KR102351029B1 - 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명에서는 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 구체적으로, 인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 처리하는 방법에 있어서, 인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 처리하는 방법에 있어서, 현재 블록의 인트라 예측에 적용되는 예측 모드를 유도하는 단계; 상기 예측 모드의 예측 방향을 기준으로 상기 현재 블록의 양측 경계에 위치하는 참조 샘플들을 이용하는 양방향 인트라 예측(bi-directional intra prediction)이 상기 현재 블록에 적용되는지 여부를 결정하는 단계; 및 상기 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플을 이용하여 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하되, 상기 양방향 인트라 예측이 적용되는 경우, 상기 현재 블록에 대한 경계 필터링(boundary filtering)이 생략(skip)될 수 있다.

Description

인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치
본 발명은 정지 영상 또는 동영상 처리 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게 인트라 예측 모드(intra prediction mode) 기반으로 정지 영상 또는 동영상을 인코딩/디코딩하는 방법 및 이를 지원하는 장치에 관한 것이다.
압축 부호화란 디지털화한 정보를 통신 회선을 통해 전송하거나, 저장 매체에 적합한 형태로 저장하기 위한 일련의 신호 처리 기술을 의미한다. 영상, 이미지, 음성 등의 미디어가 압축 부호화의 대상이 될 수 있으며, 특히 영상을 대상으로 압축 부호화를 수행하는 기술을 비디오 영상 압축이라고 일컫는다.
차세대 비디오 컨텐츠는 고해상도(high spatial resolution), 고프레임율(high frame rate) 및 영상 표현의 고차원화(high dimensionality of scene representation)라는 특징을 갖게 될 것이다. 그러한 컨텐츠를 처리하기 위해서는 메모리 저장(memory storage), 메모리 액세스율(memory access rate) 및 처리 전력(processing power) 측면에서 엄청난 증가를 가져올 것이다.
따라서, 차세대 비디오 컨텐츠를 보다 효율적으로 처리하기 위한 코딩 툴을 디자인할 필요가 있다.
최근에는 하나의 참조 샘플만을 이용하는 기존의 인트라 예측 방법(또는 화면 내 예측 방법)과 달리 2개 이상의 참조 샘플을 참조하여 예측 샘플을 생성하는 다양한 인트라 예측 방법이 논의되고 있다.
이와 같이 2개 이상의 참조 샘플을 참조하고 각각의 참조 샘플에 가중치(weight)를 적용하여 예측 블록을 생성하는 방법을 적용하는 경우에도 인트라 예측을 위한 경계 필터링(Boundary Filtering)이 수행된다면, 블록 경계에 과도한 스무딩 과정이 수행됨으로써 오히려 예측의 정확도가 떨어질 수 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 인트라 예측 모드에 따라 경계 필터링의 적용 여부를 적응적으로 결정하는 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 목적은, 가중치가 적용된 2개 이상의 참조 샘플들을 이용하여 예측 블록을 생성하는 경우, 생성된 예측 블록에 대하여 경계 필터링을 적응적으로 적용하는 방법을 제안한다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 양상은, 인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 처리하는 방법에 있어서, 현재 블록의 인트라 예측에 적용되는 예측 모드를 유도하는 단계; 상기 예측 모드의 예측 방향을 기준으로 상기 현재 블록의 양측 경계에 위치하는 참조 샘플들을 이용하는 양방향 인트라 예측(bi-directional intra prediction)이 상기 현재 블록에 적용되는지 여부를 결정하는 단계; 및 상기 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플을 이용하여 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하되, 상기 양방향 인트라 예측이 적용되는 경우, 상기 현재 블록에 대한 경계 필터링(boundary filtering)이 생략(skip)되는 것을 특징으로 할 수 있다.
바람직하게, 상기 예측 샘플을 생성하는 단계는, 상기 양방향 인트라 예측이 적용되는 경우, 상기 예측 모드의 예측 방향에 기초하여 상기 양방향 인트라 예측에 이용되는 제1 참조 샘플 및 제2 참조 샘플을 유도하는 단계; 및 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플을 가중합함으로써 상기 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플 각각에 적용되는 가중치는 현재 픽셀과의 거리에 비례하여 결정될 수 있다.
바람직하게, 상기 양방향 인트라 예측이 적용되지 않는 경우, 하나의 참조 샘플을 이용하는 단방향 인트라 예측이 상기 현재 블록에 적용될 수 있다.
바람직하게, 상기 양방향 인트라 예측이 적용되지 않는 경우, 상기 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 상기 현재 블록 내 적어도 하나의 수평 방향 또는 수직 방향 픽셀 라인을 이용하여, 상기 현재 블록에 대한 경계 필터링(boundary filtering)을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 양상은, 인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 처리하는 장치에 있어서, 현재 블록의 인트라 예측에 적용되는 예측 모드를 유도하는 예측 모드 유도부; 상기 예측 모드의 예측 방향을 기준으로 상기 현재 블록의 양측 경계에 위치하는 참조 샘플들을 이용하는 양방향 인트라 예측(bi-directional intra prediction)이 상기 현재 블록에 적용되는지 여부를 결정하는 양방향 인트라 예측 결정부; 및 상기 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플을 이용하여 예측 샘플을 생성하는 예측 샘플 생성부를 포함하되, 상기 양방향 인트라 예측이 적용되는 경우, 상기 현재 블록에 대한 경계 필터링(boundary filtering)이 생략(skip)되는 것을 특징으로 할 수 있다.
바람직하게, 상기 예측 샘플 생성부는, 상기 양방향 인트라 예측이 적용되는 경우 상기 예측 모드의 예측 방향에 기초하여 상기 양방향 인트라 예측에 이용되는 제1 참조 샘플 및 제2 참조 샘플을 유도하고, 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플을 가중합함으로써 상기 예측 샘플을 생성할 수 있다.
바람직하게, 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플 각각에 적용되는 가중치는 현재 픽셀과의 거리에 비례하여 결정될 수 있다.
바람직하게, 상기 양방향 인트라 예측이 적용되지 않는 경우, 하나의 참조 샘플을 이용하는 단방향 인트라 예측이 상기 현재 블록에 적용될 수 있다.
바람직하게, 상기 양방향 인트라 예측이 적용되지 않는 경우, 상기 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 상기 현재 블록 내 적어도 하나의 수평 방향 또는 수직 방향 픽셀 라인을 이용하여, 상기 현재 블록에 대한 경계 필터링(boundary filtering)을 수행하는 경계 필터링부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 인트라 예측 모드에 기반하여 복수의 참조 샘플들을 선형 보간하여 예측 샘플을 생성함으로써 예측의 정확도를 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 현재 샘플과 참조 샘플간의 거리에 따른 가중치를 적용함으로써 예측 에러를 줄이고 압축 성능을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 인트라 예측 모드에 따라 경계 필터링의 적용 여부를 적응적으로 결정함으로써, 예측 블록에 대하여 과도한 스무딩이 수행되는 것을 방지하고 압축 효율을 높일 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 가중치가 적용된 2개 이상의 참조 샘플들을 이용하여 예측 블록을 생성하는 경우 생성된 예측 블록에 대하여 경계 필터링을 생략(skip)함으로써 연산의 복잡도를 줄이고 예측 성능을 높일 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 정지 영상 또는 동영상 신호의 인코딩이 수행되는 인코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 정지 영상 또는 동영상 신호의 인코딩이 수행되는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 3은 본 발명에 적용될 수 있는 코딩 유닛의 분할 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명에 적용될 수 있는 예측 유닛을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 인트라 예측 방법을 예시하는 도면이다.
도 6은 인트라 예측 모드에 따른 예측 방향을 예시한다.
도 7은 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, 선형 보간 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, 예측 모드에 따른 인트라 경계 필터링 방법을 예시하는 도면이다.
도 9는 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, 예측 모드에 따른 인트라 경계 필터링 방법을 예시하는 도면이다.
도 10은 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, 예측 모드에 따른 인트라 경계 필터링 방법을 예시하는 도면이다.
도 11은 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, 예측 모드에 따른 인트라 경계 필터링 방법을 예시하는 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 인트라 경계 필터링 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 경계 필터링의 적응적 적용 방법을 나타내는 위한 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 경계 필터링의 적응적 적용 방법을 나타내는 위한 도면이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 인트라 예측 모드 기반 선형 보간 예측 방법을 예시하는 도면이다.
도 16은 본 발명의 일실시예에 따른 인트라 예측부를 보다 구체적으로 예시하는 도면이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 이하의 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나, 당업자는 본 발명이 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다.
몇몇 경우, 본 발명의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다.
아울러, 본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어를 사용하여 설명한다. 그러한 경우에는 해당 부분의 상세 설명에서 그 의미를 명확히 기재하므로, 본 발명의 설명에서 사용된 용어의 명칭만으로 단순 해석되어서는 안 될 것이며 그 해당 용어의 의미까지 파악하여 해석되어야 함을 밝혀두고자 한다.
이하의 설명에서 사용되는 특정 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다. 예를 들어, 신호, 데이터, 샘플, 픽쳐, 프레임, 블록 등의 경우 각 코딩 과정에서 적절하게 대체되어 해석될 수 있을 것이다.
이하 본 명세서에서 '처리 유닛'은 예측, 변환 및/또는 양자화 등과 같은 인코딩/디코딩의 처리 과정이 수행되는 단위를 의미한다. 이하, 설명의 편의를 위해 처리 유닛은 '처리 블록' 또는 '블록'으로 지칭될 수도 있다.
처리 유닛은 휘도(luma) 성분에 대한 단위와 색차(chroma) 성분에 대한 단위를 포함하는 의미로 해석될 수 있다. 예를 들어, 처리 유닛은 코딩 트리 유닛(CTU: Coding Tree Unit), 코딩 유닛(CU: Coding Unit), 예측 유닛(PU: Prediction Unit) 또는 변환 유닛(TU: Transform Unit)에 해당될 수 있다.
또한, 처리 유닛은 휘도(luma) 성분에 대한 단위 또는 색차(chroma) 성분에 대한 단위로 해석될 수 있다. 예를 들어, 처리 유닛은 휘도(luma) 성분에 대한 코딩 트리 블록(CTB: Coding Tree Block), 코딩 블록(CB: Coding Block), 예측 블록(PU: Prediction Block) 또는 변환 블록(TB: Transform Block)에 해당될 수 있다. 또는, 색차(chroma) 성분에 대한 코딩 트리 블록(CTB), 코딩 블록(CB), 예측 블록(PU) 또는 변환 블록(TB)에 해당될 수 있다. 또한, 이에 한정되는 것은 아니며 처리 유닛은 휘도(luma) 성분에 대한 단위와 색차(chroma) 성분에 대한 단위를 포함하는 의미로 해석될 수도 있다.
또한, 처리 유닛은 반드시 정사각형의 블록으로 한정되는 것은 아니며, 3개 이상의 꼭지점을 가지는 다각형 형태로 구성될 수도 있다.
또한, 이하 본 명세서에서 픽셀 또는 화소 등을 샘플로 통칭한다. 그리고, 샘플을 이용한다는 것은 픽셀 값 또는 화소 값 등을 이용한다는 것을 의미할 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 정지 영상 또는 동영상 신호의 인코딩이 수행되는 인코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 인코더(100)는 영상 분할부(110), 감산기(115), 변환부(120), 양자화부(130), 역양자화부(140), 역변환부(150), 필터링부(160), 복호 픽쳐 버퍼(DPB: Decoded Picture Buffer)(170), 예측부(180) 및 엔트로피 인코딩부(190)를 포함하여 구성될 수 있다. 그리고, 예측부(180)는 인터 예측부(181), 인트라 예측부(182)을 포함하여 구성될 수 있다.
영상 분할부(110)는 인코더(100)에 입력된 입력 영상 신호(Input video signal)(또는, 픽쳐, 프레임)를 하나 이상의 처리 유닛으로 분할한다.
감산기(115)는 입력 영상 신호에서 예측부(180)로부터(즉, 인터 예측부(181) 또는 인트라 예측부(182))로부터 출력된 예측 신호(prediction signal)(또는 예측 블록)를 감산하여 차분 신호(residual signal)(또는 차분 블록)를 생성한다. 생성된 차분 신호(또는 차분 블록)는 변환부(120)로 전송된다.
변환부(120)는 차분 신호(또는 차분 블록)에 변환 기법(예를 들어, DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), GBT(Graph-Based Transform), KLT(Karhunen-Loeve transform) 등)을 적용하여 변환 계수(transform coefficient)를 생성한다. 이때, 변환부(120)는 차분 블록에 적용된 예측 모드와 차분 블록의 크기에 따라서 결정된 변환 기법을 이용하여 변환을 수행함으로써 변환 계수들을 생성할 수 있다.
양자화부(130)는 변환 계수를 양자화하여 엔트로피 인코딩부(190)로 전송하고, 엔트로피 인코딩부(190)는 양자화된 신호(quantized signal)를 엔트로피 코딩하여 비트 스트림으로 출력한다.
한편, 양자화부(130)로부터 출력된 양자화된 신호(quantized signal)는 예측 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 양자화된 신호(quantized signal)는 루프 내의 역양자화부(140) 및 역변환부(150)를 통해 역양자화 및 역변환을 적용함으로써 차분 신호를 복원할 수 있다. 복원된 차분 신호를 인터 예측부(181) 또는 인트라 예측부(182)로부터 출력된 예측 신호(prediction signal)에 더함으로써 복원 신호(reconstructed signal)가 생성될 수 있다.
한편, 위와 같은 압축 과정에서 인접한 블록들이 서로 다른 양자화 파라미터에 의해 양자화됨으로써 블록 경계가 보이는 열화가 발생될 수 있다. 이러한 현상을 블록킹 열화(blocking artifacts)라고 하며, 이는 화질을 평가하는 중요한 요소 중의 하나이다. 이러한 열화를 줄이기 위해 필터링 과정을 수행할 수 있다. 이러한 필터링 과정을 통해 블록킹 열화를 제거함과 동시에 현재 픽쳐에 대한 오차를 줄임으로써 화질을 향상시킬 수 있게 된다.
필터링부(160)는 복원 신호에 필터링을 적용하여 이를 재생 장치로 출력하거나 복호 픽쳐 버퍼(170)에 전송한다. 복호 픽쳐 버퍼(170)에 전송된 필터링된 신호는 인터 예측부(181)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다. 이처럼, 필터링된 픽쳐를 화면간 예측 모드에서 참조 픽쳐로 이용함으로써 화질뿐만 아니라 부호화 효율도 향상시킬 수 있다.
복호 픽쳐 버퍼(170)는 필터링된 픽쳐를 인터 예측부(181)에서의 참조 픽쳐으로 사용하기 위해 저장할 수 있다.
인터 예측부(181)는 복원 픽쳐(reconstructed picture)를 참조하여 시간적 중복성 및/또는 공간적 중복성을 제거하기 위해 시간적 예측 및/또는 공간적 예측을 수행한다. 여기서, 예측을 수행하기 위해 이용되는 참조 픽쳐는 이전 시간에 부호화/복호화 시 블록 단위로 양자화와 역양자화를 거친 변환된 신호이기 때문에, 블로킹 아티팩트(blocking artifact)나 링잉 아티팩트(ringing artifact)가 존재할 수 있다.
따라서, 인터 예측부(181)는 이러한 신호의 불연속이나 양자화로 인한 성능 저하를 해결하기 위해, 로우패스 필터(lowpass filter)를 적용함으로써 픽셀들 사이의 신호를 서브 픽셀 단위로 보간할 수 있다. 여기서, 서브 픽셀은 보간 필터를 적용하여 생성된 가상의 화소를 의미하고, 정수 픽셀은 복원된 픽쳐에 존재하는 실제 화소를 의미한다. 보간 방법으로는 선형 보간, 양선형 보간(bi-linear interpolation), 위너 필터(wiener filter) 등이 적용될 수 있다.
보간 필터는 복원 픽쳐(reconstructed picture)에 적용되어 예측의 정밀도를 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 인터 예측부(181)는 정수 픽셀에 보간 필터를 적용하여 보간 픽셀을 생성하고, 보간 픽셀들(interpolated pixels)로 구성된 보간 블록(interpolated block)을 예측 블록(prediction block)으로 사용하여 예측을 수행할 수 있다.
인트라 예측부(182)는 현재 부호화를 진행하려고 하는 블록의 주변에 있는 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측한다. 인트라 예측부(182)는, 인트라 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 과정을 수행할 수 있다. 먼저, 예측 신호를 생성하기 위해 필요한 참조 샘플을 준비할 수 있다. 그리고, 준비된 참조 샘플을 이용하여 예측 신호를 생성할 수 있다. 이후, 예측 모드를 부호화하게 된다. 이때, 참조 샘플은 참조 샘플 패딩 및/또는 참조 샘플 필터링을 통해 준비될 수 있다. 참조 샘플은 예측 및 복원 과정을 거쳤기 때문에 양자화 에러가 존재할 수 있다. 따라서, 이러한 에러를 줄이기 위해 인트라 예측에 이용되는 각 예측 모드에 대해 참조 샘플 필터링 과정이 수행될 수 있다.
특히, 본 발명에 따른 인트라 예측부(182)는 현재 블록의 인트라 예측 모드에 기반하여 생성되는 예측 샘플 값들을 선형 보간하여 현재 블록에 대하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 인트라 예측부(182)에 대한 보다 상세한 설명은 후술한다.
인터 예측부(181) 또는 상기 인트라 예측부(182)를 통해 생성된 예측 신호(prediction signal)(또는 예측 블록)는 복원 신호(또는 복원 블록)를 생성하기 위해 이용되거나 차분 신호(또는 차분 블록)를 생성하기 위해 이용될 수 있다.
도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 정지 영상 또는 동영상 신호의 인코딩이 수행되는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 디코더(200)는 엔트로피 디코딩부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 가산기(235), 필터링부(240), 복호 픽쳐 버퍼(DPB: Decoded Picture Buffer Unit)(250), 예측부(260)를 포함하여 구성될 수 있다. 그리고, 예측부(260)는 인터 예측부(261) 및 인트라 예측부(262)를 포함하여 구성될 수 있다.
그리고, 디코더(200)를 통해 출력된 복원 영상 신호(reconstructed video signal)는 재생 장치를 통해 재생될 수 있다.
디코더(200)는 도 1의 인코더(100)로부터 출력된 신호(즉, 비트 스트림)을 수신하고, 수신된 신호는 엔트로피 디코딩부(210)를 통해 엔트로피 디코딩된다.
역양자화부(220)에서는 양자화 스텝 사이즈 정보를 이용하여 엔트로피 디코딩된 신호로부터 변환 계수(transform coefficient)를 획득한다.
역변환부(230)에서는 역변환 기법을 적용하여 변환 계수를 역변환하여 차분 신호(residual signal)(또는 차분 블록)를 획득하게 된다.
가산기(235)는 획득된 차분 신호(또는 차분 블록)를 예측부(260)(즉, 인터 예측부(261) 또는 인트라 예측부(262))로부터 출력된 예측 신호(prediction signal)(또는 예측 블록)에 더함으로써 복원 신호(reconstructed signal)(또는 복원 블록)가 생성된다.
필터링부(240)는 복원 신호(reconstructed signal)(또는 복원 블록)에 필터링을 적용하여 이를 재생 장치로 출력하거나 복호 픽쳐 버퍼부(250)에 전송한다. 복호 픽쳐 버퍼부(250)에 전송된 필터링된 신호는 인터 예측부(261)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다.
본 명세서에서, 인코더(100)의 필터링부(160), 인터 예측부(181) 및 인트라 예측부(182)에서 설명된 실시예들은 각각 디코더의 필터링부(240), 인터 예측부(261) 및 인트라 예측부(262)에도 동일하게 적용될 수 있다.
특히, 본 발명에 따른 인트라 예측부(262)는 현재 블록의 인트라 예측 모드에 기반하여 생성되는 예측 샘플 값들을 선형 보간하여 현재 블록에 대하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 인트라 예측부(262)에 대한 보다 상세한 설명은 후술한다.
일반적으로 정지 영상 또는 동영상 압축 기술(예를 들어, HEVC)에서는 블록 기반의 영상 압축 방법을 이용한다. 블록 기반의 영상 압축 방법은 영상을 특정 블록 단위로 나누어서 처리하는 방법으로서, 메모리 사용과 연산량을 감소시킬 수 있다.
도 3은 본 발명에 적용될 수 있는 코딩 유닛의 분할 구조를 설명하기 위한 도면이다.
인코더는 하나의 영상(또는 픽쳐)을 사각형 형태의 코딩 트리 유닛(CTU: Coding Tree Unit) 단위로 분할한다. 그리고, 래스터 스캔 순서(raster scan order)에 따라 하나의 CTU 씩 순차적으로 인코딩한다.
HEVC에서 CTU의 크기는 64×64, 32×32, 16×16 중 어느 하나로 정해질 수 있다. 인코더는 입력된 영상의 해상도 또는 입력된 영상의 특성 등에 따라 CTU의 크기를 선택하여 사용할 수 있다. CTU은 휘도(luma) 성분에 대한 코딩 트리 블록(CTB: Coding Tree Block)과 이에 대응하는 두 개의 색차(chroma) 성분에 대한 CTB를 포함한다.
하나의 CTU은 쿼드-트리(Quad-tree) 구조로 분할될 수 있다. 즉, 하나의 CTU은 정사각형 형태를 가지면서 절반의 수평 크기(half horizontal size) 및 절반의 수직 크기(half vertical size)를 가지는 4개의 유닛으로 분할되어 코딩 유닛(CU: Coding Unit)이 생성될 수 있다. 이러한 쿼드-트리 구조의 분할은 재귀적으로 수행될 수 있다. 즉, CU은 하나의 CTU로부터 쿼드-트리 구조로 계층적으로 분할된다.
CU은 입력 영상의 처리 과정, 예컨대 인트라(intra)/인터(inter) 예측이 수행되는 코딩의 기본 단위를 의미한다. CU은 휘도(luma) 성분에 대한 코딩 블록(CB: Coding Block)과 이에 대응하는 두 개의 색차(chroma) 성분에 대한 CB를 포함한다. HEVC에서 CU의 크기는 64×64, 32×32, 16×16, 8×8 중 어느 하나로 정해질 수 있다.
도 3을 참조하면, 쿼드-트리의 루트 노드(root node)는 CTU와 관련된다. 쿼드-트리는 리프 노드(leaf node)에 도달할 때까지 분할되고, 리프 노드는 CU에 해당한다.
보다 구체적으로 살펴보면, CTU는 루트 노드(root node)에 해당되고, 가장 작은 깊이(depth)(즉, depth=0) 값을 가진다. 입력 영상의 특성에 따라 CTU가 분할되지 않을 수도 있으며, 이 경우 CTU은 CU에 해당한다.
CTU은 쿼드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 1(depth=1)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 1의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 a, b 및 j에 대응하는 CU(a), CU(b), CU(j)는 CTU에서 한 번 분할되었으며, 1의 깊이를 가진다.
1의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 퀴드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 1(즉, depth=2)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 2의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 c, h 및 i에 대응하는 CU(c), CU(h), CU(i)는 CTU에서 두 번 분할되었으며, 2의 깊이를 가진다.
또한, 2의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 쿼드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 3(즉, depth=3)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 3의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 d, e, f, g에 대응하는 CU(d), CU(e), CU(f), CU(g)는 CTU에서 3번 분할되었으며, 3의 깊이를 가진다.
인코더에서는 비디오 영상의 특성(예를 들어, 해상도)에 따라서 혹은 부호화의 효율을 고려하여 CU의 최대 크기 또는 최소 크기를 결정할 수 있다. 그리고, 이에 대한 정보 또는 이를 유도할 수 있는 정보가 비트스트림에 포함될 수 있다. 최대 크기를 가지는 CU를 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)이라고 지칭하며, 최소 크기를 가지는 CU를 최소 코딩 유닛(SCU: Smallest Coding Unit)이라고 지칭할 수 있다.
또한, 트리 구조를 갖는 CU은 미리 정해진 최대 깊이 정보(또는, 최대 레벨 정보)를 가지고 계층적으로 분할될 수 있다. 그리고, 각각의 분할된 CU은 깊이 정보를 가질 수 있다. 깊이 정보는 CU의 분할된 횟수 및/또는 정도를 나타내므로, CU의 크기에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
LCU가 쿼드 트리 형태로 분할되므로, LCU의 크기 및 최대 깊이 정보를 이용하면 SCU의 크기를 구할 수 있다. 또는 역으로, SCU의 크기 및 트리의 최대 깊이 정보를 이용하면, LCU의 크기를 구할 수 있다.
하나의 CU에 대하여, 해당 CU이 분할 되는지 여부를 나타내는 정보(예를 들어, 분할 CU 플래그(split_cu_flag))가 디코더에 전달될 수 있다. 이 분할 정보는 SCU을 제외한 모든 CU에 포함되어 있다. 예를 들어, 분할 여부를 나타내는 플래그의 값이 '1'이면 해당 CU은 다시 4개의 CU으로 나누어지고, 분할 여부를 나타내는 플래그의 값이 '0'이면 해당 CU은 더 이상 나누어지지 않고 해당 CU에 대한 처리 과정이 수행될 수 있다.
상술한 바와 같이, CU는 인트라 예측 또는 인터 예측이 수행되는 코딩의 기본 단위이다. HEVC는 입력 영상을 보다 효과적으로 코딩하기 위하여 CU를 예측 유닛(PU: Prediction Unit) 단위로 분할한다.
PU는 예측 블록을 생성하는 기본 단위로서, 하나의 CU 내에서도 PU 단위로 서로 다르게 예측 블록을 생성할 수 있다. 다만, 하나의 CU 내에 속한 PU들은 인트라 예측과 인터 예측이 혼합되어 사용되지 않으며, 하나의 CU 내에 속한 PU들은 동일한 예측 방법(즉, 인트라 예측 혹은 인터 예측)으로 코딩된다.
PU는 쿼드-트리 구조로 분할되지 않으며, 하나의 CU에서 미리 정해진 형태로 한번 분할된다. 이에 대하여 아래 도면을 참조하여 설명한다.
도 4는 본 발명에 적용될 수 있는 예측 유닛을 설명하기 위한 도면이다.
PU는 PU가 속하는 CU의 코딩 모드로 인트라 예측 모드가 사용되는지 인터 예측 모드가 사용되는지에 따라 상이하게 분할된다.
도 4(a)는 인트라 예측 모드가 사용되는 경우의 PU를 예시하고, 도 4(b)는 인터 예측 모드가 사용되는 경우의 PU를 예시한다.
도 4(a)를 참조하면, 하나의 CU의 크기가 2N×2N(N=4,8,16,32)인 경우를 가정하면, 하나의 CU는 2가지 타입(즉, 2N×2N 또는 N×N)으로 분할될 수 있다.
여기서, 2N×2N 형태의 PU로 분할되는 경우, 하나의 CU 내에 하나의 PU만이 존재하는 것을 의미한다.
반면, N×N 형태의 PU로 분할되는 경우, 하나의 CU는 4개의 PU로 분할되고, 각 PU 단위 별로 서로 다른 예측 블록이 생성된다. 다만, 이러한 PU의 분할은 CU의 휘도 성분에 대한 CB의 크기가 최소 크기인 경우(즉, CU가 SCU인 경우)에만 수행될 수 있다.
도 4(b)를 참조하면, 하나의 CU의 크기가 2N×2N(N=4,8,16,32)인 경우를 가정하면, 하나의 CU는 8가지의 PU 타입(즉, 2N×2N, N×N, 2N×N, N×2N, nL×2N, nR×2N, 2N×nU, 2N×nD)으로 분할될 수 있다.
인트라 예측과 유사하게, N×N 형태의 PU 분할은 CU의 휘도 성분에 대한 CB의 크기가 최소 크기인 경우(즉, CU가 SCU인 경우)에만 수행될 수 있다.
인터 예측에서는 가로 방향으로 분할되는 2N×N 형태 및 세로 방향으로 분할되는 N×2N 형태의 PU 분할을 지원한다.
또한, 비대칭 움직임 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition) 형태인 nL×2N, nR×2N, 2N×nU, 2N×nD 형태의 PU 분할을 지원한다. 여기서, 'n'은 2N의 1/4 값을 의미한다. 다만, AMP는 PU가 속한 CU가 최소 크기의 CU인 경우 사용될 수 없다.
하나의 CTU 내의 입력 영상을 효율적으로 부호화하기 위해 코딩 유닛(CU), 예측 유닛(PU), 변환 유닛(TU)의 최적의 분할 구조는 아래와 같은 수행 과정을 거쳐 최소 율-왜곡(Rate-Distortion) 값을 기반으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 64×64 CTU 내 최적의 CU 분할 과정을 살펴보면, 64×64 크기의 CU에서 8×8 크기의 CU까지의 분할 과정을 거치면서 율-왜곡 비용을 계산할 수 있다. 구체적인 과정은 다음과 같다.
1) 64×64 크기의 CU에 대해 인터/인트라 예측, 변환/양자화, 역양자화/역변환 및 엔트로피 인코딩 수행을 통해 최소의 율-왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.
2) 64×64 CU를 32×32 크기의 CU 4개로 분할하고 각 32×32 CU에 대해 최소의 율-왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.
3) 32×32 CU를 16×16 크기의 CU 4개로 다시 분할하고, 각 16×16 CU에 대해 최소의 율-왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.
4) 16×16 CU를 8×8 크기의 CU 4개로 다시 분할하고, 각 8×8 CU에 대해 최소의 율-왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.
5) 위의 3)의 과정에서 산출한 16×16 CU의 율-왜곡 값과 위의 4)의 과정에서 산출한 4개 8×8 CU의 율-왜곡 값의 합을 비교하여 16×16 블록 내에서 최적의 CU의 분할 구조를 결정한다. 이 과정을 나머지 3개의 16×16 CU들에 대해서도 동일하게 수행한다.
6) 위의 2)의 과정에서 계산된 32×32 CU의 율-왜곡 값과 위의 5)의 과정에서 획득한 4개 16×16 CU의 율-왜곡 값의 합을 비교하여 32×32 블록 내에서 최적의 CU의 분할 구조를 결정한다. 이 과정을 나머지 3개의 32×32 CU들에 대해서도 동일하게 수행한다.
7) 마지막으로, 위의 1)의 과정에서 계산된 64×64 CU의 율-왜곡 값과 위의 6)의 과정에서 획득한 4개 32×32 CU의 율-왜곡 값의 합을 비교하여 64×64 블록 내에서 최적의 CU의 분할 구조를 결정한다.
인트라 예측 모드에서, PU 단위로 예측 모드가 선택되고, 선택된 예측 모드에 대해 실제 TU 단위로 예측과 재구성이 수행된다.
TU는 실제 예측과 재구성이 수행되는 기본 단위를 의미한다. TU는 휘도(luma) 성분에 대한 변환 블록(TB: Transform Block)과 이에 대응하는 두 개의 색차(chroma) 성분에 대한 TB를 포함한다.
앞서 도 3의 예시에서 하나의 CTU가 쿼드-트리 구조로 분할되어 CU가 생성되는 것과 같이, TU는 코딩하려는 하나의 CU로부터 쿼드-트리 구조로 계층적으로 분할된다.
TU는 쿼드-트리 구조로 분할되므로 CU로부터 분할된 TU는 다시 더 작은 하위 TU로 분할될 수 있다. HEVC에서는 TU의 크기는 32×32, 16×16, 8×8, 4×4 중 어느 하나로 정해질 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 쿼드-트리의 루트 노드(root node)는 CU와 관련된다고 가정한다. 쿼드-트리는 리프 노드(leaf node)에 도달할 때까지 분할되고, 리프 노드는 TU에 해당한다.
보다 구체적으로 살펴보면, CU는 루트 노드(root node)에 해당되고, 가장 작은 깊이(depth)(즉, depth=0) 값을 가진다. 입력 영상의 특성에 따라 CU가 분할되지 않을 수도 있으며, 이 경우 CU은 TU에 해당한다.
CU은 쿼드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 1(depth=1)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 1의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 TU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 a, b 및 j에 대응하는 TU(a), TU(b), TU(j)는 CU에서 한 번 분할되었으며, 1의 깊이를 가진다.
1의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 퀴드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 1(즉, depth=2)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 2의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 TU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 c, h 및 i에 대응하는 TU(c), TU(h), TU(i)는 CU에서 두 번 분할되었으며, 2의 깊이를 가진다.
또한, 2의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 쿼드 트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 3(즉, depth=3)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 3의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드(즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 d, e, f, g에 대응하는 TU(d), TU(e), TU(f), TU(g)는 CU에서 3번 분할되었으며, 3의 깊이를 가진다.
트리 구조를 갖는 TU은 미리 정해진 최대 깊이 정보(또는, 최대 레벨 정보)를 가지고 계층적으로 분할될 수 있다. 그리고, 각각의 분할된 TU은 깊이 정보를 가질 수 있다. 깊이 정보는 TU의 분할된 횟수 및/또는 정도를 나타내므로, TU의 크기에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
하나의 TU에 대하여, 해당 TU이 분할 되는지 여부를 나타내는 정보(예를 들어, 분할 TU 플래그(split_transform_flag))가 디코더에 전달될 수 있다. 이 분할 정보는 최소 크기의 TU을 제외한 모든 TU에 포함되어 있다. 예를 들어, 분할 여부를 나타내는 플래그의 값이 '1'이면 해당 TU은 다시 4개의 TU으로 나누어지고, 분할 여부를 나타내는 플래그의 값이 '0'이면 해당 TU은 더 이상 나누어지지 않는다.
예측(prediction)
디코딩이 수행되는 현재 처리 유닛을 복원하기 위해서 현재 처리 유닛이 포함된 현재 픽쳐 또는 다른 픽쳐들의 디코딩된 부분을 이용할 수 있다.
복원에 현재 픽쳐만을 이용하는, 즉 화면내 예측만을 수행하는 픽쳐(슬라이스)를 인트라 픽쳐 또는 I 픽쳐(슬라이스), 각 유닛을 예측하기 위하여 최대 하나의 움직임 벡터 및 레퍼런스 인덱스를 이용하는 픽쳐(슬라이스)를 예측 픽쳐(predictive picture) 또는 P 픽쳐(슬라이스), 최대 두 개의 움직임 벡터 및 레퍼런스 인덱스를 이용하는 픽쳐(슬라이스)를 쌍예측 픽쳐(Bi-predictive picture) 또는 B 픽쳐(슬라이스)라고 지칭할 수 있다.
인트라 예측은 동일한 디코딩된 픽쳐(또는 슬라이스)의 데이터 요소(예를 들어, 샘플 값 등)으로부터 현재 처리 블록을 도출하는 예측 방법을 의미한다. 즉, 현재 픽쳐 내의 복원된 영역들을 참조하여 현재 처리 블록의 픽셀값을 예측하는 방법을 의미한다.
인터 예측은 현재 픽쳐 이외의 픽쳐의 데이터 요소(예를 들어, 샘플 값 또는 움직임 벡터 등)의 기반하여 현재 처리 블록을 도출하는 예측 방법을 의미한다. 즉, 현재 픽쳐 이외의 복원된 다른 픽쳐 내의 복원된 영역들을 참조하여 현재 처리 블록의 픽셀값을 예측하는 방법을 의미한다.
이하, 인트라 예측(또는 화면 내 예측)에 대하여 보다 상세히 살펴본다.
인트라 예측(Intra prediction)(또는 화면 내 예측)
도 5는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 인트라 예측 방법을 예시하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 디코더는 현재 처리 블록의 인트라 예측 모드를 도출(derivation)한다(S501).
인트라 예측에서는 예측 모드에 따라 예측에 사용되는 참조 샘플의 위치에 대한 예측 방향을 가질 수 있다. 예측 방향을 가지는 인트라 예측 모드를 인트라 방향성 예측 모드(Intra_Angular prediction mode)라고 지칭한다. 반면, 예측 방향을 가지지 않는 인트라 예측 모드로서, 인트라 플래너(INTRA_PLANAR) 예측 모드, 인트라 DC(INTRA_DC) 예측 모드가 있다.
표 1은 인트라 예측 모드와 관련 명칭에 대하여 예시하고, 도 6은 인트라 예측 모드에 따른 예측 방향을 예시한다.
Figure 112019128103357-pct00001
인트라 예측에서는 도출되는 예측 모드에 기반하여 현재 처리 블록에 대한 예측을 수행한다. 예측 모드에 따라 예측에 사용되는 참조 샘풀과 구체적인 예측 방법이 달라지므로, 현재 블록이 인트라 예측 모드로 인코딩된 경우, 디코더는 예측을 수행하기 위해 현재 블록의 예측 모드를 도출한다.
디코더는 현재 처리 블록의 주변 샘플들(neighboring samples)이 예측에 사용될 수 있는지 확인하고, 예측에 사용할 참조 샘플들을 구성한다(S502).
인트라 예측에서 현재 처리 블록의 주변 샘플들은 nS×nS 크기의 현재 처리 블록의 좌측(left) 경계에 인접한 샘플 및 좌하측(bottom-left)에 이웃하는 총 2×nS 개의 샘플들, 현재 처리 블록의 상측(top) 경계에 인접한 샘플 및 우상측(top-right)에 이웃하는 총 2×nS 개의 샘플들 및 현재 처리 블록의 좌상측(top-left)에 이웃하는 1개의 샘플을 의미한다.
그러나, 현재 처리 블록의 주변 샘플들 중 일부는 아직 디코딩되지 않았거나, 이용 가능하지 않을 수 있다. 이 경우, 디코더는 이용 가능한 샘플들로 이용 가능하지 않은 샘플들을 대체(substitution)하여 예측에 사용할 참조 샘플들을 구성할 수 있다.
디코더는 인트라 예측 모드에 기반하여 참조 샘플의 필터링을 수행할 수 있(S503).
참조 샘플의 필터링 수행 여부는 현재 처리 블록의 크기에 기반하여 결정될 수 있다. 또한, 참조 샘플의 필터링 방법은 인코더로부터 전달되는 필터링 플래그에 의해 결정될 수 있다.
디코더는 인트라 예측 모드와 참조 샘플들에 기반하여 현재 처리 블록에 대한 예측 블록을 생성한다(S504). 즉, 디코더는 인트라 예측 모드 도출 단계(S501)에서 도출된 인트라 예측 모드와 참조 샘플 구성 단계(S502)와 참조 샘플 필터링 단계(S503)를 통해 획득한 참조 샘플들에 기반하여 현재 처리 블록에 대한 예측 블록을 생성(즉, 예측 샘플 생성)한다.
현재 처리 블록이 INTRA_DC 모드로 인코딩된 경우 처리 블록 간의 경계의 불연속성(discontinuity)를 최소화하기 위해, S504 단계에서 예측 블록의 좌측(left) 경계 샘플(즉, 좌측 경계에 인접한 예측 블록 내 샘플)과 상측(top) 경계 샘플(즉, 상측 경계에 인접한 예측 블록 내 샘플)을 필터링할 수 있다.
또한, S504 단계에서 인트라 방향성 예측 모드들 중 수직 방향 모드(vertical mode) 및 수평 방향 모드(horizontal mode)에 대해서도 INTRA_DC 모드와 유사하게 좌측 경계 샘플 또는 상측 경계 샘플에 필터링을 적용할 수 있다.
보다 구체적으로 살펴보면, 현재 처리 블록이 수직 방향 모드(vertical mode) 또는 수평 방향 모드(horizontal mode)로 인코딩된 경우, 예측 방향에 위치하는 참조 샘플에 기반하여 예측 샘플의 값을 도출할 수 있다. 이때, 예측 블록의 좌측 경계 샘플 또는 상측 경계 샘플 중 예측 방향에 위치하지 않는 경계 샘플이 예측에 사용되지 않는 참조 샘플과 인접할 수 있다. 즉, 예측에 사용되는 참조 샘플과의 거리보다 예측에 사용되지 않는 참조 샘플과의 거리가 훨씬 가까울 수 있다.
따라서, 디코더는 인트라 예측 방향이 수직 방향인지 수평 방향인지에 따라 적응적으로 좌측 경계 샘플들 또는 상측 경계 샘플들에 필터링을 적용할 수 있다. 즉, 인트라 예측 방향이 수직 방향인 경우, 좌측 경계 샘플들에 필터링을 적용하고, 인트라 예측 방향이 수평 방향인 경우, 상측 경계 샘플들에 필터링을 적용할 수 있다.
이 때, 기존의 인트라 예측 방법은 이웃하는 샘플(현재 블록의 상단에 이웃하는 샘플 또는 현재 블록의 좌측에 이웃하는 샘플)을 이용하여 현재 블록에 대한 예측 샘플 값을 생성한다. 예측 샘플 값을 생성한 후, 현재 블록의 인트라 예측 모드의 방향성에 따라 생성된 예측 샘플 값을 복사한다.
인트라 예측 모드에 따른 인코딩/디코딩에 있어서, 생성된 예측 샘플 값을 단순히 복사하기 때문에, 참조 샘플들로부터 거리가 멀어짐에 따라 예측의 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 즉, 예측에 이용되는 참조 샘플들과 예측 샘플의 거리가 가까운 경우에는 예측 정확도가 높지만, 예측에 이용되는 참조 샘플들과 예측 샘플의 거리가 먼 경우에는 예측 정확도가 낮다. 위와 같은 문제점을 개선하기 위하여, 인트라 예측 모드에서 복수 개의 이웃하는 참조 샘플들을 선형 보간하여 현재 블록에 대한 예측 샘플을 생성하는 방법이 적용될 수 있다.
본 명세서에서 제안하는 방법은 기존의 하나의 참조 샘플만을 이용하는 기존의 인트라 예측 방법을 포함하여 다양한 예측 방법에 적용될 수 있으며, 특히, 2개 이상의 참조 샘플을 참조하여 예측 샘플을 생성하는 여러 인트라 예측 방법에 적용될 수 있다.
이하에서는, 본 발명이 적용될 수 있는 복수의 참조 샘플을 참조하여 예측 샘플을 생성하는 예측 방법의 일 예로서, 선형 보간 인트라 예측(linear interpolation intra prediction) 방법을 설명한다.
도 7은 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, 선형 보간 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 인코더/디코더는 현재 블록의 이웃하는 샘플을 이용하여 제 1 예측 샘플 P(701) 값과 제 2 예측 샘플 P’(702) 값을 도출(또는 유도)하고, 도출된 제 1 예측 샘플 P(701) 값과 제 2 예측 샘플 P’(702) 값을 선형 보간하여 현재 블록에 대한 예측 샘플을 생성할 수 있다.
구체적으로, 제 1 예측 샘플 P(701) 값은 앞서 도 5 및 도 6에서 설명한 방법으로 유도될 수 있다. 인코더/디코더는 현재 블록의 인트라 예측 모드를 도출하고, 현재 블록의 이웃하는 샘플들(neighboring samples)이 예측에 사용될 수 있는지 확인하고, 예측에 이용되는 참조 샘플들을 구성할 수 있다.
현재 블록의 이웃하는 샘플들(neighboring samples) 중 일부가 아직 디코딩되지 않았거나 이용 가능하지 않을 경우, 인코더/디코더는 이용 가능한 샘플들로 이용 가능하지 않은 샘플들을 대체(substitution)하여 예측에 사용할 참조 샘플들을 구성할 수 있고, 인트라 예측 모드에 기반하여 참조 샘플의 필터링을 수행할 수 있다.
인코더/디코더는 인트라 예측 모드 및 참조 샘플들을 기반으로 제 1 예측 샘플 P(701) 값을 도출할 수 있다. 즉, 인코더/디코더는 현재 샘플 C(703)의 인트라 예측 모드의 방향 및 각도에 따라 A 참조 샘플과 B 참조 샘플을 결정하고, A 참조 샘플과 B 참조 샘플을 선형 보간하여 제 1 예측 샘플 값 P(701)을 도출할 수 있다.
그리고, 인코더/디코더는 인트라 예측 모드의 방향성 및 각도에 기반하여 선형 보간을 위한 제 2 예측 샘플 P’(702) 값을 결정할 수 있다. 인코더/디코더는 현재 블록의 인트라 예측 모드의 방향 및 각도에 따라 A’참조 샘플과 B’참조 샘플을 결정하고, A’참조 샘플과 B’참조 샘플을 선형 보간하여 제 2 예측 샘플 값 P’(702)를 도출할 수 있다.
인코더/디코더는 인트라 예측 모드의 예측에 따라 결정되는 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플을 제 2 예측 샘플 값으로 결정할 수 있다. 다른 일 예로, 인코더/디코더는 현재 블록에 인접한 우하단 샘플을 생성하고, 인트라 예측 모드의 예측 방향에 따라 상기 우하단 샘플을 선형 보간을 위한 참조 샘플로 결정하고, 제 2 예측 샘플 값으로 결정할 수 있다.
또한, 일 실시예에서, 방향성을 갖는 모든 인트라 예측 모드에서 인코더/디코더는 제 1 예측 샘플 P(701)과 현재 샘플 C(703) 간의 수직 거리, 제 2 예측 샘플 P’(702)과 현재 샘플 C(703) 간의 수직 거리에 따른 가중치를 적용하고 이를 선형 보간(또는 가중합)하여 현재 샘플의 예측 샘플을 생성할 수 있다.
이하에서는, 인트라 예측 블록에 대한 경계 필터링(Boundary Filtering) 방법을 설명한다.
인트라 예측을 수행하고 난 뒤, 인코더/디코더는 주변의 이미 복원된 샘플과의 오차를 줄이기 위하여 블록 경계면을 완화하는 필터를 적용할 수 있다. DC 모드의 경우 주변 샘플의 평균값으로 예측치를 발생시키기 때문에 주변 블록간 오차가 클 경우 예측 블록의 경계면이 부각될 수 있다.
또한, 수직 또는 수평 모드, 대각 모드와 같이 좌측, 상단의 참조 샘플 중 한 면을 주로 사용하는 예측 모드의 경우에도 예측시 참조하지 않은 샘플과의 불연속성이 발생할 수 있다. 이러한 불연속성을 제거하기 위하여 인코더/디코더는 참조 샘플과 예측 블록간 스무딩 필터(smoothing filter)를 적용할 수 있다.
구체적으로, 인코더/디코더는 예측된 모드 및 블록의 크기에 따라 필터 적용 여부 및 필터의 종류를 결정할 수 있다. DC, 수평, 수직 예측 모드에서, 예측 블록의 한 변의 크기가 16보다 클 때에는 본 필터를 적용하지 않을 수 있다. 필터는 쌍-선형(bi-linear) 또는 선형(linear) 기반의 모드 별로 특정하게 정의한 필터를 사용할 수 있다.
필터 적용은 참조 샘플과 맞닿는 모든 변에 적용하는 경우(예컨대, DC 모드)와 예측시 주로 참조 하지 않은 샘플들과 맞닿은 변(수직 방향 모드로 예측된 블록의 좌측 변)에만 적용하는 경우 등이 있을 수 있다. 또한, 대각 모드는 맞닿는 변 이내의 4 픽셀까지 적용될 수 있으며, 그 주변 모드와 DC, 수직, 수평 모드는 맞닿은 1픽셀 깊이까지 적용될 수 있다. 예측 모드에 따른 경계 필터링 방법의 예시들을 살펴본다.
도 8은 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, 예측 모드에 따른 인트라 경계 필터링 방법을 예시하는 도면이다.
도 8을 참조하면, 현재 블록에 적용되는 예측 모드는 수평 대각선(horizontal diagonal) 모드(예를 들어, 2번 예측 모드)인 경우를 가정한다.
현재 블록에 수평 대각선 모드가 적용되는 경우 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플 중 좌측 참조 샘플만 인트라 예측에 이용될 수 있기 때문에, 상측 경계의 불연속성을 고려하여 도 8에 도시된 바와 같이, 수평 대각선 모드에 기초하여 생성된 예측 블록의 상측 4개의 픽셀(또는 픽셀 라인)에 필터가 적용될 수 있다.
도 9는 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, 예측 모드에 따른 인트라 경계 필터링 방법을 예시하는 도면이다.
도 9를 참조하면, 현재 블록에 적용되는 예측 모드는 수직 대각선(vertical diagonal) 모드인 경우를 가정한다.
현재 블록에 수직 대각선 모드가 적용되는 경우 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플 중 상측 참조 샘플만 인트라 예측에 이용될 수 있기 때문에, 좌측 경계의 불연속성을 고려하여 도 9에 도시된 바와 같이, 수직 대각선 모드에 기초하여 생성된 예측 블록의 좌측 4개의 픽셀(또는 픽셀 라인)에 필터가 적용될 수 있다.
도 10은 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, 예측 모드에 따른 인트라 경계 필터링 방법을 예시하는 도면이다.
도 10은 현재 블록에 적용되는 예측 모드는 수직 그룹(vertical group)으로 분류되는 예측 모드(즉, 수직 그룹 모드)인 경우를 가정한다. 여기서, 수직 그룹 모드는 수직 모드, 예측 방향이 수직 모드에 인접한 하나 이상의 예측 모드를 포함할 수 있다.
현재 블록에 수직 그룹 모드가 적용되는 경우 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플 중 상측 참조 샘플만 인트라 예측에 이용될 수 있기 때문에, 좌측 경계의 불연속성을 고려하여 도 10에 도시된 바와 같이, 수직 그룹 모드에 기초하여 생성된 예측 블록의 좌측 1개의 픽셀(또는 픽셀 라인)에 필터가 적용될 수 있다.
도 11은 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, 예측 모드에 따른 인트라 경계 필터링 방법을 예시하는 도면이다.
도 11은 현재 블록에 적용되는 예측 모드는 수평 그룹(horizontal group)으로 분류되는 예측 모드(즉, 수평 그룹 모드)인 경우를 가정한다. 여기서, 수평 그룹 모드는 수평 모드, 예측 방향이 수평 모드에 인접한 하나 이상의 예측 모드를 포함할 수 있다.
현재 블록에 수평 그룹 모드가 적용되는 경우 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플 중 좌측 참조 샘플만 인트라 예측에 이용될 수 있기 때문에, 상측 경계의 불연속성을 고려하여 도 11에 도시된 바와 같이, 수평 그룹 모드에 기초하여 생성된 예측 블록의 상측 1개의 픽셀(또는 픽셀 라인)에 필터가 적용될 수 있다.
최근에는 하나의 참조 샘플만을 이용하는 기존의 인트라 예측 방법(또는 화면 내 예측 방법)과 달리 2개 이상의 참조 샘플을 참조하여 예측 샘플을 생성하는 다양한 인트라 예측 방법이 논의되고 있다.
이와 같이 2개 이상의 참조 샘플을 참조하고 각각의 참조 샘플에 가중치(weight)를 적용하여 예측 블록을 생성하는 방법을 적용하는 경우에도 인트라 예측을 위한 경계 필터링(Boundary Filtering)이 수행된다면, 블록 경계에 과도한 스무딩 과정이 수행됨으로써 오히려 예측의 정확도가 떨어질 수 있다.
따라서, 본 발명에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 인트라 예측 모드에 따라 경계 필터링의 적용 여부를 적응적으로 결정하는 방법을 제안한다.
또한, 본 발명에서는 가중치가 적용된 2개 이상의 참조 샘플들을 이용하여 예측 블록을 생성하는 경우, 생성된 예측 블록에 대하여 경계 필터링을 적응적으로 적용하는 방법을 제안한다.
인트라 예측에 이용되는 참조 샘플을 생성하는 방법은 이미 복호화된 픽셀을 참조 샘플로 사용하는 경우와 복호화된 픽셀을 이용하여 새로운 참조 샘플을 생성한 후 참조하는 방법(예를 들면, 우하단, 우단, 하단 참조 샘플들 생성한 후 참조하는 방법) 등 다양할 수 있다. 참조 샘플의 생성 방법과 관계 없이 두 개 이상의 참조 샘플을 참조하는 경우에 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 인트라 경계 필터링 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12를 참조하면, 도 12(a)는 하나의 참조 샘플을 참조하는 인트라 예측 방법을 예시하고, 도 12(b)는 두 개 이상의 참조 샘플을 참조하여 가중치(weight)를 적용하는 인트라 예측 방법을 예시한다.
도 12(a)와 같이 상단의 참조 샘플을 사용하여 예측 샘플을 생성하는 인트라 예측 모드(예컨대, 수직 대각 모드(vertical diagonal mode))로 생성된 예측 블록의 경우, 인코더/디코더는 앞서 도 9에서 설명한 방법과 같은 경계 필터링을 수행할 수 있다.
그러나, 도 12(b)와 예측 방향을 기준으로 반대 방향(또는 반대 경계)의 좌측 참조 샘플을 추가로 사용하여 예측 샘플을 생성한 예측 블록의 경우에는, 앞서 도 9와 같이 경계 필터링 방법을 적용한다면 추가적인 스무딩이 수행되어 과도한 스무딩으로 인해 예측 성능이 저하될 수 있다. 이를 방지하고 압축 효율을 높이기 위하여 이러한 경우 인코더/디코더는 경계 필터링을 적용하지 않을 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 경계 필터링의 적응적 적용 방법을 나타내는 위한 도면이다.
도 13을 참조하면, 인코더/디코더는 현재 블록이 2개 이상의 참조 샘플을 참조하는지 여부를 확인한다(S1301). 2개 이상의 참조 샘플을 참조하는지 여부는 현재 블록의 예측 모드의 예측 방향을 기준으로 양측 경계(즉, 서로 다른 경계)에 위치하는 참조 샘플들을 이용하여 예측 샘플을 생성하는지 여부를 의미할 수 있다.
만약, S1301 단계에서 확인 결과, 현재 블록이 2개 이상의 참조 샘플을 참조하지 않는 경우, 인코더/디코더는 현재 블록에 대하여 경계 필터링을 수행한다(S1302). 예를 들어, 앞서 도 8 내지 도 11에서 설명한 경계 필터링이 적용될 수 있다. 그러나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 니며, 전술한 경계 필터링 방법 이외에도 공지된 다양한 인트라 경계 필터링 방법이 적용될 수 있다.
만약, S1301 단계에서 확인 결과, 현재 블록이 2개 이상의 참조 샘플을 참조하는 경우, 인코더/디코더는 현재 블록에 대하여 경계 필터링을 수행하지 않는다. 다시 말해, 인코더/디코더는 현재 블록이 2개 이상의 참조 샘플을 참조하는 경우 경계 필터링을 생략(skip)할 수 있다. 이를 통해 스무딩 필터가 중복적으로 적용되는 효과를 미연에 방지할 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 경계 필터링의 적응적 적용 방법을 나타내는 위한 도면이다.
도 14를 참조하면, 인코더/디코더는 현재 블록에 비동일 가중 예측(unequal weighted prediction)이 적용되는지 여부를 확인한다(S1401). 비동일 가중 예측 방법은 방향성 예측 모드에서 복수의 참조 샘플들에 서로 다른 가중치를 적용하여 예측 샘플을 생성하는 방법을 나타낸다. 예를 들어, 인코더/디코더는 현재 블록에 적용되는 예측 모드의 각도가 비동일 가중 예측이 적용되는 각도인지 여부를 확인할 수도 있다.
만약, S1401 단계에서 확인 결과, 현재 블록에 비동일 가중 예측이 적용되지 않는 경우, 인코더/디코더는 현재 블록에 대하여 경계 필터링을 수행한다(S1402). 예를 들어, 앞서 도 8 내지 도 11에서 설명한 경계 필터링이 적용될 수 있다. 그러나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 니며, 전술한 경계 필터링 방법 이외에도 공지된 다양한 인트라 경계 필터링 방법이 적용될 수 있다.
만약, S1401 단계에서 확인 결과, 현재 블록에 비동일 가중 예측이 적용되는 경우, 인코더/디코더는 현재 블록에 대하여 경계 필터링을 수행하지 않는다. 다시 말해, 인코더/디코더는 현재 블록에 비동일 가중 예측이 적용되는 경우 경계 필터링을 생략(skip)할 수 있다. 이를 통해 스무딩 필터가 중복적으로 적용되는 효과를 미연에 방지할 수 있다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 인트라 예측 모드 기반 선형 보간 예측 방법을 예시하는 도면이다.
인코더/디코더는 현재 블록의 인트라 예측에 적용되는 예측 모드를 유도한다(S1501).
인코더/디코더는 예측 모드의 예측 방향을 기준으로 현재 블록의 양측 경계에 위치하는 참조 샘플들을 이용하는 양방향 인트라 예측(bi-directional intra prediction)이 현재 블록에 적용되는지 여부를 결정한다(S1502).
인코더/디코더는 현재 블록에 적용되는 예측 모드를 기반으로 이웃하는 참조 샘플을 이용하여 예측 샘플을 생성한다(S1503).
전술한 바와 같이, 현재 블록에 양방향 인트라 예측이 적용되는 경우, 인코더/디코더는 현재 블록에 대한 경계 필터링(boundary filtering)을 생략(skip)할 수 있다.
만약, 현재 블록에 양방향 인트라 예측이 적용되는 경우, 인코더/디코더는 예측 모드의 예측 방향에 기초하여 상기 양방향 인트라 예측에 이용되는 제1 참조 샘플 및 제2 참조 샘플을 유도할 수 있다. 그리고, 인코더/디코더는 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플을 가중합함으로써 예측 샘플을 생성할 수 있다.
이때, 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플 각각에 적용되는 가중치는 현재 블록 내 현재 픽셀과의 거리에 비례하여 결정될 수 있다. 여기서, 현재 픽셀과의 거리는 앞서 도 7에서 설명한 예시에서처럼 직선 거리일 수도 있고, 수직 거리 또는 수평 거리일 수도 있다.
그리고, 현재 블록에 양방향 인트라 예측이 적용되지 않는 경우, 인코더/디코더는 하나의 참조 샘플을 이용하는 단방향 인트라 예측을 현재 블록에 적용할 수 있다.
앞서 도 8 내지 도 11에서 설명한 바와 같이, 양방향 인트라 예측이 적용되지 않는 경우, 즉, 단방향 인트라 예측이 적용되는 경우, 인코더/디코더는 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 현재 블록 내 적어도 하나의 수평 방향 또는 수직 방향 픽셀 라인을 이용하여, 현재 블록에 대한 경계 필터링(boundary filtering)을 수행할 수 있다.
도 16은 본 발명의 일실시예에 따른 인트라 예측부를 보다 구체적으로 예시하는 도면이다.
도 16에서는 설명의 편의를 위해 인트라 예측부를 하나의 블록으로 도시하였으나, 인트라 예측부는 인코더 및/또는 디코더에 포함되는 구성으로 구현될 수 있다.
도 16을 참조하면, 인트라 예측부는 앞서 도 7내지 도 15에서 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 구체적으로, 인트라 예측부는 예측 모드 유도부(1601), 양방향 인트라 예측 결정부(1602) 및 예측 샘플 생성부(1603)을 포함하여 구성될 수 있다.
예측 모드 유도부(1601)는 현재 블록의 인트라 예측에 적용되는 예측 모드를 유도한다.
양방향 인트라 예측 결정부(1602)는 예측 모드의 예측 방향을 기준으로 현재 블록의 양측 경계에 위치하는 참조 샘플들을 이용하는 양방향 인트라 예측(bi-directional intra prediction)이 현재 블록에 적용되는지 여부를 결정한다.
예측 샘플 생성부(1603)는 현재 블록에 적용되는 예측 모드를 기반으로 이웃하는 참조 샘플을 이용하여 예측 샘플을 생성한다.
전술한 바와 같이, 현재 블록에 양방향 인트라 예측이 적용되는 경우, 인코더/디코더는 현재 블록에 대한 경계 필터링(boundary filtering)을 생략(skip)할 수 있다.
만약, 현재 블록에 양방향 인트라 예측이 적용되는 경우, 예측 샘플 생성부(1603)는 예측 모드의 예측 방향에 기초하여 상기 양방향 인트라 예측에 이용되는 제1 참조 샘플 및 제2 참조 샘플을 유도할 수 있다. 그리고, 예측 샘플 생성부(1603)는 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플을 가중합함으로써 예측 샘플을 생성할 수 있다.
이때, 상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플 각각에 적용되는 가중치는 현재 블록 내 현재 픽셀과의 거리에 비례하여 결정될 수 있다. 여기서, 현재 픽셀과의 거리는 앞서 도 7에서 설명한 예시에서처럼 직선 거리일 수도 있고, 수직 거리 또는 수평 거리일 수도 있다.
그리고, 현재 블록에 양방향 인트라 예측이 적용되지 않는 경우, 인코더/디코더는 하나의 참조 샘플을 이용하는 단방향 인트라 예측을 현재 블록에 적용할 수 있다.
앞서 도 8 내지 도 11에서 설명한 바와 같이, 양방향 인트라 예측이 적용되지 않는 경우, 즉, 단방향 인트라 예측이 적용되는 경우, 인코더/디코더는 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 현재 블록 내 적어도 하나의 수평 방향 또는 수직 방향 픽셀 라인을 이용하여, 현재 블록에 대한 경계 필터링(boundary filtering)을 수행할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들이 소정 형태로 결합된 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려되어야 한다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시예를 구성하는 것도 가능하다. 본 발명의 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함시킬 수 있음은 자명하다.
본 발명에 따른 실시예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서, TV, 셋톱박스, 컴퓨터, PC, 핸드폰, 스마트폰 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리는 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
본 발명은 본 발명의 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 따라서, 상술한 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
이상, 전술한 본 발명의 바람직한 실시예는, 예시의 목적을 위해 개시된 것으로, 당업자라면 이하 첨부된 특허청구범위에 개시된 본 발명의 기술적 사상과 그 기술적 범위 내에서, 다양한 다른 실시예들을 개량, 변경, 대체 또는 부가 등이 가능할 것이다.

Claims (10)

  1. 인트라 예측 모드 기반으로 영상을 처리하는 방법에 있어서,
    현재 블록의 인트라 예측에 적용되는 예측 모드를 유도하는 단계;
    상기 예측 모드가 복수의 참조 샘플들에 서로 다른 가중치를 적용하여 예측 샘플을 생성하는 비동일 가중 예측이 적용되는 소정 각도들 중 하나에 해당하는지 확인하는 단계; 및
    상기 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플을 이용하여 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하되,
    상기 예측 샘플이 생성된 현재 블록에 대한 필터링의 적용 여부를 상기 비동일 가중 예측의 적용 여부에 기초하여 결정하되, 상기 비동일 가중 예측이 적용되지 않을 때 상기 필터링이 적용되고 상기 비동일 가중 예측이 적용될 때 상기 필터링이 적용되지 않는 것을 특징으로 하는 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 예측 샘플을 생성하는 단계는,
    상기 비동일 가중 예측이 적용되는 경우, 상기 예측 모드의 예측 방향에 기초하여 상기 비동일 가중 예측에 이용되는 제1 참조 샘플 및 제2 참조 샘플을 유도하는 단계; 및
    상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플을 가중합함으로써 상기 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하는 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플 각각에 적용되는 가중치는 현재 픽셀과의 거리에 비례하여 결정되는 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법.
  4. 제2 항에 있어서,
    상기 비동일 가중 예측이 적용되지 않는 경우, 하나의 참조 샘플을 이용하는 단방향 인트라 예측이 상기 현재 블록에 적용되는 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 비동일 가중 예측이 적용되지 않는 경우, 상기 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 상기 현재 블록 내 적어도 하나의 수평 방향 또는 수직 방향 픽셀 라인을 이용하여, 상기 현재 블록에 대한 경계 필터링을 수행하는 단계를 더 포함하는 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법.
  6. 인트라 예측 모드 기반으로 영상을 처리하는 장치에 있어서,
    현재 블록의 인트라 예측에 적용되는 예측 모드를 유도하는 예측 모드 유도부;
    상기 예측 모드가 복수의 참조 샘플들에 서로 다른 가중치를 적용하여 예측 샘플을 생성하는 비동일 가중 예측이 적용되는 소정 각도들 중 하나에 해당하는지 확인하여 상기 비동일 가중 예측이 상기 현재 블록에 적용되는지 여부를 결정하는 양방향 인트라 예측 결정부; 및
    상기 예측 모드를 기반으로 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플을 이용하여 예측 샘플을 생성하는 예측 샘플 생성부를 포함하되,
    상기 예측 샘플이 생성된 현재 블록에 대한 필터링의 적용 여부가 상기 비동일 가중 예측의 적용 여부에 기초하여 결정되고, 상기 비동일 가중 예측이 적용되지 않을 때 상기 필터링이 적용되고 상기 비동일 가중 예측이 적용될 때 상기 필터링이 적용되지 않는 것을 특징으로 하는 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 장치.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 예측 샘플 생성부는, 상기 비동일 가중 예측이 적용되는 경우 상기 예측 모드의 예측 방향에 기초하여 상기 비동일 가중 예측에 이용되는 제1 참조 샘플 및 제2 참조 샘플을 유도하고,
    상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플을 가중합함으로써 상기 예측 샘플을 생성하는 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 장치.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 제1 참조 샘플 및 상기 제2 참조 샘플 각각에 적용되는 가중치는 현재 픽셀과의 거리에 비례하여 결정되는 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 장치.
  9. 제7 항에 있어서,
    상기 비동일 가중 예측이 적용되지 않는 경우, 하나의 참조 샘플을 이용하는 단방향 인트라 예측이 상기 현재 블록에 적용되는 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 장치.
  10. 제6 항에 있어서,
    상기 비동일 가중 예측이 적용되지 않는 경우, 상기 예측 모드의 예측 방향에 따라 결정되는 상기 현재 블록 내 적어도 하나의 수평 방향 또는 수직 방향 픽셀 라인을 이용하여, 상기 현재 블록에 대한 경계 필터링을 수행하는 경계 필터링부를 더 포함하는 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 장치.
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