KR20180009358A - 영상의 부호화/복호화 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명에서는 영상의 부호화/복호화 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 구체적으로, 영상을 복호화하는 방법에 있어서, 인코더로부터 출력된 비트스트림으로부터 루프 필터의 가중치(w)를 파싱하는 단계, 예측 신호와 차분 신호를 이용하여 획득된 영상에 상기 루프 필터를 적용하는 단계 및 상기 w를 기반으로 상기 루프 필터가 적용되기 전 복원 영상과 상기 루프 필터가 적용된 후 복원 영상을 가중합하여 복원 영상 및 참조 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

영상의 부호화/복호화 방법 및 이를 위한 장치

본 발명은 동영상 처리 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게 영상 복호화가 완료된 영상에 대해서 가중치 파라미터 기반의 루프 필터링을 적용하는 방법을 이용한 부호화/복호화 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.

본 발명의 목적은 영상 복호화가 완료된 영상에 대해서 가중치 파라미터 기반의 루프 필터링을 적용하는 방법을 이용한 부호화/복호화 방법을 제안한다.

또한, 본 발명의 목적은 가중치 파라미터를 도출하는 방법을 제안한다.

또한, 본 발명의 목적은 가중치 파라미터를 기반으로 복원 영상 및/또는 참조 영상을 생성하는 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, 영상을 복호화하는 방법에 있어서, 인코더로부터 출력된 비트스트림으로부터 루프 필터의 가중치(w)를 파싱하는 단계, 예측 신호와 차분 신호를 이용하여 획득된 영상에 상기 루프 필터를 적용하는 단계 및 상기 w를 기반으로 상기 루프 필터가 적용되기 전 복원 영상과 상기 루프 필터가 적용된 후 복원 영상을 가중합하여 복원 영상 및 참조 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 양상은, 영상을 복호화하는 장치에 있어서, 인코더로부터 출력된 비트스트림으로부터 루프 필터의 가중치(w)를 파싱하는 엔트로피 디코딩부, 예측 신호와 차분 신호를 이용하여 획득된 영상에 상기 루프 필터를 적용하는 필터링 적용부 및 상기 w를 기반으로 상기 루프 필터가 적용되기 전 복원 영상과 상기 루프 필터가 적용된 후 복원 영상을 가중합하여 복원 영상 및 참조 영상을 생성하는 복원 영상 및 참조 영상 생성부를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 루프 필터가 적용되기 전 복원 영상에 1-w가 적용되고, 상기 루프 필터가 적용된 후 복원 영상에 w가 적용되어 합산됨으로써 상기 복원 영상이 생성될 수 있다.

바람직하게, 상기 루프 필터가 적용되기 전 복원 영상에 w가 적용되고, 상기 루프 필터가 적용된 후 복원 영상에 1-w가 적용되어 합산됨으로써 상기 복원 영상이 생성될 수 있다.

바람직하게, 상기 비트스트림으로부터 상기 w를 이용할지 여부를 지시하는 플래그를 파싱하는 단계를 더 포함하고, 상기 플래그에 의해 상기 w가 사용됨이 지시되면, 상기 w를 기반으로 상기 복원 영상 및 상기 참조 영상이 생성될 수 있다.

바람직하게, 상기 플래그에 의해 상기 w가 사용되지 않음이 지시되면, 상기 복원 영상 및 상기 참조 영상을 생성하기 위하여 루프 필터링이 각각 수행될 수 있다.

바람직하게, 소정의 영상이 M개의 영상에 의해 참조되는 경우, 상기 비트스트림을 통해 상기 M개의 영상 중 M-1개의 영상에 대한 M-1개의 가중치만이 전송되고, 상기 M-1개의 가중치를 기반으로 상기 M개의 영상 중 가중치가 전송되지 않은 영상에 대한 가중치가 정해질 수 있다.

바람직하게, 상기 예측 신호와 상기 차분 신호를 이용하여 획득된 영상에 디블록킹 필터(deblocking filter) 및 샘플 적응적 오프셋(sample adaptive offset) 중 하나 이상이 적용된 후, 상기 루프 필터가 적용될 수 있다.

바람직하게, 현재 부호화 대상이 되는 원본 영상과 다음에 부호화 대상이 되는 원본 영상을 상기 w를 기반으로 가중합하여 생성된 영상과 상기 현재 부호화 대상이 되는 원본 영상에 대한 복원 영상과의 에러를 최소화하기 위한 값으로 정해질 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 영상 복호화가 완료된 영상에 대해서 가중치 파라미터 기반의 루프 필터링을 적용함으로써, 현재 복호화된 영상의 화질을 높일 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 영상 복호화가 완료된 영상에 대해서 가중치 파라미터 기반의 루프 필터링을 적용함으로써, 이후에 복호화되는 영상들에서 참조하는 참조 영상의 화질을 향상시켜 참조의 정확도를 향상시킬 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 참조의 정확도를 향상시킴으로써 예측의 정확도를 높이고, 결과적으로 압축 효율을 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 발명의 일 실시예로서 적응적 루프 필터와 적응적 필터가 모두 포함된 디코더를 예시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 가중치 파라미터 기반 루프 필터를 포함하는 디코더를 예시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 방법을 예시하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 복호화 장치를 예시하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 장치를 예시한다.

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 '블록' 또는 '유닛'은 예측, 변환 및/또는 양자화 등과 같은 인코딩/디코딩의 과정이 수행되는 단위를 의미하며, 샘플(또는 화소, 픽셀)의 다차원 배열로 구성될 수 있다.

'블록' 또는 '유닛'은 휘도(luma) 성분에 대한 샘플의 다차원 배열을 의미할 수도 있으며, 색차(chroma) 성분에 대한 샘플의 다차원 배열을 의미할 수도 있다. 또한, 휘도(luma) 성분에 대한 샘플의 다차원 배열과 색차(chroma) 성분에 대한 샘플의 다차원 배열을 모두 포함하여 통칭할 수도 있다.

예를 들어, '블록' 또는 '유닛'은 인코딩/디코딩의 수행 대상이 되는 샘플의 배열을 의미하는 코딩 블록(CB: Conding Block), 복수의 코딩 블록으로 구성되는 코딩 트리 블록(CTB: Coding Tree Block), 동일한 예측이 적용되는 샘플의 배열을 의미하는 예측 블록(PB: Prediction Block)(또는 예측 유닛(PU: Prediction Unit)), 동일한 변환이 적용되는 샘플의 배열을 의미하는 변환 블록(TB: Transform Block)(또는 변환 유닛(TU: Transform Unit))을 모두 포함하는 의미로 해석될 수 있다.

또한, 본 명세서 별도의 언급이 없는 한, '블록' 또는 '유닛'은 휘도(luma) 성분 및/또는 색차(chroma) 성분에 대한 샘플의 배열을 인코딩/디코딩하는 과정에서 이용되는 신택스 구조(syntax sturcture)를 포함하는 의미로 해석될 수 있다. 여기서, 신택스 구조는 특정한 순서로 비트스트림 내 존재하는 0 또는 그 이상의 신택스 요소(syntax element)를 의미하며, 신택스 요소는 비트스트림 내에서 표현되는 데이터의 요소를 의미한다.

예를 들어, '블록' 또는 '유닛'은 코딩 블록(CB)과 해당 코딩 블록(CB)의 인코딩을 위해 이용되는 신택스 구조를 포함하는 코딩 유닛(CU: Coding Unit), 복수의 코딩 유닛으로 구성되는 코딩 트리 유닛(CU: Coding Tree Unit), 예측 블록(PB)과 해당 예측 블록(PB)의 예측을 위해 이용되는 신택스 구조를 포함하는 예측 유닛(PU: Prediction Unit), 변환 블록(TB)와 해당 변환 블록(TB)의 변환을 위해 이용되는 신택스 구조를 포함하는 변환 유닛(TU: Transform Unit)을 모두 포함하는 의미로 해석될 수 있다.

또한, 본 명세서에서 '블록' 또는 '유닛'은 반드시 정사각형 또는 직사각형 형태의 샘플(또는 화소, 픽셀)의 배열로 한정되는 것은 아니며, 3개 이상의 꼭지점을 가지는 다각형 형태의 샘플(또는 화소, 픽셀)의 배열을 의미할 수도 있다. 이 경우, 폴리곤(Polygon) 블록 또는 폴리곤 유닛으로 지칭될 수도 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 블록으로 분할한다.

감산기(115)는 입력 영상 신호에서 예측부(180)로부터(즉, 인터 예측부(181) 또는 인트라 예측부(182))로부터 출력된 예측된 신호(predicted signal)(또는 예측된 블록(predicted block))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)(또는 복원 블록)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 화질 뿐만 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 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 예측된 신호(예측된 블록)을 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.

인터 예측부(181) 또는 상기 인트라 예측부(182)를 통해 생성된 예측 신호된(predicted signal)(또는 예측된 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 예측된 신호(predicted signal)(또는 예측된 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.

블록 분할 구조

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 모드는 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.

가중치 파라미터 기반의 루프 필터링을 이용한 영상 부호화/복호화 방법

도 5는 본 발명의 일 실시예로서 적응적 루프 필터와 적응적 필터가 모두 포함된 디코더를 예시한다.

도 5를 참조하면, 디코더는 엔트로피 디코딩부(510), 역양자화부/역변환부(520), 가산기(525), 디블록킹 필터(530), 샘플 적응 오프셋(SAO: sample adaptive) 필터(540), 적응적 루프 필터(ALF: adaptive loop filter)(550), DPB(560), 적응적 필터(AF: adaptive filter)(570), 인트라 예측부(580), 인터 예측부(590)를 포함하여 구성될 수 있다.

엔트로피 디코딩부(510)는 인코더로부터 출력된 신호(즉, 비트 스트림)를 를 통해 엔트로피 디코딩한다.

역양자화부/역변환부(520)에서는 양자화 스텝 사이즈 정보를 이용하여 엔트로피 디코딩된 신호로부터 변환 계수(transform coefficient)를 획득하고, 역변환 기법을 적용하여 변환 계수를 역변환하여 차분 신호(residual signal)(또는 차분 블록)를 획득한다.

도 5에서는 역양자화부와 역변환부가 함께 구성되는 경우를 예시하고 있으나, 앞서 도 2와 같이 역양자화부와 역변환부가 별도의 구성으로 구현될 수도 있다.

가산기(525)는 획득된 차분 신호(또는 차분 블록)를 예측부(즉, 인터 예측부(590) 또는 인트라 예측부(580))로부터 출력된 예측된 신호(predicted signal)(또는 예측된 블록)에 더함으로써 복원 신호(reconstructed signal)(또는 복원 블록)를 생성한다.

앞서 도 1에서 인코더(100)의 인터 예측부(181) 및 인트라 예측부(182)에서 설명된 실시예들은 각각 디코더의 인터 예측부(590) 및 인트라 예측부(580)에도 동일하게 적용될 수 있다.

디블록킹 필터(530)는 복원 신호(또는, 복원된 영상)에 디블록킹 필터링을 적용한다.

SAO 필터(540)는 디블록킹 필터링이 적용된 복원 신호(또는, 복원된 영상)에 각 픽셀 단위로 SAO를 합산함으로 SAO 필터링을 적용한다.

ALF(550)는 SAO 필터까지 적용된 영상에 적용되는 필터로서, 원본 영상과의 오차를 최소화하기 위하여 사용된다.

도 5에서는 디블록킹 필터(530), SAO 필터(540) 및 ALF(550)가 모두 별도로 구성되는 경우를 예시하고 있으나, 앞서 도 2와 같이 디블록킹 필터(530), SAO 필터(540) 및 ALF(550)는 하나의 필터링부로 구현될 수도 있다.

복호 픽쳐 버퍼(560)는 필터링된 픽쳐를 인터 예측부(181)에서의 참조 픽쳐으로 사용하기 위해 저장할 수 있다.

AF(570)는 DPB(560)에 저장된 영상에 적용되는 필터로써, 다음 프레임(또는 픽쳐)의 참조 픽쳐로서 사용될 때 예측 성능을 높일 수 있다. 여기서, 다음 프레임(또는 픽쳐)은 디코딩 순서(decoding order)에서 현재 프레임(또는 픽쳐)의 다음 순번에 디코딩 대상이 되는 프레임(또는 픽쳐)를 의미한다. 여기서, 디코딩 순서(decoding order)는 디코딩 프로세스에 의해 처리되는 신택스 요소의 순서를 의미할 수 있다.

ALF(550) 및 AF(570)는 두 입력 영상 간의 오차를 최소화하기 위한 필터로서, 유사한 특성을 가진다.

ALF(550)는 아래 수학식 1과 같이 적응적 루프 필터는 현재(t 시점) 디코딩 대상이 되는 원본 영상(O_t)과, 원 영상(R_t)(일례로, 예측 신호와 차분 신호를 합산하여 생성된 영상) 간의 에러를 최소화하는 필터이다. 여기서, 복원 영상(R_t)은 현재 디코딩 대상이 되는 원본 영상(O_t)에 대한 복원 영상을 나타낸다.

따라서, 인코더에서는 아래 수학식 1에서 오차 함수 E 를 최소화하는 필터(또는 필터 계수) f를 구하여 디코더에게 전송한다.

수학식 1에서 (x, y)는 픽셀의 수평 좌표, 수직 좌표를 나타내고, M은 필터의 크기를 나타낸다.

AF(570)는 아래 수학식 2와 같이 디코딩 순서에 따라 다음(t+1 시점)에 디코딩 대상이 되는 원본 영상(O_t+1)과 복원 영상(R_t)(일례로, 예측 신호와 차분 신호를 합산하여 생성된 영상) 간의 에러를 최소화 하는 필터이다. 여기서, 복원 영상(R_t)은 현재(t 시점) 디코딩 대상이 되는 원본 영상(O_t)에 대한 복원 영상을 나타낸다.

따라서, 인코더에서는 오차 함수 E 를 최소화하는 필터(또는 필터 계수) f 를 구하여 디코더에게 전송한다.

수학식 2에서 (x, y)는 AF가 적용되는 픽셀의 수평 좌표, 수직 좌표를 나타내고, M은 필터의 크기를 나타낸다.

이와 같이 복원된 영상에 대해서 화질을 높이기 위한 필터 적용과 참조 영상의 화질을 높이기 위한 필터 적용이 중복적으로 사용되는 문제점을 해결하기 위해서, 본 발명에서는 가중치 파라미터 기반의 루프 필터를 적용하는 방법을 제안한다. 이처럼 한 번의 루프 필터링을 통하여, 향상된 복원 영상과 참조 영상을 모두 획득할 수 있다.

본 발명에 따르면, 가중치 파라미터를 기반으로 루프 필터 전의 영상과 루프 필터가 적용된 영상의 가중치 합으로 복원 영상과 참조 영상을 유도함으로써, 복원 영상의 화질을 높이면서 이와 동시에 다음 디코딩 대상이 되는 원본 영상을 위한 참조 영상의 화질을 향상 시킬 수 있다.

이하, 본 발명의 설명에 있어서, 루프 필터(loop filter)는 인루프 필터(in-loop fileter)라고 지칭될 수 있으며, 부호화/복호화 프로세스 내에서 적용되는 필터를 의미한다.

또한, 이하 설명의 편의를 위해 픽쳐, 프레임 등을 통칭하여 영상으로 지칭하여 설명한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 가중치 파라미터 기반 루프 필터를 포함하는 디코더를 예시한다.

도 6을 참조하면, 디코더는 엔트로피 디코딩부(610), 역양자화부/역변환부(620), 제1 가산기(625), 디블록킹 필터(630), 샘플 적응 오프셋(SAO) 필터(640), 적응적 루프 필터(ALF)(650), 제2 가산기(655), DPB(660), 제3 가산기(665), 인트라 예측부(580), 인터 예측부(590)를 포함하여 구성될 수 있다.

엔트로피 디코딩부(610)는 인코더로부터 출력된 신호(즉, 비트 스트림)를 를 통해 엔트로피 디코딩한다.

역양자화부/역변환부(620)에서는 양자화 스텝 사이즈 정보를 이용하여 엔트로피 디코딩된 신호로부터 변환 계수(transform coefficient)를 획득하고, 역변환 기법을 적용하여 변환 계수를 역변환하여 차분 신호(residual signal)(또는 차분 블록)를 획득한다.

도 6에서는 역양자화부와 역변환부가 함께 구성되는 경우를 예시하고 있으나, 앞서 도 2와 같이 역양자화부와 역변환부가 별도의 구성으로 구현될 수도 있다.

제1 가산기(625)는 획득된 차분 신호(또는 차분 블록)를 예측부(즉, 인터 예측부(690) 또는 인트라 예측부(680))로부터 출력된 예측된 신호(predicted signal)(또는 예측된 블록)에 더함으로써 복원 신호(reconstructed signal)(또는 복원 블록)를 생성한다.

앞서 도 1에서 인코더(100)의 인터 예측부(181) 및 인트라 예측부(182)에서 설명된 실시예들은 각각 디코더의 인터 예측부(690) 및 인트라 예측부(680)에도 동일하게 적용될 수 있다.

디블록킹 필터(630)는 복원 신호(또는, 복원된 영상)에 디블록킹 필터링을 적용한다.

SAO 필터(640)는 디블록킹 필터링이 적용된 복원 신호(또는, 복원된 영상)에 각 픽셀 단위로 SAO를 합산함으로 SAO 필터링을 적용한다.

ALF(650)는 SAO 필터까지 적용된 영상에 적용되는 루프 필터로서, 원본 영상과의 오차를 최소화하기 위하여 사용된다.

도 6에서는 루프 필터로서 ALF를 예시하고 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며 ALF 이외에 이용 가능한 루프 필터를 이용하여 본 발명이 동일하게 적용될 수 있다.

또한, 도 6에서는 디블록킹 필터(630), SAO 필터(640) 및 ALF(650)가 모두 별도로 구성되는 경우를 예시하고 있으나, 앞서 도 2와 같이 디블록킹 필터(630), SAO 필터(640) 및 ALF(650)는 하나의 필터링부로 구현될 수도 있다.

본 발명에 따른 복호화 장치는 인코더로부터 출력된 비트스트림으로부터 파싱된 가중치 파라미터 값을 기반으로, 루프 필터가 적용되기 전 영상과 루프 필터가 적용된 후 영상을 가중합하여 복원 영상 및 참조 영상 중 하나 이상을 생성할 수 있다. 이하, 이에 대하여 상세히 살펴본다.

제2 가산기(655)는 가중치 파라미터 w가 적용된 ALF 적용 후 영상과 가중치 파라미터 (1-w)가 적용된 ALF 적용 전 영상를 더함으로써, 최종 복원 영상을 생성한다.

제3 가산기(665)는 가중치 파라미터 w가 적용된 ALF 적용 전 영상과 가중치 파라미터 (1-w)가 적용된 ALF 적용 후 영상를 더함으로써, 최종 참조 영상을 생성한다.

복호 픽쳐 버퍼(660)는 복원 영상 신호(reconstructed video signal)를 재생 장치를 통해 재생하기 위하여 제2 가산기(655)에 의해 생성된 복원 영상을 저장하며, 및/또는 인터 예측부(181)에서의 참조 영상으로 사용하기 위해 제3 가산기(665)에 의해 생성된 참조 영상을 저장할 수 있다.

도 6의 예시와 같이, 디코더는 인코더로부터 전송받은 가중치 파라미터 w를 이용하여 복원 영상 및/또는 참조 영상을 유도할 수 있다. 이에 대하여 보다 구체적으로 살펴본다.

아래 수학식 3과 같이 복원 영상(

)이 생성될 수 있다.

이하, 본 발명에 따른 가중치 파라미터 기반 루프 필터가 적용되어 생성되는 복원 영상을 제1 가산기(625)에 의해 생성된 복원 영상과 구분하기 위하여, 제1 가산기(625)에 의해 생성된 영상(즉, 예측 신호와 차분 신호를 합산하여 생성된 복원 영상)을 '예측 신호와 차분 신호를 이용하여 획득된 영상'으로 지칭한다.

수학식 3에서 R_t는 루프 필터가 적용 전 영상, R'_t 는 루프 필터가 적용된 영상을 의미한다.

여기서, 루프 필터가 적용 전 영상은 예측 신호와 차분 신호를 이용하여 획득된 영상을 의미할 수도 있으며, 또한 디블록킹 필터 및 SAO 필터 중 하나 이상의 적용된 영상을 의미할 수도 있다.

수학식 3을 참조하면, 복원 영상 (

)은 루프 필터가 적용된 후 영상(R'_t)에 가중치 파라미터 w가 적용되고, 루프 필터가 적용되기 전 영상(R_t)에 가중치 파라미터 (1-w)가 적용되며, 둘을 합산함으로써 획득될 수 있다. 즉, 1-w가 적용된 루프 필터가 적용되기 전 영상과, w가 적용된 루프 필터가 적용된 후 영상을 합산함으로써 복원 영상이 생성될 수 있다.

또한, 아래 수학식 4와 같이 참조 영상(P_t+1)이 생성될 수 있다.

수학식 4에서 R_t는 루프 필터가 적용 전 영상, R'_t 는 루프 필터가 적용된 영상을 의미한다.

수학식 4를 참조하면, 참조 영상(P_t+1)은 루프 필터가 적용된 후 영상(R'_t)에 가중치 파라미터 (1-w)가 적용되고, 루프 필터가 적용되기 전 영상(R_t)에 가중치 파라미터 w를 적용되며, 둘을 합산함으로써 획득될 수 있다. 즉, w가 적용된 루프 필터가 적용되기 전 영상과, 1-w가 적용된 루프 필터가 적용된 후 영상을 합산함으로써 복원 영상이 생성될 수 있다.

위와 같이 복원 영상 및/또는 참조 영상을 생성함으로써 결국, 가중치 파라미터 w가 1인 경우는 앞서 도 5에서 복원 영상을 위하여 적응적 루프 필터가 적용되는 경우와 동일한 결과를 얻을 수 있으며, w가 0인 경우는 앞서 도 5에서 참조 영상을 위하여 적응적 필터가 적용되는 경우와 동일한 결과를 얻을 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 방법을 예시하는 도면이다.

도 7을 참조하면, 디코더는 예측 신호와 차분 신호를 이용하여 획득된 영상에 루프 필터를 적용한다(S701).

즉, 디코더는 인코더로부터 수신 받은 루프 필터 계수를 이용하여, 루프 필터를 적용할 수 있다. 이 경우, 도 7에서는 예시되지 않았으나, 루프 필터 계수를 파싱(또는 도출)하는 단계가 S701 단계 이전에 수행될 수 있다.

또한, 디코더는 디블록킹 필터 및 SAO 중 하나 이상의 적용된 영상에 대해서 루프 필터를 적용할 수 있다.

여기서, 루프 필터의 일례로서 앞서 도 6의 예시와 같이 ALF가 이용될 수 있으며, ALF 이외에도 기존의 동영상 코덱에서 잘 알려진 루프 필터가 이용될 수 있음은 물론이다.

디코더는 가중치 파라미터를 도출(또는 파싱)한다(S702).

즉, 디코더는 앞서 S701 단계에서 루프 필터 적용 전/후 영상을 이용하여 복원 영상 및/또는 참조 영상을 생성할 때 필요한 가중치 값을 인코더로부터 출력된 비트스트림으로부터 복호화(즉, 도출 또는 파싱)할 수 있다.

한편, 도 7에서는 설명의 편의 상 S701 단계 이후에 S702 단계가 수행되는 절차를 예시하고 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며 S702 단계가 S701 단계 이전에 수행될 수도 있다.

이하, S702 단계에 대하여 보다 상세히 살펴본다.

표 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 슬라이스 (세그먼트) 헤더 신택스를 예시한다.

여기서, 슬라이스 헤더는 독립적인 슬라이스 세그먼트(independent slice segment)의 슬라이스 세그먼트 헤더를 의미하며, 여기서 독립적인 슬라이스 세그먼트는 현재 슬라이스 세그먼트이거나 또는 디코딩 순서에 따라 현재 종속적인 슬라이스 세그먼트(dependent slice segment)에 앞서는 가장 최근의 독립적인 슬라이스 세그먼트를 의미한다.

표 1을 참조하면, LF 가중치 활성화 플래그('weight_lf_enable_flag') 신택스 요소는 본 발명에 따른 가중치 파라미터를 사용할지 여부를 나타내는 플래그이다. 즉, 디코더는 인코더로부터 출력된 비트스트림으로부터 가중치를 사용할 지 여부를 지시하는 플래그(예를 들어, weight_lf_enable_flag)를 파싱할 수 있다.

예를 들어, weight_lf_enable_flag 값이 1인 경우(즉, 플래그에 의해 가중치 파라미터가 사용됨이 지시된 경우), 본 발명에 따른 가중치 파라미터 기반으로 복원 영상 및/또는 참조 영상을 생성할 수 있으며(앞서 도 6 참조), weight_lf_enable_flag 값이 0인 경우(즉, 플래그에 의해 가중치 파라미터가 사용되지 않음이 지시된 경우), 복원 영상과 참조 영상을 위한 필터링이 각각 수행될 수 있다(앞서 도 5 참조).

LF 가중치 인덱스(weight_lf_idx) 신택스 요소는 본 발명에 따른 가중치 파라미터를 지시한다.

예를 들어, 본 발명에 따른 가중치 파라미터 값은 0부터 1사이의 임의의 실수 값을 가중치 값으로 사용할 수 있다. 이 경우, 인코더는 0부터 1사이의 임의의 수 값을 가지는 가중치 파라미터 값을 정수화한 값을 weight_lf_idx를 통해 디코더에게 전달할 수 있다.

또는, weight_lf_idx 신택스 요소는 본 발명에 따른 가중치 파라미터의 양자화된 인덱스를 나타낼 수도 있다. 표 1에서는 weight_lf_idx 신택스 요소가 양자화된 인덱스 형태로 전송하는 경우를 예시한다.

예를 들어, 본 발명에 따른 가중치 파라미터 값은 0부터 1사이의 실수 값을 특정 N개로 양자화하여 인덱스 형태로 전송할 수도 있다. 예를 들어, 양자화율이 0.2인 경우, 인코더는 0부터 1사이의 실수 값을 0≤w<0.2(대표값 0), 0.2≤w<0.4(대표값 0.2), 0.4≤w<0.6(대표값 0.4), 0.6≤w<0.8(대표값 0.6), 0.8≤w≤1(대표값 0.8)와 같이 5개의 양자화 구간으로 양자화하여, 5개의 대표값 또는 각 구간을 지시하는 인덱스를 weight_lf_idx를 통해 디코더에게 전달할 수 있다.

또한, 인코더와 디코더 모두 알고 있는 가중치 파라미터에 대한 테이블이 미리 정의되고, 인코더는 테이블 내에서 가중치 파라미터를 선택한 후, 선택된 가중치 파라미터를 지시하는 인덱스를 디코더에게 weight_lf_idx를 통해 디코더에게 전달할 수도 있다.

또한, 소정의 영상이 M개의 영상에 의해 참조되는 경우, 비트스트림을 통해 M개의 영상 중 M-1개의 영상에 대한 M-1개의 가중치만이 전송되고, M-1개의 가중치를 기반으로 M개의 영상 중 가중치가 전송되지 않은 영상에 대한 가중치가 정해질 수 있다.

예를 들어, 현재 영상이 미래에 M개의 영상에 의해 참조되는 경우(즉, 미래의 M개의 영상에 대한 참조 영상으로 이용되는 경우), 최대 (M-1)개의 가중치 파라미터가 인코더로부터 디코더에게 전송될 수 있다. 이때, 전송되지 않은 하나의 가중치 값은 전체 가중치의 합은 1이 되는 조건을 바탕으로 유도 될 수 있다.

본 발명에 따른 복호화 방법에 있어서, 인코더로부터 출력된 비트스트림으로부터 파싱된 가중치 파라미터 값을 기반으로, 루프 필터가 적용되기 전 영상과 루프 필터가 적용된 후 영상을 가중합하여 복원 영상 및 참조 영상 중 하나 이상이 생성될 수 있다. 이하, 이에 대하여 상세히 살펴본다.

디코더는 S702 단계에서 유도한 가중치 파라미터를 기반으로 루프 필터가 적용되기 전 영상에 가중치 1-w를 적용하고, 루프 필터가 적용된 후 영상에 가중치 w를 적용하며, 둘을 합함으로써 복원 영상을 생성한다(S703).

즉, 디코더는 앞서 수학식 3을 이용하여 복원 영상을 생성할 수 있다.

디코더는 S702 단계에서 유도한 가중치 파라미터를 기반으로 루프 필터가 적용되기 전 영상에 가중치 w를 적용하고, 루프 필터가 적용된 후 영상에 가중치 1-w를 적용하며, 둘을 합함으로써 참조 영상을 생성한다(S704).

즉, 디코더는 앞서 수학식 4를 이용하여 참조 영상을 생성할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 복호화 장치를 예시하는 도면이다.

도 8을 참조하면, 디코더는 앞서 도 5 내지 도 7에서 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 구체적으로, 디코더는 엔트로피 디코딩부(801), 필터링부(802)를 포함할 수 있으며, 필터링부(802)는 필터링 적용부(803), 복원 영상 생성부(804), 참조 영상 생성부(805)를 포함하여 구성될 수 있다.

도 8에서 예시된 디코더의 세부 구성은 하나의 예시에 불과하며, 도 8에서 예시된 디코더의 세부 구성 중 일부가 다른 세부 구성에 포함되어 함께 구현되거나 어느 하나의 세부 구성이 기능 별로 분리되어 구현될 수도 있으며, 도 8에서 예시되지 않은 다른 구성이 추가되어 함께 구현될 수도 있다.

한편, 도 8에서는 복원 영상 생성부(804)와 참조 영상 생성부(805)가 필터링부(802)에 포함되어 구성되는 경우를 예시하고 있으나, 앞서 도 6과 같이 복원 영상 생성부(804)와 참조 영상 생성부(805)는 필터링부(802)와 분리되어 구성될 수도 있다.

또한, 복원 영상 생성부(804)와 참조 영상 생성부(805)는 하나의 복원 영상 및 참조 영상 생성부로 구성될 수도 있다.

또한, 필터링부(802)는 앞서 도 5 및 도 6과 같이 디블록킹 필터, SAO 필터를 더 포함하여 구성될 수도 있다.

엔트로피 디코딩부(801)는 가중치 파라미터를 도출(또는 파싱)한다.

즉, 엔트로피 디코딩부(801)는 루프 필터 적용 전/후 영상을 이용하여 복원 영상 및 참조 영상을 생성할 때 필요한 가중치 값을 인코더로부터 출력된 비트스트림으로부터 복호화(즉, 도출 또는 파싱)할 수 있다.

앞서 표 1의 예시와 같이, 가중치 파라미터 전송을 위해 LF 가중치 인덱스(weight_lf_idx) 신택스 요소가 이용될 수도 있다. 또한, 상술한 바와 같이 예를 들어, 가중치 파라미터 값은 0부터 1사이의 임의의 실수 값을 가중치 값으로 사용할 수도 있으며, 0부터 1사이의 실수 값을 특정 N개로 양자화하여 인덱스 형태로 전송될 수도 있다.

또한, 현재 영상이 미래에 M개의 영상에 의해 참조되는 경우(즉, 미래의 M개의 영상에 대한 참조 영상으로 이용되는 경우), 최대 (M-1)개의 가중치 파라미터가 인코더로부터 디코더에게 전송될 수 있다.

또한, 엔트로피 디코딩부(801)는 본 발명에 따른 가중치 파라미터를 사용할지 여부를 나타내는 플래그(예를 들어, 'weight_lf_enable_flag')를 더 도출(또는 파싱)할 수도 있다.

필터링 적용부(803)는 예측 신호와 차분 신호를 이용하여 획득된 영상에 루프 필터를 적용한다.

즉, 필터링 적용부(803)는 인코더로부터 수신 받은 루프 필터 계수를 이용하여, 루프 필터를 적용할 수 있다. 이 경우, 엔트로피 디코딩부(801)는 루프 필터 계수를 파싱(또는 도출)할 수 있다.

또한, 필터링 적용부(803)는 디블록킹 필터 및 SAO 중 하나 이상이 적용된 영상에 대해서 루프 필터를 적용할 수 있다.

여기서, 루프 필터의 일례로서 앞서 도 6의 예시와 같이 ALF가 이용될 수 있으며, ALF 이외에도 기존의 동영상 코덱에서 잘 알려진 루프 필터가 이용될 수 있음은 물론이다.

여기서, 루프 필터의 일례로서 앞서 도 6의 예시와 같이 ALF가 이용될 수 있으며, ALF 이외에도 기존의 동영상 코덱에서 잘 알려진 루프 필터가 이용될 수 있음은 물론이다.

복원 영상 생성부(804)는 엔트로피 디코딩부(801)에서 도출된 가중치 파라미터를 기반으로 루프 필터가 적용되기 전 영상에 가중치 1-w를 적용하고, 루프 필터가 적용된 후 영상에 가중치 w를 적용하며, 이를 합함으로써 복원 영상을 생성한다. 즉, 복원 영상 생성부(804)는 앞서 수학식 3을 이용하여 복원 영상을 생성할 수 있다.

참조 영상 생성부(805)는 엔트로피 디코딩부(801)에서 유도한 가중치 파라미터를 기반으로 루프 필터가 적용되기 전 영상에 가중치 w를 적용하고, 루프 필터가 적용된 후 영상에 가중치 1-w를 적용하며, 이를 합함으로써 참조 영상을 생성한다. 즉, 참조 영상 생성부(805)는 앞서 수학식 4를 이용하여 참조 영상을 생성할 수 있다.

도 8에서는 예시되지 않았으나, 복원 영상 생성부(804)에서 생성된 복원 영상과 참조 영상 생성부(805)에서 생성된 참조 영상은 DPB에 저장될 수 있다.

이하, 인코더에서 가중치 파라미터를 결정하는 방법에 대하여 살펴본다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 장치를 예시한다.

도 9를 참조하면, 인코더는 제1 가산기(910), ALF(920), 제2 가산기(930), 제3 가산기(940) 및 DPB(950)를 포함하여 구성될 수 있다.

도 9에서 예시된 인코더의 세부 구성은 하나의 예시에 불과하며, 도 9에서 예시된 인코더의 세부 구성 중 일부가 다른 세부 구성에 포함되어 함께 구현되거나 어느 하나의 세부 구성이 기능 별로 분리되어 구현될 수도 있으며, 도 8에서 예시되지 않은 다른 구성이 추가되어 함께 구현될 수도 있다.

제1 가산기(910)는 가중치 w가 적용된 현재 시간의 원본 영상(O_t)과 가중치 1-w가 적용된 다음 시간의 원본 영상(O_t+1)의 합하고, 이를 ALF(920)에게 전달한다.

여기서, 다음 시간의 원본 영상(또는 프레임)은 인코딩 순서(encoding order)에서 현재 영상(또는 프레임)의 다음 순번에 인코딩 대상이 되는 영상(또는 프레임)을 의미한다.

ALF(920)는 현재 부호화 대상이 되는 원본 영상(O_t)과 다음에 부호화되는 원본 영상(O_t+1)을 함께 고려하고, 복원 영상(R_t)과의 에러를 최소화 하는 필터 및/또는 가중치 w를 산출할 수 있다. 즉, ALF(920)는 현재 부호화 대상이 되는 원본 영상과 다음에 부호화 대상이 되는 원본 영상을 임의의 가중치를 기반으로 가중합하여 생성된 영상과, 상기 현재 부호화 대상이 되는 원본 영상에 대한 복원 영상과의 에러를 최소화하는 가중치 값으로 정할 수 있다.

보다 구체적으로 살펴보면, ALF(920)에서 필터(또는 필터 계수)를 계산하기 위한 입력으로 현재 시간의 원본 영상(O_t), 다음 시간의 원본 영상(O_t+1), 디블록킹 필터/SAO가 적용된 복원 영상(O_t+1)이 사용된다.

ALF(920)에서는 디코더로 전송될 수 있는 가중치 파라미터 w 값을 사용하여 제1 가산기(910)에 의해 현재 시간의 원본 영상과 다음 시간의 원본 영상의 가중치 합으로 계산된 영상이 최종적으로 ALF(920)의 입력을 사용될 수 있다.

그리고, ALF(920)에서는 현재 시간의 원본 영상과 다음 시간의 원본 영상의 가중치 합으로 계산된 영상과, 복원 영상(R_t)와의 에러를 최소화하는 필터를 산출하고, w를 결정할 수 있다.

즉, ALF(920)에서는 모든 이용 가능한 w를 이용하여 현재 시간의 원본 영상과 다음 시간의 원본 영상의 가중치 합으로 계산된 영상과, 복원 영상(R_t)와의 에러를 계산하고, 이를 최소화하는 필터와 w를 결정할 수 있다.

이를 수학식으로 나타내면 아래 수학식 5와 같다.

수학식 5에서 O_t는 현재 시간의 원본 영상, O_t+1은 다음 시간의 원본 영상, R_t는 예측 신호와 차분 신호를 이용하여 획득된 복원 영상을 나타낸다. 또한, (x, y)는 픽셀의 수평 좌표, 수직 좌표를 나타내고, M은 필터의 크기를 나타낸다.

제2 가산기(930)는 w가 적용된 루프 필터가 적용되기 전 영상과, 1-w가 적용된 루프 필터가 적용된 후 영상을 합산하여 참조 영상을 생성할 수 있다.

제3 가산기(940)는 1-w가 적용된 루프 필터가 적용되기 전 영상과, w가 적용된 루프 필터가 적용된 후 영상을 합산하여 복원 영상을 생성할 수 있다.

DPB(950)는 제2 가산기(930)에 의해 생성된 참조 영상과 제3 가산기(940)에 의해 생성된 복원 영상을 저장할 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 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 (9)

1. 영상을 복호화하는 방법에 있어서,
   인코더로부터 출력된 비트스트림으로부터 루프 필터의 가중치(w)를 파싱하는 단계;
   예측 신호와 차분 신호를 이용하여 획득된 영상에 상기 루프 필터를 적용하는 단계; 및
   상기 w를 기반으로 상기 루프 필터가 적용되기 전 영상과 상기 루프 필터가 적용된 후 영상을 가중합하여 복원 영상 및 참조 영상 중 하나 이상을 생성하는 단계를 포함하는 영상 복호화 방법.
2. 제1항에 있어서,
   1-w가 적용된 상기 루프 필터가 적용되기 전 영상과, 상기 w가 적용된 상기 루프 필터가 적용된 후 영상을 합산함으로써 상기 복원 영상이 생성되는 영상 복호화 방법.
3. 제1항에 있어서,
   w가 적용된 상기 루프 필터가 적용되기 전 영상과, 1-w가 적용된 상기 루프 필터가 적용된 후 영상을 합산함으로써 상기 복원 영상이 생성되는 영상 복호화 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 비트스트림으로부터 상기 w를 이용할지 여부를 지시하는 플래그를 파싱하는 단계를 더 포함하고,
   상기 플래그에 의해 상기 w가 사용됨이 지시되면, 상기 w를 기반으로 상기 복원 영상 및 상기 참조 영상 중 하나 이상이 생성되는 영상 복호화 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 플래그에 의해 상기 w가 사용되지 않음이 지시되면, 상기 복원 영상 및 상기 참조 영상을 생성하기 위하여 루프 필터링이 각각 수행되는 영상 복호화 방법.
6. 제1항에 있어서,
   소정의 영상이 M개의 영상에 의해 참조되는 경우, 상기 비트스트림을 통해 상기 M개의 영상 중 M-1개의 영상에 대한 M-1개의 가중치만이 전송되고,
   상기 M-1개의 가중치를 기반으로 상기 M개의 영상 중 가중치가 전송되지 않은 영상에 대한 가중치가 정해지는 영상 복호화 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 예측 신호와 상기 차분 신호를 이용하여 획득된 영상에 디블록킹 필터(deblocking filter) 및 샘플 적응적 오프셋(sample adaptive offset) 중 하나 이상이 적용된 후, 상기 루프 필터가 적용되는 영상 복호화 방법.
8. 제1항에 있어서,
   상기 w는 현재 부호화 대상이 되는 원본 영상과 다음에 부호화 대상이 되는 원본 영상을 임의의 가중치를 기반으로 가중합하여 생성된 영상과, 상기 현재 부호화 대상이 되는 원본 영상에 대한 복원 영상과의 에러를 최소화하는 가중치 값으로 정해지는 영상 복호화 방법.
9. 영상을 복호화하는 장치에 있어서,
   인코더로부터 출력된 비트스트림으로부터 루프 필터의 가중치(w)를 파싱하는 엔트로피 디코딩부;
   예측 신호와 차분 신호를 이용하여 획득된 영상에 상기 루프 필터를 적용하는 필터링 적용부; 및
   상기 w를 기반으로 상기 루프 필터가 적용되기 전 영상과 상기 루프 필터가 적용된 후 영상을 가중합하여 복원 영상 및 참조 영상 중 하나 이상을 생성하는 복원 영상 및 참조 영상 생성부를 포함하는 장치.

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