WO2019125035A1 - 선택적 변환에 기반한 영상 코딩 방법 및 그 장치 - Google Patents

선택적 변환에 기반한 영상 코딩 방법 및 그 장치 Download PDF

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살레히파메흐디
김승환
구문모
임재현
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Definitions

  • the present invention relates to a video coding technique, and more particularly, to a video decoding method and apparatus according to selective conversion in a video coding system.
  • HD high definition
  • UHD ultra high definition
  • the present invention provides a method and apparatus for enhancing video coding efficiency.
  • an image decoding method performed by a decoding apparatus includes deriving transform coefficients of a target block from a bitstream, deriving residual samples for the target block based on a selective transform on the transform coefficients, and transforming the residual samples for the target block And generating a reconstructed picture based on prediction samples for the target block, wherein the selective transform is performed based on a modified transform matrix, and the modified transform matrix is a matrix including a modified basis vector And the modified basis vector comprises a selected number of elements of the N elements.
  • a decoding apparatus for performing image decoding.
  • the decoding apparatus includes an entropy decoding unit for deriving transform coefficients of a target block from a bitstream, an inverse transform unit for deriving residual samples for the target block based on a selective transform on the transform coefficients, And an adder for generating a reconstructed picture based on the residual samples of the target block and the prediction samples of the target block, wherein the selective transform is performed based on a modified transform matrix ,
  • the modified transformation matrix is a matrix containing a modified basis vector, and the modified basis vector comprises a selected number of elements of the N elements.
  • a video encoding method performed by an encoding apparatus.
  • the method includes deriving residual samples of a target block, deriving transform coefficients of the target block based on a selective transform on the residual samples, and calculating information on the transform coefficients
  • the selective transform is performed based on a modified transform matrix
  • the modified transform matrix is a matrix containing a modified basis vector
  • the modified basis vector is And a specific number of elements selected from the N elements.
  • a video encoding apparatus includes an adder for deriving residual samples of a target block, a transform unit for deriving transform coefficients of the target block based on a selective transform of the residual samples, Wherein the selective transform is performed based on a modified transform matrix, the modified transform matrix is a matrix containing a modified basis vector, and the modified The basis vectors include a certain number of elements selected from the N elements.
  • the present invention it is possible to reduce the amount of data to be transmitted for residual processing through efficient conversion and to improve the residual coding efficiency.
  • the present invention it is possible to perform non-separation transformation based on a transformation matrix composed of a basis vector including a selected number of elements, thereby reducing memory load and computation complexity for non-separation transformation, The efficiency can be increased.
  • FIG. 1 is a view for schematically explaining a configuration of a video encoding apparatus to which the present invention can be applied.
  • FIG. 2 is a schematic view illustrating a configuration of a video decoding apparatus to which the present invention can be applied.
  • Figure 3 schematically shows a multiple conversion scheme according to the present invention.
  • FIG. 4 illustrates exemplary intra-directional modes of 65 prediction directions.
  • 5A to 5C are diagrams for explaining a selective transform according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 schematically shows a multiple conversion scheme in which the selective conversion is applied to a quadratic conversion.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the arrangement of transform coefficients based on a target block according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 shows an example of deriving the transform coefficients through the transform in which the simplified transform and the selective transform are combined.
  • FIG. 9 shows an example of deriving transform coefficients through the selective transform.
  • FIG. 10 shows an example of performing the selective transformation by deriving the association vector based on two factors for the association vector.
  • FIG. 11 schematically shows a video encoding method by the encoding apparatus according to the present invention.
  • FIG. 12 schematically shows an encoding apparatus for performing a video encoding method according to the present invention.
  • FIG. 13 schematically shows a video decoding method by a decoding apparatus according to the present invention.
  • FIG. 14 schematically shows a decoding apparatus for performing an image decoding method according to the present invention.
  • the present invention relates to video / video coding.
  • the method / embodiment disclosed herein may be applied to a method disclosed in the versatile video coding (VVC) standard or the next generation video / image coding standard.
  • VVC versatile video coding
  • a picture generally refers to a unit that represents one image in a specific time zone
  • a slice is a unit that constitutes a part of a picture in coding.
  • One picture may be composed of a plurality of slices, and pictures and slices may be used in combination if necessary.
  • a pixel or a pel may mean a minimum unit of a picture (or image). Also, a 'sample' may be used as a term corresponding to a pixel.
  • a sample may generally represent a pixel or pixel value and may only represent a pixel / pixel value of a luma component or only a pixel / pixel value of a chroma component.
  • a unit represents a basic unit of image processing.
  • a unit may include at least one of a specific area of a picture and information related to the area.
  • the unit may be used in combination with terms such as a block or an area in some cases.
  • an MxN block may represent a set of samples or transform coefficients consisting of M columns and N rows.
  • FIG. 1 is a view for schematically explaining a configuration of a video encoding apparatus to which the present invention can be applied.
  • the video encoding apparatus 100 includes a picture dividing unit 105, a predicting unit 110, a residual processing unit 120, an entropy encoding unit 130, an adding unit 140, a filter unit 150 And a memory 160.
  • the residual processing unit 120 may include a subtracting unit 121, a transforming unit 122, a quantizing unit 123, a reordering unit 124, an inverse quantizing unit 125 and an inverse transforming unit 126.
  • the picture dividing unit 105 may divide the inputted picture into at least one processing unit.
  • the processing unit may be referred to as a coding unit (CU).
  • the coding unit may be recursively partitioned according to a quad-tree binary-tree (QTBT) structure from the largest coding unit (LCU).
  • QTBT quad-tree binary-tree
  • LCU largest coding unit
  • one coding unit may be divided into a plurality of coding units of deeper depth based on a quadtree structure and / or a binary tree structure.
  • the quadtree structure is applied first and the binary tree structure can be applied later.
  • a binary tree structure may be applied first.
  • the coding procedure according to the present invention can be performed based on the final coding unit which is not further divided.
  • the maximum coding unit may be directly used as the final coding unit based on the coding efficiency or the like depending on the image characteristics, or the coding unit may be recursively divided into lower-depth coding units Lt; / RTI > may be used as the final coding unit.
  • the coding procedure may include a procedure such as prediction, conversion, and restoration, 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 depth along the quad tree structure.
  • LCU largest coding unit
  • the maximum coding unit may be directly used as the final coding unit based on the coding efficiency or the like depending on the image characteristics, or the coding unit may be recursively divided into lower-depth coding units Lt; / RTI > may be used as the final coding unit.
  • SCU smallest coding unit
  • the coding unit can not be divided into smaller coding units than the minimum coding unit.
  • the term " final coding unit " means a coding unit on which the prediction unit or the conversion unit is partitioned or divided.
  • a prediction unit is a unit that is partitioned from a coding unit, and may be a unit of sample prediction. At this time, the prediction unit may be divided into sub-blocks.
  • the conversion unit may be divided along the quad-tree structure from the coding unit, and may be a unit for deriving a conversion coefficient and / or a unit for deriving a residual signal from the conversion factor.
  • the coding unit may be referred to as a coding block (CB)
  • the prediction unit may be referred to as a prediction block (PB)
  • the conversion unit may be referred to as a transform block (TB).
  • the prediction block or prediction unit may refer to a specific area in the form of a block in a picture and may include an array of prediction samples.
  • a transform block or transform unit may refer to a specific region in the form of a block within a picture, and may include an array of transform coefficients or residual samples.
  • the prediction unit 110 may perform a prediction on a current block to be processed (hereinafter, referred to as a current block), and may generate a predicted block including prediction samples for the current block.
  • the unit of prediction performed in 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. For example, the prediction unit 110 may determine whether intra prediction or inter prediction is applied in units of CU.
  • the prediction unit 110 may derive a prediction sample for a current block based on a reference sample outside the current block in a picture to which the current block belongs (hereinafter referred to as a current picture). At this time, the prediction unit 110 may derive a prediction sample based on (i) an average or interpolation of neighboring reference samples of the current block, (ii) The prediction sample may be derived based on a reference sample existing in a specific (prediction) direction with respect to the prediction sample among the samples. (i) may be referred to as a non-directional mode or a non-angle mode, and (ii) may be referred to as a directional mode or an 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 planar mode (Planar mode).
  • the prediction unit 110 may determine a prediction mode applied to a current block using a prediction mode applied to a neighboring block.
  • the prediction unit 110 may derive a prediction sample for a current block based on a sample specified by a motion vector on a reference picture.
  • the prediction unit 110 may derive a prediction sample for a current block by applying one of a skip mode, a merge mode, and a motion vector prediction (MVP) mode.
  • the prediction unit 110 can use motion information of a neighboring block as motion information of a current block.
  • difference residual between the predicted sample and the original sample is not transmitted unlike the merge mode.
  • MVP mode a motion vector of a current block can be derived by using a motion vector of a neighboring block as a motion vector predictor to use as a motion vector predictor of a current block.
  • a neighboring block may include a spatial neighboring block existing in a current picture and a temporal neighboring block existing in a reference picture.
  • the reference picture including the temporal neighboring block may be referred to as 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 (entropy) encoded and output in the form of a bit stream.
  • the highest picture on the reference picture list may be used as a reference picture.
  • the reference pictures included in the picture order count can be sorted on the basis of the picture order count (POC) difference between the current picture and the corresponding reference picture.
  • POC picture order count
  • the POC corresponds to the display order of the pictures and can be distinguished from the coding order.
  • the subtraction unit 121 generates residual samples that are the difference between the original sample and the predicted sample. When the skip mode is applied, a residual sample may not be generated as described above.
  • the transforming unit 122 transforms the residual samples on a transform block basis to generate a transform coefficient.
  • the transforming unit 122 can perform the transform according to the size of the transform block and a prediction mode applied to the coding block or the prediction block spatially overlapping the transform block. For example, if intraprediction is applied to the coding block or the prediction block that overlaps the transform block and the transform block is a 4 ⁇ 4 residue array, the residual sample is transformed into a discrete sine transform (DST) In other cases, the residual samples can be converted using a DCT (Discrete Cosine Transform) conversion kernel.
  • DST discrete sine transform
  • the quantization unit 123 may quantize the transform coefficients to generate quantized transform coefficients.
  • the reordering unit 124 rearranges the quantized transform coefficients.
  • the reordering unit 124 may rearrange the block-shaped quantized transform coefficients into a one-dimensional vector form through a scanning method of coefficients.
  • the reordering unit 124 may be a part of the quantization unit 123, although the reordering unit 124 is described as an alternative configuration.
  • the entropy encoding unit 130 may perform entropy encoding on the quantized transform coefficients.
  • Entropy encoding may include, for example, an encoding method such as exponential Golomb, context-adaptive variable length coding (CAVLC), context-adaptive binary arithmetic coding (CABAC)
  • CAVLC context-adaptive variable length coding
  • CABAC context-adaptive binary arithmetic coding
  • the entropy encoding unit 130 may encode the information necessary for video restoration (such as the value of a syntax element) together with the quantized transform coefficient or separately.
  • the entropy encoded information may be transmitted or stored in units of NAL (network abstraction layer) units in the form of a bit stream.
  • NAL network abstraction layer
  • the inverse quantization unit 125 inversely quantizes the quantized values (quantized transform coefficients) in the quantization unit 123 and the inverse transformation unit 126 inversely quantizes the inversely quantized values in the inverse quantization unit 125, .
  • the adder 140 combines the residual sample and the predicted sample to reconstruct the picture.
  • the residual samples and the prediction samples are added in units of blocks so that a reconstruction block can be generated.
  • the adding unit 140 may be a part of the predicting unit 110, Meanwhile, the addition unit 140 may be referred to as a restoration unit or a restoration block generation unit.
  • the filter unit 150 may apply a deblocking filter and / or a sample adaptive offset. Through deblocking filtering and / or sample adaptive offsets, artifacts in the block boundary in the reconstructed picture or distortion in the quantization process can be corrected.
  • the sample adaptive offset can be applied on a sample-by-sample basis and can be applied after the process of deblocking filtering is complete.
  • the filter unit 150 may apply an ALF (Adaptive Loop Filter) to the restored picture.
  • the ALF may be applied to the reconstructed picture after the deblocking filter and / or sample adaptive offset is applied.
  • the memory 160 may store restored pictures (decoded pictures) or information necessary for encoding / decoding.
  • the reconstructed picture may be a reconstructed picture whose filtering procedure has been completed by the filter unit 150.
  • the stored restored 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. At this time, the pictures used for inter prediction can be designated by a reference picture set or a reference picture list.
  • FIG. 2 is a schematic view illustrating a configuration of a video decoding apparatus to which the present invention can be applied.
  • the video decoding apparatus 200 includes an entropy decoding unit 210, a residual processing unit 220, a predicting unit 230, an adding unit 240, a filter unit 250, and a memory 260 .
  • the residual processing unit 220 may include a rearrangement unit 221, an inverse quantization unit 222, and an inverse transformation unit 223.
  • the video decoding apparatus 200 can restore video in response to a process in which video information is processed in the video encoding apparatus.
  • the video decoding apparatus 200 can 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 conversion unit.
  • the coding unit may be partitioned along the quad tree structure and / or the binary tree structure from the maximum coding unit.
  • a prediction unit and a conversion unit may be further used as the case may be, 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 time, the prediction unit may be divided into sub-blocks.
  • the conversion unit may be divided along the quad tree structure from the coding unit and may be a unit that derives the conversion factor or a unit that derives the residual signal from the conversion factor.
  • the entropy decoding unit 210 may parse the bitstream and output information necessary for video restoration or picture restoration. 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, and calculates a value of a syntax element necessary for video restoration, a quantized value Lt; / RTI >
  • a coding method such as exponential Golomb coding, CAVLC, or CABAC
  • the CABAC entropy decoding method includes receiving a bean corresponding to each syntax element in a bitstream, decoding decoding target information of the decoding target syntax element, decoding information of a surrounding and decoding target block, or information of a symbol / A context model is determined and an occurrence probability of a bin is predicted according to the determined context model to perform arithmetic decoding of the bean to generate a symbol corresponding to the value of each syntax element have.
  • the CABAC entropy decoding method can update the context model using the information of the decoded symbol / bin for the context model of the next symbol / bean after determining the context model.
  • the residual value i.e., the quantized transform coefficient, which is entropy-decoded in the entropy decoding unit 210, 221).
  • the reordering unit 221 may rearrange the quantized transform coefficients into a two-dimensional block form.
  • the reordering unit 221 may perform reordering in response to the coefficient scanning performed in the encoding apparatus.
  • the rearrangement unit 221 may be a part of the inverse quantization unit 222, although the rearrangement unit 221 has been described as an alternative configuration.
  • the inverse quantization unit 222 may dequantize the quantized transform coefficients based on the (inverse) quantization parameters, and output the transform coefficients. At this time, the information for deriving the quantization parameter may be signaled from the encoding device.
  • the inverse transform unit 223 may invert the transform coefficients to derive the residual samples.
  • the prediction unit 230 may predict a current block and may generate a predicted block including prediction samples of the current block.
  • the unit of prediction performed in the prediction unit 230 may be a coding block, a transform block, or a prediction block.
  • the prediction unit 230 may determine whether intra prediction or inter prediction is to be applied based on the prediction information.
  • a unit for determining whether to apply intra prediction or inter prediction may differ from a unit for generating a prediction sample.
  • units for generating prediction samples in inter prediction and intra prediction may also be different.
  • whether inter prediction or intra prediction is to be applied can be determined in units of CU.
  • the prediction mode may be determined in units of PU to generate prediction samples.
  • a prediction mode may be determined in units of PU, and prediction samples may be generated in units of TU.
  • the prediction unit 230 may derive a prediction sample for the current block based on the surrounding reference samples in the current picture.
  • the prediction unit 230 may apply a directional mode or a non-directional mode based on the neighbor reference samples of the current block to derive a prediction sample for the current block.
  • a 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 a prediction sample for a current block based on a sample specified on a reference picture by a motion vector on a reference picture.
  • the prediction unit 230 may derive a prediction sample for a current block by applying a skip mode, a merge mode, or an MVP mode.
  • motion information necessary for inter-prediction of a current block provided in the video encoding apparatus for example, information on a motion vector, a reference picture index, and the like may be acquired or derived based on the prediction information
  • motion information of a neighboring block can be used as 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 the motion information of the available neighboring blocks and use the information indicated by the merge index on the merge candidate list as the 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 temporal neighboring blocks is used in the skip mode and the merge mode, the highest picture on the reference picture list can be used as a reference picture.
  • the difference between the predicted sample and the original sample is not transmitted.
  • a motion vector of a current block can be derived using a motion vector of a 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 using a motion vector of the reconstructed spatial neighboring block and / or a motion vector corresponding to a Col block that is a temporally neighboring block.
  • the motion vector of the candidate block selected in the merge candidate list is used as the motion vector of the current block.
  • the prediction information may include a merge index indicating a candidate block having an optimal motion vector selected from the candidate blocks included in the merge candidate list.
  • the predicting unit 230 can derive the motion vector of the current block using the merge index.
  • a motion vector predictor candidate list is generated by using a motion vector of the reconstructed spatial neighboring block and / or a motion vector corresponding to a Col block which is a temporally neighboring block . That is, the motion vector of the reconstructed spatial neighboring block and / or the motion vector corresponding to the neighboring block Col may be used as a motion vector candidate.
  • the information on the prediction may include a predicted motion vector index indicating an optimal motion vector selected from the motion vector candidates included in the list.
  • the predicting unit 230 can use the motion vector index to select a predictive motion vector of the current block from the motion vector candidates included in the motion vector candidate list.
  • the predicting unit of the encoding apparatus can obtain the motion vector difference (MVD) between the motion vector of the current block and the motion vector predictor, and can output it as a bit stream. That is, MVD can be obtained by subtracting the motion vector predictor from the motion vector of the current block.
  • the predicting unit 230 may obtain the motion vector difference included in the information on the prediction, and derive the motion vector of the current block through addition of the motion vector difference and the motion vector predictor.
  • the prediction unit may also acquire or derive a reference picture index or the like indicating the reference picture from the information on the prediction.
  • the adder 240 may add a residual sample and a prediction sample to reconstruct a current block or a current picture.
  • the adder 240 may add the residual samples and the prediction samples on a block-by-block basis to reconstruct the current picture.
  • the adder 240 has been described as an alternative configuration, but the adder 240 may be a part of the predictor 230.
  • the addition unit 240 may be referred to as a restoration unit or a restoration block generation unit.
  • the filter unit 250 may apply deblocking filtered sample adaptive offsets, and / or ALFs, to the reconstructed pictures.
  • the sample adaptive offset may be applied on a sample-by-sample basis and may be applied after deblocking filtering.
  • the ALF may be applied after deblocking filtering and / or sample adaptive offsets.
  • the memory 260 may store restored pictures (decoded pictures) or information necessary for decoding.
  • the reconstructed picture may be a reconstructed picture whose filtering procedure has been completed by the filter unit 250.
  • the memory 260 may store pictures used for inter prediction.
  • the 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 restored picture according to the output order.
  • the transform coefficients of the lower frequency for the residual block of the current block can be derived through the above-described transform, and a zero tail can be derived at the end of the residual block.
  • the transformation may be composed of two main processes, which may include a core transform and a secondary transform.
  • the transform comprising the core transform and the quadratic transform may be referred to as multiple transform techniques.
  • Figure 3 schematically shows a multiple conversion scheme according to the present invention.
  • the transform unit may correspond to the transform unit in the encoding apparatus of FIG. 1 described above, and the inverse transform unit may correspond to the inverse transform unit in the encoding apparatus of FIG. 1 or the inverse transform unit of FIG. 2 described above .
  • the transforming unit may perform primary transform based on the residual samples (residual sample array) in the residual block (primary) to derive the transform coefficients (S310).
  • the first order transformation may comprise Adaptive Multiple Core Transform (AMT).
  • AMT Adaptive Multiple Core Transform
  • MTS Multiple Transform Set
  • the adaptive multi-core transformation may represent a method of additionally using DCT (Discrete Cosine Transform) type 2, DST (Discrete Sine Transform) type 7, DCT type 8, and / or DST type 1. That is, the adaptive multi-core transform is a method of transforming a spatial domain residual signal (or a residual block) based on a plurality of transformation kernels selected from the DCT type 2, the DST type 7, the DCT type 8, and the DST type 1 (Or first order transform coefficients) in the frequency domain.
  • the primary transform coefficients may be referred to as temporary transform coefficients in the transform unit.
  • a transform from a spatial domain to a frequency domain for a residual signal (or a residual block) based on DCT type 2 can be applied to generate transform coefficients.
  • the spatial domain for a residual signal (or residual block) based on DCT type 2, DST type 7, DCT type 8, and / or DST type 1 can be applied to generate the transform coefficients (or the primary transform coefficients).
  • DCT type 2, DST type 7, DCT type 8, and DST type 1 and the like can be called a conversion type, a conversion kernel, or a conversion core.
  • the DCT / DST conversion types can be defined based on basis functions, and the basis functions can be expressed as shown in the following table.
  • a vertical conversion kernel and a horizontal conversion kernel for a target block among the conversion kernels may be selected, and a vertical conversion for the target block is performed based on the vertical conversion kernel ,
  • the horizontal conversion of the target block may be performed based on the horizontal conversion kernel.
  • the horizontal conversion may represent a conversion of horizontal components of the target block
  • the vertical conversion may represent a conversion of vertical components of the target block.
  • the vertical conversion kernel / horizontal conversion kernel may be adaptively determined based on a prediction mode of a target block (CU or sub-block) encompassing a residual block and / or a conversion index indicating a conversion subset.
  • the adaptive multi-core transformation may be applied when both the width and the height of the target block are less than or equal to 64, and whether the adaptive multi-core transformation of the target block is applied May be determined based on the CU level flag.
  • the existing conversion method described above can be applied. That is, when the CU level flag is 0, a transform from a spatial domain to a frequency domain is applied to a residual signal (or a residual block) based on the DCT type 2 to generate transform coefficients, The coefficients can be encoded.
  • the target block may be a CU. If the CU level flag is 0, the adaptive multi-core transform can be applied to the target block.
  • AMT_TU_vertical_flag (or EMT_TU_vertical_flag) may represent a syntax element of the AMT vertical flag.
  • AMT_TU_horizontal_flag (or EMT_TU_horizontal_flag) may denote a syntax element of the AMT horizontal flag.
  • the AMT vertical flag may indicate one of the transform kernel candidates included in the transform subset for the vertical transform kernel, and the transform kernel candidate indicated by the AMT vertical flag may be derived as a vertical transform kernel for the target block .
  • the AMT horizontal flag may indicate one of the transform kernel candidates included in the transform subset for the horizontal transform kernel, and the transform kernel candidate pointed to by the AMT horizontal flag may include a horizontal transform kernel for the target block, . ≪ / RTI > Meanwhile, the AMT vertical flag may be referred to as an MTS vertical flag, and the AMT horizontal flag may be referred to as an MTS horizontal flag.
  • three transform subsets may be predefined, and one of the transform subsets may be derived as a transform subsets for the vertically transformed kernel based on the intra prediction mode applied to the target block. Also, one of the transform subsets may be derived as a transformed subset for the horizontal transform kernel based on an intra prediction mode applied to the target block.
  • the predetermined transform subsets may be derived as shown in the following table.
  • a transform subset having an index value of 0 can represent a transform subset including DST type 7 and DCT type 8 as conversion candidate candidates
  • a transform subset having an index value of 1 can represent DST type 7 and DST type 1 May represent the transform subsets included as candidate transform kernels
  • the transform subsets with index value two may represent transform subsets that include DST type 7 and DCT type 8 as transform kernel candidates.
  • the transformed subset for the vertically transformed kernel derived based on the intra prediction mode applied to the target block and the transformed subset for the transformed kernel can be derived as shown in the following table.
  • V represents the transform subsets for the vertically transformed kernels and H represents the transform subsets for the horizontal transform kernels.
  • the transformed subset for the vertically transformed kernel and the transformed subset for the transformed kernel based on the intra- A transform subset can be derived. Thereafter, the transformed kernel candidate pointed to by the AMT vertical flag of the target block among the transformed kernel candidates included in the transformed subset for the vertically transformed kernel may be derived as a vertically transformed kernel of the target block, The transform kernel candidate indicated by the AMT horizontal flag of the target block among the transform kernel candidates included in the transform subset may be derived as a horizontal transform kernel of the target block.
  • the AMT flag may be referred to as an MTS flag.
  • the intra-prediction mode includes two non-directional (non-angular) intra prediction modes and 65 directional (or angular) intra prediction modes Lt; / RTI >
  • the non-directional intra-prediction modes may include a planar intra-prediction mode and a 1-DC intra-prediction mode, and the directional intra-prediction modes may include 65 intra-prediction modes 2 to 66 .
  • the present invention can be applied to a case where the number of intra prediction modes is different.
  • the intra prediction mode # 67 may be further used, and the intra prediction mode # 67 may be a linear mode (LM) mode.
  • LM linear mode
  • FIG. 4 illustrates exemplary intra-directional modes of 65 prediction directions.
  • an intra-prediction mode having a horizontal directionality and an intra-prediction mode having a vertical directionality can be distinguished from the intra-prediction mode # 34 having a left upward diagonal prediction direction.
  • H and V in Fig. 4 indicate the horizontal direction and the vertical direction, respectively, and the numbers from -32 to 32 indicate displacements in 1/32 unit on the sample grid position.
  • the intra-prediction modes 2 to 33 have a horizontal direction, and the intra-prediction modes # 34 to # 66 have a vertical direction.
  • the intra prediction mode 18 and the intra prediction mode 50 respectively represent a horizontal intra prediction mode and a vertical intra prediction mode
  • a second intra prediction mode is a left downward diagonal intra prediction mode
  • the intra prediction mode 34 is referred to as a left upward diagonal intra prediction mode
  • the intra prediction mode 66 is referred to as a right upward diagonal intra prediction mode.
  • the transforming unit may perform the quadratic transform based on the (primary) transform coefficients to derive the (secondary) transform coefficients (S320). If the first order transformation is a spatial domain to a frequency domain transformation, the second order transformation can be regarded as a frequency domain to frequency domain transformation.
  • the quadratic transformation may include a non-separable transform. In this case, the quadratic transformation may be called a non-separable secondary transform (NSST) or a mode-dependent non-separable secondary transform (MDNSST).
  • the non-separable quadratic transformation transforms the (primary) transform coefficients derived through the primary transformation on the basis of a non-separable transform matrix and transforms the transform coefficients for the residual signal Gt; < / RTI > second order transform coefficients).
  • the non-separable quadratic transformation generates the transform coefficients (or the second-order transform coefficients) by transforming them together without separating the vertical component and the horizontal component of the (primary) transform coefficients based on the non- Can be represented.
  • the non-isolated quadratic transformation can be applied to the top-left region of a block composed of (primary) transform coefficients (hereinafter referred to as a transform coefficient block or a target block).
  • the 8 ⁇ 8 non-separable quadratic transform is applied to the upper left 8 ⁇ 8 region (hereinafter referred to as upper left target region) Lt; / RTI >
  • upper left target region Lt
  • RTI &gt the width W and the height H of the conversion coefficient block are both 4 or more and the width W or height H of the conversion coefficient block is smaller than 8
  • the transform can be applied to the upper left corner min (8, W) x min (8, H) region of the transform coefficient block.
  • the non-separating quadratic transformation can be performed as follows.
  • the 4x4 input block X may be expressed as follows.
  • the quadratic non-separable conversion can be calculated as follows.
  • T represents a 16x16 (non-separating) transformation matrix
  • the 16 ⁇ 1 transform coefficient vector Can be derived May be re-organized into 4x4 blocks through scan orders (horizontal, vertical, diagonal, etc.).
  • the above calculation may be used for calculating the non-separating quadratic transformation, for example, HyperCube-Givens Transform (HyGT) to reduce the computational complexity of the non-separating quadratic transformation.
  • HyGT HyperCube-Givens Transform
  • the non-separation quadratic transformation may be a mode-dependent transform kernel (or a transform core, transform type).
  • the mode may comprise an intra prediction mode and / or an inter prediction mode.
  • the non-separable quadratic transformation can be performed based on the 8x8 transform or the 4x4 transform determined based on the width (W) and the height (H) of the transform coefficient block. That is, the non-separation secondary conversion may be performed based on an 8x8 sub-block size or a 4x4 sub-block size.
  • the mode-based transform kernel selection 35 sets of three non-isolated quadratic transformation kernels for non-quadratic quadratic transforms for both the 8x8 subblock size and the 4x4 subblock size Lt; / RTI > That is, 35 transform sets are configured for an 8x8 sub-block size, and 35 transform sets for a 4x4 sub-block size.
  • each of the 35 transform sets for the 8x8 sub-block size may include three 8x8 transform kernels, in which case each of the 35 transform sets for the 4x4 sub- 4 conversion kernels may be included.
  • the transformed sub-block size, the number of sets and the number of transform kernels in the set may be, for example, a size other than 8x8 or 4x4, or n sets may be constructed, and k Conversion kernels may also be included.
  • the transform set may be referred to as an NSST set, and the transform kernel in the NSST set may be referred to as an NSST kernel. Selection of a particular set of transform sets may be performed based on, for example, an intra prediction mode of a target block (CU or sub-block).
  • mapping between the 35 transform sets and the intra prediction modes may be represented as shown in the following table, for example.
  • the second transformation may not be applied to the target block.
  • one of k transform kernels in the particular set may be selected via the non-separating quadratic transform index.
  • the encoding apparatus can derive a non-separating quadratic conversion index indicating a specific conversion kernel based on a rate-distortion (RD) check, and signaling the non-separating quadratic conversion index to the decoding apparatus.
  • the decoding device may select one of k transform kernels in a particular set based on the non-separating quadratic transform index.
  • an NSST index value of 0 may indicate the first non-isolated secondary transformation kernel
  • an NSST index value of 1 may point to a second non-isolated secondary transformation kernel
  • an NSST index value of 2 may point to a third non- Lt; / RTI >
  • an NSST index value of 0 may indicate that the first non-separating quadratic transformation is not applied to the target block
  • the NSST index values 1 to 3 may indicate the three transform kernels.
  • the transforming unit may perform the non-separating quadratic transform based on the selected transform kernels and obtain (second) transform coefficients.
  • the transform coefficients may be derived as transform coefficients quantized through the quantizer as described above, encoded and transmitted to the inverse quantization / inverse transformer in the signaling and encoding device to the decoding device.
  • the (primary) transform coefficients which are the outputs of the primary transform (separation) can be derived as the transform coefficients quantized through the quantization section as described above, To the inverse quantization / inverse transformer in the signaling and encoding apparatus.
  • the inverse transform unit may perform a series of procedures in the reverse order of the procedure performed in the transform unit.
  • the inverse transform unit receives the transform coefficients (dequantized), performs a quadratic transformation to derive transform coefficients from the quadratic transform coefficients, A conversion may be performed to obtain a residual block (residual samples) (S360).
  • the primary transform coefficients may be referred to as modified transform coefficients in the inverse transform unit.
  • the encoding apparatus and the decoding apparatus generate the restored block based on the residual block and the predicted block, and generate the restored picture based on the restored block.
  • the transform coefficients (inversely quantized) are received and the primary (decoupled) transform is performed to obtain the residual block (residual samples) .
  • the encoding apparatus and the decoding apparatus generate the restored block based on the residual block and the predicted block, and generate the restored picture based on the restored block.
  • 5A to 5C are diagrams for explaining a selective transform according to an embodiment of the present invention.
  • a target block may refer to a current block or a residual block in which coding is performed.
  • Figure 5A shows an example of deriving transform coefficients through transform.
  • the transform in the video coding can represent a process of transforming the input vector R based on a transform matrix as shown in FIG. 5A to generate a transform coefficient vector C for the input vector R.
  • FIG. The input vector R may represent first order transform coefficients.
  • the input vector R may represent a residual vector, i.e., residual samples.
  • the transform coefficient vector C may be expressed as an output vector C.
  • FIG. 5B shows a concrete example of deriving the transform coefficients through the transform.
  • FIG. 5B specifically shows the conversion process shown in FIG. 5A.
  • M may be, for example, 4 or 8, but is not limited thereto.
  • the input vector R may be a (1xN) dimensional vector including (primary) transformation coefficients r 1 to r N
  • the transformation coefficient vector C may be transform coefficients c 1 to c (Nx1) dimensional vector containing N. That is, the input vector R may include N (primary) transformation coefficients r 1 to r N , and the size of the input vector R may be 1xN.
  • the transform coefficient vector C may include N transform coefficients c 1 through c N , and the transform coefficient vector C may be Nx 1 .
  • the input vector R may pass through the transform matrix. That is, the input vector R may be derived from the transformation coefficient vector C based on the transformation matrix.
  • the transform matrix may include N basis vectors B 1 through B N.
  • the basis vectors B 1 to B N May be (1 * N) dimensional vectors. That is, the basis vectors B 1 to B N May be 1xN.
  • a transform coefficient vector C may be generated based on the (primary) transform coefficients of the input vector R and each of the basis vectors of the transform matrix. For example, the inner product of the input vector and each basis vector may be derived as the transform coefficient vector C.
  • N 2 may be required for the memory for storing the coefficients generated through the separation transformation, and the number of calculations may be 2N 3 .
  • the number of calculations represents the computational complexity.
  • the calculated number of times may be a N 4.
  • the number of calculations represents the computational complexity. That is, the greater the number of calculations, the higher the computational complexity, and the smaller the number of calculations, the lower the computational complexity.
  • the memory requirement and the number of calculation times for the non-separation conversion versus the separation conversion can be greatly increased. Also, as the size of the target block on which the non-split conversion is performed increases, that is, as N becomes larger, the mismatch between the memory request and the calculation count for the split conversion and the memory request and the calculation count for the non- .
  • the non-separable transform provides better coding gain compared to the discrete transform, due to the computational complexity of the non-decoupled transform, as shown in Table 5 above.
  • the conventional HEVC standard limits the separation conversion to be used only in an object block whose size is 32x32 or smaller.
  • the present invention proposes a selective conversion.
  • the selective conversion can greatly reduce computational complexity and memory requirements, thereby increasing the efficiency of the computationally intensive transform block and improving the coding efficiency. That is, the selective conversion can be used to solve the computational complexity problem that occurs during conversion or non-separation conversion of a block having a large size.
  • the optional transform can be used for any type of transform, such as a primary transform (or a core transform), a quadratic transform, and so on.
  • the selective transform can be applied to the core transform for the encoding device / decoding device and can produce the effect of greatly reducing the encoding time / decoding time.
  • FIG. 5C shows an example of deriving transform coefficients through the selective transform.
  • the selective transformation may refer to a transformation performed on a target block based on a transformation matrix comprising a basis vector including an optional number of elements.
  • the Z 0 elements of the N elements of the basis vector B 1 may be non-critical elements, in which case a truncated basis containing only N 1 elements A vector B 1 can be derived.
  • N 1 may be NZ 0 .
  • the bit truncated basis vectors B 1 can be expressed as a modified (modified) basis vector B 1.
  • a transform coefficient C 1 can be derived.
  • the conversion coefficient C 1 is to be a value equal to the transformation coefficient C 1 is derived is the conventional basis vectors B 1 applied as part of the transformation matrix R to the input vector is observed. That is, assuming that the minimal element of each basis vector is 0, deriving the result means that the number of necessary multiplications can be greatly reduced without a large difference in the result. It is also possible to reduce the number of elements (i.e., elements of the transformation matrix) that must be stored for this operation next.
  • An association vector is proposed to define the location of non-critical elements (or meaningful elements) of the elements of the basis vector.
  • an association vector A 1 of dimension (1xN) can be considered. That is, an association vector A 1 of size 1xN may be considered to derive a modified basis vector B 1 of 1xN 1 size (i.e., a modified basis vector B 1 containing N 1 elements).
  • an association vector for each of the basis vectors B 1 to B N is applied to the input vector R, and derived values can be transmitted to the basis vectors.
  • the association vector may include 0 and 1, multiplied by 1 with the selected one of the elements of the input vector R, and multiplied by 0 with the selected element so that only the selected elements are passed May be passed to the basis vector.
  • the association vector A 1 may be applied to the input vector R, and only the N 1 elements of the elements of the input vector R specified by the association vector A 1 may be calculated with respect to the basis vector B 1 .
  • the dot product can represent C 1 of the transform coefficient vector C.
  • the basis vector B 1 may include N 1 elements, and N 1 may be N or less.
  • the above-described operation of the input vector R and the association vector A 1 and the basis vector B 1 can be performed also for the association vectors A 2 to A N and the basis vectors B 2 to B N.
  • the association vector may only contain binary values of 0 and / or 1, which may be advantageous in storing the association vector.
  • the zero of the association vector may indicate that the element of the input vector R for the zero is not passed to the transformation matrix for the inner product computation and 1 of the association vector is an element of the input vector R for the 1 May be conveyed to the transformation matrix for the inner product computation.
  • the association vector A k of 1xN size may include A k1 to A kN .
  • r n of the input vector R may not pass. That is, r n of the input vector R may not be transferred to the transform vector B n .
  • a kn is 1, r n of the input vector R can be passed. That is, r n of the input vector R can be conveyed to the transform vector B n and can be used for the calculation to derive c n of the transform coefficient vector C.
  • FIG. 6 schematically shows a multiple conversion scheme in which the selective conversion is applied to a quadratic conversion.
  • the transform unit may correspond to the transform unit in the encoding apparatus of FIG. 1 described above, and the inverse transform unit may correspond to the inverse transform unit in the encoding apparatus of FIG. 1 or the inverse transform unit of FIG. 2 described above .
  • the transforming unit may perform the primary transform based on the residual samples (residual sample array) in the residual block (primary) to derive the transform coefficients (S610).
  • the primary conversion may include the AMT described above.
  • the spatial domain to the frequency domain for a residual signal (or residual block) based on DCT type 2, DST type 7, DCT type 8, and / or DST type 1 The transform coefficients (or the primary transform coefficients) may be generated.
  • the primary transform coefficients may be referred to as temporary transform coefficients in the transform unit.
  • DCT type 2, DST type 7, DCT type 8, and DST type 1 and the like can be called a conversion type, a conversion kernel, or a conversion core.
  • the DCT / DST conversion types can be defined based on basis functions, and the basis functions can be expressed as shown in Table 1 above. Specifically, the process of deriving the primary transform coefficients by applying the adaptive multi-core transform is as described above.
  • the transforming unit may perform transformations based on the (primary) transform coefficients and derive the transform coefficients (S620).
  • the selective transform includes a transformation performed on the (primary) transform coefficients for a target block based on an association matrix including a transform matrix including a modified basis vector and an association vector for the basis vector It can mean.
  • the modified basis vector may represent a basis vector comprising N elements or less. That is, the modified basis vector may represent a basis vector comprising a selected number of elements of the N elements.
  • the modified basis vector B n may be a (1 x N n ) dimensional vector, and the N n may be less than or equal to the N.
  • the size of the modified basis vector B n may be (1xN n ) size, and N n may be less than or equal to N.
  • N may be a product of the height and the width of the upper left target region of the target block to which the selected transformation is applied.
  • the N may be the total number of transform coefficients of the upper left target region of the target block to which the selected transform is applied.
  • the transform matrix containing the modified basis vector may be referred to as a modified transform matrix.
  • the transformation matrix may be referred to as a transformation base block (TBB)
  • the association matrix may be referred to as an association vector block (AVB).
  • the transforming unit may perform the selective transform based on the modified transform matrix and the association matrix and obtain (second) transform coefficients.
  • the transform coefficients may be derived as transform coefficients quantized through the quantizer as described above, encoded and transmitted to the inverse quantization / inverse transformer in the signaling and encoding apparatus to the decoding apparatus.
  • the inverse transform unit may perform a series of procedures in the reverse order of the procedure performed in the transform unit.
  • the inverse transform unit receives the transform coefficients (dequantized), performs a selective (inverse) transform (first order), derives the transform coefficients (S650) To obtain a residual block (residual samples) (S660).
  • the primary transform coefficients may be referred to as modified transform coefficients in the inverse transform unit.
  • the encoding apparatus and the decoding apparatus generate the restored block based on the residual block and the predicted block, and generate the restored picture based on the restored block.
  • the present invention proposes a selective conversion in combination with a simplified conversion, which is an embodiment of the selective conversion.
  • a simplified transform may refer to a transform performed on residual samples for a target block based on a reduced-size transform matrix according to a simplification factor.
  • an N-dimensional vector may be mapped to an R-dimensional vector located in another space to determine a simplified transformation matrix, where R is less than N.
  • the simplified transformation may refer to a transformation performed on residual samples for a target block based on a reduced transform matrix including R basis vectors.
  • N may mean the square of the length of one side of the block to which the transformation is applied (or the target region) or the total number of transform coefficients corresponding to the block (or target region) to which the transformation is applied, May mean an R / N value.
  • the simplification factor may be referred to by various terms such as a reduced factor, a reduction factor, a reduced factor, a simplified factor, and a simple factor.
  • R may be referred to as a reduced coefficient, but in some cases the simplification factor may also mean R.
  • the simplification factor may also mean an N / R value.
  • the size of the simplified transformation matrix according to an embodiment is RxN smaller than the size NxN of the normal transformation matrix and can be defined as Equation (4) below.
  • the transform coefficient of R + 1 to N can implicitly become 0 since the simplification transform matrix of RxN size is applied to the quadratic transform.
  • the value of the transform coefficient from R + 1 to N may be zero.
  • the transform coefficients from R + 1 to N may represent an Nth transform coefficient from the (R + 1) th transform coefficient among the transform coefficients.
  • the arrangement of the transform coefficients of the target block can be described as follows.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the arrangement of transform coefficients based on a target block according to an embodiment of the present invention.
  • the description on the conversion described below in Fig. 7 can be similarly applied to the inverse conversion.
  • an NSST based on the primary transform and the simplified transform can be performed.
  • the 16x16 block shown in FIG. 7 represents the target block 700
  • the 4x4 blocks labeled A through P may represent the subgroup of the target block 700.
  • the primary transformation can be performed over the entire range of the target block 700 and after the primary transformation is performed, the NSST is applied to the 8x8 block (hereinafter referred to as the upper left target region) constituted by the subgroups A, B, E and F .
  • the NSST based on the simplified transform is performed, only the NSST transform coefficients of R (where R represents the simplification coefficient and R is smaller than N) are derived,
  • the transform coefficients may be determined to be 0, respectively.
  • R is 16, for example, the NSST based on the simplified transform is performed, and the 16 transform coefficients derived are transformed into each block included in the subgroup A which is the upper left 4x4 block included in the upper left target region of the target block 700
  • the primary transform coefficients on which the NSST is not performed based on the simplified transform are allocated to the respective blocks included in the subgroups C, D, G, H, I, J, K, L, M, N, .
  • FIG. 8 shows an example of deriving the transform coefficients through the transform in which the simplified transform and the selective transform are combined.
  • the transformation matrix may include R basis vectors
  • the association matrix may include R association vectors.
  • the transformation matrix including the R basis vectors may be referred to as a reduced transform matrix
  • the association matrix including the R association vectors may be referred to as a reduced association matrix.
  • each of the basis vectors may include only selected ones of the N elements.
  • the basis vector B 1 may be a 1xN 1-dimensional vector containing the N 1 elements
  • the basis vector B 2 may be a 1xN 2-D vector comprising N 2 elements
  • the basis vector B R may be a 1xN R- dimensional vector containing N R elements.
  • the N 1 , N 2, and N R may be N or less.
  • the transformation in which the simplified transformation and the selective transformation are combined can be used for any type of transformation such as a quadratic transformation and a linear transformation.
  • the encoding apparatus and the decoding apparatus may apply the transform in which the simplified transform and the selective transform are combined, as a second transform.
  • the selective transform can be performed and the (second) transform coefficients can be obtained based on the simplified transformation matrix and the simplified association matrix including the modified basis vector.
  • HyperCube-Givens Transform HyGT or the like may be used for the calculation of the selective transform to reduce the computational complexity of the selective transform.
  • FIG. 9 shows an example of deriving transform coefficients through the selective transform.
  • the selective transformation there may be no pattern for the association vectors A 1 , A 2 , ... A N of the association matrix, and the association vectors may be derived in different forms .
  • the association vectors A 1 , A 2 , ... A N of the association matrix can be derived in the same form.
  • the association matrix and the modified transformation matrix structure shown in FIG. 9 may be referred to as a symmetric architecture for the selective transformation.
  • association vectors there may be a particular pattern of elements with a value of 1, and the pattern may be iterated, rotated and / or translated in any manner so that the association vectors are derived.
  • the above-described selective conversion may be applied together with the above simplified conversion and / or other conversion techniques as well as the HyGT.
  • the present invention proposes a method of simplifying the association vector in the above-described selective conversion.
  • simplifying the association vector the storing of information for performing the selective transform and the handling of the selective transform can be further improved. That is, the memory load for performing the selective conversion can be reduced, and the handling ability of the selective conversion can be further improved.
  • the association vector A k may contain a continuous string of 1's.
  • a k can be expressed through two factors A ks and A kL . That is, the association vector A k can be derived based on the factors A ks and A kL .
  • a ks may be a factor indicating a starting point of a non-zero element (for example, 1)
  • a kL may be a factor indicating a length of a non-zero element.
  • the association vector A k based on the factors can be derived as shown in the following table.
  • the association vector A k may include 16 elements. That is, the association vector A k may be a 1x16 dimensional vector.
  • a factor A ks representing a starting point of a non-zero element of the association vector A k May be derived as zero, in which case the factor A ks May point to the starting point of the non-zero element as the first element of the association vector A k .
  • a k can be derived as a vector based on the factors, as shown in Table 6, where the first element to the eighth element is 1 and the remaining elements are 0.
  • FIG. 10 shows an example of performing the selective transformation by deriving the association vector based on two factors for the association vector.
  • an association matrix may be derived based on factors for each association vector, and transform coefficients for a target block may be derived based on the association matrix and the modified transformation matrix.
  • each non-zero element of the association vectors and the number of non-zero elements can be derived as a fixed value, or the starting point of each non- The number of elements may be derived in various ways.
  • the starting point of a non-zero element of the association vector and the number of non-zero elements may be derived based on the size of the upper left target region where the transformation is performed.
  • the size of the upper left target region may indicate the number of transform coefficients of the upper left target region, or may be a product of a height and a width of the upper left target region.
  • the starting point of nonzero elements of the association vector and the number of nonzero elements may be derived based on the intra prediction mode of the target block. Specifically, for example, the starting point of non-zero elements of the association vector and the number of non-zero elements may be derived based on whether the intra prediction mode of the target block is a non-directional intra prediction mode.
  • the starting point of nonzero elements of the association vector and the number of nonzero elements may be preset.
  • information indicating the starting point of the non-zero element of the association vector and information indicating the number of non-zero elements may be signaled, and information indicating the starting point of the non-zero element and the non- The association vector may be derived based on information indicating the number of elements.
  • other information may be used instead of the information indicating the starting point of the non-zero element.
  • an association vector can be derived.
  • the method of deriving the association vector based on the factors can be applied to the non-separation transformation such as the separation transformation and the simplified transformation HyGT.
  • FIG. 11 schematically shows a video encoding method by the encoding apparatus according to the present invention.
  • the method disclosed in Fig. 11 can be performed by the encoding apparatus disclosed in Fig.
  • S1100 of FIG. 11 may be performed by the subtracting unit of the encoding apparatus
  • S1110 may be performed by the transform unit of the encoding apparatus
  • S1120 may be performed by the entropy encoding unit of the encoding apparatus.
  • a process of deriving a prediction sample may be performed by the predicting unit of the encoding apparatus.
  • the encoding apparatus derives residual samples of the target block (S1100). For example, the encoding apparatus can determine whether to perform inter prediction or intra prediction on a target block, and determine a specific inter prediction mode or a specific intra prediction mode based on the RD cost. According to the determined mode, the encoding apparatus can derive prediction samples for the target block, and derive the residual samples through addition of the original samples with respect to the target block and the prediction samples.
  • the encoding apparatus derives transform coefficients of the target block based on a selective transform of the residual samples (S1110).
  • the selective transform can be performed based on a modified transform matrix
  • the modified transform matrix is a matrix containing a modified basis vector
  • the modified basis vector is N &lt
  • RTI ID 0.0 >Lt
  • RTI ID 0.0 &gt
  • the selective conversion may be performed on the upper left target area of the target block, and N may be the number of residual samples located in the upper left target area.
  • N may be a value obtained by multiplying the width of the upper left target region by the height.
  • the N may be 16 or 64.
  • the core transformation of the residual samples may be performed as follows.
  • the encoding apparatus may determine whether to apply adaptive multiple core transform (AMT) to the target block.
  • AMT adaptive multiple core transform
  • an AMT flag indicating whether or not the adaptive multi-core transform of the target block is applied may be generated. If the AMT is not applied to the target block, the encoding apparatus can derive DCT type 2 as a transform kernel for the target block, perform conversion on the residual samples based on the DCT type 2
  • the modified transform coefficients can be derived.
  • the encoding device may configure a transform subset for the horizontal transform kernel and a transform subset for the vertical transform kernel, and derive a horizontal transform kernel and a vertical transform kernel based on the transform subsets And may convert the residual samples based on the horizontal conversion kernel and the vertical conversion kernel to derive the modified conversion coefficients.
  • the transformed subset for the horizontal transform kernel and the transformed subset for the vertically transformed kernel may include DCT type 2, DST type 7, DCT type 8, and / or DST type 1 as candidates.
  • conversion index information may be generated, and the conversion index information may include an AMT horizontal flag indicating the horizontal conversion kernel and an AMT vertical flag indicating the vertical conversion kernel.
  • the conversion kernel may be called a conversion type or a conversion core.
  • the encoding device calculates an upper left target object of the target block based on the modified transformation matrix and an association matrix including an association vector for the modified basis vector
  • the transform coefficients of the target block may be derived by performing the selective transform on the transform coefficients.
  • the modified transform coefficients other than the modified transform coefficients located in the left upper end region of the target block may be directly derived as the transform coefficients of the target block.
  • modified transform coefficients for one element of the association vector among the modified transform coefficients located in the upper left target region can be derived, and the derived modified transform coefficients and the transform coefficients
  • the transform coefficient of the target block may be derived based on the modified basis vector.
  • the association vector for the modified basis vector may comprise N elements, the N elements may comprise elements with 1 and / or 0, and the number of one elements may be A can be.
  • the modified basis vector may comprise the A elements.
  • the modified transformation matrix may include N modified basis vectors
  • the association matrix may include N association vectors.
  • the association vectors may include the same number of one elements, and the modified basis vectors may all contain the same number of elements.
  • the association vectors may not include the same number of one elements, and the modified basis vectors may not all contain the same number of elements.
  • the modified transformation matrix may comprise R modified basis vectors, and the association matrix may include R association vectors.
  • the R may be a reduced coefficient, and the R may be less than N.
  • the association vectors may include the same number of one elements, and the modified basis vectors may all contain the same number of elements. Alternatively, the association vectors may not include the same number of one elements, and the modified basis vectors may not all contain the same number of elements.
  • the association vector may be configured such that the elements of 1 are continuous.
  • information about the association vector may be entropy encoded.
  • the information on the association vector may include information indicating a starting point of an element and information indicating the number of elements.
  • the information on the association vector may include information indicating the last position of the element of 1 and information indicating the number of elements of the element.
  • the association vector may be derived based on the size of the upper left target region.
  • the starting point of one element of the association vector and the number of one element can be derived based on the size of the upper left target area.
  • the association vector may be derived based on the intra prediction mode of the target block. For example, based on the intra prediction mode, the starting point of one element of the association vector and the number of one element can be derived. Also, for example, based on whether the intra prediction mode is a non-directional intra prediction mode, the starting point of one element of the association vector and the number of one elements can be derived.
  • the encoding apparatus encodes information on the transform coefficients (S1330).
  • the information on the transform coefficients may include information on the size, position, and the like of the transform coefficients.
  • information about the association vector may be entropy-encoded.
  • the information on the association vector may include information indicating a starting point of an element and information indicating the number of elements.
  • the information on the association vector may include information indicating the last position of the element of 1 and information indicating the number of elements of the element.
  • the image information including information on the transform coefficients and / or information on the association vector may be output in the form of a bit stream.
  • the image information may further include prediction information.
  • the prediction information may include prediction mode information and information on motion information (e.g., when inter prediction is applied) as information related to the prediction procedure.
  • the output bitstream may be transferred to a decoding device via a storage medium or a network.
  • FIG. 12 schematically shows an encoding apparatus for performing a video encoding method according to the present invention.
  • the method disclosed in Fig. 11 can be performed by the encoding apparatus disclosed in Fig.
  • the adding unit of the encoding apparatus of FIG. 12 may perform S1100 of FIG. 11
  • the converting unit of the encoding apparatus may perform S1110
  • the entropy encoding unit of the encoding apparatus may perform S1120 to S1130 can do.
  • a process of deriving a prediction sample may be performed by the predicting unit of the encoding apparatus.
  • FIG. 13 schematically shows a video decoding method by a decoding apparatus according to the present invention.
  • the method disclosed in Fig. 13 can be performed by the decoding apparatus disclosed in Fig.
  • S1300 to S1310 of FIG. 13 may be performed by an entropy decoding unit of the decoding apparatus
  • S1320 may be performed by an inverse transform unit of the decoding apparatus
  • S1330 may be performed by an adding unit of the decoding apparatus.
  • a process of deriving a predictive sample may be performed by a predicting unit of the decoding apparatus.
  • the decoding apparatus derives transform coefficients of the target block from the bitstream (S1300).
  • the decoding apparatus may derive transform coefficients of the target block by decoding information on transform coefficients of the target block received through the bitstream.
  • the information on the transform coefficients of the received target block may be referred to as residual information.
  • the decoding apparatus derives residual samples for the target block based on a selective transform on the transform coefficients (S1310).
  • the selective transform can be performed based on a modified transform matrix
  • the modified transform matrix is a matrix containing a modified basis vector
  • the modified basis vector is N &lt
  • RTI ID 0.0 >Lt
  • RTI ID 0.0 &gt
  • the selective conversion may be performed on the transform coefficients located in the upper left target area of the target block
  • N may be the number of transform coefficients located in the upper left target area.
  • N may be a value obtained by multiplying the width of the upper left target region by the height.
  • the N may be 16 or 64.
  • the decoding apparatus may further include a decoding unit for decoding the transformed coefficients located in the upper left target region of the target block based on the modified transformation matrix and an association matrix including an association vector for the modified basis vector. Selective transformations may be performed to derive modified transform coefficients.
  • the transform coefficients for one element of the association vector among the transform coefficients located in the upper left target region can be derived, and based on the derived transform coefficients and the modified basis vector A modified transform coefficient can be derived.
  • the association vector for the modified basis vector may comprise N elements, the N elements may comprise elements with 1 and / or 0, and the number of one elements may be A can be.
  • the modified basis vector may comprise the A elements.
  • the modified transformation matrix may include N modified basis vectors
  • the association matrix may include N association vectors.
  • the association vectors may include the same number of one elements, and the modified basis vectors may all contain the same number of elements.
  • the association vectors may not include the same number of one elements, and the modified basis vectors may not all contain the same number of elements.
  • the modified transformation matrix may comprise R modified basis vectors, and the association matrix may include R association vectors.
  • the R may be a reduced coefficient, and the R may be less than N.
  • the association vectors may include the same number of one elements, and the modified basis vectors may all contain the same number of elements. Alternatively, the association vectors may not include the same number of one elements, and the modified basis vectors may not all contain the same number of elements.
  • the association vector may be configured such that the elements of 1 are continuous.
  • information on the association vector may be obtained from the bitstream, and the association vector may be derived based on the information on the association vector.
  • the information on the association vector may include information indicating a starting point of an element and information indicating the number of elements.
  • the information on the association vector may include information indicating the last position of the element of 1 and information indicating the number of elements of the element.
  • the association vector may be derived based on the size of the upper left target region.
  • the starting point of one element of the association vector and the number of one element can be derived based on the size of the upper left target area.
  • the association vector may be derived based on the intra prediction mode of the target block. For example, based on the intra prediction mode, the starting point of one element of the association vector and the number of one element can be derived. Also, for example, based on whether the intra prediction mode is a non-directional intra prediction mode, the starting point of one element of the association vector and the number of one elements can be derived.
  • the decoding apparatus can perform the core transform on the target block including the modified transform coefficients to derive the residual samples.
  • the core transformation for the target block may be performed as follows.
  • the decoding apparatus may obtain an AMT flag indicating whether or not Adaptive Multiple Core Transform (AMT) is applied from the bitstream. If the value of the AMT flag is 0, the decoding apparatus obtains DCT type 2
  • the transformed kernel can be derived as the transformed kernel of the target block, and the inverse transform of the target block including the transformed transform coefficients based on the DCT type 2 can be performed to derive the residual samples.
  • the decoding apparatus can construct a conversion subset for the horizontal conversion kernel and a conversion subset for the vertical conversion kernel, and based on the conversion index information obtained from the bitstream, The horizontal conversion kernel and the vertical conversion kernel can be derived and the inverse conversion can be performed on the target block including the modified conversion coefficients based on the horizontal conversion kernel and the vertical conversion kernel to derive the residual samples have.
  • the transformed subset for the horizontal transform kernel and the transformed subset for the vertically transformed kernel may include DCT type 2, DST type 7, DCT type 8, and / or DST type 1 as candidates.
  • the translation index information may also include an AMT vertical flag indicating one of the candidates included in the translation subset for the horizontal translation kernel and an AMT vertical flag indicating one of the candidates included in the translation subset for the vertical translation kernel.
  • the conversion kernel may be called a conversion type or a conversion core.
  • the decoding apparatus generates a reconstructed picture based on the residual samples (S1320).
  • the decoding apparatus may generate a reconstructed picture based on the residual samples.
  • the decoding apparatus may perform inter prediction or intra prediction on a target block based on prediction information received through a bitstream, derive prediction samples, and add the prediction samples and the residual samples
  • the reconstructed picture can be generated. Thereafter, an in-loop filtering procedure such as deblocking filtering, SAO and / or ALF procedures may be applied to the reconstructed picture to improve subjective / objective picture quality as required, as described above.
  • FIG. 14 schematically shows a decoding apparatus for performing an image decoding method according to the present invention.
  • the method disclosed in Fig. 13 can be performed by the decoding apparatus disclosed in Fig.
  • the entropy decoding unit of the decoding apparatus of FIG. 14 may perform S1300 of FIG. 13
  • the inverse transforming unit of FIG. 14 may perform S1310 of FIG. 13
  • the adder of the apparatus can perform S1320 of Fig.
  • a process of deriving a prediction sample may be performed by the predicting unit of the decoding apparatus of Fig.
  • the amount of data to be transmitted for residual processing can be reduced through efficient conversion and the residual coding efficiency can be increased.
  • the above-described method according to the present invention can be implemented in software, and the encoding apparatus and / or decoding apparatus according to the present invention can perform image processing of, for example, a TV, a computer, a smart phone, a set- Device.
  • the above-described method may be implemented by a module (a process, a function, and the like) that performs the above-described functions.
  • the module is stored in memory and can be executed by the processor.
  • the memory may be internal or external to the processor and may be coupled to the processor by any of a variety of well known means.
  • the processor may comprise an application-specific integrated circuit (ASIC), other chipset, logic circuitry and / or a data processing device.
  • the memory may include read-only memory (ROM), random access memory (RAM), flash memory, memory cards, storage media, and / or other storage devices. That is, the embodiments described in the present invention can be implemented and executed on a processor, a microprocessor, a controller, or a chip.
  • the functional units depicted in the figures may be implemented and implemented on a computer, processor, microprocessor, controller, or chip.
  • the decoding apparatus and encoding apparatus to which the present invention is applied include a multimedia broadcasting transmitting and receiving apparatus, a mobile communication terminal, a home cinema video apparatus, a digital cinema video apparatus, a surveillance camera, a video chatting apparatus, (3D) video device, a video telephone video device, a medical video device, and the like, for example, a device, a storage medium, a camcorder, a video-on-demand (VoD) service providing device, an OTT video over the top video device, And may be used to process video signals or data signals.
  • the OTT video (Over the top video) device may include a game console, a Blu-ray player, an Internet access TV, a home theater system, a smart phone, a tablet PC, a DVR (Digital Video Recorder)
  • the processing method to which the present invention is applied may be produced in the form of a computer-executed program, and may be stored in a computer-readable recording medium.
  • the multimedia data having the data structure according to the present invention can also be stored in a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium includes all kinds of storage devices and distributed storage devices in which computer-readable data is stored.
  • the computer-readable recording medium may be, for example, a Blu-ray Disc (BD), a Universal Serial Bus (USB), a ROM, a PROM, an EPROM, an EEPROM, a RAM, a CD- Data storage devices.
  • the computer-readable recording medium includes media implemented in the form of a carrier wave (for example, transmission over the Internet).
  • bit stream generated by the encoding method can be stored in a computer-readable recording medium or transmitted over a wired or wireless communication network.
  • an embodiment of the present invention may be embodied as a computer program product by program code, and the program code may be executed in a computer according to an embodiment of the present invention.
  • the program code may be stored on a carrier readable by a computer.
  • the content streaming system to which the present invention is applied may include an encoding server, a streaming server, a web server, a media repository, a user device, and a multimedia input device.
  • the encoding server compresses content input from multimedia input devices such as a smart phone, a camera, and a camcorder into digital data to generate a bit stream and transmit the bit stream to the streaming server.
  • multimedia input devices such as a smart phone, a camera, a camcorder, or the like directly generates a bitstream
  • the encoding server may be omitted.
  • the bitstream may be generated by an encoding method or a bitstream generating method to which the present invention is applied, and the streaming server may temporarily store the bitstream in the process of transmitting or receiving the bitstream.
  • the streaming server transmits multimedia data to a user device based on a user request through the web server, and the web server serves as a medium for informing the user of what services are available.
  • the web server delivers it to the streaming server, and the streaming server transmits the multimedia data to the user.
  • the content streaming system may include a separate control server. In this case, the control server controls commands / responses among the devices in the content streaming system.
  • the streaming server may receive content from a media repository and / or an encoding server. For example, when receiving the content from the encoding server, the content can be received in real time. In this case, in order to provide a smooth streaming service, the streaming server can store the bit stream for a predetermined time.
  • Examples of the user device include a mobile phone, a smart phone, a laptop computer, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), a navigation device, a slate PC, Such as tablet PCs, ultrabooks, wearable devices (e.g., smartwatches, smart glass, HMDs (head mounted displays)), digital TVs, desktops Computers, and digital signage.
  • PDA personal digital assistant
  • PMP portable multimedia player
  • slate PC Such as tablet PCs, ultrabooks, wearable devices (e.g., smartwatches, smart glass, HMDs (head mounted displays)), digital TVs, desktops Computers, and digital signage.
  • Each of the servers in the content streaming system can be operated as a distributed server. In this case, data received at each server can be distributed.

Abstract

본 발명에 따른 디코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 디코딩 방법은 비트스트림으로부터 대상 블록의 변환 계수들을 도출하는 단계, 상기 변환 계수들에 대한 선택적 변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계, 및 상기 대상 블록에 대한 상기 레지듀얼 샘플들 및 상기 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성하는 단계를 포함하되, 상기 선택적 변환은 수정된 변환 매트릭스를 기반으로 수행되고, 상기 수정된 변환 매트릭스는 수정된 베이시스 벡터를 포함하는 매트릭스이고, 상기 수정된 베이시스 벡터는 N개의 요소들 중 선택된 특정 개수의 요소들을 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

선택적 변환에 기반한 영상 코딩 방법 및 그 장치
본 발명은 영상 코딩 기술에 관한 것으로서 보다 상세하게는 영상 코딩 시스템에서 선택적 변환에 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 변환 효율을 높이는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 기술적 과제는 변환을 통하여 레지듀얼 코딩의 효율을 높이는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 기술적 과제는 선택적 변환(selective transform)에 기반한 영상 코딩 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 디코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 디코딩 방법이 제공된다. 상기 방법은 비트스트림으로부터 대상 블록의 변환 계수들을 도출하는 단계, 상기 변환 계수들에 대한 선택적 변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계, 및 상기 대상 블록에 대한 상기 레지듀얼 샘플들 및 상기 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성하는 단계를 포함하되, 상기 선택적 변환은 수정된 변환 매트릭스를 기반으로 수행되고, 상기 수정된 변환 매트릭스는 수정된 베이시스 벡터를 포함하는 매트릭스이고, 상기 수정된 베이시스 벡터는 N개의 요소들 중 선택된 특정 개수의 요소들을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 영상 디코딩을 수행하는 디코딩 장치가 제공된다. 상기 디코딩 장치는 비트스트림으로부터 대상 블록의 변환 계수들을 도출하는 엔트로피 디코딩부, 상기 변환 계수들에 대한 선택적 변환(selective transform)을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 역변환부, 및 상기 대상 블록에 대한 상기 레지듀얼 샘플들 및 상기 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성하는 가산부를 포함하되, 상기 선택적 변환은 수정된(modified) 변환 매트릭스(transform matrix)를 기반으로 수행되고, 상기 수정된 변환 매트릭스는 수정된 베이시스 벡터를 포함하는 매트릭스이고, 상기 수정된 베이시스 벡터는 N개의 요소들 중 선택된 특정 개수의 요소들을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 인코딩 장치에 의하여 수행되는 비디오 인코딩 방법을 제공한다. 상기 방법은 대상 블록의 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계, 상기 레지듀얼 샘플들에 대한 선택적 변환(selective transform)을 기반으로 상기 대상 블록의 변환 계수들을 도출하는 단계, 및 상기 변환 계수들에 대한 정보를 인코딩하는 단계를 포함하되, 상기 선택적 변환은 수정된(modified) 변환 매트릭스(transform matrix)를 기반으로 수행되고, 상기 수정된 변환 매트릭스는 수정된 베이시스 벡터를 포함하는 매트릭스이고, 상기 수정된 베이시스 벡터는 N개의 요소들 중 선택된 특정 개수의 요소들을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 비디오 인코딩 장치를 제공한다. 상기 인코딩 장치는 대상 블록의 레지듀얼 샘플들을 도출하는 가산부, 상기 레지듀얼 샘플들에 대한 선택적 변환(selective transform)을 기반으로 상기 대상 블록의 변환 계수들을 도출하는 변환부, 및 상기 변환 계수들에 대한 정보를 인코딩하는 엔트로피 인코딩부를 포함하되, 상기 선택적 변환은 수정된(modified) 변환 매트릭스(transform matrix)를 기반으로 수행되고, 상기 수정된 변환 매트릭스는 수정된 베이시스 벡터를 포함하는 매트릭스이고, 상기 수정된 베이시스 벡터는 N개의 요소들 중 선택된 특정 개수의 요소들을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 효율적인 변환을 통하여 레지듀얼 처리를 위해 전송되어야 하는 데이터량을 줄일 수 있고, 레지듀얼 코딩 효율을 높일 수 있다.
본 발명에 따르면 선택된 특정 개수의 요소들을 포함하는 베이시스 벡터로 구성된 변환 매트릭스를 기반으로 비분리 변환을 수행할 수 있고, 이를 통하여 비분리 변환을 위한 메모리 로드 및 계산 복잡도를 줄일 수 있고, 레지듀얼 코딩 효율을 높일 수 있다.
본 발명에 따르면 단순화된 구조의 변환 매트릭스를 기반으로 비분리 변환을 수행할 수 있고, 이를 통하여 레지듀얼 처리를 위해 전송되어야 하는 데이터량을 줄일 수 있고, 레지듀얼 코딩 효율을 높일 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 본 발명에 따른 다중 변환 기법을 개략적으로 나타낸다.
도 4는 65개의 예측 방향의 인트라 방향성 모드들을 예시적으로 나타낸다.
도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 일 실시예에 따른 선택적 변환(selective transform)을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 상기 선택적 변환을 2차 변환으로 적용한 다중 변환 기법을 개략적으로 나타낸다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 대상 블록을 기반으로 변환 계수의 배열을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 상기 간소화 변환 및 상기 선택적 변환이 결합된 변환을 통하여 변환 계수들을 도출하는 일 예를 나타낸다.
도 9는 상기 선택적 변환을 통하여 변환 계수들을 도출하는 일 예를 나타낸다.
도 10은 연관 벡터에 대한 2개의 팩터들을 기반으로 상기 연관 벡터를 도출하여 선택적 변환을 수행하는 일 예를 나타낸다.
도 11은 본 발명에 따른 인코딩 장치에 의한 영상 인코딩 방법을 개략적으로 나타낸다.
도 12는 본 발명에 따른 영상 인코딩 방법을 수행하는 인코딩 장치를 개략적으로 나타낸다.
도 13은 본 발명에 따른 디코딩 장치에 의한 영상 디코딩 방법을 개략적으로 나타낸다.
도 14는 본 발명에 따른 영상 디코딩 방법을 수행하는 디코딩 장치를 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.
한편, 본 발명은 비디오/영상 코딩에 관한 것이다. 예를 들어, 본 발명에서 개시된 방법/실시예는 VVC (versatile video coding) 표준 또는 차세대 비디오/이미지 코딩 표준에 개시된 방법에 적용될 수 있다.
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), 레지듀얼 처리부(120), 엔트로피 인코딩부(130), 가산부(140), 필터부(150) 및 메모리(160)을 포함할 수 있다. 레지듀얼 처리부(120)는 감산부(121), 변환부(122), 양자화부(123), 재정렬부(124), 역양자화부(125) 및 역변환부(126)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(121)는 원본 샘플과 예측 샘플 간의 차이인 레지듀얼 샘플을 생성한다. 스킵 모드가 적용되는 경우에는, 상술한 바와 같이 레지듀얼 샘플을 생성하지 않을 수 있다.
변환부(122)는 변환 블록 단위로 레지듀얼 샘플을 변환하여 변환 계수(transform coefficient)를 생성한다. 변환부(122)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) 변환 커널을 이용하여 변환되고, 그 외의 경우라면 레지듀얼 샘플은 DCT(Discrete Cosine Transform) 변환 커널을 이용하여 변환할 수 있다.
양자화부(123)는 변환 계수들을 양자화하여, 양자화된 변환 계수를 생성할 수 있다.
재정렬부(124)는 양자화된 변환 계수를 재정렬한다. 재정렬부(124)는 계수들 스캐닝(scanning) 방법을 통해 블록 형태의 양자화된 변환 계수들을 1차원 벡터 형태로 재정렬할 수 있다. 여기서 재정렬부(124)는 별도의 구성으로 설명하였으나, 재정렬부(124)는 양자화부(123)의 일부일 수 있다.
엔트로피 인코딩부(130)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(130)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(125)는 양자화부(123)에서 양자화된 값(양자화된 변환 계수)들을 역양자화하고, 역변환부(126)는 역양자화부(125)에서 역양자화된 값들을 역변환하여 레지듀얼 샘플을 생성한다.
가산부(140)는 레지듀얼 샘플과 예측 샘플을 합쳐서 픽처를 복원한다. 레지듀얼 샘플과 예측 샘플은 블록 단위로 더해져서 복원 블록이 생성될 수 있다. 여기서 가산부(140)는 별도의 구성으로 설명하였으나, 가산부(140)는 예측부(110)의 일부일 수 있다. 한편, 가산부(140)는 복원부 또는 복원 블록 생성부로 불릴 수도 있다.
복원된 픽처(reconstructed picture)에 대하여 필터부(150)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(150)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(150)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)는 재정렬부(221), 역양자화부(222), 역변환부(223)을 포함할 수 있다.
비디오 정보를 포함하는 비트스트림이 입력되면, 비디오 디코딩 장치(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.
한편, 상술한 변환을 통하여 상기 현재 블록의 레지듀얼 블록에 대한 저주파수(lower frequency)의 변환 계수들이 도출될 수 있고, 상기 레지듀얼 블록에 끝에는 제로 테일(zero tail) 이 도출될 수 있다.
구체적으로, 상기 변환은 두가지 주요 과정들로 구성될 수 있는바, 상기 주요 과정들은 핵심 변환(core transform) 및 2차 변환(secondary transform)을 포함할 수 있다. 상기 핵심 변환(core transform) 및 상기 2차 변환을 포함하는 변환은 다중 변환 기법이라고 나타낼 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 다중 변환 기법을 개략적으로 나타낸다.
도 3을 참조하면, 변환부는 상술한 도 1의 인코딩 장치 내의 변환부에 대응될 수 있고, 역변환부는 상술한 도 1의 인코딩 장치 내의 역변환부 또는 도 2의 디코딩 장치 내의 역변환부에 대응될 수 있다.
변환부는 레지듀얼 블록 내의 레지듀얼 샘플들(레지듀얼 샘플 어레이)를 기반으로 1차 변환을 수행하여 (1차) 변환 계수들을 도출할 수 있다(S310). 여기서 상기 1차 변환은 적응적 다중 핵심 변환(Adaptive Multiple core Transform, AMT)을 포함할 수 있다. 상기 적응적 다중 핵심 변환은 MTS(Multiple Transform Set)이라고 나타낼 수도 있다.
상기 적응적 다중 핵심 변환은 DCT(Discrete Cosine Transform) 타입 2과 DST(Discrete Sine Transform) 타입 7, DCT 타입 8, 및/또는 DST 타입 1을 추가적으로 사용하여 변환하는 방식을 나타낼 수 있다. 즉, 상기 적응적 다중 핵심 변환은 상기 DCT 타입 2, 상기 DST 타입 7, 상기 DCT 타입 8 및 상기 DST 타입 1 중 선택된 복수의 변환 커널들을 기반으로 공간 도메인의 레지듀얼 신호(또는 레지듀얼 블록)를 주파수 도메인의 변환 계수들(또는 1차 변환 계수들)로 변환하는 변환 방법을 나타낼 수 있다. 여기서 상기 1차 변환 계수들은 변환부 입장에서 임시 변환 계수들로 불릴 수 있다.
다시 말하면, 기존의 변환 방법이 적용되는 경우, DCT 타입 2를 기반으로 레지듀얼 신호(또는 레지듀얼 블록)에 대한 공간 도메인에서 주파수 도메인으로의 변환이 적용되어 변환 계수들이 생성될 수 있었다. 이와 달리, 상기 적응적 다중 핵심 변환이 적용되는 경우, DCT 타입 2, DST 타입 7, DCT 타입 8, 및/또는 DST 타입 1 등을 기반으로 레지듀얼 신호(또는 레지듀얼 블록)에 대한 공간 도메인에서 주파수 도메인으로의 변환이 적용되어 변환 계수들(또는 1차 변환 계수들)이 생성될 수 있다. 여기서, DCT 타입 2, DST 타입 7, DCT 타입 8, 및 DST 타입 1 등은 변환 타입, 변환 커널(kernel) 또는 변환 코어(core)라고 불릴 수 있다.
참고로, 상기 DCT/DST 변환 타입들은 기저 함수들(basis functions)을 기반으로 정의될 수 있으며, 상기 기저 함수들은 다음 표와 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2018016437-appb-T000001
상기 적응적 다중 핵심 변환이 수행되는 경우, 상기 변환 커널들 중 대상 블록에 대한 수직 변환 커널 및 수평 변환 커널이 선택될 수 있고, 상기 수직 변환 커널을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 수직 변환이 수행되고, 상기 수평 변환 커널을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 수평 변환이 수행될 수 있다. 여기서, 상기 수평 변환은 상기 대상 블록의 수평 성분들에 대한 변환을 나타낼 수 있고, 상기 수직 변환은 상기 대상 블록의 수직 성분들에 대한 변환을 나타낼 수 있다. 상기 수직 변환 커널/수평 변환 커널은 레지듀얼 블록을 에워싸는(encompass) 대상 블록(CU 또는 서브블록)의 예측 모드 및/또는 변환 서브셋을 가리키는 변환 인덱스를 기반으로 적응적으로 결정될 수 있다.
예를 들어, 상기 적응적 다중 핵심 변환은 대상 블록의 폭(width) 및 높이(height)가 모두 64보다 작거나 같은 경우에 적용될 수 있고, 상기 대상 블록의 상기 적응적 다중 핵심 변환이 적용되는지 여부는 CU 레벨 플래그를 기반으로 결정될 수 있다. 구체적으로, 상기 CU 레벨 플래그가 0 인 경우, 상술한 기존의 변환 방법이 적용될 수 있다. 즉, 상기 CU 레벨 플래그가 0 인 경우, 상기 DCT 타입 2를 기반으로 레지듀얼 신호(또는 레지듀얼 블록)에 대한 공간 도메인에서 주파수 도메인으로의 변환이 적용되어 변환 계수들이 생성될 수 있고, 상기 변환 계수들이 인코딩될 수 있다. 한편, 여기서 상기 대상 블록은 CU 일 수 있다. 상기 CU 레벨 플래그가 0 인 경우, 상기 적응적 다중 핵심 변환이 상기 대상 블록에 적용될 수 있다.
또한, 상기 적응적 다중 핵심 변환이 적용되는 대상 블록의 루마 블록의 경우, 두 개의 추가적인 플래그들이 시그널링될 수 있고, 상기 플래그들을 기반으로 수직 변환 커널 및 수평 변환 커널이 선택될 수 있다. 상기 수직 변환 커널에 대한 플래그는 AMT 수직 플래그라고 나타낼 수 있고, AMT_TU_vertical_flag (또는 EMT_TU_vertical_flag) 는 상기 AMT 수직 플래그의 신텍스 요소(syntax element)를 나타낼 수 있다. 상기 수평 변환 커널에 대한 플래그는 AMT 수평 플래그라고 나타낼 수 있고, AMT_TU_horizontal_flag (또는 EMT_TU_horizontal_flag) 는 상기 AMT 수평 플래그의 신텍스 요소를 나타낼 수 있다. 상기 AMT 수직 플래그는 상기 수직 변환 커널에 대한 변환 서브셋에 포함된 변환 커널 후보들 중 하나의 변환 커널 후보를 가리킬 수 있고, 상기 AMT 수직 플래그가 가리키는 변환 커널 후보는 상기 대상 블록에 대한 수직 변환 커널로 도출될 수 있다. 또한, 상기 AMT 수평 플래그는 상기 수평 변환 커널에 대한 변환 서브셋에 포함된 변환 커널 후보들 중 하나의 변환 커널 후보를 가리킬 수 있고, 상기 AMT 수평 플래그가 가리키는 변환 커널 후보는 상기 대상 블록에 대한 수평 변환 커널로 도출될 수 있다. 한편, 상기 AMT 수직 플래그는 MTS 수직 플래그라고 나타낼 수도 있으며, 상기 AMT 수평 플래그는 MTS 수평 플래그라고 나타낼 수도 있다.
한편, 3개의 변환 서브셋들이 기설정될 수 있고, 상기 대상 블록에 적용된 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 변환 서브셋들 중 하나가 상기 수직 변환 커널에 대한 변환 서브셋으로 도출될 수 있다. 또한, 상기 대상 블록에 적용된 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 변환 서브셋들 중 하나가 상기 수평 변환 커널에 대한 변환 서브셋으로 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 기설정된 변환 서브셋들은 다음의 표와 같이 도출될 수 있다.
Figure PCTKR2018016437-appb-T000002
표 2를 참조하면 인덱스 값이 0 인 변환 서브셋은 DST 타입 7 및 DCT 타입 8을 변환 커널 후보로 포함하는 변환 서브셋을 나타낼 수 있고, 인덱스 값이 1 인 변환 서브셋은 DST 타입 7 및 DST 타입 1을 변환 커널 후보로 포함하는 변환 서브셋을 나타낼 수 있고, 인덱스 값이 2 인 변환 서브셋은 DST 타입 7 및 DCT 타입 8을 변환 커널 후보로 포함하는 변환 서브셋을 나타낼 수 있다.
상기 대상 블록에 적용된 인트라 예측 모드를 기반으로 도출되는 상기 수직 변환 커널에 대한 변환 서브셋 및 상기 수평 변환 커널에 대한 변환 서브셋은 다음의 표와 같이 도출될 수 있다.
Figure PCTKR2018016437-appb-T000003
여기서, V 는 상기 수직 변환 커널에 대한 변환 서브셋을 나타내고, H는 상기 수평 변환 커널에 대한 변환 서브셋을 나타낸다.
상기 대상 블록에 대한 AMT 플래그(또는 EMT_CU_flag)의 값이 1인 경우, 표 3에 도시된 것과 같이 상기 대상 블록의 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 수직 변환 커널에 대한 변환 서브셋 및 상기 수평 변환 커널에 대한 변환 서브셋이 도출될 수 있다. 이 후, 상기 수직 변환 커널에 대한 변환 서브셋에 포함된 변환 커널 후보들 중 상기 대상 블록의 AMT 수직 플래그가 가리키는 변환 커널 후보가 상기 대상 블록의 수직 변환 커널로 도출될 수 있고, 상기 수평 변환 커널에 대한 변환 서브셋에 포함된 변환 커널 후보들 중 상기 대상 블록의 AMT 수평 플래그가 가리키는 변환 커널 후보가 상기 대상 블록의 수평 변환 커널로 도출될 수 있다. 한편, 상기 AMT 플래그는 MTS 플래그라고 나타낼 수도 있다.
참고로, 예를 들어, 인트라 예측 모드는 2개의 비방향성(non-directional, 또는 비각도성(non-angular)) 인트라 예측 모드들과 65개의 방향성(directional, 또는 각도성(angular)) 인트라 예측 모드들을 포함할 수 있다. 상기 비방향성 인트라 예측 모드들은 0번인 플래너(planar) 인트라 예측 모드 및 1번인 DC 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 방향성 인트라 예측 모드들은 2번 내지 66번의 65개의 인트라 예측 모드들을 포함할 수 있다. 다만, 이는 예시로서 본 발명은 인트라 예측 모드들의 수가 다른 경우에도 적용될 수 있다. 한편, 경우에 따라 67번 인트라 예측 모드가 더 사용될 수 있으며, 상기 67번 인트라 예측 모드는 LM(linear model) 모드를 나타낼 수 있다.
도 4는 65개의 예측 방향의 인트라 방향성 모드들을 예시적으로 나타낸다.
도 4를 참조하면, 좌상향 대각 예측 방향을 갖는 34번 인트라 예측 모드를 중심으로 수평 방향성(horizontal directionality)을 갖는 인트라 예측 모드와 수직 방향성(vertical directionality)을 갖는 인트라 예측 모드를 구분할 수 있다. 도 4의 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 33번 인트라 예측 모드는 수평 방향성, 34번 내지 66번 인트라 예측 모드는 수직 방향성을 갖는다. 18번 인트라 예측 모드와 50번 인트라 예측 모드는 각각 수평 인트라 예측 모드(horizontal intra prediction mode), 수직 인트라 예측 모드(vertical intra prediction mode)를 나타내며, 2번 인트라 예측 모드는 좌하향 대각 인트라 예측 모드, 34번 인트라 예측 모드는 좌상향 대각 인트라 예측 모드, 66번 인트라 예측 모드는 우상향 대각 인트라 예측 모드라고 불릴 수 있다.
변환부는 상기 (1차) 변환 계수들을 기반으로 2차 변환을 수행하여 (2차) 변환 계수들을 도출할 수 있다(S320). 상기 1차 변환이 공간 도메인에서 주파수 도메인으로의 변환이었다면, 상기 2차 변환은 주파수 도메인에서 주파수 도메인으로의 변환으로 볼 수 있다. 상기 2차 변환은 비분리 변환(non-separable transform)을 포함할 수 있다. 이 경우 상기 2차 변환은 비분리 2차 변환(non-separable secondary transform, NSST) 또는 MDNSST(mode-dependent non-separable secondary transform)이라고 불릴 수 있다. 상기 비분리 2차 변환은 상기 1차 변환을 통하여 도출된 (1차) 변환 계수들을 비분리 변환 매트릭스(non-separable transform matrix)를 기반으로 2차 변환하여 레지듀얼 신호에 대한 변환 계수들(또는 2차 변환 계수들)을 생성하는 변환을 나타낼 수 있다. 여기서, 상기 비분리 변환 매트릭스를 기반으로 상기 (1차) 변환 계수들에 대하여 수직 변환 및 수평 변환을 분리하여(또는 수평 수직 변환을 독립적으로) 적용하지 않고 한번에 변환을 적용할 수 있다. 다시 말해, 상기 비분리 2차 변환은 상기 비분리 변환 매트릭스를 기반으로 상기 (1차) 변환 계수들의 수직 성분 및 수평 성분 분리하지 않고 같이 변환하여 변환 계수들(또는 2차 변환 계수들)을 생성하는 변환 방법을 나타낼 수 있다. 상기 비분리 2차 변환은 (1차) 변환 계수들로 구성된 블록(이하, 변환 계수 블록 또는 대상 블록이라고 불릴 수 있다)의 좌상단(top-left) 영역에 대하여 적용될 수 있다. 예를 들어, 상기 변환 계수 블록의 너비(W) 및 높이(H)가 둘 다 8 이상인 경우, 8×8 비분리 2차 변환이 상기 변환 계수 블록의 좌상단 8×8 영역(이하 좌상단 대상 영역)에 대하여 적용될 수 있다. 또한, 상기 변환 계수 블록의 너비(W) 및 높이(H)가 둘 다 4 이상 이면서, 상기 변환 계수 블록의 너비(W) 또는 높이(H)가 8보다 작은 경우, 4×4 비분리 2차 변환이 상기 변환 계수 블록의 좌상단 min(8,W)×min(8,H) 영역에 대하여 적용될 수 있다.
구체적으로 예를 들어, 4×4 입력 블록이 사용되는 경우 비분리 2차 변환은 다음과 같이 수행될 수 있다.
상기 4×4 입력 블록 X는 다음과 같이 나타내어질 수 있다.
Figure PCTKR2018016437-appb-M000001
상기 X를 벡터 형태로 나타내는 경우, 벡터
Figure PCTKR2018016437-appb-I000001
는 다음과 같이 나타내어질 수 있다.
Figure PCTKR2018016437-appb-M000002
이 경우, 상기 2차 비분리 변환은 다음과 같이 계산될 수 있다.
Figure PCTKR2018016437-appb-M000003
여기서,
Figure PCTKR2018016437-appb-I000002
는 변환 계수 벡터를 나타내고, T는 16×16 (비분리) 변환 매트릭스를 나타낸다.
상기 수학식3을 통하여 통하여 16×1 변환 계수 벡터
Figure PCTKR2018016437-appb-I000003
가 도출될 수 있으며, 상기
Figure PCTKR2018016437-appb-I000004
는 스캔 순서(수평, 수직, 대각(diagonal) 등)를 통하여 4×4 블록으로 재구성(re-organized)될 수 있다. 다만, 상술한 계산은 예시로서 비분리 2차 변환의 계산 복잡도를 줄이기 위하여 HyGT(Hypercube-Givens Transform) 등이 비분리 2차 변환의 계산을 위하여 사용될 수도 있다.
한편, 상기 비분리 2차 변환은 모드 기반(mode dependent)하게 변환 커널(또는 변환 코어, 변환 타입)이 선택될 수 있다. 여기서 모드는 인트라 예측 모드 및/또는 인터 예측 모드를 포함할 수 있다.
상술한 바와 같이 상기 비분리 2차 변환은 상기 변환 계수 블록의 너비(W) 및 높이(H)를 기반으로 결정된 8×8 변환 또는 4×4 변환에 기반하여 수행될 수 있다. 즉, 상기 비분리 2차 변환은 8×8 서브블록 사이즈 또는 4×4 서브블록 사이즈에 기반하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 모드 기반 변환 커널 선택을 위하여, 8×8 서브블록 사이즈 및 4×4 서브블록 사이즈 둘 다에 대하여 비분리 2차 변환을 위한 3개씩 35개 세트의 비분리 2차 변환 커널들이 구성될 수 있다. 즉, 8×8 서브블록 사이즈에 대하여 35개의 변환 세트가 구성되고, 4×4 서브블록 사이즈에 대하여 35개의 변환 세트가 구성될 수 있다. 이 경우 8×8 서브블록 사이즈에 대한 35개의 변환 세트에는 각각 3개씩의 8×8 변환 커널들이 포함될 수 있고, 이 경우 4×4 서브블록 사이즈에 대한 35개의 변환 세트에는 각각 3개씩의 4×4 변환 커널들이 포함될 수 있다. 다만, 상기 변환 서브블록 사이즈, 상기 세트의 수 및 세트 내 변환 커널들의 수는 예시로서 8×8 또는 4×4 이외의 사이즈가 사용될 수 있고, 또는 n개의 세트들이 구성되고, 각 세트 내에 k개의 변환 커널들이 포함될 수도 있다.
상기 변환 세트는 NSST 세트라고 불릴 수 있고, 상기 NSST 세트 내의 변환 커널은 NSST 커널이라고 불릴 수 있다. 상기 변환 세트들 중 특정 세트의 선택은 예를 들어, 대상 블록(CU 또는 서브블록)의 인트라 예측 모드에 기반하여 수행될 수 있다.
이 경우, 상기 35개의 변환 세트들과 상기 인트라 예측 모드들 간의 매핑(mapping)은 예를 들어 다음 표와 같이 나타내어질 수 있다. 참고로, 대상 블록에 LM 모드가 적용되는 경우 상기 대상 블록에 대하여는 2차 변환이 적용되지 않을 수 있다.
Figure PCTKR2018016437-appb-T000004
한편, 특정 세트가 사용되는 것으로 결정되면, 비분리 2차 변환 인덱스를 통하여 상기 특정 세트 내 k개의 변환 커널들 중 하나가 선택될 수 있다. 인코딩 장치는 RD(rate-distortion) 체크 기반으로 특정 변환 커널을 가리키는 비분리 2차 변환 인덱스를 도출할 수 있으며, 상기 비분리 2차 변환 인덱스를 디코딩 장치로 시그널링할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 비분리 2차 변환 인덱스를 기반으로 특정 세트 내 k개의 변환 커널들 중 하나를 선택할 수 있다. 예를 들어, NSST 인덱스 값 0은 첫번째 비분리 2차 변환 커널을 가리킬 수 있고, NSST 인덱스 값 1은 두번째 비분리 2차 변환 커널을 가리킬 수 있으며, NSST 인덱스 값 2는 세번째 비분리 2차 변환 커널을 가리킬 수 있다. 또는 NSST 인덱스 값 0은 대상 블록에 대하여 첫번째 비분리 2차 변환이 적용되지 않음을 가리킬 수 있고, NSST 인덱스 값 1 내지 3은 상기 3개의 변환 커널들을 가리킬 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 변환부는 선택된 변환 커널들을 기반으로 상기 비분리 2차 변환을 수행하고 (2차) 변환 계수들을 획득할 수 있다. 상기 변환 계수들은 상술한 바와 같이 양자화부를 통하여 양자화된 변환 계수들로 도출될 수 있고, 인코딩되어 디코딩 장치로 시그널링 및 인코딩 장치 내의 역양자화/역변환부로 전달될 수 있다.
한편, 2차 변환이 생략되는 경우, 상기 1차 (분리) 변환의 출력인 (1차) 변환 계수들이 상술한 바와 같이 양자화부를 통하여 양자화된 변환 계수들로 도출될 수 있고, 인코딩되어 디코딩 장치로 시그널링 및 인코딩 장치 내의 역양자화/역변환부로 전달될 수 있다.
역변환부는 상술한 변환부에서 수행된 절차의 역순으로 일련의 절차를 수행할 수 있다. 역변환부는 (역양자화된) 변환 계수들을 수신하여, 2차 (역)변환을 수행하여 (1차) 변환 계수들을 도출하고(S350), 상기 (1차) 변환 계수들에 대하여 1차 (역)변환을 수행하여 레지듀얼 블록(레지듀얼 샘플들)을 획득할 수 있다(S360). 여기서 상기 1차 변환 계수들은 역변환부 입장에서 수정된(modified) 변환 계수들로 불릴 수 있다. 인코딩 장치 및 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 블록과 예측된 블록을 기반으로 복원 블록을 생성하고, 이를 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있음은 상술한 바와 같다.
한편, 상술한 바와 같이 2차 (역)변환이 생략되는 경우 (역양자화된) 변환 계수들을 수신하여 상기 1차 (분리) 변환을 수행하여 레지듀얼 블록(레지듀얼 샘플들)을 획득할 수 있다. 인코딩 장치 및 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 블록과 예측된 블록을 기반으로 복원 블록을 생성하고, 이를 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있음은 상술한 바와 같다.
도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 일 실시예에 따른 선택적 변환(selective transform)을 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서에서 "대상 블록"은 코딩이 수행되는 현재 블록 또는 레지듀얼 블록을 의미할 수 있다.
도 5a는 변환을 통하여 변환 계수들을 도출하는 일 예를 나타낸다.
비디오 코딩에서의 변환(transform)은 도 5a에 도시된 것과 같이 입력 벡터 R 을 변환 매트릭스(transform matrix)를 기반으로 변환하여 입력 벡터 R 에 대한 변환 계수 벡터 C 를 생성하는 과정을 나타낼 수 있다. 상기 입력 벡터 R 은 1차 변환 계수들을 나타낼 수도 있다. 또는, 상기 입력 벡터 R 은 레지듀얼 벡터, 즉, 레지듀얼 샘플들을 나타낼 수도 있다. 한편, 상기 변환 계수 벡터 C 는 출력 벡터 C 라고 나타낼 수도 있다.
도 5b는 변환을 통하여 변환 계수들을 도출하는 구체적인 예를 나타낸다. 도 5b는 도 5a에 도시된 변환 과정을 구체적으로 나타낸다. 도 3에서 전술한 바와 같이, 비분리 2차 변환(이하 'NSST'라 한다)에 있어서, 1차 변환을 적용하여 획득한 변환 계수들의 블록 데이터를 M x M 블록들로 분할한 후, 각 M x M 블록에 대하여 M2 x M2 NSST가 수행될 수 있다. M은 예를 들어 4 또는 8 일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 상기 M2 은 N 일 수 있다. 이 경우, 도 5b에 도시된 것과 같이 상기 입력 벡터 R 은 (1차) 변환 계수 r1 내지 rN 을 포함하는 (1xN) 차원 벡터일 수 있고, 상기 변환 계수 벡터 C 는 변환 계수 c1 내지 cN 을 포함하는 (Nx1) 차원 벡터일 수 있다. 즉, 상기 입력 벡터 R 은 N개의 (1차) 변환 계수 r1 내지 rN 을 포함할 수 있고, 상기 입력 벡터 R 의 사이즈는 1xN 일 수 있다. 또한, 상기 변환 계수 벡터 C 는 N개의 변환 계수 c1 내지 cN 을 포함할 수 있고, 상기 변환 계수 벡터 C 의 사이즈는 Nx1 일 수 있다.
상기 변환 계수 벡터 C 를 도출하기 위하여 상기 입력 벡터 R 은 상기 변환 매트릭스를 통과할 수 있다. 즉, 상기 입력 벡터 R 은 상기 변환 매트릭스를 기반으로 상기 변환 계수 벡터 C 가 도출될 수 있다.
한편, 상기 변환 매트릭스는 N개의 베이시스 벡터들(basis vectors) B1 내지 BN 을 포함할 수 있다. 도 5b에 도시된 것과 같이 상기 베이시스 벡터들 B1 내지 BN 은 (1xN) 차원 벡터들일 수 있다. 즉, 상기 베이시스 벡터들 B1 내지 BN 의 사이즈는 1xN 일 수 있다. 상기 입력 벡터 R의 (1차) 변환 계수들과 상기 변환 매트릭스의 상기 베이시스 벡터들 각각을 기반으로 변환 계수 벡터 C가 생성될 수 있다. 예를 들어, 상기 입력 벡터와 각 베이시스 벡터와의 내적(inner product)은 상기 변환 계수 벡터 C로 도출될 수 있다.
한편, 상술한 변환에는 2가지 메인 이슈들(main issues)이 발생된다. 구체적으로, 출력 벡터를 생성하기 위하여 필요한 곱셈 및 덧셈의 횟수와 관련하여 높은 계산 복잡도와 생성된 계수들을 저장하기 위한 메모리 요구(memory requirement) 가 메인 이슈로 발생될 수 있다.
예를 들어, 분리 변환(separable transform) 및 비분리 변환(non separable transform)에 필요한 계산 복잡도 및 메모리 요구는 다음의 표와 같이 도출될 수 있다.
Figure PCTKR2018016437-appb-T000005
표 5를 참조하면 상기 분리 변환을 통하여 생성된 계수들을 저장하기 위한 대한 메모리는 N2 가 요구될 수 있고, 상기 계산 횟수는 2N3 일 수 있다. 상기 계산 횟수는 계산 복잡도를 나타낸다. 또한, 상기 비분리 변환을 통하여 생성된 계수들을 저장하기 위한 대한 메모리는 N4 가 요구될 수 있고, 상기 계산 횟수는 N4 일 수 있다. 상기 계산 횟수는 계산 복잡도를 나타낸다. 즉, 상기 계산 횟수가 많을수록 계산 복잡도가 높을 수 있고, 상기 계산 횟수가 적을수록 상기 계산 복잡도가 낮을 수 있다.
상기 표 5에 도시된 것과 같이 상기 분리 변환 대비 상기 비분리 변환을 위한 메모리 요구 및 계산 횟수는 크게 증가될 수 있다. 또한, 상기 비분리 변환이 수행되는 대상 블록의 사이즈가 증가할수록, 즉, 상기 N 이 커질수록 상기 분리 변환을 위한 메모리 요구 및 계산횟수와 상기 비분리 변환을 위한 메모리 요구 및 계산횟수 사이의 불일치는 증가할 수 있다.
상기 비분리 변환은 분리 변환과 비교하여 더 나은 코딩 이득(coding gain)을 제공하지만, 상기 표 5에 도시된 것과 같이 상기 비분리 변환의 계산 복잡도로 인하여 기존 비디오 코딩 표준에서는 상기 비분리 변환이 사용되지 않았고, 또한, 분리 변환의 계산 복잡도도 대상 블록의 사이즈가 커질수록 증가하는바, 기존 HEVC 표준에서는 상기 분리 변환이 사이즈가 32x32 사이즈 이하인 대상 블록에서만 사용되도록 제한되었다.
이에, 본 발명은 선택적 변환을 제안한다. 상기 선택적 변환은 계산 복잡도 및 메모리 요구를 크게 줄일 수 있고, 이를 통하여 계산 집약적인 변환 블록의 효율성을 증가시키고 코딩 효율을 향상시키는 효과를 발생시킬 수 있다. 즉, 상기 선택적 변환은 사이즈가 큰 블록의 변환 또는 비분리 변환 시 발생하는 연산 복잡도(complexity) 이슈를 해소하기 위해 이용될 수 있다. 상기 선택적 변환은 1차 변환(또는 핵심 변환(core transform)이라고 지칭될 수 있다), 2차 변환 등 어떠한 유형의 변환에도 이용될 수 있다. 예를 들어, 상기 선택적 변환은 인코딩 장치/디코딩 장치에 대한 상기 핵심 변환으로 적용될 수 있고, 인코딩 시간/디코딩 시간을 크게 줄이는 효과를 발생시킬 수 있다.
도 5c는 상기 선택적 변환을 통하여 변환 계수들을 도출하는 일 예를 나타낸다. 상기 선택적 변환은 선택적인 개수의 요소들을 포함하는 베이시스 벡터를 포함하는 변환 매트릭스를 기반으로 대상 블록에 대하여 수행되는 변환을 의미할 수 있다.
간소화 변환은 변환 매트릭스의 베이시스 벡터의 N개의 요소들 중 중복되거나 중요하지 않은 요소가 포함될 수 있고, 상기 요소를 제외하여 계산 복잡도 및 메모리 요구를 줄일 수 있다는 동기(motivation)를 통하여 제안된 방안이다. 예를 들어, 도 5c 를 참조하면 베이시스 벡터 B1 의 N개의 요소들 중 Z0 개의 요소들은 중요하지 않은 요소들일 수 있고, 이 경우, N1개의 요소들만을 포함하는 트렁케이티드(truncated) 베이시스 벡터 B1 이 도출될 수 있다. 여기서, 상기 N1 은 N-Z0 일 수 있다. 상기 트렁케이티드 베이시스 벡터 B1 은 수정된(modified) 베이시스 벡터 B1 이라고 나타낼 수 있다.
도 5c 를 참조하면 상기 입력 벡터 R 에 상기 수정된 베이시스 벡터 B1 이 변환 매트릭스의 일부로 적용되는 경우, 변환 계수 C1 이 도출될 수 있다. 실험 결과, 상기 변환 계수 C1 은 상기 입력 벡터 R 에 기존의 베이시스 벡터 B1 이 변환 매트릭스의 일부로 적용되어 도출되는 변환 계수 C1 과 동일한 값임이 관찰된다. 즉, 각 베이시스 벡터의 미미한 요소가 0이라고 가정하여 결과를 도출하는 것이 결과의 큰 차이없이 필요한 곱셈의 횟수를 크게 줄일 수 있음을 의미한다. 또한, 다음으로 이 연산을 위해 저장해야 하는 요소(즉, 변환 매트릭스의 요소)의 수를 줄일 수 있다.
베이시스 벡터의 요소들 중 중요하지 않은 요소(또는 의미 있는 요소)의 위치를 정의하기 위하여 연관 벡터(association vector)가 제안된다. 상기 N1 차원의 수정된 베이시스 벡터 B1을 도출하기 위하여 (1xN) 차원의 연관 벡터 A1이 고려될 수 있다. 즉, 1xN1 사이즈의 수정된 베이시스 벡터 B1(즉, N1개의 요소들을 포함하는 수정된 베이시스 벡터 B1)을 도출하기 위하여 1xN 사이즈의 연관 벡터 A1 이 고려될 수 있다.
도 5c를 참조하면 상기 입력 벡터 R 에 상기 베이시스 벡터 B1 내지 BN 각각에 대한 연관 벡터가 적용되어 도출된 값들이 상기 베이시스 벡터들로 전달될 수 있다. 이를 통하여, 상기 입력 벡터 R 의 일부 요소만 베이시스 벡터의 요소와 계산될 수 있다. 구체적으로, 상기 연관 벡터는 0과 1을 포함할 수 있고, 상기 입력 벡터 R 의 요소들 중 선택된 요소와는 1이 곱해지고, 선택되지 요소와는 0 이 곱해지도록 연산되어 상기 선택된 요소들만 통과되어 상기 베이시스 벡터로 전달될 수 있다.
예를 들어, 상기 입력 벡터 R에 상기 연관 벡터 A1 이 적용될 수 있고, 상기 입력 벡터 R 의 요소들 중 상기 연관 벡터 A1에 의하여 지정된 N1 개의 요소들만 상기 베이시스 벡터 B1 과의 내적을 계산하는데 사용될 수 있다. 상기 내적은 상기 변환 계수 벡터 C 의 C1을 나타낼 수 있다. 여기서, 상기 베이시스 벡터 B1 은 N1 개의 요소들을 포함할 수 있고, 상기 N1 은 N 이하일 수 있다. 상술한 상기 입력 벡터 R과 연관 벡터 A1 및 베이시스 벡터 B1 의 연산은 연관 벡터 A2 내지 AN 및 베이시스 벡터 B2 내지 BN 에 대해서도 수행될 수 있다.
상기 연관 벡터는 0 및/또는 1, 이진수 값들(binary values)만을 포함하는바, 상기 연관 벡터를 저장함에 있어 이점이 있을 수 있다. 상기 연관 벡터의 0은 상기 0에 대한 상기 입력 벡터 R의 요소가 상기 내적 계산을 위한 변환 매트릭스로 전달되지 않음을 나타낼 수 있고, 상기 연관 벡터의 1은 상기 1에 대한 상기 입력 벡터 R의 요소가 상기 내적 계산을 위한 상기 변환 매트릭스로 전달됨을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 1xN 사이즈의 연관 벡터 Ak 은 Ak1 내지 AkN 을 포함할 수 있다. 상기 연관 벡터 Ak 의 Akn 이 0 인 경우, 상기 입력 벡터 R 의 rn 은 통과되지 않을 수 있다. 즉, 상기 입력 벡터 R의 rn 은 상기 변환 벡터 Bn 으로 전달되지 않을 수 있다. 또한, 상기 Akn 이 1 인 경우, 상기 입력 벡터 R 의 rn 은 통과될 수 있다. 즉, 상기 입력 벡터 R의 rn 은 상기 변환 벡터 Bn 으로 전달될 수 있고, 상기 변환 계수 벡터 C 의 cn 을 도출하기 위한 계산에 사용될 수 있다.
도 6은 상기 선택적 변환을 2차 변환으로 적용한 다중 변환 기법을 개략적으로 나타낸다.
도 6을 참조하면, 변환부는 상술한 도 1의 인코딩 장치 내의 변환부에 대응될 수 있고, 역변환부는 상술한 도 1의 인코딩 장치 내의 역변환부 또는 도 2의 디코딩 장치 내의 역변환부에 대응될 수 있다.
변환부는 레지듀얼 블록 내의 레지듀얼 샘플들(레지듀얼 샘플 어레이)를 기반으로 1차 변환을 수행하여 (1차) 변환 계수들을 도출할 수 있다(S610). 여기서 상기 1차 변환은 상술한 AMT를 포함할 수 있다.
상기 적응적 다중 핵심 변환이 적용되는 경우, DCT 타입 2, DST 타입 7, DCT 타입 8, 및/또는 DST 타입 1 등을 기반으로 레지듀얼 신호(또는 레지듀얼 블록)에 대한 공간 도메인에서 주파수 도메인으로의 변환이 적용되어 변환 계수들(또는 1차 변환 계수들)이 생성될 수 있다. 여기서 상기 1차 변환 계수들은 변환부 입장에서 임시 변환 계수들로 불릴 수 있다. 또한, DCT 타입 2, DST 타입 7, DCT 타입 8, 및 DST 타입 1 등은 변환 타입, 변환 커널(kernel) 또는 변환 코어(core)라고 불릴 수 있다. 참고로, 상기 DCT/DST 변환 타입들은 기저 함수들(basis functions)을 기반으로 정의될 수 있으며, 상기 기저 함수들은 상술한 표 1과 같이 나타낼 수 있다. 구체적으로, 상기 적응적 다중 핵심 변환을 적용하여 상기 1차 변환 계수들을 도출하는 과정은 상술한 바와 같다.
변환부는 상기 (1차) 변환 계수들을 기반으로 선택적 변환을 수행하여 (2차) 변환 계수들을 도출할 수 있다(S620). 선택적 변환은 수정된 베이시스 벡터를 포함하는 변환 매트릭스 및 상기 베이시스 벡터에 대한 연관 벡터를 포함하는 연관 매트릭스(association matrix)를 기반으로 대상 블록에 대한 상기 (1차) 변환 계수들에 대하여 수행되는 변환을 의미할 수 있다. 상기 수정된 베이시스 벡터는 N 이하의 요소들을 포함하는 베이시스 벡터를 나타낼 수 있다. 즉, 상기 수정된 베이시스 벡터는 N개의 요소들 중 선택된 특정 개수의 요소들을 포함하는 베이시스 벡터를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 수정된 베이시스 벡터 Bn는 (1xNn) 차원 벡터일 수 있고, 상기 Nn 은 상기 N 보다 작거나 같을 수 있다. 즉, 수정된 베이시스 벡터 Bn의 사이즈는 (1xNn) 사이즈일 수 있고, 상기 Nn 은 상기 N 보다 작거나 같을 수 있다. 여기서, 상기 N 은 상기 선택된 변환이 적용되는 상기 대상 블록의 좌상단 대상 영역의 높이 및 폭의 곱일 수 있다. 또는, 상기 N 은 상기 선택된 변환이 적용되는 상기 대상 블록의 좌상단 대상 영역의 변환계수들의 총 개수일 수 있다. 한편, 상기 수정된 베이시스 벡터를 포함하는 상기 변환 매트릭스는 수정된(modified) 변환 매트릭스라고 나타낼 수 있다. 또한, 상기 변환 매트릭스는 변환 베이시스 블록(Transform Bases Block, TBB)이라고 나타낼 수도 있고, 상기 연관 매트릭스는 연관 벡터 블록(Association Vectors Block, AVB)이라고 나타낼 수도 있다.
변환부는 상기 수정된 변환 매트릭스 및 상기 연관 매트릭스를 기반으로 상기 선택적 변환을 수행하고 (2차) 변환 계수들을 획득할 수 있다. 상기 변환 계수들은 상술한 바와 같이 양자화부를 통하여 양자화된 변환 계수들로 도출될 수 있고, 인코딩되어 디코딩 장치로 시그널링 및 인코딩 장치 내의 역양자화부/역변환부로 전달될 수 있다.
역변환부는 상술한 변환부에서 수행된 절차의 역순으로 일련의 절차를 수행할 수 있다. 역변환부는 (역양자화된) 변환 계수들을 수신하여, 선택적 (역)변환을 수행하여 (1차) 변환 계수들을 도출하고(S650), 상기 (1차) 변환 계수들에 대하여 1차 (역)변환을 수행하여 레지듀얼 블록(레지듀얼 샘플들)을 획득할 수 있다(S660). 여기서 상기 1차 변환 계수들은 역변환부 입장에서 수정된(modified) 변환 계수들로 불릴 수 있다. 인코딩 장치 및 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 블록과 예측된 블록을 기반으로 복원 블록을 생성하고, 이를 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있음은 상술한 바와 같다.
한편, 본 발명은 상기 선택적 변환의 일 실시예로, 간소화 변환과 결합된 선택적 변환을 제안한다.
본 명세서에서 "간소화 변환"은 간소화 팩터(factor)에 따라 크기가 감소된 변환 매트릭스(transform matrix)를 기반으로 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들에 대하여 수행되는 변환을 의미할 수 있다.
일 실시예에 따른 간소화 변환에서, N차원 벡터(N dimensional vector)가 다른 공간에 위치한 R차원 벡터(R dimensional vector)에 매핑되어 간소화 변환 매트릭스가 결정될 수 있으며, 여기서 R은 N보다 작다. 즉, 상기 간소화 변환은 R 개의 베이시스 벡터를 포함하는 간소화 변환 매트릭스(reduced transform matrix)를 기반으로 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들에 대하여 수행되는 변환을 의미할 수 있다. 여기서, N은 변환이 적용되는 블록(또는 대상 영역)의 한 변의 길이(length)의 제곱 또는 변환이 적용되는 블록(또는 대상 영역)과 대응되는 변환 계수들의 총 개수를 의미할 수 있고, 간소화 팩터는 R/N값을 의미할 수 있다. 간소화 팩터는 감소된 팩터, 감소 팩터, reduced factor, reduction factor, simplified factor, simple factor 등 다양한 용어로 지칭될 수 있다. 한편, R은 간소화 계수(reduced coefficient)로 지칭될 수 있으나, 경우에 따라서는 간소화 팩터가 R을 의미할 수도 있다. 또한, 경우에 따라서 간소화 팩터는 N/R값을 의미할 수도 있다.
일 실시예에 따른 상기 간소화 변환 매트릭스의 사이즈는 통상의 변환 매트릭스의 사이즈 NxN보다 작은 RxN이며, 아래의 수학식 4와 같이 정의될 수 있다.
Figure PCTKR2018016437-appb-M000004
대상 블록의 1차 변환이 적용된 변환 계수들에 대하여 간소화 변환 매트릭스 TRxN가 곱해지는 경우, 상기 대상 블록에 대한 (2차) 변환 계수들이 도출될 수 있다.
상기 RST 가 적용되는 경우, 2차 변환에 RxN 사이즈인 간소화 변환 매트릭스가 적용되므로 R+1 에서 N 까지의 변환 계수는 암시적으로(implicitly) 0 이 될 수 있다. 다시 말해, 대상 블록의 변환 계수가 상기 RST 가 적용되어 도출된 경우, 상기 R+1 에서 N 까지의 변환 계수의 값은 0 일 수 있다. 여기서, 상기 R+1 에서 N 까지의 변환 계수는 변환 계수들 중 R+1 번째 변환 계수부터 N 번째 변환계수를 나타낼 수 있다. 구체적으로, 대상 블록의 변환 계수의 배열은 다음과 같이 설명될 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 대상 블록을 기반으로 변환 계수의 배열을 설명하기 위한 도면이다. 이하 도 7에서 후술되는 변환에 관한 설명들은 역변환에도 마찬가지로 적용될 수 있다. 대상 블록(또는 레지듀얼 블록, 700)에 대하여, 1차 변환 및 간소화 변환을 기반으로 하는 NSST가 수행될 수 있다. 일 예시에서, 도 7에 도시된 16x16 블록은 대상 블록(700)을 나타내고, A 내지 P로 표기된 4x4 블록들은 대상 블록(700)의 서브 그룹을 나타낼 수 있다. 1차 변환은 대상 블록(700) 전체 범위에서 수행될 수 있고, 1차 변환이 수행된 이후 NSST는 서브 그룹 A, B, E 및 F가 구성하는 8x8 블록(이하, 좌상단 대상 영역)에 대하여 적용될 수 있다. 이때, 간소화 변환을 기반으로 하는 NSST가 수행되면 R개(여기서, R은 간소화 계수를 의미하며, R은 N보다 작다)의 NSST 변환 계수들만이 도출되므로, R+1번째부터 N번째 범위의 NSST 변환 계수들은 각각 0으로 결정될 수 있다. R이 예를 들어 16인 경우, 간소화 변환을 기반으로 하는 NSST가 수행되어 도출된 16개의 변환 계수들은 대상 블록(700)의 좌상단 대상 영역에 포함되는 좌상단 4x4 블록인 서브 그룹 A에 포함된 각 블록들에 할당될 수 있고, 서브 그룹 B, E 및 F에 포함된 N-R개, 즉 64-16=48개의 각 블록들에 대해서는 변환 계수 0이 할당될 수 있다. 간소화 변환을 기반으로 하는 NSST가 수행되지 않은 1차 변환 계수들은 서브 그룹 C, D, G, H, I, J, K, L, M, N, O 및 P에 포함된 각 블록들에 할당될 수 있다.
도 8은 상기 간소화 변환 및 상기 선택적 변환이 결합된 변환을 통하여 변환 계수들을 도출하는 일 예를 나타낸다. 도 8을 참조하면 변환 매트릭스는 R 개의 베이시스 벡터들을 포함할 수 있고, 상기 연관 매트릭스는 R 개의 연관 벡터들을 포함할 수 있다. 여기서, R 개의 베이시스 벡터들을 포함하는 상기 변환 매트릭스는 간소화 변환 매트릭스(reduced transform matrix)라고 나타낼 수 있고, 상기 R 개의 연관 벡터들을 포함하는 연관 매트릭스는 간소화 연관 매트릭스(reduced association matrix)라고 나타낼 수 있다.
또한, 상기 베이시스 벡터들 각각은 N 개의 요소들 중 선택된 요소들만을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 8을 참조하면, 베이시스 벡터 B1 은 N1 개의 요소들을 포함하는 1xN1 차원 벡터일 수 있고, 베이시스 벡터 B2 는 N2 개의 요소들을 포함하는 1xN2 차원 벡터일 수 있고, 베이시스 벡터 BR 은 NR 개의 요소들을 포함하는 1xNR 차원 벡터일 수 있다. 상기 N1, N2 및 NR 은 상기 N 이하의 값들일 수 있다. 상기 간소화 변환 및 상기 선택적 변환이 결합된 변환은 2차 변환 및 1차 변환 등 어떠한 유형의 변환에도 이용될 수 있다.
도 8을 참조하면 인코딩 장치 및 디코딩 장치는 상기 간소화 변환 및 상기 선택적 변환이 결합된 변환을 2차 변환으로 적용할 수 있다. 예를 들어, 상기 수정된 베이시스 벡터를 포함하는 간소화 변환 매트릭스 및 간소화 연관 매트릭스를 기반으로 상기 선택적 변환이 수행될 수 있고 (2차) 변환 계수들이 획득될 수 있다. 또한, 상기 선택적 변환의 계산 복잡도를 줄이기 위하여 HyGT(Hypercube-Givens Transform) 등이 상기 선택적 변환의 계산을 위하여 사용될 수도 있다.
도 9는 상기 선택적 변환을 통하여 변환 계수들을 도출하는 일 예를 나타낸다. 상기 선택적 변환에 대한 일 실시예에 있어서, 상기 연관 매트릭스의 연관 벡터 A1, A2, ... AN 에 대한 패턴은 존재하지 않을 수 있고, 상기 연관 벡터들은 서로 다른 형태로 도출될 수 있다. 또는, 상기 선택적 변환에 대한 다른 실시예에 있어서, 상기 연관 매트릭스의 연관 벡터 A1, A2, ... AN 이 동일한 형태로 도출될 수 있다.
구체적으로, 예를 들어, 상기 연관 벡터들은 동일한 개수의 1을 포함할 수 있다. 예를 들어, 1의 개수가 M 인 경우, 상기 연관 벡터들은 M 개의 1 및 N-M 개의 0을 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 입력 벡터 R 의 (1차) 변환 계수들 중 M 개의 변환 계수들이 베이시스 벡터들로 전달될 수 있다. 따라서, 상기 베이시스 벡터들의 길이도 M 일 수 있다. 즉, 도 9에 도시된 것과 같이 상기 베이시스 벡터들은 M 개의 요소들을 포함할 수 있고, (1xM) 차원 벡터들일 수 있고, N1 = N2 = ... = NN = M 으로 도출될 수 있다. 도 9에 도시된 연관 매트릭스 및 수정된 변환 매트릭스 구조는 상기 선택적 변환에 대한 대칭 구조(symmetric architecture)라고 나타낼 수 있다.
또한, 다른 예로, 값이 1인 요소들의 특정 패턴이 존재할 수 있고, 임의의 방식으로 상기 패턴이 반복, 회전 및/또는 변환(translate)되어 상기 연관 벡터들이 도출될 수 있다.
한편, 상술한 선택적 변환은 상기 간소화 변환 및/또는 상기 HyGT 뿐만 아니라 다른 변환 기술과 함께 적용될 수도 있다.
또한, 본 발명은 상술한 선택적 변환에 있어서, 상기 연관 벡터를 단순화(simplifying)하는 방안이 제안한다. 상기 연관 벡터를 단순화함으로써 상기 선택적 변환을 수행하기 위한 정보의 저장(storing) 및 상기 선택적 변환의 핸들링(handling)이 보다 향상될 수 있다. 즉, 상기 선택적 변환을 수행하기 위한 메모리 로드(memory load)가 줄어들 수 있고, 상기 선택적 변환의 핸들링 능력이 보다 향상될 수 있다.
상기 연관 벡터의 단순화로 인한 효과는 상기 연관 벡터가 포함하는 요소들 중 0이 아닌 요소가 연속적인 분포를 가지는 경우에 더 명백하게 나타날 수 있다. 예를 들어, 연관 벡터 Ak 가 1의 연속된 스트링(continuous string)을 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 Ak 는 2개의 팩터들(factors) Aks 및 AkL 을 통하여 표현될 수 있다. 즉, 상기 팩터들 Aks 및 AkL 을 기반으로 상기 연관 벡터 Ak 가 도출될 수 있다. 여기서, 상기 Aks 는 0이 아닌 요소(예를 들어 1)의 시작점을 나타내는 팩터일 수 있고, 상기 AkL 은 0이 아닌 요소의 길이를 나타내는 팩터일 수 있다. 상기 팩터들을 기반으로 나타낸 상기 연관 벡터 Ak 는 다음의 표와 같이 도출될 수 있다.
Figure PCTKR2018016437-appb-T000006
표 6을 참조하면 상기 연관 벡터 Ak 는 16개의 요소들을 포함할 수 있다. 즉, 상기 연관 벡터 Ak 는 1x16 차원 벡터일 수 있다. 상기 연관 벡터 Ak 의 0 이 아닌 요소의 시작점을 나타내는 팩터 Aks 의 값은 0 으로 도출될 수 있고, 이 경우, 상기 팩터 Aks 는 상기 0 이 아닌 요소의 시작점을 상기 연관 벡터 Ak 의 첫번째 요소로 가리킬 수 있다. 또한, 상기 연관 벡터 Ak 의 0 이 아닌 요소의 길이를 나타내는 팩터 AkL 의 값은 8 로 도출될 수 있고, 이 경우, 상기 팩터 AkL 는 상기 0 이 아닌 요소의 길이를 8개로 가리킬 수 있다. 따라서, 상기 Ak 는 상기 팩터들을 기반으로 표 6에 도시된 것과 같이 첫번째 요소 내지 8번째 요소는 1이고, 나머지 요소들은 0 인 벡터로 도출될 수 있다.
도 10은 연관 벡터에 대한 2개의 팩터들을 기반으로 상기 연관 벡터를 도출하여 선택적 변환을 수행하는 일 예를 나타낸다. 도 10을 참조하면 각 연관 벡터에 대한 팩터들을 기반으로 연관 매트릭스가 도출될 수 있고, 상기 연관 매트릭스 및 상기 수정된 변환 매트릭스를 기반으로 대상 블록에 대한 변환 계수들이 도출될 수 있다.
한편, 연관 벡터들 각각의 0이 아닌 요소의 시작점 및 0이 아닌 요소의 수는 고정된(fixed) 값으로 도출될 수 있고, 또는 상기 연관 벡터들 각각의 0이 아닌 요소의 시작점 및 0이 아닌 요소의 수는 다양하게 도출될 수도 있다.
또한, 예를 들어, 연관 벡터의 0이 아닌 요소의 시작점 및 0이 아닌 요소의 수는 변환이 수행되는 좌상단 대상 영역의 사이즈를 기반으로 도출될 수도 있다. 여기서, 상기 좌상단 대상 영역의 사이즈는 상기 좌상단 대상 영역의 변환 계수들의 수를 나타낼 수 있고, 또는, 상기 좌상단 대상 영역의 높이 및 폭의 곱을 나타낼 수 있다. 또한, 다른 예로, 연관 벡터의 0이 아닌 요소의 시작점 및 0이 아닌 요소의 수는 대상 블록의 인트라 예측 모드를 기반으로 도출될 수도 있다. 구체적으로, 예를 들어, 상기 대상 블록의 상기 인트라 예측 모드가 비방향성 인트라 예측 모드인지 여부를 기반으로 상기 연관 벡터의 0이 아닌 요소의 시작점 및 0이 아닌 요소의 수가 도출될 수 있다.
또는, 예를 들어, 연관 벡터의 0이 아닌 요소의 시작점 및 0이 아닌 요소의 수는 기설정될 수 있다. 또는, 예를 들어, 상기 연관 벡터의 0이 아닌 요소의 시작점을 나타내는 정보 및 0이 아닌 요소의 수를 나타내는 정보가 시그널링될 수 있고, 상기 0이 아닌 요소의 시작점을 나타내는 정보 및 상기 0이 아닌 요소의 수를 나타내는 정보를 기반으로 상기 연관 벡터가 도출될 수 있다. 또는, 상기 0이 아닌 요소의 시작점을 나타내는 정보 대신에 다른 정보가 사용될 수도 있다. 예를 들어, 상기 0이 아닌 요소의 시작점을 나타내는 정보 대신 상기 0이 아닌 요소의 마지막 위치(last position)를 나타내는 정보가 사용될 수 있고, 상기 0이 아닌 요소의 마지막 위치를 나타내는 정보를 기반으로 상기 연관 벡터가 도출될 수 있다.
한편, 상기 팩터들을 기반으로 상기 연관 벡터를 도출하는 방안은 분리 변환과, 간소화 변환 HyGT 등의 비분리 변환에도 적용될 수 있다.
도 11은 본 발명에 따른 인코딩 장치에 의한 영상 인코딩 방법을 개략적으로 나타낸다. 도 11에서 개시된 방법은 도 1에서 개시된 인코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 11의 S1100은 상기 인코딩 장치의 감산부, S1110은 상기 인코딩 장치의 변환부, S1120은 상기 인코딩 장치의 엔트로피 인코딩부에 의하여 수행될 수 있다. 또한, 비록 도시되지는 않았으나 예측 샘플을 도출하는 과정은 상기 인코딩 장치의 예측부에 의하여 수행될 수 있다.
인코딩 장치는 대상 블록의 레지듀얼 샘플들을 도출한다(S1100). 예를 들어, 인코딩 장치는 대상 블록에 인터 예측을 수행할지 또는 인트라 예측을 수행할지 여부를 결정할 수 있고, 구체적인 인터 예측 모드 또는 구체적인 인트라 예측 모드를 RD 코스트 기반으로 결정할 수 있다. 결정된 모드에 따라 인코딩 장치는 상기 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 도출할 수 있고, 상기 대상 블록에 대한 원본 샘플들과 상기 예측 샘플들의 가산을 통하여 상기 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다.
인코딩 장치는 상기 레지듀얼 샘플들에 대한 선택적 변환(selective transform)을 기반으로 상기 대상 블록의 변환 계수들을 도출한다(S1110). 상기 선택적 변환은 수정된(modified) 변환 매트릭스(transform matrix)를 기반으로 수행될 수 있고, 상기 수정된 변환 매트릭스는 수정된 베이시스 벡터(basis vector)를 포함하는 매트릭스이고, 상기 수정된 베이시스 벡터는 N개의 요소들 중 선택된 특정 개수의 요소들을 포함할 수 있다. 또한, 상기 선택적 변환은 상기 대상 블록의 좌상단 대상 영역에 수행될 수 있고, 상기 N은 상기 좌상단 대상 영역에 위치하는 레지듀얼 샘플들의 수일 수 있다. 또는 상기 N은 상기 좌상단 대상 영역의 폭과 높이를 곱한 값일 수 있다. 예를 들어, 상기 N은 16 또는 64 일 수 있다.
인코딩 장치는 상기 레지듀얼 샘플들에 대한 핵심 변환을 수행하여 수정된 변환 계수들을 도출할 수 있고, 상기 수정된 변환 매트릭스 및 상기 수정된 베이시스 벡터에 대한 연관 벡터(association vector)를 포함하는 연관 매트릭스(association matrix)를 기반으로 상기 대상 블록의 좌상단 대상 영역에 위치하는 수정된 변환 계수들에 대한 상기 선택적 변환을 수행하여 상기 대상 블록의 변환 계수들을 도출할 수 있다.
구체적으로, 상기 레지듀얼 샘플들에 대한 핵심 변환은 다음과 같이 수행될 수 있다. 인코딩 장치는 상기 대상 블록에 대한 적응적 다중 핵심 변환(Adaptive Multiple core Transform, AMT) 적용 여부를 결정할 수 있다. 이 경우, 상기 대상 블록의 적응적 다중 핵심 변환이 적용되는지 여부를 나타내는 AMT 플래그가 생성될 수 있다. 상기 대상 블록에 상기 AMT 가 적용되지 않는 경우, 인코딩 장치는 DCT 타입 2를 상기 대상 블록에 대한 변환 커널로 도출할 수 있고, 상기 DCT 타입 2를 기반으로 상기 레지듀얼 샘플들에 대한 변환을 수행하여 상기 수정된 변환 계수들을 도출할 수 있다.
상기 대상 블록에 상기 AMT 가 적용되는 경우, 인코딩 장치는 수평 변환 커널에 대한 변환 서브셋 및 수직 변환 커널에 대한 변환 서브셋을 구성할 수 있고, 상기 변환 서브셋들을 기반으로 수평 변환 커널 및 수직 변환 커널을 도출할 수 있고, 상기 수평 변환 커널 및 상기 수직 변환 커널을 기반으로 상기 레지듀얼 샘플들에 대한 변환을 수행하여 수정된 변환 계수들을 도출할 수 있다. 여기서, 상기 수평 변환 커널에 대한 변환 서브셋 및 상기 수직 변환 커널에 대한 변환 서브셋은 DCT 타입 2, DST 타입 7, DCT 타입 8, 및/또는 DST 타입 1을 후보로 포함할 수 있다. 또한, 변환 인덱스 정보가 생성될 수 있고, 상기 변환 인덱스 정보는 상기 수평 변환 커널을 가리키는 AMT 수평 플래그 및 상기 수직 변환 커널을 가리키는 AMT 수직 플래그를 포함할 수 있다. 한편, 상기 변환 커널은 변환 타입 또는 변환 코어(core)라고 불릴 수 있다.
상기 수정된 변환 계수들이 도출된 경우, 인코딩 장치는 상기 수정된 변환 매트릭스 및 상기 수정된 베이시스 벡터에 대한 연관 벡터(association vector)를 포함하는 연관 매트릭스(association matrix)를 기반으로 상기 대상 블록의 좌상단 대상 영역에 위치하는 수정된 변환 계수들에 대한 상기 선택적 변환을 수행하여 상기 대상 블록의 상기 변환 계수들을 도출할 수 있다. 상기 대상 블록의 상기 좌상단 영역에 위치하는 상기 수정된 변환 계수들 이외의 수정된 변환 계수들은 그대로 상기 대상 블록의 상기 변환 계수들로 도출될 수 있다.
구체적으로, 상기 좌상단 대상 영역에 위치하는 상기 수정된 변환 계수들 중 상기 연관 벡터의 1인 요소들(elements)에 대한 수정된 변환 계수들이 도출될 수 있고, 상기 도출된 수정된 변환 계수들과 상기 수정된 베이시스 벡터를 기반으로 상기 대상 블록의 변환 계수가 도출될 수 있다. 여기서, 상기 수정된 베이시스 벡터에 대한 상기 연관 벡터는 N개의 요소들을 포함할 수 있고, 상기 N개의 요소들은 1 인 요소들 및/또는 0 인 요소들을 포함할 수 있고, 상기 1인 요소들의 개수는 A개일 수 있다. 또한, 상기 수정된 베이시스 벡터는 상기 A개의 요소들을 포함할 수 있다.
한편, 일 예로, 상기 수정된 변환 매트릭스는 N개의 수정된 베이시스 벡터들을 포함할 수 있고, 상기 연관 매트릭스는 N개의 연관 벡터들을 포함할 수 있다. 상기 연관 벡터들은 동일한 개수의 1인 요소들을 포함할 수 있고, 상기 수정된 베이시스 벡터들은 모두 동일한 개수의 요소들을 포함할 수 있다. 또는, 상기 연관 벡터들은 동일한 개수의 1인 요소들을 포함하지 않을 수 있고, 상기 수정된 베이시스 벡터들은 모두 동일한 개수의 요소들을 포함하지 않을 수 있다.
또는, 다른 예로, 상기 수정된 변환 매트릭스는 R 개의 수정된 베이시스 벡터들을 포함할 수 있고, 상기 연관 매트릭스는 R개의 연관 벡터들을 포함할 수 있다. 상기 R은 간소화 계수(reduced coefficient)일 수 있고, 상기 R은 N보다 작을 수 있다. 상기 연관 벡터들은 동일한 개수의 1인 요소들을 포함할 수 있고, 상기 수정된 베이시스 벡터들은 모두 동일한 개수의 요소들을 포함할 수 있다. 또는, 상기 연관 벡터들은 동일한 개수의 1인 요소들을 포함하지 않을 수 있고, 상기 수정된 베이시스 벡터들은 모두 동일한 개수의 요소들을 포함하지 않을 수 있다.
한편, 상기 연관 벡터는 1인 요소들이 연속되도록 구성될 수 있다. 이 경우, 일 예로, 상기 연관 벡터에 대한 정보가 엔트로피 인코딩될 수 있다. 예를 들어, 상기 연관 벡터에 대한 정보는 1인 요소의 시작점을 나타내는 정보 및 1인 요소의 개수를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 또는, 예를 들어, 상기 연관 벡터에 대한 정보는 1인 요소의 마지막 위치를 나타내는 정보 및 1인 요소의 개수를 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 좌상단 대상 영역의 사이즈를 기반으로 상기 연관 벡터가 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 좌상단 대상 영역의 사이즈를 기반으로 상기 연관 벡터의 1인 요소의 시작점 및 상기 1인 요소의 개수가 도출될 수 있다.
또는, 다른 예로, 상기 대상 블록의 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 연관 벡터가 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 연관 벡터의 1인 요소의 시작점 및 상기 1인 요소의 개수가 도출될 수 있다. 또한, 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드가 비방향성(non-directional) 인트라 예측 모드인지 여부를 기반으로 상기 연관 벡터의 1인 요소의 시작점 및 상기 1인 요소의 개수가 도출될 수 있다.
인코딩 장치는 변환 계수들에 대한 정보를 인코딩한다(S1330). 상기 변환 계수들에 대한 정보는 상기 변환 계수들의 크기, 위치 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 상술한 바와 같이 상기 연관 벡터에 대한 정보가 엔트로피 인코딩될 수 있다. 예를 들어, 상기 연관 벡터에 대한 정보는 1인 요소의 시작점을 나타내는 정보 및 1인 요소의 개수를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 또는, 예를 들어, 상기 연관 벡터에 대한 정보는 1인 요소의 마지막 위치를 나타내는 정보 및 1인 요소의 개수를 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
상기 변환 계수들에 대한 정보 및/또는 상기 연관 벡터에 대한 정보를 포함하는 영상 정보는 비트스트림 형태로 출력될 수 있다. 또한, 상기 영상 정보는 예측 정보를 더 포함할 수 있다. 상기 예측 정보는 상기 예측 절차에 관련된 정보들로 예측 모드 정보 및 움직임 정보에 관한 정보(ex. 인터 예측이 적용되는 경우) 등을 포함할 수 있다.
출력된 비트스트림은 저장매체 또는 네트워크를 통하여 디코딩 장치로 전달될 수 있다.
도 12는 본 발명에 따른 영상 인코딩 방법을 수행하는 인코딩 장치를 개략적으로 나타낸다. 도 11에서 개시된 방법은 도 12에서 개시된 인코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 12의 상기 인코딩 장치의 가산부는 도 11의 S1100을 수행할 수 있고, 상기 인코딩 장치의 변환부는 S1110을 수행할 수 있고, 상기 인코딩 장치의 엔트로피 인코딩부는 S1120 내지 S1130을 수행할 수 있다. 또한, 비록 도시되지는 않았으나 예측 샘플을 도출하는 과정은 상기 인코딩 장치의 예측부에 의하여 수행될 수 있다.
도 13은 본 발명에 따른 디코딩 장치에 의한 영상 디코딩 방법을 개략적으로 나타낸다. 도 13에서 개시된 방법은 도 2에서 개시된 디코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 13의 S1300 내지 S1310은 상기 디코딩 장치의 엔트로피 디코딩부, S1320은 상기 디코딩 장치의 역변환부, S1330은 상기 디코딩 장치의 가산부에 의하여 수행될 수 있다. 또한, 비록 도시되지는 않았으나 예측 샘플을 도출하는 과정은 상기 디코딩 장치의 예측부에 의하여 수행될 수 있다.
디코딩 장치는 상기 비트스트림으로부터 상기 대상 블록의 변환 계수들을 도출한다(S1300). 디코딩 장치는 상기 비트스트림을 통하여 수신된 상기 대상 블록의 변환 계수들에 대한 정보를 디코딩하여 상기 대상 블록의 변환 계수들을 도출할 수 있다. 상기 수신된 상기 대상 블록의 변환 계수들에 대한 정보는 레지듀얼(residual) 정보라고 나타낼 수 있다.
디코딩 장치는 상기 변환 계수들에 대한 선택적 변환(selective transform)을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출한다(S1310). 상기 선택적 변환은 수정된(modified) 변환 매트릭스(transform matrix)를 기반으로 수행될 수 있고, 상기 수정된 변환 매트릭스는 수정된 베이시스 벡터(basis vector)를 포함하는 매트릭스이고, 상기 수정된 베이시스 벡터는 N개의 요소들 중 선택된 특정 개수의 요소들을 포함할 수 있다. 또한, 상기 선택적 변환은 상기 대상 블록의 좌상단 대상 영역에 위치하는 변환 계수들에 대하여 수행될 수 있고, 상기 N은 상기 좌상단 대상 영역에 위치하는 변환 계수들의 수일 수 있다. 또는 상기 N은 상기 좌상단 대상 영역의 폭과 높이를 곱한 값일 수 있다. 예를 들어, 상기 N은 16 또는 64 일 수 있다.
디코딩 장치는 상기 수정된 변환 매트릭스 및 상기 수정된 베이시스 벡터에 대한 연관 벡터(association vector)를 포함하는 연관 매트릭스(association matrix)를 기반으로 상기 대상 블록의 좌상단 대상 영역에 위치하는 변환 계수들에 대한 상기 선택적 변환을 수행하여 수정된 변환 계수들을 도출할 수 있다.
구체적으로, 상기 좌상단 대상 영역에 위치하는 변환 계수들 중 상기 연관 벡터의 1인 요소들(elements)에 대한 변환 계수들이 도출될 수 있고, 상기 도출된 변환 계수들과 상기 수정된 베이시스 벡터를 기반으로 수정된 변환 계수가 도출될 수 있다. 여기서, 상기 수정된 베이시스 벡터에 대한 상기 연관 벡터는 N개의 요소들을 포함할 수 있고, 상기 N개의 요소들은 1 인 요소들 및/또는 0 인 요소들을 포함할 수 있고, 상기 1인 요소들의 개수는 A개일 수 있다. 또한, 상기 수정된 베이시스 벡터는 상기 A개의 요소들을 포함할 수 있다.
한편, 일 예로, 상기 수정된 변환 매트릭스는 N개의 수정된 베이시스 벡터들을 포함할 수 있고, 상기 연관 매트릭스는 N개의 연관 벡터들을 포함할 수 있다. 상기 연관 벡터들은 동일한 개수의 1인 요소들을 포함할 수 있고, 상기 수정된 베이시스 벡터들은 모두 동일한 개수의 요소들을 포함할 수 있다. 또는, 상기 연관 벡터들은 동일한 개수의 1인 요소들을 포함하지 않을 수 있고, 상기 수정된 베이시스 벡터들은 모두 동일한 개수의 요소들을 포함하지 않을 수 있다.
또는, 다른 예로, 상기 수정된 변환 매트릭스는 R 개의 수정된 베이시스 벡터들을 포함할 수 있고, 상기 연관 매트릭스는 R개의 연관 벡터들을 포함할 수 있다. 상기 R은 간소화 계수(reduced coefficient)일 수 있고, 상기 R은 N보다 작을 수 있다. 상기 연관 벡터들은 동일한 개수의 1인 요소들을 포함할 수 있고, 상기 수정된 베이시스 벡터들은 모두 동일한 개수의 요소들을 포함할 수 있다. 또는, 상기 연관 벡터들은 동일한 개수의 1인 요소들을 포함하지 않을 수 있고, 상기 수정된 베이시스 벡터들은 모두 동일한 개수의 요소들을 포함하지 않을 수 있다.
한편, 상기 연관 벡터는 1인 요소들이 연속되도록 구성될 수 있다. 이 경우, 일 예로, 상기 연관 벡터에 대한 정보가 비트스트림으로부터 획득될 수 있고, 상기 연관 벡터에 대한 정보를 기반으로 상기 연관 벡터가 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 연관 벡터에 대한 정보는 1인 요소의 시작점을 나타내는 정보 및 1인 요소의 개수를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 또는, 예를 들어, 상기 연관 벡터에 대한 정보는 1인 요소의 마지막 위치를 나타내는 정보 및 1인 요소의 개수를 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
또는, 다른 예로, 상기 좌상단 대상 영역의 사이즈를 기반으로 상기 연관 벡터가 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 좌상단 대상 영역의 사이즈를 기반으로 상기 연관 벡터의 1인 요소의 시작점 및 상기 1인 요소의 개수가 도출될 수 있다.
또는, 다른 예로, 상기 대상 블록의 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 연관 벡터가 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 연관 벡터의 1인 요소의 시작점 및 상기 1인 요소의 개수가 도출될 수 있다. 또한, 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드가 비방향성(non-directional) 인트라 예측 모드인지 여부를 기반으로 상기 연관 벡터의 1인 요소의 시작점 및 상기 1인 요소의 개수가 도출될 수 있다.
상기 수정된 변환 계수들이 도출된 경우, 디코딩 장치는 상기 수정된 변환 계수들을 포함하는 상기 대상 블록에 대한 핵심 변환을 수행하여 상기 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다.
상기 대상 블록에 대한 핵심 변환은 다음과 같이 수행될 수 있다. 디코딩 장치는 비트스트림으로부터 적응적 다중 핵심 변환(Adaptive Multiple core Transform, AMT)이 적용되는지 여부를 나타내는 AMT 플래그를 획득할 수 있고, 상기 AMT 플래그의 값이 0 인 경우, 디코딩 장치는 DCT 타입 2를 상기 대상 블록에 대한 변환 커널로 도출할 수 있고, 상기 DCT 타입 2를 기반으로 상기 수정된 변환 계수들을 포함하는 상기 대상 블록에 대한 역변환을 수행하여 상기 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다.
상기 AMT 플래그의 값이 1 인 경우, 디코딩 장치는 수평 변환 커널에 대한 변환 서브셋 및 수직 변환 커널에 대한 변환 서브셋을 구성할 수 있고, 상기 비트스트림으로부터 획득된 변환 인덱스 정보, 상기 변환 서브셋들을 기반으로 수평 변환 커널 및 수직 변환 커널을 도출할 수 있고, 상기 수평 변환 커널 및 상기 수직 변환 커널을 기반으로 상기 수정된 변환 계수들을 포함하는 상기 대상 블록에 대한 역변환을 수행하여 상기 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다. 여기서, 상기 수평 변환 커널에 대한 변환 서브셋 및 상기 수직 변환 커널에 대한 변환 서브셋은 DCT 타입 2, DST 타입 7, DCT 타입 8, 및/또는 DST 타입 1을 후보로 포함할 수 있다. 또한, 상기 변환 인덱스 정보는 상기 수평 변환 커널에 대한 변환 서브셋에 포함된 후보들 중 하나를 가리키는 AMT 수평 플래그 및 상기 수직 변환 커널에 대한 변환 서브셋에 포함된 후보들 중 하나를 가리키는 AMT 수직 플래그를 포함할 수 있다. 한편, 상기 변환 커널은 변환 타입 또는 변환 코어(core)라고 불릴 수 있다.
디코딩 장치는 상기 레지듀얼 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성한다(S1320). 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있다. 예를 들어, 디코딩 장치는 비트스트림을 통하여 수신된 예측 정보를 기반으로 대상 블록에 대한 인터 예측 또는 인트라 예측을 수행하고 예측 샘플들을 도출할 수 있고, 상기 예측 샘플들과 상기 레지듀얼 샘플들의 가산을 통하여 상기 복원 픽처를 생성할 수 있다. 이후 필요에 따라 주관적/객관적 화질을 향상시키기 위하여 디블록킹 필터링, SAO 및/또는 ALF 절차와 같은 인루프 필터링 절차가 상기 복원 픽처에 적용될 수 있음은 상술한 바와 같다.
도 14는 본 발명에 따른 영상 디코딩 방법을 수행하는 디코딩 장치를 개략적으로 나타낸다. 도 13에서 개시된 방법은 도 14에서 개시된 디코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 14의 상기 디코딩 장치의 엔트로피 디코딩부는 도 13의 S1300을 수행할 수 있고, 도 14의 상기 디코딩 장치의 역변환부는 도 13의 S1310을 수행할 수 있고, 도 16의 상기 디코딩 장치의 가산부는 도 15의 S1320을 수행할 수 있다. 또한, 비록 도시되지는 않았으나 예측 샘플을 도출하는 과정은 도 14의 상기 디코딩 장치의 예측부에 의하여 수행될 수 있다.
상술한 본 발명에 따르면 효율적인 변환을 통하여 레지듀얼 처리를 위해 전송되어야 하는 데이터량을 줄일 수 있고, 레지듀얼 코딩 효율을 높일 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 선택된 특정 개수의 요소들을 포함하는 베이시스 벡터로 구성된 변환 매트릭스를 기반으로 비분리 변환을 수행할 수 있고, 이를 통하여 비분리 변환을 위한 메모리 로드 및 계산 복잡도를 줄일 수 있고, 레지듀얼 코딩 효율을 높일 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 단순화된 구조의 변환 매트릭스를 기반으로 비분리 변환을 수행할 수 있고, 이를 통하여 레지듀얼 처리를 위해 전송되어야 하는 데이터량을 줄일 수 있고, 레지듀얼 코딩 효율을 높일 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. 즉, 본 발명에서 설명한 실시예들은 프로세서, 마이크로 프로세서, 컨트롤러 또는 칩 상에서 구현되어 수행될 수 있다. 예를 들어, 각 도면에서 도시한 기능 유닛들은 컴퓨터, 프로세서, 마이크로 프로세서, 컨트롤러 또는 칩 상에서 구현되어 수행될 수 있다.
또한, 본 발명이 적용되는 디코딩 장치 및 인코딩 장치는 멀티미디어 방송 송수신 장치, 모바일 통신 단말, 홈 시네마 비디오 장치, 디지털 시네마 비디오 장치, 감시용 카메라, 비디오 대화 장치, 비디오 통신과 같은 실시간 통신 장치, 모바일 스트리밍 장치, 저장 매체, 캠코더, 주문형 비디오(VoD) 서비스 제공 장치, OTT 비디오(Over the top video) 장치, 인터넷 스트리밍 서비스 제공 장치, 3차원(3D) 비디오 장치, 화상 전화 비디오 장치, 및 의료용 비디오 장치 등에 포함될 수 있으며, 비디오 신호 또는 데이터 신호를 처리하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, OTT 비디오(Over the top video) 장치로는 게임 콘솔, 블루레이 플레이어, 인터넷 접속 TV, 홈시어터 시스템, 스마트폰, 태블릿 PC, DVR(Digital Video Recoder) 등을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명이 적용되는 처리 방법은 컴퓨터로 실행되는 프로그램의 형태로 생산될 수 있으며, 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 본 발명에 따른 데이터 구조를 가지는 멀티미디어 데이터도 또한 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 상기 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 저장 장치 및 분산 저장 장치를 포함한다. 상기 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체는, 예를 들어, 블루레이 디스크(BD), 범용 직렬 버스(USB), ROM, PROM, EPROM, EEPROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크 및 광학적 데이터 저장 장치를 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체는 반송파(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현된 미디어를 포함한다. 또한, 인코딩 방법으로 생성된 비트스트림이 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장되거나 유무선 통신 네트워크를 통해 전송될 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예는 프로그램 코드에 의한 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현될 수 있고, 상기 프로그램 코드는 본 발명의 실시예에 의해 컴퓨터에서 수행될 수 있다. 상기 프로그램 코드는 컴퓨터에 의해 판독 가능한 캐리어 상에 저장될 수 있다.
또한, 본 발명이 적용되는 컨텐츠 스트리밍 시스템은 크게 인코딩 서버, 스트리밍 서버, 웹 서버, 미디어 저장소, 사용자 장치 및 멀티미디어 입력 장치를 포함할 수 있다.
상기 인코딩 서버는 스마트폰, 카메라, 캠코더 등과 같은 멀티미디어 입력 장치들로부터 입력된 컨텐츠를 디지털 데이터로 압축하여 비트스트림을 생성하고 이를 상기 스트리밍 서버로 전송하는 역할을 한다. 다른 예로, 스마트폰, 카메라, 캠코더 등과 같은 멀티미디어 입력 장치들이 비트스트림을 직접 생성하는 경우, 상기 인코딩 서버는 생략될 수 있다. 상기 비트스트림은 본 발명이 적용되는 인코딩 방법 또는 비트스트림 생성 방법에 의해 생성될 수 있고, 상기 스트리밍 서버는 상기 비트스트림을 전송 또는 수신하는 과정에서 일시적으로 상기 비트스트림을 저장할 수 있다.
상기 스트리밍 서버는 웹 서버를 통한 사용자 요청에 기초하여 멀티미디어 데이터를 사용자 장치에 전송하고, 상기 웹 서버는 사용자에게 어떠한 서비스가 있는지를 알려주는 매개체 역할을 한다. 사용자가 상기 웹 서버에 원하는 서비스를 요청하면, 상기 웹 서버는 이를 스트리밍 서버에 전달하고, 상기 스트리밍 서버는 사용자에게 멀티미디어 데이터를 전송한다. 이때, 상기 컨텐츠 스트리밍 시스템은 별도의 제어 서버를 포함할 수 있고, 이 경우 상기 제어 서버는 상기 컨텐츠 스트리밍 시스템 내 각 장치 간 명령/응답을 제어하는 역할을 한다.
상기 스트리밍 서버는 미디어 저장소 및/또는 인코딩 서버로부터 컨텐츠를 수신할 수 있다. 예를 들어, 상기 인코딩 서버로부터 컨텐츠를 수신하게 되는 경우, 상기 컨텐츠를 실시간으로 수신할 수 있다. 이 경우, 원활한 스트리밍 서비스를 제공하기 위하여 상기 스트리밍 서버는 상기 비트스트림을 일정 시간동안 저장할 수 있다.
상기 사용자 장치의 예로는, 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)), 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지 등이 있을 수 있다. 상기 컨텐츠 스트리밍 시스템 내 각 서버들은 분산 서버로 운영될 수 있으며, 이 경우 각 서버에서 수신하는 데이터는 분산 처리될 수 있다.

Claims (15)

  1. 디코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 디코딩 방법에 있어서,
    비트스트림으로부터 대상 블록의 변환 계수들을 도출하는 단계;
    상기 변환 계수들에 대한 선택적 변환(selective transform)을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계; 및
    상기 대상 블록에 대한 상기 레지듀얼 샘플들 및 상기 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성하는 단계를 포함하되,
    상기 선택적 변환은 수정된(modified) 변환 매트릭스(transform matrix)를 기반으로 수행되고, 상기 수정된 변환 매트릭스는 수정된 베이시스 벡터를 포함하는 매트릭스이고, 상기 수정된 베이시스 벡터는 N개의 요소들 중 선택된 특정 개수의 요소들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 선택적 변환은 상기 대상 블록의 좌상단 대상 영역에 위치하는 변환 계수들에 대하여 수행되고, 상기 N은 상기 좌상단 대상 영역에 위치하는 변환 계수들의 수인 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 변환 계수들에 대한 상기 선택적 역변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 상기 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계는,
    상기 수정된 변환 매트릭스 및 상기 수정된 베이시스 벡터에 대한 연관 벡터(association vector)를 포함하는 연관 매트릭스(association matrix)를 기반으로 상기 대상 블록의 좌상단 대상 영역에 위치하는 변환 계수들에 대한 상기 선택적 변환을 수행하여 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계; 및
    상기 수정된 변환 계수들을 포함하는 상기 대상 블록에 대한 핵심 변환을 수행하여 상기 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 좌상단 대상 영역에 위치하는 변환 계수들 중 상기 연관 벡터의 1인 요소들(elements)에 대한 변환 계수들이 도출되고, 상기 도출된 변환 계수들과 상기 수정된 베이시스 벡터를 기반으로 수정된 변환 계수가 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 수정된 베이시스 벡터에 대한 상기 연관 벡터는 N개의 요소들을 포함하고, 상기 N개의 요소들은 상기 1 인 요소들 및 0 인 요소들을 포함하고, 상기 1인 요소들의 개수는 A개이고, 상기 수정된 베이시스 벡터는 A개의 요소들을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 수정된 변환 매트릭스는 N개의 수정된 베이시스 벡터들을 포함하고, 상기 연관 매트릭스는 N개의 연관 벡터들을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 연관 벡터들은 동일한 개수의 1인 요소들을 포함하고,
    상기 수정된 베이시스 벡터들은 모두 동일한 개수의 요소들을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  8. 제3항에 있어서,
    상기 수정된 변환 매트릭스는 R 개의 수정된 베이시스 벡터들을 포함하고,
    상기 연관 매트릭스는 R개의 연관 벡터들을 포함하되, 상기 R은 간소화 계수(reduced coefficient)이고, 상기 R은 N보다 작은 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  9. 제3항에 있어서,
    상기 연관 벡터에 대한 정보가 비트스트림으로부터 획득되고,
    상기 연관 벡터에 대한 정보를 기반으로 상기 연관 벡터가 도출되되,
    상기 연관 벡터에 대한 정보는 1인 요소의 시작점을 나타내는 정보 및 1인 요소의 개수를 나타내는 정보를 포함하는 것을 특징으로 영상 디코딩 방법.
  10. 영상 디코딩 장치에 있어서,
    비트스트림으로부터 대상 블록의 변환 계수들을 도출하는 엔트로피 디코딩부;
    상기 변환 계수들에 대한 선택적 변환(selective transform)을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 역변환부; 및
    상기 대상 블록에 대한 상기 레지듀얼 샘플들 및 상기 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성하는 가산부를 포함하되,
    상기 선택적 변환은 수정된(modified) 변환 매트릭스(transform matrix)를 기반으로 수행되고, 상기 수정된 변환 매트릭스는 수정된 베이시스 벡터를 포함하는 매트릭스이고, 상기 수정된 베이시스 벡터는 N개의 요소들 중 선택된 특정 개수의 요소들을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 장치.
  11. 인코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 인코딩 방법에 있어서,
    대상 블록의 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계;
    상기 레지듀얼 샘플들에 대한 선택적 변환(selective transform)을 기반으로 상기 대상 블록의 변환 계수들을 도출하는 단계; 및
    상기 변환 계수들에 대한 정보를 인코딩하는 단계를 포함하되,
    상기 선택적 변환은 수정된(modified) 변환 매트릭스(transform matrix)를 기반으로 수행되고, 상기 수정된 변환 매트릭스는 수정된 베이시스 벡터를 포함하는 매트릭스이고, 상기 수정된 베이시스 벡터는 N개의 요소들 중 선택된 특정 개수의 요소들을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 인코딩 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 선택적 변환은 상기 대상 블록의 좌상단 대상 영역에 수행되고, 상기 N은 상기 좌상단 대상 영역에 위치하는 레지듀얼 샘플들의 수인 것을 특징으로 하는 영상 인코딩 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 레지듀얼 샘플들에 대한 상기 선택적 변환을 기반으로 상기 대상 블록의 상기 변환 계수들을 도출하는 단계는,
    상기 레지듀얼 샘플들에 대한 핵심 변환을 수행하여 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계; 및
    상기 수정된 변환 매트릭스 및 상기 수정된 베이시스 벡터에 대한 연관 벡터(association vector)를 포함하는 연관 매트릭스(association matrix)를 기반으로 상기 대상 블록의 좌상단 대상 영역에 위치하는 수정된 변환 계수들에 대한 상기 선택적 변환을 수행하여 상기 대상 블록의 변환 계수들을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 인코딩 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 수정된 변환 매트릭스는 R 개의 수정된 베이시스 벡터들을 포함하고,
    상기 연관 매트릭스는 R개의 연관 벡터들을 포함하되, 상기 R은 간소화 계수(reduced coefficient)이고, 상기 R은 N보다 작은 것을 특징으로 하는 영상 인코딩 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 연관 벡터에 대한 정보가 엔트로피 인코딩되고,
    상기 연관 벡터에 대한 정보는 1인 요소의 시작점을 나타내는 정보 및 1인 요소의 개수를 나타내는 정보를 포함하는 것을 특징으로 영상 인코딩 방법.
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