KR20150099165A - Tsm 율-왜곡 최적화 방법, 그를 이용한 인코딩 방법 및 장치, 그리고 영상 처리 장치 - Google Patents

Tsm 율-왜곡 최적화 방법, 그를 이용한 인코딩 방법 및 장치, 그리고 영상 처리 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 TSM 율-왜곡 최적화 방법, 그를 이용한 인코딩 방법 및 장치, 그리고 영상 처리 장치에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 TSM 율-왜곡 최적화 방법은, 인코딩할 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값의 합을 이용한 코스트를 계산하는 단계; 상기 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 후보 모드들을 선택하는 단계; 상기 후보 모드들을 기반으로 TSM(Transform Skip Mode) 기반의 율-왜곡(Rate-Distortion) 코스트를 계산하는 단계; 및 상기 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.

Description

TSM 율-왜곡 최적화 방법, 그를 이용한 인코딩 방법 및 장치, 그리고 영상 처리 장치{TSM RATE-DISTORTION OPTIMIZING METHOD, ENCODING METHOD AND DEVICE USING THE SAME, AND APPARATUS FOR PROCESSING PICTURE}
본 발명은 TSM 율-왜곡 최적화 방법, 그를 이용한 인코딩 방법 및 장치, 그리고 영상 처리 장치에 관한 것이다.
현재 표준화 작업이 진행되고 있는 HEVC(High Efficiency Video Coding)는 클라우드 서비스에서 많이 활용되는 스크린 컨텐츠 영상의 인코딩 효율을 향상시키기 위해 변환 스킵 모드(Transform Skip Mode, TSM)를 도입하였다.
TSM 인코딩 방식은 일반적인 인코딩 과정 중 하나인 변환(예컨대, DCT 또는 DST 변환) 과정을 수행하지 않음으로써, 스크린 컨텐츠 영상에 많이 포함되어 있는 에지를 보전하여 영상의 화질을 높이면서 비트 레이트는 감소시킬 수 있다.
하지만, HEVC는 이러한 TSM 인코딩을 위한 인트라 예측 모드 선택 알고리즘을 별도로 제공하고 있지 않다. 현재 HEVC의 레퍼런스 인코더인 HM은 TSM 인코딩을 위한 인트라 예측 모드 선택에, DCT 기반 인코딩에서 사용되는 러프 모드 결정(Rough Mode Decision, RMD) 알고리즘을 적용하고 있다.
DCT 기반 인코딩을 위한 러프 모드 결정 알고리즘은 DCT 변환과 상관성이 높은 하다마드(Hadamard) 변환을 이용하여 코스트를 계산하나, 이 하다마드 변환은 TSM 인코딩 방식과 상관성이 낮아, 하다마드 변환을 이용한 러프 모드 결정 알고리즘은 TSM 인코딩을 위한 인트라 예측 모드 선택에 적합하지 않다.
본 발명의 실시예는 TSM 인코딩에 적합한 인트라 예측 모드를 선택할 수 있는 TSM 율-왜곡 최적화 방법, 그를 이용한 인코딩 방법 및 장치, 그리고 영상 처리 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 실시예는 에지가 많이 포함된 영상의 압축률은 향상시키면서, 연산 시간은 단축시킬 수 있는 TSM 율-왜곡 최적화 방법, 그를 이용한 인코딩 방법 및 장치, 그리고 영상 처리 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 TSM 율-왜곡 최적화 방법은, 인코딩할 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값의 합을 이용한 코스트를 계산하는 단계; 상기 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 후보 모드들을 선택하는 단계; 상기 후보 모드들을 기반으로 TSM(Transform Skip Mode) 기반의 율-왜곡(Rate-Distortion) 코스트를 계산하는 단계; 및 상기 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 코스트를 계산하는 단계는: 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드에
Figure pat00001
의 코스트 함수를 적용하여 상기 코스트를 계산하는 단계를 포함하며, 여기서, N은 상기 블록 내 픽셀들의 개수이고, Porg[i] 및 Ppred[i]는 각각 상기 원래 픽셀의 픽셀값 및 상기 참조 픽셀의 픽셀값이고, λ는 라그랑주 승수(Lagrange multiplier)이고, QP는 양자화 파라미터이고, Mode Bits는 비트 뎁스(bit depth)일 수 있다.
상기 후보 모드들을 선택하는 단계는: 상기 인트라 예측 모드 중에서 상기 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하는 단계는: 상기 후보 모드들 중에서 상기 율-왜곡 코스트가 가장 낮은 모드를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 후보 모드들을 선택하는 단계는: 상기 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 상기 후보 모드들로부터 배제시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 후보 모드들을 선택하는 단계는: 상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 상기 후보 모드들로부터 배제시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 코스트를 계산하는 단계는: 상기 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 TSM 율-왜곡 최적화를 종료하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 코스트를 계산하는 단계는: 상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 TSM 율-왜곡 최적화를 종료하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 임계값은 상기 인트라 예측 모드로 상기 블록을 인코딩하기 위해 요구되는 비트 수가 클수록 작게 설정될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인코딩 방법은, 인코딩할 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 제 1 변환을 이용한 제 1 코스트를 계산하는 단계; 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값의 합을 이용한 제 2 코스트를 계산하는 단계; 상기 제 1 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 1 후보 모드들을 선택하는 단계; 상기 제 2 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 2 후보 모드들을 선택하는 단계; 상기 제 1 후보 모드들을 기반으로 DCT(Discrete Cosine Transform) 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하는 단계; 상기 제 2 후보 모드들을 기반으로 TSM 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하는 단계; 및 상기 제 1 및 제 2 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여, 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 제 1 코스트를 계산하는 단계는: 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 하다마드(Hadamard) 변환을 이용하여 상기 제 1 코스트를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제 2 코스트를 계산하는 단계는: 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드에
Figure pat00002
의 코스트 함수를 적용하여 상기 제 2 코스트를 계산하는 단계를 포함하며, 여기서, N은 상기 블록 내 픽셀들의 개수이고, Porg[i] 및 Ppred[i]는 각각 상기 원래 픽셀의 픽셀값 및 상기 참조 픽셀의 픽셀값이고, λ는 라그랑주 승수(Lagrange multiplier)이고, QP는 양자화 파라미터이고, Mode Bits는 비트 뎁스일 수 있다.
상기 제 1 후보 모드들을 선택하는 단계는: 상기 인트라 예측 모드 중에서 상기 제 1 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하는 단계를 포함하고, 상기 제 2 후보 모드들을 선택하는 단계는: 상기 인트라 예측 모드 중에서 상기 제 2 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정하는 단계는: 상기 제 1 및 제 2 후보 모드들 중에서 상기 율-왜곡 코스트가 가장 낮은 모드를 선택하는 단계; 및 상기 DCT 기반의 인코딩 방식 및 상기 TSM 기반의 인코딩 방식 중 상기 선택된 모드에 대응하는 인코딩 방식을 선택하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 제 2 후보 모드들을 선택하는 단계는: 상기 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 상기 제 2 후보 모드들로부터 배제시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제 2 후보 모드들을 선택하는 단계는: 상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 상기 제 2 후보 모드들로부터 배제시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제 2 코스트를 계산하는 단계는: 상기 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, TSM 율-왜곡 최적화를 종료하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제 2 코스트를 계산하는 단계는: 상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, TSM 율-왜곡 최적화를 종료하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 임계값은 상기 인트라 예측 모드로 상기 블록을 인코딩하기 위해 요구되는 비트 수가 클수록 작게 설정될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인코딩 장치는, 인코딩할 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 제 1 변환을 이용하여 제 1 코스트를 계산하고, 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값의 합을 이용한 제 2 코스트를 계산하는 코스트 계산부; 상기 제 1 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 1 후보 모드들을 선택하고, 상기 제 2 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 2 후보 모드들을 선택하는 후보 모드 선택부; 상기 제 1 후보 모드들을 기반으로 DCT 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하고, 상기 제 2 후보 모드들을 기반으로 TSM 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하는 율-왜곡 코스트 계산부; 및 상기 제 1 및 제 2 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여, 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정하는 결정부;를 포함할 수 있다.
상기 코스트 계산부는: 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 하다마드 변환을 이용하여 상기 제 1 코스트를 계산할 수 있다.
상기 코스트 계산부는: 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드에
Figure pat00003
의 코스트 함수를 적용하여 상기 제 2 코스트를 계산하며,
여기서, N은 상기 블록 내 픽셀들의 개수이고, Porg[i] 및 Ppred[i]는 각각 상기 원래 픽셀의 픽셀값 및 상기 참조 픽셀의 픽셀값이고, λ는 라그랑주 승수(Lagrange multiplier)이고, QP는 양자화 파라미터이고, Mode Bits는 비트 뎁스일 수 있다.
상기 후보 모드 선택부는: 상기 인트라 예측 모드 중에서 상기 제 1 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하여 상기 제 1 후보 모드들을 선택하고, 상기 인트라 예측 모드 중에서 상기 제 2 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하여 상기 제 2 후보 모드들을 선택할 수 있다.
상기 결정부는: 상기 제 1 및 제 2 후보 모드들 중에서 상기 율-왜곡 코스트가 가장 낮은 모드를 선택하고, 상기 DCT 기반의 인코딩 방식 및 상기 TSM 기반의 인코딩 방식 중 상기 선택된 모드에 대응하는 인코딩 방식을 선택할 수 있다.
상기 후보 모드 선택부는: 상기 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 상기 제 2 후보 모드들로부터 배제시킬 수 있다.
상기 후보 모드 선택부는: 상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 상기 제 2 후보 모드들로부터 배제시킬 수 있다.
상기 인코딩 장치는: 상기 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, TSM 율-왜곡 최적화를 종료하고, 상기 제 1 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하고, 상기 인코딩 방식으로 상기 DCT 기반의 인코딩 방식을 선택할 수 있다.
상기 인코딩 장치는: 상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, TSM 율-왜곡 최적화를 종료하고, 상기 제 1 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하고, 상기 인코딩 방식으로 상기 DCT 기반의 인코딩 방식을 선택할 수 있다.
상기 임계값은 상기 인트라 예측 모드로 상기 블록을 인코딩하기 위해 요구되는 비트 수가 클수록 작게 설정될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치는, 입력 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하는 인트라 예측 모드 결정부; 상기 입력 블록의 주변에 위치한 참조 픽셀을 기반으로 인트라 예측을 수행하여 예측 블록을 생성하는 인트라 예측부; 참조 영상을 이용하여 입력 블록의 움직임 벡터를 산출하는 움직임 예측부; 상기 움직임 벡터를 기반으로 움직임 보상을 수행하여 예측 블록을 생성하는 움직임 보상부; 입력 블록과 예측 블록의 차분을 계산하여 잔여 블록을 생성하는 감산기; 잔여 블록에 대해 변환을 수행하여 변환 계수를 출력하는 변환부; 및 변환 계수를 양자화하여 양자화된 계수를 출력하는 양자화부를 포함하며, 상기 인트라 예측 모드 결정부는: 인코딩할 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 제 1 변환을 이용하여 제 1 코스트를 계산하고, 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값의 합을 이용한 제 2 코스트를 계산하는 코스트 계산부; 상기 제 1 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 1 후보 모드들을 선택하고, 상기 제 2 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 2 후보 모드들을 선택하는 후보 모드 선택부; 상기 제 1 후보 모드들을 기반으로 DCT 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하고, 상기 제 2 후보 모드들을 기반으로 TSM 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하는 율-왜곡 코스트 계산부; 및 상기 제 1 및 제 2 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여, 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정하는 결정부;를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, TSM 인코딩에 적합한 인트라 예측 모드를 선택할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 스크린 컨텐츠와 같이 에지가 많이 포함된 영상의 압축률은 향상시키면서, 연산 시간도 단축시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인코딩 장치의 예시적인 블록도다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 인코딩될 영상 및 블록을 예시적으로 도시하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인트라 예측 모드의 방향을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 블록의 인트라 예측에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정하는 과정을 개략적으로 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 TSM 율-왜곡 최적화 방법의 예시적인 흐름도다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 TSM 율-왜곡 최적화 방법의 예시적인 흐름도다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인코딩 방법의 예시적인 흐름도다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 인코딩 방법의 예시적인 흐름도다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치의 예시적인 블록도다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치(500)의 예시적인 블록도다.
본 발명의 다른 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되는 실시예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
만일 정의되지 않더라도, 여기서 사용되는 모든 용어들(기술 혹은 과학 용어들을 포함)은 이 발명이 속한 종래 기술에서 보편적 기술에 의해 일반적으로 수용되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적인 사전들에 의해 정의된 용어들은 관련된 기술 그리고/혹은 본 출원의 본문에 의미하는 것과 동일한 의미를 갖는 것으로 해석될 수 있고, 그리고 여기서 명확하게 정의된 표현이 아니더라도 개념화되거나 혹은 과도하게 형식적으로 해석되지 않을 것이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다' 및/또는 이 동사의 다양한 활용형들 예를 들어, '포함', '포함하는', '포함하고', '포함하며' 등은 언급된 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 본 명세서에서 '및/또는' 이라는 용어는 나열된 구성들 각각 또는 이들의 다양한 조합을 가리킨다.
한편, 본 명세서 전체에서 사용되는 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미할 수 있다. 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. 그렇지만 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등이 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들로 더 분리될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인코딩 장치(100)의 예시적인 블록도다.
도 1에 도시된 바와 같이, 상기 인코딩 장치(100)는 코스트 계산부(110), 후보 모드 선택부(120), 율-왜곡(Rate-Distortion) 코스트 계산부(130) 및 결정부(140)를 포함할 수 있다.
상기 코스트 계산부(110)는 인코딩할 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 제 1 변환을 이용하여 제 1 코스트를 계산하고, 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값의 합을 이용한 제 2 코스트를 계산할 수 있다.
상기 후보 모드 선택부(120)는 상기 제 1 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 1 후보 모드들을 선택하고, 상기 제 2 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 2 후보 모드들을 선택할 수 있다.
상기 율-왜곡 코스트 계산부(130)는 상기 제 1 후보 모드들을 기반으로 DCT 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하고, 상기 제 2 후보 모드들을 기반으로 TSM 기반의 율-왜곡 코스트를 계산할 수 있다.
상기 결정부(140)는 상기 제 1 및 제 2 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여, 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 인코딩될 영상(20) 및 블록(201)을 예시적으로 도시하는 도면이다.
인코딩 장치(100)에 영상(20)이 입력되면, 상기 영상(20)은 인트라 예측 모드 또는 인터 예측 모드로 인코딩된다. 그리고, 영상(20)을 구성하는 블록들에 대한 최적의 예측 방법을 결정하기 위해 각 블록마다 인트라 예측 방법 및 인터 예측 방법이 선택적으로 적용될 수 있다.
도 2에서는 인코딩되는 블록들이 모두 동일한 사이즈를 갖는 것으로 도시되었으나, 인코딩에 사용되는 알고리즘에 따라 동일한 영상(20) 내에서도 인코딩되는 블록의 사이즈는 각기 다를 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인트라 예측 모드의 방향을 예시적으로 나타내는 도면이다.
H.264는 총 9 개의 인트라 예측 모드를 기반으로 인트라 예측을 수행하는 반면, HEVC는 총 35 개의 인트라 예측 모드를 기반으로 인트라 예측을 수행한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 인코딩 장치(100)가 HEVC에 따라 영상을 인코딩하는 경우, 도 3에 도시된 35 개의 인트라 예측 모드들 중 하나를 선택하여 해당 모드에 따라 인트라 예측을 수행할 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, HEVC는 DCT 기반 인코딩 외에 TSM 기반 인코딩을 더 지원하며, 상기 인트라 예측 모드 선택을 통해 최종적으로 하나의 모드가 선택되면, DCT 기반 인코딩과 TSM 기반 인코딩 중 상기 선택된 모드에 대응하는 인코딩 방식이 인트라 예측에 적용된다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 블록의 인트라 예측에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정하는 과정을 개략적으로 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인코딩 장치(100)가 HEVC에 따라 영상(20)을 인코딩하는 경우, RMD(Rough Mode Decision) 과정과 RDO(Rate Distortion Optimization) 과정을 통해, 35 개의 인트라 예측 모드들 중 최적의 인코딩 효율을 제공하는 하나의 인트라 예측 모드 및 인코딩 방식을 결정할 수 있다.
상기 RMD 과정은 인코딩될 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 소정의 코스트 함수를 이용해 코스트를 계산하고, 이 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하여 후보 모드를 결정한다.
그리고, 상기 RDO 과정은 상기 후보 모드를 기반으로 율-왜곡 코스트를 계산하고, 이 율-왜곡 코스트가 가장 낮은 모드를 선택하며, 선택된 모드에 대응하는 인코딩 방식을 상기 블록의 인트라 예측에 적용할 방식으로 결정한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예는 RDO 과정뿐만 아니라 RMD 과정도 이원화되어 진행된다.
종래의 RMD 과정은 하다마드 변환만을 이용한 단일 과정으로 구성되나, 본 발명의 실시예는 DCT 기반 인코딩과 상관성이 높은 하다마드 변환 외에, 별도로 블록 내 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값의 합을 이용하여 TSM 기반 인코딩과 상관성이 높은 코스트를 계산한다.
그 결과, 상기 차분의 절대값의 합을 이용하는 본 발명의 실시예에 따른 RMD 과정은, 상기 하다마드 변환을 이용하는 것보다 TSM 기반 인코딩에 적합한 후보 모드들을 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 코스트 계산부(110)는 인코딩될 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 하다마드 변환을 이용하여 제 1 코스트를 계산할 수 있다(도 4의 (210)에서 수행됨).
그리고, 상기 코스트 계산부(110)는 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드에 아래의 수학식과 같은 코스트 함수를 적용하여 제 2 코스트를 계산할 수 있다(도 4의 (220)에서 수행됨).
Figure pat00004
여기서, N은 상기 블록 내 픽셀들의 개수이고, Porg[i] 및 Ppred[i]는 각각 블록 내 원래 픽셀의 픽셀값 및 참조 픽셀의 픽셀값이고, λ는 라그랑주 승수(Lagrange multiplier)이고, QP는 양자화 파라미터이고, Mode Bits는 비트 뎁스다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 후보 모드 선택부(120)는 인트라 예측 모드 중에서 상기 제 1 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하여 제 1 후보 모드들을 선택할 수 있다(도 4의 (210)에서 수행됨).
그리고, 상기 후보 모드 선택부(120)는 인트라 예측 모드 중에서 상기 제 2 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하여 제 2 후보 모드들을 선택할 수 있다(도 4의 (220)에서 수행됨).
도 4를 참조하면, 상기 후보 모드 선택부(120)는 35 개의 인트라 예측 모드들 중에서 제 1 및 제 2 코스트가 낮은 순서대로 각각 8 개의 제 1 및 제 2 후보 모드들을 선택하였으나, 상기 후보 모드들의 개수는 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 율-왜곡 코스트 계산부(130)는 상기 제 1 후보 모드들을 기반으로 DCT 기반의 율-왜곡 코스트를 계산할 수 있다(도 4의 (310)에서 수행됨).
그리고, 상기 율-왜곡 코스트 계산부(130)는 상기 제 2 후보 모드들을 기반으로 TSM 기반의 율-왜곡 코스트를 계산할 수 있다(도 4의 (320)에서 수행됨).
그러고 나서, 상기 결정부(140)는 상기 제 1 및 제 2 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여, 상기 블록의 인트라 예측 모드에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 결정부(140)는 상기 제 1 및 제 2 후보 모드들 중에서 상기 율-왜곡 코스트가 가장 낮은 모드를 블록의 인트라 예측 모드에 사용될 모드로 결정할 수 있다.
또한, 상기 결정부(140)는 상기 DCT 기반의 인코딩 방식 및 상기 TSM 기반의 인코딩 방식 중 상기 결정된 모드에 대응하는 인코딩 방식을 상기 블록의 인트라 예측 모드에 사용될 인코딩 방식으로 결정할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 인코딩 장치(100)는 RMD 과정을 DCT 기반 인코딩에 적합한 후보 모드들을 선택하는 과정과 TSM 기반 인코딩에 적합한 후보 모드들을 선택하는 과정으로 이원화하여 수행함으로써, TSM 기반 인코딩 방식의 인코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 인코딩 장치(100)는 블록으로부터 계산된 차분의 절대값을 기 설정된 임계값과 비교하여, 소정의 경우 해당 인트라 예측 모드를 제 2 후보 모드로부터 배제시키거나, TSM 기반 인코딩을 위한 RMD 과정 및 RDO 과정(도 4의 (220) 및 (320))을 생략할 수 있다.
일 예로, 상기 후보 모드 선택부(120)는 상기 블록에 대하여 계산된 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 제 2 후보 모드로부터 배제시킬 수 있다.
다른 예로, 상기 후보 모드 선택부(120)는 상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 제 2 후보 모드로부터 배제시킬 수 있다.
또 다른 예로, 상기 인코딩 장치(100)는 상기 블록에 대하여 계산된 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, TSM 율-왜곡 최적화(즉, RDO) 과정을 종료할 수 있다.
이 경우, 상기 인코딩 장치(100)는 오로지 제 1 후보 모드들의 율-왜곡 코스트만을 비교하여 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하고, 블록의 인트라 예측에 사용될 인코딩 방식으로 DCT 기반의 인코딩 방식을 선택할 수 있다. 즉, TSM 기반의 인코딩 방식은 이 블록의 인트라 예측에서 배제된다.
또 다른 예로, 상기 인코딩 장치(100)는 상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, TSM 율-왜곡 최적화 과정을 종료할 수 있다.
이 경우 역시, 상기 인코딩 장치(100)는 오로지 제 1 후보 모드들의 율-왜곡 코스트만을 비교하여 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하고, DCT 기반의 인코딩 방식을 적용하여 블록의 인트라 예측을 수행한다.
상기 임계값은 인트라 예측 모드로 블록을 인코딩하기 위해 요구되는 비트 수, 즉 비트 뎁스가 클수록 작게 설정될 수 있다.
예를 들어, 비트 뎁스가 각각 8인 경우와 10인 경우의 임계값은 아래의 수학식과 같이 설정될 수 있다.
Figure pat00005
Figure pat00006
이와 같이, 본 발명의 실시예는 기 설정된 임계값을 이용하여 소정의 경우에 TSM 율-왜곡 최적화 과정을 종료함으로써, 인코딩 효율을 저하시키지 않으면서 연산 시간을 단축시킬 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 TSM 율-왜곡 최적화 방법(200)의 예시적인 흐름도다.
도 5에 도시된 바와 같이, 상기 TSM 율-왜곡 최적화 방법(200)은, 인코딩할 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값의 합을 이용한 코스트를 계산하는 단계(S210), 상기 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 후보 모드들을 선택하는 단계(S220), 상기 후보 모드들을 기반으로 TSM 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하는 단계(S230), 및 상기 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하는 단계(S240)를 포함할 수 있다.
도 5에 도시된 본 발명의 일 실시예에 따른 TSM 율-왜곡 최적화 방법(200)은 도 4에 도시된 (220) 및 (320)에서 수행될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 코스트를 계산하는 단계(S210)는 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드에 수학식 1과 같은 코스트 함수를 적용하여 코스트를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 후보 모드들을 선택하는 단계(S220)는 상기 인트라 예측 모드 중에서 상기 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하는 단계(S240)는 상기 후보 모드들 중에서 상기 율-왜곡 코스트가 낮은 모드를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 상기 후보 모드들을 선택하는 단계(S220)는, 상기 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 상기 후보 모드들로부터 배제시키는 단계를 더 포함할 수도 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 후보 모드들을 선택하는 단계(S220)는, 상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 상기 후보 모드들로부터 배제시키는 단계를 더 포함할 수도 있다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 TSM 율-왜곡 최적화 방법(100)의 예시적인 흐름도다.
도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따른 TSM 율-왜곡 최적화 방법(100)은 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 TSM 율-왜곡 최적화 과정을 종료하는 단계를 더 포함할 수 있다(S250에서 예).
다시 말해, 이 실시예에 따르면, 인코딩할 블록 내에 포함된 모든 픽셀들에 대하여, 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값이 상기 임계값보다 작은 경우에는, 더 이상 TSM 율-왜곡 최적화 과정을 수행하지 않는다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 블록의 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 TSM 율-왜곡 최적화 과정을 종료할 수도 있다.
상기 임계값은 상기 인트라 예측 모드로 블록을 인코딩하기 위해 요구되는 비트 수, 즉 비트 뎁스가 클수록 작게 설정될 수 있다.
일 예로, 비트 뎁스가 8인 경우에는 수학식 2와 같은 임계값이 설정되며, 비트 뎁스가 10인 경우에는 수학식 3과 같은 임계값이 설정될 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인코딩 방법(300)의 예시적인 흐름도다.
상기 인코딩 방법(300)은 DCT 기반 인코딩을 위한 율-왜곡 최적화와 TSM 기반 인코딩을 위한 율-왜곡 최적화를 서로 독립적으로 수행할 수 있다. 여기서, 상기 TSM 기반 인코딩을 위한 율-왜곡 최적화는 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 TSM 율-왜곡 최적화 방법(200)에 대응한다.
예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 인코딩 방법(300)은, 인코딩할 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 제 1 변환을 이용한 제 1 코스트를 계산하는 단계(S310), 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값의 합을 이용한 제 2 코스트를 계산하는 단계(S320), 상기 제 1 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 1 후보 모드들을 선택하는 단계(S330), 상기 제 2 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 2 후보 모드들을 선택하는 단계(S340), 상기 제 1 후보 모드들을 기반으로 DCT 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하는 단계(S350), 상기 제 2 후보 모드들을 기반으로 TSM 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하는 단계(S360), 및 상기 제 1 및 제 2 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여, 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정하는 단계(S370)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제 1 코스트를 계산하는 단계(S310)는, 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 하다마드 변환을 이용하여 제 1 코스트를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제 2 코스트를 계산하는 단계(S320)는, 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드에 수학식 1과 같은 코스트 함수를 적용하여 제 2 코스트를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제 1 후보 모드들을 선택하는 단계(S330)는, 상기 인트라 예측 모드 중에서 상기 제 1 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제 2 후보 모드들을 선택하는 단계(S340)는, 상기 인트라 예측 모드 중에서 상기 제 2 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정하는 단계(S370)는, 상기 제 1 및 제 2 후보 모드들 중에서 상기 율-왜곡 코스트가 가장 낮은 모드를 선택하는 단계, 및 상기 DCT 기반의 인코딩 방식과 상기 TSM 기반의 인코딩 방식 중 상기 선택된 모드에 대응하는 인코딩 방식을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 예로, 제 1 후보 모드에 속하는 인트라 예측 모드가 최소의 율-왜곡 코스트를 갖는 경우, 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 인코딩 방식으로 DCT 기반의 인코딩 방식이 선택될 수 있다.
다른 예로, 제 2 후보 모드에 속하는 인트라 예측 모드가 최소의 율-왜곡 코스트를 갖는 경우, 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 인코딩 방식으로 TSM 기반의 인코딩 방식이 선택될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제 2 후보 모드들을 선택하는 단계(S340)는, 상기 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 제 2 후보 모드들로부터 배제시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 상기 제 2 후보 모드들을 선택하는 단계(S340)는, 상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 제 2 후보 모드들로부터 배제시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 인코딩 방법(300)의 예시적인 흐름도다.
도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따른 인코딩 방법(300)은, 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, TSM 율-왜곡 최적화를 종료하는 단계(S380에서 예)를 더 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 인코딩 방법(300)은, 블록 내 픽셀들의 원래 픽셀값과 참조 픽셀값 간 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, TSM 율-왜곡 최적화를 종료하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 임계값은 인트라 예측 모드로 블록을 인코딩하기 위해 요구되는 비트 수가 클수록 작게 설정될 수 있다.
전술한 본 발명의 실시예들은 HEVC를 기반으로 설명되었으나, 상기 인코딩 장치 및 방법이 적용되는 영상 인코딩 기술은 HEVC로 제한되지 않고, TSM 방식의 인코딩 알고리즘을 채용하는 한 다른 영상 인코딩 기술에도 적용될 수 있다.
따라서, 전술한 인트라 예측 모드의 개수, 후보 모드들의 개수 등은 본 발명의 실시예가 적용되는 영상 인코딩 기술에 따라 변경되어 구현될 수도 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(400)의 예시적인 블록도다.
도 9를 참조하면, 상기 영상 부호화 장치(400)는 움직임 예측부(411), 움직임 보상부(412), 인트라 예측부(420), 스위치(415), 감산기(425), 변환부(430), 양자화부(440), 엔트로피 부호화부(450), 역양자화부(460), 역변환부(470), 가산기(475), 필터부(480) 및 참조영상 버퍼(490)를 포함한다.
영상 부호화 장치(400)는 입력 영상에 대해 인트라 예측 모드 또는 인터 예측 모드로 부호화를 수행하고 비트스트림을 출력한다. 예측 단위에 대한 최적의 예측 방법을 결정하기 위해 예측 단위에 대해 인트라 예측 방법 및 인터 예측 방법이 선택적으로 사용될 수 있다. 영상 부호화 장치(400)는 입력 영상의 원본 블록에 대한 예측 블록을 생성한 후, 원본 블록과 예측 블록의 차분을 부호화한다.
인트라 예측 모드인 경우, 인트라 예측 모드 결정부(100)는 인트라 예측에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정하고, 인트라 예측부(420)는 상기 결정된 모드 및 인코딩 방식을 기반으로 현재 블록 주변의 이미 부호화된 블록의 화소값을 이용하여 공간적 예측을 수행하여 예측 블록을 생성한다.
상기 인트라 예측 모드 결정부(100)는 전술한 본 발명의 실시예에 따른 인코딩 장치에 대응한다.
화면 간 예측 모드인 경우, 움직임 예측부(411)는, 움직임 예측 과정에서 참조 영상 버퍼(490)에 저장되어 있는 참조 영상에서 입력 블록과 가장 매치가 잘 되는 영역을 찾아 움직임 벡터를 구한다. 움직임 보상부(412)는 움직임 벡터를 이용하여 움직임 보상을 수행함으로써 예측 블록을 생성한다.
감산기(425)는 입력 블록과 생성된 예측 블록의 차분에 의해 잔여 블록(residual block)을 생성한다. 변환부(430)는 잔여 블록에 대해 변환(transform)을 수행하여 변환 계수(transform coefficient)를 출력한다. 그리고 양자화부(440)는 입력된 변환 계수를 양자화 파라미터에 따라 양자화하여 양자화된 계수(quantized coefficient)를 출력한다. 엔트로피 부호화부(450)는 입력된 양자화된 계수를 확률 분포에 따라 엔트로피 부호화하여 비트스트림(bit stream)을 출력한다.
HEVC는 인터 예측 부호화를 수행하므로, 현재 부호화된 영상은 참조 영상으로 사용되기 위해 복호화되어 저장될 필요가 있다. 따라서 양자화된 계수는 역양자화부(460)에서 역양자화되고 역변환부(470)에서 역변환된다. 역양자화, 역변환된 계수는 가산기(475)를 통해 예측 블록과 더해지고 복원 블록이 생성된다.
복원 블록은 필터부(480)를 거치고, 필터부(480)는 디블록킹 필터(deblocking filter), SAO(Sample Adaptive Offset), ALF(Adaptive Loop Filter) 중 적어도 하나 이상을 복원 블록 또는 복원 픽쳐에 적용할 수 있다. 필터부(480)는 적응적 인루프(in-loop) 필터로 불릴 수도 있다. 디블록킹 필터는 블록 간의 경계에 생긴 블록 왜곡을 제거할 수 있다. SAO는 코딩 에러를 보상하기 위해 화소값에 적정 오프셋(offset) 값을 더해줄 수 있다. ALF는 복원된 영상과 원래의 영상을 비교한 값을 기초로 필터링을 수행할 수 있으며, 고효율이 적용되는 경우에만 수행될 수도 있다. 필터부(480)를 거친 복원 블록은 참조 영상 버퍼(490)에 저장된다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치(500)의 예시적인 블록도다.
도 10을 참조하면, 상기 영상 복호화 장치(500)는 엔트로피 복호화부(510), 역양자화부(520), 역변환부(530), 인트라 예측부(540), 움직임 보상부(550), 필터부(560) 및 참조 영상 버퍼(570)를 포함한다.
영상 복호화 장치(500)는 부호화기에서 출력된 비트스트림을 입력받아 인트라 모드 또는 인터 모드로 복호화를 수행하고 재구성된 영상, 즉 복원 영상을 출력한다. 인트라 모드인 경우 화면 내 예측 모드를 사용하여 예측 블록을 생성하고 인터 모드인 경우 화면 간 예측 방법을 사용하여 예측 블록을 생성한다. 영상 복호화 장치(500)는 입력받은 비트스트림으로부터 잔여 블록(residual block)을 얻고 예측 블록을 생성한 후 잔여 블록과 예측 블록을 더하여 재구성된 블록, 즉 복원 블록을 생성한다.
엔트로피 복호화부(510)는 입력된 비트스트림을 확률 분포에 따라 엔트로피 복호화하여 양자화된 계수(quantized coefficient)를 출력한다. 양자화된 계수는 역양자화부(520)에서 역양자화되고 역변환부(530)에서 역변환되며, 양자화된 계수가 역양자화/역변환 된 결과, 잔여 블록(residual block)이 생성된다.
인트라 예측 모드인 경우, 인트라 예측부(540)는 현재 블록 주변의 이미 부호화된 블록의 화소값을 이용하여 공간적 예측을 수행하여 예측 블록을 생성한다.
인터 예측 모드인 경우, 움직임 보상부(550)는 움직임 벡터 및 참조 영상 버퍼(570)에 저장되어 있는 참조 영상을 이용하여 움직임 보상을 수행함으로써 예측 블록을 생성한다.
잔여 블록과 예측 블록은 가산기(555)를 통해 더해지고, 더해진 블록은 필터부(560)를 거친다. 필터부(560)는 디블록킹 필터, SAO, ALF 중 적어도 하나 이상을 복원 블록 또는 복원 픽쳐에 적용할 수 있다. 필터부(560)는 재구성된 영상, 즉 복원 영상을 출력한다. 복원 영상은 참조 영상 버퍼(570)에 저장되어 인터 예측에 사용될 수 있다.
전술한 본 발명의 실시예에 따른 인코딩 방법은 도 9 및 도 10에서 설명한 각 모듈의 기능에 맞게 구현될 수 있다. 즉, 본 발명의 실시예에 따른 인코딩 방법은 도 9 및 도 10에서 설명한 영상 부호화기 및 영상 복호화기에 포함된 각 구성부에서 수행될 수 있다. 구성부의 의미는 하드웨어적인 의미뿐만 아니라 알고리즘을 통해 수행될 수 있는 소프트웨어적인 처리 단위도 포함할 수 있다.
또한, 전술한 본 발명의 실시예에 따른 TSM 율-왜곡 최적화 방법 및 인코딩 방법은, 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 상기 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 저장 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다.
이상에서 실시예를 통해 본 발명을 설명하였으나, 위 실시예는 단지 본 발명의 사상을 설명하기 위한 것으로 이에 한정되지 않는다. 통상의 기술자는 전술한 실시예에 다양한 변형이 가해질 수 있음을 이해할 것이다. 본 발명의 범위는 첨부된 특허청구범위의 해석을 통해서만 정해진다.
100: 인코딩 장치
110: 코스트 계산부
120: 후보 모드 선택부
130: 율-왜곡 코스트 계산부
140: 결정부
200: TSM 율-왜곡 최적화 방법
300: 인코딩 방법
400: 영상 부호화 장치
500: 영상 복호화 장치

Claims (30)

  1. 인코딩할 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값의 합을 이용한 코스트를 계산하는 단계;
    상기 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 후보 모드들을 선택하는 단계;
    상기 후보 모드들을 기반으로 TSM(Transform Skip Mode) 기반의 율-왜곡(Rate-Distortion) 코스트를 계산하는 단계; 및
    상기 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하는 단계;
    를 포함하는 TSM 율-왜곡 최적화 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 코스트를 계산하는 단계는:
    상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드에
    Figure pat00007
    의 코스트 함수를 적용하여 상기 코스트를 계산하는 단계를 포함하며,
    여기서, N은 상기 블록 내 픽셀들의 개수이고, Porg[i] 및 Ppred[i]는 각각 상기 원래 픽셀의 픽셀값 및 상기 참조 픽셀의 픽셀값이고, λ는 라그랑주 승수(Lagrange multiplier)이고, QP는 양자화 파라미터이고, Mode Bits는 비트 뎁스(bit depth)인 TSM 율-왜곡 최적화 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 후보 모드들을 선택하는 단계는:
    상기 인트라 예측 모드 중에서 상기 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하는 단계를 포함하는 TSM 율-왜곡 최적화 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하는 단계는:
    상기 후보 모드들 중에서 상기 율-왜곡 코스트가 가장 낮은 모드를 선택하는 단계를 포함하는 TSM 율-왜곡 최적화 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 후보 모드들을 선택하는 단계는:
    상기 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 상기 후보 모드들로부터 배제시키는 단계를 더 포함하는 TSM 율-왜곡 최적화 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 후보 모드들을 선택하는 단계는:
    상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 상기 후보 모드들로부터 배제시키는 단계를 더 포함하는 TSM 율-왜곡 최적화 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 코스트를 계산하는 단계는:
    상기 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 TSM 율-왜곡 최적화를 종료하는 단계를 더 포함하는 TSM 율-왜곡 최적화 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 코스트를 계산하는 단계는:
    상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 TSM 율-왜곡 최적화를 종료하는 단계를 더 포함하는 TSM 율-왜곡 최적화 방법.
  9. 제 5 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 임계값은 상기 인트라 예측 모드로 상기 블록을 인코딩하기 위해 요구되는 비트 수가 클수록 작게 설정되는 TSM 율-왜곡 최적화 방법.
  10. 인코딩할 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 제 1 변환을 이용한 제 1 코스트를 계산하는 단계;
    상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값의 합을 이용한 제 2 코스트를 계산하는 단계;
    상기 제 1 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 1 후보 모드들을 선택하는 단계;
    상기 제 2 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 2 후보 모드들을 선택하는 단계;
    상기 제 1 후보 모드들을 기반으로 DCT(Discrete Cosine Transform) 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하는 단계;
    상기 제 2 후보 모드들을 기반으로 TSM 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하는 단계; 및
    상기 제 1 및 제 2 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여, 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정하는 단계;
    를 포함하는 인코딩 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 코스트를 계산하는 단계는:
    상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 하다마드(Hadamard) 변환을 이용하여 상기 제 1 코스트를 계산하는 단계를 포함하는 인코딩 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 2 코스트를 계산하는 단계는:
    상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드에
    Figure pat00008
    의 코스트 함수를 적용하여 상기 제 2 코스트를 계산하는 단계를 포함하며,
    여기서, N은 상기 블록 내 픽셀들의 개수이고, Porg[i] 및 Ppred[i]는 각각 상기 원래 픽셀의 픽셀값 및 상기 참조 픽셀의 픽셀값이고, λ는 라그랑주 승수(Lagrange multiplier)이고, QP는 양자화 파라미터이고, Mode Bits는 비트 뎁스인 인코딩 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 후보 모드들을 선택하는 단계는:
    상기 인트라 예측 모드 중에서 상기 제 1 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하는 단계를 포함하고,
    상기 제 2 후보 모드들을 선택하는 단계는:
    상기 인트라 예측 모드 중에서 상기 제 2 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하는 단계를 포함하는 인코딩 방법.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정하는 단계는:
    상기 제 1 및 제 2 후보 모드들 중에서 상기 율-왜곡 코스트가 가장 낮은 모드를 선택하는 단계; 및
    상기 DCT 기반의 인코딩 방식 및 상기 TSM 기반의 인코딩 방식 중 상기 선택된 모드에 대응하는 인코딩 방식을 선택하는 단계;
    를 포함하는 인코딩 방법.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 2 후보 모드들을 선택하는 단계는:
    상기 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 상기 제 2 후보 모드들로부터 배제시키는 단계를 더 포함하는 인코딩 방법.
  16. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 2 후보 모드들을 선택하는 단계는:
    상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 상기 제 2 후보 모드들로부터 배제시키는 단계를 더 포함하는 인코딩 방법.
  17. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 2 코스트를 계산하는 단계는:
    상기 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, TSM 율-왜곡 최적화를 종료하는 단계를 더 포함하는 인코딩 방법.
  18. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 2 코스트를 계산하는 단계는:
    상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, TSM 율-왜곡 최적화를 종료하는 단계를 더 포함하는 인코딩 방법.
  19. 제 15 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 임계값은 상기 인트라 예측 모드로 상기 블록을 인코딩하기 위해 요구되는 비트 수가 클수록 작게 설정되는 인코딩 방법.
  20. 인코딩할 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 제 1 변환을 이용하여 제 1 코스트를 계산하고, 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값의 합을 이용한 제 2 코스트를 계산하는 코스트 계산부;
    상기 제 1 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 1 후보 모드들을 선택하고, 상기 제 2 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 2 후보 모드들을 선택하는 후보 모드 선택부;
    상기 제 1 후보 모드들을 기반으로 DCT 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하고, 상기 제 2 후보 모드들을 기반으로 TSM 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하는 율-왜곡 코스트 계산부; 및
    상기 제 1 및 제 2 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여, 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정하는 결정부;
    를 포함하는 인코딩 장치.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 코스트 계산부는:
    상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 하다마드 변환을 이용하여 상기 제 1 코스트를 계산하는 인코딩 장치.
  22. 제 20 항에 있어서,
    상기 코스트 계산부는:
    상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드에
    Figure pat00009
    의 코스트 함수를 적용하여 상기 제 2 코스트를 계산하며,
    여기서, N은 상기 블록 내 픽셀들의 개수이고, Porg[i] 및 Ppred[i]는 각각 상기 원래 픽셀의 픽셀값 및 상기 참조 픽셀의 픽셀값이고, λ는 라그랑주 승수(Lagrange multiplier)이고, QP는 양자화 파라미터이고, Mode Bits는 비트 뎁스인 인코딩 장치.
  23. 제 20 항에 있어서,
    상기 후보 모드 선택부는:
    상기 인트라 예측 모드 중에서 상기 제 1 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하여 상기 제 1 후보 모드들을 선택하고,
    상기 인트라 예측 모드 중에서 상기 제 2 코스트가 낮은 순서대로 기 설정된 개수의 모드를 선택하여 상기 제 2 후보 모드들을 선택하는 인코딩 장치.
  24. 제 20 항에 있어서,
    상기 결정부는:
    상기 제 1 및 제 2 후보 모드들 중에서 상기 율-왜곡 코스트가 가장 낮은 모드를 선택하고,
    상기 DCT 기반의 인코딩 방식 및 상기 TSM 기반의 인코딩 방식 중 상기 선택된 모드에 대응하는 인코딩 방식을 선택하는 인코딩 장치.
  25. 제 20 항에 있어서,
    상기 후보 모드 선택부는:
    상기 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 상기 제 2 후보 모드들로부터 배제시키는 인코딩 장치.
  26. 제 20 항에 있어서,
    상기 후보 모드 선택부는:
    상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 해당 인트라 예측 모드를 상기 제 2 후보 모드들로부터 배제시키는 인코딩 장치.
  27. 제 20 항에 있어서,
    상기 인코딩 장치는:
    상기 차분의 절대값의 합이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, TSM 율-왜곡 최적화를 종료하고,
    상기 제 1 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하고,
    상기 인코딩 방식으로 상기 DCT 기반의 인코딩 방식을 선택하는 인코딩 장치.
  28. 제 20 항에 있어서,
    상기 인코딩 장치는:
    상기 블록 내 모든 픽셀들의 차분의 절대값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, TSM 율-왜곡 최적화를 종료하고,
    상기 제 1 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하고,
    상기 인코딩 방식으로 상기 DCT 기반의 인코딩 방식을 선택하는 인코딩 장치.
  29. 제 25 항 내지 제 28 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 임계값은 상기 인트라 예측 모드로 상기 블록을 인코딩하기 위해 요구되는 비트 수가 클수록 작게 설정되는 인코딩 장치.
  30. 입력 블록의 인트라 예측에 사용될 모드를 결정하는 인트라 예측 모드 결정부;
    상기 입력 블록의 주변에 위치한 참조 픽셀을 기반으로 인트라 예측을 수행하여 예측 블록을 생성하는 인트라 예측부;
    참조 영상을 이용하여 입력 블록의 움직임 벡터를 산출하는 움직임 예측부;
    상기 움직임 벡터를 기반으로 움직임 보상을 수행하여 예측 블록을 생성하는 움직임 보상부;
    입력 블록과 예측 블록의 차분을 계산하여 잔여 블록을 생성하는 감산기;
    잔여 블록에 대해 변환을 수행하여 변환 계수를 출력하는 변환부; 및
    변환 계수를 양자화하여 양자화된 계수를 출력하는 양자화부를 포함하며,
    상기 인트라 예측 모드 결정부는:
    인코딩할 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 제 1 변환을 이용하여 제 1 코스트를 계산하고, 상기 블록에 대하여 각 인트라 예측 모드를 기반으로 원래 픽셀과 참조 픽셀 간 차분의 절대값의 합을 이용한 제 2 코스트를 계산하는 코스트 계산부;
    상기 제 1 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 1 후보 모드들을 선택하고, 상기 제 2 코스트에 기초하여 상기 인트라 예측 모드 중에서 제 2 후보 모드들을 선택하는 후보 모드 선택부;
    상기 제 1 후보 모드들을 기반으로 DCT 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하고, 상기 제 2 후보 모드들을 기반으로 TSM 기반의 율-왜곡 코스트를 계산하는 율-왜곡 코스트 계산부; 및
    상기 제 1 및 제 2 후보 모드들의 상기 율-왜곡 코스트를 비교하여, 상기 블록의 인트라 예측에 사용될 모드 및 인코딩 방식을 결정하는 결정부;
    를 포함하는 영상 처리 장치.
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