WO2018174358A1 - 영상 코딩 시스템에서 인트라 예측에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치 - Google Patents

영상 코딩 시스템에서 인트라 예측에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치 Download PDF

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김승환
임재현
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엘지전자 주식회사
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Definitions

  • the present invention relates to an image coding technique, and more particularly, to an image decoding method and apparatus according to intra prediction in an image coding system.
  • the demand for high resolution and high quality images such as high definition (HD) images and ultra high definition (UHD) images is increasing in various fields.
  • the higher the resolution and the higher quality of the image data the more information or bit rate is transmitted than the existing image data. Therefore, the image data can be transmitted by using a medium such as a conventional wired / wireless broadband line or by using a conventional storage medium. In the case of storage, the transmission cost and the storage cost are increased.
  • a high efficiency image compression technique is required to effectively transmit, store, and reproduce high resolution, high quality image information.
  • An object of the present invention is to provide a method and apparatus for improving image coding efficiency.
  • Another object of the present invention is to provide an intra prediction method and apparatus for performing based on at least one neighboring sample of a current block.
  • Another object of the present invention is to provide an intra prediction method and apparatus for deriving a prediction sample of the target sample through weighted sum of reference samples for the target sample of the current block.
  • Another object of the present invention is to provide an intra prediction method and apparatus for deriving weights of reference samples for a target sample of a current block using a cosine function.
  • Another object of the present invention is to provide an intra prediction method and apparatus for deriving weights of the reference samples for the target sample based on the prediction sample derived based on the original sample and the reference samples of the target sample of the current block. In providing.
  • an intra prediction method performed by a decoding apparatus includes deriving an intra prediction mode for a current block, deriving neighboring samples of the current block, and deriving reference samples for a target sample of the current block among the neighboring samples based on the intra prediction mode. And deriving weights of reference samples for the target sample, and deriving a prediction sample of the target sample based on the reference samples and the weights.
  • a decoding apparatus for performing image decoding based on intra prediction.
  • the decoding apparatus may further include an entropy decoding unit configured to obtain prediction information about a current block, an intra prediction mode for the current block based on the prediction information, derive neighboring samples of the current block, and the intra prediction mode. Derive reference samples for the target sample of the current block among the neighboring samples, derive weights of the reference samples for the target sample, and based on the reference samples and the weights of the target sample; And a prediction unit for deriving a prediction sample.
  • an intra prediction method performed by an encoding apparatus includes determining an intra prediction mode for a current block, deriving neighboring samples of the current block, and deriving reference samples for a target sample of the current block among the neighboring samples based on the intra prediction mode. Deriving weights of reference samples for the target sample, deriving a predictive sample of the target sample based on the reference samples and the weights, and generating and encoding prediction information for the current block. Characterized in that it comprises the step of outputting.
  • a video encoding apparatus determines an intra prediction mode for the current block, derives neighboring samples of the current block, derives reference samples for the target sample of the current block among the neighboring samples based on the intra prediction mode, and A prediction unit for deriving weights of reference samples for the target sample, a prediction sample for deriving a prediction sample of the target sample based on the reference samples and the weights, and generating and encoding prediction information for the current block It characterized in that it comprises an entropy encoding unit.
  • the prediction accuracy of the current block can be improved by performing intra prediction based on at least one neighboring sample among a plurality of neighboring samples, thereby improving overall coding efficiency.
  • intra prediction is performed based on reference samples in the same column as the target sample of the current block and reference samples in the same row as the target sample to perform the intra prediction on the current block.
  • the prediction accuracy can be improved, thereby improving the overall coding efficiency.
  • reference samples for the target sample of the current block may be derived based on an intra prediction mode for the current block, and weights of the reference samples are derived based on a cosine function to weight the reference samples.
  • a prediction sample of the target sample can be derived. Through this, the prediction accuracy of the current block can be improved and the overall coding efficiency can be improved.
  • FIG. 1 is a diagram schematically illustrating a configuration of a video encoding apparatus to which the present invention may be applied.
  • FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a configuration of a video decoding apparatus to which the present invention may be applied.
  • 3 exemplarily shows directional intra prediction modes of 33 prediction directions.
  • FIG. 4 illustrates an example in which a prediction sample of the current block is generated when the planner mode is applied to the current block.
  • FIG. 5 illustrates an example of generating a prediction sample through linear interpolation prediction when linear interpolation prediction is applied to a current block to generate right neighboring samples and bottom neighboring samples of the current block, and a planner mode is applied to the current block. .
  • FIG. 6 shows an example in which a prediction block is generated based on linear interpolation intra prediction.
  • FIG. 7 illustrates an example of determining a weight of a reference sample for the target sample based on a cosine function.
  • FIG. 8 illustrates another example of determining a weight of a reference sample for the target sample based on a cosine function.
  • FIG. 9 illustrates an example in which a prediction sample of a current block is generated based on linear interpolation intra prediction and weights determined based on a cosine function.
  • FIG. 10 illustrates an example of deriving weights for reference samples of a target sample of the current block based on the least square method.
  • FIG. 11 illustrates an upper neighbor block and a left neighbor block adjacent to the current block for determining a context model for the linear interpolation prediction flag of the current block.
  • FIG. 12 schematically illustrates a video encoding method by an encoding device according to the present invention.
  • FIG. 13 schematically illustrates a video decoding method by a decoding apparatus according to the present invention.
  • each configuration in the drawings described in the present invention are shown independently for the convenience of description of the different characteristic functions, it does not mean that each configuration is implemented by separate hardware or separate software.
  • two or more of each configuration may be combined to form one configuration, or one configuration may be divided into a plurality of configurations.
  • Embodiments in which each configuration is integrated and / or separated are also included in the scope of the present invention without departing from the spirit of the present invention.
  • a picture generally refers to a unit representing one image of a specific time zone
  • a slice is a unit constituting a part of a picture in coding.
  • One picture may be composed of a plurality of slices, and if necessary, the picture and the slice may be mixed with each other.
  • a pixel or a pel may refer to a minimum unit constituting one picture (or image). Also, 'sample' may be used as a term corresponding to a pixel.
  • a sample may generally represent a pixel or a value of a pixel, and may only represent pixel / pixel values of the luma component, or only pixel / pixel values of the chroma component.
  • a unit represents the basic unit of image processing.
  • the unit may include at least one of a specific region of the picture and information related to the region.
  • the unit may be used interchangeably with terms such as block or area in some cases.
  • an M ⁇ N block may represent a set of samples or transform coefficients composed of M columns and N rows.
  • FIG. 1 is a diagram schematically illustrating a configuration of a video encoding apparatus to which the present invention may be applied.
  • the video encoding apparatus 100 may include a picture divider 105, a predictor 110, a subtractor 115, a transformer 120, a quantizer 125, a reordering unit 130,
  • the entropy encoding unit 135, the residual processing unit 140, the adding unit 150, the filter unit 155, and the memory 160 may be included.
  • the residual processor 140 may include an inverse quantizer 141 and an inverse transform unit 142.
  • the picture divider 105 may divide the input picture into at least one processing unit.
  • the processing unit may be called a coding unit (CU).
  • the coding unit may be recursively split from the largest coding unit (LCU) according to a quad-tree binary-tree (QTBT) structure.
  • LCU largest coding unit
  • QTBT quad-tree binary-tree
  • one coding unit may be divided into a plurality of coding units of a deeper depth based on a quad tree structure and / or a binary tree structure.
  • the quad tree structure may be applied first and the binary tree structure may be applied later.
  • the binary tree structure may be applied first.
  • the coding procedure according to the present invention may be performed based on the final coding unit that is no longer split.
  • the maximum coding unit may be used as the final coding unit immediately based on coding efficiency according to the image characteristic, or if necessary, the coding unit is recursively divided into coding units of lower depths and optimized.
  • a coding unit of size may be used as the final coding unit.
  • the coding procedure may include a procedure of prediction, transform, and reconstruction, which will be described later.
  • the processing unit may include a coding unit (CU) prediction unit (PU) or a transform unit (TU).
  • the coding unit may be split from the largest coding unit (LCU) into coding units of deeper depths along the quad tree structure.
  • LCU largest coding unit
  • the maximum coding unit may be used as the final coding unit immediately based on coding efficiency according to the image characteristic, or if necessary, the coding unit is recursively divided into coding units of lower depths and optimized.
  • a coding unit of size may be used as the final coding unit. If a smallest coding unit (SCU) is set, the coding unit may not be split into smaller coding units than the minimum coding unit.
  • the final coding unit refers to a coding unit that is the basis of partitioning or partitioning into a prediction unit or a transform unit.
  • the prediction unit is a unit partitioning from the coding unit and may be a unit of sample prediction. In this case, the prediction unit may be divided into sub blocks.
  • the transform unit may be divided along the quad tree structure from the coding unit, and may be a unit for deriving a transform coefficient and / or a unit for deriving a residual signal from the transform coefficient.
  • a coding unit may be called a coding block (CB)
  • a prediction unit is a prediction block (PB)
  • a transform unit may be called a transform block (TB).
  • a prediction block or prediction unit may mean a specific area in the form of a block within a picture, and may include an array of prediction samples.
  • a transform block or a transform unit may mean a specific area in a block form within a picture, and may include an array of transform coefficients or residual samples.
  • the prediction unit 110 may perform a prediction on a block to be processed (hereinafter, referred to as a current block) and generate a predicted block including prediction samples of the current block.
  • the unit of prediction performed by the prediction unit 110 may be a coding block, a transform block, or a prediction block.
  • the prediction unit 110 may determine whether intra prediction or inter prediction is applied to the current block. As an example, the prediction unit 110 may determine whether intra prediction or inter prediction is applied on a CU basis.
  • the prediction unit 110 may derive a prediction sample for the current block based on reference samples outside the current block in the picture to which the current block belongs (hereinafter, referred to as the current picture). In this case, the prediction unit 110 may (i) derive the prediction sample based on the average or interpolation of neighboring reference samples of the current block, and (ii) the neighbor reference of the current block.
  • the prediction sample may be derived based on a reference sample present in a specific (prediction) direction with respect to the prediction sample among the samples. In case of (i), it may be called non-directional mode or non-angle mode, and in case of (ii), it may be called directional mode or angular mode.
  • the prediction mode may have, for example, 33 directional prediction modes and at least two non-directional modes.
  • the non-directional mode may include a DC prediction mode and a planner mode (Planar mode).
  • the prediction unit 110 may determine the prediction mode applied to the current block by using the prediction mode applied to the neighboring block.
  • the prediction unit 110 may derive the prediction sample for the current block based on the sample specified by the motion vector on the reference picture.
  • the prediction unit 110 may apply one of a skip mode, a merge mode, and a motion vector prediction (MVP) mode to derive a prediction sample for the current block.
  • the prediction unit 110 may use the motion information of the neighboring block as the motion information of the current block.
  • the skip mode unlike the merge mode, the difference (residual) between the prediction sample and the original sample is not transmitted.
  • the MVP mode the motion vector of the current block may be derived using the motion vector of the neighboring block as a motion vector predictor.
  • the neighboring block may include a spatial neighboring block existing in the current picture and a temporal neighboring block present in the reference picture.
  • a reference picture including the temporal neighboring block may be called a collocated picture (colPic).
  • the motion information may include a motion vector and a reference picture index.
  • Information such as prediction mode information and motion information may be encoded (entropy) and output in the form of a bitstream.
  • the highest picture on the reference picture list may be used as the reference picture.
  • Reference pictures included in a reference picture list may be sorted based on a difference in a picture order count (POC) between a current picture and a corresponding reference picture.
  • POC picture order count
  • the subtraction unit 115 generates a residual sample which is a difference between the original sample and the prediction sample.
  • residual samples may not be generated as described above.
  • the transform unit 120 generates a transform coefficient by transforming the residual sample in units of transform blocks.
  • the transform unit 120 may perform the transformation according to the size of the transform block and the prediction mode applied to the coding block or the prediction block that spatially overlaps the transform block. For example, if intra prediction is applied to the coding block or the prediction block that overlaps the transform block, and the transform block is a 4 ⁇ 4 residual array, the residual sample uses a discrete sine transform (DST). In other cases, the residual sample may be transformed by using a discrete cosine transform (DCT).
  • DST discrete sine transform
  • DCT discrete cosine transform
  • the quantization unit 125 may quantize the transform coefficients to generate quantized transform coefficients.
  • the reordering unit 130 rearranges the quantized transform coefficients.
  • the reordering unit 130 may reorder the quantized transform coefficients in the form of a block into a one-dimensional vector form through a coefficient scanning method. Although the reordering unit 130 has been described in a separate configuration, the reordering unit 130 may be part of the quantization unit 125.
  • the entropy encoding unit 135 may perform entropy encoding on the quantized transform coefficients.
  • Entropy encoding may include, for example, encoding methods such as exponential Golomb, context-adaptive variable length coding (CAVLC), context-adaptive binary arithmetic coding (CABAC), and the like.
  • the entropy encoding unit 135 may encode information necessary for video reconstruction other than the quantized transform coefficients (for example, a value of a syntax element) together or separately. Entropy encoded information may be transmitted or stored in units of network abstraction layer (NAL) units in the form of bitstreams.
  • NAL network abstraction layer
  • the inverse quantization unit 141 inverse quantizes the quantized values (quantized transform coefficients) in the quantization unit 125, and the inverse transform unit 142 inverse transforms the inverse quantized values in the inverse quantization unit 141 to generate a residual sample.
  • the adder 150 reconstructs the picture by combining the residual sample and the predictive sample.
  • the residual sample and the predictive sample may be added in units of blocks to generate a reconstructed block.
  • the adder 150 may be part of the predictor 110.
  • the adder 150 may be called a restoration unit or a restoration block generation unit.
  • the filter unit 155 may apply a deblocking filter and / or a sample adaptive offset to the reconstructed picture. Through deblocking filtering and / or sample adaptive offset, the artifacts of the block boundaries in the reconstructed picture or the distortion in the quantization process can be corrected.
  • the sample adaptive offset may be applied on a sample basis and may be applied after the process of deblocking filtering is completed.
  • the filter unit 155 may apply an adaptive loop filter (ALF) to the reconstructed picture. ALF may be applied to the reconstructed picture after the deblocking filter and / or sample adaptive offset is applied.
  • ALF adaptive loop filter
  • the memory 160 may store reconstructed pictures (decoded pictures) or information necessary for encoding / decoding.
  • the reconstructed picture may be a reconstructed picture after the filtering process is completed by the filter unit 155.
  • the stored reconstructed picture may be used as a reference picture for (inter) prediction of another picture.
  • the memory 160 may store (reference) pictures used for inter prediction.
  • pictures used for inter prediction may be designated by a reference picture set or a reference picture list.
  • FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a configuration of a video decoding apparatus to which the present invention may be applied.
  • the video decoding apparatus 200 may include an entropy decoding unit 210, a residual processor 220, a predictor 230, an adder 240, a filter 250, and a memory 260. It may include.
  • the residual processor 220 may include a reordering unit 221, an inverse quantization unit 222, and an inverse transform unit 223.
  • the video decoding apparatus 200 may reconstruct the video in response to a process in which the video information is processed in the video encoding apparatus.
  • the video decoding apparatus 200 may perform video decoding using a processing unit applied in the video encoding apparatus.
  • the processing unit block of video decoding may be, for example, a coding unit, and in another example, a coding unit, a prediction unit, or a transform unit.
  • the coding unit may be split along the quad tree structure and / or binary tree structure from the largest coding unit.
  • the prediction unit and the transform unit may be further used in some cases, in which case the prediction block is a block derived or partitioned from the coding unit and may be a unit of sample prediction. At this point, the prediction unit may be divided into subblocks.
  • the transform unit may be divided along the quad tree structure from the coding unit, and may be a unit for deriving a transform coefficient or a unit for deriving a residual signal from the transform coefficient.
  • the entropy decoding unit 210 may parse the bitstream and output information necessary for video reconstruction or picture reconstruction. For example, the entropy decoding unit 210 decodes information in a bitstream based on a coding method such as exponential Golomb coding, CAVLC, or CABAC, quantized values of syntax elements necessary for video reconstruction, and residual coefficients. Can be output.
  • a coding method such as exponential Golomb coding, CAVLC, or CABAC, quantized values of syntax elements necessary for video reconstruction, and residual coefficients. Can be output.
  • the CABAC entropy decoding method receives a bin corresponding to each syntax element in a bitstream, and decodes syntax element information and decoding information of neighboring and decoding target blocks or information of symbols / bins decoded in a previous step.
  • the context model may be determined using the context model, the probability of occurrence of a bin may be predicted according to the determined context model, and arithmetic decoding of the bin may be performed to generate a symbol corresponding to the value of each syntax element. have.
  • the CABAC entropy decoding method may update the context model by using the information of the decoded symbol / bin for the context model of the next symbol / bean after determining the context model.
  • the information related to the prediction among the information decoded by the entropy decoding unit 210 is provided to the prediction unit 230, and the residual value on which the entropy decoding has been performed by the entropy decoding unit 210, that is, the quantized transform coefficient, is used as a reordering unit ( 221 may be input.
  • the reordering unit 221 may rearrange the quantized transform coefficients in a two-dimensional block form.
  • the reordering unit 221 may perform reordering in response to coefficient scanning performed by the encoding apparatus.
  • the rearrangement unit 221 has been described in a separate configuration, but the rearrangement unit 221 may be part of the inverse quantization unit 222.
  • the inverse quantization unit 222 may dequantize the quantized transform coefficients based on the (inverse) quantization parameter and output the transform coefficients.
  • information for deriving a quantization parameter may be signaled from the encoding apparatus.
  • the inverse transform unit 223 may inversely transform transform coefficients to derive residual samples.
  • the prediction unit 230 may perform prediction on the current block and generate a predicted block including prediction samples for the current block.
  • the unit of prediction performed by the prediction unit 230 may be a coding block, a transform block, or a prediction block.
  • the prediction unit 230 may determine whether to apply intra prediction or inter prediction based on the information about the prediction.
  • a unit for determining which of intra prediction and inter prediction is to be applied and a unit for generating a prediction sample may be different.
  • the unit for generating a prediction sample in inter prediction and intra prediction may also be different.
  • whether to apply inter prediction or intra prediction may be determined in units of CUs.
  • a prediction mode may be determined and a prediction sample may be generated in PU units
  • intra prediction a prediction mode may be determined in PU units and a prediction sample may be generated in TU units.
  • the prediction unit 230 may derive the prediction sample for the current block based on the neighbor reference samples in the current picture.
  • the prediction unit 230 may derive the prediction sample for the current block by applying the directional mode or the non-directional mode based on the neighbor reference samples of the current block.
  • the prediction mode to be applied to the current block may be determined using the intra prediction mode of the neighboring block.
  • the prediction unit 230 may derive the prediction sample for the current block based on the sample specified on the reference picture by the motion vector on the reference picture.
  • the prediction unit 230 may apply any one of a skip mode, a merge mode, and an MVP mode to derive a prediction sample for the current block.
  • motion information required for inter prediction of the current block provided by the video encoding apparatus for example, information about a motion vector, a reference picture index, and the like may be obtained or derived based on the prediction information.
  • the motion information of the neighboring block may be used as the motion information of the current block.
  • the neighboring block may include a spatial neighboring block and a temporal neighboring block.
  • the prediction unit 230 may construct a merge candidate list using motion information of available neighboring blocks, and may use information indicated by the merge index on the merge candidate list as a motion vector of the current block.
  • the merge index may be signaled from the encoding device.
  • the motion information may include a motion vector and a reference picture. When the motion information of the temporal neighboring block is used in the skip mode and the merge mode, the highest picture on the reference picture list may be used as the reference picture.
  • the difference (residual) between the prediction sample and the original sample is not transmitted.
  • the motion vector of the current block may be derived using the motion vector of the neighboring block as a motion vector predictor.
  • the neighboring block may include a spatial neighboring block and a temporal neighboring block.
  • a merge candidate list may be generated by using a motion vector of a reconstructed spatial neighboring block and / or a motion vector corresponding to a Col block, which is a temporal neighboring block.
  • the motion vector of the candidate block selected from the merge candidate list is used as the motion vector of the current block.
  • the information about the prediction may include a merge index indicating a candidate block having an optimal motion vector selected from candidate blocks included in the merge candidate list.
  • the prediction unit 230 may derive the motion vector of the current block by using the merge index.
  • a motion vector predictor candidate list may be generated using a motion vector of a reconstructed spatial neighboring block and / or a motion vector corresponding to a Col block, which is a temporal neighboring block.
  • the prediction information may include a prediction motion vector index indicating an optimal motion vector selected from the motion vector candidates included in the list.
  • the prediction unit 230 may select the predicted motion vector of the current block from the motion vector candidates included in the motion vector candidate list using the motion vector index.
  • the prediction unit of the encoding apparatus may obtain a motion vector difference (MVD) between the motion vector of the current block and the motion vector predictor, and may encode the output vector in a bitstream form. That is, MVD may be obtained by subtracting the motion vector predictor from the motion vector of the current block.
  • the prediction unit 230 may obtain a motion vector difference included in the information about the prediction, and derive the motion vector of the current block by adding the motion vector difference and the motion vector predictor.
  • the prediction unit may also obtain or derive a reference picture index or the like indicating a reference picture from the information about the prediction.
  • the adder 240 may reconstruct the current block or the current picture by adding the residual sample and the predictive sample.
  • the adder 240 may reconstruct the current picture by adding the residual sample and the predictive sample in block units. Since the residual is not transmitted when the skip mode is applied, the prediction sample may be a reconstruction sample.
  • the adder 240 has been described in a separate configuration, the adder 240 may be part of the predictor 230. On the other hand, the adder 240 may be called a restoration unit or a restoration block generation unit.
  • the filter unit 250 may apply the deblocking filtering sample adaptive offset, and / or ALF to the reconstructed picture.
  • the sample adaptive offset may be applied in units of samples and may be applied after deblocking filtering.
  • ALF may be applied after deblocking filtering and / or sample adaptive offset.
  • the memory 260 may store reconstructed pictures (decoded pictures) or information necessary for decoding.
  • the reconstructed picture may be a reconstructed picture after the filtering process is completed by the filter unit 250.
  • the memory 260 may store pictures used for inter prediction.
  • pictures used for inter prediction may be designated by a reference picture set or a reference picture list.
  • the reconstructed picture can be used as a reference picture for another picture.
  • the memory 260 may output the reconstructed picture in an output order.
  • intra prediction may be performed on the current block, and the intra prediction modes may include, for example, two non-directional intra prediction modes and 33 directional intra prediction modes.
  • the intra prediction modes 0 to 1 are the anisotropic intra prediction modes.
  • the intra prediction mode 0 represents an intra planar mode, and the intra prediction mode 1 represents an intra DC mode.
  • the remaining 2 to 34 intra prediction modes are the directional intra prediction modes, each having a prediction direction.
  • the directional intra prediction mode may be referred to as an intra angular mode.
  • the prediction block for the current block may be generated based on one of the 35 intra prediction modes.
  • 3 exemplarily shows directional intra prediction modes of 33 prediction directions.
  • an intra prediction mode having horizontal directionality and an intra prediction mode having vertical directionality may be classified based on an intra prediction mode 18 having an upper left diagonal prediction direction.
  • H and V in FIG. 3 mean horizontal directionality and vertical directionality, respectively, and numbers of -32 to 32 represent a displacement of 1/32 on a sample grid position.
  • Intra prediction modes 2 to 17 have a horizontal direction
  • intra prediction modes 18 to 34 have a vertical direction.
  • Intra prediction mode 10 is a horizontal intra prediction mode or a horizontal mode
  • intra intra prediction mode 26 is a vertical intra prediction mode or a vertical mode.
  • the prediction direction of the mode) can be expressed in degrees.
  • the relative angle corresponding to each intra prediction mode may be expressed based on the horizontal reference angle 0 ° corresponding to the intra prediction mode 10, and the vertical reference angle corresponding to the intra prediction mode 26 reference 0 °.
  • the relative angle corresponding to each intra prediction mode can be expressed.
  • a specific prediction sample of the current block may be generated based on neighboring samples of the current block (eg, upper neighboring samples and left neighboring samples of the current block), and intra prediction of the current block.
  • the generated specific prediction sample may be copied along the prediction direction of the mode. That is, the specific prediction sample may be generated based on a neighboring sample located in the prediction direction based on the specific prediction sample, and prediction samples other than the specific prediction sample of the current block located in the prediction direction may be generated. It may be generated with the same value as a specific prediction sample.
  • intra prediction a prediction sample may be simply copied and generated, and thus an error may increase as the distance between the prediction sample and the neighboring sample increases.
  • linear interpolation prediction is proposed to improve prediction accuracy in intra prediction.
  • the linear interpolation prediction may be called linear interpolation intra prediction.
  • right neighboring samples and lower neighboring samples of the current block are generated, and an intra prediction mode of the current block based on a prediction sample of the current block among the left neighboring samples and the upper neighboring samples of the current block.
  • a prediction sample may be generated through interpolation between a first reference sample positioned in a prediction direction of and a second reference sample corresponding to the first reference sample among the right peripheral samples and the lower peripheral samples.
  • the second reference sample and the first reference sample positioned in opposite directions of the prediction direction of the intra prediction mode of the current block with respect to the prediction sample of the current block among the right neighboring samples and the lower neighboring samples.
  • the prediction sample may be generated through interpolation with.
  • the position of the first reference sample or the second reference sample is a fractional sample position
  • the first reference sample or the second reference sample through the interpolation between the integer samples adjacent to the left and right of the first reference sample or the second reference sample
  • the sample value of one reference sample or the second reference sample can be derived.
  • the present invention proposes a method in which the linear interpolation intra prediction mode is applied instead of the planar mode described above. That is, when the planner mode is applied to the current block, a method of deriving the prediction sample through the linear interpolation intra prediction may be used instead of the method of deriving the existing prediction sample. Specifically, when the planner mode is applied to the current block, the prediction sample may be derived as follows.
  • a prediction sample of the target sample 410 in the current block may be derived based on a neighboring sample O, a neighboring sample S, a neighboring sample E, and a neighboring sample A of the current block.
  • the prediction sample of the target sample 410 is the peripheral sample O located in the same column as the target sample 410 of the upper peripheral samples of the current block, the target sample of the left neighboring samples of the current block.
  • the linear sample may be generated through linear interpolation of the peripheral sample E, the upper right peripheral sample S of the current block, and the lower left peripheral sample A of the current block, which are positioned in the same row as 410.
  • the lower left peripheral sample is p [-1] [N ]
  • the upper right side peripheral sample may be p [N] [-1].
  • the method of deriving the prediction sample when the planar mode is applied to the current block described above may be referred to as a special case of the linear interpolation prediction. That is, since the lower peripheral samples and the right peripheral samples of the current block are not reconstructed in decoding order at the encoding / decoding time point of the current block, the upper right peripheral sample and the lower left peripheral sample may be used to derive the prediction sample. have.
  • the above-described linear interpolation prediction is applied to the current block to generate the right neighboring samples and the lower neighboring samples of the current block, neighboring samples located in the same column of the target sample of the current block. And a method of deriving the predictive sample of the target sample based on neighboring samples located in the same row.
  • FIG. 5 illustrates an example of generating a prediction sample through linear interpolation prediction when linear interpolation prediction is applied to a current block to generate right neighboring samples and bottom neighboring samples of the current block, and a planner mode is applied to the current block.
  • the right neighboring samples and the lower neighboring samples of the current block may be generated, and a new planner mode is applied to the current block, the right neighboring samples and the lower neighboring samples may be generated in the same column of the target sample 510 of the current block.
  • a predictive sample of the target sample 510 may be generated through linear interpolation of the neighboring samples located and the neighboring samples located in the same row.
  • the new planner mode may indicate a case where linear interpolation prediction is used for the current block and an intra prediction mode of the current block is derived as a planner mode.
  • a new planner mode using the linear interpolation method may be used to generate the prediction block of the current block.
  • the predictive sample of the target sample 510 is located in the same column as the target sample 510 among upper neighboring samples of the current block.
  • the lower peripheral sample m located and the right peripheral samples of the current block may be generated through linear interpolation of the peripheral sample e positioned in the same row as the target sample 510.
  • a prediction block of the current block may be generated based on linear interpolation intra prediction.
  • a detailed method of generating the prediction block based on the linear interpolation intra prediction may be described later.
  • FIG. 6 shows an example in which a prediction block is generated based on linear interpolation intra prediction.
  • a lower reference sample that is not encoded / decoded may be generated at an encoding / decoding time point of the current block, and already at the encoding / decoding time point of the current block.
  • a prediction block may be generated based on a weighted sum according to the distance between the encoded and decoded upper reference sample and the lower reference sample. For example, as shown in FIG. 6, an upper reference sample P and a lower reference sample P ′ may be generated, and the current is obtained through a weighted sum of the upper reference sample P and the lower reference sample P ′.
  • a predictive sample of the target sample c in the block can be derived.
  • the weight w 1 for the upper reference sample P may be derived based on a first distance between the target sample c and the upper reference sample P, and the weight w 2 for the lower reference sample P ′ is determined by the target sample c. It may be derived based on a second distance from the lower reference sample P '. That is, the weight w1 for the upper reference sample P and the weight w2 for the lower reference sample P 'may be derived based on a distance ratio of the first distance and the second distance.
  • the prediction sample of the target sample c may be derived as the sum of the value obtained by multiplying the upper reference sample P by w 1 and the value of the lower reference sample P ′ by w 2 .
  • the upper reference sample is interpolated through interpolation of integer samples A and B adjacent to the upper reference sample P.
  • the value of P can be derived.
  • the position of the lower reference sample P ' is a fractional sample
  • the value of P' may be derived through interpolation of integer samples A 'and B' adjacent to the left and right of the lower reference sample P '.
  • the weight of the reference samples for the prediction sample of the target sample may be determined in consideration of the distance between the target sample to be currently predicted and each of the reference samples. For example, as the distance between the target sample and the reference sample increases, the value of the weight for the reference sample may be smaller. On the contrary, the closer the distance between the target sample and the reference sample, the lower the value of the weight for the reference sample. Can be large.
  • the upper reference sample P and the lower reference sample P ′ may be used to derive a prediction sample of the target sample c in the current block. The target sample c and the upper side may be used.
  • the weight w1 for the upper reference sample P is greater than the weight w2 for the lower reference sample P'.
  • the reference sample may indicate a neighboring sample used to generate a prediction sample of the target sample among the neighboring samples of the current block.
  • weights may be allocated by reflecting distances between the target sample and the reference samples.
  • weights may be allocated through various methods. For example, a method of allocating the weights using a cosine function and a method of allocating the weights through a least square method may be proposed.
  • a weight of a reference sample for the target sample based on a cosine function may be determined through the cosine function.
  • a maximum weight and a minimum weight may be determined, the maximum weight may be determined as 0.9, and the minimum weight may be determined as 0.1.
  • the value of the maximum weight may be determined as any value other than 0.9, and the value of the minimum weight may be determined as any value other than 0.1.
  • An angle of the cosine function corresponding to the maximum weight may be set as a start angle, and an angle of the cosine function corresponding to the minimum weight may be set as an end angle.
  • the start angle may be set to 26 degrees and the end angle to 84 degrees.
  • the angle range from the set start angle to the end angle can be divided by N-1, and the cosine function value of the angle of the divided point is the target sample in the current block. It can be used as a weight to derive a predictive sample of.
  • N-1 the size of the current block
  • the size of the current block is 4x4 size, 58 degrees
  • an angle range from the start angle 26 degrees to the end angle 84 degrees may be uniformly divided into three.
  • the angle range from the start angle to the end angle may be derived by subtracting the start angle from the end angle.
  • the angles of the divided points may be derived from 26 degrees, 46 degrees, 65 degrees, and 84 degrees.
  • the cosine function values of the 26 degrees, the 46 degrees, the 65 degrees, and the 84 degrees may be assigned to the weight of the target sample based on the distance between the target sample and the reference samples in the 4x4 size.
  • the cosine function value of 26 degrees may be assigned as a first weight for a first reference sample of the target sample located in the first row of the current block, and the target sample located in the first row of the current block.
  • the second weight for the second reference sample of may be assigned to 1 minus the cosine function value of 26 degrees.
  • the cosine function value of 46 degrees may be assigned as a first weight for a first reference sample of a target sample located in the second row of the current block, and the first value of the target sample located in the second row of the current block may be assigned.
  • the second weight for the 2 reference samples may be assigned to 1 minus the cosine function value of 46 degrees.
  • the cosine function value of 65 degrees may be assigned as a first weight for the first reference sample of the target sample located in the third row of the current block, and the first value of the target sample located in the third row of the current block may be assigned.
  • the second weight for the 2 reference samples may be assigned to 1 minus the cosine function value of 65 degrees.
  • the cosine function value of 84 degrees may be assigned as a first weight for a first reference sample of the target sample located in the fourth row of the current block, and the first value of the target sample located in the fourth row of the current block may be assigned.
  • the second weight for the two reference samples may be assigned to 1 minus the cosine function value of 84 degrees.
  • the first reference sample when the intra prediction mode for the current block has vertical orientation, the first reference sample may be one of upper peripheral samples, and the second reference sample is one of lower peripheral samples of the current block. Can be.
  • the intra prediction mode for the current block has horizontal orientation, the first reference sample may be one of left peripheral samples, and the second reference sample is one of right peripheral samples of the current block.
  • Weights for reference samples of the target sample may be derived as shown in the following table.
  • weights for various sizes of blocks such as 8x8 size blocks and 16x16 size blocks, may be determined.
  • the maximum weight and the minimum weight may not be set, and a weight of a target sample in the current block may be determined based on the cosine function. That is, the weight for the target sample may be determined based on values of 0 degrees to 90 degrees ⁇ of the cosine function.
  • a weight of a reference sample for deriving a prediction sample of the target sample in the current block may be determined through the cosine function.
  • the angle range from 0 degrees to 90 degrees can be divided by N + 1
  • the cosine function value of the angle of the divided point is the value of the target sample in the current block.
  • the size of the current block is 4x4 size, as shown in FIG.
  • the angles of the points where the angular range from 0 degrees to 90 degrees is equally divided into 5 degrees, 18 degrees, 36 degrees, 54 degrees, 72 degrees, 90 degrees can be derived.
  • the cosine function value of 0 degrees may correspond to the row of upper peripheral samples, and the cosine function value of 90 degrees may correspond to the lower peripheral samples, and the 18 degrees, the 36 degrees, the 54 degrees, and the 72 degrees of Cosine function values may be assigned to the weight of the target sample based on the distance between the target sample and the reference samples in the current block of the 4x4 size.
  • a cosine function value of 18 degrees may be assigned as a first weight for a first reference sample of a target sample located in the first row of the current block, and the target sample located in the first row of the current block.
  • the second weight for the second reference sample of may be assigned to 1 minus the cosine function value of 18 degrees.
  • the cosine function value of 36 degrees may be assigned as a first weight for a first reference sample of the target sample located in the second row of the current block, and the first value of the target sample located in the second row of the current block may be assigned.
  • the second weight for the 2 reference samples may be assigned to 1 minus the cosine function value of 36 degrees.
  • the cosine function value of 54 degrees may be assigned as a first weight for a first reference sample of the target sample located in the third row of the current block, and the first value of the target sample located in the third row of the current block may be assigned.
  • the second weight for the two reference samples may be assigned to 1 minus the cosine function value of 54 degrees.
  • the cosine function value of 72 degrees may be assigned as a first weight for the first reference sample of the target sample located in the fourth row of the current block, and the first value of the target sample located in the fourth row of the current block may be assigned.
  • the second weight for the 2 reference samples may be assigned to 1 minus the cosine function value of 72 degrees.
  • the first reference sample when the intra prediction mode for the current block has vertical orientation, the first reference sample may be one of upper peripheral samples, and the second reference sample is one of lower peripheral samples of the current block. Can be.
  • the first reference sample when the intra prediction mode for the current block has horizontal orientation, the first reference sample may be one of left peripheral samples, and the second reference sample is one of right peripheral samples of the current block. Can be.
  • Weights for reference samples of the target sample may be derived as shown in the following table.
  • weights for various sizes of blocks such as 8x8 size blocks and 16x16 size blocks, may be determined.
  • FIG. 9 illustrates an example in which a prediction sample of a current block is generated based on linear interpolation intra prediction and weights determined based on a cosine function.
  • P 1 in the direction opposite to the target sample C 1 positioned at first row of the present block is P 1 and the prediction which is located in the prediction direction of the intra-prediction mode of the current block with respect to the target sample C 1 direction It can be derived through a weighted sum of the located P ′ 1 .
  • the first weight w 11 for P 1 is 0.9 and the second weight w 21 for P ′ 1 may be assigned to 0.1.
  • the prediction sample of the target sample C 1 may be derived as a sum of a value obtained by multiplying the first weight w 11 by the P 1 and a value obtained by multiplying the second weight w 21 by the P ′ 1 .
  • the target sample C 2 which is located in the second row of the current block is the opposite of P 2 and the prediction direction, which is located in the prediction direction of the intra-prediction mode of the current block on the basis of the target sample C 2 It can be derived through the weighted sum of P ' 2 located in the direction.
  • the first weight w 12 for P 2 is 0.69 and the second weight w 22 for P ′ 2 may be assigned to 0.31.
  • the prediction sample of the target sample C 2 may be derived as a sum of a value obtained by multiplying the first weight w 12 by the P 2 and a value obtained by multiplying the second weight w 22 by the P ′ 2 .
  • weights may be derived through the method illustrated in FIG. 8 described above, and a prediction sample may be derived based on the weights and neighboring samples of the current block.
  • the first weight w 11 for P 1 may be 0.95 and the second weight w 21 for P ′ 1 may be assigned to 0.05 through the method illustrated in FIG. 8.
  • the prediction sample of the target sample C 1 may be derived as a sum of a value obtained by multiplying the first weight w 11 by the P 1 and a value obtained by multiplying the second weight w 21 by the P ′ 1 .
  • the first weight w 12 for P 2 may be 0.81 and the second weight w 22 for P ′ 2 may be assigned to 0.19 through the method illustrated in FIG. 8.
  • the prediction sample of the target sample C 2 may be derived as a sum of a value obtained by multiplying the first weight w 12 by the P 2 and a value obtained by multiplying the second weight w 22 by the P ′ 2 .
  • the weight value derived from the cosine function through the above-described methods may be adjusted to reduce computational complexity and increase convenience of hardware implementation in the process of implementing on a system.
  • the value of the weight derived from the cosine function may be set to represent a 2N combination most similar to the value of the weight derived from the cosine function. That is, the first weight for the target sample of the current block may be set to a 2N combination most similar to the value derived through the cosine function, and the second weight for the target sample of the current block is 1 to 2 It can be set to the value minus the N combination.
  • the first weight for the first reference sample of the target sample located in the first row of the current block is derived as the cosine function value of 26 degrees through the method illustrated in FIG. 7, the first weight the value may be set to the most likely combination of 2 N 0.875 and 26 degrees the cosine function value 0.9. Further, when the first weight for the first reference sample of the target sample located in the second row of the current block is derived with a cosine function value of 46 degrees, the value of the first weight is most similar to the cosine function value 0.69 of 46 degrees. 2 N combination can be set to 0.6875.
  • the value of the first weight is most similar to the cosine function value 0.42 of 65 degrees.
  • 2 N combination can be set to 0.4375.
  • the value of the first weight is most similar to the cosine function value 0.1 of 84 degrees.
  • 2 N combination can be set to 0.125.
  • the 2N combination with respect to the value of the first weight may be derived as in the following equation.
  • a first weight for the target sample set to the 2 N combination most similar to a value derived through the cosine function and a second weight for the target sample set to the value minus the 2 N combination 1 are shown in the following table. Can be derived as
  • cosine values for various sizes of blocks such as 8x8 size blocks and 16x16 size blocks, may be derived through the above-described method, and 2N combinations of the cosine values are derived as weights for the various sized blocks. Can be.
  • a weight for generating a prediction sample of the current block may be derived through a least square method.
  • weights are calculated such that residuals between original target samples in the original block of the current block and prediction samples of the generated target samples are minimized through the least squares method.
  • the residual may represent a difference between a sample value of the original target sample and a sample value of the generated prediction sample.
  • argmin () illustrated in FIG. 10 may represent a function for deriving a value of a variable such that a value of an expression included in parentheses is minimized.
  • the variable included in argmin () illustrated in FIG. 10 may be w ij .
  • the generated prediction sample may represent a sample generated based on the first reference sample and the second reference sample derived based on the prediction direction of the intra prediction mode of the current block based on the target sample.
  • the weight may be calculated for each sample position. That is, the weight for each of the samples of the current block can be calculated.
  • the weight for the target sample may be derived based on the following equation.
  • E () may represent an operator representing an expectation.
  • the subject sample may be p [i] [j].
  • the i-th column may represent the i-th column in the order of left to right among the columns of the current block
  • the j-th row may represent the j-th row in the order from the top to the bottom of the rows of the current block.
  • the weight for generating the predictive sample of the target sample in the current block may be calculated through other methods according to various conditions.
  • the weight may be calculated based on the size of the current block, or the weight may be calculated based on the intra prediction mode of the current block.
  • Weights derived based on various conditions and methods can be derived in advance through offline learning. That is, the weight may be calculated through offline learning before the encoding / decoding process of the current block, and when the encoding / decoding process of the current block is performed, generation of the prediction sample of the target sample in the current block.
  • the calculated weight may be applied to. Through this, residual for restoring the current block can be reduced and overall coding efficiency can be improved.
  • whether to perform linear interpolation intra prediction of the current block may be derived based on a linear interpolation prediction flag.
  • the linear interpolation prediction flag indicates that linear interpolation intra prediction is performed on the current block
  • the linear interpolation intra prediction may be performed on the current block, and the linear interpolation prediction flag is linear on the current block.
  • the linear interpolation intra prediction may not be performed on the current block.
  • the value of the linear interpolation prediction flag is 1
  • the linear interpolation prediction flag may indicate that linear interpolation intra prediction is performed on the current block.
  • the linear interpolation prediction flag is set. May indicate that linear interpolation intra prediction is not performed on the current block.
  • the syntax element for the linear interpolation prediction flag may be represented as LIP_FLAG.
  • the linear interpolation prediction flag may be generated, encoded, and output in an encoding stage, and may be encoded through context-based adaptive binary arithmetic coding (CABAC) to improve encoding efficiency.
  • CABAC context-based adaptive binary arithmetic coding
  • one context model is determined based on statistical characteristics or spatial correlation of the linear interpolation prediction flag among a plurality of context models to improve encoding efficiency when the linear interpolation prediction flag is encoded through CABAC.
  • a method of encoding the linear interpolation prediction flag based on the determined context model may be proposed.
  • a method of determining one of the plurality of context models based on statistical characteristics of the linear interpolation prediction flag may be used.
  • the statistical ratio at which linear interpolation intra prediction is performed according to the size or shape of the block may be considered, and different context models may be determined according to the size or shape of the block. For example, if the linear interpolation intra prediction performance ratio is 20% for blocks 4x4 and 8x8 blocks, and the linear interpolation intra prediction performance ratio is 50% for blocks 16x16 and larger, based on two context models.
  • linear interpolation prediction flags of blocks may be encoded, and thus coding efficiency may be further improved.
  • the linear interpolation prediction flag of the current block may be encoded based on CM LIP _ FLAG1 in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 20%
  • the size of the current block is When larger than 8x8 size, the linear interpolation prediction flag of the current block may be encoded based on CM LIP _ FLAG2 whose linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 50%.
  • CM LIP _ FLAG1 May represent a context model (CM) in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 20%
  • CM LIP _ FLAG2 May represent a context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 50%.
  • one of the plurality of context models may be determined based on statistical characteristics different from the above description as an example. That is, the ratio of performing linear interpolation prediction according to the block size or shape with respect to the input image may be statistically analyzed, and the number and initial value of the contextual model used according to the analyzed result may be determined and used for the encoding / decoding process. Can be.
  • a method in which one of the plurality of context models is determined in consideration of the spatial correlation of the current block may be used.
  • a context model for encoding / decoding a linear interpolation prediction flag of the current block may be determined based on whether linear interpolation intra prediction of neighboring blocks adjacent to the current block is performed.
  • FIG. 11 illustrates an upper neighbor block and a left neighbor block adjacent to the current block for determining a context model for the linear interpolation prediction flag of the current block.
  • a context model for linear interpolation intra prediction of the current block may be determined based on two neighboring blocks adjacent to the current block.
  • the context model for the linear interpolation intra prediction of the current block may be determined based on any number of neighboring blocks.
  • the linear interpolation prediction flag of the current block may be encoded / decoded based on a context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 50%.
  • whether to perform linear interpolation intra prediction of the upper neighboring block A and the left neighboring block L may be derived based on linear interpolation prediction flags for the upper neighboring block A and the left neighboring block L.
  • CABAC-based entropy coding may be performed based on the context model, thereby improving coding efficiency.
  • the linear interpolation prediction flag of the current block performs linear interpolation intra prediction.
  • the ratio may be encoded / decoded based on the context model initialized with a probability greater than 50%.
  • the context model for the linear interpolation intra prediction of the current block may be derived as shown in the following table.
  • the linear interpolation prediction flag of the current block is linear interpolation.
  • the intra prediction performance ratio may be encoded / decoded based on a context model initialized with a probability of less than 50%.
  • CM LIP _ FLAG1 May represent a context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized with a probability of less than 50%.
  • CM LIP _ FLAG1 May represent a context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 20%.
  • the upper neighboring block A of the current block C is encoded / decoded through the linear interpolation intra prediction, and the left neighboring block L of the current block C performs the linear interpolation intra prediction.
  • the linear interpolation prediction flag of the current block may be encoded / decoded based on a context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 50%.
  • the upper peripheral block A of the current block C is not encoded / decoded through the linear interpolation intra prediction, and the left peripheral block L of the current block C is encoded / decoded through the linear interpolation intra prediction.
  • the linear interpolation prediction flag of the current block may be encoded / decoded based on the context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 50%.
  • CM LIP_FLAG2 may represent a context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 50%.
  • the linear interpolation prediction flag of the current block is linear.
  • the interpolation intra prediction performance ratio may be encoded / decoded based on a context model initialized with a probability greater than 50%.
  • CM LIP _ FLAG3 May represent a context model initialized with a probability that the linear interpolation intra prediction performance ratio is greater than 50%.
  • FIG. 12 schematically illustrates a video encoding method by an encoding device according to the present invention.
  • the method disclosed in FIG. 12 may be performed by the encoding apparatus disclosed in FIG. 1.
  • S1200 to S1240 of FIG. 12 may be performed by the prediction unit of the encoding apparatus
  • S1250 may be performed by the entropy encoding unit of the encoding apparatus.
  • the encoding apparatus determines an intra prediction mode for the current block (S1200).
  • the encoding apparatus may perform various intra prediction modes to derive an intra prediction mode having an optimal RD cost as an intra prediction mode for the current block.
  • the intra prediction mode may be one of two non-directional prediction modes and 33 directional prediction modes. As described above, the two non-directional prediction modes may include an intra DC mode and an intra planner mode.
  • the encoding apparatus may determine whether to perform linear interpolation intra prediction of the current block.
  • a first reference sample positioned in a prediction direction of the intra prediction mode and a second reference positioned opposite to the prediction direction based on a target sample of the current block.
  • a sample may be derived, and a prediction sample of the target sample may be generated based on linear interpolation of the first reference sample and the second reference sample.
  • a linear interpolation flag indicating whether the linear interpolation intra prediction of the current block is performed may be generated.
  • the linear interpolation prediction flag may indicate that linear interpolation intra prediction is performed on the current block.
  • the linear interpolation prediction flag is set. May indicate that linear interpolation intra prediction is not performed on the current block.
  • the encoding apparatus derives the peripheral samples of the current block (S1210).
  • the encoding device may derive neighboring samples of the current block.
  • the peripheral samples may include left peripheral samples, upper left peripheral samples, and upper peripheral samples.
  • the left neighboring samples, the upper left neighboring sample, and the upper neighboring sample may be derived from neighboring blocks already reconstructed at the decoding time of the current block.
  • the left peripheral samples are p [-1] [0] to p [-1] [N-1]
  • the upper left peripheral sample is p [-1] [-1]
  • the upper peripheral samples are p [0] [-1] to p [N-1] [-1] Can be.
  • the peripheral samples may include the lower right peripheral sample, the lower peripheral samples, and the right peripheral samples.
  • the lower right peripheral sample may be derived based on the lower left peripheral sample and the upper right peripheral sample of the current block.
  • the lower peripheral samples may be derived based on the lower left peripheral sample and the lower right peripheral sample.
  • the lower peripheral samples may be derived based on linear interpolation between the lower left peripheral sample and the lower right peripheral sample.
  • the right peripheral samples may be derived based on the upper right peripheral sample and the lower right peripheral sample.
  • the right peripheral samples may be derived based on linear interpolation between the upper right peripheral sample and the lower right peripheral sample.
  • the lower peripheral samples are p [0] [N] to p [ N-1] [N]
  • the lower right peripheral sample is p [N] [N]
  • the right peripheral samples are p [N] [N-1] to p [N] [0]
  • the lower left peripheral sample Is p [-1] [N]
  • the right upper peripheral sample may be p [N] [-1].
  • the encoding apparatus derives reference samples for the target sample of the current block among the neighboring samples based on the intra prediction mode (S1220).
  • the encoding apparatus may derive reference samples for the target sample based on the intra prediction mode.
  • reference samples for the target sample are based on the intra prediction mode based on the target sample of the current block. It may include a first reference sample positioned in the prediction direction and a second reference sample positioned in the opposite direction of the prediction direction.
  • the reference samples for the target sample may be a first reference sample, a second reference sample, a first reference sample.
  • the first reference sample may be a peripheral sample located in the same column as the target sample of the upper peripheral samples of the current block
  • the second reference sample may be the target sample of the lower peripheral samples of the current block.
  • a third reference sample may be a neighboring sample located in the same column as the third reference sample
  • the third reference sample may be a neighboring sample located in the same row as the target sample among the left neighboring samples of the current block
  • the fourth reference sample is the current block. It may be a peripheral sample located in the same row as the target sample of the right peripheral samples of the.
  • the encoding apparatus derives weights of the reference samples for the target sample (S1230).
  • the encoding apparatus may derive weights of the reference samples for the target sample.
  • the reference samples for the target sample may be a first reference sample positioned in a prediction direction of the intra prediction mode with respect to the target sample among the surrounding samples and a second reference positioned in an opposite direction of the prediction direction. Samples may be included.
  • a first weight for the first reference sample and a second weight for the second reference sample may be derived based on a cosine function. That is, the encoding apparatus may derive a first weight for the first reference sample and a second weight for the second reference sample based on the cosine function.
  • the intra prediction mode for the current block has vertical orientation
  • the first reference sample may be one of upper peripheral samples
  • the second reference sample may be one of lower peripheral samples of the current block. Can be.
  • the first reference sample may be one of left peripheral samples
  • the second reference sample is one of right peripheral samples of the current block.
  • the value of the first weight for can be derived as cosine ((90n) / (N + 1)), and the value of the second weight for the second reference sample is 1-cosine ((90n) / (N +1)).
  • the nth row may indicate an nth row in the order of top to bottom of the rows of the current block.
  • the target sample is one of the samples of the nth column of the current block
  • the first reference sample is one of the left peripheral samples of the current block
  • the The value of the first weight may be derived as cosine ((90n) / (N + 1))
  • the value of the second weight for the second reference sample is 1 ⁇ cosine ((90n) / (N + 1)
  • the nth column may represent the nth column in the order from left to right among the columns of the current block.
  • the target sample may be one of samples of the n th row of the current block, and a maximum weight and a minimum weight with respect to the first weight may be set.
  • the angle of the cosine function corresponding to the maximum weight may be represented as a start angle a
  • the angle of the cosine function corresponding to the minimum weight may be represented as an end angle b. That is, the start angle a of the cosine function corresponding to the maximum weight may be set, and the end angle b of the cosine function corresponding to the minimum weight may be set.
  • the nth row may indicate an nth row in the order of top to bottom of the rows of the current block.
  • the target sample is one of the samples of the n-th column of the current block
  • the first reference sample is one of the left neighboring samples of the current block
  • the first weight of the first reference sample The value is
  • the value of the second weight for the second reference sample is Can be derived.
  • the nth column may represent the nth column in the order from left to right among the columns of the current block.
  • a temporary first weight for a first reference sample of the target sample is derived based on the cosine function, and a 2m combination for the temporary first weight is set as the first weight of the first reference sample.
  • the 2 m combination with respect to the temporary first weight may represent a 2 m combination most similar to the temporary first weight, and the 2 m combination is composed of m-th power of 2 values. It can represent a value.
  • the value of the second weight value for the second reference sample of the target sample may be derived as 1 minus the 2 m combination.
  • a value of the first weight of the first reference sample for the target sample and a value of the second weight of the second reference sample for the target sample may be preset.
  • the predetermined value of the first weight value and the value of the second weight value of the target sample generated based on the sample value of the original sample of the target sample and the first reference sample and the second reference sample. It may be values that minimize the difference in the sample value of the predictive sample.
  • the value of the predetermined first weight value and the value of the second weight value may be derived based on Equation 1 described above.
  • the value of the predetermined first weight value and the value of the second weight value may be derived based on various methods, or may be derived by other methods according to various conditions.
  • the encoding apparatus derives a prediction sample of the target sample based on the reference samples and the weights (S1240).
  • the reference samples for the target sample are in a direction opposite to the first reference sample and the prediction direction positioned in the prediction direction of the intra prediction mode with respect to the target sample of the current block among the neighboring samples.
  • the second reference sample may be located.
  • the prediction sample of the target sample may be derived based on the first reference sample, the second reference sample, a first weight for the first reference sample, and a second weight for the second reference sample. That is, the prediction sample of the target sample may be generated through a weighted sum of the first reference sample and the second reference sample.
  • the reference samples for the target sample may be a first reference sample, a second reference sample, a first reference sample.
  • the prediction sample may be derived based on the first reference sample, the second reference sample, the third reference sample, and the fourth reference sample.
  • a prediction sample may be generated through linear interpolation between the first reference sample, the second reference sample, the third reference sample and the fourth reference sample.
  • weights for the first reference sample, the second reference sample, the third reference sample, and the fourth reference sample may be derived.
  • the prediction sample of the target sample may be derived based on weights for the first reference sample, the second reference sample, the third reference sample, the fourth reference sample, and the reference samples. That is, it may be generated through a weighted sum of the first reference sample, the second reference sample, the third reference sample and the fourth reference sample.
  • the encoding device generates, encodes, and outputs prediction information about the current block (S1250).
  • the encoding device may encode the prediction information about the current block and output the encoded information in the form of a bitstream.
  • the prediction information may include information about the intra prediction mode of the current block.
  • the encoding apparatus may generate, encode, and output the information about the intra prediction mode indicating the intra prediction mode in the form of a bitstream.
  • the information about the intra prediction mode may include information indicating an intra prediction mode for the current block directly, or an intra prediction mode candidate list derived based on the intra prediction mode of the left or upper block of the current block. It may also include information indicating any one of the candidates.
  • the prediction information may include a linear interpolation prediction flag indicating whether linear interpolation intra prediction of the current block is performed.
  • the linear interpolation prediction flag indicates that linear interpolation intra prediction is performed on the current block
  • the linear interpolation intra prediction may be performed on the current block, and the linear interpolation prediction flag is set to linear interpolation intra prediction on the current block. In case it is not performed, the linear interpolation intra prediction may not be performed on the current block.
  • the linear interpolation prediction flag When the value of the linear interpolation prediction flag is 1, the linear interpolation prediction flag may indicate that linear interpolation intra prediction is performed on the current block.
  • the linear interpolation prediction flag is set. May indicate that linear interpolation intra prediction is not performed on the current block.
  • the syntax element for the linear interpolation prediction flag may be represented as LIP_FLAG.
  • linear interpolation flag may be encoded through context-based adaptive binary arithmetic coding (CABAC).
  • CABAC context-based adaptive binary arithmetic coding
  • a context model for the linear interpolation flag may be determined based on the size of the current block, and the linear interpolation flag of the current block may be encoded based on the determined context model. For example, when the size of the current block is 8x8 or less, the linear interpolation prediction flag of the current block may be encoded based on a context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 20%, and the size of the current block is When larger than 8x8 size, the linear interpolation prediction flag of the current block may be encoded based on a context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 50%.
  • a context model for the linear interpolation flag may be determined based on the shape of the current block, and the linear interpolation flag of the current block may be encoded based on the determined context model. That is, a context model for the linear interpolation flag may be determined based on whether the current block is a non-square block.
  • a context model for the linear interpolation prediction flag of the current block may be determined based on whether linear interpolation intra prediction of neighboring blocks adjacent to the current block is performed, and based on the determined context model, The linear interpolation flag may be encoded. For example, when the upper neighboring block and the left neighboring block of the current block are not encoded through the linear interpolation intra prediction, the linear interpolation prediction flag of the current block is initialized with a probability that a linear interpolation intra prediction performance ratio is less than 50%. Can be encoded based on the context model. For example, the linear interpolation prediction flag of the current block may be encoded based on a context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 20%.
  • the linear interpolation prediction flag of the current block has a linear interpolation intra prediction performance ratio of 50%. It can be encoded based on an initialized context model.
  • the linear interpolation prediction flag of the current block is a context in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized with a probability of greater than 50%. It can be encoded based on the model.
  • the linear interpolation prediction flag of the current block may be encoded based on a context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 70%.
  • the context model for the linear interpolation prediction flag of the current block may be derived based on Table 4 above.
  • FIG. 13 schematically illustrates a video decoding method by a decoding apparatus according to the present invention.
  • the method disclosed in FIG. 13 may be performed by the decoding apparatus disclosed in FIG. 2.
  • S1300 to S1340 of FIG. 13 may be performed by the prediction unit of the decoding device of the decoding device.
  • the decoding apparatus derives an intra prediction mode for the current block (S1300).
  • the decoding apparatus may obtain prediction information about the current block through the bitstream.
  • the prediction information may include information directly indicating an intra prediction mode for the current block, or any one of an intra prediction mode candidate list derived based on an intra prediction mode of a left or upper block of the current block. It may also contain information indicating candidates.
  • the decoding apparatus may derive an intra prediction mode for the current block based on the obtained prediction information.
  • the intra prediction mode may be one of two non-directional prediction modes and 33 directional prediction modes. As described above, the two non-directional prediction modes may include an intra DC mode and an intra planner mode.
  • a linear interpolation prediction flag indicating whether linear interpolation intra prediction of the current block is performed may be included. Based on the linear interpolation prediction flag, it may be determined whether the linear interpolation intra prediction of the current block is performed. That is, whether the linear interpolation intra prediction of the current block is performed may be derived based on the linear interpolation prediction flag.
  • the linear interpolation intra prediction may be performed on the current block, and the linear interpolation prediction flag is performed by linear interpolation intra prediction on the current block. If not, the linear interpolation intra prediction may not be performed on the current block.
  • the linear interpolation prediction flag may indicate that linear interpolation intra prediction is performed on the current block.
  • the linear interpolation prediction flag is set. May indicate that linear interpolation intra prediction is not performed on the current block.
  • the syntax element for the linear interpolation prediction flag may be represented as LIP_FLAG.
  • linear interpolation flag may be decoded through context-based adaptive binary arithmetic coding (CABAC).
  • CABAC context-based adaptive binary arithmetic coding
  • a context model for the linear interpolation flag may be determined based on the size of the current block, and the linear interpolation flag of the current block may be decoded based on the determined context model. For example, when the size of the current block is 8x8 or less, the linear interpolation prediction flag of the current block may be decoded based on a context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 20%, and the size of the current block is When larger than 8x8 size, the linear interpolation prediction flag of the current block may be decoded based on a context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 50%.
  • a context model for the linear interpolation flag may be determined based on the shape of the current block, and the linear interpolation flag of the current block may be decoded based on the determined context model. That is, a context model for the linear interpolation flag may be determined based on whether the current block is a non-square block.
  • a context model for the linear interpolation prediction flag of the current block may be determined based on whether linear interpolation intra prediction of neighboring blocks adjacent to the current block is performed, and based on the determined context model, The linear interpolation flag can be decoded. For example, when the upper neighboring block and the left neighboring block of the current block are not decoded through the linear interpolation intra prediction, the linear interpolation prediction flag of the current block is initialized with a probability that a linear interpolation intra prediction performance ratio is less than 50%. Can be decoded based on the context model. For example, the linear interpolation prediction flag of the current block may be decoded based on a context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 20%.
  • the linear interpolation prediction flag of the current block has a linear interpolation intra prediction performance ratio of 50%. It can be decoded based on the initialized context model.
  • the linear interpolation prediction flag of the current block has a context in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized with a probability of greater than 50%. It can be decoded based on the model. For example, the linear interpolation prediction flag of the current block may be decoded based on a context model in which the linear interpolation intra prediction performance ratio is initialized to 70%.
  • the context model for the linear interpolation prediction flag of the current block may be derived based on Table 4 above.
  • the decoding apparatus derives neighboring samples of the current block (S1310).
  • the decoding apparatus may derive neighboring samples of the current block.
  • the peripheral samples may include left peripheral samples, upper left peripheral samples, and upper peripheral samples.
  • the left neighboring samples, the upper left neighboring sample, and the upper neighboring sample may be derived from neighboring blocks already reconstructed at the decoding time of the current block.
  • the left peripheral samples are p [-1] [0] to p [-1] [N-1]
  • the upper left peripheral sample is p [-1] [-1]
  • the upper peripheral samples are p [0] [-1] to p [N-1] [-1] Can be.
  • the peripheral samples may include the lower right peripheral sample, the lower peripheral samples, and the right peripheral samples.
  • the lower right peripheral sample may be derived based on the lower left peripheral sample and the upper right peripheral sample of the current block.
  • the lower peripheral samples may be derived based on the lower left peripheral sample and the lower right peripheral sample.
  • the lower peripheral samples may be derived based on linear interpolation between the lower left peripheral sample and the lower right peripheral sample.
  • the right peripheral samples may be derived based on the upper right peripheral sample and the lower right peripheral sample.
  • the right peripheral samples may be derived based on linear interpolation between the upper right peripheral sample and the lower right peripheral sample.
  • the lower peripheral samples are p [0] [N] to p [ N-1] [N]
  • the lower right peripheral sample is p [N] [N]
  • the right peripheral samples are p [N] [N-1] to p [N] [0]
  • the lower left peripheral sample Is p [-1] [N]
  • the right upper peripheral sample may be p [N] [-1].
  • the decoding apparatus derives reference samples for the target sample of the current block among the neighboring samples based on the intra prediction mode (S1320).
  • the decoding apparatus may derive reference samples for the target sample based on the intra prediction mode.
  • reference samples for the target sample are based on the intra prediction mode based on the target sample of the current block. It may include a first reference sample positioned in the prediction direction and a second reference sample positioned in the opposite direction of the prediction direction.
  • the reference samples for the target sample may be a first reference sample, a second reference sample, a first reference sample.
  • the first reference sample may be a peripheral sample located in the same column as the target sample of the upper peripheral samples of the current block
  • the second reference sample may be the target sample of the lower peripheral samples of the current block.
  • a third reference sample may be a neighboring sample located in the same column as the third reference sample
  • the third reference sample may be a neighboring sample located in the same row as the target sample among the left neighboring samples of the current block
  • the fourth reference sample is the current block. It may be a peripheral sample located in the same row as the target sample of the right peripheral samples of the.
  • the decoding apparatus derives weights of the reference samples for the target sample (S1330).
  • the decoding apparatus may derive the weights of the reference samples for the target sample.
  • the reference samples for the target sample may be a first reference sample positioned in a prediction direction of the intra prediction mode with respect to the target sample among the surrounding samples and a second reference positioned in an opposite direction of the prediction direction. Samples may be included.
  • a first weight for the first reference sample and a second weight for the second reference sample may be derived based on a cosine function. That is, the decoding apparatus may derive a first weight for the first reference sample and a second weight for the second reference sample based on the cosine function.
  • the intra prediction mode for the current block has vertical orientation
  • the first reference sample may be one of upper peripheral samples
  • the second reference sample may be one of lower peripheral samples of the current block. Can be.
  • the first reference sample may be one of left peripheral samples
  • the second reference sample is one of right peripheral samples of the current block.
  • the value of the first weight for can be derived as cosine ((90n) / (N + 1)), and the value of the second weight for the second reference sample is 1-cosine ((90n) / (N +1)).
  • the nth row may indicate an nth row in the order of top to bottom of the rows of the current block.
  • the target sample is one of the samples of the nth column of the current block
  • the first reference sample is one of the left peripheral samples of the current block
  • the The value of the first weight may be derived as cosine ((90n) / (N + 1))
  • the value of the second weight for the second reference sample is 1 ⁇ cosine ((90n) / (N + 1)
  • the nth column may represent the nth column in the order from left to right among the columns of the current block.
  • the target sample may be one of samples of the n th row of the current block, and a maximum weight and a minimum weight with respect to the first weight may be set.
  • the angle of the cosine function corresponding to the maximum weight may be represented as a start angle a
  • the angle of the cosine function corresponding to the minimum weight may be represented as an end angle b. That is, the start angle a of the cosine function corresponding to the maximum weight may be set, and the end angle b of the cosine function corresponding to the minimum weight may be set.
  • the nth row may indicate an nth row in the order of top to bottom of the rows of the current block.
  • the target sample is one of the samples of the n-th column of the current block
  • the first reference sample is one of the left neighboring samples of the current block
  • the first weight of the first reference sample The value is
  • the value of the second weight for the second reference sample is Can be derived.
  • the nth column may represent the nth column in the order from left to right among the columns of the current block.
  • a temporary first weight for a first reference sample of the target sample is derived based on the cosine function, and a 2m combination for the temporary first weight is set as the first weight of the first reference sample.
  • the 2m combination for the temporary first weight may represent a 2m combination that is most similar to the temporary first weight, and the 2m combination is m-th power of 2 values m May represent an integer).
  • the value of the second weight value for the second reference sample of the target sample may be derived as 1 minus the 2 m combination.
  • a value of the first weight of the first reference sample for the target sample and a value of the second weight of the second reference sample for the target sample may be preset.
  • the predetermined value of the first weight value and the value of the second weight value of the target sample generated based on the sample value of the original sample of the target sample and the first reference sample and the second reference sample. It may be values that minimize the difference in the sample value of the predictive sample.
  • the value of the predetermined first weight value and the value of the second weight value may be derived based on Equation 1 described above.
  • the value of the predetermined first weight value and the value of the second weight value may be derived based on various methods, or may be derived by other methods according to various conditions.
  • the decoding apparatus derives a prediction sample of the target sample based on the reference samples and the weights (S1340).
  • the reference samples for the target sample are in a direction opposite to the first reference sample and the prediction direction positioned in the prediction direction of the intra prediction mode with respect to the target sample of the current block among the neighboring samples.
  • the second reference sample may be located.
  • the prediction sample of the target sample may be derived based on the first reference sample, the second reference sample, a first weight for the first reference sample, and a second weight for the second reference sample. That is, the prediction sample of the target sample may be generated through a weighted sum of the first reference sample and the second reference sample.
  • the position of the first reference sample or the second reference sample is a fractional sample position
  • the first reference sample or the second reference sample through the interpolation between the integer samples adjacent to the left and right of the first reference sample or the second reference sample
  • the sample value of one reference sample or the second reference sample can be derived.
  • the reference samples for the target sample may be a first reference sample, a second reference sample, a first reference sample.
  • the prediction sample may be derived based on the first reference sample, the second reference sample, the third reference sample, and the fourth reference sample.
  • a prediction sample may be generated through linear interpolation between the first reference sample, the second reference sample, the third reference sample and the fourth reference sample.
  • weights for the first reference sample, the second reference sample, the third reference sample, and the fourth reference sample may be derived.
  • the prediction sample of the target sample may be derived based on weights for the first reference sample, the second reference sample, the third reference sample, the fourth reference sample, and the surrounding samples. That is, it may be generated through a weighted sum of the first reference sample, the second reference sample, the third reference sample and the fourth reference sample.
  • the decoding apparatus may directly use the prediction sample as a reconstruction sample according to a prediction mode, or generate a reconstruction sample by adding a residual sample to the prediction sample.
  • the decoding apparatus may receive information about the residual for the target block, and the information about the residual may be included in the information about the face.
  • the information about the residual may include transform coefficients regarding the residual sample.
  • the decoding apparatus may derive the residual sample (or residual sample array) for the target block based on the residual information.
  • the decoding apparatus may generate a reconstructed sample based on the prediction sample and the residual sample, and may derive a reconstructed block or a reconstructed picture based on the reconstructed sample.
  • the decoding apparatus may apply an in-loop filtering procedure, such as a deblocking filtering and / or SAO procedure, to the reconstructed picture in order to improve subjective / objective picture quality as necessary.
  • the prediction accuracy of the current block can be improved by performing intra prediction based on at least one neighboring sample among a plurality of neighboring samples, thereby improving the overall coding efficiency.
  • intra prediction is performed based on neighbor samples of the same column as the target sample of the current block and neighbor samples of the same row as the target sample to perform the current block. It is possible to improve the prediction accuracy for, thereby improving the overall coding efficiency.
  • reference samples for the target sample of the current block may be derived based on an intra prediction mode for the current block, and weights for the neighboring samples are derived based on a cosine function for the neighboring sample. Through the weighted sum of these, the prediction sample of the target sample can be derived. Through this, the prediction accuracy of the current block can be improved and the overall coding efficiency can be improved.
  • a context model for coding information on whether to perform linear interpolation intra prediction of a current block can be determined based on various conditions, and the linear interpolation intra prediction of the current block is performed based on the determined context model.
  • Information about whether or not to be coded can be coded, thereby improving prediction accuracy of the current block and improving overall coding efficiency.
  • the above-described method according to the present invention may be implemented in software, and the encoding device and / or the decoding device according to the present invention may perform image processing of, for example, a TV, a computer, a smartphone, a set-top box, a display device, and the like. It can be included in the device.
  • the above-described method may be implemented as a module (process, function, etc.) for performing the above-described function.
  • the module may be stored in memory and executed by a processor.
  • the memory may be internal or external to the processor and may be coupled to the processor by various well known means.
  • the processor may include application-specific integrated circuits (ASICs), other chipsets, logic circuits, and / or data processing devices.
  • the memory may include read-only memory (ROM), random access memory (RAM), flash memory, memory card, storage medium and / or other storage device.

Abstract

본 발명에 따른 디코딩 장치에 의하여 수행되는 인트라 예측 방법은 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 도출하는 단계, 상기 현재 블록의 주변 샘플들을 도출하는 단계, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 주변 샘플들 중 상기 현재 블록의 대상 샘플에 대한 참조 샘플들을 도출하는 단계, 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들의 가중치들을 도출하는 단계, 및 상기 참조 샘플들 및 상기 가중치들을 기반으로 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

영상 코딩 시스템에서 인트라 예측에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치
본 발명은 영상 코딩 기술에 관한 것으로서 보다 상세하게는 영상 코딩 시스템에서 인트라 예측에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 HD(High Definition) 영상 및 UHD(Ultra High Definition) 영상과 같은 고해상도, 고품질의 영상에 대한 수요가 다양한 분야에서 증가하고 있다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 영상 데이터에 비해 상대적으로 전송되는 정보량 또는 비트량이 증가하기 때문에 기존의 유무선 광대역 회선과 같은 매체를 이용하여 영상 데이터를 전송하거나 기존의 저장 매체를 이용해 영상 데이터를 저장하는 경우, 전송 비용과 저장 비용이 증가된다.
이에 따라, 고해상도, 고품질 영상의 정보를 효과적으로 전송하거나 저장하고, 재생하기 위해 고효율의 영상 압축 기술이 요구된다.
본 발명의 기술적 과제는 영상 코딩 효율을 높이는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 다른 기술적 과제는 현재 블록의 적어도 하나의 주변 샘플을 기반으로 수행하는 인트라 예측 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 다른 기술적 과제는 현재 블록의 대상 샘플에 대한 참조 샘플들의 가중합을 통하여 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 도출하는 인트라 예측 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 다른 기술적 과제는 현재 블록의 대상 샘플에 대한 참조 샘플들의 가중치들을 코사인 함수를 사용하여 도출하는 인트라 예측 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 다른 기술적 과제는 현재 블록의 대상 샘플의 원본 샘플과 대상 샘플의 참조 샘플들을 기반으로 도출된 예측 샘플을 기반으로 상기 대상 샘플에 대한 상기 참조 샘플들의 가중치들을 도출하는 인트라 예측 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 디코딩 장치에 의하여 수행되는 인트라 예측 방법이 제공된다. 상기 방법은 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 도출하는 단계, 상기 현재 블록의 주변 샘플들을 도출하는 단계, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 주변 샘플들 중 상기 현재 블록의 대상 샘플에 대한 참조 샘플들을 도출하는 단계, 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들의 가중치들을 도출하는 단계, 및 상기 참조 샘플들 및 상기 가중치들을 기반으로 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 인트라 예측을 기반으로 영상 디코딩을 수행하는 디코딩 장치가 제공된다. 상기 디코딩 장치는 현재 블록에 대한 예측 정보를 획득하는 엔트로피 디코딩부, 및 상기 예측 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 도출하고, 상기 현재 블록의 주변 샘플들을 도출하고, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 주변 샘플들 중 상기 현재 블록의 대상 샘플에 대한 참조 샘플들을 도출하고, 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들의 가중치들을 도출하고, 및 상기 참조 샘플들 및 상기 가중치들을 기반으로 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 도출하는 예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 인코딩 장치에 의하여 수행되는 인트라 예측 방법을 제공한다. 상기 방법은 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정하는 단계, 상기 현재 블록의 주변 샘플들을 도출하는 단계, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 주변 샘플들 중 상기 현재 블록의 대상 샘플에 대한 참조 샘플들을 도출하는 단계, 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들의 가중치들을 도출하는 단계, 상기 참조 샘플들 및 상기 가중치들을 기반으로 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 도출하는 단계, 및 상기 현재 블록에 대한 예측 정보를 생성하고 인코딩하여 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 비디오 인코딩 장치를 제공한다. 상기 인코딩 장치는 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정하고, 상기 현재 블록의 주변 샘플들을 도출하고, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 주변 샘플들 중 상기 현재 블록의 대상 샘플에 대한 참조 샘플들을 도출하고, 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들의 가중치들을 도출하고, 상기 참조 샘플들 및 상기 가중치들을 기반으로 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 도출하는 예측부, 및 상기 현재 블록에 대한 예측 정보를 생성하고 인코딩하여 출력하는 엔트로피 인코딩부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 복수의 주변 샘플들 중 적어도 하나의 주변 샘플을 기반으로 인트라 예측을 수행하여 상기 현재 블록에 대한 예측 정확도를 향상시킬 수 있는바, 이를 통하여 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
본 발명에 따르면 현재 블록에 대한 플래너 모드가 적용되는 경우, 상기 현재 블록의 대상 샘플과 동일한 열의 참조 샘플들 및 상기 대상 샘플과 동일한 행의 참조 샘플들을 기반으로 인트라 예측을 수행하여 상기 현재 블록에 대한 예측 정확도를 향상시킬 수 있는바, 이를 통하여 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
본 발명에 따르면 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록의 대상 샘플에 대한 참조 샘플들을 도출할 수 있고, 코사인 함수를 기반으로 상기 참조 샘플들에 대한 가중치들을 도출하여 상기 참조 샘플들의 가중합을 통하여 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 도출할 수 있는바, 이를 통하여 상기 현재 블록에 대한 예측 정확도를 향상시킬 수 있고, 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 비디오 인코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명이 적용될 수 있는 비디오 디코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 3은 33개의 예측 방향의 방향성 인트라 예측 모드들을 예시적으로 나타낸다.
도 4는 상기 현재 블록에 상기 플래너 모드가 적용되는 경우, 상기 현재 블록의 예측 샘플이 생성되는 일 예를 나타낸다.
도 5는 현재 블록에 선형 보간 예측이 적용되어 상기 현재 블록의 우측 주변 샘플들 및 하측 주변 샘플들이 생성되고 현재 블록에 플래너 모드가 적용된 경우에 선형 보간 예측을 통하여 예측 샘플을 생성하는 일 예를 나타낸다.
도 6은 선형 보간 인트라 예측을 기반으로 예측 블록이 생성되는 일 예를 나타낸다.
도 7은 코사인(cosine) 함수를 기반으로 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플의 가중치를 결정하는 일 예를 나타낸다.
도 8은 코사인(cosine) 함수를 기반으로 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플의 가중치를 결정하는 다른 일 예를 나타낸다.
도 9는 코사인 함수를 기반으로 결정된 가중치들 및 선형 보간 인트라 예측을 기반으로 현재 블록의 예측 샘플이 생성되는 일 예를 나타낸다.
도 10은 상기 최소자승법을 기반으로 상기 현재 블록의 대상 샘플의 참조 샘플들에 대한 가중치들을 도출하는 일 예를 나타낸다.
도 11은 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그에 대한 문맥 모델의 결정을 위한 상기 현재 블록에 인접한 상측 주변 블록 및 좌측 주변 블록을 나타낸다.
도 12는 본 발명에 따른 인코딩 장치에 의한 비디오 인코딩 방법을 개략적으로 나타낸다.
도 13은 본 발명에 따른 디코딩 장치에 의한 비디오 디코딩 방법을 개략적으로 나타낸다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정 실시예에 한정하려고 하는 것이 아니다. 본 명세서에서 상용하는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명의 기술적 사상을 한정하려는 의도로 사용되는 것은 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서 "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 도는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
한편, 본 발명에서 설명되는 도면상의 각 구성들은 서로 다른 특징적인 기능들에 관한 설명의 편의를 위해 독립적으로 도시된 것으로서, 각 구성들이 서로 별개의 하드웨어나 별개의 소프트웨어로 구현된다는 것을 의미하지는 않는다. 예컨대, 각 구성 중 두 개 이상의 구성이 합쳐져 하나의 구성을 이룰 수도 있고, 하나의 구성이 복수의 구성으로 나뉘어질 수도 있다. 각 구성이 통합 및/또는 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명의 권리범위에 포함된다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성 요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
본 명세서에서 픽처(picture)는 일반적으로 특정 시간대의 하나의 영상을 나타내는 단위를 의미하며, 슬라이스(slice)는 코딩에 있어서 픽처의 일부를 구성하는 단위이다. 하나의 픽처는 복수의 슬라이스로 구성될 수 있으며, 필요에 따라서 픽처 및 슬라이스는 서로 혼용되어 사용될 수 있다.
픽셀(pixel) 또는 펠(pel)은 하나의 픽처(또는 영상)을 구성하는 최소의 단위를 의미할 수 있다. 또한, 픽셀에 대응하는 용어로서 '샘플(sample)'이 사용될 수 있다. 샘플은 일반적으로 픽셀 또는 픽셀의 값을 나타낼 수 있으며, 휘도(luma) 성분의 픽셀/픽셀값만을 나타낼 수도 있고, 채도(chroma) 성분의 픽셀/픽셀 값만을 나타낼 수도 있다.
유닛(unit)은 영상 처리의 기본 단위를 나타낸다. 유닛은 픽처의 특정 영역 및 해당 영역에 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 유닛은 경우에 따라서 블록(block) 또는 영역(area) 등의 용어와 혼용하여 사용될 수 있다. 일반적인 경우, MxN 블록은 M개의 열과 N개의 행으로 이루어진 샘플들 또는 변환 계수(transform coefficient)들의 집합을 나타낼 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 비디오 인코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 비디오 인코딩 장치(100)는 픽처 분할부(105), 예측부(110), 감산부(115), 변환부(120), 양자화부(125), 재정렬부(130), 엔트로피 인코딩부(135), 레지듀얼 처리부(140), 가산부(150), 필터부(155) 및 메모리(160)을 포함할 수 있다. 레지듀얼 처리부(140)는 역양자화부(141) 및 역변환부(142)를 포함할 수 있다.
픽처 분할부(105)는 입력된 픽처를 적어도 하나의 처리 유닛(processing unit)으로 분할할 수 있다.
일 예로, 처리 유닛은 코딩 유닛(coding unit, CU)이라고 불릴 수 있다. 이 경우 코딩 유닛은 최대 코딩 유닛(largest coding unit, LCU)으로부터 QTBT (Quad-tree binary-tree) 구조에 따라 재귀적으로(recursively) 분할될 수 있다. 예를 들어, 하나의 코딩 유닛은 쿼드 트리 구조 및/또는 바이너리 트리 구조를 기반으로 하위(deeper) 뎁스의 복수의 코딩 유닛들로 분할될 수 있다. 이 경우 예를 들어 쿼드 트리 구조가 먼저 적용되고 바이너리 트리 구조가 나중에 적용될 수 있다. 또는 바이너리 트리 구조가 먼저 적용될 수도 있다. 더 이상 분할되지 않는 최종 코딩 유닛을 기반으로 본 발명에 따른 코딩 절차가 수행될 수 있다. 이 경우 영상 특성에 따른 코딩 효율 등을 기반으로, 최대 코딩 유닛이 바로 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있고, 또는 필요에 따라 코딩 유닛은 재귀적으로(recursively) 보다 하위 뎁스의 코딩 유닛들로 분할되어 최적의 사이즈의 코딩 유닛이 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있다. 여기서 코딩 절차라 함은 후술하는 예측, 변환, 및 복원 등의 절차를 포함할 수 있다.
다른 예로, 처리 유닛은 코딩 유닛(coding unit, CU) 예측 유닛(prediction unit, PU) 또는 변환 유닛(transform unit, TU)을 포함할 수도 있다. 코딩 유닛은 최대 코딩 유닛(largest coding unit, LCU)으로부터 쿼드 트리 구조를 따라서 하위(deeper) 뎁스의 코딩 유닛들로 분할(split)될 수 있다. 이 경우 영상 특성에 따른 코딩 효율 등을 기반으로, 최대 코딩 유닛이 바로 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있고, 또는 필요에 따라 코딩 유닛은 재귀적으로(recursively) 보다 하위 뎁스의 코딩 유닛들로 분할되어 최적의 사이즈의 코딩 유닛이 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있다. 최소 코딩 유닛(smallest coding unit, SCU)이 설정된 경우 코딩 유닛은 최소 코딩 유닛보다 더 작은 코딩 유닛으로 분할될 수 없다. 여기서 최종 코딩 유닛이라 함은 예측 유닛 또는 변환 유닛으로 파티셔닝 또는 분할되는 기반이 되는 코딩 유닛을 의미한다. 예측 유닛은 코딩 유닛으로부터 파티셔닝(partitioning)되는 유닛으로서, 샘플 예측의 유닛일 수 있다. 이 때, 예측 유닛은 서브 블록(sub block)으로 나뉠 수도 있다. 변환 유닛은 코딩 유닛으로부터 쿼드 트리 구조를 따라서 분할 될 수 있으며, 변환 계수를 유도하는 유닛 및/또는 변환 계수로부터 레지듀얼 신호(residual signal)를 유도하는 유닛일 수 있다. 이하, 코딩 유닛은 코딩 블록(coding block, CB), 예측 유닛은 예측 블록(prediction block, PB), 변환 유닛은 변환 블록(transform block, TB) 으로 불릴 수 있다. 예측 블록 또는 예측 유닛은 픽처 내에서 블록 형태의 특정 영역을 의미할 수 있고, 예측 샘플의 어레이(array)를 포함할 수 있다. 또한, 변환 블록 또는 변환 유닛은 픽처 내에서 블록 형태의 특정 영역을 의미할 수 있고, 변환 계수 또는 레지듀얼 샘플의 어레이를 포함할 수 있다.
예측부(110)는 처리 대상 블록(이하, 현재 블록이라 함)에 대한 예측을 수행하고, 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록(predicted block)을 생성할 수 있다. 예측부(110)에서 수행되는 예측의 단위는 코딩 블록일 수 있고, 변환 블록일 수도 있고, 예측 블록일 수도 있다.
예측부(110)는 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는지 인터 예측이 적용되는지를 결정할 수 있다. 일 예로, 예측부(110)는 CU 단위로 인트라 예측 또는 인터 예측이 적용되는지를 결정할 수 있다.
인트라 예측의 경우에, 예측부(110)는 현재 블록이 속하는 픽처(이하, 현재 픽처) 내의 현재 블록 외부의 참조 샘플을 기반으로 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 이 때, 예측부(110)는 (i) 현재 블록의 주변(neighboring) 참조 샘플들의 평균(average) 혹은 인터폴레이션(interpolation)을 기반으로 예측 샘플을 유도할 수 있고, (ii) 현재 블록의 주변 참조 샘플들 중 예측 샘플에 대하여 특정 (예측) 방향에 존재하는 참조 샘플을 기반으로 상기 예측 샘플을 유도할 수도 있다. (i)의 경우는 비방향성 모드 또는 비각도 모드, (ii)의 경우는 방향성(directional) 모드 또는 각도(angular) 모드라고 불릴 수 있다. 인트라 예측에서 예측 모드는 예를 들어 33개의 방향성 예측 모드와 적어도 2개 이상의 비방향성 모드를 가질 수 있다. 비방향성 모드는 DC 예측 모드 및 플래너 모드(Planar 모드)를 포함할 수 있다. 예측부(110)는 주변 블록에 적용된 예측 모드를 이용하여, 현재 블록에 적용되는 예측 모드를 결정할 수도 있다.
인터 예측의 경우에, 예측부(110)는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 샘플을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 예측부(110)는 스킵(skip) 모드, 머지(merge) 모드, 및 MVP(motion vector prediction) 모드 중 어느 하나를 적용하여 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 스킵 모드와 머지 모드의 경우에, 예측부(110)는 주변 블록의 움직임 정보를 현재 블록의 움직임 정보로 이용할 수 있다. 스킵 모드의 경우, 머지 모드와 달리 예측 샘플과 원본 샘플 사이의 차(레지듀얼)가 전송되지 않는다. MVP 모드의 경우, 주변 블록의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측자(Motion Vector Predictor)로 이용하여 현재 블록의 움직임 벡터 예측자로 이용하여 현재 블록의 움직임 벡터를 유도할 수 있다.
인터 예측의 경우에, 주변 블록은 현재 픽처 내에 존재하는 공간적 주변 블록(spatial neighboring block)과 참조 픽처(reference picture)에 존재하는 시간적 주변 블록(temporal neighboring block)을 포함할 수 있다. 상기 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일 위치 픽처(collocated picture, colPic)라고 불릴 수도 있다. 움직임 정보(motion information)는 움직임 벡터와 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다. 예측 모드 정보와 움직임 정보 등의 정보는 (엔트로피) 인코딩되어 비트스트림 형태로 출력될 수 있다.
스킵 모드와 머지 모드에서 시간적 주변 블록의 움직임 정보가 이용되는 경우에, 참조 픽처 리스트(reference picture list) 상의 최상위 픽처가 참조 픽처로서 이용될 수도 있다. 참조 픽처 리스트(Picture Order Count)에 포함되는 참조 픽처들은 현재 픽처와 해당 참조 픽처 간의 POC(Picture order count) 차이 기반으로 정렬될 수 있다. POC는 픽처의 디스플레이 순서에 대응하며, 코딩 순서와 구분될 수 있다.
감산부(115)는 원본 샘플과 예측 샘플 간의 차이인 레지듀얼 샘플을 생성한다. 스킵 모드가 적용되는 경우에는, 상술한 바와 같이 레지듀얼 샘플을 생성하지 않을 수 있다.
변환부(120)는 변환 블록 단위로 레지듀얼 샘플을 변환하여 변환 계수(transform coefficient)를 생성한다. 변환부(120)는 해당 변환 블록의 사이즈와, 해당 변환 블록과 공간적으로 겹치는 코딩 블록 또는 예측 블록에 적용된 예측 모드에 따라서 변환을 수행할 수 있다. 예컨대, 상기 변환 블록과 겹치는 상기 코딩 블록 또는 상기 예측 블록에 인트라 예측이 적용되었고, 상기 변환 블록이 4×4의 레지듀얼 어레이(array)라면, 레지듀얼 샘플은 DST(Discrete Sine Transform)를 이용하여 변환되고, 그 외의 경우라면 레지듀얼 샘플은 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용하여 변환할 수 있다.
양자화부(125)는 변환 계수들을 양자화하여, 양자화된 변환 계수를 생성할 수 있다.
재정렬부(130)는 양자화된 변환 계수를 재정렬한다. 재정렬부(130)는 계수들 스캐닝(scanning) 방법을 통해 블록 형태의 양자화된 변환 계수들을 1차원 벡터 형태로 재정렬할 수 있다. 여기서 재정렬부(130)는 별도의 구성으로 설명하였으나, 재정렬부(130)는 양자화부(125)의 일부일 수 있다.
엔트로피 인코딩부(135)는 양자화된 변환 계수들에 대한 엔트로피 인코딩을 수행할 수 있다. 엔트로피 인코딩은 예를 들어 지수 골롬(exponential Golomb), CAVLC(context-adaptive variable length coding), CABAC(context-adaptive binary arithmetic coding) 등과 같은 인코딩 방법을 포함할 수 있다. 엔트로피 인코딩부(135)는 양자화된 변환 계수 외 비디오 복원에 필요한 정보들(예컨대 신택스 요소(syntax element)의 값 등)을 함께 또는 별도로 인코딩할 수도 있다. 엔트로피 인코딩된 정보들은 비트스트림 형태로 NAL(network abstraction layer) 유닛 단위로 전송 또는 저장될 수 있다.
역양자화부(141)는 양자화부(125)에서 양자화된 값(양자화된 변환 계수)들을 역양자화하고, 역변환부(142)는 역양자화부(141)에서 역양자화된 값들을 역변환하여 레지듀얼 샘플을 생성한다.
가산부(150)는 레지듀얼 샘플과 예측 샘플을 합쳐서 픽처를 복원한다. 레지듀얼 샘플과 예측 샘플은 블록 단위로 더해져서 복원 블록이 생성될 수 있다. 여기서 가산부(150)는 별도의 구성으로 설명하였으나, 가산부(150)는 예측부(110)의 일부일 수 있다. 한편, 가산부(150)는 복원부 또는 복원 블록 생성부로 불릴 수도 있다.
복원된 픽처(reconstructed picture)에 대하여 필터부(155)는 디블록킹 필터 및/또는 샘플 적응적 오프셋(sample adaptive offset)을 적용할 수 있다. 디블록킹 필터링 및/또는 샘플 적응적 오프셋을 통해, 복원 픽처 내 블록 경계의 아티팩트나 양자화 과정에서의 왜곡이 보정될 수 있다. 샘플 적응적 오프셋은 샘플 단위로 적용될 수 있으며, 디블록킹 필터링의 과정이 완료된 후 적용될 수 있다. 필터부(155)는 ALF(Adaptive Loop Filter)를 복원된 픽처에 적용할 수도 있다. ALF는 디블록킹 필터 및/또는 샘플 적응적 오프셋이 적용된 후의 복원된 픽처에 대하여 적용될 수 있다.
메모리(160)는 복원 픽처(디코딩된 픽처) 또는 인코딩/디코딩에 필요한 정보를 저장할 수 있다. 여기서 복원 픽처는 상기 필터부(155)에 의하여 필터링 절차가 완료된 복원 픽처일 수 있다. 상기 저장된 복원 픽처는 다른 픽처의 (인터) 예측을 위한 참조 픽처로 활용될 수 있다. 예컨대, 메모리(160)는 인터 예측에 사용되는 (참조) 픽처들을 저장할 수 있다. 이 때, 인터 예측에 사용되는 픽처들은 참조 픽처 세트(reference picture set) 혹은 참조 픽처 리스트(reference picture list)에 의해 지정될 수 있다.
도 2는 본 발명이 적용될 수 있는 비디오 디코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 비디오 디코딩 장치(200)는 엔트로피 디코딩부(210), 레지듀얼 처리부(220), 예측부(230), 가산부(240), 필터부(250) 및 메모리(260)을 포함할 수 있다. 여기서 레지듀얼 처리부(220)은 재정렬부(221), 역양자화부(222), 역변환부(223)을 포함할 수 있다.
비디오 정보를 포함하는 비트스트림이 입력되면, 비디오 디코딩 장치는(200)는 비디오 인코딩 장치에서 비디오 정보가 처리된 프로세스에 대응하여 비디오를 복원할 수 있다.
예컨대, 비디오 디코딩 장치(200)는 비디오 인코딩 장치에서 적용된 처리 유닛을 이용하여 비디오 디코딩을 수행할 수 있다. 따라서 비디오 디코딩의 처리 유닛 블록은 일 예로 코딩 유닛일 수 있고, 다른 예로 코딩 유닛, 예측 유닛 또는 변환 유닛일 수 있다. 코딩 유닛은 최대 코딩 유닛으로부터 쿼드 트리 구조 및/또는 바이너리 트리 구조를 따라서 분할될 수 있다.
예측 유닛 및 변환 유닛이 경우에 따라 더 사용될 수 있으며, 이 경우 예측 블록은 코딩 유닛으로부터 도출 또는 파티셔닝되는 블록으로서, 샘플 예측의 유닛일 수 있다. 이 때, 예측 유닛은 서브 블록으로 나뉠 수도 있다. 변환 유닛은 코딩 유닛으로부터 쿼드 트리 구조를 따라서 분할 될 수 있으며, 변환 계수를 유도하는 유닛 또는 변환 계수로부터 레지듀얼 신호를 유도하는 유닛일 수 있다.
엔트로피 디코딩부(210)는 비트스트림을 파싱하여 비디오 복원 또는 픽처 복원에 필요한 정보를 출력할 수 있다. 예컨대, 엔트로피 디코딩부(210)는 지수 골롬 부호화, CAVLC 또는 CABAC 등의 코딩 방법을 기초로 비트스트림 내 정보를 디코딩하고, 비디오 복원에 필요한 신택스 엘리먼트의 값, 레지듀얼에 관한 변환 계수의 양자화된 값 들을 출력할 수 있다.
보다 상세하게, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은, 비트스트림에서 각 구문 요소에 해당하는 빈을 수신하고, 디코딩 대상 구문 요소 정보와 주변 및 디코딩 대상 블록의 디코딩 정보 혹은 이전 단계에서 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 문맥(context) 모델을 결정하고, 결정된 문맥 모델에 따라 빈(bin)의 발생 확률을 예측하여 빈의 산술 디코딩(arithmetic decoding)를 수행하여 각 구문 요소의 값에 해당하는 심볼을 생성할 수 있다. 이때, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은 문맥 모델 결정 후 다음 심볼/빈의 문맥 모델을 위해 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 문맥 모델을 업데이트할 수 있다.
엔트로피 디코딩부(210)에서 디코딩된 정보 중 예측에 관한 정보는 예측부(230)로 제공되고, 엔트로피 디코딩부(210)에서 엔트로피 디코딩이 수행된 레지듀얼 값, 즉 양자화된 변환 계수는 재정렬부(221)로 입력될 수 있다.
재정렬부(221)는 양자화되어 있는 변환 계수들을 2차원의 블록 형태로 재정렬할 수 있다. 재정렬부(221)는 인코딩 장치에서 수행된 계수 스캐닝에 대응하여 재정렬을 수행할 수 있다. 여기서 재정렬부(221)는 별도의 구성으로 설명하였으나, 재정렬부(221)는 역양자화부(222)의 일부일 수 있다.
역양자화부(222)는 양자화되어 있는 변환 계수들을 (역)양자화 파라미터를 기반으로 역양자화하여 변환 계수를 출력할 수 있다. 이 때, 양자화 파라미터를 유도하기 위한 정보는 인코딩 장치로부터 시그널링될 수 있다.
역변환부(223)는 변환 계수들을 역변환하여 레지듀얼 샘플들을 유도할 수 있다.
예측부(230)는 현재 블록에 대한 예측을 수행하고, 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록(predicted block)을 생성할 수 있다. 예측부(230)에서 수행되는 예측의 단위는 코딩 블록일 수도 있고, 변환 블록일 수도 있고, 예측 블록일 수도 있다.
예측부(230)는 상기 예측에 관한 정보를 기반으로 인트라 예측을 적용할 것인지 인터 예측을 적용할 것인지를 결정할 수 있다. 이 때, 인트라 예측과 인터 예측 중 어느 것을 적용할 것인지를 결정하는 단위와 예측 샘플을 생성하는 단위는 상이할 수 있다. 아울러, 인터 예측과 인트라 예측에 있어서 예측 샘플을 생성하는 단위 또한 상이할 수 있다. 예를 들어, 인터 예측과 인트라 예측 중 어느 것을 적용할 것인지는 CU 단위로 결정할 수 있다. 또한 예를 들어, 인터 예측에 있어서 PU 단위로 예측 모드를 결정하고 예측 샘플을 생성할 수 있고, 인트라 예측에 있어서 PU 단위로 예측 모드를 결정하고 TU 단위로 예측 샘플을 생성할 수도 있다.
인트라 예측의 경우에, 예측부(230)는 현재 픽처 내의 주변 참조 샘플을 기반으로 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 예측부(230)는 현재 블록의 주변 참조 샘플을 기반으로 방향성 모드 또는 비방향성 모드를 적용하여 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 이 때, 주변 블록의 인트라 예측 모드를 이용하여 현재 블록에 적용할 예측 모드가 결정될 수도 있다.
인터 예측의 경우에, 예측부(230)는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 참조 픽처 상에서 특정되는 샘플을 기반으로 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 예측부(230)는 스킵(skip) 모드, 머지(merge) 모드 및 MVP 모드 중 어느 하나를 적용하여 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 이때, 비디오 인코딩 장치에서 제공된 현재 블록의 인터 예측에 필요한 움직임 정보, 예컨대 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 등에 관한 정보는 상기 예측에 관한 정보를 기반으로 획득 또는 유도될 수 있다
스킵 모드와 머지 모드의 경우에, 주변 블록의 움직임 정보가 현재 블록의 움직임 정보로 이용될 수 있다. 이 때, 주변 블록은 공간적 주변 블록과 시간적 주변 블록을 포함할 수 있다.
예측부(230)는 가용한 주변 블록의 움직임 정보로 머지 후보 리스트를 구성하고, 머지 인덱스가 머지 후보 리스트 상에서 지시하는 정보를 현재 블록의 움직임 벡터로 사용할 수 있다. 머지 인덱스는 인코딩 장치로부터 시그널링될 수 있다. 움직임 정보는 움직임 벡터와 참조 픽처를 포함할 수 있다. 스킵 모드와 머지 모드에서 시간적 주변 블록의 움직임 정보가 이용되는 경우에, 참조 픽처 리스트 상의 최상위 픽처가 참조 픽처로서 이용될 수 있다.
스킵 모드의 경우, 머지 모드와 달리 예측 샘플과 원본 샘플 사이의 차이(레지듀얼)이 전송되지 않는다.
MVP 모드의 경우, 주변 블록의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측자(motion vector predictor)로 이용하여 현재 블록의 움직임 벡터가 유도될 수 있다. 이 때, 주변 블록은 공간적 주변 블록과 시간적 주변 블록을 포함할 수 있다.
일 예로, 머지 모드가 적용되는 경우, 복원된 공간적 주변 블록의 움직임 벡터 및/또는 시간적 주변 블록인 Col 블록에 대응하는 움직임 벡터를 이용하여, 머지 후보 리스트가 생성될 수 있다. 머지 모드에서는 머지 후보 리스트에서 선택된 후보 블록의 움직임 벡터가 현재 블록의 움직임 벡터로 사용된다. 상기 예측에 관한 정보는 상기 머지 후보 리스트에 포함된 후보 블록들 중에서 선택된 최적의 움직임 벡터를 갖는 후보 블록을 지시하는 머지 인덱스를 포함할 수 있다. 이 때, 예측부(230)는 상기 머지 인덱스를 이용하여, 현재 블록의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
다른 예로, MVP(Motion Vector Prediction) 모드가 적용되는 경우, 복원된 공간적 주변 블록의 움직임 벡터 및/또는 시간적 주변 블록인 Col 블록에 대응하는 움직임 벡터를 이용하여, 움직임 벡터 예측자 후보 리스트가 생성될 수 있다. 즉, 복원된 공간적 주변 블록의 움직임 벡터 및/또는 시간적 주변 블록인 Col 블록에 대응하는 움직임 벡터는 움직임 벡터 후보로 사용될 수 있다. 상기 예측에 관한 정보는 상기 리스트에 포함된 움직임 벡터 후보 중에서 선택된 최적의 움직임 벡터를 지시하는 예측 움직임 벡터 인덱스를 포함할 수 있다. 이 때, 예측부(230)는 상기 움직임 벡터 인덱스를 이용하여, 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 움직임 벡터 후보 중에서, 현재 블록의 예측 움직임 벡터를 선택할 수 있다. 인코딩 장치의 예측부는 현재 블록의 움직임 벡터와 움직임 벡터 예측자 간의 움직임 벡터 차분(MVD)을 구할 수 있고, 이를 인코딩하여 비트스트림 형태로 출력할 수 있다. 즉, MVD는 현재 블록의 움직임 벡터에서 상기 움직임 벡터 예측자를 뺀 값으로 구해질 수 있다. 이 때, 예측부(230)는 상기 예측에 관한 정보에 포함된 움직임 벡터 차분을 획득하고, 상기 움직임 벡터 차분과 상기 움직임 벡터 예측자의 가산을 통해 현재 블록의 상기 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 예측부는 또한 참조 픽처를 지시하는 참조 픽처 인덱스 등을 상기 예측에 관한 정보로부터 획득 또는 유도할 수 있다.
가산부(240)는 레지듀얼 샘플과 예측 샘플을 더하여 현재 블록 혹은 현재 픽처를 복원할 수 있다. 가산부(240)는 레지듀얼 샘플과 예측 샘플을 블록 단위로 더하여 현재 픽처를 복원할 수도 있다. 스킵 모드가 적용된 경우에는 레지듀얼이 전송되지 않으므로, 예측 샘플이 복원 샘플이 될 수 있다. 여기서는 가산부(240)를 별도의 구성으로 설명하였으나, 가산부(240)는 예측부(230)의 일부일 수도 있다. 한편, 가산부(240)는 복원부 또는 복원 블록 생성부로 불릴 수도 있다.
필터부(250)는 복원된 픽처에 디블록킹 필터링 샘플 적응적 오프셋, 및/또는 ALF 등을 적용할 수 있다. 이 때, 샘플 적응적 오프셋은 샘플 단위로 적용될 수 있으며, 디블록킹 필터링 이후 적용될 수도 있다. ALF는 디블록킹 필터링 및/또는 샘플 적응적 오프셋 이후 적용될 수도 있다.
메모리(260)는 복원 픽처(디코딩된 픽처) 또는 디코딩에 필요한 정보를 저장할 수 있다. 여기서 복원 픽처는 상기 필터부(250)에 의하여 필터링 절차가 완료된 복원 픽처일 수 있다. 예컨대, 메모리(260)는 인터 예측에 사용되는 픽처들을 저장할 수 있다. 이 때, 인터 예측에 사용되는 픽처들은 참조 픽처 세트 혹은 참조 픽처 리스트에 의해 지정될 수도 있다. 복원된 픽처는 다른 픽처에 대한 참조 픽처로서 이용될 수 있다. 또한, 메모리(260)는 복원된 픽처를 출력 순서에 따라서 출력할 수도 있다.
상술한 내용과 같이 현재 블록에 대하여 인트라 예측이 수행될 수 있고, 인트라 예측 모드들은 예를 들어 2개의 비방향성 인트라 예측 모드와 33개의 방향성 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다. 여기서, 0번 내지 1번 인트라 예측 모드들은 상기 비방형성 인트라 예측 모드들로, 0번 인트라 예측 모드는 인트라 플래너(Planar) 모드를 나타내고, 1번 인트라 예측 모드는 인트라 DC 모드를 나타낸다. 나머지 2번 내지 34번 인트라 예측 모드들은 상기 방향성 인트라 예측 모드들로, 각각 예측 방향을 갖는다. 상기 방향성 인트라 예측 모드는 인트라 앵귤러(angular) 모드로 불릴 수 있다. 상기 현재 블록에 대한 예측 블록은 상기 35개의 인트라 예측 모드들 중 하나의 모드를 기반으로 생성될 수 있다.
도 3은 33개의 예측 방향의 방향성 인트라 예측 모드들을 예시적으로 나타낸다.
도 3을 참조하면, 좌상 대각 예측 방향을 갖는 18번 인트라 예측 모드를 중심으로 수평 방향성(horizontal directionality)을 갖는 인트라 예측 모드와 수직 방향성(vertical directionality)을 갖는 인트라 예측 모드로 구분될 수 있다. 도 3의 H와 V는 각각 수평 방향성과 수직 방향성을 의미하며, -32 ~ 32의 숫자는 샘플 그리드 포지션(sample grid position) 상에서 1/32 단위의 변위를 나타낸다. 2번 내지 17번 인트라 예측 모드는 수평 방향성, 18번 내지 34번 인트라 예측 모드는 수직 방향성을 갖는다. 10번 인트라 예측 모드는 수평 인트라 예측 모드(horizontal intra prediction mode) 또는 수평 모드, 26번 인트라 예측 모드는 수직 인트라 예측 모드(vertical intra prediction mode) 또는 수직 모드를 나타내며 이를 기준으로 방향성 인트라 모드(angular intra mode)의 예측 방향을 각도로 표현할 수 있다. 다시 말하자면, 10번 인트라 예측 모드에 대응하는 수평기준각도 0˚를 기준으로 하여 각 인트라 예측 모드에 대응하는 상대적 각도를 표현할 수 있고, 26번 인트라 예측 모드에 대응하는 수직기준각도 0˚를 기준으로 하여 각 인트라 예측 모드에 대응하는 상대적 각도를 표현할 수 있다.
한편, 상기 현재 블록의 특정 예측 샘플이 상기 현재 블록의 주변 샘플들(예를 들어, 상기 현재 블록의 상측 주변 샘플들 및 좌측 주변 샘플들)을 기반으로 생성될 수 있고, 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드의 예측 방향을 따라 상기 생성된 특정 예측 샘플이 복사될 수 있다. 즉, 상기 특정 예측 샘플은 상기 특정 예측 샘플을 기준으로 상기 예측 방향에 위치하는 주변 샘플을 기반으로 생성될 수 있고, 상기 예측 방향에 위치하는 상기 현재 블록의 상기 특정 예측 샘플 이외의 예측 샘플들은 상기 특정 예측 샘플과 동일한 값으로 생성될 수 있다. 이와 같이 인트라 예측에서 예측 샘플은 단순히 복사되어 생성될 수 있고, 이에 상기 예측 샘플과 주변 샘플과의 거리가 멀수록 에러가 증가할 수 있다.
본 발명에서는 인트라 예측에서 보다 예측 정확도를 향상시키기 위하여 선형 보간 예측(linear interpolation prediction)이 제안된다. 상기 선형 보간 예측은 선형 보간 인트라 예측(linear interpolation intra prediction)이라고 불릴 수도 있다. 상기 선형 보간 예측은 현재 블록의 우측 주변 샘플들 및 하측 주변 샘플들이 생성되고, 상기 현재 블록의 좌측 주변 샘플들 및 상측 주변 샘플들 중 상기 현재 블록의 예측 샘플을 기준으로 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 제1 참조 샘플과, 상기 우측 주변 샘플들 및 상기 하측 주변 샘플들 중 상기 제1 참조 샘플과 대응하는 제2 참조 샘플과의 보간을 통하여 예측 샘플이 생성될 수 있다. 즉, 상기 우측 주변 샘플들 및 상기 하측 주변 샘플들 중 상기 현재 블록의 예측 샘플을 기준으로 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드의 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 상기 제2 참조 샘플과 상기 제1 참조 샘플과의 보간을 통하여 상기 예측 샘플이 생성될 수 있다. 한편, 상기 제1 참조 샘플 또는 상기 제2 참조 샘플의 위치가 분수 샘플(fractional sample) 위치인 경우, 상기 제1 참조 샘플 또는 상기 제2 참조 샘플의 좌우에 인접한 정수 샘플들간의 보간을 통하여 상기 제1 참조 샘플 또는 상기 제2 참조 샘플의 샘플값이 도출될 수 있다.
한편, 본 발명에서는 상술한 플래너 모드 대신 상기 선형 보간 인트라 예측 모드가 적용되는 방법을 제안한다. 즉, 상기 플래너 모드가 상기 현재 블록에 적용되는 경우, 기존의 예측 샘플을 도출하는 방법 대신 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 상기 예측 샘플을 도출하는 방법이 사용될 수 있다. 구체적으로, 상기 현재 블록에 상기 플래너 모드가 적용되는 경우에 상기 예측 샘플은 다음과 같이 도출될 수 있다.
도 4는 상기 현재 블록에 상기 플래너 모드가 적용되는 경우, 상기 현재 블록의 예측 샘플이 생성되는 일 예를 나타낸다. 도 4를 참조하면 상기 현재 블록 내 대상 샘플(410)의 예측 샘플은 상기 현재 블록의 주변 샘플 O, 주변 샘플 S, 주변 샘플 E 및 주변 샘플 A를 기반으로 도출될 수 있다. 구체적으로, 상기 대상 샘플(410)의 예측 샘플은 상기 현재 블록의 상측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플(410)과 동일한 열에 위치하는 상기 주변 샘플 O, 상기 현재 블록의 좌측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플(410)과 동일한 행에 위치하는 상기 주변 샘플 E, 상기 현재 블록의 우상측 주변 샘플 S 및 상기 현재 블록의 좌하측 주변 샘플 A의 선형 보간(linear interpolation)을 통하여 생성될 수 있다. 여기서, 상기 현재 블록의 샘플 사이즈가 NxN이고, 상기 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플 포지션의 x성분이 0 및 y성분이 0인 경우, 상기 좌하측 주변 샘플은 p[-1][N], 상기 우상측 주변 샘플은 p[N][-1] 일 수 있다.
한편, 상술한 상기 현재 블록에 플래너 모드가 적용된 경우에 상기 예측 샘플을 도출하는 방법은 상술한 선형 보간 예측의 특이한 경우(case)라고 할 수 있다. 즉, 상기 현재 블록의 인코딩/디코딩 시점에 디코딩 순서상 상기 현재 블록의 하측 주변 샘플들 및 우측 주변 샘플들은 복원되지 않았기 때문에 상기 우상측 주변 샘플 및 상기 좌하측 주변 샘플이 상기 예측 샘플 도출에 사용될 수 있다. 이에, 본 발명에서는 상기 현재 블록에 상술한 선형 보간 예측이 적용되어 상기 현재 블록의 상기 우측 주변 샘플들 및 상기 하측 주변 샘플들이 생성되는 경우, 상기 현재 블록의 상기 대상 샘플의 동일 열에 위치하는 주변 샘플들 및 동일 행에 위치하는 주변 샘플들을 기반으로 상기 대상 샘플의 상기 예측 샘플이 도출되는 방법을 제안한다.
도 5는 현재 블록에 선형 보간 예측이 적용되어 상기 현재 블록의 우측 주변 샘플들 및 하측 주변 샘플들이 생성되고 현재 블록에 플래너 모드가 적용된 경우에 선형 보간 예측을 통하여 예측 샘플을 생성하는 일 예를 나타낸다. 도 5를 참조하면 상기 현재 블록의 상기 우측 주변 샘플들 및 상기 하측 주변 샘플들이 생성될 수 있고, 상기 현재 블록에 새로운 플래너 모드가 적용되는 경우, 상기 현재 블록의 상기 대상 샘플(510)의 동일 열에 위치하는 주변 샘플들 및 동일 행에 위치하는 주변 샘플들의 선형 보간을 통하여 상기 대상 샘플(510)의 예측 샘플이 생성될 수 있다. 상기 새로운 플래너 모드는 상기 현재 블록에 선형 보간 예측이 사용되고, 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드가 플래너 모드로 도출된 경우를 나타낼 수 있다. 상기 현재 블록에 상기 선형 보간 예측이 사용되고, 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드가 Planar 모드인 경우, 선형 보간 방법을 적용한 새로운 플래너 모드가 사용되어 상기 현재 블록의 예측 블록이 생성될 수 있다. 구체적으로, 본 발명에서 제안된 새로운 플래너 모드가 적용되는 경우, 도 5를 참조하면 상기 대상 샘플(510)의 예측 샘플은 상기 현재 블록의 상측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플(510)과 동일한 열에 위치하는 상측 주변 샘플 O, 상기 현재 블록의 좌측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플(510)과 동일한 행에 위치하는 좌측 주변 샘플 E, 상기 현재 블록의 하측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플(510)과 동일한 열에 위치하는 하측 주변 샘플 m 및 상기 현재 블록의 우측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플(510)과 동일한 행에 위치하는 상기 주변 샘플 e의 선형 보간(linear interpolation)을 통하여 생성될 수 있다.
한편, 상기 현재 블록에 방향성 인트라 예측 모드가 적용되는 경우, 선형 보간 인트라 예측을 기반으로 상기 현재 블록의 예측 블록이 생성될 수 있다. 상기 선형 보간 인트라 예측을 기반으로 상기 예측 블록을 생성하는 구체적인 방법은 후술하는 바와 같을 수 있다.
도 6은 선형 보간 인트라 예측을 기반으로 예측 블록이 생성되는 일 예를 나타낸다. 도 6을 참조하면 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행되는 경우, 상기 현재 블록의 인코딩/디코딩 시점에 인코딩/디코딩되지 않은 하측 참조 샘플이 생성될 수 있고, 상기 현재 블록의 인코딩/디코딩 시점에 이미 인코딩/디코딩되어 복원된 상측 참조 샘플 및 상기 하측 참조 샘플간의 거리에 따른 가중합(weighted sum)을 기반으로 예측 블록이 생성될 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 것과 같이 상측 참조 샘플 P 및 하측 참조 샘플 P'가 생성될 수 있고, 상기 상측 참조 샘플 P와 상기 하측 참조 샘플 P'의 가중합(weighted sum)을 통하여 상기 현재 블록 내 대상 샘플 c의 예측 샘플이 도출될 수 있다. 상기 상측 참조 샘플 P에 대한 가중치 w1는 상기 대상 샘플 c와 상기 상측 참조 샘플 P와의 제1 거리를 기반으로 도출될 수 있고, 상기 하측 참조 샘플 P'에 대한 가중치 w2는 상기 대상 샘플 c와 상기 하측 참조 샘플 P'와의 제2 거리를 기반으로 도출될 수 있다. 즉, 상기 상측 참조 샘플 P에 대한 상기 가중치 w1 및 상기 하측 참조 샘플 P'에 대한 상기 가중치 w2는 상기 제1 거리 및 상기 제2 거리의 거리비를 기반으로 도출될 수 있다. 상기 대상 샘플 c의 예측 샘플은 상측 참조 샘플 P에 w1을 곱한 값과, 하측 참조 샘플 P'에 w2를 곱한 값의 합으로 도출될 수 있다. 한편, 도 6에 도시된 것과 같이 상기 상측 참조 샘플 P의 위치가 분수 샘플(fractional sample) 위치인 경우, 상기 상측 참조 샘플 P에 좌우에 인접한 정수 샘플들 A 및 B 의 보간을 통하여 상기 상측 참조 샘플 P의 값이 도출될 수 있다. 또한, 상기 하측 참조 샘플 P'의 위치가 분수 샘플인 경우, 상기 하측 참조 샘플 P'에 좌우에 인접한 정수 샘플들 A' 및 B' 의 보간을 통하여 상기 P'의 값이 도출될 수 있다.
상술한 바와 같이 상기 대상 샘플의 예측 샘플에 대한 참조 샘플들의 가중치는 현재 예측하고자 하는 대상 샘플과 상기 참조 샘플들 각각과의 거리를 고려하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 상기 대상 샘플과 참조 샘플과의 거리가 멀수록 상기 참조 샘플에 대한 가중치의 값은 작을 수 있고, 반대로 상기 대상 샘플과 참조 샘플과의 거리가 가까울수록 상기 참조 샘플에 대한 가중치의 값은 클 수 있다. 구체적으로, 상기 도 6에 도시된 것과 같이 상기 현재 블록 내 대상 샘플 c의 예측 샘플을 도출하기 위하여 상기 상측 참조 샘플 P 및 상기 하측 참조 샘플 P'가 사용될 수 있는바, 상기 대상 샘플 c와 상기 상측 참조 샘플 P와의 제1 거리가 상기 대상 샘플 c와 상기 하측 참조 샘플 P'와의 제2 거리 보다 가깝기 때문에, 상기 상측 참조 샘플 P에 대한 가중치 w1가 상기 하측 참조 샘플 P'에 대한 가중치 w2 보다 큰 값으로 할당될 수 있다. 한편, 여기서, 참조 샘플은 상기 현재 블록의 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 생성하기 위하여 사용되는 주변 샘플을 나타낼 수 있다.
한편, 상술한 내용과 같이 상기 대상 샘플과 상기 참조 샘플들과의 거리들을 반영하여 가중치들이 할당될 수 있지만, 이외에도 다양한 방법을 통하여 가중치들이 할당될 수 있다. 예를 들어, 코사인 함수를 사용하여 상기 가중치들을 할당하는 방법과 최소자승법을 통하여 상기 가중치들을 할당하는 방법이 제안될 수 있다.
도 7은 코사인(cosine) 함수를 기반으로 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플의 가중치를 결정하는 일 예를 나타낸다. 도 7을 참조하면 상기 코사인 함수를 통하여 상기 현재 블록 내 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 도출하기 위한 참조 샘플의 가중치가 결정될 수 있다. 예를 들어, 도 7을 참조하면 최대 가중치 및 최소 가중치가 결정될 수 있고, 상기 최대 가중치는 0.9, 상기 최소 가중치는 0.1로 결정될 수 있다. 상기 최대 가중치의 값은 0.9 이외의 임의의 값으로 결정될 수 있고, 또한, 상기 최소 가중치의 값은 0.1 이외의 임의의 값으로 결정될 수 있다. 상기 최대 가중치에 대응하는 상기 코사인 함수의 각도는 시작 각도로 설정될 수 있고, 상기 최소 가중치에 대응하는 상기 코사인 함수의 각도는 끝 각도로 설정될 수 있다. 예를 들어, 상기 최대 가중치는 0.9, 상기 최소 가중치는 0.1로 결정된 경우, 상기 시작 각도는 26도, 상기 끝 각도는 84도로 설정될 수 있다.
다음으로, 상기 현재 블록의 사이즈가 NxN 사이즈인 경우, 설정된 상기 시작 각도에서 끝 각도까지의 각도 범위는 N-1 분할될 수 있고, 분할된 지점의 각도의 코사인 함수 값은 상기 현재 블록 내 대상 샘플의 예측 샘플을 도출하기 위한 가중치로 사용될 수 있다. 예를 들어, 상기 현재 블록의 사이즈가 4x4 사이즈인 경우, 상기 시작 각도 26도 에서 상기 끝 각도 84도까지의 각도 범위인 58도는 균일하게 3분할될 수 있다. 상기 시작 각도에서 상기 끝 각도까지의 각도 범위는 상기 끝 각도에서 상기 시작 각도를 뺀 값으로 도출될 수 있다. 도 7에 도시된 것과 같이 3분할된 지점의 각도들은 26도, 46도, 65도, 84도로 도출될 수 있다. 상기 26도, 상기 46도, 상기 65도, 상기 84도의 코사인 함수 값들은 상기 4x4 사이즈의 상기 현재 블록 내 대상 샘플과 참조 샘플들과의 거리를 기반으로 상기 대상 샘플의 가중치로 할당될 수 있다. 예를 들어, 상기 26도의 코사인 함수 값은 상기 현재 블록의 첫번째 행에 위치하는 대상 샘플의 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치로 할당될 수 있고, 상기 현재 블록의 첫번째 행에 위치하는 상기 대상 샘플의 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치는 1에서 상기 26도의 코사인 함수 값을 뺀 값으로 할당될 수 있다. 또한, 상기 46도의 코사인 함수 값은 상기 현재 블록의 두번째 행에 위치하는 대상 샘플의 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치로 할당될 수 있고, 상기 현재 블록의 두번째 행에 위치하는 상기 대상 샘플의 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치는 1에서 상기 46도의 코사인 함수 값을 뺀 값으로 할당될 수 있다. 또한, 상기 65도의 코사인 함수 값은 상기 현재 블록의 세번째 행에 위치하는 대상 샘플의 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치로 할당될 수 있고, 상기 현재 블록의 세번째 행에 위치하는 상기 대상 샘플의 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치는 1에서 상기 65도의 코사인 함수 값을 뺀 값으로 할당될 수 있다. 또한, 상기 84도의 코사인 함수 값은 상기 현재 블록의 네번째 행에 위치하는 대상 샘플의 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치로 할당될 수 있고, 상기 현재 블록의 네번째 행에 위치하는 상기 대상 샘플의 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치는 1에서 상기 84도의 코사인 함수 값을 뺀 값으로 할당될 수 있다. 여기서, 상기 현재 블록에 대한 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 경우, 상기 제1 참조 샘플은 상측 주변 샘플들 중 하나일 수 있고, 상기 제2 참조 샘플은 상기 현재 블록의 하측 주변 샘플들 중 하나일 수 있다. 또는, 상기 현재 블록에 대한 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 경우, 상기 제1 참조 샘플은 좌측 주변 샘플들 중 하나일 수 있고, 상기 제2 참조 샘플은 상기 현재 블록의 우측 주변 샘플들 중 하나일 수 있다. 상기 대상 샘플의 참조 샘플들에 대한 가중치들은 다음의 표와 같이 도출될 수 있다.
Figure PCTKR2017010780-appb-T000001
상술한 방법을 통하여 8x8 사이즈의 블록, 16x16 사이즈의 블록 등 다양한 사이즈의 블록에 대한 가중치들이 결정될 수 있다.
한편, 상기 최대 가중치 및 상기 최소 가중치가 설정되지 않고 상기 코사인 함수를 기반으로 상기 현재 블록 내 대상 샘플에 대한 가중치가 결정될 수도 있다. 즉, 코사인 함수의 0도 내지 90도듸 값들을 기반으로 상기 대상 샘플에 대한 상기 가중치가 결정될 수 있다.
도 8은 코사인(cosine) 함수를 기반으로 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플의 가중치를 결정하는 다른 일 예를 나타낸다. 도 8을 참조하면 상기 코사인 함수를 통하여 상기 현재 블록 내 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 도출하기 위한 참조 샘플의 가중치가 결정될 수 있다. 예를 들어, 상기 현재 블록의 사이즈가 NxN 사이즈인 경우, 0도에서 90각도까지의 각도 범위는 N+1 분할될 수 있고, 분할된 지점의 각도의 코사인 함수 값은 상기 현재 블록 내 대상 샘플의 예측 샘플을 도출하기 위한 가중치로 사용될 수 있다. 예를 들어, 상기 현재 블록의 사이즈가 4x4 사이즈인 경우, 도 8에 도시된 것과 같이 0도에서 90각도까지의 각도 범위가 균등하게 5분할된 지점의 각도들은 0도, 18도, 36도, 54도, 72도, 90도로 도출될 수 있다. 상기 0도의 코사인 함수 값은 상기 상측 주변 샘플들의 행에 대응할 수 있고, 상기 90도의 코사인 함수 값은 상기 하측 주변 샘플들에 대응할 수 있고, 상기 18도, 상기 36도, 상기 54도, 상기 72도의 코사인 함수 값들은 상기 4x4 사이즈의 상기 현재 블록 내 대상 샘플과 참조 샘플들과의 거리를 기반으로 상기 대상 샘플의 가중치로 할당될 수 있다. 예를 들어, 상기 18도의 코사인 함수 값은 상기 현재 블록의 첫번째 행에 위치하는 대상 샘플의 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치로 할당될 수 있고, 상기 현재 블록의 첫번째 행에 위치하는 상기 대상 샘플의 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치는 1에서 상기 18도의 코사인 함수 값을 뺀 값으로 할당될 수 있다. 또한, 상기 36도의 코사인 함수 값은 상기 현재 블록의 두번째 행에 위치하는 대상 샘플의 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치로 할당될 수 있고, 상기 현재 블록의 두번째 행에 위치하는 상기 대상 샘플의 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치는 1에서 상기 36도의 코사인 함수 값을 뺀 값으로 할당될 수 있다. 또한, 상기 54도의 코사인 함수 값은 상기 현재 블록의 세번째 행에 위치하는 대상 샘플의 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치로 할당될 수 있고, 상기 현재 블록의 세번째 행에 위치하는 상기 대상 샘플의 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치는 1에서 상기 54도의 코사인 함수 값을 뺀 값으로 할당될 수 있다. 또한, 상기 72도의 코사인 함수 값은 상기 현재 블록의 네번째 행에 위치하는 대상 샘플의 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치로 할당될 수 있고, 상기 현재 블록의 네번째 행에 위치하는 상기 대상 샘플의 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치는 1에서 상기 72도의 코사인 함수 값을 뺀 값으로 할당될 수 있다. 여기서, 상기 현재 블록에 대한 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 경우, 상기 제1 참조 샘플은 상측 주변 샘플들 중 하나일 수 있고, 상기 제2 참조 샘플은 상기 현재 블록의 하측 주변 샘플들 중 하나일 수 있다. 또는, 상기 현재 블록에 대한 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 경우, 상기 제1 참조 샘플은 좌측 주변 샘플들 중 하나일 수 있고, 상기 제2 참조 샘플은 상기 현재 블록의 우측 주변 샘플들 중 하나일 수 있다. 상기 대상 샘플의 참조 샘플들에 대한 가중치들은 다음의 표와 같이 도출될 수 있다.
Figure PCTKR2017010780-appb-T000002
상술한 방법을 통하여 8x8 사이즈의 블록, 16x16 사이즈의 블록 등 다양한 사이즈의 블록에 대한 가중치들이 결정될 수 있다.
도 9는 코사인 함수를 기반으로 결정된 가중치들 및 선형 보간 인트라 예측을 기반으로 현재 블록의 예측 샘플이 생성되는 일 예를 나타낸다. 도 9를 참조하면 상기 현재 블록의 첫번째 행에 위치하는 대상 샘플 C1은 상기 대상 샘플 C1을 기준으로 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 P1 및 상기 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 P'1의 가중합(weighted sum)을 통하여 도출될 수 있다. 상술한 도 7에 도시된 방법을 통하여 상기 P1에 대한 제1 가중치 w11은 0.9, 상기 P'1에 대한 제2 가중치 w21는 0.1로 할당될 수 있다. 상기 대상 샘플 C1 의 예측 샘플은 상기 제1 가중치 w11 에 상기 P1을 곱한 값과 상기 제2 가중치 w21 에 상기 P'1을 곱한 값의 합으로 도출될 수 있다.
또한, 도 9를 참조하면 상기 현재 블록의 두번째 행에 위치하는 대상 샘플 C2는 상기 대상 샘플 C2를 기준으로 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 P2 및 상기 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 P'2의 가중합(weighted sum)을 통하여 도출될 수 있다. 상술한 도 7에 도시된 방법을 통하여 상기 P2에 대한 제1 가중치 w12은 0.69, 상기 P'2에 대한 제2 가중치 w22는 0.31로 할당될 수 있다. 상기 대상 샘플 C2 의 예측 샘플은 상기 제1 가중치 w12 에 상기 P2을 곱한 값과 상기 제2 가중치 w22 에 상기 P'2을 곱한 값의 합으로 도출될 수 있다.
또한, 상술한 도 8에 도시된 방법을 통하여 가중치들이 도출되고, 상기 가중치들 및 상기 현재 블록의 주변 샘플들을 기반으로 예측 샘플이 도출될 수 있다. 예를 들어, 상술한 도 8에 도시된 방법을 통하여 상기 P1에 대한 제1 가중치 w11은 0.95, 상기 P'1에 대한 제2 가중치 w21는 0.05로 할당될 수 있다. 상기 대상 샘플 C1 의 예측 샘플은 상기 제1 가중치 w11 에 상기 P1을 곱한 값과 상기 제2 가중치 w21 에 상기 P'1을 곱한 값의 합으로 도출될 수 있다.
또한, 상술한 도 8에 도시된 방법을 통하여 상기 P2에 대한 제1 가중치 w12은 0.81, 상기 P'2에 대한 제2 가중치 w22는 0.19로 할당될 수 있다. 상기 대상 샘플 C2 의 예측 샘플은 상기 제1 가중치 w12 에 상기 P2을 곱한 값과 상기 제2 가중치 w22 에 상기 P'2을 곱한 값의 합으로 도출될 수 있다.
한편, 상술한 방법들을 통하여 코사인 함수에서 도출된 가중치의 값은 시스템 상에서 구현하는 과정에서 계산적 복잡도 감소 및 하드웨어 구현의 편이성 증대를 위하여 조정(fitting) 될 수 있다. 예를 들어, 상기 코사인 함수에서 도출된 가중치의 값은 상기 코사인 함수에서 도출된 가중치의 값과 가장 유사한 2N 조합으로 나타내도록 설정될 수 있다. 즉, 상기 현재 블록의 대상 샘플에 대한 제1 가중치는 상기 코사인 함수를 통하여 도출된 값과 가장 유사한 2N 조합으로 설정될 수 있고, 상기 현재 블록의 대상 샘플에 대한 제2 가중치는 1에서 상기 2N 조합을 뺀 값으로 설정될 수 있다.
예를 들어, 상술한 도 7에 도시된 방법을 통하여 상기 현재 블록의 첫번째 행에 위치하는 대상 샘플의 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치가 26도의 코사인 함수 값으로 도출된 경우, 상기 제1 가중치의 값은 26도의 코사인 함수 값 0.9 와 가장 유사한 2N 조합 0.875로 설정될 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 두번째 행에 위치하는 대상 샘플의 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치가 46도의 코사인 함수 값으로 도출된 경우, 상기 제1 가중치의 값은 46도의 코사인 함수 값 0.69 와 가장 유사한 2N 조합 0.6875로 설정될 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 세번째 행에 위치하는 대상 샘플의 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치가 65도의 코사인 함수 값으로 도출된 경우, 상기 제1 가중치의 값은 65도의 코사인 함수 값 0.42 와 가장 유사한 2N 조합 0.4375로 설정될 수 있다. 또한, 상기 현재 블록의 네번째 행에 위치하는 대상 샘플의 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치가 84도의 코사인 함수 값으로 도출된 경우, 상기 제1 가중치의 값은 84도의 코사인 함수 값 0.1 와 가장 유사한 2N 조합 0.125로 설정될 수 있다. 상기 제1 가중치의 값에 대한 2N 조합은 다음의 수학식과 같이 도출될 수 있다.
Figure PCTKR2017010780-appb-M000001
또한, 상기 코사인 함수를 통하여 도출된 값과 가장 유사한 2N 조합으로 설정된 상기 대상 샘플에 대한 제1 가중치 및 1에서 상기 2N 조합을 뺀 값으로 설정된 상기 대상 샘플에 대한 제2 가중치는 다음의 표와 같이 도출될 수 있다.
Figure PCTKR2017010780-appb-T000003
한편, 상술한 방법을 통하여 8x8 사이즈의 블록, 16x16 사이즈의 블록 등 다양한 사이즈의 블록에 대한 코사인 값들이 도출될 수 있고, 상기 코사인 값들에 대한 2N 조합이 상기 다양한 사이즈의 블록에 대한 가중치로 도출될 수 있다.
한편, 선형 보간을 통한 인트라 예측을 기반으로 상기 현재 블록의 예측 블록이 생성되는 경우, 상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성하기 위한 가중치는 최소자승법(least square method)을 통하여 도출될 수도 있다.
도 10은 상기 최소자승법을 기반으로 상기 현재 블록의 대상 샘플의 참조 샘플들에 대한 가중치들을 도출하는 일 예를 나타낸다. 도 10을 참조하면 상기 최소자승법을 통하여 상기 현재 블록의 원본(original) 블록 내 원본(original) 대상 샘플과 생성된 대상 샘플의 예측 샘플과의 레지듀얼(residual)이 최소가 되도록 하는 가중치가 계산될 수 있다. 여기서, 상기 레지듀얼은 상기 원본 대상 샘플의 샘플값과 상기 생성된 예측 샘플의 샘플값과의 차이를 나타낼 수 있다. 또한, 도 10에 도시된 argmin() 은 괄호 안에 포함된 식의 값이 최소가 되도록 하는 변수의 값을 도출하는 함수를 나타낼 수 있다. 도 10에 도시된 argmin()에 포함된 변수는 wij일 수 있다. 또한, 상기 생성된 예측 샘플은 상기 대상 샘플을 기준으로 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드의 예측 방향을 기반으로 도출된 제1 참조 샘플 및 제2 참조 샘플을 기반으로 생성된 샘플을 나타낼 수 있다. 한편, 상기 가중치는 각 샘플 위치별로 계산될 수 있다. 즉, 상기 현재 블록의 샘플들 각각에 대한 가중치가 계산될 수 있다. 상기 대상 샘플에 대한 가중치는 다음과 같은 수학식을 기반으로 도출될 수 있다.
Figure PCTKR2017010780-appb-M000002
여기서, wij 는 p[i][j]에 대한 가중치, Oij 는 상기 p[i][j]의 원본 샘플값, Pij는 상기 p[i][j]의 생성된 샘플값을 나타낼 수 있다. 상기 E() 는 기대값(expectation)을 나타내는 연산자를 나타낼 수 있다. 여기서, 상기 현재 블록의 사이즈가 NxN이고, 상기 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플 포지션의 x성분이 0 및 y성분이 0인 경우, 상기 현재 블록의 i번째 열 및 j번째 행에 위치하는 대상 샘플은 p[i][j] 일 수 있다. 상기 i번째 열은 상기 현재 블록의 열들 중 좌에서 우의 순서로 i번째의 열을 나타낼 수 있고, 상기 j번째 행은 상기 현재 블록의 행들 중 위에서 아래의 순서로 j번째의 행을 나타낼 수 있다.
한편, 상기 현재 블록 내 대상 샘플의 예측 샘플의 생성을 위한 가중치는 다양한 조건에 따라 다른 방법을 통하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 상기 현재 블록의 사이즈를 기반으로 상기 가중치가 계산될 수 있고, 또는 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 가중치가 계산될 수도 있다. 다양한 조건과 방법을 기반으로 도출되는 가중치는 오프라인 학습을 통하여 미리 도출될 수 있다. 즉, 상기 현재 블록의 인코딩/디코딩 과정 이전에 오프라인 학습을 통하여 상기 가중치가 계산될 수 있고, 상기 현재 블록의 인코딩/디코딩 과정이 수행되는 경우, 상기 현재 블록 내 상기 대상 샘플의 상기 예측 샘플의 생성에 상기 계산된 가중치가 적용될 수 있다. 이를 통하여 상기 현재 블록의 복원을 위한 레지듀얼(residual)을 줄일 수 있고, 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
한편, 상기 현재 블록의 선형 보간 인트라 예측의 수행 여부는 선형 보간 예측 플래그(linear interpolation prediction flag)를 기반으로 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 선형 보간 예측 플래그가 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행됨을 나타내는 경우, 상기 현재 블록에 상기 선형 보간 인트라 예측이 수행될 수 있고, 상기 선형 보간 예측 플래그가 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행되지 않음을 나타내는 경우, 상기 현재 블록에 상기 선형 보간 인트라 예측이 수행되지 않을 수 있다. 상기 선형 보간 예측 플래그의 값이 1인 경우, 상기 선형 보간 예측 플래그가 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행됨을 나타낼 수 있고, 상기 선형 보간 예측 플래그의 값이 0인 경우, 상기 선형 보간 예측 플래그가 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행되지 않음을 나타낼 수 있다. 상기 선형 보간 예측 플래그에 대한 신텍스 요소는 LIP_FLAG 라고 나타낼 수 있다.
상기 선형 보간 예측 플래그는 인코딩 단에서 생성되고 인코딩되어 출력될 수 있는바, 인코딩 효율을 향상시키기 위하여 문맥 기반 적응적 이진 산술 코딩(context-based adaptive binary arithmetic coding, CABAC) 을 통하여 인코딩될 수 있다. 또한, CABAC을 통하여 상기 선형 보간 예측 플래그가 인코딩되는 경우에 보다 인코딩 효율을 향상시키기 위하여 복수의 문맥 모델들 중 상기 선형 보간 예측 플래그의 통계적 특성 또는 공간적 상관성을 기반으로 하나의 문맥 모델이 결정되고, 상기 결정된 문맥 모델을 기반으로 상기 선형 보간 예측 플래그가 인코딩되는 방법이 제안될 수 있다.
일 예로, 상기 선형 보간 예측 플래그의 통계적 특성을 기반으로 상기 복수의 문맥 모델들 중 하나가 결정되는 방법이 사용될 수 있다. 구체적으로, 블록의 사이즈나 형태(정방형 또는 비정방형)에 따른 선형 보간 인트라 예측이 수행되는 통계적 비율이 고려될 수 있고, 블록의 사이즈나 형태에 따라 서로 다른 문맥 모델이 결정될 수 있다. 예를 들어, 4x4 사이즈의 블록과 8x8 사이즈의 블록에 대한 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 20%이고, 16x16 사이즈 이상의 블록에 대한 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 인 경우, 2개의 문맥 모델을 기반으로 블록들의 선형 보간 예측 플래그들이 인코딩될 수 있고, 이를 통하여 코딩 효율이 보다 향상될 수 있다. 즉, 현재 블록의 사이즈가 8x8 사이즈 이하인 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 20% 로 초기화된 CMLIP _ FLAG1을 기반으로 인코딩될 수 있고, 현재 블록의 사이즈가 8x8 사이즈보다 큰 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 로 초기화된 CMLIP _ FLAG2을 기반으로 인코딩될 수 있다. 여기서, CMLIP _ FLAG1 은 상기 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 20% 로 초기화된 문맥 모델(context model, CM)을 나타낼 수 있고, CMLIP _ FLAG2 은 상기 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 로 초기화된 문맥 모델을 나타낼 수 있다. 상술한 내용은 하나의 예로 상술한 내용과 다른 통계적 특성을 기반으로 상기 복수의 문맥 모델들 중 하나가 결정될 수도 있다. 즉, 입력 영상에 대하여 블록 사이즈 또는 형태에 따른 선형 보간 예측 수행 비율이 통계적으로 분석될 수 있고, 상기 분석된 결과에 따라서 사용되는 문맥 모델의 수와 초기값 등이 결정되어 인코딩/디코딩 과정에 사용될 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 현재 블록의 공간적 상관성을 고려하여 상기 복수의 문맥 모델들 중 하나가 결정되는 방법이 사용될 수 있다. 구체적으로, 상기 현재 블록에 인접한 주변 블록들의 선형 보간 인트라 예측 수행 여부를 기반으로 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그의 인코딩/디코딩에 대한 문맥 모델이 결정될 수 있다.
도 11은 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그에 대한 문맥 모델의 결정을 위한 상기 현재 블록에 인접한 상측 주변 블록 및 좌측 주변 블록을 나타낸다. 도 11을 참조하면 상기 현재 블록에 인접한 두 개의 주변 블록들을 기반으로 상기 현재 블록의 선형 보간 인트라 예측을 위한 문맥 모델이 결정될 수 있다. 한편, 상기 현재 블록의 상기 선형 보간 인트라 예측을 위한 상기 문맥 모델은 임의의 개수의 주변 블록들을 기반으로 결정될 수도 있다.
현재 블록 C의 상측 주변 블록 A는 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 인코딩/디코딩 과정이 수행되고, 상기 현재 블록 C의 좌측 주변 블록 L은 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 인코딩/디코딩 과정이 수행되지 않은 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 인코딩/디코딩될 수 있다. 여기서, 상기 상측 주변 블록 A 및 상기 좌측 주변 블록 L 의 선형 보간 인트라 예측 수행 여부는 상기 상측 주변 블록 A 및 상기 좌측 주변 블록 L에 대한 선형 보간 예측 플래그들을 기반으로 도출될 수 있다. 상술한 바와 같이 상기 문맥 모델을 기반으로 CABAC 기반 엔트로피 코딩을 수행할 수 있으며, 이를 통하여, 코딩 효율이 보다 향상될 수 있다. 또한, 상기 현재 블록 C의 상기 상측 주변 블록 A 및 상기 좌측 주변 블록 L이 모두 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 인코딩/디코딩 과정이 수행된 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 보다 큰 확률로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 인코딩/디코딩될 수 있다. 상기 현재 블록의 상기 선형 보간 인트라 예측을 위한 상기 문맥 모델은 다음의 표와 같이 도출될 수 있다.
Figure PCTKR2017010780-appb-T000004
표 4를 참조하면 상기 현재 블록 C의 상기 상측 주변 블록 A 및 상기 좌측 주변 블록 L 이 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 인코딩/디코딩 과정이 수행되지 않은 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 보다 작은 확률로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 인코딩/디코딩될 수 있다. CMLIP _ FLAG1 은 상기 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 보다 작은 확률로 초기화된 문맥 모델을 나타낼 수 있다. 예를 들어, CMLIP _ FLAG1 은 상기 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 20%로 초기화된 문맥 모델을 나타낼 수 있다.
또한, 표 4를 참조하면 상기 현재 블록 C의 상기 상측 주변 블록 A는 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 인코딩/디코딩 과정이 수행되고, 상기 현재 블록 C의 상기 좌측 주변 블록 L은 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 인코딩/디코딩 과정이 수행되지 않은 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 인코딩/디코딩될 수 있다. 또한, 상기 현재 블록 C의 상기 상측 주변 블록 A는 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 인코딩/디코딩 과정이 수행되지 않고, 상기 현재 블록 C의 상기 좌측 주변 블록 L은 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 인코딩/디코딩 과정이 수행된 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 인코딩/디코딩될 수 있다. CMLIP_FLAG2 은 상기 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 로 초기화된 문맥 모델을 나타낼 수 있다.
또한, 표 4를 참조하면 상기 현재 블록 C의 상기 상측 주변 블록 A 및 상기 좌측 주변 블록 L이 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 인코딩/디코딩 과정이 수행된 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 보다 큰 확률로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 인코딩/디코딩될 수 있다. CMLIP _ FLAG3 은 상기 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 보다 큰 확률로 초기화된 문맥 모델을 나타낼 수 있다.
도 12는 본 발명에 따른 인코딩 장치에 의한 비디오 인코딩 방법을 개략적으로 나타낸다. 도 12에서 개시된 방법은 도 1에서 개시된 인코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 12의 S1200 내지 S1240은 상기 인코딩 장치의 예측부에 의하여 수행될 수 있고, S1250은 상기 인코딩 장치의 엔트로피 인코딩부에 의하여 수행될 수 있다.
인코딩 장치는 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정한다(S1200). 인코딩 장치는 다양한 인트라 예측 모드들을 수행하여 최적의 RD 코스트를 갖는 인트라 예측 모드를 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드로 도출할 수 있다. 상기 인트라 예측 모드는 2개의 비방향성 예측 모드들과 33개의 방향성 예측 모드들 중 하나일 수 있다. 상기 2개의 비방향성 예측 모드들은 인트라 DC 모드 및 인트라 플래너 모드를 포함할 수 있음은 상술한 바와 같다.
한편, 인코딩 장치는 상기 현재 블록의 선형 보간 인트라 예측의 수행 여부를 결정할 수 있다. 상기 현재 블록에 상기 선형 보간 인트라 예측이 수행되는 경우, 상기 현재 블록의 대상 샘플을 기준으로 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 제1 참조 샘플 및 상기 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 제2 참조 샘플이 도출되고, 상기 제1 참조 샘플과 상기 제2 참조 샘플의 선형 보간을 기반으로 상기 대상 샘플의 예측 샘플이 생성될 수 있다. 이 경우, 상기 현재 블록의 상기 선형 보간 인트라 예측의 수행 여부를 나타내는 선형 보간 플래그가 생성될 수 있다. 상기 선형 보간 예측 플래그의 값이 1인 경우, 상기 선형 보간 예측 플래그가 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행됨을 나타낼 수 있고, 상기 선형 보간 예측 플래그의 값이 0인 경우, 상기 선형 보간 예측 플래그가 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행되지 않음을 나타낼 수 있다.
인코딩 장치는 상기 현재 블록의 주변 샘플들을 도출한다(S1210). 인코딩 장치는 상기 현재 블록의 주변 샘플들을 도출할 수 있다. 상기 주변 샘플들은 좌측 주변 샘플들, 좌상측 주변 샘플, 및 상측 주변 샘플들을 포함할 수 있다. 상기 좌측 주변 샘플들, 상기 좌상측 주변 샘플, 및 상기 상측 주변 샘플들은 상기 현재 블록의 디코딩 시점에 이미 복원된 주변 블록들로부터 도출될 수 있다. 여기서, 상기 현재 블록의 사이즈가 NxN이고, 상기 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플의 x성분이 0 및 y성분이 0인 경우, 상기 좌측 주변 샘플들은 p[-1][0] 내지 p[-1][N-1], 상기 좌상측 주변 샘플은 p[-1][-1], 상기 상측 주변 샘플들은 p[0][-1] 내지 p[N-1][-1] 일 수 있다.
또한, 상기 주변 샘플들은 상기 우하측 주변 샘플, 상기 하측 주변 샘플들, 및 상기 우측 주변 샘플들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 우하측 주변 샘플은 상기 현재 블록의 좌하측 주변 샘플 및 우상측 주변 샘플을 기반으로 도출될 수 있다. 또한, 상기 하측 주변 샘플들은 상기 좌하측 주변 샘플 및 상기 우하측 주변 샘플을 기반으로 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 하측 주변 샘플들은 상기 좌하측 주변 샘플과 상기 우하측 주변 샘플과의 선형 보간(linear interpolation)을 기반으로 도출될 수 있다. 또한, 상기 우측 주변 샘플들은 상기 우상측 주변 샘플 및 상기 우하측 주변 샘플을 기반으로 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 우측 주변 샘플들은 상기 우상측 주변 샘플과 상기 우하측 주변 샘플과의 선형 보간을 기반으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 현재 블록의 사이즈가 NxN이고, 상기 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플의 x성분이 0 및 y성분이 0인 경우, 상기 하측 주변 샘플들은 p[0][N] 내지 p[N-1][N], 상기 우하측 주변 샘플은 p[N][N], 상기 우측 주변 샘플들은 p[N][N-1] 내지 p[N][0], 상기 좌하측 주변 샘플은 p[-1][N], 상기 우상측 주변 샘플은 p[N][-1] 일 수 있다.
인코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 주변 샘플들 중 상기 현재 블록의 대상 샘플에 대한 참조 샘플들을 도출한다(S1220). 인코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들을 도출할 수 있다.
예를 들어, 상기 인트라 예측 모드가 방향성 인트라 예측 모드이고 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행되는 경우, 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들은 상기 현재 블록의 상기 대상 샘플을 기준으로 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 제1 참조 샘플 및 상기 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 제2 참조 샘플을 포함할 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드이고 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행되는 경우, 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들은 제1 참조 샘플, 제2 참조 샘플, 제3 참조 샘플 및 제4 참조 샘플을 포함할 수 있다. 여기서, 상기 제1 참조 샘플은 상기 현재 블록의 상측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 열에 위치하는 주변 샘플일 수 있고, 상기 제2 참조 샘플은 상기 현재 블록의 상기 하측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 열에 위치하는 주변 샘플일 수 있고, 상기 제3 참조 샘플은 상기 현재 블록의 좌측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 행에 위치하는 주변 샘플일 수 있고, 상기 제4 참조 샘플은 상기 현재 블록의 상기 우측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 행에 위치하는 주변 샘플일 수 있다.
인코딩 장치는 상기 대상 샘플에 대한 상기 참조 샘플들의 가중치들을 도출한다(S1230). 인코딩 장치는 상기 대상 샘플에 대한 상기 참조 샘플들의 가중치들을 도출할 수 있다.
일 예로, 상기 대상 샘플에 대한 상기 참조 샘플들은 상기 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플을 기준으로 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 제1 참조 샘플 및 상기 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 제2 참조 샘플을 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치 및 상기 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치는 코사인 함수를 기반으로 도출될 수 있다. 즉, 인코딩 장치는 상기 코사인 함수를 기반으로 상기 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치 및 상기 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치를 도출할 수 있다. 한편, 상기 현재 블록에 대한 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 경우, 상기 제1 참조 샘플은 상측 주변 샘플들 중 하나일 수 있고, 상기 제2 참조 샘플은 상기 현재 블록의 하측 주변 샘플들 중 하나일 수 있다. 또는, 상기 현재 블록에 대한 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 경우, 상기 제1 참조 샘플은 좌측 주변 샘플들 중 하나일 수 있고, 상기 제2 참조 샘플은 상기 현재 블록의 우측 주변 샘플들 중 하나일 수 있다. 구체적으로, 예를 들어, 상기 대상 샘플이 상기 현재 블록의 n번째 행의 샘플들 중 하나이고, 상기 제1 참조 샘플이 상기 현재 블록의 상측 주변 샘플들 중 하나인 경우, 상기 제1 참조 샘플에 대한 상기 제1 가중치의 값은 cosine((90n)/(N+1))으로 도출될 수 있고, 상기 제2 참조 샘플에 대한 상기 제2 가중치의 값은 1 - cosine((90n)/(N+1)) 으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 n번째 행은 상기 현재 블록의 행들 중 위에서 아래의 순서로 n번째의 행을 나타낼 수 있다. 또한, 예를 들어, 상기 대상 샘플이 상기 현재 블록의 n번째 열의 샘플들 중 하나이고, 상기 제1 참조 샘플이 상기 현재 블록의 좌측 주변 샘플들 중 하나인 경우, 상기 제1 참조 샘플에 대한 상기 제1 가중치의 값은 cosine((90n)/(N+1))으로 도출될 수 있고, 상기 제2 참조 샘플에 대한 상기 제2 가중치의 값은 1 - cosine((90n)/(N+1)) 으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 n번째 열은 상기 현재 블록의 열들 중 좌에서 우로의 순서로 n번째의 열을 나타낼 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 대상 샘플이 상기 현재 블록의 n번째 행의 샘플들 중 하나이고, 상기 제1 가중치에 대한 최대 가중치 및 최소 가중치가 설정될 수 있다. 이 경우, 상기 최대 가중치에 대응하는 코사인 함수의 각도는 시작 각도 a라고 나타낼 수 있고, 상기 최소 가중치에 대응하는 코사인 함수의 각도는 끝 각도 b라고 나타낼 수 있다. 즉, 상기 최대 가중치에 대응하는 코사인 함수의 시작 각도 a 가 설정될 수 있고, 상기 최소 가중치에 대응하는 코사인 함수의 끝 각도 b 가 설정될 수 있다. 상기 제1 참조 샘플이 상기 현재 블록의 상측 주변 샘플들 중 하나인 경우, 상기 제1 참조 샘플에 대한 상기 제1 가중치의 값은
Figure PCTKR2017010780-appb-I000001
으로 도출될 수 있고, 상기 제2 참조 샘플에 대한 상기 제2 가중치의 값은
Figure PCTKR2017010780-appb-I000002
으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 n번째 행은 상기 현재 블록의 행들 중 위에서 아래의 순서로 n번째의 행을 나타낼 수 있다. 또한, 상기 대상 샘플이 상기 현재 블록의 n번째 열의 샘플들 중 하나이고, 상기 제1 참조 샘플이 상기 현재 블록의 좌측 주변 샘플들 중 하나인 경우, 상기 제1 참조 샘플에 대한 상기 제1 가중치의 값은
Figure PCTKR2017010780-appb-I000003
으로 도출될 수 있고, 상기 제2 참조 샘플에 대한 상기 제2 가중치의 값은
Figure PCTKR2017010780-appb-I000004
으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 n번째 열은 상기 현재 블록의 열들 중 좌에서 우로의 순서로 n번째의 열을 나타낼 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 코사인 함수를 기반으로 상기 대상 샘플의 제1 참조 샘플에 대한 임시 제1 가중치가 도출되고, 상기 임시 제1 가중치에 대한 2m 조합이 상기 제1 참조 샘플의 제1 가중치로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 임시 제1 가중치에 대한 상기 2m 조합은 상기 임시 제1 가중치에 가장 유사한 2m 조합을 나타낼 수 있고, 상기 2m 조합은 2의 m 승 (m-th power of 2)값들로 구성되는 값을 나타낼 수 있다. 이 경우, 상기 대상 샘플의 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치의 값은 1에서 상기 2m 조합을 뺀 값으로 도출될 수 있다.
한편, 상기 대상 샘플에 대한 상기 제1 참조 샘플의 제1 가중치의 값과 상기 대상 샘플에 대한 상기 제2 참조 샘플의 제2 가중치의 값은 기설정될 수 있다.
예를 들어, 상기 기설정된 제1 가중치의 값 및 상기 제2 가중치의 값은 상기 대상 샘플의 원본 샘플의 샘플값과 상기 제1 참조 샘플과 상기 제2 참조 샘플을 기반으로 생성된 상기 대상 샘플의 예측 샘플의 샘플값의 차이를 최소로 하는 값들일 수 있다. 또한, 상기 기설정된 제1 가중치의 값 및 상기 제2 가중치의 값은 상술한 수학식 1을 기반으로 도출될 수 있다. 또한, 상기 기설정된 제1 가중치의 값 및 상기 제2 가중치의 값은 다양한 방법을 기반으로 도출될 수 있고, 다양한 조건에 따라 다른 방법으로 도출될 수도 있다.
인코딩 장치는 상기 참조 샘플들 및 상기 가중치들을 기반으로 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 도출한다(S1240). 예를 들어, 상기 대상 샘플에 대한 상기 참조 샘플들은 상기 주변 샘플들 중 상기 현재 블록의 상기 대상 샘플을 기준으로 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 제1 참조 샘플 및 상기 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 제2 참조 샘플을 포함할 수 있다. 상기 대상 샘플의 상기 예측 샘플은 상기 제1 참조 샘플, 상기 제2 참조 샘플, 상기 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치, 및 상기 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치를 기반으로 도출될 수 있다. 즉, 상기 대상 샘플의 상기 예측 샘플은 상기 제1 참조 샘플과 상기 제2 참조 샘플과의 가중합(weighted sum)을 통하여 생성될 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드이고 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행되는 경우, 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들은 제1 참조 샘플, 제2 참조 샘플, 제3 참조 샘플 및 제4 참조 샘플을 포함할 수 있다. 상기 예측 샘플은 상기 제1 참조 샘플, 상기 제2 참조 샘플, 상기 제3 참조 샘플 및 상기 제4 참조 샘플을 기반으로 도출될 수 있다. 구체적으로, 상기 제1 참조 샘플, 상기 제2 참조 샘플, 상기 제3 참조 샘플과 상기 제4 참조 샘플과의 선형 보간(linear interpolation)을 통하여 예측 샘플이 생성될 수 있다. 또한, 상기 제1 참조 샘플, 상기 제2 참조 샘플, 상기 제3 참조 샘플 및 상기 제4 참조 샘플에 대한 가중치들이 도출될 수 있다. 상기 대상 샘플의 상기 예측 샘플은 상기 제1 참조 샘플, 상기 제2 참조 샘플, 상기 제3 참조 샘플, 상기 제4 참조 샘플 및 상기 참조 샘플들에 대한 가중치들을 기반으로 도출될 수 있다. 즉, 상기 제1 참조 샘플, 상기 제2 참조 샘플, 상기 제3 참조 샘플 및 상기 제4 참조 샘플의 가중합(weighted sum)을 통하여 생성될 수 있다.
인코딩 장치는 상기 현재 블록에 대한 예측 정보를 생성하고 인코딩하여 출력한다(S1250). 인코딩 장치는 상기 현재 블록에 대한 예측 정보를 인코딩하여 비트스트림 형태로 출력할 수 있다. 상기 예측 정보는 상기 현재 블록의 상기 인트라 예측 모드에 관한 정보를 포함할 수 있다. 인코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드를 나타내는 인트라 예측 모드에 관한 정보를 생성하고, 인코딩하여 비트스트림 형태로 출력할 수 있다. 상기 인트라 예측 모드에 관한 정보는 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 직접적으로 가리키는 정보를 포함할 수도 있고, 또는 상기 현재 블록의 좌측 또는 상측 블록의 인트라 예측 모드를 기반으로 도출된 인트라 예측 모드 후보 리스트 중에서 어느 하나의 후보를 가리키는 정보를 포함할 수도 있다.
또한, 상기 예측 정보는 상기 현재 블록의 선형 보간 인트라 예측(linear interpolation intra prediction)의 수행 여부를 나타내는 선형 보간 예측 플래그(linear interpolation prediction flag)를 포함할 수 있다. 상기 선형 보간 예측 플래그가 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행됨을 나타내는 경우, 상기 현재 블록에 상기 선형 보간 인트라 예측이 수행될 수 있고, 상기 선형 보간 예측 플래그가 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행되지 않음을 나타내는 경우, 상기 현재 블록에 상기 선형 보간 인트라 예측이 수행되지 않을 수 있다. 상기 선형 보간 예측 플래그의 값이 1인 경우, 상기 선형 보간 예측 플래그가 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행됨을 나타낼 수 있고, 상기 선형 보간 예측 플래그의 값이 0인 경우, 상기 선형 보간 예측 플래그가 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행되지 않음을 나타낼 수 있다. 상기 선형 보간 예측 플래그에 대한 신텍스 요소는 LIP_FLAG 라고 나타낼 수 있다.
또한, 상기 선형 보간 플래그는 문맥 기반 적응적 이진 산술 코딩(context-based adaptive binary arithmetic coding, CABAC) 을 통하여 인코딩될 수 있다.
구체적으로, 예를 들어, 상기 현재 블록의 사이즈를 기반으로 상기 선형 보간 플래그에 대한 문맥 모델이 결정될 수 있고, 상기 결정된 문맥 모델을 기반으로 상기 현재 블록의 상기 선형 보간 플래그가 인코딩될 수 있다. 일 예로, 상기 현재 블록의 사이즈가 8x8 사이즈 이하인 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 20% 로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 인코딩될 수 있고, 현재 블록의 사이즈가 8x8 사이즈보다 큰 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 인코딩될 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 현재 블록의 형태를 기반으로 상기 선형 보간 플래그에 대한 문맥 모델이 결정될 수 있고, 상기 결정된 문맥 모델을 기반으로 상기 현재 블록의 상기 선형 보간 플래그가 인코딩될 수 있다. 즉, 상기 현재 블록의 비정방형 블록 여부를 기반으로 상기 선형 보간 플래그에 대한 문맥 모델이 결정될 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 현재 블록에 인접한 주변 블록들의 선형 보간 인트라 예측 수행 여부를 기반으로 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그에 대한 문맥 모델이 결정될 수 있고, 상기 결정된 문맥 모델을 기반으로 상기 현재 블록의 상기 선형 보간 플래그가 인코딩될 수 있다. 일 예로, 상기 현재 블록의 상측 주변 블록 및 좌측 주변 블록이 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 인코딩되지 않은 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 보다 작은 확률로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 인코딩될 수 있다. 예를 들어, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 상기 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 20%로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 인코딩될 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 상기 상측 주변 블록 및 상기 좌측 주변 블록 중 하나의 블록만 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 인코딩된 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 인코딩될 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 상측 주변 블록 및 좌측 주변 블록이 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 인코딩된 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 보다 큰 확률로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 인코딩될 수 있다. 예를 들어, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 상기 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 70%로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 인코딩될 수 있다. 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그에 대한 문맥 모델은 상술한 표 4를 기반으로 도출될 수 있다.
도 13은 본 발명에 따른 디코딩 장치에 의한 비디오 디코딩 방법을 개략적으로 나타낸다. 도 13에서 개시된 방법은 도 2에서 개시된 디코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 13의 S1300 내지 S1340은 상기 디코딩 장치의 상기 디코딩 장치의 예측부에 의하여 수행될 수 있다.
디코딩 장치는 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 도출한다(S1300). 디코딩 장치는 비트스트림을 통하여 상기 현재 블록에 대한 예측 정보를 획득할 수 있다. 상기 예측 정보는 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 직접적으로 가리키는 정보를 포함할 수도 있고, 또는 상기 현재 블록의 좌측 또는 상측 블록의 인트라 예측 모드를 기반으로 도출된 인트라 예측 모드 후보 리스트 중에서 어느 하나의 후보를 가리키는 정보를 포함할 수도 있다. 디코딩 장치는 상기 획득된 예측 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 도출할 수 있다. 상기 인트라 예측 모드는 2개의 비방향성 예측 모드들과 33개의 방향성 예측 모드들 중 하나일 수 있다. 상기 2개의 비방향성 예측 모드들은 인트라 DC 모드 및 인트라 플래너 모드를 포함할 수 있음은 상술한 바와 같다.
한편, 상기 현재 블록의 선형 보간 인트라 예측(linear interpolation intra prediction)의 수행 여부를 나타내는 선형 보간 예측 플래그(linear interpolation prediction flag)를 포함할 수 있다. 상기 선형 보간 예측 플래그를 기반으로 상기 현재 블록의 상기 선형 보간 인트라 예측 수행 여부가 판단될 수 있다. 즉, 상기 선형 보간 예측 플래그를 기반으로 상기 현재 블록의 상기 선형 보간 인트라 예측 수행 여부가 도출될 수 있다. 선형 보간 예측 플래그가 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행됨을 나타내는 경우, 상기 현재 블록에 상기 선형 보간 인트라 예측이 수행될 수 있고, 상기 선형 보간 예측 플래그가 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행되지 않음을 나타내는 경우, 상기 현재 블록에 상기 선형 보간 인트라 예측이 수행되지 않을 수 있다. 상기 선형 보간 예측 플래그의 값이 1인 경우, 상기 선형 보간 예측 플래그가 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행됨을 나타낼 수 있고, 상기 선형 보간 예측 플래그의 값이 0인 경우, 상기 선형 보간 예측 플래그가 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행되지 않음을 나타낼 수 있다. 상기 선형 보간 예측 플래그에 대한 신텍스 요소는 LIP_FLAG 라고 나타낼 수 있다.
또한, 상기 선형 보간 플래그는 문맥 기반 적응적 이진 산술 코딩(context-based adaptive binary arithmetic coding, CABAC) 을 통하여 디코딩될 수 있다.
구체적으로, 예를 들어, 상기 현재 블록의 사이즈를 기반으로 상기 선형 보간 플래그에 대한 문맥 모델이 결정될 수 있고, 상기 결정된 문맥 모델을 기반으로 상기 현재 블록의 상기 선형 보간 플래그가 디코딩될 수 있다. 일 예로, 상기 현재 블록의 사이즈가 8x8 사이즈 이하인 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 20% 로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 디코딩될 수 있고, 현재 블록의 사이즈가 8x8 사이즈보다 큰 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 디코딩될 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 현재 블록의 형태를 기반으로 상기 선형 보간 플래그에 대한 문맥 모델이 결정될 수 있고, 상기 결정된 문맥 모델을 기반으로 상기 현재 블록의 상기 선형 보간 플래그가 디코딩될 수 있다. 즉, 상기 현재 블록의 비정방형 블록 여부를 기반으로 상기 선형 보간 플래그에 대한 문맥 모델이 결정될 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 현재 블록에 인접한 주변 블록들의 선형 보간 인트라 예측 수행 여부를 기반으로 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그에 대한 문맥 모델이 결정될 수 있고, 상기 결정된 문맥 모델을 기반으로 상기 현재 블록의 상기 선형 보간 플래그가 디코딩될 수 있다. 일 예로, 상기 현재 블록의 상측 주변 블록 및 좌측 주변 블록이 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 디코딩되지 않은 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 보다 작은 확률로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 디코딩될 수 있다. 예를 들어, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 상기 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 20%로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 디코딩될 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 상기 상측 주변 블록 및 상기 좌측 주변 블록 중 하나의 블록만 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 디코딩된 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 디코딩될 수 있다.
또한, 상기 현재 블록의 상측 주변 블록 및 좌측 주변 블록이 상기 선형 보간 인트라 예측을 통하여 디코딩된 경우, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 50% 보다 큰 확률로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 디코딩될 수 있다. 예를 들어, 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그는 상기 선형 보간 인트라 예측 수행 비율이 70%로 초기화된 문맥 모델을 기반으로 디코딩될 수 있다. 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그에 대한 문맥 모델은 상술한 표 4를 기반으로 도출될 수 있다.
디코딩 장치는 상기 현재 블록의 주변 샘플들을 도출한다(S1310). 디코딩 장치는 상기 현재 블록의 주변 샘플들을 도출할 수 있다. 상기 주변 샘플들은 좌측 주변 샘플들, 좌상측 주변 샘플, 및 상측 주변 샘플들을 포함할 수 있다. 상기 좌측 주변 샘플들, 상기 좌상측 주변 샘플, 및 상기 상측 주변 샘플들은 상기 현재 블록의 디코딩 시점에 이미 복원된 주변 블록들로부터 도출될 수 있다. 여기서, 상기 현재 블록의 사이즈가 NxN이고, 상기 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플의 x성분이 0 및 y성분이 0인 경우, 상기 좌측 주변 샘플들은 p[-1][0] 내지 p[-1][N-1], 상기 좌상측 주변 샘플은 p[-1][-1], 상기 상측 주변 샘플들은 p[0][-1] 내지 p[N-1][-1] 일 수 있다.
또한, 상기 주변 샘플들은 상기 우하측 주변 샘플, 상기 하측 주변 샘플들, 및 상기 우측 주변 샘플들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 우하측 주변 샘플은 상기 현재 블록의 좌하측 주변 샘플 및 우상측 주변 샘플을 기반으로 도출될 수 있다. 또한, 상기 하측 주변 샘플들은 상기 좌하측 주변 샘플 및 상기 우하측 주변 샘플을 기반으로 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 하측 주변 샘플들은 상기 좌하측 주변 샘플과 상기 우하측 주변 샘플과의 선형 보간(linear interpolation)을 기반으로 도출될 수 있다. 또한, 상기 우측 주변 샘플들은 상기 우상측 주변 샘플 및 상기 우하측 주변 샘플을 기반으로 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 우측 주변 샘플들은 상기 우상측 주변 샘플과 상기 우하측 주변 샘플과의 선형 보간을 기반으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 현재 블록의 사이즈가 NxN이고, 상기 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플의 x성분이 0 및 y성분이 0인 경우, 상기 하측 주변 샘플들은 p[0][N] 내지 p[N-1][N], 상기 우하측 주변 샘플은 p[N][N], 상기 우측 주변 샘플들은 p[N][N-1] 내지 p[N][0], 상기 좌하측 주변 샘플은 p[-1][N], 상기 우상측 주변 샘플은 p[N][-1] 일 수 있다.
디코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 주변 샘플들 중 상기 현재 블록의 대상 샘플에 대한 참조 샘플들을 도출한다(S1320). 디코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들을 도출할 수 있다.
예를 들어, 상기 인트라 예측 모드가 방향성 인트라 예측 모드이고 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행되는 경우, 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들은 상기 현재 블록의 상기 대상 샘플을 기준으로 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 제1 참조 샘플 및 상기 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 제2 참조 샘플을 포함할 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드이고 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행되는 경우, 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들은 제1 참조 샘플, 제2 참조 샘플, 제3 참조 샘플 및 제4 참조 샘플을 포함할 수 있다. 여기서, 상기 제1 참조 샘플은 상기 현재 블록의 상측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 열에 위치하는 주변 샘플일 수 있고, 상기 제2 참조 샘플은 상기 현재 블록의 상기 하측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 열에 위치하는 주변 샘플일 수 있고, 상기 제3 참조 샘플은 상기 현재 블록의 좌측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 행에 위치하는 주변 샘플일 수 있고, 상기 제4 참조 샘플은 상기 현재 블록의 상기 우측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 행에 위치하는 주변 샘플일 수 있다.
디코딩 장치는 상기 대상 샘플에 대한 상기 참조 샘플들의 가중치들을 도출한다(S1330). 디코딩 장치는 상기 대상 샘플에 대한 상기 참조 샘플들의 상기 가중치들을 도출할 수 있다.
일 예로, 상기 대상 샘플에 대한 상기 참조 샘플들은 상기 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플을 기준으로 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 제1 참조 샘플 및 상기 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 제2 참조 샘플을 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치 및 상기 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치는 코사인 함수를 기반으로 도출될 수 있다. 즉, 디코딩 장치는 상기 코사인 함수를 기반으로 상기 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치 및 상기 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치를 도출할 수 있다. 한편, 상기 현재 블록에 대한 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 경우, 상기 제1 참조 샘플은 상측 주변 샘플들 중 하나일 수 있고, 상기 제2 참조 샘플은 상기 현재 블록의 하측 주변 샘플들 중 하나일 수 있다. 또는, 상기 현재 블록에 대한 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 경우, 상기 제1 참조 샘플은 좌측 주변 샘플들 중 하나일 수 있고, 상기 제2 참조 샘플은 상기 현재 블록의 우측 주변 샘플들 중 하나일 수 있다. 구체적으로, 예를 들어, 상기 대상 샘플이 상기 현재 블록의 n번째 행의 샘플들 중 하나이고, 상기 제1 참조 샘플이 상기 현재 블록의 상측 주변 샘플들 중 하나인 경우, 상기 제1 참조 샘플에 대한 상기 제1 가중치의 값은 cosine((90n)/(N+1))으로 도출될 수 있고, 상기 제2 참조 샘플에 대한 상기 제2 가중치의 값은 1 - cosine((90n)/(N+1)) 으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 n번째 행은 상기 현재 블록의 행들 중 위에서 아래의 순서로 n번째의 행을 나타낼 수 있다. 또한, 예를 들어, 상기 대상 샘플이 상기 현재 블록의 n번째 열의 샘플들 중 하나이고, 상기 제1 참조 샘플이 상기 현재 블록의 좌측 주변 샘플들 중 하나인 경우, 상기 제1 참조 샘플에 대한 상기 제1 가중치의 값은 cosine((90n)/(N+1))으로 도출될 수 있고, 상기 제2 참조 샘플에 대한 상기 제2 가중치의 값은 1 - cosine((90n)/(N+1)) 으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 n번째 열은 상기 현재 블록의 열들 중 좌에서 우로의 순서로 n번째의 열을 나타낼 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 대상 샘플이 상기 현재 블록의 n번째 행의 샘플들 중 하나이고, 상기 제1 가중치에 대한 최대 가중치 및 최소 가중치가 설정될 수 있다. 이 경우, 상기 최대 가중치에 대응하는 코사인 함수의 각도는 시작 각도 a라고 나타낼 수 있고, 상기 최소 가중치에 대응하는 코사인 함수의 각도는 끝 각도 b라고 나타낼 수 있다. 즉, 상기 최대 가중치에 대응하는 코사인 함수의 시작 각도 a 가 설정될 수 있고, 상기 최소 가중치에 대응하는 코사인 함수의 끝 각도 b 가 설정될 수 있다. 상기 제1 참조 샘플이 상기 현재 블록의 상측 주변 샘플들 중 하나인 경우, 상기 제1 참조 샘플에 대한 상기 제1 가중치의 값은
Figure PCTKR2017010780-appb-I000005
으로 도출될 수 있고, 상기 제2 참조 샘플에 대한 상기 제2 가중치의 값은
Figure PCTKR2017010780-appb-I000006
으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 n번째 행은 상기 현재 블록의 행들 중 위에서 아래의 순서로 n번째의 행을 나타낼 수 있다. 또한, 상기 대상 샘플이 상기 현재 블록의 n번째 열의 샘플들 중 하나이고, 상기 제1 참조 샘플이 상기 현재 블록의 좌측 주변 샘플들 중 하나인 경우, 상기 제1 참조 샘플에 대한 상기 제1 가중치의 값은
Figure PCTKR2017010780-appb-I000007
으로 도출될 수 있고, 상기 제2 참조 샘플에 대한 상기 제2 가중치의 값은
Figure PCTKR2017010780-appb-I000008
으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 n번째 열은 상기 현재 블록의 열들 중 좌에서 우로의 순서로 n번째의 열을 나타낼 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 코사인 함수를 기반으로 상기 대상 샘플의 제1 참조 샘플에 대한 임시 제1 가중치가 도출되고, 상기 임시 제1 가중치에 대한 2m 조합이 상기 제1 참조 샘플의 제1 가중치로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 임시 제1 가중치에 대한 상기 2m 조합은 상기 임시 제1 가중치에 가장 유사한 2m 조합을 나타낼 수 있고, 상기 2m 조합은 2의 m 승 (m-th power of 2)값들(m은 정수)로 구성되는 값을 나타낼 수 있다. 이 경우, 상기 대상 샘플의 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치의 값은 1에서 상기 2m 조합을 뺀 값으로 도출될 수 있다.
한편, 상기 대상 샘플에 대한 상기 제1 참조 샘플의 제1 가중치의 값과 상기 대상 샘플에 대한 상기 제2 참조 샘플의 제2 가중치의 값은 기설정될 수 있다.
예를 들어, 상기 기설정된 제1 가중치의 값 및 상기 제2 가중치의 값은 상기 대상 샘플의 원본 샘플의 샘플값과 상기 제1 참조 샘플과 상기 제2 참조 샘플을 기반으로 생성된 상기 대상 샘플의 예측 샘플의 샘플값의 차이를 최소로 하는 값들일 수 있다. 또한, 상기 기설정된 제1 가중치의 값 및 상기 제2 가중치의 값은 상술한 수학식 1을 기반으로 도출될 수 있다. 또한, 상기 기설정된 제1 가중치의 값 및 상기 제2 가중치의 값은 다양한 방법을 기반으로 도출될 수 있고, 다양한 조건에 따라 다른 방법으로 도출될 수도 있다.
디코딩 장치는 상기 참조 샘플들 및 상기 가중치들을 기반으로 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 도출한다(S1340). 예를 들어, 상기 대상 샘플에 대한 상기 참조 샘플들은 상기 주변 샘플들 중 상기 현재 블록의 상기 대상 샘플을 기준으로 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 제1 참조 샘플 및 상기 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 제2 참조 샘플을 포함할 수 있다. 상기 대상 샘플의 상기 예측 샘플은 상기 제1 참조 샘플, 상기 제2 참조 샘플, 상기 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치, 및 상기 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치를 기반으로 도출될 수 있다. 즉, 상기 대상 샘플의 상기 예측 샘플은 상기 제1 참조 샘플과 상기 제2 참조 샘플과의 가중합(weighted sum)을 통하여 생성될 수 있다.
한편, 상기 제1 참조 샘플 또는 상기 제2 참조 샘플의 위치가 분수 샘플(fractional sample) 위치인 경우, 상기 제1 참조 샘플 또는 상기 제2 참조 샘플의 좌우에 인접한 정수 샘플들간의 보간을 통하여 상기 제1 참조 샘플 또는 상기 제2 참조 샘플의 샘플값이 도출될 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드이고 상기 현재 블록에 선형 보간 인트라 예측이 수행되는 경우, 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들은 제1 참조 샘플, 제2 참조 샘플, 제3 참조 샘플 및 제4 참조 샘플을 포함할 수 있다. 상기 예측 샘플은 상기 제1 참조 샘플, 상기 제2 참조 샘플, 상기 제3 참조 샘플 및 상기 제4 참조 샘플을 기반으로 도출될 수 있다. 구체적으로, 상기 제1 참조 샘플, 상기 제2 참조 샘플, 상기 제3 참조 샘플과 상기 제4 참조 샘플과의 선형 보간(linear interpolation)을 통하여 예측 샘플이 생성될 수 있다. 또한, 상기 제1 참조 샘플, 상기 제2 참조 샘플, 상기 제3 참조 샘플 및 상기 제4 참조 샘플에 대한 가중치들이 도출될 수 있다. 상기 대상 샘플의 상기 예측 샘플은 상기 제1 참조 샘플, 상기 제2 참조 샘플, 상기 제3 참조 샘플, 상기 제4 참조 샘플 및 상기 주변 샘플들에 대한 가중치들을 기반으로 도출될 수 있다. 즉, 상기 제1 참조 샘플, 상기 제2 참조 샘플, 상기 제3 참조 샘플 및 상기 제4 참조 샘플의 가중합(weighted sum)을 통하여 생성될 수 있다.
한편, 비록 도면에서 도시되지는 않았으나 디코딩 장치는 예측 모드에 따라 상기 예측 샘플을 바로 복원 샘플로 이용할 수도 있고, 또는 상기 예측 샘플에 레지듀얼 샘플을 더하여 복원 샘플을 생성할 수도 있다. 디코딩 장치는 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플이 존재하는 경우, 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼에 관한 정보를 수신할 수 있고, 상기 레지듀얼에 관한 정보는 상기 페이스에 대한 정보에 포함될 수 있다. 상기 레지듀얼에 관한 정보는 상기 레지듀얼 샘플에 관한 변환 계수를 포함할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 상기 대상 블록에 대한 상기 레지듀얼 샘플(또는 레지듀얼 샘플 어레이)을 도출할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 예측 샘플과 상기 레지듀얼 샘플을 기반으로 복원 샘플을 생성할 수 있고, 상기 복원 샘플을 기반으로 복원 블록 또는 복원 픽처를 도출할 수 있다. 이후 디코딩 장치는 필요에 따라 주관적/객관적 화질을 향상시키기 위하여 디블록킹 필터링 및/또는 SAO 절차와 같은 인루프 필터링 절차를 상기 복원 픽처에 적용할 수 있음은 상술한 바와 같다.
상술한 본 발명에 따르면 복수의 주변 샘플들 중 적어도 하나의 주변 샘플을 기반으로 인트라 예측을 수행하여 상기 현재 블록에 대한 예측 정확도를 향상시킬 수 있는바, 이를 통하여 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 현재 블록에 대한 플래너 모드가 적용되는 경우, 상기 현재 블록의 대상 샘플과 동일한 열의 주변 샘플들 및 상기 대상 샘플과 동일한 행의 주변 샘플들을 기반으로 인트라 예측을 수행하여 상기 현재 블록에 대한 예측 정확도를 향상시킬 수 있는바, 이를 통하여 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록의 대상 샘플에 대한 참조 샘플들을 도출할 수 있고, 코사인 함수를 기반으로 상기 주변 샘플들에 대한 가중치들을 도출하여 상기 주변 샘플들의 가중합을 통하여 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 도출할 수 있는바, 이를 통하여 상기 현재 블록에 대한 예측 정확도를 향상시킬 수 있고, 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 현재 블록의 선형 보간 인트라 예측 수행 여부에 대한 정보를 코딩하기 위한 문맥 모델을 다양한 조건들을 기반으로 결정할 수 있고, 결정된 문맥 모델을 기반으로 상기 현재 블록의 상기 선형 보간 인트라 예측 수행 여부에 대한 정보를 코딩할 수 있는바, 이를 통하여 상기 현재 블록에 대한 예측 정확도를 향상시킬 수 있고, 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
상술한 실시예에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로써 순서도를 기초로 설명되고 있지만, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당업자라면 순서도에 나타내어진 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술한 본 발명에 따른 방법은 소프트웨어 형태로 구현될 수 있으며, 본 발명에 따른 인코딩 장치 및/또는 디코딩 장치는 예를 들어 TV, 컴퓨터, 스마트폰, 셋톱박스, 디스플레이 장치 등의 영상 처리를 수행하는 장치에 포함될 수 있다.
본 발명에서 실시예들이 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 방법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다. 프로세서는 ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로 및/또는 데이터 처리 장치를 포함할 수 있다. 메모리는 ROM(read-only memory), RAM(random access memory), 플래쉬 메모리, 메모리 카드, 저장 매체 및/또는 다른 저장 장치를 포함할 수 있다.

Claims (15)

  1. 디코딩 장치에 의하여 수행되는 인트라 예측 방법에 있어서,
    현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 도출하는 단계;
    상기 현재 블록의 주변 샘플들을 도출하는 단계;
    상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 주변 샘플들 중 상기 현재 블록의 대상 샘플에 대한 참조 샘플들을 도출하는 단계;
    상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들의 가중치들을 도출하는 단계; 및
    상기 참조 샘플들 및 상기 가중치들을 기반으로 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인트라 예측 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 현재 블록의 상기 주변 샘플들은 상기 현재 블록의 하측 주변 샘플들, 우하측 주변 샘플, 우측 주변 샘플들, 및 우상측 주변 샘플을 포함하고,
    상기 현재 블록의 샘플 사이즈가 NxN이고, 상기 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플 포지션의 x성분이 0 및 y성분이 0인 경우, 상기 하측 주변 샘플들은 p[0][N] 내지 p[N-1][N], 상기 우하측 주변 샘플은 p[N][N], 상기 우측 주변 샘플들은 p[N][N-1] 내지 p[N][0]인 것을 특징으로 하는, 인트라 예측 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우,
    상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들은 제1 참조 샘플, 제2 참조 샘플, 제3 참조 샘플 및 제4 참조 샘플을 포함하고,
    상기 제1 참조 샘플은 상기 현재 블록의 상측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 열에 위치하는 주변 샘플이고,
    상기 제2 참조 샘플은 상기 현재 블록의 상기 하측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 열에 위치하는 주변 샘플이고,
    상기 제3 참조 샘플은 상기 현재 블록의 좌측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 행에 위치하는 주변 샘플이고,
    상기 제4 참조 샘플은 상기 현재 블록의 상기 우측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 행에 위치하는 주변 샘플인 것을 특징으로 하는 인트라 예측 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들은 상기 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플을 기준으로 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 제1 참조 샘플 및 상기 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 제2 참조 샘플을 포함하고,
    상기 대상 샘플의 상기 예측 샘플은 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플의 가중합(weighted sum)을 통하여 도출되고,
    상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들의 가중치들을 도출하는 단계는,
    코사인 함수를 기반으로 상기 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치 및 상기 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인트라 예측 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 대상 샘플이 상기 현재 블록의 n번째 행의 샘플들 중 하나이고 상기 제1 참조 샘플이 상기 현재 블록의 상측 주변 샘플들 중 하나인 경우, 상기 제1 참조 샘플에 대한 상기 제1 가중치의 값은 cosine((90n)/(N+1))으로 도출되고,
    상기 제2 참조 샘플에 대한 상기 제2 가중치의 값은 1 - cosine((90n)/(N+1)) 으로 도출되는 것을 특징으로 하는 인트라 예측 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 제1 가중치에 대한 최대 가중치 및 최소 가중치가 설정되고,
    상기 최대 가중치에 대응하는 상기 코사인 함수의 각도는 시작 각도 a로 설정되고, 상기 최소 가중치에 대응하는 상기 코사인 함수의 각도는 끝 각도 b로 설정된 것을 특징으로 하는 인트라 예측 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 대상 샘플이 상기 현재 블록의 n번째 행의 샘플들 중 하나이고 상기 제1 참조 샘플이 상기 현재 블록의 상측 주변 샘플들 중 하나인 경우,
    상기 제1 참조 샘플에 대한 상기 제1 가중치의 값은
    Figure PCTKR2017010780-appb-I000009
    으로 도출되고,
    상기 제2 참조 샘플에 대한 상기 제2 가중치의 값은
    Figure PCTKR2017010780-appb-I000010
    으로 도출되는 것을 특징으로 하는 인트라 예측 방법.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들은 상기 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플을 기준으로 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 제1 참조 샘플 및 상기 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 제2 참조 샘플을 포함하고,
    상기 대상 샘플의 상기 예측 샘플은 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플의 가중합(weighted sum)을 통하여 도출되되,
    상기 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치의 값과 상기 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치의 값은 기설정된 것을 특징으로 하는 인트라 예측 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    기설정된 상기 제1 가중치의 값과 상기 제2 가중치의 값은 상기 대상 샘플의 원본 샘플의 샘플값과 상기 대상 샘플의 상기 예측 샘플의 샘플값의 차이를 최소로 하는 값들인 것을 특징으로 하는 인트라 예측 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    비트스트림을 통하여 선형 보간 예측 플래그를 포함한 예측 정보가 획득되고, 상기 선형 보간 예측 플래그를 기반으로 상기 현재 블록의 선형 보간 인트라 예측 수행 여부가 도출되는 것을 특징으로 하는 인트라 예측 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 현재 블록의 사이즈를 기반으로 상기 선형 보간 플래그에 대한 문맥 모델(context model)이 결정되고,
    상기 결정된 문맥 모델을 기반으로 상기 현재 블록의 상기 선형 보간 플래그가 디코딩되는 것을 특징으로 하는 인트라 예측 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 현재 블록에 인접한 주변 블록들의 선형 보간 인트라 예측 수행 여부를 기반으로 상기 현재 블록의 선형 보간 예측 플래그에 대한 문맥 모델(context model)이 결정되고,
    상기 결정된 문맥 모델을 기반으로 상기 현재 블록의 상기 선형 보간 플래그가 디코딩되는 것을 특징으로 하는 인트라 예측 방법.
  13. 인트라 예측을 기반으로 영상 디코딩을 수행하는 디코딩 장치에 있어서,
    현재 블록에 대한 예측 정보를 획득하는 엔트로피 디코딩부; 및
    상기 현재 블록의 주변 샘플들을 도출하고, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 주변 샘플들 중 상기 현재 블록의 대상 샘플에 대한 참조 샘플들을 도출하고, 상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들의 가중치들을 도출하고, 상기 참조 샘플들 및 상기 가중치들을 기반으로 상기 대상 샘플의 예측 샘플을 도출하는 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디코딩 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우,
    상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들은 제1 참조 샘플, 제2 참조 샘플, 제3 참조 샘플 및 제4 참조 샘플을 포함하고,
    상기 제1 참조 샘플은 상기 현재 블록의 상측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 열에 위치하는 주변 샘플이고,
    상기 제2 참조 샘플은 상기 현재 블록의 상기 하측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 열에 위치하는 주변 샘플이고,
    상기 제3 참조 샘플은 상기 현재 블록의 좌측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 행에 위치하는 주변 샘플이고,
    상기 제4 참조 샘플은 상기 현재 블록의 상기 우측 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플과 동일한 행에 위치하는 주변 샘플인 것을 특징으로 하는 디코딩 장치.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 대상 샘플에 대한 참조 샘플들은 상기 주변 샘플들 중 상기 대상 샘플을 기준으로 상기 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 제1 참조 샘플 및 상기 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 제2 참조 샘플을 포함하고,
    상기 대상 샘플의 상기 예측 샘플은 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플의 가중합(weighted sum)을 통하여 도출되되,
    상기 제1 참조 샘플에 대한 제1 가중치 및 상기 제2 참조 샘플에 대한 제2 가중치는 코사인 함수를 기반으로 도출되는 것을 특징으로 하는 디코딩 장치.
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