WO2018038554A1 - 이차 변환을 이용한 비디오 신호의 인코딩/디코딩 방법 및 장치 - Google Patents

이차 변환을 이용한 비디오 신호의 인코딩/디코딩 방법 및 장치 Download PDF

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WO2018038554A1
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이범식
구문모
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엘지전자(주)
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    • 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
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    • 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
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    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/625—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using discrete cosine transform [DCT]

Definitions

  • the present invention relates to a method and apparatus for encoding / decoding a video signal, and more particularly, to a method and apparatus for supporting a video signal using secondary transform.
  • Compression coding refers to a series of signal processing techniques for transmitting digitized information through a communication line or for storing in a form suitable for a storage medium.
  • Media such as an image, an image, an audio, and the like may be a target of compression encoding.
  • a technique of performing compression encoding on an image is called video image compression.
  • Next-generation video content will be characterized by high spatial resolution, high frame rate and high dimensionality of scene representation. Processing such content would result in a tremendous increase in terms of memory storage, memory access rate, and processing power.
  • An object of the present invention is to propose a method of applying a secondary transform on a signal of a transform region that is primary transformed.
  • the present invention proposes a method for generating a secondary transform kernel by using a characteristic of a residual signal.
  • the present invention proposes a method of applying a secondary transform on a sub-block basis to a transform block to which the primary transform is applied.
  • the present invention proposes a method for determining a transform kernel applied to a secondary transform according to the type of transform kernel applied to the primary transform.
  • the present invention proposes a method of applying a quadratic transformation using a lifting technique.
  • An aspect of the present invention provides a method of encoding a video signal, the method comprising: generating a prediction block of a current block; Subtracting the prediction block from an original block to generate a residual block of the current block; Generating a transform block that is primary transformed by performing a primary transform on the residual block; And generating a second transformed transform block by performing a secondary transform on the first transformed transform block.
  • said secondary transform comprises the following steps: generating a covariance matrix of a residual signal using a line graph; Calculating a covariance matrix of the first order transform based on the covariance matrix of the residual signal and the first order transform; And performing eigen decomposition on the covariance matrix of the first order transform.
  • the generating of the covariance matrix of the residual signal comprises: an adjacency matrix representing the line graph, a degree matrix including order information of vertices of the line graph, and the line Generating a self-loop matrix that includes self-loop information of vertices of the graph, wherein the residual signal is based on the adjacent matrix, the order matrix, and the magnetic loop matrix. It is possible to generate a covariance matrix of.
  • the magnetic loop matrix may be generated based on a correlation coefficient between a vertex of the line graph and a reference pixel neighboring the current block.
  • the first transform may be performed using any one of a discrete cosine transform (DCT), a discrete sine transform (DST), a karhunen loeve transform, or a graph based transform.
  • DCT discrete cosine transform
  • DST discrete sine transform
  • karhunen loeve transform a graph based transform.
  • the generating of the secondary transformed transform block includes dividing the primary transformed transform block into a plurality of sub-blocks, and for the sub-block unit for the primary transformed transform block.
  • a quadratic transformed transform block may be generated.
  • generating the second transformed transform block may include determining a second transform kernel applied to the second transform based on the first transform kernel applied to the first transform. .
  • the generating of the second transformed transform block may include generating a second transform kernel applied to the second transform based on an intra prediction mode of the current block and a first transform kernel applied to the first transform. Determining may include.
  • determining the secondary transform kernel comprises generating a secondary transform kernel candidate to be applied to the secondary transform based on the primary transform kernel, wherein the secondary Among the transform kernel candidates, a secondary transform kernel that minimizes a rate-distortion cost may be determined as a secondary transform kernel applied to the secondary transform.
  • Another aspect of the present invention provides a method of decoding a video signal, the method comprising: generating a first transform block of the current block by decoding a transform coefficient of the current block from the video signal; Generating a second transform block by inverse quantizing the first transform block; Generating a third transform block by performing a first inverse transform on the second transform block; And generating a residual block of the current block by performing a second inverse transform on the third transform block.
  • said first inverse transform comprises the following steps: generating a covariance matrix of a residual signal using a line graph; Calculating a covariance matrix of the second inverse transform based on the covariance matrix of the residual signal and the second inverse transform; And performing eigen decomposition on the covariance matrix of the second inverse transform.
  • the generating of the covariance matrix of the residual signal comprises: an adjacency matrix representing the line graph, a degree matrix including order information of vertices of the line graph, and the line Generating a self-loop matrix that includes self-loop information of vertices of the graph, wherein the residual signal is based on the adjacent matrix, the order matrix, and the magnetic loop matrix. It is possible to generate a covariance matrix of.
  • the magnetic loop matrix may be generated based on a correlation coefficient between a vertex of the line graph and a reference pixel neighboring the current block.
  • the second inverse transform may be performed using any one of a discrete cosine transform (DCT), a discrete sine transform (DST), a karhunen loeve transform, or a graph based transform.
  • DCT discrete cosine transform
  • DST discrete sine transform
  • karhunen loeve transform a graph based transform.
  • the generating of the third transform block includes dividing the second transform block into a plurality of subblocks, and performing the first inverse transform in units of the subblocks with respect to the second transform block. In this way, a third transform block can be generated.
  • the generating of the third transform block may include determining a transform kernel applied to the first inverse transform based on the transform kernel applied to the second inverse transform.
  • generating the third transform block comprises determining a transform kernel applied to the first inverse transform based on an intra prediction mode of the current block and a transform kernel applied to the second inverse transform. Can be.
  • determining the transform kernel applied to the first inverse transform comprises generating a transform kernel candidate to be applied to the first inverse transform based on the transform kernel applied to the second inverse transform.
  • the transform kernel applied to the first inverse transform may be determined based on index information received from an encoder among the transform kernel candidates.
  • an apparatus for decoding a video signal the first transform block generating unit for generating a first transform block of the current block by decoding a transform coefficient of the current block from the video signal ;
  • a second transform block generation unit generating a second transform block by inversely quantizing the first transform block;
  • a third transform block generation unit generating a third transform block by performing a first inverse transform on the second transform block;
  • a residual block generator configured to generate a residual block of the current block by performing a second inverse transform on the third transform block.
  • a transform ie, a secondary transform
  • compression performance may be further improved, and the amount of residual signal data signaled to the decoder may be effectively reduced.
  • a transform ie, a secondary transform
  • the computational amount of the multiplication operation can be effectively reduced, thereby improving the encoding / decoding performance.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram of an encoder in which encoding of a still image or video signal is performed according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 2 is a schematic block diagram of a decoder in which encoding of a still image or video signal is performed according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 3 is a diagram for describing a partition structure of a coding unit that may be applied to the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a prediction unit applicable to the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an intra prediction method as an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 6 illustrates a prediction direction according to an intra prediction mode.
  • FIG. 7 is a diagram for describing a process of obtaining a graph-based transformation matrix based on a 1D graph and a 2D graph as an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 8 is a diagram for describing a method of applying a secondary transform to a signal of a transform region of a primary transform, according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a method of modeling a residual signal of a pixel region using a line graph as an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a method of applying a secondary transform to a signal of a transform region of a primary transform, according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a method of determining a second transform kernel based on an intra prediction mode and a transform kernel applied to a first order transform according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a method of applying a second order transform in a butterfly manner as an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 13 is an embodiment to which the present invention is applied and is a view for explaining a comparison between a butterfly method and a lifting method.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a method of applying a second order transformation using a lifting scheme as an embodiment to which the present invention is applied.
  • 15 is a diagram illustrating a decoding method of a video signal according to an embodiment of the present invention.
  • 16 is a diagram illustrating an apparatus for decoding a video signal according to an embodiment of the present invention.
  • the 'processing unit' refers to a unit in which a process of encoding / decoding such as prediction, transformation, and / or quantization is performed.
  • the processing unit may be referred to as a 'processing block' or 'block'.
  • the processing unit may be interpreted to include a unit for the luma component and a unit for the chroma component.
  • the processing unit may correspond to a Coding Tree Unit (CTU), a Coding Unit (CU), a Prediction Unit (PU), or a Transform Unit (TU).
  • CTU Coding Tree Unit
  • CU Coding Unit
  • PU Prediction Unit
  • TU Transform Unit
  • the processing unit may be interpreted as a unit for a luma component or a unit for a chroma component.
  • the processing unit may be a coding tree block (CTB), a coding block (CB), a prediction block (PU), or a transform block (TB) for a luma component. May correspond to. Or, it may correspond to a coding tree block (CTB), a coding block (CB), a prediction block (PU), or a transform block (TB) for a chroma component.
  • CTB coding tree block
  • CB coding block
  • PU prediction block
  • TB transform block
  • the present invention is not limited thereto, and the processing unit may be interpreted to include a unit for a luma component and a unit for a chroma component.
  • processing unit is not necessarily limited to square blocks, but may also be configured in a polygonal form having three or more vertices.
  • a pixel, a pixel, and the like are referred to collectively as a sample.
  • using a sample may mean using a pixel value or a pixel value.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram of an encoder in which encoding of a still image or video signal is performed according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • the encoder 100 may include an image divider 110, a subtractor 115, a transform unit 120, a quantizer 130, an inverse quantizer 140, an inverse transform unit 150, and a filtering unit. 160, a decoded picture buffer (DPB) 170, a predictor 180, and an entropy encoder 190.
  • the predictor 180 may include an inter predictor 181 and an intra predictor 182.
  • the image divider 110 divides an input video signal (or a picture or a frame) input to the encoder 100 into one or more processing units.
  • the subtractor 115 subtracts the difference from the prediction signal (or prediction block) output from the prediction unit 180 (that is, the inter prediction unit 181 or the intra prediction unit 182) in the input image signal. Generate a residual signal (or difference block). The generated difference signal (or difference block) is transmitted to the converter 120.
  • the transform unit 120 may convert a differential signal (or a differential block) into a transform scheme (eg, a discrete cosine transform (DCT), a discrete sine transform (DST), a graph-based transform (GBT), and a karhunen-loeve transform (KLT)). Etc.) to generate transform coefficients.
  • a transform scheme eg, a discrete cosine transform (DCT), a discrete sine transform (DST), a graph-based transform (GBT), and a karhunen-loeve transform (KLT)
  • the quantization unit 130 quantizes the transform coefficients and transmits the transform coefficients to the entropy encoding unit 190, and the entropy encoding unit 190 entropy codes the quantized signals and outputs them as bit streams.
  • the quantized signal output from the quantization unit 130 may be used to generate a prediction signal.
  • the quantized signal may recover the differential signal by applying inverse quantization and inverse transformation through an inverse quantization unit 140 and an inverse transformation unit 150 in a loop.
  • a reconstructed signal may be generated by adding the reconstructed difference signal to a prediction signal output from the inter predictor 181 or the intra predictor 182.
  • the filtering unit 160 applies filtering to the reconstruction signal and outputs it to the reproduction apparatus or transmits the decoded picture buffer to the decoding picture buffer 170.
  • the filtered signal transmitted to the decoded picture buffer 170 may be used as the reference picture in the inter prediction unit 181. As such, by using the filtered picture as a reference picture in the inter prediction mode, not only image quality but also encoding efficiency may be improved.
  • the decoded picture buffer 170 may store the filtered picture for use as a reference picture in the inter prediction unit 181.
  • the inter prediction unit 181 performs temporal prediction and / or spatial prediction to remove temporal redundancy and / or spatial redundancy with reference to a reconstructed picture.
  • the reference picture used to perform the prediction is a transformed signal that has been quantized and dequantized in units of blocks at the time of encoding / decoding, a blocking artifact or a ringing artifact may exist. have.
  • the inter prediction unit 181 may interpolate the signals between pixels in sub-pixel units by applying a lowpass filter to solve performance degradation due to discontinuity or quantization of such signals.
  • the subpixel refers to a virtual pixel generated by applying an interpolation filter
  • the integer pixel refers to an actual pixel existing in the reconstructed picture.
  • the interpolation method linear interpolation, bi-linear interpolation, wiener filter, or the like may be applied.
  • the interpolation filter may be applied to a reconstructed picture to improve the precision of prediction.
  • the inter prediction unit 181 generates an interpolation pixel by applying an interpolation filter to integer pixels, and uses an interpolated block composed of interpolated pixels as a prediction block. You can make predictions.
  • the intra predictor 182 predicts the current block by referring to samples in the vicinity of the block to which the current encoding is to be performed.
  • the intra prediction unit 182 may perform the following process to perform intra prediction. First, reference samples necessary for generating a prediction signal may be prepared. The prediction signal may be generated using the prepared reference sample. In addition, the prediction mode is encoded. In this case, the reference sample may be prepared through reference sample padding and / or reference sample filtering. Since the reference sample has been predicted and reconstructed, there may be a quantization error. Accordingly, the reference sample filtering process may be performed for each prediction mode used for intra prediction to reduce such an error.
  • the prediction signal (or prediction block) generated by the inter prediction unit 181 or the intra prediction unit 182 is used to generate a reconstruction signal (or reconstruction block) or a differential signal (or differential block). It can be used to generate.
  • FIG. 2 is a schematic block diagram of a decoder in which encoding of a still image or video signal is performed according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • the decoder 200 includes an entropy decoding unit 210, an inverse quantization unit 220, an inverse transform unit 230, an adder 235, a filtering unit 240, and a decoded picture buffer (DPB).
  • Buffer Unit (250) the prediction unit 260 may be configured.
  • the predictor 260 may include an inter predictor 261 and an intra predictor 262.
  • the reconstructed video signal output through the decoder 200 may be reproduced through the reproducing apparatus.
  • the decoder 200 receives a signal (ie, a bit stream) output from the encoder 100 of FIG. 1, and the received signal is entropy decoded through the entropy decoding unit 210.
  • the inverse quantization unit 220 obtains a transform coefficient from the entropy decoded signal using the quantization step size information.
  • the inverse transform unit 230 applies an inverse transform scheme to inverse transform the transform coefficients to obtain a residual signal (or a differential block).
  • the adder 235 outputs the obtained difference signal (or difference block) from the prediction unit 260 (that is, the prediction signal (or prediction block) output from the inter prediction unit 261 or the intra prediction unit 262. ) Generates a reconstructed signal (or a reconstruction block).
  • the filtering unit 240 applies filtering to the reconstructed signal (or the reconstructed block) and outputs the filtering to the reproduction device or transmits the decoded picture buffer unit 250 to the reproduction device.
  • the filtered signal transmitted to the decoded picture buffer unit 250 may be used as a reference picture in the inter predictor 261.
  • the embodiments described by the filtering unit 160, the inter prediction unit 181, and the intra prediction unit 182 of the encoder 100 are respectively the filtering unit 240, the inter prediction unit 261, and the decoder of the decoder. The same may be applied to the intra predictor 262.
  • a still image or video compression technique uses a block-based image compression method.
  • the block-based image compression method is a method of processing an image by dividing the image into specific block units, and may reduce memory usage and calculation amount.
  • FIG. 3 is a diagram for describing a partition structure of a coding unit that may be applied to the present invention.
  • the encoder splits one image (or picture) into units of a coding tree unit (CTU) in a rectangular shape.
  • CTU coding tree unit
  • one CTU is sequentially encoded according to a raster scan order.
  • the size of the CTU may be set to any one of 64 ⁇ 64, 32 ⁇ 32, and 16 ⁇ 16.
  • the encoder may select and use the size of the CTU according to the resolution of the input video or the characteristics of the input video.
  • the CTU includes a coding tree block (CTB) for luma components and a CTB for two chroma components corresponding thereto.
  • CTB coding tree block
  • One CTU may be divided into a quad-tree structure. That is, one CTU has a square shape and is divided into four units having a half horizontal size and a half vertical size to generate a coding unit (CU). have. This partitioning of the quad-tree structure can be performed recursively. That is, a CU is hierarchically divided into quad-tree structures from one CTU.
  • CU coding unit
  • the CU refers to a basic unit of coding in which an input image is processed, for example, intra / inter prediction is performed.
  • the CU includes a coding block (CB) for a luma component and a CB for two chroma components corresponding thereto.
  • CB coding block
  • the size of a CU may be set to any one of 64 ⁇ 64, 32 ⁇ 32, 16 ⁇ 16, and 8 ⁇ 8.
  • the root node of the quad-tree is associated with the CTU.
  • the quad-tree is split until it reaches a leaf node, which corresponds to a CU.
  • the CTU may not be divided according to the characteristics of the input image.
  • the CTU corresponds to a CU.
  • a node that is no longer divided ie, a leaf node
  • CU a node that is no longer divided
  • CU a node that is no longer divided
  • CU a node corresponding to nodes a, b, and j are divided once in the CTU and have a depth of one.
  • a node (ie, a leaf node) that is no longer divided in a lower node having a depth of 2 corresponds to a CU.
  • CU (c), CU (h) and CU (i) corresponding to nodes c, h and i are divided twice in the CTU and have a depth of two.
  • a node that is no longer partitioned (ie, a leaf node) in a lower node having a depth of 3 corresponds to a CU.
  • CU (d), CU (e), CU (f), and CU (g) corresponding to nodes d, e, f, and g are divided three times in the CTU, Has depth.
  • the maximum size or the minimum size of the CU may be determined according to characteristics (eg, resolution) of the video image or in consideration of encoding efficiency. Information about this or information capable of deriving the information may be included in the bitstream.
  • a CU having a maximum size may be referred to as a largest coding unit (LCU), and a CU having a minimum size may be referred to as a smallest coding unit (SCU).
  • LCU largest coding unit
  • SCU smallest coding unit
  • a CU having a tree structure may be hierarchically divided with predetermined maximum depth information (or maximum level information).
  • Each partitioned CU may have depth information. Since the depth information indicates the number and / or degree of division of the CU, the depth information may include information about the size of the CU.
  • the size of the SCU can be obtained by using the size and maximum depth information of the LCU. Or conversely, using the size of the SCU and the maximum depth information of the tree, the size of the LCU can be obtained.
  • information indicating whether the corresponding CU is split may be transmitted to the decoder.
  • This partitioning information is included in all CUs except the SCU. For example, if the flag indicating whether to split or not is '1', the CU is divided into 4 CUs again. If the flag indicating whether to split or not is '0', the CU is not divided further. Processing may be performed.
  • a CU is a basic unit of coding in which intra prediction or inter prediction is performed.
  • HEVC divides a CU into prediction units (PUs) in order to code an input image more effectively.
  • the PU is a basic unit for generating a prediction block, and may generate different prediction blocks in PU units within one CU. However, PUs belonging to one CU are not mixed with intra prediction and inter prediction, and PUs belonging to one CU are coded by the same prediction method (ie, intra prediction or inter prediction).
  • the PU is not divided into quad-tree structures, but is divided once in a predetermined form in one CU. This will be described with reference to the drawings below.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a prediction unit applicable to the present invention.
  • the PU is divided differently according to whether an intra prediction mode or an inter prediction mode is used as a coding mode of a CU to which the PU belongs.
  • FIG. 4A illustrates a PU when an intra prediction mode is used
  • FIG. 4B illustrates a PU when an inter prediction mode is used.
  • N ⁇ N type PU when divided into N ⁇ N type PU, one CU is divided into four PUs, and different prediction blocks are generated for each PU unit.
  • the division of the PU may be performed only when the size of the CB for the luminance component of the CU is the minimum size (that is, the CU is the SCU).
  • one CU has 8 PU types (ie, 2N ⁇ 2N). , N ⁇ N, 2N ⁇ N, N ⁇ 2N, nL ⁇ 2N, nR ⁇ 2N, 2N ⁇ nU, 2N ⁇ nD).
  • PU partitioning in the form of N ⁇ N may be performed only when the size of the CB for the luminance component of the CU is the minimum size (that is, the CU is the SCU).
  • AMP Asymmetric Motion Partition
  • 'n' means a 1/4 value of 2N.
  • AMP cannot be used when the CU to which the PU belongs is a CU of the minimum size.
  • an optimal partitioning structure of a coding unit (CU), a prediction unit (PU), and a transformation unit (TU) is subjected to the following process to perform a minimum rate-distortion. It can be determined based on the value. For example, looking at the optimal CU partitioning process in 64 ⁇ 64 CTU, rate-distortion cost can be calculated while partitioning from a 64 ⁇ 64 CU to an 8 ⁇ 8 CU.
  • the specific process is as follows.
  • the partition structure of the optimal PU and TU that generates the minimum rate-distortion value is determined by performing inter / intra prediction, transform / quantization, inverse quantization / inverse transform, and entropy encoding for a 64 ⁇ 64 CU.
  • the 32 ⁇ 32 CU is subdivided into four 16 ⁇ 16 CUs, and a partition structure of an optimal PU and TU that generates a minimum rate-distortion value for each 16 ⁇ 16 CU is determined.
  • 16 ⁇ 16 blocks by comparing the sum of the rate-distortion values of the 16 ⁇ 16 CUs calculated in 3) above with the rate-distortion values of the four 8 ⁇ 8 CUs calculated in 4) above. Determine the partition structure of the optimal CU within. This process is similarly performed for the remaining three 16 ⁇ 16 CUs.
  • a prediction mode is selected in units of PUs, and prediction and reconstruction are performed in units of actual TUs for the selected prediction mode.
  • the TU means a basic unit in which actual prediction and reconstruction are performed.
  • the TU includes a transform block (TB) for a luma component and a TB for two chroma components corresponding thereto.
  • TB transform block
  • the TUs are hierarchically divided into quad-tree structures from one CU to be coded.
  • the TU divided from the CU can be divided into smaller lower TUs.
  • the size of the TU may be set to any one of 32 ⁇ 32, 16 ⁇ 16, 8 ⁇ 8, and 4 ⁇ 4.
  • a root node of the quad-tree is associated with a CU.
  • the quad-tree is split until it reaches a leaf node, which corresponds to a TU.
  • the CU may not be divided according to the characteristics of the input image.
  • the CU corresponds to a TU.
  • a node ie, a leaf node
  • TU (a), TU (b), and TU (j) corresponding to nodes a, b, and j are divided once in a CU and have a depth of 1.
  • FIG. 3B TU (a), TU (b), and TU (j) corresponding to nodes a, b, and j are divided once in a CU and have a depth of 1.
  • a node (ie, a leaf node) that is no longer divided in a lower node having a depth of 2 corresponds to a TU.
  • TU (c), TU (h), and TU (i) corresponding to nodes c, h, and i are divided twice in a CU and have a depth of two.
  • a node that is no longer split (ie, a leaf node) in a lower node having a depth of 3 corresponds to a TU.
  • TU (d), TU (e), TU (f), and TU (g) corresponding to nodes d, e, f, and g are divided three times in a CU. Has depth.
  • a TU having a tree structure may be hierarchically divided with predetermined maximum depth information (or maximum level information). Each divided TU may have depth information. Since the depth information indicates the number and / or degree of division of the TU, it may include information about the size of the TU.
  • information indicating whether the corresponding TU is split may be delivered to the decoder.
  • This partitioning information is included in all TUs except the smallest TU. For example, if the value of the flag indicating whether to split is '1', the corresponding TU is divided into four TUs again. If the value of the flag indicating whether to split is '0', the corresponding TU is no longer divided.
  • the decoded portion of the current picture or other pictures in which the current processing unit is included may be used to reconstruct the current processing unit in which decoding is performed.
  • Intra picture or I picture which uses only the current picture for reconstruction, i.e. performs only intra picture prediction, predicts a picture (slice) using at most one motion vector and reference index to predict each unit
  • a picture using a predictive picture or P picture (slice), up to two motion vectors, and a reference index (slice) may be referred to as a bi-predictive picture or a B picture (slice).
  • Intra prediction means a prediction method that derives the current processing block from data elements (eg, sample values, etc.) of the same decoded picture (or slice). That is, a method of predicting pixel values of the current processing block by referring to reconstructed regions in the current picture.
  • data elements eg, sample values, etc.
  • Inter prediction means a prediction method of deriving a current processing block based on data elements (eg, sample values or motion vectors, etc.) of pictures other than the current picture. That is, a method of predicting pixel values of the current processing block by referring to reconstructed regions in other reconstructed pictures other than the current picture.
  • data elements eg, sample values or motion vectors, etc.
  • Intra prediction Intra prediction (or in-screen prediction)
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an intra prediction method as an embodiment to which the present invention is applied.
  • the decoder derives the intra prediction mode of the current processing block (S501).
  • the prediction direction may have a prediction direction with respect to the position of a reference sample used for prediction according to a prediction mode.
  • An intra prediction mode having a prediction direction is referred to as an intra directional prediction mode.
  • an intra prediction mode having no prediction direction there are an intra planner (INTRA_PLANAR) prediction mode and an intra DC (INTRA_DC) prediction mode.
  • Table 1 illustrates an intra prediction mode and related names
  • FIG. 6 illustrates a prediction direction according to the intra prediction mode.
  • Intra prediction performs prediction on the current processing block based on the derived prediction mode. Since the prediction mode is different from the reference sample used for the prediction according to the prediction mode, when the current block is encoded in the intra prediction mode, the decoder derives the prediction mode of the current block to perform the prediction.
  • the decoder checks whether neighboring samples of the current processing block can be used for prediction and constructs reference samples to be used for prediction (S502).
  • the neighboring samples of the current processing block are the samples adjacent to the left boundary of the current processing block of size nS ⁇ nS and the total 2 ⁇ nS samples neighboring the bottom-left, It means a total of 2 x nS samples adjacent to the top border and a sample adjacent to the top-right and one sample neighboring the top-left of the current processing block.
  • the decoder can construct reference samples for use in prediction by substituting samples that are not available with the available samples.
  • the decoder may perform filtering of reference samples based on the intra prediction mode (S503).
  • Whether filtering of the reference sample is performed may be determined based on the size of the current processing block.
  • the filtering method of the reference sample may be determined by the filtering flag transmitted from the encoder.
  • the decoder generates a prediction block for the current processing block based on the intra prediction mode and the reference samples (S504). That is, the decoder predicts the current processing block based on the intra prediction mode derived in the intra prediction mode derivation step S501 and the reference samples obtained through the reference sample configuration step S502 and the reference sample filtering step S503. Generate a block (ie, generate a predictive sample in the current processing block).
  • the left boundary sample ie, the sample in the prediction block adjacent to the left boundary
  • the upper side of the prediction block in step S504.
  • (top) boundary samples i.e., samples in prediction blocks adjacent to the upper boundary
  • filtering may be applied to the left boundary sample or the upper boundary sample in the vertical direction mode and the horizontal mode among the intra directional prediction modes similarly to the INTRA_DC mode.
  • the value of the prediction sample may be derived based on a reference sample located in the prediction direction.
  • a boundary sample which is not located in the prediction direction among the left boundary sample or the upper boundary sample of the prediction block may be adjacent to a reference sample which is not used for prediction. That is, the distance from the reference sample not used for prediction may be much closer than the distance from the reference sample used for prediction.
  • the decoder may adaptively apply filtering to left boundary samples or upper boundary samples depending on whether the intra prediction direction is vertical or horizontal. That is, when the intra prediction direction is the vertical direction, the filtering may be applied to the left boundary samples, and when the intra prediction direction is the horizontal direction, the filtering may be applied to the upper boundary samples.
  • FIG. 7 is a diagram for describing a process of obtaining a graph-based transformation matrix based on a 1D graph and a 2D graph as an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 7A illustrates a 1D graph corresponding to each line of the pixel block
  • FIG. 7B illustrates a 2D graph corresponding to the pixel block.
  • a graph vertex (or vertex) is associated with each pixel of the pixel block, and the value of the graph vertex may be expressed as a pixel value.
  • the graph edge may refer to a line connecting graph vertices.
  • the graph edge is used to represent some form of statistical dependence in the signal, and a value representing the strength may be referred to as an edge weight.
  • a one-dimensional graph is shown, 0, 1, 2, and 3 represent positions of each vertex, and w0, w1, and w2 represent edge weights between the vertices.
  • Each vertex may be connected to all other vertices, and an edge weight of zero may be assigned to the edges connecting the unrelated or weakly associated vertices. However, for the sake of simplicity, the edge with an edge weight of zero can be completely removed.
  • an encoder In a conventional video compression encoding / decoding technique, an encoder generates a prediction block of a current block (or a current processing block) through inter prediction or intra prediction, and subtracts the prediction block from an original image (or an input image) to obtain a residual signal ( generate a residual signal (or residual block).
  • the encoder performs a transform on the generated residual signal, quantizes, and performs entropy encoding on the quantized coefficients.
  • the decoder receives a signal output from the encoder and performs entropy decoding on the signal.
  • the decoder performs inverse quantization on the entropy decoded signal and inverse transform to generate a residual signal.
  • the decoder generates a predictive block of the current block and sums up the residual signal to recover the current block.
  • the encoder performs a primary transform on a signal of a pixel region to generate a signal of the transform region, and quantizes a signal of the transform region.
  • the compression performance may be further improved by performing transform (ie, secondary transform) on the signal of the transform domain again, and the amount of residual signal data signaled to the decoder may be reduced. have.
  • the present invention proposes a method of applying a secondary transform to a signal of a transformed region that is primary transformed.
  • the present invention proposes a method for generating a secondary transform kernel using characteristics of a residual signal.
  • the present invention proposes a method of applying a secondary transform on a sub-block basis to a transform block to which the primary transform is applied.
  • the present invention proposes a method for determining a transform kernel to be applied to the secondary transform according to the type of the transform kernel to which the primary transform is applied.
  • the present invention proposes a method of applying a quadratic transformation using a lifting technique.
  • FIG. 8 is a diagram for describing a method of applying a secondary transform to a signal of a transform region of a primary transform, according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • the encoder generates a prediction block of a current block (or a current processing block) through inter prediction or intra prediction, and subtracts the prediction block from an original image (or an input image) to obtain a residual signal.
  • (Or residual block) 801 is generated.
  • the encoder performs a first order transform on the residual signal 801 to generate a first transform transformed block 802.
  • the encoder may use a discrete cosine transform (DCT), a discrete sine transform (DST), or a Karhunen-Loeve transform (KLT), which is an adaptive transform kernel, as a fixed transform kernel.
  • DCT discrete cosine transform
  • DST discrete sine transform
  • KLT Karhunen-Loeve transform
  • the DCT may have excellent energy compression performance when the characteristics of the signal are uniform.
  • DST can show good compression performance when the signal is predicted from the interface.
  • KLT represents a transform kernel that learns the characteristics of a signal and extracts them based on statistical characteristics. The KLT may increase the compression performance of transform coding by using characteristics of a signal of a pixel region.
  • the encoder can apply a second order transform on the first transformed transform block 802.
  • the encoder may improve the compression performance by performing a transform (ie, a secondary transform) on the signal of the transform region by using the characteristics of the signal of the transform region of the primary transform, and reduce the residual signal signaled to the decoder. have.
  • a transform ie, a secondary transform
  • the encoder may split the primary transformed block 802 into a plurality of sub blocks.
  • the encoder may apply a quadratic transformation in units of the subblocks. Detailed description thereof will be described later.
  • the decoder may generate a first transformed transform block by applying an inverse transform of the second transform to the second transformed transform block, and generate a residual signal by applying an inverse transform of the first transform to the first transformed transform block. Can be.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a method of modeling a residual signal of a pixel region using a line graph as an embodiment to which the present invention is applied.
  • a current block (or a prediction block) is an 8 ⁇ 8 block and a reference sample used for prediction is neighboring to the left of the current block.
  • the residual signal of the pixel area may be represented by a line graph as shown in FIG. 9.
  • Each vertex of the line graph may correspond to a pixel of the current block.
  • An edge is a line connecting vertices and can be used to represent any form of statistical dependence in a signal.
  • the leftmost vertex 901 in the line graph corresponds to the pixel closest to the reference sample.
  • the leftmost vertex 901 may have the highest accuracy of prediction.
  • the encoder / decoder may model a line graph having a self-loop coefficient w at the leftmost vertex 901.
  • the self-loop coefficient may be determined using the correlation coefficient between the boundary pixels of the adjacent block, or may be determined to be any number greater than or equal to 0 assuming the characteristics of the signal.
  • the encoder / decoder may obtain a Laplacian matrix L as shown in Equation 1 from the line graph.
  • D represents a degree matrix including order information of vertices of the line graph.
  • the order matrix may mean a diagonal matrix including information about the order of each vertex.
  • A represents an adjacent matrix representing the line graph.
  • the adjacent matrix may represent a connection relationship (eg, an edge) with a neighboring pixel as a weight.
  • S represents a self-loop matrix that represents a self-loop of vertices in the line graph.
  • the encoder / decoder may generate (or determine) an order matrix D, an adjacent matrix A, and a self loop matrix S based on the line graph of FIG. 9 as shown in Equation 2 below. .
  • the encoder / decoder may be expressed as Equation 3 below using the generated D, A, S, and Equation 1.
  • the laplaced matrix physically means an inverse covariance matrix.
  • the covariance matrix T can be expressed as Equation 4 below.
  • T represents the covariance matrix of the residual signal predicted by the interface.
  • the encoder / decoder may model the signal of the first order transform coefficient using the T.
  • the primary transform kernel for example, DCT, DST, KLT or Graph-Based Transform (GBT) may be used.
  • the encoder / decoder may generate a signal model of the first transform coefficient using Equation 5 below.
  • C_1 to C_8 represent conversion kernels from DCT-1 to DCT-8.
  • S_1 to S_8 represent conversion kernels from DST-1 to DST-8.
  • Y_1 to Y_16 represent a signal model of the first-order transform coefficients obtained using the first-order transform kernel, and may refer to a covariance matrix of the first-order transform coefficients.
  • the encoder / decoder may obtain an optimized second-order transform kernel by performing eigen decomposition on Y_1 to Y_16 as shown in Equation 6 below.
  • P_n represents an eigen vector for Y_n obtained using Equation 5.
  • D represents a diagonal matrix containing eigen values.
  • the encoder may apply the secondary transform kernel to the transform coefficients of the primary transform kernel to generate the secondary transformed coefficients, and then sequentially perform the quantization entropy encoding process.
  • the decoder performs entropy decoding and inverse quantization on the signal received from the encoder, and then generates an inverse transform coefficient by applying an inverse transform of the second transform kernel, and generates the first transform kernel with respect to the generated first transform coefficient.
  • An inverse transform of may be applied to generate a residual signal.
  • the encoder may apply the secondary transform to the transform block to which the primary transform is applied or the sub block of the transform block. It demonstrates with reference to the following drawings.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a method of applying a secondary transform to a signal of a transform region of a primary transform, according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • the method of applying the second-order transform described in this embodiment may be equally applied to the encoder and the decoder.
  • the inverse transform of the first-order transform and the second-order transform applied at the encoder will be applied at the decoder, respectively.
  • the following description will be made based on the encoder.
  • the encoder may apply a second order transform to a transform block having the same size as the transform block to which the first order transform is applied.
  • the size of both the primary transform block and the secondary transform block may be 8 ⁇ 8.
  • the encoder may divide a primary transform block into a plurality of subblocks and apply a secondary transform in units of the divided subblocks.
  • the secondary transform block may be a subblock of size N / 2 ⁇ N / 2, as shown in FIG. As shown in c), the subblock may be N / 4 ⁇ N / 4 size.
  • the size of the sub block to which the second transform is applied may be equal to the size of the coefficient group (CG).
  • the encoder may apply the secondary transform in units of the divided sub blocks.
  • the encoder may divide a primary transform block into a plurality of subblocks, apply a secondary transform to all subblocks in units of divided subblocks, and perform a secondary transform on some subblocks of the divided subblocks. You can also apply. For example, when the primary transform block is divided into 8 ⁇ 8 subblocks, the encoder may apply the secondary transform only to the 8 ⁇ 8 subblock located in the upper left part of the current block.
  • the encoder / decoder may generate a secondary transform kernel optimized for the primary transform.
  • the encoder / decoder may determine the transform kernel applied to the second transform according to the type of transform kernel applied to the first transform.
  • the encoder / decoder may determine the secondary transform kernel applied to the secondary transform according to the primary transform kernel applied to the primary transform. That is, the encoder / decoder may perform quadratic transformation on the signal of the transformed region transformed first by using the quadratic transformation kernels generated by Equation 5 and Equation 6 according to the primary transformation kernel. .
  • the encoder / decoder is a second transform kernel and the equation Equation 5 and Equation 6 can be used to determine (or use) P_2 and P_2 calculated.
  • the encoder / decoder generates a secondary transform candidate based on a transform kernel applied to the primary transform, and the encoder applies a transform kernel to the decoder to apply the secondary transform among the secondary transform candidates.
  • Information about eg, index information
  • the decoder may generate a secondary transform candidate similarly to the encoder, and determine a transform kernel applied to the secondary transform among the secondary transform candidates using information signaled from the encoder.
  • the secondary transform candidate may be referred to as a secondary transform kernel candidate, a secondary transform candidate list, a secondary transform kernel candidate list, and the like.
  • the encoder / decoder may configure the secondary transform candidate based on the transform kernel corresponding to the type of transform kernel applied to the primary transform.
  • the encoder / decoder may configure the secondary transform candidate based on the type of transform kernel applied to the primary transform and the intra prediction mode of the current block. A description with reference to FIG. 11 below.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a method of determining a second transform kernel based on an intra prediction mode and a transform kernel applied to a first order transform according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • an encoder / decoder may group an intra prediction mode (S1101).
  • the encoder / decoder can group intra prediction modes into prediction mode groups that include one or more prediction modes in a variety of ways.
  • the encoder / decoder may configure a secondary transform candidate according to the intra prediction mode group and the primary transform kernel (S1102).
  • an encoder / decoder may form a secondary transform candidate by combining a secondary transform kernel determined by a prediction mode group and a secondary transform kernel determined by a horizontal transform or vertical transform kernel. have.
  • the encoder / decoder determines the secondary transform kernel applied to the secondary transform of the current block among the secondary transform candidates (S1103).
  • the encoder may determine (or select) a transform kernel that minimizes a rate-distortion cost among a plurality of secondary transform candidates.
  • a transform kernel that minimizes a rate-distortion cost among a plurality of secondary transform candidates.
  • two or more bits of signaling may be used.
  • the decoder generates (or configures) a secondary transform candidate similarly to the encoder and may determine a transform kernel to be applied to the secondary transform based on index information received from the encoder.
  • Table 2 illustrates secondary transform candidates (or types of secondary transform kernels) according to a primary transform kernel and a prediction mode.
  • the encoder / decoder may group the entire intra prediction mode (see FIG. 6 above) into five groups.
  • the encoder / decoder may include 1) an intra planner mode (hereinafter referred to as a first group) 2) a prediction mode (hereinafter referred to as a second group) in a horizontal direction and a direction adjacent thereto 3) a prediction in a vertical direction and a direction adjacent thereto Modes (hereinafter, the third group) 4) Odd modes (hereinafter, the fourth group) among the remaining prediction modes 5) Prediction modes may be grouped into the even mode (hereinafter, the fifth group) among the remaining prediction modes.
  • an intra planner mode hereinafter referred to as a first group
  • a prediction mode hereinafter referred to as a second group
  • Odd modes hereinafter, the fourth group
  • Prediction modes may be grouped into the even mode (hereinafter, the fifth group) among the remaining prediction modes.
  • the encoder / decoder is P_2, P_5, P_15.
  • Secondary transform candidates can be configured.
  • the encoder / decoder is second-order to P_2, P_9, and P_15. Transformation candidates can be constructed.
  • the encoder / decoder is second-order to P_2, P_8, and P_15. Transformation candidates can be constructed.
  • the encoder / decoder is second-order to P_2, P_8, and P_15. Transformation candidates can be constructed.
  • the encoder / decoder is quadratic to P_2, P_8, and P_15. Transformation candidates can be constructed.
  • Table 2 is just one example, and the encoder / decoder may configure the prediction mode group in various ways based on the prediction mode group to which the intra prediction mode of the current block belongs and the type of transform kernel applied to the first transform. have.
  • the encoder / decoder may configure a secondary transform candidate according to the primary transform kernel and the prediction mode for each prediction mode without separately grouping the intra prediction modes. In this case, step S1101 may be omitted.
  • the secondary transform kernel obtained through the method described in the first embodiment has the form of an N ⁇ N matrix. Since the matrix operation (or the multiplication of the matrix), which requires a large amount of computation in the application of the quadratic transformation, may be performed, the computational complexity may increase.
  • the present embodiment proposes a method of applying a second order transform using a lifting method (or technique).
  • Any quadratic transformation kernel P may be expressed as a product of a matrix having N rotation transformations, as shown in Equation 7 below.
  • P represents an arbitrary quadratic transformation matrix
  • G represents a rotation transformation matrix having a rotation angle ⁇ _n
  • R represents a diagonal matrix having a scaling constant. That is, the quadratic transformation matrix (or quadratic transformation kernel) may be expressed as a product of N rotation transformation matrices and a scaling diagonal matrix as shown in Equation (7).
  • Equation 8 an arbitrary second order transformation matrix is given by Equation 8 below, an embodiment of expressing the second order transformation matrix as a product of a plurality of rotation transformations and a diagonal matrix will be described.
  • the quadratic transformation matrix P may be expressed using six rotation transformation matrices as shown in Equations 9 to 14 and diagonal matrices as shown in Equation 15 below.
  • the quadratic transformation matrix P may be represented using six angles ⁇ values and a diagonal matrix.
  • the encoder / decoder may not store information about all coefficients of the available secondary transform in memory, thereby reducing the burden on memory capacity. If the encoder signals the secondary transform to the decoder, it is possible to save only the signal signaled to the decoder because only the angle ⁇ values and the diagonal matrix information can be transmitted.
  • the encoder / decoder can use a variety of different methods to generate (or apply) a secondary transform.
  • the encoder / decoder may generate a quadratic transformation by performing a matrix operation using a butterfly method.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a method of applying a second order transform in a butterfly manner as an embodiment to which the present invention is applied.
  • the encoder / decoder may apply (or implement) a matrix operation of six rotation transformation matrices such as Equations 9 to 14 in a butterfly manner.
  • an embodiment of the present invention proposes a method of applying a quadratic transformation using a lifting method in order to reduce such a multiplication operation.
  • FIG. 13 is an embodiment to which the present invention is applied and is a view for explaining a comparison between a butterfly method and a lifting method.
  • the butterfly method illustrated in FIG. 13A may be simply implemented by the lifting method illustrated in FIG. 13B.
  • the butterfly method shown in FIG. 13 (a) may be represented by Equation 16 below.
  • Equation 16 cos ⁇ and sin ⁇ values may be represented by p and q as shown in Equation 17.
  • the multiplication operation can be reduced by performing a matrix operation using p and u values as shown in Equation 16.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a method of applying a second order transformation using a lifting scheme as an embodiment to which the present invention is applied.
  • the encoder / decoder may apply a second order transform using a lifting method.
  • the N rotation matrices constituting the quadratic transform kernel can be represented by a lifting method.
  • the encoder / decoder may equally store the coefficients a, b, c, ..., p, q, r constituting the rotation matrices.
  • the encoder / decoder may perform quadratic transformation using the stored coefficients.
  • Equation 8 when the quadratic transformation matrix P is given by Equation 8, the a, b, c, ..., p, q, r coefficients of the lifting method shown in FIG. 14 may be obtained as follows. .
  • ⁇ a, b, c, ..., p, q, r ⁇ ⁇ -38, 74, -38, -30, 59, -30, -47, 90, -47, 4, -9, 4, 65, -122, 65, 52, -99, 52 ⁇
  • each coefficient may be scaled and approximated in various ways for integer arithmetic.
  • the encoder / decoder generates a secondary transform kernel by the method described in Embodiment 1, and generates a secondary transform block based on the primary transform kernel applied to the primary transform by the method described in Embodiment 3. You can decide.
  • the secondary transform may be applied to the secondary transform block determined by the method described in the second embodiment in sub-block units, and the lifting method may be applied to the secondary transform by the method described in the fourth embodiment. have.
  • 15 is a diagram illustrating a decoding method of a video signal according to an embodiment of the present invention.
  • the decoder generates a first transform block of the current block by decoding a transform coefficient of the current block from the video signal (S1501).
  • the decoder may obtain quantized transform coefficients of the current block by performing entropy decoding on the video signal (or bit stream).
  • the decoder may generate a first transform block from the quantized transform coefficients.
  • the first transform block may represent a two-dimensional array of the obtained quantized transform coefficients.
  • the decoder generates a second transform block by inversely quantizing the first transform block (S1502).
  • the second transform block represents an inverse quantized transform block of the current block.
  • the decoder generates a third transform block by performing a first inverse transform on the second transform block (S1503).
  • the decoder may generate the third transform block by performing an inverse transform of the quadratic transform on the inverse quantized transform block.
  • the third transform block may represent a transformed transform block.
  • the decoder generates a covariance matrix of the residual signal using a line graph, and is based on the covariance matrix of the residual signal and the second inverse transform.
  • the first inverse transform may be generated by calculating a covariance matrix of the second inverse transform and performing eigen decomposition on the covariance matrix of the second inverse transform.
  • the covariance matrix of the residual signal includes an adjacency matrix representing a line graph, a degree matrix including order information of vertices of the line graph, and a line graph of the line graph. It may be generated based on a self-loop matrix including self-loop information of vertices.
  • the magnetic loop matrix may be generated based on a correlation coefficient between a vertex of the line graph and a reference pixel neighboring the current block.
  • the decoder divides the second transform block into a plurality of subblocks, and performs the first inverse transform on the basis of the subblocks for the second transform block by performing a third transform block. Can be generated.
  • the decoder may determine the transform kernel applied to the first inverse transform based on the transform kernel applied to the second inverse transform.
  • the decoder may determine the transform kernel applied to the first inverse transform based on the intra prediction mode of the current block and the transform kernel applied to the second inverse transform.
  • the decoder generates a transform kernel candidate to be applied to the first inverse transform based on a transform kernel applied to the second inverse transform, and the index received from the encoder among the transform kernel candidates (The transform kernel applied to the first inverse transform may be determined based on the index) information.
  • the decoder generates a residual block of the current block by performing a second inverse transform on the third transform block (S1504).
  • the decoder may generate the residual block of the current block by performing an inverse transform of the primary transform on the third transform block.
  • the decoder may reconstruct the current block by adding the residual block and the prediction block generated through intra prediction or inter prediction.
  • the second inverse transform may be performed using any one of a discrete cosine transform (DCT), a discrete sine transform (DST), a karhunen loeve transform, or a graph based transform.
  • DCT discrete cosine transform
  • DST discrete sine transform
  • karhunen loeve transform a graph based transform.
  • 16 is a diagram illustrating an apparatus for decoding a video signal according to an embodiment of the present invention.
  • the inverse transform unit is illustrated as one block for convenience of description, but the inverse transform unit may be implemented in a configuration included in the encoder and / or the decoder.
  • the decoding apparatus implements the functions, processes, and / or methods proposed in FIGS. 8 to 15.
  • the decoding apparatus includes a first transform block generator 1601, a second transform block generator 1602, a third transform block generator 1603, and a fourth transform block generator 1604.
  • the first transform block generator 1601 may be implemented in a configuration included in an entropy decoding unit.
  • the second transform block generator 1602 may be implemented in a configuration included in an inverse quantization unit.
  • the first transform block generator 1601 generates a first transform block of the current block by decoding a transform coefficient of the current block from the video signal.
  • the first transform block generator 1601 may obtain quantized transform coefficients of the current block by performing entropy decoding on the video signal (or bit stream).
  • the first transform block generator 1601 may generate a first transform block from the quantized transform coefficients.
  • the first transform block may represent a two-dimensional array of the obtained quantized transform coefficients.
  • the second transform block generator 1602 generates a second transform block by inversely quantizing the first transform block.
  • the second transform block represents an inverse quantized transform block of the current block.
  • the third transform block generator 1603 generates a third transform block by performing a first inverse transform on the second transform block (S1503).
  • the third transform block generator 1603 may generate the third transform block by performing an inverse transform of the quadratic transform on the inverse quantized transform block.
  • the third transform block may represent a transformed transform block.
  • the third transform block generator 1603 generates a covariance matrix of residual signals by using a line graph and covariates the residual signals.
  • the first inverse transform may be generated by calculating a covariance matrix of the second inverse transform based on a matrix and the second inverse transform and performing eigen decomposition on the covariance matrix of the second inverse transform.
  • the covariance matrix of the residual signal includes an adjacency matrix representing a line graph, a degree matrix including order information of vertices of the line graph, and a line graph of the line graph. It may be generated based on a self-loop matrix including self-loop information of vertices.
  • the magnetic loop matrix may be generated based on a correlation coefficient between a vertex of the line graph and a reference pixel neighboring the current block.
  • the third transform block generation unit 1603 divides the second transform block into a plurality of subblocks, and the first transform block in units of the subblocks with respect to the second transform block.
  • the third transform block may be generated by performing an inverse transform.
  • the third transform block generator 1603 may determine a transform kernel applied to the first inverse transform based on the transform kernel applied to the second inverse transform.
  • the decoder may determine the transform kernel applied to the first inverse transform based on the intra prediction mode of the current block and the transform kernel applied to the second inverse transform.
  • the third transform block generation unit 1603 generates a transform kernel candidate to be applied to the first inverse transform based on the transform kernel applied to the second inverse transform, and converts the transform kernel.
  • the transform kernel applied to the first inverse transform may be determined based on index information received from an encoder among candidates.
  • the fourth transform block generator 1604 generates a residual block of the current block by performing a second inverse transform on the third transform block.
  • the fourth transform block generator 1604 may generate the residual block of the current block by performing an inverse transform of the primary transform on the third transform block.
  • the decoder may reconstruct the current block by adding the residual block and the prediction block generated through intra prediction or inter prediction.
  • the second inverse transform may be performed using any one of a discrete cosine transform (DCT), a discrete sine transform (DST), a karhunen loeve transform, or a graph based transform.
  • DCT discrete cosine transform
  • DST discrete sine transform
  • karhunen loeve transform a graph based transform.
  • each component or feature is to be considered optional unless stated otherwise.
  • Each component or feature may be embodied in a form that is not combined with other components or features. It is also possible to combine some of the components and / or features to form an embodiment of the invention.
  • the order of the operations described in the embodiments of the present invention may be changed. Some components or features of one embodiment may be included in another embodiment or may be replaced with corresponding components or features of another embodiment. It is obvious that the claims may be combined to form an embodiment by combining claims that do not have an explicit citation relationship in the claims or as new claims by post-application correction.
  • Embodiments according to the present invention may be implemented by various means, for example, hardware, firmware, software, or a combination thereof.
  • an embodiment of the present invention may include one or more application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), FPGAs ( field programmable gate arrays), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, and the like.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • DSPs digital signal processors
  • DSPDs digital signal processing devices
  • PLDs programmable logic devices
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • processors controllers, microcontrollers, microprocessors, and the like.
  • an embodiment of the present invention may be implemented in the form of a module, procedure, function, etc. that performs the functions or operations described above.
  • the software code may be stored in memory and driven by the processor.
  • the memory may be located inside or outside the processor, and may exchange data with the processor by various known means.

Abstract

본 발명에서는 비디오 신호를 인코딩/디코딩하는 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 구체적으로, 비디오 신호를 부호화하는 방법에 있어서, 현재 블록의 예측 블록(prediction block)을 생성하는 단계; 원본 블록에서 상기 예측 블록을 감산하여 상기 현재 블록의 잔차 블록(residual block)을 생성하는 단계; 상기 잔차 블록에 대하여 1차 변환(primary transform)을 수행함으로써 1차 변환된 변환 블록(transform block)을 생성하는 단계; 및 상기 1차 변환된 변환 블록에 대하여 2차 변환(secondary transform)을 수행함으로써 2차 변환된 변환 블록을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

이차 변환을 이용한 비디오 신호의 인코딩/디코딩 방법 및 장치
본 발명은 비디오 신호의 인코딩/디코딩 방법 및 장치에 관한 것이며, 보다 상세하게 이차 변환(secondary transform)을 이용하여 비디오 신호를 인코딩/디코딩하는 방법 및 이를 지원하는 장치에 관한 것이다.
압축 부호화란 디지털화한 정보를 통신 회선을 통해 전송하거나, 저장 매체에 적합한 형태로 저장하기 위한 일련의 신호 처리 기술을 의미한다. 영상, 이미지, 음성 등의 미디어가 압축 부호화의 대상이 될 수 있으며, 특히 영상을 대상으로 압축 부호화를 수행하는 기술을 비디오 영상 압축이라고 일컫는다.
차세대 비디오 컨텐츠는 고해상도(high spatial resolution), 고프레임율(high frame rate) 및 영상 표현의 고차원화(high dimensionality of scene representation)라는 특징을 갖게 될 것이다. 그러한 컨텐츠를 처리하기 위해서는 메모리 저장(memory storage), 메모리 액세스율(memory access rate) 및 처리 전력(processing power) 측면에서 엄청난 증가를 가져올 것이다.
따라서, 차세대 비디오 컨텐츠를 보다 효율적으로 처리하기 위한 코딩 툴을 디자인할 필요가 있다.
본 발명의 목적은 1차 변환(primary transform)된 변환 영역의 신호에 대하여 2차 변환(secondary transform)을 적용하는 방법을 제안한다.
또한, 본 발명은 잔차 신호(residual signal)의 특성을 이용하여 2차 변환 커널을 생성하는 방법을 제안한다.
또한, 본 발명은 1차 변환이 적용된 변환 블록에 대하여 서브 블록 단위로 2차 변환을 적용하는 방법을 제안한다.
또한, 본 발명은 1차 변환에 적용된 변환 커널의 종류에 따라 2차 변환에 적용되는 변환 커널을 결정하는 방법을 제안한다.
또한, 본 발명은 리프팅 기법을 이용하여 2차 변환을 적용하는 방법을 제안한다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 양상은, 비디오 신호를 부호화하는 방법에 있어서, 현재 블록의 예측 블록(prediction block)을 생성하는 단계; 원본 블록에서 상기 예측 블록을 감산하여 상기 현재 블록의 잔차 블록(residual block)을 생성하는 단계; 상기 잔차 블록에 대하여 1차 변환(primary transform)을 수행함으로써 1차 변환된 변환 블록(transform block)을 생성하는 단계; 및 상기 1차 변환된 변환 블록에 대하여 2차 변환(secondary transform)을 수행함으로써 2차 변환된 변환 블록을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 2차 변환은 다음의 단계들, 라인 그래프(line graph)를 이용하여 잔차 신호(residual signal)의 공분산 행렬(covariance matrix)을 생성하는 단계; 상기 잔차 신호의 공분산 행렬 및 상기 1차 변환에 기초하여 상기 1차 변환의 공분산 행렬을 계산하는 단계; 및 상기 1차 변환의 공분산 행렬에 대하여 고유 분해(eigen decomposition)를 수행하는 단계에 따라 생성될 수 있다.
바람직하게, 상기 잔차 신호의 공분산 행렬을 생성하는 단계는, 상기 라인 그래프를 나타내는 인접 행렬(adjacent matrix), 상기 라인 그래프의 정점(vertex)들의 차수 정보를 포함하는 차수 행렬(degree matrix) 및 상기 라인 그래프의 정점들의 자기 루프(self-loop) 정보를 포함하는 자기 루프 행렬(self-loop matrix)을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 인접 행렬, 상기 차수 행렬 및 상기 자기 루프 행렬에 기초하여 상기 잔차 신호의 공분산 행렬을 생성할 수 있다.
바람직하게, 상기 자기 루프 행렬은 상기 라인 그래프의 정점과 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 픽셀간의 상관 계수(correlation coefficient)에 기초하여 생성될 수 있다.
바람직하게, 상기 1차 변환은 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete sine Transform), 카루넨 루베 변환(Karhunen Loeve transform) 또는 그래프 기반 변환(Graph based Transform) 중 어느 하나를 이용하여 수행될 수 있다.
바람직하게, 상기 2차 변환된 변환 블록을 생성하는 단계는, 상기 1차 변환된 변환 블록을 복수 개의 서브 블록으로 분할하는 단계를 포함하고, 상기 1차 변환된 변환 블록에 대하여 상기 서브 블록 단위로 상기 2차 변환을 수행함으로써 2차 변환된 변환 블록을 생성할 수 있다.
바람직하게, 상기 2차 변환된 변환 블록을 생성하는 단계는, 상기 1차 변환에 적용되는 1차 변환 커널에 기초하여 상기 2차 변환에 적용되는 2차 변환 커널을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 2차 변환된 변환 블록을 생성하는 단계는, 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드 및 상기 1차 변환에 적용되는 1차 변환 커널에 기초하여 상기 2차 변환에 적용되는 2차 변환 커널을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 2차 변환 커널을 결정하는 단계는, 상기 1차 변환 커널에 기초하여 상기 2차 변환에 적용될 2차 변환 커널 후보(secondary transform kernel candidate)를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 2차 변환 커널 후보 중에서 율-왜곡 비용(rate-distortion cost)을 최소화하는 2차 변환 커널을 상기 2차 변환에 적용되는 2차 변환 커널로서 결정할 수 있다.
본 발명의 다른 일 양상은, 비디오 신호를 복호화하는 방법에 있어서, 상기 비디오 신호로부터 현재 블록의 변환 계수(transform coefficient)를 복호화함으로써 상기 현재 블록의 제 1 변환 블록을 생성하는 단계; 상기 제 1 변환 블록을 역양자화함으로써 제 2 변환 블록을 생성하는 단계; 상기 제 2 변환 블록에 대하여 제 1 역변환을 수행함으로써 제 3 변환 블록을 생성하는 단계; 및 상기 제 3 변환 블록에 대하여 제 2 역변환을 수행함으로써 상기 현재 블록의 잔차 블록(residual block)을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 제 1 역변환은 다음의 단계들, 라인 그래프(line graph)를 이용하여 잔차 신호(residual signal)의 공분산 행렬(covariance matrix)을 생성하는 단계; 상기 잔차 신호의 공분산 행렬 및 상기 제 2 역변환에 기초하여 상기 제 2 역변환의 공분산 행렬을 계산하는 단계; 및 상기 제 2 역변환의 공분산 행렬에 대하여 고유 분해(eigen decomposition)를 수행하는 단계에 따라 생성될 수 있다.
바람직하게, 상기 잔차 신호의 공분산 행렬을 생성하는 단계는, 상기 라인 그래프를 나타내는 인접 행렬(adjacent matrix), 상기 라인 그래프의 정점(vertex)들의 차수 정보를 포함하는 차수 행렬(degree matrix) 및 상기 라인 그래프의 정점들의 자기 루프(self-loop) 정보를 포함하는 자기 루프 행렬(self-loop matrix)을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 인접 행렬, 상기 차수 행렬 및 상기 자기 루프 행렬에 기초하여 상기 잔차 신호의 공분산 행렬을 생성할 수 있다.
바람직하게, 상기 자기 루프 행렬은 상기 라인 그래프의 정점과 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 픽셀간의 상관 계수(correlation coefficient)에 기초하여 생성될 수 있다.
바람직하게, 상기 제 2 역변환은 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete sine Transform), 카루넨 루베 변환(Karhunen Loeve transform) 또는 그래프 기반 변환(Graph based Transform) 중 어느 하나를 이용하여 수행될 수 있다.
바람직하게, 상기 제 3 변환 블록을 생성하는 단계는, 상기 제 2 변환 블록을 복수 개의 서브 블록으로 분할하는 단계를 포함하고, 상기 제 2 변환 블록에 대하여 상기 서브 블록 단위로 상기 제 1 역변환을 수행함으로써 제 3 변환 블록을 생성할 수 있다.
바람직하게, 상기 제 3 변환 블록을 생성하는 단계는, 상기 제 2 역변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용되는 변환 커널을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 제 3 변환 블록을 생성하는 단계는, 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드 및 상기 제 2 역변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용되는 변환 커널을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 제 1 역변환에 적용되는 변환 커널을 결정하는 단계는, 상기 제 2 역변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용될 변환 커널 후보(transform kernel candidate)를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 변환 커널 후보 중에서 인코더로부터 수신된 인덱스(index) 정보에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용되는 변환 커널을 결정할 수 있다.
본 발명의 다른 일 양상은, 비디오 신호를 복호화하는 장치에 있어서, 상기 비디오 신호로부터 현재 블록의 변환 계수(transform coefficient)를 복호화함으로써 상기 현재 블록의 제 1 변환 블록을 생성하는 제 1 변환 블록 생성부; 상기 제 1 변환 블록을 역양자화함으로써 제 2 변환 블록을 생성하는 제 2 변환 블록 생성부; 상기 제 2 변환 블록에 대하여 제 1 역변환을 수행함으로써 제 3 변환 블록을 생성하는 제 3 변환 블록 생성부; 및 상기 제 3 변환 블록에 대해 제 2 역변환을 수행함으로써 상기 현재 블록의 잔차 블록(residual block)을 생성하는 잔차 블록 생성부를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 1차 변환된 변환 영역의 신호에 대하여 다시 변환(즉, 이차 변환)을 수행함으로써 압축 성능을 더욱 향상시킬 수 있고, 디코더에 시그널링되는 잔차 신호 데이터의 양을 효과적으로 줄일 수 있다.
또한, 리프팅 방법을 이용하여 2차 변환을 적용함으로써 곱셈 연산의 연산량을 효과적으로 줄일 수 있고, 이를 통해 부호화/복호화 성능을 향상시킬 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 정지 영상 또는 동영상 신호의 인코딩이 수행되는 인코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 정지 영상 또는 동영상 신호의 인코딩이 수행되는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 3은 본 발명에 적용될 수 있는 코딩 유닛의 분할 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명에 적용될 수 있는 예측 유닛을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 인트라 예측 방법을 예시하는 도면이다.
도 6은 인트라 예측 모드에 따른 예측 방향을 예시한다.
도 7은 본 발명이 적용되는 일 실시예로서, 1차원 그래프와 2차원 그래프에 기초하여 그래프 기반 변환 행렬을 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명이 적용되는 일 실시예로서, 1차 변환된 변환 영역의 신호에 대하여 2차 변환(secondary transform)을 적용하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 라인 그래프(line graph)를 이용하여 픽셀 영역의 잔차 신호를 모델링하는 방법을 예시하는 도면이다.
도 10은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 1차 변환된 변환 영역의 신호에 대하여 2차 변환(secondary transform)을 적용하는 방법을 예시하는 도면이다.
도 11은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 인트라 예측 모드 및 1차 변환에 적용된 변환 커널에 기초하여 2차 변환 커널을 결정하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 버터플라이(butterfly) 방식으로 2차 변환을 적용하는 방법을 예시하는 도면이다.
도 13은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 버터플라이 방식과 리프팅 방식을 비교하여 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 리프팅 방식을 이용하여 2차 변환을 적용하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 신호의 복호화 방법을 예시하는 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 신호의 복호화 장치를 예시하는 도면이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 이하의 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나, 당업자는 본 발명이 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다.
몇몇 경우, 본 발명의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다.
아울러, 본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어를 사용하여 설명한다. 그러한 경우에는 해당 부분의 상세 설명에서 그 의미를 명확히 기재하므로, 본 발명의 설명에서 사용된 용어의 명칭만으로 단순 해석되어서는 안 될 것이며 그 해당 용어의 의미까지 파악하여 해석되어야 함을 밝혀두고자 한다.
이하의 설명에서 사용되는 특정 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다. 예를 들어, 신호, 데이터, 샘플, 픽쳐, 프레임, 블록 등의 경우 각 코딩 과정에서 적절하게 대체되어 해석될 수 있을 것이다.
이하 본 명세서에서 '처리 유닛'은 예측, 변환 및/또는 양자화 등과 같은 인코딩/디코딩의 처리 과정이 수행되는 단위를 의미한다. 이하, 설명의 편의를 위해 처리 유닛은 '처리 블록' 또는 '블록'으로 지칭될 수도 있다.
처리 유닛은 휘도(luma) 성분에 대한 단위와 색차(chroma) 성분에 대한 단위를 포함하는 의미로 해석될 수 있다. 예를 들어, 처리 유닛은 코딩 트리 유닛(CTU: Coding Tree Unit), 코딩 유닛(CU: Coding Unit), 예측 유닛(PU: Prediction Unit) 또는 변환 유닛(TU: Transform Unit)에 해당될 수 있다.
또한, 처리 유닛은 휘도(luma) 성분에 대한 단위 또는 색차(chroma) 성분에 대한 단위로 해석될 수 있다. 예를 들어, 처리 유닛은 휘도(luma) 성분에 대한 코딩 트리 블록(CTB: Coding Tree Block), 코딩 블록(CB: Coding Block), 예측 블록(PU: Prediction Block) 또는 변환 블록(TB: Transform Block)에 해당될 수 있다. 또는, 색차(chroma) 성분에 대한 코딩 트리 블록(CTB), 코딩 블록(CB), 예측 블록(PU) 또는 변환 블록(TB)에 해당될 수 있다. 또한, 이에 한정되는 것은 아니며 처리 유닛은 휘도(luma) 성분에 대한 단위와 색차(chroma) 성분에 대한 단위를 포함하는 의미로 해석될 수도 있다.
또한, 처리 유닛은 반드시 정사각형의 블록으로 한정되는 것은 아니며, 3개 이상의 꼭지점을 가지는 다각형 형태로 구성될 수도 있다.
또한, 이하 본 명세서에서 픽셀 또는 화소 등을 샘플로 통칭한다. 그리고, 샘플을 이용한다는 것은 픽셀 값 또는 화소 값 등을 이용한다는 것을 의미할 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 정지 영상 또는 동영상 신호의 인코딩이 수행되는 인코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 인코더(100)는 영상 분할부(110), 감산기(115), 변환부(120), 양자화부(130), 역양자화부(140), 역변환부(150), 필터링부(160), 복호 픽쳐 버퍼(DPB: Decoded Picture Buffer)(170), 예측부(180) 및 엔트로피 인코딩부(190)를 포함하여 구성될 수 있다. 그리고, 예측부(180)는 인터 예측부(181), 인트라 예측부(182)을 포함하여 구성될 수 있다.
영상 분할부(110)는 인코더(100)에 입력된 입력 영상 신호(Input video signal)(또는, 픽쳐, 프레임)를 하나 이상의 처리 유닛으로 분할한다.
감산기(115)는 입력 영상 신호에서 예측부(180)로부터(즉, 인터 예측부(181) 또는 인트라 예측부(182))로부터 출력된 예측 신호(prediction signal)(또는 예측 블록)를 감산하여 차분 신호(residual signal)(또는 차분 블록)를 생성한다. 생성된 차분 신호(또는 차분 블록)는 변환부(120)로 전송된다.
변환부(120)는 차분 신호(또는 차분 블록)에 변환 기법(예를 들어, DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), GBT(Graph-Based Transform), KLT(Karhunen-Loeve transform) 등)을 적용하여 변환 계수(transform coefficient)를 생성한다. 이때, 변환부(120)는 차분 블록에 적용된 예측 모드와 차분 블록의 크기에 따라서 결정된 변환 기법을 이용하여 변환을 수행함으로써 변환 계수들을 생성할 수 있다.
양자화부(130)는 변환 계수를 양자화하여 엔트로피 인코딩부(190)로 전송하고, 엔트로피 인코딩부(190)는 양자화된 신호(quantized signal)를 엔트로피 코딩하여 비트 스트림으로 출력한다.
한편, 양자화부(130)로부터 출력된 양자화된 신호(quantized signal)는 예측 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 양자화된 신호(quantized signal)는 루프 내의 역양자화부(140) 및 역변환부(150)를 통해 역양자화 및 역변환을 적용함으로써 차분 신호를 복원할 수 있다. 복원된 차분 신호를 인터 예측부(181) 또는 인트라 예측부(182)로부터 출력된 예측 신호(prediction signal)에 더함으로써 복원 신호(reconstructed signal)가 생성될 수 있다.
한편, 위와 같은 압축 과정에서 인접한 블록들이 서로 다른 양자화 파라미터에 의해 양자화됨으로써 블록 경계가 보이는 열화가 발생될 수 있다. 이러한 현상을 블록킹 열화(blocking artifacts)라고 하며, 이는 화질을 평가하는 중요한 요소 중의 하나이다. 이러한 열화를 줄이기 위해 필터링 과정을 수행할 수 있다. 이러한 필터링 과정을 통해 블록킹 열화를 제거함과 동시에 현재 픽쳐에 대한 오차를 줄임으로써 화질을 향상시킬 수 있게 된다.
필터링부(160)는 복원 신호에 필터링을 적용하여 이를 재생 장치로 출력하거나 복호 픽쳐 버퍼(170)에 전송한다. 복호 픽쳐 버퍼(170)에 전송된 필터링된 신호는 인터 예측부(181)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다. 이처럼, 필터링된 픽쳐를 화면간 예측 모드에서 참조 픽쳐로 이용함으로써 화질 뿐만 아니라 부호화 효율도 향상시킬 수 있다.
복호 픽쳐 버퍼(170)는 필터링된 픽쳐를 인터 예측부(181)에서의 참조 픽쳐으로 사용하기 위해 저장할 수 있다.
인터 예측부(181)는 복원 픽쳐(reconstructed picture)를 참조하여 시간적 중복성 및/또는 공간적 중복성을 제거하기 위해 시간적 예측 및/또는 공간적 예측을 수행한다. 여기서, 예측을 수행하기 위해 이용되는 참조 픽쳐는 이전 시간에 부호화/복호화 시 블록 단위로 양자화와 역양자화를 거친 변환된 신호이기 때문에, 블로킹 아티팩트(blocking artifact)나 링잉 아티팩트(ringing artifact)가 존재할 수 있다.
따라서, 인터 예측부(181)는 이러한 신호의 불연속이나 양자화로 인한 성능 저하를 해결하기 위해, 로우패스 필터(lowpass filter)를 적용함으로써 픽셀들 사이의 신호를 서브 픽셀 단위로 보간할 수 있다. 여기서, 서브 픽셀은 보간 필터를 적용하여 생성된 가상의 화소를 의미하고, 정수 픽셀은 복원된 픽쳐에 존재하는 실제 화소를 의미한다. 보간 방법으로는 선형 보간, 양선형 보간(bi-linear interpolation), 위너 필터(wiener filter) 등이 적용될 수 있다.
보간 필터는 복원 픽쳐(reconstructed picture)에 적용되어 예측의 정밀도를 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 인터 예측부(181)는 정수 픽셀에 보간 필터를 적용하여 보간 픽셀을 생성하고, 보간 픽셀들(interpolated pixels)로 구성된 보간 블록(interpolated block)을 예측 블록(prediction block)으로 사용하여 예측을 수행할 수 있다.
인트라 예측부(182)는 현재 부호화를 진행하려고 하는 블록의 주변에 있는 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측한다. 인트라 예측부(182)는, 인트라 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 과정을 수행할 수 있다. 먼저, 예측 신호를 생성하기 위해 필요한 참조 샘플을 준비할 수 있다. 그리고, 준비된 참조 샘플을 이용하여 예측 신호를 생성할 수 있다. 또한, 예측 모드를 부호화하게 된다. 이때, 참조 샘플은 참조 샘플 패딩 및/또는 참조 샘플 필터링을 통해 준비될 수 있다. 참조 샘플은 예측 및 복원 과정을 거쳤기 때문에 양자화 에러가 존재할 수 있다. 따라서, 이러한 에러를 줄이기 위해 인트라 예측에 이용되는 각 예측 모드에 대해 참조 샘플 필터링 과정이 수행될 수 있다.
인터 예측부(181) 또는 상기 인트라 예측부(182)를 통해 생성된 예측 신호(prediction signal)(또는 예측 블록)는 복원 신호(또는 복원 블록)를 생성하기 위해 이용되거나 차분 신호(또는 차분 블록)를 생성하기 위해 이용될 수 있다.
도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 정지 영상 또는 동영상 신호의 인코딩이 수행되는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 디코더(200)는 엔트로피 디코딩부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 가산기(235), 필터링부(240), 복호 픽쳐 버퍼(DPB: Decoded Picture Buffer Unit)(250), 예측부(260)를 포함하여 구성될 수 있다. 그리고, 예측부(260)는 인터 예측부(261) 및 인트라 예측부(262)를 포함하여 구성될 수 있다.
그리고, 디코더(200)를 통해 출력된 복원 영상 신호(reconstructed video signal)는 재생 장치를 통해 재생될 수 있다.
디코더(200)는 도 1의 인코더(100)로부터 출력된 신호(즉, 비트 스트림)을 수신하고, 수신된 신호는 엔트로피 디코딩부(210)를 통해 엔트로피 디코딩된다.
역양자화부(220)에서는 양자화 스텝 사이즈 정보를 이용하여 엔트로피 디코딩된 신호로부터 변환 계수(transform coefficient)를 획득한다.
역변환부(230)에서는 역변환 기법을 적용하여 변환 계수를 역변환하여 차분 신호(residual signal)(또는 차분 블록)를 획득하게 된다.
가산기(235)는 획득된 차분 신호(또는 차분 블록)를 예측부(260)(즉, 인터 예측부(261) 또는 인트라 예측부(262))로부터 출력된 예측 신호(prediction signal)(또는 예측 블록)에 더함으로써 복원 신호(reconstructed signal)(또는 복원 블록)가 생성된다.
필터링부(240)는 복원 신호(reconstructed signal)(또는 복원 블록)에 필터링을 적용하여 이를 재생 장치로 출력하거나 복호 픽쳐 버퍼부(250)에 전송한다. 복호 픽쳐 버퍼부(250)에 전송된 필터링된 신호는 인터 예측부(261)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다.
본 명세서에서, 인코더(100)의 필터링부(160), 인터 예측부(181) 및 인트라 예측부(182)에서 설명된 실시예들은 각각 디코더의 필터링부(240), 인터 예측부(261) 및 인트라 예측부(262)에도 동일하게 적용될 수 있다.
처리 단위 분할 구조
일반적으로 정지 영상 또는 동영상 압축 기술(예를 들어, HEVC)에서는 블록 기반의 영상 압축 방법을 이용한다. 블록 기반의 영상 압축 방법은 영상을 특정 블록 단위로 나누어서 처리하는 방법으로서, 메모리 사용과 연산량을 감소시킬 수 있다.
도 3은 본 발명에 적용될 수 있는 코딩 유닛의 분할 구조를 설명하기 위한 도면이다.
인코더는 하나의 영상(또는 픽쳐)을 사각형 형태의 코딩 트리 유닛(CTU: Coding Tree Unit) 단위로 분할한다. 그리고, 래스터 스캔 순서(raster scan order)에 따라 하나의 CTU 씩 순차적으로 인코딩한다.
HEVC에서 CTU의 크기는 64×64, 32×32, 16×16 중 어느 하나로 정해질 수 있다. 인코더는 입력된 영상의 해상도 또는 입력된 영상의 특성 등에 따라 CTU의 크기를 선택하여 사용할 수 있다. CTU은 휘도(luma) 성분에 대한 코딩 트리 블록(CTB: Coding Tree Block)과 이에 대응하는 두 개의 색차(chroma) 성분에 대한 CTB를 포함한다.
하나의 CTU은 쿼드-트리(Quad-tree) 구조로 분할될 수 있다. 즉, 하나의 CTU은 정사각형 형태를 가지면서 절반의 수평 크기(half horizontal size) 및 절반의 수직 크기(half vertical size)를 가지는 4개의 유닛으로 분할되어 코딩 유닛(CU: Coding Unit)이 생성될 수 있다. 이러한 쿼드-트리 구조의 분할은 재귀적으로 수행될 수 있다. 즉, CU은 하나의 CTU로부터 쿼드-트리 구조로 계층적으로 분할된다.
CU은 입력 영상의 처리 과정, 예컨대 인트라(intra)/인터(inter) 예측이 수행되는 코딩의 기본 단위를 의미한다. CU은 휘도(luma) 성분에 대한 코딩 블록(CB: Coding Block)과 이에 대응하는 두 개의 색차(chroma) 성분에 대한 CB를 포함한다. HEVC에서 CU의 크기는 64×64, 32×32, 16×16, 8×8 중 어느 하나로 정해질 수 있다.
도 3을 참조하면, 쿼드-트리의 루트 노드(root node)는 CTU와 관련된다. 쿼드-트리는 리프 노드(leaf node)에 도달할 때까지 분할되고, 리프 노드는 CU에 해당한다.
보다 구체적으로 살펴보면, CTU는 루트 노드(root node)에 해당되고, 가장 작은 깊이(depth)(즉, depth=0) 값을 가진다. 입력 영상의 특성에 따라 CTU가 분할되지 않을 수도 있으며, 이 경우 CTU은 CU에 해당한다.
CTU은 쿼드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 1(depth=1)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 1의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 a, b 및 j에 대응하는 CU(a), CU(b), CU(j)는 CTU에서 한 번 분할되었으며, 1의 깊이를 가진다.
1의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 퀴드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 1(즉, depth=2)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 2의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 c, h 및 i에 대응하는 CU(c), CU(h), CU(i)는 CTU에서 두 번 분할되었으며, 2의 깊이를 가진다.
또한, 2의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 쿼드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 3(즉, depth=3)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 3의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 d, e, f, g에 대응하는 CU(d), CU(e), CU(f), CU(g)는 CTU에서 3번 분할되었으며, 3의 깊이를 가진다.
인코더에서는 비디오 영상의 특성(예를 들어, 해상도)에 따라서 혹은 부호화의 효율을 고려하여 CU의 최대 크기 또는 최소 크기를 결정할 수 있다. 그리고, 이에 대한 정보 또는 이를 유도할 수 있는 정보가 비트스트림에 포함될 수 있다. 최대 크기를 가지는 CU를 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)이라고 지칭하며, 최소 크기를 가지는 CU를 최소 코딩 유닛(SCU: Smallest Coding Unit)이라고 지칭할 수 있다.
또한, 트리 구조를 갖는 CU은 미리 정해진 최대 깊이 정보(또는, 최대 레벨 정보)를 가지고 계층적으로 분할될 수 있다. 그리고, 각각의 분할된 CU은 깊이 정보를 가질 수 있다. 깊이 정보는 CU의 분할된 횟수 및/또는 정도를 나타내므로, CU의 크기에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
LCU가 쿼드 트리 형태로 분할되므로, LCU의 크기 및 최대 깊이 정보를 이용하면 SCU의 크기를 구할 수 있다. 또는 역으로, SCU의 크기 및 트리의 최대 깊이 정보를 이용하면, LCU의 크기를 구할 수 있다.
하나의 CU에 대하여, 해당 CU이 분할 되는지 여부를 나타내는 정보(예를 들어, 분할 CU 플래그(split_cu_flag))가 디코더에 전달될 수 있다. 이 분할 정보는 SCU을 제외한 모든 CU에 포함되어 있다. 예를 들어, 분할 여부를 나타내는 플래그의 값이 '1'이면 해당 CU은 다시 4개의 CU으로 나누어지고, 분할 여부를 나타내는 플래그의 값이 '0'이면 해당 CU은 더 이상 나누어지지 않고 해당 CU에 대한 처리 과정이 수행될 수 있다.
상술한 바와 같이, CU는 인트라 예측 또는 인터 예측이 수행되는 코딩의 기본 단위이다. HEVC는 입력 영상을 보다 효과적으로 코딩하기 위하여 CU를 예측 유닛(PU: Prediction Unit) 단위로 분할한다.
PU는 예측 블록을 생성하는 기본 단위로서, 하나의 CU 내에서도 PU 단위로 서로 다르게 예측 블록을 생성할 수 있다. 다만, 하나의 CU 내에 속한 PU들은 인트라 예측과 인터 예측이 혼합되어 사용되지 않으며, 하나의 CU 내에 속한 PU들은 동일한 예측 방법(즉, 인트라 예측 혹은 인터 예측)으로 코딩된다.
PU는 쿼드-트리 구조로 분할되지 않으며, 하나의 CU에서 미리 정해진 형태로 한번 분할된다. 이에 대하여 아래 도면을 참조하여 설명한다.
도 4는 본 발명에 적용될 수 있는 예측 유닛을 설명하기 위한 도면이다.
PU는 PU가 속하는 CU의 코딩 모드로 인트라 예측 모드가 사용되는지 인터 예측 모드가 사용되는지에 따라 상이하게 분할된다.
도 4(a)는 인트라 예측 모드가 사용되는 경우의 PU를 예시하고, 도 4(b)는 인터 예측 모드가 사용되는 경우의 PU를 예시한다.
도 4(a)를 참조하면, 하나의 CU의 크기가 2N×2N(N=4,8,16,32)인 경우를 가정하면, 하나의 CU는 2가지 타입(즉, 2N×2N 또는 N×N)으로 분할될 수 있다.
여기서, 2N×2N 형태의 PU로 분할되는 경우, 하나의 CU 내에 하나의 PU만이 존재하는 것을 의미한다.
반면, N×N 형태의 PU로 분할되는 경우, 하나의 CU는 4개의 PU로 분할되고, 각 PU 단위 별로 서로 다른 예측 블록이 생성된다. 다만, 이러한 PU의 분할은 CU의 휘도 성분에 대한 CB의 크기가 최소 크기인 경우(즉, CU가 SCU인 경우)에만 수행될 수 있다.
도 4(b)를 참조하면, 하나의 CU의 크기가 2N×2N(N=4,8,16,32)인 경우를 가정하면, 하나의 CU는 8가지의 PU 타입(즉, 2N×2N, N×N, 2N×N, N×2N, nL×2N, nR×2N, 2N×nU, 2N×nD)으로 분할될 수 있다.
인트라 예측과 유사하게, N×N 형태의 PU 분할은 CU의 휘도 성분에 대한 CB의 크기가 최소 크기인 경우(즉, CU가 SCU인 경우)에만 수행될 수 있다.
인터 예측에서는 가로 방향으로 분할되는 2N×N 형태 및 세로 방향으로 분할되는 N×2N 형태의 PU 분할을 지원한다.
또한, 비대칭 움직임 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition) 형태인 nL×2N, nR×2N, 2N×nU, 2N×nD 형태의 PU 분할을 지원한다. 여기서, 'n'은 2N의 1/4 값을 의미한다. 다만, AMP는 PU가 속한 CU가 최소 크기의 CU인 경우 사용될 수 없다.
하나의 CTU 내의 입력 영상을 효율적으로 부호화하기 위해 코딩 유닛(CU), 예측 유닛(PU), 변환 유닛(TU)의 최적의 분할 구조는 아래와 같은 수행 과정을 거쳐 최소 율-왜곡(Rate-Distortion) 값을 기반으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 64×64 CTU 내 최적의 CU 분할 과정을 살펴보면, 64×64 크기의 CU에서 8×8 크기의 CU까지의 분할 과정을 거치면서 율-왜곡 비용을 계산할 수 있다. 구체적인 과정은 다음과 같다.
1) 64×64 크기의 CU에 대해 인터/인트라 예측, 변환/양자화, 역양자화/역변환 및 엔트로피 인코딩 수행을 통해 최소의 율-왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.
2) 64×64 CU를 32×32 크기의 CU 4개로 분할하고 각 32×32 CU에 대해 최소의 율-왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.
3) 32×32 CU를 16×16 크기의 CU 4개로 다시 분할하고, 각 16×16 CU에 대해 최소의 율-왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.
4) 16×16 CU를 8×8 크기의 CU 4개로 다시 분할하고, 각 8×8 CU에 대해 최소의 율-왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.
5) 위의 3)의 과정에서 산출한 16×16 CU의 율-왜곡 값과 위의 4)의 과정에서 산출한 4개 8×8 CU의 율-왜곡 값의 합을 비교하여 16×16 블록 내에서 최적의 CU의 분할 구조를 결정한다. 이 과정을 나머지 3개의 16×16 CU들에 대해서도 동일하게 수행한다.
6) 위의 2)의 과정에서 계산된 32×32 CU의 율-왜곡 값과 위의 5)의 과정에서 획득한 4개 16×16 CU의 율-왜곡 값의 합을 비교하여 32×32 블록 내에서 최적의 CU의 분할 구조를 결정한다. 이 과정을 나머지 3개의 32×32 CU들에 대해서도 동일하게 수행한다.
7) 마지막으로, 위의 1)의 과정에서 계산된 64×64 CU의 율-왜곡 값과 위의 6)의 과정에서 획득한 4개 32×32 CU의 율-왜곡 값의 합을 비교하여 64×64 블록 내에서 최적의 CU의 분할 구조를 결정한다.
인트라 예측 모드에서, PU 단위로 예측 모드가 선택되고, 선택된 예측 모드에 대해 실제 TU 단위로 예측과 복원(reconstruction)이 수행된다.
TU는 실제 예측과 재구성이 수행되는 기본 단위를 의미한다. TU는 휘도(luma) 성분에 대한 변환 블록(TB: Transform Block)과 이에 대응하는 두 개의 색차(chroma) 성분에 대한 TB를 포함한다.
앞서 도 3의 예시에서 하나의 CTU가 쿼드-트리 구조로 분할되어 CU가 생성되는 것과 같이, TU는 코딩하려는 하나의 CU로부터 쿼드-트리 구조로 계층적으로 분할된다.
TU는 쿼드-트리 구조로 분할되므로 CU로부터 분할된 TU는 다시 더 작은 하위 TU로 분할될 수 있다. HEVC에서는 TU의 크기는 32×32, 16×16, 8×8, 4×4 중 어느 하나로 정해질 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 쿼드-트리의 루트 노드(root node)는 CU와 관련된다고 가정한다. 쿼드-트리는 리프 노드(leaf node)에 도달할 때까지 분할되고, 리프 노드는 TU에 해당한다.
보다 구체적으로 살펴보면, CU는 루트 노드(root node)에 해당되고, 가장 작은 깊이(depth)(즉, depth=0) 값을 가진다. 입력 영상의 특성에 따라 CU가 분할되지 않을 수도 있으며, 이 경우 CU은 TU에 해당한다.
CU은 쿼드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 1(depth=1)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 1의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 TU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 a, b 및 j에 대응하는 TU(a), TU(b), TU(j)는 CU에서 한 번 분할되었으며, 1의 깊이를 가진다.
1의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 퀴드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 1(즉, depth=2)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 2의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 TU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 c, h 및 i에 대응하는 TU(c), TU(h), TU(i)는 CU에서 두 번 분할되었으며, 2의 깊이를 가진다.
또한, 2의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 쿼드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 3(즉, depth=3)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 3의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 TU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 d, e, f, g에 대응하는 TU(d), TU(e), TU(f), TU(g)는 CU에서 3번 분할되었으며, 3의 깊이를 가진다.
트리 구조를 갖는 TU은 미리 정해진 최대 깊이 정보(또는, 최대 레벨 정보)를 가지고 계층적으로 분할될 수 있다. 그리고, 각각의 분할된 TU은 깊이 정보를 가질 수 있다. 깊이 정보는 TU의 분할된 횟수 및/또는 정도를 나타내므로, TU의 크기에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
하나의 TU에 대하여, 해당 TU이 분할 되는지 여부를 나타내는 정보(예를 들어, 분할 TU 플래그(split_transform_flag))가 디코더에 전달될 수 있다. 이 분할 정보는 최소 크기의 TU을 제외한 모든 TU에 포함되어 있다. 예를 들어, 분할 여부를 나타내는 플래그의 값이 '1'이면 해당 TU은 다시 4개의 TU으로 나누어지고, 분할 여부를 나타내는 플래그의 값이 '0'이면 해당 TU은 더 이상 나누어지지 않는다.
예측(prediction)
디코딩이 수행되는 현재 처리 유닛을 복원하기 위해서 현재 처리 유닛이 포함된 현재 픽쳐 또는 다른 픽쳐들의 디코딩된 부분을 이용할 수 있다.
복원에 현재 픽쳐만을 이용하는, 즉 화면내 예측만을 수행하는 픽쳐(슬라이스)를 인트라 픽쳐 또는 I 픽쳐(슬라이스), 각 유닛을 예측하기 위하여 최대 하나의 움직임 벡터 및 레퍼런스 인덱스를 이용하는 픽쳐(슬라이스)를 예측 픽쳐(predictive picture) 또는 P 픽쳐(슬라이스), 최대 두 개의 움직임 벡터 및 레퍼런스 인덱스를 이용하는 픽쳐(슬라이스)를 쌍예측 픽쳐(Bi-predictive picture) 또는 B 픽쳐(슬라이스)라고 지칭할 수 있다.
인트라 예측은 동일한 디코딩된 픽쳐(또는 슬라이스)의 데이터 요소(예를 들어, 샘플 값 등)으로부터 현재 처리 블록을 도출하는 예측 방법을 의미한다. 즉, 현재 픽쳐 내의 복원된 영역들을 참조하여 현재 처리 블록의 픽셀값을 예측하는 방법을 의미한다.
인터 예측은 현재 픽쳐 이외의 픽쳐의 데이터 요소(예를 들어, 샘플 값 또는 움직임 벡터 등)의 기반하여 현재 처리 블록을 도출하는 예측 방법을 의미한다. 즉, 현재 픽쳐 이외의 복원된 다른 픽쳐 내의 복원된 영역들을 참조하여 현재 처리 블록의 픽셀값을 예측하는 방법을 의미한다.
이하, 인트라 예측에 대하여 보다 상세히 살펴본다.
인트라 예측( Intra prediction)(또는 화면 내 예측)
도 5는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 인트라 예측 방법을 예시하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 디코더는 현재 처리 블록의 인트라 예측 모드를 도출(derivation)한다(S501).
인트라 예측에서는 예측 모드에 따라 예측에 사용되는 참조 샘플의 위치에 대한 예측 방향을 가질 수 있다. 예측 방향을 가지는 인트라 예측 모드를 인트라 방향성 예측 모드(Intra_Angular prediction mode)라고 지칭한다. 반면, 예측 방향을 가지지 않는 인트라 예측 모드로서, 인트라 플래너(INTRA_PLANAR) 예측 모드, 인트라 DC(INTRA_DC) 예측 모드가 있다.
표 1은 인트라 예측 모드와 관련 명칭에 대하여 예시하고, 도 6은 인트라 예측 모드에 따른 예측 방향을 예시한다.
Figure PCTKR2017009266-appb-T000001
인트라 예측에서는 도출되는 예측 모드에 기반하여 현재 처리 블록에 대한 예측을 수행한다. 예측 모드에 따라 예측에 사용되는 참조 샘플과 구체적인 예측 방법이 달라지므로, 현재 블록이 인트라 예측 모드로 인코딩된 경우, 디코더는 예측을 수행하기 위해 현재 블록의 예측 모드를 도출한다.
디코더는 현재 처리 블록의 주변 샘플들(neighboring samples)이 예측에 사용될 수 있는지 확인하고, 예측에 사용할 참조 샘플들을 구성한다(S502).
인트라 예측에서 현재 처리 블록의 주변 샘플들은 nS×nS 크기의 현재 처리 블록의 좌측(left) 경계에 인접한 샘플 및 좌하측(bottom-left)에 이웃하는 총 2×nS 개의 샘플들, 현재 처리 블록의 상측(top) 경계에 인접한 샘플 및 우상측(top-right)에 이웃하는 총 2×nS 개의 샘플들 및 현재 처리 블록의 좌상측(top-left)에 이웃하는 1개의 샘플을 의미한다.
그러나, 현재 처리 블록의 주변 샘플들 중 일부는 아직 디코딩되지 않았거나, 이용 가능하지 않을 수 있다. 이 경우, 디코더는 이용 가능한 샘플들로 이용 가능하지 않은 샘플들을 대체(substitution)하여 예측에 사용할 참조 샘플들을 구성할 수 있다.
디코더는 인트라 예측 모드에 기반하여 참조 샘플의 필터링을 수행할 수 있다(S503).
참조 샘플의 필터링 수행 여부는 현재 처리 블록의 크기에 기반하여 결정될 수 있다. 또한, 참조 샘플의 필터링 방법은 인코더로부터 전달되는 필터링 플래그에 의해 결정될 수 있다.
디코더는 인트라 예측 모드와 참조 샘플들에 기반하여 현재 처리 블록에 대한 예측 블록을 생성한다(S504). 즉, 디코더는 인트라 예측 모드 도출 단계(S501)에서 도출된 인트라 예측 모드와 참조 샘플 구성 단계(S502)와 참조 샘플 필터링 단계(S503)를 통해 획득한 참조 샘플들에 기반하여 현재 처리 블록에 대한 예측 블록을 생성(즉, 현재 처리 블록 내 예측 샘플 생성)한다.
현재 처리 블록이 INTRA_DC 모드로 인코딩된 경우 처리 블록 간의 경계의 불연속성(discontinuity)를 최소화하기 위해, S504 단계에서 예측 블록의 좌측(left) 경계 샘플(즉, 좌측 경계에 인접한 예측 블록 내 샘플)과 상측(top) 경계 샘플(즉, 상측 경계에 인접한 예측 블록 내 샘플)을 필터링할 수 있다.
또한, S504 단계에서 인트라 방향성 예측 모드들 중 수직 방향 모드(vertical mode) 및 수평 방향 모드(horizontal mode)에 대해서도 INTRA_DC 모드와 유사하게 좌측 경계 샘플 또는 상측 경계 샘플에 필터링을 적용할 수 있다.
보다 구체적으로 살펴보면, 현재 처리 블록이 수직 방향 모드(vertical mode) 또는 수평 방향 모드(horizontal mode)로 인코딩된 경우, 예측 방향에 위치하는 참조 샘플에 기반하여 예측 샘플의 값을 도출할 수 있다. 이때, 예측 블록의 좌측 경계 샘플 또는 상측 경계 샘플 중 예측 방향에 위치하지 않는 경계 샘플이 예측에 사용되지 않는 참조 샘플과 인접할 수 있다. 즉, 예측에 사용되는 참조 샘플과의 거리보다 예측에 사용되지 않는 참조 샘플과의 거리가 훨씬 가까울 수 있다.
따라서, 디코더는 인트라 예측 방향이 수직 방향인지 수평 방향인지에 따라 적응적으로 좌측 경계 샘플들 또는 상측 경계 샘플들에 필터링을 적용할 수 있다. 즉, 인트라 예측 방향이 수직 방향인 경우, 좌측 경계 샘플들에 필터링을 적용하고, 인트라 예측 방향이 수평 방향인 경우, 상측 경계 샘플들에 필터링을 적용할 수 있다.
도 7은 본 발명이 적용되는 일 실시예로서, 1차원 그래프와 2차원 그래프에 기초하여 그래프 기반 변환 행렬을 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예로, 이미지 내 픽셀 블록의 처리를 위해 사용될 수 있는 그래프 타입은 도 7을 통해 설명될 수 있다. 예를 들어, 도 7(a)는 픽셀 블록의 각 라인에 대응되는 1차원 그래프를 나타내고, 도 7(b)는 픽셀 블록에 대응되는 2차원 그래프를 나타낼 수 있다.
그래프 정점(또는 꼭지점)(vertex)은 픽셀 블록의 각 픽셀에 연관되며, 그래프 정점의 값은 픽셀 값으로 표현될 수 있다. 그리고, 그래프 에지(graph edge)는 그래프 정점을 연결하는 선을 의미할 수 있다. 상기 그래프 에지는 신호 내의 어떠한 형태의 통계적 의존성을 나타내기 위해 사용되며, 그 강도를 나타내는 값을 에지 가중치(edge weight)라 할 수 있다.
예를 들어, 도 7(a)를 살펴보면, 1차원 그래프를 나타내며, 0,1,2,3은 각 정점의 위치를 나타내고, w0, w1, w2는 각 정점 간의 에지 가중치를 나타낸다. 도 7(b)를 살펴보면, 2차원 그래프를 나타내며, aij (i=0,1,2,3,j=0,1,2), bkl (k=0,1,2,l=0,1,2,3)는 각 정점 간의 에지 가중치를 나타낸다.
각 정점은 모든 다른 정점에 연결될 수 있으며, 0의 에지 가중치는 서로 연관되지 않거나 약하게 연관된 정점들을 연결하는 에지에 할당될 수 있다. 다만, 표현의 간단화를 위해, 0의 에지 가중치를 갖는 에지는 완전히 제거될 수 있다.
기존의 영상 압축 부호화/복호화 기술에서 인코더는 인터 예측 또는 인트라 예측을 통해 현재 블록(또는 현재 처리 블록)의 예측 블록을 생성하고, 원 영상(또는 입력 영상)에서 상기 예측 블록을 감산함으로써 잔차 신호(residual signal)(또는 잔차 블록)을 생성한다. 인코더는 생성된 잔차 신호에 대하여 변환(transform)을 수행하고, 양자화하여 양자화된 계수에 대하여 엔트로피 부호화를 수행한다. 디코더는 인코더로부터 출력된 신호를 수신하고, 상기 신호에 대하여 엔트로피 복호화를 수행한다. 디코더는 엔트로피 복호화된 신호에 대하여 역양자화를 수행하고, 역변환(inverse transform)하여 잔차 신호를 생성한다. 디코더는 현재 블록의 예측 블록을 생성하고 상기 잔차 신호를 합하여 현재 블록을 복원한다.
즉, 기존의 영상 압축 부호화/복호화 기술에서 인코더는 픽셀 영역의 신호에 대하여 1차 변환(primary transform)을 수행하여 변환 영역의 신호를 생성하고, 상기 변환 영역의 신호에 대하여 양자화를 수행한다. 그러나 변환 영역의 신호의 특성을 이용하여, 상기 변환 영역의 신호에 대하여 다시 변환(즉, 이차 변환)을 수행함으로써 압축 성능을 더욱 향상시킬 수 있고, 디코더로 시그널링되는 잔차 신호 데이터의 양을 줄일 수 있다.
본 발명은 1차 변환(primary transform)된 변환 영역의 신호에 대하여 2차 변환(secondary transform)을 적용하는 방법을 제안한다.
구체적으로, 본 발명은 잔차 신호의 특성을 이용하여 2차 변환 커널을 생성하는 방법을 제안한다.
또한, 본 발명은 1차 변환이 적용된 변환 블록에 대하여 서브 블록 단위로 2차 변환을 적용하는 방법을 제안한다.
또한, 본 발명은 1차 변환이 적용된 변환 커널의 종류에 따라 2차 변환에 적용되는 변환 커널을 결정하는 방법을 제안한다.
또한, 본 발명은 리프팅 기법을 이용하여 2차 변환을 적용하는 방법을 제안한다.
도 8은 본 발명이 적용되는 일 실시예로서, 1차 변환된 변환 영역의 신호에 대하여 2차 변환(secondary transform)을 적용하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 인코더는 인터 예측 또는 인트라 예측을 통해 현재 블록(또는 현재 처리 블록)의 예측 블록을 생성하고, 원 영상(또는 입력 영상)에서 상기 예측 블록을 감산함으로써 잔차 신호(residual signal)(또는 잔차 블록)(801)를 생성한다.
인코더는 잔차 신호(801)에 대하여 1차 변환을 수행하여 1차 변환된 변환 블록(802)을 생성한다. 이 경우, 인코더는 1차 변환으로서 고정형 변환 커널인 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform) 또는 적응형 변환 커널인 KLT(Karhunen-Loeve transform)를 사용할 수 있다. DCT는 일반적으로 신호의 특성이 균일할 경우 에너지 압축 성능이 우수한 특성을 가질 수 있다. DST는 신호가 경계면으로부터 예측되는 경우 우수한 압축 성능을 보일 수 있다. KLT는 신호의 특성을 학습하여 통계적인 특성을 기반으로 추출되는 변환 커널을 나타낸다. 상기 KLT는 픽셀 영역의 신호의 특성을 이용함으로써 변환 부호화의 압축 성능을 높일 수 있다.
인코더는 1차 변환된 변환 블록(802)에 대하여 2차 변환을 적용할 수 있다. 인코더는 1차 변환된 변환 영역의 신호의 특성을 이용하여 상기 변환 영역의 신호에 대하여 다시 변환(즉, 이차 변환)을 수행함으로써 압축 성능을 향상시킬 수 있고, 디코더로 시그널링되는 잔차 신호를 줄일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서 인코더는 상기 1차 변환된 블록(802)을 복수 개의 서브 블록으로 분할할 수 있다. 그리고, 인코더는 상기 서브 블록 단위로 2차 변환을 적용할 수 있다. 이에 대한 자세한 설명은 후술한다.
디코더는 2차 변환된 변환 블록에 2차 변환의 역변환을 적용하여 1차 변환된 변환 블록을 생성할 수 있고, 상기 1차 변환된 변환 블록에 1차 변환의 역변환을 적용하여 잔차 신호를 생성할 수 있다.
실시예 1
본 실시예에서는 잔차 신호의 특성을 이용하여 2차 변환 커널을 생성하는 방법을 제안한다.
도 9는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 라인 그래프(line graph)를 이용하여 픽셀 영역의 잔차 신호를 모델링하는 방법을 예시하는 도면이다.
도 9를 참조하면, 현재 블록(또는 예측 블록)이 8×8 블록이고 예측을 위해 사용되는 참조 샘플이 현재 블록의 좌측에 이웃하는 경우를 가정한다.
인코더/디코더는 경계 블록(또는 이웃 블록)으로부터 신호를 예측하는 경우 픽셀 영역의 잔차 신호를 도 9에 도시된 바와 같이 라인 그래프로 나타낼 수 있다. 라인 그래프의 각 정점은 상기 현재 블록의 픽셀에 대응될 수 있다. 에지는 정점을 연결하는 선을 의미하며, 신호 내의 어떠한 형태의 통계적 의존성을 나타내기 위해 사용될 수 있다. 라인 그래프에서 가장 좌측에 위치한 정점(901)은 참조 샘플에 가장 인접한 픽셀에 해당한다.
경계 블록으로부터 신호를 예측하는 경우 상기 가장 좌측에 위치한 정점(901)은 예측의 정확도가 가장 높을 수 있다. 이 경우, 인코더/디코더는 상기 가장 좌측에 위치한 정점(901)에 셀프 루프(self-loop) 계수 w를 가지는 라인 그래프로 모델링할 수 있다. 이때, 셀프 루프 계수는 인접 블록의 경계 픽셀간의 상관 계수를 이용하여 결정될 수 도 있고, 신호의 특성을 가정하여 0 보다 크거나 같은 임의의 수로 결정될 수도 있다.
예를 들어, 인코더/디코더는 상기 라인 그래프로부터 다음 수학식 1과 같은 라플라시안 행렬(Laplacian matrix) L을 획득할 수 있다.
Figure PCTKR2017009266-appb-M000001
여기서, D는 상기 라인그래프의 정점(vertex)들의 차수 정보를 포함하는 차수 행렬(Degree matrix)을 나타낸다. 예를 들어, 상기 차수 행렬은 각 정점의 차수에 대한 정보를 포함하는 대각 행렬(diagonal matrix)을 의미할 수 있다. A는 상기 라인 그래프를 나타내는 인접 행렬(adjacent matrix)을 나타낸다. 예를 들어, 상기 인접 행렬은 인접 픽셀과의 연결 관계(예를 들어, 에지)를 가중치로 나타낼 수 있다. S는 상기 라인 그래프 내 정점의 자기 루프(self-loop)를 나타내는 셀프 루프 행렬(self-loop matrix)을 나타낸다.
예를 들어, 인코더/디코더는 도 9의 라인 그래프에 기초하여 차수 행렬(D), 인접 행렬(A), 셀프 루프 행렬(S)를 다음의 수학식 2와 같이 생성(또는 결정)할 수 있다.
Figure PCTKR2017009266-appb-M000002
그리고, 인코더/디코더는 상기 생성된 D, A, S 및 수학식 1을 이용하여 다음의 수학식 3과 같이 표현할 수 있다.
Figure PCTKR2017009266-appb-M000003
여기서, 라플라시한 행렬은 물리적으로 역공분산 행렬(inverse covariance matrix)을 의미한다. 자기 루프 계수 w를 1로 가정할 때, 공분산 행렬(covariance matrix) T는 다음의 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2017009266-appb-M000004
여기서, T는 경계면으로 예측된 잔차 신호의 공분산 행렬을 나타낸다. 인코더/디코더는 상기 T를 이용하여 1차 변환 계수의 신호를 모델링할 수 있다. 1차 변환 커널로는, 예를 들어, DCT, DST, KLT 또는 그래프 기반 변환(GBT: Graph-Based Transform)이 이용될 수 있다.
예를 들어, 1차 변환으로 분리가능한 변환(separable transform) 커널을 적용하는 경우, 인코더/디코더는 다음의 수학식 5를 이용하여 1차 변환 계수의 신호 모델을 생성할 수 있다.
Figure PCTKR2017009266-appb-M000005
여기서, C_1 내지 C_8은 DCT-1부터 DCT-8까지의 변환 커널을 나타낸다. S_1 내지 S_8은 DST-1부터 DST-8까지의 변환 커널을 나타낸다. Y_1 내지 Y_16은 1차 변환 커널을 이용하여 획득된 1차 변환 계수의 신호 모델을 나타내며, 1차 변환 계수의 공분산 행렬을 의미할 수 있다.
인코더/디코더는 Y_1 내지 Y_16에 대하여 다음의 수학식 6과 같이 고유 분해(eigen decomposition)를 수행함으로써 최적화된 2차 변환 커널을 획득할 수 있다.
Figure PCTKR2017009266-appb-M000006
여기서, P_n은 수학식 5를 이용하여 획득된 Y_n에 대한 고유 벡터(eigen vector)를 나타낸다. D는 고유값(eigen value)를 포함하는 대각 행렬(diagonal matrix)를 나타낸다. 따라서, 인코더/디코더는 1차 변환 계수의 신호 모델을 고유 분해하여 1차 변환 커널에 대한 최적화된 2차 변환 커널을 생성할 수 있다.
실시예 2
본 실시예에서는 1차 변환이 적용된 변환 블록에 대하여 2차 변환을 적용하는 방법을 제안한다.
인코더는 2차 변환 커널을 1차 변환 커널의 변환 계수에 적용하여 2차 변환된 계수를 생성한 후, 양자화 엔트로피 부호화 과정을 순차적으로 수행할 수 있다. 디코더는 인코더로부터 수신된 신호를 엔트로피 복호화, 역양자화를 수행한 후, 상기 2차 변환 커널의 역변환을 적용하여 1차 변환 계수를 생성하고, 상기 생성된 1차 변환 계수에 대하여 상기 1차 변환 커널의 역변환을 적용하여 잔차 신호를 생성할 수 있다.
이때, 인코더는 1차 변환이 적용된 변환 블록 또는 변환 블록의 서브 블록에 대하여 2차 변환을 적용할 수 있다. 아래의 도면을 참조하여 설명한다.
도 10은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 1차 변환된 변환 영역의 신호에 대하여 2차 변환(secondary transform)을 적용하는 방법을 예시하는 도면이다.
본 실시예에서 설명하는 2차 변환의 적용 방법은 인코더와 디코더에 동일하게 적용될 수 있다. 다만, 인코더에서 적용된 1차 변환 및 2차 변환의 역변환이 디코더에서 각각 적용될 것이다. 이하에서 설명의 편의상 인코더를 기준으로 설명한다.
도 10(a)를 참조하면, 인코더는 1차 변환이 적용되는 변환 블록과 동일한 크기의 변환 블록에 2차 변환을 적용할 수 있다. 예를 들어, 1차 변환 블록과 2 차 변환 블록의 크기가 모두 8×8일 수 있다.
도 10(b) 및 도 10(c)를 참조하면, 인코더는 1차 변환 블록을 복수 개의 서브 블록으로 분할하고, 분할된 서브 블록 단위로 2차 변환을 적용할 수 있다.
1차 변환 블록의 크기가 N×N일 때, 예를 들어, 2차 변환 블록은 도 10(b)에 도시된 바와 같이 N/2×N/2 크기의 서브 블록일 수도 있고, 도 10(c)에 도시된 바와 같이 N/4×N/4 크기의 서브 블록일 수도 있다.
예를 들어, 2차 변환이 적용되는 서브 블록의 크기는 계수 그룹(CG: Coefficient Group)의 크기와 같을 수 있다.
다시 말해, 1차 변환된 1차 변환 블록이 복수 개의 서브 블록으로 분할되는 경우, 인코더는 분할된 서브 블록 단위로 2차 변환을 적용할 수 있다.
또한, 인코더는 1차 변환 블록을 복수 개의 서브 블록으로 분할하고, 분할된 서브 블록 단위로 모든 서브 블록에 대하여 2차 변환을 적용할 수도 있고 분할된 서브 블록 중 일부 서브 블록에 대하여 2차 변환을 적용할 수도 있다. 예를 들어, 1차 변환 블록이 8×8 크기의 서브 블록으로 분할되는 경우, 인코더는 현재 블록 내 좌상단에 위치한 8×8 크기의 서브 블록에만 2차 변환을 적용할 수도 있다.
실시예 3
본 실시예에서는 1차 변환의 종류에 따라 2차 변환을 결정하는 방법을 제안한다.
앞서 실시예 1에서 설명한 바와 같이, 인코더/디코더는 1차 변환에 최적화된 2차 변환 커널을 생성할 수 있다. 그리고, 인코더/디코더는 1차 변환에 적용되는 변환 커널의 종류에 따라 2차 변환에 적용되는 변환 커널을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 인코더/디코더는 1차 변환에 적용되는 1차 변환 커널에 따라 2차 변환에 적용되는 2차 변환 커널을 결정할 수 있다. 즉, 인코더/디코더는 1차 변환 커널에 따라 앞서 설명한 수학식 5 및 수학식 6에 의해 생성되는 2차 변환 커널을 이용하여 1차 변환된 변환 영역의 신호에 대하여 2차 변환을 수행할 수 있다.
예를 들어, 가로 방향에 적용되는 1차 변환 커널이 DCT2이고, 세로 방향에 적용되는 1차 변환 커널이 DCT2인 경우, 인코더/디코더는 2차 변환 커널로서 가로 및 세로 방향에 대하여 각각 앞서 수학식 5 및 수학식 6을 이용하여 계산되는 P_2 및 P_2를 결정(또는 사용)할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 인코더/디코더는 1차 변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 2차 변환 후보를 생성하고, 인코더가 디코더에게 상기 2차 변환 후보 중에서 2차 변환에 적용되는 변환 커널에 대한 정보(예를 들어, 인덱스 정보)를 시그널링 할 수도 있다. 이 경우, 디코더는 인코더와 동일하게 2차 변환 후보를 생성하고, 인코더로부터 시그널링된 정보를 이용하여 2차 변환 후보 중에서 2차 변환에 적용되는 변환 커널을 결정할 수 있다. 여기서, 상기 2차 변환 후보는 2차 변환 커널 후보, 2차 변환 후보 리스트, 2차 변환 커널 후보 리스트 등으로 지칭될 수도 있다.
예를 들어, 인코더/디코더는 1차 변환에 적용되는 변환 커널의 종류에 대응되는 변환 커널에 기초하여 2차 변환 후보를 구성할 수 있다.
또한, 예를 들어, 인코더/디코더는 1차 변환에 적용되는 변환 커널의 종류 및 현재 블록의 인트라 예측 모드에 기초하여 2차 변환 후보를 구성할 수도 있다. 아래의 도 11을 참조하여 설명한다.
도 11은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 인트라 예측 모드 및 1차 변환에 적용된 변환 커널에 기초하여 2차 변환 커널을 결정하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 11을 참조하면, 인코더/디코더는 인트라 예측 모드를 그룹핑할 수 있다(S1101). 인코더/디코더는 인트라 예측 모드를 다양한 여러 방법으로 하나 이상의 예측 모드를 포함하는 예측 모드 그룹들로 그룹핑할 수 있다.
인코더/디코더는 인트라 예측 모드 그룹 및 1차 변환 커널에 따라 2차 변환 후보를 구성할 수 있다(S1102).
예를 들어, 인코더/디코더는 예측 모드 그룹에 따라 결정되는 2차 변환 커널과 가로 방향 또는 세로 방향으로 적용되는 1차 변환 커널에 따라 결정되는 2차 변환 커널을 합하여 2차 변환 후보를 구성할 수 있다.
인코더/디코더는 2차 변환 후보 중에서 현재 블록의 2차 변환에 적용되는 2차 변환 커널을 결정한다(S1103).
예를 들어, 인코더는 복수 개의 2차 변환 후보 중에서 율-왜곡 비용(Rate-Distortion cost)을 최소화하는 변환 커널을 결정(또는 선택)할 수 있다. 2차 변환 후보로서 3개 이상의 변환 커널이 구성되는 경우 2 비트 이상의 시그널링 비트가 사용될 수 있다.
디코더는 인코더와 동일하게 2차 변환 후보를 생성(또는 구성)하고, 인코더로부터 수신된 인덱스(index) 정보에 기초하여 2차 변환에 적용되는 변환 커널을 결정할 수 있다.
아래의 표 2는 1차 변환 커널 및 예측 모드에 따른 2차 변환 후보(또는 2차 변환 커널의 종류)를 예시한다.
Figure PCTKR2017009266-appb-T000002
표 2를 참조하면, 인코더/디코더는 전체 인트라 예측 모드(앞서 도 6 참조)를 5개의 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 예를 들어, 인코더/디코더는 1) 인트라 플래너 모드(이하, 제 1 그룹) 2) 수평 방향 및 이에 이웃하는 방향의 예측 모드(이하, 제 2 그룹) 3)수직 방향 및 이에 이웃하는 방향의 예측 모드(이하, 제 3 그룹) 4) 나머지 예측 모드 중 홀수 모드(이하, 제 4 그룹) 5) 나머지 예측 모드 중 짝수 모드(이하, 제 5 그룹)로 예측 모드들을 그룹핑할 수 있다.
예를 들어, 현재 블록의 인트라 예측 모드가 제 1 그룹에 속하고 가로 방향 및 세로 방향으로 각각 DCT-5 및 DST-7의 1차 변환 커널이 적용되는 경우, 인코더/디코더는 P_2, P_5, P_15로 2차 변환 후보를 구성할 수 있다.
또한, 현재 블록의 인트라 예측 모드가 제 2 그룹에 속하고 가로 및 세로 방향으로 각각 DST-7 및 DST-1의 1차 변환 커널이 적용되는 경우, 인코더/디코더는 P_2, P_9, P_15로 2차 변환 후보를 구성할 수 있다.
또한, 현재 블록의 인트라 예측 모드가 제 3 그룹에 속하고 가로 및 세로 방향으로 각각 DST-7 및 DCT-8의 1차 변환 커널이 적용되는 경우, 인코더/디코더는 P_2, P_8, P_15로 2차 변환 후보를 구성할 수 있다.
또한, 현재 블록의 인트라 예측 모드가 제 4 그룹에 속하고 가로 및 세로 방향으로 각각 DST-7 및 DST-7의 1차 변환 커널이 적용되는 경우, 인코더/디코더는 P_2, P_8, P_15로 2차 변환 후보를 구성할 수 있다.
또한, 현재 블록의 인트라 예측 모드가 제 5 그룹에 속하고 가로 및 세로 방향으로 각각 DST-7 및 DST-7의 1차 변환 커널이 적용되는 경우, 인코더/디코더는 P_2, P_8, P_15로 2차 변환 후보를 구성할 수 있다.
표 2는 하나의 예시에 불과하며, 인코더/디코더는 현재 블록의 인트라 예측 모드가 속한 예측 모드 그룹 및 1차 변환에 적용되는 변환 커널의 종류에 기초하여 다양한 여러 방법으로 예측 모드 그룹을 구성할 수 있다.
또한, 인코더/디코더는 인트라 예측 모드를 별도로 그룹핑하지 않고 각각의 예측 모드 별로 1차 변환 커널 및 예측 모드에 따른 2차 변환 후보를 구성할 수도 있다. 이 경우, 상기 S1101 단계는 생략될 수 있다.
실시예 4
앞서 실시예 1에서 설명한 방법을 통해서 획득한 2차 변환 커널은 N×N 행렬의 형태를 갖는다. 2차 변환의 적용시 많은 연산량이 요구되는 행렬 연산(또는 행렬의 곱셉 연산)이 수행될 수 있기 때문에, 연산 복잡도가 증가할 수 있다.
이러한 문제점을 극복하기 위하여, 본 실시예에서는 리프팅(lifting) 방법(또는 기법, 방식)을 이용하여 2차 변환을 적용하는 방법을 제안한다.
임의의 이차 변환 커널 P는 다음의 수학식 7과 같이 N개의 회전 변환을 갖는 행렬의 곱으로 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2017009266-appb-M000007
여기서, P는 임의의 2차 변환 행렬을 나타내고, G는 회전 각도 θ_n를 가지는 회전 변환 행렬을, R은 스케일링 상수를 가지는 대각 행렬을 나타낸다. 즉, 2차 변환 행렬(또는 2차 변환 커널)은 수학식 7과 같이 N개의 회전 변환 행렬과 스케일링 대각 행렬의 곱으로 나타낼 수 있다.
이하에서, 예를 들어, 임의의 2차 변환 행렬이 아래의 수학식 8과 같이 주어지는 경우, 2차 변환 행렬을 복수 개의 회전 변환 및 대각 행렬의 곱으로 표현하는 실시예를 살펴본다.
Figure PCTKR2017009266-appb-M000008
이 경우, 상기 2차 변환 행렬 P는 아래의 수학식 9 내지 수학식 14와 같은 6개의 회전 변환 행렬과 수학식 15와 같은 대각 행렬을 이용하여 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2017009266-appb-M000009
Figure PCTKR2017009266-appb-M000010
Figure PCTKR2017009266-appb-M000011
Figure PCTKR2017009266-appb-M000012
Figure PCTKR2017009266-appb-M000013
Figure PCTKR2017009266-appb-M000014
Figure PCTKR2017009266-appb-M000015
수학식 9 내지 15를 참조하면, 2차 변환 행렬 P는 6개의 각도 θ 값과 대각 행렬을 이용하여 나타낼 수 있다. 2차 변환을 수학식 7과 같이 표현함으로써, 인코더/디코더는 이용가능한 2차 변환의 모든 계수들에 대한 정보를 메모리에 저장하지 않을 수 있기 때문에, 메모리 용량에 대한 부담을 줄일 수 있다. 만약, 인코더가 디코더에게 2차 변환을 시그널링하는 경우, 각도 θ 값들과 대각 행렬 정보만 전송할 수 있기 때문에 디코더에게 시그널링되는 비트를 절약할 수 있다.
인코더/디코더는 2차 변환을 생성(또는 적용)하기 위하여 다양한 여러 방법을 이용할 수 있다. 예를 들어, 인코더/디코더는 버터플라이 방법을 이용하여 행렬 연산을 수행함으로써 2차 변환을 생성할 수 있다.
도 12는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 버터플라이(butterfly) 방식으로 2차 변환을 적용하는 방법을 예시하는 도면이다.
도 12를 참조하면, 인코더/디코더는 상기 수학식 9 내지 수학식 14와 같은 6개의 회전 변환 행렬의 행렬 연산을 버터플라이 방식으로 적용(또는 구현)할 수 있다.
다만, 버터플라이 방식으로 행렬의 곱셈 연산을 수행하는 경우 구현을 위해 많은 곱셈 연산이 요구된다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 이와 같은 곱셈 연산을 줄이기 위하여 리프팅 방법을 이용하여 2차 변환을 적용하는 방법을 제안한다.
도 13은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 버터플라이 방식과 리프팅 방식을 비교하여 설명하기 위한 도면이다.
도 13을 참조하면, 도 13(a)에 도시된 버터플라이 방법은 도 13(b)에 도시된 리프팅 방법으로 간략하게 구현될 수 있다. 구체적으로, 도 13(a)에 도시된 버터플라이 방법은 다음의 수학식 16과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2017009266-appb-M000016
수학식 16에서 cosθ와 sinθ 값은 수학식 17과 같이 p와 q로 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2017009266-appb-M000017
p와 u 값을 이용하여 수학식 16과 같이 행렬 연산을 수행함으로써 곱셈 연산을 줄일 수 있다.
도 14는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 리프팅 방식을 이용하여 2차 변환을 적용하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 14를 참조하면, 앞서 도 12의 버터플라이 방식 대신에 인코더/디코더는 리프팅 방식을 이용하여 2차 변환을 적용할 수 있다.
즉, 2차 변환 커널을 구성하는 N개의 회전 행렬은 리프팅 방법으로 표현될 수 있다. 이 경우, 인코더/디코더는 회전 행렬들을 구성하는 계수 a, b, c, ..., p, q, r을 동일하게 저장할 수 있다. 인코더/디코더는 저장된 계수들을 이용하여 2차 변환을 수행할 수 있다.
리프팅 방법을 이용하여 2차 변환을 적용함으로써 곱셈 연산의 연산량을 효과적으로 줄일 수 있고, 이를 통해 부호화/복호화 속도를 향상시킬 수 있다.
예를 들어, 2차 변환 행렬 P가 수학식 8과 같이 주어지는 경우, 도 14에 도시된 리프팅 방법의 a, b, c,..., p, q, r 계수는 다음과 같이 획득될 수 있다.
{a, b, c, ..., p, q, r} = {-38, 74, -38, -30, 59, -30, -47, 90, -47, 4, -9, 4, 65, -122, 65, 52, -99, 52 }
다만, 이는 하나의 예시에 불과하며, 정수 연산을 위해 각각의 계수들은 다양한 방법으로 스케일링 및 근사화될 수 있다.
앞서 설명한 실시예들은 각각의 실시예가 독립적으로 적용될 수도 있고 여러 실시예들이 조합되어 사용될 수도 있다. 예를 들어, 인코더/디코더는 실시예 1에서 설명한 방법에 의해 2차 변환 커널을 생성하고, 실시예 3에서 설명한 방법에 의해 1차 변환에 적용되는 1차 변환 커널에 기초하여 2차 변환 블록을 결정할 수 있다. 또한, 실시예 2에서 설명한 방법에 의해 상기 결정된 2차 변환 블록에 대하여 서브 블록 단위로 2차 변환을 적용할 수 있고, 실시예 4에서 설명한 방법에 의해 상기 2차 변환에 리프팅 방법을 적용할 수 있다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 신호의 복호화 방법을 예시하는 도면이다.
디코더는 비디오 신호로부터 현재 블록의 변환 계수(transform coefficient)를 복호화함으로써 상기 현재 블록의 제 1 변환 블록을 생성한다(S1501).
디코더는 비디오 신호(또는 비트 스트림)에 대하여 엔트로피 디코딩을 수행함으로써 현재 블록의 양자화된 변환 계수를 획득할 수 있다. 디코더는 상기 양자화된 변환 계수로부터 제 1 변환 블록을 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 제 1 변환 블록은 상기 획득된 양자화된 변환 계수의 2차원 배열을 나타낼 수 있다.
디코더는 상기 제 1 변환 블록을 역양자화함으로써 제 2 변환 블록을 생성한다(S1502).
여기서, 상기 제 2 변환 블록은 현재 블록의 역양자화된 변환 블록을 나타낸다.
디코더는 상기 제 2 변환 블록에 대하여 제 1 역변환을 수행함으로써 제 3 변환 블록을 생성한다(S1503).
즉, 디코더는 역양자화된 변환 블록에 대하여 2차 변환의 역변환을 수행함으로써 제 3 변환 블록을 생성할 수 있다. 여기서, 상기 제 3 변환 블록은 1차 변환된 변환 블록을 나타낼 수 있다.
앞서 실시예 1에서 설명한 바와 같이, 디코더는 라인 그래프(line graph)를 이용하여 잔차 신호(residual signal)의 공분산 행렬(covariance matrix)을 생성하고, 상기 잔차 신호의 공분산 행렬 및 상기 제 2 역변환에 기초하여 상기 제 2 역변환의 공분산 행렬을 계산하고, 상기 제 2 역변환의 공분산 행렬에 대하여 고유 분해(eigen decomposition)를 수행함으로써 상기 제 1 역변환을 생성할 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 상기 잔차 신호의 공분산 행렬은 라인 그래프를 나타내는 인접 행렬(adjacent matrix), 상기 라인 그래프의 정점(vertex)들의 차수 정보를 포함하는 차수 행렬(degree matrix) 및 상기 라인 그래프의 정점들의 자기 루프(self-loop) 정보를 포함하는 자기 루프 행렬(self-loop matrix)에 기초하여 생성될 수 있다. 여기서, 자기 루프 행렬은 상기 라인 그래프의 정점과 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 픽셀간의 상관 계수(correlation coefficient)에 기초하여 생성될 수 있다.
또한, 앞서 실시예 1에서 설명한 바와 같이, 디코더는 상기 제 2 변환 블록을 복수 개의 서브 블록으로 분할하고, 상기 제 2 변환 블록에 대하여 상기 서브 블록 단위로 상기 제 1 역변환을 수행함으로써 제 3 변환 블록을 생성할 수 있다.
또한, 앞서 실시예 3에서 설명한 바와 같이, 디코더는 상기 제 2 역변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용되는 변환 커널을 결정할 수 있다. 또는 디코더는 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드 및 상기 제 2 역변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용되는 변환 커널을 결정할 수도 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 디코더는 상기 제 2 역변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용될 변환 커널 후보(transform kernel candidate)를 생성하고, 상기 변환 커널 후보 중에서 인코더로부터 수신된 인덱스(index) 정보에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용되는 변환 커널을 결정할 수도 있다.
디코더는 상기 제 3 변환 블록에 대하여 제 2 역변환을 수행함으로써 상기 현재 블록의 잔차 블록(residual block)을 생성한다(S1504).
즉, 디코더는 상기 제 3 변환 블록에 대하여 1차 변환(primary transform)의 역변환을 수행함으로써 현재 블록의 잔차 블록을 생성할 수 있다. 디코더는 인트라 예측 또는 인터 예측을 통해 생성한 예측 블록과 상기 잔차 블록을 합하여 상기 현재 블록을 복원할 수 있다.
전술한 바와 같이, 상기 제 2 역변환은 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete sine Transform), 카루넨 루베 변환(Karhunen Loeve transform) 또는 그래프 기반 변환(Graph based Transform) 중 어느 하나를 이용하여 수행될 수 있다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 신호의 복호화 장치를 예시하는 도면이다.
도 16에서는 설명의 편의를 위해 역변환부를 하나의 블록으로 도시하였으나, 역변환부는 인코더 및/또는 디코더에 포함되는 구성으로 구현될 수 있다.
도 16을 참조하면, 상기 복호화 장치는 앞서 도 8 내지 도 15에서 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 구체적으로, 상기 복호화 장치는 제 1 변환 블록 생성부(1601), 제 2 변환 블록 생성부(1602), 제 3 변환 블록 생성부(1603) 및 제 4 변환 블록 생성부(1604)를 포함하여 구성될 수 있다. 상기 제 1 변환 블록 생성부(1601)는 엔트로피 디코딩부에 포함되는 구성으로 구현될 수 있다. 상기 제 2 변환 블록 생성부(1602)는 역양자화부에 포함되는 구성으로 구현될 수 있다.
제 1 변환 블록 생성부(1601)는 비디오 신호로부터 현재 블록의 변환 계수(transform coefficient)를 복호화함으로써 상기 현재 블록의 제 1 변환 블록을 생성한다.
제 1 변환 블록 생성부(1601)는 비디오 신호(또는 비트 스트림)에 대하여 엔트로피 디코딩을 수행함으로써 현재 블록의 양자화된 변환 계수를 획득할 수 있다. 제 1 변환 블록 생성부(1601)는 상기 양자화된 변환 계수로부터 제 1 변환 블록을 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 제 1 변환 블록은 상기 획득된 양자화된 변환 계수의 2차원 배열을 나타낼 수 있다.
제 2 변환 블록 생성부(1602)는 상기 제 1 변환 블록을 역양자화함으로써 제 2 변환 블록을 생성한다.
여기서, 상기 제 2 변환 블록은 현재 블록의 역양자화된 변환 블록을 나타낸다.
제 3 변환 블록 생성부(1603)는 상기 제 2 변환 블록에 대하여 제 1 역변환을 수행함으로써 제 3 변환 블록을 생성한다(S1503).
즉, 제 3 변환 블록 생성부(1603)는 역양자화된 변환 블록에 대하여 2차 변환의 역변환을 수행함으로써 제 3 변환 블록을 생성할 수 있다. 여기서, 상기 제 3 변환 블록은 1차 변환된 변환 블록을 나타낼 수 있다.
앞서 실시예 1에서 설명한 바와 같이, 제 3 변환 블록 생성부(1603)는 라인 그래프(line graph)를 이용하여 잔차 신호(residual signal)의 공분산 행렬(covariance matrix)을 생성하고, 상기 잔차 신호의 공분산 행렬 및 상기 제 2 역변환에 기초하여 상기 제 2 역변환의 공분산 행렬을 계산하고, 상기 제 2 역변환의 공분산 행렬에 대하여 고유 분해(eigen decomposition)를 수행함으로써 상기 제 1 역변환을 생성할 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 상기 잔차 신호의 공분산 행렬은 라인 그래프를 나타내는 인접 행렬(adjacent matrix), 상기 라인 그래프의 정점(vertex)들의 차수 정보를 포함하는 차수 행렬(degree matrix) 및 상기 라인 그래프의 정점들의 자기 루프(self-loop) 정보를 포함하는 자기 루프 행렬(self-loop matrix)에 기초하여 생성될 수 있다. 여기서, 자기 루프 행렬은 상기 라인 그래프의 정점과 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 픽셀간의 상관 계수(correlation coefficient)에 기초하여 생성될 수 있다.
또한, 앞서 실시예 1에서 설명한 바와 같이, 제 3 변환 블록 생성부(1603)는 상기 제 2 변환 블록을 복수 개의 서브 블록으로 분할하고, 상기 제 2 변환 블록에 대하여 상기 서브 블록 단위로 상기 제 1 역변환을 수행함으로써 제 3 변환 블록을 생성할 수 있다.
또한, 앞서 실시예 3에서 설명한 바와 같이, 제 3 변환 블록 생성부(1603)는 상기 제 2 역변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용되는 변환 커널을 결정할 수 있다. 또는 디코더는 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드 및 상기 제 2 역변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용되는 변환 커널을 결정할 수도 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 제 3 변환 블록 생성부(1603)는 상기 제 2 역변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용될 변환 커널 후보(transform kernel candidate)를 생성하고, 상기 변환 커널 후보 중에서 인코더로부터 수신된 인덱스(index) 정보에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용되는 변환 커널을 결정할 수도 있다.
제 4 변환 블록 생성부(1604)는 상기 제 3 변환 블록에 대하여 제 2 역변환을 수행함으로써 상기 현재 블록의 잔차 블록(residual block)을 생성한다.
즉, 제 4 변환 블록 생성부(1604)는 상기 제 3 변환 블록에 대하여 1차 변환(primary transform)의 역변환을 수행함으로써 현재 블록의 잔차 블록을 생성할 수 있다. 디코더는 인트라 예측 또는 인터 예측을 통해 생성한 예측 블록과 상기 잔차 블록을 합하여 상기 현재 블록을 복원할 수 있다.
전술한 바와 같이, 상기 제 2 역변환은 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete sine Transform), 카루넨 루베 변환(Karhunen Loeve transform) 또는 그래프 기반 변환(Graph based Transform) 중 어느 하나를 이용하여 수행될 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들이 소정 형태로 결합된 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려되어야 한다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시예를 구성하는 것도 가능하다. 본 발명의 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함시킬 수 있음은 자명하다.
본 발명에 따른 실시예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리는 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
본 발명은 본 발명의 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 따라서, 상술한 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
이상, 전술한 본 발명의 바람직한 실시예는, 예시의 목적을 위해 개시된 것으로, 당업자라면 이하 첨부된 특허청구범위에 개시된 본 발명의 기술적 사상과 그 기술적 범위 내에서, 다양한 다른 실시예들을 개량, 변경, 대체 또는 부가 등이 가능할 것이다.

Claims (19)

  1. 비디오 신호를 부호화하는 방법에 있어서,
    현재 블록의 예측 블록(prediction block)을 생성하는 단계;
    원본 블록에서 상기 예측 블록을 감산하여 상기 현재 블록의 잔차 블록(residual block)을 생성하는 단계;
    상기 잔차 블록에 대하여 1차 변환(primary transform)을 수행함으로써 1차 변환된 변환 블록(transform block)을 생성하는 단계; 및
    상기 1차 변환된 변환 블록에 대하여 2차 변환(secondary transform)을 수행함으로써 2차 변환된 변환 블록을 생성하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 2차 변환은 다음의 단계들,
    라인 그래프(line graph)를 이용하여 잔차 신호(residual signal)의 공분산 행렬(covariance matrix)을 생성하는 단계;
    상기 잔차 신호의 공분산 행렬 및 상기 1차 변환에 기초하여 상기 1차 변환의 공분산 행렬을 계산하는 단계; 및
    상기 1차 변환의 공분산 행렬에 대하여 고유 분해(eigen decomposition)를 수행하는 단계에 따라 생성되는 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 잔차 신호의 공분산 행렬을 생성하는 단계는,
    상기 라인 그래프를 나타내는 인접 행렬(adjacent matrix), 상기 라인 그래프의 정점(vertex)들의 차수 정보를 포함하는 차수 행렬(degree matrix) 및 상기 라인 그래프의 정점들의 자기 루프(self-loop) 정보를 포함하는 자기 루프 행렬(self-loop matrix)을 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 인접 행렬, 상기 차수 행렬 및 상기 자기 루프 행렬에 기초하여 상기 잔차 신호의 공분산 행렬을 생성하는 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 자기 루프 행렬은 상기 라인 그래프의 정점과 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 픽셀간의 상관 계수(correlation coefficient)에 기초하여 생성되는 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 1차 변환은 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete sine Transform), 카루넨 루베 변환(Karhunen Loeve transform) 또는 그래프 기반 변환(Graph based Transform) 중 어느 하나를 이용하여 수행되는 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 2차 변환된 변환 블록을 생성하는 단계는,
    상기 1차 변환된 변환 블록을 복수 개의 서브 블록으로 분할하는 단계를 포함하고,
    상기 1차 변환된 변환 블록에 대하여 상기 서브 블록 단위로 상기 2차 변환을 수행함으로써 2차 변환된 변환 블록을 생성하는 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 2차 변환된 변환 블록을 생성하는 단계는,
    상기 1차 변환에 적용되는 1차 변환 커널에 기초하여 상기 2차 변환에 적용되는 2차 변환 커널을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 2차 변환된 변환 블록을 생성하는 단계는,
    상기 현재 블록의 인트라 예측 모드 및 상기 1차 변환에 적용되는 1차 변환 커널에 기초하여 상기 2차 변환에 적용되는 2차 변환 커널을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 2차 변환 커널을 결정하는 단계는,
    상기 1차 변환 커널에 기초하여 상기 2차 변환에 적용될 2차 변환 커널 후보(secondary transform kernel candidate)를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 2차 변환 커널 후보 중에서 율-왜곡 비용(rate-distortion cost)을 최소화하는 2차 변환 커널을 상기 2차 변환에 적용되는 2차 변환 커널로서 결정하는 방법.
  10. 비디오 신호를 복호화하는 방법에 있어서,
    상기 비디오 신호로부터 현재 블록의 변환 계수(transform coefficient)를 복호화함으로써 상기 현재 블록의 제 1 변환 블록을 생성하는 단계;
    상기 제 1 변환 블록을 역양자화함으로써 제 2 변환 블록을 생성하는 단계;
    상기 제 2 변환 블록에 대하여 제 1 역변환을 수행함으로써 제 3 변환 블록을 생성하는 단계; 및
    상기 제 3 변환 블록에 대하여 제 2 역변환을 수행함으로써 상기 현재 블록의 잔차 블록(residual block)을 생성하는 단계를 포함하는 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 제 1 역변환은 다음의 단계들,
    라인 그래프(line graph)를 이용하여 잔차 신호(residual signal)의 공분산 행렬(covariance matrix)을 생성하는 단계;
    상기 잔차 신호의 공분산 행렬 및 상기 제 2 역변환에 기초하여 상기 제 2 역변환의 공분산 행렬을 계산하는 단계; 및
    상기 제 2 역변환의 공분산 행렬에 대하여 고유 분해(eigen decomposition)를 수행하는 단계에 따라 생성되는 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 잔차 신호의 공분산 행렬을 생성하는 단계는,
    상기 라인 그래프를 나타내는 인접 행렬(adjacent matrix), 상기 라인 그래프의 정점(vertex)들의 차수 정보를 포함하는 차수 행렬(degree matrix) 및 상기 라인 그래프의 정점들의 자기 루프(self-loop) 정보를 포함하는 자기 루프 행렬(self-loop matrix)을 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 인접 행렬, 상기 차수 행렬 및 상기 자기 루프 행렬에 기초하여 상기 잔차 신호의 공분산 행렬을 생성하는 방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 자기 루프 행렬은 상기 라인 그래프의 정점과 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 픽셀간의 상관 계수(correlation coefficient)에 기초하여 생성되는 방법.
  14. 제 10항에 있어서,
    상기 제 2 역변환은 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete sine Transform), 카루넨 루베 변환(Karhunen Loeve transform) 또는 그래프 기반 변환(Graph based Transform) 중 어느 하나를 이용하여 수행되는 방법.
  15. 제 10항에 있어서,
    상기 제 3 변환 블록을 생성하는 단계는,
    상기 제 2 변환 블록을 복수 개의 서브 블록으로 분할하는 단계를 포함하고,
    상기 제 2 변환 블록에 대하여 상기 서브 블록 단위로 상기 제 1 역변환을 수행함으로써 제 3 변환 블록을 생성하는 방법.
  16. 제 10항에 있어서,
    상기 제 3 변환 블록을 생성하는 단계는,
    상기 제 2 역변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용되는 변환 커널을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  17. 제 10항에 있어서,
    상기 제 3 변환 블록을 생성하는 단계는,
    상기 현재 블록의 인트라 예측 모드 및 상기 제 2 역변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용되는 변환 커널을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  18. 제 16항에 있어서,
    상기 제 1 역변환에 적용되는 변환 커널을 결정하는 단계는,
    상기 제 2 역변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용될 변환 커널 후보(transform kernel candidate)를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 변환 커널 후보 중에서 인코더로부터 수신된 인덱스(index) 정보에 기초하여 상기 제 1 역변환에 적용되는 변환 커널을 결정하는 방법.
  19. 비디오 신호를 복호화하는 장치에 있어서,
    상기 비디오 신호로부터 현재 블록의 변환 계수(transform coefficient)를 복호화함으로써 상기 현재 블록의 제 1 변환 블록을 생성하는 제 1 변환 블록 생성부;
    상기 제 1 변환 블록을 역양자화함으로써 제 2 변환 블록을 생성하는 제 2 변환 블록 생성부;
    상기 제 2 변환 블록에 대하여 제 1 역변환을 수행함으로써 제 3 변환 블록을 생성하는 제 3 변환 블록 생성부; 및
    상기 제 3 변환 블록에 대해 제 2 역변환을 수행함으로써 상기 현재 블록의 잔차 블록(residual block)을 생성하는 잔차 블록 생성부를 포함하는 장치.
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