KR20240135609A - 비디오 코딩을 위한 컨텍스트 적응 이진 산술 코딩(cabac) 확률 추정 - Google Patents

Abstract

비디오 디코더는, 컨텍스트 모델에 따라 빈 값들을 수신하는 것으로서, 컨텍스트 모델은 하나 이상의 확률 상태들을 포함하고, 빈 값들은 비디오 데이터의 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대응하는, 상기 빈 값들을 수신하고; 수신된 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하고; 수신된 빈 값들에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하고; 제1 시프트 값에 기초하여 제1 상태 변수를 업데이트하고; 제2 시프트 값에 기초하여 제2 상태 변수를 업데이트하고; 디코딩될 다음 빈에 대해, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수에 기초하여 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하고; 확률 상태에 기초하여, 디코딩될 다음 빈을 컨텍스트 디코딩하고; 그리고 수신된 빈 값들 및 컨텍스트 디코딩된 다음 빈 값에 기초하여 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 결정하도록 구성된다.

Description

비디오 코딩을 위한 컨텍스트 적응 이진 산술 코딩(CABAC) 확률 추정

본 출원은, 2022년 1월 10일자 출원된 미국 가특허출원 제63/266,623호와 2022년 12월 22일자 출원된 미국 특허출원 제18/145,399호에 대한 우선권을 주장한다. 2022년 12월 22일자 출원된 미국 특허출원 제18/145,399호는 2022년 1월 10일자 출원된 미국 가특허출원 제63/266,623호의 이익들을 주장하며, 이들 각각의 전체 내용은 참조에 의해 본원에 통합된다.

기술 분야

본 개시는 비디오 인코딩 및 비디오 디코딩에 관한 것이다.

디지털 비디오 능력들은, 디지털 텔레비전들, 디지털 다이렉트 브로드캐스트 시스템들, 무선 브로드캐스트 시스템들, 개인용 디지털 보조기들(PDA들), 랩톱 또는 데스크톱 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, e북 리더기들, 디지털 카메라들, 디지털 레코딩 디바이스들, 디지털 미디어 플레이어들, 비디오 게이밍 디바이스들, 비디오 게임 콘솔들, 셀룰러 또는 위성 무선 전화기들, 소위 "스마트 폰들", 비디오 텔레컨퍼런싱 디바이스들, 비디오 스트리밍 디바이스들 등을 포함하는 광범위한 디바이스들에 통합될 수 있다. 디지털 비디오 디바이스들은 MPEG-2, MPEG-4, ITU-T H.263, ITU-T H.264/MPEG-4, Part 10, 어드밴스드 비디오 코딩(AVC), ITU-T H.265/고효율 비디오 코딩(HEVC), ITU-T H.266/다용도 비디오 코딩(VVC)에 의해 정의된 표준들, 및 이러한 표준들의 확장들, 뿐만 아니라 오픈 미디어 연합(Alliance for Open Media)에 의해 개발된 AOMedia 비디오 1(AV1)과 같은 독점(proprietary) 비디오 코덱들/포맷들에서 설명된 것들과 같은 비디오 코딩 기법들을 구현한다. 비디오 디바이스들은 그러한 비디오 코딩 기법들을 구현함으로써 보다 효율적으로 디지털 비디오 정보를 송신, 수신, 인코딩, 디코딩, 및/또는 저장할 수도 있다.

비디오 코딩 기법들은 비디오 시퀀스들에 내재하는 리던던시를 감소 또는 제거하기 위해 공간적 (인트라 픽처(intra-picture)) 예측 및/또는 시간적 (인터 픽처(inter-picture)) 예측을 포함한다. 블록 기반 비디오 코딩을 위해, 비디오 슬라이스(예를 들어, 비디오 픽처 또는 비디오 픽처의 일부분)는, 코딩 트리 유닛(CTU)들, 코딩 유닛(CU)들 및/또는 코딩 노드들로도 지칭될 수도 있는 비디오 블록들로 파티셔닝될 수도 있다. 픽처의 인트라 코딩된 (I) 슬라이스에서의 비디오 블록들은, 동일 픽처 내 이웃 블록들에서의 참조 샘플들에 대한 공간 예측을 사용하여 인코딩된다. 픽처의 인터 코딩된 (P 또는 B) 슬라이스에서의 비디오 블록들은, 동일 픽처 내 이웃 블록들에서의 참조 샘플들에 대한 공간적 예측 또는 다른 참조 픽처들에서의 참조 샘플들에 대한 시간적 예측을 사용할 수도 있다. 픽처들은 프레임들로 지칭될 수도 있고, 참조 픽처들은 참조 프레임들로 지칭될 수도 있다.

특정 신택스 엘리먼트들을 코딩하는데 필요한 비트(bit)들을 감소시키기 위해, 일부 신택스 엘리먼트들은 컨텍스트 적응 이진 산술 코딩(adaptive binary arithmetic coding; CABAC)을 사용하여 코딩될 수도 있다. CABAC는 컨텍스트를 사용하여 다음 비트가 특정 값을 가질 확률을 결정한다. 본 개시는 이진 산술 코더들에 대한 확률 추정의 정확도를 개선하기 위한 기법들을 설명한다. 비디오 인코더들 및 비디오 디코더들이 CABAC와 연관된 컨텍스트 모델들에 대한 확률 상태들을 계산 및 업데이트하기 위해 기법들이 사용될 수도 있다. 본 개시의 기법들은, 확률 상태가 선형 도메인에서 실제 확률을 나타내는 이진 산술 코더들, 이를테면 다용도 비디오 코딩(Versatile Video Coding; VVC)에서 구현되는 바와 같은 CABAC에 적합할 수도 있다.

통상적으로, 컨텍스트 상태는 2 개의 상태 변수들, 즉 낮은 레이트(rate) 상태 변수 및 높은 레이트 상태 변수의 함수로서 선택된다. 낮은 레이트 상태 변수 및 높은 레이트 상태 변수는 이전에 코딩된 빈(bin)의 값에 기초하여 다음 빈에 대해 업데이트된다. 본 개시의 기법들에 따르면, 낮은 레이트 상태 변수 및 높은 레이트 상태 변수는 마지막 M 개의 빈들의 값들의 특정 조합에 기초하여 추가적으로 업데이트될 수도 있다. 기존의 기법들에서, 이전의 빈이 특정 값을 가졌다면, 낮은 및 높은 레이트 상태 변수들은 항상 동일한 방식으로 업데이트될 것이다.

그러나, 본 발명의 기법들에 따르면, 이전의 빈이 동일한 값을 갖는 2 개의 코딩 시나리오들에서, 코딩될 빈이 동일하더라도 마지막 M 개의 빈들이 상이하기 때문에 상태 변수들에 대한 업데이트는 상이할 수도 있다. 예를 들어, 비디오 코더는 수신된 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하고, 그 수신된 빈 값들에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하도록 구성될 수도 있다. 그 다음, 비디오 코더는 제1 시프트 값에 기초하여, 낮은 레이트 상태 변수와 같은, 제1 상태 변수를 업데이트하고 제2 시프트 값에 기초하여, 높은 레이트 상태 변수와 같은, 제2 상태 변수를 업데이트할 수도 있다. 본 개시의 기법들은, 비디오 코더가 신택스 엘리먼트들이 더 적은 비트들로 시그널링될 수 있게 하는 더 나은 컨텍스트들을 선택하는 것을 가능하게 할 수도 있으며, 이는 비디오 압축을 개선한다.

본 개시의 예에 따르면, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법은: 컨텍스트 모델에 따라 빈 값들을 수신하는 단계로서, 컨텍스트 모델은 하나 이상의 확률 상태들을 포함하고, 빈 값들은 비디오 데이터의 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대응하는, 상기 빈 값들을 수신하는 단계; 수신된 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하는 단계; 수신된 빈 값들에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하는 단계; 제1 시프트 값에 기초하여 제1 상태 변수를 업데이트하는 단계; 제2 시프트 값에 기초하여 제2 상태 변수를 업데이트하는 단계; 디코딩될 다음 빈에 대해, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수에 기초하여 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하는 단계; 확률 상태에 기초하여, 디코딩될 다음 빈을 컨텍스트 디코딩하는 단계; 및 수신된 빈 값들 및 컨텍스트 디코딩된 다음 빈 값에 기초하여 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 결정하는 단계를 포함한다.

본 개시의 예에 따르면, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스는 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리; 및 회로부에서 구현되는 하나 이상의 프로세서들을 포함하며, 하나 이상의 프로세서들은: 컨텍스트 모델에 따라 빈 값들을 수신하는 것으로서, 컨텍스트 모델은 하나 이상의 확률 상태들을 포함하고, 빈 값들은 비디오 데이터의 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대응하는, 상기 빈 값들을 수신하고; 수신된 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하고; 수신된 빈 값들에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하고; 제1 시프트 값에 기초하여 제1 상태 변수를 업데이트하고; 제2 시프트 값에 기초하여 제2 상태 변수를 업데이트하고; 디코딩될 다음 빈에 대해, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수에 기초하여 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하고; 확률 상태에 기초하여, 디코딩될 다음 빈을 컨텍스트 디코딩하고; 그리고 수신된 빈 값들 및 컨텍스트 디코딩된 다음 빈 값에 기초하여 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 결정하도록 구성된다.

본 개시의 예에 따르면, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 장치는 컨텍스트 모델에 따라 빈 값들을 수신하기 위한 수단으로서, 컨텍스트 모델은 하나 이상의 확률 상태들을 포함하고, 빈 값들은 비디오 데이터의 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대응하는, 상기 빈 값들을 수신하기 위한 수단; 수신된 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하기 위한 수단; 수신된 빈 값들에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하기 위한 수단; 제1 시프트 값에 기초하여 제1 상태 변수를 업데이트하기 위한 수단; 제2 시프트 값에 기초하여 제2 상태 변수를 업데이트하기 위한 수단; 디코딩될 다음 빈에 대해, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수에 기초하여 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하기 위한 수단; 확률 상태에 기초하여, 디코딩될 다음 빈을 컨텍스트 디코딩하기 위한 수단; 및 수신된 빈 값들 및 컨텍스트 디코딩된 다음 빈 값에 기초하여 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 결정하기 위한 수단을 포함한다.

본 개시의 예에 따르면, 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 명령들을 저장하며, 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때 하나 이상의 프로세서들로 하여금, 컨텍스트 모델에 따라 빈 값들을 수신하게 하는 것으로서, 컨텍스트 모델은 하나 이상의 확률 상태들을 포함하고, 빈 값들은 비디오 데이터의 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대응하는, 상기 빈 값들을 수신하게 하고; 수신된 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하게 하고; 수신된 빈 값들에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하게 하고; 제1 시프트 값에 기초하여 제1 상태 변수를 업데이트하게 하고; 제2 시프트 값에 기초하여 제2 상태 변수를 업데이트하게 하고; 디코딩될 다음 빈에 대해, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수에 기초하여 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하게 하고; 확률 상태에 기초하여, 디코딩될 다음 빈을 컨텍스트 디코딩하게 하고; 그리고 수신된 빈 값들 및 컨텍스트 디코딩된 다음 빈 값에 기초하여 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 결정하게 한다.

비디오 데이터를 인코딩하기 위한 디바이스는, 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리 및 회로부에서 구현되는 하나 이상의 프로세서들을 포함하며, 하나 이상의 프로세서들은, 컨텍스트 모델에 따라 빈 값들을 결정하는 것으로서, 컨텍스트 모델은 하나 이상의 확률 상태들을 포함하고, 빈 값들은 비디오 데이터의 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대응하는, 상기 빈 값들을 결정하고; 수신된 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하고; 수신된 빈 값들에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하고; 제1 시프트 값에 기초하여 제1 상태 변수를 업데이트하고; 제2 시프트 값에 기초하여 제2 상태 변수를 업데이트하고; 인코딩될 다음 빈에 대해, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수에 기초하여 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하고; 그리고 확률 상태에 기초하여 인코딩될 다음 빈을 컨텍스트 인코딩하도록 구성된다.

하나 이상의 예들의 세부사항들이 첨부 도면들 및 아래의 설명에서 제시된다. 다른 특징들, 목적들, 및 이점들은 설명, 도면들, 및 청구항들로부터 명백해질 것이다.

도 1은 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 인코딩 및 디코딩 시스템을 예시하는 블록도이다.
도 2는 본 개시의 기법들에 따라 사용될 수도 있는 빈 메모리의 예를 도시한다.
도 3은 본 개시의 기법들에 따라 사용될 수 있는 2D 룩업 테이블의 예를 도시한다.
도 4는 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 인코더를 예시하는 블록도이다.
도 5는 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 디코더를 예시하는 블록도이다.
도 6은 본 개시의 기법들에 따라 현재 블록을 인코딩하기 위한 예시적인 프로세스를 예시하는 플로우차트이다.
도 7은 본 개시의 기법들에 따라 현재 블록을 디코딩하기 위한 예시적인 프로세스를 예시하는 플로우차트이다.
도 8a 및 도 8b는 이진 산술 코딩에서의 범위 업데이트 프로세스를 예시하는 개념도들이다.
도 9는 이진 산술 코딩에서의 출력 프로세스를 예시하는 개념도이다.
도 10은 비디오 인코더에서의 컨텍스트 적응 이진 산술 코딩(CABAC) 코더를 예시하는 블록도이다.
도 11은 비디오 디코더에서의 CABAC 코더를 예시하는 블록도이다.
도 12는 본 개시의 기법들에 따라 현재 블록을 디코딩하기 위한 예시적인 프로세스를 예시하는 플로우차트이다.

비디오 코딩(예컨대, 비디오 인코딩 및/또는 비디오 디코딩)은 통상적으로, 동일한 픽처에서의 비디오 데이터의 이미 코딩된 블록(예컨대, 인트라 예측) 또는 상이한 픽처에서의 비디오 데이터의 이미 코딩된 블록(예컨대, 인터 예측) 중 어느 하나로부터 비디오 데이터의 블록을 예측하는 것을 수반한다. 일부 경우들에서, 비디오 인코더는 또한 예측 블록을 원래 블록과 비교함으로써 잔차 데이터(residual data)를 계산한다. 따라서, 잔차 데이터는 예측 블록과 원래 블록 사이의 차이를 나타낸다. 잔차 데이터를 시그널링하는데 필요한 비트들의 수를 감소시키기 위해, 비디오 인코더는 잔차 데이터를 변환 및 양자화하고 변환 및 양자화된 잔차 데이터를 인코딩된 비트스트림에서 시그널링한다. 변환 및 양자화 프로세스들에 의해 달성되는 압축은 손실이 있을 수도 있으며, 이는 변환 및 양자화 프로세스들이 디코딩된 비디오 데이터 내에 왜곡을 도입할 수도 있음을 의미한다.

비디오 디코더는 잔차 데이터를 디코딩하고 예측 블록에 가산하여, 예측 블록 단독보다 더 근접하게 원래 비디오 블록과 매칭되는 복원(reconstruct)된 비디오 블록을 생성한다. 잔차 데이터의 변환 및 양자화에 의해 도입된 손실로 인해, 제1 복원된 블록은 왜곡 또는 아티팩트들을 가질 수도 있다. 아티팩트 또는 왜곡의 하나의 일반적인 타입은, 비디오 데이터를 코딩하는데 사용되는 블록들의 경계들이 가시적인, 블록키니스(blockiness)로 지칭된다.

디코딩된 비디오의 품질을 추가로 개선하기 위해, 비디오 디코더는 복원된 비디오 블록들에 대해 하나 이상의 필터링 동작들을 수행할 수도 있다. 이들 필터링 동작들의 예들은 디블록킹(deblocking) 필터링, 적응적 샘플 오프셋(sample adaptive offset; SAO) 필터링, 및 적응적 루프 필터링(adaptive loop filtering; ALF)을 포함한다. 이들 필터링 동작들을 위한 파라미터들은, 비디오 인코더에 의해 결정되고 인코딩된 비디오 비트스트림에서 명시적으로 시그널링될 수도 있거나 혹은 인코딩된 비디오 비트스트림에서 명시적으로 시그널링될 파라미터들을 필요로 하지 않고 비디오 디코더에 의해 암시적으로 결정될 수도 있다.

특정 신택스 엘리먼트들을 코딩하는데 필요한 비트들을 감소시키기 위해, 일부 신택스 엘리먼트들은 컨텍스트 적응 이진 산술 코딩(CABAC)을 사용하여 코딩될 수도 있다. CABAC는 컨텍스트를 사용하여, 다음 비트가 특정 값을 가질 확률을 결정한다. 본 개시는 이진 산술 코더들에 대한 확률 추정의 정확도를 개선하기 위한 기법들을 설명한다. 비디오 인코더들 및 비디오 디코더들이 CABAC와 연관된 컨텍스트 모델들에 대한 확률 상태들을 계산 및 업데이트하기 위해 기법들이 사용될 수도 있다. 본 개시의 기법들은, 확률 상태가 선형 도메인에서 실제 확률을 나타내는 이진 산술 코더들, 이를테면 다용도 비디오 코딩(VVC)에서 구현되는 바와 같은 CABAC에 적합할 수도 있다.

통상적으로, 컨텍스트 상태는 2 개의 상태 변수들, 즉 낮은 레이트(rate) 상태 변수 및 높은 레이트 상태 변수의 함수로서 선택된다. 낮은 레이트 상태 변수 및 높은 레이트 상태 변수는 이전에 코딩된 빈의 값에 기초하여 다음 빈에 대해 업데이트된다. 본 개시의 기법들에 따르면, 낮은 레이트 상태 변수 및 높은 레이트 상태 변수는 마지막 M 개의 빈들의 값들의 특정 조합에 기초하여 추가적으로 업데이트될 수도 있다. 기존의 기법들에서, 이전의 빈이 특정 값을 가졌다면, 낮은 및 높은 레이트 상태 변수들은 항상 동일한 방식으로 업데이트될 것이다. 그러나, 본 발명의 기법들에 따르면, 이전의 빈이 동일한 값을 갖는 2 개의 코딩 시나리오들에서, 코딩될 빈이 동일하더라도 마지막 M 개의 빈들이 상이하기 때문에 상태 변수들에 대한 업데이트는 상이할 수도 있다. 예를 들어, 비디오 코더는 제1 시프트 값을 수신된 빈 값들에 기초하여 결정하고, 제2 시프트 값을 수신된 빈 값들에 기초하여 결정하도록 구성될 수도 있다. 그 다음, 비디오 코더는 제1 시프트 값에 기초하여, 낮은 레이트 상태 변수와 같은, 제1 상태 변수를 업데이트하고 제2 시프트 값에 기초하여, 높은 레이트 상태 변수와 같은, 제2 상태 변수를 업데이트할 수도 있다. 본 개시의 기법들은, 비디오 코더가 신택스 엘리먼트들이 더 적은 비트들로 시그널링될 수 있게 하는 더 나은 컨텍스트들을 선택하는 것을 가능하게 할 수도 있으며, 이는 비디오 압축을 개선한다.

본 개시에서 사용된 바와 같이, 용어 비디오 코딩은 일반적으로 비디오 인코딩 또는 비디오 디코딩 중 어느 하나를 지칭한다. 유사하게, 용어 비디오 코더는 일반적으로 비디오 인코더 또는 비디오 디코더를 지칭할 수도 있다. 더욱이, 비디오 디코딩과 관련하여 본 개시에 설명된 특정 기법들은 또한 비디오 인코딩에 적용될 수도 있으며, 그 반대도 마찬가지이다. 예를 들어, 종종 비디오 인코더들 및 비디오 디코더들은 동일한 프로세스, 또는 상호적인(reciprocal) 프로세스들을 수행하도록 구성된다. 또한, 비디오 인코더는 통상적으로, 어떻게 비디오 데이터를 인코딩할지를 결정하는 프로세스들의 일부로서 비디오 디코딩(복원으로도 지칭됨)을 수행한다. 예를 들어, 비디오 디코더는 비디오 인코더와 동일한 방식으로 CABAC에 대한 컨텍스트들을 결정하도록 구성될 수도 있어서, 비디오 인코더 및 비디오 디코더 양자 모두는 컨텍스트를 명시적으로 시그널링해야 할 필요 없이 동일한 컨텍스트를 사용할 수 있다.

도 1은 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 인코딩 및 디코딩 시스템(100)을 예시하는 블록도이다. 본 개시의 기법들은 일반적으로 비디오 데이터를 코딩(인코딩 및/또는 디코딩)하는 것에 관한 것이다. 일반적으로, 비디오 데이터는 비디오를 프로세싱하기 위한 임의의 데이터를 포함한다. 따라서, 비디오 데이터는 원시(raw)의, 인코딩되지 않은 비디오, 인코딩된 비디오, 디코딩된(예를 들어, 복원된) 비디오, 및 비디오 메타데이터, 이를테면 시그널링 데이터를 포함할 수도 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은 이 예에서, 목적지 디바이스(116)에 의해 디코딩되고 디스플레이될 인코딩된 비디오 데이터를 제공하는 소스 디바이스(102)를 포함한다. 특히, 소스 디바이스(102)는 컴퓨터 판독가능 매체(110)를 통해 목적지 디바이스(116)에 비디오 데이터를 제공한다. 소스 디바이스(102) 및 목적지 디바이스(116)는, 데스크톱 컴퓨터들, 노트북(즉, 랩톱) 컴퓨터들, 모바일 디바이스들, 태블릿 컴퓨터들, 셋톱 박스들, 스마트폰들과 같은 전화기 핸드셋들, 텔레비전들, 카메라들, 디스플레이 디바이스들, 디지털 미디어 플레이어들, 비디오 게이밍 콘솔들, 비디오 스트리밍 디바이스, 브로드캐스트 수신기 디바이스 등을 포함하는 광범위한 디바이스들 중 임의의 것을 포함할 수도 있다. 일부 경우들에서, 소스 디바이스(102) 및 목적지 디바이스(116)는 무선 통신을 위해 구비될 수도 있고, 따라서 무선 통신 디바이스들로 지칭될 수도 있다.

도 1의 예에서, 소스 디바이스(102)는 비디오 소스(104), 메모리(106), 비디오 인코더(200), 및 출력 인터페이스(108)를 포함한다. 목적지 디바이스(116)는 입력 인터페이스(122), 비디오 디코더(300), 메모리(120), 및 디스플레이 디바이스(118)를 포함한다. 본 개시에 따르면, 소스 디바이스(102)의 비디오 인코더(200) 및 목적지 디바이스(116)의 비디오 디코더(300)는 확률 추정을 위해, 개시된 기법들을 적용하도록 구성될 수도 있다. 따라서, 소스 디바이스(102)는 비디오 인코딩 디바이스의 예를 나타내는 한편, 목적지 디바이스(116)는 비디오 디코딩 디바이스의 예를 나타낸다. 다른 예들에서, 소스 디바이스 및 목적지 디바이스는 다른 컴포넌트들 또는 배열들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 소스 디바이스(102)는 외부 카메라와 같은 외부 비디오 소스로부터 비디오 데이터를 수신할 수도 있다. 마찬가지로, 목적지 디바이스(116)는 통합 디스플레이 디바이스를 포함하기 보다는, 외부 디스플레이 디바이스와 인터페이싱할 수도 있다.

도 1에 도시된 바와 같은 시스템(100)은 단지 일 예일 뿐이다. 일반적으로, 임의의 디지털 비디오 인코딩 및/또는 디코딩 디바이스는 확률 추정을 위한 기법들을 수행할 수도 있다. 소스 디바이스(102) 및 목적지 디바이스(116)는 단지, 소스 디바이스(102)가 목적지 디바이스(116)로의 송신을 위한 코딩된 비디오 데이터를 생성하는 그러한 코딩 디바이스들의 예들일 뿐이다. 본 개시는 데이터의 코딩(인코딩 및/또는 디코딩)을 수행하는 디바이스로서 "코딩" 디바이스를 지칭한다. 따라서, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 코딩 디바이스들, 특히 비디오 인코더 및 비디오 디코더의 예들을 각각 나타낸다. 일부 예들에서, 소스 디바이스(102) 및 목적지 디바이스(116)는, 소스 디바이스(102) 및 목적지 디바이스(116) 각각이 비디오 인코딩 및 디코딩 컴포넌트들을 포함하도록 실질적으로 대칭적인 방식으로 동작할 수도 있다. 따라서 시스템(100)은, 예를 들어 비디오 스트리밍, 비디오 플레이백, 비디오 브로드캐스팅, 또는 비디오 텔레포니를 위해, 소스 디바이스(102)와 목적지 디바이스(116) 사이의 일방향 또는 쌍방향 비디오 송신을 지원할 수도 있다.

일반적으로, 비디오 소스(104)는 비디오 데이터(즉, 원시의, 인코딩되지 않은 비디오 데이터)의 소스를 나타내며, 픽처들에 대한 데이터를 인코딩하는 비디오 인코더(200)에 비디오 데이터의 순차적인 일련의 픽처들("프레임들"로도 지칭됨)을 제공한다. 소스 디바이스(102)의 비디오 소스(104)는 비디오 카메라와 같은 비디오 캡처 디바이스, 이전에 캡처된 원시 비디오를 포함하는 비디오 아카이브, 및/또는 비디오 콘텐츠 제공자로부터 비디오를 수신하기 위한 비디오 피드 인터페이스를 포함할 수도 있다. 추가의 대안으로서, 비디오 소스(104)는 라이브 비디오, 아카이브된 비디오, 및 컴퓨터 생성(computer-generated) 비디오의 조합, 또는 소스 비디오로서의 컴퓨터 그래픽 기반 데이터를 생성할 수도 있다. 각각의 경우에서, 비디오 인코더(200)는 캡처된, 미리 캡처된, 또는 컴퓨터 생성 비디오 데이터를 인코딩한다. 비디오 인코더(200)는 수신된 순서(때때로 "디스플레이 순서"로 지칭됨)로부터 코딩을 위한 코딩 순서로 픽처들을 재배열할 수도 있다. 비디오 인코더(200)는 인코딩된 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 생성할 수도 있다. 그 후 소스 디바이스(102)는, 예를 들어 목적지 디바이스(116)의 입력 인터페이스(122)에 의한, 수신 및/또는 검색(retrieval)을 위해 출력 인터페이스(108)를 통해 컴퓨터 판독가능 매체(110)에 인코딩된 비디오 데이터를 출력할 수도 있다.

소스 디바이스(102)의 메모리(106) 및 목적지 디바이스(116)의 메모리(120)는 범용 메모리들을 나타낸다. 일부 예들에서, 메모리들(106, 120)은 원시 비디오 데이터, 예컨대 비디오 소스(104)로부터의 원시 비디오 및 비디오 디코더(300)로부터의 원시의, 디코딩된 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 메모리들(106, 120)은, 예컨대 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)에 의해 각각 실행가능한 소프트웨어 명령들을 저장할 수도 있다. 이 예에서 메모리(106) 및 메모리(120)가 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)로부터 별개로 도시되지만, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 기능적으로 유사하거나 동등한 목적들을 위한 내부 메모리들을 또한 포함할 수도 있음이 이해되어야 한다. 또한, 메모리들(106, 120)은, 예를 들어 비디오 인코더(200)로부터 출력되고 비디오 디코더(300)에 입력되는, 인코딩된 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. 일부 예들에서, 예를 들어 원시의, 디코딩된, 그리고/또는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하기 위해, 메모리들(106, 120)의 부분들이 하나 이상의 비디오 버퍼들로서 할당될 수도 있다.

컴퓨터 판독가능 매체(110)는 인코딩된 비디오 데이터를 소스 디바이스(102)로부터 목적지 디바이스(116)로 전송할 수 있는 임의의 타입의 매체 또는 디바이스를 나타낼 수도 있다. 일 예에서 컴퓨터 판독가능 매체(110)는, 소스 디바이스(102)로 하여금 실시간으로, 예를 들어 무선 주파수 네트워크 또는 컴퓨터 기반 네트워크를 통해, 인코딩된 비디오 데이터를 목적지 디바이스(116)에 직접 송신할 수 있게 하기 위한 통신 매체를 나타낸다. 무선 통신 프로토콜과 같은 통신 표준에 따라, 출력 인터페이스(108)는 인코딩된 비디오 데이터를 포함하는 송신 신호를 변조할 수도 있고, 입력 인터페이스(122)는 수신된 송신 신호를 복조할 수도 있다. 통신 매체는, 무선 주파수(RF) 스펙트럼 또는 하나 이상의 물리적 송신 라인들과 같은 임의의 무선 또는 유선 통신 매체를 포함할 수도 있다. 통신 매체는, 로컬 영역 네트워크, 광역 네트워크, 또는 인터넷과 같은 글로벌 네트워크와 같은 패킷 기반 네트워크의 일부를 형성할 수도 있다. 통신 매체는 라우터들, 스위치들, 기지국들, 또는 소스 디바이스(102)로부터 목적지 디바이스(116)로의 통신을 용이하게 하는데 유용할 수도 있는 임의의 다른 장비를 포함할 수도 있다.

일부 예들에서, 소스 디바이스(102)는 인코딩된 데이터를 출력 인터페이스(108)로부터 스토리지 디바이스(112)로 출력할 수도 있다. 유사하게, 목적지 디바이스(116)는 입력 인터페이스(122)를 통해 스토리지 디바이스(112)로부터의 인코딩된 데이터에 액세스할 수도 있다. 스토리지 디바이스(112)는, 하드 드라이브, 블루-레이 디스크들, DVD들, CD-ROM들, 플래시 메모리, 휘발성 또는 비휘발성 메모리, 또는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하기 위한 임의의 다른 적합한 디지털 저장 매체들과 같은 다양한 분산된 또는 국부적으로 액세스된 데이터 저장 매체들 중 임의의 것을 포함할 수도 있다.

일부 예들에서, 소스 디바이스(102)는 소스 디바이스(102)에 의해 생성된 인코딩된 비디오 데이터를 저장할 수도 있는 다른 중간 스토리지 디바이스 또는 파일 서버(114)에 인코딩된 비디오 데이터를 출력할 수도 있다. 목적지 디바이스(116)는 스트리밍 또는 다운로드를 통해 파일 서버(114)로부터 저장된 비디오 데이터에 액세스할 수도 있다.

파일 서버(114)는 인코딩된 비디오 데이터를 저장하고 그 인코딩된 비디오 데이터를 목적지 디바이스(116)로 송신할 수 있는 임의의 타입의 서버 디바이스일 수도 있다. 파일 서버(114)는 (예를 들어, 웹사이트용) 웹 서버, (파일 전송 프로토콜(FTP) 또는 FLUTE(File Delivery over Unidirectional Transport) 프로토콜과 같은) 파일 전송 프로토콜 서비스를 제공하도록 구성된 서버, 콘텐츠 전달 네트워크(CDN) 디바이스, 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(HTTP) 서버, 멀티미디어 브로드캐스트 멀티캐스트 서비스(MBMS) 또는 향상된 MBMS(eMBMS) 서버, 및/또는 NAS(network attached storage) 디바이스를 나타낼 수도 있다. 파일 서버(114)는, 추가적으로 또는 대안적으로, DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP), HTTP 라이브 스트리밍(HLS), 실시간 스트리밍 프로토콜(RTSP), HTTP 동적 스트리밍 등과 같은 하나 이상의 HTTP 스트리밍 프로토콜들을 구현할 수도 있다.

목적지 디바이스(116)는 인터넷 접속을 포함한, 임의의 표준 데이터 접속을 통해 파일 서버(114)로부터의 인코딩된 비디오 데이터에 액세스할 수도 있다. 이것은, 파일 서버(114) 상에 저장된 인코딩된 비디오 데이터에 액세스하기에 적합한, 무선 채널(예컨대, Wi-Fi 접속), 유선 접속(예컨대, 디지털 가입자 라인(DSL), 케이블 모뎀 등), 또는 이들 양자 모두의 조합을 포함할 수도 있다. 입력 인터페이스(122)는 파일 서버(114)로부터 미디어 데이터를 검색 또는 수신하기 위한 위에서 논의된 다양한 프로토콜들 중 임의의 하나 이상, 또는 미디어 데이터를 검색하기 위한 다른 그러한 프로토콜들에 따라 동작하도록 구성될 수도 있다.

출력 인터페이스(108) 및 입력 인터페이스(122)는 무선 송신기들/수신기들, 모뎀들, 유선 네트워킹 컴포넌트들(예컨대, 이더넷 카드들), 다양한 IEEE 802.11 표준들 중 임의의 것에 따라 동작하는 무선 통신 컴포넌트들, 또는 다른 물리적 컴포넌트들을 나타낼 수도 있다. 출력 인터페이스(108) 및 입력 인터페이스(122)가 무선 컴포넌트들을 포함하는 예들에서, 출력 인터페이스(108) 및 입력 인터페이스(122)는 4G, 4G-롱 텀 에볼루션(LTE), LTE 어드밴스드, 5G 등과 같은 셀룰러 통신 표준에 따라, 인코딩된 비디오 데이터와 같은 데이터를 전송하도록 구성될 수도 있다. 출력 인터페이스(108)가 무선 송신기를 포함하는 일부 예들에서, 출력 인터페이스(108) 및 입력 인터페이스(122)는 IEEE 802.11 규격, IEEE 802.15 규격(예를 들어, ZigBee™), Bluetooth™ 표준 등과 같은 다른 무선 표준들에 따라, 인코딩된 비디오 데이터와 같은 데이터를 전송하도록 구성될 수도 있다. 일부 예들에서, 소스 디바이스(102) 및/또는 목적지 디바이스(116)는 각각의 SoC(system-on-a-chip) 디바이스들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 소스 디바이스(102)는 비디오 인코더(200) 및/또는 출력 인터페이스(108)에 기인한 기능성을 수행하기 위해 SoC 디바이스를 포함할 수도 있고, 목적지 디바이스(116)는 비디오 디코더(300) 및/또는 입력 인터페이스(122)에 기인한 기능성을 수행하기 위해 SoC 디바이스를 포함할 수도 있다.

오버 디 에어(over-the-air) 텔레비전 브로드캐스트들, 케이블 텔레비전 송신들, 위성 텔레비전 송신들, DASH(dynamic adaptive streaming over HTTP)와 같은 인터넷 스트리밍 비디오 송신들, 데이터 저장 매체 상으로 인코딩되는 디지털 비디오, 데이터 저장 매체 상에 저장된 디지털 비디오의 디코딩, 또는 다른 애플리케이션들과 같은 다양한 멀티미디어 애플리케이션들 중 임의의 것을 지원하는 비디오 코딩에 본 개시의 기법들이 적용될 수도 있다.

목적지 디바이스(116)의 입력 인터페이스(122)는 인코딩된 비디오 비트스트림을 컴퓨터 판독가능 매체(110)(예를 들어, 통신 매체, 스토리지 디바이스(112), 파일 서버(114) 등)로부터 수신한다. 인코딩된 비디오 비트스트림은, 비디오 블록들 또는 다른 코딩된 유닛들(예를 들어, 슬라이스들, 픽처들, 픽처들의 그룹들, 시퀀스들 등)의 프로세싱 및/또는 특성들을 기술하는 값들을 갖는 신택스 엘리먼트들과 같은, 비디오 디코더(300)에 의해 또한 사용되는 비디오 인코더(200)에 의해 정의된 시그널링 정보를 포함할 수도 있다. 디스플레이 디바이스(118)는 디코딩된 비디오 데이터의 디코딩된 픽처들을 사용자에게 디스플레이한다. 디스플레이 디바이스(118)는 액정 디스플레이(LCD), 플라즈마 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 다른 타입의 디스플레이 디바이스와 같은 다양한 디스플레이 디바이스들 중 임의의 것을 나타낼 수도 있다.

도 1에 도시되지는 않았지만, 일부 예들에서, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 각각 오디오 인코더 및/또는 오디오 디코더와 통합될 수도 있고, 적절한 MUX-DEMUX 유닛들, 또는 다른 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 포함하여, 공통 데이터 스트림에서 오디오 및 비디오 양자 모두를 포함하는 멀티플렉싱된 스트림들을 핸들링할 수도 있다.

비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 각각 다양한 적합한 인코더 및/또는 디코더 회로부, 이를테면 하나 이상의 마이크로프로세서들, 디지털 신호 프로세서들(DSP들), 주문형 집적 회로들(ASIC들), 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이들(FPGA들), 이산 로직, 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합들 중 임의의 것으로서 구현될 수도 있다. 기법들이 부분적으로 소프트웨어에서 구현되는 경우, 디바이스는 적합한, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 소프트웨어에 대한 명령들을 저장하고, 본 개시의 기법들을 수행하기 위해 하나 이상의 프로세서들을 사용하여 하드웨어에서 명령들을 실행할 수도 있다. 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300) 각각은 하나 이상의 인코더들 또는 디코더들에 포함될 수도 있으며, 이들 중 어느 하나는 각각의 디바이스에서 결합된 인코더/디코더(CODEC)의 일부로서 통합될 수도 있다. 비디오 인코더(200) 및/또는 비디오 디코더(300)를 포함하는 디바이스는 집적 회로, 마이크로프로세서, 및/또는 셀룰러 전화기와 같은 무선 통신 디바이스를 포함할 수도 있다.

비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 고효율 비디오 코딩(HEVC)으로도 지칭되는, ITU-T H.265와 같은, 비디오 코딩 표준 또는 그에 대한 확장들, 이를테면 멀티뷰(multi-view) 및/또는 스케일러블(scalable) 비디오 코딩 확장들에 따라 동작할 수도 있다. 대안적으로, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는, 다용도 비디오 코딩(VVC)으로도 지칭되는, ITU-T H.266과 같은 다른 독점 또는 산업 표준들에 따라 동작할 수도 있다. 다른 예들에서, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 AOMedia 비디오 1(AV1), AVI의 확장들, 및/또는 AV1의 후속 버전들(예를 들어, AV2)과 같은 독점 비디오 코덱/포맷에 따라 동작할 수도 있다. 다른 예들에서, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 다른 독점 포맷들 또는 산업 표준들에 따라 동작할 수도 있다. 그러나, 본 개시의 기법들은 임의의 특정한 코딩 표준 또는 포맷에 한정되지 않는다. 일반적으로, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 CABAC 프로세스의 일부로서 확률 추정을 사용하는 임의의 비디오 코딩 기법들과 함께 본 개시의 기법들을 수행하도록 구성될 수도 있다.

일반적으로, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 픽처들의 블록 기반 코딩을 수행할 수도 있다. 용어 "블록"은 일반적으로, 프로세싱될(예컨대, 인코딩될, 디코딩될, 또는 달리 인코딩 및/또는 디코딩 프로세스에서 사용될) 데이터를 포함하는 구조를 지칭한다. 예를 들어, 블록은 휘도(luminance) 및/또는 색차(chrominance) 데이터의 샘플들의 2차원 행렬을 포함할 수도 있다. 일반적으로, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 YUV(예컨대, Y, Cb, Cr) 포맷으로 표현된 비디오 데이터를 코딩할 수도 있다. 즉, 픽처의 샘플들에 대한 적색, 녹색, 및 청색(RGB) 데이터를 코딩하기보다는, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 휘도 및 색차 컴포넌트들을 코딩할 수도 있으며, 여기서 색차 컴포넌트들은 적색 색조(hue) 및 청색 색조 색차 컴포넌트들 양자 모두를 포함할 수도 있다. 일부 예들에서, 비디오 인코더(200)는 수신된 RGB 포맷팅된 데이터를 인코딩 전에 YUV 표현으로 컨버팅하고, 비디오 디코더(300)는 YUV 표현을 RGB 포맷으로 컨버팅한다. 대안적으로는, 프리(pre-) 및 포스트(post-)프로세싱 유닛들이(미도시) 이들 컨버전들을 수행할 수도 있다.

본 개시는 일반적으로, 픽처의 데이터를 인코딩 또는 디코딩하는 프로세스를 포함하도록 픽처들의 코딩(예를 들어, 인코딩 및 디코딩)을 참조할 수도 있다. 유사하게, 본 개시는 블록들에 대한 데이터를 인코딩 또는 디코딩하는 프로세스, 예컨대 예측 및/또는 잔차 코딩을 포함하도록 픽처의 블록들의 코딩을 참조할 수도 있다. 인코딩된 비디오 비트스트림은 일반적으로, 블록들로의 픽처들의 파티셔닝 및 코딩 결정들(예를 들어, 코딩 모드들)을 나타내는 신택스 엘리먼트들에 대한 일련의 값들을 포함한다. 따라서, 픽처 또는 블록을 코딩하는 것에 대한 참조들은 일반적으로 픽처 또는 블록을 형성하는 신택스 엘리먼트들에 대한 코딩 값들로서 이해되어야 한다.

HEVC는 코딩 유닛들(CU들), 예측 유닛들(PU들), 및 변환 유닛들(TU들)을 포함하는 다양한 블록들을 정의한다. HEVC에 따르면, (비디오 인코더(200)와 같은) 비디오 코더는 쿼드트리(quadtree) 구조에 따라 코딩 트리 유닛(CTU)을 CU들로 파티셔닝한다. 즉, 비디오 코더는 CTU들 및 CU들을 4 개의 동일한 비중첩 정사각형들로 파티셔닝하고, 쿼드트리의 각각의 노드는 0 개의 혹은 4 개의 자식 노드들을 갖는다. 자식 노드들이 없는 노드들은 "리프 노드(leaf node)들"로 지칭될 수도 있고, 이러한 리프 노드들의 CU들은 하나 이상의 PU들 및/또는 하나 이상의 TU들을 포함할 수도 있다. 비디오 코더는 PU들 및 TU들을 추가로 파티셔닝할 수도 있다. 예를 들어, HEVC에서, 잔차 쿼드트리(RQT)는 TU들의 파티셔닝을 나타낸다. HEVC에서, PU들은 인터 예측 데이터를 나타내는 한편, TU들은 잔차 데이터를 나타낸다. 인트라 예측되는 CU들은 인트라 모드 표시와 같은 인트라 예측 정보를 포함한다.

다른 예로서, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 VVC에 따라 동작하도록 구성될 수도 있다. VVC에 따라, 비디오 코더(이를테면 비디오 인코더(200))는 픽처를 복수의 코딩 트리 유닛(CTU)들로 파티셔닝한다. 비디오 인코더(200)는, 쿼드트리-이진 트리(QTBT) 구조 또는 멀티타입 트리(MTT) 구조와 같은 트리 구조에 따라 CTU를 파티셔닝할 수도 있다. QTBT 구조는 HEVC의 CU들, PU들, 및 TU들 간의 분리와 같은, 다수의 파티션 타입들의 개념들을 제거한다. QTBT 구조는 2 개의 레벨들: 쿼드트리 파티셔닝에 따라 파티셔닝된 제1 레벨, 및 이진 트리 파티셔닝에 따라 파티셔닝된 제2 레벨을 포함한다. QTBT 구조의 루트 노드는 CTU에 대응한다. 이진 트리들의 리프 노드들은 코딩 유닛들(CU들)에 대응한다.

MTT 파티셔닝 구조에서, 쿼드트리(QT) 파티션, 이진 트리(BT) 파티션, 및 하나 이상의 타입들의 트리플 트리(TT)(터너리 트리(TT)로도 불림) 파티션들을 사용하여 블록들이 파티셔닝될 수도 있다. 트리플 또는 터너리 트리 파티션은, 블록이 3 개의 서브블록들로 스플리팅되는 파티션이다. 일부 예들에서, 트리플 또는 터너리 트리 파티션은 원래의 블록을 센터를 통과하여 분할하지 않고서 블록을 3 개의 서브블록들로 분할한다. MTT(예를 들어, QT, BT, 및 TT)에서의 파티셔닝 타입들은 대칭적일 수도 있거나 비대칭적일 수도 있다.

AV1 코덱에 따라 동작하는 경우, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 블록들에서 비디오 데이터를 코딩하도록 구성될 수도 있다. AV1에서, 프로세싱될 수 있는 가장 큰 코딩 블록을 슈퍼블록(superblock)이라고 한다. AV1에서, 슈퍼블록은 128x128 루마(luma) 샘플들 또는 64x64 루마 샘플들 중 어느 하나일 수도 있다. 그러나, 후속 비디오 코딩 포맷들(예를 들어, AV2)에서, 슈퍼블록은 상이한(예를 들어, 더 큰) 루마 샘플 사이즈들에 의해 정의될 수도 있다. 일부 예들에서, 슈퍼블록은 블록 쿼드트리의 최상위 레벨이다. 비디오 인코더(200)는 슈퍼블록을 더 작은 코딩 블록들로 추가로 파티셔닝할 수도 있다. 비디오 인코더(200)는 정사각형 또는 비정사각형 파티셔닝을 사용하여 슈퍼블록 및 다른 코딩 블록들을 더 작은 블록들로 파티셔닝할 수도 있다. 비정사각형 블록들은 N/2xN, NxN/2, N/4xN, 및 NxN/4 블록들을 포함할 수도 있다. 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 코딩 블록들 각각에 대해 별개의 예측 및 변환 프로세스들을 수행할 수도 있다.

AV1은 또한 비디오 데이터의 타일을 정의한다. 타일은, 다른 타일들과 독립적으로 코딩될 수도 있는 슈퍼블록들의 직사각형 어레이이다. 즉, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 다른 타일들로부터의 비디오 데이터를 사용하지 않고서 타일 내의 코딩 블록들을 각각 인코딩 및 디코딩할 수도 있다. 하지만, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 타일 경계들에 걸쳐 필터링을 수행할 수도 있다. 타일들은 사이즈가 균일하거나 균일하지 않을 수도 있다. 타일 기반 코딩은 인코더 및 디코더 구현들을 위한 병렬 프로세싱 및/또는 멀티스레딩(multi-threading)을 인에이블할 수도 있다.

일부 예들에서 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 휘도 및 색차 컴포넌트들 각각을 나타내기 위해 단일 QTBT 또는 MTT 구조를 사용할 수도 있는 한편, 다른 예들에서 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 휘도 컴포넌트에 대한 하나의 QTBT/MTT 구조와 양자 모두의 색차 컴포넌트들에 대한 다른 QTBT/MTT 구조 (또는 각각의 색차 컴포넌트들에 대한 2 개의 QTBT/MTT 구조들)과 같은 2 개 이상의 QTBT 또는 MTT 구조들을 사용할 수도 있다.

비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 쿼드트리 파티셔닝, QTBT 파티셔닝, MTT 파티셔닝, 슈퍼블록 파티셔닝, 또는 다른 파티셔닝 구조들을 사용하도록 구성될 수도 있다.

일부 예들에서, CTU는 루마 샘플들의 코딩 트리 블록(CTB), 3 개의 샘플 어레이들을 갖는 픽처의 크로마 샘플들의 2 개의 대응하는 CTB들, 또는 샘플들을 코딩하는데 사용된 3 개의 별개의 컬러 평면들 및 신택스 구조들을 사용하여 코딩되는 픽처 또는 모노크롬 픽처의 샘플들의 CTB를 포함한다. CTB는, CTB들로의 컴포넌트의 분할이 파티셔닝이도록 일부 값의 N에 대한 샘플들의 NxN 블록일 수도 있다. 컴포넌트는, 4:2:0, 4:2:2, 또는 4:4:4 컬러 포맷으로 픽처를 구성하는 3 개의 어레이들(루마 및 2 개의 크로마) 중 하나로부터의 어레이 또는 단일 샘플, 또는 모노크롬 포맷으로 픽처를 구성하는 어레이 또는 어레이의 단일 샘플이다. 일부 예들에서, 코딩 블록은 코딩 블록들로의 CTB의 분할이 파티셔닝이도록 일부 값들의 M 및 N에 대한 샘플들의 MxN 블록이다.

블록들(예컨대, CTU들 또는 CU들)은 픽처에서 다양한 방식들로 그룹화될 수도 있다. 일 예로서, 브릭은 픽처에서의 특정 타일 내의 CTU 행(row)들의 직사각형 영역을 지칭할 수도 있다. 타일은 픽처에서의 특정 타일 열(column) 및 특정 타일 행 내의 CTU들의 직사각형 영역일 수도 있다. 타일 열은, 픽처의 높이와 동일한 높이 및 (예를 들어, 픽처 파라미터 세트에서와 같은) 신택스 엘리먼트들에 의해 특정된 폭을 갖는 CTU들의 직사각형 영역을 지칭한다. 타일 행은, (예를 들어, 픽처 파라미터 세트에서와 같은) 신택스 엘리먼트들에 의해 특정되는 높이 및 픽처의 폭과 동일한 폭을 갖는 CTU들의 직사각형 영역을 지칭한다.

일부 예들에서, 타일은 다수의 브릭들로 파티셔닝될 수도 있으며, 이들 각각은 타일 내의 하나 이상의 CTU 행들을 포함할 수도 있다. 다수의 브릭들로 파티셔닝되지 않은 타일 또한 브릭으로 지칭될 수도 있다. 그러나, 타일의 트루(true) 서브세트인 브릭은 타일로 지칭되지 않을 수도 있다. 픽처에서의 브릭들은 또한 슬라이스로 배열될 수도 있다. 슬라이스는, 단일의 네트워크 추상화 계층(NAL) 유닛에 배타적으로 포함될 수도 있는 픽처의 정수 개수의 브릭들일 수도 있다. 일부 예들에서, 슬라이스는 다수의 완전한 타일들을 혹은 1 개의 타일의 완전한 브릭들의 연속적인 시퀀스만을 포함한다.

본 개시는 수직 및 수평 치수들에 관해서 (CU 또는 다른 비디오 블록과 같은) 블록의 샘플 치수들을 지칭하기 위해 상호교환가능하게 "N×N" 및 "N 바이(by) N", 예를 들어 16×16 샘플들 또는 16 바이 16 샘플들을 사용할 수도 있다. 일반적으로, 16×16 CU는 수직 방향으로 16 개의 샘플들(y = 16) 및 수평 방향으로 16 개의 샘플들(x = 16)을 가질 것이다. 마찬가지로, N×N CU는 일반적으로 수직 방향으로 N 개의 샘플들 및 수평 방향으로 N 개의 샘플들을 가지며, 여기서 N은 음이 아닌 정수 값을 나타낸다. CU에서의 샘플들은 행들 및 열들로 배열될 수도 있다. 또한, CU들은 수직 방향에서와 동일한 수의 샘플들을 수평 방향에서 반드시 가질 필요가 있는 것은 아니다. 예를 들어, CU들은 N×M 샘플들을 포함할 수도 있으며, 여기서 M은 N과 반드시 동일한 것은 아니다.

비디오 인코더(200)는 예측 및/또는 잔차 정보, 및 다른 정보를 나타내는 CU들에 대한 비디오 데이터를 인코딩한다. 예측 정보는 CU에 대한 예측 블록을 형성하기 위해서 CU가 어떻게 예측되어야 하는지를 표시한다. 잔차 정보는 일반적으로 인코딩 이전의 CU의 샘플들과 예측 블록 사이의 샘플 바이 샘플 차이들을 나타낸다.

CU를 예측하기 위해, 비디오 인코더(200)는 일반적으로 인터 예측 또는 인트라 예측을 통해 CU에 대한 예측 블록을 형성할 수도 있다. 인터 예측은 일반적으로, 이전에 코딩된 픽처의 데이터로부터 CU를 예측하는 것을 지칭하는 반면, 인트라 예측은 일반적으로, 동일한 픽처의 이전에 코딩된 데이터로부터 CU를 예측하는 것을 지칭한다. 인터 예측을 수행하기 위해, 비디오 인코더(200)는 하나 이상의 모션 벡터들을 사용하여 예측 블록을 생성할 수도 있다. 비디오 인코더(200)는 일반적으로, 예를 들어 CU와 참조 블록 사이의 차이들에 관하여, CU와 근접하게 매칭되는 참조 블록을 식별하도록 모션 탐색(search)을 수행할 수도 있다. 비디오 인코더(200)는 참조 블록이 현재 CU와 근접하게 매칭되는지 여부를 결정하기 위해 SAD(sum of absolute difference), SSD(sum of squared differences), MAD(mean absolute difference), MSD(mean squared differences), 또는 다른 그러한 차이 계산들을 사용하여 차이 메트릭을 계산할 수도 있다. 일부 예들에서, 비디오 인코더(200)는 단방향성 예측 또는 양방향성 예측을 사용하여 현재 CU를 예측할 수도 있다.

VVC의 일부 예들은 또한 아핀(affine) 모션 보상 모드를 제공하며, 이는 인터 예측 모드로 고려될 수도 있다. 아핀 모션 보상 모드에서, 비디오 인코더(200)는 줌 인 또는 아웃, 회전, 원근 모션, 또는 다른 불규칙한 모션 타입들과 같은 비병진(non-translational) 모션을 나타내는 2 개 이상의 모션 벡터들을 결정할 수도 있다.

인트라 예측을 수행하기 위해, 비디오 인코더(200)는 인트라 예측 모드를 선택하여 예측 블록을 생성할 수도 있다. VVC의 일부 예들은 평면 모드 및 DC 모드뿐만 아니라, 다양한 방향성 모드들을 포함하여 67 개의 인트라 예측 모드들을 제공한다. 일반적으로, 비디오 인코더(200)는 현재 블록의 샘플들을 예측할 현재 블록(예컨대, CU의 블록)에 대한 이웃 샘플들을 기술하는 인트라 예측 모드를 선택한다. 그러한 샘플들은, 비디오 인코더(200)가 래스터 스캔(raster scan) 순서로(좌측에서 우측으로, 위에서 아래로) CTU들 및 CU들을 코딩한다고 가정하면, 일반적으로 현재 블록과 동일한 픽처에서의 현재 블록의 위, 좌측 위, 또는 좌측에 있을 수도 있다.

비디오 인코더(200)는 현재 블록에 대한 예측 모드를 나타내는 데이터를 인코딩한다. 예를 들어, 인터 예측 모드의 경우, 비디오 인코더(200)는 다양한 이용가능한 인터 예측 모드들 중 어느 것이 사용되는지를 나타내는 데이터뿐만 아니라, 대응하는 모드를 위한 모션 정보를 인코딩할 수도 있다. 단방향성 또는 양방향성 인터 예측에 대해, 예를 들어, 비디오 인코더(200)는 어드밴스드 모션 벡터 예측(AMVP) 또는 병합(merge) 모드를 사용하여 모션 벡터들을 인코딩할 수도 있다. 비디오 인코더(200)는 아핀 모션 보상 모드를 위한 모션 벡터들을 인코딩하기 위해 유사한 모드들을 사용할 수도 있다.

AV1에는 비디오 데이터의 코딩 블록을 인코딩 및 디코딩하기 위한 두 가지 일반적인 기법들이 포함된다. 두 가지 일반적인 기법들은 인트라 예측(예를 들어, 인트라 프레임 예측 또는 공간적 예측) 및 인터 예측(예를 들어, 인터 프레임 예측 또는 시간적 예측)이다. AV1의 컨텍스트에서, 인트라 예측 모드를 사용하여 비디오 데이터의 현재 프레임의 블록들을 예측할 때, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 비디오 데이터의 다른 프레임들로부터의 비디오 데이터를 사용하지 않는다. 대부분의 인트라 예측 모드들의 경우, 비디오 인코더(200)는 현재 블록에서의 샘플 값들과 동일한 프레임에서의 참조 샘플들로부터 생성된 예측된 값들 사이의 차이에 기초하여 현재 프레임의 블록들을 인코딩한다. 비디오 인코더(200)는 인트라 예측 모드에 기초하여 참조 샘플들로부터 생성된 예측된 값들을 결정한다.

블록의 인트라 예측 또는 인터 예측과 같은 예측에 후속하여, 비디오 인코더(200)는 블록에 대한 잔차 데이터를 계산할 수도 있다. 잔차 블록과 같은 잔차 데이터는, 대응하는 예측 모드를 사용하여 형성된, 블록과 그 블록에 대한 예측 블록 사이의 샘플 바이 샘플 차이들을 나타낸다. 비디오 인코더(200)는 변환된 데이터를 샘플 도메인 대신에 변환 도메인에서 생성하도록 잔차 블록에 하나 이상의 변환을 적용할 수도 있다. 예를 들어, 비디오 인코더(200)는 이산 코사인 변환(DCT), 정수 변환, 웨이블릿(wavelet) 변환, 또는 개념적으로 유사한 변환을 잔차 비디오 데이터에 적용할 수도 있다. 추가적으로, 비디오 인코더(200)는 모드 의존적 비분리가능(non-separable) 2차 변환(MDNSST), 신호 의존적 변환, 카루넨 루베(Karhunen-Loeve) 변환(KLT) 등과 같은, 제1 변환에 후속하는 2차 변환을 적용할 수도 있다. 비디오 인코더(200)는 하나 이상의 변환들의 적용에 후속하여 변환 계수들을 생성한다.

위에서 언급된 바와 같이, 변환 계수들을 생성하기 위한 임의의 변환들에 후속하여, 비디오 인코더(200)는 변환 계수들의 양자화를 수행할 수도 있다. 양자화는 일반적으로, 변환 계수들을 나타내는데 사용되는 데이터의 양을 가능한 감소시키도록 변환 계수들이 양자화되어 추가 압축을 제공하는 프로세스를 지칭한다. 양자화 프로세스를 수행함으로써, 비디오 인코더(200)는 변환 계수들의 일부 또는 전부와 연관된 비트 깊이(depth)를 감소시킬 수도 있다. 예를 들어, 비디오 인코더(200)는 양자화 동안 n-비트 값을 m-비트 값으로 라운딩 다운(rounding down)할 수도 있으며, 여기서 n은 m보다 크다. 일부 예들에서, 양자화를 수행하기 위해, 비디오 인코더(200)는 양자화될 값의 비트와이즈(bitwise) 우측 시프트를 수행할 수도 있다.

양자화에 후속하여, 비디오 인코더(200)는 변환 계수들을 스캔하여, 양자화된 변환 계수들을 포함하는 2차원 행렬로부터 1차원 벡터를 생성할 수도 있다. 스캔은 더 높은 에너지 (및 따라서 더 낮은 주파수) 변환 계수들을 벡터의 전방에 배치하고 더 낮은 에너지 (및 따라서 더 높은 주파수) 변환 계수들을 벡터의 후방에 배치하도록 설계될 수도 있다. 일부 예들에서, 비디오 인코더(200)는 미리 정의된 스캔 순서를 활용하여 양자화된 변환 계수들을 스캔하여 직렬화된 벡터를 생성하고, 그 후 벡터의 양자화된 변환 계수들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 다른 예들에서, 비디오 인코더(200)는 적응적 스캔을 수행할 수도 있다. 1차원 벡터를 형성하도록, 양자화된 변환 계수들을 스캔한 후, 비디오 인코더(200)는, 예를 들어 컨텍스트 적응 이진 산술 코딩(CABAC)에 따라, 1차원 벡터를 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 비디오 인코더(200)는 또한, 비디오 데이터를 디코딩하는 데 있어서 비디오 디코더(300)에 의한 사용을 위해, 인코딩된 비디오 데이터와 연관된 메타데이터를 기술하는 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다.

CABAC를 수행하기 위해, 비디오 인코더(200)는 송신될 심볼에 컨텍스트 모델 내의 컨텍스트를 부여할 수도 있다. 컨텍스트는 예를 들어, 심볼의 이웃 값들이 제로 값인지 여부와 관련될 수도 있다. 확률 결정은 심볼에 부여된 컨텍스트에 기초할 수도 있다.

비디오 인코더(200)는, 예를 들어 픽처 헤더, 블록 헤더, 슬라이스 헤더, 또는 다른 신택스 데이터, 이를테면 시퀀스 파라미터 세트(SPS), 픽처 파라미터 세트(PPS), 또는 비디오 파라미터 세트(VPS)에서, 비디오 디코더(300)에 대해 블록 기반 신택스 데이터, 픽처 기반 신택스 데이터, 및 시퀀스 기반 신택스 데이터와 같은 신택스 데이터를 추가로 생성할 수도 있다. 비디오 디코더(300)는 마찬가지로, 대응하는 비디오 데이터를 어떻게 디코딩할지를 결정하기 위해 그러한 신택스 데이터를 디코딩할 수도 있다.

이러한 방식으로, 비디오 인코더(200)는 인코딩된 비디오 데이터, 예컨대 픽처의 블록들(예를 들어, CU들)로의 파티셔닝을 기술하는 신택스 엘리먼트들 및 블록들에 대한 예측 및/또는 잔차 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수도 있다. 마지막으로, 비디오 디코더(300)는 비트스트림을 수신하고 인코딩된 비디오 데이터를 디코딩할 수도 있다.

일반적으로, 비디오 디코더(300)는 비트스트림의 인코딩된 비디오 데이터를 디코딩하기 위해 비디오 인코더(200)에 의해 수행되는 것과 상호적인 프로세스를 수행한다. 예를 들어 비디오 디코더(300)는, 비디오 인코더(200)의 CABAC 인코딩 프로세스와 상호적이지만, 실질적으로 유사한 방식으로 CABAC을 사용하여 비트스트림의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 디코딩할 수도 있다. 신택스 엘리먼트들은 CTU들로의 픽처의 파티셔닝, 및 QTBT 구조와 같은 대응하는 파티션 구조에 따른 각각의 CTU의 파티셔닝을 위한 파티셔닝 정보를 정의하여, CTU의 CU들을 정의할 수도 있다. 신택스 엘리먼트들은 비디오 데이터의 블록들(예컨대, CU들)에 대한 예측 및 잔차 정보를 추가로 정의할 수도 있다.

잔차 정보는 예를 들어, 양자화된 변환 계수들에 의해 표현될 수도 있다. 비디오 디코더(300)는 블록에 대한 잔차 블록을 재생(reproduce)하기 위해 블록의 양자화된 변환 계수들을 역양자화 및 역변환할 수도 있다. 비디오 디코더(300)는 시그널링된 예측 모드(인트라 또는 인터 예측) 및 관련된 예측 정보(예컨대, 인터 예측을 위한 모션 정보)를 사용하여 블록에 대한 예측 블록을 형성한다. 그 후, 비디오 디코더(300)는 원래의 블록을 재생하기 위해 예측 블록과 잔차 블록을 (샘플 바이 샘플 기반으로) 결합할 수도 있다. 비디오 디코더(300)는 블록의 경계들을 따라 시각적 아티팩트들을 감소시키기 위해 디블록킹 프로세스를 수행하는 것과 같은 추가적인 프로세싱을 수행할 수도 있다.

본 개시는 일반적으로, 신택스 엘리먼트들과 같은 특정 정보를 "시그널링"하는 것을 지칭할 수도 있다. 용어 "시그널링"은 일반적으로, 인코딩된 비디오 데이터를 디코딩하는데 사용되는 신택스 엘리먼트들 및/또는 다른 데이터에 대한 값들의 통신을 지칭할 수도 있다. 즉, 비디오 인코더(200)는 비트스트림에서 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 시그널링할 수도 있다. 일반적으로, 시그널링은 비트스트림에서 값을 생성하는 것을 지칭한다. 위에서 언급된 바와 같이, 소스 디바이스(102)는 목적지 디바이스(116)에 의한 추후 검색을 위해 스토리지 디바이스(112)에 신택스 엘리먼트들을 저장할 때 발생할 수도 있는 바와 같이, 비실시간으로, 또는 실질적으로 실시간으로 비트스트림을 목적지 디바이스(116)로 전송할 수도 있다.

VVC에서 구현되는 바와 같이, CABAC는 각각의 컨텍스트 모델에 대해 2 개의 확률 상태들을 이용한다. CABAC 빈 인코딩 및 디코딩을 위해 사용되는 확률은, 아래에 나타낸 바와 같이, 2 개의 확률 상태들의 평균으로서 계산된다.

state_i=(state_i[0] + state_i[1])>>N, (1)

여기서 state_i는 i 번째 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 의미한다. N은 state_i의 정밀도(precision)를 제어하기 위한 정수이고 평균을 생성한다.

비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는, 빈이 인코딩 또는 디코딩된 후에, 낮은 레이트 및 높은 레이트로 2 개의 확률 상태들을 각각 업데이트하도록 구성될 수도 있다. 다음의 예들에서, state_i[0]은 더 느린 레이트로 업데이트되고 있고, state_i[1]은 더 높은 레이트로 적응되고 있다. 즉, 일 예에서, 더 느린 레이트 상태 변수에 대한 상태 값은 더 높은 레이트 상태 변수의 상태 값보다 더 많은 이전 빈들을 고려하고, 따라서 통상적으로 1 개의 추가적인 빈의 결과로서 덜 변화한다. 대조적으로, 더 높은 레이트 상태 변수에 대한 상태 값은 더 느린 레이트 상태 변수의 상태 값보다 더 적은 이전 빈들을 고려하고, 따라서 통상적으로 1 개의 추가적인 빈의 결과로서 더 변화한다. 다른 예에서, 양자 모두의 레이트들은 동일한 양의 이전 빈들에 기초하여 적응된다.

비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 아래에 나타낸 바와 같이 확률들을 업데이트하도록 구성될 수도 있다:

이제 막 코딩되고 있는 빈이 1과 동일하면:

state_i[0] = state_i[0] + ( ( (2¹⁰-1) - state_i[0]) >> shiftL_i ) (2)

state_i[1] = state_i[1] + ( ( (2¹⁴-1) - state_i[1]) >> shiftH_i ) (3)

그렇지 않고, 이제 막 코딩되고 있는 빈이 0과 동일하면,

state_i[0] = state_i[0] - ( state_i[0] >> shiftL_i ) (4)

state_i[1] = state_i[1] - ( state_i[1] >> shiftH_i ) (5)

shiftL_i 및 shiftH_i는 i 번째 컨텍스트 모델에 대한 적응 레이트를 제어하기 위해 사용됨을 유의한다. shiftH_i는 shiftL_i보다 크거나 같으며, 이는 더 빠른 적응을 의미한다. 2 개의 파라미터들은 각각의 컨텍스트 모델에 대해 미리 정의되고 ROM에 저장되어야 한다.

본 개시의 기법들에 따르면, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 더 많은 차원의 유연성을 제공함으로써 업데이트 및 확률 상태 계산을 결정하도록 구성될 수도 있다. 개시된 기법들은, 별개로 또는 조합된 방식으로 사용될 수 있는 2 개의 접근법들을 포함한다.

일 예에서 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는, VVC에서와 같이 짝수 평균을 행하는 대신, 확률 계산을 위한 가중 평균을 결정하도록 구성될 수도 있다. 이러한 기법이 아래에 예시된다:

state_i=(w ₁ ×state_i[0] + w ₂ ×state_i[1])>>N, (6)

여기서 w ₁ 및 w ₂ 는 2 개의 확률 상태들에 각각 부여된 2 개의 가중치들이다.

이 접근법의 일부 변형들이 또한 존재하며, 이들은 별개로 사용되거나 조합될 수 있다. 일 예에서, (w ₁ , w ₂ )의 쌍은 각각의 컨텍스트 모델들에 대해 미리 정의될 수도 있다. 또한 (w ₁ , w ₂ )는, 그의 컨텍스트 모델들이 I, B, 또는 P 슬라이스들과 같은 상이한 타입들의 슬라이스들을 코딩하는데 사용될 때 상이할 수 있다. 다른 예에서, (w ₁ , w ₂ )의 쌍은 인코딩 또는 디코딩 프로세스 동안, 최소 평균 제곱 에러와 같은, 특정 최적화 기준에 의해, 도출될 수도 있다. 다른 예에서, (w ₁ , w ₂ )의 쌍은 정규화되어, w ₁ + w ₂ 가 1.0과 동일함을 의미하거나, 또는 비정규화되지만, c ₀ < w ₁ + w ₂ < c ₁ 과 같은, 제한을 갖는다. 다른 예에서, 일반적으로 (w ₁ , w ₂ )의 쌍은 실수 (부동소수점) 값들에 의해 표현되지만, 실제 구현들에서, 스케일링에 의해 정수들로 변환된다. 따라서 확률 계산에서, 적절한 시프팅이 정규화를 위해 사용될 수도 있다.

본 개시의 다른 기법들에 따르면, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 shiftL_i 및 shiftH_i를 조절함으로써, 느린 적응 레이트 및 빠른 적응 레이트를 로컬 활동들(예를 들어, 주어진 컨텍스트에 대한 모든 빈들과는 대조적으로 특정 로컬 시퀀스의 빈들)에 적응시키도록 구성될 수도 있다. 제안된 확률 업데이트 프로세스를 아래에 나타낸다:

이제 막 코딩되고 있는 빈이 1과 동일하면:

state_i[0] = state_i[0] + ( ( (2¹⁰-1) - state_i[0]) >> (shiftL_i + deltaL_i) ), (7)

state_i[1] = state_i[1] + ( ( (2¹⁴-1) - state_i[1]) >> (shiftH_i + deltaH_i) ), (8)

그렇지 않고, 이제 막 코딩되고 있는 빈이 0과 동일하면,

state_i[0] = state_i[0] - ( state_i[0] >> (shiftL_i + deltaL_i) ), (9)

state_i[1] = state_i[1] - ( state_i[1] >> (shiftH_i + deltaH_i) ), (10)

식 (7) 내지 식 (10)에서, deltaL_i 및 deltaH_i는 정수이고, -3 내지 3, -5 내지 5, 및 -7 내지 7과 같은 범위들일 수 있다. deltaL_i 및 deltaH_i의 값들은 컨텍스트 모델의 선행하는 M 개의 빈들에 의해 결정되는 로컬 활동들에 적응할 수도 있다. 일부 구현들에서, M의 전형적인 값들은 16을 초과하지 않을 수도 있다. 도 2에 도시된 예에서와 같이, 컨텍스트 모델이 주어지면, 다음 빈(빈(130))을 프로세싱하기 전에, 확률 상태들은 식 (7) 내지 식 (10)에 의해 업데이트되며, 여기서 deltaL_i 및 deltaH_i는 선행 M-빈 메모리에 의해 결정된다.

M-빈 메모리의 2^M 개의 가능한 조합들이 있다. 예를 들어, M이 10과 동일하면, 1024 개의 상이한 M-빈 메모리들이 존재하며, 여기서 각각의 메모리는 다음 빈(130)에 대한 특유한 조건(또는 컨텍스트)을 표시한다. 2^M-엔트리 룩업 테이블은 우측 deltaL_i 및 deltaH_i를 탐색하기 위해 각각의 컨텍스트 모델에 대해 개발(develop)되어, 따라서 정수 인덱스로서, 상기 정수 인덱스의 이진 표현이 테이블을 룩업하고 deltaL_i 및 deltaH_i를 찾기 위한 M-빈 메모리인, 상기 정수 인덱스가 사용될 수 있다.

도 3은 본 개시의 기법들에 따라 사용될 수 있는 2D 룩업 테이블(140)의 예를 도시한다. 2^M-엔트리 룩업 테이블이 각각의 컨텍스트 모델에 대해 개발되기 때문에, 룩업 테이블은 결국, 탐색할 2 개의 인덱스들로서 컨텍스트 모델 ID 및 M-빈 메모리를 갖는, 2D이다. 따라서, 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 컨텍스트 모델의 식별자 및 마지막 M 개의 빈들에 기초하여 deltaL_i 및 deltaH_i의 값들을 결정하도록 구성될 수도 있다. 도 3의 예에서, 컨텍스트 모델들의 식별자들(ctx로 도시됨)은 x축 상에 있고, 2^M 개의 M-빈 메모리들은 y축 상에 도시된다. deltaL_i 및 deltaH_i의 값들은, 도 3에 도시된 바와 같이, 바이트(byte)(8-비트) 엔트리(142) 내로 패킹되며, deltaL_i 및 deltaH_i는 각각 4 비트들이다.

도 4는 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 인코더(200)를 예시하는 블록도이다. 도 4는 설명의 목적으로 제공되고, 본 개시에서 폭넓게 예시화되고 설명되는 바와 같은 기법들의 한정으로 고려되지 않아야 한다. 설명의 목적으로, 본 개시는 VVC(ITU-T H.266, 개발 중) 및 HEVC(ITU-T H.265)의 기법들에 따른 비디오 인코더(200)를 기술한다. 그러나 본 개시의 기법들은, AV1 및 AV1 비디오 코딩 포맷에 대한 후속자들과 같은, 다른 비디오 코딩 표준들 및 비디오 코딩 포맷들에 대해 구성되는 비디오 인코딩 디바이스들에 의해 수행될 수도 있다.

도 4의 예에서, 비디오 인코더(200)는 비디오 데이터 메모리(230), 모드 선택 유닛(202), 잔차 생성 유닛(204), 변환 프로세싱 유닛(206), 양자화 유닛(208), 역양자화 유닛(210), 역변환 프로세싱 유닛(212), 복원 유닛(214), 필터 유닛(216), 디코딩된 픽처 버퍼(DPB)(218), 및 엔트로피 인코딩 유닛(220)을 포함한다. 비디오 데이터 메모리(230), 모드 선택 유닛(202), 잔차 생성 유닛(204), 변환 프로세싱 유닛(206), 양자화 유닛(208), 역양자화 유닛(210), 역변환 프로세싱 유닛(212), 복원 유닛(214), 필터 유닛(216), DPB(218), 및 엔트로피 인코딩 유닛(220) 중 임의의 것 또는 전부는 하나 이상의 프로세서들에서 또는 프로세싱 회로부에서 구현될 수도 있다. 예를 들어, 비디오 인코더(200)의 유닛들은 하드웨어 회로부의 일부로서, 또는 프로세서, ASIC, 또는 FPGA의 일부로서의 하나 이상의 회로들 또는 로직 엘리먼트들로서 구현될 수도 있다. 더욱이, 비디오 인코더(200)는 이들 및 다른 기능들을 수행하기 위해 추가적인 또는 대안적인 프로세서들 또는 프로세싱 회로부를 포함할 수도 있다.

비디오 데이터 메모리(230)는 비디오 인코더(200)의 컴포넌트들에 의해 인코딩될 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. 비디오 인코더(200)는 비디오 데이터 메모리(230)에 저장된 비디오 데이터를, 예를 들어 비디오 소스(104)(도 1)로부터 수신할 수도 있다. DPB(218)는, 비디오 인코더(200)에 의한 후속 비디오 데이터의 예측에서의 사용을 위해 참조 비디오 데이터를 저장하는 참조 픽처 메모리로서의 역할을 할 수도 있다. 비디오 데이터 메모리(230) 및 DPB(218)는 동기식 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM)(SDRAM)을 포함하는 DRAM, 자기저항 RAM(MRAM), 저항 RAM(RRAM), 또는 다른 타입들의 메모리 디바이스들과 같은 다양한 메모리 디바이스들 중 임의의 것에 의해 형성될 수도 있다. 비디오 데이터 메모리(230) 및 DPB(218)는 동일한 메모리 디바이스 또는 별개의 메모리 디바이스들에 의해 제공될 수도 있다. 다양한 예들에서 비디오 데이터 메모리(230)는, 예시된 바와 같이 비디오 인코더(200)의 다른 컴포넌트들과 온 칩(on-chip)이거나, 또는 그들 컴포넌트들에 대해 오프 칩(off-chip)일 수도 있다.

본 개시에서, 비디오 데이터 메모리(230)에 대한 참조는, 구체적으로 그렇게 설명되지 않는 한 비디오 인코더(200) 내부의 메모리로, 또는 구체적으로 그렇게 설명되지 않는 한 비디오 인코더(200) 외부의 메모리로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 오히려, 비디오 데이터 메모리(230)에 대한 참조는, 비디오 인코더(200)가 인코딩을 위해 수신하는 비디오 데이터(예를 들어, 인코딩될 현재 블록에 대한 비디오 데이터)를 저장하는 참조 메모리로서 이해되어야 한다. 도 1의 메모리(106)는 또한, 비디오 인코더(200)의 다양한 유닛들로부터의 출력들의 임시 스토리지를 제공할 수도 있다.

도 4의 다양한 유닛들은 비디오 인코더(200)에 의해 수행되는 동작들의 이해를 돕기 위해 예시된다. 유닛들은 고정 기능 회로들, 프로그래밍가능 회로들, 또는 이들의 조합으로서 구현될 수도 있다. 고정 기능 회로들은 특정 기능성을 제공하는 회로들을 지칭하고, 수행될 수 있는 동작들에 대해 미리 설정된다. 프로그래밍가능 회로들은 다양한 태스크들을 수행하도록 프로그래밍될 수도 있는 회로들을 지칭하고, 수행될 수도 있는 동작들에서 유연한 기능성을 제공한다. 예를 들어 프로그래밍가능 회로들은, 프로그래밍가능 회로들로 하여금 소프트웨어 또는 펌웨어의 명령들에 의해 정의된 방식으로 동작하게 하는 소프트웨어 또는 펌웨어를 실행할 수도 있다. 고정 기능 회로들은 (예컨대, 파라미터들을 수신하거나 또는 파라미터들을 출력하도록) 소프트웨어 명령들을 실행할 수도 있지만, 고정 기능 회로들이 수행하는 동작들의 타입들은 일반적으로 불변이다. 일부 예들에서, 유닛들 중 하나 이상은 별개의 회로 블록들(고정 기능 또는 프로그래밍가능)일 수도 있고, 일부 예들에서, 유닛들 중 하나 이상은 집적 회로들일 수도 있다.

비디오 인코더(200)는 프로그래밍가능 회로들로부터 형성된, 산술 로직 유닛들(ALU들), 기본 함수 유닛들(EFU들), 디지털 회로들, 아날로그 회로들, 및/또는 프로그래밍가능 코어들을 포함할 수도 있다. 비디오 인코더(200)의 동작들이 프로그래밍가능 회로들에 의해 실행되는 소프트웨어를 사용하여 수행되는 예들에서, 메모리(106)(도 1)는 비디오 인코더(200)가 수신 및 실행하는 소프트웨어의 명령들(예컨대, 오브젝트 코드)을 저장할 수도 있고, 또는 비디오 인코더(200)내의 다른 메모리(미도시)가 그러한 명령들을 저장할 수도 있다.

비디오 데이터 메모리(230)는 수신된 비디오 데이터를 저장하도록 구성된다. 비디오 인코더(200)는, 비디오 데이터 메모리(230)로부터 비디오 데이터의 픽처를 검색하고 비디오 데이터를 잔차 생성 유닛(204) 및 모드 선택 유닛(202)에 제공할 수도 있다. 비디오 데이터 메모리(230) 내 비디오 데이터는 인코딩될 원시 비디오 데이터일 수도 있다.

모드 선택 유닛(202)은 모션 추정 유닛(222), 모션 보상 유닛(224), 및 인트라 예측 유닛(226)을 포함한다. 모드 선택 유닛(202)은 다른 예측 모드들에 따라 비디오 예측을 수행하기 위한 추가적인 기능 유닛들을 포함할 수도 있다. 예들로서, 모드 선택 유닛(202)은 팔레트 유닛, 인트라 블록 카피 유닛(모션 추정 유닛(222) 및/또는 모션 보상 유닛(224)의 일부일 수도 있음), 아핀 유닛, 선형 모델(LM) 유닛 등을 포함할 수도 있다.

모드 선택 유닛(202)은 일반적으로, 인코딩 파라미터들의 조합들 및 그러한 조합들에 대한 결과적인 레이트-왜곡(rate-distortion) 값들을 테스트하기 위해 다수의 인코딩 패스들을 조정한다. 인코딩 파라미터들은 CTU들의 CU들로의 파티셔닝, CU들을 위한 예측 모드들, CU들의 잔차 데이터를 위한 변환 타입들, CU들의 잔차 데이터를 위한 양자화 파라미터들 등을 포함할 수도 있다. 모드 선택 유닛(202)은 마지막으로, 다른 테스트된 조합들보다 더 나은 레이트-왜곡 값들을 갖는 인코딩 파라미터들의 조합을 선택할 수도 있다.

비디오 인코더(200)는 비디오 데이터 메모리(230)로부터 검색된 픽처를 일련의 CTU들로 파티셔닝하고, 슬라이스 내에 하나 이상의 CTU들을 캡슐화할 수도 있다. 모드 선택 유닛(202)은, 위에서 설명된 MTT 구조, QTBT 구조, 슈퍼블록 구조, 또는 쿼드트리 구조와 같은 트리 구조에 따라 픽처의 CTU를 파티셔닝할 수도 있다. 위에서 설명된 바와 같이, 비디오 인코더(200)는 트리 구조에 따라 CTU를 파티셔닝하는 것으로부터 하나 이상의 CU들을 형성할 수도 있다. 그러한 CU는 또한 일반적으로 "비디오 블록" 또는 "블록"으로 지칭될 수도 있다.

일반적으로, 모드 선택 유닛(202)은 또한 그의 컴포넌트들(예컨대, 모션 추정 유닛(222), 모션 보상 유닛(224), 및 인트라 예측 유닛(226))을 제어하여 현재 블록(예컨대, 현재 CU, 또는 HEVC에서, PU 및 TU의 중첩 부분)에 대한 예측 블록을 생성한다. 현재 블록의 인터 예측을 위해, 모션 추정 유닛(222)은 하나 이상의 참조 픽처들(예를 들어, DPB(218)에 저장된 하나 이상의 이전에 코딩된 픽처들)에서의 하나 이상의 근접하게 매칭하는 참조 블록들을 식별하도록 모션 탐색을 수행할 수도 있다. 특히, 모션 추정 유닛(222)은, 예를 들어 SAD(sum of absolute difference), SSD(sum of squared differences), MAD(mean absolute difference), MSD(mean squared differences) 등에 따라, 잠재적 참조 블록이 현재 블록에 얼마나 유사한지를 나타내는 값을 계산할 수도 있다. 모션 추정 유닛(222)은 일반적으로, 고려되고 있는 참조 블록 및 현재 블록 사이의 샘플 바이 샘플 차이들을 사용하여 이들 계산들을 수행할 수도 있다. 모션 추정 유닛(222)은, 현재 블록에 가장 근접하게 매칭하는 참조 블록을 표시하는, 이들 계산들로부터 초래된 가장 낮은 값을 갖는 참조 블록을 식별할 수도 있다.

모션 추정 유닛(222)은 현재 픽처에서의 현재 블록의 포지션에 상대적인 참조 픽처들에서의 참조 블록들의 포지션들을 정의하는 하나 이상의 모션 벡터들(MV들)을 형성할 수도 있다. 그 다음, 모션 추정 유닛(222)은 모션 벡터들을 모션 보상 유닛(224)에 제공할 수도 있다. 예를 들어, 단방향성 인터 예측을 위해 모션 추정 유닛(222)은 단일의 모션 벡터를 제공할 수도 있는 반면, 양방향성 인터 예측을 위해 모션 추정 유닛(222)은 2 개의 모션 벡터들을 제공할 수도 있다. 그 다음, 모션 보상 유닛(224)은 모션 벡터들을 사용하여 예측 블록을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 모션 보상 유닛(224)은 모션 벡터를 사용하여 참조 블록의 데이터를 검색할 수도 있다. 다른 예로서, 모션 벡터가 분수(fractional) 샘플 정밀도를 갖는다면, 모션 보상 유닛(224)은 하나 이상의 보간 필터들에 따라 예측 블록에 대한 값들을 보간할 수도 있다. 또한, 양방향성 인터 예측을 위해, 모션 보상 유닛(224)은 각각의 모션 벡터들에 의해 식별된 2 개의 참조 블록들에 대한 데이터를 검색하고, 예를 들어 샘플 바이 샘플 평균화 또는 가중 평균화를 통해, 검색된 데이터를 결합할 수도 있다.

AV1 비디오 코딩 포맷에 따라 동작할 때, 모션 추정 유닛(222) 및 모션 보상 유닛(224)은 병진(translational) 모션 보상, 아핀 모션 보상, 중첩된 블록 모션 보상(OBMC), 및/또는 복합 인터-인트라 예측을 사용하여 비디오 데이터의 코딩 블록들(예를 들어, 루마 및 크로마 코딩 블록들 양자 모두)을 인코딩하도록 구성될 수도 있다.

다른 예로서, 인트라 예측, 또는 인트라 예측 코딩을 위해, 인트라 예측 유닛(226)은 현재 블록에 이웃하는 샘플들로부터 예측 블록을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 방향성 모드들의 경우, 인트라 예측 유닛(226)은 일반적으로 이웃 샘플들의 값들을 수학적으로 결합하고, 이들 계산된 값들을 현재 블록에 걸쳐 정의된 방향에서 파퓰레이팅하여 예측 블록을 생성할 수도 있다. 다른 예로서, DC 모드의 경우, 인트라 예측 유닛(226)은 현재 블록에 대한 이웃 샘플들의 평균을 계산하고, 예측 블록의 각 샘플에 대한 이러한 결과적인 평균을 포함하도록 예측 블록을 생성할 수도 있다.

AV1 비디오 코딩 포맷에 따라 동작할 때, 인트라 예측 유닛(226)은 방향성 인트라 예측, 비방향성 인트라 예측, 재귀적 필터 인트라 예측, CFL(chroma-from-luma) 예측, 인트라 블록 카피(IBC), 및/또는 컬러 팔레트 모드를 사용하여 비디오 데이터의 코딩 블록들(예를 들어, 루마 및 크로마 코딩 블록들 양자 모두)을 인코딩하도록 구성될 수도 있다. 모드 선택 유닛(202)은 다른 예측 모드들에 따라 비디오 예측을 수행하기 위한 추가적인 기능 유닛들을 포함할 수도 있다.

모드 선택 유닛(202)은 예측 블록을 잔차 생성 유닛(204)에 제공한다. 잔차 생성 유닛(204)은 비디오 데이터 메모리(230)로부터의 원시의, 인코딩되지 않은 버전의 현재 블록 및 모드 선택 유닛(202)으로부터의 예측 블록을 수신한다. 잔차 생성 유닛(204)은 현재 블록과 예측 블록 사이의 샘플 바이 샘플 차이들을 계산한다. 결과적인 샘플 바이 샘플 차이들은 현재 블록에 대한 잔차 블록을 정의한다. 일부 예들에서, 잔차 생성 유닛(204)은 또한 잔차 차동 펄스 코드 변조(RDPCM)를 사용하여 잔차 블록을 생성하기 위해 잔차 블록에서의 샘플 값들 사이의 차이들을 결정할 수도 있다. 일부 예들에서, 잔차 생성 유닛(204)은 이진 감산을 수행하는 하나 이상의 감산기 회로들을 사용하여 형성될 수도 있다.

모드 선택 유닛(202)이 CU들을 PU들로 파티셔닝하는 예들에서, 각각의 PU는 루마 예측 유닛 및 대응하는 크로마 예측 유닛들과 연관될 수도 있다. 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 다양한 사이즈들을 갖는 PU들을 지원할 수도 있다. 위에서 나타낸 바와 같이, CU의 사이즈는 CU의 루마 코딩 블록의 사이즈를 지칭할 수도 있고 PU의 사이즈는 PU의 루마 예측 블록의 사이즈를 지칭할 수도 있다. 특정 CU의 사이즈가 2N×2N이라고 가정하면, 비디오 인코더(200)는 인트라 예측을 위해 2N×2N 또는 N×N의 PU 사이즈들을, 그리고 인터 예측을 위해 2N×2N, 2N×N, N×2N, N×N, 또는 기타 등등의 대칭적인 PU 사이즈들을 지원할 수도 있다. 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 또한, 인터 예측을 위해 2N×nU, 2N×nD, nL×2N, 및 nR×2N의 PU 사이즈에 대한 비대칭적 파티셔닝을 지원할 수도 있다.

모드 선택 유닛(202)이 CU를 PU들로 추가로 파티셔닝하지 않는 예들에서, 각각의 CU는 루마 코딩 블록 및 대응하는 크로마 코딩 블록들과 연관될 수도 있다. 위와 같이, CU의 사이즈는 CU의 루마 코딩 블록의 사이즈를 지칭할 수도 있다. 비디오 인코더(200) 및 비디오 디코더(300)는 2N×2N, 2N×N, 또는 N×2N의 CU 사이즈들을 지원할 수도 있다.

인트라 블록 카피 모드 코딩, 아핀 모드 코딩, 및 선형 모델(LM) 모드 코딩과 같은 다른 비디오 코딩 기법들에 대해, 일부 예들로서, 모드 선택 유닛(202)은 코딩 기법들과 연관된 각각의 유닛들을 통해, 인코딩되고 있는 현재 블록에 대한 예측 블록을 생성한다. 팔레트 모드 코딩과 같은 일부 예들에서, 모드 선택 유닛(202)은 예측 블록을 생성하지 않을 수도 있고, 대신에 선택된 팔레트에 기초하여 블록을 복원할 방식을 표시하는 신택스 엘리먼트들을 생성할 수도 있다. 그러한 모드들에서, 모드 선택 유닛(202)은 이들 신택스 엘리먼트들을 인코딩될 엔트로피 인코딩 유닛(220)에 제공할 수도 있다.

상기 설명된 바와 같이, 잔차 생성 유닛(204)은 현재 블록 및 대응하는 예측 블록에 대한 비디오 데이터를 수신한다. 그 다음, 잔차 생성 유닛(204)은 현재 블록에 대한 잔차 블록을 생성한다. 잔차 블록을 생성하기 위해, 잔차 생성 유닛(204)은 현재 블록과 예측 블록 사이의 샘플 바이 샘플 차이들을 계산한다.

변환 프로세싱 유닛(206)은 잔차 블록에 하나 이상의 변환들을 적용하여 변환 계수들의 블록(본 명세서에서는 "변환 계수 블록"으로 지칭됨)을 생성한다. 변환 프로세싱 유닛(206)은 다양한 변환들을 잔차 블록에 적용하여 변환 계수 블록을 형성할 수도 있다. 예를 들어, 변환 프로세싱 유닛(206)은 이산 코사인 변환(DCT), 방향성 변환, 카루넨 루베 변환(KLT), 또는 개념적으로 유사한 변환을 잔차 블록에 적용할 수도 있다. 일부 예들에서, 변환 프로세싱 유닛(206)은 잔차 블록에 대해 다수의 변환들, 예를 들어 1차 변환 및 2차 변환, 이를 테면 회전 변환을 수행할 수도 있다. 일부 예들에서, 변환 프로세싱 유닛(206)은 잔차 블록에 변환들을 적용하지 않는다.

AV1에 따라 동작할 때, 변환 프로세싱 유닛(206)은 변환 계수들의 블록(본 명세서에서 "변환 계수 블록"으로 지칭됨)을 생성하도록 잔차 블록에 하나 이상의 변환들을 적용할 수도 있다. 변환 프로세싱 유닛(206)은 다양한 변환들을 잔차 블록에 적용하여 변환 계수 블록을 형성할 수도 있다. 예를 들어, 변환 프로세싱 유닛(206)은 이산 코사인 변환(DCT), 비대칭 이산 사인 변환(ADST), 반전된(flipped) ADST(예를 들어, 역순의 ADST) 및 항등(identity) 변환(IDTX)을 포함할 수도 있는 수평/수직 변환 조합을 적용할 수도 있다. 항등 변환을 사용할 때, 수직 또는 수평 방향들 중 하나에서 변환이 스킵된다. 일부 예들에서, 변환 프로세싱이 스킵될 수도 있다.

양자화 유닛(208)은 변환 계수 블록에서의 변환 계수들을 양자화하여, 양자화된 변환 계수 블록을 생성할 수도 있다. 양자화 유닛(208)은 현재 블록과 연관된 양자화 파라미터(QP) 값에 따라 변환 계수 블록의 변환 계수들을 양자화할 수도 있다. (예컨대, 모드 선택 유닛(202)을 통해) 비디오 인코더(200)는 CU와 연관된 QP 값을 조절함으로써 현재 블록과 연관된 변환 계수 블록들에 적용되는 양자화도(degree of quantization)를 조절할 수도 있다. 양자화는 정보의 손실을 도입할 수도 있고, 따라서, 양자화된 변환 계수들은 변환 프로세싱 유닛(206)에 의해 생성된 원래의 변환 계수들보다 낮은 정밀도를 가질 수도 있다.

역양자화 유닛(210) 및 역변환 프로세싱 유닛(212)은 양자화된 변환 계수 블록에 각각 역양자화 및 역변환들을 적용하여, 변환 계수 블록으로부터 잔차 블록을 복원할 수도 있다. 복원 유닛(214)은, 모드 선택 유닛(202)에 의해 생성된 예측 블록 및 복원된 잔차 블록에 기초하여 (잠재적으로 어느 정도의 왜곡이 있더라도) 현재 블록에 대응하는 복원된 블록을 생성할 수도 있다 . 예를 들어, 복원 유닛(214)은 복원된 잔차 블록의 샘플들을 모드 선택 유닛(202)에 의해 생성된 예측 블록으로부터의 대응하는 샘플들에 가산하여, 복원된 블록을 생성할 수도 있다.

필터 유닛(216)은 복원된 블록들에 대해 하나 이상의 필터 동작들을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 필터 유닛(216)은 CU들의 에지들을 따라 블록키니스 아티팩트들을 감소시키도록 디블록킹 동작들을 수행할 수도 있다. 필터 유닛(216)의 동작들은 일부 예들에서 스킵될 수도 있다.

AV1에 따라 동작할 때, 필터 유닛(216)은 복원된 블록들에 대해 하나 이상의 필터 동작들을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 필터 유닛(216)은 CU들의 에지들을 따라 블록키니스 아티팩트들을 감소시키도록 디블록킹 동작들을 수행할 수도 있다. 다른 예들에서, 필터 유닛(216)은, 디블록킹 이후에 적용될 수도 있는 제한된 방향성 향상 필터(CDEF)를 적용할 수도 있고, 추정된 에지 방향들에 기초하여 비분리가능, 비선형, 저역 통과 방향성 필터들의 적용을 포함할 수도 있다. 필터 유닛(216)은 또한, CDEF 이후에 적용되는 루프 복원 필터(loop restoration filter)를 포함할 수도 있고, 분리가능 대칭 정규화된 위너 필터(Wiener filter) 또는 이중 자체유도(dual self-guided) 필터를 포함할 수도 있다.

비디오 인코더(200)는 복원된 블록들을 DPB(218)에 저장한다. 예를 들어, 필터 유닛(216)의 동작들이 수행되지 않은 예들에서, 복원 유닛(214)은 복원된 블록들을 DPB(218)에 저장할 수도 있다. 필터 유닛(216)의 동작들이 수행되는 예들에서, 필터 유닛(216)은 필터링된 복원된 블록들을 DPB(218)에 저장할 수도 있다. 모션 추정 유닛(222) 및 모션 보상 유닛(224)은 복원된(그리고 잠재적으로 필터링된) 블록들로부터 형성된 참조 픽처를 DPB(218)로부터 검색하여, 후속적으로 인코딩된 픽처들의 블록들을 인터 예측할 수도 있다. 또한, 인트라 예측 유닛(226)은 현재 픽처에서의 다른 블록들을 인트라 예측하기 위해 현재 픽처의 DPB(218) 내의 복원된 블록들을 사용할 수도 있다.

일반적으로, 엔트로피 인코딩 유닛(220)은 비디오 인코더(200)의 다른 기능 컴포넌트들로부터 수신된 신택스 엘리먼트들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 인코딩 유닛(220)은 양자화 유닛(208)으로부터의 양자화된 변환 계수 블록들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 다른 예로서, 엔트로피 인코딩 유닛(220)은 모드 선택 유닛(202)으로부터 예측 신택스 엘리먼트들(예를 들어, 인터 예측을 위한 모션 정보 또는 인트라 예측을 위한 인트라 모드 정보)를 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 엔트로피 인코딩 유닛(220)은, 비디오 데이터의 다른 예인 신택스 엘리먼트들에 대해 하나 이상의 엔트로피 인코딩 동작들을 수행하여, 엔트로피 인코딩된 데이터를 생성할 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 인코딩 유닛(220)은 컨텍스트 적응 가변 길이 코딩(CAVLC) 동작, CABAC 동작, 변수 대 변수(V2V) 길이 코딩 동작, 신택스 기반 컨텍스트 적응 이진 산술 코딩(SBAC) 동작, 확률 간격 파티셔닝 엔트로피(PIPE) 코딩 동작, 지수 골롬(Exponential-Golomb) 인코딩 동작, 또는 다른 타입의 엔트로피 인코딩 동작을 데이터에 대해 수행할 수도 있다. 일부 예들에서, 엔트로피 인코딩 유닛(220)은 신택스 엘리먼트들이 엔트로피 인코딩되지 않는 바이패스 모드로 동작할 수도 있다.

비디오 인코더(200)는 픽처 또는 슬라이스의 블록들을 복원하는데 필요한 엔트로피 인코딩된 신택스 엘리먼트들을 포함하는 비트스트림을 출력할 수도 있다. 특히, 엔트로피 인코딩 유닛(220)이 비트스트림을 출력할 수도 있다.

AV1에 따라, 엔트로피 인코딩 유닛(220)은 심볼 대 심볼 적응적 다중 심볼 산술 코더로서 구성될 수도 있다. AV1에서의 신택스 엘리먼트는 N 개의 엘리먼트들의 알파벳을 포함하고, 컨텍스트(예를 들어, 확률 모델)는 N 개의 확률들의 세트를 포함한다. 엔트로피 인코딩 유닛(220)은 n-비트(예를 들어, 15-비트) 누적 분포 함수들(CDF들)로서 확률들을 저장할 수도 있다. 엔트로피 인코딩 유닛(22)은 컨텍스트를 업데이트하기 위해, 알파벳 사이즈에 기초한 업데이트 팩터를 사용하여, 재귀적 스케일링(recursive scaling)을 수행할 수도 있다.

위에 설명된 동작들은 블록에 대하여 설명된다. 그러한 설명은 루마 코딩 블록 및/또는 크로마 코딩 블록들에 대한 동작들인 것으로서 이해되어야 한다. 위에서 설명된 바와 같이, 일부 예들에서, 루마 코딩 블록 및 크로마 코딩 블록들은 CU의 루마 및 크로마 컴포넌트들이다. 일부 예들에서, 루마 코딩 블록 및 크로마 코딩 블록들은 PU의 루마 및 크로마 컴포넌트들이다.

일부 예들에서, 루마 코딩 블록에 대해서 수행된 동작들은 크로마 코딩 블록들에 대해 반복될 필요가 없다. 일 예로서, 루마 코딩 블록에 대한 모션 벡터(MV) 및 참조 픽처를 식별하는 동작들은, 크로마 블록들에 대한 MV 및 참조 픽처를 식별하기 위해 반복될 필요가 없다. 오히려, 루마 코딩 블록에 대한 MV는 크로마 블록들에 대한 MV를 결정하기 위해 스케일링될 수도 있으며, 참조 픽처는 동일할 수도 있다. 다른 예로서, 인트라 예측 프로세스는 루마 코딩 블록 및 크로마 코딩 블록들에 대해 동일할 수도 있다.

비디오 인코더(200)는 비디오 데이터를 인코딩하도록 구성된 디바이스의 예를 나타내며, 이는 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리, 및 회로부에서 구현되고 그리고 본 개시에서 설명된 임의의 기법에 따라 특정 값을 갖는 심볼의 확률을 계산하고 특정 값을 갖는 심볼의 확률에 따라 심볼을 이진 산술 코딩하도록 구성된 하나 이상의 프로세싱 유닛들을 포함한다.

도 5는 본 개시의 기법들을 수행할 수도 있는 예시적인 비디오 디코더(300)를 예시하는 블록도이다. 도 5는 설명의 목적으로 제공되고 본 개시에서 폭넓게 예시화되고 설명되는 바와 같은 기법들에 대해 한정하지 않는다. 설명의 목적으로, 본 개시는 VVC(ITU-T H.266, 개발 중) 및 HEVC(ITU-T H.265)의 기법들에 따라 비디오 디코더(300)를 설명한다. 그러나, 본 개시의 기법들은 다른 비디오 코딩 표준들에 대해 구성되는 비디오 코딩 디바이스들에 의해 수행될 수도 있다.

도 5의 예에서, 비디오 디코더(300)는, 코딩된 픽처 버퍼(CPB) 메모리(320), 엔트로피 디코딩 유닛(302), 예측 프로세싱 유닛(304), 역양자화 유닛(306), 역변환 프로세싱 유닛(308), 복원 유닛(310), 필터 유닛(312), 및 디코딩된 픽처 버퍼(DPB)(314)를 포함한다. CPB 메모리(320), 엔트로피 디코딩 유닛(302), 예측 프로세싱 유닛(304), 역양자화 유닛(306), 역변환 프로세싱 유닛(308), 복원 유닛(310), 필터 유닛(312), 및 DPB(314) 중 임의의 것 또는 전부는 하나 이상의 프로세서들에서 또는 프로세싱 회로부에서 구현될 수도 있다. 예를 들어, 비디오 디코더(300)의 유닛들은 하드웨어 회로부의 일부로서의, 또는 프로세서, ASIC, 또는 FPGA의 일부로서의 하나 이상의 회로들 또는 로직 엘리먼트들로서 구현될 수도 있다. 더욱이, 비디오 디코더(300)는 이들 및 다른 기능들을 수행하기 위해 추가적인 또는 대안적인 프로세서들 또는 프로세싱 회로부를 포함할 수도 있다.

예측 프로세싱 유닛(304)은 모션 보상 유닛(316) 및 인트라 예측 유닛(318)을 포함한다. 예측 프로세싱 유닛(304)은 다른 예측 모드들에 따라 예측을 수행하기 위한 추가적인 유닛들을 포함할 수도 있다. 예들로서, 예측 프로세싱 유닛(304)은 팔레트 유닛, 인트라 블록 카피 유닛(모션 보상 유닛(316)의 일부를 형성할 수도 있음), 아핀 유닛, 선형 모델(LM) 유닛 등을 포함할 수도 있다. 다른 예들에서, 비디오 디코더(300)는 더 많거나, 더 적거나, 또는 상이한 기능 컴포넌트들을 포함할 수도 있다.

AV1에 따라 동작할 때, 보상 유닛(316)은 위에서 설명된 바와 같이, 병진 모션 보상, 아핀 모션 보상, OBMC, 및/또는 복합 인터-인트라 예측을 사용하여 비디오 데이터의 코딩 블록들(예를 들어, 루마 및 크로마 코딩 블록들 양자 모두)을 디코딩하도록 구성될 수도 있다. 인트라 예측 유닛(318)은 위에서 설명한 바와 같이, 방향성 인트라 예측, 비방향성 인트라 예측, 재귀적 필터 인트라 예측, CFL, 인트라 블록 카피(IBC), 및/또는 색상 팔레트 모드를 사용하여 비디오 데이터의 코딩 블록들(예를 들어, 루마 및 크로마 코딩 블록들 양자 모두)을 디코딩하도록 구성될 수도 있다.

CPB 메모리(320)는 비디오 디코더(300)의 컴포넌트들에 의해 디코딩될, 인코딩된 비디오 비트스트림과 같은, 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. CPB 메모리(320)에 저장된 비디오 데이터는 예를 들어, 컴퓨터 판독가능 매체(110)(도 1)로부터 획득될 수도 있다. CPB 메모리(320)는 인코딩된 비디오 비트스트림으로부터의 인코딩된 비디오 데이터(예를 들어, 신택스 엘리먼트들)를 저장하는 CPB를 포함할 수도 있다. 또한, CPB 메모리(320)는 비디오 디코더(300)의 다양한 유닛들로부터의 출력들을 나타내는 일시적 데이터와 같은, 코딩된 픽처의 신택스 엘리먼트들 외의 비디오 데이터를 저장할 수도 있다. DPB(314)는 일반적으로, 인코딩된 비디오 비트스트림의 후속 데이터 또는 픽처들을 디코딩할 때 비디오 디코더(300)가 참조 비디오 데이터로서 출력하고 그리고/또는 사용할 수도 있는 디코딩된 픽처들을 저장한다. CPB 메모리(320) 및 DPB(314)는 SDRAM을 포함하는 DRAM, MRAM, RRAM, 또는 다른 타입들의 메모리 디바이스들과 같은, 다양한 메모리 디바이스들 중 임의의 것에 의해 형성될 수도 있다. CPB 메모리(320) 및 DPB(314)는 동일한 메모리 디바이스 또는 별개의 메모리 디바이스들에 의해 제공될 수도 있다. 다양한 예들에서, CPB 메모리(320)는 비디오 디코더(300)의 다른 컴포넌트들과 온 칩이거나 그 컴포넌트들에 대하여 오프 칩일 수도 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 일부 예들에서, 비디오 디코더(300)는 코딩된 비디오 데이터를 메모리(120)(도 1)로부터 검색할 수도 있다. 즉, 메모리(120)는 CPB 메모리(320)로 위에서 논의된 바와 같이 데이터를 저장할 수도 있다. 마찬가지로, 메모리(120)는 비디오 디코더(300)의 기능성의 일부 또는 전부가 비디오 디코더(300)의 프로세싱 회로부에 의해 실행되도록 소프트웨어에서 구현될 때, 비디오 디코더(300)에 의해 실행될 명령들을 저장할 수도 있다.

도 5에 도시된 다양한 유닛들은 비디오 디코더(300)에 의해 수행되는 동작들의 이해를 돕기 위해 예시된다. 유닛들은 고정 기능 회로들, 프로그래밍가능 회로들, 또는 이들의 조합으로서 구현될 수도 있다. 도 4와 유사하게, 고정 기능 회로들은 특정 기능성을 제공하는 회로들을 지칭하고, 수행될 수 있는 동작들에 대해 미리 설정된다. 프로그래밍가능 회로들은 다양한 태스크들을 수행하도록 프로그래밍될 수도 있는 회로들을 지칭하고, 수행될 수도 있는 동작들에서 유연한 기능성을 제공한다. 예를 들어, 프로그래밍가능 회로들은 프로그래밍가능 회로들로 하여금 소프트웨어 또는 펌웨어의 명령들에 의해 정의된 방식으로 동작하게 하는 소프트웨어 또는 펌웨어를 실행할 수도 있다. 고정 기능 회로들은 (예컨대, 파라미터들을 수신하거나 또는 파라미터들을 출력하도록) 소프트웨어 명령들을 실행할 수도 있지만, 고정 기능 회로들이 수행하는 동작들의 타입들은 일반적으로 불변이다. 일부 예들에서, 유닛들 중 하나 이상은 별개의 회로 블록들(고정 기능 또는 프로그래밍가능)일 수도 있고, 일부 예들에서, 유닛들 중 하나 이상은 집적 회로들일 수도 있다.

비디오 디코더(300)는 프로그래밍가능 회로들로부터 형성된, ALU들, EFU들, 디지털 회로들, 아날로그 회로들, 및/또는 프로그래밍가능 코어들을 포함할 수도 있다. 비디오 디코더(300)의 동작들이 프로그래밍가능 회로들 상에서 실행하는 소프트웨어에 의해 수행되는 예들에서, 온 칩 또는 오프 칩 메모리는 비디오 디코더(300)가 수신 및 실행하는 소프트웨어의 명령들(예를 들어, 오브젝트 코드)를 저장할 수도 있다.

엔트로피 디코딩 유닛(302)은 인코딩된 비디오 데이터를 CPB로부터 수신할 수도 있고, 비디오 데이터를 엔트로피 디코딩하여 신택스 엘리먼트들을 재생할 수도 있다. 예측 프로세싱 유닛(304), 역양자화 유닛(306), 역변환 프로세싱 유닛(308), 복원 유닛(310), 및 필터 유닛(312)은 비트스트림으로부터 추출된 신택스 엘리먼트들에 기초하여, 디코딩된 비디오 데이터를 생성할 수도 있다.

일반적으로, 비디오 디코더(300)는 블록 바이 블록 기반으로 픽처를 복원한다. 비디오 디코더(300)는 각 블록에 대해 개별적으로 복원 동작을 수행할 수도 있다(여기서 현재 복원되고 있는, 즉 디코딩되는 블록은 "현재 블록"으로 지칭될 수도 있음).

엔트로피 디코딩 유닛(302)은 양자화 파라미터(QP) 및/또는 변환 모드 표시(들)와 같은 변환 정보뿐만 아니라, 양자화된 변환 계수 블록의 양자화된 변환 계수들을 정의하는 신택스 엘리먼트들을 엔트로피 디코딩할 수도 있다. 역양자화 유닛(306)은 양자화된 변환 계수 블록과 연관된 QP를 사용하여, 양자화도 및 마찬가지로 역양자화 유닛(306)이 적용할 역양자화도를 결정할 수도 있다. 역양자화 유닛(306)은 예를 들어, 양자화된 변환 계수들을 역양자화하기 위해 비트와이즈 좌측 시프트 동작을 수행할 수도 있다. 이에 의해, 역양자화 유닛(306)은 변환 계수들을 포함하는 변환 계수 블록을 형성할 수도 있다.

역양자화 유닛(306)이 변환 계수 블록을 형성한 후, 역변환 프로세싱 유닛(308)은 변환 계수 블록에 하나 이상의 역변환들을 적용하여 현재 블록과 연관된 잔차 블록을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 역변환 프로세싱 유닛(308)은 역 DCT, 역 정수 변환, 역 카루넨 루베 변환(KLT), 역 회전 변환, 역 방향성 변환, 또는 다른 역변환을 변환 계수 블록에 적용할 수도 있다.

또한, 예측 프로세싱 유닛(304)은 엔트로피 디코딩 유닛(302)에 의해 엔트로피 디코딩되었던 예측 정보 신택스 엘리먼트들에 따라 예측 블록을 생성한다. 예를 들어, 예측 정보 신택스 엘리먼트들이 현재 블록이 인터 예측된다고 표시하면, 모션 보상 유닛(316)은 예측 블록을 생성할 수도 있다. 이 경우에, 예측 정보 신택스 엘리먼트들은 참조 블록을 검색할 DPB(314) 내의 참조 픽처, 뿐만 아니라 현재 픽처에서의 현재 블록의 위치에 상대적인 참조 픽처에서의 참조 블록의 위치를 식별하는 모션 벡터를 표시할 수도 있다. 모션 보상 유닛(316)은 일반적으로, 모션 보상 유닛(224)(도 4)과 관련하여 설명된 것과 실질적으로 유사한 방식으로 인터 예측 프로세스를 수행할 수도 있다.

다른 예로서, 예측 정보 신택스 엘리먼트들이 현재 블록이 인트라 예측됨을 표시하면, 인트라 예측 유닛(318)은 예측 정보 신택스 엘리먼트들에 의해 표시되는 인트라 예측 모드에 따라 예측 블록을 생성할 수도 있다. 다시, 인트라 예측 유닛(318)은 일반적으로, 인트라 예측 유닛(226)(도 4)에 대하여 설명된 것과 실질적으로 유사한 방식으로 인트라 예측 프로세스를 수행할 수도 있다. 인트라 예측 유닛(318)은 DPB(314)로부터 현재 블록에 대한 이웃 샘플들의 데이터를 검색할 수도 있다.

복원 유닛(310)은 예측 블록 및 잔차 블록을 사용하여 현재 블록을 복원할 수도 있다. 예를 들어, 복원 유닛(310)은 잔차 블록의 샘플들을 예측 블록의 대응하는 샘플들에 가산하여 현재 블록을 복원할 수도 있다.

필터 유닛(312)은 복원된 블록들에 대해 하나 이상의 필터 동작들을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 필터 유닛(312)은 복원된 블록들의 에지들을 따라 블록키니스 아티팩트들을 감소시키도록 디블록킹 동작들을 수행할 수도 있다. 필터 유닛(312)의 동작들이 반드시 모든 예들에서 수행될 필요가 있는 것은 아니다.

비디오 디코더(300)는 복원된 블록들을 DPB(314)에 저장할 수도 있다. 예를 들어, 필터 유닛(312)의 동작들이 수행되지 않은 예들에서, 복원 유닛(310)은 복원된 블록들을 DPB(314)에 저장할 수도 있다. 필터 유닛(312)의 동작들이 수행되는 예들에서, 필터 유닛(312)은 필터링된 복원된 블록들을 DPB(314)에 저장할 수도 있다. 위에서 논의된 바와 같이, DPB(314)는 인트라 예측을 위한 현재 픽처 및 후속 모션 보상을 위한 이전에 디코딩된 픽처들의 샘플들과 같은 참조 정보를 예측 프로세싱 유닛(304)에 제공할 수도 있다. 더욱이, 비디오 디코더(300)는 도 1의 디스플레이 디바이스(118)와 같은 디스플레이 디바이스 상의 후속 프리젠테이션을 위해 DPB(314)로부터 디코딩된 픽처들(예를 들어, 디코딩된 비디오)을 출력할 수도 있다.

이러한 방식으로, 비디오 디코더(300)는 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리, 및 회로부에서 구현되고 그리고 본 개시에서 설명된 임의의 기법에 따라 특정 값을 갖는 심볼의 확률을 계산하고 특정 값을 갖는 심볼의 확률에 따라 심볼을 이진 산술 코딩하도록 구성된 하나 이상의 프로세싱 유닛들을 포함하는 비디오 디코딩 디바이스의 일 예를 나타낸다.

도 6은 본 개시의 기법들에 따라 현재 블록을 인코딩하기 위한 예시적인 프로세스를 예시하는 플로우차트이다. 현재 블록은 현재 CU를 포함할 수도 있다. 비디오 인코더(200)(도 1 및 도 4)에 대해 설명되지만, 다른 디바이스들이 도 6의 프로세스와 유사한 프로세스를 수행하도록 구성될 수도 있음이 이해되어야 한다.

이 예에서, 비디오 인코더(200)는 먼저, 현재 블록을 예측한다(350). 예를 들어, 비디오 인코더(200)는 현재 블록에 대한 예측 블록을 형성할 수도 있다. 비디오 인코더(200)는 그 후, 현재 블록에 대한 잔차 블록을 계산할 수도 있다(352). 잔차 블록을 계산하기 위해, 비디오 인코더(200)는 현재 블록에 대한 예측 블록과 원래의, 인코딩되지 않은 블록 사이의 차이를 계산할 수도 있다. 그 후, 비디오 인코더(200)는 잔차 블록을 변환하고 잔차 블록의 변환 계수들을 양자화할 수도 있다(354). 그 다음, 비디오 인코더(200)는 잔차 블록의 양자화된 변환 계수들을 스캔할 수도 있다(356). 스캔 동안, 또는 스캔에 후속하여, 비디오 인코더(200)는 변환 계수들을 엔트로피 인코딩할 수도 있다(358). 예를 들어, 비디오 인코더(200)는 CAVLC 또는 CABAC를 사용하여 변환 계수들을 인코딩할 수도 있다. 그 후, 비디오 인코더(200)는 블록의 엔트로피 인코딩된 데이터를 출력할 수도 있다(360).

도 7는 본 개시의 기법들에 따라 비디오 데이터의 현재 블록을 디코딩하기 위한 예시적인 프로세스를 예시하는 플로우차트이다. 현재 블록은 현재 CU를 포함할 수도 있다. 비디오 디코더(300)(도 1 및 도 5)에 대해 설명되지만, 다른 디바이스들이 도 7의 프로세스와 유사한 프로세스를 수행하도록 구성될 수도 있음이 이해되어야 한다.

비디오 디코더(300)는, 현재 블록에 대응하는 잔차 블록의 변환 계수들에 대한 엔트로피 인코딩된 데이터 및 엔트로피 인코딩된 예측 정보와 같은, 현재 블록에 대한 엔트로피 인코딩된 데이터를 수신할 수도 있다(370). 비디오 디코더(300)는 엔트로피 인코딩된 데이터를 엔트로피 디코딩하여, 현재 블록에 대한 예측 정보를 결정하고 잔차 블록의 변환 계수들을 재생할 수도 있다(372). 비디오 디코더(300)는 현재 블록에 대한 예측 블록을 계산하기 위해, 예를 들어 현재 블록에 대한 예측 정보에 의해 표시되는 바와 같은 인트라 또는 인터 예측 모드를 사용하여, 현재 블록을 예측할 수도 있다(374). 그 후, 비디오 디코더(300)는 양자화된 변환 계수들의 블록을 생성하기 위해, 재생된 변환 계수들을 역스캔할 수도 있다(376). 그 다음, 비디오 디코더(300)는 변환 계수들을 역양자화하고 변환 계수들에 역변환을 적용하여 잔차 블록을 생성할 수도 있다(378). 비디오 디코더(300)는 마지막으로, 예측 블록 및 잔차 블록을 결합함으로써 현재 블록을 디코딩할 수도 있다(380).

도 8a 및 도 8b는 빈 n에서의 CABAC 프로세스의 예들을 도시한다. 도 8a의 예(400)에서, 빈 n에서 빈 2에서의 범위(range)는, 특정 컨텍스트 상태 (σ)가 주어진 최소 확률 심볼(least probable symbol; LPS)의 확률(p _σ )에 의해 주어진 RangeLPS 및 RangeMPS를 포함한다. 예(400)는, 빈 n의 값이 최대 확률 심볼(most probable symbol; MPS)과 동일할 때 빈 n+1에서의 범위의 업데이트를 도시한다. 이 예에서, 최저치(low)는 동일하게 유지되지만, 빈 n+1에서의 범위의 값은 빈 n에서의 RangeMPS의 값으로 감소된다. 도 8b의 예(402)는 빈 n의 값이 MPS와 동일하지 않을 때(즉, LPS와 동일함) 빈 n+1에서의 범위의 업데이트를 도시한다. 이 예에서, 최저치는 빈 n에서 RangeLPS의 낮은 쪽의 범위 값으로 이동된다. 또한, 빈 n+1에서의 범위의 값은 빈 n에서의 RangeLPS의 값으로 감소된다.

HEVC 비디오 코딩 프로세스의 일 예에서, 범위는 9 비트들로 표현되고 최저치는 10 비트들로 표현된다. 범위 및 최저치 값들을 충분한 정밀도로 유지하기 위해 재정규화(renormalization) 프로세스가 존재한다. 범위가 256보다 적을 때마다 재정규화가 발생한다. 따라서, 범위는 재정규화 후 항상 256보다 크거나 같다. 범위 및 최저치의 값들에 의존하여, 이진 산술 코더(BAC)는 비트스트림에, '0' 또는 '1'을 출력하거나, 또는 미래의 출력들에 대해 유지하기 위해 (BO: bits-outstanding라고 불리는) 내부 변수를 업데이트한다. 도 9는 범위에 의존하는 BAC 출력의 예들을 도시한다. 예를 들어, 범위 및 최저치가 특정 임계치(예컨대, 512) 위일 때 비트스트림에 '1'이 출력된다. 범위 및 최저치가 특정 임계치(예컨대, 512) 아래일 때, '0'이 비트스트림에 출력된다. 범위와 하한이 특정 임계치들 사이에 있을 때 비트스트림에 어떤 것도 출력되지 않는다. 대신에, BO 값이 증분되고 다음 빈이 인코딩된다.

H.264/AVC의 CABAC 컨텍스트 모델에서 그리고 HEVC의 일부 예들에서, 128 개의 상태들이 존재한다. 0부터 63까지일 수 있는 64 개의 가능한 LPS 확률들(상태 σ에 의해 표시됨)이 존재한다. 각각의 MPS는 0 또는 1일 수 있다. 이와 같이, 128 개의 상태들은 64 개의 상태 확률들에 MPS에 대한 2 개의 가능한 값들(0 또는 1)을 곱한 것이다. 따라서, 상태는 7 비트들로 인덱싱될 수 있다.

LPS 범위들(rangeLPS _σ )을 도출하는 계산을 감소시키기 위해, 모든 경우들에 대한 결과들은 미리 계산되고 룩업 테이블에 근사치들로서 저장될 수도 있다. 따라서, 단순한 테이블 룩업을 사용함으로써 어떠한 곱셈 없이 LPS 범위가 획득될 수 있다. 이러한 동작이 많은 하드웨어 아키텍처들에서 상당한 레이턴시를 야기할 수도 있기 때문에, 곱셈을 피하는 것은 일부 디바이스들 또는 애플리케이션들에 대해 중요할 수 있다.

곱셈 대신 4-열 미리 계산된 LPS 범위 테이블이 사용될 수도 있다. 범위는 4 개의 세그먼트들로 분할된다. 세그먼트 인덱스는 질문 (범위>>6)&3에 의해 도출될 수 있다. 사실상, 세그먼트 인덱스는 실제 범위로부터 비트들을 시프트 및 드롭함으로써 도출된다. 하기 테이블 1은 가능한 범위들 및 그들의 대응하는 인덱스들을 나타낸다.

테이블 1 - 범위 인덱스

그러면 LPS 범위 테이블은 64 엔트리들(각각의 확률 상태에 대해 하나씩) 곱하기 4(각각의 범위 인덱스에 대해 하나씩)를 갖는다. 각각의 엔트리는 Range LPS, 즉, 범위에 LPS 확률을 곱한 값이다. 이 테이블의 부분의 예를 하기 테이블 2에서 나타내었다. 테이블 2는 확률 상태들 9 내지 12를 묘사한다. HEVC에 대한 하나의 제안에서, 확률 상태들은 0부터 63까지의 범위일 수도 있다.

테이블 2 - RangeLPS

각각의 세그먼트(즉, 범위 값)에서, 각각의 확률 상태_σ의 LPS 범위가 미리 정의된다. 다시 말해서, 확률 상태_σ의 LPS 범위는 4 개의 값들(즉, 각각의 범위 인덱스에 대한 하나의 값)로 양자화된다. 주어진 포인트에서 사용되는 특정 LPS 범위는, 범위가 어느 세그먼트에 속하는지에 의존한다. 테이블에서 사용된 가능한 LPS 범위들의 수는 테이블 열들의 수(즉, 가능한 LPS 범위 값들의 수)와 LPS 범위 정밀도 사이의 트레이드오프(trade-off)이다. 일반적으로 말하면, 더 많은 열들은 LPS 범위 값들의 더 작은 양자화 에러들을 초래하지만, 또한 테이블을 저장하기 위해 더 많은 메모리에 대한 필요성을 증가시킨다. 더 적은 열들은 양자화 에러들을 증가시키지만, 테이블을 저장하는 데 필요한 메모리를 감소시킨다.

위에서 설명된 바와 같이, 각각의 LPS 확률 상태는 대응하는 확률을 갖는다. 각각의 상태에 대한 확률 p는 다음과 같이 도출된다:

p _σ = α p _{σ -1}

여기서 상태 σ는 0부터 63까지이다. 상수 α는 각각의 컨텍스트 상태 간 확률 변화량을 나타낸다. 일 예에서, α=0.9493, 또는 더 정확하게는, α=(0.01875/0.5)^1/63이다. 상태 σ = 0에서의 확률은 0.5와 동일하다(즉, p₀=1/2). 즉, 컨텍스트 상태 0에서, LPS 및 MPS는 동등하게 가능성이 있다. 각각의 연속적인 상태에서의 확률은 이전 상태에 α를 곱함으로써 도출된다. 이와 같이, 컨텍스트 상태 α = 1에서 LPS 발생의 확률은 p₀ * 0.9493 (0.5 * 0.9493 = 0.47465)이다. 이와 같이, 상태 α의 인덱스가 증가함에 따라, LPS 발생의 확률은 내려간다.

신호 통계(즉, 이전에 코딩된 빈들의 값들)를 따르기 위해 확률 상태들이 업데이트되기 때문에 CABAC는 적응적이다. 업데이트 프로세스는 다음과 같다. 주어진 확률 상태에 대해, 업데이트는 LPS 또는 MPS 중 어느 하나로서 식별된 인코딩된 심볼의 값 및 상태 인덱스에 의존한다. 업데이트 프로세스의 결과로서, 잠재적으로 수정된 LPS 확률 추정치 및, 필요한 경우, 수정된 MPS 값으로 이루어진 새로운 확률 상태가 도출된다.

MPS와 동일한 빈 값의 경우에서, 주어진 상태 인덱스는 1만큼 증분될 수도 있다. 이것은, MPS가 상태 인덱스 62에서 발생할 때를 제외한 모든 상태들에 대한 것이며, 여기서 LPS 확률은 이미 그의 최소치에 있다(또는 동등하게는, 최대 MPS 확률이 도달된다). 이 경우에, 상태 인덱스 62는 LPS가 보일 때까지, 또는 마지막 빈 값이 인코딩될 때까지 고정된 채로 유지된다(상태 63은 마지막 빈 값의 특수 경우에 대해 사용된다). LPS가 발생할 때, 아래의 식에서 나타낸 바와 같이, 상태 인덱스를 특정 량만큼 감소시킴으로써 상태 인덱스가 변경된다. 이 규칙은 일반적으로 다음의 예외와 함께 LPS의 각 발생에 적용된다. 등확률적(equi-probable) 경우에 대응하는, 인덱스 σ=0를 갖는 상태에서 LPS가 인코딩되었다고 가정하면, 상태 인덱스는 고정된 채로 유지되지만, MPS 값은 LPS 및 MPS의 값이 상호교환되도록 토글(toggle)될 것이다. 다른 모든 경우들에서, 어느 심볼이 인코딩되었든, MPS 값은 변경되지 않을 것이다. LPS 확률에 대한 전이 규칙들의 도출은, 주어진 LPS 확률 p_old와 그의 업데이트된 대응물 p_new 사이의 다음의 관계에 기초한다:

p_new = max( α p_old , p₆₂) MPS가 발생하는 경우

p_new = (1- α) + α p_old LPS가 발생하는 경우

CABAC에서의 확률 추정 프로세스의 실제 구현과 관련하여, 모든 전이 규칙들은 6-비트 무부호 정수 값들의 63 개의 엔트리들을 각각 갖는 최대 2 개의 테이블들에 의해 실현될 수도 있다는 것을 유의하는 것이 중요하다. 일부 예들에서 상태 전이들은, 주어진 상태 인덱스 σ에 대해, LPS가 관찰된 경우 새로운 업데이트된 상태 인덱스 TransIdxLPS [σ]를 결정하는 단일 테이블 TransIdxLPS로 결정될 수도 있다. MPS 주도 전이들은 1의 고정된 값에 의한 상태 인덱스의 단순한(포화된) 증분에 의해 획득될 수 있어, 업데이트된 상태 인덱스 min( σ+1, 62)을 초래할 수 있다. 아래의 테이블 3은 부분 TransIdxLPS 테이블의 예이다.

테이블 3 - TransIdxLPS

이전의 BAC 접근법들(예컨대, H.264/AVC에서 사용된 BAC 접근법)의 하나의 문제는, 테이블들 RangeLPS 및 TransIdxLPS가 저해상도 비디오들(즉, 공통 중간 포맷(CIF) 및 쿼터-CIF(QCIF) 비디오들)에 대해 튜닝된다는 것이다. 현재, 많은 양의 비디오 콘텐츠가 HD(high definition)이고, 일부 경우에는 HD보다 크다. HD 또는 HD 해상도보다 큰 비디오 콘텐츠는, H.264/AVC를 개발하는데 사용되는 10 년의 QCIF 시퀀스들과는 상이한 통계를 갖는다.

이와 같이, H.264/AVC로부터의 테이블들 RangeLPS 및 TransIdxLPS는 너무 빠른 방식으로 상태들 간의 적응을 야기할 수도 있다. 즉, 특히 LPS가 발생할 때, 확률 상태들 사이의 전이들은 HD 비디오의 더 매끄러운, 더 높은 해상도 콘텐츠에 대해 너무 클 수 있다. 따라서, 종래의 기법들에 따라 사용된 확률 모델들은 HD 및 엑스트라-HD 콘텐츠에 대해 그렇게 정확하지 않을 수도 있다. 또한, HD 비디오 콘텐츠가 더 큰 범위의 픽셀 값들을 포함하므로, H.264/AVC 테이블들은 HD 콘텐츠에서 존재할 수도 있는 보다 극단적인 값들을 고려하기에 충분한 엔트리들을 포함하지 않는다.

그러므로, 이러한 새로운 콘텐츠의 특성들을 고려하도록 RangeLPS 및 TransIdxLPS 테이블들이 수정될 필요가 있다. 이는 또한, BAC가 적어도 두 가지 측면들에서 상이해야 한다는 것을 암시한다. 하나의 차이점은, BAC 프로세스들이 더 느린 적응 프로세스를 허용하는 테이블들을 사용해야 한다는 것이다. 다른 차이점은, BAC 프로세스들이 더 극단적인 경우들(즉, 왜곡(skew)된 확률들)을 고려해야 한다는 것이다.

현재의 RangeLPS 및 TransIdxLPS 테이블들은 단순히 더 많은 확률 상태들 및 범위들을 포함함으로써 이들 목표들을 달성하도록 수정될 수 있다. 그러나, 이러한 해결책은 테이블들의 사이즈들의 상당한 증가를 발생시킨다. 현재 사용되는 파라미터 α(예를 들어, α=0.9493)보다 1에 더 가까운 파라미터 α를 사용함으로써 더 느린 적응이 달성될 수 있다. 그러나, 더 큰 값의 α를 사용하는 것은 확률들이 더 느리게 0으로 되는 경향이 있게 하고, 따라서 더 많은 상태들이 필요하다. 추가로, 더 느린 적응을 달성하기 위해, 가능한 가장 낮은 확률이 현재 사용되는 가장 낮은 확률보다 훨씬 더 낮은 경우가 유리할 수도 있다. 그러므로, 그러한 매우 낮은 확률 값에 도달하기 위해 훨씬 더 많은 상태들이 필요할 수도 있다.

전술한 문제들을 고려하여, 본 개시는 테이블 사이즈들(예를 들어, RangeLPS 및 TransIdxLPS 테이블들)을 현실적인 레벨로 유지하면서 더 느린 적응 및 더 왜곡된 확률들을 달성하기 위해 BAC를 수정하는 기법들을 제안한다. 다시 말해서, 본 개시는 비교적 작은 사이즈의 테이블들을 사용하면서 더 느린 적응 및 더 극단적인 확률들(즉, 0 및 1에 더 가까운 확률들)을 달성하기 위한 기법들을 설명한다.

본 개시에 설명된 기법들은 더 많은 확률 상태들, 예를 들어 H.264/AVC 또는 HEVC를 이용한 BAC에서 사용되는 것보다 더 많은 확률 상태들을 사용할 수도 있다. 이 경우, TransIdxLPS 테이블은 더 느린 적응 및 더 낮은 확률들을 획득할 수 있다. 일 예에서, 본 개시에서 설명된 기법들은 64 대신 128 개의 확률 상태들을 사용할 수도 있다. 이는 테이블 TransIdxLPS를 64 엔트리만큼 증가시킨다(즉, 64 대신 128 개의 엔트리들). 이러한 증가는 더 느린 적응 및 더 낮은 최소 확률을 허용한다. 일례로서, 파라미터 α = 0.9689를 설정함으로써, 인접(contiguous) 확률들 사이의 차이들이 더 작아진다. 추가적으로, 가장 낮은 최소 확률은 0.009로 내려가며, 이는 H.264/AVC 경우의 절반(즉, 0.01875) 부근이다. 다른 수들의 상태들 및 α 값들이 또한 가능하지만, 일반적으로, 상태들의 수는 증가될 수도 있고, α의 값은 α=0.9493인 H.264/AVC 경우보다 1에 더 가까울 수도 있다.

HD 또는 엑스트라-HD 코딩을 개선하기 위해 수정될 수도 있는 다른 파라미터는 파라미터 p₀이다. p₀의 값은 일반적으로 LPS에 대한 최대 확률을 표시한다. 이 확률을 고려하는 이유는, 낮은 p₀를 갖는 것은 최소 확률 또한 감소하는 것을 의미하기 때문이다. p₀의 값은 종래의 BAC 프로세스에서 0.5로 설정된다. 본 개시는 p₀에 대한 다른 값들을 허용하는 것을 제안한다. 0.5보다 낮은 p₀의 다른 값들을 갖는 것은, MPS/LPS 스왑이 발생할 때 상태 0에서 더 매끄러운 전이들을 허용한다. 일 예에서, p₀는 0.493과 동일할 수도 있지만, 많은 다른 예들이 또한 사용될 수 있다.

일반적으로, 각각의 확률 상태는 RangeLPS 테이블에서 자신의 고유 엔트리를 갖는다. 테이블 사이즈는 다음과 같이 표현될 수도 있으며:

# 확률 상태들 × # 양자화된 범위 인덱스들

이는 HEVC에 대한 일부 제안들에서 64×4 = 256 바이트들이다. 상태들의 수가 본 개시의 예들에서 증가할 것이기 때문에(상기 예에서 2 배가 됨), RangeLPS 테이블 사이즈는 128×4 = 512 바이트들일 수도 있다. 그러나, RangeLPS 테이블 사이즈에서의 이러한 증가를 회피하기 위해, 본 개시는 추가로, RangeLPS 사이즈를 인덱싱하기 위해 더 낮은 사이즈(즉, 더 적은 수의 인덱스들)에 확률 상태들 인덱스들을 매핑하는 것을 제안한다. 다시 말해서, 본 개시는 상태 전이 프로세스를 범위 계산 프로세스로부터 분리시키는 것을 제안한다. 이는, 현재 예에서, 범위 계산에 대한 상태들을 위한 맵이 존재한다는 것을 의미한다. 비디오 인코더(200) 및/또는 비디오 디코더(300)는 결정된 확률 상태를 나타내는 인덱스를 복수의 그룹화된 인덱스들(예컨대, RangeLPS 테이블에 대한 그룹화된 인덱스) 중 하나에 매핑시키도록 구성될 수도 있으며, 그룹화된 인덱스들 중 적어도 하나는 복수의 확률 상태들 중 적어도 2 개를 나타낸다. 이와 같이, RangeLPS 테이블(또는 다른 BAC 테이블들)은 확률 상태들이 있는 것보다 더 적은 인덱스들을 사용할 수도 있다.

본 개시의 일 예에서, RangeLPS 테이블을 위한 엔트리로서 사용할 새로운 인덱스를 생성하기 위해 확률 상태 수를 2에 의해 나눌 수도 있다. 이 경우, 128 개의 확률 상태들은 64 개의 엔트리들로 감소된다. 결과적으로, RangeLPS 테이블은 H.264/AVC에서 사용되는 바와 같은 현재 사이즈를 유지할 수 있다. 따라서, 범위 LPS 테이블에서의 엔트리를 인덱싱하기 위해 확률 상태 σ를 사용하는 대신, 본 개시에서 설명된 기법들은 (σ>>1)를 채용하며, 즉, 상태 σ는 2에 의해 나눗셈되고 RangeLPS 테이블로의 그룹화된 인덱스로서의 사용을 위해 더 낮은 정수로 라운딩된다. 주어진 구현에 대해 RangeLPS 테이블이 더 작을 것이 희망되는 경우, 또는 상태들의 수가 더 큰 경우(예컨대, 256 개의 확률 상태들), 나눗셈은 더 큰 수에 의한 것일 수 있다. 이러한 컨텍스트에서, 각각의 그룹화된 인덱스는 2 개의 확률 상태들을 나타낸다. 본 개시의 다른 예들에서, 그룹화된 인덱스들은 2 개 이상의 확률 상태들을 나타낼 수도 있다.

최적의 엔트로피 관점에서, 나눗셈 또는 우측 비트 시프트 연산을 사용하는 것에 의한 RangeLPS 테이블에 대한 상태들의 그룹화는 유리할 수도 있지만, 항상 최적의 기법인 것은 아닐 수도 있다. 최적의 그룹화는, 다른 것들 중에서도, 상태들의 수 및 파라미터 α를 포함하는, 몇몇 팩터들에 의존할 수도 있다. 가장 바람직한(그리고 가능하게는 최적의) 그룹화는 비트 시프트 연산과 같은 간단한 연산이 아닐 수도 있다. 일반적으로, 그룹화는 총 수의 확률 상태들로부터 감소된 수의 확률 상태들(즉, 그룹화된 상태들)로 진행하는 테이블로 설명될 수 있다. 다른 예에서, 본 개시는 이러한 종류의 테이블을 사용할 것을 제안한다. 이 접근법은, 추가적인 메모리를 희생하여, (나눗셈 또는 우측 시프팅에 비해) 성능을 향상시킬 것이다. 그러므로, 이러한 예는 메모리와 성능 사이의 트레이드오프이며, 선형 매핑 예(즉, 나눗셈 또는 우측 시프팅)보다 더 나은 성능을 선호한다.

따라서, RangeLPS 테이블 내의 엔트리들에 대한 확률 상태들의 선형 매핑이 사용될 수도 있더라도, 비선형 매핑을 제공하는 것이 바람직할 수도 있다. 예를 들어, 확률 상태들은 로그(logarithmic) 매핑에 따라 매핑될 수도 있다. 로그 매핑은, 일부 예들에서, 구분적(piecewise) 선형 매핑 기법들을 사용하여 달성될 수 있다. 일반적으로, 이러한 매핑은 미리 계산된 매핑 테이블과 같은 테이블을 사용하여 정의될 수도 있다.

일반적으로, 본 개시에 설명된 기법들은 일부 예들에서, 비디오 데이터를 엔트로피 코딩하기 위한 프로세스 또는 디바이스에 의해 수행될 수도 있다. 프로세스는, 이진 산술 코딩 프로세스에서 심볼들의 확률 상태를 결정하는 것으로서, 확률 상태는 복수의 확률 상태들 중 하나일 수도 있는, 상기 확률 상태를 결정하는 것, 및 결정된 확률 상태를 표시하는 인덱스를 복수의 그룹화된 인덱스들 중 하나에 매핑하는 것으로서, 그룹화된 인덱스들 중 적어도 하나는 복수의 확률 상태들 중 적어도 2 개를 나타내고, 그룹화된 인덱스들 각각은 테이블 내 가장 낮은 확률 심볼에 대한 범위를 가리키는, 상기 매핑하는 것을 포함한다.

일부 예들에서, 확률 상태들의 수는 64보다 클 수도 있다. 예를 들어, 확률 상태들의 수는 128일 수도 있다. 일부 예들에서, RangeLPS 테이블로의 입력으로서 사용되는 그룹화된 인덱스들의 수는 64이다. 특히, 확률 상태들의 수는 128일 수도 있고, RangeLPS 테이블 내로의 입력으로서 사용되는 그룹화된 인덱스들의 수는 64일 수도 있다. 심볼은 그룹화된 인덱스들에 기초하여, 예컨대 확률 상태 인덱스에 기초한 테이블에 따라, 또는 인덱스에 기초한 수학적 연산에 따라, 코딩될 수도 있다. 결정된 확률 상태는 테이블에 따라, 또는 수학적 연산에 따라 복수의 인덱스들 중 하나에 매핑된다. 매핑은 선형 또는 비선형일 수도 있다. 예를 들어, 매핑은 2로 나누기(divide-by-two) 동작에 따라 수행될 수도 있다. 일부 예들에서, 매핑은 로그 매핑일 수도 있다. 일부 예들에서, 로그 매핑을 정의하기 위해 구분적 선형 매핑이 사용될 수도 있다. 일부 예들에서, LPS에 대한 최대 확률의 값 p₀는 0.5 미만일 수도 있다.

본 개시에서 설명된 기법들은, 예를 들어 비디오 인코더, 비디오 디코더, 또는 결합된 비디오 인코더-디코더(CODEC) 내에서 수행될 수도 있다. 특히, 이러한 기법들은 비디오 인코더의 엔트로피 인코딩 유닛 및/또는 비디오 디코더의 엔트로피 디코딩 유닛에서 수행될 수도 있다. 기법들은 예를 들어, HEVC 표준의 양태들에 따른 비디오 코딩과 같은 비디오 코딩을 지원하도록 구성될 수도 있는, CABAC 프로세스 내에서 수행될 수도 있다. 엔트로피 인코딩 및 디코딩 유닛들은 예를 들어, 잔차 비디오 데이터와 연관된 양자화된 변환 계수들, 모션 벡터 정보, 신택스 엘리먼트들, 및 비디오 인코딩 및/또는 비디오 디코딩 프로세스에서 유용할 수도 있는 다른 타입들의 정보와 같은, 다양한 비디오 데이터 중 임의의 것을 인코딩 또는 디코딩하기 위해, 상호적 또는 역의 방식으로 코딩 프로세스들을 적용할 수도 있다.

도 10은 도 4에서의 엔트로피 인코딩 유닛(220)의 예시적인 구현의 블록도이다. 엔트로피 인코딩 유닛(220)은 본 개시의 기법들에 따라 CABAC를 수행하도록 구성될 수도 있다. 신택스 엘리먼트(418)는 엔트로피 인코딩 유닛(220) 내로 입력된다. 신택스 엘리먼트가 이미 이진 값의 신택스 엘리먼트(즉, 오직 0 및 1의 값만을 갖는 신택스 엘리먼트)인 경우, 이진화의 단계는 스킵될 수도 있다. 신택스 엘리먼트가 비이진(non-binary) 값의 신택스 엘리먼트(예를 들어, 변환 계수 레벨들과 같은 다수의 비트들에 의해 표현된 신택스 엘리먼트)인 경우, 비이진 값의 신택스 엘리먼트는 이진화기(420)에 의해 이진화된다. 이진화기(420)는 이진 결정들(binary decisions)의 시퀀스로의 비이진 값의 매핑을 수행한다. 이들 이진 결정들은 종종 "빈들"이라고 불린다. 예를 들어, 변환 계수 레벨들에 대해, 레벨의 값은 연속적인 빈들로 분해될 수도 있으며, 각각의 빈은 계수 레벨의 절대 값이 일부 값보다 큰지 여부를 표시한다. 예를 들어, 빈 0(때때로 유의(significance) 플래그로 지칭됨)은 변환 계수 레벨의 절대 값이 0보다 큰지 아닌지를 표시한다. 빈 1은, 변환 계수 레벨의 절대 값이 1보다 큰지 아닌지 등을 표시한다. 각각의 비이진 값의 신택스 엘리먼트에 대해 특유한 매핑이 개발될 수도 있다.

이진화기(420)에 의해 생성된 각각의 빈은 엔트로피 인코딩 유닛(56)의 이진 산술 코딩 측에 피드(feed)된다. 즉, 비이진 값의 신택스 엘리먼트들의 미리 결정된 세트에 대해, 각각의 빈 타입(예를 들어, 빈 0)은 다음 빈 타입(예를 들어, 빈 1) 전에 코딩된다. 코딩은 정규(regular) 모드 또는 바이패스(bypass) 모드 중 어느 하나에서 수행될 수도 있다. 바이패스 모드에서, 바이패스 코딩 엔진(426)은 고정된 확률 모델을 사용하여, 예를 들어 골롬-라이스(Golomb-Rice) 또는 지수 골롬 코딩을 사용하여, 산술 코딩을 수행한다. 바이패스 모드는 일반적으로, 보다 예측가능한 신택스 엘리먼트들에 대해 사용된다.

정규 모드에서의 코딩은 CABAC를 수행하는 것을 포함할 수도 있다. 정규 모드 CABAC는 빈 값들을 코딩하기 위한 것이며, 여기서 이전에 코딩된 빈들의 값들이 주어지면 빈의 값의 확률이 예측가능하다. 빈이 LPS일 확률은 컨텍스트 모델러(422)에 의해 결정된다. 컨텍스트 모델러(422)는 빈 값 및 컨텍스트 모델(예를 들어, 확률 상태 σ)을 출력한다. 컨텍스트 모델은 일련의 빈들에 대한 초기 컨텍스트 모델일 수도 있거나, 또는 이전에 인코딩된 빈들의 코딩된 값들에 기초하여 결정될 수도 있다. 전술된 바와 같이, 컨텍스트 모델러는 이전에 코딩된 빈이 MPS 또는 LPS였는지 여부에 기초하여 상태를 업데이트할 수도 있다.

컨텍스트 모델 및 확률 상태 σ가 컨텍스트 모델러(422)에 의해 결정된 후, 정규 코딩 엔진(424)은 빈 값에 대해 BAC를 수행한다. 본 개시의 기법들에 따르면, 정규 코딩 엔진(424)은 64 개보다 많은 확률 상태들 σ을 포함하는 TransIdxLPS 테이블(430)을 사용하여 BAC를 수행한다. 일 예에서, 확률 상태들의 수는 428이다. TransIdxLPS는, 이전 빈(빈 n)이 LPS일 때 다음 빈(빈 n+1)에 대해 어느 확률 상태가 사용되는지를 결정하는데 사용된다. 정규 코딩 엔진(424)은 또한, 특정 확률 상태 σ가 주어지면 LPS에 대한 범위 값을 결정하기 위해 RangeLPS 테이블(428)을 사용할 수도 있다. 그러나, 본 개시의 기법들에 따르면, TransIdxLPS 테이블(430)의 모든 가능한 확률 상태들 σ을 사용하기보다는, 확률 상태 인덱스들 σ은 RangeLPS 테이블에서의 사용을 위해 그룹화된 인덱스들에 매핑된다. 즉, RangeLPS 테이블(428) 내로의 각각의 인덱스는 총 수의 확률 상태들 중 2 개 이상을 나타낼 수도 있다. 그룹화된 인덱스들로의 확률 상태 인덱스 σ의 매핑은 (예를 들어, 2로 나눔으로써) 선형일 수도 있거나, 비선형일 수도 있다(예를 들어, 로그 함수 또는 매핑 테이블).

본 개시의 다른 예들에서, 파라미터 α를 0.9493보다 크게 설정함으로써 연속적인 확률 상태들 사이의 차이가 더 작게 될 수도 있다. 일 예에서, α = 0.9689이다. 본 개시의 다른 예에서, LPS가 발생할 가장 높은 확률(p₀)은 0.5보다 낮게 설정될 수도 있다. 일 예에서, p₀는 0.493과 동일할 수도 있다.

본 개시의 하나 이상의 기법들에 따르면, 이진 산술 코딩 프로세스에서 확률 상태를 업데이트하는데 사용되는 동일한 값의 변수(예를 들어, 윈도우 사이즈, 스케일링 팩터(α), 및 확률 업데이트 속도 중 하나 이상)를 사용하는 것과 대조적으로, 엔트로피 인코딩 유닛(56)은 상이한 컨텍스트 모델들 및/또는 상이한 신택스 엘리먼트들에 대해 상이한 값들의 변수를 사용할 수도 있다. 예를 들어, 엔트로피 인코딩 유닛(56)은 복수의 컨텍스트 모델들 중 하나의 컨텍스트 모델에 대해, 이진 산술 코딩 프로세스에서 확률 상태를 업데이트하기 위해 사용되는 변수의 값을 결정하고, 결정된 값에 기초하여 확률 상태를 업데이트할 수도 있다.

도 11은 본 개시의 기법들에 따라 CABAC를 수행하도록 구성될 수도 있는 예시적인 엔트로피 디코딩 유닛(302)의 블록도이다. 도 11의 엔트로피 디코딩 유닛(302)은 도 4에서 설명된 엔트로피 인코딩 유닛(220)의 것과 역의 방식으로 CABAC를 수행한다. 비트스트림(518)으로부터의 코딩된 비트들은 엔트로피 디코딩 유닛(302) 내로 입력된다. 코딩된 비트들이 바이패스 모드 또는 정규 모드를 사용하여 엔트로피 코딩되었는지 여부에 기초하여, 코딩된 비트들이 컨텍스트 모델러(520) 또는 바이패스 디코딩 엔진(522) 중 어느 하나에 피드된다. 코딩된 비트들이 바이패스 모드에서 코딩된 경우, 바이패스 디코딩 엔진(522)은 예를 들어, 비이진 신택스 엘리먼트들의 빈들 또는 이진 값의 신택스 엘리먼트들을 검색하기 위해 골롬-라이스 또는 지수 골롬 디코딩을 사용할 수도 있다.

코딩된 비트들이 정규 모드에서 코딩된 경우, 컨텍스트 모델러(520)는 코딩된 비트들에 대한 확률 모델을 결정할 수도 있고 정규 디코딩 엔진(524)은 코딩된 비트들을 디코딩하여 비이진 값의 신택스 엘리먼트들의 빈들(또는 이진 값인 경우 신택스 엘리먼트들 자체)를 생성할 수도 있다. 컨텍스트 모델 및 확률 상태 σ가 컨텍스트 모델러(520)에 의해 결정된 후, 정규 디코딩 엔진(524)은 빈 값에 대해 BAC를 수행한다. 본 개시의 기법들에 따르면, 정규 디코딩 엔진(524)은 64 개보다 많은 확률 상태들 σ를 포함하는 TransIdxLPS 테이블(528)을 사용하여 BAC를 수행한다. 일 예에서, 확률 상태들의 수는 128이지만, 본 개시의 기법들과 일치하는, 다른 수들의 확률 상태들이 정의될 수 있을 것이다. TransIdxLPS 테이블(528)은 이전 빈(빈 n)이 LPS일 때 다음 빈(빈 n+1)에 대해 어느 확률 상태가 사용되는지를 결정하는데 사용된다. 정규 디코딩 엔진(524)은 또한, 특정 확률 상태 σ가 주어지면 LPS에 대한 범위 값을 결정하기 위해 RangeLPS 테이블(526)을 사용할 수도 있다. 그러나, 본 개시의 기법들에 따르면, TransIdxLPS 테이블(528)의 모든 가능한 확률 상태들 σ을 사용하기보다는, 확률 상태 인덱스들 σ는 RangeLPS 테이블(526)에서의 사용을 위해, 그룹화된 인덱스들에 매핑된다. 즉, RangeLPS 테이블(526)에 대한 각각의 인덱스는 총 수의 확률 상태들 중 2 개 이상을 나타낼 수도 있다. 그룹화된 인덱스들로의 확률 상태 인덱스 σ의 매핑은 (예를 들어, 2로 나눔으로써) 선형일 수도 있거나, 비선형일 수도 있다(예를 들어, 로그 함수 또는 매핑 테이블).

본 개시의 다른 예들에서, 파라미터 α를 0.9493보다 크게 설정함으로써 연속적인 확률 상태들 사이의 차이가 더 작게 될 수도 있다. 일 예에서, α = 0.9689이다. 본 개시의 다른 예에서, LPS가 발생하는 것의 가장 높은 확률(p₀)은 0.5보다 낮도록 설정될 수도 있다. 일 예에서, p₀는 0.493과 동일할 수도 있다.

빈들이 정규 디코딩 엔진(524)에 의해 디코딩된 후에, 역이진화기(530)는 빈들을 다시 비이진 값의 신택스 엘리먼트들의 값들로 변환하기 위해 역 매핑을 수행할 수도 있다.

도 12는 비디오 데이터의 비트스트림을 디코딩하기 위한 예시적인 프로세스를 예시하는 플로우차트이다. 비디오 디코더(300)(도 1 및 도 5)에 대해 설명되지만, 다른 디바이스들이 도 12의 프로세스와 유사한 프로세스를 수행하도록 구성될 수도 있음이 이해되어야 한다.

비디오 디코더(300)는 컨텍스트 모델에 따라 빈 값들을 수신하도록 구성될 수도 있다 (600). 컨텍스트 모델은 하나 이상의 확률 상태들을 포함하고, 빈 값들은 비디오 데이터의 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대응한다.

비디오 디코더(300)는 수신된 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정한다(602). 비디오 디코더(300)는 수신된 빈 값들에 기초하여 제2 시프트 값을 결정한다(604). 수신된 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하기 위해, 비디오 디코더(300)는 컨텍스트 모델의 식별자 및 수신된 마지막 M 빈 값들에 기초하여 룩업 테이블에서의 엔트리를 식별하도록 구성될 수도 있으며, 이때 M은 1보다 큰 정수 값이고, 비디오 디코더(300)는 엔트리에 기초하여 제1 시프트 값을 결정할 수도 있다. 비디오 디코더(300)는 또한 엔트리에 기초하여 제2 시프트 값을 결정할 수도 있다. 엔트리는, 예를 들어, 8-비트 값일 수도 있으며, 여기서 8-비트 값의 처음 4 비트들은 제1 시프트 값을 식별하고, 8-비트 값의 마지막 4 비트들은 제2 시프트 값을 식별한다. 제1 시프트 값은 제2 시프트 값보다 높은 레이트로 업데이트될 수도 있다. 즉, 제1 시프트 값은 제2 시프트 값보다 더 빠르게 업데이트될 수도 있다.

비디오 디코더(300)는 제1 시프트 값에 기초하여 제1 상태 변수를 업데이트한다(606). 비디오 디코더(300)는 제2 시프트 값에 기초하여 제2 상태 변수를 업데이트한다(608). 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수에 기초하여 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하기 위해, 비디오 디코더(300)는 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수의 가중 평균에 기초하여 확률 상태를 결정하도록 구성될 수도 있다. 비디오 디코더(300)는 컨텍스트 모델에 기초하여 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수의 가중 평균을 계산하기 위한 가중치들을 결정할 수도 있다. 전술한 바와 같이, 가중치들은 제1 가중치 및 제2 가중치를 포함할 수도 있고, 제1 가중치와 제2 가중치의 합은 1과 동일하다. 비디오 디코더(300)는 컨텍스트 모델의 식별자에 기초하여 가중치들에 대한 값들을 결정하도록 구성될 수도 있다.

비디오 디코더(300)는 디코딩될 다음 빈에 대해, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수에 기초하여 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정한다(610). 비디오 디코더(300)는 확률 상태에 기초하여, 디코딩될 다음 빈을 컨텍스트 디코딩한다(612).

비디오 디코더(300)는 수신된 빈 값들 및 컨텍스트 디코딩된 다음 빈 값에 기초하여 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 결정한다(614). 비디오 디코더(300)는 비디오 데이터의 블록들을 디코딩하기 위해 신택스 엘리먼트들을 사용할 수도 있고, 비디오 데이터의 블록들이 디코딩된 픽처들의 부분으로서 출력될 수도 있다. 본 개시의 기법들은 임의의 특정 타입의 신택스 엘리먼트들로 제한되지 않고, 변환 계수들을 코딩하는데 사용되는 신택스 엘리먼트들과 같은 빈번하게 발생하는 신택스 엘리먼트들에 대해 특히 유리할 수도 있다.

다음의 넘버링된 조항들은 본 개시에서 설명된 디바이스들 및 기법들의 하나 이상의 양태들을 예시한다.

조항 1A: 데이터를 코딩하는 방법으로서, 본 개시에서 설명된 임의의 기법에 따라 특정 값을 갖는 심볼의 확률을 계산하는 단계; 및 특정 값을 갖는 심볼의 확률에 따라 심볼을 이진 산술 코딩하는 단계를 포함하는, 방법.

조항 2A: 조항 1A에 있어서, 코딩은 디코딩을 포함하는, 방법.

조항 3A: 조항 1A에 있어서, 코딩은 인코딩을 포함하는, 방법.

조항 4A: 비디오 데이터를 코딩하기 위한 디바이스로서, 디바이스는 조항 1A 내지 조항 3A 중 임의의 조항의 방법을 수행하기 위한 하나 이상의 수단을 포함하는, 디바이스.

조항 5A: 조항 4A에 있어서, 상기 하나 이상의 수단은 회로부에서 구현되는 하나 이상의 프로세서들을 포함하는, 디바이스.

조항 6A: 조항 4A 및 조항 5A 중 임의의 조항에 있어서, 비디오 데이터를 저장하기 위한 메모리를 더 포함하는, 디바이스.

조항 7A: 조항 4A 내지 조항 6A 중 임의의 조항에 있어서, 디코딩된 비디오 데이터를 디스플레이하도록 구성된 디스플레이를 더 포함하는, 디바이스.

조항 8A: 조항 4A 내지 조항 7A 중 임의의 조항에 있어서, 디바이스는 카메라, 컴퓨터, 모바일 디바이스, 브로드캐스트 수신기 디바이스, 또는 셋톱 박스 중 하나 이상을 포함하는, 디바이스.

조항 9A: 조항 4A 내지 조항 8A 중 임의의 조항에 있어서, 디바이스는 비디오 디코더를 포함하는, 디바이스.

조항 10A: 조항 4A 내지 조항 9A 중 임의의 조항에 있어서, 디바이스는 비디오 인코더를 포함하는, 디바이스.

조항 11A: 명령들을 저장한 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 명령들은 실행될 때, 하나 이상의 프로세서들로 하여금 조항 1A 내지 조항 3A 중 임의의 조항의 방법을 수행하게 하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.

조항 12A: 비디오 데이터를 인코딩하기 위한 디바이스로서, 디바이스는: 본 개시에서 설명된 임의의 기법에 따라 특정 값을 갖는 심볼의 확률을 계산하기 위한 수단; 및 특정 값을 갖는 심볼의 확률에 따라 심볼을 이진 산술 코딩하기 위한 수단을 포함하는, 디바이스.

조항 1B: 비디오 데이터를 디코딩하는 방법으로서, 컨텍스트 모델에 따라 빈 값들을 수신하는 단계로서, 컨텍스트 모델은 하나 이상의 확률 상태들을 포함하고, 빈 값들은 비디오 데이터의 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대응하는, 상기 빈 값들을 수신하는 단계; 수신된 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하는 단계; 수신된 빈 값들에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하는 단계; 제1 시프트 값에 기초하여 제1 상태 변수를 업데이트하는 단계; 제2 시프트 값에 기초하여 제2 상태 변수를 업데이트하는 단계; 디코딩될 다음 빈에 대해, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수에 기초하여 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하는 단계; 확률 상태에 기초하여, 디코딩될 다음 빈을 컨텍스트 디코딩하는 단계; 및 수신된 빈 값들 및 컨텍스트 디코딩된 다음 빈 값에 기초하여 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.

조항 2B: 조항 1B에 있어서, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수에 기초하여 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하는 단계는, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수의 가중 평균에 기초하여 확률 상태를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.

조항 3B: 조항 2B에 있어서, 컨텍스트 모델에 기초하여 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수의 가중 평균을 계산하기 위한 가중치들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.

조항 4B: 조항 3B에 있어서, 가중치들은 제1 가중치 및 제2 가중치를 포함하고, 제1 가중치와 제2 가중치의 합은 1과 동일한, 방법.

조항 5B: 조항 3B 또는 조항 4B에 있어서, 컨텍스트 모델의 식별자에 기초하여 가중치들에 대한 값들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.

조항 6B: 조항 1B 내지 조항 5B 중 임의의 조항에 있어서, 수신된 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하는 단계는: 컨텍스트 모델의 식별자 및 수신된 마지막 M 빈 값들에 기초하여 룩업 테이블 내의 엔트리를 식별하는 단계로서, M은 1보다 큰 정수 값인, 상기 엔트리를 식별하는 단계; 및 엔트리에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.

조항 7B: 조항 6B에 있어서, 엔트리에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.

조항 8B: 조항 7B에 있어서, 엔트리는 8-비트 값을 포함하고, 8-비트 값의 처음 4 비트들은 제1 시프트 값을 식별하고, 8-비트 값의 마지막 4 비트들은 제2 시프트 값을 식별하는, 방법.

조항 9B: 조항 1B 내지 조항 8B 중 임의의 조항에 있어서, 제1 시프트 값은 제2 시프트 값보다 더 높은 레이트로 업데이트되는, 방법.

조항 10B: 조항 1B 내지 조항 9B 중 임의의 조항에 있어서, 수신된 빈 값들은 컨텍스트 모델에 의해 디코딩된 마지막 M 빈들에 대응하며, M은 0보다 큰 정수 값인, 방법.

조항 11B: 조항 10B에 있어서, M은 1과 동일한, 방법.

조항 12B: 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스로서, 비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리; 및 회로부에서 구현되는 하나 이상의 프로세서들을 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은: 컨텍스트 모델에 따라 빈 값들을 수신하는 것으로서, 컨텍스트 모델은 하나 이상의 확률 상태들을 포함하고, 빈 값들은 비디오 데이터의 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대응하는, 상기 빈 값들을 수신하고; 수신된 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하고; 수신된 빈 값들에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하고; 제1 시프트 값에 기초하여 제1 상태 변수를 업데이트하고; 제2 시프트 값에 기초하여 제2 상태 변수를 업데이트하고; 디코딩될 다음 빈에 대해, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수에 기초하여 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하고; 확률 상태에 기초하여, 디코딩될 다음 빈을 컨텍스트 디코딩하고; 그리고 수신된 빈 값들 및 컨텍스트 디코딩된 다음 빈 값에 기초하여 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 결정하도록 구성되는, 디바이스.

조항 13B: 조항 12B에 있어서, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수에 기초하여 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하기 위해, 하나 이상의 프로세서들은 추가로, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수의 가중 평균에 기초하여 확률 상태를 결정하도록 구성되는, 디바이스.

조항 14B: 조항 13B에 있어서, 하나 이상의 프로세서들은 추가로: 컨텍스트 모델에 기초하여 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수의 가중 평균을 계산하기 위한 가중치들을 결정하도록 구성되는, 디바이스.

조항 15B: 조항 14B에 있어서, 가중치들은 제1 가중치 및 제2 가중치를 포함하고, 제1 가중치와 제2 가중치의 합은 1과 동일한, 디바이스.

조항 16B: 조항 14B 또는 조항 15B에 있어서, 하나 이상의 프로세서들은 추가로: 컨텍스트 모델의 식별자에 기초하여 가중치들에 대한 값들을 결정하도록 구성되는, 디바이스.

조항 17B: 조항 12B 내지 조항 16B 중 임의의 조항에 있어서, 수신된 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하기 위해, 하나 이상의 프로세서들은 추가로: 컨텍스트 모델의 식별자 및 수신된 마지막 M 빈 값들에 기초하여 룩업 테이블 내의 엔트리를 식별하는 것으로서, M은 1보다 큰 정수 값인, 상기 엔트리를 식별하고; 그리고 엔트리에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하도록 구성되는, 디바이스.

조항 18B: 조항 17B에 있어서, 하나 이상의 프로세서들은 추가로: 엔트리에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하도록 구성되는, 디바이스.

조항 19B: 조항 18B에 있어서, 엔트리는 8-비트 값을 포함하고, 8-비트 값의 처음 4 비트들은 제1 시프트 값을 식별하고, 8-비트 값의 마지막 4 비트들은 제2 시프트 값을 식별하는, 디바이스.

조항 20B: 조항 12B 내지 조항 19B 중 임의의 조항에 있어서, 제1 시프트 값은 제2 시프트 값보다 더 높은 레이트로 업데이트되는, 디바이스.

조항 21B: 조항 12B 내지 조항 20B 중 임의의 조항에 있어서, 수신된 빈 값들은 컨텍스트 모델에 의해 디코딩된 마지막 M 빈들에 대응하며, M은 0보다 큰 정수 값인, 디바이스.

조항 22B: 조항 21B에 있어서, M은 1과 동일한, 디바이스.

조항 23B: 조항 12B 내지 조항 22B 중 임의의 조항에 있어서, 디바이스는 무선 통신 디바이스를 포함하며, 인코딩된 비디오 데이터를 수신하도록 구성된 수신기를 더 포함하는, 디바이스.

조항 24B: 조항 23B에 있어서, 무선 통신 디바이스는 전화기 핸드셋을 포함하고, 수신기는 무선 통신 표준에 따라, 인코딩된 비디오 데이터를 포함하는 신호를 복조하도록 구성되는, 디바이스.

조항 25B: 조항 12B 내지 조항 24B 중 임의의 조항에 있어서, 디코딩된 비디오 데이터를 디스플레이하도록 구성된 디스플레이를 더 포함하는, 디바이스.

조항 26B: 조항 12B 내지 조항 25B 중 임의의 조항에 있어서, 디바이스는 카메라, 컴퓨터, 모바일 디바이스, 브로드캐스트 수신기 디바이스, 또는 셋톱 박스 중 하나 이상을 포함하는, 디바이스.

조항 27B: 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 장치로서, 컨텍스트 모델에 따라 빈 값들을 수신하기 위한 수단으로서, 컨텍스트 모델은 하나 이상의 확률 상태들을 포함하고, 빈 값들은 비디오 데이터의 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대응하는, 상기 빈 값들을 수신하기 위한 수단; 수신된 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하기 위한 수단; 수신된 빈 값들에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하기 위한 수단; 제1 시프트 값에 기초하여 제1 상태 변수를 업데이트하기 위한 수단; 제2 시프트 값에 기초하여 제2 상태 변수를 업데이트하기 위한 수단; 디코딩될 다음 빈에 대해, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수에 기초하여 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하기 위한 수단; 확률 상태에 기초하여, 디코딩될 다음 빈을 컨텍스트 디코딩하기 위한 수단; 및 수신된 빈 값들 및 컨텍스트 디코딩된 다음 빈 값에 기초하여 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 결정하기 위한 수단을 포함하는, 장치.

조항 28B: 조항 27B에 있어서, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수에 기초하여 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하는 것은, 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수의 가중 평균에 기초하여 확률 상태를 결정하는 것을 포함하는, 장치.

조항 29B: 조항 28B에 있어서, 컨텍스트 모델에 기초하여 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수의 가중 평균을 계산하기 위한 가중치들을 결정하기 위한 수단을 더 포함하는, 장치.

조항 30B: 조항 29B에 있어서, 가중치들은 제1 가중치 및 제2 가중치를 포함하고, 제1 가중치와 제2 가중치의 합은 1과 동일한, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 장치.

예에 의존하여, 본 명세서에 설명된 기법들 중 임의의 것의 특정 액트들 또는 이벤트들은 상이한 시퀀스로 수행될 수 있고, 모두 함께 가산, 병합, 또는 제거될 수도 있음(예를 들어, 기법들의 실시를 위해 모든 설명된 액트들 또는 이벤트들이 필수적인 것은 아님)이 인식되어야 한다. 더욱이, 특정 예들에서, 액트들 또는 이벤트들은 순차적이기보다는 동시에, 예를 들어 멀티스레디드(multi-threaded) 프로세싱, 인터럽트 프로세싱, 또는 다수의 프로세서들을 통해, 수행될 수도 있다.

하나 이상의 예들에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합에서 구현될 수도 있다. 소프트웨어에서 구현되는 경우, 기능들은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 저장되거나 또는 이를 통해 송신되고 하드웨어 기반 프로세싱 유닛에 의해 실행될 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체들은, 데이터 저장 매체들과 같은 유형의(tangible) 매체에 대응하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체들 또는, 예를 들어 통신 프로토콜에 따라, 한 장소로부터 다른 장소로의 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체들을 포함할 수도 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨터 판독가능 매체들은 일반적으로 (1) 비일시적인, 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체들 또는 (2) 신호 또는 캐리어 파와 같은 통신 매체에 대응할 수도 있다. 데이터 저장 매체들은, 본 개시에서 설명된 기법들의 구현을 위한 명령들, 코드 및/또는 데이터 구조들을 검색하기 위해 하나 이상의 컴퓨터들 또는 하나 이상의 프로세서들에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체들일 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 판독가능 매체를 포함할 수도 있다.

한정이 아닌 예로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 저장 매체들은 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 스토리, 자기 디스크 스토리지, 또는 다른 자기 스토리지 디바이스들, 플래시 메모리, 또는 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 저장하기 위해 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 커넥션이 적절하게 컴퓨터 판독가능 매체로 지칭된다. 예를 들어, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스티드 페어, 디지털 가입자 라인(DSL), 또는 적외선, 라디오, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 사용하여 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 명령들이 송신된다면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스티드 페어, DSL, 또는 적외선, 라디오, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들이 매체의 정의에 포함된다. 그러나, 컴퓨터 판독가능 저장 매체들 및 데이터 저장 매체들은 커넥션들, 캐리어파들, 신호들, 또는 다른 일시적 매체들을 포함하지 않지만 대신에 비일시적 유형의 저장 매체들로 지향됨이 이해되어야 한다. 본 명세서에서 사용된 바와 같은, 디스크(disk) 및 디스크(disc)는 콤팩트 디스크(CD), 레이저 디스크, 광학 디스크, DVD(digital versatile disc), 플로피 디스크 및 블루레이 디스크를 포함하며, 여기서 디스크(disk)들은 일반적으로 데이터를 자기적으로 재생하는 반면, 디스크(disc)는 레이저를 사용하여 데이터를 광학적으로 재생한다. 상기의 조합들이 또한 컴퓨터 판독가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.

명령들은 하나 이상의 프로세서들, 이를테면 하나 이상의 DSP들, 범용 마이크로프로세서들, ASIC들, FPGA들, 또는 다른 등가의 집적 또는 이산 논리 회로부에 의해 실행될 수도 있다. 이에 따라, 본 명세서에서 사용된 바와 같은, 용어들 "프로세서" 및 "프로세싱 회로부"는 전술한 구조들 중 임의의 것 또는 본 명세서에서 설명된 기법들의 구현에 적합한 임의의 다른 구조를 지칭할 수도 있다. 추가로, 일부 양태들에서, 본 명세서에서 설명된 기능성은 인코딩 및 디코딩을 위해 구성되는, 또는 결합된 코덱에 통합되는 전용 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈들 내에서 제공될 수도 있다. 또한, 기법들은 하나 이상의 회로들 또는 논리 엘리먼트들에서 완전히 구현될 수도 있다.

본 개시의 기법들은 무선 핸드셋, 집적 회로(IC) 또는 IC들의 세트(예를 들면, 칩 세트)를 포함하는, 광범위하게 다양한 디바이스들 또는 장치들에서 구현될 수도 있다. 다양한 컴포넌트들, 모듈들, 또는 유닛들은 개시된 기법들을 수행하도록 구성된 디바이스들의 기능적 양태들을 강조하기 위해 본 개시에서 설명되지만, 상이한 하드웨어 유닛들에 의한 실현을 반드시 필요로 하는 것은 아니다. 오히려, 상술된 바와 같이, 다양한 유닛들은 코덱 하드웨어 유닛에 결합될 수도 있거나, 적합한 소프트웨어 및/또는 펌웨어와 함께, 상술된 바와 같은 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 상호동작 하드웨어 유닛들의 집합에 의해 제공될 수도 있다.

다양한 예들이 설명되었다. 이들 및 다른 예들은 다음의 청구항들의 범위 내에 있다.

Claims (30)

1. 비디오 데이터를 디코딩하는 방법으로서,
   컨텍스트 모델에 따라 빈 값들을 수신하는 단계로서, 상기 컨텍스트 모델은 하나 이상의 확률 상태들을 포함하고, 상기 빈 값들은 상기 비디오 데이터의 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대응하는, 상기 빈 값들을 수신하는 단계;
   수신된 상기 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하는 단계;
   수신된 상기 빈 값들에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하는 단계;
   상기 제1 시프트 값에 기초하여 제1 상태 변수를 업데이트하는 단계;
   상기 제2 시프트 값에 기초하여 제2 상태 변수를 업데이트하는 단계;
   디코딩될 다음 빈에 대해, 상기 제1 상태 변수 및 상기 제2 상태 변수에 기초하여 상기 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하는 단계;
   상기 확률 상태에 기초하여, 상기 디코딩될 다음 빈을 컨텍스트 디코딩하는 단계; 및
   수신된 상기 빈 값들 및 컨텍스트 디코딩된 다음 빈 값에 기초하여 상기 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 결정하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 제1 상태 변수 및 상기 제2 상태 변수에 기초하여 상기 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하는 단계는, 상기 제1 상태 변수 및 상기 제2 상태 변수의 가중 평균에 기초하여 상기 확률 상태를 결정하는 단계를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수의 상기 가중 평균을 계산하기 위한 가중치들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 가중치들은 제1 가중치 및 제2 가중치를 포함하고, 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치의 합은 1과 동일한, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
5. 제 3 항에 있어서,
   상기 컨텍스트 모델의 식별자에 기초하여 상기 가중치들에 대한 값들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
6. 제 1 항에 있어서,
   수신된 상기 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하는 단계는:
   상기 컨텍스트 모델의 식별자 및 수신된 마지막 M 빈 값들에 기초하여 룩업 테이블 내의 엔트리를 식별하는 단계로서, M은 1보다 큰 정수 값인, 상기 엔트리를 식별하는 단계; 및
   상기 엔트리에 기초하여 상기 제1 시프트 값을 결정하는 단계
   를 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 엔트리에 기초하여 상기 제2 시프트 값을 결정하는 단계를 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
8. 제 7 항에 있어서,
   상기 엔트리는 8-비트 값을 포함하고, 상기 8-비트 값의 처음 4 비트들은 상기 제1 시프트 값을 식별하고, 상기 8-비트 값의 마지막 4 비트들은 상기 제2 시프트 값을 식별하는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
9. 제 1 항에 있어서,
   상기 제1 시프트 값은 상기 제2 시프트 값보다 더 높은 레이트로 업데이트되는, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
10. 제 1 항에 있어서,
    수신된 상기 빈 값들은 상기 컨텍스트 모델에 의해 디코딩된 마지막 M 빈들에 대응하며, M은 0보다 큰 정수 값인, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
11. 제 10 항에 있어서,
    M은 1과 동일한, 비디오 데이터를 디코딩하는 방법.
12. 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스로서,
    비디오 데이터를 저장하도록 구성된 메모리; 및
    회로부에서 구현되는 하나 이상의 프로세서들을 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서들은:
    컨텍스트 모델에 따라 빈 값들을 수신하는 것으로서, 상기 컨텍스트 모델은 하나 이상의 확률 상태들을 포함하고, 상기 빈 값들은 상기 비디오 데이터의 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대응하는, 상기 빈 값들을 수신하고;
    수신된 상기 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하고;
    수신된 상기 빈 값들에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하고;
    상기 제1 시프트 값에 기초하여 제1 상태 변수를 업데이트하고;
    상기 제2 시프트 값에 기초하여 제2 상태 변수를 업데이트하고;
    디코딩될 다음 빈에 대해, 상기 제1 상태 변수 및 상기 제2 상태 변수에 기초하여 상기 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하고;
    상기 확률 상태에 기초하여, 상기 디코딩될 다음 빈을 컨텍스트 디코딩하고; 그리고
    수신된 상기 빈 값들 및 컨텍스트 디코딩된 다음 빈 값에 기초하여 상기 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 결정하도록
    구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
13. 제 12 항에 있어서,
    상기 제1 상태 변수 및 상기 제2 상태 변수에 기초하여 상기 컨텍스트 모델에 대한 상기 확률 상태를 결정하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서들은 추가로, 상기 제1 상태 변수 및 상기 제2 상태 변수의 가중 평균에 기초하여 상기 확률 상태를 결정하도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
14. 제 13 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
    상기 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수의 상기 가중 평균을 계산하기 위한 가중치들을 결정하도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
15. 제 14 항에 있어서,
    상기 가중치들은 제1 가중치 및 제2 가중치를 포함하고, 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치의 합은 1과 동일한, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
16. 제 14 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
    상기 컨텍스트 모델의 식별자에 기초하여 상기 가중치들에 대한 값들을 결정하도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
17. 제 12 항에 있어서,
    수신된 상기 빈 값들에 기초하여 상기 제1 시프트 값을 결정하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
    상기 컨텍스트 모델의 식별자 및 수신된 마지막 M 빈 값들에 기초하여 룩업 테이블 내의 엔트리를 식별하는 것으로서, M은 1보다 큰 정수 값인, 상기 엔트리를 식별하고; 그리고
    상기 엔트리에 기초하여 상기 제1 시프트 값을 결정하도록
    구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
18. 제 17 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
    상기 엔트리에 기초하여 상기 제2 시프트 값을 결정하도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
19. 제 18 항에 있어서,
    상기 엔트리는 8-비트 값을 포함하고, 상기 8-비트 값의 처음 4 비트들은 상기 제1 시프트 값을 식별하고, 상기 8-비트 값의 마지막 4 비트들은 상기 제2 시프트 값을 식별하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
20. 제 12 항에 있어서,
    상기 제1 시프트 값은 상기 제2 시프트 값보다 더 높은 레이트로 업데이트되는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
21. 제 12 항에 있어서,
    수신된 상기 빈 값들은 상기 컨텍스트 모델에 의해 디코딩된 마지막 M 빈들에 대응하며, M은 0보다 큰 정수 값인, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
22. 제 21 항에 있어서,
    M은 1과 동일한, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
23. 제 12 항에 있어서,
    상기 디바이스는 무선 통신 디바이스를 포함하며, 인코딩된 비디오 데이터를 수신하도록 구성된 수신기를 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
24. 제 23 항에 있어서,
    상기 무선 통신 디바이스는 전화기 핸드셋을 포함하고, 상기 수신기는 무선 통신 표준에 따라, 상기 인코딩된 비디오 데이터를 포함하는 신호를 복조하도록 구성되는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
25. 제 12 항에 있어서,
    디코딩된 비디오 데이터를 디스플레이하도록 구성된 디스플레이를 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
26. 제 12 항에 있어서,
    상기 디바이스는 카메라, 컴퓨터, 모바일 디바이스, 브로드캐스트 수신기 디바이스, 또는 셋톱 박스 중 하나 이상을 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 디바이스.
27. 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 장치로서,
    컨텍스트 모델에 따라 빈 값들을 수신하기 위한 수단으로서, 상기 컨텍스트 모델은 하나 이상의 확률 상태들을 포함하고, 상기 빈 값들은 상기 비디오 데이터의 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대응하는, 상기 빈 값들을 수신하기 위한 수단;
    수신된 상기 빈 값들에 기초하여 제1 시프트 값을 결정하기 위한 수단;
    수신된 상기 빈 값들에 기초하여 제2 시프트 값을 결정하기 위한 수단;
    상기 제1 시프트 값에 기초하여 제1 상태 변수를 업데이트하기 위한 수단;
    상기 제2 시프트 값에 기초하여 제2 상태 변수를 업데이트하기 위한 수단;
    디코딩될 다음 빈에 대해, 상기 제1 상태 변수 및 상기 제2 상태 변수에 기초하여 상기 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하기 위한 수단;
    상기 확률 상태에 기초하여, 상기 디코딩될 다음 빈을 컨텍스트 디코딩하기 위한 수단; 및
    수신된 상기 빈 값들 및 컨텍스트 디코딩된 다음 빈 값에 기초하여 상기 하나 이상의 신택스 엘리먼트들에 대한 값들을 결정하기 위한 수단을 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 장치.
28. 제 27 항에 있어서,
    상기 제1 상태 변수 및 상기 제2 상태 변수에 기초하여 상기 컨텍스트 모델에 대한 확률 상태를 결정하는 것은, 상기 제1 상태 변수 및 상기 제2 상태 변수의 가중 평균에 기초하여 상기 확률 상태를 결정하는 것을 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 장치.
29. 제 28 항에 있어서,
    상기 컨텍스트 모델에 기초하여 상기 제1 상태 변수 및 제2 상태 변수의 상기 가중 평균을 계산하기 위한 가중치들을 결정하기 위한 수단을 더 포함하는, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 장치.
30. 제 29 항에 있어서,
    상기 가중치들은 제1 가중치 및 제2 가중치를 포함하고, 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치의 합은 1과 동일한, 비디오 데이터를 디코딩하기 위한 장치.