 장치(200)는 보정 정보에 기반하여 머지 인덱스에 의해 선택된 머지 후보의 움직임 벡터를 보정할 수 있다.
보정 정보는 보정 여부를 나타내는 정보, 보정 방향 정보 및 보정 크기 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 시그널링되는 보정 정보에 기반하여 움직임 벡터를 보정하는 예측 모드가 움직임 벡터 차분을 가진 머지 모드로 칭해질 수 있다.
2-4) 인터 예측 정보를 사용하는 머지 모드의 인터 예측
복호화 장치(200)는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 머지 인덱스가 가리키는 머지 후보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다.
머지 인덱스가 가리키는 머지 후보의 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 및 참조 방향에 의해 대상 블록의 움직임 벡터가 특정될 수 있다.
3) 스킵 모드
스킵 모드는 공간적 후보의 움직임 정보 또는 시간적 후보의 움직임 정보를 그대로 대상 블록에 적용하는 모드일 수 있다. 또한, 스킵 모드는 잔차 신호를 사용하지 않는 모드일 수 있다. 말하자면, 스킵 모드가 사용될 때, 재구축된 블록은 예측 블록과 동일할 수 있다.
머지 모드 및 스킵 모드의 차이는 잔차 신호의 전송 또는 사용의 여부일 수 있다. 말하자면, 스킵 모드는 잔차 신호가 전송 또는 사용되지 않는다는 점을 제외하고는 머지 모드와 유사할 수 있다.
스킵 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100)는 공간적 후보 또는 시간적 후보인 블록들 중 어떤 블록의 움직임 정보가 대상 블록의 움직임 정보로서 이용되는 지를 나타내는 정보를 비트스트림을 통해 복호화 장치(200)에 전송할 수 있다. 부호화 장치(100)는 이러한 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행하여 엔트로피 부호화된 정보를 생성할 수 있고, 비트스트림을 통해 엔트로피 부호화된 정보를 복호화 장치(200)로 시그널링할 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 정보를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 정보에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 정보를 획득할 수 있다.
또한, 스킵 모드가 사용되는 경우 부호화 장치(100)는 MVD와 같은 다른 신택스 요소 정보는 복호화 장치(200)에 전송하지 않을 수 있다. 예를 들면, 스킵 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100)는 MVD, 코드된 블록 플래그 및 변환 계수 레벨 중 적어도 하나에 관한 신택스 요소를 복호화 장치(200)에 시그널링하지 않을 수 있다.
3-1) 머지 후보 리스트의 작성
스킵 모드 또한 머지 후보 리스트를 사용할 수 있다. 말하자면, 머지 후보 리스트는 머지 모드 및 스킵 모드의 양자에서 사용될 수 있다. 이러한 측면에서, 머지 후보 리스트는 "스킵 후보 리스트" 또는 "머지/스킵 후보 리스트"로 명명될 수도 있다.
또는, 스킵 모드는 머지 모드와는 다른 별개의 후보 리스트를 사용할 수도 있다. 이러한 경우, 아래의 설명에서 머지 후보 리스트 및 머지 후보는 스킵 후보 리스트 및 스킵 후보로 각각 대체될 수 있다.
머지 후보 리스트는 스킵 모드에 의한 예측이 수행되기 전에 생성될 수 있다.
3-2) 머지 후보 리스트를 사용하는 움직임 벡터의 검색
부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화를 위해 사용될 머지 후보를 결정할 수 있다. 예를 들면, 부호화 장치(100)는 머지 후보 리스트의 머지 후보들을 사용하여 대상 블록에 대한 예측들을 수행할 수 있다. 부호화 장치(100)는 예측에 있어서 최소의 비용을 요구하는 머지 후보를 대상 블록의 부호화를 위해 사용할 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화에 있어서 스킵 모드를 사용할지 여부를 결정할 수 있다.
3-3) 인터 예측 정보의 전송
부호화 장치(100)는 인터 예측을 위해 요구되는 인터 예측 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림의 인터 예측 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다.
인터 예측 정보는, 1) 스킵 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 모드 정보 및 2) 스킵 인덱스를 포함할 수 있다.
스킵 인덱스는 전술된 머지 인덱스와 동일할 수 있다.
스킵 모드가 사용될 경우, 대상 블록은 잔차 신호 없이 부호화될 수 있다. 인터 예측 정보는 잔차 신호를 포함하지 않을 수 있다. 또는, 비트스트림은 잔차 신호를 포함하지 않을 수 있다.
복호화 장치(200)는 모드 정보가 스킵 모드를 사용하는 것을 나타낼 경우에만 스킵 인덱스를 비트스트림으로부터 획득할 수 있다. 전술된 것과 같이, 머지 인덱스 및 스킵 인덱스는 동일한 것일 수 있다. 복호화 장치(200)는 모드 정보가 머지 모드 또는 스킵 모드를 사용하는 것을 나타낼 경우에만 스킵 인덱스를 비트스트림으로부터 획득할 수 있다.
스킵 인덱스는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 머지 후보를 가리킬 수 있다.
3-4) 인터 예측 정보를 사용하는 스킵 모드의 인터 예측
복호화 장치(200)는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 스킵 인덱스가 가리키는 머지 후보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다.
스킵 인덱스가 가리키는 머지 후보의 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 및 참조 방향에 의해 대상 블록의 움직임 벡터가 특정될 수 있다.
4) 현재 픽처 참조 모드
현재 픽처 참조 모드는 대상 블록이 속한 대상 픽처 내의 기-재구축된 영역을 이용하는 예측 모드를 의미할 수 있다.
기-재구축된 영역을 특정하기 위한 움직임 벡터가 이용될 수 있다. 대상 블록이 현재 픽처 참조 모드로 부호화되는지 여부는 대상 블록의 참조 픽처 인덱스를 이용하여 판단될 수 있다.
대상 블록이 현재 픽처 참조 모드로 부호화된 블록인지 여부를 나타내는 플래그 또는 인덱스가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수도 있다. 또는, 대상 블록이 현재 픽처 참조 모드로 부호화된 블록인지 여부는 대상 블록의 참조 픽처 인덱스를 통해 유추될 수도 있다.
대상 블록이 현재 픽처 참조 모드로 부호화된 경우, 대상 픽처는 대상 블록을 위한 참조 픽처 리스트 내에서 고정된 위치 또는 임의의 위치에 존재할 수 있다.
예를 들면, 고정된 위치는 참조 픽처 인덱스의 값이 0인 위치 또는 가장 마지막의 위치일 수 있다.
대상 픽처가 참조 픽처 리스트 내의 임의의 위치에 존재하는 경우, 이러한 임의의 위치를 나타내는 별도의 참조 픽처 인덱스가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수도 있다.
5) 서브 블록 머지 모드(subblock merge mode)
서브 블록 머지 모드는, CU의 서브 블록에 대하여 움직임 정보를 유도하는 모드를 의미할 수 있다.
서브 블록 머지 모드가 적용되는 경우, 참조 영상에서 대상 서브 블록의 콜 서브 블록의 움직임 정보(말하자면, 서브 블록 기반 시간적 머지 후보(Sub-block based temporal merge candidate)) 및/또는 어파인 제어 포인트 움직임 벡터 머지 후보(affine control point motion vector merge candidate)를 사용하여 서브 블록 머지 후보 리스트(subblock merge candidate list)가 생성될 수 있다.
6) 삼각 분할 모드(triangle partition mode)
삼각 분할 모드에서, 대상 블록을 대각선 방향으로 분할함으로써 분할된 대상 블록들이 생성될 수 있다. 각 분할된 대상 블록에 대하여, 각 분할된 대상 블록의 움직임 정보가 유도될 수 있고, 유도된 움직임 정보를 이용하여 각 분할된 대상 블록에 대한 예측 샘플이 유도될 수 있다. 분할된 대상 블록들의 예측 샘플들의 가중치가 부여된 합을 통해 대상 블록의 예측 샘플이 유도될 수 있다.
7) 인터 인트라 결합 예측 모드
인터 인트라 결합 예측 모드는, 인터 예측에 의해 생성된 예측 샘플 및 인트라 예측에 의해 생성된 예측 샘플의 가중치가 부여된 합을 사용하여 대상 블록의 예측 샘플을 유도하는 모드일 수 있다.
전술된 모드들에 있어서, 복호화 장치(200)는 도출된 움직임 정보에 대한 자체적인 보정을 수행할 수 있다. 예를 들면, 복호화 장치(200)는 도출된 움직임 정보가 지시하는 참조 블록을 기준으로 특정된 구역을 탐색하여 최소의 절대 차이들의 합(Sum of Absolute Differences; SAD)를 갖는 움직임 정보를 검색할 수 있고, 검색된 움직임 정보를 보정된 움직임 정보로서 유도할 수 있다.
전술된 모드들에 있어서, 복호화 장치(200)는 광학적 흐름(optical flow)을 사용하여 인터 예측을 통해 유도된 예측 샘플에 대한 보상을 수행할 수 있다.
전술된 AMVP 모드, 머지 모드 및 스킵 모드 등에서는 리스트에 대한 인덱스를 통해 리스트 내의 움직임 정보들 중 대상 블록의 예측을 위해 사용될 움직임 정보가 특정될 수 있다.
부호화 효율의 향상을 위해서, 부호화 장치(100)는 리스트의 요소들 중 대상 블록의 인터 예측에 있어서 최소의 비용을 유발하는 요소의 인덱스만을 시그널링할 수 있다. 부호화 장치(100)는 인덱스를 부호화할 수 있으며, 부호화된 인덱스를 시그널링할 수 있다.
따라서, 전술된 리스트들(즉, 예측 움직임 벡터 후보 리스트 및 머지 후보 리스트)은 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)에서 동일한 데이터에 기반하여 동일한 방식으로 유도되어야 할 수 있다. 여기에서, 동일한 데이터는 재구축된 픽처 및 재구축된 블록을 포함할 수 있다. 또한, 인덱스로 요소를 특정하기 위해, 리스트 내에서 요소들의 순서는 일정해야 할 수 있다.
도 10은 일 예에 따른 공간적 후보들을 나타낸다.
도 10에서는, 공간적 후보들의 위치가 도시되었다.
가운데의 큰 블록은 대상 블록을 나타낼 수 있다. 5 개의 작은 블록들은 공간적 후보들을 나타낼 수 있다.
대상 블록의 좌표들은 (xP, yP)일 수 있고, 대상 블록의 크기는 (nPSW, nPSH)일 수 있다.
공간적 후보 A0은 대상 블록의 좌측 하단의 코너에 인접한 블록일 수 있다. A0은 좌표들 (xP - 1, yP + nPSH)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 A1은 대상 블록의 좌측에 인접한 블록일 수 있다. A1은 대상 블록의 좌측에 인접한 블록들 중 최 하단의 블록일 수 있다. 또는, A1은 A0의 상단에 인접한 블록일 수 있다. A1은 좌표들 (xP - 1, yP + nPSH - 1)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 B0은 대상 블록의 우측 상단의 코너에 인접한 블록일 수 있다. B0은 좌표들 (xP + nPSW, yP - 1)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 B1은 대상 블록의 상단에 인접한 블록일 수 있다. B1은 대상 블록의 상단에 인접한 블록들 중 최 우측의 블록일 수 있다. 또는, B1은 B0의 좌측에 인접한 블록일 수 있다. B1은 좌표들 (xP + nPSW - 1, yP - 1)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 B2는 대상 블록의 좌측 상단의 코너에 인접한 블록일 수 있다. B2는 좌표들 (xP - 1, yP - 1)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 및 시간적 후보의 가용성(availability)의 판단
공간적 후보의 움직임 정보 또는 시간적 후보의 움직임 정보를 리스트에 포함시키기 위해서는, 공간적 후보의 움직임 정보 또는 시간적 후보의 움직임 정보가 가용한지 여부가 판단되어야 한다.
이하에서, 후보 블록은 공간적 후보 및 시간적 후보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 상기의 판단은 아래의 단계 1) 내지 단계 4)를 순차적으로 적용함으로써 이루어질 수 있다.
단계 1) 후보 블록을 포함하는 PU가 픽처의 경계의 밖에 있으면 후보 블록의 가용성은 거짓(false)으로 설정될 수 있다. "가용성이 거짓으로 설정된다"는 것은 "비가용한 것으로 설정된다"는 것과 동일한 의미일 수 있다.
단계 2) 후보 블록을 포함하는 PU가 슬라이스의 경계의 밖에 있으면 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다. 대상 블록 및 후보 블록이 서로 다른 슬라이스들 내에 위치하면, 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다.
단계 3) 후보 블록을 포함하는 PU가 타일의 경계의 밖에 있으면 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다. 대상 블록 및 후보 블록이 서로 다른 타일들 내에 위치하면, 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다.
단계 4) 후보 블록을 포함하는 PU의 예측 모드가 인트라 예측 모드이면 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다. 후보 블록을 포함하는 PU가 인터 예측을 사용하지 않으면 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다.
도 11은 일 예에 따른 공간적 후보들의 움직임 정보들의 머지 리스트로의 추가 순서를 나타낸다.
도 11에서 도시된 것처럼, 공간적 후보들의 움직임 정보들을 머지 리스트에 추가함에 있어서, A1, B1, B0, A0 및 B2의 순서가 사용될 수 있다. 즉, A1, B1, B0, A0 및 B2의 순서로, 가용한 공간적 후보의 움직임 정보가 머지 리스트에 추가될 수 있다.
머지 모드 및 스킵 모드에서의 머지 리스트의 유도 방법
전술된 것과 같이, 머지 리스트 내의 머지 후보들의 최대 개수는 설정될 수 있다. 설정된 최대 개수를 N으로 표시한다. 설정된 개수는 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 전송될 수 있다. 슬라이스의 슬라이스 헤더는 N을 포함할 수 있다. 말하자면, 슬라이스 헤더에 의해 슬라이스의 대상 블록에 대한 머지 리스트의 머지 후보들의 최대 개수가 설정될 수 있다. 예를 들면, 기본적으로 N의 값은 5일 수 있다.
움직임 정보(즉, 머지 후보)는 아래의 단계 1) 내지 단계 4)의 순서로 머지 리스트에 추가될 수 있다.
단계 1) 공간적 후보들 중 가용한 공간적 후보들이 머지 리스트에 추가될 수 있다. 가용한 공간적 후보들의 움직임 정보들은 도 10에서 도시된 순서대로 머지 리스트에 추가될 수 있다. 이 때, 가용한 공간적 후보의 움직임 정보가 이미 머지 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 움직임 정보는 머지 리스트에 추가되지 않을 수 있다. 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는지 여부를 검사하는 것은 "중복성 검사"로 약술될 수 있다.
추가되는 움직임 정보들은 최대 N 개일 수 있다.
단계 2) 머지 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작고, 시간적 후보가 가용하면, 시간적 후보의 움직임 정보가 머지 리스트에 추가될 수 있다. 이 때, 가용한 시간적 후보의 움직임 정보가 이미 머지 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 움직임 정보는 머지 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
단계 3) 머지 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작고, 대상 슬라이스의 타입이 "B"이면, 조합된 양방향 예측(combined bi-prediction)에 의해 생성된 조합된 움직임 정보가 머지 리스트에 추가될 수 있다.
대상 슬라이스는 대상 블록을 포함하는 슬라이스일 수 있다.
조합된 움직임 정보는 L0 움직임 정보 및 L1 움직임 정보의 조합일 수 있다. L0 움직임 정보는 참조 픽처 리스트 L0만을 참조하는 움직임 정보일 수 있다. L1 움직임 정보는 참조 픽처 리스트 L1만을 참조하는 움직임 정보일 수 있다.
머지 리스트 내에서, L0 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다. 또한, 머지 리스트 내에서, L1 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다.
조합된 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다. 조합된 움직임 정보를 생성함에 있어서 하나 이상의 L0 움직임 정보들 및 하나 이상의 L1 움직임 정보들 중 어떤 L0 움직임 정보 및 어떤 L1 움직임 정보를 사용할 것인가는 기정의될 수 있다. 하나 이상의 조합된 움직임 정보는 머지 리스트 내의 서로 다른 움직임 정보들의 쌍(pair)을 사용하는 조합된 양방향 예측에 의해 기정의된 순서로 생성될 수 있다. 서로 다른 움직임 정보들의 쌍 중 하나는 L0 움직임 정보이고 다른 하나는 L1 움직임 정보일 수 있다.
예를 들면, 최우선적으로 추가되는 조합된 움직임 정보는 머지 인덱스가 0인 L0 움직임 정보 및 머지 인덱스가 1인 L1 움직임 정보의 조합일 수 있다. 머지 인덱스가 0인 움직임 정보가 L0 움직임 정보가 아니거나, 머지 인덱스가 1인 움직임 정보가 L1 움직임 정보가 아니면 상기의 조합된 움직임 정보는 생성 및 추가되지 않을 수 있다. 다음으로 추가되는 움직임 정보는 머지 인덱스가 1인 L0 움직임 정보 및 머지 인덱스가 0인 L1 움직임 정보의 조합일 수 있다. 이하의 구체적인 조합은 비디오의 부호화/복호화 분야의 다른 조합을 따를 수 있다.
이 때, 조합된 움직임 정보가 이미 머지 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 조합된 움직임 정보는 머지 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
단계 4) 머지 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작으면, 제로 벡터 움직임 정보가 머지 리스트에 추가될 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보는 움직임 벡터가 제로 벡터인 움직임 정보일 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다. 하나 이상의 제로 벡터 움직임 정보들의 참조 픽처 인덱스들은 서로 상이할 수 있다. 예를 들면, 첫 번째의 제로 벡터 움직임 정보의 참조 픽처 인덱스의 값은 0일 수 있다. 두 번째의 제로 벡터 움직임 정보의 참조 픽처 인덱스의 값은 1일 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보들의 개수는 참조 픽처 리스트 내의 참조 픽처들의 개수와 동일할 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보의 참조 방향은 양방향일 수 있다. 2 개의 움직임 벡터들은 모두 제로 벡터들일 수 있다. 제로 벡터 움직임 정보들의 개수는 참조 픽처 리스트 L0 내의 참조 픽처들의 개수 및 참조 픽처 리스트 L1 내의 참조 픽처들의 개수 중 더 작은 것일 수 있다. 또는, 참조 픽처 리스트 L0 내의 참조 픽처들의 개수 및 참조 픽처 리스트 L1 내의 참조 픽처들의 개수가 서로 다를 경우, 하나의 참조 픽처 리스트에만 적용될 수 있는 참조 픽처 인덱스에 대해서는 단방향의 참조 방향이 사용될 수 있다.
부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 참조 픽처 인덱스를 변경하면서 순차적으로 제로 벡터 움직임 정보를 머지 리스트에 추가할 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보가 이미 머지 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 제로 벡터 움직임 정보는 머지 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
전술된 단계 1) 내지 단계 4)의 순서는 단지 예시적인 것으로, 단계들 간의 순서는 서로 바뀔 수 있다. 또한, 단계들 중 일부는 기정의된 조건에 따라 생략될 수 있다.
AMVP 모드에서의 예측 움직임 벡터 후보 리스트의 유도 방법
예측 움직임 벡터 후보 리스트 내의 예측 움직임 벡터 후보들의 최대 개수는 기정의될 수 있다. 기정의된 최대 개수를 N으로 표시한다. 예를 들면, 기정의된 최대 개수는 2일 수 있다.
움직임 정보(즉, 예측 움직임 벡터 후보)는 아래의 단계 1) 내지 단계 3)의 순서로 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다.
단계 1) 공간적 후보들 중 가용한 공간적 후보들이 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다. 공간적 후보들은 제1 공간적 후보 및 제2 공간적 후보를 포함할 수 있다.
제1 공간적 후보는 A0, A1, 스케일된(scaled) A0 및 스케일된 A1 중 하나일 수 있다. 제2 공간적 후보는 B0, B1, B2, 스케일된 B0, 스케일된 B1 및 스케일된 B2 중 하나일 수 있다.
가용한 공간적 후보들의 움직임 정보들은 제1 공간적 후보 및 제2 공간적 후보의 순서로 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다. 이 때, 가용한 공간적 후보의 움직임 정보가 이미 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 움직임 정보는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가되지 않을 수 있다. 말하자면, N의 값이 2인 경우, 제2 공간적 후보의 움직임 정보가 제1 공간적 후보의 움직임 정보와 동일하면 제2 공간적 후보의 움직임 정보는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
추가되는 움직임 정보들은 최대 N 개일 수 있다.
단계 2) 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작고, 시간적 후보가 가용하면, 시간적 후보의 움직임 정보가 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다. 이 때, 가용한 시간적 후보의 움직임 정보가 이미 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 움직임 정보는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
단계 3) 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작으면, 제로 벡터 움직임 정보가 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다. 하나 이상의 제로 벡터 움직임 정보들의 참조 픽처 인덱스들은 서로 상이할 수 있다.
부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 참조 픽처 인덱스를 변경하면서 순차적으로 제로 벡터 움직임 정보를 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가할 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보가 이미 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 제로 벡터 움직임 정보는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
머지 리스트에 대해 전술된 제로 벡터 움직임 정보에 대한 설명은 제로 벡터 움직임 정보에도 적용될 수 있다. 중복되는 설명은 생략된다.
전술된 단계 1) 내지 단계 3)의 순서는 단지 예시적인 것으로, 단계들 간의 순서는 서로 바뀔 수 있다. 또한, 단계들 중 일부는 기정의된 조건에 따라 생략될 수 있다.
도 12는 일 예에 따른 변환 및 양자화의 과정을 설명한다.
도 12에 도시된 바와 같이 잔차 신호에 변환 및/또는 양자화 과정을 수행하여 양자화된 레벨이 생성될 수 있다.
잔차 신호는 원본 블록과 예측 블록 간의 차분으로 생성될 수 있다. 여기에서, 예측 블록은 인트라 예측 또는 인터 예측에 의해 생성된 블록일 수 있다.
잔차 신호는 양자화 과정의 일부인 변환 과정을 통해 주파수 도메인으로 변환될 수 있다.
변환을 위해 사용되는 변환 커널은 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform; DCT) 타입(type) 2 (DCT-II) 등과 같은 다양한 DCT 커널 및 이산 사인 변환(Discrete Sine Transform; DST) 커널을 포함할 수 있다.
이러한 변환 커널들은 잔차 신호에 대해 분리가능 변환(separable transform) 또는 2차원(2Dimensional; 2D) 비-분리가능 변환(non-separable transform)을 수행할 수 있다. 분리가능 변환은 잔차 신호에 대해 1차원(1Dimensional; 1D) 변환을 수평 방향 및 수직 방향의 각각에 수행하는 변환일 수 있다.
1D 변환을 위해 적응적으로 사용되는 DCT 타입 및 DST 타입은 아래의 표 3 및 표 4에서 각각 표시된 것과 같이 DCT-II 외에도 DCT-V, DCT-VIII, DST-I 및 DST-VII를 포함할 수 있다.
[표 3]
[표 4]
표 3 및 표 4에서 표시된 것과 같이, 변환에 사용될 DCT 타입 또는 DST 타입을 유도함에 있어서 변환 세트(transform set)가 사용될 수 있다. 각 변환 세트는 복수의 변환 후보들을 포함할 수 있다. 각 변환 후보는 DCT 타입 또는 DST 타입 등일 수 있다.
아래의 표 5는 인트라 예측 모드에 따라 수평 방향에 적용되는 변환 세트 및 수직 방향에 적용되는 변환 세트의 일 예를 나타낸다.
[표 5]
표 5에서는, 대상 블록의 인트라 예측 모드에 따라서 잔차 신호의 수평 방향에 적용되는 수직 방향 변환 세트의 번호 및 수평 방향 변환 세트의 번호가 표시되었다.
표 5에서 예시된 것과 같이, 대상 블록의 인트라 예측 모드에 따라 수평 방향 및 수직 방향에 적용되는 변환 세트들이 기정의될 수 있다. 부호화 장치(100)는 대상 블록의 인트라 예측 모드에 대응하는 변환 세트에 포함된 변환을 이용하여 잔차 신호에 대한 변환 및 역변환을 수행할 수 있다. 또한, 복호화 장치(200)는 대상 블록의 인트라 예측 모드에 대응하는 변환 세트에 포함된 변환을 이용하여 잔차 신호에 대한 역변환을 수행할 수 있다.
이러한 변환 및 역변환에 있어서, 잔차 신호에 적용되는 변환 세트는 표 3, 표 4 및 표 5에서 예시된 것과 같이 결정될 수 있고, 시그널링되지 않을 수 있다. 변환 지시 정보는 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 변환 지시 정보는 잔차 신호에 적용되는 변환 세트가 포함하는 복수의 변환 후보들 중 어떤 변환 후보가 사용되는가를 지시하는 정보일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 크기가 64x64 이하인 경우, 인트라 예측 모드에 따라 모두 3 개들인 변환 세트들이 구성될 수 있다. 수평 방향의 3 개의 변환들 및 수직 방향의 3 개의 변환들의 조합으로 인한 모두 9 개의 다중 변환 방법들 중에서 최적의 변환 방법이 선택될 수 있다. 이러한 최적의 변환 방법으로 잔차 신호를 부호화 및/또는 복호화함으로써 부호화 효율이 향상될 수 있다.
이 때, 수직 변환 및 수평 변환 중 적어도 하나 이상에 대해, 변환 세트에 속한 변환들 중 어떤 변환이 사용되었는지에 대한 정보가 엔트로피 부호화 및/또는 복호화될 수 있다. 이러한 정보의 부호화 및/또는 복호화를 위해 절삭된 단항(truncated unary) 이진화(binarization)가 사용될 수 있다.
전술된 것과 같이 다양한 변환들을 사용하는 방법은 인트라 예측 또는 인터 예측에 의해 생성된 잔차 신호에 적용될 수 있다.
변환은 1차 변환 및 2차 변환 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 잔차 신호에 대해서 1차 변환을 수행함으로써 변환 계수가 생성될 수 있고, 변환 계수에 2차 변환을 수행함으로써 2차 변환 계수가 생성될 수 있다.
1차 변환은 주 변환(primary)으로 명명될 수 있다. 또한, 1차 변환은 적응적 다중 변환(Adaptive Multiple Transform; AMT)로 명명될 수 있다. AMT는 전술된 것과 같이 1D 방향들(즉, 수직 방향 및 수평 방향)의 각각에 대해 서로 다른 변환이 적용되는 것을 의미할 수 있다.
2차 변환은 1차 변환에 의해 생성된 변환 계수의 에너지 집중도를 향상시키기 위한 변환일 수 있다. 2차 변환도 1차 변환과 마찬가지로 분리가능 변환 또는 비-분리가능 변환일 수 있다. 비-분리가능 변환은 비-분리가능 2차 변환(Non-Separable Secondary Transform; NSST)일 수 있다.
1차 변환은 기정의된 복수의 변환 방법들 중 적어도 하나를 이용하여 수행될 수 있다. 일 예로, 기정의된 복수의 변환 방법들은 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform; DCT), 이산 사인 변환(Discrete Sine Transform; DST) 및 카루넨-루베 변환(Karhunen-Loeve Transform; KLT) 기반 변환 등을 포함할 수 있다.
또한, 1차 변환은 DCT 또는 DST를 정의하는 커널 함수에 따라서 다양한 변환 타입을 갖는 변환일 수 있다.
예를 들면, 변환 타입은 1) 대상 블록의 예측 모드(예를 들면, 인트라 예측 및 인터 예측 중 하나), 2) 대상 블록의 크기, 3) 대상 블록의 형태, 4) 대상 블록의 인트라 예측 모드, 5) 대상 블록의 성분(예를 들면, 루마 성분 및 크로마 성분 중 하나) 및 6) 대상 블록에 적용된 분할 타입(예를 들면, 쿼드 트리(Quad Tree: QT), 이진 트리(Binary Tree; BT) 및 삼진 트리(Ternary Tree; TT) 중 하나) 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 1차 변환은 아래의 표 6에서 제시된 변환 커널에 따른 DCT-2, DCT-5, DCT-7, DST-7, DST-1, DST-8 및 DCT-8과 같은 변환들을 포함할 수 있다. 표 6에서는 복수 변환 선택(Multiple Transform Selection; MTS)에 대한 다양한 변환 타입들 및 변환 커널 함수들이 예시되었다.
MTS는 잔차 신호의 수평 및/또는 수직방향에 대한 변환을 위해 하나 이상의 DCT 및/또는 DST 변환 커널의 조합이 선택되는 것을 의미할 수 있다.
[표 6]
표 6에서, i 및 j는 0 이상 N-1 이하의 정수 값일 수 있다.
1차 변환의 수행에 의해 생성된 변환 계수에 2차 변환(secondary transform)이 수행될 수 있다.
1차 변환에서와 같이, 2차 변환에서도 변환 세트가 정의될 수 있다. 전술된 것과 같은 변환 세트를 유도 및/또는 결정하기 위한 방법들은 1차 변환뿐만 아니라 2차 변환에도 적용될 수 있다.
1차 변환 및 2차 변환은 특정된 대상에 대해서 결정될 수 있다.
예를 들면, 1차 변환 및 2차 변환은 루마 성분 및 크로마 성분 중 하나 이상의 신호 성분에 적용될 수 있다. 1차 변환 및/또는 2차 변환의 적용 여부는 대상 블록 및/또는 이웃 블록에 대한 코딩 파라미터들 중 적어도 하나에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 1차 변환 및/또는 2차 변환의 적용 여부는 대상 블록의 크기 및/또는 형태에 의해 결정될 수 있다.
부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)에서, 대상에게 사용되는 변환 방법을 지시하는 변환 정보는 특정된 정보를 사용함으로써 유도될 수 있다.
예를 들면, 변환 정보는 1차 변환 및/또는 2차 변환을 위해 사용될 변환의 인덱스를 포함할 수 있다. 또는, 변환 정보는 1차 변환 및/또는 2차 변환이 사용되지 않음을 나타낼 수도 있다.
예를 들면, 1차 변환 및 2차 변환의 대상이 대상 블록일 때, 변환 정보가 지시하는 1차 변환 및/또는 2차 변환에 적용되는 변환 방법(들)은 대상 블록 및/또는 이웃 블록에 대한 코딩 파라미터들 중 적어도 하나에 따라 결정될 수 있다.
또는, 특정된 대상에 대한 변환 방법을 지시하는 변환 정보는 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수도 있다.
예를 들면, 하나의 CU에 대하여 1차 변환의 사용 여부, 1차 변환을 가리키는 인덱스, 2차 변환의 사용 여부 및 2차 변환을 가리키는 인덱스 등이 복호화 장치(200)에서 변환 정보로서 유도될 수 있다. 또는, 하나의 CU에 대하여 1차 변환의 사용 여부, 1차 변환을 가리키는 인덱스, 2차 변환의 사용 여부 및 2차 변환을 가리키는 인덱스 등을 나타내는 변환 정보가 시그널링될 수 있다.
1차 변환 및/또는 2차 변환의 수행에 의해 생성된 결과 또는 잔차 신호에 양자화를 수행함으로써 양자화된 변환 계수(즉, 양자화된 레벨)이 생성될 수 있다.
도 13은 일 예에 따른 대각선 스캐닝을 나타낸다.
도 14는 일 예에 따른 수평 스캐닝을 나타낸다.
도 15는 일 예에 따른 수직 스캐닝을 나타낸다.
양자화된 변환 계수들은 인트라 예측 모드, 블록 크기 및 블록 형태 중 적어도 하나에 따라서, 우상단(up-right) 대각선 스캐닝, 수직 스캐닝 및 수평 스캐닝 중 적어도 하나에 따라서 스캐닝(scanning) 될 수 있다. 블록은 변환 유닛일 수 있다.
각 스캐닝은 특정된 시작 점에서 시작할 수 있고 특정된 종료 점에서 종료될 수 있다.
예를 들면, 도 13의 대각선 스캐닝을 이용하여 블록의 계수들을 스캔함으로써 양자화된 변환 계수들이 1차원 벡터 형태로 변경될 수 있다. 또는, 블록의 크기 및/또는 인트라 예측 모드에 따라 대각선 스캐닝 대신 도 14의 수평 스캐닝이나, 도 15의 수직 스캐닝이 사용될 수 있다.
수직 스캐닝은 2차원의 블록 형태 계수를 열 방향으로 스캔하는 것일 수 있다. 수평 스캐닝은 2차원의 블록 형태 계수를 행 방향으로 스캔하는 것일 수 있다.
말하자면, 블록의 크기 및/또는 인터 예측 모드에 따라 대각선 스캐닝, 수직 스캐닝 및 수평 스캐닝 중 어떤 스캐닝이 사용될 것인지가 결정될 수 있다.
도 13, 도 14 및 도 15에서 도시된 것과 같이, 양자화된 변환 계수들은 대각선 방향, 수평 방향 또는 수직 방향에 따라 스캔될 수 있다.
양자화된 변환 계수들은 블록 형태로 표현될 수 있다. 블록은 복수의 서브 블록들을 포함할 수 있다. 각 서브 블록은 최소 블록 크기 또는 최소 블록 형태에 따라 정의될 수 있다.
스캐닝에 있어서, 스캐닝의 타입 또는 방향에 따른 스캐닝 순서는 우선 서브 블록들에 적용될 수 있다. 또한, 서브 블록 내의 양자화된 변환 계수들에 대해 스캐닝의 방향에 따른 스캐닝 순서가 적용될 수 있다.
예를 들면, 도 13, 도 14 및 도 15에서 도시된 것과 같이, 대상 블록의 크기가 8x8일 때, 대상 블록의 잔차 신호에 대한 1차 변환, 2차 변환 및 양자화에 의해 양자화된 변환 계수들이 생성될 수 있다. 이후, 4 개의 4x4 서브 블록들에 대해 3 가지의 스캐닝 순서들 중 하나의 스캐닝 순서가 적용될 수 있으며, 각 4x4 서브 블록에 대해서도 스캐닝 순서에 따라 양자화된 변환 계수들이 스캔될 수 있다.
부호화 장치(100)는 스캔된 양자화된 변환 계수들에 대한 엔트로피 부호화를 수행함으로써 엔트로피 부호화된 양자화된 변환 계수를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 양자화된 변환 계수들을 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다.
복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 양자화된 변환 계수들을 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 양자화된 변환 계수들에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 양자화된 변환 계수들을 생성할 수 있다. 양자화된 변환 계수들은 역 스캐닝(inverse scanning)을 통해 2차원의 블록 형태로 정렬될 수 있다. 이때, 역 스캐닝의 방법으로서, (우상단) 대각 스캔, 수직 스캔 및 수평 스캔 중 적어도 하나가 수행될 수 있다.
복호화 장치(200)에서는, 양자화된 변환 계수들에 역양자화가 수행될 수 있다. 2차 역변환의 수행 여부에 따라서, 역양자화의 수행에 의해 생성된 결과에 대하여 2차 역변환이 수행될 수 있다. 또한, 1차 역변환의 수행 여부에 따라서, 2차 역변환의 수행에 의해 생성된 결과에 대하여 1차 역변환이 수행될 수 있다. 2차 역변환의 수행에 의해 생성된 결과에 대하여 1차 역변환을 수행함으로써 재구축된 잔차 신호가 생성될 수 있다.
인트라 예측 또는 인터 예측을 통해 재구축된 루마 성분에 대해, 인-루프(in-loop) 필터링 전에 동적 범위(dynamic range)의 역매핑(inverse mapping)이 수행될 수 있다.
동적 범위는 16 개의 균등한 조각(piece)들로 분할될 수 있고, 각 조각에 대한 매핑 함수가 시그널링될 수 있다. 매핑 함수는 슬라이스 레벨 또는 타일 그룹 레벨에서 시그널링될 수 있다.
역매핑을 수행하기 위한 역매핑 함수는 매핑 함수에 기초하여 유도될 수 있다.
인-루프 필터링, 참조 픽처의 저장 및 움직임 보상은 역매핑된 영역에서 수행될 수 있다.
인터 예측을 통해 생성된 예측 블록은 매핑 함수를 이용한 매핑에 의해 매핑된 영역으로 전환될 수 있고, 전환된 예측 블록이 재구축된 블록의 생성에 이용될 수 있다. 그러나, 인트라 예측은 매핑된 영역에서 수행되므로, 인트라 예측에 의해 생성된 예측 블록은 매핑 및/또는 역매핑 없이, 재구축된 블록의 생성에 이용될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록이 크로마 성분의 잔차 블록인 경우, 매핑된 영역의 크로마 성분에 대해 스케일링을 수행함으로써 잔차 블록이 역매핑된 영역으로 전환될 수 있다.
스케일링이 가용한지 여부는 슬라이스 레벨 또는 타일 그룹 레벨에서 시그널링될 수 있다.
예를 들면, 스케일링은 루마 성분에 대한 매핑이 가용하고, 루마 성분의 분할 및 크로마 성분의 분할이 동일한 트리 구조를 따르는 경우에만 적용될 수 있다.
스케일링은 크로마 예측 블록에 대응하는 루마 예측 블록의 샘플들의 값들의 평균에 기초하여 수행될 수 있다. 이 때, 대상 블록이 인터 예측을 사용하는 경우, 루마 예측 블록은 매핑된 루마 예측 블록을 의미할 수 있다.
루마 예측 블록의 샘플들의 값의 평균이 속하는 조각(piece)의 인덱스를 이용하여 룩-업 테이블을 참조함으로써, 스케일링에 필요한 값이 유도될 수 있다.
최종적으로 유도된 값을 이용하여 잔차 블록에 대한 스케일링을 수행함으로써, 잔차 블록은 역매핑된 영역으로 전환될 수 있다. 이후, 크로마 성분 블록에 대하여, 재구축, 인트라 예측, 인터 예측, 인-루프 필터링 및 참조 픽처의 저장은 역매핑된 영역에서 수행될 수 있다.
예를 들면, 이러한 루마 성분 및 크로마 성분의 매핑 및/또는 역매핑이 가용한지 여부를 나타내는 정보는 시퀀스 파라미터 셋을 통해 시그널링될 수 있다.
대상 블록의 예측 블록은 블록 벡터에 기초하여 생성될 수 있다. 블록 벡터는 대상 블록 및 참조 블록 간의 위치 이동(displacement)을 나타낼 수 있다. 참조 블록은 대상 영상 내의 블록일 수 있다.
이와 같이, 대상 영상을 참조하여 예측 블록을 생성하는 예측 모드를 인트라 블록 카피(Intra Block Copy; IBC) 모드라고 칭할 수 있다.
IBC 모드는 특정된 크기의 CU에 적용될 수 있다. 예를 들면, IBC 모드는 MxN CU에 적용될 수 있다. 여기에서, M 및 N은 64의 이하일 수 있다.
IBC 모드는 스킵 모드, 머지 모드 및 AMVP 모드 등을 포함할 수 있다. 스킵 모드 또는 머지 모드의 경우, 머지 후보 리스트가 구성될 수 있고, 머지 인덱스가 시그널링됨으로써 머지 후보 리스트의 머지 후보들 중에서 하나의 머지 후보가 특정될 수 있다. 특정된 머지 후보의 블록 벡터가 대상 블록의 블록 벡터로서 이용될 수 있다.
AMVP 모드의 경우, 차분 블록 벡터가 시그널링될 수 있다. 또한, 예측 블록 벡터는 대상 블록의 좌측 이웃 블록 및 상단 이웃 블록으로부터 유도될 수 있다. 또한, 어느 이웃 블록이 사용될지에 관한 인덱스가 시그널링될 수 있다.
IBC 모드의 예측 블록은 대상 CTU 또는 좌측 CTU에 포함될 수 있고, 기 재구축된 영역내의 블록으로 한정될 수 있다. 예를 들면, 블록 벡터의 값은 대상 블록의 예측 블록이 특정된 영역 내에 위치하도록 제한될 수 있다. 특정된 영역은 대상 블록이 포함된 64x64 블록보다 먼저 부호화 및/또는 복호화되는 3 개의 64x64 블록들의 영역일 수 있다. 이와 같이 블록 벡터의 값이 제한됨으로써, IBC 모드의 구현에 따른 메모리 소비 및 장치의 복잡도가 경감될 수 있다.
도 16은 일 실시예에 따른 부호화 장치의 구조도이다.
부호화 장치(1600)는 전술된 부호화 장치(100)에 대응할 수 있다.
부호화 장치(1600)는 버스(1690)를 통하여 서로 통신하는 처리부(1610), 메모리(1630), 사용자 인터페이스(User Interface; UI) 입력 디바이스(1650), UI 출력 디바이스(1660) 및 저장소(storage)(1640)를 포함할 수 있다. 또한, 부호화 장치(1600)는 네트워크(1699)에 연결되는 통신부(1620)를 더 포함할 수 있다.
처리부(1610)는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU), 메모리(1630) 또는 저장소(1640)에 저장된 프로세싱(processing) 명령어(instruction)들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 처리부(1610)는 적어도 하나의 하드웨어 프로세서일 수 있다.
처리부(1610)는 부호화 장치(1600)로 입력되거나, 부호화 장치(1600)에서 출력되거나, 부호화 장치(1600)의 내부에서 사용되는 신호, 데이터 또는 정보의 생성 및 처리를 수행할 수 있고, 신호, 데이터 또는 정보에 관련된 검사, 비교 및 판단 등을 수행할 수 있다. 말하자면, 실시예에서 데이터 또는 정보의 생성 및 처리와, 데이터 또는 정보에 관련된 검사, 비교 및 판단은 처리부(1610)에 의해 수행될 수 있다.
처리부(1610)는 인터 예측부(110), 인트라 예측부(120), 스위치(115), 감산기(125), 변환부(130), 양자화부(140), 엔트로피 부호화부(150), 역양자화부(160), 역변환부(170), 가산기(175), 필터부(180) 및 참조 픽처 버퍼(190)를 포함할 수 있다.
인터 예측부(110), 인트라 예측부(120), 스위치(115), 감산기(125), 변환부(130), 양자화부(140), 엔트로피 부호화부(150), 역양자화부(160), 역변환부(170), 가산기(175), 필터부(180) 및 참조 픽처 버퍼(190) 중 적어도 일부는 프로그램 모듈들일 수 있으며, 외부의 장치 또는 시스템과 통신할 수 있다. 프로그램 모듈들은 운영 체제, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 부호화 장치(1600)에 포함될 수 있다.
프로그램 모듈들은 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈 중 적어도 일부는 부호화 장치(1600)와 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다.
프로그램 모듈들은 일 실시예에 따른 기능 또는 동작을 수행하거나, 일 실시예에 따른 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴(routine), 서브루틴(subroutine), 프로그램, 오브젝트(object), 컴포넌트(component) 및 데이터 구조(data structure) 등을 포괄할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.
프로그램 모듈들은 부호화 장치(1600)의 적어도 하나의 프로세서(processor)에 의해 수행되는 명령어(instruction) 또는 코드(code)로 구성될 수 있다.
처리부(1610)는 인터 예측부(110), 인트라 예측부(120), 스위치(115), 감산기(125), 변환부(130), 양자화부(140), 엔트로피 부호화부(150), 역양자화부(160), 역변환부(170), 가산기(175), 필터부(180) 및 참조 픽처 버퍼(190)의 명령어 또는 코드를 실행할 수 있다.
저장부는 메모리(1630) 및/또는 저장소(1640)를 나타낼 수 있다. 메모리(1630) 및 저장소(1640)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들면, 메모리(1630)는 롬(ROM)(1631) 및 램(RAM)(1632) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
저장부는 부호화 장치(1600)의 동작을 위해 사용되는 데이터 또는 정보를 저장할 수 있다. 실시예에서, 부호화 장치(1600)가 갖는 데이터 또는 정보는 저장부 내에 저장될 수 있다.
예를 들면, 저장부는 픽처, 블록, 리스트, 움직임 정보, 인터 예측 정보 및 비트스트림 등을 저장할 수 있다.
부호화 장치(1600)는 컴퓨터에 의해 독출(read)될 수 있는 기록 매체를 포함하는 컴퓨터 시스템에서 구현될 수 있다.
기록 매체는 부호화 장치(1600)가 동작하기 위해 요구되는 적어도 하나의 모듈을 저장할 수 있다. 메모리(1630)는 적어도 하나의 모듈을 저장할 수 있고, 적어도 하나의 모듈이 처리부(1610)에 의하여 실행되도록 구성될 수 있다.
부호화 장치(1600)의 데이터 또는 정보의 통신과 관련된 기능은 통신부(1620)를 통해 수행될 수 있다.
예를 들면, 통신부(1620)는 비트스트림을 후술될 복호화 장치(1700)로 전송할 수 있다.
도 17은 일 실시예에 따른 복호화 장치의 구조도이다.
복호화 장치(1700)는 전술된 복호화 장치(200)에 대응할 수 있다.
복호화 장치(1700)는 버스(1790)를 통하여 서로 통신하는 처리부(1710), 메모리(1730), 사용자 인터페이스(User Interface; UI) 입력 디바이스(1750), UI 출력 디바이스(1760) 및 저장소(storage)(1740)를 포함할 수 있다. 또한, 복호화 장치(1700)는 네트워크(1799)에 연결되는 통신부(1720)를 더 포함할 수 있다.
처리부(1710)는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU), 메모리(1730) 또는 저장소(1740)에 저장된 프로세싱(processing) 명령어(instruction)들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 처리부(1710)는 적어도 하나의 하드웨어 프로세서일 수 있다.
처리부(1710)는 복호화 장치(1700)로 입력되거나, 복호화 장치(1700)에서 출력되거나, 복호화 장치(1700)의 내부에서 사용되는 신호, 데이터 또는 정보의 생성 및 처리를 수행할 수 있고, 신호, 데이터 또는 정보에 관련된 검사, 비교 및 판단 등을 수행할 수 있다. 말하자면, 실시예에서 데이터 또는 정보의 생성 및 처리와, 데이터 또는 정보에 관련된 검사, 비교 및 판단은 처리부(1710)에 의해 수행될 수 있다.
처리부(1710)는 엔트로피 복호화부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 인트라 예측부(240), 인터 예측부(250), 스위치(245), 가산기(255), 필터부(260) 및 참조 픽처 버퍼(270)를 포함할 수 있다.
엔트로피 복호화부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 인트라 예측부(240), 인터 예측부(250), 스위치(245), 가산기(255), 필터부(260) 및 참조 픽처 버퍼(270) 중 적어도 일부는 프로그램 모듈들일 수 있으며, 외부의 장치 또는 시스템과 통신할 수 있다. 프로그램 모듈들은 운영 체제, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 복호화 장치(1700)에 포함될 수 있다.
프로그램 모듈들은 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈 중 적어도 일부는 복호화 장치(1700)와 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다.
프로그램 모듈들은 일 실시예에 따른 기능 또는 동작을 수행하거나, 일 실시예에 따른 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴(routine), 서브루틴(subroutine), 프로그램, 오브젝트(object), 컴포넌트(component) 및 데이터 구조(data structure) 등을 포괄할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.
프로그램 모듈들은 복호화 장치(1700)의 적어도 하나의 프로세서(processor)에 의해 수행되는 명령어(instruction) 또는 코드(code)로 구성될 수 있다.
처리부(1710)는 엔트로피 복호화부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 인트라 예측부(240), 인터 예측부(250), 스위치(245), 가산기(255), 필터부(260) 및 참조 픽처 버퍼(270)의 명령어 또는 코드를 실행할 수 있다.
저장부는 메모리(1730) 및/또는 저장소(1740)를 나타낼 수 있다. 메모리(1730) 및 저장소(1740)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들면, 메모리(1730)는 롬(ROM)(1731) 및 램(RAM)(1732) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
저장부는 복호화 장치(1700)의 동작을 위해 사용되는 데이터 또는 정보를 저장할 수 있다. 실시예에서, 복호화 장치(1700)가 갖는 데이터 또는 정보는 저장부 내에 저장될 수 있다.
예를 들면, 저장부는 픽처, 블록, 리스트, 움직임 정보, 인터 예측 정보 및 비트스트림 등을 저장할 수 있다.
복호화 장치(1700)는 컴퓨터에 의해 독출(read)될 수 있는 기록 매체를 포함하는 컴퓨터 시스템에서 구현될 수 있다.
기록 매체는 복호화 장치(1700)가 동작하기 위해 요구되는 적어도 하나의 모듈을 저장할 수 있다. 메모리(1730)는 적어도 하나의 모듈을 저장할 수 있고, 적어도 하나의 모듈이 처리부(1710)에 의하여 실행되도록 구성될 수 있다.
복호화 장치(1700)의 데이터 또는 정보의 통신과 관련된 기능은 통신부(1720)를 통해 수행될 수 있다.
예를 들면, 통신부(1720)는 부호화 장치(1600)로부터 비트스트림을 수신할 수 있다.
이하에서, 처리부는 부호화 장치(1600)의 처리부(1610) 및/또는 복호화 장치(1700)의 처리부(1710)를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 예측에 관한 기능에 있어서, 처리부는 스위치(115) 및/또는 스위치(245)를 나타낼 수 있다. 인터 예측에 관한 기능에 있어서, 처리부는 인터 예측부(110), 감산기(125) 및 가산기(175)를 나타낼 수 있으며, 인터 예측부(250) 및 가산기(255)를 나타낼 수 있다. 인트라 예측에 관한 기능에 있어서, 처리부는 인트라 예측부(120), 감산기(125) 및 가산기(175)를 나타낼 수 있으며, 인트라 예측부(240) 및 가산기(255)를 나타낼 수 있다. 변환에 관한 기능에 있어서, 처리부는 변환부(130) 및 역변환부(170)를 나타낼 수 있으며, 역변환부(230)를 나타낼 수 있다. 양자화에 관한 기능에 있어서, 처리부는 양자화부(140) 및 역양자화부(160)를 나타낼 수 있으며, 역양자화부(220)를 나타낼 수 있다. 엔트로피 부호화 및/또는 복호화에 관한 기능에 있어서, 처리부는 엔트로피 부호화부(150) 및/또는 엔트로피 복호화부(210)를 나타낼 수 있다. 필터링에 관한 기능에 있어서, 처리부는 필터부(180) 및/또는 필터부(260)를 나타낼 수 있다. 참조 픽처에 관한 기능에 있어서, 처리부는 참조 픽처 버퍼(190) 및/또는 참조 픽처 버퍼(270)를 나타낼 수 있다.
도 18은 일 실시예에 따른 대상 블록의 예측 방법 및 비트스트림 생성 방법의 흐름도이다.
실시예의 대상 블록의 예측 방법 및 비트스트림 생성 방법은 부호화 장치(1600)에 의해 수행될 수 있다. 실시예는 대상 블록의 부호화 방법 또는 비디오 부호화 방법의 일부일 수 있다.
단계(1810)에서, 처리부(1610)는 대상 블록의 부호화에 적용될 예측 정보를 결정할 수 있다.
예측 정보는 전술된 예측을 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 예측 정보는 인터 예측 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 예측 정보는 인트라 예측 정보를 포함할 수 있다.
예측 정보는 리스트 및 리스트의 복수의 후보들을 포함할 수 있다.
처리부(1610)는 대상 블록에 대한 리스트를 생성할 수 있다. 리스트는 복수의 후보들을 포함할 수 있다.
단계(1820)에서, 처리부(1610)는 대상 블록에 대한 정보 및 결정된 예측 정보를 사용하는 대상 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다.
처리부(1610)는 리스트의 후보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다. 처리부(1610)는 리스트의 후보들 중 선택된 후보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다.
대상 블록에 대한 예측에 의해 예측 블록이 생성될 수 있다.
대상 블록 및 예측 블록 간의 차인 잔차 블록이 생성될 수 있다. 잔차 블록에 대하여 변환 및 양자화가 적용됨으로써 대상 블록에 대한 정보가 생성될 수 있다.
대상 블록에 대한 정보는 대상 블록에 대한 변환 및 양자화된 계수를 포함할 수 있다. 대상 블록에 대한 정보는 예측 정보를 포함할 수 있다.
또한, 예측 블록 및 복원된 잔차 블록의 합인 재구축된 블록이 생성될 수 있다.
단계(1830)에서, 처리부(1610)는 비트스트림을 생성할 수 있다.
비트스트림은 대상 블록에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 비트스트림은 실시예들에서 전술된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 비트스트림은 대상 블록 및/또는 대상 블록의 속성과 관련된 코딩 파라미터를 포함할 수 있다.
비트스트림에 포함되는 정보는 단계(1830)에서 생성될 수 있고, 또는 단계들(1810 및 1820)에서 적어도 부분적으로 생성될 수 있다.
처리부(1610)는 생성된 비트스트림을 저장소(1640)에 저장할 수 있다. 또는, 통신부(1620)는 비트스트림을 복호화 장치(1700)로 전송할 수 있다.
비트스트림은 부호화된 대상 블록에 대한 정보를 포함할 수 있다. 처리부(1610)는 대상 블록에 대한 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행함으로써 부호화된 대상 블록에 대한 정보를 생성할 수 있다.
도 19는 일 실시예에 따른 비트스트림을 사용하는 대상 블록의 예측 방법의 흐름도이다.
실시예의 비트스트림을 사용하는 대상 블록의 예측 방법은 복호화 장치(1700)에 의해 수행될 수 있다. 실시예는 대상 블록의 복호화 방법 또는 비디오 복호화 방법의 일부일 수 있다.
단계(1910)에서, 통신부(1720)는 비트스트림을 획득할 수 있다. 통신부(1720)는 부호화 장치(1600)로부터 비트스트림을 수신할 수 있다.
비트스트림은 대상 블록에 대한 정보를 포함할 수 있다.
대상 블록에 대한 정보는 대상 블록에 대한 변환 및 양자화된 계수를 포함할 수 있다. 대상 블록에 대한 정보는 예측 정보를 포함할 수 있다.
또한, 비트스트림은 실시예들에서 전술된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 비트스트림은 대상 블록 및/또는 대상 블록의 속성과 관련된 코딩 파라미터를 포함할 수 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 비트스트림을 포함할 수 있고, 비트스트림에 포함된 대상 블록에 대한 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측 및 복호화가 수행될 수 있다.
비트스트림은 부호화된 대상 블록에 대한 정보를 포함할 수 있다. 처리부(1710)는 부호화된 대상 블록에 대한 정보에 대해 엔트로피 복호화를 수행함으로써 대상 블록에 대한 정보를 생성할 수 있다.
처리부(1710)는 획득된 비트스트림을 저장소(1740)에 저장할 수 있다.
단계(1920)에서, 처리부(1710)는 대상 블록의 복호화에 적용될 예측 정보를 결정할 수 있다.
처리부(1710)는 전술된 실시예에서 사용된 방법을 사용하여 예측 정보를 결정할 수 있다.
처리부(1710)는 비트스트림으로부터 획득된 예측 방법과 관련된 정보에 기반하여 대상 블록의 예측 정보를 결정할 수 있다.
예측 정보는 인터 예측 정보를 포함할 수 있다. 예측 정보는 인트라 예측 정보를 포함할 수 있다.
예측 정보는 리스트 및 리스트의 복수의 후보들을 포함할 수 있다.
처리부(1710)는 대상 블록에 대한 리스트를 생성할 수 있다. 리스트는 복수의 후보들을 포함할 수 있다.
단계(1930)에서, 처리부(1710)는 대상 블록에 대한 정보 및 결정된 예측 정보를 사용하는 대상 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다.
처리부(1710)는 리스트의 후보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다. 처리부(1710)는 리스트의 후보들 중 선택된 후보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다.
단계(1930)에서, 예측 정보를 사용하는 대상 블록에 대한 예측을 수행함으로써 예측 블록이 생성될 수 있다.
또한, 예측 블록 및 복원된 잔차 블록의 합인 재구축된 블록이 생성될 수 있다.
기하학적 분할
기하학적 분할 모드(Geometric Partitioning Mode; GPM)는 기하학적 분할을 사용하여 대상 블록을 2 개의 서브 블록들로 분할하고, 분할된 2 개의 서브 블록들에 대해 (서로 다른) 예측들을 각각 적용하는 모드일 수 있다.
각 예측은 인트라 예측 및/또는 인터 예측일 수 있다. 각 예측은 인터 예측 및 인트라 예측의 조합일 수 있다. 인터 예측은 단방향 인터 예측 또는 양방향 인터 예측일 수 있다. 2 개의 서브 블록들 중 하나의 서브 블록에 대해서는 인터 예측이 적용될 수 있고, 다른 하나의 서브 블록에 대해서는 인트라 예측이 적용될 수 있다.
일 실시예에서, 2 개의 서브 블록들에 적용되는 예측들의 타입들은 슬라이스, 픽처 또는 타일의 타입에 따라 결정될 수 있다.
예를 들면, 슬라이스가 I 슬라이스인 경우, 2 개의 서브 블록들에 대해 인트라 예측들이 적용될 수 있다.
예를 들면, 슬라이스가 P 슬라이스인 경우, 2 개의 서브 블록들 중 하나의 서브 블록에 대해서는 인터 예측이 적용될 수 있고, 다른 하나의 서브 블록에 대해서는 인트라 예측이 적용될 수 있다. 또는, 슬라이스가 P 슬라이스인 경우, 2 개의 서브 블록들에 대해 인터 예측들이 적용될 수 있다. 또는, 슬라이스가 p 슬라이스인 경우, 2 개의 서브 블록들에 대해 인트라 예측들이 적용될 수 있다.
예를 들면, 슬라이스가 B 슬라이스인 경우, 2 개의 서브 블록들 중 하나의 서브 블록에 대해서는 인터 예측이 적용될 수 있고, 다른 하나의 서브 블록에 대해서는 인트라 예측이 적용될 수 있다. 또는, 슬라이스가 B 슬라이스인 경우, 2 개의 서브 블록들에 대해 인터 예측들이 적용될 수 있다. 또는, 슬라이스가 B 슬라이스인 경우, 2 개의 서브 블록들에 대해 인트라 예측들이 적용될 수 있다.
2 개의 서브 블록들에 대해 2 개의 서브 예측 블록들이 생성될 수 있다. 2 개의 서브 예측 블록들을 사용하여 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다.
전술된 슬라이스의 타입 및 예측들의 타입들 간의 관계들은 조합될 수 있다. 또한, 전술된 슬라이스의 타입에 따른 예측들의 타입들에 대한 제한은 픽처의 특정 타입 또는 타일의 특정 타입에 대해서도 적용될 수 있다.
일 실시예에서, 서브 블록들은 대상 블록의 분할된 영역(partitioned region)일 수 있다.
블록의 영역은 블록 내의 픽셀들을 의미할 수 있고, 픽셀들의 위치들을 의미할 수 있다.
여기에서, 대상 블록은 정사각형(square)의 형태, 직사각형(rectangular)의 형태 또는 정사각형이 아닌 직사각형의 형태를 가질 수 있다. 여기에서, 정사각형이 아닌 직사각형은 가로 길이 및 세로 길이가 서로 다른 직사각형을 의미할 수 있다.
여기에서, 서브 블록은 정사각형의 형태, 직사각형의 형태, 정사각형이 아닌 직사각형의 형태, 삼각형의 형태 또는 사다리꼴의 형태를 가질 수 있다.
대상 블록은 사각형의 형태를 갖는 2 개 또는 그 이상의 서브 블록들로 분할될 수 있다. GPM에서, 대상 블록은 GPM의 분할 모드에 따라 1) 사각형의 형태의 2 개의 서브 블록들, 2) 사다리꼴의 형태의 서브 블록 및 삼각형의 형태의 서브 블록 또는 3) 사다리꼴 형태의 2 개의 서브 블록들로 분할될 수 있다.
분할 모드는 대상 블록에 대한 기하학적 분할을 수행하기 위한 모드를 의미할 수 있다.
대상 블록은 분할 경계를 따라 분할될 수 있다.
기하학적 분할의 분할 경계는 대상 블록을 2 개의 서브 블록들로 분할하는 분할 선을 의미할 수 있다. 또는, 기하학적 분할의 분할 경계는 대상 블록의 2 개의 서브 블록들 간의 경계를 의미할 수 있다. 또는, 분할 경계 또는 분할 선은 서브 블록들 간의 중첩되는 부분일 수 있다. 이하에서, 용어들 "분할 경계" 및 "분할 선"은 서로 교체하여 사용될 수 있다.
분할 경계에 따라 대상 블록은 2 개의 서브 블록들로 분할될 수 있다. 또는, 2 개의 서브 블록들 간의 분할 경계가 분할을 정의할 수 있다.
2 개의 서브 블록들은 제1 서브 블록 및 제2 서브 블록일 수 있다.
대상 블록을 분할 경계에 따라 분할함으로써 2 개의 분할된 블록들이 특정될 수 있다. 또는, 분할 경계에 따라 대상 블록 내의 2 개의 분할된 블록들이 구분될 수 있다.
예를 들면, 제1 서브 블록은 2 개의 분할된 블록들 중 분할 경계의 상단에 위치하는 블록일 수 있다. 제2 서브 블록은 2 개의 분할된 블록들 중 분할 경계의 상단에 위치하는 블록일 수 있다.
예를 들면, 제1 서브 블록은 2 개의 분할된 블록들 중 분할 경계의 우측에 위치하는 블록일 수 있다. 제2 서브 블록은 2 개의 분할된 블록들 중 분할 경계의 좌측에 위치하는 블록일 수 있다.
예를 들면, 제1 서브 블록은 2 개의 분할된 블록들 중 대상 블록의 최우측 최상단 픽셀을 포함하는 블록일 수 있다. 제2 서브 블록은 2 개의 분할된 블록들 중 대상 블록의 최좌측 최하단 픽셀을 포함하는 블록일 수 있다.
2 개의 서브 블록들에 대해 서로 다른 2 개의 서브 예측 블록이 각각 생성될 수 있다. 2 개의 서브 예측 블록들은 서로 다른 움직임 정보들을 각각 이용하여 생성될 수 있다. 2 개의 서브 예측 블록들에 대한 가중치가 부여된 합(weighted sum)을 통해 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다.
예를 들면, 서브 예측 블록은 전술된 인트라 예측, 머지 모드 및 AMVP 모드 등에서 설명된 것과 같이, 대상 블록의 이웃 블록 및/또는 대상 블록의 참조 블록을 이용하여 생성될 수 있다.
예를 들면, 서브 예측 블록은 전술된 인트라 예측, 머지 모드 및 AMVP 모드 등에서 설명된 것과 같이, 대상 블록의 이웃 블록 및/또는 대상 블록의 참조 블록을 이용하여 생성되는 중간(intermediate)(또는, 임시의(temporal)) 예측 블록을 의미할 수 있다.
예측자(predictor)는 이러한 서브 블록에 대한 서브 예측 블록을 생성하기 위해 사용되는 정보를 의미할 수 있다. 또는, 예측자는 서브 블록에 대한 서브 예측 블록을 생성하는데 사용되는 대상을 특정하는 정보일 수 있다. 예를 들면, 대상은 다른 블록, 대상 블록의 이웃 블록, 인트라 예측 모드, 리스트 내의 후보 등일 수 있다. 또는, 예측자는 서브 블록을 의미할 수 있다.
대상 블록들에 대한 2 개의 서브 예측 블록들이 서로 다른 예측들을 사용하여 각각 생성될 수 있다. 2 개의 서브 예측 블록들은 제1 서브 예측 블록 및 제2 서브 예측 블록일 수 있다. 2 개의 예측자들은 제1 예측자 및 제2 예측자일 수 있다.
예를 들면, 2 개의 예측자들 중 제1 예측자는 인트라 예측을 사용하여 생성될 수 있다. 제1 예측자에 대한 인트라 예측을 위해 제1 예측자에 대한 인트라 예측 모드가 결정될 수 있다. 제1 예측자에 대한 인트라 예측 모드를 결정하기 위한 정보가 비트스트림을 통해 시그널링될 수 있다.
예를 들면, 2 개의 예측자들의 각 예측자에 대하여, 예측자를 위해 사용되는 예측의 타입을 특정하기 위한 정보(예를 들면, 인트라 예측 및 인터 예측 중 하나를 가리키는 플래그)가 비트스트림을 통해 시그널링될 수 있다.
일 실시예에서, 서브 블록에 대해 인트라 예측이 사용될 때, 인트라 예측을 위해 사용될 수 있는 인트라 예측 모드들은 기정의될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록에 대한 기하학적 분할의 형태에 따라 서브 블록에 대한 인트라 예측을 위해 사용될 수 있는 기정의된 인트라 예측 모드들이 제한될 수 있다.
예를 들면, 기정의된 인트라 예측 모드들은 기하학적 분할의 형태에 의해 결정될 수 있다. 또는, 기정의된 인트라 예측 모드들은 기하학적 분할의 분할 경계에 의해 결정될 수 있다.
예를 들면, 기정의된 인트라 예측 모드들은 1) 기하학적 분할의 분할 경계에 대해 평행한 모드 및 2) 분할 경계에 대해 수직인 모드를 포함할 수 있다. 또는, 기정의된 인트라 예측 모드들은 1) 기하학적 분할의 분할 경계에 대해 평행한 모드, 2) 상기의 분할 경계에 대해 수직인 모드 및 3) 플래너 모드(planar)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 서브 블록에 대해 기정의된 인트라 예측 모드들 중 하나가 사용될 때, 기정의된 인트라 예측 모드들 중 서브 블록의 인트라 예측 모드들 특정하기 위한 정보가 비트스트림을 통해 시그널링될 수 있다.
2 개의 서브 예측 블록들 중 제2 서브 예측 블록은 인터 예측을 사용하여 생성될 수 있다. 제2 서브 블록에 대한 인터 예측을 위해 제2 서브 블록에 대한 인터 예측 모드(예를 들면, 머지 모드 및 AMVP 모드 등)가 결정될 수 있다. 제2 서브 블록에 대한 인터 예측 모드를 결정하기 위한 정보가 비트스트림을 통해 시그널링될 수 있다.
또는, 2 개의 서브 예측 블록들 인트라 예측들을 사용하여 각각 생성될 수 있다.
또는, 2 개의 서브 예측 블록들은 인터 예측들을 사용하여 각각 생성될 수 있다.
기하학적 분할의 각도 및 거리
도 20a는 일 예에 따른 기하학적 분할의 각도 및 거리를 나타낸다.
도 20b는 다른 일 예에 따른 기하학적 분할의 각도 및 거리를 나타낸다.
GPM의 기하학적 분할은 θ(Theta) 및 ρ(Rho)에 의해 특정될 수 있다.
도 20a에서 도시된 것과 같이, θ는 각도(angle)일 수 있다. θ는 대상 블록의 중심을 지나고, 분할 경계에 수직인 선 및 대상 블록의 중심을 지나는 수평선 간의 각도일 수 있다. 이하, "각도"는 θ를 의미할 수 있다. ρ는 대상 블록의 중심 및 분할 경계 간의 (최단) 거리(distance)일 수 있다. 또는, ρ는 대상 블록의 중심을 지나고, 분할 경계에 수직인 선 내에서의 2 개의 점들 간의 거리일 수 있다. 2 개의 점들은 대상 블록의 중심 점 및 분할 경계 상의 점일 수 있다. 이하, "거리"는 ρ를 의미할 수 있다.
실시예들에서, 용어들 "거리" 및 "오프셋(offset)"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체될 수 있다.
도 20b에서 도시된 것과 같이, θ는 대상 블록의 하단의 선 및 분할 경계 간의 각도일 수 있다. 또는, θ는 분할 경계 및 x 축 간의 각도일 수 있다.
ρ는 대상 블록의 특정 위치 및 분할 경계 간의 (최단) 거리일 수 있다.
예를 들면, 특정 위치는 대상 블록의 우측 하단 모서리일 수 있다. 특정 위치는 대상 블록의 최우측 최하단 픽셀일 수 있다.
예를 들면, 특정 위치는 대상 블록의 좌측 하단 모서리일 수 있다. 특정 위치는 대상 블록의 최좌측 최하단 픽셀일 수 있다.
또는, ρ는 대상 블록의 특정 위치를 지나고, 분할 경계에 수직인 선 내에서의 2 개의 점들 간의 거리일 수 있다. 2 개의 점들은 대상 블록의 특정 점 및 분할 경계 상의 점일 수 있다.
이하, "각도"는 도 20a의 θ 또는 도 20b의 θ를 의미할 수 있다. "거리"는 도 20b의 ρ 또는 도 20b의 ρ을 의미할 수 있다.
θ는 기정의된 값들로 한정될 수 있다. 예를 들면, θ는 20 개의 기정의된 각도들 중 하나일 수 있다.
ρ는 기정의된 값들로 한정될 수 있다. 예를 들면, ρ는 4 개의 기정의된 거리들 중 하나일 수 있다.
기정의된 거리들은 θ에 의해 변할 수 있다. 또는, θ에 기반하여 기정의된 거리들이 결정될 수 있다.
기정의된 거리들은 대상 블록의 크기에 의해 변할 수 있다. 또는, 대상 블록의 크기에 기반하여 기정의된 거리들이 결정될 수 있다.
θ 및 ρ는 고정 소수점(fixed point)로 구현될 수 있으며, 정수(integer)로서 표현될 수 있다.
기하학적 분할의 각도 및 거리에 대한 한정
도 21a는 일 예에 따른 기하학적 분할의 각도들 및 거리들을 나타낸다.
도 21a에서, 사각형은 블록을 나타낼 수 있다. 사각형 내의 실선 또는 점선은 기하학적 분할의 분할 경계를 나타낼 수 있다.
도 21a에서는, 20 개의 기정의된 각도들에 대한 20 개의 정사각형의 블록들이 도시되었다. 말하자면, 하나의 블록은 하나의 각도를 나타낼 수 있다. 정사각형의 블록 내에 4 개의 거리들에 따른 4 개의 분할 경계들이 실선 또는 점선으로 도시되었다.
도 21a에서 하나의 블록 내에서 도시된 분할 경계들은 특정 θ에 및 상기의 θ에 대한 ρ에 의해 선택될 수 있는 기하학적 분할의 분할 모드의 분할 경계들을 나타낼 수 있다.
분할 모드는 분할 경계를 지시하는 값일 수 있다. 분할 모드는 기하학적 분할을 수행하기 위한 모드를 의미할 수 있다.
분할 모드의 값은 θ 및 ρ의 조합을 나타낼 수 있다. 분할 모드의 특정 값은 특정 θ 및 특정 ρ의 조합을 나타낼 수 있다.
분할 모드는 정수 값일 수 있다. 말하자면, 특정 θ 및 특정 ρ의 조합은 하나의 분할 모드의 값으로 표현될 수 있고, 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700) 간에 시그널링될 수 있다.
θ 및 ρ에 대한 한정에 따라 기정의된 개수의 GPM의 분할 모드들이 결정될 수 있다. 예를 들면, 전술된 θ에 대한 20 개의 기정의된 각도들 및 ρ에 대한 4 개의 기정의된 거리들에 따라서 GPM의 80 개의 분할 모드들이 정의 및 사용될 수 있다.
특정 θ 및 특정 ρ의 조합은 기하학적 분할의 분할 모드들에서 제외될 수 있다. 예를 들면, 이러한 제외되는 조합은 다른 조합과 중복되는 조합일 수 있다. 또는, 이러한 제외되는 조합은 대상 블록에 대한 다른 분할 방법과 동일한 분할 방법을 나타낼 수 있다.
도 21a에서, 점선은 기하학적 분할의 분할 모드들에서 제외되는 θ 및 ρ의 조합을 나타낼 수 있다. 이러한 제외들에 의해, GPM의 64 개의 분할 모드들이 정의 및 사용될 수 있다.
GPM의 분할 모드는 GPM의 형태 및 GPM의 분할 경계를 특정할 수 있다. 이러한 특징에 따라, 이하에서, GPM의 "분할 모드"는 GPM의 "형태" 또는 GPM의 "분할 경계"와 동일한 의미를 가질 수 있으며, 용어들 "모드", "분할 모드", "형태" 및 "분할 경계"는 서로 교체되어 사용될 수 있다.
GPM의 분할 모드는 정수 값 또는 인덱스로 지시될 수 있다. 이하에서, GPM의 분할 모드는 GPM의 형태 및/또는 GPM의 분할 경계를 결정 및/또는 식별하는 정수 값 및/또는 인덱스를 의미할 수 있다.
θ 및 ρ의 조합들을 분할 모드의 값들로 표현함에 있어서, 분할 모드의 값들이 어떤 조합들을 나타내는 가는 대상 블록의 특정 지점 및 분할 경계 간의 거리에 기반하여 결정될 수 있다.
일 실시예에서, θ 및 ρ의 조합들을 분할 모드의 값들로 표현함에 있어서, 분할 모드의 값들이 어떤 조합들을 나타내는 가는 대상 블록의 특정 지점 및 분할 경계 간의 거리의 오름차순으로 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 상기의 오름차순은 내림차순으로 대체될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 특정 지점 및 분할 경계 간의 거리는 ρ를 의미할 수 있다.
예를 들면, 특정 지점은 대상 블록의 중심일 수 있다. 특정 위치는 대상 블록의 중심 픽셀일 수 있다.
예를 들면, 특정 지점은 대상 블록의 우측 하단 모서리일 수 있다. 특정 지점은 대상 블록의 최우측 최하단 픽셀일 수 있다.
예를 들면, 특정 지점은 대상 블록의 좌측 하단 모서리일 수 있다. 특정 지점은 대상 블록의 최좌측 최하단 픽셀일 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 특정 지점으로부터 특정 θ 및 특정 ρ에 따라서 결정되는 분할 경계까지의 거리가 더 가까울수록 상기의 특정 θ 및 상기의 특정 ρ의 조합에 대한 분할 모드의 값은 더 작을 수 있다.
특정 조합들의 ρ들의 값들이 동일한 경우, 특정 조합들의 θ들의 값들에 의해 특정 조합들 간의 순서가 결정될 수 있다. 여기에서, 특정 조합의 θ가 특정 각도이면 상기의 특정 조합은 가장 작은 순서를 가질 수 있다. 특정 조합의 θ가 특정 각도에 비해 특정 방향으로 더 멀리 떨어질수록 특정 조합은 더 큰 순서를 가질 수 있다. 예를 들면, 특정 각도는 90도일 수 있다. 특정 방향은 반시계 방향 또는 시계 방향일 수 있다.
일 실시예에서, 분할 모드들 간의 순서는 특정 경계 및 대상 블록의 특정 지점 간의 거리에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 특정 경계는 대상 블록의 중심을 지나는 경계일 수 있다.
예를 들면, 특정 지점은 대상 블록의 우측 하단 모서리일 수 있다. 특정 지점은 대상 블록의 최우측 최하단 픽셀일 수 있다.
예를 들면, 특정 지점은 대상 블록의 좌측 하단 모서리일 수 있다. 특정 지점은 대상 블록의 최좌측 최하단 픽셀일 수 있다.
중심 분할 모드는 분할 모드에 따른 경계가 대상 블록의 중심을 지나는 분할 모드를 의미할 수 있다.
중심 분할 모드의 평행 분할 모드들은 상기의 중심 분할 모드에 평행한 분할 모드들을 의미할 수 있다. 예를 들면, 도 21a에서, 하나의 대상 블록 내에는 하나의 중심 분할 모드 및 3 개의 평행 분할 모드들이 도시되었다.
예를 들면, 중심 분할 모드 및 상기의 중심 분할 모드의 평행 분할 모드의 θ들은 동일할 수 있다. 중심 분할 모드 및 상기의 중심 분할 모드의 평행 분할 모드의 ρ들은 서로 다를 수 있다.
분할 모드들의 순서들은 대상 블록의 특정 지점에 가장 가까운 중심 분할 모드 및 상기의 중심 분할 모드의 평행 분할 모드들의 집합으로부터 시작할 수 있고, 대상 블록의 특정 지점에 가장 먼 중심 분할 모드 및 상기의 중심 분할 모드의 평행 분할 모드들의 집합에서 종료할 수 있다.
예를 들면, 특정 중심 분할 모드 및 대상 블록의 특정 지점 간의 거리가 더 가까울수록, 특정 중심 분할 모드 및 상기의 특정 중심 분할 모드의 평행 분할 모드들에 대하여 더 작은 값이 할당될 수 있다.
예를 들면, 특정 중심 분할 모드 및 대상 블록의 특정 지점 간의 거리가 더 멀수록, 특정 중심 분할 모드 및 상기의 특정 중심 분할 모드의 평행 분할 모드들에 대하여 더 큰 값이 할당될 수 있다.
예를 들면, 특정 중심 분할 모드 및 상기의 특정 중심 분할 모드의 평행 분할 모드들의 순서들을 결정함에 있어서, 특정 중심 분할 모드에게 가장 작은 값이 할당될 수 있다. 특정 중심 분할 모드에게 더 가까운 평행 분할 모드에게 더 작은 값이 할당될 수 있다. 특정 중심 분할 모드에게 더 먼 평행 분할 모드에게 더 큰 값이 할당될 수 있다.
여기에서, 도 21a에서 점선으로 도시된 분할 모드에 대해서는 값이 할당되지 않을 수 있다. 즉, 도 21a에서 점선으로 도시된 분할 모드는 분할 모드들 간의 순서를 결정하기 위해서만 이용될 뿐, 점선으로 도시된 분할 모드는 GPM에서 실제로 사용되지는 않을 수 있다.
GPM의 서브 블록들 간의 중첩 및 가중치
GPM에서의 분할은 관념적인 것일 수 있다. GPM의 서브 블록들의 영역들은 적어도 일부가 중첩될 수 있다. 또는, GPM의 서브 블록의 크기는 대상 블록과 동일하지만, 서브 블록의 전체의 영역들 중 일부에는 값 0들이 할당될 수 있다.
일 실시예에서, 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)의 처리 과정 내에서, 대상 블록 및 서브 블록의 크기는 동일할 수 있다. 이러한 측면에서, 실시예들에서, 용어들 "서브 블록", "중간(intermediate) 블록" 및 "분할 영역"은 동일한 의미로 사용될 수 있고, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 예측 블록은 제1 서브 블록 및 제2 서브 블록의 결합 또는 조합일 수 있다. 예측 블록은 제1 서브 블록 및 제2 서브 블록을 결합 또는 조합함으로써 생성될 수 있다.
일 실시예에서, 제1 서브 블록의 영역의 적어도 일부 및 제2 서브 블록의 영역의 적어도 일부가 중첩되는 경우, 대상 블록에 대한 (최종의) 예측 블록은 제1 서브 블록 및 제2 서브 블록의 가중치가 부여된 합(weighted sum)일 수 있다. 제1 서브 블록 및 제2 서브 블록의 가중치가 부여된 합을 유도함으로써 예측 블록이 생성될 수 있다.
대상 블록의 영역은 제1 제외 영역 및 제2 제외 영역을 포함할 수 있다. 예를 들면, 제1 제외 영역은 분할 경계의 우측, 하단 또는 우측 하단에 위치한 영역일 수 있다. 제1 제외 영역은 대상 블록의 최우측 최하단 픽셀을 포함하는 영역일 수 있다. 제1 제외 영역은 분할 경계의 우측, 하단 또는 우측 하단에 위치하면서, 분할 경계로부터의 거리가 기준치의 이상인 픽셀들일 수 있다. 예를 들면, 제2 제외 영역은 분할 경계의 좌측, 상단 또는 좌측 상단에 위치한 영역일 수 있다. 제2 제외 영역은 대상 블록의 최좌측 최상단 픽셀을 포함하는 영역일 수 있다. 제2 제외 영역은 분할 경계의 좌측, 상단 또는 좌측 상단에 위치하면서, 분할 경계로부터의 거리가 기준치의 이상인 픽셀들일 수 있다.
제1 서브 블록의 제1 제외 영역에 대한 가중치는 0일 수 있다. 반면, 제2 서브 블록의 제1 제외 영역에 대한 가중치는 1일 수 있다. 따라서, 대상 블록 내의 제1 제외 영역에 대해서는 제1 서브 블록의 값들이 반영되지 않고, 제2 서브 블록들의 값들 만이 반영될 수 있다. 이러한 점에 있어서, 제1 블록은 상기의 제1 제외 영역을 포함하지 않도록 대상 블록으로부터 분할되었다고 간주될 수 있다.
반대로, 제2 서브 블록의 제2 제외 영역에 대한 가중치는 0일 수 있다. 반면, 제1 서브 블록의 제2 제외 영역에 대한 가중치는 1일 수 있다. 따라서, 대상 블록 내의 제2 제외 영역에 대해서는 제2 서브 블록의 값들이 반영되지 않고, 제1 서브 블록들의 값들 만이 반영될 수 있다. 이러한 점에 있어서, 제2 블록은 제2 제외 영역을 포함하지 않도록 대상 블록으로부터 분할되었다고 간주될 수 있다.
대상 블록의 특정 픽셀에 있어서, 상기의 특정 픽셀에 대한 제1 서브 블록의 제1 가중치는 k일 수 있다. k는 0 이상 1 이하의 실수일 수 있다. 상기의 특정 픽셀에 대한 제2 서브 블록의 제2 가중치는 1-k일 수 있다.
또는, 대상 블록의 특정 픽셀에 있어서, 상기의 특정 픽셀에 대한 제1 서브 블록의 제1 가중치 및 상기의 특정 픽셀에 대한 제2 서브 블록의 제2 가중치의 합은 1일 수 있다.
대상 블록의 각 픽셀의 제1 가중치 및 제2 가중치는 GPM의 분할 경계에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록의 각 픽셀의 제1 가중치 및 제2 가중치는 GPM의 분할 경계로부터 픽셀까지의 거리에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록의 특정 픽셀이 분할 경계 상에 위치하면, 제1 가중치 및 제2 가중치는 1/2일 수 있다.
GPM의 분할 경계는 대상 블록 내의 각 픽셀에 대한 제1 가중치 및 제2 가중치를 결정하는 기준일 수 있다. GPM의 분할 경계는 제1 서브 블록에 대한 가중치가 1/2이고, 제2 서브 블록에 대한 가중치가 1/2인 픽셀들일 수 있다.
대상 블록 내의 특정 픽셀 및 GPM의 분할 경계 간의 거리가 기준치의 이상이면, 제1 가중치 중 제2 가중치 중 하나는 1이고, 다른 하나는 0일 수 있다. 말하자면, 분할 경계는 제1 서브 블록의 값 및 제2 서브 블록의 값이 혼합되는 지점들을 나타낼 수 있다.분할 경계로부터의 거리가 기준치의 이상인 대상 블록 내의 픽셀에 대해서는 제1 서브 블록의 픽셀의 값 또는 제2 서브 블록의 픽셀의 값이 적용될 수 있다.
대상 블록 내의 특정 픽셀 및 GPM의 분할 경계 간의 거리가 기준치보다 더 작으면, 제1 가중치 및 제2 가중치는 0의 이상일 수 있고, 제1 가중치 및 제2 가중치의 합은 1일 수 있다. 분할 경계로부터의 거리가 기준치보다 더 작은 대상 블록 내의 픽셀에 대해서는 제1 서브 블록의 픽셀의 값 및 제2 서브 블록의 픽셀의 값에 대한 가중치가 부여된 평균이 적용될 수 있다.
이러한 GPM 및 GPM에 따른 대상 블록의 분할은 실제의 영상의 내부의 물체의 분할 경계 부분의 다양한 각도에 대한 보다 정밀한 예측을 제공할 수 있다.
도 21b는 일 예에 따른 기하학적 분할의 균등한 각도들을 나타낸다.
기하학적 분할의 분할 모드들은 N 개의 균등한 각도들을 가질 수 있다.
예를 들면, N은 11과 같은 양의 정수일 수 있다. 또는, N은 12 이상의 양의 정수일 수 있다.
여기에서, 균등한 각도들은 인접한 각도들 사이의 차이가 일정한 각도들을 의미할 수 있다.
도 21b에서 도시된 것과 같이, 분할 모드들은 12 개의 (거의) 균등한 각도들을 가질 수 있다.
블록의 분할 모드들 간의 거리
도 22a는 일 예에 따른 NxN 블록의 분할 모드들 간의 거리를 나타낸다.
도 22b는 일 예에 따른 2Nx2N 블록의 분할 모드들 간의 거리를 나타낸다.
도 22c는 일 예에 따른 NxN 블록의 분할 모드들 간의 거리를 나타낸다.
도 22d는 일 예에 따른 2Nx2N 블록의 분할 모드들 간의 거리를 나타낸다.
기하학적 분할 모드는 특정 각도에 대하여 M 개의 균등한 간격을 갖는 오프셋 값들을 제공할 수 있다. 여기에서, M은 양의 정수일 수 있다. 예를 들면, M은 7일 수 있다.
도 22a에서는 NxN 블록의 제1 각도를 갖는 기하학적 분할 모드들 간의 거리가 도시되었다.
도 22b에서는 2Nx2N 블록의 제1 각도를 갖는 기하학적 분할 모드들 간의 거리가 도시되었다.
도 22a에서 도시된 NxN 블록에 대한 분할 모드의 각도 및 오프셋들은 도 22b에서 Nx2N 블록에 대한 분할 모드의 각도 및 오프셋들과 동일할 수 있다.
도 22c에서 도시된 NxN 블록에 대한 분할 모드의 각도 및 오프셋들은 도 22d에서 Nx2N 블록에 대한 분할 모드의 각도 및 오프셋들과 동일할 수 있다.
반면, 분할 모드들의 각도들 및 오프셋들이 동일함에도 불구하고, NxN 블록의 분할 모드들 간의 거리 및 2Nx2N 블록의 분할 모드들 간의 거리는 서로 다를 수 있다.
특정 각도를 갖는 분할 모드들에서, 블록의 크기가 더 커질 수록 균등한 간격을 갖는 오프셋 값들에 대응하는 분할 모드들 간의 거리도 더 멀어질 수 있다. 여기에서, 블록의 크기는 가로 길이 및 세로 길이를 포함할 수 있다.
서브 오프셋 정보를 사용하는 기하학적 분할 모드의 분할 경계
도 23은 일 예에 따른 기하학적 분할 모드의 분할 경계들을 나타낸다.
기하학적 모드에서 다양한 분할 경계들이 결정될 수 있다.
실시예들에서 설명된 기하학적 분할 모드의 정보 외에, 서브 오프셋 정보가 추가적으로 부호화/복호화/시그널링될 수 있다. 서브 오프셋 정보는 서브 오프셋을 나타낼 수 있다.
서브 오프셋 정보는 서브 오프셋을 나타낼 수 있다.
서브 오프셋 정보가 사용되는지 여부는 코딩 파라미터에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 서브 오프셋 정보는 블록의 너비 및/또는 높이가 특정 값의 이상인 경우 사용될 수 있다. 예를 들면, 특정 값은 16 또는 32일 수 있다.
기하학적 분할을 구성함에 있어서, 서브 오프셋 정보가 나타내는 서브 오프셋이 오프셋에 더해질 수 있다. 따라서, 실시예들에서 설명된 오프셋은 서브 오프셋이 더해진 오프셋일 수 있다.
서브 오프셋은 기하학적 분할 모드에서 결정되는 분할 경계와 가장 가까운 이웃한 분할 경계들의 사이에서 정의될 수 있다. 여기에서, 결정된 분할 경계 및 이웃한 분할 경계들의 각도들은 동일할 수 있다. 말하자면, 서브 오프셋은 기하학적 분할 모드에서 결정되는 분할 경계와 가장 가까운 2 개의 이웃한 분할 경계들 사이의 조정된 분할 경계를 특정할 수 있다. 서브 오프셋에 의해 분할 경계가 더욱 세밀하게 특정될 수 있다.
말하자면, 서브 오프셋이 더해짐에 따라 실시예들에서 설명된 분할 경계 및 이웃한 분할 경계의 사이에 있는 갱신된 분할 경계가 특정될 수 있다.
갱신된 분할 경계는 분할 경계 및 서브 오프셋의 합일 수 있다. 갱신된 분할 경계가 실시예들의 분할 경계를 대체하여 사용될 수 있다.
서브 오프셋 정보는, 1) 서브 오프셋이 적용되는지 여부를 나타내는 플래그, 2) 기하학적 분할 모드에 의해 결정되는 분할 경계에 대한 상-하 방향 및 좌-우 방향 중 하나의 방향을 지시하는 플래그 및 3) 서브 오프셋의 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
서브 오프셋 정보는 실시예들에서 설명된 특정 단위들 중 하나 이상에 대하여 부호화/복호화/시그널링될 수 있다. 실시예들에서, 부호화는 엔트로피 부호화일 수 있다. 복호화는 엔트로피 복호화일 수 있다.
예를 들면, 특정 단위들은 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU), 코딩 유닛(Coding Unit; CU), 예측 유닛(Prediction Block; PU), 변환 유닛(Transform Unit; TU), 코딩 블록(Coding Block; CB), 예측 블록(Prediction Block; PB) 및 변환 블록(Transform Block; TB)을 포함할 수 있다.
서브 오프셋 사용 정보는 서브 오프셋 정보를 사용할 것인지 여부를 나타낼 수 있다. 서브 오프셋 사용 정보는 플래그일 수 있다.
서브 오프셋 사용 정보는 실시예들에서 설명된 특정 단위들 중 하나 이상에 대하여 시그널링될 수 있다.
예를 들면, 특정 단위들은 파라미터 세트, 헤더, 브릭 및 CTU를 포함할 수 있다.
서브 오프셋 정보가 사용되는 경우, 서브 오프셋 블록 정보가 사용될 수 있다. 서브 오프셋 블록 정보는 서브 오프셋 정보가 사용되는 블록을 특정하는 정보일 수 있다. 여기에서, 서브 오프셋 정보가 사용되는 블록은 서브 오프셋 정보에 따라서, 기하학적 분할의 분할 경계의 특정을 위해 서브 오프셋이 사용되는지 여부가 결정될 블록일 수 있다.
서브 오프셋 블록 정보는 서브 오프셋 정보가 사용되는 블록의 최소 크기, 최소 너비 또는 최소 높이를 지시할 수 있다.
서브 오프셋 블록 정보는 실시예들에서 설명된 특정 단위들 중 하나 이상에 대하여 부호화/복호화/시그널링될 수 있다.
예를 들면, 특정 단위들은 파라미터 세트, 헤더, 브릭, CTU, CU, PU, TU, CB, PB 및 TB를 포함할 수 있다.
실시예들에서, 파라미터 세트는 비디오 파라미터 세트(video parameter set), 디코딩 파라미터 세트(decoding parameter set), 시퀀스 파라미터 세트(sequence parameter set), 적응 파라미터 세트(adaptation parameter set) 및 픽처 파라미터 세트(picture parameter set)를 포함할 수 있다.
실시예들에서, 헤더는 픽처 헤더, 서브픽처 헤더, 슬라이스 헤더, 타일 그룹 헤더, 타일 헤더를 포함할 수 있다.
서브 오프셋을 사용하여 지시될 수 있는 분할 모드들은 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 기정의된 분할 모드들일 수 있다. 기정의된 분할 모드들의 각 기정의된 분할 모드는 특정 각도 및 특정 오프셋을 기질 수 있다.
도 24a는 일 예에 따른 제1 분할 모드 세트를 나타낸다.
대상 블록을 분할하는 분할 경계 및 대상 블록의 블록 경계가 만나는 2 개의 점들을 분할 경계의 교점(intersection point)으로 칭할 수 있다.
도 24a에서는, 2 개의 교점들 중 적어도 하나가 대상 블록의 하단 경계 또는 우측 경계에 위치하는 분할 모드들이 도시되었다. 말하자면, 도 21a의 전체의 분할 모드들 중 2 개의 교점들의 각 교점이 대상 블록의 좌측 경계, 상단 경계 및 4 개의 모서리들 중 하나에 위치하는 분할 모드들은 도 24a에서는 제외되었다.
GPM에 있어서, 특정 처리에 대해 가용한 분할 모드는 2 개의 교점들 중 적어도 하나는 대상 블록의 하단 경계 또는 우측 경계에 위치하는 분할 모드들 중 하나의 분할 모드로 제한될 수 있다.
제1 분할 모드 세트는 2 개의 교점들 중 적어도 하나가 대상 블록의 하단 경계 또는 우측 경계에 위치하는 분할 모드들을 나타낼 수 있다. 제1 분할 모드 세트는 전체의 분할 모드들 중 2 개의 교점들의 각 교점이 대상 블록의 좌측 경계, 상단 경계 및 4 개의 모서리들 중 하나에 위치하는 분할 모드들이 제외된 나머지의 분할 모드들일 수 있다.
제1 분할 모드 세트는 도 24a에서 실선으로 도시된 분할 경계들을 나타낼 수 있다.
대상 블록에 대한 분할 모드가 제1 분할 모드 세트로 제한된다는 것은 제1 분할 모드 세트에 포함된 분할 모드들 중 적어도 하나가 대상 블록에 대한 분할 모드로서 사용된다는 것을 의미할 수 있다.전술된 분할 모드들 간의 순서에 대한 설명은 제1 분할 모드 세트에도 적용될 수 있다. 다만, 제1 분할 모드 세트에 포함되지 않는 분할 모드에 대해서는 설명된 값이 할당되지 않을 수 있고, 상기의 설명된 값은 다음의 제1 분할 모드 세트에 포함되는 분할 모드에게 할당될 수 있다.
일 실시예에서, 제1 분할 모드 세트의 분할 모드들의 순서들은 대상 블록의 특정 지점에 가장 가까운 중심 분할 모드 및 상기의 중심 분할 모드의 평행 분할 모드들의 집합으로부터 시작할 수 있고, 대상 블록의 특정 지점에 가장 먼 중심 분할 모드 및 상기의 중심 분할 모드의 평행 분할 모드들의 집합에서 종료할 수 있다.
예를 들면, 특정 중심 분할 모드 및 대상 블록의 특정 지점 간의 거리가 더 가까울수록, 특정 중심 분할 모드 및 상기의 특정 중심 분할 모드의 평행 분할 모드들에 대하여 더 작은 값이 할당될 수 있다.
예를 들면, 특정 중심 분할 모드 및 대상 블록의 특정 지점 간의 거리가 더 멀수록, 특정 중심 분할 모드 및 상기의 특정 중심 분할 모드의 평행 분할 모드들에 대하여 더 큰 값이 할당될 수 있다.
예를 들면, 특정 중심 분할 모드 및 상기의 특정 중심 분할 모드의 평행 분할 모드들의 순서들을 결정함에 있어서, 특정 중심 분할 모드에게 가장 작은 값이 할당될 수 있다. 특정 중심 분할 모드에게 더 가까운 평행 분할 모드에게 더 작은 값이 할당될 수 있다. 특정 중심 분할 모드에게 더 먼 평행 분할 모드에게 더 큰 값이 할당될 수 있다.
여기에서, 도 24a에서 도시되지 않은 분할 모드 및 점선으로 도시된 분할 모드에 대해서는 값이 할당되지 않을 수 있다. 즉, 도 24a에서 도시되지 않은 분할 모드(특히, 중심 분할 모드)도 분할 모드들 간의 순서를 결정하기 위해 이용될 수 있으나, 도시되지 않은 분할 모드는 제1 분할 모드 세트에는 포함되지 않을 수 있다. 도 24a에서 점선으로 도시된 분할 모드는 분할 모드들 간의 순서를 결정하기 위해서만 이용될 뿐, 점선으로 도시된 분할 모드는 제1 분할 모드 세트에는 포함되지 않을 수 있다.
도 24b는 일 예에 따른 제2 분할 모드 세트를 나타낸다.
도 24b에서는, 2 개의 교점들 중 적어도 하나가 대상 블록의 상단 경계 또는 좌측 경계에 위치하는 분할 모드들이 도시되었다. 말하자면, 도 21a의 전체의 분할 모드들 중 2 개의 교점들의 각 교점이 대상 블록의 우측 경계, 하단 경계 및 4 개의 모서리들 중 하나에 위치하는 분할 모드들은 도 24b에서는 제외되었다.
GPM에 있어서, 특정 처리에 대해 가용한 분할 모드는 2 개의 교점들 중 적어도 하나는 대상 블록의 상단 경계 또는 좌측 경계에 위치하는 분할 모드들 중 하나의 분할 모드로 제한될 수 있다.
제2 분할 모드 세트는 2 개의 교점들 중 적어도 하나가 대상 블록의 하단 경계 또는 우측 경계에 위치하는 분할 모드들을 나타낼 수 있다. 제2 분할 모드 세트는 전체의 분할 모드들 중 2 개의 교점들의 각 교점이 대상 블록의 우측 경계, 하단 경계 및 4 개의 모서리들 중 하나에 위치하는 분할 모드들이 제외된 나머지의 분할 모드들일 수 있다.
제2 분할 모드 세트는 도 24b에서 실선으로 도시된 분할 경계들을 나타낼 수 있다.
대상 블록에 대한 분할 모드가 제2 분할 모드 세트로 제한된다는 것은 제2 분할 모드 세트에 포함된 분할 모드들 중 적어도 하나가 대상 블록에 대한 분할 모드로서 사용된다는 것을 의미할 수 있다.
도 25는 일 실시예에 따른 기하학적 분할에 기반하는 부호화 방법의 흐름도이다.
단계(2510)에서, 처리부(1610)는 대상 블록에 대한 GPM 정보를 구성할 수 있다.
GPM 정보는 GPM 플래그를 포함할 수 있다.
GPM 플래그는 GPM을 사용하는 예측이 수행되는지 여부를 나타내는 정보일 수 있다.
GPM 플래그가 GPM을 사용하는 예측이 수행되지 않음을 나타내는 경우, 아래에서 설명될 단계들(2510, 2520 및 2530)에서의 처리들 중 GPM 플래그를 포함하는 GPM 정보에 대한 부호화와 관련된 처리를 제외하는 나머지의 처리들은 수행되지 않을 수 있다.
GPM 플래그가 GPM을 사용하는 예측이 수행됨을 나타내는 경우, 아래에서 설명될 단계들(2510, 2520 및 2530)에서의 처리들이 수행될 수 있다.
처리부(1610)는 대상 블록에 대한 제1 분할 영역(partitioned region) 및 제2 분할 영역을 결정할 수 있다.
제1 분할 영역은 제1 서브 블록에 대응할 수 있다. 제1 분할 영역은 제1 예측자를 사용하는 예측이 적용되는 영역일 수 있다.
제2 분할 영역은 제2 서브 블록에 대응할 수 있다. 제2 분할 영역은 제2 예측자를 사용하는 예측이 적용되는 영역을 수 있다.
예측 정보는 GPM 정보를 포함할 수 있다.
GPM 정보는 경계 정보를 포함할 수 있다. 경계 정보는 GPM의 분할 모드 또는 분할 경계를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 경계 정보는 GPM의 각도 및 거리를 특정할 수 있다.
GPM 정보는 제1 분할 영역에 대한 예측 모드를 나타내는 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 제2 분할 영역에 대한 예측 모드를 나타내는 제2 분할 영역 예측 모드 정보를 포함할 수 있다.
분할 영역에 대한 예측 모드는 인트라 예측, 인터 예측 또는 실시예들에서 설명된 다른 예측일 수 있다.
제1 분할 영역 예측 모드 정보는 GPM에 따라 분할된 제1 분할 영역에 대한 예측 방법을 지시할 수 있다.
제2 분할 영역 예측 모드 정보는 GPM에 따라 분할된 제2 분할 영역에 대한 예측 방법을 지시할 수 있다.
GPM 정보는 제1 분할 영역에 대한 제1 예측 모드 리스트 및 제2 분할 영역에 대한 제2 예측 모드 리스트를 포함할 수 있다.
GPM 정보는 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스 및 제2 예측 모드 리스트에 대한 제2 인덱스를 포함할 수 있다.
제1 예측 모드 리스트는 제1 분할 영역에 대한 예측을 수행하기 위해 사용되는 리스트일 수 있다. 제2 예측 모드 리스트는 제2 분할 영역에 대한 예측을 수행하기 위해 사용되는 리스트일 수 있다.
처리부(1610)는 GPM을 위한 제1 예측 모드 리스트 및 제2 예측 모드 리스트를 구성할 수 있다.
제1 예측 모드 리스트는 하나 이상의 후보들을 포함할 수 있다. 제2 예측 모드 리스트는 하나 이상의 후보들을 포함할 수 있다. 제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 후보들은 복수의 후보들로 더 한정될 수 있다. 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 후보들은 복수의 후보들로 더 한정될 수 있다.제1 분할 영역에 대해 인트라 예측이 사용될 때, 제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 후보들은 하나 이상의 인트라 예측 모드들일 수 있다.
예를 들면, 제1 분할 영역에 대해 인트라 예측이 사용될 때, 처리부(1610)는 대상 블록의 이웃 블록의 정보를 사용하여 제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들을 결정할 수 있다. 이웃 블록의 정보는 이웃 블록의 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다.
실시예들에서, 용어들 "이웃 블록" 및 "인접(adjacent) 블록"은 서로 대체되어 사용될 수 있다. 이웃 블록은 대상 블록에 인접한 이미 복호화된 블록일 수 있다. 또한, 이웃 블록은 대상 블록에 인접한 이미 복호화된 영역을 의미할 수도 있다.
예를 들면, 제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들은 대상 블록의 하나 이상의 이웃 블록들의 인트라 예측 모드들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
예를 들면, 제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들은 대상 블록에 인접한 이미 복호화된 영역 내의 픽셀들의 밝기들의 변화에 의해 유도되는 방향에 의해 결정될 수 있다. 제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들은 대상 블록에 인접한 이미 복호화된 영역 내의 픽셀들의 밝기들의 변화에 의해 유도되는 방향과 동일한 방향을 갖는 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다. 제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들은 대상 블록에 인접한 이미 복호화된 영역 내의 픽셀들의 밝기들의 변화에 의해 유도되는 방향과 유사한 방향을 갖는 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다.
실시예들에서, 변화는 변화 량 또는 그래디언트(gradient)를 의미할 수 있다.
예를 들면, 제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들은 대상 블록에 인접한 이미 복호화된 영역 및 특정 인트라 예측 모드에 따라 생성된 예측 신호(말하자면, 예측 블록) 간의 상관도(correlation degree)에 기반하여 결정될 수 있다. 제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들은 대상 블록에 인접한 이미 복호화된 영역과 높은 상관도를 갖는 예측 신호를 생성하는 하나 이상의 인트라 예측 모드들을 포함할 수 있다.
제1 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드는 가장 가능성있는 모드(Most Probable Mode; MPM) 등과 같은 인트라 예측과 관련된 전술된 모드일 수 있다.
예를 들면, 제1 분할 영역에 대해 MPM가 사용될 때, 제1 예측 모드 리스트는 MPM 리스트일 수 있고, 제1 예측 모드 리스트의 후보들은 MPM 리스트 내의 MPM들일 수 있다.
또는, 제1 예측 모드 리스트는 인트라 예측과 관련된 전술된 리스트일 수 있다. 제1 예측 모드 리스트의 후보들은 전술된 리스트 내의 후보들 또는 요소(element)들일 수 있다.
제1 분할 영역에 대해 인터 예측 모드가 사용될 때, 제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 후보들은 하나 이상의 움직임 정보들일 수 있다.
예를 들면, 제1 분할 영역에 대해 인터 예측 모드가 사용될 때, 처리부(1610)는 대상 블록의 이웃 블록의 정보를 사용하여 제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 움직임 정보들을 결정할 수 있다. 이웃 블록의 정보는 이웃 블록의 움직임 정보를 포함할 수 있다. 움직임 정보는 움직임 벡터를 포함할 수 있다. 움직임 벡터는 복수일 수 있다.
제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 움직임 정보들은 대상 블록의 이웃 블록들에 대한 인터 예측들을 위해 결정된 움직임 정보들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
제1 예측 모드 리스트의 움직임 벡터는 대상 블록에 인접한 복호화된 픽셀의 픽셀 값 및 복수의 움직임 벡터들에 의해 보정될 수 있다. 복수의 움직임 벡터들은 대상 블록의 이웃 블록의 움직임 벡터들일 수 있다.
제1 예측 모드 리스트의 움직임 벡터에 대한 보정된 움직임 벡터는 보정된 위치를 가리킬 수 있다.
보정된 위치는 대상 블록이 움직임 벡터를 사용하여 참조하는 위치로부터 탐색된 위치일 수 있다. 보정된 위치에 대한 탐색은 특정 위치에서의 상관도를 사용하여 수행될 수 있다. 특정 위치에서의 상관도는 대상 블록에 인접한 복호화된 픽셀들의 픽셀 값들의 일부 및 특정 위치에 인접한 복호화된 픽셀들의 픽셀 값들의 일부 간의 상관도일 수 있다.
예를 들면, 대상 블록이 특정 움직임 벡터를 사용하여 참조하는 위치의 주변의 위치들 중 대상 블록에 대해 높은 상관도를 갖는 위치가 선택될 수 있다. 보정된 움직임 벡터는 선택된 위치를 가리킬 수 있다. 대상 블록 및 위치 간의 상관도는 대상 블록에 인접한 복호화된 픽셀들의 픽셀 값들의 일부 및 특정 위치에 인접한 복호화된 픽셀들의 픽셀 값들의 일부 간의 상관도를 의미할 수 있다.
보정된 움직임 벡터는 대상 블록의 이웃 블록들의 복수의 움직임 벡터들의 가중치가 부여된 평균을 사용하여 결정될 수 있다.
제1 분할 영역에 대한 인터 예측 모드는 머지(merge) 모드 및 향상된 움직임 벡터 예측(Advanced Motion Vector Prediction; AMVP) 모드 등과 같은 인터 예측과 관련된 전술된 모드일 수 있다.
예를 들면, 제1 분할 영역에 대해 머지 모드가 사용될 때, 제1 예측 모드 리스트는 머지 모드의 머지 리스트일 수 있고, 제1 예측 모드 리스트의 후보들은 머지 리스트 내의 머지 후보들일 수 있다.
예를 들면, 제1 분할 영역에 대해 AMVP 모드가 사용될 때, 제1 예측 모드 리스트는 AMVP 모드의 예측 움직임 벡터 후보 리스트일 수 있고, 제1 예측 모드 리스트의 후보들은 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내의 예측 움직임 벡터 후보들 수 있다.
또는, 제1 예측 모드 리스트는 인터 예측과 관련된 전술된 리스트일 수 있고, 제1 예측 모드 리스트의 후보들은 전술된 리스트 내의 후보들 또는 요소들일 수 있다.
제2 분할 영역에 대해 인트라 예측이 사용될 때, 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 후보들은 하나 이상의 인트라 예측 모드들일 수 있다.
예를 들면, 제2 분할 영역에 대해 인트라 예측이 사용될 때, 처리부(1610)는 대상 블록의 이웃 블록의 정보를 사용하여 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들을 결정할 수 있다. 이웃 블록의 정보는 이웃 블록의 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다.
예를 들면, 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들은 대상 블록의 하나 이상의 이웃 블록들의 인트라 예측 모드들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
예를 들면, 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들은 대상 블록에 인접한 이미 복호화된 영역 내의 픽셀들의 밝기들의 변화에 의해 유도되는 방향에 의해 결정될 수 있다. 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들은 대상 블록에 인접한 이미 복호화된 영역 내의 픽셀들의 밝기들의 변화에 의해 유도되는 방향과 동일한 방향을 갖는 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다. 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들은 대상 블록에 인접한 이미 복호화된 영역 내의 픽셀들의 밝기들의 변화에 의해 유도되는 방향과 유사한 방향을 갖는 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다.
예를 들면, 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들은 대상 블록에 인접한 이미 복호화된 영역 및 특정 인트라 예측 모드에 따라 생성된 예측 신호(말하자면, 예측 블록) 간의 상관도(correlation degree)에 기반하여 결정될 수 있다. 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들은 대상 블록에 인접한 이미 복호화된 영역과 높은 상관도를 갖는 예측 신호를 생성하는 하나 이상의 인트라 예측 모드들을 포함할 수 있다.
제2 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드는 MPM 등과 같은 인트라 예측과 관련된 전술된 모드일 수 있다.
예를 들면, 제2 분할 영역에 대해 MPM가 사용될 때, 제2 예측 모드 리스트는 MPM 리스트일 수 있고, 제2 예측 모드 리스트의 후보들은 MPM 리스트 내의 MPM들일 수 있다.
또는, 제2 예측 모드 리스트는 인트라 예측과 관련된 전술된 리스트일 수 있고, 제2 예측 모드 리스트의 후보들은 전술된 리스트 내의 후보들 또는 요소들일 수 있다.
제2 분할 영역에 대해 인터 예측 모드가 사용될 때, 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 후보들은 하나 이상의 움직임 정보들일 수 있다.
예를 들면, 제2 분할 영역에 대해 인터 예측 모드가 사용될 때, 처리부(1610)는 대상 블록의 이웃 블록의 정보를 사용하여 제2 예측 모드 리스트의 복수의 움직임 정보들을 결정할 수 있다. 이웃 블록의 정보는 이웃 블록의 움직임 정보를 포함할 수 있다. 움직임 정보는 움직임 벡터를 포함할 수 있다. 움직임 벡터는 복수일 수 있다.
제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 움직임 정보들은 대상 블록의 이웃 블록들에 대한 인터 예측들을 위해 결정된 움직임 정보들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
제2 예측 모드 리스트의 움직임 벡터는 대상 블록에 인접한 복호화된 픽셀의 픽셀 값 및 복수의 움직임 벡터들에 의해 보정될 수 있다. 복수의 움직임 벡터들은 대상 블록의 이웃 블록의 움직임 벡터들일 수 있다.
제2 예측 모드 리스트의 움직임 벡터에 대한 보정된 움직임 벡터는 보정된 위치를 가리킬 수 있다.
보정된 위치는 대상 블록이 움직임 벡터를 사용하여 참조하는 위치로부터 탐색된 위치일 수 있다. 보정된 위치에 대한 탐색은 특정 위치에서의 상관도를 사용하여 수행될 수 있다. 특정 위치에서의 상관도는 대상 블록에 인접한 복호화된 픽셀들의 픽셀 값들의 일부 및 특정 위치에 인접한 복호화된 픽셀들의 픽셀 값들의 일부 간의 상관도일 수 있다.
예를 들면, 대상 블록이 특정 움직임 벡터를 사용하여 참조하는 위치의 주변의 위치들 중 대상 블록에 대해 높은 상관도를 갖는 위치가 선택될 수 있다. 보정된 움직임 벡터는 선택된 위치를 가리킬 수 있다. 대상 블록 및 위치 간의 상관도는 대상 블록에 인접한 복호화된 픽셀들의 픽셀 값들의 일부 및 특정 위치에 인접한 복호화된 픽셀들의 픽셀 값들의 일부 간의 상관도를 의미할 수 있다.
보정된 움직임 벡터는 대상 블록의 이웃 블록들의 복수의 움직임 벡터들의 가중치가 부여된 평균을 사용하여 결정될 수 있다.
제2 분할 영역에 대한 인터 예측 모드는 머지 모드 및 AMVP 모드 등과 같은 인터 예측과 관련된 전술된 모드일 수 있다.
예를 들면, 제2 분할 영역에 대해 머지 모드가 사용될 때, 제2 예측 모드 리스트는 머지 모드의 머지 리스트일 수 있고, 제2 예측 모드 리스트의 후보들은 머지 리스트 내의 머지 후보들일 수 있다.
예를 들면, 제2 분할 영역에 대해 AMVP 모드가 사용될 때, 제2 예측 모드 리스트는 AMVP 모드의 예측 움직임 벡터 후보 리스트일 수 있고, 제2 예측 모드 리스트의 후보들은 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내의 예측 움직임 벡터 후보들 수 있다.
또는, 제2 예측 모드 리스트는 인트라 예측과 관련된 전술된 리스트일 수 있고, 제2 예측 모드 리스트의 후보들은 전술된 리스트 내의 후보들 또는 요소들일 수 있다.
처리부(1610)는 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스 및 제2 예측 모드 리스트에 대한 제2 인덱스를 결정할 수 있다.
제1 인덱스는 제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 후보들 중 제1 분할 영역에 대한 예측을 위해 사용되는 후보를 지시할 수 있다.
예를 들면, 제1 분할 영역에 대해 MPM이 사용될 때, 제1 인덱스는 MPM 지시자(indicator)일 수 있다.
예를 들면, 제1 분할 영역에 대해 머지 모드가 사용될 때, 제1 인덱스는 머지 인덱스일 수 있다.
예를 들면, 제1 분할 영역에 대해 AMVP 모드가 사용될 때, 제1 인덱스는 예측 움직임 벡터 인덱스일 수 있다.
제2 인덱스는 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 후보들 중 제2 분할 영역에 대한 예측을 위해 사용되는 후보를 지시할 수 있다.
예를 들면, 제2 분할 영역에 대해 MPM이 사용될 때, 제2 인덱스는 MPM 지시자(indicator)일 수 있다.
예를 들면, 제2 분할 영역에 대해 머지 모드가 사용될 때, 제2 인덱스는 머지 인덱스일 수 있다.
예를 들면, 제2 분할 영역에 대해 AMVP 모드가 사용될 때, 제2 인덱스는 예측 움직임 벡터 인덱스일 수 있다.
단계(2520)에서, 처리부(1610)는 GPM 정보를 사용하여 대상 블록에 대하여 GPM의 예측을 수행할 수 있다.
처리부(1610)는 제1 분할 영역에 대한 제1 예측을 수행하여 제1 서브 예측 블록을 생성할 수 있다.
제1 예측은 인터 예측 또는 인트라 예측일 수 있다. 제1 예측은 실시예들에서 전술된 특정 모드의 예측일 수 있다.
제1 예측에서 사용되는 정보는 GPM 정보에 대응할 수 있다.
예를 들면, 제1 예측의 예측 모드가 MPM일 때, 제1 예측의 인트라 예측 모드는 MPM 리스트의 MPM 후보들 중 MPM 지시자가 가리키는 MPM 후보와 동일할 수 있다.
예를 들면, 제1 예측의 예측 모드가 머지 모드일 때, 제1 예측의 움직임 정보는 머지 리스트의 머지 후보들 중 머지 인덱스가 가리키는 머지 후보와 동일할 수 있다.
예를 들면, 제1 예측의 예측 모드가 AMVP 모드일 때, 제1 예측의 움직임 정보는 예측 움직임 벡터 후보 및 움직임 벡터 차분(Motion Vector Difference; MVD)의 합과 동일할 수 있다. 여기에서, 예측 움직임 벡터 후보는 예측 움직임 벡터 후보 리스트의 예측 움직임 벡터 후보들 중에서 예측 움직임 벡터 인덱스에 의해 지시될 수 있다.
처리부(1610)는 제2 분할 영역에 대한 제2 예측을 수행하여 제2 서브 예측 블록을 생성할 수 있다.
제2 예측은 인터 예측 또는 인트라 예측일 수 있다. 제2 예측은 실시예들에서 전술된 특정 모드의 예측일 수 있다.
제2 예측에서 사용되는 정보는 GPM 정보에 대응할 수 있다.
예를 들면, 제2 예측의 예측 모드가 MPM일 때, 제2 예측의 인트라 예측 모드는 MPM 리스트의 MPM 후보들 중 MPM 지시자가 가리키는 MPM 후보와 동일할 수 있다.
예를 들면, 제2 예측의 예측 모드가 머지 모드일 때, 제2 예측의 움직임 정보는 머지 리스트의 머지 후보들 중 머지 인덱스가 가리키는 머지 후보와 동일할 수 있다.
예를 들면, 제2 예측의 예측 모드가 AMVP 모드일 때, 제2 예측의 움직임 정보는 예측 움직임 벡터 후보 및 MVD의 합과 동일할 수 있다. 여기에서, 예측 움직임 벡터 후보는 예측 움직임 벡터 후보 리스트의 예측 움직임 벡터 후보들 중에서 예측 움직임 벡터 인덱스에 의해 지시될 수 있다.
처리부(1610)는 제1 서브 예측 블록 및 제2 서브 예측 블록을 사용하여 대상 블록에 대한 (최종) 예측 블록을 생성할 수 있다.
단계(2530)에서, 처리부(1610)는 GPM 정보에 대한 부호화를 수행하여 부호화된 GPM 정보를 생성할 수 있다. 부호화는 엔트로피 부호화일 수 있다.
예를 들면, GPM 정보는 예측 모드 정보를 포함할 수 있다. 부호화된 GPM 정보는 부호화된 예측 모드 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, GPM 정보는 예측 모드 차분을 포함할 수 있다. 부호화된 GPM 정보는 부호화된 예측 모드 차분을 포함할 수 있다.
예측 모드 차분은 대상 블록에 대한 예측 모드 및 유도된 예측 모드 간의 차분일 수 있다. 유도된 예측 모드는 대상 블록의 인접 블록들, 인접 블록들의 특정 코딩 파라미터들 및/또는 분할 경계에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 대상 블록에 대한 예측 모드는 유도된 예측 모드 및 예측 모드 차분의 합일 수 있다.
예를 들면, 부호화된 GPM 정보는 부호화된 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 부호화된 제2 분할 영역 예측 모드 정보를 포함할 수 있다. GPM 정보는 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 제2 분할 영역 예측 모드 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 부호화된 GPM 정보는 부호화된 제1 분할 영역 예측 모드 차분 및 부호화된 제2 분할 영역 예측 모드 차분을 포함할 수 있다. GPM 정보는 제1 분할 영역 예측 모드 차분 및 제2 분할 영역 예측 모드 차분을 포함할 수 있다.
제1 분할 영역 예측 모드 차분은 제1 분할 영역 예측 모드 및 유도된 예측 모드 간의 차분일 수 있다. 유도된 예측 모드는 대상 블록(또는, 제1 분할 영역)의 인접 블록들, 인접 블록들의 특정 코딩 파라미터들 및/또는 분할 경계에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 제1 분할 영역 예측 모드는 유도된 예측 모드 및 제1 분할 영역 예측 모드 차분의 합일 수 있다.
제2 분할 영역 예측 모드 차분은 제2 분할 영역 예측 모드 및 유도된 예측 모드 간의 차분일 수 있다. 유도된 예측 모드는 대상 블록(또는, 제2 분할 영역)의 인접 블록들, 인접 블록들의 특정 코딩 파라미터들 및/또는 분할 경계에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 제2 분할 영역 예측 모드는 유도된 예측 모드 및 제2 분할 영역 예측 모드 차분의 합일 수 있다.
예를 들면, 부호화된 GPM 정보는 부호화된 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 부호화된 분할 영역 예측 모드 차분을 포함할 수 있다. GPM 정보는 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 분할 영역 예측 모드 차분을 포함할 수 있다.
분할 영역 예측 모드 차분은 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 제2 분할 영역 예측 모드 정보 간의 차분일 수 있다. 말하자면, 제2 분할 영역 예측 모드 정보는 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 분할 영역 예측 모드 차분의 합일 수 있다.
예를 들면, GPM 정보는 예측 모드 리스트에 대한 인덱스를 포함할 수 있다. 부호화된 GPM 정보는 예측 모드 리스트에 대한 부호화된 인덱스를 포함할 수 있다.
예를 들면, GPM 정보는 인덱스 차분을 포함할 수 있다. 부호화된 GPM 정보는 부호화된 인덱스 차분을 포함할 수 있다.
인덱스 차분은 대상 블록에 대한 인덱스 및 유도된 인덱스 간의 차분일 수 있다. 유도된 인덱스는 대상 블록의 인접 블록들, 인접 블록들의 특정 코딩 파라미터들 및/또는 분할 경계에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 대상 블록에 대한 인덱스는 유도된 인덱스 및 인덱스 차분의 합일 수 있다.
예를 들면, GPM 정보는 제1 분할 영역 인덱스 및 제2 분할 영역 인덱스를 포함할 수 있다. 부호화된 GPM 정보는 부호화된 제1 인덱스 및 부호화된 제2 분할 영역 인덱스를 포함할 수 있다.
예를 들면, GPM 정보는 제1 분할 영역 인덱스 차분 및 제2 분할 영역 인덱스 차분을 포함할 수 있다. 부호화된 GPM 정보는 부호화된 제1 분할 영역 인덱스 차분 및 부호화된 제2 분할 영역 인덱스 차분을 포함할 수 있다.
제1 분할 영역 인덱스 차분은 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스 및 유도된 인덱스 간의 차분일 수 있다. 유도된 인덱스는 대상 블록(또는, 제1 분할 영역)의 인접 블록들, 인접 블록들의 특정 코딩 파라미터들 및/또는 분할 경계에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스는 유도된 인덱스 및 제1 분할 영역 인덱스 차분의 합일 수 있다.
제2 분할 영역 인덱스 차분은 제2 예측 모드 리스트에 대한 제2 인덱스 및 유도된 인덱스 간의 차분일 수 있다. 유도된 인덱스는 대상 블록(또는, 제2 분할 영역)의 인접 블록들, 인접 블록들의 특정 코딩 파라미터들 및/또는 분할 경계에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 제2 예측 모드 리스트에 대한 제2 인덱스는 유도된 인덱스 및 제2 분할 영역 인덱스 차분의 합일 수 있다.
예를 들면, GPM 정보는 제1 분할 영역 인덱스 및 인덱스 차분을 포함할 수 있다. 부호화된 GPM 정보는 부호화된 제1 분할 영역 인덱스 및 부호화된 인덱스 차분을 포함할 수 있다.
인덱스 차분은 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스 및 제2 예측 모드 리스트에 대한 제2 인덱스 간의 차분일 수 있다. 말하자면, 제2 예측 모드 리스트에 대한 제2 인덱스는 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스 및 인덱스 차분의 합일 수 있다.
전술된 것과 같이, GPM 정보는 제1 분할 영역에 대한 예측 모드 및 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스를 포함할 수 있다.
제1 분할 영역에 대한 예측 모드가 인트라 예측이며, 제1 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드가 방향성 인트라 예측 모드인 경우, GPM 정보는 오프셋을 포함할 수 있다. 부호화된 GPM 정보는 부호화된 오프셋을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 대상 블록에 대한 분할 경계는 제1 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드의 방향과 직각일 수 있다. 또한, 대상 블록에 대한 분할 경계는 대상 블록의 특정 지점으로부터 오프셋에 대응하는 픽셀 수만큼 떨어진 위치를 지나는 직선일 수 있다. 말하자면, 오프셋은 대상 블록의 특정 지점 및 분할 경계 간의 거리를 픽셀들의 단위로 나타낼 수 있다.
예를 들면, 특정 지점은 블록의 중심, 좌측 상단, 우측 상단, 좌측 하단 또는 우측 하단일 수 있다. 또는, 특정 지점은 블록의 중심 픽셀, 최좌측 최상단 픽셀, 최우측 최상단 픽셀, 최좌측 최하단 픽셀 또는 최우측 최하단 픽셀일 수 있다.
일 실시예에서, 대상 블록에 대한 분할 경계는 제1 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드의 방향과 평행할 수 있다. 또한, 대상 블록에 대한 분할 경계는 대상 블록의 특정 지점으로부터 오프셋에 대응하는 픽셀 수만큼 떨어진 위치를 지나는 직선일 수 있다. 말하자면, 오프셋은 대상 블록의 특정 지점 및 분할 경계 간의 거리를 픽셀들의 단위로 나타낼 수 있다.
예를 들면, 특정 지점은 블록의 중심, 좌측 상단, 우측 상단, 좌측 하단 또는 우측 하단일 수 있다. 또는, 특정 지점은 블록의 중심 픽셀, 최좌측 최상단 픽셀, 최우측 최상단 픽셀, 최좌측 최하단 픽셀 또는 최우측 최하단 픽셀일 수 있다.
제1 분할 영역에 대한 예측 모드가 인트라 예측이며, 제2 분할 영역에 대한 예측 모드가 인트라 예측인 경우, 제2 분할 영역에 대한 제2 인트라 예측 모드를 결정하기 위해 인트라 예측 모드 차분이 사용될 수 있다. 이 때, GPM 정보는 제1 인트라 예측 모드 및 인트라 예측 모드 차분을 포함할 수 있다. 부호화된 GPM 정보는 부호화된 제1 인트라 예측 모드 및 부호화된 인트라 예측 모드 차분을 포함할 수 있다.
제1 인트라 예측 모드는 제1 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드일 수 있다. 제2 인트라 예측 모드는 제2 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드일 수 있다.
인트라 예측 모드 차분은 제1 인트라 예측 모드 및 제2 인트라 예측 모드 간의 차분일 수 있다. 말하자면, 제2 인트라 예측 모드는 제1 인트라 예측 모드 및 인트라 예측 모드 차분의 합일 수 있다.
말하자면, 제1 분할 영역에 대한 예측 모드가 인트라 예측이며, 제2 분할 영역에 대한 예측 모드가 인트라 예측인 경우, 제2 분할 영역에 대한 제2 인트라 예측 모드 대신에 인트라 예측 모드 차분이 시그널링될 수 있다.
제1 인트라 예측 모드 및 제2 인트라 예측 모드는 대상 블록에 인접한 복원된 영역으로부터 유도될 수 있다. 복원된 영역은 이웃 블록을 의미할 수 있다.
제1 인트라 예측 모드 및 제2 인트라 예측 모드는 대상 블록에 인접한 복원된 영역의 참조 영역으로부터 유도되는 2 개의 인트라 예측 모드들일 수 있다. 참조 영역은 n 개의 참조 라인들로 구성될 수 있다. n은 1 이상의 정수일 수 있다.
참조 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드는 참조 영역 내에서 픽셀들의 밝기들이 변화하는 방향에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 참조 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드의 방향은 참조 영역 내에서 픽셀들의 밝기들이 변화하는 방향에 수평일 수 있다. 참조 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드의 방향은 참조 영역 내에서 픽셀들의 밝기들이 변화하는 방향에 수직일 수 있다.
참조 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드는 참조 영역의 최상단 복원된 픽셀 라인 또는 최우측 복원된 픽셀 라인으로부터 유도되는 인트라 예측 모드들 중 참조 영역과 가장 유사한 블록을 생성하는 인트라 예측 모드일 수 있다. 여기에서, 블록은 재구축된 블록 또는 예측 블록일 수 있다.
복원된 영역의 참조 영역은 이웃 블록 내의 영역을 의미할 수 있다. 또는, 복원된 영역의 참조 영역은 이웃 블록의 참조 라인들을 의미할 수 있다. 참조 영역의 복원된 픽셀 라인은 이웃 블록의 참조 라인들을 의미할 수 있다.
전술된 제1 인트라 예측 모드는 제1 예측 모드 리스트에 포함될 수 있다. 예를 들면, 제1 예측 모드 리스트는 제1 인트라 예측 모드를 포함하도록 구성될 수 있다.
전술된 제2 인트라 예측 모드는 제2 예측 모드 리스트에 포함될 수 있다. 예를 들면, 제2 예측 모드 리스트는 제2 인트라 예측 모드를 포함하도록 구성될 수 있다.
엔트로피 부호화를 수행하기 위해 GPM 정보의 특정 정보에 대해 고정 길이(fixed-length) 이진화(binarization) 방법이 적용될 수 있다.
엔트로피 부호화를 수행하기 위해 GPM 정보의 특정 정보에 절삭된 단항(truncated-unary) 이진화 방법이 적용될 수 있다.
엔트로피 부호화를 수행하기 위해 GPM 정보의 특정 정보에 n차 지수 골롬(n-th exponential-golomb) 이진화 방법이 적용될 수 있다. n은 0 이상의 정수일 수 있다.처리부(1610)는 GPM 정보의 적어도 일부에 대한 부호화를 수행할 수 있다. 실시예들에서 전술된 리스트들은 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 동일한 방식으로 생성될 수 있다. 따라서, 전술된 리스트 및 리스트의 후보들은 부호화의 대상이 아닐 수 있다.
부호화 장치(1600)에 의해 생성되는 비트스트림은 부호화된 GPM 정보를 포함할 수 있다.
처리부(1610)는 비트스트림을 저장부(1630)에 저장할 수 있다.
통신부(1620)는 비트스트림을 복호화 장치(1700)로 전송할 수 있다.
단계(2510)는 단계(1810)의 일부일 수 있다. 단계(2520)는 단계(1820)의 일부일 수 있다. 단계(2530)는 단계(1830)의 일부일 수 있다.
도 26은 일 실시예에 따른 기하학적 분할에 기반하는 복호화 방법의 흐름도이다.
단계(2610)에서, 처리부(1710)는 비트스트림을 획득할 수 있다.
처리부(1710)는 저장부(1730)로부터 비트스트림을 독출할 수 있다.
통신부(1720)는 부호화 장치(1600)로부터 비트스트림을 수신할 수 있다.
비트스트림은 부호화된 GPM 정보를 포함할 수 있다.
처리부(1710)는 부호화된 GPM 정보에 대한 복호화를 수행하여 GPM 정보를 생성할 수 있다. 복호화는 엔트로피 복호화일 수 있다.
예를 들면, 부호화된 GPM 정보는 부호화된 예측 모드 정보를 포함할 수 있다. GPM 정보는 예측 모드 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 부호화된 GPM 정보는 부호화된 예측 모드 차분을 포함할 수 있다. GPM 정보는 예측 모드 차분을 포함할 수 있다.
예측 모드 차분은 대상 블록에 대한 예측 모드 및 유도된 예측 모드 간의 차분일 수 있다. 유도된 예측 모드는 대상 블록의 인접 블록들, 인접 블록들의 특정 코딩 파라미터들 및/또는 분할 경계에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 대상 블록에 대한 예측 모드는 유도된 예측 모드 및 예측 모드 차분의 합일 수 있다.
예를 들면, 부호화된 GPM 정보는 부호화된 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 부호화된 제2 분할 영역 예측 모드 정보를 포함할 수 있다. GPM 정보는 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 제2 분할 영역 예측 모드 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 부호화된 GPM 정보는 부호화된 제1 분할 영역 예측 모드 차분 및 부호화된 제2 분할 영역 예측 모드 차분을 포함할 수 있다. GPM 정보는 제1 분할 영역 예측 모드 차분 및 제2 분할 영역 예측 모드 차분을 포함할 수 있다.
제1 분할 영역 예측 모드 차분은 제1 분할 영역 예측 모드 및 유도된 예측 모드 간의 차분일 수 있다. 유도된 예측 모드는 대상 블록(또는, 제1 분할 영역)의 인접 블록들, 인접 블록들의 특정 코딩 파라미터들 및/또는 분할 경계에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 제1 분할 영역 예측 모드는 유도된 예측 모드 및 제1 분할 영역 예측 모드 차분의 합일 수 있다.
제2 분할 영역 예측 모드 차분은 제2 분할 영역 예측 모드 및 유도된 예측 모드 간의 차분일 수 있다. 유도된 예측 모드는 대상 블록(또는, 제2 분할 영역)의 인접 블록들, 인접 블록들의 특정 코딩 파라미터들 및/또는 분할 경계에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 제2 분할 영역 예측 모드는 유도된 예측 모드 및 제2 분할 영역 예측 모드 차분의 합일 수 있다.
예를 들면, 부호화된 GPM 정보는 부호화된 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 부호화된 분할 영역 예측 모드 차분을 포함할 수 있다. GPM 정보는 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 분할 영역 예측 모드 차분을 포함할 수 있다.
분할 영역 예측 모드 차분은 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 제2 분할 영역 예측 모드 정보 간의 차분일 수 있다. 말하자면, 제2 분할 영역 예측 모드 정보는 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 분할 영역 예측 모드 차분의 합일 수 있다.
예를 들면, 부호화된 GPM 정보는 예측 모드 리스트에 대한 부호화된 인덱스를 포함할 수 있다. GPM 정보는 예측 모드 리스트에 대한 인덱스를 포함할 수 있다.
예를 들면, 부호화된 GPM 정보는 부호화된 인덱스 차분을 포함할 수 있다. GPM 정보는 인덱스 차분을 포함할 수 있다.
인덱스 차분은 대상 블록에 대한 인덱스 및 유도된 인덱스 간의 차분일 수 있다. 유도된 인덱스는 대상 블록의 인접 블록들, 인접 블록들의 특정 코딩 파라미터들 및/또는 분할 경계에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 대상 블록에 대한 인덱스는 유도된 인덱스 및 인덱스 차분의 합일 수 있다.
예를 들면, 부호화된 GPM 정보는 부호화된 제1 인덱스 및 부호화된 제2 분할 영역 인덱스를 포함할 수 있다. GPM 정보는 제1 분할 영역 인덱스 및 제2 분할 영역 인덱스를 포함할 수 있다.
예를 들면, 부호화된 GPM 정보는 부호화된 제1 분할 영역 인덱스 차분 및 부호화된 제2 분할 영역 인덱스 차분을 포함할 수 있다. GPM 정보는 제1 분할 영역 인덱스 차분 및 제2 분할 영역 인덱스 차분을 포함할 수 있다.
제1 분할 영역 인덱스 차분은 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스 및 유도된 인덱스 간의 차분일 수 있다. 유도된 인덱스는 대상 블록(또는, 제1 분할 영역)의 인접 블록들, 인접 블록들의 특정 코딩 파라미터들 및/또는 분할 경계에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스는 유도된 인덱스 및 제1 분할 영역 인덱스 차분의 합일 수 있다.
제2 분할 영역 인덱스 차분은 제2 예측 모드 리스트에 대한 제2 인덱스 및 유도된 인덱스 간의 차분일 수 있다. 유도된 인덱스는 대상 블록(또는, 제2 분할 영역)의 인접 블록들, 인접 블록들의 특정 코딩 파라미터들 및/또는 분할 경계에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 제2 예측 모드 리스트에 대한 제2 인덱스는 유도된 인덱스 및 제2 분할 영역 인덱스 차분의 합일 수 있다.
예를 들면, 부호화된 GPM 정보는 부호화된 제1 분할 영역 인덱스 및 부호화된 인덱스 차분을 포함할 수 있다. GPM 정보는 제1 분할 영역 인덱스 및 인덱스 차분을 포함할 수 있다.
인덱스 차분은 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스 및 제2 예측 모드 리스트에 대한 제2 인덱스 간의 차분일 수 있다. 말하자면, 제2 예측 모드 리스트에 대한 제2 인덱스는 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스 및 인덱스 차분의 합일 수 있다.
전술된 것과 같이, GPM 정보는 제1 분할 영역에 대한 예측 모드 및 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스를 포함할 수 있다.
제1 분할 영역에 대한 예측 모드가 인트라 예측이며, 제1 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드가 방향성 인트라 예측 모드인 경우, 부호화된 GPM 정보는 부호화된 오프셋을 포함할 수 있다. GPM 정보는 오프셋을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 대상 블록에 대한 분할 경계는 제1 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드의 방향과 직각일 수 있다. 또한, 대상 블록에 대한 분할 경계는 대상 블록의 특정 지점으로부터 오프셋에 대응하는 픽셀 수만큼 떨어진 위치를 지나는 직선일 수 있다. 말하자면, 오프셋은 대상 블록의 특정 지점 및 분할 경계 간의 거리를 픽셀들의 단위로 나타낼 수 있다.
예를 들면, 특정 지점은 블록의 중심, 좌측 상단, 우측 상단, 좌측 하단 또는 우측 하단일 수 있다. 또는, 특정 지점은 블록의 중심 픽셀, 최좌측 최상단 픽셀, 최우측 최상단 픽셀, 최좌측 최하단 픽셀 또는 최우측 최하단 픽셀일 수 있다.
일 실시예에서, 대상 블록에 대한 분할 경계는 제1 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드의 방향과 평행할 수 있다. 또한, 대상 블록에 대한 분할 경계는 대상 블록의 특정 지점으로부터 오프셋에 대응하는 픽셀 수만큼 떨어진 위치를 지나는 직선일 수 있다. 말하자면, 오프셋은 대상 블록의 특정 지점 및 분할 경계 간의 거리를 픽셀들의 단위로 나타낼 수 있다.
예를 들면, 특정 지점은 블록의 중심, 좌측 상단, 우측 상단, 좌측 하단 또는 우측 하단일 수 있다. 또는, 특정 지점은 블록의 중심 픽셀, 최좌측 최상단 픽셀, 최우측 최상단 픽셀, 최좌측 최하단 픽셀 또는 최우측 최하단 픽셀일 수 있다.
제1 분할 영역에 대한 예측 모드가 인트라 예측이며, 제2 분할 영역에 대한 예측 모드가 인트라 예측인 경우, 제2 분할 영역에 대한 제2 인트라 예측 모드를 결정하기 위해 인트라 예측 모드 차분이 사용될 수 있다. 이 때, 부호화된 GPM 정보는 부호화된 제1 인트라 예측 모드 및 부호화된 인트라 예측 모드 차분을 포함할 수 있다. GPM 정보는 제1 인트라 예측 모드 및 인트라 예측 모드 차분을 포함할 수 있다.
제1 인트라 예측 모드는 제1 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드일 수 있다. 제2 인트라 예측 모드는 제2 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드일 수 있다.
인트라 예측 모드 차분은 제1 인트라 예측 모드 및 제2 인트라 예측 모드 간의 차분일 수 있다. 말하자면, 제2 인트라 예측 모드는 제1 인트라 예측 모드 및 인트라 예측 모드 차분의 합일 수 있다.
말하자면, 제1 분할 영역에 대한 예측 모드가 인트라 예측이며, 제2 분할 영역에 대한 예측 모드가 인트라 예측인 경우, 제2 분할 영역에 대한 제2 인트라 예측 모드 대신에 인트라 예측 모드 차분이 시그널링될 수 있다.
제1 인트라 예측 모드 및 제2 인트라 예측 모드는 대상 블록에 인접한 복원된 영역으로부터 유도될 수 있다. 복원된 영역은 이웃 블록을 의미할 수 있다.
제1 인트라 예측 모드 및 제2 인트라 예측 모드는 대상 블록에 인접한 복원된 영역의 참조 영역으로부터 유도되는 2 개의 인트라 예측 모드들일 수 있다. 참조 영역은 n 개의 참조 라인들로 구성될 수 있다. n은 1 이상의 정수일 수 있다.
참조 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드는 참조 영역 내에서 픽셀들의 밝기들이 변화하는 방향에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 참조 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드의 방향은 참조 영역 내에서 픽셀들의 밝기들이 변화하는 방향에 수평일 수 있다. 참조 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드의 방향은 참조 영역 내에서 픽셀들의 밝기들이 변화하는 방향에 수직일 수 있다.
참조 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드는 참조 영역의 최상단 복원된 픽셀 라인 또는 최우측 복원된 픽셀 라인으로부터 유도되는 인트라 예측 모드들 중 참조 영역과 가장 유사한 블록을 생성하는 인트라 예측 모드일 수 있다. 여기에서, 블록은 재구축된 블록 또는 예측 블록일 수 있다.
복원된 영역의 참조 영역은 이웃 블록 내의 영역을 의미할 수 있다. 또는, 복원된 영역의 참조 영역은 이웃 블록의 참조 라인들을 의미할 수 있다. 참조 영역의 복원된 픽셀 라인은 이웃 블록의 참조 라인들을 의미할 수 있다.
전술된 제1 인트라 예측 모드는 제1 예측 모드 리스트에 포함될 수 있다. 예를 들면, 제1 예측 모드 리스트는 제1 인트라 예측 모드를 포함하도록 구성될 수 있다.
전술된 제2 인트라 예측 모드는 제2 예측 모드 리스트에 포함될 수 있다. 예를 들면, 제2 예측 모드 리스트는 제2 인트라 예측 모드를 포함하도록 구성될 수 있다.
엔트로피 복호화를 수행하기 위해 GPM 정보의 특정 정보에 대해 고정 길이(fixed-length) 이진화(binarization) 방법이 적용될 수 있다.
엔트로피 복호화를 수행하기 위해 GPM 정보의 특정 정보에 절삭된 단항(truncated-unary) 이진화 방법이 적용될 수 있다.
엔트로피 복호화를 수행하기 위해 GPM 정보의 특정 정보에 n차 지수 골롬(n-th exponential-golomb) 이진화 방법이 적용될 수 있다. n은 0 이상의 정수일 수 있다.
처리부(1610)는 부호화된 GPM 정보의 적어도 일부에 대한 복호화를 수행할 수 있다. 실시예들에서 전술된 리스트들은 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 동일한 방식으로 생성될 수 있다. 따라서, 전술된 리스트 및 리스트의 후보들은 복호화의 대상이 아닐 수 있다.
GPM 정보는 GPM 플래그를 포함할 수 있다.
GPM 플래그는 GPM을 사용하는 예측이 수행되는지 여부를 나타내는 정보일 수 있다.
GPM 플래그가 GPM을 사용하는 예측이 수행되지 않음을 나타내는 경우, 아래에서 설명될 단계들(2620 및 2630)에서의 처리들은 수행되지 않을 수 있다.
GPM 플래그가 GPM을 사용하는 예측이 수행됨을 나타내는 경우, 아래에서 설명될 단계들(2620 및 2630)에서의 처리들이 수행될 수 있다.
단계(2620)에서, 처리부(1710)는 대상 블록에 대한 GPM 정보를 구성할 수 있다.
단계(2510)를 참조하여 전술된 내용은 단계(2620)에도 적용될 수 있다. 중복되는 설명은 생략된다.
예측 정보는 GPM 정보를 포함할 수 있다.
GPM 정보는 경계 정보를 포함할 수 있다. 경계 정보는 GPM의 분할 모드 또는 분할 경계를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 경계 정보는 GPM의 각도 및 거리를 특정할 수 있다.
GPM 정보는 제1 분할 영역에 대한 예측 모드를 나타내는 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 제2 분할 영역에 대한 예측 모드를 나타내는 제2 분할 영역 예측 모드 정보를 포함할 수 있다.
분할 영역에 대한 예측 모드는 인트라 예측, 인터 예측 또는 실시예들에서 설명된 다른 예측 모드일 수 있다.
제1 분할 영역 예측 모드 정보는 GPM에 따라 분할된 제1 분할 영역에 대한 예측 방법을 지시할 수 있다.
제2 분할 영역 예측 모드 정보는 GPM에 따라 분할된 제2 분할 영역에 대한 예측 방법을 지시할 수 있다.
처리부(1710)는 GPM 정보의 경계 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 제1 분할 영역(partitioned region) 및 제2 분할 영역을 결정할 수 있다.
처리부(1710)는 GPM을 위한 제1 예측 모드 리스트 및 제2 예측 모드 리스트를 구성할 수 있다.
제1 분할 영역에 대해 인터 예측 모드가 사용될 때, 제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 후보들은 하나 이상의 움직임 정보들일 수 있다.
예를 들면, 제1 분할 영역에 대해 인터 예측 모드가 사용될 때, 처리부(1710)는 대상 블록의 이웃 블록의 정보를 사용하여 제1 예측 모드 리스트의 하나 이상의 움직임 정보들을 결정할 수 있다. 이웃 블록의 정보는 이웃 블록의 움직임 정보를 포함할 수 있다. 움직임 정보는 움직임 벡터를 포함할 수 있다. 움직임 벡터는 복수일 수 있다.
제2 분할 영역에 대해 인트라 예측이 사용될 때, 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 후보들은 하나 이상의 인트라 예측 모드들일 수 있다.
예를 들면, 제2 분할 영역에 대해 인트라 예측이 사용될 때, 처리부(1610)는 대상 블록의 이웃 블록의 정보를 사용하여 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 인트라 예측 모드들을 결정할 수 있다. 이웃 블록의 정보는 이웃 블록의 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다.
제2 분할 영역에 대해 인터 예측 모드가 사용될 때, 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 후보들은 하나 이상의 움직임 정보들일 수 있다.
예를 들면, 제2 분할 영역에 대해 인터 예측 모드가 사용될 때, 처리부(1710)는 대상 블록의 이웃 블록의 정보를 사용하여 제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 움직임 정보들을 결정할 수 있다. 이웃 블록의 정보는 이웃 블록의 움직임 정보를 포함할 수 있다. 움직임 정보는 움직임 벡터를 포함할 수 있다. 움직임 벡터는 복수일 수 있다.
제2 예측 모드 리스트의 하나 이상의 움직임 정보들은 대상 블록의 이웃 블록들에 대한 인터 예측들을 위해 결정된 움직임 정보들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
처리부(1710)는 GPM 정보를 사용하여 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스 및 제2 예측 모드 리스트에 대한 제2 인덱스를 결정할 수 있다.
예를 들면, GPM 정보는 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스 및 제2 예측 모드 리스트에 대한 제2 인덱스를 포함할 수 있다.
단계(2630)에서, 처리부(1710)는 GPM 정보를 사용하여 대상 블록에 대하여 GPM의 예측을 수행할 수 있다.
단계(2520)를 참조하여 전술된 내용은 단계(2630)에도 적용될 수 있다. 중복되는 설명은 생략된다.
처리부(1710)는 GPM 정보를 사용하는 제1 분할 영역에 대한 제1 예측을 수행하여 제1 서브 예측 블록을 생성할 수 있다.
제1 예측은 인터 예측 또는 인트라 예측일 수 있다. 제1 예측은 실시예들에서 전술된 특정 모드의 예측일 수 있다.
처리부(1710)는 제1 예측 모드 리스트의 후보들 중 제1 인덱스가 가리키는 후보를 사용하여 제1 예측을 수행함으로써 제1 서브 예측 블록을 생성할 수 있다.
처리부(1710)는 GPM 정보를 사용하는 제2 분할 영역에 대한 제2 예측을 수행하여 제2 서브 예측 블록을 생성할 수 있다.
제2 예측은 인터 예측 또는 인트라 예측일 수 있다. 제2 예측은 실시예들에서 전술된 특정 모드의 예측일 수 있다.
처리부(1710)는 제2 예측 모드 리스트의 후보들 중 제2 인덱스가 가리키는 후보를 사용하여 제2 예측을 수행함으로써 제2 서브 예측 블록을 생성할 수 있다.
처리부(1710)는 제1 서브 예측 블록 및 제2 서브 예측 블록을 사용하여 대상 블록에 대한 (최종) 예측 블록을 생성할 수 있다.
단계(2610)는 단계(1910)의 일부일 수 있다. 단계(2620)는 단계(1920)의 일부일 수 있다. 단계(2630)는 단계(1930)의 일부일 수 있다.
GPM의 선택적인 수행
일 실시예에서, 실시예들에서 설명된 GPM을 사용하는 예측은 특정 조건이 충족되었을 경우에만 선택적으로 사용될 수 있다. 특정 조건이 충족되지 않는 경우 실시예들에서 설명된 GPM을 사용하는 예측은 사용되지 않을 수 있다.
일 실시예에서, GPM을 사용하는 예측은 단계들(2510 내지 2530) 중 적어도 일부를 사용하는 예측을 의미할 수 있다. 또한, GPM을 사용하는 예측은 단계들(2610 내지 2630) 중 적어도 일부를 사용하는 예측을 의미할 수 있다.
예를 들면, GPM을 사용하는 예측은 단계(2530)에서의 GPM 정보에 대한 부호화 또는 단계(2610)에서의 GPM 정보에 대한 복호화를 의미할 수 있다.
일 실시예에서, GPM을 사용하는 예측은 대상 블록에 관련된 특정 조건이 충족되었을 경우에만 선택적으로 수행될 수 있다.
예를 들면, 특정 조건은 대상 블록의 코딩 파라미터에 관련된 조건일 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 특정 코딩 파라미터의 값이 특정 값인지 여부에 따라, GPM을 사용하는 예측이 수행될지 여부가 결정될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 특정 코딩 파라미터들의 값들의 조합에 따라, GPM을 사용하는 예측이 수행될지 여부가 결정될 수 있다.
여기에서, GPM을 사용하는 예측은 제1 서브 예측 블록 및 제2 서브 예측 블록 중 적어도 하나에 대해 인트라 예측을 사용하는 예측으로 한정될 수도 있다. 이하에서, 인트라 예측을 위한 GPM은 제1 서브 예측 블록 및 제2 서브 예측 블록 중 적어도 하나에 대해 인트라 예측을 사용하는 GPM을 의미할 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측을 위한 GPM을 사용하는 예측은 대상 블록의 가로 길이 또는 세로 길이가 제1 기준치의 이상인 경우에만 수행될 수 있다. 제1 기준치는 8일 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측을 위한 GPM을 사용하는 예측은 대상 블록의 가로 길이 또는 세로 길이가 제2 기준치의 이하인 경우에만 수행될 수 있다. 제2 기준치는 128일 수 있다.
기하학적 분할 모드 정보와 기하학적 분할 모드에 대한 엔트로피 복호화
대상 블록에 대한 분할 모드는 복수의 후보 분할 모드들 중 하나를 지시하는 GPM 인덱스에 의해 결정될 수 있다.
실시예들에서, 용어들 "후보 분할 모드" 및 "후보"는 동일한 의미로 사용될 수 있고, 서로 교체될 수 있다.GPM 정보는 GPM 인덱스를 포함할 수 있다. GPM 인덱스는 복수의 후보 분할 모드들 중 하나를 대상 블록에 대한 분할 모드로 지시할 수 있다.
복수의 후보 분할 모드들은 N 개일 수 있다. N은 양의 정수일 수 있다. 예를 들면, N은 4, 8, 16 또는 32일 수 있다.
복수의 후보 분할 모드들을 포함하는 분할 모드 리스트가 구성될 수 있다. 분할 모드 리스트는 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 동일한 방식으로 구성될 수 있다.
분할 모드 리스트는 가용한 복수의 분할 모드들 중 N 개를 복수의 후보 분할 모드들로 선택함으로써 구성될 수 있다. 가용한 복수의 분할 모드들의 개수는 N 보다 더 클 수 있다.
GPM 인덱스는 분할 모드 리스트에 대한 인덱스일 수 있다. GPM 인덱스의 시그널링을 통해 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 분할 모드 리스트 내의 동일한 후보가 특정될 수 있다.
분할 모드 리스트에 저장되는 복수의 후보 분할 모드들의 적어도 일부는 대상 블록과 인접한 블록 또는 영역의 1) 인트라 예측 모드, 2) 인트라 예측 모드의 방향 또는 3) 픽셀들의 픽셀 값들에 기반하여 결정될 수 있다. 분할 모드 리스트에 저장되는 복수의 후보 분할 모드들의 적어도 일부는 대상 블록과 인접한 블록 또는 영역 내의 픽셀들의 픽셀 값들의 변화에 기반하여 결정될 수 있다. 여기에서, 변화는 그래디언트(gradient)일 수 있다.
실시예들에서, 블록 또는 영역은 재구축된 블록 또는 재구축된 영역일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록과 인접한 블록의 인트라 예측 모드의 방향과 동일하거나 유사한 각도를 갖는 분할 모드들이 분할 모드 리스트에 추가될 수 있다.
실시예들에서, 인트라 예측 모드의 방향 및 분할 모드의 각도가 유사하다는 것은 인트라 예측 모드의 방향의 각도 및 분할 모드의 분할 경계의 각도 간의 차이가 기준치 이내인 것을 의미할 수 있다.
실시예들에서, 특정 방향의 각도는 특정 방향 및 영상 좌표계의 가로 축 간의 각도일 수 있다.
실시예들에서, 특정 분할 모드의 각도는 특정 분할 모드의 분할 경계의 각도일 수 있다.
실시예들에서, 특정 분할 경계의 각도는 GPM에 의해 결정되는 특정 분할 경계의 각도 및 영상 좌표계의 가로 축 간의 각도일 수 있다.
실시예들에서, 특정 방향과 특정 분할 경계의 각도가 동일하다는 것은 특정 방향에 대한 제1 각도 및 특정 분할 경계에 대한 제2 각도가 동일하다는 것을 의미할 수 있다. 제1 각도는 특정 방향 및 영상 좌표계의 가로 축 간의 각도일 수 있다. 제2 각도는 GPM에 의해 결정되는 특정 분할 경계의 각도 및 영상 좌표계의 가로 축 간의 각도일 수 있다.
실시예들에서, 특정 방향과 특정 분할 경계의 각도가 유사하다는 것은 특정 방향에 대한 제1 각도 및 특정 분할 경계에 대한 제2 각도가 유사하다는 것을 의미할 수 있다. 제1 각도는 특정 방향 및 영상 좌표계의 가로 축 간의 각도일 수 있다. 제2 각도는 GPM에 의해 결정되는 특정 분할 경계의 각도 및 영상 좌표계의 가로 축 간의 각도일 수 있다.
GPM의 분할 모드에 대응하는 각도를 지시하는 값은 테이블, 배열 및 리스트와 같은 데이터 구조(date structure) 내에 미리 정의될 수 있다.
GPM에 의해 복수의 분할 모드들의 복수의 분할 경계들과, 복수의 분할 경계들의 각도들이 결정될 수 있다.
데이터 구조는 복수의 요소(element)들을 포함할 수 있다. 요소들의 요소 값들은 GPM의 분할 모드들에 대응하는 각도들을 지시할 수 있다. 복수의 분할 모드들의 각 분할 모드에 대응하는 각도를 지시하는 값은 데이터 구조 내에 요소의 요소 값으로서 미리 정의될 수 있다.
제1 값은 특정 대상의 제1 각도를 나타낼 수 있다. 데이터 구조 내의 제2 요소는 제2 각도를 지시하는 미리 정의된 제2 요소 값을 가질 수 있다. 제1 값이 데이터 구조 내의 제2 요소로 매핑되면, 제1 값이 나타내는 제1 각도는 제2 각도와 동일하다고 간주될 수 있다.
말하자면, 제2 요소 값이 나타내는 제2 각도와 동일한 각도는 데이터 구조 내의 제2 요소로 매핑되는 값들을 의미할 수 있다.
제1 값은 특정 대상의 제1 각도를 나타낼 수 있다. 데이터 구조 내의 제2 요소는 제2 각도를 지시하는 미리 정의된 제2 값을 가질 수 있다. 제1 값이 데이터 구조 내의 제2 요소와 인접한 요소(들)로 매핑되면, 제1 값이 나타내는 제1 각도는 제2 각도에 유사하다고 간주될 수 있다.
말하자면, 제2 요소 값이 나타내는 제2 각도와 유사한 각도는 데이터 구조 내의 제2 요소와 인접한 요소(들)로 매핑되는 값들을 의미할 수 있다.
제3 값은 제3 대상의 제3 각도를 나타낼 수 있다. 제4 값은 제4 대상의 제4 각도를 나타낼 수 있다. 제3 값 및 제4 값이 데이터 구조 내의 동일한 요소로 매핑되면, 제3 값이 나타내는 제3 각도 및 제4 값이 나타내는 제4 각도는 동일할 수 있다.
제3 값은 제3 대상의 제3 각도를 나타낼 수 있다. 제4 값은 제4 대상의 제4 각도를 나타낼 수 있다. 제3 값 및 제4 값이 데이터 구조 내의 서로 인접한 요소들로 각각 매핑되면, 제3 값이 나타내는 제3 각도 및 제4 값이 나타내는 제4 각도는 유사할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록과 인접한 블록의 인트라 예측 모드의 방향에 수직인 방향과 동일하거나 유사한 각도를 갖는 하나 이상의 분할 모드들이 분할 모드 리스트에 추가할 수 있다.
예를 들어, 밝기 변화 방향과 동일하거나 유사한 각도를 갖는 하나 이상의 분할 모드들이 분할 모드 리스트에 추가될 수 있다. 밝기 변화 방향은 블록 또는 영역 내의 픽셀의 픽셀 값들 간의 차분에 의해 정의될 수 있다.
예를 들어, 밝기 변화 방향에 수직인 방향과 동일하거나 유사한 각도를 갖는 하나 이상의 분할 모드들이 분할 모드 리스트에 추가될 수 있다.
템플릿 영역을 사용하여 하나 이상의 분할 모드들이 분할 모드 리스트에 추가될 수 있다. 템플릿 영역은 대상 블록과 인접한 특정 영역일 수 있다.
대상 블록의 템플릿 영역은 대상 템플릿으로도 명명될 수 있다.
템플릿 영역에 대하여 GPM의 특정 분할 모드의 오차 비용(error cost)이 계산될 수 있다.
템플릿 영역은 특정 분할 모드에 따라 분할될 수 있다. 템플릿 영역은 GPM의 특정 분할 모드의 연장된 분할 경계에 의해 분할될 수 있다. 연장된 분할 경계는 템플릿 영역으로 연장된 분할 경계일 수 있다. 템플릿 영역을 GPM의 특정 분할 모드에 따라 분할한다는 것은 템플릿 영역을 특정 분할 모드의 연장된 분할 경계에 따라 분할한다는 것을 의미할 수 있다.
템플릿 영역을 특정 분할 모드에 따라 분할함으로써 2 개의 분할된 템플릿 영역들이 결정될 수 있다.
특정 분할 모드의 오차 비용은 템플릿 영역을 특정 분할 모드에 따라 분할함으로써 결정된 분할된 템플릿 영역들에 예측을 적용함으로써 결정될 수 있다. 예측은 인터 예측 및 인트라 예측을 포함할 수 있다.
GPM의 가용한 복수의 분할 모드들을 이용하여 템플릿 영역을 분할하였을 때, 가용한 복수의 분할 모드들 중 오차 비용의 오름차순으로 M 개의 분할 모드들이 분할 모드 리스트에 추가될 수 있다. 말하자면, 가용한 복수의 분할 모드들 중 가장 낮은 오차 비용을 갖는 M 개의 분할 모드들이 분할 모드 리스트에 추가될 수 있다. M은 1 이상 N 이하의 정수일 수 있다.
실시예들에서, 오차 비용은 비교 대상들 간의 하나 이상의 픽셀 값 차이에 의해 도출되는 값일 수 있다. 픽셀 값 차이는 비교 대상들의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값들 간의 차이일 수 있다. 예를 들면, 대응하는 픽셀들은 비교 대상들 내의 동일한 좌표들을 갖는 픽셀들일 수 있다.
예를 들어, 오차 비용은 절대 차이의 합(Sum of Absolute Difference; SAD), 절대 오차의 합(Sum of Absolute Error; SAE), 제곱된 차이의 합(Sum of Squared Difference; SSD), 제곱된 오차의 합(Sum of Squared Error; SSE), 절대 차이의 평균(Mean Squared Difference; MAD), 절대 오차의 평균(Mean Squared Error; MAD), 제곱된 차이의 평균(Mean Squared Difference; MSD), 제곱된 오차의 평균(Mean Squared Error; MSE), 평균 값 제거된 절대 차이의 합(Mean Removed-Sum of Absolute Difference; MR-SAD) 또는 절대 변환된 차이의 합(Sum of Absolute Transformed Difference; SATD) 등과 같은 방법을 사용하여 계산될 수 있다.
SAD 및 SAE는 절대 차이들의 합일 수 있다. 절대 차이들의 각 절대 차이는 대응하는 픽셀들 간의 절대 차이일 수 있다.
MAD 및 MAE는 절대 차이들의 평균일 수 있다. 절대 차이들의 각 절대 차이는 대응하는 픽셀들 간의 절대 차이일 수 있다.
SSD 및 SSE는 차이들의 제곱들의 합일 수 있다. 차이들의 각 차이는 대응하는 픽셀들의 차이일 수 있다.
MSD 및 MSE는 차이들의 제곱들의 평균일 수 있다. 차이들의 각 차이는 대응하는 픽셀들의 차이일 수 있다.
MR-SAD는 평균 값이 제거된 절대 차이들의 합일 수 있다. 절대 차이들의 각 절대 차이는 대응하는 픽셀들 간의 절대 차이일 수 있다.
SATD는 차이들의 변환 도메인(transform domain)에서의 합일 수 있다. 차이들의 각 차이는 대응하는 픽셀들의 차이일 수 있다.
실시예들에서, 차이들 또는 절대 차이들은 비교 대상들의 모든 픽셀 쌍(pair)들의 차이들 또는 절대 차이들일 수 있다. 픽셀 쌍은 비교 대상들 내의 대응하는 픽셀들일 수 있다.
블록의 분할 구조에 따른 후보 분할 모드의 결정
도 27a 내지 도 27c는 일 예에 따른 블록의 정보에 따른 후보 분할 모드의 결정 방식을 나타낸다.
실시예에서, 리스트는 분할 모드 리스트일 수 있다. 후보는 후보 분할 모드일 수 있다.
리스트 내에 저장되는 후보들은 대상 블록과 인접한 재구축된 영역 내의 블록들의 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
리스트 내에 저장되는 후보들은 대상 블록과 인접한 재구축된 영역 내의 블록들의 분할 구조(partitioning structure)에 기반하여 결정될 수 있다. 여기에서, 블록들은 대상 블록에 인접한 블록들일 수 있다. 또한, 블록들의 각 블록은 대상 블록에 닿는 블록 분할 경계를 갖는 블록일 수 있다.
도 27a는 일 예에 따른 블록들의 분할 구조에 기반하는 후보 분할 모드의 제1 결정 방식을 나타낸다.
리스트의 후보들은 대상 블록에 인접한 블록들 간의 블록 분할 경계에 기반하여 결정될 수 있다.
대상 블록에 인접한 블록들 간의 블록 분할 경계 및 대상 블록의 상단이 서로 닿는 지점이 존재할 수 있다. 또는, 지점은 대상 블록에 인접한 블록들 간의 블록 분할 경계 및 대상 블록의 특정 면이 서로 닿는 위치일 수 있다.
리스트의 후보들은 대상 블록에 인접한 블록들 간의 블록 분할 경계 및 대상 블록의 상단이 서로 닿는 지점에 기반하여 결정될 수 있다.
블록 분할 경계 및 대상 블록의 상단이 서로 닿는 지점이 존재하는 경우, 상기의 지점 또는 상기의 지점의 주변을 지나는 제1 분할 모드가 K 개 존재할 수 있다.
즉, K 개의 제1 분할 모드들은 블록 분할 경계 및 대상 블록의 상단이 서로 닿는 지점 또는 상기의 지점의 주변을 지나는 분할 모드들일 수 있다.
여기에서, 지점의 주변은 지점으로부터의 거리가 기준치 내인 위치들을 나타낼 수 있다. 거리는 0 이상의 정수일 수 있다. 기준치는 0일 수 있다. 말하자면, K 개의 분할 모드들은 지점을 지나는 분할 모드들로 한정될 수 있고, 지점의 주변은 K 개의 분할 모드들을 결정함에 있어서 고려되지 않을 수 있다.
또한, K 개의 제1 분할 모드에 대응하는 L 개의 제2 분할 모드들이 존재할 수 있다. K 개의 제1 분할 모드에 의해 L 개의 제2 분할 모드들이 특정될 수 있다.
L 개의 제2 분할 모드들은 K 개의 제1 분할 모드들의 각도들 중 하나의 각도를 갖는 분할 모드들일 수 있다. L 개의 제2 분할 모드들은, 1) 각도가 K 개의 제1 분할 모드들의 각도들 중 하나이지만, 2) 오프셋은 상기의 각도를 갖는 제1 분할 모드의 오프셋과는 다른 분할 모드들일 수 있다.
말하자면, 각도가 동일하고, 서로 다른 오프셋들을 갖는 복수의 분할 모드들 중 하나의 분할 모드가 K 개의 제1 분할 모드들에 속하면, 복수의 분할 모드들 중 나머지의 분할 모드들은 L 개의 제2 분할 모드들에 속할 수 있다.
K 개의 제1 분할 모드들 및 L 개의 제2 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있다.
예를 들면, K 개의 제1 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있고, L 개의 제2 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있다. 이 때, K 개의 제1 분할 모드들이 우선적으로 리스트에 후보들로서 추가될 수 있고, 다음으로 L 개의 제2 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있다.
또는, K 개의 제1 분할 모드들 및 L 개의 제2 분할 모드들이 코딩 파라미터에 기반하여 결정되는 우선순위에 따라 리스트에 후보들로서 포함될 수 있다.
도 27b는 일 예에 따른 블록들의 분할 구조에 기반하는 후보 분할 모드의 제1 결정 방식을 나타낸다.
리스트에 후보들을 추가하기 위한 기준으로서 사용되는 지점은 복수일 수 있다.
대상 블록에 인접한 블록들 간의 블록 분할 경계들 중 하나 및 대상 블록의 복수의 면들 중 하나가 서로 닿는 A 개의 지점들이 존재할 수 있다. A는 1 이상의 정수일 수 있다.
대상 블록의 복수의 면들은 대상 블록의 좌측 면 및 상단 면을 포함할 수 있다. 또는, 복수의 면들은 대상 블록의 좌측 면 및 상단 면 중 하나일 수 있다.
블록 분할 경계들 중 하나 및 대상 블록의 면들 중 하나가 서로 닿는 A 개의 지점들이 존재하는 경우, 상기의 A 개의 지점들 중 하나의 지점 또는 상기의 A 개의 지점들 중 하나의 지점의 주변을 지나는 제1 분할 모드가 B 개 존재할 수 있다.
즉, B 개의 제1 분할 모드들은 블록 분할 경계들 중 하나 및 대상 블록의 복수의 면들 중 하나가 서로 닿는 지점 또는 상기의 지점의 주변을 지나는 분할 모드들일 수 있다.
여기에서, 지점의 주변은 지점으로부터의 거리가 기준치 내인 위치들을 나타낼 수 있다. 거리는 0 이상의 정수일 수 있다. 기준치는 0일 수 있다. 말하자면, B 개의 분할 모드들은 지점들 중 하나를 지나는 분할 모드들로 한정될 수 있고, 지점들의 주변들은 B 개의 분할 모드들을 결정함에 있어서 고려되지 않을 수 있다.
또한, B 개의 제1 분할 모드에 대응하는 C 개의 제2 분할 모드들이 존재할 수 있다. B 개의 제1 분할 모드에 의해 C 개의 제2 분할 모드들이 특정될 수 있다.
C 개의 제2 분할 모드들은 B 개의 제1 분할 모드들의 각도들 중 하나의 각도를 갖는 분할 모드들일 수 있다. C 개의 제2 분할 모드들은, 1) 각도가 B 개의 제1 분할 모드들의 각도들 중 하나이지만, 2) 오프셋은 상기의 각도를 갖는 제1 분할 모드의 오프셋과는 다른 분할 모드들일 수 있다.
말하자면, 각도가 동일하고, 서로 다른 오프셋들을 갖는 복수의 분할 모드들 중 하나의 분할 모드가 B 개의 제1 분할 모드들에 속하면, 복수의 분할 모드들 중 나머지의 분할 모드들은 C 개의 제2 분할 모드들에 속할 수 있다.
B 개의 제1 분할 모드들 및 C 개의 제2 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있다.
예를 들면, B 개의 제1 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있고, C 개의 제2 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있다. 이 때, B 개의 제1 분할 모드들이 우선적으로 리스트에 후보들로서 추가될 수 있고, 다음으로 C 개의 제2 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있다.
또는, B 개의 제1 분할 모드들 및 C 개의 제2 분할 모드들이 코딩 파라미터에 기반하여 결정되는 우선순위에 따라 리스트에 후보들로서 포함될 수 있다.
도 27c는 일 예에 따른 인접한 블록의 분할 모드에 기반하는 후보 분할 모드의 결정 방식을 나타낸다.
리스트의 후보는 기하학적 분할 모드를 사용하여 부호화/복호화된 블록의 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
참조 블록은 대상 블록과 인접한 블록들 중 기하학적 분할 모드를 사용하여 부호화/복호화된 블록일 수 있다. 참조 블록은 복수일 수 있다.
참조 블록들은 대상 블록의 상단 및 하단 중 적어도 하나에 인접한 블록일 수 있다.
일 실시예에서, 대상 블록의 모서리에 대각선으로 인접한 블록은 참조 블록이 아닐 수 있다. 말하자면, 참조 블록들은 대상 블록의 상단에 수직으로 인접하거나 대상 블록의 좌측에 수평으로 인접한 블록들일 수 있다. 대상 블록의 좌측 상단의 좌표가 (0, 0)이고, 크기가 (w, h)일 때, 참조 블록은 하나 이상의 상단 인접 블록들 및 하나 이상의 좌측 인접 블록을 포함할 수 있다. 하나 이상의 상단 인접 블록들의 각 상단 인접 블록은 (0, -1) 내지 (h-1, -1)의 좌표들의 픽셀들 중 적어도 하나를 차지하고 좌표 (-1, -1)의 픽셀 및 (h, -1)의 픽셀은 차지하지 않는 블록일 수 있다. 하나 이상의 좌측 인접 블록들의 각 좌측 인접 블록은 (-1, 0) 내지 (-1, h-1)의 좌표들의 픽셀들 중 적어도 하나를 차지하고 좌표 (-1, -1)의 픽셀 및 (-1, h)의 픽셀은 차지하지 않는 블록일 수 있다.
일 실시예에서, 대상 블록의 모서리에 대각선으로 인접한 블록도 참조 블록에 포함될 수 있다. 참조 블록들은 대상 블록의 상단, 좌측 상단 및 하단 중 적어도 하나에 인접한 블록일 수 있다. 여기에서의 인접은 수평 인접, 수직 인접 및 대각선 인접일 수 있다. 참조 블록은 대상 블록에 인접한 이미 재구축된 픽셀들 중 적어도 하나를 차지하는 블록일 수 있다.
참조 블록의 기하학적 분할 구조에 기반하여 리스트의 후보가 결정될 수 있다.
참조 블록의 분할 모드에 기반하여 리스트의 후보가 결정할 수 있다. 예를 들면, 참조 블록의 분할 모드가 리스트의 후보로서 사용될 수 있다.
W 개의 서로 다른 제1 분할 모드들이 복수의 참조 블록에 대하여 사용될 수 있다. 말하자면, 기하학적 분할 모드를 사용하여 부호화/복호화된 복수의 참조 블록들의 W 개의 제1 분할 모드들이 도출될 수 있다.
즉, W 개의 제1 분할 모드들의 각각은 대상 블록의 참조 블록들 중 적어도 하나에서 사용된 분할 모드일 수 있다.
또한, W 개의 제1 분할 모드에 대응하는 Z 개의 제2 분할 모드들이 존재할 수 있다. W 개의 제1 분할 모드에 의해 Z 개의 제2 분할 모드들이 특정될 수 있다.
Z 개의 제2 분할 모드들은 W 개의 제1 분할 모드들의 각도들 중 하나의 각도를 갖는 분할 모드들일 수 있다. Z 개의 제2 분할 모드들은, 1) 각도가 W 개의 제1 분할 모드들의 각도들 중 하나이지만, 2) 오프셋은 상기의 각도를 갖는 제1 분할 모드의 오프셋과는 다른 분할 모드들일 수 있다.
말하자면, 각도가 동일하고, 서로 다른 오프셋들을 갖는 복수의 분할 모드들 중 하나의 분할 모드가 W 개의 제1 분할 모드들에 속하면, 복수의 분할 모드들 중 나머지의 분할 모드들은 Z 개의 제2 분할 모드들에 속할 수 있다.
W 개의 제1 분할 모드들 및 Z 개의 제2 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있다.
예를 들면, W 개의 제1 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있고, Z 개의 제2 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있다. 이 때, W 개의 제1 분할 모드들이 우선적으로 리스트에 후보들로서 추가될 수 있고, 다음으로 Z 개의 제2 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있다.
또는, W 개의 제1 분할 모드들 및 Z 개의 제2 분할 모드들이 코딩 파라미터에 기반하여 결정되는 우선순위에 따라 리스트에 후보들로서 포함될 수 있다.
도 28은 일 예에 따른 대상 블록에 인접한 재구축된 영역 내의 움직임 벡터에 기반하는 분할 모드의 결정 방식을 나타낸다.
대상 블록과 인접한 재구축된 영역 내의 움직임 벡터의 유사도에 기반하여 리스트의 후보들이 결정될 수 있다.
실시예들에서, 움직임 정보들 간의 유사도는 움직임 정보들의 움직임 벡터들 간의 유사도를 의미할 수 있다.
움직임 벡터들 간의 유사도는 임계치 THmv를 사용하여 판단될 수 있다. 움직임 벡터들 간의 유사도는 움직임 벡터들 간의 차(difference)를 의미할 수 있다.
움직임 벡터들 간의 차는 절대 차이의 합(Sum of Absolute Difference; SAD), 절대 오차의 합(Sum of Absolute Error; SAE), 제곱된 차이의 합(Sum of Squared Difference; SSD), 제곱된 오차의 합(Sum of Squared Error; SSE), 절대 차이의 평균(Mean Squared Difference; MAD), 절대 오차의 평균(Mean Squared Error; MAD), 제곱된 차이의 평균(Mean Squared Difference; MSD), 제곱된 오차의 평균(Mean Squared Error; MSE), 평균 값 제거된 절대 차이의 합(Mean Removed-Sum of Absolute Difference; MR-SAD) 또는 절대 변환된 차이의 합(Sum of Absolute Transformed Difference; SATD) 등과 같은 방법을 사용하여 계산될 수 있다.
일 실시예에서, 움직임 벡터들 간의 차는 움직임 벡터들의 대응하는 성분들 간의 차의 제곱들의 합의 제곱근일 수 있다. 움직임 벡터들의 대응하는 성분들은 움직임 벡터들 내의 같은 위치의 성분들일 수 있다.
예를 들면, 움직임 벡터들 간의 차는 움직임 벡터들 간의 SSD의 제곱근일 수 있다.
예를 들면, 제1 움직임 벡터 및 제2 움직임 벡터 간의 차는 성분-차(component-difference)의 제곱들의 합의 제곱근일 수 있다. i 번째 성분-차는 제1 움직임 벡터의 i 번째 성분 및 제2 움직임 벡터의 i 번째 성분 간의 차일 수 있다. i는 1의 이상이고, 제1 움직임 벡터(또는, 제2 움직임 벡터)의 성분들의 개수의 이하일 수 있다.
예를 들어, 제1 움직임 정보 및 제2 움직임 정보가 같은 참조 픽처 인덱스를 갖고, 제1 움직임 정보의 움직임 벡터 MVa가 (6, 5), 제2 움직임 정보의 움직임 벡터 MVb가 (6, 5)이면, 제1 움직임 정보 및 제2 움직임 정보 간의 차이(또는, 제1 움직임 벡터 및 제2 움직임 벡터 간의 차는 아래의 [수식 1]과 같을 수 있다.
[수식 1]
MVdiff = Sqrt((6 - 2)2 + (5 - 4)2)
MVdiff는 움직임 벡터들 간의 차일 수 있다. Sqrt는 입력의 제곱근을 출력하는 함수일 수 있다.
2 개의 움직임 벡터들 간의 차 MVdiff 및 임계치 THmv 간의 비교에 의해 2 개의 움직임 벡터가 유사한지 여부가 판단될 수 있다.
예를 들어, THmv가 MVdiff 2의 이상인 경우 2 개의 유사하다고 판단될 수 있다.
예를 들어, THmv가 MVdiff 2보다 더 작은 경우 2 개의 움직임 벡터들은 서로 유사하지 않은 것으로 판단될 수 있다.
예를 들어, 임계치 THmv는 0 이상의 정수일 수 있다. 예를 들면, 임계치 THmv는 0, 1, 2, 3 중 적어도 하나의 값일 수 있다.
예를 들어, 임계치는 코딩 정보에 의해 결정될 수 있다.
예를 들어, 임계치 THmv 값은 움직임 벡터의 참조 픽처의 픽처 오더 카운트(Picture Order Count; POC) 및 대상 픽처의 POC 간의 차이에 따라서 스케일링될 수 있다. 말하자면, POC들의 간의 차이가 더 커질수록 더 큰 임계치 THmv가 사용될 수 있다.
대상 블록과 인접한 영역 내의 복수의 움직임 벡터들은 움직임 벡터들 간의 유사도에 기반하여 복수의 움직임 벡터 그룹들로 분류될 수 있다. 여기에서, 대상 블록과 인접한 영역은 대상 블록에 인접한 샘플들일 수 있다. 인접한 영역은 복호화된 영역일 수 있다. 인접한 샘플들은 복호화된 샘플들일 수 있다.
복수의 움직임 벡터들은 복수의 움직임 벡터 그룹들로 분류될 수 있다. 복수의 움직임 벡터들의 각 움직임 벡터는 복수의 움직임 벡터 그룹들 중 하나의 움직임 벡터 그룹 내에 속할 수 있다.
예를 들면, 복수의 움직임 벡터들 중 서로 유사하다고 일부의 판단된 움직임 벡터들이 하나의 움직임 벡터 그룹으로 묶일 수 있다.
도 28에서는, 대상 블록과, 대상 블록에 인접한 샘플들이 도시되었다. 움직임 벡터 버퍼는 샘플들의 움직임 벡터들을 저장할 수 있다. 샘플 내의 a, b, c 및 기호는 샘플의 움직임 벡터가 포함되는 움직임 벡터 그룹을 나타낼 수 있다.
도 28에서는, 대상 블록에 인접한 샘플들의 움직임 벡터들의 a, b, c 및 d의 움직임 벡터 그룹들로 분류된 것이 도시되었다.
예를 들면, 같은 움직임 벡터 그룹 내에 속하는 움직임 벡터들 간의 차는 임계치 THmv의 이하일 수 있다.
예를 들면, 특정 움직임 벡터 그룹은 상기의 특정 움직임 벡터 그룹 내에 어떤 움직임 벡터들 간의 차이도 임계치 THmv가 넘지 않도록 구성될 수 있다.
예를 들면, 서로 다른 움직임 벡터 그룹들 내에 속하는 움직임 벡터들 간의 차는 임계치 THmv 보다 더 클 수 있다.
예를 들면, 복수의 움직임 벡터 그룹들의 각각이 복수의 움직임 벡터들을 포함하도록 구성될 때, 각 움직임 벡터 그룹은 나머지의 움직임 벡터 그룹들의 각 움직임 벡터 그룹에 대하여 비유사 움직임 벡터를 적어도 하나를 갖도록 구성될 수 있다. 움직임 벡터 그룹에 대한 비유사 움직임 벡터는 움직임 벡터 그룹의 어떤 움직임 벡터와도 유사하지 않은 움직임 벡터일 수 있다.
움직임 벡터 그룹에 대응하는 샘플 그룹이 정의될 수 있다.
샘플 그룹은 복수의 샘플들을 포함할 수 있다. 샘플 그룹의 복수의 샘플들은 움직임 벡터 그룹 내의 움직임 벡터들과 대응할 수 있다.
말하자면, 복수의 샘플들로부터 실시예에서 설명된 움직임 벡터 그룹 내의 복수의 움직임 벡터들의 유도되었을 때, 움직임 벡터 그룹에 대응하는 샘플 그룹은 복수의 샘플들을 포함할 수 있다. 이 때, 샘플 그룹 내의 샘플들은 재구축된 영역 내에서 연속적일 수 있다. 말하자면, 재구축된 영역 내에서, 특정 샘플 그룹에 속하는 2 개의 샘플들 사이에 위치하는 샘플들은 항상 특정 샘플 그룹에 속할 수 있다.
복수의 움직임 벡터 그룹들이 도출되면, 복수의 움직임 벡터들의 경계들이 결정될 수 있다.
복수의 움직임 벡터 그룹들의 경계들의 각 경계는 복수의 움직임 벡터 그룹의 2 개의 움직임 벡터 그룹 간의 경계일 수 있다.
2 개의 움직임 벡터 그룹 간의 경계는 2 개의 움직임 벡터 그룹에 대응하는 2 개의 샘플 그룹 간의 경계일 수 있다.
예를 들면, 도 28에서는, 1) 그룹 a 및 그룹 b 간의 제1 경계, 2) 그룹 a 및 그룹 c 간의 제2 경계 및 3) 그룹 c 및 그룹 d 간의 제3 경계가 도시되었다.
말하자면, 2 개의 움직임 벡터 그룹 간의 경계를 기준으로 움직임 벡터가 속하는 움직임 벡터 그룹이 바뀔 수 있다.
말하자면, 서로 다른 샘플 그룹들에 각각 속하는 2 개의 샘플들 간의 경계일 수 있다.
복수의 움직임 벡터 그룹들의 경계들이 A 개인 경우, A 개의 지점들이 정의될 수 있다. A 개의 지점들은 대상 블록의 복수의 면들 상의 A 개의 경계들 중 하나의 경계와 닿는 지점들일 수 있다.
상기의 A 개의 지점들 중 하나의 지점 또는 상기의 A 개의 지점들 중 하나의 지점의 주변을 지나는 제1 분할 모드가 B 개 존재할 수 있다.
즉, B 개의 제1 분할 모드들은 복수의 움직임 벡터 그룹들의 경계들 중 하나 및 대상 블록의 복수의 면들 중 하나가 서로 닿는 지점 또는 상기의 지점의 주변을 지나는 분할 모드들일 수 있다.
여기에서, 지점의 주변은 지점으로부터의 거리가 기준치 내인 위치들을 나타낼 수 있다. 거리는 0 이상의 정수일 수 있다. 기준치는 0일 수 있다. 말하자면, B 개의 분할 모드들은 지점들 중 하나를 지나는 분할 모드들로 한정될 수 있고, 지점들의 주변들은 B 개의 분할 모드들을 결정함에 있어서 고려되지 않을 수 있다.
또한, B 개의 제1 분할 모드에 대응하는 C 개의 제2 분할 모드들이 존재할 수 있다. B 개의 제1 분할 모드에 의해 C 개의 제2 분할 모드들이 특정될 수 있다.
C 개의 제2 분할 모드들은 B 개의 제1 분할 모드들의 각도들 중 하나의 각도를 갖는 분할 모드들일 수 있다. C 개의 제2 분할 모드들은, 1) 각도가 B 개의 제1 분할 모드들의 각도들 중 하나이지만, 2) 오프셋은 상기의 각도를 갖는 제1 분할 모드의 오프셋과는 다른 분할 모드들일 수 있다.
말하자면, 각도가 동일하고, 서로 다른 오프셋들을 갖는 복수의 분할 모드들 중 하나의 분할 모드가 B 개의 제1 분할 모드들에 속하면, 복수의 분할 모드들 중 나머지의 분할 모드들은 C 개의 제2 분할 모드들에 속할 수 있다.
B 개의 제1 분할 모드들 및 C 개의 제2 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있다.
예를 들면, B 개의 제1 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있고, C 개의 제2 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있다. 이 때, B 개의 제1 분할 모드들이 우선적으로 리스트에 후보들로서 추가될 수 있고, 다음으로 C 개의 제2 분할 모드들이 리스트에 후보들로서 추가될 수 있다.
또는, B 개의 제1 분할 모드들 및 C 개의 제2 분할 모드들이 코딩 파라미터에 기반하여 결정되는 우선순위에 따라 리스트에 후보들로서 포함될 수 있다.
템플릿 영역에 대한 예측
도 29a 내지 도 29c는 템플릿 영역에 대한 다양한 예측들을 나타낸다.
도 29a는 일 예에 따른 템플릿 영역에 대한 인터 예측을 나타낸다.
템플릿 영역은 대상 블록과 인접한 특정 영역일 수 있다. 템플릿 영역은 대상 블록과 인접한 재구축된 영역의 일부일 수 있다.
예를 들면, 템플릿 영역은 1) 대상 블록의 상단에 인접한 제1 블록, 2) 대상 블록의 좌측 상단에 대각선으로 인접한 제2 블록 및 3) 대상 블록의 우측에 인접한 제3 블록을 포함할 수 있다. 대상 블록의 좌측 상단의 좌표들이 (xt, yt)이고, 대상 블록의 가로 길이가 w이고, 세로 길이가 h일 때, 제1 블록의 좌측 상단의 좌표들은 (xt, yt-n1)일 수 있다. 제1 블록의 폭은 w일 수 있다. 제1 블록의 높이는 n1일 수 있다. 제2 블록의 좌측 상단의 좌표들은 (xt-n2, yt-n1)일 수 있다. 제2 블록의 폭은 n일 수 있다. 제2 블록의 높이는 n일 수 있다. 제3 블록의 좌측 상단의 좌표들은 (xt-n2, yt)일 수 있다. 제3 블록의 폭은 n일 수 있다. 제3 블록의 높이는 h일 수 있다. n1은 1 이상의 정수일 수 있다. n2는 1 이상의 정수일 수 있다. n1 및 n2는 동일할 수 있다.
예를 들면, 템플릿 영역은 대상 블록을 포함하는 사각형의 영역에서 대상 블록의 영역이 제외된 나머지의 영역일 수 있다. 사각형의 영역의 우측 하단의 좌표들은 대상 블록의 우측 하단의 좌표들과 동일할 수 있다. 나머지의 영역의 각 픽셀들은 대상 블록의 상단에 위치하거나, 대상 블록의 좌측 상단에 위치하거나, 대상블록의 좌측에 위치할 수 있다. 대상 블록을 포함하는 사각형은 정사각형일 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 좌측 상단의 좌표들이 (xt, yt)이고, 대상 블록의 가로 길이가 w이고, 세로 길이가 h일 때, 템플릿 영역 내의 픽셀의 x 좌표는 xt-n1 이상이고, xt+h 이하일 수 있다. 상기 픽셀의 y 좌표는 yt-n2 이상이고, yt+h 이하일 수 있다. 상기 픽셀의 x 좌표가 xt 이상이면, y 좌표는 yt-n2 이상이고, yt 이하일 수 있다. 상기 픽셀의 y 좌표가 yt 이상이면, x 좌표는 xt-n1 이상이고, xt 이하일 수 있다. n1은 1 이상의 정수일 수 있다. n2는 1 이상의 정수일 수 있다. n1 및 n2는 동일할 수 있다.
예를 들면, 템플릿 영역은 대상 블록의 상단 및 좌측을 둘러싸는 두께 n의 선일 수 있다. n은 1 이상의 정수일 수 있다.
GPM의 분할 모드의 분할 경계는 템플릿 영역으로 연장될 수 있다. 연장된 분할 경계는 템플릿 영역으로 연장된 분할 경계일 수 있다.
템플릿 영역은 분할 경계에 의해 복수의 부분 템플릿 영역들로 분할될 수 있다.
복수의 부분 템플릿 영역들은 제1 부분 템플릿 영역 및 제2 부분 템플릿 영역을 포함할 수 있다.
템플릿 영역을 연장된 분할 경계에 따라 분할함으로써 2 개의 분할된 템플릿 영역들이 특정될 수 있다. 또는, 연장된 분할 경계에 따라 템플릿 영역 내의 2 개의 분할된 템플릿 영역들이 구분될 수 있다.
예를 들면, 제1 부분 템플릿 영역은 2 개의 분할된 템플릿 영역들 중 제1 서브 블록(또는, 제1 분할 영역)에 인접한 영역일 수 있다. 제2 부분 템플릿 영역은 2 개의 분할된 템플릿 영역들 중 제2 서브 블록(또는, 제2 분할 영역)에 인접한 영역일 수 있다.
예를 들면, 제1 부분 템플릿 영역은 2 개의 분할된 템플릿 영역들 중 연장된 분할 경계의 상단에 위치하는 영역일 수 있다. 제2 부분 템플릿 영역은 2 개의 분할된 템플릿 영역들 중 연장된 분할 경계의 하단에 위치하는 영역일 수 있다.
예를 들면, 제1 부분 템플릿 영역은 2 개의 분할된 템플릿 영역들 중 연장된 분할 경계의 우측에 위치하는 영역일 수 있다. 제2 부분 템플릿 영역은 2 개의 분할된 템플릿 영역들 중 연장된 분할 경계의 좌측에 위치하는 영역일 수 있다.
예를 들면, 제1 부분 템플릿 영역은 2 개의 분할된 템플릿 영역들 중 템플릿 영역의 최우측 최상단 픽셀을 포함하는 영역일 수 있다. 제2 부분 템플릿 영역은 2 개의 분할된 템플릿 영역들 중 템플릿 영역의 최좌측 최하단 픽셀을 포함하는 영역일 수 있다.
GPM에서 가용한 복수의 분할 모드들에 따라 템플릿 영역을 분할함으로써 복수의 분할 모드들의 오차 비용들이 계산될 수 있다.
분할 모드에 의해 결정된 복수의 부분 템플릿 영역들에 대해 계산된 복수의 부분 오차 비용들에 기반하여 분할 모드의 오차 비용이 결정될 수 있다. 또는, 분할 모드에 의해 결정된 복수의 부분 템플릿 영역들에 대해 계산된 복수의 오차 비용들에 기반하여 분할 모드의 최종의 오차 비용이 결정될 수 있다.
예를 들면, 분할 모드의 오차 비용은 분할 모드에 의해 결정된 복수의 부분 템플릿 영역들의 복수의 부분 오차 비용들의 합일 수 있다.
복수의 부분 오차 비용들은 제1 부분 템플릿 영역에 대하여 계산된 제1 부분 오차 비용 및 제2 부분 템플릿 영역에 대하여 계산된 제2 부분 오차 비용을 포함할 수 있다.
예를 들면, 분할 모드에 의해 제1 부분 템플릿 영역 및 제2 부분 템플릿 영역이 결정될 수 있다. 분할 모드의 오차 비용은 제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 부분 오차 비용 및 제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 부분 오차 비용에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 분할 모드의 오차 비용은 제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 부분 오차 비용 및 제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 부분 오차 비용의 합일 수 있다.
GPM의 분할 모드의 오차 비용은 템플릿 영역을 분할 모드에 따라 분할함으로써 결정된 복수의 부분 템플릿 영역들에 예측들을 적용함으로써 결정될 수 있다. 예측은 인터 예측 및 인트라 예측을 포함할 수 있다. 도 29a에서는, 인터 예측이 예시되었다.
복수의 부분 템플릿 영역들의 움직임 정보들을 사용하여 복수의 부분 템플릿 영역들에 대한 복수의 참조 템플릿들이 결정될 수 있다.
제1 부분 템플릿 영역에 제1 분할 영역의 움직임 정보를 적용함으로써 제1 참조 템플릿이 특정될 수 있다.
예를 들면, 제1 참조 템플릿의 위치는 제1 부분 템플릿 영역이 제1 분할 영역의 움직임 벡터만큼 이동한 위치일 수 있다. 제1 참조 템플릿을 포함하는 제1 참조 픽처는 제1 분할 영역에 대한 참조 픽처 인덱스가 가리키는 픽처일 수 있다.
제2 부분 템플릿 영역에 제2 분할 영역의 움직임 정보를 적용함으로써 제2 참조 템플릿이 특정될 수 있다.
예를 들면, 제2 참조 템플릿의 위치는 제2 부분 템플릿 영역이 제2 분할 영역의 움직임 벡터만큼 이동한 위치일 수 있다. 제2 참조 템플릿을 포함하는 제2 참조 픽처는 제2 분할 영역에 대한 참조 픽처 인덱스가 가리키는 픽처일 수 있다.
복수의 부분 템플릿 영역들에 대한 복수의 부분 오차 비용들은 복수의 부분 템플릿들에 대응하는 복수의 참조 템플릿들에 대하여 계산될 수 있다.
제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 부분 오차 비용은 제1 부분 템플릿 영역 및 제1 참조 템플릿 간의 하나 이상의 픽셀 값 차이에 의해 도출되는 값일 수 있다. 픽셀 값 차이는 제1 부분 템플릿 영역 및 제1 참조 템플릿의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값들 간의 차이일 수 있다. 예를 들면, 대응하는 픽셀들은 제1 부분 템플릿 영역 및 제1 참조 템플릿 내의 동일한 좌표들을 갖는 픽셀들일 수 있다.
제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 부분 오차 비용은 제2 부분 템플릿 영역 및 제2 참조 템플릿 간의 하나 이상의 픽셀 값 차이에 의해 도출되는 값일 수 있다. 픽셀 값 차이는 제2 부분 템플릿 영역 및 제2 참조 템플릿의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값들 간의 차이일 수 있다. 예를 들면, 대응하는 픽셀들은 제2 부분 템플릿 영역 및 제2 참조 템플릿 내의 동일한 좌표들을 갖는 픽셀들일 수 있다.
도 29a에서 도시된 것과 같이, 대상 블록에 인접한 템플릿 영역에 대하여 GPM의 가용한 분할 모드들 중 하나의 분할 모드를 적용함으로써 템플릿 영역이 제1 부분 템플릿 영역 및 제2 부분 템플릿 영역으로 분할될 수 있다. 인터 예측들을 통해, 제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 참조 템플릿 및 제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 참조 템플릿이 도출될 수 있다. 제1 부분 템플릿 영역 및 제1 참조 템플릿의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값 차이에 기반하여 제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 부분 오차 비용이 계산될 수 있고, 제2 부분 템플릿 영역 및 제2 참조 템플릿의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값 차이에 기반하여 제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 부분 오차 비용이 계산될 수 있다. 제1 부분 오차 비용 및 제2 부분 오차 비용에 기반하여 적용된 분할 모드의 오차 비용이 계산될 수 있다.
도 29b는 일 예에 따른 템플릿 영역에 대한 인트라 예측을 나타낸다.
GPM의 분할 모드의 오차 비용은 템플릿 영역을 분할 모드에 따라 분할함으로써 결정된 복수의 부분 템플릿 영역들에 예측들을 적용함으로써 결정될 수 있다. 예측은 인터 예측 및 인트라 예측을 포함할 수 있다. 도 29a에서는, 인트라 예측이 예시되었다.
복수의 부분 템플릿 영역들에 인트라 예측들을 적용함으로써 복수의 부분 템플릿 영역들에 대한 복수의 참조 템플릿들이 결정될 수 있다.
부분 템플릿 영역에 대한 참조 템플릿은 부분 템플릿 영역에 대한 인트라 예측에 의해 생성된 예측 값들일 수 있다.
제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 인트라 예측을 수행함으로써 제1 참조 템플릿이 구성될 수 있다. 제1 인트라 예측의 제1 인트라 예측 모드는 제1 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드일 수 있다.
제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 인트라 예측을 수행함으로써 제1 부분 템플릿 영역 내의 픽셀들에 대한 제1 예측 값들이 생성될 수 있다, 제1 참조 템플릿은 제1 예측 값들을 포함할 수 있다. 제1 참조 템플릿의 픽셀들은 제1 예측 값들을 각각 가질 수 있다.
제1 인트라 예측에 사용되는 참조 라인은 인트라 예측 참조 영역 또는 인트라 예측 참조 영역의 적어도 일부일 수 있다. 제1 인트라 예측에 사용되는 참조 픽셀들은 인트라 예측 참조 영역 내의 픽셀들일 수 있다. 또는, 제1 인트라 예측에 사용되는 참조 픽셀들은 인트라 예측 참조 영역 내의 픽셀들 중 적어도 일부일 수 있다.
인트라 예측 참조 영역은 템플릿 영역에 인접한 재구축된 픽셀들의 라인일 수 있다. 인트라 예측 참조 영역은 템플릿 영역에 인접한 하나 이상의 재구축된 픽셀들을 포함할 수 있다.
또는, 인트라 예측 참조 영역은 템플릿 영역 내의 최상단 라인 및 최좌측 라인을 포함할 수 있다. 인트라 예측 참조 영역은 템플릿 영역 내의 하나 이상의 재구축된 픽셀들을 포함할 수 있다. 각 재구축된 픽셀은 템플릿 영역 내의 최상단 또는 최좌측에 위치할 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측 참조 영역은 템플릿 영역의 상단, 좌측 상단 또는 좌측에 인접한 하나 이상의 재구축된 픽셀들을 포함할 수 있다.
예를 들면, 템플릿 영역의 좌측 상단의 좌표들이 (xt, yt)일 때, 인트라 예측 참조 영역은 x 좌표의 값이 xt-1이거나 y 좌표의 값이 yt-1인 픽셀을 포함할 수 있다.
제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 인트라 예측을 수행함으로써 제2 참조 템플릿이 구성될 수 있다. 제2 인트라 예측의 제2 인트라 예측 모드는 제2 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드일 수 있다.
제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 인트라 예측을 수행함으로써 제2 부분 템플릿 영역 내의 픽셀들에 대한 제2 예측 값들이 생성될 수 있다, 제2 참조 템플릿은 제2 예측 값들을 포함할 수 있다. 제2 참조 템플릿의 픽셀들은 제2 예측 값들을 각각 가질 수 있다.
제2 인트라 예측에 사용되는 참조 라인은 인트라 예측 참조 영역 또는 인트라 예측 참조 영역의 적어도 일부일 수 있다. 제2 인트라 예측에 사용되는 참조 픽셀들은 인트라 예측 참조 영역 내의 픽셀들일 수 있다. 또는, 제2 인트라 예측에 사용되는 참조 픽셀들은 인트라 예측 참조 영역 내의 픽셀들 중 적어도 일부일 수 있다.
제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 부분 오차 비용은 제1 부분 템플릿 영역 및 제1 참조 템플릿 간의 하나 이상의 픽셀 값 차이에 의해 도출되는 값일 수 있다. 픽셀 값 차이는 제1 부분 템플릿 영역 및 제1 참조 템플릿의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값들 간의 차이일 수 있다. 예를 들면, 대응하는 픽셀들은 제1 부분 템플릿 영역 및 제1 참조 템플릿 내의 동일한 좌표들을 갖는 픽셀들일 수 있다.
또는, 제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 부분 오차 비용은 제1 부분 템플릿 내의 하나 이상의 픽셀들의 하나 이상의 픽셀 값 차이에 의해 도출되는 값일 수 있다. 픽셀의 픽셀 값 차이는 픽셀의 재구축된 값 및 픽셀의 예측 값 간의 차이일 수 있다. 픽셀의 재구축된 값은 제1 부분 템플릿 영역에서의 픽셀의 값일 수 있다. 픽셀의 예측 값은 제1 참조 템플릿 내에서의 픽셀의 값일 수 있다. 말하자면, 픽셀의 재구축된 값은 재구축된 블록 내에서의 픽셀의 값일 수 있다. 픽셀의 예측 값은 전술된 제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 인트라 예측을 수행함으로써 생성된 제1 참조 템플릿 내에서의 픽셀의 값일 수 있다.
제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 부분 오차 비용은 제2 부분 템플릿 영역 및 제2 참조 템플릿 간의 하나 이상의 픽셀 값 차이에 의해 도출되는 값일 수 있다. 픽셀 값 차이는 제2 부분 템플릿 영역 및 제2 참조 템플릿의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값들 간의 차이일 수 있다. 예를 들면, 대응하는 픽셀들은 제2 부분 템플릿 영역 및 제2 참조 템플릿 내의 동일한 좌표들을 갖는 픽셀들일 수 있다.
또는, 제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 부분 오차 비용은 제2 부분 템플릿 내의 하나 이상의 픽셀들의 하나 이상의 픽셀 값 차이에 의해 도출되는 값일 수 있다. 픽셀의 픽셀 값 차이는 픽셀의 재구축된 값 및 픽셀의 예측 값 간의 차이일 수 있다. 픽셀의 재구축된 값은 제2 부분 템플릿 영역에서의 픽셀의 값일 수 있다. 픽셀의 예측 값은 제2 참조 템플릿 내에서의 픽셀의 값일 수 있다. 말하자면, 픽셀의 재구축된 값은 재구축된 블록 내에서의 픽셀의 값일 수 있다. 픽셀의 예측 값은 전술된 제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 인트라 예측을 수행함으로써 생성된 제2 참조 템플릿 내에서의 픽셀의 값일 수 있다.
도 29b에서 도시된 것과 같이, 대상 블록에 인접한 템플릿 영역에 대하여 GPM의 가용한 분할 모드들 중 하나의 분할 모드를 적용함으로써 템플릿 영역이 제1 부분 템플릿 영역 및 제2 부분 템플릿 영역으로 분할될 수 있다. 인트라 예측들을 통해, 제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 참조 템플릿 및 제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 참조 템플릿이 도출될 수 있다. 제1 부분 템플릿 영역 및 제1 참조 템플릿의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값 차이에 기반하여 제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 부분 오차 비용이 계산될 수 있고, 제2 부분 템플릿 영역 및 제2 참조 템플릿의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값 차이에 기반하여 제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 부분 오차 비용이 계산될 수 있다. 제1 부분 오차 비용 및 제2 부분 오차 비용에 기반하여 적용된 분할 모드의 오차 비용이 계산될 수 있다.
도 29c는 일 예에 따른 인터 예측 및 인트라 예측을 사용하는 템플릿 영역에 대한 예측을 나타낸다.
GPM의 분할 모드의 오차 비용은 템플릿 영역을 분할 모드에 따라 분할함으로써 결정된 복수의 부분 템플릿 영역들에 서로 다른 예측들을 적용함으로써 결정될 수 있다. 서로 다른 예측들은 인터 예측 및 인트라 예측을 포함할 수 있다.
복수의 부분 템플릿 영역들에 서로 다른 예측들을 각각 적용함으로써 복수의 부분 템플릿 영역들에 대한 복수의 참조 템플릿들이 도출될 수 있다.
예를 들면, 도 29c에서 도시된 것과 같이, 제1 부분 템플릿 영역에 대해서는 인트라 예측이 적용될 수 있고, 제2 부분 템플릿 영역에 대해서는 인터 예측이 적용될 수 있다.
예를 들면, 제1 부분 템플릿 영역에 대해서는 인터 예측이 적용될 수 있고, 제2 부분 템플릿 영역에 대해서는 인트라 예측이 적용될 수 있다.
제1 부분 템플릿 영역에 제1 분할 영역의 움직임 정보를 적용함으로써 제1 참조 템플릿이 특정될 수 있다.
예를 들면, 제1 참조 템플릿의 위치는 제1 부분 템플릿 영역이 제1 분할 영역의 움직임 벡터만큼 이동한 위치일 수 있다. 제1 참조 템플릿을 포함하는 제1 참조 픽처는 제1 분할 영역에 대한 참조 픽처 인덱스가 가리키는 픽처일 수 있다.
제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 인트라 예측을 수행함으로써 제2 참조 템플릿이 구성될 수 있다. 제2 인트라 예측의 제2 인트라 예측 모드는 제2 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드일 수 있다.
제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 인트라 예측을 수행함으로써 제2 부분 템플릿 영역 내의 픽셀들에 대한 제2 예측 값들이 생성될 수 있다, 제2 참조 템플릿은 제2 예측 값들을 포함할 수 있다. 제2 참조 템플릿의 픽셀들은 제2 예측 값들을 각각 가질 수 있다.
제2 인트라 예측에 사용되는 참조 라인은 인트라 예측 참조 영역 또는 인트라 예측 참조 영역의 적어도 일부일 수 있다. 제2 인트라 예측에 사용되는 참조 픽셀들은 인트라 예측 참조 영역 내의 픽셀들일 수 있다. 또는, 제2 인트라 예측에 사용되는 참조 픽셀들은 인트라 예측 참조 영역 내의 픽셀들 중 적어도 일부일 수 있다.
복수의 부분 템플릿 영역들에 대한 복수의 부분 오차 비용들은 복수의 부분 템플릿들에 대응하는 복수의 참조 템플릿들에 대하여 계산될 수 있다.
제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 부분 오차 비용은 제1 부분 템플릿 영역 및 제1 참조 템플릿 간의 하나 이상의 픽셀 값 차이에 의해 도출되는 값일 수 있다. 픽셀 값 차이는 제1 부분 템플릿 영역 및 제1 참조 템플릿의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값들 간의 차이일 수 있다. 예를 들면, 대응하는 픽셀들은 제1 부분 템플릿 영역 및 제1 참조 템플릿 내의 동일한 좌표들을 갖는 픽셀들일 수 있다.
제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 부분 오차 비용은 제2 부분 템플릿 영역 및 제2 참조 템플릿 간의 하나 이상의 픽셀 값 차이에 의해 도출되는 값일 수 있다. 픽셀 값 차이는 제2 부분 템플릿 영역 및 제2 참조 템플릿의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값들 간의 차이일 수 있다. 예를 들면, 대응하는 픽셀들은 제2 부분 템플릿 영역 및 제2 참조 템플릿 내의 동일한 좌표들을 갖는 픽셀들일 수 있다.
또는, 제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 부분 오차 비용은 제2 부분 템플릿 내의 하나 이상의 픽셀들의 하나 이상의 픽셀 값 차이에 의해 도출되는 값일 수 있다. 픽셀의 픽셀 값 차이는 픽셀의 재구축된 값 및 픽셀의 예측 값 간의 차이일 수 있다. 픽셀의 재구축된 값은 제2 부분 템플릿 영역에서의 픽셀의 값일 수 있다. 픽셀의 예측 값은 제2 참조 템플릿 내에서의 픽셀의 값일 수 있다. 말하자면, 픽셀의 재구축된 값은 재구축된 블록 내에서의 픽셀의 값일 수 있다. 픽셀의 예측 값은 전술된 제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 인트라 예측을 수행함으로써 생성된 제2 참조 템플릿 내에서의 픽셀의 값일 수 있다.
도 29c에서 도시된 것과 같이, 대상 블록에 인접한 템플릿 영역에 대하여 GPM의 가용한 분할 모드들 중 하나의 분할 모드를 적용함으로써 템플릿 영역이 제1 부분 템플릿 영역 및 제2 부분 템플릿 영역으로 분할될 수 있다. 인트라 예측 및 인터 예측을 통해, 제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 참조 템플릿 및 제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 참조 템플릿이 도출될 수 있다. 제1 부분 템플릿 영역 및 제1 참조 템플릿의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값 차이에 기반하여 제1 부분 템플릿 영역에 대한 제1 부분 오차 비용이 계산될 수 있고, 제2 부분 템플릿 영역 및 제2 참조 템플릿의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값 차이에 기반하여 제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 부분 오차 비용이 계산될 수 있다. 제1 부분 오차 비용 및 제2 부분 오차 비용에 기반하여 적용된 분할 모드의 오차 비용이 계산될 수 있다.
도 30은 일 예에 다른 복수의 부분 템플릿 영역들 중 하나의 템플릿 영역에 대한 인트라 예측을 나타낸다.
도 31은 일 예에 다른 복수의 부분 템플릿 영역들 중 하나의 템플릿 영역에 대한 인터 예측을 나타낸다.
GPM의 분할 모드의 오차 비용은 템플릿 영역을 분할 모드에 따라 분할함으로써 결정된 복수의 부분 템플릿 영역들의 각 부분 템플릿 영역에 인터 예측 또는 인트라 예측을 적용함으로써 결정될 수 있다.
이하에서, 부분 템플릿 영역은 복수의 부분 템플릿 영역들 중 하나를 나타낼 수 있다.
부분 템플릿 영역에 인터 예측이 적용되는 경우, 부분 템플릿 영역에 움직임 정보를 적용함으로써 참조 템플릿이 특정될 수 있다. 움직임 정보는 부분 템플릿에 대응하는 분할 영역의 움직임 정보일 수 있다.
예를 들면, 참조 템플릿의 위치는 부분 템플릿 영역이 움직임 벡터만큼 이동한 위치일 수 있다. 참조 템플릿을 포함하는 참조 픽처는 부분 템플릿에 대응하는 분할 영역에 대한 참조 픽처 인덱스가 가리키는 픽처일 수 있다.
제2 부분 템플릿 영역에 대한 제2 인트라 예측을 수행함으로써 제2 참조 템플릿이 구성될 수 있다. 제2 인트라 예측의 제2 인트라 예측 모드는 제2 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드일 수 있다.
부분 템플릿 영역에 인트라 예측이 적용되는 경우, 부분 템플릿 영역에 대한 인트라 예측을 수행함으로써 부분 템플릿 영역 내의 픽셀들에 대한 예측 값들이 생성될 수 있다, 참조 템플릿은 예측 값들을 포함할 수 있다. 참조 템플릿의 픽셀들은 예측 값들을 각각 가질 수 있다.
인트라 예측에 사용되는 참조 라인은 인트라 예측 참조 영역 또는 인트라 예측 참조 영역의 적어도 일부일 수 있다. 인트라 예측에 사용되는 참조 픽셀들은 인트라 예측 참조 영역 내의 픽셀들일 수 있다. 또는, 인트라 예측에 사용되는 참조 픽셀들은 인트라 예측 참조 영역 내의 픽셀들 중 적어도 일부일 수 있다.
부분 템플릿 영역에 대한 부분 오차 비용은 부분 템플릿 영역 및 참조 템플릿 간의 하나 이상의 픽셀 값 차이에 의해 도출되는 값일 수 있다. 픽셀 값 차이는 부분 템플릿 영역 및 참조 템플릿의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값들 간의 차이일 수 있다. 예를 들면, 대응하는 픽셀들은 부분 템플릿 영역 및 참조 템플릿 내의 동일한 좌표들을 갖는 픽셀들일 수 있다.
부분 템플릿 영역에 인트라 예측이 적용되는 경우, 부분 템플릿 영역에 대한 부분 오차 비용은 부분 템플릿 내의 하나 이상의 픽셀들의 하나 이상의 픽셀 값 차이에 의해 도출되는 값일 수 있다. 픽셀의 픽셀 값 차이는 픽셀의 재구축된 값 및 픽셀의 예측 값 간의 차이일 수 있다. 픽셀의 재구축된 값은 부분 템플릿 영역에서의 픽셀의 값일 수 있다. 픽셀의 예측 값은 참조 템플릿 내에서의 픽셀의 값일 수 있다. 말하자면, 픽셀의 재구축된 값은 재구축된 블록 내에서의 픽셀의 값일 수 있다. 픽셀의 예측 값은 전술된 부분 템플릿 영역에 대한 인트라 예측을 수행함으로써 생성된 참조 템플릿 내에서의 픽셀의 값일 수 있다.
도 30 및 도 31에서 도시된 것과 같이, 대상 블록에 인접한 템플릿 영역에 대하여 GPM의 가용한 분할 모드들 중 하나의 분할 모드를 적용함으로써 템플릿 영역이 복수의 부분 템플릿 영역들로 분할될 수 있다. 복수의 부분 템플릿 영역들의 각 부분 템플릿 영역에 대한 예측을 통해, 부분 템플릿 영역들에 대한 참조 템플릿들이 도출될 수 있다. 부분 템플릿 영역 및 참조 템플릿의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값 차이에 기반하여 부분 템플릿 영역에 대한 부분 오차 비용이 계산될 수 있다. 부분 템플릿 영역들에 대하여 계산된 부분 오차 비용들에 기반하여 적용된 분할 모드의 오차 비용이 계산될 수 있다.
예측 모드 등을 포함하는 분할 모드 리스트
분할 모드 리스트는 복수의 요소들을 포함할 수 있다.
각 요소는 분할 모드를 나타내는 분할 모드 정보를 포함할 수 있다.
복수의 요소들의 분할 모드 정보들은 가용한 복수의 분할 모드들 중 가장 낮은 오차 비용을 갖는 M 개의 분할 모드들을 나타낼 수 있다. 가용한 복수의 분할 모드들 중 오차 비용의 오름차순으로 M 개의 분할 모드들이 복수의 요소들의 분할 모드 정보로서 분할 모드 리스트에 추가될 수 있다.
각 요소는 예측 방법을 나타내는 예측 방법 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 예측 방법 정보는 플래그(flag)일 수 있다. 예측 방법 정보는 인트라 예측 및 인터 예측 중 하나를 나타낼 수 있다.
요소의 예측 방법 정보가 인트라 예측을 나타내는 경우, 요소는 인트라 예측을 위해 사용되는 인트라 예측 정보를 포함할 수 있다. 인트라 예측 정보는 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다.
요소의 예측 방법 정보가 인트라 예측을 나타내는 경우, 요소는 인터 예측을 위한 인터 예측 정보를 포함할 수 있다. 인터 예측 정보는 움직임 정보를 포함할 수 있다.
GPM 인덱스는 분할 모드 리스트의 복수의 요소들 중 대상 블록에 대한 예측을 위해 사용되는 요소를 가리킬 수 있다. GPM 인덱스가 가리키는 요소를 사용하여 대상 블록에 대한 GPM을 사용하는 예측이 수행될 수 있다. 또는, GPM 인덱스가 가리키는 요소는 대상 블록에 적용된 GPM을 사용하는 예측을 나타낼 수 있다.
GPM 정보는 분할 모드 리스트 사용 정보를 포함할 수 있다.
리스트 사용 정보는 실시예들에서 전술된 분할 모드 리스트를 사용하는 예측을 사용할지 여부를 나타낼 수 있다.
또는, 리스트 사용 정보는 실시예들에서 전술된 분할 모드 리스트를 사용하는 예측이 사용되었는지 여부를 나타낼 수 있다.
분할 모드 리스트를 사용하는 예측은 1) 분할 모드 리스트의 구성 및 2) GPM 인덱스의 부호화/복호화를 포함할 수 있다.
예를 들면, 리스트 사용 정보가 분할 모드 리스트를 사용하는 예측을 사용함을 나타내면, 분할 모드 리스트가 구성될 수 잇고, GPM 인덱스가 부호화/복호화될 수 있고, 분할 모드 리스트의 요소들 중 GPM 인덱스가 가리키는 요소를 사용하여 대상 블록에 대한 예측이 수행될 수 있다.
리스트 사용 정보는 파라미터 세트 및 헤더 등과 같은 하이 레벨 신택스(high-level syntax) 내에 포함될 수 있다. 리스트 사용 정보는 파라미터 세트 및 헤더 등과 같은 하이 레벨 신택스 내에서 부호화/복호화될 수 있다.
GPM 정보는 리스트 최대 크기 정보를 포함할 수 있다.
리스트 최대 크기 정보는 분할 모드 리스트의 최대 크기의 최대 값을 나타낼 수 있다. 분할 모드 리스트의 크기는 분할 모드 리스트의 복수의 요소들의 개수일 수 있다.
리스트 최대 크기 정보는 파라미터 세트 및 헤더 등과 같은 하이 레벨 신택스 내에 포함될 수 있다. 리스트 최대 크기 정보는 파라미터 세트 및 헤더 등과 같은 하이 레벨 신택스 내에서 부호화/복호화될 수 있다.
리스트 크기 정보는 분할 모드 리스트의 크기를 나타낼 수 있다. 리스트 크기 정보는 분할 모드 리스트의 복수의 요소들의 개수를 나타낼 수 있다.
리스트 크기 정보는 파라미터 세트 및 헤더 등과 같은 하이 레벨 신택스 내에 포함될 수 있다. 리스트 크기 정보는 파라미터 세트 및 헤더 등과 같은 하이 레벨 신택스 내에서 부호화/복호화될 수 있다.
템플릿 매칭을 사용하는 예측
템플릿 매칭을 사용하여 대상 블록에 대한 예측이 수행될 수 있다.
대상 블록의 대상 템플릿을 이용하여 초기 참조 템플릿이 결정될 수 있다. 대상 템플릿은 전술된 템플릿 영역을 나타낼 수 있다. 전술된 템플릿 영역에 대한 설명은 대상 템플릿에도 적용될 수 있다.
대상 템플릿에 대상 블록의 움직임 정보를 적용함으로써 초기 참조 템플릿이 특정될 수 있다.
예를 들면, 초기 참조 템플릿의 위치는 대상 템플릿이 대상 블록의 움직임 벡터만큼 이동한 위치일 수 있다. 초기 참조 템플릿을 포함하는 참조 픽처는 대상 블록에 대한 참조 픽처 인덱스가 가리키는 픽처일 수 있다.
초기 참조 템플릿이 결정되면, 탐색 영역이 결정될 수 있다. 탐색 영역은 참조 픽처 내의 초기 참조 템플릿을 포함하는 영역일 수 있다.
예를 들면, 탐색 영역은 초기 참조 템플릿의 영역을 기준으로 결정될 수 있다.
예를 들면, 초기 참조 템플릿은 탐색 영역의 중심에 위치할 수 있다.
예를 들면, 탐색 영역은 특정된 크기를 가질 수 있다.
예를 들면, 탐색 영역은 참조 픽처 내의 복수의 영역들 중 초기 참조 템플릿을 포함하는 영역일 수 있다.
탐색 영역이 결정되면, 탐색 영역 내에서 초기 참조 템플릿의 위치를 조정하면서 최소 비용 참조 템플릿이 결정될 수 있다.
최소 비용 참조 템플릿은 탐색 영역 내의 후보 참조 템플릿들 중 대상 템플릿과의 오차 비용이 최소인 후보 참조 템플릿일 수 있다. 말하자면, 탐색 영역 내의 후보 참조 템플릿들에 대하여 대상 템플릿과의 오차 비용들이 계산될 수 있고, 계산된 오차 비용들 중 최소의 오차 비용을 갖는 후보 참조 템플릿이 최소 비용 참조 템플릿으로서 선택될 수 있다.
후보 참조 템플릿은 초기 참조 템플릿이 탐색 영역 내에서 이동함으로써 결정될 수 있다. 후보 참조 템플릿의 형태는 초기 참조 템플릿의 형태와 동일할 수 있다. 후보 참조 템플릿은 탐색 영역을 벗어나지 않을 수 있다.
후보 참조 템플릿들의 위치들은 서로 다를 수 있다. 후보 참조 템플릿들은 탐색 영역 내에서 도출될 수 있는 서로 다른 위치들을 갖는 모든 참조 템플릿들일 수 있다.
최소 비용 참조 템플릿이 결정되면, 대상 블록에 대한 참조 블록이 결정될 수 있다. 최소 비용 참조 템플릿에 대한 참조 블록의 상대적인 위치는 대상 템플릿에 대한 대상 블록의 상대적인 위치와 동일할 수 있다. 예를 들면, 참조 블록은 참조 픽처 내의 블록이며, 대상 템플릿의 위치 및 최소 비용 참조 템플릿의 위치를 기준으로 현재 블록에 대응하는 블록일 수 있다.
최소 비용 참조 템플릿이 대상 블록에 대한 참조 템플릿으로 사용될 수 있다.
도 32는 일 예에 따른 대상 블록의 대상 템플릿을 나타낸다.
대상 템플릿은 대상 블록과 인접한 특정 영역일 수 있다. 대상 템플릿은 대상 블록과 인접한 재구축된 영역의 일부일 수 있다.
대상 블록과 인접한 픽셀들을 이용하여 대상 블록에 대한 대상 템플릿이 구성될 수 있다. 대상 템플릿이 구성되면, 참조 픽처 및 탐색 영역이 결정될 수 있다. 참조 픽처 및 탐색 영역이 결정되면, 대상 블록에 대한 참조 템플릿이 구성될 수 있다. 참조 픽처의 탐색 영역 내의 픽셀들을 이용하여 대상 템플릿에 매칭되는 참조 템플릿이 구성될 수 있다.
예를 들면, 대상 템플릿은 1) 대상 블록의 상단에 인접한 제1 블록 및 2) 대상 블록의 좌측에 인접한 제2 블록을 포함할 수 있다. 대상 블록의 좌측 상단의 좌표들이 (xt, yt)이고, 대상 블록의 가로 길이가 w이고, 세로 길이가 h일 때, 제1 블록의 좌측 상단의 좌표들은 (xt, yt-n1)일 수 있다. 제1 블록의 폭은 w일 수 있다. 제1 블록의 높이는 n1일 수 있다. 제2 블록의 좌측 상단의 좌표들은 (xt-n2, yt)일 수 있다. 제2 블록의 폭은 n일 수 있다. 제2 블록의 높이는 h일 수 있다.
n1은 1 이상의 정수일 수 있다. n2는 1 이상의 정수일 수 있다. n1 및 n2는 동일할 수 있다. 도 30에서는 n1이 4이고, n2가 4인 경우가 예시되었다.
도 33은 일 예에 따른 하나 이상의 수평 라인들이 비워진 대상 템플릿을 나타낸다.
도 32을 참조하여 전술된 대상 템플릿의 구성에 있어서, 하나 이상의 라인들은 대상 템플릿에 포함되지 않을 수 있다.
예를 들면, 대상 템플릿은 도 32를 참조하여 전술된 제1 블록 및 제2 블록의 픽셀들 중 y 좌표가 yt-1+2m인 픽셀을 포함할 수 있다. yt는 대상 블록의 y 좌표일 수 있다. m은 정수일 수 있다.
예를 들면, 대상 템플릿은 도 32를 참조하여 전술된 제1 블록 및 제2 블록의 픽셀들 중 y 좌표가 yt+2m인 픽셀을 포함할 수 있다. yt는 대상 블록의 y 좌표일 수 있다. m은 정수일 수 있다.
예를 들면, 도 32를 참조하여 전술된 제1 블록 및 제2 블록 내의 수평 라인들 중 특정 수평 라인이 대상 템플릿에 포함되면, 특정 수평 라인에 인접한 수평 라인들은 대상 템플릿에 포함되지 않을 수 있다.
예를 들면, 대상 템플릿은 도 32를 참조하여 전술된 제1 블록 및 제2 블록의 픽셀들 중 x 좌표가 xt-1+2m인 픽셀을 포함할 수 있다. xt는 대상 블록의 x 좌표일 수 있다. m은 정수일 수 있다.
예를 들면, 대상 템플릿은 도 32를 참조하여 전술된 제1 블록 및 제2 블록의 픽셀들 중 x 좌표가 xt+2m인 픽셀을 포함할 수 있다. xt는 대상 블록의 x 좌표일 수 있다. m은 정수일 수 있다.
예를 들면, 도 32를 참조하여 전술된 제1 블록 및 제2 블록 내의 수직 라인들 중 특정 수직 라인이 대상 템플릿에 포함되면, 특정 수직 라인에 인접한 수직 라인들은 대상 템플릿에 포함되지 않을 수 있다.
도 34는 일 예에 따른 하나 이상의 수평 라인들 및 수직 라인들이 비워진 대상 템플릿을 나타낸다.
도 32을 참조하여 전술된 대상 템플릿의 구성에 있어서, 하나 이상의 픽셀들은 대상 템플릿에 포함되지 않을 수 있다.
예를 들면, 대상 템플릿은 도 32를 참조하여 전술된 제1 블록 및 제2 블록의 픽셀들 중 x 좌표가 xt+2m이고, y 좌표가 yt-1+2인 픽셀을 포함할 수 있다. xt는 대상 블록의 x 좌표일 수 있다. yt는 대상 블록의 y 좌표일 수 있다. m은 정수일 수 있다. n은 정수일 수 있다.
예를 들면, 도 32를 참조하여 전술된 제1 블록 및 제2 블록 내의 픽셀들 중 특정 픽셀이 대상 템플릿에 포함되면, 특정 픽셀에 인접한 픽셀들은 대상 템플릿에 포함되지 않을 수 있다.
예를 들면, 제1 블록 및 제2 블록은 복수의 서브 블록들로 구분될 수 있다. 복수의 서브 블록들의 각 서브 블록 내의 복수의 픽셀들 중 특정 위치의 픽셀만이 대상 템플릿에 포함될 수 있다.
예를 들면, 서브 블록은 정사각형의 형태를 가질 수 있다. 서브 블록의 크기는 2x2일 수 있다. 특정 위치의 픽셀은 서브 블록 내의 최좌측 최하단 픽셀일 수 있다.
대상 템플릿을 구성하는 픽셀들은 코딩 파라미터에 기반하여 결정될 수 있다.
대상 템플릿을 구성하는 픽셀들의 개수, 대상 블록들을 구성하는 라인들의 개수 및 대상 템플릿의 형태는 코딩 파라미터에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 템플릿은 대상 블록 또는 이웃 블록의 분할 형태, 크기, 분할 형태에 대한 통계 값 및 크기에 대한 통계 값 중 적어도 하나에 기반하여 구성될 수 있다.
대상 템플릿의 구성은 대상 템플릿의 형태의 결정을 포함할 수 있다.
예를 들어, 대상 템플릿의 제1 면(side)이 대상 블록 또는 이웃 블록의 제2 면에 인접할 때, 대상 템플릿은 제2 면의 크기와 동일한 크기의 면을 갖도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 대상 템플릿의 제1 면이 대상 블록 또는 이웃 블록의 제2 면에 인접할 때, 대상 템플릿은 제2 면의 크기에 비해 더 작은 크기의 면을 갖도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 대상 템플릿의 제1 면이 대상 블록 또는 이웃 블록의 제2 면에 인접할 때, 대상 템플릿은 제2 면의 크기에 비해 더 큰 크기의 면을 갖도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록 및 이웃 블록의 면들의 크기에 대한 최대 값, 최소값, 중간 값 또는 통계 값에 기반하여 대상 템플릿의 면의 크기가 결정될 수 있다.
예를 들어 대상 블록 또는 이웃 블록의 크기가 제1 임계치 보다 더 작을 경우, 대상 템플릿에서 라인 또는 픽셀이 제외될 수 있다. 또는, 대상 템플릿의 라인 또는 픽셀이 축소될 수 있다. 또는, 대상 템플릿이 더 축소될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록 또는 이웃 블록의 크기가 제1 임계치 보다 더 작을 경우, 대상 블록에 라인 또는 픽셀이 추가될 수 있다. 또는, 대상 블록의 라인 또는 픽셀이 확장될 수 있다. 또는, 대상 템플릿이 더 확장될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록 또는 이웃 블록의 크기가 제1 임계치 보다 더 큰 경우, 대상 템플릿에서 라인 또는 픽셀이 제외될 수 있다. 또는, 대상 템플릿의 라인 또는 픽셀이 축소될 수 있다. 또는, 대상 템플릿이 더 축소될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록 또는 이웃 블록의 크기가 제1 임계치 보다 더 큰 경우, 대상 블록에 라인 또는 픽셀이 추가될 수 있다. 또는, 대상 블록의 라인 또는 픽셀이 확장될 수 있다. 또는, 대상 템플릿이 더 확장될 수 있다.
제1 임계치는 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 기정의된 값일 수 있다. 또는, GPM 정보는 제1 임계치를 포함할 수 있다.
예를 들어, 대상 템플릿은 이웃 블록의 움직임 정보 및 움직임 정보에 대한 통계 값 중 적어도 하나에 기반하여 구성될 수 있다.
대상 템플릿의 구성은 대상 템플릿의 형태의 결정을 포함할 수 있다.
예를 들어, 이웃 블록의 움직임 벡터에 대한 통계 값들 중 적어도 하나가 제2 임계치 보다 더 작은 경우, 대상 템플릿에서 라인 또는 픽셀이 제외될 수 있다. 또는, 대상 템플릿의 라인 또는 픽셀이 축소될 수 있다. 또는, 대상 템플릿이 더 축소될 수 있다.
예를 들어, 이웃 블록의 움직임 벡터에 대한 통계 값들 중 적어도 하나가 제2 임계치 보다 더 작은 경우, 대상 블록에 라인 또는 픽셀이 추가될 수 있다. 또는, 대상 블록의 라인 또는 픽셀이 확장될 수 있다. 또는, 대상 템플릿이 더 확장될 수 있다.
예를 들어, 이웃 블록의 움직임 벡터에 대한 통계 값들 중 적어도 하나가 제2 임계치 보다 더 큰 경우, 대상 템플릿에서 라인 또는 픽셀이 제외될 수 있다. 또는, 대상 템플릿의 라인 또는 픽셀이 축소될 수 있다. 또는, 대상 템플릿이 더 축소될 수 있다.
예를 들어, 이웃 블록의 움직임 벡터에 대한 통계 값들 중 적어도 하나가 제2 임계치 보다 더 큰 경우, 대상 블록에 라인 또는 픽셀이 추가될 수 있다. 또는, 대상 블록의 라인 또는 픽셀이 확장될 수 있다. 또는, 대상 템플릿이 더 확장될 수 있다.
제2 임계치는 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 기정의된 값일 수 있다. 또는, GPM 정보는 제2 임계치를 포함할 수 있다.
도 35는 일 예에 따른 CTU 경계에 인접한 대상 블록에 대한 대상 템플릿을 나타낸다.
대상 블록과 인접한 픽셀들을 이용하여 대상 블록에 대한 대상 템플릿이 구성될 수 있다. 대상 템플릿이 구성되면, 참조 픽처 및 탐색 영역이 결정될 수 있다. 참조 픽처 및 탐색 영역이 결정되면, 대상 블록에 대한 참조 템플릿이 구성될 수 있다. 참조 픽처의 탐색 영역 내의 픽셀들을 이용하여 대상 템플릿에 매칭되는 참조 템플릿이 구성될 수 있다.
대상 템플릿은 대상 블록의 경계가 CTU 경계인지 여부에 기반하여 결정될 수 있다. CTU 경계는 서로 다른 CTU들 간의 경계일 수 있다.
템플릿 매칭을 적용하기 위한 대상 템플릿을 구성함에 있어서, 대상 블록의 상단 경계가 CTU 경계이면, 상단 대상 템플릿 라인들의 개수는 좌측 대상 템플릿 라인들의 개수보다 더 작을 수 있다.
상단 대상 템플릿 라인들은 대상 블록보다 상단에 위치하는 대상 템플릿 내의 수평 라인들일 수 있다. 좌측 대상 템플릿 라인들은 대상 블록보다 좌측에 위치하는 대상 템플릿 내의 수직 라인들일 수 있다.
도 35에서는 상단 대상 템플릿 라인이 1 개이고, 좌측 대상 템플릿 라인들은 4 개인 경우가 예시되었다. 말하자면, 대상 블록의 상단 경계가 CTU 경계임에 따라, 대상 템플릿을 구성하기 위해 사용되는 상단 대상 템플릿 라인들의 개수가 4에서 1로 감소될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 상단 경계가 CTU 경계이면, 상단 대상 템플릿 라인들의 개수는 2 또는 1일 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 상단 경계가 CTU 경계이면, 대상 블록의 상단에 인접한 인접 수평 라인이 대상 템플릿에 포함될 수 있고, 인접 수평 라인보다 더 상단에 위치한 수평 라인들은 대상 템플릿에 포함되지 않을 수 있다. 인접 수평 라인보다 더 상단에 위치한 수평 라인들 내의 픽셀들은 대상 템플릿에 포함되지 않을 수 있다.
템플릿 매칭을 적용하기 위한 대상 템플릿을 구성함에 있어서, 대상 블록의 좌측 경계가 CTU 경계이면, 좌측 대상 템플릿 라인들의 개수는 상단 대상 템플릿 라인들의 개수보다 더 작을 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 좌측 경계가 CTU 경계이면, 좌측 대상 템플릿 라인들의 개수는 2 또는 1일 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 좌측 경계가 CTU 경계이면, 대상 블록의 좌측에 인접한 인접 수직 라인이 대상 템플릿에 포함될 수 있고, 인접 수직 라인보다 더 좌측에 위치한 수직 라인들은 대상 템플릿에 포함되지 않을 수 있다. 인접 수직 라인보다 더 좌측에 위치한 수직 라인들 내의 픽셀들은 대상 템플릿에 포함되지 않을 수 있다.
도 36은 일 예에 따른 CTU 경계에 인접한 대상 블록에 대한 대상 템플릿을 나타낸다.
대상 템플릿은 대상 블록의 경계가 CTU 경계인지 여부에 기반하여 결정될 수 있다. CTU 경계는 서로 다른 CTU들 간의 경계일 수 있다.
템플릿 매칭을 적용하기 위한 대상 템플릿을 구성함에 있어서, 대상 블록의 상단 경계가 CTU 경계이면, 상단 대상 템플릿 라인은 대상 템플릿에 포함되지 않을 수 있다. 또는, 대상 블록의 상단 경계가 CTU 경계이면, 대상 템플릿은 도 32를 참조하여 전술된 제2 블록을 포함할 수 있고, 제1 블록은 포함하지 않을 수 있다.
상단 대상 템플릿 라인들은 대상 블록보다 상단에 위치하는 대상 템플릿 내의 수평 라인들일 수 있다. 좌측 대상 템플릿 라인들은 대상 블록보다 좌측에 위치하는 대상 템플릿 내의 수직 라인들일 수 있다.
도 36에서는 상단 대상 템플릿 라인이 0 개이고, 좌측 대상 템플릿 라인들은 4 개인 경우가 예시되었다. 말하자면, 대상 블록의 상단 경계가 CTU 경계임에 따라, 상단 대상 템플릿 라인들은 대상 템플릿을 구성하기 위해 사용되지 않을 수 있다. 대상 블록의 상단 경계가 CTU 경계임에 따라, 상단 대상 템플릿 라인 내의 픽셀들은 대상 템플릿을 구성하기 위해 사용되지 않을 수 있다.
템플릿 매칭을 적용하기 위한 대상 템플릿을 구성함에 있어서, 대상 블록의 좌측 경계가 CTU 경계이면, 좌측 대상 템플릿 라인은 대상 템플릿에 포함되지 않을 수 있다. 또는, 대상 블록의 좌측 경계가 CTU 경계이면, 대상 템플릿은 도 32를 참조하여 전술된 제1 블록을 포함할 수 있고, 제2 블록은 포함하지 않을 수 있다.
템플릿 매칭을 적용하기 위한 대상 템플릿을 구성함에 있어서, CTU 경계를 벗어나는 픽셀은 대상 템플릿에 포함되지 않을 수 있다. 또는, 대상 템플릿을 구성하는 픽셀들은 대상 블록을 포함하는 CTU의 CTU 경계 내의 픽셀들로 제한될 수 있다.
도 37은 일 예에 따른 레귤러 머지 리스트를 나타낸다.
도 38은 일 예에 따른 GPM의 머지 리스트를 나타낸다.
도 37 및 도 38에서는 GPM을 위한 머지 리스트의 구성이 예시되었다. 머지 리스트는 움직임 벡터 후보 리스트를 의미할 수 있다.
GPM의 머지 리스트는 레귤러 머지 리스트와는 다른 방식으로 생성될 수 있다.
도 37에서 도시된 것과 같이 레귤러 머지 리스트가 구성되면, 레귤러 머지 리스트에 기반하여 GPM의 머지 리스트가 생성될 수 있다.
GPM의 머지 리스트의 i 번째 후보는 레귤러 머지 리스트의 i 번째 후보를 사용하여 생성될 수 있다. i는 0 이상의 정수일 수 있다.
머지 인덱스 위치가 짝수인 경우, GPM의 머지 리스트의 머지 인덱스 위치에는 레귤러 머지 리스트의 머지 인덱스 위치의 MV0이 저장될 수 있다. 레귤러 머지 리스트의 머지 인덱스 위치에 MV0이 존재하지 않는 경우에는 GPM의 머지 리스트의 머지 인덱스 위치에는 레귤러 머지 리스트의 머지 인덱스 위치의 MV1이 저장될 수 있다.
머지 인덱스 위치가 홀수인 경우, GPM의 머지 리스트의 머지 인덱스 위치에는 레귤러 머지 리스트의 머지 인덱스 위치의 MV1이 저장될 수 있다. 레귤러 머지 리스트의 머지 인덱스 위치에 MV1가 존재하지 않는 경우에는 GPM의 머지 리스트의 머지 인덱스 위치에는 레귤러 머지 리스트의 머지 인덱스 위치의 MV0 저장될 수 있다.
말하자면, 머지 인덱스 위치가 짝수 또는 홀수인지 여부에 따라서 선택되는 레귤러 머지 리스트의 움직임 벡터가 존재하지 않는 경우, 가용한 움직임 벡터가 GPM의 머지 리스트의 머지 인덱스 위치에 저장될 수 있다.
도 39는 일 예에 따른 GPM 구문 요소 테이블을 나타낸다.
도 39에서 도시된 것과 같이 분할 모드를 가리키는 인덱스(= merge_gpm_partition_idx)가 시그널링될 수 있다.
도 39에서 도시된 것과같이, GPM을 사용하는 머지 모드에서는, 2 개의 인덱스 정보들이 시그널링될 수 있다.
제2 인덱스 정보(= merge_gpm_idx1)는 GPM의 머지 리스트의 후보들의 최대 개수(= MaxNumGpmMergeCand)가 2 보다 더 클 때에만 명시적으로 시그널링될 수 있다.
예를 들면, GPM의 머지 리스트가 2 개의 후보들을 포함할 경우, 제2 인덱스 정보(= merge_gpm_idx1)는 머지 리스트의 2 개의 후보들 중 제1 인덱스 정보(= merge_gpm_idx0)가 가리키는 후보가 아닌 다른 후보를 가리킬 수 있다.
GPM의 인덱스들에 대한 효율적인 시그널링을 위해 제1 인덱스 및 제2 인덱스는 아래의 [수식 2-1] 및 [수식 2-2를] 사용하여 결정될 수 있다.
[수식 2-1]
GPM_idx0 = merge_gpm_idx0
[수식 2-2]
GPM_idx1 = merge_gpm_idx1 + (merge_gpm_idx1 ≥ GPM_idx0) ? 1 : 0
GPM_idx0는 제1 예측 모드 리스트에 대한 제1 인덱스일 수 있다.
GPM_idx1는 제2 예측 모드 리스트에 대한 제2 인덱스일 수 있다.
도 40은 일 예에 따른 GPM 가중치 행렬들을 나타낸다.
도 40에서는 제1 분할 영역에 대한 가중치 행렬 W0 및 제2 분할 영역에 대한 가중치 행렬 W1이 도시되었다.
전술된 것과 같이, 제1 분할 영역의 특정 픽셀에 대한 가중치는 특정 픽셀 및 분할 경계 간의 거리에 기반하여 결정될 수 있다. 제2 분할 영역의 특정 픽셀에 대한 가중치는 특정 픽셀 및 분할 경계 간의 거리에 기반하여 결정될 수 있다.
제1 분할 영역에 대한 가중치 행렬 W0가 나타내는 가중치들은 분할 경계로부터의 거리에 따라서 결정될 수 있다. 제2 분할 영역에 대한 가중치 행렬 W1가 나타내는 가중치들은 분할 경계로부터의 거리에 따라서 결정될 수 있다.
아래의 [수식 3]은 도 40에서 도시된 가중치에 따른 GPM의 예측 신호의 생성을 나타낸다.
[수식 3]
PG =(W0 · P0 + W1 · P1 + 4) >> 3
P0은 제1 서브 예측 블록의 특정 위치의 픽셀의 픽셀 값일 수 있다. 예를 들면, P0은 제1 분할 영역에 대한 제1 예측 모드 리스트의 움직임 정보들 중 제1 인덱스가 가리키는 움직임 정보에 의해 참조된 예측 신호일 수 있다. 여기에서, 예측 신호는 참조 블록의 특정 위치의 픽셀의 픽셀 값일 수 있다.
W0은 제1 서브 예측 블록의 특정 위치에 대한 가중치일 수 있다.
P1은 제2 서브 예측 블록의 특정 위치의 픽셀의 픽셀 값일 수 있다. 예를 들면, P1은 제2 분할 영역에 대한 제2 예측 모드 리스트의 움직임 정보들 중 제2 인덱스가 가리키는 움직임 정보에 의해 참조된 예측 신호일 수 있다. 여기에서, 예측 신호는 참조 블록의 특정 위치의 픽셀의 픽셀 값일 수 있다.
W1은 제2 서브 예측 블록의 특정 위치에 대한 가중치일 수 있다.
PG는 (최종) 예측 블록의 특정 위치의 픽셀의 픽셀 값일 수 있다.
가중치 행렬의 가중치 값들의 결정
도 41은 일 예에 따른 가중치 행렬의 값들을 나타낸다.
도 41에서는 기하학적 분할의 예측에 사용되는 가중치 행렬의 값들이 도시되었다.
도 41에서는, 8x8 블록에 기하학적 분할 모드가 적용될 때의 가중치 행렬이 도시되었다.
블록을 위한 가중치 행렬이 구성될 때, 블록의 크기는 가중치 행렬의 크기와 동일할 수 있다.
가중치 행렬의 가중치 값들은 블록 내의 픽셀들의 형태와 같은 형태를 갖도록 배치되었다고 간주될 수 있다.
가중치 행렬의 각 가중치 값은 블록 내의 하나의 픽셀에 대응할 수 있다. 대응하는 가중치 값의 행렬 내 위치 및 대응하는 픽셀의 블록 내의 좌표들은 서로 같을 수 있다. 말하자면, 가중치 행렬 내의 각 가중치 값은 블록 내의 하나의 픽셀의 가중치를 나타낼 수 있다.
가중치 행렬의 가중치들의 배치 및 블록 내의 픽셀들의 배치가 서로 동일함이 따라서, 도 41에서 도시된 것과 같이, 블록 내의 분할 경계는 가중치 행렬 내의 가중치 값들에 대한 분할 경계로 간주될 수 있다.
가중치 행렬은 가중치 행렬 W0 및 가중치 행렬 W1 중 하나일 수 있다.
가중치 행렬은 기하학적 분할의 각도 및 오프셋으로 구분되는 분할 모드에 따른 램프 함수(ramp function)의 형태를 갖는 가중치 값들을 가질 수 있다. 말하자면, 가중치 값들은 각도 및 오프셋을 입력들로서 사용하는 램프 함수에 기반하여 결정될 수 있다.
램프 함수의 램프 구간의 기울기는 분할 경계로부터의 임계치 T에 기반하여 결정될 수 있다. 임계치 T는 분할 경계로부터의 거리를 나타낼 수 있다.
예를 들면, 임계치 T는 0 이상의 정수일 수 있다. 예를 들면, 임계치 T는 2일 수 있다.
임계치 구성 정보는 고정된 임계치가 사용되는지 여부를 나타내는 정보일 수 있다. 또는, 임계치 구성 정보는 임계치가 고정된 값인지 특정 방식에 따라 설정되는지 여부를 나타내는 정보일 수 있다. 임계치 정보는 플래그일 수 있다.
임계치 구성 정보는 실시예들에서 설명된 특정 단위들 중 하나 이상에 대하여 부호화/복호화/시그널링될 수 있다.
예를 들면, 특정 단위들은 파라미터 세트, 헤더, 브릭, CTU, CU, PU, TU, CB, PB 및 TB를 포함할 수 있다.
임계치 구성 정보가 임계치가 특정 방식에 따라 설정됨을 나타내면, 코딩 파라미터에 기반하여 임계치 구성 정보가 결정될 수 있다.
임계치 정보는 임계치 T를 나타낼 수 있다. 임계치 정보가 부호화/복호화/시그널링되는지 여부는 임계치 구성 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
임계치 정보는 실시예들에서 설명된 특정 단위들 중 하나 이상에 대하여 부호화/복호화/시그널링될 수 있다.
예를 들면, 특정 단위들은 파라미터 세트, 헤더, 브릭, CTU, CU, PU, TU, CB, PB 및 TB를 포함할 수 있다.
임계치 T는 명시적인 값으로서 부호화/복호화/시그널링될 수 있다. 이 때, 임계치 T는 0 이상 32 이하의 정수들 중 하나일 수 있다. 예를 들면, 임계치 T는 4일 수 있다.
임계치 T는 인덱스로서 시그널링/부호화/복호화될 수 있다. 여기에서, 인덱스는 임계치 T가 가질 수 있는 값들을 나타내는 리스트에 대한 인덱스일 수 있다. 리스트는 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 동일하게 구성될 수 있다.
도 42a는 일 예에 따른 재구축된 영역의 픽셀 라인에 대한 1차 미분을 나타낸다.
도 42a의 상단에는 재구축된 영역의 픽셀 라인 내의 픽셀들의 값들이 도시되었다. 도 42a의 하단에는 재구축된 영역의 픽셀 라인 내의 픽셀들의 값들의 변화량들이 도시되었다.
분할 경계로부터의 임계치 T는 대상 블록에 인접한 재구축된 영역의 픽셀 값들을 이용하여 유도될 수 있다.
분할 경계로부터의 임계치 T는 대상 블록에 인접한 재구축된 영역 내의 픽셀들 중 하나 이상의 픽셀들의 픽셀 값들을 이용하여 유도될 수 있다.
픽셀 값은 대상 블록에 인접한 재구축된 영역 내의 적어도 하나의 픽셀 라인의 픽셀들의 픽셀 값들을 사용하여 구성될 수 있다.
적어도 하나의 픽셀 라인은 대상 블록의 좌측에 인접한 픽셀들의 픽셀 라인 및 대상 블록의 상단에 인접한 픽셀들의 라인을 포함할 수 있다. 또는, 적어도 하나의 픽셀 라인은 대상 블록의 참조 픽셀 라인일 수 있고, 참조 픽셀 라인의 일부일 수 있고, 복수의 픽셀 라인들일 수 있다.
임계치 T는 대상 블록에 인접한 재구축된 영역 내의 인접한 픽셀들 간의 픽셀 값 변화량(또는, 차이)를 사용하여 유도될 수 있다.
임계치 T는 적어도 하나의 픽셀 라인 내의 픽셀들 간의 픽셀 값 변화량(또는, 차이)를 사용하여 유도될 수 있다.
말하자면, 재구축된 영역 내의 픽셀들(또는, 픽셀 라인 내의 픽셀들)에 대한 미분을 통해 픽셀들의 픽셀 값 변화량들이 유도될 수 있다.
특정 픽셀의 픽셀 값 변화량은 특정 픽셀의 픽셀 값 및 특정 픽셀의 이전의 픽셀의 픽셀 값 간의 차이일 수 있다. 특정 픽셀의 이전의 픽셀은 특정 픽셀의 좌측에 인접한 픽셀일 수 있다. 다만, 특정 픽셀의 이전의 픽셀은 픽셀 값 변화량을 도출하기 위한 방향에 따라서 정의될 수 있다. 말하자면, 특정 픽셀의 이전의 픽셀은 특정 픽셀의 픽셀 값 변화량이 도출되기 바로 전에 픽셀 값 변화량이 도출된 픽셀일 수 있다.
예를 들면, 대상 블록에 인접한 재구축된 영역 내에서 특정 방향에 따른 픽셀 값 변화량들이 계산될 수 있고, 가장 큰 픽셀 값 변화량들을 갖는 구간의 간격이 임계치 T로서 결정될 수 있다. 특정 방향은 복수일 수 있다. 복수의 특정 방향들의 각 방향에 대하여 픽셀 값 변화량들이 계산될 수 있고, 임계치 T가 결정될 수 있다.
말하자면, 임계치 T는 연속된 가장 큰 픽셀 값 변화량들의 개수일 수 있다.
가장 큰 픽셀 값 변화량들은, 단지 하나의 값이 아니고, 다른 픽셀 값 변화량들에 비해 더 큰 복수의 상위 픽셀 값 변화량들일 수 있다.
예를 들면, 특정 방향은 분할 모드의 방향에 수직인 방향일 수 있다. 대상 블록에 인접한 재구축된 영역 내에서 분할 모드의 방향에 수직인 방향에 따른 픽셀 값 변화량들이 계산될 수 있고, 가장 큰 픽셀 값 변화량들을 갖는 구간의 간격이 임계치 T로서 결정될 수 있다.
도 42a에서 도시된 것과 같이, 대상 블록에 인접한 재구축된 영역 내의 인접한 픽셀들의 픽셀 값 차이에 의해 구간의 간격이 유도될 수 있다. 픽셀 값 차이는 픽셀들에 대한 미분의 결과일 수 있다.
인접한 재구축된 영역 내의 픽셀들은 로우-패스(low-pass) 필터가 적용된 픽셀들일 수 있다.
도 42b는 일 예에 따른 재구축된 영역의 픽셀 라인에 대한 1차 미분 및 2차 미분을 나타낸다.
도 42a의 상단에는 재구축된 영역의 픽셀 라인 내의 픽셀들의 값들이 도시되었다. 도 42a의 중단에는 재구축된 영역의 픽셀 라인 내의 픽셀들의 값들의 1차 변화량들이 도시되었다. 도 42a의 하단에는 재구축된 영역의 픽셀 라인 내의 픽셀들의 값들의 2차 변화량들이 도시되었다.
임계치 T는 대상 블록에 인접한 재구축된 영역 내의 인접한 픽셀들 간의 2차 픽셀 값 변화량(또는, 차이)를 사용하여 유도될 수 있다.
임계치 T는 적어도 하나의 픽셀 라인 내의 픽셀들 간의 2차 픽셀 값 변화량(또는, 차이)를 사용하여 유도될 수 있다.
말하자면, 재구축된 영역 내의 픽셀들(또는, 픽셀 라인 내의 픽셀들)에 대한 미분을 통해 픽셀들의 1차 픽셀 값 변화량들이 유도될 수 있고, 재구축된 영역 내의 1차 픽셀 값 변화량(또는, 픽셀 라인 내의 픽셀들의 1차 픽셀 값 변화량)에 대한 미분을 통해 픽셀들의 2차 픽셀 값 변화량이 유도될 수 있다.
특정 픽셀의 1차 픽셀 값 변화량은 특정 픽셀의 픽셀 값 및 특정 픽셀의 이전의 픽셀의 픽셀 값 간의 차이일 수 있다. 특정 픽셀의 이전의 픽셀은 특정 픽셀의 좌측에 인접한 픽셀일 수 있다. 다만, 특정 픽셀의 이전의 픽셀은 1차 픽셀 값 변화량을 도출하기 위한 방향에 따라서 정의될 수 있다. 말하자면, 특정 픽셀의 이전의 픽셀은 특정 픽셀의 1차 픽셀 값 변화량이 도출되기 바로 전에 1차 픽셀 값 변화량이 도출된 픽셀일 수 있다.
특정 픽셀의 2차 픽셀 값 변화량은 특정 픽셀의 1차 픽셀 값 변화량 및 특정 픽셀의 이전의 픽셀의 1차 픽셀 값 변화량 간의 차이일 수 있다. 특정 픽셀의 이전의 픽셀은 특정 픽셀의 좌측에 인접한 픽셀일 수 있다. 다만, 특정 픽셀의 이전의 픽셀은 2차 픽셀 값 변화량을 도출하기 위한 방향에 따라서 정의될 수 있다. 말하자면, 특정 픽셀의 이전의 픽셀은 특정 픽셀의 2차 픽셀 값 변화량이 도출되기 바로 전에 2차 픽셀 값 변화량이 도출된 픽셀일 수 있다. 여기에서, 1차 픽셀 값 변화량을 도출하기 위한 방향 및 2차 픽셀 값 변화량을 도출하기 위한 방향은 동일할 수 있다.
예를 들면, 대상 블록에 인접한 재구축된 영역 내에서 특정 방향에 따른 1차 픽셀 값 변화량들이 계산될 수 있고, 상기의 특정 방향에 따른 2차 픽셀 값 변화량들이 계산될 수 있다. 특정 방향은 복수일 수 있다. 복수의 특정 방향들의 각 방향에 대하여 픽셀 값 변화량들이 계산될 수 있고, 임계치 T가 결정될 수 있다.
예를 들면, 특정 방향은 분할 모드의 방향에 수직인 방향일 수 있다. 분할 모드의 방향에 수직인 방향에 따라서, 1차 픽셀 값 변화량들 및 2차 픽셀 값 변화량들이 계산될 수 있다.
2차 픽셀 값 변화량들에 기반하여 도출된 특정 구간에 기반하여 임계치 T가 결정할 수 있다.
예를 들면, 임계치 T는 특정 구간의 크기일 수 있다.
예를 들면, 특정 구간은 2차 픽셀 값 변화량들 중 최대 값 및 최소 값 간의 구간일 수 있다.
도 42a에서 도시된 것과 같이, 2차 픽셀 값 변화량들 중 최대 값은 15일 수 있고, 최소 값은 -14일 수 있다. 15 및 -14를 갖는 구간의 크기인 5기 임계치 T로 설정될 수 있다.
도 43은 일 예에 따른 분할 경계의 연장선 및 분할 경계에 대한 수직 방향을 나타낸다.
임계치 T는 대상 블록에 인접한 재구축된 영역 내의 특정 픽셀들의 픽셀 값들을 이용하여 유도될 수 있다.
여기에서 특정 픽셀들은 분할 모드에 의해 결정되는 분할 경계의 연장선이 지나는 픽셀들일 수 있다.
대상 블록이 재구축되기 전에 대상 블록에 대한 예측이 수행되기 때문에, 대상 블록의 픽셀은 임계치 T를 도출하기 위해 사용되지 못할 수 있다.
도 43에서 도시된 것과 같이 대상 블록에 대한 기하학적 분할의 분할 경계가 결정될 수 있고, 분할 경계는 대상 블록의 외부로 연장된다고 간주될 수 있다. 이 때, 연장된 분할 경계는 대상 블록에 인접한 영역을 지날 수 있다.
도 43에서 도시된 것과 같이, 임계치 T는 참조 픽셀들의 특정 방향으로의 픽셀 값 변화량들을 이용하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 참조 픽셀들은 대상 블록의 분할 경계의 연장선이 지나는 영역의 주변의 픽셀들일 수 있다. 여기에서, 영역의 주변의 픽셀은 영역으로의 최단 거리가 특정 값의 이하인 픽셀일 수 있다.
예를 들면, 특정 방향은 (연장된) 분할 경계에 대한 수직 방향일 수 있다. (연장된) 분할 경계 및 수직 방향은 서로 직교할 수 있다.
예를 들면, 픽셀들의 픽셀 값 변화량은 픽셀들의 루마 값들의 변화량 또는 차이일 수 있다. 또는, 픽셀들은 루마 픽셀들일 수 있다.
분할 경계에 대한 수직 방향으로의 픽셀 값 변화량은, 분할 경계의 연장선이 지나는 영역의 주변의 픽셀들에 대한 1) 수직 방향으로의 픽셀 값 변화량 및 2) 수평 방향으로의 픽셀 값 변화량에 기반하여 유도될 수 있다.
다양한 예측들을 사용하는 GPM의 예측
도 44a 내지 도 44c는 일 예에 따른 다양한 예측들을 사용하는 GPM의 예측들을 나타낸다.
도 44a는 일 예에 따른 인트라 예측들을 사용하는 GPM의 예측을 나타낸다.
GPM이 적용되는 대상 블록에 대한 예측 블록은 제1 서브 블록 및 제2 서브 블록에 대해 결정된 예측 모드들로부터 유도된 예측 블록들과, 분할 경계에 의해 결정된 가중치들을 이용하여 생성될 수 있다.
도 44a에서는, 제1 서브 블록에 대해 인트라 예측이 적용되고, 제2 서브 블록에 대해 인트라 예측이 적용되는 경우의 GPM의 예측이 도시되었다.
도 44a에서, 최좌측의 사각형은 제1 서브 블록에 대한 가중치를 나타낼 수 있다.
좌측에서 2 번째의 사각형 내의 화살표는 제1 서브 블록에 대한 인트라 예측 모드의 방향을 나타낼 수 있다. 인트라 예측 모드를 통해 제1 서브 블록의 값들이 생성될 수 있다.
좌측에서 3 번째의 사각형은 제2 서브 블록에 대한 가중치를 나타낼 수 있다.
좌측에서 4 번째의 사각형 내의 화살표는 제2 서브 블록에 대한 인트라 예측 모드의 방향을 나타낼 수 있다. 인트라 예측 모드를 통해 제2 서브 블록의 값들이 생성될 수 있다.
최우측의 사각형은 GPM을 사용하여 생성된 (최종) 예측 블록을 나타낼 수 있다.
분할 경계를 기준으로, 예측 블록 중 분할 경계보다 위의 영역에 대해서는 제1 서브 블록의 값들이 반영될 수 있고, 예측 블록 중 분할 경계보다 아래의 영역에 대해서는 제2 서브 블록의 값들이 반영될 수 있다.
분할 경계를 기준으로, 예측 블록 중 분할 경계보다 좌측의 영역에 대해서는 제1 인트라 예측을 사용하여 생성된 제1 서브 블록의 값들이 반영될 수 있고, 예측 블록 중 분할 경계보다 우측의 영역에 대해서는 제2 인트라 예측을 사용하여 생성된 제2 서브 블록의 값들이 반영될 수 있다.
제1 인트라 예측 및 제2 인트라 예측은 서로 상이할 수 있다. 예를 들면, 제1 인트라 예측의 인트라 예측 모드 및 제2 인트라 예측의 인트라 예측 모드는 서로 다를 수 있다.
도 44b는 일 예에 따른 인터 예측들을 사용하는 GPM의 예측을 나타낸다.
도 44b에서는, 제1 서브 블록에 대해 인터 예측이 적용되고, 제2 서브 블록에 대해 인터 예측이 적용되는 경우의 GPM의 예측이 도시되었다.
도 44b에서, 최좌측의 사각형은 제1 서브 블록에 대한 가중치를 나타낼 수 있다.
좌측에서 2 번째의 사각형에서 출발하는 화살표는 제1 서브 블록에 대한 움직임 벡터가 가리키는 참조 블록을 가리킬 수 있다. 참조 블록에 의해 제1 서브 블록의 값들이 생성될 수 있다.
좌측에서 3 번째의 사각형은 제2 서브 블록에 대한 가중치를 나타낼 수 있다.
좌측에서 4 번째의 사각형에서 출발하는 화살표는 제2 서브 블록에 대한 움직임 벡터가 가리키는 참조 블록을 가리킬 수 있다. 참조 블록에 의해 제2 서브 블록의 값들이 생성될 수 있다.
최우측의 사각형은 GPM을 사용하여 생성된 (최종) 예측 블록을 나타낼 수 있다.
분할 경계를 기준으로, 예측 블록 중 분할 경계보다 위의 영역에 대해서는 제1 서브 블록의 값들이 반영될 수 있고, 예측 블록 중 분할 경계보다 아래의 영역에 대해서는 제2 서브 블록의 값들이 반영될 수 있다.
분할 경계를 기준으로, 예측 블록 중 분할 경계보다 좌측의 영역에 대해서는 제1 인터 예측을 사용하여 생성된 제1 서브 블록의 값들이 반영될 수 있고, 예측 블록 중 분할 경계보다 우측의 영역에 대해서는 제2 인터 예측을 사용하여 생성된 제2 서브 블록의 값들이 반영될 수 있다.
제1 인터 예측 및 제2 인터 예측은 서로 상이할 수 있다.
도 44c는 일 예에 따른 인트라 예측 및 인터 예측을 사용하는 GPM의 예측을 나타낸다.
도 44c에서는, 제1 서브 블록에 대해 인터 예측이 적용되고, 제2 서브 블록에 대해 인트라 예측이 적용되는 경우의 GPM의 예측이 도시되었다.
도 44c에서, 최좌측의 사각형은 제1 서브 블록에 대한 가중치를 나타낼 수 있다.
좌측에서 2 번째의 사각형에서 출발하는 화살표는 제1 서브 블록에 대한 움직임 벡터가 가리키는 참조 블록을 가리킬 수 있다. 참조 블록에 의해 제1 서브 블록의 값들이 생성될 수 있다.
좌측에서 3 번째의 사각형은 제2 서브 블록에 대한 가중치를 나타낼 수 있다.
좌측에서 4 번째의 사각형 내의 화살표는 제2 서브 블록에 대한 인트라 예측 모드의 방향을 나타낼 수 있다. 인트라 예측 모드를 통해 제2 서브 블록의 값들이 생성될 수 있다.
최우측의 사각형은 GPM을 사용하여 생성된 (최종) 예측 블록을 나타낼 수 있다.
분할 경계를 기준으로, 예측 블록 중 분할 경계보다 위의 영역에 대해서는 제1 서브 블록의 값들이 반영될 수 있고, 예측 블록 중 분할 경계보다 아래의 영역에 대해서는 제2 서브 블록의 값들이 반영될 수 있다.
분할 경계를 기준으로, 예측 블록 중 분할 경계보다 좌측의 영역에 대해서는 인터 예측을 사용하여 생성된 제1 서브 블록의 값들이 반영될 수 있고, 예측 블록 중 분할 경계보다 우측의 영역에 대해서는 인트라 예측을 사용하여 생성된 제2 서브 블록의 값들이 반영될 수 있다.
인트라 예측을 위한 GPM의 참조 영역
실시예들에서 설명된 GPM에서의 인트라 예측을 위해 참조되는 영역은 대상 블록에 인접한 복호화된 영역 내의 하나 이상의 픽셀 라인들일 수 있다.
참조되는 영역은 참조 픽셀들의 영역일 수 있다.
예를 들면, 하나 이상의 픽셀 라인들은 대상 블록의 참조 라인들일 수 있다.
GPM의 분할 영역에 적용될 수 있는 인트라 예측 모드
도 45a는 일 예에 따른 대상 블록 및 대상 블록의 참조 영역을 나타낸다.
GPM의 분할 영역에 적용될 수 있는 인트라 예측 모드들은 플래너 모드, DC 모드, 방향성 모드, 위치 기반 인트라 예측 조합(Position Dependent intra Prediction Combination; PDPC), 행렬 가중 인트라 예측(Matrix-weighted Intra Prediction; MIP), 인트라 블록 카피(Intra Block Copy; IBC) 및 인트라 템플릿 매칭 예측(Intra Template Matching Prediction; IntraTMP) 등을 포함할 수 있다.
이러한 GPM의 분할 영역에 적용될 수 있는 인트라 예측 모드들은 1) 대상 블록에 인접한 복호화된 영역 또는 2) 대상 블록을 포함하는 특정 영역(예를 들면, 슬라이스, 타일 및 픽처 등) 내의 복호화된 영역으로부터 유도될 수 있는 다양한 예측 모드들을 포함할 수 있다.
대상 블록에 인접한 복호화된 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드는 상기 영역의 전체 또는 일부를 포함하는 이웃 블록의 인트라 예측 모드일 수 있다.
대상 블록에 인접한 복호화된 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드는 상기 영역 내의 재구축된 픽셀들을 사용하여 구성된 템플릿 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드일 수 있다.
상기 영역 내의 재구축된 픽셀들의 픽셀 값들의 그래디언트에 기반하여 그래디언트의 히스토그램(Histogram of Gradient; HoG)이 유도될 수 있다. 대상 블록에 인접한 복호화된 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드는 HoG로부터 유도되는 인트라 예측 모드일 수 있다.
GPM을 사용하는 인트라 예측을 위한 참조 영역은 n 개의 참조 라인들을 포함할 수 있다.
참조 영역은 템플릿 영역으로 사용될 수 있다. 말하자면, 참조 영역이 템플릿 영역으로 결정될 수 있다.
템플릿 영역에 대한 인트라 예측 모드가 추가적으로 유도될 수 있고, 템플릿 영역에 대하여 유도된 인트라 예측 모드가 대상 블록의 인트라 예측 모드에 대한 예측을 위해 사용될 수 있다.
이하에서, 템플릿 영역에 대한 인트라 예측 모드는 템플릿 인트라 예측 모드로 약술될 수 있다.
템플릿 영역에 대한 템플릿 참조 영역이 정의될 수 있다. 템플릿 참조 영역은 템플릿 영역에 인접한 하나 이상의 참조 샘플 라인들일 수 있다.
대상 블록 및 참조 영역 간의 관계에 대한 설명은 템플릿 영역 및 참조 영역 간의 관계에도 적용될 수 있다.
템플릿 참조 영역에 기반하여 유도되는 템플릿 인트라 예측 모드들은 플래너 모드, DC 모드, 방향성 모드, 행렬 가중 인트라 예측(Matrix-weighted Intra Prediction; MIP), 인트라 블록 카피(Intra Block Copy; IBC) 및 인트라 템플릿 매칭 예측(Intra Template Matching Prediction; IntraTMP) 등을 포함할 수 있다.
템플릿 인트라 예측 모드를 사용하여 템플릿 예측 블록이 구성될 수 있다. 템플릿 참조 영역 및 템플릿 인트라 예측 모드를 사용하는 인트라 예측을 수행함으로써 템플릿 예측 블록이 구성될 수 있다.
대상 블록, 예측 블록, 참조 영역 및 대상 블록의 인트라 예측 모드 간의 관계에 대한 설명은 템플릿 영역, 템플릿 예측 블록, 템플릿 참조 영역 및 템플릿 인트라 예측 모드 간의 관계에도 적용될 수 있다.
템플릿 예측 블록이 생성되면, 템플릿 영역 및 템플릿 예측 블록 간의 오차 비용이 계산될 수 있다.
템플릿 영역 및 템플릿 예측 블록 간의 오차 비용은 템플릿 영역 및 템플릿 예측 블록 간의 하나 이상의 픽셀 값 차이에 의해 도출되는 값일 수 있다. 픽셀 값 차이는 템플릿 영역 및 템플릿 예측 블록의 대응하는 픽셀들의 픽셀 값들 간의 차이일 수 있다. 예를 들면, 대응하는 픽셀들은 템플릿 영역 및 템플릿 예측 블록 내의 동일한 좌표들을 갖는 픽셀들일 수 있다.
템플릿 인트라 예측 모드의 오차 비용은 템플릿 영역 및 템플릿 인트라 예측 모드를 사용하여 생성된 템플릿 예측 블록 간의 오차 비용을 의미할 수 있다.
가용한 템플릿 인트라 예측 모드들의 오차 비용들이 계산될 수 있다. 가용한 템플릿 인트라 예측 모드들 중에서 최소 오차 비용 템플릿 인트라 예측 모드가 결정될 수 있다. 최소 오차 비용 템플릿 인트라 예측 모드는 가용한 템플릿 인트라 예측 모드들 중 최소의 오차 비용을 갖는 템플릿 인트라 예측 모드일 수 있다.
최소 오차 비용 템플릿 인트라 예측 모드는 대상 블록에 대한 인트라 예측 모드를 예측하기 위해 사용될 수 있다.
인트라 템플릿 매칭 예측
도 45b는 일 예에 따른 인트라 템플릿 매칭 예측 방법의 개념을 나타낸다.
도 45b에서 도시된 것과 같이, 대상 블록의 위치에 기반하여, 대상 블록의 주변의 재구축된 화소들로 구성되는 재구축된 영역이 결정될 수 있다. 재구축된 영역 내에서 대상 템플릿 영역이 결정될 수 있다.
대상 블록을 포함하는 대상 CTB 내의 일부의 재구축된 영역들은 대상 템플릿 영역을 구성하기 위해 사용될 수 있다.
대상 블록을 포함하는 대상 CTB 내의 일부의 재구축된 영역들은 대상 블록의 템플릿 매칭의 탐색 영역에 포함될 수 있다.
재구축된 영역 내에서 대상 템플릿과의 오차 비용이 최소가 되는 매치된 템플릿이 결정될 수 있다. 말하자면, 탐색 영역 내의 영역들 중 가장 낮은 오차 비용을 갖는 영역이 탐색될 수 있고, 탐색된 영역이 매치된 템플릿으로서 결정될 수 있다.
실시예들에서, 영역의 오차 비용은 대상 템플릿 및 영역 간의 오차 비용일 수 있다.
실시예들에서, 매치된 템플릿의 오차 비용은 대상 템플릿 및 매치된 템플릿 간의 오차 비용일 수 있다.
실시예들에서, 제1 개체 및 제2 개체 간의 오차 비용은 제1 개체의 픽셀들 및 제2 개체의 픽셀들 간의 오차 비용일 수 있다.
매치된 템플릿 및 대상 템플릿에 의해 대상 블록의 참조 블록이 결정될 수 있다.
대상 블록의 특정 위치 및 참조 블록의 특정 위치 간의 차이가 템플릿 매칭 블록 벡터로서 결정될 수 있다.
실시예들에서, 대상 블록의 특정 위치는 대상 블록 내의 좌상단 픽셀의 위치일 수 있다. 참조 블록의 특정 위치는 참조 블록 내의 좌상단 픽셀의 위치일 수 있다.
실시예들에서, 대상 블록을 기준으로 결정되는 주변의 재구축된 픽셀들 중 적어도 하나 이상을 사용하여 템플릿 영역이 결정될 수 있다.
템플릿 매칭 블록 벡터에 대한 스케일링
인트라 블록 카피의 블록 벡터 후보 리스트를 구성하기 위하여 템플릿 매칭 블록 벡터가 사용되는 경우, 템플릿 매칭 블록 벡터의 해상도가 인트라 블록 카피의 블록 벡터의 해상도와 같게 되도록 템플릿 매칭 블록 벡터에 대한 스케일링(scaling) 또는 라운딩(rounding)이 수행될 수 있다.
실시예들에서, 해상도는, 1) 1/4-펠(pel) 또는 1/2-펠 등과 같은 서브-픽셀의 단위의 해상도일 수 있고, 2) 1-펠 또는 4-펠 등과 같은 정수의 배수의 단위의 해상도일 수 있다.
템플릿 매칭 블록 벡터의 해상도가 인트라 블록 카피의 블록 벡터의 해상도와 같게 되도록 아래에서 설명되는 것과 스케일링이 적용될 수 있다.
예를 들어, 인트라 블록 카피의 블록 벡터 해상도가 1/2-펠이고, 템플릿 매칭 블록 벡터의 해상도가 1-펠인 경우, 1-펠 픽셀 해상도인 템플릿 매칭 블록 벡터의 가로 방향 요소 값 BVTMP,hor 및 세로 방향 요소 값 BVTMP,ver은 아래의 [수식 4-1] 및 [수식 4-2]에 따라서 1/2-펠 해상도를 갖는 템플릿 매칭 블록 벡터의 가로 방향 요소 값 BV_halfTMP,hor 및 세로 방향 요소 값 BV_halfTMP,ver으로 스케일링될 수 있다.
[수식 4-1]
BV_halfTMP,hor = BVTMP,hor << shift, shift = 1
[수식 4-2]
BV_halfTMP,ver = BVTMP,ver << shift, shift = 1
템플릿 매칭 블록 벡터의 해상도가 인트라 블록 카피의 블록 벡터의 해상도와 같게 되도록 아래에서 설명되는 것과 같은 라운딩이 적용될 수 있다.
예를 들어, 인트라 블록 카피의 블록 벡터 해상도가 4-펠이고, 템플릿 매칭 블록 벡터의 해상도가 1-펠인 경우, 1-펠 해상도인 템플릿 매칭 블록 벡터의 가로 방향 요소 값 BVTMP,hor 및 세로 방향 요소 값 BVTMP,ver은 아래의 [수식 5-1] 내지 [수식 5-3]에 따라서 4-펠 해상도를 갖는 템플릿 매칭 블록 벡터의 가로 방향 요소 값 BV_int4TMP,hor 및 세로 방향 요소 값 BV_int4TMP,ver으로 라운딩될 수 있다.
[수식 5-1]
offset = ( shift = = 0 ) ? 0 : ( 1 << ( shift - 1 ) )
[수식 5-2]
BV_int4TMP,hor = (BVTMP,hor + offset) >> shift, shift = 2
[수식 5-3]
BV_int4TMP,ver = (BVTMP,ver + offset) >> shift, shift = 2
블록 벡터에 대한 스케일링
인트라 블록 카피의 블록 벡터 후보 리스트를 구성하기 위하여 템플릿 매칭 블록 벡터가 사용되는 경우, 인트라 블록 카피의 블록 벡터의 해상도가 템플릿 매칭 블록 벡터의 해상도의 해상도가 같게 되도록 인트라 블록 카피의 블록 벡터에 대한 스케일링 또는 라운딩이 수행될 수 있다.
실시예들에서, 해상도는, 1) 1/4-펠(pel) 또는 1/2-펠 등과 같은 서브-픽셀의 단위의 해상도일 수 있고, 2) 1-펠 또는 4-펠 등과 같은 정수의 배수의 단위의 해상도일 수 있다.
인트라 블록 카피의 블록 벡터의 해상도가 템플릿 매칭 블록 벡터의 해상도와 같게 되도록 아래에서 설명되는 것과 같은 스케일링이 적용될 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭 블록 벡터의 해상도가 1/2-펠이고, 인트라 블록 카피의 블록 벡터의 해상도가 1-펠인 경우, 1-펠 해상도인 인트라 블록 카피의 블록 벡터의 가로 방향 요소 값 BVIBC,hor 및 세로 방향 요소 값 BVIBC,ver은 아래의 [수식 6-1] 및 [수식 6-2]에 따라서 1/2-펠 해상도를 갖는 인트라 블록 카피의 블록 벡터의 가로 방향 요소 값 BV_halfIBC,hor와 세로 방향 요소 값 BV_halfIBC,ver으로 스케일링될 수 있다.
[수식 6-1]
BV_halfIBC,hor = BVIBC,hor << shift, shift = 1
[수식 6-2]
BV_halfIBC,ver = BVIBC,ver << shift, shift = 1
인트라 블록 카피의 블록 벡터의 해상도가 템플릿 매칭 블록 벡터의 해상도와 같게 되도록 아래에서 설명되는 것과 같은 라운딩이 적용될 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭 블록 카피의 블록 벡터 해상도가 4-펠이고, 인트라 블록 카피의 블록 벡터의 해상도가 1-펠인 경우, 1-펠 해상도인 인트라 블록 카피의 블록 벡터의 가로 방향 요소 값 BVIBC,hor와 세로 방향 요소 값 BVIBC,ver은 아래의 [수식 6-3] 내지 [수식 6-5]에 따라서 4-펠 해상도를 갖는 인트라 블록 카피의 블록 벡터의 가로 방향 요소 값 BV_int4IBC,hor와 세로 방향 요소 값 BV_int4IBC,ver으로 라운딩될 수 있다.
[수식 6-3]
offset = ( shift = = 0 ) ? 0 : ( 1 << ( shift - 1 ) )
[수식 6-4]
BV_int4IBC, hor = (BVIBC, hor + offset) >> shift, shift = 2
[수식 6-5]
BV_int4IBC, ver = (BVIBC, ver + offset) >> shift, shift = 2
블록 벡터의 해상도
블록 벡터는 서브-픽셀의 단위의 해상도 또는 정수의 배수의 단위의 해상도를 가질 수 있다.
예를 들면, 서브-픽셀의 단위는 1/16-펠, 1/8-펠, 1/4-펠 및 1/2-펠 중 적어도 하나일 수 있다.
예를 들면, 정수의 배수의 단위는 1-펠, 2-펠, 4-펠, 8-펠 및 16-펠 중 적어도 하나일 수 있다.
블록 벡터는 템플릿 매칭 블록 벡터 및 인트라 블록 카피의 블록 벡터 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
블록 벡터가 블록 벡터 버퍼에 저장될 때 서브-픽셀 단위 및 정수의 배수의 단위 중 적어도 하나인 제1 해상도를 가질 수 있다.
블록 벡터가 템플릿 매칭 또는 인트라 블록 카피에 사용될 때 적어도 하나의 제2 해상도를 가질 수 있다.
제1 해상도 및 제2 해상도는 같을 수 있고, 서로 다를 수 있다.
제1 해상도 및 제2 해상도가 서로 다를 때, 제2 해상도에 맞도록 제1 해상도가 변환될 수 있다. 또는, 제1 해상도에 맞도록 제2 해상도가 변환될 수 있다.
예를 들어, 1/2-펠의 제2 해상도를 가지는 템플릿 매칭 블록 벡터가 블록 벡터 버퍼에 저장될 때, 템플릿 매칭 블록 벡터는 아래의 [수식 7-1] 내지 [수식 7-3]과 같이 1-펠의 제1 해상도로 변환될 수 있다.
[수식 7-1]
offset = ( shift = = 0 ) ? 0 : ( 1 << ( shift - 1 ) )
[수식 7-2]
BV_int1TMP,hor = (BVTMP,hor + offset) >> shift, shift = 1
[수식 7-3]
BV_int1TMP,ver = (BVTMP,ver + offset) >> shift, shift = 1
예를 들어, 1/2-펠의 제2 해상도를 가지는 템플릿 매칭 블록 벡터가 블록 벡터 버퍼에 저장될 때, 템플릿 매칭 블록 벡터는 아래의 [수식 7-4] 내지 [수식 7-6]과 같이 4-펠의 제1 해상도로 변환될 수 있다.
[수식 7-4]
offset = ( shift = = 0 ) ? 0 : ( 1 << ( shift - 1 ) )
[수식 7-5]
BV_int4TMP,hor = (BVTMP,hor + offset) >> shift, shift = 3
[수식 7-6]
BV_int4TMP,ver = (BVTMP,ver + offset) >> shift, shift = 3
예를 들어, 1/4-펠의 제2 해상도를 가지는 템플릿 매칭 블록 벡터가 블록 벡터 버퍼에 저장될 때, 템플릿 매칭 블록 벡터는 아래의 [수식 7-7] 내지 [수식 7-9]과 같이 1-펠의 제1 해상도로 변환될 수 있다.
[수식 7-7]
offset = ( shift = = 0 ) ? 0 : ( 1 << ( shift - 1 ) )
[수식 7-8]
BV_int1TMP,hor = (BVTMP,hor + offset) >> shift, shift = 2
[수식 7-9]
BV_int1TMP,ver = (BVTMP,ver + offset) >> shift, shift = 2
예를 들어, 1-펠의 제2 해상도를 가지는 템플릿 매칭 블록 벡터가 블록 벡터 버퍼에 저장될 때, 템플릿 매칭 블록 벡터는 아래의 [수식 7-10] 및 [수식 7-11]과 같이 1/2-펠의 제1 해상도로 변환될 수 있다.
[수식 7-10]
BV_halfTMP,hor = BVTMP,hor << shift, shift = 1
[수식 7-11]
BV_halfTMP,ver = BVTMP,ver << shift, shift = 1
예를 들어, 1-펠의 제2 해상도를 가지는 템플릿 매칭 블록 벡터가 블록 벡터 버퍼에 저장될 때, 템플릿 매칭 블록 벡터는 아래의 [수식 7-12] 내지 [수식 7-13]과 같이 1/4-펠의 제1 해상도로 변환될 수 있다.
[수식 7-12]
BV_quaterTMP,hor = BVTMP,hor << shift, shift = 2
[수식 7-13]
BV_quaterTMP,ver = BVTMP,ver << shift, shift = 2
예를 들어, 2-펠의 제2 해상도를 가지는 템플릿 매칭 블록 벡터가 블록 벡터 버퍼에 저장될 때, 템플릿 매칭 블록 벡터는 아래의 [수식 7-14] 내지 [수식 7-15]과 같이 1/2-펠의 제1 해상도로 변환될 수 있다.
[수식 7-14]
BV_halfTMP,hor = BVTMP,hor << shift, shift = 2
[수식 7-15]
BV_halfTMP,ver = BVTMP,ver << shift, shift = 2
인트라 블록 카피 모드에서의 인트라 템플릿 매칭 예측에 의해 유도된 블록 벡터의 참조
도 45c는 일 예에 따른 인트라 블록 카피 모드가 적용되는 대상 블록에 의해 인트라 템플릿 매칭 예측에 의해 유도된 블록 벡터가 참조되는 개념을 나타낸다.
대상 블록과 인접한 주변 블록들 중 하나 이상의 블록들은 인트라 템플릿 매칭 예측에 의해 부호화/복호화된 인트라 템플릿 매칭 블록일 수 있다.
인트라 템플릿 매칭 블록에 대한 템플릿 매칭 예측으로부터 템플릿 매칭 블록 벡터가 유도될 수 있고, 유도된 템플릿 매칭 블록 벡터가 저장될 수 있다.
대상 블록은 인트라 블록 카피 모드에 의해 부호화/복호화될 수 있다.
대상 블록과 인접한 인접 블록이 인트라 템플릿 예측에 의해 부호화/복호화된 인트라 템플릿 매칭 블록인 경우, 인트라 템플릿 매칭 블록의 템플릿 예측 블록 벡터가 대상 블록의 블록 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있으며, 인트라 템플릿 매칭 블록의 템플릿 예측 블록 벡터를 사용하여 대상 블록의 블록 벡터 후보 리스트가 구성될 수 있다.
복수의 참조 템플릿들을 사용하는 인트라 템플릿 매칭 예측
도 45d는 일 예에 따른 복수의 참조 템플릿들을 사용하는 인트라 템플릿 매칭 예측 방법의 개념을 나타낸다.
도 45d에서 도시된 것과 같이, 대상 블록의 위치에 기반하여, 대상 블록의 주변의 재구축된 화소들로 구성되는 재구축된 영역이 결정될 수 있다. 재구축된 영역 내에서 대상 템플릿 영역이 결정될 수 있다.
대상 블록을 포함하는 대상 CTB 내의 일부의 재구축된 영역들은 대상 템플릿 영역을 구성하기 위해 사용될 수 있다.
대상 블록을 포함하는 대상 CTB 내의 일부의 재구축된 영역들은 대상 블록의 템플릿 매칭의 탐색 영역에 포함될 수 있다.
대상 템플릿 및 탐색 영역 내의 참조 템플릿 간의 오차 비용을 획득함에 있어서, 이전의 참조 템플릿(예를 들어, 제i-1 참조 템플릿)과 다음 참조 템플릿(예를 들어, 제i+1 참조 템플릿) 간의 거리 N은 정수-픽셀 또는 서브-픽셀의 단위로 결정될 수 있다. 예를 들어, N은 1/4, 1/2, 1, 2, 3 또는 4일 수 있다.
대상 블록에 대한 특정 위치 및 참조 블록에 대한 특정 위치 간의 차이가 템플릿 매칭 블록 벡터로서 결정될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록에 대한 특정 위치는 대상 블록 내의 좌상단 픽셀의 위치일 수 있다. 참조 블록에 대한 특정 위치는 참조 블록 내의 좌상단 픽셀의 위치일 수 있다.
블록 벡터 BVTM,i는 참조 템플릿 및 대상 템플릿 간의 변위(displacement)일 수 있다. 참조 템플릿의 블록 벡터 BVTM,i는 참조 템플릿 및 대상 템플릿 간의 블록 벡터 BVTM,i를 의미할 수 있다.
도 45d의 재구축된 영역 내에서 템플릿 매칭 탐색이 수행되는 과정에서, 각 참조 템플릿의 영역 및 대상 템플릿의 영역 간의 오차 비용이 계산될 수 있다. 참조 템플릿의 오차 비용은 참조 템플릿의 영역 및 대상 템플릿 간의 오차 비용을 의미할 수 있다.
참조 템플릿의 오차 비용들에 따라서, 참조 템플릿들의 블록 벡터 BVTM,i들을 오름차순 또는 내림차순으로 정렬함으로써 인트라 템플릿 매칭 블록 벡터 후보 리스트가 구성될 수 있다.
인트라 템플릿 매칭 블록 벡터 후보 리스트의 크기 S는 1보다 더 큰 정수일 수 있고, 예를 들어, S는 15 또는 19일 수 있다.
인트라 템플릿 매칭 블록 벡터 후보 리스트 내의 블록 벡터 후보들 중 하나의 블록 벡터 후보에 대응되는 블록이 대상 블록의 예측 블록으로서 결정될 수 있다.
인트라 템플릿 매칭 블록 벡터 후보 리스트 내의 블록 벡터 후보들 중 하나의 블록 벡터 후보가 예측 블록 벡터로서 결정할 수 있다.
인트라 템플릿 매칭 블록 벡터 후보 리스트 내의 블록 벡터 후보들 중 하나의 블록 벡터 후보를 지시하는 인덱스가 부호화/복호화/시그널링될 수 있다.
인트라 템플릿 매칭 블록 벡터 후보 리스트 내의 블록 벡터 후보들 중 하나 이상의 하나의 블록 벡터 후보들이 인트라 예측의 MPM 리스트 내에 추가될 수 있다.
인트라 템플릿 매칭 블록 벡터 후보 리스트는 인트라 예측의 MPM 리스트에 대해 독립적으로 구성될 수 있다. 이 때, 인트라 템플릿 매칭 블록 벡터 후보 리스트가 사용되는지 여부를 나타내는 정보 및 인트라 템플릿 매칭 블록 벡터 후보 리스트 내의 하나 이상의 후보 블록 벡터들을 지시하는 인덱스가 부호화/복호화/시그널링될 수 있다.
도 45e는 일 예에 따른 인트라 템플릿 매칭 블록 벡터 후보 리스트를 나타낸다.
실시예들에서 설명된 인트라 템플릿 매칭 블록 벡터 후보 리스트는 도 45e에서 도시된 것과 같이 복수의 블록 벡터들을 포함하도록 구성될 수 있다.
인트라 예측을 위한 기하학적 분할 방법에 적용될 수 있는 인트라 예측 모드 유도 방법
실시예들을 위하여 기하학적으로 분할된 각 영역에 적용될 수 있는 인트라 예측 모드들은 플래너 모드, DC 모드, 방향성 모드, 행렬 가중 인트라 예측(Matrix-weighted Intra Prediction; MIP), 인트라 블록 카피(Intra Block Copy; IBC) 및 인트라 템플릿 매칭 예측(Intra Template Matching Prediction; IntraTMP) 등과 같이 대상 블록에 인접한 복호화된 영역 또는 대상 블록을 포함하는 슬라이스, 타일 및 픽처 등의 영역 내의 복호화된 영역으로부터 유도될 수 있는 다양한 예측 모드들을 포함할 수 있다.
대상 블록과 인접한 복호화된 영역으로부터 유도될 수 있는 인트라 예측 모드는 상기의 복호화된 영역의 전체 또는 일부를 포함하는 인접한 블록의 인트라 예측 모드일 수 있다.
대상 블록과 인접한 복호화된 영역으로부터 유도될 수 있는 인트라 예측 모드는 상기의 복호화된 영역의 재구축된 픽셀들의 픽셀 값들을 사용하여 구성된 템플릿 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드일 수 있다.
대상 블록과 인접한 복호화된 영역으로부터 유도될 수 있는 인트라 예측 모드는 상기의 복호화된 영역의 재구축된 픽셀들의 픽셀 값들의 변화량에 기반하여 구성된 HoG로부터 유도되는 인트라 예측 모드일 수 있다.
인트라 예측을 위한 기하학적 분할 방법에 적용될 수 있는 인트라 예측 모드 유도 방법
실시예들의 방법을 적용하기 위해 참조되는 영역은 대상 블록의 주변의 복호화된 영역 내의 인접한 하나 이상의 픽셀 라인들을 포함할 수 있다.
참조 영역이 복수의 픽셀 라인들을 포함하는 경우, 템플릿 영역에 대한 인트라 예측 모드가 유도될 수 있다.
대상 블록을 기준으로, 가용한 상단 영역 및 가용한 좌측 영역의 각각이 템플릿 영역들로 사용될 수 있다.
예를 들면, 상단 영역은 도 29a를 참조하여 설명된 제1 블록일 수 있다. 상단 영역은 도 29a를 참조하여 설명된 제1 블록을 포함할 수 있다. 또는, 상단 영역은 대상 블록의 상단에 위치한 하나 이상의 가용한 픽셀들을 포함할 수 있다.
예를 들면, 좌측 영역은 도 29a를 참조하여 설명된 제3 블록일 수 있다. 좌측 영역은 도 29a를 참조하여 설명된 제3 블록을 포함할 수 있다. 또는, 좌측 영역은 대상 블록의 좌측에 위치한 하나 이상의 가용한 픽셀들을 포함할 수 있다.
각 템플릿에 대하여 인트라 예측이 적용될 수 있다.
템플릿 영역에 대하여 가용한 복수의 인트라 예측 모드들의 오차 비용들이 계산될 수 있다. 복수의 인트라 예측 모드들 중 가장 낮은 오차 비용을 갖는 인트라 예측 모드가 템플릿 영역에 대한 인트라 예측 모드로서 결정될 수 있다.
템플릿 영역에 대한 인트라 예측 모드는 MPM 리스트에 추가될 수 있다.
MPM 리스트의 크기는 n일 수 있다. MPM 리스트의 크기는 MPM 리스트 내의 하나 이상의 인트라 예측 모드들의 개수를 의미할 수 있다. n은 양의 정수일 수 있다. 예를 들면, n은 3일 수 있다.
참조 영역이 복수의 픽셀 라인들을 포함하는 경우, 참조 영역 내의 픽셀들의 픽셀 값들의 변화에 기반하여 템플릿 인트라 예측 모드가 유도될 수 있다.
대상 블록을 기준으로, 가용한 상단 영역 및 가용한 좌측 영역의 각각이 템플릿 영역들로 사용될 수 있다.
템플릿 영역 내의 이웃한 픽셀들의 픽셀 값들 간의 차이(말하자면, 그래디언트(gradient))가 히스토그램으로서 저장될 수 있다. 상기의 차이들을 히스토그램으로 저장함으로써 HoG가 구성될 수 있다.
HoG에서, 차이들의 값들 중 가장 높은 빈도를 갖는 값이 도출될 수 있다. 가장 높은 빈도를 값이 나타내는 방향에 대응하는 인트라 예측 모드가 템플릿 영역에 대한 인트라 예측 모드로서 결정될 수 있다.
가장 높은 빈도를 값이 나타내는 방향에 대응하는 인트라 예측 모드는 MPM 리스트에 추가될 수 있다.
MPM 리스트의 크기는 n일 수 있다. MPM 리스트의 크기는 MPM 리스트 내의 하나 이상의 인트라 예측 모드들의 개수를 의미할 수 있다. n은 양의 정수일 수 있다. 예를 들면, n은 3일 수 있다.
MPM 리스트 내에 MPM 리스트의 크기보다 더 작은 개수의 인트라 예측 모드들이 저장된 경우, MPM 리스트에 플래너 모드가 추가될 수 있다. 또는, MPM 리스트 내의 남은 공간에는 플래너 모드가 저장될 수 있다.
MPM 리스트 내에 MPM 리스트의 크기보다 더 작은 개수의 인트라 예측 모드들이 저장된 경우, MPM 리스트에 DC 모드, 수평 모드 및 수직 모드 중 적어도 하나가 추가될 수 있다. 또는, MPM 리스트 내의 남은 공간에는 DC 모드, 수평 모드 및 수직 모드 중 적어도 하나가 저장될 수 있다.
GPM에 적용될 수 있는 인트라 예측 모드에 대한 예측 방법
GPM에 의해 결정되는 각 분할 영역에 적용될 수 있는 인트라 예측 모드는 1) 대상 블록에 인접한 이웃 블록의 인트라 예측 모드 또는 2) 대상 블록에 인접한 인접 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드를 사용하여 예측될 수 있다. 여기에서, 이웃 블록은 복호화된 블록일 수 있다. 인접 영역은 복호화된 영역일 수 있다.
인트라 예측 모드에 대한 예측을 위하여, 이웃 블록의 인트라 예측 모드 또는 인접 영역으로부터 유도된 인트라 예측 모드들을 사용하여 MPM 리스트가 구성될 수 있다.
일 실시예에서, GPM이 적용되는 대상 블록의 전체에 대하여 하나의 MPM 리스트가 구성될 수 있다.
일 실시예에서, GPM에 의해 생성되는 2 개의 분할 영역들에 대하여 2 개의 MPM 리스트들이 각각 구성될 수 있다. 말하자면, 2 개의 분할 영역들의 각 분할 영역에 대하여 MPM 리스트가 구성될 수 있다.
GPM이 적용되는 대상 블록의 2 개의 분할 영역들 중 적어도 하나의 분할 영역에 대해 인트라 예측이 적용되는 경우, GPM 정보는 MPM 리스트에 대한 MPM 사용 지시자를 포함할 수 있다.
MPM 사용 지시자는 분할 영역의 인트라 예측 모드가 MPM 리스트 내에 존재하는 인트라 예측 모드들 중 하나인지 여부를 나타낼 수 있다. MPM 사용 지시자는 플래그일 수 있다.
GPM이 적용되는 대상 블록의 2 개의 분할 영역들 중 적어도 하나의 분할 영역에 대해 인트라 예측이 적용되고, MPM 리스트 내에 존재하는 인트라 예측 모드들 중 하나가 인트라 예측이 적용되는 분할 영역의 인트라 예측 모드로 결정되어야 하는 경우, MPM 사용 지시자에 대한 시그널링은 생략될 수 있다. 또는, 인트라 예측이 적용되는 분할 영역의 인트라 예측 모드가 MPM 리스트 내에 존재하는 인트라 예측 모드들 중 하나로 제한되는 경우, MPM 사용 지시자에 대한 시그널링은 생략될 수 있다.
GPM 정보는 MPM 리스트에 대한 MPM 지시자를 포함할 수 있다. MPM 지시자는 MPM 리스트 내의 인트라 예측 모드들 중 대상 블록 또는 분할 영역에 적용되는 인트라 예측 모드들 지시할 수 있다. MPM 지시자는 MPM 리스트의 요소들에 대한 인덱스일 수 있다.
GPM에 의해 생성된 제1 분할 영역 및 제2 분할 영역의 모두에 대해 인트라 예측이 적용되는 경우, 제1 분할 영역에 대한 제1 MPM 지시자 및 제2 분할 영역에 대한 제2 MPM 지시자가 사용될 수 있다.
여기에서, 제1 MPM 지시자의 값 및 제2 MPM 지시자의 값은 아래에서 설명된 것과 같이 설정될 수 있다.
- 제1 인덱스는 MPM 리스트 내의 인트라 예측 모드들 중에서 제1 분할 영역에 대한 제1 인트라 예측 모드를 가리킬 수 있다. 제1 인덱스의 값은 0 이상 p-1 이하일 수 있다. p는 MPM 리스트 내의 인트라 예측 모드들의 개수일 수 있다. 예를 들면, 제1 분할 영역에 대한 제1 인트라 예측 모드가 MPM 리스트 내의 q 번째 인트라 예측 모드이면, 제1 인덱스의 값은 q-1일 수 있다.
- 제2 인덱스는 MPM 리스트 내의 인트라 예측 모드들 중에서 제2 분할 영역에 대한 제2 인트라 예측 모드를 가리킬 수 있다. 제2 인덱스의 값은 0 이상 p-1 이하일 수 있다. p는 MPM 리스트 내의 인트라 예측 모드들의 개수일 수 있다. 예를 들면, 제1 분할 영역에 대한 제1 인트라 예측 모드가 MPM 리스트 내의 q 번째 인트라 예측 모드이면, 제1 인덱스의 값은 q-1일 수 있다.
- 제1 인덱스의 값이 양의 정수 m인 경우, 제1 MPM 지시자의 값은 m일 수 있다. 또한, 제1 인덱스의 값이 양의 정수 m이고, 제2 MPM 지시자의 값 n이 m의 이상이면 제2 인덱스의 값은 n+1일 수 있다.
- 제1 인덱스의 값이 양의 정수 m인 경우, 제1 MPM 지시자의 값은 m일 수 있다. 또한, 제1 인덱스의 값이 양의 정수 m이고, 제2 MPM 지시자의 값 n이 m보다 더 작으면, 제2 인덱스의 값은 n일 수 있다.
- 제1 인덱스의 값이 0인 경우, 제1 MPM 지시자의 값은 0일 수 있다. 또한, 제1 인덱스의 값이 0이고, 제2 MPM 지시자의 값이 n이면 제2 인덱스의 값은 n+1일 수 있다.
말하자면, 대상 블록이 GPM에 의해 분할되는 경우, 제1 분할 영역에 대한 제1 인트라 예측 모드 및 제2 분할 영역에 대한 제2 인트라 예측 모드는 서로 다르다고 간주될 수 있다. 이러한 간주에 따라, 제2 인덱스의 값이 제1 인덱스의 값보다 더 큰 경우, 시그널링되는 제2 MPM 지시자의 값은 '제2 인덱스의 값 - 1'일 수 있다.
GPM에 의해 생성된 제1 분할 영역 및 제2 분할 영역 중 인트라 예측이 적용되는 분할 영역의 인트라 예측 모드가 MPM 리스트 내의 인트라 예측 모드들 중 하나가 아닌 경우, GPM 정보는 비(non)-MPM 지시자를 포함할 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측이 적용되는 분할 영역의 인트라 예측 모드가 MPM 리스트 내의 인트라 예측 모드들 중 하나가 아닌 경우, 비-MPM 지시자가 명시적으로 부호화/복호화될 수 있다.
비-MPM 지시자는 비-MPM 인트라 예측 모드들 중 하나를 가리킬 수 있다. 비-MPM 인트라 예측 모드들은 대상 블록 또는 분할 영역에 대하여 가용한 (전체의) 인트라 예측 모드들 중 MPM 리스트 내에 포함되지 않는 나머지(remaining) 인트라 예측 모드들일 수 있다.
비-MPM 지시자는 비-MPM 인트라 예측 모드들 중에서 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드를 가리킬 수 있다.
GPM 정보는 예측 사용 정보를 포함할 수 있다.
예측 사용 정보는 전술된 GPM의 분할 영역에 적용될 수 있는 인트라 예측 모드를 예측하는 방법을 사용할지 여부를 나타낼 수 있다. GPM의 분할 영역에 적용될 수 있는 인트라 예측 모드는 1) 대상 블록에 인접한 이웃 블록의 인트라 예측 모드 또는 2) 대상 블록에 인접한 인접 영역으로부터 유도되는 인트라 예측 모드를 사용하여 예측될 수 있다.
예측 사용 정보는 파라미터 세트 및 헤더 등과 같은 하이 레벨 신택스 내에 포함될 수 있다. 예측 사용 정보는 파라미터 세트 및 헤더 등과 같은 하이 레벨 신택스 내에서 부호화/복호화될 수 있다.
전술된 예측 모드 리스트의 복수의 후보들 중 하나의 후보를 가리키는 정보, 데이터 구조의 복수의 요소들 중 하나의 후보를 가리키는 정보, 분할 모드 리스트의 복수의 요소들 중 하나의 요소를 가리키는 정보 및 MPM 리스트의 복수의 후보들 중 하나의 후보를 가리키는 정보 등에 대한 엔트로피 부호화 및 엔트로피 복호화가 수행될 수 있다.
상기 정보들에 대한 엔트로피 부호화가 부호화 장치(1600)에서 수행될 수 있고, 엔트로피 부호화된 상기의 정보들에 대한 엔트로피 복호화가 복호화 장치(1700)에서 수행될 수 있다.
상기 정보들에 대한 신택스 요소(syntax element)들 중 적어도 하나에 대해서 아래에서 설명된 이진화(binarization), 역이진화(debinarization), 엔트로피 부호화 방법 및 엔트로피 복호화 방법 중 적어도 하나가 이용될 수 있다.
- 부호를 가지는(signed) 0-차수 지수-골롬(0-th order Exp_Golomb) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, se(v))
- 부호를 가지는 k-차수 지수-골롬(k-th order Exp_Golomb) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, sek(v))
- 부호를 가지지 않는 양의 정수(unsigned positive integer)에 대한 0-차수 지수-골롬(0-th order Exp_Golomb) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, ue(v))
- 부호를 가지지 않는 양의 정수에 대한 k-차수 지수-골롬(k-th order Exp_Golomb) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, uek(v))
- 고정 길이(fixed-length) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, f(n))
- 절삭된 라이스(truncated Rice) 이진화/역이진화 방법 또는 절삭된 단항(truncated unary) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, tu(v))
- 절삭된 이진(truncated binary) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, tb(v))
- 문맥 적응적(context-adaptive) 산술(arithmetic) 부호화/복호화 방법 (약어로는, ae(v))
- 바이트 단위 비트 스트링(bit string in bytes) (약어로는, b(8))
- 부호를 가지는 정수 이진화/역이진화 방법 (약어로는, i(n))
- 부호를 가지지 않는 양의 정수 이진화/역이진화 방법 (약어로는, u(n)) ('u(n)'는 고정 길이(fixed-length) 이진화/역이진화 방법을 의미할 수도 있다.)
- 단항(unary) 이진화/역이진화 방법
GPM에 적용될 수 있는 인터 예측 모드 또는 인트라 예측 모드를 결정하는 방법
GPM의 각 분할 영역은 인터 예측 또는 인트라 예측을 사용하여 부호화/복호화될 수 있다.
GPM의 각 분할 영역에 대하여 인터 예측을 위한 움직임 벡터 후보 리스트 및 인트라 예측을 위한 MPM 리스트가 구성될 수 있다.
실시예들에서, 움직임 벡터 후보 리스트는 예측 모드 리스트 또는 분할 모드 리스트로 대체될 수 있다. 움직임 벡터 후보 리스트에 대한 설명은 예측 모드 리스트 또는 분할 모드 리스트에도 적용될 수 있다.
움직임 벡터 후보 리스트의 크기는 양의 정수 M일 수 있다. 예를 들면, M은 6일 수 있다.
MPM 리스트의 크기는 양의 정수 N일 수 있다. 예를 들면, N은 3일 수 있다.
GPM 정보는 GPM의 각 분할 영역에 대한 예측 방법 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, GPM 정보는 제1 분할 영역에 대한 제1 예측 방법 정보를 포함할 수 있고, 제2 분할 영역에 대한 제2 예측 방법 정보를 포함할 수 있다.
분할 영역에 대한 예측 방법 정보는 분할 영역에 적용되는 예측 모드의 타입을 나타낼 수 있다. 예측 모드의 타입은 인트라 예측 및 인터 예측 중 하나일 수 있다.
분할 영역에 대한 예측 방법 정보는 분할 영역에 인트라 예측 및 인터 예측 중 어떤 것이 적용되는가를 나타낼 수 있다.
분할 영역에 대한 예측 방법 정보는 분할 영역에 인트라 예측이 적용되는지 여부를 나타낼 수 있다. 분할 영역에 인트라 예측이 적용되지 않으면 분할 영역에 인터 예측이 적용될 수 있다.
예를 들면, 분할 영역에 대한 예측 방법 정보의 값이 제1 기정의된 값(예를 들면, '0')이면, 분할 영역은 인트라 예측을 사용하여 부호화/복호화될 수 있다. 또는, 제1 기정의된 값은 '1'일 수도 있다.
예를 들면, 분할 영역에 대한 예측 방법 정보의 값이 제2 기정의된 값(예를 들면, '1')이면, 분할 영역은 인트라 예측을 사용하여 부호화/복호화될 수 있다. 또는, 제2 기정의된 값은 '0'일 수도 있다.
예측 방법 정보에 의해 분할 영역에 대하여 인트라 예측을 사용하도록 결정되면, 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드를 나타내는 정보가 시그널링될 수 있다.
GPM 정보는 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드를 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
분할 영역에 대한 인트라 예측 모드를 나타내는 정보는 MPM 리스트에 대한 MPM 사용 지시자, MPM 지시자, 비-MPM 지시자 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
MPM 사용 지시자는 분할 영역의 인트라 예측 모드가 MPM 리스트 내에 존재하는지 여부를 나타낼 수 있다.
예를 들면, MPM 사용 지시자의 값이 제1 기정의된 값(예를 들면, '0')인 경우, 비-MPM 지시자가 명시적으로 시그널링될 수 있다.
비-MPM 지시자는 비-MPM 인트라 예측 모드들 중 하나를 가리킬 수 있다. 비-MPM 인트라 예측 모드들은 대상 블록 또는 분할 영역에 대하여 가용한 (전체의) 인트라 예측 모드들 중 MPM 리스트 내에 포함되지 않는 나머지(remaining) 인트라 예측 모드들일 수 있다. 비-MPM 지시자는 비-MPM 인트라 예측 모드들 중에서 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드를 가리킬 수 있다.
예를 들면, MPM 사용 지시자의 값이 제2 기정의된 값(예를 들면, '1')인 경우, MPM 지시자가 명시적으로 시그널링될 수 있다.
MPM 지시자는 MPM 리스트 내의 인트라 예측 모드들 중 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드들 지시할 수 있다. MPM 지시자는 MPM 리스트의 요소들에 대한 인덱스일 수 있다.
GPM 정보는 분할 영역에 대한 움직임 벡터 인덱스를 포함할 수 있다.
예측 방법 정보에 의해 분할 영역에 대하여 인터 예측을 사용하도록 결정되면, 움직임 벡터 인덱스가 시그널링될 수 있다. 움직임 벡터 인덱스는 움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 벡터들 중 하나를 지시할 수 있다.
움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 벡터들 중 움직임 벡터 인덱스가 가리키는 움직임 벡터가 분할 영역에 대한 인터 예측을 위해 사용될 수 있다.
GPM 정보는 분할 영역에 대한 움직임 벡터 개선(refinement) 정보를 포함할 수 있다.
예측 방법 정보에 의해 분할 영역에 대하여 인터 예측을 사용하도록 결정되면, 움직임 벡터 개선 정보가 시그널링될 수 있다.
움직임 벡터에 의해 참조 템플릿 및 탐색 영역이 결정될 수 있다.
움직임 벡터 개선 정보는 움직임 벡터에 의해 지시되는 참조 템플릿에 대하여 템플릿 매칭을 적용함으로써 예측 신호(또는, 예측 블록)을 개선할지 여부를 지시하는 정보일 수 있다. 움직임 벡터 개선 정보는 플래그일 수 있다.
GPM 정보는 분할 영역에 대한 움직임 벡터 차분을 포함할 수 있다. 움직임 벡터 차분은 분할 영역에 대한 움직임 벡터에 더해지는 값일 수 있다. 움직임 벡터 인덱스가 가리키는 움직임 벡터 및 움직임 벡터 차분을 합함으로써 분할 영역에 대한 움직임 벡터가 도출될 수 있다.
움직임 벡터 인덱스가 가리키는 움직임 벡터를 초기 움직임 벡터로 명명할 수 있다. 말하자면, 초기 움직임 벡터는 움직임 벡터 차분이 합해지기 전의 분할 영역에 대한 움직임 벡터일 수 있다.
초기 움직임 벡터 및 움직임 벡터 차분을 합함으로써 생성된 움직임 벡터를 보정된 움직임 벡터로 명명할 수 있다. 말하자면, 보정된 움직임 벡터는 움직임 벡터 차분이 합해진 후의 분할 영역에 대한 움직임 벡터일 수 있다.
GPM 정보는 분할 영역에 대한 움직임 벡터 차분 사용 정보를 포함할 수 있다.
분할 영역에 대한 움직임 벡터 차분 사용 정보는 분할 영역에 대하여 움직임 벡터 차분이 추가적으로 사용되는지 여부를 나타내는 정보일 수 있다. 움직임 벡터 차분 사용 정보는 플래그일 수 있다.
움직임 벡터 차분 사용 정보의 값이 제1 기정의된 값(예를 들면, '0')인 경우, 움직임 벡터 차분의 시그널링이 생략될 수 있고, 움직임 벡터 차분이 사용되지 않을 수 있다. 이 경우, 분할 영역에 대한 움직임 벡터는 움직임 벡터 인덱스가 가리키는 움직임 벡터일 수 있다.
움직임 벡터 차분 사용 정보의 값이 제2 기정의된 값(예를 들면, '1')인 경우, 움직임 벡터 차분이 시그널링될 수 있고, 움직임 벡터 차분이 분할 영역에 대한 움직임 벡터를 유도하기 위해 사용될 수 있다.
전술된 GPM에 의해 생성되는 각 분할 영역에 대한 예측 방법 정보의 시그널링은 생략될 수도 있다.
GPM 정보는 예측 모드 정보를 포함할 수 있다.
예측 모드 정보는 분할 영역에 대하여 인터 예측 및 인트라 예측 중 어떤 것이 사용되는가를 나타낼 수 있고, 분할 영역에 대한 움직임 벡터 또는 인트라 예측 모드를 가리킬 수 있다.
예측 모드 정보는 움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 벡터들 및 MPM 리스트 내의 인트라 예측 모드들 중 하나를 가리킬 수 있다. 예측 모드 정보는 인덱스일 수 있다.
예를 들면, P는 예측 모드 정보의 값을 나타낼 수 있다.
예를 들면, P가 움직임 벡터 후보 리스트의 크기인 M보다 더 작은 경우, 분할 영역에 대해 인터 예측이 사용될 수 있고, 움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 벡터들 중 P가 가리키는 움직임 벡터를 사용하여 분할 영역에 대한 부호화/복호화가 수행될 수 있다. P는 움직임 벡터 후보 리스트에 대한 인덱스일 수 있다.
예를 들면, P가 움직임 벡터 후보 리스트의 크기인 M의 이상인 경우, 분할 영역에 대해 인트라 예측이 사용될 수 있고, MPM 리스트 내의 인트라 예측 모드들 중 P-M이 가리키는 인트라 예측 모드를 사용하여 분할 영역에 대한 부호화/복호화가 수행될 수 있다. P-M은 MPM 리스트에 대한 인덱스일 수 있다.
예를 들면, P가 MPM 리스트의 크기인 N 보다 더 작은 경우, 분할 영역에 대해 인트라 예측이 사용될 수 있고, MPM 리스트 내의 인트라 예측 모드들 중 P가 가리키는 인트라 예측 모드를 사용하여 분할 영역에 대한 부호화/복호화가 수행될 수 있다. P는 MPM 리스트에 대한 인덱스일 수 있다.
예를 들면, P가 MPM 리스트의 크기인 N의 이상인 경우, 분할 영역에 대해 인터 예측이 사용될 수 있고, 움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 벡터들 중 P-N이 가리키는 움직임 벡터를 사용하여 분할 영역에 대한 부호화/복호화가 수행될 수 있다. P-N은 움직임 벡터 후보 리스트에 대한 인덱스일 수 있다.
예측 신호의 개선
도 46a 및 도 46b는 일 예에 따른 예측 신호를 개선하는 방법들을 나타낸다.
도 46a는 일 예에 따른 인터 예측이 사용되는 분할 영역에 템플릿 매칭을 적용함으로써 예측 신호를 개선하는 방법을 나타낸다.
예측 신호의 개선은 템플릿 매칭을 이용하는 움직임 벡터의 개선(refinement)을 의미할 수 있다. 템플릿 매칭을 이용하여 보정된 움직임 벡터가 유도될 수 있다.
실시예들에서, 템플릿 영역은 전술된 제1 부분 템플릿 영역 또는 제2 부분 템플릿 영역을 의미할 수 있다. 분할 영역은 제1 분할 영역 또는 제2 분할 영역을 의미할 수 있다.
템플릿 영역에 분할 영역의 움직임 정보를 적용함으로써 참조 템플릿이 특정될 수 있다.
예를 들면, 참조 템플릿의 위치는 템플릿 영역이 움직임 벡터만큼 이동한 위치일 수 있다. 참조 템플릿을 포함하는 참조 픽처는 분할 영역에 대한 참조 픽처 인덱스가 가리키는 픽처일 수 있다.
초기 참조 템플릿은 템플릿 영역에 분할 영역의 움직임 정보를 적용함으로써 특정된 참조 템플릿을 의미할 수 있다. 초기 참조 템플릿을 특정하는 움직임 벡터를 초기 움직임 벡터로 명명할 수 있다. 말하자면, 초기 움직임 벡터는 개선이 적용되기 전의 움직임 벡터일 수 있다.
초기 참조 템플릿이 결정되면, 탐색 영역이 결정될 수 있다. 탐색 영역은 참조 픽처 내의 초기 참조 템플릿을 포함하는 영역일 수 있다.
예를 들면, 탐색 영역은 초기 참조 템플릿의 영역을 기준으로 결정될 수 있다.
예를 들면, 초기 참조 템플릿은 탐색 영역의 중심에 위치할 수 있다.
예를 들면, 탐색 영역은 특정된 크기를 가질 수 있다. 탐색 영역의 크기는 NxM일 수 있다. N은 양의 정수일 수 있다. M은 양의 정수일 수 있다.
예를 들면, N은 2, 4, 8 또는 16일 수 있다. M은 2, 4, 8 또는 16일 수 있다. N은 2P일 수 있다. P는 1 이상의 정수일 수 있다. M은 2Q일 수 있다. Q는 1 이상의 정수일 수 있다.
예를 들면, 탐색 영역은 참조 픽처 내의 복수의 영역들 중 초기 참조 템플릿을 포함하는 영역일 수 있다.
최소 비용 참조 템플릿은 탐색 영역 내의 후보 참조 템플릿들 중 대상 템플릿과의 오차 비용이 최소인 후보 참조 템플릿일 수 있다. 말하자면, 탐색 영역 내의 후보 참조 템플릿들에 대하여 대상 템플릿과의 오차 비용들이 계산될 수 있고, 계산된 오차 비용들 중 최소의 오차 비용을 갖는 후보 참조 템플릿이 최소 비용 참조 템플릿으로서 선택될 수 있다.
보정된 움직임 벡터는 최소 비용 참조 템플릿을 가리킬 수 있다. 예를 들면, 최소 비용 참조 템플릿의 위치는 대상 템플릿이 보정된 움직임 벡터만큼 이동한 위치일 수 있다.
후보 참조 템플릿은 초기 참조 템플릿이 탐색 영역 내에서 이동함으로써 결정될 수 있다. 후보 참조 템플릿의 형태는 초기 참조 템플릿의 형태와 동일할 수 있다. 후보 참조 템플릿은 탐색 영역을 벗어나지 않을 수 있다.
후보 참조 템플릿들의 위치들은 서로 다를 수 있다. 후보 참조 템플릿들은 탐색 영역 내에서 도출될 수 있는 서로 다른 위치들을 갖는 모든 참조 템플릿들일 수 있다.
최소 비용 참조 템플릿이 결정되면, 대상 블록에 대한 참조 블록이 결정될 수 있다. 최소 비용 참조 템플릿에 대한 참조 블록의 상대적인 위치는 대상 템플릿에 대한 대상 블록의 상대적인 위치와 동일할 수 있다.
참조 블록은 참조 픽처 내의 블록일 수 있다. 참조 블록은 대상 템플릿의 위치 및 최소 비용 참조 템플릿의 위치를 기준으로 현재 블록에 대응하는 블록일 수 있다. 대상 블록의 크기 및 참조 블록의 크기는 동일할 수 있다.
대상 블록에 대한 참조 블록이 대상 블록에 대한 예측 블록으로 사용될 수 있다.
최소 비용 참조 템플릿이 대상 블록에 대한 참조 템플릿으로 사용될 수 있다.
템플릿 매칭을 사용함으로써 결정된 보정된 움직임 벡터는 대상 블록 또는 분할 영역의 움직임 벡터로서 저장 및 사용될 수 있다.
초기 움직임 벡터 및 템플릿 매칭을 사용함으로써 결정된 보정된 움직임 벡터는 대상 블록 또는 분할 영역의 움직임 벡터로서 저장 및 사용될 수 있다.
움직임 벡터 차분을 적용함으로써 결정된 보정된 움직임 벡터는 대상 블록 또는 분할 영역의 움직임 벡터로서 저장 및 사용될 수 있다.
초기 움직임 벡터 및 움직임 벡터 차분을 사용함으로써 결정된 보정된 움직임 벡터는 대상 블록 또는 분할 영역의 움직임 벡터로서 저장 및 사용될 수 있다.
전술된 실시예에 의해 도출된 움직임 벡터는 리스트의 후보 또는 리스트의 후보의 일부로서 사용될 수 있다. 도출된 움직임 벡터는 보정된 움직임 벡터일 수 있다.
전술된 실시예에 의해 도출된 움직임 벡터는 머지 리스트의 히스토리 기반 머지 후보의 움직임 벡터로서 사용될 수 있다.
전술된 실시예에 의해 도출된 움직임 벡터는 머지 리스트의 머지 후보의 움직임 벡터로서 사용될 수 있다.
전술된 실시예에 의해 도출된 움직임 벡터는 향상된 움직임 벡터 예측(Advanced Motion Vector Prediction; AMVP) 모드의 AMVP 후보 리스트의 예측 움직임 벡터 후보로서 사용될 수 있다. 예측 움직임 벡터 후보는 공간적 예측 움직임 벡터 후보일 수 있다.
전술된 실시예에 의해 도출된 움직임 벡터는 디블록킹 필터링을 위해 사용될 수 있다.
도 46b는 일 예에 따른 움직임 벡터 차분을 사용하여 예측 신호를 개선하는 방법을 나타낸다.
인터 예측이 사용되는 분할 영역에 대하여, 분할 영역에 대한 움직임 벡터에 움직임 벡터 차분이 적용될 수 있다.
예측 움직임 벡터는 분할 영역에 대한 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. 예측 움직임 벡터는 움직임 벡터 차분이 가해지기 전의 분할 영역에 대한 움직임 벡터일 수 있다.
보정된 움직임 벡터는 예측 움직임 벡터 및 움직임 벡터 차분의 합일 수 있다. 보정된 움직임 벡터는 움직임 벡터 차분이 가해진 후의 분할 영역에 대한 움직임 벡터일 수 있다.
GPM의 분할 모드에 의해 대상 블록 내의 분할 영역이 결정될 수 있다. 분할 영역에 대응하는 참조 블록을 지시하는 (보정된) 움직임 벡터는 예측 움직임 벡터 및 움직임 벡터 차분의 합일 수 있다. 말하자면, 움직임 벡터 후보 리스트를 사용하여 결정된 예측 움직임 벡터 및 움직임 벡터 차분을 합함으로써 분할 영역에 대응하는 참조 블록을 지시하는 (보정된) 움직임 벡터가 결정될 수 있다..
움직임 벡터 차분은 방향 및 오프셋에 의해 표현될 수 있다. 방향은 움직임 벡터 차분이 나타내는 움직임 벡터의 방향일 수 있다. 오프셋은 움직임 벡터 차분이 나타내는 움직임 벡터의 크기일 수 있다.
움직임 벡터 차분은 N 개의 방향들 중 하나의 방향을 나타낼 수 있다. N은 양의 정수일 수 있다. N은 8일 수 있다.
방향들을 나타내는 방향 값들은 테이블, 배열 및 리스트와 같은 데이터 구조 내에 미리 정의될 수 있다.
GPM 정보는 방향 값 정보를 포함할 수 있다. 방향 값 정보는 데이터 구조 내에 정의된 방향 값들 중 하나를 지시할 수 있다. 방향 값 정보는 데이터 구조에 대한 인덱스일 수 있다.
예를 들면, 방향 값들은 {0 도, 45 도, 90 도, 135 도, 180 도, 225 도, 270 도, 315 도}일 수 있다.
움직임 벡터 차분은 M 개의 오프셋들 중 하나의 오프셋을 나타낼 수 있다. M은 양의 정수일 수 있다. M은 9일 수 있다.
오프셋들을 나타내는 오프셋 값들은 테이블, 배열 및 리스트와 같은 데이터 구조 내에 미리 정의될 수 있다.
GPM 정보는 오프셋 정보를 포함할 수 있다. 오프셋 정보는 데이터 구조 내에 정의된 오프셋 값들 중 하나를 지시할 수 있다. 오프셋 정보는 데이터 구조에 대한 인덱스일 수 있다.
예를 들면, 오프셋 값들은 {1/4-펠(pel), 1/2-펠, 1-펠, 2-펠, 3-펠, 4-펠, 6-펠, 8-펠, 16-펠}일 수 있다.
움직임 벡터 차분은 방향 값 및 오프셋 값의 조합일 수 있다. 움직임 벡터 차분은 방향 값 및 오프셋 값의 조합으로서 표현될 수 있다.
또는, 움직임 벡터 차분은 방향 값 및 오프셋 값 중 적어도 하나일 수 있다. 움직임 벡터 차분은 방향 값 및 오프셋 값 중 적어도 하나로서 표현될 수 있다.
GPM에 적용될 수 있는 혼합 예측 모드
GPM의 각 분할 영역은 혼합된 예측을 사용하여 부호화/복호화될 수 있다. 혼합된 예측은 인터 예측 및 인트라 예측의 양자를 사용하는 예측일 수 있다.
분할 영역에 대한 혼합된 예측이 사용되는 경우, 복수의 분할 영역들 중 적어도 하나의 분할 영역에 대한 예측 블록은 인트라 예측 블록 및 인터 예측 블록의 가중치가 부여된 평균일 수 있다. 인트라 예측 블록은 분할 영역에 대한 인트라 예측에 의해 생성된 예측 블록일 수 있다. 인터 예측 블록은 분할 영역에 대한 인터 예측에 의해 생성된 예측 블록일 수 있다.
인트라 예측 블록에 대한 가중치는 N일 수 있다. N은 양의 정수일 수 있다.
인터 예측 블록에 대한 가중치는 M일 수 있다. M은 양의 정수일 수 있다.
예를 들면, N 및 M은 대상 블록 또는 분할 영역에 인접한 블록들이 인트라 예측을 사용하여 부호화/복호화되었는지 여부에 기반하여 결정될 수 있다.
대상 블록 또는 분할 영역에 인접한 블록들은 대상 블록 또는 분할 영역의 상단에 인접한 상단 블록 및 대상 블록 또는 분할 영역의 좌측에 인접한 좌측 블록을 포함할 수 있다.
예를 들면, 상단 블록의 예측 방법 및 좌측 블록의 예측 방법이 모두 인트라 예측인 경우, 인트라 예측 블록의 가중치는 N일 수 있고, 인터 예측 블록의 가중치는 1일 수 있다. N은 2 이상의 정수일 수 있다. 예를 들면, N은 2 또는 3일 수 있다.
예를 들면, 상단 블록의 예측 방법 및 좌측 블록의 예측 방법 중 하나는 인트라 예측이고, 다른 하나는 인터 예측인 경우, 인트라 예측 블록의 가중치는 2일 수 있고, 인터 예측 블록의 가중치는 2일 수 있다.
예를 들면, 상단 블록의 예측 방법 및 좌측 블록의 예측 방법이 모두 인터 예측인 경우, 인트라 예측 블록의 가중치는 1일 수 있고, 인터 예측 블록의 가중치는 M일 수 있다. M은 2 이상의 정수일 수 있다. 예를 들면, M은 2 또는 3일 수 있다.
분할 영역에 대한 혼합된 예측이 사용되는 경우, 분할 영역에 대한 예측 블록은 아래의 [수식 8]에 따라서 생성될 수 있다.
[수식 8]
Pcombine = (M · Pintra + N · Pinter + 2) >> 2
Pcombine는 가중치가 부여된 평균을 사용하는 혼합된 예측의 예측 블록일 수 있다. 말하자면, Pcombine는 혼합된 예측의 예측 블록일 수 있다.
Pintra는 인트라 예측 블록일 수 있다. N은 인트라 예측 블록에 대한 가중치일 수 있다.
Pinter는 인터 예측 블록일 수 있다. M은 인터 예측 블록에 대한 가중치일 수 있다.
혼합된 예측을 위한 인터 예측 및 인트라 예측을 위해서 실시예들에서 설명된 인터 예측들 및 인트라 예측들 중 적어도 하나가 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 혼합된 예측의 인트라 예측을 위한 인트라 예측 모드는 특정 인트라 예측 모드로 고정될 수 있다. 특정 인트라 예측 모드는 플래너 모드일 수 있다.
GPM 정보는 분할 영역에 대한 혼합 예측 사용 정보를 포함할 수 있다.
분할 영역에 대한 혼합 예측 사용 정보는 분할 영역에 대하여 혼합된 예측이 적용되는지 여부를 지시할 수 있다. 혼합 예측 사용 정보는 플래그일 수 있다.
GPM 정보에 대한 시그널링
GPM 정보는 모드 정보를 포함할 수 있다.
모드 정보는 제1 분할 영역 예측 모드 정보 및 제2 분할 영역 예측 모드 정보에 대응할 수 있다.
모드 정보는 아래에서 설명되는 정보들의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
1) 모드 정보는 분할 모드 정보를 포함할 수 있다.
분할 모드 정보는 GPM의 분할 모드를 명시적으로 지시하는 값일 수 있다.
분할 모드 정보는 GPM의 복수의 후보 분할 모드들 중 하나를 가리킬 수 있다. 분할 모드 정보는 GPM의 복수의 후보 분할 모드들 중 하나를 가리키는 인덱스일 수 있다.
2) 모드 정보는 GPM에 의해 생성되는 복수의 분할 영역들에 대한 예측 방법 정보들을 포함할 수 있다.
예측 방법 정보들은 제1 분할 영역에 대한 제1 예측 방법 정보 및 제2 분할 영역에 대한 제2 예측 방법 정보를 포함할 수 있다.
분할 영역에 대한 예측 방법 정보는 인트라 예측 및 인터 예측 중 하나를 나타낼 수 있다. 분할 영역에 대한 예측 방법 정보는 분할 영역에 대하여 인트라 예측 및 인터 예측 중 어떤 것이 사용되는 가를 나타낼 수 있다. 예측 방법 정보는 플래그일 수 있다.
예를 들면, 분할 영역에 대한 예측 방법 정보의 값이 제1 기정의된 값(또는, '0')인 경우, 분할 영역에 대하여 인터 예측이 사용될 수 있다.
예를 들면, 분할 영역에 대한 예측 방법 정보의 값이 제2 기정의된 값(또는, '1')인 경우, 분할 영역에 대하여 인트라 예측이 사용될 수 있다.
3) 모드 정보는 GPM에 의해 생성되는 복수의 분할 영역들에 대한 혼합 예측 사용 정보들을 포함할 수 있다.
혼합 예측 사용 정보들은 제1 분할 영역에 대한 제1 혼합 예측 사용 정보 및 제2 분할 영역에 대한 제2 혼합 예측 사용 정보를 포함할 수 있다.
분할 영역에 대한 혼합 예측 사용 정보는 분할 영역에 대하여 혼합된 예측이 사용되는지 여부를 나타내는 정보일 수 있다. 혼합 예측 사용 정보는 플래그일 수 있다.
예를 들면, 분할 영역에 대한 혼합 예측 사용 정보의 값이 제1 기정의된 값(또는, '0')인 경우, 분할 영역에 대하여 혼합 예측이 사용되지 않을 수 있다.
예를 들면, 분할 영역에 대한 혼합 예측 사용 정보의 값이 제2 기정의된 값(또는, '1')인 경우, 분할 영역에 대하여 혼합 예측이 사용될 수 있다.
4) 모드 정보는 분할 영역에 대한 인트라 예측 정보를 포함할 수 있다.
분할 영역에 대한 예측 정보가 인트라 예측을 나타내면, 분할 영역에 대해 인트라 예측이 사용될 수 있다. 분할 영역에 대해 인트라 예측이 사용되는 경우, GPM 정보는 분할 영역에 대한 인트라 예측 정보를 포함할 수 있다.
인트라 예측 정보는 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다.
분할 영역에 대한 인트라 예측 모드는 플래너 모드, DC 모드, 방향성 모드, 위치 기반 인트라 예측 조합(Position Dependent intra Prediction Combination; PDPC), 행렬 가중 인트라 예측(Matrix-weighted Intra Prediction; MIP), 인트라 블록 카피(Intra Block Copy; IBC) 및 인트라 템플릿 매칭 예측(Intra Template Matching Prediction; IntraTMP) 등을 포함할 수 있다.
또한, 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드는 1) 대상 블록에 인접한 복호화된 영역 또는 2) 대상 블록을 포함하는 특정 영역(예를 들면, 슬라이스, 타일 및 픽처 등) 내의 복호화된 영역으로부터 유도될 수 있는 다양한 예측 모드들을 포함할 수 있다.
또한, 인트라 예측 정보는 다중 참조 라인(Multiple Reference Line; MRL)에 대한 인덱스를 포함할 수 있다. MRL은 대상 블록에 대한 복수의 참조 샘플 라인들일 수 있다. MRL에 대한 인덱스는 복수의 참조 샘플 라인들 중 대상 블록 또는 분할 영역에 대한 인트라 예측을 위해 사용되는 참조 샘플 라인을 지시할 수 있다.
5) 모드 정보는 분할 영역에 대한 인터 예측 정보를 포함할 수 있다.
인터 예측 정보는 분할 영역에 대한 인터 예측 모드를 결정하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 인터 예측 모드는 머지 모드 및 AMVP 모드 등을 포함할 수 있다.
예를 들면, 인터 예측 정보는 분할 영역에 대해 머지 모드가 사용되는지 여부를 나타내는 머지 모드 사용 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 인터 예측 정보는 분할 영역에 대해 AMVP 모드가 사용되는지 여부를 나타내는 AMVP 모드 사용 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 인터 예측 정보는 분할 영역에 대한 예측 움직임 벡터 인덱스를 포함할 수 있다.
예를 들면, 인터 예측 정보는 분할 영역에 대한 움직임 벡터 차분을 포함할 수 있다.
예를 들면, 인터 예측 정보는 분할 영역에 대한 참조 방향을 포함할 수 있다.
예를 들면, 인터 예측 정보는 분할 영역에 대한 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다.
6) 또한, 모드 정보는 실시예들에서 전술된 분할 영역에 대한 정보를 포함할 수 있다.
복수의 모드 정보들이 구성될 수 있다.
데이터 구조는 복수의 요소들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 데이터 구조는 버퍼(buffer)일 수 있다. 복수의 요소들의 개수는 N일 수 있다. N은 양의 정수일 수 있다. 예를 들면, N은 6일 수 있다.
데이터 구조의 복수의 요소들은 복수의 모드 정보들일 수 있다. 복수의 모드 정보들은 데이터 구조의 복수의 요소들로서 저장될 수 있다.
GPM 정보는 복수의 분할 영역들에 대한 복수의 모드 인덱스들을 포함할 수 있다.
GPM 정보는 제1 분할 영역에 대한 제1 모드 인덱스 및 제2 분할 영역에 대한 제2 모드 인덱스를 포함할 수 있다.
분할 영역에 대한 모드 인덱스는 데이터 구조의 복수의 모드 정보들 중 분할 영역에 적용되는 모드 정보를 지시할 수 있다. 분할 영역에 대한 모드 정보는 분할 영역에 적용되는 GPM의 방법을 지시할 수 있다.
GPM에 의해 생성되는 복수의 분할 영역들의 각 분할 영역에 대하여, 데이터 구조의 N 개의 요소들 중 하나의 요소를 지시하는 모드 인덱스에 의해 분할 영역에 대한 예측이 수행될 수 있다.
도 47은 일 예에 따른 분할 영역들에 대한 참조 픽셀들을 나타낸다.
도 47에서, P0은 제1 분할 영역을 나타낼 수 있다. P1은 제2 분할 영역을 나타낼 수 있다.
제1 분할 영역 및 제2 분할 영역에 대하여 인트라 예측이 사용될 때, 대상 블록에 대한 참조 영역은 제1 분할 영역에 대한 제1 참조 영역 및 제2 분할 영역에 대한 제2 참조 영역으로 분할될 수 있다. 대상 블록에 대한 참조 영역은 하나 이상의 참조 픽셀 라인들을 포함할 수 있다.
제1 참조 영역은 제1 분할 영역에 의해 참조되는 제1 참조 샘플들을 포함하는 영역이고,
제2 참조 영역은 제2 분할 영역에 의해 참조되는 제2 참조 샘플들을 포함하는 영역일 수 있다.
참조 영역은 참조 샘플들의 영역일 수 있다. 참조 샘플은 인트라 예측을 위해 참조되는 샘플들을 의미할 수 있다. 또는, 참조 영역은 하나 이상의 참조 샘플 라인들일 수 있다.
대상 블록에 대한 참조 영역은 분할 경계의 연장선 및 참조 픽셀 라인 간의 교점들을 기준으로 제1 참조 영역 및 제2 참조 영역으로 분할될 수 있다.
제1 참조 영역은 제1 참조 샘플들을 포함하는 영역일 수 있다. 제2 참조 영역은 제2 참조 샘플들을 포함하는 영역일 수 있다.
대상 블록에 대한 참조 샘플들 중 제1 참조 영역에 인접한 참조 샘플은 제1 참조 영역에 포함될 수 있다. 대상 블록에 대한 참조 샘플들 중 제2 참조 영역에 인접한 참조 샘플은 제2 참조 영역에 포함될 수 있다.
교점들 사이의 참조 샘플들 중 적어도 하나의 참조 샘플이 제1 참조 영역에 포함되면, 나머지의 참조 샘플들도 제1 참조 영역에 포함될 수 있다. 교점들 사이의 참조 샘플들 중 적어도 하나의 참조 샘플이 제1 참조 영역에 포함되면 교점들 사이에 있지 않은 참조 샘플은 제2 참조 영역에 포함될 수 있다.
교점들 사이의 참조 샘플들 중 적어도 하나의 참조 샘플이 제2 참조 영역에 포함되면, 나머지의 참조 샘플들도 제2 참조 영역에 포함될 수 있다. 교점들 사이의 참조 샘플들 중 적어도 하나의 참조 샘플이 제2 참조 영역에 포함되면 교점들 사이에 있지 않은 참조 샘플은 제1 참조 영역에 포함될 수 있다.
분할 경계가 수직선 또는 수평선인 경우와 같이, 분할 경계의 연장선 및 참조 픽셀 라인 간의 교점이 하나일 수 있다. 이러한 경우, 대상 블록에 인접하지 않은 참조 샘플은 자신과 인접한 참조 샘플이 속하는 참조 영역에 포함될 수 있다.
제1 분할 영역에 적용되는 제1 인트라 예측 모드는 분할 경계의 각도에 의해 제한될 수 있다. 제1 분할 영역에 적용되는 제1 인트라 예측 모드는 제1 분할 영역에 대한 제1 참조 샘플들을 참조하는 인트라 예측 모드로 제한될 수 있다.
제2 분할 영역에 적용되는 제2 인트라 예측 모드는 분할 경계의 각도에 의해 제한될 수 있다. 제2 분할 영역에 적용되는 제2 인트라 예측 모드는 제2 분할 영역에 대한 제2 참조 샘플들을 참조하는 인트라 예측 모드로 제한될 수 있다.
전술된 것과 같이, 제1 분할 영역에 대한 제1 예측 모드 리스트가 생성될 수 있고, 제2 분할 영역에 대한 제2 예측 모드 리스트가 생성될 수 있다. 제1 예측 모드 리스트는 제1 MPM 리스트일 수 있다. 제2 예측 모드 리스트는 제2 MPM 리스트일 수 있다.
제1 MPM 리스트의 MPM들은 제1 분할 영역에 대한 참조 샘플들 만을 참조하는 인트라 예측 모드들로 제한될 수 있다. 말하자면, 제1 분할 영역이 참조할 수 있는 제1 참조 영역 내의 참조 픽셀들 만을 참조하는 인트라 예측 모드들 만을 사용하여 제1 MPM 리스트가 독립적으로 구성될 수 있다. 특정 인트라 예측 모드가 제1 분할 영역에 포함되지 않는 참조 픽셀을 참조할 경우 특정 인트라 예측 모드는 제1 MPM 리스트에 포함되지 않을 수 있다.
제2 MPM 리스트의 MPM들은 제2 분할 영역에 대한 참조 샘플들 만을 참조하는 인트라 예측 모드들로 제한될 수 있다. 말하자면, 제2 분할 영역이 참조할 수 있는 제2 참조 영역 내의 참조 픽셀들 만을 참조하는 인트라 예측 모드들 만을 사용하여 제2 MPM 리스트가 독립적으로 구성될 수 있다. 특정 인트라 예측 모드가 제2 분할 영역에 포함되지 않는 참조 픽셀을 참조할 경우 특정 인트라 예측 모드는 제2 MPM 리스트에 포함되지 않을 수 있다.
말하자면, 제1 MPM 리스트 및 제2 MPM 리스트는 서로 독립적으로 구성될 수 있다.
도 48은 일 예에 따른 2 개의 인트라 예측 모드들을 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
인트라 예측을 위한 기하학적 분할이 적용되는 제1 분할 영역 및 제2 분할 영역에 대하여 2 개의 인트라 예측 모드들을 사용하는 부호화 및 복호화가 수행될 수 있다.여기에서, 인트라 예측 모드들은 플래너 모드, DC 모드 및 방향성 인트라 예측 모드들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 제1 분할 영역에 대해 플래너 모드, DC 모드 및 방향성 인트라 예측 모드 중 하나를 사용하는 인트라 예측이 수행될 수 있다. 제2 분할 영역에 대해 플래너 모드, DC 모드 및 방향성 인트라 예측 모드 중 다른 하나를 사용하는 인트라 예측이 수행될 수 있다.
제1 분할 영역의 제1 참조 영역 및 제2 분할 영역의 제2 참조 영역이 서로 다른 경우, 제1 분할 영역에 적용되는 제1 인트라 예측 모드 및 제2 분할 영역에 적용되는 제2 인트라 예측 모드는 동일할 수 있다. 또는, 제1 분할 영역의 제1 참조 영역 및 제2 분할 영역의 제2 참조 영역이 서로 다른 경우, 제1 분할 영역에 적용되는 제1 인트라 예측 모드 및 제2 분할 영역에 적용되는 제2 인트라 예측 모드는 서로 다를 수도 있다.
제1 분할 영역에 적용되는 제1 인트라 예측 모드는 모든 가용한 인트라 예측 모드들 중에서 선택될 수 있다. 제2 분할 영역에 적용되는 제2 인트라 예측 모드는 모든 가용한 인트라 예측 모드들 중에서 선택될 수 있다
제1 분할 영역에 적용되는 제1 인트라 예측 모드는 제1 분할 영역에 대한 제1 MPM 리스트 내에 존재하는 MPM들 중에서 선택될 수 있다.
제2 분할 영역에 적용되는 제2 인트라 예측 모드는 제2 분할 영역에 대한 제2 MPM 리스트 내에 존재하는 MPM들 중에서 선택될 수 있다.
제1 분할 영역에 대한 제1 인트라 예측 모드 및/또는 제2 분할 영역에 대한 제2 인트라 예측 모드는 분할 모드에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 분할 모드의 값이 특정 값일 경우, 특정 인트라 예측 모드가 제1 분할 영역 및/또는 제2 분할 영역에 대해 사용될 수 있다.
분할 모드에 기반하여 하나 이상의 인트라 예측 모드들을 포함하는 인트라 예측 모드 세트가 결정될 수 있다. 제1 분할 영역에 대한 제1 인트라 예측 모드 및/또는 제2 분할 영역에 대한 제2 인트라 예측 모드는 결정된 인트라 예측 모드 세트 내에 존재하는 하나 이상의 인트라 예측 모드들 중에서 선택될 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측 모드 세트는 1) 분할 모드가 나타내는 각도의 방향에 수직인 방향을 갖는 인트라 예측 모드, 2) 플래너 모드 및 3) DC 모드를 포함할 수 있다. 인트라 예측 모드 세트는 다른 인트라 예측 모드를 더 포함할 수도 있다.
분할 모드가 나타내는 각도는 분할 모드에 따라 대상 블록을 분할하는 분할 선의 각도를 의미할 수 있다. 또는, 분할 모드가 나타내는 각도는 θ를 의미할 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측 모드 세트는 1) 분할 모드가 나타내는 각도의 방향에 수평인 방향을 갖는 인트라 예측 모드, 2) 플래너 모드 및 3) DC 모드를 포함할 수 있다. 인트라 예측 모드 세트는 다른 인트라 예측 모드를 더 포함할 수도 있다.
도 49는 일 예에 따른 고정된 인트라 예측 모드들을 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
제1 분할 영역 및 제2 분할 영역 중 적어도 하나에 대한 인트라 예측 모드는 특정 인트라 예측 모드로 고정될 수 있다.
예를 들면, 특정 인트라 예측 모드는 플래너 모드 또는 DC 모드일 수 있다.
예를 들면, 제1 분할 영역에 대해서는 방향성 인트라 예측 모드가 사용될 수 있다. 제2 분할 영역에 대해서는 플래너 모드가 고정적으로 사용될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 최좌측 최상단 픽셀을 포함하는 분할 영역에 대해서는 방향성 인트라 예측 모드를 사용하는 예측이 수행될 수 있다. 대상 블록의 최좌측 최상단 픽셀을 포함하지 않는 다른 분할 영역에 대해서는 고정된 인트라 예측 모드(예를 들면, 플래너 모드 또는 DC 모드)를 사용하는 예측이 수행될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 최좌측 최상단 픽셀을 포함하는 분할 영역에 대해서는 전체의 인트라 예측 모드들 중에서 하나의 인트라 예측 모드가 선택될 수 있다.
도 50은 일 예에 따른 고정된 인트라 예측 모드들을 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
제1 분할 영역 및 제2 분할 영역 중 적어도 하나에 대한 인트라 예측 모드는 특정 인트라 예측 모드로 고정될 수 있다.
예를 들면, 특정 인트라 예측 모드는 플래너 모드 또는 DC 모드일 수 있다.
예를 들면, 제1 분할 영역에 대해서는 플래너 모드가 고정적으로 사용될 수 있다. 제2 분할 영역에 대해서는 방향성 인트라 예측 모드가 사용될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 최좌측 최상단 픽셀을 포함하는 분할 영역에 대해서는 고정된 인트라 예측 모드(예를 들면, 플래너 모드 또는 DC 모드)를 사용하는 예측이 수행될 수 있다. 대상 블록의 최좌측 최상단 픽셀을 포함하지 않는 다른 분할 영역에 대해서는 방향성 인트라 예측 모드를 사용하는 예측이 수행될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 최좌측 최상단 픽셀을 포함하지 않는 다른 분할 영역에 대해서는 전체의 인트라 예측 모드들 중에서 하나의 인트라 예측 모드가 선택될 수 있다.
도 51은 일 예에 따른 인트라 예측 모드 및 비-인트라 예측을 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
제1 분할 영역 및 제2 분할 영역 중 하나에 대해서는 기존의 인트라 예측 모드를 사용하는 인트라 예측이 적용될 수 있다. 여기에서, 기존의 인트라 예측 모드는 플래너 모드 또는 DC 모드와 같은 하나의 인트라 예측 모드로 고정될 수 있다.
제1 분할 영역 및 제2 분할 영역 중 다른 하나에 대해서는 비-인트라 예측이 적용될 수 있다.
예를 들면, 비-인트라 예측은 원본 신호들 간의 차분 값을 사용하여 제2 분할 영역에 대한 제2 예측 블록을 결정하는 예측일 수 있다.원본 신호들은 원본 영상의 픽셀들을 의미할 수 있다.
원본 신호들 간의 차분 값은 차등 펄스 코드 변조(Differential Pulse Code Modulation; DPCM)에 의해 생성된 값일 수 있다.
제2 분할 영역에 대해서는 제2 분할 영역 평균 값 또는 제2 분할 영역 중간 값이 도출될 수 있다.
제2 분할 영역 평균 값은 제2 분할 영역에 대응하는 원본 영상의 영역의 샘플들의 평균 값일 수 있다.
제2 분할 영역 중간 값은 제2 분할 영역에 대응하는 원본 영상의 영역의 샘플들의 중간 값일 수 있다.
GPM 정보는 제2 분할 영역 평균 값 또는 제2 분할 영역 중간 값을 포함할 수 있다. 제2 분할 영역 평균 값 또는 제2 분할 영역 중간 값은 비트스트림을 통해 부호화 장치(1600)로부터 복호화 장치(1700)로 시그널링될 수 있다.
제1 분할 영역에 대해서는 제1 분할 영역 평균 값 또는 제1 분할 영역 중간 값이 도출될 수 있다.
제1 분할 영역 평균 값은 제1 분할 영역에 대응하는 원본 영상의 영역의 샘플들의 평균 값일 수 있다.
제1 분할 영역 중간 값은 제1 분할 영역에 대응하는 원본 영상의 영역의 샘플들의 중간 값일 수 있다.
GPM 정보는 분할 영역 차이 값을 포함할 수 있다.
분할 영역 차이 값은 제2 분할 영역 평균 값 및 제1 분할 영역 평균 값 간의 차이일 수 있다.
분할 영역 차이 값은 제2 분할 영역 중간 값 및 제1 분할 영역 중간 값 간의 차이일 수 있다.
도 52는 일 예에 따른 N 개의 밴드들을 나타낸다.
비-인트라 예측이 적용되는 제2 분할 영역의 예측 신호를 위한 대표 값이 결정될 수 있다. 예측 신호는 제2 분할 영역에 대한 예측에 의해 생성되는 예측 값을 의미할 수 있다.
대상 블록 내의 픽셀이 가질 수 있는 값들의 범위는 N 개의 밴드들로 포함할 수 있다.
GPM 정보는 인덱스 차이 정보를 포함할 수 있다.
인덱스 차이 정보는 제1 밴드 인덱스 및 제2 밴드 인덱스 간의 차이를 나타낼 수 있다. 말하자면, 인덱스 차이 정보는 밴드들 간의 차이를 나타낼 수 있다.
제1 밴드 인덱스는 N 개의 밴드들 중 제1 분할 영역의 대표 값을 포함하는 밴드를 가리킬 수 있다.
제2 밴드 인덱스는 N 개의 밴드들 중 제2 분할 영역의 대표 값을 포함하는 밴드를 가리킬 수 있다.
비트스트림을 통해 인덱스 차이 정보가 부호화 장치(1600)로부터 복호화 장치(1700)로 시그널링될 수 있다.
제2 분할 영역의 예측 신호를 위한 대표 값은 제1 분할 영역의 대표 값 및 인덱스 차이 정보를 사용하여 결정할 수 있다.
제1 밴드 인덱스 및 제2 밴드 인덱스 간의 차이의 부호(sign)는 제1 분할 영역의 제1 참조 영역 내의 샘플들의 평균 값(또는, 중간 값) 및 제2 분할 영역의 제2 참조 영역 내의 샘플들의 평균 값(또는, 중간 값) 간의 차이에 기반하여 결정될 수 있다.
인덱스 차이 정보에 대한 시그널링이 수행된 후, 제2 분할 영역의 예측 신호를 위한 정확한 대표 값이 결정될 수 있다.
제2 분할 영역의 예측 신호를 위한 정확한 대표 값을 결정하기 위해 인덱스 차이 정보를 사용하여 결정된 밴드의 중간 값이 제2 분할 영역에 대한 예측을 위해 사용될 수 있다.
제2 분할 영역의 예측 신호를 위한 정확한 대표 값을 결정하기 위해 인덱스 차이 정보를 사용하여 결정된 밴드의 최소 값으로부터의 밴드 오프셋이 추가로 사용될 수 있다.
예를 들면, 제2 분할 영역의 예측 신호를 위한 대표 값은 인덱스 차이 정보를 사용하여 결정된 밴드의 최소 값 및 밴드 오프셋의 합일 수 있다.
GPM 정보는 밴드 오프셋을 포함할 수 있다.
비트스트림을 통해 밴드 오프셋이 부호화 장치(1600)로부터 복호화 장치(1700)로 시그널링될 수 있다.
도 53은 일 예에 따른 하나의 인트라 예측 모드를 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
하나의 화면 내 예측 모드를 사용하는 GPM이 대상 블록에 적용되는 경우, GPM 정보는 차분 값 α를 포함할 수 있다. α는 정수일 수 있다.
비트스트림을 통해 α가 부호화 장치(1600)로부터 복호화 장치(1700)로 시그널링될 수 있다.
여기에서, 하나의 화면 내 예측 모드는 플래너 모드 또는 DC 모드로 고정될 수 있다. 하나의 화면 내 예측 모드는 제1 분할 영역 및 제2 분할 영역의 양자에 적용될 수 있다.
대상 블록은 경계 정보에 따라서 제1 분할 영역 및 제2 분할 영역으로 분할될 수 있다.
α는 제1 분할 영역의 픽셀들의 픽셀 값들의 평균 값 및 제2 분할 영역의 픽셀들의 픽셀 값들의 평균 값 간의 차분 값일 수 있다.
α는 제1 분할 영역의 픽셀들의 픽셀 값들의 중간 값 및 제2 분할 영역의 픽셀들의 픽셀 값들의 중간 값 간의 차분 값일 수 있다.
α는 제1 분할 영역의 특정 위치의 픽셀의 픽셀 값 및 제2 분할 영역의 특정 위치의 픽셀의 픽셀 값 간의 차분 값일 수 있다.
α는 제1 분할 영역에 대한 밴드의 인덱스 및 제2 분할 영역에 대한 밴드의 인덱스 간의 차이일 수 있다.
제1 분할 영역 및 제2 분할 영역에 대해 동일한 인트라 예측 모드를 사용하는 예측들이 수행될 수 있다.
제1 분할 영역의 픽셀들의 픽셀 값들은 인트라 예측 모드를 사용하는 예측에 의해 결정될 수 있다.
제1 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드를 사용하는 예측에 의해 제1 분할 영역의 픽셀의 예측 값이 결정될 수 있다.
제2 분할 영역에 대한 인트라 예측 모드를 사용하는 예측에 의해 제2 분할 영역의 픽셀의 예측 값이 결정될 수 있다.
예측에 의해 생성된 제2 분할 영역의 픽셀에 오프셋이 더해질 수 있다. 말하자면, 제2 분할 영역의 픽셀의 픽셀 값은 예측에 의해 생성된 픽셀의 픽셀 값 및 오프셋의 합일 수 있다.
오프셋은 제1 분할 영역의 픽셀의 픽셀 값, 제2 분할 영역의 픽셀의 픽셀 값 및 α로부터 유도될 수 있다. 여기에서, 제1 분할 영역의 픽셀의 위치 및 제2 분할 영역의 픽셀의 위치는 동일할 수 있다.
α는 제2 분할 영역의 픽셀들의 픽셀 값들의 평균 값일 수 있다.
α는 제2 분할 영역의 픽셀들의 픽셀 값들의 중간 값일 수 있다.
α는 제2 분할 영역의 특정 위치의 픽셀의 픽셀 값일 수 있다.
일 실시예에서, 제2 분할 영역의 모든 픽셀들의 픽셀 값들은 α와 동일하게 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 제1 분할 영역 및 제2 분할 영역에 대해 동일한 인트라 예측 모드를 사용하는 예측들이 수행될 수 있다. 예측에 의해 생성된 제2 분할 영역의 픽셀에 오프셋이 더해질 수 있다. 말하자면, 제2 분할 영역의 픽셀의 픽셀 값은 예측에 의해 생성된 픽셀의 픽셀 값 및 오프셋의 합일 수 있다.
오프셋은 제1 분할 영역의 픽셀의 픽셀 값, 제2 분할 영역의 픽셀의 픽셀 값 및 α로부터 유도될 수 있다. 여기에서, 제1 분할 영역의 픽셀의 위치 및 제2 분할 영역의 픽셀의 위치는 동일할 수 있다.
도 54는 일 예에 따른 참조 샘플에 대한 인덱스를 사용하는 GPM이 적용되는 대상 블록을 나타낸다.
제1 분할 영역에 대해서는 인트라 예측을 사용하는 예측이 수행될 수 있다.
제2 분할 영역에 대해서는 예측 샘플을 가리키는 예측 샘플 인덱스가 사용될 수 있다.
예측 샘플은 제2 참조 영역 내의 제2 참조 샘플들 중 제2 분할 영역에 대한 예측을 위해 참조되는 참조 샘플일 수 있다.
예측 샘플은 제2 참조 영역에 대응하는 원본 영상의 참조 샘플들의 샘플 값들과 가장 유사한 값을 갖는 제2 참조 샘플일 수 있다.
GPM 정보는 예측 샘플 인덱스를 포함할 수 있다.
예측 샘플 인덱스를 통해 제2 분할 영역에 대한 예측을 위해 사용되는 참조 샘플이 지시될 수 있다.
실시예들에서 설명된 슬라이스(slice), 타일(tile) 또는 브릭(brick)은 슬라이스, 타일 또는 브릭으로 대체될 수 있다.
실시예들에서 설명된 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU), 코딩 유닛(Coding Unit; CU), 코딩 블록, 예측 유닛(Prediction Block; PU), 예측 블록, 변환 유닛(Transform Unit; TU) 또는 변환 블록은 CTU, CU, 코딩 블록, PU, 예측 블록, TU 또는 변환 블록으로 대체될 수 있다.
분할 경계를 사용하는 필터링
도 55a 내지 도 55e는 일 예에 따른 대상 블록의 필터가 적용되는 영역을 나타낸다.
실시예에서 설명된 블록에 대한 필터링은 블록에 대한 GPM에 기반하여 수행될 수 있다.
예를 들면, 필터링은 필터부(180) 및 필터부(260)에서의 인-루프(in-loop) 필터링의 필터를 사용하는 필터링을 포함할 수 있다. 필터는 디블록킹 필터(deblocking filter), 샘플 적응적 오프셋(Sample Adaptive Offset; SAO), 적응적 루프 필터(Adaptive Loop Filter; ALF) 및 논 로컬 필터(Non Local Filter; NLF)를 포함할 수 있다.
또한, 필터링은 실시예의 다른 필터링을 의미할 수 있다. 필터링은 서브샘플링을 의미할 수도 있다.
예를 들면, 필터의 요소는 GPM에 기반하여 결정될 수 있다. 필터의 요소는 필터의 모양, 필터의 형태, 필터가 적용되는지 여부, 필터의 계수, 필터의 필터 탭, 필터의 강도 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, GPM의 예측이 적용된 대상 블록에 대한 필터링은 GPM의 분할 경계에 기반하여 수행될 수 있다.
예를 들면, 필터링은 대상 블록의 분할 경계의 영역들에 대해서는 수행되지 않을 수 있다. 또는, 필터링은 대상 블록의 분할 경계에 해당하는 픽셀들에 대해서는 수행되지 않을 수 있다.
예를 들면, 필터링은 대상 블록의 전체의 영역 중 분할 경계로부터의 거리가 임계치 T의 이하인 영역에 대해서는 수행되지 않을 수 있다. 또는, 필터링은 대상 블록의 픽셀들 중 분할 경계로부터의 거리기 임계치 T의 이하인 픽셀들에 대해서는 수행되지 않을 수 있다.
도 55a는 일 예에 따른 대상 블록 및 분할 경계를 도시한다.
도 55a에서는 대상 블록이 도시되었다.
도 55a는 대상 블록에 대한 GPM의 분할 경계가 도시되었고, 분할 경계에 대한 임계치 T가 도시되었다.
또한, 도 55a에서는 대상 블록의 픽셀들이 작은 사각형으로서 도시되었다.
대상 블록 및 분할 경계에 대한 임계치 T가 설정될 수 있다.
도 55b는 일 예에 따른 대상 블록 내의 디블록킹 필터가 적용되는지 여부에 따라서 구분되는 영역들을 나타낸다.
일 실시예에서, GPM의 예측이 적용된 대상 블록에 대한 디블록킹 필터링은 GPM의 분할 경계에 기반하여 수행될 수 있다.
예를 들면, 디블록킹 필터링은 대상 블록의 분할 경계의 영역들에 대해서는 수행되지 않을 수 있다. 또는, 디블록킹 필터링은 대상 블록의 분할 경계에 해당하는 픽셀들에 대해서는 수행되지 않을 수 있다.
도 55b에서는 디블록킹 필터링이 적용되는 영역 내의 픽셀들이 "1"의 값을 갖는 것으로 도시되었고, 디블록킹 필터링이 적용되지 않는 영역 내의 픽셀들이 "0"의 값을 갖는 것으로 도시되었다. 픽셀의 값은 픽셀에 대해 디블록킹 필터링이 적용되는지 여부를 나타낼 수 있다.
도 55c는 일 예에 따른 대상 블록 내의 디블록킹 필터가 적용되는지 여부에 따라서 구분되는 다른 영역들을 나타낸다.
일 실시예에서, GPM의 예측이 적용된 대상 블록에 대한 디블록킹 필터링은 GPM의 분할 경계에 기반하여 수행될 수 있다.
예를 들면, 디블록킹 필터링은 대상 블록의 분할 경계로부터의 거리가 임계치 T의 이하인 영역들에 대해서는 수행되지 않을 수 있다. 또는, 디블록킹 필터링은 대상 블록의 픽셀들 중 분할 경계로부터의 거리가 임계치 T의 이하인 픽셀들에 대해서는 수행되지 않을 수 있다.
도 55c에서는 디블록킹 필터링이 적용되는 영역 내의 픽셀들이 "1"의 값을 갖는 것으로 도시되었고, 디블록킹 필터링이 적용되지 않는 영역 내의 픽셀들이 "0"의 값을 갖는 것으로 도시되었다. 픽셀의 값은 픽셀에 대해 디블록킹 필터링이 적용되는지 여부를 나타낼 수 있다.
도 55d는 일 예에 따른 대상 블록 내의 샘플 적응형 오프셋이 적용되는지 여부에 따라서 구분되는 영역들을 나타낸다.
일 실시예에서, GPM의 예측이 적용된 대상 블록에 대한 샘플 적응형 오프셋은 GPM의 분할 경계에 기반하여 수행될 수 있다.
예를 들면, 샘플 적응형 오프셋은 대상 블록의 분할 경계의 영역들에 대해서는 수행되지 않을 수 있다. 또는, 샘플 적응형 오프셋은 대상 블록의 분할 경계에 해당하는 픽셀들에 대해서는 수행되지 않을 수 있다.
도 55d에서는 샘플 적응형 오프셋이 적용되는 영역 내의 픽셀들이 "1"의 값을 갖는 것으로 도시되었고, 샘플 적응형 오프셋이 적용되지 않는 영역 내의 픽셀들이 "0"의 값을 갖는 것으로 도시되었다. 픽셀의 값은 픽셀에 대해 샘플 적응형 오프셋이 적용되는지 여부를 나타낼 수 있다.
도 55e는 일 예에 따른 대상 블록 내의 샘플 적응형 오프셋이 적용되는지 여부에 따라서 구분되는 다른 영역들을 나타낸다.
일 실시예에서, GPM의 예측이 적용된 대상 블록에 대한 샘플 적응형 오프셋은 GPM의 분할 경계에 기반하여 수행될 수 있다.
예를 들면, 샘플 적응형 오프셋은 대상 블록의 분할 경계로부터의 거리가 임계치 T의 이하인 영역들에 대해서는 수행되지 않을 수 있다. 또는, 샘플 적응형 오프셋은 대상 블록의 픽셀들 중 분할 경계로부터의 거리가 임계치 T의 이하인 픽셀들에 대해서는 수행되지 않을 수 있다.
도 55e에서는 샘플 적응형 오프셋이 적용되는 영역 내의 픽셀들이 "1"의 값을 갖는 것으로 도시되었고, 샘플 적응형 오프셋이 적용되지 않는 영역 내의 픽셀들이 "0"의 값을 갖는 것으로 도시되었다. 픽셀의 값은 픽셀에 대해 샘플 적응형 오프셋이 적용되는지 여부를 나타낼 수 있다.
도 56a는 일 실시예에 따른 대상 블록에 대한 분할 모드 및 2 개의 인트라 예측 모드들을 나타낸다.
실시예들의 분할 모드 세트, 분할 모드들 및 분할 모드들의 개수는 기정의될 수 있다. 예를 들면, 분할 모드들은 26 개일 수 있다. GPM의 64 개의 분할 모드들 중 26 개의 기정의된(또는, 기선택된(pre-selected)) 분할 모드들이 평가(evaluate)될 수 있다.
인트라 예측을 위한 기하학적 분할은 공간적 기하학적 분할 모드(Spatial Geometric Partitioning Mode; SGPM)으로 명명될 수 있다. SGPM은 하나의 분할 모드 및 2 개의 연관된 인트라 예측 모드들로 구성될 수 있다.
SGPM은 GPM의 인터 코딩 툴을 닮은 인트라 모드일 수 있다. 여기에서, 인트라 예측된 프로세스로부터 2 개의 예측 부분들이 생성될 수 있다. 이 모드 내에서, 도 56a에서 보여진 것과 같이, 후보 리스트는 하나의 분리된(split) 파티션 및 2 개의 인트라 예측 모드들을 포함하는 각 엔트리를 가지고 구축될 수 있다. 26 개의 파티션 모드들 및 인트라 예측 모드들의 3 개가 조합들을 형성하기 위해 사용될 수 있다. 후보 리스트의 길이는 16으로 설정될 수 있다. 선택된 후보 인덱스가 시그널링될 수 있다.
리스트는 템플릿을 사용하여 재순서될 수 있다 (도 13). 여기에서, 템플릿의 예측 및 재구축 간의 SAD 는 순서화(ordering)를 위해 사용될 수 있다. 템플릿 크기는 1로 고정될 수 있다.
각 파티션 모드에 대하여, 인트라 분할 모드(Intra Partitioning Mode; IPM) 리스트가 동일한 인트라-인터 GPM 리스트 유도를 사용하여 각 부분에 대하여 유도될 수 있다. IPM 리스트 크기는 3으로 설정될 수 있다. 리스트 내에서, TIMD 유도된 모드는 수평 및 수직 지향들을 갖는 2 개의 유도된 모드들에 의해 대체될 수 있다.
2 개의 연관된 인트라 예측 모드들은 실시예들에서 전술된 제1 분할 영역의 제1 인트라 예측 모드 및 제2 분할 영역의 제2 인트라 예측 모드일 수 있다.
이러한 모드들이 비트스트림을 통해 직접적으로 시그널링된다면, 중대한 오버헤드 비트들을 야기할 수 있다. 비트스트림 내에서 분할에 대한 정보 및 예측에 대한 정보를 더 효율적으로 표현하기 위해서, 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 후보 리스트가 각각 구성될 수 있고, 후보 리스트의 후보들에 대한 후보 인덱스가 비트스트림을 통해 시그널링될 수 있다. 여기에서, 후보들의 각 후보는 하나의 분할 모드 및 2 개의 인트라 예측 모드들을 가리킬 수 있다. 또는, 후보들의 후보를 사용하여 하나의 분할 모드 및 2 개의 인트라 예측 모드들이 유도될 수 있다. 후보 인덱스는 후보 리스트의 후보들 중 대상 블록에 대한 예측을 위해 사용될 후보를 가리킬 수 있다.
조합(combination)은 후보 리스트의 후보로서 사용되는 하나의 분할 모드 및 2 개의 인트라 예측 모드들을 의미할 수 있다. 후보 리스트는 복수의 조합들을 포함할 수 있다.
가능한 조합들 중 특정 조합들이 후보 리스트의 후보들로서 선택될 수 있다. (후보 리스트에 포함되는) 조합들의 순서는 특정 기준에 따라서 결정될 수 있다. 예를 들면, 조합들은 조합들의 SAD들의 오름차순에 따라 배치될 수 있다.
조합의 SAD는 대상 블록에 조합이 적용되는 경우의 템플릿들의 SAD들에 의해 결정될 수 있다. 조합의 SAD는 템플릿들의 SAD들에 대응할 수 있다. 조합의 SAD는 상단 템플릿의 SAD 및 좌측 템플릿의 SAD의 가중치가 부여된 합일 수 있다.
가능한 조합들 중에서 특정 기준에 따라서 기정의된 개수의 조합들이 선택될 수 있다. 예를 들면, 조합들의 SAD들의 오름차순에 따라 기정의된 개수의 조합들이 선택될 수 있다. 예를 들면, 기정의된 개수는 16일 수 있다.
템플릿의 SAD는 템플릿에 조합이 적용되었을 때의 템플릿의 예측 블록 및 템플릿의 재구축된 블록 간의 SAD일 수 있다. 템플릿의 예측 블록은 템플릿 내의 예측 값들을 의미할 수 있다. 템플릿의 재구축된 블록은 템플릿 내의 재구축된 값들을 의미할 수 있다.
템플릿에 대한 가중치는 0 및 1 중 하나일 수 있다. 템플릿에 대한 가중치는 분할 모드에 따라서 결정될 수 있다.
도 56b는 일 실시예에 따른 템플릿을 사용하는 공간적 기하학적 분할 모드를 나타낸다.
후보 리스트를 생성하기 위해 템플릿이 사용될 수 있다. 도 56b에서는 템플릿의 형태가 도시되었다.
하나의 파티션 모드 및 2 개의 인트라 예측 모드들의 각 가능한 조합에 대해, 도 56b에서 도시된 것과 같이, 템플릿으로 확장되는 분할 가중치를 가지고 템플릿에 대한 예측이 생성될 수 있다.
이러한 조합들은 조합들의 SATD들에 기반하여 오름차순으로 랭크될 수 있다. 여기에서, 조합의 SATD는 템플릿의 예측 값들 및 템플릿의 재구축된 값들 간의 SATD일 수 있다.
후보 리스트의 길이는 특정 값으로 설정될 수 있다. 예를 들면, 특정 값은 16일 수 있다.
이러한 후보들은 대상 블록에 대한 가장 가능성있는(most probable) SGPM 후보들로 간주될 수 있다. 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)는 템플릿에 기반하여 동일한 후보 리스트를 구축할 수 있다.
후보 리스트는 복수의 조합들을 포함할 수 있다. 복수의 조합들의 각 조합은 하나의 분할 모드 및 2 개의 인트라 예측 모드들을 포함할 수 있다.
후보 리스트를 구축함에 있어서의 복잡도를 감소시키기 위하여 가능한 분할 모드들의 개수 및 가능한 인트라 예측 모드들의 개수는 제한될 수 있다. 말하자면, 가능한 분할 모드들의 개수는 기정의될 수 있고, 가능한 인트라 예측 모드들의 개수는 기정의될 수 있다. 예를 들면, 64 개의 분할 모드들 중에서 26 개가 사용될 수 있다. 67 개의 인트라 예측 모드들 중에서 MPM들이 사용될 수 있다. 인트라 예측 모드들의 MPM들은 최대 11개일 수 있다. 예를 들면, 26 개의 분할 모드들 및 11 개까지의 MPM들이 복수의 조합들이 생성될 수 있다.
후보 리스트를 유도할 때, 각 조합에 대하여, 템플릿으로 확장된 분할 가중치를 가지고, 템플릿에 대한 예측이 생성될 수 있다. 템플릿의 예측 값들 및 템플릿의 재구축된 값들 간의 SATD는 랭킹을 위한 기준으로서 사용될 수 있다.
실시예에서, GPM 블랜딩은 템플릿 내에서는 사용되지 않을 수 있다. 대신, SAD가 랭킹을 위한 기준으로서 사용될 수 있다. 여기에서, 블랜딩은 대상 블록 내의 분할 경계의 주변의 픽셀들에 대하여 가중합을 적용하는 것을 의미할 수 있다.
템플릿에 대한 가중치는 0 및 1 중 하나일 수 있다. 각 MPM에 대해서, 각 분할 모드들에 대한 2 개의 부분들의 2 개의 SAD들이 계산 및 저장될 수 있다. 하나의 조합의 SAD를 획득하기 위해, 2 개의 대응하는 SAD들의 단지 하나의 추가만이 필요할 수 있다.
도 56c는 일 예에 따른 IntraTMP와 결합된 SGPM을 나타낸다.
SGPM 내에서, 26 개의 분할 모드가 존재할 수 있다. 각 분할 모드에 대하여, 인트라 예측 모드(Intra Prediction Mode; IPM) 리스트가 각 기하학적 블록에 대하여 유도될 수 있다. IPM 리스트의 크기는 3일 수 있다. IPM 리스트로부터 2 개의 인트라 예측 모드들이 선택될 수 있다.
이러한 IPM 리스트를 생성하기 위해 하나의 라인의 템플릿이 사용될 수 있다. IPM 리스트로부터의 하나의 분할 모드 및 2 개의 인트라 예측 모드들의 각 가능한 조합에 대하여, 템플릿으로 확장된 분할 가중치를 갖고 템플릿에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다. 이러한 조합들은 조합들이 갖는 SATD의 오름차순으로 랭크(rank)될 수 있다. 여기에서, SATD는 템플릿의 예측 및 재구축 간의 SATD일 수 있다.
인트라 템플릿 매칭 예측(Intra Template Matching Prediction; IntraTMP)가 SGPM 디자인에 도입될 수 있다. 기하학적 블록들의 하나는 예측을 수행하기 위해 IntraTMP를 사용할 수 있다.
말하자면, SGPM의 분할된 블록들 중 하나에 대하여 IntraTMP를 사용하는 예측이 수행될 수 있다. 따라서, 인트라 예측 및 IntraTMP 예측이 결합될 수 있다.
도 56b에서 도시된 것과 같은 더 많은 대응하는 템플릿 픽셀들을 갖는 기하학적 블록에만 IntraTMP가 적용될 수 있다.
IntraTMP 모드가 추가됨에 따라, 가능한 조합들의 개수 또한 1*3*26 = 78 만큼 증가될 수 있다.
이러한 추가적인 78 개의 조합들은 오직 템플릿 랭크 처리에만 합류(join)된다. 따라서, IPM 리스트의 길이는 여전히 16일 수 있다. 따라서, 추가적인 구문 요소는 요구되지 않을 수 있다.
도 56d는 다른 일 예에 따른 IntraTMP와 결합된 SGPM을 나타낸다.
인트라 예측을 위해 SGPM 방법이 사용될 수 있다. SGPM은 2 개의 기하학적 블록에 대한 하나의 분할 모드 및 2 개의 관련된(associated) 인트라 예측 모드로 구성될 수 있다. 조합들의 후보 리스트의 길이는 16과 같게 세트될 수 있다.
SGPM은 필요한 파티션 및 예측 조합들을 표현하기 위해, 후보 리스트를 사용하며, 이러한 조합들은 조합들의 SATD의 오름차순으로 랭크될 수 있다. 조합의 SATD는 템플릿의 예측 및 재구축 간의 SATD일 수 있다. 후보의 길이는 16과 같게 세트될 수 있다.
더 많은 대응하는 템플릿 픽셀들을 가진 기하학적 블록에 대하여 하나의 IntraTMP 예측자가 사용될 수 있다.
또한, 디코더 측 인트라 모드 유도(Decoder side Intra Mode Derivation; DIMD)를 사용하여 IntraTMP 예측 샘플들에 기반하여 인트라 예측 모드가 도출될 수 있고, 도출된 인트라 예측 모드에 따라서 다중 변환 선택(Multi Transform Selection; MTS) 변환 집합 또는 저-주파 비-분리가능 변환(Low-Frequency Non-Separable Transform; LFNST) 집합이 각각 결정될 수 있다.
SGPM에 대하여 3 개의 IntraTMP 예측자들이 사용될 수 있다. IntraTMP 탐색 및 SAD 랭킹 프로세스를 사용하여 최선의 3 개의 블록 벡터(Block Vector; BV)들이 예측자로서 선택될 수 있다.
2 개의 기하학적 블록의 양자가 3 개의 IntraTMP 예측자를 사용하여 예측을 수행할 수 있다. 그러나, 대응하는 템플릿 픽셀 개수가 풀(full) 템플릿 픽셀 개수의 1/4보다 더 작은 기하학적 블록에 대해서는, IntraTMP 예측자의 사용이 금지될 수 있다.
IntraTMP 예측자는 SGPM 템플릿 랭킹 프로세스에만 참여하므로, 후보 리스트의 길이는 여전히 16일 수 있고, 추가적인 구문 요소가 요구되지 않을 수 있다.
SGPM 예측 샘플들에 기반하여 인트라 예측 모드를 유도하기 위해 DIMD가 사용될 수 있다. 유도된 인트라 모드에 따라 MTS 변환 세트 또는 LFNST 변환 세트가 각각 결정될 수 있다.
도 57은 일 실시예에 따른 적응적인 블랜딩을 나타낸다.
인트라 예측으로 GPM을 확장하기 위해 SGPM이 사용될 수 있다. SGPM은 대상 블록을 2 개의 부분들로 분할할 수 있고, 2 개의 대응하는 인트라 예측 모드들을 생성할 수 있다.
비트스트림 내에서 분할 및 연관된 예측을 효율적으로 처리하기 위해, SGPM은 템플릿-재순서된(template-reordered) 후보 리스트를 사용할 수 있다. 후보 리스트의 각 후보는 분할 모드 및 2 개의 인트라 예측 모드들의 조합일 수 있으며, 비트스트림을 통해 후보 인덱스만이 시그널링될 수 있다.
실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작이 수행되는지 여부는, 아래에서 예시된 것과 같은, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이가 특정 조건을 충족시키는지 여부에 기반하여 결정될 수 있다.
1) 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 대상 블록의 폭이 제1 값의 이상이고 제2 값의 이하인 경우에 수행될 수 있다. 예를 들면, 제1 값은 4 또는 8일 수 있다. 제2 값은 64일 수 있다.
2) 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 대상 블록의 높이가 제1 값의 이상이고 제2 값의 이하인 경우에 수행될 수 있다. 예를 들면, 제1 값은 4 또는 8일 수 있다. 제2 값은 64일 수 있다.
3) 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 대상 블록의 폭이 대상 블록의 높이 및 기정의된 값의 곱보다 더 작은 경우에 수행될 수 있다. 예를 들면, 기정의된 값은 8일 수 있다.
4) 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 대상 블록의 높이가 대상 블록의 폭 및 기정의된 값의 곱보다 더 작은 경우에 수행될 수 있다. 예를 들면, 기정의된 값은 8일 수 있다.
5) 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이의 곱이 기정의된 값의 이상인 경우에 수행될 수 있다. 예를 들면, 기정의된 값은 32일 수 있다.
5) 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 전술된 조건들의 전부 또는 일부가 충족되는 경우에 수행될 수 있다.
예를 들면, 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은, 1) 8 <= 폭 <= 64, 2) 8 <= 높이 <= 64, 3) 폭 < 높이 * 8, 및 4) 높이 < 폭 * 8인 경우에 수행될 수 있다.
예를 들면, 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은, 1) 4 <= 폭 <= 64, 2) 84<= 높이 <= 64, 3) 폭 < 높이 * 8, 4) 높이 < 폭 * 8 및 5) 폭 * 높이 >= 32인 경우에 수행될 수 있다.
여기에서, 폭 및 높이는 각각 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이일 수 있다.
실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작이 수행되는지 여부는, 아래에서 예시된 것과 같은, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이가 특정 조건을 충족시키는지 여부에 기반하여 결정될 수 있다.
실시예에서 전술된 SGPM은 더 작은 블록들에도 확장될 수 있다. 또한 2 개의 분할들 간의 전환 영역(transition region) 내의 적응적인 SGPM 블랜딩이 적용될 수 있다.
GPM은 2 개의 단방향 예측 및 기하학적 분할 마스크를 결합할 수 있다. 또한, GPM에서는 인터-인터 분할들 및 인터-인트라 분할들이 지원될 수 있다.
SGPM의 블랜딩 폭은 블록 크기에 기반하여 적응적으로 결정될 수 있다. 이러한 적응적인 결정에 있어서 시그널링은 필요하지 않을 수 있다.
도 57에서, τ는 다른 실시예에서의 블랜딩 폭을 나타낼 수 있다.
블랜딩 폭은 분할 경계 및 샘플 선 d 간의 거리일 수 있다. 샘플 선 d는 제1 분할 영역 또는 제2 분할 영역 내의 가중치가 부여된 합이 적용되는 샘플들 중 분할 경계로부터 가장 멀리 떨어진 샘플들의 선일 수 있다.
블랜딩 폭은 코딩 파라미터에 기반하여 결정될 수 있다. 블랜딩 폭은 대상 블록의 폭, 높이 및 형태와 같은 코딩 파라미터에 기반하여 결정될 수 있다. 블랜딩 폭은 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이의 최소 값에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 적응적인 SGPM 블랜딩은 아래와 같이 적용될 수 있다. SGPM은 블록 크기에 기반하는 고정된 블랜딩 폭을 사용할 수 있다. 이 때, 부호화 장치(1600)에서는 블랜딩 폭에 대한 선택 및 시그널링이 수행되지 않을 수 있다.
1) 만약, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 4인 경우 1/2τ가 선택될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 4인 경우 블랜딩 폭은 디폴트 블랜딩 폭의 1/2일 수 있다.
2) 그렇지 않으면, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 8인 경우 τ가 선택될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 8인 경우 블랜딩 폭은 디폴트 블랜딩 폭과 같을 수 있다.
3) 그렇지 않으면, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 16인 경우 2τ가 선택될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 16인 경우 블랜딩 폭은 디폴트 블랜딩 폭의 2 배일 수 있다.
3) 그렇지 않으면, 4τ가 선택될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 16보다 더 큰 경우 블랜딩 폭은 디폴트 블랜딩 폭의 4 배일 수 있다.
가중치들의 범위는 [0, 8]일 수 있다. 또한, SGPM의 블랜딩의 영역이 폭이 증가에 따라, 가중치들의 범위는 [0, 32]일 수 있다.
예를 들면, 적응적인 SGPM 블랜딩은 아래와 같이 적용될 수 있다.
1) 만약, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 4인 경우 1/2τ가 선택될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 4인 경우 블랜딩 폭은 디폴트 블랜딩 폭의 1/2일 수 있다.
2) 그렇지 않으면, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 8인 경우 τ가 선택될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 8인 경우 블랜딩 폭은 디폴트 블랜딩 폭과 같을 수 있다.
3) 그렇지 않으면, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 16인 경우 2τ가 선택될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 16인 경우 블랜딩 폭은 디폴트 블랜딩 폭의 2 배일 수 있다.
4) 그렇지 않으면, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 32인 경우 2τ가 선택될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 32인 경우 블랜딩 폭은 디폴트 블랜딩 폭의 2 배일 수 있다.
5) 그렇지 않으면, 8τ가 선택될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이 중 최소 값이 32보다 더 큰 경우 블랜딩 폭은 디폴트 블랜딩 폭의 8 배일 수 있다.
예를 들면, 큰 블록들에 대한 블랜딩 폭은 8τ일 수 있다. 8τ의 블랜딩 폭은 분할 라인(partitioning line)의 각 사이드 상의 16 개의 샘플들을 나타낼 수 있다. 이 때, 블랜딩 폭은 블록이 카메라-캡춰된(camera-captured) 콘텐츠인지 스크린-콘텐츠인지 여부와는 무관하게 결정될 수 있다.
SGPM에서의 블랜딩은 스크린 콘텐츠들과 같은 예리한 모서리들(sharp edges)를 갖는 콘텐츠들에게는 유익하지 않을 수 있다. 실시예에서는 블랜딩을 사용하지 않는 SGPM이 허용될 수 있다. 블랜딩이 허용되지 않는다는 것은 모든 크기의 블록들에 대하여 1/4τ의 블랜딩 폭이 적용된다는 것을 의미할 수 있다.
SGPM 코딩된 블록들에 대하여 블랜딩이 적용되는지 여부를 가리키는 플래그가 부호화/복호화/시그널링될 수 있다. 즉, 플래그에 의해 GPM 분할의 경계에 대한 블랜딩이 적용되는지 여부가 지시될 수 있다.
플래그는 2 개의 인트라 예측들의 블랜딩이 허용되지 않는지 여부를 가리키기 위해 부호화/복호화/시그널링될 수 있다.
플래그의 값이 거짓으로 설정되면 실시예의 적응적 블랜딩이 수행될 수 있다.
그렇지 않으면(즉, 플래그의 값이 참으로 설정되면), 1/4τ가 항상 공간적 GPM 코드된 블록들에 대하여 사용될 수 있다. 1/4τ가 사용됨으로써 SGPM 블록이 완전하게 수평 또는 수직인 분할 각도를 가질 때 블랜딩이 사용되지 않을 수 있다.
플래그는 스크린 콘텐츠 비디오들에 대해서 참으로 설정될 수 있다.
예를 들면, 플래그는 PPS의 레벨에서 시그널링되는 PPS 플래그일 수 있다.
실시예들에서, 각 분할 모드에 대해서 인트라 예측 모드 리스트가 유도될 수 있다. 인트라 예측 모드 리스트는 복수의 인트라 예측 모드들을 포함할 수 있다.
복수의 인트라 예측 모드들의 개수 또는 인트라 예측 모드 리스트의 크기는 기정의될 수 있다. 예를 들면, 복수의 인트라 예측 모드들의 개수 또는 인트라 예측 모드 리스트의 크기는 3일 수 있다.
인트라 예측 모드 리스트의 복수의 인트라 예측 모드들은 실시예들에서 설명된 특정 인트라 예측 모드들을 포함할 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측 모드 리스트의 복수의 인트라 예측 모드들은 혼합된 예측의 인트라 예측 모드들을 포함할 수 있다.
인트라 예측 모드 리스트의 복수의 인트라 예측 모드들은 템플릿-기반 인트라 모드 유도(Template-based Intra Mode Derivation; TIMD)에 기반하여 결정될 수 있다.
TIMD는 2 개의 인트라 예측 모드들을 유도할 수 있다. 인트라 예측 모드 리스트의 복수의 인트라 예측 모드들은 TIMD에 의해 유도된 2 개의 인트라 예측 모드들을 포함할 수 있다.
TIMD에 의해 유도되는 2 개의 인트라 예측 모드들은 제1 인트라 예측 모드 및 제2 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다. 제1 인트라 예측 모드는 상단 템플릿의 인트라 예측 모드일 수 있다. 제2 인트라 예측 모드는 좌측 템플릿의 인트라 예측 모드일 수 있다. 상단 템플릿은 후술될 제1 부분 템플릿 영역일 수 있다. 좌측 템플릿은 후술될 제2 부분 템플릿 영역일 수 있다.
대상 블록에 대한 GPM을 사용하는 예측을 위해, 하나의 분할 모드 및 2 개의 인트라 예측 모드들의 조합이 사용될 수 있다. 조합의 분할 모드는 대상 블록에 적용되는 GPM의 분할 모드일 수 있다. 2 개의 인트라 예측 모드들은 제1 인트라 예측 모드 및 제2 인트라 예측 모드일 수 있다.
대상 블록에 대한 GPM을 사용하는 예측을 위해, 조합들이 유도될 수 있다.
조합들의 순서는 특정 기준에 따라서 결정될 수 있다. 예를 들면, 조합들은 조합들의 SAD들의 오름차순에 따라 배치될 수 있다.
가능한 조합들 중에서 특정 기준에 따라서 기정의된 개수의 조합들이 선택될 수 있다. 예를 들면, 조합들의 SAD들의 오름차순에 따라 기정의된 개수의 조합들이 선택될 수 있다. 예를 들면, 기정의된 개수는 16일 수 있다.
템플릿의 SAD는 템플릿에 조합이 적용되었을 때의 템플릿의 예측 값들 및 템플릿의 재구축된 값들 간의 SAD일 수 있다.
SAD는 상단 템플릿의 SAD 및 좌측 템플릿의 SAD의 가중치가 부여된 합일 수 있다.
템플릿에 대한 가중치는 0 및 1 중 하나일 수 있다. 템플릿에 대한 가중치는 분할 모드에 따라서 결정될 수 있다.
실시예들의 확장
실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 선택적으로 수행될 수 있다. 예를 들면, 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작이 수행되는지 여부는 코딩 파라미터에 기반하여 결정될 수 있다. 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 코딩 파라미터에 기반하여 제한될 수 있다. 예를 들면, 코딩 파라미터는 대상 블록의 코딩 파라미터 및 주변 블록의 코딩 파라미터를 포함할 수 있다.
예를 들면, 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작이 수행되는지 여부는 대상 블록의 형태, 크기 및/또는 속성에 기반하여 결정될 수 있다.
실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작이 수행되는지 여부는, 아래에서 예시된 것과 같은, 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이가 특정 조건을 충족시키는지 여부에 기반하여 결정될 수 있다.
1) 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 대상 블록의 폭이 제1 값의 이상이고 제2 값의 이하인 경우에 수행될 수 있다. 예를 들면, 제1 값은 4일 수 있다. 제2 값은 64일 수 있다.
2) 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 대상 블록의 높이가 제1 값의 이상이고 제2 값의 이하인 경우에 수행될 수 있다. 예를 들면, 제1 값은 4일 수 있다. 제2 값은 64일 수 있다.
3) 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 대상 블록의 폭이 대상 블록의 높이 및 기정의된 값의 곱보다 더 작은 경우에 수행될 수 있다. 예를 들면, 기정의된 값은 8일 수 있다.
4) 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 대상 블록의 높이가 대상 블록의 폭 및 기정의된 값의 곱보다 더 작은 경우에 수행될 수 있다. 예를 들면, 기정의된 값은 8일 수 있다.
5) 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이의 곱이 기정의된 값의 이상인 경우에 수행될 수 있다. 예를 들면, 기정의된 값은 32일 수 있다.
6) 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 전술된 조건들의 전부 또는 일부가 충족되는 경우에 수행될 수 있다. 예를 들면, 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은, 1) 4 <= 폭 <= 64, 2) 4 <= 높이 <= 64, 3) 폭 < 높이 * 8, 4) 높이 < 폭 * 8, 및 5) 폭 * 높이 > 32인 경우에 수행될 수 있다. 여기에서, 폭 및 높이는 각각 대상 블록의 폭 및 대상 블록의 높이일 수 있다.
예를 들면, 실시예들의 GPM 또는 실시예들의 GPM과 관련된 동작은 4x8 블록, 8x4 블록, 4x16 블록 및 16x4 블록에도 적용될 수 있다..
도 58은 일 실시예에 따른 대상 블록 및 이웃 재구축된 샘플 내에서의 분할 모드를 결정하기 위한 요소들을 나타낸다.
기정의된 분할 모드들을 사용하는 GPM의 실시예들과는 달리, 후보(candidate) 분할(partitioning) 리스트를 적응적으로 생성하는 분할 리스트 유도 방법이 사용될 수 있다. 후보 분할 리스트는 실시예들의 기정의된 분할 모드들을 대체하여 사용될 수 있다.
실시예의 분할 리스트 생성 방법은 대상 블록의 이웃 샘플들을 이용하여 수평 그래디언트(gradient) G(x) 및 수직 그래디언트 G(y)를 계산할 수 있다. 여기에서, 이웃 샘플들은 재구축된 픽셀들일 수 있다.
예를 들면, 수평 그래디언트 및 수직 그래디언트는 3x3 소벨(Sobel) 필터 (Fx, Fy)를 사용하여 계산될 수 있다.
Fx 및 Fy는 아래의 [수식 9-1] 및 [수식 9-2와] 같이 정의될 수 있다.
[수식 9-1]
[수식 9-2]
x 축 및 y 축을 따라서 그래디언트들 G(x) 및 G(y)는 소벨 필터들 (Fx, Fy) 및 재구축된 이웃 샘플들 NbrRecon(x, y)의 곱에 의해 계산될 수 있다. 여기에서, (x, y)는 필터의 필터 커널의 중심을 나타낼 수 있다.
그래디언트들 G(x) 및 G(y)는 아래의 [수식 9-3] 및 [수식 9-4]에 따라서 계산될 수 있다.
[수식 9-3]
G(x) = Fx * NbrRecon(x, y)
[수식 9-4]
G(y) = Fy * NbrRecon(x, y)
계산된 그래디언트들은 분할 타입들을 유도하기 위해 사용될 수 있다. 분할 타입은 분할 모드를 의미할 수 있다. 유도된 분할 타입들은 대상 블록에 대한 최적의 분할 타입들일 수 있다. 유도된 분할 타입들은 최대의 허용된 분할 타입들의 부분 집합일 수 있다.
실시예의 접근방법은 템플릿 비용을 평가(evaluate)될 분할 타입들의 개수를 감소시킬 수 있고, 부호화 및 복호화의 복잡도를 감소시킬 수 있다.
도 58에서 도시된 것과 같이, 정점(intercept)은 그래디언트들 이용하여 감지된 피크 에너지 쉬프트가 감지되는 모서리 상의 지점(point)일 수 있다. 모서리는 상단 모서리 또는 좌측 모서리일 수 있다. 정점은 상단 모서리 상의 제1 정점 및 좌측 모서리 상의 제2 정점을 포함할 수 있다.
정점은 아래의 [수식 10]이 나타내는 지점일 수 있다.
[수식 10]
max(G(x)2 + G(y)2)
이러한 정점을 지나는 분할 타입들이 대상 블록의 분할 타입으로서 선택될 더 높은 가능성을 가질 수 있다.
각도(angle)는 수평 그래디언트 및 수직 그래디언트 간의 비율(ratio)의 아크탄젠트(arctan)을 이용하여 유도될 수 있다. 아래의 [수식 11]은 수평 그래디언트 및 수직 그래디언트 간의 비율(ratio)의 아크탄젠트(arctan)를 나타낼 수 있다.
[수식 11]
arctan (G(y) / G(x))
또한, 유도된 각도를 사용하는 분할 타입이 선택될 더 높은 가능성을 가질 수 있다.
후보 분할 리스트는 모서리들에 기반하여 계산된 각들 및 정점들에 기반하여 유도될 수 있다.
분할 타입들의 집합은, 가장 가까운 정점들, 가장 가까운 각도들 및 오프세트들에 기반하여, 평가를 위해 후보 분할 리스트에 추가될 수 있다.
실시예에서, 평가되어야 할 분할 모드들의 최악-경우(worst-case) 개수는 23일 수 있다. 또한, 비유효한(invalid) 분할 모드들 및 중복된(duplicated) 분할 모드들은 최종의 후보 분할 리스트를 구성함에 있어서 제외될 수 있다. 비유효한 분할 모드들 및 중복된 분할 모드들이 후보 분할 리스트에 포함되지 않는 경우, 후보 분할 리스트의 분할 모드들의 개수들의 중간 값(median value)는 11일 수 있다.
머지 움직임 벡터 차이들(Merge Motion Vector Differences (MMVD)을 갖는 기하학적 분할 모드(Geometric Partitioning Mode; GPM)
GPM은 기존 GPM 단(uni)-방향의 MV들 상에(on top of) 움직임 벡터 개선을 가함으로써 확장될 수 있다. 먼저, GPM CU에 대하여, 이러한 모드가 사용되는지 여부를 명세하기 위해, 플래그가 시그널링될 수 있다. 만약 모드가 사용되면, GPM CU의 각 기하학적 분할은 MVD를 시그널링할 것인지 여부를 더 나아가 결정할 수 있다. 만약, MVD가 기하학적 분할에 대해 시그널링되면, GPM 머지 후보가 선택된 이후에, 분할의 움직임은 시그널링된 MVD의 정보에 의해 더 나아가 개선될 수 있다. 모든 다른 프로시듀어들은 GPM 내에서와 같게 유지될 수 있다.
MVD는, MMVD 내에서와 유사하게, 거리 및 방향의 쌍(pair)으로서 시그널링될 수 있다. MMVD를 갖는 GPM(GPM with MMVD; GPM-MMVD)에 관여된 9 개의 후보 거리들 (¼-펠, ½-펠, 1-펠, 2-펠, 3-펠, 4-펠, 6-펠, 8-펠, 16-펠) 및 8 개의 후보 방향들 (4 개의 수평의/수직의 방향들 및 4 개의 대각의 방향들)이 있을 수 있다. 또한, pic_fpel_mmvd_enabled_flag가 1과 같을 때, MVD는, MMVD 내에서와 같이, 2 만큼 좌측 쉬프트될 수 있다.
GPM 후보 리스트는 하기와 같이 구축될 수 있다:
인터리브된 리스트-0 MV 후보들 및 리스트-1 MV 후보들은 일반적인 머지 후보 리스트로부터 직접적으로 유도될 수 있다. 여기에서, 리스트-0 MV 후보들은 리스트-1 MV 후보들보다 더 높은 우선사항(priority)일 수 있다. 현재 CU에 기반하는 적응적 임계치를 갖는 전지(pruning) 방법이 잉여(redundant) 후보들을 제거하기 위해 적용될 수 있다.
더 나아가, 인터리브된 리스트-1 MV 후보들 및 리스트-0 MV 후보들은 일반적인 머지 후보 리스트로부터 직접적으로 유도될 수 있다. 여기에서, 리스트-1 MV 후보들은 리스트-0 MV 후보들보다 더 높은 우선사항일 수 있다. 상기 적응적 임계치를 갖는 같은 전지 방법이 잉여 MV 후보들을 제거하기 위해 적용될 수 있다.
제로 MV 후보들이 GPM 후보 리스트가 꽉 찰 때까지 패딩될(padded) 수 있다.
GPM-MMVD 및 GPM-TM는 하나의 GPM CU에 대하여 상호배타적으로(exclusively) 가능하게 될 수 있다. 이러한 가능화(enabling)는 우선적으로 GPM-MMVD 구문을 시그널링함으로써 이루어질 수 있다. 2 개의 GPM-MMVD 제어 플래그들의 양자가 거짓(false)과 같을 때 (즉, GPM-MMVD가 2 개의 GPM 파티션들에 대해서 가능하지 않게 되었을 때), GPM-TM 플래그들은 템플릿 매칭이 2 개의 GPM 파티션들에게 적용되는지 여부를 가리키기 위해 시그널링될 수 있다. 그렇지 않으면 (적어도 하나의 GPM-MMVD 플래그가 참(true)와 같으면), GPM-TM 플래그의 값은 거짓으로 추론(infer)될 수 있다.
적응적 블랜딩을 갖는 기하학적 분할 모드(Geometric Partitioning Mode; GPM)
도 59는 일 예에 따른 램프 함수를 나타낸다.
도 59는 예측된 샘플 위치로부터 GPM 분할 경계로의 변위 (d) 및 블랜딩 영역 크기 (τ)에 기반하는 GPM 블랜딩을 위한 가중치들을 위한 램프(ramp) 함수를 나타낼 수 있다.
VVC 내에서, 최종 예측 샘플들은 가중치가 부여된 평균을 사용하여 2 개의 예측 신호들의 예측을 블랜딩함으로써 생성될 수 있다. 2 개의 정수 블랜딩 행렬들 (W0 및 W1)이 사용될 수 있다. GPM 블랜딩 행렬들 내에서의 가중치들은 예측된 샘플 위치로부터 GPM 분할 경계까지의 변위(displacement)에 기반하는 램프(ramp) 함수로부터 유도될 수 있다. 블랜딩 영역 크기는 2 (GPM 분할 분리(split) 경계의 각 면(side)의 2 개의 샘플들)로 고정될 수 있다.
도 59 내에서 보여진 것과 같이, ECM 내에서의 블랜딩 프로세서는 4 개의 가외의(extra) 블랜딩 영역 크기들 (기존 영역 크기의 쿼터, 하프, 더블 및 쿼드로플(quadrupole))을 추가함으로써 향상(improve)될 수 있다. CU 레벨 플래그가 선택된 블랜딩 영역 크기를 시그널링하기 위해 코딩될 수 있고, 시그널링될 수 있다. 더 나아가, 확장된 블랜딩 영역 크기들을 수용(accommodate)하기 위해 가중치들의 최대 값들이 (VVC 내에서의) 8에서부터 32로 변경되는, 확장된 가중치부여(weighting) 정밀도(precision)가 활용될 수 있다.
템플릿 매칭(Template Matching; TM)을 갖는 기하학적 분할 모드(Geometric Partitioning Mode; GPM)
도 60은 일 예에 따른 제1 기하학적 분할 및 제2 기하학적 분할에 대한 템플릿을 나타낸다.
도 60에서는, 제1 및 제2 기하학적 파티션들에 대한 파티션이 도시되었다. 여기에서, A는 상단 샘플들을 사용함을 나타내고, L은 좌측 샘플들을 사용함을 나타내고, L+A는 좌측 및 상단 샘플들 양자를 사용함을 나타낸다.
템플릿 매칭은 GPM에 적용될 수 있다. GPM 모드가 CU에 대하여 가능하게 되었을 때, CU-레벨 플래그가 TM이 양 기하학적 분할들에 적용되는지 여부를 가리키기 위해 시그널링될 수 있다. 각 기하학적 분할에 대한 움직임 정보들이 TM을 사용하여 개선될 수 있다. TM이 선택되었을 때, 도 표 5에서 보여진 것과 같이, 분할 각도에 따라서 좌측, 상단 또는 좌측 상단 이웃하는 샘플들을 사용하여 템플릿이 구축될 수 있다. 다음으로, 가능하지 않게 된(disabled) 하프-펠 보간 필터를 갖는 머지 모드에서와 같은 탐색 패턴을 사용하여 현재 템플릿 및 참조 픽처 내의 템플릿 간의 차이를 최소화함으로써 움직임이 개선될 수 있다.
GPM 후보 리스트는 하기와 같이 구축될 수 있다:
1. 인터리브된 리스트-0 MV 후보들 및 리스트-1 MV 후보들은 일반적인 머지 후보 리스트로부터 직접적으로 유도될 수 있다. 여기에서, 리스트-0 MV 후보들은 리스트-1 MV 후보들보다 더 높은 우선사항(priority)일 수 있다. 현재 CU에 기반하는 적응적 임계치를 갖는 전지(pruning) 방법이 잉여(redundant) 후보들을 제거하기 위해 적용될 수 있다.
2. 더 나아가, 인터리브된 리스트-1 MV 후보들 및 리스트-0 MV 후보들은 일반적인 머지 후보 리스트로부터 직접적으로 유도될 수 있다. 여기에서, 리스트-1 MV 후보들은 리스트-0 MV 후보들보다 더 높은 우선사항일 수 있다. 상기 적응적 임계치를 갖는 같은 전지 방법이 잉여 MV 후보들을 제거하기 위해 적용될 수 있다.
3. 제로 MV 후보들이 GPM 후보 리스트가 꽉 찰 때까지 패딩될(padded) 수 있다.
GPM-MMVD 및 GPM-TM는 하나의 GPM CU에 대하여 상호배타적으로(exclusively) 가능하게 될 수 있다. 이러한 가능화(enabling)는 우선적으로 GPM-MMVD 구문을 시그널링함으로써 이루어질 수 있다. 2 개의 GPM-MMVD 제어 플래그들의 양자가 거짓(false)과 같을 때 (즉, GPM-MMVD가 2 개의 GPM 파티션들에 대해서 가능하지 않게 되었을 때), GPM-TM 플래그들은 템플릿 매칭이 2 개의 GPM 파티션들에게 적용되는지 여부를 가리키기 위해 시그널링될 수 있다. 그렇지 않으면 (적어도 하나의 GPM-MMVD 플래그가 참(true)와 같으면), GPM-TM 플래그의 값은 거짓으로 추론(infer)될 수 있다.
인터 및 인트라 예측을 갖는 GPM
도 61은 일 예에 따른 인터 및 인트라 예측들을 갖는 GPM을 나타낸다.
도 61의 (a) 내지 (c)에서는 가용한 IPM 후보들이 예시되었고, (d)에서는 인트라 및 인터 예측들을 갖는 GPM이 예시되었다.
인터 예측 및 인트라 예측을 갖는 GPM 내에서는, 각 GPM-분리된(separated) 영역에 대하여 인터 예측 샘플들 및 인트라 예측 샘플들에 가중치를 부여함으로써 최종 예측 샘플들이 생성될 수 있다. 인터 예측된 샘플들은 인터 GPM에 의해 유도되는 반면에, 인트라 예측된 샘플들은 인트라 예측 모드(Inter Prediction Mode; IPM) 후보 리스트 및 인코더로부터 시그널링된 인덱스에 의해 유도될 수 있다. IPM 후보 리스트 크기는 3으로 기-정의될 수 있다. 도 61 (a) ~ (c)에서 각각 보여진 것과 같이, 가용한 IPM 후보들은 GPM 블록 경계에 대한(against) 평행(parallel) 각도 모드(평행 모드), GPM 블록 경계에 대한 직각(perpendicular) 각도 모드(직각 모드) 및 플래너 모드일 수 있다. 더욱이, 도 61 (d)에서 보여진 것과 같이, 인트라 및 인트라 예측들을 갖는 GPM은 IPM들에 대한 시그널링 오버헤드를 축소시키고, 하드웨어 디코더 상의 인트라 예측 회로(circuit)의 크기가 증가하는 것을 피하도록(avoid) 제한될 수 있다. 또한, 코딩 성능을 더 나아가 향상시키기 위해 GPM-블랜딩 영역 상의 직접 움직임 벡터 및 IPM 저장소(storage)가 도입될 수 있다.
도 62는 일 예에 따른 GPM 블록 경계의 각도에 기반하는 IPM 후보 유도에 대한 가용한 이웃 블록들의 위치를 나타낸다.
도 62에서, A 및 L는 예측 블록의 상단 및 좌측 면을 표시한다.
DIMD 및 이웃하는 모드 기반 IPM 도출 내에서는, 병렬 모드가 우선 등록될 수 있다. 따라서, 디코더-측 인트라 모드 유도(Decoder-side Intra Mode Derivation; DIMD) 방법 및/또는 이웃하는 블록들로부터 유도된 최대 2 개의 IPM 후보들이, 만약 리스트 내에 동일한 IPM 후보가 없다면, 등록될 수 있다. 이웃 모드 도출의 경우 사용 가능한 이웃 블록의 위치는 최대 5개이지만, 이미 템플릿 매칭이 있는 GPM(GPM-TM)에 사용되고 있는 도 62과 같이 GPM 블록 경계 각도에 의해 제한된다. 이웃하는 모드 유도에 관련하여(as for), 가용한 이웃하는 블록들을 위해 많아도(at most) 5 개의 위치들이 있을 수 있다. 그러나, 위치들은 도 62에서 도시된 것과 같이 GPM 블록 경계의 각도에 의해 제한될 수 있다. 이러한 위치들은 템플릿 매칭을 갖는 GPM(GPM with Template Matching; GPM-TM)에서도 사용된다.
GPM-인트라는 움직임 벡터 차분을 갖는 머지(GPM with merge with motion vector difference; GPM-MMVD)를 갖는 GPM과 결합될 수 있다. TIMD는 코딩 성능을 더 향상시키기 위해 GPM-인트라의 IPM 후보들을 위해 사용될 수 있다. 우선 병렬(parallel) 모드가 등록될 수 있고, 다음으로 TIMD의 IPM 후보들, DIMD 및 이웃 블록들이 등록될 수 있다.
GPM 분리(split) 모드들에 대한 템플릿 매칭 기반 재순서
도 63은 일 예에 따른 템플릿들 상의 에지를 나타낸다.
GPM 분리 모드들에 대한 템플릿 매칭 기반 재순서 내에서, 현재 GPM 블록의 움직임 정보가 주어지면, GPM 분리 모드들의 개별적인(respective) TM 비용 값들이 계산될 수 있다. 다음으로, 모든 GPM 분리 모드들이 TM 비용 값들에 기반하여 오름차순(ascending ordering)으로 재순서될 수 있다. GPM 분리 모드를 보내는 대신에, 재순서하는(reordering) 리스트 내의 어디에 정확한(exact) GPM 분리 모드가 위치되어 있는(located) 가를 가리키기 위해 골롬-라이스(Golomb-Rice) 코드를 사용하는 인덱스가 시그널링될 수 있다.
GPM 분리 모드의 재순서 방법은 코딩 유닛 내의 2 개의 GPM 분할들의 개별적인 참조 템플릿들이 생성된 이후에 수행되는 하기와 같은 2-단계 프로세스일 수 있다:
GPM 분할 에지를 2 개의 GPM 분할들의 참조 템플릿들로 확장하는 것과, 64 개의 참조 템플릿들을 결과로서 낳는 것과, 64 개의 참조 템플릿들 각각에 대하여 개별적인 TM 비용을 계산하는 것;
GPM 분리 모드들을 GPM 분리 모드들의 TM 비용에 기반하여 오름차순으로 재순서하는 것과, 최적의 32 개의 분리 모드들을 가용한 분리 모드들로서 마킹하는 것.
도 63이 도시하는 것과 같이, 템플릿 상의 에지는 현재 CU의 에지로부터 확장될 수 있으나, GPM 블랜딩 프로세스는 상기의 에지를 가로지르는(across) 템플릿 영역 내에서는 사용되지 않을 수 있다.
TM 비용을 사용하는 오름차순의 재순서의 이후에, 인덱스가 시그널링될 수 있다.
양-방향 GPM
각 인터 GPM 분할에 대한 움직임 보상된 예측 샘플들을 생성하기 위해 실시예의 GPM은 단-예측의(uni-predictive) 움직임 벡터들이 사용될 수 있다.
양-예측(di-predictive) 예측 움직임 벡터를 사용할 수 있도록 GPM이 확장될 수 있다.
일 실시예에서, GPM 후보 리스트를 구축할 때, 초기 리스트로부터 단-예측의(uni-predictive) 움직임 벡터들을 추출하는 추출 프로세스가 조건부로 호출될 수 있다.
추출 프로세스는 작은 블록들에 대해서만 호출될 수 있다.
예를 들면, 작은 블록은 8x8 블록, 16x8 블록 및 8x16 블록을 포함할 수 있다.
다른 더 큰 블록들에 대해서, 추출 프로세스는 바이패스될 수 있다. 말하자면, 더 큰 블록들에 대해서, (병합된 양-움직임 벡터(Bi-Motion Vector; Bi-MV)들을 포함할 수 있는) 초기 머지 리스트는 최종적인 GPM 머지 리스트로서 직접적으로 사용될 수 있다.
초기 머지 리스트의 생성은 통상적으로 수행될 수 있다. 즉, 초기 리스트로서 어떤 후보 재순서(reordering)도 하지 않는 일반적인(normal) 머지 리스트 생성이 수행될 수 있다. 예외적으로, 더 큰 블록들(예를 들면, 추출 프로세스가 바이패스되는 블록들)에 대한 초기 리스트가 생성될 때에는, 후보가 초기 머지 리스트로 추가될 수 있는가를 제어하는 움직임 벡터 차이 임계치(threshold)가 하나의 풀 샘플 거리만큼 증가될 수 있다.
일 실시예에서, 양-예측의(bi-predictive) 움직임 벡터를 베이스 벡터로서 지원하도록 GPM-머지 움직임 벡터 차이(GPM-Merge Motion Vector Differences; GPM-MMVD가 변형될 수 있다.
GPM-MMVD가 GPM 분할을 위해 사용되고, GPM-MMVD의 베이스 움직임 벡터가 양-예측일 때 아래와 같이 저-지연(low-delay) 픽처들 및 비-저-지연 픽처들에 대한 처리가 수행될 수 있다.
저-지연(low-delay) 픽처들에 대해서, 시그널링된 MVD는 L0 움직임 벡터 및 L1 움직임 벡터 상에 적용될 수 있다.
비-저-지연 픽처들에 대해서는, 양-예측의 움직임 벡터가 단-예측의(uni-predictive) 움직임 벡터로 변환될 수 있고, MVD가 단-예측의 움직임 벡터 상에 적용될 수 있다.
MVD는 방향 및 오프셋을 포함하도록 단순하게 구성될 수 있다. 즉, 방향 및 오프셋을 갖는 MVD가 양-예측을 지원하는 GPM을 위해 사용될 수 있다.
일 실시예에서, GPM-템플릿 매칭(Template Matching; TM) 또한 양-예측의 움직임 벡터를 지원할 수 있다.
일 실시예에서, 멀티-패스 디코더-측 움직임 벡터 개선(Decoder-Side Motion vector Refinement; DMVR)에서와 같이, 양-방향의 옵티컬 플로우(Bi-Directional Optical Flow; BDOF) 기반 움직임 벡터 개선(refinement)가 각 인터 분할에 대한 연관된 양-예측 움직임 벡터들 상에 가능하게 될 수 있다. 움직임 보상된 예측 샘플들이 생성될 때, DMVR에서와 같이, BDOF 기반 움직임 벡터 개선이 사용될 수 있다..
양-예측의 움직임 벡터에 BDOF가 적용될 수 있고, 이러한 적용을 통해 움직임 벡터에 대한 개선이 수행될 수 있다.
기하학적 분할을 갖는 IBC
도 64는 일 예에 따른 제1 기하학적 분할 모드 집합 내의 기하학적 분할 모드들을 나타낸다.
도 65는 일 예에 따른 제2 기하학적 분할 모드 집합 내의 기하학적 분할 모드들을 나타낸다.
기하학적 분할 모드를 갖는 인트라 블록 카피(Intra Block Copy with Geometry Partitioning mode (IBC-GPM)는 CU를 2 개의 서브-파티션들로 기하학적으로 분할할 수 있다.
2 개의 서브-파티션들의 예측 신호들은 IBC 및 인트라 예측을 사용하여 생성될 수 있다.
IBC-GPM는 정규적인(regular) IBC 머지 모드 또는 IBC TM 머지 모드에 적용될 수 있다.
인트라 예측 모드(Intra Prediction Mode; IPM) 후보 리스트는 인트라 예측에 대한 인터 및 인트라 예측을 갖는 GPM에서와 동일한 방법을 사용하여 구축될 수 있다.
IPM 후보 리스트는 3으로 기-정의될 수 있다.
모두 48 개의 분할 모드들이 사용될 수 있다. 48 개의 분할 모드들은 도 64 및 도 65에서 도시된 것과 같이 2 개의 기하학적 분할 모드 집합들로 나뉘어질 수 있다.
IBC-GPM이 사용될 때, 제1 기하학적 분할 모드 집합 또는 제2 기하학적 분할 모드 집합이 선택되었는지 여부를 가리키기 위해 IBC-GPM 기하학적 분할 모드 집합 플래그가 시그널링될 수 있다. 다음으로, 기하학적 분할 모드 인덱스가 시그널링될 수 있다.
제1 서브-파티션에 대하여 인트라 예측이 사용되는지 여부를 가리키기 위해 IBC-GPM 인트라 플래그가 시그널링될 수 있다.
서브-파티션을 위해 인트라 예측이 사용될 때, 인트라 예측 모드 인덱스가 시그널링될 수 있다.
IBC가 서브-파티션을 위해 사용될 때, 머지 인덱스가 시그널링될 수 있다.
양-예측의 IBC GPM에서, 2 개의 플래그들이 2 개의 파티션들의 예측 모드들을 가리키기 위해 시그널링될 수 있다.
제1 플래그는 제1 파티션이 인트라 예측을 사용하여 예측되는지 여부를 나타낼 수 있다.
만약, 제1 파티션이 인트라 예측을 사용하여 예측되지 않으면, 다음으로 제2 플래그가 시그널링될 수 있다.
제2 플래그는 제2 파티션이 인트라 예측을 사용하여 예측되는지 여부를 나타낼 수 있다.
양-예측의 인트라 블록 카피(Intra Block Copy; IBC) GPM
양-예측의 IBC GPM은 서로 다른 IBC들을 이용하여 2 개의 GPM 분할들에 대한 예측 샘플들을 생성할 수 있다.
실시예들에서, GPM 분할은 GPM의 예측 블록을 의미할 수 있다.
48 개의 GPM 모드들 및 IBC 머지 후보 리스트와 같은 단-예측의(uni-predictive) IBC GPM의 특장이 양-예측의 IBC GPM에서도 사용될 수 있다.
단-예측의 IBC GPM은 IBC 및 인트라 모드를 사용하여 각 GPM 분할에 대한 예측 샘플들을 각각 생성할 수 있다.
시그널링 및 블랜딩 방식만이 단-예측의 IBC GPM으로부터 약간 변형될 수 있다.
시그널링에 대해서, 2 개의 플래그들이 2 개의 분할들의 예측 모드들을 지시하기 위해 시그널링될 수 있다.
블랜딩에 대하여, 인터 GPM을 위한 GPM 적응적 블랜딩이 양-예측의 IBC 에서도 활용될 수 있다.
상기의 실시예들은 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 동일한 방법 및/또는 상응하는 방법으로 수행될 수 있다. 또한, 영상의 부호화 및/또는 복호화에 있어서 상기의 실시예들 중 하나 이상의 조합이 사용될 수 있다.
상기의 실시예들이 적용되는 순서는 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 서로 상이할 수 있다. 또는, 상기의 실시예들이 적용되는 순서는 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 (적어도 부분적으로) 동일할 수 있다.
상기의 실시예들은 루마 신호 및 크로마 신호의 각각에 대하여 수행될 수 있다. 루마 신호 및 크로마 신호에 대하여 상기의 실시예들이 동일하게 수행할 수 있다.
상기의 실시예들이 적용되는 블록의 형태는 정방형(square) 형태 또는 비정방형(non-square) 형태를 가질 수 있다.
상기의 실시예들 중 적어도 하나의 실시예의 적용 및/또는 수행 여부는 블록의 크기에 대한 조건에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 상기의 실시예들 중 적어도 하나의 실시예는 블록의 크기에 대한 조건이 충족되는 경우 적용 및/또는 수행될 수 있다. 조건은 최소 블록 크기 및 최대 블록 크기를 포함할 수 있다. 블록은 실시예들에서 전술된 블록들 및 실시예에서 전술된 유닛들 중 하나일 수 있다. 최소 블록 크기가 적용되는 블록 및 최대 블록 크기가 적용되는 블록은 서로 다를 수 있다.
예를 들면, 블록의 크기가 최소 크기의 이상인 경우 및/또는 블록의 크기가 최대 크기의 이하인 경우에, 전술된 실시예가 적용 및/또는 수행될 수 있다. 블록의 크기가 최소 크기보다 더 큰 경우 및/또는 블록의 크기가 최대 크기의 이하인 경우에, 전술된 실시예가 적용 및/또는 수행될 수 있다.
예를 들어, 블록의 크기가 기정의된 블록 크기인 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 기정의된 블록 크기는 2x2, 4x4, 8x8, 16x16, 32x32, 64x64 또는 128x128일 수 있다. 기정의된 블록 크기는 (2*SIZEX)x(2*SIZEY)일 수 있다. SIZEX는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다. SIZEY는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 블록의 크기가 블록 최소 크기의 이상일 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 블록 최소 크기보다 더 큰 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록 최소 크기는 2x2, 4x4, 8x8, 16x16, 32x32, 64x64 또는 128x128일 수 있다. 또는, 블록 최소 크기는 (2*SIZEMIN_X)x(2*SIZEMIN_Y)일 수 있다. SIZEMIN_X는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다. SIZEMIN_Y는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 블록의 크기가 최대 블록 크기의 이하인 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 최대 블록 크기보다 더 작은 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 최대 블록 크기는 2x2, 4x4, 8x8, 16x16, 32x32, 64x64 또는 128x128일 수 있다. 또는, 블록 최대 크기는 (2*SIZEMAX_X)x(2*SIZEMAX_Y)일 수 있다. SIZEMAX_X는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다. SIZEMAX_Y는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 블록의 크기가 최소 블록 크기의 이상이고 최대 블록 크기의 이하인 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 최소 블록 크기보다 더 크고 최대 블록 크기의 이하인 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 최소 블록 크기의 이상이고 최대 블록 크기보다 더 작은 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 최소 블록 크기보다 더 크고 최대 블록 크기보다 더 작은 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다.
전술된 실시예들에서, 블록의 크기는 블록의 가로 크기 또는 블록의 세로 크기를 의미할 수 있다. 블록의 크기는 블록의 가로 크기 및 블록의 세로 크기의 양자를 의미할 수 있다. 또한, 블록의 크기는 블록의 면적을 의미할 수 있다. 면적, 최소 블록 크기 및 최대 블록 크기의 각각은 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다. 또한, 블록의 크기는 블록의 가로 크기 및 세로 크기를 사용하는 알려진 수식의 결과(또는, 값) 또는 실시예의 수식의 결과(또는, 값)를 의미할 수 있다.
또한, 상기의 실시예들에 있어서, 제1 크기에 대해서는 제1의 실시예가 적용될 수도 있고, 제2 크기에 대해서는 제2의 실시예가 적용될 수도 있다.
상기의 실시예들은 시간적 계층(temporal layer)에 따라 적용될 수 있다. 상기의 실시예들이 적용 가능한 시간적 계층을 식별하기 위해 별도의 식별자(identifier)가 시그널링될 수 있고, 해당 식별자에 의해 특정되는 시간적 계층에 대해서 상기의 실시예들이 적용될 수 있다. 여기서의 식별자는 상기의 실시예가 적용 가능한 최하위 계층 및/또는 최상위 계층으로서 정의될 수도 있고, 상기의 실시예가 적용되는 특정 계층을 지시하도록 정의될 수도 있다. 또한, 상기의 실시예가 적용되는 고정된 시간적 계층이 정의될 수도 있다.
예를 들어, 대상 영상의 시간적 계층이 최하위 계층일 경우에만 상기의 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 영상의 시간적 계층 식별자가 1 이상인 경우에만 상기의 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 영상의 시간적 계층이 최상위 계층일 경우에만 상기의 실시예들이 적용될 수 있다.
상기의 실시예들이 적용되는 슬라이스 타입(slice type) 또는 타일 그룹 타입이 정의될 수 있고, 해당 슬라이스 타입 또는 타일 그룹 타입에 따라 상기의 실시예들이 적용될 수 있다.
상술된 실시예들에서, 특정된 대상에 특정된 처리를 적용함에 있어서, 특정된 조건이 요구될 수 있으며, 특정된 결정 하에 상기의 특정된 처리가 처리되는 것으로 설명된 경우, 특정된 코딩 파라미터에 기반하여 특정된 조건이 충족되는지 여부가 결정되거나, 특정된 코딩 파라미터에 기반하여 특정된 결정이 이루어지는 것으로 설명되었으면, 상기의 특정된 코딩 파라미터는 다른 코딩 파라미터로 대체될 수 있는 것으로 해석될 수 있다. 말하자면, 특정된 조건 또는 특정된 결정에 영향을 미치는 코딩 파라미터는 단지 예시적인 것으로 간주될 수 있으며, 명시된 코딩 파라미터 외에도 하나 이상의 다른 코딩 파라미터들의 결합이 상기의 명시된 코딩 파라미터의 역할을 수행하는 것으로 이해될 수 있다.
상술된 실시예들에서, 방법들은 일련의 단계 또는 유닛으로서 순서도를 기초로 설명되고 있으나, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 순서도에 나타난 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나, 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술된 실시예들은 다양한 양태의 예시들을 포함한다. 다양한 양태들을 나타내기 위한 모든 가능한 조합이 기술될 수는 없지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 명시적으로 기술된 조합 외에도 다른 조합이 가능함을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 이하의 특허청구범위 내에 속하는 모든 다른 교체, 수정 및 변경을 포함한다고 할 것이다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 본 발명에 따른 실시예들에서 사용되는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 비트스트림을 포함할 수 있고, 비트스트림은 본 발명에 따른 실시예들에서 설명된 정보를 포함할 수 있다.
비트스트림은 컴퓨터 실행 가능한(computer-executable) 코드 및/또는 프로그램을 포함할 수 있다. 컴퓨터 실행 가능한(computer-executable) 코드 및/또는 프로그램은 실시예들에서 설명된 정보들을 포함할 수 있으며, 실시예들에서 설명된 구문 요소들(syntax elements)을 포함할 수 있다. 말하자면, 실사예에서 설명된 정보들 및 구문 요소들은 비트스트림 내의 컴퓨터 실행 가능한 코드로 간주될 수 있으며, 비트스트림으로 표현된 컴퓨터 실행 가능한 코드 및/또는 프로그램의 적어도 일부로 간주될 수 있다.컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함할 수 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기의 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기의 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기의 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
Claims (20)
- 대상 블록에 대한 기하학적 분할 모드(Geometric Partitioning Mode; GPM) 정보를 구성하는 단계; 및
상기 GPM 정보를 사용하여 상기 대상 블록에 대하여 GPM의 예측을 수행하는 단계
를 포함하는 영상 복호화 방법. - 제1항에 있어서,
상기 GPM의 분할 경계는 서브 오프셋에 기반하여 생성되고,
상기 서브 오프셋은 상기 분할 경계의 오프셋에 더해지는 영상 복호화 방법. - 제2항에 있어서,
상기 분할 경계는 상기 분할 경계와 가장 가까운 2 개의 이웃한 경계들 사이의 갱신된 분할 경계를 특정하는 영상 복호화 방법. - 제1항에 있어서,
상기 대상 블록에 대한 리스트가 생성되고,
상기 리스트는 복수의 후보들을 포함하고,
상기 리스트의 후보는 대상 블록과 인접한 블록의 정보에 기반하여 결정되는 영상 복호화 방법. - 제4항에 있어서,
상기 리스트의 후보는 상기 인접한 블록의 분할 구조에 기반하여 결정되는 영상 복호화 방법. - 제4항에 있어서,
상기 리스트의 후보는 GPM을 사용하여 복호화된 블록의 정보에 기반하여 결정되는 영상 복호화 방법. - 제1항에 있어서,
상기 GPM의 분할 경계에 기반하여 상기 대상 블록에 대한 필터링이 수행되는 영상 복호화 방법. - 대상 블록에 대한 기하학적 분할 모드(Geometric Partitioning Mode; GPM) 정보를 구성하는 단계; 및
상기 GPM 정보를 사용하여 상기 대상 블록에 대하여 GPM의 예측을 수행하는 단계
를 포함하는 영상 부호화 방법. - 제8항에 있어서,
상기 GPM의 분할 경계는 서브 오프셋에 기반하여 생성되고,
상기 서브 오프셋은 상기 분할 경계의 오프셋에 더해지는 영상 부호화 방법. - 제9항에 있어서,
상기 분할 경계는 상기 분할 경계와 가장 가까운 2 개의 이웃한 경계들 사이의 갱신된 분할 경계를 특정하는 영상 부호화 방법. - 제8항에 있어서,
상기 대상 블록에 대한 리스트가 생성되고,
상기 리스트는 복수의 후보들을 포함하고,
상기 리스트의 후보는 대상 블록과 인접한 블록의 정보에 기반하여 결정되는 영상 부호화 방법. - 제11항에 있어서,
상기 리스트의 후보는 상기 인접한 블록의 분할 구조에 기반하여 결정되는 영상 부호화 방법. - 제11항에 있어서,
상기 리스트의 후보는 GPM을 사용하여 복호화된 블록의 정보에 기반하여 결정되는 영상 부호화 방법. - 제8항에 있어서,
상기 GPM의 분할 경계에 기반하여 상기 대상 블록에 대한 필터링이 수행되는 영상 부호화 방법. - 영상 복호화를 위한 비트스트림을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서, 상기 비트스트림은,
기하학적 분할 모드(Geometric Partitioning Mode; GPM) 정보
를 포함하고,
상기 GPM 정보를 사용하여 대상 블록에 대하여 GPM의 예측이 수행되는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체. - 제15항에 있어서,
상기 GPM의 분할 경계는 서브 오프셋에 기반하여 생성되고,
상기 서브 오프셋은 상기 분할 경계의 오프셋에 더해지는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체. - 제15항에 있어서,
상기 대상 블록에 대한 리스트가 생성되고,
상기 리스트는 복수의 후보들을 포함하고,
상기 리스트의 후보는 대상 블록과 인접한 블록의 정보에 기반하여 결정되는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체. - 제17항에 있어서,
상기 리스트의 후보는 상기 인접한 블록의 분할 구조에 기반하여 결정되는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체. - 제17항에 있어서,
상기 리스트의 후보는 GPM을 사용하여 복호화된 블록의 정보에 기반하여 결정되는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체. - 제15항에 있어서,
상기 GPM의 분할 경계에 기반하여 상기 대상 블록에 대한 필터링이 수행되는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
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Applications Claiming Priority (4)
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2023
- 2023-10-13 KR KR1020230136721A patent/KR20240051874A/ko unknown
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