WO2019194439A1 - 컨텍스트 기반 인트라 예측 모드 정보 코딩을 이용한 영상 코딩 방법 및 그 장치 - Google Patents

컨텍스트 기반 인트라 예측 모드 정보 코딩을 이용한 영상 코딩 방법 및 그 장치 Download PDF

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WO2019194439A1
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intra prediction
prediction mode
context model
mpm
mpm candidate
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PCT/KR2019/003379
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살레히파메흐디
김승환
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엘지전자 주식회사
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    • H04N19/593—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving spatial prediction techniques

Definitions

  • the present invention relates to an image coding technique, and more particularly, to an image decoding method and apparatus using context-based intra prediction mode information coding in an image coding system.
  • the demand for high resolution and high quality images such as high definition (HD) images and ultra high definition (UHD) images is increasing in various fields.
  • the higher the resolution and the higher quality of the image data the more information or bit rate is transmitted than the existing image data. Therefore, the image data can be transmitted by using a medium such as a conventional wired / wireless broadband line or by using a conventional storage medium. In the case of storage, the transmission cost and the storage cost are increased.
  • a high efficiency image compression technique is required to effectively transmit, store, and reproduce high resolution, high quality image information.
  • An object of the present invention is to provide a method and apparatus for improving image coding efficiency.
  • Another object of the present invention is to provide an image decoding method and apparatus for decoding intra prediction mode information on a current block based on a context model.
  • Another object of the present invention is to provide an image decoding method and apparatus for deriving a context model for intra prediction mode information of a current block based on an MPM candidate of an MPM list for the current block.
  • Another technical problem of the present invention is to derive a context model for the intra prediction mode information of the current block based on the intra prediction mode indicated by the MPM candidate of the MPM list for the current block and / or the order in the MPM list of the MPM candidate.
  • the present invention provides a decoding method and apparatus.
  • an image decoding method performed by a decoding apparatus.
  • the method may include obtaining intra prediction mode information on a current block, constructing a Most Probable Mode (MPM) list of the current block based on neighboring blocks of the current block, and selecting an MPM candidate included in the MPM list. Deriving a context model for the intra prediction mode information based on the method, decoding the intra prediction mode information based on the context model, based on the decoded intra prediction mode information and the MPM list Deriving an intra prediction mode for the current block, and generating a prediction sample for the current block based on the intra prediction mode.
  • MPM Most Probable Mode
  • a decoding apparatus for performing image decoding.
  • the decoding apparatus obtains intra prediction mode information about a current block, derives a context model for the intra prediction mode information based on an MPM candidate included in a Most Probable Mode (MPM) list, and determines the context.
  • An entropy decoding unit for decoding the intra prediction mode information based on a model, and constructing the MPM list of the current block based on a neighboring block of the current block, and based on the decoded intra prediction mode information and the MPM list Deriving an intra prediction mode for the current block, characterized in that it comprises a prediction unit for generating a prediction sample for the current block based on the intra prediction mode.
  • a video encoding method performed by an encoding apparatus may include constructing a Most Probable Mode (MPM) list of the current block based on neighboring blocks of the current block, determining an intra prediction mode for the current block, and based on the intra prediction mode. Generating a prediction sample for the context information, deriving a context model for the intra prediction mode information based on the MPM candidate included in the MPM list, and generating the intra prediction mode information based on the context model. And encoding.
  • MPM Most Probable Mode
  • a video encoding apparatus is provided.
  • the encoding apparatus is configured to construct a Most Probable Mode (MPM) list of the current block based on neighboring blocks of the current block, determining an intra prediction mode for the current block, and based on the intra prediction mode.
  • a prediction unit for generating a prediction sample for a block, a context model for intra prediction mode information is derived based on the MPM candidate included in the MPM list, and the intra prediction mode information is based on the context model. It characterized in that it comprises an entropy encoding unit for encoding the.
  • a context model for intra prediction mode information of the current block may be derived in consideration of the MPM candidate of the MPM list of the current block, thereby reducing the amount of bits representing the intra prediction mode of the current block. And improve the overall coding efficiency.
  • a context model for intra prediction mode information of the current block can be derived by considering the intra prediction mode indicated by the MPM candidate of the MPM list of the current block and the order in the MPM list of the MPM candidate. In this case, the amount of bits for indicating the intra prediction mode of the current block can be reduced and the overall coding efficiency can be improved.
  • FIG. 1 is a diagram schematically illustrating a configuration of a video encoding apparatus to which the present invention may be applied.
  • FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a configuration of a video decoding apparatus to which the present invention may be applied.
  • 3 exemplarily shows intra directional modes of 65 prediction directions.
  • FIG. 5 schematically illustrates an image encoding method by an encoding apparatus according to the present invention.
  • FIG. 6 schematically illustrates an encoding apparatus for performing an image encoding method according to the present invention.
  • FIG. 7 schematically illustrates an image decoding method by a decoding apparatus according to the present invention.
  • FIG. 8 schematically illustrates a decoding apparatus for performing an image decoding method according to the present invention.
  • each configuration in the drawings described in the present invention are shown independently for the convenience of description of the different characteristic functions, it does not mean that each configuration is implemented by separate hardware or separate software.
  • two or more of each configuration may be combined to form one configuration, or one configuration may be divided into a plurality of configurations.
  • Embodiments in which each configuration is integrated and / or separated are also included in the scope of the present invention without departing from the spirit of the present invention.
  • the present invention relates to video / image coding.
  • the method / embodiment disclosed herein may be applied to the 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 representing one image in a specific time zone, and a slice / tile is a unit constituting a part of a picture in coding.
  • the slice / tile may comprise one or more coding tree units (CTUs).
  • CTUs coding tree units
  • One picture may consist of a plurality of slices / tiles, and one tile group may include one or more tiles.
  • a pixel or a pel may refer to a minimum unit constituting one picture (or image). Also, 'sample' may be used as a term corresponding to a pixel.
  • a sample may generally represent a pixel or a value of a pixel, and may only represent pixel / pixel values of the luma component, or only pixel / pixel values of the chroma component.
  • a unit represents the basic unit of image processing.
  • the unit may include at least one of a specific region of the picture and information related to the region.
  • the unit may be used interchangeably with terms such as block or area in some cases.
  • an M ⁇ N block may represent a set of samples or transform coefficients composed of M columns and N rows.
  • FIG. 1 is a diagram schematically illustrating a configuration of a video encoding apparatus to which the present invention may be applied.
  • the video encoding apparatus 100 may include a picture splitter 105, a predictor 110, a residual processor 120, an entropy encoder 130, an adder 140, and a filter 150. ) And memory 160.
  • the residual processing unit 120 may include a subtraction unit 121, a conversion unit 122, a quantization unit 123, a reordering unit 124, an inverse quantization unit 125, and an inverse conversion unit 126.
  • the picture divider 105 may divide the input picture into at least one processing unit.
  • the processing unit may be called a coding unit (CU).
  • the coding unit may be recursively split from the largest coding unit (LCU) according to a quad-tree binary-tree (QTBT) structure.
  • LCU largest coding unit
  • QTBT quad-tree binary-tree
  • one coding unit may be divided into a plurality of coding units of a deeper depth based on a quad tree structure and / or a binary tree structure.
  • the quad tree structure may be applied first and the binary tree structure may be applied later.
  • the binary tree structure may be applied first.
  • the coding procedure according to the present invention may be performed based on the final coding unit that is no longer split.
  • the maximum coding unit may be used as the final coding unit immediately based on coding efficiency according to the image characteristic, or if necessary, the coding unit is recursively divided into coding units of lower depths and optimized.
  • a coding unit of size may be used as the final coding unit.
  • the coding procedure may include a procedure of prediction, transform, and reconstruction, which will be described later.
  • the processing unit may include a coding unit (CU) prediction unit (PU) or a transform unit (TU).
  • the coding unit may be split from the largest coding unit (LCU) into coding units of deeper depths along the quad tree structure.
  • LCU largest coding unit
  • the maximum coding unit may be used as the final coding unit immediately based on coding efficiency according to the image characteristic, or if necessary, the coding unit is recursively divided into coding units of lower depths and optimized.
  • a coding unit of size may be used as the final coding unit. If a smallest coding unit (SCU) is set, the coding unit may not be split into smaller coding units than the minimum coding unit.
  • the final coding unit refers to a coding unit that is the basis of partitioning or partitioning into a prediction unit or a transform unit.
  • the prediction unit is a unit partitioning from the coding unit and may be a unit of sample prediction. In this case, the prediction unit may be divided into sub blocks.
  • the transform unit may be divided along the quad tree structure from the coding unit, and may be a unit for deriving a transform coefficient and / or a unit for deriving a residual signal from the transform coefficient.
  • a coding unit may be called a coding block (CB)
  • a prediction unit is a prediction block (PB)
  • a transform unit may be called a transform block (TB).
  • a prediction block or prediction unit may mean a specific area in the form of a block within a picture, and may include an array of prediction samples.
  • a transform block or a transform unit may mean a specific area in a block form within a picture, and may include an array of transform coefficients or residual samples.
  • the prediction unit 110 may perform a prediction on a block to be processed (hereinafter, referred to as a current block) and generate a predicted block including prediction samples of the current block.
  • the unit of prediction performed by the prediction unit 110 may be a coding block, a transform block, or a prediction block.
  • the prediction unit 110 may determine whether intra prediction or inter prediction is applied to the current block. As an example, the prediction unit 110 may determine whether intra prediction or inter prediction is applied on a CU basis.
  • the prediction unit 110 may derive a prediction sample for the current block based on reference samples outside the current block in the picture to which the current block belongs (hereinafter, referred to as the current picture). In this case, the prediction unit 110 may (i) derive the prediction sample based on the average or interpolation of neighboring reference samples of the current block, and (ii) the neighbor reference of the current block.
  • the prediction sample may be derived based on a reference sample present in a specific (prediction) direction with respect to the prediction sample among the samples. In case of (i), it may be called non-directional mode or non-angle mode, and in case of (ii), it may be called directional mode or angular mode.
  • the prediction mode may have, for example, 33 directional prediction modes and at least two non-directional modes.
  • the non-directional mode may include a DC prediction mode and a planner mode (Planar mode).
  • the prediction unit 110 may determine the prediction mode applied to the current block by using the prediction mode applied to the neighboring block.
  • the prediction unit 110 may derive the prediction sample for the current block based on the sample specified by the motion vector on the reference picture.
  • the prediction unit 110 may apply one of a skip mode, a merge mode, and a motion vector prediction (MVP) mode to derive a prediction sample for the current block.
  • the prediction unit 110 may use the motion information of the neighboring block as the motion information of the current block.
  • the skip mode unlike the merge mode, the difference (residual) between the prediction sample and the original sample is not transmitted.
  • the MVP mode the motion vector of the current block may be derived using the motion vector of the neighboring block as a motion vector predictor.
  • the neighboring block may include a spatial neighboring block existing in the current picture and a temporal neighboring block present in the reference picture.
  • a reference picture including the temporal neighboring block may be called a collocated picture (colPic).
  • the motion information may include a motion vector and a reference picture index.
  • Information such as prediction mode information and motion information may be encoded (entropy) and output in the form of a bitstream.
  • the highest picture on the reference picture list may be used as the reference picture.
  • Reference pictures included in a reference picture list may be sorted based on a difference in a picture order count (POC) between a current picture and a corresponding reference picture.
  • POC picture order count
  • the subtraction unit 121 generates a residual sample which is a difference between the original sample and the prediction sample.
  • residual samples may not be generated as described above.
  • the transform unit 122 generates transform coefficients by transforming the residual sample in units of transform blocks.
  • the transform unit 122 may perform the transform according to the size of the transform block and the prediction mode applied to the coding block or the prediction block that spatially overlaps the transform block. For example, if intra prediction is applied to the coding block or the prediction block that overlaps the transform block, and the transform block is a 4 ⁇ 4 residual array, the residual sample is configured to perform a discrete sine transform (DST) transform kernel.
  • the residual sample may be transformed using a discrete cosine transform (DCT) transform kernel.
  • DST discrete sine transform
  • DCT discrete cosine 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 reorder the quantized transform coefficients in the form of a block into a one-dimensional vector form through a coefficient scanning method. Although the reordering unit 124 has been described in a separate configuration, the reordering unit 124 may be part of the quantization unit 123.
  • the entropy encoding unit 130 may perform entropy encoding on the quantized transform coefficients.
  • Entropy encoding may include, for example, encoding methods such as exponential Golomb, context-adaptive variable length coding (CAVLC), context-adaptive binary arithmetic coding (CABAC), and the like.
  • the entropy encoding unit 130 may encode information necessary for video reconstruction other than the quantized transform coefficient (for example, a value of a syntax element) together or separately. Entropy encoded information may be transmitted or stored in units of network abstraction layer (NAL) units in the form of bitstreams.
  • NAL network abstraction layer
  • the inverse quantization unit 125 inverse quantizes the quantized values (quantized transform coefficients) in the quantization unit 123, and the inverse transformer 126 inverse transforms the inverse quantized values in the inverse quantization unit 125 to obtain a residual sample.
  • the adder 140 reconstructs the picture by combining the residual sample and the predictive sample.
  • the residual sample and the predictive sample may be added in units of blocks to generate a reconstructed block.
  • the adder 140 may be part of the predictor 110.
  • the adder 140 may be called a restoration unit or a restoration block generation unit.
  • the filter unit 150 may apply a deblocking filter and / or a sample adaptive offset to the reconstructed picture. Through deblocking filtering and / or sample adaptive offset, the artifacts of the block boundaries in the reconstructed picture or the distortion in the quantization process can be corrected.
  • the sample adaptive offset may be applied on a sample basis and may be applied after the process of deblocking filtering is completed.
  • the filter unit 150 may apply an adaptive loop filter (ALF) to the reconstructed picture. ALF may be applied to the reconstructed picture after the deblocking filter and / or sample adaptive offset is applied.
  • ALF adaptive loop filter
  • the memory 160 may store reconstructed pictures (decoded pictures) or information necessary for encoding / decoding.
  • the reconstructed picture may be a reconstructed picture after the filtering process is completed by the filter unit 150.
  • the stored reconstructed picture may be used as a reference picture for (inter) prediction of another picture.
  • the memory 160 may store (reference) pictures used for inter prediction.
  • pictures used for inter prediction may be designated by a reference picture set or a reference picture list.
  • FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a configuration of a video decoding apparatus to which the present invention may be applied.
  • the video decoding apparatus 200 may include an entropy decoding unit 210, a residual processor 220, a predictor 230, an adder 240, a filter 250, and a memory 260. It may include.
  • the residual processor 220 may include a rearrangement unit 221, an inverse quantization unit 222, and an inverse transform unit 223.
  • the video decoding apparatus 200 may restore video in response to a process in which video information is processed in the video encoding apparatus.
  • the video decoding apparatus 200 may perform video decoding using a processing unit applied in the video encoding apparatus.
  • the processing unit block of video decoding may be, for example, a coding unit, and in another example, a coding unit, a prediction unit, or a transform unit.
  • the coding unit may be split along the quad tree structure and / or binary tree structure from the largest coding unit.
  • the prediction unit and the transform unit may be further used in some cases, in which case the prediction block is a block derived or partitioned from the coding unit and may be a unit of sample prediction. At this point, the prediction unit may be divided into subblocks.
  • the transform unit may be divided along the quad tree structure from the coding unit, and may be a unit for deriving a transform coefficient or a unit for deriving a residual signal from the transform coefficient.
  • the entropy decoding unit 210 may parse the bitstream and output information necessary for video reconstruction or picture reconstruction. For example, the entropy decoding unit 210 decodes information in a bitstream based on a coding method such as exponential Golomb coding, CAVLC, or CABAC, quantized values of syntax elements necessary for video reconstruction, and residual coefficients. Can be output.
  • a coding method such as exponential Golomb coding, CAVLC, or CABAC, quantized values of syntax elements necessary for video reconstruction, and residual coefficients. Can be output.
  • the CABAC entropy decoding method receives a bin corresponding to each syntax element in a bitstream, and decodes syntax element information and decoding information of neighboring and decoding target blocks or information of symbols / bins decoded in a previous step.
  • the context model may be determined using the context model, the probability of occurrence of a bin may be predicted according to the determined context model, and arithmetic decoding of the bin may be performed to generate a symbol corresponding to the value of each syntax element. have.
  • the CABAC entropy decoding method may update the context model by using the information of the decoded symbol / bin for the context model of the next symbol / bean after determining the context model.
  • the information related to the prediction among the information decoded by the entropy decoding unit 210 is provided to the prediction unit 230, and the residual value on which the entropy decoding has been performed by the entropy decoding unit 210, that is, the quantized transform coefficient, is used as a reordering unit ( 221 may be input.
  • the reordering unit 221 may rearrange the quantized transform coefficients in a two-dimensional block form.
  • the reordering unit 221 may perform reordering in response to coefficient scanning performed by the encoding apparatus.
  • the rearrangement unit 221 has been described in a separate configuration, but the rearrangement unit 221 may be part of the inverse quantization unit 222.
  • the inverse quantization unit 222 may dequantize the quantized transform coefficients based on the (inverse) quantization parameter and output the transform coefficients.
  • information for deriving a quantization parameter may be signaled from the encoding apparatus.
  • the inverse transform unit 223 may inversely transform transform coefficients to derive residual samples.
  • the prediction unit 230 may perform prediction on the current block and generate a predicted block including prediction samples for the current block.
  • the unit of prediction performed by the prediction unit 230 may be a coding block, a transform block, or a prediction block.
  • the prediction unit 230 may determine whether to apply intra prediction or inter prediction based on the information about the prediction.
  • a unit for determining which of intra prediction and inter prediction is to be applied and a unit for generating a prediction sample may be different.
  • the unit for generating a prediction sample in inter prediction and intra prediction may also be different.
  • whether to apply inter prediction or intra prediction may be determined in units of CUs.
  • a prediction mode may be determined and a prediction sample may be generated in PU units
  • intra prediction a prediction mode may be determined in PU units and a prediction sample may be generated in TU units.
  • the prediction unit 230 may derive the prediction sample for the current block based on the neighbor reference samples in the current picture.
  • the prediction unit 230 may derive the prediction sample for the current block by applying the directional mode or the non-directional mode based on the neighbor reference samples of the current block.
  • the prediction mode to be applied to the current block may be determined using the intra prediction mode of the neighboring block.
  • the prediction unit 230 may derive the prediction sample for the current block based on the sample specified on the reference picture by the motion vector on the reference picture.
  • the prediction unit 230 may apply any one of a skip mode, a merge mode, and an MVP mode to derive a prediction sample for the current block.
  • motion information required for inter prediction of the current block provided by the video encoding apparatus for example, information about a motion vector, a reference picture index, and the like may be obtained or derived based on the prediction information.
  • the motion information of the neighboring block may be used as the motion information of the current block.
  • the neighboring block may include a spatial neighboring block and a temporal neighboring block.
  • the prediction unit 230 may construct a merge candidate list using motion information of available neighboring blocks, and may use information indicated by the merge index on the merge candidate list as a motion vector of the current block.
  • the merge index may be signaled from the encoding device.
  • the motion information may include a motion vector and a reference picture. When the motion information of the temporal neighboring block is used in the skip mode and the merge mode, the highest picture on the reference picture list may be used as the reference picture.
  • the difference (residual) between the prediction sample and the original sample is not transmitted.
  • the motion vector of the current block may be derived using the motion vector of the neighboring block as a motion vector predictor.
  • the neighboring block may include a spatial neighboring block and a temporal neighboring block.
  • a merge candidate list may be generated by using a motion vector of a reconstructed spatial neighboring block and / or a motion vector corresponding to a Col block, which is a temporal neighboring block.
  • the motion vector of the candidate block selected from the merge candidate list is used as the motion vector of the current block.
  • the information about the prediction may include a merge index indicating a candidate block having an optimal motion vector selected from candidate blocks included in the merge candidate list.
  • the prediction unit 230 may derive the motion vector of the current block by using the merge index.
  • a motion vector predictor candidate list may be generated using a motion vector of a reconstructed spatial neighboring block and / or a motion vector corresponding to a Col block, which is a temporal neighboring block.
  • the prediction information may include a prediction motion vector index indicating an optimal motion vector selected from the motion vector candidates included in the list.
  • the prediction unit 230 may select the predicted motion vector of the current block from the motion vector candidates included in the motion vector candidate list using the motion vector index.
  • the prediction unit of the encoding apparatus may obtain a motion vector difference (MVD) between the motion vector of the current block and the motion vector predictor, and may encode the output vector in a bitstream form. That is, MVD may be obtained by subtracting the motion vector predictor from the motion vector of the current block.
  • the prediction unit 230 may obtain a motion vector difference included in the information about the prediction, and derive the motion vector of the current block by adding the motion vector difference and the motion vector predictor.
  • the prediction unit may also obtain or derive a reference picture index or the like indicating a reference picture from the information about the prediction.
  • the adder 240 may reconstruct the current block or the current picture by adding the residual sample and the predictive sample.
  • the adder 240 may reconstruct the current picture by adding the residual sample and the predictive sample in block units. Since the residual is not transmitted when the skip mode is applied, the prediction sample may be a reconstruction sample.
  • the adder 240 has been described in a separate configuration, the adder 240 may be part of the predictor 230. On the other hand, the adder 240 may be called a restoration unit or a restoration block generation unit.
  • the filter unit 250 may apply the deblocking filtering sample adaptive offset, and / or ALF to the reconstructed picture.
  • the sample adaptive offset may be applied in units of samples and may be applied after deblocking filtering.
  • ALF may be applied after deblocking filtering and / or sample adaptive offset.
  • the memory 260 may store reconstructed pictures (decoded pictures) or information necessary for decoding.
  • the reconstructed picture may be a reconstructed picture after the filtering process is completed by the filter unit 250.
  • the memory 260 may store pictures used for inter prediction.
  • pictures used for inter prediction may be designated by a reference picture set or a reference picture list.
  • the reconstructed picture can be used as a reference picture for another picture.
  • the memory 260 may output the reconstructed picture in an output order.
  • the encoding device / decoding device may derive an intra prediction mode for the current block, and predict the sample of the current block based on the intra prediction mode. Can be derived. That is, the encoding device / decoding device may derive the prediction sample of the current block by applying the directional mode or the non-directional mode based on the peripheral reference samples of the current block.
  • the intra prediction mode includes two non-directional or non-angular intra prediction modes and 65 directional or angular intra prediction modes. Can include them.
  • the non-directional intra prediction modes may include a planar intra prediction mode of 0 and a DC intra prediction mode of 1, and the directional intra prediction modes may include 65 intra prediction modes of 2 to 66. .
  • the present invention may be applied to a case where the number of intra prediction modes is different.
  • the intra prediction mode 67 may further be used, and the intra prediction mode 67 may represent a linear model (LM) mode.
  • LM linear model
  • 3 exemplarily shows intra directional modes of 65 prediction directions.
  • an intra prediction mode having horizontal directionality and an intra prediction mode having vertical directionality may be distinguished from the intra prediction mode 34 having a left upward diagonal prediction direction.
  • H and V in FIG. 3 mean horizontal directionality and vertical directionality, respectively, and numbers of -32 to 32 represent a displacement of 1/32 on a sample grid position.
  • the intra prediction modes 2 to 34 have a horizontal direction
  • the intra prediction modes 35 to 66 have a vertical direction.
  • Intra prediction mode 18 and intra prediction mode 50 indicate a horizontal intra prediction mode and a vertical intra prediction mode, respectively, and an intra prediction mode 2 indicates a left downward diagonal intra prediction mode,
  • the 34th intra prediction mode may be referred to as a left upward diagonal intra prediction mode, and the 66th intra prediction mode may be referred to as a right upward diagonal intra prediction mode.
  • an intra prediction mode applied to the current block may be derived based on the intra prediction mode of the neighboring block of the current block.
  • the decoding apparatus may derive the most probable mode (MPM) list based on the intra prediction mode and additional candidate modes of the neighboring block (eg, the left neighboring block and / or the upper neighboring block) of the current block.
  • MPM most probable mode
  • One of the MPM candidates in the derived MPM list may be selected based on the received MPM index, or one of the remaining intra prediction modes not included in the MPM candidates is based on intra prediction mode information. Can be selected.
  • the MPM list may be referred to as an intra prediction mode candidate list or may be referred to as candModeList.
  • the MPM list may include three MPM candidates, five candidates, or six MPM candidates.
  • the MPM list may include candidates derived based on an intra prediction mode, a derived intra prediction mode, and / or a default intra prediction mode of a neighboring block.
  • the encoding device / decoding device may search the neighboring blocks of the current block in a specific order and derive the intra prediction mode of the neighboring block as the MPM candidate in the derived order.
  • the neighboring blocks may include a left neighboring block, an upper neighboring block, a lower left neighboring block, a right upper neighboring block, and an upper left neighboring block, and the encoding device / decoding device is an intra prediction mode of the left neighboring block.
  • Intra prediction mode of the upper neighboring block may be derived and the MPM list of the current block may be constructed.
  • an MPM candidate may be derived based on an intra prediction mode derived as the MPM candidate. For example, when the intra prediction mode derived as the MPM candidate is N intra prediction mode, the encoding device / decoding device selects the N + 1 intra prediction mode and / or the N-1 intra prediction mode from the current block. Can be derived as an MPM candidate.
  • the peripheral blocks may be as described below.
  • the left neighboring block is (-1, H-1 )
  • a block containing a sample of coordinates wherein the upper peripheral block is a block containing a sample of (W-1, -1) coordinates, and the right upper peripheral block includes a sample of (W, -1) coordinates
  • the lower left peripheral block may be a block including samples of (-1, H) coordinates, and the upper left peripheral block may be a block including samples of (-1, -1) coordinates.
  • an intra prediction mode applied to the current block is included in the MPM candidates or the remaining intra prediction modes may be derived based on an MPM flag.
  • the MPM flag may indicate that the intra prediction mode of the current block is included in MPM candidates (MPM list)
  • MPM list when the value of the MPM flag is 0, the MPM The flag may indicate that the intra prediction mode for the current block is included in the remaining intra prediction modes rather than included in MPM candidates (MPM list).
  • the MPM index may be signaled in the form of an mpm_idx or intra_luma_mpm_idx syntax element, and the remaining intra prediction mode information may be signaled in the form of a rem_intra_luma_pred_mode or intra_luma_mpm_remainder syntax element.
  • the MPM flag may be signaled in the form of an intra_luma_mpm_flag syntax element, and when the MPM flag is not signaled, the value of the MPM flag may be regarded as 1.
  • the remaining intra prediction mode information may index one of the remaining intra prediction modes not included in the MPM candidates among all the intra prediction modes in order of prediction mode number.
  • the intra prediction mode may be an intra prediction mode for a luma component (sample).
  • the intra prediction mode information may include at least one of the MPM flag, the MPM index, and the remaining intra prediction mode information.
  • the MPM list may be called in various terms such as an MPM candidate list and a candModeList.
  • the encoding apparatus may derive an MPM list for the current block based on the intra prediction mode and additional candidate modes of the neighboring block of the current block, determine the intra prediction mode of the current block, and determine the current block.
  • Intra prediction mode information for may be encoded and stored and / or transmitted.
  • the current block and the neighboring block to be coded may have similar image characteristics, and thus, the current block and the neighboring block have a high probability of having the same or similar intra prediction mode.
  • the MPM list of the current block may be configured to derive an intra prediction mode applied to the block, and one of the MPM candidates in the configured MPM list is based on received intra prediction mode information (eg, MPM index). Can be derived.
  • the intra prediction mode information may be encoded / decoded through context-based adaptive binary arithmetic coding (CABAC) or context-based adaptive variable length coding (CAVLC). Can be.
  • CABAC context-based adaptive binary arithmetic coding
  • CAVLC context-based adaptive variable length coding
  • the CABAC decoding method receives a bin corresponding to the target syntax element in the bitstream, decodes the information on the target syntax element and decoding information of the neighboring block and the current block or in the previous step.
  • a context model for the target syntax element is determined based on the information of the symbol / bin, and the arithmetic decoding of the bin is performed by predicting the occurrence probability of the bin according to the determined context model.
  • a method of generating a symbol corresponding to a value of each syntax element may be indicated.
  • the context model represents the statistical characteristics of the bin, and the context model may have a probability state index and an MPS value.
  • the MPS may represent a value of a bin appearing more in all syntax elements
  • the MPS probability state index may represent a probability of the MPS appearing.
  • the intra prediction mode information (eg, MPM index) may be encoded / decoded through CABAC.
  • the MPM list may include N MPM candidates, and an MPM index indicating a selected value of 0 to N ⁇ 1 may be encoded / decoded.
  • an MPM index indicating a selected value of 0 to 5 may be encoded / decoded.
  • the MPM index can be binarized using Trunked Unary code.
  • the value of the MPM index binarized through the truncated binary code may be represented as in the following table.
  • the MPM index may be derived as a binary value of 1 to 5 bins according to a value represented.
  • three bins in the preceding order of the bins of the MPM index, that is, bin 0, bin 1, and bin 2 may be coded based on a context model, and bin 4 and bin 5 may be bypassed. bypass) coding may be applied.
  • the bypass coding may represent a method of coding by applying a uniform probability distribution (for example, 50:50) instead of applying a context model having a specific probability distribution.
  • a method of deriving the context model for the intra prediction mode information based on the MPM candidate of the MPM list for the current block is provided.
  • the context model for the bin 0 may be derived based on the MPM candidate for
  • the context model for the bin 1 may be derived based on the MPM candidate for bin 1 among the MPM candidates in the MPM list.
  • a context model for the bin 2 may be derived based on the MPM candidate for the bin 2 among the MPM candidates in the MPM list.
  • a context model for the bin 0 may be derived based on the first order MPM candidates among the MPM candidates in the MPM list, and based on the second order MPM candidates among the MPM candidates in the MPM list, the bin 1 may be derived.
  • a context model for may be derived, and a context model for the bin 2 may be derived based on the third order MPM candidates among the MPM candidates in the MPM list.
  • the present invention proposes a method of setting a different context model according to the intra prediction mode and deriving the context model for the intra prediction mode information based on the MPM candidate of the MPM list for the current block.
  • the statistical characteristics applied to the prediction may differ depending on the intra prediction mode, so setting different context models according to the intra prediction mode may reflect the statistical characteristics more accurately.
  • the current block and the neighboring blocks may have the same or similar intra prediction.
  • the context model for the intra prediction mode information is determined based on the MPM candidate of the MPM list derived based on the neighboring block, the characteristics of the intra prediction mode for the current block are considered.
  • the intra prediction mode information may be coded, and thus, the coding efficiency of the intra prediction mode information may be improved.
  • the intra prediction mode may be divided into four groups, and each group may have a different context model.
  • the intra prediction mode may be divided into a planner intra prediction mode, a DC intra prediction mode, an intra prediction mode with a horizontal direction, and an intra prediction mode with a vertical direction
  • the planner intra prediction mode may be a context model 0, a DC intra mode.
  • the prediction mode may have a context model 1
  • the intra prediction mode having a horizontal direction may have a context model 2
  • the intra prediction mode having a vertical direction may have a context model 3.
  • the intra prediction mode having the horizontal directionality may be an intra prediction mode of Nos. 2 to 34
  • the intra prediction mode having the vertical directionality may be an intra prediction mode of Nos. 35 to 66.
  • a context map representing a context model for the intra prediction mode may be represented as the following table.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived based on the intra prediction mode indicated by the MPM candidate included in the MPM list for the current block.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as the context model 0, and the intra prediction mode indicated by the MPM candidate Is a DC intra prediction mode
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 1
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having a horizontal direction
  • the intra The context model for prediction mode information may be derived from context model 2
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having vertical direction
  • the context model for the intra prediction mode information may be context.
  • the intra prediction mode information may indicate the MPM index.
  • the intra prediction mode may be divided into three groups, and each group may have a different context model.
  • the intra prediction mode may be divided into planner intra prediction mode, DC intra prediction mode, and directional intra prediction mode
  • planner intra prediction mode is context model 0
  • DC intra prediction mode is context model 1
  • directional intra prediction mode May have a context model2.
  • the directional intra prediction mode may indicate an intra prediction mode 2 to 66.
  • a context map representing a context model for the intra prediction mode may be represented as the following table.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived based on the intra prediction mode indicated by the MPM candidate included in the MPM list for the current block.
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is a planar intra prediction mode
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as the context model 0
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate Is the DC intra prediction mode
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived from the context model 1
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is the directional intra prediction mode
  • the intra prediction mode information may be derived from the context model 2.
  • the intra prediction mode information may indicate the MPM index.
  • the intra prediction mode may be divided into seven groups, and each group may have a different context model.
  • the intra prediction mode may be divided into a planner intra prediction mode, a DC intra prediction mode, and a plurality of directional subgroups, wherein the planner intra prediction mode is context model 0, the DC intra prediction mode is context model 1, and the first The directional subgroup may have a context model 2, the second directional subgroup has a context model 3, the third directional subgroup has a context model 4, the fourth directional subgroup has a context model 5, and the fifth directional subgroup has a context model 6 have.
  • the first directional subgroup may include intra prediction modes 2-11
  • the second directional subgroup may include intra prediction modes 12-12.
  • the three-directional subgroup may include intra prediction modes 25 to 43
  • the fourth directional subgroup may include intra prediction modes 44 to 56
  • the fifth directional subgroup may include 57 to intra prediction modes.
  • 66 may include an intra prediction mode.
  • the plurality of directional subgroups may be set.
  • the context map representing the context model for the intra prediction mode may be represented as the following table.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived based on the intra prediction mode indicated by the MPM candidate included in the MPM list for the current block.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as the context model 0, and the intra prediction mode indicated by the MPM candidate
  • the context model for the intra prediction mode information can be derived as the context model 1, when the intra prediction mode represented by the MPM candidate is the intra prediction mode of the first directional subgroup,
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived from context model 2, and when the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode of a second directional subgroup, the context model for the intra prediction mode information may be obtained.
  • the context model can be derived from context model 3
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as a context model 4
  • the MPM candidate indicates
  • the intra prediction mode is the intra prediction mode of the fourth directional subgroup
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 5
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is a fifth directional sub.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 6.
  • the intra prediction mode information may indicate the MPM index.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived based on the intra prediction mode indicated by the MPM candidate of the MPM list for the current block
  • the intra prediction mode and the MPM indicated by the MPM candidate may be derived.
  • a context model for the intra prediction mode information may be derived based on the position of the candidate in the MPM list.
  • the position in the MPM list of the MPM candidates may be indicated by the order in the MPM list.
  • a method of deriving a context model for the intra prediction mode information based on the intra prediction mode indicated by the MPM candidate and the order in the MPM list of the MPM candidate may be the same as described below.
  • a context map representing a context model according to the order of the intra prediction mode and the MPM list of the MPM candidate may be represented as the following table.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived based on the intra prediction mode indicated by the MPM candidate included in the MPM list for the current block and the order in the MPM list of the MPM candidate. Twelve context models for the intra prediction mode information may be applied.
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is a DC intra prediction mode and the MPM candidate is an MPM candidate in the first order of the MPM list
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as the context model 0.
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is a planner intra prediction mode, and when the MPM candidate is an MPM candidate in the first order of the MPM list, the context model for the intra prediction mode information is the context model 1.
  • the context for the intra prediction mode information when the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having horizontal directionality and the MPM candidate is an MPM candidate in the first order of the MPM list The model can be derived from the context model 2, When the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having vertical directionality and the MPM candidate is an MPM candidate in the first order of the MPM list, the context model for the intra prediction mode information is referred to as the context model 3. Can be derived.
  • the intra prediction mode information may be an MPM index
  • the derived context model may be a context model for the first bin of the intra prediction mode information.
  • the context model for the intra prediction mode information is referred to as the context model 4.
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is a planner intra prediction mode
  • the MPM candidate is an MPM candidate in the second order of the MPM list
  • the context model for the intra prediction mode information is the context.
  • the context model can be derived from the context model 6
  • the context model for the intra prediction mode information may include the context model.
  • the intra prediction mode information may be an MPM index
  • the derived context model may be a context model for a second bin of the intra prediction mode information.
  • the context model for the intra prediction mode information is referred to as the context model 8.
  • the context model for the intra prediction mode information is determined by the context. Model 9, wherein the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having horizontal directionality, and when the MPM candidate is the MPM candidate in the third order of the MPM list, The context model may be derived from the context model 10.
  • the context model for the intra prediction mode information is the context model. 11 can be derived.
  • the intra prediction mode information may be an MPM index
  • the derived context model may be a context model for a third bin of the intra prediction mode information.
  • FIG. 5 schematically illustrates an image encoding method by an encoding apparatus according to the present invention.
  • the method disclosed in FIG. 5 may be performed by the encoding apparatus disclosed in FIG. 1.
  • S500 to S520 of FIG. 5 may be performed by the prediction unit of the encoding apparatus
  • S530 to S540 may be performed by the entropy encoding unit of the encoding apparatus.
  • a process of deriving a residual sample for the current block based on an original sample and a prediction sample for the current block may be performed by a subtractor of the encoding apparatus.
  • the generating of the information about the residual on the current block may be performed by a converter of the encoding apparatus, and the encoding of the information about the residual may be performed by an entropy encoding unit of the encoding apparatus. It can be performed by.
  • the encoding apparatus configures a Most Probable Mode (MPM) list of the current block based on the neighboring blocks of the current block (S500).
  • MPM Most Probable Mode
  • the MPM list may include three MPM candidates, five MPM candidates, or six MPM candidates.
  • the encoding apparatus may construct the MPM list of the current block based on the neighboring block of the current block, and the MPM list may include six MPM candidates.
  • the neighboring block may include a pre-left peripheral block, the upper peripheral block, the lower left peripheral block, the upper right peripheral block, and / or the upper left peripheral block of the current block.
  • the encoding apparatus may search the neighboring blocks of the current block in a specific order, and may derive the intra prediction mode of the neighboring block as the MPM candidate in the derived order.
  • an encoding apparatus may include an intra prediction mode of the left neighboring block, an intra prediction mode of the upper neighboring block, a planner intra prediction mode, a DC intra prediction mode, an intra prediction mode of the lower left neighboring block, and the right upper neighboring block.
  • Intra prediction mode of, the intra prediction mode of the upper left neighboring block may be searched in order to derive an MPM candidate and configure the MPM list of the current block.
  • an MPM candidate may be derived based on an intra prediction mode derived as the MPM candidate. For example, when the intra prediction mode derived as the MPM candidate is N intra prediction mode, the encoding apparatus sets the N + 1 intra prediction mode and / or N-1 intra prediction mode to the MPM candidate of the current block. Can be derived.
  • the encoding apparatus determines an intra prediction mode for the current block (S510).
  • the encoding apparatus may perform various intra prediction modes to derive an intra prediction mode having an optimal RD cost as an intra prediction mode for the current block.
  • the intra prediction mode may be one of two non-directional intra prediction modes and 65 intra directional prediction modes. As described above, the two non-directional intra prediction modes may include an intra DC mode and an intra planner mode.
  • the encoding apparatus generates a prediction sample for the current block based on the intra prediction mode (S520).
  • the encoding apparatus may derive at least one neighboring sample of the neighboring samples of the current block based on the intra prediction mode, and generate the predictive sample based on the neighboring sample.
  • the peripheral samples may include upper left corner peripheral samples, upper peripheral samples, and left peripheral samples of the current block. For example, when the size of the current block is WxH and the x component of the top-left sample position of the current block is 0 and the y component is 0, the left neighboring samples are p [-1] [0. ] To p [-1] [2H-1], the sample around the upper left corner is p [-1] [-1], and the sample around the upper side is p [0] [-1] to p [2W-1] [-1].
  • the encoding apparatus derives a context model for intra prediction mode information based on the MPM candidate included in the MPM list (S530).
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived based on the intra prediction mode indicated by the MPM candidate.
  • the intra prediction mode information may indicate the MPM index.
  • the intra prediction mode information may indicate one of MPM candidates of the MPM list.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as the context model 0, and the MPM candidate is represented.
  • the intra prediction mode is a DC intra prediction mode
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 1
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having horizontal directionality.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 2
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having vertical direction
  • the context model for the intra prediction mode information may be used.
  • the context model is derived from context model 3 There.
  • the intra prediction mode having the horizontal directionality may be an intra prediction mode of Nos. 2 to 34
  • the intra prediction mode having the vertical directionality may be an intra prediction mode of Nos. 35 to 66.
  • the context model for the intra prediction mode information when the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is a planar intra prediction mode, the context model for the intra prediction mode information may be derived as the context model 0, and the MPM candidate is When the intra prediction mode represented is a DC intra prediction mode, the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 1, and when the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is a directional intra prediction mode, The context model for the intra prediction mode information may be derived from context model 2. In this case, the directional intra prediction mode may indicate an intra prediction mode from 2 to 66.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as the context model 0, and the MPM candidate is
  • the intra prediction mode represented is a DC intra prediction mode
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 1
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra of the first directional subgroup.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived from the context model 2, and if the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is the intra prediction mode of the second directional subgroup, the intra prediction The context model for mode information is context model 3
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as a context model 4
  • the MPM When the intra prediction mode indicated by the candidate is the intra prediction mode of the fourth directional subgroup, the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 5, and the intra prediction mode represented by the MPM candidate may be In the intra prediction mode of the fifth directional subgroup, the context model for the intra prediction mode information may be derived as the context model 6.
  • the first directional subgroup may include intra prediction modes 2 to 11, and the second directional subgroup may include intra prediction modes 12 to 24, and the third directional subgroup May include intra prediction modes 25 to 43, and the fourth directional subgroup may include intra prediction modes 44 to 56, and the fifth directional subgroup may include intra predictions 57 to 66. It may include a mode.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived based on the intra prediction mode indicated by the MPM candidate and the order in the MPM list of the MPM candidate.
  • the context model for the intra prediction mode information is context model 0.
  • the intra prediction mode represented by the MPM candidate is a planner intra prediction mode
  • the MPM candidate is the MPM candidate of the first order of the MPM list
  • the context model for the intra prediction mode information is context.
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having horizontal directionality
  • the MPM candidate is an MPM candidate of the first order of the MPM list, it may be derived from model 1.
  • the context model may be derived from context model 2, and the MPM
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 3.
  • the context model for the intra prediction mode information is derived as the context model 4.
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is a planner intra prediction mode, and the MPM candidate is the second order MPM candidate of the MPM list, the context model for the intra prediction mode information is context model 5.
  • the context for the intra prediction mode information when the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having horizontal directionality and the MPM candidate is the MPM candidate of the second order of the MPM list The model can be derived from the context model 6, and the MPM candidate When the intra prediction mode represented is an intra prediction mode having vertical directionality and the MPM candidate is an MPM candidate in the second order of the MPM list, the context model for the intra prediction mode information may be derived as a context model 7. .
  • the context model for the intra prediction mode information is derived as a context model 8.
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is a planner intra prediction mode and the MPM candidate is an MPM candidate in the third order of the MPM list
  • the context model for the intra prediction mode information may be a context model9.
  • the context of the intra prediction mode information when the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having horizontal directionality and the MPM candidate is the MPM candidate in the third order of the MPM list The model may be derived from the context model 10, and the MPM candidate When the intra prediction mode represented is an intra prediction mode having vertical direction and the MPM candidate is an MPM candidate in the third order of the MPM list, the context model for the intra prediction mode information may be derived as a context model 11. .
  • the encoding apparatus encodes the intra prediction mode information based on the context model (S540). For example, the encoding apparatus may perform arithmetic encoding on the intra prediction mode information based on the context model. The encoding apparatus may generate the encoded intra prediction mode information by performing arithmetic encoding on a bin of the intra prediction mode information based on the context model. The encoding apparatus may output the encoded intra prediction mode information in the form of a bitstream.
  • the encoding apparatus may generate an MPM flag indicating whether the determined intra prediction mode is included in the MPM candidates of the MPM list.
  • the intra prediction mode information may include the MPM flag.
  • the intra prediction mode information indicating the determined intra prediction mode among the MPM candidates may be encoded.
  • remaining intra prediction mode information indicating the determined intra prediction mode among remaining intra prediction modes not included in the MPM candidates. Can be generated.
  • the encoding apparatus may not signal the MPM flag, and the value of the MPM flag may be derived as 1.
  • the bitstream may be transmitted to a decoding device through a network or a (digital) storage medium.
  • the network may include a broadcasting network and / or a communication network
  • the digital storage medium may include various storage media such as USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, SSD, and the like.
  • FIG. 6 schematically illustrates an encoding apparatus for performing an image encoding method according to the present invention.
  • the method disclosed in FIG. 5 may be performed by the encoding apparatus disclosed in FIG. 6.
  • the prediction unit of the encoding apparatus of FIG. 6 may perform S500 to S520 of FIG. 5, and the entropy encoding unit of the encoding apparatus of FIG. 6 may perform S530 to S540 of FIG. 5.
  • a process of deriving a residual sample for the current block based on the original sample and the prediction sample for the current block may be performed by the subtraction unit of the encoding apparatus of FIG. 6.
  • the generating of the information about the residual for the current block based on the residual sample may be performed by the transform unit of the encoding apparatus of FIG. 6, and the encoding of the residual information may be performed in FIG. 6. May be performed by an entropy encoding unit of the encoding apparatus.
  • FIG. 7 schematically illustrates an image decoding method by a decoding apparatus according to the present invention.
  • the method disclosed in FIG. 7 may be performed by the decoding apparatus disclosed in FIG. 2.
  • S700 and S720 to S730 of FIG. 7 may be performed by the entropy decoding unit of the decoding apparatus
  • S710 and S740 to S750 may be performed by the prediction unit of the decoding apparatus.
  • the process of obtaining information about the residual for the current block through the bitstream may be performed by an entropy decoding unit of the decoding apparatus, and based on the residual information, the current block may be performed.
  • the process of deriving the residual sample for may be performed by an inverse transform unit of the decoding apparatus, and the process of generating a reconstructed picture based on the prediction sample and the residual sample may be performed by an adder of the decoding apparatus. Can be performed.
  • the decoding apparatus obtains intra prediction mode information on the current block (S700).
  • the decoding apparatus may obtain intra prediction mode information for the current block from the bitstream, and the intra prediction mode information may include an MPM index indicating one of the MPM candidates in the MPM list.
  • the MPM index may be signaled in the form of an mpm_idx or intra_luma_mpm_idx syntax element.
  • the decoding apparatus may derive the MPM flag for the current block, and when the value of the MPM flag is 1, the decoding apparatus obtains the intra prediction mode information for the current block from the bitstream.
  • the intra prediction mode information may include the MPM index.
  • the intra prediction mode information may include an MPM flag for the current block.
  • the intra prediction mode information may not include the MPM flag, and in this case, the decoding apparatus may derive the value of the MPM flag as 1.
  • the decoding apparatus may obtain intra prediction mode information for the current block from the bitstream, and the intra prediction mode information may indicate remining indicating one of the remaining intra prediction modes. (remaining) may include intra prediction mode information.
  • the decoding apparatus may derive the intra prediction mode indicated by the remaining intra prediction mode information among the remaining intra prediction modes as the intra prediction mode for the current block.
  • the remaining intra prediction modes may indicate remaining intra prediction modes not included in the MPM candidates of the MPM list.
  • the remaining intra prediction mode information may be signaled in the form of rem_intra_luma_pred_mode or intra_luma_mpm_remainder syntax elements.
  • the decoding apparatus configures a Most Probable Mode (MPM) list of the current block based on the neighboring blocks of the current block (S710).
  • MPM Most Probable Mode
  • the MPM list may include three MPM candidates, five MPM candidates, or six MPM candidates.
  • the decoding apparatus may configure the MPM list of the current block based on the neighboring block of the current block, and the MPM list may include six MPM candidates.
  • the neighboring block may include a pre-left peripheral block, the upper peripheral block, the lower left peripheral block, the upper right peripheral block, and / or the upper left peripheral block of the current block.
  • the decoding apparatus may search the neighboring blocks of the current block in a specific order, and may derive the intra prediction mode of the neighboring block as the MPM candidate in the derived order.
  • a decoding apparatus may include an intra prediction mode of the left neighboring block, an intra prediction mode of the upper neighboring block, a planner intra prediction mode, a DC intra prediction mode, an intra prediction mode of the lower left neighboring block, and the right upper neighboring block.
  • Intra prediction mode of, the intra prediction mode of the upper left neighboring block may be searched in order to derive an MPM candidate and configure the MPM list of the current block.
  • an MPM candidate may be derived based on an intra prediction mode derived as the MPM candidate. For example, when the intra prediction mode derived as the MPM candidate is N intra prediction mode, the decoding apparatus sets the N + 1 intra prediction mode and / or the N-1 intra prediction mode to the MPM candidate of the current block. Can be derived.
  • the decoding apparatus derives a context model for the intra prediction mode information based on the MPM candidate included in the MPM list (S720).
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived based on the intra prediction mode indicated by the MPM candidate.
  • the intra prediction mode information may indicate the MPM index.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as the context model 0, and the MPM candidate is represented.
  • the intra prediction mode is a DC intra prediction mode
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 1
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having horizontal directionality.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 2
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having vertical direction
  • the context model for the intra prediction mode information may be used.
  • the context model is derived from context model 3 There.
  • the intra prediction mode having the horizontal directionality may be an intra prediction mode of Nos. 2 to 34
  • the intra prediction mode having the vertical directionality may be an intra prediction mode of Nos. 35 to 66.
  • the context model for the intra prediction mode information when the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is a planar intra prediction mode, the context model for the intra prediction mode information may be derived as the context model 0, and the MPM candidate is When the intra prediction mode represented is a DC intra prediction mode, the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 1, and when the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is a directional intra prediction mode, The context model for the intra prediction mode information may be derived from context model 2. In this case, the directional intra prediction mode may indicate an intra prediction mode from 2 to 66.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as the context model 0, and the MPM candidate is
  • the intra prediction mode represented is a DC intra prediction mode
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 1
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra of the first directional subgroup.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived from the context model 2, and if the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is the intra prediction mode of the second directional subgroup, the intra prediction The context model for mode information is context model 3
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as a context model 4
  • the MPM When the intra prediction mode indicated by the candidate is the intra prediction mode of the fourth directional subgroup, the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 5, and the intra prediction mode represented by the MPM candidate may be In the intra prediction mode of the fifth directional subgroup, the context model for the intra prediction mode information may be derived as the context model 6.
  • the first directional subgroup may include intra prediction modes 2 to 11, and the second directional subgroup may include intra prediction modes 12 to 24, and the third directional subgroup May include intra prediction modes 25 to 43, and the fourth directional subgroup may include intra prediction modes 44 to 56, and the fifth directional subgroup may include intra predictions 57 to 66. It may include a mode.
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived based on the intra prediction mode indicated by the MPM candidate and the order in the MPM list of the MPM candidate.
  • the context model for the intra prediction mode information is context model 0.
  • the intra prediction mode represented by the MPM candidate is a planner intra prediction mode
  • the MPM candidate is the MPM candidate of the first order of the MPM list
  • the context model for the intra prediction mode information is context.
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having horizontal directionality
  • the MPM candidate is an MPM candidate of the first order of the MPM list, it may be derived from model 1.
  • the context model may be derived from context model 2, and the MPM
  • the context model for the intra prediction mode information may be derived as context model 3.
  • the context model for the intra prediction mode information is derived as the context model 4.
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is a planner intra prediction mode, and the MPM candidate is the second order MPM candidate of the MPM list, the context model for the intra prediction mode information is context model 5.
  • the context for the intra prediction mode information when the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having horizontal directionality and the MPM candidate is the MPM candidate of the second order of the MPM list The model can be derived from the context model 6, and the MPM candidate When the intra prediction mode represented is an intra prediction mode having vertical directionality and the MPM candidate is an MPM candidate in the second order of the MPM list, the context model for the intra prediction mode information may be derived as a context model 7. .
  • the context model for the intra prediction mode information is derived as a context model 8.
  • the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is a planner intra prediction mode and the MPM candidate is an MPM candidate in the third order of the MPM list
  • the context model for the intra prediction mode information may be a context model9.
  • the context of the intra prediction mode information when the intra prediction mode indicated by the MPM candidate is an intra prediction mode having horizontal directionality and the MPM candidate is the MPM candidate in the third order of the MPM list The model may be derived from the context model 10, and the MPM candidate When the intra prediction mode represented is an intra prediction mode having vertical direction and the MPM candidate is an MPM candidate in the third order of the MPM list, the context model for the intra prediction mode information may be derived as a context model 11. .
  • the decoding apparatus decodes the intra prediction mode information based on the context model (S730). For example, the decoding apparatus may perform arithmetic decoding on the intra prediction mode information based on the context model. The decoding apparatus predicts a probability of occurrence of a bin of the intra prediction mode information based on the context model to perform arithmetic decoding of the bin to generate a symbol corresponding to the value of the intra prediction mode information. Can be.
  • the decoding apparatus derives an intra prediction mode for the current block based on the decoded intra prediction mode information and the MPM list (S740).
  • the decoding apparatus may derive the MPM candidate indicated by the decoded intra prediction mode information among the MPM candidates of the MPM list as the intra prediction mode for the current block.
  • the decoding apparatus generates a prediction sample for the current block based on the intra prediction mode (S750).
  • the decoding apparatus may derive at least one neighboring sample of the neighboring samples of the current block based on the intra prediction mode, and generate the predictive sample based on the neighboring sample.
  • the peripheral samples may include upper left corner peripheral samples, upper peripheral samples, and left peripheral samples of the current block. For example, when the size of the current block is WxH and the x component of the top-left sample position of the current block is 0 and the y component is 0, the left neighboring samples are p [-1] [0. ] To p [-1] [2H-1], the sample around the upper left corner is p [-1] [-1], and the sample around the upper side is p [0] [-1] to p [2W-1] [-1].
  • the decoding apparatus may directly use the prediction sample as a reconstruction sample according to a prediction mode, or generate a reconstruction sample by adding a residual sample to the prediction sample. If there is a residual sample for the current block, the decoding apparatus may receive information about the residual for the current block, and the information about the residual may be included in the information about the face. The information about the residual may include transform coefficients regarding the residual sample. The decoding apparatus may derive the residual sample (or residual sample array) for the current block based on the residual information. The decoding apparatus may generate a reconstructed sample based on the prediction sample and the residual sample, and may derive a reconstructed block or a reconstructed picture based on the reconstructed sample. Thereafter, as described above, the decoding apparatus may apply an in-loop filtering procedure, such as a deblocking filtering and / or SAO procedure, to the reconstructed picture in order to improve subjective / objective picture quality as necessary.
  • an in-loop filtering procedure such as a deblocking filtering and / or
  • FIG. 8 schematically illustrates a decoding apparatus for performing an image decoding method according to the present invention.
  • the method disclosed in FIG. 7 may be performed by the decoding apparatus disclosed in FIG. 8.
  • the entropy decoding unit of the decoding apparatus of FIG. 8 may perform S700 and S720 to S730 of FIG. 7, and the prediction unit of the decoding apparatus of FIG. 8 may perform S710 and S740 to S750 of FIG. 7.
  • the process of acquiring information on the residual of the current block through the bitstream may be performed by an entropy decoding unit of the decoding apparatus of FIG. 8, based on the residual information.
  • Deriving the residual sample for the current block may be performed by an inverse transform unit of the decoding apparatus of FIG. 8, and generating a reconstructed picture based on the prediction sample and the residual sample is illustrated in FIG. 8.
  • a context model for intra prediction mode information of the current block may be derived in consideration of the MPM candidate of the MPM list of the current block, and through this, a bit amount for indicating the intra prediction mode of the current block. Can be reduced and the overall coding efficiency can be improved.
  • a context model for intra prediction mode information of the current block may be derived in consideration of the intra prediction mode indicated by the MPM candidate of the MPM list of the current block and the order in the MPM list of the MPM candidate.
  • the above-described method according to the present invention may be implemented in software, and the encoding device and / or the decoding device according to the present invention may perform image processing of, for example, a TV, a computer, a smartphone, a set-top box, a display device, and the like. It can be included in the device.
  • the above-described method may be implemented as a module (process, function, etc.) for performing the above-described function.
  • the module may be stored in memory and executed by a processor.
  • the memory may be internal or external to the processor and may be coupled to the processor by various well known means.
  • the processor may include application-specific integrated circuits (ASICs), other chipsets, logic circuits, and / or data processing devices.
  • the memory may include read-only memory (ROM), random access memory (RAM), flash memory, memory card, storage medium and / or other storage device. That is, the embodiments described in the present invention may be implemented and performed on a processor, a microprocessor, a controller, or a chip. For example, the functional units shown in each drawing may be implemented and performed 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 device, a mobile communication terminal, a home cinema video device, a digital cinema video device, a surveillance camera, a video chat device, a real time communication device such as video communication, and mobile streaming.
  • the OTT video device may include a game console, a Blu-ray player, an internet access TV, a home theater system, a smartphone, a tablet PC, a digital video recorder (DVR), and the like.
  • the processing method to which the present invention is applied can be produced in the form of a program executed by a computer, and can be stored in a computer-readable recording medium.
  • Multimedia data having a 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-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, and an optical disc. It may include a data storage device.
  • the computer-readable recording medium also includes media embodied in the form of a carrier wave (eg, transmission over the Internet).
  • the bitstream generated by the encoding method may be stored in a computer-readable recording medium or transmitted through a wired or wireless communication network.
  • an embodiment of the present invention may be implemented as a computer program product by program code, which may be performed on a computer by 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 largely include an encoding server, a streaming server, a web server, a media storage, 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, a camcorder, etc. into digital data to generate a bitstream and transmit the bitstream to the streaming server.
  • multimedia input devices such as smart phones, cameras, camcorders, etc. directly generate a bitstream
  • the encoding server may be omitted.
  • the bitstream may be generated by an encoding method or a bitstream generation 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 the multimedia data to the user device based on the user's request through the web server, and the web server serves as a medium for informing the user of what service.
  • the web server delivers it to a streaming server, and the streaming server transmits multimedia data to the user.
  • the content streaming system may include a separate control server.
  • the control server plays a role of controlling a command / response between devices in the content streaming system.
  • the streaming server may receive content from a media store and / or an encoding server. For example, when the content is received from the encoding server, the content may be received in real time. In this case, in order to provide a smooth streaming service, the streaming server may store the bitstream 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), navigation, a slate PC, Tablet PCs, ultrabooks, wearable devices, such as smartwatches, glass glasses, head mounted displays, digital TVs, desktops Computer, digital signage, and the like.
  • PDA personal digital assistant
  • PMP portable multimedia player
  • navigation a slate PC
  • Tablet PCs tablet PCs
  • ultrabooks wearable devices, such as smartwatches, glass glasses, head mounted displays, digital TVs, desktops Computer, digital signage, and the like.
  • Each server in the content streaming system may be operated as a distributed server, in which case data received from each server may be distributed.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

본 발명에 따른 디코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 디코딩 방법은 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드 정보를 획득하는 단계, 상기 현재 블록의 주변 블록을 기반으로 상기 현재 블록의 MPM(Most Probable Mode) 리스트를 구성하는 단계, 상기 MPM 리스트에 포함된 MPM 후보를 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델(context model)을 도출하는 단계, 상기 컨텍스트 모델을 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보를 디코딩하는 단계, 상기 디코딩된 인트라 예측 모드 정보 및 상기 MPM 리스트를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 도출하는 단계, 및 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

컨텍스트 기반 인트라 예측 모드 정보 코딩을 이용한 영상 코딩 방법 및 그 장치
본 발명은 영상 코딩 기술에 관한 것으로서 보다 상세하게는 영상 코딩 시스템에서 컨텍스트 기반 인트라 예측 모드 정보 코딩을 이용한 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 컨텍스트 모델을 기반으로 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드 정보를 디코딩하는 영상 디코딩 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 다른 기술적 과제는 현재 블록에 대한 MPM 리스트의 MPM 후보를 기반으로 현재 블록의 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델을 도출하는 영상 디코딩 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 다른 기술적 과제는 현재 블록에 대한 MPM 리스트의 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드 및/또는 MPM 후보의 MPM 리스트에서의 순서를 기반으로 현재 블록의 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델을 도출하는 영상 디코딩 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 디코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 디코딩 방법이 제공된다. 상기 방법은 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드 정보를 획득하는 단계, 상기 현재 블록의 주변 블록을 기반으로 상기 현재 블록의 MPM(Most Probable Mode) 리스트를 구성하는 단계, 상기 MPM 리스트에 포함된 MPM 후보를 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델(context model)을 도출하는 단계, 상기 컨텍스트 모델을 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보를 디코딩하는 단계, 상기 디코딩된 인트라 예측 모드 정보 및 상기 MPM 리스트를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 도출하는 단계, 및 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 영상 디코딩을 수행하는 디코딩 장치가 제공된다. 상기 디코딩 장치는 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드 정보를 획득하고, MPM(Most Probable Mode) 리스트에 포함된 MPM 후보를 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델(context model)을 도출하고, 상기 컨텍스트 모델을 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보를 디코딩하는 엔트로피 디코딩부, 및 상기 현재 블록의 주변 블록을 기반으로 상기 현재 블록의 상기 MPM 리스트를 구성하고, 상기 디코딩된 인트라 예측 모드 정보 및 상기 MPM 리스트를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 도출하고, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 생성하는 예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 인코딩 장치에 의하여 수행되는 비디오 인코딩 방법을 제공한다. 상기 방법은 현재 블록의 주변 블록을 기반으로 상기 현재 블록의 MPM(Most Probable Mode) 리스트를 구성하는 단계, 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정하는 단계, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 생성하는 단계, 상기 MPM 리스트에 포함된 MPM 후보를 기반으로 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델(context model)을 도출하는 단계, 및 상기 컨텍스트 모델을 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보를 인코딩하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 비디오 인코딩 장치를 제공한다. 상기 인코딩 장치는 현재 블록의 주변 블록을 기반으로 상기 현재 블록의 MPM(Most Probable Mode) 리스트를 구성하는 단계, 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정하는 단계, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 생성하는 예측부, 및 상기 MPM 리스트에 포함된 MPM 후보를 기반으로 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델(context model)을 도출하고, 상기 컨텍스트 모델을 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보를 인코딩하는 엔트로피 인코딩부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 현재 블록의 MPM 리스트의 MPM 후보를 고려하여 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델을 도출할 수 있고, 이를 통하여, 현재 블록의 인트라 예측 모드를 나타내기 위한 비트량을 감소시키고 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
본 발명에 따르면 현재 블록의 MPM 리스트의 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드 및 상기 MPM 후보의 MPM 리스트에서의 순서를 고려하여 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델을 도출할 수 있고, 이를 통하여, 현재 블록의 인트라 예측 모드를 나타내기 위한 비트량을 감소시키고 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 비디오 인코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명이 적용될 수 있는 비디오 디코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 3은 65개의 예측 방향의 인트라 방향성 모드들을 예시적으로 나타낸다.
도 4는 상기 현재 블록의 주변 블록을 예시적으로 나타낸다.
도 5는 본 발명에 따른 인코딩 장치에 의한 영상 인코딩 방법을 개략적으로 나타낸다.
도 6은 본 발명에 따른 영상 인코딩 방법을 수행하는 인코딩 장치를 개략적으로 나타낸다.
도 7은 본 발명에 따른 디코딩 장치에 의한 영상 디코딩 방법을 개략적으로 나타낸다.
도 8은 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)/타일(tile)은 코딩에 있어서 픽처의 일부를 구성하는 단위이다. 슬라이스/타일은 하나 이상의 CTU(coding tree unit)을 포함할 수 있다. 하나의 픽처는 복수의 슬라이스/타일로 구성될 수 있으며, 하나의 타일 그룹은 하나 이상의 타일들을 포함할 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, 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는 경우, 상술한 내용과 같이 인코딩 장치/디코딩 장치는 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 도출할 수 있고, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록의 예측 샘플을 도출할 수 있다. 즉, 인코딩 장치/디코딩 장치는 상기 현재 블록의 주변 참조 샘플을 기반으로 방향성 모드 또는 비방향성 모드를 적용하여 상기 현재 블록의 상기 예측 샘플을 도출할 수 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 3은 65개의 예측 방향의 인트라 방향성 모드들을 예시적으로 나타낸다.
도 3을 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 3의 H와 V는 각각 수평 방향성과 수직 방향성을 의미하며, -32 ~ 32의 숫자는 샘플 그리드 포지션(sample grid position) 상에서 1/32 단위의 변위를 나타낸다. 예를 들어, 2번 내지 34번 인트라 예측 모드는 수평 방향성, 35번 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.
한편, 상기 현재 블록에 상기 인트라 예측이 적용되는 경우, 상기 현재 블록의 주변 블록의 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 적용되는 인트라 예측 모드가 도출될 수 있다. 예를 들어, 디코딩 장치는 현재 블록의 주변 블록(예를 들어, 좌측 주변 블록 및/또는 상측 주변 블록)의 인트라 예측 모드 및 추가적인 후보 모드들을 기반으로 MPM(most probable mode) 리스트를 도출할 수 있고, 상기 도출된 MPM 리스트 내 MPM 후보들 중 하나를 수신된 MPM 인덱스를 기반으로 선택할 수 있으며, 또는 상기 MPM 후보들에 포함되지 않은 나머지 인트라 예측 모드들 중 하나를 리메이닝(remaining) 인트라 예측 모드 정보를 기반으로 선택할 수 있다. 상기 MPM 리스트는 인트라 예측 모드 후보 리스트라고 나타낼 수도 있으며, candModeList 라고 나타낼 수도 있다.
여기서, 예를 들어, 상기 MPM 리스트는 3개의 MPM 후보들, 5개의 후보들 또는 6개의 MPM 후보들을 포함할 수 있다. 일 예로, 상기 MPM 리스트는 주변 블록의 인트라 예측 모드, 도출된 인트라 예측 모드 및/또는 디폴트(default) 인트라 예측 모드를 기반으로 도출된 후보들을 포함할 수 있다. 인코딩 장치/디코딩 장치는 현재 블록의 주변 블록들을 특정 순서에 따라 탐색할 수 있고, 주변 블록의 인트라 예측 모드를 도출된 순서로 상기 MPM 후보로 도출할 수 있다. 예를 들어, 상기 주변 블록들은 좌측 주변 블록, 상측 주변 블록, 좌하측 주변 블록, 우상측 주변 블록, 좌상측 주변 블록을 포함할 수 있고, 인코딩 장치/디코딩 장치는 상기 좌측 주변 블록의 인트라 예측 모드, 상기 상측 주변 블록의 인트라 예측 모드, 플래너 인트라 예측 모드, DC 인트라 예측 모드, 상기 좌하측 주변 블록의 인트라 예측 모드, 상기 우상측 주변 블록의 인트라 예측 모드, 상기 좌상측 주변 블록의 인트라 예측 모드 순서로 탐색하여 MPM 후보를 도출하고 상기 현재 블록의 상기 MPM 리스트를 구성할 수 있다. 한편, 상기 탐색 후, 6개의 MPM 후보들이 도출되지 않은 경우, MPM 후보로 도출된 인트라 예측 모드를 기반으로 MPM 후보가 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 MPM 후보로 도출된 인트라 예측 모드가 N번 인트라 예측 모드인 경우, 인코딩 장치/디코딩 장치는 상기 N+1번 인트라 예측 모드 및/또는 N-1번 인트라 예측 모드를 상기 현재 블록의 MPM 후보로 도출할 수 있다. 한편, 상기 주변 블록들은 후술하는 내용과 같을 수 있다.
도 4는 상기 현재 블록의 주변 블록을 예시적으로 나타낸다. 도 4를 참조하면 상기 현재 블록의 사이즈가 WxH 이고, 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플 포지션의 x성분이 0 및 y성분이 0인 경우, 상기 좌측 주변 블록은 (-1, H-1) 좌표의 샘플을 포함하는 블록이고, 상기 상측 주변 블록은 (W-1, -1) 좌표의 샘플을 포함하는 블록이고, 상기 우상측 주변 블록은 (W, -1) 좌표의 샘플을 포함하는 블록이고, 상기 좌하측 주변 블록은 (-1, H) 좌표의 샘플을 포함하는 블록이고, 상기 좌상측 주변 블록은 (-1, -1) 좌표의 샘플을 포함하는 블록일 수 있다.
한편, 예를 들어, 상기 현재 블록에 적용되는 인트라 예측 모드가 상기 MPM 후보들에 포함되는지, 또는 상기 나머지 인트라 예측 모드들에 포함되는지 여부는 MPM 플래그를 기반으로 도출될 수 있다. 구체적으로, 상기 MPM 플래그의 값이 1인 경우, 상기 MPM 플래그는 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드가 MPM 후보들(MPM 리스트)에 포함됨을 나타낼 수 있고, 상기 MPM 플래그의 값이 0인 경우, 상기 MPM 플래그는 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 MPM 후보들(MPM 리스트)에 포함되지 않고 상기 나머지 인트라 예측 모드들에 포함됨을 나타낼 수 있다. 한편, 상기 MPM 인덱스는 mpm_idx 또는 intra_luma_mpm_idx 신텍스 요소의 형태로 시그널링될 수 있고, 상기 리메이닝 인트라 예측 모드 정보는 rem_intra_luma_pred_mode 또는 intra_luma_mpm_remainder 신텍스 요소의 형태로 시그널링될 수 있다. 또한, 상기 MPM 플래그는 intra_luma_mpm_flag 신텍스 요소의 형태로 시그널링될 수 있고, 상기 MPM 플래그가 시그널링되지 않는 경우, 상기 MPM 플래그의 값은 1로 간주될 수도 있다. 또한, 예를 들어, 상기 리메이닝 인트라 예측 모드 정보는 전체 인트라 예측 모드들 중 상기 MPM 후보들에 포함되지 않는 상기 나머지 인트라 예측 모드들을 예측 모드 번호 순으로 인덱싱하여 그 중 하나를 가리킬 수 있다. 상기 인트라 예측 모드는 루마 성분(샘플)에 대한 인트라 예측 모드일 수 있다. 이하, 인트라 예측 모드 정보는 상기 MPM 플래그, 상기 MPM 인덱스, 상기 리메이닝 인트라 예측 모드 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 상기 MPM 리스트는 MPM 후보 리스트, candModeList 등 다양한 용어로 불릴 수도 있다.
한편, 인코딩 장치는 상기 현재 블록의 주변 블록의 인트라 예측 모드 및 추가적인 후보 모드들을 기반으로 상기 현재 블록에 대한 MPM 리스트를 도출할 수 있고, 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드를 결정할 수 있고, 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드 정보를 인코딩하여 저장 및/또는 전송할 수 있다.
상술한 내용과 같이 일반적으로 코딩하려는 현재 블록과 주변 블록은 비슷한 영상 특성을 갖게 될 수 있고, 따라서, 상기 현재 블록과 상기 주변 블록은 서로 동일하거나 비슷한 인트라 예측 모드를 가질 확률이 높은바, 상기 현재 블록에 적용되는 인트라 예측 모드를 도출하기 위하여 상기 현재 블록의 MPM 리스트가 구성될 수 있고, 상기 구성된 MPM 리스트 내 MPM 후보들 중 하나가 수신된 인트라 예측 모드 정보(예를 들어, MPM 인덱스)를 기반으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 인트라 예측 모드 정보는 컨텍스트 기반 적응적 이진 산술 코딩(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding: CABAC) 또는 컨텍스트 기반 적응적 가변 길이 코딩(Context-based Adaptive Variable Length Coding: CAVLC)를 통하여 인코딩/디코딩될 수 있다.
여기서, 예를 들어, CABAC 디코딩 방법은, 상술한 내용과 같이 비트스트림에서 대상 신텍스 요소에 해당하는 빈을 수신하고, 대상 신텍스 요소에 대한 정보 및 주변 블록 및 현재 블록의 디코딩 정보 혹은 이전 단계에서 디코딩된 심볼/빈의 정보 등을 기반으로 상기 대상 신텍스 요소에 대한 컨텍스트(context) 모델을 결정하고, 결정된 컨텍스트 모델에 따라 빈(bin)의 발생 확률을 예측하여 빈의 산술 디코딩(arithmetic decoding)를 수행하여 각 신텍스 요소의 값에 해당하는 심볼을 생성하는 방안을 나타낼 수 있다. 여기서, 컨텍스트 모델은 상기 빈의 통계적 특성을 나타내는바, 컨텍스트 모델은 확률 상태 인덱스(probability state index) 및 MPS 값을 가질 수 있다. 또한, 상기 빈에 대한 복수의 컨텍스트 모델들이 존재할 수 있고, 각 컨텍스트 모델마다 확률 상태 인덱스 및 MPS(most probable symbol) 값이 다를 수 있다. 여기서, MPS 는 전체 신텍스 요소들 내에서 더 많이 나타나는 빈의 값을 나타낼 수 있고, 상기 MPS 확률 상태 인덱스는 상기 MPS 가 나타나는 확률을 나타낼 수 있다.
일 예로, 상기 인트라 예측 모드 정보(예를 들어, MPM 인덱스)는 CABAC을 통하여 인코딩/디코딩될 수 있다. 구체적으로, MPM 리스트는 N개의 MPM 후보들을 포함할 수 있고, 0 내지 N-1 중 선택된 값을 나타내는 MPM 인덱스가 인코딩/디코딩될 수 있다. 예를 들어, 상기 MPM 리스트가 6개의 MPM 후보들을 포함하는 경우, 0 내지 5 중 선택된 값을 나타내는 MPM 인덱스가 인코딩/디코딩될 수 있다. 먼저, 상기 MPM 인덱스는 트렁케이티드 유너리 코드(Truncated Unary code)를 사용하여 이진화될 수 있다. 트렁케이티드 유너리 코드를 통하여 이진화된 상기 MPM 인덱스의 값은 다음의 표와 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2019003379-appb-T000001
표 1을 참조하면 상기 MPM 인덱스는 나타내는 값에 따라서 1개 내지 5개의 빈의 이진값(binary value)으로 도출될 수 있다. 여기서, 예를 들어, 상기 MPM 인덱스의 상기 빈들 중 앞선 순서의 3개의 빈들, 즉, 빈0, 빈1, 빈2 는 컨텍스트 모델을 기반으로 코딩될 수 있고, 빈4 및 빈5는 바이패스(bypass) 코딩이 적용될 수 있다. 상기 바이패스 코딩은 특정 확률 분포를 갖는 컨텍스트 모델을 적용하는 대신 균일한 확률 분포(예를 들어, 50:50)을 적용하여 코딩하는 방법을 나타낼 수 있다. 한편, 후술하는 본 발명의 실시예에서 현재 블록에 대한 MPM 리스트의 MPM 후보를 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델을 도출하는 방안을 제안하는바, 상기 MPM 리스트의 MPM 후보들 중 빈0에 대한 MPM 후보를 기반으로 상기 빈0에 대한 컨텍스트 모델이 도출될 수 있고, 상기 MPM 리스트의 MPM 후보들 중 빈1에 대한 MPM 후보를 기반으로 상기 빈1에 대한 컨텍스트 모델이 도출될 수 있고, 상기 MPM 리스트의 MPM 후보들 중 빈2에 대한 MPM 후보를 기반으로 상기 빈2에 대한 컨텍스트 모델이 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 MPM 리스트의 MPM 후보들 중 첫번째 순서의 MPM 후보를 기반으로 상기 빈0에 대한 컨텍스트 모델이 도출될 수 있고, 상기 MPM 리스트의 MPM 후보들 중 두번째 순서의 MPM 후보를 기반으로 상기 빈1에 대한 컨텍스트 모델이 도출될 수 있고, 상기 MPM 리스트의 MPM 후보들 중 세번째 순서의 MPM 후보를 기반으로 상기 빈2에 대한 컨텍스트 모델이 도출될 수 있다.
상술한 내용과 같이 상기 인트라 예측 모드 정보가 컨텍스트 모델을 기반으로 코딩되는 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 코딩 효율을 향상시키기 위해서는 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 보다 정교한 컨텍스트 모델 선택(sophisticated context model selection)이 필요하다. 이에, 본 발명은 인트라 예측 모드에 따라 다른 컨텍스트 모델을 설정하고, 현재 블록에 대한 MPM 리스트의 MPM 후보를 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델을 도출하는 방안을 제안한다. 인트라 예측 모드에 따라 예측에 적용되는 통계적 특성이 다를 수 있으므로 인트라 예측 모드에 따라 다른 컨텍스트 모델을 설정하면 보다 정확하게 통계적 특성을 반영할 수 있고, 또한, 현재 블록과 주변 블록은 서로 동일하거나 비슷한 인트라 예측 모드를 가질 확률이 높은바, 상기 주변 블록을 기반으로 도출된 MPM 리스트의 MPM 후보를 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델을 결정하는 경우, 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드의 특성을 고려하여 상기 인트라 예측 모드 정보를 코딩할 수 있는바, 이를 통하여, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 코딩 효율을 전반적인 효율을 향상시킬 수 있다.
인트라 예측 모드에 따라 다른 컨텍스트 모델을 설정하는 방안은 다음의 실시예들과 같이 후술된다.
일 예로, 인트라 예측 모드는 4개의 그룹들로 분할될 수 있고, 각 그룹마다 다른 컨텍스트 모델을 가질 수 있다. 예를 들어, 인트라 예측 모드는 플래너 인트라 예측 모드, DC 인트라 예측 모드, 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드 및 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드로 분할될 수 있고, 플래너 인트라 예측 모드는 컨텍스트 모델0, DC 인트라 예측 모드는 컨텍스트 모델1, 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드는 컨텍스트 모델2, 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드는 컨텍스트 모델3을 가질 수 있다. 여기서, 예를 들어, 상기 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드는 2번 내지 34번 인트라 예측 모드일 수 있고, 상기 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드는 35번 내지 66번 인트라 예측 모드일 수 있다. 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드에 대한 컨텍스트 모델을 나타내는 컨텍스트 맵(context map)은 다음의 표와 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2019003379-appb-T000002
따라서, 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 현재 블록에 대한 MPM 리스트에 포함된 상기 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드를 기반으로 도출될 수 있다. 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델0으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델3으로 도출될 수 있다. 여기서, 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드 정보는 상기 MPM 인덱스를 나타낼 수 있다.
또한, 다른 일 예로, 인트라 예측 모드는 3개의 그룹들로 분할될 수 있고, 각 그룹마다 다른 컨텍스트 모델을 가질 수 있다. 예를 들어, 인트라 예측 모드는 플래너 인트라 예측 모드, DC 인트라 예측 모드 및 방향성 인트라 예측 모드로 분할될 수 있고, 플래너 인트라 예측 모드는 컨텍스트 모델0, DC 인트라 예측 모드는 컨텍스트 모델1, 방향성 인트라 예측 모드는 컨텍스트 모델2를 가질 수 있다. 여기서, 예를 들어, 상기 방향성 인트라 예측 모드는 2번 내지 66번 인트라 예측 모드를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드에 대한 컨텍스트 모델을 나타내는 컨텍스트 맵은 다음의 표와 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2019003379-appb-T000003
따라서, 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 현재 블록에 대한 MPM 리스트에 포함된 상기 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드를 기반으로 도출될 수 있다. 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델0으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 방향성 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출될 수 있다. 여기서, 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드 정보는 상기 MPM 인덱스를 나타낼 수 있다.
또한, 다른 일 예로, 인트라 예측 모드는 7개의 그룹들로 분할될 수 있고, 각 그룹마다 다른 컨텍스트 모델을 가질 수 있다. 예를 들어, 인트라 예측 모드는 플래너 인트라 예측 모드, DC 인트라 예측 모드 및 복수의 방향성 서브 그룹들로 분할될 수 있고, 플래너 인트라 예측 모드는 컨텍스트 모델0, DC 인트라 예측 모드는 컨텍스트 모델1, 제1 방향성 서브 그룹은 컨텍스트 모델2, 제2 방향성 서브 그룹은 컨텍스트 모델3, 제3 방향성 서브 그룹은 컨텍스트 모델4, 제4 방향성 서브 그룹은 컨텍스트 모델5, 제5 방향성 서브 그룹은 컨텍스트 모델6을 가질 수 있다.
여기서, 예를 들어, 상기 제1 방향성 서브 그룹은 2번 내지 11번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 제2 방향성 서브 그룹은 12번 내지 24번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 제3 방향성 서브 그룹은 25번 내지 43번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 제4 방향성 서브 그룹은 44번 내지 56번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 제5 방향성 서브 그룹은 57번 내지 66번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다. 또한, 상술한 예와 다르게 상기 복수의 방향성 서브 그룹들이 설정될 수도 있다. 상기 인트라 예측 모드에 대한 컨텍스트 모델을 나타내는 컨텍스트 맵은 다음의 표와 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2019003379-appb-T000004
따라서, 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 현재 블록에 대한 MPM 리스트에 포함된 상기 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드를 기반으로 도출될 수 있다. 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델0으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제1 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제2 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델3으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제3 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델4로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제4 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델5로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제5 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델6으로 도출될 수 있다. 여기서, 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드 정보는 상기 MPM 인덱스를 나타낼 수 있다.
한편, 상술한 내용과 같이 현재 블록에 대한 MPM 리스트의 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델이 도출될 수 있지만, 상기 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드 및 상기 MPM 후보의 상기 MPM 리스트에서의 위치를 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델이 도출될 수도 있다. 상기 MPM 후보의 상기 MPM 리스트에서의 위치는 상기 MPM 리스트에서의 순서라고 나타낼 수도 있다. 상기 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드 및 상기 MPM 후보의 상기 MPM 리스트에서의 순서를 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델을 도출하는 방안은 후술하는 실시예와 같을 수 있다.
일 예로, 상기 인트라 예측 모드 및 MPM 후보의 상기 MPM 리스트에서의 순서에 따른 컨텍스트 모델을 나타내는 컨텍스트 맵은 다음의 표와 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2019003379-appb-T000005
예를 들어, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 현재 블록에 대한 MPM 리스트에 포함된 상기 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드 및 상기 MPM 후보의 상기 MPM 리스트에서의 순서를 기반으로 도출될 수 있고, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 12개의 컨텍스트 모델이 적용될 수 있다. 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델0으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델1로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델2로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델3으로 도출될 수 있다. 여기서, 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드 정보는 MPM 인덱스일 수 있고, 상기 도출된 컨텍스트 모델은 상기 인트라 예측 모드 정보의 첫번째 빈에 대한 컨텍스트 모델일 수 있다.
또한, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델4로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델5로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델6으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델7로 도출될 수 있다. 여기서, 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드 정보는 MPM 인덱스일 수 있고, 상기 도출된 컨텍스트 모델은 상기 인트라 예측 모드 정보의 두번째 빈에 대한 컨텍스트 모델일 수 있다.
또한, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델8로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델9로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델10으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델11로 도출될 수 있다. 여기서, 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드 정보는 MPM 인덱스일 수 있고, 상기 도출된 컨텍스트 모델은 상기 인트라 예측 모드 정보의 세번째 빈에 대한 컨텍스트 모델일 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 인코딩 장치에 의한 영상 인코딩 방법을 개략적으로 나타낸다. 도 5에서 개시된 방법은 도 1에서 개시된 인코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 5의 S500 내지 S520은 상기 인코딩 장치의 예측부에 의하여 수행될 수 있고, S530 내지 S540은 상기 인코딩 장치의 엔트로피 인코딩부에 의하여 수행될 수 있다. 또한, 비록 도시되지는 않았으나 상기 현재 블록에 대한 원본 샘플과 예측 샘플을 기반으로 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플을 도출하는 과정은 상기 인코딩 장치의 감산부에 의하여 수행될 수 있고, 상기 레지듀얼 샘플을 기반으로 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼에 관한 정보를 생성하는 과정은 상기 인코딩 장치의 변환부에 의하여 수행될 수 있고, 상기 레지듀얼에 관한 정보를 인코딩하는 과정은 상기 인코딩 장치의 엔트로피 인코딩부에 의하여 수행될 수 있다.
인코딩 장치는 현재 블록의 주변 블록을 기반으로 상기 현재 블록의 MPM(Most Probable Mode) 리스트를 구성한다(S500). 여기서, 일 예로, 상기 MPM 리스트는 3개의 MPM 후보들, 5개의 MPM 후보들 또는 6개의 MPM 후보들을 포함할 수 있다.
예를 들어, 인코딩 장치는 상기 현재 블록의 상기 주변 블록을 기반으로 상기 현재 블록의 상기 MPM 리스트를 구성할 수 있고, 상기 MPM 리스트는 6개의 MPM 후보들을 포함할 수 있다. 상기 주변 블록은 상기 현재 블록의 기 좌측 주변 블록, 상기 상측 주변 블록, 상기 좌하측 주변 블록, 상기 우상측 주변 블록 및/또는 상기 좌상측 주변 블록을 포함할 수 있다. 인코딩 장치는 상기 현재 블록의 주변 블록들을 특정 순서에 따라 탐색할 수 있고, 주변 블록의 인트라 예측 모드를 도출된 순서로 상기 MPM 후보로 도출할 수 있다. 예를 들어, 인코딩 장치는 상기 좌측 주변 블록의 인트라 예측 모드, 상기 상측 주변 블록의 인트라 예측 모드, 플래너 인트라 예측 모드, DC 인트라 예측 모드, 상기 좌하측 주변 블록의 인트라 예측 모드, 상기 우상측 주변 블록의 인트라 예측 모드, 상기 좌상측 주변 블록의 인트라 예측 모드 순서로 탐색하여 MPM 후보를 도출하고 상기 현재 블록의 상기 MPM 리스트를 구성할 수 있다. 한편, 상기 탐색 후, 6개의 MPM 후보들이 도출되지 않은 경우, MPM 후보로 도출된 인트라 예측 모드를 기반으로 MPM 후보가 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 MPM 후보로 도출된 인트라 예측 모드가 N번 인트라 예측 모드인 경우, 인코딩 장치는 상기 N+1번 인트라 예측 모드 및/또는 N-1번 인트라 예측 모드를 상기 현재 블록의 MPM 후보로 도출할 수 있다.
인코딩 장치는 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정한다(S510). 인코딩 장치는 다양한 인트라 예측 모드들을 수행하여 최적의 RD 코스트를 갖는 인트라 예측 모드를 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드로 도출할 수 있다. 상기 인트라 예측 모드는 2개의 비방향성 인트라 예측 모드들과 65개의 인트라 방향성 예측 모드들 중 하나일 수 있다. 상기 2개의 비방향성 인트라 예측 모드들은 인트라 DC 모드 및 인트라 플래너 모드를 포함할 수 있음은 상술한 바와 같다.
인코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 생성한다(S520). 인코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록의 주변 샘플들 중 적어도 하나의 주변 샘플을 도출할 수 있고, 상기 주변 샘플을 기반으로 상기 예측 샘플을 생성할 수 있다. 상기 주변 샘플들은 상기 현재 블록의 좌상측 코너 주변 샘플, 상측 주변 샘플들 및 좌측 주변 샘플들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 현재 블록의 사이즈가 WxH이고, 상기 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플 포지션의 x성분이 0 및 y성분이 0인 경우, 상기 좌측 주변 샘플들은 p[-1][0] 내지 p[-1][2H-1], 상기 좌상측 코너 주변 샘플은 p[-1][-1], 상기 상측 주변 샘플들은 p[0][-1] 내지 p[2W-1][-1]일 수 있다.
인코딩 장치는 상기 MPM 리스트에 포함된 MPM 후보를 기반으로 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델(context model)을 도출한다(S530).
일 예로, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드를 기반으로 도출될 수 있다. 여기서, 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드 정보는 상기 MPM 인덱스를 나타낼 수 있다. 상기 인트라 예측 모드 정보는 상기 MPM 리스트의 MPM 후보들 중 하나를 가리킬 수 있다.
예를 들어, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델0으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델3으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드는 2번 내지 34번 인트라 예측 모드일 수 있고, 상기 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드는 35번 내지 66번 인트라 예측 모드일 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델0으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 방향성 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 방향성 인트라 예측 모드는 2번 내지 66번 인트라 예측 모드를 나타낼 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델0으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제1 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제2 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델3으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제3 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델4로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제4 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델5로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제5 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델6으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 제1 방향성 서브 그룹은 2번 내지 11번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 제2 방향성 서브 그룹은 12번 내지 24번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 제3 방향성 서브 그룹은 25번 내지 43번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 제4 방향성 서브 그룹은 44번 내지 56번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 제5 방향성 서브 그룹은 57번 내지 66번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다.
다른 일 예로, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드 및 상기 MPM 후보의 상기 MPM 리스트에서의 순서를 기반으로 도출될 수 있다.
예를 들어, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델0으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델3으로 도출될 수 있다.
또한, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델4로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델5로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델6으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델7로 도출될 수 있다.
또한, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델8로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델9로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델10으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델11로 도출될 수 있다.
인코딩 장치는 상기 컨텍스트 모델을 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보를 인코딩한다(S540). 예를 들어, 인코딩 장치는 상기 컨텍스트 모델을 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 산술 인코딩(arithmetic encoding)을 수행할 수 있다. 인코딩 장치는 상기 컨텍스트 모델을 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보의 빈(bin)에 대한 산술 인코딩을 수행하여 인코딩된 상기 인트라 예측 모드 정보를 생성할 수 있다. 인코딩 장치는 상기 인코딩된 인트라 예측 모드 정보를 비트스트림 형태로 출력할 수 있다.
한편, 인코딩 장치는 상기 결정된 인트라 예측 모드가 상기 MPM 리스트의 MPM 후보들에 포함되는지 여부를 나타내는 MPM 플래그를 생성할 수 있다. 상기 인트라 예측 모드 정보는 상기 MPM 플래그를 포함할 수 있다. 상기 결정된 인트라 예측 모드가 상기 MPM 리스트의 상기 MPM 후보들에 포함되는 경우, 상기 MPM 후보들 중 상기 결정된 인트라 예측 모드를 가리키는 상기 인트라 예측 모드 정보가 인코딩될 수 있다. 한편, 상기 결정된 인트라 예측 모드가 상기 MPM 리스트의 상기 MPM 후보들에 포함되지 않는 경우, 상기 MPM 후보들에 포함되지 않은 나머지 인트라 예측 모드들 중 상기 결정된 인트라 예측 모드를 가리키는 리메이닝(remaining) 인트라 예측 모드 정보가 생성될 수 있다. 한편, 상기 결정된 인트라 예측 모드가 상기 MPM 리스트의 상기 MPM 후보들에 포함되는 경우, 인코딩 장치는 상기 MPM 플래그를 시그널링하지 않을 수도 있고, 상기 MPM 플래그의 값은 1로 도출될 수 있다.
한편, 상기 비트스트림은 네트워크 또는 (디지털) 저장매체를 통하여 디코딩 장치로 전송될 수 있다. 여기서 네트워크는 방송망 및/또는 통신망 등을 포함할 수 있고, 디지털 저장매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장매체를 포함할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 영상 인코딩 방법을 수행하는 인코딩 장치를 개략적으로 나타낸다. 도 5에서 개시된 방법은 도 6에서 개시된 인코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 6의 상기 인코딩 장치의 예측부는 도 5의 S500 내지 S520을 수행할 수 있고, 도 6의 상기 인코딩 장치의 엔트로피 인코딩부는 도 5의 S530 내지 S540을 수행할 수 있다. 또한, 비록 도시되지는 않았으나 상기 현재 블록에 대한 원본 샘플과 예측 샘플을 기반으로 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플을 도출하는 과정은 도 6의 상기 인코딩 장치의 감산부에 의하여 수행될 수 있고, 상기 레지듀얼 샘플을 기반으로 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼에 관한 정보를 생성하는 과정은 도 6의 상기 인코딩 장치의 변환부에 의하여 수행될 수 있고, 상기 레지듀얼에 관한 정보를 인코딩하는 과정은 도 6의 상기 인코딩 장치의 엔트로피 인코딩부에 의하여 수행될 수 있다.
도 7은 본 발명에 따른 디코딩 장치에 의한 영상 디코딩 방법을 개략적으로 나타낸다. 도 7에서 개시된 방법은 도 2에서 개시된 디코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 7의 S700 및 S720 내지 S730은 상기 디코딩 장치의 엔트로피 디코딩부에 의하여 수행될 수 있고, S710 및 S740 내지 S750은 상기 디코딩 장치의 예측부에 의하여 수행될 수 있다. 또한, 비록 도시되지는 않았으나 비트스트림을 통하여 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼에 관한 정보를 획득하는 과정은 상기 디코딩 장치의 엔트로피 디코딩부에 의하여 수행될 수 있고, 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 상기 레지듀얼 샘플을 도출하는 과정은 상기 디코딩 장치의 역변환부에 의하여 수행될 수 있고, 상기 예측 샘플과 상기 레지듀얼 샘플을 기반으로 복원 픽처를 생성하는 과정은 상기 디코딩 장치의 가산부에 의하여 수행될 수 있다.
디코딩 장치는 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드 정보를 획득한다(S700). 예를 들어, 디코딩 장치는 비트스트림으로부터 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드 정보를 획득할 수 있고, 상기 인트라 예측 모드 정보는 MPM 리스트의 MPM 후보들 중 하나를 가리키는 MPM 인덱스를 포함할 수 있다. 상기 MPM 인덱스는 mpm_idx 또는 intra_luma_mpm_idx 신텍스 요소의 형태로 시그널링될 수 있다.
또한, 예를 들어, 디코딩 장치는 상기 현재 블록에 대한 MPM 플래그를 도출할 수 있고, 상기 MPM 플래그의 값이 1인 경우, 디코딩 장치는 비트스트림으로부터 상기 현재 블록에 대한 상기 인트라 예측 모드 정보를 획득할 수 있고, 상기 인트라 예측 모드 정보는 상기 MPM 인덱스를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 인트라 예측 모드 정보는 상기 현재 블록에 대한 MPM 플래그를 포함할 수 있다. 또는, 상기 인트라 예측 모드 정보는 상기 MPM 플래그를 포함하지 않을 수 있고, 이 경우, 디코딩 장치는 상기 MPM 플래그의 값을 1로 도출할 수 있다.
또한, 상기 MPM 플래그의 값이 0인 경우, 디코딩 장치는 비트스트림으로부터 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드 정보를 획득할 수 있고, 상기 인트라 예측 모드 정보는 나머지 인트라 예측 모드들 중 하나를 가리키는 리메이닝(remaining) 인트라 예측 모드 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 디코딩 장치는 나머지 인트라 예측 모드들 중 리메이닝(remaining) 인트라 예측 모드 정보가 가리키는 인트라 예측 모드를 상기 현재 블록에 대한 상기 인트라 예측 모드로 도출할 수 있다. 또한, 상기 나머지 인트라 예측 모드들은 상기 MPM 리스트의 상기 MPM 후보들에 포함되지 않은 나머지 인트라 예측 모드들을 나타낼 수 있다. 상기 리메이닝 인트라 예측 모드 정보는 rem_intra_luma_pred_mode 또는 intra_luma_mpm_remainder 신텍스 요소의 형태로 시그널링될 수 있다.
디코딩 장치는 상기 현재 블록의 주변 블록을 기반으로 상기 현재 블록의 MPM(Most Probable Mode) 리스트를 구성한다(S710). 여기서, 일 예로, 상기 MPM 리스트는 3개의 MPM 후보들, 5개의 MPM 후보들 또는 6개의 MPM 후보들을 포함할 수 있다.
예를 들어, 디코딩 장치는 상기 현재 블록의 상기 주변 블록을 기반으로 상기 현재 블록의 상기 MPM 리스트를 구성할 수 있고, 상기 MPM 리스트는 6개의 MPM 후보들을 포함할 수 있다. 상기 주변 블록은 상기 현재 블록의 기 좌측 주변 블록, 상기 상측 주변 블록, 상기 좌하측 주변 블록, 상기 우상측 주변 블록 및/또는 상기 좌상측 주변 블록을 포함할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 현재 블록의 주변 블록들을 특정 순서에 따라 탐색할 수 있고, 주변 블록의 인트라 예측 모드를 도출된 순서로 상기 MPM 후보로 도출할 수 있다. 예를 들어, 디코딩 장치는 상기 좌측 주변 블록의 인트라 예측 모드, 상기 상측 주변 블록의 인트라 예측 모드, 플래너 인트라 예측 모드, DC 인트라 예측 모드, 상기 좌하측 주변 블록의 인트라 예측 모드, 상기 우상측 주변 블록의 인트라 예측 모드, 상기 좌상측 주변 블록의 인트라 예측 모드 순서로 탐색하여 MPM 후보를 도출하고 상기 현재 블록의 상기 MPM 리스트를 구성할 수 있다. 한편, 상기 탐색 후, 6개의 MPM 후보들이 도출되지 않은 경우, MPM 후보로 도출된 인트라 예측 모드를 기반으로 MPM 후보가 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 MPM 후보로 도출된 인트라 예측 모드가 N번 인트라 예측 모드인 경우, 디코딩 장치는 상기 N+1번 인트라 예측 모드 및/또는 N-1번 인트라 예측 모드를 상기 현재 블록의 MPM 후보로 도출할 수 있다.
디코딩 장치는 상기 MPM 리스트에 포함된 MPM 후보를 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델(context model)을 도출한다(S720).
일 예로, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드를 기반으로 도출될 수 있다. 여기서, 예를 들어, 상기 인트라 예측 모드 정보는 상기 MPM 인덱스를 나타낼 수 있다.
예를 들어, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델0으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델3으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드는 2번 내지 34번 인트라 예측 모드일 수 있고, 상기 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드는 35번 내지 66번 인트라 예측 모드일 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델0으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 방향성 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 방향성 인트라 예측 모드는 2번 내지 66번 인트라 예측 모드를 나타낼 수 있다.
또한, 다른 예로, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델0으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제1 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제2 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델3으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제3 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델4로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제4 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델5로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제5 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델6으로 도출될 수 있다. 여기서, 상기 제1 방향성 서브 그룹은 2번 내지 11번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 제2 방향성 서브 그룹은 12번 내지 24번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 제3 방향성 서브 그룹은 25번 내지 43번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 제4 방향성 서브 그룹은 44번 내지 56번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 제5 방향성 서브 그룹은 57번 내지 66번 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다.
다른 일 예로, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드 및 상기 MPM 후보의 상기 MPM 리스트에서의 순서를 기반으로 도출될 수 있다.
예를 들어, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델0으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델3으로 도출될 수 있다.
또한, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델4로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델5로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델6으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델7로 도출될 수 있다.
또한, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델8로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델9로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델10으로 도출될 수 있고, 상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델11로 도출될 수 있다.
디코딩 장치는 상기 컨텍스트 모델을 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보를 디코딩한다(S730). 예를 들어, 디코딩 장치는 상기 컨텍스트 모델을 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 산술 디코딩(arithmetic decoding)을 수행할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 컨텍스트 모델을 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보의 빈(bin)의 발생 확률을 예측하여 빈의 산술 디코딩(arithmetic decoding)를 수행하여 상기 인트라 예측 모드 정보의 값에 해당하는 심볼을 생성할 수 있다.
디코딩 장치는 상기 디코딩된 인트라 예측 모드 정보 및 상기 MPM 리스트를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 도출한다(S740). 디코딩 장치는 상기 MPM 리스트의 MPM 후보들 중 상기 디코딩된 인트라 예측 모드 정보가 가리키는 MPM 후보를 상기 현재 블록에 대한 상기 인트라 예측 모드로 도출할 수 있다.
디코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 생성한다(S750). 디코딩 장치는 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록의 주변 샘플들 중 적어도 하나의 주변 샘플을 도출할 수 있고, 상기 주변 샘플을 기반으로 상기 예측 샘플을 생성할 수 있다. 상기 주변 샘플들은 상기 현재 블록의 좌상측 코너 주변 샘플, 상측 주변 샘플들 및 좌측 주변 샘플들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 현재 블록의 사이즈가 WxH이고, 상기 현재 블록의 좌상단(top-left) 샘플 포지션의 x성분이 0 및 y성분이 0인 경우, 상기 좌측 주변 샘플들은 p[-1][0] 내지 p[-1][2H-1], 상기 좌상측 코너 주변 샘플은 p[-1][-1], 상기 상측 주변 샘플들은 p[0][-1] 내지 p[2W-1][-1]일 수 있다.
한편, 비록 도면에서 도시되지는 않았으나 디코딩 장치는 예측 모드에 따라 상기 예측 샘플을 바로 복원 샘플로 이용할 수도 있고, 또는 상기 예측 샘플에 레지듀얼 샘플을 더하여 복원 샘플을 생성할 수도 있다. 디코딩 장치는 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플이 존재하는 경우, 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼에 관한 정보를 수신할 수 있고, 상기 레지듀얼에 관한 정보는 상기 페이스에 대한 정보에 포함될 수 있다. 상기 레지듀얼에 관한 정보는 상기 레지듀얼 샘플에 관한 변환 계수를 포함할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 상기 레지듀얼 샘플(또는 레지듀얼 샘플 어레이)을 도출할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 예측 샘플과 상기 레지듀얼 샘플을 기반으로 복원 샘플을 생성할 수 있고, 상기 복원 샘플을 기반으로 복원 블록 또는 복원 픽처를 도출할 수 있다. 이후 디코딩 장치는 필요에 따라 주관적/객관적 화질을 향상시키기 위하여 디블록킹 필터링 및/또는 SAO 절차와 같은 인루프 필터링 절차를 상기 복원 픽처에 적용할 수 있음은 상술한 바와 같다.
도 8은 본 발명에 따른 영상 디코딩 방법을 수행하는 디코딩 장치를 개략적으로 나타낸다. 도 7에서 개시된 방법은 도 8에서 개시된 디코딩 장치에 의하여 수행될 수 있다. 구체적으로 예를 들어, 도 8의 상기 디코딩 장치의 엔트로피 디코딩부는 도 7의 S700 및 S720 내지 S730을 수행할 수 있고, 도 8의 상기 디코딩 장치의 예측부는 도 7의 S710 및 S740 내지 S750을 수행할 수 있다. 또한, 비록 도시되지는 않았으나 비트스트림을 통하여 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼에 관한 정보를 획득하는 과정은 도 8의 상기 디코딩 장치의 엔트로피 디코딩부에 의하여 수행될 수 있고, 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 상기 레지듀얼 샘플을 도출하는 과정은 도 8의 상기 디코딩 장치의 역변환부에 의하여 수행될 수 있고, 상기 예측 샘플과 상기 레지듀얼 샘플을 기반으로 복원 픽처를 생성하는 과정은 도 8의 상기 디코딩 장치의 가산부에 의하여 수행될 수 있다.
상술한 본 발명에 따르면 현재 블록의 MPM 리스트의 MPM 후보를 고려하여 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델을 도출할 수 있고, 이를 통하여, 현재 블록의 인트라 예측 모드를 나타내기 위한 비트량을 감소시키고 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 현재 블록의 MPM 리스트의 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드 및 상기 MPM 후보의 MPM 리스트에서의 순서를 고려하여 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델을 도출할 수 있고, 이를 통하여, 현재 블록의 인트라 예측 모드를 나타내기 위한 비트량을 감소시키고 전반적인 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
상술한 실시예에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로써 순서도를 기초로 설명되고 있지만, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당업자라면 순서도에 나타내어진 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술한 본 발명에 따른 방법은 소프트웨어 형태로 구현될 수 있으며, 본 발명에 따른 인코딩 장치 및/또는 디코딩 장치는 예를 들어 TV, 컴퓨터, 스마트폰, 셋톱박스, 디스플레이 장치 등의 영상 처리를 수행하는 장치에 포함될 수 있다.
본 발명에서 실시예들이 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 방법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다. 프로세서는 ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로 및/또는 데이터 처리 장치를 포함할 수 있다. 메모리는 ROM(read-only memory), RAM(random access memory), 플래쉬 메모리, 메모리 카드, 저장 매체 및/또는 다른 저장 장치를 포함할 수 있다. 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,
    현재 블록에 대한 인트라 예측 모드 정보를 획득하는 단계;
    상기 현재 블록의 주변 블록을 기반으로 상기 현재 블록의 MPM(Most Probable Mode) 리스트를 구성하는 단계;
    상기 MPM 리스트에 포함된 MPM 후보를 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델(context model)을 도출하는 단계;
    상기 컨텍스트 모델을 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보를 디코딩하는 단계;
    상기 디코딩된 인트라 예측 모드 정보 및 상기 MPM 리스트를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 도출하는 단계; 및
    상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드를 기반으로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델0으로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델3으로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드는 2번 내지 34번 인트라 예측 모드이고, 상기 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드는 35번 내지 66번 인트라 예측 모드인 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델0으로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 방향성 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 컨텍스트 모델0으로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제1 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제2 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델3으로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제3 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델4로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제4 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델5로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 제5 방향성 서브 그룹의 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델6으로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제1 방향성 서브 그룹은 2번 내지 11번 인트라 예측 모드를 포함하고, 상기 제2 방향성 서브 그룹은 12번 내지 24번 인트라 예측 모드를 포함하고, 상기 제3 방향성 서브 그룹은 25번 내지 43번 인트라 예측 모드를 포함하고, 상기 제4 방향성 서브 그룹은 44번 내지 56번 인트라 예측 모드를 포함하고, 상기 제5 방향성 서브 그룹은 57번 내지 66번 인트라 예측 모드를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드 및 상기 MPM 후보의 상기 MPM 리스트에서의 순서를 기반으로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델0으로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 첫번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델3으로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델4로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델5로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델6으로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 두번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델7로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델8로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델9로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델10으로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드이고, 상기 MPM 후보가 상기 MPM 리스트의 세번째 순서의 MPM 후보인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델11로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  12. 인코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 인코딩 방법에 있어서,
    현재 블록의 주변 블록을 기반으로 상기 현재 블록의 MPM(Most Probable Mode) 리스트를 구성하는 단계;
    상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정하는 단계;
    상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플을 생성하는 단계;
    상기 MPM 리스트에 포함된 MPM 후보를 기반으로 인트라 예측 모드 정보에 대한 컨텍스트 모델(context model)을 도출하는 단계; 및
    상기 컨텍스트 모델을 기반으로 상기 인트라 예측 모드 정보를 인코딩하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 인코딩 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드를 기반으로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 인코딩 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 플래너(planar) 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델0으로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 DC 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델1로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수평 방향성을 갖는 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델2로 도출되고,
    상기 MPM 후보가 나타내는 상기 인트라 예측 모드가 수직 방향성을 갖는 인트라 예측 모드인 경우, 상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 컨텍스트 모델3으로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 인코딩 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 인트라 예측 모드 정보에 대한 상기 컨텍스트 모델은 상기 MPM 후보가 나타내는 인트라 예측 모드 및 상기 MPM 후보의 상기 MPM 리스트에서의 순서를 기반으로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 인코딩 방법.
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