WO2013002585A2 - 엔트로피 부호화/복호화 방법 및 장치 - Google Patents

엔트로피 부호화/복호화 방법 및 장치 Download PDF

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Definitions

  • FIG. 5 is a block diagram of an image decoder based on coding units, according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 illustrates encoding information according to depths, according to an embodiment of the present invention.
  • An entropy decoding method of an image includes arithmetic decoding a binary value of a current coded symbol by using a probability of a predetermined binary value determined based on previous coded symbols decoded before the current coded symbol; And updating the probability of the predetermined binary value using a plurality of scaling factors according to the binary value of the current coded symbol.
  • Image data in the largest coding unit is encoded based on coding units according to depths according to at least one depth less than or equal to the maximum depth, and encoding results based on the coding units for each depth are compared. As a result of comparing the encoding error of the coding units according to depths, a depth having the smallest encoding error may be selected. At least one coding depth may be determined for each maximum coding unit.
  • the video encoding apparatus 100 may variously select a size or shape of a data unit for encoding image data.
  • the encoding of the image data is performed through prediction encoding, frequency conversion, entropy encoding, and the like.
  • the same data unit may be used in every step, or the data unit may be changed in steps.
  • the data unit on which the frequency conversion is based may be referred to as a 'conversion unit'.
  • the residual data of the coding unit may be partitioned according to the transform unit having a tree structure according to the transform depth.
  • encoding is performed on the coding unit divided into the coding units of the lower depth. Since at least one coding unit of a lower depth exists in the coding unit of the current depth, encoding may be repeatedly performed for each coding unit of each lower depth, and recursive coding may be performed for each coding unit of the same depth.
  • the minimum unit is a square data unit having a minimum coding unit, which is the lowest coding depth, divided into four pieces, and has a maximum size that may be included in all coding units, prediction units, and transformation units included in the maximum coding unit. It may be a square data unit.
  • the encoding information output through the output unit 130 may be classified into encoding information according to depth coding units and encoding information according to prediction units.
  • the encoding information for each coding unit according to depth may include prediction mode information and partition size information.
  • the encoding information transmitted for each prediction unit includes information about an estimation direction of the inter mode, information about a reference image index of the inter mode, information about a motion vector, information about a chroma component of an intra mode, and information about an inter mode of an intra mode. And the like.
  • information about a maximum size and information about a maximum depth of a coding unit defined for each picture, slice, or GOP may be inserted in a header of a bitstream.
  • a size of a coding unit may be expressed by a width x height, and may include 32x32, 16x16, and 8x8 from a coding unit having a size of 64x64.
  • Coding units of size 64x64 may be partitioned into partitions of size 64x64, 64x32, 32x64, and 32x32, coding units of size 32x32 are partitions of size 32x32, 32x16, 16x32, and 16x16, and coding units of size 16x16 are 16x16.
  • Coding units of size 8x8 may be divided into partitions of size 8x8, 8x4, 4x8, and 4x4, into partitions of 16x8, 8x16, and 8x8.
  • FIG. 4 is a block diagram of an image encoder based on coding units, according to an embodiment of the present invention.
  • the intra predictor 550 and the motion compensator 560 determine partitions and prediction modes for each coding unit having a tree structure, and the frequency inverse transform unit 540 must determine the size of the transform unit for each coding unit. do.
  • Prediction units and partitions of the coding unit are arranged along the horizontal axis for each depth. That is, if the coding unit 610 of size 64x64 having a depth of zero is a prediction unit, the prediction unit may include a partition 610 of size 64x64, partitions 612 of size 64x32, and size included in the coding unit 610 of size 64x64. 32x64 partitions 614, 32x32 partitions 616.
  • the prediction unit of the coding unit 620 having a size of 32x32 having a depth of 1 includes a partition 620 of size 32x32, partitions 622 of size 32x16 and a partition of size 16x32 included in the coding unit 620 of size 32x32. 624, partitions 626 of size 16x16.
  • the prediction unit of the coding unit 630 of size 16x16 having a depth of 2 includes a partition 630 of size 16x16, partitions 632 of size 16x8, and a partition of size 8x16 included in the coding unit 630 of size 16x16. 634, partitions 636 of size 8x8.
  • the coding unit 650 of size 4x4 having a depth of 4 is the minimum coding unit and the coding unit of the lowest depth, and the corresponding prediction unit may also be set only as the partition 650 of size 4x4.
  • the coding unit determiner 120 of the video encoding apparatus 100 may determine a coding depth of the maximum coding unit 610.
  • the number of deeper coding units according to depths for including data having the same range and size increases as the depth increases. For example, four coding units of depth 2 are required for data included in one coding unit of depth 1. Therefore, in order to compare the encoding results of the same data for each depth, each of the coding units having one depth 1 and four coding units having four depths 2 should be encoded.
  • encoding may be performed for each prediction unit of a coding unit according to depths along a horizontal axis of the hierarchical structure 600 of the coding unit, and a representative coding error, which is the smallest coding error at a corresponding depth, may be selected. .
  • a depth deeper along the vertical axis of the hierarchical structure 600 of the coding unit the encoding may be performed for each depth, and the minimum coding error may be searched by comparing the representative coding error for each depth.
  • the depth and the partition in which the minimum coding error occurs in the maximum coding unit 610 may be selected as the coding depth and the partition type of the maximum coding unit 610.
  • the video encoding apparatus 100 encodes or decodes an image in coding units having a size smaller than or equal to the maximum coding unit for each maximum coding unit.
  • the size of a transform unit for frequency transformation during the encoding process may be selected based on a data unit that is not larger than each coding unit.
  • the 32x32 transform unit 720 may be selected. Frequency conversion can be performed using the above.
  • Segmentation information may be used to indicate a change in depth.
  • the split information indicates whether a coding unit of a current depth is split into coding units of a lower depth.
  • the data unit 999 may be referred to as a 'minimum unit' for the current maximum coding unit.
  • the minimum unit may be a square data unit having a size obtained by dividing the minimum coding unit, which is the lowest coding depth, into four divisions.
  • the video encoding apparatus 100 compares the encoding errors for each depth of the coding unit 900, selects a depth at which the smallest encoding error occurs, and determines a coding depth.
  • the partition type and the prediction mode may be set to the encoding mode of the coded depth.
  • a value using an exponential power of 2 may be used as a probability to omit the multiplication process when updating the probability.
  • the probability used in the present invention is a probability of a predetermined binary value, for example, P_old is a probability that the last coded symbol has a value of 1, and Pi_new is a probability that the next coded symbol has a value of 1.
  • the probability of updating P_old when the predetermined binary value is "1”, if the last coded symbol in Equation 4 is "1", Y has a value of 2 ⁇ k (integer), and if the last coded symbol is "0", Y has a value of zero.
  • the operation ">> Mi” is an operation for performing a right shift by Mi bits, and the value of Mi preferably has one of ⁇ 3,4,5,6,7,8 ⁇ .
  • the probability used in the CABAC according to an embodiment of the present invention represents a probability of a predetermined binary value, that is, "1", without distinguishing between MPS and LPS as described above. While the probability of the conventional LPS cannot exceed 1/2, the probability used in the embodiments of the present invention represents a probability of a predetermined binary value "1", so the probability may exceed 1/2.
  • Entropy reset means that binary arithmetic coding discards the current probability value and newly performs CABAC encoding based on a predetermined probability value.
  • the probability value set as an initial value in the probability update process performed after such a reset process is not an optimal value, and converges to a certain probability value as a result of several update processes.
  • 16 is a diagram for comparing a probability updating process using a plurality of scaling factors and a probability updating process using one scaling factor according to an embodiment of the present invention.
  • the context modeler 1420 performs a probability update by using a single scaling factor for a predetermined number of times after entropy reset in consideration of a case of using a single scaling factor and a probability updating process using a plurality of scaling factors. After a predetermined number of times, a probability update process using a plurality of scaling factors may be performed to stabilize the system.
  • 17 is a flowchart illustrating a process of updating a probability of a predetermined binary value according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 19 is a flowchart illustrating an entropy encoding method according to an embodiment of the present invention.
  • the context modeler 1430 updates a probability of a predetermined binary value using a plurality of scaling factors according to the binary value of the current coding symbol.
  • the context modeler 1430 may obtain a probability to be applied to the next coded symbol by calculating a weighted average value of the plurality of probabilities generated using the plurality of scaling factors.
  • the context modeler 1430 allows the probability to quickly converge to an appropriate value by using one scaling factor in a state where the probability is initialized after the entropy reset process and updates to a predetermined threshold value. After exceeding a predetermined threshold value, the probability is updated using a plurality of scaling factors so that the entire probability update process can converge quickly and stably to an appropriate value.
  • 20 is a block diagram illustrating a configuration of an entropy decoding apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the entropy decoding apparatus 2000 includes a context modeler 2010, a regular decoding unit 2020, a bypass decoding unit 2030, and an inverse binarization unit 2040.
  • the entropy decoding apparatus 2000 performs an inverse process of the entropy encoding process performed by the entropy encoding apparatus 1400 described above.
  • the symbol encoded by the bypass coding is output to the bypass decoding unit 2030 and decoded, and the symbol encoded by the regular coding is decoded by the regular decoding unit 2020.
  • the regular decoding unit 2020 performs arithmetic decoding on the binary value of the current coded symbol by using a probability of a predetermined binary value determined based on previous coded symbols decoded before the current coded symbol provided by the context modeler 2010. .
  • the regular decoding unit 2020 decodes the symbols encoded using 0 and 1 occurrence probability. can do.
  • 21 is a flowchart illustrating an entropy decoding method according to an embodiment of the present invention.
  • the regular decoding unit 2020 performs arithmetic decoding on a binary value of a current coded symbol by using a probability of a predetermined binary value determined based on previous coded symbols decoded before the current coded symbol.
  • the context modeler 2010 updates a probability of a predetermined binary value using a plurality of scaling factors according to the binary value of the current coding symbol.
  • the context modeler 2010 may obtain a probability to be applied to the next coded symbol by calculating a weighted average value of the plurality of probabilities generated using the plurality of scaling factors.
  • the context modeler 2010 allows the probability to quickly converge to an appropriate value by using one scaling factor in a state where the probability is initialized after the entropy reset process and updates to a predetermined threshold value. After exceeding a predetermined threshold value, the probability may be updated using a plurality of scaling factors.
  • the invention can also be embodied as computer readable code on a computer readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, and the like.
  • the computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.

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Abstract

영상의 엔트로피 부호화 방법 및 장치, 엔트로피 복호화 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 엔트로피 부호화 방법은 현재 부호화 심볼보다 앞서 부호화된 이전 부호화 심볼들에 기초하여 결정된 소정 이진값의 확률을 이용하여, 현재 부호화 심볼의 이진값을 산술 부호화하고, 현재 부호화 심볼의 이진값에 따라서 소정 이진값의 확률을 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트하는 단계를 포함한다.

Description

엔트로피 부호화/복호화 방법 및 장치
본 발명은 엔트로피 부호화 및 복호화에 관한 것으로, 보다 상세하게는 컨텍스트 기반 이진 산술 부호화/복호화에서 확률 모델을 업데이트하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
H.264 및 MPEG-4와 같은, 현재 국제 비디오 코딩 표준에서, 비디오 신호는 시퀀스, 프레임, 슬라이스, 매크로 블록 및 블록으로 계층적으로 분할되며, 블록은 최소 처리 유닛이 된다. 인코딩 측면에서, 인트라-프레임 또는 인터-프레임 예측을 통하여, 블록의 레지듀얼 데이터가 획득된다. 또한, 레지듀얼 데이터는 변환, 양자화, 스캐닝, 런 렝스 코딩(Run Length Coding) 및 엔트로피 코딩을 통하여 압축된다. 디코딩 측면에서, 처리 절차는 반대가 된다. 우선, 엔트로피 코딩시에 생성된 변환 블록의 계수가 비트 스트림으로부터 추출된다. 그리고 나서, 역양자화 및 역변환을 통하여, 블록의 레지듀얼 데이터는 재구성되며, 예측 정보는 블록의 비디오 데이터를 재구성하기 위하여 사용된다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 컨텍스트 기반 이진 산술 부호화 과정에 수행되는 확률의 업데이트 과정을 개선함으로써 영상의 압축 효율을 향상시키기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예는 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 확률 모델을 업데이트한다.
본 발명에 따르면, 컨텍스트 기반 이진 산술 부호화 성능이 향상된다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치의 블록도를 도시한다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치의 블록도를 도시한다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위의 개념을 도시한다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 부호화부의 블록도를 도시한다.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 복호화부의 블록도를 도시한다.
도 6 는 본 발명의 일 실시예에 따른 심도별 부호화 단위 및 파티션을 도시한다.
도 7 은 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위 및 변환 단위의 관계를 도시한다.
도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따라, 심도별 부호화 정보들을 도시한다.
도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른 심도별 부호화 단위를 도시한다.
도 10, 11 및 12는 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위, 예측 단위 및 주파수 변환 단위의 관계를 도시한다.
도 13 은 표 1의 부호화 모드 정보에 따른 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 관계를 도시한다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 엔트로피 부호화 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 15는 본 발명과 관련된 기술분야에서 수행되는 확률 모델의 업데이트 과정을 간략하게 나타낸 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따라서 복수 개의 스케일링 팩터를 이용한 확률 업데이트 과정과 하나의 스케일링 팩터를 이용한 확률 업데이트 과정을 비교하기 위한 도면이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 소정 이진값의 확률 업데이트 과정을 나타낸 플로우차트이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따라서 이진 산술 부호화를 수행하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 엔트로피 부호화 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 엔트로피 복호화 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 엔트로피 복호화 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 엔트로피 부호화 방법은 현재 부호화 심볼보다 앞서 부호화된 이전 부호화 심볼들에 기초하여 결정된 소정 이진값의 확률을 이용하여, 상기 현재 부호화 심볼의 이진값을 산술 부호화하는 단계; 및 상기 현재 부호화 심볼의 이진값에 따라서 상기 소정 이진값의 확률을 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 엔트로피 부호화 장치는 현재 부호화 심볼보다 앞서 부호화된 이전 부호화 심볼들에 기초하여 결정된 소정 이진값의 확률을 이용하여, 상기 현재 부호화 심볼의 이진값을 산술 부호화하는 이진 산술 부호화부; 및 상기 현재 부호화 심볼의 이진값에 따라서 상기 소정 이진값의 확률을 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트하는 컨텍스트 모델러를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 엔트로피 복호화 방법은 현재 부호화 심볼보다 앞서 복호화된 이전 부호화 심볼들에 기초하여 결정된 소정 이진값의 확률을 이용하여, 현재 부호화 심볼의 이진값을 산술 복호화하는 단계; 및 상기 현재 부호화 심볼의 이진값에 따라서 상기 소정 이진값의 확률을 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 엔트로피 복호화 장치는 현재 부호화 심볼보다 앞서 복호화된 이전 부호화 심볼들에 기초하여 결정된 소정 이진값의 확률을 이용하여, 상기 현재 부호화 심볼의 이진값을 산술 복호화하는 이진 산술 복호화부; 및 상기 현재 부호화 심볼의 이진값에 따라서 상기 소정 이진값의 확률을 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트하는 컨텍스트 모델러를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치의 블록도를 도시한다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)는 최대 부호화 단위 분할부(110), 부호화 단위 결정부(120) 및 출력부(130)를 포함한다.
최대 부호화 단위 분할부(110)는 영상의 현재 픽처를 위한 최대 크기의 부호화 단위인 최대 부호화 단위에 기반하여 현재 픽처를 구획할 수 있다. 현재 픽처가 최대 부호화 단위보다 크다면, 현재 픽처의 영상 데이터는 적어도 하나의 최대 부호화 단위로 분할될 수 있다. 일 실시예에 따른 최대 부호화 단위는 크기 32x32, 64x64, 128x128, 256x256 등의 데이터 단위로, 가로 및 세로 크기가 8보다 큰 2의 제곱승인 정사각형의 데이터 단위일 수 있다. 영상 데이터는 적어도 하나의 최대 부호화 단위별로 부호화 단위 결정부(120)로 출력될 수 있다.
일 실시예에 따른 부호화 단위는 최대 크기 및 심도로 특징지어질 수 있다. 심도란 최대 부호화 단위로부터 부호화 단위가 공간적으로 분할한 횟수를 나타내며, 심도가 깊어질수록 심도별 부호화 단위는 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지 분할될 수 있다. 최대 부호화 단위의 심도가 최상위 심도이며 최소 부호화 단위가 최하위 부호화 단위로 정의될 수 있다. 최대 부호화 단위는 심도가 깊어짐에 따라 심도별 부호화 단위의 크기는 감소하므로, 상위 심도의 부호화 단위는 복수 개의 하위 심도의 부호화 단위를 포함할 수 있다.
전술한 바와 같이 부호화 단위의 최대 크기에 따라, 현재 픽처의 영상 데이터를 최대 부호화 단위로 분할하며, 각각의 최대 부호화 단위는 심도별로 분할되는 부호화 단위들을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 최대 부호화 단위는 심도별로 분할되므로, 최대 부호화 단위에 포함된 공간 영역(spatial domain)의 영상 데이터가 심도에 따라 계층적으로 분류될 수 있다.
최대 부호화 단위의 높이 및 너비를 계층적으로 분할할 수 있는 총 횟수를 제한하는 최대 심도 및 부호화 단위의 최대 크기가 미리 설정되어 있을 수 있다.
부호화 단위 결정부(120)는, 심도마다 최대 부호화 단위의 영역이 분할된 적어도 하나의 분할 영역을 부호화하여, 적어도 하나의 분할 영역 별로 최종 부호화 결과가 출력될 심도를 결정한다. 즉 부호화 단위 결정부(120)는, 현재 픽처의 최대 부호화 단위마다 심도별 부호화 단위로 영상 데이터를 부호화하여 가장 작은 부호화 오차가 발생하는 심도를 선택하여 부호화 심도로 결정한다. 결정된 부호화 심도 및 최대 부호화 단위별 영상 데이터는 출력부(130)로 출력된다.
최대 부호화 단위 내의 영상 데이터는 최대 심도 이하의 적어도 하나의 심도에 따라 심도별 부호화 단위에 기반하여 부호화되고, 각각의 심도별 부호화 단위에 기반한 부호화 결과가 비교된다. 심도별 부호화 단위의 부호화 오차의 비교 결과 부호화 오차가 가장 작은 심도가 선택될 수 있다. 각각의 최대화 부호화 단위마다 적어도 하나의 부호화 심도가 결정될 수 있다.
최대 부호화 단위의 크기는 심도가 깊어짐에 따라 부호화 단위가 계층적으로 분할되어 분할되며 부호화 단위의 개수는 증가한다. 또한, 하나의 최대 부호화 단위에 포함되는 동일한 심도의 부호화 단위들이라 하더라도, 각각의 데이터에 대한 부호화 오차를 측정하고 하위 심도로의 분할 여부가 결정된다. 따라서, 하나의 최대 부호화 단위에 포함되는 데이터라 하더라도 위치에 따라 심도별 부호화 오차가 다르므로 위치에 따라 부호화 심도가 달리 결정될 수 있다. 따라서, 하나의 최대 부호화 단위에 대해 부호화 심도가 하나 이상 설정될 수 있으며, 최대 부호화 단위의 데이터는 하나 이상의 부호화 심도의 부호화 단위에 따라 구획될 수 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 부호화 단위 결정부(120)는, 현재 최대 부호화 단위에 포함되는 트리 구조에 따른 부호화 단위들이 결정될 수 있다. 일 실시예에 따른 '트리 구조에 따른 부호화 단위들'은, 현재 최대 부호화 단위에 포함되는 모든 심도별 부호화 단위들 중, 부호화 심도로 결정된 심도의 부호화 단위들을 포함한다. 부호화 심도의 부호화 단위는, 최대 부호화 단위 내에서 동일 영역에서는 심도에 따라 계층적으로 결정되고, 다른 영역들에 대해서는 독립적으로 결정될 수 있다. 마찬가지로, 현재 영역에 대한 부호화 심도는, 다른 영역에 대한 부호화 심도와 독립적으로 결정될 수 있다.
일 실시예에 따른 최대 심도는 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지의 분할 횟수와 관련된 지표이다. 일 실시예에 따른 제 1 최대 심도는, 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지의 총 분할 횟수를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따른 제 2 최대 심도는 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지의 심도 레벨의 총 개수를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 최대 부호화 단위의 심도가 0이라고 할 때, 최대 부호화 단위가 1회 분할된 부호화 단위의 심도는 1로 설정되고, 2회 분할된 부호화 단위의 심도가 2로 설정될 수 있다. 이 경우, 최대 부호화 단위로부터 4회 분할된 부호화 단위가 최소 부호화 단위라면, 심도 0, 1, 2, 3 및 4의 심도 레벨이 존재하므로 제 1 최대 심도는 4, 제 2 최대 심도는 5로 설정될 수 있다.
최대 부호화 단위의 예측 부호화 및 주파수 변환이 수행될 수 있다. 예측 부호화 및 주파수 변환도 마찬가지로, 최대 부호화 단위마다, 최대 심도 이하의 심도마다 심도별 부호화 단위를 기반으로 수행된다.
최대 부호화 단위가 심도별로 분할될 때마다 심도별 부호화 단위의 개수가 증가하므로, 심도가 깊어짐에 따라 생성되는 모든 심도별 부호화 단위에 대해 예측 부호화 및 주파수 변환을 포함한 부호화가 수행되어야 한다. 이하 설명의 편의를 위해 적어도 하나의 최대 부호화 단위 중 현재 심도의 부호화 단위를 기반으로 예측 부호화 및 주파수 변환을 설명하겠다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)는, 영상 데이터의 부호화를 위한 데이터 단위의 크기 또는 형태를 다양하게 선택할 수 있다. 영상 데이터의 부호화를 위해서는 예측 부호화, 주파수 변환, 엔트로피 부호화 등의 단계를 거치는데, 모든 단계에 걸쳐서 동일한 데이터 단위가 사용될 수도 있으며, 단계별로 데이터 단위가 변경될 수도 있다.
예를 들어 비디오 부호화 장치(100)는, 영상 데이터의 부호화를 위한 부호화 단위 뿐만 아니라, 부호화 단위의 영상 데이터의 예측 부호화를 수행하기 위해, 부호화 단위와 다른 데이터 단위를 선택할 수 있다.
최대 부호화 단위의 예측 부호화를 위해서는, 일 실시예에 따른 부호화 심도의 부호화 단위, 즉 더 이상한 분할되지 않는 부호화 단위를 기반으로 예측 부호화가 수행될 수 있다. 이하, 예측 부호화의 기반이 되는 더 이상한 분할되지 않는 부호화 단위를 '예측 단위'라고 지칭한다. 예측 단위가 분할된 파티션은, 예측 단위 및 예측 단위의 높이 및 너비 중 적어도 하나가 분할된 데이터 단위를 포함할 수 있다.
예를 들어, 크기 2Nx2N(단, N은 양의 정수)의 부호화 단위가 더 이상 분할되지 않는 경우, 크기 2Nx2N의 예측 단위가 되며, 파티션의 크기는 2Nx2N, 2NxN, Nx2N, NxN 등일 수 있다. 일 실시예에 따른 파티션 타입은 예측 단위의 높이 또는 너비가 대칭적 비율로 분할된 대칭적 파티션들뿐만 아니라, 1:n 또는 n:1과 같이 비대칭적 비율로 분할된 파티션들, 기하학적인 형태로 분할된 파티션들, 임의적 형태의 파티션들 등을 선택적으로 포함할 수도 있다.
예측 단위의 예측 모드는, 인트라 모드, 인터 모드 및 스킵 모드 중 적어도 하나일 수 있다. 예를 들어 인트라 모드 및 인터 모드는, 2Nx2N, 2NxN, Nx2N, NxN 크기의 파티션에 대해서 수행될 수 있다. 또한, 스킵 모드는 2Nx2N 크기의 파티션에 대해서만 수행될 수 있다. 부호화 단위 이내의 하나의 예측 단위마다 독립적으로 부호화가 수행되어 부호화 오차가 가장 작은 예측 모드가 선택될 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)는, 영상 데이터의 부호화를 위한 부호화 단위 뿐만 아니라, 부호화 단위와 다른 데이터 단위를 기반으로 부호화 단위의 영상 데이터의 주파수 변환을 수행할 수 있다.
부호화 단위의 주파수 변환을 위해서는, 부호화 단위보다 작거나 같은 크기의 데이터 단위를 기반으로 주파수 변환이 수행될 수 있다. 예를 들어, 주파수 변환을 위한 데이터 단위는, 인트라 모드를 위한 데이터 단위 및 인터 모드를 위한 데이터 단위를 포함할 수 있다.
이하, 주파수 변환의 기반이 되는 데이터 단위는 '변환 단위'라고 지칭될 수 있다. 부호화 단위와 유사한 방식으로, 부호화 단위 내의 변환 단위도 재귀적으로 더 작은 크기의 변환 단위로 분할되면서, 부호화 단위의 레지듀얼 데이터가 변환 심도에 따라 트리 구조에 따른 변환 단위에 따라 구획될 수 있다.
일 실시예에 따른 변환 단위에 대해서도, 부호화 단위의 높이 및 너비가 분할하여 변환 단위에 이르기까지의 분할 횟수를 나타내는 변환 심도가 설정될 수 있다. 예를 들어, 크기 2Nx2N의 현재 부호화 단위의 변환 단위의 크기가 2Nx2N이라면 변환 심도 0, 변환 단위의 크기가 NxN이라면 변환 심도 1, 변환 단위의 크기가 N/2xN/2이라면 변환 심도 2로 설정될 수 있다. 즉, 변환 단위에 대해서도 변환 심도에 따라 트리 구조에 따른 변환 단위가 설정될 수 있다.
부호화 심도별 부호화 정보는, 부호화 심도 뿐만 아니라 예측 관련 정보 및 주파수 변환 관련 정보가 필요하다. 따라서, 부호화 단위 결정부(120)는 최소 부호화 오차를 발생시킨 부호화 심도 뿐만 아니라, 예측 단위를 파티션으로 분할한 파티션 타입, 예측 단위별 예측 모드, 주파수 변환을 위한 변환 단위의 크기 등을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 최대 부호화 단위의 트리 구조에 따른 부호화 단위 및 파티션의 결정 방식에 대해서는, 도 3 내지 12을 참조하여 상세히 후술한다.
부호화 단위 결정부(120)는 심도별 부호화 단위의 부호화 오차를 라그랑지 곱(Lagrangian Multiplier) 기반의 율-왜곡 최적화 기법(Rate-Distortion Optimization)을 이용하여 측정할 수 있다.
출력부(130)는, 부호화 단위 결정부(120)에서 결정된 적어도 하나의 부호화 심도에 기초하여 부호화된 최대 부호화 단위의 영상 데이터 및 심도별 부호화 모드에 관한 정보를 비트스트림 형태로 출력한다.
부호화된 영상 데이터는 영상의 레지듀얼 데이터의 부호화 결과일 수 있다.
심도별 부호화 모드에 관한 정보는, 부호화 심도 정보, 예측 단위의 파티션 타입 정보, 예측 모드 정보, 변환 단위의 크기 정보 등을 포함할 수 있다.
부호화 심도 정보는, 현재 심도로 부호화하지 않고 하위 심도의 부호화 단위로 부호화할지 여부를 나타내는 심도별 분할 정보를 이용하여 정의될 수 있다. 현재 부호화 단위의 현재 심도가 부호화 심도라면, 현재 부호화 단위는 현재 심도의 부호화 단위로 부호화되므로 현재 심도의 분할 정보는 더 이상 하위 심도로 분할되지 않도록 정의될 수 있다. 반대로, 현재 부호화 단위의 현재 심도가 부호화 심도가 아니라면 하위 심도의 부호화 단위를 이용한 부호화를 시도해보아야 하므로, 현재 심도의 분할 정보는 하위 심도의 부호화 단위로 분할되도록 정의될 수 있다.
현재 심도가 부호화 심도가 아니라면, 하위 심도의 부호화 단위로 분할된 부호화 단위에 대해 부호화가 수행된다. 현재 심도의 부호화 단위 내에 하위 심도의 부호화 단위가 하나 이상 존재하므로, 각각의 하위 심도의 부호화 단위마다 반복적으로 부호화가 수행되어, 동일한 심도의 부호화 단위마다 재귀적(recursive) 부호화가 수행될 수 있다.
하나의 최대 부호화 단위 안에 트리 구조의 부호화 단위들이 결정되며 부호화 심도의 부호화 단위마다 적어도 하나의 부호화 모드에 관한 정보가 결정되어야 하므로, 하나의 최대 부호화 단위에 대해서는 적어도 하나의 부호화 모드에 관한 정보가 결정될 수 있다. 또한, 최대 부호화 단위의 데이터는 심도에 따라 계층적으로 구획되어 위치 별로 부호화 심도가 다를 수 있으므로, 데이터에 대해 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보가 설정될 수 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 출력부(130)는, 최대 부호화 단위에 포함되어 있는 부호화 단위, 예측 단위 및 최소 단위 중 적어도 하나에 대해, 해당 부호화 심도 및 부호화 모드에 대한 부호화 정보를 할당될 수 있다.
일 실시예에 따른 최소 단위는, 최하위 부호화 심도인 최소 부호화 단위가 4분할된 크기의 정사각형의 데이터 단위가며, 최대 부호화 단위에 포함되는 모든 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위 내에 포함될 수 있는 최대 크기의 정사각 데이터 단위일 수 있다.
예를 들어 출력부(130)를 통해 출력되는 부호화 정보는, 심도별 부호화 단위별 부호화 정보와 예측 단위별 부호화 정보로 분류될 수 있다. 심도별 부호화 단위별 부호화 정보는, 예측 모드 정보, 파티션 크기 정보를 포함할 수 있다. 예측 단위별로 전송되는 부호화 정보는 인터 모드의 추정 방향에 관한 정보, 인터 모드의 참조 영상 인덱스에 관한 정보, 움직임 벡터에 관한 정보, 인트라 모드의 크로마 성분에 관한 정보, 인트라 모드의 보간 방식에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 픽처, 슬라이스 또는 GOP별로 정의되는 부호화 단위의 최대 크기에 관한 정보 및 최대 심도에 관한 정보는 비트스트림의 헤더에 삽입될 수 있다.
비디오 부호화 장치(100)의 가장 간단한 형태의 실시예에 따르면, 심도별 부호화 단위는 한 계층 상위 심도의 부호화 단위의 높이 및 너비를 반분한 크기의 부호화 단위가다. 즉, 현재 심도의 부호화 단위의 크기가 2Nx2N이라면, 하위 심도의 부호화 단위의 크기는 NxN 이다. 또한, 2Nx2N 크기의 현재 부호화 단위는 NxN 크기의 하위 심도 부호화 단위를 최대 4개 포함할 수 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)는 현재 픽처의 특성을 고려하여 결정된 최대 부호화 단위의 크기 및 최대 심도를 기반으로, 각각의 최대 부호화 단위마다 최적의 형태 및 크기의 부호화 단위를 결정하여 트리 구조에 따른 부호화 단위들을 구성할 수 있다. 또한, 각각의 최대 부호화 단위마다 다양한 예측 모드, 주파수 변환 방식 등으로 부호화할 수 있으므로, 다양한 영상 크기의 부호화 단위의 영상 특성을 고려하여 최적의 부호화 모드가 결정될 수 있다.
따라서, 영상의 해상도가 매우 높거나 데이터량이 매우 큰 영상을 기존 매크로블록 단위로 부호화한다면, 픽처당 매크로블록의 수가 과도하게 많아진다. 이에 따라, 매크로블록마다 생성되는 압축 정보도 많아지므로 압축 정보의 전송 부담이 커지고 데이터 압축 효율이 감소하는 경향이 있다. 따라서, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치는, 영상의 크기를 고려하여 부호화 단위의 최대 크기를 증가시키면서, 영상 특성을 고려하여 부호화 단위를 조절할 수 있으므로, 영상 압축 효율이 증대될 수 있다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치의 블록도를 도시한다.
일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)는 수신부(210), 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220) 및 영상 데이터 복호화부(230)를 포함한다. 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)의 각종 프로세싱을 위한 부호화 단위, 심도, 예측 단위, 변환 단위, 각종 부호화 모드에 관한 정보 등 각종 용어의 정의는, 도 1 및 비디오 부호화 장치(100)을 참조하여 전술한 바와 동일하다.
수신부(205)는 부호화된 비디오에 대한 비트스트림을 수신하여 파싱(parsing)한다. 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220)는 파싱된 비트스트림으로부터 최대 부호화 단위별로 트리 구조에 따른 부호화 단위들에 따라 부호화 단위마다 부호화된 영상 데이터를 추출하여 영상 데이터 복호화부(230)로 출력한다. 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220)는 현재 픽처에 대한 헤더로부터 현재 픽처의 부호화 단위의 최대 크기에 관한 정보를 추출할 수 있다.
또한, 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220)는 파싱된 비트스트림으로부터 최대 부호화 단위별로 트리 구조에 따른 부호화 단위들에 대한 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보를 추출한다. 추출된 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보는 영상 데이터 복호화부(230)로 출력된다. 즉, 비트열의 영상 데이터를 최대 부호화 단위로 분할하여, 영상 데이터 복호화부(230)가 최대 부호화 단위마다 영상 데이터를 복호화하도록 할 수 있다.
최대 부호화 단위별 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보는, 하나 이상의 부호화 심도 정보에 대해 설정될 수 있으며, 부호화 심도별 부호화 모드에 관한 정보는, 해당 부호화 단위의 파티션 타입 정보, 예측 모드 정보 및 변환 단위의 크기 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 부호화 심도 정보로서, 심도별 분할 정보가 추출될 수도 있다.
영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220)가 추출한 최대 부호화 단위별 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보는, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)와 같이 부호화단에서, 최대 부호화 단위별 심도별 부호화 단위마다 반복적으로 부호화를 수행하여 최소 부호화 오차를 발생시키는 것으로 결정된 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보이다. 따라서, 비디오 복호화 장치(200)는 최소 부호화 오차를 발생시키는 부호화 방식에 따라 데이터를 복호화하여 영상을 복원할 수 있다.
일 실시예에 따른 부호화 심도 및 부호화 모드에 대한 부호화 정보는, 해당 부호화 단위, 예측 단위 및 최소 단위 중 소정 데이터 단위에 대해 할당되어 있을 수 있으므로, 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220)는 소정 데이터 단위별로 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보를 추출할 수 있다. 소정 데이터 단위별로, 해당 최대 부호화 단위의 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보가 기록되어 있다면, 동일한 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보를 갖고 있는 소정 데이터 단위들은 동일한 최대 부호화 단위에 포함되는 데이터 단위로 유추될 수 있다.
영상 데이터 복호화부(230)는 최대 부호화 단위별 부호화 심도 및 부호화 모드에 관한 정보에 기초하여 각각의 최대 부호화 단위의 영상 데이터를 복호화하여 현재 픽처를 복원한다. 즉 영상 데이터 복호화부(230)는, 최대 부호화 단위에 포함되는 트리 구조에 따른 부호화 단위들 가운데 각각의 부호화 단위마다, 판독된 파티션 타입, 예측 모드, 변환 단위에 기초하여 부호화된 영상 데이터를 복호화할 수 있다. 복호화 과정은 인트라 예측 및 움직임 보상을 포함하는 예측 과정, 및 주파수 역변환 과정을 포함할 수 있다.
영상 데이터 복호화부(230)는, 부호화 심도별 부호화 단위의 예측 단위의 파티션 타입 정보 및 예측 모드 정보에 기초하여, 부호화 단위마다 각각의 파티션 및 예측 모드에 따라 인트라 예측 또는 움직임 보상을 수행할 수 있다.
또한, 영상 데이터 복호화부(230)는, 최대 부호화 단위별 주파수 역변환을 위해, 부호화 심도별 부호화 단위의 변환 단위의 크기 정보에 기초하여, 부호화 단위마다 각각의 변환 단위에 따라 주파수 역변환을 수행할 수 있다.
영상 데이터 복호화부(230)는 심도별 분할 정보를 이용하여 현재 최대 부호화 단위의 부호화 심도를 결정할 수 있다. 만약, 분할 정보가 현재 심도에서 더 이상 분할되지 않음을 나타내고 있다면 현재 심도가 부호화 심도이다. 따라서, 영상 데이터 복호화부(230)는 현재 최대 부호화 단위의 영상 데이터에 대해 현재 심도의 부호화 단위를 예측 단위의 파티션 타입, 예측 모드 및 변환 단위 크기 정보를 이용하여 복호화할 수 있다.
즉, 부호화 단위, 예측 단위 및 최소 단위 중 소정 데이터 단위에 대해 설정되어 있는 부호화 정보를 관찰하여, 동일한 분할 정보를 포함한 부호화 정보를 보유하고 있는 데이터 단위가 모여, 영상 데이터 복호화부(230)에 의해 동일한 부호화 모드로 복호화할 하나의 데이터 단위로 간주될 수 있다.
일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)는, 부호화 과정에서 최대 부호화 단위마다 재귀적으로 부호화를 수행하여 최소 부호화 오차를 발생시킨 부호화 단위에 대한 정보를 획득하여, 현재 픽처에 대한 복호화에 이용할 수 있다. 즉, 최대 부호화 단위마다 최적 부호화 단위로 결정된 트리 구조에 따른 부호화 단위들의 부호화된 영상 데이터의 복호화가 가능해진다.
따라서, 높은 해상도의 영상 또는 데이터량이 과도하게 많은 영상이라도 부호화단으로부터 전송된 최적 부호화 모드에 관한 정보를 이용하여, 영상의 특성에 적응적으로 결정된 부호화 단위의 크기 및 부호화 모드에 따라 효율적으로 영상 데이터를 복호화하여 복원할 수 있다.
이하 도 3 내지 도 13을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위들, 예측 단위 및 변환 단위의 결정 방식이 상술된다.
도 3 은 계층적 부호화 단위의 개념을 도시한다.
부호화 단위의 예는, 부호화 단위의 크기는 너비x높이로 표현되며, 크기 64x64인 부호화 단위부터, 32x32, 16x16, 8x8를 포함할 수 있다. 크기 64x64의 부호화 단위는 크기 64x64, 64x32, 32x64, 32x32의 파티션들로 분할될 수 있고, 크기 32x32의 부호화 단위는 크기 32x32, 32x16, 16x32, 16x16의 파티션들로, 크기 16x16의 부호화 단위는 크기 16x16, 16x8, 8x16, 8x8의 파티션들로, 크기 8x8의 부호화 단위는 크기 8x8, 8x4, 4x8, 4x4의 파티션들로 분할될 수 있다.
비디오 데이터(310)에 대해서는, 해상도는 1920x1080, 부호화 단위의 최대 크기는 64, 최대 심도가 2로 설정되어 있다. 비디오 데이터(320)에 대해서는, 해상도는 1920x1080, 부호화 단위의 최대 크기는 64, 최대 심도가 3로 설정되어 있다. 비디오 데이터(330)에 대해서는, 해상도는 352x288, 부호화 단위의 최대 크기는 16, 최대 심도가 1로 설정되어 있다. 도 3에 도시된 최대 심도는, 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지의 총 분할 횟수를 나타낸다.
해상도가 높거나 데이터량이 많은 경우 부호화 효율의 향상 뿐만 아니라 영상 특성을 정확히 반형하기 위해 부호화 사이즈의 최대 크기가 상대적으로 큰 것이 바람직하다. 따라서, 비디오 데이터(330)에 비해, 해상도가 높은 비디오 데이터(310, 320)는 부호화 사이즈의 최대 크기가 64로 선택될 수 있다.
비디오 데이터(310)의 최대 심도는 2이므로, 비디오 데이터(310)의 부호화 단위(315)는 장축 크기가 64인 최대 부호화 단위로부터, 2회 분할하며 심도가 두 계층 깊어져서 장축 크기가 32, 16인 부호화 단위들까지 포함할 수 있다. 반면, 비디오 데이터(330)의 최대 심도는 1이므로, 비디오 데이터(330)의 부호화 단위(335)는 장축 크기가 16인 부호화 단위들로부터, 1회 분할하며 심도가 한 계층 깊어져서 장축 크기가 8인 부호화 단위들까지 포함할 수 있다.
비디오 데이터(320)의 최대 심도는 3이므로, 비디오 데이터(320)의 부호화 단위(325)는 장축 크기가 64인 최대 부호화 단위로부터, 3회 분할하며 심도가 세 계층 깊어져서 장축 크기가 32, 16, 8인 부호화 단위들까지 포함할 수 있다. 심도가 깊어질수록 세부 정보의 표현능력이 향상될 수 있다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 부호화부의 블록도를 도시한다.
일 실시예에 따른 영상 부호화부(400)는, 비디오 부호화 장치(100)의 부호화 단위 결정부(120)에서 영상 데이터를 부호화하는데 거치는 작업들을 포함한다. 즉, 인트라 예측부(410)는 현재 프레임(405) 중 인트라 모드의 부호화 단위에 대해 인트라 예측을 수행하고, 움직임 추정부(420) 및 움직임 보상부(425)는 인터 모드의 현재 프레임(405) 및 참조 프레임(495)를 이용하여 인터 추정 및 움직임 보상을 수행한다.
인트라 예측부(410), 움직임 추정부(420) 및 움직임 보상부(425)로부터 출력된 데이터는 주파수 변환부(430) 및 양자화부(440)를 거쳐 양자화된 변환 계수로 출력된다. 양자화된 변환 계수는 역양자화부(460), 주파수 역변환부(470)을 통해 공간 영역의 데이터로 복원되고, 복원된 공간 영역의 데이터는 디블로킹부(480) 및 루프 필터링부(490)를 거쳐 후처리되어 참조 프레임(495)으로 출력된다. 양자화된 변환 계수는 엔트로피 부호화부(450)를 거쳐 비트스트림(455)으로 출력될 수 있다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)에 적용되기 위해서는, 영상 부호화부(400)의 구성 요소들인 인트라 예측부(410), 움직임 추정부(420), 움직임 보상부(425), 주파수 변환부(430), 양자화부(440), 엔트로피 부호화부(450), 역양자화부(460), 주파수 역변환부(470), 디블로킹부(480) 및 루프 필터링부(490)가 모두, 최대 부호화 단위마다 최대 심도를 고려하여 트리 구조에 따른 부호화 단위들 중 각각의 부호화 단위에 기반한 작업을 수행하여야 한다.
특히, 인트라 예측부(410), 움직임 추정부(420) 및 움직임 보상부(425)는 현재 최대 부호화 단위의 최대 크기 및 최대 심도를 고려하여 트리 구조에 따른 부호화 단위들 중 각각의 부호화 단위의 파티션 및 예측 모드를 결정하며, 주파수 변환부(430)는 트리 구조에 따른 부호화 단위들 중 각각의 부호화 단위 내의 변환 단위의 크기를 결정하여야 한다.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 복호화부의 블록도를 도시한다.
비트스트림(505)이 파싱부(510)를 거쳐 복호화 대상인 부호화된 영상 데이터 및 복호화를 위해 필요한 부호화에 관한 정보가 파싱된다. 부호화된 영상 데이터는 엔트로피 복호화부(520) 및 역양자화부(530)를 거쳐 역양자화된 데이터로 출력되고, 주파수 역변환부(540)를 거쳐 공간 영역의 영상 데이터가 복원된다.
공간 영역의 영상 데이터에 대해서, 인트라 예측부(550)는 인트라 모드의 부호화 단위에 대해 인트라 예측을 수행하고, 움직임 보상부(560)는 참조 프레임(585)를 함께 이용하여 인터 모드의 부호화 단위에 대해 움직임 보상을 수행한다.
인트라 예측부(550) 및 움직임 보상부(560)를 거친 공간 영역의 데이터는 디블로킹부(570) 및 루프 필터링부(580)를 거쳐 후처리되어 복원 프레임(595)으로 출력될 수 있다. 또한, 디블로킹부(570) 및 루프 필터링부(580)를 거쳐 후처리된 데이터는 참조 프레임(585)으로서 출력될 수 있다.
비디오 복호화 장치(200)의 영상 데이터 복호화부(230)에서 영상 데이터를 복호화하기 위해, 일 실시예에 따른 영상 복호화부(500)의 파싱부(510) 이후의 단계별 작업들이 수행될 수 있다.
일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)에 적용되기 위해서는, 영상 복호화부(500)의 구성 요소들인 파싱부(510), 엔트로피 복호화부(520), 역양자화부(530), 주파수 역변환부(540), 인트라 예측부(550), 움직임 보상부(560), 디블로킹부(570) 및 루프 필터링부(580)가 모두, 최대 부호화 단위마다 트리 구조에 따른 부호화 단위들에 기반하여 작업을 수행하여야 한다.
특히, 인트라 예측부(550), 움직임 보상부(560)는 트리 구조에 따른 부호화 단위들 각각마다 파티션 및 예측 모드를 결정하며, 주파수 역변환부(540)는 부호화 단위마다 변환 단위의 크기를 결정하여야 한다.
도 6 는 본 발명의 일 실시예에 따른 심도별 부호화 단위 및 파티션을 도시한다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100) 및 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)는 영상 특성을 고려하기 위해 계층적인 부호화 단위를 사용한다. 부호화 단위의 최대 높이 및 너비, 최대 심도는 영상의 특성에 따라 적응적으로 결정될 수도 있으며, 사용자의 요구에 따라 다양하게 설정될 수도 있다. 미리 설정된 부호화 단위의 최대 크기에 따라, 심도별 부호화 단위의 크기가 결정될 수 있다.
일 실시예에 따른 부호화 단위의 계층 구조(600)는 부호화 단위의 최대 높이 및 너비가 64이며, 최대 심도가 4인 경우를 도시하고 있다. 일 실시예에 따른 부호화 단위의 계층 구조(600)의 세로축을 따라서 심도가 깊어지므로 심도별 부호화 단위의 높이 및 너비가 각각 분할한다. 또한, 부호화 단위의 계층 구조(600)의 가로축을 따라, 각각의 심도별 부호화 단위의 예측 부호화의 기반이 되는 예측 단위 및 파티션이 도시되어 있다.
즉, 부호화 단위(610)는 부호화 단위의 계층 구조(600) 중 최대 부호화 단위로서 심도가 0이며, 부호화 단위의 크기, 즉 높이 및 너비가 64x64이다. 세로축을 따라 심도가 깊어지며, 크기 32x32인 심도 1의 부호화 단위(620), 크기 16x16인 심도 2의 부호화 단위(630), 크기 8x8인 심도 3의 부호화 단위(640), 크기 4x4인 심도 4의 부호화 단위(650)가 존재한다. 크기 4x4인 심도 4의 부호화 단위(650)는 최소 부호화 단위가다.
각각의 심도별로 가로축을 따라, 부호화 단위의 예측 단위 및 파티션들이 배열된다. 즉, 심도 0의 크기 64x64의 부호화 단위(610)가 예측 단위라면, 예측 단위는 크기 64x64의 부호화 단위(610)에 포함되는 크기 64x64의 파티션(610), 크기 64x32의 파티션들(612), 크기 32x64의 파티션들(614), 크기 32x32의 파티션들(616)로 분할될 수 있다.
마찬가지로, 심도 1의 크기 32x32의 부호화 단위(620)의 예측 단위는, 크기 32x32의 부호화 단위(620)에 포함되는 크기 32x32의 파티션(620), 크기 32x16의 파티션들(622), 크기 16x32의 파티션들(624), 크기 16x16의 파티션들(626)로 분할될 수 있다.
마찬가지로, 심도 2의 크기 16x16의 부호화 단위(630)의 예측 단위는, 크기 16x16의 부호화 단위(630)에 포함되는 크기 16x16의 파티션(630), 크기 16x8의 파티션들(632), 크기 8x16의 파티션들(634), 크기 8x8의 파티션들(636)로 분할될 수 있다.
마찬가지로, 심도 3의 크기 8x8의 부호화 단위(640)의 예측 단위는, 크기 8x8의 부호화 단위(640)에 포함되는 크기 8x8의 파티션(640), 크기 8x4의 파티션들(642), 크기 4x8의 파티션들(644), 크기 4x4의 파티션들(646)로 분할될 수 있다.
마지막으로, 심도 4의 크기 4x4의 부호화 단위(650)는 최소 부호화 단위가며 최하위 심도의 부호화 단위가고, 해당 예측 단위도 크기 4x4의 파티션(650)으로만 설정될 수 있다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)의 부호화 단위 결정부(120)는, 최대 부호화 단위(610)의 부호화 심도를 결정하기 위해, 최대 부호화 단위(610)에 포함되는 각각의 심도의 부호화 단위마다 부호화를 수행하여야 한다.
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.
각각의 심도별 부호화를 위해서는, 부호화 단위의 계층 구조(600)의 가로축을 따라, 심도별 부호화 단위의 예측 단위들마다 부호화를 수행하여, 해당 심도에서 가장 작은 부호화 오차인 대표 부호화 오차가 선택될 수다. 또한, 부호화 단위의 계층 구조(600)의 세로축을 따라 심도가 깊어지며, 각각의 심도마다 부호화를 수행하여, 심도별 대표 부호화 오차를 비교하여 최소 부호화 오차가 검색될 수 있다. 최대 부호화 단위(610) 중 최소 부호화 오차가 발생하는 심도 및 파티션이 최대 부호화 단위(610)의 부호화 심도 및 파티션 타입으로 선택될 수 있다.
도 7 은 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위 및 변환 단위의 관계를 도시한다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100) 또는 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)는, 최대 부호화 단위마다 최대 부호화 단위보다 작거나 같은 크기의 부호화 단위로 영상을 부호화하거나 복호화한다. 부호화 과정 중 주파수 변환을 위한 변환 단위의 크기는 각각의 부호화 단위보다 크지 않은 데이터 단위를 기반으로 선택될 수 있다.
예를 들어, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100) 또는 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)에서, 현재 부호화 단위(710)가 64x64 크기일 때, 32x32 크기의 변환 단위(720)를 이용하여 주파수 변환이 수행될 수 있다.
또한, 64x64 크기의 부호화 단위(710)의 데이터를 64x64 크기 이하의 32x32, 16x16, 8x8, 4x4 크기의 변환 단위들로 각각 주파수 변환을 수행하여 부호화한 후, 원본과의 오차가 가장 적은 변환 단위가 선택될 수 있다.
도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따라, 심도별 부호화 정보들을 도시한다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)의 출력부(130)는 부호화 모드에 관한 정보로서, 각각의 부호화 심도의 부호화 단위마다 파티션 타입에 관한 정보(800), 예측 모드에 관한 정보(810), 변환 단위 크기에 대한 정보(820)를 부호화하여 전송할 수 있다.
파티션 타입에 대한 정보(800)는, 현재 부호화 단위의 예측 부호화를 위한 데이터 단위로서, 현재 부호화 단위의 예측 단위가 분할된 파티션의 형태에 대한 정보를 나타낸다. 예를 들어, 크기 2Nx2N의 현재 부호화 단위 CU_0는, 크기 2Nx2N의 파티션(802), 크기 2NxN의 파티션(804), 크기 Nx2N의 파티션(806), 크기 NxN의 파티션(808) 중 어느 하나의 타입으로 분할되어 이용될 수 있다. 이 경우 현재 부호화 단위의 파티션 타입에 관한 정보(800)는 크기 2Nx2N의 파티션(802), 크기 2NxN의 파티션(804), 크기 Nx2N의 파티션(806) 및 크기 NxN의 파티션(808) 중 하나를 나타내도록 설정된다.
예측 모드에 관한 정보(810)는, 각각의 파티션의 예측 모드를 나타낸다. 예를 들어 예측 모드에 관한 정보(810)를 통해, 파티션 타입에 관한 정보(800)가 가리키는 파티션이 인트라 모드(812), 인터 모드(814) 및 스킵 모드(816) 중 하나로 예측 부호화가 수행되는지 여부가 설정될 수 있다.
또한, 변환 단위 크기에 관한 정보(820)는 현재 부호화 단위를 어떠한 변환 단위를 기반으로 주파수 변환을 수행할지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 변환 단위는 제 1 인트라 변환 단위 크기(822), 제 2 인트라 변환 단위 크기(824), 제 1 인터 변환 단위 크기(826), 제 2 인트라 변환 단위 크기(828) 중 하나일 수 있다.
일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)의 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(210)는, 각각의 심도별 부호화 단위마다 파티션 타입에 관한 정보(800), 예측 모드에 관한 정보(810), 변환 단위 크기에 대한 정보(820)를 추출하여 복호화에 이용할 수 있다.
도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른 심도별 부호화 단위를 도시한다.
심도의 변화를 나타내기 위해 분할 정보가 이용될 수 있다. 분할 정보는 현재 심도의 부호화 단위가 하위 심도의 부호화 단위로 분할될지 여부를 나타낸다.
심도 0 및 2N_0x2N_0 크기의 부호화 단위(900)의 예측 부호화를 위한 예측 단위(910)는 2N_0x2N_0 크기의 파티션 타입(912), 2N_0xN_0 크기의 파티션 타입(914), N_0x2N_0 크기의 파티션 타입(916), N_0xN_0 크기의 파티션 타입(918)을 포함할 수 있다. 예측 단위가 대칭적 비율로 분할된 파티션들(912, 914, 916, 918)만이 예시되어 있지만, 전술한 바와 같이 파티션 타입은 이에 한정되지 않고 비대칭적 파티션, 임의적 형태의 파티션, 기하학적 형태의 파티션 등을 포함할 수 있다.
파티션 타입마다, 한 개의 2N_0x2N_0 크기의 파티션, 두 개의 2N_0xN_0 크기의 파티션, 두 개의 N_0x2N_0 크기의 파티션, 네 개의 N_0xN_0 크기의 파티션마다 반복적으로 예측 부호화가 수행되어야 한다. 크기 2N_0x2N_0, 크기 N_0x2N_0 및 크기 2N_0xN_0 및 크기 N_0xN_0의 파티션에 대해서는, 인트라 모드 및 인터 모드로 예측 부호화가 수행될 수 있다. 스킵 모드는 크기 2N_0x2N_0의 파티션에 예측 부호화가 대해서만 수행될 수 있다.
크기 2N_0x2N_0, 2N_0xN_0 및 N_0x2N_0의 파티션 타입(912, 914, 916) 중 하나에 의한 부호화 오차가 가장 작다면, 더 이상 하위 심도로 분할할 필요 없다.
크기 N_0xN_0의 파티션 타입(918)에 의한 부호화 오차가 가장 작다면, 심도 0를 1로 변경하며 분할하고(920), 심도 2 및 크기 N_0xN_0의 파티션 타입의 부호화 단위들(930)에 대해 반복적으로 부호화를 수행하여 최소 부호화 오차를 검색해 나갈 수 있다.
심도 1 및 크기 2N_1x2N_1 (=N_0xN_0)의 부호화 단위(930)의 예측 부호화를 위한 예측 단위(940)는, 크기 2N_1x2N_1의 파티션 타입(942), 크기 2N_1xN_1의 파티션 타입(944), 크기 N_1x2N_1의 파티션 타입(946), 크기 N_1xN_1의 파티션 타입(948)을 포함할 수 있다.
또한, 크기 N_1xN_1 크기의 파티션 타입(948)에 의한 부호화 오차가 가장 작다면, 심도 1을 심도 2로 변경하며 분할하고(950), 심도 2 및 크기 N_2xN_2의 부호화 단위들(960)에 대해 반복적으로 부호화를 수행하여 최소 부호화 오차를 검색해 나갈 수 있다.
최대 심도가 d인 경우, 심도별 분할 정보는 심도 d-1일 때까지 설정되고, 분할 정보는 심도 d-2까지 설정될 수 있다. 즉, 심도 d-2로부터 분할(970)되어 심도 d-1까지 부호화가 수행될 경우, 심도 d-1 및 크기 2N_(d-1)x2N_(d-1)의 부호화 단위(980)의 예측 부호화를 위한 예측 단위(990)는, 크기 2N_(d-1)x2N_(d-1)의 파티션 타입(992), 크기 2N_(d-1)xN_(d-1)의 파티션 타입(994), 크기 N_(d-1)x2N_(d-1)의 파티션 타입(996), 크기 N_(d-1)xN_(d-1)의 파티션 타입(998)을 포함할 수 있다.
파티션 타입 가운데, 한 개의 크기 2N_(d-1)x2N_(d-1)의 파티션, 두 개의 크기 2N_(d-1)xN_(d-1)의 파티션, 두 개의 크기 N_(d-1)x2N_(d-1)의 파티션, 네 개의 크기 N_(d-1)xN_(d-1)의 파티션마다 반복적으로 예측 부호화를 통한 부호화가 수행되어, 최소 부호화 오차가 발생하는 파티션 타입이 검색될 수 있다.
크기 N_(d-1)xN_(d-1)의 파티션 타입(998)에 의한 부호화 오차가 가장 작더라도, 최대 심도가 d이므로, 심도 d-1의 부호화 단위 CU_(d-1)는 더 이상 하위 심도로의 분할 과정을 거치지 않으며, 현재 최대 부호화 단위(900)에 대한 부호화 심도가 심도 d-1로 결정되고, 파티션 타입은 N_(d-1)xN_(d-1)로 결정될 수 있다. 또한 최대 심도가 d이므로, 심도 d-1의 부호화 단위(952)에 대해 분할 정보는 설정되지 않는다.
데이터 단위(999)은, 현재 최대 부호화 단위에 대한 '최소 단위'라 지칭될 수 있다. 일 실시예에 따른 최소 단위는, 최하위 부호화 심도인 최소 부호화 단위가 4분할된 크기의 정사각형의 데이터 단위일 수 있다. 이러한 반복적 부호화 과정을 통해, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)는 부호화 단위(900)의 심도별 부호화 오차를 비교하여 가장 작은 부호화 오차가 발생하는 심도를 선택하여, 부호화 심도를 결정하고, 해당 파티션 타입 및 예측 모드가 부호화 심도의 부호화 모드로 설정될 수 있다.
이런 식으로 심도 0, 1, ..., d-1, d의 모든 심도별 최소 부호화 오차를 비교하여 오차가 가장 작은 심도가 선택되어 부호화 심도로 결정될 수 있다. 부호화 심도, 및 예측 단위의 파티션 타입 및 예측 모드는 부호화 모드에 관한 정보로써 부호화되어 전송될 수 있다. 또한, 심도 0으로부터 부호화 심도에 이르기까지 부호화 단위가 분할되어야 하므로, 부호화 심도의 분할 정보만이 '0'으로 설정되고, 부호화 심도를 제외한 심도별 분할 정보는 '1'로 설정되어야 한다.
일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)의 영상 데이터 및 부호화 정보 추출부(220)는 부호화 단위(900)에 대한 부호화 심도 및 예측 단위에 관한 정보를 추출하여 부호화 단위(912)를 복호화하는데 이용할 수 있다. 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)는 심도별 분할 정보를 이용하여 분할 정보가 '0'인 심도를 부호화 심도로 파악하고, 해당 심도에 대한 부호화 모드에 관한 정보를 이용하여 복호화에 이용할 수 있다.
도 10, 11 및 12는 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위, 예측 단위 및 주파수 변환 단위의 관계를 도시한다.
부호화 단위(1010)는, 최대 부호화 단위에 대해 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)가 결정한 부호화 심도별 부호화 단위들이다. 예측 단위(1060)는 부호화 단위(1010) 중 각각의 부호화 심도별 부호화 단위의 예측 단위들의 파티션들이며, 변환 단위(1070)는 각각의 부호화 심도별 부호화 단위의 변환 단위들이다.
심도별 부호화 단위들(1010)은 최대 부호화 단위의 심도가 0이라고 하면, 부호화 단위들(1012, 1054)은 심도가 1, 부호화 단위들(1014, 1016, 1018, 1028, 1050, 1052)은 심도가 2, 부호화 단위들(1020, 1022, 1024, 1026, 1030, 1032, 1048)은 심도가 3, 부호화 단위들(1040, 1042, 1044, 1046)은 심도가 4이다.
예측 단위들(1060) 중 일부 파티션(1014, 1016, 1022, 1032, 1048, 1050, 1052, 1054)는 부호화 단위가 분할된 형태이다. 즉, 파티션(1014, 1022, 1050, 1054)은 2NxN의 파티션 타입이며, 파티션(1016, 1048, 1052)은 Nx2N의 파티션 타입, 파티션(1032)은 NxN의 파티션 타입이다. 심도별 부호화 단위들(1010)의 예측 단위 및 파티션들은 각각의 부호화 단위보다 작거나 같다.
변환 단위들(1070) 중 일부(1052)의 영상 데이터에 대해서는 부호화 단위에 비해 작은 크기의 데이터 단위로 주파수 변환 또는 주파수 역변환이 수행된다. 또한, 변환 단위(1014, 1016, 1022, 1032, 1048, 1050, 1052, 1054)는 예측 단위들(1060) 중 해당 예측 단위 및 파티션와 비교해보면, 서로 다른 크기 또는 형태의 데이터 단위가다. 즉, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100) 및 일 실시예에 다른 비디오 복호화 장치(200)는 동일한 부호화 단위에 대한 인트라 예측/움직임 추정/움직임 보상 작업, 및 주파수 변환/역변환 작업이라 할지라도, 각각 별개의 데이터 단위를 기반으로 수행할 수 있다.
이에 따라, 최대 부호화 단위마다, 영역별로 계층적인 구조의 부호화 단위들마다 재귀적으로 부호화가 수행되어 최적 부호화 단위가 결정됨으로써, 재귀적 트리 구조에 따른 부호화 단위들이 구성될 수 있다.부호화 정보는 부호화 단위에 대한 분할 정보, 파티션 타입 정보, 예측 모드 정보, 변환 단위 크기 정보를 포함할 수 있다. 이하 표 1은, 일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100) 및 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)에서 설정할 수 있는 일례를 나타낸다.
표 1
분할 정보 0 (현재 심도 d의 크기 2Nx2N의 부호화 단위에 대한 부호화) 분할 정보 1
예측 모드 파티션 타입 변환 단위 크기 하위 심도 d+1의 부호화 단위들마다 반복적 부호화
인트라 인터스킵 (2Nx2N만) 대칭형 파티션 타입 비대칭형 파티션 타입 변환 단위 분할 정보 0 변환 단위 분할 정보 1
2Nx2N2NxNNx2NNxN 2NxnU2NxnDnLx2NnRx2N 2Nx2N NxN (대칭형 파티션 타입) N/2xN/2 (비대칭형 파티션 타입)
일 실시예에 따른 비디오 부호화 장치(100)의 출력부(130)는 트리 구조에 따른 부호화 단위들에 대한 부호화 정보를 출력하고, 일 실시예에 따른 비디오 복호화 장치(200)의 부호화 정보 추출부(220)는 수신된 비트스트림으로부터 트리 구조에 따른 부호화 단위들에 대한 부호화 정보를 추출할 수 있다.
분할 정보는 현재 부호화 단위가 하위 심도의 부호화 단위들로 분할되는지 여부를 나타낸다. 현재 심도 d의 분할 정보가 0이라면, 현재 부호화 단위가 현재 부호화 단위가 하위 부호화 단위로 더 이상 분할되지 않는 심도가 부호화 심도이므로, 부호화 심도에 대해서 파티션 타입 정보, 예측 모드, 변환 단위 크기 정보가 정의될 수 있다. 분할 정보에 따라 한 단계 더 분할되어야 하는 경우에는, 분할된 4개의 하위 심도의 부호화 단위마다 독립적으로 부호화가 수행되어야 한다.
예측 모드는, 인트라 모드, 인터 모드 및 스킵 모드 중 하나로 나타낼 수 있다. 인트라 모드 및 인터 모드는 모든 파티션 타입에서 정의될 수 있으며, 스킵 모드는 파티션 타입 2Nx2N에서만 정의될 수 있다.
파티션 타입 정보는, 예측 단위의 높이 또는 너비가 대칭적 비율로 분할된 대칭적 파티션 타입 2Nx2N, 2NxN, Nx2N 및 NxN 과, 비대칭적 비율로 분할된 비대칭적 파티션 타입 2NxnU, 2NxnD, nLx2N, nRx2N를 나타낼 수 있다. 비대칭적 파티션 타입 2NxnU 및 2NxnD는 각각 높이가 1:3 및 3:1로 분할된 형태이며, 비대칭적 파티션 타입 nLx2N 및 nRx2N은 각각 너비가 1:3 및 3:1로 분할된 형태를 나타낸다.
변환 단위 크기는 인트라 모드에서 두 종류의 크기, 인터 모드에서 두 종류의 크기로 설정될 수 있다. 즉, 변환 단위 분할 정보가 0 이라면, 변환 단위의 크기가 현재 부호화 단위의 크기 2Nx2N로 설정된다. 변환 단위 분할 정보가 1이라면, 현재 부호화 단위가 분할된 크기의 변환 단위가 설정될 수 있다. 또한 크기 2Nx2N인 현재 부호화 단위에 대한 파티션 타입이 대칭형 파티션 타입이라면 변환 단위의 크기는 NxN, 비대칭형 파티션 타입이라면 N/2xN/2로 설정될 수 있다.
일 실시예에 따른 트리 구조에 따른 부호화 단위들의 부호화 정보는, 부호화 심도의 부호화 단위, 예측 단위 및 최소 단위 단위 중 적어도 하나에 대해 할당될 수 있다. 부호화 심도의 부호화 단위는 동일한 부호화 정보를 보유하고 있는 예측 단위 및 최소 단위를 하나 이상 포함할 수 있다.
따라서, 인접한 데이터 단위들끼리 각각 보유하고 있는 부호화 정보들을 확인하면, 동일한 부호화 심도의 부호화 단위에 포함되는지 여부가 확인될 수 있다. 또한, 데이터 단위가 보유하고 있는 부호화 정보를 이용하면 해당 부호화 심도의 부호화 단위를 확인할 수 있으므로, 최대 부호화 단위 내의 부호화 심도들의 분포가 유추될 수 있다.
따라서 이 경우 현재 부호화 단위가 주변 데이터 단위를 참조하여 예측하기 경우, 현재 부호화 단위에 인접하는 심도별 부호화 단위 내의 데이터 단위의 부호화 정보가 직접 참조되어 이용될 수 있다.
또 다른 실시예로, 현재 부호화 단위가 주변 부호화 단위를 참조하여 예측 부호화가 수행되는 경우, 인접하는 심도별 부호화 단위의 부호화 정보를 이용하여, 심도별 부호화 단위 내에서 현재 부호화 단위에 인접하는 데이터가 검색됨으로써 주변 부호화 단위가 참조될 수도 있다.
도 13 은 표 1의 부호화 모드 정보에 따른 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 관계를 도시한다.
최대 부호화 단위(1300)는 부호화 심도의 부호화 단위들(1302, 1304, 1306, 1312, 1314, 1316, 1318)을 포함한다. 이 중 하나의 부호화 단위(1318)는 부호화 심도의 부호화 단위가므로 분할 정보가 0으로 설정될 수 있다. 크기 2Nx2N의 부호화 단위(1318)의 파티션 타입 정보는, 파티션 타입 2Nx2N(1322), 2NxN(1324), Nx2N(1326), NxN(1328), 2NxnU(1332), 2NxnD(1334), nLx2N(1336) 및 nRx2N(1338) 중 하나로 설정될 수 있다.
파티션 타입 정보가 대칭형 파티션 타입 2Nx2N(1322), 2NxN(1324), Nx2N(1326) 및 NxN(1328) 중 하나로 설정되어 있는 경우, 변환 단위 분할 정보(TU size flag)가 0이면 크기 2Nx2N의 변환 단위(1342)가 설정되고, 변환 단위 분할 정보가 1이면 크기 NxN의 변환 단위(1344)가 설정될 수 있다.
파티션 타입 정보가 비대칭형 파티션 타입 2NxnU(1332), 2NxnD(1334), nLx2N(1336) 및 nRx2N(1338) 중 하나로 설정된 경우, 변환 단위 분할 정보(TU size flag)가 0이면 크기 2Nx2N의 변환 단위(1352)가 설정되고, 변환 단위 분할 정보가 1이면 크기 N/2xN/2의 변환 단위(1354)가 설정될 수 있다.
이하, 도 4의 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(400)의 엔트로피 부호화부(450) 및 도 5의 영상 복호화 장치(500)의 엔트로피 복호화부(520)에서 수행되는 엔트로피 부호화 및 복호화 과정에 대하여 구체적으로 설명한다.
전술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(400)는 최대 부호화 단위를 계층적으로 분할한 부호화 단위를 이용하여 부호화를 수행한다. 엔트로피 부호화부(450)는 각 부호화 단위에 대하여 생성된 부호화 정보들, 예를 들어 양자화된 변환 계수, 예측 단위의 예측 모드, 양자화 파라메터, 움직임 벡터 등의 구문 요소들(Syntax Element:SE)을 엔트로피 부호화한다. 구체적으로, 엔트로피 부호화부(450)는 구문 요소들에 대해서 컨텍스트 기반 이진 산술 부호화(Context-Based Binary Arithmetic Coding, 이하 "CABAC"이라 한다)를 수행한다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 엔트로피 부호화 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 14를 참조하면, 일 실시예에 따른 엔트로피 부호화 장치(1400)는 이진화부(Binarizer)(1410), 컨텍스트 모델러(Context modeler)(1420), 이진 산술 부호화부(Binary arithmetic coder)(1430)를 포함한다. 또한, 이진 산술 부호화부(1430)는 레귤러 코딩부(Regular coding engine)(1432)와 바이패스 코딩부(Bypass coding engine)(1434)를 포함한다.
엔트로피 부호화 장치(1400)로 입력되는 구문 요소들(Syntax Element)은 이진값이 아닐 수 있기 때문에, 구문 요소들이 이진값이 아닌 경우 이진화부(1410)은 구문 요소들을 이진화하여 0 또는 1의 이진값들로 구성된 빈(Bin) 스트링을 출력한다. 빈(Bin)은 0 또는 1로 구성된 스트림의 각 비트를 나타내는 것으로, 각 빈(Bin)은 CABAC을 통해 부호화된다. 구문 요소가 0과 1의 빈도가 동일한 데이터라면, 확률값을 이용하지 않는 바이패스 코딩부(1434)로 출력되어 부호화된다.
컨텍스트 모델러(1420)는 레귤러 코딩부(1432)로 현재 부호화 심볼에 대한 확률 모델을 제공한다. 구체적으로, 컨텍스트 모델러(1420)는 이전에 부호화된 심볼들에 기초하여 소정 이진값의 확률을 결정하고, 현재 부호화 심볼의 이진값을 부호화하기 위한 이진값의 발생 확률을 이진 산술 부호화부(1430)로 출력한다. 종래 H.264/AVC 등의 컨텍스트 모델러는 MPS(Most Probable Symbol)의 발생 확률과, 0과 1중 어떤 이진값이 MPS에 해당되는지에 대한 정보를 나타내는 컨텍스트 인덱스(ctxIdx)를 통해 부호화 심볼에 대한 확률 모델을 제공하였다. 이에 반하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텍스트 모델러(1420)는 MPS와 LPS(Least Probable Symbol)을 구별하지 않고 미리 결정된 소정 이진값, 예를 들어 "1"의 발생 확률을 나타내는 P(1)을 이전에 부호화된 심볼에 기초하여 결정하고 결정된 소정 이진값의 확률을 이진 산술 부호화부(1430)으로 제공한다.
또한, 컨텍스트 모델러(1420)는 현재 부호화 심볼의 이진값이 무엇인지에 따라서 소정 이진값의 확률을 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트한다. 구체적인 소정 이진값의 확률을 업데이트하는 과정에 대해서는 후술한다.
레귤러 코딩부(1432)는 컨텍스트 모델러(1420)으로부터 제공된 소정 이진값의 확률 및 현재 부호화 심볼이 갖는 이진값에 기초하여 이진 산술 부호화를 수행한다. 즉, 레귤러 코딩부(1432)는 컨텍스트 모델러(1420)로부터 제공된 소정 이진값의 확률에 기초하여 "1"의 발생 확률 P(1) 및 "0"의 발생 확률 P(0)를 결정할 수 있으며, 결정된 0과 1의 발생 확률들 P(0) 및 P(1)에 기초하여 현재 부호화 심볼의 이진값에 따라 확률 구간을 나타내는 Range의 구간을 변경함으로써 이진 산술 부호화를 수행한다.
도 15는 본 발명과 관련된 기술분야에서 수행되는 확률 모델의 업데이트 과정을 간략하게 나타낸 도면이다.
도 15를 참조하면, 종래 H.264/AVC 등에서는 확률함수에서의 확률상태 인덱스(pStateIdx)가 결정되면, 부호화 심볼의 값이 MPS로 지정된 값이면 현재의 확률상태(state σ)에서 LPS 확률이 낮아지는 전방향 상태(state σ+1)로 확률 상태가 천이되도록 확률상태 인덱스(pStateIdx)를 갱신하며, 만약 부호화 심볼의 값이 MPS가 아닌 경우, 즉 LPS로 지정된 값이면 현재의 확률상태(state σ)에서 LPS 확률이 높아지는 후방향 상태(state σ-k(k>0))로 확률 상태가 천이되도록 확률상태 인덱스(pStateIdx)를 갱신한다. 예를 들어, 현재 확률상태 인덱스(pStateIdx)가 C라고 할 때, 현재 부호화 심볼의 값이 LPS로 지정된 값이면 현재 부호화 심볼을 부호화한 다음 확률상태 인덱스(pStateIdx)는 A로 갱신된다. 다음 부호화 심볼의 값이 MPS로 지정된 값이면 확률상태 인덱스(pStateIdx)는 A로부터 B로 다시 갱신된다.
종래 확률함수는 도시된 바와 같이 지수승(exponential) 형태를 갖는다. 이와 같은 지수승 형태의 확률함수에 있어서, 0에 가까운 LPS의 확률분포는 매우 조밀하고, 1/2에 가까운 LPS의 확률분포는 매우 희박하다. 따라서, 이러한 지수승 형태의 확률함수에 기초한 경우 0과 1의 이진값의 발생 확률이 유사한 경우, 즉 0과 1의 이진값의 발생 확률이 1/2에 가까운 경우에는 확률이 희박하게 분포되므로 확률의 예측 에러가 증가할 수 있다. 또한, 지수승 형태의 확률함수를 이용하는 경우 0에 가까운 확률값을 세밀하게 표현해야 되므로 이러한 확률값을 나타내기 위한 비트뎁스가 증가될 수 있다. 따라서, 지수승 형태의 확률함수를 갖는 확률모델을 저장하기 위한 룩업(look-up) 테이블의 크기가 증가될 수 있다. 또한, 종래 기술에 의하면 확률 갱신시나 확률 구간을 분할할 때, 조밀한 확률값을 이용하는 경우 곱셈 연산량이 증가하여 하드웨어적으로 부담이 될 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텍스트 모델러(1420)는 균일한(uniform) 분포를 갖는 확률함수에 기초하여 0과 1의 이진값이 발생 확률을 결정한다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텍스트 모델러(1420)는 복수 개의 스케일링 파라메터를 이용하여 소정 이진값의 확률을 업데이트한다.
이하, 컨텍스트 모델러(1420)에서 수행되는 확률 모델의 업데이트 과정에 대하여 구체적으로 설명한다.
CABAC에 있어서, 확률 업데이트는 다음의 수학식 1에 따라 수행된다.
수학식 1
Figure PCTKR2012005147-appb-M000001
수학식 1에서 P_new는 업데이트된 LPS의 확률, P_old는 현재 부호화 심볼의 산술 부호화에 이용된 LPS의 확률, a(a<1인 실수)는 스케일링 팩터이다. 이전에 부호화된 심볼의 개수가 N(N은 정수)이라고 할 때, a=1/N일 수 있다. y는 현재 부호화 심볼이 MPS의 값에 해당하는 이진값을 갖는 경우 0의 값을 갖고 현재 부호화 심볼이 LPS의 값에 해당하는 이진값을 갖는 경우 1의 값을 갖는다.
이러한 수학식 1에 기초한 확률의 업데이트 과정에서 중요한 파라메터는 스케일링 팩터 a이다. 스케일링 팩터 a의 값에 따라서 전체 CABAC 부호화 과정이 얼마만큼 민감하게 반응하고 노이즈나 에러에 반응하지 않는 안정성 여부가 결정된다. 적절한 스케일링 팩터 a의 값을 결정하는 과정은 어렵고 소모적인 과정이다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텍스트 모델러(1420)는 확률 업데이트시에 복수 개의 스케일링 팩터 ai를 이용하여 복수 개의 업데이트된 확률을 생성하고, 복수 개의 업데이트된 확률의 가중 평균을 이용하여 최종적으로 업데이트된 확률을 결정한다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텍스트 모델러(1420)는 복수 개의 스케일링 팩터 ai를 이용한 다음의 수학식 2에 따라서 업데이트된 복수 개의 확률을 생성한다.
수학식 2
Figure PCTKR2012005147-appb-M000002
수학식 2에서 Pi_new는 스케일링 팩터 ai를 이용하여 업데이트된 소정 이진값의 확률, P_old는 현재 부호화 심볼의 산술 부호화에 이용된 소정 이진값의 확률이다. 수학식 2에서 Pi_new나 P_old는 사전에 설정된 소정 이진값, 즉 0 또는 1의 발생 확률을 나타낸다. 즉, 본 발명에서 이용되는 확률은 MPS와 LPS가 아닌 특정한 이진값, 예를 들어 "1"의 발생 확률을 나타낸다. 이하의 설명에서는 소정 이진값이 1인 경우, 즉 Pi_new나 P_old가 "1"의 발생 확률을 가리키는 경우를 가정한다. 다만, 이에 한정되지 않고, Pi_new나 P_old가 "0"의 발생 확률을 가리키는 것으로 설정된 경우에도 본 발명의 실시예에 따른 확률 업데이트 과정이 유사하게 적용될 수 있을 것이다.
컨텍스트 모델러(1420)는 수학식 2에 기초하여 복수 개의 확률 Pi_new가 획득되면, 복수 개의 확률 Pi_new의 가중 평균값을 다음의 수학식 3과 같이 계산한다.
수학식 3
Figure PCTKR2012005147-appb-M000003
βi는 복수 개의 확률 Pi_new에 곱하여지는 가중치로 전체 Pi_new 의 개수를 고려하여 가중 평균값이 계산되도록 설정될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 확률의 업데이트시에 곱셈 과정을 생략하기 위하여 확률로써 2의 지수승을 이용한 값을 이용할 수 있다.
확률 pi가 0부터 2^k(k는 정수)까지의 정수 Ai를 이용하여 다음의 수학식; pi=Ai/(2^k) 형태의 값을 갖는다고 가정한다. 또한, 복수 개의 스케일링 팩터 ai 역시 2의 지수승을 이용하여 다음의 수학식; ai=1/(2^Mi)(Mi는 정수) 형태의 값을 갖는다고 가정한다. 이와 같은 경우, 전술한 수학식 2는 다음의 수학식 4와 같이 쉬프트 연산을 이용한 형태로 변경될 수 있다.
수학식 4
Figure PCTKR2012005147-appb-M000004
전술한 바와 같이, 본 발명에서 이용되는 확률은 소정 이진값의 확률로, 예를 들어 P_old는 마지막으로 부호화된 심볼이 1의 값을 가질 확률, Pi_new는 다음 부호화 심볼이 1의 값을 가질 확률로 P_old를 업데이트한 확률을 의미한다. 이와 같이 소정 이진값이 "1"인 경우, 수학식 4에서 마지막으로 부호화된 심볼이 "1"이면 Y는 2^k(는 정수)의 값을 가지며, 마지막으로 부호화된 심볼이 "0"이면 Y는 0의 값을 갖는다. 연산 ">>Mi"는 Mi 비트만큼 우측 쉬프트를 수행하는 연산으로 Mi의 값은 {3,4,5,6,7,8} 중 하나의 값을 갖는 것이 바람직하다. 전술한 바와 같이 스케일링 팩터 ai는 ai=1/(2^Mi)이므로, Mi의 값으로써 {3,4,5,6,7,8} 중 하나를 이용하는 경우 ai는 {8, 16, 32, 64, 128, 256}이다. 또한, 이전에 부호화된 심볼의 개수가 Ni(Ni은 정수)이라고 할 때, ai=1/Ni로 설정될 수 있다. 따라서, Ni=1/ai∈{8, 16, 32, 64, 128, 256}이다. Ni는 윈도우 크기(window size)로도 지칭될 수 있다.
일 예로, 컨텍스트 모델러(1420)는 N0=16(즉 a0=1/16), N1=128(즉 a1=1/128)인 경우, 다음의 수학식; P0'=(Y>>4)+P0 - (P0>>4); P1'= (Y>>7) +P1 - (P1>>7) 에 따라서 업데이트된 P0' 및 P1'를 획득고, 다음의 수학식; P=(P0'+P1')>>1 에 따라서 최종적으로 업데이트된 확률 P를 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 CABAC에서 이용되는 확률은 전술한 바와 같이 MPS 및 LPS를 구별하지 않고 소정 이진값, 즉 "1"의 확률을 나타낸다. 종래 LPS의 확률이 1/2를 초과할 수 없는데 반하여, 본 발명의 실시예들에서 이용되는 확률은 소정 이진값 "1"의 확률을 나타내므로 확률이 1/2을 초과할 수 있다.
한편, CABAC 부호화 과정에서는 각 슬라이스 단위로 엔트로피 리셋(entropy reset)이 수행된다. 엔트로피 리셋은 이진 산술 부호화가 현재 확률값을 폐기하고, 미리 정해진 확률값에 기초하여 새롭게 CABAC 부호화를 수행하는 것을 의미한다. 이러한 리셋 과정 이후에 수행되는 확률 업데이트 과정에 있어서 초기값으로 설정되는 확률값은 최적의 값이 아니며 여러 번의 업데이트 과정을 거칠수록 일정 확률값에 수렴하게 된다.
엔트로피 리셋후 초기화되는 확률(Pinit)은 현재 양자화 파라메터 QP(Quantization Parameter) 및 현재 양자화 파라메터와 참조 양자화 파라메터 사이의 차이값 ΔQP를 이용하여 다음의 수학식; Pinit=α+β*QP+γ*ΔQP 에 따라서 설정될 수 있다. α,β,γ는 컨텍스트 모델과 현재 슬라이스 유형에 따라 미리 정해진 가중치이다. 또한, 전술한 Mi 역시 슬라이스 유형 및 컨텍스트 모델에 기초하여 엔트로피 리셋의 초기화 과정마다 변경될 수 있다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따라서 복수 개의 스케일링 팩터를 이용한 확률 업데이트 과정과 하나의 스케일링 팩터를 이용한 확률 업데이트 과정을 비교하기 위한 도면이다.
도 16을 참조하면, 하나의 스케일링 팩터를 이용하여 확률을 업데이트 하는 경우(1610)은 확률 업데이트가 수행될수록 확률이 빠르게 변화하여 적정값(Poptimal)에 빠르게 수렴하지만, 업데이트가 반복될수록 변동(fluctuation)이 발생되기 쉽다. 수학식 3 및 4 등에 기초한 본 발명의 실시예들에 따라서 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 확률을 업데이트 하는 경우(1620)은 확률이 빠르게 변화되지는 않지만 업데이트된 확률이 적정값(Poptimal) 근처에 수렴한 경우, 변동이 적게 발생하여 에러나 잡음 등에 민감하게 반응하지 않고 안정적으로 동작한다.
따라서, 컨텍스트 모델러(1420)는 이러한 단일 스케일링 팩터를 이용한 경우와 복수 개의 스케일링 팩터를 이용한 확률 업데이트 과정을 고려하여, 엔트로피 리셋 후 소정 횟수(threshold) 동안에는 단일 스케일링 팩터를 이용하여 확률 업데이트를 수행하고, 소정 회수 이후에는 시스템 안정을 위하여 복수 개의 스케일링 팩터를 이용한 확률 업데이트 과정을 수행할 수 있다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 소정 이진값의 확률 업데이트 과정을 나타낸 플로우차트이다.
도 17을 참조하면, 단계 1710에서 컨텍스트 모델러(1420)는 엔트로피 리셋후에 카운터(counter) 및 확률을 초기화한다. 단계 1720에서 컨텍스트 모델러(1420)는 초기 설정된 확률을 이용하여 입력된 부호화 심볼을 이진 산술 부호화한다.
단계 1730에서, 컨텍스트 모델러(1420)는 하나의 스케일링 팩터를 이용하여 확률을 갱신한다. 단계 1740에서, 컨텍스트 모델러(1420)는 확률이 갱신될 때마다 카운터를 1씩 증가시킨다. 단계 1750에서, 컨텍스트 모델러(1420)는 카운터가 소정 임계값(Threshold)에 도달하였는지를 판단한다. 이러한 소정 임계값은 윈도우 크기(window size)로 정의될 수도 있다. 단계 1760에서 컨텍스트 모델러(1420)는 마지막으로 업데이트된 확률을 이용하여 입력된 부호화 심볼을 이진 산술 부호화하고, 단계 1770에서 컨텍스트 모델러(1420)는 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 소정 이진값의 확률을 업데이트한다. 이후의 CABAC 과정에서, 컨텍스트 모델러(1420)는 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 확률을 업데이트한다.
한편, 이진 산술 부호화 과정에서의 확률 구간의 분할은 직접적인 계산 또는 룩업 테이블을 이용하여 수행될 수 있다. 만약, 확률이 K 비트로 표현될 수 있는 경우, 확률구간(range)는 다음의 수학식; L=(range*P+2^(k-1))>>k 에 따라 확률구간(range) 중 현재 부호화 심볼에 따른 확률 구간(L)이 획득될 수 있다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따라서 이진 산술 부호화를 수행하는 과정을 나타낸 도면이다.
컨텍스트 모델러(1420)는 소정 이진값, 예를 들어 "1"의 발생 확률 P(1)을 이진 산술 부호화부(1430)에 제공하며, 이진 산술 부호화부(1430)는 입력 부호화 심볼의 확률을 고려하여 확률 구간을 분할하여 이진 산술 부호화를 수행한다. 도 18에서 "1"의 발생 확률 P(1)=0.8, P(0)=0.2라고 가정한다. 설명을 위해서 P(1) 및 P(0)가 고정된 경우를 설명하지만, 전술한 바와 같이 P(1) 및 P(0)의 값은 부호화 심볼을 부호화할 때마다 업데이트될 수 있다. 이진 산술 부호화부(1430) 먼저 입력된 심볼 S1이 1의 값을 가지므로 (0,1)의 구간 중에서 "1"의 값의 확률 구간인 (0, 0.8)을 선택하고, 다음 입력된 심볼 S2가 0의 값을 가지므로 (0,0.8) 구간 중 상측의 0.2만큼 해당하는 확률 구간인 (0.64, 0.8)을 선택하고, 마지막으로 입력된 심볼 S3가 1의 값을 가지므로 (0.64, 0.8)의 0.8 만큼의 구간인 (0.64, 0.768)을 최종적으로 결정한 다음, 이러한 구간 (0.64, 0.768)을 나타내는 대표값으로 0.75를 선택하고, 0.75에 해당하는 이진값 0.11에서 소수점 이하의 "11"을 최종적인 비트스트림으로 출력한다. 즉, 입력된 부호화 심볼들 "101'은 "11"로 부호화된다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 엔트로피 부호화 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
도 19를 참조하면, 단계 1910에서 이진 산술 부호화부(1430)는 현재 부호화 심볼보다 앞서 부호화된 이전 부호화 심볼들에 기초하여 결정된 소정 이진값의 확률을 이용하여, 상기 현재 부호화 심볼의 이진값을 산술 부호화한다.
단계 1920에서, 컨텍스트 모델러(1430)는 현재 부호화 심볼의 이진값에 따라서 소정 이진값의 확률을 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트한다. 전술한 바와 같이, 컨텍스트 모델러(1430)는 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 생성된 복수 개의 확률들의 가중 평균값을 계산함으로써 다음 부호화 심볼에 적용될 확률을 획득할 수 있다. 또한, 컨텍스트 모델러(1430)는 엔트로피 리셋 과정 이후에 확률이 초기화된 상태에서, 소정 임계값까지의 업데이트 과정에서는 하나의 스케일링 팩터를 이용하여 확률이 빠르게 적정한 값으로 수렴되도록 하고, 확률의 업데이트 횟수가 소정 임계값을 초과한 이후에는 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 확률을 업데이트함으로써 전체 확률 업데이트 과정이 적정한 값으로 신속하고 안정적으로 수렴하도록 할 수 있다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 엔트로피 복호화 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 20을 참조하면, 엔트로피 복호화 장치(2000)는 컨텍스트 모델러(2010), 레귤러 디코딩부(2020), 바이패스 디코딩부(2030), 역이진화부(2040)를 포함한다. 엔트로피 복호화 장치(2000)는 전술한 엔트로피 부호화 장치(1400)에서 수행되는 엔트로피 부호화 과정의 역과정을 수행한다.
바이패스 코딩에 의하여 부호화된 심볼은 바이패스 디코딩부(2030)로 출력되어 복호화되고, 레귤러 코딩에 의하여 부호화된 심볼은 레귤러 디코딩부(2020)에 의하여 디코딩된다. 레귤러 디코딩부(2020)는 컨텍스트 모델러(2010)에서 제공되는 현재 부호화 심볼보다 앞서 복호화된 이전 부호화 심볼들에 기초하여 결정된 소정 이진값의 확률을 이용하여, 상기 현재 부호화 심볼의 이진값을 산술 복호화한다. 전술한 바와 같이 이진 산술 부호화 결과에 따라 부호화된 심볼로써, 소정 확률 구간의 대표값을 나타내는 이진값이 전송되므로, 레귤러 디코딩부(2020)는 0 및 1의 발생 확률을 이용하여 부호화된 심볼들을 복호화할 수 있다.
컨텍스트 모델러(2010)는 복호화되는 부호화 심볼의 이진값에 따라서 소정 이진값의 확률을 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트한다. 전술한 바와 같이, 컨텍스트 모델러(1420)는 MPS와 LPS(Least Probable Symbol)을 구별하지 않고 미리 결정된 소정 이진값, 예를 들어 "1"의 발생 확률을 나타내는 P(1)을 이전에 부호화된 심볼에 기초하여 결정하고 결정된 소정 이진값의 확률을 레귤러 디코딩부(2020)으로 제공한다. 역이진화부(2040)는 레귤러 디코딩부(2020) 또는 바이패스 디코딩부(2030)에서 복원된 빈(bin) 스트링들을 다시 구문 요소(Syntax Element)로 복원한다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 엔트로피 복호화 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
도 21을 참조하면, 레귤러 디코딩부(2020)는 현재 부호화 심볼보다 앞서 복호화된 이전 부호화 심볼들에 기초하여 결정된 소정 이진값의 확률을 이용하여, 현재 부호화 심볼의 이진값을 산술 복호화한다.
단계 2020에서, 컨텍스트 모델러(2010)는 현재 부호화 심볼의 이진값에 따라서 소정 이진값의 확률을 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트한다. 컨텍스트 모델러(2010)는 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 생성된 복수 개의 확률들의 가중 평균값을 계산함으로써 다음 부호화 심볼에 적용될 확률을 획득할 수 있다. 또한, 컨텍스트 모델러(2010)는 엔트로피 리셋 과정 이후에 확률이 초기화된 상태에서, 소정 임계값까지의 업데이트 과정에서는 하나의 스케일링 팩터를 이용하여 확률이 빠르게 적정한 값으로 수렴되도록 하고, 확률의 업데이트 횟수가 소정 임계값을 초과한 이후에는 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 확률을 업데이트할 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는, ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장 장치 등이 포함된다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 저장되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (15)

  1. 영상의 엔트로피 부호화 방법에 있어서,
    현재 부호화 심볼보다 앞서 부호화된 이전 부호화 심볼들에 기초하여 결정된 소정 이진값의 확률을 이용하여, 상기 현재 부호화 심볼의 이진값을 산술 부호화하는 단계; 및
    상기 현재 부호화 심볼의 이진값에 따라서 상기 소정 이진값의 확률을 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 엔트로피 부호화 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 업데이트하는 단계는
    상기 복수 개의 스케일링 팩터를 ai(ai는 1보다 작은 양의 실수, i는 1이상의 정수), 상기 이전 부호화 심볼들의 정보에 기초하여 결정된 이진값의 확률을 P_old, 상기 스케일링 팩터 ai를 이용하여 업데이트된 이진값의 확률을 Pi_new, y는 상기 현재 부호화 심볼이 상기 소정 이진값을 갖는 경우 0의 값을 갖고 상기 현재 부호화 심볼이 상기 소정 이진값을 갖는 경우 1의 값을 갖는다고 가정할 때, 다음의 수학식; Pi_new=ai*y+(1-ai)*P_old 에 따라서 획득된 복수 개의 업데이트된 이진값의 확률 Pi_new 들의 가중 평균값을 이용하여 상기 소정 이진값의 확률을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 영상의 엔트로피 부호화 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 스케일링 팩터 ai는 2의 지수승의 값을 이용하여 결정되는 것을 특징으로 하는 영상의 엔트로피 부호화 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    ai=1/(2^Mi)(Mi는 정수)이며, 상기 업데이트된 이진값의 확률 Pi_new은 다음의 수학식; Pi_new=(y>>Mi)+P_old-(P_old>>Mi)를 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 영상의 엔트로피 부호화 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트를 수행하는 단계는
    확률값이 초기화된 경우, 상기 확률의 업데이트 과정의 횟수가 소정 횟수를 초과한 이후부터 수행되는 것을 특징으로 하는 영상의 엔트로피 부호화 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 확률값이 초기화된 경우, 상기 확률의 업데이트 과정의 횟수가 소정 회수 이하인 경우에는 상기 확률을 하나의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트하는 것을 특징으로 하는 영상의 엔트로피 부호화 방법.
  7. 영상의 엔트로피 부호화 장치에 있어서,
    현재 부호화 심볼보다 앞서 부호화된 이전 부호화 심볼들에 기초하여 결정된 소정 이진값의 확률을 이용하여, 상기 현재 부호화 심볼의 이진값을 산술 부호화하는 이진 산술 부호화부; 및
    상기 현재 부호화 심볼의 이진값에 따라서 상기 소정 이진값의 확률을 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트하는 컨텍스트 모델러를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 엔트로피 부호화 장치.
  8. 영상의 엔트로피 복호화 방법에 있어서,
    현재 부호화 심볼보다 앞서 복호화된 이전 부호화 심볼들에 기초하여 결정된 소정 이진값의 확률을 이용하여, 현재 부호화 심볼의 이진값을 산술 복호화하는 단계; 및
    상기 현재 부호화 심볼의 이진값에 따라서 상기 소정 이진값의 확률을 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 엔트로피 복호화 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 업데이트하는 단계는
    상기 복수 개의 스케일링 팩터를 ai(ai는 1보다 작은 양의 실수, i는 1이상의 정수), 상기 이전 부호화 심볼들의 정보에 기초하여 결정된 이진값의 확률을 P_old, 상기 스케일링 팩터 ai를 이용하여 업데이트된 이진값의 확률을 Pi_new, y는 상기 현재 부호화 심볼이 상기 소정 이진값을 갖는 경우 0의 값을 갖고 상기 현재 부호화 심볼이 상기 소정 이진값을 갖는 경우 1의 값을 갖는다고 가정할 때, 다음의 수학식; Pi_new=ai*y+(1-ai)*P_old 에 따라서 획득된 복수 개의 업데이트된 이진값의 확률 Pi_new 들의 가중 평균값을 이용하여 상기 소정 이진값의 확률을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 영상의 엔트로피 복호화 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 스케일링 팩터 ai는 2의 지수승의 값을 이용하여 결정되는 것을 특징으로 하는 영상의 엔트로피 복호화 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    ai=1/(2^Mi)(Mi는 정수)이며, 상기 업데이트된 이진값의 확률 Pi_new은 다음의 수학식; Pi_new=(y>>Mi)+P_old-(P_old>>Mi)를 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 영상의 엔트로피 복호화 방법.
  12. 제 8항에 있어서,
    상기 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트를 수행하는 단계는
    확률값이 초기화된 경우, 상기 확률의 업데이트 과정의 횟수가 소정 횟수를 초과한 이후부터 수행되는 것을 특징으로 하는 영상의 엔트로피 복호화 방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 확률값이 초기화된 경우, 상기 확률의 업데이트 과정의 횟수가 소정 회수 이하인 경우에는 상기 확률을 하나의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트하는 것을 특징으로 하는 영상의 엔트로피 복호화 방법.
  14. 영상의 엔트로피 복호화 장치에 있어서,
    현재 부호화 심볼보다 앞서 복호화된 이전 부호화 심볼들에 기초하여 결정된 소정 이진값의 확률을 이용하여, 상기 현재 부호화 심볼의 이진값을 산술 복호화하는 이진 산술 복호화부; 및
    상기 현재 부호화 심볼의 이진값에 따라서 상기 소정 이진값의 확률을 복수 개의 스케일링 팩터를 이용하여 업데이트하는 컨텍스트 모델러를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 엔트로피 복호화 장치.
  15. 제 1항의 방법을 실행하기 위한 컴퓨터로 실행가능한 프로그램이 기록된 기록 매체.
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