WO2022182083A1 - 영상 코딩 방법 및 그 장치 - Google Patents

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lfnst
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transform coefficients
inverse
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구문모
임재현
김승환
자오지에
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엘지전자 주식회사
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Definitions

  • This document relates to image coding technology, and more particularly, to an image coding method and apparatus thereof based on intra prediction in an image coding system.
  • VR Virtual Reality
  • AR Artificial Realtiy
  • holograms broadcasting is on the rise.
  • high-efficiency image/video compression technology is required to effectively compress, transmit, store, and reproduce information of high-resolution and high-quality images/videos having various characteristics as described above.
  • An object of the present document is to provide a method and an apparatus for increasing image coding efficiency.
  • Another technical problem of this document is to provide an image coding method and apparatus to which LFNST is applied under various conditions.
  • Another technical task of the present document is to provide an image coding method and apparatus to which LFNST combined with first-order transformation in various methods is applied.
  • Another technical task of this document is to provide an image coding method and apparatus to which LFNST is applied, which can improve encoding performance and minimize complexity.
  • an image decoding method performed by a decoding apparatus.
  • the method includes deriving transform coefficients for the target block based on residual information; deriving modified transform coefficients based on an inverse quadratic transform for the transform coefficients; deriving residual samples for the target block based on an inverse first-order transform on the modified transform coefficients; and generating a reconstructed picture based on residual samples for the target block, wherein the output of the upper left corner of the target block is based on the size of the target block being MxN (M ⁇ 16, N ⁇ 16).
  • L (48 ⁇ L ⁇ 96) modified transform coefficients may be arranged in the region.
  • Deriving the modified transform coefficients may include: deriving an input array by arranging the transform coefficients according to a forward diagonal scanning order; deriving a larger number of the modified transform coefficients than the transform coefficients through matrix operation of the input array and the transform kernel; arranging the modified transform coefficients in the output region, wherein the modified transform coefficients are stored in the output region based on either an order of a row-major direction or a column-major direction according to an intra prediction mode of the target block. can be arranged in
  • the output area may be composed of a plurality of 4x4 sub-blocks that may be arranged according to a scanning order from the DC position of the target block.
  • the output area may be composed of a plurality of pxq sub-blocks that may be arranged in a predetermined order from the DC position of the target block.
  • the output area may be an upper left m x n block (m ⁇ M, n ⁇ N) of the target block.
  • the output area may include a sectoral area composed of lines spaced apart from the DC position of the target block by the same distance.
  • the input array includes R transform coefficients, where R may be a multiple of 16 less than L.
  • the input array may be arranged in units of 4x4 sub-blocks that may be arranged in the forward diagonal scanning order from the DC position of the target block, and may be arranged according to the forward diagonal scanning order in the 4x4 sub-blocks.
  • the deriving the modified transform coefficients includes deriving the transform kernel to be applied to the quadratic transform, wherein the transform kernel is based on a transform set derived based on an intra prediction mode applied to the target block. derived, a plurality of transform sets exist based on a mapping relationship with the intra prediction mode, one transform set is composed of a plurality of transform kernels, and the inverse quadratic transform is performed based on the size of the target block.
  • a size is set, and at least one of the number of transform sets, the number of transform kernels constituting the transform set, and dimensions of transform kernels may be derived based on the size of the inverse quadratic transform.
  • the size of the inverse quadratic transform is set to a first value, and the horizontal and vertical lengths of the target block are set to a first value.
  • the size of the inverse quadratic transform is set to a second value, and both horizontal and vertical lengths of the target block are 16 Based on greater than or equal to, the magnitude of the inverse quadratic transform may be set to a third value.
  • the dimension of the transform kernel is set to 16x16, and based on the size of the inverse quadratic transform being the second value, the dimension of the transform kernel is 48xR or 64xS, R is any one of 16, 32, 48, S is any one of 16, 32, 48, 64, and the magnitude of the inverse quadratic transform is the third value.
  • the dimension of the kernel is set to any one of 96xR, 64xS, or 48xT, R is any one of 16, 32, 48, 64, 80, 96, S is any one of 16, 32, 48, 64, and T is 16 , 32, and 48 may be any one of.
  • Any one of DST-7, DCT-8, or Karhunen Loeve Transform (KLT) may be applied to the inverse primary transform.
  • At least one of the number of transform sets, the number of transform kernels constituting the transform set, and dimensions of transform kernels may be derived based on the size of the inverse quadratic transform and the transform kernel applied to the inverse first transform.
  • the inverse primary transformation includes a horizontal transformation and a vertical transformation, and a transform skip may be applied to the horizontal transformation or the vertical transformation.
  • the method may further include deriving prediction samples for the target block based on inter prediction, and LFNST may be applied to the target block to which inter prediction is applied.
  • the method further comprises receiving information on a transform index applied to the inverse quadratic transform, wherein the transform index is received when a transform coefficient exists in a specific region of the target block, and the specific region is the inverse quadratic transform may be set based on the size of
  • the inverse quadratic transformation may be performed on the luma component and the chroma component of the target block.
  • an image encoding method performed by an encoding apparatus includes deriving transform coefficients for the target block based on a first-order transform for a residual sample; deriving modified transform coefficients based on a quadratic transform with respect to the transform coefficient; and encoding image information including residual information derived based on the modified transform coefficients to generate the bitstream, wherein the size of the target block is MxN (M ⁇ 16, N ⁇ 16) Based on this, the second-order transform may be performed on L (48 ⁇ L ⁇ 96) transform coefficients arranged in the upper-left input area of the target block.
  • a digital storage medium in which image data including encoded image information and/or a bitstream generated according to an image encoding method performed by an encoding apparatus is stored, and such image information and/or A method of transmitting a bitstream may be provided.
  • a digital storage medium storing image data including encoded image information and/or bitstream causing the decoding apparatus to perform the image decoding method, and such image information and/or A method of transmitting a bitstream may be provided.
  • an image coding method and apparatus to which LFNST is applied may be provided under various conditions.
  • the LFNST combined with the first-order transformation may be provided in various ways.
  • an image coding method and apparatus to which LFNST is applied which can improve encoding performance and minimize complexity, may be provided.
  • FIG. 1 schematically shows an example of a video/image coding system to which this document can be applied.
  • FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a configuration of a video/image encoding apparatus to which this document can be applied.
  • FIG. 3 is a diagram schematically illustrating a configuration of a video/image decoding apparatus to which this document can be applied.
  • FIG. 4 exemplarily shows a structural diagram of a content streaming system to which this document is applied.
  • 5 exemplarily shows intra-directional modes of 65 prediction directions.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining RST according to an embodiment of the present document.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a forward LFNST input area according to an embodiment of the present document.
  • 9A and 9B are diagrams illustrating an input sequence of input data according to an exemplary embodiment of the present document.
  • FIGS. 10A and 10B are diagrams illustrating an input sequence of input data according to another exemplary embodiment of the present document.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a non-square ROI according to an embodiment of the present document.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an irregular ROI according to another embodiment of the present document.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a 64-sample ROI having an irregular shape according to an embodiment of the present document.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a 96-sample ROI having an irregular shape according to an embodiment of the present document.
  • 15 is a diagram illustrating a super set ROI and a subset ROI according to an embodiment of the present document.
  • 16 is a diagram illustrating a scanning order of transform coefficients according to an embodiment of the present document.
  • 17 is a flowchart illustrating an operation of a video decoding apparatus according to an embodiment of the present document.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating an operation of a video encoding apparatus according to an embodiment of the present document.
  • each configuration in the drawings described in this document is shown independently for convenience of description regarding different characteristic functions, and does not mean that each configuration is implemented as separate hardware or separate software.
  • two or more components among each component may be combined to form one component, or one component may be divided into a plurality of components.
  • Embodiments in which each component is integrated and/or separated are also included in the scope of the present document without departing from the essence of this document.
  • VVC Versatile Video Coding
  • HEVC High Efficiency Video Coding
  • EMC essential video coding
  • a video may mean a set of a series of images according to the passage of time.
  • FIG. 1 schematically shows an example of a video/image coding system to which this document can be applied.
  • a video/image coding system may include a source device and a receive device.
  • the source device may transmit encoded video/image information or data in the form of a file or streaming to a receiving device through a digital storage medium or a network.
  • the source device may include a video source, an encoding apparatus, and a transmission unit.
  • the receiving device may include a receiving unit, a decoding apparatus, and a renderer.
  • the encoding apparatus may be referred to as a video/image encoding apparatus, and the decoding apparatus may be referred to as a video/image decoding apparatus.
  • the transmitter may be included in the encoding device.
  • the receiver may be included in the decoding device.
  • the renderer may include a display unit, and the display unit may be configured as a separate device or external component.
  • the video source may acquire a video/image through a process of capturing, synthesizing, or generating a video/image.
  • a video source may include a video/image capture device and/or a video/image generating device.
  • a video/image capture device may include, for example, one or more cameras, a video/image archive containing previously captured video/images, and the like.
  • a video/image generating device may include, for example, a computer, tablet, and smartphone, and may (electronically) generate a video/image.
  • a virtual video/image may be generated through a computer, etc. In this case, the video/image capturing process may be substituted for the process of generating related data.
  • the encoding device may encode the input video/image.
  • the encoding apparatus may perform a series of procedures such as prediction, transformation, and quantization for compression and coding efficiency.
  • the encoded data (encoded video/image information) may be output in the form of a bitstream.
  • the transmitting unit may transmit the encoded video/image information or data output in the form of a bitstream to the receiving unit of the receiving device in the form of a file or streaming through a digital storage medium or a network.
  • the digital storage medium may include a variety of storage media such as USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, and SSD.
  • the transmission unit may include an element for generating a media file through a predetermined file format, and may include an element for transmission through a broadcast/communication network.
  • the receiver may receive/extract the bitstream and transmit it to the decoding device.
  • the decoding apparatus may decode the video/image by performing a series of procedures such as inverse quantization, inverse transformation, and prediction corresponding to the operation of the encoding apparatus.
  • the renderer may render the decoded video/image.
  • the rendered video/image may be displayed through the display unit.
  • a video encoding apparatus may include an image encoding apparatus.
  • the encoding apparatus 200 includes an image partitioner 210, a predictor 220, a residual processor 230, an entropy encoder 240, It may be configured to include an adder 250 , a filter 260 , and a memory 270 .
  • the prediction unit 220 may include an inter prediction unit 221 and an intra prediction unit 222 .
  • the residual processing unit 230 may include a transformer 232 , a quantizer 233 , an inverse quantizer 234 , and an inverse transformer 235 .
  • the residual processing unit 230 may further include a subtractor 231 .
  • the adder 250 may be called a reconstructor or a reconstructed block generator.
  • the above-described image segmentation unit 210, prediction unit 220, residual processing unit 230, entropy encoding unit 240, adder 250 and filtering unit 260 may include one or more hardware components ( For example, by an encoder chipset or processor).
  • the memory 270 may include a decoded picture buffer (DPB), and may be configured by a digital storage medium.
  • the hardware component may further include a memory 270 as an internal/external component.
  • the image dividing unit 210 may divide an input image (or a picture, a frame) input to the encoding apparatus 200 into one or more processing units.
  • the processing unit may be referred to as a coding unit (CU).
  • the processing unit may further include a prediction unit (PU) or a transform unit (TU).
  • the prediction unit and the transform unit may be divided or partitioned from the above-described final coding unit, respectively.
  • the prediction unit may be a unit of sample prediction
  • the transform unit may be a unit for deriving a transform coefficient and/or a unit for deriving a residual signal from the transform coefficient.
  • a unit may be used interchangeably with terms such as a block or an area in some cases.
  • an MxN block may represent a set of samples or transform coefficients including M columns and N rows.
  • a sample may generally represent a pixel or a value of a pixel.
  • the subtractor 231 subtracts the prediction signal (predicted block, prediction samples, or prediction sample array) output from the prediction unit 220 from the input image signal (original block, original samples, or original sample array) to obtain a residual.
  • a signal (a residual block, residual samples, or residual sample array) may be generated. The generated residual signal is transmitted to the converter 232 .
  • the prediction unit 220 may perform prediction on a processing target block (hereinafter, referred to as a current block) and generate a predicted block including prediction samples for the current block.
  • the prediction unit 220 may determine whether intra prediction or inter prediction is applied on a current block or CU basis.
  • the prediction unit may generate various information related to prediction, such as prediction mode information, and transmit it to the entropy encoding unit 240 .
  • the prediction information may be encoded by the entropy encoding unit 240 and output in the form of a bitstream.
  • the intra prediction unit 222 may predict the current block by referring to samples (reference samples) in the current picture.
  • prediction modes may include a plurality of non-directional modes and a plurality of directional modes.
  • the intra prediction unit 222 may determine the prediction mode applied to the current block by using the prediction mode applied to the neighboring block.
  • the inter prediction unit 221 may derive the predicted block for the current block based on the reference block (reference sample array) specified by the motion vector on the reference picture.
  • motion information may be predicted in units of blocks, subblocks, or samples based on the correlation between motion information between neighboring blocks and the current block.
  • the motion information may include a motion vector and a reference picture index.
  • the prediction signal generated by the inter prediction unit 221 and/or the intra prediction unit 222 may be used to generate a reconstructed signal or may be used to generate a residual signal.
  • the transform unit 232 may generate transform coefficients by applying a transform technique to the residual signal.
  • the transform technique may include a discrete cosine transform (DCT), a discrete sine transform (DST), a graph-based transform (GBT), a Karhunen Loeve transform (KLT), or a conditionally non-linear transform (CNT).
  • the conversion unit 232 may perform a primary transformation and/or a secondary transformation.
  • the quantization unit 233 quantizes the transform coefficients and transmits them to the entropy encoding unit 240, and the entropy encoding unit 240 encodes the quantized signal (information on the quantized transform coefficients) and outputs it as a bitstream. have.
  • Information about the quantized transform coefficients may be referred to as residual information.
  • the quantization unit 233 may rearrange the quantized transform coefficients in the block form into a one-dimensional vector form based on a coefficient scanning order, and the quantized transform coefficients in the one-dimensional vector form are quantized based on the Information about the transform coefficients may be generated.
  • the entropy encoding unit 240 may perform various encoding methods such as, for example, exponential Golomb, context-adaptive variable length coding (CAVLC), and context-adaptive binary arithmetic coding (CABAC).
  • the entropy encoding unit 240 may encode information necessary for video/image reconstruction (eg, values of syntax elements, etc.) other than the quantized transform coefficients together or separately.
  • a transmitting unit (not shown) and/or a storing unit (not shown) for storing may be configured as internal/external elements of the encoding apparatus 200, or the transmitting unit It may be included in the entropy encoding unit 240 .
  • the quantized transform coefficients output from the quantization unit 233 may be used to generate a prediction signal.
  • the residual signal residual block or residual samples
  • the residual signal may be reconstructed by applying inverse quantization and inverse transform to the quantized transform coefficients through the inverse quantizer 234 and the inverse transform unit 235 .
  • the adder 250 may generate a reconstructed signal (reconstructed picture, reconstructed block, reconstructed samples, or reconstructed sample array) by adding the reconstructed residual signal to the prediction signal output from the prediction unit 220 .
  • a reconstructed signal reconstructed picture, reconstructed block, reconstructed samples, or reconstructed sample array
  • the predicted block may be used as a reconstructed block.
  • the generated reconstructed signal may be used for intra prediction of the next processing target block in the current picture, or may be used for inter prediction of the next picture after filtering as described below.
  • the filtering unit 260 may improve subjective/objective image quality by applying filtering to the reconstructed signal.
  • the filtering unit 260 may generate a modified reconstructed picture by applying various filtering methods to the reconstructed picture, and store the modified reconstructed picture in the memory 270 , specifically, the DPB of the memory 270 .
  • the various filtering methods may include, for example, deblocking filtering, sample adaptive offset (SAO), an adaptive loop filter, a bilateral filter, and the like.
  • the modified reconstructed picture transmitted to the memory 270 may be used as a reference picture in the inter prediction unit 280 .
  • the encoding apparatus can avoid prediction mismatch between the encoding apparatus 200 and the decoding apparatus, and can also improve encoding efficiency.
  • the DPB of the memory 270 may store the corrected reconstructed picture to be used as a reference picture in the inter prediction unit 221 .
  • the memory 270 may store motion information of a block from which motion information in the current picture is derived (or encoded) and/or motion information of blocks in an already reconstructed picture.
  • the memory 270 may store reconstructed samples of blocks reconstructed in the current picture, and may transmit the reconstructed samples to the intra prediction unit 222 .
  • FIG. 3 is a diagram schematically illustrating a configuration of a video/image decoding apparatus to which this document can be applied.
  • the decoding apparatus 300 includes an entropy decoder 310 , a residual processor 320 , a predictor 330 , an adder 340 , and a filtering unit. (filter, 350) and may be configured to include a memory (memory, 360).
  • the prediction unit 330 may include an inter prediction unit 331 and an intra prediction unit 332 .
  • the residual processing unit 320 may include a dequantizer 321 and an inverse transformer 321 .
  • the entropy decoding unit 310 , the residual processing unit 320 , the prediction unit 330 , the addition unit 340 , and the filtering unit 350 are one hardware component (eg, a decoder chipset or a processor according to an embodiment). ) can be configured by
  • the memory 360 may include a decoded picture buffer (DPB), and may be configured by a digital storage medium.
  • the hardware component may further include a memory 360 as an internal/external component.
  • the decoding apparatus 300 may reconstruct an image corresponding to a process in which the video/image information is processed in the encoding apparatus of FIG. 2 .
  • the processing unit of decoding may be, for example, a coding unit, a prediction unit or a transform unit.
  • One or more transform units may be derived from a coding unit.
  • the decoding apparatus 300 may receive a signal output from the encoding apparatus of FIG. 2 in the form of a bitstream, and the received signal may be decoded through the entropy decoding unit 310 .
  • the entropy decoding unit 310 may parse the bitstream to derive information (eg, video/image information) required for image restoration (or picture restoration). Signaled/received information and/or syntax elements described later in this document may be decoded through the decoding procedure and obtained from the bitstream.
  • the inverse quantizer 321 may inverse quantize the quantized transform coefficients to output transform coefficients.
  • the inverse quantizer 321 may rearrange the quantized transform coefficients in a two-dimensional block form. In this case, the rearrangement may be performed based on the coefficient scan order performed by the encoding device.
  • the inverse quantizer 321 may perform inverse quantization on the quantized transform coefficients using a quantization parameter (eg, quantization step size information) and obtain transform coefficients.
  • a quantization parameter eg, quantization step size information
  • the inverse transform unit 322 inverse transforms the transform coefficients to obtain a residual signal (residual block, residual sample array).
  • the inverse transform unit 322 may perform an inverse primary transformation and/or an inverse secondary transformation.
  • the prediction unit 330 may perform prediction on the current block and generate a predicted block including prediction samples for the current block.
  • the intra prediction unit 331 may predict the current block with reference to samples in the current picture.
  • the referenced samples may be located in the vicinity of the current block or may be located apart from each other according to the prediction mode.
  • prediction modes may include a plurality of non-directional modes and a plurality of directional modes.
  • the intra prediction unit 332 may determine the prediction mode applied to the current block by using the prediction mode applied to the neighboring block.
  • the inter prediction unit 332 may derive the predicted block for the current block based on the reference block (reference sample array) specified by the motion vector on the reference picture.
  • the neighboring blocks may include spatial neighboring blocks existing in the current picture and temporal neighboring blocks present in the reference picture.
  • the inter prediction unit 331 may construct a motion information candidate list based on neighboring blocks, and may derive a motion vector and/or a reference picture index of the current block based on the received candidate selection information.
  • Inter prediction may be performed based on various prediction modes, and the information on the prediction may include information indicating a mode of inter prediction for the current block.
  • the adder 340 generates a reconstructed signal (reconstructed picture, reconstructed block, reconstructed sample array) by adding the obtained residual signal to the prediction signal (predicted block, prediction sample array) output from the prediction unit 330 .
  • the predicted block may be used as a reconstructed block.
  • the generated reconstructed signal may be used for intra prediction of the next processing object block in the current picture, may be output through filtering as described below, or may be used for inter prediction of the next picture.
  • the filtering unit 350 may improve subjective/objective image quality by applying filtering to the reconstructed signal.
  • the filtering unit 350 may generate a modified reconstructed picture by applying various filtering methods to the reconstructed picture.
  • the various filtering methods may include, for example, deblocking filtering, a sample adaptive offset, an adaptive loop filter, a bilateral filter, and the like.
  • the (modified) reconstructed picture stored in the DPB of the memory 360 may be used as a reference picture in the inter prediction unit 331 .
  • the memory 360 may store motion information of a block from which motion information in the current picture is derived (or decoded) and/or motion information of blocks in an already reconstructed picture.
  • the embodiments described in the prediction unit 330, the inverse quantization unit 321, the inverse transform unit 322, and the filtering unit 350 of the decoding apparatus 300 are the prediction unit ( 220 ), the inverse quantization unit 234 , the inverse transform unit 235 , and the filtering unit 260 may be applied in the same or corresponding manner.
  • FIG. 4 exemplarily shows a structural diagram of a content streaming system to which this document is applied.
  • the content streaming system to which this document 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 transmits it to the streaming server.
  • multimedia input devices such as a smart phone, a camera, a camcorder, 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 this document is applied, and the streaming server may temporarily store the bitstream in the process of transmitting or receiving the bitstream.
  • the streaming server transmits multimedia data to the user device based on a user's request through the web server, and the web server serves as a mediator informing the user of what kind of service is available.
  • the web server transmits 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 serves to control commands/responses between devices in the content streaming system.
  • the streaming server may receive content from a media repository and/or an encoding server. For example, when 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), a navigation system, a slate PC, Tablet PC (tablet PC), ultrabook (ultrabook), wearable device (eg, watch-type terminal (smartwatch), glass-type terminal (smart glass), HMD (head mounted display), digital TV, desktop computer , digital signage, etc.
  • PDA personal digital assistant
  • PMP portable multimedia player
  • PDA portable multimedia player
  • PMP portable multimedia player
  • navigation system e.g, a portable multimedia player (PMP), a navigation system
  • slate PC Tablet PC (tablet PC)
  • ultrabook ultrabook
  • wearable device eg, watch-type terminal (smartwatch), glass-type terminal (smart glass), HMD (head mounted display), digital TV, desktop computer , digital signage, etc.
  • Each server in the content streaming system may be operated as a distributed server, and in this case,
  • the intra prediction mode may include non-directional (or non-angular) intra prediction modes and directional (or angular) intra prediction modes.
  • FIG 5 shows an example of intra prediction modes to which embodiments of this document are applicable.
  • an intra prediction mode having a horizontal directionality and an intra prediction mode having a vertical directionality may be divided centering on the intra prediction mode No. 34 having an upward-left diagonal prediction direction.
  • the intra prediction modes Nos. 2 to 33 have horizontal directionality
  • the intra prediction modes No. 34 to No. 66 have vertical directionality.
  • No. 18 intra prediction mode and No. 50 intra prediction mode represent a horizontal intra prediction mode and a vertical intra prediction mode, respectively
  • No. 2 intra prediction mode is a left-down diagonal intra prediction mode
  • the 34th intra prediction mode may be referred to as a left-up diagonal intra prediction mode
  • the 66th intra prediction mode may be referred to as a right-up diagonal intra prediction mode.
  • the non-directional prediction mode may include a planar intra prediction mode of No. 0 and a DC intra prediction mode of No. 1.
  • the transform unit may correspond to the transform unit in the encoding apparatus of FIG. 2 described above, and the inverse transform unit may correspond to the inverse transform unit in the encoding apparatus of FIG. 2 or the inverse transform unit in the decoding apparatus of FIG. 3 . .
  • the transform unit may derive (primary) transform coefficients by performing a primary transform based on residual samples (residual sample array) in the residual block ( S610 ).
  • This primary transform may be referred to as a core transform.
  • the primary transform may be based on multiple transform selection (MTS), and when multiple transforms are applied as the primary transform, it may be referred to as a multiple core transform.
  • MTS multiple transform selection
  • the multi-core transform may indicate a transformation method by additionally using Discrete Cosine Transform (DCT) Type 2, Discrete Sine Transform (DST) Type 7, DCT Type 8, and/or DST Type 1 . That is, the multi-core transform converts a residual signal (or residual block) in a spatial domain based on a plurality of transform kernels selected from among the DCT type 2, the DST type 7, the DCT type 8, and the DST type 1 in the frequency domain.
  • DCT type 2, DST type 7, DCT type 8, and DST type 1 may be referred to as a transform type, a transform kernel, or a transform core.
  • These DCT/DST transform types may be defined based on basis functions.
  • a vertical transformation kernel and a horizontal transformation kernel for the target block may be selected from among the transformation kernels, and the vertical transformation is performed on the target block based on the vertical transformation kernel, and the Horizontal transformation may be performed on the target block based on a horizontal transformation kernel.
  • the horizontal transformation may indicate transformation of horizontal components of the target block
  • the vertical transformation may indicate transformation of vertical components of the target block.
  • trTypeHor when performing a first-order transformation by applying MTS, specific basis functions are set to a predetermined value, and whether any basis functions are applied in a vertical transformation or a horizontal transformation is combined to form a mapping relationship for the transformation kernel.
  • trTypeHor when performing a first-order transformation by applying MTS, specific basis functions are set to a predetermined value, and whether any basis functions are applied in a vertical transformation or a horizontal transformation is combined to form a mapping relationship for the transformation kernel.
  • trTypeHor when performing a first-order transformation by applying MTS, specific basis functions are set to a predetermined value, and whether any basis functions are applied in a vertical transformation or a horizontal transformation is combined to form a mapping relationship for the transformation kernel.
  • trTypeHor when performing a first-order transformation by applying MTS, specific basis functions are set to a predetermined value, and whether any basis functions are applied in a vertical transformation or a horizontal transformation is combined to form a mapping relationship for the transformation kernel.
  • MTS index information may be encoded and signaled to a decoding apparatus to indicate any one of a plurality of transform kernel sets. For example, if the MTS index is 0, it indicates that both trTypeHor and trTypeVer values are 0; if the MTS index is 1, it indicates that both trTypeHor and trTypeVer values are 1; indicates that it is 1, if the MTS index is 3, the trTypeHor value is 1 and the trTypeVer value is 2, and if the MTS index is 4, it may indicate that both trTypeHor and trTypeVer values are 2.
  • a table of transformation kernel sets according to MTS index information is as follows.
  • the transform unit may derive modified (second order) transform coefficients by performing a secondary transform based on the (primary) transform coefficients ( S620 ).
  • the first-order transform is a transform from the spatial domain to the frequency domain, and the second-order transform means transforming into a more compact representation using a correlation existing between (first-order) transform coefficients.
  • the secondary transform may include a non-separable transform. In this case, the secondary transform may be referred to as a non-separable secondary transform (NSST) or a mode-dependent non-separable secondary transform (MDNSST).
  • the non-separable quadratic transform is a second-order transform of (primary) transform coefficients derived through the primary transform based on a non-separable transform matrix to obtain modified transform coefficients for the residual signal. (or second-order transform coefficients).
  • the transform may be applied at once without separating the vertical transform and the horizontal transform (or independently applying the horizontal/vertical transform) to the (first order) transform coefficients based on the non-separated transform matrix.
  • the non-separated quadratic transform rearranges two-dimensional signals (transform coefficients) into a one-dimensional signal through a specific predetermined direction (eg, a row-first direction or a column-first direction). , may derive modified transform coefficients (or second-order transform coefficients) based on a matrix operation of the one-dimensional vector and the non-separated transform matrix.
  • the row-major order is to arrange in a row in the order of 1st row, 2nd row, ..., Nth row for MxN blocks
  • column-major order is 1st column, 2nd row for MxN blocks.
  • Columns, ... are arranged in a row in the order of the Mth column. That is, for the non-separated quadratic transform, the transform coefficients (derived through the first transform) may be sorted into a one-dimensional vector according to the row-majority direction, and then matrix operation may be performed, and the transform coefficients may be converted into a one-dimensional vector according to the column-majority direction. After sorting, a matrix operation may be performed.
  • the non-separated quadratic transform may be applied to a top-left region of a block (hereinafter, referred to as a transform coefficient block or a transform block) composed of (first order) transform coefficients.
  • a transform coefficient block or a transform block composed of (first order) transform coefficients.
  • an 8 ⁇ 8 non-separated quadratic transform may be applied to the upper left 8 ⁇ 8 region of the transform coefficient block.
  • both the width W and the height H of the transform coefficient block are 4 or more and the width W or the height H of the transform coefficient block is less than 8
  • 4 ⁇ 4 non-separated quadratic A transform may be applied to the upper-left min(8,W) ⁇ min(8,H) region of the transform coefficient block.
  • the embodiment is not limited thereto, and for example, even if only the condition that the width W or the height H of the transform coefficient block is equal to or greater than 4, the 4 ⁇ 4 non-separated quadratic transform is performed at the upper left end of the transform coefficient block. It may be applied to the min(8,W) ⁇ min(8,H) region.
  • the non-separated quadratic transform may be applied to the upper left 4 ⁇ 4 region or 8 ⁇ 8 region of the transform block according to the size of the transform block.
  • the transformation of the upper left 4 ⁇ 4 region may be referred to as a 4 ⁇ 4 transformation
  • the transformation of the upper left 8 ⁇ 8 region may be referred to as an 8 ⁇ 8 transformation.
  • two non-separated quadratic transform kernels per transform set for non-separated quadratic transform for both 8 ⁇ 8 transform and 4 ⁇ 4 transform may be configured, and the transform set is four.
  • the transform set is four.
  • four transform sets may be configured for an 8 ⁇ 8 transform
  • four transform sets may be configured for a 4 ⁇ 4 transform.
  • each of the four transform sets for the 8 ⁇ 8 transform may include two 8 ⁇ 8 transform kernels, and in this case, two 4 ⁇ 4 transform kernels are included in the four transform sets for the 4 ⁇ 4 transform. may be included.
  • the size of the transform that is, the size of the region to which the transform is applied
  • a size other than 8 ⁇ 8 or 4 ⁇ 4 may be used as an example
  • the number of sets is n
  • the number of transform kernels in each set is k it could be a dog
  • the transform set may be referred to as an NSST set or an LFNST set. Selection of a specific set among the transform sets may be performed based on, for example, an intra prediction mode of a current block (CU or subblock).
  • a Low-Frequency Non-Separable Transform (LFNST) may be an example of a reduced non-separable transform, which will be described later, and represents a non-separable transform with respect to a low frequency component.
  • a mapping of four transform sets according to an intra prediction mode may be represented, for example, as shown in the following table.
  • any one of the four transform sets may be mapped to any one of 0 to 3, that is, four transform sets according to the intra prediction mode.
  • one of k transform kernels in the specific set may be selected through the non-separated quadratic transform index.
  • the encoding device may derive a non-separated secondary transform index indicating a specific transform kernel based on a rate-distortion (RD) check, and may signal the non-separated secondary transform index to the decoding device.
  • the decoding apparatus may select one of k transform kernels in a specific set based on the non-separated quadratic transform index.
  • an lfnst index value of 0 may point to the first non-split quadratic transform kernel
  • an lfnst index value of 1 may point to a second non-split quadratic transform kernel
  • an lfnst index value of 2 may point to the third non-split quadratic transform kernel.
  • an lfnst index value of 0 may indicate that the first non-separated quadratic transformation is not applied to the target block
  • lfnst index values 1 to 3 may indicate the three transformation kernels.
  • the transform unit may perform the non-separated quadratic transform based on the selected transform kernels and obtain modified (second order) transform coefficients.
  • the modified transform coefficients may be derived as quantized transform coefficients through the quantization unit as described above, and may be encoded and transmitted to a signaling device for signaling and an inverse quantization/inverse transform unit within the encoding device.
  • the (first order) transform coefficients that are the output of the first (separate) transform can be derived as quantized transform coefficients through the quantization unit as described above, and are encoded. It may be transmitted to the inverse quantization/inverse transform unit in the signaling and encoding device to the decoding device.
  • the inverse transform unit may perform a series of procedures in the reverse order of the procedures performed by the above-described transform unit.
  • the inverse transform unit receives the (inverse quantized) transform coefficients, performs a second order (inverse) transform to derive (first order) transform coefficients (S630), and performs a first order (inverse) with respect to the (first order) transform coefficients
  • a residual block (residual samples) may be obtained by performing transformation (S640).
  • the first-order transform coefficients may be referred to as modified transform coefficients from the standpoint of the inverse transform unit.
  • the encoding apparatus and the decoding apparatus may generate a reconstructed block based on the residual block and the predicted block, and generate a reconstructed picture based on this.
  • the inverse transform unit applies a transform kernel matrix to the sorted (inverse quantized) transform coefficients according to a specific order, for example, a diagonal scan order (specifically, a diagonal scan order that starts from the upper left of the transform block and proceeds in the lower right direction).
  • a modified transform coefficient can be derived.
  • the modified transform coefficients may be two-dimensionally arranged in the upper-left region of the transform block according to the direction in which the transform coefficients are read for the second-order transform by the transform unit, that is, a row-first direction or a column-first direction.
  • the inverse transform unit may two-dimensionally align the modified transform coefficients in the 4 ⁇ 4 region of the transform block.
  • the modified transform coefficients in the 8 ⁇ 8 region can be arranged in two dimensions.
  • the secondary inverse transform may be NSST, reduced secondary transform (RST), or LFNST, and whether to apply the secondary inverse transform may be determined based on the secondary transform flag parsed from the bitstream. As another example, whether to apply the second-order inverse transform may be determined based on transform coefficients of the residual block.
  • Such a quadratic inverse transform (ie, transform kernel, transform matrix, or transform kernel matrix) may be determined based on an LFNST (NSST or RST) transform set designated according to an intra prediction mode.
  • a method for determining a secondary transform may be determined depending on a method for determining a primary transform.
  • Various combinations of the first transform and the quadratic transform may be determined according to the intra prediction mode.
  • a region to which a second-order inverse transform is applied may be determined based on the size of the current block.
  • a residual block (residual samples) may be obtained by receiving the (inverse quantized) transform coefficients and performing the primary (separation) inverse transform.
  • the encoding apparatus and the decoding apparatus may generate a reconstructed block based on the residual block and the predicted block, and generate a reconstructed picture based on this.
  • a reduced secondary transform in which the size of a transform matrix (kernel) is reduced can be applied in the concept of NSST in order to reduce the amount of computation and memory required for non-separated quadratic transform.
  • the RST since the RST is mainly performed in a low-frequency region including non-zero coefficients in the transform block, it may be referred to as a low-frequency non-separable transform (LFNST).
  • the conversion index may be referred to as an LFNST index.
  • LFNST may refer to a transformation performed on residual samples of a target block based on a reduced-size transform matrix.
  • the simplified transformation is performed, the amount of computation required for transformation may be reduced due to a reduction in the size of the transformation matrix. That is, the LFNST may be used to solve a computational complexity issue that occurs during transformation or non-separation transformation of a large block.
  • the inverse transform unit 235 of the encoding apparatus 200 and the inverse transform unit 322 of the decoding apparatus 300 perform a modified transform based on the inverse RST of the transform coefficients. It may include an inverse RST unit for deriving coefficients, and an inverse linear transformation unit for deriving residual samples for the target block based on the inverse linear transformation of the modified transform coefficients.
  • the inverse first-order transform means an inverse transform of the first-order transform applied to the residual.
  • deriving a transform coefficient based on a transform may mean deriving a transform coefficient by applying a corresponding transform.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining RST or LFNST to which RST is applied according to an embodiment of the present document.
  • a “target block” may mean a current block or a residual block or a transform block on which coding is performed.
  • a reduced transformation matrix may be determined by mapping an N-dimensional vector to an R-dimensional vector located in another space, where R is less than N.
  • N may mean the square of the length of one side of the block to which the transform is applied or the total number of transform coefficients corresponding to the block to which the transform is applied
  • the simplification factor may mean an R/N value.
  • the simplification factor may be referred to by various terms such as a reduced factor, a reduction factor, a reduced factor, a reduction factor, a simplified factor, and a simple factor.
  • R may be referred to as a reduced coefficient, but in some cases, the simplification factor may mean R.
  • the simplification factor may mean an N/R value.
  • the size of the simplified transform matrix according to an embodiment is RxN smaller than the size NxN of the normal transform matrix, and may be defined as in Equation 1 below.
  • the matrix T in the Reduced Transform block shown in FIG. 7A may mean the matrix T RxN of Equation 1.
  • transform coefficients for the target block may be derived.
  • the RST according to (a) of FIG. 7 is It can be expressed as a matrix operation as in Equation (2).
  • the memory and the multiplication operation may be reduced to approximately 1/4 by the simplification factor.
  • a matrix operation may be understood as an operation to obtain a column vector by placing a matrix to the left of a column vector and multiplying the matrix and the column vector.
  • r 1 to r 64 may represent residual samples for the target block, and more specifically, may be transform coefficients generated by applying a first-order transform.
  • transform coefficients c i for the target block may be derived, and the derivation process of c i may be the same as in Equation 3 .
  • the size of the normal transform matrix is 64x64 (NxN), but the size of the simplified transform matrix is reduced to 16x64 (RxN). Memory usage can be reduced by R/N ratio.
  • the number of multiplication operations can be reduced (RxN) by an R/N ratio.
  • the transform unit 232 of the encoding apparatus 200 may derive transform coefficients for the target block by performing a primary transform and an RST-based secondary transform on the residual samples of the target block. These transform coefficients may be transmitted to an inverse transform unit of the decoding apparatus 300 , and the inverse transform unit 322 of the decoding apparatus 300 derives modified transform coefficients based on an inverse reduced secondary transform (RST) for the transform coefficients. Then, residual samples for the target block may be derived based on the inverse first-order transform of the modified transform coefficients.
  • RST inverse reduced secondary transform
  • the size of the inverse RST matrix T NxR is NxR smaller than the size NxN of the normal inverse transform matrix, and is in a transpose relationship with the simplified transform matrix T RxN shown in Equation (1).
  • a matrix T t in the Transform block may mean an inverse RST matrix T RxN T (superscript T means transform).
  • T means transform
  • modified transform coefficients for the target block or residual samples for the target block may be derived.
  • the inverse RST matrix T RxN T may be expressed as (T RxN ) T NxR .
  • modified transform coefficients for the target block may be derived.
  • an inverse RST may be applied as an inverse first-order transform.
  • the transform coefficients for the target block are multiplied by the inverse RST matrix T RxN T , residual samples for the target block may be derived.
  • the inverse RST according to (b) of FIG. 7 is It can be expressed as a matrix operation as in Equation 4 below.
  • Equation 4 c 1 to c 16 may represent transform coefficients for the target block, that is, transform coefficients derived through residual coding.
  • ri representing the modified transform coefficients for the target block or residual samples for the target block may be derived, and the derivation process of ri may be the same as in Equation 5.
  • Equation 5 r 1 to r N indicating modified transform coefficients for the target block or residual samples for the target block may be derived. Since N is 64 in Equation 4, 64 modified transform coefficients can be derived through Equation 5.
  • the size of the normal inverse transform matrix is 64x64 (NxN), but the size of the simplified inverse transform matrix is reduced to 64x16 (NxR). It is possible to reduce the memory usage at the time of R/N ratio.
  • NxR 64x16
  • a simplified inverse transform matrix or an inverse transform matrix may be called a simplified transform matrix or a transform matrix if it is not confused as to whether it is a transform or an inverse transform.
  • a maximum of 16 x 48 transform kernel by selecting only 48 data, not a 16 x 64 transform kernel matrix, for 64 data constituting an 8 x 8 region matrix can be applied.
  • maximum means that the maximum value of m is 16 for an m x 48 transform kernel matrix capable of generating m coefficients.
  • a 48 ⁇ 1 vector may be configured by appropriately arranging 48 pieces of data constituting an 8 ⁇ 8 area.
  • a 48 ⁇ 1 vector may be configured based on 48 pieces of data constituting a region excluding the lower right 4 ⁇ 4 region among the 8 ⁇ 8 regions.
  • 16 modified transform coefficients are generated.
  • the 16 modified transform coefficients may be disposed in the upper left 4 x 4 region according to the scanning order, and the upper right The 4x4 area and the lower left 4x4 area may be filled with zeros.
  • the transposed matrix of the transform kernel matrix described above may be used for the inverse transform of the decoding process. That is, when inverse RST or inverse LFNST is performed as an inverse transform process performed by the decoding apparatus, input coefficient data to which inverse RST is applied is composed of a one-dimensional vector according to a predetermined arrangement order (diagonal scanning order), and a one-dimensional vector A modified coefficient vector obtained by multiplying a corresponding inverse RST matrix from the left may be arranged in a two-dimensional block according to a predetermined arrangement order.
  • nx1 vector may be interpreted as having the same meaning as the nx1 matrix, and thus may be expressed as an nx1 column vector.
  • * means a matrix multiplication operation.
  • 48 modified transform coefficients may be derived, and the 48 modified transform coefficients may be arranged in the upper left, upper right, and lower left regions except for the lower right region of the 8x8 region.
  • Example 1 Method of constructing a region of interest (ROI) indicating an input data region based on forward LFNST (forward LFNST)
  • the forward LFNST receives as an input a transform coefficient to which a first-order transform is applied.
  • transform coefficients belonging to a specific region predefined in the transform block may be received as inputs.
  • FIG. 8A shows an example of a forward LFNST input area in the VVC standard, and up to the third position in the scan order for a 4x4 subblock is set as the corresponding input area.
  • an input region that is, a region of input transform coefficients input for forward LFNST, is referred to as Region Of Interest or ROI.
  • FIG. 8(b) shows that the 4th to 6th sub-blocks are added to the ROI in the scan order of the 4x4 sub-blocks to the ROI shown in FIG. 8(a). That is, since the ROI is composed of 6 4x4 sub-blocks, the ROI of FIG. 8(b) is composed of 96 samples based on samples (here, the transform coefficient to which the 1st transform is applied). Compared with the ROI of FIG. 8(a) used for VVC, in the case of FIG. 8(b), more first-order transform coefficients may be considered in LFNST. Extended LFNST (LFNST) based on such an extended ROI may provide higher encoding performance for a larger block (i.e., larger than or equal to 16x16) than the existing VVC LFNST.
  • LFNST Extended LFNST
  • an NxN transformation matrix is derived when the corresponding transformation matrix is a square matrix.
  • the R value may be equal to or smaller than N, and the R value is the number of output transform coefficients derived by applying LFNST from a forward LFNST viewpoint. can be interpreted. Accordingly, the dimension of the LFNST transform kernel corresponding to (b) of FIG. 8 is not only 96x96, but also 16x96, 32x96, 48x96, 64x96, 80x96, etc. .
  • the R value may be any positive integer equal to or smaller than N (i.e., 96).
  • N i.e., 96.
  • the Rx96 matrix When generating the Rx96 matrix from the 96x96 square matrix, it can be generated by sampling R rows from the 96x96 matrix based on the forward LFNST. If the rows constituting the 96x96 matrix are sorted in order of importance from the top, R rows may be sequentially sampled from the top to construct the Rx96 matrix.
  • the ROIs in FIGS. 8A and 8B are composed of 48 and 96 input samples (input transform coefficients or input data), respectively.
  • the order of reading input samples from the ROI may be predetermined, but basically the order may be set arbitrarily. More specifically, when the forward LFNST matrix applied to an arbitrary ROI is an RxN matrix (that is, an ROI consists of N input samples), even if the order of reading input samples is changed, the N column vectors are placed in the changed order. If rearranged accordingly, the output value does not change regardless of the order of the input samples when compared to before the change (the output value consists of R transform coefficients).
  • input samples constituting the ROI may be read in the same order as in FIG. 9 or 10 to be configured as an input vector.
  • 9 and 10 show an order of reading input data from the ROI according to the intra prediction mode.
  • FIGS. 9A and 10A correspond to FIG. 8A
  • FIGS. 9B and 10B correspond to FIG. 8B.
  • mode 34 If symmetry centered on mode 34 is applied to the intra prediction mode as in VVC LFNST, the row-priority order of modes -14 to -1 and 2 to 33 of FIG. 5 is changed as shown in FIGS. 9A and 9B. is applied, and the column priority order of FIGS. 10A and 10B may be applied to modes 35 to 80.
  • modes 0, 1, and 34 indicating the planar mode and DC mode the order of FIGS. 9A and 9B may be applied as it is, and FIGS. 9A and 9B or FIGS. 10A and 10B may be applied for each mode. have.
  • the upper left rectangular area of the transform block may be set as the ROI. That is, in the MxN transform block, the upper left m x n (m ⁇ M, n ⁇ N) region may be set as the ROI, and the number of input samples (transform coefficients that have undergone the first transform) from the forward LFNST perspective becomes m x n.
  • both m and n may be 8, and the dimension of the forward LFNST matrix may be R x 64 (R is less than or equal to 64, and examples of R values include 16, 32, 48, 64, etc.).
  • a method of selecting R rows from an mn x mn square matrix (eg, a 64x64 matrix) may be the same as the method of generating an Rx96 matrix in 96x96 described above.
  • the ROI may not be composed of only 4x4 sub-blocks as shown in FIG. 8 .
  • a 4x4 sub-block may correspond to a coefficient group (CG) for transform blocks to which LFNST can be applied, but the CG is not necessarily a 4x4 sub-block.
  • the CG may be any predefined p x q sub-block rather than a 4x4 sub-block.
  • the order of reading the ROI input samples of the forward LFNST is determined according to a specific set as shown in FIGS. 9A and 9B or 10A and 10B, regardless of the sub-block configuration. The order may be followed, and transform coefficients output by the forward LFNST may be arranged according to the scan order of the corresponding CG and transform coefficients.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a non-square ROI according to an embodiment of the present document.
  • the input samples are read in the row-first direction and when the input samples are read in the column-first direction when the ROI is non-square as in (a) of FIG. 11, the phases of the transform coefficients are not aligned for both cases. Therefore, symmetry cannot be used. In this case, two symmetric modes with one MxN block cannot share the LFNST kernel by using the symmetry of the prediction direction. symmetry can be used.
  • the ROIs in the MxN block and the NxM block in the MxN block and the NxM block are the upper left m x n region and the n x m region, respectively, as shown in (b) of FIG. 11, in the order shown in (b) of FIG.
  • the input samples can be read accordingly. That is, for mode 2, input samples may be read according to the left order of FIG. 11(b), and for mode 66, input samples may be read according to the right order of FIG. 11(b).
  • the same LFNST kernel can be applied to the two ROIs of FIG. 11B .
  • an ROI having a rather irregular shape may also be applied to the LFNST.
  • 12 is a diagram illustrating an irregular ROI according to an embodiment of the present document.
  • the ROI may be composed of lines having different lengths, and as shown in FIG. 12(b), the ROI may be composed of segments of non-consecutive samples.
  • the LFNST kernel can be applied after collecting input samples according to the pattern shown in FIG. 12 and then applying the LFNST kernel. can be placed according to
  • the ROI may have a complex shape such as a different length for each line or a plurality of segments for each line, rather than a 4x4 sub-block unit or a simple rectangular shape as shown in FIG. 8 .
  • 13 is a diagram illustrating a 64-sample ROI having an irregular shape according to an embodiment of the present document
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a 96-sample ROI having an irregular shape.
  • the ROI has a complex shape as shown in FIG. 12 compared to FIG. 8 , and may be configured in a dense form around a DC position.
  • the ROI shown in (a), (b), (c) of FIG. 13 may be composed of 64 positions (64 samples), and the boundary of the ROI is configured to be separated by the same or similar length with respect to DC. do.
  • ROIs composed of 96 positions (96 samples) may be configured as shown in FIG. 14 . That is, the ROI may be composed of transform coefficients within a specific boundary spaced apart by the same or similar length from the DC position as shown in FIGS. 13 and 14 .
  • LFNST_4x4 a transform block having both a horizontal length and a vertical length greater than or equal to 4 and a horizontal length or a vertical length of 4
  • the 16x16 that can be applied to the upper left 4x4 area LFNST kernel with matrix form is applied (can be named LFNST_4x4).
  • the ROI consists of an upper left 4x4 subblock, a 4x4 subblock adjacent to the right of the upper left 4x4 subblock, and a 4x4 subblock adjacent to the bottom of the upper left 4x4 subblock.
  • the LFNST kernel having the form of a 16x48 matrix is applied to the ROI based on the forward LFNST (it can be named as LFNST_8x8).
  • Each of LFNST_4x4 and LFNST_8x8 consists of four sets, and each set consists of two transform kernels, and which set the kernel belongs to is determined by the intra prediction mode. For the determined set, which kernel of the two kernels is applied and whether or not LFNST is applied is designated by signaling the LFNST index. If the LFNST index value is 0, LFNST is not applied, if 1, the first kernel is applied, and if 2, the second kernel is applied.
  • the LFNST structure in the VVC standard has been simplified and described, but there are also some exceptions.
  • an 8x16 matrix and an 8x48 matrix sampled from the corresponding matrices instead of the 16x16 matrix and the 16x48 matrix, respectively are applied as the forward LFNST.
  • the MIP prediction mode is applied, the intra prediction mode is used.
  • the planner mode the LFNST set is determined.
  • LFNST_4x4 and LFNST_8x8 are each composed of four LFNST sets
  • a bundle of LFNST sets named LFNST_4x4 or LFNST_8x8 may be represented as an LFNST set list for convenience of description below.
  • LFNST_8x8 may indicate an LFNST set list applied to a transform block having both a horizontal length and a vertical length greater than or equal to 8 and having a horizontal length or a vertical length of 8. Additionally, both the horizontal and vertical lengths are greater than or equal to 16.
  • An LFNST set list applied to the same or greater than or equal transform block may be named LFNST_16x16.
  • LFNST_4x4, LFNST_8x8, and LFNST_16x16 may have are as follows.
  • the transformation matrix is based on when the forward transformation is applied.
  • LFNST_4x4 may have a 16x16 matrix, and the ROI may be an upper left 4x4 region.
  • LFNST_8x8 may have an Rx48 matrix or an Sx64 matrix, and 16, 32, 48 are possible as R values, and 16, 32, 48, and 64 are possible as S values.
  • the ROI for the Rx48 matrix may be (a) of FIG. 8
  • the ROI for the Sx64 matrix may be the upper left 8x8 region.
  • LFNST_16x16 can have Rx96 matrix or Sx64 matrix or Tx48 matrix.
  • R value can be 16, 32, 48, 64, 80, 96
  • S value can be 16, 32, 48, 64, T value 16, 32, and 48 are possible.
  • the ROI for the Rx96 matrix may be (b) of FIG. 8, the ROI for the Sx64 matrix may be the upper left 8x8 region, and the ROI for the Tx48 matrix may be (a) of FIG. 8 .
  • LFNST_4x4x4 As an architecture for LFNST_4x4, LFNST_8x8, and LFNST_16x16, any combination of the matrix dimension and ROI presented in No. 1, No. 2, and No. 3 above is possible.
  • the ROI of the upper left 4x4 region is applied to the 16x16 matrix
  • the ROI of the upper left 8x8 region is applied to the 32x64 matrix in the case of LFNST_8x8, and in the case of LFNST_16x16, the ROI shown in Fig. 8 (b) is applied to the 32x96 matrix.
  • the ROI shown in Fig. 8 (b) is applied to the 32x96 matrix.
  • the LFNST set and the LFNST kernel can be shared for the corresponding pair.
  • the matrix dimension of LFNST_8x8 is 32x64 and the matrix dimension of LFNST_16x16 is 32x64
  • the same LFNST set list may be allocated to LFNST_8x8 and LFNST_16x16, and the ROI may be set in the same way (for example, the upper left 8x8 region of the ROI is can be set).
  • the same LFNST set list may be allocated to LFNST_8x8 and LFNST_16x16, and the ROI may be set in the same way (eg, ROI is shown in FIG. 8) (a) of (a)).
  • inverse LFNST inverse LFNST
  • N output samples output transform coefficients
  • the NxR matrix becomes a transpose matrix of the RxN matrix in the forward LFNST
  • N output samples may be disposed in the ROIs of FIGS. 8 to 14 .
  • the order shown in FIG. 9 or FIG. 10 may be followed according to the intra prediction mode value. For example, when using symmetry between intra prediction modes, the row priority order of FIG. 9 is applied to intra prediction modes -14 to -1 and 2 to 33, and the column priority order of FIG.
  • modes 35 to 80 can be applied.
  • modes 0, 1, and 34 indicating the planar mode and DC mode
  • the order of FIGS. 9A and 9B is applied, or the order of FIGS. 9A and 9B or 10A and 10B for each mode is applied. can
  • a method of deriving a transformation matrix for a small (subset) ROI from a large (superset) ROI is proposed.
  • a set of the corresponding partial positions may be referred to as J, and position indexes belonging to J may be set to j1, j2, ..., jM. That is, the set J consists of a total of M positions, and the M positions also belong to the superset ROI.
  • the forward transformation matrix H for the subset ROI may be composed of v j1 , v j2 , ..., v jM as shown in the following equation.
  • the H has an RxM matrix dimension, and when configuring H' in which the number of rows is set less than or equal to R from H, the forward transformation matrix H' is v' j1 , v' j2 , ..., v' jM . can be configured. If v' j1 , v' j2 , ..., v' jM is a Wx1-dimensional vector, then W is less than or equal to R.
  • W rows from R rows constituting H in principle, arbitrary rows can be selected, but if it is assumed that R rows are arranged from top to bottom in order of importance, then W rows are from the top of the R rows. It can be obtained by sampling W rows from
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a super set ROI and a subset ROI according to an embodiment.
  • serial numbers from (1) to (6) are assigned to the ROI for each 4x4 sub-block.
  • the ROI of FIG. 15 may be the same as that of FIG. 8(b). If LFNST is applied to the ROI, output transform coefficients can be derived by reading input samples in the order of FIG. According to the intra prediction mode, the input vector may be constructed according to the order shown in FIG. 10( b ).
  • the forward transformation matrix corresponding to FIG. 15 may be Rx96, and R values may be 16, 32, 48, 64, 80, 96, or the like.
  • a specific ROI may be configured to be a subset of FIG. 15 corresponding to the size of the transform block, and the subset may be configured in various ways.
  • the ROI may be composed of (1) 4x4 sub-blocks of FIG. 15, and a transformation matrix can be constructed by extracting column vectors v i for 16 positions corresponding to (1) 4x4 sub-blocks from the matrix G.
  • a transformation matrix can be constructed by extracting column vectors v i for 16 positions corresponding to (1) 4x4 sub-blocks from the matrix G.
  • the ROI may be composed of only the 4x4 sub-blocks (1) of FIG. 15 or the 4x4 sub-blocks (1) and (2).
  • a forward transformation matrix may be constructed by extracting column vectors for necessary positions from G and then extracting only the required number of rows (R').
  • the ROI may be composed of only the 4x4 sub-blocks in (1) of FIG. 15 or the 4x4 sub-blocks in (1) and (4).
  • a forward transformation matrix may be constructed by extracting column vectors for necessary positions from G and then extracting only the required number of rows (R').
  • R'x16 matrix is applied, and when the 4x4 subblocks (1) and (4) are configured, the R'x32 matrix can be applied.
  • the ROI consists of only the 4x4 subblocks (1) of FIG. 15, the 4x4 subblocks (1) and (2), or the 4x4 subblocks (1), (2) and (3). may be composed of Similarly to the case of the first 4x4 block, a forward transformation matrix may be constructed by extracting column vectors for necessary positions from G and then extracting only the required number of rows (R').
  • R' the required number of rows
  • the ROI consists of only the 4x4 subblocks (1) of FIG. 15, the 4x4 subblocks (1) and (4), or the 4x4 subblocks (1), (4) and (6). may be composed of Similarly to the case of the first 4x4 block, a forward transformation matrix may be constructed by extracting column vectors for necessary positions from G and then extracting only the required number of rows (R').
  • R' the required number of rows
  • the ROI consists of only the 4x4 sub-blocks (1) of FIG. 15, (1), (2), and (4) 4x4 sub-blocks, or (1), (2) and (4) ) and (5) may be composed of 4x4 sub-blocks.
  • a forward transformation matrix may be constructed by extracting column vectors for necessary positions from G and then extracting only the required number of rows (R').
  • the ROI consists of only the 4x4 sub-blocks (1) of FIG. 15, (1), (2), and (4) 4x4 sub-blocks, or (1), (2) and (4) ) and (5) 4x4 sub-blocks, or (1), (2), (3), (4), and (5) 4x4 sub-blocks.
  • a forward transformation matrix may be constructed by extracting column vectors for necessary positions from G and then extracting only the required number of rows (R').
  • the R'x16 matrix is applied when the ROI is composed of only the 4x4 subblocks (1), and the R'x48 matrix is applied when the 4x4 subblocks (1), (2), and (4) are configured.
  • the R'x64 matrix is applied, and (1), (2) and (3) ), (4), and (5), in the case of 4x4 sub-blocks, the R'x80 matrix may be applied.
  • the ROI includes only (1) 4x4 sub-blocks of FIG. 15, (1), (2), and (4) 4x4 sub-blocks, or (1), (2) and (4) ) and (5) 4x4 subblocks, or (1), (2), (4), (5), and (6) 4x4 subblocks.
  • a forward transformation matrix may be constructed by extracting column vectors for necessary positions from G and then extracting only the required number of rows (R').
  • the R'x16 matrix is applied when the ROI is composed of only the 4x4 subblocks (1), and the R'x48 matrix is applied when the 4x4 subblocks (1), (2), and (4) are configured.
  • an R'x80 matrix may be formed.
  • the ROI is the same as the ROI shown in FIG. 15 (ie, it is composed of 4x4 sub-blocks from (1) to (6)), and an Rx96 matrix may be used as the corresponding forward transformation matrix.
  • the R value can be 16, 32, 48, 64, 80, 96, etc.
  • the R' value can be different for each block shape, but R' for 4x4/4xN/Nx4 (N ⁇ 8) transform blocks and 8x8 transform blocks
  • the value may be set to 16, and the value of R' may be set to 32 for the remaining cases.
  • the R' value is set to 16 for a 4x4/4xN/Nx4 (N ⁇ 8) transform block and an 8x8/8xN/Nx8 (N ⁇ 8) transform block, and the R' value is set to 32 for the remaining cases can be
  • the R' value may be set to 16 for a 4x4/4xN/Nx4 (N ⁇ 8) transform block, and the R' value may be set to 32 for the remaining cases.
  • Example 2 Method of constructing output data based on forward LFNST
  • the scan order for transform coefficients is hierarchically structured. There is a scan order of CGs, and each CG has an internal scan order. 16 is a diagram illustrating a scan order of such transform coefficients. As shown in FIG. 16 , the scan order proceeds in a diagonal direction from the lower left to the upper right. In FIG. 16, a small rectangle indicates one transform coefficient, and a number inside the small rectangle indicates a scan order.
  • the first scan line is composed of 1 CG
  • the second and third scan lines are composed of 2 and 3 CGs, respectively.
  • the N-th scan line is also composed of a plurality of CGs.
  • All of the ROIs shown in FIGS. 8(a) and 8(b) are composed of these CG unit scan lines.
  • 8A and 8B show ROIs composed of the first two and three scan lines, respectively, and of course, the ROI may be composed of more scan lines.
  • R when the number of output transform coefficients in the forward LFNST standard is R and the number of input samples is N, R may be set to be less than or equal to N.
  • a transform coefficient is parsed in a region other than a region in which an LFNST transform coefficient may exist, signaling of the LFNST index may be omitted and it may be inferred that LFNST is not applied.
  • the region in which the LFNST transform coefficient can exist is configured in units of 4x4 subblocks and residual coding is performed in units of the corresponding 4x4 subblocks, it is checked whether the transform coefficients exist in a region other than the region in which the LFNST transform coefficients can exist. can be done more simply.
  • the CG may have a shape other than the 4x4 sub-block, and in this case (e.g. m x n block, m ⁇ n), the R value may be set as a multiple of m x n.
  • CGs in which forward LFNST output transform coefficients may exist may be composed of the first k CGs arranged according to a scan order of the CG.
  • the output coefficients of the forward LFNST may be arranged according to the transform coefficient scan order.
  • the row vectors of the forward LFNST kernel are arranged from top to bottom according to the order of importance, so when the transform coefficients constituting the output vector are arranged in the order from top to bottom (assuming that the output vector is a column vector), They can be placed sequentially from the important coefficients.
  • the scan order of the transform coefficients is to scan from the most important coefficients, and by scanning from the DC position indicated by the upper left position, the transform coefficients with lower importance are arranged as the distance from the DC position is increased, and usually have a value of 0 or close to 0. .
  • the residual coding part is often designed to increase coding efficiency when transform coefficients having zero or a value close to zero frequently appear as the distance from the DC position increases.
  • the output transform coefficients of the forward LFNST may be arranged according to an order other than the scan order.
  • a scan order other than the scan order in the VVC standard is suitable for the corresponding LFNST output coefficient
  • a scan order specific to LFNST rather than the previously determined scan order can be applied.
  • a different scan order for each intra prediction mode (or intra prediction mode group) is applied to the forward LFNST output transform coefficients according to an example can do.
  • Embodiment 3 Method of applying various LFNST set list / LFNST set / LFNST kernel according to the size of the transform block
  • the LFNST set, and the LFNST kernel configuration per set (here, the LFNST kernel configuration per set indicates which LFNST set consists of how many candidate kernels, etc.), transform
  • the LFNST set list can be further subdivided and applied for each block size.
  • LFNST_MxN a different LFNST set list may be applied to every shape of all possible transform blocks (ie, every possible MxN block), and the corresponding set list may be expressed as, for example, LFNST_MxN.
  • the LFNST set list may be applied to each group by grouping transform block shapes.
  • two types of LFNST set lists ie, LFNST_4x4 and LFNST_8x8, are applied by dividing into two groups according to the shape of the transform block. Examples of other groupings are as follows.
  • a separate group may be set for a case where both the horizontal length and the vertical length of the transform block are greater than or equal to 16, and an LFNST set list applied to the corresponding group may be allocated.
  • the LFNST set list may be named LFNST_16x16.
  • Group 1 When combined with VVC standard grouping, (Group 1) 4x4, 4xN/Nx4 (N ⁇ 8) transform block, (Group 2) 8x8, 8xN/Nx8 (N ⁇ 16) transform block, (Group 3) horizontal and vertical All may be divided into three groups, such as a transform block greater than or equal to 16, and LFNST_4x4, LFNST_8x8, and LFNST_16x16 may be named LFNST_4x4, LFNST_8x8, and LFNST_16x16.
  • Group 1 can be further divided into 4x4 transform blocks and 4xN/Nx4 (N ⁇ 8), and can be divided into Group 1A and Group 1B.
  • Group 2 can also be divided into an 8x8 transform block and an 8xN/Nx8 (N ⁇ 16) transform block, and can be divided into Group 2A and Group 2B.
  • Group 3 may also be divided into Group 3A and Group 3B based on specific criteria. For example, 16x16 and 16xN/Nx16 (N ⁇ 16) transform blocks may be grouped as Group 3A, and the remaining cases may be classified as Group 3B.
  • Group 1, Group 2, and Group 3 may or may not be divided into subgroups, respectively, as described above.
  • the entire group may be configured as Group 1A, Group 1B, Group 2, Group 3A, and Group 3B.
  • Group 1, Group 2, and Group 3 are all divided, the groups can be classified as Group 1A, Group 1B, Group 2A, Group 2B, Group 3A, and Group 3B.
  • grouping can be applied according to various criteria based on the size of the transform block, and a corresponding LFNST set list can be provided to each group.
  • This LFNST set list may be configured differently for each group.
  • the number of kernels per LFNST set constituting the LFNST set list can be set differently (e.g. 3 LFNST kernels per set for Group 1 and 2 LFNST kernels per set for Group 2, that is, For Group 1, the number of LFNST kernels composing a set is set for every 3 sets, and for Group 2, the number of LFNST kernels composing a set is set for every 2 sets), LFNST set composing one LFNST set list more precisely
  • the number of kernels constituting the set may be set differently for each set.
  • the number of LFNST sets included in each LFNST set list may be set differently.
  • Group 1 may consist of 18 LFNST sets and Group 2 may configure 10 LFNST sets.
  • the dimension of the kernel matrix may be set differently according to the LFNST set list. Taking the VVC standard as an example, LFNST_4x4 consists of a 16x16 matrix and LFNST_8x8 consists of a 16x48 matrix.
  • the dimension of the kernel matrix may be set differently for each LFNST set constituting the LFNST set list.
  • a specific example of the detailed configuration of the LFNST set list is as follows.
  • Group 1 (LFNST_4x4) is composed of 18 LFNST sets, each LFNST set is composed of 3 kernels, and the dimension of the corresponding kernel matrix may be 16x16.
  • Group 2 (LFNST_8x8) is composed of 18 LFNST sets, each LFNST set is composed of 3 kernels, and the dimension of the corresponding kernel matrix may be 16x48.
  • Group 3 (LFNST_16x16) consists of 18 LFNST sets, each LFNST set consists of 3 kernels, and the dimension of the corresponding kernel matrix may be 32x96.
  • all LFNST sets may consist of two kernels instead of three kernels.
  • all LFNST set lists may be composed of a number of sets other than 18.
  • the LFNST set list may consist of 16, 15, 10, 6, and 4 transform sets.
  • the dimension of the kernel matrices constituting LFNST_8x8 in the first configuration may be set to 32x48 to 48x48.
  • the dimension of the kernel matrices constituting LFNST_16x16 may be set to one of 16x96, 48x96, 64x96, 80x96, and 96x96.
  • 96 denotes the number of input samples (input transform coefficients) constituting the ROI from the viewpoint of the forward LFNST, and the ROI may be configured as shown in FIG. 8(b). If the ROI corresponding to LFNST_16x16 is configured as shown in (a) of FIG. 8 instead of (b) of FIG. 8, the dimension of kernel matrices constituting LFNST_16x16 may be set to one of 16x48, 32x48, and 48x48.
  • No. 2 No. 3, No. 4, and No. 5 can be freely combined.
  • the number of LFNST sets may be set to 15, and by applying No. 4, the dimensions of kernel matrices constituting LFNST_8x8 may be set to 32x48.
  • the forward LFNST is applied once for the upper left ROI. Accordingly, when the kernel matrix dimension for the forward LFNST is RxN in the VVC standard, the number of samples belonging to the corresponding ROI region becomes N.
  • the forward LFNST may be applied to the corresponding ROI several times according to an example.
  • the kernel for each LFNST_4x4 can be applied.
  • the output transform coefficients generated by applying the kernel for LFNST_4x4 twice are converted according to the scan order after the two transform coefficient vectors are concatenated in order to create one vector. It can be placed from the DC position of the block. Alternatively, the output transform coefficients may be respectively arranged from the DC position of the CG corresponding to the position of each 4x4 sub-block. If the length of the output transform coefficient vector is 16, the two methods may bring the same result.
  • a kernel for LFNST_4x4 may be applied to all subblocks.
  • the output transform coefficients may be arranged from the DC position or may be arranged separately for each CG.
  • the ROI is divided and LFNST is applied to each segmented ROI area, and for the remaining LFNST set list and other LFNST sets, the LFNST is applied to the ROI without dividing the ROI.
  • LFNST may be applied to two or more adjacent 4x4 blocks, and for LFNST_8x8, LFNST may be applied only to the upper left ROI.
  • the ROI may be set as the upper left 16x16 region, and the ROI may be divided into four 8x8 blocks.
  • the kernel for each LFNST_8x8 e.g. 16x48/32x48 matrix
  • the output transform coefficient vector generated by applying the forward LFNST to each 8x8 block is concatenated and arranged according to the scan order, or for each 8x8 block, it can be arranged according to the scan order from the inner upper left position. .
  • the ROI may be set in units of CG, and the number of samples belonging to the ROI may be larger than the dimension of the input vector to which the forward LFNST kernel is applied.
  • a corresponding ROI is divided according to an example, and a specific LFNST may be applied to each divided region. That is, a specific transform kernel may be applied to each divided region.
  • one kernel matrix having a dimension of 16x48 to 32x48 (a kernel matrix belonging to a certain LFNST set is ) may be applied, and a different kernel matrix (which may also have a dimension of 16x48 to 32x48) may be applied to the three 4x4 sub-blocks composed of the third scan line.
  • the same kernel matrix may be applied to the two partitioned regions, or different LFNST sets may be allocated to the two regions so that a completely different kernel matrix may be applied.
  • the transform coefficients generated through the two regions may be concatenated in the same or similar manner as described above and arranged from the DC position of the ROI, or may be arranged from the first position in the scan order in the divided region. .
  • LFNST can be applied only when DCT-2 is applied in both the horizontal and vertical directions as a primary transformation.
  • a and B transformations are applied to the horizontal and vertical directions, respectively, it is denoted as (A, B).
  • DCT-2 when DCT-2 is applied to both the horizontal direction and the vertical direction, it may be expressed as (DCT-2, DCT-2).
  • LFNST may be applied to a transform block even when other primary transforms are applied other than the case (DCT-2, DCT-2). That is, image information may be configured such that LFNST is applied even when other primary transforms are applied other than (DCT-2, DCT-2) cases.
  • DST-7, DST-7), (DCT-8, DST-7), (DST-7, DCT -8), (DCT-8, DCT-8) may be applied as a first-order transform.
  • LFNST may also be applied to a transform block to which the primary transform according to all DST-7 and DCT-8 combinations is applied.
  • image information may be configured such that LFNST is applied only to some combinations, not all DST-7 and DCT-8 combinations.
  • LFNST can be applied only to the most frequent (DST-7, DST-7) combinations of DST-7 and DCT-8.
  • the configuration of primary transforms to which LFNST is applied may be set differently according to the intra prediction mode. For example, for planar mode and DC mode, it is allowed to apply LFNST only to (DST-7, DST-7) in addition to (DCT-2, DCT-2), and for horizontal mode, (DCT-2, DCT- In addition to 2), only (DST-7, DCT-7) and (DST-7, DCT-8) can allow LFNST to be applied.
  • an implicit MTS may be applied in addition to the explicit MTS.
  • DST-7 can be applied for the case where the horizontal and vertical lengths are 4 or more and 16 or less, so DCT-8 does not exist in the combination of possible first-order transformations, and DCT-2 and DST-7 Only combinations are possible.
  • DCT-2, DCT-2 DCT-2
  • (DST-7, DCT-2), (DCT-2, DST-7), (DST-7, DST-7) possible in the implicit MTS Only for (DCT-2, DCT-2) and (DST-7, DST-7) LFNST can be allowed to be applied.
  • image information may be configured so that LFNST can be applied to all four combinations.
  • the LFNST index is signaled regardless of the MTS, and the MTS index is signaled after the LFNST index signaling. If LFNST is applied only to specific primary transforms and follows the signaling order of the VVC standard for transform index, allowable primary transform candidates may be designated by the MTS index according to whether LFNST is applied. That is, the primary transformation candidates may be configured according to whether or not LFNST is applied.
  • the MTS index may consist of one bin, and its value is 0 This indicates (DCT-2, DCT-2), and if the value is 1, (DST-7, DST-7) can be specified.
  • image information is configured to signal the MTS index first, which primary transform is applied can be known before LFNST index signaling.
  • image information may be configured so that LFNST index signaling is determined through primary transformation and coding context (coding context, e.g. intra prediction mode), and the LFNST index is signaled only when signaling of the LFNST index is required.
  • primary transformation and coding context coding context, e.g. intra prediction mode
  • LFNST other primary transforms other than the primary transform supported by the VVC standard may be combined with the LFNST.
  • Other first-order transforms that can be combined with LFNST are:
  • DCT-2 In addition to DCT-2, DST-7, and DCT-8 supported by the VVC standard, other sine or cosine conversions are possible. For reference, there are 8 types of sine transform and cosine transform, respectively (i.e. DST-1 ⁇ DST-8, DCT-1 ⁇ DCT-8).
  • KLT Karhunen Loeve Transform
  • the corresponding KLT When the KLT is applied in a non-separated transform form for an MxN transform block, the corresponding KLT has an MN x MN form in the case of a square matrix.
  • a matrix having a R x MN (R ⁇ MN) dimension form can be used for this transformation.
  • a non-separated transform type KLT is applied to an MxN block
  • different MxM transforms may be applied to each of N rows and different NxN transforms may be applied to each of M columns.
  • KLT is applied in the form of a separate transform
  • separate transforms can be applied to the horizontal and vertical directions.
  • the MxM transform is applied in the horizontal direction (similarly here, R x M (R ⁇ M) transform to obtain fewer than M output transform coefficients. can be applied)
  • an NxN transform can be applied in the vertical direction (similarly, S x N (S ⁇ M) transform can be applied here to obtain fewer than N output transform coefficients) .
  • an MxN output transform coefficient block can be derived.
  • an RxS output transform coefficient block may be derived as a result.
  • a different KLT may be applied for each block shape (MxN), and in the case of the separated transform type KLT, a different KLT may be applied for each length of the transform coefficient. That is, different KLTs may be applied according to lengths 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, and the like.
  • an intra prediction coding block residual data having different statistical characteristics may be generated according to an intra prediction mode or an applied coding tool. Therefore, different KLTs may be applied according to the intra prediction mode or coding tool (e.g. MIP, ISP, MRL). That is, the optimal KLT that can best decorate the intra prediction mode or the statistical characteristics of the coding tool can be utilized for transformation. If different KLTs are applied to each intra prediction mode, a large amount of memory may be required, so different KLTs can be applied to each intra prediction mode group (e.g. 0 and 1, 2 to 10), and through this, You can also reduce the number.
  • the intra prediction mode or coding tool e.g. MIP, ISP, MRL. That is, the optimal KLT that can best decorate the intra prediction mode or the statistical characteristics of the coding tool can be utilized for transformation. If different KLTs are applied to each intra prediction mode, a large amount of memory may be required, so different KLTs can be applied to each intra prediction mode group (e.g. 0 and 1, 2 to
  • the primary conversion is applicable up to a length of 64 (when the length of one side of the transformation block is 64 or less), and for DST-7 and DCT-8 that are not DCT-2, up to a length of 32 (the length of one side of the transformation block) is less than or equal to 32), a first-order transformation is applicable.
  • a first-order transformation is applicable.
  • larger and more variable length first-order transforms may be applied.
  • DCT-2 may be applied up to 128 and 256 greater than length 64
  • DST-7 and DCT-8 may be applied to length 64 or longer instead of length 32 (e.g. 64, 128, 256).
  • a case where transform skip is applied in a vertical direction or a horizontal direction is also possible. More specifically, when a transform skip is expressed as TS and a transform that is not a transform skip (e.g. sine transform, cosine transform, KLT) is expressed as Non-TS, (Non-TS, TS) or (TS, Non-TS) can be combined with LFNST. As another example of a first-order transform that can be combined with LFNST, (TS, TS) is also possible.
  • a combination with a primary transform may be configured differently for each LFNST set list, LFNST set, and LFNST kernel.
  • a transform block of a specific size or a transform block of a specific size or larger e.g. a transform block having both width and length greater than or equal to 16
  • image information may be configured so that LFNST can be applied.
  • a transform block with a specific block shape e.g. a transform block with a horizontal length less than 8 or a vertical length less than 8
  • a first-order transform other than DCT-2 e.g. a combination of DST-7 and DCT-8)
  • image information may be configured so that LFNST can be applied.
  • a list of primary transforms that can be combined with LFNST may be configured differently for each shape (MxN) of a transform block.
  • the combinable primary transform list for a 4x4 transform block may be (DCT-2, DCT-2) and (DST-7, DST-7), and the combinable primary transform list for an 8x16 transform block is (DCT-2, DCT-2) and KLT in the form of separation transformation.
  • the LFNST index is signaled before the MTS index, whether or not the LFNST is applied is first identified through the LFNST index, and then whether the MTS index is signaled may be determined by considering the current transform block size together.
  • the MTS index is not signaled, it may be considered that (DCT-2, DCT-2) is applied as a default.
  • the MTS index is signaled before the LFNST index, it is determined whether a primary transformation is applied through the MTS index, and, of course, there are cases where the primary transformation applied regardless of the MTS index is implicitly determined), Thereafter, whether the LFNST index is signaled may be determined in consideration of the current transform block size. Here, if the LFNST index is not signaled, it may be considered that the LFNST is not applied.
  • LFNST set lists, LFNST sets, and LFNST kernels may be applied according to the primary transformation.
  • LFNST is applicable to (DST-7, DST-7)
  • the existing LFNST set list by separately training the LFNST set list, LFNST set, and LFNST kernel specialized for (DST-7, DCT-7).
  • the LFNST set, the LFNST set list, the LFNST set, and the LFNST kernel derived through training instead of the LFNST kernel may be applied.
  • the LFNST set list may be grouped into LFNST_4x4, LFNST_8x8, and LFNST_16x16 according to the block shape.
  • a separate LFNST set list that can be combined with (DST-7, DST-7) may also be grouped, and the corresponding LFNST set list may be named as LFNST_DST7_4x4, LFNST_DST7_8x8, LFNST_DST7_16x16.
  • LFNST_DST7_4x4, LFNST_DST7_8x8, and LFNST_DST7_16x16 may be configured differently from LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16 in the number of LFNST sets, the number of LFNST kernels per set, and the dimensions of the kernel, respectively. More generally, if different LFNST set lists, LFNST sets, and LFNST kernels are applied to each primary transformation or primary transformation group, the configurations of the corresponding LFNST set list, LFNST set, and LFNST kernel may be different.
  • the LFNST may be applied in the form of a separation transform like the first transform. That is, LFNST may be applied to the horizontal and vertical directions of the ROI, respectively.
  • the ROI is the upper-left P x Q block of the transform block
  • the PxP transform matrix is first applied to Q rows in the horizontal direction, and then the QxQ transform matrix is applied to the P columns in the vertical direction.
  • LFNST Only the form and application method of LFNST are different (that is, composed of horizontal transformation and vertical transformation), the configuration of LFNST set list, LFNST set, number of LFNST kernels per set, etc. can be composed of
  • a different ROI may be set for each block size (MxN).
  • the same LFNST kernel may be applied to each line (row or column of transform coefficients) or different LFNST kernels may be applied.
  • a different LFNST set list, LFNST set, and LFNST kernel may be applied to each line.
  • a different LFNST set may be applied for each intra prediction mode (or mode group) or coding tool.
  • LFNST in the form of separation transformation may be classified according to the length of a line (i.e. 4, 8, 16, 32, 64, 128, etc.).
  • the LFNST of the non-separated transform type could be grouped according to the block shape as described above (e.g. LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16), whereas the LFNST of the separated transform type can be grouped according to the length of the line.
  • the ROI was set in the form of a two-dimensional region, but in the LFNST of the separated transform type, a subset of one line (e.g. a segment of length N from the left to the top) can be set as the ROI.
  • a subset of one line e.g. a segment of length N from the left to the top
  • the ROI can be set as the ROI.
  • the upper segment or left segment of length 4 may be set as the ROI
  • the upper segment or left segment of length 8 may be set as the ROI
  • at length 32 or more The upper segment or the left segment of length 16 may be set as the ROI.
  • a method of dividing the LFNST set list can also be classified based on the line length.
  • the LFNST set list may be set for each line length (LFNST_4, LFNST_8, LFNST_16, etc.), or the LFNST set list may be set by grouping based on the line length.
  • each case in which the ROI is set to a length of 4, a length of 8, a length of 16, and a length of 32 or more is set as a group and an LFNST set list may be set for each corresponding group (LFNST_4, LFNST_8, LFNST_32 can be named) .
  • an LFNST set or a configuration for an LFNST kernel may be individually set.
  • the LFNST may be applied only to any one of a horizontal direction and a vertical direction.
  • a first-order transform a transform other than transform skip, e.g., sine transform, cosine transform, KLT
  • LFNST can be applied only to the corresponding direction.
  • LFNST may be applied after applying the primary transform not only to the intra prediction mode but also to the residual data generated by the inter prediction.
  • the same LFNST set list or LFNST set may be applied regardless of the applied inter prediction mode, and different LFNST set lists, different LFNST set lists for each applied inter prediction coding tool (e.g. CIIP of VVC, GPM, etc.) LFNST set, it is also possible that other LFNST kernels are applied.
  • an applied inter prediction coding tool e.g. CIIP of VVC, GPM, etc.
  • one LFNST set list consists of several LFNST sets, it is possible to determine which set to select from among several LFNST sets according to a specific criterion in the inter prediction mode. It may be coding mode information (e.g. partition information in GPM) of an inter prediction coding tool currently applied as the specific criterion.
  • coding mode information e.g. partition information in GPM
  • motion vector information may be used for LFNST set selection or LFNST kernel selection.
  • an LFNST set or an LFNST kernel may be selected according to the signs of the x and y components of the motion vector. More specifically, if the signs of both the x and y components are +, the first "LFNST set and LFNST kernel" is selected, and if the x component is + and the signs of the y components are -, the second "LFNST set and LFNST kernel" is can be selected.
  • the LFNST set may be selected by applying the specific criterion. And, by signaling the LFNST index as applied to the intra prediction mode, it is possible to designate which LFNST kernel among LFNST kernels constituting the selected LFNST set to be applied.
  • an ROI different from the intra prediction mode may be set.
  • the ROI when the first transform is applied, non-zero transform coefficients generally occur less than in the intra prediction mode.
  • the ROI may be smaller than that for the intra prediction mode.
  • the ROI regardless of the block shape and size, the ROI can always be set to the top left 4x4 area.
  • LFNST applied to the inter prediction mode may also be grouped based on the block shape and size as in the intra prediction mode, and the LFNST set list may be configured differently for each group. For example, by grouping LFNST in a similar manner to the intra prediction mode, LFNST_4x4, LFNST_8x8, and LFNST_16x16 are set as the LFNST set list, and the LFNST set, the number of LFNST kernels per set, and the matrix dimension of the LFNST kernel are set differently for each LFNST set list.
  • the number of LFNST output transform coefficients may be set to be smaller than that in the intra prediction mode.
  • the number of output transform coefficients may be reduced by applying an 8x16 transform matrix instead of a 16x16 transform matrix based on the forward LFNST.
  • the number of LFNST output transform coefficients can be set differently according to the LFNST set list (LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16), and the dimension of the corresponding LFNST kernel matrix can be determined according to the number of output transform coefficients and the ROI.
  • transform coefficients existing outside the ROI may be all zeroed out, or zero out may not be applied.
  • a subblock transform that applies a transform to the divided subblocks of the coding block may be applied.
  • SBT subblock transform
  • Example 8 Method of changing LFNST application conditions according to block size and transform coefficient pattern
  • the VVC standard limits that LFNST can be applied only when a non-zero transform coefficient exists in a non-DC position even in one transform block for transform blocks constituting one coding block (however, as an exception) When the ISP mode is applied, the above restrictions do not apply). That is, LFNST may be applied only when a non-zero transform coefficient exists at a non-DC position in at least one transform block.
  • condition may be applied differently according to the LFNST set list or may be applied in a modified form.
  • LFNST set list may be applied differently according to the LFNST set list or may be applied in a modified form.
  • related embodiments are listed as follows.
  • the specific region may be an area from the DC position to the N-th position or an area after the N-th position based on the scan order as in the example above.
  • the specific area described in No. 1 may vary, and the example presented in No. 1 can be viewed as an example of such a configuration.
  • the specific region presented in No. 1 may be the upper left 1x1 region or the region from the DC position to the first position, and for LFNST_8x8, the specific region may be It can be an upper left 2x2 area or an area from the DC position to the second position.
  • a specific region may be a 2x2 region or a region from the DC position to the third position.
  • the specific area suggested in No. 1 can be an area with an arbitrary shape or an area composed of a set of specific locations. For example, based on the scan order, the set may consist of first, third, and fifth scan order positions.
  • f(x) may be a linear combination of elements constituting the vector x.
  • the vector w may be a vector of weights for a linear combination or an affine function (ie, a form in which a bias is added to a linear combination).
  • Whether to apply LFNST or the like may be determined according to the y value. For example, when the y value is smaller than a certain threshold value, LFNST is not applied (applied), and when the y value is greater than a corresponding threshold value, LFNST may be set to be applied (not applied). In addition, it may be set so that one of the candidate LFNST kernels is selected according to whether it is small or large compared to the threshold value.
  • LFNST when the tree type of the coding unit is a single tree, LFNST is applied only to the luma component, and in the case of a separate tree, that is, a dual tree, a separate tree ( In the case of dual tree luma), LFNST is applied to the luma component, and in the case of a split tree (dual tree chroma) for the chroma component, LFNST is applied to the chroma component.
  • LFNST may be applied only to the luma component. If LFNST is applied only to the luma component, the LFNST index only indicates the LFNST kernel applied to the luma component because LFNST is applied only to the luma component and LFNST is not applied to the chroma component as in the VVC standard in the single tree. When LFNST is applied only to the luma component, the LFNST index is not signaled because LFNST is not applied when it is a split tree for the chroma component (if the LFNST index is not signaled, it may be assumed that LFNST is not applied by default).
  • LFNST may be applied to both the luma component and the chroma component when it is a single tree.
  • it can be implemented in two ways. That is, 1) configuring image information so that a corresponding LFNST kernel can be selected for both luma and chroma components by signaling one LFNST index, and 2) image information so that individual LFNST indexes are signaled for luma and chroma components. It can be configured so that the most appropriate LFNST kernel for each component is selected.
  • the LFNST set list, LFNST set, and LFNST kernel for the luma and chroma components may be configured differently.
  • LFNST set list, LFNST set, and LFNST kernel for the luma component and the chroma component are set differently, and one LFNST index is signaled to select the LFNST kernel for the luma component and the chroma component, the signaled one
  • the LFNST kernels for the luma component and the chroma component specified by the LFNST index of LFNST may be different because they are selected from different LFNST set lists and LFNST sets, respectively.
  • the same LFNST set list is applied to the luma component and the chroma component.
  • different LFNST set lists, different LFNST sets, and different LFNST kernels may be applied to the luma component and the chroma component.
  • a different LFNST set list, a different LFNST set, and a different LFNST kernel may be applied to all color components.
  • different LFNST set lists may be applied to Y, Cb, and Cr.
  • different color formats e.g. YUV 4:2:2, YUV 4:4:4, RGB 4:4:4
  • different LFNST set lists, different LFNST sets, and different The LFNST kernel can be applied.
  • different LFNST set lists, different LFNST sets, and different LFNST kernels may be applied to the R component, the G component, and the B component, respectively.
  • it may be configured to apply the same LFNST set list, LFNST set, and LFNST kernel to the three components.
  • 17 is a flowchart illustrating an operation of a video decoding apparatus according to an embodiment of the present document.
  • FIG. 17 Each step disclosed in FIG. 17 is based on some of the contents described above in FIGS. 5 to 16 . Accordingly, detailed descriptions overlapping with those described above in FIGS. 3 and 5 to 16 will be omitted or simplified.
  • the decoding apparatus 300 may receive residual information on the target block from the bitstream (S1710).
  • the target block may be a coding block or a transform block to be coded or transformed.
  • the decoding apparatus may obtain information about the quantized transform coefficients from the residual information, and may receive various information for image decoding. More specifically, the decoding apparatus 300 may decode information about the quantized transform coefficients for the target block from the bitstream, and based on the information about the quantized transform coefficients for the target block, We can derive quantized transform coefficients.
  • information on the LFNST applied to the target block may be received, and the information on the LFNST may be included in a sequence parameter set (SPS) or a slice header.
  • SPS sequence parameter set
  • This information includes information on whether LFNST is applied, information on the minimum transform size for applying LFNST, information on the maximum transform size for applying LFNST, and a transform index indicating any one of the transform kernels included in the transform set. It may include at least one of information about
  • the decoding apparatus 300 may derive transform coefficients for the target block based on the residual information (S1720).
  • the decoding apparatus may derive transform coefficients by performing inverse quantization on the quantized transform coefficients of the target block.
  • the derived transform coefficients may be arranged according to the reverse diagonal scan order in units of 4 ⁇ 4 sub-blocks, and transform coefficients within the 4 ⁇ 4 sub-block may also be arranged according to the reverse diagonal scan order. That is, transform coefficients on which inverse quantization has been performed may be arranged according to a reverse scan order applied in a video codec such as VVC or HEVC.
  • the decoding apparatus 300 may derive modified transform coefficients based on an inverse quadratic transform on the transform coefficients ( S1730 ).
  • the inverse quadratic transform may include LFNST, that is, non-separated quadratic transform in which RST is reflected, the inverse quadratic transform may be performed based on the LFNST kernel, and the LFNST kernel has the number of columns. It may be a non-square matrix with fewer than the number of rows.
  • the step of deriving the modified transform coefficients includes deriving an input array by arranging the transform coefficients according to a forward diagonal scanning order, and a number of modified transform coefficients greater than the number of modified transform coefficients input through matrix operation of the input array and the transform kernel. It may include deriving a , and arranging the modified transform coefficients in an output region.
  • LFNST may be applied to the upper left 16x16 region of a transform block larger than 16x16.
  • LFNST may be applied to a region for 96 samples including 6 4x4 sub-blocks in the upper left 16x16. That is, a larger number of modified transform coefficients than the transform coefficients may be derived based on some transform coefficients belonging to the upper left 16x16 region of the target block, that is, the input array.
  • the decoding apparatus may derive L (48 ⁇ L ⁇ 96) modified transform coefficients based on the R transform coefficients of the upper-left region of the target block, and the derived L (48 ⁇ L ⁇ 96) transform coefficients ) may be arranged in a predetermined output region. R is less than L.
  • the number R of input transform coefficients constituting the input array and the number L of output transform coefficients arranged in the output region may be changed according to the dimension of the transform kernel. According to an example, R may be 16, 32, 48, 80, etc., and L may be 64 or 96.
  • the input array may be arranged in units of 4x4 sub-blocks that may be arranged in a forward diagonal scanning order from the DC position of the target block, and may be arranged according to a forward diagonal scanning order in the 4x4 sub-blocks.
  • R which is the number of transform coefficients constituting the input array, may be set to a multiple of 16, which is the number of transform coefficients in a 4x4 sub-block.
  • the output region refers to a region of input transform coefficients input to perform a quadratic transform in the encoding device, it may mean an area in which output transform coefficients are arranged when inverse quadratic transform is performed in the decoding device.
  • the output region may correspond to the ROI described with reference to the above drawings.
  • the output area may be composed of a plurality of 4x4 sub-blocks that may be arranged according to a scanning order from the DC position of the target block as shown in FIGS. 8 to 10 .
  • the output region may be composed of a plurality of pxq sub-blocks that may be arranged in a predetermined order from the DC position of the target block.
  • the output area may be an upper left m x n block (m ⁇ M, n ⁇ N) of the target block, and may have a non-square shape as shown in FIG. 11 .
  • the output region may have a more complex and irregular shape rather than a square shape, and may include, for example, a sectoral region composed of lines spaced the same distance from the DC position of the target block. . Since there is a high probability that the transform coefficients are clustered around the DC position, the output region may be set as a set of transform coefficients spaced apart from the DC position by a predetermined distance.
  • the modified transform coefficients may be arranged in the output area based on an order of either the row-first direction or the column-first direction according to the intra prediction mode of the target block.
  • the intra prediction mode applicable to the target block is any one of 65 directional modes, the intra prediction mode is symmetric around the intra prediction mode 34 in the upper left diagonal direction, and the intra prediction mode applied to the target block is intra prediction In the second to 34th modes in the left direction based on the 34th mode, the modified transform coefficients may be two-dimensionally arranged in the output area according to the row-first direction order. If the intra prediction mode applied to the target block is the mode No. 35 to No. 66 in the right direction with respect to the intra prediction mode No.
  • the modified transform coefficients may be two-dimensionally arranged according to the column priority order.
  • the intra prediction mode applied to the target block is the planar mode or the DC mode
  • the modified transform coefficients may be two-dimensionally arranged in the output area according to the row-major order.
  • the step of deriving the modified transform coefficient may include deriving a transform kernel for the transform, and the transform kernel may be derived based on a transform set derived based on the intra prediction mode applied to the target block. have.
  • a plurality of transform sets exist based on a mapping relationship with an intra prediction mode as shown in Table 2, and one transform set may be composed of a plurality of transform kernels. Which of the transform kernels constituting the transform set is applied to LFNST may be indicated from the transform index.
  • the size of the inverse quadratic transform may be set based on the size of the target block, and the number of transform sets, the number of transform kernels constituting the transform set, and the dimension of transform kernels based on the size of the inverse quadratic transform At least one of them may be derived.
  • the size of the inverse quadratic transform may be set to a first value.
  • the first value may be set to 2.
  • LFNST is applied to the upper left 4x4 region of the target block, and may correspond to the above-described LFNST_4x4.
  • the size of the inverse quadratic transformation may be set to a second value based on the fact that both the horizontal and vertical lengths of the target block are greater than or equal to 8 and the horizontal or vertical length is 8.
  • the second value may be set to 3.
  • LFNST is applied to the upper left 8x8 region of the target block, and may correspond to the above-described LFNST_8x8.
  • the magnitude of the inverse quadratic transform may be set to a third value based on the fact that both the horizontal and vertical lengths of the target block are greater than or equal to 16.
  • the third value may be set to 4.
  • LFNST is applied to the upper left 16x16 region of the target block, and may correspond to the above-described LFNST_16x16.
  • At least one of the number of transform sets applied to the target block, the number of transform kernels constituting the transform set, and the dimension of the transform kernel is to be derived based on the grouping according to the size of the inverse quadratic transform, that is, the size to which the LFNST is applied.
  • the number of transform sets, the number of transform kernels constituting the transform set, and the dimension of transform kernels may be variously set and configured according to the size of the inverse quadratic transform or the size of the target block.
  • the dimension of the transform kernel may be set to 16x16.
  • the dimension of the transform kernel may be set to 48xR or 64xS, where R is any one of 16, 32, 48, and S is 16, 32, 48, 64 It can be set to any one of them.
  • the dimension of the transform kernel is set to any one of 96xR, 64xS, or 48xT, R is any one of 16, 32, 48, 64, 80, 96, and S is any one of 16, 32, 48, and 64, and T may be set to any one of 16, 32, and 48.
  • the specific region may be set differently from the existing VVC standard.
  • the specific region may be set as various regions according to the size of the inverse quadratic transform or the size of the target block.
  • inverse quadratic transformation ie, LFNST
  • LFNST inverse quadratic transformation
  • residual samples for the target block are derived based on the LFNST for transform coefficients for the target block.
  • the size of the normal inverse transform matrix is NxN, but the size of the LFNST kernel is reduced to NxR.
  • the memory usage when performing the LFNST is reduced by the R/N ratio.
  • the number of multiplication operations can be reduced (NxR) by an R/N ratio by using the LFNST kernel.
  • the (inverse) transform efficiency and the coding efficiency of the decoding apparatus 300 may be increased through the LFNST.
  • the decoding apparatus 300 may derive residual samples for the target block based on the inverse first-order transform of the modified transform coefficients (S1740).
  • the decoding apparatus 300 may perform an inverse linear transform on the modified transform coefficients for the target block.
  • a simplified inverse transform may be applied or a conventional split transform may be used as the inverse linear transform.
  • LFNST may also be applied to a target block to which DST-7, DCT-8, or Karhunen Loeve Transform (KLT) is applied as the inverse primary transform.
  • KLT Karhunen Loeve Transform
  • LFNST may also be applied to a target block to which transform skip is applied to horizontal transformation or vertical transformation.
  • transform kernels DCT-2, DST-7, DCT-8, etc.
  • transform kernels applied to the inverse primary transform
  • the number of transform sets the number of transform kernels constituting the transform set
  • the dimensions of transform kernels etc.
  • Various combinations of designs are possible.
  • the decoding apparatus 300 may generate a reconstructed picture based on residual samples of the target block and prediction samples of the target block ( S1750 ).
  • LFNST may be applied not only to intra prediction but also to a target block from which prediction samples are derived based on inter prediction.
  • a transform set, a transform kernel, and the like may be designed in various ways according to motion information, characteristics of a motion vector, and the like.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating an operation of a video encoding apparatus according to an embodiment of the present document.
  • FIG. 18 Each step disclosed in FIG. 18 is based on some of the contents described above in FIGS. 5 to 16 . Accordingly, detailed descriptions overlapping with those described above in FIGS. 2 and 5 to 16 will be omitted or simplified.
  • the encoding apparatus 200 may derive prediction samples based on the prediction mode applied to the target block ( S1810 ).
  • LFNST may be applied not only to intra prediction but also to a target block from which prediction samples are derived based on inter prediction.
  • a transform set, a transform kernel, etc., which will be described later, may be designed in various ways according to motion information and characteristics of a motion vector.
  • the encoding apparatus 200 may derive residual samples for the target block based on the prediction samples (S1820).
  • the encoding apparatus 200 may derive transform coefficients for the target block based on the primary transform for the residual sample (S1830).
  • the primary transform may be performed through a plurality of transform kernels, and in this case, a transform kernel may be selected based on the intra prediction mode.
  • a simplified inverse transform may be applied, or a conventional separation transform may be used.
  • DCT-2, DST-7, DCT-8, or Karhunen Loeve Transform (KLT), etc. may be applied as the primary transformation, and according to an embodiment of the present document, DST-7 other than DCT-2 as the primary transformation, LFNST may also be applied to a target block to which DCT-8 or KLT is applied.
  • LFNST may also be applied to a target block to which transform skip is applied to horizontal transformation or vertical transformation.
  • the encoding apparatus 200 may derive modified transform coefficients for the target block based on the quadratic transform for the transform coefficients (S1840).
  • the quadratic transform may include LFNST, that is, non-separated quadratic transform in which RST is reflected, the quadratic transform may be performed based on the LFNST kernel, and the LFNST kernel determines that the number of rows is the number of columns. It may be less than the number of non-square matrices.
  • LFNST may be applied to the upper left 16x16 region of a transform block larger than 16x16.
  • LFNST may be applied to a region for 96 samples including 6 4x4 sub-blocks in the upper left 16x16. That is, a smaller number of modified transform coefficients than the transform coefficients may be derived based on some transform coefficients belonging to the upper left 16x16 region of the target block.
  • the encoding apparatus determines the R number of transform coefficients based on L (48 ⁇ L ⁇ 96) transform coefficients of the upper-left region of the target block based on the size of the target block being MxN (M ⁇ 16, N ⁇ 16).
  • a modified transform coefficient can be derived.
  • the derived R modified transform coefficients may be derived into an output array according to a predetermined scanning order. R is less than L.
  • the input region which means the region of the input transform coefficient to be subjected to the secondary transformation
  • the input region may correspond to the output region described in the decoding method and the ROI described with reference to the above-mentioned drawings. Therefore, a redundant description of the ROI is omitted.
  • the number L of the input transform coefficients arranged in the input region and the number R of the modified transform coefficients derived through the matrix operation may be changed according to the dimension of the transform kernel.
  • R may be 16, 32, 48, 80, etc.
  • L may be 64 or 96.
  • the modified transform coefficients may be arranged in units of 4x4 subblocks that may be arranged in a forward diagonal scanning order from the DC position of the target block, and may be arranged according to a forward diagonal scanning order in the 4x4 subblocks. Accordingly, R, which is the number of modified transform coefficients, may be set to a multiple of 16, which is the number of transform coefficients in a 4x4 subblock.
  • the deriving the modified transform coefficients may include deriving a transform kernel for the transform, and the transform kernel may be derived based on a transform set derived based on an intra prediction mode applied to the target block.
  • a plurality of transform sets exist based on a mapping relationship with an intra prediction mode as shown in Table 2, and one transform set may be composed of a plurality of transform kernels. Which of the transform kernels constituting the transform set is applied to LFNST may be encoded with a transform index.
  • the size of the secondary transformation may be set based on the size of the target block, and based on the size of the secondary transformation, at least one of the number of transformation sets, the number of transformation kernels constituting the transformation set, and the dimensions of transformation kernels.
  • the size of the secondary transformation may be set as a first value.
  • the first value may be set to 2.
  • LFNST is applied to the upper left 4x4 region of the target block, and may correspond to the above-described LFNST_4x4.
  • the size of the secondary transformation may be set to a second value.
  • the second value may be set to 3.
  • LFNST is applied to the upper left 8x8 region of the target block, and may correspond to the above-described LFNST_8x8.
  • the size of the secondary transformation may be set as a third value.
  • the third value may be set to 4.
  • LFNST is applied to the upper left 16x16 region of the target block, and may correspond to the above-described LFNST_16x16.
  • At least one of the number of transform sets applied to the target block, the number of transform kernels constituting the transform set, and the dimension of the transform kernel can be derived based on the grouping according to the size of the secondary transform, that is, the size to which the LFNST is applied. have.
  • the number of transform sets, the number of transform kernels constituting the transform set, and the dimension of transform kernels may be variously set and configured according to the size of the secondary transform or the size of the target block.
  • the dimension of the transform kernel may be set to 16x16.
  • the dimension of the transform kernel may be set to Rx48 or Sx64, where R is any one of 16, 32, 48, and S is any of 16, 32, 48, 64 Either one can be set.
  • the dimension of the transform kernel is set to any one of Rx96, Sx64, or Tx48, R is any one of 16, 32, 48, 64, 80, 96, and S is any one of 16, 32, 48, and 64, and T may be set to any one of 16, 32, and 48.
  • the specific region may be set differently from the existing VVC standard.
  • the specific region may be set as various regions according to the size of the inverse quadratic transform or the size of the target block.
  • a quadratic transformation ie, LFNST
  • LFNST quadratic transformation
  • transform coefficients for the target block are derived based on the LFNST for the residual samples.
  • the size of the normal transform kernel matrix is NxN, but the size of the LFNST kernel is reduced to RxN. It can be reduced by N ratio.
  • the number of multiplication operations can be reduced (RxN) by an R/N ratio by using the LFNST kernel.
  • RxN the number of multiplication operations
  • the total number of transform coefficients for the target block is reduced from N to R when compared to that N transform coefficients are derived when a normal transform is applied.
  • the amount of data transmitted by the 200 to the decoding apparatus 300 may be reduced.
  • conversion efficiency and coding efficiency of the encoding apparatus 200 may be increased through RST.
  • the encoding apparatus 200 may encode image information including residual information on the target block (S1850).
  • the encoding apparatus may perform quantization based on the modified transform coefficients to derive quantized transform coefficients, and may generate and encode residual information about the quantized transform coefficients.
  • the residual information may include the above-described conversion related information/syntax element.
  • the encoding apparatus may encode image/video information including residual information and output the encoded image/video information in the form of a bitstream.
  • the encoding apparatus may encode information on the LFNST applied to the target block, and the information on the LFNST may be included in a sequence parameter set (SPS) or a slice header.
  • SPS sequence parameter set
  • This information includes information on whether LFNST is applied, information on the minimum transform size for applying LFNST, information on the maximum transform size for applying LFNST, and a transform index indicating any one of the transform kernels included in the transform set. It may include at least one of information about
  • At least one of quantization/inverse quantization and/or transform/inverse transform may be omitted.
  • the quantized transform coefficient may be referred to as a transform coefficient.
  • the transform coefficients may be called coefficients or residual samples, or may still be called transform coefficients for the sake of uniformity of expression.
  • a quantized transform coefficient and a transform coefficient may be referred to as a transform coefficient and a scaled transform coefficient, respectively.
  • the residual information may include information on transform coefficient(s), and the information on the transform coefficient(s) may be signaled through residual coding syntax.
  • Transform coefficients may be derived based on the residual information (or information about the transform coefficient(s)), and scaled transform coefficients may be derived through inverse transform (scaling) on the transform coefficients.
  • Residual samples may be derived based on an inverse transform (transform) of the scaled transform coefficients. This may be applied/expressed in other parts of this document as well.
  • the method according to this document described above may be implemented in the form of software, and the encoding device and/or decoding device according to this document is, for example, a TV, a computer, a smart phone, a set-top box, a display device that performs image processing. may be included in the device.
  • a module may be stored in a 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 an application-specific integrated circuit (ASIC), other chipsets, logic circuits, and/or data processing devices.
  • Memory may include read-only memory (ROM), random access memory (RAM), flash memory, memory cards, storage media, and/or other storage devices. That is, the embodiments described in this document may be implemented and performed on a processor, a microprocessor, a controller, or a chip. For example, the functional units shown in each figure may be implemented and performed on a computer, a processor, a microprocessor, a controller, or a chip.
  • the decoding device and the encoding device to which this document is applied are a multimedia broadcasting transceiver, mobile communication terminal, home cinema video device, digital cinema video device, surveillance camera, video conversation device, real-time communication device such as video communication, mobile streaming device, storage medium, camcorder, video on demand (VoD) service providing device, over the top video (OTT) device, internet streaming service providing device, three-dimensional (3D) video device, videophone video device, medical video device, etc. may be included, and may be used to process a video signal or a data signal.
  • a multimedia broadcasting transceiver mobile communication terminal, home cinema video device, digital cinema video device, surveillance camera, video conversation device, real-time communication device such as video communication, mobile streaming device, storage medium, camcorder, video on demand (VoD) service providing device, over the top video (OTT) device, internet streaming service providing device, three-dimensional (3D) video device, videophone video device, medical video device, etc.
  • the OTT video (Over the top video) device may include a game console, a Blu-ray player, an Internet-connected TV, a home theater system, a smart phone, a tablet PC, a digital video recorder (DVR), and the like.
  • a game console a Blu-ray player
  • an Internet-connected TV a home theater system
  • a smart phone a tablet PC
  • DVR digital video recorder
  • the processing method to which this document is applied may be produced in the form of a program executed by a computer, and may be stored in a computer-readable recording medium.
  • Multimedia data having a data structure according to this document may 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 includes, for example, Blu-ray Disc (BD), Universal Serial Bus (USB), ROM, PROM, EPROM, EEPROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk and optical It may include a data storage device.
  • the computer-readable recording medium includes a medium implemented in the form of a carrier wave (eg, transmission through the Internet).
  • bitstream generated by the encoding method may be stored in a computer-readable recording medium or transmitted through a wired/wireless communication network.
  • embodiments of this document may be implemented as a computer program product using program codes, and the program codes may be executed in a computer according to the embodiments of this document.
  • the program code may be stored on a carrier readable by a computer.

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Abstract

본 문서에 따른 영상 디코딩 방법은 변환 계수들에 대하여 역 2차 변환을 기반으로 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계; 상기 수정된 변환 계수들에 대한 역 1차 변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계를 포함하되, 상기 대상 블록의 크기가 MxN(M≥16, N≥16)인 것에 기초하여, 상기 대상 블록의 좌상단의 출력 영역에 L개(48<L≤96)의 수정된 변환 계수들이 배열될 수 있다.

Description

영상 코딩 방법 및 그 장치
본 문서는 영상 코딩 기술에 관한 것으로서 보다 상세하게는 영상 코딩 시스템에서 인트라 예측에 기반한 영상 코딩 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
최근 4K 또는 8K 이상의 UHD(Ultra High Definition) 영상/비디오와 같은 고해상도, 고품질의 영상/비디오에 대한 수요가 다양한 분야에서 증가하고 있다. 영상/비디오 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 영상/비디오 데이터에 비해 상대적으로 전송되는 정보량 또는 비트량이 증가하기 때문에 기존의 유무선 광대역 회선과 같은 매체를 이용하여 영상 데이터를 전송하거나 기존의 저장 매체를 이용해 영상/비디오 데이터를 저장하는 경우, 전송 비용과 저장 비용이 증가된다.
또한, 최근 VR(Virtual Reality), AR(Artificial Realtiy) 컨텐츠나 홀로그램 등의 실감 미디어(Immersive Media)에 대한 관심 및 수요가 증가하고 있으며, 게임 영상과 같이 현실 영상과 다른 영상 특성을 갖는 영상/비디오에 대한 방송이 증가하고 있다.
이에 따라, 상기와 같은 다양한 특성을 갖는 고해상도 고품질의 영상/비디오의 정보를 효과적으로 압축하여 전송하거나 저장하고, 재생하기 위해 고효율의 영상/비디오 압축 기술이 요구된다.
본 문서의 기술적 과제는 영상 코딩 효율을 높이는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 문서의 다른 기술적 과제는 다양한 조건으로 LFNST가 적용된 영상 코딩 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 문서의 또 다른 기술적 과제는 다양한 방법으로 1차 변환과 조합된 LFNST가 적용된 영상 코딩 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 문서의 또 다른 기술적 과제는 부호화 성능을 향상시키고, 복잡도를 최소화할 수 있는 LFNST를 적용한 영상 코딩 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 디코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 디코딩 방법을 제공한다. 상기 방법은 레지듀얼 정보를 기반으로 상기 대상 블록에 대한 변환 계수들을 도출하는 단계; 상기 변환 계수들에 대하여 역 2차 변환을 기반으로 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계; 상기 수정된 변환 계수들에 대한 역 1차 변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계; 및 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성하는 단계를 포함하되, 상기 대상 블록의 크기가 MxN(M≥16, N≥16)인 것에 기초하여, 상기 대상 블록의 좌상단의 출력 영역에 L개(48<L≤96)의 수정된 변환 계수들이 배열될 수 있다.
상기 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계는, 순방향 대각 스캐닝 순서에 따라 상기 변환 계수들을 정렬하여 입력 어레이를 도출하는 단계와; 상기 입력 어레이와 변환 커널의 매트릭스 연산을 통하여 상기 변환 계수보다 많은 개수의 상기 수정된 변환 계수를 도출하는 단계와; 상기 수정된 변환 계수를 상기 출력 영역에 배열하는 단계를 포함하고, 상기 수정된 변환 계수는 상기 대상 블록의 인트라 예측 모드에 따라 행 우선 방향 또는 열 우선 방향 중 어느 하나의 순서를 기반으로 상기 출력 영역에 배열될 수 있다.
상기 출력 영역은 상기 대상 블록의 상기 DC 위치로부터 스캐닝 순서에 따라 배열될 수 있는 복수의 4x4 서브 블록들로 구성될 수 있다.
상기 출력 영역은 상기 대상 블록의 상기 DC 위치로부터 소정의 순서에 따라 배열될 수 있는 복수의 pxq 서브 블록들로 구성될 수 있다.
상기 출력 영역은 상기 대상 블록의 좌상단 m x n 블록(m ≤ M, n ≤ N)일 수 있다.
상기 출력 영역은 상기 대상 블록의 상기 DC 위치로부터 동일한 거리로 이격되어 있는 라인들로 구성된 부채꼴 영역을 포함할 수 있다.
상기 입력 어레이는 R 개의 변환 계수들을 포함하고, 상기 R은 L보다 작은 16의 배수일 수 있다.
상기 입력 어레이는 상기 대상 블록의 상기 DC 위치로부터 상기 순방향 대각 스캐닝 순서로 배열될 수 있는 4x4 서브 블록 단위로 정렬되고, 상기 4x4 서브 블록 내의 상기 순방향 대각 스캐닝 순서에 따라 정렬될 수 있다.
상기 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계는 상기 2차 변환에 적용될 상기 변환 커널을 도출하는 단계를 포함하고, 상기 변환 커널은 상기 대상 블록에 적용되는 인트라 예측 모드를 기반으로 도출되는 변환 세트를 기반으로 도출되고, 상기 변환 세트는 상기 인트라 예측 모드와의 매핑 관계에 기초하여 복수 개가 존재하고, 하나의 변환 세트는 복수의 변환 커널로 구성되고, 상기 대상 블록의 크기를 기반으로 상기 역 2차 변환의 크기가 설정되고, 상기 역 2차 변환의 크기에 기초하여 변환 세트의 개수, 상기 변환 세트를 구성하는 변환 커널의 개수 및 변환 커널의 차원 중 적어도 하나가 도출될 수 있다.
상기 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 4보다 크거나 같고, 가로 또는 세로의 길이가 4인 것에 기초하여, 상기 역 2차 변환의 크기는 제1 값으로 설정되고, 상기 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 8보다 크거나 같고, 가로 또는 세로의 길이가 8인 것에 기초하여, 상기 역 2차 변환의 크기는 제2 값으로 설정되고, 상기 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 16보다 크거나 같은 것에 기초하여, 상기 역 2차 변환의 크기는 제3 값으로 설정될 수 있다.
상기 역 2차 변환의 크기가 상기 제1 값인 것을 기반으로, 상기 변환 커널의 차원은 16x16로 설정되고, 상기 역 2차 변환의 크기가 상기 제2 값인 것을 기반으로, 상기 변환 커널의 차원은 48xR 또는 64xS로 설정되고, R은 16, 32, 48 중 어느 하나이고, S는 16, 32, 48, 64 중 어느 하나이고, 상기 역 2차 변환의 크기가 상기 제3 값인 것을 기반으로, 상기 변환 커널의 차원은 96xR, 64xS 또는 48xT 중 어느 하나로 설정되고, R은 16, 32, 48, 64, 80, 96 중 어느 하나이고, S는 16, 32, 48, 64 중 어느 하나이고, T는 16, 32, 48 중 어느 하나일 수 있다.
상기 역 1차 변환에 DST-7, DCT-8 또는 KLT(Karhunen Loeve Transform) 중 어느 하나가 적용될 수 있다.
상기 역 2차 변환의 크기 및 상기 역 1차 변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 변환 세트의 개수, 상기 변환 세트를 구성하는 변환 커널의 개수 및 변환 커널의 차원 중 적어도 하나가 도출될 수 있다.
상기 역 1차 변환은 수평 방향 변환 및 수직 방향 변환을 포함하고, 상기 수평 방향 변환 또는 상기 수직 방향 변환에 변환 스킵이 적용될 수 있다.
인터 예측을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 도출하는 단계를 더 포함할 수 있고, 인터 예측이 적용된 대상 블록에도 LFNST가 적용될 수 있다.
상기 역 2차 변환에 적용되는 변환 인덱스에 대한 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 변환 인덱스는 상기 대상 블록의 특정 영역에 변환 계수가 존재하면 수신되고, 상기 특정 영역은 상기 역 2차 변환의 크기에 기초하여 설정될 수 있다.
상기 대상 블록의 트리 타입이 싱글 트리인 것을 기반으로, 상기 대상 블록의 루마 성분 및 크로마 성분에 상기 역 2차 변환이 수행될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 인코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 인코딩 방법을 제공한다. 상기 방법은 레지듀얼 샘플에 대한 1차 변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 변환 계수들을 도출하는 단계; 상기 변환 계수에 대하여 2차 변환을 기반으로 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계와; 상기 비트스트림을 생성하기 위하여 상기 수정된 변환 계수들 기반으로 도출된 레지듀얼 정보를 포함하는 영상 정보를 인코딩하는 단계를 포함하되, 상기 대상 블록의 크기가 MxN(M≥16, N≥16)인 것에 기초하여, 상기 대상 블록의 좌상단 입력 영역에 배열되어 있는 L개(48<L≤96)의 변환 계수들에 대한 상기 2차 변환이 수행될 수 있다.
본 문서의 또 다른 일 실시예에 따르면, 인코딩 장치에 의하여 수행된 영상 인코딩 방법에 따라 생성된 인코딩된 영상 정보 및/또는 비트스트림이 포함된 영상 데이터가 저장된 디지털 저장 매체 및 이러한 영상 정보 및/도는 비트스트림의 전송 방법이 제공될 수 있다.
본 문서의 또 다른 일 실시예에 따르면, 디코딩 장치에 의하여 상기 영상 디코딩 방법을 수행하도록 야기하는 인코딩된 영상 정보 및/또는 비트스트림이 포함된 영상 데이터가 저장된 디지털 저장 매체 및 이러한 영상 정보 및/도는 비트스트림의 전송 방법이 제공될 수 있다.
본 문서에 따르면 전반적인 영상/비디오 압축 효율을 높일 수 있다.
본 문서에 따르면 다양한 조건으로 LFNST가 적용된 영상 코딩 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
본 문서에 따르면 다양한 방법으로 1차 변환과 조합된 LFNST가 제공될 수 있다.
본 문서에 따르면 부호화 성능을 향상시키고, 복잡도를 최소화할 수 있는 LFNST를 적용한 영상 코딩 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
본 명세서의 구체적인 일례를 통해 얻을 수 있는 효과는 이상에서 나열된 효과로 제한되지 않는다. 예를 들어, 관련된 기술분야의 통상의 지식을 자긴 자(a person having ordinary skill in the related art)가 본 명세서로부터 이해하거나 유도할 수 있는 다양한 기술적 효과가 존재할 수 있다. 이에 따라 본 명세서의 구체적인 효과는 본 명세서에 명시적으로 기재된 것에 제한되지 않고, 본 명세서의 기술적 특징으로부터 이해되거나 유도될 수 있는 다양한 효과를 포함할 수 있다.
도 1은 본 문서가 적용될 수 있는 비디오/영상 코딩 시스템의 예를 개략적으로 나타낸다.
도 2는 본 문서가 적용될 수 있는 비디오/영상 인코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 3은 본 문서가 적용될 수 있는 비디오/영상 디코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 4는 본 문서가 적용되는 컨텐츠 스트리밍 시스템 구조도를 예시적으로 나타낸다.
도 5는 65개 예측 방향의 인트라 방향성 모드들을 예시적으로 나타낸다.
도 6은 본 문서의 일 실시예에 따른 변환 기법을 개략적으로 나타낸다.
도 7은 본 문서의 일 실시예에 따른 RST를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 문서의 일 실시예에 따른 순방향 LFNST 입력 영역을 도시한 도면이다.
도 9a 및 도 9b는 본 문서의 일 실시예에 따른 입력 데이터의 입력 순서를 도시한 도면이다.
도 10a 및 도 10b는 본 문서의 다른 실시예에 따른 입력 데이터의 입력 순서를 도시한 도면이다.
도 11은 본 문서의 일 실시예에 따른 비정방형의 ROI를 도시한 도면이다.
도 12는 본 문서의 다른 실시예에 따른 불규칙 형상의 ROI를 도시한 도면이다.
도 13은 본 문서의 일 실시예에 따른 불규칙 형상을 갖는 64 샘플 ROI를 도시한 도면이다.
도 14는 본 문서의 일 실시예에 따른 불규칙 형상을 갖는 96 샘플 ROI를 도시한 도면이다.
도 15는 본 문서의 일 실시예에 따른 수퍼 세트 ROI와 서브 세트 ROI를 도시한 도면이다.
도 16은 본 문서의 일 실시예에 따른 변환 계수의 스캔 순서를 도시한 도면이다.
도 17은 본 문서의 일 실시예에 따른 비디오 디코딩 장치의 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 18은 본 문서의 일 실시예에 따른 비디오 인코딩 장치의 동작을 도시하는 흐름도이다.
본 문서는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 문서를 특정 실시예에 한정하려고 하는 것이 아니다. 본 명세서에서 상용하는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 문서의 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 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
한편, 본 문서에서 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 문서의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 문서의 권리범위에 포함된다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 문서의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성 요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
이 문서는 비디오/영상 코딩에 관한 것이다. 예를 들어 이 문서에서 개시된 방법/실시예는 VVC (Versatile Video Coding) 표준 (ITU-T Rec. H.266), VVC 이후의 차세대 비디오/이미지 코딩 표준, 또는 그 이외의 비디오 코딩 관련 표준들(예를 들어, HEVC (High Efficiency Video Coding) 표준 (ITU-T Rec. H.265), EVC(essential video coding) 표준, AVS2 표준 등)과 관련될 수 있다.
이 문서에서는 비디오/영상 코딩에 관한 다양한 실시예들을 제시하며, 다른 언급이 없는 한 상기 실시예들은 서로 조합되어 수행될 수도 있다. 이 문서에서 비디오(video)는 시간의 흐름에 따른 일련의 영상(image)들의 집합을 의미할 수 있다.
본 명세서에서 하나의 도면 내에서 개별적으로 설명되는 기술적 특징은, 개별적으로 구현될 수도 있고, 동시에 구현될 수도 있다.
도 1은 본 문서를 적용될 수 있는 비디오/영상 코딩 시스템의 예를 개략적으로 나타낸다.
도 1을 참조하면, 비디오/영상 코딩 시스템은 소스 디바이스 및 수신 디바이스를 포함할 수 있다. 소스 디바이스는 인코딩된 비디오(video)/영상(image) 정보 또는 데이터를 파일 또는 스트리밍 형태로 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통하여 수신 디바이스로 전달할 수 있다.
상기 소스 디바이스는 비디오 소스, 인코딩 장치, 전송부를 포함할 수 있다. 상기 수신 디바이스는 수신부, 디코딩 장치 및 렌더러를 포함할 수 있다. 상기 인코딩 장치는 비디오/영상 인코딩 장치라고 불릴 수 있고, 상기 디코딩 장치는 비디오/영상 디코딩 장치라고 불릴 수 있다. 송신기는 인코딩 장치에 포함될 수 있다. 수신기는 디코딩 장치에 포함될 수 있다. 렌더러는 디스플레이부를 포함할 수도 있고, 디스플레이부는 별개의 디바이스 또는 외부 컴포넌트로 구성될 수도 있다.
비디오 소스는 비디오/영상의 캡쳐, 합성 또는 생성 과정 등을 통하여 비디오/영상을 획득할 수 있다. 비디오 소스는 비디오/영상 캡쳐 디바이스 및/또는 비디오/영상 생성 디바이스를 포함할 수 있다. 비디오/영상 캡쳐 디바이스는 예를 들어, 하나 이상의 카메라, 이전에 캡쳐된 비디오/영상을 포함하는 비디오/영상 아카이브 등을 포함할 수 있다. 비디오/영상 생성 디바이스는 예를 들어 컴퓨터, 타블렛 및 스마트폰 등을 포함할 수 있으며 (전자적으로) 비디오/영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 등을 통하여 가상의 비디오/영상이 생성될 수 있으며, 이 경우 관련 데이터가 생성되는 과정으로 비디오/영상 캡쳐 과정이 갈음될 수 있다.
인코딩 장치는 입력 비디오/영상을 인코딩할 수 있다. 인코딩 장치는 압축 및 코딩 효율을 위하여 예측, 변환, 양자화 등 일련의 절차를 수행할 수 있다. 인코딩된 데이터(인코딩된 비디오/영상 정보)는 비트스트림(bitstream) 형태로 출력될 수 있다.
전송부는 비트스트림 형태로 출력된 인코딩된 비디오/영상 정보 또는 데이터를 파일 또는 스트리밍 형태로 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통하여 수신 디바이스의 수신부로 전달할 수 있다. 디지털 저장 매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장 매체를 포함할 수 있다. 전송부는 미리 정해진 파일 포맷을 통하여 미디어 파일을 생성하기 위한 엘리먼트를 포함할 수 있고, 방송/통신 네트워크를 통한 전송을 위한 엘리먼트를 포함할 수 있다. 수신부는 상기 비트스트림을 수신/추출하여 디코딩 장치로 전달할 수 있다.
디코딩 장치는 인코딩 장치의 동작에 대응하는 역양자화, 역변환, 예측 등 일련의 절차를 수행하여 비디오/영상을 디코딩할 수 있다.
렌더러는 디코딩된 비디오/영상을 렌더링할 수 있다. 렌더링된 비디오/영상은 디스플레이부를 통하여 디스플레이될 수 있다.
도 2는 본 문서가 적용될 수 있는 비디오/영상 인코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다. 이하 비디오 인코딩 장치라 함은 영상 인코딩 장치를 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 인코딩 장치(200)는 영상 분할부(image partitioner, 210), 예측부(predictor, 220), 레지듀얼 처리부(residual processor, 230), 엔트로피 인코딩부(entropy encoder, 240), 가산부(adder, 250), 필터링부(filter, 260) 및 메모리(memory, 270)를 포함하여 구성될 수 있다. 예측부(220)는 인터 예측부(221) 및 인트라 예측부(222)를 포함할 수 있다. 레지듀얼 처리부(230)는 변환부(transformer, 232), 양자화부(quantizer 233), 역양자화부(dequantizer 234), 역변환부(inverse transformer, 235)를 포함할 수 있다. 레지듀얼 처리부(230)는 감산부(subtractor, 231)를 더 포함할 수 있다. 가산부(250)는 복원부(reconstructor) 또는 복원 블록 생성부(reconstructed block generator)로 불릴 수 있다. 상술한 영상 분할부(210), 예측부(220), 레지듀얼 처리부(230), 엔트로피 인코딩부(240), 가산부(250) 및 필터링부(260)는 실시예에 따라 하나 이상의 하드웨어 컴포넌트(예를 들어 인코더 칩셋 또는 프로세서)에 의하여 구성될 수 있다. 또한 메모리(270)는 DPB(decoded picture buffer)를 포함할 수 있고, 디지털 저장 매체에 의하여 구성될 수도 있다. 상기 하드웨어 컴포넌트는 메모리(270)를 내/외부 컴포넌트로 더 포함할 수도 있다.
영상 분할부(210)는 인코딩 장치(200)에 입력된 입력 영상(또는, 픽처, 프레임)를 하나 이상의 처리 유닛(processing unit)으로 분할할 수 있다. 일 예로, 상기 처리 유닛은 코딩 유닛(coding unit, CU)이라고 불릴 수 있다. 다른 예로, 상기 처리 유닛은 예측 유닛(PU: Prediction Unit) 또는 변환 유닛(TU: Transform Unit)을 더 포함할 수 있다. 이 경우 상기 예측 유닛 및 상기 변환 유닛은 각각 상술한 최종 코딩 유닛으로부터 분할 또는 파티셔닝될 수 있다. 상기 예측 유닛은 샘플 예측의 단위일 수 있고, 상기 변환 유닛은 변환 계수를 유도하는 단위 및/또는 변환 계수로부터 레지듀얼 신호(residual signal)를 유도하는 단위일 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. 샘플은 일반적으로 픽셀 또는 픽셀의 값을 나타낼 수 있다.
감산부(231)는 입력 영상 신호(원본 블록, 원본 샘플들 또는 원본 샘플 어레이)에서 예측부(220)로부터 출력된 예측 신호(예측된 블록, 예측 샘플들 또는 예측 샘플 어레이)를 감산하여 레지듀얼 신호(레지듀얼 블록, 레지듀얼 샘플들 또는 레지듀얼 샘플 어레이)를 생성할 수 있다. 생성된 레지듀얼 신호는 변환부(232)로 전송된다.
예측부(220)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(220)는 현재 블록 또는 CU 단위로 인트라 예측이 적용되는지 또는 인터 예측이 적용되는지 결정할 수 있다. 예측부는 예측 모드 정보 등 예측에 관한 다양한 정보를 생성하여 엔트로피 인코딩부(240)로 전달할 수 있다. 예측에 관한 정보는 엔트로피 인코딩부(240)에서 인코딩되어 비트스트림 형태로 출력될 수 있다.
인트라 예측부(222)는 현재 픽처 내의 샘플들을(참조 샘플들) 참조하여 현재 블록을 예측할 수 있다. 인트라 예측에서 예측 모드들은 복수의 비방향성 모드와 복수의 방향성 모드를 포함할 수 있다. 인트라 예측부(222)는 주변 블록에 적용된 예측 모드를 이용하여, 현재 블록에 적용되는 예측 모드를 결정할 수도 있다.
인터 예측부(221)는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 참조 블록(참조 샘플 어레이)을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측된 블록을 유도할 수 있다. 이때, 인터 예측 모드에서 전송되는 움직임 정보의 양을 줄이기 위해 주변 블록과 현재 블록 간의 움직임 정보의 상관성에 기초하여 움직임 정보를 블록, 서브블록 또는 샘플 단위로 예측할 수 있다. 상기 움직임 정보는 움직임 벡터 및 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다.
인터 예측부(221) 및/또는 인트라 예측부(222)를 통해 생성된 예측 신호는 복원 신호를 생성하기 위해 이용되거나 레지듀얼 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다.
변환부(232)는 레지듀얼 신호에 변환 기법을 적용하여 변환 계수들(transform coefficients)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 변환 기법은 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), GBT(Graph-Based Transform), Karhunen Loeve Transform(KLT) 또는 CNT(Conditionally Non-linear Transform) 등을 포함할 수 있다. 변환부(232)는 1차 변환 및/또는 2차 변환을 수행할 수 있다.
양자화부(233)는 변환 계수들을 양자화하여 엔트로피 인코딩부(240)로 전송되고, 엔트로피 인코딩부(240)는 양자화된 신호(양자화된 변환 계수들에 관한 정보)를 인코딩하여 비트스트림으로 출력할 수 있다. 상기 양자화된 변환 계수들에 관한 정보는 레지듀얼 정보라고 불릴 수 있다. 양자화부(233)는 계수 스캔 순서(scanning order)를 기반으로 블록 형태의 양자화된 변환 계수들을 1차원 벡터 형태로 재정렬할 수 있고, 상기 1차원 벡터 형태의 양자화된 변환 계수들을 기반으로 상기 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 생성할 수도 있다.
엔트로피 인코딩부(240)는 예를 들어 지수 골롬(exponential Golomb), CAVLC(context-adaptive variable length coding), CABAC(context-adaptive binary arithmetic coding) 등과 같은 다양한 인코딩 방법을 수행할 수 있다. 엔트로피 인코딩부(240)는 양자화된 변환 계수들 외 비디오/이미지 복원에 필요한 정보들(예컨대 신택스 요소들(syntax elements)의 값 등)을 함께 또는 별도로 인코딩할 수도 있다. 엔트로피 인코딩부(240)로부터 출력된 신호는 전송하는 전송부(미도시) 및/또는 저장하는 저장부(미도시)가 인코딩 장치(200)의 내/외부 엘리먼트로서 구성될 수 있고, 또는 전송부는 엔트로피 인코딩부(240)에 포함될 수도 있다.
양자화부(233)로부터 출력된 양자화된 변환 계수들은 예측 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 양자화된 변환 계수들에 역양자화부(234) 및 역변환부(235)를 통해 역양자화 및 역변환을 적용함으로써 레지듀얼 신호(레지듀얼 블록 or 레지듀얼 샘플들)를 복원할 수 있다.
가산부(250)는 복원된 레지듀얼 신호를 예측부(220)로부터 출력된 예측 신호에 더함으로써 복원(reconstructed) 신호(복원 픽처, 복원 블록, 복원 샘플들 또는 복원 샘플 어레이)를 생성할 수 있다. 스킵 모드가 적용된 경우와 같이 처리 대상 블록에 대한 레지듀얼이 없는 경우, 예측된 블록이 복원 블록으로 사용될 수 있다. 생성된 복원 신호는 현재 픽처 내 다음 처리 대상 블록의 인트라 예측을 위하여 사용될 수 있고, 후술하는 바와 같이 필터링을 거쳐서 다음 픽처의 인터 예측을 위하여 사용될 수도 있다.
필터링부(260)는 복원 신호에 필터링을 적용하여 주관적/객관적 화질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어 필터링부(260)는 복원 픽처에 다양한 필터링 방법을 적용하여 수정된(modified) 복원 픽처를 생성할 수 있고, 상기 수정된 복원 픽처를 메모리(270), 구체적으로 메모리(270)의 DPB에 저장할 수 있다. 상기 다양한 필터링 방법은 예를 들어, 디블록킹 필터링, 샘플 적응적 오프셋(sample adaptive offset, SAO), 적응적 루프 필터(adaptive loop filter), 양방향 필터(bilateral filter) 등을 포함할 수 있다.
메모리(270)에 전송된 수정된 복원 픽처는 인터 예측부(280)에서 참조 픽처로 사용될 수 있다. 인코딩 장치는 이를 통하여 인터 예측이 적용되는 경우, 인코딩 장치(200)와 디코딩 장치에서의 예측 미스매치를 피할 수 있고, 부호화 효율도 향상시킬 수 있다.
메모리(270)의 DPB는 수정된 복원 픽처를 인터 예측부(221)에서의 참조 픽처로 사용하기 위해 저장할 수 있다. 메모리(270)는 현재 픽처 내 움직임 정보가 도출된(또는 인코딩된) 블록의 움직임 정보 및/또는 이미 복원된 픽처 내 블록들의 움직임 정보를 저장할 수 있다. 메모리(270)는 현재 픽처 내 복원된 블록들의 복원 샘플들을 저장할 수 있고, 인트라 예측부(222)에 전달할 수 있다.
도 3은 본 문서가 적용될 수 있는 비디오/영상 디코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 3을 참조하면, 디코딩 장치(300)는 엔트로피 디코딩부(entropy decoder, 310), 레지듀얼 처리부(residual processor, 320), 예측부(predictor, 330), 가산부(adder, 340), 필터링부(filter, 350) 및 메모리(memory, 360)를 포함하여 구성될 수 있다. 예측부(330)는 인터 예측부(331) 및 인트라 예측부(332)를 포함할 수 있다. 레지듀얼 처리부(320)는 역양자화부(dequantizer, 321) 및 역변환부(inverse transformer, 321)를 포함할 수 있다. 상술한 엔트로피 디코딩부(310), 레지듀얼 처리부(320), 예측부(330), 가산부(340) 및 필터링부(350)는 실시예에 따라 하나의 하드웨어 컴포넌트(예를 들어 디코더 칩셋 또는 프로세서)에 의하여 구성될 수 있다. 또한 메모리(360)는 DPB(decoded picture buffer)를 포함할 수 있고, 디지털 저장 매체에 의하여 구성될 수도 있다. 상기 하드웨어 컴포넌트는 메모리(360)를 내/외부 컴포넌트로 더 포함할 수도 있다.
비디오/영상 정보를 포함하는 비트스트림이 입력되면, 디코딩 장치(300)는 도 2의 인코딩 장치에서 비디오/영상 정보가 처리된 프로세스에 대응하여 영상을 복원할 수 있다. 디코딩의 처리 유닛은 예를 들어 코딩 유닛, 예측 유닛 또는 변환 유닛일 수 있다. 코딩 유닛으로부터 하나 이상의 변환 유닛이 도출될 수 있다.
디코딩 장치(300)는 도 2의 인코딩 장치로부터 출력된 신호를 비트스트림 형태로 수신할 수 있고, 수신된 신호는 엔트로피 디코딩부(310)를 통해 디코딩될 수 있다. 예를 들어, 엔트로피 디코딩부(310)는 상기 비트스트림을 파싱하여 영상 복원(또는 픽처 복원)에 필요한 정보(ex. 비디오/영상 정보)를 도출할 수 있다. 본 문서에서 후술되는 시그널링/수신되는 정보 및/또는 신택스 요소들은 상기 디코딩 절차를 통하여 디코딩되어 상기 비트스트림으로부터 획득될 수 있다.
역양자화부(321)에서는 양자화된 변환 계수들을 역양자화하여 변환 계수들을 출력할 수 있다. 역양자화부(321)는 양자화된 변환 계수들을 2차원의 블록 형태로 재정렬할 수 있다. 이 경우 상기 재정렬은 인코딩 장치에서 수행된 계수 스캔 순서를 기반하여 재정렬을 수행할 수 있다. 역양자화부(321)는 양자화 파라미터(예를 들어 양자화 스텝 사이즈 정보)를 이용하여 양자화된 변환 계수들에 대한 역양자화를 수행하고, 변환 계수들(transform coefficient)를 획득할 수 있다.
역변환부(322)에서는 변환 계수들를 역변환하여 레지듀얼 신호(레지듀얼 블록, 레지듀얼 샘플 어레이)를 획득하게 된다. 역변환부(322)는 역 1차 변환 및/또는 역 2차 변환을 수행할 수 있다
예측부(330)는 현재 블록에 대한 예측을 수행하고, 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록(predicted block)을 생성할 수 있다.
인트라 예측부(331)는 현재 픽처 내의 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측할 수 있다. 상기 참조되는 샘플들은 예측 모드에 따라 상기 현재 블록의 주변(neighbor)에 위치할 수 있고, 또는 떨어져서 위치할 수도 있다. 인트라 예측에서 예측 모드들은 복수의 비방향성 모드와 복수의 방향성 모드를 포함할 수 있다. 인트라 예측부(332)는 주변 블록에 적용된 예측 모드를 이용하여, 현재 블록에 적용되는 예측 모드를 결정할 수도 있다.
인터 예측부(332)는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 참조 블록(참조 샘플 어레이)을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측된 블록을 유도할 수 있다. 인터 예측의 경우에, 주변 블록은 현재 픽처 내에 존재하는 공간적 주변 블록(spatial neighboring block)과 참조 픽처에 존재하는 시간적 주변 블록(temporal neighboring block)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 인터 예측부(331)는 주변 블록들을 기반으로 움직임 정보 후보 리스트를 구성하고, 수신한 후보 선택 정보를 기반으로 상기 현재 블록의 움직임 벡터 및/또는 참조 픽처 인덱스를 도출할 수 있다. 다양한 예측 모드를 기반으로 인터 예측이 수행될 수 있으며, 상기 예측에 관한 정보는 상기 현재 블록에 대한 인터 예측의 모드를 지시하는 정보를 포함할 수 있다.
가산부(340)는 획득된 레지듀얼 신호를 예측부(330)로부터 출력된 예측 신호(예측된 블록, 예측 샘플 어레이)에 더함으로써 복원 신호(복원 픽처, 복원 블록, 복원 샘플 어레이)를 생성할 수 있다. 스킵 모드가 적용된 경우와 같이 처리 대상 블록에 대한 레지듀얼이 없는 경우, 예측된 블록이 복원 블록으로 사용될 수 있다. 생성된 복원 신호는 현재 픽처 내 다음 처리 대상 블록의 인트라 예측을 위하여 사용될 수 있고, 후술하는 바와 같이 필터링을 거쳐서 출력될 수도 있고 또는 다음 픽처의 인터 예측을 위하여 사용될 수도 있다.
필터링부(350)는 복원 신호에 필터링을 적용하여 주관적/객관적 화질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어 필터링부(350)는 복원 픽처에 다양한 필터링 방법을 적용하여 수정된(modified) 복원 픽처를 생성할 수 있다. 상기 다양한 필터링 방법은 예를 들어, 디블록킹 필터링, 샘플 적응적 오프셋(sample adaptive offset), 적응적 루프 필터(adaptive loop filter), 양방향 필터(bilateral filter) 등을 포함할 수 있다.
메모리(360)의 DPB에 저장된 (수정된) 복원 픽처는 인터 예측부(331)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다. 메모리(360)는 현재 픽처 내 움직임 정보가 도출된(또는 디코딩된) 블록의 움직임 정보 및/또는 이미 복원된 픽처 내 블록들의 움직임 정보를 저장할 수 있다.
본 명세서에서, 디코딩 장치(300)의 예측부(330), 역양자화부(321), 역변환부(322) 및 필터링부(350) 등에서 설명된 실시예들은 각각 인코딩 장치(200)의 예측부(220), 역양자화부(234), 역변환부(235) 및 필터링부(260) 등에도 동일 또는 대응되도록 적용될 수 있다.
도 4는 본 문서가 적용되는 컨텐츠 스트리밍 시스템 구조도를 예시적으로 나타낸다.
또한, 본 문서가 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 문서가 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.
한편, 인트라 예측 모드는 비방향성(non-directional, 또는 비각도성(non-angular)) 인트라 예측 모드들과 방향성(directional, 또는 각도성(angular)) 인트라 예측 모드들을 포함할 수 있다.
도 5는 본 문서의 실시예들이 적용 가능한 인트라 예측 모드들의 일 예를 나타낸다.
도 5를 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 5와 같이, 2번 내지 33번 인트라 예측 모드는 수평 방향성, 34번 내지 66번 인트라 예측 모드는 수직 방향성을 갖는다. 18번 인트라 예측 모드와 50번 인트라 예측 모드는 각각 수평 인트라 예측 모드(horizontal intra prediction mode), 수직 인트라 예측 모드(vertical intra prediction mode)를 나타내며, 2번 인트라 예측 모드는 좌하향 대각 인트라 예측 모드, 34번 인트라 예측 모드는 좌상향 대각 인트라 예측 모드, 66번 인트라 예측 모드는 우상향 대각 인트라 예측 모드라고 불릴 수 있다. 비방향성 예측 모드에는 0번인 플래너(planar) 인트라 예측 모드 및 1번인 DC 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다.
도 6은 본 문서에 따른 변환 기법을 개략적으로 나타낸다.
도 6를 참조하면, 변환부는 상술한 도 2의 인코딩 장치 내의 변환부에 대응될 수 있고, 역변환부는 상술한 도 2의 인코딩 장치 내의 역변환부 또는 도 3의 디코딩 장치 내의 역변환부에 대응될 수 있다.
변환부는 레지듀얼 블록 내의 레지듀얼 샘플들(레지듀얼 샘플 어레이)를 기반으로 1차 변환을 수행하여 (1차) 변환 계수들을 도출할 수 있다(S610). 이러한 1차 변환(primary transform)은 핵심 변환(core transform)으로 지칭될 수 있다. 여기서 상기 1차 변환은 다중 변환 선택(Multiple Transform Selection, MTS)에 기반할 수 있으며, 1차 변환으로 다중 변환이 적용될 경우 다중 핵심 변환으로 지칭될 수 있다.
다중 핵심 변환은 DCT(Discrete Cosine Transform) 타입 2과 DST(Discrete Sine Transform) 타입 7, DCT 타입 8, 및/또는 DST 타입 1을 추가적으로 사용하여 변환하는 방식을 나타낼 수 있다. 즉, 상기 다중 핵심 변환은 상기 DCT 타입 2, 상기 DST 타입 7, 상기 DCT 타입 8 및 상기 DST 타입 1 중 선택된 복수의 변환 커널들을 기반으로 공간 도메인의 레지듀얼 신호(또는 레지듀얼 블록)를 주파수 도메인의 변환 계수들(또는 1차 변환 계수들)로 변환하는 변환 방법을 나타낼 수 있다. 여기서, DCT 타입 2, DST 타입 7, DCT 타입 8, 및 DST 타입 1 등은 변환 타입, 변환 커널(kernel) 또는 변환 코어(core)라고 불릴 수 있다. 이러한 DCT/DST 변환 타입들은 기저 함수들을 기반으로 정의될 수 있다.
상기 다중 핵심 변환이 수행되는 경우, 상기 변환 커널들 중 대상 블록에 대한 수직 변환 커널 및 수평 변환 커널이 선택될 수 있고, 상기 수직 변환 커널을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 수직 변환이 수행되고, 상기 수평 변환 커널을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 수평 변환이 수행될 수 있다. 여기서, 상기 수평 변환은 상기 대상 블록의 수평 성분들에 대한 변환을 나타낼 수 있고, 상기 수직 변환은 상기 대상 블록의 수직 성분들에 대한 변환을 나타낼 수 있다.
일 예에 따르면, MTS을 적용하여 1차 변환을 수행하는 경우, 특정 기저 함수들을 소정 값으로 설정하고, 수직 변환 또는 수평 변환일 때 어떠한 기저 함수들이 적용되는지 여부를 조합하여 변환 커널에 대한 매핑 관계를 설정할 수 있다. 예를 들어, 수평 방향 변환 커널을 trTypeHor로 나타내고, 수직 방향 변환 커널을 trTypeVer로 나타내는 경우, trTypeHor 또는 trTypeVer 값 0은 DCT2로 설정되고, trTypeHor 또는 trTypeVer 값 1은 DST7 로 설정되고, trTypeHor 또는 trTypeVer 값 2는 DCT8로 설정될 수 있다.
이 경우, 다수의 변환 커널 세트들 중 어느 하나를 지시하기 위하여 MTS 인덱스 정보가 인코딩되어 디코딩 장치로 시그널링될 수 있다. 예를 들어, MTS 인덱스가 0이면 trTypeHor 및 trTypeVer 값이 모두 0인 것을 지시하고, MTS 인덱스가 1이면 trTypeHor 및 trTypeVer 값이 모두 1 인 것을 지시하고, MTS 인덱스가 2이면 trTypeHor 값은 2이고 trTypeVer 값은 1 인 것을 지시하고, MTS 인덱스가 3이면 trTypeHor 값은 1이고 trTypeVer 값은 2 인 것을 지시하고, MTS 인덱스가 4이면 trTypeHor 및 trTypeVer 값이 모두 2 인 것을 지시할 수 있다.
일 예에 따라, MTS 인덱스 정보에 따른 변환 커널 세트를 표로 나타내면 다음과 같다.
[표 1]
Figure PCTKR2022002524-appb-I000001
변환부는 상기 (1차) 변환 계수들을 기반으로 2차 변환을 수행하여 수정된(2차) 변환 계수들을 도출할 수 있다(S620). 상기 1차 변환은 공간 도메인에서 주파수 도메인으로의 변환이고, 상기 2차 변환은 (1차) 변환 계수들 사이에 존재하는 상관 관계(correlation)를 이용하여 보다 압축적인 표현으로 변환하는 것을 의미한다. 상기 2차 변환은 비분리 변환(non- separable transform)을 포함할 수 있다. 이 경우 상기 2차 변환은 비분리 2차 변환(non-separable secondary transform, NSST) 또는 MDNSST(mode-dependent non-separable secondary transform)이라고 불릴 수 있다.
상기 비분리 2차 변환은 상기 1차 변환을 통하여 도출된 (1차) 변환 계수들을 비분리 변환 매트릭스(non-separable transform matrix)를 기반으로 2차 변환하여 레지듀얼 신호에 대한 수정된 변환 계수들(또는 2차 변환 계수들)을 생성하는 변환을 나타낼 수 있다. 여기서, 상기 비분리 변환 매트릭스를 기반으로 상기 (1차) 변환 계수들에 대하여 수직 변환 및 수평 변환을 분리하여(또는 수평 수직 변환을 독립적으로) 적용하지 않고 한번에 변환을 적용할 수 있다. 예를 들어 비분리 2차 변환은 2차원 신호(변환 계수)들을 특정 정해진 방향(예컨대, 행 우선(row-first) 방향 또는 열 우선(column-first) 방향)을 통하여 1차원 신호로 재정렬한 후, 이러한 1차원 벡터와 상기 비분리 변환 매트릭스와의 매트릭스 연산을 기반으로 수정된 변환 계수들(또는 2차 변환 계수들)을 도출할 수 있다.
예를 들어, 행 우선 순서는 MxN 블록에 대해 1번째 행, 2번째 행, ... , N번째 행의 순서로 일렬로 배치하는 것이고, 열 우선 순서는 MxN 블록에 대해 1번째 열, 2번째 열, ... , M번째 열의 순서로 일렬로 배치하는 것이다. 즉, 비분리 2차 변환을 위하여 (1차 변환을 통해 도출된) 변환 계수는 행 우선 방향에 따라 1차원 벡터로 정렬된 후 매트릭스 연산이 수행될 수도 있고, 열 우선 방향에 따라 1차원 벡터로 정렬된 후 매트릭스 연산이 수행될 수도 있다.
상기 비분리 2차 변환은 (1차) 변환 계수들로 구성된 블록(이하, 변환 계수 블록 또는 변환 블록이라고 불릴 수 있다)의 좌상단(top-left) 영역에 대하여 적용될 수 있다. 예를 들어, 상기 변환 계수 블록의 폭(W) 및 높이(H)가 둘 다 8 이상인 경우, 8×8 비분리 2차 변환이 상기 변환 계수 블록의 좌상단 8×8 영역에 대하여 적용될 수 있다. 또한, 상기 변환 계수 블록의 폭(W) 및 높이(H)가 둘 다 4 이상이면서, 상기 변환 계수 블록의 폭(W) 또는 높이(H)가 8보다 작은 경우, 4×4 비분리 2차 변환이 상기 변환 계수 블록의 좌상단 min(8,W)×min(8,H) 영역에 대하여 적용될 수 있다. 다만 실시예는 이에 한정되지 않으며, 예를 들어 상기 변환 계수 블록의 폭(W) 또는 높이(H)가 모두 4 이상인 조건만 만족하더라도, 4×4 비분리 2차 변환이 상기 변환 계수 블록의 좌상단 min(8,W)×min(8,H) 영역에 대하여 적용될 수도 있다. 정리하면, 변환 블록의 크기에 따라 변환 블록의 좌상단 4×4 영역 또는 8×8 영역에 비분리 2차 변환이 적용될 수 있다. 일 예에 따라 좌상단 4×4 영역에 대한 변환을 4×4 변환, 좌상단 8×8 영역에 대한 변환을 8×8 변환으로 명명할 수 있다.
이때, 변환 커널 선택을 위하여, 8×8 변환 및 4×4 변환 둘 다에 대하여 비분리 2차 변환을 위한 변환 세트당 2개씩의 비분리 2차 변환 커널들이 구성될 수 있고, 변환 세트는 4개일 수 있다. 즉, 8×8 변환에 대하여 4개의 변환 세트가 구성되고, 4×4 변환에 대하여 4개의 변환 세트가 구성될 수 있다. 이 경우 8×8 변환에 대한 4개의 변환 세트에는 각각 2개씩의 8×8 변환 커널들이 포함될 수 있고, 이 경우 4×4 변환에 대한 4개의 변환 세트에는 각각 2개씩의 4×4 변환 커널들이 포함될 수 있다.
다만, 상기 변환의 사이즈, 즉 변환이 적용되는 영역의 사이즈는 예시로서 8×8 또는 4×4 이외의 사이즈가 사용될 수 있고, 상기 세트의 수는 n개, 각 세트 내 변환 커널들의 수는 k개일 수도 있다.
상기 변환 세트는 NSST 세트 또는 LFNST 세트라고 불릴 수 있다. 상기 변환 세트들 중 특정 세트의 선택은 예를 들어, 현재 블록(CU 또는 서브블록)의 인트라 예측 모드에 기반하여 수행될 수 있다. LFNST(Low-Frequency Non-Separable Transform)는 후술될 감소된 비분리 변환의 일 예일 수 있으며, 저주파 성분에 대한 비분리 변환을 나타낸다.
일 예에 따라, 인트라 예측 모드에 따라 4개의 변환 세트들이 매핑(mapping)은 예를 들어 다음 표와 같이 나타내어질 수 있다.
[표 2]
Figure PCTKR2022002524-appb-I000002
표 2와 같이, 인트라 예측 모드에 따라 4개의 변환 세트 중 어느 하나, 즉 lfnstTrSetIdx가 0부터 3, 즉 4개 중 어느 하나에 매핑될 수 있다.
한편, 비분리 변환에 특정 세트가 사용되는 것으로 결정되면, 비분리 2차 변환 인덱스를 통하여 상기 특정 세트 내 k개의 변환 커널들 중 하나가 선택될 수 있다. 인코딩 장치는 RD(rate-distortion) 체크 기반으로 특정 변환 커널을 가리키는 비분리 2차 변환 인덱스를 도출할 수 있으며, 상기 비분리 2차 변환 인덱스를 디코딩 장치로 시그널링할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 비분리 2차 변환 인덱스를 기반으로 특정 세트 내 k개의 변환 커널들 중 하나를 선택할 수 있다. 예를 들어, lfnst 인덱스 값 0은 첫번째 비분리 2차 변환 커널을 가리킬 수 있고, lfnst 인덱스 값 1은 두번째 비분리 2차 변환 커널을 가리킬 수 있으며, lfnst 인덱스 값 2는 세번째 비분리 2차 변환 커널을 가리킬 수 있다. 또는 lfnst 인덱스 값 0은 대상 블록에 대하여 첫번째 비분리 2차 변환이 적용되지 않음을 가리킬 수 있고, lfnst 인덱스 값 1 내지 3은 상기 3개의 변환 커널들을 가리킬 수 있다.
변환부는 선택된 변환 커널들을 기반으로 상기 비분리 2차 변환을 수행하고 수정된(2차) 변환 계수들을 획득할 수 있다. 상기 수정된 변환 계수들은 상술한 바와 같이 양자화부를 통하여 양자화된 변환 계수들로 도출될 수 있고, 인코딩되어 디코딩 장치로 시그널링 및 인코딩 장치 내의 역양자화/역변환부로 전달될 수 있다.
한편, 상술한 바와 같이 2차 변환이 생략되는 경우 상기 1차 (분리) 변환의 출력인 (1차) 변환 계수들이 상술한 바와 같이 양자화부를 통하여 양자화된 변환 계수들로 도출될 수 있고, 인코딩되어 디코딩 장치로 시그널링 및 인코딩 장치 내의 역양자화/역변환부로 전달될 수 있다.
역변환부는 상술한 변환부에서 수행된 절차의 역순으로 일련의 절차를 수행할 수 있다. 역변환부는 (역양자화된) 변환 계수들을 수신하여, 2차 (역)변환을 수행하여 (1차) 변환 계수들을 도출하고(S630), 상기 (1차) 변환 계수들에 대하여 1차 (역)변환을 수행하여 레지듀얼 블록(레지듀얼 샘플들)을 획득할 수 있다(S640). 여기서 상기 1차 변환 계수들은 역변환부 입장에서 수정된(modified) 변환 계수들로 불릴 수 있다. 인코딩 장치 및 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 블록과 예측된 블록을 기반으로 복원 블록을 생성하고, 이를 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있음은 상술한 바와 같다.
역변환부는 특정 순서, 예를 들어 대각 스캔 순서에 따라 (구체적으로, 변환 블록의 좌상단을 시작으로 우하단 방향으로 진행하는 대각 스캔 순서) 정렬된 (역양자화된) 변환 계수에 변환 커널 매트릭스를 적용하여 수정된 변환 계수를 도출할 수 있다. 수정된 변환 계수는 변환부에서 2차 변환을 위하여 변환 계수가 읽혀진 방향, 즉 행 우선 방향 또는 열 우선 방향에 따라 변환 블록의 좌상단 영역에 2차원으로 배열될 수 있다. 변환부에서 4×4 변환이 수행된 경우 역변환부는 변환 블록의 4×4 영역에 수정된 변환 계수를 2차원으로 정렬할 수 있고, 변환부에서 8×8 변환이 수행된 경우 역변환부는 변환 블록의 8×8 영역에 수정된 변환 계수를 2차원으로 정렬할 수 있다.
한편, 2차 역변환은 NSST, RST(reduced secondary transform) 또는 LFNST 일 수 있고, 비트스트림으로부터 파싱한 이차 변환 플래그에 기초하여 2차 역변환의 적용 여부가 결정될 수 있다. 다른 일 예로, 2차 역변환 적용 여부는 레지듀얼 블록의 변환 계수에 기초하여 결정될 수도 있다.
이러한 2차 역변환(즉 변환 커널, 변환 매트릭스 또는 변환 커널 매트릭스)는 인트라 예측 모드에 따라 지정된 LFNST(NSST 또는 RST) 변환 세트에 기초하여 결정될 수 있다. 또한, 일 실시예로서, 1차 변환 결정 방법에 의존적으로(depend on) 이차 변환 결정 방법이 결정될 수 있다. 인트라 예측 모드에 따라 1차 변환과 이차 변환의 다양한 여러 조합이 결정될 수 있다. 또한, 일 예로, 현재 블록의 크기에 기초하여 2차 역변환이 적용되는 영역이 결정될 수도 있다.
한편, 상술한 바와 같이 2차 (역)변환이 생략되는 경우 (역양자화된) 변환 계수들을 수신하여 상기 1차 (분리) 역변환을 수행하여 레지듀얼 블록(레지듀얼 샘플들)을 획득할 수 있다. 인코딩 장치 및 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 블록과 예측된 블록을 기반으로 복원 블록을 생성하고, 이를 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있음은 상술한 바와 같다.
한편, 본 문서에서는 비분리 2차 변환에 수반되는 계산량과 메모리 요구량의 저감을 위하여 NSST의 개념에서 변환 매트릭스(커널)의 크기가 감소된 RST(reduced secondary transform)을 적용할 수 있다. 또한, RST는 주로 변환 블록에서 0이 아닌 계수를 포함하는 저주파 영역에서 이루어지므로 LFNST(Low-Frequency Non-Separable Transform)로 지칭될 수도 있다. 상기 변환 인덱스는 LFNST 인덱스로 명명될 수 있다.
본 명세서에서 LFNST는 크기가 감소된 변환 매트릭스(transform matrix)를 기반으로 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들에 대하여 수행되는 변환을 의미할 수 있다. 간소화 변환을 수행하는 경우, 변환 매트릭스의 크기 감소로 인해 변환 시 요구되는 연산량이 감소될 수 있다. 즉, LFNST은 크기가 큰 블록의 변환 또는 비분리 변환 시 발생하는 연산 복잡도(complexity) 이슈를 해소하기 위해 이용될 수 있다.
한편, 2차 역변환이 LFNST를 기반으로 이루어지는 경우, 인코딩 장치(200)의 역변환부(235)와 디코딩 장치(300)의 역변환부(322)는 변환 계수들에 대한 역 RST을 기반으로 수정된 변환 계수들을 도출하는 역 RST부와, 수정된 변환 계수들에 대한 역 1차변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 역 1차변환부를 포함할 수 있다. 역 1차변환은 레지듀얼에 적용되었던 1차 변환의 역변환을 의미한다. 본 문서에서 변환을 기반으로 변환 계수를 도출하는 것은 해당 변환을 적용하여 변환 계수를 도출하는 것을 의미할 수 있다.
도 7은 본 문서의 일 실시예에 따른 RST 또는 RST가 적용된 LFNST를 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서에서 "대상 블록"은 코딩이 수행되는 현재 블록 또는 레지듀얼 블록 또는 변환 블록을 의미할 수 있다.
일 실시예에 따른 RST에서, N차원 벡터(N dimensional vector)가 다른 공간에 위치한 R차원 벡터(R dimensional vector)에 매핑되어 감소된 변환 매트릭스가 결정될 수 있으며, 여기서 R은 N보다 작다. N은 변환이 적용되는 블록의 한 변의 길이(length)의 제곱 또는 변환이 적용되는 블록에 대응되는 변환 계수들의 총 개수를 의미할 수 있고, 간소화 팩터는 R/N값을 의미할 수 있다. 간소화 팩터는 감소된 팩터, 감소 팩터, reduced factor, reduction factor, simplified factor, simple factor 등 다양한 용어로 지칭될 수 있다. 한편, R은 간소화 계수(reduced coefficient)로 지칭될 수 있으나, 경우에 따라서는 간소화 팩터가 R을 의미할 수도 있다. 또한, 경우에 따라서 간소화 팩터는 N/R값을 의미할 수도 있다.
일 실시예에 따른 간소화 변환 매트릭스의 사이즈는 통상의 변환 매트릭스의 사이즈 NxN보다 작은 RxN이며, 아래의 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2022002524-appb-I000003
도 7의 (a)에 도시된 Reduced Transform 블록 내의 매트릭스 T는 수학식 1의 매트릭스 TRxN를 의미할 수 있다. 도 7의 (a)와 같이 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들에 대하여 간소화 변환 매트릭스 TRxN가 곱해지는 경우, 대상 블록에 대한 변환 계수들이 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 변환이 적용되는 블록의 사이즈가 8x8이고, R=16 (즉, R/N=16/64=1/4이다)인 경우, 도 7의 (a)에 따른 RST는 아래의 수학식 2와 같은 행렬 연산으로 표현될 수 있다. 이 경우, 메모리와 곱하기 연산이 간소화 팩터에 의하여 대략 1/4로 감소할 수 있다.
본 문서에서 행렬 연산이란, 행렬을 열 벡터의 왼쪽에 두고 행렬과 열 벡터를 곱하여 열 벡터를 얻는 연산으로 이해될 수 있다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2022002524-appb-I000004
수학식 2에서 r1 내지 r64는 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 나타낼 수 있고, 보다 구체적으로, 1차 변환을 적용하여 생성된 변환 계수일 수 있다. 수학식 2의 연산 결과 대상 블록에 대한 변환 계수들 ci가 도출될 수 있으며, ci의 도출 과정은 수학식 3과 같을 수 있다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2022002524-appb-I000005
수학식 3의 연산 결과, 대상 블록에 대한 변환 계수들 c1 내지 cR이 도출될 수 있다. 즉, R=16인 경우, 대상 블록에 대한 변환 계수들 c1 내지 c16이 도출될 수 있다. 만약 RST가 아니라 통상의(regular) 변환이 적용되어 사이즈가 64x64(NxN)인 변환 매트릭스가 사이즈가 64x1(Nx1)인 레지듀얼 샘플들에 곱해졌다면 대상 블록에 대한 변환 계수들이 64개(N개)가 도출되었겠지만, RST가 적용되었기 때문에 대상 블록에 대한 변환 계수들이 16개(R개)만 도출되는 것이다. 대상 블록에 대한 변환 계수들의 총 개수가 N개에서 R개로 감소하여 인코딩 장치(200)가 디코딩 장치(300)로 전송하는 데이터의 양이 감소하므로 인코딩 장치(200)-디코딩 장치(300) 간 전송 효율이 증가할 수 있다.
변환 매트릭스의 사이즈 관점에서 검토하면, 통상의 변환 매트릭스의 사이즈는 64x64(NxN)인데 간소화 변환 매트릭스의 사이즈는 16x64(RxN)로 감소하므로, 통상의 변환을 수행할 때와 비교하면 LFNST를 수행할 시 메모리 사용을 R/N 비율로 감소시킬 수 있다. 또한, 통상의 변환 매트릭스를 이용할 때의 곱셈 연산 수 NxN과 비교하면, 간소화 변환 매트릭스를 이용하면 곱셈 연산 수를 R/N 비율로 감소(RxN)시킬 수 있다.
일 실시예에서, 인코딩 장치(200)의 변환부(232)는 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 1차 변환 및 RST 기반의 2차 변환을 수행함으로써 대상 블록에 대한 변환 계수들을 도출할 수 있다. 이러한 변환 계수들은 디코딩 장치(300)의 역변환부로 전달될 수 있으며, 디코딩 장치(300)의 역변환부(322)는 변환 계수들에 대한 역 RST(reduced secondary transform)을 기반으로 수정된 변환 계수들을 도출하고, 수정된 변환 계수들에 대한 역 1차 변환을 기반으로 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다.
일 실시예에 따른 역 RST 매트릭스 TNxR의 사이즈는 통상의 역변환 매트릭스의 사이즈 NxN보다 작은 NxR이며, 수학식 1에 도시된 간소화 변환 매트릭스 TRxN과 트랜스포즈(transpose) 관계에 있다.
도 7의 (b)에 도시된 Reduced Inv. Transform 블록 내의 매트릭스 Tt는 역 RST 매트릭스 TRxN T을 의미할 수 있다(위첨자 T는 트랜스포즈를 의미한다). 도 7의 (b)와 같이 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 역 RST 매트릭스 TRxN T가 곱해지는 경우, 대상 블록에 대한 수정된 변환 계수들 또는 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들이 도출될 수 있다. 역 RST 매트릭스 TRxN T는 (TRxN)T NxR로 표현할 수도 있다.
보다 구체적으로, 2차 역변환으로 역 RST가 적용되는 경우에는, 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 역 RST 매트릭스 TRxN T가 곱해지면 대상 블록에 대한 수정된 변환 계수들이 도출될 수 있다.
한편, 일 예에 따라, 역 1차 변환으로 역 RST가 적용될 수 있다. 이 경우 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 역 RST 매트릭스 TRxN T가 곱해지면 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들이 도출될 수 있다.
일 실시예에서, 역변환이 적용되는 블록의 사이즈가 8x8이고, R=16(즉, R/N=16/64=1/4인 경우)인 경우, 도 7의 (b)에 따른 역 RST는 아래의 수학식 4와 같은 행렬 연산으로 표현될 수 있다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2022002524-appb-I000006
수학식 4에서 c1 내지 c16은 대상 블록에 대한 변환 계수, 즉 레지듀얼 코딩을 통하여 도출된 변환 계수들을 나타낼 수 있다. 수학식 4의 연산 결과 대상 블록에 대한 수정된 변환 계수들 또는 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 나타내는 ri가 도출될 수 있으며, ri의 도출 과정은 수학식 5와 같을 수 있다.
[수학식 5]
Figure PCTKR2022002524-appb-I000007
수학식 5의 연산 결과, 대상 블록에 대한 수정된 변환 계수들 또는 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 나타내는 r1 내지 rN이 도출될 수 있다. 수학식 4에서 N이 64이므로, 수학식 5를 통하여 64개의 수정된 변환 계수가 도출될 수 있다.
역변환 매트릭스의 사이즈 관점에서 검토하면, 통상의 역변환 매트릭스의 사이즈는 64x64(NxN)인데 간소화 역변환 매트릭스의 사이즈는 64x16(NxR)으로 감소하므로, 통상의 역변환을 수행할 때와 비교하면 역 RST를 수행할 시 메모리 사용을 R/N 비율로 감소시킬 수 있다. 또한, 통상의 역변환 매트릭스를 이용할 때의 곱셈 연산 수 NxN과 비교하면, 간소화 역변환 매트릭스를 이용하면 곱셈 연산 수를 R/N 비율로 감소(NxR)시킬 수 있다. 간소화 역변환 매트릭스 또는 역변환 매트릭스는 변환인지 역변환인지 혼동되지 않는다면 간소화 변환 매트릭스 또는 변환 매트릭스로 명명될 수도 있다.
한편, 본 문서의 일 실시예에 따라, 인코딩 과정의 변환에서, 8 x 8 영역을 구성하는 64개의 데이터에 대해 16 x 64 변환 커널 매트릭스가 아닌, 48개의 데이터만을 선택하여 최대 16 x 48 변환 커널 매트릭스를 적용할 수 있다. 여기서, "최대"라는 것은 m 개의 계수를 생성할 수 있는 m x 48 변환 커널 매트릭스에 대해 m의 최대 값이 16이라는 것을 의미한다.
즉, 8 x 8 영역에 m x 48 변환 커널 매트릭스(m ≤ 16)를 적용하여 RST를 수행할 경우, 48개의 데이터를 입력 받아서 m개의 계수를 생성해 낼 수 있다. m이 16인 경우, 48개의 데이터를 입력 받아서 16개의 계수를 생성한다. 즉, 48개의 데이터가 48 x 1 벡터를 이룬다고 했을 때, 16 x 48 행렬과 48 x 1 벡터를 순서대로 곱하여 16 x 1 벡터가 생성될 수 있다. 이러한 실시예의 경우, 수학식 2의 열 백터는 r1 내지 r48이 되고, 변환 매트릭스의 크기는 16x48가 되고, 매트릭스 연산을 통하여 16개의 수정된 변환 계수(c1 내지 c16)가 도출된다.
이 때, 8 x 8 영역을 이루는 48개의 데이터를 적절히 배열하여 48 x 1 벡터를 구성할 수 있다. 예를 들어, 8 x 8 영역 중 우하단 4 x 4 영역을 제외한 영역을 구성하는 48 개의 데이터에 기초하여 48 x 1 벡터를 구성할 수 있다. 이때, 최대 16 x 48 변환 커널 매트릭스를 적용하여 행렬 연산을 수행하면 16개의 수정된 변환 계수가 생성되는데, 16개의 수정된 변환 계수는 스캐닝 순서에 따라 좌상단 4 x 4 영역에 배치될 수 있고, 우상단 4 x 4 영역과 좌하단 4 x 4 영역은 0으로 채워질 수 있다.
디코딩 과정의 역변환에는 상기 서술된 변환 커널 매트릭스의 트랜스포즈된 매트릭스가 사용될 수 있다. 즉, 디코딩 장치에서 수행되는 역변환 과정으로 역 RST 또는 역 LFNST가 수행되는 경우, 역 RST를 적용할 입력 계수 데이터는 소정의 배열 순서(대각 스캐닝 순서)에 따라 1차원 벡터로 구성되고, 1차원 벡터에 해당 역 RST 행렬을 왼쪽에서 곱하여 얻어진 수정된 계수 벡터를 소정의 배열 순서에 따라 2차원 블록에 배열될 수 있다.
8 x 8 영역에 RST 또는 LFNST이 수행되었고, 이에 대한 역 RST 또는 역 LFNST가 수행되는 경우, 수학식 4의 변환 매트릭스의 크기는 48 x 16이고, 열 백터는 c1 내지 c16 이 되고, 매트릭스 연산을 통하여 48개의 수정된 변환 계수(r1 내지 r48)가 도출된다.
정리하면, 인코딩 장치에서 수행되는 변환 과정에서, 8x8 영역에 RST 또는 LFNST가 적용되는 경우, 8x8 영역의 변환 계수들 중 8x8 영역의 우하단 영역을 제외한 좌상단, 우상단, 좌하단 영역의 48개 변환 계수들과 16x48의 변환 커널 매트릭스와의 행렬 연산이 수행된다. 행렬 연산을 위하여 48개의 변환 계수들은 1차원 배열로 입력된다. 이러한 행렬 연산이 수행되면 16개의 수정된 변환 계수들이 도출되고, 수정된 변환 계수들은 8x8 영역의 좌상단 영역에 배열될 수 있다.
역으로, 인코딩 장치 또는 디코딩 장치에서 수행되는 역 변환 과정에서, 8x8 영역에 역 RST 또는 LFNST가 적용되는 경우, 8x8 영역의 변환 계수들 중 8x8 영역의 좌상단에 대응하는 16개의 변환 계수들은 스캐닝 순서에 따라 1차원 배열 형태로 입력되어 48 x 16의 변환 커널 매트릭스와 행렬 연산될 수 있다. 즉, 이러한 경우의 행렬 연산은 (48 x 16 행렬) * (16x1 변환 계수 벡터) = (48 x 1 수정된 변환계수벡터)로 나타낼 수 있다. 여기서 nx1 벡터는 nx1 행렬과 같은 의미로 해석될 수 있으므로, nx1 열 벡터로 표기될 수도 있다. 또한, *은 행렬 곱셈 연산을 의미한다. 이러한 행렬 연산이 수행되면, 48개의 수정된 변환 계수가 도출될 수 있고, 48개의 수정된 변환 계수들은 8x8 영역의 우하단 영역을 제외한 좌상단, 우상단, 좌하단 영역에 배열될 수 있다.
이하의 도면은 본 명세서의 구체적인 일례를 설명하기 위해 작성되었다. 도면에 기재된 구체적인 장치의 명칭이나 구체적인 신호/메시지/필드의 명칭은 예시적으로 제시된 것이므로, 본 명세서의 기술적 특징이 이하의 도면에 사용된 구체적인 명칭에 제한되지 않는다.
이하에서는, 상술된 LFNST를 확장한 다양한 실시예가 논의된다.
실시예 1: 순방향 LFNST(forward LFNST)를 기준에서, 입력 데이터 영역을 나타내는 ROI(Region Of Interest)를 구성하는 방법
순방향 LFNST는 1차 변환이 적용된 변환 계수를 입력으로 받는다. 이때 모든 변환 계수를 입력으로 받는 것이 아니라 변환 블록 내에 미리 정의된 특정 영역에 속한 변환 계수를 입력으로 받을 수 있다.
도 8의 (a)는 VVC 표준에서의 순방향 LFNST 입력 영역의 한 예를 보여주며, 4x4 서브 블록(subblock)에 대한 스캔 순서상 세 번째 위치까지를 해당 입력 영역으로 설정하고 있다. 이하 이러한 입력 영역, 즉 순방향 LFNST을 위해 입력되는 입력 변환 계수의 영역을 Region Of Interest 내지 ROI로 명명한다.
도 8의 (b)는 도 8의 (a)에서 나타난 ROI에 4x4 서브 블록에 대한 스캔 순서상 4번째부터 6번째 서브 블록을 ROI에 추가한 것을 나타내고 있다. 즉, ROI가 6개의 4x4 서브 블록으로 구성되기 때문에 샘플들을(여기서는 1차 변환이 적용된 변환 계수) 기준으로 도 8의 (b)의 ROI는 모두 96개의 샘플들로 구성된다. VVC에 사용되었던 도 8의 (a)의 ROI와 비교했을 때, 도 8의 (b)의 경우 더 많은 1차 변환 계수들이 LFNST에서 고려될 수 있다. 이러한 확장된 ROI에 기반한 LFNST(extended LFNST)는 기존의 VVC LFNST보다 큰 블록(i.e., larger than or equal to 16x16)에 대하여 더 높은 부호화 성능을 제공할 수 있다.
ROI에 속한 N개의 샘플들을 기반으로 비분리 변환 행렬을 도출하게 되면 해당 변환 행렬이 정방 행렬이라고 했을 때 NxN 변환 행렬이 도출된다. 여기서 감소된 변환을 위하여 상기 도 7을 참조하여 설명된 R을 적용할 경우, R 값은 N보다 같거나 작을 수 있으며, R 값은 순방향 LFNST 관점에서는 LFNST를 적용하여 도출되는 출력 변환 계수의 개수로 해석될 수 있다. 따라서, 도 8의 (b)에 대응되는 LFNST 변환 커널의 차원은 96x96 뿐만 아니라 16x96, 32x96, 48x96, 64x96, 80x96 등도 가능하다(해당 예시에서는 16m x 96 행렬(m ≥ 1)이라고 볼 수 있다). 이 때 출력 변환 계수의 개수가 반드시 16의 배수인 경우만 허용되는 것은 아니며 R 값은 N (i.e., 96)보다 같거나 작은 임의의 양의 정수가 될 수 있다. 96x96 정방 행렬에서 Rx96 행렬을 생성할 때는 순방향 LFNST 기준으로 96x96 행렬에서 R개의 행을 샘플링하여 생성할 수 있다. 만약 96x96 행렬을 구성하는 행들이 위에서부터 중요도 순으로 정렬되었다면, 위에서부터 R개의 행을 차례로 샘플링하여 Rx96 행렬을 구성할 수 있다.
도 8의 (a)와 도 8의 (b)에서의 ROI는 각각 48개와 96개의 입력 샘플들(입력 변환 계수 또는 입력 데이터)로 구성되어 있다. ROI에서 입력 샘플들을 읽는 순서는 미리 정해 놓을 수 있으나 기본적으로 순서는 임의로 설정될 수 있다. 보다 구체적으로, 임의의 ROI에 적용되는 순방향 LFNST 행렬을 RxN 행렬이라고 했을 때 (즉, ROI는 N개의 입력 샘플들로 구성) 입력 샘플들을 읽는 순서를 변경한다 할지라도 N개의 열 벡터를 변경된 순서에 따라 재배치하면 변경 전과 비교했을 때 출력 값은 입력 샘플들의 순서와 상관없이 변경되지 않는다(출력 값은 R개의 변환 계수들로 구성됨).
한편, 특정 순방향 LFNST 변환 행렬에 대해(즉, 열 벡터들을 위치가 고정되었다고 했을 때) ROI를 구성하는 입력 샘플들은 도 9 또는 도 10과 같은 순서로 읽혀서 입력 벡터로 구성될 수 있다. 도 9 및 도 10은 인트라 예측 모드에 따라 ROI로부터 입력 데이터를 읽는 순서를 도시한 것이다.
도 9a 및 도 10a는 도 8의 (a)에 대응하고, 도 9b와 도 10b는 도 8의 (b)에 대응된다. 만약 VVC LFNST 와 같이, 인트라 예측 모드에 대해 34번 모드를 중심으로 하는 대칭성을 적용하는 경우 도 5의 -14 ~ -1, 2 ~ 33번 모드에 대해서는 도 9a 및 도 9b와 같이 행 우선 순서를 적용하고, 35 ~ 80번 모드에 대해서는 도 10a 및 도 10b의 열 우선 순서를 적용할 수 있다. 플래너 모드와 DC 모드를 가리키는 0번과 1번 모드와 34번 모드에 대해서는 도 9a 및 도 9b의 순서를 그대로 적용할 수도 있고, 모드 별로 도 9a 및 도 9b 또는 도 10a 및 도 10b을 적용할 수도 있다.
ROI에 대한 다른 예시로서 변환 블록의 좌상단 사각형 영역이 ROI로 설정될 수 있다. 즉, MxN 변환 블록에서 좌상단 m x n (m ≤ M, n ≤ N) 영역이 ROI로 설정될 수 있으며 순방향 LFNST 관점에서 입력 샘플(1차 변환을 거친 변환 계수) 수는 m x n 개가 된다. 보다 구체적인 실시예로 m과 n이 모두 8일 수 있고, 순방향 LFNST 행렬의 차원은 R x 64가 될 수 있다 (R은 64보다 같거나 작으며, R 값의 예시로는 16, 32, 48, 64 등이 가능). mn x mn 정방 행렬로부터 (예컨대 64x64 행렬) R 개의 행들을 선택하는 방식은 앞서 설명한 96x96에서 Rx96 행렬을 생성하는 방식과 동일할 수 있다.
한편, ROI는 도 8과 같이 4x4 서브 블록들로만 구성될 수 있는 것은 아니다. VVC 표준에서, 4x4 서브 블록은 LFNST가 적용될 수 있는 변환 블록들에 대한 변환 그룹(Coefficient Group, CG)에 대응될 수 있으나, 이러한 CG가 반드시 4x4 서브 블록인 것은 아니다. 일 예에 따라, CG는 4x4 서브 블록이 아닌 미리 정의된 임의의 p x q 서브 블록이 될 수 있다. 4x4 서브 블록이 아닌 다른 크기의 서브 블록(CG)이 적용된다 할지라도, 서브 블록 구성과 무관하게 순방향 LFNST의 ROI 입력 샘플들을 읽는 순서는 도 9a 및 도 9b 또는 도 10a 및 도 10b과 같이 정해진 특정 순서를 따를 수 있고, 순방향 LFNST에 의해 출력되는 변환 계수들은 해당 CG과 변환 계수에 대한 스캔 순서에 따라 배치될 수 있다.
ROI가 정방형이 아닌 비정방형(non-square)인 경우(즉 좌상단 영역 m x n에 대해 m ≠ n), 하나의 MxN 변환 블록에 대해 대칭되는 인트라 예측 모드 사이의 (예를 들어, 34번 모드를 중심으로 대칭인 두 모드로서 24번과 44번 모드) 대칭성을 이용할 수 없다. 도 11은 본 문서의 일 실시예에 따른 비정방형의 ROI를 도시한 도면이다. 도 11의 (a)에서와 같이 ROI가 비정방형인 경우 행 우선 방향으로 입력 샘플들을 읽을 때와 열 우선 방향으로 읽을 때를 비교했을 때, 두 경우에 대해 변환 계수들의 위상이 정렬(align)되지 않으므로 대칭성을 이용할 수 없다. 이와 같은 경우 한 MxN 블록을 두고 두 개의 대칭인 모드가 예측 방향의 대칭성을 이용하여 LFNST 커널을 공유할 수는 없지만, MxN 변환 블록과 NxM 변환 블록 사이에는 34번 모드를 중심으로 대칭인 인트라 예측 모드의 대칭성을 활용할 수 있다.
예를 들어, 도 11의 (b)와 같이 MxN 블록과 NxM 블록에서의 ROI가 각각 좌상단 m x n 영역과 n x m 영역인 경우, 2번 모드와 66번 모드에 대해 도 11의 (b)에서 표시된 순서에 따라 입력 샘플들을 읽을 수 있다. 즉, 2번 모드에 대해서는 도 11의 (b)의 왼쪽 순서에 따라 입력 샘플들을 읽고 66번 모드에 대해서는 도 11의 (b)의 오른쪽 순서에 따라 입력 샘플들을 읽을 수 있다. 이와 같이 두 예측 모드의 대칭성을 활용하여 입력 샘플들을 읽으면, 도 11의 (b)의 두 ROI에 동일한 LFNST 커널을 적용할 수 있다.
다른 예에 따라, 다소 불규칙한 모양을 가진 ROI도 LFNST에 적용될 수 있다. 도 12는 본 문서의 일 실시예에 따른 불규칙 형상의 ROI를 도시한 도면이다. 도 12의 (a)와 같이 ROI는 서로 다른 길이를 가진 라인들로 구성될 수도 있고, 도 12의 (b)와 같이 ROI는 연속되지 않은 샘플들의 세그먼트들로 구성될 수도 있다. 순방향 LFNST를 적용할 때는 도 12에 제시된 패턴에 따라 입력 샘플들을 모아서 입력 벡터를 구성한 후 LFNST 커널을 적용할 수 있고, 역 LFNST를 적용할 때는 해당 커널 행렬을 곱해서 생성되는 출력들을 도 12에 제시된 패턴에 따라 배치할 수 있다.
다른 예에 따라, ROI는 도 8과 같은 4x4 서브 블록 단위 또는 단순 사각형 모양이 아닌, 라인 별로 다른 길이를 가지거나 라인 별로 여러 개의 세그먼트들로 구성되는 등의 복잡한 모양을 가질 수 있다. 도 13은 본 문서의 일 실시예에 따른 불규칙 형상을 갖는 64 샘플 ROI를 도시한 도면이고, 도 14는 불규칙 형상을 갖는 96 샘플 ROI를 도시한 도면이다.
도 13 및 도 14와 같이, ROI는 도 8과 비교하여 도 12처럼 복잡한 모양을 가지며, DC 위치를 중심으로 밀집된 형태로 구성될 수 있다. 도 13의 (a), (b), (c)에 도시된 ROI는 64개의 위치(64개의 샘플)들로 구성될 수 있고, ROI의 경계가 DC를 중심으로 동일 또는 유사한 길이만큼 떨어져 있도록 구성된다. 유사한 방식으로 도 14와 같이 96개의 위치(96개의 샘플)들로 구성된 ROI들이 구성될 수도 있다. 즉, ROI는 도 13 및 도 14와 같이, DC 위치를 중심으로 동일 또는 유사한 길이만큼 이격되었는 특정 경계 내의 변환 계수로 구성될 수 있다.
한편, VVC 표준에서는 변환 블록 크기에 따라 다른 LFNST 커널이 적용되도록 구성되어 있다. 즉, 4x4 변환 블록 또는 4xN/Nx4 (N ≥8) 변환 블록(가로 길이와 세로 길이가 모두 4보다 크거나 같으면서 가로 길이 또는 세로 길이가 4인 변환 블록)에 대해서는 좌상단 4x4 영역에 적용될 수 있는 16x16 행렬 형태를 가진 LFNST 커널이 적용된다(LFNST_4x4로 명명 가능). 또한, 가로 길이와 세로 길이가 모두 8보다 같거나 큰 변환 블록에 대해서는 ROI가 좌상단 4x4 서브 블록, 좌상단 4x4 서브 블록의 오른쪽에 인접한 4x4 서브 블록, 좌상단 4x4 서브 블록의 아래쪽에 인접한 4x4 서브 블록으로 구성되며, ROI에 순방향 LFNST 기준으로 16x48 행렬 형태를 가진 LFNST 커널이 적용된다(LFNST_8x8로 명명 가능).
LFNST_4x4와 LFNST_8x8은 각각 4개의 세트들로 구성되고 각 세트는 2개의 변환 커널로 구성되며, 어떤 세트에 속한 커널을 적용할지는 인트라 예측 모드에 의해 결정된다. 결정된 세트에 대해 2개의 커널 중 어떤 커널을 적용할지와 LFNST의 적용 여부는 LFNST 인덱스를 시그널링을 통하여 지정된다. LFNST 인덱스 값이 0이면 LFNST를 적용하지 않고, 1이면 첫 번째 커널이 적용되고, 2이면 두 번째 커널이 적용된다.
이와 같이 VVC 표준에서의 LFNST 구조를 간략화하여 설명하였으나, 그 밖에 몇 가지 예외 경우들도 존재한다. 예를 들어, 4x4 변환 블록과 8x8 변환 블록에 대해서는 각각 16x16 행렬과 16x48 행렬이 아닌 해당 행렬로부터 샘플링된 8x16 행렬과 8x48 행렬이 순방향 LFNST로서 적용되며, MIP 예측 모드가 적용되는 경우에는 인트라 예측 모드를 플래너 모드라고 간주하고 LFNST 세트가 결정된다.
상기 LFNST_4x4와 LFNST_8x8은 각각 4개의 LFNST 세트들로 구성되어 있으므로, LFNST_4x4나 LFNST_8x8로 명명되는 LFNST 세트들의 묶음은 이하 설명의 편의상 LFNST 세트 리스트(LFNST set list)로 나타낼 수 있다.
한편, 본 문서에서 LFNST_8x8은 가로 길이와 세로 길이가 모두 8보다 크거나 같으면서 가로 길이 또는 세로 길이가 8인 변환 블록에 적용되는 LFNST 세트 리스트를 나타낼 수 있으며, 추가적으로 가로 길이와 세로 길이가 모두 16보다 크거나 같은 변환 블록에 적용되는 LFNST 세트 리스트를 LFNST_16x16로 명명할 수 있다.
LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16가 가질 수 있는 행렬 차원 및 ROI에 대한 추가적인 실시예는 아래와 같다. 아래 실시예에서 변환 행렬은 순방향 변환을 적용할 때를 기준으로 한다.
1. LFNST_4x4는 16x16 행렬을 가질 수 있으며, ROI는 좌상단 4x4 영역이 될 수 있다.
2. LFNST_8x8은 Rx48 행렬 내지 Sx64 행렬을 가질 수 있으며 R 값으로는 16, 32, 48이 가능하고 S 값으로는 16, 32, 48, 64가 가능하다. Rx48 행렬에 대한 ROI는 도 8의 (a)가 될 수 있으며, Sx64 행렬에 대한 ROI는 좌상단 8x8 영역이 될 수 있다.
3. LFNST_16x16은 Rx96 행렬 또는 Sx64 행렬 또는 Tx48 행렬을 가질 수 있으며 R 값으로는 16, 32, 48, 64, 80, 96이 가능하고 S 값으로는 16, 32, 48, 64가 가능하며 T 값으로는 16, 32, 48이 가능하다. Rx96 행렬에 대한 ROI는 도 8의 (b)가 될 수 있으며 Sx64 행렬에 대한 ROI는 좌상단 8x8 영역이 될 수 있고 Tx48 행렬에 대한 ROI는 도 8의 (a)가 될 수 있다.
LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16에 대한 아키텍처로서, 상기 1번, 2번, 3번에서 제시한 행렬 차원과 ROI의 어떠한 조합도 가능하다. 예를 들어, LFNST_4x4의 경우 16x16 행렬에 좌상단 4x4 영역의 ROI가 적용되고, LFNST_8x8의 경우 32x64 행렬에 좌상단 8x8 영역의 ROI가 적용되고, LFNST_16x16의 경우 32x96 행렬에 도 8의 (b)와 같은 ROI가 적용될 수 있다.
또한, LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16 중 어느 한 쌍이라도 행렬 차원이 같게 되면, 해당 쌍에 대해 LFNST 세트와 LFNST 커널을 공유할 수 있다. 예를 들어, LFNST_8x8의 행렬 차원이 32x64이고 LFNST_16x16의 행렬 차원이 32x64인 경우, LFNST_8x8과 LFNST_16x16에 동일한 LFNST 세트 리스트가 할당될 수 있으며 ROI도 동일하게 설정될 수 있다(예를 들어 ROI를 좌상단 8x8 영역으로 설정할 수 있다).
또 다른 예로서, LFNST_8x8의 행렬 차원이 32x48이고 LFNST_16x16의 행렬 차원이 32x48일 때, LFNST_8x8과 LFNST_16x16에 동일한 LFNST 세트 리스트를 할당할 수 있으며 ROI도 동일하게 설정될 수 있다(예를 들어 ROI를 도 8의 (a)와 같이 설정할 수 있다).
한편, 역 LFNST(inverse LFNST)를 적용하는 경우, R개의 변환 계수를 입력으로 입력 벡터를 구성하고 해당 입력 벡터의 왼쪽에 NxR 행렬을 곱하면, N개의 출력 샘플(출력 변환 계수)이 생성된다. 여기서 NxR 행렬은 순방향 LFNST에서의 RxN 행렬의 전치 행렬이 되며, N개의 출력 샘플은 도 8 내지 도 14의 ROI에 배치될 수 있다. ROI에 배치될 때는 인트라 예측 모드 값에 따라 도 9 또는 도 10에 제시된 순서를 따를 수 있다. 예컨대, 인트라 예측 모드 간의 대칭성을 활용하는 경우, 인트라 예측 모드 -14 ~ -1, 2 ~ 33번에 대해서는 도 9의 행 우선 순서를 적용하고, 35 ~ 80번 모드에 대해서는 도 10의 열 우선 순서를 적용할 수 있다. 플래너 모드와 DC 모드를 가리키는 0번과 1번 모드와 34번 모드에 대해서는, 모두 도 9a 및 도 9b의 순서를 적용하거나 아니면 모드 별로 도 9a 및 도 9b 또는 도 10a 및 도 10b의 순서를 적용할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따라, 큰(수퍼 세트, superset) ROI로부터 작은(서브 세트, subset) ROI에 대한 변환 행렬을 도출하는 방식이 제안된다.
만약 ROI가 L개의 위치들로 구성되어 있을 때, 해당 ROI에 대한 순방향 변환 행렬은 다음과 같이 L개의 열벡터 vi들로 (i = 1, 2, ..., L-1, L) 구성되며 각 vi는 Rx1 벡터로 구성될 수 있다. 즉, 순방향 행렬 G는 아래 수학식과 같이 RxL 차원 행렬이 되며, R 값은 L보다 작거나 같을 수 있다).
[수학식 6]
Figure PCTKR2022002524-appb-I000008
만약, 서브 세트인 ROI들이 L개의 위치 중 일부로 구성되어 있다면, 해당 일부 위치들에 대한 집합을 J라고 하고, J에 속한 위치 인덱스를 j1, j2, ..., jM로 설정할 수 있다. 즉, 집합 J는 총 M개의 위치들로 구성되며 해당 M개의 위치는 수퍼 세트인 ROI에도 속한다. 이 때, 서브 세트인 ROI에 대한 순방향 변환 행렬 H는 아래 수학식과 같이 vj1, vj2, ..., vjM으로 구성될 수 있다.
[수학식 7]
Figure PCTKR2022002524-appb-I000009
상기 H는 RxM 행렬 차원을 가지며, H로부터 행의 개수를 R보다 작거나 같게 설정한 H'를 구성하는 경우 순방향 변환 행렬 H'는 v'j1, v'j2, ..., v'jM으로 구성될 수 있다. v'j1, v'j2, ..., v'jM이 Wx1 차원 벡터라면 W는 R보다 작거나 같다. H를 구성하는 R개의 행들로부터 W개의 행들을 선택할 때는, 원칙적으로는 임의의 행들을 선택할 수 있으나, R개의 행들이 중요도 순서로 위에서부터 아래까지 배치되었다고 가정한다면 W개의 행들은 R개의 행들 중 위에서부터 W개의 행들을 샘플링하여 얻을 수 있다.
도 15는 일 실시예에 따른 수퍼 세트 ROI와 서브 세트 ROI를 도시한 도면이다. 도 15에는 ROI는 4x4 서브 블록마다 (1)부터 (6)까지의 일련 번호가 부여되어 있다.
96개의 위치들로 구성된 수퍼 세트 ROI를 가정한다면, 도 15의 ROI는 도 8의 (b)와 동일할 수 있다. ROI에 LFNST를 적용한다면 도 9의 (b)의 순서대로 입력 샘플들을 읽어 1차원 벡터를 구성한 다음 순방향 변환 행렬을 곱하여 출력 변환 계수들을 도출할 수 있다. 인트라 예측 모드에 따라 도 10의 (b)에서 제시된 순서를 따라 입력 벡터를 구성할 수도 있다.
도 15에 대응되는 순방향 변환 행렬은 Rx96이 될 수 있고 R 값으로 16, 32, 48, 64, 80, 96 등이 가능하다. 일 실시예에 따라, 변환 블록의 크기에 대응하여 특정 ROI를 도 15의 서브 세트가 되도록 구성할 수 있고, 서브 세트는 다양한 방식으로 구성될 수 있다. 변환 블록의 크기를 아래와 같이 분류하는 경우, 변환 블록의 모양마다 가능한 ROI와 행렬 G로부터(즉 Rx96 변환 행렬로부터) 샘플링된 순방향 변환 행렬은 다음과 같이 도출될 수 있다.
1. 4x4 변환 블록
ROI는 도 15의 (1)번 4x4 서브 블록으로 구성될 수 있으며, 행렬 G로부터 (1)번 4x4 서브 블록에 해당되는 16개의 위치들에 대한 열 벡터 vi들을 추출하여 변환 행렬을 구성할 수 있다(Rx16 행렬). 만약 구성되는 변환 행렬의 행의 수가 R보다 작거나 같다면 해당 Rx16 행렬로부터 필요한 행의 수만큼의 행들이 추출될 수 있으며, 일례로 Rx16 행렬의 가장 위의 행부터 차례대로 필요한 수만큼의 행들이 추출될 수 있다. R' 개만큼의 행들이 추출됐다면, R'x16 행렬을 순방향 변환 행렬로 적용하여 R' 개의 변환 계수가 생성될 수 있다.
2. 8x4 변환 블록
ROI는 도 15의 (1)번 4x4 서브 블록만으로 구성되거나, (1)번과 (2)번 4x4 서브 블록들로 구성될 수 있다. 상기 1번 4x4 블록 경우와 유사하게 필요한 위치들에 대한 열 벡터를 G로부터 추출한 후 필요한 행의 개수(R')만을 추출하여 순방향 변환 행렬을 구성할 수 있다. (1)번 4x4 서브 블록만으로 ROI가 구성되는 경우는 R'x16 행렬이 적용되며, (1)번과 (2)번 4x4 서브 블록들로 구성되는 경우 R'x32 행렬이 적용될 수 있다.
3. 4x8 변환 블록
ROI는 도 15의 (1)번 4x4 서브 블록만으로 구성되거나, (1)번과 (4)번 4x4 서브 블록들로 구성될 수 있다. 상기 1번 4x4 블록 경우와 유사하게 필요한 위치들에 대한 열 벡터를 G로부터 추출한 후 필요한 행의 개수(R')만을 추출하여 순방향 변환 행렬을 구성할 수 있다. (1)번 4x4 서브 블록만으로 ROI가 구성되는 경우는 R'x16 행렬이 적용되며, (1)번과 (4)번 4x4 서브 블록들로 구성되는 경우 R'x32 행렬이 적용될 수 있다.
4. Nx4 (N ≥16) 변환 블록
ROI는 도 15의 (1)번 4x4 서브 블록만으로 구성되거나, (1)번과 (2)번 4x4 서브 블록들로 구성되거나, (1)번과 (2)번과 (3)번 4x4 서브 블록들로 구성될 수 있다. 상기 1번 4x4 블록 경우와 유사하게 필요한 위치들에 대한 열 벡터를 G로부터 추출한 후 필요한 행의 개수(R')만을 추출하여 순방향 변환 행렬을 구성할 수 있다. (1)번 4x4 서브 블록만으로 ROI가 구성되는 경우는 R'x16 행렬이 적용되며, (1)번과 (2)번 4x4 서브 블록들로 구성되는 경우 R'x32 행렬이 적용되고, (1)번과 (2)번과 (3)번 4x4 서브 블록들로 구성되는 경우는 R'x48 행렬이 적용될 수 있다.
5. 4xN (N ≥ 16) 변환 블록
ROI는 도 15의 (1)번 4x4 서브 블록만으로 구성되거나, (1)번과 (4)번 4x4 서브 블록들로 구성되거나, (1)번과 (4)번과 (6)번 4x4 서브 블록들로 구성될 수 있다. 상기 1번 4x4 블록 경우와 유사하게 필요한 위치들에 대한 열 벡터를 G로부터 추출한 후 필요한 행의 개수(R')만을 추출하여 순방향 변환 행렬을 구성할 수 있다. (1)번 4x4 서브 블록만으로 ROI가 구성되는 경우는 R'x16 행렬이 적용되며, (1)번과 (4)번 4x4 서브 블록들로 구성되는 경우 R'x32 행렬이 적용되고, (1)번과 (4)번과 (6)번 4x4 서브 블록들로 구성되는 경우는 R'x48 행렬이 적용될 수 있다.
6. 8x8 변환 블록
ROI는 도 15의 (1)번 4x4 서브 블록만으로 구성되거나, (1)번과 (2)번과 (4)번 4x4 서브 블록들로 구성되거나, (1)번과 (2)번과 (4)번과 (5)번 4x4 서브 블록들로 구성될 수 있다. 상기 1번 4x4 블록 경우와 유사하게 필요한 위치들에 대한 열 벡터를 G로부터 추출한 후 필요한 행의 개수(R')만을 추출하여 순방향 변환 행렬을 구성할 수 있다. (1)번 4x4 서브 블록만으로 ROI가 구성되는 경우는 R'x16 행렬이 적용되며, (1)번과 (2)번과 (4)번 4x4 서브 블록들로 구성되는 경우 R'x48 행렬이 적용되고, (1)번과 (2)번과 (4)번과 (5)번 4x4 서브 블록들로 구성되는 경우는 R'x64 행렬이 적용될 수 있다.
7. Nx8 (N ≥ 16) 변환 블록
ROI는 도 15의 (1)번 4x4 서브 블록만으로 구성되거나, (1)번과 (2)번과 (4)번 4x4 서브 블록들로 구성되거나, (1)번과 (2)번과 (4)번과 (5)번 4x4 서브 블록들로 구성되거나, (1)번과 (2)번과 (3)번과 (4)번과 (5)번 4x4 서브 블록들로 구성될 수 있다. 상기 1번 4x4 블록 경우와 유사하게 필요한 위치들에 대한 열 벡터를 G로부터 추출한 후 필요한 행의 개수(R')만을 추출하여 순방향 변환 행렬을 구성할 수 있다. (1)번 4x4 서브 블록만으로 ROI가 구성되는 경우는 R'x16 행렬이 적용되고, (1)번과 (2)번과 (4)번 4x4 서브 블록들로 구성되는 경우 R'x48 행렬이 적용되고, (1)번과 (2)번과 (4)번과 (5)번 4x4 서브 블록들로 구성되는 경우는 R'x64 행렬이 적용되고, (1)번과 (2)번과 (3)번과 (4)번과 (5)번 4x4 서브 블록들로 구성되는 경우는 R'x80 행렬이 적용될 수 있다.
8. 8xN (N ≥ 16) 변환 블록
ROI는 도 15의 (1)번 4x4 서브 블록만 포함하거나, (1)번과 (2)번과 (4)번 4x4 서브 블록들로 구성되거나, (1)번과 (2)번과 (4)번과 (5)번 4x4 서브 블록들로 구성되거나, (1)번과 (2)번과 (4)번과 (5)번과 (6)번 4x4 서브 블록들로 구성될 수 있다. 상기 1번 4x4 블록 경우와 유사하게 필요한 위치들에 대한 열 벡터를 G로부터 추출한 후 필요한 행의 개수(R')만을 추출하여 순방향 변환 행렬을 구성할 수 있다. (1)번 4x4 서브 블록만으로 ROI가 구성되는 경우는 R'x16 행렬이 적용되고, (1)번과 (2)번과 (4)번 4x4 서브 블록들로 구성되는 경우 R'x48 행렬이 적용되고, (1)번과 (2)번과 (4)번과 (5)번 4x4 서브 블록들로 구성되는 경우는 R'x64 행렬이 적용되고, (1)번과 (2)번과 (4)번과 (5)번과 (6)번 4x4 서브 블록들로 구성되는 경우는 R'x80 행렬이 구성될 수 있다.
9. 16x16 이상 변환 블록 (즉, 가로 길이와 세로 길이가 모두 16보다 크거나 같은 경우)
ROI는 도 15에서 제시된 ROI와 같으며 (즉, (1)번부터 (6)번까지의 4x4 서브 블록들로 구성), 해당 순방향 변환 행렬로는 Rx96 행렬이 될 수 있다.
R 값으로는 16, 32, 48, 64, 80, 96 등이 가능하고, R' 값은 블록 모양마다 다를 수 있으나 4x4/4xN/Nx4 (N ≥ 8) 변환 블록과 8x8 변환 블록에 대해서는 R' 값이 16으로 설정되고, 나머지 경우들에 대해서는 R' 값이 32로 설정될 수 있다. 또는, 4x4/4xN/Nx4 (N ≥ 8) 변환 블록과 8x8/8xN/Nx8 (N ≥8) 변환 블록에 대해서는 R' 값이 16으로 설정되고, 나머지 경우들에 대해서는 R' 값이 32로 설정될 수 있다. 또 다른 실시예로, 4x4/4xN/Nx4 (N ≥ 8) 변환 블록에 대해서는 R' 값이 16으로 설정되고, 나머지 경우들에 대해서는 R' 값이 32로 설정될 수 있다.
실시예 2: 순방향 LFNST를 기준에서, 출력 데이터를 구성하는 방법
VVC 표준에서는 변환 계수에 대한 스캔 순서가 계층적으로 구성된다. CG들의 스캔 순서가 있고 CG마다 내부의 스캔 순서가 있다. 도 16은 이러한 변환 계수의 스캔 순서를 도시한 도면이다. 도 16에서와 같이 스캔 순서는 왼쪽 아래부터 오른쪽 위까지 대각선 방향으로 진행된다. 도 16에서 작은 사각형은 하나의 변환 계수를 나타내고 작은 사각형 내부의 숫자는 스캔 순서를 가리킨다.
CG 단위로 한 번 왼쪽 아래부터 오른쪽 위까지를 스캔하는 것을 하나의 스캔 라인이라고 한다면 첫 번째 스캔 라인은 1개의 CG로 구성되고 두 번째와 세 번째 스캔 라인은 각각 2개와 3개의 CG로 구성되며 동일한 방식에 따라 N 번째 스캔 라인 역시 복수의 CG로 구성된다.
도 8의 (a)와 도 8의 (b)에서 도시된 ROI는 모두 이러한 CG 단위의 스캔 라인들로 구성되어 있다. 도 8의 (a)와 도 8의 (b)는 각각 처음 2개와 3개의 스캔 라인들로 구성된 ROI을 도시하고 있으며, 당연히 ROI는 더 많은 스캔 라인들로 구성될 수도 있다.
상술된 바와 같이, 순방향 LFNST 기준에서의 출력 변환 계수의 개수를 R, 입력 샘플의 수를 N이라고 했을 때, R은 N보다 작거나 같게 설정될 수 있다. 특히 도 8과 같이 R은 16의 배수로 설정될 수 있다(즉, R = 16k, k ≥ 1). 이는 LFNST가 적용되는 변환 블록에 대한 CG가 4x4 서브 블록인 경우를 고려하여 순방향 LFNST의 출력 변환 계수의 개수가 하나의 CG 내부에 존재하는 샘플 수의 배수가 되도록 설정한 것이다. 따라서, R을 16의 배수로 설정하면, 순방향 LFNST를 적용해 얻어진 변환 계수가 특정 4x4 서브 블록들에만 배열되도록 설계할 수 있다. 이러한 설계를 통해 레지듀얼 코딩(residual coding) 파트와 LFNST 인덱스 시그널링 설계를 보다 단순화 시킬 수 있다.
예를 들어 LFNST 변환 계수가 존재할 수 있는 영역 이외의 영역에서 변환 계수가 파싱된다면 LFNST 인덱스의 시그널링을 생략하고 LFNST가 적용되지 않는다고 유추할 수 있다. 여기서 LFNST 변환 계수가 존재할 수 있는 영역이 4x4 서브 블록 단위로 구성되고 레지듀얼 코딩이 해당 4x4 서브 블록 단위로 수행되면, LFNST 변환 계수가 존재할 수 있는 영역 이외의 영역에서 변환 계수가 존재하는지 여부를 체크하는 것이 보다 간단하게 수행될 수 있다.
다른 실시예에 따라, CG는 4x4 서브 블록이 아닌 다른 모양이 될 수 있으며 이러한 경우 (e.g. m x n 블록, m ≠n) R 값은 m x n의 배수로 설정될 수 있다. 또한 순방향 LFNST 출력 변환 계수들이 존재할 수 있는 CG들은 CG의 스캔 순서에 따라 배치된 처음 k개의 CG들로 구성될 수 있다.
기본적으로 순방향 LFNST의 출력 계수들은 변환 계수 스캔 순서에 따라 배치될 수 있다. 보편적으로 순방향 LFNST 커널의 행 벡터들은 중요도 순에 따라 위에서부터 아래로 배치되므로, 출력 벡터를 구성하는 변환 계수들을 위에서부터 아래의 순서로 배치한다고 했을 때 (여기서 출력 벡터는 열 벡터라고 가정), 보다 중요한 계수들부터 차례로 배치될 수 있다. 통상적으로 변환 계수의 스캔 순서는 중요한 계수부터 스캔한다고 가정되고, 좌상단 위치로 나타내어지는 DC 위치부터 스캔하여 DC 위치에서 멀어질수록 중요도가 떨어지는 변환 계수가 배치되어 주로 0이나 0에 가까운 값을 갖게 된다. 따라서, 순방향 LFNST의 출력 변환 계수는 DC 위치부터 스캔 순서에 따라 차례로 배치하는 것이 코딩 성능 관점에서 유리할 수 있다. 또한, 레지듀얼 코딩 파트도 DC 위치에서 멀어질수록 0 또는 0과 가까운 값을 갖는 변환 계수들이 자주 등장할 때 코딩 효율이 높아지도록 설계되는 경우가 많다.
한편, 순방향 LFNST의 출력 변환 계수들을 반드시 고정된 하나의 스캔 순서에 따라 배치할 필요는 없다. 즉, 다른 실시예에 따라 LFNST의 출력 변환 계수들은 스캔 순서가 아닌 다른 순서에 따라 정렬될 수 있다.
만약 통계적으로 VVC 표준에서의 스캔 순서가 아닌 다른 스캔 순서가 해당 LFNST 출력 계수에 적합하다고 판단되면, 레지듀얼 코딩 수행 전 LFNST 적용 여부가 미리 알려진 경우에 대해서는 기존 정해진 스캔 순서가 아닌 LFNST에 특화된 스캔 순서가 적용될 수 있다. 또한 인트라 예측 모드와 같은 코딩 컨텍스트(coding context)에 따라 최적의 스캔 순서가 달라지는 경우, 일 예에 따라, 인트라 예측 모드(또는 인트라 예측 모드 그룹)마다 다른 스캔 순서를 순방향 LFNST 출력 변환 계수들에 적용할 수 있다.
실시예 3: 변환 블록의 크기에 따라 다양한 LFNST 세트 리스트/ LFNST 세트/ LFNST 커널을 적용하는 방법
일 예에 따르면, VVC에서의 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트, 세트 당 LFNST 커널 구성과 달리 (여기서의 세트 당 LFNST 커널 구성은 어떤 LFNST 세트가 몇 개의 후보 커널들로 구성되는지 등을 가리킨다.), 변환 블록의 크기 별로 LFNST 세트 리스트를 보다 세분화하여 적용할 수 있다.
예를 들어, 가능한 모든 변환 블록의 모양마다 (즉, 가능한 MxN 블록마다) 다른 LFNST 세트 리스트가 적용될 수 있고, 해당 세트 리스트는 예컨대 LFNST_MxN과 같이 나타낼 수 있다. 또는 변환 블록 모양들을 그룹핑(grouping)하여 그룹마다 해당 LFNST 세트 리스트가 적용될 수 있다. VVC 표준의 경우는 변환 블록 모양에 따라 두 개의 그룹으로 나눠서 두 종류의 LFNST 세트 리스트, 즉 LFNST_4x4와 LFNST_8x8가 적용된다고 볼 수 있다. 다른 그룹핑의 예시들은 다음과 같다.
1. 변환 블록의 가로 길이와 세로 길이가 모두 16보다 같거나 큰 경우에 대해서 별도의 그룹을 설정하고, 해당 그룹에 적용되는 LFNST 세트 리스트가 할당될 수 있다. 여기서 LFNST 세트 리스트는 LFNST_16x16으로 명명될 수 있다. VVC 표준의 그룹핑과 결합하게 되면 (Group 1) 4x4, 4xN/Nx4 (N ≥ 8) 변환 블록, (Group 2) 8x8, 8xN/Nx8 (N ≥ 16) 변환 블록, (Group 3) 가로와 세로가 모두 16보다 크거나 같은 변환 블록과 같이 세 개의 그룹으로 나눠질 수 있고, 각 그룹 및/ 또는 그룹에 적용되는 LFNST 세트 리스트를 LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16로 명명할 수 있다.
2. 상기 1번에서의 그룹핑에서 Group 1은 다시 4x4 변환 블록과 4xN/Nx4 (N ≥ 8)으로 나뉠 수 있고 Group 1A와 Group 1B와 같이 구분할 수 있다. Group 2 역시 8x8 변환 블록과 8xN/Nx8 (N ≥ 16) 변환 블록으로 나뉠 수 있고 Group 2A와 Group 2B와 같이 구분될 수 있다. 또한, Group 3도 특정 기준으로 통해 Group 3A와 Group 3B로 나눠질 수 있다. 예를 들어, 16x16과 16xN/Nx16 (N ≥ 16) 변환 블록을 Group 3A로 두고, 나머지 경우를 Group 3B로 분류할 수 있다.
또한, Group 1, Group 2, Group 3는 각각 상기와 같이 세부 그룹으로 나눠질 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. 예를 들어, Group 1과 Group 3만 세부 그룹으로 나뉜다면, 전체 그룹은 Group 1A, Group 1B, Group 2, Group 3A, Group 3B와 같이 구성될 수 있다. 당연히 Group 1, Group 2, Group 3가 모두 나뉜다면 그룹은 Group 1A, Group 1B, Group 2A, Group 2B, Group 3A, Group 3B와 같이 분류될 수 있다.
상기 두 가지 실시예뿐만 아니라 변환 블록의 크기를 기준으로 다양한 기준에 따라 그룹핑을 적용할 수 있으며 각 그룹마다 해당 LFNST 세트 리스트를 부여할 수 있다. 이러한 LFNST 세트 리스트는 그룹마다 다르게 구성될 수 있다.
예를 들어, LFNST 세트 리스트를 구성하는 LFNST 세트당 커널 수를 다르게 설정할 수 있고 (e.g. Group 1에 대해서는 3개의 세트 당 LFNST 커널 수를 부여하고 Group 2에 대해서는 2개의 세트 당 LFNST 커널 수를 부여, 즉 Group 1에 대해서는 3개의 세트 마다 세트를 구성하는 LFNST 커널 수를 설정하고 Group 2에 대해서는 2개의 세트 마다 세트를 구성하는 LFNST 커널 수를 설정), 더욱 세밀하게 하나의 LFNST 세트 리스트를 구성하는 LFNST 세트마다 세트를 구성하는 커널 수가 다르게 설정될 수도 있다.
또는, LFNST 세트 리스트마다 포함되는 LFNST 세트의 수를 다르게 설정할 수 있는데, 예를 들어 Group 1은 18개의 LFNST 세트로 구성하고 Group 2는 10개의 LFNST 세트를 구성할 수 있다. 당연히 LFNST 세트 리스트에 따라 커널 행렬의 차원이 다르게 설정될 수 있다. VVC 표준을 예로 들면, LFNST_4x4는 16x16 행렬로 구성되고 LFNST_8x8은 16x48 행렬로 구성된다.
더욱 다양하게, LFNST 세트 리스트를 구성하는 LFNST 세트마다 커널 행렬의 차원이 다르게 설정될 수도 있다. 이와 같은 LFNST 세트 리스트의 세부 구성에 대한 구체적인 실시예를 들어보면 다음과 같다.
1. Group 1 (LFNST_4x4)은 18개의 LFNST 세트로 구성되고 각 LFNST 세트는 3개의 커널들로 구성되며 해당 커널 행렬의 차원은 16x16일 수 있다. Group 2 (LFNST_8x8)은 18개의 LFNST 세트로 구성되고 각 LFNST 세트는 3개의 커널들로 구성되며 해당 커널 행렬의 차원은 16x48일 수 있다. Group 3 (LFNST_16x16)은 18개의 LFNST 세트로 구성되고 각 LFNST 세트는 3개의 커널들로 구성되며 해당 커널 행렬의 차원은 32x96일 수 있다.
2. 상기 1번 구성에서 모든 LFNST 세트는 3개의 커널 대신 2개의 커널로 구성될 수 있다.
3. 상기 1번 구성에서 모든 LFNST 세트 리스트는 18개가 아닌 다른 개수의 세트으로 구성될수 있다. 예를 들어, LFNST 세트 리스트는 16개, 15개, 10개, 6개, 4개의 변환 세트로 구성될 수 있다.
4. 상기 1번 구성에서 LFNST_8x8을 구성하는 커널 행렬들의 차원은 32x48 내지 48x48로 설정될 수 있다.
5. 상기 1번 구성에서 LFNST_16x16을 구성하는 커널 행렬들의 차원은 16x96, 48x96, 64x96, 80x96, 96x96 중 하나로 설정될 수 있다. 여기서 96은 순방향 LFNST 관점에서 ROI를 구성하는 입력 샘플(입력 변환 계수)들의 수를 나타내며, ROI는 도 8의 (b)와 같이 구성될 수 있다. 만약 LFNST_16x16에 대응되는 ROI를 도 8의 (b)가 아니라 도 8의 (a)와 같이 구성한다면, LFNST_16x16을 구성하는 커널 행렬들의 차원은 16x48, 32x48, 48x48 중 하나로 설정될 수 있다.
6. 상기 1번을 기본으로 하고 상기 2번, 3번, 4번, 5번이 자유롭게 조합될 수 있다. 예를 들어, 3번을 적용해서 LFNST 세트의 수는 15로 설정되고, 4번을 적용하여 LFNST_8x8을 구성하는 커널 행렬들의 차원은 32x48로 설정될 수 있다.
실시예 4: ROI에 복수의 LFNST를 적용하는 방법
VVC 표준에서는 좌상단 ROI에 대해 순방향 LFNST가 한 번 적용된다. 따라서, VVC 표준에서 순방향 LFNST에 대한 커널 행렬 차원이 RxN이라고 했을 때, 해당 ROI 영역에 속한 샘플들의 수는 N개가 된다.
만약 ROI에 속한 샘플들의 수가 해당 커널 행렬에 곱해지는 입력 벡터의 차원보다 크다면, 일 예에 따라, 해당 ROI에 대해 순방향 LFNST를 여러 번 적용하도록 구성할 수 있다.
예를 들어, 4xN/Nx4 (N ≥ 8) 변환 블록에 대해 ROI가 좌상단 4x4 블록이 아닌 4x8 또는 8x4라고 한다면(4xN에 대해서는 4x8이고 Nx4에 대해서는 8x4), 해당 ROI에 대해 두 개의 4x4 서브 블록들로 나눈 후 각각 LFNST_4x4에 대한 커널을 적용할 수 있다.
이렇게 LFNST_4x4에 대한 커널을 두 번 적용하여 생성된 출력 변환 계수는 (두 개의 출력 변환 계수 벡터로 구성) 두 변환 계수 벡터가 순서대로 연결(concatenate)되어 하나의 벡터로 생성된 후 스캔 순서에 따라 변환 블록의 DC 위치부터 배치될 수 있다. 또는, 출력 변환 계수는 각 4x4 서브 블록 위치에 해당하는 CG의 DC 위치부터 각각 배치될 수 있다. 만약, 출력 변환 계수 벡터의 길이가 16이라면, 상기 두 방식은 동일한 결과를 가져올 수 있다.
또는 다른 예에 따라, 4xN/Nx4 (N ≥ 8) 변환 블록을 모두 4x4 서브 블록들로 나눈 후 모든 서브 블록들에 LFNST_4x4에 대한 커널을 적용할 수 있다. 이 경우, 상기 예와 동일한 방식으로 출력 변환 계수들은 DC 위치부터 배치되거나 각 CG에 나눠서 배치될 수 있다.
또 다른 실시예로서, 특정 LFNST 세트 리스트 및 특정 LFNST 세트에 대해서는 ROI를 분할하여 LFNST를 분할된 ROI 영역마다 적용하고, 나머지 LFNST 세트 리스트 및 다른 LFNST 세트에 대해서는 ROI를 분할하지 않고 LFNST를 ROI에 한 번만 적용할 수 있다. 예를 들어, LFNST_4x4에 대해서는 2개 이상의 인접한 4x4 블록들에 LFNST가 적용되고 LFNST_8x8에 대해서는 좌상단 ROI에 대해서만 LFNST가 적용될 수 있다.
또 다른 예시로서, 가로와 세로가 모두 16보다 크거나 같은 변환 블록에 대해 ROI를 좌상단 16x16 영역으로 두고 해당 ROI를 4개의 8x8 블록들로 나눌 수 있다. 각 8x8 블록에 대해, 8x8 블록을 구성하는 좌상단, 우상단, 좌하단 4x4 서브 블록들 내의 변환 계수들로 순방향 LFNST의 입력 벡터를 구성한 후 각각 LFNST_8x8에 대한 커널을 (e.g. 16x48/32x48 행렬) 적용할 수 있다. 각 8x8 블록에 대해 순방향 LFNST를 적용해 생성된 출력 변환 계수 벡터는 정해진 순서에 따라 연결(concatenate)되어 스캔 순서에 따라 배치되거나 또는 각 8x8 블록마다 내부의 좌상단 위치부터 스캔 순서에 따라 배치될 수 있다.
또한, 상술된 바와 같이, CG 단위로 ROI가 설정될 수 있고, ROI에 속한 샘플들의 수가 순방향 LFNST 커널을 적용하는 입력 벡터의 차원보다 클 수 있다. 이 경우, 일 예에 따라 해당 ROI가 분할되고 분할된 영역마다 특정 LFNST가 적용될 수 있다. 즉, 분할된 영역 마다 특정 변환 커널이 적용될 수 있다.
예를 들어, 도 8의 (b)에서 첫 번째 스캔 라인과 두 번째 스캔 라인으로 구성된 3개의 4x4 서브 블록들에 대해서는 16x48 내지 32x48의 차원을 갖는 하나의 커널 행렬(어떤 LFNST 세트에 속한 커널 행렬이 될 수 있다.)이 적용될 수 있고, 세 번째 스캔 라인으로 구성된 3개의 4x4 서브 블록들에 대해서는 다른 커널 행렬(이 경우도 16x48 내지 32x48의 차원을 가질 수 있다.)이 적용될 수 있다.
물론 두 분할된 영역에 대해 같은 커널 행렬이 적용될 수도 있고, 두 영역에 대해서는 다른 LFNST 세트가 할당되어 전혀 다른 커널 행렬이 적용될 수도 있다. 두 영역을 통해 생성된 변환 계수는 앞서 기술된 방식과 동일 또는 유사하게 사슬처럼 연결되어(concatenate) ROI의 DC 위치부터 배치되거나, 분할된 영역에서 스캔 순서상 가장 먼저인 위치부터 각각 배치할 수도 있다.
실시예 5: LFNST와 1차 변환의 조합
VVC 표준에서는 1차 변환으로 수평 방향과 수직 방향 모두 DCT-2가 적용되는 경우에만 LFNST가 적용될 수 있다. 이하 수평 방향과 수직 방향에 대해 각각 A, B 변환이 적용되는 경우 (A, B)와 같이 표기한다. 예를 들어, 수평 방향과 수직 방향에 모두 DCT-2가 적용되는 경우는 (DCT-2, DCT-2)로 표기할 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따라, 상기 (DCT-2, DCT-2) 경우 이외에 다른 1차 변환이 적용되는 경우에도 변환 블록에 LFNST가 적용될 수 있다. 즉, (DCT-2, DCT-2) 경우 이외에 다른 1차 변환이 적용되는 경우에도 LFNST가 적용되도록 영상 정보가 구성될 수 있다.
현재 VVC 표준에서는 (DCT-2, DCT-2) 이외에도 DST-7과 DCT-8의 조합인 (DST-7, DST-7), (DCT-8, DST-7), (DST-7, DCT-8), (DCT-8, DCT-8)이 1차 변환으로 적용될 수 있다. 일 예에 따라, 모든 DST-7와 DCT-8 조합에 따른 1차 변환이 적용된 변환 블록에도 LFNST가 적용될 수 있다.
다른 실시예로, 모든 DST-7과 DCT-8 조합이 아닌 일부 조합에 대해서만 LFNST가 적용되도록 영상 정보가 구성될 수 있다. 예를 들어 DST-7과 DCT-8의 조합 중에 가장 빈도수가 높은 (DST-7, DST-7)에 대해서만 LFNST가 적용될 수 있다.
또 다른 실시예로, 인트라 예측 모드에 따라 LFNST가 적용되는 1차 변환들의 구성을 다르게 설정할 수 있다. 예를 들어 플래너 모드와 DC 모드에 대해서는 (DCT-2, DCT-2) 이외에 (DST-7, DST-7)에만 LFNST가 적용될 수 있도록 허용하고, 수평 방향 모드에 대해서는 (DCT-2, DCT-2) 이외에 (DST-7, DCT-7)과 (DST-7, DCT-8)만 LFNST가 적용될 수 있도록 허용할 수 있다.
VVC 표준에서는 명시적(explicit) MTS 이외에 묵시적(implicit) MTS가 적용될 수 있다. 묵시적 MTS가 적용되는 경우 가로와 세로의 길이가 4 이상이고 16 이하인 경우에 대해 DST-7이 적용될 수 있으므로, 가능한 1차 변환의 조합에서 DCT-8은 존재하지 않고 DCT-2와 DST-7의 조합만이 가능하다. 일 예에 따라, 묵시적 MTS에서 가능한 (DCT-2, DCT-2), (DST-7, DCT-2), (DCT-2, DST-7), (DST-7, DST-7) 중에, (DCT-2, DCT-2)와 (DST-7, DST-7)에 대해서만 LFNST가 적용되도록 허용할 수 있다. 또는 상기 모든 네 가지 조합에 대해 LFNST가 적용될 수 있도록 영상 정보가 구성될 수 있다.
VVC 표준에서는 LFNST 인덱스에 대한 시그널링을 먼저 수행한 후 MTS 인덱스를 시그널링하므로 묵시적으로 1차 변환이 결정되는 경우를 제외하고 LFNST 인덱스를 시그널링할 때 어떠한 1차 변환이 적용되는지를 알 수 없다.
VVC 표준의 시그널링 순서를 따르면 LFNST 인덱스는 MTS와 무관하게 시그널링되고, LFNST 인덱스 시그널링 후 MTS 인덱스가 시그널링된다. LFNST가 특정한 1차 변환들에 대해서만 적용되고 변환 인덱스에 대한 VVC 표준의 시그널링 순서를 따른다면, LFNST의 적용 여부에 따라 허용 가능한 1차 변환 후보들이 MTS 인덱스에 의해 지정될 수 있다. 즉, 1차 변환 후보들이 LFNST 적용 여부에 따라 구성될 수 있다.
예를 들어, LFNST가 (DCT-2, DCT-2)와 (DST-7, DST-7)에 대해서만 적용되는 경우, MTS 인덱스는 하나의 빈(bin)으로 구성될 수 있고, 그 값이 0이면 (DCT-2, DCT-2)을 가리키고, 그 값이 1이면 (DST-7, DST-7)을 특정할 수 있다.
만약, MTS 인덱스를 먼저 시그널링하도록 영상 정보가 구성된다면, 어떤 1차 변환이 적용되는지를 LFNST 인덱스 시그널링 전에 알 수 있다. 이런 경우, LFNST 인덱스 시그널링 여부를 1차 변환과 코딩 컨텍스트(coding context, e.g. 인트라 예측 모드) 등을 통해 결정하고, LFNST 인덱스의 시그널링이 필요한 경우에만 LFNST 인덱스가 시그널링되도록 영상 정보가 구성될 수 있다.
일 예에 따라, VVC 표준에서 지원하는 1차 변환 이외에 다른 1차 변환들도 LFNST와 조합될 수 있다. LFNST와 조합이 가능한 다른 1차 변환들은 다음과 같다.
1. VVC 표준에서 지원하는 DCT-2, DST-7, DCT-8 이외에 다른 사인(sine) 변환 또는 코사인(cosine) 변환이 가능하다. 참고로 사인 변환과 코사인 변환은 각각 8가지 종류가 있다(i.e. DST-1 ~ DST-8, DCT-1 ~ DCT-8).
2. 사인 변환과 코사인 변환이 아니라 임의의 변환이 가능하다. 예를 들어, 트레이닝(training)을 통해 얻은 Karhunen Loeve Transform(KLT)가 가능한데, KLT는 비분리 변환 형태로 적용될 수도 있고 분리 변환 형태로 적용될 수도 있다.
MxN 변환 블록에 대해 KLT가 비분리 변환 형태로 적용되면 해당 KLT는 정방 행렬의 경우 MN x MN 형태를 가지게 된다. 순방향의 KLT의 경우, MN개 보다 적은 수의 변환 기저 벡터(transform basis vector)만을 적용하여 MN개 보다 적은 수의 출력 변환 계수를 얻고자 한다면, R x MN (R ≤ MN) 차원 형태를 가진 행렬이 변환에 사용될 수 있다.
또한, 비분리 변환 형태의 KLT가 MxN 블록에 적용된다면, N개의 행에 대해 각각 다른 MxM 변환이 적용될 수도 있고 M개의 열에 대해 각각 다른 NxN 변환이 적용될 수도 있다.
KLT가 분리 변환 형태로 적용된다면, 수평 방향과 수직 방향에 별도의 변환을 적용할 수 있다. 예를 들어, MxN 변환 블록에 분리 변환 형태의 KLT를 적용한다면 수평 방향으로는 MxM 변환을 적용하고(여기서도 유사하게 M개보다 적은 수의 출력 변환 계수를 얻기 위해 R x M (R ≤ M) 변환을 적용할 수 있다.), 수직 방향으로는 NxN 변환을 적용할 수 있다(여기서도 유사하게 N개보다 적은 수의 출력 변환 계수를 얻기 위해 S x N (S ≤ M) 변환을 적용할 수 있다).
보다 구체적으로 순방향 KLT를 기준으로 했을 때, 수평 방향으로 MxM 변환을 N개의 행에 대해 적용한 다음 수직 방향으로 NxN 변환을 M개의 열에 대해 적용하면, MxN 출력 변환 계수 블록이 도출될 수 있다.
반대로 수직 방향부터 변환을 적용한 후 수평 방향으로 변환을 적용하는 것도 가능하다. 또한, 계산량 및 메모리 요구량과 같은 복잡도를 줄이기 위해 상술한 바와 같이 보다 적은 수의 출력 변환 계수가 도출될 수 있다. 이를 위하여 MxM 변환과 NxN 변환 대신 각각 RxM 변환과 SxN 변환을 적용하면, 결과적으로 RxS 출력 변환 계수 블록이 도출될 수 있다.
비분리 변환 형태의 KLT의 경우, 블록 모양(MxN)마다 다른 KLT가 적용될 수 있으며, 분리 변환 형태의 KLT의 경우는 변환 계수의 길이마다 다른 KLT가 적용될 수 있다. 즉, 길이 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128 등에 따라 다른 KLT가 적용될 수 있다.
인트라 예측 코딩 블록의 경우 인트라 예측 모드 또는 적용되는 코딩 툴에 따라 다른 통계적 특징을 가진 레지듀얼 데이터가 생성될 수 있다. 따라서, 인트라 예측 모드 또는 코딩 툴(e.g. MIP, ISP, MRL)에 따라 다른 KLT를 적용할 수 있다. 즉, 인트라 예측 모드 또는 코딩 툴에 대한 통계적 특성에 따라 상관성을 가장 잘 제거할 수 있는(decorrelate) 최적의 KLT를 변환에 활용할 수 있다. 인트라 예측 모드마다 다른 KLT를 적용하는 경우 메모리 요구량을 많이 차지할 수 있으므로, 인트라 예측 모드 그룹별로 (e.g. 0번과 1번, 2번부터 10번) 다른 KLT를 적용할 수 있고, 이를 통해 필요한 KLT의 수를 줄일 수도 있다.
3. VVC 표준에서는 길이 64까지(변환 블록 한변의 길이가 64 이하인 경우) 1차 변환이 적용 가능하며, DCT-2가 아닌 DST-7과 DCT-8에 대해서는 길이 32까지(변환 블록 한변의 길이가 32 이하인 경우) 1차 변환이 적용 가능하다. VVC 표준 이외의 향후 표준에서는 더욱 크고 다양한 길이의 1차 변환이 적용될 수 있다. 예를 들어, DCT-2가 길이 64보다 큰 128과 256까지 적용될 수 있고, DST-7과 DCT-8이 길이 32까지가 아닌 길이 64 이상에 대해서도 (e.g. 64, 128, 256) 적용될 수 있다.
4. LFNST와 조합될 수 있는 1차 변환으로서, 수직 방향 또는 수평 방향에 변환 스킵이 적용되는 경우도 가능하다. 보다 구체적으로, 변환 스킵을 TS로 표기하고 변환 스킵이 아닌 변환(e.g. 사인 변환, 코사인 변환, KLT)을 Non-TS로 표기할 때, (Non-TS, TS) 또는 (TS, Non-TS)가 LFNST와 조합될 수 있다. LFNST와 조합할 수 있는 또 다른 1차 변환의 예로서 (TS, TS)도 가능하며, 해당 경우는 1차 변환을 생략하고 LFNST를 직접 적용하는 경우로 간주될 수 있다.
또한, 일 예에 따라, LFNST 세트 리스트, LFNST 세트, LFNST 커널 별로 1차 변환(primary transform)과의 조합을 다르게 구성할 수 있다.
예를 들어, 특정 크기의 변환 블록 또는 특정 크기 이상의 변환 블록(e.g. 가로와 세로가 모두 16보다 크거나 같은 변환 블록)에 대해서는 특정 1차 변환들에 대해서만 (e.g. (DCT-2, DCT-2)에 대해서만) LFNST가 적용될 수 있도록 영상 정보가 구성될 수 있다. 다른 예에 따라, 특정 블록 모양을 가진 변환 블록에 대해서는 (e.g. 가로 길이가 8 미만이거나 세로 길이가 8 미만인 변환 블록) DCT-2 이외의 다른 1차 변환(e.g. DST-7과 DCT-8의 조합)에 대해서도 LFNST가 적용될 수 있도록 영상 정보가 구성될 수 있다.
상기 예를 일반화하면, 변환 블록의 모양(MxN)마다 LFNST와 조합 가능한 1차 변환들의 리스트가 각각 다르게 구성될 수 있다.
예를 들어 4x4 변환 블록에 대한 조합 가능한 1차 변환 리스트는 (DCT-2, DCT-2)와 (DST-7, DST-7)일 수 있고, 8x16 변환 블록에 대한 조합 가능한 1차 변환 리스트는 (DCT-2, DCT-2)와 분리 변환 형태의 KLT가 될 수 있다.
LFNST 인덱스가 MTS 인덱스 보다 먼저 시그널링된다면 LFNST 인덱스를 통해 LFNST 적용 여부가 먼저 파악되고, 그 후 현재의 변환 블록 크기를 함께 고려하여 MTS 인덱스의 시그널링 여부가 결정될 수 있다. 여기서 MTS 인덱스가 시그널링되지 않으면 (DCT-2, DCT-2)가 디폴트로 적용된다고 간주될 수 있다.
한편, MTS 인덱스가 LFNST 인덱스 보다 먼저 시그널링되는 경우에는 MTS 인덱스를 통해 어떤 1차 변환이 적용되는지 여부가 파악되고 물론 MTS 인덱스와 무관하게 적용되는 1차 변환이 묵시적으로 결정되는 경우도 있다.), 그 후 현재의 변환 블록 크기를 함께 고려하여 LFNST 인덱스의 시그널링 여부가 결정될 수 있다 여기서 LFNST 인덱스가 시그널링되지 않으면 LFNST가 적용되지 않는 것으로 간주될 수 있다.
또는, 다른 예에 따라, 1차 변환에 따라 다른 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트, LFNST 커널이 적용될 수 있다.
예를 들어, (DST-7, DST-7)에 대해 LFNST가 적용 가능하다고 한다면, (DST-7, DCT-7)에 특화된 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트, LFNST 커널을 별도로 트레이닝하여 기존 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트, LFNST 커널이 아닌 트레이닝을 통해 도출된 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트, LFNST 커널을 적용할 수 있다.
한편, 앞선 예와 같이 블록 모양에 따라 LFNST 세트 리스트는 LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16으로 그룹핑 될 수 있다. 이와 유사하게 (DST-7, DST-7)과 조합될 수 있는 별도의 LFNST 세트 리스트도 그룹핑될 수 있고, 해당 LFNST 세트 리스트는 LFNST_DST7_4x4, LFNST_DST7_8x8, LFNST_DST7_16x16과 같이 명명할 수 있다. 이 때, LFNST_DST7_4x4, LFNST_DST7_8x8, LFNST_DST7_16x16은 LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16과 비교했을 때 LFNST 세트의 수, 세트 당 LFNST 커널 수, 커널의 차원 등이 각각 다르게 구성될 수 있다. 보다 일반화하여 1차 변환 또는 1차 변환 그룹마다 다른 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트, LFNST 커널이 적용된다면, 해당 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트, LFNST 커널의 구성은 각각 다를 수 있다.
실시예 6: 분리 가능한 LFNST 적용
일 예에 따라, 1차 변환과 같이 LFNST를 분리 변환 형태로 적용할 수 있다. 즉, ROI에 대해 수평 방향과 수직 방향에 각각 LFNST를 적용할 수 있다.
예를 들어 ROI가 변환 블록의 좌상단 P x Q 블록이라고 했을 때, 순방향 LFNST 기준으로 먼저 수평 방향으로 PxP 변환 행렬을 Q개의 행에 적용한 다음 수직 방향으로 QxQ 변환 행렬을 P개의 열에 적용할 수 있다. LFNST의 형태와 적용 방식이 다를 뿐(즉, 수평 방향 변환과 수직 방향 변환으로 구성), LFNST 세트 리스트, LFNST 세트, 세트 당 LFNST 커널 수 등의 구성은 상술한 비분리 변환 형태의 LFNST와 동일한 방식으로 구성될 수 있다. 또한, 블록 크기(MxN)마다 다른 ROI가 설정될 수도 있다.
또한 비분리 변환 형태의 LFNST를 적용할 때 라인(line, 변환 계수의 행 또는 열) 마다 동일한 LFNST 커널이 적용될 수도 있고 각각 다른 LFNST 커널이 적용될 수도 있다. 보다 일반화하면 라인마다 각각 다른 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트, LFNST 커널이 적용될 수 있다. 물론, 인트라 예측 모드 (또는 모드 그룹) 내지 코딩 툴 별로 다른 LFNST 세트가 적용될 수도 있다.
일 예에 따라, 분리 변환 형태의 LFNST는 라인의 길이에 따라 (i.e. 4, 8, 16, 32, 64, 128 등) 분류될 수 있다. 비분리 변환 형태의 LFNST는 상술하였듯이 블록 모양에 따라 그룹핑을 할 수 있었는데 (e.g. LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16), 분리 변환 형태의 LFNST는 라인의 길이에 따라 그룹핑을 할 수 있다.
또한 비분리 변환 형태의 LFNST는 이차원 영역 형태로 ROI가 설정되였으나, 분리 변환 형태의 LFNST는 한 라인의 부분 집합(e.g. 왼쪽 내지 위쪽부터 길이 N만큼의 세그먼트(segment))이 ROI로 설정될 수 있다. 예를 들어, 길이 4에 대해서는 길이 4의 상측 세그먼트 또는 좌측 세그먼트가 ROI로 설정될 수 있고, 길이 8, 16에 대해서는 길이 8의 상측 세그먼트 또는 좌측 세그먼트가 ROI로 설정될 수 있고, 길이 32 이상에 대해서는 길이 16의 상측 세그먼트 또는 좌측 세그먼트가 ROI로 설정될 수 있다.
LFNST 세트 리스트를 나누는 방식도 라인 길이를 기준으로 분류할 수 있다. 예를 들어, 라인 길이마다 LFNST 세트 리스트가 설정될 수도 있고 (LFNST_4, LFNST_8, LFNST_16 등), 라인 길이를 기준으로 그룹핑하여 LFNST 세트 리스트가 설정될 수도 있다. 상기 예에 대해서는 ROI가 길이 4, 길이 8, 길이 16, 길이 32 이상으로 설정된 각 경우를 각각 그룹로 설정하고, 해당 그룹마다 LFNST 세트 리스트가 설정될 수 있다(LFNST_4, LFNST_8, LFNST_32로 명명 가능). 각 LFNST 세트 리스트마다 LFNST 세트나 LFNST 커널에 대한 구성 등이 개별적으로 설정될 수 있다.
분리 가능 LFNST에 대한 또 다른 실시예로서, 수평 방향 또는 수직 방향 중 어느 하나의 방향에 대해서만 LFNST가 적용될 수 있다. 수평 방향과 수직 방향 중 하나의 방향에 대하여 1차 변환(변환 스킵(transform skip)이 아닌 변환, 예를 들어. sine 변환, 코사인 변환, KLT)이 적용된 경우, 해당 방향에 대해서만 LFNST가 적용될 수 있다
실시예 7: 인터 예측에 LFNST를 적용하는 방법
일 예에 따라, 인트라 예측 모드뿐만 아니라 인터 예측에 의해 생성된 레지듀얼 데이터에 대해서도 1차 변환 적용 이후 LFNST가 적용될 수 있다.
인터 예측 모드가 적용되는 경우, 적용되는 인터 예측 모드에 관계 없이 동일한 LFNST 세트 리스트 내지 LFNST 세트가 적용될 수도 있고, 적용되는 인터 예측 코딩 툴 별로 (e.g. VVC의 CIIP, GPM 등) 다른 LFNST 세트 리스트, 다른 LFNST 세트, 다른 LFNST 커널이 적용되는 것도 가능하다.
하나의 LFNST 세트 리스트가 여러 개의 LFNST 세트로 구성되어 있으므로, 인터 예측 모드일 때 특정 기준에 따라 여러 LFNST 세트 중 어떤 세트를 선택할지를 결정할 수 있다. 상기 특정 기준으로 현재 적용되는 인터 예측 코딩 툴의 코딩 모드 정보 (e.g. GPM에서의 파티션 정보) 등이 될 수 있다.
또한, 일 예에 따라, 인터 예측 모드가 적용되는 대부분의 경우 움직임 벡터가 존재하므로 움직임 벡터 정보를 LFNST 세트 선택 내지 LFNST 커널 선택에 활용할 수 있다. 예를 들어 움직임 벡터의 x 성분과 y 성분의 부호에 따라 LFNST 세트 내지 LFNST 커널을 선택할 수 있다. 보다 구체적으로, x 성분과 y 성분의 부호가 모두 +이면 첫 번째 "LFNST 세트 및 LFNST 커널"이 선택되고, x성분이 +이고 y 성분의 부호가 -이면 두 번째 "LFNST 세트 및 LFNST 커널"이 선택될 수 있다.
만약 LFNST 세트가 여러 개의 LFNST 커널들로 구성된 경우, LFNST 세트는 상기 특정 기준을 적용하여 선택될 수 있다. 그리고, 인트라 예측 모드에 적용된 것과 같이 LFNST 인덱스를 시그널링함으로써, 선택된 LFNST 세트를 구성하는 LFNST 커널들 중 어떤 LFNST 커널을 적용할지를 지정할 수 있다.
일 예에 따라, 인터 예측 모드의 경우에는 인트라 예측 모드와 다른 ROI가 설정될 수 있다. 인터 예측 모드의 경우 1차 변환을 적용했을 때 0이 아닌 변환 계수가 일반적으로 인트라 예측 모드보다 적게 발생한다. 인터 예측 모드에 대해서는 ROI를 인트라 예측 모드에서보다 작게 잡을 수 있다. 예를 들어, 블록 모양 및 크기와 무관하게 ROI를 항상 좌상단 4x4 영역으로 설정할 수 있다.
일 예에 따라, 인터 예측 모드에 적용되는 LFNST도 인트라 예측 모드에서와 같이 블록 모양 및 크기를 기준으로 그룹핑되고, 그룹마다 LFNST 세트 리스트를 다르게 구성할 수 있다. 예를 들어, 인트라 예측 모드와 유사한 방식으로 LFNST를 그룹핑하여 LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16을 LFNST 세트 리스트로 설정하고, LFNST 세트 리스트마다 LFNST 세트, 세트 당 LFNST 커널 수, LFNST 커널의 행렬 차원 등을 다르게 설정할 수 있다.
일 예에 따라, 순방향 LFNST를 기준으로 했을 때 인터 예측 모드인 경우 LFNST 출력 변환 계수의 개수를 인트라 예측 모드보다 작게 설정할 수 있다. 예를 들어, 인터 예측 모드에 대한 LFNST_4x4의 경우 순방향 LFNST 기준으로 16x16 변환 행렬 대신 8x16 변환 행렬을 적용하여 출력 변환 계수의 개수를 줄일 수 있다. LFNST 세트 리스트(LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16)에 따라 LFNST 출력 변환 계수의 수를 다르게 설정할 수 있으며, 출력 변환 계수의 수와 ROI에 따라 해당 LFNST 커널 행렬의 차원이 결정될 수 있다.
또한, 일 예에 따라 인터 예측 모드에 적용되는 LFNST의 경우, VVC 표준의 LFNST과 같이, ROI 외부에 존재하는 변환 계수들은(해당 변환 계수는 LFNST가 적용되지 않은 1차 변환만을 통해 구해진 변환 계수이다.) 모두 제로 아웃될 수도 있고, 제로 아웃이 적용되지 않을 수 있다.
VVC 표준에서는 인터 예측 모드가 적용될 때 코딩 블록의 분할된 서브 블록에 변환을 적용하는 SBT(subblock transform)가 적용될 수 있다. SBT가 적용되는 경우, 전체 레지듀얼 블록의 일부(i.e. 절반 또는 1/4)에 대해서만 레지듀얼 데이터를 남기고 나머지는 제로 아웃(zero-out)되었다고 간주된다. 따라서, 레지듀얼 데이터가 남겨진 파티션 블록에 대해서만 1차 변환이 적용될 수 있으므로, LFNST도 해당 파티션 블록에 대해서만 적용될 수 있다.
실시예 8: 블록 크기 및 변환 계수 패턴에 따라 LFNST 적용 조건을 변경하는 방법
VVC 표준에서는 하나의 코딩 블록을 구성하는 변환 블록들에 대해 하나의 변환 블록에서라도 DC 위치가 아닌 위치에 0이 아닌 변환 계수가 존재하는 경우에만 LFNST가 적용될 수 있도록 제한하고 있다(단, 예외 경우로 ISP 모드가 적용되는 경우에는 상기 제한 조건이 적용되지 않는다). 즉, 적어도 하나의 변환 블록에 DC 위치가 아닌 위치에 0이 아닌 변환 계수가 존재하는 경우에만 LFNST가 적용될 수 있다.
일 예에 따라, 상기 조건은 LFNST 세트 리스트에 따라 다르게 적용될 수도 있고 변형된 형태로 적용될 수도 있다. 연관된 실시예들을 나열해 보면 다음과 같다.
1. 4xN/Nx4 (N ≥ 4) 변환 블록에 대해서는 VVC 표준과 동일하게 DC 위치 이외의 위치에 0이 아닌 변환 계수가 존재하는 경우에만 LFNST가 적용되도록 구성할 수 있다. 그밖의 변환 블록(i.e. 가로와 세로 길이가 모두 8보다 같거나 큰 변환 블록)에 대해서는 DC 위치부터 시작하여 N번째까지의 (N ≥ 2) 위치 이외의 위치에 0이 아닌 변환 계수가 존재하는 경우에만 LFNST가 적용되도록 구성할 수 있다.
보다 일반화 하여 어떤 특정 영역이 아닌 영역, 또는 특정 영역에 0이 아닌 변환 계수가 존재하는지 여부에 따라 LFNST가 적용되도록 제한할 수 있다. 예를 들어, 특정 영역은 좌상단 P x Q 영역이거나(e.g. P = Q = 2) 또는 좌상단 P x Q 영역이 아닌 영역이 될 수 있다. 또는 특정 영역은 상기 예시에서와 같이 스캔 순서 기준으로 DC 위치부터 N번째 위치까지의 영역이거나 N번째 위치 이후의 영역일 수 있다.
2. LFNST 세트 리스트에 따라 1번에서 설명한 특정 영역은 달라질 수 있으며, 1번에서 제시한 예는 이러한 구성에 대한 하나의 실시예로 볼 수 있다.
LFNST 세트 리스트들이 LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16로 구성되는 경우, LFNST_4x4에 대해서는 1번에서 제시한 특정 영역이 좌상단 1x1 영역 또는 DC 위치부터의 1번째 위치까지의 영역이 될 수 있고, LFNST_8x8에 대해서는 특정 영역이 좌상단 2x2 영역 또는 DC 위치부터의 2번째 위치까지의 영역이 될 수 있다. LFNST_16x16에 대해서는 특정 영역이 2x2 영역 또는 DC 위치부터의 3번째 위치까지의 영역이 될 수 있다.
3. 1번에서 제시한 특정 영역은 임의의 모양을 가진 영역이거나 특정 위치들의 집합으로 구성된 영역이 될 수 있다. 예를 들어, 스캔 순서를 기준으로 했을 때 해당 집합은 첫 번째, 세 번째, 다섯 번째 스캔 순서 위치들로 구성될 수 있다.
또는 일 예에 따라, 변수 x에 따라 도출되는 함수 값(y=f(x))에 따라 LFNST 커널을 선택할 수 있다. 특정 위치들에 존재하는 (e.g. 스캐 순서에 따라 8번째까지 존재하는) 변환 계수들에 대해 0이 아닌 값이 존재하는지 여부를 나타내는 벡터 또는 변환 계수들의 벡터(또는 절대값 벡터)를 변수 x로 설정할 수 있다. 이러한 x를 입력으로 하여 임의의 함수 y=f(x)를 통과시킨 후, y값에 따라 LFNST를 적용할지 여부 또는 어떤 LFNST 커널이 선택되는지 등이 결정될 수 있다.
여기서 f(x)로는 벡터 x를 구성하는 성분(element)들에 대한 선형 조합이 될 수 있다. 예를 들어, f(x) = wTx에서 벡터 w는 선형 조합에 대한 가중치(weight)의 벡터 또는 어파인(affine) 함수(i.e. 선형 조합에 바이어스(bias)가 더해진 형태)일 수 있다.
y값에 따라 LFNST 적용 여부 등을 결정할 수 있다. 예를 들어, y값이 어떤 임계값보다 작은 경우 LFNST가 적용되지 않고(적용되고), 해당 임계값 값보다 큰 경우 LFNST가 적용되도록(적용되지 않도록) 설정될 수 있다. 또한, 임계값과 비교하여 작고 큰지에 따라 후보 LFNST 커널 중 하나가 선택되도록 설정될 수도 있다.
실시예 9: 컬러 성분(Color component)에 따른 LFNST 적용 방법
VVC 표준에서는 코딩 유닛의 트리 타입이 싱글 트리(single tree)일 때는 루마 성분에 대해서만 LFNST가 적용되며, 분리 트리(separate tree), 즉 듀얼 트리(dual tree)인 경우는 루마 성분에 대한 분리 트리(듀얼 트리 루마)일 때는 루마 성분에 LFNST가 적용되고 크로마 성분에 대한 분리 트리(듀얼 트리 크로마)일 경우는 크로마 성분에 LFNST가 적용된다.
VVC 표준에서와 달리 일 실시예에 따르면 LFNST를 루마 성분에만 적용할 수 있다. 루마 성분에만 LFNST를 적용하면, 싱글 트리에서는 VVC 표준과 같이 루마 성분에 대해서만 LFNST를 적용하고 크로마 성분에는 LFNST를 적용하지 않으므로 LFNST 인덱스는 루마 성분에 적용된 LFNST 커널만을 지시하게 된다. 루마 성분에만 LFNST가 적용되는 경우, 크로마 성분에 대한 분리 트리일 때는 LFNST가 적용되지 않으므로 LFNST 인덱스도 시그널링되지 않는다 (LFNST 인덱스가 시그널링되지 않는 경우 디폴트로 LFNST가 적용되지 않는다고 가정될 수 있다).
또는 다른 실시예에 따라, VVC 표준에서와 달리 싱글 트리일 때 루마 성분과 크로마 성분 모두에 LFNST가 적용될 수 있다. 이런 경우, 두 가지 방법으로 구현 가능하다. 즉, 1) 하나의 LFNST 인덱스를 시그널링함으로써 루마 성분과 크로마 성분 모두에 대해 해당 LFNST 커널을 선택할 수 있도록 영상 정보를 구성하는 것과 2) 루마 성분과 크로마 성분에 대해 개별적인 LFNST 인덱스가 시그널링되도록 영상 정보를 구성하여 각 성분에 가장 적합한 LFNST 커널이 선택되도록 할 수 있다.
싱글 트리일 때 루마 성분과 크로마 성분에 대해 개별적으로 LFNST 인덱스가 시그널링되도록 영상 정보가 구성되는 경우, 루마 성분과 크로마 성분에 대한 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트, LFNST 커널을 다르게 구성할 수 있다.
싱글 트리일 때 루마 성분과 크로마 성분에 대한 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트, LFNST 커널이 각각 다르게 설정되어 있고 하나의 LFNST 인덱스를 시그널링하여 루마 성분과 크로마 성분에 대한 LFNST 커널을 선택하는 경우, 시그널링되는 하나의 LFNST 인덱스에 의해 지정되는 루마 성분과 크로마 성분에 대한 LFNST 커널은 각각 다른 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트에서 선택되기 때문에 다를 수 있다.
한편, VVC 표준에서는 루마 성분과 크로마 성분에 대해 동일한 LFNST 세트 리스트를 적용하고 있다.
일 실시예에 따르면, VVC 표준에서와 달리 루마 성분과 크로마 성분에 대해 다른 LFNST 세트 리스트, 다른 LFNST 세트, 다른 LFNST 커널이 적용될 수 있다. 또는 일 실시예에 따라, 모든 컬러 성분에 대해서도 다른 LFNST 세트 리스트, 다른 LFNST 세트, 다른 LFNST 커널을 적용할 수도 있다. 예컨대 Y, Cb, Cr에 각각 다른 LFNST 세트 리스트가 적용될 수 있다. 또한, 다른 컬러 포맷이 적용되는 경우 (e.g. YUV 4:2:2, YUV 4:4:4, RGB 4:4:4) 해당되는 컬러 포맷들에 대해 각각 다른 LFNST 세트 리스트, 다른 LFNST 세트, 다른 LFNST 커널이 적용될수 있다. 보다 구체적인 예시로서 RGB 4:4:4 포맷인 경우 R 성분, G 성분, B 성분에 대해 각각 다른 LFNST 세트 리스트, 다른 LFNST 세트, 다른 LFNST 커널이 적용될 수 있다. 물론, 세 성분에 대해 동일한 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트, LFNST 커널을 적용하도록 구성할 수도 있다.
이하의 도면은 본 명세서의 구체적인 일례를 설명하기 위해 작성되었다. 도면에 기재된 구체적인 장치의 명칭이나 구체적인 신호/메시지/필드의 명칭은 예시적으로 제시된 것이므로, 본 명세서의 기술적 특징이 이하의 도면에 사용된 구체적인 명칭에 제한되지 않는다.
도 17은 본 문서의 일 실시예에 따른 비디오 디코딩 장치의 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 17에 개시된 각 단계는 도 5 내지 도 16에서 전술된 내용들 중 일부를 기반으로 한 것이다. 따라서, 도 3, 도 5 내지 도 16에서 전술된 내용과 중복되는 구체적인 내용은 설명을 생략하거나 간단히 하기로 한다.
일 실시예에 따른 디코딩 장치(300)는, 비트스트림으로부터 대상 블록에 대한 레지듀얼 정보를 수신할 수 있다(S1710). 대상 블록은 코딩 또는 변환의 대상이 되는 코딩 블록 또는 변환 블록일 수 있다.
디코딩 장치는 레지듀얼 정보로부터 양자화된 변환 계수들에 대한 정보를 획득할 수 있고, 영상 디코딩을 위한 다양한 정보를 수신할 수 있다. 보다 구체적으로, 디코딩 장치(300)는 비트스트림으로부터 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 디코딩할 수 있고, 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 기반으로 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들을 도출할 수 있다.
또한, 대상 블록에 적용되는 LFNST에 대한 정보도 수신될 수 있고, LFNST에 대한 정보는 SPS(Sequence Parameter Set) 또는 슬라이스 헤더(slice header)에 포함될 수 있다. 이러한 정보는 LFNST가 적용되는지 여부에 대한 정보, LFNST를 적용하는 최소 변환 사이즈에 대한 정보, LFNST를 적용하는 최대 변환 사이즈에 대한 정보, 변환 세트에 포함된 변환 커널 중 어느 하나를 지시하는 변환 인덱스에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 디코딩 장치(300)는, 레지듀얼 정보를 기반으로 대상 블록에 대한 변환 계수들을 도출할 수 있다(S1720). 디코딩 장치는 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 대하여 역양자화를 수행하여 변환 계수들을 도출할 수 있다.
도출된 변환 계수들은 4 x 4 서브 블록 단위로 역방향 대각 스캔 순서에 따라 배열될 수 있고, 4 x 4 서브 블록 내 변환 계수들 역시 역방향 대각 스캔 순서에 따라 배열될 수 있다. 즉, 역양자화가 수행된 변환 계수들은 VVC나 HEVC에서와 같은 비디오 코덱에서 적용되고 있는 역방향 스캔 순서를 따라 배치될 수 있다.
일 실시예에 따른 디코딩 장치(300)는, 변환 계수들에 대한 역 2차 변환을 기반으로 수정된 변환 계수들을 도출할 수 있다(S1730).
본 문서에 따를 경우, 역 2차 변환은 LFNST, 즉, RST가 반영된 비분리 2차 변환을 포함할 수 있고, 역 2차 변환은 LFNST 커널을 기반으로 수행될 수 있고, LFNST 커널은 열의 개수가 행의 개수보다 적은 비정방형 매트릭스일 수 있다.
수정된 변환 계수들을 도출하는 단계는 순방향 대각 스캐닝 순서에 따라 변환 계수들을 정렬하여 입력 어레이를 도출하는 단계와, 입력 어레이와 변환 커널의 매트릭스 연산을 통하여 입력되는 변환 계수보다 많은 개수의 수정된 변환 계수를 도출하는 단계와, 수정된 변환 계수를 출력 영역에 배열하는 단계를 포함할 수 있다.
본 문서에 따를 경우, 기존의 VVC 표준과 달리, 16x16 보다 큰 변환 블록의 좌상단 16x16 영역에 LFNST가 적용될 수 있다. 일 예로, 좌상단 16x16 내 6개의 4x4 서브 블록들로 이루어진 96개의 샘플들에 대한 영역에 LFNST가 적용될 수 있다. 즉, 대상 블록의 좌상단 16x16 영역에 속한 일부 변환 계수, 즉 입력 어레이를 기반으로 변환 계수보다 많은 개수의 수정된 변환 계수를 도출할 수 있다. 일 예에 따라 디코딩 장치는 대상 블록의 좌상단 영역의 R개의 변환 계수를 기반으로 L개(48<L≤96)의 수정된 변환 계수를 도출할 수 있고, 도출된 L개(48<L≤96)의 수정된 변환 계수는 소정의 출력 영역에 배열될 수 있다. R은 L보다 작다.
입력 어레이를 구성하는 입력 변환 계수들의 개수 R 및 출력 영역에 배열되는 출력 변환 계수들의 개수 L은 변환 커널의 차원에 따라 변경될 수 있다. 일 예에 따라, R은 16, 32, 48, 80 등이 될 수 있고, L은 64 또는 96이 될 수 있다.
일 예에 따라, 입력 어레이는 대상 블록의 DC 위치로부터 순방향 대각 스캐닝 순서로 배열될 수 있는 4x4 서브 블록 단위로 정렬되고, 4x4 서브 블록 내의 순방향 대각 스캐닝 순서에 따라 정렬될 수 있다. 따라서, 입력 어레이를 구성하는 변환 계수들의 개수인 R은 4x4 서브 블록 내의 변환 계수의 개수인 16의 배수로 설정될 수 있다.
출력 영역은 인코딩 장치에서 2차 변환을 수행하기 위하여 입력된 입력 변환 계수의 영역을 의미하므로, 디코딩 장치에서 역 2차 변환을 수행하는 경우, 출력 변환 계수가 배열되는 영역을 의미할 수 있다. 출력 영역은 상술된 도면들을 참고하여 설명된 ROI에 대응될 수 있다.
일 예에 따라, 출력 영역은 도 8 내지 10과 같이 대상 블록의 DC 위치로부터 스캐닝 순서에 따라 배열될 수 있는 복수의 4x4 서브 블록들로 구성될 수 있다. 또한, 출력 영역은 대상 블록의 DC 위치로부터 소정의 순서에 따라 배열될 수 있는 복수의 pxq 서브 블록들로 구성될 수 있다. 또는, 출력 영역은 대상 블록의 좌상단 m x n 블록(m ≤ M, n ≤ N)일 수 있고, 도 11과 같이 비정방형 형태를 가질 수도 있다.
또는 다른 예에 따라, 출력 영역은 사각 형태가 아닌 보다 복잡하고 불규칙적인 형상일 수 있고, 예를 들어, 대상 블록의 DC 위치로부터 동일한 거리로 이격되어 있는 라인들로 구성된 부채꼴 영역을 포함할 수도 있다. 변환 계수는 DC 위치를 중심으로 밀집되어 있을 확률이 높으므로, 출력 영역은 DC 위치로부터 일정한 거리로 이격되어 있는 변환 계수들의 집합으로 설정될 수 있다.
수정된 변환 계수는 대상 블록의 인트라 예측 모드에 따라 행 우선 방향 또는 열 우선 방향 중 어느 하나의 순서를 기반으로 출력 영역에 배열될 수 있다. 대상 블록에 적용될 수 있는 인트라 예측 모드가 65개의 방향성 모드 중 어느 하나이고, 인트라 예측 모드가 좌상단 대각선 방향의 인트라 예측 모드 34번 모드를 중심으로 대칭이고, 대상 블록에 적용되는 인트라 예측 모드가 인트라 예측 모드 34번 모드를 기준으로 좌측 방향의 2번 내지 상기 34번 모드이면, 수정된 변환 계수들은 행 우선 방향 순서에 따라 출력 영역에 2차원 배열될 수 있다. 만약, 대상 블록에 적용되는 인트라 예측 모드가 인트라 예측 모드 34번 모드를 기준으로 우측 방향의 35번 내지 상기 66번 모드이면, 수정된 변환 계수들은 열 우선 방향 순서에 따라 2차원 배열될 수 있다. 또한, 대상 블록에 적용되는 인트라 예측 모드가 플래너 모드 또는 DC 모드 이면, 수정된 변환 계수들은 행 우선 방향 순서에 따라 출력 영역에 2차원 배열될 수 있다.
한편, 수정된 변환 계수를 도출하는 단계는 변환을 위한 변환 커널을 도출하는 단계를 포함할 수 있고, 변환 커널은 대상 블록에 적용되는 인트라 예측 모드를 기반으로 도출되는 변환 세트를 기반으로 도출될 수 있다.
변환 세트는 표 2와 같이 인트라 예측 모드와의 매핑 관계에 기초하여 복 수개가 존재하고, 하나의 변환 세트는 복수의 변환 커널로 구성될 수 있다. 변환 세트를 구성하는 변환 커널 중 어느 것을 LFNST에 적용할지는 변환 인덱스로부터 지시될 수 있다.
한편, 대상 블록의 크기를 기반으로 역 2차 변환의 크기가 설정될 수 있고, 이러한 역 2차 변환의 크기에 기초하여 변환 세트의 개수, 변환 세트를 구성하는 변환 커널의 개수 및 변환 커널의 차원 중 적어도 하나가 도출될 수 있다.
대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 4보다 크거나 같고, 가로 또는 세로의 길이가 4인 것에 기초하여, 역 2차 변환의 크기는 제1 값으로 설정될 수 있다. 예를 들어 제1 값은 2로 설정될 수 있다. 역 2차 변환의 크기가 2인 것은, 대상 블록의 좌상단 4x4 영역에 LFNST가 적용되는 것으로, 상술된 LFNST_4x4에 대응될 수 있다.
또는 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 8보다 크거나 같고, 가로 또는 세로의 길이가 8인 것에 기초하여, 역 2차 변환의 크기는 제2 값으로 설정될 수 있다. 예를 들어 제2 값은 3으로 설정될 수 있다. 역 2차 변환의 크기가 3인 것은, 대상 블록의 좌상단 8x8 영역에 LFNST가 적용되는 것으로, 상술된 LFNST_8x8에 대응될 수 있다.
또는, 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 16보다 크거나 같은 것에 기초하여, 역 2차 변환의 크기는 제3 값으로 설정될 수 있다. 예를 들어 제3 값은 4로 설정될 수 있다. 역 2차 변환의 크기가 4인 것은, 대상 블록의 좌상단 16x16 영역에 LFNST가 적용되는 것으로, 상술된 LFNST_16x16에 대응될 수 있다.
역 2차 변환의 크기, 즉, LFNST가 적용되는 크기에 따른 그룹핑을 기반으로 대상 블록에 적용되는 변환 세트의 개수, 변환 세트를 구성하는 변환 커널의 개수 및 변환 커널의 차원 중 적어도 하나가 도출될 수 있다. 다시 말해, 변환 세트의 개수, 변환 세트를 구성하는 변환 커널의 개수 및 변환 커널의 차원 등은 역 2차 변환의 크기 또는 대상 블록의 크기에 대응하여 다양하게 설정 및 구성될 수 있다.
예를 들어, 역 2차 변환의 크기가 2인 것을 기반으로, 변환 커널의 차원은 16x16로 설정될 수 있다. 또한, 역 2차 변환의 크기가 3인 것을 기반으로, 변환 커널의 차원은 48xR 또는 64xS로 설정될수 있고, 이 때 R은 16, 32, 48 중 어느 하나로, S는 16, 32, 48, 64 중 어느 하나로 설정될 수 있다. 또한, 역 2차 변환의 크기가 4인 것을 기반으로, 변환 커널의 차원은 96xR, 64xS 또는 48xT 중 어느 하나로 설정되고, R은 16, 32, 48, 64, 80, 96 중 어느 하나고, S는 16, 32, 48, 64 중 어느 하나이고, T는 16, 32, 48 중 어느 하나로 설정될 수 있다.
한편, 일 예에 따라, DC 위치 이외의 영역(특정 영역)에 변환 계수가 존재해야만 LFNST가 수행되는 조건에서, 특정 영역은 기존 VVC 표준과 다르게 설정될 수 있다. 특정 영역은 역 2차 변환의 크기 또는 대상 블록의 크기에 따라 다양한 영역으로 설정될 수 있다.
한편, 일 예에 따라, 대상 블록의 트리 타입이 싱글 트리인 것을 기반으로, 대상 블록의 루마 성분 및 크로마 성분에 역 2차 변환, 즉 LFNST가 수행될 수 있다. 또는 다른 예에 따라, 대상 블록의 트리 타입이 듀얼 트리인 경우, 크로마 블록에는 LFNST가 수행되지 않을 수 있다.
S1730을 참조하면, 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대한 LFNST를 기반으로 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들이 도출되는 것을 확인할 수 있다. 역변환 매트릭스의 사이즈 관점에서 검토하면, 통상의 역변환 매트릭스의 사이즈는 NxN인데 LFNST 커널의 사이즈는 NxR로 감소하므로, 통상의 변환을 수행할 때와 비교하면 LFNST를 수행할 시 메모리 사용을 R/N 비율로 감소시킬 수 있다. 또한, 통상의 역변환 매트릭스를 이용할 때의 곱셈 연산 수 NxN과 비교하면, LFNST 커널을 이용하면 곱셈 연산 수를 R/N 비율로 감소(NxR)시킬 수 있다. 더불어, LFNST를 적용할 시 R개의 변환 계수들만을 디코딩하면 되므로, 통상의 역변환이 적용될 때 N개의 변환 계수들을 디코딩해야 하는 것과 비교할 때 대상 블록에 대한 변환 계수들의 총 개수가 N개에서 R개로 감소하여 코딩 효율이 증가할 수 있다. 정리하면, S1730에 따르면 LFNST를 통해 디코딩 장치(300)의 (역)변환 효율 및 코딩 효율이 증가할 수 있다.
일 실시예에 따른 디코딩 장치(300)는, 수정된 변환 계수들에 대한 역 1차 변환을 기반으로 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다(S1740).
디코딩 장치(300)는 대상 블록에 대한 수정된 변환 계수들에 대하여 역 1차 변환을 수행할 수 있으며, 이때 역 1차 변환은 간소화 역변환이 적용될 수도 있고, 통상적인 분리 변환이 사용될 수도 있다.
일 실시예에 따라, 역 1차 변환으로 DST-7, DCT-8 또는 KLT(Karhunen Loeve Transform) 등이 적용된 대상 블록에도 LFNST가 적용될 수 있다.
또는, 일 예에 따라, 수평 방향 변환 또는 수직 방향 변환에 변환 스킵이 적용된 대상 블록에도 LFNST가 적용될 수 있다.
역 1차 변환에 적용되는 변환 커널(DCT-2, DST-7, DCT-8 등) 또는 변환 커널들의 조합에 따라 변환 세트의 개수, 변환 세트를 구성하는 변환 커널의 개수 및 변환 커널의 차원 등에 대한 다양한 조합 설계가 가능하다.
일 실시예에 따른 디코딩 장치(300)는, 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들 및 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있다(S1750).
본 문서의 일 예에 따를 경우, 인트라 예측뿐만 아니라 인터 예측을 기반으로 예측 샘플들이 도출된 대상 블록에도 LFNST가 적용될수 있다. 움직임 정보, 움직임 벡터의 특징 등에 따라 변환 세트, 변환 커널 등이 다양하게 설계될 수 있다.
이하의 도면은 본 명세서의 구체적인 일례를 설명하기 위해 작성되었다. 도면에 기재된 구체적인 장치의 명칭이나 구체적인 신호/메시지/필드의 명칭은 예시적으로 제시된 것이므로, 본 명세서의 기술적 특징이 이하의 도면에 사용된 구체적인 명칭에 제한되지 않는다.
도 18은 본 문서의 일 실시예에 따른 비디오 인코딩 장치의 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 18에 개시된 각 단계는 도 5 내지 도 16에서 전술된 내용들 중 일부를 기반으로 한 것이다. 따라서, 도 2 및 도 5 내지 도 16에서 전술된 내용과 중복되는 구체적인 내용은 설명을 생략하거나 간단히 하기로 한다.
일 실시예에 따른 인코딩 장치(200)는, 대상 블록에 적용되는 예측 모드에 기초하여 예측 샘플들 도출할 수 있다(S1810).
본 문서의 일 예에 따를 경우, 인트라 예측뿐만 아니라 인터 예측을 기반으로 예측 샘플들이 도출된 대상 블록에도 LFNST가 적용될수 있다. 움직임 정보, 움직임 벡터의 특징 등에 따라 후술될 변환 세트, 변환 커널 등이 다양하게 설계될 수 있다.
일 실시예에 따른 인코딩 장치(200)는, 예측 샘플들에 기초하여 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다(S1820).
일 실시예에 따른 인코딩 장치(200)는, 레지듀얼 샘플에 대한 1차 변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 변환 계수들 도출할 수 있다(S1830).
1차 변환은 복수의 변환 커널들을 통하여 수행될 수 있고, 이 경우, 인트라 예측 모드를 기반으로 변환 커널이 선택될 수 있다.
1차 변환은 간소화 역변환이 적용될 수도 있고, 통상적인 분리 변환이 사용될 수도 있다.
1차 변환으로 DCT-2, DST-7, DCT-8 또는 KLT(Karhunen Loeve Transform) 등이 적용될 수 있고, 본 문서의 일 실시예에 따라, 1차 변환으로 DCT-2가 아닌 DST-7, DCT-8 또는 KLT 등이 적용된 대상 블록에도 LFNST가 적용될 수 있다.
또는, 일 예에 따라, 수평 방향 변환 또는 수직 방향 변환에 변환 스킵이 적용된 대상 블록에도 LFNST가 적용될 수 있다.
1차 변환에 적용되는 변환 커널(DCT-2, DST-7, DCT-8 등) 또는 변환 커널들의 조합에 따라 LFNST에 적용되는 변환 세트의 개수, 변환 세트를 구성하는 변환 커널의 개수 및 변환 커널의 차원 등에 대한 다양한 조합 설계가 가능하다.
일 실시예에 따른 인코딩 장치(200)는, 변환 계수에 대한 2차 변환을 기반으로 대상 블록에 대한 수정된 변환 계수들을 도출할 수 있다(S1840).
본 문서에 따를 경우, 2차 변환은 LFNST, 즉, RST가 반영된 비분리 2차 변환을 포함할 수 있고, 2차 변환은 LFNST 커널을 기반으로 수행될 수 있고, LFNST 커널은 행의 개수가 열의 개수보다 적은 비정방형 매트릭스일 수 있다.
본 문서에 따를 경우, 기존의 VVC 표준과 달리, 16x16 보다 큰 변환 블록의 좌상단 16x16 영역에 LFNST가 적용될 수 있다. 일 예로, 좌상단 16x16 내 6개의 4x4 서브 블록들로 이루어진 96개의 샘플들에 대한 영역에 LFNST가 적용될 수 있다. 즉, 대상 블록의 좌상단 16x16 영역에 속한 일부 변환 계수를 기반으로 변환 계수보다 적은 개수의 수정된 변환 계수를 도출할 수 있다. 일 예에 따라 인코딩 장치는 대상 블록의 크기가 MxN(M≥16, N≥16)인 것에 기초하여, 대상 블록의 좌상단 영역의 L개(48<L≤96)의 변환 계수를 기반으로 R개의 수정된 변환 계수를 도출할 수 있다. 도출된 R개의 수정된 변환 계수는 소정의 스캐닝 순서에 따라 출력 어레이로 도출될 수 있다. R은 L보다 작다.
인코딩 장치에서 2차 변환의 대상이 되는 입력 변환 계수의 영역을 의미하는 입력 영역은 디코딩 방법에서 설명된 출력 영역 및 상술된 도면들을 참고하여 설명된 ROI에 대응될 수 있다. 따라서, ROI에 대한 중복된 설명은 생략한다.
입력 영역에 배열되는 입력 변환 계수들의 개수 L 및 매트릭스 연산을 통하여 도출된 수정된 변환 계수들의 개수 R 은 변환 커널의 차원에 따라 변경될 수 있다. 일 예에 따라, R은 16, 32, 48, 80 등이 될 수 있고, L은 64 또는 96이 될 수 있다.
일 예에 따라, 수정된 변환 계수들은 대상 블록의 DC 위치로부터 순방향 대각 스캐닝 순서로 배열될 수 있는 4x4 서브 블록 단위로 정렬되고, 4x4 서브 블록 내의 순방향 대각 스캐닝 순서에 따라 정렬될 수 있다. 따라서, 수정된 변환 계수들의 개수인 R은 4x4 서브 블록 내의 변환 계수의 개수인 16의 배수로 설정될 수 있다.
수정된 변환 계수를 도출하는 단계는 변환을 위한 변환 커널을 도출하는 단계를 포함할 수 있고, 변환 커널은 대상 블록에 적용되는 인트라 예측 모드를 기반으로 도출되는 변환 세트를 기반으로 도출될 수 있다.
변환 세트는 표 2와 같이 인트라 예측 모드와의 매핑 관계에 기초하여 복 수개가 존재하고, 하나의 변환 세트는 복수의 변환 커널로 구성될 수 있다. 변환 세트를 구성하는 변환 커널 중 어느 것을 LFNST에 적용할지는 변환 인덱스로 인코딩될 수 있다.
한편, 대상 블록의 크기를 기반으로 2차 변환의 크기가 설정될 수 있고, 이러한 2차 변환의 크기에 기초하여 변환 세트의 개수, 변환 세트를 구성하는 변환 커널의 개수 및 변환 커널의 차원 중 적어도 하나가 도출될 수 있다.
대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 4보다 크거나 같고, 가로 또는 세로의 길이가 4인 것에 기초하여, 2차 변환의 크기는 제1 값으로 설정될 수 있다. 예를 들어 제1 값은 2로 설정될 수 있다. 2차 변환의 크기가 2인 것은, 대상 블록의 좌상단 4x4 영역에 LFNST가 적용되는 것으로, 상술된 LFNST_4x4에 대응될 수 있다.
또는 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 8보다 크거나 같고, 가로 또는 세로의 길이가 8인 것에 기초하여, 2차 변환의 크기는 제2 값으로 설정될 수 있다. 예를 들어 제2 값은 3으로 설정될 수 있다. 2차 변환의 크기가 3인 것은, 대상 블록의 좌상단 8x8 영역에 LFNST가 적용되는 것으로, 상술된 LFNST_8x8에 대응될 수 있다.
또는, 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 16보다 크거나 같은 것에 기초하여, 2차 변환의 크기는 제3 값으로 설정될 수 있다. 예를 들어 제3 값은 4로 설정될 수 있다. 2차 변환의 크기가 4인 것은, 대상 블록의 좌상단 16x16 영역에 LFNST가 적용되는 것으로, 상술된 LFNST_16x16에 대응될 수 있다.
2차 변환의 크기, 즉, LFNST가 적용되는 크기에 따른 그룹핑을 기반으로 대상 블록에 적용되는 변환 세트의 개수, 변환 세트를 구성하는 변환 커널의 개수 및 변환 커널의 차원 중 적어도 하나가 도출될 수 있다. 다시 말해, 변환 세트의 개수, 변환 세트를 구성하는 변환 커널의 개수 및 변환 커널의 차원 등은 2차 변환의 크기 또는 대상 블록의 크기에 대응하여 다양하게 설정 및 구성될 수 있다.
예를 들어, 2차 변환의 크기가 2인 것을 기반으로, 변환 커널의 차원은 16x16로 설정될 수 있다. 또한, 2차 변환의 크기가 3인 것을 기반으로, 변환 커널의 차원은 Rx48 또는 Sx64로 설정될수 있고, 이 때 R은 16, 32, 48 중 어느 하나로, S는 16, 32, 48, 64 중 어느 하나로 설정될 수 있다. 또한, 2차 변환의 크기가 4인 것을 기반으로, 변환 커널의 차원은 Rx96, Sx64 또는 Tx48 중 어느 하나로 설정되고, R은 16, 32, 48, 64, 80, 96 중 어느 하나고, S는 16, 32, 48, 64 중 어느 하나이고, T는 16, 32, 48 중 어느 하나로 설정될 수 있다.
한편, 일 예에 따라, DC 위치 이외의 영역(특정 영역)에 변환 계수가 존재해야만 LFNST가 수행되는 조건에서, 특정 영역은 기존 VVC 표준과 다르게 설정될 수 있다. 특정 영역은 역 2차 변환의 크기 또는 대상 블록의 크기에 따라 다양한 영역으로 설정될 수 있다.
한편, 일 예에 따라, 대상 블록의 트리 타입이 싱글 트리인 것을 기반으로, 대상 블록의 루마 성분 및 크로마 성분에 2차 변환, 즉 LFNST가 수행될 수 있다. 또는 다른 예에 따라, 대상 블록의 트리 타입이 듀얼 트리인 경우, 크로마 블록에는 LFNST가 수행되지 않을 수 있다.
S1840을 참조하면, 레지듀얼 샘플들에 대한 LFNST를 기반으로 대상 블록에 대한 변환 계수들이 도출되는 것을 확인할 수 있다. 변환 커널 매트릭스의 사이즈 관점에서 검토하면, 통상의 변환 커널 매트릭스의 사이즈는 NxN인데 LFNST 커널의 사이즈는 RxN으로 감소하므로, 통상의 변환을 수행할 때와 비교하면 LFNST를 수행할 시 메모리 사용을 R/N 비율로 감소시킬 수 있다. 또한, 통상의 변환 커널 매트릭스를 이용할 때의 곱셈 연산 수 NxN과 비교하면, LFNST 커널을 이용하면 곱셈 연산 수를 R/N 비율로 감소(RxN)시킬 수 있다. 더불어, LFNST가 적용되면 R개의 변환 계수들만이 도출되므로, 통상의 변환이 적용될 때 N개의 변환 계수들이 도출되는 것과 비교할 때 대상 블록에 대한 변환 계수들의 총 개수가 N개에서 R개로 감소하여 인코딩 장치(200)가 디코딩 장치(300)로 전송하는 데이터의 양이 감소할 수 있다. 정리하면, S1840에 따르면 RST를 통해 인코딩 장치(200)의 변환 효율 및 코딩 효율이 증가할 수 있다.
일 실시예에 따른 인코딩 장치(200)는, 대상 블록에 대한 레지듀얼 정보를 포함하는 영상 정보를 인코딩할 수 있다(S1850).
인코딩 장치는 수정된 변환 계수들을 기반으로 양자화를 수행하여 양자화된 변환 계수들을 도출하고, 양자화된 변환 계수들에 관한 레지듀얼 정보를 생성 및 인코딩할 수 있다. 레지듀얼 정보는 상술한 변환 관련 정보/신택스 요소를 포함할 수 있다. 인코딩 장치는 레지듀얼 정보를 포함하는 영상/비디오 정보를 인코딩하여 비트스트림 형태로 출력할 수 있다.
또한 인코딩 장치는 대상 블록에 적용된 LFNST에 대한 정보도 인코딩할 수 있고, LFNST에 대한 정보는 SPS(Sequence Parameter Set) 또는 슬라이스 헤더(slice header)에 포함될 수 있다. 이러한 정보는 LFNST가 적용되는지 여부에 대한 정보, LFNST를 적용하는 최소 변환 사이즈에 대한 정보, LFNST를 적용하는 최대 변환 사이즈에 대한 정보, 변환 세트에 포함된 변환 커널 중 어느 하나를 지시하는 변환 인덱스에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 문서에서 양자화/역양자화 및/또는 변환/역변환 중 적어도 하나는 생략될 수 있다. 상기 양자화/역양자화가 생략되는 경우, 상기 양자화된 변환 계수는 변환 계수라고 불릴 수 있다. 상기 변환/역변환이 생략되는 경우, 상기 변환 계수는 계수 또는 레지듀얼 샘플이라고 불릴 수도 있고, 또는 표현의 통일성을 위하여 변환 계수라고 여전히 불릴 수도 있다.
또한, 본 문서에서 양자화된 변환 계수 및 변환 계수는 각각 변환 계수 및 스케일링된(scaled) 변환 계수라고 지칭될 수 있다. 이 경우 레지듀얼 정보는 변환 계수(들)에 관한 정보를 포함할 수 있고, 상기 변환 계수(들)에 관한 정보는 레지듀얼 코딩 신택스를 통하여 시그널링될 수 있다. 상기 레지듀얼 정보(또는 상기 변환 계수(들)에 관한 정보)를 기반으로 변환 계수들이 도출될 수 있고, 상기 변환 계수들에 대한 역변환(스케일링)을 통하여 스케일링된 변환 계수들이 도출될 수 있다. 상기 스케일링된 변환 계수들에 대한 역변환(변환)을 기반으로 레지듀얼 샘플들이 도출될 수 있다. 이는 본 문서의 다른 부분에서도 마찬가지로 적용/표현될 수 있다.
상술한 실시예에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로써 순서도를 기초로 설명되고 있지만, 본 문서는 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 문서의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술한 본 문서에 따른 방법은 소프트웨어 형태로 구현될 수 있으며, 본 문서에 따른 인코딩 장치 및/또는 디코딩 장치는 예를 들어 TV, 컴퓨터, 스마트폰, 셋톱박스, 디스플레이 장치 등의 영상 처리를 수행하는 장치에 포함될 수 있다.
본 문서에서 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 문서에서 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 문서가 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 문서가 적용되는 처리 방법은 컴퓨터로 실행되는 프로그램의 형태로 생산될 수 있으며, 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 본 문서에 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 문서의 실시예는 프로그램 코드에 의한 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현될 수 있고, 상기 프로그램 코드는 본 문서의 실시예에 의해 컴퓨터에서 수행될 수 있다. 상기 프로그램 코드는 컴퓨터에 의해 판독 가능한 캐리어 상에 저장될 수 있다.
본 명세서에 기재된 청구항들은 다양한 방식으로 조합될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서의 방법 청구항의 기술적 특징이 조합되어 장치로 구현될 수 있고, 본 명세서의 장치 청구항의 기술적 특징이 조합되어 방법으로 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서의 방법 청구항의 기술적 특징과 장치 청구항의 기술적 특징이 조합되어 장치로 구현될 수 있고, 본 명세서의 방법 청구항의 기술적 특징과 장치 청구항의 기술적 특징이 조합되어 방법으로 구현될 수 있다.

Claims (19)

  1. 디코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 디코딩 방법에 있어서,
    비트스트림으로부터 대상 블록에 대한 레지듀얼 정보를 수신하는 단계와;
    상기 레지듀얼 정보를 기반으로 상기 대상 블록에 대한 변환 계수들을 도출하는 단계;
    상기 변환 계수들에 대하여 역 2차 변환을 기반으로 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계;
    상기 수정된 변환 계수들에 대한 역 1차 변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계; 및
    상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성하는 단계를 포함하되,
    상기 대상 블록의 크기가 MxN(M≥16, N≥16)인 것에 기초하여, 상기 대상 블록의 좌상단의 출력 영역에 L개(48<L≤96)의 수정된 변환 계수들이 배열되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계는,
    순방향 대각 스캐닝 순서에 따라 상기 변환 계수들을 정렬하여 입력 어레이를 도출하는 단계와;
    상기 입력 어레이와 변환 커널의 매트릭스 연산을 통하여 상기 변환 계수보다 많은 개수의 상기 수정된 변환 계수를 도출하는 단계와;
    상기 수정된 변환 계수를 상기 출력 영역에 배열하는 단계를 포함하고,
    상기 수정된 변환 계수는 상기 대상 블록의 인트라 예측 모드에 따라 행 우선 방향 또는 열 우선 방향 중 어느 하나의 순서를 기반으로 상기 출력 영역에 배열되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 출력 영역은 상기 대상 블록의 상기 DC 위치로부터 스캐닝 순서에 따라 배열될 수 있는 복수의 4x4 서브 블록들로 구성되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 출력 영역은 상기 대상 블록의 상기 DC 위치로부터 소정의 순서에 따라 배열될 수 있는 복수의 pxq 서브 블록들로 구성되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 출력 영역은 상기 대상 블록의 좌상단 m x n 블록(m ≤ M, n ≤ N)인 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 출력 영역은 상기 대상 블록의 상기 DC 위치로부터 동일한 거리로 이격되어 있는 라인들로 구성된 부채꼴 영역을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 입력 어레이는 R 개의 변환 계수들을 포함하고,
    상기 R은 L보다 작은 16의 배수인 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 입력 어레이는 상기 대상 블록의 상기 DC 위치로부터 상기 순방향 대각 스캐닝 순서로 배열될 수 있는 4x4 서브 블록 단위로 정렬되고, 상기 4x4 서브 블록 내의 상기 순방향 대각 스캐닝 순서에 따라 정렬되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계는 상기 2차 변환에 적용될 상기 변환 커널을 도출하는 단계를 포함하고,
    상기 변환 커널은 상기 대상 블록에 적용되는 인트라 예측 모드를 기반으로 도출되는 변환 세트를 기반으로 도출되고,
    상기 변환 세트는 상기 인트라 예측 모드와의 매핑 관계에 기초하여 복 수개가 존재하고, 하나의 변환 세트는 복수의 변환 커널로 구성되고,
    상기 대상 블록의 크기를 기반으로 상기 역 2차 변환의 크기가 설정되고,
    상기 역 2차 변환의 크기에 기초하여 변환 세트의 개수, 상기 변환 세트를 구성하는 변환 커널의 개수 및 변환 커널의 차원 중 적어도 하나가 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 4보다 크거나 같고, 가로 또는 세로의 길이가 4인 것에 기초하여, 상기 역 2차 변환의 크기는 제1 값으로 설정되고,
    상기 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 8보다 크거나 같고, 가로 또는 세로의 길이가 8인 것에 기초하여, 상기 역 2차 변환의 크기는 제2 값으로 설정되고,
    상기 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 16보다 크거나 같은 것에 기초하여, 상기 역 2차 변환의 크기는 제3 값으로 설정되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 역 2차 변환의 크기가 상기 제1 값인 것을 기반으로, 상기 변환 커널의 차원은 16x16로 설정되고,
    상기 역 2차 변환의 크기가 상기 제2 값인 것을 기반으로, 상기 변환 커널의 차원은 48xR 또는 64xS로 설정되고, R은 16, 32, 48 중 어느 하나이고, S는 16, 32, 48, 64 중 어느 하나이고,
    상기 역 2차 변환의 크기가 상기 제3 값인 것을 기반으로, 상기 변환 커널의 차원은 96xR, 64xS 또는 48xT 중 어느 하나로 설정되고, R은 16, 32, 48, 64, 80, 96 중 어느 하나이고, S는 16, 32, 48, 64 중 어느 하나이고, T는 16, 32, 48 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 역 1차 변환에 DST-7, DCT-8 또는 KLT(Karhunen Loeve Transform) 중 어느 하나가 적용되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계는 상기 2차 변환에 적용될 변환 커널을 도출하는 단계를 포함하고,
    상기 변환 커널은 상기 대상 블록에 적용되는 인트라 예측 모드를 기반으로 도출되는 변환 세트를 기반으로 도출되고,
    상기 변환 세트는 상기 인트라 예측 모드와의 매핑 관계에 기초하여 복 수개가 존재하고, 하나의 변환 세트는 복수의 변환 커널로 구성되고,
    상기 대상 블록의 크기를 기반으로 상기 역 2차 변환의 크기가 설정되고,
    상기 역 2차 변환의 크기 및 상기 역 1차 변환에 적용되는 변환 커널에 기초하여 변환 세트의 개수, 상기 변환 세트를 구성하는 변환 커널의 개수 및 변환 커널의 차원 중 적어도 하나가 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 역 1차 변환은 수평 방향 변환 및 수직 방향 변환을 포함하고,
    상기 수평 방향 변환 또는 상기 수직 방향 변환에 변환 스킵이 적용되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    인터 예측을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 도출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  16. 제9항에 있어서,
    상기 역 2차 변환에 적용되는 변환 인덱스에 대한 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 변환 인덱스는 상기 대상 블록의 특정 영역에 변환 계수가 존재하면 수신되고,
    상기 특정 영역은 상기 역 2차 변환의 크기에 기초하여 설정되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 대상 블록의 트리 타입이 싱글 트리인 것을 기반으로, 상기 대상 블록의 루마 성분 및 크로마 성분에 상기 역 2차 변환이 수행되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  18. 영상 인코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 인코딩 방법에 있어서,
    대상 블록에 대한 예측 샘플들을 도출하는 단계;
    상기 예측 샘플들에 기초하여 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계;
    상기 레지듀얼 샘플에 대한 1차 변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 변환 계수들을 도출하는 단계;
    상기 변환 계수에 대하여 2차 변환을 기반으로 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계와;
    상기 수정된 변환 계수들 기반으로 도출된 레지듀얼 정보를 포함하는 영상 정보를 인코딩하는 단계를 포함하되,
    상기 대상 블록의 크기가 MxN(M≥16, N≥16)인 것에 기초하여, 상기 대상 블록의 좌상단 입력 영역에 배열되어 있는 L개(48<L≤96)의 변환 계수들에 대한 상기 2차 변환이 수행되는 것을 특징으로 하는 영상 인코딩 방법.
  19. 컴퓨터 판독 가능한 디지털 저장 매체로서, 상기 디지털 저장 매체에는 소정 방법에 따라 생성된 비트스트림이 저장되고, 상기 방법은,
    대상 블록에 대한 예측 샘플들을 도출하는 단계;
    상기 예측 샘플들에 기초하여 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계;
    상기 레지듀얼 샘플에 대한 1차 변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 변환 계수들을 도출하는 단계;
    상기 변환 계수에 대하여 2차 변환을 기반으로 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계와;
    상기 비트스트림을 생성하기 위하여 상기 수정된 변환 계수들 기반으로 도출된 레지듀얼 정보를 포함하는 영상 정보를 인코딩하는 단계를 포함하되,
    상기 대상 블록의 크기가 MxN(M≥16, N≥16)인 것에 기초하여, 상기 대상 블록의 좌상단 입력 영역에 배열되어 있는 L개(48<L≤96)의 변환 계수들에 대한 상기 2차 변환이 수행되는 것을 특징으로 하는 디지털 저장 매체.
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