WO2024025317A1 - 영상 인코딩/디코딩 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장한 기록 매체 - Google Patents

영상 인코딩/디코딩 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장한 기록 매체 Download PDF

Info

Publication number
WO2024025317A1
WO2024025317A1 PCT/KR2023/010774 KR2023010774W WO2024025317A1 WO 2024025317 A1 WO2024025317 A1 WO 2024025317A1 KR 2023010774 W KR2023010774 W KR 2023010774W WO 2024025317 A1 WO2024025317 A1 WO 2024025317A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
linear model
prediction
current block
sample
unit
Prior art date
Application number
PCT/KR2023/010774
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
유선미
남정학
최장원
홍명오
Original Assignee
엘지전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엘지전자 주식회사 filed Critical 엘지전자 주식회사
Publication of WO2024025317A1 publication Critical patent/WO2024025317A1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/103—Selection of coding mode or of prediction mode
    • H04N19/11—Selection of coding mode or of prediction mode among a plurality of spatial predictive coding modes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/132—Sampling, masking or truncation of coding units, e.g. adaptive resampling, frame skipping, frame interpolation or high-frequency transform coefficient masking
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H04N19/176—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/186—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a colour or a chrominance component
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/593—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving spatial prediction techniques

Definitions

  • the present invention relates to a video encoding/decoding method and device, and a recording medium storing a bitstream.
  • HD High Definition
  • UHD Ultra High Definition
  • Inter prediction technology that predicts the pixel value included in the current picture from pictures before or after the current picture using video compression technology
  • intra prediction technology that predicts the pixel value included in the current picture using pixel information in the current picture
  • frequency of appearance There are various technologies, such as entropy coding technology, which assigns short codes to values with high occurrences and long codes to values with low frequency of occurrence. Using these video compression technologies, video data can be effectively compressed and transmitted or stored.
  • the present disclosure seeks to provide a method and apparatus for deriving a linear model based on surrounding reconstructed samples and performing intra prediction using the derived linear model.
  • the present disclosure seeks to provide a method and device for constructing a reference sample for linear model induction.
  • the present disclosure seeks to provide a design method and device for various linear models to increase prediction accuracy.
  • the present disclosure seeks to provide an effective signaling method and device for linear model intra prediction.
  • the present disclosure seeks to provide a method and device for selecting/deriving a linear model based on template matching.
  • the image decoding method and device configures a reference sample for predicting a linear model of the current block based on the reconstructed surrounding samples of the current block, and derives a linear model of the current block based on the reference sample. And, a prediction sample of the current block can be generated based on the linear model.
  • the linear model of the current block can be derived using coordinate information of the reference sample and the value of the reference sample.
  • the reference sample is reference samples included in a left sample line adjacent to the current block, reference samples included in an upper sample line adjacent to the current block, or reference samples included in the current block. It may include at least one of the adjacent upper left reference samples.
  • the image decoding method and device can derive the horizontal component parameters and vertical component parameters of the linear model using the reference sample coordinate information and the value of the reference sample.
  • the video decoding method and device may set the horizontal component parameter or the vertical component parameter to 0.
  • the video decoding method and device may apply a predetermined weight to the horizontal component parameter or the vertical component parameter.
  • the video decoding method and device can obtain a first flag indicating whether the linear model prediction is applied to the current block.
  • the video decoding method and device include, when the first flag indicates that the linear model prediction is applied to the current block, a second flag indicating whether directional linear model prediction is applied to the current block. It can be obtained.
  • the video decoding method and device determine whether horizontal linear model prediction or vertical linear model prediction is applied to the current block when the second flag indicates that the directional linear model prediction is applied to the current block. A third flag indicating whether it is possible can be obtained.
  • the video decoding method and device can determine a linear model applied to the current block among a plurality of linear models based on template matching.
  • the image encoding method and device configures a reference sample for predicting a linear model of the current block based on the reconstructed surrounding samples of the current block, and derives a linear model of the current block based on the reference sample. And, a prediction sample of the current block can be generated based on the linear model.
  • the linear model of the current block can be derived using the coordinate information of the reference sample and the value of the reference sample.
  • the reference sample may be reference samples included in a left sample line adjacent to the current block, reference samples included in an upper sample line adjacent to the current block, or reference samples included in the current block. It may include at least one of the adjacent upper left reference samples.
  • the image encoding method and device can derive the horizontal component parameters and vertical component parameters of the linear model using the reference sample coordinate information and the value of the reference sample.
  • the video encoding method and device may set the horizontal component parameter or the vertical component parameter to 0.
  • the video encoding method and device may apply a predetermined weight to the horizontal component parameter or the vertical component parameter.
  • the video encoding method and device can obtain a first flag indicating whether the linear model prediction is applied to the current block.
  • the video encoding method and device include, when the first flag indicates that the linear model prediction is applied to the current block, a second flag indicating whether directional linear model prediction is applied to the current block. It can be obtained.
  • the video encoding method and device determine whether horizontal linear model prediction or vertical linear model prediction is applied to the current block when the second flag indicates that the directional linear model prediction is applied to the current block. A third flag indicating whether it is possible can be obtained.
  • the video encoding method and device can determine a linear model applied to the current block among a plurality of linear models based on template matching.
  • a computer-readable digital storage medium storing encoded video/image information that causes performing an image decoding method by a decoding device according to the present disclosure is provided.
  • a computer-readable digital storage medium storing video/image information generated according to the image encoding method according to the present disclosure is provided.
  • a method and device for transmitting video/image information generated according to the video encoding method according to the present disclosure are provided.
  • the present disclosure derives a linear model based on surrounding restored samples and performs intra prediction using the derived linear model, thereby enabling more diverse prediction methods to be considered for prediction, increasing prediction accuracy and improving compression performance. You can do it.
  • the present disclosure can increase prediction accuracy and improve compression performance by effectively configuring reference samples for linear model induction.
  • the present disclosure can increase prediction accuracy by providing a design method and device for various linear models.
  • the present disclosure can increase compression efficiency by effectively signaling information about linear model intra prediction.
  • the present disclosure can reduce signaling overhead and increase compression efficiency by selecting/deriving a linear model based on template matching.
  • FIG. 1 illustrates a video/image coding system according to the present disclosure.
  • Figure 2 shows a schematic block diagram of an encoding device to which an embodiment of the present disclosure can be applied and encoding of video/image signals is performed.
  • Figure 3 shows a schematic block diagram of a decoding device to which an embodiment of the present disclosure can be applied and decoding of video/image signals is performed.
  • FIG. 4 illustrates an intra prediction method performed by the decoding device 300 as an embodiment according to the present disclosure.
  • 5 to 7 are diagrams illustrating a method for determining a linear model based on template matching according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 8 shows a schematic configuration of an intra prediction unit 331 that performs the intra prediction method according to the present disclosure.
  • FIG. 9 illustrates an intra prediction method performed by the encoding device 200 as an embodiment according to the present disclosure.
  • FIG. 10 shows a schematic configuration of an intra prediction unit 222 that performs the inter prediction method according to the present disclosure.
  • Figure 11 shows an example of a content streaming system to which embodiments of the present disclosure can be applied.
  • first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may be referred to as a first component without departing from the scope of the present disclosure.
  • the term and/or includes any of a plurality of related stated items or a combination of a plurality of related stated items.
  • This disclosure relates to video/image coding.
  • the method/embodiment disclosed herein may be applied to the method disclosed in the versatile video coding (VVC) standard.
  • VVC versatile video coding
  • the methods/embodiments disclosed in this specification are EVC (essential video coding) standard, AV1 (AOMedia Video 1) standard, AVS2 (2nd generation of audio video coding standard), or next-generation video/image coding standard (ex. H.267). or H.268, etc.).
  • video may mean a set of a series of images over time.
  • a picture generally refers to a unit representing one image in a specific time period, and a slice/tile is a unit that forms part of a picture in coding.
  • a slice/tile may contain one or more coding tree units (CTUs).
  • CTUs coding tree units
  • One picture may consist of one or more slices/tiles.
  • One tile is a rectangular area composed of a plurality of CTUs within a specific tile row and a specific tile row of one picture.
  • a tile row is a rectangular area of CTUs with a height equal to the height of the picture and a width specified by the syntax requirements of the picture parameter set.
  • a tile row is a rectangular area of CTUs with a height specified by a picture parameter set and a width equal to the width of the picture.
  • CTUs within one tile may be arranged continuously according to the CTU raster scan, while tiles within one picture may be arranged continuously according to the raster scan of the tile.
  • One slice may contain an integer number of complete tiles or an integer number of consecutive complete CTU rows within a tile of a picture that may be contained exclusively in a single NAL unit. Meanwhile, one picture may be divided into two or more subpictures.
  • a subpicture may be a rectangular area of one or more slices within a picture.
  • a pixel, pixel, or pel may refer to the minimum unit that constitutes one picture (or video). Additionally, 'sample' may be used as a term corresponding to a pixel.
  • a sample may generally represent a pixel or a pixel value, and may represent only a pixel/pixel value of a luminance (luma) component, or only a pixel/pixel value of a chroma component.
  • a unit may represent the basic unit of image processing.
  • a unit may include at least one of a specific area of a picture and information related to the area.
  • One unit may include one luma block and two chroma (ex. cb, cr) blocks.
  • unit may be used interchangeably with terms such as block or area.
  • an MxN block may include a set (or array) of samples (or a sample array) or transform coefficients consisting of M columns and N rows.
  • a or B may mean “only A,” “only B,” or “both A and B.” In other words, in this specification, “A or B” may be interpreted as “A and/or B.”
  • A, B or C means “only A,” “only B,” “only C,” or “any and all combinations of A, B, and C ( It can mean “any combination of A, B and C)”.
  • the slash (/) or comma used in this specification may mean “and/or.”
  • A/B can mean “A and/or B.”
  • A/B can mean “only A,” “only B,” or “both A and B.”
  • A, B, C can 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 “at least one of A and B.”
  • At least one of A, B and C means “only A”, “only B”, “only C”, or “A, B and C”. It can mean “any combination of A, B and C.”
  • at least one of A, B or C” or “at least one of A, B and/or C” means It may mean “at least one of A, B and C.”
  • parentheses used in this specification may mean “for example.” Specifically, when “prediction (intra prediction)” is indicated, “intra prediction” may be proposed as an example of “prediction.” In other words, “prediction” in this specification is not limited to “intra prediction,” and “intra prediction” may be proposed as an example of “prediction.” Additionally, even when “prediction (i.e., intra prediction)” is indicated, “intra prediction” may be proposed as an example of “prediction.”
  • FIG. 1 illustrates a video/image coding system according to the present disclosure.
  • a video/image coding system may include a first device (source device) and a second device (receiving device).
  • the source device can transmit encoded video/image information or data in file or streaming form to a receiving device 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 called a video/image encoding device, and the decoding device may be called a video/image decoding device.
  • a transmitter may be included in the encoding device.
  • a receiver may be included in the decoding device.
  • the renderer may include a display unit, and the display unit may be composed of a separate device or external component.
  • a video source can acquire video/image through the process of capturing, compositing, or creating video/image.
  • a video source may include a video/image capture device and/or a video/image generation device.
  • a video/image capture device may include one or more cameras, a video/image archive containing previously captured video/image, etc.
  • Video/image generating devices may include computers, tablets, and smartphones, and are capable of (electronically) generating video/images. For example, a virtual video/image may be created through a computer, etc., and in this case, the video/image capture process may be replaced by the process of generating related data.
  • the encoding device can encode input video/image.
  • the encoding device can perform a series of procedures such as prediction, transformation, and quantization for compression and coding efficiency.
  • Encoded data (encoded video/image information) may be output in the form of a bitstream.
  • the transmitting unit may transmit the encoded video/image information or data output in the form of a bitstream to the receiving unit of the receiving device through a digital storage medium or network in the form of a file or streaming.
  • Digital storage media may include various storage media such as USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, and SSD.
  • the transmission unit may include elements for creating a media file through a predetermined file format and may include elements for transmission through a broadcasting/communication network.
  • the receiving unit may receive/extract the bitstream and transmit it to the decoding device.
  • the decoding device can decode the video/image by performing a series of procedures such as inverse quantization, inverse transformation, and prediction that correspond to the operation of the encoding device.
  • the renderer can render the decoded video/image.
  • the rendered video/image may be displayed through the display unit.
  • Figure 2 shows a schematic block diagram of an encoding device to which an embodiment of the present disclosure can be applied and encoding of video/image signals is performed.
  • the encoding device 200 includes an image partitioner (210), a predictor (220), a residual processor (230), an entropy encoder (240), It may be configured to include an adder (250), a filter (260), and a memory (270).
  • the prediction unit 220 may include an inter prediction unit 221 and an intra prediction unit 222.
  • the residual processing unit 230 may include a transformer 232, a quantizer 233, 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, addition unit 250, and filtering unit 260 may include one or more hardware components (depending on the embodiment). For example, it may be configured by an encoding device chipset or processor). Additionally, 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 segmentation unit 210 may divide an input image (or picture, 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 will be split recursively according to the QTBTTT (Quad-tree binary-tree ternary-tree) structure from the coding tree unit (CTU) or the largest coding unit (LCU). You can.
  • QTBTTT Quad-tree binary-tree ternary-tree
  • one coding unit may be divided into a plurality of coding units with deeper depth based on a quad tree structure, binary tree structure, and/or ternary structure.
  • the quad tree structure may be applied first and the binary tree structure and/or ternary structure may be applied later.
  • the binary tree structure may be applied before the quad tree structure.
  • the coding procedure according to the present specification can be performed based on the final coding unit that is no longer divided. In this case, based on coding efficiency according to video characteristics, the largest coding unit can be directly used as the final coding unit, or, if necessary, the coding unit is recursively divided into lower-depth coding units to determine the optimal coding unit. A coding unit with a size of can be used as the final coding unit.
  • the coding procedure may include procedures such as prediction, transformation, and restoration, 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 each be divided or partitioned from the final coding unit described above.
  • the prediction unit may be a unit of sample prediction
  • the transform unit may be a unit for deriving a transform coefficient and/or a unit for deriving a residual signal from the transform coefficient.
  • an MxN block may represent a set of samples or transform coefficients consisting of M columns and N rows.
  • a sample may generally represent a pixel or a pixel value, and may represent only a pixel/pixel value of a luminance (luma) component, or only a pixel/pixel value of a chroma component.
  • a sample may be used as a term that corresponds to a pixel or pel of one picture (or video).
  • the encoding device 200 subtracts the prediction signal (prediction block, prediction sample array) output from the inter prediction unit 221 or the intra prediction unit 222 from the input image signal (original block, original sample array) to generate a residual signal. (residual signal, residual block, residual sample array) can be generated, and the generated residual signal is transmitted to the converter 232.
  • the unit that subtracts the prediction signal (prediction block, prediction sample array) from the input image signal (original block, original sample array) within the encoding device 200 may be called the subtraction unit 231.
  • the prediction unit 220 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.
  • the prediction unit 220 may determine whether intra prediction or inter prediction is applied on a current block or CU basis.
  • the prediction unit 220 may generate various information related to prediction, such as prediction mode information, and transmit it to the entropy encoding unit 240, as will be described later in the description of each prediction mode.
  • Information about prediction may be encoded in the entropy encoding unit 240 and output in the form of a bitstream.
  • the intra prediction unit 222 can predict the current block by referring to samples within the current picture.
  • the referenced samples may be located in the neighborhood of the current block, or may be located a certain distance away from the current block, depending on the prediction mode.
  • prediction modes may include one or more non-directional modes and multiple directional modes.
  • the non-directional mode may include at least one of DC mode or planar mode.
  • the directional mode may include 33 directional modes or 65 directional modes depending on the level of detail of the predicted direction. However, this is an example and more or less directional modes may be used depending on the setting.
  • the intra prediction unit 222 may determine the prediction mode applied to the current block using the prediction mode applied to the neighboring block.
  • the inter prediction unit 221 may derive a prediction block for the current block based on a reference block (reference sample array) specified by a motion vector in the reference picture.
  • motion information can be predicted on a block, subblock, or sample basis based on the 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 information (L0 prediction, L1 prediction, Bi prediction, etc.).
  • neighboring blocks may include a spatial neighboring block existing in the current picture and a temporal neighboring block existing in the reference picture.
  • 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 reference block, a collocated CU (colCU), etc.
  • 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 be created. Inter prediction may be performed based on various prediction modes.
  • the inter prediction unit 221 may use motion information of neighboring blocks as motion information of the current block.
  • residual signals may not be transmitted.
  • MVP motion vector prediction
  • the motion vector of the surrounding block is used as a motion vector predictor and the motion vector difference is signaled to determine the motion vector of the current block. can be instructed.
  • the prediction unit 220 may generate a prediction signal based on various prediction methods described later.
  • the prediction unit can not only apply intra prediction or inter prediction for prediction of one block, but also can apply intra prediction and inter prediction simultaneously. This can be called combined inter and intra prediction (CIIP) mode.
  • the prediction unit may be based on an intra block copy (IBC) prediction mode or a palette mode for prediction of a block.
  • IBC prediction mode or palette mode can be used for video/video coding of content such as games, such as screen content coding (SCC).
  • SCC screen content coding
  • IBC basically performs prediction within the current picture, but can be performed similarly to inter prediction in that it derives a reference block within the current picture. That is, IBC can use at least one of the inter prediction techniques described in this specification.
  • Palette mode can be viewed as an example of intra coding or intra prediction.
  • sample values within a picture can be signaled based on information about the palette table and palette index.
  • the prediction signal generated through the prediction unit 220 may be used to generate a restored signal or a residual signal.
  • the transform unit 232 may generate transform coefficients by applying a transform technique to the residual signal.
  • the transformation technique may be at least one of Discrete Cosine Transform (DCT), Discrete Sine Transform (DST), Karhunen-Loeve Transform (KLT), Graph-Based Transform (GBT), or Conditionally Non-linear Transform (CNT). It can be included.
  • DCT Discrete Cosine Transform
  • DST Discrete Sine Transform
  • KLT Karhunen-Loeve Transform
  • GBT Graph-Based Transform
  • CNT Conditionally Non-linear Transform
  • GBT refers to the transformation obtained from this graph when the relationship information between pixels is expressed as a graph.
  • CNT generates a prediction signal using all previously restored pixels, and refers to a transformation obtained based on it.
  • the conversion process may be applied to square pixel blocks of the same size, or to non-square blocks of variable size.
  • the quantization unit 233 quantizes the transform coefficients and transmits them to the entropy encoding unit 240, and the entropy encoding unit 240 encodes the quantized signal (information about the quantized transform coefficients) and outputs it as a bitstream. there is. Information about the quantized transform coefficients may be called residual information.
  • the quantization unit 233 may rearrange the quantized transform coefficients in block form into a one-dimensional vector form based on the coefficient scan order, and the quantized transform coefficients based on the quantized transform coefficients in the one-dimensional vector form. Information about transformation coefficients may also 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 information necessary for video/image restoration (e.g., values of syntax elements, etc.) in addition to the quantized transformation coefficients together or separately.
  • Encoded information may be transmitted or stored in bitstream form in units of NAL (network abstraction layer) units.
  • the video/image information may further include information about 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). Additionally, the video/image information may further include general constraint information.
  • APS adaptation parameter set
  • PPS picture parameter set
  • SPS sequence parameter set
  • VPS video parameter set
  • 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 can be transmitted over 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.
  • the signal output from the entropy encoding unit 240 may be configured as an internal/external element of the encoding device 200 by a transmission unit (not shown) for transmitting and/or a storage unit (not shown) for storing the signal. It may also be included in the entropy encoding unit 240.
  • Quantized transform coefficients output from the quantization unit 233 can 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 prediction unit 221 or the intra prediction unit 222, thereby creating a reconstructed signal (reconstructed picture, reconstructed block, reconstructed sample array). can be created. If there is no residual for the block to be processed, such as when skip mode is applied, the predicted block can be used as a restoration block.
  • the addition unit 250 may be called a restoration unit or a restoration block generation unit.
  • the generated reconstructed signal can be used for intra prediction of the next processing target block in the current picture, and can also be used for inter prediction of the next picture after filtering, as will be described later.
  • LMCS luma mapping with chroma scaling
  • the filtering unit 260 can improve subjective/objective image quality by applying filtering to the restored 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 memory 270. It can be saved in DPB.
  • the various filtering methods may include deblocking filtering, sample adaptive offset, adaptive loop filter, bilateral filter, etc.
  • the filtering unit 260 may generate various information regarding filtering and transmit it to the entropy encoding unit 240. Information about filtering 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 can be used as a reference picture in the inter prediction unit 221.
  • the encoding device can avoid prediction mismatch in the encoding device 200 and the decoding device when inter prediction is applied, and can also improve encoding efficiency.
  • the DPB of the memory 270 can store the modified reconstructed picture to use it as a reference picture in the inter prediction unit 221.
  • the memory 270 may store motion information of a block from which motion information in the current picture is derived (or encoded) and/or motion information of blocks in an already reconstructed picture.
  • the stored motion information can be transmitted to the inter prediction unit 221 to be used as motion information of spatial neighboring blocks or motion information of temporal neighboring blocks.
  • the memory 270 can store reconstructed samples of reconstructed blocks in the current picture and transmit them to the intra prediction unit 222.
  • Figure 3 shows a schematic block diagram of a decoding device to which an embodiment of the present disclosure can be applied and decoding of video/image signals is performed.
  • the decoding device 300 includes an entropy decoder (310), a residual processor (320), a predictor (330), an adder (340), and a filtering unit. It may be configured to include (filter, 350) and memory (memoery, 360).
  • the prediction unit 330 may include an inter prediction unit 332 and an intra prediction unit 331.
  • the residual processing unit 320 may include a dequantizer (321) and an inverse transformer (321).
  • the entropy decoding unit 310, residual processing unit 320, prediction unit 330, addition unit 340, and filtering unit 350 may be comprised of one hardware component (e.g., a decoding device chipset or It can be configured by a processor).
  • 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 the image in response to the process in which the video/image information is processed in 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.
  • the processing unit of decoding may be a coding unit, and the coding unit may be divided from a coding tree unit or a maximum coding unit according to a quad tree structure, binary tree structure, and/or ternary tree structure.
  • One or more transformation units can be derived from a coding unit.
  • the restored video signal decoded and output through the decoding device 300 can be played through a playback device.
  • the decoding device 300 may receive the 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 decoder 310 may parse the bitstream to derive information (e.g. video/picture information) necessary for image restoration (or picture restoration).
  • the video/image information may further include information about 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). Additionally, the video/image information may further include general constraint information.
  • the decoding device may decode the picture further based on the information about the parameter set and/or the general restriction information.
  • Signaled/received information and/or syntax elements described later in this specification may be decoded and obtained from the bitstream through the decoding procedure.
  • the entropy decoding unit 310 decodes information in the bitstream based on a coding method such as exponential Golomb coding, CAVLC, or CABAC, and calculates the value of the syntax element required for image restoration and the quantized value of the transform coefficient for the residual. can be printed.
  • the CABAC entropy decoding method receives bins corresponding to each syntax element from the bitstream, and provides syntax element information to be decoded, decoding information of surrounding and target blocks to be decoded, or information of symbols/bins decoded in the previous step.
  • the CABAC entropy decoding method can update the context model using information on the decoded symbol/bin for the context model of the next symbol/bin after determining the context model.
  • the residual processing unit 320 may derive a residual signal (residual block, residual samples, residual sample array). Additionally, information about filtering among the information decoded by the entropy decoding unit 310 may be provided to the filtering unit 350. Meanwhile, a receiving unit (not shown) that receives the 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 called a video/image/picture decoding device, and the decoding device may include an information decoding device (video/image/picture information decoding device) and a sample decoding device (video/image/picture sample decoding It can also be classified by device).
  • the information decoding device may include the entropy decoding unit 310, and the sample decoding device may include the inverse quantization unit 321, the inverse transform unit 322, the adder 340, the filtering unit 350, and the memory. (360), and may include 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 the transform coefficients.
  • the inverse quantization unit 321 may rearrange the quantized transform coefficients into a two-dimensional block form. In this case, the reordering may be performed based on the coefficient scan order performed in the encoding device.
  • the inverse quantization unit 321 may perform inverse quantization on quantized transform coefficients using quantization parameters (eg, quantization step size information) and obtain transform coefficients.
  • the inverse transform unit 322 inversely transforms the transform coefficients to obtain a residual signal (residual block, residual sample array).
  • the prediction unit 320 may perform prediction on the current block and generate a predicted block including prediction samples for the current block.
  • the prediction unit 320 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. You can.
  • the prediction unit 320 may generate a prediction signal based on various prediction methods described later. For example, the prediction unit 320 can not only apply intra prediction or inter prediction for prediction of one block, but also can apply intra prediction and inter prediction simultaneously. This can be called combined inter and intra prediction (CIIP) mode. Additionally, the prediction unit may be based on an intra block copy (IBC) prediction mode or a palette mode for prediction of a block.
  • IBC intra block copy
  • palette mode can be used for video/video coding of content such as games, such as screen content coding (SCC). IBC basically performs prediction within the current picture, but can be performed similarly to inter prediction in that it derives a reference block within the current picture. That is, IBC can use at least one of the inter prediction techniques described in this specification.
  • Palette mode can be viewed as an example of intra coding or intra prediction. When the palette mode is applied, information about the palette table and palette index may be included and signaled in the video/image information.
  • the intra prediction unit 331 can predict the current block by referring to samples within the current picture.
  • the referenced samples may be located in the neighborhood of the current block, or may be located a certain distance away from the current block, depending on the prediction mode.
  • prediction modes may include one or more non-directional modes and multiple directional modes.
  • the intra prediction unit 331 may determine the prediction mode applied to the current block using the prediction mode applied to the neighboring block.
  • the inter prediction unit 332 may derive a prediction block for the current block based on a reference block (reference sample array) specified by a motion vector in the reference picture.
  • motion information can be predicted on a block, subblock, or sample basis based on the 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 information (L0 prediction, L1 prediction, Bi prediction, etc.).
  • neighboring blocks may include a spatial neighboring block existing in the current picture and a temporal neighboring block existing in the reference picture.
  • the inter prediction unit 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 information regarding the prediction may include information indicating the inter prediction mode for the current block.
  • the adder 340 adds the obtained residual signal to the prediction signal (prediction block, prediction sample array) output from the prediction unit (including the inter prediction unit 332 and/or the intra prediction unit 331) to produce a restored signal. (Restored picture, restored block, restored sample array) can be generated. If there is no residual for the block to be processed, such as when skip mode is applied, the prediction block can be used as a restoration block.
  • the addition unit 340 may be called a restoration unit or a restoration block generation unit.
  • the generated reconstructed signal may be used for intra prediction of the next processing target block in the current picture, may be output after filtering as described later, or may be used for inter prediction of the next picture.
  • LMCS luma mapping with chroma scaling
  • the filtering unit 350 may improve subjective/objective image quality by applying filtering to the restored 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. can be transmitted to.
  • the various filtering methods may include deblocking filtering, sample adaptive offset, adaptive loop filter, bilateral filter, etc.
  • the (corrected) reconstructed picture stored in the DPB of the memory 360 can be used as a reference picture in the inter prediction unit 332.
  • the memory 360 may store motion information of a block from which motion information in the current picture was derived (or decoded) and/or motion information of blocks in an already restored picture.
  • the stored motion information can be transmitted to the inter prediction unit 332 to be used as motion information of spatial neighboring blocks or motion information of temporal neighboring blocks.
  • the memory 360 can store reconstructed samples of reconstructed blocks in the current picture and transmit 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 unit of the decoding device 300, respectively.
  • the same or corresponding application may be applied to the unit 332 and the intra prediction unit 331.
  • FIG. 4 illustrates an intra prediction method performed by the decoding device 300 as an embodiment according to the present disclosure.
  • linear model prediction includes linear model intra prediction, linear prediction, linear intra prediction, model prediction, model intra prediction, linear model-based prediction, linear model-based intra prediction, location-based linear prediction, location-based linear model prediction, It may also be referred to as location-based linear model intra prediction, etc.
  • the decoding device may configure a reference sample for linear model intra prediction based on the reconstructed surrounding samples of the current block (S400) and may derive a linear model based on the constructed reference sample (S400). S410).
  • the decoding device may construct a reference sample for linear model intra prediction based on the restored surrounding samples of the current block, and derive (or determine) linear model parameters (or variables) based on the constructed reference sample.
  • a linear model used for linear model intra prediction may be derived according to the linear model parameters derived in step S410.
  • a linear model may be derived based on reconstructed samples around the current block.
  • linear model parameters may be derived using the values and/or coordinate information (or location information) of the surrounding restored samples, and the linear model may be determined according to the derived linear model parameters.
  • a linear model may be referred to as a linear equation. Assuming that the current block is NxN, the prediction sample at the (x, y) position can be generated (or calculated, derived) using Equation 1 below. In other words, a linear model as shown in Equation 1 below can be defined, and a predicted sample at the (x, y) position can be generated using the linear model as shown in Equation 1.
  • Equation 1 a, b, and c represent linear model parameters (or variables).
  • c is a constant, which may be referred to as a linear model parameter or an offset.
  • a linear model may be determined according to linear model parameters.
  • a and b may be referred to as a horizontal direction (horizontal component) parameter and a vertical direction (vertical component) parameter, respectively. Since the linear model is determined according to the linear model parameters, the linear model parameters may be a linear model or may be abbreviated as a linear model.
  • the values and coordinate information (or position information) of already restored samples around the current block can be used.
  • Equation 2 a formula that minimizes the error between the predicted sample and the restored sample using a formula expressing the correlation between the reconstructed pixel value and the pixel coordinates can be derived through Equation 2 below.
  • 'sample' may be used as a term corresponding to a pixel.
  • Equation 2 L means the number of surrounding reconstruction samples.
  • L 4N + 1, and may be defined as various numbers, as in embodiments described below.
  • Pred ax + by + c and the minimum value of the squared error is 0, so the following Equation 3 is derived by performing partial differentiation with respect to a, b, and c with respect to Equation 2. It can be.
  • Equation 3 is organized into a matrix for a, b, and c, it can be expressed as Equation 4 below.
  • Matrix A can be calculated using only coordinate information. Additionally, the matrices B 0 , B 1 , and B 2 may be calculated using coordinate information and restored sample values of neighboring blocks.
  • the current block is a 4x4 block
  • the value of the upper-left reference sample adjacent to the upper-left sample (or corner) of the current block is 533
  • the reference sample values included in are ⁇ 514, 487, 456, 470, 535, 533, 527, 525 ⁇ in order from the left
  • the reference sample values included in the left reference sample line adjacent to the bottom of the upper left reference sample are Assume that they are ⁇ 540, 528, 504, 489, 489, 489, 489, 489 ⁇ in order from the top.
  • the linear model parameters a, b, and c can be derived as in Equation 6 below.
  • a linear model according to Equation 1 may be determined according to the calculated values of parameters a, b, and c.
  • the value of a linear model parameter calculated based on a restored reference sample according to an embodiment of the present disclosure may be a value approximated through methods such as scaling, shift operation, fixed point operation, and integer operation.
  • a predicted sample may be calculated according to the location of the sample in the current block.
  • the prediction sample (or prediction block) of the 4x4 current block can be determined as shown in Table 1 below.
  • the predicted sample of the current sample can be calculated based on the linear model to be derived and the location of the current sample in the current block.
  • prediction samples may be calculated on a sample-by-sample basis (i.e., on a pixel-by-pixel basis) based on the derived linear model and sample location.
  • a linear model may be determined using a predefined specific number of reference samples and/or reference samples at a specific location.
  • the number and/or location of reference samples used to derive linear model parameters may be predefined.
  • the linear model parameter values may change depending on which sample among the surrounding reference samples of the current block is used.
  • linear model parameters are calculated using 1 upper left reference sample, N reference samples from the upper sample line, N reference samples from the left sample line, and a total of 2N + 1 reference samples.
  • the N reference samples of the upper sample line may represent the N consecutively adjacent reference samples to the right of the upper left reference sample adjacent to the current block.
  • the N reference samples of the left sample line may represent N reference samples successively adjacent to the bottom of the upper left reference sample adjacent to the current block.
  • the reference sample values included in the upper reference sample line adjacent to the right of the upper left reference sample are ⁇ 514, 487, 456, 470 ⁇ in order from the left, and the left adjacent to the lower side of the upper left reference sample
  • the linear model parameters a, b, and c can be calculated as -21.3228, -10.3905, and 505.8571, respectively.
  • the prediction block can be generated using the derived linear model as shown in Table 2 below.
  • linear model parameters can be derived using N reference samples of the upper sample line, N reference samples of the left sample line, and a total of 2N reference samples.
  • the N reference samples of the upper sample line may be N reference samples successively adjacent to the right of the upper left reference sample adjacent to the current block.
  • the N reference samples of the left sample line may be N reference samples successively adjacent to the bottom of the upper left reference sample adjacent to the current block.
  • the reference sample values included in the upper reference sample line adjacent to the right of the upper left reference sample are ⁇ 514, 487, 456, 470 ⁇ in order from the left, and the left adjacent to the lower side of the upper left reference sample
  • the linear model parameters a, b, and c can be derived as -22.4667, -11.5333, and 507, respectively.
  • a prediction block can be generated as shown in Table 3 below.
  • the linear model parameters are calculated using N + 1 reference samples from the upper sample line, N + 1 reference samples from the left sample line, and a total of 2N + 2 reference samples. It can be induced.
  • the N + 1 reference samples of the upper sample line may be N + 1 reference samples continuously adjacent to the right of the upper left reference sample adjacent to the current block.
  • the N + 1 reference samples of the left sample line may be N + 1 reference samples continuously adjacent to the bottom of the upper left reference sample adjacent to the current block.
  • the reference sample used to derive linear model parameters may be the same as the surrounding reference sample used in the Planar prediction mode of VVC.
  • the reference sample values included in the upper reference sample line adjacent to the right of the upper left reference sample are ⁇ 514, 487, 456, 470, 535 ⁇ in order from the left, and below the upper left reference sample
  • the linear model parameters a, b, and c can be derived as 8.08446, -6.30264, and 509.3226, respectively. there is.
  • a prediction block can be generated as shown in Table 4 below.
  • only even or odd pixels among reference samples may be used to derive linear model parameters.
  • only even or odd pixels in order from the left among the reference samples included in the upper reference sample line can be used to derive linear model parameters, and among the reference samples included in the left reference sample line, even or odd pixels in order from the top can be used. Only the pixel can be used to derive linear model parameters.
  • the number of pixels used to derive reference linear model parameters may be variably determined depending on the block size.
  • the linear model is determined using A number of reference samples, and for blocks larger than the predefined size, B number of reference samples are used to determine the linear model. You can use it to determine a linear model.
  • a and B may each be a specific number according to any one of the previously described embodiments.
  • the predefined size may be the maximum or minimum size for linear model prediction.
  • the number of reference samples according to block size can be defined in various combinations.
  • a linear model may be derived using some of the derived parameters.
  • a linear model can be derived using the reconstructed pixels around the current block and the coordinate information of the pixels, but the linear model can be determined using only some of the derived linear model parameters.
  • a horizontal linear model and a vertical linear model can be derived in a way that does not use parameters for the x-coordinate or y-coordinate, and a prediction block can be generated based on this.
  • parameter a is a parameter for the x-axis
  • b is a parameter for the y-axis.
  • parameter a is a parameter for the horizontal direction
  • b is a parameter for the vertical direction.
  • a horizontal linear model and/or a vertical linear model can be defined by forcing (or setting) the a or b parameters to 0.
  • a linear model in which some of the derived linear model parameters are set to 0 is referred to as a horizontal/vertical linear model, but it is of course not limited to these names.
  • the horizontal/vertical linear model includes a horizontal/vertical constrained model, a horizontal/vertical constrained linear model, a first/second constrained linear model, a horizontal/vertical approximate model, a horizontal/vertical approximate linear model, and a first/second constrained linear model. It may also be referred to as a 1st/2nd approximate linear model, a limited model, a limited linear model, an approximate model, and an approximate linear model.
  • the horizontal/vertical linear model can be finally determined by setting a or b to 0. there is.
  • the final derived horizontal/vertical linear model can be expressed as Equation 7 below, respectively.
  • HorPred can be referred to as a horizontal linear model
  • VerPred can be referred to as a vertical linear model, in that HorPred has the same predicted sample value in the horizontal direction and VerPred has the same predicted sample value in the vertical direction. It can be.
  • the parameters related to the horizontal change amount are set to 0, leaving parameters related to the vertical change amount
  • VerPred the parameters related to the vertical change amount are set to 0, so the parameters related to the horizontal change amount remain
  • HorPred may be referred to as a vertical linear model
  • VerPred may be referred to as a horizontal linear model.
  • HorPred/VerPred in Equation 7 described above may be referred to as a horizontal/vertical linear model or a vertical/horizontal linear model, respectively, but in the following embodiments, HorPred/VerPred in Equation 7 Each will be described as a horizontal/vertical linear model.
  • a prediction block can be generated using either the vertical linear model or the horizontal linear model of Equation 7.
  • two prediction blocks (or prediction samples) can be generated using a vertical linear model and a horizontal linear model, and the final prediction block (or prediction sample) can be generated by weighted summing the two generated prediction blocks.
  • the two prediction blocks generated using each model may be referred to as an initial prediction block or a temporary prediction block.
  • a prediction sample may be generated using either a vertical linear model or a horizontal linear model, and the generated prediction block is blended at a certain ratio with the prediction block generated by the linear model described in Equation 1. (or weighted sum) can be derived as the final prediction sample.
  • Pred represents a prediction sample (or prediction block) generated by the linear model described in Equation 1.
  • the prediction block generated from the vertical linear model or the horizontal linear model may be derived as a final prediction sample by blending it with the prediction block generated by the planner mode at a certain ratio.
  • Planar represents a prediction sample generated by planar mode.
  • weights may be assigned to parameters in a specific direction.
  • a linear model can be derived by applying weights to some of the derived parameters.
  • a linear model can be derived using the restored pixels around the current block and the coordinate information of the pixels, and the linear model can be determined by applying weights to some of the derived linear model parameters.
  • a horizontal linear model and a vertical linear model can be derived by using parameters with weights applied to the parameters for the x-coordinate or y-coordinate, and a prediction block can be generated based on this.
  • Equation 1 the linear model parameters of Equation 1 are derived based on the surrounding reference samples according to the above-described embodiment, and then the horizontal/vertical linear model can be finally determined by applying weights to a or b. there is.
  • the final derived horizontal/vertical linear model can be expressed as Equation 8 below, respectively.
  • the weights w x and w b represent the weights for the change amount a on the x-axis and the change amount b on the y-axis, respectively.
  • the vertical linear model and horizontal linear model in Equation 8 can be used as a standalone prediction block. That is, as an example, a prediction block can be generated using either the vertical linear model or the horizontal linear model of Equation 8. Alternatively, as an example, two prediction blocks (or prediction samples) may be generated using a vertical linear model and a horizontal linear model, and the final prediction block (or prediction sample) may be generated by weighted summing the two generated prediction blocks. there is.
  • the two prediction blocks generated using each model may be referred to as an initial prediction block or a temporary prediction block.
  • a prediction sample may be generated using either a vertical linear model or a horizontal linear model, and the generated prediction block is blended at a certain ratio with the prediction block generated by the linear model described in Equation 1. (or weighted sum) can be derived as the final prediction sample.
  • the prediction block generated from the vertical linear model or the horizontal linear model of Equation 8 can be derived as the final prediction sample by blending it with the prediction block generated by the planner mode at a certain ratio.
  • Planar represents a prediction sample generated by planar mode.
  • the linear model prediction method described above may be the linear model prediction method previously described in the embodiment of FIG. 4.
  • a separate flag indicating the above-described linear model prediction method may be signaled as an intra prediction mode.
  • linear_model_intra_pred_mode is a syntax element that indicates whether linear model prediction (or linear model prediction mode) is applied to the current coding unit.
  • a syntax for flag signaling as an intra prediction mode and simultaneously signaling the embodiment described in Equations 7 and 8 above may be defined as shown in Table 6 below.
  • linear_model_intra_pred_mode is a syntax element that indicates the mode of whether linear model prediction is applied (or used) to the current coding unit.
  • linear_model_intra_pred_mode indicates that linear model prediction is applied, a syntax element for indicating the linear model applied to the current coding unit among a plurality of linear models may be signaled.
  • plane_linear_mode_flag indicating whether general linear model prediction is applied may be signaled.
  • the general linear model prediction may represent the linear model previously described in Equation 1.
  • general linear model prediction may be referred to as plain linear model prediction or undirected linear model prediction.
  • directed linear model prediction may be applied to the current coding unit.
  • Directed linear model prediction may represent the linear model previously described in Equations 7 and 8.
  • linear_dir_flag represents a syntax element that specifies either a vertical linear model or a horizontal linear model.
  • the proposed linear prediction method may be used only in blocks of a specific size.
  • a syntax such as Table 7 below may be defined.
  • the syntax elements signaled in the syntax of Table 7 may be the same as the syntax elements described previously in Tables 5 and 6. Any redundant explanations related to this will be omitted.
  • the linear model prediction proposed in this disclosure can be applied when the width and height of the current coding block are greater than or equal to the predefined size.
  • the predefined size may be defined as a variable.
  • MinLinPredSize represents the minimum size to which linear model prediction is applied.
  • MinLinPredSize can be defined as an integer greater than 0. For example, MinLinPredSize could be 4, 8, or 16.
  • a plurality of linear models may be available, and a linear model applied to the current block among the plurality of linear models may be determined using template matching.
  • a flag indicating whether linear model prediction is used for the current block may be signaled.
  • a linear model applied to the current block among a plurality of linear models may be determined using template matching.
  • the plurality of linear models may include the general linear model prediction and directional general linear model prediction described above.
  • the general linear model prediction may represent the linear model described in Equation 1 above.
  • Directed linear model prediction may represent the linear model previously described in Equations 7 and 8.
  • a template area may be defined within the restored area around the current block, and a linear model may be determined based on the defined template area. Specific reference areas are explained in FIGS. 5 to 7 below.
  • 5 to 7 are diagrams illustrating a method for determining a linear model based on template matching according to an embodiment of the present disclosure.
  • the linear model of the current block may be determined as one of a plurality of linear models using template matching.
  • the template area may be determined as an area adjacent to the left and/or top of the current block.
  • the size of the template area may be predefined.
  • the size of the template area in FIG. 5 may be a predefined fixed integer value.
  • the size of the template area in FIG. 5 may be determined based on either the width or the height of the current block.
  • the general linear model and the directional linear model may be determined based on the cost of the template area of the current block.
  • the cost may be calculated based on the difference between the prediction sample (or prediction block) predicted from the template area and the restored sample. For example, SAD (Sum of absolute difference) and SATD (Sum of absolute transformed difference) may be used to calculate cost.
  • a plurality of linear models can be derived using the reference area of the current block. That is, a general linear model, a vertical linear model, and a horizontal linear model can be derived using the reference area of the current block. Predicted samples of the template area can be derived using the derived general linear model, vertical linear model, and horizontal linear model. Based on this, the linear model with the smallest cost among the general linear model, vertical linear model, and horizontal linear model derived may be selected. That is, the linear model type with the smallest cost can be determined as the intra mode of the current block. Afterwards, a prediction sample of the current block may be generated using the reference area of the current block and the selected linear model.
  • Figure 5 an embodiment in which a linear model is derived using the reference area of the current block and the cost of the template area is calculated is explained.
  • Figure 6 shows an embodiment of deriving a linear model using the reference area of the template area and calculating the cost of the template area.
  • a plurality of linear models can be derived using the reference area of the template area.
  • the linear model with the smallest cost among the derived general linear model, vertical linear model, and horizontal linear model may be selected.
  • the linear model type with the smallest cost of the template area is determined, and a linear model of the determined linear model type (normal, vertical, horizontal) can be derived again using the reference area of the current block. That is, the linear model parameters of the current block can be derived using the reference area of the current block of the selected type.
  • a prediction sample of the current block may be generated using the final derived linear model.
  • a plurality of linear models can be derived using the reference area of the template area.
  • the linear model with the smallest cost among the derived general linear model, vertical linear model, and horizontal linear model may be selected.
  • the linear model type with the smallest cost in the template area is determined, and a prediction sample of the current block can be generated using the linear model of the determined linear model type (normal, vertical, horizontal). That is, a linear model selected based on the template matching cost among a plurality of linear models derived using the reference area of the template area can be directly used to generate a prediction sample of the current block.
  • linear model prediction modes are sorted in descending order of cost using the above-described template matching, and information indicating the linear model prediction mode used for linear model prediction of the current block may be signaled. there is. In other words, information about whether the linear prediction method is applied and which linear prediction mode is transmitted is transmitted, but the order of candidates is sorted in descending order of cost through template-based SATD, and the mode of the current block is signaled based on the sorted candidate list. You can ring.
  • the linear model prediction method described above may be the linear model prediction method previously described in the embodiments of FIGS. 4 to 7.
  • the linear model prediction mode can be coded as part of the extension mode of the planner mode.
  • Table 8 can be defined.
  • linear_model_intra_pred_mode is a syntax element that indicates whether linear model prediction (or linear model prediction mode) is applied to the current coding unit.
  • a syntax for flag signaling as an intra prediction mode and simultaneously signaling the embodiment described in Equations 7 and 8 above may be defined as shown in Table 9 below.
  • linear_model_intra_pred_mode is a syntax element that indicates the mode of whether linear model prediction is applied (or used) to the current coding unit.
  • linear_model_intra_pred_mode indicates that linear model prediction is applied, a syntax element for indicating the linear model applied to the current coding unit among a plurality of linear models may be signaled.
  • plane_linear_mode_flag indicating whether general linear model prediction is applied may be signaled.
  • the general linear model prediction may represent the linear model previously described in Equation 1.
  • general linear model prediction may be referred to as plain linear model prediction or undirected linear model prediction.
  • directed linear model prediction may be applied to the current coding unit.
  • Directed linear model prediction may represent the linear model previously described in Equations 7 and 8.
  • linear_dir_flag represents a syntax element that specifies either a vertical linear model or a horizontal linear model.
  • the proposed linear prediction method may be used only in blocks of a specific size.
  • a syntax such as Table 10 below may be defined.
  • the syntax elements signaled in the syntax of Table 10 may be the same as the syntax elements previously described in Tables 8 and 9. Any redundant explanations related to this will be omitted.
  • the linear model prediction proposed in this disclosure can be applied when the width and height of the current coding block are greater than or equal to the predefined size.
  • the predefined size may be defined as a variable.
  • MinLinPredSize represents the minimum size to which linear model prediction is applied.
  • MinLinPredSize can be defined as an integer greater than 0. For example, MinLinPredSize could be 4, 8, or 16.
  • FIG. 8 shows a schematic configuration of an intra prediction unit 331 that performs the intra prediction method according to the present disclosure.
  • the intra prediction unit 331 may include a reference sample construction unit 800, a linear model derivation unit 810, and a prediction sample generation unit 820.
  • the reference sample configuration unit 800 may configure a reference sample for linear model intra prediction based on the reconstructed surrounding samples of the current block. Additionally, the linear model inducing unit 810 may derive a linear model based on the configured reference sample. In other words, the reference sample configuration unit 800 may configure a reference sample for linear model intra prediction based on the restored surrounding samples of the current block, and the linear model derivation unit 810 may configure a linear model based on the constructed reference sample. can be derived (or determined). A linear model used for linear model intra prediction may be derived according to the linear model parameters derived by the linear model derivation unit 810. Various embodiments of the linear model-based intra prediction method are as described above in FIGS. 4 to 7, and redundant descriptions in relation to them will be omitted.
  • the linear model deriving unit 810 may derive a linear model based on restored samples around the current block. Specifically, the linear model derivation unit 810 may derive linear model parameters using the values and/or coordinate information (or position information) of the surrounding restored samples, and the linear model may be determined according to the derived linear model parameters. . At this time, a linear model such as Equation 1 described above may be defined, and a predicted sample at the (x, y) position may be generated using the linear model such as Equation 1.
  • a linear model may be determined using a predefined specific number of reference samples and/or reference samples at specific locations.
  • the number and/or location of reference samples used to derive linear model parameters may be predefined.
  • the linear model parameter values may change depending on which sample among the surrounding reference samples of the current block is used.
  • the linear model derivation unit 810 may derive a linear model based on available reference pixels among the reconstructed pixels around the current block.
  • the linear model parameter derivation unit 810 can derive a linear model using only pixels with valid values among the surrounding pixels of the current block.
  • the linear model parameter derivation unit 810 may derive a linear model using some of the derived parameters.
  • the linear model derivation unit 810 may derive a linear equation using the restored pixels around the current block and the coordinate information of the pixels, but may determine the linear model using only some of the derived linear model parameters.
  • a horizontal linear model and a vertical linear model can be derived in a way that does not use parameters for the x-coordinate or y-coordinate, and a prediction block can be generated based on this.
  • a linear model applied to the current block may be determined from among a plurality of linear models based on template matching.
  • the prediction sample generator 820 may generate a prediction sample of the current block based on linear model parameters. In other words, the prediction sample generator 820 may perform intra prediction for the current block based on the derived linear model parameters (or linear model). Based on the derived linear model, a prediction sample can be generated in sample units according to the location of the current sample in the current block.
  • FIG. 9 illustrates an intra prediction method performed by the encoding device 200 as an embodiment according to the present disclosure.
  • a linear model intra prediction method performed by an encoding device may derive a linear model based on restored samples around the current block and perform intra prediction using the derived linear model.
  • the encoding device may derive a linear model based on restored samples around the current block and perform intra prediction using the derived linear model.
  • the embodiments previously described in FIGS. 4 to 8 can be applied in substantially the same way, and overlapping descriptions will be omitted here.
  • the encoding device may configure a reference sample for linear model intra prediction based on the reconstructed surrounding samples of the current block (S900) and may derive a linear model based on the constructed reference sample (S900). S910).
  • the encoding device may construct a reference sample for linear model intra prediction based on the reconstructed surrounding samples of the current block and may derive (or determine) a linear model based on the constructed reference sample.
  • a linear model used for linear model intra prediction may be derived according to the linear model parameters derived in step S910.
  • the encoding device may derive a linear model based on restored samples around the current block. Specifically, the encoding device may derive linear model parameters using the values and/or coordinate information (or position information) of the surrounding restored samples, and the linear model may be determined according to the derived linear model parameters. At this time, a linear model such as Equation 1 described above may be defined, and a predicted sample at the (x, y) position may be generated using the linear model such as Equation 1.
  • a linear model may be determined using a predefined specific number of reference samples and/or reference samples at specific locations.
  • the number and/or location of reference samples used to derive linear model parameters may be predefined.
  • the linear model parameter values may change depending on which sample among the surrounding reference samples of the current block is used.
  • the encoding device may derive a linear model based on available reference pixels among reconstructed pixels around the current block. In other words, the encoding device can derive a linear model using only pixels with valid values among the surrounding pixels of the current block.
  • the encoding device may derive a linear model using some of the derived parameters.
  • the encoding device may derive a linear equation using the reconstructed pixels around the current block and the coordinate information of the pixels, but may determine the linear model using only some of the derived linear model parameters.
  • a horizontal linear model and a vertical linear model can be derived in a way that does not use parameters for the x-coordinate or y-coordinate, and a prediction block can be generated based on this.
  • a linear model applied to the current block may be determined from among a plurality of linear models based on template matching.
  • the encoding device may generate a prediction sample of the current block based on the linear model (S920).
  • the encoding device may perform intra prediction for the current block based on the derived linear model parameters (or linear model).
  • a prediction sample can be generated in sample units according to the location of the current sample in the current block.
  • FIG. 10 shows a schematic configuration of an intra prediction unit 222 that performs the inter prediction method according to the present disclosure.
  • the intra prediction unit 222 may include a reference sample construction unit 1000, a linear model derivation unit 1010, and a prediction sample generation unit 1020.
  • the reference sample configuration unit 1000 may configure a reference sample for linear model intra prediction based on the reconstructed surrounding samples of the current block. Additionally, the linear model parameter derivation unit 1010 may derive linear model parameters (or variables) based on the configured reference sample. In other words, the reference sample constructor 1000 may construct a reference sample for linear model intra prediction based on the restored surrounding samples of the current block, and the linear model induction unit 1010 may construct a linear model based on the constructed reference sample. can be derived (or determined). A linear model used for linear model intra prediction may be derived according to the linear model parameters derived by the linear model inducing unit 1010. Various embodiments of the linear model-based intra prediction method are as described above in FIGS. 4 to 7, and redundant descriptions in relation to them will be omitted.
  • the linear model deriving unit 1010 may derive a linear model based on restored samples around the current block. Specifically, the linear model derivation unit 1010 may derive linear model parameters using the values and/or coordinate information (or position information) of the surrounding restored samples, and the linear model may be determined according to the derived linear model parameters. . At this time, a linear model such as Equation 1 described above may be defined, and a predicted sample at the (x, y) position may be generated using the linear model such as Equation 1.
  • a linear model may be determined using a predefined specific number of reference samples and/or reference samples at specific locations.
  • the number and/or location of reference samples used to derive linear model parameters may be predefined.
  • the linear model parameter values may change depending on which sample among the surrounding reference samples of the current block is used.
  • the linear model derivation unit 1010 may derive a linear model based on available reference pixels among the reconstructed pixels around the current block. In other words, the linear model derivation unit 1010 can derive a linear model using only pixels with valid values among the surrounding pixels of the current block.
  • the linear model deriving unit 1010 may derive a linear model using some of the derived parameters.
  • the linear model derivation unit 1010 may derive a linear equation using the reconstructed pixels around the current block and the coordinate information of the pixels, but may determine the linear model using only some of the derived linear model parameters.
  • a horizontal linear model and a vertical linear model can be derived in a way that does not use parameters for the x-coordinate or y-coordinate, and a prediction block can be generated based on this.
  • a linear model applied to the current block may be determined from among a plurality of linear models based on template matching.
  • the prediction sample generator 820 may generate a prediction sample of the current block based on a linear model. In other words, the prediction sample generator 820 may perform intra prediction for the current block based on the derived linear model parameters (or linear model). Based on the derived linear model, a prediction sample can be generated in sample units according to the location of the current sample in the current block.
  • the methods are described based on a flowchart as a series of steps or blocks, but the embodiments are not limited to the order of the steps, and some steps may occur in a different order or simultaneously with other steps as described above. You can. Additionally, those skilled in the art will understand that the steps shown in the flowchart are not exclusive and that other steps may be included or one or more steps in the flowchart may be deleted without affecting the scope of the embodiments of the present document.
  • the method according to the embodiments of the present document described above may be implemented in software form, and the encoding device and/or decoding device according to the present document may be used to encode images, such as TVs, computers, smartphones, set-top boxes, and display devices. It may be included in the device that performs the processing.
  • the above-described method may be implemented as a module (process, function, etc.) that performs the above-described function.
  • Modules are stored in memory and can be executed by a processor.
  • Memory may be internal or external to the processor and may be connected to the processor by a variety of well-known means.
  • a processor may include an application-specific integrated circuit (ASIC), other chipset, logic circuitry, and/or data processing devices.
  • Memory may include read-only memory (ROM), random access memory (RAM), flash memory, memory cards, storage media, and/or other storage devices. That is, the embodiments described in this document may be implemented and performed on a processor, microprocessor, controller, or chip.
  • the functional units shown in each drawing may be implemented and performed on a computer, processor, microprocessor, controller, or chip.
  • information for implementation (ex. information on instructions) or algorithm may be stored in a digital storage medium.
  • the decoding device and the encoding device to which the embodiment(s) of the present specification are applied include a multimedia broadcasting transmission and reception device, a mobile communication terminal, a home cinema video device, a digital cinema video device, a surveillance camera, a video conversation device, and video communication.
  • Real-time communication devices mobile streaming devices, storage media, camcorders, video on demand (VoD) service providing devices, OTT video (Over the top video) devices, Internet streaming service providing devices, three-dimensional (3D) video devices, VR (virtual reality) ) devices, AR (argumente reality) devices, video phone video devices, transportation terminals (ex.
  • OTT video (Over the top video) devices may include game consoles, Blu-ray players, Internet-connected TVs, home theater systems, smartphones, tablet PCs, and DVRs (Digital Video Recorders).
  • the processing method to which the embodiment(s) of the present specification are 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 the present specification 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 that store computer-readable data.
  • the computer-readable recording media include, for example, Blu-ray Disk (BD), Universal Serial Bus (USB), ROM, PROM, EPROM, EEPROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, and optical media. May include a data storage device.
  • the computer-readable recording medium includes media implemented in the form of a carrier wave (eg, transmitted via 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 specification may be implemented as a computer program product by program code, and the program code may be executed on a computer by the embodiment(s) of this specification.
  • the program code may be stored on a carrier readable by a computer.
  • Figure 11 shows an example of a content streaming system to which embodiments of the present disclosure can be applied.
  • the content streaming system to which the embodiment(s) of the present specification are applied may broadly include an encoding server, a streaming server, a web server, a media storage, a user device, and a multimedia input device.
  • the encoding server compresses content input from multimedia input devices such as smartphones, cameras, camcorders, etc. into digital data, generates a bitstream, and transmits it to the streaming server.
  • multimedia input devices such as smartphones, cameras, camcorders, etc. directly generate bitstreams
  • the encoding server may be omitted.
  • the bitstream may be generated by an encoding method or a bitstream generation method to which the embodiment(s) of the present specification is applied, and the streaming server may temporarily store the bitstream in the process of transmitting or receiving the bitstream. You can.
  • the streaming server transmits multimedia data to the user device based on user requests through a web server, and the web server serves as a medium to inform the user of what services are available.
  • the web server delivers it to a streaming server, and the streaming server transmits multimedia data to the user.
  • the content streaming system may include a separate control server, and in this case, the control server serves to control commands/responses between each device in the content streaming system.
  • the streaming server may receive content from a media repository and/or encoding server. For example, when receiving content from the encoding server, the content can be received in real time. In this case, in order to provide a smooth streaming service, the streaming server may store the bitstream for a certain period of time.
  • Examples of the user devices include mobile phones, smart phones, laptop computers, digital broadcasting terminals, personal digital assistants (PDAs), portable multimedia players (PMPs), navigation, slate PCs, Tablet PC, ultrabook, wearable device (e.g. smartwatch, smart glass, head mounted display), digital TV, desktop There may be computers, digital signage, etc.
  • PDAs personal digital assistants
  • PMPs portable multimedia players
  • navigation slate PCs
  • Tablet PC ultrabook
  • wearable device e.g. smartwatch, smart glass, head mounted display
  • digital TV desktop There may be computers, digital signage, etc.
  • Each server in the content streaming system may be operated as a distributed server, and in this case, data received from each server may be distributedly processed.

Landscapes

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

Abstract

본 개시에 따른 영상 디코딩/인코딩 방법 및 장치는, 현재 블록의 복원된 주변 샘플에 기초하여 상기 현재 블록의 선형 모델 예측을 위한 참조 샘플을 구성하고, 상기 참조 샘플에 기초하여 상기 현재 블록의 선형 모델을 유도하고,상기 선형 모델에 기초하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성하며, 상기 현재 블록의 예측 샘플을 기반으로 상기 현재 블록을 복호화/부호화할 수 있다.

Description

영상 인코딩/디코딩 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장한 기록 매체
본 발명은 영상 인코딩/디코딩 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장한 기록 매체에 관한 것이다.
최근 HD(High Definition) 영상 및 UHD(Ultra High Definition) 영상과 같은 고해상도, 고품질의 영상에 대한 수요가 다양한 응용 분야에서 증가하고 있고, 이에 따라 고효율의 영상 압축 기술들이 논의되고 있다.
영상 압축 기술로 현재 픽쳐의 이전 또는 이후 픽쳐로부터 현재 픽쳐에 포함된 화소값을 예측하는 인터 예측 기술, 현재 픽쳐 내의 화소 정보를 이용하여 현재 픽쳐에 포함된 화소값을 예측하는 인트라 예측 기술, 출현 빈도가 높은 값에 짧은 부호를 할당하고 출현 빈도가 낮은 값에 긴 부호를 할당하는 엔트로피 부호화 기술 등 다양한 기술이 존재하고 이러한 영상 압축 기술을 이용해 영상 데이터를 효과적으로 압축하여 전송 또는 저장할 수 있다.
본 개시는, 주변의 복원 샘플에 기초하여 선형 모델을 유도하고, 유도된 선형 모델을 이용하여 인트라 예측을 수행하는 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 개시는, 선형 모델 유도를 위한 참조 샘플 구성 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 개시는, 예측의 정확도를 높이기 위한 다양한 선형 모델의 설계 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 개시는, 선형 모델 인트라 예측에 관한 효과적인 시그날링 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 개시는, 템플릿 매칭을 기반으로 선형 모델을 선택/유도하기 위한 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 개시에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치는, 현재 블록의 복원된 주변 샘플에 기초하여 상기 현재 블록의 선형 모델 예측을 위한 참조 샘플을 구성하고, 상기 참조 샘플에 기초하여 상기 현재 블록의 선형 모델을 유도하고, 상기 선형 모델에 기초하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치에 있어서, 상기 현재 블록의 선형 모델은 상기 참조 샘플의 좌표 정보 및 상기 참조 샘플의 값을 이용하여 유도될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치에 있어서, 상기 참조 샘플은 상기 현재 블록에 인접한 좌측 샘플 라인에 포함된 참조 샘플들, 상기 현재 블록에 인접한 상측 샘플 라인에 포함된 참조 샘플들 또는 상기 현재 블록에 인접한 좌상측 참조 샘플 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치는, 상기 참조 샘플 좌표 정보 및 상기 참조 샘플의 값을 이용하여 상기 선형 모델의 수평 성분 파라미터 및 수직 성분 파라미터를 유도할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치는, 상기 수평 성분 파라미터 또는 상기 수직 성분 파라미터를 0으로 설정할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치는, 상기 수평 성분 파라미터 또는 상기 수직 성분 파라미터에 미리 결정된 가중치를 적용할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치는, 상기 현재 블록에 상기 선형 모델 예측이 적용되는지 여부를 지시하는 제1 플래그를 획득할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치는, 상기 제1 플래그가 상기 현재 블록에 상기 선형 모델 예측이 적용됨을 지시하는 경우, 상기 현재 블록에 방향성 선형 모델 예측이 적용되는지 여부를 지시하는 제2 플래그를 획득할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치는, 상기 제2 플래그가 상기 현재 블록에 상기 방향성 선형 모델 예측이 적용됨을 지시하는 경우, 상기 현재 블록에 수평 선형 모델 예측이 적용되는지 또는 수직 선형 모델 예측이 적용되는지 지시하는 제3 플래그를 획득할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치는, 템플릿 매칭에 기초하여 복수의 선형 모델 중에서 상기 현재 블록에 적용되는 선형 모델을 결정할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 인코딩 방법 및 장치는, 현재 블록의 복원된 주변 샘플에 기초하여 상기 현재 블록의 선형 모델 예측을 위한 참조 샘플을 구성하고, 상기 참조 샘플에 기초하여 상기 현재 블록의 선형 모델을 유도하고, 상기 선형 모델에 기초하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 인코딩 방법 및 장치에 있어서, 상기 현재 블록의 선형 모델은 상기 참조 샘플의 좌표 정보 및 상기 참조 샘플의 값을 이용하여 유도될 수 있다.
본 개시에 따른 영상 인코딩 방법 및 장치에 있어서, 상기 참조 샘플은 상기 현재 블록에 인접한 좌측 샘플 라인에 포함된 참조 샘플들, 상기 현재 블록에 인접한 상측 샘플 라인에 포함된 참조 샘플들 또는 상기 현재 블록에 인접한 좌상측 참조 샘플 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 인코딩 방법 및 장치는, 상기 참조 샘플 좌표 정보 및 상기 참조 샘플의 값을 이용하여 상기 선형 모델의 수평 성분 파라미터 및 수직 성분 파라미터를 유도할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 인코딩 방법 및 장치는, 상기 수평 성분 파라미터 또는 상기 수직 성분 파라미터를 0으로 설정할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 인코딩 방법 및 장치는, 상기 수평 성분 파라미터 또는 상기 수직 성분 파라미터에 미리 결정된 가중치를 적용할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 인코딩 방법 및 장치는, 상기 현재 블록에 상기 선형 모델 예측이 적용되는지 여부를 지시하는 제1 플래그를 획득할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 인코딩 방법 및 장치는, 상기 제1 플래그가 상기 현재 블록에 상기 선형 모델 예측이 적용됨을 지시하는 경우, 상기 현재 블록에 방향성 선형 모델 예측이 적용되는지 여부를 지시하는 제2 플래그를 획득할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 인코딩 방법 및 장치는, 상기 제2 플래그가 상기 현재 블록에 상기 방향성 선형 모델 예측이 적용됨을 지시하는 경우, 상기 현재 블록에 수평 선형 모델 예측이 적용되는지 또는 수직 선형 모델 예측이 적용되는지 지시하는 제3 플래그를 획득할 수 있다.
본 개시에 따른 영상 인코딩 방법 및 장치는, 템플릿 매칭에 기초하여 복수의 선형 모델 중에서 상기 현재 블록에 적용되는 선형 모델을 결정할 수 있다.
본 개시에 따른 디코딩 장치에 의하여 영상 디코딩 방법을 수행하도록 야기하는 인코딩된 비디오/영상 정보가 저장된 컴퓨터 판독 가능한 디지털 저장 매체가 제공된다.
본 개시에 따른 영상 인코딩 방법에 따라 생성된 비디오/영상 정보가 저장된 컴퓨터 판독 가능한 디지털 저장 매체가 제공된다.
본 개시에 따른 영상 인코딩 방법에 따라 생성된 비디오/영상 정보를 전송하기 위한 방법 및 장치가 제공된다.
본 개시는, 주변의 복원 샘플에 기초하여 선형 모델을 유도하고, 유도된 선형 모델을 이용하여 인트라 예측을 수행함으로써, 보다 다양한 예측 방법을 예측에 고려할 수 있고, 예측의 정확도를 높이고 압축 성능을 향상시킬 수 있다.
본 개시는, 선형 모델 유도를 위한 참조 샘플을 효과적으로 구성함으로써 예측의 정확도를 높이고 압축 성능을 향상시킬 수 있다.
본 개시는, 다양한 선형 모델의 설계 방법 및 장치를 제공함으로써 예측의 정확도를 높일 수 있다.
본 개시는, 선형 모델 인트라 예측에 관한 정보를 효과적으로 시그날링함으로써 압축 효율을 높일 수 있다.
본 개시는, 템플릿 매칭을 기반으로 선형 모델을 선택/유도함으로써 시그날링 오버헤드를 줄이고 압축 효율을 높일 수 있다.
도 1은 본 개시에 따른 비디오/영상 코딩 시스템을 도시한 것이다.
도 2는 본 개시의 실시예가 적용될 수 있고, 비디오/영상 신호의 인코딩이 수행되는 인코딩 장치의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 3은 본 개시의 실시예가 적용될 수 있고, 비디오/영상 신호의 디코딩이 수행되는 디코딩 장치의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 4는 본 개시에 따른 일실시예로서, 디코딩 장치(300)에 의해 수행되는 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 5 내지 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 템플릿 매칭 기반 선형 모델 결정 방법을 예시하는 도면이다.
도 8은 본 개시에 따른 인트라 예측 방법을 수행하는 인트라 예측부(331)의 개략적인 구성을 도시한 것이다.
도 9는 본 개시에 따른 일실시예로서, 인코딩 장치(200)에 의해 수행되는 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
도 10은 본 개시에 따른 인터 예측 방법을 수행하는 인트라 예측부(222)의 개략적인 구성을 도시한 것이다.
도 11은 본 개시의 실시예들이 적용될 수 있는 컨텐츠 스트리밍 시스템의 예를 나타낸다.
본 개시는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 개시를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 개시의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다거나 "직접 접속되어"있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 개시를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 개시는 비디오/영상 코딩에 관한 것이다. 예를 들어, 본 명세서에서 개시된 방법/실시예는 VVC (versatile video coding) 표준에 개시되는 방법에 적용될 수 있다. 또한, 이 명세서에서 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.
이 명세서는 비디오/영상 코딩에 관한 다양한 실시예들을 제시하며, 다른 언급이 없는 한 상기 실시예들은 서로 조합되어 수행될 수도 있다.
이 명세서에서 비디오(video)는 시간의 흐름에 따른 일련의 영상(image)들의 집합을 의미할 수 있다. 픽쳐(picture)는 일반적으로 특정 시간대의 하나의 영상을 나타내는 단위를 의미하며, 슬라이스(slice)/타일(tile)은 코딩에 있어서 픽쳐의 일부를 구성하는 단위이다. 슬라이스/타일은 하나 이상의 CTU(coding tree unit)을 포함할 수 있다. 하나의 픽쳐는 하나 이상의 슬라이스/타일로 구성될 수 있다. 하나의 타일은 하나의 픽쳐의 특정 타일 열과 특정 타일 행 내에 있는 복수의 CTU들로 구성된 직사각형 영역이다. 타일 열은 픽쳐의 높이와 동일한 높이와 픽쳐 파라미터 세트의 신택스 요구에 의해 지정된 너비를 갖는 CTU들의 직사각형 영역이다. 타일 행은 픽쳐 파라미터 세트에 의해 지정된 높이와 픽쳐의 너비와 동일한 너비를 갖는 CTU들의 직사각형 영역이다. 하나의 타일 내에 CTU들은 CTU 래스터 스캔에 따라 연속적으로 배열되는 반면, 하나의 픽쳐 내 타일들은 타일의 래스터 스캔에 따라 연속적으로 배열될 수 있다. 하나의 슬라이스는 단일 NAL 유닛에 배타적으로 포함될 수 있는 픽쳐의 타일 내에서 정수 개수의 완전한 타일 또는 정수 개수의 연속적인 완전한 CTU 행을 포함할 수 있다. 한편, 하나의 픽쳐는 둘 이상의 서브픽쳐로 구분될 수 있다. 서브픽쳐는 픽쳐 내 하나 이상의 슬라이스들의 직사각형 영역일 수 있다.
화소, 픽셀(pixel) 또는 펠(pel)은 하나의 픽쳐(또는 영상)을 구성하는 최소의 단위를 의미할 수 있다. 또한, 픽셀에 대응하는 용어로서 '샘플(sample)'이 사용될 수 있다. 샘플은 일반적으로 픽셀 또는 픽셀의 값을 나타낼 수 있으며, 휘도(luma) 성분의 픽셀/픽셀값만을 나타낼 수도 있고, 색차(chroma) 성분의 픽셀/픽셀 값만을 나타낼 수도 있다.
유닛(unit)은 영상 처리의 기본 단위를 나타낼 수 있다. 유닛은 픽쳐의 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 명세서에서 “A 또는 B(A or B)”는 “오직 A”, “오직 B” 또는 “A와 B 모두”를 의미할 수 있다. 달리 표현하면, 본 명세서에서 “A 또는 B(A or B)”는 “A 및/또는 B(A and/or B)”으로 해석될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 “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)”를 의미할 수 있다.
본 명세서에서 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 명세서에서 “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 명세서에서 “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 명세서에서 “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 명세서에서 사용되는 괄호는 “예를 들어(for example)”를 의미할 수 있다. 구체적으로, “예측(인트라 예측)”로 표시된 경우, “예측”의 일례로 “인트라 예측”이 제안된 것일 수 있다. 달리 표현하면 본 명세서의 “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 명세서에서 하나의 도면 내에서 개별적으로 설명되는 기술적 특징은, 개별적으로 구현될 수도 있고, 동시에 구현될 수도 있다.
도 1은 본 개시에 따른 비디오/영상 코딩 시스템을 도시한 것이다.
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 하나 이상의 카메라, 이전에 캡쳐된 비디오/영상을 포함하는 비디오/영상 아카이브 등을 포함할 수 있다. 비디오/영상 생성 디바이스는 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 포멧을 통하여 미디어 파일을 생성하기 위한 엘리먼트를 포함할 수 있고, 방송/통신 네트워크를 통한 전송을 위한 엘리먼트를 포함할 수 있다. 수신부는 상기 비트스트림을 수신/추출하여 디코딩 장치로 전달할 수 있다.
디코딩 장치는 인코딩 장치의 동작에 대응하는 역양자화, 역변환, 예측 등 일련의 절차를 수행하여 비디오/영상을 디코딩할 수 있다.
렌더러는 디코딩된 비디오/영상을 렌더링할 수 있다. 렌더링된 비디오/영상은 디스플레이부를 통하여 디스플레이될 수 있다.
도 2는 본 개시의 실시예가 적용될 수 있고, 비디오/영상 신호의 인코딩이 수행되는 인코딩 장치의 개략적인 블록도를 나타낸다.
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 인코딩 장치 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)를 하나 이상의 처리 유닛(processing unit)으로 분할할 수 있다. 일 예로, 상기 처리 유닛은 코딩 유닛(coding unit, CU)이라고 불릴 수 있다. 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) 뎁스를 가진 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 쿼드 트리 구조보다 먼저 적용될 수도 있다. 더 이상 분할되지 않는 최종 코딩 유닛을 기반으로 본 명세서에 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) 하위 뎁스의 코딩 유닛들로 분할되어, 최적의 크기를 가진 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, 색차(chroma) 성분의 픽셀/픽셀 값만을 나타낼 수도 있다. 샘플은 하나의 픽쳐(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(예측 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, 인코딩 장치(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.
예측부(220)는 처리 대상 블록(이하, 현재 블록이라 함)에 대한 예측을 수행하고, 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측 블록(predicted block)을 생성할 수 있다. 예측부(220)는 현재 블록 또는 CU 단위로 인트라 예측이 적용되는지 또는 인터 예측이 적용되는지 결정할 수 있다. 예측부(220)는 각 예측 모드에 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 픽쳐 내의 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측할 수 있다. 상기 참조되는 샘플들은 예측 모드에 따라 상기 현재 블록의 주변(neighbor)에 위치할 수 있고, 또는 현재 블록으로부터 일정 거리만큼 떨어져서 위치할 수도 있다. 인트라 예측에서 예측 모드들은 하나 이상의 비방향성 모드와 복수의 방향성 모드를 포함할 수 있다. 비방향성 모드는, DC 모드 또는 플래너 모드(Planar 모드) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 방향성 모드는 예측 방향의 세밀한 정도에 따라 33개의 방향성 모드 또는 65개의 방향성 모드를 포함할 수 있다. 다만, 이는 예시로서 설정에 따라 그 이상 또는 그 이하의 개수의 방향성 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 픽쳐 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 참조 블록(참조 샘플 어레이)을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측 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 픽쳐 인덱스를 포함할 수 있다. 상기 움직임 정보는 인터 예측 방향 정보(L0 예측, L1 예측, Bi 예측 등)를 더 포함할 수 있다. 인터 예측의 경우에, 주변 블록은 현재 픽쳐 내에 존재하는 공간적 주변 블록(spatial neighboring block)과 참조 픽쳐에 존재하는 시간적 주변 블록(temporal neighboring block)을 포함할 수 있다. 상기 참조 블록을 포함하는 참조 픽쳐와 상기 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽쳐는 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 픽쳐는 동일 위치 픽쳐(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 픽쳐 인덱스를 유도하기 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 시그날링함으로써 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) 모드라고 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 SCC(screen content coding) 등과 같이 게임 등의 컨텐츠 영상/동영상 코딩을 위하여 사용될 수 있다. IBC는 기본적으로 현재 픽쳐 내에서 예측을 수행하나, 현재 픽쳐 내에서 참조 블록을 유도하는 점에서 인터 예측과 유사하게 수행될 수 있다. 즉, IBC는 본 명세서에서 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 픽쳐 내 샘플 값을 시그날링할 수 있다. 상기 예측부(220)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), KLT(Karhunen-Loeve 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 픽셀를 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 전송되고, 엔트로피 인코딩부(240)는 양자화된 신호(양자화된 변환 계수들에 관한 정보)를 인코딩하여 비트스트림으로 출력할 수 있다. 상기 양자화된 변환 계수들에 관한 정보는 레지듀얼 정보라고 불릴 수 있다. 양자화부(233)는 계수 스캔 순서(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 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), 픽쳐 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 명세서에서 인코딩 장치에서 디코딩 장치로 전달/시그날링되는 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 픽쳐, 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 픽쳐 내 다음 처리 대상 블록의 인트라 예측을 위하여 사용될 수 있고, 후술하는 바와 같이 필터링을 거쳐서 다음 픽쳐의 인터 예측을 위하여 사용될 수도 있다. 한편, 픽쳐 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 픽쳐에 다양한 필터링 방법을 적용하여 수정된(modified) 복원 픽쳐를 생성할 수 있고, 상기 수정된 복원 픽쳐를 메모리(270), 구체적으로 메모리(270)의 DPB에 저장할 수 있다. 상기 다양한 필터링 방법은, 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 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 픽쳐는 인터 예측부(221)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다. 인코딩 장치는 이를 통하여 인터 예측이 적용되는 경우, 인코딩 장치(200)와 디코딩 장치에서의 예측 미스매치를 피할 수 있고, 부호화 효율도 향상시킬 수 있다.
메모리(270)의 DPB는 수정된 복원 픽쳐를 인터 예측부(221)에서의 참조 픽쳐로 사용하기 위해 저장할 수 있다. 메모리(270)는 현재 픽쳐 내 움직임 정보가 유도된(또는 인코딩된) 블록의 움직임 정보 및/또는 이미 복원된 픽쳐 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 픽쳐 내 복원된 블록들의 복원 샘플들을 저장할 수 있고, 인트라 예측부(222)에 전달할 수 있다.
도 3은 본 개시의 실시예가 적용될 수 있고, 비디오/영상 신호의 디코딩이 수행되는 디코딩 장치의 개략적인 블록도를 나타낸다.
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(332) 및 인트라 예측부(331)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 디코딩 장치 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 유도할 수 있다. 디코딩 장치(300)는 인코딩 장치에서 적용된 처리 유닛을 이용하여 디코딩을 수행할 수 있다. 따라서, 디코딩의 처리 유닛은 코딩 유닛일 수 있고, 코딩 유닛은 쿼드 트리 구조, 바이너리 트리 구조 및/또는 터너리 트리 구조에 따라서 코딩 트리 유닛 또는 최대 코딩 유닛으로부터 분할된 것일 수 있다. 코딩 유닛으로부터 하나 이상의 변환 유닛이 유도될 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 픽쳐 복원)에 필요한 정보(ex. 비디오/영상 정보)를 유도할 수 있다. 상기 비디오/영상 정보는 어댑테이션 파라미터 세트(APS), 픽쳐 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 픽쳐를 디코딩할 수 있다. 본 명세서에서 후술되는 시그날링/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 요소의 값, 레지듀얼에 관한 변환 계수의 양자화된 값들을 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 유도할 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 명세서에 따른 디코딩 장치는 비디오/영상/픽쳐 디코딩 장치라고 불릴 수 있고, 상기 디코딩 장치는 정보 디코딩 장치(비디오/영상/픽쳐 정보 디코딩 장치) 및 샘플 디코딩 장치(비디오/영상/픽쳐 샘플 디코딩 장치)로 구분할 수도 있다. 상기 정보 디코딩 장치는 상기 엔트로피 디코딩부(310)를 포함할 수 있고, 상기 샘플 디코딩 장치는 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(320)는 현재 블록에 대한 예측을 수행하고, 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측 블록(predicted block)을 생성할 수 있다. 예측부(320)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(320)는 후술하는 다양한 예측 방법을 기반으로 예측 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 예측부(320)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) 모드라고 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 SCC(screen content coding) 등과 같이 게임 등의 컨텐츠 영상/동영상 코딩을 위하여 사용될 수 있다. IBC는 기본적으로 현재 픽쳐 내에서 예측을 수행하나 현재 픽쳐 내에서 참조 블록을 유도하는 점에서 인터 예측과 유사하게 수행될 수 있다. 즉, IBC는 본 명세서에서 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 시그날링될 수 있다.
인트라 예측부(331)는 현재 픽쳐 내의 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측할 수 있다. 상기 참조되는 샘플들은 예측 모드에 따라 상기 현재 블록의 주변(neighbor)에 위치할 수 있고, 또는 현재 블록으로부터 일정 거리만큼 떨어져서 위치할 수도 있다. 인트라 예측에서 예측 모드들은 하나 이상의 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 픽쳐 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 참조 블록(참조 샘플 어레이)을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측 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 픽쳐 인덱스를 포함할 수 있다. 상기 움직임 정보는 인터 예측 방향 정보(L0 예측, L1 예측, Bi 예측 등)를 더 포함할 수 있다. 인터 예측의 경우에, 주변 블록은 현재 픽쳐 내에 존재하는 공간적 주변 블록(spatial neighboring block)과 참조 픽쳐에 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 픽쳐 인덱스를 유도할 수 있다. 다양한 예측 모드를 기반으로 인터 예측이 수행될 수 있으며, 상기 예측에 관한 정보는 상기 현재 블록에 대한 인터 예측 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(예측 블록, 예측 샘플 어레이)에 더함으로써 복원 신호(복원 픽쳐, 복원 블록, 복원 샘플 어레이)를 생성할 수 있다. 스킵 모드가 적용된 경우와 같이 처리 대상 블록에 대한 레지듀얼이 없는 경우, 예측 블록이 복원 블록으로 사용될 수 있다.
가산부(340)는 복원부 또는 복원 블록 생성부라고 불릴 수 있다. 생성된 복원 신호는 현재 픽쳐 내 다음 처리 대상 블록의 인트라 예측을 위하여 사용될 수 있고, 후술하는 바와 같이 필터링을 거쳐서 출력될 수도 있고 또는 다음 픽쳐의 인터 예측을 위하여 사용될 수도 있다. 한편, 픽쳐 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 픽쳐에 다양한 필터링 방법을 적용하여 수정된(modified) 복원 픽쳐를 생성할 수 있고, 상기 수정된 복원 픽쳐를 메모리(360), 구체적으로 메모리(360)의 DPB에 전송할 수 있다. 상기 다양한 필터링 방법은, 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 픽쳐는 인터 예측부(332)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다. 메모리(360)는 현재 픽쳐 내 움직임 정보가 유도된(또는 디코딩된) 블록의 움직임 정보 및/또는 이미 복원된 픽쳐 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 픽쳐 내 복원된 블록들의 복원 샘플들을 저장할 수 있고, 인트라 예측부(331)에 전달할 수 있다.
본 명세서에서, 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.
도 4는 본 개시에 따른 일실시예로서, 디코딩 장치(300)에 의해 수행되는 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
본 개시의 실시예에서는, 현재 블록 주변의 복원 샘플(reconstructed sample)에 기초하여 선형 모델을 유도하고, 유도된 선형 모델을 이용하여 인트라 예측을 수행하는 방법을 제안한다. 본 개시의 실시예를 설명함에 있어서, 선형 모델을 이용한 인트라 예측 방법을 선형 모델 예측이라 지칭하나, 이러한 명칭에 제한되지 않음은 물론이다. 본 개시에서, 선형 모델 예측은, 선형 모델 인트라 예측, 선형 예측, 선형 인트라 예측, 모델 예측, 모델 인트라 예측, 선형 모델 기반 예측, 선형 모델 기반 인트라 예측, 위치 기반 선형 예측, 위치 기반 선형 모델 예측, 위치 기반 선형 모델 인트라 예측 등으로 지칭될 수도 있다.
도 4를 참조하면, 디코딩 장치는 현재 블록의 복원된 주변 샘플에 기초하여 선형 모델 인트라 예측을 위한 참조 샘플을 구성할 수 있고(S400), 구성된 참조 샘플에 기초하여 선형 모델을 유도할 수 있다(S410). 다시 말해, 디코딩 장치는 현재 블록의 복원된 주변 샘플에 기초하여 선형 모델 인트라 예측을 위한 참조 샘플을 구성할 수 있고, 구성된 참조 샘플에 기초하여 선형 모델 파라미터(또는 변수)를 유도(또는 결정)할 수 있다. S410 단계에서 유도된 선형 모델 파라미터에 따라 선형 모델 인트라 예측에 이용되는 선형 모델이 유도될 수 있다. 이하에서, 선형 모델 기반 인트라 예측 방법에 관한 다양한 실시예들을 상세히 설명한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 현재 블록 주변의 복원 샘플에 기초하여 선형 모델이 유도될 수 있다. 구체적으로, 주변 복원 샘플의 값 및/또는 좌표 정보(또는 위치 정보)를 이용하여 선형 모델 파라미터가 유도될 수 있고, 유도된 선형 모델 파라미터에 따라 선형 모델이 결정될 수 있다. 본 개시에서, 선형 모델은 선형 수식으로 지칭될 수도 있다. 현재 블록이 NxN라고 가정할 때, (x, y) 위치의 예측 샘플은 다음의 수학식 1을 이용하여 생성(또는 계산, 유도)될 수 있다. 다시 말해, 다음의 수학식 1과 같은 선형 모델이 정의될 수 있고, 수학식 1과 같은 선형 모델을 이용하여 (x, y) 위치의 예측 샘플이 생성될 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000001
수학식 1에서, a, b, c는 선형 모델 파라미터(또는 변수)를 나타낸다. 본 개시에서, c는 상수로서, 선형 모델 파라미터로 지칭될 수도 있고, 오프셋으로 지칭될 수도 있다. 선형 모델 파라미터에 따라 선형 모델이 결정될 수 있다. 또한, a, b는 각각 수평 방향(수평 성분) 파라미터, 수직 방향(수직 성분) 파라미터로 지칭될 수도 있다. 선형 모델 파라미터에 따라 선형 모델이 결정되므로, 선형 모델 파라미터는 선형 모델일 수도 있고 선형 모델로 약칭될 수도 있다. 수학식 1의 파라미터 a, b, c를 유도하기 위하여, 현재 블록 주변의 이미 복원된 샘플의 값 및 좌표 정보(또는 위치 정보)가 이용될 수 있다.
구체적으로, 복원된 픽셀 값과 상기 픽셀 좌표와의 상관도를 표현한 수식을 활용하여 예측 샘플과 복원 샘플간 에러를 최소화하는 수식이 다음의 수학식 2를 통해 유도될 수 있다. 전술한 바와 같이, 본 개시에서 픽셀에 대응되는 용어로서 '샘플'이 사용될 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000002
수학식 2에서, L은 주변 복원 샘플의 개수를 의미한다. 일 실시예로서, L = 4N + 1일 수도 있고, 후술하는 실시예에서와 같이, 다양한 여러 개수로 정의될 수도 있다. 이때, 앞서 설명한 수학식 1과 같이, Pred = ax + by + c이고 제곱된 에러의 최소값은 0이므로, 수학식 2에 대해 a, b, c에 대하여 편미분을 수행함으로써 다음의 수학식 3이 유도될 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000003
수학식 3을 a, b, c에 대한 행렬로 정리하면 다음의 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000004
행렬 A =
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000005
라고 할 때, 크래머 공식에 의해서
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000006
에 대한 해는 다음의 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000007
수학식 5에서, B0=
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000008
, B1=
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000009
, B2=
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000010
이다. 행렬 A는 좌표 정보만으로 계산될 수 있다. 또한, 행렬 B0, B1, B2는한 좌표 정보 및 주변 블록의 복원 샘플 값으로 계산될 수 있다.
일 실시예로서, 1) 현재 블록이 4x4 블록이고, 2) 현재 블록의 좌상단 샘플(또는 코너)에 인접한 좌상측 참조 샘플의 값이 533이고, 3) 좌상단 참조 샘플의 우측에 인접한 상측 참조 샘플 라인에 포함된 참조 샘플 값이 좌측부터 순서대로 {514, 487, 456, 470, 535, 533, 527, 525}이고, 4) 좌상단 참조 샘플의 하단에 인접한 좌측 참조 샘플 라인에 포함된 참조 샘플 값이 상측부터 순서대로 {540, 528, 504, 489, 489, 489, 489, 489}라 가정한다. 이 경우, 선형 모델 파라미터 a, b, c는 다음의 수학식 6과 같이 유도될 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000011
이후, 계산된 파라미터 a, b, c 값에 따라 수학식 1에 따른 선형 모델이 결정될 수 있다. 일 예로서, 본 개시의 실시예에 따른 복원된 참조 샘플에 기초하여 계산되는 선형 모델 파라미터의 값은 스케일링, 시프트 연산, 고정 소수점 연산, 정수 연산 등의 방법을 통해 근사화된 값일 수 있다. 유도된 선형 모델에 기초하여 현재 블록 내 샘플의 위치에 따라 예측 샘플이 계산될 수 있다. 일 예로서, 4x4 현재 블록의 예측 샘플(또는 예측 블록)은 다음의 표 1과 같이 결정될 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000012
표 1을 참조하면, 유도될 선형 모델 및 현재 블록 내 현재 샘플의 위치에 기초하여 현재 샘플의 예측 샘플을 계산할 수 있다. 다시 말해, 유도된 선형 모델 및 샘플 위치에 기초하여 샘플 단위(즉, 픽셀 단위)로 예측 샘플이 계산될 수 있다.
상술한 실시예에서는, 현재 블록이 NxN인 경우, 4N + 1개(즉, 좌상측 참조 샘플 1개, 상측 샘플 라인의 2N개 참조 샘플, 좌측 샘플 라인 2N개 참조 샘플)의 참조 샘플이 선형 모델(즉, 선형 모델 파라미터) 유도에 이용됨을 가정하여 설명하였다. 이하의 실시예에서는 이에 국한되지 않고 다양한 여러 개수 또는 위치의 참조 샘플을 이용하여 선형 모델을 유도하는 방법을 설명하도록 한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 미리 정의된 특정 개수의 참조 샘플 및/또는 특정 위치의 참조 샘플을 이용하여 선형 모델을 결정할 수 있다. 다시 말해, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 선형 모델 파라미터 유도에 이용되는 참조 샘플의 개수 및/또는 위치가 미리 정의될 수 있다. 전술한 수학식 1에 따른 선형 모델은 현재 블록의 주변 참조 샘플 중 어떠한 샘플을 활용하는지에 따라 선형 모델 파라미터 값이 변경될 수 있다.
일 실시예로서, 현재 블록이 NxN인 경우, 좌상측 참조 샘플 1개, 상측 샘플 라인의 N개 참조 샘플, 좌측 샘플 라인의 N개 참조 샘플, 총 2N + 1개 참조 샘플을 이용하여 선형 모델 파라미터를 유도할 수 있다. 예를 들어, 상측 샘플 라인의 N개 참조 샘플은 현재 블록에 인접한 좌상측 참조 샘플의 우측에 연속적으로 인접한 N개의 참조 샘플을 나타낼 수 있다. 또한, 좌측 샘플 라인의 N개 참조 샘플은 현재 블록에 인접한 좌상측 참조 샘플의 하단에 연속적으로 인접한 N개의 참조 샘플을 나타낼 수 있다.
전술한 실시예와 같이, 좌상측 참조 샘플의 우측에 인접한 상측 참조 샘플 라인에 포함된 참조 샘플 값이 좌측부터 순서대로 {514, 487, 456, 470}이고, 좌상측 참조 샘플의 하측에 인접한 좌측 참조 샘플 라인에 포함된 참조 샘플 값이 상측부터 순서대로 {540, 528, 504, 489}일 때, 선형 모델 파라미터 a, b, c는 각각 -21.3228, -10.3905, 505.8571로 계산될 수 있다. 예측 블록은 유도된 선형 모델을 이용하여 다음의 표 2와 같이 생성될 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000013
또한, 일 실시예로서, 현재 블록이 NxN인 경우, 상측 샘플 라인의 N개 참조 샘플, 좌측 샘플 라인의 N개 참조 샘플, 총 2N개 참조 샘플을 이용하여 선형 모델 파라미터를 유도할 수 있다. 예를 들어, 상측 샘플 라인의 N개 참조 샘플은 현재 블록에 인접한 좌상측 참조 샘플의 우측에 연속적으로 인접한 N개의 참조 샘플일 수 있다. 또한, 좌측 샘플 라인의 N개 참조 샘플은 현재 블록에 인접한 좌상측 참조 샘플의 하단에 연속적으로 인접한 N개의 참조 샘플일 수 있다.
전술한 실시예와 같이, 좌상측 참조 샘플의 우측에 인접한 상측 참조 샘플 라인에 포함된 참조 샘플 값이 좌측부터 순서대로 {514, 487, 456, 470}이고, 좌상측 참조 샘플의 하측에 인접한 좌측 참조 샘플 라인에 포함된 참조 샘플 값이 상측부터 순서대로 {540, 528, 504, 489}일 때, 선형 모델 파라미터 a, b, c는 각각 -22.4667, -11.5333, 507로 유도될 수 있다. 유도된 선형 모델을 이용하여 예측 블록은 다음의 표 3과 같이 생성될 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000014
또한, 일 실시예로서, 현재 블록이 NxN인 경우, 상측 샘플 라인의 N + 1개 참조 샘플, 좌측 샘플 라인의 N + 1개 참조 샘플, 총 2N + 2개 참조 샘플을 이용하여 선형 모델 파라미터를 유도할 수 있다. 이때, 상측 샘플 라인의 N + 1개 참조 샘플은 현재 블록에 인접한 좌상측 참조 샘플의 우측에 연속적으로 인접한 N + 1개의 참조 샘플일 수 있다. 또한, 좌측 샘플 라인의 N + 1개 참조 샘플은 현재 블록에 인접한 좌상측 참조 샘플의 하단에 연속적으로 인접한 N + 1개의 참조 샘플일 수 있다. 본 실시예에서 선형 모델 파라미터 유도에 이용되는 참조 샘플은 VVC의 플래너(Planar) 예측 모드에서 사용되는 주변 참조 샘플과 동일할 수 있다.
전술한 실시예와 같이, 좌상측 참조 샘플의 우측에 인접한 상측 참조 샘플 라인에 포함된 참조 샘플 값이 좌측부터 순서대로 {514, 487, 456, 470, 535}이고, 좌상측 참조 샘플의 하측에 인접한 좌측 참조 샘플 라인에 포함된 참조 샘플 값이 상측부터 순서대로 {540, 528, 504, 489, 489}일 때, 선형 모델 파라미터 a, b, c는 각각 8.08446, -6.30264, 509.3226로 유도될 수 있다. 유도된 선형 모델을 이용하여 예측 블록은 다음의 표 4와 같이 생성될 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000015
또한, 일 실시예로서, 연속된 픽셀이 아닌 참조 샘플 중 짝수 또는 홀수 번째의 픽셀만을 선형 모델 파라미터 유도에 이용할 수 있다. 다시 말해, 상측 참조 샘플 라인에 포함된 참조 샘플 중 좌측부터 순서대로 짝수 또는 홀수 번째의 픽셀만을 선형 모델 파라미터 유도에 이용할 수 있고, 좌측 참조 샘플 라인에 포함된 참조 샘플 중 상측부터 순서대로 짝수 또는 홀수 번째의 픽셀만을 선형 모델 파라미터 유도에 이용할 수 있다.
또한, 일 실시예로서, 블록 크기에 따라 참조하는 선형 모델 파라미터 유도에 이용되는 픽셀의 개수를 가변적으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 미리 정의된 크기보다 작거나 같은 블록의 경우에는 A개수의 참조 샘플을 이용하여 선형 모델을 결정하고, 상기 미리 정의된 크기보다 큰 블록의 경우에는 B개수의 참조 샘플이 선형 샘플을 이용하여 선형 모델을 결정할 수 있다. A, B는 각각 앞서 설명한 실시예들 중 어느 하나에 따른 특정 개수일 수 있다. 예를 들어, 16x16 이하의 픽셀 수를 가진 블록에서는 전술한 4N+1개의 참조 샘플을 선형 모델 결정에 이용하고, 16x16을 초과하는 픽셀 수를 가진 블록에서는 2N개의 참조 샘플을 선형 모델 결정에 이용할 수 있다. 상기 미리 정의된 크기는 선형 모델 예측을 위한 최대 크기 또는 최소 크기일 수 있다. 이외에 다양한 여러 조합으로 블록 크기에 따른 참조 샘플 개수가 정의될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 유도된 파라미터 중 일부를 이용하여 선형 모델을 유도할 수 있다. 다시 말해, 현재 블록 주변의 복원된 픽셀 및 그 픽셀의 좌표 정보를 이용하여 선형 모델을 유도하되, 유도된 선형 모델 파라미터 중 일부만을 이용하여 선형 모델을 결정할 수 있다. 일 예로서, x 좌표 또는 y 좌표에 대한 파라미터는 사용하지 않는 방법으로 수평 선형 모델 및 수직 선형 모델을 유도하고, 이를 토대로 예측 블록을 생성할 수 있다.
전술한 수학식 1을 다시 살펴보면, 파라미터 a는 x축에 대한 파라미터이고, b는 y축에 대한 파라미터이다. 다시 말해, 파라미터 a는 수평 방향에 대한 파라미터이고, b는 수직 방향에 대한 파라미터이다. 본 실시예에서, a 또는 b 파라미터를 0으로 강제(또는 설정)함으로써, 수평 선형 모델 및/또는 수직 선형 모델을 정의할 수 있다. 본 개시의 실시예를 설명함에 있어서, 유도된 선형 모델 파라미터 중 일부가 0으로 설정된 선형 모델을 수평/수직 선형 모델이라 지칭하나, 이러한 명칭에 제한되지 않음은 물론이다. 본 개시에서, 상기 수평/수직 선형 모델은 수평/수직 제한(constrained) 모델, 수평/수직 제한 선형 모델, 제1/제2 제한 선형 모델, 수평/수직 근사 모델, 수평/수직 근사 선형 모델, 제1/제2 근사 선형 모델, 제한 모델, 제한 선형 모델, 근사 모델, 근사 선형 모델로 지칭될 수도 있다.
즉, 본 실시예에 따르면, 전술한 실시예에 따라 주변 참조 샘플에 기초하여 수학식 1의 선형 모델 파라미터를 유도한 후, a 또는 b를 0으로 설정함으로써 최종적으로 수평/수직 선형 모델을 결정할 수 있다. 최종 유도된 수평/수직 선형 모델은 각각 다음의 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000016
수학식 7을 참조하면, HorPred는 수평 방향으로 예측 샘플 값이 동일하고 VerPred는 수직 방향으로 예측 샘플 값이 동일하다는 점에서, HorPred는 수평 선형 모델로 지칭될 수 있고, VerPred는 수직 선형 모델로 지칭될 수 있다. 반면에, HorPred는 수평 방향 변화량에 관련된 파라미터가 0으로 설정되어 수직 방향 변화량에 관련된 파라미터가 남고, VerPred는 수직 방향 변화량에 관련된 파라미터가 0으로 설정되어 수평 방향 변화량에 관련된 파라미터가 남는다는 점에서, HorPred는 수직 선형 모델로 지칭될 수 있고, VerPred는 수평 선형 모델로 지칭될 수 있다. 다시 말해, 상술한 수학식 7의 HorPred/VerPred는 각각 수평/수직 선형 모델로 지칭될 수도 있고, 수직/수평 선형 모델로 지칭될 수도 있으나, 이하의 실시예들에서는 수학식 7의 HorPred/VerPred를 각각 수평/수직 선형 모델로 지칭하여 설명하도록 한다.
일 예로서, 수학식 7의 수직 선형 모델 또는 수평 선형 모델 중 어느 하나를 이용하여 예측 블록을 생성할 수 있다. 또는, 일 예로서, 수직 선형 모델 및 수평 선형 모델을 이용하여 2개의 예측 블록(또는 예측 샘플)을 생성하고, 생성된 2개의 예측 블록을 가중합하여 최종 예측 블록(또는 예측 샘플)을 생성할 수 있다. 각각의 모델을 이용하여 생성된 2개의 예측 블록은 초기 예측 블록 또는 임시 예측 블록으로 지칭될 수 있다.
또는, 일 예로서, 수직 선형 모델 또는 수평 선형 모델 중 어느 하나를 이용하여 예측 샘플을 생성할 수 있고, 생성된 예측 블록은 수학식 1에서 설명한 선형 모델에 의해 생성된 예측 블록과 일정 비율로 블렌딩(또는 가중합)하여 최종 예측 샘플로서 유도될 수 있다. 예를 들어, 최종 예측 블록은 FinalPred = (3 * HorPred + Pred) / 4와 같은 형태로 계산될 수 있다. 또는, 예를 들어, 최종 예측 블록은 FinalPred = (3 * VerPred + Pred) / 4와 같은 형태로 계산될 수 있다. 여기서, Pred는 수학식 1에서 설명한 선형 모델에 의해 생성된 예측 샘플(또는 예측 블록)을 나타낸다.
또는, 상기 수직 선형 모델 또는 수평 선형 모델로부터 생성된 예측 블록은 플래너 모드에 의해 생성된 예측 블록과 일정 비율로 블렌딩하여 최종 예측 샘플로서 유도될 수 있다. 예를 들어, 최종 예측 블록은 FinalPred = (3 * HorPred + Planar) / 4와 같은 형태일 수 있다. 또는, 예를 들어, 최종 예측 블록은 FinalPred = (3 * VerPred + Planar) / 4와 같은 형태일 수 있다. 여기서, Planar는 플래너 모드에 의해 생성된 예측 샘플을 나타낸다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 특정 방향의 파라미터에 가중치를 부여할 수 있다. 즉, 유도된 파라미터 중 일부에 가중치를 적용하여 선형 모델을 유도할 수 있다. 다시 말해, 현재 블록 주변의 복원된 픽셀 및 그 픽셀의 좌표 정보를 이용하여 선형 모델을 유도하되, 유도된 선형 모델 파라미터 중 일부에 가중치를 적용하여 선형 모델을 결정할 수 있다. 일 예로서, x 좌표 또는 y 좌표에 대한 파라미터에 가중치가 적용된 파라미터를 사용하는 방법으로 수평 선형 모델 및 수직 선형 모델을 유도하고, 이를 토대로 예측 블록을 생성할 수 있다.
즉, 본 실시예에 따르면, 전술한 실시예에 따라 주변 참조 샘플에 기초하여 수학식 1의 선형 모델 파라미터를 유도한 후, a 또는 b에 가중치를 적용함으로써 최종적으로 수평/수직 선형 모델을 결정할 수 있다. 최종 유도된 수평/수직 선형 모델은 각각 다음의 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000017
수학식 8에서, 가중치 wx 및 wb는 각각 x축의 변화량 a 및 y축의 변화량 b에 대한 가중치를 나타낸다. 수학식 8의 수직 선형 모델 및 수평 선형 모델은 단독 예측 블록으로 사용할 수 있다. 즉, 일 예로서, 수학식 8의 수직 선형 모델 또는 수평 선형 모델 중 어느 하나를 이용하여 예측 블록을 생성할 수 있다. 또는, 일 예로서, 수직 선형 모델 및 수평 선형 모델을 이용하여 2개의 예측 블록(또는 예측 샘플)을 생성하고, 생성된 2개의 예측 블록을 가중합하여 최종 예측 블록(또는 예측 샘플)을 생성할 수 있다. 각각의 모델을 이용하여 생성된 2개의 예측 블록은 초기 예측 블록 또는 임시 예측 블록으로 지칭될 수 있다.
또는, 일 예로서, 수직 선형 모델 또는 수평 선형 모델 중 어느 하나를 이용하여 예측 샘플을 생성할 수 있고, 생성된 예측 블록은 수학식 1에서 설명한 선형 모델에 의해 생성된 예측 블록과 일정 비율로 블렌딩(또는 가중합)하여 최종 예측 샘플로서 유도될 수 있다. 예를 들어, 최종 예측 블록은 FinalPred = (3 * HorPred + Pred ) / 4와 같은 형태로 계산될 수 있다. 또는, 예를 들어, 최종 예측 블록은 FinalPred = (3 * VerPred + Pred ) / 4와 같은 형태로 계산될 수 있다.
또는, 수학식 8의 수직 선형 모델 또는 수평 선형 모델로부터 생성된 예측 블록은 플래너 모드에 의해 생성된 예측 블록과 일정 비율로 블렌딩하여 최종 예측 샘플로서 유도될 수 있다. 예를 들어, 최종 예측 블록은 FinalPred = (3 * HorPred + Planar) / 4와 같은 형태일 수 있다. 또는, 예를 들어, 최종 예측 블록은 FinalPred = (3 * VerPred + Planar) / 4와 같은 형태일 수 있다. 여기서, Planar는 플래너 모드에 의해 생성된 예측 샘플을 나타낸다.
이하에서는, 전술한 선형 모델 예측 방법에 관련된 정보를 시그날링하는 방법을 설명한다. 전술한 선형 모델 예측 방법은 앞서 도 4의 실시예에서 설명한 선형 모델 예측 방법일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인트라 예측 모드로서 전술한 선형 모델 예측 방법을 지시하는 별도의 플래그가 시그날링될 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000018
예를 들어, 표 5와 같이, 코딩 유닛 레벨에서 MPM, 인트라 방향 모드가 아닌 독립적인 새로운 인트라 예측 모드로서 선형 모델 예측 모드를 지시하는 플래그가 시그날링될 수 있다. 표 5에서, linear_model_intra_pred_mode은 현재 코딩 유닛에 선형 모델 예측(도는 선형 모델 예측 모드)가 적용되는지 여부를 지시하는 신택스 요소이다.
다른 일 실시예에서, 인트라 예측 모드로서 플래그 시그날링함과 동시에 앞서 수학식 7, 8에서 설명한 실시예를 시그날링하기 위한 신택스가 다음의 표 6과 같이 정의될 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000019
표 6을 참조하면, linear_model_intra_pred_mode은 현재 코딩 유닛에 선형 모델 예측이 적용(또는 이용)되는지 여부를 모드를 지시하는 신택스 요소이다. linear_model_intra_pred_mode가 선형 모델 예측이 적용됨을 지시하는 경우, 복수의 선형 모델 중 현재 코딩 유닛에 적용되는 선형 모델을 지시하기 위한 신택스 요소가 시그날링될 수 있다.
즉, linear_model_intra_pred_mode가 선형 모델 예측이 적용됨을 지시하는 경우, 일반 선형 모델 예측이 적용되는지 여부를 지시하는 plane_linear_mode_flag가 시그날링될 수 있다. 일반 선형 모델 예측은 앞서 수학식 1에서 설명한 선형 모델을 나타낼 수 있다. 본 개시에서, 일반 선형 모델 예측은 플레인 선형 모델 예측, 비방향성 선형 모델 예측으로 지칭될 수 있다.
plane_linear_mode_flag가 일반 선형 모델 예측이 현재 코딩 유닛에 적용되지 않음을 지시하는 경우, 방향성 선형 모델 예측이 현재 코딩 유닛에 적용될 수 있다. 방향성 선형 모델 예측은 앞서 수학식 7, 8에서 설명한 선형 모델을 나타낼 수 있다.
이때, 현재 코딩 유닛에 적용되는 방향성 선형 모델 예측을 특정하기 위한 신택스 요소가 추가적으로 시그날링될 수 있다. linear_dir_flag는 수직 선형 모델 또는 수평 선형 모델 중 하나를 특정하는 신택스 요소를 나타낸다.
다른 일 실시예에서, 특정 크기의 블록에서만 제안하는 선형 예측 방법을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 다음의 표 7과 같은 신택스가 정의될 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000020
표 7의 신택스에서 시그날링되는 신택스 요소는 앞서 표 5, 6에서 설명한 신택스 요소과 동일할 수 있다. 관련하여 중복되는 설명은 생략한다. 표 7을 참조하면, 현재 코딩 블록의 너비 및 높이가 미리 정의된 크기보다 큰 경우 또는 크거나 같은 경우에 본 개시에서 제안하는 선형 모델 예측이 적용될 수 있다. 상기 미리 정의된 크기는 변수로서 정의될 수 있다. MinLinPredSize는 선형 모델 예측이 적용되는 최소 크기를 나타낸다. MinLinPredSize는 0 이상의 정수로 정의될 수 있다. 예를 들어, MinLinPredSize는 4, 8, 16일 수 있다.
이상에서는, 선형 모델 예측 모드를 시그날링하는 실시예를 설명하였다. 이하에서는, 템플릿 매칭 방법을 이용하여 선형 모델 예측 모드를 결정하는 방법을 설명한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 선형 모델이 이용 가능할 수 있고, 템플릿 매칭을 이용하여 복수의 선형 모델 중 현재 블록에 적용되는 선형 모델이 결정될 수 있다. 일 실시예로서, 앞서 표 5에서 설명한 바와 같이, 현재 블록에 선형 모델 예측이 이용되는지 여부를 지시하는 플래그가 시그날링될 수 있다. 상기 플래그가 현재 블록에 선형 모델 예측이 이용됨을 지시하는 경우, 템플릿 매칭을 이용하여 복수의 선형 모델 중 현재 블록에 적용되는 선형 모델이 결정될 수 있다. 복수의 선형 모델은 앞서 설명한 일반 선형 모델 예측, 방향성 일반 선형 모델 예측을 포함할 수 있다. 즉, 일반 선형 모델 예측은 앞서 수학식 1에서 설명한 선형 모델을 나타낼 수 있다. 방향성 선형 모델 예측은 앞서 수학식 7, 8에서 설명한 선형 모델을 나타낼 수 있다.
현재 블록 주변의 복원된 영역 내에서 템플릿 영역이 정의될 수 있고, 정의된 템플릿 영역에 기초하여 선형 모델이 결정될 수 있다. 구체적인 참조 영역은 다음의 도 5 내지 7에서 설명한다.
도 5 내지 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 템플릿 매칭 기반 선형 모델 결정 방법을 예시하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 현재 블록(또는 현재 코딩 블록)의 선형 모델은 템플릿 매칭을 이용하여 복수의 선형 모델 중 하나로 결정될 수 있다. 템플릿 영역은 현재 블록의 좌측 및/또는 상측에 인접한 영역으로 결정될 수 있다. 이때, 템플릿 영역의 크기가 미리 정의될 수 있다. 예를 들어, 도 5의 템플릿 영역의 크기는 미리 정의된 고정된 정수값일 수 있다. 또는, 예를 들어, 도 5의 템플릿 영역의 크기는 현재 블록의 너비 또는 높이 중 어느 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
본 실시예에서, 일반 선형 모델, 방향성 선형 모델(수직/수평 선형 모델)은 현재 블록의 템플릿 영역의 코스트(cost)를 기반으로 결정될 수 있다. 이때, 코스트는 템플릿 영역으로부터 예측한 예측 샘플(또는 예측 블록)과 복원 샘플과의 차분에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 코스트 계산을 위해 SAD(Sum of absolute difference), SATD(Sum of absolute transformed difference)이 이용될 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 먼저 현재 블록의 참조 영역을 이용하여 복수의 선형 모델이 유도될 수 있다. 즉, 현재 블록의 참조 영역을 이용하여 일반 선형 모델, 수직 선형 모델, 수평 선형 모델이 유도될 수 있다. 유도된 일반 선형 모델, 수직 선형 모델, 수평 선형 모델을 이용하여 템플릿 영역의 예측 샘플이 유도될 수 있다. 이에 기초하여 유도된 일반 선형 모델, 수직 선형 모델, 수평 선형 모델 중 가장 작은 코스트를 가지는 선형 모델이 선택될 수 있다. 즉, 가장 작은 코스트를 가지는 선형 모델 타입이 현재 블록의 인트라 모드로 결정될 수 있다. 이후, 현재 블록의 참조 영역 및 선택된 선형 모델을 이용하여 현재 블록의 예측 샘플이 생성될 수 있다.
도 5에서는 현재 블록의 참조 영역을 이용하여 선형 모델을 유도하고, 템플릿 영역의 코스트를 계산한 실시예를 설명하였다. 반면에, 도 6에서는 템플릿 영역의 참조 영역을 이용하여 선형 모델을 유도하고, 템플릿 영역의 코스트를 계산하는 실시예를 도시한다.
도 6을 참조하면, 템플릿 영역의 참조 영역을 이용하여 복수의 선형 모델이 유도될 수 있다. 유도된 일반 선형 모델, 수직 선형 모델, 수평 선형 모델 중 가장 작은 코스트를 가지는 선형 모델이 선택될 수 있다. 템플릿 영역의 가장 작은 코스트를 가지는 선형 모델 타입이 결정되고, 결정된 선형 모델 타입(일반, 수직, 수평)의 선형 모델이 현재 블록의 참조 영역을 이용하여 다시 유도될 수 있다. 즉, 선택된 타입으로 현재 블록의 참조 영역을 이용하여 현재 블록의 선형 모델 파라미터가 유도될 수 있다. 최종 유도된 선형 모델을 이용하여 현재 블록의 예측 샘플이 생성될 수 있다.
도 7을 참조하면, 템플릿 영역의 참조 영역을 이용하여 복수의 선형 모델이 유도될 수 있다. 유도된 일반 선형 모델, 수직 선형 모델, 수평 선형 모델 중 가장 작은 코스트를 가지는 선형 모델이 선택될 수 있다. 템플릿 영역의 가장 작은 코스트를 가지는 선형 모델 타입이 결정되고, 결정된 선형 모델 타입(일반, 수직, 수평)의 선형 모델을 이용하여 현재 블록의 예측 샘플이 생성될 수 있다. 즉, 템플릿 영역의 참조 영역을 이용하여 유도된 복수의 선형 모델 중에서 템플리 매칭 코스트를 기반으로 선택된 선형 모델이 직접적으로 현재 블록의 예측 샘플 생성에 이용될 수 있다.
또한, 다른 일 실시예에서, 상술한 템플릿 매칭을 이용하여 코스트가 적은 순으로 선형 모델 예측 모드가 정렬되고, 현재 블록의 선형 모델 예측에 이용되는 선형 모델 예측 모드를 지시하는 정보가 시그날링될 수 있다. 즉, 선형 예측 방법 적용 여부 및 어떠한 선형 예측 모드인지의 정보는 전송하되, 후보의 순서를 템플릿 기반의 SATD를 통해 코스트가 적은 순으로 정렬하고, 현재 블록의 모드를 정렬된 후보 리스트를 기반으로 시그날링할 수 있다.
이하에서는, 전술한 선형 모델 예측 방법에 관련된 정보를 시그날링하는 방법을 설명한다. 전술한 선형 모델 예측 방법은 앞서 도 4 내지 도 7의 실시예에서 설명한 선형 모델 예측 방법일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 선형 모델 예측 모드는 플래너 모드의 확장 모드 중 일부로서 코딩할 수 있다. 다음의 표 8이 정의될 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000021
표 8을 참조하면, intra_luma_not_planar_flag가 현재 블록에 플래너 모드가 적용됨을 지시하는 경우, 선형 모델 예측 모드를 지시하는 플래그가 시그날링될 수 있다. 표 8에서, linear_model_intra_pred_mode은 현재 코딩 유닛에 선형 모델 예측(도는 선형 모델 예측 모드)가 적용되는지 여부를 지시하는 신택스 요소이다.
다른 일 실시예에서, 인트라 예측 모드로서 플래그 시그날링함과 동시에 앞서 수학식 7, 8에서 설명한 실시예를 시그날링하기 위한 신택스가 다음의 표 9과 같이 정의될 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000022
표 9를 참조하면, linear_model_intra_pred_mode은 현재 코딩 유닛에 선형 모델 예측이 적용(또는 이용)되는지 여부를 모드를 지시하는 신택스 요소이다. linear_model_intra_pred_mode가 선형 모델 예측이 적용됨을 지시하는 경우, 복수의 선형 모델 중 현재 코딩 유닛에 적용되는 선형 모델을 지시하기 위한 신택스 요소가 시그날링될 수 있다.
즉, linear_model_intra_pred_mode가 선형 모델 예측이 적용됨을 지시하는 경우, 일반 선형 모델 예측이 적용되는지 여부를 지시하는 plane_linear_mode_flag가 시그날링될 수 있다. 일반 선형 모델 예측은 앞서 수학식 1에서 설명한 선형 모델을 나타낼 수 있다. 본 개시에서, 일반 선형 모델 예측은 플레인 선형 모델 예측, 비방향성 선형 모델 예측으로 지칭될 수 있다.
plane_linear_mode_flag가 일반 선형 모델 예측이 현재 코딩 유닛에 적용되지 않음을 지시하는 경우, 방향성 선형 모델 예측이 현재 코딩 유닛에 적용될 수 있다. 방향성 선형 모델 예측은 앞서 수학식 7, 8에서 설명한 선형 모델을 나타낼 수 있다.
이때, 현재 코딩 유닛에 적용되는 방향성 선형 모델 예측을 특정하기 위한 신택스 요소가 추가적으로 시그날링될 수 있다. linear_dir_flag는 수직 선형 모델 또는 수평 선형 모델 중 하나를 특정하는 신택스 요소를 나타낸다.
다른 일 실시예에서, 특정 크기의 블록에서만 제안하는 선형 예측 방법을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 다음의 표 10과 같은 신택스가 정의될 수 있다.
Figure PCTKR2023010774-appb-img-000023
표 10의 신택스에서 시그날링되는 신택스 요소는 앞서 표 8, 9에서 설명한 신택스 요소과 동일할 수 있다. 관련하여 중복되는 설명은 생략한다. 표 10을 참조하면, 현재 코딩 블록의 너비 및 높이가 미리 정의된 크기보다 큰 경우 또는 크거나 같은 경우에 본 개시에서 제안하는 선형 모델 예측이 적용될 수 있다. 상기 미리 정의된 크기는 변수로서 정의될 수 있다. MinLinPredSize는 선형 모델 예측이 적용되는 최소 크기를 나타낸다. MinLinPredSize는 0 이상의 정수로 정의될 수 있다. 예를 들어, MinLinPredSize는 4, 8, 16일 수 있다.
도 8은 본 개시에 따른 인트라 예측 방법을 수행하는 인트라 예측부(331)의 개략적인 구성을 도시한 것이다.
도 8을 참조하면, 인트라 예측부(331)는, 참조 샘플 구성부(800), 선형 모델 유도부(810), 예측 샘플 생성부(820)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 참조 샘플 구성부(800)는 현재 블록의 복원된 주변 샘플에 기초하여 선형 모델 인트라 예측을 위한 참조 샘플을 구성할 수 있다. 그리고, 선형 모델 유도부(810)는 구성된 참조 샘플에 기초하여 선형 모델을 유도할 수 있다. 다시 말해, 참조 샘플 구성부(800)는 현재 블록의 복원된 주변 샘플에 기초하여 선형 모델 인트라 예측을 위한 참조 샘플을 구성할 수 있고, 선형 모델 유도부(810)는 구성된 참조 샘플에 기초하여 선형 모델을 유도(또는 결정)할 수 있다. 선형 모델 유도부(810)에 의해 유도된 선형 모델 파라미터에 따라 선형 모델 인트라 예측에 이용되는 선형 모델이 유도될 수 있다. 선형 모델 기반 인트라 예측 방법에 관한 다양한 실시예들을 앞서 도 4 내지 도 7에서 살펴본 바와 같으며, 관련하여 중복되는 설명은 생략한다.
전술한 바와 같이, 선형 모델 유도부(810)는 현재 블록 주변의 복원 샘플에 기초하여 선형 모델을 유도할 수 있다. 구체적으로, 선형 모델 유도부(810)는 주변 복원 샘플의 값 및/또는 좌표 정보(또는 위치 정보)를 이용하여 선형 모델 파라미터를 유도할 수 있고, 유도된 선형 모델 파라미터에 따라 선형 모델이 결정될 수 있다. 이때, 앞서 설명한 수학식 1과 같은 선형 모델이 정의될 수 있고, 수학식 1과 같은 선형 모델을 이용하여 (x, y) 위치의 예측 샘플이 생성될 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 미리 정의된 특정 개수의 참조 샘플 및/또는 특정 위치의 참조 샘플을 이용하여 선형 모델이 결정될 수 있다. 다시 말해, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 선형 모델 파라미터 유도에 이용되는 참조 샘플의 개수 및/또는 위치가 미리 정의될 수 있다. 전술한 수학식 1에 따른 선형 모델은 현재 블록의 주변 참조 샘플 중 어떠한 샘플을 활용하는지에 따라 선형 모델 파라미터 값이 변경될 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 선형 모델 유도부(810)는 현재 블록 주변의 복원된 픽셀 중에서 가용한 참조 픽셀에 기초하여 선형 모델을 유도할 수 있다. 다시 말해, 선형 모델 파라미터 유도부(810)는 현재 블록의 주변 픽셀 중 유효한 값을 가지는 픽셀만을 이용하여 선형 모델을 유도할 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 선형 모델 파라미터 유도부(810)는 유도된 파라미터 중 일부를 이용하여 선형 모델을 유도할 수 있다. 다시 말해, 선형 모델 유도부(810)는 현재 블록 주변의 복원된 픽셀 및 그 픽셀의 좌표 정보를 이용하여 선형 수식을 유도하되, 유도된 선형 모델 파라미터 중 일부만을 이용하여 선형 모델을 결정할 수 있다. 일 예로서, x 좌표 또는 y 좌표에 대한 파라미터는 사용하지 않는 방법으로 수평 선형 모델 및 수직 선형 모델을 유도하고, 이를 토대로 예측 블록을 생성할 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 앞서 표 5 내지 표 10에서 설명한 실시예가 실질적으로 동일하게 적용될 수 있다. 즉, 앞서 표 5 내지 표 10에서 설명한 방법으로 선형 모델 인트라 예측에 관련된 정보가 시그날링될 수 있다. 관련하여 중복되는 설명은 생략한다.
또한, 전술한 바와 같이, 템플릿 매칭에 기초하여 복수의 선형 모델 중에서 상기 현재 블록에 적용되는 선형 모델을 결정할 수도 있다.
예측 샘플 생성부(820)는 선형 모델 파라미터에 기초하여 현재 블록의 예측 샘플을 생성할 수 있다. 다시 말해, 예측 샘플 생성부(820)는 유도된 선형 모델 파라미터(또는 선형 모델)에 기초하여 현재 블록에 대한 인트라 예측을 수행할 수 있다. 유도된 선형 모델을 기반으로 현재 블록 내 현재 샘플의 위치에 따라 샘플 단위로 예측 샘플이 생성될 수 있다.
도 9는 본 개시에 따른 일실시예로서, 인코딩 장치(200)에 의해 수행되는 인트라 예측 방법을 도시한 것이다.
본 개시의 일 실시예에서, 인코딩 장치에 의해 수행되는 선형 모델 인트라 예측 방법을 설명한다. 인코딩 장치는 현재 블록 주변의 복원 샘플에 기초하여 선형 모델을 유도하고, 유도된 선형 모델을 이용하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 선형 모델 인트라 예측에 대하여 앞서 도 4 내지 도 8에서 설명한 실시예가 실질적으로 동일한 방법으로 적용될 수 있으며, 여기서 중복되는 설명은 생략한다.
도 9를 참조하면, 인코딩 장치는 현재 블록의 복원된 주변 샘플에 기초하여 선형 모델 인트라 예측을 위한 참조 샘플을 구성할 수 있고(S900), 구성된 참조 샘플에 기초하여 선형 모델을 유도할 수 있다(S910). 다시 말해, 인코딩 장치는 현재 블록의 복원된 주변 샘플에 기초하여 선형 모델 인트라 예측을 위한 참조 샘플을 구성할 수 있고, 구성된 참조 샘플에 기초하여 선형 모델을 유도(또는 결정)할 수 있다. S910 단계에서 유도된 선형 모델 파라미터에 따라 선형 모델 인트라 예측에 이용되는 선형 모델이 유도될 수 있다.
인코딩 장치는 현재 블록 주변의 복원 샘플에 기초하여 선형 모델을 유도할 수 있다. 구체적으로, 인코딩 장치는 주변 복원 샘플의 값 및/또는 좌표 정보(또는 위치 정보)를 이용하여 선형 모델 파라미터를 유도할 수 있고, 유도된 선형 모델 파라미터에 따라 선형 모델이 결정될 수 있다. 이때, 앞서 설명한 수학식 1과 같은 선형 모델이 정의될 수 있고, 수학식 1과 같은 선형 모델을 이용하여 (x, y) 위치의 예측 샘플이 생성될 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 미리 정의된 특정 개수의 참조 샘플 및/또는 특정 위치의 참조 샘플을 이용하여 선형 모델이 결정될 수 있다. 다시 말해, 선형 모델 파라미터 유도에 이용되는 참조 샘플의 개수 및/또는 위치가 미리 정의될 수 있다. 전술한 수학식 1에 따른 선형 모델은 현재 블록의 주변 참조 샘플 중 어떠한 샘플을 활용하는지에 따라 선형 모델 파라미터 값이 변경될 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 인코딩 장치는 현재 블록 주변의 복원된 픽셀 중에서 가용한 참조 픽셀에 기초하여 선형 모델을 유도할 수 있다. 다시 말해, 인코딩 장치는 현재 블록의 주변 픽셀 중 유효한 값을 가지는 픽셀만을 이용하여 선형 모델을 유도할 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 인코딩 장치는 유도된 파라미터 중 일부를 이용하여 선형 모델을 유도할 수 있다. 다시 말해, 인코딩 장치는 현재 블록 주변의 복원된 픽셀 및 그 픽셀의 좌표 정보를 이용하여 선형 수식을 유도하되, 유도된 선형 모델 파라미터 중 일부만을 이용하여 선형 모델을 결정할 수 있다. 일 예로서, x 좌표 또는 y 좌표에 대한 파라미터는 사용하지 않는 방법으로 수평 선형 모델 및 수직 선형 모델을 유도하고, 이를 토대로 예측 블록을 생성할 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 앞서 도 4 내지 도 8에서 설명한 실시예가 실질적으로 동일하게 적용될 수 있다. 즉, 앞서 도 4 내지 도 8에서 설명한 방법으로 선형 모델 인트라 예측에 관련된 정보가 시그날링될 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 템플릿 매칭에 기초하여 복수의 선형 모델 중에서 상기 현재 블록에 적용되는 선형 모델을 결정할 수도 있다.
인코딩 장치는 선형 모델에 기초하여 현재 블록의 예측 샘플을 생성할 수 있다(S920). 다시 말해, 인코딩 장치는 유도된 선형 모델 파라미터(또는 선형 모델)에 기초하여 현재 블록에 대한 인트라 예측을 수행할 수 있다. 유도된 선형 모델을 기반으로 현재 블록 내 현재 샘플의 위치에 따라 샘플 단위로 예측 샘플이 생성될 수 있다.
도 10은 본 개시에 따른 인터 예측 방법을 수행하는 인트라 예측부(222)의 개략적인 구성을 도시한 것이다.
도 10을 참조하면, 인트라 예측부(222)는, 참조 샘플 구성부(1000), 선형 모델 유도부(1010), 예측 샘플 생성부(1020)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 참조 샘플 구성부(1000)는 현재 블록의 복원된 주변 샘플에 기초하여 선형 모델 인트라 예측을 위한 참조 샘플을 구성할 수 있다. 그리고, 선형 모델 파라미터 유도부(1010)는 구성된 참조 샘플에 기초하여 선형 모델 파라미터(또는 변수)를 유도할 수 있다. 다시 말해, 참조 샘플 구성부(1000)는 현재 블록의 복원된 주변 샘플에 기초하여 선형 모델 인트라 예측을 위한 참조 샘플을 구성할 수 있고, 선형 모델 유도부(1010)는 구성된 참조 샘플에 기초하여 선형 모델을 유도(또는 결정)할 수 있다. 선형 모델 유도부(1010)에 의해 유도된 선형 모델 파라미터에 따라 선형 모델 인트라 예측에 이용되는 선형 모델이 유도될 수 있다. 선형 모델 기반 인트라 예측 방법에 관한 다양한 실시예들을 앞서 도 4 내지 도 7에서 살펴본 바와 같으며, 관련하여 중복되는 설명은 생략한다.
전술한 바와 같이, 선형 모델 유도부(1010)는 현재 블록 주변의 복원 샘플에 기초하여 선형 모델을 유도할 수 있다. 구체적으로, 선형 모델 유도부(1010)는 주변 복원 샘플의 값 및/또는 좌표 정보(또는 위치 정보)를 이용하여 선형 모델 파라미터를 유도할 수 있고, 유도된 선형 모델 파라미터에 따라 선형 모델이 결정될 수 있다. 이때, 앞서 설명한 수학식 1과 같은 선형 모델이 정의될 수 있고, 수학식 1과 같은 선형 모델을 이용하여 (x, y) 위치의 예측 샘플이 생성될 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 미리 정의된 특정 개수의 참조 샘플 및/또는 특정 위치의 참조 샘플을 이용하여 선형 모델이 결정될 수 있다. 다시 말해, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 선형 모델 파라미터 유도에 이용되는 참조 샘플의 개수 및/또는 위치가 미리 정의될 수 있다. 전술한 수학식 1에 따른 선형 모델은 현재 블록의 주변 참조 샘플 중 어떠한 샘플을 활용하는지에 따라 선형 모델 파라미터 값이 변경될 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 선형 모델 유도부(1010)는 현재 블록 주변의 복원된 픽셀 중에서 가용한 참조 픽셀에 기초하여 선형 모델을 유도할 수 있다. 다시 말해, 선형 모델 유도부(1010)는 현재 블록의 주변 픽셀 중 유효한 값을 가지는 픽셀만을 이용하여 선형 모델을 유도할 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 선형 모델 유도부(1010)는 유도된 파라미터 중 일부를 이용하여 선형 모델을 유도할 수 있다. 다시 말해, 선형 모델 유도부(1010)는 현재 블록 주변의 복원된 픽셀 및 그 픽셀의 좌표 정보를 이용하여 선형 수식을 유도하되, 유도된 선형 모델 파라미터 중 일부만을 이용하여 선형 모델을 결정할 수 있다. 일 예로서, x 좌표 또는 y 좌표에 대한 파라미터는 사용하지 않는 방법으로 수평 선형 모델 및 수직 선형 모델을 유도하고, 이를 토대로 예측 블록을 생성할 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 앞서 표 5 내지 표 10에서 설명한 실시예가 실질적으로 동일하게 적용될 수 있다. 즉, 앞서 표 5 내지 표 10에서 설명한 방법으로 선형 모델 인트라 예측에 관련된 정보가 시그날링될 수 있다. 관련하여 중복되는 설명은 생략한다.
또한, 전술한 바와 같이, 템플릿 매칭에 기초하여 복수의 선형 모델 중에서 상기 현재 블록에 적용되는 선형 모델을 결정할 수도 있다.
예측 샘플 생성부(820)는 선형 모델에 기초하여 현재 블록의 예측 샘플을 생성할 수 있다. 다시 말해, 예측 샘플 생성부(820)는 유도된 선형 모델 파라미터(또는 선형 모델)에 기초하여 현재 블록에 대한 인트라 예측을 수행할 수 있다. 유도된 선형 모델을 기반으로 현재 블록 내 현재 샘플의 위치에 따라 샘플 단위로 예측 샘플이 생성될 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 명세서의 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 명세서의 실시예(들)이 적용되는 처리 방법은 컴퓨터로 실행되는 프로그램의 형태로 생산될 수 있으며, 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 본 명세서의 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 명세서의 실시예(들)는 프로그램 코드에 의한 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현될 수 있고, 상기 프로그램 코드는 본 명세서의 실시예(들)에 의해 컴퓨터에서 수행될 수 있다. 상기 프로그램 코드는 컴퓨터에 의해 판독가능한 캐리어 상에 저장될 수 있다.
도 11는 본 개시의 실시예들이 적용될 수 있는 컨텐츠 스트리밍 시스템의 예를 나타낸다.
도 11를 참조하면, 본 명세서의 실시예(들)이 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 명세서의 실시예(들)이 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 (13)

  1. 현재 블록의 복원된 주변 샘플에 기초하여 상기 현재 블록의 선형 모델 예측을 위한 참조 샘플을 구성하는 단계;
    상기 참조 샘플에 기초하여 상기 현재 블록의 선형 모델을 유도하는 단계; 및
    상기 선형 모델에 기초하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하는, 영상 디코딩 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 현재 블록의 선형 모델은 상기 참조 샘플의 좌표 정보 및 상기 참조 샘플의 값을 이용하여 유도되는, 영상 디코딩 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 참조 샘플은 상기 현재 블록에 인접한 좌측 샘플 라인에 포함된 참조 샘플들, 상기 현재 블록에 인접한 상측 샘플 라인에 포함된 참조 샘플들 또는 상기 현재 블록에 인접한 좌상측 참조 샘플 중 적어도 하나를 포함하는, 영상 디코딩 방법.
  4. 제2에 있어서,
    상기 현재 블록의 선형 모델을 유도하는 단계는,
    상기 참조 샘플 좌표 정보 및 상기 참조 샘플의 값을 이용하여 상기 선형 모델의 수평 성분 파라미터 및 수직 성분 파라미터를 유도하는 단계를 포함하는, 영상 디코딩 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 현재 블록의 선형 모델을 유도하는 단계는,
    상기 수평 성분 파라미터 또는 상기 수직 성분 파라미터를 0으로 설정하는 단계를 포함하는, 영상 디코딩 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 현재 블록의 선형 모델을 유도하는 단계는,
    상기 수평 성분 파라미터 또는 상기 수직 성분 파라미터에 미리 결정된 가중치를 적용하는 단계를 포함하는, 영상 디코딩 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 현재 블록에 상기 선형 모델 예측이 적용되는지 여부를 지시하는 제1 플래그를 획득하는 단계를 포함하는, 영상 디코딩 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제1 플래그가 상기 현재 블록에 상기 선형 모델 예측이 적용됨을 지시하는 경우, 상기 현재 블록에 방향성 선형 모델 예측이 적용되는지 여부를 지시하는 제2 플래그를 획득하는 단계를 포함하는, 영상 디코딩 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제2 플래그가 상기 현재 블록에 상기 방향성 선형 모델 예측이 적용됨을 지시하는 경우, 상기 현재 블록에 수평 선형 모델 예측이 적용되는지 또는 수직 선형 모델 예측이 적용되는지 지시하는 제3 플래그를 획득하는 단계를 포함하는, 영상 디코딩 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    템플릿 매칭에 기초하여 복수의 선형 모델 중에서 상기 현재 블록에 적용되는 선형 모델을 결정하는 단계를 포함하는, 영상 디코딩 방법.
  11. 현재 블록의 복원된 주변 샘플에 기초하여 상기 현재 블록의 선형 모델 예측을 위한 참조 샘플을 구성하는 단계;
    상기 참조 샘플에 기초하여 상기 현재 블록의 선형 모델을 유도하는 단계; 및
    상기 선형 모델에 기초하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하는, 영상 인코딩 방법.
  12. 제11항에 따른 영상 인코딩 방법에 의해 생성된 비트스트림을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  13. 현재 블록의 복원된 주변 샘플에 기초하여 상기 현재 블록의 선형 모델 예측을 위한 참조 샘플을 구성하는 단계;
    상기 참조 샘플에 기초하여 상기 현재 블록의 선형 모델을 유도하는 단계;
    상기 선형 모델에 기초하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성하는 단계;
    상기 예측 샘플에 기초하여 상기 현재 블록을 부호화함으로써 비트스트림을 생성하는 단계; 및
    상기 비트스트림을 포함한 데이터를 전송하는 단계를 포함하는, 영상 정보에 대한 데이터 전송 방법.
PCT/KR2023/010774 2022-07-25 2023-07-25 영상 인코딩/디코딩 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장한 기록 매체 WO2024025317A1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20220091654 2022-07-25
KR10-2022-0091654 2022-07-25

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2024025317A1 true WO2024025317A1 (ko) 2024-02-01

Family

ID=89706941

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2023/010774 WO2024025317A1 (ko) 2022-07-25 2023-07-25 영상 인코딩/디코딩 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장한 기록 매체

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2024025317A1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015008417A1 (ja) * 2013-07-19 2015-01-22 日本電気株式会社 映像符号化装置、映像復号装置、映像符号化方法、映像復号方法及びプログラム
KR20150035935A (ko) * 2015-03-11 2015-04-07 삼성전자주식회사 영상 부호화 단위에 대한 인트라 예측 모드 결정 방법 및 장치, 및 영상 복호화 단위에 대한 인트라 예측 모드 결정 방법 및 장치
KR20150060616A (ko) * 2010-12-23 2015-06-03 삼성전자주식회사 영상 복호화 방법 및 장치
WO2018236028A1 (ko) * 2017-06-21 2018-12-27 엘지전자(주) 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치
JP2021122146A (ja) * 2016-10-11 2021-08-26 エルジー エレクトロニクス インコーポレイティド 映像コーディングシステムにおいてイントラ予測による映像デコーディング方法及び装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150060616A (ko) * 2010-12-23 2015-06-03 삼성전자주식회사 영상 복호화 방법 및 장치
WO2015008417A1 (ja) * 2013-07-19 2015-01-22 日本電気株式会社 映像符号化装置、映像復号装置、映像符号化方法、映像復号方法及びプログラム
KR20150035935A (ko) * 2015-03-11 2015-04-07 삼성전자주식회사 영상 부호화 단위에 대한 인트라 예측 모드 결정 방법 및 장치, 및 영상 복호화 단위에 대한 인트라 예측 모드 결정 방법 및 장치
JP2021122146A (ja) * 2016-10-11 2021-08-26 エルジー エレクトロニクス インコーポレイティド 映像コーディングシステムにおいてイントラ予測による映像デコーディング方法及び装置
WO2018236028A1 (ko) * 2017-06-21 2018-12-27 엘지전자(주) 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020060282A1 (ko) 변환 계수 레벨 코딩 방법 및 그 장치
WO2021137597A1 (ko) Ols에 대한 dpb 파라미터를 사용하는 영상 디코딩 방법 및 그 장치
WO2020251319A1 (ko) Sbtmvp를 이용한 인터 예측 기반 영상 또는 비디오 코딩
WO2021040400A1 (ko) 팔레트 모드 기반 영상 또는 비디오 코딩
WO2020145604A1 (ko) Mpm 리스트를 사용하는 인트라 예측 기반 영상 코딩 방법 및 장치
WO2020149630A1 (ko) 영상 코딩 시스템에서 cclm 예측 기반 영상 디코딩 방법 및 그 장치
WO2020071879A1 (ko) 변환 계수 코딩 방법 및 그 장치
WO2020141879A1 (ko) 영상 코딩 시스템에서 서브 블록 기반 시간적 머지 후보를 사용하는 어파인 움직임 예측에 기반한 영상 디코딩 방법 및 장치
WO2020141886A1 (ko) Sbtmvp 기반 인터 예측 방법 및 장치
WO2020071832A1 (ko) 변환 계수 코딩 방법 및 그 장치
WO2020145620A1 (ko) Mpm 리스트를 사용하는 인트라 예측 기반 영상 코딩 방법 및 장치
WO2020141928A1 (ko) 영상 코딩 시스템에서 mmvd 에 따른 예측에 기반한 영상 디코딩 방법 및 장치
WO2020141831A2 (ko) 인트라 블록 카피 예측을 이용한 영상 코딩 방법 및 장치
WO2021034161A1 (ko) 인트라 예측 장치 및 방법
WO2020251270A1 (ko) 서브블록 단위의 시간적 움직임 정보 기반 영상 또는 비디오 코딩
WO2021040402A1 (ko) 팔레트 코딩 기반 영상 또는 비디오 코딩
WO2024005616A1 (ko) 영상 인코딩/디코딩 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장한 기록 매체
WO2020180043A1 (ko) Lmcs에 기반한 영상 코딩 방법 및 그 장치
WO2020185039A1 (ko) 레지듀얼 코딩 방법 및 장치
WO2020149616A1 (ko) 영상 코딩 시스템에서 cclm 예측 기반 영상 디코딩 방법 및 그 장치
WO2020197031A1 (ko) 영상 코딩 시스템에서 다중 참조 라인 기반의 인트라 예측 방법 및 장치
WO2021034160A1 (ko) 매트릭스 인트라 예측 기반 영상 코딩 장치 및 방법
WO2020251321A1 (ko) Sbtmvp 기반 영상 또는 비디오 코딩
WO2020180044A1 (ko) Lmcs에 기반한 영상 코딩 방법 및 그 장치
WO2020180097A1 (ko) 인트라 블록 코딩 기반 비디오 또는 영상 코딩

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 23846975

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1