WO2018092982A2 - 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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WO2018092982A2
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    • H04N19/96—Tree coding, e.g. quad-tree coding

Definitions

  • the present invention relates to a sample adaptive offset (SAO) technique in a video encoder.
  • the present invention relates to a fast prediction of SAO technique, a filter technique adopted by high efficiency video coding (HEVC), which is a video compression standard.
  • HEVC high efficiency video coding
  • HD Ultra Definition
  • UHD Ultra High Definition
  • HEVC High Efficiency Video Coding
  • HEVC shows better compression performance than the conventional video compression standard in that it has an excellent encoding tool and an optimal mode decision method.
  • HEVC has a 30-50% improvement in encoding compression compared to the previous standard, H.265 / AVC. see.
  • HEVC is In-Loop Filtering, and is an adaptation that compensates for the distortion between the original image and the reconstructed image generated by the encoding process, in addition to the conventional De-Blocking Filter, through a pixel-by-pixel offset.
  • Sample Adaptive Offset (SAO) technology is provided.
  • SAO technology has subjective picture quality improvement and excellent coding efficiency because different offsets are applied to each sample, but more computation is required to apply different offset types for each coding tree unit (CTU). There is a problem that the computational complexity is high.
  • HEVC unlike the existing video codec, does not use MB (Macro Block), but defines a coding tree unit (CTU) to use coding units (CUs) and PUs (Prediction Units) through the use of tree-based block structures. It may have a smaller subdivision structure, such as a transform unit (TU).
  • CTU coding tree unit
  • CUs coding units
  • PUs Prediction Units
  • TU transform unit
  • the adaptive sample offset parameter consists of SAO mode, SAO type and SAO offset in individual CTU units.
  • SAO types There are two types of SAO types: EO (Edge Offset) and BO (Band Offset) .In the case of Type EO, it can have one of 0 degrees, 90 degrees, 135 degrees, and 45 degrees. There is only one type. Therefore, the total number of SAO types is five, and there are five offsets corresponding to each type.
  • SAO mode can be divided into three types, and for the description of the prior art, the mode is called OFF, mode MERGE, mode NEW.
  • Mode OFF means that the SAO filter is not applied to the current CTU, and mode MERGE means to reuse the SAO type and offset of one of the surrounding CTUs in the current CTU.
  • the SAO type and offset of the current CTU do not need to be transmitted to the decoder, which is a great advantage in reducing the bit rate.
  • Mode NEW means to newly calculate the SAO type and offset suitable for the current CTU.
  • 1 is a flowchart of a conventional adaptive sample offset parameter prediction method.
  • a case where the SAO parameter of any one neighboring CTU whose SAO type and offset have already been determined among the neighboring CTUs for the current CTU is extracted and applied thereto is called a mode MERGE (S15).
  • the RD Cost of the left or top CTU is calculated, so that the left or top CTU is calculated.
  • the mode MERGE is determined by applying the SAO type and offset to minimize the difference from the original when applied to the current CTU.
  • the mode having the SAO type and offset that minimizes the difference from the original among NEW, MERGE, and OFF is determined as the optimal mode (S16).
  • the conventional method as described above has a problem in that a computational load is large because statistical information is extracted for all five SAO types, an offset is calculated, and a plurality of RD cost comparisons are performed.
  • the present invention derives an optimal parameter using SAO parameter information of a neighboring CTU whose SAO type and offset have already been determined based on the current CTU to be encoded, and thus an adaptive sample offset parameter prediction method for increasing computation speed.
  • an adaptive sample offset parameter prediction method for increasing computation speed.
  • the present invention is to provide a method and apparatus for adaptive sample offset parameter prediction that can maintain the maximum coding efficiency while increasing the operation speed by performing a compensation process, if the selected optimal mode satisfies the preset compensation conditions do.
  • an adaptive sample offset parameter prediction apparatus may include a SAO type of at least one neighboring CTU selected from a plurality of neighboring CTUs for a current coding tree unit (CTU) to be encoded.
  • CTU current coding tree unit
  • a first mode derivation unit configured to calculate a first SAO parameter for the current CTU by using statistical information on the current CTU;
  • a second mode deriving unit extracting a SAO parameter of one neighboring CTU of the neighboring CTUs with respect to the current CTU as a second SAO parameter of the current CTU;
  • an optimal mode determiner configured to select one of the SAO mode off, the first SAO parameter, and the second SAO parameter such that the difference between the reconstructed image and the original image is minimized.
  • the first mode derivation unit may select at least one or more neighbor CTUs according to a preset priority among neighbor CTUs centering on the current CTU. .
  • the first mode derivation unit may further consider the most selected SAO type when determining the SAO parameter in the previous frame.
  • the apparatus may further include a controller configured to control the first mode derivation unit to recalculate a first SAO parameter of a CTU.
  • the controller determines the optimal mode to reselect the SAO parameter such that the difference between the reconstructed image and the original image is minimized among the preselected selection result and the recalculated first SAO parameter. You can control wealth.
  • the compensation condition may be set such that the selection result of the optimum mode determiner is SAO mode off.
  • the compensation condition may be set to include one or more of Rate-Distortion Cost (RD Cost), Temporal Layer, and Quantized Coefficient.
  • RD Cost Rate-Distortion Cost
  • Temporal Layer Temporal Layer
  • Quantized Coefficient Quantized Coefficient
  • the statistical information on the SAO type of at least one neighboring CTU selected from among a plurality of neighboring CTUs for the current CTU to be encoded A first mode derivation step of calculating a first SAO parameter for the current CTU;
  • an optimal mode determination step of selecting one of the SAO mode off, the first SAO parameter, and the second SAO parameter may be included.
  • the deriving of the first mode may include selecting at least one neighboring CTU according to a preset priority among neighboring CTUs centering on the current CTU.
  • the SAO parameter may be further considered when determining the SAO parameter in the previous frame.
  • determining whether the selection result of the optimal mode determination step satisfies a preset compensation condition determining whether the selection result of the optimal mode determination step satisfies a preset compensation condition; Recalculating the first SAO parameter of the current CTU using statistical information on the remaining SAO types except for the SAO type used when calculating the first SAO parameter, when the compensation condition is satisfied;
  • the method may further include reselecting an SAO parameter that minimizes a difference between the reconstructed image and the original image, from the preselected selection result of the determining the optimum mode and the recalculated first SAO parameter.
  • a computer program for executing the adaptive sample offset parameter prediction method is recorded.
  • the computer program of the present invention for achieving the above object is implemented to execute an adaptive sample offset parameter prediction method and stored in a computer readable recording medium.
  • the optimal SAO parameter is determined using the SAO type information of the neighboring CTU that is already determined, rather than calculating all offsets of each type, the computational efficiency is increased.
  • a compensation process may be performed if necessary, thereby maintaining coding efficiency.
  • 1 is a flowchart of a conventional adaptive sample offset parameter prediction method.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of an apparatus for providing an adaptive sample offset parameter prediction method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a general flowchart of an adaptive sample offset parameter prediction method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a detailed flowchart illustrating a method of calculating a first SAO parameter according to an embodiment of the present invention.
  • 5A and 5B illustrate neighboring CTUs for a current CTU according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a compensation process including a compensation condition according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a compensation process including a compensation condition according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a detailed flowchart of a compensation process according to an embodiment of the present invention.
  • first and second are used to describe various components, and are used only to distinguish one component from another component, and to limit the components. Not used.
  • the second component may be referred to as the first component, and similarly, the first component may also be referred to as the second component.
  • a component when referred to as being "connected” or “connected” to another component, it means that it may be connected or connected logically or physically. In other words, although a component may be directly connected or connected to other components, it should be understood that other components may exist in the middle, and may be connected or connected indirectly.
  • unit for processing at least one function or operation, which may be implemented by hardware or software or a combination of hardware and software.
  • the first mode is to newly calculate the SAO type and offset, which are SAO parameters for the current CTU, and corresponds to the mode NEW.
  • the SAO mode off corresponds to the mode OFF by not applying the SAO filter to the current CTU.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of an apparatus for providing an adaptive sample offset parameter prediction method according to an embodiment of the present invention.
  • the apparatus 100 for providing an adaptive sample offset parameter prediction method may include a first mode derivation unit 110, a second mode derivation unit 120, and an optimal mode determination.
  • the unit 130, the controller 140, and the storage 150 may be configured, and the first mode derivation unit 110 may include a peripheral CTU determination module 112.
  • the first mode derivation unit 110 newly calculates the SAO type and offset suitable for the current CTU as the first SAO parameter.
  • the first mode derivation unit 110 does not calculate all offsets for four EO types and one BO type, but uses SAO parameter information of neighboring CTUs for a current CTU to be encoded.
  • the neighbor CTU is a CTU in which the SAO type and offset are determined by performing SAO filtering, and means one or more CTUs neighboring the current CTU.
  • the method of selecting the neighbor CTU in the neighbor CTU determination module 112 to calculate the first SAO parameter depends on a preset priority, and a detailed method thereof will be described later.
  • the first SAO parameter for the current CTU is calculated by using the statistical information on the SAO type of the selected neighbor CTU. First, the statistical information about the SAO type of the neighbor CTU is extracted, and the SAO offset is calculated accordingly. The SAO type and the offset are determined as the first SAO parameters by comparing RD Cost.
  • the second mode derivation unit 120 extracts the SAO parameter of one neighboring CTU among the neighboring CTUs for the current CTU as the second SAO parameter of the current CTU.
  • the SAO type and offset of the current CTU often have the same type and offset as the CTU located spatially left or top of the current CTU, the RD Cost of the left CTU or the top CTU, as in the prior art, By calculating, from the SAO type and the offset of the left or top CTU, the SAO type and offset to minimize the difference with the original when applied to the current CTU can be extracted as a second SAO parameter.
  • the optimal mode determiner 130 may perform the process between the reconstructed picture and the original picture when the SAO mode is not applied to the current CTU and the current CTU is applied to the current CTU among the calculated first SAO parameters and the extracted second SAO parameters. Choose the one that minimizes the difference. If the SAO mode off is selected, the optimal mode is SAO mode off without applying the SAO filter, and if the first SAO parameter is selected, the first mode applying the first SAO parameter to the current CTU is not the optimal mode. When the second SAO parameter is selected, the second mode in which the second SAO parameter is applied to the current CTU is an optimal mode.
  • the first mode derivation unit 110 may further consider the most selected SAO type when determining the SAO parameter in the previous frame, in addition to the SAO type of the selected peripheral CTU.
  • each type is 0 degrees and 90 degrees of type EO
  • the most selected SAO type in the previous frame is type BO
  • Offsets are calculated for three SAO types up to type BO in addition to 0 and 90 degrees.
  • the apparatus 100 for providing an adaptive sample offset parameter prediction method may include a controller 140.
  • the controller 140 may determine that the optimal mode selection unit 130 actually selects an optimal mode. In order to improve the image quality, it is determined whether the compensation condition stored in the storage unit 150 is satisfied, and if it is satisfied, statistical information about the remaining SAO types except for the SAO type used when calculating the first SAO parameter is obtained.
  • the first mode derivation unit 110 is controlled to recalculate the first SAO parameter of the current CTU.
  • the remaining type 135 degrees and 45 degrees are used. To recalculate the first SAO parameter.
  • controller 140 is optimal to reselect the SAO parameter such that the difference between the reconstructed image and the original image is minimized among the previously selected selection result and the recalculated first SAO parameter.
  • the mode determiner 130 is controlled.
  • the storage unit 150 is for storing data, and a method and priority for configuring the neighbor CTU to select the neighbor CTU in the neighbor CTU determination module 112 may be stored.
  • the storage 150 may store a compensation condition for determining whether the result selected by the optimum mode determiner requires a compensation process.
  • the compensation condition according to an embodiment of the present invention is when the result selected by the optimum mode determiner 130 is SAO mode off.
  • the mode off is to apply no SAO filter to the current CTU. If the best mode is not to apply the filter, it is determined that there is no optimal type and offset among the first SAO parameter or the second SAO parameter. Determine more suitable types and offsets for them.
  • Compensation conditions according to another embodiment of the present invention may take into account at least one or more of RD cost, temporary layer, and the presence or absence of non-zero quantized coefficients in the current CTU.
  • the quality of the reconstructed image is better. If the RD Cost of the SAO type determined as the optimal mode is smaller than 0, there is no need to perform a compensation process.
  • the temporal layer means that layers are layered in layer units such as layers 0, 1, and 2 while encoding in units of frames along the time axis, and layer 0 is a layer having the best coding.
  • Non-Zero Quantized Coefficient means that when Transform and Quantization are applied to the current CTU, there is at least one TU (Transform Unit) in which the Quantized Coefficient is not 0. If all lower blocks in the corresponding CTU have a value of 0, it means that it is almost the same as the original image with an all-zero condition.
  • the compensation condition according to another embodiment of the present invention is a case in which the RD Cost is greater than or equal to 0, Temporal Layer 0 (TL 0), or the RD Cost is greater than or equal to 0, and is currently non-zero quantized within the CTU. Coefficient is present, and in the case of Temporal Layer 1, 2 (TL 1/2), when the condition is satisfied, the controller 140 is optimal with the first mode deriving unit 110 to perform the compensation process.
  • the mode determiner 130 is controlled.
  • the adaptive sample offset parameter prediction method provided by the adaptive sample offset parameter prediction apparatus 100 according to the above-described embodiment of the present invention will be described in more detail with reference to FIGS. 3 to 8.
  • FIG. 3 is an overall flowchart of a method of predicting an adaptive sample offset parameter according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a detailed flowchart of a method of calculating a first SAO parameter according to an embodiment of the present invention
  • 5b illustrates a neighbor CTU with respect to a current CTU according to an embodiment of the present invention.
  • a first SAO parameter that is a SAO type and an offset suitable for the current CTU is newly calculated (S310).
  • the peripheral CTU is selected as shown in FIG. 4 (S311), and the SAO type of the selected peripheral CTU is used.
  • a peripheral CTU of Cur 502 which is the current CTU to be encoded, may be configured.
  • the four CTUs of the left, upper, upper right, and upper left of the immediately adjacent CTU 500 and the previous frame Nine CTUs 510 of Col_0 to Col_8 may be configured.
  • Col_4 512 is a co-located CTU corresponding to Cur 502 which is the current CTU.
  • the number of peripheral CTUs may be appropriately selected according to a preset priority.
  • the priority can be configured as shown in FIG. 5B, and considering the computational efficiency, the top two or three CTUs are considered as peripheral CTUs. You can choose.
  • Statistical information about the SAO type of the selected neighboring CTU is extracted (S312), SAO offset for each type is calculated (S313), and RD Cost is calculated (S314). Since the smaller the RD Cost value, the better the image quality, the optimal SAO type and offset are determined by comparing the RD Cost (S315).
  • the second SAO parameter is extracted (S320).
  • the second mode uses the SAO type and offset of the CTU on the left side and the upper side of the current CTU, calculates the RD cost, and compares the RD cost to the left or the The optimal SAO type and offset among the tops are extracted as the second SAO parameter.
  • the optimal mode is selected such that the reconstructed image is minimized from the original image when applied to the current CTU (S330). ).
  • the selected optimal mode may not actually be the optimal mode, it is determined whether to perform the compensation process by comparing with the compensation conditions previously stored in the compensation condition determination unit 140 (S340 and 350).
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a compensation process including a compensation condition according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a compensation process including a compensation condition according to another embodiment of the present invention
  • the selected optimal mode is the SAO mode off as a compensation condition (S342), and the compensation condition is satisfied.
  • the compensation process is performed (S350). As described above, if the optimal mode is selected as the SAO mode off, it is determined that there is no optimal offset in the first mode or the second mode to which the first SAO parameter or the second SAO parameter is applied. This is because the coding efficiency can be maintained by determining the offset.
  • the presence or absence of RD Cost, Temporal Layer, and Non-Zero Quantization Coefficient is considered as a condition after preemptively determining the optimal mode (S330).
  • RD Cost is greater than or equal to 0 and Temporal Layer 0, or if the RD Cost is greater than or equal to 0 and Temporal Layer 1 or 2 and Non-Zero Quantization Coefficient.
  • a compensation process is performed.
  • the SAO type that is not used is used.
  • a new first SAO parameter is recalculated (S352). That is, the offset is calculated by extracting statistical information about the remaining SAO types, and the new first SAO parameter is recalculated by comparing RD costs.
  • the SAO mode when applied to the current CTU, the SAO mode having the SAO type and offset so that the difference between the reconstructed image and the original image is minimized to the optimal mode. Reselect (S354).
  • the method steps herein may be performed by one or more programmable processors executing a computer program to perform functions by operating on input data and generating output.
  • the method steps may also be performed by special purpose logic circuit organization, eg, field programmable gate away (FPGA) or application-specific integrated circuits (ASICs), and the apparatus may be implemented as these.
  • FPGA field programmable gate away
  • ASICs application-specific integrated circuits
  • processors suitable for the processing of a computer program include, by way of example, both general purpose and special purpose microprocessors, and any one or more processors of any kind of digital computer.
  • a processor will receive instructions and data from a read only memory or a random access memory or both.
  • Elements of a computer may include at least one processor that executes instructions and one or more memory devices that store instructions and data.
  • a computer may include one or more mass storage devices, such as magnetic-optical disks, or optical disks, which store data, or receive data from, transmit data to, or both. May be combined as much as possible.
  • mass storage devices such as magnetic-optical disks, or optical disks, which store data, or receive data from, transmit data to, or both. May be combined as much as possible.
  • Suitable information carriers for embodying computer program instructions and data include, for example, semiconductor memory devices, such as magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, compact disk read only memory (CD_ROM), Optical Media such as DVD (Digital Video Disk), Magnetic-Optical Media such as Floppy Disk, Read Only Memory (ROM), RAM, Random Access Memory), Flash Memory, Erasable Programmable ROM (EPROM), Electrically Erasable Programmable ROM (EEPROM), and the like.
  • semiconductor memory devices such as magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, compact disk read only memory (CD_ROM), Optical Media such as DVD (Digital Video Disk), Magnetic-Optical Media such as Floppy Disk, Read Only Memory (ROM), RAM, Random Access Memory), Flash Memory, Erasable Programmable ROM (EPROM), Electrically Erasable Programmable ROM (EEPROM), and the like.
  • the processor and memory may be supplemented by or included by special purpose logic circuitry.
  • the present invention relates to an adaptive sample offset parameter prediction method and apparatus therefor, wherein the SAO type of the neighboring CTU with respect to the current CTU to be encoded is used to quickly determine an optimal mode to minimize the difference from the original.
  • the present invention has industrial applicability because the present invention is not only sufficiently commercially available or commercially viable, but also practically clearly implemented.

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Abstract

본 발명은 비디오 부호화기에 있어서, 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측을 위한 방법 및 장치에 관한 것으로서, 각 타입 별 모든 오프셋을 계산하는 것이 아닌, 이미 선택된 주변 CTU의 SAO 타입 정보를 이용하여 최적 모드를 결정하고, 필요한 경우 보상 과정을 수행함으로써, 적응적 샘플 오프셋 파라미터 결정 속도가 향상되는 동시에, 최종적으로 부호화 효율을 유지할 수 있다.

Description

적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법 및 이를 위한 장치
본 발명은 비디오 부호화기에서의 적응적 샘플 오프셋(Sample Adaptive Offset, SAO) 기술에 관한 것으로, 비디오 압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서 채택하고 있는 필터 기술인 SAO 기술의 파라미터를 고속으로 예측하기 위한 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시 예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
디지털 영상 기술 및 방송 기술의 발전에 따라 HD(High Definition), UHD(Ultra High Definition) 등과 같은 고해상도, 고화질의 영상 서비스들이 확대되고 있으며, 차세대 영상 기술에 대한 관심이 증가하고 있다.
이에 따라, 비디오 압축 기술 표준을 주도하는 ISO/IEC와 ITU-T는 기존의 비디오 압축 기술 표준에 비해 압축 성능이 우수한 차세대 비디오 압축 기술 표준인 고효율 비디오 코딩(HEVC)을 제정하였다.
HEVC는 우수한 부호화 툴과 최적의 모드 결정 방식을 갖추고 있다는 점에서 종래의 비디오 압축 표준보다 우수한 압축 성능을 보이고 있으며, 특히 이전 표준인 H.265/AVC에 대비해서 30~50%의 부호화 압축 개선율을 보인다.
특히, HEVC는 루프 내 필터링(In-Loop Filtering)으로, 종래의 디블록킹 필터(De-Blocking Filter) 이외에 부호화 과정을 통해 발생하는 원본 영상과 복원 영상 간의 왜곡을 화소 단위의 오프셋을 통해 보상하는 적응적 샘플 오프셋(Sample Adaptive Offset, SAO) 기술을 제공한다.
SAO 기술은 각 샘플 별로 다른 오프셋을 적용하기 때문에 주관적 화질 개선 및 우수한 부호화 효율을 갖지만, 개별 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit, CTU)별로 다른 오프셋 타입을 적용하기 위해 연산량이 많아, 종래의 압축 표준보다 연산 복잡도가 높다는 문제가 있다.
구체적으로, HEVC는 기존의 비디오 코덱과는 달리 MB(Macro Block)을 사용하지 않고, CTU(Coding Tree Unit)을 정의하여 트리 기반의 블록구조 사용을 통해 CU(Coding Unit), PU(Prediction Unit), TU(Transform Unit)과 같은 더 작은 하위 분할 구조를 가질 수 있다.
적응적 샘플 오프셋 파라미터는 개별 CTU 단위로 SAO 모드, SAO 타입 및 SAO 오프셋으로 이루어진다.
SAO 타입은 EO(Edge Offset), BO(Band Offset)으로 크게 2가지 종류가 존재하며, 타입 EO의 경우는 0도, 90도, 135도, 45도 방향 중에 하나를 가질 수 있고, BO의 경우는 하나의 타입만 존재한다. 따라서 SAO 타입의 총 개수는 5개이며, 각 타입 별로 대응되는 5개의 오프셋이 존재한다.
SAO 모드는 3가지로 구분할 수 있으며, 종래 기술에 대한 설명을 위해 모드 OFF, 모드 MERGE, 모드 NEW로 칭하도록 한다.
모드 OFF는 현재 CTU에 SAO 필터를 적용하지 않는 것이고, 모드 MERGE는 주변 CTU 중 하나의 CTU의 SAO 타입과 오프셋을 현재 CTU에 그대로 재사용하는 것을 의미한다. 이러한 경우는 현재 CTU의 SAO 타입과 오프셋을 디코더로 전송하지 않아도 되기 때문에 비트율 절감에 있어서 큰 장점을 갖는다.
모드 NEW는 현재 CTU에 적합한 SAO 타입과 오프셋을 새롭게 산출하는 것을 의미한다.
도 1은 종래의 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법에 대한 흐름도이다.
먼저 5가지 SAO 타입에 대한 통계적인 정보를 추출하고(S11), 각 타입에 대해 오프셋을 계산하며(S12), RD Cost(Rate-Distortion Cost)를 계산하여(S13), 원본과의 차이가 최소가 되도록 해주는 최적의 SAO 타입 및 오프셋을 결정한다(S14). 이 때, RD Cost 값이 작을수록 원본과의 차이가 최소가 된다. 이와 같이 현재 CTU에 적합한 SAO 타입과 오프셋을 새롭게 산출하는 것을 모드 NEW라 한다.
현재 CTU에 대한 주변 CTU 중 이미 SAO 타입과 오프셋이 결정된 어느 하나의 주변 CTU의 SAO 파라미터를 추출하여, 이를 적용하는 경우를 모드 MERGE라 한다(S15).
예를 들어, 현재 CTU의 SAO 타입 및 오프셋은 현재 CTU의 좌측 또는 상단의 CTU와 통계적으로 동일한 타입 및 오프셋을 가지는 경우가 많으므로, 좌측 CTU 또는 상단 CTU의 RD Cost를 계산하여, 좌측 또는 상단 CTU의 SAO 타입 및 오프셋 중에서, 현재 CTU에 적용했을 때 원본과의 차이가 최소가 되도록 해주는 SAO 타입 및 오프셋을 결정하여 이를 적용하는 경우가 모드 MERGE이다.
SAO 모드 NEW, MERGE, OFF 중에서 원본과의 차이가 최소가 되도록 해주는 SAO 타입과 오프셋을 갖는 모드를 최적 모드로 결정한다(S16).
상기와 같은 종래의 방법은 5가지 SAO 타입에 대해서 모두 통계적 정보를 추출하고, 오프셋을 계산하여, 다수의 RD Cost 비교가 수행되기 때문에 연산 부하가 크다는 문제점이 있다.
이에, 본 발명은 인코딩하고자 하는 현재 CTU를 중심으로 하여 이미 SAO 타입과 오프셋이 결정된 주변 CTU의 SAO 파라미터 정보를 이용하여 최적의 파라미터를 도출함으로써, 연산 속도를 높이는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법 및 이를 위한 장치를 제공하고자 한다.
더하여, 본 발명은 선택된 최적 모드가 기 설정된 보상 조건에 만족하는 경우, 보상 과정을 거치도록 함으로써 연산 속도를 높이면서 최대한 부호화 효율을 유지할 수 있는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법 및 이를 위한 장치를 제공하고자 한다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 장치는 인코딩하고자 하는 현재 CTU(Coding Tree Unit)에 대한 복수의 주변 CTU 중에서 선택된 하나 이상의 주변 CTU의 SAO 타입에 대한 통계 정보를 이용하여, 상기 현재 CTU에 대한 제1 SAO 파라미터를 산출하는 제1 모드 도출부; 상기 현재 CTU에 대한 주변 CTU 중 하나의 주변 CTU의 SAO 파라미터를 상기 현재 CTU의 제2 SAO 파라미터로 추출하는 제2 모드 도출부; 및 복원 영상과 원본 영상과의 차이가 최소가 되도록, SAO 모드 오프, 제1 SAO 파라미터, 제2 SAO 파라미터 중에서 하나를 선택하는 최적 모드 결정부를 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 장치에 있어서, 상기 제1 모드 도출부는, 상기 현재 CTU을 중심으로 하는 주변 CTU 중에서 기 설정된 우선순위에 따라 적어도 하나 이상의 주변 CTU을 선택할 수 있다.
이때, 상기 제1 모드 도출부는, 상기 선택된 주변 CTU의 SAO 타입에 더하여, 이전 프레임에서 SAO 파라미터 결정 시, 가장 많이 선택된 SAO 타입을 더 고려할 수 있다.
이때, 상기 최적 모드 결정부의 선택 결과가, 기 설정된 보상 조건을 만족하는지를 판단하고, 만족하는 경우, 상기 제1 SAO 파라미터 산출 시에 사용한 SAO 타입을 제외한 나머지 SAO 타입에 대한 통계 정보를 이용하여 상기 현재 CTU의 제1 SAO 파라미터를 재 산출하도록 상기 제1 모드 도출부를 제어하는 제어부를 더 포함할 수 있다.
이때, 상기 제어부는, 상기 최적 모드 결정부에서 기 선택된 선택 결과와 상기 재산출된 제1 SAO 파라미터 중에서, 복원 영상과 원본 영상과의 차이가 최소가 되도록 하는 SAO 파라미터를 재 선택하도록 상기 최적 모드 결정부를 제어할 수 있다.
이때, 상기 보상 조건은, 상기 최적 모드 결정부의 선택 결과가 SAO 모드 오프인 것으로 설정될 수 있다.
이때, 상기 보상 조건은, RD Cost(Rate-Distortion Cost), Temporal Layer, Quantized Coefficient 중 하나 이상을 포함하여 설정될 수 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법은, 인코딩하고자 하는 현재 CTU에 대한 복수의 주변 CTU 중에서 선택된 하나 이상의 주변 CTU의 SAO 타입에 대한 통계 정보를 이용하여, 상기 현재 CTU에 대한 제1 SAO 파라미터를 산출하는 제1 모드 도출 단계; 상기 현재 CTU에 대한 주변 CTU 중 하나의 주변 CTU의 SAO 파라미터를 상기 현재 CTU의 제2 SAO 파라미터로 추출하는 제2 모드 도출 단계; 복원 영상과 원본 영상과의 차이가 최소가 되도록, SAO 모드 오프, 제1 SAO 파라미터, 제2 SAO 파라미터 중에서 하나를 선택하는 최적 모드 결정 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법에 있어서, 상기 제1 모드 도출 단계는, 상기 현재 CTU을 중심으로 하는 주변 CTU 중에서 기 설정된 우선순위에 따라 적어도 하나 이상의 주변 CTU을 선택하는 단계를 포함하고, 상기 선택된 주변 CTU의 SAO 타입에 더하여, 이전 프레임에서 SAO 파라미터 결정 시, 가장 많이 선택된 SAO 타입을 더 고려할 수 있다.
이때, 상기 최적 모드 결정 단계의 선택 결과가, 기 설정된 보상 조건을 만족하는지를 판단하는 단계; 상기 보상 조건에 만족하는 경우, 상기 제1 SAO 파라미터 산출 시에 사용한 SAO 타입을 제외한 나머지 SAO 타입에 대한 통계 정보를 이용하여 상기 현재 CTU의 제1 SAO 파라미터를 재 산출하는 단계; 상기 최적 모드 결정 단계의 기 선택된 선택 결과와 상기 재 산출된 제1 SAO 파라미터 중에서, 복원 영상과 원본 영상과의 차이가 최소가 되도록 하는 SAO 파라미터를 재 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 컴퓨터 프로그램은 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법을 실행시키도록 구현되어, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된다.
본 발명은 비디오 부호화기에 있어서, 각 타입 별 모든 오프셋을 계산하는 것이 아닌, 이미 결정된 주변 CTU의 SAO 타입 정보를 이용하여 최적의 SAO 파라미터를 결정하므로 결정하므로 연산 효율이 증가한다.
아울러, 고속으로 최적의 파라미터를 갖는 모드를 결정한 후에, 필요한 경우 보상 과정을 수행하므로, 부호화 효율을 유지할 수 있다.
도 1은 종래의 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법에 대한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법을 제공하기 위한 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법에 대한 전반적인 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 제1 SAO 파라미터를 산출하는 방법에 대한 구체적인 흐름도이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 실시 예에 따른 현재 CTU에 대한 주변 CTU을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 보상 조건을 포함하는 보상 과정에 대한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 보상 조건을 포함하는 보상 과정에 대한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 보상 과정에 대한 구체적인 흐름도이다.
본 발명의 과제 해결 수단의 특징 및 이점을 보다 명확히 하기 위하여, 첨부된 도면에 도시된 본 발명의 특정 실시 예를 참조하여 본 발명을 더 상세하게 설명한다.
다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.
이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
또한, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용하는 것으로, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 뿐, 상기 구성요소들을 한정하기 위해 사용되지 않는다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다.
더하여, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급할 경우, 이는 논리적 또는 물리적으로 연결되거나, 접속될 수 있음을 의미한다. 다시 말해, 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속되어 있을 수 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있으며, 간접적으로 연결되거나 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
또한, 본 명세서에서 기술되는 "포함 한다" 또는 "가지다"등의 용어는 명세서상에서 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 명세서에 기재된 "부", "기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사어는 본 발명을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
또한, 본 명세서에서 제1 모드는 현재 CTU에 대한 SAO 파라미터인 SAO 타입 및 오프셋을 새롭게 산출하는 것으로, 모드 NEW에 대응되고, 제2 모드는 현재 CTU에 대한 주변 CTU의 SAO 파라미터를 추출하여 현재 CTU에 그대로 적용하는 것으로, 모드 MERGE에 대응되며, SAO 모드 오프는 현재 CTU에 SAO 필터를 적용하지 않는 것으로, 모드 OFF에 대응된다.
이제, 본 발명의 실시 예에 따른 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법 및 이를 위한 장치에 대하여 도면을 참조하여 상세하게 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법을 제공하기 위한 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법을 제공하기 위한 장치(100)는 제1 모드 도출부(110), 제2 모드 도출부(120), 최적 모드 결정부(130), 제어부(140), 저장부(150)를 포함하여 구성될 수 있고, 제1 모드 도출부(110)는 주변 CTU 결정 모듈(112)을 포함한다.
제1 모드 도출부(110)는 현재 CTU에 적합한 SAO 타입 및 오프셋을 제1 SAO 파라미터로써 새롭게 산출한다.
제1 모드 도출부(110)는 4개의 EO 타입 및 하나의 BO 타입에 대한 각각의 오프셋을 모두 계산하는 것이 아니라, 인코딩하고자 하는 현재 CTU에 대한 주변 CTU의 SAO 파라미터 정보를 이용한다.
주변 CTU은 SAO 필터링을 수행하여 SAO 타입 및 오프셋이 결정된 CTU으로, 현재 CTU에 이웃하는 하나 이상의 CTU을 의미한다.
제1 SAO 파라미터를 산출하기 위해 주변 CTU 결정 모듈(112)에서 주변 CTU을 선택하는 방법은 기 설정된 우선순위에 따르며, 이에 대한 자세한 방법은 후술한다.
선택된 주변 CTU의 SAO 타입에 대한 통계 정보를 이용하여 현재 CTU에 대한 제1 SAO 파라미터를 산출하는데, 먼저, 주변 CTU의 SAO 타입에 대한 통계 정보를 추출하고, 그에 따른 SAO 오프셋을 계산한 후에 RD Cost를 계산하여 RD Cost의 비교를 통해 최적의 SAO 타입 및 오프셋을 제1 SAO 파라미터로써 결정한다.
제2 모드 도출부(120)는 현재 CTU에 대한 주변 CTU 중에서 하나의 주변 CTU의 SAO 파라미터를 현재 CTU의 제2 SAO 파라미터로써 추출한다.
예를 들어, 현재 CTU의 SAO 타입 및 오프셋은 현재 CTU의 공간적으로 좌측 또는 상단에 위치한 CTU와 통계적으로 동일한 타입 및 오프셋을 가지는 경우가 많으므로, 종래 기술과 같이 좌측 CTU 또는 상단 CTU의 RD Cost를 계산하여, 좌측 또는 상단 CTU의 SAO 타입 및 오프셋 중에서, 현재 CTU에 적용했을 때 원본과의 차이가 최소가 되도록 해주는 SAO 타입 및 오프셋을 제2 SAO 파라미터로 추출할 수 있다.
최적 모드 결정부(130)는 현재 CTU에 SAO 필터를 적용하지 않는 SAO 모드 오프와 상기 산출된 제1 SAO 파라미터 및 상기 추출된 제2 SAO 파라미터 중에서 현재 CTU에 적용했을 때, 복원 영상과 원본 영상 간의 차이가 최소가 되도록 해주는 것을 선택한다. SAO 모드 오프를 선택하는 경우에는, 최적 모드가 SAO 필터를 적용하지 않는 SAO 모드 오프가 되고, 제1 SAO 파라미터를 선택하는 경우에는 현재 CTU에 제1 SAO 파라미터를 적용하는 제1 모드가 최적 모드가 되며, 제2 SAO 파라미터를 선택하는 경우에는 현재 CTU에 제2 SAO 파라미터를 적용하는 제2 모드가 최적 모드가 된다.
한편, 제1 모드 도출부(110)는 제1 SAO 파라미터 산출 시, 선택된 주변 CTU의 SAO 타입에 더하여, 이전 프레임에서 SAO 파라미터 결정 시, 가장 많이 선택된 SAO 타입을 더 고려할 수도 있다.
예를 들어, 주변 CTU을 2개 선택하였고, 각각의 타입이 타입 EO의 0도, 90도이고, 이전 프레임에서 가장 많이 선택된 SAO 타입은 타입 BO라면, 현재 CTU의 SAO 파라미터 결정 시, 타입 EO의 0도, 90도 이외에 타입 BO까지 세 가지의 SAO 타입에 대한 오프셋을 산출하는 것이다.
또한, 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법을 제공하기 위한 장치(100)는 제어부(140)를 포함할 수 있는데, 제어부(140)는 최적 모드 결정부(130)의 선택 결과가 실제로는 최적의 모드가 아닐 수도 있으므로, 화질 개선을 위해, 상기 저장부(150)에 저장된 보상 조건을 만족하는지 판단하고, 만족하는 경우에는 상기 제1 SAO 파라미터 산출 시에 사용한 SAO 타입을 제외한 나머지 SAO 타입에 대한 통계 정보를 이용하여 현재 CTU의 제1 SAO 파라미터를 재 산출하도록 제1 모드 도출부(110)를 제어한다.
예를 들어, 제1 모드 도출부(110)에서 타입 EO의 0도, 90도, 타입 BO를 이용하여 제1 SAO 파라미터를 산출했었다면, 재 산출하는 경우에는 나머지 타입인 135도, 45도를 이용하여 제1 SAO 파라미터를 재 산출하는 것이다.
또한, 제어부(140)는 최적 모드 결정부(130)에서 기 선택된 선택 결과와 상기 재산출된 제1 SAO 파라미터 중에서, 복원 영상과 원본 영상과의 차이가 최소가 되도록하는 SAO 파라미터를 재 선택하도록 최적 모드 결정부(130)를 제어한다.
저장부(150)는 데이터를 저장하기 위한 것으로, 주변 CTU 결정 모듈(112)에서 주변 CTU을 선택하기 위해 주변 CTU을 구성하는 방법과 우선순위가 저장할 수 있다.
또한, 저장부(150)는 최적 모드 결정부에서 선택된 결과가 보상 과정이 필요한지를 판단하기 위한 보상 조건을 저장할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 보상 조건은 최적 모드 결정부(130)에서 선택된 결과가 SAO 모드 오프인 경우이다.
모드 오프는 현재 CTU에 SAO 필터를 적용하지 않는 것인데, 필터를 적용하지 않는 것이 최적 모드라면, 제1 SAO 파라미터나 제2 SAO 파라미터 중에서 최적의 타입 및 오프셋이 없다고 판단된 것이므로, 보상 과정을 수행하여 더 적합한 타입과 그에 대한 오프셋을 결정한다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 보상 조건은 RD Cost, Temporal Layer, 현재 CTU 내에 Non-Zero Quantized Coefficient의 유무 중 적어도 하나 이상을 고려할 수 있다.
RD Cost는 0보다 작은 값을 가질수록 복원 영상의 화질이 좋은 것이므로, 최적 모드로 결정된 SAO 타입의 RD Cost가 0보다 작은 값이라면, 보상 과정을 수행할 필요가 없다.
또한, Temporal Layer는 시간 축에 따라 프레임 단위로 인코딩을 하면서 Layer 0, 1, 2 등의 Layer 단위로 계층을 쌓는 것을 의미하는 것으로, Layer 0이 가장 코딩이 잘 된 Layer를 의미한다.
Non-Zero Quantized Coefficient는 현재 CTU에 Transform 및 Quantization을 적용하였을 때, Quantized Coefficient가 0이 아닌 TU(Transform Unit)이 적어도 하나 이상 존재하는 것을 의미한다. 해당 CTU 내의 모든 하위 블록이 0의 값을 갖는다면 All-Zero Condition으로, 원본 영상과 거의 같음을 의미한다.
이를 토대로, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 보상 조건은 RD Cost가 0보다 크거나 같고, Temporal Layer 0 (TL 0)인 경우, 또는 RD Cost가 0보다 크거나 같고, 현재 CTU 내에 Non-Zero Quantized Coefficient 가 존재하며, Temporal Layer 1, 2 (TL 1/2)인 경우인 것으로, 상기 조건에 만족하는 경우에는 보상 과정을 수행할 수 있도록 제어부(140)가 제1 모드 도출부(110)와 최적 모드 결정부(130)를 제어한다.
상술한 본 발명의 실시 예에 따른 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 장치(100)가 제공하는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법을 도 3 내지 도 8을 참조하여 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법에 대한 전반적인 흐름도이고, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 제1 SAO 파라미터를 산출하는 방법에 대한 구체적인 흐름도이며, 도 5a 및 5b는 본 발명의 실시 예에 따른 현재 CTU에 대한 주변 CTU을 도시한 도면이다.
도 3 내지 도 5b를 참조하면, 먼저 현재 CTU에 적합한 SAO 타입과 오프셋인 제1 SAO 파라미터를 새롭게 산출한다(S310). 제1 SAO 파라미터 산출 시, 연산 효율을 높이기 위해 모든 SAO 타입에 대해 오프셋을 계산하는 것이 아니라, 도 4와 같이 주변 CTU을 선택하여(S311), 선택된 주변 CTU의 SAO 타입을 이용한다.
구체적으로, 도 5a와 같이 인코딩하고자 하는 현재 CTU인 Cur(502)의 주변 CTU을 구성할 수 있는데, 바로 인접한 CTU(500)인 좌측, 상단, 우측 상단, 좌측 상단의 4개 CTU와 이전 프레임의 Col_0~Col_8의 9개의 CTU(510)로 구성할 수 있다. 여기서 Col_4(512)가 현재 CTU인 Cur(502)에 대응하는 co-located CTU이다.
제1 SAO 파라미터 산출 시, 많은 주변 CTU을 이용할수록 종래의 방법처럼 연산 복잡도가 높기 때문에, 본 발명의 실시 예에서는 기 설정된 우선 순위에 따라 주변 CTU의 수를 적절히 선택할 수 있다.
통계적으로 좌측, 상단, Col_4(512) CTU의 오프셋이 현재 CTU의 오프셋과 유사하기 때문에 우선 순위는 도 5b와 같이 구성할 수 있으며, 연산 효율을 고려하여 상위 두 개 또는 세 개의 CTU을 주변 CTU로 선택할 수 있다.
선택된 주변 CTU의 SAO 타입에 대한 통계적 정보를 추출하여(S312), 각 타입에 따른 SAO 오프셋을 계산하고(S313), RD Cost를 계산한다(S314). RD Cost 값이 작을수록 화질이 좋은 것이므로 RD Cost의 비교를 통해 최적의 SAO 타입 및 오프셋을 결정(S315)한다.
한편, 본 발명의 다른 실시 예에서는 S312~ S314 수행 시, S311에서 선택된 주변 CTU의 SAO 타입뿐만 아니라, 이전 프레임에서 가장 많이 선택된 SAO 타입을 더 고려할 수도 있다.
제1 SAO 파라미터를 산출(S310)한 후에는 제2 SAO 파라미터를 추출한다(S320). 제2 SAO 파라미터가 적용되는 경우를 제2 모드라 하며, 제2 모드는 현재 CTU의 좌측과 상단의 CTU의 SAO 타입 및 오프셋을 이용하는 것으로, RD Cost를 계산하여, RD Cost의 비교를 통해 좌측 또는 상단 중에서 최적의 SAO 타입 및 오프셋을 제2 SAO 파라미터로 추출한다.
상기 제1 SAO 파라미터, 제2 SAO 파라미터와 SAO 필터를 적용하지 않는 SAO 모드 오프 중에서, 현재 CTU에 적용했을 때, 복원 영상이 원본 영상과의 차이가 최소가 되도록 하는 것을 최적 모드로 선택한다(S330).
상기 선택된 최적 모드가 실제로 최적 모드가 아닐 수도 있으므로 보상 조건 판단부(140)에 기 저장된 보상 조건과의 비교를 통해 보상 과정 수행 여부를 결정한다(S340, 350)
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 보상 조건을 포함하는 보상 과정에 대한 흐름도이고, 도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 보상 조건을 포함하는 보상 과정에 대한 흐름도이며, 도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 보상 과정에 대한 구체적인 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에서는 S330에서 선제적으로 최적 모드를 선택한 후에, 상기 선택된 최적 모드가 SAO 모드 오프인지 여부를 보상 조건으로 판단하여(S342), 보상 조건을 만족하는 경우에 보상 과정을 수행한다(S350). 상술한 바와 같이 최적 모드가 SAO 모드 오프로 선택된 것이라면, 제1 SAO 파라미터나 제2 SAO 파라미터를 적용하는 제1 모드나 제2 모드에서 최적의 오프셋이 없다고 판단된 것이므로, 보상 과정을 수행하여 더 적합한 오프셋을 결정함으로써, 부호화 효율을 유지할 수 있기 때문이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 다른 실시 예에서는 선제적으로 최적 모드 결정 후에(S330) RD Cost, Temporal Layer, Non-Zero Quantization Coefficient 존재 유무를 조건으로서 고려한다(S344).
보다 구체적으로, RD Cost가 0보다 크거나 같고 Temporal Layer 0인 경우이거나 또는 RD Cost가 0보다 크거나 같고 Temporal Layer 1이나 2이면서, Non-Zero Quantization Coefficient인 경우인가를 판단한다.
도 8을 참조하면, S342 또는 S344에 따른 본 발명의 보상 조건에 만족하는 경우에는 보상 과정을 수행하게 되는데, 기 산출된 제1 SAO 파라미터를 산출하는 데에 있어서, 이용하지 않았던 SAO 타입을 이용하여 같은 방식으로 새로운 제1 SAO 파라미터를 재 산출한다(S352). 즉, 나머지 SAO 타입에 대하여 통계적 정보를 추출하여 오프셋을 계산하고, RD Cost의 비교를 통해 새로운 제1 SAO 파라미터를 재 산출한다.
상기와 같이 새로 산출한 제1 SAO 파라미터와 기 선택되었던 최적 모드 중에서, 현재 CTU에 적용했을 때, 복원 영상이 원본 영상과의 차이가 최소가 되도록 하는 SAO 타입 및 오프셋을 갖는 SAO 모드를 최적 모드로 재 선택한다(S 354).
본 명세서의 방법 단계들은 온 입력(on input) 데이터를 동작 시키고 출력을 발생시킴으로써 기능들을 수행하기 위해 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로그램 가능 프로세서들에 의해 수행될 수 있다. 방법 단계들은 또한 특수 목적 논리 회로 조직, 예를 들어 FPGA(field programmable gate away) 또는 ASIC(application-specific integrated circuit)에 의해 수행될 수 있고, 장치는 이들로서 구현될 수 있다.
컴퓨터 프로그램의 처리에 적절한 프로세서들은 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 둘 다, 및 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 다로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 요소들은 명령어들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서 및 명령어들 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 장치들을 포함할 수 있다.
일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하는 하나 이상의 대량 저장 장치들, 예를 들어, 자기-광 디스크들, 또는 광 디스크들을 포함할 수 있거나, 이것들로부터 데이터를 수신하거나 이것들에 데이터를 송신하거나 또는 양쪽으로 되도록 결합될 수 있다.
컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 구체화하는데 적절한 정보 캐리어들은 예로서 반도체 메모리 장치들, 예를 들어, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD_ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 롬(ROM, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 등을 포함한다.
프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로 조직에 의해 보충되거나, 이에 포함될 수 있다.
본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시 형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다.
개별적인 실시 형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시 형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시 형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시 형태에서 구현 가능하다.
나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.
마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안된다.
특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시 형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
본 명세서에서 설명한 주제의 특정한 실시 형태를 설명하였다. 기타의 실시 형태들은 이하의 청구항의 범위 내에 속한다.
예컨대, 청구항에서 인용된 동작들은 상이한 순서로 수행되면서도 여전히 바람직한 결과를 성취할 수 있다. 일 예로서, 첨부도면에 도시한 프로세스는 바람직한 결과를 얻기 위하여 반드시 그 특정한 도시된 순서나 순차적인 순서를 요구하지 않는다.
본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 당업자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
본 발명은 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것으로서, 인코딩하고자 하는 현재 CTU에 대한 주변 CTU의 SAO 타입을 이용하여 원본과의 차이가 최소가 되도록하는 최적 모드를 고속으로 결정한다.
또한, 필요한 경우에 보상 과정을 수행함으로써 더 적합한 SAO 타입 및 오프셋을 결정할 수 있다.
따라서, 부호화 효율을 유지하면서 연산 속도를 높이고, 화질을 개선할 수 있다.
아울러, 본 발명은 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있다.

Claims (12)

  1. 인코딩하고자 하는 현재 CTU(Coding Tree Unit)에 대한 복수의 주변 CTU 중에서 선택된 하나 이상의 주변 CTU의 SAO 타입에 대한 통계 정보를 이용하여, 상기 현재 CTU에 대한 제1 SAO 파라미터를 산출하는 제1 모드 도출부;
    상기 현재 CTU에 대한 주변 CTU 중 하나의 SAO 파라미터를 상기 현재 CTU의 제2 SAO 파라미터로 추출하는 제2 모드 도출부; 및
    복원 영상과 원본 영상과의 차이가 최소가 되도록, SAO 모드 오프, 제1 SAO 파라미터, 제2 SAO 파라미터 중에서 하나를 선택하는 최적 모드 결정부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제1 모드 도출부는,
    상기 현재 CTU을 중심으로 하는 주변 CTU 중에서 기 설정된 우선순위에 따라 적어도 하나 이상의 주변 CTU을 선택하는 것을 특징으로 하는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 제1 모드 도출부는,
    상기 선택된 주변 CTU의 SAO 타입에 더하여, 이전 프레임에서 SAO 파라미터 결정 시, 가장 많이 선택된 SAO 타입을 더 고려하는 것을 특징으로 하는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 최적 모드 결정부의 선택 결과가, 기 설정된 보상 조건을 만족하는지를 판단하고, 만족하는 경우, 상기 제1 SAO 파라미터 산출 시에 사용한 SAO 타입을 제외한 나머지 SAO 타입에 대한 통계 정보를 이용하여 상기 현재 CTU의 제1 SAO 파라미터를 재 산출하도록 상기 제1 모드 도출부를 제어하는 제어부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 최적 모드 결정부에서 기 선택된 선택 결과와 상기 재산출된 제1 SAO 파라미터 중에서, 복원 영상과 원본 영상과의 차이가 최소가 되도록 하는 SAO 파라미터를 재 선택하도록 상기 최적 모드 결정부를 제어하는 것을 특징으로 하는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 장치.
  6. 제4항에 있어서, 상기 보상 조건은,
    상기 최적 모드 결정부의 선택 결과가 SAO 모드 오프인 것을 특징으로 하는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 장치.
  7. 제4항에 있어서, 상기 보상 조건은,
    RD Cost(Rate-Distortion Cost), Temporal Layer, Quantized Coefficient 중 하나 이상을 포함하여 설정되는 것을 특징으로 하는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 장치.
  8. 인코딩하고자 하는 현재 CTU에 대한 복수의 주변 CTU 중에서 선택된 하나 이상의 주변 CTU의 SAO 타입에 대한 통계 정보를 이용하여, 상기 현재 CTU에 대한 제1 SAO 파라미터를 산출하는 제1 모드 도출 단계;
    상기 현재 CTU에 대한 주변 CTU 중 하나의 SAO 파라미터를 상기 현재 CTU의 제2 SAO 파라미터로 추출하는 제2 모드 도출 단계;
    복원 영상과 원본 영상과의 차이가 최소가 되도록, SAO 모드 오프, 제1 SAO 파라미터, 제2 SAO 파라미터 중에서 하나를 선택하는 최적 모드 결정 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 제1 모드 도출 단계는,
    상기 현재 CTU을 중심으로 하는 주변 CTU 중에서 기 설정된 우선순위에 따라 적어도 하나 이상의 주변 CTU을 선택하는 단계를 포함하고,
    상기 선택된 주변 CTU의 SAO 타입에 더하여, 이전 프레임에서 SAO 파라미터 결정 시, 가장 많이 선택된 SAO 타입을 더 고려하는 것을 특징으로 하는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 최적 모드 결정 단계의 선택 결과가, 기 설정된 보상 조건을 만족하는지를 판단하는 단계;
    상기 보상 조건에 만족하는 경우, 상기 제1 SAO 파라미터 산출 시에 사용한 SAO 타입을 제외한 나머지 SAO 타입에 대한 통계 정보를 이용하여 상기 현재 CTU의 제1 SAO 파라미터를 재 산출하는 단계;
    상기 최적 모드 결정 단계의 기 선택된 선택 결과와 상기 재 산출된 제1 SAO 파라미터 중에서, 복원 영상과 원본 영상과의 차이가 최소가 되도록 하는 SAO 파라미터를 재 선택하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 보상 조건은,
    상기 최적 모드 결정 단계의 선택 결과가 SAO 모드 오프인 것을 특징으로 하는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법.
  12. 제10항에 있어서, 상기 보상 조건은,
    RD Cost(Rate-Distortion Cost), Temporal Layer, Quantized Coefficient 중 하나 이상을 포함하여 설정되는 것을 특징으로 하는 적응적 샘플 오프셋 파라미터 예측 방법.
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