KR20240080128A - 아핀 모델 기반의 예측에서 움직임 보상 필터를 적응적으로 이용하는 비디오 코딩방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 실시예는 아핀 모델 기반의 예측에서 움직임 보상 필터를 적응적으로 이용하는 비디오 코딩방법 및 장치를 개시한다. 본 실시예에서, 영상 복호화 장치는 현재블록의 아핀 모델 정보, 및 제어점 움직임벡터 정보를 복호화한다. 영상 복호화 장치는 아핀 모델 정보에 기초하여 아핀 모델의 형태를 결정하고, 아핀 모델 및 제어점 움직임벡터 정보에 기초하여 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 유도한다. 영상 복호화 장치는 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 이용하여 서브블록의 움직임벡터를 생성하고, 서브블록의 기하모델 파라미터를 획득한다. 영상 복호화 장치는 서브블록의 움직임벡터를 이용하여 참조픽처로부터 참조블록을 생성하고, 기하모델 파라미터에 기초하여 참조블록 내 참조픽셀들의 위치들을 산정한다. 영상 복호화 장치는 참조픽셀들에 보간 필터를 적용하여 서브블록의 예측값들을 생성함으로써, 현재블록의 예측블록을 생성한다.

Description

아핀 모델 기반의 예측에서 움직임 보상 필터를 적응적으로 이용하는 비디오 코딩방법 및 장치{Method and Apparatus for Video Coding Using Motion Compensation Filter Adaptively in Affine Model Based Prediction}

본 개시는 아핀 모델 기반의 예측에서 움직임 보상 필터를 적응적으로 이용하는 비디오 코딩방법 및 장치에 관한 것이다.

이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.

비디오 데이터는 음성 데이터나 정지 영상 데이터 등에 비하여 많은 데이터량을 가지기 때문에, 압축을 위한 처리 없이 그 자체를 저장하거나 전송하기 위해서는 메모리를 포함하여 많은 하드웨어 자원을 필요로 한다.

따라서, 통상적으로 비디오 데이터를 저장하거나 전송할 때 부호화기는 비디오 데이터를 압축하여 저장하거나 전송하며, 복호화기는 압축된 비디오 데이터를 수신하여 압축을 해제하고 재생한다. 이러한 비디오 압축 기술로는 H.264/AVC, HEVC(High Efficiency Video Coding) 등을 비롯하여, HEVC에 비해 약 30% 이상의 부호화 효율을 향상시킨 VVC(Versatile Video Coding)가 존재한다.

그러나, 영상의 크기 및 해상도, 프레임률이 점차 증가하고 있고, 이에 따라 부호화해야 하는 데이터량도 증가하고 있으므로 기존의 압축 기술보다 더 부호화 효율이 좋고 화질 개선 효과도 높은 새로운 압축 기술이 요구된다.

비디오 압축 시 예측 성능의 향상을 위해 아핀 모델(affine model) 기반의 예측을 이용하는 부호화/복호화가 수행된다. 아핀 모델은, 부호화/복호화 효율을 향상시키기 위해, 시공간상에서 카메라 또는 객체의 움직임에 따라 변화된 비디오 내 객체 신호 또는 배경 신호에 대해 기하학적 관계를 도출하여 해당 관계를 모델링한 후, 모델링된 관계를 참조 신호와 원본 신호에 적용한다. 아핀 모델의 연산 복잡도를 낮추고 움직임 보상 시 부호화/복호화 복잡도를 낮추기 위해, 주변 움직임벡터에 기초하여 제어점 움직임벡터(control point motion vector)를 유도하는 방법에 따라 기하학적 모델이 계산된다. 또한, 현재블록을 서브블록들로 분할하고 각 서브블록의 움직임벡터를 계산함으로써, 현재블록의 움직임 보상이 수행된다. 아핀 모델을 기반으로 서브블록 단위로 움직임 보상을 수행하는 방법은, 픽셀 단위로 움직임 보상을 수행하는 방법과 비교하여 연산 복잡도는 감소하나 예측 정확도가 저하되는 단점이 있다. 따라서, 비디오 부호화 효율을 향상시키고 비디오 화질을 개선하기 위해, 아핀 모델 이용하여 서브블록 단위로 예측 시, 예측 정확도를 향상시키는 방안이 고려될 필요가 있다.

본 개시는, 아핀 모델(affine model)을 기반으로 현재블록을 서브블록 단위로 예측 시, 각 서브블록의 참조블록의 픽셀 위치들을 아핀 모델의 제어점 움직임벡터들을 기반으로 적응적으로 조정하고, 조정된 픽셀 위치들에 움직임 보상 필터를 적용하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공하는 데 목적이 있다.

본 개시의 실시예에 따르면, 영상 복호화 장치가 수행하는, 현재블록을 복원하는 방법에 있어서, 비트스트림으로부터 상기 현재블록의 아핀 모델 정보, 및 제어점 움직임벡터(control point motion vector) 정보를 복호화하는 단계, 여기서, 상기 아핀 모델 정보는, 아핀 모델의 형태를 나타내고, 상기 제어점 움직임벡터 정보는, 상기 현재블록의 제어점 움직임벡터의 예측 방법 및 제어점 움직임벡터 차분들을 포함함; 상기 아핀 모델 정보에 기초하여 상기 아핀 모델의 형태를 결정하는 단계; 상기 아핀 모델 및 상기 제어점 움직임벡터 정보에 기초하여 상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 유도하는 단계; 상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 이용하여 서브블록의 움직임벡터를 생성하는 단계, 여기서, 상기 서브블록은 상기 현재블록의 분할에 따라 생성됨; 상기 서브블록의 기하모델 파라미터를 획득하는 단계, 여기서, 상기 기하모델 파라미터는 상기 서브블록의 제어점 움직임벡터들 및 상기 서브블록의 움직임벡터에 기초하여 정의됨; 상기 서브블록의 움직임벡터를 이용하여 참조픽처로부터 참조블록을 생성하는 단계; 상기 기하모델 파라미터에 기초하여 상기 참조블록 내 참조픽셀들의 위치들을 산정하는 단계; 및 상기 참조픽셀들에 보간 필터를 적용하여 상기 서브블록의 예측값들을 생성함으로써, 상기 현재블록의 예측블록을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법을 제공한다.

본 개시의 다른 실시예에 따르면, 영상 부호화 장치가 수행하는, 현재블록을 부호화하는 방법에 있어서, 상기 현재블록의 아핀 모델 정보, 및 제어점 움직임벡터(control point motion vector)의 예측 방법을 결정하는 단계, 여기서, 상기 아핀 모델 정보는, 아핀 모델의 형태를 나타냄; 상기 아핀 모델 정보에 기초하여 상기 아핀 모델의 형태를 결정하는 단계; 상기 아핀 모델에 기초하여 상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 유도하는 단계; 상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 이용하여 서브블록의 움직임벡터를 생성하는 단계, 여기서, 상기 서브블록은 상기 현재블록의 분할에 따라 생성됨; 상기 서브블록의 기하모델 파라미터를 결정하는 단계, 여기서, 상기 기하모델 파라미터는 상기 서브블록의 제어점 움직임벡터들 및 상기 서브블록의 움직임벡터에 기초하여 정의됨; 상기 서브블록의 움직임벡터를 이용하여 참조픽처로부터 참조블록을 생성하는 단계; 상기 기하모델 파라미터에 기초하여 상기 참조블록 내 참조픽셀들의 위치들을 산정하는 단계; 상기 참조픽셀들에 보간 필터를 적용하여 상기 서브블록의 예측값들을 생성함으로써, 상기 현재블록의 예측블록을 생성하는 단계; 및 상기 아핀 모델 정보 및 상기 제어점 움직임벡터의 예측 방법을 부호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법을 제공한다.

본 개시의 다른 실시예에 따르면, 영상 부호화 방법에 의해 생성된 비트스트림을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서, 상기 영상 부호화 방법은, 현재블록의 아핀 모델 정보, 및 제어점 움직임벡터(control point motion vector)의 예측 방법을 결정하는 단계, 여기서, 상기 아핀 모델 정보는, 아핀 모델의 형태를 나타냄; 상기 아핀 모델 정보에 기초하여 상기 아핀 모델의 형태를 결정하는 단계; 상기 아핀 모델에 기초하여 상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 유도하는 단계; 상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 이용하여 서브블록의 움직임벡터를 생성하는 단계, 여기서, 상기 서브블록은 상기 현재블록의 분할에 따라 생성됨; 상기 서브블록의 기하모델 파라미터를 결정하는 단계, 여기서, 상기 기하모델 파라미터는 상기 서브블록의 제어점 움직임벡터들 및 상기 서브블록의 움직임벡터에 기초하여 정의됨; 상기 서브블록의 움직임벡터를 이용하여 참조픽처로부터 참조블록을 생성하는 단계; 상기 기하모델 파라미터에 기초하여 상기 참조블록 내 참조픽셀들의 위치들을 산정하는 단계; 상기 참조픽셀들에 보간 필터를 적용하여 상기 서브블록의 예측값들을 생성함으로써, 상기 현재블록의 예측블록을 생성하는 단계; 및 상기 아핀 모델 정보 및 상기 제어점 움직임벡터의 예측 방법을 부호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 기록매체를 제공한다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 따르면, 아핀 모델을 기반으로 현재블록을 서브블록 단위로 예측 시, 각 서브블록의 참조블록의 픽셀 위치들을 아핀 모델의 제어점 움직임벡터들을 기반으로 적응적으로 조정하고, 조정된 픽셀 위치들에 움직임 보상 필터를 적용하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공함으로써, 비디오 부호화 효율을 향상시키고 비디오 화질을 개선하는 것이 가능해지는 효과가 있다.

도 1은 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 부호화 장치에 대한 예시적인 블록도이다.
도 2는 QTBTTT(QuadTree plus BinaryTree TernaryTree) 구조를 이용하여 블록을 분할하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 광각 인트라 예측모드들을 포함한 복수의 인트라 예측모드들을 나타낸 도면이다.
도 4는 현재블록의 주변블록에 대한 예시도이다.
도 5는 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 복호화 장치의 예시적인 블록도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 픽셀 단위의 아핀 모델의 계산을 나타내는 예시도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른, 중심벡터를 이용하는 아핀 모델의 계산을 나타내는 예시도이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 서브블록 단위의 아핀 모델의 계산을 나타내는 예시도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 아핀 모델 기반 예측을 위한 영상 복호화 장치의 일부를 나타내는 예시도이다.
도 10a 및 도 10b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 소수점 위치 픽셀에서의 움직임 보상을 나타내는 예시도이다.
도 11a 및 도 11b는 본 개시의 다른 실시예에 따른, 소수점 위치 픽셀에서의 움직임 보상을 나타내는 예시도이다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 부호화 장치가 현재블록을 부호화하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 복호화 장치가 현재블록을 복원하는 방법을 나타내는 순서도이다.

이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 실시예들을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 실시예들의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

도 1은 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 부호화 장치에 대한 예시적인 블록도이다. 이하에서는 도 1의 도시를 참조하여 영상 부호화 장치와 이 장치의 하위 구성들에 대하여 설명하도록 한다.

영상 부호화 장치는 픽처 분할부(110), 예측부(120), 감산기(130), 변환부(140), 양자화부(145), 재정렬부(150), 엔트로피 부호화부(155), 역양자화부(160), 역변환부(165), 가산기(170), 루프 필터부(180) 및 메모리(190)를 포함하여 구성될 수 있다.

영상 부호화 장치의 각 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 각 구성요소의 기능이 소프트웨어로 구현되고 마이크로프로세서가 각 구성요소에 대응하는 소프트웨어의 기능을 실행하도록 구현될 수도 있다.

하나의 영상(비디오)은 복수의 픽처들을 포함하는 하나 이상의 시퀀스로 구성된다. 각 픽처들은 복수의 영역으로 분할되고 각 영역마다 부호화가 수행된다. 예를 들어, 하나의 픽처는 하나 이상의 타일(Tile) 및/또는 슬라이스(Slice)로 분할된다. 여기서, 하나 이상의 타일을 타일 그룹(Tile Group)으로 정의할 수 있다. 각 타일 또는/슬라이스는 하나 이상의 CTU(Coding Tree Unit)로 분할된다. 그리고 각 CTU는 트리 구조에 의해 하나 이상의 CU(Coding Unit)들로 분할된다. 각 CU에 적용되는 정보들은 CU의 신택스로서 부호화되고, 하나의 CTU에 포함된 CU들에 공통적으로 적용되는 정보는 CTU의 신택스로서 부호화된다. 또한, 하나의 슬라이스 내의 모든 블록들에 공통적으로 적용되는 정보는 슬라이스 헤더의 신택스로서 부호화되며, 하나 이상의 픽처들을 구성하는 모든 블록들에 적용되는 정보는 픽처 파라미터 셋(PPS, Picture Parameter Set) 혹은 픽처 헤더에 부호화된다. 나아가, 복수의 픽처가 공통으로 참조하는 정보들은 시퀀스 파라미터 셋(SPS, Sequence Parameter Set)에 부호화된다. 그리고, 하나 이상의 SPS가 공통으로 참조하는 정보들은 비디오 파라미터 셋(VPS, Video Parameter Set)에 부호화된다. 또한, 하나의 타일 또는 타일 그룹에 공통으로 적용되는 정보는 타일 또는 타일 그룹 헤더의 신택스로서 부호화될 수도 있다. SPS, PPS, 슬라이스 헤더, 타일 또는 타일 그룹 헤더에 포함되는 신택스들은 상위수준(high level) 신택스로 칭할 수 있다.

픽처 분할부(110)는 CTU의 크기를 결정한다. CTU의 크기에 대한 정보(CTU size)는 SPS 또는 PPS의 신택스로서 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.

픽처 분할부(110)는 영상을 구성하는 각 픽처(picture)를 미리 결정된 크기를 가지는 복수의 CTU들로 분할한 이후에, 트리 구조(tree structure)를 이용하여 CTU를 반복적으로(recursively) 분할한다. 트리 구조에서의 리프 노드(leaf node)가 부호화의 기본 단위인 CU가 된다.

트리 구조로는 상위 노드(혹은 부모 노드)가 동일한 크기의 네 개의 하위 노드(혹은 자식 노드)로 분할되는 쿼드트리(QuadTree, QT), 또는 상위 노드가 두 개의 하위 노드로 분할되는 바이너리트리(BinaryTree, BT), 또는 상위 노드가 1:2:1 비율로 세 개의 하위 노드로 분할되는 터너리트리(TernaryTree, TT), 또는 이러한 QT 구조, BT 구조 및 TT 구조 중 둘 이상을 혼용한 구조일 수 있다. 예컨대, QTBT(QuadTree plus BinaryTree) 구조가 사용될 수 있고, 또는 QTBTTT(QuadTree plus BinaryTree TernaryTree) 구조가 사용될 수 있다. 여기서, BTTT를 합쳐서 MTT(Multiple-Type Tree)라 지칭될 수 있다.

도 2는 QTBTTT 구조를 이용하여 블록을 분할하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 2에 도시된 바와 같이, CTU는 먼저 QT 구조로 분할될 수 있다. 쿼드트리 분할은 분할 블록(splitting block)의 크기가 QT에서 허용되는 리프 노드의 최소 블록 크기(MinQTSize)에 도달할 때까지 반복될 수 있다. QT 구조의 각 노드가 하위 레이어의 4 개의 노드들로 분할되는지 여부를 지시하는 제1 플래그(QT_split_flag)는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다. QT의 리프 노드가 BT에서 허용되는 루트 노드의 최대 블록 크기(MaxBTSize)보다 크지 않은 경우, BT 구조 또는 TT 구조 중 어느 하나 이상으로 더 분할될 수 있다. BT 구조 및/또는 TT 구조에서는 복수의 분할 방향이 존재할 수 있다. 예컨대, 해당 노드의 블록이 가로로 분할되는 방향과 세로로 분할되는 방향 두 가지가 존재할 수 있다. 도 2의 도시와 같이, MTT 분할이 시작되면, 노드들이 분할되었는지 여부를 지시하는 제2 플래그(mtt_split_flag)와, 분할이 되었다면 추가적으로 분할 방향(vertical 혹은 horizontal)을 나타내는 플래그 및/또는 분할 타입(Binary 혹은 Ternary)을 나타내는 플래그가 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다.

대안적으로, 각 노드가 하위 레이어의 4 개의 노드들로 분할되는지 여부를 지시하는 제1 플래그(QT_split_flag)를 부호화하기에 앞서, 그 노드가 분할되는지 여부를 지시하는 CU 분할 플래그(split_cu_flag)가 부호화될 수도 있다. CU 분할 플래그(split_cu_flag) 값이 분할되지 않았음을 지시하는 경우, 해당 노드의 블록이 분할 트리 구조에서의 리프 노드(leaf node)가 되어 부호화의 기본 단위인 CU(coding unit)가 된다. CU 분할 플래그(split_cu_flag) 값이 분할됨을 지시하는 경우, 영상 부호화 장치는 전술한 방식으로 제1 플래그부터 부호화를 시작한다.

트리 구조의 다른 예시로서 QTBT가 사용되는 경우, 해당 노드의 블록을 동일 크기의 두 개 블록으로 가로로 분할하는 타입(즉, symmetric horizontal splitting)과 세로로 분할하는 타입(즉, symmetric vertical splitting) 두 가지가 존재할 수 있다. BT 구조의 각 노드가 하위 레이어의 블록으로 분할되는지 여부를 지시하는 분할 플래그(split_flag) 및 분할되는 타입을 지시하는 분할 타입 정보가 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다. 한편, 해당 노드의 블록을 서로 비대칭 형태의 두 개의 블록으로 분할하는 타입이 추가로 더 존재할 수도 있다. 비대칭 형태에는 해당 노드의 블록을 1:3의 크기 비율을 가지는 두 개의 직사각형 블록으로 분할하는 형태가 포함될 수 있고, 혹은 해당 노드의 블록을 대각선 방향으로 분할하는 형태가 포함될 수도 있다.

CU는 CTU로부터의 QTBT 또는 QTBTTT 분할에 따라 다양한 크기를 가질 수 있다. 이하에서는, 부호화 또는 복호화하고자 하는 CU(즉, QTBTTT의 리프 노드)에 해당하는 블록을 '현재블록'이라 칭한다. QTBTTT 분할의 채용에 따라, 현재블록의 모양은 정사각형뿐만 아니라 직사각형일 수도 있다.

예측부(120)는 현재블록을 예측하여 예측블록을 생성한다. 예측부(120)는 인트라 예측부(122)와 인터 예측부(124)를 포함한다.

일반적으로, 픽처 내 현재블록들은 각각 예측적으로 코딩될 수 있다. 일반적으로 현재블록의 예측은 (현재블록을 포함하는 픽처로부터의 데이터를 사용하는) 인트라 예측 기술 또는 (현재블록을 포함하는 픽처 이전에 코딩된 픽처로부터의 데이터를 사용하는) 인터 예측 기술을 사용하여 수행될 수 있다. 인터 예측은 단방향 예측과 양방향 예측 모두를 포함한다.

인트라 예측부(122)는 현재블록이 포함된 현재 픽처 내에서 현재블록의 주변에 위치한 픽셀(참조 픽셀)들을 이용하여 현재블록 내의 픽셀들을 예측한다. 예측 방향에 따라 복수의 인트라 예측모드가 존재한다. 예컨대, 도 3a에서 보는 바와 같이, 복수의 인트라 예측모드는 Planar 모드와 DC 모드를 포함하는 2 개의 비방향성 모드와 65 개의 방향성 모드를 포함할 수 있다. 각 예측모드에 따라 사용할 주변 픽셀과 연산식이 다르게 정의된다.

직사각형 모양의 현재블록에 대한 효율적인 방향성 예측을 위해, 도 3b에 점선 화살표로 도시된 방향성 모드들(67 ~ 80번, -1 ~ -14 번 인트라 예측모드들)이 추가로 사용될 수 있다. 이들은 "광각 인트라 예측모드들(wide angle intra-prediction modes)"로 지칭될 수 있다. 도 3b에서 화살표들은 예측에 사용되는 대응하는 참조샘플들을 가리키는 것이며, 예측 방향을 나타내는 것이 아니다. 예측 방향은 화살표가 가리키는 방향과 반대이다. 광각 인트라 예측모드들은 현재블록이 직사각형일 때 추가적인 비트 전송 없이 특정 방향성 모드를 반대방향으로 예측을 수행하는 모드이다. 이때 광각 인트라 예측모드들 중에서, 직사각형의 현재블록의 너비와 높이의 비율에 의해, 현재블록에 이용 가능한 일부 광각 인트라 예측모드들이 결정될 수 있다. 예컨대, 45도보다 작은 각도를 갖는 광각 인트라 예측모드들(67 ~ 80번 인트라 예측모드들)은 현재블록이 높이가 너비보다 작은 직사각형 형태일 때 이용 가능하고, -135도보다 큰 각도를 갖는 광각 인트라 예측모드들(-1 ~ -14 번 인트라 예측모드들)은 현재블록이 너비가 높이보다 큰 직사각형 형태일 때 이용 가능하다.

인트라 예측부(122)는 현재블록을 부호화하는데 사용할 인트라 예측모드를 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 인트라 예측부(122)는 여러 인트라 예측모드들을 사용하여 현재블록을 인코딩하고, 테스트된 모드들로부터 사용할 적절한 인트라 예측모드를 선택할 수도 있다. 예를 들어, 인트라 예측부(122)는 여러 테스트된 인트라 예측모드들에 대한 비트율 왜곡(rate-distortion) 분석을 사용하여 비트율 왜곡 값들을 계산하고, 테스트된 모드들 중 최선의 비트율 왜곡 특징들을 갖는 인트라 예측모드를 선택할 수도 있다.

인트라 예측부(122)는 복수의 인트라 예측모드 중에서 하나의 인트라 예측모드를 선택하고, 선택된 인트라 예측모드에 따라 결정되는 주변 픽셀(참조 픽셀)과 연산식을 사용하여 현재블록을 예측한다. 선택된 인트라 예측모드에 대한 정보는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.

인터 예측부(124)는 움직임 보상 과정을 이용하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 인터 예측부(124)는 현재 픽처보다 먼저 부호화 및 복호화된 참조픽처 내에서 현재블록과 가장 유사한 블록을 탐색하고, 그 탐색된 블록을 이용하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 그리고, 현재 픽처 내의 현재블록과 참조픽처 내의 예측블록 간의 변위(displacement)에 해당하는 움직임벡터(Motion Vector: MV)를 생성한다. 일반적으로, 움직임 추정은 루마(luma) 성분에 대해 수행되고, 루마 성분에 기초하여 계산된 움직임벡터는 루마 성분 및 크로마 성분 모두에 대해 사용된다. 현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처에 대한 정보 및 움직임벡터에 대한 정보를 포함하는 움직임 정보는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.

인터 예측부(124)는, 예측의 정확성을 높이기 위해, 참조픽처 또는 참조 블록에 대한 보간을 수행할 수도 있다. 즉, 연속한 두 정수 샘플 사이의 서브 샘플들은 그 두 정수 샘플을 포함한 연속된 복수의 정수 샘플들에 필터 계수들을 적용하여 보간된다. 보간된 참조픽처에 대해서 현재블록과 가장 유사한 블록을 탐색하는 과정을 수행하면, 움직임벡터는 정수 샘플 단위의 정밀도(precision)가 아닌 소수 단위의 정밀도까지 표현될 수 있다. 움직임벡터의 정밀도 또는 해상도(resolution)는 부호화하고자 하는 대상 영역, 예컨대, 슬라이스, 타일, CTU, CU 등의 단위마다 다르게 설정될 수 있다. 이와 같은 적응적 움직임벡터 해상도(Adaptive Motion Vector Resolution: AMVR)가 적용되는 경우 각 대상 영역에 적용할 움직임벡터 해상도에 대한 정보는 대상 영역마다 시그널링되어야 한다. 예컨대, 대상 영역이 CU인 경우, 각 CU마다 적용된 움직임벡터 해상도에 대한 정보가 시그널링된다. 움직임벡터 해상도에 대한 정보는 후술할 차분 움직임벡터의 정밀도를 나타내는 정보일 수 있다.

한편, 인터 예측부(124)는 양방향 예측(bi-prediction)을 이용하여 인터 예측을 수행할 수 있다. 양방향 예측의 경우, 두 개의 참조픽처와 각 참조픽처 내에서 현재블록과 가장 유사한 블록 위치를 나타내는 두 개의 움직임벡터가 이용된다. 인터 예측부(124)는 참조픽처 리스트 0(RefPicList0) 및 참조픽처 리스트 1(RefPicList1)으로부터 각각 제1 참조픽처 및 제2 참조픽처를 선택하고, 각 참조픽처 내에서 현재블록과 유사한 블록을 탐색하여 제1 참조블록과 제2 참조블록을 생성한다. 그리고, 제1 참조블록과 제2 참조블록을 평균 또는 가중 평균하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 그리고 현재블록을 예측하기 위해 사용한 두 개의 참조픽처에 대한 정보 및 두 개의 움직임벡터에 대한 정보를 포함하는 움직임 정보를 엔트로피 부호화부(155)로 전달한다. 여기서, 참조픽처 리스트 0은 기복원된 픽처들 중 디스플레이 순서에서 현재 픽처 이전의 픽처들로 구성되고, 참조픽처 리스트 1은 기복원된 픽처들 중 디스플레이 순서에서 현재 픽처 이후의 픽처들로 구성될 수 있다. 그러나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 디스플레이 순서 상으로 현재 픽처 이후의 기복원 픽처들이 참조픽처 리스트 0에 추가로 더 포함될 수 있고, 역으로 현재 픽처 이전의 기복원 픽처들이 참조픽처 리스트 1에 추가로 더 포함될 수도 있다.

움직임 정보를 부호화하는 데에 소요되는 비트량을 최소화하기 위해 다양한 방법이 사용될 수 있다.

예컨대, 현재블록의 참조픽처와 움직임벡터가 주변블록의 참조픽처 및 움직임벡터와 동일한 경우에는 그 주변블록을 식별할 수 있는 정보를 부호화함으로써, 현재블록의 움직임 정보를 영상 복호화 장치로 전달할 수 있다. 이러한 방법을 '머지 모드(merge mode)'라 한다.

머지 모드에서, 인터 예측부(124)는 현재블록의 주변블록들로부터 기 결정된 개수의 머지 후보블록(이하, '머지 후보'라 함)들을 선택한다.

머지 후보를 유도하기 위한 주변블록으로는, 도 4에 도시된 바와 같이, 현재 픽처 내에서 현재블록에 인접한 좌측블록(A0), 좌하단블록(A1), 상단블록(B0), 우상단블록(B1), 및 좌상단블록(B2) 중에서 전부 또는 일부가 사용될 수 있다. 또한, 현재블록이 위치한 현재 픽처가 아닌 참조픽처(현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처와 동일할 수도 있고 다를 수도 있음) 내에 위치한 블록이 머지 후보로서 사용될 수도 있다. 예컨대, 참조픽처 내에서 현재블록과 동일 위치에 있는 블록(co-located block) 또는 그 동일 위치의 블록에 인접한 블록들이 머지 후보로서 추가로 더 사용될 수 있다. 이상에서 기술된 방법에 의해 선정된 머지 후보의 개수가 기설정된 개수보다 작으면, 0 벡터를 머지 후보에 추가한다.

인터 예측부(124)는 이러한 주변블록들을 이용하여 기결정된 개수의 머지 후보를 포함하는 머지 리스트를 구성한다. 머지 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 현재블록의 움직임정보로서 사용할 머지 후보를 선택하고 선택된 후보를 식별하기 위한 머지 인덱스 정보를 생성한다. 생성된 머지 인덱스 정보는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.

머지 스킵(merge skip) 모드는 머지 모드의 특별한 경우로서, 양자화를 수행한 후, 엔트로피 부호화를 위한 변환 계수가 모두 영(zero)에 가까울 때, 잔차신호들의 전송 없이 주변블록 선택 정보만을 전송한다. 머지 스킵 모드를 이용함으로써, 움직임이 적은 영상, 정지 영상, 스크린 콘텐츠 영상 등에서 상대적으로 높은 부호화 효율을 달성할 수 있다.

이하, 머지 모드와 머지 스킵 모드를 통칭하여, 머지/스킵 모드로 나타낸다.

움직임 정보를 부호화하기 위한 또 다른 방법은 AMVP(Advanced Motion Vector Prediction) 모드이다.

AMVP 모드에서, 인터 예측부(124)는 현재블록의 주변블록들을 이용하여 현재블록의 움직임벡터에 대한 예측 움직임벡터 후보들을 유도한다. 예측 움직임벡터 후보들을 유도하기 위해 사용되는 주변블록으로는, 도 4에 도시된 현재 픽처 내에서 현재블록에 인접한 좌측블록(A0), 좌하단블록(A1), 상단블록(B0), 우상단블록(B1), 및 좌상단블록(B2) 중에서 전부 또는 일부가 사용될 수 있다. 또한, 현재블록이 위치한 현재 픽처가 아닌 참조픽처(현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처와 동일할 수도 있고 다를 수도 있음) 내에 위치한 블록이 예측 움직임벡터 후보들을 유도하기 위해 사용되는 주변블록으로서 사용될 수도 있다. 예컨대, 참조픽처 내에서 현재블록과 동일 위치에 있는 블록(co-located block) 또는 그 동일 위치의 블록에 인접한 블록들이 사용될 수 있다. 이상에서 기술된 방법에 의해 움직임벡터 후보의 개수가 기설정된 개수보다 작으면, 0 벡터를 움직임벡터 후보에 추가한다.

인터 예측부(124)는 이 주변블록들의 움직임벡터를 이용하여 예측 움직임벡터 후보들을 유도하고, 예측 움직임벡터 후보들을 이용하여 현재블록의 움직임벡터에 대한 예측 움직임벡터를 결정한다. 그리고, 현재블록의 움직임벡터로부터 예측 움직임벡터를 감산하여 차분 움직임벡터를 산출한다.

예측 움직임벡터는 예측 움직임벡터 후보들에 기정의된 함수(예컨대, 중앙값, 평균값 연산 등)를 적용하여 구할 수 있다. 이 경우, 영상 복호화 장치도 기정의된 함수를 알고 있다. 또한, 예측 움직임벡터 후보를 유도하기 위해 사용하는 주변블록은 이미 부호화 및 복호화가 완료된 블록이므로 영상 복호화 장치도 그 주변블록의 움직임벡터도 이미 알고 있다. 그러므로 영상 부호화 장치는 예측 움직임벡터 후보를 식별하기 위한 정보를 부호화할 필요가 없다. 따라서, 이 경우에는 차분 움직임벡터에 대한 정보와 현재블록을 예측하기 위해 사용한 참조픽처에 대한 정보가 부호화된다.

한편, 예측 움직임벡터는 예측 움직임벡터 후보들 중 어느 하나를 선택하는 방식으로 결정될 수도 있다. 이 경우에는 차분 움직임벡터에 대한 정보 및 현재블록을 예측하기 위해 사용한 참조픽처에 대한 정보와 함께, 선택된 예측 움직임벡터 후보를 식별하기 위한 정보가 추가로 부호화된다.

감산기(130)는 현재블록으로부터 인트라 예측부(122) 또는 인터 예측부(124)에 의해 생성된 예측블록을 감산하여 잔차블록을 생성한다.

변환부(140)는 공간 영역의 픽셀 값들을 가지는 잔차블록 내의 잔차신호들을 주파수 도메인의 변환 계수로 변환한다. 변환부(140)는 잔차블록의 전체 크기를 변환 단위로 사용하여 잔차블록 내의 잔차신호들을 변환할 수 있으며, 또는 잔차블록을 복수 개의 서브블록으로 분할하고 그 서브블록을 변환 단위로 사용하여 변환을 할 수도 있다. 또는, 변환 영역 및 비변환 영역인 두 개의 서브블록으로 구분하여, 변환 영역 서브블록만 변환 단위로 사용하여 잔차신호들을 변환할 수 있다. 여기서, 변환 영역 서브블록은 가로축 (혹은 세로축) 기준 1:1의 크기 비율을 가지는 두 개의 직사각형 블록 중 하나일 수 있다. 이런 경우, 서브블록 만을 변환하였음을 지시하는 플래그(cu_sbt_flag), 방향성(vertical/horizontal) 정보(cu_sbt_horizontal_flag) 및/또는 위치 정보(cu_sbt_pos_flag)가 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다. 또한, 변환 영역 서브블록의 크기는 가로축 (혹은 세로축) 기준 1:3의 크기 비율을 가질 수 있으며, 이런 경우 해당 분할을 구분하는 플래그(cu_sbt_quad_flag)가 추가적으로 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다.

한편, 변환부(140)는 잔차블록에 대해 가로 방향과 세로 방향으로 개별적으로 변환을 수행할 수 있다. 변환을 위해, 다양한 타입의 변환 함수 또는 변환 행렬이 사용될 수 있다. 예컨대, 가로 방향 변환과 세로 방향 변환을 위한 변환 함수의 쌍을 MTS(Multiple Transform Set)로 정의할 수 있다. 변환부(140)는 MTS 중 변환 효율이 가장 좋은 하나의 변환 함수 쌍을 선택하고 가로 및 세로 방향으로 각각 잔차블록을 변환할 수 있다. MTS 중에서 선택된 변환 함수 쌍에 대한 정보(mts_idx)는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다.

양자화부(145)는 변환부(140)로부터 출력되는 변환 계수들을 양자화 파라미터를 이용하여 양자화하고, 양자화된 변환 계수들을 엔트로피 부호화부(155)로 출력한다. 양자화부(145)는, 어떤 블록 혹은 프레임에 대해, 변환 없이, 관련된 잔차 블록을 곧바로 양자화할 수도 있다. 양자화부(145)는 변환블록 내의 변환 계수들의 위치에 따라 서로 다른 양자화 계수(스케일링 값)을 적용할 수도 있다. 2차원으로 배열된 양자화된 변환 계수들에 적용되는 양자화 행렬은 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링될 수 있다.

재정렬부(150)는 양자화된 잔차값에 대해 계수값의 재정렬을 수행할 수 있다.

재정렬부(150)는 계수 스캐닝(coefficient scanning)을 이용하여 2차원의 계수 어레이를 1차원의 계수 시퀀스로 변경할 수 있다. 예를 들어, 재정렬부(150)에서는 지그-재그 스캔(zig-zag scan) 또는 대각선 스캔(diagonal scan)을 이용하여 DC 계수부터 고주파수 영역의 계수까지 스캔하여 1차원의 계수 시퀀스를 출력할 수 있다. 변환 단위의 크기 및 인트라 예측모드에 따라 지그-재그 스캔 대신 2차원의 계수 어레이를 열 방향으로 스캔하는 수직 스캔, 2차원의 블록 형태 계수를 행 방향으로 스캔하는 수평 스캔이 사용될 수도 있다. 즉, 변환 단위의 크기 및 인트라 예측모드에 따라 지그-재그 스캔, 대각선 스캔, 수직 방향 스캔 및 수평 방향 스캔 중에서 사용될 스캔 방법이 결정될 수도 있다.

엔트로피 부호화부(155)는, CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Code), 지수 골롬(Exponential Golomb) 등의 다양한 부호화 방식을 사용하여, 재정렬부(150)로부터 출력된 1차원의 양자화된 변환 계수들의 시퀀스를 부호화함으로써 비트스트림을 생성한다.

또한, 엔트로피 부호화부(155)는 블록 분할과 관련된 CTU size, CU 분할 플래그, QT 분할 플래그, MTT 분할 타입, MTT 분할 방향 등의 정보를 부호화하여, 영상 복호화 장치가 영상 부호화 장치와 동일하게 블록을 분할할 수 있도록 한다. 또한, 엔트로피 부호화부(155)는 현재블록이 인트라 예측에 의해 부호화되었는지 아니면 인터 예측에 의해 부호화되었는지 여부를 지시하는 예측 타입에 대한 정보를 부호화하고, 예측 타입에 따라 인트라 예측정보(즉, 인트라 예측모드에 대한 정보) 또는 인터 예측정보(움직임 정보의 부호화 모드(머지 모드 또는 AMVP 모드), 머지 모드의 경우 머지 인덱스, AMVP 모드의 경우 참조픽처 인덱스 및 차분 움직임벡터에 대한 정보)를 부호화한다. 또한, 엔트로피 부호화부(155)는 양자화와 관련된 정보, 즉, 양자화 파라미터에 대한 정보 및 양자화 행렬에 대한 정보를 부호화한다.

역양자화부(160)는 양자화부(145)로부터 출력되는 양자화된 변환 계수들을 역양자화하여 변환 계수들을 생성한다. 역변환부(165)는 역양자화부(160)로부터 출력되는 변환 계수들을 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 변환하여 잔차블록을 복원한다.

가산기(170)는 복원된 잔차블록과 예측부(120)에 의해 생성된 예측블록을 가산하여 현재블록을 복원한다. 복원된 현재블록 내의 픽셀들은 다음 순서의 블록을 인트라 예측할 때 참조 픽셀들로서 사용된다.

루프(loop) 필터부(180)는 블록 기반의 예측 및 변환/양자화로 인해 발생하는 블록킹 아티팩트(blocking artifacts), 링잉 아티팩트(ringing artifacts), 블러링 아티팩트(blurring artifacts) 등을 줄이기 위해 복원된 픽셀들에 대한 필터링을 수행한다. 루프 필터부(180)는 인루프(in-loop) 필터로서 디블록킹 필터(182), SAO(Sample Adaptive Offset) 필터(184) 및 ALF(Adaptive Loop Filter, 186)의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.

디블록킹 필터(182)는 블록 단위의 부호화/복호화로 인해 발생하는 블록킹 현상(blocking artifact)을 제거하기 위해 복원된 블록 간의 경계를 필터링하고, SAO 필터(184) 및 ALF(186)는 디블록킹 필터링된 영상에 대해 추가적인 필터링을 수행한다. SAO 필터(184) 및 ALF(186)는 손실 부호화(lossy coding)로 인해 발생하는 복원된 픽셀들과 원본 픽셀들 간의 차이를 보상하기 위해 사용되는 필터이다. SAO 필터(184)는 CTU 단위로 오프셋을 적용함으로써 주관적 화질뿐만 아니라 부호화 효율도 향상시킨다. 이에 비하여 ALF(186)는 블록 단위의 필터링을 수행하는데, 해당 블록의 에지 및 변화량의 정도를 구분하여 상이한 필터를 적용하여 왜곡을 보상한다. ALF에 사용될 필터 계수들에 대한 정보는 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링될 수 있다.

디블록킹 필터(182), SAO 필터(184) 및 ALF(186)를 통해 필터링된 복원블록은 메모리(190)에 저장된다. 한 픽처 내의 모든 블록들이 복원되면, 복원된 픽처는 이후에 부호화하고자 하는 픽처 내의 블록을 인터 예측하기 위한 참조픽처로 사용될 수 있다.

영상 부호화 장치는 부호화된 비디오 데이터의 비트스트림을 비일시적인 기록매체에 저장하거나 통신 네트워크를 이용하여 영상 복호화 장치에게 전송할 수 있다.

도 5는 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 복호화 장치의 예시적인 블록도이다. 이하에서는 도 5를 참조하여 영상 복호화 장치와 이 장치의 하위 구성들에 대하여 설명하도록 한다.

영상 복호화 장치는 엔트로피 복호화부(510), 재정렬부(515), 역양자화부(520), 역변환부(530), 예측부(540), 가산기(550), 루프 필터부(560) 및 메모리(570)를 포함하여 구성될 수 있다.

도 1의 영상 부호화 장치와 마찬가지로, 영상 복호화 장치의 각 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 각 구성요소의 기능이 소프트웨어로 구현되고 마이크로프로세서가 각 구성요소에 대응하는 소프트웨어의 기능을 실행하도록 구현될 수도 있다.

엔트로피 복호화부(510)는 영상 부호화 장치에 의해 생성된 비트스트림을 복호화하여 블록 분할과 관련된 정보를 추출함으로써 복호화하고자 하는 현재블록을 결정하고, 현재블록을 복원하기 위해 필요한 예측정보, 잔차신호들에 대한 정보 등을 추출한다.

엔트로피 복호화부(510)는 SPS(Sequence Parameter Set) 또는 PPS(Picture Parameter Set)로부터 CTU size에 대한 정보를 추출하여 CTU의 크기를 결정하고, 픽처를 결정된 크기의 CTU로 분할한다. 그리고, CTU를 트리 구조의 최상위 레이어, 즉, 루트 노드로 결정하고, CTU에 대한 분할정보를 추출함으로써 트리 구조를 이용하여 CTU를 분할한다.

예컨대, QTBTTT 구조를 사용하여 CTU를 분할하는 경우, 먼저 QT의 분할과 관련된 제1 플래그(QT_split_flag)를 추출하여 각 노드를 하위 레이어의 네 개의 노드로 분할한다. 그리고, QT의 리프 노드에 해당하는 노드에 대해서는 MTT의 분할과 관련된 제2 플래그(mtt_split_flag) 및 분할 방향(vertical / horizontal) 및/또는 분할 타입(binary / ternary) 정보를 추출하여 해당 리프 노드를 MTT 구조로 분할한다. 이에 따라 QT의 리프 노드 이하의 각 노드들을 BT 또는 TT 구조로 반복적으로(recursively) 분할한다.

또 다른 예로서, QTBTTT 구조를 사용하여 CTU를 분할하는 경우, 먼저 CU의 분할 여부를 지시하는 CU 분할 플래그(split_cu_flag)를 추출하고, 해당 블록이 분할된 경우, 제1 플래그(QT_split_flag)를 추출할 수도 있다. 분할 과정에서 각 노드는 0번 이상의 반복적인 QT 분할 후에 0번 이상의 반복적인 MTT 분할이 발생할 수 있다. 예컨대, CTU는 바로 MTT 분할이 발생하거나, 반대로 다수 번의 QT 분할만 발생할 수도 있다.

다른 예로서, QTBT 구조를 사용하여 CTU를 분할하는 경우, QT의 분할과 관련된 제1 플래그(QT_split_flag)를 추출하여 각 노드를 하위 레이어의 네 개의 노드로 분할한다. 그리고, QT의 리프 노드에 해당하는 노드에 대해서는 BT로 더 분할되는지 여부를 지시하는 분할 플래그(split_flag) 및 분할 방향 정보를 추출한다.

한편, 엔트로피 복호화부(510)는 트리 구조의 분할을 이용하여 복호화하고자 하는 현재블록을 결정하게 되면, 현재블록이 인트라 예측되었는지 아니면 인터 예측되었는지를 지시하는 예측 타입에 대한 정보를 추출한다. 예측 타입 정보가 인트라 예측을 지시하는 경우, 엔트로피 복호화부(510)는 현재블록의 인트라 예측정보(인트라 예측모드)에 대한 신택스 요소를 추출한다. 예측 타입 정보가 인터 예측을 지시하는 경우, 엔트로피 복호화부(510)는 인터 예측정보에 대한 신택스 요소, 즉, 움직임벡터 및 그 움직임벡터가 참조하는 참조픽처를 나타내는 정보를 추출한다.

또한, 엔트로피 복호화부(510)는 양자화 관련된 정보, 및 잔차신호들에 대한 정보로서 현재블록의 양자화된 변환계수들에 대한 정보를 추출한다.

재정렬부(515)는, 영상 부호화 장치에 의해 수행된 계수 스캐닝 순서의 역순으로, 엔트로피 복호화부(510)에서 엔트로피 복호화된 1차원의 양자화된 변환계수들의 시퀀스를 다시 2차원의 계수 어레이(즉, 블록)로 변경할 수 있다.

역양자화부(520)는 양자화된 변환계수들을 역양자화하고, 양자화 파라미터를 이용하여 양자화된 변환계수들을 역양자화한다. 역양자화부(520)는 2차원으로 배열된 양자화된 변환계수들에 대해 서로 다른 양자화 계수(스케일링 값)을 적용할 수도 있다. 역양자화부(520)는 영상 부호화 장치로부터 양자화 계수(스케일링 값)들의 행렬을 양자화된 변환계수들의 2차원 어레이에 적용하여 역양자화를 수행할 수 있다.

역변환부(530)는 역양자화된 변환계수들을 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 역변환하여 잔차신호들을 복원함으로써 현재블록에 대한 잔차블록을 생성한다.

또한, 역변환부(530)는 변환블록의 일부 영역(서브블록)만 역변환하는 경우, 변환블록의 서브블록만을 변환하였음을 지시하는 플래그(cu_sbt_flag), 서브블록의 방향성(vertical/horizontal) 정보(cu_sbt_horizontal_flag) 및/또는 서브블록의 위치 정보(cu_sbt_pos_flag)를 추출하여, 해당 서브블록의 변환계수들을 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 역변환함으로써 잔차신호들을 복원하고, 역변환되지 않은 영역에 대해서는 잔차신호들로 “0”값을 채움으로써 현재블록에 대한 최종 잔차블록을 생성한다.

또한, MTS가 적용된 경우, 역변환부(530)는 영상 부호화 장치로부터 시그널링된 MTS 정보(mts_idx)를 이용하여 가로 및 세로 방향으로 각각 적용할 변환 함수 또는 변환 행렬을 결정하고, 결정된 변환 함수를 이용하여 가로 및 세로 방향으로 변환블록 내의 변환계수들에 대해 역변환을 수행한다.

예측부(540)는 인트라 예측부(542) 및 인터 예측부(544)를 포함할 수 있다. 인트라 예측부(542)는 현재블록의 예측 타입이 인트라 예측일 때 활성화되고, 인터 예측부(544)는 현재블록의 예측 타입이 인터 예측일 때 활성화된다.

인트라 예측부(542)는 엔트로피 복호화부(510)로부터 추출된 인트라 예측모드에 대한 신택스 요소로부터 복수의 인트라 예측모드 중 현재블록의 인트라 예측모드를 결정하고, 인트라 예측모드에 따라 현재블록 주변의 참조 픽셀들을 이용하여 현재블록을 예측한다.

인터 예측부(544)는 엔트로피 복호화부(510)로부터 추출된 인터 예측모드에 대한 신택스 요소를 이용하여 현재블록의 움직임벡터와 그 움직임벡터가 참조하는 참조픽처를 결정하고, 움직임벡터와 참조픽처를 이용하여 현재블록을 예측한다.

가산기(550)는 역변환부(530)로부터 출력되는 잔차블록과 인터 예측부(544) 또는 인트라 예측부(542)로부터 출력되는 예측블록을 가산하여 현재블록을 복원한다. 복원된 현재블록 내의 픽셀들은 이후에 복호화할 블록을 인트라 예측할 때의 참조픽셀들로서 활용된다.

루프 필터부(560)는 인루프 필터로서 디블록킹 필터(562), SAO 필터(564) 및 ALF(566)를 포함할 수 있다. 디블록킹 필터(562)는 블록 단위의 복호화로 인해 발생하는 블록킹 현상(blocking artifact)을 제거하기 위해, 복원된 블록 간의 경계를 디블록킹 필터링한다. SAO 필터(564) 및 ALF(566)는 손실 부호화(lossy coding)로 인해 발생하는 복원된 픽셀들과 원본 픽셀들 간의 차이를 보상하기 위해, 디블록킹 필터링 이후의 복원된 블록에 대해 추가적인 필터링을 수행한다. ALF의 필터 계수는 비스트림으로부터 복호한 필터 계수에 대한 정보를 이용하여 결정된다.

디블록킹 필터(562), SAO 필터(564) 및 ALF(566)를 통해 필터링된 복원블록은 메모리(570)에 저장된다. 한 픽처 내의 모든 블록들이 복원되면, 복원된 픽처는 이후에 부호화하고자 하는 픽처 내의 블록을 인터 예측하기 위한 참조픽처로 사용된다.

본 실시예는 이상에서 설명한 바와 같은 영상(비디오)의 부호화 및 복호화에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 아핀 모델(affine model)을 기반으로 현재블록을 서브블록 단위로 예측 시, 각 서브블록의 참조블록의 픽셀 위치들을 아핀 모델의 제어점 움직임벡터들을 기반으로 적응적으로 조정하고, 조정된 픽셀 위치들에 움직임 보상 필터를 적용하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공한다.

이하의 실시예들은 영상 부호화 장치(video encoding apparatus) 내 인터 예측부(124)에 의해 수행될 수 있다. 또한, 영상 복호화 장치(video decoding apparatus) 내 인터 예측부(544)에 의해 수행될 수 있다.

영상 부호화 장치는, 현재블록의 부호화에 있어서, 율왜곡 최적화 측면에서 본 실시예와 관련된 시그널링 정보를 생성할 수 있다. 영상 부호화 장치는 엔트로피 부호화부(155)를 이용하여 시그널링 정보를 부호화한 후, 영상 복호화 장치로 전송할 수 있다. 영상 복호화 장치는 엔트로피 복호화부(510)를 이용하여 비트스트림으로부터 현재블록의 복호화와 관련된 시그널링 정보를 복호화할 수 있다.

이하의 설명에서, '대상 블록'이라는 용어는 현재블록 또는 코딩유닛(CU, Coding Unit)과 동일한 의미로 사용될 수 있다. 또는. '대상 블록'은 코딩유닛의 일부 영역을 의미할 수도 있다.

또한, 하나의 플래그의 값이 참이라는 것은 플래그가 1로 설정되는 경우를 나타낸다. 또한, 하나의 플래그의 값이 거짓이라는 것은 플래그가 0으로 설정되는 경우를 나타낸다.

I. 아핀 모델 기반 예측

아핀 모델(affine model)은, 부호화/복호화 효율을 향상시키기 위해, 시공간상에서 카메라 또는 객체의 움직임에 따라 변화된 비디오 내 객체 신호 또는 배경 신호에 대해 기하학적 관계를 도출하여 해당 관계를 모델링한 후, 모델링된 관계를 참조 신호와 원본 신호에 적용한다. 이론적으로, 동일 객체에 대해 3차원의 아핀 모델을 나타내는 관계가 완벽하게 도출된다면, 해당 관계를 이용하여 완벽한 예측이 가능하다. 하지만, 이러한 완벽한 예측은 이론상으로 가능할 뿐이다. 비디오 코딩에서는, 모델링에 기초하여 예측된 예측신호와 차분신호를 이용하여 예측오차가 보상될 수 있다. 아핀 모델 기반의 예측 방법은, 예측 정확도의 향상에 의존하여 부호화 효율을 향상시킬 수 있다는 효과를 가지나, 아핀 모델의 계산을 위한 연산 복잡도를 증가시킨다는 문제를 초래한다.

도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 픽셀 단위의 아핀 모델의 계산을 나타내는 예시도이다.

연산 복잡도를 감소시키기 위해 도 6의 실시예에서, 현재블록과 주변 블록의 픽셀값 및 움직임 정보는 동일하거나 유사할 가능성이 이용된다. 영상 복호화 장치는 현재블록의 꼭지점(A, B, C)에 해당하는 위치에 인접한 블록의 움직임벡터를 이용하여 해당 제어점 움직임벡터(Control Point Motion Vector, CPMV)를 예측한다. 영상 복호화 장치는 제어점 움직임벡터들을 이용하여 현재블록과 예측블록 간의 기하학적 변환 관계, 즉, 아핀 모델을 모델링한 후, 모델링된 변환 관계에 기초하여 현재블록의 예측을 수행한다. 도 6의 예시에서는, A, B, C 세 점의 제어점 움직임벡터들을 이용하는 6-파라미터 모델을 제시되나, 실시예에 따라 A, B 또는 A, C 두 점의 제어점 움직임벡터들을 이용하는 4-파라미터 모델이 이용될 수 있다. 4-파라미터 모델 및 6-파라미터 모델에 따라 대상블록 (x,y) 픽셀에서의 움직임벡터 (mv_x, mv_y)는, 제어점 움직임벡터와 각 픽셀의 위치를 이용하여 각각 수학식 1 및 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.

여기서, W 및 H는 현재블록의 너비 및 높이를 나타낸다. (cpmv_ix, cpmv_iy)는 i 번째 제어점 움직임벡터를 나타낸다. 현재블록의 각 픽셀에 대한 예측값은, 수학식 1 또는 수학식 2에 따라 산정된 움직임벡터를 이용하여 예측될 수 있다. 아핀 모델에는 포함되는 않으나, 도 6의 예시와 같이, 위치 D에 대해 CPMVP4가 정의될 수 있다. 위치 D는 아직 복원되지 않은 픽셀이므로, 참조 픽처 내 동일 위치의(co-located) 픽셀의 움직임벡터가 CPMVP4로 이용될 수 있다.

도 6의 예시에서, CPMVP는 아핀 AMVP 모드에서의 제어점 움직임벡터 예측자(predictor)를 나타낸다. 아핀 머지 모드인 경우 움직임벡터 차분(Motion Vector Difference, MVD)이 전송되지 않으므로, CPMVP는 CPMV와 동일하다. 아핀 AMVP 모드인 경우 움직임벡터 차분이 전송되므로, CPMVP와 MVD를 가산하여 CPMV가 산정될 수 있다. 도 6의 예시는, 아핀 AMVP 모드의 제어점 움직임벡터 예측자 생성 방법 중, 조합을 이용하는 방법을 나타낸다. 아핀 머지 모드 및 아핀 AMVP 모드는 추후 기술된다.

도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른, 중심벡터를 이용하는 아핀 모델의 계산을 나타내는 예시도이다.

또한, 실시예에 따라 연산 복잡도를 감소시키기 위해, 영상 복호화 장치는 도 7의 예시와 같이, 각 제어점 움직임벡터를 중심벡터로 이용하여 블록 단위 예측을 수행할 수 있다. 이때, 현재블록이 4 개의 제어점 움직임벡터를 갖는 것으로 가정하여 현재블록은 4 개의 블록들로 분할될 수 있다. 도 7에 예시된 방법에서, 각 제어점 움직임벡터를 중심벡터로 하는 블록은 동일한 움직임벡터에 따라 예측될 수 있다. 따라서, 픽셀 단위로 계산하는 실시예에 비해 예측 정확도는 떨어질 수 있으나 계산 복잡도가 감소될 수 있다.

도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 서브블록 단위의 아핀 모델의 계산을 나타내는 예시도이다.

일 예로서, 연산 복잡도를 감소시키기 위해, 영상 복호화 장치는 도 8의 예시와 같이, 서브블록 단위로 예측을 수행할 수 있다. 현재블록의 가로 또는 세로가 서브블록의 가로 또는 세로 크기보다 큰 경우, 영상 복호화 장치는 현재블록을 서브블록들로 분할할 수 있다. 영상 복호화 장치는 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 이용하여 각 서브블록의 각 꼭지점 위치에서 제어점 움직임벡터를 도출한 후, 각 서브블록의 제어점 움직임벡터들 중에서 하나의 대표 움직임벡터(representative motion vector)를 도출한다. 영상 복호화 장치는 도출된 대표 움직임벡터를 이용하여 서브블록 단위로 예측블록을 생성한 후, 서브블록 단위 예측블록들을 결합하여 현재블록의 제1 예측블록을 생성한다.

다른 예로서, 영상 복호화 장치는 수학식 1 또는 수학식 2의 (x,y)에 각 서브블록의 중심 위치를 대입함으로써 각 서브블록의 움직임벡터를 연산한다. 여기서, 중심 위치는 서브블록의 실제 중심점(center point)일 수도 있고 그 중심점의 우하단 샘플 위치일 수도 있다. 예컨대, 좌상단 샘플의 좌표가 (0,0)인 4×4 크기를 갖는 서브블록의 경우, 서브블록의 중심 위치는 (1.5,1.5)이거나 (2,2)일 수 있다. 영상 복호화 장치는 도출된 움직임벡터를 이용하여 서브블록 단위로 예측블록을 생성한 후, 서브블록 단위 예측블록들을 결합하여 현재블록의 제1 예측블록을 생성한다.

실시예에 따라, 영상 복호화 장치는 제1 예측블록에 필터링하여 제2 예측블록을 생성할 수 있다. 이후, 영상 복호화 장치는 제1 예측블록과 제2 예측블록 중 하나의 블록을 이용하여 현재블록의 최종 예측블록을 생성할 수 있다.

제어점 움직임벡터들의 부호화에 소요되는 비트량을 줄이기 위해, 전술한 바와 같은 일반적인 인터 예측(병진 움직임 예측)의 방식, 즉 아핀 머지 모드 및 아핀 AMVP 모드가 적용될 수 있다. 이하, 아핀 머지 모드 및 아핀 AMVP 모드를 제어점 움직임벡터 예측 방법으로 명칭한다.

일 예로서, 아핀 머지 모드의 경우, 영상 부호화 장치의 인터 예측부(124)는 기정의된 개수(예컨대, 5 개)의 아핀 머지 후보 리스트를 구성한다. 먼저, 영상 부호화 장치는 대상블록의 주변블록들로부터 상속(inherited) 아핀 머지 후보를 유도한다. 예컨대, 도 4에 도시된 대상블록의 주변샘플들(A0, A1, B0, B1, B2)로부터 기정의된 개수의 상속 아핀 머지 후보들을 유도함으로써, 머지 후보 리스트를 생성한다. 후보 리스트에 포함되는 상속 아핀 머지 후보들 각각은 두 개 또는 세 개의 CPMV들의 조합에 대응한다.

영상 부호화 장치는 대상블록의 주변블록들 중 아핀 모드로 예측된 주변블록의 제어점 움직임벡터들로부터 상속 아핀 머지 후보를 유도한다. 일부 실시예에서, 아핀 모드로 예측된 주변블록들로부터 유도되는 머지 후보의 개수는 제한될 수 있다. 예컨대, 영상 부호화 장치는 A0와 A1 중에서 하나, 그리고 B0, B1, 및 B2 중에서 하나, 총 두 개의 상속 아핀 머지 후보를 아핀 모드로 예측된 주변블록으로부터 유도할 수 있다. 우선순위는 A0, A1의 순서, 그리고 B0, B1, B2의 순서일 수 있다.

한편, 머지 후보의 총 개수가 3 개 이상인 경우, 영상 부호화 장치는 도 6의 예시와 같이, 주변블록의 병진 움직임벡터(translational motion vector)로부터 부족한 개수만큼의 조합(constructed) 아핀 머지 후보들을 유도할 수 있다.

영상 부호화 장치는 주변블록 그룹 {B2, B3, A2}, 주변블록 그룹 {B1, B0}, 주변블록 그룹{A1, A0}로부터 각각 하나씩의 제어점 움직임벡터 CPMV1, CPMV2, CPMV3을 유도한다. 하나의 예시로서, 각 주변블록 그룹 내에서의 우선 순위는, B2, B3, A2의 순서, B1, B0의 순서, 그리고 A1, A0의 순서일 수 있다. 또한, 참조픽처 내의 동일 위치 블록(co-located block) C0로부터 또 하나의 제어점 움직임벡터 CPMV4를 유도한다. 영상 부호화 장치는 네 개의 제어점 움직임벡터 중에서 두 개 또는 세 개의 제어점 움직임벡터들을 조합하여 부족한 개수만큼의 조합 아핀 머지 후보를 생성한다. 조합의 우선순위는 아래와 같다. 각 그룹 내의 요소들은 좌상귀, 우상귀, 좌하귀 제어점 움직임벡터의 순서로 나열되어 있다.

{CPMV1, CPMV2, CPMV3}, {CPMV1, CPMV2, CPMV4}, {CPMV1, CPMV3, CPMV4},

{CPMV2, CPMV3, CPMV4}, {CPMV1, CPMV2}, {CPMV1, CPMV3}

상속 아핀 머지 후보 및 조합 아핀 머지 후보를 이용하여 머지 후보 리스트를 채울 수 없는 경우, 영상 부호화 장치는 제로 움직임벡터를 후보로 추가할 수 있다.

영상 부호화 장치는, 부호화 효율 최적화 측면에서 머지 후보 리스트로부터 머지 후보를 선택하고, 이를 지시하는 머지 인덱스를 결정한다. 영상 부호화 장치는 선택된 머지 후보를 이용하여 대상블록에 대한 아핀 움직임 예측을 수행한다. 머지 후보가 두 개의 제어점 움직임벡터들로 이루어진 경우 4-파라미터 모델을 이용하여 아핀 움직임 예측을 수행한다. 반면, 머지 후보가 세 개의 제어점 움직임벡터들로 구성된 경우 6-파라미터 모델을 이용하여 아핀 움직임 예측을 수행한다. 영상 부호화 장치는 머지 인덱스를 부호화하여 영상 복호화 장치로 시그널링한다.

영상 복호화 장치는 머지 인덱스를 복호화한다. 영상 복호화 장치의 인터 예측부(544)는 영상 부호화 장치와 동일한 방식으로 머지 후보 리스트를 구성하고, 머지 인덱스에 의해 지시되는 머지 후보에 대응하는 제어점 움직임벡터들을 이용하여 아핀 움직임 예측을 수행한다.

다른 예로서, 아핀 AMVP 모드의 경우, 부호화 효율 최적화 측면에서 영상 부호화 장치의 인터 예측부(124)는 대상블록에 대해 아핀 모델의 형태와 그에 따른 실제 제어점 움직임벡터들을 결정한다. 영상 부호화 장치는 각 제어점에 대해 실제 제어점 움직임벡터와 각 제어점의 MVP(즉, 제어점 움직임벡터 예측자) 간의 차이인 MVD를 산정한 후, 각 제어점의 MVD를 부호화한다. 각 제어점 움직임벡터 예측자를 유도하기 위해, 인터 예측부(124)는 기정의된 개수(예컨대, 2 개)의 아핀 AMVP 후보 리스트를 구성한다. 대상블록이 4-파라미터 타입인 경우, 리스트에 포함된 후보들은 각각 두 개의 제어점 움직임벡터의 쌍으로 이루어진다. 반면, 대상블록이 6-파라미터 타입인 경우, 리스트에 포함된 후보들은 각각 세 개의 제어점 움직임벡터들의 쌍으로 이루어진다.

이하, 아핀 AMVP 모드에서 후보 리스트를 구성하는 방법을 설명한다. 아핀 AMVP 후보 리스트는 전술한 아핀 머지 후보 리스트를 구성하는 방법과 유사하게 유도될 수 있다.

영상 부호화 장치는 상속 아핀 AMVP 후보의 참조픽처와 현재블록의 참조픽처가 동일한지를 확인한다. 여기서, 상속 아핀 AMVP 후보는, 전술한 아핀 머지 모드에서와 같이, 도 4에 도시된 대상블록의 주변블록들(A0, A1, B0, B1, B2) 중 아핀 모드로 예측된 블록일 수 있다.

상속 아핀 AMVP 후보의 참조픽처와 현재블록의 참조픽처가 동일한 경우, 영상 부호화 장치는 해당되는 상속 아핀 AMVP 후보를 추가한다.

반면, 상속 아핀 AMVP 후보의 참조픽처와 현재블록의 참조픽처가 동일하지 않은 경우, 영상 부호화 장치는 조합 아핀 AMVP 후보의 모든 CPMV들의 참조픽처와 현재블록의 참조픽처가 동일한지를 확인한다. 여기서, 조합 아핀 AMVP 후보의 모든 CPMVP들은, 전술한 아핀 머지 모드에서와 같이, 도 6에 도시된 주변샘플들의 움직임벡터들로부터 유도될 수 있다. 조합 아핀 AMVP 후보의 모든 CPMVP들의 참조픽처와 현재블록의 참조픽처가 동일한 경우, 영상 부호화 장치는 해당되는 조합 아핀 AMVP 후보를 추가한다.

이때, 대상블록의 아핀 모델 형태이 고려되어야 한다. 영상 부호화 장치는 대상블록의 아핀 모델 형태이 4-파라미터 타입인 경우, 주변블록의 아핀 모델을 이용하여 두 개의 제어점 움직임벡터들(대상블록의 좌상귀 및 우상귀 제어점 움직임벡터들)을 유도한다. 대상블록의 아핀 모델 형태이 6-파라미터 타입인 경우, 주변블록의 아핀 모델을 이용하여 세 개의 제어점 움직임벡터들(대상블록의 좌상귀, 우상귀 및 좌하귀 제어점 움직임벡터들)을 유도한다.

모든 CPMVP들의 참조픽처와 현재블록의 참조픽처가 동일하지 않은 경우, 영상 부호화 장치는 아핀 AMVP 후보로서 병진 움직임벡터를 추가한다.

위의 과정들을 모두 수행해도 후보 리스트를 채울 수 없는 경우(즉, 기설정된 개수를 충원하지 못하는 경우), 영상 부호화 장치는 제로 움직임벡터를 아핀 AMVP 후보로 추가한다.

영상 부호화 장치는 아핀 AMVP 리스트로부터 하나의 후보를 선택하고, 선택된 후보를 지시하는 후보 인덱스를 결정한다. 이때, 선택된 후보의 각 제어점 움직임벡터가 각 제어점 움직임벡터 예측자에 해당한다. 부호화 효율 최적화 측면에서 영상 부호화 장치는 대상블록의 각 제어점에 대해 실제 제어점 움직임벡터를 결정한 후, 실제 제어점 움직임벡터와 제어점 움직임벡터 예측자 간의 MVD를 산정한다. 영상 부호화 장치는 대상블록의 아핀 모델 형태, 후보 인덱스, 및 각 제어점의 MVD를 부호화하여 영상 복호화 장치로 시그널링한다.

영상 복호화 장치는 아핀 모델 형태, 후보 인덱스 및 각 제어점의 MVD를 복호화한다. 영상 복호화 장치의 인터 예측부(544)는, 영상 부호화 장치와 동일한 방식으로 아핀 AMVP 리스트를 생성하고, 아핀 AMVP 리스트 내에서 후보 인덱스에 의해 지시되는 후보를 선택한다. 영상 복호화 장치는 선택된 후보의 각 제어점 움직임벡터 예측자와 대응하는 MVD를 가산하여 각 제어점 움직임벡터를 복원한다. 영상 복호화 장치는 복원된 제어점 움직임벡터들을 이용하여 아핀 움직임 예측을 수행한다.

이하의 실시예들은, 영상 복호화 장치를 중심으로 기술되나, 영상 부호화 장치에서도 동일하거나 유사하게 구현될 수 있다.

II. 본 개시에 따른 실시예들

도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 아핀 모델 기반 예측을 위한 영상 복호화 장치의 일부를 나타내는 예시도이다.

본 실시예에 따른 영상 복호화 장치는 아핀 모델을 결정하고, 결정된 아핀 모델을 기반으로 현재블록의 예측을 수행함으로써, 최종적으로 현재블록의 복원블록을 생성할 수 있다. 도 9에 예시된 바는 영상 복호화 장치의 엔트로피 복호화부(510), 인터 예측부(544) 및 가산기(550)에 의해 수행될 수 있다. 한편, 도 9에 예시된 바와 동일한 동작들이 영상 부호화 장치의 픽처 분할부(110), 예측부(120), 및 가산기(170)에 의해 수행될 수 있다. 이때, 영상 복호화 장치는 비트스트림으로부터 파싱된 부호화 정보를 이용하나, 영상 부호화 장치는, 율왜곡 최소화 측면에서 상위 레벨로부터 설정된 부호화 정보를 이용할 수 있다. 이하, 편의상 영상 복호화 장치를 중심으로 본 실시예를 기술한다.

도 9에 예시된 바와 같이, 인터 예측부(544)는 아핀모델 결정부(910), 제어점 움직임벡터 생성부(920), 움직임벡터 생성부(930), 참조블록 픽셀위치 산정부(940) 및 예측 수행부(950)의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.

실시예에 따라, 영상 부호화 장치는 아핀모델 적용 플래그, 아핀 모델의 정보, 제어점 움직임벡터 정보, 잔차블록의 전부 또는 일부를 전송한다. 여기서, 아핀모델 적용 플래그는 현재블록이 아핀 모델 기반 예측에 따라 예측된 블록인지 여부를 나타낸다.

엔트로피 복호화부(510)는, 영상 부호화 장치에 의해 전송된 비트스트림으로부터 아핀모델 적용 플래그, 아핀 모델의 정보, 제어점 움직임벡터 예측 방법 정보, 잔차블록, 및 참조픽처 인덱스의 전부 또는 일부를 복호화할 수 있다.

아핀모델 적용 플래그는 현재블록이 아핀 모델 기반 예측에 따라 예측된 블록인지 여부를 나타낸다. 아핀 예측 모델의 정보는 아핀 모델의 형태, 즉, 4-파라미터 모델 또는 6-파라미터 모델인지 여부를 나타낸다. 제어점 움직임벡터 정보는 아핀 모델에 의존하는 제어점 움직임벡터와 관련된 정보, 즉, 제어점 움직임벡터의 개수, 제어점 움직임벡터 예측 방법, 제어점 움직임벡터 차분값 등을 포함한다. 여기서, 제어점 움직임벡터 예측 방법은, 아핀 머지 모드 또는 아핀 AMVP 모드일 수 있다.

아핀모델 기반 예측 적용 플래그가 참인 경우, 아핀모델 결정부(910)는 아핀 모델의 정보에 기초하여 아핀 모델의 형태를 결정함으로써, 제어점 움직임벡터들의 개수를 유도할 수 있다.

제어점 움직임벡터 생성부(920)는 현재블록에 대해 제어점 움직임벡터를 예측한다. 관련 신택스와 현재블록의 주변 기복호화 블록의 예측모드 정보를 바탕으로, 제어점 움직임벡터 생성부(920)는 현재블록의 제어점 움직임벡터들의 개수를 결정한 후, 각 제어점 움직임벡터 예측자를 생성한다. 여기서, 관련 신택스는 제어점 움직임벡터 예측 방법, 참조픽처 인덱스 등을 포함한다.

제어점 움직임벡터 예측자를 생성한 후, 제어점 움직임벡터 생성부(920)는, 제어점 움직임벡터 예측자에 제어점 움직임벡터 차분을 가산하여 제어점 움직임벡터를 산정한다. 아핀 모델의 제어점 움직임벡터가 아핀 머지 모드에 따라 전송된 경우, 제어점 움직임벡터 예측자와 제어점 움직임벡터 차분을 가산하는 과정이 생략될 수 있다. 여기서, 아핀 머지 모드는, 움직임벡터 차분 없이 주변 벡터와 동일하게 제어점 움직임벡터를 결정하는 방법을 나타낸다.

움직임벡터 생성부(930)는 현재블록에서 움직임벡터를 산정하는 단위에 따라 제어점 움직임벡터들을 이용하여 움직임벡터를 계산한다. 예컨대, 움직임벡터를 계산하는 단위가 서브블록인 경우, 움직임벡터는 서브블록 단위로 계산될 수 있다.

참조블록 픽셀위치 산정부(940)는 움직임벡터의 정확도에 기초하여 참조블록의 참조픽셀의 위치들을 산정한다. 이때, 참조픽셀들의 정수 위치(integer position) 및 소수점 위치(fractional position)가 산정될 수 있다. 예측 수행부(950)는 정수 위치의 참조픽셀들에 보간 필터링을 수행한다. 예측 수행부(950)는 참조픽셀들의 소수점 위치에 의존하는 보간 필터를 참조픽셀들에 적용하여 움직임 보상을 수행함으로써, 현재블록의 예측블록을 생성한다. 이후, 예측 수행부(950)는 예측블록과 복호화된 잔차블록을 가산하여 현재블록의 복원블록을 생성할 수 있다.

도 10a 및 도 10b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 소수점 위치 픽셀에서의 움직임 보상을 나타내는 예시도이다.

일 예로서, 서브블록의 크기가 4×4이고, 도 10a의 예시와 같이, 제어점 움직임벡터들에 기초하여 서브블록의 움직임벡터가 산정된 경우를 기술한다. 영상 복호화 장치는 산정된 움직임벡터를 이용하여 도 10b의 예시와 같이 참조블록의 정수 위치(integer position) 픽셀들을 결정하고, 해당 픽셀들에 보간 필터링을 수행하여 소수점 위치(fractional position) 픽셀 기반 움직임 보상을 수행한다. 즉, 보간 필터링을 이용하여, 영상 복호화 장치는 참조블록의 정수 위치 픽셀들을 움직임벡터의 정확도에 따른 소수점 위치의 픽셀들로 변경한다. 도 10b의 예시에서, 영상 복호화 장치는 정수 위치 픽셀들과 소수점 위치 픽셀들을 수학식 3에 따라 산정한다.

수학식 3에서 (xSb, ySb)는 서브블록의 좌상단 픽셀의 정수 좌표이다. (mvLX[0], mvLY[0])은 서브블록의 움직임벡터이고, IFR(Interpolation Filter Resolution)은 움직임벡터의 정확도를 나타낸다. 예컨대, 예측 정확도가 1/16 펠(pel)인 경우, IFR은 4이다. (mvLX[0]>>IFR, mvLY[0]>>IFR)은 움직임벡터의 정수 부분을 나타내고, (xSb+(mvLX[0]>>IFR), ySb+(mvLY[0]>>IFR))는 참조블록의 좌상단 픽셀의 정수 좌표를 나타낸다. (xL, yL)은 참조블록 내에서 픽셀의 위치를 나타내는 정수 오프셋이다. 예컨대, 4×4 크기의 서브블록인 경우, 0 ≤ xL, yL ≤ 3을 만족한다. srRange는 참조 픽처와 현재 픽처 간의 움직임 오프셋을 나타내고, 일반적으로 0이 될 수 있다. (xIntL, yIntL)은 참조블록 내 각 픽셀의 정수 위치를 나타낸다. 도 10a 및 도 10b의 예시와 같이, 정수 위치의 픽셀들은 연속적으로 존재한다.

한편, 본 개시가 인트라 블록 복사(Intra Block Copy, IBC) 모드에서 동작하는 경우, IBC의 적용을 위한 검색범위(searchRanage)와 관련하여, srRange는 해당 검색범위를 보정하기 위해 사용된다. 본 개시가 인터 예측에서 동작하는 경우, srRange는 0이 된다.

(xFracL, yFracL)은 서브블록의 움직임벡터의 소수 부분을 나타낸다.

보간 필터는 영상 부호화 장치와 영상 복호화 장치 간의 약속에 따라 결정된다. 이때, 예측방향, 인터 예측모드, 소수점 위치 등에 따라 기설정된 필터 계수들을 갖는 보간 필터가 이용된다. 또는, 영상 부호화 장치는 필터 계수들을 산정하여, 산정된 필터 계수들을 영상 복호화 장치로 전송할 수 있다. 영상 복호화 장치는 복호화된 필터 계수들을 이용하여 보간 필터링을 수행할 수 있다.

한편, 동일한 움직임벡터를 갖는 서브블록들인 경우, xFracL 및 yFracL이 동일한 값들로 결정된다. 따라서, 도 10b의 예시와 같이, 정수 위치 픽셀들은 정수 위치 픽셀들로부터 동일한 거리에 위치하는 픽셀들(즉, 빗금에 의해 표시되는 픽셀들)의 값으로 보상된다.

본 개시에 따른 실시예에서, 제어점 움직임벡터들을 기반으로 각 서브블록의 기하모델 파라미터를 유도하거나 영상 부호화 장치에 의해 전송된 기하모델 파라미터를 복호화한 후, 영상 복호화 장치는 기하모델 파라미터를 이용하여 참조픽셀의 정수 위치를 적응적으로 변경한다.

도 11a 및 도 11b는 본 개시의 다른 실시예에 따른, 소수점 위치 픽셀에서의 움직임 보상을 나타내는 예시도이다.

일 예로서, 영상 복호화 장치는 제어점 움직임벡터들을 기반으로 기하모델 파라미터(SubAP_x, SubAP_y)를 유도하고, 유도된 기하모델 파라미터를 이용하여 참조픽셀의 정수 위치를 변경함으로써, 서브블록의 움직임 보상을 수행한다.

수학식 1 또는 수학식 2를 이용하여 영상 복호화 장치는 현재블록의 제어점 움직임벡터로부터 서브블록의 꼭지점에서 움직임벡터를 산정한다. 영상 복호화 장치는 산정된 움직임벡터들을 서브블록의 제어점 움직임벡터 Sub_CPMV로 이용한다.

임의의 서브블록에 대해 기하모델 파라미터의 유도에 사용되는 제어점 움직임벡터들을 Sub_CPMV1, Sub_CPMV2 및 Sub_CPMV3로 나타낸다. Sub_CPMV1, Sub_CPMV2 및 Sub_CPMV3은 서브블록의 좌상단 CPMV, 우상단 CPMV 및 좌하단 CPMV를 각각 나타낸다. 도 11a의 예시에서, Sub_CPMV1, Sub_CPMV2 및 Sub_CPMV3는 좌상단에 위치하는 서브블록에 대한 제어점 움직임벡터들을 나타낸다. 따라서, 좌상단에 위치하는 서브블록의 Sub_CPMV1은 현재블록의 CPMV1과 동일하다. 또한, 우상단에 위치하는 서브블록의 Sub_CPMV2은 현재블록의 CPMV2와 동일하며, 좌하단에 위치하는 서브블록의 Sub_CPMV3은 현재블록의 CPMV3와 동일하다.

일 예로서, 서브블록의 제어점 움직임벡터들을 기반으로 영상 복호화 장치는 수학식 4에 따라 서브블록의 기하모델 파라미터(SubAP_x, SubAP_y)를 유도한다.

수학식 4에서, 기하모델 파라미터의 수평 성분 SubAP_x를 산정하기 위해 Sub_CPMV1 및 Sub_CPMV2의 수평 성분들이 사용된다. 예컨대, 서브블록의 제어점 움직임벡터 SubCPMV_2x, Sub_CPMV_1x, 및 mvLX[0]의 값이 상이하고, mvLX[0]이 0이 아닌 경우, 영상 복호화 장치는 수학식 4에 따라 서브블록의 기하모델 파라미터 SubAP_x를 유도한다. 전술한 경우가 아닌 경우, SubAP_x는 1로 설정된다. 또한, 기하모델 파라미터의 수직 성분 SubAP_y를 산정하기 위해 Sub_CPMV1 및 Sub_CPMV3의 수직 성분들이 사용된다. 서브블록의 제어점 움직임벡터 SubCPMV_3y, Sub_CPMV_1y 및 mvLY[0]의 값이 상이하고, mvLY[0]이 0이 아닌 경우, 영상 복호화 장치는 수학식 4에 따라 서브블록의 기하모델 파라미터 SubAP_y를 유도한다. 전술한 경우가 아닌 경우, SubAP_y는 1로 설정된다. 클리핑 함수에 따라, 기하모델 파라미터의 수평 성분과 수직 성분은 각각 1 이상의 값을 갖는다.

다른 예로서, 서브블록의 제어점 움직임벡터들을 기반으로 영상 복호화 장치는 수학식 5에 따라 서브블록의 기하모델 파라미터(SubAP_x, SubAP_x)를 유도한다.

수학식 5에서, 기하모델 파라미터의 수평 성분 SubAP_x를 산정하기 위해 Sub_CPMV1 및 Sub_CPMV2의 수평 성분들이 사용된다. 예컨대, 서브블록의 제어점 움직임벡터 SubCPMV_2x, Sub_CPMV_1x, 및 mvLX[0]의 값이 상이하고, mvLX[0]이 0이 아닌 경우, 영상 복호화 장치는 수학식 5에 따라 서브블록의 기하모델 파라미터 SubAP_x를 유도한다. 또한, 기하모델 파라미터의 수직 성분 SubAP_y를 산정하기 위해 Sub_CPMV1 및 Sub_CPMV3의 수직 성분들이 사용된다. 서브블록의 제어점 움직임벡터 SubCPMV_3y, Sub_CPMV_1y 및 mvLY[0]의 값이 상이하고, mvLY[0]이 0이 아닌 경우, 영상 복호화 장치는 수학식 5에 따라 서브블록의 기하모델 파라미터 SubAP_y를 유도한다. 클리핑 함수에 따라, 기하모델 파라미터의 수평 성분과 수직 성분은 각각 1 이상의 값을 갖는다.

영상 복호화 장치는 유도된 기하모델 파라미터를 이용하여 도 11a 및 도 11b의 예시와 같이 참조블록의 정수 위치 픽셀들을 결정하고, 해당 픽셀들에 보간 필터링을 수행하여 소수점 위치 픽셀 기반 움직임 보상을 수행한다. 도 11b의 예시는, 수직 방향 성분이 고정된 채로 수평 방향의 보간을 나타낸다. 한편, 영상 복호화 장치는 정수 위치 픽셀들과 소수점 위치 픽셀들을 수학식 6에 따라 산정한다.

수학식 6에서, 전술한 바와 같이, (xSb+(mvLX[0]>>IFR), ySb+(mvLY[0]>>IFR))는 참조블록의 좌상단 픽셀의 정수 좌표를 나타낸다. (xL, yL)은 참조블록 내에서 픽셀의 위치를 나타내는 정수 오프셋이고, 기하모델 파라미터에 의해 (xL×SubAP_x, yL×SubAP_y)로 스케일링된다. 따라서, (xIntL, yIntL)은 참조블록 내 각 픽셀의 정수 위치를 나타낸다. 도 10a 및 도 10b의 예시에서 연속적으로 존재하는 정수 위치의 픽셀들과 비교하여, 도 11a 및 도 11b의 예시에서는 수학식 6에 따라 (SubAP_x, SubAP_y)가 적용되므로, 정수 위치의 픽셀들이 불연속적으로 존재할 수 있다. 즉, 도 10a의 예시에 따른 정수 위치의 픽셀들을 포함하는 참조블록에 비해 도 11a에 따른 정수 위치의 픽셀들을 포함하는 참조블록이 더 커질 수 있다.

한편, 보간 필터는 영상 부호화 장치와 영상 복호화 장치 간의 약속에 따라 결정된다. 이때, 예측방향, 인터 예측모드, 소수점 위치 등에 따라 기설정된 필터 계수들을 갖는 보간 필터가 이용된다. 또는, 영상 부호화 장치는 필터 계수들을 산정하여, 산정된 필터 계수들을 영상 복호화 장치로 전송할 수 있다. 영상 복호화 장치는 복호화된 필터 계수들을 이용하여 보간 필터링을 수행할 수 있다. 도 11b는 가로 방향의 보간에 대한 예시를 기술하지만, 세로 방향의 보간도 동일한 방법으로 진행될 수 있다.

다른 예로서, 영상 부호화 장치는 최적의 기하모델 파라미터(SubAP_x, SubAP_y)를 산정한 후, 산정된 기하모델 파라미터를 영상 복호화 장치로 전송할 수 있다. 전송의 효율을 위해, 영상 부호화 장치는 현재블록에 포함된 서브블록들의 기하모델 파라미터들(SubAP_x, SubAP_y)의 집합을 기하모델 파라미터 리스트로 구성한 후, 서브블록별로 리스트 내 기하모델 파라미터를 지시하는 인덱스를 영상 복호화 장치로 전송할 수 있다. 영상 복호화 장치는 인덱스를 복호화한 후, 리스트로부터 인덱스에 따라 각 서브블록의 기하모델 파라미터를 도출한다. 영상 복호화 장치는 도출된 기하모델 파라미터와 수학식 6을 이용하여 서브블록에 대한 보간 필터링을 수행할 수 있다. 또는, 현재블록의 크기, 참조블록의 크기, 및 현재블록의 제어점 움직임벡터의 차분값에 따른 기하모델 파라미터가 영상 부호화 장치와 영상 복호화 장치에서 매핑테이블의 형태로 기설정될 수 있다. 영상 부호화 장치와 영상 복호화 장치는 동일한 방법에 따라 매핑 인덱스를 유도한 후, 매핑 인덱스가 지시하는 기하모델 파라미터를 이용하여 보간 필터링을 수행할 수 있다.

다른 예로서, 아핀 모델에 폴백(fallback) 모드가 적용되는 경우, 영상 복호화 장치는 기하모델 파라미터에 따라 산정되는 정수 위치를 폴백 모드에 따른 범위 내부로 제한할 수 있다. 폴백 모드는 현재블록의 제어점 움직임벡터들이 적용되는 영역을 기설정된 범위로 제한한다. 폴백 모드에 따른 기설정된 범위의 내부로 제한하기 위해, 영상 복호화 장치는 기설정된 범위를 벗어나는 정수 위치를 제한된 범위의 가장 마지막 정수 위치로 강제로 변경할 수 있다. 또는, 폴백 모드가 적용되고 본 개시에 따른 방법에 따라 보간 시 폴백 모드에 따른 기설정된 범위를 벗어나는 경우, 영상 복호화 장치는 SubAP_x 및 SubAP_y 를 1로 설정한 후, 보간 필터링을 수행한다. 또는, 폴백 모드가 적용되는 경우, 영상 복호화 장치는 폴백 모드에 따른 기설정된 범위를 고려하지 않은 채로 무조건 SubAP_x 및 SubAP_y를 1로 설정한 후, 보간 필터링을 수행한다.

이하, 도 12와 도 13의 도시를 이용하여, 아핀 모델 기반의 예측에 따라 현재블록을 부호화/복호화하는 방법을 기술한다.

도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 부호화 장치가 현재블록을 부호화하는 방법을 나타내는 순서도이다.

영상 부호화 장치는 현재블록의 아핀 모델 정보, 및 제어점 움직임벡터의 예측 방법을 결정한다(S1200). 여기서, 아핀 모델 정보는, 아핀 모델의 형태, 즉, 4-파라미터 모델 또는 6-파라미터 모델인지 여부를 나타낸다. 제어점 움직임벡터 예측 방법은 아핀 머지 모드 또는 아핀 AMVP 모드를 나타낸다. 율왜곡 최적화 측면에서 아핀 모델 정보 및 제어점 움직임벡터의 예측 방법이 결정될 수 있다.

영상 부호화 장치는 아핀 모델 정보에 기초하여 아핀 모델의 형태를 결정한다(S1202).

영상 부호화 장치는 아핀 모델에 기초하여 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 유도한다(S1204).

영상 부호화 장치는 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 이용하여 서브블록의 움직임벡터를 생성한다(S1206). 여기서, 서브블록은 현재블록의 분할에 의해 생성된다.

영상 부호화 장치는 서브블록의 기하모델 파라미터를 결정한다(S1208). 여기서, 기하모델 파라미터는 서브블록의 제어점 움직임벡터들, 서브블록의 움직임벡터, 및 서브블록의 움직임벡터의 정확도에 기초하여 수학식 4와 같이 정의된다.

예컨대, 영상 부호화 장치는 아핀 모델에 기초하여 현재블록의 제어점 움직임벡터들로부터 서브블록의 제어점 움직임벡터들을 산정한다. 영상 부호화 장치는 서브블록의 움직임벡터 및 서브블록의 제어점 움직임벡터들을 이용하여 기하모델 파라미터를 유도한다.

영상 부호화 장치는 서브블록의 움직임벡터를 이용하여 참조픽처로부터 참조블록을 생성한다(S1210).

영상 부호화 장치는 기하모델 파라미터에 기초하여 참조블록 내 참조픽셀들의 위치들을 산정한다(S1212).

영상 부호화 장치는 참조픽셀들에 보간 필터를 적용하여 서브블록의 예측값들을 생성함으로써, 현재블록의 예측블록을 생성한다(S1214).

영상 부호화 장치는 아핀 모델 정보 및 제어점 움직임벡터의 예측 방법을 부호화한다(S1216).

한편, 영상 부호화 장치는 기설정된 기하모델 파라미터 리스트로부터 기하모델 파라미터를 지시하는 인덱스를 도출한 후, 도출된 인덱스를 부호화한다. 또한, 영상 부호화 장치는 현재블록의 원본 블록으로부터 예측블록을 감산하여 잔차블록을 생성하고, 생성된 잔차블록을 부호화할 수 있다.

도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른, 영상 복호화 장치가 현재블록을 복원하는 방법을 나타내는 순서도이다.

영상 복호화 장치는 비트스트림으로부터 현재블록의 아핀 모델 정보, 및 제어점 움직임벡터 정보를 복호화한다(S1300). 여기서, 아핀 모델 정보는, 아핀 모델의 형태, 즉, 4-파라미터 모델 또는 6-파라미터 모델인지 여부를 나타낸다. 제어점 움직임벡터 정보는, 제어점 움직임벡터의 예측 방법 및 제어점 움직임벡터 차분들을 포함한다. 제어점 움직임벡터 예측 방법은 아핀 머지 모드 또는 아핀 AMVP 모드를 나타낸다.

영상 복호화 장치는 아핀 모델 정보에 기초하여 아핀 모델의 형태를 결정한다(S1302).

영상 복호화 장치는 아핀 모델 및 제어점 움직임벡터 정보에 기초하여 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 유도한다(S1304).

영상 복호화 장치는 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 이용하여 서브블록의 움직임벡터를 생성한다(S1306). 여기서, 서브블록은 현재블록의 분할에 의해 생성된다.

영상 복호화 장치는 서브블록의 기하모델 파라미터를 획득한다(S1308). 여기서, 기하모델 파라미터는 서브블록의 제어점 움직임벡터들, 서브블록의 움직임벡터, 및 서브블록의 움직임벡터의 정확도에 기초하여 수학식 4와 같이 정의된다.

예컨대, 영상 복호화 장치는 아핀 모델에 기초하여 현재블록의 제어점 움직임벡터들로부터 서브블록의 제어점 움직임벡터들을 산정한다. 영상 복호화 장치는 서브블록의 움직임벡터 및 서브블록의 제어점 움직임벡터들을 이용하여 기하모델 파라미터를 유도한다.

다른 예로서, 영상 복호화 장치는 비트스트림으로부터 기하모델 파라미터를 지시하는 인덱스를 복호화한다. 영상 복호화 장치는 기설정된 기하모델 파라미터 리스트로부터 복호화된 인덱스에 따라 기하모델 파라미터를 도출한다.

영상 복호화 장치는 서브블록의 움직임벡터를 이용하여 참조픽처로부터 참조블록을 생성한다(S1310).

영상 복호화 장치는 기하모델 파라미터에 기초하여 참조블록 내 참조픽셀들의 위치들을 산정한다(S1312).

영상 복호화 장치는 참조픽셀들에 보간 필터를 적용하여 서브블록의 예측값들을 생성함으로써, 현재블록의 예측블록을 생성한다(S1314).

영상 복호화 장치는 비트스트림으로부터 잔차블록을 복호화한다. 이후, 영상 복호화 장치는 예측블록과 복호화된 잔차블록을 가산하여 현재블록의 복원 블록을 생성할 수 있다.

본 명세서의 흐름도/타이밍도에서는 각 과정들을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 개시의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것이다. 다시 말해, 본 개시의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 흐름도/타이밍도에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 각 과정들 중 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 흐름도/타이밍도는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.

이상의 설명에서 예시적인 실시예들은 많은 다른 방식으로 구현될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 하나 이상의 예시들에서 설명된 기능들 혹은 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 기능적 컴포넌트들은 그들의 구현 독립성을 특히 더 강조하기 위해 "...부(unit)" 로 라벨링되었음을 이해해야 한다.

한편, 본 실시예에서 설명된 다양한 기능들 혹은 방법들은 하나 이상의 프로세서에 의해 판독되고 실행될 수 있는 비일시적 기록매체에 저장된 명령어들로 구현될 수도 있다. 비일시적 기록매체는, 예를 들어, 컴퓨터 시스템에 의하여 판독가능한 형태로 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 예를 들어, 비일시적 기록매체는 EPROM(erasable programmable read only memory), 플래시 드라이브, 광학 드라이브, 자기 하드 드라이브, 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)와 같은 저장매체를 포함한다.

이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

124: 인터 예측부
544: 인터 예측부
910: 제어점 움직임벡터 생성부
920: 움직임벡터 생성부
940: 참조블록 픽셀위치 산정부
950: 예측 수행부

Claims (16)

1. 영상 복호화 장치가 수행하는, 현재블록을 복원하는 방법에 있어서,
   비트스트림으로부터 상기 현재블록의 아핀 모델 정보, 및 제어점 움직임벡터(control point motion vector) 정보를 복호화하는 단계, 여기서, 상기 아핀 모델 정보는, 아핀 모델의 형태를 나타내고, 상기 제어점 움직임벡터 정보는, 상기 현재블록의 제어점 움직임벡터의 예측 방법 및 제어점 움직임벡터 차분들을 포함함;
   상기 아핀 모델 정보에 기초하여 상기 아핀 모델의 형태를 결정하는 단계;
   상기 아핀 모델 및 상기 제어점 움직임벡터 정보에 기초하여 상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 유도하는 단계;
   상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 이용하여 서브블록의 움직임벡터를 생성하는 단계, 여기서, 상기 서브블록은 상기 현재블록의 분할에 따라 생성됨;
   상기 서브블록의 기하모델 파라미터를 획득하는 단계, 여기서, 상기 기하모델 파라미터는 상기 서브블록의 제어점 움직임벡터들 및 상기 서브블록의 움직임벡터에 기초하여 정의됨;
   상기 서브블록의 움직임벡터를 이용하여 참조픽처로부터 참조블록을 생성하는 단계;
   상기 기하모델 파라미터에 기초하여 상기 참조블록 내 참조픽셀들의 위치들을 산정하는 단계; 및
   상기 참조픽셀들에 보간 필터를 적용하여 상기 서브블록의 예측값들을 생성함으로써, 상기 현재블록의 예측블록을 생성하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 기하모델 파라미터를 획득하는 단계는,
   상기 아핀 모델에 기초하여 상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들로부터 상기 서브블록의 제어점 움직임벡터들을 산정하는 단계; 및
   상기 서브블록의 움직임벡터 및 상기 서브블록의 제어점 움직임벡터들을 이용하여 상기 기하모델 파라미터를 유도하는 것을 특징으로 하는, 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 기하모델 파라미터를 획득하는 단계는,
   상기 비트스트림으로부터 상기 기하모델 파라미터를 지시하는 인덱스를 복호화하는 단계; 및
   기설정된 기하모델 파라미터 리스트로부터 상기 인덱스에 따라 상기 기하모델 파라미터를 도출하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 기하모델 파라미터는 수평 성분과 수직 성분을 포함하고, 상기 수평 성분과 수직 성분의 최소값은 1인 것을 특징으로 하는, 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 참조픽셀들의 위치들을 산정하는 단계는,
   상기 참조블록 내에서 픽셀들의 위치를 나타내는 정수 오프셋을 상기 기하모델 파라미터를 이용하여 스케일링하는 단계; 및
   상기 스케일링된 정수 오프셋 및 상기 움직임벡터의 정수 부분을 이용하여 상기 참조픽셀들의 정수 위치들을 산정하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 예측블록을 생성하는 단계는,
   상기 서브블록의 움직임벡터의 정확도를 이용하여 상기 움직임벡터의 소수 부분을 생성하는 단계;
   상기 소수 부분에 의존하는 보간 필터를 획득하는 단계; 및
   상기 보간 필터를 상기 정수 위치들에 존재하는 참조픽셀들에 적용하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 보간 필터를 획득하는 단계는,
   상기 보간 필터를 기설정된 보간 필터로 설정하는 것을 특징으로 하는, 방법.
8. 제6항에 있어서,
   상기 보간 필터를 획득하는 단계는,
   상기 비트스트림으로부터 상기 보간 필터의 계수들을 복호화하는 것을 특징으로 하는, 방법.
9. 제5항에 있어서,
   상기 참조픽셀들의 위치들을 산정하는 단계는,
   상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들이 적용되는 영역을 기설정된 범위로 제한하는 폴백 모드가 적용되는 경우, 상기 정수 위치들을 상기 기설정된 범위의 내부로 제한하는 것을 특징으로 하는, 방법.
10. 영상 부호화 장치가 수행하는, 현재블록을 부호화하는 방법에 있어서,
    상기 현재블록의 아핀 모델 정보, 및 제어점 움직임벡터(control point motion vector)의 예측 방법을 결정하는 단계, 여기서, 상기 아핀 모델 정보는, 아핀 모델의 형태를 나타냄;
    상기 아핀 모델 정보에 기초하여 상기 아핀 모델의 형태를 결정하는 단계;
    상기 아핀 모델에 기초하여 상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 유도하는 단계;
    상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 이용하여 서브블록의 움직임벡터를 생성하는 단계, 여기서, 상기 서브블록은 상기 현재블록의 분할에 따라 생성됨;
    상기 서브블록의 기하모델 파라미터를 결정하는 단계, 여기서, 상기 기하모델 파라미터는 상기 서브블록의 제어점 움직임벡터들 및 상기 서브블록의 움직임벡터에 기초하여 정의됨;
    상기 서브블록의 움직임벡터를 이용하여 참조픽처로부터 참조블록을 생성하는 단계;
    상기 기하모델 파라미터에 기초하여 상기 참조블록 내 참조픽셀들의 위치들을 산정하는 단계;
    상기 참조픽셀들에 보간 필터를 적용하여 상기 서브블록의 예측값들을 생성함으로써, 상기 현재블록의 예측블록을 생성하는 단계; 및
    상기 아핀 모델 정보 및 상기 제어점 움직임벡터의 예측 방법을 부호화하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
11. 제10항에 있어서,
    상기 기하모델 파라미터를 결정하는 단계는,
    상기 아핀 모델에 기초하여 상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들로부터 상기 서브블록의 제어점 움직임벡터들을 산정하는 단계; 및
    상기 서브블록의 움직임벡터 및 상기 서브블록의 제어점 움직임벡터들을 이용하여 상기 기하모델 파라미터를 유도하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
12. 제11항에 있어서,
    기설정된 기하모델 파라미터 리스트로부터 상기 기하모델 파라미터를 지시하는 인덱스를 도출하는 단계; 및
    상기 인덱스를 부호화하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
13. 제10항에 있어서,
    상기 참조픽셀들의 위치들을 산정하는 단계는,
    상기 참조블록 내에서 픽셀들의 위치를 나타내는 정수 오프셋을 상기 기하모델 파라미터를 이용하여 스케일링하는 단계; 및
    상기 스케일링된 정수 오프셋 및 상기 움직임벡터의 정수 부분을 이용하여 상기 참조픽셀들의 정수 위치들을 산정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
14. 제13항에 있어서,
    상기 예측블록을 생성하는 단계는,
    상기 서브블록의 움직임벡터의 정확도를 이용하여 상기 움직임벡터의 소수 부분을 생성하는 단계;
    상기 소수 부분에 의존하는 보간 필터를 결정하는 단계; 및
    상기 보간 필터를 상기 정수 위치들에 존재하는 참조픽셀들에 적용하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
15. 제14항에 있어서,
    상기 보간 필터의 계수들을 부호화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
16. 영상 부호화 방법에 의해 생성된 비트스트림을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서, 상기 영상 부호화 방법은,
    현재블록의 아핀 모델 정보, 및 제어점 움직임벡터(control point motion vector)의 예측 방법을 결정하는 단계, 여기서, 상기 아핀 모델 정보는, 아핀 모델의 형태를 나타냄;
    상기 아핀 모델 정보에 기초하여 상기 아핀 모델의 형태를 결정하는 단계;
    상기 아핀 모델에 기초하여 상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 유도하는 단계;
    상기 현재블록의 제어점 움직임벡터들을 이용하여 서브블록의 움직임벡터를 생성하는 단계, 여기서, 상기 서브블록은 상기 현재블록의 분할에 따라 생성됨;
    상기 서브블록의 기하모델 파라미터를 결정하는 단계, 여기서, 상기 기하모델 파라미터는 상기 서브블록의 제어점 움직임벡터들 및 상기 서브블록의 움직임벡터에 기초하여 정의됨;
    상기 서브블록의 움직임벡터를 이용하여 참조픽처로부터 참조블록을 생성하는 단계;
    상기 기하모델 파라미터에 기초하여 상기 참조블록 내 참조픽셀들의 위치들을 산정하는 단계;
    상기 참조픽셀들에 보간 필터를 적용하여 상기 서브블록의 예측값들을 생성함으로써, 상기 현재블록의 예측블록을 생성하는 단계; 및
    상기 아핀 모델 정보 및 상기 제어점 움직임벡터의 예측 방법을 부호화하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 기록매체.
    
    

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