WO2012057470A2 - 부호화/복호화 장치 및 그 방법과 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체 - Google Patents

부호화/복호화 장치 및 그 방법과 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체 Download PDF

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WO2012057470A2
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coding unit
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prediction mode
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장의선
최기호
박상효
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한양대학교 산학협력단
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/61—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding in combination with predictive coding

Definitions

  • BcN broadband integrated network
  • the method using Discrete Cosine Transformation shows excellent performance, and even in video codecs such as MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, H.263, ) Has the advantage of excellent compatibility.
  • the decoding apparatus 100 inversely quantizes quantized transform coefficients (Quantized DCT Coefficients) and outputs transform coefficients (DQ coefficients) with an inverse quantization unit (IQ) 110.
  • Inverse Discrete Cosine Transform (IDCT) 120 for generating and outputting a decoded image (Pixel Value) by inversely transforming the coefficients.
  • DCT discrete cosine transform
  • IDCT discrete cosine transform
  • Equation 1 shows a mathematical definition of the discrete cosine inverse transform (IDCT).
  • i and j denote i-coordinates and j-coordinates in the pixel domain
  • Y (i, j) denotes pixel values corresponding to coordinates (i, j) of the sample domain.
  • u and v mean u and v coordinates in the frequency domain
  • X (u, v) means a coefficient value corresponding to the coordinates (u, v) of the DCT domain.
  • N means size. For example, when N is 8, 8x8 (that is, width x length) is performed and IDCT / DCT is performed on a total of 64 pixels.
  • C (u) and C (v) mean a scaling factor, respectively.
  • the primary DCT / IDCT is performed by the number of columns in the row direction, and the primary IDCT / DCT is performed by the number of rows in the column direction. Therefore, the 8x8 block is performed eight times in the row direction, eight times in the column direction, and a total of 16 primary DCT / IDCTs are performed.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating Chen's algorithm generally used in row-column decomposition.
  • Chen's algorithm performs one-dimensional DCT / IDCT by the number of columns in the row direction to perform 2D-DCT / IDCT, and then performs one-dimensional DCT / IDCT by the number of rows in the column direction. In this way, a value that has passed both the primary DCT / IDCT in the row and column directions becomes a two-dimensional DCT / IDCT result.
  • DCT discrete cosine transform
  • IDCT discrete inverse transform
  • a limited encoding method is applied based on a macroblock having a predetermined size in encoding video data.
  • HEVC High Efficiency Video Coding
  • CU coding unit
  • PU Prediction Unit
  • TU Transform Unit
  • the concept uses a hierarchical video compression scheme. This concept is also presented in some papers, Improved Video Compression Efficiency Through Flexible Unit Representation and Corresponding Extension of Coding Tools (W.-J. Han, J. Min, I.-K. Kim, E. Alshina, A. Alshin , T. Lee, J. Chen, V. Seregin, S.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating coding units (CUs) and prediction units (PUs) for each depth presented by HEVC
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a relationship between coding units and transformation units (TUs)
  • FIG. 9 is conventional.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a process of determining a size of a coding unit for each data unit according to a technology
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example in which a size of a coding unit is determined for each data unit.
  • the depth refers to a step of hierarchically dividing a coding unit (CU), and as the depth increases, the coding unit for each depth is determined from the maximum coding unit (for example, 64 x 64) to the minimum coding unit ( For example, up to 8 x 8).
  • Depth can be expressed from the upper depth (for example, depth 0) to the lower depth (for example, depth 3), and as the depth increases, the number of splits of the maximum coding unit increases, and the maximum coding is performed.
  • the total number of divisible units corresponds to the maximum depth.
  • the maximum size and the maximum depth of the coding unit may be preset.
  • FIG. 7 illustrates a case in which the maximum height and width of the coding unit are 64 and the maximum depth is 3 as a hierarchical structure of the coding unit. As shown, the size of the largest coding unit 110 at the highest depth (that is, depth 0) may be represented as 64 ⁇ 64.
  • the processor 140 divides the image into a size of a coding unit having a size of 8 ⁇ 8 at a depth of 3, which is the lowest depth.
  • an 8 x 8 coding unit of depth 3 may be referred to as a minimum coding unit.
  • a prediction unit which is a partial data unit that is the basis of prediction encoding of each deeper coding unit, is shown along the horizontal axis of the hierarchical structure of the coding unit. That is, the prediction unit of the coding unit 110 having a size of 64 x 64 having a depth of 0 includes a 64 x 64 partial data unit, a 64 x 32 partial data unit, and a 32 x 64 size included in a 64 x 64 coding unit. It may be a partial data unit of, 32x32 partial data unit and the like. Accordingly, the coding unit may be represented by a data unit that is a square having a minimum size including each partial data unit.
  • a prediction unit of a 32x32 sized coding unit of depth 1 may be a 32x32 partial data unit, a 32x16 partial data unit, a 16x32 partial data unit, a 16x16 partial data unit, or the like, and a depth 2 of 16x16 size.
  • the prediction unit of the coding unit may be a 16x16 partial data unit, a 16x8 partial data unit, an 8x16 partial data unit, an 8x8 partial data unit, or the like.
  • the encoding apparatus encodes an image in a coding unit having a size smaller than or equal to the maximum coding unit for each maximum coding unit.
  • the size of a transform unit (TU) for frequency transformation may be selected based on a data unit that is not larger than each coding unit.
  • frequency conversion may be performed using a 32 ⁇ 32 transform unit.
  • the transform unit having the least error with the original may be selected.
  • the encoding apparatus considering the depth-based coding unit illustrated in FIG. 7 should perform encoding for each coding unit of each depth included in the maximum coding unit 110. As a result, as shown in FIG. 9, the size of a coding unit for each data unit may be determined.
  • each of the coding units having one depth 1 and four coding units having four depths 2 should be encoded.
  • each data unit is applied after applying both a prediction mode and a transform mode at each depth to obtain the best coding gain.
  • the size of the optimal coding unit (CU), the prediction unit (PU), and the transformation unit (TU) are determined according to stars (that is, from 64 x 64 data units to 8 x 8 data units).
  • the coding unit for each data unit determined optimally by this is shown in FIG. 9.
  • the encoding apparatus determines an optimal cost to determine the size of the coding unit for each data unit. At least 1xCU0 + 4xCU1 + 16xCU2 + 64xCU3 must be processed.
  • the present invention relates to a coding / decoding apparatus, a method and a program for implementing the same, which can be universally applied to various data compression / restoration techniques to which a discrete cosine transform (DCT) / discrete inverse transform (IDCT) scheme is applied.
  • DCT discrete cosine transform
  • IDCT discrete inverse transform
  • the present invention can be applied to image coding technology such as JPEG, video compression / restoration technology such as MPEG series and H.26X series, and voice compression / restoration technology such as MPEG technology and Dolby technology.
  • the present invention can detect the presence of an input value '0 (zero)' that does not need to be included in an operation early and exclude it from the operation, and minimize the amount of computation and complexity by applying a table reference method so that the multiplication operation is unnecessary.
  • the present invention provides an encoding / decoding apparatus capable of fast conversion, a method thereof, and a recording medium having recorded thereon a program for implementing the same. That is, by holding in advance a table of the reconstructed values to be obtained after performing an Inverse Discrete Cosine Transform (IDCT) operation on the inputs of all possible non-zero DCT coefficients. If any input value comes in, you can get the output value intuitively by referring to the table. Therefore, the multiplication operation does not exist in the encoding and decoding process, thereby eliminating the complexity of the multiplication operation that has been pointed out as a problem in the conventional DCT / IDCT.
  • IDCT Inverse Discrete Cosine Transform
  • the present invention provides an encoding / decoding apparatus and method capable of minimizing computational complexity by changing from a floating-point arithmetic method to a fixed-point arithmetic method, which causes complexity in the conventional discrete cosine transform. And a recording medium having recorded thereon a program for implementing the same.
  • An object of the present invention is to provide an encoding / decoding apparatus and a method for reducing encoding time for video data in all devices using an encoder, and a recording medium having recorded thereon a program for implementing the same.
  • a method for generating a decoded pixel value performed by a discrete cosine inverse transform unit of a decoding apparatus comprising: (a) a weight corresponding to position information of each transform coefficient value (DCT Coefficient) in a macroblock; Calculating a term (TERMS) by multiplying each transform coefficient value; (b) generating a sum result of adding one or more terms corresponding to transform coefficient values in an input macroblock for each term of the same position.
  • DCT Coefficient transform coefficient value
  • TERMS a term
  • step (c) the summation result is also shifted by n bits and then decoded.
  • the method may further include generating a pixel value.
  • step (b) Before step (b), storing the terms calculated by step (a) for all pixel position information (i, j) and all transform coefficient position information (u, v) in a macroblock in a table storage. May be preceded.
  • the step (b) may include: (o) extracting terms corresponding to transform coefficient values in the input macroblock from the table storage and storing them in the extraction term storage; And (p) summing one or more terms stored in the extraction terms storage for each term of the same location to generate the sum result.
  • the step of selectively outputting only non-zero transform coefficient values among the transform coefficient values of the input macroblock may be performed before step (o).
  • the step (p) may be performed after the storage of the terms corresponding to the transform coefficients selectively output among the transform coefficients in the input macroblock is completed.
  • Step (p) may be performed if the number of transform coefficients in the input macroblock and the number of terms extraction by step (o) coincide.
  • the terms stored in the extraction term store may be configured with only terms having a value of zero.
  • Step (a) is the equation Can be computed by T p (i, j), where T p is (i, j) for the coordinates of the pixel domain, and K p is p (where p is any natural number) rather than the zero
  • the conversion factor May be a column vector of weights associated with K p .
  • the encoding apparatus includes a transmitter for transmitting encoded data, wherein the decoding apparatus receives each transform coefficient value (DCT Coefficient) in the macroblock to receive and restore the encoded data.
  • DCT Coefficient transform coefficient value
  • TERMS transform coefficient value
  • a prediction mode, a prediction unit (PU), and a transformation unit corresponding to a coding unit (CU) at a current depth A prediction mode determiner configured to determine a TU (Transform Unit); And a determination unit for omitting determination of a coding unit of a lower depth and determining a size of a coding unit of a current depth as the size of an optimal coding unit when the determined prediction mode matches a predetermined threshold. And the prediction mode determiner uses a term calculated by multiplying each pixel value by a weight corresponding to position information of each pixel value to determine the transform unit. Is provided.
  • the terms may be calculated for all pixel position information and all transform coefficient position information in the macroblock and stored in the table storage.
  • the prediction mode determiner extracts the terms corresponding to each input pixel value from the table storage, stores them in an extraction term storage, and then adds one or more terms stored in the extraction term storage for each term of the same location.
  • a transform coefficient value (DCT Coefficient), which is a result value, may be generated.
  • the prediction mode determiner may extract corresponding terms only for pixel values other than zero among the input pixel values.
  • the determination unit instructs the prediction mode determination unit to determine the prediction mode for the next lower depth, and the prediction mode determined at the next lower depth matches the threshold.
  • the size of the coding unit may be determined as the size of the optimal coding unit.
  • the determination unit determines the size of the coding unit having the least cost among the costs for the coding units at each depth. Can be determined.
  • the cost may be a calculation result of a predetermined cost function for evaluating a rate-distortion cost.
  • the threshold may be preset to include one or more of SKIP, Inter 2Nx2N, Inter 2NxN, Inter Nx2N, and Inter NxN.
  • the width and width of the coding unit of the current depth may be twice each of the width and the width of the coding unit of the next lower depth.
  • the terms may be calculated for all pixel position information and all transform coefficient position information in the macroblock and stored in the table storage.
  • the corresponding terms may be extracted only for pixel values other than zero among the input pixel values.
  • the cost may be a calculation result of a predetermined cost function for evaluating a rate-distortion cost.
  • the width and width of the coding unit of the current depth may be twice each of the width and the width of the coding unit of the next lower depth.
  • FIG. 1 is a diagram schematically illustrating a configuration of an image decoding apparatus including a dequantization unit and a discrete cosine inverse transform unit according to the prior art.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of generating pixel values according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example in which a size of a coding unit is determined for each data unit.
  • FIG. 11 is a diagram schematically illustrating a configuration of a coding unit determination unit according to an embodiment of the present invention.
  • first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.
  • ... unit ... group”, “... unit”, “... module”, “... block”, etc. described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation. It may be implemented in software or a combination of hardware and software.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a structure of a discrete cosine inverse transform unit included in a decoder according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a view illustrating an operation concept of a discrete cosine inverse transform unit according to an embodiment of the present invention.
  • a conversion coefficient having a value of 0 may also be included in the operation, but all terms included in the table corresponding to the conversion coefficient having a value of 0 are all zeros. Since it has a value, it has no effect in the summation process for generating the decoded pixel value.
  • the function A i, j (u, v) is a function that binds a multiplication operation (or a basis for transform as a geometric meaning) as defined in Equation 2, wherein (x, y), (u, If the value of v) is the same, the function calculates the same value regardless of the pixel or input coefficient value, and the result value may be referred to as a weight.
  • Equation 3 is an IDCT equation created using a table-based IDCT using a table.
  • index () is a function of calculating an index according to three input values of i, j, and X (u, v), and accesses the table storage 330 using the calculated table index.
  • Table (a) is a function for outputting a stored table corresponding to the index a among the tables stored in the table storage 330 (that is, the terms TERMS constituting each table).
  • the design of the function index () and Table () may vary depending on the implementation method.
  • Equation 4 Y (i, j) may be represented internally between a row vector of A and a column vector. Expanding this is shown in Equation 5.
  • Equation 6 m denotes the number of non-zero transform coefficients among N 2 transform coefficients, and K p denotes a transform coefficient other than pth zero.
  • K p denotes a transform coefficient other than pth zero.
  • Equation 6 may be generalized as in Equation 7 below.
  • Equation 8 As shown in Figure 3, we multiply by 2 n to make the terms for fixed-point arithmetic, and round them up to make each term a fixed-point value. Also, the value of n used here is an error value when rounding up to a positive value. Choose not to affect this Y (i, j). For reference, in Equation 8 Part is the part where the terms corresponding to the table storage are determined. The portion is for scaling down by a shift operation.
  • Equation 8 described above may be approximated by Equation 9 below.
  • the required operations are (m-1) integer addition operation and one n-bit shift operation.
  • all of the operations in the process are fixed-point operations, this embodiment enables the improvement of the computational complexity that the floating-point operations of the prior art had.
  • transform coefficients are input, and the analyzer 310 omits the output to exclude the conversion coefficients that are zero from the calculation, and only transform coefficients such as 2 and 7 that are substantially meaningful. Is output to the extractor 320.
  • the extractor 320 refers to a table stored in the table storage 330 in advance, extracts the terms for the transformation coefficient 2 corresponding to the location information 2 (or (2,0)), and stores the terms in the extraction terms storage 340.
  • the terms for the transformation coefficient 7 corresponding to the location information 28 (or (4, 3)) are extracted and stored in the extraction terms storage 340.
  • the table storage 330 stores in advance data restored after the discrete cosine transform for all possible conversion coefficients.
  • the adder 350 processes the sums included in the N 2 terms stored in the extraction terms storage 340 for each of the non-zero conversion coefficients for each position to generate a sum result, and the shifter.
  • the decoded pixel value generated by shifting the sum result provided by the adder 350 by n bits is output.
  • operation complexity is widely used to evaluate decoding performance.
  • algorithm complexity is evaluated using time complexity because the computational complexity varies according to sequence and quantum parameter (QP). Is also used. The same may be applied to the encoder.
  • QP quantum parameter
  • Table 1 is an experimental comparison table for the computational complexity of the discrete cosine inverse transform unit 120 and the fixed-point IDCT (ISO / IEC 23002-2) according to the present embodiment.
  • Table 2 is an experimental comparison table for the execution time of the discrete cosine inverse transform unit 120 and the fixed-point IDCT (ISO / IEC 23002-2) according to the present embodiment.
  • the discrete cosine inverse transform unit 120 As shown in Table 2, it was shown that the discrete cosine inverse transform unit 120 according to the present embodiment improved the time complexity of about 50% on average compared to ISO / IEC 23002-2.
  • the discrete cosine inverse transform unit 120 is about twice as fast as ISO / IEC 23002-2.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of generating a pixel value according to an embodiment of the present invention.
  • the flowchart illustrated in FIG. 5 is based on a method of excluding from an operation for generating a decoded pixel value when an input transform coefficient (DCT Coefficient) is 0 (zero).
  • DCT Coefficient input transform coefficient
  • the discrete cosine inverse transform unit 120 receives a transform coefficient value (DCT coefficient) of any one of N ⁇ N macroblocks.
  • DCT coefficient transform coefficient value
  • the discrete cosine inverse transform unit 120 determines whether an input conversion coefficient value is 0.
  • step 540 If the input conversion coefficient value is 0, the process proceeds to step 540. However, if the input conversion coefficient value is not 0, the flow proceeds to step 530, and the discrete cosine inverse transform unit 120 extracts the stored table (ie, corresponding terms) from the table storage 330 to correspond to the corresponding input value. To store in the extraction terms storage 340.
  • the discrete cosine inverse transform unit 120 determines whether all transform coefficient values included in the N ⁇ N macroblock are input.
  • the discrete cosine inverse transform unit 120 If all of the transform coefficient values are input, the discrete cosine inverse transform unit 120 generates a sum result obtained by summing the terms stored in the extraction terms storage 340 for each position in step 560, and then proceeds to step 570 and adds the sum result.
  • the decoded pixel value generated by shifting the value by n bits is also output.
  • Whether or not the extraction of the terms for all transform coefficients in the macroblock is completed is determined by the analyzer 310 as 0 for all transform coefficients, and when the extractor 320 notifies that the analysis of all transform coefficients is completed.
  • the extractor 320 may notify the adder 350 so that the summation process may be performed.
  • the extractor 320 when the extractor 320 receives the last conversion coefficient with the analysis completion notification from the analyzer 310, the extractor 320 notifies the analysis completion to the adder 350 after extracting and storing the terms corresponding to the last conversion coefficient. May be provided.
  • the discrete cosine inverse transform unit 120 receives a subsequent transform coefficient value included in the macroblock (step 550) and receives step 520. Proceed again.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of generating a decoded pixel value according to another embodiment of the present invention.
  • the flowchart illustrated in FIG. 6 is according to a method of including in an operation for generating a decoded pixel value even when an input conversion coefficient is zero. However, since all the terms included in the table corresponding to the conversion coefficient having the value of 0 have the value of 0, there is no influence in the summing process for generating the decoded pixel value.
  • the discrete cosine inverse transform unit 120 receives a transform coefficient value (DCT coefficient) of any one of N ⁇ N macroblocks in step 510, and proceeds to step 530 to input the corresponding data from the table storage 330.
  • a table ie, corresponding terms stored in accordance with the value is extracted and stored in the extraction terms storage 340.
  • the discrete cosine inverse transform unit 120 determines whether all transform coefficient values included in the N ⁇ N macroblock are input.
  • step 560 the discrete cosine inverse transform unit 120 generates a sum result obtained by summing the terms stored in the extraction terms storage 340 for each location, and then proceeds to step 570.
  • the decoded pixel value generated by shifting the sum result by n bits is output.
  • Whether the extraction of the terms for all the transform coefficients in the macroblock is completed may be determined by extracting the term from the table storage 330 as many times as the extractor 320 corresponds to the number of transform coefficients included in the macroblock of the specified size. It may be determined whether or not it was performed. If the extraction of the number of terms has been completed a predetermined number of times, the extractor 320 may notify the adder 350 so that the summation process may be performed.
  • the discrete cosine inverse transform unit 120 receives a subsequent transform coefficient value included in the macroblock (step 550) and receives step 530. Proceed again.
  • the discrete cosine inverse transform unit 120 includes the extraction terms storage 340, and the adder 350 sums the terms in the terms stored in the extraction terms storage 340 for each location and adds the sum results.
  • the description above focuses on how to generate and output a value.
  • the discrete cosine inverse transform unit 120 does not include the extraction terms storage 340, and the adder 350 may add and output the terms in the extracted terms in real time.
  • the encoder may include an encoder that reflects the above-described technical spirit and a transmitter that transmits the encoded data to the decoder, and the decoder may be configured to position information of each transform coefficient value (DCT coefficient) in the macroblock.
  • a calculation unit for calculating a term by multiplying the corresponding weights with each transform coefficient value, and adding up one or more terms corresponding to the transform coefficient values in the input macroblock for each term at the same position It may include a generator for generating a value.
  • hierarchical coding units are used to consider the image characteristics in applying the method of determining the size of the coding unit, and the maximum height, the width, and the maximum depth of the coding unit may be adaptively determined according to the characteristics of the image. It can be implemented to be set in various ways depending on the needs. However, for convenience of description, a case where the maximum height and width of the coding unit are 64 and the maximum depth is 3 will be described as an example.
  • FIG. 11 is a diagram schematically illustrating a configuration of a coding unit determination unit according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 12 is a flowchart of a process for determining the size of a coding unit for each data unit according to an embodiment of the present invention.
  • the coding unit determination unit included in the encoder may include a prediction mode determiner 1110, a determiner 1120, a cost evaluator 1130, and an output unit 1140.
  • a prediction mode determiner 1110 the prediction mode of the encoder
  • determiner 1120 the determiner 1120
  • cost evaluator 1130 the cost evaluator
  • output unit 1140 the output unit 1140.
  • one or more components included in the coding unit determination unit may be implemented in one or more forms of an algorithm, a software program, and the like implemented by a combination of program codes.
  • the prediction mode determiner 1110 determines a prediction mode for a coding unit (CU) at a current depth.
  • the prediction mode determiner 1110 may further determine a prediction unit and a transform unit.
  • the prediction mode determiner 1110 may perform a discrete cosine transform (DCT) process to determine a transform unit, and the discrete cosine transform process may be performed with each pixel value as described above with reference to FIGS. 1 to 6.
  • the multiplication operation may be performed by multiplying the weight value corresponding to the position information of the multiplication value by each pixel value and using a pre-stored term.
  • the prediction mode determined by the prediction mode determiner 1110 may be a value for any one of a SKIP mode, an intra mode, and an inter mode, and specifically, the prediction mode is, for example, SKIP. , Inter 2Nx2N, Inter 2NxN, Inter Nx2N, Inter NxN, etc. may be specified.
  • the method of determining the prediction mode for any coding unit or data unit by the prediction mode determiner 1110 is obvious to those skilled in the art, and a description thereof will be omitted.
  • the determination unit 1120 determines whether the prediction mode of the coding unit of the current depth determined by the prediction mode determination unit 1110 coincides with a predetermined threshold value (eg, the SKIP mode).
  • the threshold may be pre-specified as one or more of the determinable prediction modes. For example, if the determinable prediction mode is SKIP, Inter 2Nx2N, Inter 2NxN, Inter Nx2N, Inter NxN, one or more of them may be the threshold. Can be specified.
  • the determination unit 1120 skips the review of the lower depth and sizes the current coding unit. Is determined as the size of an optimal coding unit.
  • the prediction mode determiner 1110 instructs the determination of the prediction mode for the coding unit of the next lower depth, and the prediction mode at the newly determined next lower depth. Determine whether or not to search for a coding unit of a new lower-depth depth as whether or not is equal to the threshold. This is repeated to the lowest depth.
  • the determination unit 1120 may determine the RD cost ( Rate-Distortion Cost) is used to determine the coding unit size of the data unit having the minimum cost as the optimal coding unit size.
  • the cost evaluation unit 1130 applies a predetermined cost function to each data unit to perform a cost evaluation.
  • the cost evaluator 1130 may use, for example, a rate-distortion cost function for cost evaluation.
  • the cost evaluator 1130 may be included as a component of the determiner 1120. Since the method of performing the cost evaluation using the predetermined cost function in the cost evaluator 1130 is obvious to those skilled in the art, a description thereof will be omitted.
  • the output unit 1140 outputs encoding information for each coding unit according to the determination result of the determination unit 1120.
  • the encoding information may include, for example, split information about a coding unit (for example, a coding depth of a corresponding coding unit), partition type information (for example, 2N ⁇ 2N and 2N, which are partition types of a transformation unit in a coding unit). information such as one of x N, N x 2N, and N x N), prediction mode information (e.g., one of intra mode, inter mode, and skip mode), transform unit size information, and the like. Can be.
  • parent_cost CU_processing (depth, index)
  • Best_CU CU (depth + 1)
  • the HEVC encoding apparatus performs four RD cost evaluations on the coding unit sizes of the current depth and the coding unit sizes at the next lower depth.
  • an optimal coding unit is determined for each data unit with respect to one maximum coding unit size.
  • the size of the coding unit of the corresponding depth is optimal in the data unit. It is determined by the size of the coding unit, and the search for the next lower depth is omitted.
  • the threshold value may be selected in consideration of the time complexity reduction rate and the bitrate growth rate. However, when the SKIP mode is selected as the threshold as described below, it is experimentally confirmed that the optimum bitrate increase rate and the time decrease rate are shown, but the selection target of the threshold value is not limited to the SKIP mode.
  • the coding unit determination unit determines a coding mode for a coding unit size of a current depth.
  • step 1330 If the encoding mode determined at the corresponding depth is identical to the encoding mode predetermined as the threshold, the flow proceeds to step 1330 to stop searching for the next lower depth and to determine the size of the encoding mode of the current depth as the optimal encoding mode size.
  • step 1350 the coding unit determining unit is optimally encoded for each data unit to have a minimum cost by using the cost value as in the method of determining the optimal coding mode according to the prior art. Determine the unit size.
  • the decoding apparatus may include a receiver that receives encoded data provided from the encoding apparatus and a decoder that decodes the received encoded data, and the encoding apparatus may be configured to a coding unit at a current depth.
  • a prediction mode determiner that determines a corresponding prediction mode, a prediction unit, and a transform unit, and a coding unit of a lower depth when the determined prediction mode matches a predetermined threshold. It may include a determination unit to omit the determination of the to determine the size of the coding unit of the current depth as the size of the optimal coding unit.
  • the prediction mode determiner may use a term calculated by multiplying each pixel value by a weight corresponding to the position information of each pixel value to determine the conversion unit.

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Abstract

부호화/복호화 장치 및 그 방법과 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체가 개시된다. 복호화 장치의 이산여현 역변환부에서 수행되는 복호화된 픽셀값 생성 방법은 매크로블록 내의 각 변환계수값(DCT Coefficient)의 위치 정보에 부합되는 가중치와 상기 각 변환계수값을 곱셈 연산하여 텀스(TERMS)를 계산하는 단계와 입력되는 매크로블록 내의 변환계수값들에 상응하는 하나 이상의 텀스를 동일 위치의 텀(term)별로 합산한 합산 결과값을 생성하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의해, 부호화 및 복호화 과정에서의 연산량 및 연산 복잡도를 최소화할 수 있고, 신속한 변환이 가능하다.

Description

부호화/복호화 장치 및 그 방법과 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체
본 발명은 부호화/복호화 장치 및 그 방법과 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것이다.
현재의 통신 환경은 유무선 연동, 방송망과 통신망의 융합 등의 서비스를 가능하게 하는 광대역 통합망(BcN)이 사용되는 등 다양한 통신망이 융합되고 있으며, 이러한 추세는 더욱 가속화될 것이다.
다양한 통신망에서 디지털 융합(Digital Convergence)의 추세에 따라 범용 미디어 통신에 대한 많은 연구가 진행되고 있으며, 멀티미디어 단말기의 다양화에 따른 영상 이미지의 크기 변환 기법들도 다양하게 연구되고 있다.
이러한 영상 이미지의 크기 변환 기법들 중 이산여현변환(DCT)을 이용한 방법이 우수한 성능을 나타내고 있으며, MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, H.263 등의 동영상 코덱에서도 이산여현변환(DCT)이 이용되고 있어 호환성이 우수한 장점이 있다.
이산여현변환(DCT)은 입력된 아날로그 오리지널 영상을 수학적으로 정의된 이산여현변환 과정을 거쳐 저주파와 고주파의 주파수 성분으로 분해하는 변환기술이다.
도 1은 종래기술에 따른 역양자화부 및 이산여현 역변환부를 포함하는 복호화 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 복호화 장치(100)는 양자화된 변환 계수(Quantized DCT Coefficients)를 역양자화하여 변환 계수(DCT coefficients)를 출력하는 역양자화부(IQ, Inverse Quantization)(110)와 변환 계수를 이산여현 역변환하여 복호 영상(Pixel Value)을 생성하여 출력하는 이산여현 역변환부(IDCT, Inverse Discrete Cosine Transform)(120)를 포함한다.
이하, 종래기술에 따른 이산여현변환(DCT)/이산여현역변환(IDCT) 방식들에 관해 간략히 설명한다.
먼저, 종래기술에 따른 NxN 2D-DCT/IDCT의 수학적 정의를 설명한다. 참고로, 하기 수학식 1은 이산여현 역변환(IDCT)에 관한 수학적 정의를 나타낸다.
본 명세서에서는 이산여현 역변환을 중심으로 설명하지만, 이산여현 변환 과정에도 동일하게 적용될 수 있음은 당연하다.
［수학식 1］
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
Figure WO-DOC-MATHS-1
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
여기서,
Figure WO-DOC-MATHS-1-1
이다.
위 수학식들에서 i 및 j는 픽셀 도메인에서의 i좌표와 j좌표를 의미하며, Y(i,j)는 샘플 도메인의 좌표 (i, j)에 해당하는 픽셀 값을 의미한다. u 및 v는 주파수 도메인에서의 u좌표 및 v좌표를 의미하며, X(u,v)는 DCT 도메인의 좌표 (u, v)에 해당하는 계수값을 의미한다. N은 사이즈를 의미하며, 예를 들어 N이 8인 경우 8x8(즉, 가로x세로)이 되어 총 64개의 픽셀을 대상으로 IDCT/DCT가 수행된다. C(u) 및 C(v)는 각각 스케일링 팩터(scaling factor)를 의미한다.
위 수학식 1을 이용하여 이산여현 역변환(IDCT)을 수행할 때, 이미지 또는 영상 압축 표준으로 많이 쓰이는 값인 N=8(즉, 8x8 블록)을 가정하면 필요한 연산량은 곱셈 연산 4096번, 덧셈 연산 4032번이 된다.
그러나, 이는 실제 시스템에서 사용하기에는 방대한　연산량이므로, 실제 구현에서는 상술한 수학식 1에 따른 수학적 정의에 의한 접근보다 행-열 분해법 (Row-Column Decomposition)을 이용한 IDCT/DCT가 주로 이용된다.
행-열 분해법에 의할 때, 행방향으로 열의 수만큼 1차 DCT/IDCT가 수행되고, 열방향으로 행의 수만큼 1차 IDCT/DCT가 수행된다. 따라서, 8x8 블록의 경우 행 방향으로 8번 수행되고, 열 방향으로 8번 수행되어 총 16번의 1차 DCT/IDCT가 수행된다.
도 2는 행-열 분해법(Row-Column Decomposition)에서 일반적으로 사용되는 첸(Chen)의 알고리즘을 나타낸 도면이다.
첸(Chen)의 알고리즘은 2D-DCT/IDCT를 수행하기 위해 행의 방향으로 열의 개수만큼 1차원 DCT/IDCT를 수행한 후, 열의 방향으로 행의 개수만큼 1차원 DCT/IDCT를 수행한다. 이와 같이, 행과 열의 방향으로 1차 DCT/IDCT를 모두 거친 값이 2차원 DCT/IDCT 결과 값이 된다.
첸(Chen)의 알고리즘에 따를 때, N=8(즉, 8x8 블록)을 처리하기 위해 필요한 2D-DCT/IDCT 연산량은 곱셈 연산 256번, 덧셈 연산 416번으로, 상술한 수학적 정의에 의한 접근 방식보다 현저히 감소된다.
그러나, 첸의 알고리즘을 이용하는 경우에도 기존의 DCT/IDCT에 비해 연산량이 감소된 것일 뿐, DCT/IDCT 연산이 필요치 않는 입력값들이 여전히 연산에 포함된다는 문제점이 존재한다.
상술한 바와 같이, 종래의 이산여현변환(DCT)/이산여현역변환(IDCT) 방식들은 변환 과정에서 많은 연산량이 요구된다는 문제점이 있다. 이로 인하여, 시간 지연현상, 발열 현상이 변환 장치에서 야기되며, 또한 많은 에너지가 소모된다.
또한, 연산량을 감소시킨 것으로 인정되는 행-열 분해법(Row-Column Decomposition)의 경우에도, 버터플라이(butterfly) 구조를 이용하기 위해 연산이 필요하지 않는 입력값 '0(zero)'이 DCT/IDCT 계산에 포함된다는 문제점이 존재한다. 이로 인해, 불필요한 연산 복잡도가 증가되는 문제점이 발생된다.
그리고, 최근에는 다양한 멀티미디어 기기의 발전과 디지털 멀티미디어 방송 서비스의 일반화 등으로 인해 고화질 동영상 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이를 위해, 고해상도의 비디오 컨텐츠를 재생하고 저장할 수 있는 기기의 개발 및 보급이 가속화되고 있으며, 또한 고해상도의 비디오 컨텐츠를 효과적으로 부호화하거나 복호화하는 비디오 코덱의 개발이 진행되고 있다.
종래 기술에 따른 비디오 코덱의 경우, 비디오 데이터를 부호화함에 있어 소정 크기의 매크로블록에 기반하여 제한된 부호화 방식이 적용되고 있었다.
이러한 제한을 극복하고 보다 효과적인 부호화가 가능하도록 하기 위해, 차세대 동영상 부호화 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서는 예측(Prediction) 및 변환(Transform)의 기본 단위가 되는 부호화 단위(CU, Coding Unit)의 크기(size)를 예를 들어 64 x 64부터 8 x 8까지 이용하고 있으며, 또한 부호화 단위(Coding Unit, CU), 예측 단위(Prediction Unit, PU) 및 변환 단위(Transform Unit, TU)라는 세 개의 블록 개념을 가지는 계층적 개념의 비디오 압축 스킴(video compression scheme)을 이용하고 있다. 이러한 개념은 일부 논문자료 Improved Video Compression Efficiency Through Flexible Unit Representation and Corresponding Extension of Coding Tools에서도 제시되고 있다(W.-J. Han, J. Min, I.-K. Kim, E. Alshina, A. Alshin, T. Lee, J. Chen, V. Seregin, S. Lee, Y. M. Hong, M.-S. Cheon, N. Shlyakhov, K. McCann, T. Davies, J.-H. Park, Improved Video Compression Efficiency Through Flexible Unit Representation and Corresponding Extension of Coding Tools, IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 20, no. 12, pp. 17091720, Dec. 2010).
도 7은 HEVC에서 제시하는 심도(depth)별 부호화 단위(CU) 및 예측 단위(PU)를 나타낸 도면이고, 도 8은 부호화 단위 및 변환 단위(TU)의 관계를 나타낸 도면이며, 도 9는 종래 기술에 따른 데이터 단위별 부호화 단위의 크기를 결정하기 위한 처리 과정을 나타낸 도면이고, 도 10은 각 데이터 단위별로 부호화 단위의 크기가 결정된 예를 나타낸 도면이다.
여기서, 심도(depth)란 부호화 단위(CU)가 계층적으로 분할되는 단계를 의미하고, 심도가 깊어질수록 심도별 부호화 단위는 최대 부호화 단위(예를 들어, 64 x 64)로부터 최소 부호화 단위(예를 들어, 8 x 8)까지 분할될 수 있다. 상위 심도(예를 들어, 심도 0)로부터 하위 심도(예를 들어, 심도 3)의 방향으로 심도가 깊어진다고 표현될 수 있으며, 심도가 깊어짐에 따라 최대 부호화 단위의 분할 횟수가 증가하고, 최대 부호화 단위의 분할 가능한 총 횟수는 최대 심도로 대응된다. 부호화 단위의 최대 크기 및 최대 심도가 미리 설정되어 있을 수 있다.
도 7에는 부호화 단위의 계층 구조로서 부호화 단위의 최대 높이 및 너비가 64이며, 최대 심도가 3인 경우가 도시되어 있다. 도시된 바와 같이, 최상위 심도(즉, 심도 0)에서의 최대 부호화 단위(110)의 크기는 64 x 64로 표현될 수 있다.
부호화 단위의 계층 구조의 세로축을 따라 심도가 깊어지며, 이에 따라 심도별 부호화 단위의 높이 및 너비가 각각 분할된다. 따라서, 최상위 심도인 심도 0에서의 최대 부호화 단위의 크기인 64 x 64는 심도 1에서 32 x 32인 부호화 단위의 크기로 분할(120)되고, 심도 2에서 16 x 16인 부호화 단위의 크기로 분할(130)되고, 최하위 심도인 심도 3에서 8 x 8인 부호화 단위의 크기로 분할(140)된다. 여기서, 심도 3의 8 x 8 크기의 부호화 단위는 최소 부호화 단위라 지칭될 수 있다.
또한, 부호화 단위의 계층 구조의 가로축을 따라, 각각의 심도별 부호화 단위의 예측 부호화의 기반이 되는 부분적 데이터 단위인 예측 단위(PU)가 도시되어 있다. 즉, 심도 0의 크기 64 x 64의 부호화 단위(110)의 예측 단위는, 크기 64 x 64의 부호화 단위에 포함되는 64 x 64 크기의 부분적 데이터 단위, 64x32 크기의 부분적 데이터 단위, 32 x 64 크기의 부분적 데이터 단위, 32x32 크기의 부분적 데이터 단위 등일 수 있다. 따라서, 부호화 단위는 각 부분적 데이터 단위들을 포함하는 최소 크기의 정사각형인 데이터 단위로 표현될 수도 있다.
마찬가지로, 심도 1의 32x32 크기의 부호화 단위의 예측 단위는 32x32 크기의 부분적 데이터 단위, 32x16 크기의 부분적 데이터 단위, 16x32 크기의 부분적 데이터 단위, 16x16 크기의 부분적 데이터 단위 등일 수 있고, 심도 2의 16x16 크기의 부호화 단위의 예측 단위는 16x16 크기의 부분적 데이터 단위, 16x8 크기의 부분적 데이터 단위, 8x16 크기의 부분적 데이터 단위, 8x8 크기의 부분적 데이터 단위 등일 수 있다.
도 8에는 부호화 단위 및 변환 단위의 관계가 도시되어 있다.
부호화 장치는 최대 부호화 단위마다 최대 부호화 단위보다 작거나 같은 크기의 부호화 단위로 영상을 부호화하며. 부호화 과정에서 주파수 변환을 위한 변환 단위(TU)의 크기는 각각의 부호화 단위보다 크지 않은 데이터 단위를 기반으로 선택될 수 있다.
예를 들어, 현재 부호화 단위가 64 x 64 크기인 경우를 가정할 때, 32 x 32 크기의 변환 단위를 이용하여 주파수 변환이 수행될 수 있다. 또한, 64x64 크기의 부호화 단위의 데이터를 64x64 크기 이하인 32x32, 16x16, 8x8, 4x4 크기의 변환 단위들로 각각 주파수 변환을 수행하여 부호화한 후, 원본과의 오차가 가장 적은 변환 단위가 선택될 수도 있다.
도 7에 도시된 심도별 부호화 단위가 고려되는 부호화 장치는 최대 부호화 단위(110)에 대한 부호화 심도를 결정하기 위해, 최대 부호화 단위(110)에 포함된 각 심도의 부호화 단위마다 부호화를 수행하여야 하며, 이러한 결과로서 도 9에 도시된 바와 같이 각 데이터 단위에 대한 부호화 단위의 크기가 결정될 수 있다.
이때, 동일한 범위 및 크기의 데이터를 포함하기 위한 심도별 부호화 단위의 개수는 심도가 깊어질수록 심도별 부호화 단위의 개수도 증가한다. 예를 들어, 심도 1의 부호화 단위 한 개가 포함하는 데이터에 대해서, 심도 2의 부호화 단위는 네 개가 필요하다. 따라서, 동일한 데이터의 부호화 결과를 심도별로 비교하기 위해서, 한 개의 심도 1의 부호화 단위 및 네 개의 심도 2의 부호화 단위를 이용하여 각각 부호화되어야 한다.
즉, 도 9에 도시된 바와 같이 HEVC에서는 최선의 코딩 이득(Best Coding gain)을 얻기 위해 각각의 심도에서의 예측 모드(prediction mode)와 변환 모드(transform mode)를 모두 적용시켜 본 뒤 각 데이터 단위별(즉, 64 x 64 크기의 데이터 단위부터 8 x 8 크기의 데이터 단위까지) 최적의 부호화 단위(CU)의 크기와 이에 따른 예측 단위(PU) 및 변환 단위(TU)를 결정한다. 이에 의해 최적으로 결정된 각 데이터 단위별 부호화 단위가 도 9에 도시되어 있다.
그러나, 종래기술에서 제시하는 방식으로 부호화 단위(CU)의 크기를 결정하는 방법에 따를 때, 다양한 부호화 단위 크기를 고려함으로써 최적의 부호화 기본 단위를 결정할 수는 있지만, 그 결정 과정에서 지나치게 복잡도가 증가되는 문제가 발생된다. 예를 들어 도 9에 도시된 바와 같이 최하위 심도가 3이고 최대 부호화 단위의 크기가 64 x 64인 경우, 부호화 장치는 최적의 비용(cost)을 결정하여 데이터 단위별 부호화 단위의 크기를 결정하기 위해 적어도 1xCU0 + 4xCU1 + 16xCU2 + 64xCU3의 수량에 해당하는 처리를 실시하여야 한다.
따라서, 최적의 부호화 단위의 크기를 신속하고 적은 복잡도로서 결정하기 위한 방안이 요구된다.
본 발명은 이산여현변환(DCT)/이산여현역변환(IDCT) 방식이 적용되는 다양한 데이터 압축/복원 기술에 범용적으로 적용할 수 있는 부호화/복호화 장치 및 그 방법과 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하기 위한 것이다. 예를 들어, 본 발명은 JPEG 등의 이미지 코딩 기술, MPEG 시리즈와 H.26X 시리즈 등의 동영상 압축/복원 기술, MPEG 기술과 Dolby 기술 등의 음성 압축/복원 기술 등에 범용적으로 적용될 수 있다.
본 발명은 연산에 포함될 필요가 없는 입력값 '0(zero)'의 존재를 조기에 감지하여 연산에서 제외시킬 수 있고, 곱셈 연산이 불필요하도록 하기 위해 테이블 참조 방식을 적용함으로써 연산량 및 연산 복잡도를 최소화할 수 있고, 신속한 변환이 가능한 부호화/복호화 장치 및 그 방법과 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하기 위한 것이다. 즉, 모든 가능한 0이 아닌 양자화 계수(non-zero DCT coefficient)들의 입력들에 대하여 IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform) 연산을 실행한 후 얻게 될 복원값(reconstructed value)들에 대한 테이블을 미리 보유함으로써, 임의의 입력값이 들어오면 구비한 테이블을 참조하여 직관적으로 출력값을 얻을 수 있다. 따라서 인코딩 및 디코딩 과정에서 곱셈 연산이 존재하지 않기 때문에, 기존의 DCT/IDCT에서 많은 문제점으로 지적되었던 곱셈 연산 복잡도를 제거할 수 있다.
본 발명은 종래의 이산여현 역변환 연산시 복잡도를 야기시키던 부동소수점(floating-point) 연산 방식을 고정소수점(fixed-point) 연산 방식으로 변경함으로써 연산 복잡도를 최소화할 수 있는 부호화/복호화 장치 및 그 방법과 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하기 위한 것이다.
본 발명은 부호화기를 사용하는 모든 기기에서 비디오 데이터에 대한 부호화 시간을 단축할 수 있도록 하는 부호화/복호화 장치 및 그 방법과 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하기 위한 것이다.
본 발명은 부호화 처리를 위한 각 데이터 단위별 부호화 단위의 크기를 신속하고 적은 복잡도로서 결정할 수 있도록 하는 부호화/복호화 장치 및 그 방법과 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 복호화 장치의 이산여현 역변환부에서 수행되는 복호화된 픽셀값 생성 방법에 있어서, (a) 매크로블록 내의 각 변환계수값(DCT Coefficient)의 위치 정보에 부합되는 가중치와 상기 각 변환계수값을 곱셈 연산하여 텀스(TERMS)를 계산하는 단계; (b) 입력되는 매크로블록 내의 변환계수값들에 상응하는 하나 이상의 텀스를 동일 위치의 텀(term)별로 합산한 합산 결과값을 생성하는 단계를 포함하는 복호화된 픽셀값 생성 방법이 제공된다.
상기 텀스가 상기 단계 (b)에서의 고정소수점 연산을 위해 n(여기서, n은 임의의 자연수)비트 시프트(shift)된 정보인 경우, (c) 상기 합산 결과값을 n비트 역시프트하여 복호화된 픽셀값(Reconstruction value)을 생성하는 단계가 더 포함될 수 있다.
상기 단계 (b) 이전에, 모든 픽셀 위치 정보 (i, j) 및 매크로블록 내의 모든 변환계수 위치 정보 (u, v)에 대하여 상기 단계 (a)에 의해 계산된 텀스를 테이블 저장소에 저장하는 단계가 선행될 수 있다.
상기 단계 (b)는, (o) 상기 입력되는 매크로블록 내의 변환계수값들에 상응하는 텀스를 상기 테이블 저장소에서 추출하여 추출텀스 저장소에 저장하는 단계; 및 (p) 상기 추출텀스 저장소에 저장된 하나 이상의 텀스를 동일 위치의 텀별로 합산하여 상기 합산 결과값을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 입력되는 매크로블록의 변환계수값들 중 0(zero)이 아닌 변환계수값만을 선택적으로 출력하는 단계가 상기 단계 (o)에 선행하여 수행될 수 있다.
상기 단계 (p)는 상기 입력되는 매크로블록 내의 변환계수들 중 선택적으로 출력된 변환계수들에 상응하는 텀스의 저장이 모두 완료된 후 수행될 수 있다.
상기 단계 (p)는, 상기 입력되는 매크로블록 내의 변환계수들의 개수와 상기 단계 (o)에 의한 텀스 추출 횟수가 일치하면 수행될 수 있다.
입력되는 변환계수값이 0(zero)인 경우, 상기 추출텀스 저장소에 저장되는 텀스는 0의 값을 가지는 텀들(terms)만으로 구성될 수 있다.
상기 단계 (a)는 수학식
Figure PCTKR2011007871-appb-I000003
에 의해 상기 텀스를 계산할 수 있고, 여기서 Tp(i,j)는 픽셀 도메인의 좌표인 (i,j)에 대한 텀스이고, Kp는 p(여기서, p는 임의의 자연수)번째 0이 아닌 변환계수이며,
Figure PCTKR2011007871-appb-I000004
는 Kp에 관련된 가중치의 컬럼 벡터(column vector)일 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 복호화 장치에 있어서, 매크로블록 내의 각 변환계수값(DCT Coefficient)의 위치 정보에 부합되는 가중치와 상기 각 변환계수값을 곱셈 연산하여 텀스(TERMS)를 계산하는 곱셈 연산부; 및 입력되는 매크로블록 내의 변환계수값들에 상응하는 하나 이상의 텀스를 동일 위치의 텀(term)별로 합산한 합산 결과값을 생성하는 합산 연산부를 포함하는 복호화 장치가 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 부호화 장치에 있어서, 부호화된 데이터를 전송하는 전송부를 포함하되, 복호화 장치는 상기 부호화된 데이터를 수신하여 복원하기 위하여, 매크로블록 내의 각 변환계수값(DCT Coefficient)의 위치 정보에 부합되는 가중치와 상기 각 변환계수값을 곱셈 연산하여 텀스(TERMS)를 계산하는 단계; 및 입력되는 매크로블록 내의 변환계수값들에 상응하는 하나 이상의 텀스를 동일 위치의 텀(term)별로 합산한 합산 결과값을 생성하는 단계를 실행하는 것을 특징으로 하는 부호화 장치가 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 부호화 장치에 있어서, 현재 심도(depth)에서의 부호화 단위(CU, Coding Unit)에 상응하는 예측 모드(Prediction mode), 예측 단위(PU, Prediction Unit) 및 변환 단위(TU, Transform Unit)를 결정하는 예측 모드 결정부; 및 상기 결정된 예측 모드가 미리 지정된 임계값(threshold)과 일치하는 경우, 하위 심도의 부호화 단위에 대한 판단을 생략하고, 현재 심도의 부호화 단위의 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정하는 판단부를 포함하되, 상기 예측 모드 결정부는 상기 변환 단위의 결정을 위해 각 픽셀값(pixel value)의 위치 정보에 부합하는 가중치와 상기 각 픽셀값을 곱셈 연산하여 산출한 텀스(TERMS)를 이용하는 것을 특징으로 하는 부호화 장치가 제공된다.
상기 텀스는 모든 픽셀 위치 정보 및 매크로블록 내의 모든 변환계수 위치 정보에 대하여 산출되어 테이블 저장소에 저장될 수 있다.
상기 예측 모드 결정부는 입력되는 픽셀값 각각에 상응하는 텀스를 상기 테이블 저장소에서 추출하여 추출텀스 저장소에 저장한 후, 상기 추출텀스 저장소에 저장된 하나 이상의 텀스를 동일 위치의 텀(term)별로 합산한 합산 결과값인 변환 계수값(DCT Coefficient)을 생성할 수 있다.
상기 예측 모드 결정부는 상기 입력되는 픽셀값들 중 0(zero)이 아닌 픽셀값에 대해서만 상응하는 텀스의 추출을 수행할 수 있다.
상기 판단부는 현재 심도에 대해 결정된 상기 예측 모드가 상기 임계값과 불일치하는 경우, 상기 예측 모드 결정부로 차하위 심도에 대한 예측 모드 결정을 지시하고, 차하위 심도에서 결정된 예측 모드가 상기 임계값과 일치하는 경우 해당 부호화 단위의 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정할 수 있다.
상기 판단부는 최하위 심도까지 각각의 심도에서 결정된 예측 모드들이 상기 임계값과 모두 불일치하는 경우, 각각의 심도에서의 부호화 단위들에 대한 비용 중 최소의 비용을 가지는 부호화 단위의 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정할 수 있다.
상기 비용은 RD 비용(Rate-Distortion Cost) 평가를 위해 미리 지정된 비용 함수의 연산 결과값일 수 있다.
상기 임계값은 SKIP, Inter 2Nx2N, Inter 2NxN, Inter Nx2N 및 Inter NxN 중 하나 이상을 포함하도록 미리 설정될 수 있다.
현재 심도의 부호화 단위의 폭 및 너비는 차하위 심도의 부호화 단위의 폭 및 너비의 각각 2배일 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 부호화 장치에서 수행되는 최적 부호화 단위의 크기 결정 방법에 있어서, 현재 심도(depth)에서의 부호화 단위(CU, Coding Unit)에 상응하는 예측 모드(Prediction mode), 예측 단위(PU, Prediction Unit) 및 변환 단위(TU, Transform Unit)를 결정하는 단계; 상기 결정된 예측 모드가 미리 지정된 임계값(threshold)과 일치하는지 여부를 판단하는 단계; 및 일치하는 경우, 하위 심도의 부호화 단위에 대한 판단을 생략하고, 현재 심도의 부호화 단위의 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정하는 단계를 포함하되, 상기 결정하는 단계에서, 상기 변환 단위의 결정을 위해 각 픽셀값(pixel value)의 위치 정보에 부합하는 가중치와 상기 각 픽셀값을 곱셈 연산하여 산출한 텀스(TERMS)를 이용하는 것을 특징으로 하는 최적 부호화 단위의 크기 결정 방법이 제공된다.
상기 텀스는 모든 픽셀 위치 정보 및 매크로블록 내의 모든 변환계수 위치 정보에 대하여 산출되어 테이블 저장소에 저장될 수 있다.
상기 결정하는 단계는, 상기 테이블 저장소에 미리 저장된 복수의 텀스 중 입력되는 픽셀값 각각에 상응하는 텀스를 추출하여 추출텀스 저장소에 저장하는 단계; 및 상기 추출텀스 저장소에 저장된 하나 이상의 텀스를 동일 위치의 텀(term)별로 합산한 합산 결과값인 변환 계수값(DCT Coefficient)을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 저장하는 단계에서, 상기 입력되는 픽셀값들 중 0(zero)이 아닌 픽셀값에 대해서만 상응하는 텀스의 추출을 수행할 수 있다.
최적 부호화 단위의 크기 결정 방법은, 현재 심도에 대해 결정된 상기 예측 모드가 상기 임계값과 불일치하는 경우, 상기 예측 모드 결정부로 차하위 심도에 대한 예측 모드 결정을 지시하는 단계; 차하위 심도에서 결정된 예측 모드가 상기 임계값과 일치하는지 여부를 판단하는 단계; 및 일치하는 경우, 차하위 심도에서의 해당 부호화 단위의 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
최하위 심도까지 각각의 심도에서 결정된 예측 모드들이 상기 임계값과 모두 불일치하는 경우, 각각의 심도에서의 부호화 단위들에 대한 비용 중 최소의 비용을 가지는 부호화 단위의 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정하는 단계가 더 포함될 수 있다.
상기 비용은 RD 비용(Rate-Distortion Cost) 평가를 위해 미리 지정된 비용 함수의 연산 결과값일 수 있다.
상기 임계값은 SKIP, Inter 2Nx2N, Inter 2NxN, Inter Nx2N 및 Inter NxN 중 하나 이상을 포함하도록 미리 설정될 수 있다.
현재 심도의 부호화 단위의 폭 및 너비는 차하위 심도의 부호화 단위의 폭 및 너비의 각각 2배일 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 복호화 장치에 있어서, 부호화된 데이터를 수신하는 수신부 및 상기 부호화된 데이터를 복호화 처리하는 복호화부를 포함하되, 상기 부호화된 데이터를 생성하는 부호화 장치는, 현재 심도(depth)에서의 부호화 단위(CU, Coding Unit)에 상응하는 예측 모드(Prediction mode), 예측 단위(PU, Prediction Unit) 및 변환 단위(TU, Transform Unit)를 결정하는 예측 모드 결정부; 및 상기 결정된 예측 모드가 미리 지정된 임계값(threshold)과 일치하는 경우, 하위 심도의 부호화 단위에 대한 판단을 생략하고, 현재 심도의 부호화 단위의 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정하는 판단부를 포함하되, 상기 예측 모드 결정부는 상기 변환 단위의 결정을 위해 각 픽셀값(pixel value)의 위치 정보에 부합하는 가중치와 상기 각 픽셀값을 곱셈 연산하여 산출한 텀스(TERMS)를 이용하는 것을 특징으로 하는 복호화 장치가 제공된다.
본 발명의 실시예에 따른 부호화/복호화 장치 및 그 방법과 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체는, 이산여현변환(DCT)/이산여현역변환(IDCT) 방식이 적용되는 다양한 데이터 압축/복원 기술에 범용적으로 적용될 수 있다. 예를 들어, JPEG 등의 이미지 코딩 기술, MPEG 시리즈와 H.26X 시리즈 등의 동영상 압축/복원 기술, MPEG 기술과 Dolby 기술 등의 음성 압축/복원 기술 등에 범용적으로 적용될 수 있다.
또한, 연산에 포함될 필요가 없는 입력값 '0(zero)'의 존재를 조기에 감지하여 연산에서 제외시킬 수 있고, 곱셈 연산이 불필요하도록 하기 위해 테이블 참조 방식을 적용함으로써 연산량 및 연산 복잡도를 최소화할 수 있고, 신속한 변환이 가능한 장점도 있다.
또한, 종래의 이산여현 역변환 연산시 복잡도를 야기시키던 부동소수점(floating-point) 연산 방식을 고정소수점(fixed-point) 연산 방식으로 변경함으로써 연산 복잡도를 최소화할 수 있다.
또한, 정확한 계산값을 미리 보유함으로써 많은 고속 DCT/IDCT 알고리즘에서 야기되는 미스매치(mis-match)에 의한 화질 열화가 야기되지 않는 효과도 있다.
또한, 부호화기를 사용하는 모든 기기에서 비디오 데이터에 대한 부호화 시간을 단축할 수 있도록 하는 효과도 있다.
또한, 부호화 처리를 위한 각 데이터 단위별 부호화 단위의 크기를 신속하고 적은 복잡도로서 결정할 수 있도록 하는 효과도 있다.
도 1은 종래기술에 따른 역양자화부 및 이산여현 역변환부를 포함하는 영상 복호화 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 도면.
도 2는 행-열 분해법(Row-Column Decomposition)에서 일반적으로 사용되는 첸(Chen)의 알고리즘을 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 복호화기에 포함되는 이산여현 역변환부의 구성을 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이산여현 역변환부의 동작 개념을 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 픽셀값 생성 방법을 나타낸 순서도.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 픽셀값 생성 방법을 나타낸 순서도.
도 7은 HEVC에서 제시하는 심도(depth)별 부호화 단위(CU) 및 예측 단위(PU)를 나타낸 도면.
도 8은 부호화 단위 및 변환 단위(TU)의 관계를 나타낸 도면.
도 9는 종래 기술에 따른 데이터 단위별 부호화 단위의 크기를 결정하기 위한 처리 과정을 나타낸 도면.
도 10은 각 데이터 단위별로 부호화 단위의 크기가 결정된 예를 나타낸 도면.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위 결정 유닛의 구성을 개략적으로 나타낸 도면.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 단위별 부호화 단위의 크기를 결정하기 위한 처리 과정을 나타낸 도면.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위 결정 방법을 나타낸 순서도.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "…유닛", "…모듈", "…블록" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 복호화기에 포함되는 이산여현 역변환부의 구성을 나타낸 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이산여현 역변환부의 동작 개념을 나타낸 도면이다.
이하에서 설명되는 바와 같이, 본 실시예에 따른 이산여현 역변환부(120)는 입력되는 변환계수들(DCT Coefficients) 중 0(zero)의 값을 가지는 변환계수는 복호화된 픽셀값(Pixel Values, Reconstruction Values)을 생성하기 위한 연산에 포함시키지 않고, 0이 아닌 값을 가지는 변환계수에 대해서만 연산을 수행하되 곱셈 연산을 메모리 액세스 형태로 변경하여 덧셈 연산만으로 결과값을 생성하고, 생성된 결과값을 n(임의의 자연수) 비트만큼 시프트(shift)하여 복호화된 픽셀값을 출력하는 특징을 가진다.
물론, 이후 도 6을 참조하여 설명하는 바와 같이, 0의 값을 가지는 변환계수도 연산에 포함할 수 있으나, 0의 값을 가지는 변환계수에 상응하는 테이블에 포함되는 텀스(terms)들이 모두 0의 값을 가지므로 복호화된 픽셀값을 생성하기 위한 합산 과정에서 아무런 영향을 미치지 않게 된다.
도 3을 참조하면, 이산여현 역변환부(120)는 분석기(310), 추출기(320), 테이블 저장소(330), 추출텀스 저장소(340), 덧셈기(350) 및 시프트기(360)를 포함할 수 있다. 각 구성 요소는 하드웨어 구성으로 구현될 수도 있으며, 하나 이상의 구성 요소는 소프트웨어 알고리즘의 형태로 구현될 수도 있다.
분석기(310)는 복호화된 픽셀값을 생성하기 위한 입력 정보로서 미리 설정된 N x N 매크로블록(MB, Macro Block) 사이즈(예를 들어, 8 x 8 매크로블록) 내의 변환계수들(DCT Coefficients)을 순차적으로 입력받고, 입력된 변환계수가 0(zero)인지 아닌지를 판단한다.
만일 입력된 변환계수가 0이라면, 분석기(310)는 해당 입력값(즉, 변환계수, 이하 동일함)에 대한 연산을 생략하여 보다 빠른 처리가 가능하도록 하기 위해 해당 입력값을 추출기(320)로 제공하지 않고, 다음으로 입력되는 변환계수가 0인지 여부의 판단 처리를 할 수 있다. 물론, 입력된 변환계수가 0이 아닌 경우라면 연산에 포함하기 위해 추출기(320)로 해당 입력값을 전달한다. 이때, N x N 매크로블록 내의 위치에 대한 정보도 함께 추출기(320)로 제공할 수 있다.
다른 실시예로서, 입력된 변환계수가 0인 경우에도 분석기(310)는 연산에 포함하기 위해 해당 입력값을 추출기(320)로 전달할 수 있다. 그러나 0의 값을 가지는 변환계수에 상응하는 테이블 내의 텀스(TERMS)에 포함되는 텀(term)들이 모두 0의 값을 가지므로 복호화된 픽셀값을 생성하기 위한 합산 과정에서 아무런 영향을 미치지 않는다.
추출기(320)는 분석기(310)로부터 제공된 입력값의 N x N 매크로블록내의 위치 정보에 상응하는 텀스(TERMS)들을 테이블 저장소(330)에서 추출하여 추출텀스 저장소(340)에 저장한다. 해당 텀스들은 N x N 매크로블록내의 변환계수들의 수량 및 입력값의 위치 정보에 각각 부합되도록 테이블 저장소(330)에 저장될 수 있으며, 각 텁스는 매크로블록 사이즈에 해당되는 텀들을 포함하여 구성된다.
예를 들어, 8 x 8 매크로블록인 경우 도 4에 예시된 바와 같이 입력값의 8 x 8 매크로블록내 위치 정보(즉, 64개) 및 실제 입력값의 내용에 각각 부합되는 정보로서 테이블 저장소(330)에 저장된 64개의 텀스(TERMS)가 각각 추출될 수 있다. 물론, 입력값이 0인 경우 텀스의 추출을 생략한다면 64개 이하의 텀스가 각각 추출될 수도 있을 것이다. 다만, 테이블 저장소(330)에 저장되는 텀스들의 배열 형태는 예를 들어, 1차원 구조의 테이블, 2차원 구조의 테이블 등으로 다양할 수 있으며, 이에 제한되지도 않음은 당연하다.
테이블 저장소(330)에 저장되는 텀스들은 연산복잡도를 감소시키기 위해 n(임의의 자연수) 비트만큼 자릿수 시프트(shift)된 정수값으로 저장된다. n 비트만큼 자릿수 시프트된 상태에서 남는 소수부(소수점 이하의 값)는 반올림 처리될 수 있다. 이를 통해, 이후 설명되는 덧셈기(350)의 연산이 부동소수점(floating-point) 연산 방식이 아닌 고정소수점(fixed-point) 연산 방식으로 처리될 수 있다. 즉, 덧셈기(350)가 고정소수점 연산 방식에 따라 처리하므로 연산 처리가 정수연산과 동일한 레벨에서 처리될 수 있는 것이다.
덧셈기(350)는 추출기(320)에 의해 입력값에 상응하도록 테이블 저장소(330)에서 각각 추출되어 추출텀스 저장소(340)에 저장된 텀스(TERMS) 내의 텀(term)들을 각 위치별로 합산하여 합산 결과값을 생성하여 출력한다. 이때, 덧셈기(350)는 추출텀스 저장소(340)에 저장된 텀스들이 정수 형태로 저장되어 있으므로, 고정소수점 연산 방식으로 각 텀들을 합산 처리할 수 있다.
덧셈기(350)는 N x N 매크로블록내의 모든 변환계수에 대한 텀스 추출이 완료되어 추출텀스 저장소(340)에 저장된 시점에서 합산 처리를 수행할 수 있다. 덧셈기(350)의 합산 처리후 추출텀스 저장소(340)에 저장된 텀스들은 후속하는 매크로블록의 처리를 위해 덧셈기(350) 또는 추출기(320)에 의해 삭제처리될 수 있다.
매크로블록내의 모든 변환계수에 대한 텀스 추출이 완료되었는지 여부는 예를 들어 분석기(310)가 모든 변환계수들에 각각에 대해 0인지 여부를 확인하고, 추출기(320)로 모든 변환계수들에 대한 분석이 완료되었음을 통지하면, 추출기(320)가 이를 덧셈기(350)로 통지함으로써 합산 처리가 이루어지도록 할 수 있다. 물론, 추출기(320)가 분석기(310)로부터 분석 완료 통지와 함께 마지막 변환계수를 제공받은 경우, 추출기(320)는 마지막 변환계수에 상응하는 텀스 추출 및 저장 이후에 덧셈기(350)로 분석 완료 통지를 제공할 수도 있다.
시프트기(360)는 덧셈기(350)로부터 제공되는 합산 결과값을 n 비트만큼 역시프트하여 생성한 복호화된 픽셀값을 출력한다. 이는, 테이블 저장소(330)에 저장된 텀스가 덧셈기(350)의 연산 편의를 위해 n 비트만큼 시프트되어 정수 형태로 표시된 것이므로, 이를 다시 n 비트만큼 역시프트하여야 본래의 값이 나올 수 있기 때문이다.
이하, 복호화된 픽셀값을 생성하기 위해 테이블 저장소(330)에 미리 저장되는 테이블(예를 들어, 텀스(TERMS))의 구성 방식에 대해 설명하기로 한다.
본 실시예에 따른 테이블 기반의 이산여현 역변환부(120)는 종래기술에 따른 DCT/IDCT 연산 과정 등에서 연산량을 감소시키기 위한 행-열 분해법과는 달리 일반적으로 사용되지 않았던 수학적 정의로부터 접근된 연산 방법을 적용한다.
이하에서, 테이블 기반의 이산여현 역변환부(120)를 설명함에 있어 이산여현 역변환(IDCT) 과정을 중심으로 설명하지만, 동일한 기술적 사상이 이산여현 변환의 경우에도 동일하게 적용될 수 있다.
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
앞서 설명한 수학식 1은 이산여현 역변환(IDCT)에 관한 수학적 정의를 나타낸 것이다. 수학식 1에서 보이는 바와 같이, 해당 수식에서 곱셈과 덧셈 연산이 함께 요구되고 있다. 다만, 입력 계수의 값 X(u,v)와 관계없이, 출력값인 각 복호화된 픽셀 값(i,j)를 구하기 위해 2/N, C(u), C(v) 및
Figure WO-DOC-MATHS-1-2
에 대해서는 동일한 연산 과정이 수행되고 또한 각 픽셀값의 좌표 (i,j)에 의해 결정되는 일정한 값들이 사용됨을 확인할 수 있다.
하기 수학식 2는 이와 같은 IDCT의 성격을 반영하여 IDCT 수식을 변형한 것이다.
［수학식 2］
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
Figure WO-DOC-MATHS-2
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
여기서,
Figure WO-DOC-MATHS-2-1
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
Figure WO-DOC-MATHS-2-2
수학식 2는 이산여현 역변환(IDCT)을 거친 픽셀값 Y(i,j)를 구하기 위해 동일한 값을 거치는 부분과 입력값으로 작용하는 X(u,v)로 나누어 표시한 것이다.
함수 Ai,j(u,v)는 수학식 2에 정의된 바와 같이 곱셈 연산을 묶은 함수(또는, 기하학적 의미로서 변환(transform)을 위한 기저함수)로서, (x,y), (u,v)의 값이 동일하다면 픽셀 또는 입력 계수값에 무관하게 동일한 값으로 연산되는 함수이며, 그 결과값은 가중치라 명칭될 수 있다.
그리고, X(u,v)의 값은 [-2n+2, 2n+2-1]의 범위를 가지는 값으로, 여기서 n은 하나의 픽셀값을 나타내기 위해 필요한 비트수를 의미한다. 예를 들어, 하나의 픽셀값을 표현하기 위해 8비트가 사용된다고 가정하면 픽셀값 범위는 0 ~ 255가 되고, 이때 DCT 계수의 범위는 (-210, 210-1)인 -1024 ~ 1023이 된다.
따라서, 본 실시예에 따른 테이블 기반 이산여현 역변환부(120)는 모든 x,y,u,v에 대하여 가중치인 Ai,j(u,v)와 입력값인 X(u,v)가 곱셈 연산되고 정수 형태의 표기를 위해 n 비트만큼 시프트된 텀스(TERMS)를 테이블 등의 형태로 미리 테이블 저장소(330)에 저장함으로써, 역양자화 및 이산여현 역변환을 위해 필요한 곱셈 연산을 메모리 액세스로 대체할 수 있다.
하기 수학식 3은 테이블 기반 IDCT를 테이블을 이용하여 만든 IDCT 수학식이다.
［수학식 3］
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
Figure WO-DOC-MATHS-3
여기서, index()는 i, j, X(u,v)라는 3개의 입력값에 따른 인덱스를 계산하는 함수이며, 계산된 테이블 인덱스를 이용하여 테이블 저장소(330)에 접근된다. Table(a)는 테이블 저장소(330)에 저장된 테이블들(즉, 각 테이블을 구성하는 텀스(TERMS)들) 중 a 인덱스에 상응하도록 저장된 테이블을 출력하는 함수이다. 다만, 함수 index() 및 Table()의 디자인은 구현 방식에 따라 다양할 수 있다.
상술한 수학식 4에 의해 모든 곱셈 연산이 메모리 액세스 형태로 변경되어졌음을 확인할 수 있고, 따라서 IDCT를 위해 필요한 총 연산량은 N2개의 덧셈 연산이 된다.
앞서 설명한 바와 같이, 상술한 수학식 2를 참조할 때, 입력값 X(u,v) 또는 DCT 연산의 경우, Y(i,j)가 0이라면 부분 계산값이 0이 되며 결과적으로 입력값 X(u,v)가 0인 경우라면 덧셈 연산이 불필요하다는 결론을 도출할 수 있다. 이를 바탕으로 테이블 저장소(330)에 저장되는 텀들의 집합(예를 들어, 테이블)을 디자인하면 IDCT 연산량을 덧셈 연산 N2개보다 추가적으로 감소시킬 수 있게 된다.
또한, 입력되는 매크로블록이 8x8 블록인 경우를 가정하면 수학식 2는 하기 수학식 4와 같이 매트릭스 형태인 Y=AX 형태로 나타낼 수 있다.
［수학식 4］
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
Figure WO-DOC-MATHS-4
수학식 4에서 Y(i,j)는 A의 로우 벡터(row vector)와 컬럼 벡터(column vector)간의 내적으로 나타낼 수 있다. 이를 전개하면 수학식 5과 같다.
［수학식 5］
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
Figure WO-DOC-MATHS-5
수학식 5를 참조하면, 모든 곱셈 연산에는 X(u,v)가 항상 참여하는 것을 알 수 있으며, 이는 X(u,v)가 0(zero)인 항은 Y(i,j)에 영향이 없으므로 실행할 필요가 없음을 의미한다.
따라서, X(u,v)가 0인 항들을 모두 제외하고 DCT 계수 X(u,v)가 0이 아닌 항들만 모아 정리하면 수학식 6과 같이 표현된다.
［수학식 6］
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
Figure WO-DOC-MATHS-6
수학식 6에서 m은 N2개의 변환계수들 중에서 0이 아닌 변환계수의 개수를 나타내고, Kp는 p번째 0이 아닌 변환계수를 의미하며
Figure PCTKR2011007871-appb-I000013
는 Kp와 관련된 가중치들이다.
수학식 6은 하기 수학식 7과 같이 일반화할 수 있다.
［수학식 7］
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
Figure WO-DOC-MATHS-7
수학식 7에서 Kp 및
Figure PCTKR2011007871-appb-I000015
이 부동소수점(floating-point) 값들이므로 Y(i,j)를 얻기위한 내부 연산은 부동소수점 연산을 해야만 한다. 이를 하기 수학식 8을 이용하여 고정소수점 연산으로 바꿀 수 있다.
［수학식 8］
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
Figure WO-DOC-MATHS-8
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
수학식 8의
Figure WO-DOC-MATHS-8-1
에서 보여지는 바와 같이, 고정소수점 연산용으로 텀스를 만들기 위해 2n을 곱하여 스케일링(scaling)하였고, 이를 반올림함으로써 각 텀들을 고정소수점 값으로 만들었다. 또한, 이때 사용되는 n값은 양수의 값으로 반올림할 때 오류(error) 값인
Figure WO-DOC-MATHS-8-2
이 Y(i,j)에 영향을 미치지 않도록 선택하도록 한다. 참고로, 수학식 8에서
Figure WO-DOC-MATHS-8-3
부분은 테이블 저장소에 해당하는 텀들이 결정되는 부분이고,
Figure WO-DOC-MATHS-8-4
부분은 시프트(shift) 연산에 의해 스케일링(scaling) 다운하기 위한 부분이다.
전술한 수학식 8은 하기 수학식 9와 같이 근사화할 수 있다.
［수학식 9］
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
Figure WO-DOC-MATHS-9
[규칙 제91조에 의한 정정 11.11.2011]　
즉, 수학식 9에서 고정소수점으로 만들어진
Figure WO-DOC-MATHS-9-1
는 룩업(look-up) 테이블로 테이블 저장소(230)에 미리 저장된 테이블로부터 m개의 0이 아닌 변환계수에 해당하는 Tp(i,j)들을 가져온 후, 이를 모두 합산한다. 이후, 합산 결과값을 2n으로 나누면 복호화된 픽셀값이 복원된다.
이때, 필요로 하는 연산은 (m-1)개 정수(integer) 덧셈연산과 1개의 n비트 시프트(shift) 연산이다. 그러나, 그 과정에서의 연산이 모두 고정소수점 연산이므로, 본 실시예는 종래기술의 부동소수점 연산이 가졌던 계산복잡도의 개선을 가능하게 한다.
도 4에는 이산여현 역변환부(120)의 동작 개념이 도시되어 있다. 즉, 도 4는 양자화 계수(QP)가 16일 때의 동작 예를 나타내고 있다.
영상을 복호화하는 단계에서 변환계수들(DCT Coefficients)을 입력받게 되고, 분석기(310)는 0인 변환계수들은 계산에서 제외하기 위해 출력을 생략하며, 실질적으로 의미가 있는 2와 7 같은 변환계수들만을 추출기(320)로 출력한다.
추출기(320)는 테이블 저장소(330)에 미리 저장된 테이블을 참조하여, 위치정보 2(또는 (2,0))에 해당되는 변환계수 2에 대한 텀스를 추출하여 추출텀스 저장소(340)에 저장하고, 또한 위치정보 28(또는 (4,3))에 해당되는 변환계수 7에 대한 텀스를 추출하여 추출텀스 저장소(340)에 저장한다. 테이블 저장소(330)에는 모든 가능한 변환계수에 대해 이산여현 역변환 후에 복원되는 데이터들이 미리 저장된다.
이후, 덧셈기(350)는 0이 아닌 변환계수들 각각에 대한 추출텀스 저장소(340)에 저장된 N2개의 텀스들에 각각 포함된 텀들을 각 위치별로 합산 처리하여 합산 결과값을 생성하고, 시프트기(360)는 덧셈기(350)로부터 제공되는 합산 결과값을 n 비트만큼 역시프트하여 생성한 복호화된 픽셀값을 출력한다.
이하, 행-열 분해법에서 가장 일반적으로 사용되는 첸(Chen)의 알고리즘과 본 발명의 실시예들로 제시한 테이블 기반 이산여현 역변환부(120)를 각각 복호화기(Decoder)에 적용시켜 측정 비교한 시간 복잡도 실험에 관하여 설명한다.
일반적으로 복호화 성능을 평가하기 위해서 연산 복잡도(operation complexity)가 많이 사용되며, 이외에도 알고리즘 특성상 시퀀스(Sequence), 양자 파라미터(QP, Quantization Parameter)에 따라 연산 복잡도가 달라지므로 시간 복잡도를 이용한 알고리즘 성능 평가 방식도 사용된다. 이는, 부호화기에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다.
본 실시예에 따른 이산여현 역변환부(120)와 2008년 국제표준으로 새롭게 재정된 고정소수점(fixed-point) IDCT (ISO/IEC 23002-2)의 연산복잡도 및 실행시간 비교 실험 결과는 아래 표 1 및 표 2와 같다.
참고로, 하기 표 1은 본 실시예에 따른 이산여현 역변환부(120)와 고정소수점(fixed-point) IDCT (ISO/IEC 23002-2)의 연산복잡도에 대한 실험 비교표이다.
표 1
Sequence QP Operations ReductionRate(%)
ISO/IEC 23002-2 Proposed
ADD SHIFT MUL Total ADD SHIFT MA Total
BasketballDrive 12 705 384 64 1281 71.5 64 135.5 542.0 57.7
18 705 384 64 1281 54.4 64 118.4 473.5 63.0
24 705 384 64 1281 44.0 64 108.0 431.9 66.3
30 705 384 64 1281 36.5 64 100.5 402.1 68.6
BQTerrace 12 705 384 64 1281 108.2 64 172.2 688.6 46.2
18 705 384 64 1281 77.3 64 141.3 565.2 55.9
24 705 384 64 1281 63.2 64 127.2 508.6 60.3
30 705 384 64 1281 56.9 64 120.9 483.4 62.3
Kimono1 12 705 384 64 1281 35.8 64 99.8 399.3 68.8
18 705 384 64 1281 28.6 64 92.6 370.4 71.1
24 705 384 64 1281 23.0 64 87.0 348.0 72.8
30 705 384 64 1281 19.3 64 83.3 333.1 74.0
ParkScene 12 705 384 64 1281 66.7 64 130.7 523.0 59.2
18 705 384 64 1281 51.7 64 115.7 463.0 63.9
24 705 384 64 1281 42.0 64 106.0 423.9 66.9
30 705 384 64 1281 34.4 64 98.4 393.6 69.3
Average 705 384 64 1281 50.8 64 114.8 459.3 64.1
표 1에서 보이는 바와 같이, 본 실시예에 따른 이산여현 역변환부(120)가 ISO/IEC 23002-2에 비하여 평균 약 64% 정도의 연산복잡도 개선이 이루어진 것으로 나타났다.
또한, 하기 표 2는 본 실시예에 따른 이산여현 역변환부(120)와 고정소수점(fixed-point) IDCT (ISO/IEC 23002-2)의 수행 시간에 대한 실험 비교표이다.
표 2
Sequence QP ISO/IEC 23002-2 본 실시예 Reduction rate(%) Speedup
BasketballDrive 12 4,724,296 2,595,659 45.06 1.8
18 3,141,442 1,635,132 47.95 1.9
24 2,834,947 1,266,819 55.31 2.2
30 2,546,108 1,096,956 56.92 2.3
BQTerrace 12 3,790,885 2,684,934 29.17 1.4
18 2,405,089 1,492,666 37.94 1.6
24 1,808,755 1,020,974 43.55 1.8
30 1,531,293 763,222 50.16 2.0
Kimono 12 2,746,550 1,372,904 50.01 2.0
18 1,884,217 836,074 55.63 2.3
24 1,619,854 661,083 59.19 2.5
30 1,493,752 585,212 60.82 2.6
ParkScene 12 3,200,094 1,976,624 38.23 1.6
18 2,036,187 1,075,572 47.18 1.9
24 1,641,355 774,687 52.80 2.1
30 1,500,064 640,791 57.28 2.3
HD average 49.20 2.0
표 2에서 보이는 바와 같이, 본 실시예에 따른 이산여현 역변환부(120)가 ISO/IEC 23002-2에 비하여 평균적으로 약 50%정도의 시간복잡도를 개선한 것으로 나타났으며, 이는 본 실시예에 따른 이산여현 역변환부(120)가 ISO/IEC 23002-2에 비하여 약 2배 정도 빠름을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 픽셀값 생성 방법을 나타낸 순서도이다. 도 5에 예시된 순서도는 입력된 변환계수(DCT Coefficient)가 0(zero)인 경우 복호화된 픽셀값 생성을 위한 연산에서 제외하는 방법에 따른 것이다.
도 5를 참조하면, 단계 510에서 이산여현 역변환부(120)는 N x N 매크로블록 중 어느 하나의 변환계수값(DCT coefficient)을 입력받는다.
단계 520에서 이산여현 역변환부(120)는 입력된 변환계수값이 0인지 여부를 판단한다.
만일 입력된 변환계수값이 0인 경우라면 단계 540으로 진행한다. 그러나 만일 입력된 변환계수값이 0이 아닌 경우라면 단계 530으로 진행하여, 이산여현 역변환부(120)는 테이블 저장소(330)에서 해당 입력값에 상응하도록 저장된 테이블(즉, 상응하는 텀스)을 추출하여 추출텀스 저장소(340)에 저장한다.
이후, 단계 540에서 이산여현 역변환부(120)는 N x N 매크로블록에 포함된 모든 변환계수값이 입력되었는지 여부를 판단한다.
만일 모든 변환계수값이 입력되었다면, 이산여현 역변환부(120)는 단계 560에서 추출텀스 저장소(340)에 저장된 텀스들을 각 위치별로 합산한 합산 결과값을 생성한 후, 단계 570으로 진행하여 합산 결과값을 n비트만큼 역시프트하여 생성한 복호화된 픽셀값을 출력한다.
매크로블록내의 모든 변환계수에 대한 텀스 추출이 완료되었는지 여부는 분석기(310)가 모든 변환계수들에 대해 0인지 여부를 확인한 후, 추출기(320)로 모든 변환계수들에 대한 분석이 완료되었음을 통지하면, 추출기(320)가 이를 덧셈기(350)로 통지함으로써 합산 처리가 이루어지도록 할 수 있다.
물론, 추출기(320)가 분석기(310)로부터 분석 완료 통지와 함께 마지막 변환계수를 제공받은 경우, 추출기(320)는 마지막 변환계수에 상응하는 텀스 추출 및 저장 이후에 덧셈기(350)로 분석 완료 통지를 제공할 수도 있다.
그러나, 단계 540의 판단결과 매크로블록에 포함된 모든 변환계수값이 입력되지 않은 상태라면, 이산여현 역변환부(120)는 매크로블록에 포함된 후속하는 변환계수값을 입력(단계 550)받고 단계 520으로 다시 진행한다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 복호화된 픽셀값 생성 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6에 예시된 순서도는 입력된 변환계수가 0(zero)인 경우에도 복호화된 픽셀값 생성을 위한 연산에 포함시키는 방법에 따른 것이다. 그러나, 0의 값을 가지는 변환계수에 상응하는 테이블에 포함되는 텀스(terms)들이 모두 0의 값을 가지므로 복호화된 픽셀값을 생성하기 위한 합산 과정에서 아무런 영향을 미치지 않는다.
도 6을 참조하면, 이산여현 역변환부(120)는 단계 510에서 N x N 매크로블록 중 어느 하나의 변환계수값(DCT coefficient)을 입력받고, 단계 530으로 진행하여 테이블 저장소(330)에서 해당 입력값에 상응하도록 저장된 테이블(즉, 상응하는 텀스)을 추출하여 추출텀스 저장소(340)에 저장한다.
이후, 단계 540에서 이산여현 역변환부(120)는 N x N 매크로블록에 포함된 모든 변환계수값이 입력되었는지 여부를 판단한다.
만일 모든 변환계수값이 입력되었다면, 단계 560으로 진행하여 이산여현 역변환부(120)는 추출텀스 저장소(340)에 저장된 텀스들을 각 위치별로 합산한 합산 결과값을 생성한 후, 단계 570으로 진행하여 합산 결과값을 n비트만큼 역시프트하여 생성한 복호화된 픽셀값을 출력한다.
매크로블록내의 모든 변환계수에 대한 텀스 추출이 완료되었는지 여부는 예를 들어 추출기(320)가 지정된 크기의 매크로블록에 포함되는 변환계수들의 개수에 해당하는 횟수만큼 테이블 저장소(330)에서 텀스 추출 작업이 수행되었는지 여부로서 판단할 수 있을 것이다. 만일 지정된 횟수만큼의 텀스 추출 작업이 완료되었다면, 추출기(320)가 이를 덧셈기(350)로 통지함으로써 합산 처리가 이루어지도록 할 수 있다.
그러나, 단계 540의 판단결과 매크로블록에 포함된 모든 변환계수값이 입력되지 않은 상태라면, 이산여현 역변환부(120)는 매크로블록에 포함된 후속하는 변환계수값을 입력(단계 550)받고 단계 530으로 다시 진행한다.
이제까지, 이산여현 역변환부(120)가 추출텀스 저장소(340)를 구비하고, 덧셈기(350)가 추출텀스 저장소(340)에 저장된 텀스(TERMS) 내의 텀(term)들을 각 위치별로 합산하여 합산 결과값을 생성하여 출력하는 방법을 중심으로 설명하였다. 그러나, 이산여현 역변환부(120)가 추출텀스 저장소(340)를 구비하지 않고, 덧셈기(350)가 실시간으로 추출된 텀스 내의 텀들을 합산 처리하여 출력할 수도 있음은 당연하다.
또한 이제까지, 도 1 내지 도 6을 참조하여 복호화기의 동작을 중심으로 설명하였다. 이를 참조하여 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 별도의 설명을 생략할지라도 이와 동일 또는 유사한 기술적 사상이 부호화기에 포함되는 이산여현 변환기(DCT)에 대해서도 적용될 수 있음을 쉽게 이해할 수 있을 것이다.
예를 들어, 부호화기는 전술한 기술적 사상이 반영된 부호화부와 부호화된 데이터를 복호화 장치로 전송하기 위한 전송부를 포함할 수 있고, 복호화 장치는 매크로블록 내의 각 변환계수값(DCT coefficient)의 위치 정보에 부합하는 가중치와 각 변환계수값을 곱셈 연산하여 텀스(TERMS)를 계산하는 계산부, 입력되는 매크로블록내의 변환계수값들에 상응하는 하나 이상의 텀스를 동일 위치의 텀(term)별로 합산한 합산 결과값을 생성하는 생성부를 포함할 수 있을 것이다.
이하에서는 도 11 내지 도 13을 참조하여 부호화 단위(CU, Coding Unit)의 크기 결정 방법 및 그 부호화 장치에 대해 설명한다.
설명의 편의를 위해 심도별 부호화 단위의 크기 결정을 신속하게 수행하는 부호화기를 중심으로 설명하지만, 동일 또는 유사한 기술적 사상이 복호화기에 적용될 수도 있음은 당연하다.
또한, 부호화 단위의 크기 결정 방법을 적용함에 있어 영상 특성을 고려하기 위해 계층적인 부호화 단위가 사용되고, 부호화 단위의 최대 높이 및 너비, 최대 심도는 영상의 특성에 따라 적응적으로 결정될 수도 있으며, 사용자의 요구에 따라서도 다양하게 설정되도록 구현될 수 있다. 다만, 설명의 편의를 위해 부호화 단위의 최대 높이 및 너비가 각각 64이고, 최대 심도가 3인 경우를 예로 들어 설명하기로 한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위 결정 유닛의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 단위별 부호화 단위의 크기를 결정하기 위한 처리 과정을 나타낸 도면이다.
도 11을 참조하면, 부호화기에 포함되는 부호화 단위 결정 유닛은 예측 모드 결정부(1110), 판단부(1120), 비용 평가부(1130) 및 출력부(1140)를 포함할 수 있다. 부호화 단위 결정 유닛에 포함되는 하나 이상의 구성 요소는 프로그램 코드의 조합에 의해 구현된 알고리즘, 소프트웨어 프로그램 등 중 하나 이상의 형태로 구현될 수도 있음은 당연하다.
예측 모드 결정부(1110)는 현재 심도에서의 부호화 단위(CU, Coding Unit)에 대한 예측 모드(Prediction mode)를 결정한다.
예측 모드 결정부(1110)는 예측 단위(Prediction Unit) 및 변환 단위(Transform Unit)를 더 결정할 수 있다. 예측 모드 결정부(1110)는 변환 단위를 결정하기 위해 이산여현변환(DCT) 처리를 수행할 수 있으며, 이산여현변환 처리는 앞서 도 1 내지 도 6을 참조하여 설명한 바와 같이 각 픽셀값(pixel value)의 위치 정보에 부합하는 가중치와 상기 각 픽셀값을 곱셈 연산하여 산출하여 미리 저장된 텀스(TERMS)를 이용하여 수행될 수 있다.
예측 모드 결정부(1110)에 의해 결정되는 예측 모드는 SKIP 모드, 인트라(Intra) 모드 및 인터(Inter) 모드 중 어느 하나에 대한 값(value)일 수 있으며, 구체적으로 예측 모드는 예를 들어 SKIP, Inter 2Nx2N, Inter 2NxN, Inter Nx2N, Inter NxN 등 중 어느 하나로 지정될 수도 있다. 예측 모드 결정부(1110)가 임의의 부호화 단위 또는 데이터 단위에 대해 예측 모드를 결정하는 방법은 당업자에게 자명한 사항이므로 이에 대한 설명은 생략하기로 한다.
판단부(1120)는 예측 모드 결정부(1110)에 의해 결정된 현재 심도의 부호화 단위의 예측 모드가 미리 지정된 임계값(예를 들어, SKIP 모드)과 일치하는지 여부를 판단한다. 여기서, 임계값은 결정 가능한 예측 모드들 중 하나 이상으로 미리 지정될 수 있으며, 예를 들어 결정 가능한 예측 모드가 SKIP, Inter 2Nx2N, Inter 2NxN, Inter Nx2N, Inter NxN라면 이들 중 하나 이상이 임계값으로 지정될 수 있다.
판단부(1120)는 만일 예측 모드 결정부(1110)에 의해 결정된 현재 심도의 부호화 단위의 예측 모드가 미리 지정된 임계값과 일치하는 경우라면, 하위 심도에 대한 검토를 생략하고 현재의 부호화 단위의 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정한다.
그러나 만일, 결정된 예측 모드가 미리 지정된 임계값과 일치하지 않는 경우라면 예측 모드 결정부(1110)로 차하위 심도의 부호화 단위에 대한 예측 모드의 결정을 지시하고, 새롭게 결정된 차하위 심도에서의 예측 모드가 임계값과 일치하는지 여부로서 새로운 차하위 심도의 부호화 단위에 대한 탐색 여부를 결정한다. 이는 최하위 심도까지 반복된다.
또한 만일 최하위 심도의 최소 부호화 단위에 대해서까지 예측 모드 결정부(1110)에 의해 결정된 예측 모드가 임계값과 비일치하는 경우라면, 판단부(1120)는 비용 평가부(1130)에 의한 RD 비용(Rate-Distortion Cost) 평가를 통해 최소 비용을 가지는 데이터 단위의 부호화 단위 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정한다.
비용 평가부(1130)는 각 데이터 단위에 대해 소정의 비용 함수를 적용하여 비용 평가를 실시한다. 비용 평가부(1130)는 비용 평가를 위해 예를 들어 RD 비용(Rate-Distortion Cost) 함수를 이용할 수 있다. 비용 평가부(1130)는 판단부(1120)의 일 구성요소로 포함될 수도 있다. 비용 평가부(1130)에서 소정의 비용 함수를 이용하여 비용 평가를 수행하는 방법은 당업자에게 자명한 사항이므로 이에 대한 설명은 생략하기로 한다.
출력부(1140)는 판단부(1120)의 판단 결과에 따른 부호화 단위별 부호화 정보를 출력한다. 부호화 정보는 예를 들어, 부호화 단위에 대한 분할 정보(예를 들어, 해당 부호화 단위의 부호화 심도 등), 파티션 타입 정보(예를 들어, 부호화 단위에서의 변환 단위의 파티션 타입인 2N x 2N, 2N x N, N x 2N 및 N x N 중 하나의 정보 등), 예측 모드 정보(예를 들어, 인트라 모드, 인터 모드 및 스킵 모드 중 하나인 정보), 변환 단위 크기 정보 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
이하, 종래 기술에 따른 부호화 단위의 크기 결정 방법과 본 실시예에 따른 크기 결정 방법을 각각의 의사 코드(Pseudo code)를 이용하여 간략히 설명하면 다음과 같다.
먼저, 종래 기술에 따른 부호화 단위의 크기 결정 방법, 즉 HEVC의 부호화 단위 크기 결정 과정을 나타낸 의사 코드를 제시하면 아래와 같다.
Recursive_CU_Processing (depth, index) {
parent_cost = CU_processing (depth, index)
for from index = 0 to index = 3 do
children_cost += Recursive_CU_Processing (depth+1, index)
end
if (parent_cost < children_cost)
Best_CU = CU(depth)
else
Best_CU = CU(depth+1)
if (leaf node)
return
}
위에 제시된 바와 같이, HEVC는 최적의 부호화 단위의 크기 결정을 위해 재귀적 구조(recursive structure)를 적용한다.
즉, HEVC의 부호화 장치는 현재 심도의 부호화 단위 크기와 차하위 심도에서의 부호화 단위 크기들에 대해 4개의 RD 비용 평가를 실시한다. 이러한 과정을 재귀적으로 동작하게 구현함으로써, 하나의 최대 부호화 단위 크기에 대해 각 데이터 단위별로 최적의 부호화 단위가 결정된다.
다음으로, 본 실시예에 따른 부호화 단위의 크기 결정 방법을 나타낸 의사 코드를 제시하면 아래와 같다.
Recursive_CU_Processing (depth, index) {
parent_cost = CU_processing (depth, index)
if (Selected predictoin_mode <= Threshold)
Best_CU = CU(depth)
pruning remaining processes
else
for from index = 0 to index = 3 do
children_cost += Recursive_CU_Processing (depth+1, index)
end
if (parent_cost < children_cost)
Best_CU = CU(depth)
else
Best_CU = CU(depth+1)
if (leaf node)
return
}
위에 제시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 부호화 단위 크기 결정 방법은 현재 심도의 부호화 단위 크기에서 결정된 예측 모드가 미리 지정된 임계값(Threshold)과 상응하는지 여부를 기준으로 하여 차하위 심도에 대한 탐색 유무를 선택하도록 정하는 것이 특징이다.
만약 현재 심도의 부호화 단위 크기에서 결정된 예측 모드가 미리 지정된 임계값과 매치되면, 도 12에 도시된 바와 같이 차하위 심도들에 대한 탐색을 중지(즉, 남은 심도에 대한 탐색을 생략)하고 현재 심도의 부호화 단위 크기를 최적의 부호화 단위 크기로 결정함으로써 신속하게 최적 부호화 단위 크기의 결정이 가능하다.
도 12를 참조하면, 심도 1의 CU13와 심도 2의 CU23의 경우 결정된 예측 모드가 SKIP 모드로 미리 지정된 임계값과 일치하였으므로, 해당 심도의 부호화 단위의 크기가 해당 데이터 단위에서의 최적 부호화 단위의 크기로 결정되고, 차하위 심도에 대한 탐색은 생략된다.
여기서, 임계값은 현재 심도의 부호화 단위 크기에서 결정될 수 있는 예측 모드를 기준으로 하며, 그 대상은 예를 들어 SKIP, Inter 2Nx2N, Inter 2NxN, Inter Nx2N, Inter NxN 등일 수 있다.
그리고, 임계값은 시간 복잡도 감소율과 비트레이트 증가율을 고려하여 선택될 수 있다. 다만, 후술하여 설명되는 바와 같이 SKIP 모드를 임계값으로 선택한 경우, 최적의 비트레이트 증가율과 시간 감소율을 나타내는 것으로 실험적으로 확인되었으나, 임계값의 선택 대상이 SKIP 모드로 제한되지는 않는다.
따라서, 비트레이트 증가율과 시간 감소율을 구현 목적에 따라 탄력적으로 고려하면 임계값의 설정 형태는 보다 다양할 수 있을 것이다.
물론, 임계값이 어느 하나만으로 설정되도록 제한되지 않으며, 그 목적에 따라 둘 이상의 예측 모드가 임계값으로 설정될 수도 있음은 당연하다. 만일 임계값이 SKIP 모드 및 Inter 2Nx2N로 지정된 경우, 임의의 심도에서 결정된 예측 모드가 임계값으로 지정된 SKIP 모드 및 Inter 2Nx2N 중 어느 하나이면 해당 심도의 부호화 단위의 크기가 해당 데이터 단위에서의 최적 부호화 단위의 크기로 결정되고, 차하위 심도에 대한 탐색은 생략된다.
본 실시예에서 제시한 최적 부호화 단위 크기 결정 방법에서 임계값을 SKIP 모드로 지정하여 실시한 비교 실험 결과를 제시하면 아래와 같다. 비교 대상은 MPEG-H HEVC test model 3.0으로 적용하였다.
참고로, 아래의 표 3은 비교 실험 환경을 나타내고, 표 4는 로우 딜레이 시나리오(low-delay scenario)에 따른 실험 결과를 나타내고, 표 5는 램덤 엑세스 시나리오(random-access scenario)에 따른 실험 결과를 나타낸다.
표 3
Test Sequences Class A (2560´1600):Traffic and PeopleOnStreet Class B (1920´1080):Kimono, ParkScene, Cactus, and BQTerrace Class C (832´480): BasketballDrill, BQMall, PartyScene, and RaceHorsesC Class D (416x240): BasketballPass, BQSquare, BlowingBubbles, RaceHorses Class E (1280´720): Vidyo1, Vidyo3, and Vidyo4
Total Frames to be Coded Class A: 5 seconds of video durationOther Classes: 10 seconds of video duration
Software HM 3.0
Quantization Parameter 22, 27, 32 and 37
표 4
Class HM 3.0 Proposed Method Comparison
Bitrate PSNR Time Bitrate PSNR Time ΔBitrate(%) ΔPSNR(dB) ΔTime(%)
Class B Average 10,587 36.74 697.29 10,553 36.72 450.76 -0.34 -0.02 -37.54
Class C Average 3,803 35.04 141.45 3,794 35.02 104.81 -0.33 -0.02 -28.74
Class D Average 1,031 34.55 34.58 1,027 34.52 25.86 -0.44 -0.03 -28.29
Class E Average 1,862 40.19 246.60 1,847 40.16 104.67 -0.78 -0.03 -58.21
Average -0.44 -0.03 -36.66
표 5
Class HM 3.0 Proposed Method Comparison
Bitrate PSNR Time Bitrate PSNR Time ΔBitrate(%) ΔPSNR(dB) ΔTime(%)
Class A Average 14,423 37.11 1,116.54 14,363 37.05 690.30 -0.61 -0.06 -40.66
Class B Average 9,620 36.74 548.42 9,564 36.70 300.70 -0.55 -0.04 -47.05
Class C Average 3,533 35.09 112.66 3,523 35.04 74.15 -0.51 -0.05 -37.01
Class D Average 942 34.78 27.46 940 34.74 18.51 -0.44 -0.04 -35.79
Average -0.52 -0.05 -40.57
위 표 4 및 5에 보이는 바와 같이, 본 실시예에 따른 최적 부호화 단위 결정 방법은 MPEG-H HEVC test model 3.0과 비교할 때, 약 40%의 시간 절감 효과가 나타났지만, 이에 비해 비트레이트(bitrate) 0.5% 감소, PSNR 0.04dB 감소의 결과를 나타냄을 확인할 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위 결정 방법을 나타낸 순서도이다.
도 13을 참조하면, 부호화 단위 결정 유닛은 단계 1310에서 현재 심도의 부호화 단위 사이즈에 대한 부호화 모드를 결정한다.
단계 1320에서 부호화 단위 결정 유닛은 결정된 부호화 모드가 임계값으로 미리 지정된 부호화 모드와 일치하는지 여부를 판단한다. 앞서 설명한 바와 같이 임계값으로 지정되는 부호화 모드는 하나 이상일 수 있다.
만일 해당 심도에서 결정된 부호화 모드가 임계값으로 미리 지정된 부호화 모드와 일치한다면, 단계 1330으로 진행하여 차하위 심도에 대한 탐색을 중지하고 현재 심도의 부호화 모드의 크기를 최적 부호화 모드 크기로 결정한다.
그러나 만일 해당 심도에서 결정된 부호화 모드가 임계값으로 미리 지정된 부호화 모드와 일치하지 않는다면, 단계 1340으로 진행하여 단계 1310 및 단계 1320의 처리가 진행된 현재 심도가 최하위 심도에 대한 것이었는지 여부를 판단한다.
만일 최하위 심도에 대한 판단이 아닌 경우라면 심도를 1 증가한 후 단계 1310으로 다시 진행함으로써 차하위 심도에 대한 탐색이 진행되도록 한다.
그러나 만일 최하위 심도에 대한 판단인 경우라면, 단계 1350으로 진행하여 부호화 단위 결정 유닛은 종래 기술에 따른 최적 부호화 모드 크기 결정 방법과 마찬가지로 비용 값을 이용하여 최소 비용을 가지도록 각 데이터 단위에 대한 최적 부호화 단위 크기를 결정한다.
이제까지, 도 11 내지 도 13을 참조하여 부호화 장치의 동작을 중심으로 설명하였다. 이를 참조하여 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 별도의 설명을 생략할지라도 이와 동일 또는 유사한 기술적 사상이 복호화 장치에 대해서도 적용될 수 있음을 쉽게 이해할 수 있을 것이다.
예를 들어, 복호화 장치는 부호화 장치로부터 제공되는 부호화된 데이터를 수신하는 수신부 및 수신된 부호화된 데이터를 복호화 처리하는 복호화부를 포함할 수 있고, 부호화 장치는 현재 심도에서의 부호화 단위(Coding Unit)에 상응하는 예측 모드(Prediction mode), 예측 단위(Prediction Unit) 및 변환 단위(Transform Unit)를 결정하는 예측 모드 결정부와 결정된 예측 모드가 미리 지정된 임계값(threshold)과 일치하는 경우 하위 심도의 부호화 단위에 대한 판단을 생략하고 현재 심도의 부호화 단위의 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정하는 판단부를 포함할 수 있다. 이때, 예측 모드 결정부는 변환 단위의 결정을 위해 각 픽셀값(pixel value)의 위치 정보에 부합하는 가중치와 각 픽셀값을 곱셈 연산하여 산출한 텀스(TERMS)를 이용할 수 있다.
매크로블록 내의 각 변환계수값(DCT coefficient)의 위치 정보에 부합하는 가중치와 각 변환계수값을 곱셈 연산하여 텀스(TERMS)를 계산하는 계산부, 입력되는 매크로블록내의 변환계수값들에 상응하는 하나 이상의 텀스를 동일 위치의 텀(term)별로 합산한 합산 결과값을 생성하는 생성부를 포함할 수 있을 것이다.
상술한 복호화된 픽셀값 생성 방법 및/또는 부호화 단위의 크기 결정 방법은 복호화기 또는 부호화기에 내장된 소프트웨어 프로그램 등에 의해 시계열적 순서에 따른 자동화된 절차로 수행될 수도 있음은 자명하다. 상기 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체(computer readable media)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 상기 방법을 구현한다. 상기 정보저장매체는 자기 기록매체, 광 기록매체 및 캐리어 웨이브 매체를 포함한다.
상기에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (22)

  1. 복호화 장치의 이산여현 역변환부에서 수행되는 복호화된 픽셀값 생성 방법에 있어서,
    (a) 매크로블록 내의 각 변환계수값(DCT Coefficient)의 위치 정보에 부합되는 가중치와 상기 각 변환계수값을 곱셈 연산하여 텀스(TERMS)를 계산하는 단계;
    (b) 입력되는 매크로블록 내의 변환계수값들에 상응하는 하나 이상의 텀스를 동일 위치의 텀(term)별로 합산한 합산 결과값을 생성하는 단계를 포함하는 복호화된 픽셀값 생성 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 텀스가 상기 단계 (b)에서의 고정소수점 연산을 위해 n(여기서, n은 임의의 자연수)비트 시프트(shift)된 정보인 경우,
    (c) 상기 합산 결과값을 n비트 역시프트하여 복호화된 픽셀값(Reconstruction value)을 생성하는 단계를 더 포함하는 복호화된 픽셀값 생성 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 단계 (b) 이전에,
    모든 픽셀 위치 정보 (i, j) 및 매크로블록 내의 모든 변환계수 위치 정보 (u, v)에 대하여 상기 단계 (a)에 의해 계산된 텀스를 테이블 저장소에 저장하는 단계가 선행되는 것을 특징으로 하는 복호화된 픽셀값 생성 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 단계 (b)는,
    (o) 상기 입력되는 매크로블록 내의 변환계수값들에 상응하는 텀스를 상기 테이블 저장소에서 추출하여 추출텀스 저장소에 저장하는 단계; 및
    (p) 상기 추출텀스 저장소에 저장된 하나 이상의 텀스를 동일 위치의 텀별로 합산하여 상기 합산 결과값을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 복호화된 픽셀값 생성 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 입력되는 매크로블록의 변환계수값들 중 0(zero)이 아닌 변환계수값만을 선택적으로 출력하는 단계가 상기 단계 (o)에 선행하여 수행되는 것을 특징으로 하는 복호화된 픽셀값 생성 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 단계 (p)는 상기 입력되는 매크로블록 내의 변환계수들 중 선택적으로 출력된 변환계수들에 상응하는 텀스의 저장이 모두 완료된 후 수행되는 것을 특징으로 하는 복호화된 픽셀값 생성 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 단계 (p)는, 상기 입력되는 매크로블록 내의 변환계수들의 개수와 상기 단계 (o)에 의한 텀스 추출 횟수가 일치하면 수행되는 것을 특징으로 하는 복호화된 픽셀값 생성 방법.
  8. 제4항에 있어서,
    입력되는 변환계수값이 0(zero)인 경우, 상기 추출텀스 저장소에 저장되는 텀스는 0의 값을 가지는 텀들(terms)만으로 구성되는 것을 특징으로 하는 복호화된 픽셀값 생성 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 단계 (a)는 하기의 수학식에 의해 상기 텀스를 계산하는 것을 특징으로 하는 복호화된 픽셀값 생성 방법.
    Figure PCTKR2011007871-appb-I000023
    여기서, Tp(i,j)는 픽셀 도메인의 좌표인 (i,j)에 대한 텀스이고, Kp는 p(여기서, p는 임의의 자연수)번째 0이 아닌 변환계수이며,
    Figure PCTKR2011007871-appb-I000024
    는 Kp에 관련된 가중치의 컬럼 벡터(column vector)임.
  10. 복호화 장치에 있어서,
    매크로블록 내의 각 변환계수값(DCT Coefficient)의 위치 정보에 부합되는 가중치와 상기 각 변환계수값을 곱셈 연산하여 텀스(TERMS)를 계산하는 곱셈 연산부; 및
    입력되는 매크로블록 내의 변환계수값들에 상응하는 하나 이상의 텀스를 동일 위치의 텀(term)별로 합산한 합산 결과값을 생성하는 합산 연산부를 포함하는 복호화 장치.
  11. 부호화 장치에 있어서,
    부호화된 데이터를 전송하는 전송부를 포함하되,
    복호화 장치는 상기 부호화된 데이터를 수신하여 복원하기 위하여,
    매크로블록 내의 각 변환계수값(DCT Coefficient)의 위치 정보에 부합되는 가중치와 상기 각 변환계수값을 곱셈 연산하여 텀스(TERMS)를 계산하는 단계; 및
    입력되는 매크로블록 내의 변환계수값들에 상응하는 하나 이상의 텀스를 동일 위치의 텀(term)별로 합산한 합산 결과값을 생성하는 단계를 실행하는 것을 특징으로 하는 부호화 장치.
  12. 부호화 장치에 있어서,
    현재 심도(depth)에서의 부호화 단위(CU, Coding Unit)에 상응하는 예측 모드(Prediction mode), 예측 단위(PU, Prediction Unit) 및 변환 단위(TU, Transform Unit)를 결정하는 예측 모드 결정부; 및
    상기 결정된 예측 모드가 미리 지정된 임계값(threshold)과 일치하는 경우, 하위 심도의 부호화 단위에 대한 판단을 생략하고, 현재 심도의 부호화 단위의 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정하는 판단부를 포함하되,
    상기 예측 모드 결정부는 상기 변환 단위의 결정을 위해 각 픽셀값(pixel value)의 위치 정보에 부합하는 가중치와 상기 각 픽셀값을 곱셈 연산하여 산출한 텀스(TERMS)를 이용하는 것을 특징으로 하는 부호화 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 텀스는 모든 픽셀 위치 정보 및 매크로블록 내의 모든 변환계수 위치 정보에 대하여 산출되어 테이블 저장소에 저장되는 것을 특징으로 하는 부호화 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 예측 모드 결정부는 입력되는 픽셀값 각각에 상응하는 텀스를 상기 테이블 저장소에서 추출하여 추출텀스 저장소에 저장한 후, 상기 추출텀스 저장소에 저장된 하나 이상의 텀스를 동일 위치의 텀(term)별로 합산한 합산 결과값인 변환 계수값(DCT Coefficient)을 생성하는 것을 특징으로 하는 부호화 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 예측 모드 결정부는 상기 입력되는 픽셀값들 중 0(zero)이 아닌 픽셀값에 대해서만 상응하는 텀스의 추출을 수행하는 것을 특징으로 하는 부호화 장치.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 판단부는 현재 심도에 대해 결정된 상기 예측 모드가 상기 임계값과 불일치하는 경우,
    상기 예측 모드 결정부로 차하위 심도에 대한 예측 모드 결정을 지시하고, 차하위 심도에서 결정된 예측 모드가 상기 임계값과 일치하는 경우 해당 부호화 단위의 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정하는 것을 특징으로 하는 부호화 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 판단부는 최하위 심도까지 각각의 심도에서 결정된 예측 모드들이 상기 임계값과 모두 불일치하는 경우,
    각각의 심도에서의 부호화 단위들에 대한 비용 중 최소의 비용을 가지는 부호화 단위의 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정하는 것을 특징으로 하는 부호화 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 비용은 RD 비용(Rate-Distortion Cost) 평가를 위해 미리 지정된 비용 함수의 연산 결과값인 것을 특징으로 하는 부호화 장치.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 임계값은 SKIP, Inter 2Nx2N, Inter 2NxN, Inter Nx2N 및 Inter NxN 중 하나 이상을 포함하도록 미리 설정되는 것을 특징으로 하는 부호화 장치.
  20. 제12항에 있어서,
    현재 심도의 부호화 단위의 폭 및 너비는 차하위 심도의 부호화 단위의 폭 및 너비의 각각 2배인 것을 특징으로 하는 부호화 장치.
  21. 부호화 장치에서 수행되는 최적 부호화 단위의 크기 결정 방법에 있어서,
    현재 심도(depth)에서의 부호화 단위(CU, Coding Unit)에 상응하는 예측 모드(Prediction mode), 예측 단위(PU, Prediction Unit) 및 변환 단위(TU, Transform Unit)를 결정하는 단계;
    상기 결정된 예측 모드가 미리 지정된 임계값(threshold)과 일치하는지 여부를 판단하는 단계; 및
    일치하는 경우, 하위 심도의 부호화 단위에 대한 판단을 생략하고, 현재 심도의 부호화 단위의 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 결정하는 단계에서, 상기 변환 단위의 결정을 위해 각 픽셀값(pixel value)의 위치 정보에 부합하는 가중치와 상기 각 픽셀값을 곱셈 연산하여 산출한 텀스(TERMS)를 이용하는 것을 특징으로 하는 최적 부호화 단위의 크기 결정 방법.
  22. 복호화 장치에 있어서,
    부호화된 데이터를 수신하는 수신부 및
    상기 부호화된 데이터를 복호화 처리하는 복호화부를 포함하되,
    상기 부호화된 데이터를 생성하는 부호화 장치는,
    현재 심도(depth)에서의 부호화 단위(CU, Coding Unit)에 상응하는 예측 모드(Prediction mode), 예측 단위(PU, Prediction Unit) 및 변환 단위(TU, Transform Unit)를 결정하는 예측 모드 결정부; 및
    상기 결정된 예측 모드가 미리 지정된 임계값(threshold)과 일치하는 경우, 하위 심도의 부호화 단위에 대한 판단을 생략하고, 현재 심도의 부호화 단위의 크기를 최적 부호화 단위의 크기로 결정하는 판단부를 포함하되,
    상기 예측 모드 결정부는 상기 변환 단위의 결정을 위해 각 픽셀값(pixel value)의 위치 정보에 부합하는 가중치와 상기 각 픽셀값을 곱셈 연산하여 산출한 텀스(TERMS)를 이용하는 것을 특징으로 하는 복호화 장치.
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