WO2025220910A1 - 국부 밝기 보상 모델의 선택적 사용 및 이를 이용한 장치 - Google Patents

국부 밝기 보상 모델의 선택적 사용 및 이를 이용한 장치

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WO2025220910A1
WO2025220910A1 PCT/KR2025/004071 KR2025004071W WO2025220910A1 WO 2025220910 A1 WO2025220910 A1 WO 2025220910A1 KR 2025004071 W KR2025004071 W KR 2025004071W WO 2025220910 A1 WO2025220910 A1 WO 2025220910A1
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전병우
정현기
최정아
허진
박승욱
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Hyundai Motor Co
Sungkyunkwan University
Kia Corp
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Hyundai Motor Co
Sungkyunkwan University
Kia Corp
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Definitions

  • the present disclosure relates to encoding and decoding of video data, and more particularly, to a method for performing local brightness correction using a model that models local brightness changes between a current block and a reference block, and to an encoding device and a decoding device using the same.
  • video data Since video data has a large amount of data compared to voice data or still image data, it requires a lot of hardware resources, including memory, to store or transmit it without processing for compression.
  • the encoder compresses the video data and stores or transmits it, and the decoder receives the compressed video data, decompresses it, and plays it back.
  • video compression technologies include H.264/AVC, HEVC (High Efficiency Video Coding), and VVC (Versatile Video Coding), which improves encoding efficiency by about 30% compared to HEVC.
  • the present disclosure presents a method for performing compensation for an inter-screen predictor based on multiple models to compensate for local brightness changes between a current block and a reference block.
  • the present disclosure presents various linear or nonlinear models that model local brightness changes between a current block and a reference block.
  • One aspect of the present disclosure provides a prediction method performed by a video decoding device.
  • the method includes the steps of: deriving initial prediction samples for a current block in a current picture based on a reference block in a reference picture; determining a local illumination compensation (LIC) model for the current block from among a plurality of available LIC models; and applying local illumination compensation to the initial prediction samples for the current block based on the LIC model for the current block, thereby generating final prediction samples for the current block.
  • LIC local illumination compensation
  • determining a LIC model for the current block may include calculating, for each of the plurality of available LIC models, a cost for a template, which is a set of reconstructed samples neighboring the current block, and determining the LIC model for the current block based on the cost for the template for each of the plurality of available LIC models.
  • the step of determining a LIC model for the current block may include the steps of decoding an index indicating a candidate in a merge candidate list for coding motion information of the current block from a bitstream; and determining a LIC model for the current block using LIC model information inherited from a block of the candidate indicated by the decoded index.
  • the step of determining a LIC model for the current block may include the steps of constructing a LIC merge candidate list using LIC model information of other blocks already reconstructed on the current picture or the reference picture, decoding an index indicating a candidate in the LIC merge candidate list from a bitstream, and determining a LIC model for the current block using LIC model information of a candidate indicated by the decoded index.
  • the step of generating final prediction samples may include the steps of determining a partitioning boundary dividing the current block into two subregions, identifying two subsets of the initial prediction samples corresponding to the two subregions, and determining a first set of parameters of the linear model to be applied to the first subset of the initial prediction samples corresponding to the first subregion of the two subregions, and a second set of parameters of the linear model to be applied to the second subset of the initial prediction samples corresponding to the second subregion of the two subregions.
  • the step of generating the final prediction samples comprises the steps of identifying two subsets of the initial prediction samples based on comparing values of the initial prediction samples to a threshold value, and determining a first set of parameters of the linear model to apply to the first subset of the initial prediction samples and a second set of parameters of the linear model to apply to the second subset of the initial prediction samples.
  • Another aspect of the present disclosure provides a prediction method performed by a video encoding device.
  • the method includes the steps of: deriving initial prediction samples for a current block in a current picture based on a reference block in a reference picture; determining a local illumination compensation (LIC) model for the current block from among a plurality of available LIC models; and applying local illumination compensation to the initial prediction samples for the current block based on the LIC model for the current block, thereby generating final prediction samples for the current block.
  • LIC local illumination compensation
  • the method includes the steps of encoding the video data into a bitstream and transmitting the bitstream to the video decoding device, wherein the step of encoding the video data into the bitstream includes the steps of: deriving initial prediction samples for a current block in a current picture based on a reference block in a reference picture; determining a local illumination compensation (LIC) model for the current block from among a plurality of available LIC models; and applying local illumination compensation to the initial prediction samples for the current block based on the LIC model for the current block to generate final prediction samples for the current block.
  • LIC local illumination compensation
  • a model suitable for a given block can be selected from among various linear models or nonlinear models, which enables better compensation for local brightness changes in the block compared to using a single linear model for all sample locations within the current block to compensate for local brightness changes, thereby improving the coding performance of the predictor for inter prediction.
  • FIG. 1 is an exemplary block diagram of an image encoding device capable of implementing the techniques of the present disclosure.
  • Figure 2 is a drawing for explaining a method of dividing a block using the QTBTTT (QuadTree plus BinaryTree TernaryTree) structure.
  • FIGS. 3A and 3B are diagrams illustrating multiple intra prediction modes, including wide-angle intra prediction modes.
  • Figure 4 is an example diagram of the surrounding blocks of the current block.
  • FIG. 5 is an exemplary block diagram of an image decoding device capable of implementing the techniques of the present disclosure.
  • Figure 6 is a conceptual diagram explaining local brightness compensation.
  • Figure 7 is a conceptual diagram illustrating an example where it is not appropriate to perform local brightness compensation for all samples of a block using a single linear model.
  • FIG. 8 is an example of a high-level syntax (HLS) for signaling a method for determining parameters of a model, according to one embodiment of the present disclosure.
  • HLS high-level syntax
  • FIG. 9A is a conceptual diagram illustrating spatially adjacent locations and spatially non-adjacent locations for a current block, according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 9b is a conceptual diagram illustrating the locations of temporal candidates according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 9c is a conceptual diagram illustrating the positions of shifted temporal candidates according to some embodiments of the present disclosure.
  • Figure 10 illustrates the spatial locations of the central sample and its neighboring samples.
  • Figure 11 is a conceptual diagram illustrating a segmentation boundary and the angle and offset that specify it.
  • Figure 12 is a conceptual diagram illustrating various segmentation boundaries that divide the current block to which local brightness compensation is applied into two sub-regions.
  • FIG. 13 is a conceptual diagram illustrating an example of using two different sets of parameters for a linear model based on one threshold value, according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 14 shows examples of subsampled samples used to compute or derive parameters of a LIC model, according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 15 is an example of a LIC-related syntax structure that may be included in a CU level according to one embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 16 illustrates a CU level syntax including lic_mode_idx according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 17 is an example of binarization of lic_mode_idx for various LIC modes according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating a prediction method performed by each of a video encoder and a video decoder according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 1 is an exemplary block diagram of an image encoding device capable of implementing the techniques of the present disclosure.
  • the image encoding device and its subcomponents will be described with reference to the illustration in FIG. 1.
  • the video encoding device may be configured to include a picture segmentation unit (110), a prediction unit (120), a subtractor (130), a transformation unit (140), a quantization unit (145), a reordering unit (150), an entropy encoding unit (155), an inverse quantization unit (160), an inverse transformation unit (165), an adder (170), a loop filter unit (180), and a memory (190).
  • Each component of the video encoding device may be implemented in hardware, software, or a combination of hardware and software. Furthermore, the functions of each component may be implemented in software, with a microprocessor executing the software functions corresponding to each component.
  • a single image is composed of one or more sequences containing multiple pictures. Each picture is divided into multiple regions, and encoding is performed for each region. For example, a single picture is divided into one or more tiles and/or slices. Here, one or more tiles can be defined as a tile group. Each tile or slice is divided into one or more Coding Tree Units (CTUs). Each CTU is then divided into one or more Coding Units (CUs) by a tree structure. Information applied to each CU is encoded as the syntax of the CU, and information commonly applied to CUs included in a CTU is encoded as the syntax of the CTU.
  • CTUs Coding Tree Units
  • information commonly applied to all blocks within a single slice is encoded as the syntax of the slice header, and information applied to all blocks constituting one or more pictures is encoded in the Picture Parameter Set (PPS) or the picture header.
  • information commonly referenced by multiple pictures is encoded in a Sequence Parameter Set (SPS).
  • SPS Sequence Parameter Set
  • VPS Video Parameter Set
  • information commonly applied to one tile or tile group may be encoded as syntax of a tile or tile group header. Syntaxes included in an SPS, PPS, slice header, tile or tile group header may be referred to as high level syntax.
  • the picture segmentation unit (110) determines the size of the CTU.
  • Information about the size of the CTU (CTU size) is encoded as the syntax of SPS or PPS and transmitted to the image decoding device.
  • the picture segmentation unit (110) divides each picture constituting an image into a plurality of CTUs having a predetermined size, and then recursively divides the CTUs using a tree structure.
  • a leaf node in the tree structure becomes a CU, which is a basic unit of encoding.
  • the tree structure may be a QuadTree (QT) in which an upper node (or parent node) is divided into four lower nodes (or child nodes) of the same size, a BinaryTree (BT) in which an upper node is divided into two lower nodes, or a TernaryTree (TT) in which an upper node is divided into three lower nodes in a 1:2:1 ratio, or a structure that mixes two or more of the QT structures, BT structures, and TT structures.
  • QTBT QuadTree plus BinaryTree
  • TT QuadTree TernaryTree
  • BTTT may be combined and referred to as a MTT (Multiple-Type Tree).
  • Figure 2 is a drawing for explaining a method of dividing a block using the QTBTTT structure.
  • a CTU may first be split into a QT structure.
  • the quadtree splitting may be repeated until the size of the splitting block reaches the minimum block size (MinQTSize) of the leaf node allowed in the QT.
  • a first flag (QT_split_flag) indicating whether each node of the QT structure is split into four nodes of the lower layer is encoded by the entropy encoding unit (155) and signaled to the image decoding device. If the leaf node of the QT is not larger than the maximum block size (MaxBTSize) of the root node allowed in the BT, it may be further split into one or more of the BT structure or the TT structure.
  • MaxBTSize maximum block size
  • splitting directions in the BT structure and/or the TT structure there may be multiple splitting directions in the BT structure and/or the TT structure. For example, there may be two directions in which the block of the corresponding node is split horizontally and two directions in which the block is split vertically.
  • a second flag (mtt_split_flag) indicating whether nodes have been split, and if splitting has occurred, a flag indicating the splitting direction (vertical or horizontal) and/or a flag indicating the splitting type (Binary or Ternary) are encoded by the entropy encoding unit (155) and signaled to the image decoding device.
  • a CU split flag (split_cu_flag) indicating whether the node is split may be encoded. If the CU split flag (split_cu_flag) value indicates that the node is not split, the block of the corresponding node becomes a leaf node in the split tree structure and becomes a CU (coding unit), which is a basic unit of encoding. If the CU split flag (split_cu_flag) value indicates that the node is split, the video encoding device starts encoding from the first flag in the above-described manner.
  • a type that horizontally splits the block of the corresponding node into two blocks of the same size i.e., symmetric horizontal splitting
  • a type that vertically splits it i.e., symmetric vertical splitting
  • a split flag (split_flag) indicating whether each node of the BT structure is split into blocks of a lower layer and split type information indicating the type of split are encoded by the entropy encoding unit (155) and transmitted to the image decoding device.
  • split_flag split flag
  • split_flag splits the block of the corresponding node into two blocks of an asymmetrical shape.
  • the asymmetric shape may include a shape that splits the block of the corresponding node into two rectangular blocks with a size ratio of 1:3, or a shape that splits the block of the corresponding node in a diagonal direction.
  • a CU can have various sizes depending on the QTBT or QTBTTT partitioning from the CTU.
  • the block corresponding to the CU to be encoded or decoded i.e., the leaf node of the QTBTTT
  • the current block may be rectangular as well as square.
  • the prediction unit (120) predicts the current block and generates a prediction block.
  • the prediction unit (120) includes an intra prediction unit (122) and an inter prediction unit (124).
  • each current block within a picture can be predictively coded. Prediction of the current block can typically be performed using either intra-prediction (using data from the picture containing the current block) or inter-prediction (using data from a picture coded before the picture containing the current block). Inter-prediction encompasses both unidirectional and bidirectional prediction.
  • the intra prediction unit (122) predicts pixels within the current block using pixels (reference pixels) located around the current block within the current picture including the current block.
  • the multiple intra prediction modes may include two non-directional modes including the Planar mode and the DC mode, and 65 directional modes.
  • the surrounding pixels to be used and the calculation formula are defined differently depending on each prediction mode.
  • directional modes For efficient directional prediction for a rectangular current block, directional modes (intra prediction modes 67 to 80 and -1 to -14) indicated by dotted arrows in Fig. 3b may be additionally used. These may be referred to as "wide-angle intra-prediction modes.”
  • the arrows point to corresponding reference samples used for prediction, and do not indicate the prediction direction. The prediction direction is opposite to the direction indicated by the arrows.
  • Wide-angle intra-prediction modes are modes that perform prediction in the opposite direction of a specific directional mode without additional bit transmission when the current block is rectangular.
  • some wide-angle intra-prediction modes available for the current block may be determined based on the ratio of the width and height of the rectangular current block. For example, wide-angle intra prediction modes (intra prediction modes 67 to 80) having an angle less than 45 degrees are available when the current block is a rectangular shape whose height is smaller than its width, and wide-angle intra prediction modes (intra prediction modes -1 to -14) having an angle greater than -135 degrees are available when the current block is a rectangular shape whose width is larger than its height.
  • the intra prediction unit (122) can determine an intra prediction mode to be used to encode the current block.
  • the intra prediction unit (122) can encode the current block using multiple intra prediction modes and select an appropriate intra prediction mode to be used from the tested modes.
  • the intra prediction unit (122) can calculate bit-rate distortion values using rate-distortion analysis for multiple tested intra prediction modes and select an intra prediction mode with the best bit-rate distortion characteristics among the tested modes.
  • the intra prediction unit (122) selects one intra prediction mode from among multiple intra prediction modes and predicts the current block using surrounding pixels (reference pixels) and an operation formula determined according to the selected intra prediction mode.
  • Information about the selected intra prediction mode is encoded by the entropy encoding unit (155) and transmitted to the image decoding device.
  • the inter prediction unit (124) generates a prediction block for the current block using a motion compensation process.
  • the inter prediction unit (124) searches for a block most similar to the current block within reference pictures that were encoded and decoded before the current picture, and generates a prediction block for the current block using the searched block. Then, a motion vector (MV) corresponding to the displacement between the current block within the current picture and the prediction block within the reference picture is generated.
  • MV motion vector
  • motion estimation is performed on the luma component, and the motion vector calculated based on the luma component is used for both the luma component and the chroma component.
  • the motion information including information on the reference picture used to predict the current block and information on the motion vector is encoded by the entropy encoding unit (155) and transmitted to the image decoding device.
  • the inter prediction unit (124) may perform interpolation on a reference picture or a reference block to improve prediction accuracy. That is, subsamples between two consecutive integer samples are interpolated by applying filter coefficients to a plurality of consecutive integer samples including the two integer samples.
  • the motion vector can be expressed up to a precision in decimal units rather than a precision in integer sample units.
  • the precision or resolution of the motion vector can be set differently for each target region to be encoded, such as a slice, tile, CTU, CU, etc.
  • AMVR adaptive motion vector resolution
  • information on the motion vector resolution to be applied to each target region must be signaled for each target region. For example, when the target region is a CU, information on the motion vector resolution applied to each CU is signaled.
  • Information on the motion vector resolution may be information indicating the precision of a differential motion vector, which will be described later.
  • the inter prediction unit (124) can perform inter prediction using bi-prediction.
  • bi-prediction two reference pictures and two motion vectors indicating the block position most similar to the current block within each reference picture are used.
  • the inter prediction unit (124) selects a first reference picture and a second reference picture from reference picture list 0 (RefPicList0) and reference picture list 1 (RefPicList1), respectively, and searches for a block similar to the current block within each reference picture to generate a first reference block and a second reference block. Then, the first reference block and the second reference block are averaged or weighted averaged to generate a prediction block for the current block.
  • reference picture list 0 may be composed of pictures that are before the current picture in display order among the restored pictures
  • reference picture list 1 may be composed of pictures that are after the current picture in display order among the restored pictures.
  • restored pictures that are after the current picture in display order may be additionally included in reference picture list 0, and conversely, restored pictures that are before the current picture may be additionally included in reference picture list 1.
  • the motion information of the current block can be transmitted to the image decoding device by encoding information that can identify the neighboring block. This method is called 'merge mode'.
  • the inter prediction unit (124) selects a predetermined number of merge candidate blocks (hereinafter referred to as 'merge candidates') from the surrounding blocks of the current block.
  • all or part of the left block (A0), the lower left block (A1), the upper block (B0), the upper right block (B1), and the upper left block (B2) adjacent to the current block within the current picture may be used, as illustrated in FIG. 4.
  • a block located within a reference picture (which may or may not be the same as the reference picture used to predict the current block) other than the current picture in which the current block is located may be used as a merge candidate.
  • a block co-located with the current block within the reference picture or blocks adjacent to the block at the co-located block may be additionally used as a merge candidate. If the number of merge candidates selected by the method described above is less than a preset number, a 0 vector is added to the merge candidates.
  • the inter prediction unit (124) uses these surrounding blocks to construct a merge list containing a predetermined number of merge candidates.
  • the merge candidate to be used as motion information of the current block is selected and merge index information for identifying the selected candidate is generated.
  • the generated merge index information is encoded by the entropy encoding unit (155) and transmitted to the video decoding device.
  • Merge Skip mode is a special case of merge mode. After quantization, when all transform coefficients for entropy encoding are close to zero, only neighboring block selection information is transmitted without transmitting residual signals. By utilizing merge skip mode, relatively high encoding efficiency can be achieved for low-motion images, still images, and screen content images.
  • merge mode and merge skip mode are collectively referred to as merge/skip mode.
  • AMVP Advanced Motion Vector Prediction
  • the inter prediction unit (124) derives predicted motion vector candidates for the motion vector of the current block using neighboring blocks of the current block.
  • neighboring blocks used to derive predicted motion vector candidates all or some of the left block (A0), the lower left block (A1), the upper block (B0), the upper right block (B1), and the upper left block (B2) adjacent to the current block in the current picture as shown in FIG. 4 may be used.
  • a block located in a reference picture (which may or may not be the same as the reference picture used to predict the current block) other than the current picture in which the current block is located may be used as the neighboring block used to derive predicted motion vector candidates.
  • a block co-located with the current block in the reference picture or blocks adjacent to the block in the co-located block may be used. If the number of motion vector candidates is less than a preset number by the method described above, a 0 vector is added to the motion vector candidates.
  • the inter prediction unit (124) derives predicted motion vector candidates using the motion vectors of these surrounding blocks, and determines a predicted motion vector for the motion vector of the current block using the predicted motion vector candidates. Then, the predicted motion vector is subtracted from the motion vector of the current block to produce a differential motion vector.
  • the predicted motion vector can be obtained by applying a predefined function (e.g., median, mean, etc.) to the predicted motion vector candidates.
  • a predefined function e.g., median, mean, etc.
  • the image decoding device also knows the predefined function.
  • the surrounding blocks used to derive the predicted motion vector candidates are blocks that have already been encoded and decoded
  • the image decoding device also already knows the motion vectors of the surrounding blocks. Therefore, the image encoding device does not need to encode information to identify the predicted motion vector candidates. Therefore, in this case, information about the differential motion vector and information about the reference picture used to predict the current block are encoded.
  • the predicted motion vector can be determined by selecting one of the predicted motion vector candidates.
  • information for identifying the selected predicted motion vector candidate is additionally encoded, along with information about the differential motion vector and the reference picture used to predict the current block.
  • the subtractor (130) subtracts the prediction block generated by the intra prediction unit (122) or inter prediction unit (124) from the current block to generate a residual block.
  • the transformation unit (140) transforms residual signals within a residual block having pixel values in a spatial domain into transform coefficients in a frequency domain.
  • the transformation unit (140) may transform the residual signals within the residual block using the entire size of the residual block as a transformation unit, or may divide the residual block into a plurality of sub-blocks and use the sub-blocks as transformation units to perform the transformation.
  • the residual signals may be transformed using only the transformation domain sub-block as a transformation unit by dividing the sub-blocks into two sub-blocks, that is, a transformation domain and a non-transform domain.
  • the transformation domain sub-block may be one of two rectangular blocks having a size ratio of 1:1 with respect to the horizontal axis (or vertical axis).
  • a flag (cu_sbt_flag) indicating that only a sub-block has been converted, directionality (vertical/horizontal) information (cu_sbt_horizontal_flag), and/or position information (cu_sbt_pos_flag) are encoded by the entropy encoding unit (155) and signaled to the image decoding device.
  • the size of the conversion area sub-block may have a size ratio of 1:3 with respect to the horizontal axis (or vertical axis), and in this case, a flag (cu_sbt_quad_flag) distinguishing the corresponding division is additionally encoded by the entropy encoding unit (155) and signaled to the image decoding device.
  • the transformation unit (140) can individually perform transformations on the residual block in the horizontal and vertical directions.
  • various types of transformation functions or transformation matrices can be used.
  • a pair of transformation functions for horizontal transformation and vertical transformation can be defined as a Multiple Transform Set (MTS).
  • MTS Multiple Transform Set
  • the transformation unit (140) can select one transformation function pair with the best transformation efficiency among the MTS and transform the residual block in the horizontal and vertical directions, respectively.
  • Information (mts_idx) on the transformation function pair selected among the MTS is encoded by the entropy encoding unit (155) and signaled to the image decoding device.
  • the quantization unit (145) quantizes the transform coefficients output from the transform unit (140) using quantization parameters and outputs the quantized transform coefficients to the entropy encoding unit (155).
  • the quantization unit (145) may directly quantize a related residual block without transformation for a certain block or frame.
  • the quantization unit (145) may also apply different quantization coefficients (scaling values) according to the positions of the transform coefficients within the transform block.
  • the quantization matrix applied to the quantized transform coefficients arranged in two dimensions may be encoded and signaled to an image decoding device.
  • the rearrangement unit (150) can perform rearrangement of coefficient values for quantized residual values.
  • the reordering unit (150) can change a two-dimensional coefficient array into a one-dimensional coefficient sequence by using coefficient scanning.
  • the reordering unit (150) can output a one-dimensional coefficient sequence by scanning from the DC coefficient to the coefficients of the high-frequency region by using a zig-zag scan or a diagonal scan.
  • a vertical scan that scans the two-dimensional coefficient array in the column direction or a horizontal scan that scans the two-dimensional block-shaped coefficients in the row direction may be used instead of the zig-zag scan. That is, depending on the size of the transformation unit and the intra prediction mode, the scanning method to be used may be determined among the zig-zag scan, the diagonal scan, the vertical scan, and the horizontal scan.
  • the entropy encoding unit (155) generates a bitstream by encoding a sequence of one-dimensional quantized transform coefficients output from the rearrangement unit (150) using various encoding methods such as CABAC (Context-based Adaptive Binary Arithmetic Code) and Exponential Golomb.
  • CABAC Context-based Adaptive Binary Arithmetic Code
  • Exponential Golomb Exponential Golomb
  • the entropy encoding unit (155) encodes information related to block division, such as CTU size, CU division flag, QT division flag, MTT division type, and MTT division direction, so that the image decoding device can divide the block in the same manner as the image encoding device.
  • the entropy encoding unit (155) encodes information about a prediction type indicating whether the current block is encoded by intra prediction or inter prediction, and encodes intra prediction information (i.e., information about an intra prediction mode) or inter prediction information (information about an encoding mode of motion information (merge mode or AMVP mode), a merge index in the case of a merge mode, and a reference picture index and a differential motion vector in the case of an AMVP mode) according to the prediction type.
  • the entropy encoding unit (155) encodes information related to quantization, that is, information about a quantization parameter and information about a quantization matrix.
  • the inverse quantization unit (160) inversely quantizes the quantized transform coefficients output from the quantization unit (145) to generate transform coefficients.
  • the inverse transform unit (165) transforms the transform coefficients output from the inverse quantization unit (160) from the frequency domain to the spatial domain to restore the residual block.
  • An adder (170) adds the restored residual block and the predicted block generated by the prediction unit (120) to restore the current block.
  • the pixels within the restored current block are used as reference pixels when intra-predicting the next block.
  • the loop filter unit (180) performs filtering on restored pixels to reduce blocking artifacts, ringing artifacts, blurring artifacts, etc. that occur due to block-based prediction and transformation/quantization.
  • the loop filter unit (180) may include all or part of a deblocking filter (182), a sample adaptive offset (SAO) filter (184), and an adaptive loop filter (ALF, 186) as an in-loop filter.
  • the deblocking filter (182) filters the boundaries between restored blocks to remove blocking artifacts caused by block-based encoding/decoding, and the SAO filter (184) and the ALF (186) perform additional filtering on the deblocking-filtered image.
  • the SAO filter (184) and the ALF (186) are filters used to compensate for the differences between restored pixels and original pixels caused by lossy coding.
  • the SAO filter (184) improves not only subjective image quality but also encoding efficiency by applying an offset in units of CTUs.
  • the ALF (186) performs block-based filtering, and compensates for distortion by applying different filters by distinguishing the edges and degrees of variation of the corresponding block.
  • Information on filter coefficients to be used in the ALF can be encoded and signaled to an image decoding device.
  • the restored blocks filtered through the deblocking filter (182), SAO filter (184), and ALF (186) are stored in the memory (190).
  • the restored picture can be used as a reference picture for inter-predicting blocks within a picture to be encoded later.
  • the video encoding device can store the bitstream of encoded video data on a non-transitory storage medium or transmit it to the video decoding device using a communication network.
  • FIG. 5 is an exemplary block diagram of an image decoding device capable of implementing the techniques of the present disclosure.
  • the image decoding device and its subcomponents will be described with reference to FIG. 5.
  • the video decoding device may be configured to include an entropy decoding unit (510), a rearrangement unit (515), an inverse quantization unit (520), an inverse transformation unit (530), a prediction unit (540), an adder (550), a loop filter unit (560), and a memory (570).
  • an entropy decoding unit (510) a rearrangement unit (515), an inverse quantization unit (520), an inverse transformation unit (530), a prediction unit (540), an adder (550), a loop filter unit (560), and a memory (570).
  • each component of the video decoding device may be implemented in hardware, software, or a combination of hardware and software. Furthermore, the functions of each component may be implemented in software, with a microprocessor executing the software functions corresponding to each component.
  • the entropy decoding unit (510) decodes the bitstream generated by the image encoding device to extract information related to block division, thereby determining the current block to be decoded, and extracts prediction information, information on residual signals, etc. required to restore the current block.
  • the entropy decoding unit (510) extracts information about the CTU size from the Sequence Parameter Set (SPS) or the Picture Parameter Set (PPS), determines the size of the CTU, and divides the picture into CTUs of the determined size. Then, the CTU is determined as the top layer of the tree structure, i.e., the root node, and the CTU is divided using the tree structure by extracting division information about the CTU.
  • SPS Sequence Parameter Set
  • PPS Picture Parameter Set
  • the first flag (QT_split_flag) related to the splitting of QT is extracted, and each node is split into four nodes of the lower layer.
  • the second flag (mtt_split_flag) related to the splitting of MTT and the split direction (vertical / horizontal) and/or split type (binary / ternary) information are extracted, and the corresponding leaf nodes are split into the MTT structure. Accordingly, each node below the leaf nodes of QT are split recursively into the BT or TT structure.
  • the CU split flag (split_cu_flag) indicating whether the CU is split is first extracted, and if the block is split, the first flag (QT_split_flag) may be extracted.
  • each node may undergo zero or more repeated QT splits followed by zero or more repeated MTT splits.
  • a CTU may undergo an MTT split right away, or conversely, may undergo only multiple QT splits.
  • the first flag (QT_split_flag) related to the splitting of QT is extracted, and each node is split into four nodes of the lower layer. Furthermore, for nodes corresponding to leaf nodes of QT, a split flag (split_flag) indicating whether to further split into BTs and splitting direction information are extracted.
  • the entropy decoding unit (510) determines the current block to be decoded by using the division of the tree structure, it extracts information on the prediction type indicating whether the current block is intra-predicted or inter-predicted. If the prediction type information indicates intra-prediction, the entropy decoding unit (510) extracts syntax elements for intra-prediction information (intra-prediction mode) of the current block. If the prediction type information indicates inter-prediction, the entropy decoding unit (510) extracts syntax elements for inter-prediction information, i.e., information indicating a motion vector and a reference picture referenced by the motion vector.
  • the entropy decoding unit (510) extracts information about the quantized transform coefficients of the current block as information related to quantization and information about residual signals.
  • the rearrangement unit (515) can change the sequence of one-dimensional quantized transform coefficients entropy-decoded in the entropy decoding unit (510) back into a two-dimensional coefficient array (i.e., block) in the reverse order of the coefficient scanning performed by the image encoding device.
  • the inverse quantization unit (520) inversely quantizes the quantized transform coefficients and inversely quantizes the quantized transform coefficients using the quantization parameters.
  • the inverse quantization unit (520) may also apply different quantization coefficients (scaling values) to the quantized transform coefficients arranged in two dimensions.
  • the inverse quantization unit (520) may perform inverse quantization by applying a matrix of quantized coefficients (scaling values) from an image encoding device to a two-dimensional array of quantized transform coefficients.
  • the inverse transform unit (530) inversely transforms the inverse quantized transform coefficients from the frequency domain to the spatial domain to restore residual signals, thereby generating a residual block for the current block.
  • the inverse transform unit (530) when it inversely transforms only a portion of a transform block (sub-block), it extracts a flag (cu_sbt_flag) indicating that only a sub-block of the transform block has been transformed, directionality (vertical/horizontal) information (cu_sbt_horizontal_flag) of the sub-block, and/or position information (cu_sbt_pos_flag) of the sub-block, and inversely transforms the transform coefficients of the corresponding sub-block from the frequency domain to the spatial domain to restore residual signals, and fills “0” values with residual signals for areas that have not been inversely transformed, thereby generating a final residual block for the current block.
  • a flag cu_sbt_flag
  • the inverse transform unit (530) determines a transform function or a transform matrix to be applied in the horizontal and vertical directions using MTS information (mts_idx) signaled from the image encoding device, and performs inverse transform on the transform coefficients within the transform block in the horizontal and vertical directions using the determined transform function.
  • the prediction unit (540) may include an intra prediction unit (542) and an inter prediction unit (544).
  • the intra prediction unit (542) is activated when the prediction type of the current block is intra prediction
  • the inter prediction unit (544) is activated when the prediction type of the current block is inter prediction.
  • the intra prediction unit (542) determines the intra prediction mode of the current block among a plurality of intra prediction modes from the syntax elements for the intra prediction mode extracted from the entropy decoding unit (510), and predicts the current block using reference pixels around the current block according to the intra prediction mode.
  • the inter prediction unit (544) uses the syntax elements for the inter prediction mode extracted from the entropy decoding unit (510) to determine the motion vector of the current block and the reference picture referenced by the motion vector, and predicts the current block using the motion vector and the reference picture.
  • An adder (550) adds the residual block output from the inverse transform unit (530) and the predicted block output from the inter prediction unit (544) or the intra prediction unit (542) to restore the current block.
  • the pixels within the restored current block are used as reference pixels when intra-predicting a block to be decoded later.
  • the loop filter unit (560) may include a deblocking filter (562), an SAO filter (564), and an ALF (566) as in-loop filters.
  • the deblocking filter (562) deblocks the boundaries between restored blocks to remove blocking artifacts caused by block-by-block decoding.
  • the SAO filter (564) and the ALF (566) perform additional filtering on restored blocks after deblocking filtering to compensate for differences between restored pixels and original pixels caused by lossy coding.
  • the filter coefficients of the ALF are determined using information about filter coefficients decoded from the non-stream.
  • the restored blocks filtered through the deblocking filter (562), SAO filter (564), and ALF (566) are stored in the memory (570).
  • the restored picture is used as a reference picture for inter-predicting blocks within a picture to be encoded later.
  • LIC local illumination compensation
  • the region most similar to the current block is searched for in the reference picture, and the location of that region is expressed using motion information (motion vectors, reference picture IDs, etc.).
  • motion information motion vectors, reference picture IDs, etc.
  • LIC Local Light Compensation
  • LIC Local Brightness Compensation
  • Figure 6 conceptually illustrates Local Brightness Compensation (LIC).
  • LIC Local Brightness Compensation
  • the current block when the current block is inter-predicted, the current block has a motion vector pointing to a reference block.
  • the reconstructed neighboring samples of the current block (simply, the current template) and the reconstructed neighboring samples of the reference block (simply, the reference template) are used to compute the parameters of a linear model.
  • the linear model is applied to the initial predictor P[x, y] of the inter-prediction to generate the final predictor P[x, y].
  • LIC typically uses a single linear model for all samples in a block.
  • a single linear model may not optimally model local brightness variations between the current block and the predicted block. For example, brightness variations may vary across samples even within a block.
  • shadows may cause brightness variations in only some regions of a reference block within a reference picture. Therefore, using only a single linear model to compensate for local brightness variations across all samples in a block may not optimally compensate for local brightness variations within the block.
  • the present disclosure proposes several methods for further improving LIC coding efficiency.
  • a method is presented for selectively using a model or models suitable for a given block among various models capable of compensating for local brightness variations.
  • a method is presented for selecting a variety of valid samples for predicting the LIC parameters of each model.
  • various LIC models such as various linear models, nonlinear models, and/or machine learning models, may be configured to model local brightness changes between a current block and a predicted block.
  • a video encoder and a video decoder may select one or more models from among a plurality of available LIC models to be used for local brightness compensation for the current block.
  • selection of the LIC model can be performed based on predefined criteria, for example, selection of the LIC model for the current block can be performed based on coordinates of the sample, sample values, encoding information, LIC models of surrounding blocks, etc.
  • a video encoder can signal an indication in the bitstream that specifies one or more LIC models to be selected for local brightness compensation for the current block from among a plurality of available LIC models. Accordingly, a decoder can determine or select one or more LIC models to be used for local brightness compensation for the current block based on the indication obtained from the bitstream.
  • the video decoder may implicitly determine or select the LIC model or LIC models to use for local brightness compensation for the current block. For example, the video decoder may calculate the cost of the mean square error (MSE), sum of absolute difference (SAD), sum of absolute transformed difference (SATD), mean removed sum of absolute difference (MR-SAD), etc. for each of the available LIC models with respect to the template of the current block, and then select or use the model with the smallest cost for local brightness compensation for the current block.
  • the cost for the template of the current block may be calculated based on the difference between the "reconstructed samples" of the template of the current block and the "compensated prediction samples" of the template of the current block obtained by applying the LIC model to the reconstructed samples of the template of the reference block.
  • the parameters of the LIC model can be determined using various methods. For example, the parameters of a candidate selected from a merge candidate list can be used, the parameters can be estimated (or derived) at the decoder in the same manner as the encoder, or the parameters can be explicitly signaled by the encoder.
  • the video encoder can signal to the encoder how to determine the model parameters using high-level syntax (HLS).
  • HLS high-level syntax
  • FIG. 8 is an example of a high-level syntax (HLS) for signaling a method for determining parameters of a model, according to an embodiment of the present disclosure.
  • Some or all of the syntax elements illustrated in FIG. 8 may be signaled in a sequence parameter set (SPS), a picture parameter set (PPS), a picture header (PH), a slice header (SH), etc.
  • SPS sequence parameter set
  • PPS picture parameter set
  • PH picture header
  • SH slice header
  • the signaling order of the syntax elements may be varied in various ways.
  • a list of available LIC models for compensating for local brightness changes for a current block can be constructed.
  • a video encoder can select a model to be used for the current block from the list of LIC models and signal an index identifying the selected model from the list of LIC models.
  • a video decoder can select a model indicated by the index from the list of available LIC models and perform local brightness compensation for the current block using the selected model.
  • the list of available LIC models can be constructed using one of the following methods.
  • the first method uses the merge candidate list constructed for motion information coding of the current block.
  • the second method constructs an LIC merge candidate list using LIC model information of neighboring blocks of the current block, separate from the merge candidate list constructed for motion information coding.
  • the video decoder can decode an index indicating a candidate in the merge candidate list from the bitstream, and inherit LIC flag information and LIC model information from the block of the candidate indicated by the decoded index.
  • the video decoder can use the inherited LIC model information to determine the LIC model (and its parameters) to be used for the current block.
  • the second method involves constructing a LIC merge candidate list using LIC model information used in other blocks.
  • the LIC merge candidate list can be either predefined or adaptively sized.
  • the LIC merge candidate list can be composed of various candidate types, as follows:
  • History-based candidate LIC model information from the history table that stores previously used LIC models.
  • Shifted temporal candidate LIC model information of the same temporal position shifted by the motion vector.
  • Default candidate Predefined LIC model information added to the remaining space in the LIC merge candidate list when the LIC merge candidate list is not fully filled.
  • FIG. 9a Spatially adjacent positions and spatially non-adjacent positions are as shown in Fig. 9a, temporally identical positions are as shown in Fig. 9b, and temporally identical positions shifted by a motion vector are as shown in Fig. 9c.
  • positions 1 to 5 are spatially adjacent positions with respect to the current block
  • positions 6 to 23 are spatially non-adjacent positions with respect to the current block.
  • LIC information of one or more positions among positions 1 to 5 can be inserted into the LIC merge candidate list as one or more spatially adjacent merge candidates.
  • LIC information of one or more positions among positions 6 to 23 can be inserted into the LIC merge candidate list as one or more spatially non-adjacent merge candidates.
  • the distance between the spatially non-adjacent positions and the current block is based on the width and height of the current block.
  • temporal candidates can be selected from collocated pictures (colPic).
  • C0 and C1 in Fig. 9b represent reference pictures corresponding to reference picture indices, respectively.
  • the inclusion order of temporal candidates can be (C0 1 , C0 2 , ..., C0 10 ). If C0 i is outside the picture/slice boundary and C1 i is inside the picture/slice boundary, C1 i can be used instead of C0 i .
  • shifted temporal candidates can be selected from co-located pictures.
  • the positions of the collocated block and the positions of C0 i and C1 i can be shifted by the selected neighboring motion vector.
  • the inclusion order of the shifted temporal candidates can be the same as the inclusion order of the temporal candidates.
  • the neighboring motion vector can be selected from the motion vectors of the surrounding blocks (A0, A1, B0, B1, B2).
  • the examination order can be (L0 B1 , L1 B1 , L0 A1 , L1 A1 , L0 B0 , L1 B0 , L0 A0 , L1 A0 , L0 B2 , L1 B2 ).
  • the first motion vector that uses the co-located picture as a reference picture can be selected.
  • the search area for previously used LIC models can be limited to areas such as within the same CTU, within the same CTU row, or within the same picture. That is, the history table storing previously used LIC models can be initialized on a CTU basis, a CTU row basis, or a picture basis.
  • An example of a default candidate might be a LIC model generated by changing the parameter values of a linear LIC model already included in the candidate list.
  • LIC merge candidate list In addition to the types of candidates described here, other types of candidates may be used to construct the LIC merge candidate list. Furthermore, only some of the types of candidates described here may be used to construct the LIC merge candidate list.
  • the candidates within the list can be reordered in descending order of cost by calculating the cost for the template of the current block.
  • Loss functions such as SAD, SATD, and MR-SAD can be used to calculate the cost.
  • the cost for the template of the current block can be calculated based on the difference between the reconstructed neighboring samples of the template of the current block and the compensated predictions of the template of the current block obtained by applying the candidate model to the corresponding neighboring samples of the reference block.
  • the decoder can decode an index pointing to a candidate in the LIC merge candidate list from the bitstream, and determine the LIC model (and its parameters) for the current block using the LIC model information of the candidate pointed to by the decoded index.
  • Example 2 Compensation based on multiple sample inputs
  • one or more multi-sample input-based compensation models may be used.
  • the multi-sample input-based compensation model may output compensated sample values using multiple samples of the initial predictor of inter prediction for a given prediction sample location.
  • An autoregressive model AR model
  • AR model may be used as the multi-sample input-based compensation model.
  • the mathematical expression below illustrates a method for compensating for local brightness changes using an autoregressive model.
  • an offset term may be optional.
  • P'[x, y] represents a sample value at a sample location (x, y) where compensation for local brightness change is performed
  • P[x i , y i ] represents a sample value at a location (x i , y i ) within a reference picture as an input value for performing compensation for local brightness change.
  • Figure 10 illustrates the spatial locations of a central sample (C) and its neighboring samples.
  • the central sample (C) is a sample within a reference block corresponding to a sample position (x, y) within the current block. That is, the central sample (C) is a sample pointed to by a motion vector from position (x, y) within the reference picture.
  • the LIC model can be expressed as a convolutional filter as follows, where c i are model parameters.
  • the LIC model can be expressed as a convolutional filter as follows.
  • the LIC model can be expressed as the following convolution filter.
  • the non-linear term P(C) represents the normalized value of the square of the central sample (C) based on the bit depth
  • the bias term B represents the median value according to the bit depth.
  • the LIC model can be expressed as the following convolutional filter.
  • Example 3 Single-Sample Input-Based Compensation
  • a single-sample input-based compensation model is used for the current block, but a different set of model parameters is used for the samples of the current block.
  • the single-sample input-based compensation model may be a linear model that generates a compensated prediction sample (i.e., a final prediction sample) using the initial prediction sample of the inter prediction for the current block.
  • the video encoder and video decoder can classify the initial prediction samples of the current block into several subsets and determine a set of parameters of a linear model to apply to each subset.
  • a video encoder and a video decoder can classify the neighboring samples of the current block and the neighboring samples of the reference block into multiple subsets, and use each subset as a training set to derive the parameters of a linear model for each subset. Instead of deriving the parameters of the linear model for each subset from the neighboring samples of the current block and the neighboring samples of the reference block, the video encoder can also signal an indication indicating the parameters of the linear model.
  • the criteria for classifying samples (such as initial prediction samples or neighboring samples) into subsets can be the coordinates of the sample (or the location of the sample) or the values of the sample.
  • a partitioning edge can be used that divides the current block into two sub-regions.
  • the partitioning edge is a straight line determined based on an angle and an offset.
  • Figure 11 is a conceptual diagram illustrating a partitioning edge and the angle and offset that specify it. Referring to Figure 11, the partitioning edge is specified by the angle of a perpendicular drawn from the center of the block to the partitioning edge and the offset, which is the distance from the center of the block to the partitioning edge. The angle of the perpendicular is measured counterclockwise from the horizontal axis.
  • the angle and offset that specify the partitioning edge to be applied to the current block can each be signaled in the form of an index.
  • Figure 12 illustrates various segmentation boundaries that divide the current block into two sub-regions to which local brightness compensation is applied.
  • the video encoder and the video decoder can identify two subsets of initial prediction samples corresponding to two subregions, and individually determine parameters of an LIC model for the subsets of initial prediction samples. For example, the video encoder and the video decoder can identify a first subset of initial prediction samples corresponding to sample locations on a first subregion and a second subset of initial prediction samples corresponding to sample locations on a second subregion, and determine a first set of parameters of a linear model to be applied to the first subset of initial prediction samples and a second set of parameters of a linear model to be applied to the second subset of initial prediction samples.
  • the parameters of the LIC model to be applied to the first subset of initial prediction samples of the current block may be different from the parameters of the LIC model to be applied to the second subset of initial prediction samples of the current block.
  • the first parameter set may be calculated based on reconstructed neighboring samples adjacent to the first sub-region and corresponding neighboring samples of the reference block
  • the second parameter set may be calculated based on reconstructed neighboring samples adjacent to the second sub-region and corresponding neighboring samples of the reference block. That is, for a given subset of initial prediction samples, the parameter set may be derived from a portion of a template of a current block and a portion of a template of a reference block.
  • the portion of the template of the current block may be referred to as a sub-template of the current block
  • the portion of the template of the reference block may be referred to as a sub-template of the reference block.
  • an index indicating a parameter set to be used for the LIC model applied to each subset of the subsets of initial prediction samples from a list of predefined parameter sets may be signaled.
  • syntax elements indicating the parameters to be used for the LIC model applied to each subset may be explicitly signaled.
  • a threshold value compared to the sample value can be used to classify samples (such as initial prediction samples or neighboring samples) into subsets based on the sample value.
  • the video encoder and video decoder can classify the initial prediction samples of the current block into two subsets based on the comparison between the sample values of the initial prediction samples and the threshold value, and determine respective parameter sets of the linear model to be used to compensate for local brightness variations in each subset.
  • FIG. 13 is a conceptual diagram illustrating an example of using two different sets of parameters for a linear model based on a single threshold, according to some embodiments of the present disclosure. As shown in the mathematical equation below, a set of parameters of the linear model to be used for each of the initial prediction samples is determined based on a comparison of the initial prediction sample P[x, y] with the threshold.
  • a linear model is selected from among two different linear models.
  • more than one threshold value may be used.
  • two threshold values may be used, such that for each initial prediction sample, one parameter set (or one linear model) may be selected from among three different parameter sets (or three linear models).
  • Thresholds can be derived implicitly or signaled explicitly.
  • a sample value at a predefined position e.g., center, leftmost, topmost
  • a threshold value e.g., a sample value at a predefined position (e.g., center, leftmost, topmost) of a template of a reference block corresponding to a template of a current block
  • an average value, median value, mode value, maximum value, etc. of sample values at multiple predefined positions of the template of the reference block may be set as a threshold value.
  • a syntax element indicating a threshold may be encoded on a block-by-block, sequence-by-sequence, or picture-by-picture basis. Furthermore, once a threshold is signaled for a block, the same threshold may be used for subsequent blocks until a new threshold is signaled.
  • the parameters of the LIC model for each subset can be derived from neighboring samples of the current block and neighboring samples of the reference block.
  • a video encoder and a video decoder can classify neighboring samples of a reference block into two subsets based on a comparison with a threshold.
  • the video encoder and a video decoder can calculate or derive the parameters of the LIC model for each subset using the neighboring samples of each subset and the corresponding neighboring samples of the current block.
  • the same threshold can be used for classifying neighboring samples and classifying sample locations of the current block.
  • the video encoder may explicitly signal the parameters of the LIC model or explicitly signal an index pointing to a set of parameters.
  • the parameters of the m-th linear LIC model can be derived based on the Least Mean Square Error (LMSE) method using neighboring samples of the current block and neighboring samples of a reference block.
  • LMSE Least Mean Square Error
  • p[x, y] is the brightness change compensated prediction sample at position [x, y] in the current block
  • P[x, y] is the reference sample pointed to by the motion vector from position [x, y] in the reference picture.
  • ⁇ m and ⁇ m represent the scaling parameter and offset parameter of the m-th linear model, respectively, and ⁇ m and ⁇ m can be mathematically calculated as follows.
  • n is the number of neighboring samples used to derive the parameters.
  • the mathematical formulas for estimating ⁇ X, ⁇ Y, ⁇ X 2 , and ⁇ XY are as follows.
  • R above,m means the upper adjacent samples of the reference block used in the m-th model
  • R left,m means the left adjacent samples of the reference block used in the m-th model
  • C above,m means the upper adjacent samples of the current block used in the m-th model
  • C left,m means the left adjacent samples of the current block used in the m-th model.
  • Valid samples can be samples of the template of the current block (i.e., left column(s) and upper row(s)) or subsampled samples thereof.
  • valid samples can be samples of the adjacent 0th reference line or nth reference line of the current block or subsampled samples thereof.
  • Fig. 14 shows examples of subsampled samples used to compute or derive parameters of the LIC model from a template consisting of the left 1st column and the upper 1st row for an 8x8 CU and a 16x16 CU.
  • the subsampling interval can depend on the block size as in the example of Fig. 14 or can be constant regardless of the block size.
  • a method for selecting valid samples for each LIC model or each type of model may be predefined.
  • a video encoder and a video decoder may use samples of adjacent reference lines (i.e., left columns and upper rows) to derive parameters of a linear model, and use samples of adjacent templates (i.e., left columns and upper rows) to derive parameters of a nonlinear model.
  • parameters of a first model may be derived based on samples of the left column(s)
  • parameters of a second model may be derived based on samples of the upper row(s)
  • parameters of a third model may be derived based on samples of the left column(s) and upper row(s).
  • a trained neural network or decision tree may be used to determine whether each neighboring sample of the current block is a valid sample.
  • the method for selecting valid samples on a picture-by-picture or sequence-by-sequence basis may be signaled.
  • FIG. 15 is an example of a LIC-related syntax structure that may be included in a CU level according to one embodiment of the present disclosure.
  • lic_merge_flag, use_lic_cand_list, and merge_list_idx are syntax elements related to LIC merge mode, and their descriptions are as follows.
  • - lic_merge_flag is a syntax element that indicates whether LIC merge mode is used in the current CU. If it is 1, it means that LIC merge mode is used in the current CU, and if it is 0, it means that LIC merge mode is not used in the current CU.
  • - use_lic_cand_list is a syntax element that indicates whether a LIC merge candidate list is used in the LIC merge mode. If it is 1, the video decoder constructs a LIC merge candidate list and determines an LIC candidate to be used for the current CU based on the LIC merge candidate list. If it is 0, the video decoder determines a candidate to be used for the current CU based on a merge candidate list for motion information coding.
  • - merge_list_idx is a syntax element that indicates the index of the candidate to be used for the current CU within the candidate list.
  • syntax elements lic_single_sample_input, lic_single_sample_multi_model_idx, lic_angle_idx, lic_offset_idx, lic_explicit_parameter_flag, lic_model0_parameter, and lic_model1_parameter are related to the single-pixel input-based LIC mode.
  • - lic_single_sample_input is a syntax element that indicates whether to use the single-pixel input-based LIC mode. If it is 1, it means that the single-pixel input-based LIC mode is used, and if it is 0, it means that the single-pixel input-based LIC mode is not used.
  • - lic_single_sample_multi_model_idx is a syntax element that indicates whether to use the method of selecting a model to use among multiple LIC models based on coordinates for each sample when the single pixel input-based LIC mode is used. If it is 1, it means that the method of selecting a model to use among multiple LIC models based on coordinates for each sample is used, and if it is 0, it means that the method of selecting a model to use among multiple LIC models based on coordinates for each sample is not used.
  • lic_angle_idx and lic_offset_idx are syntax elements that specify the partitioning edge that divides the current CU into two subsets when a method of selecting a model to use among multiple LIC models based on coordinates for each sample is used.
  • lic_angle_idx means the angle of the perpendicular drawn from the center of the current CU to the partitioning edge
  • lic_offset_idx means the distance from the center of the current CU to the partitioning edge.
  • - lic_explicit_parameter_flag is a syntax element that indicates whether the parameters of the LIC model applied to the current CU are explicitly signaled. If it is 1, the parameters of the LIC model applied to the current CU are signaled, and if it is 0, the parameters of the LIC model applied to the current CU are not signaled and are implicitly derived by the decoder.
  • lic_model0_parameter and lic_model1_parameter are syntax elements representing parameters of the first LIC model and parameters of the second LIC model, respectively. If a single model is used instead of two models, the syntax element lic_model0_parameter syntax can be used to signal parameters of the single model.
  • syntax elements lic_multi_sample_input, lic_regression_model0_idx and lic_regression_model1_idx relate to the multi-pixel input based LIC mode corresponding to the method described in the second embodiment.
  • - lic_multi_sample_input is a syntax element that indicates whether to use the multi-pixel input-based LIC mode. If it is 1, it means that the multi-pixel input-based LIC mode is used, and if it is 0, it means that the multi-pixel input-based LIC mode is not used.
  • lic_regression_model0_idx and lic_regression_model1_idx are syntax elements representing the parameters of the first LIC model and the parameters of the second LIC model among the two LIC models used in the multi-pixel input-based LIC mode, respectively. If a single model is used instead of two models, the syntax element lic_regression_model0_idx can be used to signal the parameters of the single model.
  • FIG. 16 illustrates a CU level syntax including a syntax element lic_mode_idx indicating an index of a LIC mode applied to the current CU, according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 17 illustrates an example of binarization of lic_mode_idx for various LIC modes, according to some embodiments of the present disclosure.
  • the methods indicated by these syntax elements may each be defined as one available LIC mode.
  • the video encoder may signal the index (lic_mode_idx) of the LIC mode selected from among the multiple available LIC modes.
  • the multiple available LIC modes may include a mode corresponding to the method using the LIC merge list of the first embodiment, a mode corresponding to the method using multiple autoregressive models of the second embodiment, a mode corresponding to the method using multiple linear models of the third embodiment, and a mode corresponding to the method using a single autoregressive model of the second embodiment.
  • a conventional method of using a single linear LIC model for all samples within a block may be included as one available mode among the multiple available LIC modes.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating a prediction method performed by each of a video encoder and a video decoder according to some embodiments of the present disclosure.
  • the video encoder and video decoder can derive initial prediction samples for a current block in a current picture based on a reference block in a reference picture (S1810).
  • the video encoder and video decoder can determine a local brightness compensation (LIC) model for the current block from among a plurality of available LIC models (S1820).
  • LIC local brightness compensation
  • the video encoder and video decoder can generate final prediction samples for the current block by applying local brightness compensation to initial prediction samples for the current block based on the LIC model for the current block (S1830).
  • the video encoder and video decoder may, as part of step S1820, compute a cost for a template, which is a set of reconstructed samples neighboring the current block, for each of a plurality of available LIC models, and determine a LIC model for the current block based on the cost for the template for each of the plurality of available LIC models.
  • the cost for a template can be calculated based on the difference between the reconstructed neighboring samples of the template and the compensated predictions of the template obtained by applying the candidate model to the corresponding neighboring samples of the reference block.
  • the video encoder and the video decoder may decode an index indicating a candidate in a merge candidate list for coding motion information of the current block from the bitstream, and determine a LIC model for the current block using LIC model information inherited from the block of the candidate indicated by the decoded index.
  • the video encoder and the video decoder may, as part of step S1820, construct a LIC merge candidate list using LIC model information of other blocks already reconstructed on the current picture or reference picture.
  • the video encoder and the video decoder may decode an index indicating a candidate in the LIC merge candidate list from the bitstream, and determine a LIC model for the current block using the LIC model information of the candidate indicated by the decoded index.
  • At least one of the plurality of available LIC models may be a convolutional filter based on an autoregressive model. At least one of the plurality of available LIC models may be a linear model.
  • the video encoder and the video decoder may determine a partitioning boundary that divides the current block into two subregions, and identify two subsets of initial prediction samples corresponding to the two subregions.
  • the video encoder and the video decoder may determine a first parameter set of a linear model to apply to a first subset of initial prediction samples corresponding to a first subregion of the two subregions, and a second parameter set of a linear model to apply to a second subset of initial prediction samples corresponding to a second subregion of the two subregions.
  • the first parameter set may be calculated based on reconstructed neighboring samples adjacent to the first sub-region and corresponding neighboring samples of the reference block
  • the second parameter set may be calculated based on reconstructed neighboring samples adjacent to the second sub-region and corresponding neighboring samples of the reference block.
  • the video encoder and the video decoder may apply a linear model having the first parameter set to the first subset of initial prediction samples and apply a linear model having the second parameter set to the second subset of initial prediction samples to generate final prediction samples for the current block.
  • the video encoder and the video decoder may, as part of step S1830, identify two subsets of the initial prediction samples based on comparing the values of the initial prediction samples to a threshold value, and determine a first set of parameters of the linear model to apply to the first subset of the initial prediction samples and a second set of parameters of the linear model to apply to the second subset of the initial prediction samples.
  • the threshold value may be calculated based on reconstructed samples neighboring a reference block corresponding to a template, which is a set of reconstructed samples neighboring the current block.
  • the threshold value may be an average value of some or all of the reconstructed samples neighboring the reference block.
  • the video encoder and the video decoder can identify two subsets of neighboring samples of the reference block based on comparing neighboring samples of the reference block with the threshold value.
  • the video encoder and the video decoder can determine the first parameter set based on the first subset of neighboring samples of the reference block and the first subset of neighboring samples of the corresponding current block, and can determine the second parameter set based on the second subset of neighboring samples of the reference block and the second subset of neighboring samples of the corresponding current block.
  • the video encoder and video decoder can generate final prediction samples for the current block by applying a linear model having a first set of parameters to a first subset of the initial prediction samples and by applying a linear model having a second set of parameters to a second subset of the initial prediction samples.
  • a video encoder can encode a current block based on the final prediction samples. For example, the video encoder can encode residual data representing the difference between the original samples of the current block and the final prediction samples into a bitstream.
  • a video decoder can decode the current block based on the final prediction samples. For example, the video decoder can decode residual data representing the difference between the original samples of the current block and the final prediction samples from the bitstream, and reconstruct the current block by adding the final prediction samples to the residual data.
  • Non-transitory storage media include, for example, all types of storage devices that store data in a form readable by a computer system.
  • non-transitory storage media include storage media such as erasable programmable read-only memory (EPROM), flash drives, optical drives, magnetic hard drives, and solid-state drives (SSDs).
  • EPROM erasable programmable read-only memory
  • SSDs solid-state drives

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Abstract

국부 밝기 보상(local illumination compensation: LIC) 모델의 선택적 사용 및 이를 이용한 장치가 개시된다. 비디오 부호화기와 비디오 복화기는 참조 픽처 상에서 참조 블록을 기초로 현재 픽처 상의 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들을 도출하고, 복수의 이용 가능한 LIC 모델들 중에서, 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하고, 현재 블록을 위한 LIC 모델을 기초로 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들에 국부 밝기 보상을 적용하여 현재 블록에 대한 최종 예측 샘플들을 생성할 수 있다.

Description

국부 밝기 보상 모델의 선택적 사용 및 이를 이용한 장치
본 개시는 비디오 데이터의 부호화 및 복호화에 관한 것으로, 더 구체적으로는 현재 블록과 참조 블록 사이의 국부 밝기 변화를 모델링한 모델을 통하여 국부 밝기의 보정을 수행하는 방법 및 이를 이용한 부호화 장치와 복호화 장치에 관한 것이다.
이하에 기술되는 내용은 단순히 본 발명과 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.
비디오 데이터는 음성 데이터나 정지 영상 데이터 등에 비하여 많은 데이터량을 가지기 때문에, 압축을 위한 처리 없이 그 자체를 저장하거나 전송하기 위해서는 메모리를 포함하여 많은 하드웨어 자원을 필요로 한다.
따라서, 통상적으로 비디오 데이터를 저장하거나 전송할 때 부호화기는 비디오 데이터를 압축하여 저장하거나 전송하며, 복호화기는 압축된 비디오 데이터를 수신하여 압축을 해제하고 재생한다. 이러한 비디오 압축 기술로는 H.264/AVC, HEVC(High Efficiency Video Coding) 등을 비롯하여, HEVC에 비해 약 30% 이상의 부호화 효율을 향상시킨 VVC(Versatile Video Coding)가 존재한다.
그러나, 영상의 크기 및 해상도, 프레임률이 점차 증가하고 있고, 이에 따라 부호화해야 하는 데이터량도 증가하고 있으므로 기존의 압축 기술보다 더 부호화 효율이 좋고 화질 개선 효과도 높은 새로운 압축 기술이 요구된다.
본 개시는 현재 블록과 참조 블록 사이의 국부 밝기 변화를 보상하기 위하여, 복수의 모델들을 기반으로 화면 간 예측자에 대한 보상을 수행하는 방법을 제시한다.
본 개시는 현재 블록과 참조 블록 사이의 국부 밝기 변화를 모델링하는 다양한 선형 모델들 또는 비선형 모델들을 제시한다.
본 개시의 일 측면은 비디오 복호화 장치에 의해 수행되는 예측 방법을 제공한다. 상기 방법은, 참조 픽처 상에서 참조 블록을 기초로 현재 픽처 상의 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들을 도출하는 단계와, 복수의 이용 가능한 국부 밝기 보상(local illumination compensation: LIC) 모델들 중에서, 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계와, 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 기초로 상기 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들에 국부 밝기 보상을 적용하여, 상기 현재 블록에 대한 최종 예측 샘플들을 생성하는 단계를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계는, 상기 복수의 이용 가능한 LIC 모델 각각에 대해, 상기 현재 블록에 이웃한 재구성된 샘플들의 세트인 템플릿에 대한 비용을 계산하는 단계와 상기 복수의 이용 가능한 LIC 모델 각각의 상기 템블릿에 대한 비용에 기초하여, 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계는, 비트스트림으로부터 상기 현재 블록의 움직임 정보의 코딩을 위한 머지 후보 리스트 내의 후보를 지시하는 인덱스를 복호화하는 단계; 및 상기 복호화된 인덱스에 의해 지시되는 후보의 블록으로부터 상속된 LIC 모델 정보를 이용하여 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계는, 상기 현재 픽처 또는 상기 참조 픽처 상의 이미 재구성된 다른 블록들의 LIC 모델 정보를 이용하여 LIC 머지 후보 리스트를 구성하는 단계와, 비트스트림으로부터 상기 LIC 머지 후보 리스트 내의 후보를 지시하는 인덱스를 복호화하는 단계와, 상기 복호화된 인덱스에 의해 지시되는 후보의 LIC 모델 정보를 이용하여 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 최종 예측 샘플들을 생성하는 단계는, 상기 현재 블록을 두 개의 서브영역으로 나누는 분할 경계를 결정하는 단계와, 상기 두 개의 서브영역들에 대응하는 상기 초기 예측 샘플들의 두 개의 서브세트를 식별하는 단계와 상기 두 개의 서브영역 중 제1 서브영역에 대응하는 상기 초기 예측 샘플들의 제1 서브세트에 대해 적용할 상기 선형 모델의 제1 파라미터 세트와, 상기 두 개의 서브영역 중 제2 서브영역에 대응하는 상기 초기 예측 샘플들의 제2 서브세트에 대해 적용할 상기 선형 모델의 제2 파라미터 세트를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 최종 예측 샘플들을 생성하는 단계는, 상기 초기 예측 샘플들의 값들을 임계값과 비교하는 것에 기초하여, 상기 초기 예측 샘플들의 두 개의 서브세트를 식별하는 단계와, 상기 초기 예측 샘플들의 제1 서브세트에 대해 적용할 상기 선형 모델의 제1 파라미터 세트와, 상기 초기 예측 샘플들의 제2 서브세트에 대해 적용할 상기 선형 모델의 제2 파라미터 세트를 결정하는 단계를 포함한다.
본 개시의 다른 측면은 비디오 부호화 장치에 의해 수행되는 예측 방법을 제공한다. 상기 방법은, 참조 픽처 상에서 참조 블록을 기초로 현재 픽처 상의 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들을 도출하는 단계와, 복수의 이용 가능한 국부 밝기 보상(local illumination compensation: LIC) 모델들 중에서, 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계와, 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 기초로 상기 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들에 국부 밝기 보상을 적용하여, 상기 현재 블록에 대한 최종 예측 샘플들을 생성하는 단계를 포함한다.
본 개시의 또 다른 측면은 비디오 데이터를 비디오 복호화 장치에 제공하는 방법을 제공한다. 상기 방법은 비디오 데이터를 비트스트림으로 부호화하는 단계와 상기 비트스트림을 상기 비디오 복호화 장치에 전송하는 단계를 포함하고, 상기 비디오 데이터를 비트스트림으로 부호화하는 단계는 참조 픽처 상에서 참조 블록을 기초로 현재 픽처 상의 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들을 도출하는 단계와, 복수의 이용 가능한 국부 밝기 보상(local illumination compensation: LIC) 모델들 중에서, 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계와, 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 기초로 상기 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들에 국부 밝기 보상을 적용하여, 상기 현재 블록에 대한 최종 예측 샘플들을 생성하는 단계를 포함한다.
본 개시의 실시예들에 따르면, 다양한 선형 모델들 또는 비선형 모델들 중에서 주어진 블록에 적합한 모델을 선택할 수 있으며, 이는 현재 블록내 전체 샘플 위치들에 대해 단일의 선형 모델을 사용하여 국부 밝기 변화에 대해 보상을 수행하는 것에 비해, 블록의 국부 밝기 변화에 대한 보다 향상된 보상을 가능하게 하며, 그에 따라 인터 예측의 예측자의 코딩 성능을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 부호화 장치에 대한 예시적인 블록도이다.
도 2는 QTBTTT(QuadTree plus BinaryTree TernaryTree) 구조를 이용하여 블록을 분할하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 광각 인트라 예측모드들을 포함한 복수의 인트라 예측모드들을 나타낸 도면이다.
도 4는 현재블록의 주변블록에 대한 예시도이다.
도 5는 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 복호화 장치의 예시적인 블록도이다.
도 6은 국부 밝기 보상을 설명하는 개념도이다.
도 7은 하나의 선형 모델을 사용하여 블록의 모든 샘플들에 대해 국부 밝기 보상을 하는 것이 적절하지 않은 예를 도시한 개념도이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 모델의 파라미터들을 결정하는 방법을 신호하기 위한 하이-레벨 신택스(HLS)의 일 예이다.
도 9a는 본 개시의 일부 실시예들에 따른, 현재 블록에 대한 공간적으로 인접한 위치들과 공간적으로 비-인접한 위치들을 예시하는 개념도이다.
도 9b는 본 개시의 일부 실시예들에 따른, 시간적 후보들의 위치를 예시하는 개념도이다.
도 9c는 본 개시의 일부 실시예들에 따른, 쉬프트된 시간적 후보들의 위치를 예시하는 개념도이다.
도 10은 중앙 샘플과 그 이웃 샘플들의 공간적 위치들을 도시한다.
도 11은 분할 경계 그리고 이를 특정하는 각도(angle)와 오프셋(offset)를 예시한 개념도이다.
도 12는 국부 밝기 보상이 적용되는 현재 블록을 두 개의 서브영역들로 나누는 다양한 분할 경계를 예시한 개념도이다.
도 13은 본 개시의 일부 실시예들에 따른, 하나의 임계값을 기준으로 선형 모델에 대해 두 개의 상이한 파라미터 세트들을 사용하는 예를 도시한 개념도이다.
도 14는 본 개시의 일부 실시예들에 따른, LIC 모델의 파라미터들을 계산 혹은 유도하는 데에 이용되는 서브샘플링된 샘플들의 예를 보인다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른, CU 레벨에 포함될 수 있는 LIC 관련 신택스 구조의 일 예이다.
도 16은 본 개시의 일부 실시예들에 따른, lic_mode_idx를 포함하는 CU 레벨 신택스를 예시한다.
도 17은 본 개시의 일부 실시예들에 따른, lic_mode_idx의 다양한 LIC 모드들에 대한 이진화(binarization)의 예시이다.
도 18은 본 개시의 일부 실시예들에 따른, 비디오 부호화기 및 비디오 복호화기 각각에 의해 수행되는 예측 방법을 도시한 흐름도이다.
이하, 본 발명의 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 실시예들을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 실시예들의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 부호화 장치에 대한 예시적인 블록도이다. 이하에서는 도 1의 도시를 참조하여 영상 부호화 장치와 이 장치의 하위 구성들에 대하여 설명하도록 한다.
영상 부호화 장치는 픽처 분할부(110), 예측부(120), 감산기(130), 변환부(140), 양자화부(145), 재정렬부(150), 엔트로피 부호화부(155), 역양자화부(160), 역변환부(165), 가산기(170), 루프 필터부(180) 및 메모리(190)를 포함하여 구성될 수 있다.
영상 부호화 장치의 각 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 각 구성요소의 기능이 소프트웨어로 구현되고 마이크로프로세서가 각 구성요소에 대응하는 소프트웨어의 기능을 실행하도록 구현될 수도 있다.
하나의 영상(비디오)은 복수의 픽처들을 포함하는 하나 이상의 시퀀스로 구성된다. 각 픽처들은 복수의 영역으로 분할되고 각 영역마다 부호화가 수행된다. 예를 들어, 하나의 픽처는 하나 이상의 타일(Tile) 및/또는 슬라이스(Slice)로 분할된다. 여기서, 하나 이상의 타일을 타일 그룹(Tile Group)으로 정의할 수 있다. 각 타일 또는 슬라이스는 하나 이상의 CTU(Coding Tree Unit)로 분할된다. 그리고 각 CTU는 트리 구조에 의해 하나 이상의 CU(Coding Unit)들로 분할된다. 각 CU에 적용되는 정보들은 CU의 신택스로서 부호화되고, 하나의 CTU에 포함된 CU들에 공통적으로 적용되는 정보는 CTU의 신택스로서 부호화된다. 또한, 하나의 슬라이스 내의 모든 블록들에 공통적으로 적용되는 정보는 슬라이스 헤더의 신택스로서 부호화되며, 하나 이상의 픽처들을 구성하는 모든 블록들에 적용되는 정보는 픽처 파라미터 셋(PPS, Picture Parameter Set) 혹은 픽처 헤더에 부호화된다. 나아가, 복수의 픽처가 공통으로 참조하는 정보들은 시퀀스 파라미터 셋(SPS, Sequence Parameter Set)에 부호화된다. 그리고, 하나 이상의 SPS가 공통으로 참조하는 정보들은 비디오 파라미터 셋(VPS, Video Parameter Set)에 부호화된다. 또한, 하나의 타일 또는 타일 그룹에 공통으로 적용되는 정보는 타일 또는 타일 그룹 헤더의 신택스로서 부호화될 수도 있다. SPS, PPS, 슬라이스 헤더, 타일 또는 타일 그룹 헤더에 포함되는 신택스들은 상위수준(high level) 신택스로 칭할 수 있다.
픽처 분할부(110)는 CTU의 크기를 결정한다. CTU의 크기에 대한 정보(CTU size)는 SPS 또는 PPS의 신택스로서 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.
픽처 분할부(110)는 영상을 구성하는 각 픽처(picture)를 미리 결정된 크기를 가지는 복수의 CTU들로 분할한 이후에, 트리 구조(tree structure)를 이용하여 CTU를 반복적으로(recursively) 분할한다. 트리 구조에서의 리프 노드(leaf node)가 부호화의 기본 단위인 CU가 된다.
트리 구조로는 상위 노드(혹은 부모 노드)가 동일한 크기의 네 개의 하위 노드(혹은 자식 노드)로 분할되는 쿼드트리(QuadTree, QT), 또는 상위 노드가 두 개의 하위 노드로 분할되는 바이너리트리(BinaryTree, BT), 또는 상위 노드가 1:2:1 비율로 세 개의 하위 노드로 분할되는 터너리트리(TernaryTree, TT), 또는 이러한 QT 구조, BT 구조 및 TT 구조 중 둘 이상을 혼용한 구조일 수 있다. 예컨대, QTBT(QuadTree plus BinaryTree) 구조가 사용될 수 있고, 또는 QTBTTT(QuadTree plus BinaryTree TernaryTree) 구조가 사용될 수 있다. 여기서, BTTT를 합쳐서 MTT(Multiple-Type Tree)라 지칭될 수 있다.
도 2는 QTBTTT 구조를 이용하여 블록을 분할하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, CTU는 먼저 QT 구조로 분할될 수 있다. 쿼드트리 분할은 분할 블록(splitting block)의 크기가 QT에서 허용되는 리프 노드의 최소 블록 크기(MinQTSize)에 도달할 때까지 반복될 수 있다. QT 구조의 각 노드가 하위 레이어의 4 개의 노드들로 분할되는지 여부를 지시하는 제1 플래그(QT_split_flag)는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다. QT의 리프 노드가 BT에서 허용되는 루트 노드의 최대 블록 크기(MaxBTSize)보다 크지 않은 경우, BT 구조 또는 TT 구조 중 어느 하나 이상으로 더 분할될 수 있다. BT 구조 및/또는 TT 구조에서는 복수의 분할 방향이 존재할 수 있다. 예컨대, 해당 노드의 블록이 가로로 분할되는 방향과 세로로 분할되는 방향 두 가지가 존재할 수 있다. 도 2의 도시와 같이, MTT 분할이 시작되면, 노드들이 분할되었는지 여부를 지시하는 제2 플래그(mtt_split_flag)와, 분할이 되었다면 추가적으로 분할 방향(vertical 혹은 horizontal)을 나타내는 플래그 및/또는 분할 타입(Binary 혹은 Ternary)을 나타내는 플래그가 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다.
대안적으로, 각 노드가 하위 레이어의 4 개의 노드들로 분할되는지 여부를 지시하는 제1 플래그(QT_split_flag)를 부호화하기에 앞서, 그 노드가 분할되는지 여부를 지시하는 CU 분할 플래그(split_cu_flag)가 부호화될 수도 있다. CU 분할 플래그(split_cu_flag) 값이 분할되지 않았음을 지시하는 경우, 해당 노드의 블록이 분할 트리 구조에서의 리프 노드(leaf node)가 되어 부호화의 기본 단위인 CU(coding unit)가 된다. CU 분할 플래그(split_cu_flag) 값이 분할됨을 지시하는 경우, 영상 부호화 장치는 전술한 방식으로 제1 플래그부터 부호화를 시작한다.
트리 구조의 다른 예시로서 QTBT가 사용되는 경우, 해당 노드의 블록을 동일 크기의 두 개 블록으로 가로로 분할하는 타입(즉, symmetric horizontal splitting)과 세로로 분할하는 타입(즉, symmetric vertical splitting) 두 가지가 존재할 수 있다. BT 구조의 각 노드가 하위 레이어의 블록으로 분할되는지 여부를 지시하는 분할 플래그(split_flag) 및 분할되는 타입을 지시하는 분할 타입 정보가 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다. 한편, 해당 노드의 블록을 서로 비대칭 형태의 두 개의 블록으로 분할하는 타입이 추가로 더 존재할 수도 있다. 비대칭 형태에는 해당 노드의 블록을 1:3의 크기 비율을 가지는 두 개의 직사각형 블록으로 분할하는 형태가 포함될 수 있고, 혹은 해당 노드의 블록을 대각선 방향으로 분할하는 형태가 포함될 수도 있다.
CU는 CTU로부터의 QTBT 또는 QTBTTT 분할에 따라 다양한 크기를 가질 수 있다. 이하에서는, 부호화 또는 복호화하고자 하는 CU(즉, QTBTTT의 리프 노드)에 해당하는 블록을 '현재블록'이라 칭한다. QTBTTT 분할의 채용에 따라, 현재블록의 모양은 정사각형뿐만 아니라 직사각형일 수도 있다.
예측부(120)는 현재블록을 예측하여 예측블록을 생성한다. 예측부(120)는 인트라 예측부(122)와 인터 예측부(124)를 포함한다.
일반적으로, 픽처 내 현재블록들은 각각 예측적으로 코딩될 수 있다. 일반적으로 현재블록의 예측은 (현재블록을 포함하는 픽처로부터의 데이터를 사용하는) 인트라 예측 기술 또는 (현재블록을 포함하는 픽처 이전에 코딩된 픽처로부터의 데이터를 사용하는) 인터 예측 기술을 사용하여 수행될 수 있다. 인터 예측은 단방향 예측과 양방향 예측 모두를 포함한다.
인트라 예측부(122)는 현재블록이 포함된 현재 픽처 내에서 현재블록의 주변에 위치한 픽셀(참조 픽셀)들을 이용하여 현재블록 내의 픽셀들을 예측한다. 예측 방향에 따라 복수의 인트라 예측모드가 존재한다. 예컨대, 도 3a에서 보는 바와 같이, 복수의 인트라 예측모드는 Planar 모드와 DC 모드를 포함하는 2 개의 비방향성 모드와 65 개의 방향성 모드를 포함할 수 있다. 각 예측모드에 따라 사용할 주변 픽셀과 연산식이 다르게 정의된다.
직사각형 모양의 현재블록에 대한 효율적인 방향성 예측을 위해, 도 3b에 점선 화살표로 도시된 방향성 모드들(67 ~ 80번, -1 ~ -14 번 인트라 예측모드들)이 추가로 사용될 수 있다. 이들은 "광각 인트라 예측모드들(wide angle intra-prediction modes)"로 지칭될 수 있다. 도 3b에서 화살표들은 예측에 사용되는 대응하는 참조샘플들을 가리키는 것이며, 예측 방향을 나타내는 것이 아니다. 예측 방향은 화살표가 가리키는 방향과 반대이다. 광각 인트라 예측모드들은 현재블록이 직사각형일 때 추가적인 비트 전송 없이 특정 방향성 모드를 반대방향으로 예측을 수행하는 모드이다. 이때 광각 인트라 예측모드들 중에서, 직사각형의 현재블록의 너비와 높이의 비율에 의해, 현재블록에 이용 가능한 일부 광각 인트라 예측모드들이 결정될 수 있다. 예컨대, 45도보다 작은 각도를 갖는 광각 인트라 예측모드들(67 ~ 80번 인트라 예측모드들)은 현재블록이 높이가 너비보다 작은 직사각형 형태일 때 이용 가능하고, -135도보다 큰 각도를 갖는 광각 인트라 예측모드들(-1 ~ -14 번 인트라 예측모드들)은 현재블록이 너비가 높이보다 큰 직사각형 형태일 때 이용 가능하다.
인트라 예측부(122)는 현재블록을 부호화하는데 사용할 인트라 예측모드를 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 인트라 예측부(122)는 여러 인트라 예측모드들을 사용하여 현재블록을 인코딩하고, 테스트된 모드들로부터 사용할 적절한 인트라 예측모드를 선택할 수도 있다. 예를 들어, 인트라 예측부(122)는 여러 테스트된 인트라 예측모드들에 대한 비트율 왜곡(rate-distortion) 분석을 사용하여 비트율 왜곡 값들을 계산하고, 테스트된 모드들 중 최선의 비트율 왜곡 특징들을 갖는 인트라 예측모드를 선택할 수도 있다.
인트라 예측부(122)는 복수의 인트라 예측모드 중에서 하나의 인트라 예측모드를 선택하고, 선택된 인트라 예측모드에 따라 결정되는 주변 픽셀(참조 픽셀)과 연산식을 사용하여 현재블록을 예측한다. 선택된 인트라 예측모드에 대한 정보는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.
인터 예측부(124)는 움직임 보상 과정을 이용하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 인터 예측부(124)는 현재 픽처보다 먼저 부호화 및 복호화된 참조픽처 내에서 현재블록과 가장 유사한 블록을 탐색하고, 그 탐색된 블록을 이용하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 그리고, 현재 픽처 내의 현재블록과 참조픽처 내의 예측블록 간의 변위(displacement)에 해당하는 움직임벡터(Motion Vector: MV)를 생성한다. 일반적으로, 움직임 추정은 루마(luma) 성분에 대해 수행되고, 루마 성분에 기초하여 계산된 움직임벡터는 루마 성분 및 크로마 성분 모두에 대해 사용된다. 현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처에 대한 정보 및 움직임벡터에 대한 정보를 포함하는 움직임 정보는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.
인터 예측부(124)는, 예측의 정확성을 높이기 위해, 참조픽처 또는 참조 블록에 대한 보간을 수행할 수도 있다. 즉, 연속한 두 정수 샘플 사이의 서브 샘플들은 그 두 정수 샘플을 포함한 연속된 복수의 정수 샘플들에 필터 계수들을 적용하여 보간된다. 보간된 참조픽처에 대해서 현재블록과 가장 유사한 블록을 탐색하는 과정을 수행하면, 움직임벡터는 정수 샘플 단위의 정밀도(precision)가 아닌 소수 단위의 정밀도까지 표현될 수 있다. 움직임벡터의 정밀도 또는 해상도(resolution)는 부호화하고자 하는 대상 영역, 예컨대, 슬라이스, 타일, CTU, CU 등의 단위마다 다르게 설정될 수 있다. 이와 같은 적응적 움직임벡터 해상도(Adaptive Motion Vector Resolution: AMVR)가 적용되는 경우 각 대상 영역에 적용할 움직임벡터 해상도에 대한 정보는 대상 영역마다 시그널링되어야 한다. 예컨대, 대상 영역이 CU인 경우, 각 CU마다 적용된 움직임벡터 해상도에 대한 정보가 시그널링된다. 움직임벡터 해상도에 대한 정보는 후술할 차분 움직임벡터의 정밀도를 나타내는 정보일 수 있다.
한편, 인터 예측부(124)는 양방향 예측(bi-prediction)을 이용하여 인터 예측을 수행할 수 있다. 양방향 예측의 경우, 두 개의 참조픽처와 각 참조픽처 내에서 현재블록과 가장 유사한 블록 위치를 나타내는 두 개의 움직임벡터가 이용된다. 인터 예측부(124)는 참조픽처 리스트 0(RefPicList0) 및 참조픽처 리스트 1(RefPicList1)으로부터 각각 제1 참조픽처 및 제2 참조픽처를 선택하고, 각 참조픽처 내에서 현재블록과 유사한 블록을 탐색하여 제1 참조블록과 제2 참조블록을 생성한다. 그리고, 제1 참조블록과 제2 참조블록을 평균 또는 가중 평균하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 그리고 현재블록을 예측하기 위해 사용한 두 개의 참조픽처에 대한 정보 및 두 개의 움직임벡터에 대한 정보를 포함하는 움직임 정보를 엔트로피 부호화부(155)로 전달한다. 여기서, 참조픽처 리스트 0은 기복원된 픽처들 중 디스플레이 순서에서 현재 픽처 이전의 픽처들로 구성되고, 참조픽처 리스트 1은 기복원된 픽처들 중 디스플레이 순서에서 현재 픽처 이후의 픽처들로 구성될 수 있다. 그러나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 디스플레이 순서 상으로 현재 픽처 이후의 기복원 픽처들이 참조픽처 리스트 0에 추가로 더 포함될 수 있고, 역으로 현재 픽처 이전의 기복원 픽처들이 참조픽처 리스트 1에 추가로 더 포함될 수도 있다.
움직임 정보를 부호화하는 데에 소요되는 비트량을 최소화하기 위해 다양한 방법이 사용될 수 있다.
예컨대, 현재블록의 참조픽처와 움직임벡터가 주변블록의 참조픽처 및 움직임벡터와 동일한 경우에는 그 주변블록을 식별할 수 있는 정보를 부호화함으로써, 현재블록의 움직임 정보를 영상 복호화 장치로 전달할 수 있다. 이러한 방법을 '머지 모드(merge mode)'라 한다.
머지 모드에서, 인터 예측부(124)는 현재블록의 주변블록들로부터 기 결정된 개수의 머지 후보블록(이하, '머지 후보'라 함)들을 선택한다.
머지 후보를 유도하기 위한 주변블록으로는, 도 4에 도시된 바와 같이, 현재 픽처 내에서 현재블록에 인접한 좌측블록(A0), 좌하단블록(A1), 상단블록(B0), 우상단블록(B1), 및 좌상단블록(B2) 중에서 전부 또는 일부가 사용될 수 있다. 또한, 현재블록이 위치한 현재 픽처가 아닌 참조픽처(현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처와 동일할 수도 있고 다를 수도 있음) 내에 위치한 블록이 머지 후보로서 사용될 수도 있다. 예컨대, 참조픽처 내에서 현재블록과 동일 위치에 있는 블록(co-located block) 또는 그 동일 위치의 블록에 인접한 블록들이 머지 후보로서 추가로 더 사용될 수 있다. 이상에서 기술된 방법에 의해 선정된 머지 후보의 개수가 기설정된 개수보다 작으면, 0 벡터를 머지 후보에 추가한다.
인터 예측부(124)는 이러한 주변블록들을 이용하여 기결정된 개수의 머지 후보를 포함하는 머지 리스트를 구성한다. 머지 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 현재블록의 움직임정보로서 사용할 머지 후보를 선택하고 선택된 후보를 식별하기 위한 머지 인덱스 정보를 생성한다. 생성된 머지 인덱스 정보는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.
머지 스킵(merge skip) 모드는 머지 모드의 특별한 경우로서, 양자화를 수행한 후, 엔트로피 부호화를 위한 변환 계수가 모두 영(zero)에 가까울 때, 잔차신호들의 전송 없이 주변블록 선택 정보만을 전송한다. 머지 스킵 모드를 이용함으로써, 움직임이 적은 영상, 정지 영상, 스크린 콘텐츠 영상 등에서 상대적으로 높은 부호화 효율을 달성할 수 있다.
이하, 머지 모드와 머지 스킵 모드를 통칭하여, 머지/스킵 모드로 나타낸다.
움직임 정보를 부호화하기 위한 또 다른 방법은 AMVP(Advanced Motion Vector Prediction) 모드이다.
AMVP 모드에서, 인터 예측부(124)는 현재블록의 주변블록들을 이용하여 현재블록의 움직임벡터에 대한 예측 움직임벡터 후보들을 유도한다. 예측 움직임벡터 후보들을 유도하기 위해 사용되는 주변블록으로는, 도 4에 도시된 현재 픽처 내에서 현재블록에 인접한 좌측블록(A0), 좌하단블록(A1), 상단블록(B0), 우상단블록(B1), 및 좌상단블록(B2) 중에서 전부 또는 일부가 사용될 수 있다. 또한, 현재블록이 위치한 현재 픽처가 아닌 참조픽처(현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처와 동일할 수도 있고 다를 수도 있음) 내에 위치한 블록이 예측 움직임벡터 후보들을 유도하기 위해 사용되는 주변블록으로서 사용될 수도 있다. 예컨대, 참조픽처 내에서 현재블록과 동일 위치에 있는 블록(co-located block) 또는 그 동일 위치의 블록에 인접한 블록들이 사용될 수 있다. 이상에서 기술된 방법에 의해 움직임벡터 후보의 개수가 기설정된 개수보다 작으면, 0 벡터를 움직임벡터 후보에 추가한다.
인터 예측부(124)는 이 주변블록들의 움직임벡터를 이용하여 예측 움직임벡터 후보들을 유도하고, 예측 움직임벡터 후보들을 이용하여 현재블록의 움직임벡터에 대한 예측 움직임벡터를 결정한다. 그리고, 현재블록의 움직임벡터로부터 예측 움직임벡터를 감산하여 차분 움직임벡터를 산출한다.
예측 움직임벡터는 예측 움직임벡터 후보들에 기정의된 함수(예컨대, 중앙값, 평균값 연산 등)를 적용하여 구할 수 있다. 이 경우, 영상 복호화 장치도 기정의된 함수를 알고 있다. 또한, 예측 움직임벡터 후보를 유도하기 위해 사용하는 주변블록은 이미 부호화 및 복호화가 완료된 블록이므로 영상 복호화 장치도 그 주변블록의 움직임벡터도 이미 알고 있다. 그러므로 영상 부호화 장치는 예측 움직임벡터 후보를 식별하기 위한 정보를 부호화할 필요가 없다. 따라서, 이 경우에는 차분 움직임벡터에 대한 정보와 현재블록을 예측하기 위해 사용한 참조픽처에 대한 정보가 부호화된다.
한편, 예측 움직임벡터는 예측 움직임벡터 후보들 중 어느 하나를 선택하는 방식으로 결정될 수도 있다. 이 경우에는 차분 움직임벡터에 대한 정보 및 현재블록을 예측하기 위해 사용한 참조픽처에 대한 정보와 함께, 선택된 예측 움직임벡터 후보를 식별하기 위한 정보가 추가로 부호화된다.
감산기(130)는 현재블록으로부터 인트라 예측부(122) 또는 인터 예측부(124)에 의해 생성된 예측블록을 감산하여 잔차블록을 생성한다.
변환부(140)는 공간 영역의 픽셀 값들을 가지는 잔차블록 내의 잔차신호들을 주파수 도메인의 변환 계수로 변환한다. 변환부(140)는 잔차블록의 전체 크기를 변환 단위로 사용하여 잔차블록 내의 잔차신호들을 변환할 수 있으며, 또는 잔차블록을 복수 개의 서브블록으로 분할하고 그 서브블록을 변환 단위로 사용하여 변환을 할 수도 있다. 또는, 변환 영역 및 비변환 영역인 두 개의 서브블록으로 구분하여, 변환 영역 서브블록만 변환 단위로 사용하여 잔차신호들을 변환할 수 있다. 여기서, 변환 영역 서브블록은 가로축 (혹은 세로축) 기준 1:1의 크기 비율을 가지는 두 개의 직사각형 블록 중 하나일 수 있다. 이런 경우, 서브블록 만을 변환하였음을 지시하는 플래그(cu_sbt_flag), 방향성(vertical/horizontal) 정보(cu_sbt_horizontal_flag) 및/또는 위치 정보(cu_sbt_pos_flag)가 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다. 또한, 변환 영역 서브블록의 크기는 가로축 (혹은 세로축) 기준 1:3의 크기 비율을 가질 수 있으며, 이런 경우 해당 분할을 구분하는 플래그(cu_sbt_quad_flag)가 추가적으로 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다.
한편, 변환부(140)는 잔차블록에 대해 가로 방향과 세로 방향으로 개별적으로 변환을 수행할 수 있다. 변환을 위해, 다양한 타입의 변환 함수 또는 변환 행렬이 사용될 수 있다. 예컨대, 가로 방향 변환과 세로 방향 변환을 위한 변환 함수의 쌍을 MTS(Multiple Transform Set)로 정의할 수 있다. 변환부(140)는 MTS 중 변환 효율이 가장 좋은 하나의 변환 함수 쌍을 선택하고 가로 및 세로 방향으로 각각 잔차블록을 변환할 수 있다. MTS 중에서 선택된 변환 함수 쌍에 대한 정보(mts_idx)는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다.
양자화부(145)는 변환부(140)로부터 출력되는 변환 계수들을 양자화 파라미터를 이용하여 양자화하고, 양자화된 변환 계수들을 엔트로피 부호화부(155)로 출력한다. 양자화부(145)는, 어떤 블록 혹은 프레임에 대해, 변환 없이, 관련된 잔차 블록을 곧바로 양자화할 수도 있다. 양자화부(145)는 변환블록 내의 변환 계수들의 위치에 따라 서로 다른 양자화 계수(스케일링 값)을 적용할 수도 있다. 2차원으로 배열된 양자화된 변환 계수들에 적용되는 양자화 행렬은 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링될 수 있다.
재정렬부(150)는 양자화된 잔차값에 대해 계수값의 재정렬을 수행할 수 있다.
재정렬부(150)는 계수 스캐닝(coefficient scanning)을 이용하여 2차원의 계수 어레이를 1차원의 계수 시퀀스로 변경할 수 있다. 예를 들어, 재정렬부(150)에서는 지그-재그 스캔(zig-zag scan) 또는 대각선 스캔(diagonal scan)을 이용하여 DC 계수부터 고주파수 영역의 계수까지 스캔하여 1차원의 계수 시퀀스를 출력할 수 있다. 변환 단위의 크기 및 인트라 예측모드에 따라 지그-재그 스캔 대신 2차원의 계수 어레이를 열 방향으로 스캔하는 수직 스캔, 2차원의 블록 형태 계수를 행 방향으로 스캔하는 수평 스캔이 사용될 수도 있다. 즉, 변환 단위의 크기 및 인트라 예측모드에 따라 지그-재그 스캔, 대각선 스캔, 수직 방향 스캔 및 수평 방향 스캔 중에서 사용될 스캔 방법이 결정될 수도 있다.
엔트로피 부호화부(155)는, CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Code), 지수 골롬(Exponential Golomb) 등의 다양한 부호화 방식을 사용하여, 재정렬부(150)로부터 출력된 1차원의 양자화된 변환 계수들의 시퀀스를 부호화함으로써 비트스트림을 생성한다.
또한, 엔트로피 부호화부(155)는 블록 분할과 관련된 CTU size, CU 분할 플래그, QT 분할 플래그, MTT 분할 타입, MTT 분할 방향 등의 정보를 부호화하여, 영상 복호화 장치가 영상 부호화 장치와 동일하게 블록을 분할할 수 있도록 한다. 또한, 엔트로피 부호화부(155)는 현재블록이 인트라 예측에 의해 부호화되었는지 아니면 인터 예측에 의해 부호화되었는지 여부를 지시하는 예측 타입에 대한 정보를 부호화하고, 예측 타입에 따라 인트라 예측정보(즉, 인트라 예측모드에 대한 정보) 또는 인터 예측정보(움직임 정보의 부호화 모드(머지 모드 또는 AMVP 모드), 머지 모드의 경우 머지 인덱스, AMVP 모드의 경우 참조픽처 인덱스 및 차분 움직임벡터에 대한 정보)를 부호화한다. 또한, 엔트로피 부호화부(155)는 양자화와 관련된 정보, 즉, 양자화 파라미터에 대한 정보 및 양자화 행렬에 대한 정보를 부호화한다.
역양자화부(160)는 양자화부(145)로부터 출력되는 양자화된 변환 계수들을 역양자화하여 변환 계수들을 생성한다. 역변환부(165)는 역양자화부(160)로부터 출력되는 변환 계수들을 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 변환하여 잔차블록을 복원한다.
가산기(170)는 복원된 잔차블록과 예측부(120)에 의해 생성된 예측블록을 가산하여 현재블록을 복원한다. 복원된 현재블록 내의 픽셀들은 다음 순서의 블록을 인트라 예측할 때 참조 픽셀들로서 사용된다.
루프(loop) 필터부(180)는 블록 기반의 예측 및 변환/양자화로 인해 발생하는 블록킹 아티팩트(blocking artifacts), 링잉 아티팩트(ringing artifacts), 블러링 아티팩트(blurring artifacts) 등을 줄이기 위해 복원된 픽셀들에 대한 필터링을 수행한다. 루프 필터부(180)는 인루프(in-loop) 필터로서 디블록킹 필터(182), SAO(Sample Adaptive Offset) 필터(184) 및 ALF(Adaptive Loop Filter, 186)의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.
디블록킹 필터(182)는 블록 단위의 부호화/복호화로 인해 발생하는 블록킹 현상(blocking artifact)을 제거하기 위해 복원된 블록 간의 경계를 필터링하고, SAO 필터(184) 및 ALF(186)는 디블록킹 필터링된 영상에 대해 추가적인 필터링을 수행한다. SAO 필터(184) 및 ALF(186)는 손실 부호화(lossy coding)로 인해 발생하는 복원된 픽셀들과 원본 픽셀들 간의 차이를 보상하기 위해 사용되는 필터이다. SAO 필터(184)는 CTU 단위로 오프셋을 적용함으로써 주관적 화질뿐만 아니라 부호화 효율도 향상시킨다. 이에 비하여 ALF(186)는 블록 단위의 필터링을 수행하는데, 해당 블록의 에지 및 변화량의 정도를 구분하여 상이한 필터를 적용하여 왜곡을 보상한다. ALF에 사용될 필터 계수들에 대한 정보는 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링될 수 있다.
디블록킹 필터(182), SAO 필터(184) 및 ALF(186)를 통해 필터링된 복원블록은 메모리(190)에 저장된다. 한 픽처 내의 모든 블록들이 복원되면, 복원된 픽처는 이후에 부호화하고자 하는 픽처 내의 블록을 인터 예측하기 위한 참조픽처로 사용될 수 있다.
영상 부호화 장치는 부호화된 비디오 데이터의 비트스트림을 비일시적인 기록매체에 저장하거나 통신 네트워크를 이용하여 영상 복호화 장치에게 전송할 수 있다.
도 5는 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 복호화 장치의 예시적인 블록도이다. 이하에서는 도 5를 참조하여 영상 복호화 장치와 이 장치의 하위 구성들에 대하여 설명하도록 한다.
영상 복호화 장치는 엔트로피 복호화부(510), 재정렬부(515), 역양자화부(520), 역변환부(530), 예측부(540), 가산기(550), 루프 필터부(560) 및 메모리(570)를 포함하여 구성될 수 있다.
도 1의 영상 부호화 장치와 마찬가지로, 영상 복호화 장치의 각 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 각 구성요소의 기능이 소프트웨어로 구현되고 마이크로프로세서가 각 구성요소에 대응하는 소프트웨어의 기능을 실행하도록 구현될 수도 있다.
엔트로피 복호화부(510)는 영상 부호화 장치에 의해 생성된 비트스트림을 복호화하여 블록 분할과 관련된 정보를 추출함으로써 복호화하고자 하는 현재블록을 결정하고, 현재블록을 복원하기 위해 필요한 예측정보, 잔차신호들에 대한 정보 등을 추출한다.
엔트로피 복호화부(510)는 SPS(Sequence Parameter Set) 또는 PPS(Picture Parameter Set)로부터 CTU size에 대한 정보를 추출하여 CTU의 크기를 결정하고, 픽처를 결정된 크기의 CTU로 분할한다. 그리고, CTU를 트리 구조의 최상위 레이어, 즉, 루트 노드로 결정하고, CTU에 대한 분할정보를 추출함으로써 트리 구조를 이용하여 CTU를 분할한다.
예컨대, QTBTTT 구조를 사용하여 CTU를 분할하는 경우, 먼저 QT의 분할과 관련된 제1 플래그(QT_split_flag)를 추출하여 각 노드를 하위 레이어의 네 개의 노드로 분할한다. 그리고, QT의 리프 노드에 해당하는 노드에 대해서는 MTT의 분할과 관련된 제2 플래그(mtt_split_flag) 및 분할 방향(vertical / horizontal) 및/또는 분할 타입(binary / ternary) 정보를 추출하여 해당 리프 노드를 MTT 구조로 분할한다. 이에 따라 QT의 리프 노드 이하의 각 노드들을 BT 또는 TT 구조로 반복적으로(recursively) 분할한다.
또 다른 예로서, QTBTTT 구조를 사용하여 CTU를 분할하는 경우, 먼저 CU의 분할 여부를 지시하는 CU 분할 플래그(split_cu_flag)를 추출하고, 해당 블록이 분할된 경우, 제1 플래그(QT_split_flag)를 추출할 수도 있다. 분할 과정에서 각 노드는 0번 이상의 반복적인 QT 분할 후에 0번 이상의 반복적인 MTT 분할이 발생할 수 있다. 예컨대, CTU는 바로 MTT 분할이 발생하거나, 반대로 다수 번의 QT 분할만 발생할 수도 있다.
다른 예로서, QTBT 구조를 사용하여 CTU를 분할하는 경우, QT의 분할과 관련된 제1 플래그(QT_split_flag)를 추출하여 각 노드를 하위 레이어의 네 개의 노드로 분할한다. 그리고, QT의 리프 노드에 해당하는 노드에 대해서는 BT로 더 분할되는지 여부를 지시하는 분할 플래그(split_flag) 및 분할 방향 정보를 추출한다.
한편, 엔트로피 복호화부(510)는 트리 구조의 분할을 이용하여 복호화하고자 하는 현재블록을 결정하게 되면, 현재블록이 인트라 예측되었는지 아니면 인터 예측되었는지를 지시하는 예측 타입에 대한 정보를 추출한다. 예측 타입 정보가 인트라 예측을 지시하는 경우, 엔트로피 복호화부(510)는 현재블록의 인트라 예측정보(인트라 예측모드)에 대한 신택스 요소를 추출한다. 예측 타입 정보가 인터 예측을 지시하는 경우, 엔트로피 복호화부(510)는 인터 예측정보에 대한 신택스 요소, 즉, 움직임벡터 및 그 움직임벡터가 참조하는 참조픽처를 나타내는 정보를 추출한다.
또한, 엔트로피 복호화부(510)는 양자화 관련된 정보, 및 잔차신호들에 대한 정보로서 현재블록의 양자화된 변환계수들에 대한 정보를 추출한다.
재정렬부(515)는, 영상 부호화 장치에 의해 수행된 계수 스캐닝 순서의 역순으로, 엔트로피 복호화부(510)에서 엔트로피 복호화된 1차원의 양자화된 변환계수들의 시퀀스를 다시 2차원의 계수 어레이(즉, 블록)로 변경할 수 있다.
역양자화부(520)는 양자화된 변환계수들을 역양자화하고, 양자화 파라미터를 이용하여 양자화된 변환계수들을 역양자화한다. 역양자화부(520)는 2차원으로 배열된 양자화된 변환계수들에 대해 서로 다른 양자화 계수(스케일링 값)을 적용할 수도 있다. 역양자화부(520)는 영상 부호화 장치로부터 양자화 계수(스케일링 값)들의 행렬을 양자화된 변환계수들의 2차원 어레이에 적용하여 역양자화를 수행할 수 있다.
역변환부(530)는 역양자화된 변환계수들을 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 역변환하여 잔차신호들을 복원함으로써 현재블록에 대한 잔차블록을 생성한다.
또한, 역변환부(530)는 변환블록의 일부 영역(서브블록)만 역변환하는 경우, 변환블록의 서브블록만을 변환하였음을 지시하는 플래그(cu_sbt_flag), 서브블록의 방향성(vertical/horizontal) 정보(cu_sbt_horizontal_flag) 및/또는 서브블록의 위치 정보(cu_sbt_pos_flag)를 추출하여, 해당 서브블록의 변환계수들을 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 역변환함으로써 잔차신호들을 복원하고, 역변환되지 않은 영역에 대해서는 잔차신호들로 “0”값을 채움으로써 현재블록에 대한 최종 잔차블록을 생성한다.
또한, MTS가 적용된 경우, 역변환부(530)는 영상 부호화 장치로부터 시그널링된 MTS 정보(mts_idx)를 이용하여 가로 및 세로 방향으로 각각 적용할 변환 함수 또는 변환 행렬을 결정하고, 결정된 변환 함수를 이용하여 가로 및 세로 방향으로 변환블록 내의 변환계수들에 대해 역변환을 수행한다.
예측부(540)는 인트라 예측부(542) 및 인터 예측부(544)를 포함할 수 있다. 인트라 예측부(542)는 현재블록의 예측 타입이 인트라 예측일 때 활성화되고, 인터 예측부(544)는 현재블록의 예측 타입이 인터 예측일 때 활성화된다.
인트라 예측부(542)는 엔트로피 복호화부(510)로부터 추출된 인트라 예측모드에 대한 신택스 요소로부터 복수의 인트라 예측모드 중 현재블록의 인트라 예측모드를 결정하고, 인트라 예측모드에 따라 현재블록 주변의 참조 픽셀들을 이용하여 현재블록을 예측한다.
인터 예측부(544)는 엔트로피 복호화부(510)로부터 추출된 인터 예측모드에 대한 신택스 요소를 이용하여 현재블록의 움직임벡터와 그 움직임벡터가 참조하는 참조픽처를 결정하고, 움직임벡터와 참조픽처를 이용하여 현재블록을 예측한다.
가산기(550)는 역변환부(530)로부터 출력되는 잔차블록과 인터 예측부(544) 또는 인트라 예측부(542)로부터 출력되는 예측블록을 가산하여 현재블록을 복원한다. 복원된 현재블록 내의 픽셀들은 이후에 복호화할 블록을 인트라 예측할 때의 참조픽셀들로서 활용된다.
루프 필터부(560)는 인루프 필터로서 디블록킹 필터(562), SAO 필터(564) 및 ALF(566)를 포함할 수 있다. 디블록킹 필터(562)는 블록 단위의 복호화로 인해 발생하는 블록킹 현상(blocking artifact)을 제거하기 위해, 복원된 블록 간의 경계를 디블록킹 필터링한다. SAO 필터(564) 및 ALF(566)는 손실 부호화(lossy coding)로 인해 발생하는 복원된 픽셀들과 원본 픽셀들 간의 차이를 보상하기 위해, 디블록킹 필터링 이후의 복원된 블록에 대해 추가적인 필터링을 수행한다. ALF의 필터 계수는 비스트림으로부터 복호한 필터 계수에 대한 정보를 이용하여 결정된다.
디블록킹 필터(562), SAO 필터(564) 및 ALF(566)를 통해 필터링된 복원블록은 메모리(570)에 저장된다. 한 픽처 내의 모든 블록들이 복원되면, 복원된 픽처는 이후에 부호화하고자 하는 픽처 내의 블록을 인터 예측하기 위한 참조픽처로 사용된다.
이하에서는 전술한 비디오 부호화기(예컨대, 도 1에 도시된 영상 부호화 장치) 또는 비디오 복호화기(예컨대, 도 5에 도시된 영상 복호화 장치)에 의해 수행될 수 있는 개선된 코딩 기술들이 개시된다. 특히, 본 개시의 기술들은 국부 밝기 보상(Local Illumination Compensation: LIC)에 관련되어 있다.
화면 간 예측을 수행하는 경우, 현재 블록과 가장 유사한 영역을 참조 픽쳐에서 탐색하고 그 영역의 위치를 움직임 정보(움직임벡터, 참조픽쳐 ID 등)를 사용하여 표현한다. 화면 간 예측을 수행할 때 현재 픽쳐와 참조 픽쳐 간의 피사체 광량이 다른 경우가 존재할 수 있다. 예를 들어, 특정 픽쳐에 조명이 비추어진 경우가 대표적인 경우이다. 이러한 화면간 밝기 차이에 대한 보상을 수행하기 위하여 국부 밝기 보상(LIC) 기술이 도입되었다.
국부 밝기 보상(LIC)는 현재 블록과 참조 블록 간의 국부 밝기 변화를 현재 블록 템플릿과 참조 블록 템플릿 간의 변화의 함수로 모델링하는 인터 예측 기술이다. 함수의 파라미터들은 기울기 α와 오프셋 β로 표시할 수 있으며, 이는 다음과 같은 밝기 변화를 보상하기 위한 선형 방정식 P[x, y] = α*P[x, y] + β를 형성한다. 여기서 P[x, y]는 현재 블록내 위치 [x, y]에서 밝기 변화 보상된 예측 샘플이고, P[x, y]는 참조 픽처내 위치 [x, y]에서 움직임 벡터가 가리키는 참조 샘플이다.
도 6은 국부 밝기 보상(LIC)을 개념적으로 설명한다. 도 6과 같이 현재 블록이 인터 예측될 때, 현재 블록은 참조 블록을 가리키는 움직임 벡터를 갖는다. 현재 블록의 재구성된 이웃 샘플들(간단히, 현재 템플릿)과 참조 블록의 재구성된 이웃 샘플들(간단히, 참조 템플릿)은 선형 모델의 파라미터들을 계산하는 데 사용된다. 선형 모델은 인터 예측의 초기 예측자 P[x, y]에 적용되어 최종 예측자 P[x, y]를 생성한다.
이와 같이 LIC는 일반적으로 블록의 모든 샘플들에 대해 하나의 선형 모델을 사용한다. 그러나 하나의 선형 모델은 현재 블록과 예측 블록 사이의 국부 밝기 변화를 최적으로 모델링하지 못할 수도 있다. 예를 들어, 밝기 변화가 하나의 블록내에서도 샘플마다 다를 수 있다. 또한, 도 7에 예시된 바와 같이, 그림자로 인하여 참조 픽쳐 내 참조 블록의 일부 영역에서만 밝기가 변할 수도 있다. 따라서 하나의 선형 모델만을 사용하여 블록의 모든 샘플들에 대해 국부 밝기 변화를 보상하는 것은 블록의 국부 밝기 변화에 대한 최적의 보상이 아닐 수 있다.
본 개시는 LIC 코딩 효율성을 더욱 개선하기 위한 여러 가지 방법들이 제안된다. 본 개시의 일 측면에 따르면, 국부 밝기 변화에 대한 보상을 수행할 수 있는 다양한 모델들 중에서 주어진 블록에 적합한 모델 혹은 모델들을 선택적으로 사용할 수 방법이 제시된다. 본 개시의 다른 측면에 따르면, 각 모델의 LIC 파라미터를 예측하기 위한 유효 샘플을 다양하게 선정하는 방법이 제시된다.
본 개시의 실시예들에서, 현재 블록과 예측 블록 간의 국부 밝기 변화를 모델링하기 위해 다양한 선형 모델들, 비선형 모델들 및/또는 기계학습 모델들과 같은 다양한 LIC 모델들이 구성될 수 있다. 비디오 부호화기와 비디오 복호화기는 복수의 이용가능한 LIC 모델들 중에서 현재 블록에 대한 국부 밝기 보상을 위해 사용할 하나 혹은 복수의 모델을 선택할 수 있다.
여기서, LIC 모델의 선택은 미리 정의된 기준에 기초하여 수행될 수 있으며, 예를 들어, 샘플의 좌표, 샘플 값, 부호화 정보, 주변 블록의 LIC 모델 등에 기초하여 현재 블록을 위한 LIC 모델의 선택이 수행될 수 있다.
비디오 부호화기는 복수의 이용가능한 LIC 모델들 중에서 현재 블록에 대한 국부 밝기 보상을 위해 선택된 하나 혹은 복수의 LIC 모델을 특정하는 지시(indication)를 비트스트림내에 시그널링할 수 있다. 따라서, 복호화기는 비트스트림으로부터 얻은 지시에 기초하여 현재 블록에 대한 국부 밝기 보상을 위해 사용할 하나 혹은 복수의 LIC 모델을 결정하거나 선택할 수 있다.
대안적으로, 비디오 복호화기는 현재 블록에 대한 국부 밝기 보상을 위해 사용할 LIC 모델 혹은 LIC 모델들을 암시적으로 결정하거나 선택할 수 있다. 예를 들어, 비디오 복호화기는 이용가능한 LIC 모델들 각각에 대해, 현재 블록의 템플릿에 대한 mean square error (MSE), sum of absolute difference (SAD), sum of absolute transformed difference (SATD), mean removed sum of absolute difference (MR-SAD) 등의 비용을 계산한 후, 그 비용이 가장 작은 모델을 현재 블록에 대한 국부 밝기 보상을 위해 선택하거나 사용할 수 있다. 현재 블록의 템플릿에 대한 비용은 현재 블록의 템플릿의 "재구성된 샘플들"과, 참조 블록의 템플릿의 재구성된 샘플들에 대해 LIC 모델을 적용하여 얻어진 현재 블록의 템플릿의 "보상된 예측 샘플들" 간의 차이에 기초하여 계산될 수 있다.
복수의 이용가능한 모델들 중에서 현재 블록을 위해 사용할 모델 또는 모델들이 선택되면, 선택된 모델의 파라미터들이 결정될 필요가 있다.
LIC 모델의 파라미터들을 결정하는 다양한 방법들이 채용될 수 있다. 예를 들어, 머지 후보 리스트 중에서 선택된 후보의 파라미터들을 사용하는 방법, 복호화기측에서 부호화기와 동일한 방식으로 파라미터들을 추정(혹은 유도)하는 방법, 부호화기가 파라미터들을 명시적으로 신호하는 방법 등이 고려될 수 있다. 비디오 부호화기는 하이-레벨 신택스(high level syntax: HLS)를 이용하여 모델의 파라미터들을 결정하는 방법을 부호화기에 신호할 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 모델의 파라미터들을 결정하는 방법을 신호하기 위한 하이-레벨 신택스(HLS)의 일 예이다. 도 8에 예시된 syntax 요소들의 일부 혹은 전체가 sequence parameter set (SPS), picture parameter set (PPS), picture header (PH), slice header (SH) 등에서 시그널링될 수 있다. 도 8에 예시된 하이-레벨 신택스(HLS)에서, 신택스 요소들의 시그널링 순서는 다양하게 변경될 수 있다.
신택스 요소 cu_lic_flag는 LIC 사용이 허용되는지 여부를 나타내는 플래그로서, cu_lic_flag = 1이면 LIC 모드가 활성화됨을 의미하고 cu_lic_flag = 0이면 LIC 모드가 비활성화됨을 의미한다.
신택스 요소 cu_lic_parameters_inherit는 LIC merge mode에 대한 사용 유무를 나타내는 신택스 요소이며, cu_lic_parameters_inherit = 1이면 LIC merge 모드가 활성화됨을 의미하고 cu_lic_parameters_inherit = 0이면 LIC merge 모드가 비활성화됨을 의미한다.
신택스 요소 cu_lic_parameters_implicit는 복호화기에서 LIC 파라미터들이 추정되는지(즉, 암시적으로 도출되는지) 여부를 나타내는 신택스 요소이며, cu_lic_parameters_implicit = 1이면 복호화기에서 LIC 파라미터들을 추정함을 의미하고 cu_lic_parameters_implicit = 0이면 복호화기에서 LIC 파라미터들을 추정하지 않음을 의미한다.
신택스 요소 cu_lic_parameters_explicit는 LIC 파라미터들이 명시적으로 시그널링되는 방법이 사용되는지 여부를 나타내는 신택스 요소이며, cu_lic_parameters_explicit = 1이면 LIC 파라미터들이 시그널링됨을 의미하고 cu_lic_parameters_explicit = 0이면 LIC 파라미터들이 시그널링되지 않음을 의미한다.
제1 실시예 - 머지 후보 리스트
본 실시예에서, 현재 블록에 대해 국부 밝기 변화를 보상하기 위해 이용가능한 LIC 모델들의 리스트가 구성될 수 있다. 비디오 부호화기는 LIC 모델들의 리스트에서 현재 블록에 대해 사용할 모델을 선택하고, LIC 모델들의 리스트에서 그 선택된 모델을 식별하는 인덱스를 시그널링할 수 있다. 비디오 복호화기는 이용가능한 LIC 모델들의 리스트에서 인덱스에 의해 지시하는 모델을 선택하고, 선택된 모델을 이용하여, 현재 블록에 대한 국부 밝기 보상을 수행할 수 있다.
이용가능한 LIC 모델들의 리스트는 다음의 방법들 중 하나를 사용하여 구성될 수 있다. 첫 번째 방법은 현재 블록의 움직임 정보 코딩을 위해 구성된 머지 후보 리스트(merge candidate list)를 사용하는 것이다. 두 번째 방법은, 움직임 정보 코딩을 위해 구성된 머지 후보 리스트와는 별개로, 현재 블록의 주변 블록들의 LIC 모델 정보를 활용하여 LIC 머지 후보 리스트(LIC merge candidate list)를 구성하는 것이다.
첫 번째 방법인 움직임 정보 코딩을 위해 구성된 머지 후보 리스트를 사용하는 경우, 비디오 복호화기는 비트스트림으로부터 머지 후보 리스트 내의 후보를 지시하는 인덱스를 복호화하고, 복호화된 인덱스에 의해 지시되는 후보의 블록으로부터 LIC 플래그 정보와 LIC 모델 정보를 상속할 수 있다. 비디오 복호화기는 상속된 LIC 모델 정보를 이용하여 현재 블록에 대해 사용할 LIC 모델(및 그 파라미터들)을 결정할 수 있다.
두 번째 방법인 다른 블록들에 사용된 LIC 모델 정보를 활용하여 LIC 머지 후보 리스트를 구성하는 경우이다. 이 때, LIC 머지 후보 리스트의 크기는 기설정된 크기를 사용하거나 적응적 크기를 사용할 수 있다. 또한, LIC 머지 후보 리스트는 다음과 같은 다양한 유형의 후보들로 구성될 수 있다.
(1) 공간적 인접 후보: 공간적으로 인접한 위치의 LIC 모델 정보
(2) 공간적 비-인접 후보: 공간적으로 비-인접한 위치의 LIC 모델 정보
(3) 시간적 후보: 시간적 동일 위치의 LIC 모델 정보
(4) 히스토리 기반 후보: 이전에 사용된 LIC 모델들을 저장하는 히스토리 테이블로부터의 LIC 모델 정보
(5) 쉬프트된 시간적 후보: 움직임 벡터에 의해 쉬프트된 시간적 동일 위치의 LIC 모델 정보
(6) 기본 후보(Default candidate): LIC 머지 후보 리스트가 모두 채워지지 않은 경우에 LIC 머지 후보 리스트의 남은 자리에 추가되는 미리 정의된 LIC 모델 정보
공간적으로 인접한 위치들과 공간적으로 비-인접한 위치들은 도 9a와 같고, 시간적 동일 위치들은 도 9b와 같으며, 움직임 벡터에 의해 쉬프트된 시간적 동일 위치들은 도 9c와 같다.
도 9a의 예에서, 위치들 1 내지 5는 현재 블록에 대한 공간적으로 인접한 위치들이고, 위치들 6 내지 23은 현재 블록에 대한 공간적으로 비-인접한 위치들이다. 위치들 1 내지 5 중 하나 이상의 위치들의 LIC 정보는 하나 이상의 공간적 인접 머지 후보로서 LIC 머지 후보 리스트에 삽입될 수 있다. 위치들 6 내지 23 중 하나 이상의 위치들의 LIC 정보는 하나 이상의 공간적 비-인접 머지 후보로서 LIC 머지 후보 리스트에 삽입될 수 있다. 공간적으로 비-인접한 위치들과 현재 블록 사이의 거리는 현재 블록의 너비와 높이에 기초한다.
도 9b에 예시된 바와 같이, 시간적 후보들이 동일위치 픽처(collocated picture, colPic) 픽처로부터 선택될 수 있다. 도 9b의 C0와 C1은 참조 픽쳐 인덱스에 해당하는 참조 픽쳐를 각각 의미한다. 시간적 후보들의 포함 순서는 (C01, C02, ..., C010)와 같을 수 있다. 만약, C0i이 픽처/슬라이스 경계의 외부에 있고, C1i가 픽처/슬라이스 경계의 내부에 있으면, C1i가 C0i를 대신하여 사용될 수 있다.
도 9c에 예시된 바와 같이, 쉬프트된 시간적 후보들(shifted temporal candidates)이 동일위치 픽처로부터 선택될 수 있다. 동일위치 블록(collocated block)의 위치와 C0i 및 C1i의 위치들은 선택된 이웃하는 움직임 벡터에 의해 쉬프트될 수 있다. 쉬프트된 시간적 후보들의 포함 순서는 시간적 후보들의 포함 순서와 동일할 수 있다. 이웃하는 움직임 벡터는 주변 블록들(A0, A1, B0, B1, B2)의 움직임 벡터들로부터 선택될 수 있다. 검사 순서는 (L0B1, L1B1, L0A1, L1A1, L0B0, L1B0, L0A0, L1A0, L0B2, L1B2)일 수 있다. 동일위치 픽처를 참조 픽처로서 사용하는 첫 번째 움직임 벡터가 선택될 수 있다.
LIC 머지 후보 리스트를 구성하기 위해 이전에 사용된 LIC 모델들에 대한 탐색 영역이 동일 CTU 내부 영역, 동일 CTU 행 영역, 동일 픽처 영역 등의 영역으로 제한될 수 있다. 즉, 이전에 사용된 LIC 모델들을 저장하는 히스토리 테이블은 CTU 단위로 혹은 CTU 행 단위로 혹은 픽처 단위로 초기화될 수 있다.
기본 후보(Default candidate)의 예로는 이미 후보 리스트에 포함된 선형 LIC 모델의 파라미터 값을 변경하는 방식으로 생성된 LIC 모델일 수 있다.
여기에 설명된 유형의 후보들 외에도 다른 유형의 후보들이 LIC 머지 후보 리스트를 구성하는 데에 사용될 수 있다. 또한, 여기에 설명된 모든 유형의 후보들 중 일부만이 LIC 머지 후보 리스트를 구성하는 데에 사용될 수도 있다.
LIC 머지 후보 리스트의 구성이 완료된 경우 리스트 내 후보들에 대하여 현재 블록의 템플릿에 대한 비용(cost)을 계산하여 비용이 낮은 순서로 재정렬 (reordering)을 수행할 수 있다. 이 때, 비용 계산을 위하여 사용하는 손실함수로는 SAD, SATD, MR-SAD 등이 사용될 수 있다. 현재 블록의 템플릿에 대한 비용은 현재 블록의 템플릿의 재구성된 이웃 샘플들과, 참조 블록의 대응하는 이웃 샘플들에 대해 후보 모델을 적용하여 얻어진 현재 블록의 템플릿의 보상된 예측들 간의 차이에 기초하여 계산될 수 있다.
복호화기는 비트스트림으로부터 LIC 머지 후보 리스트 내의 후보를 지시하는 인덱스를 복호화하고, 복호화된 인덱스에 의해 지시되는 후보의 LIC 모델 정보를 이용하여 현재 블록에 대한 LIC 모델(및 그 파라미터들)을 결정할 수 있다.
제2 실시예 - 복수 샘플 입력 기반 보상
본 실시예에서, 하나 이상의 복수 샘플 입력 기반 보상 모델이 사용될 수 있다. 복수 샘플 입력 기반 보상 모델은 주어진 예측 샘플 위치에 대해 인터 예측의 초기 예측자의 복수의 샘플들을 사용하여 보상된 샘플 값을 출력할 수 있다. 복수 샘플 입력 기반 보상 모델로는 자기회귀 모델(autoregressive model: AR model)이 사용될 수 있다. 아래 수학식은 자기회귀 모델을 사용하여 국부 밝기 변화에 대한 보상을 수행하는 방법의 수식적 표현을 나타낸 것이다. 자기회귀 모델을 사용하여 LIC를 모델링할 때, 오프셋(offset) 항은 선택적(optional)일 수 있다.
P'[x, y]는 국부 밝기 변화에 대한 보상이 수행된 샘플 위치 (x, y)에서의 샘플 값을 나타내고, P[xi, yi]는 국부 밝기 변화에 대한 보상을 수행하기 위한 입력 값으로서, 참조 픽처 내 위치 (xi, yi)에서의 샘플 값을 나타낸다.
도 10은 중앙 샘플(C)과 그 이웃 샘플들의 공간적 위치들을 도시한다. 중앙 샘플(C)은 현재 블록내의 샘플 위치 (x, y)에 대응하는 참조 블록내의 샘플이다. 즉, 중앙 샘플(C)은 참조 픽처 내 위치 (x, y)로부터 움직임 벡터에 의해 지시되는 샘플이다.
자기회귀 모델이 중앙 샘플(C)을 사용하지 않고, 그 북쪽(N), 남쪽(S), 동쪽(E) 및 서쪽(W) 이웃 샘플들을 사용할 때, LIC 모델은 다음과 같은 컨볼루션 필터(convolutional filter)로서 표현될 수 있다. ci는 모델 파라미터들이다.
자기회귀 모델이 중앙 샘플(C)과 그 이웃 샘플들(N, S, E, W)을 사용할 때, LIC 모델은 다음과 같은 컨볼루션 필터로서 표현될 수 있다.
자기회귀 모델이 비-선형 항(non-linear term)인 P(C)과 바이어스 항(bias term)인 B을 추가로 사용할 때, LIC 모델은 다음과 같은 컨볼루션 필터로서 표현될 수 있다. 비선형 항 P(C)은 중앙 샘플(C)의 제곱을 비트깊이(bit depth)에 기초하여 정규화한 값을 나타내고, 바이어스 항 B는 비트깊이에 따른 중간값을 나타낸다.
자기회귀 모델이 중앙 샘플(C)과 1차 이웃 샘플들(N, S, E, W)과 2차 이웃 샘플들(NN, WW)을 사용할 때, LIC 모델은 다음과 같은 컨볼루션 필터로서 표현될 수 있다.
제3 실시예: 단일 샘플 입력 기반 보상
본 실시예에서, 현재 블록에 대해 단일 샘플 입력 기반 보상 모델을 사용하되, 모델 파라미터들의 상이한 세트가 현재 블록의 샘플들에 사용된다. 단일 샘플 입력 기반 보상 모델은 현재 블록에 대한 인터 예측의 초기 예측 샘플을 사용하여 보상된 예측 샘플(즉, 최종 예측 샘플)을 생성하는 선형 모델일 수 있다.
비디오 부호화기와 비디오 복호화기는 현재 블록의 초기 예측 샘플들을 여러 서브세트들로 분류하고, 각 서브세트에 대해 적용할 선형 모델의 파라미터들의 세트를 결정할 수 있다.
비디오 부호화기와 비디오 복호화기는 현재 블록의 이웃 샘플들과 참조 블록의 이웃 샘플들을 여러 서브세트들로 분류하고, 각 서브세트를 훈련 세트로 사용하여 각 서브세트에 대한 선형 모델의 파라미터들을 도출할 수 있다. 비디오 부호화기는 현재 블록의 이웃 샘플들과 참조 블록의 이웃 샘플들로부터 각 서브세트에 대한 선형 모델의 파라미터들을 유도하는 대신에, 선형 모델의 파라미터들을 나타내는 지시를 시그널링할 수도 있다.
(초기 예측 샘플들 혹은 이웃 샘플들과 같은) 샘플들을 서브세트들로 분류하는 기준은 샘플의 좌표(혹은 샘플의 위치)이거나 샘플의 값일 수 있다.
샘플의 좌표를 기준으로 샘플들을 서브세트들로 분류하기 위해, 현재 블록을 2개의 서브영역들로 나누는 분할 경계(partitioning edge)가 사용될 수 있다. 분할 경계는 각도(angle)와 오프셋(offset)을 기반으로 결정되는 직선이다. 도 11은 분할 경계 그리고 이를 특정하는 각도(angle)와 오프셋(offset)를 예시한 개념도이다. 도 11을 참조하면, 분할 경계는 블록의 중심으로부터 분할 경계에 내려진 수선의 각도(angle)와 블록의 중심으로부터 분할 경계까지의 거리인 오프셋(offset)에 의해 특정된다. 수선의 각도(angle)는 수평축으로부터 반시계 방향으로 측정된다. 현재 블록에 적용할 분할 경계를 특정하는 각도(angle)와 오프셋(offset)은 각각 인덱스 형태로 시그널링될 수 있다.
도 12는 국부 밝기 보상이 적용되는 현재 블록을 두 개의 서브영역들로 나누는 다양한 분할 경계를 예시한다.
비디오 부호화기와 비디오 복호화기는 두 개의 서브영역들에 대응하는 초기 예측 샘플들의 두 개의 서브세트를 식별하고, 초기 예측 샘플들의 서브세트들에 대해 LIC 모델의 파라미터들을 개별적으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 비디오 부호화기와 비디오 복호화기는 제1 서브영역 상의 샘플 위치들에 대응하는 초기 예측 샘플들의 제1 서브세트와 제2 서브영역 상의 샘플 위치들에 대응하는 초기 예측 샘플들의 제2 서브세트가 식별하고, 초기 예측 샘플들의 제1 서브세트에 대해 적용할 선형 모델의 제1 파라미터 세트와 초기 예측 샘플들의 제2 서브세트에 대해 적용할 선형 모델의 제2 파라미터 세트를 결정할 수 있다. 현재 블록의 초기 예측 샘플들의 제1 서브세트에 적용되는 LIC 모델의 파라미터들은 현재 블록의 초기 예측 샘플들의 제2 서브세트에 적용되는 LIC 모델의 파라미터들과는 상이할 수 있다.
제1 파라미터 세트는 상기 제1 서브영역에 인접한 재구성된 이웃 샘플들과 상기 참조 블록의 대응하는 이웃 샘플들에 기반하여 계산되고, 제2 파라미터 세트는 상기 제2 서브영역에 인접한 재구성된 이웃 샘플들과 상기 참조 블록의 대응하는 이웃 샘플들에 기반하여 계산될 수 있다. 즉, 초기 예측 샘플들의 주어진 서브세트에 대해, 현재 블록의 템플릿의 부분과 참조 블록의 템플릿의 부분으로부터 유도될 수 있다. 현재 블록의 템플릿의 부분은 현재 블록의 서브 템플릿으로 지칭될 수 있으며, 참조 블록의 템플릿의 부분은 참조 블록의 서브 템플릿으로 지칭될 수 있다.
일부 실시예에서, 미리 정의된 파라미터 세트들의 리스트에서 초기 예측 샘플들의 서브세트들의 각 서브세트에 적용되는 LIC 모델에 사용할 파라미터 세트를 가리키는 인덱스가 시그널링될 수 있다. 일부 실시예에서, 각 서브세트에 적용되는 LIC 모델에 사용할 파라미터들을 나타내는 신택스 요소들이 명시적으로 시그널링될 수 있다.
한편, 샘플 값을 기준으로 (초기 예측 샘플들 혹은 이웃 샘플들과 같은) 샘플들을 서브세트들로 분류하기 위해, 샘플 값과 비교되는 임계값이 사용될 수 있다. 비디오 부호화기와 비디오 복호화기는 초기 예측 샘플들의 샘플값들과 임계값 간의 비교에 기초하여, 현재 블록의 초기 예측 샘플들을 2개의 서브세트들로 분류하고, 각 서브세트들 각각의 국부 밝기 변화를 보상하기 위해 사용할 선형 모델의 각자의 파라미터 세트를 결정할 수 있다.
도 13은 본 개시의 일부 실시예들에 따른, 하나의 임계값을 기준으로 선형 모델에 대해 두 개의 상이한 파라미터 세트들을 사용하는 예를 도시한 개념도이다. 아래 수학식과 같이, 초기 예측 샘플 P[x,y]와 임계값의 비교에 기초하여 초기 예측 샘플들 각각에 대해 사용될 선형 모델의 파라미터 세트가 결정된다.
상이한 파라미터 세트들을 사용하는 것은 상이한 모델들을 사용하는 것으로 볼 수도 있으므로, 두 개의 상이한 선형 모델들 중에서 초기 예측 샘플들 각각에 대해 사용될 선형 모델이 선택된다고 말할 수도 있다.
실시 형태에 따라, 둘 이상의 임계값들이 사용될 수도 있다. 예를 들어, 2개의 임계값들이 사용되어, 초기 예측 샘플들 각각에 대해 세 개의 상이한 파라미터 세트들(혹은 3개의 선형 모델들) 중에서, 하나의 파라미터 세트(혹은 하나의 선형 모델)가 선택될 수 있다.
임계값은 암시적으로 도출되거나 명시적으로 시그널링될 수 있다.
임계값을 암시적으로 도출하는 방법의 예시들로서, 예컨대, 현재 블록의 템플릿에 대응하는 참조 블록의 템플릿의 미리 정의된 위치(예컨대, 중앙, 최좌측, 최상단 위치)의 샘플 값이 임계값으로 설정되거나, 참조 블록의 템플릿의 미리 정의된 복수 위치의 샘플 값들의 평균 값, 중간 값, 최빈 값, 최대 값 등이 임계값으로 설정될 수 있다.
임계값을 명시적으로 시그널링하는 방법의 예시들로서, 임계값을 지시하는 신택스 요소가 블록 별로 혹은 시퀀스 별로 혹은 픽처 별로 부호화될 수 있다. 또한, 어떤 블록에 대해 임계값이 일단 시그널링되면, 새로운 임계값이 시그널링될 때까지 후속 블록들에 대해 동일한 임계값이 사용될 수도 있다.
현재 블록의 이웃 샘플들과 참조 블록의 이웃 샘플들로부터 각 서브세트에 대한 LIC 모델의 파라미터들이 유도될 수 있다. 예를 들어, 비디오 부호화기와 비디오 복호화기는 참조 블록의 이웃 샘플들을, 임계값과의 비교에 기초하여, 2개의 서브세트로 분류할 수 있다. 비디오 부호화기와 비디오 복호화기는 각 서브세트의 이웃 샘플들과 이에 대응하는 현재 블록의 이웃 샘플들을 사용하여 각 서브세트에 대한 LIC 모델의 파라미터들을 계산하거나 도출할 수 있다. 여기서, 이웃 샘플들의 분류와 현재 블록의 샘플 위치들의 분류에는 동일한 임계값이 사용될 수 있다.
비디오 부호화기는 현재 블록의 이웃 샘플들과 참조 블록의 이웃 샘플들로부터 LIC 모델의 파라미터들을 계산하는 대신에, LIC 모델의 파라미터들을 명시적으로 시그널링하거나 파라미터 세트를 지시하는 인덱스를 명시적으로 시그널링할 수도 있다.
이하에서, m번째 서브세트의 이웃 샘플들을 사용하여 m번째 선형 LIC 모델의 파라미터들을 유도하는 수학적 방법이 설명된다. m번째 선형 LIC 모델의 파라미터들은 현재 블록의 주변 샘플들과 참조 블록의 주변 샘플들을 이용한 최소 평균 제곱 오차(Least-Mean-Square-Error: LMSE) 방법에 기초하여 유도될 수 있다.
m번째 선형 LIC 모델의 수학적 표현은 다음과 같다.
여기서 p[x, y]는 현재 블록내 위치 [x, y]에서의 밝기 변화 보상된 예측 샘플이고, P[x, y]는 참조 픽처내 위치 [x, y]로부터 움직임 벡터가 가리키는 참조 샘플이다. αm과 βm은 각각 m 번째 선형 모델의 스케일링 파라미터과 오프셋 파라미터를 나타내며, αm과 βm은 다음과 같이 수학적으로 계산될 수 있다.
여기서, n은 파라미터들을 유도하는 데에 사용되는 이웃 샘플들의 수이다. ΣX, ΣY, ΣX2, ΣXY를 추정하기 위한 수학식들은 다음과 같다.
Rabove,m은 m번째 모델에 사용되는 참조 블록의 상단 인접 샘플들을 의미하고, Rleft,m은 m번째 모델에 사용되는 참조 블록의 좌측 인접 샘플들을 의미하고, Cabove,m은 m번째 모델에 사용되는 현재 블록의 상단 인접 샘플들을 의미하고, Cleft,m은 m번째 모델에 사용되는 현재 블록의 좌측 인접 샘플들을 의미한다.
이하에서, LIC 모델의 파라미터들을 계산 혹은 유도하는 데에 사용되는 현재 블록의 이웃 샘플들인 유효 샘플들에 대해 설명한다.
유효 샘플들은 현재 블록의 템플릿(즉, 좌측 열(들)과 상측 행(들))의 샘플들이거나 이들의 서브샘플링된(subsampled) 샘플들일 수 있다. 또한, 유효 샘플들은 현재 블록의 인접한 0번째 참조 라인 혹은 n번째 참조 라인의 샘플들이거나 이들의 서브샘플링된 샘플들일 수 있다. 도 14는 8×8 사이즈의 CU와 16×16 사이즈의 CU에 대해 좌측 1열과 상측 1행으로 구성된 템블릿으로부터, LIC 모델의 파라미터들을 계산 혹은 유도하는 데에 이용되는 서브샘플링된 샘플들의 예를 보인다. 서브샘플링 간격은 도 14의 예시처럼 블록의 사이즈에 의존하거나 블록의 사이즈와 무관하게 일정할 수도 있다.
일부 실시형태에서, LIC 모델마다 혹은 모델의 유형마다 유효 샘플들을 선택하는 방법이 미리 정의될 수도 있다. 예를 들어, 비디오 부호화기와 비디오 복호화기는 선형 모델의 파라미터들을 유도하기 위해 인접한 참조 라인(즉, 좌측 열과 상측 행)의 샘플들을 사용하고, 비선형 모델의 파라미터들을 유도하기 위해 인접한 템플릿(즉, 좌측 열들과 상측 행들)의 샘플들을 사용할 수 있다. 다른 예로, 제1 모델의 파라미터들은 좌측 열(들)의 샘플들에 기초하여 유도되고, 제2 모델의 파라미터들은 상측 행(들)의 샘플들에 기초하여 유도되고, 제3 모델의 파라미터들은 좌측 열(들)과 상측 행(들)의 샘플들에 기초하여 유도될 수 있다.
일부 실시형태에서, 현재 블록의 주변 샘플들 각각에 대해 유효 샘플인지 여부를 결정하기 위해 훈련된 뉴럴 네트워크 혹은 의사결정트리(Decision Tree)를 사용할 수도 있다. 일부 실시형태에서, 픽쳐 혹은 시퀀스 별로 유효 샘플들을 선택하는 방법이 시그널링될 수도 있다.
전술한 실시예들 혹은 방법들은 개별적으로 적용될 수 있지만, 이들 중 임의의 조합이 비디오 부호화기와 비디오 복호화기에 적용될 수도 있다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른, CU 레벨에 포함될 수 있는 LIC 관련 신택스 구조의 일 예이다.
현재 CU에 대해 국부 밝기 보상이 적용될 때, 제1 실시예의 방법에 대응하는 LIC 머지 모드가 사용되는지 여부가 먼저 시그널링될 수 있다.
lic_merge_flag, use_lic_cand_list, 및 merge_list_idx는 LIC 머지 모드에 관련된 신택스 요소들로서 각각에 대한 설명은 다음과 같다.
- lic_merge_flag는 현재 CU에서 LIC 머지 모드(LIC merge mode)가 사용되는지 여부를 나타내는 신택스 요소로서, 1이면 현재 CU에서 LIC 머지 모드가 사용됨을 의미하고, 0이면 현재 CU에서 LIC 머지 모드가 사용되지 않음을 의미한다.
- use_lic_cand_list는 LIC 머지 모드에서 LIC 머지 후보 리스트가 사용되는지 여부를 나타내는 신택스 요소로서, 1이면 비디오 복호화기는 LIC 머지 후보 리스트를 구성하여 LIC 머지 후보 리스트를 기초로 현재 CU에 사용할 LIC 후보를 결정하고, 0이면 비디오 복호화기는 움직임 정보 코딩을 위한 머지 후보 리스트(merge candidate list)를 기초로 현재 CU에 사용할 후보를 결정한다.
- merge_list_idx는 후보 리스트 내에서 현재 CU에 사용될 후보의 인덱스(index)를 나타내는 신택스 요소이다.
도 15의 예시에서, 현재 CU에 대해 LIC 머지 모드(LIC merge mode)가 사용되지 않을 때, 제3 실시예에서 설명된 방법에 대응하는 단일 화소 입력 기반 LIC 모드가 사용되는지 여부가 시그널링된다.
신택스 요소들 lic_single_sample_input, lic_single_sample_multi_model_idx, lic_angle_idx, lic_offset_idx, lic_explicit_parameter_flag, lic_model0_parameter, 및 lic_model1_parameter는 단일 화소 입력 기반 LIC 모드에 관련되어 있다.
- lic_single_sample_input는 단일 화소 입력 기반 LIC 모드 사용 여부를 나타내는 신택스 요소로서, 1이면 단일 화소 입력 기반 LIC 모드가 사용됨을 의미하고, 0이면 단일 화소 입력 기반 LIC 모드가 사용되지 않음을 의미한다.
- lic_single_sample_multi_model_idx는, 단일 화소 입력 기반 LIC 모드가 사용될 때, 샘플마다 좌표를 기준으로 복수의 LIC 모델 중에서 사용할 모델을 선택하는 방식에 대한 사용 여부를 나타내는 신택스 요소로서, 1이면 샘플마다 좌표를 기준으로 복수의 LIC 모델 중에서 사용할 모델을 선택하는 방식이 사용됨을 의미하고, 0이면 샘플마다 좌표를 기준으로 복수의 LIC 모델 중에서 사용할 모델을 선택하는 방식이 사용되지 않음을 의미한다.
- lic_angle_idx와 lic_offset_idx는, 샘플마다 좌표를 기준으로 복수의 LIC 모델 중에서 사용할 모델을 선택하는 방식이 사용될 때, 현재 CU을 2개의 서브세트로 분할하는 분할 경계(partitioning edge)를 특정하는 신택스 요소들이다. lic_angle_idx는 현재 CU의 중심으로부터 분할 경계에 내려진 수선의 각도를 의미하고, lic_offset_idx는 현재 CU의 중심으로부터 분할 경계까지의 거리를 의미한다. 이들 신택스 요소들은 분할 경계의 현재 CU내 기하학적 배치를 특정한다.
- lic_explicit_parameter_flag는 현재 CU에 적용되는 LIC 모델의 파라미터들이 명시적으로 시그널링 되는지 여부를 나타내는 신택스 요소로서, 1이면 현재 CU에 적용되는 LIC 모델의 파라미터들이 시그널링되며, 0이면 현재 CU에 적용되는 LIC 모델의 파라미터들이 시그널링되지 않고 복호화기에 의해 암시적으로 도출된다.
- lic_model0_parameter 및 lic_model1_parameter는 각각 첫 번째 LIC 모델의 파라미터들과 두 번째 LIC 모델의 파라미터들을 나타내는 신택스 요소들이다. 두 개의 모델들이 아닌 단일 모델이 사용된다면, 신택스 요소 lic_model0_parameter syntax는 단일 모델의 파라미터들을 시그널링하는 데에 사용될 수 있다.
신택스 요소들 lic_multi_sample_input, lic_regression_model0_idx 및 lic_regression_model1_idx는 제2 실시예에서 설명된 방법에 대응하는 복수 화소 입력 기반 LIC 모드에 관련되어 있다.
- lic_multi_sample_input은 복수 화소 입력 기반 LIC 모드 사용 여부를 나타내는 신택스 요소로서, 1이면 복수 화소 입력 기반 LIC 모드가 사용됨을 의미하고 0이면 복수 화소 입력 기반 LIC 모드가 사용되지 않음을 의미한다.
- lic_regression_model0_idx와 lic_regression_model1_idx는 각각, 복수 화소 입력 기반 LIC 모드에서 사용되는 두 개의 LIC 모델들 중에서 첫 번째 LIC 모델의 파라미터들과 두 번째 LIC 모델의 파라미터들을 나타내는 신택스 요소들이다. 두 개의 모델이 아닌 단일 모델이 사용된다면, 신택스 요소 lic_regression_model0_idx는 단일 모델의 파라미터들을 시그널링하는 데에 사용될 수 있다.
도 16은 본 개시의 일부 실시예들에 따른, 현재 CU에 적용되는 LIC 모드의 인덱스를 지시하는 신택스 요소인 lic_mode_idx를 포함하는 CU 레벨 신택스를 예시한다. 도 17은 본 개시의 일부 실시예들에 따른, lic_mode_idx의 다양한 LIC 모드들에 대한 이진화(binarization)의 예시이다.
도 16에 예시된 신택스 요소들 lic_merge_flag, lic_multi_sample_input, lic_multi_sample_input 대신에, 이들 신택스 요소에 의해 지시되는 방법들이 각각 하나의 이용가능한 LIC 모드로서 정의될 수도 있다. 비디오 부호화기는, 복수의 이용가능한 LIC 모드들 중에서 선택된 LIC 모드의 인덱스(lic_mode_idx)를 시그널링할 수 있다.
복수의 이용가능한 LIC 모드들은 제1 실시예의 LIC 머지 리스트를 사용하는 방법에 대응하는 모드와, 제2 실시예의 복수의 자기회귀 모델들을 사용하는 방법에 대응하는 모드와, 제3 실시예의 복수의 선형 모델들을 사용하는 방법에 대응하는 모드, 제2 실시예의 단일의 자기회귀 모델을 사용하는 방법에 대응하는 모드를 포함할 수 있다. 또한, 블록내 전체 샘플들에 하나의 선형 LIC 모델을 사용하는 통상의 방법이 하나의 이용가능한 모드로서, 복수의 이용가능한 LIC 모드들에 포함될 수 있다.
도 18은 본 개시의 일부 실시예들에 따른, 비디오 부호화기 및 비디오 복호화기 각각에 의해 수행되는 예측 방법을 도시한 흐름도이다.
비디오 부호화기 및 비디오 복호화기는 참조 픽처 상에서 참조 블록을 기초로 현재 픽처 상의 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들을 도출할 수 있다(S1810).
비디오 부호화기 및 비디오 복호화기는 복수의 이용 가능한 국부 밝기 보상(LIC) 모델들 중에서, 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정할 수 있다(S1820).
비디오 부호화기 및 비디오 복호화기는 현재 블록을 위한 LIC 모델을 기초로 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들에 국부 밝기 보상을 적용하여, 현재 블록에 대한 최종 예측 샘플들을 생성할 수 있다(S1830).
일부 실시예에서, 비디오 부호화기 및 비디오 복호화기는, 단계 S1820의 일부로서, 복수의 이용 가능한 LIC 모델 각각에 대해 현재 블록에 이웃한 재구성된 샘플들의 세트인 템플릿에 대한 비용을 계산하고, 복수의 이용 가능한 LIC 모델 각각의 템블릿에 대한 비용에 기초하여, 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정할 수 있다.
여기서, 템플릿에 대한 비용은, 템플릿의 재구성된 이웃 샘플들과, 참조 블록의 대응하는 이웃 샘플들에 대해 후보 모델을 적용하여 얻어진 템플릿의 보상된 예측들 간의 차이에 기초하여 계산될 수 있다.
일부 실시예에서, 비디오 부호화기 및 비디오 복호화기는, 단계 S1820의 일부로서, 비트스트림으로부터 현재 블록의 움직임 정보의 코딩을 위한 머지 후보 리스트 내의 후보를 지시하는 인덱스를 복호화하고, 복호화된 인덱스에 의해 지시되는 후보의 블록으로부터 상속된 LIC 모델 정보를 이용하여 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정할 수 있다.
일부 실시예에서, 비디오 부호화기 및 비디오 복호화기는, 단계 S1820의 일부로서, 현재 픽처 또는 참조 픽처 상의 이미 재구성된 다른 블록들의 LIC 모델 정보를 이용하여 LIC 머지 후보 리스트를 구성할 수 있다. 비디오 부호화기 및 비디오 복호화기는, 비트스트림으로부터 LIC 머지 후보 리스트 내의 후보를 지시하는 인덱스를 복호화하고, 복호화된 인덱스에 의해 지시되는 후보의 LIC 모델 정보를 이용하여 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정할 수 있다.
일부 실시예에서, 복수의 이용 가능한 LIC 모델들 중 적어도 하나는 자기회귀 모델(autoregressive model)에 기초한 컨볼루션 필터일 수 있다. 복수의 이용 가능한 LIC 모델들 중 적어도 하나는 선형 모델일 수 있다.
일부 실시예에서, 비디오 부호화기 및 비디오 복호화기는, 단계 S1830의 일부로서, 현재 블록을 두 개의 서브영역으로 나누는 분할 경계를 결정하고, 두 개의 서브영역들에 대응하는 초기 예측 샘플들의 두 개의 서브세트를 식별할 수 있다. 비디오 부호화기 및 비디오 복호화기는, 두 개의 서브영역 중 제1 서브영역에 대응하는 초기 예측 샘플들의 제1 서브세트에 대해 적용할 선형 모델의 제1 파라미터 세트와, 두 개의 서브영역 중 제2 서브영역에 대응하는 초기 예측 샘플들의 제2 서브세트에 대해 적용할 선형 모델의 제2 파라미터 세트를 결정할 수 있다.
제1 파라미터 세트는 제1 서브영역에 인접한 재구성된 이웃 샘플들과 참조 블록의 대응하는 이웃 샘플들에 기반하여 계산되고, 제2 파라미터 세트는 제2 서브영역에 인접한 재구성된 이웃 샘플들과 참조 블록의 대응하는 이웃 샘플들에 기반하여 계산될 수 있다. 비디오 부호화기 및 비디오 복호화기는, 초기 예측 샘플들의 제1 서브세트에 대해 제1 파라미터 세트를 가진 선형 모델을 적용하고, 초기 예측 샘플들의 제2 서브세트에 대해 제2 파라미터 세트를 가진 선형 모델을 적용하여, 현재 블록에 대한 최종 예측 샘플들을 생성할 수 있다.
일부 실시예에서, 비디오 부호화기 및 비디오 복호화기는, 단계 S1830의 일부로서, 초기 예측 샘플들의 값들을 임계값과 비교하는 것에 기초하여 초기 예측 샘플들의 두 개의 서브세트를 식별하고, 초기 예측 샘플들의 제1 서브세트에 대해 적용할 상기 선형 모델의 제1 파라미터 세트와 초기 예측 샘플들의 제2 서브세트에 대해 적용할 선형 모델의 제2 파라미터 세트를 결정할 수 있다. 여기서, 임계값은 현재 블록에 이웃한 재구성된 샘플들의 세트인 템플릿에 대응하는 참조 블록에 이웃한 재구성된 샘플들에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 임계값은 참조 블록에 이웃한 재구성된 샘플들의 일부 혹은 전부에 대한 평균값일 수 있다.
비디오 부호화기 및 비디오 복호화기는, 제1 파라미터 세트와 제2 파라미터 세트를 결정하는 단계의 일부로서, 참조 블록의 이웃 샘플들을 상기 임계값과 비교하는 것에 기초하여 참조 블록의 이웃 샘플들의 두 개의 서브세트를 식별할 수 있다. 비디오 부호화기 및 비디오 복호화기는, 참조 블록의 이웃 샘플들의 제1 서브세트와 이에 대응하는 현재 블록의 이웃 샘플들의 제1 서브세트에 기초하여 상기 제1 파라미터 세트를 결정하고, 상기 참조 블록의 이웃 샘플들의 제2 서브세트와 이에 대응하는 현재 블록의 이웃 샘플들의 제2 서브세트에 기초하여 제2 파라미터 세트를 결정할 수 있다.
비디오 부호화기 및 비디오 복호화기는, 초기 예측 샘플들의 제1 서브세트에 대해 제1 파라미터 세트를 가진 선형 모델을 적용하고, 초기 예측 샘플들의 제2 서브세트에 대해 제2 파라미터 세트를 가진 선형 모델을 적용하여, 현재 블록에 대한 최종 예측 샘플들을 생성할 수 있다.
비디오 부호화기는 최종 예측 샘플들에 기초하여 현재 블록을 부호화할 수 있다. 예를 들어, 비디오 부호화기는 현재 블록의 원래 샘플들과 최종 예측 샘플들 간의 차이를 나타내는 잔차 데이터를 비트스트림에 부호화할 수 있다. 비디오 복호화기는 최종 예측 샘플들에 기초하여 현재 블록을 복호화할 수 있다. 예를 들어, 비디오 복호화기는 현재 블록의 원래 샘플들과 최종 예측 샘플들 간의 차이를 나타내는 잔차 데이터를 비트스트림로부터 복호화하고, 잔차 데이터에 최종 예측 샘플들을 가산하여 현재 블록을 재구성할 수 있다.
본 명세서의 흐름도/타이밍도에서는 각 과정들을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 개시의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것이다. 다시 말해, 본 개시의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 흐름도/타이밍도에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 각 과정들 중 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 흐름도/타이밍도는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
이상의 설명에서 예시적인 실시예들은 많은 다른 방식으로 구현될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 하나 이상의 예시들에서 설명된 기능들 혹은 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 기능적 컴포넌트들은 그들의 구현 독립성을 특히 더 강조하기 위해 "...부(unit)" 로 라벨링되었음을 이해해야 한다.
한편, 본 실시예에서 설명된 다양한 기능들 혹은 방법들은 하나 이상의 프로세서에 의해 판독되고 실행될 수 있는 비일시적 기록매체에 저장된 명령어들로 구현될 수도 있다. 비일시적 기록매체는, 예를 들어, 컴퓨터 시스템에 의하여 판독가능한 형태로 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 예를 들어, 비일시적 기록매체는 EPROM(erasable programmable read only memory), 플래시 드라이브, 광학 드라이브, 자기 하드 드라이브, 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)와 같은 저장매체를 포함한다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
CROSS-REFERENCE TO RELATED APPLICATION
본 특허출원은 2024년 4월 15일 한국에 출원한 특허출원번호 제 10-2024-0050282 호에 대해 우선권을 주장하며, 그 모든 내용은 참고문헌으로 본 특허출원에 병합된다.

Claims (14)

  1. 비디오 복호화 장치에 의해 수행되는 예측 방법에 있어서,
    참조 픽처 상에서 참조 블록을 기초로 현재 픽처 상의 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들을 도출하는 단계;
    복수의 이용 가능한 국부 밝기 보상(local illumination compensation: LIC) 모델들 중에서, 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계; 및
    상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 기초로 상기 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들에 국부 밝기 보상을 적용하여, 상기 현재 블록에 대한 최종 예측 샘플들을 생성하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계는,
    상기 복수의 이용 가능한 LIC 모델 각각에 대해, 상기 현재 블록에 이웃한 재구성된 샘플들의 세트인 템플릿에 대한 비용을 계산하는 단계; 및
    상기 복수의 이용 가능한 LIC 모델 각각의 상기 템블릿에 대한 비용에 기초하여, 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 템플릿에 대한 비용은,
    상기 템플릿의 재구성된 이웃 샘플들과, 참조 블록의 대응하는 이웃 샘플들에 대해 후보 모델을 적용하여 얻어진 상기 템플릿의 보상된 예측들 간의 차이에 기초하여 계산되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계는,
    비트스트림으로부터 상기 현재 블록의 움직임 정보의 코딩을 위한 머지 후보 리스트 내의 후보를 지시하는 인덱스를 복호화하는 단계; 및
    상기 복호화된 인덱스에 의해 지시되는 후보의 블록으로부터 상속된 LIC 모델 정보를 이용하여 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계는,
    상기 현재 픽처 또는 상기 참조 픽처 상의 이미 재구성된 다른 블록들의 LIC 모델 정보를 이용하여 LIC 머지 후보 리스트를 구성하는 단계;
    비트스트림으로부터 상기 LIC 머지 후보 리스트 내의 후보를 지시하는 인덱스를 복호화하는 단계; 및
    상기 복호화된 인덱스에 의해 지시되는 후보의 LIC 모델 정보를 이용하여 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 복수의 이용 가능한 LIC 모델들 중 적어도 하나는 자기회귀 모델(autoregressive model)인 것을 특징으로 하는, 방법.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 복수의 이용 가능한 LIC 모델들 중 적어도 하나는 선형 모델인 것을 특징으로 하는, 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 현재 블록을 위한 LIC 모델이 상기 선형 모델인 경우에, 상기 최종 예측 샘플들을 생성하는 단계는,
    상기 현재 블록을 두 개의 서브영역으로 나누는 분할 경계를 결정하는 단계;
    상기 두 개의 서브영역들에 대응하는 상기 초기 예측 샘플들의 두 개의 서브세트를 식별하는 단계; 및
    상기 두 개의 서브영역 중 제1 서브영역에 대응하는 상기 초기 예측 샘플들의 제1 서브세트에 대해 적용할 상기 선형 모델의 제1 파라미터 세트와, 상기 두 개의 서브영역 중 제2 서브영역에 대응하는 상기 초기 예측 샘플들의 제2 서브세트에 대해 적용할 상기 선형 모델의 제2 파라미터 세트를 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법
  9. 제8 항에 있어서,
    제1 파라미터 세트는 상기 제1 서브영역에 인접한 재구성된 이웃 샘플들과 상기 참조 블록의 대응하는 이웃 샘플들에 기반하여 계산되고, 제2 파라미터 세트는 상기 제2 서브영역에 인접한 재구성된 이웃 샘플들과 상기 참조 블록의 대응하는 이웃 샘플들에 기반하여 계산되는 것을 특징으로 하는, 방법
  10. 제7 항에 있어서,
    상기 현재 블록을 위한 LIC 모델이 상기 선형 모델인 경우에, 상기 최종 예측 샘플들을 생성하는 단계는,
    상기 초기 예측 샘플들의 값들을 임계값과 비교하는 것에 기초하여, 상기 초기 예측 샘플들의 두 개의 서브세트를 식별하는 단계; 및
    상기 초기 예측 샘플들의 제1 서브세트에 대해 적용할 상기 선형 모델의 제1 파라미터 세트와, 상기 초기 예측 샘플들의 제2 서브세트에 대해 적용할 상기 선형 모델의 제2 파라미터 세트를 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 임계값은,
    상기 현재 블록에 이웃한 재구성된 샘플들의 세트인 템플릿에 대응하는 상기 참조 블록에 이웃한 재구성된 샘플에 기초하여 계산되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  12. 제10 항에 있어서,
    상기 제1 파라미터 세트와 상기 제2 파라미터 세트를 결정하는 단계는,
    상기 참조 블록의 이웃 샘플들을 상기 임계값과 비교하는 것에 기초하여, 상기 참조 블록의 이웃 샘플들의 두 개의 서브세트를 식별하는 단계; 및
    상기 참조 블록의 이웃 샘플들의 제1 서브세트와 상기 현재 블록의 대응하는 이웃 샘플들의 제1 서브세트에 기초하여 상기 제1 파라미터 세트를 결정하고, 상기 참조 블록의 이웃 샘플들의 제2 서브세트와 상기 현재 블록의 대응하는 이웃 샘플들의 제2 서브세트에 기초하여 상기 제2 파라미터 세트를 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법
  13. 비디오 부호화 장치에 의해 수행되는 예측 방법에 있어서,
    참조 픽처 상에서 참조 블록을 기초로 현재 픽처 상의 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들을 도출하는 단계;
    복수의 이용 가능한 국부 밝기 보상(local illumination compensation: LIC) 모델들 중에서, 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계; 및
    상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 기초로 상기 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들에 국부 밝기 보상을 적용하여, 상기 현재 블록에 대한 최종 예측 샘플들을 생성하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  14. 비디오 데이터를 비디오 복호화 장치에 제공하는 방법으로서
    상기 비디오 데이터를 비트스트림으로 부호화하는 단계; 및
    상기 비트스트림을 상기 비디오 복호화 장치에 전송하는 단계
    를 포함하고, 상기 비디오 데이터를 비트스트림으로 부호화하는 단계는,
    참조 픽처 상에서 참조 블록을 기초로 현재 픽처 상의 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들을 도출하는 단계;
    복수의 이용 가능한 국부 밝기 보상(local illumination compensation: LIC) 모델들 중에서, 상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 결정하는 단계; 및
    상기 현재 블록을 위한 LIC 모델을 기초로 상기 현재 블록에 대한 초기 예측 샘플들에 국부 밝기 보상을 적용하여, 상기 현재 블록에 대한 최종 예측 샘플들을 생성하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
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