WO2022265415A1 - 저주파 비분리 변환 설계 방법 및 장치 - Google Patents

저주파 비분리 변환 설계 방법 및 장치 Download PDF

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WO2022265415A1
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transform
matrix
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transform coefficients
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구문모
임재현
김승환
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    • H04N19/463—Embedding additional information in the video signal during the compression process by compressing encoding parameters before transmission

Definitions

  • This document relates to video/image coding technology, and more particularly, to a video coding method and apparatus based on low frequency non-separate transform (LFNST) in a video or video coding system.
  • LNNST low frequency non-separate transform
  • a highly efficient video/image compression technology is required to effectively compress, transmit, store, and reproduce high-resolution and high-quality video/image information having various characteristics as described above.
  • the technical problem of this document is to provide a method and apparatus for increasing image coding efficiency.
  • Another technical problem of this document is to provide an image coding method and apparatus for setting an LFNST kernel in consideration of computational complexity for samples.
  • Another technical task of this document is to provide an image coding method and apparatus to which LFNST is applied, which can improve coding performance and minimize complexity.
  • a video encoding method performed by an encoding device includes deriving modified transform coefficients by applying a Low-Frequency Non-Separable Transform (LFNST) to the transform coefficients; Encoding image information including residual information derived based on the modified transform coefficients, wherein an LFNST set for applying the LFNST is derived based on the intra prediction mode, and the size of the current block and an LFNST matrix is derived based on the LFNST set, and if the width or height of the current block is 4 and both width and height are 4 or more, the LFNST matrix is derived as a 16x16 dimensional matrix, and the width or height of the current block is 8, and if both width and height are 8 or more, the LFNST matrix can be derived as a 32x64 dimensional matrix.
  • LFNST Low-Frequency Non-Separable Transform
  • a digital storage medium storing image data including encoded image information and/or bitstream generated according to an image encoding method performed by an encoding device, and such image information and/or A bitstream transmission method may be provided.
  • LFNST may be applied based on various conditions.
  • the LFNST set index can be efficiently derived based on the intra prediction mode.
  • FIG. 1 schematically shows an example of a video/image coding system to which embodiments of this document can be applied.
  • FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a configuration of a video/image encoding apparatus to which embodiments of the present document may be applied.
  • FIG. 3 is a diagram schematically illustrating a configuration of a video/image decoding device to which embodiments of the present document may be applied.
  • 4 exemplarily shows intra-directional modes of 65 prediction directions.
  • 5 illustratively shows 93 prediction directions associated with wide-angle intra prediction modes.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining intra prediction for a non-square block according to an embodiment of the present document.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining RST according to an embodiment of the present document.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a forward LFNST input area according to an embodiment of the present document.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an input sequence of input data according to another embodiment of the present document.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a non-square ROI according to an embodiment of the present document.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a scanning sequence of transform coefficients according to an embodiment of the present document.
  • FIG. 14 schematically illustrates an example of a video/image decoding method according to embodiments of the present document.
  • FIG. 15 schematically illustrates an example of a video/video encoding method according to an embodiment of the present document.
  • FIG. 16 shows an example of a content streaming system to which the embodiments disclosed in this document can be applied.
  • each component in the drawings described in this document is shown independently for convenience of description of different characteristic functions, and does not mean that each component is implemented as separate hardware or separate software.
  • two or more of the components may be combined to form one component, or one component may be divided into a plurality of components.
  • Embodiments in which each configuration is integrated and/or separated are also included in the scope of rights of this document as long as they do not deviate from the essence of this document.
  • FIG. 1 schematically shows an example of a video/image coding system to which embodiments of this document can be applied.
  • a video/image coding system may include a first device (source device) and a second device (receive device).
  • the source device may transmit encoded video/image information or data to a receiving device in a file or streaming form through a digital storage medium or network.
  • the source device may include a video source, an encoding device, and a transmission unit.
  • the receiving device may include a receiving unit, a decoding device, and a renderer.
  • the encoding device may be referred to as a video/image encoding device, and the decoding device may be referred to as a video/image decoding device.
  • a transmitter may be included in an encoding device.
  • a receiver may be included in a decoding device.
  • the renderer may include a display unit, and the display unit may be configured as a separate device or an external component.
  • a video source may acquire video/images through a process of capturing, synthesizing, or generating video/images.
  • a video source may include a video/image capture device and/or a video/image generation 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.
  • Video/image generating devices may include, for example, computers, tablets and smart phones, etc., and may (electronically) generate video/images.
  • a virtual video/image may be generated through a computer or the like, and in this case, a video/image capture process may be replaced by a process of generating related data.
  • An encoding device may encode an input video/picture.
  • the encoding device may perform a series of procedures such as prediction, transformation, and quantization for compression and coding efficiency.
  • Encoded data (encoded video/video information) may be output in the form of a bitstream.
  • the transmission unit may transmit the encoded video/image information or data output in the form of a bit stream to the receiving unit of the receiving device in the form of a file or streaming through a digital storage medium or a network.
  • Digital storage media may include various 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 broadcasting/communication network.
  • the receiving unit may receive/extract the bitstream and transmit it to a decoding device.
  • the decoding device may decode video/images by performing a series of procedures such as inverse quantization, inverse transformation, and prediction corresponding to operations of the encoding device.
  • the renderer may render the decoded video/image.
  • the rendered video/image may be displayed through the display unit.
  • This document is about video/image coding.
  • the method/embodiment disclosed in this document may be applied to a method disclosed in a versatile video coding (VVC) standard.
  • the method/embodiment disclosed in this document is an essential video coding (EVC) standard, an AOMedia Video 1 (AV1) standard, a 2nd generation of audio video coding standard (AVS2), or a next-generation video/image coding standard (ex. H.267 or H.268, etc.).
  • EVC essential video coding
  • AV1 AOMedia Video 1
  • AVS2 2nd generation of audio video coding standard
  • next-generation video/image coding standard ex. H.267 or H.268, etc.
  • a video may mean a set of a series of images over time.
  • a picture generally means a unit representing one image in a specific time period
  • a slice/tile is a unit constituting a part of a picture in coding.
  • a slice/tile may include one or more coding tree units (CTUs).
  • CTUs coding tree units
  • One picture may consist of one or more slices/tiles.
  • a tile is a rectangular region of CTUs within a particular tile column and a particular tile row in a picture.
  • the tile column is a rectangular region of CTUs having the same height as the picture, and a width specified by syntax elements in a picture parameter set (The tile column is a rectangular region of CTUs having).
  • the tile row is a rectangular region of CTUs, the rectangular region has a height specified by syntax elements in a picture parameter set, and a width equal to the width of the picture (The tile row is a rectangular region of CTUs). having a height specified by syntax elements in the picture parameter set and a width equal to the width of the picture).
  • a tile scan may represent a specific sequential ordering of CTUs partitioning a picture, the CTUs may be ordered sequentially with a CTU raster scan within a tile, and tiles within a picture may be sequentially ordered with a raster scan of the tiles of the picture.
  • a tile scan is a specific sequential ordering of CTUs partitioning a picture in which the CTUs are ordered consecutively in CTU raster scan in a tile whereas tiles in a picture are ordered consecutively in a raster scan of the tiles of the picture).
  • a slice may contain an integer number of complete tiles or an integer number of consecutive complete CTU rows within a tile of a picture, which may be contained exclusively in a single NAL unit. complete CTU rows within a tile of a picture that may be exclusively contained in a single NAL unit)
  • one picture may be divided into two or more sub-pictures.
  • a subpicture may be a rectangular region of one or more slices within a picture.
  • a pixel or pel may mean a minimum unit constituting one picture (or image). Also, 'sample' may be used as a term corresponding to a pixel.
  • a sample may generally represent a pixel or a pixel value, may represent only a pixel/pixel value of a luma component, or only a pixel/pixel value of a chroma component.
  • a or B may mean “only A”, “only B” or “both A and B”.
  • a or B in this document may be interpreted as “A and/or B”.
  • A, B or C in this document means “only A”, “only B”, “only C”, or “any and all combinations of A, B and C ( any combination of A, B and C)”.
  • a slash (/) or comma (comma) used in this document may mean “and/or”.
  • A/B can mean “A and/or B”. Accordingly, “A/B” may mean “only A”, “only B”, or “both A and B”.
  • A, B, C may mean “A, B or C”.
  • At least one of A and B may mean “only A”, “only B”, or “both A and B”.
  • the expression “at least one of A or B” or “at least one of A and/or B” means “at least one It can be interpreted the same as "A and B (at least one of A and B) of
  • At least one of A, B and C means “only A”, “only B”, “only C”, or “A, B and C” It may mean “any combination of A, B and C”. Also, “at least one of A, B or C” or “at least one of A, B and/or C” means It can mean “at least one of A, B and C”.
  • parentheses used in this document may mean “for example”. Specifically, when it is indicated as “prediction (intra prediction)”, “intra prediction” may be suggested as an example of “prediction”. In other words, “prediction” in this document is not limited to “intra prediction”, and “intra prediction” may be suggested as an example of “prediction”. Also, even when indicated as “prediction (ie, intra prediction)”, “intra prediction” may be suggested as an example of “prediction”.
  • an encoding device may include a video encoding device and/or a video encoding device.
  • the encoding device 200 includes an image partitioner 210, a predictor 220, a residual processor 230, an entropy encoder 240, It may 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 , a dequantizer 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 be one or more hardware components ( For example, it may be configured by an encoder chipset or processor). Also, 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.
  • DPB decoded picture buffer
  • the image divider 210 may divide an input image (or picture or frame) input to the encoding device 200 into one or more processing units.
  • the processing unit may be called a coding unit (CU).
  • the coding unit may be partitioned recursively from a coding tree unit (CTU) or a largest coding unit (LCU) according to a quad-tree binary-tree ternary-tree (QTBTTT) structure.
  • CTU coding tree unit
  • LCU largest coding unit
  • QTBTTT quad-tree binary-tree ternary-tree
  • one coding unit may be divided into a plurality of coding units of deeper depth based on a quad tree structure, a binary tree structure, and/or a ternary structure.
  • a quad tree structure may be applied first and a binary tree structure and/or ternary structure may be applied later.
  • a binary tree structure may be applied first.
  • a coding procedure according to this document may be performed based on a final coding unit that is not further divided. In this case, based on the coding efficiency according to the image characteristics, the largest coding unit can be directly used as the final coding unit, or the coding unit is recursively divided into coding units of lower depth as needed to obtain an optimal A coding unit having a size of may be used as the final coding unit.
  • the coding procedure may include procedures such as prediction, transformation, and reconstruction, which will be described later.
  • 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.
  • the prediction unit may be a unit of sample prediction
  • the transform unit may be a unit for deriving transform coefficients and/or a unit for deriving a residual signal from transform coefficients.
  • the encoding device 200 subtracts the prediction signal (predicted block, prediction sample array) output from the inter prediction unit 221 or the intra prediction unit 222 from the input video signal (original block, original sample array) to obtain a residual A signal (residual signal, residual block, residual sample array) may be generated, and the generated residual signal is transmitted to the conversion unit 232 .
  • a unit for subtracting a prediction signal (prediction block, prediction sample array) from an input video signal (original block, original sample array) in the encoder 200 may be called a subtraction unit 231 .
  • the prediction unit may perform prediction on a block to be processed (hereinafter, referred to as a current block) and generate a predicted block including prediction samples for the current block.
  • a reference picture including the reference block and a reference picture including the temporal neighboring block may be the same or different.
  • the temporal neighboring block may be called a collocated reference block, a collocated CU (colCU), and the like, and a reference picture including the temporal neighboring block may be called a collocated picture (colPic).
  • the inter-prediction unit 221 constructs a motion information candidate list based on neighboring blocks, and provides information indicating which candidate is used to derive the motion vector and/or reference picture index of the current block. can create Inter prediction may be performed based on various prediction modes. For example, in the case of skip mode and merge mode, the inter prediction unit 221 may use motion information of neighboring blocks as motion information of the current block.
  • the prediction unit 220 may generate a prediction signal based on various prediction methods described later.
  • the predictor may apply intra-prediction or inter-prediction to predict one block, as well as apply intra-prediction and inter-prediction at the same time. This may be called combined inter and intra prediction (CIIP).
  • the prediction unit may be based on an intra block copy (IBC) prediction mode or a palette mode for block prediction.
  • IBC intra block copy
  • the IBC prediction mode or the palette mode may be used for video/video coding of content such as a game, for example, screen content coding (SCC).
  • SCC screen content coding
  • IBC basically performs prediction within the current picture, but may be performed similarly to inter prediction in that a reference block is derived within the current picture. That is, IBC may use at least one of the inter prediction techniques described in this document.
  • Palette mode can be viewed as an example of intra coding or intra prediction. When the palette mode is applied, a sample value within a picture may be signaled based on information
  • the quantization unit 233 quantizes the transform coefficients and transmits them to the entropy encoding unit 240, and the entropy encoding unit 240 may encode the quantized signal (information on the quantized transform coefficients) and output it as a bitstream. there is. Information about the quantized transform coefficients may be referred to as residual information.
  • the quantization unit 233 may rearrange block-type quantized transform coefficients into a one-dimensional vector form based on a coefficient scan order, and the quantized transform coefficients based on the one-dimensional vector form quantized transform coefficients. Information about transform coefficients may be generated.
  • the entropy encoding unit 240 may perform various encoding methods such as exponential Golomb, context-adaptive variable length coding (CAVLC), and context-adaptive binary arithmetic coding (CABAC).
  • the entropy encoding unit 240 may encode together or separately information necessary for video/image reconstruction (eg, values of syntax elements) in addition to quantized transform coefficients.
  • Encoded information eg, encoded video/video information
  • NAL network abstraction layer
  • the video/video information may further include information on various parameter sets such as an adaptation parameter set (APS), a picture parameter set (PPS), a sequence parameter set (SPS), or a video parameter set (VPS).
  • the video/image information may further include general constraint information.
  • information and/or syntax elements transmitted/signaled from an encoding device to a decoding device may be included in video/image information.
  • the video/image information may be encoded through the above-described encoding procedure and included in the bitstream.
  • the bitstream may be transmitted through a network or stored in a digital storage medium.
  • the network may include a broadcasting network and/or a communication network
  • the digital storage medium may include various storage media such as USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, and SSD.
  • a transmission unit (not shown) for transmitting the signal output from the entropy encoding unit 240 and/or a storage unit (not shown) for storing may be configured as internal/external elements of the encoding device 200, or the transmission unit It may also 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.
  • a residual signal residual block or residual samples
  • the adder 250 adds the reconstructed residual signal to the prediction signal output from the inter predictor 221 or the intra predictor 222 to obtain a reconstructed signal (reconstructed picture, reconstructed block, reconstructed sample array) can be created
  • a predicted block may be used as a reconstruction block.
  • the adder 250 may be called a restoration unit or a restoration block generation unit.
  • the generated reconstruction 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.
  • LMCS luma mapping with chroma scaling
  • the filtering unit 260 may improve subjective/objective picture 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. can be stored in
  • the various filtering methods may include, for example, deblocking filtering, sample adaptive offset, adaptive loop filter, bilateral filter, and the like.
  • the filtering unit 260 may generate various filtering-related information and transmit them to the entropy encoding unit 240, as will be described later in the description of each filtering method. Filtering-related information may be encoded in the entropy encoding unit 240 and output in the form of a bitstream.
  • the modified reconstructed picture transmitted to the memory 270 may be used as a reference picture in the inter prediction unit 221 .
  • the encoding device can avoid prediction mismatch between the encoding device 200 and the decoding device, and can also improve encoding efficiency.
  • the DPB of the memory 270 may store the modified 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 in a current picture from which motion information is derived (or encoded) and/or motion information of blocks in a previously reconstructed picture.
  • the stored motion information may be transmitted to the inter prediction unit 221 to be used as motion information of a spatial neighboring block or motion information of a temporal neighboring block.
  • the memory 270 may store reconstructed samples of reconstructed blocks in the current picture and transfer them to the intra predictor 222 .
  • a decoding device may include an image decoding device and/or a video decoding device.
  • the decoding device 300 includes an entropy decoder 310, a residual processor 320, a predictor 330, an adder 340, and a filtering unit. (filter, 350) and memory (memoery, 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 above-described entropy decoding unit 310, residual processing unit 320, prediction unit 330, adder 340, and filtering unit 350 may be configured as one hardware component (for example, a decoder chipset or processor) according to an embodiment. ) can be configured by Also, 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 device 300 may restore an image corresponding to a process in which the video/image information is processed by the encoding device of FIG. 2 .
  • the decoding device 300 may derive units/blocks based on block division related information obtained from the bitstream.
  • the decoding device 300 may perform decoding using a processing unit applied in the encoding device.
  • a processing unit of decoding may be a coding unit, for example, and a coding unit may be partitioned from a coding tree unit or a largest coding unit along a quad tree structure, a binary tree structure and/or a ternary tree structure.
  • One or more transform units may be derived from a coding unit.
  • the restored video signal decoded and output through the decoding device 300 may be reproduced through a playback device.
  • the decoding device 300 may receive a signal output from the encoding device 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) necessary for image restoration (or picture restoration).
  • the video/video information may further include information on various parameter sets such as an adaptation parameter set (APS), a picture parameter set (PPS), a sequence parameter set (SPS), or a video parameter set (VPS).
  • the video/image information may further include general constraint information.
  • the decoding device may decode a picture further based on the information about the parameter set and/or the general restriction information.
  • Dual values that is, quantized transform coefficients and related parameter information may be input to the residual processing unit 320 .
  • the residual processor 320 may derive a residual signal (residual block, residual samples, residual sample array). Also, among information decoded by the entropy decoding unit 310 , information about filtering may be provided to the filtering unit 350 . Meanwhile, a receiving unit (not shown) receiving a signal output from the encoding device may be further configured as an internal/external element of the decoding device 300, or the receiving unit may be a component of the entropy decoding unit 310.
  • the decoding device may be referred to as a video/video/picture decoding device, and the decoding device may be divided into an information decoder (video/video/picture information decoder) and a sample decoder (video/video/picture sample decoder).
  • the information decoder may include the entropy decoding unit 310, and the sample decoder includes the inverse quantization unit 321, an inverse transform unit 322, an adder 340, a filtering unit 350, and a memory 360. ), at least one of an inter prediction unit 332 and an intra prediction unit 331.
  • the inverse quantization unit 321 may inversely quantize the quantized transform coefficients and output transform coefficients.
  • the inverse quantization unit 321 may rearrange the quantized transform coefficients in a 2D block form. In this case, the rearrangement may be performed based on a coefficient scanning order performed by the encoding device.
  • the inverse quantization unit 321 may perform inverse quantization on quantized transform coefficients using a quantization parameter (eg, quantization step size information) and obtain transform coefficients.
  • a quantization parameter eg, quantization step size information
  • a residual signal (residual block, residual sample array) is obtained by inverse transforming the transform coefficients.
  • the prediction unit 330 may perform prediction on a current block and generate a predicted block including predicted samples of the current block.
  • the prediction unit 330 may determine whether intra prediction or inter prediction is applied to the current block based on the information about the prediction output from the entropy decoding unit 310, and determine a specific intra/inter prediction mode.
  • the prediction unit 330 may generate a prediction signal based on various prediction methods described later. For example, the prediction unit 330 may apply intra-prediction or inter-prediction to predict one block, and may simultaneously apply intra-prediction and inter-prediction. This may be called combined inter and intra prediction (CIIP). Also, the prediction unit 330 may be based on an intra block copy (IBC) prediction mode or a palette mode for block prediction.
  • IBC intra block copy
  • the IBC prediction mode or the palette mode may be used for video/video coding of content such as a game, for example, screen content coding (SCC). IBC basically performs prediction within the current picture, but may be performed similarly to inter prediction in that a reference block is derived within the current picture. That is, IBC may use at least one of the inter prediction techniques described in this document.
  • Palette mode can be viewed as an example of intra coding or intra prediction. When the palette mode is applied, information on a palette table and a palette index may be included in the video/image information and signaled.
  • the intra predictor 331 may predict a current block by referring to samples in the current picture.
  • the referenced samples may be located in the neighborhood of the current block or may be located apart from each other according to a prediction mode.
  • prediction modes may include a plurality of non-directional modes and a plurality of directional modes.
  • the intra prediction unit 331 may determine a prediction mode applied to the current block by using a prediction mode applied to neighboring blocks.
  • the inter prediction unit 332 may derive a predicted block for a current block based on a reference block (reference sample array) specified by a motion vector on a reference picture.
  • motion information may be predicted in units of blocks, subblocks, or samples based on correlation of motion information between neighboring blocks and the current block.
  • the motion information may include a motion vector and a reference picture index.
  • the motion information may further include inter prediction direction (L0 prediction, L1 prediction, Bi prediction, etc.) information.
  • a neighboring block may include a spatial neighboring block present in the current picture and a temporal neighboring block present in the reference picture.
  • the inter predictor 332 may construct a motion information candidate list based on neighboring blocks and derive a motion vector and/or 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 prediction information may include information indicating an inter prediction mode for the current block.
  • the adder 340 restores the obtained residual signal by adding it to the prediction signal (predicted block, prediction sample array) output from the prediction unit (including the inter prediction unit 332 and/or the intra prediction unit 331). Signals (reconstructed picture, reconstructed block, reconstructed sample array) can be generated. When there is no residual for the block to be processed, such as when the skip mode is applied, a predicted block may be used as a reconstruction block.
  • the adder 340 may be called a restoration unit or a restoration block generation unit.
  • the generated reconstruction signal may be used for intra prediction of the next processing target block in the current picture, output after filtering as described later, or may be used for inter prediction of the next picture.
  • the filtering unit 350 may improve subjective/objective picture 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, and store the modified reconstructed picture in the memory 360, specifically the DPB of the memory 360.
  • the various filtering methods may include, for example, deblocking filtering, sample adaptive offset, adaptive loop filter, bilateral filter, and the like.
  • a (modified) reconstructed picture stored in the DPB of the memory 360 may be used as a reference picture in the inter prediction unit 332 .
  • the memory 360 may store motion information of a block in the current picture from which motion information is derived (or decoded) and/or motion information of blocks in a previously reconstructed picture.
  • the stored motion information may be transmitted to the inter prediction unit 332 to be used as motion information of a spatial neighboring block or motion information of a temporal neighboring block.
  • the memory 360 may store reconstructed samples of reconstructed blocks in the current picture and transfer them to the intra prediction unit 331 .
  • the embodiments described in the filtering unit 260, the inter prediction unit 221 and the intra prediction unit 222 of the encoding device 200 are the filtering unit 350 and the inter prediction of the decoding device 300, respectively.
  • the same or corresponding may be applied to the unit 332 and the intra predictor 331.
  • the predicted block includes prediction samples in the spatial domain (or pixel domain).
  • the predicted block is identically derived from an encoding device and a decoding device, and the encoding device decodes residual information (residual information) between the original block and the predicted block, rather than the original sample value itself of the original block.
  • Video coding efficiency can be increased by signaling to the device.
  • the decoding device may derive a residual block including residual samples based on the residual information, generate a reconstructed block including reconstructed samples by combining the residual block and the predicted block, and reconstruct the reconstructed blocks. It is possible to create a reconstruction picture that contains
  • the residual information may be generated through transformation and quantization procedures.
  • the encoding apparatus derives a residual block between the original block and the predicted block, and derives transform coefficients by performing a transform procedure on residual samples (residual sample array) included in the residual block. And, by performing a quantization procedure on the transform coefficients, quantized transform coefficients may be derived, and related residual information may be signaled to the decoding device (through a bitstream).
  • the residual information may include information such as value information of the quantized transform coefficients, location information, transform technique, transform kernel, and quantization parameter.
  • the decoding device may perform an inverse quantization/inverse transform procedure based on the residual information and derive residual samples (or residual blocks).
  • the decoding device may generate a reconstructed picture based on the predicted block and the residual block.
  • the encoding device may also derive a residual block by inverse quantizing/inverse transforming the quantized transform coefficients for reference for inter prediction of a later picture, and generate a reconstructed picture based on the residual block.
  • At least one of quantization/inverse quantization and/or transform/inverse transform may be omitted. If the quantization/inverse quantization is omitted, the quantized transform coefficient may be referred to as a transform coefficient. If the transform/inverse transform is omitted, the transform coefficients may be called coefficients or residual coefficients, or may still be called transform coefficients for unity of expression.
  • quantized transform coefficients and transform coefficients may be referred to as transform coefficients and scaled transform coefficients, 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) of 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.
  • Intra prediction may indicate prediction for generating prediction samples for a current block based on reference samples within a picture to which the current block belongs (hereinafter referred to as current picture).
  • neighboring reference samples to be used for intra prediction of the current block may be derived.
  • the neighboring reference samples of the current block include a sample adjacent to the left boundary of the current block and a total of 2xnH samples adjacent to the bottom-left of the current block of size nWxnH, samples adjacent to the top boundary of the current block, and A total of 2 ⁇ nW samples neighboring the top-right and 1 sample neighboring the top-left of the current block may be included.
  • the neighboring reference samples of the current block may include a plurality of columns of upper neighboring samples and a plurality of rows of left neighboring samples.
  • the neighboring reference samples of the current block are a total of nH samples adjacent to the right boundary of the current block of size nWxnH, a total of nW samples adjacent to the bottom boundary of the current block, and the lower right side of the current block ( bottom-right) may include one neighboring sample.
  • neighboring reference samples of the current block may not be decoded yet or may not be available.
  • the decoder may construct neighboring reference samples to be used for prediction by substituting unavailable samples with available samples.
  • neighboring reference samples to be used for prediction may be configured through interpolation of available samples.
  • a prediction sample may be derived based on the average or interpolation of neighboring reference samples of the current block, and (ii) the neighboring reference samples of the current block Among them, a prediction sample may be derived based on a reference sample existing in a specific (prediction) direction with respect to the prediction sample.
  • Case (i) may be called a non-directional mode or non-angular mode, and case (ii) may be called a directional mode or angular mode.
  • Prediction samples may be generated.
  • LIP linear interpolation intra prediction
  • chroma prediction samples may be generated based on luma samples using a linear model (LM). This case may be called an LM mode or a chroma component LM (CCLM) mode.
  • a temporary prediction sample of the current block is derived based on the filtered neighboring reference samples, and at least one reference sample derived according to the intra prediction mode among existing neighboring reference samples, that is, unfiltered neighboring reference samples.
  • a prediction sample of the current block may be derived by performing a weighted sum of ? and temporary prediction samples. The above case may be called position dependent intra prediction (PDPC).
  • a reference sample line having the highest prediction accuracy is selected among multiple reference sample lines adjacent to the current block, and a prediction sample is derived using a reference sample located in a prediction direction in the corresponding line, and at this time, the used reference sample line is decoded.
  • Intra prediction encoding may be performed by instructing (signaling) to .
  • the above case may be referred to as multi-reference line intra prediction or MRL-based intra prediction.
  • intra prediction may be performed based on the same intra prediction mode by dividing the current block into vertical or horizontal sub-partitions, but neighboring reference samples may be derived and used in units of sub-partitions. That is, in this case, the intra-prediction mode for the current block is equally applied to the sub-partitions, but intra-prediction performance can be improved in some cases by deriving and using neighboring reference samples in units of sub-partitions.
  • This prediction method may be called intra prediction based on intra sub-partitions (ISP).
  • the aforementioned intra prediction methods may be referred to as an intra prediction type to be distinguished from an intra prediction mode.
  • the intra prediction type may be called various terms such as an intra prediction technique or an additional intra prediction mode.
  • the intra prediction type (or additional intra prediction mode, etc.) may include at least one of the aforementioned LIP, PDPC, MRL, and ISP.
  • a general intra prediction method excluding specific intra prediction types such as LIP, PDPC, MRL, and ISP may be referred to as a normal intra prediction type.
  • the normal intra prediction type may be generally applied when the specific intra prediction type as described above is not applied, and prediction may be performed based on the aforementioned intra prediction mode. Meanwhile, post-processing filtering may be performed on the derived prediction samples as needed.
  • the intra prediction modes may include two non-directional intra prediction modes and 65 directional prediction modes.
  • the non-directional intra prediction modes may include a planar intra prediction mode and a DC intra prediction mode, and the directional intra prediction modes may include intra prediction modes numbered 2 to 66.
  • 4 exemplarily shows 65 directional intra prediction modes.
  • a residual block (residual samples) may be obtained by receiving (inverse quantized) transform coefficients and performing the primary (separate) inverse transform.
  • the encoding device and the decoding device may generate a reconstructed block based on the residual block and the predicted block and generate a reconstructed picture based on the residual block.
  • a reduced secondary transform (RST) with a reduced size of a transformation matrix (kernel) can be applied in the concept of NSST in order to reduce the amount of computation and memory required for non-separate secondary transformation.
  • RST reduced secondary transform
  • kernel transformation matrix
  • the RST since the RST is mainly performed in a low-frequency region including non-zero coefficients in a transform block, it may be referred to as a low-frequency non-separable transform (LFNST).
  • the conversion index may be named LFNST index.
  • LFNST may mean a transform performed on residual samples of a target block based on a transform matrix having a reduced size.
  • the simplified transformation is performed, the amount of computation required for transformation may be reduced due to the reduction in the size of the transformation matrix. That is, LFNST can be used to solve the computational complexity issue that occurs when transforming large blocks or non-separate transforms.
  • the inverse transform unit 235 of the encoding apparatus 200 and the inverse transform unit 322 of the decoding apparatus 300 modify transforms based on the inverse RST of transform coefficients. It may include an inverse RST unit for deriving coefficients, and an inverse primary transform unit for deriving residual samples for the target block based on inverse primary transform for modified transform coefficients.
  • the inverse primary transform means an inverse transform of the primary 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. 8 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, residual block, or 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 a block to which a transform is applied or the total number of transform coefficients corresponding to a block to which a transform is applied
  • the simplification factor may mean an R/N value.
  • the simplification factor may be referred to by various terms such as reduced factor, reduction factor, reduced factor, reduction factor, simplified factor, and simple factor.
  • R may be referred to as a reduced coefficient, but in some cases, a reduced 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.
  • matrix operation can be understood as an operation that obtains a column vector by placing the matrix on the left of the column vector and multiplying the matrix by the column vector.
  • the size of the inverse RST matrix T NxR is NxR smaller than the size NxN of a normal inverse transform matrix, and has a transpose relationship with the simplified transform matrix T RxN shown in Equation 1.
  • the matrix T t in the Transform block may mean an inverse RST matrix T RxN T (the superscript T means transpose).
  • T means transpose
  • modified transform coefficients of the target block or residual samples of 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 when transform coefficients for the target block are multiplied by the inverse RST matrix T RxN T .
  • the size of the normal inverse transformation matrix is 64x64 (NxN), but the size of the simplified inverse transformation matrix is reduced to 64x16 (NxR).
  • memory usage can be reduced by R/N ratio.
  • NxR the number of multiplication operations
  • a simplified inverse transform matrix or inverse transform matrix may also be named a simplified transform matrix or a transform matrix if it is not confusing whether it is a transform or an inverse transform.
  • a maximum of 16 x 48 transformation kernel is obtained by selecting only 48 data instead of a 16 x 64 transformation kernel matrix for 64 data constituting an 8 x 8 area. 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 transposed matrix of the transformation kernel matrix described above may be used. That is, when inverse RST or inverse LFNST is performed as an inverse transformation process performed by the decoding device, the input coefficient data to which inverse RST is applied is composed of a 1-dimensional vector according to a predetermined arrangement order (diagonal scanning order), and the 1-dimensional vector
  • the modified coefficient vector obtained by multiplying the corresponding inverse RST matrix from the left side may be arranged in a two-dimensional block according to a predetermined arrangement order.
  • the size of the transformation matrix of Equation 4 is 48 x 16
  • the column vectors are c 1 to c 16
  • forward LFNST receives as 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. 9 is a diagram illustrating a forward LFNST input area according to an embodiment of the present document.
  • this input region that is, the region of input transform coefficients input for the forward LFNST may be referred to as Region Of Interest or ROI.
  • an Rx96 matrix from a 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 arranged in order of importance from the top, the Rx96 matrix can be constructed by sequentially sampling R rows from the top.
  • the ROIs in FIG. 9(a) and FIG. 9(b) are composed of 48 and 96 input samples (input conversion coefficients or input data), respectively.
  • the order in which input samples are read from the ROI can be set in advance, but the basic order can be arbitrarily set. More specifically, when the forward LFNST matrix applied to an arbitrary ROI is an RxN matrix (ie, the ROI consists of N input samples), even if the reading order of the input samples is changed, the order of the N column vectors is changed. If rearranged according to , compared to before the change, the output value does not change regardless of the order of the input samples (the output value consists of R transform coefficients).
  • FIGS. 10(a) and 11(a) correspond to FIG. 9(a)
  • FIGS. 10(b) and 11(b) correspond to FIG. 9(b).
  • row priority order may be applied, and for modes 35 to 80, column priority order may be applied as shown in FIG. 11(a) and FIG. 11(b).
  • the order of FIGS. 10(a) and 10(b) may be applied as it is to modes 0, 1, and 34 indicating planar mode and DC mode, and FIG. 10 (a) and 10(b) or 11(a) and 11(b) may be applied.
  • the upper left quadrangular 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 can be set as the ROI, and the number of input samples (transform coefficients that have undergone the primary transform) is m x n in terms of the forward LFNST.
  • 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 are 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 from a 96x96 described above.
  • a 4x4 subblock may correspond to a transform group (Coefficient Group, CG) for transform blocks to which LFNST can be applied, but this CG is not necessarily a 4x4 subblock.
  • the CG may be any predefined p x q sub block other than a 4x4 sub block.
  • FIGS. 10(a) and 10(b) or FIG. 11 (a) and 11 (b) may follow a specific order, and transform coefficients output by forward LFNST may be arranged according to the scan order for the corresponding CG and transform coefficient.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a non-square ROI according to an embodiment of the present document. As shown in (a) of FIG. 12, when the ROI is non-square, when input samples are read in the row-major direction and in the column-major direction, the phases of the transform coefficients are not aligned in the two cases.
  • the second mode and the 66th mode are performed in the order shown in FIG. 12 (b).
  • Input samples can be read according to That is, for the second mode, input samples may be read according to the left order of FIG. 12(b), and for the 66th mode, input samples may be read according to the right order of FIG. 12(b). If the input samples are read using the symmetry of the two prediction modes in this way, the same LFNST kernel can be applied to the two ROIs of FIG. 12(b).
  • LFNST_4x4 For a transform block (a transform block in which both the horizontal and vertical lengths are greater than or equal to 4 and the horizontal or vertical length is 4), an LFNST kernel with a 16x16 matrix form that can be applied to the upper left 4x4 region can be applied (LFNST_4x4 can be named).
  • LFNST_4x4 and LFNST_8x8 each consist of 4 sets, each set consists of 2 transform kernels, and which set of kernels to apply may be determined by the intra prediction mode. Which of the two kernels is to be applied to the determined set and whether to apply the LFNST may be designated through signaling of the LFNST index. If the LFNST index value is 0, LFNST is not applied, if it is 1, the first kernel is applied, and if it is 2, the second kernel can be applied.
  • LFNST_4x4 and LFNST_8x8 each consist of four LFNST sets
  • a group of LFNST sets named LFNST_4x4 or LFNST_8x8 can be represented as an LFNST set list for convenience of description below.
  • LFNST_8x8 may indicate an LFNST set list applied to a transformation block in which both the horizontal and vertical lengths are greater than or equal to 8 and the horizontal or vertical length is 8, and additionally, the horizontal and vertical lengths are greater than 16.
  • the LFNST set list applied to transform blocks that are greater than or equal to can be named LFNST_16x16.
  • LFNST_4x4, LFNST_8x8, and LFNST_16x16 may have are as follows.
  • the transformation matrix is based on when forward transformation is applied.
  • LFNST_4x4 can have a 16x16 matrix, and the ROI can be the upper left 4x4 area.
  • LFNST_8x8 can have an Rx48 matrix or an Sx64 matrix, and 16, 32, and 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. 9, and the ROI for the Sx64 matrix may be an 8x8 area in the upper left corner.
  • LFNST_16x16 can have Rx96 matrix, Sx64 matrix or Tx48 matrix, R value can be 16, 32, 48, 64, 80, 96, S value can be 16, 32, 48, 64 and T value 16, 32, and 48 are possible.
  • the ROI for the Rx96 matrix may be (b) of FIG. 9, the ROI for the Sx64 matrix may be an 8x8 area in the upper left corner, and the ROI for the Tx48 matrix may be (a) of FIG.
  • LFNST_4x4x4 As an architecture for LFNST_4x4, LFNST_8x8, and LFNST_16x16, any combination of matrix dimensions and ROI suggested in Nos. 1, 2, and 3 above is possible.
  • the ROI of the upper left 4x4 area is applied to a 16x16 matrix
  • the ROI of the upper left 8x8 area is applied to the 32x64 matrix
  • the ROI as shown in (b) in FIG. 9 is applied to the 32x96 matrix
  • N output samples (output transform coefficients) are generated.
  • the NxR matrix becomes a transposed matrix of the RxN matrix in the forward LFNST, and N output samples may be arranged in ROIs of FIGS. 9 to 12 .
  • the order shown in FIG. 10 or 11 may be followed according to the intra prediction mode value. For example, when symmetry between intra prediction modes is utilized, the row priority order of FIG. 10 is applied to intra prediction modes -14 to -1 and 2 to 33, and the column priority order of FIG. 11 is applied to modes 35 to 80. can be applied.
  • the output data area may be configured as follows based on forward LFNST.
  • R when the number of output transform coefficients in the forward LFNST criterion 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 the LFNST transform coefficient may exist, signaling of the LFNST index may be omitted and it may be inferred that the LFNST is not applied.
  • an area in which LFNST transform coefficients may exist is configured in units of 4x4 subblocks and residual coding is performed in units of corresponding 4x4 subblocks, it is checked whether transform coefficients exist in areas other than the area in which LFNST transform coefficients may exist. It can be done more simply.
  • the CG may be of a shape other than a 4x4 sub-block, in which case (eg mxn block, m n) R value can be set as a multiple of mxn.
  • CGs in which forward LFNST output transform coefficients may exist may be composed of first k CGs arranged according to the scanning order of CGs.
  • the output coefficients of the forward LFNST can be arranged according to the transform coefficient scanning order.
  • row vectors of the forward LFNST kernel are arranged from top to bottom in order of importance, so if the transform coefficients constituting the output vector are arranged in order from top to bottom (assuming that the output vector is a column vector here), more The coefficients can be arranged sequentially, starting with significant coefficients.
  • the scanning order of conversion coefficients is to scan from the most important coefficient, and by scanning from the DC position indicated by the upper-left position, conversion coefficients with less importance are placed as they get farther from the DC position, and they mainly have a value of 0 or close to 0. .
  • the residual coding part is designed to increase coding efficiency when transform coefficients having 0 or values close to 0 frequently appear as the distance from the DC position increases.
  • the output transform coefficients of the forward LFNST do not necessarily have to be arranged according to one fixed scan order. That is, according to another embodiment, the output transform coefficients of the LFNST may be sorted according to an order other than the scan order.
  • the LFNST-specific scan order is not the pre-determined scan order. may be applied.
  • a different scan order is applied to forward LFNST output transform coefficients for each intra prediction mode (or group of intra prediction modes). can do.
  • an LFNST set list, an LFNST set, and an LFNST kernel may be applied based on the size of a transform block.
  • the LFNST set list, LFNST set, and LFNST kernel can be more subdivided and applied according to the size of the conversion block.
  • the LFNST kernel configuration per set may indicate which LFNST set consists of how many candidate nulls.
  • LFNST_MxN a different LFNST set list may be applied to every possible transform block shape (ie, every possible MxN block), and the corresponding set list may be expressed as, for example, LFNST_MxN.
  • a corresponding LFNST set list may be applied to each group by grouping transform block shapes.
  • two types of LFNST set lists are applied, namely LFNST_4x4 and LFNST_8x8, divided 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 cases where both the horizontal and vertical lengths of the transform block are equal to or greater than 16, and an LFNST set list applied to the group may be allocated.
  • the LFNST set list may be named LFNST_16x16.
  • When combined with the grouping of the VVC standard (Group 1) 4x4, 4xN/Nx4 (N 8) Conversion block, (Group 2) 8x8, 8xN/Nx8 (N 16) Transformation blocks, (Group 3) Transformation blocks whose width and height are both greater than or equal to 16, which can be divided into three groups, LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16 for each group and/or a list of LFNST sets applied to the group. can be named as
  • Group 1 is again a 4x4 conversion block and 4xN / Nx4 (N 8) and can be divided into Group 1A and Group 1B.
  • Group 2 is also 8x8 conversion block and 8xN/Nx8 (N 16) It can be divided into conversion blocks and can be classified as Group 2A and Group 2B.
  • Group 3 can be divided into Group 3A and Group 3B through a specific criterion. For example, 16x16 and 16xN/Nx16 (N 16) The conversion block can be set to Group 3A, and the remaining cases can be classified as Group 3B.
  • Group 1, Group 2, and Group 3 may or may not be divided into detailed groups 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.
  • Group 1 (LFNST_4x4) consists of 18 LFNST sets, and each LFNST set consists of 3 kernels, and the dimension of the corresponding kernel matrix may be 16x16.
  • Group 2 (LFNST_8x8) consists of 18 LFNST sets, and each LFNST set consists of 3 kernels, and the dimension of the corresponding kernel matrix may be 16x48.
  • Group 3 (LFNST_16x16) consists of 18 LFNST sets, and each LFNST set consists of 3 kernels, and the dimension of the corresponding kernel matrix may be 32x96.
  • All LFNST set lists in the above configuration can be configured with a different number of sets than 18.
  • the LFNST set list may consist of 16, 15, 10, 6, or 4 transform sets.
  • the dimensions of the kernel matrices constituting LFNST_8x8 may be set to 32x48 to 48x48.
  • No. 2 No. 3, No. 4, and No. 5 above can be freely combined.
  • number 3 the number of LFNST sets is set to 15, and by applying number 4, the dimensions of the kernel matrices constituting LFNST_8x8 may be set to 32x48.
  • whether to apply LFNST may be determined based on a color component, and when it is determined that LFNST is applied, an LFNST set list, an LFNST set, and an LFNST kernel may be applied based on the color component. there is.
  • LFNST when the tree type of a 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 for the luma component ( In the case of dual tree luma), LFNST is applied to the luma component, and in the case of a separate tree (dual tree chroma) for the chroma component, LFNST is applied to the chroma component.
  • LFNST can be applied only to the luma component. If LFNST is applied only to the luma component, the LFNST index indicates only the LFNST kernel applied to the luma component because LFNST is applied only to the luma component and not to the chroma component in the single tree, as in the VVC standard. When the LFNST is applied only to the luma component, the LFNST index is not signaled since the LFNST is not applied to the split tree for the chroma component (if the LFNST index is not signaled, it can be assumed that the LFNST is not applied by default).
  • LFNST may be applied to both the luma component and the chroma component when a single tree is used.
  • it can be implemented in two ways. That is, 1) configuring image information to select a corresponding LFNST kernel for both luma and chroma components by signaling one LFNST index, and 2) configuring image information so that separate LFNST indices are signaled for luma and chroma components. It can be configured to select the LFNST kernel most suitable for each component.
  • LFNST set list, LFNST set, and LFNST kernel for luma and chroma components are set differently, and one LFNST index is signaled to select an LFNST kernel for luma and chroma components, one signaled
  • the LFNST kernels for the luma component and chroma component designated by the LFNST index of may be different because they are selected from different LFNST set lists and LFNST sets.
  • the same LFNST set list is applied to luma and chroma components.
  • different LFNST set lists, different LFNST sets, and different LFNST kernels may be applied to R, G, and B components, respectively.
  • the same LFNST set list, LFNST set, and LFNST kernel can be applied to the three components.
  • LFNST set lists LFNST sets
  • LFNST kernels may be applied according to a range of quantization parameter (QP) values.
  • QP quantization parameter
  • the LFNST set list applied to the low QP range and the LFNST set list applied to the high QP range may be separately used.
  • the low QP range may represent a case below a predefined threshold QP value
  • the high QP range may represent a case exceeding a predefined QP value.
  • the threshold QP value 27, 28, 29, 30, 31, etc. may be used.
  • all possible QP values can be partitioned into N sets.
  • the N sets may not include overlapping values. That is, when two different sets are selected among N sets, the intersection between the two sets may be an empty set.
  • a different LFNST set list, LFNST set, and LFNST kernel may be applied to each of the N sets.
  • LFNST set lists when there are M possible LFNST set lists, a mapping relationship between the N sets and the M LFNST set lists may be formed. That is, the LFNST set list mapped to each of the N sets may be any one of the M LFNST set lists. Naturally, LFNST set lists mapped to N sets may overlap each other.
  • LFNST_4x4 and LFNST_8x8 exist as LFNST set lists, or LFNST_4x4, LFNST_8x8, and LFNST_16x16 exist, as described above, if M LFNST set lists exist, M LFNST sets for LFNST_4x4, LFNST_8x8, and LFNST_16x16, respectively. Lists may exist.
  • LFNST_4x4_i 1, 2, ..., M
  • LFNST_8x8_i 1, 2, ..., M
  • LFNST_4x4_1, LFNST_8x8_1 or LFNST_16x16_1 for the low QP range may be mapped, and for the high QP range, LFNST_4x4_2, LFNST_8x8_2, or LFNST_16x16_2 may be mapped according to the transform block size.
  • LFNST_4x4, LFNST_8x8, and LFNST_16x16 is expressed as (LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16), or a pair of LFNST_4x4, LFNST_8x8 is expressed as (LFNST_4x4, LFNST_8x8)
  • the tuple or pair of the ith LFNST set list is (xLFNST_4x16_i6_i, LFNST_8x4_i, LFNST).
  • it can be expressed as (LFNST_4x4_i, LFNST_8x8_i).
  • mapping to the i th LFNST set list means that they are mapped to (LFNST_4x4_i, LFNST_8x8_i, LFNST_16x16_i) or (LFNST_4x4_i, LFNST_8x8_i).
  • mapping to one of the M LFNST set lists according to QP values may mean that an LFNST set list mapped to each QP value exists and that the corresponding LFNST set list is applied. For example, if the corresponding LFNST set list is the jth LFNST set list, (LFNST_4x4_j, LFNST_8x8_j, LFNST_16x16_j) may be applied.
  • LFNST set list when there are M applicable LFNST set lists as described above, it is not a method of applying the LFNST set list for a specific condition (range of QP values) based on whether a specific condition (range of QP values) is satisfied, but a higher order list. It can be configured to specify the LFNST set list through a level syntax element (hereinafter also referred to as an HLS element).
  • HLS element level syntax element
  • the corresponding HLS element is the Sequence Parameter Set (SPS), Picture Parameter Set (PPS), and Picture Header (PH), which are syntax tables that collect high-level syntax elements. It may be located in the Slice Header (SH) or the like. In this regard, a corresponding HLS element may have a value from 0 to M-1 to designate one of M possible LFNST set lists.
  • SPS Sequence Parameter Set
  • PPS Picture Parameter Set
  • PH Picture Header
  • SH Slice Header
  • a corresponding HLS element may have a value from 0 to M-1 to designate one of M possible LFNST set lists.
  • the corresponding HLS element may be related to LFNST set list index information.
  • the LFNST set list index information may be located in SPS, PPS, PH, SH, and the like.
  • the LFNST set list index information may have a value from 0 to M-1 to designate one of M possible LFNST set lists.
  • LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16, or LFNST_4x4 and LFNST_8x8 exist, and the ith LFNST set list is designated by the LFNST set list index information, (LFNST_4x4_i, LFNST_8x8_i, LFNST_16x16_i) or (LFNST_4x4_i, LFNST_8x8_i) may be applied.
  • the value of the LFNST set list index information can be inferred as a specific value, and the LFNST set list designated by the inferred value will be the default LFNST set list.
  • the default LFNST set list is the kth LFNST set list
  • the default LFNST set list may be (LFNST_4x4_k, LFNST_8x8_k, LFNST_16x16_k) or (LFNST_4x4_k, LFNST_8x8_k).
  • a different LFNST set list may be applied for each transform block size.
  • LFNST_4x4 and LFNST_8x8 as in the VVC standard, 4x4, 4xN/Nx4 (N ⁇ 8), 8x8, 8xN/Nx8 (N ⁇ 16), 16x16, 16xN/Nx16 (N ⁇ 32 ), different LFNST set lists can be applied to cases of 32x32 or more (both horizontal and vertical lengths are 32 or more).
  • LFNST set list for each block size set can be expressed as LFNST_4x4, LFNST_4xN_Nx4, LFNST_8x8, LFNST_8xN_Nx8, LFNST_16x16, LFNST_16xN_Nx16, LFNST_32x32.
  • LFNST_4x4 and LFNST_8x8 each indicating an LFNST set list, may each consist of four LFNST sets, and the four LFNST sets may be distinguished by index values of 0, 1, 2, and 3. That is, the LFNST sets can be classified as the 0th LFNST set, the 1st LFNST set, the 2nd LFNST set, and the 3rd LFNST set, and the LFNST set index for each LFNST set has a value of 0, 1, 2 or 3. can have
  • Intra pred in Tables 5 to 10 above. mode may indicate an intra prediction mode for the current block, and the intra pred. If the value of mode is one of -14 to -1 and 67 to 80, it may indicate that the intra prediction mode for the current block is the WAIP mode.
  • LFNST_4x4 and LFNST_8x8 that is, a LFNST matrix
  • LFNST matrix may be applied when the ROI for LFNST_8x8 is an 8x8 region at the top left of the block to be transformed.
  • Tables 11 to 20 below show examples of kernel coefficient data for LFNST_4x4 applicable to 4xN or Nx4 blocks (N ⁇ 4).
  • g_lfnst4x4[ 36 ][ 3 ][ 16 ][ 16 ] array of Tables 11 to 20 [ 36 ] indicates that the number of LFNST sets is 36, and [ 3 ] indicates that the number of LNFST kernel candidates per LFNST set is 3, [ 16 ] [ 16 ] represents a 16x16 matrix based on the forward LFNST (the corresponding array definitions in Tables 11 to 20 are described according to C/C++ grammar).
  • 32 may represent the horizontal (x-axis) length of the matrix
  • 64 may represent the vertical (y-axis) length of the matrix.
  • Tables 11 to 20 are used for LFNST in which the number of LFNST sets is 35, the array can be represented as g_lfnst4x4[ 35 ][ 3 ][ 16 ][ 16 ].
  • An ROI to which the LFNST kernels of Tables 11 to 20 can be applied may be an upper left 4x4 region.
  • Each LFNST kernel consists of 16 transform basis vectors (row vectors), and one vector has a length of 16 ([ 16 ][ 16 ]).
  • the row-direction basis vector of the LFNST kernel (16X16 dimensional matrix) of Tables 11 to 20 and the transform coefficient may be multiplied during matrix operation.
  • the transform coefficient may be multiplied by the row-direction basis vector of the kernel (16X16 dimensional matrix) in which the LFNST kernel below is transposed.
  • Tables 11-20 may represent some of the 36 LFNST sets. As described above, the LFNST set may be selected according to the intra prediction mode and may be mapped according to Table 5 or Table 6. According to Table 5, 35 LFNST sets are used, and according to Table 6, 36 LFNST sets are used. Tables 11 to 20 may be kernels corresponding to specific set numbers among 35 or 36 sets.
  • An ROI to which the LFNST kernels in Tables 21 to 50 can be applied may be an 8x8 upper left region.
  • Each LFNST kernel consists of 32 transform basis vectors (row vectors), and one vector has a length of 64 ([ 32 ][ 64 ]).
  • the transform coefficient may be multiplied by the row-direction basis vector of the LFNST kernel (32X64 dimensional matrix) of Tables 21 to 50 during matrix operation.
  • the transform coefficient may be multiplied by the row-direction basis vector of the kernel (64X32-dimensional matrix) in which the LFNST kernel below is transposed.
  • Tables 21 to 26 show three LFNST kernels applied when the LFNST set index of Table 5 or Table 6 is 0 (when the intra prediction mode is planner mode), and Tables 27 to 32 show the values of Table 5 or Table 6.
  • Tables 33 to 38 show three LFNST kernels applied when the LFNST set index is 1 (when the intra prediction mode is DC mode), and Tables 33 to 38 show when the LFNST set index of Table 5 or Table 6 is 2 (when the intra prediction mode is Tables 39 to 44 apply when the LFNST set index of Table 5 or Table 6 is 18 (when the intra prediction mode indicates the horizontal or vertical direction).
  • Tables 45 to 50 may show three LFNST kernels applied when the LFNST set index of Table 5 or Table 6 is 34 (when the intra prediction mode indicates the upper left direction).
  • LFNST kernel consists of two tables.
  • Table 21 and Table 22 may be the first LFNST kernel applied when the LFNST set index is 0.
  • Table 23 and Table 24 may be the second LFNST kernel applied when the LFNST set index is 0.
  • Table 25 and Table 26 may be a third LFNST kernel applied when the LFNST set index is 0.
  • FIG. 14 Each step disclosed in FIG. 14 is based on some of the contents described above in FIGS. 4 to 13 . Accordingly, detailed descriptions of overlapping details with those described above in FIGS. 3 to 13 will be omitted or simplified.
  • the decoding device may obtain information about quantized transform coefficients from residual information and may receive various information for image decoding. More specifically, the decoding apparatus 300 may decode information about quantized transform coefficients of the target block from the bitstream, and based on the information about the quantized transform coefficients of the target block, Quantized transform coefficients can be derived.
  • 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 to which LFNST is applied, information on the maximum transform size to which LFNST is applied, and a transform index indicating one of the transform kernels included in the transform set. It may include at least one of information about.
  • the decoding device may further receive information related to the intra prediction mode from the bitstream.
  • the decoding apparatus 300 may derive transform coefficients for the current block based on the residual information (S1420).
  • the decoding device may derive transform coefficients by performing inverse quantization on the quantized transform coefficients of the target block.
  • the LFNST set index may be derived as one predetermined value.
  • the LFNST set index may be derived as one of N predetermined values.
  • a transformation kernel is derived as a 64x32 matrix, and the horizontal and vertical lengths of the current block Based on all of 8, the 64x16 matrix sampled from the 64x32 matrix can be applied to the inverse quadratic transform of the current block.
  • the step of deriving the corrected transform coefficients includes the step of deriving an input array by arranging the transform coefficients according to the forward diagonal scanning order, and the number of modified transform coefficients greater than the input transform coefficients through matrix operation of the input array and the transform kernel. and arranging modified transform coefficients in an output region.
  • the input array is arranged in units of 4x4 subblocks that may be arranged in forward diagonal scanning order from the DC position of the target block, and may be arranged according to the forward diagonal scanning order within the 4x4 subblock. Therefore, R, 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 the 4x4 sub-block.
  • the size of the inverse secondary 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.
  • the LFNST is applied to the 16x16 region at the upper left of the target block, which may correspond to the aforementioned 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 are derived based on grouping according to the size of the inverse secondary transform, that is, the size to which LFNST is applied.
  • the number of transform sets, the number of transform kernels constituting the transform set, and the dimensions of the transform kernels may be set and configured in various ways according to the size of the inverse secondary transform or the size of the target block.
  • the encoding apparatus 200 may derive transform coefficients for the current block based on a primary transform for residual samples (S1530).
  • Intra pred. mode may indicate an intra prediction mode for the current block, and the intra pred. If the value of mode is one of -14 to -1 and 67 to 80, it may indicate that the intra prediction mode for the current block is the WAIP mode.
  • a transformation kernel is derived as a 32x64 matrix, and based on the fact that the target block has both horizontal and vertical lengths of 8 Based on this, a 16x64 matrix sampled from a 32x64 matrix may be applied to the secondary transform of the target block.
  • An input region which means a region of input transform coefficients subject to secondary transform in the encoding device, may correspond to an output region described in the decoding method and an ROI described with reference to the above-described drawings. Therefore, redundant description of the ROI is omitted.
  • 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 within the 4x4 subblock. Accordingly, R, the number of modified transform coefficients, may be set to a multiple of 16, which is the number of transform coefficients in the 4x4 subblock.
  • the size of the secondary transformation 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, which may correspond to the aforementioned LFNST_4x4.
  • the size of the secondary 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 and vertical lengths are 8.
  • the second value may be set to 3.
  • LFNST is applied to the upper left 8x8 region of the target block, which may correspond to the aforementioned LFNST_8x8.
  • 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 may be derived based on grouping according to the size of the secondary transform, that is, the size to which LFNST is applied. there is.
  • the number of transformation sets, the number of transformation kernels constituting the transformation set, and the dimensions of the transformation kernels may be set and configured in various ways corresponding to the size of the secondary transformation or the size of the target block.
  • the dimension of the transform kernel can be set to 16x16.
  • the dimension of the transform kernel can be set to Rx48 or Sx64, where R is any one of 16, 32, and 48, and S is one of 16, 32, 48, and 64. can be set to either one.
  • 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, and 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 transform applied to LFNST4x4 may be 16x16.
  • the encoding apparatus 200 may encode image information including residual information about a target block (S1560).
  • the encoding device 200 may encode video/image information including intra prediction mode related information, residual information, and LFNST index information.
  • the encoding device 200 may encode video/image information including information related to the intra prediction mode, the residual information, and the LFNST index information.
  • the image information may further include LFNST set list index information.
  • the LFNST set list index information may be information for designating one of a plurality of LFNST set lists. For example, when M LFNST set lists exist, the LFNST set list index information may have a value from 0 to M-1.
  • the encoding device 200 may determine the LFNST set list for the current block related to the LFNST matrix applied to derive the modified transform coefficients, and the LFNST set list related to the LFSNT set list. Index information can be created and encoded.
  • the LFNST set list index information may be generated so that the LFNST set can be derived based on the LFNST set index in the LFNST set list. That is, the LFNST set list index information may be related to the LFNST set list for the current block. That is, a plurality of LFNST set lists may exist, one LFNST set list may include a plurality of LFNST sets, and one LFNST set may include a plurality of LFNST matrices.
  • the LFNST matrix applied to the current block may be determined based on the LFNST set list index information, the LFSNT set index, and the LFNST index information.
  • the LFNST set list index may be generated/encoded with different values according to a range of quantization parameter values.
  • the range of the quantization parameter values may be divided based on a predetermined threshold value. For example, 27, 28, 29, 30, and 31 may be used as threshold values.
  • the LFNST set list index may be generated/encoded with different values according to ranges of transform block sizes.
  • the conversion block size is 4x4, 4xN/Nx4 (N ⁇ 8), 8x8, 8xN/Nx8 (N ⁇ 16), 16x16, 16xN/Nx16 (N ⁇ 32), or 32x32 or more (both horizontal and vertical lengths are 32 or more) can be configured to apply different LFNST set lists to each case.
  • the LFNST set list index may be generated/encoded with a different value depending on whether a specific coding tool is applied to the current block.
  • the specific coding tool may be at least one of PDPC, MIP mode, ISP mode, ACT or MTS.
  • the LFNST set list index may be generated/encoded with a different value according to the color format of the current block.
  • a decoding device and an encoding device to which the embodiment (s) of this document are applied are multimedia broadcasting transceiving devices, mobile communication terminals, home cinema video devices, digital cinema video devices, surveillance cameras, video conversation devices, video communication devices, and the like.
  • OTT over the top video
  • video devices may include game consoles, Blu-ray players, Internet-connected TVs, home theater systems, smart phones, tablet PCs, digital video recorders (DVRs), and the like.
  • the processing method to which the embodiment(s) of this document is applied may be produced in the form of a program executed by a computer and stored in a computer-readable recording medium.
  • Multimedia data having a data structure according to the embodiment(s) of this document may also be stored in a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium includes all types 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 A data storage device may be included.
  • the computer-readable recording medium includes media implemented in the form of a carrier wave (eg, transmission through the Internet).
  • the bitstream generated by the encoding method may be stored in a computer-readable recording medium or transmitted through a wired or wireless communication network.
  • embodiment(s) of this document may be implemented as a computer program product using program codes, and the program code may be executed on a computer by the embodiment(s) of this document.
  • the program code may be stored on a carrier readable by a computer.
  • a content streaming system to which embodiments of this document are 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 bitstream may be generated by an encoding method or a bitstream generation method to which the embodiments of this document are applied, and the streaming server may temporarily store the bitstream in a process of transmitting or receiving the bitstream.
  • the streaming server transmits multimedia data to a user device based on a user request through a web server, and the web server serves as a medium informing a user of what kind of service is available.
  • the web server transmits the request to the streaming server, and the streaming server transmits multimedia data to the user.
  • the content streaming system may include a separate control server, and in this case, the control server serves to control commands/responses between devices in the content streaming system.
  • the streaming server may receive content from a media storage and/or encoding server. For example, when content is received from the encoding server, the content can be received in real time. In this case, in order to provide smooth streaming service, the streaming server may store the bitstream for a certain period of time.

Landscapes

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

Abstract

본 문서(This document)에 따른 영상 디코딩 방법은, 변환 계수에 LFNST(Low-Frequency Non-Separable Transform)를 적용하여 수정된 변환 계수를 도출하는 단계를 포함하고, 상기 현재 블록에 적용되는 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 LFNST를 적용하기 위한 LFNST 세트가 도출되고, 상기 현재 블록의 크기 및 상기 LFNST 세트를 기반으로 LFNST 매트릭스가 도출되고, 상기 현재 블록의 폭 또는 높이가 4이고 폭과 높이 모두 4 이상이면, 상기 LFNST 매트릭스는 16x16 차원 매트릭스로 도출되고, 상기 현재 블록의 폭 또는 높이가 8이고 폭과 높이 모두 8 이상이면, 상기 LFNST 매트릭스는 64x32 차원 매트릭스로 도출될 수 있다. 이를 통해, 차기 표준에서 허용하는 구현 복잡도 내에서 LFNST가 가져올 수 있는 코딩 성능을 극대화할 수 있다.

Description

저주파 비분리 변환 설계 방법 및 장치
본 문서는 비디오/영상 코딩 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 비디오 또는 영상 코딩 시스템에서의 저주파 비분리 변환(LFNST) 에 기반한 영상 코딩 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
최근 4K 또는 8K 이상의 UHD(Ultra High Definition) 비디오/영상과 같은 고해상도, 고품질의 비디오/영상에 대한 수요가 다양한 분야에서 증가하고 있다. 비디오/영상 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 비디오/영상 데이터에 비해 상대적으로 전송되는 정보량 또는 비트량이 증가하기 때문에 기존의 유무선 광대역 회선과 같은 매체를 이용하여 영상 데이터를 전송하거나 기존의 저장 매체를 이용해 비디오/영상 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 비디오/영상에 대한 방송이 증가하고 있다.
이에 따라, 상기와 같은 다양한 특성을 갖는 고해상도 고품질의 비디오/영상의 정보를 효과적으로 압축하여 전송하거나 저장하고, 재생하기 위해 고효율의 비디오/영상 압축 기술이 요구된다.
본 문서의 기술적 과제는 영상 코딩 효율을 높이는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 문서의 다른 기술적 과제는 다양한 조건으로 LFNST가 적용되는 영상 코딩 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 문서의 또 다른 기술적 과제는 샘플에 대한 연산 복잡도를 고려하여 LFNST 커널을 설정하는 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 변환 계수에 LFNST(Low-Frequency Non-Separable Transform)를 적용하여 수정된 변환 계수를 도출하는 단계를 포함하고, 상기 현재 블록에 적용되는 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 LFNST를 적용하기 위한 LFNST 세트가 도출되고, 상기 현재 블록의 크기 및 상기 LFNST 세트를 기반으로 LFNST 매트릭스가 도출되고, 상기 현재 블록의 폭 또는 높이가 4이고 폭과 높이 모두 4 이상이면, 상기 LFNST 매트릭스는 16x16 차원 매트릭스로 도출되고, 상기 현재 블록의 폭 또는 높이가 8이고 폭과 높이 모두 8 이상이면, 상기 LFNST 매트릭스는 64x32 차원 매트릭스로 도출될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 인코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 인코딩 방법을 제공한다. 상기 방법은 변환 계수들에 대하여 LFNST(Low-Frequency Non-Separable Transform)를 적용하여 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계와; 상기 수정된 변환 계수들 기반으로 도출된 레지듀얼 정보를 포함하는 영상 정보를 인코딩하는 단계를 포함하되, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 LFNST를 적용하기 위한 LFNST 세트가 도출되고, 상기 현재 블록의 크기 및 상기 LFNST 세트를 기반으로 LFNST 매트릭스가 도출되고, 상기 현재 블록의 폭 또는 높이가 4이고 폭과 높이 모두 4 이상이면, 상기 LFNST 매트릭스는 16x16 차원 매트릭스로 도출되고, 상기 현재 블록의 폭 또는 높이가 8이고 폭과 높이 모두 8 이상이면, 상기 LFNST 매트릭스는 32x64 차원 매트릭스로 도출될 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/또는 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/또는 비트스트림의 전송 방법이 제공될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 전반적인 비디오/영상 압축 효율을 높일 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 다양한 조건을 기반으로 LFNST가 적용될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따르면, 인트라 예측 모드를 기반으로 LFNST 세트 인덱스를 효율적으로 도출할 수 있다.
본 문서에 따르면 샘플에 대한 연산 복잡도를 고려하여 LFNST 커널을 설정할 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 문서의 실시예들이 적용될 수 있는 비디오/영상 코딩 시스템의 예를 개략적으로 나타낸다.
도 2는 본 문서의 실시예들이 적용될 수 있는 비디오/영상 인코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 3은 본 문서의 실시예들이 적용될 수 있는 비디오/영상 디코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 4는 65개 예측 방향의 인트라 방향성 모드들을 예시적으로 나타낸다.
도 5는 광각 인트라 예측 모드들과 관련된 93개의 예측 방향들을 예시적으로 나타낸다.
도 6은 본 문서의 일 실시예에 따른 비정방형 블록에 대한 인트라 예측을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 문서의 일 실시예에 따른 변환 기법을 개략적으로 나타낸다.
도 8은 본 문서의 일 실시예에 따른 RST를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 문서의 일 실시예에 따른 순방향 LFNST 입력 영역을 도시한 도면이다.
도 10은 본 문서의 일 실시예에 따른 입력 데이터의 입력 순서를 도시한 도면이다.
도 11은 본 문서의 다른 실시예에 따른 입력 데이터의 입력 순서를 도시한 도면이다.
도 12는 본 문서의 일 실시예에 따른 비정방형의 ROI를 도시한 도면이다.
도 13은 본 문서의 일 실시예에 따른 변환 계수의 스캔 순서를 도시한 도면이다.
도 14는 본 문서의 실시예들에 따른 비디오/영상 디코딩 방법의 일 예를 개략적으로 나타낸다.
도 15는 본 문서의 실시예에 따른 비디오/영상 인코딩 방법의 일 예를 개략적으로 나타낸다.
도 16은 본 문서에서 개시된 실시예들이 적용될 수 있는 컨텐츠 스트리밍 시스템의 예를 나타낸다.
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 명세서 상에 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 사용할 수 있고 동일한 구성 요소에 대해서 중복된 설명은 생략될 수 있다.
도 1은 본 문서의 실시예들이 적용될 수 있는 비디오/영상 코딩 시스템의 예를 개략적으로 나타낸다.
도 1을 참조하면, 비디오/영상 코딩 시스템은 제1 장치(소스 디바이스) 및 제2 장치(수신 디바이스)를 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.
본 문서는 비디오/영상 코딩에 관한 것이다. 예를 들어 본 문서에서 개시된 방법/실시예는 VVC (versatile video coding) 표준에 개시되는 방법에 적용될 수 있다. 또한, 본 문서에서 개시된 방법/실시예는 EVC (essential video coding) 표준, AV1 (AOMedia Video 1) 표준, AVS2 (2nd generation of audio video coding standard) 또는 차세대 비디오/영상 코딩 표준(ex. H.267 or H.268 등)에 개시되는 방법에 적용될 수 있다.
본 문서에서는 비디오/영상 코딩에 관한 다양한 실시예들을 제시하며, 다른 언급이 없는 한 상기 실시예들은 서로 조합되어 수행될 수도 있다.
본 문서에서 비디오(video)는 시간의 흐름에 따른 일련의 영상(image)들의 집합을 의미할 수 있다. 픽처(picture)는 일반적으로 특정 시간대의 하나의 영상을 나타내는 단위를 의미하며, 슬라이스(slice)/타일(tile)은 코딩에 있어서 픽처의 일부를 구성하는 단위이다. 슬라이스/타일은 하나 이상의 CTU(coding tree unit)를 포함할 수 있다. 하나의 픽처는 하나 이상의 슬라이스/타일로 구성될 수 있다. 타일은 픽처 내 특정 타일 열 및 특정 타일 행 이내의 CTU들의 사각 영역이다(A tile is a rectangular region of CTUs within a particular tile column and a particular tile row in a picture). 상기 타일 열은 CTU들의 사각 영역이고, 상기 사각 영역은 상기 픽처의 높이와 동일한 높이를 갖고, 너비는 픽처 파라미터 세트 내의 신택스 요소들에 의하여 명시될 수 있다(The tile column is a rectangular region of CTUs having a height equal to the height of the picture and a width specified by syntax elements in the picture parameter set). 상기 타일 행은 CTU들의 사각 영역이고, 상기 사각 영역은 픽처 파라미터 세트 내의 신택스 요소들에 의하여 명시되는 높이를 갖고, 너비는 상기 픽처의 너비와 동일할 수 있다(The tile row is a rectangular region of CTUs having a height specified by syntax elements in the picture parameter set and a width equal to the width of the picture). 타일 스캔은 픽처를 파티셔닝하는 CTU들의 특정 순차적 오더링을 나타낼 수 있고, 상기 CTU들은 타일 내 CTU 래스터 스캔으로 연속적으로 정렬될 수 있고, 픽처 내 타일들은 상기 픽처의 상기 타일들의 래스터 스캔으로 연속적으로 정렬될 수 있다(A tile scan is a specific sequential ordering of CTUs partitioning a picture in which the CTUs are ordered consecutively in CTU raster scan in a tile whereas tiles in a picture are ordered consecutively in a raster scan of the tiles of the picture). 슬라이스는 단일 NAL 유닛에 배타적으로 담겨질 수 있는, 정수 개의 완전한 타일들 또는 픽처의 타일 내의 정수 개의 연속적인 완전한 CTU 행들을 포함할 수 있다(A slice includes an integer number of complete tiles or an integer number of consecutive complete CTU rows within a tile of a picture that may be exclusively contained in a single NAL unit)
한편, 하나의 픽처는 둘 이상의 서브픽처로 구분될 수 있다. 서브픽처는 픽처 내 하나 이상의 슬라이스들의 사각 리전일 수 있다(an rectangular region of one or more slices within a picture).
픽셀(pixel) 또는 펠(pel)은 하나의 픽처(또는 영상)를 구성하는 최소의 단위를 의미할 수 있다. 또한, 픽셀에 대응하는 용어로서 '샘플(sample)'이 사용될 수 있다. 샘플은 일반적으로 픽셀 또는 픽셀의 값을 나타낼 수 있으며, 루마(luma) 성분의 픽셀/픽셀값만을 나타낼 수도 있고, 크로마(chroma) 성분의 픽셀/픽셀 값만을 나타낼 수도 있다.
유닛(unit)은 영상 처리의 기본 단위를 나타낼 수 있다. 유닛은 픽처의 특정 영역 및 해당 영역에 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 하나의 유닛은 하나의 루마 블록 및 두개의 크로마(ex. cb, cr) 블록을 포함할 수 있다. 유닛은 경우에 따라서 블록(block) 또는 영역(area) 등의 용어와 혼용하여 사용될 수 있다. 일반적인 경우, MxN 블록은 M개의 열과 N개의 행으로 이루어진 샘플들(또는 샘플 어레이) 또는 변환 계수(transform coefficient)들의 집합(또는 어레이)을 포함할 수 있다.
본 문서에서 "A 또는 B(A or B)"는 "오직 A", "오직 B" 또는 "A와 B 모두"를 의미할 수 있다. 달리 표현하면, 본 문서에서 "A 또는 B(A or B)"는 "A 및/또는 B(A and/or B)"로 해석될 수 있다. 예를 들어, 본 문서에서 "A, B 또는 C(A, B or C)"는 "오직 A", "오직 B", "오직 C", 또는 "A, B 및 C의 임의의 모든 조합(any combination of A, B and C)"을 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용되는 슬래쉬(/)나 쉼표(comma)는 "및/또는(and/or)"을 의미할 수 있다. 예를 들어, "A/B"는 "A 및/또는 B"를 의미할 수 있다. 이에 따라 "A/B"는 "오직 A", "오직 B", 또는 "A와 B 모두"를 의미할 수 있다. 예를 들어, "A, B, C"는 "A, B 또는 C"를 의미할 수 있다.
본 문서에서 "적어도 하나의 A 및 B(at least one of A and B)"는, "오직 A", "오직 B" 또는 "A와 B 모두"를 의미할 수 있다. 또한, 본 문서에서 "적어도 하나의 A 또는 B(at least one of A or B)"나 "적어도 하나의 A 및/또는 B(at least one of A and/or B)"라는 표현은 "적어도 하나의 A 및 B(at least one of A and B)"와 동일하게 해석될 수 있다.
또한, 본 문서에서 "적어도 하나의 A, B 및 C(at least one of A, B and C)"는, "오직 A", "오직 B", "오직 C", 또는 "A, B 및 C의 임의의 모든 조합(any combination of A, B and C)"를 의미할 수 있다. 또한, "적어도 하나의 A, B 또는 C(at least one of A, B or C)"나 "적어도 하나의 A, B 및/또는 C(at least one of A, B and/or C)"는 "적어도 하나의 A, B 및 C(at least one of A, B and C)"를 의미할 수 있다.
또한, 본 문서에서 사용되는 괄호는 "예를 들어(for example)"를 의미할 수 있다. 구체적으로, "예측(인트라 예측)"으로 표시된 경우, "예측"의 일례로 "인트라 예측"이 제안된 것일 수 있다. 달리 표현하면 본 문서의 "예측"은 "인트라 예측"으로 제한(limit)되지 않고, "인트라 예측"이 "예측"의 일례로 제안될 것일 수 있다. 또한, "예측(즉, 인트라 예측)"으로 표시된 경우에도, "예측"의 일례로 "인트라 예측"이 제안된 것일 수 있다.
본 문서에서 하나의 도면 내에서 개별적으로 설명되는 기술적 특징은, 개별적으로 구현될 수도 있고, 동시에 구현될 수도 있다.
도 2는 본 문서의 실시예들이 적용될 수 있는 비디오/영상 인코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다. 이하 인코딩 장치라 함은 영상 인코딩 장치 및/또는 비디오 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)은 감산부(subtractor, 231)를 더 포함할 수 있다. 가산부(250)는 복원부(reconstructor) 또는 복원 블록 생성부(recontructged 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)을 내/외부 컴포넌트로 더 포함할 수도 있다.
영상 분할부(210)는 인코딩 장치(200)에 입력된 입력 영상(또는, 픽쳐, 프레임)을 하나 이상의 처리 유닛(processing unit)으로 분할할 수 있다. 일 예로, 상기 처리 유닛은 코딩 유닛(coding unit, CU)이라고 불릴 수 있다. 이 경우 코딩 유닛은 코딩 트리 유닛(coding tree unit, CTU) 또는 최대 코딩 유닛(largest coding unit, LCU)으로부터 QTBTTT (Quad-tree binary-tree ternary-tree) 구조에 따라 재귀적으로(recursively) 분할될 수 있다. 예를 들어, 하나의 코딩 유닛은 쿼드 트리 구조, 바이너리 트리 구조, 및/또는 터너리 구조를 기반으로 하위(deeper) 뎁스의 복수의 코딩 유닛들로 분할될 수 있다. 이 경우, 예를 들어 쿼드 트리 구조가 먼저 적용되고 바이너리 트리 구조 및/또는 터너리 구조가 나중에 적용될 수 있다. 또는 바이너리 트리 구조가 먼저 적용될 수도 있다. 더 이상 분할되지 않는 최종 코딩 유닛을 기반으로 본 문서에 따른 코딩 절차가 수행될 수 있다. 이 경우 영상 특성에 따른 코딩 효율 등을 기반으로, 최대 코딩 유닛이 바로 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있고, 또는 필요에 따라 코딩 유닛은 재귀적으로(recursively) 보다 하위 뎁스의 코딩 유닛들로 분할되어 최적의 사이즈의 코딩 유닛이 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있다. 여기서 코딩 절차라 함은 후술하는 예측, 변환, 및 복원 등의 절차를 포함할 수 있다. 다른 예로, 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 있으며, 휘도(luma) 성분의 픽셀/픽셀값만을 나타낼 수도 있고, 채도(chroma) 성분의 픽셀/픽셀 값만을 나타낼 수도 있다. 샘플은 하나의 픽처(또는 영상)을 픽셀(pixel) 또는 펠(pel)에 대응하는 용어로서 사용될 수 있다.
인코딩 장치(200)는 입력 영상 신호(원본 블록, 원본 샘플 어레이)에서 인터 예측부(221) 또는 인트라 예측부(222)로부터 출력된 예측 신호(예측된 블록, 예측 샘플 어레이)를 감산하여 레지듀얼 신호(residual signal, 잔여 블록, 잔여 샘플 어레이)를 생성할 수 있고, 생성된 레지듀얼 신호는 변환부(232)로 전송된다. 이 경우 도시된 바와 같이 인코더(200) 내에서 입력 영상 신호(원본 블록, 원본 샘플 어레이)에서 예측 신호(예측 블록, 예측 샘플 어레이)를 감산하는 유닛은 감산부(231)라고 불릴 수 있다. 예측부는 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. 예측부는 현재 블록 또는 CU 단위로 인트라 예측이 적용되는지 또는 인터 예측이 적용되는지를 결정할 수 있다. 예측부는 각 예측모드에 대한 설명에서 후술하는 바와 같이 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 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. 비방향성 모드는 예를 들어 DC 모드 및 플래너 모드(Planar 모드)를 포함할 수 있다. 방향성 모드는 예측 방향의 세밀한 정도에 따라 예를 들어 33개의 방향성 예측 모드 또는 65개의 방향성 예측 모드를 포함할 수 있다. 다만, 이는 예시로서 설정에 따라 그 이상 또는 그 이하의 개수의 방향성 예측 모드들이 사용될 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. 상기 움직임 정보는 인터 예측 방향(L0 예측, L1 예측, Bi 예측 등) 정보를 더 포함할 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. 상기 참조 블록을 포함하는 참조 픽처와 상기 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일할 수도 있고, 다를 수도 있다. 상기 시간적 주변 블록은 동일 위치 참조 블록(collocated reference block), 동일 위치 CU(colCU) 등의 이름으로 불릴 수 있으며, 상기 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일 위치 픽처(collocated picture, colPic)라고 불릴 수도 있다. 예를 들어, 인터 예측부(221)는 주변 블록들을 기반으로 움직임 정보 후보 리스트를 구성하고, 상기 현재 블록의 움직임 벡터 및/또는 참조 픽처 인덱스를 도출하기 위하여 어떤 후보가 사용되는지를 지시하는 정보를 생성할 수 있다. 다양한 예측 모드를 기반으로 인터 예측이 수행될 수 있으며, 예를 들어 스킵 모드와 머지 모드의 경우에, 인터 예측부(221)는 주변 블록의 움직임 정보를 현재 블록의 움직임 정보로 이용할 수 있다. 스킵 모드의 경우, 머지 모드와 달리 레지듀얼 신호가 전송되지 않을 수 있다. 움직임 정보 예측(motion vector prediction, MVP) 모드의 경우, 주변 블록의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측자(motion vector predictor)로 이용하고, 움직임 벡터 차분(motion vector difference)을 시그널링함으로써 현재 블록의 움직임 벡터를 지시할 수 있다.
예측부(220)는 후술하는 다양한 예측 방법을 기반으로 예측 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 예측부는 하나의 블록에 대한 예측을 위하여 인트라 예측 또는 인터 예측을 적용할 수 있을 뿐 아니라, 인트라 예측과 인터 예측을 동시에 적용할 수 있다. 이는 combined inter and intra prediction (CIIP)라고 불릴 수 있다. 또한, 예측부는 블록에 대한 예측을 위하여 인트라 블록 카피(intra block copy, IBC) 예측 모드에 기반할 수도 있고 또는 팔레트 모드(palette mode)에 기반할 수도 있다. 상기 IBC 예측 모드 또는 팔레트 모드는 예를 들어 SCC(screen content coding) 등과 같이 게임 등의 컨텐츠 영상/동영상 코딩을 위하여 사용될 수 있다. IBC는 기본적으로 현재 픽처 내에서 예측을 수행하나 현재 픽처 내에서 참조 블록을 도출하는 점에서 인터 예측과 유사하게 수행될 수 있다. 즉, IBC는 본 문서에서 설명되는 인터 예측 기법들 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. 팔레트 모드는 인트라 코딩 또는 인트라 예측의 일 예로 볼 수 있다. 팔레트 모드가 적용되는 경우 팔레트 테이블 및 팔레트 인덱스에 관한 정보를 기반으로 픽처 내 샘플 값을 시그널링할 수 있다.
상기 예측부 (인터 예측부(221) 및/또는 상기 인트라 예측부(222) 포함)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), 또는 CNT(Conditionally Non-linear Transform) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, GBT는 픽셀 간의 관계 정보를 그래프로 표현한다고 할 때 이 그래프로부터 얻어진 변환을 의미한다. CNT는 이전에 복원된 모든 픽셀(all previously reconstructed pixel)를 이용하여 예측 신호를 생성하고 그에 기초하여 획득되는 변환을 의미한다. 또한, 변환 과정은 정사각형의 동일한 크기를 갖는 픽셀 블록에 적용될 수도 있고, 정사각형이 아닌 가변 크기의 블록에도 적용될 수 있다.
양자화부(233)는 변환 계수들을 양자화하여 엔트로피 인코딩부(240)로 전송하고, 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(scan 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. 인코딩된 정보(ex. 인코딩된 비디오/영상 정보)는 비트스트림 형태로 NAL(network abstraction layer) 유닛 단위로 전송 또는 저장될 수 있다. 상기 비디오/영상 정보는 어댑테이션 파라미터 세트(APS), 픽처 파라미터 세트(PPS), 시퀀스 파라미터 세트(SPS) 또는 비디오 파라미터 세트(VPS) 등 다양한 파라미터 세트에 관한 정보를 더 포함할 수 있다. 또한 상기 비디오/영상 정보는 일반 제한 정보(general constraint information)을 더 포함할 수 있다. 본 문서에서 인코딩 장치에서 디코딩 장치로 전달/시그널링되는 정보 및/또는 신택스 요소들은 비디오/영상 정보에 포함될 수 있다. 상기 비디오/영상 정보는 상술한 인코딩 절차를 통하여 인코딩되어 상기 비트스트림에 포함될 수 있다. 상기 비트스트림은 네트워크를 통하여 전송될 수 있고, 또는 디지털 저장매체에 저장될 수 있다. 여기서 네트워크는 방송망 및/또는 통신망 등을 포함할 수 있고, 디지털 저장매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장매체를 포함할 수 있다. 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 인터 예측부(221) 또는 인트라 예측부(222)로부터 출력된 예측 신호에 더함으로써 복원(reconstructed) 신호(복원 픽처, 복원 블록, 복원 샘플 어레이)가 생성될 수 있다. 스킵 모드가 적용된 경우와 같이 처리 대상 블록에 대한 레지듀얼이 없는 경우, 예측된 블록이 복원 블록으로 사용될 수 있다. 가산부(250)는 복원부 또는 복원 블록 생성부라고 불릴 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.
한편 픽처 인코딩 및/또는 복원 과정에서 LMCS (luma mapping with chroma scaling)가 적용될 수도 있다.
필터링부(260)는 복원 신호에 필터링을 적용하여 주관적/객관적 화질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어 필터링부(260)은 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), 적응적 루프 필터(adaptive loop filter), 양방향 필터(bilateral filter) 등을 포함할 수 있다. 필터링부(260)은 각 필터링 방법에 대한 설명에서 후술하는 바와 같이 필터링에 관한 다양한 정보를 생성하여 엔트로피 인코딩부(240)로 전달할 수 있다. 필터링 관한 정보는 엔트로피 인코딩부(240)에서 인코딩되어 비트스트림 형태로 출력될 수 있다.
메모리(270)에 전송된 수정된 복원 픽처는 인터 예측부(221)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) 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. 상기 저장된 움직임 정보는 공간적 주변 블록의 움직임 정보 또는 시간적 주변 블록의 움직임 정보로 활용하기 위하여 인터 예측부(221)에 전달할 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 문서의 실시예들이 적용될 수 있는 비디오/영상 디코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다. 이하 디코딩 장치라 함은 영상 디코딩 장치 및/또는 비디오 디코딩 장치를 포함할 수 있다.
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(memoery, 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)을 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. 예를 들어, 디코딩 장치(300)는 상기 비트스트림으로부터 획득한 블록 분할 관련 정보를 기반으로 유닛들/블록들을 도출할 수 있다. 디코딩 장치(300)는 인코딩 장치에서 적용된 처리 유닛을 이용하여 디코딩을 수행할 수 있다. 따라서 디코딩의 처리 유닛은 예를 들어 코딩 유닛일 수 있고, 코딩 유닛은 코딩 트리 유닛 또는 최대 코딩 유닛으로부터 쿼드 트리 구조, 바이너리 트리 구조 및/또는 터너리 트리 구조를 따라서 분할될 수 있다. 코딩 유닛으로부터 하나 이상의 변환 유닛이 도출될 수 있다. 그리고, 디코딩 장치(300)를 통해 디코딩 및 출력된 복원 영상 신호는 재생 장치를 통해 재생될 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. 상기 비디오/영상 정보는 어댑테이션 파라미터 세트(APS), 픽처 파라미터 세트(PPS), 시퀀스 파라미터 세트(SPS) 또는 비디오 파라미터 세트(VPS) 등 다양한 파라미터 세트에 관한 정보를 더 포함할 수 있다. 또한 상기 비디오/영상 정보는 일반 제한 정보(general constraint information)을 더 포함할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 파라미터 세트에 관한 정보 및/또는 상기 일반 제한 정보를 더 기반으로 픽처를 디코딩할 수 있다. 본 문서에서 후술되는 시그널링/수신되는 정보 및/또는 신택스 요소들은 상기 디코딩 절차를 통하여 디코딩되어 상기 비트스트림으로부터 획득될 수 있다. 예컨대, 엔트로피 디코딩부(310)는 지수 골롬 부호화, CAVLC 또는 CABAC 등의 코딩 방법을 기초로 비트스트림 내 정보를 디코딩하고, 영상 복원에 필요한 신택스 엘리먼트의 값, 레지듀얼에 관한 변환 계수의 양자화된 값 들을 출력할 수 있다. 보다 상세하게, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은, 비트스트림에서 각 구문 요소에 해당하는 빈을 수신하고, 디코딩 대상 구문 요소 정보와 주변 및 디코딩 대상 블록의 디코딩 정보 혹은 이전 단계에서 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 문맥(context) 모델을 결정하고, 결정된 문맥 모델에 따라 빈(bin)의 발생 확률을 예측하여 빈의 산술 디코딩(arithmetic decoding)를 수행하여 각 구문 요소의 값에 해당하는 심볼을 생성할 수 있다. 이때, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은 문맥 모델 결정 후 다음 심볼/빈의 문맥 모델을 위해 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 문맥 모델을 업데이트할 수 있다. 엔트로피 디코딩부(310)에서 디코딩된 정보 중 예측에 관한 정보는 예측부(인터 예측부(332) 및 인트라 예측부(331))로 제공되고, 엔트로피 디코딩부(310)에서 엔트로피 디코딩이 수행된 레지듀얼 값, 즉 양자화된 변환 계수들 및 관련 파라미터 정보는 레지듀얼 처리부(320)로 입력될 수 있다. 레지듀얼 처리부(320)는 레지듀얼 신호(레지듀얼 블록, 레지듀얼 샘플들, 레지듀얼 샘플 어레이)를 도출할 수 있다. 또한, 엔트로피 디코딩부(310)에서 디코딩된 정보 중 필터링에 관한 정보는 필터링부(350)으로 제공될 수 있다. 한편, 인코딩 장치로부터 출력된 신호를 수신하는 수신부(미도시)가 디코딩 장치(300)의 내/외부 엘리먼트로서 더 구성될 수 있고, 또는 수신부는 엔트로피 디코딩부(310)의 구성요소일 수도 있다. 한편, 본 문서에 따른 디코딩 장치는 비디오/영상/픽처 디코딩 장치라고 불릴 수 있고, 상기 디코딩 장치는 정보 디코더(비디오/영상/픽처 정보 디코더) 및 샘플 디코더(비디오/영상/픽처 샘플 디코더)로 구분할 수도 있다. 상기 정보 디코더는 상기 엔트로피 디코딩부(310)를 포함할 수 있고, 상기 샘플 디코더는 상기 역양자화부(321), 역변환부(322), 가산부(340), 필터링부(350), 메모리(360), 인터 예측부(332) 및 인트라 예측부(331) 중 적어도 하나를 포함할 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.
예측부(330)는 현재 블록에 대한 예측을 수행하고, 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록(predicted block)을 생성할 수 있다. 예측부(330)는 엔트로피 디코딩부(310)로부터 출력된 상기 예측에 관한 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는지 또는 인터 예측이 적용되는지 결정할 수 있고, 구체적인 인트라/인터 예측 모드를 결정할 수 있다.
예측부(330)는 후술하는 다양한 예측 방법을 기반으로 예측 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 예측부(330)는 하나의 블록에 대한 예측을 위하여 인트라 예측 또는 인터 예측을 적용할 수 있을 뿐 아니라, 인트라 예측과 인터 예측을 동시에 적용할 수 있다. 이는 combined inter and intra prediction (CIIP)라고 불릴 수 있다. 또한, 예측부(330)는 블록에 대한 예측을 위하여 인트라 블록 카피(intra block copy, IBC) 예측 모드에 기반할 수도 있고 또는 팔레트 모드(palette mode)에 기반할 수도 있다. 상기 IBC 예측 모드 또는 팔레트 모드는 예를 들어 SCC(screen content coding) 등과 같이 게임 등의 컨텐츠 영상/동영상 코딩을 위하여 사용될 수 있다. IBC는 기본적으로 현재 픽처 내에서 예측을 수행하나 현재 픽처 내에서 참조 블록을 도출하는 점에서 인터 예측과 유사하게 수행될 수 있다. 즉, IBC는 본 문서에서 설명되는 인터 예측 기법들 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. 팔레트 모드는 인트라 코딩 또는 인트라 예측의 일 예로 볼 수 있다. 팔레트 모드가 적용되는 경우 팔레트 테이블 및 팔레트 인덱스에 관한 정보가 상기 비디오/영상 정보에 포함되어 시그널링될 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(331)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. 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. 상기 움직임 정보는 인터 예측 방향(L0 예측, L1 예측, Bi 예측 등) 정보를 더 포함할 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(332)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(인터 예측부(332) 및/또는 인트라 예측부(331) 포함)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.
가산부(340)는 복원부 또는 복원 블록 생성부라고 불릴 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.
한편, 픽처 디코딩 과정에서 LMCS (luma mapping with chroma scaling)가 적용될 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 있고, 상기 수정된 복원 픽처를 메모리(360), 구체적으로 메모리(360)의 DPB에 전송할 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(332)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. 상기 저장된 움직임 정보는 공간적 주변 블록의 움직임 정보 또는 시간적 주변 블록의 움직임 정보로 활용하기 위하여 인터 예측부(332)에 전달할 수 있다. 메모리(360)는 현재 픽처 내 복원된 블록들의 복원 샘플들을 저장할 수 있고, 인트라 예측부(331)에 전달할 수 있다.
본 문서에서, 인코딩 장치(200)의 필터링부(260), 인터 예측부(221) 및 인트라 예측부(222)에서 설명된 실시예들은 각각 디코딩 장치(300)의 필터링부(350), 인터 예측부(332) 및 인트라 예측부(331)에도 동일 또는 대응되도록 적용될 수 있다
상술한 바와 같이, 비디오 코딩을 수행함에 있어 압축 효율을 높이기 위하여 예측을 수행한다. 이를 통하여 코딩 대상 블록인 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록을 생성할 수 있다. 여기서 상기 예측된 블록은 공간 도메인(또는 픽셀 도메인)에서의 예측 샘플들을 포함한다. 상기 예측된 블록은 인코딩 장치 및 디코딩 장치에서 동일하게 도출되며, 상기 인코딩 장치는 원본 블록의 원본 샘플 값 자체가 아닌 상기 원본 블록과 상기 예측된 블록 간의 레지듀얼에 대한 정보(레지듀얼 정보)를 디코딩 장치로 시그널링함으로써 영상 코딩 효율을 높일 수 있다. 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 레지듀얼 샘플들을 포함하는 레지듀얼 블록을 도출하고, 상기 레지듀얼 블록과 상기 예측된 블록을 합하여 복원 샘플들을 포함하는 복원 블록을 생성할 수 있고, 복원 블록들을 포함하는 복원 픽처를 생성할 수 있다.
상기 레지듀얼 정보는 변환 및 양자화 절차를 통하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 인코딩 장치는 상기 원본 블록과 상기 예측된 블록 간의 레지듀얼 블록을 도출하고, 상기 레지듀얼 블록에 포함된 레지듀얼 샘플들(레지듀얼 샘플 어레이)에 변환 절차를 수행하여 변환 계수들을 도출하고, 상기 변환 계수들에 양자화 절차를 수행하여 양자화된 변환 계수들을 도출하여 관련된 레지듀얼 정보를 (비트스트림을 통하여) 디코딩 장치로 시그널링할 수 있다. 여기서 상기 레지듀얼 정보는 상기 양자화된 변환 계수들의 값 정보, 위치 정보, 변환 기법, 변환 커널, 양자화 파라미터 등의 정보를 포함할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 역양자화/역변환 절차를 수행하고 레지듀얼 샘플들(또는 레지듀얼 블록)을 도출할 수 있다. 디코딩 장치는 예측된 블록과 상기 레지듀얼 블록을 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있다. 인코딩 장치는 또한 이후 픽처의 인터 예측을 위한 참조를 위하여 양자화된 변환 계수들을 역양자화/역변환하여 레지듀얼 블록을 도출하고, 이를 기반으로 복원 픽처를 생성할 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 계수라고 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.
인트라 예측은 현재 블록이 속하는 픽처(이하, 현재 픽처) 내의 참조 샘플들을 기반으로 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 생성하는 예측을 나타낼 수 있다. 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는 경우, 현재 블록의 인트라 예측에 사용할 주변 참조 샘플들이 도출될 수 있다. 현재 블록의 주변 참조 샘플들은 nWxnH 크기의 현재 블록의 좌측(left) 경계에 인접한 샘플 및 좌하측(bottom-left)에 이웃하는 총 2xnH 개의 샘플들, 현재 블록의 상측(top) 경계에 인접한 샘플 및 우상측(top-right)에 이웃하는 총 2xnW 개의 샘플들 및 현재 블록의 좌상측(top-left)에 이웃하는 1개의 샘플을 포함할 수 있다. 또는, 현재 블록의 주변 참조 샘플들은 복수열의 상측 주변 샘플들 및 복수행의 좌측 주변 샘플들을 포함할 수도 있다. 또한, 현재 블록의 주변 참조 샘플들은 nWxnH 크기의 현재 블록의 우측(right) 경계에 인접한 총 nH 개의 샘플들, 현재 블록의 하측(bottom) 경계에 인접한 총 nW 개의 샘플들 및 현재 블록의 우하측(bottom-right)에 이웃하는 1개의 샘플을 포함할 수도 있다.
다만, 현재 블록의 주변 참조 샘플들 중 일부는 아직 디코딩되지 않았거나, 이용 가능하지 않을 수 있다. 이 경우, 디코더는 이용 가능한 샘플들로 이용 가능하지 않은 샘플들을 대체(substitution)하여 예측에 사용할 주변 참조 샘플들을 구성할 수 있다. 또는, 이용 가능한 샘플들의 보간(interpolation)을 통하여 예측에 사용할 주변 참조 샘플들을 구성할 수 있다.
주변 참조 샘플들이 도출된 경우, (i) 현재 블록의 주변(neighboring) 참조 샘플들의 평균(average) 혹은 인터폴레이션(interpolation)을 기반으로 예측 샘플을 유도할 수 있고, (ii) 현재 블록의 주변 참조 샘플들 중 예측 샘플에 대하여 특정 (예측) 방향에 존재하는 참조 샘플을 기반으로 예측 샘플을 유도할 수도 있다. (i)의 경우는 비방향성(non-directional) 모드 또는 비각도(non-angular) 모드, (ii)의 경우는 방향성(directional) 모드 또는 각도(angular) 모드라고 불릴 수 있다.
또한, 주변 참조 샘플들 중 현재 블록의 예측 샘플을 기준으로 현재 블록의 인트라 예측 모드의 예측 방향에 위치하는 제1 주변 샘플과 상기 예측 방향의 반대 방향에 위치하는 제2 주변 샘플과의 보간을 통하여 예측 샘플이 생성될 수도 있다. 상술한 경우는 선형 보간 인트라 예측(Linear interpolation intra prediction, LIP) 이라고 불릴 수 있다. 또한, 선형 모델(linear model, LM)을 이용하여 루마 샘플들을 기반으로 크로마 예측 샘플들이 생성될 수도 있다. 이 경우는 LM 모드 또는 CCLM(chroma component LM) 모드라고 불릴 수 있다.
또한, 필터링된 주변 참조 샘플들을 기반으로 현재 블록의 임시 예측 샘플을 도출하고, 기존의 주변 참조 샘플들, 즉, 필터링되지 않은 주변 참조 샘플들 중 상기 인트라 예측 모드에 따라 도출된 적어도 하나의 참조 샘플과 임시 예측 샘플을 가중합(weighted sum)하여 현재 블록의 예측 샘플을 도출할 수도 있다. 상술한 경우는 PDPC(Position dependent intra prediction) 라고 불릴 수 있다.
또한, 현재 블록의 주변 다중 참조 샘플 라인 중 가장 예측 정확도가 높은 참조 샘플 라인을 선택하여 해당 라인에서 예측 방향에 위치하는 참조 샘플을 이용하여 예측 샘플을 도출하고 이때, 사용된 참조 샘플 라인을 디코딩 장치에 지시(시그널링)하는 방법으로 인트라 예측 부호화를 수행할 수 있다. 상술한 경우는 다중 참조 라인 (multi-reference line) 인트라 예측 또는 MRL 기반 인트라 예측이라고 불릴 수 있다.
또한, 현재 블록을 수직 또는 수평의 서브파티션들로 나누어 동일한 인트라 예측 모드를 기반으로 인트라 예측을 수행하되, 서브파티션 단위로 주변 참조 샘플들을 도출하여 이용할 수 있다. 즉, 이 경우 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 서브파티션들에 동일하게 적용되되, 서브파티션 단위로 주변 참조 샘플을 도출하여 이용함으로써 경우에 따라 인트라 예측 성능을 높일 수 있다. 이러한 예측 방법은 ISP (intra sub-partitions) 기반 인트라 예측이라고 불릴 수 있다.
상술한 인트라 예측 방법들은 인트라 예측 모드와 구분하여 인트라 예측 타입이라고 불릴 수 있다. 인트라 예측 타입은 인트라 예측 기법 또는 부가 인트라 예측 모드 등 다양한 용어로 불릴 수 있다. 예를 들어 인트라 예측 타입(또는 부가 인트라 예측 모드 등)은 상술한 LIP, PDPC, MRL, ISP 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 LIP, PDPC, MRL, ISP 등의 특정 인트라 예측 타입을 제외한 일반 인트라 예측 방법은 노멀 인트라 예측 타입이라고 불릴 수 있다. 노멀 인트라 예측 타입은 상기와 같은 특정 인트라 예측 타입이 적용되지 않는 경우 일반적으로 적용될 수 있으며, 상술한 인트라 예측 모드를 기반으로 예측이 수행될 수 있다. 한편, 필요에 따라서 도출된 예측 샘플에 대한 후처리 필터링이 수행될 수도 있다.
한편, 상술한 바와 같이 인트라 예측 모드들은 2개의 비방향성 인트라 예측 모드들과 65개의 방향성 예측 모드들을 포함할 수 있다. 상기 비방향성 인트라 예측 모드들은 플래너(planar) 인트라 예측 모드 및 DC 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 방향성 인트라 예측 모드들은 2번 내지 66번 인트라 예측 모드들을 포함할 수 있다.
도 4는 65개 방향성 인트라 예측 모드들을 예시적으로 나타낸다.
도 4를 참조하면, 좌상향 대각 예측 방향을 갖는 34번 인트라 예측 모드를 중심으로 수평 방향성(horizontal directionality)을 갖는 인트라 예측 모드들과 수직 방향성(vertical directionality)을 갖는 인트라 예측 모드들을 구분할 수 있다. 즉, 2번 내지 33번 인트라 예측 모드들은 수평 방향성, 34번 내지 66번 인트라 예측 모드들은 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 모드를 나타낼 수 있다. 비방향성 인트라 예측 모드들은 0번인 플래너 인트라 예측 모드 및 1번인 DC 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다.
상술한 내용과 같이 인트라 예측의 예측 "눰袖* 시계 방향(clockwise direction)으로 45도에서 -135도로 정의될 수 있다. 하지만, 현재 블록이 비정방형 블록인 경우, 몇몇 기존의 방향성 인트라 예측 모드는 광각 인트라 예측(Wide angle intra prediction, WAIP) 모드로 적응적으로 대체될 수 있다.
도 5는 광각 인트라 예측 모드들과 관련된 93개의 예측 방향들을 예시적으로 나타낸다.
도 5를 참조하면, 인트라 예측 모드들은 상술한 65개의 방향성 인트라 예측 모드들 외에도 광각 인트라 예측 모드들을 더 포함할 수 있다. 즉, 파선으로 표시된 예측 방향들은 비정방형 블록들에만 적용되는 광각 인트라 예측 모드들과 관련될 수 있다.
광각 인트라 예측 모드가 적용되는 경우, 기존의 인트라 예측 모드에 대한 정보가 시그널링되고, 상기 인트라 예측 모드에 대한 정보가 파싱된 이후, 상기 인트라 예측 모드에 대한 정보는 상기 광각 인트라 예측 모드의 인덱스로 리맵핑될 수 있다. 따라서, 특정 블록(예를 들어, 특정 사이즈의 비정방형 블록)에 대한 총 인트라 예측 모드의 수는 변경되지 않을 수 있고, 즉, 총 인트라 예측 모드의 수는 67개이고, 상기 특정 블록에 대한 인트라 예측 모드 코딩은 변경되지 않을 수 있다.
도 6은 본 문서의 일 실시예에 따른 비정방형 블록에 대한 인트라 예측을 설명하기 위한 도면이다.
도 6의 (a)와 같이 현재 블록의 폭이 높이보다 큰 경우, 대체로 위쪽 참조 픽셀들이 예측하고자 하는 블록 내부의 위치들과 더 가까울 수 있다. 따라서, 우상단(top-right) 방향으로 예측하는 것보다 좌하단(bottom-left) 방향으로 예측하는 것이 보다 정확할 수 있다. 반대로 도 6의 (b)와 같이 블록의 높이가 폭 보다 큰 경우는, 왼쪽 참조 픽셀들이 예측하고자 하는 블록 내부의 위치들과 대체로 가까울 수 있다. 따라서, 좌하단(bottom-left) 방향으로 예측하는 것보다 우상단(top-right) 방향으로 예측하는 것이 보다 정확할 수 있다. 따라서, 광각 인트라 예측 모드의 인덱스로 리맵핑, 즉, 모드 인덱스 변환을 적용하는 것이 유리할 수 있다.
도 6에 도시된 것과 같이 상기 광각 예측 방향을 지원하기 위하여 2W+1 길이의 상측 참조 샘플들 및 2H+1 길이의 좌측 참조 샘플들이 정의될 수 있다. 한편, 광각 인트라 예측이 적용되는 경우, 광각 인트라 예측 모드로 대체되는 인트라 예측 모드들은 현재 블록의 종횡비(aspect ratio)에 따라 다를 수 있다. 종횡비에 따른 광각 인트라 예측 모드로 대체되는 인트라 예측 모드들은 다음의 표 1과 같이 도출될 수 있다.
Figure PCTKR2022008512-appb-T000001
한편, 도 7은 본 문서에 따른 변환 기법을 개략적으로 나타낸다.
도 7을 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)을 기반으로 1차 변환을 수행하여 (1차) 변환 계수들을 도출할 수 있다(S710). 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, MTS를 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.
Figure PCTKR2022008512-appb-T000002
변환부는 상기 (1차) 변환 계수들을 기반으로 2차 변환을 수행하여 수정된(2차) 변환 계수들을 도출할 수 있다(S720). 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)라고 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 계수들은 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 따른 4개의 변환 세트들의 매핑(mapping)은 예를 들어 다음의 표 3과 같이 나타내어질 수 있다.
Figure PCTKR2022008512-appb-T000003
상기 표 3과 같이, 인트라 예측 모드들은 4개의 변환 세트들 중 어느 하나, 즉 lfnstTrSetIdx가 0부터 3, 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(S750), 상기 (1차) 변환 계수들에 대하여 1차 (역)변환을 수행하여 레지듀얼 블록(레지듀얼 샘플들)을 획득할 수 있다(S760). 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 8은 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.
Figure PCTKR2022008512-appb-M000001
도 8의 (a)에 도시된 Reduced Transform 블록 내의 매트릭스 T는 수학식 1의 매트릭스 TRxN를 의미할 수 있다. 도 8의 (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 8의 (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.
Figure PCTKR2022008512-appb-M000002
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.
Figure PCTKR2022008512-appb-M000003
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 8의 (b)에 도시된 Reduced Inv. Transform 블록 내의 매트릭스 Tt는 역 RST 매트릭스 TRxN T을 의미할 수 있다(위첨자 T는 트랜스포즈를 의미한다). 도 8의 (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 8의 (b)에 따른 역 RST는 아래의 수학식 4와 같은 행렬 연산으로 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022008512-appb-M000004
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.
Figure PCTKR2022008512-appb-M000005
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
Figure PCTKR2022008512-appb-I000001
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.
한편, 기존의 LFNST에서는 복잡도 제약으로 인해 코딩 성능과 복잡도 사이에 트레이드오프(trade-off)를 고려할 수밖에 없었다. 보다 구체적으로, LFNST에 대한 입력 일차 변환 계수의 영역, 출력 변환 계수의 개수, LFNST 세트 수, 세트 당 LFNST 커널 수, 한 샘플을 처리하는데 필요한 연산 수 등을 일정 수준 이하로 유지하여, 계산량 및 구현 복잡도를 최대한 줄이는 방식으로 기술이 설계될 수 밖에 없었다.
하지만, 차기 표준에서는 구현 기술의 발전으로 인해 허용되는 복잡도가 높아질 것이므로, 코딩 성능 향상을 위해 기존의 LFNST를 구조적으로 확장한 기술을 고려할 수 있다. 이렇게 LFNST를 구조적으로 확장된 다양한 기술을 기반으로 차기 표준에서 허용되는 구현 복잡도 내에서 LFNST가 가져올 수 있는 코딩 성능을 극대화할 수 있다.
관련하여, 이하에서는 상술한 LFNST를 구조적으로 확장한 다양한 실시예들을 제안한다.
일 실시예에 따르면, 순방향 LFNST(forward LFNST)를 기준으로 입력 데이터 영역을 나타내는 ROI(Region Of Interest)는 다음과 같이 구성될 수 있다.
구체적으로, 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 9는 본 문서의 일 실시예에 따른 순방향 LFNST 입력 영역을 도시한 도면이다.
도 9의 (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 명명할 수 있다.
도 9의 (b)는 도 9의 (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 도 9의 (b)의 ROI는 모두 96개의 샘플들로 구성된다. VVC에 사용되었던 도 9의 (a)의 ROI와 비교했을 때, 도 9의 (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 도출될 수 있다. 여기서 감소된 변환을 적용하기 위하여 도 9를 참조하여 설명된 R을 적용할 경우, R 값은 N보다 같거나 작을 수 있으며, R 값은 순방향 LFNST 관점에서는 LFNST를 적용하여 도출되는 출력 변환 계수들의 개수로 해석될 수 있다. 따라서, 도 9의 (b)에 대응되는 LFNST 변환 커널의 차원은 96x96 뿐만 아니라 16x96, 32x96, 48x96, 64x96, 80x96 등도 가능하다(해당 예시에서는 16m x 96 행렬(m
Figure PCTKR2022008512-appb-I000002
1)이라고 볼 수 있다). 이 때 출력 변환 계수들의 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 행들을 샘플링하여 생성할 수 있다. 만약 96x96 행렬을 구성하는 행들이 위에서부터 중요도 순으로 정렬되었다면, 위에서부터 R개의 행들을 차례로 샘플링하여 Rx96 행렬을 구성할 수 있다.
도 9의 (a)와 도 9의 (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 기본적인 순서는 임의로 설정될 수 있다. 보다 구체적으로, 임의의 ROI에 적용되는 순방향 LFNST 행렬을 RxN 행렬이라고 할 때 (즉, ROI는 N개의 입력 샘플들로 구성), 입력 샘플들에 대한 읽는 순서를 변경하더라도 N개의 열 벡터들을 변경된 순서에 따라 재배치하면, 변경 전과 비교하여 출력 값은 입력 샘플들에 대한 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 10 또는 도 11과 같은 순서로 읽혀서 입력 벡터로 구성될 수 있다. 도 10 및 도 11은 인트라 예측 모드에 따라 ROI로부터 입력 데이터를 읽는 순서를 도시한 것이다.
도 10의 (a) 및 도 11의 (a)는 도 9의 (a)에 대응하고, 도 10의 (b)와 도 11의 (b)는 도 9의 (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 10의 (a) 및 도 10의 (b)와 같이 행 우선 순서를 적용하고, 35 ~ 80번 모드에 대해서는 도 11의 (a) 및 도 11의 (b)와 같이 열 우선 순서를 적용할 수 있다. 플래너 모드와 DC 모드를 가리키는 0번과 1번 모드와 34번 모드에 대해서는 도 10의 (a) 및 도 10의 (b)의 순서를 그대로 적용할 수도 있고, 모드 별로 도 10의 (a) 및 도 10의 (b) 또는 도 11의 (a) 및 도 11의 (b)를 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 9와 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 10의 (a) 및 도 10의 (b) 또는 도 11의 (a) 및 도 11의 (b)와 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
Figure PCTKR2022008512-appb-I000003
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 12는 본 문서의 일 실시예에 따른 비정방형의 ROI를 도시한 도면이다. 도 12의 (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 12의 (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 12의 (b)에서 표시된 순서에 따라 입력 샘플들을 읽을 수 있다. 즉, 2번 모드에 대해서는 도 12의 (b)의 왼쪽 순서에 따라 입력 샘플들을 읽고 66번 모드에 대해서는 도 12의 (b)의 오른쪽 순서에 따라 입력 샘플들을 읽을 수 있다. 이와 같이 두 예측 모드의 대칭성을 활용하여 입력 샘플들을 읽으면, 도 12의 (b)의 두 ROI에 동일한 LFNST 커널을 적용할 수 있다.
한편, VVC 표준에 따르면, 변환 블록 크기에 따라 다른 LFNST 커널이 적용될 수 있다. 즉, 4x4 변환 블록 또는 4xN/Nx4 (N
Figure PCTKR2022008512-appb-I000004
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 적용될 수 있다(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 구성되는 ROI에 대해, 순방향 LFNST 기준으로 16x48 행렬 형태를 가진 LFNST 커널이 적용될 수 있다(LFNST_8x8로 명명 가능).
예를 들어, LFNST_4x4와 LFNST_8x8은 각각 4개의 세트들로 구성되고 각 세트는 2개의 변환 커널로 구성되며, 어떤 세트에 속한 커널을 적용할지는 인트라 예측 모드에 의해 결정될 수 있다. 결정된 세트에 대해 2개의 커널 중 어떤 커널을 적용할지와 LFNST의 적용 여부는 LFNST 인덱스를 시그널링을 통하여 지정될 수 있다. LFNST 인덱스 값이 0이면 LFNST를 적용하지 않고, 1이면 첫 번째 커널이 적용되고, 2이면 두 번째 커널이 적용될 수 있다.
이와 같이 VVC 표준에서의 LFNST 구조를 간략화하여 설명하였으나, 그 밖에 몇 가지 예외 경우들도 존재할 수 있다. 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 결정될 수 있다.
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 9의 (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 9의 (b)가 될 수 있으며 Sx64 행렬에 대한 ROI는 좌상단 8x8 영역이 될 수 있고 Tx48 행렬에 대한 ROI는 도 9의 (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 9의 (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 9의 (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 9 내지 도 12의 ROI에 배치될 수 있다. ROI에 배치될 때는 인트라 예측 모드 값에 따라 도 10 또는 도 11에 제시된 순서를 따를 수 있다. 예컨대, 인트라 예측 모드 간의 대칭성을 활용하는 경우, 인트라 예측 모드 -14 ~ -1, 2 ~ 33번에 대해서는 도 10의 행 우선 순서를 적용하고, 35 ~ 80번 모드에 대해서는 도 11의 열 우선 순서를 적용할 수 있다. 플래너 모드와 DC 모드를 가리키는 0번과 1번 모드와 34번 모드에 대해서는, 모두 도 10의 (a) 도 10의 (b)의 순서를 적용하거나 아니면 모드 별로 도 10의 (a) 및 도 10의 (b) 또는 도 11의 (a) 및 도 11의 (b)의 순서를 적용할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 순방향 LFNST를 기준으로 출력 데이터 영역은 다음과 같이 구성될 수 있다.
구체적으로, VVC 표준에서는 변환 계수들에 대한 스캔 순서가 계층적으로 구성된다. CG들에 대한 스캔 순서가 있고 각 CG마다 내부 스캔 순서가 있다. 도 13은 이러한 변환 계수들의 스캔 순서를 도시한 도면이다. 도 13에서와 같이 스캔 순서는 왼쪽 아래부터 오른쪽 위까지 대각선 방향으로 진행된다. 도 13에서 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 9의 (a)와 도 9의 (b)에서 도시된 ROI는 모두 이러한 CG 단위의 스캔 라인들로 구성되어 있다. 도 9의 (a)와 도 9의 (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 9와 같이 R은 16의 배수로 설정될 수 있다(즉, R = 16k, k
Figure PCTKR2022008512-appb-I000005
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
Figure PCTKR2022008512-appb-I000006
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.
일 실시예에 따르면, 변환 블록의 크기를 기반으로 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트 및 LFNST 커널이 적용될 수 있다.
일 예에 따르면, 기존 VVC 표준에서의 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트, 세트 당 LFNST 커널 구성과 달리, 변환 블록의 크기 별로 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트 및 LFNST 커널을 보다 세분화하여 적용할 수 있다. 여기서, 세트 당 LFNST 커널 구성이란 어떤 LFNST 세트가 몇 개의 후보 널들로 구성되는지 등을 가리킬 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
Figure PCTKR2022008512-appb-I000007
8) 변환 블록, (Group 2) 8x8, 8xN/Nx8 (N
Figure PCTKR2022008512-appb-I000008
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
Figure PCTKR2022008512-appb-I000009
8)으로 나뉠 수 있고 Group 1A와 Group 1B와 같이 구분할 수 있다. Group 2 역시 8x8 변환 블록과 8xN/Nx8 (N
Figure PCTKR2022008512-appb-I000010
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
Figure PCTKR2022008512-appb-I000011
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 9의 (b)와 같이 구성될 수 있다. 만약 LFNST_16x16에 대응되는 ROI를 도 9의 (b)가 아니라 도 9의 (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.
일 실시예에 따르면, 컬러 성분(Color component)을 기반으로 LFNST의 적용 유무가 결정될 수 있고, LFNST가 적용되는 것으로 결정되는 경우, 컬러 성분을 기반으로 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트 및 LFNST 커널이 적용될 수 있다.
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 따르면, 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.
일 실시예에 따르면, 코딩 툴 및 설정되는 모드를 기반으로 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트 및 LFNST 커널이 적용될 수 있다.
예를 들어, 양자화 파라미터(Quantization parameter, QP) 값의 범위에 따라 다른 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트 및 LFNST 커널이 적용될 수 있다.
일예로, low QP 범위에 적용되는 LFNST 세트 리스트와 high QP 범위에 적용되는 LFNST 세트 리스트가 별도로 사용될 수 있다. 여기서 low QP 범위는 미리 정의된 임계 (threshold) QP 값 이하인 경우를 나타낼 수 있고, high QP 범위는 미리 정의된 QP 값을 초과하는 경우를 나타낼 수 있다. 임계 QP 값으로는 27, 28, 29, 30, 31 등이 사용될 수 있다.
다른 예로, 전체 가능한 QP 값들을 N개의 집합들로 분할할 수 있다. 여기서, N개의 집합들끼리는 서로 겹치는 값들을 포함하지 않을 수 있다. 즉, N개의 집합들 중 서로 다른 2개의 집합들을 선택하는 경우, 상기 2개 집합들 사이에는 교집합이 공집합일 수 있다. 이때, N개의 집합들의 합집합이 전체 가능한 QP 값들로 구성된 집합이라고 할 때, N개의 집합들 각각에 대해 다른 LFNST 세트 리스트, LFNST 세트 및 LFNST 커널이 적용될 수 있다.
또한, 가능한 LFNST 세트 리스트들이 M개일 때 N개의 집합들과 M개의 LFNST 세트 리스트들 간의 매핑 관계가 형성될 수 있다. 즉, N개의 집합들 각각에 대해 매핑되는 LFNST 세트 리스트는 M개의 LFNST 세트 리스트들 중 어느 하나일 수 있다. 당연히 N개의 집합들에 대해 매핑되는 LFNST 세트 리스트는 서로 겹칠 수 있다.
예컨대, LFNST 세트 리스트들로 LFNST_4x4 및 LFNST_8x8이 존재하거나, LFNST_4x4, LFNST_8x8 및 LFNST_16x16이 존재하는 경우에, 상술한 바와 같이 M개의 LFNST 세트 리스트들이 존재하면, LFNST_4x4, LFNST_8x8 및 LFNST_16x16 각각에 대해 M개의 LFNST 세트 리스트들이 존재할 수 있다. 보다 구체적으로 LFNST_4x4에 대해서는 LFNST_4x4_i라는 (i = 1, 2, …, M) LFNST 세트 리스트가 존재할 수 있고, LFNST_8x8에 대해서는 LFNST_8x8_i라는 (i = 1, 2, …, M) LFNST 세트 리스트가 존재할 수 있으며, LFNST_16x16에 대해서는 LFNST_16x16_i라는 (i = 1, 2, …, M) LFNST 세트 리스트가 존재할 수 있다.
만약 M 값이 2이고 low QP 범위에 대해서는 1번 LFNST 세트 리스트가 매핑되고 high QP 범위에 대해서는 2번 LFNST 세트 리스트가 매핑된다고 할 때, low QP 범위에 대해서는 변환 블록 사이즈에 따라 LFNST_4x4_1, LFNST_8x8_1 또는 LFNST_16x16_1가 매핑될 수 있으며, high QP 범위에 대해서는 변환 블록 사이즈에 따라 LFNST_4x4_2, LFNST_8x8_2 또는 LFNST_16x16_2가 매핑될 수 있다.
LFNST_4x4, LFNST_8x8 및 LFNST_16x16의 tuple을 (LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16)으로 표현하거나 LFNST_4x4, LFNST_8x8의 pair를 (LFNST_4x4, LFNST_8x8)으로 표현할 때, i 번째 LFNST 세트 리스트의 tuple 또는 pair은 (LFNST_4x4_i, LFNST_8x8_i, LFNST_16x16_i) 또는 (LFNST_4x4_i, LFNST_8x8_i)로 표기할 수 있다. 관련하여, LFNST_4x4, LFNST_8x8 및 LFNST_16x16이 존재하거나 LFNST_4x4 및 LFNST_8x8이 존재할 때 i 번째 LFNST 세트 리스트에 매핑된다는 뜻은 (LFNST_4x4_i, LFNST_8x8_i, LFNST_16x16_i) 또는 (LFNST_4x4_i, LFNST_8x8_i)으로 매핑된다는 것을 의미할 수 있다.
따라서, QP 값에 따라 M개의 LFNST 세트 리스트들 중 어느 하나로 매핑된다는 것은, QP 값마다 매핑되는 LFNST 세트 리스트가 존재하고, 해당 LFNST 세트 리스트가 적용되는 것을 의미할 수 있다. 일예로, 해당 LFNST 세트 리스트가 j번째 LFNST 세트 리스트라면, (LFNST_4x4_j, LFNST_8x8_j, LFNST_16x16_j)가 적용될 수 있다.
또한, 예를 들면, 상술한 바와 같이 적용 가능한 M개의 LFNST 세트 리스트들이 존재할 때, 특정 조건(QP 값의 범위)의 만족 여부를 기반으로 해당 조건에 대한 LFNST 세트 리스트를 적용하는 방식이 아니라, 상위 수준 신택스 엘리먼트를 (이하 HLS element로도 표기) 통해 LFNST 세트 리스트를 지정하도록 구성할 수 있다.
해당 HLS element는 상위 수준 신택스 엘리먼트들을 모아 놓은 신택스 테이블인 Sequence Parameter Set (SPS), Picture Parameter Set (PPS), Picture Header (PH). Slice Header (SH) 등에 위치할 수 있다. 관련하여, 해당 HLS element는 M 개의 가능한 LFNST 세트 리스트들 중 하나를 지정하기 위해 0부터 M-1까지의 값을 가질 수 있다.
예를 들어, 해당 HLS element는 LFNST 세트 리스트 인덱스 정보와 관련될 수 있다. 일예로, LFNST 세트 리스트 인덱스 정보는 SPS, PPS, PH, SH 등에 위치할 수 있다. 관련하여, LFNST 세트 리스트 인덱스 정보는 M개의 가능한 LFNST 세트 리스트들 중 하나를 지정하기 위해 0부터 M-1까지의 값을 가질 수 있다.
예컨대, LFNST_4x4와 LFNST_8x8과 LFNST_16x16 또는 LFNST_4x4와 LFNST_8x8이 존재하고, LFNST 세트 리스트 인덱스 정보에 의해 i 번째 LFNST 세트 리스트가 지정되었다면, (LFNST_4x4_i, LFNST_8x8_i, LFNST_16x16_i) 또는 (LFNST_4x4_i, LFNST_8x8_i)가 적용될 수 있다. 또한, 일예로, LFNST 세트 리스트 인덱스 정보에 대한 시그널링이 생략되는 경우, LFNST 세트 리스트 인덱스 정보의 값은 특정 값으로 유추될 수 있고, 유추된 값이 지정하는 LFNST 세트 리스트가 디폴트 LFNST 세트 리스트가 될 수 있다. 일예로, 디폴트 LFNST 세트 리스트가 k번째 LFNST 세트 리스트라고 한다면, 디폴트 LFNST 세트 리스트는 (LFNST_4x4_k, LFNST_8x8_k, LFNST_16x16_k) 또는 (LFNST_4x4_k, LFNST_8x8_k)일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 변환 블록 크기 별로 다른 LFNST 세트 리스트를 적용할 수 있다. 보다 구체적인 예로서, VVC 표준에서와 같이 LFNST_4x4와 LFNST_8x8만을 적용하는 것이 아니라, 4x4, 4xN/Nx4 (N ≥ 8), 8x8, 8xN/Nx8 (N ≥ 16), 16x16, 16xN/Nx16 (N ≥ 32), 32x32 이상(가로 길이와 세로 길이가 모두 32 이상)의 경우에 대해 각각 다른 LFNST 세트 리스트를 적용하도록 구성할 수 있다. 여기서, 각 블록 크기 집합에 대한 LFNST 세트 리스트는 LFNST_4x4, LFNST_4xN_Nx4, LFNST_8x8, LFNST_8xN_Nx8, LFNST_16x16, LFNST_16xN_Nx16, LFNST_32x32로 표기할 수 있다.
일예로, 코딩 모드 또는 조건, 또는 LFNST 세트 리스트 인덱스 정보에 의해 지정되는 인덱스 값에 따라, 블록 크기 집합들에 대한 M개의 LFNST 세트 리스트들 중 i번째 LFNST 세트 리스트가 적용되는 경우, i 번째 LFNST 세트 리스트를 tuple로 표현하여 (LFNST_4x4_i, LFNST_4xN_Nx4_i, LFNST_8x8_i, LFNST_8xN_Nx8_i, LFNST_16x16_i, LFNST_16xN_Nx16_i, LFNST_32x32_i)와 같이 나타낼 수 있다.
VVC 표준에 따르면, 각각 LFNST 세트 리스트를 나타내는 LFNST_4x4와 LFNST_8x8은 각각 4개의 LFNST 세트들로 구성될 수 있고, 4개의 LFNST 세트들은 0, 1, 2, 3의 인덱스 값으로 구분될 수 있다. 즉, LFNST 세트들은 0번째 LFNST 세트, 1번째 LFNST 세트, 2번째 LFNST 세트, 3번째 LFNST 세트와 같이 구분될 수 있고, 각 LFNST 세트에 대한 LFNST 세트 인덱스는 0, 1, 2 또는 3의 값을 가질 수 있다.
또한, VVC 표준은 광각 인트라 예측 (Wide Angle Intra Prediction, WAIP) 모드를 지원할 수 있고, 여기서 WAIP 모드는 인트라 예측 모드들 중 -14번부터 -1번까지의 모드와 67번부터 80번까지의 모드에 해당될 수 있다. VVC 표준에서는 WAIP 모드를 위해 별도의 LFNST 세트를 할당하지 않고 WAIP 모드에 대해 기존의 1번째 LFNST 세트를 매핑하여 사용할 수 있다. 즉, 하기 표 4에서와 같이 -14부터 80까지의 인트라 예측 모드 값에 대해 각각 1번째 LFNST 세트를 매핑하고 있다.
Figure PCTKR2022008512-appb-T000004
상기 표 4에서 Intra pred. mode는 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 나타낼 수 있고, 상기 intra pred. mode의 값이 -14 내지 -1 및 67 내지 80 중 하나인 경우가 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 WAIP 모드인 것을 나타낼 수 있다.
관련하여, 본 문서에서 제안하는 일 실시예에 따르면, VVC 표준과 달리 더 많은 수의 LFNST 세트들을 도입할 수 있고, WAIP 모드에 대해 별도의 LFNST 세트들을 할당할 수도 있다. 만약 WAIP 모드에 별도의 LFNST 세트들을 할당하지 않는다면 상기 표 4와 같이 1번째 LFNST 세트를 할당할 수 있다.
일 실시예에 따르면, WAIP 모드가 아닌 모드를 Normal Angle Intra Prediction (NAIP) 모드(즉, 0부터 66번까지의 모드)라고 명명했을 때, NAIP 모드에 할당된 LFNST 세트의 수를 N개라고 하고 WAIP 모드에만 별도로 할당된 LFNST 세트의 수를 M개라고 하면, LFNST 세트에 대한 구조를 (N, M)으로 나타낼 수 있다. (N, M)에 대한 실시예들을 다음과 같을 수 있다.
1. (35, 0)
2. (35, 1)
3. (35, 3)
4. (15, 0)
5. (15, 1)
6. (15, 3)
여기서 NAIP 모드에 대한 N개의 LFNST 세트들에 대해서는 LFNST 세트 인덱스 값을 0부터 N-1로 할당하고, WAIP 모드에 대한 M개의 LFNST 세트들에 대해서는 LFNST 세트 인덱스 값을 N부터 N+M-1로 할당한다고 가정할 수 있다. 이때, 상기 1번부터 6번 실시예들에 대한 인트라 예측 모드와 LFNST 세트 간 매핑 테이블 예시는 각각 하기 표 5 내지 표 10과 같을 수 있다.
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Figure PCTKR2022008512-appb-T000006
Figure PCTKR2022008512-appb-T000007
Figure PCTKR2022008512-appb-T000008
Figure PCTKR2022008512-appb-T000009
Figure PCTKR2022008512-appb-T000010
상기 표 5 내지 상기 표 10에서 Intra pred. mode는 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 나타낼 수 있고, 상기 intra pred. mode의 값이 -14 내지 -1 및 67 내지 80 중 하나인 경우가 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 WAIP 모드인 것을 나타낼 수 있다.
이하에서는, LFNST_4x4, LFNST_8x8에 적용되는 구체적인 LFNST 커널, 즉 LFNST 매트릭스가 기술된다. 일 예에 따라, 아래 LFNST 매트릭스는 LFNST_8x8에 대한 ROI가 변환 대상 블록의 좌상단 8x8 영역일 때 적용될 수 있다.
하기 표 11 내지 표 20은 4xN 또는 Nx4 블록(N ≥ 4)에 적용될 수 있는 LFNST_4x4에 대한 커널 계수 데이터의 일 예를 나타낸다. 표 11 내지 표 20의 g_lfnst4x4[ 36 ][ 3 ][ 16 ][ 16 ] 어레이에서, [ 36 ]는 LFNST 세트의 수가 36 개인 것을 나타내고, [ 3 ]은 LFNST 세트당 LNFST 커널 후보 수가 3개인 것을 나타내며, [ 16 ][ 16 ]은 순방향 LFNST 기준으로 16x16 행렬인 것을 나타낸다 (표 11 내지 표 20의 해당 어레이 정의는 C/C++ 문법을 따라 기술되어 있다). 예를 들어, 32는 행렬의 가로(x축) 길이, 64는 행렬의 세로(y축) 길이를 나타낼 수 있다. LFNST 세트의 수가 35개인 LFNST에 표 11 내지 표 20가 사용된다면, 상기 어레이는 g_lfnst4x4[ 35 ][ 3 ][ 16 ][ 16 ]로 표시될 수 있다.
표 11 내지 표 20의 LFNST 커널이 적용될 수 있는 ROI는 좌상단 4x4 영역이 될 수 있다. 하나의 LFNST 커널 당 16개의 변환 기저 벡터(transform basis vector(row vector))들로 구성되며 하나의 벡터는 16의 길이를 가진다 ([ 16 ][ 16 ]). 인코딩 장치에서 수행되는 순방향 2차 변환의 경우, 매트릭스 연산 시 표 11 내지 표 20의 LFNST 커널(16X16 차원 매트릭스)의 행 방향 기저 벡터와 변환 계수가 곱해질 수 있다. 디코딩 장치에서 수행되는 역방향 2차 변환의 경우, 아래 LFNST 커널이 트랜스포즈된 커널(16X16 차원 매트릭스)의 행 방향 기저 벡터와 변환 계수가 곱해질 수 있다.
표 11 내지 표 20는 36개의 LFNST 세트 중 일부를 나타낼 수 있다. 상술된 바와 같이, LFNST 세트는 인트라 예측 모드에 따라 선택될 수 있으며, 표 5 또는 표 6에 따라 매핑될 수 있다. 표 5에 따르면 35개의 LFNST 세트가 사용되고, 표 6에 따르면 36개의 LFNST 세트가 사용된다. 표 11 내지 표 20은 35개 또는 36개의 세트 중에 특정 세트 번호에 해당하는 커널 일 수 있다.
표 11 및 표 12는 표 5 또는 표 6의 LFNST set index가 0인 경우(인트라 예측 모드가 플래너 모드일 때) 적용되는 세 개의 LFNST 커널을 나타내고, 표 13 및 표 14는 표 5 또는 표 6의 LFNST set index가 1일 때(인트라 예측 모드가 DC 모드일 때) 적용되는 세 개의 LFNST 커널을 나타내고, 표 15 및 표 16은 표 5 또는 표 6의 LFNST set index가 2일 때(인트라 예측 모드가 좌하단 방향을 나타낼 때) 적용되는 세 개의 LFNST 커널을 나타내고, 표 17 및 표 18은 표 5 또는 표 6의 LFNST set index가 18일 때(인트라 예측 모드가 수평 방향 또는 수직 방향을 나타낼 때) 적용되는 세 개의 LFNST 커널을 나타내고, 표 19 및 표 20은 표 5 또는 표 6의 LFNST set index가 34일 때(인트라 예측 모드가 좌상단 방향을 나타낼 때) 적용되는 세 개의 LFNST 커널을 나타낼 수 있다.
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Figure PCTKR2022008512-appb-T000018
Figure PCTKR2022008512-appb-T000019
Figure PCTKR2022008512-appb-T000020
하기 표 21 내지 표 50은 8xN 또는 Nx8 블록(N ≥ 8)에 적용될 수 있는 LFNST_8x8에 대한 커널 계수 데이터의 일 예를 나타낸다. 표 21 내지 표 50의 g_lfnst8x8[ 36 ][ 3 ][ 32 ][ 64 ] 어레이에서, [ 36 ]는 LFNST 세트의 수가 36 개인 것을 나타내고, [ 3 ]은 LFNST 세트당 LNFST 커널 후보 수가 3개인 것을 나타내며, [ 32 ][ 64 ]은 순방향 LFNST 기준으로 32x64 행렬인 것을 나타낸다 (표 21 내지 표 50의 해당 어레이 정의는 C/C++ 문법을 따라 기술되어 있다). LFNST 세트의 수가 35개인 LFNST에 표 21 내지 표 50이 사용된다면, 상기 어레이는 g_lfnst8x8[ 35 ][ 3 ][ 32 ][ 64 ]로 표시될 수 있다.
표 21 내지 표 50에서의 LFNST 커널이 적용될 수 있는 ROI는 좌상단 8x8 영역이 될 수 있다. 하나의 LFNST 커널 당 32개의 변환 기저 벡터(transform basis vector(row vector))들로 구성되며 하나의 벡터는 64의 길이를 가진다 ([ 32 ][ 64 ]). 인코딩 장치에서 수행되는 순방향 2차 변환의 경우, 매트릭스 연산 시 표 21 내지 표 50의 LFNST 커널(32X64 차원 매트리스)의 행 방향 기저 벡터와 변환 계수가 곱해질 수 있다. 디코딩 장치에서 수행되는 역방향 2차 변환의 경우, 아래 LFNST 커널이 트랜스포즈된 커널(64X32 차원 매트리스)의 행 방향 기저 벡터와 변환 계수가 곱해질 수 있다.
표 21 내지 표 50은 36개의 LFNST 세트 중 일부를 나타낼 수 있다. 상술된 바와 같이, LFNST 세트는 인트라 예측 모드에 따라 선택될 수 있으며, 표 5 또는 표 6에 따라 매핑될 수 있다. 표 5에 따르면 35개의 LFNST 세트가 사용되고, 표 6에 따르면 36개의 LFNST 세트가 사용된다. 표 21 내지 표 50은 35개 또는 36개의 세트 중에 특정 세트 번호에 해당하는 커널 일 수 있다.
표 21 내지 표 26은 표 5 또는 표 6의 LFNST set index가 0일 때(인트라 예측 모드가 플래너 모드일 때) 적용되는 세 개의 LFNST 커널을 나타내고, 표 27 내지 표 32는 표 5 또는 표 6의 LFNST set index가 1일 때(인트라 예측 모드가 DC 모드일 때) 적용되는 세 개의 LFNST 커널을 나타내고, 표 33 내지 표 38은 표 5 또는 표 6의 LFNST set index가 2일 때(인트라 예측 모드가 좌하단 방향을 나타낼 때) 적용되는 세 개의 LFNST 커널을 나타내고, 표 39 내지 표 44는 표 5 또는 표 6의 LFNST set index가 18일 때(인트라 예측 모드가 수평 방향 또는 수직 방향을 나타낼 때) 적용되는 세 개의 LFNST 커널을 나타내고, 표 45 내지 표 50은 표 5 또는 표 6의 LFNST set index가 34일 때(인트라 예측 모드가 좌상단 방향을 나타낼 때) 적용되는 세 개의 LFNST 커널을 나타낼 수 있다. 하나의 LFNST 커널은 2개의 표로 구성된다. 예를 들어, 표 21 및 표 22는 LFNST set index가 0일 때 적용되는 첫 번째 LFNST 커널이고, 표 23 및 표 24는 LFNST set index가 0일 때 적용되는 두 번째 LFNST 커널일 수 있고, 표 25 및 표 26은 LFNST set index가 0일 때 적용되는 세 번째 LFNST 커널일 수 있다.
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Figure PCTKR2022008512-appb-T000050
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 14는 본 문서의 실시예(들)에 따른 비디오/영상 디코딩 방법의 일 예를 개략적으로 나타낸다.
도 14에 개시된 각 단계는 도 4 내지 도 13에서 전술된 내용들 중 일부를 기반으로 한 것이다. 따라서, 도 3 내지 도 13에서 전술된 내용과 중복되는 구체적인 내용은 설명을 생략하거나 간단히 하기로 한다.
일 실시예에 따른 디코딩 장치(300)는, 비트스트림으로부터 코딩의 대상이 되는 대상 블록, 즉 현재 블록에 대한 레지듀얼 정보를 수신할 수 있다(S1410). 현재 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.
또한, 디코딩 장치는, 비트스트림으로부터 인트라 예측 모드와 관련된 정보를 더 수신할 수 있다.
일 실시예에 따른 디코딩 장치(300)는, 레지듀얼 정보를 기반으로 현재 블록에 대한 변환 계수들을 도출할 수 있다(S1420). 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, 인트라 예측 모드를 기반으로 LFNST를 적용하기 위한 LFNST 세트를 도출하고, 현재 블록의 크기 및 LFNST 세트를 기반으로 LFNST 매트릭스를 도출할 수 있다(S1430). 이 때, 현재 블록의 폭 또는 높이가 4 이상이면, LFNST 매트릭스는 16x16 차원 매트릭스로 도출되고, 현재 블록의 폭 또는 높이가 8 이상이면, LFNST 매트릭스는 64x32 차원 매트릭스로 도출될 수 있다.
16x16 차원 매트릭스는 표 11 내지 표 20을 기반으로 구성될 수 있고, 64x32 차원 매트릭스는 표 21 내지 표 50을 기반으로 구성될 수 있다.
일 예에 따라, 디코딩 장치(300)는 상기 인트라 예측 모드와 관련된 정보로부터 도출된 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 기반으로 현재 블록에 대한 LFNST 세트 인덱스를 도출할 수 있다.
여기서, 일예로, 상기 인트라 예측 모드와 관련된 정보는 0번 내지 66번 인트라 예측 모드들 중 어느 하나와 관련될 수 있다. 또한, 현재 블록에 대해 WAIP 모드가 적용되는 경우, 인트라 예측 모드와 관련된 정보가 시그널링/파싱된 후 인트라 예측 모드와 관련된 정보는 상기 WAIP 모드와 관련된 인덱스로 리맵핑될 수 있다.
관련하여, 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 WAIP 모드인 것을 기반으로, 상기 LFNST 세트 인덱스는 미리 정해진 1개의 값으로 도출될 수 있다. 또한, 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 NAIP 모드인 것을 기반으로, 상기 LFNST 세트 인덱스는 미리 정해진 N개의 값들 중 어느 하나로 도출될 수 있다.
일예로, 상기 현재 블록에 대한 상기 LFNST 세트 인덱스는 상기 표 5 내지 표 10을 기반으로 도출될 수 있다. 상기 표 5에서 Intra pred. mode는 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 나타낼 수 있고, 상기 intra pred. mode의 값이 -14 내지 -1 및 67 내지 80 중 하나인 경우가 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 WAIP 모드인 것을 나타낼 수 있다.
일 예에 따라, 현재 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 8보다 크거나 같고, 가로 또는 세로의 길이가 8인 것에 기초하여, 변환 커널은 64x32 매트릭스로 도출되고, 현재 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 8인 것에 기초하여, 64x32 매트릭스로부터 샘플링된 64x16 매트릭스가 현재 블록의 역 2차 변환에 적용될 수 있다.
디코딩 장치는 도출된 변환 커널을 기반으로 변환 계수들에 대한 역 2차 변환을 수행하여, 즉 변환 계수들에 LFNST를 적용하여 수정된 변환 계수들을 도출할 수 있다(S1440).
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, 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.
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, 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.
또는 일 예에 따라, 역 2차 변환의 크기가 1인 것을 기반으로, 즉, 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 4보다 크거나 같고, 가로 또는 세로의 길이가 4이면, LFNST4x4에 적용되는 변환 커널의 차원은 16x16일 수 있다.
또는 일 예에 따라, 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 8보다 크거나 같고, 가로 또는 세로의 길이가 8인 것에 기초하여, 즉, LFNST_8x8가 적용되는 경우 변환 커널은 64x32 매트릭스로 설정될 수 있다. 이 때, 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 8이면, 64x32 매트릭스로부터 샘플링된 64x16 매트릭스가 역 2차 변환에 적용될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따라 샘플당 곱셈 연산수를 기반으로 LFNST 변환 커널이 도출될 수 있다. LFNST에 대한 최악의 경우 계산량을 16 곱셈수/샘플 또는 12 곱셈수/샘플로 설정하고, 이에 대응하여 LFNST가 적용된 수정된 변환 계수의 개수를 조절할 수 있다.
LFNST에 대한 최악의 경우 계산량을 16 곱셈수/샘플로 설정하는 경우, LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16으로 각각 16x16 변환 행렬, 64x32 변환 행렬, 96x32 변환 행렬을 적용할 수 있다. 이 때, 8x8 변환 블록에 대해서만 64x32 변환 행렬로부터 샘플링한 64x16 변환 행렬, 즉 64x32 변환 행렬의 위에서부터 16개의 행을 선택하여 샘플링한 64x16 변환 행렬을 적용할 수 있다.
일 실시예에 따른 디코딩 장치(300)는, 수정된 변환 계수들에 대한 역 1차 변환을 기반으로 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다(S1450).
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, 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플들 및 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있다(S1460).
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 15는 본 문서의 일 실시예에 따른 비디오 인코딩 장치의 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 15에 개시된 각 단계는 도 4 내지 도 13에서 전술된 내용들 중 일부를 기반으로 한 것이다. 따라서, 도 2, 및 도 4 내지 도 13에서 전술된 내용과 중복되는 구체적인 내용은 설명을 생략하거나 간단히 하기로 한다.
일 실시예에 따른 인코딩 장치(200)는, 현재 블록에 적용되는 예측 모드에 기초하여 예측 샘플들 도출할 수 있다(S1510).
일 실시예에 따른 인코딩 장치(200)는, 예측 샘플들에 기초하여 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다(S1520).
일 실시예에 따른 인코딩 장치(200)는, 레지듀얼 샘플에 대한 1차 변환을 기반으로 상기 현재 블록에 대한 변환 계수들 도출할 수 있다(S1530).
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.
일 실시예에 따른 인코딩 장치(200)는, 인트라 예측 모드를 기반으로 LFNST를 적용하기 위한 LFNST 세트를 도출하고, 현재 블록의 크기 및 LFNST 세트를 기반으로 LFNST 매트릭스를 도출할 수 있다(S1540). 이 때, 현재 블록의 폭 또는 높이가 4이고 폭과 높이 모두 4 이상이면, LFNST 매트릭스는 16x16 차원 매트릭스로 도출되고, 현재 블록의 폭 또는 높이가 8이고 폭과 높이 모두 8 이상이면, LFNST 매트릭스는 32x64 차원 매트릭스로 도출될 수 있다.
인코딩 장치는 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 결정할 수 있고, 상기 인트라 예측 모드를 기반으로 LFNST 세트 인덱스를 결정할 수 있다.
관련하여, 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 광각 인트라 예측 WAIP 모드인 것을 기반으로, 상기 LFNST 세트 인덱스는 미리 정해진 1개의 값으로 도출될 수 있다. 또한, 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 NAIP 모드인 것을 기반으로, 상기 LFNST 세트 인덱스는 미리 정해진 N개의 값들 중 어느 하나로 도출될 수 있다.
일 실시예에 따르면, N은 35이고, 상기 현재 블록에 대한 상기 인트라 예측 모드가 WAIP 모드인 것을 기반으로 도출된 1개의 LFNST 세트 인덱스는, 상기 현재 블록에 대한 상기 인트라 예측 모드가 NAIP 모드인 것을 기반으로 도출된 35개의 LFNST 세트 인덱스들 중 어느 하나와 같을 수 있다.
일예로, 상기 현재 블록에 대한 상기 LFNST 세트 인덱스는 상기 표 5를 기반으로 도출될 수 있다. 상기 표 5에서 Intra pred. mode는 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 나타낼 수 있고, 상기 intra pred. mode의 값이 -14 내지 -1 및 67 내지 80 중 하나인 경우가 상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드가 WAIP 모드인 것을 나타낼 수 있다.
인코딩 장치는 도출된 변환 커널을 기반으로 변환 계수들에 대한 역 2차 변환을 수행하여, 즉 변환 계수들에 LFNST를 적용하여 수정된 변환 계수들을 도출할 수 있다(S1540).
대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 8보다 크거나 같고, 가로 또는 세로의 길이가 8인 것에 기초하여, 변환 커널은 32x64 매트릭스로 도출되고, 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 8인 것에 기초하여, 32x64 매트릭스로부터 샘플링된 16x64 매트릭스가 대상 블록의 상기 2차 변환에 적용될 수 있다.
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 크거나 같은 변환 블록의 좌상단 16x16 영역에 LFNST가 적용될 수 있다. 본 문서에서 PxQ 블록이 MxN 블록보다 크거나 같다는 뜻은 P과 Q가 각기 M과 N보다 크거나 같다는 것을 의미한다. 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.
상술된 바와 같이, 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.
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.
현재 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.
또는 일 예에 따라, 2차 변환의 크기가 1인 것을 기반으로, 즉, 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 4보다 크거나 같고, 가로 또는 세로의 길이가 4이면, LFNST4x4에 적용되는 변환 커널의 차원은 16x16일 수 있다.
또는 일 예에 따라, 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 8보다 크거나 같고, 가로 또는 세로의 길이가 8인 것에 기초하여, 즉, LFNST_8x8가 적용되는 경우 변환 커널은 32x64 매트릭스로 설정될 수 있다. 이 때, 대상 블록의 가로 및 세로의 길이가 모두 8이면, 32x64 매트릭스로부터 샘플링된 16x64 매트릭스가 2차 변환에 적용될 수 있다.
본 문서의 일 실시예에 따라 샘플당 곱셈 연산수를 기반으로 LFNST 변환 커널이 도출될 수 있다. LFNST에 대한 최악의 경우 계산량을 16 곱셈수/샘플 또는 12 곱셈수/샘플로 설정하고, 이에 대응하여 LFNST가 적용된 수정된 변환 계수의 개수를 조절할 수 있다.
LFNST에 대한 최악의 경우 계산량을 16 곱셈수/샘플로 설정하는 경우, LFNST_4x4, LFNST_8x8, LFNST_16x16으로 각각 16x16 변환 행렬, 32x64 변환 행렬, 32x96 변환 행렬을 적용할 수 있다. 이 때, 8x8 변환 블록에 대해서만 32x64 변환 행렬로부터 샘플링한 16x64 변환 행렬, 즉 32x64 변환 행렬의 위에서부터 16개의 행을 선택하여 샘플링한 16x64 변환 행렬을 적용할 수 있다.
일 실시예에 따른 인코딩 장치(200)는, 대상 블록에 대한 레지듀얼 정보를 포함하는 영상 정보를 인코딩할 수 있다(S1560).
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 장치(200)는 LFNST 매트릭스를 가리키는 LFNST 인덱스 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 인코딩 장치(200)는 상기 LFNST 세트 인덱스가 가리키는 LFNST 세트 내에서 상기 LFNST 매트릭스를 가리키는 LFNST 인덱스 정보를 생성할 수 있다. 즉, LFNST 세트는 상기 표 5 내지 표 10과 같이 인트라 예측 모드와의 매핑 관계에 기초하여 복수 개가 존재할 수 있고, 하나의 LFNST 세트는 복수의 LFNST 매트릭스들로 구성될 수 있다. 하나의 LFNST 세트를 구성하는 복수의 LFNST 매트릭스들 중 어느 것이 LFNST에 적용될 지는 상기 LFNST 인덱스와 관련될 수 있다.
인코딩 장치(200)는 인트라 예측 모드와 관련된 정보, 레지듀얼 정보 및 LFNST 인덱스 정보를 포함하는 비디오/영상 정보를 인코딩할 수 있다. 예를 들어, 인코딩 장치(200)는 상기 인트라 예측 모드와 관련된 정보, 상기 레지듀얼 정보 및 상기 LFNST 인덱스 정보를 포함하는 비디오/영상 정보를 인코딩할 수 있다.
또한, 상기 비디오/영상 정보는 본 문서의 실시예에 따른 다양한 정보를 포함할 수 있다. 일예로, 상기 비디오/영상 정보는 픽처 복원을 위한 정보를 포함할 수 있다. 상기 픽처 복원을 위한 정보는 예측과 관련된 정보, 변환과 관련된 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 비디오/영상 정보는 현재 블록에 적용되는 LFNST와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 상기 LFNST와 관련된 정보는 SPS, PPS, PH 또는 SH에 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.
인코딩된 비디오/영상 정보는 비트스트림 형태로 출력될 수 있다. 상기 비트스트림은 네트워크 또는 저장매체를 통하여 디코딩 장치로 전송될 수 있다.
구체적으로, 상기 비디오/영상 정보는 본 문서의 실시예에 따른 다양한 정보를 포함할 수 있다.
본 문서에서 제안된 일 실시예에 따르면, 상기 영상 정보는 LFNST 세트 리스트 인덱스 정보를 더 포함할 수 있다. 상기 LFNST 세트 리스트 인덱스 정보는 복수의 LFNST 세트 리스트들 중 하나를 지정하기 위한 정보일 수 있다. 예를 들어, M개의 LFNST 세트 리스트들이 존재하는 경우, 상기 LFNST 세트 리스트 인덱스 정보는 0부터 M-1까지의 값을 가질 수 있다.
이때, 예를 들면, 인코딩 장치(200)는 상기 수정된 변환 계수들을 도출하기 위해 적용되는 LFNST 매트릭스와 관련된 상기 현재 블록에 대한 LFNST 세트 리스트를 결정할 수 있고, 상기 LFSNT 세트 리스트와 관련된 상기 LFNST 세트 리스트 인덱스 정보를 생성하고, 인코딩할 수 있다.
일예로, 상기 현재 블록에 대한 LFNST 세트 리스트가 결정되면, 상기 LFNST 세트 리스트 내에서 상기 LFNST 세트 인덱스를 기반으로 상기 LFNST 세트가 도출될 수 있도록 상기 LFNST 세트 리스트 인덱스 정보가 생성될 수 있다. 즉, 상기 LFNST 세트 리스트 인덱스 정보는 상기 현재 블록에 대한 LFNST 세트 리스트와 관련될 수 있다. 즉, LFNST 세트 리스트는 복수 개가 존재할 수 있고, 하나의 LFNST 세트 리스트는 복수의 LFNST 세트들로 구성될 수 있으며, 하나의 LFNST 세트는 복수의 LFNST 매트릭스들로 구성될 수 있다. 상기 현재 블록에 대해 적용되는 LFNST 매트릭스는 상기 LFNST 세트 리스트 인덱스 정보, 상기 LFSNT 세트 인덱스, 상기 LFNST 인덱스 정보를 기반으로 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 LFNST 세트 리스트 인덱스는 양자화 파라미터 값의 범위에 따라 다른 값으로 생성/인코딩될 수 있다. 이때, 상기 양자화 파라미터 값의 범위는 미리 정해진 임계값을 기준으로 나누어질 수 있다. 일예로, 임계값으로는 27, 28, 29, 30, 31이 사용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 LFNST 세트 리스트 인덱스는 변환 블록 크기의 범위에 따라 다른 값으로 생성/인코딩될 수 있다. 일예로, 변환 블록 크기가 4x4, 4xN/Nx4 (N ≥ 8), 8x8, 8xN/Nx8 (N ≥ 16), 16x16, 16xN/Nx16 (N ≥ 32) 또는 32x32 이상(가로 길이와 세로 길이가 모두 32 이상)인 경우에 대해 각각 다른 LFNST 세트 리스트를 적용하도록 구성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 LFNST 세트 리스트 인덱스는 상기 현재 블록에 대한 특정 코딩 툴의 적용 여부에 따라 다른 값으로 생성/인코딩될 수 있다. 이때, 예컨대, 상기 특정 코딩 툴은 PDPC, MIP 모드, ISP 모드, ACT 또는 MTS 중 적어도 하나일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 LFNST 세트 리스트 인덱스는 상기 현재 블록의 컬러 포맷에 따라 다른 값으로 생성/인코딩될 수 있다.
상술한 실시예에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로써 순서도를 기초로 설명되고 있지만, 해당 실시예는 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 실시예들의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술한 본 문서의 실시예들에 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. 이 경우 구현을 위한 정보(ex. information on instructions) 또는 알고리즘이 디지털 저장 매체에 저장될 수 있다.
또한, 본 문서의 실시예(들)이 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, VR(virtual reality) 장치, AR(argumente reality) 장치, 화상 전화 비디오 장치, 운송 수단 단말 (ex. 차량(자율주행차량 포함) 단말, 비행기 단말, 선박 단말 등) 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 Recorder) 등을 포함할 수 있다.
또한, 본 문서의 실시예(들)이 적용되는 처리 방법은 컴퓨터로 실행되는 프로그램의 형태로 생산될 수 있으며, 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 본 문서의 실시예(들)에 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 실시예(들)는 프로그램 코드에 의한 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현될 수 있고, 상기 프로그램 코드는 본 문서의 실시예(들)에 의해 컴퓨터에서 수행될 수 있다. 상기 프로그램 코드는 컴퓨터에 의해 판독가능한 캐리어 상에 저장될 수 있다.
도 16은 본 문서에서 개시된 실시예들이 적용될 수 있는 컨텐츠 스트리밍 시스템의 예를 나타낸다.
도 16을 참조하면, 본 문서의 실시예들이 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 문서의 실시예들이 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.
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 (12)

  1. 디코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 디코딩 방법에 있어서,
    비트스트림으로부터 영상 정보를 획득하는 단계;
    상기 레지듀얼 정보로부터 현재 블록에 대한 변환 계수들을 도출하는 단계;
    상기 변환 계수들에 LFNST(Low-Frequency Non-Separable Transform)를 적용하여 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계;
    상기 수정된 변환 계수들을 기반으로 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 LFNST를 적용하기 위한 LFNST 세트가 도출되고, 상기 현재 블록의 크기 및 상기 LFNST 세트를 기반으로 LFNST 매트릭스가 도출되고,
    상기 현재 블록의 폭 또는 높이가 4이고 폭과 높이 모두 4 이상이면, 상기 LFNST 매트릭스는 16x16 차원 매트릭스로 도출되고,
    상기 현재 블록의 폭 또는 높이가 8이고 폭과 높이 모두 8 이상이면, 상기 LFNST 매트릭스는 64x32 차원 매트릭스로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 16x16 차원 매트릭스는 아래의 매트릭스를 기반으로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
    Figure PCTKR2022008512-appb-I000012
  3. 제1항에 있어서,
    상기 64x32 차원 매트릭스는 아래의 매트릭스를 기반으로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 디코딩 방법.
    Figure PCTKR2022008512-appb-I000013
    Figure PCTKR2022008512-appb-I000014
  4. 영상 인코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 인코딩 방법에 있어서,
    현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 생성하는 단계;
    상기 예측 샘플들에 기초하여 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계;
    상기 레지듀얼 샘플에 대한 1차 변환을 기반으로 상기 현재 블록에 대한 변환 계수들을 도출하는 단계;
    상기 변환 계수들에 대하여 LFNST(Low-Frequency Non-Separable Transform)를 적용하여 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계와;
    상기 수정된 변환 계수들 기반으로 도출된 레지듀얼 정보를 포함하는 영상 정보를 인코딩하는 단계를 포함하되,
    상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 LFNST를 적용하기 위한 LFNST 세트가 도출되고, 상기 현재 블록의 크기 및 상기 LFNST 세트를 기반으로 LFNST 매트릭스가 도출되고,
    상기 현재 블록의 폭 또는 높이가 4이고 폭과 높이 모두 4 이상이면, 상기 LFNST 매트릭스는 16x16 차원 매트릭스로 도출되고,
    상기 현재 블록의 폭 또는 높이가 8이고 폭과 높이 모두 8 이상이면, 상기 LFNST 매트릭스는 32x64 차원 매트릭스로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 인코딩 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 16x16 차원 매트릭스는 아래의 매트릭스를 기반으로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 인코딩 방법.
    Figure PCTKR2022008512-appb-I000015
  6. 제4항에 있어서,
    상기 32x64 차원 매트릭스는 아래의 매트릭스를 기반으로 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 인코딩 방법.
    Figure PCTKR2022008512-appb-I000016
    Figure PCTKR2022008512-appb-I000017
  7. 컴퓨터 판독 가능한 디지털 저장 매체로서, 상기 디지털 저장 매체에는 소정 방법에 따라 생성된 비트스트림이 저장되고, 상기 방법은,
    현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 생성하는 단계;
    상기 예측 샘플들에 기초하여 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계;
    상기 레지듀얼 샘플에 대한 1차 변환을 기반으로 상기 현재 블록에 대한 변환 계수들을 도출하는 단계;
    상기 변환 계수들에 대하여 LFNST(Low-Frequency Non-Separable Transform)를 적용하여 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계와;
    상기 비트스트림을 생성하기 위하여, 상기 수정된 변환 계수들 기반으로 도출된 레지듀얼 정보를 포함하는 영상 정보를 인코딩하는 단계를 포함하되,
    상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 LFNST를 적용하기 위한 LFNST 세트가 도출되고, 상기 현재 블록의 크기 및 상기 LFNST 세트를 기반으로 LFNST 매트릭스가 도출되고,
    상기 현재 블록의 폭 또는 높이가 4이고 폭과 높이 모두 4 이상이면, 상기 LFNST 매트릭스는 16x16 차원 매트릭스로 도출되고,
    상기 현재 블록의 폭 또는 높이가 8이고 폭과 높이 모두 8 이상이면, 상기 LFNST 매트릭스는 32x64 차원 매트릭스로 도출되는 것을 특징으로 하는 디지털 저장 매체.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 16x16 차원 매트릭스는 아래의 매트릭스를 기반으로 도출되는 것을 특징으로 하는 디지털 저장 매체.
    Figure PCTKR2022008512-appb-I000018
  9. 제7항에 있어서,
    상기 32x64 차원 매트릭스는 아래의 매트릭스를 기반으로 도출되는 것을 특징으로 하는 디지털 저장 매체.
    Figure PCTKR2022008512-appb-I000019
    Figure PCTKR2022008512-appb-I000020
  10. 영상에 대한 데이터의 전송 방법에 있어서,
    상기 영상에 대한 비트스트림을 획득하되, 상기 비트스트림은 현재 블록에 대한 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 생성하는 단계; 상기 예측 샘플들에 기초하여 상기 현재 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계; 상기 레지듀얼 샘플에 대한 1차 변환을 기반으로 상기 현재 블록에 대한 변환 계수들을 도출하는 단계; 상기 변환 계수들에 대하여 LFNST(Low-Frequency Non-Separable Transform)를 적용하여 수정된 변환 계수들을 도출하는 단계와; 상기 수정된 변환 계수들 기반으로 도출된 레지듀얼 정보를 포함하는 영상 정보를 인코딩하는 단계를 수행하여 생성되고,
    상기 비트스트림을 포함하는 상기 데이터를 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 인트라 예측 모드를 기반으로 상기 LFNST를 적용하기 위한 LFNST 세트가 도출되고, 상기 현재 블록의 크기 및 상기 LFNST 세트를 기반으로 LFNST 매트릭스가 도출되고,
    상기 현재 블록의 폭 또는 높이가 4이고 폭과 높이 모두 4 이상이면, 상기 LFNST 매트릭스는 16x16 차원 매트릭스로 도출되고,
    상기 현재 블록의 폭 또는 높이가 8이고 폭과 높이 모두 8 이상이면, 상기 LFNST 매트릭스는 32x64 차원 매트릭스로 도출되는 것을 특징으로 하는 전송 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 16x16 차원 매트릭스는 아래의 매트릭스를 기반으로 도출되는 것을 특징으로 하는 전송 방법.
    Figure PCTKR2022008512-appb-I000021
  12. 제10항에 있어서,
    상기 32x64 차원 매트릭스는 아래의 매트릭스를 기반으로 도출되는 것을 특징으로 하는 전송 방법.
    Figure PCTKR2022008512-appb-I000022
    Figure PCTKR2022008512-appb-I000023
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