KR20240056589A - 아핀 쌍방 정합에서의 아핀 모델 사용 - Google Patents
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Abstract
현재 블록과 연관된 하나 이상의 아핀 모델 각각에 대한 제1 아핀 파라미터 및 제2 아핀 파라미터가 결정된다. 각각의 아핀 모델의 제1 아핀 파라미터는 현재 블록의 제1 참조 픽처에 대한 제1 모션 벡터와 연관되어 있다. 각각의 아핀 모델의 제2 아핀 파라미터는 현재 블록의 제2 참조 픽처에 대한 제2 모션 벡터와 연관되어 있다. 각각의 아핀 모델의 제1 아핀 파라미터 및 제2 아핀 파라미터는 서로 반대 부호를 갖는다. 하나 이상의 아핀 모델의 결정된 제1 아핀 파라미터 및 결정된 제2 아핀 파라미터에 기초하여 아핀 쌍방 정합을 수행하는 것에 의해 현재 블록의 아핀 모션의 제어점 모션 벡터(CPMV)가 결정된다. 현재 블록은 현재 블록의 아핀 모션의 CPMV를 기반으로 재구성된다.
Description
참조에 의한 통합
본 출원은 2022년 4월 25일자로 출원된 미국 가출원 제63/334,558호, "아핀 쌍방 정합에서의 아핀 모델 사용(Affine Models Use in Affine Bilateral Matching)"에 대한 우선권의 이익을 주장하는, 2022년 9월 29일자로 출원된 미국 특허 출원 제17/955,927호, "아핀 쌍방 정합에서의 아핀 모델 사용(AFFINE MODELS USE IN AFFINE BILATERAL MATCHING)"에 대한 우선권의 이익을 주장한다. 선행 출원의 개시내용은 전체적으로 본 명세서에 참조로 통합된다.
본 개시내용은 비디오 코딩에 일반적으로 관련된 실시예를 설명한다.
본 명세서에서 제공된 배경 설명은 개시내용의 맥락을 일반적으로 제시하는 목적을 위한 것이다. 현재 명명된 발명자의 작업은 이 배경기술 섹션에 기술된 범위 내에서 뿐만 아니라 출원 시에 선행 기술로 인정되지 않을 수 있는 설명의 측면들은 명시적으로도 묵시적으로도 본 개시의 선행 기술로 인정되지 않는다.
비압축된 디지털 이미지 및/또는 비디오는 일련의 픽처(picture)를 포함할 수 있고, 각각의 픽처는 예를 들어, 1920 x 1080 루미넌스(luminance) 샘플 및 연관된 크로미넌스(chrominance) 샘플의 공간적 차원(spatial dimension)을 가질 수 있다. 일련의 픽처는 예를 들어, 초(second) 당 60 픽처 또는 60 Hz의 고정된 또는 가변적인 픽처 레이트(비공식적으로, 프레임 레이트라고도 알려져 있음)를 가질 수 있다. 비압축된 이미지 및/또는 비디오는 특정 비트레이트(bitrate) 요건을 가진다. 예를 들어, 8 샘플 당 비트(bit per sample)에서의 1080p60 4:2:0 비디오(60 Hz 프레임 레이트에서의 1920x1080 루미넌스 샘플 해상도)는 1.5 Gbit/s 대역폭에 근접할 것을 요구한다. 이러한 비디오의 1 시간은 600 GByte 초과의 저장 공간을 요구한다.
이미지 및/또는 비디오 코딩 및 디코딩의 하나의 목적은 압축을 통한, 입력 이미지 및/또는 비디오 신호에서의 중복성(redundancy)의 감소일 수 있다. 압축은 앞서 언급한 대역폭 및/또는 저장공간 요건을, 경우에 따라서는 두 자릿수 이상, 감소시키는 데 도움이 될 수 있다. 본 명세서에서의 설명은 비디오 인코딩/디코딩을 예시적인 예로서 이용하지만, 동일한 기법은 본 개시내용의 사상으로부터 이탈하지 않으면서 유사한 기법으로 이미지 인코딩/디코딩에 적용될 수 있다. 무손실 압축(lossless compression)과 손실 압축(lossy compress) 둘 다는 물론, 이들의 조합도 사용될 수 있다. 무손실 압축은 원래의 신호의 정확한 복사본이 압축된 원래의 신호로부터 재구성될 수 있는 기법을 지칭한다. 손실 압축을 이용할 때, 재구성된 신호는 원래의 신호와 동일하지 않을 수 있지만, 원래 및 재구성된 신호 사이의 왜곡은 재구성된 신호가 의도된 애플리케이션을 위하여 유용하게 하기에 충분히 작다. 비디오의 경우에, 손실 압축은 폭넓게 채용된다. 용인된 왜곡의 양은 애플리케이션에 종속되고; 예를 들어, 특정 소비자 스트리밍 애플리케이션의 사용자는 텔레비전 분배 애플리케이션의 사용자보다 높은 왜곡을 용인할 수 있다. 달성 가능한 압축 비율은 다음을 반영할 수 있다: 허용 가능한/용인 가능한 왜곡이 높을수록 압축 비율은 더 높을 수 있다.
비디오 인코더 및 디코더는 예를 들어, 모션 보상(motion compensation), 변환 프로세싱(transform processing), 양자화(quantization), 및 엔트로피 코딩(entropy coding)을 포함하는, 몇몇 넓은 카테고리로부터의 기법을 사용할 수 있다.
비디오 코덱(video codec) 기술은 인트라 코딩(intra coding)으로서 공지된 기법을 포함할 수 있다. 인트라 코딩에서, 샘플 값은 이전에 재구성된 참조 픽처로부터의 샘플 또는 다른 데이터를 참조하지 않으면서 표현된다. 일부 비디오 코덱에서, 픽처는 샘플의 블록으로 공간적으로 하위분할된다. 샘플의 모든 블록이 인트라 모드에서 코딩될 때, 그 픽처는 인트라 픽처(intra picture)일 수 있다. 인트라 픽처, 및 독립적 디코더 리프레시 픽처(independent decoder refresh picture)와 같은 그 도출물은 디코더 상태를 재설정하기 위하여 이용될 수 있고, 그러므로, 코딩된 비디오 비트스트림 및 비디오 세션 내의 첫 번째 픽처로서, 또는 스틸 이미지(still image)로서 이용될 수 있다. 인트라 블록의 샘플은 변환에 노출될 수 있고, 변환 계수(transform coefficient)는 엔트로피 코딩 전에 양자화될 수 있다. 인트라 예측은 사전-변환 도메인에서 샘플 값을 최소화하는 기법일 수 있다. 일부 경우에는, 변환 후의 DC 값이 더 작고, AC 계수가 더 작을수록, 엔트로피 코딩 후의 블록을 나타내기 위하여 주어진 양자화 스텝 크기(step size)에서 요구되는 비트가 더 적다.
예를 들어, MPEG-2 세대 코딩 기술에서 이용된 전통적인 인트라 코딩은 인트라 예측을 이용하지 않는다. 그러나, 일부 더 새로운 비디오 압축 기술은, 예를 들어 데이터의 블록의 인코딩 및/또는 디코딩 동안에 획득된 주변 샘플 데이터 및/또는 메타데이터에 기초하여 예측을 수행하도록 시도하는 기법을 포함한다. 이러한 기법은 "인트라 예측(intra prediction)" 기법으로 이하 칭해진다. 적어도 일부 경우에는, 인트라 예측이 참조 픽처로부터가 아니라, 재구성 중인 오직 현재 픽처로부터의 참조 데이터를 이용하고 있다는 것에 주목한다.
많은 상이한 형태의 인트라 예측이 있을 수 있다. 하나 초과의 이러한 기법이 주어진 비디오 코딩 기술에서 이용될 수 있을 때, 이용 중인 특정 기법은 특정 기법을 이용하는 특정 인트라 예측 모드(intra prediction mode)로서 코딩될 수 있다. 어떤 경우에는, 인트라 예측 모드가 서브모드(submode) 및/또는 파라미터를 가질 수 있고, 여기서, 서브모드 및/또는 파라미터는 개별적으로 코딩될 수 있거나, 이용되고 있는 예측 모드를 정의하는 모드 코드워드(mode codeword) 내에 포함될 수 있다. 주어진 모드, 서브모드, 및/또는 파라미터 조합에 대하여 어느 코드워드를 이용할 것인지는 인트라 예측을 통한 코딩 효율 이득에 있어서 영향을 가질 수 있고, 코드워드를 비트스트림으로 변환하기 위하여 이용된 엔트로피 코딩 기술도 그러할 수 있다.
인트라 예측의 특정 모드는 H.264로 도입되었고, H.265에서 정제되었고, 공동 탐구 모델(JEM: joint exploration model), 다용도 비디오 코딩(VVC: versatile video coding), 및 벤치마크 세트(BMS: benchmark set)와 같은 더 새로운 코딩 기술에서 추가로 정제되었다. 예측자 블록(predictor block)은 이미 이용가능한 샘플의 이웃하는 샘플 값을 이용하여 형성될 수 있다. 이웃하는 샘플의 샘플 값은 방향에 따라 예측자 블록으로 복사된다. 이용 중인 방향에 대한 참조는 비트스트림에서 코딩될 수 있거나, 스스로 예측될 수 있다.
도 1a를 참조하면, 하부 우측에서 도시된 것은 H.265에서 정의된 (35개의 인트라 모드의 33개의 각도 모드에 대응하는) 33개의 가능한 예측자 방향으로부터 알려진 9개의 예측자 방향의 서브세트(subset)이다. 화살표가 수렴하는 포인트(101)는 예측되고 있는 샘플을 나타낸다. 화살표는 샘플이 그로부터 예측되는 방향을 나타낸다. 예를 들어, 화살표(102)는 샘플(101)이 하나의 샘플 또는 샘플들로부터 수평에서 45도 각도로 상부 우측으로 예측된다는 것을 지시한다. 유사하게, 화살표(103)는 샘플(101)이 하나의 샘플 또는 샘플들로부터 수평에서 22.5도 각도로 샘플(101)의 하부 좌측으로 예측된다는 것을 지시한다.
도 1a를 여전히 참조하면, 상부 좌측 상에는, (파선된 굵은 글씨 라인에 의해 지시된) 4 x 4 샘플의 정사각형 블록(104)이 도시되어 있다. 정사각형 블록(104)은 16개의 샘플을 포함하고, 샘플의 각각에는 "S", Y 차원에서의 그 포지션(position)(예컨대, 행 인덱스(row index)), 및 X 차원에서의 그 포지션(예컨대, 열 인덱스(column index))으로 라벨이 붙여진다. 예를 들어, 샘플 S21은 (상부로부터) Y 차원에서의 제2 샘플 및 X 차원에서의 (좌측으로부터) 제1 샘플이다. 유사하게, 샘플 S44는 Y 및 X 차원의 둘 모두에서의 블록(104) 내의 제4 샘플이다. 블록은 크기에 있어서 4 x 4 샘플이므로, S44는 하부 우측에 있다. 추가로 도시된 것은 유사한 번호부여 방식을 따르는 참조 샘플이다. 참조 샘플에는 R, 블록(104)에 대한 그 Y 포지션(예컨대, 행 인덱스) 및 X 포지션(열 인덱스)으로 라벨이 붙여진다. H.264 및 H.265의 둘 모두에서, 예측 샘플은 재구성 중인 블록에 이웃하고; 그러므로, 음수 값이 이용될 필요가 없다.
인트라 픽처 예측은 시그널링된 예측 방향에 의해 지시된 이웃하는 샘플로부터 참조 샘플 값을 복사함으로써 작동할 수 있다. 예를 들어, 코딩된 비디오 비트스트림은, 이 블록에 대하여, 화살표(102)와 일치하는 예측 방향, 즉, 샘플들은 수평에서 45도 각도로 상부 우측에 있는 샘플들로부터 예측된다는 것을 지시하는 시그널링(signaling)을 포함하는 것으로 가정한다. 그 경우에, 샘플 S41, S32, S23, 및 S14는 동일한 참조 샘플 R05로부터 예측된다. 샘플 S44는 그 다음으로, 참조 샘플 R08로부터 예측된다.
어떤 경우에는, 참조 샘플을 계산하기 위하여; 특히, 방향이 45도에 의해 균등하게 분할가능하지 않을 때, 다수의 참조 샘플의 값이 예를 들어, 보간(interpolation)을 통해 조합될 수 있다.
비디오 코딩 기술이 개발됨에 따라, 가능한 방향의 수가 증가하였다. H.264(2003년)에서는, 9개의 상이한 방향이 표현될 수 있다. 그것은 H.265(2013 년)에서 33으로 증가하였다. 현재, JEM/VVC/BMS는 최대 65개의 방향을 지원할 수 있다. 가장 가능성 있는 방향을 식별하기 위한 실험이 행해졌고, 엔트로피 코딩에서의 어떤 기법은 작은 비트 수로 그 가능성 있는 방향을 나타내기 위하여 이용되어, 덜 가능성 있는 방향에 대한 특정 패널티를 수용한다. 또한, 방향 자체는 이미 디코딩된 이웃 블록에서 이용된 이웃하는 방향으로부터 때때로 예측될 수 있다.
도 1b는 시간 경과에 따라 증가하는 예측 방향의 수를 예시하기 위하여 JEM에 따른 65개의 인트라 예측 방향을 나타낸 개략도(110)를 도시한다.
코딩된 비디오 비트스트림에서의 방향을 나타내는 인트라 예측 방향 비트들의 맵핑은 비디오 코딩 기술마다 상이할 수 있다. 이러한 맵핑은 예를 들어, 간단한 직접 맵핑으로부터, 코드워드, 가장 가능성 있는 모드를 수반하는 복잡한 적응적 방식, 및 유사한 기법까지 이를 수 있다. 그러나, 대부분의 경우에는, 어떤 다른 방향보다 비디오 컨텐츠에서 발생할 가능성이 통계적으로 더 적은 어떤 방향이 있을 수 있다. 비디오 압축의 목표는 중복성의 감소이므로, 양호하게 작동하는 비디오 코딩 기술에서 가능성이 적은 방향은 더 가능성이 큰 방향보다 큰 비트 수에 의해 표현될 것이다.
이미지 및/또는 비디오 코딩 및 디코딩은 모션 보상(motion compensation)을 갖는 인터-픽처 예측(inter-picture prediction)을 이용하여 수행될 수 있다. 모션 보상은 손실 압축 기법일 수 있고, 이전에 재구성된 픽처 또는 그 일부(참조 픽처)로부터의 샘플 데이터의 블록이 모션 벡터(motion vector)(이하 MV)에 의해 지시된 방향으로 공간적으로 시프트된 후에, 새롭게 재구성된 픽처 또는 픽처 일부의 예측을 위하여 이용되는 기술과 관련이 있을 수 있다. 일부 경우에는, 참조 픽처가 현재 재구성 중인 픽처와 동일할 수 있다. MV는 X 및 Y의 2 차원, 또는 세 번째가 이용 중인 참조 픽처의 지시일 수 있는 3 차원(후자는 간접적으로, 시간 차원일 수 있음)을 가질 수 있다.
일부 비디오 압축 기법에서, 샘플 데이터의 어떤 영역에 적용가능한 MV는 다른 MV로부터, 예를 들어, 재구성 중인 영역에 공간적으로 인접하고 디코딩 순서에서 그 MV를 선행하는 샘플 데이터의 다른 영역에 관련된 다른 MV로부터 예측될 수 있다. 그렇게 행하는 것은 MV를 코딩하기 위하여 요구된 데이터의 양을 실질적으로 감소시킬 수 있고, 이에 의해, 중복성을 감소시킬 수 있고 압축을 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 카메라로부터 도출된 입력 비디오 신호(자연 비디오(natural video)라고 함)를 코딩할 때 단일 MV가 적용될 수 있는 구역보다 큰 구역이 유사한 방향으로 이동하는 통계적 가능성이 있기 때문에, MV 예측은 효과적으로 작동할 수 있고, 따라서 경우에 따라서는 이웃 영역의 MV로부터 도출된 유사한 모션 벡터를 사용하여 예측될 수 있다. 그 결과 주어진 구역에 대해 발견된 MV는 주변 MV로부터 예측된 MV와 유사하거나 동일하며, 이는, 엔트로피 코딩 후, MV를 직접 코딩하였다면 사용되었을 비트 수보다 더 적은 수의 비트로 표시될 수 있다. 경우에 따라서는, MV 예측은 원래 신호(즉, 샘플 스트림)로부터 도출된 신호(즉, MV)의 무손실 압축의 일례일 수 있다. 다른 경우에는 MV 예측 자체가 손실될 수 있는데, 예를 들어 주변의 여러 MV로부터 예측자를 계산할 때 라운딩 오차(rounding error)가 발생하기 때문이다.
다양한 MV 예측 메커니즘은 H.265/HEVC(ITU-T Rec. H.265, "High Efficiency Video Coding(고효율 비디오 코딩)", 2016년 12월)에서 설명된다. H.265가 제공하는 많은 MV 예측 메커니즘 중에서 도 2를 참조하여 설명된 기술을 이하 "공간 병합(spatial merge)"이라 한다.
도 2를 참조하면, 현재 블록(201)은 모션 검색 프로세스 동안에 인코더에 의해, 공간적으로 시프트되었던 동일 크기의 이전 블록으로부터 예측가능한 것으로 밝혀진 샘플을 포함한다. 그 MV를 직접적으로 코딩하는 대신에, MV는 A0, A1, 및 B0, B1, B2(각각 202 내지 206)로 나타낸 5개의 포위하는 샘플 중의 어느 하나와 연관된 MV를 이용하여, 하나 이상의 참조 픽처와 연관된 메타데이터로부터, 예를 들어, (디코딩 순서에서) 가장 최근 참조 픽처로부터 도출될 수 있다. H.265에서, MV 예측은 이웃하는 블록이 이용하고 있는 동일한 참조 픽처로부터의 예측자를 이용할 수 있다.
개시내용의 측면은 비디오 인코딩/디코딩을 위한 방법 및 장치를 제공한다. 일부 예에서, 비디오 디코딩을 위한 장치는 프로세싱 회로부를 포함한다.
개시내용의 측면에 따르면, 비디오 디코더에서 수행되는 비디오 디코딩 방법이 제공된다. 방법에서, 현재 픽처 내 현재 블록의 예측 정보는 코딩된 비디오 비트스트림으로부터 수신될 수 있다. 예측 정보는, 현재 픽처와 연관된 제1 참조 픽처 및 제2 참조 픽처 내의 참조 블록에 기초하여 현재 블록의 아핀 모션(affine motion)이 도출되는 아핀 쌍방 정합(affine bilateral matching)에 기초하여 현재 블록이 예측됨을 지시한다. 현재 픽처는 제1 참조 픽처와 제2 참조 픽처 사이에 위치한다. 아핀 쌍방 정합과 연관된 하나 이상의 아핀 모델 각각에 대한 제1 아핀 파라미터 및 제2 아핀 파라미터가 결정될 수 있다. 각각의 아핀 모델의 제1 아핀 파라미터는 제1 참조 픽처에 대한 제1 모션 벡터와 연관될 수 있다. 각각의 아핀 모델의 제2 아핀 파라미터는 제2 참조 픽처에 대한 제2 모션 벡터와 연관될 수 있다. 제1 아핀 파라미터와 제2 아핀 파라미터는 서로 반대 부호를 가질 수 있다. 하나 이상의 아핀 모델의 결정된 제1 아핀 파라미터 및 결정된 제2 아핀 파라미터에 기초하여 아핀 쌍방 정합을 수행하는 것에 의해, 현재 블록의 아핀 모션의 제어점 모션 벡터(control point motion vectors, CPMV)를 결정할 수 있다. 현재 블록의 아핀 모션의 CPMV를 기반으로 현재 블록이 재구성 될 수 있다.
CPMV를 결정하기 위해, 하나 이상의 아핀 모델 중 제1 아핀 모델에 기초하여 현재 블록의 아핀 모션의 제1 CPMV를 결정할 수 있다. 제1 CPMV 및 하나 이상의 아핀 모델 중 제2 아핀 모델에 기초하여 현재 블록의 아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정할 수 있다. 제2 아핀 모델은 제1 아핀 모델과 동일하거나 다를 수 있다. 이에 의해, 현재 블록의 아핀 모션의 정제된 CPMV에 기초하여 현재 블록을 재구성할 수 있다.
하나 이상의 아핀 모델은 3-파라미터 줌 모델을 포함할 수 있다. 3-파라미터 줌 모델은, 제1 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 더 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 줌 인자(zooming factor)의 곱에, 제1 방향을 따른 병진 인자(translation factor)의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일 할 수 있다. 3-파라미터 줌 모델은, 제2 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 줌 인자의 곱에, 제2 방향을 따른 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일할 수 있고, 여기서 제2 방향은 제1 방향에 수직일 수 있다. 3-파라미터 줌 모델은, 제1 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 반대 줌 인자(opposite zooming factor)의 곱에, 제1 방향을 따른 반대 병진 인자(opposite translation factor)의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일할 수 있다. 3-파라미터 줌 모델은, 제2 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 반대 줌 인자의 곱에, 제2 방향을 따른 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일할 수 있다.
하나 이상의 아핀 모델은 3-파라미터 회전 모델을 포함할 수 있다. 3-파라미터 회전 모델은, 제1 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 더 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자(rotation factor)의 곱에, 제1 방향을 따른 병진 인자의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일할 수 있다. 제2 방향은 제1 방향에 수직일 수 있다. 3-파라미터 회전 모델은, 제2 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 반대 회전 인자(opposite rotation factor)의 곱에, 제2 방향을 따른 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일할 수 있다. 3-파라미터 회전 모델은, 제1 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 반대 회전 인자의 곱에, 제1 방향을 따른 반대 병진 인자의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일할 수 있다. 3-파라미터 회전 모델은, 제2 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자의 곱에 제2 방향을 따른 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일할 수 있다.
하나 이상의 아핀 모델은 4-파라미터 줌 모델을 포함할 수 있다. 4-파라미터 줌 모델은 제1 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 더 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 제1 방향의 줌 인자의 제1 컴포넌트의 곱에, 제1 방향을 따른 병진 인자의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일할 수 있다. 4-파라미터 줌 모델은, 제2 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 제2 방향을 따른 줌 인자의 제2 컴포넌트의 곱에 제2 방향을 따른 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일할 수 있다. 제2 방향은 제1 방향에 수직일 수 있다. 4-파라미터 줌 모델은, 제1 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 제1 방향을 따른 반대 줌 인자의 제1 컴포넌트의 곱에 제1 방향을 따른 반대 병진 인자의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일할 수 있다. 4-파라미터 줌 모델은, 제2 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 제2 방향을 따른 반대 줌 인자의 제2 컴포넌트의 곱에, 제2 방향을 따른 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일할 수 있다.
하나 이상의 아핀 모델은 4-파라미터 회전 모델을 포함할 수 있다. 4-파라미터 회전 모델은, 제1 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 더 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, (i) 제1 방향을 따른 병진 인자의 제1 컴포넌트, (ii) 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 제1 인자의 곱, 및 (iii) 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 제2 인자의 곱을 합한 것과 동일할 수 있다. 제1 방향은 제2 방향에 수직일 수 있다. 4-파라미터 회전 모델은, 제2 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, (i) 제2 방향을 따른 병진 인자의 제2 컴포넌트, (ii) 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 반대 제2 인자의 곱, 및 (iii) 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 제1 인자의 곱을 합한 것과 동일할 수 있다. 4-파라미터 회전 모델은, 제1 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, (i) 제1 방향을 따른 반대 병진 인자의 제1 컴포넌트, (ii) 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 제1 인자의 곱, 및 (iii) 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 반대 제2 인자의 곱을 합한 것과 동일할 수 있다. 4-파라미터 회전 모델은, 제2 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, (i) 제2 방향을 따른 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트, (ii) 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자에 연관된 제2 인자의 곱, 및 (iii) 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자에 연관된 제1 인자의 곱을 합한 것과 동일할 수 있다.
현재 블록의 아핀 모션의 제1 CPMV를 결정하기 위해, 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 초기 예측자의 제1 컴포넌트가 결정될 수 있다. 현재 블록에 대한 제2 참조 픽처와 연관된 초기 예측자의 제2 컴포넌트가 결정될 수 있다. 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 초기 예측자의 제1 컴포넌트에 기초하여, 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 제1 예측자의 제1 컴포넌트를 결정할 수 있다. 현재 블록에 대한 제2 참조 픽처와 연관된 초기 예측자의 제2 컴포넌트에 기초하여, 현재 블록에 대한 제2 참조 픽처와 연관된 제1 예측자의 제2 컴포넌트를 결정할 수 있다. 제1 참조 픽처와 연관된 제1 예측자의 제1 컴포넌트 및 제2 참조 픽처와 연관된 제1 예측자의 제2 컴포넌트에 기초하여 아핀 모션의 제1 CPMV를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 초기 예측자의 제1 컴포넌트는 병합 후보, AMPV(Advanced Motion Vector Prediction) 후보 및 아핀 병합 후보 중 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 제1 예측자의 제1 컴포넌트를 결정하기 위해, 제1 방향을 따른 초기 예측자의 제1 컴포넌트의 경도 값의 제1 컴포넌트를 결정할 수 있다. 제2 방향을 따른 초기 예측자의 제1 컴포넌트의 경도 값의 제2 컴포넌트를 결정할 수 있다. 제2 방향은 제1 방향에 수직일 수 있다. 하나 이상의 아핀 모델 중 제1 아핀 모델에 따라서, 제1 방향을 따른 초기 예측자의 제1 컴포넌트 및 제1 예측자의 제1 컴포넌트와 연관된 변위의 제1 컴포넌트를 결정할 수 있다. 하나 이상의 아핀 모델 중 제1 아핀 모델에 따라서, 제2 방향을 따른 초기 예측자의 제1 컴포넌트 및 제1 예측자의 제1 컴포넌트와 연관된 변위의 제2 컴포넌트를 결정할 수 있다. (i) 초기 예측자의 제1 컴포넌트, (ii) 경도 값의 제1 컴포넌트와 변위의 제1 컴포넌트의 곱, 및 (iii) 경도 값의 제2 컴포넌트와 변위의 제2 컴포넌트의 곱의 합에 기초하여 제1 예측자의 제1 컴포넌트를 결정할 수 있다.
아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정하기 위해, (i) N이 반복 프로세스의 상한값과 동일한 것, 및 (ii) 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자 및 제1 참조 픽처와 연관된 (N+1)번째 예측자를 기초로한 변위가 제로인 것 중 하나에 응답하여, 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자 및 제2 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자에 기반하여 아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정할 수 있다.
현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자에 기반하여 아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정하기 위해, 제1 방향을 따른 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1)번째 예측자의 경도 값의 제1 컴포넌트를 결정할 수 있다. 제2 방향을 따른 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1)번째 예측자의 경도 값의 제2 컴포넌트를 결정할 수 있다. 하나 이상의 아핀 모델 중 제2 아핀 모델에 따라서, 제1 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 N 번째 예측자 및 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1)번째 예측자와 연관된 변위의 제1 컴포넌트를 결정할 수 있다. 하나 이상의 아핀 모델 중 제2 아핀 모델에 따라서, 제2 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 N 번째 예측자 및 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1)번째 예측자와 연관된 변위의 제2 컴포넌트를 결정할 수 있다. 그리고, (i) 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1)번째 예측자, (ii) (N-1)번째 예측자의 경도 값의 제1 컴포넌트와 변위의 제1 컴포넌트의 곱, 및 (iii) (N-1)번째 예측자의 경도 값의 제2 컴포넌트와 변위의 제2 컴포넌트의 곱의 합에 기초하여, 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 아핀 모션의 제1 CPMV를 결정하기 위해, 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자 및 제2 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자에 기초하여 아핀 모션의 제1 CPMV를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정하기 위하여, (i) M이 반복 프로세스의 상한값과 동일한 것, 및 (ii) 제1 참조 픽처와 연관된 M번째 예측자 및 제1 참조 픽처와 연관된 (M+1)번째 예측자를 기초로한 변위가 제로인 것 중 하나에 응답하여, (i) 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자로부터 도출되는, 제1 참조 픽처와 연관된 M번째 예측자, 및 (ii) 제2 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자로부터 도출되는, 제2 참조 픽처와 연관된 M번째 예측자에 기초하여 아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 예측 정보에 포함된 신택스 요소에 기초하여 하나 이상의 아핀 모델의 각각에 대한 제1 아핀 파라미터 및 제2 아핀 파라미터가 결정될 수 있다. 신택스 요소는 시퀀스 파라미터 세트, 픽처 파라미터 세트 및 슬라이스 헤더 중 하나에 포함될 수 있다.
개시내용의 다른 측면에 따르면, 장치가 제공된다. 장치는 프로세싱 회로부를 포함한다. 프로세싱 회로부는 비디오 인코딩/디코딩을 위한 방법 중의 임의의 방법을 수행하도록 구성될 수 있다.
개시내용의 측면은 또한, 비디오 디코딩을 위한 컴퓨터에 의해 실행될 때, 컴퓨터로 하여금, 비디오 인코딩/디코딩을 위한 방법 중의 임의의 방법을 수행하게 하는 명령을 저장하는 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체를 제공한다.
개시된 주제의 추가의 특징, 본질, 및 다양한 장점은 다음의 상세한 설명 및 첨부 도면으로부터 더욱 명백해질 것이다.
도 1a는 인트라 예측 모드들의 예시적인 서브세트의 개략적인 예시도이다.
도 1b는 예시적인 인트라 예측 방향의 예시도이다.
도 2는 하나의 예에서 현재 블록 및 그 주변 공간적 병합 후보의 개략적인 예시도이다.
도 3은 실시예에 따른 통신 시스템(300)의 단순화된 블록도의 개략적인 예시도이다.
도 4는 실시예에 따른 통신 시스템(400)의 단순화된 블록도의 개략적인 예시도이다.
도 5는 실시예에 따른 디코더의 단순화된 블록도의 개략적인 예시도이다.
도 6은 실시예에 따른 인코더의 단순화된 블록도의 개략적인 예시도이다.
도 7은 다른 실시예에 따른 인코더의 블록도를 도시한다.
도 8은 다른 실시예에 따른 디코더의 블록도를 도시한다.
도 9a는 다른 실시예에 따른 4-파라미터 아핀 모델의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 9b는 다른 실시예에 따른 6-파라미터 아핀 모델의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 10은 다른 실시예에 따른, 블록 내의 서브-블록과 연관된 아핀 모션 벡터 필드(affine motion vector field)의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 11은 다른 실시예에 따른, 공간적 병합 후보의 예시적인 포지션의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 12는 다른 실시예에 따른, 제어 포인트 모션 벡터 승계(control point motion vector inheritance)의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 13은 다른 실시예에 따른, 아핀 병합 모드를 구성하기 위한 후보의 위치의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 14는 다른 실시예에 따른, 광학 흐름을 갖는 예측 정제(PROF : prediction refinement with optical flow)의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 15는 다른 실시예에 따른, 아핀 모션 추정 프로세스(affine motion estimation process)의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 16은 다른 실시예에 따른, 아핀 모션 추정 검색(affine motion estimation search)의 흐름도를 도시한다.
도 17은 다른 실시예에 따른, 양방향 광학 흐름(BDOF : bi-directional optical flow)에 대한 확장된 코딩 유닛(CU : coding unit) 영역의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 18은 다른 실시예에 따른, 디코딩 측 모션 벡터 정제(refinement)의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 19는 개시내용의 일부 실시예에 따른 예시적인 디코딩 프로세스의 개요를 서술하는 흐름도를 도시한다.
도 20은 개시내용의 일부 실시예에 따른 예시적인 인코딩 프로세스의 개요를 서술하는 흐름도를 도시한다.
도 21은 실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 개략적인 예시도이다.
도 1a는 인트라 예측 모드들의 예시적인 서브세트의 개략적인 예시도이다.
도 1b는 예시적인 인트라 예측 방향의 예시도이다.
도 2는 하나의 예에서 현재 블록 및 그 주변 공간적 병합 후보의 개략적인 예시도이다.
도 3은 실시예에 따른 통신 시스템(300)의 단순화된 블록도의 개략적인 예시도이다.
도 4는 실시예에 따른 통신 시스템(400)의 단순화된 블록도의 개략적인 예시도이다.
도 5는 실시예에 따른 디코더의 단순화된 블록도의 개략적인 예시도이다.
도 6은 실시예에 따른 인코더의 단순화된 블록도의 개략적인 예시도이다.
도 7은 다른 실시예에 따른 인코더의 블록도를 도시한다.
도 8은 다른 실시예에 따른 디코더의 블록도를 도시한다.
도 9a는 다른 실시예에 따른 4-파라미터 아핀 모델의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 9b는 다른 실시예에 따른 6-파라미터 아핀 모델의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 10은 다른 실시예에 따른, 블록 내의 서브-블록과 연관된 아핀 모션 벡터 필드(affine motion vector field)의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 11은 다른 실시예에 따른, 공간적 병합 후보의 예시적인 포지션의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 12는 다른 실시예에 따른, 제어 포인트 모션 벡터 승계(control point motion vector inheritance)의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 13은 다른 실시예에 따른, 아핀 병합 모드를 구성하기 위한 후보의 위치의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 14는 다른 실시예에 따른, 광학 흐름을 갖는 예측 정제(PROF : prediction refinement with optical flow)의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 15는 다른 실시예에 따른, 아핀 모션 추정 프로세스(affine motion estimation process)의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 16은 다른 실시예에 따른, 아핀 모션 추정 검색(affine motion estimation search)의 흐름도를 도시한다.
도 17은 다른 실시예에 따른, 양방향 광학 흐름(BDOF : bi-directional optical flow)에 대한 확장된 코딩 유닛(CU : coding unit) 영역의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 18은 다른 실시예에 따른, 디코딩 측 모션 벡터 정제(refinement)의 개략적인 예시도를 도시한다.
도 19는 개시내용의 일부 실시예에 따른 예시적인 디코딩 프로세스의 개요를 서술하는 흐름도를 도시한다.
도 20은 개시내용의 일부 실시예에 따른 예시적인 인코딩 프로세스의 개요를 서술하는 흐름도를 도시한다.
도 21은 실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 개략적인 예시도이다.
도 3은 통신 시스템(300)의 예시적인 블록도를 도시한다. 통신 시스템(300)은 예를 들어, 네트워크(350)를 통해 서로 통신할 수 있는 복수의 단말 디바이스를 포함한다. 예를 들어, 통신 시스템(300)은 네트워크(350)를 통해 상호접속된 제1의 단말 디바이스 쌍(310 및 320)를 포함한다. 도 3의 예에서, 제1의 단말 디바이스 쌍(310 및 320)는 데이터의 단방향성 송신을 수행한다. 예를 들어, 단말 디바이스(310)는 네트워크(350)를 통한 다른 단말 디바이스(320)로의 송신을 위하여 비디오 데이터(예컨대, 단말 디바이스(310)에 의해 캡처되는 비디오 픽처의 스트림)를 코딩할 수 있다. 인코딩된 비디오 데이터는 하나 이상의 코딩된 비디오 비트스트림의 형태로 송신될 수 있다. 단말 디바이스(320)는 네트워크(350)로부터 코딩된 비디오 데이터를 수신할 수 있고, 비디오 픽처를 복원하기 위하여 코딩된 비디오 데이터를 디코딩할 수 있고, 복원된 비디오 데이터에 따라 비디오 픽처를 디스플레이할 수 있다. 단방향 데이터 송신은 미디어 서빙 애플리케이션(media serving application) 등에서 보편적일 수 있다.
다른 예에서, 통신 시스템(300)은 예를 들어, 화상 회의(videoconferencing) 동안에 코딩된 비디오 데이터의 양방향 송신을 수행하는 제2의 단말 디바이스 쌍(330 및 340)을 포함한다. 데이터의 양방향 송신을 위하여, 예에서, 단말 디바이스 쌍(330 및 340)의 각각의 단말 디바이스는 네트워크(350)를 통한 단말 디바이스 쌍(330 및 340)의 다른 단말 디바이스로의 송신을 위하여 비디오 데이터(예컨대, 단말 디바이스에 의해 캡처되는 비디오 픽처의 스트림)를 코딩할 수 있다. 단말 디바이스 쌍(330 및 340)의 각각의 단말 디바이스는 또한, 단말 디바이스 쌍(330 및 340)의 다른 단말 디바이스에 의해 송신된 코딩된 비디오 데이터를 수신할 수 있고, 비디오 픽처를 복원하기 위하여 코딩된 비디오 데이터를 디코딩할 수 있고, 복원된 비디오 데이터에 따라 액세스가능한 디스플레이 디바이스에서 비디오 픽처를 디스플레이할 수 있다.
도 3의 예에서, 단말 디바이스(310, 320, 330, 및 340)는 서버, 개인용 컴퓨터, 및 스마트 폰으로서 각각 예시되지만, 본 개시내용의 원리는 그에 제한되지 않을 수 있다. 본 개시내용의 실시예는 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 미디어 플레이어, 및/또는 전용 화상 회의 장비에 있어서 애플리케이션을 발견한다. 네트워크(350)는 예를 들어, 유선(wired) 및/또는 무선(wireless) 통신 네트워크를 포함하는, 단말 디바이스(310, 320, 330, 및 340) 사이에서 코딩된 비디오 데이터를 전달하는 임의의 수의 네트워크를 나타낸다. 통신 네트워크(350)는 회선-교환 및/또는 패킷-교환 채널에서 데이터를 교환할 수 있다. 대표적인 네트워크로는 전기통신 네트워크, 로컬 영역 네트워크, 광역 네트워크, 및/또는 인터넷을 포함한다. 본 개시내용의 목적을 위하여, 네트워크(350)의 아키텍처 및 토폴로지(topology)는 이하에서 설명되지 않으면, 본 개시내용의 동작에 중요하지 않을 수 있다.
도 4는 개시된 주제에 대한 애플리케이션의 예로서, 스트리밍 환경에서의 비디오 인코더 및 비디오 디코더를 예시한다. 개시된 주제는 예를 들어, 화상 회의, 디지털 TV, 스트리밍 서비스, CD, DVD, 메모리 스틱 등을 포함하는 디지털 매체 상의 압축된 비디오의 저장 등을 포함하는 다른 비디오 가능형 애플리케이션에 동일하게 적용가능할 수 있다.
스트리밍 시스템은 비디오 소스(401)를 포함할 수 있는 캡처 서브시스템(413), 예를 들어, 디지털 카메라를 포함하여, 예를 들어 비압축되는 비디오 픽처의 스트림(402)을 생성할 수 있다. 예에서, 비디오 픽처의 스트림(402)은 디지털 카메라에 의해 촬영되는 샘플을 포함한다. 인코딩된 비디오 데이터(404)(또는 코딩된 비디오 비트스트림)와 비교할 때에 높은 데이터 용량(data volume)을 강조하기 위하여 굵은 라인으로서 도시된 비디오 픽처의 스트림(402)은 비디오 소스(401)에 결합된 비디오 인코더(403)를 포함하는 전자 디바이스(420)에 의해 프로세싱될 수 있다. 비디오 인코더(403)는 이하에서 더 상세하게 설명된 바와 같은 개시된 주제의 측면들을 가능하게 하거나 구현하기 위한 하드웨어, 소프트웨어, 또는 그 조합을 포함할 수 있다. 비디오 픽처의 스트림(402)과 비교할 때에 더 낮은 데이터 용량을 강조하기 위하여 얇은 라인으로서 도시된 인코딩된 비디오 데이터(404)(또는 인코딩된 비디오 비트스트림)는 미래의 이용을 위하여 스트리밍 서버(405) 상에서 저장될 수 있다. 도 4에서의 클라이언트 서브시스템(406 및 408)과 같은 하나 이상의 스트리밍 클라이언트 서브시스템은 인코딩된 비디오 데이터(404)의 복사본(407 및 409)을 검색(retrieve)하기 위하여 스트리밍 서버(405)를 액세스할 수 있다. 클라이언트 서브시스템(406)은 예를 들어, 전자 디바이스(430) 내의 비디오 디코더(410)를 포함할 수 있다. 비디오 디코더(410)는 인코딩된 비디오 데이터의 인커밍(incoming) 복사본(407)을 디코딩하고, 디스플레이(412)(예컨대, 디스플레이 스크린) 또는 다른 렌더링 디바이스(도시되지 않음) 상에서 렌더링(render)될 수 있는 비디오 픽처의 아웃고잉(outgoing) 스트림(411)을 생성한다. 일부 스트리밍 시스템에서, 인코딩된 비디오 데이터(404, 407, 및 409)(예컨대, 비디오 비트스트림)는 어떤 비디오 코딩/압축 표준에 따라 인코딩될 수 있다. 그 표준의 예는 ITU-T Recommendation H.265를 포함한다. 예에서, 개발 중인 비디오 코딩 표준은 VVC(Versatile Video Coding)으로서 비공식적으로 알려져 있다. 개시된 주제는 VVC의 맥락에서 이용될 수 있다.
전자 디바이스(420 및 430)는 다른 컴포넌트(도시되지 않음)를 포함할 수 있다는 것이 주목된다. 예를 들어, 전자 디바이스(420)는 비디오 디코더(도시되지 않음)를 포함할 수 있고, 전자 디바이스(430)는 비디오 인코더(도시되지 않음)를 마찬가지로 포함할 수 있다.
도 5는 비디오 디코더(510)의 예시적인 블록도를 도시한다. 비디오 디코더(510)는 전자 디바이스(530) 내에 포함될 수 있다. 전자 디바이스(530)는 수신기(531)(예컨대, 수신 회로부)를 포함할 수 있다. 비디오 디코더(510)는 도 4의 예에서의 비디오 디코더(410) 대신에 이용될 수 있다.
수신기(531)는 비디오 디코더(510)에 의해 디코딩되어야 할 하나 이상의 코딩된 비디오 시퀀스를 수신할 수 있다. 실시예에서, 한 번에 하나의 코딩된 비디오 시퀀스가 수신되며, 여기서, 각각의 코딩된 비디오 시퀀스의 디코딩은 다른 코딩된 비디오 시퀀스의 디코딩과는 독립적이다. 코딩된 비디오 시퀀스는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하는 저장 디바이스에 대한 하드웨어/소프트웨어 링크일 수 있는 채널(501)로부터 수신될 수 있다. 수신기(531)는 다른 데이터, 예를 들어 코딩된 오디오 데이터 및/또는 보조 데이터 스트림과 함께 인코딩된 비디오 데이터를 수신할 수 있으며, 이들은 각각의 사용 엔티티(도시되지 않음)에 포워딩될 수 있다. 수신기(531)는 다른 데이터로부터 코딩된 비디오 시퀀스를 분리시킬 수 있다. 네트워크 지터(network jitter)를 방지하기 위하여, 버퍼 메모리(515)는 수신기(531)와 엔트로피 디코더/파서(parser)(520)(이하 "파서(520)") 사이에서 결합될 수 있다. 어떤 애플리케이션에서, 버퍼 메모리(515)는 비디오 디코더(510)의 일부이다. 다른 경우에서는, 그것이 비디오 디코더(510)(도시되지 않음)의 외부에 있을 수 있다. 또 다른 것에서는, 예를 들어, 네트워크 지터를 방지하기 위하여 비디오 디코더(510)의 외부에 버퍼 메모리(도시되지 않음)가 있을 수 있고, 추가적으로, 예를 들어, 재생 타이밍(playout timing)을 처리하기 위하여 비디오 디코더(510)의 내부에 다른 버퍼 메모리(515)가 있을 수 있다. 수신기(531)가 충분한 대역폭 및 제어 가능성을 갖는 저장/포워딩 디바이스로부터, 또는 등시성 네트워크(isosynchronous network)로부터 데이터를 수신하고 있을 때, 버퍼 메모리(515)는 필요하지 않을 수 있거나 작을 수 있다. 인터넷(Internet)과 같은 최선형(best effort) 패킷 네트워크 상에서의 이용을 위하여, 버퍼 메모리(515)가 요구될 수 있고, 비교적 클 수 있고, 유리하게 적응적 크기일 수 있고, 비디오 디코더(510) 외부의 오퍼레이팅 시스템(operating system) 또는 유사한 요소(도시되지 않음)에서 적어도 부분적으로 구현될 수 있다.
비디오 디코더(510)는 코딩된 비디오 시퀀스로부터 심볼(symbol)(521)을 재구성하기 위한 파서(520)를 포함할 수 있다. 그러한 심볼의 카테고리는 비디오 디코더(510)의 동작을 관리하기 위하여 이용된 정보, 및 잠재적으로, 전자 디바이스(530)의 일체화된 부분이 아니라 도 5에서 도시된 바와 같이 전자 디바이스(530)에 결합될 수 있는 렌더 디바이스(512)(예컨대, 디스플레이 스크린)와 같은 렌더링 디바이스를 제어하기 위한 정보를 포함한다. 렌더링 디바이스(들)를 위한 제어 정보는 보충적 강화 정보(SEI : Supplemental Enhancement Information) 메시지 또는 비디오 가용성 정보(VUI : Video Usability Information) 파라미터 세트 프래그먼트(fragment)(도시되지 않음)의 형태일 수 있다. 파서(520)는 수신되는 코딩된 비디오 시퀀스를 파싱/엔트로피-디코딩(entropy-decode)할 수 있다. 코딩된 비디오 시퀀스의 코딩은 비디오 코딩 기술 또는 표준에 따른 것일 수 있고, 가변 길이 코딩(variable length coding), 허프만 코딩(Huffman coding), 컨텍스트 민감도(context sensitivity)를 갖거나 갖지 않는 산술 코딩 등을 포함하는 다양한 원리를 따를 수 있다. 파서(520)는 그룹에 대응하는 적어도 하나의 파라미터에 기초하여, 코딩된 비디오 시퀀스로부터, 비디오 디코더에서의 픽셀의 서브그룹(subgroup) 중의 적어도 하나에 대한 서브그룹 파라미터의 세트를 추출할 수 있다. 서브그룹은 픽처의 그룹(GOP : Group of Pictures), 픽처, 타일(tile), 슬라이스(slice), 매크로블록(macroblock), 코딩 유닛(CU : Coding Unit), 블록, 변환 유닛(TU : Transform Unit), 예측 유닛(PU : Prediction Unit) 등을 포함할 수 있다. 파서(520)는 또한, 코딩된 비디오 시퀀스로부터, 변환 계수, 양자화기 파라미터 값, 모션 벡터 등과 같은 정보를 추출할 수 있다.
파서(520)는 심볼(521)을 생성하기 위하여, 버퍼 메모리(515)로부터 수신된 비디오 시퀀스에 대해 엔트로피 디코딩/파싱 동작을 수행할 수 있다.
심볼(521)의 재구성은 코딩된 비디오 픽처 또는 그 일부(예: 인터 및 인트라 픽처, 인터 및 인트라 블록)의 유형 및 기타 인자에 따라 여러 다른 유닛을 포함할 수 있다. 어떤 유닛이 관련되고, 어떻게 관련되는지는 파서(520)에 의해 코딩된 비디오 시퀀스로부터 파싱된 서브그룹 제어 정보에 의해 제어될 수 있다. 파서(520)와 그 아래의 다수의 유닛 사이의 그러한 서브그룹 제어 정보의 흐름은 명확함을 위하여 도시되지 않는다.
이미 언급된 기능적 블록 이외에, 비디오 디코더(510)는 이하에서 설명된 바와 같은 다수의 기능적 유닛으로 개념적으로 하위분할될 수 있다. 상업적인 제약 하에서의 실제적인 구현 동작에서, 이 유닛 중의 다수는 서로 밀접하게 상호작용하고, 적어도 부분적으로 서로에 통합될 수 있다. 그러나, 개시된 주제를 설명하는 목적을 위해서는, 이하의 기능적 유닛으로의 개념적인 하위분할이 적절하다.
제1 유닛은 스케일러(scaler)/역 변환 유닛(551)이다. 스케일러/역 변환 유닛(551)은 파서(520)로부터 심볼(들)(521)로서, 양자화된 변환 계수 뿐만 아니라, 어느 변환을 이용할 것인지, 블록 크기, 양자화 인자, 양자화 스케일링 행렬(quantization scaling matrix) 등을 포함하는 제어 정보를 수신한다. 스케일러/역 변환 유닛(551)은 어그리게이터(aggregator)(555)로 입력될 수 있는 샘플 값을 포함하는 블록을 출력할 수 있다.
일부 경우에는, 스케일러/역 변환 유닛(551)의 출력 샘플은 인트라 코딩된 블록에 속할 수 있다. 인트라 코딩된 블록은, 이전에 재구성된 픽처로부터의 예측 정보를 이용하지 않지만, 현재 픽처의 이전에 재구성된 부분으로부터의 예측 정보를 이용할 수 있는 블록이다. 이러한 예측 정보는 인트라 픽처 예측 유닛(552)에 의해 제공될 수 있다. 일부 경우에는, 인트라 픽처 예측 유닛(552)이 현재 픽처 버퍼(558)로부터 페치(fetch)된 이미 재구성된 주변 정보를 이용하여, 재구성 중인 블록의 동일한 크기 및 형상의 블록을 생성한다. 현재 픽처 버퍼(558)는 예를 들어, 부분적으로 재구성된 현재 픽처 및/또는 완전히 재구성된 현재 픽처를 버퍼링한다. 어그리게이터(555)는 경우에 따라서, 인트라 예측 유닛(552)이 생성한 예측 정보를 스케일러/역변환 유닛(551)에 의해 제공되는 출력 샘플 정보에 샘플 단위로 추가한다.
다른 경우에는, 스케일러/역 변환 유닛(551)의 출력 샘플은 인터 코딩된, 그리고 잠재적으로 모션 보상된 블록에 속할 수 있다. 이러한 경우에, 모션 보상 예측 유닛(motion compensation prediction unit)(553)은 예측을 위하여 이용된 샘플을 페치하기 위하여 참조 픽처 메모리(557)를 액세스할 수 있다. 블록에 속하는 심볼(521)에 따라 페치된 샘플을 모션 보상한 후에, 출력 샘플 정보를 생성하기 위하여, 이 샘플은 어그리게이터(555)에 의해 스케일러/역 변환 유닛(551)의 출력(이 경우에, 잔차 샘플(residual sample) 또는 잔차 신호)에 추가될 수 있다. 모션 보상 예측 유닛(553)이 예측 샘플을 페치하는 참조 픽처 메모리(557) 내의 어드레스는 예를 들어, X, Y, 및 참조 픽처 컴포넌트를 가질 수 있는 심볼(521)의 형태로 모션 보상 예측 유닛(553)에 의해 이용가능한 모션 벡터(motion vector)에 의해 제어될 수 있다. 모션 보상은 또한, 서브-샘플 정확한 모션 벡터가 이용 중일 때 참조 픽처 메모리(557)로부터 페치된 바와 같은 샘플 값의 보간(interpolation), 모션 벡터 예측 메커니즘 등을 포함할 수 있다.
어그리게이터(555)의 출력 샘플은 루프 필터 유닛(556)에서의 다양한 루프 필터링 기법의 대상이 될 수 있다. 비디오 압축 기술은, 코딩된 비디오 시퀀스(또한, 코딩된 비디오 비트스트림으로서 지칭됨) 내에 포함되며 파서(520)로부터의 심볼(521)로서 루프 필터 유닛(556)에 의해 이용가능하게 된 파라미터에 의해 제어되는 인-루프 필터 기술을 포함할 수 있다. 비디오 압축은 또한, 코딩된 픽처 또는 코딩된 비디오 시퀀스의 (디코딩 순서에서의) 이전 부분의 디코딩 동안에 획득된 메타-정보(meta-information)에 응답할 수 있을 뿐만 아니라, 이전에 재구성되고 루프-필터링된 샘플 값에 응답할 수 있다.
루프 필터 유닛(556)의 출력은, 렌더 디바이스(512)로 출력될 수 있을 뿐만 아니라, 미래의 인터-픽처 예측에서의 이용을 위하여 참조 픽처 메모리(557) 내에 저장될 수 있는 샘플 스트림일 수 있다.
어떤 코딩된 픽처는, 일단 완전히 재구성되면, 미래의 예측을 위한 참조 픽처로서 이용될 수 있다. 예를 들어, 일단 현재 픽처에 대응하는 코딩된 픽처가 완전히 재구성되고 코딩된 픽처가 (예를 들어, 파서(520)에 의해) 참조 픽처로서 식별되었으면, 현재 픽처 버퍼(558)는 참조 픽처 메모리(557)의 일부가 될 수 있고, 새로운 현재 픽처 버퍼는 후행하는 코딩된 픽처의 재구성을 시작하기 전에 재할당될 수 있다.
비디오 디코더(510)는 ITU-T Rec. H.265와 같은, 미리 결정된 비디오 압축 기술 또는 표준에 따라 디코딩 동작을 수행할 수 있다. 코딩된 비디오 시퀀스가 비디오 압축 기술 또는 표준의 신택스, 및 비디오 압축 기술 또는 표준에서 문서화된 바와 같은 프로파일의 둘 모두를 고수한다는 의미에서, 코딩된 비디오 시퀀스는 이용되고 있는 비디오 압축 기술 또는 표준에 의해 특정된 신택스를 준수할 수 있다. 구체적으로, 프로파일은 비디오 압축 기술 또는 표준에서 이용가능한 모든 툴(tool)로부터 그 프로파일 하에서의 이용을 위하여 이용가능한 툴만으로서 어떤 툴을 선택할 수 있다. 또한, 코딩된 비디오 시퀀스의 복잡성이 비디오 압축 기술 또는 표준의 레벨에 의해 정의된 범위 내에 있다는 것이 준수성(compliance)을 위하여 필요할 수 있다. 일부 경우에는, 레벨이 최대 픽처 크기, 최대 프레임 레이트, (예를 들어, 초 당 메가샘플(megasample)로 측정된) 최대 재구성 샘플 레이트, 최대 참조 픽처 크기 등을 한정한다. 레벨에 의해 설정된 제한은 일부 경우에는, 코딩된 비디오 시퀀스에서 시그널링된 가상적 참조 디코더(HRD : Hypothetical Reference Decoder) 버퍼 관리를 위한 가상적 참조 디코더(HRD) 사양 및 메타데이터를 통해 추가로 한정될 수 있다.
실시예에서, 수신기(531)는 인코딩된 비디오와 함께 추가적인(중복적인) 데이터를 수신할 수 있다. 추가적인 데이터는 코딩된 비디오 시퀀스(들)의 일부로서 포함될 수 있다. 추가적인 데이터는 데이터를 적절하게 디코딩하고/하거나 원래의 비디오 데이터를 더 정확하게 재구성하기 위하여 비디오 디코더(510)에 의해 이용될 수 있다. 추가적인 데이터는 예를 들어, 시간적, 공간적, 또는 신호 잡음 비율(SNR : signal noise ratio) 강화 계층들, 중복적인 슬라이스, 중복적인 픽처, 순방향 에러 정정 코드(forward error correction code) 등의 형태일 수 있다.
도 6은 비디오 인코더(603)의 예시적인 블록도를 도시한다. 비디오 인코더(603)는 전자 디바이스(620) 내에 포함된다. 전자 디바이스(620)는 송신기(640)(예컨대, 송신 회로부)를 포함한다. 비디오 인코더(603)는 도 4의 예에서 비디오 인코더(403) 대신에 이용될 수 있다.
비디오 인코더(603)는 비디오 인코더(603)에 의해 코딩되어야 할 비디오 이미지(들)를 캡처할 수 있는 (도 6의 예에서 전자 디바이스(620)의 일부가 아닌) 비디오 소스(601)로부터 비디오 샘플을 수신할 수 있다. 다른 예에서, 비디오 소스(601)는 전자 디바이스(620)의 일부이다.
비디오 소스((601)는, 임의의 적당한 비트 심도(예를 들어: 8 비트, 10 비트, 12 비트, ...), 임의의 컬러 공간(예를 들어, BT.601 Y CrCB, RGB, ...), 및 임의의 적당한 샘플링 구조(예를 들어, Y CrCb 4:2:0, Y CrCb 4:4:4)일 수 있는 디지털 비디오 샘플 스트림의 형태로 비디오 인코더(603)에 의해 코딩되어야 할 소스 비디오 시퀀스를 제공할 수 있다. 미디어 서빙 시스템에서, 비디오 소스(601)는 이전에 준비된 비디오를 저장하는 저장 디바이스일 수 있다. 화상 회의 시스템에서, 비디오 소스(601)는 로컬 이미지 정보를 비디오 시퀀스로서 캡처하는 카메라일 수 있다. 비디오 데이터는 순서대로 관측될 때에 모션을 부여하는 복수의 개별적인 픽처로서 제공될 수 있다. 픽처 자체는 픽셀의 공간적 어레이로서 편성될 수 있고, 여기서, 각각의 픽셀은 이용 중인 샘플링 구조, 컬러 공간 등에 따라 하나 이상의 샘플을 포함할 수 있다. 본 기술분야에서의 통상의 기술자는 픽셀과 샘플 사이의 관계를 용이하게 이해할 수 있다. 이하의 설명은 샘플에 초점을 맞춘다.
실시예에 따르면, 비디오 인코더(603)는 실시간으로 또는 요구된 바와 같은 임의의 다른 시간 제약 하에서, 소스 비디오 시퀀스의 픽처를 코딩된 비디오 시퀀스(643)로 코딩할 수 있고 압축할 수 있다. 적절한 코딩 속력을 강제하는 것은 제어기(650)의 기능 중 하나이다. 일부 실시예에서, 제어기(650)는 이하에서 설명된 바와 같이 다른 기능적 유닛을 제어하고, 다른 기능적 유닛에 기능적으로 결합된다. 결합은 명확함을 위하여 도시되지 않았다. 제어기(650)에 의해 설정된 파라미터는 레이트 제어 관련된 파라미터(픽처 스킵(picture skip), 양자화기, 레이트-왜곡 최적화 기법의 람다 값(lambda value), ...), 픽처 크기, 픽처의 그룹(GOP) 레이아웃, 최대 모션 벡터 검색 범위 등을 포함할 수 있다. 제어기(650)는 어떤 시스템 설계를 위하여 최적화된 비디오 인코더(603)에 속하는 다른 적당한 기능을 가지도록 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 비디오 인코더(603)는 코딩 루프에서 동작하도록 구성된다. 과도하게 단순화된 설명으로서, 예에서, 코딩 루프는 (예컨대, 코딩되어야 할 입력 픽처, 및 참조 픽처(들)에 기초하여 심볼 스트림과 같은 심볼을 생성하는 것을 담당하는) 소스 코더(630), 및 비디오 인코더(603) 내에 내장된 (로컬) 디코더(633)를 포함할 수 있다. 디코더(633)는 (원격) 디코더가 또한 생성하는 것과 유사한 방식으로 샘플 데이터를 생성하기 위하여 심볼을 재구성한다. 재구성된 샘플 스트림(샘플 데이터)은 참조 픽처 메모리(634)로 입력된다. 심볼 스트림의 디코딩은 디코더 위치(로컬 또는 원격)와는 독립적으로 비트-정확한 결과(bit-exact result)를 초래하므로, 참조 픽처 메모리(634) 내의 내용도 또한, 로컬 인코더와 원격 인코더 사이에서 비트가 정확하다. 다시 말해서, 인코더의 예측 부분은 디코딩 동안에 예측을 이용할 때에 디코더가 "간주하는(see)" 것과 정확하게 동일한 샘플 값을 참조 픽처 샘플로서 "간주한다". 참조 픽처 동기성(synchronicity)(및 예를 들어, 채널 오차로 인해, 동기성이 유지될 수 없을 경우의 결과적인 드리프트(drift)))의 이러한 기본적인 원리는 일부 관련된 기술에서 마찬가지로 이용된다.
"로컬" 디코더(633)의 동작은 도 5와 함께 위에서 상세하게 이미 설명된 비디오 디코더(510)와 같은 "원격" 디코더의 동작과 동일할 수 있다. 그러나, 도 5를 또한 간략하게 참조하면, 심볼이 이용가능하고, 엔트로피 코더(645) 및 파서(520)에 의한 코딩된 비디오 시퀀스로의 심볼의 인코딩/디코딩은 무손실일 수 있으므로, 버퍼 메모리(515) 및 파서(520)를 포함하는 비디오 디코더(510)의 엔트로피 디코딩 부분은 로컬 디코더(633)에서 완전히 구현되지 않을 수 있다.
실시예에서, 디코더에서 존재하는 파싱/엔트로피 디코딩을 제외한 디코더 기술은 대응하는 인코더에서 동일한 또는 실질적으로 동일한 기능적 형태로 존재한다. 따라서, 개시된 주제는 디코더 동작에 초점을 맞춘다. 인코더 기술의 설명은 인코더 기술이 포괄적으로 설명된 디코더 기술의 역(inverse)이기 때문에 생략될 수 있다. 특정 영역에서는, 더 상세한 설명이 이하에서 제공된다.
일부 예에서, 동작 동안에, 소스 코더(630)는 "참조 픽처"로서 지정되었던 비디오 시퀀스로부터의 하나 이상의 이전에 코딩된 픽처를 참조하여 입력 픽처를 예측적으로 코딩하는 모션 보상된 예측 코딩을 수행할 수 있다. 이러한 방식으로, 코딩 엔진(632)은 입력 픽처의 픽셀 블록과, 입력 픽처에 대한 예측 참조(들)로서 선택될 수 있는 참조 픽처(들)의 픽셀 블록과의 사이의 차이를 코딩한다.
로컬 비디오 디코더(633)는 소스 코더(630)에 의해 생성되는 심볼에 기초하여, 참조 픽처로서 지정될 수 있는 픽처의 코딩된 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 코딩 엔진(632)의 동작은 유리하게도 손실 프로세스일 수 있다. 코딩된 비디오 데이터가 비디오 디코더(도 6에서 도시되지 않음)에서 디코딩될 수 있을 때, 재구성된 비디오 시퀀스는 전형적으로, 일부 오차를 갖는 소스 비디오 시퀀스의 복제본(replica)일 수 있다. 로컬 비디오 디코더(633)는, 참조 픽처에 대해 비디오 디코더에 의해 수행될 수 있으며 재구성된 참조 픽처가 참조 픽처 캐시(634) 내에 저장되게 할 수 있는 디코딩 프로세스를 복제한다. 이러한 방식으로, 비디오 인코더(603)는 원단(far-end) 비디오 디코더(송신 오차가 없음)에 의해 획득될 재구성된 참조 픽처로서, 공통적인 내용을 가지는 재구성된 참조 픽처의 복사본을 로컬 방식으로 저장할 수 있다.
예측기(635)는 코딩 엔진(632)에 대한 예측 검색을 수행할 수 있다. 즉, 코딩되어야 할 새로운 픽처에 대하여, 예측기(635)는 (후보 참조 픽셀 블록으로서) 샘플 데이터, 또는 새로운 픽처에 대한 적절한 예측 참조로서 역할을 할 수 있는 참조 픽처 모션 벡터, 블록 형상 등과 같은 어떤 메타데이터를 위하여 참조 픽처 메모리(634)를 검색할 수 있다. 예측기(635)는 적절한 예측 참조를 구하기 위하여 샘플 블록-대-픽셀 블록(sample block-by-pixel block)에 기초하여 동작할 수 있다. 일부 경우에는, 예측기(635)에 의해 획득된 검색 결과에 의해 결정된 바와 같이, 입력 픽처는 참조 픽처 메모리(634) 내에 저장된 다수의 참조 픽처로부터 유인된 예측 참조를 가질 수 있다.
제어기(650)는 예를 들어, 비디오 데이터를 인코딩하기 위하여 이용된 파라미터 및 서브그룹 파라미터의 설정을 포함하는, 소스 코더(630)의 코딩 동작을 관리할 수 있다.
전술한 모든 기능적 유닛의 출력은 엔트로피 코더(645)에서 엔트로피 코딩의 대상이 될 수 있다. 엔트로피 코더(645)는 허프만 코딩(Huffman coding), 가변 길이 코딩(variable length coding), 산술 코딩(arithmetic coding) 등과 같은 기술에 따라 무손실 압축을 심볼에 적용함으로써, 다양한 기능적 유닛에 의해 생성된 바와 같은 심볼을 코딩된 비디오 시퀀스로 변환한다.
송신기(640)는 인코딩된 비디오 데이터를 저장할 저장 디바이스에 대한 하드웨어/소프트웨어 링크일 수 있는 통신 채널(660)을 통한 송신을 준비하기 위하여, 엔트로피 코더(645)에 의해 생성된 바와 같은 코딩된 비디오 시퀀스(들)를 버퍼링할 수 있다. 송신기(640)는 비디오 인코더(603)로부터의 코딩된 비디오 데이터를, 송신되어야 할 다른 데이터, 예를 들어, 코딩된 오디오 데이터 및/또는 부수적인 데이터 스트림(소스는 도시되지 않음)과 병합할 수 있다.
제어기(650)는 비디오 인코더(603)의 동작을 관리할 수 있다. 코딩 동안에, 제어기(650)는 각각의 코딩된 픽처에 특정 코딩된 픽처 유형을 할당할 수 있으며, 이는 각각의 픽처에 적용될 수 있는 코딩 기법에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 픽처는 종종 다음의 픽처 유형 중의 하나로서 배정될 수 있다:
인트라 픽처(I 픽처)는 예측의 소스로서 시퀀스에서의 임의의 다른 픽처를 이용하지 않으면서 코딩될 수 있고 디코딩될 수 있는 것일 수 있다. 일부 비디오 코덱은 예를 들어, 독립적 디코더 리프레시(Independent Decoder Refresh)("IDR") 픽처를 포함하는 상이한 유형의 인트라 픽처를 허용한다. 본 기술분야에서의 통상의 기술자는 I 픽처의 그 변형 및 그 개개의 적용 및 특징을 인지한다.
예측 픽처(P 픽처)는 각각의 블록의 샘플 값을 예측하기 위하여 최대한 하나의 모션 벡터 및 참조 인덱스를 이용하는 인트라 예측(intra prediction) 또는 인터 예측(inter prediction)을 이용하여 코딩될 수 있고 디코딩될 수 있는 것일 수 있다.
양방향 예측 픽처(B 픽처)는 각각의 블록의 샘플 값을 예측하기 위하여 최대한 2개의 모션 벡터 및 참조 인덱스를 이용하는 인트라 예측 또는 인터 예측을 이용하여 코딩될 수 있고 디코딩될 수 있는 것일 수 있다. 유사하게, 다수-예측 픽처는 단일 블록의 재구성을 위하여 2개 초과의 참조 픽처 및 연관된 메타데이터를 이용할 수 있다.
소스 픽처는 통상적으로, 복수의 샘플 블록(예를 들어, 각각 4x4, 8x8, 4x8, 또는 16x16 샘플의 블록)으로 공간적으로 하위분할될 수 있고, 블록-대-블록(block-by-block)에 기초하여 코딩될 수 있다. 블록은 블록의 개개의 픽처에 적용되는 코딩 배정에 의해 결정된 대로 다른 (이미 코딩된) 블록을 참조하여 예측적으로 코딩될 수 있다. 예를 들어, I 픽처의 블록은 비-예측적으로 코딩될 수 있거나, 이들은 동일한 픽처의 이미 코딩된 블록(공간적 예측 또는 인트라 예측)을 참조하여 예측적으로 코딩될 수 있다. P 픽처의 픽셀 블록은 하나의 이전에 코딩된 참조 픽처를 참조하여 공간적 예측을 통해 또는 시간적 예측을 통해 예측적으로 코딩될 수 있다. B 픽처의 블록은 1개 또는 2개의 이전에 코딩된 참조 픽처를 참조하여 공간적 예측을 통해 또는 시간적 예측을 통해 예측적으로 코딩될 수 있다.
비디오 인코더(603)는 ITU-T Rec. H.265와 같은 미리 결정된 비디오 코딩 기술 또는 표준에 따라 코딩 동작을 수행할 수 있다. 그 동작 시에, 비디오 인코더(603)는 입력 비디오 시퀀스에서의 시간적 및 공간적 중복성을 활용하는 예측 코딩 동작을 포함하는 다양한 압축 동작을 수행할 수 있다. 그러므로, 코딩된 비디오 데이터는 이용되고 있는 비디오 코딩 기술 또는 표준에 의해 지정된 신택스를 준수할 수 있다.
실시예에서, 송신기(640)는 인코딩된 비디오와 함께 추가적인 데이터를 송신할 수 있다. 소스 코더(630)는 이러한 데이터를 코딩된 비디오 시퀀스의 일부로서 포함할 수 있다. 추가적인 데이터는 시간적/공간적/SNR 강화 계층, 중복적인 픽처 및 슬라이스와 같은 다른 형태의 중복적인 데이터, SEI 메시지, VUI 파라미터 세트 프래그먼트 등을 포함할 수 있다.
비디오는 시간적 시퀀스에서의 복수의 소스 픽처(비디오 픽처)로서 캡처될 수 있다. 인트라-픽처 예측(종종 인트라 예측으로 축약됨)은 주어진 픽처에서의 공간적 상관(correlation)을 이용하고, 인터-픽처 예측은 픽처 사이의 (시간적 또는 다른) 상관을 이용한다. 예에서, 현재 픽처로서 지칭되는, 인코딩/디코딩 중인 특정 픽처는 블록으로 파티셔닝된다. 현재 픽처 내의 블록이, 비디오에서의 이전에 코딩되고 여전히 버퍼링된 참조 픽처 내의 참조 블록과 유사할 때, 현재 픽처 내의 블록은 모션 벡터로서 지칭되는 벡터에 의해 코딩될 수 있다. 모션 벡터는 참조 픽처 내의 참조 블록을 가리키고, 다수의 참조 픽처가 이용 중일 경우에, 참조 픽처를 식별하는 제3 차원을 가질 수 있다.
일부 실시예에서, 양방향-예측 기법은 인터-픽처 예측에서 이용될 수 있다. 양방향-예측 기법에 따르면, 비디오에서의 현재 픽처에 대해 디코딩 순서가 모두 앞선 (그러나, 각각 디스플레이 순서에서 과거 및 미래에 있을 수 있음) 제1 참조 픽처 및 제2 참조 픽처와 같은 2개의 참조 픽처가 이용된다. 현재 픽처 내의 블록은 제1 참조 픽처 내의 제1 참조 블록을 가리키는 제1 모션 벡터, 및 제2 참조 픽처 내의 제2 참조 블록을 가리키는 제2 모션 벡터에 의해 코딩될 수 있다. 블록은 제1 참조 블록 및 제2 참조 블록의 조합에 의해 예측될 수 있다.
또한, 병합 모드(merge mode) 기법은 코딩 효율을 개선시키기 위하여 인터-픽처 예측에서 이용될 수 있다.
개시내용의 일부 실시예에 따르면, 인터-픽처 예측 및 인트라-픽처 예측과 같은 예측은 블록의 단위로 수행된다. 예를 들어, HEVC 표준에 따르면, 비디오 픽처의 시퀀스 내의 픽처는 압축을 위하여 코딩 트리 유닛(CTU : coding tree unit)으로 파티셔닝되고, 픽처 내의 CTU는 64x64 픽셀, 32x32 픽셀, 또는 16x16 픽셀과 같은 동일한 크기를 가진다. 일반적으로, CTU는 1개의 루마(luma) CTB 및 2개의 크로마(chroma) CTB인 3개의 코딩 트리 블록(CTB : coding tree block)을 포함한다. 각각의 CTU는 하나 또는 다수의 코딩 유닛(CU)으로 재귀적으로 쿼드트리 분할(recursively quadtree split)될 수 있다. 예를 들어, 64x64 픽셀의 CTU는 64x64 픽셀의 하나의 CU, 또는 32x32 픽셀의 4개의 CU, 또는 16x16 픽셀의 16개의 CU로 분할될 수 있다. 예에서, 각각의 CU는 인터 예측 유형 또는 인트라 예측 유형과 같은, CU에 대한 예측 유형을 결정하기 위하여 분석될 수 있다. CU는 시간적 및/또는 공간적 예측가능성에 따라 하나 이상의 예측 유닛(PU)으로 분할된다. 일반적으로, 각각의 PU는 루마 예측 블록(PB : prediction block) 및 2개의 크로마 PB를 포함한다. 실시예에서, 코딩(인코딩/디코딩)에서의 예측 동작은 예측 블록의 단위로 수행된다. 루마 예측 블록을 예측 블록의 예로서 이용하면, 예측 블록은 8x8 픽셀, 16x16 픽셀, 8x16 픽셀, 16x8 픽셀 등과 같은 픽셀에 대한 값(예컨대, 루마 값)의 행렬을 포함한다.
도 7은 비디오 인코더(703)의 예시적인 도면을 도시한다. 비디오 인코더(703)는 비디오 픽처의 시퀀스 내의 현재 비디오 픽처 내에서의 샘플 값의 프로세싱 블록(예컨대, 예측 블록)을 수신하고, 프로세싱 블록을, 코딩된 비디오 시퀀스의 일부인 코딩된 픽처로 인코딩하도록 구성된다. 예에서, 비디오 인코더(703)는 도 4의 예에서 비디오 인코더(403) 대신에 이용된다.
HEVC의 예에서, 비디오 인코더(703)는 8x8 샘플의 예측 블록 등과 같은 프로세싱 블록에 대한 샘플 값의 행렬을 수신한다. 비디오 인코더(703)는 인트라 모드, 인터 모드, 또는 예를 들어, 레이트-왜곡 최적화를 이용하는 양방향-예측 모드를 이용하여 프로세싱 블록이 최상으로 코딩되는지 여부를 결정한다. 프로세싱 블록이 인트라 모드에서 코딩되어야 할 때, 비디오 인코더(703)는 프로세싱 블록을 코딩된 픽처로 인코딩하기 위하여 인트라 예측 기법을 이용할 수 있고; 프로세싱 블록이 인터 모드 또는 양방향-예측 모드에서 코딩되어야 할 때, 비디오 인코더(703)는 프로세싱 블록을 코딩된 픽처로 인코딩하기 위하여 인터 예측 또는 양방향-예측 기법을 각각 이용할 수 있다. 어떤 비디오 코딩 기술에서, 병합 모드는 예측자 외부의 코딩된 모션 벡터 컴포넌트의 이점 없이, 모션 벡터가 하나 이상의 모션 벡터 예측자로부터 도출되는 인터 픽처 예측 서브모드일 수 있다. 어떤 다른 비디오 코딩 기술에서는, 대상 블록에 적용가능한 모션 벡터 컴포넌트가 존재할 수 있다. 예에서, 비디오 인코더(703)는 프로세싱 블록의 모드를 결정하기 위한 모드 판정 모듈(도시되지 않음)과 같은 다른 컴포넌트를 포함한다.
도 7의 예에서, 비디오 인코더(703)는 도 7에서 도시된 바와 같이 함께 결합된 인터 인코더(730), 인트라 인코더(722), 잔차 계산기(723), 스위치(726), 잔차 인코더(724), 일반 제어기(721), 및 엔트로피 인코더(725)를 포함한다.
인터 인코더(730)는 현재 블록(예컨대, 프로세싱 블록)의 샘플을 수신하고, 블록을 참조 픽처 내의 하나 이상의 참조 블록(예컨대, 이전 픽처 및 더 이후의 픽처 내의 블록)과 비교하고, 인터 예측 정보(예컨대, 인터 인코딩 기술에 따른 중복 정보의 설명, 모션 벡터, 병합 모드 정보)를 생성하고, 임의의 적당한 기법을 이용하여 인터 예측 정보에 기초하여 인터 예측 결과(예컨대, 예측된 블록)를 계산하도록 구성된다. 일부 예에서, 참조 픽처는 인코딩된 비디오 정보에 기초하여 디코딩되는 디코딩된 참조 픽처이다.
인트라 인코더(722)는 현재 블록(예컨대, 프로세싱 블록)의 샘플을 수신하고, 일부 경우에는, 블록을 동일한 픽처에서 이미 코딩된 블록과 비교하고, 변환 후의 양자화된 계수를 생성하고, 일부 경우에는, 또한, 인트라 예측 정보(예컨대, 하나 이상의 인트라 인코딩 기법에 따른 인트라 예측 방향 정보)를 생성하도록 구성된다. 예에서, 인트라 인코더(722)는 또한, 인트라 예측 정보 및 동일한 픽처 내의 참조 블록에 기초하여 인트라 예측 결과(예컨대, 예측된 블록)를 계산한다.
일반 제어기(721)는 일반 제어 데이터를 결정하고 일반 제어 데이터에 기초하여 비디오 인코더(703)의 다른 컴포넌트를 제어하도록 구성된다. 예에서, 일반 제어기(721)는 블록의 모드를 결정하고, 그 모드에 기초하여 제어 신호를 스위치(726)에 제공한다. 예를 들어, 모드가 인트라 모드일 때, 일반 제어기(721)는 잔차 계산기(723)에 의한 이용을 위한 인트라 모드 결과를 선택하도록 스위치(726)를 제어하고, 인트라 예측 정보를 선택하고 인트라 예측 정보를 비트스트림 내에 포함시키도록 엔트로피 인코더(725)를 제어하고; 모드가 인터 모드일 때, 일반 제어기(721)는 잔차 계산기(723)에 의한 이용을 위한 인터 예측 결과를 선택하도록 스위치(726)를 제어하고, 인터 예측 정보를 선택하고 인터 예측 정보를 비트스트림 내에 포함시키도록 엔트로피 인코더(725)를 제어한다.
잔차 계산기(723)는 수신된 블록과, 인트라 인코더(722) 또는 인터 인코더(730)로부터 선택된 예측 결과와의 사이의 차이(잔차 데이터)를 계산하도록 구성된다. 잔차 인코더(724)는 잔차 데이터를 인코딩하여 변환 계수를 생성하기 위하여 잔차 데이터에 기초하여 동작하도록 구성된다. 예에서, 잔차 인코더(724)는 잔차 데이터를 공간적 도메인으로부터 주파수 도메인으로 변환하고 변환 계수를 생성하도록 구성된다. 변환 계수는 그 다음으로, 양자화된 변환 계수를 획득하기 위하여 양자화 프로세싱의 대상이 된다. 다양한 실시예에서, 비디오 인코더(703)는 또한, 잔차 디코더(728)를 포함한다. 잔차 디코더(728)는 역 변환을 수행하고, 디코딩된 잔차 데이터를 생성하도록 구성된다. 디코딩된 잔차 데이터는 인트라 인코더(722) 및 인터 인코더(730)에 의해 적당하게 이용될 수 있다. 예를 들어, 인터 인코더(730)는 디코딩된 잔차 데이터 및 인터 예측 정보에 기초하여 디코딩된 블록을 생성할 수 있고, 인트라 인코더(722)는 디코딩된 잔차 데이터 및 인트라 예측 정보에 기초하여 디코딩된 블록을 생성할 수 있다. 디코딩된 블록은 디코딩된 픽처를 생성하기 위하여 적절하게 프로세싱되고, 디코딩된 픽처는 메모리 회로(도시되지 않음) 내에 버퍼링될 수 있고 일부 예에서 참조 픽처로서 이용될 수 있다.
엔트로피 인코더(725)는 인코딩된 블록을 포함하기 위하여 비트스트림을 포맷(format)하도록 구성된다. 엔트로피 인코더(725)는 HEVC 표준과 같은 적당한 표준에 따라 다양한 정보를 비트스트림 내에 포함하도록 구성된다. 예에서, 엔트로피 인코더(725)는 일반 제어 데이터, 선택된 예측 정보(예컨대, 인트라 예측 정보 또는 인터 예측 정보), 잔차 정보, 및 다른 적당한 정보를 비트스트림 내에 포함하도록 구성된다. 개시된 발명 요지에 따르면, 인터 모드 또는 양방향-예측 모드의 병합 서브모드에서 블록을 코딩할 때, 잔차 정보가 없다는 것을 주목한다.
도 8은 비디오 디코더(810)의 예시적인 도면을 도시한다. 비디오 디코더(810)는 코딩된 비디오 시퀀스의 일부인 코딩된 픽처를 수신하고, 재구성된 픽처를 생성하기 위하여 코딩된 픽처를 디코딩하도록 구성된다. 예에서, 비디오 디코더(810)는 도 4의 예에서 비디오 디코더(410) 대신에 이용된다.
도 8의 예에서, 비디오 디코더(810)는 도 8에서 도시된 바와 같이 함께 결합된 엔트로피 디코더(871), 인터 디코더(880), 잔차 디코더(873), 재구성 모듈(874), 및 인트라 디코더(872)를 포함한다.
엔트로피 디코더(871)는 코딩된 픽처로부터, 코딩된 픽처를 구성하는 신택스 요소(syntax element)를 나타내는 특정 심볼을 재구성하도록 구성될 수 있다. 이러한 심볼은 예를 들어, (예를 들어, 인트라 모드, 인터 모드, 양방향-예측된 모드, 병합 서브모드 또는 다른 서브모드에서의 후자의 2개와 같은) 블록이 코딩되는 모드, 및 각각 인트라 디코더(872) 또는 인터 디코더(880)에 의한 예측을 위하여 이용되는 특정 샘플 또는 메타데이터를 식별할 수 있는 (예를 들어, 인트라 예측 정보 또는 인터 예측 정보와 같은) 예측 정보를 포함할 수 있다. 심볼은 또한, 예를 들어, 양자화된 변환 계수의 형태인 잔차 정보 등을 포함할 수 있다. 예에서, 예측 보드가 인터 또는 양방향-예측된 모드일 때, 인터 예측 정보는 인터 디코더(880)에 제공되고; 예측 유형이 인트라 예측 유형일 때, 인트라 예측 정보는 인트라 디코더(872)에 제공된다. 잔차 정보는 역 양자화의 대상이 될 수 있고, 잔차 디코더(873)에 제공된다.
인터 디코더(880)는 인터 예측 정보를 수신하고, 인터 예측 정보에 기초하여 인터 예측 결과를 생성하도록 구성된다.
인트라 디코더(872)는 인트라 예측 정보를 수신하고, 인트라 예측 정보에 기초하여 예측 결과를 생성하도록 구성된다.
잔차 디코더(873)는 역-양자화된(de-quantized) 변환 계수를 추출하기 위하여 역 양자화(inverse quantization)를 수행하고, 잔차 정보를 주파수 도메인으로부터 공간적 도메인으로 변환하기 위하여 역-양자화된 변환 계수를 프로세싱하도록 구성된다. 잔차 디코더(873)는 또한, (양자화기 파라미터(QP : Quantizer Parameter)를 포함하기 위한) 특정 제어 정보를 요구할 수 있고, 그 정보는 엔트로피 디코더(871)에 의해 제공될 수 있다(이것은 오직 낮은 용량 제어 정보일 수 있으므로, 데이터 경로가 도시되지 않음).
재구성 모듈(874)은 궁극적으로 재구성된 비디오의 일부일 수 있는 재구성된 픽처의 일부일 수 있는 재구성된 블록을 형성하기 위하여, 공간적 도메인에서, 잔차 디코더(873)에 의해 출력된 바와 같은 잔차 정보 및 (경우에 따라 인터 또는 인트라 예측 모듈에 의해 출력된 바와 같은) 예측 결과를 조합하도록 구성된다. 디블록킹 동작 등과 같은 다른 적당한 동작은 시각적 품질을 개선시키기 위하여 수행될 수 있다는 것이 주목된다.
비디오 인코더(403, 603, 및 703) 및 비디오 디코더(410, 510, 및 810)는 임의의 적당한 기법을 이용하여 구현될 수 있음에 유의한다. 실시예에서, 비디오 인코더(403, 603, 및 703) 및 비디오 디코더(410, 510, 및 810)는 하나 이상의 집적 회로를 이용하여 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 비디오 인코더(403, 603, 및 603) 및 비디오 디코더(410, 510, 및 810)는 소프트웨어 명령을 실행하는 하나 이상의 프로세서를 이용하여 구현될 수 있다.
본 개시내용은, 아핀 쌍방 정합을 포함하는 아핀 코딩 모드에서 아핀 모델이 사용되는 것에 관련된 실시예를 포함한다. 실시예에서, 아핀 쌍방 정합은, 3-파라미터 줌 모델, 4-파라미터 줌 모델, 3-파라미터 회전 모델, 또는 4-파라미터 회전 모델 중 적어도 하나를 포함하는 아핀 모델에 적용될 수 있다.
ITU-T VCEG(Q6/16) 및 ISO/IEC MPEG(JTC 1/SC 29/WG 11)은 2013년(버전 1), 2014년(버전 2), 2015년(버전 3), 및 2016년(버전 4)에 H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding) 표준을 발표하였다. 2015년에는, 2개의 표준 조직이 HEVC를 초월하여 다음 비디오 코딩 표준을 개발할 가능성을 탐구하기 위하여 JVET(Joint Video Exploration Team)을 공동으로 형성하였다. 2017년 10월에는, 2개의 표준 조직이 HEVC(CfP)를 초월한 능력을 갖는 비디오 압축에 대한 제안을 위한 공동 요청을 발행하였다. 2018년 2월 15일까지, 표준 동적 범위(SDR : standard dynamic range)에 대한 22개의 CfP 응답, 높은 동적 범위(HDR : high dynamic range)에 대한 12개의 CfP 응답, 및 360개의 비디오 카테고리에 대한 12개의 CfP 응답이 각각 제출되었다. 2018년 4월에는, 모든 수신된 CfP 응답이 122 MPEG/10차 JVET 회의에서 평가되었다. 회의의 결과로서, JVET는 HEVC를 초월한 차세대 비디오 코딩의 표준화 프로세스를 공식적으로 착수하였다. 새로운 표준은 다용도 비디오 코딩(Versatile Video Coding)(VVC)으로 명명되었고, JVET는 공동 비디오 전문가 팀(Joint Video Experts Team)으로서 재명명되었다. 2020년에는, ITU-T VCEG(Q6/16) 및 ISO/IEC MPEG(JTC 1/SC 29/WG 11)이 VVC 비디오 코딩 표준(버전 1)을 발표하였다.
인터 예측에서, 각각의 인터-예측된 코딩 유닛(CU)에 대하여, 모션 파라미터는 VVC의 코딩 특징에 대하여, 예를 들어, 인터-예측된 샘플 생성을 위해 이용되기 위하여 필요하다. 모션 파라미터는 모션 벡터, 참조 픽처 인덱스, 참조 픽처 리스트 사용 인덱스, 및/또는 추가적인 정보를 포함할 수 있다. 모션 파라미터는 명시적 또는 묵시적 방식으로 시그널링될 수 있다. CU가 스킵 모드(skip mode)로 코딩될 때, CU는 하나의 PU와 연관될 수 있고, 상당한 잔차 계수, 코딩된 모션 벡터 델타, 및/또는 참조 픽처 인덱스가 요구되지 않을 수 있다. CU가 병합 모드로 코딩될 때, CU에 대한 모션 파라미터는 이웃하는 CU로부터 획득될 수 있다. 이웃하는 CU는 공간적 및 시간적 후보, 및 VVC에서 도입된 것과 같은 추가적인 스케줄(또는 추가적인 후보)을 포함할 수 있다. 병합 모드는 스킵 모드에만 적용되는 것이 아니라, 임의의 인터-예측된 CU에 적용될 수 있다. 병합 모드에 대한 대안은 모션 파라미터의 명시적 송신이고, 여기서, 모션 벡터, 각각의 참조 픽처 리스트에 대한 대응하는 참조 픽처 인덱스, 참조 픽처 리스트 사용 플래그, 및/또는 다른 필요한 정보가 CU마다 명시적으로 시그널링될 수 있다.
VVC에서, VVC 테스트 모델(VTM : VVC Test model) 참조 소프트웨어는 다수의 새롭고 정제된 인터 예측 코딩 툴을 포함할 수 있고, 이 코딩 툴은 다음 중의 하나 이상을 포함할 수 있다:
(1) 확장된 병합 예측
(2) 병합 모션 벡터 차이(MMVD : merge motion vector difference)
(3) 대칭적 MVD 시그널링을 갖는 AMVP 모드
(4) 아핀 모션 보상된 예측(affine motion compensated prediction)
(5) 서브블록-기반 시간적 모션 벡터 예측(SbTMVP : subblock-based temporal motion vector prediction)
(6) 적응적 모션 벡터 해상도(AMVR : adaptive motion vector resolution)
(7) 모션 필드 저장: 1/16번째 루마 샘플 MV 저장 및 8x8 모션 필드 압축
(8) CU-레벨 가중치를 갖는 양방향-예측(BCW : bi-prediction with CU-level weights)
(9) 양방향 광학 흐름(BDOF : bi-directional optical flow)
(10) 디코더-측 모션 벡터 정제(DMVR : decoder side motion vector refinement)
(11) 조합된 인터 및 인트라 예측(CIIP : combined inter and intra prediction)
(12) 기하학적 파티셔닝 모드(GPM)
HEVC에서, 병진 모션 모델(translation motion model)은 모션 보상 예측(MCP : motion compensation prediction)을 위하여 적용된다. 하지만, 실세계에서는, 줌 인/아웃(zoom in/out), 회전(rotation), 원근 모션(perspective motion), 및 다른 불규칙적인 모션과 같은 많은 종류의 모션이 존재할 수 있다. 블록-기반 아핀 변환 모션 보상 예측이 VTM에서와 같이 적용될 수 있다. 도 9a는 2개의 제어 포인트의 모션 정보(4-파라미터)에 의해 설명된 블록(902)의 아핀 모션 필드(affine motion field)를 도시한다. 도 9b는 3개의 제어 포인트 모션 벡터(6-파라미터)에 의해 설명된 블록(904)의 아핀 모션 필드를 도시한다.
도 9a에서 도시된 바와 같이, 4-파라미터 아핀 모션 모델에서, 블록(902) 내의 샘플 위치 에서의 모션 벡터는 다음과 같이 수학식 (1)에서 도출될 수 있다:
수학식 (1)
여기서, 는 제1 방향(또는 X 방향)에서의 모션 벡터일 수 있고, 는 제2 방향(또는 Y 방향)에서의 모션 벡터일 수 있다. 모션 벡터는 또한, 수학식 (2)에서 설명될 수 있다:
수학식 (2)
도 9b에서 도시된 바와 같이, 6-파라미터 아핀 모션 모델에서, 블록(904) 내의 샘플 위치 에서의 모션 벡터는 다음과 같이 수학식 (3)에서 도출될 수 있다:
수학식 (3)
6-파라미터 아핀 모션 모델은 또한, 다음과 같이 수학식 (4)에서 설명될 수 있다:
수학식 (4)
수학식 (1) 및 (3)에서 도시된 바와 같이, 는 상부-좌측 코너 제어 포인트의 모션 벡터일 수 있다. 는 상부-우측 코너 제어 포인트의 모션 벡터일 수 있다. 는 하부-좌측 코너 제어 포인트의 모션 벡터일 수 있다.
도 10에서 도시된 바와 같이, 모션 보상 예측을 단순화하기 위하여, 블록 기반 아핀 변환 예측이 적용될 수 있다. 각각의 4x4 루마 서브-블록의 모션 벡터를 도출하기 위하여, 현재 블록(1000) 내의 각각의 서브-블록(예컨대, 1004)의 중심 샘플(예컨대, 1002)의 모션 벡터는 수학식 (1) 내지 (4)에 따라 계산될 수 있고, 1/16 분수 정확도로 반올림(round)될 수 있다. 모션 보상 보간 필터는 그 다음으로, 도출된 모션 벡터에 의한 각각의 서브-블록의 예측을 생성하기 위하여 적용될 수 있다. 크로마-컴포넌트(chroma-component)의 서브-블록 크기는 또한, 4x4로서 설정될 수 있다. 4×4 크로마 서브-블록의 MV는 4개의 대응하는 4x4 루마 서브-블록의 MV의 평균으로서 계산될 수 있다.
아핀 병합 예측에서, 아핀 병합(AF_MERGE) 모드는 너비와 높이가 모두 8 이상인 CU에 대해 적용될 수 있다. 현재 CU의 CPMV는 공간적 이웃하는 CU의 모션 정보에 기초하여 생성될 수 있다. 최대 5개의 CPMVP 후보가 아핀 병합 예측에 적용될 수 있으며, 5개의 CPMVP 후보 중 어느 것이 현재 CU에 사용될 수 있는지 지시하기 위해 인덱스가 시그널링될 수 있다. 아핀 병합 예측에서, 3개의 유형의 CPMV 후보는 아핀 병합 후보 리스트를 형성하기 위하여 이용될 수 있다: (1) 이웃 CU의 CPMV로부터 외삽(extrapolate)되는 승계된 아핀 병합 후보, (2) 이웃 CU의 병진 MV를 이용하여 도출되는 CPMVP를 갖는 구성된 아핀 병합 후보, 및 (3) 제로 MV.
VTM3에서는, 2개의 승계된 아핀 후보 중의 최대치가 적용될 수 있다. 2개의 승계된 아핀 후보는 이웃하는 블록의 아핀 모션 모델로부터 도출될 수 있다. 예를 들어, 하나의 승계된 아핀 후보는 좌측 이웃하는 CU로부터 도출될 수 있고, 다른 승계된 아핀 후보는 상부 이웃하는 CU로부터 도출될 수 있다. 예시적인 후보 블록은 도 11에서 도시될 수 있다. 도 11에서 도시된 바와 같이, 좌측 예측자(또는 좌측 승계된 아핀 후보)에 대하여, 스캔 순서는 A0->A1일 수 있고, 상부 예측자(또는 상부 승계된 아핀 후보)에 대하여, 스캔 순서는 B0->B1->B2일 수 있다. 이에 따라, 각각의 측에서 첫 번째 이용가능한 승계된 후보만이 선택될 수 있다. 프루닝 체크(pruning check)는 2개의 승계된 후보 사이에서 수행되지 않을 수 있다. 이웃하는 아핀 CU가 식별될 때, 이웃하는 아핀 CU의 제어 포인트 모션 벡터는 현재 CU의 아핀 병합 리스트 내의 CPMVP 후보를 도출하기 위하여 이용될 수 있다. 도 12에서 도시된 바와 같이, 현재 블록(1204)의 이웃하는 좌측 하부 블록 A가 아핀 모드에서 코딩될 때, 블록 A를 포함하는 CU(1202)의 상부 좌측 코너, 상부 우측 코너, 및 좌측 하부 코너의 모션 벡터 v2, v3, 및 v4가 획득될 수 있다. 블록 A가 4-파라미터 아핀 모델로 코딩될 때, 현재 CU(1204)의 2개의 CPMV는 CU(1202)의 v2 및 v3에 따라 계산될 수 있다. 블록 A가 6-파라미터 아핀 모델로 코딩되는 경우에, 현재 CU(1204)의 3개의 CPMV는 CU(1202)의 v2, v3, 및 v4에 따라 계산될 수 있다.
현재 블록의 구성된 아핀 후보는 현재 블록의 각각의 제어 포인트의 이웃 병진 모션 정보를 조합함으로써 구성되는 후보일 수 있다. 제어 포인트의 모션 정보는 도 13에서 도시될 수 있는 특정된 공간적 이웃 및 시간적 이웃으로부터 도출될 수 있다. 도 13에서 도시된 바와 같이, CPMVk(k=1, 2, 3, 4)는 현재 블록(1302)의 k 번째 제어 포인트를 나타낸다. CPMV1에 대하여, B2->B3->A2 블록이 체크될 수 있고, 첫 번째 이용가능한 블록이 이용될 수 있다. CPMV2에 대하여, B1->B0 블록이 체크될 수 있다. CPMV3에 대하여, A1->A0 블록이 체크될 수 있다. TMVP는 CPM4가 이용가능하지 않는 경우에 CPMV4로서 이용될 수 있다.
4개의 제어 포인트의 MV가 획득된 후에, 아핀 병합 후보는 4개의 제어 포인트의 모션 정보에 기초하여 현재 블록(1302)에 대하여 구성될 수 있다. 예를 들어, 아핀 병합 후보는 다음과 같은 순서로 4개의 제어 포인트의 MV의 조합에 기초하여 구성될 수 있다: {CPMV1, CPMV2, CPMV3}, {CPMV1, CPMV2, CPMV4}, {CPMV1, CPMV3, CPMV4}, {CPMV2, CPMV3, CPMV4}, {CPMV1, CPMV2}, 및 {CPMV1, CPMV3}.
3개의 CPMV의 조합은 6-파라미터 아핀 병합 후보를 구성하는데 이용될 수 있고, 2개의 CPMV의 조합은 4-파라미터 아핀 병합 후보를 구성하는데 이용될 수 있다. 모션 스케일링 프로세스를 회피하기 위하여, 제어 포인트의 참조 인덱스가 상이한 경우에, 제어 포인트 MV의 관련된 조합은 폐기될 수 있다.
승계된 아핀 병합 후보 및 구성된 아핀 병합 후보가 체크된 후에, 리스트가 여전히 채워지지 않은 경우에는, 제로 MV가 리스트의 끝에 삽입될 수 있다.
아핀 AMVP 예측에서, 아핀 AMVP 모드는 둘 모두 16 이상인 폭 및 높이를 갖는 CU에 대하여 적용될 수 있다. CU 레벨에서의 아핀 플래그는 아핀 AMVP 모드가 이용되는지 여부를 지시하기 위하여 비트스트림에서 시그널링될 수 있고, 그 다음으로, 또 다른 플래그는 4-파라미터 아핀 또는 6-파라미터 아핀이 적용되는지 여부를 지시하기 위하여 시그널링될 수 있다. 아핀 AMVP 예측에서, 현재 CU의 CPMV 및 현재 CU의 CPMVP의 예측자의 차이가 비트스트림에서 시그널링될 수 있다. 아핀 AMVP 후보 리스트의 크기는 2일 수 있고, 아핀 AMVP 후보 리스트는 다음과 같은 순서로 4개의 유형의 CPMV 후보를 이용함으로써 생성될 수 있다:
(1) 이웃 CU의 CPMV로부터 외삽되는 승계된 아핀 AMVP 후보,
(2) 이웃 CU의 병진 MV를 이용하여 도출되는 CPMVP를 갖는 구성된 아핀 AMVP 후보,
(3) 이웃하는 CU로부터의 병진 MV, 및
(4) 제로 MV.
승계된 아핀 AMVP 후보의 체크 순서는 승계된 아핀 병합 후보의 체크 순서와 동일할 수 있다. AVMP 후보를 결정하기 위하여, 현재 블록과 동일한 참조 픽처를 가지는 아핀 CU만이 고려될 수 있다. 승계된 아핀 모션 예측자가 후보 리스트로 삽입될 때에는, 프루닝 프로세스가 적용되지 않을 수 있다.
구성된 AMVP 후보는 특정된 공간적 이웃으로부터 도출될 수 있다. 도 13에서 도시된 바와 같이, 동일한 체크 순서가 아핀 병합 후보 구성에서의 체크 순서로서 적용될 수 있다. 추가적으로, 이웃하는 블록의 참조 픽처 인덱스가 또한 체크될 수 있다. 체크 순서에서의 첫 번째 블록은 인터 코딩될 수 있고, 현재 CU(1302)와 동일한 참조 픽처를 가질 수 있다. 하나의 구성된 AMVP 후보는, 현재 CU(1302)가 4-파라미터 아핀 모드로 코딩되고 및 이 둘 모두 이용가능할 때에 결정될 수 있다. 구성된 AMPV 후보는 아핀 AMVP 리스트에 추가로 추가될 수 있다. 현재 CU(1302)가 6-파라미터 아핀 모드로 코딩되고, 모두 3개의 CPMV가 이용가능할 때, 구성된 AMVP 후보는 아핀 AMVP 내의 하나의 후보로서 추가될 수 있다. 이와 다를 경우에, 구성된 AMVP 후보는 이용불가능한 것으로서 설정될 수 있다.
승계된 아핀 AMVP 후보 및 구성된 AMVP 후보가 체크된 후, 아핀 AMVP 리스트 내의 후보가 여전히 2 미만인 경우에, , , 및 가 순서대로 추가될 수 있다. , , 및 는, 이용가능할 때, 현재 CU(예컨대, 1302)의 모든 제어 포인트 MV를 예측하기 위하여 병진 MV로서 기능할 수 있다. 최종적으로, 아핀 AMVP가 여전히 채워지지 않은 경우에, 제로 MV는 아핀 AMVP 리스트를 채우기 위하여 이용될 수 있다.
서브블록-기반 아핀 모션 보상은 메모리 액세스 대역폭을 절약할 수 있고, 예측 정확도 불이익을 희생하면서, 픽셀 기반 모션 보상과 비교하여 연산 복잡도를 감소시킬 수 있다. 모션 보상의 더 미세한 세분화도(granularity)를 달성하기 위하여, 광학 흐름을 갖는 예측 정제(PROF)는 모션 보상을 위한 메모리 액세스 대역폭을 증가시키지 않으면서, 서브블록-기반 아핀 모션 보상된 예측을 정제하기 위하여 이용될 수 있다. 서브블록-기반 아핀 모션 보상이 수행된 후에, VVC에서와 같이 루마 예측 샘플은 광학 흐름 수학식에 의해 도출된 차이를 추가함으로써 정제될 수 있다. PROF는 다음과 같이 4개의 단계에서 설명될 수 있다:
단계 (1): 서브블록-기반 아핀 모션 보상은 서브블록 예측 을 생성하기 위하여 수행될 수 있다.
단계 (2): 서브블록 예측의 공간적 경도(spatial gradient) 및 는 3-탭 필터(3-tap filter) [-1, 0, 1]을 이용하여 각각의 샘플 위치에서 계산될 수 있다. 경도 계산은 BDOF에서와 동일한 경도 계산이다. 예를 들어, 공간적 경도 및 는 각각 수학식 (5) 및 (6)에 기초하여 계산될 수 있다.
수학식 (5)
수학식 (6)
수학식 (5) 및 (6)에 도시된 바와 같이, 은 경도의 정밀도를 제어하기 위하여 이용될 수 있다. 서브블록(예컨대, 4x4) 예측은 경도 계산을 위한 각각의 측부 상에서 하나의 예에 의해 확장될 수 있다. 추가적인 메모리 대역폭 및 추가적인 보간 연산을 회피하기 위하여, 확장된 경계 상의 확장된 샘플은 참조 픽처 내의 최근접 정수 픽셀 포지션으로부터 복사될 수 있다.
단계 (3): 루마 예측 정제는 수학식 (7)에서 도시된 바와 같은 광학 흐름 수학식에 의해 계산될 수 있다.
수학식 (7)
여기서, 는, 에 의해 나타낸, 샘플 위치 에 대하여 컴퓨팅된 샘플 MV와, 샘플 가 속하는 서브블록의, 에 의해 나타낸 서브블록 MV와의 사이의 차이일 수 있다. 도 14는 샘플 MV와 서브블록 MV 사이의 차이의 예시적인 예시도를 도시한다. 도 14에서 도시된 바와 같이, 서브블록(1402)은 현재 블록(1400) 내에 포함될 수 있고, 샘플(1404)은 서브블록(1402) 내에 포함될 수 있다. 샘플(1404)은 참조 픽셀(1406)에 대응하는 샘플 모션 벡터 를 포함할 수 있다. 서브블록(1402)은 서브블록 모션 벡터 를 포함할 수 있다. 서브블록 모션 벡터 에 기초하여, 샘플(1404)은 참조 픽셀(1408)에 대응할 수 있다. 에 의해 나타낸, 샘플 MV와 서브블록 MV 사이의 차이는 참조 픽셀(1406)과 참조 픽셀(1408) 사이의 차이에 의해 지시될 수 있다. 는 1/32 루마 샘플 정밀도의 단위로 양자화될 수 있다.
아핀 모델 파라미터 및 서브블록 중심에 대한 샘플 위치는 서브블록으로부터 또 다른 서브블록까지 변경되지 않을 수 있으므로, 는 첫 번째 서브블록(예컨대, 1402)에 대하여 계산될 수 있고, 동일한 CU(예컨대, 1400) 내의 다른 서브블록(예컨대, 1410)에 대하여 재이용될 수 있다. 는 수평 오프셋이라고 하고, 는 샘플 위치 로부터 서브블록의 중심 까지의 수직 오프셋이라고 하면, 는 다음과 같이 수학식 (8) 및 (9)에 의해 도출될 수 있다:
수학식 (8)
수학식 (9)
정확도를 유지하기 위하여, 서브블록의 중심 는 ((WSB - 1)/2, (HSB - 1) / 2)로서 계산될 수 있고, 여기서, WSB 및 HSB는 각각 서브블록 폭 및 높이이다.
일단 가 획득되면, 아핀 모델의 파라미터가 획득될 수 있다. 예를 들어, 4-파라미터 아핀 모델에 대하여, 아핀 모델의 파라미터는 수학식 (10)에서 도시될 수 있다.
(10)
6-파라미터 아핀 모델에 대하여, 아핀 모델의 파라미터는 수학식 (11)에서 도시될 수 있다.
수학식 (11)
여기서, , , 는 각각 상부-좌측 제어 포인트 모션 벡터, 상부-우측 제어 포인트 모션 벡터, 및 하부-좌측 제어 포인트 모션 벡터일 수 있고, 및 는 각각 CU의 폭 및 높이일 수 있다.
단계 (4): 최종적으로, 루마 예측 정제 는 서브블록 예측 에 가산될 수 있다. 최종적인 예측 은 수학식 (12)에서 도시된 바와 같이 생성될 수 있다.
수학식 (12)
PROF는 아핀 코딩된 CU의 2개의 경우에는 적용되지 않을 수 있다: (1) 모든 제어 포인트 MV는 동일하고, 이것은 CU만이 병진 모션을 가진다는 것을 지시하고, (2) 아핀 모션 파라미터는 특정된 제한 초과인데, 그 이유는 서브블록-기반 아핀 MC가 큰 메모리 액세스 대역폭 요건을 회피하기 위하여 CU-기반 MC로 열화되기 때문이다.
VVC 참조 소프트웨어 VTM에서와 같은 아핀 모션 추정(ME : Motion Estimation)은 단방향-예측 및 양방향-예측의 둘 모두를 위하여 동작될 수 있다. 단방향-예측은 참조 리스트 L0 및 참조 리스트 L1 중의 하나에 대해 수행될 수 있고, 양방향-예측은 참조 리스트 L0 및 참조 리스트 L1의 둘 모두에 대해 수행될 수 있다.
도 15는 아핀 ME(1500)의 개략적인 예시도를 도시한다. 도 15에서 도시된 바와 같이, 아핀 ME(1500)에서, 아핀 단방향-예측(S1502)은 참조 리스트 L0 내의 초기 참조 블록에 기초하여 현재 블록의 예측 P0을 획득하기 위하여 참조 리스트 L0에 대해 수행될 수 있다. 아핀 단방향-예측(S1504)은 또한, 참조 리스트 L1 내의 초기 참조 블록에 기초하여 현재 블록의 예측 P1을 획득하기 위하여 참조 리스트 L1에 대해 수행될 수 있다. S1506에서는, 아핀 양방향-예측이 수행될 수 있다. 아핀 양방향-예측(S1506)은 초기 예측 잔차 (2I-P0)-P1로 시작할 수 있고, 여기서, I는 현재 블록의 초기 값일 수 있다. 아핀 양방향-예측(S1506)은 최소 예측 잔차 (2I-P0)-Px를 가지는 최상의(또는 선택된) 참조 블록을 구하기 위하여 참조 리스트 L1 내의 초기 참조 블록 주위에서 참조 리스트 L1 내의 후보를 검색할 수 있고, 여기서, Px는 선택된 참조 블록에 기초한 현재 블록의 예측이다.
현재 코딩 블록에 대한 참조 픽처로, 아핀 ME 프로세스는 먼저, 제어 포인트 모션 벡터(CPMV : control point motion vector)의 세트를 기본(base)으로서 택할 수 있다. 반복적 방법은 CPMV의 세트에 대응하는 현재 아핀 모델의 예측 출력을 생성하고, 예측 샘플의 경도를 계산하고, 그 다음으로, 델타 CPMV를 결정하여 아핀 예측을 최적화하기 위한 선형 수학식을 풀기 위하여 이용될 수 있다. 반복은 델타 CPMV의 전부가 0이거나 반복의 최대 수에 도달할 때에 정지될 수 있다. 반복으로부터 획득된 CPMV는 참조 픽처에 대한 최종적인 CPMV일 수 있다.
참조 리스트 L0 및 L1의 둘 모두 상의 최상의 아핀 CPVM이 아핀 단방향-예측을 위하여 결정된 후에, 아핀 양방향-예측 검색은 아핀 양방향-예측 출력을 최적화하기 위하여, 최상의 단방향-예측 CPMV 및 한 쪽의 참조 리스트를 이용하여, 그리고 다른 참조 리스트 상의 최상의 CPMV를 검색하여 수행될 수 있다. 아핀 양방향-예측 검색은 최적의 결과를 획득하기 위하여 2개의 참조 리스트에 대해 반복적으로 수행될 수 있다.
도 16은 참조 픽처와 연관된 최종적인 CPMV가 계산될 수 있는 예시적인 아핀 ME 프로세스(1600)를 도시한다. 아핀 ME 프로세스(1600)는 S1602로 시작할 수 있다. S1602에서는, 현재 블록의 기본 CPMV가 결정될 수 있다. 기본 CPMV는 병합 인덱스, 진보된 모션 벡터 예측(AMVP) 예측자 인덱스, 아핀 병합 인덱스 등 중의 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
S1604에서, 현재 블록의 초기 아핀 예측은 기본 CPMV에 기초하여 획득될 수 있다. 예를 들어, 기본 CPMV에 따르면, 6-파라미터 아핀 모션 모델의 4-파라미터 아핀 모션 모델은 초기 아핀 예측을 생성하기 위하여 적용될 수 있다.
S1606에서는, 초기 아핀 예측의 경도가 획득될 수 있다. 예를 들어, 초기 아핀 예측의 경도는 수학식 (5) 및 (6)에 기초하여 획득될 수 있다.
S1608에서는, 델타 CPMV가 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 델타 CPMV는 초기 아핀 예측과, 제1 아핀 예측과 같은 추후의 아핀 예측과의 사이의 변위와 연관될 수 있다. 초기 아핀 예측의 경도 및 델타 CPMV에 기초하여, 제1 아핀 예측이 획득될 수 있다. 제1 아핀 예측은 제1 CPMV에 대응할 수 있다.
S1610에서는, 델타 CPMV가 제로이거나 반복 수가 임계 값 이상인지 여부를 체크하기 위하여 결정이 행해질 수 있다. 델타 CPMV가 제로이거나 반복 수가 임계 값 이상일 때, 최종적인(또는 선택된) CPMV는 S1612에서 결정될 수 있다. 최종적인(또는 선택된) CPMV는 초기 아핀 예측의 경도 및 델타 CPMV에 기초하여 결정되는 제1 CPMV일 수 있다.
S1610을 여전히 참조하면, 델타 CPMV가 제로가 아니거나 반복 수가 임계 값 미만일 때, 새로운 반복이 시작될 수 있다. 새로운 반복에서, 업데이팅된 CPMV(예컨대, 제1 CPMV)는 업데이팅된 아핀 예측을 생성하기 위하여 S1604에 제공될 수 있다. 아핀 ME 프로세스(1600)는 그 다음으로, S1606으로 진행할 수 있고, 여기서, 업데이팅된 아핀 예측의 경도가 계산될 수 있다. 아핀 ME 프로세스(1600)는 그 다음으로, 새로운 반복을 계속하기 위하여 S1608로 진행할 수 있다.
아핀 모션 모델에서, 4-파라미터 아핀 모션 모델은 회전 및 줌의 모션을 포함하는 공식에 의해 추가로 설명될 수 있다. 예를 들어, 4-파라미터 아핀 모션 모델은 다음과 같이 수학식 (13)에서 다시 기재될 수 있다:
수학식 (13)
여기서, 및 는 각각 줌 인자(zooming factor) 및 회전 각도일 수 있다. 현재 프레임이 시간적으로 2개의 참조 프레임의 중간에 있을 때, 그리고 모션이 일정하고 연속적인 경우에는, 줌 인자가 지수함수적일 수 있는 반면, 회전 각도는 상수일 수 있다. 그러므로, 수학식 (13)은 참조 리스트 0에 대한 아핀 모션과 같은, 하나의 참조에 대한 아핀 모션을 공식화하기 위하여 적용될 수 있다. 참조 리스트 1과 같은, 시간적으로 현재 프레임의 다른 측부 상에 있는 다른 참조 프레임에 대한 아핀 모션은 수학식 (14)에서 설명될 수 있다.
수학식 (14)
수학식 (13) 및 (14)는 대칭적 아핀 모션 모델로 칭해질 수 있다. 대칭적 아핀 모션 모델은 코딩 효율을 추가로 개선시키기 위하여 적용될 수 있다. 및 사이의 관계는 다음과 같이 수학식 (15)에서 설명될 수 있다:
수학식 (15)
VVC에서의 BDOF는 JEM에서 BIO로서 이전에 지칭되었다. JEM 버전과 비교하면, VVC에서의 BDOF는 특히, 승산(multiplication)의 수 및 승수(multiplier)의 크기의 측면에서, 더 적은 연산을 요구하는 더 간단한 버전일 수 있다.
BDOF는 4x4 서브블록 레벨에서 CU의 양방향-예측 신호를 정제하기 위하여 이용될 수 있다. CU가 다음과 같은 조건을 만족시키는 경우에, BDOF는 CU에 적용될 수 있다:
(1) CU는 "진정한(true)" 양방향-예측 모드를 이용하여 코딩되고, 즉, 2개의 참조 픽처 중의 하나는 디스플레이 순서에서 현재 픽처 이전이고, 다른 하나는 디스플레이 순서에서 현재 픽처 이후임,
(2) 2개의 참조 픽처로부터 현재 픽처까지의 거리(예컨대, POC 차이)는 동일함,
(3) 두 참조 픽처는 단기 참조 픽처임,
(4) CU는 아핀 모드 또는 SbTMVP 병합 모드를 이용하여 코딩되지 않음,
(5) CU는 64개 초과의 루마 샘플을 가짐,
(6) CU 높이 및 CU 폭 둘 모두는 8개의 루마 샘플 이상임,
(7) BCW 가중치 인덱스는 동일한 가중치를 지시함,
(8) 가중화된 포지션(WP : weighted position)은 현재 CU에 대하여 이네이블되지 않음, 및
(9) CIIP 모드는 현재 CU에 대하여 이용되지 않음.
BDOF는 루마 컴포넌트에 오직 적용될 수 있다. BDOF의 명칭이 지시하는 바와 같이, BDOF 모드는 광학 흐름 개념에 기초할 수 있고, 이것은 객체의 모션이 평활(smooth)한 것을 가정한다. 각각의 4×4 서브블록에 대하여, 모션 정제 는 L0 및 L1 예측 샘플 사이의 차이를 최소화함으로써 계산될 수 있다. 모션 정제는 그 다음으로, 4x4 서브블록 내의 양방향-예측된 샘플 값을 조절하기 위하여 이용될 수 있다. BDOF는 다음과 같은 단계를 포함할 수 있다:
첫째, 참조 리스트 L0 및 참조 리스트 L1으로부터의 2개의 예측 신호의 수평 및 수직 경도인 및 , = 0, 1은 2개의 이웃하는 샘플 사이의 차이를 직접적으로 계산함으로써 컴퓨팅될 수 있다. 수평 및 수직 경도는 다음과 같은 수학식 (16) 및 (17)에서 제공될 수 있다:
수학식 (16)
수학식 (17)
여기서, 는 리스트 내의 예측 신호의 좌표 에서의 샘플 값일 수 있고, = 0,1이고, shift1은 루마 비트 심도(luma bit depth)인 bitDepth에 기초하여 shift1 = max(6, bitDepth-6)으로서 계산될 수 있다.
그 다음으로, 경도, , 및 의 오토- 및 교차-상관은 다음과 같은 수학식 (18) 내지 (22)에 따라 계산될 수 있다:
수학식 (18)
수학식 (19)
수학식 (20)
수학식 (21)
수학식 (22)
여기서, 및 는 각각 수학식 (23) 내지 (25)에서 제공될 수 있다.
수학식 (23)
수학식 (24)
수학식 (25)
여기서, 는 4x4 서브블록 주위의 6x6 윈도우(window)일 수 있고, 및 의 값은 각각 min(1, bitDepth - 11) 및 min(4, bitDepth - 8)과 같은 것으로 설정될 수 있다.
모션 정제 는 그 다음으로, 다음과 같은 수학식 (26) 및 (27)를 이용하는 교차- 및 오토-상관 항을 이용하여 도출될 수 있다:
수학식 (26)
수학식 (27)
여기서, 이다. 는 플로어 함수(floor function)이고, = 12이다. 모션 정제 및 경도에 기초하여, 조절은 수학식 (28)에 기초하여 4x4 서브블록 내의 각각의 샘플에 대하여 계산될 수 있다:
수학식 (28)
최종적으로, CU의 BDOF 샘플은 다음과 같은 수학식 (29)에서의 양방향-예측 샘플을 조절함으로써 계산될 수 있다:
수학식 (29)
값은 BDOF 프로세스에서의 승수가 15-비트를 초과하지 않도록 선택될 수 있고, BDOF 프로세스에서의 중간 파라미터의 최대 비트-폭은 32-비트 내에서 유지될 수 있다.
경도 값을 도출하기 위하여, 현재 CU 경계의 외부의 리스트 ( = 0, 1) 내의 일부 예측 샘플 이 생성될 필요가 있다. 도 17에서 도시된 바와 같이, VVC에서의 BDOF는 CU(1704)의 경계(1706) 주위의 하나의 확장된 행/열(1702)을 이용할 수 있다. 경계외 예측 샘플을 생성하는 연산 복잡도를 제어하기 위하여, 확장된 영역(예컨대, 도 17에서의 비음영처리된 영역) 내의 예측 샘플은 보간없이 직접적으로 (예컨대, 좌표에 대한 floor() 동작을 이용하여) 근처의 정수 포지션에서의 참조 샘플을 취함으로써 생성될 수 있고, 정상적인 8-탭 모션 보상 보간 필터는 CU 내의 예측 샘플(예컨대, 도 17에서의 음영처리된 영역)을 생성하기 위하여 이용될 수 있다. 확장된 샘플 값은 오직 경도 계산 시에 이용될 수 있다. BDOF 프로세스 내의 나머지 단계에 대하여, CU 경계 외부의 임의의 샘플 및 경도 값이 필요한 경우에, 샘플 및 경도 값은 샘플 및 경도 값의 최근접 이웃으로부터 패딩(예컨대, 반복)될 수 있다.
CU의 폭 및/또는 높이가 16개의 루마 샘플보다 클 때, CU는 16개의 루마 샘플과 같은 폭 및/또는 높이를 갖는 서브블록으로 분할될 수 있고, 서브블록 경계는 BDOF 프로세스에서 CU 경계로서 취급될 수 있다. BDOF 프로세스의 최대 유닛 크기는 16x16으로 제한될 수 있다. 각각의 서브블록에 대하여, BDOF 프로세스는 스킵(skip)될 수 있다. 초기 L0 및 L1 예측 샘플 사이의 절대차의 합(SAD : sum of absolute difference)이 임계치보다 작을 때, BDOF 프로세스는 서브블록에 적용되지 않을 수 있다. 임계치는 (8 * W*(H >> 1)과 같은 것으로 설정될 수 있고, 여기서, W는 서브블록의 폭을 지시할 수 있고, H는 서브블록의 높이를 지시할 수 있다. SAD 계산의 추가적인 복잡도를 회피하기 위하여, DMVR 프로세스에서 계산된 초기 L0 및 L1 예측 샘플 사이의 SAD는 BDOF 프로세스에서 재이용될 수 있다.
BCW가 현재 블록에 대하여 이네이블되는 경우, 즉, BCW 가중치 인덱스가 비동일한 가중치를 지시하는 경우에, 양방향 광학 흐름은 디세이블될 수 있다. 유사하게, WP가 현재 블록에 대하여 이네이블되는 경우, 즉, 루마 가중치 플래그(예컨대, luma_weight_lx_flag)가 2개의 참조 픽처 중의 어느 하나에 대하여 1인 경우에, BDOF는 디세이블될 수 있다. CU가 대칭적 MVD 모드 또는 CIIP 모드로 코딩될 때, BDOF는 또한 디세이블될 수 있다.
병합 모드의 MV의 정확도를 증가시키기 위하여, 쌍방-정합(BM : bilateral-matching)-기반 디코더 측 모션 벡터 정제가 VVC에서와 같이 적용될 수 있다. 양방향-예측 동작에서, 정제된 MV는 참조 픽처 리스트 L0 및 참조 픽처 리스트 L1 내의 초기 MV 주위에서 검색될 수 있다. BM 방법은 참조 픽처 리스트 L0 및 리스트 L1 내의 2개의 후보 블록 사이의 왜곡을 계산할 수 있다.
도 18은 BM-기반 디코더 측 모션 벡터 정제의 예시적인 개략도를 도시한다. 도 18에서 도시된 바와 같이, 현재 CU(1802)는 현재 블록(1808)을 포함할 수 있다. 현재 픽처는 참조 픽처 리스트 L0(1804) 및 참조 픽처 리스트 L1(1806)을 포함할 수 있다. 참조 블록(1808)은 초기 모션 벡터 MV0에 따른 참조 픽처 리스트 L0(1804) 내의 초기 참조 블록(1812), 및 초기 모션 벡터 MV1에 따른 참조 픽처 리스트 L1(1806) 내의 초기 참조 블록(1814)을 포함할 수 있다. 검색 프로세스는 참조 픽처 리스트 L0(1804) 내의 초기 MV0 및 참조 픽처 리스트 L1(1806) 내의 초기 MV1 주위에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 첫 번째 후보 참조 블록(1810)은 참조 픽처 리스트 L0(1804)에서 식별될 수 있고, 첫 번째 후보 참조 블록(1816)은 참조 픽처 리스트 L1(1806)에서 식별될 수 있다. 초기 MV(예컨대, MV0 및 MV1) 주위의 각각의 MV 후보(예컨대, MV0' 및 MV1')에 기초한 후보 참조 블록(예컨대, 1810 및 1816) 사이의 SAD가 계산될 수 있다. 가장 낮은 SAD를 갖는 MV 후보는 정제된 MV가 될 수 있고, 양방향-예측된 신호를 생성하여 현재 블록(1808)을 예측하기 위하여 이용될 수 있다.
DMVR의 적용은 한정될 수 있고, 다음과 같이, VVC에서와 같이, 모드 및 특징에 기초하여 코딩되는 CU에 대하여 오직 적용될 수 있다:
(1) 양방향-예측 MV에 의한 CU 레벨 병합 모드,
(2) 하나의 참조 픽처는 현재 픽처에 대하여, 과거에 있고, 또 다른 참조 픽처는 미래에 있다.
(3) 2개의 참조 픽처로부터 현재 픽처까지의 거리(예컨대, POC 차이)는 동일함,
(4) 두 참조 픽처는 단기 참조 픽처임,
(5) CU는 64개 초과의 루마 샘플을 가짐,
(6) CU 높이 및 CU 폭 둘 모두는 8개의 루마 샘플 이상임,
(7) BCW 가중치 인덱스는 동일한 가중치를 지시함,
(8) WP는 현재 블록에 대하여 이네이블되지 않음, 및
(9) CIIP 모드는 현재 블록에 대하여 이용되지 않음.
DMVR 프로세스에 의해 도출되는 정제된 MV는 인터 예측 샘플을 생성하기 위하여 이용될 수 있고, 미래의 픽처 코딩을 위한 시간적 모션 벡터 예측에서 이용될 수 있다. 하지만, 원래의 MV는 디블록킹 프로세스(deblocking process)에서 이용될 수 있고, 미래의 CU 코딩을 위한 공간적 모션 벡터 예측에서 이용될 수 있다.
DVMR에서, 검색 포인트(search point)는 초기 MV를 포위할 수 있고, MV 오프셋은 MV 차이 미러링 규칙(mirroring rule)을 따를 수 있다. 다시 말해서, 후보 MV 쌍(MV0, MV1)에 의해 나타낸, DMVR에 의해 체크되는 임의의 포인트는 수학식 (30) 및 (31)에서 도시되는 MV 차이 미러링 규칙을 따를 수 있다:
수학식 (30)
수학식 (31)
여기서, 은 참조 픽처 중의 하나 내의 초기 MV와 정제된 MV 사이의 정제 오프셋을 나타낼 수 있다. 정제 검색 범위는 초기 MV로부터의 2개의 정수 루마 샘플일 수 있다. 검색은 정수 샘플 오프셋 검색 스테이지 및 분수 샘플 정제 스테이지를 포함할 수 있다.
예를 들어, 25개 포인트 전체 검색은 검색 샘플 오프셋 검색을 위하여 적용될 수 있다. 초기 MV 쌍의 SAD가 먼저 계산될 수 있다. 초기 MV 쌍의 SAD가 임계치보다 작은 경우에, DMVR의 정수 샘플 스테이지가 종결될 수 있다. 이와 다를 경우에, 나머지 24개의 포인트의 SAD가 계산될 수 있고, 래스트 스캐닝 순서(raster scanning order)와 같은 스캐닝 순서로 체크될 수 있다. 가장 작은 SAD를 갖는 포인트는 정수 샘플 오프셋 검색 스테이지의 출력으로서 선택될 수 있다. DMVR 정재의 불확실성의 불이익을 감소시키기 위하여, DMVR 프로세스 동안의 원래의 MV는 선택될 우선순위를 가질 수 있다. 초기 MV 후보에 의해 참조된 참조 블록 사이의 SAD는 SAD 값의 1/4만큼 감소될 수 있다.
정수 샘플 검색은 분수 샘플 정제에 선행할 수 있다. 계산 복잡도를 절약하기 위하여, 분수 샘플 정제는 SAD 비교에 의한 추가적인 검색 대신에, 파라메트릭 오차 표면 수학식(parametric error surface equation)을 이용함으로써 도출될 수 있다. 분수 샘플 정제는 정수 샘플 검색 스테이지의 출력에 기초하여 조건적으로 호출될 수 있다. 정수 샘플 검색 스테이지가 중심이 제1 반복 검색 또는 제2 반복 검색의 어느 하나에서 가장 작은 SAD를 가짐으로써 종결될 때, 분수 샘플 정제가 추가로 적용될 수 있다.
파라메트릭 오차 표면-기반 서브-픽셀 오프셋 추정에서, 중심 포지션 비용, 및 중심으로부터의 4개의 이웃하는 포지션에서의 비용은, 수학식 (32)에 기초한 2-D 파라볼릭 오차 표면 수학식(parabolic error surface equation)에 맞도록 하기 위하여 이용될 수 있다:
수학식 (32)
여기서, 은 가장 작은 비용을 갖는 분수 포지션에 대응할 수 있고, C는 최소 비용 값에 대응할 수 있다. 4개의 검색 포인트의 비용 값을 이용하여 수학식 (32)을 푸는 것에 의해, 은 수학식 (33) 및 (34)에서 컴퓨팅될 수 있다:
수학식 (33)
수학식 (34)
및 의 값은 -8 내지 8 사이에 있도록 자동적으로 제약될 수 있는데, 그 이유는 모든 비용 값이 양수이고, 가장 작은 값이 E(0,0)이기 때문이다. 및 의 값의 제약은 VVC에서의 1/16 번째-펠 MV 정확도를 갖는 절반 펠(또는 픽셀) 오프셋에 대응할 수 있다. 컴퓨팅된 분수 는 서브-픽셀 정확한 정제 델타 MV를 얻기 위하여 정수 거리 정제 MV에 가산될 수 있다.
쌍선형-보간(bilinear-interpolation) 및 샘플 패딩은 VVC에서와 같이 적용될 수 있다. MV의 해상도는 예를 들어, 1/16 루마 샘플일 수 있다. 분수 포지션에서의 샘플은 8-탭 보간 필터를 이용하여 보간될 수 있다. DMVR에서, 검색 포인트는 정수 샘플 오프셋을 갖는 초기 분수-펠 MV를 포위할 수 있고, 그러므로, 분수 포지션의 샘플은 DMVR 검색 프로세스에 대하여 보간될 필요가 있다. 계산 복잡도를 감소시키기 위하여, 쌍선형 보간 필터는 DMVR에서의 보간 프로세스를 위한 분수 샘플을 생성하기 위하여 이용될 수 있다. 다른 중요한 효과에서, 2-샘플 검색 범위를 갖는 쌍선형 필터를 이용함으로써, DVMR은 정상적인 모션 보상 프로세스와 비교하여, 더 많은 참조 샘플을 액세스하지는 않는다. 정제된 MV가 DMVR 검색 프로세스로 획득된 후에, 정상적인 8-탭 보간 필터는 최종적인 예측을 생성하기 위하여 적용될 수 있다. 정상적인 MC 프로세스와 비교하여, 더 많은 참조 샘플을 액세스하지 않기 위하여, 원래의 MV에 기초한 보간 프로세스에 대하여 필요한 것이 아니라, 정제된 MV에 기초한 보간 프로세스에 대하여 필요할 수 있는 샘플은 이용가능한 샘플로부터 패딩될 수 있다.
CU의 폭 및/또는 높이가 16개의 루마 샘플보다 클 때, CU는 16개의 루마 샘플과 같은 폭 및/또는 높이를 갖는 서브블록으로 추가로 분할될 수 있다. DMVR 검색 프로세스를 위한 최대 유닛 크기는 16x16으로 제한될 수 있다.
VVC에서와 같이 아핀 쌍방 정합 모드가 적용될 수 있다. 아핀 쌍방 정합 모드에서는 4-파라미터 아핀 모델이 적용되어 쌍방 정합을 기반으로 최상의(또는 선택된) 아핀 파라미터를 찾을 수 있다. 그러나 수학식 (1), (2), (13)의 4-파라미터 아핀 모델과 같은 정규 4-파라미터 아핀 모델(regular 4-parameter affine model)에서 직접 아핀 파라미터를 해결하는 것은, 상기 정규 4-파라미터 아핀 모델이 비선형 함수이기 때문에 어려울 수 있다.
본 개시내용에서는 단순화된 4-파라미터 아핀 모델이 제공될 수 있다. 일부 실시예에서, 단순화된 4-파라미터 아핀 모델은 예를 들어 수학식 (13)으로부터 도출될 수 있다.
실시예에서, 3-파라미터(또는 3-p) 줌 모델은 수학식 (35) 및 (36)에서 다음과 같이 제공될 수 있으며, 여기서 α, c 및 f는 3개의 아핀 파라미터이다.
수학식 (35)
수학식 (36)
수학식 (35) 및 (36)에 도시된 바와 같이, 는 제1 방향(예를 들어, X 방향)을 따른 참조 리스트 L0의 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터일 수 있다. 은 제2 방향(예를 들어, Y 방향)을 따른 참조 리스트 L0의 첫 번째 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터일 수 있다. 은 제1 방향을 따른 참조 리스트 L1의 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터일 수 있다. 은 제2 방향을 따른 참조 리스트 L1의 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터일 수 있다. c는 제1 방향의 변환 인자(translation factor)(또는 변환 인자의 제1 컴포넌트)일 수 있다. f는 제2 방향의 변환 인자(또는 변환 인자의 제2 컴포넌트)일 수 있다. (x, y)는 현재 블록 내의 샘플의 위치일 수 있다. α= r-1, 여기서 r은 수학식 (13)에 표시된 줌 인자일 수 있다.
일례에서, 수학식 (35)은 가 작고, =1, =0일 때 수학식 (13)으로부터 유도될 수 있다. 또한, 수학식 (35) 및 (36)에 나타난 바와 같이, 제1 모션 벡터(, )의 아핀 파라미터는 제2 모션 벡터(, )의 아핀 파라미터와 반대되는 부호 값을 갖는다.
실시예에서, 4-파라미터(또는 4-p) 줌 모델은 수학식 (37) 및 (38)에서 다음과 같이 제공될 수 있으며, 여기서 α1, α2, c 및 f는 4개의 아핀 파라미터이다.
수학식 (37)
수학식 (38)
수학식 (37) 및 (38)에 도시된 바와 같이, 는 제1 방향(예를 들어, X 방향)을 따른 참조 리스트 L0의 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터일 수 있다. 은 제2 방향(예를 들어, Y 방향)을 따른 참조 리스트 L0의 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터일 수 있다. 은 제1 방향을 따른 참조 리스트 L1의 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터일 수 있다. 은 제2 방향을 따른 참조 리스트 L1의 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터일 수 있다. c는 제1 방향의 변환 인자(또는 변환 인자의 제1 컴포넌트)일 수 있다. f는 제2 방향의 변환 인자(또는 변환 인자의 제2 컴포넌트)일 수 있다. (x, y)는 현재 블록의 샘플의 위치일 수 있다. α1 = r1-1, 여기서 r1은 제1 방향의 줌 인자(또는 줌 인자의 제1 컴포넌트)일 수 있다. α2 = r2-1, 여기서 r2는 제2 방향의 줌 인자(또는 줌 인자의 제2 컴포넌트)일 수 있다. 예를 들어. α1은 α2와 동일하지 않으며, 이는 제1 모션 벡터가, 제2 방향의 줌 인자(예를 들어, α2)와 다른 제1 방향의 줌 인자(예를 들어, α1)를 가질 수 있음을 나타낸다.
일례에서, 수학식 (37)은 가 작고, =1, =0일 때 수학식 (13)으로부터 유도될 수 있다. 또한, 수학식 (37) 및 (38)에 나타난 바와 같이, 제1 모션 벡터(, )의 아핀 파라미터는 제2 모션 벡터(, )의 아핀 파라미터와 반대된다.
실시예에서, 3-파라미터 회전 모델은 수학식 (39) 및 (40)에서 다음과 같이 제공될 수 있으며, 여기서 , c 및 f는 3개의 아핀 파라미터이다.
수학식 (39)
수학식 (40)
수학식 (39) 및 (40)에 도시된 바와 같이, 는 제1 방향(예를 들어, X 방향)을 따른 참조 리스트 L0의 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터일 수 있다. 은 제2 방향(예를 들어, Y 방향)을 따른 참조 리스트 L0의 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터일 수 있다. 은 제1 방향을 따른 참조 리스트 L1의 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터일 수 있다. 은 제2 방향을 따른 참조 리스트 L1의 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터일 수 있다. c는 제1 방향의 변환 인자(또는 변환 인자의 제1 컴포넌트)일 수 있다. f는 제2 방향의 변환 인자(또는 변환 인자의 제2 컴포넌트)일 수 있다. (x, y)는 현재 블록의 샘플의 위치일 수 있다. α1 = r1-1, 여기서 은 수학식 (13)에 따른 회전 인자일 수 있다.
일례에서, 수학식 (39)는 가 작고, r=1, =1, =0일 때 수학식 (13)으로부터 유도될 수 있다. 또한, 수학식 (39) 및 (40)에 나타난 바와 같이, 제1 모션 벡터(, )의 아핀 파라미터는 제2 모션 벡터(, )의 아핀 파라미터와 반대된다.
실시예에서, 4-파라미터 회전 모델은 수학식 (41) 및 (42)에서 다음과 같이 제공될 수 있으며, 여기서 a, b, c 및 f는 4개의 아핀 파라미터이다.
수학식 (41)
수학식 (42)
수학식 (41) 및 (42)에 도시된 바와 같이, 는 제1 방향(예를 들어, X 방향)을 따른 참조 리스트 L0의 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터일 수 있다. 은 제2 방향(예를 들어, Y 방향)을 따른 참조 리스트 L0의 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터일 수 있다. 은 제1 방향을 따른 참조 리스트 L1의 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터일 수 있다. 은 제2 방향을 따른 참조 리스트 L1의 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터일 수 있다. c는 제1 방향의 변환 인자(또는 변환 인자의 제1 컴포넌트)일 수 있다. f는 제2 방향의 변환 인자(또는 변환 인자의 제2 컴포넌트)일 수 있다. (x, y)는 현재 블록의 샘플의 위치일 수 있다.
일례에서, 수학식 (41)은 수학식(13)과 동일할 수 있으며, 여기서 회전 인자는 일 수 있고 줌 인자 r은 1일 수 있다. 따라서 a = cos -1 및 b= sin . a는 회전 인자 와 관련된 제1 인자일 수 있고, b는 회전 인자와 관련된 제2 인자일 수 있으며, -b는 반대의 제2 인자일 수 있다. 수학식 (42)는 수학식 (14)를 기반으로 도출될 수 있으며, 여기서 회전 인자는 - 일 수 있고 줌 인자 r은 1일 수 있다.
본 개시내용에서, 수학식(35)-(42)에 제공된 아핀 모델은 아핀 쌍방 정합에서 개별적으로 또는 조합하여 사용될 수 있다. 아핀 쌍방 정합에서는, 제1 참조 픽처와 제2 참조 픽처 사이에서 현재 픽처가 위치할 수 있는 곳인, 현재 픽처와 연관된 제1 참조 픽처 및 제2 참조 픽처 내의 참조 블록을 기반으로 반복 검색을 통해 현재 블록의 아핀 모션을 도출(또는 정제)할 수 있다. 수학식 (35)-(42)에 제공된 아핀 모델 또는 아핀 모델의 서브세트는 최종 정제된 아핀 병합 후보(refined affine merge candidates, CPMVs)를 도출하기 위해 미리 정의된 반복 횟수와 조합하여 사용될 수도 있다.
실시예에서, 3-p 줌 모델 기반 아핀 쌍방 정합이 아핀 병합 후보를 정제하기 위해 적용될 수 있다.
일례에서, 아핀 쌍방 정합은 도 15 및 16에 도시된 아핀 모션 추정(ME)의 반복 프로세스와 같은 반복 프로세스(또는 반복 검색)에 기초하여 수행될 수 있다. 따라서 3-p 줌 모델은 기본 CPMV에 따라 최종 CPMV를 도출(또는 아핀 병합 후보를 정제)하기 위해 반복 프로세스에 적용될 수 있다.
도 16에 도시된 바와 같이, S1602에서, 반복 프로세스의 제1 반복에서 현재 블록에 대한 기본 CPMV가 결정될 수 있다. 기본 CPMV는 각각 참조 리스트 L0의 초기 참조 블록 및 참조 리스트 L1의 초기 참조 블록과 연관될 수 있다. 실시예에서, 기본 CPMV는 아핀 병합 후보에 기초하여 결정될 수 있다. S1604에서는 참조 리스트 L0의 초기 참조 블록(또는 기본 CPMV)을 기반으로 시작점(또는 초기 예측자) 를 결정할 수 있고, 참조 리스트 L1의 초기 참조 블록(또는 기본 CPMV)을 기반으로 시작점(또는 초기 예측자) 를 결정할 수 있다. S1606에서, 의 경도와 의 경도는 수학식 (5) 및 (6)을 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 는 x 방향에서의 초기 예측자 의 경도일 수 있다. 는 y 방향에서의 초기 예측자 의 경도일 수 있다. 는 x 방향에서의 초기 예측자 의 경도일 수 있다. 는 y 방향에서의 초기 예측자 의 경도일 수 있다.
S1608에서, 참조 리스트 L0의 초기 참조 블록 및 제1 참조 블록과 같은, 참조 리스트 L0의 2개의 참조 블록(또는 서브블록)과 연관된 델타 CPMV는 수학식 (35)-(42)에 제공된 아핀 모델 중 하나를 기반으로 계산될 수 있다. 예를 들어, 아핀 모델은 수학식 (35)와 (36)에 표시된 3-p 줌 모델일 수 있다. 델타 CPMV는 및 로 표시될 수 있다. 는 x 방향을 따르는 참조 리스트 L0 내의 초기 참조 블록 및 제1 참조 블록과 같은 2개의 참조 블록(또는 서브블록)의 차이 또는 변위일 수 있다. 는 y 방향을 따르는 참조 리스트 L0 내의 초기 참조 블록 및 제1 참조 블록과 같은 2개의 참조 블록(또는 서브블록)의 차이 또는 변위일 수 있다. 유사하게, 참조 리스트 L1의 초기 참조 블록 및 제1 참조 블록과 같은, 참조 리스트 L1의 2개의 참조 블록(또는 서브블록)과 연관된 델타 CPMV는 수학식 (35)-(42)에 제공된 아핀 모델 중 하나를 기반으로 계산될 수 있다. 예를 들어, 아핀 모델은 수학식 (35)와 (36)에 표시된 3-p 줌 모델일 수 있다. 델타 CPMV는 및 로 표시될 수 있다. 는 x 방향을 따르는 참조 리스트 L1 내의 초기 참조 블록 및 제1 참조 블록과 같은 2개의 참조 블록(또는 서브블록)의 차이 또는 변위일 수 있다. 는 y 방향을 따르는 참조 리스트 L1 내의 초기 참조 블록 및 제1 참조 블록과 같은 2개의 참조 블록(또는 서브블록)의 차이 또는 변위일 수 있다.
S1610에서, 참조 리스트 L0 내의 제1 참조 블록에 기반한 현재 블록의 제1 예측자 와 의 참조 리스트 L1 내의 제1 참조 블록에 기반한 현재 블록의 제1 예측자 는 수학식 (43) 및 (44)에 따라 결정될 수 있다.
수학식 (43)
수학식 (44)
여기서 는 현재 블록의 픽셀(또는 샘플) 위치일 수 있다.
, , , 및 중의 적어도 하나가 제로가 아닌 것에 응답하여, 아핀 쌍방 정합은 S1614에 따라 다음으로 제2 반복으로 진행할 수 있다. S1614에서, 업데이트된 CPMV(예를 들어, 및 와 연관된 첫 번째 CPMV)가, 업데이트된 CPMV(또는 업데이트된 아핀 예측)이 생성될 수 있는 S1604에 제공될 수 있다. 이후 아핀 쌍방 정합은 업데이트된 CPMV의 경도가 계산될 수 있는 S1606로 진행될 수 있다. 아핀 쌍방 정합은 S1608로 진행하여 새로운 반복(예를 들어, 제2 반복)을 계속할 수 있다. 제2 반복에서, 참조 리스트 L0 내의 제2 참조 블록에 기초한 현재 블록의 제2 예측자 , 및 참조 리스트 L1 내의 제2 참조 블록에 기초한 현재 블록의 제2 예측자 는 다음과 같이 수학식 (45) 내지 (46)에 따라 결정될 수 있다:
수학식 (45)
수학식 (46)
수학식 (45)에서 도시된 바와 같이, 는 x 방향에서의 제1 예측자 의 경도일 수 있다. 는 y 방향에서의 제1 예측자 의 경도일 수 있다. 는 x 방향을 따르는 참조 리스트 L0 내의 제1 참조 블록 및 제2 참조 블록의 차이 또는 변위일 수 있다. 는 y 방향을 따르는 제1 참조 블록과 제2 참조 블록 사이의 차이 또는 변위일 수 있다. 수학식 (46)에서 도시된 바와 같이, 는 x 방향에서의 제1 예측자 의 경도일 수 있다. 는 y 방향에서의 제1 예측자 의 경도일 수 있다. 는 x 방향을 따르는 참조 리스트 L1 내의 제1 참조 블록 및 제2 참조 블록의 차이 또는 변위일 수 있다. 는 y 방향을 따르는 참조 리스트 L1 내의 제1 참조 블록과 제2 참조 블록 사이의 차이 또는 변위일 수 있다.
쌍방 정합의 반복은, 반복 수 N이 반복 프로세스의 임계 값(또는 최대 반복 횟수) 이상이거나, 참조 리스트 L0의 N번째 참조 블록과 참조 리스트 L0의 (N+1)번째 참조 블록 간의 변위(예를 들어, , )가 제로이거나, 참조 리스트 L1 내의 N 번째 참조 블록과 참조 리스트 L1 내의 (N+1) 번째 참조 블록 사이의 변위(예를 들어, , ) 가 제로일 때에 종결될 수 있다. 이에 따라, 도 16의 S1612와 같이, 참조 리스트 L0의 N 번째 참조 블록과 참조 리스트 L1의 N 번째 참조 블록을 기반으로 최종 CPMV가 결정될 수 있다.
일례에서, 최종 CPMV는 현재 블록의 아핀 병합 후보일 수 있다. 일례에서, 최종 CPMV를 직접 적용하여 현재 블록의 예측 정보를 생성할 수 있다. 일례에서, 최종 CPMV는 또한 도 15에 도시된 아핀 양방향-예측과 같은 양방향-예측을 수행하기 위해 적용될 수 있다. 예를 들어, 도 15에 도시된 바와 같이, S1502에서, 참조 리스트 L0의 N 번째 참조 블록과 연관된 최종 CPMV를 기반으로 현재 블록의 예측 P0가 결정될 수 있다. S1504에서는 참조 리스트 L1의 N번째 참조 블록과 연관된 최종 CPMV를 기반으로 현재 블록의 예측 P1가 결정될 수 있다. S1506에서, 아핀 양방향-예측이 수행될 수 있다. 아핀 양방향-예측(1506)은 초기 예측 잔차 (2I-P0)-P1으로 시작할 수 있으며, 여기서 I는 현재 블록의 초기 값이거나 현재 블록의 초기 예측자가 될 수 있다. 아핀 양방향-예측(1506)은 참조 리스트 L1의 P1 주변에서 참조 리스트 L1 내의 후보를 검색하여 최소 예측 잔차 (2I-P0)-Px를 갖는 최상의(또는 선택된) 참조 블록을 찾을 수 있다. Px는 참조 리스트 L1에서 선택된 참조 블록에 기반한 현재 블록의 예측일 수 있다. 일부 실시예에서, 아핀 양방향-예측은 추가로 초기 예측 잔차 (2I-P0)-Px로 시작할 수 있고, 최소 예측 잔차 (2I-Py)-Px을 사용하여 참조 리스트 L0의 P0 주변의 최상의(또는 선택된) 참조 블록을 검색할 수 있다. Py는 참조 리스트 L0에서 선택된 참조 블록에 기반한 현재 블록을 예측일 수 있다.
다른 실시예에서, 3p 줌 모델과 4p 회전 모델 모두 아핀 쌍방 정합에 적용될 수 있으며, 여기서 시작점(또는 기본 CPMV)은, 병합 인덱스가 나타내는 병합 후보 또는 AMVP 예측자 인덱스가 나타내는 AMPV 후보에 기초하는 것과 같이 병진 운동에 기초하여 생성될 수 있다.
일례로서, 및 에 의해 표시되는 제1 CPMV는, 3-p 줌 모델과 같은, 수학식 (35) 내지 (42)의 아핀 모델 중 제1 아핀 모델에 기초하여 제1 반복에서 계산될 수 있다. 4-p 회전 모델과 같은 수학식 (35) 내지 (42)의 아핀 모델중 제2 아핀 모델이 후속 반족을 진행하기 위해 적용되어 및 에 의해 표시되는 최종 CPMV를 도출할 수 있다.
일례로서, 3p 줌 모델과 같은 수학식 (35) 내지 (42)의 아핀 모델의 제1 아핀 모델에 기반한 최종 CPMV0을 생성하기 위해 다수의 N 반복이 수행될 수 있다. 그런 다음 최종 CPMV0는 초기점(또는 기본 CPMV)로서 적용되어, 4-p 회전 모델과 같은, 수학식 (35) 내지 (42)의 아핀 모델의 제2 아핀 모델을 기반으로 한 여러 번의 반복으로 최종 CPMV1을 생성할 수 있다. N과 M은 임의의 양의 정수일 수 있다.
일례에서, 수학식 (35) 내지 (42)의 아핀 모델의 M(M=1 내지 4) 아핀 모델과 같은 다수의 아핀 모델이 적용될 수 있다. 각 아핀 모델에 대해 다수의 Ni(i=1 내지 M) 반복이 적용될 수 있다. 다수의 Ni(i=1 내지 M) 반복을 순차적으로 수행하여 최종 CPMV를 생성할 수 있다. 예를 들어, 3-p 줌 모델, 3-p 회전 모델, 또는 4-p 줌 모델이 먼저 선택될 수 있다. 3-p 줌 모델을 기반으로 최종 CPMV0을 도출하기 위해 다수의 N1 반복을 수행할 수 있다. 3-p 회전 모델을 기반으로 최종 CPMV0을 시작점으로 사용하여, 최종 CPMV1을 생성하기 위해 다수의 N2 반복을 수행할 수 있다. 4-p 줌 모델을 기반으로 최종 CPMV1을 시작점으로 사용하여, 최종 CPMV2를 생성하기 위해 다수의 N3 반복을 수행할 수 있다. 최종 CPMV2는 현재 블록에 대한 아핀 병합 후보로 정제될 수 있다.
실시예에서, 아핀 쌍방 정합에 사용되는 아핀 모델의 유형(예를 들어, 아핀 모델 중 어느 것)은 시퀀스 레벨의 SPS와 같은 상위 레벨 신택스 또는 슬라이스 레벨의 슬라이스 헤더 등에 의해 신호될 수 있다.
일례에서, 아핀 병합 후보를 도출하기 위한 쌍방 정합에 사용되는 아핀 모델의 유형과 변환 병합 후보를 도출하기 위한 아핀 모델의 유형은 별도로 시그널링될 수 있다.
도 19는 개시내용의 일부 실시예에 따른 예시적인 디코딩 프로세스(1900)의 개요를 서술하는 흐름도를 도시한다. 도 20은 개시내용의 일부 실시예에 따른 예시적인 인코딩 프로세스(2000)의 개요를 서술하는 흐름도를 도시한다. 제안된 프로세스는 별도로 이용될 수 있거나 임의의 순서로 조합될 수 있다. 또한, 프로세스(또는 실시예)의 각각, 인코더, 및 디코더는 프로세싱 회로부(예컨대, 하나 이상의 프로세서 또는 하나 이상의 집적 회로)에 의해 구현될 수 있다. 하나의 예에서, 하나 이상의 프로세서는 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체 내에 저장되는 프로그램을 실행한다.
프로세스(예컨대, 1900 및 2000)의 동작은 원하는 대로, 임의의 양 또는 순서로 조합되거나 배열될 수 있다. 실시예에서, 프로세스(예컨대, 1900 및 2000)의 동작 중의 2개 이상은 병렬로 수행될 수 있다.
프로세스(예컨대, 1900 및 2000)는 재구성 중인 블록에 대한 예측 블록을 생성하기 위하여, 블록의 재구성 및/또는 인코딩에서 이용될 수 있다. 다양한 실시예에서, 프로세스(예컨대, 1900 및 2000)는 단말 디바이스(310, 320, 330, 및 340) 내의 프로세싱 회로부, 비디오 인코더(403)의 기능을 수행하는 프로세싱 회로부, 비디오 디코더(410)의 기능을 수행하는 프로세싱 회로부, 비디오 디코더(510)의 기능을 수행하는 프로세싱 회로부, 비디오 인코더(603)의 기능을 수행하는 프로세싱 회로부 등과 같은 프로세싱 회로부에 의해 실행된다. 일부 실시예에서, 프로세스(예컨대, 1900 및 2000)는 소프트웨어 명령으로 구현되고, 이에 따라, 프로세싱 회로부가 소프트웨어 명령을 실행할 때, 프로세싱 회로부는 프로세스(예컨대, 1900 및 2000)를 수행한다.
도 19에서 도시된 바와 같이, 프로세스(1900)는 S1901로부터 시작할 수 있고, S1910으로 진행할 수 있다. S1910에서, 현재 픽처 내의 현재 블록의 예측 정보는 코딩된 비디오 비트스트림으로부터 수신될 수 있다. 예측 정보는, 현재 픽처와 연관된 제1 참조 픽처 및 제2 참조 픽처 내의 참조 블록을 기반으로 현재 블록의 아핀 모션을 도출하는 아핀 쌍방 정합을 기반으로 현재 블록이 예측됨을 지시할 수 있다. 현재 픽쳐는 제1 참조 픽쳐와 제2 참조 픽쳐 사이에 위치할 수 있다.
S1920에서, 아핀 쌍방 정합과 연관된 하나 이상의 아핀 모델 각각에 대한 제1 아핀 파라미터 및 제2 아핀 파라미터가 결정될 수 있다. 각각의 아핀 모델의 제1 아핀 파라미터는 제1 참조 픽처에 대한 제1 모션 벡터와 연관될 수 있다. 각각의 아핀 모델의 제2 아핀 파라미터는 제2 참조 픽처에 대한 제2 모션 벡터와 연관될 수 있다. 제1 아핀 파라미터와 제2 아핀 파라미터는 반대 부호를 가질 수 있다.
S1930에서는, 하나 이상의 아핀 모델의 결정된 제1 아핀 파라미터와 결정된 제2 아핀 파라미터에 기초한 아핀 쌍방 정합을 수행하여 현재 블록의 아핀 모션의 제어점 모션 벡터(CPMV)를 결정할 수 있다.
S1940에서는 현재 블록의 아핀 모션의 CPMV를 기반으로 현재 블록을 복원할 수 있다.
CPMV를 결정하기 위해, 하나 이상의 아핀 모델 중 제1 아핀 모델에 기초하여 현재 블록의 아핀 모션의 제1 CPMV를 결정할 수 있다. 하나 이상의 아핀 모델 중 제2 아핀 모델과 제1 CPMV에 기초하여 현재 블록의 아핀 모션에 대한 정제된 CPMV를 결정할 수 있다. 제2 아핀 모델은 제1 아핀 모델과 동일할 수도 있고 다를 수도 있다. 이에 따라, 현재 블록의 아핀 모션의 정제된 CPMV를 기반으로 현재 블록이 복원될 수 있다.
하나 이상의 아핀 모델은 3-파라미터 줌 모델을 포함할 수 있다. 3-파라미터 줌 모델은 제1 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 더 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는 제1 방향을 따른 병진 인자의 제1 컴포넌트와, 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 줌 인자의 곱의 합과 동일할 수 있다. 3-파라미터 줌 모델은 제2 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록의 샘플의 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는 제2 방향을 따른 병진 인자의 제2 컴포넌트와, 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 줌 인자의 곱의 합과 같을 수 있으며, 여기서 제2 방향은 제1 방향에 수직이다. 3-파라미터 줌 모델은 제1 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록의 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는 제1 방향을 따른 반대 병진 인자(opposite translation factor)의 제1 컴포넌트와, 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 반대 줌 인자(opposite zooming factor)의 곱의 합과 동일할 수 있다. 3-파라미터 줌 모델은 제2 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록의 샘플의 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 더 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트는 제2 방향을 따른 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트와, 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 반대 줌 인자의 곱의 합과 동일할 수 있다.
하나 이상의 아핀 모델은 3-파라미터 회전 모델을 포함할 수 있다. 3-파라미터 회전 모델은 제1 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록의 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트을 더 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는 제1 방향을 따른 병진 인자의 제1 컴포넌트와, 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자의 곱의 합과 동일할 수 있다. 제2 방향은 제1 방향에 수직일 수 있다. 3-파라미터 회전 모델은 제2 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록의 샘플의 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는 제2 방향을 따른 병진 인자의 제2 컴포넌트와, 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 반대 회전 인자의 곱의 합과 동일할 수 있다. 3-파라미터 회전 모델은 제1 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록의 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는 제1 방향의 반대 병진 인자의 제1 컴포넌트와, 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 반대 회전 인자의 곱의 합과 동일할 수 있다. 3-파라미터 회전 모델은 제2 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록의 샘플의 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트는 제2 방향을 따른 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트와, 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자의 곱의 합과 동일할 수 있다.
하나 이상의 아핀 모델은 4-파라미터 줌 모델을 포함할 수 있다. 4-파라미터 줌 모델은 제1 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 더 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는 제1 방향을 따른 병진 인자의 제1 컴포넌트와, 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 제1 방향의 제1 줌 인자의 제1 컴포넌트의 곱의 합과 동일할 수 있다. 4-파라미터 줌 모델은 제2 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록의 샘플의 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는 제2 방향을 따른 병진 인자의 제2 컴포넌트와, 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 제2 방향을 따른 줌 인자의 제2 컴포넌트의 곱의 합과 동일할 수 있다. 제2 방향은 제1 방향에 수직일 수 있다. 4-파라미터 줌 모델은 제1 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록의 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는 제1 방향을 따른 반대 병진 인자의 제1 컴포넌트와, 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 제1 방향을 따른 반대 줌 인자의 제1 성분의 곱과 동일할 수 있다. 4-파라미터 줌 모델은 제2 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록의 샘플의 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제2 성분은 제2 방향을 따른 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트와, 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 제2 방향을 따른 반대 줌 인자의 제2 컴포넌트의 곱의 합과 동일할 수 있다.
하나 이상의 아핀 모델은 4-파라미터 회전 모델을 포함할 수 있습니다. 4-파라미터 회전 모델은 제1 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록의 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 더 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제1 성분은 (i) 제1 방향을 따른 병진 인자의 제1 컴포넌트, (ii) 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 제1 인자의 곱, 및 (iii) 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자와 관련된 제2 인자의 곱의 합과 동일할 수 있다. 제1 방향은 제2 방향에 수직일 수 있다. 4-파라미터 회전 모델은 제2 방향을 따라 제1 참조 픽처와 연관된 현재 블록의 샘플의 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는 (i) 제2 방향을 따른 병진 인자의 제2 컴포넌트, (ii) 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 반대 제2 인자(opposite second factor)의 곱, 및 (iii) 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 제1 인자의 곱의 합과 동일할 수 있다. 4-파라미터 회전 모델은 제1 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록의 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는 (i) 제1 방향을 따른 반대 병진 인자의 제1 컴포넌트, (ii) 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 제1 인자의 곱, 및 (iii) 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 반대 제2 인자의 곱의 합과 동일할 수 있다. 4-파라미터 회전 모델은 제2 방향을 따른 제2 참조 픽처와 연관된 현재 블록의 샘플의 제2 모션 벡터의 제2 성분을 포함할 수 있다. 제2 모션 벡터의 제2 성분은 (i) 제2 방향을 따른 반대 병진 인자의 제2 성분, (ii) 제1 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 제2 인자의 곱, 및 (iii) 제2 방향을 따른 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 제1 인자의 곱의 합과 동일할 수 있다.
현재 블록의 아핀 모션의 제1 CPMV를 결정하기 위해, 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 초기 예측자의 제1 컴포넌트가 결정될 수 있다. 현재 블록에 대한 제2 참조 픽처와 연관된 초기 예측자의 제2 컴포넌트가 결정될 수 있다. 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 제1 예측자의 제1 컴포넌트는 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 초기 예측자의 제1 컴포넌트에 기초하여 결정될 수 있다. 현재 블록에 대한 제2 참조 픽처와 연관된 제1 예측자의 제2 컴포넌트는 현재 블록에 대한 제2 참조 픽처와 연관된 초기 예측자의 제2 컴포넌트에 기초하여 결정될 수 있다. 아핀 모션의 제1 CPMV는 제1 참조 픽처와 연관된 제1 예측자의 제1 컴포넌트 및 제2 참조 픽처와 연관된 제1 예측자의 제2 컴포넌트에 기초하여 결정될 수 있다.
일부 실시예에서, 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 초기 예측자의 제1 컴포넌트는 병합 후보, AMPV(Advanced Motion Vector Prediction) 후보 및 아핀 병합 후보 중 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 제1 예측자의 제1 컴포넌트를 결정하기 위해, 제1 방향을 따른 초기 예측자의 제1 컴포넌트의 경도 값의 제1 컴포넌트가 결정될 수 있다. 제2 방향을 따른 초기 예측자의 제1 컴포넌트의 경도 값의 제2 컴포넌트가 결정될 수 있다. 제2 방향은 제1 방향에 수직일 수 있다. 초기 예측자의 제1 컴포넌트 및 제1 방향을 따른 제1 예측자의 제1 컴포넌트와 연관된 변위의 제1 컴포넌트는 하나 이상의 아핀 모델 중 제1 아핀 모델에 따라 결정될 수 있다. 초기 예측자의 제1 컴포넌트 및 제2 방향을 따른 제1 예측자의 제1 컴포넌트와 연관된 변위의 제2 컴포넌트는 하나 이상의 아핀 모델 중 제1 아핀 모델에 따라 결정될 수 있다. 제1 예측자의 제1 컴포넌트는 (i) 초기 예측자의 제1 컴포넌트, (ii) 경도 값의 제1 컴포넌트와 변위의 제1 컴포넌트의 곱, 및 (iii) 경도 값의 제2 컴포넌트와 변위의 제2 컴포넌트의 곱의 합에 기초하여 결정될 수 있다.
아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정하기 위해, (i) N이 반복 프로세스의 상한값과 동일한 것, 및 (ii) 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자 및 제1 참조 픽처와 연관된 (N+1)번째 예측자를 기초로한 변위가 제로인 것 중 하나에 응답하여, 아핀 모션의 정제된 CPMV는, 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자 및 제2 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자에 기초하여 결정될 수 있다.
현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자에 기초하여 아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정하기 위해, 제1 방향에 따른 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1)번째 예측자의 경도 값의 제1 컴포넌트가 결정될 수 있다. 제2 방향에 따른 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1)번째 예측자의 경도 값의 제2 컴포넌트가 결정될 수 있다. 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자와 제1 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1)번째 예측자와 연관된 변위의 제1 컴포넌트는 하나 이상의 아핀 모델 중 제2 아핀 모델에 따라 결정될 수 있다. 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자와 제2 방향을 따른 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1)번째 예측자와 연관된 변위의 제2 컴포넌트는 하나 이상의 아핀 모델 중 제2 아핀 모델에 따라 결정될 수 있다. 그리고 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 N 번째 예측자는 (i) 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1) 번째 예측자, (ii) (N-1)번째 예측자의 경도 값의 제1 컴포넌트와 변위의 제1 컴포넌트의 곱, 및 (iii) (N-1)번째 예측자의 경도 값의 제2 컴포넌트와 변위의 제2 컴포넌트의 곱의 합에 기초하여 결정될 수 있다.
일부 실시예에서, 아핀 모션의 제1 CPMV를 결정하기 위해, 아핀 모션의 제1 CPMV는 제1 참조 픽처와 연관된 N 번째 예측자 및 제2 참조 픽처와 연관된 N 번째 예측자에 기초하여 결정될 수 있다.
일부 실시예에서, 아핀 모션의 정의된 CPMV를 결정하기 위해, (i) M이 반복 프로세스의 상한값과 동일한 것, 및 (ii) 제1 참조 픽처와 연관된 M번째 예측자 및 제1 참조 픽처와 연관된 (M+1)번째 예측자에 기초한 변위가 제로인 것 중 하나에 응답하여, 아핀 모션의 정의된 CPMV는 (i) 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자로부터 도출된, 제1 참조 픽처와 연관된 M번째 예측자, 및 (ii) 제 2 참조 픽처와 연관된 N 번째 예측자로부터 도출된, 제2 참조 픽처와 연관된 M번째 예측자에 기초하여 결정될 수 있다.
일부 실시예에서, 하나 이상의 아핀 모델 각각에 대한 제1 아핀 파라미터 및 제2 아핀 파라미터는 예측 정보에 포함된 구문 요소에 기초하여 결정될 수 있다. 신택스 요소는 시퀀스 파라미터 세트, 픽처 파라미터 세트, 슬라이스 헤더 중 하나에 포함될 수 있다.
S1940 후에, 프로세스는 S1999로 진행하여 종결된다.
프로세스(1900)는 적당하게 적응될 수 있다. 프로세스(1900)에서의 단계(들)는 수정될 수 있고 및/또는 생략될 수 있다. 추가적인 단계(들)가 추가될 수 있다. 구현예의 임의의 적당한 순서가 이용될 수 있다.
도 20에서 도시된 바와 같이, 프로세스(2000)는 S2001로부터 시작할 수 있고, S2010으로 진행할 수 있다. S2010에서는, 아핀 쌍방 정합과 연관된 하나 이상의 아핀 모델 각각에 대한 제1 아핀 파라미터 및 제2 아핀 파라미터가 결정될 수 있다. 아핀 쌍방 정합은 현재 픽처 내 현재 블록에 적용될 수 있다. 각각의 아핀 모델의 제1 아핀 파라미터는 현재 블록의 제1 참조 픽처에 대한 제1 모션 벡터와 연관될 수 있다. 각각의 아핀 모델의 제2 아핀 파라미터는 현재 블록의 제2 참조 픽처에 대한 제2 모션 벡터와 연관될 수 있다. 제1 아핀 파라미터와 제2 아핀 파라미터는 반대 부호를 가질 수 있다.
S2020에서는, 하나 이상의 아핀 모델의 결정된 제1 아핀 파라미터와 결정된 제2 아핀 파라미터에 기초하여 아핀 쌍방 정합을 수행하여 현재 블록의 CPMV를 결정할 수 있다.
S2030에서는 현재 블록의 결정된 CPMV에 기초하여 현재 블록의 예측 정보를 생성할 수 있다.
그 다음으로, 프로세스는 S2099로 진행하여 종결된다.
프로세스(2000)는 적당하게 적응될 수 있다. 프로세스(2000)에서의 단계(들)는 수정될 수 있고 및/또는 생략될 수 있다. 추가적인 단계(들)가 추가될 수 있다. 구현예의 임의의 적당한 순서가 이용될 수 있다.
위에서 설명된 기법은 컴퓨터-판독가능 명령을 이용하고 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 매체 내에 물리적으로 저장된 컴퓨터 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 21은 개시된 발명 요지의 어떤 실시예를 구현하기 위하여 적당한 컴퓨터 시스템(2100)을 도시한다.
컴퓨터 소프트웨어는, 하나 이상의 컴퓨터 중앙 프로세싱 유닛(CPU : central processing unit), 그래픽 프로세싱 유닛(GPU : Graphics Processing Unit) 등에 의해 직접적으로, 또는 해독, 마이크로-코드 실행 등을 통해 실행될 수 있는 명령을 포함하는 코드를 생성하기 위하여 어셈블리(assembly), 컴파일링(compilation), 링크(linking) 등의 대상이 될 수 있는 임의의 적당한 머신 코드 또는 컴퓨터 언어를 이용하여 코딩될 수 있다.
명령은 예를 들어, 개인용 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 서버, 스마트폰, 게이밍 디바이스, 사물 인터넷 디바이스 등을 포함하는 다양한 유형의 컴퓨터 또는 그 컴포넌트 상에서 실행될 수 있다.
컴퓨터 시스템(2100)을 위한 도 21에서 도시된 컴포넌트는 본질적으로 예시적이고, 본 개시내용의 실시예를 구현하는 컴퓨터 소프트웨어의 이용 또는 기능성의 범위에 대한 임의의 제한을 제안하도록 의도되지는 않는다. 컴포넌트의 구성은 컴퓨터 시스템(2100)의 예시적인 실시예에서 예시된 컴포넌트의 임의의 하나 또는 그 조합에 관련되는 임의의 종속성 또는 요건을 가지는 것으로서 해독되지 않아야 한다.
컴퓨터 시스템(2100)은 어떤 인간 인터페이스 입력 디바이스를 포함할 수 있다. 이러한 인간 인터페이스 입력 디바이스는 예를 들어, (키스트로크(keystroke), 스와이프(swipe), 데이터 글러브(data glove) 이동과 같은) 촉각적 입력, (보이스, 클랩핑(clapping)과 같은) 오디오 입력, (제스처(gesture)와 같은) 시각적 입력, 후각적 입력(도시되지 않음)을 통한 하나 이상의 인간 사용자에 의한 입력에 응답할 수 있다. 인간 인터페이스 디바이스는 또한, (음성, 음악, 주변 사운드와 같은) 오디오, (스캐닝된 이미지, 스틸 이미지 카메라로부터 획득된 사진 이미지와 같은) 이미지, (2 차원 비디오, 입체적 비디오를 포함하는 3 차원 비디오와 같은) 비디오와 같은, 인간에 의한 지각적 입력에 반드시 직접적으로 관련되지 않은 어떤 미디어를 캡처하기 위하여 이용될 수 있다.
입력 인간 인터페이스 디바이스는 키보드(2101), 마우스(2102), 트랙패드(2103), 터치 스크린(2110), 데이터-글러브(도시되지 않음), 조이스틱(2105), 마이크로폰(2106), 스캐너(2107), 카메라(2108) 중의 하나 이상(각각의 도시된 것의 오직 하나)을 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(2100)은 또한, 어떤 인간 인터페이스 출력 디바이스를 포함할 수 있다. 이러한 인간 인터페이스 출력 디바이스는 예를 들어, 촉각적 출력, 음, 광, 및 냄새/맛을 통해 하나 이상의 인간 사용자의 감각을 자극하는 것일 수 있다. 이러한 인간 인터페이스 출력 디바이스는 촉각적 출력 디바이스(예를 들어, 터치-스크린(2110), 데이터-글로브(도시되지 않음), 또는 조이스틱(2105)에 의한 촉각적 피드백이지만, 입력 디바이스로서 역할을 하지 않는 촉각적 피드백 디바이스가 또한 있을 수 있음), (스피커(2109), 헤드폰(도시되지 않음)과 같은) 오디오 출력 디바이스, (각각이 터치-스크린 입력 능력을 갖거나 갖지 않고, 각각이 촉각적 피드백 능력을 갖거나 갖지 않고, 그 일부는 입체적 출력, 가상 현실 안경(도시되지 않음), 홀로그래픽 디스플레이, 및 연기 탱크(smoke tank)(도시되지 않음)와 같은 수단을 통해 2 차원 시각적 출력 또는 3 차원 초과 출력을 출력하는 것이 가능할 수 있는, CRT 스크린, LCD 스크린, 플라즈마 스크린, OLED 스크린을 포함하기 위한 스크린(2110)과 같은) 시각적 출력 디바이스, 및 프린터(도시되지 않음)를 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(2100)은 또한, CD/DVD 또는 유사한 매체(2121)를 갖는 CD/DVD ROM/RW(2120)를 포함하는 광학 매체, 썸-드라이브(thumb-drive)(2122), 분리가능 하드 드라이브 또는 솔리드 스테이트 드라이브(2123), 테이프 및 플로피 디스크(도시되지 않음)와 같은 레거시 자기 매체, 보안 동글(security dongle)(도시되지 않음)과 같은 특화된 ROM/ASIC/PLD 기반 디바이스 등과 같은 인간 액세스가능한 저장 디바이스 및 그 연관된 매체를 포함할 수 있다.
본 기술분야에서의 통상의 기술자는 또한, 현재 개시된 발명 요지와 관련하여 이용된 바와 같은 용어 "컴퓨터 판독가능 매체"가 송신 매체, 반송파, 또는 다른 일시적 신호를 망라하지 않는다는 것을 이해해야 한다.
컴퓨터 시스템(2100)은 또한, 하나 이상의 통신 네트워크(2155)에 대한 인터페이스(2154)를 포함할 수 있다. 네트워크는 예를 들어, 무선, 유선, 광학일 수 있다. 네트워크는 추가로, 로컬, 광역, 대도시, 차량 및 산업, 실시간, 내지연성(delay-tolerant) 등일 수 있다. 네트워크의 예는 이더넷(Ethernet), 무선 LAN, GSM, 3G, 4G, 5G, LTE 등을 포함하기 위한 셀룰러 네트워크, 케이블 TV, 위성 TV, 및 지상 방송 TV를 포함하기 위한 TV 유선 또는 무선 광역 디지털 네트워크, CANBus를 포함하기 위한 차량 및 산업 등과 같은 로컬 영역 네트워크를 포함한다. 어떤 네트워크는 (예를 들어, 컴퓨터 시스템(2100)의 USB 포트와 같은) 어떤 범용 데이터 포트 또는 주변 버스(2149)에 연결된 외부 네트워크 인터페이스 어댑터를 통상적으로 요구하고; 다른 것은 통상적으로, 이하에서 설명된 바와 같은 시스템 버스로의 연결(예를 들어, PC 컴퓨터 시스템으로의 이더넷 인터페이스, 또는 스마트폰 컴퓨터 시스템으로의 셀룰러 네트워크 인터페이스)에 의해 컴퓨터 시스템(2100)의 코어로 통합된다. 이 네트워크 중의 임의의 네트워크를 이용하여, 컴퓨터 시스템(2100)은 다른 엔티티와 통신할 수 있다. 이러한 통신은 단방향성 수신 단독(예를 들어, 방송 TV), 단방향성 전송-단독(예를 들어, 어떤 CANbus 디바이스로의 CANbus), 또는 예를 들어, 로컬 또는 광역 디지털 네트워크를 이용하는 다른 컴퓨터 시스템으로의 양방향성일 수 있다. 어떤 프로토콜 및 프로토콜 스택(protocol stack)은 위에서 설명된 바와 같은 그 네트워크 및 네트워크 인터페이스의 각각 상에서 이용될 수 있다.
전술한 인간 인터페이스 디바이스, 인간-액세스가능한 저장 디바이스, 및 네트워크 인터페이스는 컴퓨터 시스템(2100)의 코어(2140)에 연결될 수 있다.
코어(2140)는 하나 이상의 중앙 프로세싱 유닛(CPU : Central Processing Unit)(2141), 그래픽 프로세싱 유닛(GPU : Graphics Processing Unit)(2142), 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(FPGA : Field Programmable Gate Area)의 형태인 특화된 프로그래밍가능 프로세싱 유닛(2143), 어떤 태스크를 위한 하드웨어 가속기(2144), 그래픽 어댑터(2150) 등을 포함할 수 있다. 이 디바이스는 판독-전용 메모리(ROM : Read-only memory)(2145), 랜덤-액세스 메모리(2146), 내부 비-사용자 액세스가능한 하드 드라이브와 같은 내부 대용량 스토리지, SSD(2147) 등과 함께, 시스템 버스(2148)를 통해 접속될 수 있다. 일부 컴퓨터 시스템에서, 시스템 버스(2148)는 추가적인 CPU, GPU 등에 의한 확장을 가능하게 하기 위하여 하나 이상의 물리적 플러그의 형태로 액세스가능할 수 있다. 주변 디바이스는 직접적으로 코어의 시스템 버스(2148)에, 또는 주변 버스(2149)를 통해 연결될 수 있다. 예에서, 스크린(2110)은 그래픽 어댑터(2150)에 접속될 수 있다. 주변 버스를 위한 아키텍처는 PCI, USB 등을 포함한다.
CPU(2141), GPU(2142), FPGA(2143), 및 가속기(2144)는 전술한 컴퓨터 코드를 조합으로 구성할 수 있는 어떤 명령을 실행할 수 있다. 그 컴퓨터 코드는 ROM(2145) 또는 RAM(2146) 내에 저장될 수 있다. 과도적 데이터는 또한, RAM(2146) 내에 저장될 수 있는 반면, 영구적 데이터는 예를 들어, 내부 대용량 스토리지(2147) 내에 저장될 수 있다. 메모리 디바이스 중의 임의의 메모리 디바이스에 대한 고속 저장 및 인출은 하나 이상의 CPU(2141), GPU(2142), 대용량 스토리지(2147), ROM(2145), RAM(2146) 등과 밀접하게 연관될 수 있는 캐시 메모리의 이용을 통해 가능하게 될 수 있다.
컴퓨터 판독가능 매체는 다양한 컴퓨터-구현된 동작을 수행하기 위하여 그 상에서 컴퓨터 코드를 가질 수 있다. 매체 및 컴퓨터 코드는 본 개시내용의 목적을 위하여 특수하게 설계되고 구성된 것일 수 있거나, 이들은 컴퓨터 소프트웨어 기술분야에서 통상의 기술자에게 널리 공지되고 이용가능한 종류일 수 있다.
제한이 아닌 예로서, 아키텍처(2100) 및 구체적으로 코어(2140)를 가지는 컴퓨터 시스템은 하나 이상의 유형의 컴퓨터-판독가능 매체에서 구체화된 소프트웨어를 실행하는 (CPU, GPU, FPGA, 가속기 등을 포함하는) 프로세서(들)의 결과로서의 기능성을 제공할 수 있다. 이러한 컴퓨터-판독가능 매체는 위에서 도입된 바와 같은 사용자-액세스가능한 대용량 스토리지 뿐만 아니라, 코어-내부 대용량 스토리지(2147) 또는 ROM(2145)과 같은, 비-일시적 본질인 코어(2140)의 어떤 스토리지와 연관된 매체일 수 있다. 본 개시내용의 다양한 실시예를 구현하는 소프트웨어는 이러한 디바이스 내에 저장될 수 있고 코어(2140)에 의해 실행될 수 있다. 컴퓨터-판독가능 매체는 특정한 필요성에 따라, 하나 이상의 메모리 디바이스 또는 칩을 포함할 수 있다. 소프트웨어는 코어(2140) 및 구체적으로, (CPU, GPU, FPGA 등을 포함하는) 그 안의 프로세서로 하여금, RAM(2146) 내에 저장된 데이터 구조를 정의하는 것, 및 소프트웨어에 의해 정의된 프로세스에 따라 이러한 데이터 구조를 수정하는 것을 포함하는, 본 명세서에서 설명된 특정한 프로세스 또는 특정한 프로세스의 특정한 부분을 실행하게 할 수 있다. 추가적으로 또는 대안으로서, 컴퓨터 시스템은 본 명세서에서 설명된 특정한 프로세스 또는 특정한 프로세스의 특정한 부분을 실행하기 위하여 소프트웨어 대신에 또는 소프트웨어와 함께 동작할 수 있는, 회로(예를 들어, 가속기(2144))에서 와이어링되거나 또는 구체화된 로직의 결과로서의 기능성을 제공할 수 있다. 소프트웨어에 대한 참조는 로직을 망라할 수 있고, 적절할 경우에 그 반대도 마찬가지이다. 컴퓨터-판독가능 매체에 대한 참조는 실행을 위한 소프트웨어를 저장하는 (집적 회로(IC : integrated circuit)와 같은) 회로, 실행을 위한 로직을 구체화하는 회로, 또는 적절할 경우에 둘 모두를 망라할 수 있다. 본 개시내용은 하드웨어 및 소프트웨어의 임의의 적당한 조합을 망라한다.
부록 A: 두문자어
JEM: joint exploration model(공동 탐구 모델)
VVC: versatile video coding(다용도 비디오 코딩)
BMS: benchmark set(벤치마크 세트)
MV: Motion Vector(모션 벡터)
HEVC: High Efficiency Video Coding(고효율 비디오 코딩)
SEI: Supplementary Enhancement Information(보충적 강화 정보)
VUI: Video Usability Information(비디오 이용가능성 정보)
GOPs: Groups of Pictures(픽처의 그룹)
TUs: Transform Units(변환 유닛)
PUs: Prediction Units(예측 유닛)
CTUs: Coding Tree Units(코딩 트리 유닛)
TBs: Coding Tree Blocks(코딩 트리 블록)
PBs: Prediction Blocks(예측 블록)
HRD: Hypothetical Reference Decoder(가상적 참조 디코더)
SNR: Signal Noise Ratio(신호 잡음 비율)
CPUs: Central Processing Units(중앙 프로세싱 유닛)
GPUs: Graphics Processing Units(그래픽 프로세싱 유닛)
CRT: Cathode Ray Tube(음극선관)
LCD: Liquid-Crystal Display(액정 디스플레이)
OLED: Organic Light-Emitting Diode(유기 발광 다이오드)
CD: Compact Disc(컴팩트 디스크)
DVD: Digital Video Disc(디지털 비디오 디스크)
ROM: Read-Only Memory(판독-전용 메모리)
RAM: Random Access Memory(랜덤 액세스 메모리)
ASIC: Application-Specific Integrated Circuit(애플리케이션-특정 집적 회로)
PLD: Programmable Logic Device(프로그래밍가능 로직 디바이스)
LAN: Local Area Network(로컬 영역 네트워크)
GSM: Global System for Mobile communications(이동 통신을 위한 글로벌 시스템)
LTE: Long-Term Evolution(롱텀 에볼루션)
CANBus: Controller Area Network Bus(제어기 영역 네트워크 버스)
USB: Universal Serial Bus(유니버셜 직렬 버스)
PCI: Peripheral Component Interconnect(주변 컴포넌트 상호접속)
FPGA: Field Programmable Gate Areas(필드 프로그래밍가능 게이트 어레이)
SSD: solid-state drive(솔리드-스테이트 드라이브)
IC: Integrated Circuit(집적 회로)
CU: Coding Unit(코딩 유닛)
이 개시내용은 몇몇 예시적인 실시예를 설명하였지만, 개시내용의 범위 내에 속하는 개조, 치환, 다양한 적당한 등가물이 있다. 본 기술분야에서의 통상의 기술자는, 본 명세서에서 명시적으로 도시되거나 설명되지 않았지만, 개시내용의 원리를 구체화하고, 이에 따라, 그 사상 및 범위 내에 있는 수많은 시스템 및 방법을 고안할 수 있을 것이라는 것이 이에 따라 인식될 것이다.
Claims (20)
- 비디오 디코더에서 수행되는 비디오 디코딩 방법으로서,
코딩된 비디오 비트스트림으로부터 현재 픽처 내 현재 블록의 예측 정보를 수신하는 단계 - 상기 예측 정보는, 상기 현재 픽처와 연관된 제1 참조 픽처 및 제2 참조 픽처 내의 참조 블록에 기초하여 상기 현재 블록의 아핀 모션(affine motion)이 도출되는 아핀 쌍방 정합(affine bilateral matching)에 기초하여 상기 현재 블록이 예측됨을 지시하고, 상기 현재 픽처는 상기 제1 참조 픽처와 상기 제2 참조 픽처 사이에 위치함 - ;
상기 아핀 쌍방 정합과 연관된 하나 이상의 아핀 모델 각각에 대한 제1 아핀 파라미터 및 제2 아핀 파라미터를 결정하는 단계 - 각각의 아핀 모델의 상기 제1 아핀 파라미터는 상기 제1 참조 픽처에 대한 제1 모션 벡터와 연관되고, 각각의 아핀 모델의 상기 제2 아핀 파라미터는 상기 제2 참조 픽처에 대한 제2 모션 벡터와 연관되고, 상기 제1 아핀 파라미터와 상기 제2 아핀 파라미터는 서로 반대 부호를 가짐 - ;
상기 하나 이상의 아핀 모델의 결정된 상기 제1 아핀 파라미터 및 결정된 상기 제2 아핀 파라미터에 기초하여 상기 아핀 쌍방 정합을 수행하는 것에 의해, 상기 현재 블록의 아핀 모션의 제어점 모션 벡터(control point motion vectors, CPMV)를 결정하는 단계; 및
상기 현재 블록의 아핀 모션의 CPMV를 기반으로 상기 현재 블록을 재구성하는 단계를 포함하는
비디오 디코딩 방법. - 제1항에 있어서,
상기 CPMV를 결정하는 단계는
상기 하나 이상의 아핀 모델 중 제1 아핀 모델에 기초하여 상기 현재 블록의 아핀 모션의 제1 CPMV를 결정하는 단계; 및
상기 제1 CPMV 및 상기 하나 이상의 아핀 모델 중 제2 아핀 모델에 기초하여 반복 프로세스를 통해 상기 현재 블록의 아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정하는 단계 - 상기 제2 아핀 모델은 상기 제1 아핀 모델과 동일하거나 다름 -
를 더 포함하고,
상기 재구성하는 단계는
상기 현재 블록의 아핀 모션의 상기 정제된 CPMV에 기초하여 상기 현재 블록을 재구성하는 단계를 더 포함하는,
비디오 디코딩 방법. - 제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 아핀 모델은 3-파라미터 줌 모델을 포함하고,
상기 3-파라미터 줌 모델은
제1 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 줌 인자(zooming factor)의 곱에 상기 제1 방향을 따른 병진 인자(translation factor)의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일함 - ;
제2 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 줌 인자의 곱에 상기 제2 방향을 따른 상기 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일하고, 상기 제2 방향은 상기 제1 방향에 수직임 - ;
상기 제1 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 반대 줌 인자(opposite zooming factor)의 곱에 상기 제1 방향을 따른 반대 병진 인자(opposite translation factor)의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일함 - ; 및
상기 제2 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 반대 줌 인자의 곱에 상기 제2 방향을 따른 상기 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일함 -
를 포함하는,
비디오 디코딩 방법. - 제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 아핀 모델은 3-파라미터 회전 모델을 포함하고,
상기 3-파라미터 회전 모델은
제1 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 회전 인자(rotation factor)의 곱에 상기 제1 방향을 따른 병진 인자의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일하고, 상기 제2 방향은 상기 제1 방향에 수직임 - ;
상기 제2 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 반대 회전 인자(opposite rotation factor)의 곱에 상기 제2 방향을 따른 상기 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일함 - ;
상기 제1 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 반대 회전 인자의 곱에 상기 제1 방향을 따른 반대 병진 인자의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일함 - ; 및
상기 제2 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자의 곱에 상기 제2 방향을 따른 상기 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일함 -
를 포함하는,
비디오 디코딩 방법. - 제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 아핀 모델은 4-파라미터 줌 모델을 포함하고,
상기 4-파라미터 줌 모델은
제1 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 제1 방향의 줌 인자의 제1 컴포넌트의 곱에 상기 제1 방향을 따른 병진 인자의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일함 - ;
제2 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 제2 방향을 따른 상기 줌 인자의 제2 컴포넌트의 곱에 상기 제2 방향을 따른 상기 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일하고, 상기 제2 방향은 상기 제1 방향에 수직임 - ;
상기 제1 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 제1 방향을 따른 반대 줌 인자의 제1 컴포넌트의 곱에 상기 제1 방향을 따른 반대 병진 인자의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일함 - ; 및
상기 제2 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 제2 방향을 따른 상기 반대 줌 인자의 제2 컴포넌트의 곱에 상기 제2 방향을 따른 상기 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일함 -
를 포함하는,
비디오 디코딩 방법. - 제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 아핀 모델은 4-파라미터 회전 모델을 포함하고,
상기 4-파라미터 회전 모델은
제1 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, (i) 상기 제1 방향을 따른 병진 인자의 제1 컴포넌트, (ii) 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 제1 인자의 곱, 및 (iii) 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자와 연관된 제2 인자의 곱을 합한 것과 동일하고, 상기 제1 방향은 상기 제2 방향에 수직임 - ;
상기 제2 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, (i) 상기 제2 방향을 따른 상기 병진 인자의 제2 컴포넌트, (ii) 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자와 연관된 반대 제2 인자의 곱, 및 (iii) 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자와 연관된 상기 제1 인자의 곱을 합한 것과 동일함 - ;
상기 제1 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, (i) 상기 제1 방향을 따른 반대 병진 인자의 제1 컴포넌트, (ii) 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자와 연관된 상기 제1 인자의 곱, 및 (iii) 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자와 연관된 상기 반대 제2 인자의 곱을 합한 것과 동일함 - ; 및
상기 제2 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, (i) 상기 제2 방향을 따른 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트, (ii) 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자에 연관된 상기 제2 인자의 곱, 및 (iii) 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자에 연관된 상기 제1 인자의 곱을 합한 것과 동일함 -
를 포함하는,
비디오 디코딩 방법. - 제2항에 있어서,
상기 현재 블록의 아핀 모션의 제1 CPMV를 결정하는 단계는,
상기 현재 블록에 대한 제1 참조 픽처와 연관된 초기 예측자의 제1 컴포넌트를 결정하는 단계;
상기 현재 블록에 대한 제2 참조 픽처와 연관된 상기 초기 예측자의 제2 컴포넌트를 결정하는 단계;
상기 현재 블록에 대한 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 초기 예측자의 제1 컴포넌트에 기초하여, 상기 현재 블록에 대한 상기 제1 참조 픽처와 연관된 제1 예측자의 제1 컴포넌트를 결정하는 단계;
상기 현재 블록에 대한 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 초기 예측자의 제2 컴포넌트에 기초하여, 상기 현재 블록에 대한 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 제1 예측자의 제2 컴포넌트를 결정하는 단계; 및
상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 제1 예측자의 제1 컴포넌트 및 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 제1 예측자의 제2 컴포넌트에 기초하여 아핀 모션의 상기 제1 CPMV를 결정하는 단계
를 포함하는,
비디오 디코딩 방법. - 제7항에 있어서,
상기 현재 블록에 대한 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 초기 예측자의 제1 컴포넌트는 병합 후보, AMPV(Advanced Motion Vector Prediction) 후보 및 아핀 병합 후보 중 하나에 기초하여 결정되는,
비디오 디코딩 방법. - 제8항에 있어서,
상기 현재 블록에 대한 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 제1 예측자의 제1 컴포넌트를 결정하는 단계는,
제1 방향을 따른 상기 초기 예측자의 제1 컴포넌트의 경도 값의 제1 컴포넌트를 결정하는 단계;
제2 방향을 따른 상기 초기 예측자의 제1 컴포넌트의 경도 값의 제2 컴포넌트를 결정하는 단계 - 상기 제2 방향은 상기 제1 방향에 수직임 - ;
상기 하나 이상의 아핀 모델 중 상기 제1 아핀 모델에 따라서, 상기 제1 방향을 따른 상기 초기 예측자의 제1 컴포넌트 및 상기 제1 예측자의 제1 컴포넌트와 연관된 변위의 제1 컴포넌트를 결정하는 단계;
상기 하나 이상의 아핀 모델 중 상기 제1 아핀 모델에 따라서, 상기 제2 방향을 따른 상기 초기 예측자의 제1 컴포넌트 및 상기 제1 예측자의 제1 컴포넌트와 연관된 변위의 제2 컴포넌트를 결정하는 단계; 및
(i) 상기 초기 예측자의 제1 컴포넌트, (ii) 상기 경도 값의 제1 컴포넌트와 상기 변위의 제1 컴포넌트의 곱, 및 (iii) 상기 경도 값의 제2 컴포넌트와 상기 변위의 제2 컴포넌트의 곱의 합에 기초하여 상기 제1 예측자의 제1 컴포넌트를 결정하는 단계
를 포함하는,
비디오 디코딩 방법. - 제9항에 있어서,
상기 아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정하는 단계는,
(i) N이 반복 프로세스의 상한값과 동일한 것, 및
(ii) 상기 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자 및 상기 제1 참조 픽처와 연관된 (N+1)번째 예측자를 기초로한 변위가 제로인 것
중 하나에 응답하여
상기 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자 및 상기 제2 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자에 기반하여 상기 아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정하는 단계를 포함하는,
비디오 디코딩 방법. - 제10항에 있어서,
상기 현재 블록에 대한 상기 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자에 기반하여 상기 아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정하는 것은,
상기 제1 방향을 따른 상기 현재 블록에 대한 상기 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1)번째 예측자의 경도 값의 제1 컴포넌트를 결정하는 단계;
상기 제2 방향을 따른 상기 현재 블록에 대한 상기 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1)번째 예측자의 경도 값의 제2 컴포넌트를 결정하는 단계;
상기 하나 이상의 아핀 모델 중 상기 제2 아핀 모델에 따라서, 상기 제1 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 N 번째 예측자 및 상기 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1)번째 예측자와 연관된 변위의 제1 컴포넌트를 결정하는 단계;
상기 하나 이상의 아핀 모델 중 상기 제2 아핀 모델에 따라서, 상기 제2 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 N 번째 예측자 및 상기 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1)번째 예측자와 연관된 변위의 제2 컴포넌트를 결정하는 단계; 및
(i) 상기 현재 블록에 대한 상기 제1 참조 픽처와 연관된 (N-1)번째 예측자, (ii) (N-1)번째 예측자의 경도 값의 제1 컴포넌트와 상기 변위의 제1 컴포넌트의 곱, 및 (iii) (N-1)번째 예측자의 경도 값의 제2 컴포넌트와 상기 변위의 제2 컴포넌트의 곱의 합에 기초하여, 상기 현재 블록에 대한 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 N번째 예측자를 결정하는 단계
를 포함하는,
비디오 디코딩 방법. - 제11항에 있어서,
상기 아핀 모션의 제1 CPMV를 결정하는 단계는,
상기 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자 및 상기 제2 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자에 기초하여 상기 아핀 모션의 제1 CPMV를 결정하는 단계를 포함하는,
비디오 디코딩 방법. - 제12항에 있어서,
상기 아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정하는 단계는,
(i) M이 반복 프로세스의 상한값과 동일한 것, 및
(ii) 상기 제1 참조 픽처와 연관된 M번째 예측자 및 상기 제1 참조 픽처와 연관된 (M+1)번째 예측자를 기초로한 변위가 제로인 것
중 하나에 응답하여
(i) 상기 제1 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자로부터 도출되는, 상기 제1 참조 픽처와 연관된 M번째 예측자, 및 (ii) 상기 제2 참조 픽처와 연관된 N번째 예측자로부터 도출되는, 상기 제2 참조 픽처와 연관된 M번째 예측자에 기초하여 상기 아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정하는 단계
를 포함하는,
비디오 디코딩 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제1 아핀 파라미터 및 제2 아핀 파라미터를 결정하는 단계는,
상기 예측 정보에 포함된 신택스 요소에 기초하여 상기 하나 이상의 아핀 모델의 각각에 대한 상기 제1 아핀 파라미터 및 상기 제2 아핀 파라미터를 결정하는 단계 - 상기 신택스 요소는 시퀀스 파라미터 세트, 픽처 파라미터 세트 및 슬라이스 헤더 중 하나에 포함됨 - 를 포함하는,
비디오 디코딩 방법. - 장치로서,
프로세싱 회로부
를 포함하고, 상기 프로세싱 회로부는,
코딩된 비디오 비트스트림으로부터 현재 픽처 내 현재 블록의 예측 정보를 수신하고 - 상기 예측 정보는, 상기 현재 픽처와 연관된 제1 참조 픽처 및 제2 참조 픽처 내의 참조 블록에 기초하여 상기 현재 블록의 아핀 모션이 도출되는 아핀 쌍방 정합에 기초하여 상기 현재 블록이 예측됨을 지시하고, 상기 현재 픽처는 상기 제1 참조 픽처와 상기 제2 참조 픽처 사이에 위치함 - ;
상기 아핀 쌍방 정합과 연관된 하나 이상의 아핀 모델 각각에 대한 제1 아핀 파라미터 및 제2 아핀 파라미터를 결정하고 - 각각의 아핀 모델의 상기 제1 아핀 파라미터는 상기 제1 참조 픽처에 대한 제1 모션 벡터와 연관되고, 각각의 아핀 모델의 상기 제2 아핀 파라미터는 상기 제2 참조 픽처에 대한 제2 모션 벡터와 연관되고, 상기 제1 아핀 파라미터와 상기 제2 아핀 파라미터는 서로 반대 부호를 가짐 - ;
상기 하나 이상의 아핀 모델의 결정된 상기 제1 아핀 파라미터 및 결정된 상기 제2 아핀 파라미터에 기초하여 상기 아핀 쌍방 정합을 수행하는 것에 의해, 상기 현재 블록의 아핀 모션의 제어점 모션 벡터(control point motion vectors, CPMV)를 결정하고; 그리고
상기 현재 블록의 아핀 모션의 CPMV를 기반으로 상기 현재 블록을 재구성하도록
구성된, 장치. - 제15항에 있어서,
상기 프로세싱 회로부는,
상기 하나 이상의 아핀 모델 중 제1 아핀 모델에 기초하여 상기 현재 블록의 아핀 모션의 제1 CPMV를 결정하고;
상기 제1 CPMV 및 상기 하나 이상의 아핀 모델 중 제2 아핀 모델에 기초하여 반복 프로세스를 통해 상기 현재 블록의 아핀 모션의 정제된 CPMV를 결정하고 - 상기 제2 아핀 모델은 상기 제1 아핀 모델과 동일하거나 다름 - ; 그리고
상기 현재 블록의 아핀 모션의 상기 정제된 CPMV에 기초하여 상기 현재 블록을 재구성하도록 구성된,
장치. - 제15항에 있어서,
상기 하나 이상의 아핀 모델은 3-파라미터 줌 모델을 포함하고,
상기 3-파라미터 줌 모델은
제1 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 줌 인자(zooming factor)의 곱에 상기 제1 방향을 따른 병진 인자(translation factor)의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일함 - ;
제2 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 줌 인자의 곱에 상기 제2 방향을 따른 상기 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일하고, 상기 제2 방향은 상기 제1 방향에 수직임 - ;
상기 제1 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 반대 줌 인자(opposite zooming factor)의 곱에 상기 제1 방향을 따른 반대 병진 인자(opposite translation factor)의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일함 - ; 및
상기 제2 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 반대 줌 인자의 곱에 상기 제2 방향을 따른 상기 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일함 -
를 포함하는,
장치. - 제15항에 있어서,
상기 하나 이상의 아핀 모델은 3-파라미터 회전 모델을 포함하고,
상기 3-파라미터 회전 모델은
제1 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 회전 인자(rotation factor)의 곱에 상기 제1 방향을 따른 병진 인자의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일하고, 상기 제2 방향은 상기 제1 방향에 수직임 - ;
상기 제2 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 반대 회전 인자(opposite rotation factor)의 곱에 상기 제2 방향을 따른 상기 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일함 - ;
상기 제1 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 반대 회전 인자의 곱에 상기 제1 방향을 따른 반대 병진 인자의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일함 - ; 및
상기 제2 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자의 곱에 상기 제2 방향을 따른 상기 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일함 -
를 포함하는,
장치. - 제15항에 있어서,
상기 하나 이상의 아핀 모델은 4-파라미터 줌 모델을 포함하고,
상기 4-파라미터 줌 모델은
제1 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 제1 방향의 줌 인자의 제1 컴포넌트의 곱에 상기 제1 방향을 따른 병진 인자의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일함 - ;
제2 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 제2 방향을 따른 상기 줌 인자의 제2 컴포넌트의 곱에 상기 제2 방향을 따른 상기 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일하고, 상기 제2 방향은 상기 제1 방향에 수직임 - ;
상기 제1 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 제1 방향을 따른 반대 줌 인자의 제1 컴포넌트의 곱에 상기 제1 방향을 따른 반대 병진 인자의 제1 컴포넌트를 합한 것과 동일함 - ; 및
상기 제2 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 제2 방향을 따른 상기 반대 줌 인자의 제2 컴포넌트의 곱에 상기 제2 방향을 따른 상기 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트를 합한 것과 동일함 -
를 포함하는,
장치. - 제15항에 있어서,
상기 하나 이상의 아핀 모델은 4-파라미터 회전 모델을 포함하고,
상기 4-파라미터 회전 모델은
제1 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, (i) 상기 제1 방향을 따른 병진 인자의 제1 컴포넌트, (ii) 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 회전 인자와 연관된 제1 인자의 곱, 및 (iii) 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자와 연관된 제2 인자의 곱을 합한 것과 동일하고, 상기 제1 방향은 상기 제2 방향에 수직임 - ;
상기 제2 방향을 따른 상기 제1 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제1 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, (i) 상기 제2 방향을 따른 상기 병진 인자의 제2 컴포넌트, (ii) 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자와 연관된 반대 제2 인자의 곱, 및 (iii) 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자와 연관된 상기 제1 인자의 곱을 합한 것과 동일함 - ;
상기 제1 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제1 컴포넌트는, (i) 상기 제1 방향을 따른 반대 병진 인자의 제1 컴포넌트, (ii) 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자와 연관된 상기 제1 인자의 곱, 및 (iii) 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자와 연관된 상기 반대 제2 인자의 곱을 합한 것과 동일함 - ; 및
상기 제2 방향을 따른 상기 제2 참조 픽처와 연관된 상기 현재 블록 내 샘플의 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트 - 상기 제2 모션 벡터의 제2 컴포넌트는, (i) 상기 제2 방향을 따른 반대 병진 인자의 제2 컴포넌트, (ii) 상기 제1 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자에 연관된 상기 제2 인자의 곱, 및 (iii) 상기 제2 방향을 따른 상기 샘플의 위치와 상기 회전 인자에 연관된 상기 제1 인자의 곱을 합한 것과 동일함 -
를 포함하는,
장치.
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