WO2013157825A1 - 영상 부호화/복호화 방법 및 장치 - Google Patents

영상 부호화/복호화 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
WO2013157825A1
WO2013157825A1 PCT/KR2013/003203 KR2013003203W WO2013157825A1 WO 2013157825 A1 WO2013157825 A1 WO 2013157825A1 KR 2013003203 W KR2013003203 W KR 2013003203W WO 2013157825 A1 WO2013157825 A1 WO 2013157825A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
quantization matrix
coefficient
value
quantization
matrix
Prior art date
Application number
PCT/KR2013/003203
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
임성창
김휘용
이진호
최진수
김진웅
Original Assignee
한국전자통신연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority to PL18152743T priority Critical patent/PL3346706T3/pl
Priority to BR122021010845-5A priority patent/BR122021010845B1/pt
Priority to EP18153143.5A priority patent/EP3346708B1/en
Priority to EP20201849.5A priority patent/EP3787292A1/en
Priority to CN201911389686.7A priority patent/CN111064966B/zh
Priority to JP2015505658A priority patent/JP6140269B2/ja
Priority to US14/382,251 priority patent/US9571841B2/en
Priority to CN201911389738.0A priority patent/CN111131838B/zh
Priority to BR112014022670-9A priority patent/BR112014022670B1/pt
Priority to PL18153143T priority patent/PL3346708T3/pl
Priority to BR122021005953-5A priority patent/BR122021005953B1/pt
Priority to BR122021002351-4A priority patent/BR122021002351B1/pt
Priority to CN201380020262.8A priority patent/CN104488273A/zh
Priority to CN201911388338.8A priority patent/CN111131820B/zh
Priority to EP18152743.3A priority patent/EP3346706B1/en
Priority to CN201911389539.XA priority patent/CN111147851B/zh
Application filed by 한국전자통신연구원 filed Critical 한국전자통신연구원
Priority to PL18153033T priority patent/PL3346707T3/pl
Priority to EP13778886.5A priority patent/EP2840791B1/en
Priority to ES13778886.5T priority patent/ES2664693T3/es
Priority to EP18153033.8A priority patent/EP3346707B1/en
Priority to BR122020023544-6A priority patent/BR122020023544B1/pt
Priority to EP18152741.7A priority patent/EP3346705B1/en
Priority to EP18152079.2A priority patent/EP3343920B1/en
Priority to PL18152741T priority patent/PL3346705T3/pl
Priority to CN201911389662.1A priority patent/CN111147852B/zh
Publication of WO2013157825A1 publication Critical patent/WO2013157825A1/ko
Priority to US15/297,570 priority patent/US10057579B2/en
Priority to US16/034,481 priority patent/US10477213B2/en
Priority to US16/034,534 priority patent/US10455233B2/en
Priority to US16/034,577 priority patent/US10448018B2/en
Priority to US16/034,506 priority patent/US10455232B2/en
Priority to US16/034,557 priority patent/US10455234B2/en
Priority to US16/589,276 priority patent/US10924742B2/en
Priority to US17/144,477 priority patent/US11553183B2/en

Links

Images

Classifications

    • 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
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/124—Quantisation
    • 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
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/124—Quantisation
    • H04N19/126—Details of normalisation or weighting functions, e.g. normalisation matrices or variable uniform quantisers
    • 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
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/129—Scanning of coding units, e.g. zig-zag scan of transform coefficients or flexible macroblock ordering [FMO]
    • 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
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/132—Sampling, masking or truncation of coding units, e.g. adaptive resampling, frame skipping, frame interpolation or high-frequency transform coefficient masking
    • 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
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H04N19/176—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock
    • 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
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/18—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a set of transform coefficients
    • 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
    • H04N19/44—Decoders specially adapted therefor, e.g. video decoders which are asymmetric with respect to the encoder
    • 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
    • H04N19/46—Embedding additional information in the video signal during the compression process
    • H04N19/463—Embedding additional information in the video signal during the compression process by compressing encoding parameters before transmission
    • 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
    • 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
    • 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
    • H04N19/70—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals characterised by syntax aspects related to video coding, e.g. related to compression standards
    • 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
    • H04N19/90—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using coding techniques not provided for in groups H04N19/10-H04N19/85, e.g. fractals
    • H04N19/96—Tree coding, e.g. quad-tree coding

Definitions

  • the present invention relates to image encoding / decoding, and more particularly to encoding / decoding of a quantization matrix coefficient.
  • An inter prediction technique for predicting pixel values included in a current picture from temporally preceding and / or following pictures for image compression, prediction of pixel values included in a current picture using pixel information in the current picture An intra prediction technique, an entropy coding technique in which a short code is assigned to a symbol having a high appearance frequency and a long code is assigned to a symbol having a low appearance frequency.
  • the present invention provides an image encoding / decoding method and apparatus capable of improving image encoding / decoding efficiency.
  • the present invention provides a method and apparatus for encoding / decoding quantization matrix coefficients capable of improving image encoding / decoding efficiency.
  • the present invention provides a method and an apparatus for scanning a quantization matrix capable of improving image encoding / decoding efficiency.
  • a video decoding method includes decoding a quantization matrix and reconstructing a quantization matrix based on information on the quantization matrix, wherein the information on the quantization matrix includes information indicating a DC value of a quantization matrix, And information indicating the difference value of the quantization matrix coefficient.
  • the quantization matrix can be restored using information indicating the DC value of the quantization matrix.
  • the information indicating the DC value of the quantization matrix may be decoded to a value between -7 and 247.
  • the step of reconstructing the quantization matrix may include deriving a quantization matrix coefficient using information indicating a difference value of the quantization matrix coefficient, and performing a scan on the quantization matrix coefficient to align the quantization matrix with the quantization matrix coefficient .
  • the information indicating the difference value of the quantization matrix coefficient is a difference value between a current quantization matrix coefficient and a previous quantization matrix coefficient decoded prior to the current quantization matrix coefficient and the quantization matrix coefficient is the quantization matrix coefficient And adding the previous quantization matrix coefficient to the difference value of the previous quantization matrix coefficient.
  • a 4x4 diagonal scan is performed on the quantization matrix coefficient
  • the quantization matrix is used for a transform coefficient block having a size of one of 8x8, 16x16, and 32x32
  • a diagonal scan of 8x8 size can be performed on the quantization matrix coefficient.
  • an image decoding apparatus decodes information on a quantization matrix coefficient and restores a quantization matrix based on the information on the quantization matrix coefficient, wherein the information on the quantization matrix coefficient includes information indicating a DC value of the quantization matrix and a quantization matrix And information indicating the difference value of the coefficients.
  • a video encoding method includes a step of determining a quantization matrix to be used for quantization and a step of encoding information on the quantization matrix, wherein the information on the quantization matrix includes information indicating a DC value of the quantization matrix, And information indicating a difference value.
  • the size of the transform coefficient block in which the quantization matrix is used is 16x16 size or 32x32 size
  • information indicating the DC value of the quantization matrix can be encoded.
  • the information indicating the DC value of the quantization matrix may be encoded into a value between -7 and 247.
  • the step of encoding information on the quantization matrix comprises the steps of: performing a scan on the quantization matrix to derive an ordered quantization matrix coefficient array, and outputting the quantized matrix coefficient array as a differential value of the quantization matrix coefficient to the aligned quantization matrix coefficient array. And generating and encoding information.
  • a diagonal scan may be performed on the quantization matrix to derive the aligned quantization matrix coefficient array.
  • the information indicating the difference value of the quantization matrix coefficients may be a difference value between the current quantization matrix coefficient and the previous quantization matrix coefficient encoded before the current quantization matrix coefficient in the aligned quantization matrix coefficient array.
  • a 4x4 diagonal scan is performed on the quantization matrix, and the quantization matrix is used for a transform coefficient block having a size of one of 8x8, 16x16, and 32x32 , A diagonal scan of 8x8 size can be performed on the quantization matrix.
  • an image encoding apparatus determines a quantization matrix to be used for quantization and encodes information about the quantization matrix, wherein the information on the quantization matrix includes information indicating a DC value of the quantization matrix and information indicating a difference value between the quantization matrix coefficients Or the like.
  • the present invention it is possible to reduce the logic required to implement zigzag scan in the encoder and the decoder, and to save memory space for storing the zigzag scan array by providing a method of scanning the quantization matrix coefficients.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image encoding apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an image decoding apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • 3 is a conceptual diagram schematically showing an embodiment in which one unit is divided into a plurality of lower units.
  • FIG. 4 is a flowchart schematically illustrating a method of encoding a quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart schematically illustrating a method of predicting a quantization matrix coefficient according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a diagonal scan that can be applied to a 4x4 and 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a horizontal scan that can be applied to a 4x4 and 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a vertical scan that can be applied to a 4x4 and 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a block-based diagonal scan that can be applied to an 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a block-based horizontal scan that can be applied to an 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a block-based vertical scan that can be applied to an 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating another example of a block-based horizontal scan that can be applied to an 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating another example of a block-based vertical scan that can be applied to an 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 is a flowchart schematically showing a decoding method of a quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • 15 is a diagram for explaining a method of upsampling a quantization matrix to which the present invention can be applied.
  • 16 is a diagram for explaining a method of sub-sampling a quantization matrix to which the present invention can be applied.
  • 17 is a flowchart schematically illustrating a method of predicting and decoding a quantization matrix coefficient according to an embodiment of the present invention.
  • first, second, etc. may be used to describe various configurations, but the configurations are not limited by the term. The terms are used for the purpose of distinguishing one configuration from another.
  • first configuration may be referred to as the second configuration, and similarly, the second configuration may be named as the first configuration.
  • each constituent element shown in the embodiments of the present invention are shown independently to represent different characteristic functions, which do not mean that each constituent element is composed of separate hardware or a single software constituent unit. That is, each constituent unit is included in each constituent unit for convenience of explanation, and at least two constituent units of each constituent unit may form one constituent unit or one constituent unit may be divided into a plurality of constituent units to perform a function.
  • the integrated embodiments and the separate embodiments of each component are also included in the scope of the present invention unless they depart from the essence of the present invention.
  • the components are not essential components to perform essential functions in the present invention, but may be optional components only to improve performance.
  • the present invention can be implemented only with components essential for realizing the essence of the present invention, except for the components used for the performance improvement, and can be implemented by only including the essential components except the optional components used for performance improvement Are also included in the scope of the present invention.
  • Unit is a unit of image encoding and decoding.
  • an encoding or decoding unit refers to a divided unit when an image is divided into subdivided units and is encoded or decoded.
  • PU prediction unit
  • TU transform unit
  • CB coding block
  • PB prediction block
  • T transform block
  • One unit may be divided into smaller-sized lower units.
  • a block refers to the MxN array of samples, and M and N have positive integer values. Blocks can often mean an array of two-dimensional shapes.
  • a Transform Unit is a basic unit for performing coding / decoding of residual signals such as transformation, inverse transformation, quantization, inverse quantization, and transform coefficient coding / decoding, And can be divided into a plurality of small conversion units.
  • the quantization matrix means a matrix used in quantization or inverse quantization in order to improve subjective image quality or objective image quality of an image.
  • the quantization matrix is also called a scaling list.
  • the default matrix may refer to a predetermined quantization matrix predefined by the encoder / decoder.
  • the non-default matrix may be a quantization matrix that is not previously defined in the encoder / decoder but is transmitted / received by the user.
  • the quantization matrix coefficient refers to each element in a quantization matrix and is also referred to as a matrix coefficient.
  • a scan is a method of arranging the order of coefficients in a block or matrix. For example, arranging a two-dimensional array in a one-dimensional array form is called a scan, and arranging a one-dimensional array in a two-dimensional array form can also be called a scan.
  • Scaling refers to the process of multiplying the transform coefficient level by a factor and produces a transform coefficient as a result. Scaling is also referred to as dequantization.
  • a transform coefficient refers to a coefficient value generated after conversion.
  • a quantized transform coefficient level obtained by applying quantization to a transform coefficient is also collectively referred to as a transform coefficient.
  • a zigzag scan is a specific scanning method for sequentially ordering coefficients corresponding to the highest spatial frequency from coefficients (quantization matrix coefficients, transform coefficient levels) corresponding to the lowest spatial frequency.
  • the quantization parameter refers to a value used when scaling a transform coefficient level in quantization and inverse quantization. At this time, the quantization parameter may be a value mapped to the quantization step size.
  • a parameter set corresponds to header information in a structure in a bitstream and includes a sequence parameter set, a picture parameter set, an adaptation parameter set, I have.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image encoding apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the image encoding apparatus 100 includes a motion prediction unit 111, a motion compensation unit 112, an intra prediction unit 120, a switch 115, a subtractor 125, a transform unit 130, A quantization unit 140, an entropy encoding unit 150, an inverse quantization unit 160, an inverse transformation unit 170, an adder 175, a filter unit 180, and a reference image buffer 190.
  • the image encoding apparatus 100 may encode an input image in an intra mode or an inter mode and output a bit stream.
  • the switch 115 In the intra mode, the switch 115 is switched to the intra mode, and in the inter mode, the switch 115 can be switched to the inter mode.
  • Intra prediction is intra prediction
  • inter prediction is inter prediction.
  • the image encoding apparatus 100 may generate a prediction block for an input block of an input image, and then may code a residual between the input block and the prediction block. At this time, the input image may mean an original picture.
  • the intraprediction unit 120 may generate a prediction block by performing spatial prediction using the pixel values of the already coded / decoded blocks around the current block.
  • the motion predicting unit 111 can find a motion vector by searching an area of the reference picture stored in the reference picture buffer 190 that is best matched with the input block.
  • the motion compensation unit 112 may generate a prediction block by performing motion compensation using a motion vector.
  • the motion vector is a two-dimensional vector used for inter prediction, and can represent an offset between the current image to be encoded / decoded and the reference image.
  • the subtractor 125 may generate a residual block by a difference between the input block and the generated prediction block.
  • the transforming unit 130 may perform a transform on the residual block to output a transform coefficient.
  • the quantization unit 140 may quantize the input transform coefficients according to a quantization parameter (or a quantization parameter) to output a quantized coefficient.
  • the entropy encoding unit 150 may output a bit stream by performing entropy encoding based on the values calculated by the quantization unit 140 or the encoding parameter values calculated in the encoding process.
  • entropy encoding When entropy encoding is applied, a small number of bits are allocated to a symbol having a high probability of occurrence, and a large number of bits are allocated to a symbol having a low probability of occurrence, thereby expressing symbols, The size of the column can be reduced. Therefore, the compression performance of the image encoding can be enhanced through the entropy encoding.
  • the entropy encoding unit 150 may use an encoding method such as Exponential-Golomb, Context-Adaptive Variable Length Coding (CAVLC), and Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding (CABAC) for entropy encoding.
  • an encoding method such as Exponential-Golomb, Context-Adaptive Variable Length Coding (CAVLC), and Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding (CABAC) for entropy encoding.
  • the image encoding apparatus 100 Since the image encoding apparatus 100 according to the embodiment of FIG. 1 performs inter-prediction encoding, that is, inter-view prediction encoding, the currently encoded image needs to be decoded and stored for use as a reference image. Accordingly, the quantized coefficients are inversely quantized in the inverse quantization unit 160 and inversely transformed in the inverse transformation unit 170. The inverse quantized and inverse transformed coefficients are added to the prediction block through the adder 175 and a reconstruction block is generated.
  • the restoration block passes through the filter unit 180 and the filter unit 180 applies at least one of a deblocking filter, a sample adaptive offset (SAO), and an adaptive loop filter (ALF) can do.
  • the filter unit 180 may be referred to as an adaptive in-loop filter.
  • the deblocking filter can remove block distortion occurring at the boundary between the blocks.
  • the SAO may add a proper offset value to the pixel value to compensate for coding errors.
  • ALF can perform filtering based on the comparison between the reconstructed image and the original image.
  • the reconstruction block having passed through the filter unit 180 can be stored in the reference picture buffer 190.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an image decoding apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the image decoding apparatus 200 includes an entropy decoding unit 210, an inverse quantization unit 220, an inverse transform unit 230, an intra prediction unit 240, a motion compensation unit 250, an adder 255 A filter unit 260, and a reference picture buffer 270.
  • the video decoding apparatus 200 receives the bit stream output from the encoder and decodes the video stream into the intra mode or the inter mode, and outputs the reconstructed video, that is, the reconstructed video.
  • the switch In the intra mode, the switch is switched to the intra mode, and in the inter mode, the switch can be switched to the inter mode.
  • the image decoding apparatus 200 may obtain a reconstructed residual block from the input bitstream, generate a prediction block, and add the reconstructed residual block and the prediction block to generate a reconstructed block, i.e., a reconstructed block .
  • the entropy decoding unit 210 may entropy-decode the input bitstream according to a probability distribution to generate symbols including a symbol of a quantized coefficient type.
  • the quantized coefficients are inversely quantized in the inverse quantization unit 220 and inversely transformed in the inverse transformation unit 230.
  • the reconstructed residual block can be generated as a result of inverse quantization / inverse transformation of the quantized coefficients.
  • the intraprediction unit 240 may generate a prediction block by performing spatial prediction using the pixel value of the already decoded block around the current block.
  • the motion compensation unit 250 may generate a prediction block by performing motion compensation using a motion vector and a reference image stored in the reference picture buffer 270.
  • the filter unit 260 may apply at least one of a deblocking filter, SAO, and ALF to a restoration block or a restored picture.
  • the filter unit 260 may output a reconstructed image, that is, a reconstructed image.
  • the reconstructed image is stored in the reference picture buffer 270 and can be used for inter prediction.
  • 3 is a conceptual diagram schematically showing an embodiment in which one unit is divided into a plurality of lower units.
  • the block division information may include information about the depth of the unit.
  • the depth information may indicate the number and / or the number of times the unit is divided.
  • One unit can be hierarchically partitioned with depth information based on a tree structure.
  • Each divided subunit may have depth information.
  • the depth information may include information about the size of the lower unit, since the unit information indicates the number and / or the number of times the unit is divided.
  • the uppermost node may be referred to as a root node and may have the smallest depth value. At this time, the uppermost node may have a depth of level 0, and may represent the first unpartitioned unit.
  • a lower node having a depth of level 1 may represent a unit in which the first unit is divided once and a lower node having a depth of level 2 may represent the unit in which the first unit is divided twice.
  • the unit a corresponding to the node a in 320 is a unit that has been divided once in the initial unit and can have a depth of level 1.
  • a level 3 leaf node may represent a unit in which the first unit is divided three times.
  • the unit d corresponding to the node d in 320 is a unit divided three times in the initial unit, and can have a depth of level 3. Therefore, the leaf node of level 3, which is the lowest node, can have the deepest depth.
  • a coder uses a quantization matrix to quantize a transform coefficient using different values for each spatial frequency in a quantization process.
  • a quantization matrix is used to dequantize a transform coefficient using different values for spatial frequencies.
  • a predefined default matrix may be used as a quantization matrix in an encoder and a decoder, or a user-defined quantization matrix may be used in an encoder.
  • a user defined quantization matrix may be called a non-default matrix.
  • the encoder can encode a quantization matrix (non-basic matrix) into a bitstream and transmit the encoded data to a decoder.
  • FIG. 4 is a flowchart schematically illustrating a method of encoding a quantization matrix according to an embodiment of the present invention. The method of FIG. 4 can be performed in the image encoding apparatus of FIG. 1 described above.
  • the encoding apparatus may form a quantization matrix (S410). That is, the encoding apparatus can construct a quantization matrix to be used in the transform coefficient block (or transform block) in the quantization / dequantization process.
  • a quantization matrix necessary for a quantization / dequantization process can be configured using a default matrix predefined in an encoder and a decoder.
  • a quantization matrix required for the quantization / dequantization process may be configured using a non-default matrix input by the user to the encoder.
  • the encoding apparatus sets the prediction mode of the transform coefficient block (intra-picture prediction mode or inter-picture prediction mode, etc.), color component (luminance component or chrominance component), block size (4x4, 8x8, 16x16, 32x32, 16x4, 4x16, 32x8, 8x32, etc.), the quantization matrix can be configured to use different quantization matrices.
  • the constructed quantization matrix may include various quantization matrices.
  • the quantization matrix to be used in the transform coefficient block having the sizes of 16x16 and 32x32 is used as a quantization matrix of 16x16 and 32x32 size in the quantization / inverse quantization, but it can be expressed as an 8x8 quantization matrix and can be encoded.
  • the 16x16 or 32x32 quantization matrix input during quantization / dequantization is used and subsampling or downsampling is performed.
  • the input 16x16 or 32x32 quantization matrix may be composed of an 8x8 quantization matrix and encoded.
  • the input 8x8 quantization matrix is configured as a 16x16 or 32x32 quantization matrix through upsampling or interpolation during quantization / inverse quantization.
  • the input 8x8 quantization matrix can be encoded.
  • Table 1 shows an example of a quantization matrix that can be used according to the prediction mode, color component, and block size of the transform coefficient block described above.
  • the encoding apparatus can encode information on the presence or absence of a quantization matrix (S420).
  • the encoding apparatus can encode information indicating the presence or absence of a quantization matrix in a parameter set.
  • the parameter set may be an adaptation parameter set.
  • Table 2 is an example of a syntax element of a parameter set for encoding information on the presence or absence of a quantization matrix.
  • information indicating the presence or absence of a quantization matrix in the bitstream can be encoded into a parameter set using a flag.
  • a flag indicating the presence or absence of a quantization matrix may be represented by scaling_list_present_flag. If the quantization matrix is not present, for example, if all the quantization matrices are determined as basic matrices, the value of scaling_list_present_flag can be set to 0, and if there is an encoded quantization matrix, the value of scaling_list_present_flag is set to 1 can do.
  • the value of the sizeID may indicate the size of the transform coefficient block or the size of the quantization matrix
  • the value of the matrixID may mean the type of the quantization matrix according to the prediction mode and the color component have.
  • Table 3 shows the sizeID values according to the sizes of the quantization matrices
  • Table 4 shows the matrixID values according to the prediction modes and the color components.
  • scaling_list_present_flag is used as a flag indicating information on the presence or absence of a quantization matrix, but this is only an example, and the name of the flag can be changed.
  • sps_scaling_list_data_present_flag or the like may be used to indicate information on the presence or absence of a quantization matrix.
  • the encoding apparatus can encode information on the prediction method of the quantization matrix (S430). For example, the encoding apparatus may determine the type of the prediction method of the quantization matrix, and may encode information on the prediction method of the determined quantization matrix into a parameter set. At this time, the parameter set may be an adaptation parameter set.
  • information on the prediction method of the quantization matrix can be encoded into a parameter set using a flag.
  • the flag indicating the method of predicting the quantization matrix may be represented by scaling_list_pred_mode_flag.
  • the value of scaling_list_pred_mode_flag is set to 1 .
  • the value of scaling_list_pred_mode_flag may be set to 0 and encoded.
  • the fact that the reference quantization matrix and the quantization matrix to be encoded have the same value can be a quantization matrix prediction method for copying the coefficient value of the reference quantization matrix to the coefficient value of the quantization matrix to be encoded.
  • scaling_list_pred_mode_flag is used as a flag indicating information on the prediction method of the quantization matrix.
  • this is only an example, and the name of the flag can be changed.
  • the encoding apparatus may encode the quantization matrix identifier for prediction between the quantization matrixes or predictively encode the coefficients in the quantization matrix based on the information on the prediction method of the quantization matrix (S440).
  • the quantization matrix identifier can be encoded into a parameter set.
  • the parameter set may be an adaptation parameter set.
  • a quantization matrix identifier (scaling_list_pred_matrix_id_delta) can be determined using a matrix ID indicating a quantization matrix to be coded and a RefMatrixID indicating a reference quantization matrix.
  • the quantization matrix identifier (scaling_list_pred_matrix_id_delta) can be determined as shown in Equation (1).
  • a method of determining a coefficient value of a quantization matrix to be encoded equal to a coefficient value of a reference quantization matrix is as follows.
  • a reference quantization matrix indicated by RefMatrixID is determined as a reference quantization matrix of a quantization matrix to be encoded, and a coefficient value of a reference quantization matrix is encoded To a coefficient value of the target quantization matrix.
  • the quantization matrix identifier and the information indicating whether to use the basic matrix can be encoded into the parameter set.
  • the parameter set may be an adaptation parameter set.
  • the quantization matrix identifier (scaling_list_pred_matrix_id_delta) can be determined using the matrix ID indicating the quantization matrix to be encoded, the reference quantization matrix, and the RefMatrixID indicating the basic matrix. For example, the quantization matrix identifier (scaling_list_pred_matrix_id_delta) can be determined as shown in Equation (2).
  • the value of scaling_list_pred_matrix_id_delta can be encoded to 0 by making the RefMatrixID value and the matrixID value the same.
  • the basic matrix means a basic matrix indicated by sizeID and matrixID.
  • the value of scaling_list_pred_matrix_id_delta is coded to a value other than 0 so that the RefMatrixID value and the matrixID value are not the same.
  • the parameter set may be an adaptation parameter set.
  • Table 5 shows an example of a syntax element of a parameter set for predicting a coefficient in a quantization matrix.
  • scaling_list_dc_coef_minus8 indicating the DC matrix coefficient value can be encoded into the parameter set.
  • the value of scaling_list_dc_coef_minus8 can be limited to a value between -7 and 247, which can be represented by 8 bits.
  • the value of scaling_list_dc_coef_minus8 can be encoded using Signed Exponental-Golomb code having a value between -7 and 247 have.
  • scaling_list_delta_coef indicating the difference value between the quantization matrix coefficient value previously encoded in the quantization matrix and the current quantization matrix coefficient value to be coded can be encoded into the parameter set. For example, when a basic matrix is used, only one value of scaling_list_delta_coef can be encoded. Alternatively, when a 4x4 quantization matrix is encoded, a total of 16 values, i.e., the number of coefficients in the 4x4 quantization matrix, can be encoded using scaling_list_delta_coef.
  • a total of 64 values i.e., the number of coefficients in the 8x8 quantization matrix
  • scaling_list_delta_coef A method of predicting a quantization matrix coefficient using a difference value (scaling_list_delta_coef) between coefficients in the quantization matrix will be described later in detail with reference to FIG. 5 to FIG.
  • scaling_list_dc_coef_minus8 or scaling_list_delta_coef used for calculating nextCoef can be used to encode whether to use the basic matrix.
  • the value of scaling_list_dc_coef_minus8 may be encoded as -8, and the decoder may be instructed to use the basic matrix.
  • FIG. 5 is a flowchart schematically illustrating a method of predicting a quantization matrix coefficient according to an embodiment of the present invention.
  • the method of FIG. 5 may be performed in the image encoding apparatus of FIG. 1 described above.
  • the method of FIG. 5 may be a process of predicting and encoding a quantization matrix coefficient based on a difference value (scaling_list_delta_coef) between coefficients in the quantization matrix in step S440 of FIG.
  • the encoder scans the quantization matrix coefficients (S510). That is, the encoder performs a scan to align the coefficients in the two-dimensional quantization matrix into the coefficient array of the one-dimensional form.
  • Figures 6 to 13 illustrate an embodiment of a quantization matrix coefficient scan method.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a diagonal scan that can be applied to a 4x4 and 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • coefficients in a 2-dimensional quantization matrix of 4x4 and 8x8 size can be arranged into a one-dimensional coefficient array using diagonal scanning.
  • the diagonal scanning direction may be from the lower left to the upper right as shown in FIG. Alternatively, it may be in the upper left to lower left direction. If the scan direction is from the lower left to the upper right direction, it may be called an up-right scan or an up-light scan. Alternatively, when the scan direction is from the upper right to the lower left direction, it may be called a down-left scan or a down-left scan.
  • the diagonal scan shown in Fig. 6 shows an example of the upper-left scan.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a horizontal scan that can be applied to a 4x4 and 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • coefficients in a 2-dimensional quantization matrix of 4x4 and 8x8 sizes can be arranged into a one-dimensional coefficient array using a horizontal scan.
  • the horizontal scan may be a method of scanning the coefficients sequentially from the first row to the last row for each row in the two-dimensional quantization matrix, and from left to right within each row.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a vertical scan that can be applied to a 4x4 and 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • coefficients in a 2-dimensional quantization matrix of 4x4 and 8x8 size can be arranged into a one-dimensional coefficient array using a vertical scan.
  • the vertical scan may be a method of scanning the coefficients sequentially from the first column to the last column for each column in the two-dimensional quantization matrix, and from the top to the bottom in each column.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a block-based diagonal scan that can be applied to an 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • the coefficients in the 2-dimensional quantization matrix of 8x8 size can be arranged into a 1-dimensional coefficient array using the diagonal scan based on the block of 4x4 size.
  • the diagonal scan is performed for each 4x4 block coefficient, and the diagonal scan direction can be applied to each 4x4 block.
  • the diagonal scanning direction may be from the lower left to the upper right as shown in FIG. Alternatively, it may be the upper left to lower left direction.
  • the block-based diagonal scan shown in FIG. 9 shows an example of a method of performing an up-right scan in units of 4x4 blocks.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a block-based horizontal scan that can be applied to an 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • the coefficients in the 2-dimensional quantization matrix of 8x8 size can be arranged into a one-dimensional coefficient array using the horizontal scan based on the 4x4 block. At this time, horizontal scans are performed for each 4x4 block coefficient, and the horizontal scan direction can be applied to each 4x4 block.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a block-based vertical scan that can be applied to an 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • the coefficients in the 2-dimensional quantization matrix of 8x8 size can be arranged into a one-dimensional coefficient array using the vertical scan based on the 4x4 block. At this time, a vertical scan is performed for each 4x4 block coefficient, and a vertical scan direction can be applied to each 4x4 block.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating another example of a block-based horizontal scan that can be applied to an 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • the coefficients in the 2-dimensional quantization matrix of 8x8 size can be arranged into a 1-dimensional coefficient array using the horizontal scan based on the 8x2 block. At this time, the horizontal scanning is performed for each 8x2 block coefficient, and the horizontal scanning direction can be applied to each 8x2 block.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating another example of a block-based vertical scan that can be applied to an 8x8 quantization matrix according to an embodiment of the present invention.
  • coefficients in a 2-dimensional quantization matrix of 8x8 size can be arranged into a 1-dimensional coefficient array using a vertical scan based on a block of 2x8 size. At this time, a vertical scan is performed on a 2x8 block intra-block coefficient, and a vertical scan direction can be applied to each 2x8 block.
  • a block may be a sub-block (a sub-block or a sub-block or a sub-block) divided at a specific block size.
  • the subblocks can be scanned between the subblocks within a specific block size using a scanning scheme such as diagonal scan, vertical scan, horizontal scan, or the like. For example, when a block-based diagonal scan is used as shown in FIG. 9, an 8x8 block is divided into 4 4x4 subblocks, and a 4x4 subblock is scanned using a diagonal scan.
  • the coefficients within each 4x4 sub-block can also be scanned using diagonal scans.
  • 6 to 13 (a) can be used for a 4x4 quantization matrix for a 4x4 transform coefficient block
  • the scan method shown in FIGS. 6 to 13 (b) Can be used for quantization matrices of 8x8 size or more for 16x16 / 32x32 transform coefficient blocks.
  • the scanning method shown in FIGS. 6 to 13 is applied to a quantization matrix having a maximum size of 8x8, but it can also be applied to a quantization matrix having a size larger than 8x8.
  • 6 to 13 can be applied not only to a square-shaped quantization matrix but also to a non-square-shaped quantization matrix.
  • the encoding apparatus generates a difference value (for example, scaling_list_delta_coef) between quantization matrix coefficients based on the scanned quantization matrix coefficients (S520). That is, the encoding apparatus generates a difference value (e.g., scaling_list_delta_coef) between the current quantization matrix coefficient and the previous quantization matrix coefficient in the coefficient array of the one-dimensional form by the above-described scanning method.
  • the difference value may be a value calculated using DPCM.
  • the current quantization matrix coefficient may be a current quantization matrix coefficient on the one-dimensional coefficient array
  • the previous quantization matrix coefficient may be a coefficient located on the immediately preceding arrangement order of the current quantization matrix coefficient on the one-dimensional coefficient array .
  • a difference value can be generated using a predetermined constant value.
  • the predetermined constant value may be a value between 1 and 255, for example, 8 or 16 in particular.
  • the encoding apparatus encodes a difference value between the current quantization matrix coefficient and the previous quantization matrix coefficient (e.g., scaling_list_delta_coef) (S530).
  • the encoding apparatus may encode the difference value (for example, scaling_list_delta_coef) into an exponential-to-reword code.
  • the difference value for example, scaling_list_delta_coef
  • the difference value for example, scaling_list_delta_coef
  • the differential value for example, scaling_list_delta_coef
  • FIG. 14 is a flowchart schematically showing a decoding method of a quantization matrix according to an embodiment of the present invention. The method of FIG. 14 can be performed in the video decoding apparatus of FIG. 2 described above.
  • the decoding apparatus can decode information on the presence or absence of a quantization matrix (S1410).
  • the decoding apparatus can decode information indicating the presence or absence of a quantization matrix in a parameter set.
  • the parameter set may be an adaptation parameter set.
  • a flag e.g., scaling_list_present_flag shown in Table 2
  • the decoding apparatus can decode the information on the prediction method of the quantization matrix (S1420).
  • the decoding apparatus may decode information on the prediction method of the quantization matrix from a parameter set, and determine the kind of the prediction method of the quantization matrix.
  • the parameter set may be an adaptation parameter set.
  • the decoding apparatus may decode a flag (for example, scaling_list_pred_mode_flag shown in Table 2) indicating information on a quantization matrix prediction method transmitted from an encoder from a parameter set. If the value of scaling_list_pred_mode_flag is 1, the quantization matrix coefficient can be decoded using an exponential-Gaussian code, inverse DPCM, and scan to predict the coefficients in the quantization matrix. If the scaling_list_pred_mode_flag value is 0, the quantization matrix coefficient value to be decoded is determined to have the same value as the reference quantization matrix coefficient value for quantization matrix prediction, or the quantization matrix coefficient value to be decoded has the same value as the base matrix coefficient value You can decide. In this case, the same coefficient value between the quantization matrixes may be a quantization matrix prediction method for copying the specific quantization matrix coefficient value to the quantization matrix coefficient value to be decoded.
  • a flag for example, scaling_list_pred_mode_flag shown in Table 2
  • the decoding apparatus may decode the quantization matrix identifier for prediction between the quantization matrixes or predictively decode the coefficients in the quantization matrix based on the information on the prediction method of the quantization matrix (S1430).
  • the reference quantization matrix identifier Can be decoded from the parameter set.
  • the parameter set may be an adaptation parameter set.
  • scaling_list_pred_matrix_id_delta indicating the reference quantization matrix identifier of the quantization matrix to be decoded
  • the reference quantization matrix RefMatrixID of the quantization matrix to be decoded can be determined using the scaling_list_pred_matrix_id_delta indicating the reference quantization matrix identifier and the matrix ID indicating the quantization matrix to be decoded.
  • the reference quantization matrix RefMatrixID may be determined as shown in Equation (3).
  • the quantization matrix indicated by the RefMatrixID determined in the same manner as in Equation (3) may be determined as a reference quantization matrix of the quantization matrix to be decoded and the quantization matrix coefficient to be decoded may be set to be equal to the reference quantization matrix coefficient.
  • Setting the quantization matrix coefficient value to be decoded to be the same as the reference quantization matrix coefficient value may be a quantization matrix prediction method for copying the reference quantization matrix coefficient value indicated by the RefMatrixID to the quantization matrix coefficient value to be decoded.
  • the quantization matrix identifier and the information indicating whether to use the basic matrix can be decoded from the parameter set.
  • the parameter set may be an adaptation parameter set.
  • the reference quantization matrix identifier of the quantization matrix to be decoded and the information (scaling_list_pred_matrix_id_delta) indicating the use of the basic matrix can be decoded from the parameter set.
  • the reference quantization matrix RefMatrixID of the quantization matrix to be decoded can be determined using the scaling_list_pred_matrix_id_delta indicating the reference quantization matrix identifier and the matrix ID indicating the quantization matrix to be decoded.
  • the reference quantization matrix RefMatrixID may be determined as shown in Equation (4).
  • the quantization matrix coefficient value to be decoded is determined to be the same as the basic matrix coefficient value predetermined by the encoder and decoder.
  • the basic matrix means a basic matrix indicated by sizeID and matrixID. If the scaling_list_pred_matrix_id_delta value is 0, the RefMatrixID value and the matrixID value are the same.
  • the quantization matrix indicated by the RefMatrixID is determined as the reference quantization matrix of the quantization matrix to be decoded, and the quantization matrix coefficient value to be decoded is set equal to the reference quantization matrix coefficient value.
  • Setting the quantization matrix coefficient value to be decoded to be the same as the reference quantization matrix coefficient value may be a quantization matrix prediction method for copying the reference quantization matrix coefficient value indicated by the RefMatrixID to the quantization matrix coefficient value to be decoded.
  • the difference value between the quantization matrix coefficient value of the current decoding target quantization matrix coefficient value and the current decoding target quantization matrix coefficient value can be decoded from the parameter set.
  • the parameter set may be an adaptation parameter set.
  • scaling_list_dc_coef_minus8 can be limited to a value between -7 and 247, which can be represented by 8 bits, and can be decoded to a value between -7 and 247 using a signed exponential-Golomb code.
  • the DC matrix coefficient value is calculated as a value of scaling_list_dc_coef_minus8 + 8 in the future, and the calculated value may be a value between 1 and 255.
  • scaling_list_delta_coef information indicating the difference value between the quantization matrix coefficient value decoded previously in the quantization matrix and the current quantization matrix coefficient value to be decoded in the quantization matrix may be decoded from the parameter set, as in the syntax element example of Table 5 .
  • scaling_list_delta_coef when a basic matrix is used, only one scaling_list_delta_coef can be decoded.
  • scaling_list_delta_coef can decode a total of 16 values, i.e., the number of coefficients in the 4x4 quantization matrix.
  • scaling_list_delta_coef can decode a total of 64 values, which is the number of coefficients in the quantization matrix of 8x8 size.
  • scaling_list_delta_coef A method of predicting and decoding a quantization matrix coefficient using a difference value (scaling_list_delta_coef) between coefficients in the quantization matrix will be described in detail below with reference to FIG.
  • scaling_list_dc_coef_minus8 or scaling_list_delta_coef used to calculate nextCoef can be used to determine whether to use the basic matrix. For example, if the value of scaling_list_dc_coef_minus8 is decoded to -8, the quantization matrix to be decoded can be determined as a basic matrix. If the first nextCoef value calculated by decoding scaling_list_delta_coef is 0, the quantization matrix to be decoded can be determined as a basic matrix.
  • the decoding apparatus can recover the quantization matrix (S1440). At this time, the decoding apparatus may be restored to a two-dimensional quantization matrix using upsampling, interpolation, DC matrix coefficient substitution, or subsampling.
  • the aligned two-dimensional quantization matrix may be directly used for quantization / dequantization or upsampled And can be used for quantization / dequantization after reconstruction.
  • the quantized matrix RQM used in the inverse quantization of the 4x4 transform coefficient block can use the aligned 2-dimensional 4x4 quantized matrix QM as it is. This can be expressed by Equation (5).
  • the quantized matrix RQM used in the inverse quantization of the 8x8 transform coefficient block can use the aligned 2-dimensional 8x8 quantized matrix QM as it is. This can be expressed by Equation (6).
  • the quantization matrix RQM used in the inverse quantization of the 16x16 transform coefficient block can be upsampled into a 16x16 quantization matrix by upsampling the aligned two-dimensional 8x8 quantization matrix QM.
  • the quantization matrix coefficient existing at the DC position in the quantization matrix RQM i.e., the (0, 0) position, can be replaced with the value of the DC matrix coefficient value (scaling_list_dc_coef_minus8 + 8). This can be expressed by Equation (7).
  • the quantization matrix RQM used in the inverse quantization of the 32x32 size transform coefficient block can be upsampled into a quantized matrix of 32x32 size by upsampling the quantized matrix QM of the aligned two-dimensional 8x8 size.
  • the quantization matrix coefficient existing at the DC position in the quantization matrix RQM i.e., the (0, 0) position, can be replaced with the value of the DC matrix coefficient value (scaling_list_dc_coef_minus8 + 8). This can be expressed by Equation (8).
  • a method of upsampling the quantization matrix may be performed as shown in FIG.
  • FIG. 15 when a quantization matrix of 8x8 size is upsampled to a 16x16 quantization matrix, a coefficient of a position to be upsampled in a 16x16 quantization matrix is copied from the nearest neighbor coefficient .
  • the same method as in FIG. 15 can also be applied to upsampling into a 32x32 quantization matrix using an 8x8 quantization matrix.
  • the up-sampling method of copying from the closest neighbor coefficient may be called a nearest neighbor interpolation or a zeroth order interpolation method.
  • an aligned two-dimensional quantization matrix can be restored by sub-sampling (or downsampling) and then used for quantization / dequantization have.
  • a quantization matrix RQM used for inverse quantization of a 16x4 transform coefficient block can be restored to a 16x4 quantization matrix by sub-sampling a 16x16 quantization matrix QM.
  • a method of subsampling the quantization matrix may be performed as shown in FIG. 16 (a), when a 16x16 quantization matrix is subsampled by a 16x4 quantization matrix, a 16x16 reconstructed quantization matrix is shifted to a y position, i.e., a row direction (vertical direction ) May be performed to derive a 16x4 quantization matrix.
  • Equation (9) The process of sub-sampling the 16x16 quantization matrix and reconstructing it into a 16x4 quantization matrix can be expressed by Equation (9).
  • the quantization matrix RQM used in the inverse quantization of the 4x16 transform coefficient block can be restored to a 4x16 quantization matrix by subsampling the 16x16 quantization matrix QM.
  • a method of subsampling the quantization matrix may be performed as shown in FIG.
  • FIG. 16B when a 16x16 quantization matrix is subsampled by a 4x16 quantization matrix, a restored 16x16 quantization matrix is shifted to the x position, that is, ) To perform a sub-sampling to derive a 4x16 quantization matrix.
  • the quantization matrix RQM used in the inverse quantization of the 32x8 size transform coefficient block can be reconstructed into a 32x8 quantization matrix by subsampling the 32x32 quantization matrix QM. At this time, sub-sampling is performed on the restored quantization matrix of 32x32 size in the y position, that is, in the row direction (vertical direction) in the manner as shown in FIG. 16A to derive a 32x8 quantization matrix have.
  • Equation (11) The process of sub-sampling the 32x32 quantization matrix and reconstructing it into a 32x8 quantization matrix can be expressed as Equation (11).
  • the quantization matrix RQM used in the inverse quantization of the transform coefficient block of 8x32 size can be restored to the quantization matrix of 8x32 size by subsampling the quantization matrix QM of 32x32 size. At this time, sub-sampling is performed on the restored quantization matrix of the 32x32 size in the x-position, that is, in the column direction (horizontal direction) in the manner as shown in FIG. 16B to derive a quantization matrix of 8x32 size have.
  • Equation (12) The process of sub-sampling the 32x32 quantization matrix and reconstructing it into an 8x32 quantization matrix can be expressed as Equation (12).
  • the base matrix can also be used for quantization / dequantization by performing upsampling or subsampling.
  • a base matrix of 8x8 size can be upsampled and restored to a 16x16 or 32x32 size quantization matrix.
  • the basic matrix RQM used in the inverse quantization of the 16x16 transform coefficient block can be upsampled to a quantization matrix of 16x16 size by upsampling an 8x8 basic matrix DQM in the same manner as shown in Fig. have. This can be expressed by Equation (13).
  • the base matrix RQM used in the inverse quantization of the 32x32 size transform coefficient block can be upsampled to a quantization matrix of 32x32 size by upsampling an 8x8 basic matrix DQM in the same manner as shown in Fig. have. This can be expressed by Equation (14).
  • a memory space required for storing the basic matrix in the encoder and the decoder can be saved. That is, instead of storing the basic matrix of 16x16 and / or 32x32, a basic matrix of 8x8 size can be stored in the memory, so that the storage space of the encoder and the decoder can be saved.
  • x may be a value indicating the x-coordinate of the coefficients in the two-dimensional quantization matrix
  • y may be a value representing the y-coordinate of coefficients in the two-dimensional quantization matrix
  • FIG. 17 is a flowchart schematically illustrating a method of predicting and decoding a quantization matrix coefficient according to an embodiment of the present invention.
  • the method of FIG. 17 can be performed in the image decoding apparatus of FIG. 2 described above.
  • the method of FIG. 17 may be a process of predicting and decoding a quantization matrix coefficient based on a difference value (scaling_list_delta_coef) between coefficients in the quantization matrix in step S1430 of FIG. 14 described above.
  • the decoding apparatus decodes a difference value (e.g., scaling_list_delta_coef) of a quantization matrix coefficient (S1710).
  • a difference value e.g., scaling_list_delta_coef
  • the decoding apparatus can decode a difference value (e.g., scaling_list_delta_coef) of a quantization matrix coefficient using an exponential-Golomb code.
  • a difference value e.g., scaling_list_delta_coef
  • the difference value (e.g., scaling_list_delta_coef) may be a limited value between -128 and 127.
  • the difference value for example, scaling_list_delta_coef
  • the difference value has sign information, it can be decoded into a value between -128 and 127 using an exponential-Galom code having a sign.
  • the decoding apparatus generates a quantization matrix coefficient based on the decoded difference value (e.g., scaling_list_delta_coef) (S1720).
  • a quantization matrix coefficient based on the decoded difference value (e.g., scaling_list_delta_coef) (S1720).
  • the decoded difference value (e.g., scaling_list_delta_coef) may be stored in a one-dimensional coefficient array or a two-dimensional matrix in the decoded order. Accordingly, the decoding apparatus can restore the quantization matrix coefficient by adding the decoded difference value (e.g., scaling_list_delta_coef) of the current quantization matrix coefficient and the previous quantization matrix coefficient in the one-dimensional coefficient array or the two-dimensional matrix . At this time, the reconstructed quantization matrix coefficient may be a value calculated using the inverse DPCM.
  • the present quantization matrix coefficient may be a one-dimensional quantized array to be restored or a current quantization matrix coefficient in a two-dimensional matrix.
  • the previous quantization matrix coefficient may be a one-dimensional quantized array to be restored or a current quantization May be a coefficient located in the immediately preceding array order of the matrix coefficients or in the matrix order and may have a restored value.
  • the first coefficient of the quantization matrix since the first coefficient of the quantization matrix has no previous quantization matrix coefficient to be predicted, it can be restored using a predetermined constant value.
  • the predetermined constant value may be a value between 1 and 255, for example, 8 or 16 in particular. Therefore, the reconstructed quantization matrix coefficient may be a value between 1 and 255.
  • the decoding apparatus can restore the current quantization matrix coefficient nextCoef or scalingList [i] by adding the decoded difference value (for example, scaling_list_delta_coef) and the previous quantization matrix coefficient.
  • i may be an index value for indicating a position (order) in a one-dimensional quantization array.
  • the decoding apparatus scans the reconstructed quantization matrix coefficients and arranges them into a quantization matrix (S1730).
  • the restored quantization matrix coefficients may be scanned and arranged in a two-dimensional quantization matrix as opposed to the quantization matrix scan of the encoding apparatus.
  • the reconstructed quantization matrix coefficients may be arranged into a two-dimensional quantization matrix in a state where they exist in a one-dimensional array.
  • a quantization matrix coefficient may be scanned using a scanning method signaled from a coding apparatus.
  • the encoding apparatus can scan the quantization matrix coefficient using one of the scanning methods as shown in FIGS. 6 to 13, and then signal the information.
  • the decoding apparatus may determine the scanning method of the quantization matrix coefficients according to a predetermined condition.
  • the initialization process of the zigzag scan can be eliminated.
  • a block-based diagonal scanning method may be applied to an 8x8 basic matrix predefined in an encoder and a decoder that can be used for 8x8, 16x16, and 32x32 size transform coefficient blocks ,
  • the quantization matrix coefficients can be rearranged according to the array index as shown in Table 6.
  • Table 6 shows the coefficient values of the basic matrix of 8x8 size according to the size of the transform coefficient block, the prediction mode, and the color components.
  • ScalingList [sizeID] [matrixID] [i] represents a basic matrix coefficient indicated by sizeID, matrixID, i.
  • the sizeID may be a value indicating the size of the transform coefficient block or the size of the quantization matrix, as shown in Table 3, and the matrix ID may be a value indicating the quantization matrix identifier according to the prediction mode and the color component, have.
  • the restored quantization matrix can be expressed as ScalingFactor [sizeId] [MatrixID] [x] [y], which can be an array of ScalingFactor according to sizeID and MatrixID.
  • DiagScan [] [] may be a diagonal scanning method as shown in FIG. 9 (a), and a block width (blkWidth) may be used in an up- It can be an array created by entering 4 as the value and 4 as the block height (blkHeight) value.
  • DiagScan [] [] may be a block-based diagonal scanning method as shown in FIG. 9 (b).
  • blkWidth blkWidth
  • 8 block height
  • the element ScalingFactor [2] [MatrixID] [0] [] of the 16x16 quantization matrix can be derived as shown in Equation (17).
  • An element of the quantization matrix existing at the (0,0) position in the 16x16 quantization matrix can be derived as shown in Equation (18).
  • DiagScan [] [] may be a block-based diagonal scanning method as shown in FIG. 9 (b).
  • blkWidth blkWidth
  • 8 block height
  • the element ScalingFactor [3] [MatrixID] [0] [] of the 32x32 quantization matrix can be derived as shown in Equation 19.
  • the elements of the quantization matrix at the (0, 0) position in the quantization matrix of 32x32 size can be derived as shown in Equation (20).
  • DiagScan [] [] may be a block-based diagonal scanning method as shown in FIG. 9 (b).
  • blkWidth blkWidth
  • 8 block height
  • the Up-right diagonal scanning array initialization process described above can be performed as follows.
  • the input may be a block width (blkWidth) and a block height (blkHeight).
  • the output can be an array DiagScan [sPos] [sComp].
  • the array index sPos can be a value between 0 and (blkWidthSize * blkHeightSize) - 1, indicating the scan position. For example, if the array index sComp is 0, it indicates a horizontal component, and if the array index sComp is 1, it indicates a vertical component.
  • the array DiagScan [sPos] [sComp] can be derived as follows.
  • the upper right diagonal scanning array initialization process is performed as shown in Table 7, and the array DiagScan [sPos] [sComp] can be derived. Otherwise (when the block width (blkWidth) is greater than 4 or the block height (blkHeight) is greater than 4), the upper right corner diagonal scanning array initialization process is performed as shown in Table 8 and the array DiagScan [sPos] [sComp] have.
  • the present invention is not limited to the block-based diagonal scan 8x8, 16x16, and 32x32 quantization using the diagonal scan, horizontal scan, vertical scan, block-based diagonal scan, block-based horizontal scan, block-based vertical scan, etc. as shown in FIGS.
  • the matrix can be restored.
  • the reconstructed quantization matrix is used for quantization / dequantization in an encoder, and is used for inverse quantization in a decoder.
  • the encoder generates a transform coefficient level using the quantization matrix for the transform coefficients at the time of quantization, and the transform coefficient is generated using the quantization matrix at the transform coefficient level at the time of the inverse quantization in the decoder.
  • both the conversion coefficient and the conversion coefficient level are expressed as conversion coefficients.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Abstract

영상 부호화/복호화 방법 및 장치가 개시된다. 상기 영상 복호화 방법은 양자화 행렬에 대한 정보를 복호화하는 단계 및 상기 양자화 행렬에 대한 정보를 기초로 양자화 행렬을 복원하는 단계를 포함하며, 상기 양자화 행렬에 대한 정보는 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보 및 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보 중 적어도 하나를 포함한다.

Description

영상 부호화/복호화 방법 및 장치
본 발명은 영상의 부호화/복호화에 관한 것으로, 보다 상세하게는 양자화 행렬 계수의 부호화/복호화에 관한 것이다.
최근 HD(High Definition) 해상도를 가지는 방송 서비스가 국내뿐만 아니라 세계적으로 확대되면서, 많은 사용자들이 고해상도, 고화질의 영상에 익숙해지고 있으며 이에 따라 많은 기관들이 차세대 영상기기에 대한 개발에 박차를 가하고 있다. 또한 HDTV와 더불어 HDTV의 4배 이상의 해상도를 갖는 UHD(Ultra High Definition)에 대한 관심이 증대되면서 보다 높은 해상도, 고화질의 영상에 대한 압축기술이 요구되고 있다.
영상 압축을 위해, 시간적으로 이전 및/또는 이후의 픽처로부터 현재 픽처에 포함된 픽셀값을 예측하는 인터(inter) 예측 기술, 현재 픽처 내의 픽셀 정보를 이용하여 현재 픽처에 포함된 픽셀값을 예측하는 인트라(intra) 예측 기술, 출현 빈도가 높은 심볼(symbol)에 짧은 부호를 할당하고 출현 빈도가 낮은 심볼에 긴 부호를 할당하는 엔트로피 부호화 기술 등이 사용될 수 있다.
본 발명은 영상 부호화/복호화 효율을 향상시킬 수 있는 영상 부호화/복호화 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명은 영상 부호화/복호화 효율을 향상시킬 수 있는 양자화 행렬 계수의 부호화/복호화 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명은 영상 부호화/복호화 효율을 향상시킬 수 있는 양자화 행렬을 스캔하는 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 영상 복호화 방법이 제공된다. 상기 영상 복호화 방법은 양자화 행렬에 대한 정보를 복호화하는 단계 및 상기 양자화 행렬에 대한 정보를 기초로 양자화 행렬을 복원하는 단계를 포함하며, 상기 양자화 행렬에 대한 정보는 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보 및 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
상기 양자화 행렬이 사용되는 변환 계수 블록의 크기가 16x16 크기 또는 32x32 크기일 경우, 상기 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보를 이용하여 상기 양자화 행렬을 복원할 수 있다.
상기 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보는 -7~247 사이의 값으로 복호화될 수 있다.
상기 양자화 행렬을 복원하는 단계는, 상기 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보를 이용하여 양자화 행렬 계수를 도출하는 단계 및 상기 양자화 행렬 계수에 대해 스캔을 수행하여 상기 양자화 행렬로 정렬하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보는 현재 양자화 행렬 계수와 상기 현재 양자화 행렬 계수 이전에 복호화된 이전 양자화 행렬 계수 간의 차분값이며, 상기 양자화 행렬 계수는 상기 현재 양자화 행렬 계수에 대한 상기 양자화 행렬 계수의 차분값에 상기 이전 양자화 행렬 계수를 더해서 도출될 수 있다.
상기 양자화 행렬 계수에 대해 대각 스캔을 수행하여 상기 양자화 행렬로 정렬할 수 있다.
상기 양자화 행렬이 4x4 크기의 변환 계수 블록에 사용되는 경우, 상기 양자화 행렬 계수에 대해 4x4 크기의 대각 스캔을 수행하며, 상기 양자화 행렬이 8x8, 16x16 및 32x32 중 하나의 크기를 가지는 변환 계수 블록에 사용되는 경우, 상기 양자화 행렬 계수에 대해 8x8 크기의 대각 스캔을 수행할 수 있다.
본 발명의 다른 양태에 따르면, 영상 복호화 장치가 제공된다. 상기 영상 복호화 장치는 양자화 행렬 계수에 대한 정보를 복호화하고, 상기 양자화 행렬 계수에 대한 정보를 기초로 양자화 행렬을 복원하되, 상기 양자화 행렬 계수에 대한 정보는 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보 및 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 영상 부호화 방법이 제공된다. 상기 영상 부호화 방법은 양자화 시 사용되는 양자화 행렬을 결정하는 단계 및 상기 양자화 행렬에 대한 정보를 부호화하는 단계를 포함하며, 상기 양자화 행렬에 대한 정보는 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보 및 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
상기 양자화 행렬이 사용되는 변환 계수 블록의 크기가 16x16 크기 또는 32x32 크기일 경우, 상기 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보를 부호화할 수 있다.
상기 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보는 -7~247 사이의 값으로 부호화될 수 있다.
상기 양자화 행렬에 대한 정보를 부호화하는 단계는, 상기 양자화 행렬에 대해 스캔을 수행하여 정렬된 양자화 행렬 계수 배열을 도출하는 단계 및 상기 정렬된 양자화 행렬 계수 배열에 대해 상기 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보를 생성하여 부호화하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 양자화 행렬에 대해 대각 스캔을 수행하여 상기 정렬된 양자화 행렬 계수 배열을 도출할 수 있다.
상기 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보는 상기 정렬된 양자화 행렬 계수 배열 내에서 현재 양자화 행렬 계수와 상기 현재 양자화 행렬 계수 이전에 부호화된 이전 양자화 행렬 계수 간의 차분값일 수 있다.
상기 양자화 행렬이 4x4 크기의 변환 계수 블록에 사용되는 경우, 상기 양자화 행렬에 대해 4x4 크기의 대각 스캔을 수행하며, 상기 양자화 행렬이 8x8, 16x16 및 32x32 중 하나의 크기를 가지는 변환 계수 블록에 사용되는 경우, 상기 양자화 행렬에 대해 8x8 크기의 대각 스캔을 수행할 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 영상 부호화 장치가 제공된다. 상기 영상 부호화 장치는 양자화 시 사용되는 양자화 행렬을 결정하고, 상기 양자화 행렬에 대한 정보를 부호화하되, 상기 양자화 행렬에 대한 정보는 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보 및 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명에서는 양자화 행렬 계수를 스캔할 수 있는 방법을 제공함으로써, 부호화기 및 복호화기에서 지그재그 스캔 구현에 필요한 로직을 감소시킬 수 있으며, 지그재그 스캔 배열을 저장하기 위한 메모리 공간을 절약할 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 영상 부호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명이 적용되는 영상 복호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 하나의 유닛이 복수의 하위 유닛으로 분할되는 실시예를 개략적으로 나타내는 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 양자화 행렬의 부호화 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 양자화 행렬 계수를 예측 부호화하는 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 4x4 및 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 대각 스캔(diagonal scan)의 일예를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따라 4x4 및 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 수평 스캔(horizontal scan)의 일예를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따라 4x4 및 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 수직 스캔(vertical scan)의 일예를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따라 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 블록 기반 대각 스캔(block-based diagonal scan)의 일예를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따라 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 블록 기반 수평 스캔(block-based horizontal scan)의 일예를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따라 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 블록 기반 수직 스캔(block-based vertical scan)의 일예를 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따라 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 블록 기반 수평 스캔(block-based horizontal scan)의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따라 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 블록 기반 수직 스캔(block-based vertical scan)의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 양자화 행렬의 복호화 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
도 15는 본 발명이 적용될 수 있는 양자화 행렬을 업샘플링하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 본 발명이 적용될 수 있는 양자화 행렬을 서브샘플링하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 본 발명의 실시예에 따른 양자화 행렬 계수를 예측 복호화하는 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시 형태에 대하여 구체적으로 설명한다. 본 명세서의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 명세서의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 해당 설명을 생략할 수도 있다.
본 명세서에서 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있는 것을 의미할 수도 있고, 중간에 다른 구성 요소가 존재하는 것을 의미할 수도 있다. 아울러, 본 명세서에서 특정 구성을 "포함"한다고 기술하는 내용은 해당 구성 이외의 구성을 배제하는 것이 아니며, 추가적인 구성이 본 발명의 실시 또는 본 발명의 기술적 사상의 범위에 포함될 수 있음을 의미한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성들은 상기 용어에 의해 한정되지 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성을 다른 구성으로부터 구별하는 목적으로 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성은 제2 구성으로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성도 제1 구성으로 명명될 수 있다.
또한 본 발명의 실시예에 나타나는 구성부들은 서로 다른 특징적인 기능을 나타내기 위해 독립적으로 도시되는 것으로, 각 구성부들이 분리된 하드웨어나 하나의 소프트웨어 구성 단위로 이루어짐을 의미하지 않는다. 즉, 각 구성부는 설명의 편의상 각각의 구성부로 나열하여 포함한 것으로 각 구성부 중 적어도 두 개의 구성부가 하나의 구성부를 이루거나, 하나의 구성부가 복수 개의 구성부로 나뉘어져 기능을 수행할 수 있다. 각 구성부의 통합된 실시예 및 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명의 권리 범위에 포함된다.
또한, 일부의 구성 요소는 본 발명에서 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성 요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성 요소일 수 있다. 본 발명은 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성 요소를 제외한 본 발명의 본질을 구현하는데 필수적인 구성부만을 포함하여 구현될 수 있고, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 선택적 구성 요소를 제외한 필수 구성 요소만을 포함한 구조도 본 발명의 권리범위에 포함된다.
우선, 설명의 편의를 도모하고 발명의 이해를 돕기 위해, 본 명세서에서 사용되는 용어들에 대하여 간략하게 설명한다.
*유닛(unit)은 영상 부호화 및 복호화의 단위를 의미한다. 다시 말하면, 영상 부호화/복호화 시, 부호화 혹은 복호화 단위라 함은 하나의 영상을 세분화된 유닛으로 분할하여 부호화 혹은 복호화 할 때 그 분할된 단위를 말한다. 블록(block), 매크로 블록(Macro Block; MB), 부호화 유닛(Coding Unit; CU), 예측 유닛(Prediction Unit; PU), 변환 유닛(Transform Unit; TU), 부호화 블록(Coding Block; CB), 예측 블록(Prediction Block; PB), 변환 블록(Transform Block; TB) 등으로 부를 수 있다. 하나의 유닛은 크기가 더 작은 하위 유닛으로 분할될 수 있다.
블록(block)은 샘플(sample)의 MxN 배열을 말하며, M과 N은 양의 정수 값을 가진다. 블록은 흔히 2차원 형태의 배열을 의미할 수 있다.
변환 유닛(Transform Unit; TU)은 변환, 역변환, 양자화, 역양자화, 변환 계수 부호화/복호화와 같이 잔여 신호(residual signal)의 부호화/복호화를 수행할 때의 기본 유닛이며, 하나의 변환 유닛은 분할되어 크기가 작은 다수의 변환 유닛으로 분할될 수 있다.
양자화 행렬(quantization matrix)은 영상의 주관적 화질 혹은 객관적 화질을 향상시키기 위해서 양자화 혹은 역양자화 과정에서 이용하는 행렬을 의미한다. 양자화 행렬은 스케일링 리스트(scaling list)라고도 불린다.
기본 행렬(default matrix)은 부호화기/복호화기에서 미리 정의되어 있는 소정의 양자화 행렬을 의미할 수 있다. 비기본 행렬(non-default matrix)은 부호화기/복호화기에서 미리 정의되지 않고, 사용자에 의해서 전송/수신되는 양자화 행렬을 의미할 수 있다.
양자화 행렬 계수(quantization matrix coefficient)는 양자화 행렬 내의 각 원소(element)를 의미하며, 행렬 계수(matrix coefficient)라고도 한다.
스캔(scan)은 블록 혹은 행렬 내 계수의 순서를 정렬하는 방법을 말한다. 예컨대, 2차원 배열을 1차원 배열 형태로 정렬하는 것을 스캔이라고 하며, 1차원 배열을 2차원 배열 형태로 정렬하는 것도 스캔이라고 부를 수 있다.
스케일링(scaling)은 변환 계수 레벨에 인수를 곱하는 과정을 의미하며, 결과로 변환 계수를 생성한다. 스케일링은 역양자화(dequantization)라고도 한다.
변환 계수(transform coefficient)는 변환을 수행하고 나서 생성된 계수값을 말한다. 본 명세서에서는 변환 계수에 양자화를 적용한 양자화된 변환 계수 레벨(transform coefficient level)도 변환 계수라 통칭하여 사용한다.
지그재그 스캔(zigzag scan)은 최저 공간적 주파수에 해당하는 계수(양자화 행렬 계수, 변환 계수 레벨)로부터 최고 공간적 주파수에 해당하는 계수를 순차적으로 정렬하기 위한 특정 스캔 방법이다.
양자화 매개변수(quantization parameter)는 양자화 및 역양자화에서 변환 계수 레벨을 스케일링할 때 사용되는 값을 의미한다. 이때, 양자화 매개변수는 양자화 스텝 크기(step size)에 매핑된 값일 수 있다.
파라미터 세트(parameter set)는 비트스트림 내의 구조 중 헤더 정보에 해당하며, 시퀀스 파라미터 세트(sequence parameter set), 픽처 파라미터 세트(picture parameter set), 적응 파라미터 세트(adaptation parameter set) 등을 통칭하는 의미를 가진다.
도 1은 본 발명이 적용되는 영상 부호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 영상 부호화 장치(100)는 움직임 예측부(111), 움직임 보상부(112), 인트라 예측부(120), 스위치(115), 감산기(125), 변환부(130), 양자화부(140), 엔트로피 부호화부(150), 역양자화부(160), 역변환부(170), 가산기(175), 필터부(180) 및 참조 영상 버퍼(190)를 포함한다.
영상 부호화 장치(100)는 입력 영상에 대해 인트라(intra) 모드 또는 인터(inter) 모드로 부호화를 수행하고 비트스트림을 출력할 수 있다. 인트라 모드인 경우 스위치(115)가 인트라로 전환되고, 인터 모드인 경우 스위치(115)가 인터로 전환될 수 있다. 인트라 예측은 화면 내 예측, 인터 예측은 화면 간 예측을 의미한다. 영상 부호화 장치(100)는 입력 영상의 입력 블록에 대한 예측 블록을 생성한 후, 입력 블록과 예측 블록의 차분(residual)을 부호화할 수 있다. 이때, 입력 영상은 원 영상(original picture)를 의미할 수 있다.
인트라 모드인 경우, 인트라 예측부(120)는 현재 블록 주변의 이미 부호화/복호화된 블록의 픽셀값을 이용하여 공간적 예측을 수행하여 예측 블록을 생성할 수 있다.
인터 모드인 경우, 움직임 예측부(111)는, 움직임 예측 과정에서 참조 픽처 버퍼(190)에 저장되어 있는 참조 영상에서 입력 블록과 가장 매치가 잘 되는 영역을 찾아 움직임 벡터를 구할 수 있다. 움직임 보상부(112)는 움직임 벡터를 이용하여 움직임 보상을 수행함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다. 여기서, 움직임 벡터는 인터 예측에 사용되는 2차원 벡터이며, 현재 부호화/복호화 대상 영상과 참조 영상 사이의 오프셋을 나타낼 수 있다.
감산기(125)는 입력 블록과 생성된 예측 블록의 차분에 의해 잔차 블록(residual block)을 생성할 수 있다.
변환부(130)는 잔차 블록에 대해 변환(transform)을 수행하여 변환 계수(transform coefficient)를 출력할 수 있다. 그리고 양자화부(140)는 입력된 변환 계수를 양자화 파라미터(quantization parameter, 또는 양자화 매개변수)에 따라 양자화하여 양자화된 계수(quantized coefficient)를 출력할 수 있다.
엔트로피 부호화부(150)는, 양자화부(140)에서 산출된 값들 또는 부호화 과정에서 산출된 부호화 파라미터 값 등을 기초로 엔트로피 부호화를 수행하여 비트스트림(bit stream)을 출력할 수 있다. 엔트로피 부호화가 적용되는 경우, 높은 발생 확률을 갖는 심볼(symbol)에 적은 수의 비트가 할당되고 낮은 발생 확률을 갖는 심볼에 많은 수의 비트가 할당되어 심볼이 표현됨으로써, 부호화 대상 심볼들에 대한 비트열의 크기가 감소될 수 있다. 따라서 엔트로피 부호화를 통해서 영상 부호화의 압축 성능이 높아질 수 있다. 엔트로피 부호화부(150)는 엔트로피 부호화를 위해 지수-골롬(Exponential-Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 부호화 방법을 사용할 수 있다.
도 1의 실시예에 따른 영상 부호화 장치(100)는 인터 예측 부호화, 즉 화면 간 예측 부호화를 수행하므로, 현재 부호화된 영상은 참조 영상으로 사용되기 위해 복호화되어 저장될 필요가 있다. 따라서 양자화된 계수는 역양자화부(160)에서 역양자화되고 역변환부(170)에서 역변환된다. 역양자화, 역변환된 계수는 가산기(175)를 통해 예측 블록과 더해지고 복원 블록이 생성된다.
복원 블록은 필터부(180)를 거치고, 필터부(180)는 디블록킹 필터(deblocking filter), SAO(Sample Adaptive Offset), ALF(Adaptive Loop Filter) 중 적어도 하나 이상을 복원 블록 또는 복원 픽처에 적용할 수 있다. 필터부(180)는 적응적 인루프(in-loop) 필터로 불릴 수도 있다. 디블록킹 필터는 블록 간의 경계에 생긴 블록 왜곡을 제거할 수 있다. SAO는 코딩 에러를 보상하기 위해 픽셀값에 적정 오프셋(offset) 값을 더해줄 수 있다. ALF는 복원된 영상과 원래의 영상을 비교한 값을 기초로 필터링을 수행할 수 있다. 필터부(180)를 거친 복원 블록은 참조 픽처 버퍼(190)에 저장될 수 있다.
도 2는 본 발명이 적용되는 영상 복호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 영상 복호화 장치(200)는 엔트로피 복호화부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 인트라 예측부(240), 움직임 보상부(250), 가산기(255), 필터부(260) 및 참조 픽처 버퍼(270)를 포함한다.
영상 복호화 장치(200)는 부호화기에서 출력된 비트스트림을 입력 받아 인트라 모드 또는 인터 모드로 복호화를 수행하고 재구성된 영상, 즉 복원 영상을 출력할 수 있다. 인트라 모드인 경우 스위치가 인트라로 전환되고, 인터 모드인 경우 스위치가 인터로 전환될 수 있다.
영상 복호화 장치(200)는 입력 받은 비트스트림으로부터 복원된 잔차 블록(reconstructed residual block)을 얻고 예측 블록을 생성한 후 복원된 잔차 블록과 예측 블록을 더하여 재구성된 블록, 즉 복원 블록을 생성할 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)는, 입력된 비트스트림을 확률 분포에 따라 엔트로피 복호화하여, 양자화된 계수(quantized coefficient) 형태의 심볼을 포함한 심볼들을 생성할 수 있다.
엔트로피 복호화 방법이 적용되는 경우, 높은 발생 확률을 갖는 심볼에 적은 수의 비트가 할당되고 낮은 발생 확률을 갖는 심볼에 많은 수의 비트가 할당되어 심볼이 표현됨으로써, 각 심볼들에 대한 비트열의 크기가 감소될 수 있다.
양자화된 계수는 역양자화부(220)에서 역양자화되고 역변환부(230)에서 역변환되며, 양자화된 계수가 역양자화/역변환 된 결과, 복원된 잔차 블록이 생성될 수 있다.
인트라 모드인 경우, 인트라 예측부(240)는 현재 블록 주변의 이미 복호화된 블록의 픽셀값을 이용하여 공간적 예측을 수행하여 예측 블록을 생성할 수 있다. 인터 모드인 경우, 움직임 보상부(250)는 움직임 벡터 및 참조 픽처 버퍼(270)에 저장되어 있는 참조 영상을 이용하여 움직임 보상을 수행함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다.
잔차 블록과 예측 블록은 가산기(255)를 통해 더해지고, 더해진 블록은 필터부(260)를 거칠 수 있다. 필터부(260)는 디블록킹 필터, SAO, ALF 중 적어도 하나 이상을 복원 블록 또는 복원 픽쳐에 적용할 수 있다. 필터부(260)는 재구성된 영상, 즉 복원 영상을 출력할 수 있다. 복원 영상은 참조 픽처 버퍼(270)에 저장되어 인터 예측에 사용될 수 있다.
도 3은 하나의 유닛이 복수의 하위 유닛으로 분할되는 실시예를 개략적으로 나타내는 개념도이다.
블록 분할 정보에는 유닛의 깊이(depth)에 관한 정보가 포함될 수 있다. 깊이 정보는 유닛이 분할되는 회수 및/또는 정도를 나타낼 수 있다.
하나의 유닛은 트리 구조(tree structure)를 기초로 깊이 정보(depth)를 가지고 계층적으로 분할될 수 있다. 각각의 분할된 하위 유닛은 깊이 정보를 가질 수 있다. 이때, 깊이 정보는 유닛이 분할된 회수 및/또는 정도를 나타내므로, 하위 유닛의 크기에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
도 3의 310을 참조하면, 가장 상위 노드는 루트 노드(root node)로 불릴 수 있고, 가장 작은 깊이 값을 가질 수 있다. 이때, 가장 상위 노드는 레벨 0의 깊이를 가질 수 있으며, 분할되지 않은 최초의 유닛을 나타낼 수 있다.
레벨 1의 깊이를 갖는 하위 노드는 최초 유닛이 한 번 분할된 유닛을 나타낼 수 있으며, 레벨 2의 깊이를 갖는 하위 노드는 최초의 유닛이 두 번 분할된 유닛을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 3의 320에서 노드 a에 대응하는 유닛 a는 최초 유닛에서 한 번 분할된 유닛이고, 레벨 1의 깊이를 가질 수 있다.
레벨 3의 리프 노드(leaf node)는 최초 유닛이 3번 분할된 유닛을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 3의 320에서 노드 d에 대응하는 유닛 d는 최초 유닛에서 세 번 분할된 유닛이고, 레벨 3의 깊이를 가질 수 있다. 따라서, 가장 하위 노드인 레벨 3의 리프 노드는 가장 깊은 깊이를 가질 수 있다.
한편, 영상의 주관적 혹은 객관적 화질을 향상시키기 위해서, 부호화기에서는 양자화(quantization) 과정에서 공간적 주파수(spatial frequency)별로 다른 값을 이용해서 변환 계수를 양자화할 때 양자화 행렬(quantization matrix)을 사용하며, 복호화기에서는 역양자화(dequantization) 과정에서 공간적 주파수별로 다른 값을 이용해서 변환 계수를 역양자화할 때 양자화 행렬을 사용한다.
양자화 및 역양자화 과정에서, 부호화기와 복호화기에서는 미리 정의된 기본 행렬(default matrix)을 양자화 행렬로 사용할 수 있으며, 또는 부호화기에서 사용자가 정의한 양자화 행렬을 사용할 수도 있다. 사용자가 정의한 양자화 행렬은 비기본 행렬(non-default matrix)이라고 부를 수 있다. 이때, 부호화기에서는 양자화 행렬(비기본 행렬)을 비트스트림(bitstream)에 부호화하여 복호화기로 전송할 수 있다.
이하, 본 발명에서는 양자화 행렬 계수를 스캔하는 방법 및 장치에 대해 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 양자화 행렬의 부호화 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다. 도 4의 방법은 상술한 도 1의 영상 부호화 장치에서 수행될 수 있다.
도 4를 참조하면, 부호화 장치는 양자화 행렬(quantization matrix)을 구성할 수 있다(S410). 즉, 부호화 장치는 양자화/역양자화 과정에서 변환 계수 블록(또는, 변환 블록)에 사용될 양자화 행렬을 구성할 수 있다.
예컨대, 부호화기 및 복호화기에서 미리 정의된 기본(default) 행렬을 이용해서 양자화/역양자화 과정에 필요한 양자화 행렬을 구성할 수 있다. 또는 사용자가 부호화기에 입력한 비기본(non-default) 행렬을 이용해서 양자화/역양자화 과정에 필요한 양자화 행렬을 구성할 수도 있다.
이때, 부호화 장치는 변환 계수 블록의 예측 모드(화면내 예측 모드 혹은 화면간 예측 모드 등), 색 성분(휘도 성분 혹은 색차 성분 등), 블록 크기(4x4, 8x8, 16x16, 32x32, 16x4, 4x16, 32x8, 8x32 등)에 따라 서로 다른 양자화 행렬을 사용하도록 양자화 행렬을 구성할 수 있다. 상기 구성된 양자화 행렬은 다양한 양자화 행렬들을 포함할 수 있다.
16x16 및 32x32 크기를 가지는 변환 계수 블록에 사용될 양자화 행렬은 양자화/역양자화 시 16x16과 32x32 크기의 양자화 행렬로 사용되지만, 8x8 크기의 양자화 행렬로 표현하여 부호화될 수 있다.
예를 들어, 16x16 혹은 32x32 크기의 양자화 행렬을 부호화기에서 입력 받은 경우, 양자화/역양자화 시 상기 입력된 16x16 혹은 32x32 크기의 양자화 행렬을 이용하고, 서브샘플링(subsampling) 혹은 다운샘플링(downsampling) 등을 통해 상기 입력된 16x16 혹은 32x32 크기의 양자화 행렬을 8x8 크기의 양자화 행렬로 구성하여 부호화할 수 있다. 또는, 8x8 크기의 양자화 행렬을 부호화기에서 입력 받은 경우, 양자화/역양자화 시 상기 입력된 8x8 크기의 양자화 행렬을 업샘플링(upsampling) 혹은 인터폴레이션(interpolation) 등을 통해 16x16 혹은 32x32 크기의 양자화 행렬로 구성하여 이용할 수 있으며, 상기 입력된 8x8 크기의 양자화 행렬을 부호화할 수 있다.
표 1은 상술한 변환 계수 블록의 예측 모드, 색 성분, 블록 크기에 따라 사용될 수 있는 양자화 행렬의 일예를 나타낸다.
표 1
Figure PCTKR2013003203-appb-T000001
부호화 장치는 양자화 행렬의 존재 유무에 대한 정보를 부호화할 수 있다(S420). 예컨대, 부호화 장치는 양자화 행렬의 존재 유무를 나타내는 정보를 파라미터 세트(parameter set)에 부호화할 수 있다. 이때, 파라미터 세트는 적응 파라미터 세트(adaptation parameter set)일 수 있다.
표 2는 양자화 행렬의 존재 유무에 대한 정보를 부호화하기 위한 파라미터 세트의 구문 요소를 나타내는 일예이다.
표 2
Figure PCTKR2013003203-appb-T000002
표 2를 참조하면, 비트스트림 내 양자화 행렬의 존재 유무를 나타내는 정보는 플래그를 이용하여 파라미터 세트에 부호화될 수 있다. 예컨대, 양자화 행렬의 존재 유무를 지시하는 플래그는 scaling_list_present_flag로 나타내어질 수 있다. 만일 양자화 행렬이 존재하지 않는 경우, 예컨대 모든 양자화 행렬을 기본 행렬로 결정한 경우, scaling_list_present_flag의 값을 0으로 설정하여 부호화할 수 있으며, 부호화된 양자화 행렬이 존재하는 경우 scaling_list_present_flag의 값을 1로 설정하여 부호화할 수 있다.
표 2에서 sizeID의 값은 변환 계수 블록의 크기 혹은 양자화 행렬의 크기를 의미할 수 있고, matrixID의 값은 예측 모드(prediction mode) 및 색 성분(color component)에 따른 양자화 행렬의 종류를 의미할 수 있다.
일예로, 표 3은 양자화 행렬의 크기에 따른 sizeID 값을 나타내며, 표 4는 예측 모드 및 색 성분에 따른 matrixID 값을 나타낸다.
표 3
Figure PCTKR2013003203-appb-T000003
표 4
Figure PCTKR2013003203-appb-T000004
표 2에서는 양자화 행렬의 존재 유무에 대한 정보를 나타내는 플래그로 scaling_list_present_flag를 이용하였으나, 이는 하나의 예시일 뿐이며, 상기 플래그의 명칭은 변경 가능하다. 예컨대, sps_scaling_list_data_present_flag 등을 이용하여 양자화 행렬의 존재 유무에 대한 정보를 지시할 수도 있다.
부호화 장치는 양자화 행렬의 예측 방법에 대한 정보를 부호화할 수 있다(S430). 예컨대, 부호화 장치는 양자화 행렬의 예측 방법의 종류에 대해 결정하고, 결정된 양자화 행렬의 예측 방법에 대한 정보를 파라미터 세트에 부호화할 수 있다. 이때, 파라미터 세트는 적응 파라미터 세트일 수 있다.
상기 표 2를 참조하면, 양자화 행렬의 예측 방법에 대한 정보는 플래그를 이용하여 파라미터 세트에 부호화할 수 있다. 예컨대, 양자화 행렬의 예측 방법을 지시하는 플래그는 scaling_list_pred_mode_flag로 나타내어질 수 있다. 이때, 양자화 행렬 내 계수를 예측 부호화하기 위해 양자화 행렬을 스캔하여 DPCM(Differential Pulse Code Modulation)과 지수-골롬(Exponential-Golomb) 코드를 사용하기로 결정한 경우, scaling_list_pred_mode_flag의 값을 1로 설정하여 부호화할 수 있다. 또는, 양자화 행렬 간 예측을 위해 참조 양자화 행렬과 부호화 대상 양자화 행렬이 동일한 값을 가지도록 결정한 경우, scaling_list_pred_mode_flag의 값을 0으로 설정하여 부호화할 수 있다. 여기서, 참조 양자화 행렬과 부호화 대상 양자화 행렬이 동일한 값을 가진다는 것은, 참조 양자화 행렬의 계수 값을 부호화 대상 양자화 행렬의 계수 값으로 복사하는 양자화 행렬 예측 방법일 수 있다.
표 2에서는 양자화 행렬의 예측 방법에 대한 정보를 나타내는 플래그로 scaling_list_pred_mode_flag를 이용하였으나, 이는 하나의 예시일 뿐이며, 상기 플래그의 명칭은 변경 가능하다.
부호화 장치는 양자화 행렬의 예측 방법에 대한 정보를 기초로 양자화 행렬 간 예측을 위해 양자화 행렬 식별자를 부호화하거나 혹은 양자화 행렬 내 계수를 예측 부호화할 수 있다(S440).
일예로, 양자화 행렬의 예측 방법이 양자화 행렬 간 예측을 위해 참조 양자화 행렬과 동일한 계수 값을 가지도록 부호화 대상 양자화 행렬을 결정한 경우(예컨대, scaling_list_pred_mode_flag=0)이면, 부호화 대상 양자화 행렬의 참조 양자화 행렬 식별자를 파라미터 세트에 부호화할 수 있다. 이때, 파라미터 세트는 적응 파라미터 세트일 수 있다.
상기 표 2를 참조하면, 부호화 대상 양자화 행렬의 참조 양자화 행렬 식별자를 지시하는 scaling_list_pred_matrix_id_delta를 이용하여 파라미터 세트에 부호화할 수 있다. 이때, 부호화 대상 양자화 행렬을 지시하는 matrixID와 참조 양자화 행렬을 지시하는 RefMatrixID를 이용하여 양자화 행렬 식별자(scaling_list_pred_matrix_id_delta)를 결정할 수 있다. 예컨대, 수학식 1과 같이 양자화 행렬 식별자(scaling_list_pred_matrix_id_delta)를 결정할 수 있다.
수학식 1
Figure PCTKR2013003203-appb-M000001
부호화 대상 양자화 행렬의 계수 값을 참조 양자화 행렬의 계수 값과 동일하게 결정하는 방법은, RefMatrixID가 지시하는 참조 양자화 행렬을 부호화 대상 양자화 행렬의 참조 양자화 행렬로 결정하고, 참조 양자화 행렬의 계수 값을 부호화 대상 양자화 행렬의 계수 값으로 복사하는 양자화 행렬 예측 방법일 수 있다.
다른 예로, 양자화 행렬의 예측 방법이 양자화 행렬 간 예측을 위해 참조 양자화 행렬 혹은 기본 행렬과 동일한 계수 값을 가지도록 부호화 대상 양자화 행렬을 결정한 경우(예컨대, scaling_list_pred_mode_flag=0)이면, 부호화 대상 양자화 행렬의 참조 양자화 행렬 식별자와 기본 행렬 사용 여부를 지시하는 정보를 파라미터 세트에 부호화할 수 있다. 이때, 파라미터 세트는 적응 파라미터 세트일 수 있다.
상기 표 2를 참조하면, 부호화 대상 양자화 행렬의 계수 값을 참조 양자화 행렬의 계수 값과 동일한 값으로 결정한 경우, 혹은 부호화 대상 양자화 행렬의 계수 값을 기본 행렬의 계수 값과 동일한 값으로 결정한 경우, 부호화 대상 양자화 행렬의 참조 양자화 행렬 식별자를 지시하는 scaling_list_pred_matrix_id_delta를 이용하여 파라미터 세트에 부호화할 수 있다. 이때, 부호화 대상 양자화 행렬을 지시하는 matrixID와 참조 양자화 행렬 및 기본 행렬을 지시하는 RefMatrixID를 이용해서 양자화 행렬 식별자(scaling_list_pred_matrix_id_delta)를 결정할 수 있다. 예컨대, 수학식 2와 같이 양자화 행렬 식별자(scaling_list_pred_matrix_id_delta)를 결정할 수 있다.
수학식 2
Figure PCTKR2013003203-appb-M000002
부호화 대상 양자화 행렬의 계수 값을 부호화기 및 복호화기에서 미리 정해진 기본 행렬의 계수 값과 동일한 값으로 결정한 경우, RefMatrixID 값과 matrixID 값을 동일하게 하여, scaling_list_pred_matrix_id_delta 값을 0으로 부호화할 수 있다. 이때, 기본 행렬은 sizeID와 matrixID가 지시하는 기본 행렬을 의미한다.
부호화 대상 양자화 행렬의 계수 값을 참조 양자화 행렬의 계수 값과 동일한 값으로 결정한 경우, scaling_list_pred_matrix_id_delta 값을 0이 아닌 값으로 부호화하여, RefMatrixID 값과 matrixID 값이 동일하지 않게 한다.
또 다른 예로, 양자화 행렬의 예측 방법이 양자화 행렬 내 계수를 예측 부호화하기 위해 양자화 행렬을 스캔하여 DPCM과 지수-골롬 코드를 사용하기로 결정한 경우(예컨대, scaling_list_pred_mode_flag=1)이면, 양자화 행렬 내에서 이전에 부호화된 양자화 행렬 계수 값과 현재 부호화 대상 양자화 행렬 계수 값 간의 차분값을 파라미터 세트에 부호화할 수 있다. 이때, 파라미터 세트는 적응 파라미터 세트일 수 있다.
표 5는 양자화 행렬 내 계수를 예측 부호화하기 위한 파라미터 세트의 구문 요소를 나타내는 일예이다.
표 5
Figure PCTKR2013003203-appb-T000005
표 5를 참조하면, 부호화 대상 양자화 행렬의 크기가 16x16(sizeID=2) 혹은 32x32(sizeID=3)일 경우, DC 행렬 계수 값을 나타내는 scaling_list_dc_coef_minus8를 파라미터 세트에 부호화할 수 있다. scaling_list_dc_coef_minus8의 값은 8비트로 표현할 수 있는 -7~247 사이의 값으로 한정될 수 있으며, -7~247 사이의 값으로 부호를 가진 지수-골롬 코드(Signed Exponental-Golomb code)를 이용해서 부호화할 수 있다.
또는, 양자화 행렬 내에서 이전에 부호화된 양자화 행렬 계수 값과 현재 부호화 대상 양자화 행렬 계수 값 간의 차분값을 나타내는 scaling_list_delta_coef를 파라미터 세트에 부호화할 수 있다. 예컨대, 기본 행렬을 사용할 경우, scaling_list_delta_coef를 1개 값만 부호화할 수 있다. 또는, 4x4 크기의 양자화 행렬을 부호화할 경우, 4x4 크기의 양자화 행렬 내 계수들의 개수인 총 16개 값을 scaling_list_delta_coef를 이용하여 부호화할 수 있다. 또는, 8x8 크기 이상의 변환 계수 블록에 사용하는 양자화 행렬을 부호화할 경우, 8x8 크기의 양자화 행렬 내 계수들의 개수인 총 64개 값을 scaling_list_delta_coef를 이용하여 부호화할 수 있다. 양자화 행렬 내 계수 간의 차분값(scaling_list_delta_coef)을 이용하여 양자화 행렬 계수를 예측 부호화하는 방법은 도 5 내지 도 13을 참조하여 상세히 후술하도록 한다.
한편, scaling_list_dc_coef_minus8 혹은 nextCoef를 계산하는데 사용되는 scaling_list_delta_coef를 이용하여 기본 행렬 사용 여부를 부호화할 수 있다. 예컨대, scaling_list_dc_coef_minus8의 값을 -8로 부호화하여 기본 행렬을 사용함을 복호화기에 지시할 수 있다. 또는, 첫 번째 nextCoef 값이 0이 되도록 scaling_list_delta_coef를 부호화하여 기본 행렬을 사용함을 복호화기에 지시할 수도 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 양자화 행렬 계수를 예측 부호화하는 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다. 도 5의 방법은 상술한 도 1의 영상 부호화 장치에서 수행될 수 있다. 또한, 도 5의 방법은 상술한 도 4의 단계 S440에서 양자화 행렬 내 계수 간의 차분값(scaling_list_delta_coef)을 기반으로 양자화 행렬 계수를 예측하여 부호화하는 과정일 수 있다.
도 5를 참조하면, 부호화 장치는 양자화 행렬 계수를 스캔한다(S510). 즉, 부호화 장치는 2차원 양자화 행렬 내 계수를 1차원 형태의 계수 배열로 정렬하기 위한 스캔을 수행한다.
도 6 내지 도 13은 양자화 행렬 계수 스캔 방법의 실시예를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 4x4 및 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 대각 스캔(diagonal scan)의 일예를 나타내는 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 4x4 및 8x8 크기의 2차원 양자화 행렬 내 계수들을 대각 스캔을 사용하여 1차원 형태의 계수 배열로 정렬할 수 있다. 이때, 대각 스캔 방향은 도 6에서와 같이 좌하단에서 우상단 방향일 수 있다. 또는, 우상단에서 좌하단 방향일 수 있다. 스캔 방향이 좌하단에서 우상단 방향일 경우, 우상단 스캔(up-right scan, 또는 업-라이트 스캔)이라고 부를 수 있다. 또는, 스캔 방향이 우상단에서 좌하단 방향일 경우, 좌하단 스캔(down-left scan, 또는 다운-레프트 스캔)이라고 부를 수 있다. 도 6에 도시된 대각 스캔은 우상단 스캔의 예를 나타내고 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따라 4x4 및 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 수평 스캔(horizontal scan)의 일예를 나타내는 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 4x4 및 8x8 크기의 2차원 양자화 행렬 내 계수들을 수평 스캔을 사용하여 1차원 형태의 계수 배열로 정렬할 수 있다. 수평 스캔은 2차원 양자화 행렬 내의 각 행에 대해 첫 번째 행부터 마지막 행까지 순차적으로 스캔하되, 각 행 내에서는 좌측에서 우측 방향으로 계수들을 스캔하는 방식일 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따라 4x4 및 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 수직 스캔(vertical scan)의 일예를 나타내는 도면이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 4x4 및 8x8 크기의 2차원 양자화 행렬 내 계수들을 수직 스캔을 사용하여 1차원 형태의 계수 배열로 정렬할 수 있다. 수직 스캔은 2차원 양자화 행렬 내의 각 열에 대해 첫 번째 열부터 마지막 열까지 순차적으로 스캔하되, 각 열 내에서는 상단에서 하단 방향으로 계수들을 스캔하는 방식일 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따라 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 블록 기반 대각 스캔(block-based diagonal scan)의 일예를 나타내는 도면이다.
도 9에 도시된 바와 같이, 8x8 크기의 2차원 양자화 행렬 내 계수들을 4x4 크기의 블록을 기반으로 대각 스캔을 사용하여 1차원 형태의 계수 배열로 정렬할 수 있다. 이때, 각 4x4 크기의 블록 내 계수에 대해 대각 스캔을 수행하며, 또한 각 4x4 크기의 블록 간에도 대각 스캔 방향을 적용할 수 있다.
대각 스캔 방향은 도 9에서와 같이 좌하단에서 우상단 방향일 수 있다. 또는, 우상단에서 좌하단 방향일 수도 있다. 도 9에 도시된 블록 기반 대각 스캔은 4x4 크기의 블록 단위로 우상단 스캔(up-right scan)하는 방법의 예를 나타내고 있다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따라 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 블록 기반 수평 스캔(block-based horizontal scan)의 일예를 나타내는 도면이다.
도 10에 도시된 바와 같이, 8x8 크기의 2차원 양자화 행렬 내 계수들을 4x4 크기의 블록을 기반으로 수평 스캔을 사용하여 1차원 형태의 계수 배열로 정렬할 수 있다. 이때, 각 4x4 크기의 블록 내 계수에 대해 수평 스캔을 수행하며, 또한 각 4x4 크기의 블록 간에도 수평 스캔 방향을 적용할 수 있다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따라 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 블록 기반 수직 스캔(block-based vertical scan)의 일예를 나타내는 도면이다.
도 11에 도시된 바와 같이, 8x8 크기의 2차원 양자화 행렬 내 계수들을 4x4 크기의 블록을 기반으로 수직 스캔을 사용하여 1차원 형태의 계수 배열로 정렬할 수 있다. 이때, 각 4x4 크기의 블록 내 계수에 대해 수직 스캔을 수행하며, 또한 각 4x4 크기의 블록 간에도 수직 스캔 방향을 적용할 수 있다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따라 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 블록 기반 수평 스캔(block-based horizontal scan)의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 12에 도시된 바와 같이, 8x8 크기의 2차원 양자화 행렬 내 계수들을 8x2 크기의 블록을 기반으로 수평 스캔을 사용하여 1차원 형태의 계수 배열로 정렬할 수 있다. 이때, 각 8x2 크기의 블록 내 계수에 대해 수평 스캔을 수행하며, 또한 각 8x2 크기의 블록 간에도 수평 스캔 방향을 적용할 수 있다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따라 8x8 크기의 양자화 행렬에 적용될 수 있는 블록 기반 수직 스캔(block-based vertical scan)의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 13에 도시된 바와 같이, 8x8 크기의 2차원 양자화 행렬 내 계수들을 2x8 크기의 블록을 기반으로 수직 스캔을 사용하여 1차원 형태의 계수 배열로 정렬할 수 있다. 이때, 2x8 크기의 블록 내 계수에 대해 수직 스캔을 수행하며, 또한 각 2x8 크기의 블록 간에도 수직 스캔 방향을 적용할 수 있다.
한편, 블록(block)은 특정 블록 크기에서 분할된 하위 블록(sub block, 또는 부블록 또는 서브 블록)일 수 있다. 만약, 상술한 블록 기반 스캔이 사용될 경우, 특정 블록 크기 내의 서브 블록들 간에도 대각 스캔, 수직 스캔, 수평 스캔 등과 같은 스캔 방식을 이용해서 서브 블록들을 스캔할 수 있다. 예를 들어, 도 9에서와 같이 블록 기반 대각 스캔이 사용되는 경우, 8x8 크기의 블록을 4개의 4x4 크기의 서브 블록으로 분할한 뒤, 4x4 크기의 서브 블록들 간에 대각 스캔을 이용해서 스캔하며, 각 4x4 크기의 서브 블록 내의 계수들도 대각 스캔을 이용해서 스캔할 수 있다.
상술한 도 6 내지 도 13의 (a)에 도시된 스캔 방법은 4x4 변환 계수 블록을 위한 4x4 크기의 양자화 행렬에 사용될 수 있으며, 도 6 내지 도 13의 (b)에 도시된 스캔 방법은 8x8/16x16/32x32 변환 계수 블록을 위한 8x8 크기 이상의 양자화 행렬에 사용될 수 있다. 상술한 도 6 내지 도 13에 도시된 스캔 방법은 최대 8x8 크기의 양자화 행렬에 대해 적용되는 것으로 나타내었으나, 8x8보다 큰 크기의 양자화 행렬에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다. 또한, 상술한 도 6 내지 도 13에 도시된 스캔 방법은 정방형(square) 형태의 양자화 행렬뿐만 아니라 비정방형(non-square) 형태의 양자화 행렬에도 적용될 수 있다.
다시 도 5를 참조하면, 부호화 장치는 스캔된 양자화 행렬 계수를 기반으로 양자화 행렬 계수 간의 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)을 생성한다(S520). 즉, 부호화 장치는 상술한 스캔 방법에 의해서 1차원 형태의 계수 배열 내에서 현재 양자화 행렬 계수와 이전 양자화 행렬 계수 간의 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)을 생성한다. 이때, 상기 차분값은 DPCM을 이용해서 계산된 값일 수 있다.
현재 양자화 행렬 계수는 1차원 형태의 계수 배열 상에서 현재 부호화 대상 양자화 행렬 계수일 수 있으며, 이전 양자화 행렬 계수는 1차원 형태의 계수 배열 상에서 현재 양자화 행렬 계수의 바로 이전 배열 순서에 위치하는 계수일 수 있다. 또한, 1차원 형태의 계수 배열 내 첫 번째 계수는 예측 대상이 되는 이전 양자화 행렬 계수가 없으므로, 소정의 상수 값을 이용해서 차분값을 생성할 수 있다. 소정의 상수 값은 예컨대, 1~255 사이의 값일 수 있으며, 특히 8 혹은 16일 수 있다.
부호화 장치는 현재 양자화 행렬 계수와 이전 양자화 행렬 계수 간의 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)을 부호화한다(S530).
예컨대, 부호화 장치는 상기 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)을 지수-골롬 코드로 부호화할 수 있다. 상기 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)이 부호(sign) 정보를 가지는 경우, 상기 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)은 부호를 가진 지수-골롬 코드로 부호화될 수 있다. 이때, 상기 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)은 -128~127 사이의 값으로 한정될 수 있으며, -128~127 사이의 값으로 부호화될 수 있다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 양자화 행렬의 복호화 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다. 도 14의 방법은 상술한 도 2의 영상 복호화 장치에서 수행될 수 있다.
도 14를 참조하면, 복호화 장치는 양자화 행렬의 존재 유무에 대한 정보를 복호화할 수 있다(S1410). 예컨대, 복호화 장치는 양자화 행렬의 존재 유무를 나타내는 정보를 파라미터 세트에서 복호화할 수 있다. 이때, 파라미터 세트는 적응 파라미터 세트일 수 있다.
일예로, 복호화 장치는 부호화기로부터 전송된 비트스트림 내 양자화 행렬의 존재 유무를 나타내는 플래그(예를 들어, 표 2에 도시된 scaling_list_present_flag)를 파라미터 세트에서 복호화할 수 있다. 만일, scaling_list_present_flag 값이 0이면 양자화 행렬이 존재하지 않음을 나타내며, scaling_list_present_flag 값이 1이면 부호화된 양자화 행렬이 존재하는 것을 나타낸다. 이때, 양자화 행렬이 존재하지 않는 경우(scaling_list_present_flag=0), 모든 양자화 행렬을 기본 행렬로 결정할 수 있다.
복호화 장치는 양자화 행렬의 예측 방법에 대한 정보를 복호화할 수 있다(S1420). 예컨대, 복호화 장치는 양자화 행렬의 예측 방법에 대한 정보를 파라미터 세트에서 복호화하여, 양자화 행렬의 예측 방법의 종류에 대해 결정할 수 있다. 이때, 파라미터 세트는 적응 파라미터 세트일 수 있다.
일예로, 복호화 장치는 부호화기로부터 전송된 양자화 행렬 예측 방법에 대한 정보를 나타내는 플래그(예를 들어, 표 2에 도시된 scaling_list_pred_mode_flag)를 파라미터 세트에서 복호화할 수 있다. 만일, scaling_list_pred_mode_flag 값이 1이면, 양자화 행렬 내 계수를 예측하기 위해 양자화 행렬 계수를 지수-골롬 코드, 역 DPCM(inverse DPCM), 스캔을 이용하여 복호화할 수 있다. scaling_list_pred_mode_flag 값이 0이면, 양자화 행렬 간 예측을 위해 복호화 대상 양자화 행렬 계수 값을 참조 양자화 행렬 계수 값과 동일한 값을 가지도록 결정하거나 혹은 복호화 대상 양자화 행렬 계수 값을 기본 행렬 계수 값과 동일한 값을 가지도록 결정할 수 있다. 이때, 양자화 행렬 간 계수 값이 동일하다는 것은 특정 양자화 행렬 계수 값을 복호화 대상 양자화 행렬 계수 값으로 복사하는 양자화 행렬 예측 방법일 수 있다.
복호화 장치는 양자화 행렬의 예측 방법에 대한 정보를 기초로 양자화 행렬 간 예측을 위해 양자화 행렬 식별자를 복호화하거나 혹은 양자화 행렬 내 계수를 예측 복호화할 수 있다(S1430).
일예로, 양자화 행렬의 예측 방법이 양자화 행렬 간 예측을 위해 참조 양자화 행렬과 동일한 계수 값을 가지도록 복호화 대상 양자화 행렬을 결정한 경우(예컨대, scaling_list_pred_mode_flag=0)이면, 복호화 대상 양자화 행렬의 참조 양자화 행렬 식별자를 파라미터 세트에서 복호화할 수 있다. 이때, 파라미터 세트는 적응 파라미터 세트일 수 있다.
상기 표 2의 구문 요소 예에서와 같이, 복호화 대상 양자화 행렬의 참조 양자화 행렬 식별자를 지시하는 정보(scaling_list_pred_matrix_id_delta)를 파라미터 세트에서 복호화할 수 있다. 이때, 참조 양자화 행렬 식별자를 지시하는 scaling_list_pred_matrix_id_delta와 복호화 대상 양자화 행렬을 지시하는 matrixID를 이용하여, 복호화 대상 양자화 행렬의 참조 양자화 행렬(RefMatrixID)을 결정할 수 있다. 예컨대, 수학식 3과 같이 참조 양자화 행렬(RefMatrixID)을 결정할 수 있다.
수학식 3
Figure PCTKR2013003203-appb-M000003
상기 수학식 3과 같은 방법으로 결정된 RefMatrixID가 지시하는 양자화 행렬을 복호화 대상 양자화 행렬의 참조 양자화 행렬로 결정하고, 복호화 대상 양자화 행렬 계수 값을 참조 양자화 행렬 계수 값과 동일하게 설정할 수 있다. 복호화 대상 양자화 행렬 계수 값을 참조 양자화 행렬 계수 값과 동일하게 설정하는 것은, RefMatrixID가 지시하는 참조 양자화 행렬 계수 값을 복호화 대상 양자화 행렬 계수 값으로 복사하는 양자화 행렬 예측 방법일 수 있다.
다른 예로, 양자화 행렬의 예측 방법이 양자화 행렬 간 예측을 위해 참조 양자화 행렬 혹은 기본 행렬과 동일한 계수 값을 가지도록 복호화 대상 양자화 행렬을 결정한 경우(예컨대, scaling_list_pred_mode_flag=0)이면, 복호화 대상 양자화 행렬의 참조 양자화 행렬 식별자와 기본 행렬 사용 여부를 지시하는 정보를 파라미터 세트에서 복호화할 수 있다. 이때, 파라미터 세트는 적응 파라미터 세트일 수 있다.
상기 표 2의 구문 요소 예에서와 같이, 복호화 대상 양자화 행렬의 참조 양자화 행렬 식별자와 기본 행렬 사용 여부를 지시하는 정보(scaling_list_pred_matrix_id_delta)를 파라미터 세트에서 복호화할 수 있다. 이때, 참조 양자화 행렬 식별자를 지시하는 scaling_list_pred_matrix_id_delta와 복호화 대상 양자화 행렬을 지시하는 matrixID를 이용하여, 복호화 대상 양자화 행렬의 참조 양자화 행렬(RefMatrixID)을 결정할 수 있다. 예컨대, 수학식 4와 같이 참조 양자화 행렬(RefMatrixID)을 결정할 수 있다.
수학식 4
Figure PCTKR2013003203-appb-M000004
RefMatrixID 값이 matrixID 값과 동일하면, 복호화 대상 양자화 행렬 계수 값은 부호화기 및 복호화기에서 미리 정해진 기본 행렬 계수 값과 동일하게 결정된다. 이때, 기본 행렬은 sizeID와 matrixID가 지시하는 기본 행렬을 의미한다. 그리고, scaling_list_pred_matrix_id_delta 값이 0이면, RefMatrixID 값과 matrixID 값은 동일한 것을 의미한다.
RefMatrixID 값이 matrixID 값과 동일하지 않으면, RefMatrixID가 지시하는 양자화 행렬을 복호화 대상 양자화 행렬의 참조 양자화 행렬로 결정하고, 복호화 대상 양자화 행렬 계수 값을 참조 양자화 행렬 계수 값과 동일하게 설정한다. 복호화 대상 양자화 행렬 계수 값을 참조 양자화 행렬 계수 값과 동일하게 설정하는 것은, RefMatrixID가 지시하는 참조 양자화 행렬 계수 값을 복호화 대상 양자화 행렬 계수 값으로 복사하는 양자화 행렬 예측 방법일 수 있다.
또 다른 예로, 양자화 행렬의 예측 방법이 양자화 행렬 내 계수를 예측 복호화하기 위해 지수-골롬 코드, 역 DPCM, 스캔을 이용하기로 결정한 경우(예컨대, scaling_list_pred_mode_flag=1)이면, 양자화 행렬 내에서 이전에 복호화된 양자화 행렬 계수 값과 현재 복호화 대상 양자화 행렬 계수 값 간의 차분값을 파라미터 세트에서 복호화할 수 있다. 이때, 파라미터 세트는 적응 파라미터 세트일 수 있다.
상기 표 5의 구문 요소 예에서와 같이, 복호화 대상 양자화 행렬의 크기가 16x16(sizeID=2) 혹은 32x32(sizeID=3)일 경우, DC 행렬 계수 값을 나타내는 정보(scaling_list_dc_coef_minus8)를 파라미터 세트에서 복호화할 수 있다. scaling_list_dc_coef_minus8의 값은 8비트로 표현할 수 있는 -7~247 사이의 값으로 한정될 수 있으며, 부호를 가진 지수-골롬 코드를 이용해서 -7~247 사이의 값으로 복호화할 수 있다. 이때, DC 행렬 계수 값은 차후 (scaling_list_dc_coef_minus8 + 8)의 값으로 계산되며, 상기 계산된 값은 1~255 사이의 값일 수 있다.
또는, 상기 표 5의 구문 요소 예에서와 같이, 양자화 행렬 내에서 이전에 복호화된 양자화 행렬 계수 값과 현재 복호화 대상 양자화 행렬 계수 값 간의 차분값을 나타내는 정보(scaling_list_delta_coef)를 파라미터 세트에서 복호화할 수 있다. 예컨대, 기본 행렬을 사용할 경우, scaling_list_delta_coef가 1개만 복호화될 수 있다. 또는, 4x4 크기의 양자화 행렬을 복호화할 경우, scaling_list_delta_coef는 4x4 크기의 양자화 행렬 내 계수들의 개수인 총 16개 값이 복호화될 수 있다. 또는, 8x8 크기 이상의 변환 계수 블록에 사용하는 양자화 행렬을 복호화할 경우, scaling_list_delta_coef는 8x8 크기의 양자화 행렬 내 계수들의 개수인 총 64개 값이 복호화될 수 있다. 양자화 행렬 내 계수 간의 차분값(scaling_list_delta_coef)을 이용하여 양자화 행렬 계수를 예측 복호화하는 방법은 도 17을 참조하여 상세히 후술하도록 한다.
한편, scaling_list_dc_coef_minus8 혹은 nextCoef를 계산하는데 사용되는 scaling_list_delta_coef를 이용하여 기본 행렬 사용 여부를 결정할 수 있다. 예컨대, scaling_list_dc_coef_minus8의 값이 -8로 복호화되면 복호화 대상 양자화 행렬을 기본 행렬로 결정할 수 있으며, scaling_list_delta_coef를 복호화하여 계산된 첫번 째 nextCoef 값이 0이면 복호화 대상 양자화 행렬을 기본 행렬로 결정할 수 있다.
복호화 장치는 양자화 행렬을 복원할 수 있다(S1440). 이때, 복호화 장치는 업샘플링, 인터폴레이션, DC 행렬 계수 대체, 혹은 서브샘플링 등을 이용하여 2차원 양자화 행렬로 복원할 수도 있다.
일예로, 4x4, 8x8, 16x16, 32x32 등의 정방형 변환 계수 블록에 사용되는 양자화 행렬의 경우, 정렬된 2차원 양자화 행렬을 그대로 양자화/역양자화 시 사용하거나 혹은 정렬된 2차원 양자화 행렬을 업샘플링하여 복원한 후 양자화/역양자화 시 사용할 수 있다.
4x4 크기의 변환 계수 블록의 역양자화 시에 사용되는 양자화 행렬(RQM)은 정렬된 2차원 4x4 크기의 양자화 행렬(QM)을 그대로 이용할 수 있다. 이는 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.
수학식 5
Figure PCTKR2013003203-appb-M000005
8x8 크기의 변환 계수 블록의 역양자화 시에 사용되는 양자화 행렬(RQM)은 정렬된 2차원 8x8 크기의 양자화 행렬(QM)을 그대로 이용할 수 있다. 이는 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.
수학식 6
Figure PCTKR2013003203-appb-M000006
16x16 크기의 변환 계수 블록의 역양자화 시에 사용되는 양자화 행렬(RQM)은 정렬된 2차원 8x8 크기의 양자화 행렬(QM)을 업샘플링하여 16x16 크기의 양자화 행렬로 복원될 수 있다. 이때, 양자화 행렬(RQM) 내 DC 위치, 즉 (0, 0) 위치에 존재하는 양자화 행렬 계수는 DC 행렬 계수 값인 (scaling_list_dc_coef_minus8 + 8)의 값으로 대체될 수 있다. 이는 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
수학식 7
Figure PCTKR2013003203-appb-M000007
32x32 크기의 변환 계수 블록의 역양자화 시에 사용되는 양자화 행렬(RQM)은 정렬된 2차원 8x8 크기의 양자화 행렬(QM)을 업샘플링하여 32x32 크기의 양자화 행렬로 복원될 수 있다. 이때, 양자화 행렬(RQM) 내 DC 위치, 즉 (0, 0) 위치에 존재하는 양자화 행렬 계수는 DC 행렬 계수 값인 (scaling_list_dc_coef_minus8 + 8)의 값으로 대체될 수 있다. 이는 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.
수학식 8
Figure PCTKR2013003203-appb-M000008
양자화 행렬을 업샘플링하는 방법은 도 15에 도시된 것과 같이 수행될 수 있다. 예를 들어, 도 15에 도시된 바와 같이, 8x8 크기의 양자화 행렬을 16x16 크기의 양자화 행렬로 업샘플링할 경우, 16x16 크기의 양자화 행렬 내에서 업샘플링 되어야 하는 위치의 계수는 가장 가까운 이웃 계수로부터 복사될 수 있다. 물론, 8x8 크기의 양자화 행렬을 이용하여 32x32 크기의 양자화 행렬로 업샘플링할 경우에 대해서도 도 15에서와 같은 방법을 동일하게 적용할 수 있다.
이때, 상기와 같이 가장 가까운 이웃 계수로부터 복사하는 업샘플링 방법은 최근접 이웃 보간법(nearest neighbor interpolation) 혹은 0차 인터폴레이션(zeroth order interpolation) 방법이라고 부를 수 있다.
다른 예로, 16x4, 4x16, 32x8, 8x32 등의 비정방형 변환 계수 블록에 사용되는 양자화 행렬의 경우, 정렬된 2차원 양자화 행렬을 서브샘플링(혹은 다운샘플링)하여 복원한 후 양자화/역양자화 시 사용할 수 있다.
16x4 크기의 변환 계수 블록의 역양자화 시에 사용되는 양자화 행렬(RQM)은 16x16 크기의 양자화 행렬(QM)을 서브샘플링하여 16x4 크기의 양자화 행렬로 복원될 수 있다.
여기서, 양자화 행렬을 서브샘플링하는 방법은 도 16에 도시된 것과 같이 수행될 수 있다. 예를 들어, 도 16의 (a)에 도시된 바와 같이, 16x16 크기의 양자화 행렬을 16x4 크기의 양자화 행렬로 서브샘플링할 경우, 16x16 크기의 복원된 양자화 행렬을 y 위치, 즉 행 방향(수직 방향)에 대해 서브샘플링을 수행하여 16x4 크기의 양자화 행렬을 유도할 수 있다.
이러한 16x16 크기의 양자화 행렬을 서브샘플링하여 16x4 크기의 양자화 행렬로 복원하는 과정은 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다.
수학식 9
Figure PCTKR2013003203-appb-M000009
4x16 크기의 변환 계수 블록의 역양자화 시에 사용되는 양자화 행렬(RQM)은 16x16 크기의 양자화 행렬(QM)을 서브샘플링하여 4x16 크기의 양자화 행렬로 복원될 수 있다.
여기서, 양자화 행렬을 서브샘플링하는 방법은 도 16에 도시된 것과 같이 수행될 수 있다. 예를 들어, 도 16의 (b)에 도시된 바와 같이, 16x16 크기의 양자화 행렬을 4x16 크기의 양자화 행렬로 서브샘플링할 경우, 16x16 크기의 복원된 양자화 행렬을 x 위치, 즉 열 방향(수평 방향)에 대해 서브샘플링을 수행하여 4x16 크기의 양자화 행렬을 유도할 수 있다.
이러한 16x16 크기의 양자화 행렬을 서브샘플링하여 4x16 크기의 양자화 행렬로 복원하는 과정은 수학식 10과 같이 나타낼 수 있다.
수학식 10
Figure PCTKR2013003203-appb-M000010
32x8 크기의 변환 계수 블록의 역양자화 시에 사용되는 양자화 행렬(RQM)은 32x32 크기의 양자화 행렬(QM)을 서브샘플링하여 32x8 크기의 양자화 행렬로 복원될 수 있다. 이때, 도 16의 (a)에 도시된 것과 같은 방식으로, 32x32 크기의 복원된 양자화 행렬을 y 위치, 즉 행 방향(수직 방향)에 대해 서브샘플링을 수행하여 32x8 크기의 양자화 행렬을 유도할 수 있다.
이러한 32x32 크기의 양자화 행렬을 서브샘플링하여 32x8 크기의 양자화 행렬로 복원하는 과정은 수학식 11과 같이 나타낼 수 있다.
수학식 11
Figure PCTKR2013003203-appb-M000011
8x32 크기의 변환 계수 블록의 역양자화 시에 사용되는 양자화 행렬(RQM)은 32x32 크기의 양자화 행렬(QM)을 서브샘플링하여 8x32 크기의 양자화 행렬로 복원될 수 있다. 이때, 도 16의 (b)에 도시된 것과 같은 방식으로, 32x32 크기의 복원된 양자화 행렬을 x 위치, 즉 열 방향(수평 방향)에 대해 서브샘플링을 수행하여 8x32 크기의 양자화 행렬을 유도할 수 있다.
이러한 32x32 크기의 양자화 행렬을 서브샘플링하여 8x32 크기의 양자화 행렬로 복원하는 과정은 수학식 12와 같이 나타낼 수 있다.
수학식 12
Figure PCTKR2013003203-appb-M000012
한편, 기본 행렬에 대해서도 업샘플링 혹은 서브샘플링을 수행하여 양자화/역양자화 시 사용할 수 있다. 예를 들어, 8x8 크기의 기본 행렬을 업샘플링하여 16x16 또는 32x32 크기의 양자화 행렬로 복원할 수 있다.
16x16 크기의 변환 계수 블록의 역양자화 시에 사용되는 기본 행렬(RQM)은 도 15에 도시된 것과 같은 방식으로, 8x8 크기의 기본 행렬(DQM)을 업샘플링하여 16x16 크기의 양자화 행렬로 복원될 수 있다. 이는 수학식 13과 같이 나타낼 수 있다.
수학식 13
Figure PCTKR2013003203-appb-M000013
32x32 크기의 변환 계수 블록의 역양자화 시에 사용되는 기본 행렬(RQM)은 도 15에 도시된 것과 같은 방식으로, 8x8 크기의 기본 행렬(DQM)을 업샘플링하여 32x32 크기의 양자화 행렬로 복원될 수 있다. 이는 수학식 14와 같이 나타낼 수 있다.
수학식 14
Figure PCTKR2013003203-appb-M000014
상기와 같이, 8x8 크기의 기본 행렬에 대해 업샘플링을 수행하여 16x16 혹은32x32 크기의 양자화 행렬로 복원할 경우, 부호화기 및 복호화기에 기본 행렬을 저장하기 위해 필요한 메모리 공간을 절약할 수 있다. 즉, 16x16 및/또는 32x32 크기의 기본 행렬을 저장하는 대신 8x8 크기의 기본 행렬을 메모리에 저장하면 되므로 부호화기 및 복호화기의 저장 공간을 절약할 수 있다.
상기 수학식 5 내지 수학식 14에서, x는 2차원 양자화 행렬 내 계수들의 x 좌표를 나타내는 값일 수 있고, y는 2차원 양자화 행렬 내 계수들의 y 좌표를 나타내는 값일 수 있다.
도 17은 본 발명의 실시예에 따른 양자화 행렬 계수를 예측 복호화하는 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다. 도 17의 방법은 상술한 도 2의 영상 복호화 장치에서 수행될 수 있다. 또한, 도 17의 방법은 상술한 도 14의 단계 S1430에서 양자화 행렬 내 계수 간의 차분값(scaling_list_delta_coef)을 기반으로 양자화 행렬 계수를 예측하여 복호화하는 과정일 수 있다.
도 17을 참조하면, 복호화 장치는 양자화 행렬 계수의 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)을 복호화한다(S1710).
예컨대, 복호화 장치는 양자화 행렬 계수의 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)을 지수-골롬 코드를 이용해서 복호화할 수 있다.
상기 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)은 -128~127 사이의 한정된 값일 수 있다. 이때, 상기 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)은 부호(sign) 정보를 가지므로, 부호를 가진 지수-골롬 코드를 이용해서 -128~127 사이의 값으로 복호화될 수 있다.
복호화 장치는 복호화된 상기 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)을 기반으로 양자화 행렬 계수를 생성한다(S1720).
이때, 복호화된 상기 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)은 복호화된 순서대로 1차원 형태의 계수 배열 혹은 2차원 형태의 행렬에 저장될 수 있다. 따라서, 복호화 장치는 1차원 형태의 계수 배열 혹은 2차원 형태의 행렬 내에서 현재 양자화 행렬 계수의 복호화된 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)과 이전 양자화 행렬 계수를 더해서 양자화 행렬 계수를 복원할 수 있다. 이때, 복원된 양자화 행렬 계수는 역 DPCM을 이용해서 계산된 값일 수 있다.
현재 양자화 행렬 계수는 복원될 1차원 형태의 양자화 배열 혹은 2차원 행렬 내에서 현재 복호화 대상 양자화 행렬 계수일 수 있으며, 이전 양자화 행렬 계수는 복원될 1차원 형태의 양자화 배열 혹은 2차원 행렬 내에서 현재 양자화 행렬 계수의 바로 이전 배열 순서 혹은 행렬 순서에 위치하는 계수일 수 있으며 복원된 값을 가질 수 있다.
또한, 양자화 행렬의 첫 번째 계수는 예측 대상이 되는 이전 양자화 행렬 계수가 없으므로, 소정의 상수 값을 이용해서 복원될 수 있다. 소정의 상수 값은 예컨대, 1~255 사이의 값일 수 있으며, 특히 8 혹은 16일 수 있다. 따라서, 복원된 양자화 행렬 계수는 1~255 사이의 값일 수 있다.
예를 들어, 표 5에서와 같이, 복호화 장치는 복호화된 차분값(예를 들어, scaling_list_delta_coef)과 이전 양자화 행렬 계수를 더해서 현재 양자화 행렬 계수인 nextCoef 혹은 scalingList[i]를 복원할 수 있다. 여기서, i는 1차원 형태의 양자화 배열 내에서 위치(순서)를 지시하기 위한 인덱스 값일 수 있다.
복호화 장치는 복원된 양자화 행렬 계수를 스캔하여 양자화 행렬로 정렬한다(S1730).
예를 들어, 상술한 도 6 내지 도 13에서 도시된 바와 같은 대각 스캔, 수평 스캔, 수직 스캔, 블록 기반 대각 스캔, 블록 기반 수평 스캔, 블록 기반 수직 스캔 등을 사용할 수 있다. 상기의 스캔 방법에 대해서는 도 6 내지 도 13을 참조하여 전술하였으므로 상세한 설명은 생략하도록 한다. 여기서, 복호화 장치에서는 부호화 장치의 양자화 행렬 스캔과 반대로 복원된 양자화 행렬 계수를 스캔하여 2차원 양자화 행렬로 정렬할 수 있다. 이때, 복원된 양자화 행렬 계수는 1차원 배열에 존재하는 상태에서 2차원 양자화 행렬로 정렬될 수 있다.
일예로, 복호화 장치에서는 부호화 장치로부터 시그널링된 스캔 방법을 이용하여 양자화 행렬 계수를 스캔할 수 있다. 이때, 부호화 장치에서는 상술한 도 6 내지 도 13에서 도시된 바와 같은 스캔 방법 중 하나를 이용하여 양자화 행렬 계수를 스캔한 다음 이 정보를 시그널링할 수 있다. 또는, 복호화 장치에서는 소정의 조건에 따라 양자화 행렬 계수의 스캔 방법을 결정할 수도 있다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예에 따른 양자화 행렬의 복호화 과정에서는 지그재그 스캔의 초기화 과정이 없어질 수 있다.
예를 들어, 8x8, 16x16, 32x32 크기의 변환 계수 블록에 사용될 수 있는 부호화기와 복호화기에서 미리 정의된 8x8 크기의 기본 행렬에 상술한 본 발명의 일 실시예에 따른 블록 기반 대각 스캔 방법을 적용하게 되면, 표 6과 같은 배열 색인에 따라 양자화 행렬 계수가 재정렬될 수 있다. 표 6은 변환 계수 블록의 크기, 예측 모드, 색 성분에 따른 8x8 크기의 기본 행렬의 계수 값을 나타낸다.
표 6
Figure PCTKR2013003203-appb-T000006
표 6을 참조하면, i는 스캔 순서를 나타내며, ScalingList[sizeID][matrixID][i]는 sizeID, matrixID, i가 지시하는 기본 행렬 계수를 나타낸다. sizeID는 상술한 표 3에서와 같이 변환 계수 블록의 크기 혹은 양자화 행렬의 크기를 지시하는 값일 수 있고, matrixID는 상술한 표 4에서와 같이 예측 모드 및 색 성분에 따른 양자화 행렬 식별자를 지시하는 값일 수 있다.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 블록 기반 대각 스캔을 적용할 경우, ScalingList[sizeID][matrixID][i]를 이용하여 4x4, 8x8, 16x16, 32x32 크기의 양자화 행렬을 복원하는 방법에 대해 설명한다. 이때, 복원된 양자화 행렬은 ScalingFactor[sizeId][MatrixID][x][y]로 나타낼 수 있으며, sizeID와 MatrixID에 따른 ScalingFactor의 배열을 의미할 수 있다.
4x4 크기의 양자화 행렬의 원소 ScalingFactor[0][MatrixID][0][]는 수학식 15와 같이 유도될 수 있다.
수학식 15
Figure PCTKR2013003203-appb-M000015
여기서, x=DiagScan[i][0]이고, y=DiagScan[i][1]일 수 있다. 이때, DiagScan[][]은 상술한 도 9의 (a)에 도시된 것과 같은 대각 스캔 방법일 수 있으며, 우상단 대각 스캐닝 배열 초기화 과정(Up-right diagonal scanning array initialization process)에 블록 너비(blkWidth) 값으로 4와 블록 높이(blkHeight) 값으로 4를 입력하여 생성된 배열일 수 있다.
8x8 크기의 양자화 행렬의 원소 ScalingFactor[1][MatrixID][0][]는 수학식 16과 같이 유도될 수 있다.
수학식 16
Figure PCTKR2013003203-appb-M000016
여기서, x=DiagScan[i][0]이고, y=DiagScan[i][1]일 수 있다. 이때, DiagScan[][]은 상술한 도 9의 (b)에 도시된 것과 같은 블록 기반 대각 스캔 방법일 수 있으며, 우상단 대각 스캐닝 배열 초기화 과정(Up-right diagonal scanning array initialization process)에 블록 너비(blkWidth) 값으로 8과 블록 높이(blkHeight) 값으로 8을 입력하여 생성된 배열일 수 있다.
16x16 크기의 양자화 행렬의 원소 ScalingFactor[2][MatrixID][0][]는 수학식 17과 같이 유도될 수 있다. 그리고, 16x16 크기의 양자화 행렬 내 (0,0) 위치에 존재하는 양자화 행렬의 원소는 수학식 18과 같이 유도될 수 있다.
수학식 17
Figure PCTKR2013003203-appb-M000017
여기서, x=DiagScan[i][0]이고, y=DiagScan[i][1]일 수 있다. 이때, DiagScan[][]은 상술한 도 9의 (b)에 도시된 것과 같은 블록 기반 대각 스캔 방법일 수 있으며, 우상단 대각 스캐닝 배열 초기화 과정(Up-right diagonal scanning array initialization process)에 블록 너비(blkWidth) 값으로 8과 블록 높이(blkHeight) 값으로 8을 입력하여 생성된 배열일 수 있다.
수학식 18
Figure PCTKR2013003203-appb-M000018
32x32 크기의 양자화 행렬의 원소 ScalingFactor[3][MatrixID][0][]는 수학식 19와 같이 유도될 수 있다. 그리고, 32x32 크기의 양자화 행렬 내 (0,0) 위치에 존재하는 양자화 행렬의 원소는 수학식 20과 같이 유도될 수 있다.
수학식 19
Figure PCTKR2013003203-appb-M000019
여기서, x=DiagScan[i][0]이고, y=DiagScan[i][1]일 수 있다. 이때, DiagScan[][]은 상술한 도 9의 (b)에 도시된 것과 같은 블록 기반 대각 스캔 방법일 수 있으며, 우상단 대각 스캐닝 배열 초기화 과정(Up-right diagonal scanning array initialization process)에 블록 너비(blkWidth) 값으로 8과 블록 높이(blkHeight) 값으로 8을 입력하여 생성된 배열일 수 있다.
수학식 20
Figure PCTKR2013003203-appb-M000020
상술한 우상단 대각 스캐닝 배열 초기화 과정(Up-right diagonal scanning array initialization process)은 아래와 같이 수행될 수 있다.
여기서, 입력은 블록 너비(blkWidth)와 블록 높이(blkHeight)일 수 있다. 출력은 배열 DiagScan[sPos][sComp]일 수 있다. 배열 색인 sPos는 0부터 (blkWidthSize　*　blkHeightSize)　- 1 사이의 값일 수 있으며, 스캔 위치를 나타낸다. 예컨대, 배열 색인 sComp이 0이면 수평 성분을 나타내며, 배열 색인 sComp이 1이면 수직 성분을 나타낸다. 블록 너비(blkWidth)와 블록 높이(blkHeight)의 값에 따라서 배열 DiagScan[sPos][sComp]은 아래와 같이 유도될 수 있다.
블록 너비(blkWidth)가 8보다 작고 블록 높이(blkHeight)가 8보다 작으면 표 7과 같이 우상단 대각 스캐닝 배열 초기화 과정이 수행되어 배열 DiagScan[sPos][sComp]이 유도될 수 있다. 그렇지 않으면(블록 너비(blkWidth)가 4보다 크거나 블록 높이(blkHeight)가 4보다 클 때), 표 8과 같이 우상단 대각 스캐닝 배열 초기화 과정이 수행되어 배열 DiagScan[sPos][sComp]이 유도될 수 있다.
표 7
Figure PCTKR2013003203-appb-T000007
표 8
Figure PCTKR2013003203-appb-T000008
이상 본 발명의 일 실시예에 따른 블록 기반 대각 스캔을 적용할 경우, 4x4, 8x8, 16x16, 32x32 크기의 양자화 행렬을 복원하는 방법에 대해 설명하였지만, 본 발명은 블록 기반 대각 스캔에만 한정되는 것은 아니며, 상술한 도 6 내지 도 13에서 도시된 바와 같은 대각 스캔, 수평 스캔, 수직 스캔, 블록 기반 대각 스캔, 블록 기반 수평 스캔, 블록 기반 수직 스캔 등을 사용하여 4x4, 8x8, 16x16, 32x32 크기의 양자화 행렬을 복원할 수 있다. 또한, 이러한 방법으로 복원된 양자화 행렬은 부호화기에서 양자화/역양자화 시에 사용되며, 복호화기에서 역양자화 시에 사용된다.
상술한 실시예들에 따르면, 부호화기에서 양자화 시 변환 계수에 양자화 행렬을 사용하여 변환 계수 레벨을 생성하며, 복호화기에서 역양자화 시 변환 계수 레벨에 양자화 행렬을 사용하여 변환 계수를 생성한다. 하지만, 본 발명에서는 변환 계수와 변환 계수 레벨을 모두 변환 계수로 통칭하여 표현하였다.
상술한 실시예들에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로서 순서도를 기초로 설명되고 있으나, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 순서도에 나타난 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나, 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호범위는 특허청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (16)

  1. 양자화 행렬에 대한 정보를 복호화하는 단계; 및
    상기 양자화 행렬에 대한 정보를 기초로 양자화 행렬을 복원하는 단계를 포함하며,
    상기 양자화 행렬에 대한 정보는 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보 및 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 양자화 행렬이 사용되는 변환 계수 블록의 크기가 16x16 크기 또는 32x32 크기일 경우, 상기 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보를 이용하여 상기 양자화 행렬을 복원하는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보는 -7~247 사이의 값으로 복호화되는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 양자화 행렬을 복원하는 단계는,
    상기 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보를 이용하여 양자화 행렬 계수를 도출하는 단계; 및
    상기 양자화 행렬 계수에 대해 스캔을 수행하여 상기 양자화 행렬로 정렬하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보는 현재 양자화 행렬 계수와 상기 현재 양자화 행렬 계수 이전에 복호화된 이전 양자화 행렬 계수 간의 차분값이며,
    상기 양자화 행렬 계수는 상기 현재 양자화 행렬 계수에 대한 상기 양자화 행렬 계수의 차분값에 상기 이전 양자화 행렬 계수를 더해서 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 양자화 행렬 계수에 대해 대각 스캔을 수행하여 상기 양자화 행렬로 정렬하는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 양자화 행렬이 4x4 크기의 변환 계수 블록에 사용되는 경우, 상기 양자화 행렬 계수에 대해 4x4 크기의 대각 스캔을 수행하며,
    상기 양자화 행렬이 8x8, 16x16 및 32x32 중 하나의 크기를 가지는 변환 계수 블록에 사용되는 경우, 상기 양자화 행렬 계수에 대해 8x8 크기의 대각 스캔을 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  8. 양자화 행렬 계수에 대한 정보를 복호화하고, 상기 양자화 행렬 계수에 대한 정보를 기초로 양자화 행렬을 복원하되,
    상기 양자화 행렬 계수에 대한 정보는 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보 및 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 장치.
  9. 양자화 시 사용되는 양자화 행렬을 결정하는 단계; 및
    상기 양자화 행렬에 대한 정보를 부호화하는 단계를 포함하며,
    상기 양자화 행렬에 대한 정보는 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보 및 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 양자화 행렬이 사용되는 변환 계수 블록의 크기가 16x16 크기 또는 32x32 크기일 경우, 상기 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보를 부호화하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보는 -7~247 사이의 값으로 부호화되는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 양자화 행렬에 대한 정보를 부호화하는 단계는,
    상기 양자화 행렬에 대해 스캔을 수행하여 정렬된 양자화 행렬 계수 배열을 도출하는 단계; 및
    상기 정렬된 양자화 행렬 계수 배열에 대해 상기 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보를 생성하여 부호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 양자화 행렬에 대해 대각 스캔을 수행하여 상기 정렬된 양자화 행렬 계수 배열을 도출하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보는 상기 정렬된 양자화 행렬 계수 배열 내에서 현재 양자화 행렬 계수와 상기 현재 양자화 행렬 계수 이전에 부호화된 이전 양자화 행렬 계수 간의 차분값인 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 양자화 행렬이 4x4 크기의 변환 계수 블록에 사용되는 경우, 상기 양자화 행렬에 대해 4x4 크기의 대각 스캔을 수행하며,
    상기 양자화 행렬이 8x8, 16x16 및 32x32 중 하나의 크기를 가지는 변환 계수 블록에 사용되는 경우, 상기 양자화 행렬에 대해 8x8 크기의 대각 스캔을 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  16. 양자화 시 사용되는 양자화 행렬을 결정하고, 상기 양자화 행렬에 대한 정보를 부호화하되,
    상기 양자화 행렬에 대한 정보는 양자화 행렬의 DC 값을 나타내는 정보 및 양자화 행렬 계수의 차분값을 나타내는 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
PCT/KR2013/003203 2012-04-16 2013-04-16 영상 부호화/복호화 방법 및 장치 WO2013157825A1 (ko)

Priority Applications (33)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PL18153033T PL3346707T3 (pl) 2012-04-16 2013-04-16 Sposób kodowania/dekodowania obrazu
EP18153143.5A EP3346708B1 (en) 2012-04-16 2013-04-16 Method for encoding image
BR122021010845-5A BR122021010845B1 (pt) 2012-04-16 2013-04-16 Método e mídia de gravação não transitória legível por computador para decodificar vídeo
CN201911389686.7A CN111064966B (zh) 2012-04-16 2013-04-16 图像解码方法和图像编码方法
EP13778886.5A EP2840791B1 (en) 2012-04-16 2013-04-16 Method for decoding image
US14/382,251 US9571841B2 (en) 2012-04-16 2013-04-16 Method and device for encoding/decoding image
CN201911389738.0A CN111131838B (zh) 2012-04-16 2013-04-16 图像解码方法和图像编码方法
BR112014022670-9A BR112014022670B1 (pt) 2012-04-16 2013-04-16 Método e mídia legível por computador para decodificar vídeo
PL18153143T PL3346708T3 (pl) 2012-04-16 2013-04-16 Sposób kodowania obrazu
BR122021005953-5A BR122021005953B1 (pt) 2012-04-16 2013-04-16 Método e mídia de gravação não transitória legível por computador para decodificar vídeo
BR122021002351-4A BR122021002351B1 (pt) 2012-04-16 2013-04-16 Método e mídia de gravação não transitória legível por computador para decodificar vídeo
CN201380020262.8A CN104488273A (zh) 2012-04-16 2013-04-16 用于编码/解码图像的方法和装置
CN201911388338.8A CN111131820B (zh) 2012-04-16 2013-04-16 图像解码方法和图像编码方法
EP18152743.3A EP3346706B1 (en) 2012-04-16 2013-04-16 Method for encoding/decoding image
CN201911389539.XA CN111147851B (zh) 2012-04-16 2013-04-16 图像解码方法和图像编码方法
PL18152743T PL3346706T3 (pl) 2012-04-16 2013-04-16 Sposób kodowania/dekodowania obrazu
EP20201849.5A EP3787292A1 (en) 2012-04-16 2013-04-16 Method and device for encoding/ decoding image
JP2015505658A JP6140269B2 (ja) 2012-04-16 2013-04-16 映像符号化／復号化方法及び装置
ES13778886.5T ES2664693T3 (es) 2012-04-16 2013-04-16 Método y dispositivo para codificar/decodificar imagen
EP18153033.8A EP3346707B1 (en) 2012-04-16 2013-04-16 Method for encoding/decoding image
BR122020023544-6A BR122020023544B1 (pt) 2012-04-16 2013-04-16 Método e mídia de gravação não transitória legível por computador para decodificar vídeo
EP18152741.7A EP3346705B1 (en) 2012-04-16 2013-04-16 Method for encoding/decoding image
EP18152079.2A EP3343920B1 (en) 2012-04-16 2013-04-16 Method for encoding/decoding image
PL18152741T PL3346705T3 (pl) 2012-04-16 2013-04-16 Sposób kodowania/dekodowania obrazu
CN201911389662.1A CN111147852B (zh) 2012-04-16 2013-04-16 图像解码方法和图像编码方法
US15/297,570 US10057579B2 (en) 2012-04-16 2016-10-19 Method and device for encoding/decoding image
US16/034,481 US10477213B2 (en) 2012-04-16 2018-07-13 Method and device for encoding/decoding image
US16/034,534 US10455233B2 (en) 2012-04-16 2018-07-13 Method and device for encoding/decoding image
US16/034,577 US10448018B2 (en) 2012-04-16 2018-07-13 Method and device for encoding/decoding image
US16/034,506 US10455232B2 (en) 2012-04-16 2018-07-13 Method and device for encoding/decoding image
US16/034,557 US10455234B2 (en) 2012-04-16 2018-07-13 Method and device for encoding/decoding image
US16/589,276 US10924742B2 (en) 2012-04-16 2019-10-01 Method and device for encoding/decoding image
US17/144,477 US11553183B2 (en) 2012-04-16 2021-01-08 Method and device for encoding/decoding image

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20120039270 2012-04-16
KR10-2012-0039270 2012-04-16
KR10-2013-0041807 2013-04-16
KR1020130041807A KR101527445B1 (ko) 2012-04-16 2013-04-16 영상 부호화/복호화 방법 및 장치

Related Child Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US14/382,251 A-371-Of-International US9571841B2 (en) 2012-04-16 2013-04-16 Method and device for encoding/decoding image
US15/297,570 Continuation US10057579B2 (en) 2012-04-16 2016-10-19 Method and device for encoding/decoding image

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2013157825A1 true WO2013157825A1 (ko) 2013-10-24

Family

ID=49635805

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2013/003203 WO2013157825A1 (ko) 2012-04-16 2013-04-16 영상 부호화/복호화 방법 및 장치

Country Status (10)

Country Link
US (9) US9571841B2 (ko)
EP (7) EP3346708B1 (ko)
JP (1) JP6140269B2 (ko)
KR (14) KR101527445B1 (ko)
CN (6) CN104488273A (ko)
BR (5) BR122021005953B1 (ko)
ES (3) ES2664693T3 (ko)
PL (4) PL3346707T3 (ko)
PT (1) PT2840791T (ko)
WO (1) WO2013157825A1 (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013219727A (ja) * 2011-11-07 2013-10-24 Canon Inc 画像符号化装置、画像符号化方法及びプログラム、画像復号装置、画像復号方法及びプログラム
JP2014535250A (ja) * 2011-11-07 2014-12-25 クゥアルコム・インコーポレイテッドＱｕａｌｃｏｍｍ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ ビデオコード化のための量子化行列の信号伝達
JP2017073837A (ja) * 2011-11-07 2017-04-13 キヤノン株式会社 画像符号化装置、画像符号化方法及びプログラム、画像復号装置、画像復号方法及びプログラム
WO2020003740A1 (ja) * 2018-06-29 2020-01-02 キヤノン株式会社 画像符号化装置及び画像復号装置及びそれらの制御方法及びプログラム

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015002462A (ja) * 2013-06-17 2015-01-05 ソニー株式会社 画像圧縮回路、画像圧縮方法、および伝送システム
CN106663209B (zh) * 2014-09-19 2020-05-08 华为技术有限公司 用于非均匀映射图像/视频编码中不同尺寸的量化矩阵之间的量化矩阵系数的方法和装置
TWI561060B (en) * 2015-01-15 2016-12-01 Mstar Semiconductor Inc Signal processing apparatus and signal processing method including quantization or inverse-quantization process
US9780891B2 (en) * 2016-03-03 2017-10-03 Electronics And Telecommunications Research Institute Method and device for calibrating IQ imbalance and DC offset of RF tranceiver
CN116233457A (zh) * 2018-03-30 2023-06-06 松下电器（美国）知识产权公司 编码装置、解码装置以及存储介质
WO2020084929A1 (ja) * 2018-10-23 2020-04-30 日本電気株式会社 映像符号化又は復号装置、映像符号化又は復号方法、プログラム、及び記録媒体
JP2020098983A (ja) 2018-12-17 2020-06-25 キヤノン株式会社 画像符号化装置、画像符号化方法、画像復号装置、画像復号方法
JP2020098984A (ja) * 2018-12-17 2020-06-25 キヤノン株式会社 画像符号化装置及び画像復号装置及びそれらの制御方法及びプログラム
US20220086443A1 (en) * 2018-12-26 2022-03-17 Electronics And Telecommunications Research Institute Quantization matrix encoding/decoding method and device, and recording medium in which bitstream is stored
US11570439B2 (en) * 2019-05-15 2023-01-31 Hyundai Motor Company Inverse quantization device and method used in video decoding device
KR20200133185A (ko) * 2019-05-15 2020-11-26 현대자동차주식회사 영상 복호화 장치에서 이용하는 역양자화장치 및 방법
CN117714685A (zh) * 2019-06-18 2024-03-15 Lg 电子株式会社 图像解码方法和装置
KR102644971B1 (ko) * 2019-06-28 2024-03-08 엘지전자 주식회사 크로마 양자화 파라미터 테이블을 사용하는 영상 디코딩 방법 및 그 장치
EP4014490A1 (en) * 2019-08-14 2022-06-22 InterDigital VC Holdings France, SAS Quantization matrix prediction for video encoding and decoding
CN114270838B (zh) * 2019-08-20 2024-04-12 北京字节跳动网络技术有限公司 变换跳过模式的信令通知
US20220345694A1 (en) * 2019-09-23 2022-10-27 Lg Electronics Inc. Image encoding/decoding method and apparatus using quantization matrix, and method for transmitting bitstream
US11575896B2 (en) * 2019-12-16 2023-02-07 Panasonic Intellectual Property Corporation Of America Encoder, decoder, encoding method, and decoding method
US11451779B2 (en) 2020-03-05 2022-09-20 Qualcomm Incorporated Scaling list signalling for video coding
EP4378163A1 (en) * 2021-07-27 2024-06-05 Beijing Dajia Internet Information Technology Co., Ltd. Coding enhancement in cross-component sample adaptive offset

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070008476A (ko) * 2006-11-28 2007-01-17 삼성전자주식회사 동영상 부호화 방법과 그 장치
KR20070115551A (ko) * 2006-06-02 2007-12-06 삼성전자주식회사 Ｎ－ｂｉｔ 영상 데이터 부호화/복호화 장치 및 방법
KR20090068100A (ko) * 2007-12-21 2009-06-25 한국전자통신연구원 오디오 부호화 및 복호화 방법과 그 장치
KR101024282B1 (ko) * 2009-10-30 2011-03-29 중앙대학교 산학협력단 압축 영역에서의 영상 복원 장치 및 방법
KR20110065092A (ko) * 2009-12-09 2011-06-15 삼성전자주식회사 회전 변환을 이용한 영상 부호화, 복호화 방법 및 장치

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3855286B2 (ja) 1995-10-26 2006-12-06 ソニー株式会社 画像符号化装置および画像符号化方法、画像復号化装置および画像復号化方法、並びに記録媒体
KR100210384B1 (ko) 1996-05-14 1999-07-15 전주범 양자화기
US6999511B1 (en) 1999-02-23 2006-02-14 International Business Machines Corporation Dynamically switching quant matrix tables within an MPEG-2 encoder
KR100584552B1 (ko) * 2003-01-14 2006-05-30 삼성전자주식회사 동영상 부호화 및 복호화 방법과 그 장치
US7738554B2 (en) 2003-07-18 2010-06-15 Microsoft Corporation DC coefficient signaling at small quantization step sizes
KR101169895B1 (ko) 2004-01-20 2012-07-31 파나소닉 주식회사 화상 부호화 방법, 화상 복호화 방법, 화상 부호화 장치, 화상 복호화 장치 및 그 프로그램
ES2392437T3 (es) * 2004-01-30 2012-12-10 Panasonic Corporation Procedimiento de decodificación de vídeos que utiliza matrices de cuantificación adaptativas
EP1675402A1 (en) 2004-12-22 2006-06-28 Thomson Licensing Optimisation of a quantisation matrix for image and video coding
JP4146444B2 (ja) 2005-03-16 2008-09-10 株式会社東芝 動画像符号化の方法及び装置
KR100677616B1 (ko) * 2005-09-28 2007-02-02 삼성전자주식회사 동영상 부호화 및 복호화 방법과 그 장치
CN100551072C (zh) * 2006-06-05 2009-10-14 华为技术有限公司 一种编码中量化矩阵选择方法、装置及编解码方法及系统
JP2008003520A (ja) 2006-06-26 2008-01-10 Toshiba Corp フォトマスク及び半導体装置の製造方法
JP4569840B2 (ja) 2007-09-12 2010-10-27 ソニー株式会社 画像符号化装置、画像符号化方法
CN101453643B (zh) * 2007-12-04 2011-05-18 华为技术有限公司 量化模式、图像编码、解码方法、编码器、解码器及系统
EP2445217A1 (en) * 2009-06-19 2012-04-25 Mitsubishi Electric Corporation Image encoding device, image decoding device, image encoding method, and image decoding method
CN102474269A (zh) * 2009-08-06 2012-05-23 松下电器产业株式会社 编码方法、解码方法、编码装置及解码装置
MX2012004556A (es) * 2009-10-30 2012-05-08 Panasonic Corp Metodo de descodificacion de imagenes, metodo de codificacion de imagenes, dispositivo descodificador de imagenes, dispositivo codificador de imagenes, programas y circuitos integrados.
BR122020013775B1 (pt) 2010-06-04 2022-04-19 Sony Corporation. Aparelho e método de processamento de imagem
EP2405656B1 (en) 2010-07-06 2015-09-02 BlackBerry Limited Methods and devices for data compression using adaptive reconstruction levels
US9167252B2 (en) * 2010-12-01 2015-10-20 Texas Instruments Incorporated Quantization matrix compression in video coding
US8953690B2 (en) * 2011-02-16 2015-02-10 Google Technology Holdings LLC Method and system for processing video data
JP6120490B2 (ja) 2011-11-07 2017-04-26 キヤノン株式会社 画像符号化装置、画像符号化方法及びプログラム、画像復号装置、画像復号方法及びプログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070115551A (ko) * 2006-06-02 2007-12-06 삼성전자주식회사 Ｎ－ｂｉｔ 영상 데이터 부호화/복호화 장치 및 방법
KR20070008476A (ko) * 2006-11-28 2007-01-17 삼성전자주식회사 동영상 부호화 방법과 그 장치
KR20090068100A (ko) * 2007-12-21 2009-06-25 한국전자통신연구원 오디오 부호화 및 복호화 방법과 그 장치
KR101024282B1 (ko) * 2009-10-30 2011-03-29 중앙대학교 산학협력단 압축 영역에서의 영상 복원 장치 및 방법
KR20110065092A (ko) * 2009-12-09 2011-06-15 삼성전자주식회사 회전 변환을 이용한 영상 부호화, 복호화 방법 및 장치

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013219727A (ja) * 2011-11-07 2013-10-24 Canon Inc 画像符号化装置、画像符号化方法及びプログラム、画像復号装置、画像復号方法及びプログラム
JP2014535250A (ja) * 2011-11-07 2014-12-25 クゥアルコム・インコーポレイテッドＱｕａｌｃｏｍｍ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ ビデオコード化のための量子化行列の信号伝達
JP2017073837A (ja) * 2011-11-07 2017-04-13 キヤノン株式会社 画像符号化装置、画像符号化方法及びプログラム、画像復号装置、画像復号方法及びプログラム
JP2018121355A (ja) * 2011-11-07 2018-08-02 キヤノン株式会社 画像符号化装置、画像符号化方法及びプログラム、画像復号装置、画像復号方法及びプログラム
US10277915B2 (en) 2011-11-07 2019-04-30 Qualcomm Incorporated Signaling quantization matrices for video coding
JP2019075836A (ja) * 2011-11-07 2019-05-16 キヤノン株式会社 画像符号化装置、画像符号化方法及びプログラム、画像復号装置、画像復号方法及びプログラム
JP2019097208A (ja) * 2011-11-07 2019-06-20 キヤノン株式会社 画像符号化装置、画像符号化方法及びプログラム、画像復号装置、画像復号方法及びプログラム
WO2020003740A1 (ja) * 2018-06-29 2020-01-02 キヤノン株式会社 画像符号化装置及び画像復号装置及びそれらの制御方法及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
EP3346706B1 (en) 2020-10-28
EP3346705A1 (en) 2018-07-11
CN104488273A (zh) 2015-04-01
US11553183B2 (en) 2023-01-10
KR101952183B1 (ko) 2019-02-26
KR20200105787A (ko) 2020-09-09
EP3346706A1 (en) 2018-07-11
US20210136383A1 (en) 2021-05-06
KR20230141670A (ko) 2023-10-10
US20180324431A1 (en) 2018-11-08
KR101952184B1 (ko) 2019-02-26
US10448018B2 (en) 2019-10-15
PL3346707T3 (pl) 2021-05-04
US10477213B2 (en) 2019-11-12
KR20130116831A (ko) 2013-10-24
EP3346707A1 (en) 2018-07-11
US20200045315A1 (en) 2020-02-06
KR102152975B1 (ko) 2020-09-07
EP3346708A1 (en) 2018-07-11
JP2015516754A (ja) 2015-06-11
EP3343920B1 (en) 2019-06-26
US20180324432A1 (en) 2018-11-08
KR101979681B1 (ko) 2019-05-17
EP3343920A1 (en) 2018-07-04
CN111064966B (zh) 2022-05-31
EP2840791B1 (en) 2018-03-28
CN111131838B (zh) 2022-05-31
US10455233B2 (en) 2019-10-22
KR20130116843A (ko) 2013-10-24
CN111064966A (zh) 2020-04-24
US10455232B2 (en) 2019-10-22
KR20180068918A (ko) 2018-06-22
KR101691978B1 (ko) 2017-01-02
ES2664693T3 (es) 2018-04-23
JP6140269B2 (ja) 2017-05-31
CN111147852B (zh) 2022-05-31
US20150078442A1 (en) 2015-03-19
KR102462009B1 (ko) 2022-11-03
KR102349176B1 (ko) 2022-01-10
CN111131820A (zh) 2020-05-08
ES2743227T3 (es) 2020-02-18
US10924742B2 (en) 2021-02-16
KR20220006134A (ko) 2022-01-14
KR20180068920A (ko) 2018-06-22
KR20190053827A (ko) 2019-05-20
EP3346708B1 (en) 2020-11-25
KR20220151140A (ko) 2022-11-14
BR112014022670A2 (ko) 2017-06-20
US10455234B2 (en) 2019-10-22
KR101952182B1 (ko) 2019-02-26
KR20180068921A (ko) 2018-06-22
PT2840791T (pt) 2018-04-16
BR122021002351B1 (pt) 2023-03-14
CN111147851A (zh) 2020-05-12
BR112014022670B1 (pt) 2023-03-28
CN111131820B (zh) 2022-05-31
US9571841B2 (en) 2017-02-14
KR20130116845A (ko) 2013-10-24
KR20130116844A (ko) 2013-10-24
KR101527445B1 (ko) 2015-06-11
BR122021010845B1 (pt) 2023-03-14
EP2840791A4 (en) 2015-12-23
EP3787292A1 (en) 2021-03-03
US20180324430A1 (en) 2018-11-08
US10057579B2 (en) 2018-08-21
US20180324433A1 (en) 2018-11-08
KR20170042526A (ko) 2017-04-19
KR101726680B1 (ko) 2017-04-13
EP3346707B1 (en) 2020-11-11
CN111147851B (zh) 2022-09-13
PL3346705T3 (pl) 2021-04-06
PL3346706T3 (pl) 2021-04-06
PL3346708T3 (pl) 2021-03-08
US20180324429A1 (en) 2018-11-08
KR101868122B1 (ko) 2018-06-18
KR101710994B1 (ko) 2017-02-28
ES2837009T3 (es) 2021-06-29
KR102583640B1 (ko) 2023-09-27
BR122020023544B1 (pt) 2023-03-14
BR122021005953B1 (pt) 2023-03-14
EP2840791A1 (en) 2015-02-25
EP3346705B1 (en) 2020-10-28
US20170041610A1 (en) 2017-02-09
CN111147852A (zh) 2020-05-12
KR20180068919A (ko) 2018-06-22
CN111131838A (zh) 2020-05-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2013157825A1 (ko) 영상 부호화/복호화 방법 및 장치
WO2018128323A1 (ko) 이차 변환을 이용한 비디오 신호의 인코딩/디코딩 방법 및 장치
WO2018097691A2 (ko) 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 저장한 기록 매체
WO2017209328A1 (ko) 영상 코딩 시스템에서 인트라 예측 방법 및 장치
WO2018030599A1 (ko) 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치
WO2018066849A1 (ko) 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 저장한 기록 매체
WO2014003423A4 (ko) 영상 부호화/복호화 방법 및 장치
WO2018128322A1 (ko) 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치
WO2017043949A1 (ko) 비디오 신호 처리 방법 및 장치
WO2018038554A1 (ko) 이차 변환을 이용한 비디오 신호의 인코딩/디코딩 방법 및 장치
WO2018236028A1 (ko) 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치
WO2020009556A1 (ko) 변환에 기반한 영상 코딩 방법 및 그 장치
WO2012023806A2 (ko) 영상 부호화 방법 및 장치, 그리고 복호화 방법 및 장치
WO2011021838A2 (en) Method and apparatus for encoding video, and method and apparatus for decoding video
WO2011016702A2 (ko) 영상의 부호화 방법 및 장치, 그 복호화 방법 및 장치
WO2020071616A1 (ko) Cclm에 기반한 인트라 예측 방법 및 그 장치
WO2011126282A2 (en) Method and apparatus for encoding video by using transformation index, and method and apparatus for decoding video by using transformation index
EP2556672A2 (en) Method and apparatus for encoding video by using transformation index, and method and apparatus for decoding video by using transformation index
WO2017086738A1 (ko) 영상 부호화/복호화 방법 및 장치
WO2019235891A1 (ko) 비디오 신호 처리 방법 및 장치
WO2011071325A2 (en) Method and apparatus for encoding and decoding image by using rotational transform
WO2021071183A1 (ko) 현재블록의 변환계수들을 역변환하는 방법 및 장치
WO2012150849A2 (ko) 에러에 강인한 인-루프 필터를 이용하는 영상 부호화/복호화 방법과 그에 관한 시그널링 방법
WO2019231206A1 (ko) 영상 부호화/복호화 방법 및 장치
WO2021054797A1 (ko) 스케일링 프로세스를 사용하는 비디오 신호 처리 방법 및 장치

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 13778886

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 14382251

Country of ref document: US

Ref document number: 2013778886

Country of ref document: EP

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2015505658

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

REG Reference to national code

Ref country code: BR

Ref legal event code: B01A

Ref document number: 112014022670

Country of ref document: BR

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 112014022670

Country of ref document: BR

Kind code of ref document: A2

Effective date: 20140912