KR20200030018A - 인터 예측을 이용한 영상 부호화/복호화 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치는, 현재 블록의 움직임 정보를 유도하고, 상기 움직임 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대해 움직임 보상을 수행할 수 있다. 현재 블록의 움직임 정보는, 부호화/복호화 장치에 기-정의된 인터 모드에 기반하여 유도되고, 기-정의된 인터 모드는, 머지 모드, AMVP 모드, 어파인 모드 또는 IBC 모드(intra block copy mode) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

Description

인터 예측을 이용한 영상 부호화/복호화 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR ENCODING/DECODING AN IMAGE USING INTER PREDICTION}
본 발명은 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 HD(High Definition) 영상 및 UHD(Ultra High Definition) 영상과 같은 고해상도, 고품질의 영상에 대한 수요가 다양한 응용 분야에서 증가하고 있고, 이에 따라 고효율의 영상 압축 기술들이 논의되고 있다.
영상 압축 기술로 현재 픽쳐의 이전 또는 이후 픽쳐로부터 현재 픽쳐에 포함된 화소값을 예측하는 인터 예측 기술, 현재 픽쳐 내의 화소 정보를 이용하여 현재 픽쳐에 포함된 화소값을 예측하는 인트라 예측 기술, 출현 빈도가 높은 값에 짧은 부호를 할당하고 출현 빈도가 낮은 값에 긴 부호를 할당하는 엔트로피 부호화 기술 등 다양한 기술이 존재하고 이러한 영상 압축 기술을 이용해 영상 데이터를 효과적으로 압축하여 전송 또는 저장할 수 있다.
본 발명은, 소정의 인터 모드에 따른 움직임 정보 유도 방법 및 장치를 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은, 움직임 벡터의 해상도 또는 정밀도를 적응적으로 조절하는 방법 및 장치를 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은, 보간 기반의 움직임 보상 방법 및 장치를 제공하는데 목적이 있다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치는, 현재 블록의 움직임 정보를 유도하고, 상기 움직임 정보를 기반으로 상기 현재 블록에 대해 움직임 보상을 수행할 수 있다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 현재 블록의 움직임 정보는, 복호화 장치에 기-정의된 인터 모드에 기반하여 유도되고, 상기 기-정의된 인터 모드는, 머지 모드, AMVP 모드, 어파인 모드 또는 IBC 모드(intra block copy mode) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 움직임 정보를 유도하는 단계는, 상기 현재 블록의 움직임 벡터의 해상도(resolution)를 결정하는 단계, 상기 해상도에 대응되는 움직임 벡터 예측값을 유도하는 단계, 상기 해상도에 기반하여 상기 현재 블록의 움직임 벡터 차분값을 라운딩하는 단계 및 상기 유도된 움직임 벡터 예측값과 상기 라운딩된 움직임 벡터 차분값을 기반으로, 상기 현재 블록의 움직임 벡터를 유도하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 해상도는, 복호화 장치에 기-정의된 복수의 해상도 후보 중에서, 소정의 인덱스에 의해 특정된 해상도 후보로 결정될 수 있다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 기-정의된 복수의 해상도 후보는, 1/16 화소, 1/8 화소, 1/4 화소, 1/2 화소, 1 화소, 2 화소 또는 4 화소 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 복수의 해상도 후보는, 상기 기-정의된 인터 모드 별로 상이하게 정의될 수 있다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 움직임 정보는, 상기 현재 블록의 머지 후보 리스트로부터 유도되고, 상기 머지 후보 리스트는, 공간적 머지 후보, 시간적 머지 후보 또는 조합 머지 후보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 조합 머지 후보는, 상기 머지 후보 리스트에 기-추가된 복수의 머지 후보의 움직임 정보를 가중 평균하여 유도될 수 있다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 조합 머지 후보는, 상기 복수의 머지 후보의 예측 방향을 고려하여 유도될 수 있다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 움직임 보상을 수행하는 단계는, 상기 현재 블록의 보간 필터를 결정하는 단계, 참조 정수 화소의 위치를 결정하는 단계 및 상기 참조 정수 화소에 상기 보간 필터를 적용하여, 상기 현재 블록의 예측 화소를 유도하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 보간 대상인 소수 화소가 1/2 화소에 대응되는 경우, 복호화 장치에 기-정의된 복수의 보간 필터 중 어느 하나가 선택적으로 이용될 수 있다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 현재 블록의 보간 필터는, 상기 결정된 해상도를 고려하여, 상기 복수의 보간 필터 중 어느 하나로 결정될 수 있다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치에 있어서, 상기 참조 정수 화소의 위치는, 서브 픽쳐의 위치를 고려하여 결정될 수 있다.
본 발명에 따르면, 인터 모드에 따른 움직임 정보를 효율적으로 유도할 수 있다.
본 발명은, 움직임 벡터의 해상도 또는 정밀도를 적응적으로 조절할 수 있다.
본 발명은, 보간 필터의 선택적 이용을 통해 움직임 보상의 효율을 향상시킬 수 있다.
본 발명은, 적응적인 블록 분할을 통해 인터 예측 부호화/복호화의 효율을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 부호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 블록 분할 타입을 도시한 것이다.
도 4는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 트리 구조 기반의 블록 분할 방법을 도시한 것이다.
도 5는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 인터 예측 방법을 도시한 것이다.
도 6은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 머지 모드에 따라 움직임 정보를 유도하는 방법을 도시한 것이다.
도 7은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 어파인 모드에 기반하여 움직임 정보를 유도하는 방법을 도시한 것이다.
도 8은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 공간적/시간적 이웃 블록의 제어점 벡터로부터 어파인 후보를 유도하는 방법에 관한 것이다.
도 9는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 적응적으로 움직임 벡터의 해상도를 조절하는 방법을 도시한 것이다.
도 10은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 보간 기반의 인터 예측 방법을 도시한 것이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다거나 "직접 접속되어"있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 부호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 영상 부호화 장치(100)는 픽쳐 분할부(110), 예측부(120, 125), 변환부(130), 양자화부(135), 재정렬부(160), 엔트로피 부호화부(165), 역양자화부(140), 역변환부(145), 필터부(150) 및 메모리(155)를 포함할 수 있다.
도 1에 나타난 각 구성부들은 영상 부호화 장치에서 서로 다른 특징적인 기능들을 나타내기 위해 독립적으로 도시한 것으로, 각 구성부들이 분리된 하드웨어나 하나의 소프트웨어 구성단위로 이루어짐을 의미하지 않는다. 즉, 각 구성부는 설명의 편의상 각각의 구성부로 나열하여 포함한 것으로 각 구성부 중 적어도 두 개의 구성부가 합쳐져 하나의 구성부로 이루어지거나, 하나의 구성부가 복수개의 구성부로 나뉘어져 기능을 수행할 수 있고 이러한 각 구성부의 통합된 실시예 및 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명의 권리범위에 포함된다.
또한, 일부의 구성 요소는 본 발명에서 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성 요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성 요소일 수 있다. 본 발명은 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성 요소를 제외한 본 발명의 본질을 구현하는데 필수적인 구성부만을 포함하여 구현될 수 있고, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 선택적 구성 요소를 제외한 필수 구성 요소만을 포함한 구조도 본 발명의 권리범위에 포함된다.
픽쳐 분할부(110)는 입력된 픽쳐를 적어도 하나의 처리 단위로 분할할 수 있다. 이때, 처리 단위는 예측 단위(Prediction Unit: PU)일 수도 있고, 변환 단위(Transform Unit: TU)일 수도 있으며, 부호화 단위(Coding Unit: CU)일 수도 있다. 픽쳐 분할부(110)에서는 하나의 픽쳐에 대해 복수의 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위의 조합으로 분할하고 소정의 기준(예를 들어, 비용 함수)으로 하나의 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위 조합을 선택하여 픽쳐를 부호화 할 수 있다.
예를 들어, 하나의 픽쳐는 복수개의 부호화 단위로 분할될 수 있다. 픽쳐에서 부호화 단위를 분할하기 위해서는 쿼드 트리 구조(Quad Tree Structure)와 같은 재귀적인 트리 구조를 사용할 수 있는데 하나의 영상 또는 최대 크기 부호화 단위(largest coding unit)를 루트로 하여 다른 부호화 단위로 분할되는 부호화 유닛은 분할된 부호화 단위의 개수만큼의 자식 노드를 가지고 분할될 수 있다. 일정한 제한에 따라 더 이상 분할되지 않는 부호화 단위는 리프 노드가 된다. 즉, 하나의 코딩 유닛에 대하여 정방형 분할만이 가능하다고 가정하는 경우, 하나의 부호화 단위는 최대 4개의 다른 부호화 단위로 분할될 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에서는 부호화 단위는 부호화를 수행하는 단위의 의미로 사용할 수도 있고, 복호화를 수행하는 단위의 의미로 사용할 수도 있다.
예측 단위는 하나의 부호화 단위 내에서 동일한 크기의 적어도 하나의 정사각형 또는 직사각형 등의 형태를 가지고 분할된 것일 수도 있고, 하나의 부호화 단위 내에서 분할된 예측 단위 중 어느 하나의 예측 단위가 다른 하나의 예측 단위와 상이한 형태 및/또는 크기를 가지도록 분할된 것일 수도 있다.
부호화 단위를 기초로 인트라 예측을 수행하는 예측 단위를 생성시 최소 부호화 단위가 아닌 경우, 복수의 예측 단위 NxN 으로 분할하지 않고 인트라 예측을 수행할 수 있다.
예측부(120, 125)는 인터 예측을 수행하는 인터 예측부(120)와 인트라 예측을 수행하는 인트라 예측부(125)를 포함할 수 있다. 예측 단위에 대해 인터 예측을 사용할 것인지 또는 인트라 예측을 수행할 것인지를 결정하고, 각 예측 방법에 따른 구체적인 정보(예컨대, 인트라 예측 모드, 움직임 벡터, 참조 픽쳐 등)를 결정할 수 있다. 이때, 예측이 수행되는 처리 단위와 예측 방법 및 구체적인 내용이 정해지는 처리 단위는 다를 수 있다. 예컨대, 예측의 방법과 예측 모드 등은 예측 단위로 결정되고, 예측의 수행은 변환 단위로 수행될 수도 있다. 생성된 예측 블록과 원본 블록 사이의 잔차값(잔차 블록)은 변환부(130)로 입력될 수 있다. 또한, 예측을 위해 사용한 예측 모드 정보, 움직임 벡터 정보 등은 잔차값과 함께 엔트로피 부호화부(165)에서 부호화되어 복호화기에 전달될 수 있다. 특정한 부호화 모드를 사용할 경우, 예측부(120, 125)를 통해 예측 블록을 생성하지 않고, 원본 블록을 그대로 부호화하여 복호화부에 전송하는 것도 가능하다.
인터 예측부(120)는 현재 픽쳐의 이전 픽쳐 또는 이후 픽쳐 중 적어도 하나의 픽쳐의 정보를 기초로 예측 단위를 예측할 수도 있고, 경우에 따라서는 현재 픽쳐 내의 부호화가 완료된 일부 영역의 정보를 기초로 예측 단위를 예측할 수도 있다. 인터 예측부(120)는 참조 픽쳐 보간부, 움직임 예측부, 움직임 보상부를 포함할 수 있다.
참조 픽쳐 보간부에서는 메모리(155)로부터 참조 픽쳐 정보를 제공받고 참조 픽쳐에서 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성할 수 있다. 휘도 화소의 경우, 1/4 화소 단위로 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성하기 위해 필터 계수를 달리하는 DCT 기반의 8탭 보간 필터(DCT-based Interpolation Filter)가 사용될 수 있다. 색차 신호의 경우 1/8 화소 단위로 정수 화소 이하의 화소 정보를 생성하기 위해 필터 계수를 달리하는 DCT 기반의 4탭 보간 필터(DCT-based Interpolation Filter)가 사용될 수 있다.
움직임 예측부는 참조 픽쳐 보간부에 의해 보간된 참조 픽쳐를 기초로 움직임 예측을 수행할 수 있다. 움직임 벡터를 산출하기 위한 방법으로 FBMA(Full search-based Block Matching Algorithm), TSS(Three Step Search), NTS(New Three-Step Search Algorithm) 등 다양한 방법이 사용될 수 있다. 움직임 벡터는 보간된 화소를 기초로 1/2 또는 1/4 화소 단위의 움직임 벡터값을 가질 수 있다. 움직임 예측부에서는 움직임 예측 방법을 다르게 하여 현재 예측 단위를 예측할 수 있다. 움직임 예측 방법으로 스킵(Skip) 방법, 머지(Merge) 방법, AMVP(Advanced Motion Vector Prediction) 방법, 인트라 블록 카피(Intra Block Copy) 방법 등 다양한 방법이 사용될 수 있다.
인트라 예측부(125)는 현재 픽쳐 내의 화소 정보인 현재 블록 주변의 참조 화소 정보를 기초로 예측 단위를 생성할 수 있다. 현재 예측 단위의 이웃 블록이 인터 예측을 수행한 블록이어서, 참조 화소가 인터 예측을 수행한 화소일 경우, 인터 예측을 수행한 블록에 포함되는 참조 화소를 주변의 인트라 예측을 수행한 블록의 참조 화소 정보로 대체하여 사용할 수 있다. 즉, 참조 화소가 가용하지 않는 경우, 가용하지 않은 참조 화소 정보를 가용한 참조 화소 중 적어도 하나의 참조 화소로 대체하여 사용할 수 있다.
인트라 예측에서 예측 모드는 참조 화소 정보를 예측 방향에 따라 사용하는 방향성 예측 모드와 예측을 수행시 방향성 정보를 사용하지 않는 비방향성 모드를 가질 수 있다. 휘도 정보를 예측하기 위한 모드와 색차 정보를 예측하기 위한 모드가 상이할 수 있고, 색차 정보를 예측하기 위해 휘도 정보를 예측하기 위해 사용된 인트라 예측 모드 정보 또는 예측된 휘도 신호 정보를 활용할 수 있다.
인트라 예측을 수행할 때 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 동일할 경우, 예측 단위의 좌측에 존재하는 화소, 좌측 상단에 존재하는 화소, 상단에 존재하는 화소를 기초로 예측 단위에 대한 인트라 예측을 수행할 수 있다. 그러나 인트라 예측을 수행할 때 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 상이할 경우, 변환 단위를 기초로 한 참조 화소를 이용하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 또한, 최소 부호화 단위에 대해서만 N x N 분할을 사용하는 인트라 예측을 사용할 수 있다.
인트라 예측 방법은 예측 모드에 따라 참조 화소에 AIS(Adaptive Intra Smoothing) 필터를 적용한 후 예측 블록을 생성할 수 있다. 참조 화소에 적용되는 AIS 필터의 종류는 상이할 수 있다. 인트라 예측 방법을 수행하기 위해 현재 예측 단위의 인트라 예측 모드는 현재 예측 단위의 주변에 존재하는 예측 단위의 인트라 예측 모드로부터 예측할 수 있다. 주변 예측 단위로부터 예측된 모드 정보를 이용하여 현재 예측 단위의 예측 모드를 예측하는 경우, 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 인트라 예측 모드가 동일하면 소정의 플래그 정보를 이용하여 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 예측 모드가 동일하다는 정보를 전송할 수 있고, 만약 현재 예측 단위와 주변 예측 단위의 예측 모드가 상이하면 엔트로피 부호화를 수행하여 현재 블록의 예측 모드 정보를 부호화할 수 있다.
또한, 예측부(120, 125)에서 생성된 예측 단위를 기초로 예측을 수행한 예측 단위와 예측 단위의 원본 블록과 차이값인 잔차값(Residual) 정보를 포함하는 잔차 블록이 생성될 수 있다. 생성된 잔차 블록은 변환부(130)로 입력될 수 있다.
변환부(130)에서는 원본 블록과 예측부(120, 125)를 통해 생성된 예측 단위의 잔차값(residual)정보를 포함한 잔차 블록을 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), KLT와 같은 변환 방법을 사용하여 변환시킬 수 있다. 잔차 블록을 변환하기 위해 DCT를 적용할지, DST를 적용할지 또는 KLT를 적용할지는 잔차 블록을 생성하기 위해 사용된 예측 단위의 인트라 예측 모드 정보를 기초로 결정할 수 있다.
양자화부(135)는 변환부(130)에서 주파수 영역으로 변환된 값들을 양자화할 수 있다. 블록에 따라 또는 영상의 중요도에 따라 양자화 계수는 변할 수 있다. 양자화부(135)에서 산출된 값은 역양자화부(140)와 재정렬부(160)에 제공될 수 있다.
재정렬부(160)는 양자화된 잔차값에 대해 계수값의 재정렬을 수행할 수 있다.
재정렬부(160)는 계수 스캐닝(Coefficient Scanning) 방법을 통해 2차원의 블록 형태 계수를 1차원의 벡터 형태로 변경할 수 있다. 예를 들어, 재정렬부(160)에서는 지그-재그 스캔(Zig-Zag Scan)방법을 이용하여 DC 계수부터 고주파수 영역의 계수까지 스캔하여 1차원 벡터 형태로 변경시킬 수 있다. 변환 단위의 크기 및 인트라 예측 모드에 따라 지그-재그 스캔 대신 2차원의 블록 형태 계수를 열 방향으로 스캔하는 수직 스캔, 2차원의 블록 형태 계수를 행 방향으로 스캔하는 수평 스캔이 사용될 수도 있다. 즉, 변환 단위의 크기 및 인트라 예측 모드에 따라 지그-재그 스캔, 수직 방향 스캔 및 수평 방향 스캔 중 어떠한 스캔 방법이 사용될지 여부를 결정할 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)는 재정렬부(160)에 의해 산출된 값들을 기초로 엔트로피 부호화를 수행할 수 있다. 엔트로피 부호화는 예를 들어, 지수 골롬(Exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 다양한 부호화 방법을 사용할 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)는 재정렬부(160) 및 예측부(120, 125)로부터 부호화 단위의 잔차값 계수 정보 및 블록 타입 정보, 예측 모드 정보, 분할 단위 정보, 예측 단위 정보 및 전송 단위 정보, 움직임 벡터 정보, 참조 프레임 정보, 블록의 보간 정보, 필터링 정보 등 다양한 정보를 부호화할 수 있다.
엔트로피 부호화부(165)에서는 재정렬부(160)에서 입력된 부호화 단위의 계수값을 엔트로피 부호화할 수 있다.
역양자화부(140) 및 역변환부(145)에서는 양자화부(135)에서 양자화된 값들을 역양자화하고 변환부(130)에서 변환된 값들을 역변환한다. 역양자화부(140) 및 역변환부(145)에서 생성된 잔차값(Residual)은 예측부(120, 125)에 포함된 움직임 추정부, 움직임 보상부 및 인트라 예측부를 통해서 예측된 예측 단위와 합쳐져 복원 블록(Reconstructed Block)을 생성할 수 있다.
필터부(150)는 디블록킹 필터, 오프셋 보정부, ALF(Adaptive Loop Filter)중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
디블록킹 필터는 복원된 픽쳐에서 블록간의 경계로 인해 생긴 블록 왜곡을 제거할 수 있다. 디블록킹을 수행할지 여부를 판단하기 위해 블록에 포함된 몇 개의 열 또는 행에 포함된 화소를 기초로 현재 블록에 디블록킹 필터 적용할지 여부를 판단할 수 있다. 블록에 디블록킹 필터를 적용하는 경우 필요한 디블록킹 필터링 강도에 따라 강한 필터(Strong Filter) 또는 약한 필터(Weak Filter)를 적용할 수 있다. 또한 디블록킹 필터를 적용함에 있어 수직 필터링 및 수평 필터링 수행시 수평 방향 필터링 및 수직 방향 필터링이 병행 처리되도록 할 수 있다.
오프셋 보정부는 디블록킹을 수행한 영상에 대해 화소 단위로 원본 영상과의 오프셋을 보정할 수 있다. 특정 픽쳐에 대한 오프셋 보정을 수행하기 위해 영상에 포함된 화소를 일정한 수의 영역으로 구분한 후 오프셋을 수행할 영역을 결정하고 해당 영역에 오프셋을 적용하는 방법 또는 각 화소의 에지 정보를 고려하여 오프셋을 적용하는 방법을 사용할 수 있다.
ALF(Adaptive Loop Filtering)는 필터링한 복원 영상과 원래의 영상을 비교한 값을 기초로 수행될 수 있다. 영상에 포함된 화소를 소정의 그룹으로 나눈 후 해당 그룹에 적용될 하나의 필터를 결정하여 그룹마다 차별적으로 필터링을 수행할 수 있다. ALF를 적용할지 여부에 관련된 정보는 휘도 신호는 부호화 단위(Coding Unit, CU) 별로 전송될 수 있고, 각각의 블록에 따라 적용될 ALF 필터의 모양 및 필터 계수는 달라질 수 있다. 또한, 적용 대상 블록의 특성에 상관없이 동일한 형태(고정된 형태)의 ALF 필터가 적용될 수도 있다.
메모리(155)는 필터부(150)를 통해 산출된 복원 블록 또는 픽쳐를 저장할 수 있고, 저장된 복원 블록 또는 픽쳐는 인터 예측을 수행 시 예측부(120, 125)에 제공될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 영상 복호화기(200)는 엔트로피 복호화부(210), 재정렬부(215), 역양자화부(220), 역변환부(225), 예측부(230, 235), 필터부(240), 메모리(245)가 포함될 수 있다.
영상 부호화기에서 영상 비트스트림이 입력된 경우, 입력된 비트스트림은 영상 부호화기와 반대의 절차로 복호화될 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)는 영상 부호화기의 엔트로피 부호화부에서 엔트로피 부호화를 수행한 것과 반대의 절차로 엔트로피 복호화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 영상 부호화기에서 수행된 방법에 대응하여 지수 골롬(Exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 다양한 방법이 적용될 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)에서는 부호화기에서 수행된 인트라 예측 및 인터 예측에 관련된 정보를 복호화할 수 있다.
재정렬부(215)는 엔트로피 복호화부(210)에서 엔트로피 복호화된 비트스트림을 부호화부에서 재정렬한 방법을 기초로 재정렬을 수행할 수 있다. 1차원 벡터 형태로 표현된 계수들을 다시 2차원의 블록 형태의 계수로 복원하여 재정렬할 수 있다. 재정렬부(215)에서는 부호화부에서 수행된 계수 스캐닝에 관련된 정보를 제공받고 해당 부호화부에서 수행된 스캐닝 순서에 기초하여 역으로 스캐닝하는 방법을 통해 재정렬을 수행할 수 있다.
역양자화부(220)는 부호화기에서 제공된 양자화 파라미터와 재정렬된 블록의 계수값을 기초로 역양자화를 수행할 수 있다.
역변환부(225)는 영상 부호화기에서 수행한 양자화 결과에 대해 변환부에서 수행한 변환 즉, DCT, DST, 및 KLT에 대해 역변환 즉, 역 DCT, 역 DST 및 역 KLT를 수행할 수 있다. 역변환은 영상 부호화기에서 결정된 전송 단위를 기초로 수행될 수 있다. 영상 복호화기의 역변환부(225)에서는 예측 방법, 현재 블록의 크기 및 예측 방향 등 복수의 정보에 따라 변환 기법(예를 들어, DCT, DST, KLT)이 선택적으로 수행될 수 있다.
예측부(230, 235)는 엔트로피 복호화부(210)에서 제공된 예측 블록 생성 관련 정보와 메모리(245)에서 제공된 이전에 복호화된 블록 또는 픽쳐 정보를 기초로 예측 블록을 생성할 수 있다.
전술한 바와 같이 영상 부호화기에서의 동작과 동일하게 인트라 예측을 수행시 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 동일할 경우, 예측 단위의 좌측에 존재하는 화소, 좌측 상단에 존재하는 화소, 상단에 존재하는 화소를 기초로 예측 단위에 대한 인트라 예측을 수행하지만, 인트라 예측을 수행시 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 상이할 경우, 변환 단위를 기초로 한 참조 화소를 이용하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 또한, 최소 부호화 단위에 대해서만 N x N 분할을 사용하는 인트라 예측을 사용할 수도 있다.
예측부(230, 235)는 예측 단위 판별부, 인터 예측부 및 인트라 예측부를 포함할 수 있다. 예측 단위 판별부는 엔트로피 복호화부(210)에서 입력되는 예측 단위 정보, 인트라 예측 방법의 예측 모드 정보, 인터 예측 방법의 움직임 예측 관련 정보 등 다양한 정보를 입력 받고 현재 부호화 단위에서 예측 단위를 구분하고, 예측 단위가 인터 예측을 수행하는지 아니면 인트라 예측을 수행하는지 여부를 판별할 수 있다. 인터 예측부(230)는 영상 부호화기에서 제공된 현재 예측 단위의 인터 예측에 필요한 정보를 이용해 현재 예측 단위가 포함된 현재 픽쳐의 이전 픽쳐 또는 이후 픽쳐 중 적어도 하나의 픽쳐에 포함된 정보를 기초로 현재 예측 단위에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다. 또는, 현재 예측 단위가 포함된 현재 픽쳐 내에서 기-복원된 일부 영역의 정보를 기초로 인터 예측을 수행할 수도 있다.
인터 예측을 수행하기 위해 부호화 단위를 기준으로 해당 부호화 단위에 포함된 예측 단위의 움직임 예측 방법이 스킵 모드(Skip Mode), 머지 모드(Merge 모드), AMVP 모드(AMVP Mode), 인트라 블록 카피 모드 중 어떠한 방법인지 여부를 판단할 수 있다.
인트라 예측부(235)는 현재 픽쳐 내의 화소 정보를 기초로 예측 블록을 생성할 수 있다. 예측 단위가 인트라 예측을 수행한 예측 단위인 경우, 영상 부호화기에서 제공된 예측 단위의 인트라 예측 모드 정보를 기초로 인트라 예측을 수행할 수 있다. 인트라 예측부(235)에는 AIS(Adaptive Intra Smoothing) 필터, 참조 화소 보간부, DC 필터를 포함할 수 있다. AIS 필터는 현재 블록의 참조 화소에 필터링을 수행하는 부분으로써 현재 예측 단위의 예측 모드에 따라 필터의 적용 여부를 결정하여 적용할 수 있다. 영상 부호화기에서 제공된 예측 단위의 예측 모드 및 AIS 필터 정보를 이용하여 현재 블록의 참조 화소에 AIS 필터링을 수행할 수 있다. 현재 블록의 예측 모드가 AIS 필터링을 수행하지 않는 모드일 경우, AIS 필터는 적용되지 않을 수 있다.
참조 화소 보간부는 예측 단위의 예측 모드가 참조 화소를 보간한 화소값을 기초로 인트라 예측을 수행하는 예측 단위일 경우, 참조 화소를 보간하여 정수값 이하의 화소 단위의 참조 화소를 생성할 수 있다. 현재 예측 단위의 예측 모드가 참조 화소를 보간하지 않고 예측 블록을 생성하는 예측 모드일 경우 참조 화소는 보간되지 않을 수 있다. DC 필터는 현재 블록의 예측 모드가 DC 모드일 경우 필터링을 통해서 예측 블록을 생성할 수 있다.
복원된 블록 또는 픽쳐는 필터부(240)로 제공될 수 있다. 필터부(240)는 디블록킹 필터, 오프셋 보정부, ALF를 포함할 수 있다.
영상 부호화기로부터 해당 블록 또는 픽쳐에 디블록킹 필터를 적용하였는지 여부에 대한 정보 및 디블록킹 필터를 적용하였을 경우, 강한 필터를 적용하였는지 또는 약한 필터를 적용하였는지에 대한 정보를 제공받을 수 있다. 영상 복호화기의 디블록킹 필터에서는 영상 부호화기에서 제공된 디블록킹 필터 관련 정보를 제공받고 영상 복호화기에서 해당 블록에 대한 디블록킹 필터링을 수행할 수 있다.
오프셋 보정부는 부호화시 영상에 적용된 오프셋 보정의 종류 및 오프셋 값 정보 등을 기초로 복원된 영상에 오프셋 보정을 수행할 수 있다.
ALF는 부호화기로부터 제공된 ALF 적용 여부 정보, ALF 계수 정보 등을 기초로 부호화 단위에 적용될 수 있다. 이러한 ALF 정보는 특정한 파라메터 셋에 포함되어 제공될 수 있다.
메모리(245)는 복원된 픽쳐 또는 블록을 저장하여 참조 픽쳐 또는 참조 블록으로 사용할 수 있도록 할 수 있고 또한 복원된 픽쳐를 출력부로 제공할 수 있다.
전술한 바와 같이 이하, 본 발명의 실시예에서는 설명의 편의상 코딩 유닛(Coding Unit)을 부호화 단위라는 용어로 사용하지만, 부호화뿐만 아니라 복호화를 수행하는 단위가 될 수도 있다.
도 3은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 블록 분할 타입을 도시한 것이다.
하나의 블록(이하, 제1 블록이라 함)은 수직 라인 또는 수평 라인 중 적어도 하나에 의해서 복수의 서브 블록(이하, 제2 블록이라 함)으로 분할될 수 있다. 상기 수직 라인과 수평 라인은 1개, 2개 또는 그 이상일 수 있다. 여기서, 제1 블록은 영상 부호화/복호화의 기본 단위인 코딩 블록(CU), 예측 부호화/복호화의 기본 단위인 예측 블록(PU), 또는 변환 부호화/복호화의 기본 단위인 변환 블록(TU)일 수 있다. 상기 제1 블록은 정방형 블록일 수도 있고, 비정방형 블록일 수도 있다.
상기 제1 블록의 분할은, 쿼드 트리(quad tree), 바이너리 트리(binary tree), 트리플 트리(triple tree) 등에 기초하여 수행될 수 있으며, 이하 도 3을 참조하여 자세히 살펴 보기로 한다.
도 3(a)는 쿼드 트리 분할(QT)을 도시한 것이다. QT는, 제1 블록을 4개의 제2 블록으로 사분할하는 분할 타입이다. 예를 들어, 2Nx2N의 제1 블록이 QT로 분할되는 경우, 제1 블록은 NxN 크기를 가진 4개의 제2 블록으로 사분할될 수 있다. QT는 정방형 블록에만 적용되도록 제한될 수 있으나, 비정방형 블록에 적용하는 것도 가능하다.
도 3(b)는 수평 바이너리 트리(이하, Horizontal BT라 함) 분할을 도시한 것이다. Horizontal BT는, 1개의 수평 라인에 의해서 제1 블록이 2개의 제2 블록으로 이분할되는 분할 타입이다. 상기 이분할은 대칭 혹은 비대칭으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 2Nx2N의 제1 블록이 Horizontal BT로 분할되는 경우, 제1 블록은 높이의 비율이 (a:b)인 2개의 제2 블록으로 분할될 수 있다. 여기서, a와 b는 동일한 값일 수도 있고, a는 b보다 크거나 작을 수도 있다.
도 3(c)는 수직 바이너리 트리(이하, Vertical BT라 함) 분할을 도시한 것이다. Vertical BT는, 1개의 수직 라인에 의해서 제1 블록이 2개의 제2 블록으로 이분할되는 분할 타입이다. 상기 이분할은 대칭 혹은 비대칭으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 2Nx2N의 제1 블록이 Vertical BT로 분할되는 경우, 제1 블록은 너비의 비율이 (a:b)인 2개의 제2 블록으로 분할될 수 있다. 여기서, a와 b는 동일한 값일 수도 있고, a는 b보다 크거나 작을 수도 있다.
도 3(d)는 수평 트리플 트리(이하, Horizontal TT라 함) 분할을 도시한 것이다. Horizontal TT는, 2개의 수평 라인에 의해서 제1 블록이 3개의 제2 블록으로 삼분할되는 분할 타입이다. 예를 들어, 2Nx2N의 제1 블록이 Horizontal TT로 분할되는 경우, 제1 블록은 높이의 비율이 (a:b:c)인 3개의 제2 블록으로 분할될 수 있다. 여기서, a, b, c는 동일한 값일 수 있다. 또는, a와 c는 동일하고, b는 a보다 크거나 작을 수 있다.
도 3(e)는 수직 트리플 트리(이하, Vertical TT라 함) 분할을 도시한 것이다. Vertical TT는, 2개의 수직 라인에 의해서 제1 블록이 3개의 제2 블록으로 삼분할되는 분할 타입이다. 예를 들어, 2Nx2N의 제1 블록이 Vertical TT로 분할되는 경우, 제1 블록은 너비의 비율이 (a:b:c)인 3개의 제2 블록으로 분할될 수 있다. 여기서, a, b, c는 동일한 값일 수도 있고, 서로 다른 값일 수도 있다. 또는, a와 c는 동일하고, b는 a보다 크거나 작을 수 있다. 또는, a와 b는 동일하고, c는 a보다 크거나 작을 수 있다. 또는, b와 c는 동일하고, a는 b보다 크거나 작을 수 있다.
전술한 분할은, 부호화 장치로부터 시그날링되는 분할 정보에 기초하여 수행될 수 있다. 상기 분할 정보는, 분할 타입 정보, 분할 방향 정보 또는 분할 비율 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 분할 타입 정보는, 부호화/복호화 장치에 기-정의된 분할 타입 중 어느 하나를 특정할 수 있다. 상기 기-정의된 분할 타입은, QT, Horizontal BT, Vertical BT, Horizontal TT, Vertical TT 또는 비분할 모드(No split) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또는, 상기 분할 타입 정보는, QT, BT 또는 TT가 적용되는지 여부에 관한 정보를 의미할 수도 있으며, 이는 플래그 혹은 인덱스의 형태로 부호화될 수 있다. 상기 분할 방향 정보는, BT 또는 TT의 경우, 수평 방향으로 분할되는지 아니면 수직 방향으로 분할되는지를 나타낼 수 있다. 상기 분할 비율 정보는, BT 또는 TT의 경우, 제2 블록의 너비 및/또는 높이의 비율을 나타낼 수 있다.
도 4는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 트리 구조 기반의 블록 분할 방법을 도시한 것이다.
도 4에 도시된 블록(400)은 8Nx8N 크기이고, 분할 뎁스가 k인 정방형 블록(이하, 제1 블록이라 함)이라 가정한다. 제1 블록의 분할 정보가 QT 분할을 지시하는 경우, 제1 블록은 4개의 서브 블록(이하, 제2 블록이라 함)으로 사분할될 수 있다. 상기 제2 블록은 4Nx4N 크기이고, (k+1)의 분할 뎁스를 가질 수 있다.
상기 4개의 제2 블록은, QT, BT, TT 또는 비분할 모드 중 어느 하나에 기초하여 다시 분할될 수 있다. 예를 들어, 제2 블록의 분할 정보가 수평 방향으로의 바이너리 트리(Horizontal BT)를 나타내는 경우, 상기 제2 블록은 도 4의 제2 블록(410)과 같이 2개의 서브 블록(이하, 제3 블록이라 함)으로 이분할될 수 있다. 이때, 상기 제3 블록은, 4Nx2N 크기이고, (k+2)의 분할 뎁스를 가질 수 있다.
상기 제3 블록도 QT, BT, TT 또는 비분할 모드 중 어느 하나에 기초하여 다시 분할될 수 있다. 예를 들어, 상기 제3 블록의 분할 정보가 수직 방향으로의 바이너리 트리(Vertical BT)를 나타내는 경우, 상기 제3 블록은 도 4에 도시된 바와 같이 2개의 서브 블록(411, 412)으로 이분할될 수 있다. 이때, 상기 서브 블록(411, 412)은, 2Nx2N 크기이고, (k+3)의 분할 뎁스를 가질 수 있다. 또는, 상기 제3 블록의 분할 정보가 수평 방향으로의 바이너리 트리(Horizontal BT)를 나타내는 경우, 상기 제3 블록은 도 4에 도시된 바와 같이 2개의 서브 블록(413, 414)으로 이분할될 수 있다. 이때, 상기 서브 블록(413, 414)은, 4NxN 크기이고, (k+3)의 분할 뎁스를 가질 수 있다.
상기 분할은, 이웃 블록과 독립적 혹은 병렬적으로 수행될 수도 있고, 소정의 우선순위에 따라 순차적으로 수행될 수도 있다.
분할 대상인 현재 블록의 분할 정보는, 현재 블록의 상위 블록의 분할 정보 또는 이웃 블록의 분할 정보 중 적어도 하나에 기초하여 종속적으로 결정될 수도 있다. 예를 들어, 상기 제2 블록이 Horizontal BT로 분할되고, 상단의 제3 블록이 Vertical BT로 분할된 경우, 하단의 제3 블록은 Vertical BT로 분할될 필요가 없다. 하단의 제3 블록이 Vertical BT로 분할될 경우, 이는 제2 블록이 QT로 분할되는 것과 동일한 결과가 나오기 때문이다. 따라서, 하단의 제3 블록의 분할 정보(특히, 분할 방향 정보)는 부호화가 생략될 수 있고, 복호화 장치는 하단의 제3 블록이 수평 방향으로 분할되도록 설정할 수 있다.
상기 상위 블록은 상기 현재 블록의 분할 뎁스보다 작은 분할 뎁스를 가진 블록을 의미할 수 있다. 예를 들어, 현재 블록의 분할 뎁스가 (k+2)인 경우, 상위 블록의 분할 뎁스는 (k+1)일 수 있다. 상기 이웃 블록은, 현재 블록의 상단 혹은 좌측에 인접한 블록일 수 있다. 상기 이웃 블록은, 현재 블록과 동일한 분할 뎁스를 가진 블록일 수 있다.
전술한 분할은, 부호화/복호화의 최소 단위까지 반복적으로 수행될 수 있다. 최소 단위로 분할된 경우, 해당 블록에 대한 분할 정보는 부호화 장치로부터 더 이상 시그날링되지 아니한다. 상기 최소 단위에 대한 정보는, 최소 단위의 크기 또는 형태 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 최소 단위의 크기는, 블록의 너비, 높이, 너비와 높이 중 최소값 혹은 최대값, 너비와 높이의 합, 화소 개수, 분할 뎁스 등으로 표현될 수 있다. 상기 최소 단위에 대한 정보는, 비디오 시퀀스, 픽쳐, 슬라이스 또는 블록 단위 중 적어도 하나에서 시그날링될 수 있다. 또는, 상기 최소 단위에 대한 정보는 부호화/복호화 장치에 기-약속된 값일 수도 있다. 상기 최소 단위에 대한 정보는, CU, PU, TU에 대해서 각각 시그날링될 수 있다. 하나의 최소 단위에 대한 정보가 CU, PU, TU에 동일하게 적용될 수도 있다.
도 5는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 인터 예측 방법을 도시한 것이다.
도 5를 참조하면, 현재 블록의 움직임 정보를 유도할 수 있다(S500).
움직임 정보는, 부호화/복호화 장치에 기-정의된 인터 모드에 기반하여 유도될 수 있다. 기-정의된 인터 모드는, 머지 모드(merge mode), AMVP 모드, 어파인 모드(affine mode) 또는 IBC 모드(intra block copy mode) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 움직임 정보는, 인터 모드에 따라, 움직임 벡터 예측값, 움직임 벡터, 제어점 벡터 예측값, 제어점 벡터, 블록 벡터 등으로 다양하게 해석될 수 있다.
머지 모드의 경우, 현재 블록의 움직임 정보는 머지 후보의 움직임 정보와 동일하게 설정될 수 있다. 이와 같이, 머지 후보와의 병합을 통해 움직임 정보가 유도되며, 별도의 움직임 벡터 차분값(mvd)이 시그날링되지 않는다. 머지 모드에 기반한 움직임 정보 유도 방법에 대해서는 도 6을 참조하여 자세히 살펴 보기로 한다.
AMVP 모드의 경우, 이웃 블록의 움직임 벡터가 현재 블록의 움직임 벡터 예측값으로 설정될 수 있다. 이를 위해, 공간적/시간적 이웃 블록의 움직임 벡터로 구성된 후보 리스트가 구성되고, 후보 리스트의 복수의 움직임 벡터 중 어느 하나를 특정하는 인덱스가 시그날링될 수 있다. 한편, 머지 모드와 달리, 상기 움직임 벡터 예측값과 시그날링된 움직임 벡터 차분값을 더하여 움직임 벡터가 복원될 수 있다.
또한, 평행 이동만을 고려하는 이동 움직임 모델(Translation Motion Model) 외에 추가적인 움직임 모델을 사용할 수 있다. 예를 들어, 평행 이동뿐만 아니라 회전, 원근, 줌 인/아웃(Zoom-in/out) 등과 같은 움직임을 고려하는 움직임 모델을 사용할 수 있다. 이를 어파인 모드라 부르기로 한다. 어파인 모드는, 현재 블록의 제어점 벡터를 기반으로, 소정의 서브 블록의 단위로 움직임 정보가 유도될 수 있다. 이에 대해서는 도 7 및 도 8을 참조하여 자세히 살펴 보기로 한다.
IBC 모드의 경우, 이웃 블록의 움직임 벡터가 현재 블록의 블록 벡터 예측값(bvp)으로 설정되고, 시그날링되는 블록 벡터 차분값(bvd)을 이용하여 블록 벡터가 복원된는 점에서 AMVP 모드와 유사하다. 다만, IBC 모드는, 현재 블록과 동일한 픽쳐 내의 기-복원된 영역을 기반으로 움직임 보상을 수행하는 반면, AMVP 모드는 현재 블록과 다른 픽쳐 내의 기-복원된 영역을 기반으로 움직임 보상을 수행한다는 점에서 차이가 있다.
한편, S500의 움직임 정보 유도는, 움직임 정보의 해상도(resolution) 또는 정밀도(precision)를 조절하는 과정을 더 포함할 수 있으며, 이는 도 9를 참조하여 자세히 살펴 보도록 한다.
도 5를 참조하면, 유도된 움직임 정보를 기반으로 현재 블록에 대해 움직임 보상을 수행할 수 있다(S510).
현재 블록의 움직임 벡터에 따른 참조 블록을 결정하고, 결정된 참조 블록의 복원 화소를 현재 블록의 예측 화소로 설정할 수 있다. 상기 참조 블록은, 참조 픽쳐 내의 정수 화소 및/또는 소수 화소에 소정의 보간 필터를 적용하여 결정될 수 있다. 구체적인 보간 방법에 대해서는 도 10을 참조하여 설명하기로 한다.
한편, 어파인 모드의 경우, 상기 참조 블록은, 현재 블록의 서브 블록 별로 각각 특정될 수 있다. 각 서브 블록의 참조 블록은, 하나의 참조 픽쳐에 속할 수 있다. 즉, 현재 블록에 속한 서브 블록은 하나의 참조 픽쳐를 공유할 수 있다. 또는, 현재 블록의 서브 블록 별로 참조 픽쳐 인덱스가 독립적으로 설정될 수도 있다.
한편, 상기 유도된 움직임 벡터는 L0 움직임 벡터 또는 L1 움직임 벡터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 움직임 벡터가 L0 및 L1 움직임 벡터를 포함하는 경우, 복호화 장치는 상기 L0 및 L1 움직임 벡터 중 어느 하나를 0으로 설정하여 단방향 예측을 수행할 수도 있다.
상기 설정은, 블록의 크기/형태 또는 전술한 인터 모드 중 적어도 하나를 고려하여, 선택적으로 수행될 수 있다. 여기서, 블록은, 현재 블록 또는 현재 블록의 서브 블록을 의미할 수 있다.
예를 들어, 현재 블록(또는 현재 블록의 서브 블록)의 크기가 소정의 문턱크기보다 작거나 같은 경우, L0 또는 L1 움직임 벡터를 0으로 설정하여 단방향 예측을 수행하고, 그렇지 않은 경우, L0 및 L1 움직임 벡터를 이용하여 양방향 예측을 수행할 수 있다. 여기서, 문턱크기는, 너비와 높이 중 적어도 하나가 4, 8 또는 16인 블록 크기로 정의될 수 있다.
또는, 현재 블록의 서브 블록의 형태가 비정방형 또는 삼각형인 경우, L0 또는 L1 움직임 벡터 중 어느 하나를 0으로 설정하여 단방향 예측을 수행하고, 그렇지 않은 경우, L0 및 L1 움직임 벡터를 이용하여 양방향 예측을 수행할 수 있다.
또는, 현재 블록이 어파인 모드 또는 IBC 모드로 부호화된 경우, LO 또는 L1 움직임 벡터 중 어느 하나를 0으로 설정하여 단방향 예측을 수행하고, 그렇지 않은 경우, L0 및 L1 움직임 벡터를 이용하여 양방향 예측을 수행할 수 있다.
도 6은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 머지 모드에 따라 움직임 정보를 유도하는 방법을 도시한 것이다.
도 6을 참조하면, 현재 블록의 머지 후보 리스트를 구성할 수 있다(S600).
머지 후보 리스트는, 현재 블록의 공간적 머지 후보 또는 시간적 머지 후보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
공간적 머지 후보의 움직임 정보는, 현재 블록의 공간적 이웃 블록의 움직임 정보로부터 유도될 수 있다. 여기서, 공간적 이웃 블록은, 현재 블록과 동일한 픽쳐에 속하는 블록으로서, 현재 블록에 인접한 블록을 의미할 수 있다. 공간적 이웃 블록은, 현재 블록의 좌측, 상단, 우상단, 좌하단 또는 좌상단 중 적어도 하나에 인접한 블록을 포함할 수 있다. 좌상단 이웃 블록은, 좌측, 상단, 우상단 및 좌하단에 인접한 블록 중 적어도 하나가 가용하지 않은 경우에 한하여 이용될 수 있다.
시간적 머지 후보의 움직임 정보는, 현재 블록의 시간적 이웃 블록의 움직임 정보로부터 유도될 수 있다. 시간적 이웃 블록은, 현재 블록과 다른 픽쳐에 속하는 블록으로서, 현재 블록과 동일 위치의 블록으로 정의될 수 있다. 여기서, 동일 위치의 블록은, 현재 블록의 우하단 코너에 인접한 블록(BR), 현재 블록의 중앙 샘플의 위치를 포함한 블록(CTR) 또는 현재 블록의 좌상단 샘플의 위치를 포함한 블록(TL) 중 적어도 하나를 의미할 수 있다. 또는, 동일 위치의 블록은, 현재 블록의 좌상단 샘플의 위치에서 소정의 변이 벡터(disparity vector)만큼 쉬프트된 위치를 포함한 블록을 의미할 수도 있다. 여기서, 변이 벡터는, 전술한 공간적 이웃 블록의 움직임 벡터 중 어느 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 또는, 변이 벡터는, 전술한 공간적 이웃 블록의 움직임 벡터 중 적어도 2개의 조합에 기초하여 결정될 수 있다. 상기 조합은, 최대값, 최소값, 중간값, 가중 평균값 등의 연산을 의미할 수 있다. 예를 들어, 상기 변이 벡터는, 좌측 이웃 블록 또는 상단 이웃 블록의 움직임 벡터로 설정될 수 있다. 또는, 변이 벡터는, 좌측 이웃 블록의 움직임 벡터와 좌하단 이웃 블록의 움직임 벡터 간의 중간값 또는 평균값으로 설정될 수 있다.
시간적 머지 후보의 움직임 벡터와 참조 픽쳐 인덱스는, 전술한 시간적 이웃 블록의 움직임 벡터와 참조 픽쳐 인덱스로 각각 유도될 수 있다. 또는, 시간적 머지 후보의 움직임 벡터는 시간적 이웃 블록의 움직임 벡터로 유도되고, 시간적 머지 후보의 참조 픽쳐 인덱스는 시간적 이웃 블록과 관계없이 복호화 장치에 기-약속된 디폴트 값(e.g., 0)으로 설정될 수 있다.
머지 후보 리스트는, 조합 머지 후보를 더 포함할 수 있다. 조합 머지 후보는, 기-생성된 머지 후보 리스트에 속한 n개의 머지 후보를 조합하여 유도될 수 있다.
여기서, n은 2, 3, 4 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 조합 대상인 머지 후보의 개수(n)는 부호화/복호화 장치에 기-약속된 고정된 값일 수도 있고, 부호화 장치에서 부호화되어 시그날링될 수도 있다. 상기 시그날링은, 시퀀스, 픽쳐, 슬라이스, 타일, 서브-타일(브릭, brick) 또는 소정의 블록 중 적어도 하나의 단위에서 수행될 수 있다. 조합 대상인 머지 후보의 개수(n)는, 잔여 머지 후보의 개수에 기반하여 가변적으로 결정될 수도 있다. 여기서, 잔여 머지 후보의 개수는, 머지 후보 리스트에 포함 가능한 머지 후보의 최대 개수와 머지 후보 리스트에 속한 머지 후보의 현재 개수 간의 차이를 의미할 수 있다. 상기 최대 개수는 부호화/복호화 장치에 기-약속된 개수이거나, 부호하 장치에서 부호화되어 시그날링될 수 있다. 상기 현재 개수는, 조합 머지 후보를 추가하기 전까지 구성된 머지 후보의 개수를 의미할 수 있다. 예를 들어, 잔여 머지 후보의 개수가 1인 경우, 2개의 머지 후보가 이용되고, 잔여 머지 후보의 개수가 1보다 큰 경우, 3개 또는 그 이상의 머지 후보가 이용될 수 있다.
상기 n개의 머지 후보의 위치는, 머지 후보 리스트에서 기-결정된 위치일 수 있다. 예를 들어, 머지 후보 리스트에 속한 머지 후보 별로 인덱스(0 내지 (k-1))가 할당될 수 있다. 여기서, k는 머지 후보 리스트에 속한 머지 후보의 총 개수를 의미할 수 있다. 이때, n개의 머지 후보의 위치는, 머지 후보 리스트에서 인덱스 0 내지 인덱스 (n-1)에 대응될 수 있다. 또는, 상기 n개의 머지 후보는, 머지 후보 리스트에 속한 각 머지 후보의 예측 방향을 고려하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 머지 후보 리스트에 속한 머지 후보 중에서, 양방향 예측인 머지 후보만을 선택적으로 이용하거나, 단방향 예측인 머지 후보만을 선택적으로 이용할 수 있다.
조합 머지 후보는, 공간적 머지 후보와 시간적 머지 후보를 모두 이용하여 유도될 수도 있고, 공간적 머지 후보 또는 시간적 머지 후보 중 어느 하나만을 이용하여 유도될 수도 있다. 예를 들어, 조합 머지 후보는 공간적 머지 후보만을 이용하여 유도되도록 제한될 수 있다. 이 경우, 조합 대상인 머지 후보의 개수는 기-생성된 머지 후보 리스트에 속한 공간적 머지 후보의 개수 내로 제한될 수 있다.
상기 조합 머지 후보는, 머지 후보 리스트에서 공간적/시간적 머지 후보 이후에 추가될 수 있다. 즉, 조합 머지 후보의 인덱스는 공간적/시간적 머지 후보의 인덱스보다 클 수 있다. 또는, 상기 조합 머지 후보는, 머지 후보 리스트에서 공간적 머지 후보와 시간적 머지 후보 사이에 추가될 수도 있다. 즉, 조합 머지 후보의 인덱스는 공간적 머지 후보의 인덱스보다 크고, 시간적 머지 후보의 인덱스보다 작을 수 있다. 또는, 조합 머지 후보의 위치는, 조합 머지 후보의 예측 방향을 고려하여 가변적으로 결정될 수도 있다. 조합 머지 후보의 예측 방향이 양방향 예측인지 여부에 따라, 머지 후보 리스트 내에서 조합 머지 후보의 위치가 재배열될 수 있다. 예를 들어, 조합 머지 후보가 양방향 예측인 경우, 공간적 또는 시간적 머지 후보보다 작은 인덱스가 할당될 수 있고, 그렇지 않은 경우, 공간적 또는 시간적 머지 후보보다 큰 인덱스가 할당될 수 있다.
이하, 설명의 편의를 위해 2개의 머지 후보를 기반으로 조합 머지 후보를 유도하는 방법을 살펴 보기로 한다.
조합 머지 후보의 움직임 정보는, 제1 머지 후보와 제2 머지 후보의 움직임 정보를 가중 평균하여 유도될 수 있다. 여기서, 가중 평균의 가중치는 [1:1], [1:2], [1:3], [2:3] 등이나, 이에 한정되지 아니한다. 상기 가중치는, 부호화/복호화 장치에 기-정의된 것일 수도 있고, 복호화 장치에서 유도될 수도 있다. 이때, 가중치는, 현재 픽쳐와 머지 후보의 참조 픽쳐 간의 거리 또는 머지 후보의 예측 방향 중 적어도 하나를 고려하여 유도될 수 있다. 또는, 조합 머지 후보의 움직임 정보는, 제1 머지 후보로부터 L0 방향의 움직임 정보를, 제2 머지 후보로부터 L1 방향의 움직임 정보를 각각 획득하고, 이를 조합하여 유도될 수 있다. 전술한 유도 방법 중 적어도 하나에 기반하여 조합 머지 후보의 움직임 정보가 유도될 수 있으며, 이는 후술하는 바와 같이 조합 대상인 머지 후보의 예측 방향을 고려하여 수행될 수 있다.
본 명세서에서, 움직임 정보는, 예측 방향 플래그, 참조 픽쳐 인덱스 또는 움직임 벡터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 움직임 정보는, L0 예측과 L1 예측에 대해서 각각 정의될 수 있다. 여기서, L0 예측은 참조 픽쳐 리스트 L0를 참조하는 예측을 의미하고, L1 예측은 참조 픽쳐 리스트 L1을 참조하는 예측을 의미할 수 있다.
1. 제1 머지 후보와 제2 머지 후보 둘다 단방향 예측인 경우
(CASE 1) 제1 머지 후보가 L0 예측이고, 제2 머지 후보가 L1 예측인 경우, 조합 머지 후보의 L0 방향의 참조 픽쳐 인덱스는, 제1 머지 후보의 참조 픽쳐 인덱스로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L0 방향의 예측 방향 플래그는 1로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L0 방향의 움직임 벡터는 제1 머지 후보의 움직임 벡터로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 참조 픽쳐 인덱스는, 제2 머지 후보의 참조 픽쳐 인덱스로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 예측 방향 플래그는 1로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 움직임 벡터는 제2 머지 후보의 움직임 벡터로 유도될 수 있다.
(CASE 2) 제1 머지 후보가 L1 예측이고, 제2 머지 후보가 L0 예측인 경우, 조합 머지 후보의 L0 방향의 참조 픽쳐 인덱스는, 제2 머지 후보의 참조 픽쳐 인덱스로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L0 방향의 예측 방향 플래그는 1로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L0 방향의 움직임 벡터는 제2 머지 후보의 움직임 벡터로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 참조 픽쳐 인덱스는, 제1 머지 후보의 참조 픽쳐 인덱스로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 예측 방향 플래그는 1로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 움직임 벡터는 제1 머지 후보의 움직임 벡터로 유도될 수 있다.
(CASE 3) 제1 머지 후보 및 제2 머지 후보가 L0 예측인 경우, 조합 머지 후보의 L0 방향의 참조 픽쳐 인덱스는, 제1 머지 후보 또는 제2 머지 후보 중 어느 하나의 참조 픽쳐 인덱스로 유도될 수 있다. 예를 들어, 제1 머지 후보 및 제2 머지 후보 중 인덱스가 가장 작은 머지 후보의 참조 픽쳐 인덱스가 조합 머지 후보의 L0 방향의 참조 픽쳐 인덱스로 설정될 수 있다. 조합 머지 후보의 L0 방향의 예측 방향 플래그는 1로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L0 방향의 움직임 벡터는 제1 머지 후보의 움직임 벡터와 제2 머지 후보의 가중 평균으로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 참조 픽쳐 인덱스는 -1로 유도되고, L1 방향의 예측 방향 플래그는 0으로 유도되며, L1 방향의 움직임 정보는 0으로 유도될 수 있다.
(CASE 4) 제1 머지 후보 및 제2 머지 후보가 L1 예측인 경우, 조합 머지 후보의 L0 방향의 참조 픽쳐 인덱스는 -1로 유도되고, L0 방향의 예측 방향 플래그는 0으로 유도되며, L0 방향의 움직임 정보는 0으로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 참조 픽쳐 인덱스는, 제1 머지 후보 또는 제2 머지 후보 중 어느 하나의 참조 픽쳐 인덱스로 유도될 수 있다. 예를 들어, 제1 머지 후보 및 제2 머지 후보 중 인덱스가 가장 작은 머지 후보의 참조 픽쳐 인덱스가 조합 머지 후보의 L1 방향의 참조 픽쳐 인덱스로 설정될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 예측 방향 플래그는 1로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 움직임 벡터는 제1 머지 후보의 움직임 벡터와 제2 머지 후보의 가중 평균으로 유도될 수 있다.
2. 제1 머지 후보와 제2 머지 후보 둘다 양방향 예측인 경우
(CASE 5) 조합 머지 후보의 L0 방향의 참조 픽쳐 인덱스는, 제1 머지 후보 또는 제2 머지 후보 중 어느 하나의 참조 픽쳐 인덱스로 유도될 수 있다. 예를 들어, 제1 머지 후보 및 제2 머지 후보 중 인덱스가 가장 작은 머지 후보의 참조 픽쳐 인덱스가 조합 머지 후보의 L0 방향의 참조 픽쳐 인덱스로 설정될 수 있다. 조합 머지 후보의 L0 방향의 예측 방향 플래그는 1로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L0 방향의 움직임 벡터는 제1 머지 후보의 움직임 벡터와 제2 머지 후보의 가중 평균으로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 참조 픽쳐 인덱스는, 제1 머지 후보 또는 제2 머지 후보 중 어느 하나의 참조 픽쳐 인덱스로 유도될 수 있다. 예를 들어, 제1 머지 후보 및 제2 머지 후보 중 인덱스가 가장 작은 머지 후보의 참조 픽쳐 인덱스가 조합 머지 후보의 L1 방향의 참조 픽쳐 인덱스로 설정될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 예측 방향 플래그는 1로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 움직임 벡터는 제1 머지 후보의 움직임 벡터와 제2 머지 후보의 가중 평균으로 유도될 수 있다.
3. 제1 머지 후보는 양방향 예측이고, 제2 머지 후보는 단방향 예측인 경우
(CASE 6) 제2 머지 후보가 L0 예측인 경우, 조합 머지 후보의 L0 방향의 참조 픽쳐 인덱스는, 제1 머지 후보 또는 제2 머지 후보 중 어느 하나의 참조 픽쳐 인덱스로 유도될 수 있다. 예를 들어, 제1 머지 후보 및 제2 머지 후보 중 인덱스가 가장 작은 머지 후보의 참조 픽쳐 인덱스가 조합 머지 후보의 L0 방향의 참조 픽쳐 인덱스로 설정될 수 있다. 조합 머지 후보의 L0 방향의 예측 방향 플래그는 1로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L0 방향의 움직임 벡터는 제1 머지 후보의 움직임 벡터와 제2 머지 후보의 가중 평균으로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 참조 픽쳐 인덱스는, 제1 머지 후보의 참조 픽쳐 인덱스로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 예측 방향 플래그는 1로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 움직임 벡터는 제1 머지 후보의 움직임 벡터로 유도될 수 있다.
(CASE 7) 제2 머지 후보가 L1 예측인 경우, 조합 머지 후보의 L0 방향의 참조 픽쳐 인덱스는, 제1 머지 후보의 참조 픽쳐 인덱스로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L0 방향의 예측 방향 플래그는 1로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L0 방향의 움직임 벡터는 제1 머지 후보의 움직임 벡터로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 참조 픽쳐 인덱스는, 제1 머지 후보 또는 제2 머지 후보 중 어느 하나의 참조 픽쳐 인덱스로 유도될 수 있다. 예를 들어, 제1 머지 후보 및 제2 머지 후보 중 인덱스가 가장 작은 머지 후보의 참조 픽쳐 인덱스가 조합 머지 후보의 L1 방향의 참조 픽쳐 인덱스로 설정될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 예측 방향 플래그는 1로 유도될 수 있다. 조합 머지 후보의 L1 방향의 움직임 벡터는 제1 머지 후보의 움직임 벡터와 제2 머지 후보의 가중 평균으로 유도될 수 있다.
도 6을 참조하면, 머지 후보 리스트로부터 현재 블록의 움직임 정보가 유도될 수 있다(S610).
구체적으로, 현재 블록의 머지 인덱스(merge index)가 시그날링될 수 있다. 머지 인덱스는, 머지 후보 리스트에 속한 복수의 머지 후보 중 어느 하나를 특정할 수 있다. 머지 인덱스와 동일한 인덱스를 가진 머지 후보를 추출하고, 추출된 머지 후보의 움직임 정보를 이용하여 현재 블록의 움직임 정보가 유도될 수 있다. 예를 들어, 현재 블록의 움직임 벡터, 참조 픽쳐 인덱스 및 예측 방향 정보는, 추출된 머지 후보의 움직임 벡터, 참조 픽쳐 인덱스 및 예측 방향 정보와 동일하게 각각 설정될 수 있다.
도 7은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 어파인 모드에 기반하여 움직임 정보를 유도하는 방법을 도시한 것이다.
도 7을 참조하면, 현재 블록의 움직임 정보 예측을 위한 후보 리스트를 생성할 수 있다(S700).
상기 후보 리스트는, 하나 또는 그 이상의 어파인 모델 기반의 후보(이하, 어파인 후보라 함)를 포함할 수 있다. 어파인 후보(Affine Candidate)는, 제어점 벡터(control point vector)를 가진 후보를 의미할 수 있다. 제어점 벡터는, 어파인 모델을 위한 제어점의 움직임 벡터를 의미하고, 블록의 코너 위치(예를 들어, 좌상단, 우상단, 좌하단, 또는 우하단 코너 중 적어도 하나의 위치)에 대해서 정의될 수 있다.
어파인 후보는, 공간적 후보, 시간적 후보 또는 구성된 후보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 공간적 후보는, 현재 블록에 공간적으로 인접한 이웃 블록의 벡터로부터 유도될 수 있고, 시간적 후보는, 현재 블록에 시간적으로 인접한 이웃 블록의 벡터로부터 유도될 수 있다. 여기서, 상기 이웃 블록은 어파인 모델로 부호화된 블록을 의미할 수 있다. 상기 벡터는, 움직임 벡터를 의미할 수도 있고, 제어점 벡터를 의미할 수도 있다. 한편, 상기 구성된 후보는, 현재 블록에 공간적/시간적 이웃 블록의 움직임 벡터 간의 조합에 기초하여 유도될 수 있다.
공간적/시간적 이웃 블록의 벡터를 기반으로 공간적/시간적 후보를 유도하는 방법에 대해서는 도 8을 참조하여 자세히 살펴 보도록 한다.
전술한 복수의 어파인 후보는, 소정의 우선 순위에 기초하여 상기 후보 리스트에 배열될 수 있다. 예를 들어, 복수의 어파인 후보는, 공간적 후보, 시간적 후보, 구성된 후보의 순서로 후보 리스트에 배열될 수 있다. 또는, 복수의 어파인 후보는, 시간적 후보, 공간적 후보, 구성된 후보의 순서로 후보 리스트에 배열될 수도 있다. 다만, 이에 한정되지 아니하며, 시간적 후보는, 구성된 후보 다음에 배열될 수도 있다. 또는, 구성된 후보 중 일부는, 공간적 후보 전에 배열되고, 나머지는 공간적 후보 뒤에 배열될 수도 있다.
상기 후보 리스트와 후보 인덱스에 기반하여, 현재 블록의 제어점 벡터가 유도될 수 있다(S710).
후보 인덱스는, 현재 블록의 제어점 벡터를 유도하기 위해 부호화된 인덱스를 의미할 수 있다. 상기 후보 인덱스는, 후보 리스트에 속한 복수의 어파인 후보 중 어느 하나를 특정할 수 있다. 여기서, 어파인 후보는, 공간적/시간적 후보의 위치를 의미하거나, 어파인 후보의 제어점 벡터를 의미할 수도 있다. 상기 후보 인덱스에 의해 특정된 어파인 후보를 이용하여, 현재 블록의 제어점 벡터가 유도될 수 있다.
구체적으로, 현재 블록의 어파인 모델의 타입이 4-parameter인 경우(즉, 현재 블록이 2개의 제어점 벡터를 사용하는 것으로 결정된 경우)를 가정한다. 이때, 상기 후보 인덱스에 의해 특정된 어파인 후보가 3개의 제어점 벡터를 가진 경우, 상기 3개의 제어점 벡터 중 2개의 제어점 벡터(e.g., Idx=0, 1인 제어점 벡터)만을 선택하고, 이를 현재 블록의 제어점 벡터로 설정할 수 있다. 또는, 상기 특정된 어파인 후보의 3개의 제어점 벡터를 현재 블록의 제어점 벡터로 설정할 수 있다. 이 경우, 현재 블록의 어파인 모델의 타입은 6-parameter로 갱신될 수 있다.
반대로, 현재 블록의 어파인 모델의 타입이 6-parameter인 경우(즉, 현재 블록이 3개의 제어점 벡터를 사용하는 것으로 결정된 경우)를 가정한다. 이때, 상기 후보 인덱스에 의해 특정된 어파인 후보가 2개의 제어점 벡터를 가진 경우, 1개의 추가적인 제어점 벡터를 생성하고, 상기 어파인 후보의 2개의 제어점 벡터 및 추가적인 제어점 벡터를 현재 블록의 제어점 벡터로 설정할 수 있다. 상기 추가적인 제어점 벡터는, 어파인 후보의 2개의 제어점 벡터, 현재/이웃 블록의 크기 또는 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 유도될 수 있다.
또는, 상기 특정된 어파인 후보의 2개의 제어점 벡터를 현재 블록의 제어점 벡터로 설정할 수 있다. 이 경우, 현재 블록의 어파인 모델의 타입은 4-parameter로 갱신될 수 있다.
또는, 상기 특정된 어파인 후보의 제어점 벡터가 현재 블록의 제어점 벡터 예측값(cpmvp)으로 설정될 수 있다. 이 경우, 현재 블록에 대해 제어점 벡터 차분값(cpmvd)이 시그날링될 수 있다. 시그날링되는 제어점 벡터 차분값의 개수는, 현재 블록의 어파인 모델의 타입에 따라 결정될 수 있다. 즉, 현재 블록의 어파인 모델의 타입이 4-parameter인 경우, mvd_coding()함수를 2번 호출하여 2개의 제어점 벡터 차분값을 획득할 수 있다. 마찬가지로, 현재 블록의 어파인 모델의 타입이 6-parameter인 경우, mvd_coding()함수를 3번 호출하여 3개의 제어점 벡터 차분값을 획득할 수 있다. 상기 현재 블록의 제어점 벡터 예측값(cpmvp)과 제어점 벡터 차분값(cpmvd)를 이용하여 제어점 벡터(cpmv)를 복원할 수 있다.
현재 블록의 제어점 벡터를 기반으로, 현재 블록의 움직임 벡터가 유도될 수 있다(S720).
상기 움직임 벡터는, 현재 블록 또는 서브 블록의 단위로 유도될 수 있다. 이를 위해 현재 블록은 복수의 NxM 서브 블록으로 분할될 수 있다. 여기서, NxM 서브 블록은, 직사각형(N>M 또는 N<M) 또는 정사각형(N=M)의 형태일 수 있다. 상기 N과 M 값은, 4, 8, 16, 32 또는 그 이상일 수 있다.
예를 들어, 서브 블록의 크기/형태는, 복호화 장치에 기-정의된 고정된 크기/형태일 수 있다. 예를 들어, 서브 블록의 크기/형태는, 4x4, 8x8, 16x16 등과 같은 정사각형이거나, 2x4, 2x8, 4x8, 4x16 등과 같은 직사각형일 수 있다. 또는, 상기 서브 블록은 너비와 높이의 합이 8, 12, 16 또는 그 이상의 정수인 블록으로 정의될 수도 있다. 또는, 상기 서브 블록은 너비와 높이의 곱이 16, 32, 64 또는 그 이상의 정수인 블록으로 정의될 수도 있다.
또는, 서브 블록의 크기/형태는, 전술한 블록의 속성에 기초하여 가변적으로 유도될 수도 있다. 예를 들어, 현재 블록의 크기가 소정의 문턱크기보다 크거나 같은 경우, 현재 블록은 제1 서브 블록의 단위(e.g., 8x8, 16x16)로 분할되고, 그렇지 않은 경우, 현재 블록은 제2 서브 블록의 단위(e.g., 4x4)로 분할될 수 있다.
또는, 서브 블록의 크기/형태에 관한 정보가 부호화 장치에서 부호화되어 시그날링될 수도 있다. 상기 정보는, 서브 블록의 크기 또는 형태 중 적어도 하나를 나타내며, 이는 시퀀스, 픽쳐, 타일 그룹, 타일, CTU 중 적어도 하나의 레벨에서 시그날링될 수 있다.
현재 블록을 대표하는 제어점은, 좌상단 위치와 우상단 위치를 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 아니하며, 상기 제어점은, 좌상단 위치, 우상단 위치 및 좌하단 위치의 3개 지점을 포함하거나, 추가적인 다수의 지점을 더 포함할 수 있다.
2개의 제어점이 이용되는 경우, 제1 제어점에 대응하는 제1 제어점 벡터, 제2 제어점에 대응하는 제2 제어점 벡터, 서브 블록의 위치(x,y) 또는 현재 블록의 크기(너비 또는 높이) 중 적어도 하나를 이용하여, 현재 블록의 각 서브 블록에 대한 움직임 벡터가 유도될 수 있다.
3개의 제어점이 이용되는 경우, 제1 제어점에 대응하는 제1 제어점 벡터, 제2 제어점에 대응하는 제2 제어점 벡터, 제3 제어점에 대응하는 제3 제어점 벡터, 서브 블록의 위치(x,y) 또는 현재 블록의 크기(너비 또는 높이) 중 적어도 하나를 이용하여, 현재 블록의 각 서브 블록에 대한 움직임 벡터가 유도될 수 있다. 이때, 제2 제어점 벡터와 제1 제어점 벡터 간의 차분벡터가 이용될 수 있고, 제3 제어점 벡터와 제1 제어점 벡터 간의 차분벡터가 이용될 수 있다. 상기 차분벡터는, 수평 방향(x축 방향)과 수직 방향(y축 방향) 각각에 대해서 산출될 수 있다.
상기 움직임 벡터 유도 과정은, 제어점 벡터를 기반으로 유도된 움직임 벡터에 소정의 오프셋을 적용하는 과정을 더 포함할 수도 있다. 오프셋은, 기-유도된 움직임 벡터를 개선하기 위한 벡터를 의미할 수 있다. 오프셋은, 오프셋의 크기 또는 방향 중 적어도 하나에 대한 정보에 기초하여 결정될 수 있다. 상기 크기(Absolute)는, 1, 2, 3, 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 상기 방향은, 좌측, 우측, 상단 또는 하단 중 적어도 하나의 방향을 포함할 수 있다. 상기 오프셋의 크기 및/또는 방향에 대한 정보는 부호화 장치에서 부호화되어 시그날링될 수 있다. 또는, 오프셋의 크기는, 복호화 장치에 기-설정된 고정된 값일 수도 있다.
도 8은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 공간적/시간적 이웃 블록의 제어점 벡터로부터 어파인 후보를 유도하는 방법에 관한 것이다.
현재 블록(800)의 너비와 높이는 각각 cbW, cbH이고, 현재 블록의 위치는 (xCb, yCb)이다. 공간적 이웃 블록(810-850)의 너비와 높이는 각각 nbW, nbH이고, 공간적 이웃 블록의 위치는 (xNb, yNb)이다. 공간적 이웃 블록은, 현재 블록의 좌측 블록(810), 좌하단 블록(840), 우상단 블록(830), 상단 블록(820) 또는 좌상단 블록(850) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또는, 상기 공간적 이웃 블록은, 상기 좌상단 블록(850)의 우측으로 인접한 블록 또는 하단으로 인접한 블록 중 적어도 하나를 더 포함할 수도 있다.
공간적 후보는, n개의 제어점 벡터(cpMV)를 가질 수 있다. 여기서, n 값은, 1, 2, 3, 또는 그 이상의 정수일 수 있다. n 값은, 서브 블록 단위로 복호화되는지 여부에 관한 정보, 어파인 모델로 부호화된 블록인지 여부에 관한 정보 또는 어파인 모델의 타입(4-parameter 또는 6-parameter)에 관한 정보 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 상기 정보에 따라, 해당 블록이 서브 블록 단위로 복호화되거나, 어파인 모델로 부호화된 블록인 경우, 해당 블록은 2개의 제어점 벡터를 가질 수 있다. 반면, 그렇지 않은 경우, 해당 블록은 어파인 모델 기반의 예측을 수행하지 않을 수 있다.
또는, 상기 정보에 따라, 해당 블록이 어파인 모델로 부호화된 블록이고, 어파인 모델의 타입이 6-parameter인 경우, 해당 블록은 3개의 제어점 벡터를 가질 수 있다. 반면, 그렇지 않은 경우, 해당 블록은 어파인 모델 기반의 예측을 수행하지 않을 수 있다.
전술한 정보는, 부호화 장치에서 부호화되어 시그날링될 수도 있다. 또는, 상기 정보 전부 또는 일부는, 블록의 속성에 기초하여 복호화 장치에서 유도될 수도 있다. 여기서, 블록은, 현재 블록을 의미할 수도 있고, 현재 블록의 공간적/시간적 이웃 블록을 의미할 수도 있다. 상기 속성은, 크기, 형태, 위치, 분할 타입, 인터 모드, 잔차 계수에 관한 파라미터 등을 의미할 수 있다. 상기 인터 모드는, 복호화 장치에 기-정의된 모드로서, 머지 모드, 스킵 모드, AMVP 모드, 어파인 모델, 인트라/인터 조합 모드, 현재 픽쳐 참조 모드 등을 의미할 수 있다. 또는, n 값은 전술한 블록의 속성에 기초하여 복호화 장치에서 유도될 수도 있다.
본 실시예에서, n개의 제어점 벡터는, 제1 제어점 벡터(cpMV[0]), 제2 제어점 벡터(cpMV[1]), 제3 제어점 벡터(cpMV[2]), ... 제n 제어점 벡터(cpMV[n-1])로 표현될 수 있다.
일예로, 제1 제어점 벡터(cpMV[0]), 제2 제어점 벡터(cpMV[1]), 제3 제어점 벡터(cpMV[2]) 및 제4 제어점 벡터(cpMV[3])는, 블록의 좌상단 샘플, 우상단 샘플, 좌하단 샘플 및 우하단 샘플의 위치에 각각 대응하는 벡터일 수 있다. 여기서, 공간적 후보는, 3개의 제어점 벡터를 가지는 것을 가정하며, 3개의 제어점 벡터는 제1 내지 제n 제어점 벡터 중에서 선택된 임의의 제어점 벡터일 수 있다. 다만, 이에 한정되지 아니하며, 공간적 후보는 2개의 제어점 벡터를 가질 수 있고, 2개의 제어점 벡터는 제1 내지 제n 제어점 벡터 중에서 선택된 임의의 제어점 벡터일 수 있다.
이하, 공간적 후보의 제어점 벡터를 유도하는 방법에 대해서 살펴 보도록 한다.
1. 현재 블록의 경계가 CTU boundary에 접하지 않는 경우
상기 제1 제어점 벡터는, 공간적 이웃 블록의 제1 제어점 벡터, 소정의 차분값, 현재 블록의 위치 정보 (xCb, yCb) 또는 공간적 이웃 블록의 위치 정보 (xNb, yNb) 중 적어도 하나에 기초하여 유도될 수 있다.
상기 차분값의 개수는, 1개, 2개, 3개 또는 그 이상일 수 있다. 상기 차분값의 개수는, 전술한 블록의 속성을 고려하여 가변적으로 결정될 수도 있고, 복호화 장치에 기-약속된 고정된 값일 수도 있다. 상기 차분값은, 복수의 제어점 벡터 중 어느 하나와 다른 하나 간의 차분값으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 상기 차분값은, 제2 제어점 벡터와 제1 제어점 벡터 간의 제1 차분값, 제3 제어점 벡터와 제1 제어점 벡터 간의 제2 차분값, 제4 제어점 벡터와 제3 제어점 벡터 간의 제3 차분값, 또는 제4 제어점 벡터와 제2 제어점 벡터 간의 제4 차분값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 제1 제어점 벡터는 다음 수학식 1과 같이 유도될 수 있다.
[수학식 1]
cpMvLX[ 0 ][ 0 ] = ( mvScaleHor + dHorX * ( xCb - xNb ) + dHorY * ( yCb - yNb ) )
cpMvLX[ 0 ][ 1 ] = ( mvScaleVer + dVerX * ( xCb - xNb ) + dVerY * ( yCb - yNb ) )
수학식 1에서, 변수 mvScaleHor와 mvScaleVer는 공간적 이웃 블록의 제1 제어점 벡터를 의미할 수도 있고, 제1 제어점 벡터에 k만큼 쉬프트 연산을 적용하여 유도된 값을 의미할 수도 있다. 여기서, k는 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 또는 그 이상의 정수일 수 있다. 변수 dHorX와 dVerX는, 제2 제어점 벡터와 제1 제어점 벡터 간의 제1 차분값의 x 성분과 y 성분에 각각 대응된다. 변수 dHorY와 dVerY는, 제3 제어점 벡터와 제1 제어점 벡터 간의 제2 차분값의 x 성분과 y 성분에 각각 대응된다. 전술한 변수는, 다음 수학식 2와 같이 유도될 수 있다.
[수학식 2]
mvScaleHor = CpMvLX[ xNb ][ yNb ][ 0 ][ 0 ] << 7
mvScaleVer = CpMvLX[ xNb ][ yNb ][ 0 ][ 1 ] << 7
dHorX = ( CpMvLX[ xNb + nNbW - 1 ][ yNb ][ 1 ][ 0 ] - CpMvLX[ xNb ][ yNb ][ 0 ][ 0 ] ) << ( 7 - log2NbW )
dVerX = ( CpMvLX[ xNb + nNbW - 1 ][ yNb ][ 1 ][ 1 ] - CpMvLX[ xNb ][ yNb ][ 0 ][ 1 ] ) << ( 7 - log2NbW )
dHorY = ( CpMvLX[ xNb ][ yNb + nNbH - 1 ][ 2 ][ 0 ] - CpMvLX[ xNb ][ yNb ][ 2 ][ 0 ] ) << ( 7 - log2NbH )
dVerY = ( CpMvLX[ xNb ][ yNb + nNbH - 1 ][ 2 ][ 1 ] - CpMvLX[ xNb ][ yNb ][ 2 ][ 1 ] ) << ( 7 - log2NbH )
제2 제어점 벡터는, 공간적 이웃 블록의 제1 제어점 벡터, 소정의 차분값, 현재 블록의 위치 정보 (xCb, yCb), 블록 크기(너비 또는 높이) 또는 공간적 이웃 블록의 위치 정보 (xNb, yNb) 중 적어도 하나에 기초하여 유도될 수 있다. 여기서, 블록 크기는, 현재 블록 및/또는 공간적 이웃 블록의 크기를 의미할 수 있다. 상기 차분값은, 제1 제어점 벡터에서 살펴본 바와 같은바, 여기서 자세한 설명은 생략하기로 한다. 다만, 제2 제어점 벡터의 유도 과정에서 이용되는 차분값의 범위 및/또는 개수는 제1 제어점 벡터와 상이할 수 있다.
예를 들어, 제2 제어점 벡터는 다음 수학식 3과 같이 유도될 수 있다.
[수학식 3]
cpMvLX[ 1 ][ 0 ] = ( mvScaleHor + dHorX * ( xCb + cbWidth - xNb ) + dHorY * ( yCb - yNb ) )
cpMvLX[ 1 ][ 1 ] = ( mvScaleVer + dVerX * ( xCb + cbWidth - xNb ) + dVerY * ( yCb - yNb ) )
수학식 3에서, 변수 mvScaleHor, mvScaleVer, dHorX, dVerX, dHorY, dVerY는, 수학식 1에서 살펴본 바와 같으며, 여기서 자세한 설명은 생략하기로 한다.
제3 제어점 벡터는, 공간적 이웃 블록의 제1 제어점 벡터, 소정의 차분값, 현재 블록의 위치 정보 (xCb, yCb), 블록 크기(너비 또는 높이) 또는 공간적 이웃 블록의 위치 정보 (xNb, yNb) 중 적어도 하나에 기초하여 유도될 수 있다. 여기서, 블록 크기는, 현재 블록 및/또는 공간적 이웃 블록의 크기를 의미할 수 있다. 상기 차분값은, 제1 제어점 벡터에서 살펴본 바와 같은바, 여기서 자세한 설명은 생략하기로 한다. 다만, 제3 제어점 벡터의 유도 과정에서 이용되는 차분값의 범위 및/또는 개수는 제1 제어점 벡터 또는 제2 제어점 벡터와 상이할 수 있다.
예를 들어, 제3 제어점 벡터는 다음 수학식 4와 같이 유도될 수 있다.
[수학식 4]
cpMvLX[ 2 ][ 0 ] = ( mvScaleHor + dHorX * ( xCb - xNb ) + dHorY * ( yCb + cbHeight - yNb ) )
cpMvLX[ 2 ][ 1 ] = ( mvScaleVer + dVerX * ( xCb - xNb ) + dVerY * ( yCb + cbHeight - yNb ) )
수학식 4에서, 변수 mvScaleHor, mvScaleVer, dHorX, dVerX, dHorY, dVerY는, 수학식 1에서 살펴본 바와 같으며, 여기서 자세한 설명은 생략하기로 한다. 한편, 전술한 과정을 통해, 공간적 후보의 제n 제어점 벡터가 유도될 수 있다.
2. 현재 블록의 경계가 CTU boundary에 접하는 경우
상기 제1 제어점 벡터는, 공간적 이웃 블록의 움직임 벡터(MV), 소정의 차분값, 현재 블록의 위치 정보 (xCb, yCb) 또는 공간적 이웃 블록의 위치 정보 (xNb, yNb) 중 적어도 하나에 기초하여 유도될 수 있다.
상기 움직임 벡터는, 공간적 이웃 블록의 최하단에 위치한 서브 블록의 움직임 벡터일 수 있다. 상기 서브 블록은, 공간적 이웃 블록의 최하단에 위치한 복수의 서브 블록 중 최좌측, 중앙 또는 최우측에 위치한 것일 수 있다. 또는, 상기 움직임 벡터는, 서브 블록의 움직임 벡터의 평균값, 최대값 또는 최소값을 의미할 수도 있다.
상기 차분값의 개수는, 1개, 2개, 3개 또는 그 이상일 수 있다. 상기 차분값의 개수는, 전술한 블록의 속성을 고려하여 가변적으로 결정될 수도 있고, 복호화 장치에 기-약속된 고정된 값일 수도 있다. 상기 차분값은, 공간적 이웃 블록에서 서브 블록의 단위로 저장된 복수의 움직임 벡터 중 어느 하나와 다른 하나 간의 차분값으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 상기 차분값은, 공간적 이웃 블록의 우하단 서브 블록의 움직임 벡터와 좌하단 서브 블록의 움직임 벡터 간의 차분값을 의미할 수 있다.
예를 들어, 제1 제어점 벡터는 다음 수학식 5와 같이 유도될 수 있다.
[수학식 5]
cpMvLX[ 0 ][ 0 ] = ( mvScaleHor + dHorX * ( xCb - xNb ) + dHorY * ( yCb - yNb ) )
cpMvLX[ 0 ][ 1 ] = ( mvScaleVer + dVerX * ( xCb - xNb ) + dVerY * ( yCb - yNb ) )
수학식 5에서, 변수 mvScaleHor와 mvScaleVer는 전술한 공간적 이웃 블록의 움직임 벡터(MV) 또는 상기 움직임 벡터에 k만큼 쉬프트 연산을 적용하여 유도된 값을 의미할 수도 있다. 여기서, k는 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 또는 그 이상의 정수일 수 있다.
상기 변수 dHorX와 dVerX는, 소정의 차분값의 x 성분과 y 성분에 각각 대응된다. 여기서, 차분값은, 공간적 이웃 블록 내 우하단 서브 블록의 움직임 벡터와 좌하단 서브 블록의 움직임 벡터 간의 차분값을 의미한다. 변수 dHorY와 dVerY는, 상기 변수 dHorX와 dVerX에 기초하여 유도될 수 있다. 전술한 변수는, 다음 수학식 6과 같이 유도될 수 있다.
[수학식 6]
mvScaleHor = MvLX[ xNb ][ yNb + nNbH - 1 ][ 0 ] << 7
mvScaleVer = MvLX[ xNb ][ yNb + nNbH - 1 ][ 1 ] << 7
dHorX = ( MvLX[ xNb + nNbW - 1 ][ yNb + nNbH - 1 ][ 0 ] - MvLX[ xNb ][ yNb + nNbH - 1 ][ 0 ] ) << ( 7 - log2NbW )
dVerX = ( MvLX[ xNb + nNbW - 1 ][ yNb + nNbH - 1 ][ 1 ] - MvLX[ xNb ][ yNb + nNbH - 1 ][ 1 ] ) << ( 7 - log2NbW )
dHorY = - dVerX
dVerY = dHorX
제2 제어점 벡터는, 공간적 이웃 블록의 움직임 벡터(MV), 소정의 차분값, 현재 블록의 위치 정보 (xCb, yCb), 블록 크기(너비 또는 높이) 또는 공간적 이웃 블록의 위치 정보 (xNb, yNb) 중 적어도 하나에 기초하여 유도될 수 있다. 여기서, 블록 크기는, 현재 블록 및/또는 공간적 이웃 블록의 크기를 의미할 수 있다. 상기 움직임 벡터와 차분값에 대해서는, 제1 제어점 벡터에서 살펴본 바와 같은바, 여기서 자세한 설명은 생략하기로 한다. 다만, 제2 제어점 벡터의 유도 과정에서 이용되는 움직임 벡터의 위치, 차분값의 범위 및/또는 개수는 제1 제어점 벡터와 상이할 수 있다.
예를 들어, 제2 제어점 벡터는 다음 수학식 7과 같이 유도될 수 있다.
[수학식 7]
cpMvLX[ 1 ][ 0 ] = ( mvScaleHor + dHorX * ( xCb + cbWidth - xNb ) + dHorY * ( yCb - yNb ) )
cpMvLX[ 1 ][ 1 ] = ( mvScaleVer + dVerX * ( xCb + cbWidth - xNb ) + dVerY * ( yCb - yNb ) )
수학식 7에서, 변수 mvScaleHor, mvScaleVer, dHorX, dVerX, dHorY, dVerY는, 수학식 5에서 살펴본 바와 같으며, 여기서 자세한 설명은 생략하기로 한다.
제3 제어점 벡터는, 공간적 이웃 블록의 움직임 벡터(MV), 소정의 차분값, 현재 블록의 위치 정보 (xCb, yCb), 블록 크기(너비 또는 높이) 또는 공간적 이웃 블록의 위치 정보 (xNb, yNb) 중 적어도 하나에 기초하여 유도될 수 있다. 여기서, 블록 크기는, 현재 블록 및/또는 공간적 이웃 블록의 크기를 의미할 수 있다. 상기 움직임 벡터와 차분값은, 제1 제어점 벡터에서 살펴본 바와 같은바, 여기서 자세한 설명은 생략하기로 한다. 다만, 제3 제어점 벡터의 유도 과정에서 이용되는 움직임 벡터의 위치, 차분값의 범위 및/또는 개수는 제1 제어점 벡터 또는 제2 제어점 벡터와 상이할 수 있다.
예를 들어, 제3 제어점 벡터는 다음 수학식 8과 같이 유도될 수 있다.
[수학식 8]
cpMvLX[ 2 ][ 0 ] = ( mvScaleHor + dHorX * ( xCb - xNb ) + dHorY * ( yCb + cbHeight - yNb ) )
cpMvLX[ 2 ][ 1 ] = ( mvScaleVer + dVerX * ( xCb - xNb ) + dVerY * ( yCb + cbHeight - yNb ) )
수학식 8에서, 변수 mvScaleHor, mvScaleVer, dHorX, dVerX, dHorY, dVerY는, 수학식 5에서 살펴본 바와 같으며, 여기서 자세한 설명은 생략하기로 한다. 한편, 전술한 과정을 통해, 공간적 후보의 제n 제어점 벡터가 유도될 수 있다.
전술한 어파인 후보의 유도 과정은, 기-정의된 공간적 이웃 블록 각각에 대해서 수행될 수 있다. 기-정의된 공간적 이웃 블록은, 현재 블록의 좌측 블록, 좌하단 블록, 우상단 블록, 상단 블록 또는 좌상단 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또는, 상기 어파인 후보의 유도 과정은, 상기 공간적 이웃 블록의 그룹 별로 각각 수행될 수도 있다. 여기서, 공간적 이웃 블록은, 좌측 블록 및 좌하단 블록을 포함한 제1 그룹과 우상단 블록, 상단 블록 및 좌상단 블록을 포함한 제2 그룹으로 분류될 수 있다.
예를 들어, 제1 그룹에 속한 공간적 이웃 블록으로부터 하나의 어파인 후보가 유도될 수 있다. 상기 유도는, 소정의 우선 순위에 기초하여, 가용한 어파인 후보가 발견될 때까지 수행될 수 있다. 상기 우선 순위는, 좌측 블록 -> 좌하단 블록의 순서일 수도 있고, 그 역순일 수도 있다. 상기 우선 순위에 따라 제1 그룹 내의 해당 공간적 이웃 블록이 어파인 모델 기반의 예측을 통해 복호화된 블록인지를 판단하고, 가장 처음 어파인 모델 기반의 예측으로 복호화된 블록이 어파인 후보로 선택될 수 있다.
마찬가지로, 제2 그룹에 속한 공간적 이웃 블록으로부터 하나의 어파인 후보가 유도될 수 있다. 상기 유도는, 소정의 우선 순위에 기초하여, 가용한 어파인 후보가 발견될 때까지 수행될 수 있다. 상기 우선 순위는, 우상단 블록 -> 상단 블록 -> 좌상단 블록의 순서일 수도 있고, 그 역순일 수도 있다. 상기 우선 순위에 따라 제2 그룹 내의 해당 공간적 이웃 블록이 어파인 모델 기반의 예측을 통해 복호화된 블록인지를 판단하고, 가장 처음 어파인 모델 기반의 예측으로 복호화된 블록이 어파인 후보로 선택될 수 있다.
전술한 실시예는, 시간적 이웃 블록에 대해서도 동일/유사하게 적용될 수 있다. 여기서, 시간적 이웃 블록은, 현재 블록과 다른 픽쳐에 속하나, 현재 블록과 동일 위치의 블록일 수 있다. 동일 위치의 블록이라 함은, 현재 블록의 좌상단 샘플의 위치, 중앙 위치 또는 현재 블록의 우하단 샘플에 인접한 샘플의 위치를 포함하는 블록일 수 있다.
또는, 시간적 이웃 블록은, 상기 동일 위치의 블록에서 소정의 변이 벡터만큼 쉬프트된 위치의 블록을 의미할 수 있다. 여기서, 변이 벡터는, 전술한 현재 블록의 공간적 이웃 블록 중 어느 하나의 움직임 벡터에 기초하여 결정될 수 있다.
도 9는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 적응적으로 움직임 벡터의 해상도를 조절하는 방법을 도시한 것이다.
도 9를 참조하면, 현재 블록의 움직임 벡터의 해상도를 결정할 수 있다(S900).
여기서, 움직임 벡터는, 기-복원된 움직임 벡터(mv)를 의미하나, 움직임 벡터 예측값(mvp) 또는 움직임 벡터 차분값(mvd)로 대체될 수도 있다.
부호화/복호화 장치는, 기-정의된 복수의 해상도 후보 중 어느 하나를 선택하고, 이를 움직임 벡터의 해상도로 결정할 수 있다. 상기 복수의 해상도 후보는, 1/16 화소, 1/8 화소, 1/4 화소, 1/2 화소, 1 화소, 2 화소 또는 4 화소 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 선택은, 비디오 파라미터 세트(VPS), 시퀀스 파라미터 세트(SPS), 픽쳐 파라미터 세트(PPS), 슬라이스 헤더 등과 같은 상위 레벨의 단위에서 수행될 수 있다. 즉, 해당 하이 레벨의 단위를 참조하는 모든 블록은, 동일한 해상도를 가진 움직임 벡터를 기반으로 움직임 보상을 수행할 수 있다. 한편, 상기 선택은, 코딩 블록, 예측 블록, 변환 블록, 기타 서브 블록 등과 같은 하위 레벨의 단위에서 수행될 수도 있다. 즉, 해당 하위 레벨마다, 서로 상이한 해상도를 가진 움직임 벡터를 기반으로 움직임 보상이 수행될 수 있다.
상기 선택은, 복수의 해상도 후보 중 어느 하나를 특정하는 인덱스에 기초하여 수행될 수 있다(실시예 1). 이때, 인덱스 별 대응되는 해상도 후보가 표 1과 같이 정의되고, 인덱스는 0 내지 (해상도 후보의 개수-1)의 범위에 속한 정수일 수 있다.
인덱스(idx) 해상도 후보
0 1/16 화소
1 1/4 화소
2 1/2 화소
3 1 화소
4 4 화소
표 1은 해상도 후보 별 할당된 인덱스의 일예에 불과하며, 해상도 후보의 우선순서와 개수를 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 1/4 화소가 1/16 화소보다 높은 우선순서를 가질 수 있고, 1/4 화소에 1/16 화소보다 작은 인덱스가 할당될 수 있다. 또는, 1/4 화소 또는 1/2 화소는, 1/16 화소보다 작은 인덱스를 가질 수도 있다.
현재 블록이 이용 가능한 해상도 후보의 개수는 최대 N개이며, N은 1, 2, 3, 4, 5 또는 그 이상의 자연수일 수 있다. 상기 개수는, 부호화/복호화 장치에 기-약속되 고정된 값일 수 있다. 또는, 현재 블록의 부호화 파라미터를 고려하여 가변적으로 결정될 수 있다. 부호화 파라미터는, 블록의 크기/형태/위치, 양방향 예측 여부, 인터 모드 또는 성분 타입 중 적어도 하나를 고려하여 가변적으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 현재 블록의 크기가 문턱크기보다 작은 경우, p개의 해상도 후보가 이용되고, 그렇지 않은 경우, q개의 해상도 후보가 이용될 수 있다. 여기서, p는 q보다 작은 자연수일 수 있다. 또는, 현재 블록의 인터 모드가 어파인 모드인 경우, 해상도 후보의 개수는 2개 또는 3개일 수 있다. 또는, 현재 블록의 인터 모드가 AMVP 모드인 경우, 해상도 후보의 개수는 3개, 4개 또는 5개일 수 있다. 그리고, 현재 블록의 인터 모드가 IBC 모드인 경우, 해상도 후보의 개수는 1개, 2개 또는 3개일 수 있다. 또는, 전술한 블록의 크기 또는 인터 모드와 관계없이, 동일한 개수의 해상도 후보가 이용되도록 설정될 수도 있다.
또는, 복수의 해상도 후보 중 어느 하나를 특정하기 위해 2개의 인덱스가 이용될 수도 있다(실시예 2). 상기 2개의 인덱스를 제1 인덱스와 제2 인덱스라 한다. 제1 인덱스는 움직임 벡터의 해상도를 특정하기 위해 부호화된 정보이다. 예를 들어, 제1 인덱스가 제1 값인 경우, 움직임 벡터의 해상도는 1/4 화소로 결정되고, 그렇지 않은 경우, 움직임 벡터의 해상도는 제2 인덱스에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 및 제2 인덱스 별 움직임 벡터의 해상도는 다음 표 2와 같이 인터 모드를 고려하여 정의될 수 있다.
제1 인덱스 제2 인덱스 해상도 후보
어파인 모드
(쉬프트값)		 IBC 모드
(쉬프트값)		 AMVP 모드
(쉬프트값)
0 - 1/4 화소
(2)		 - 1/4 화소
(2)
1 0 1/16 화소(0) 1 화소
(4)		 1/2 화소
(3)
1 1 1 화소(4) 4 화소
(6)		 1 화소
(4)
1 2 - - 4 화소(6)
표 2는 제2 인덱스 별 해상도 후보의 일예에 불과하며, 제2 인덱스 별 대응되는 해상도 후보를 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 어파인 모드의 경우, 제2 인덱스 0에 1/2 화소, 1/8 화소 등이 대응되고, 제2 인덱스 1에 2 화소, 4 화소 등이 대응될 수도 있다. 마찬가지로, IBC 모드의 경우, 제2 인덱스 0 또는 1에 2 화소가 대응될 수도 있다. 다만, 표 2와 달리, 인터 모드에 관계없이 동일한 해상도 후보를 구성하거나, IBC 모드와 AMVP 모드에 대해서는 동일한 해상도 후보를 구성할 수도 있다. 상기 동일한 해상도 후보는, 1/4 화소, 1/2 화소, 1 화소 또는 4 화소 중 적어도 2개로 구성될 수 있다.
상기 제1 인덱스는, 현재 블록의 인터 모드가 AMVP 모드이거나 어파인 모드인 경우(조건 1)에 시그날링될 수 있다. 또한, 상기 제1 인덱스는, 현재 블록에 대해 0이 아닌 움직임 벡터 차분값 또는 제어점 벡터 차분값이 시그날링된 경우(조건 2)에 한하여 시그날링될 수 있다. 상기 제1 인덱스는, 적응적인 움직임 벡터 해상도가 움직임 벡터 부호화/복호화시에 이용되는지 여부를 나타내는 플래그에 기초하여 시그날링될 수 있다. 즉, 제1 인덱스는, 상기 플래그가 제1 값인 경우(조건 3)에 한하여 시그날링될 수 있다. 상기 플래그는, 비디오 파라미터 세트(VPS), 시퀀스 파라미터 세트(SPS), 픽쳐 파라미터 세트(PPS) 중 적어도 하나의 상위 레벨에서 시그날링될 수 있다. 상기 조건 1 내지 3을 모두 만족하는 경우에 제1 인덱스가 시그날링될 수도 있고, 조건 1 내지 3 중 적어도 하나를 만족하는 경우에 제1 인덱스가 시그날링될 수도 있다. 상기 제2 인덱스는, 제1 인덱스에 따라 움직임 벡터의 해상도가 1/4 화소가 아닌 경우에 한하여 시그날링될 수 있다.
도 9를 참조하면, 상기 결정된 해상도에 대응되는 움직임 벡터 예측값을 유도할 수 있다(S910).
예를 들어, 움직임 벡터의 해상도가 1/4 화소로 결정되고, 기-유도된 움직임 벡터 예측값의 해상도가 1/16 화소인 경우, 움직임 벡터 예측값을 2만큼 쉬프트하여 해상도를 1/4 화소로 조절할 수 있다. 또는, 움직임 벡터의 해상도가 1 화소로 결정되고, 기-유도된 움직임 벡터 예측값의 해상도가 1/16 화소인 경우, 움직임 벡터 예측값을 4만큼 쉬프트하여 해상도를 1 화소로 조절할 수 있다. 즉, 기-유도된 벡터 성분에 소정의 쉬프트값을 적용하여, 백터 성분의 해상도 또는 정밀도를 조절할 수 있으며, 이를 라운딩(rounding)이라 부르기로 한다.
라운딩되기 전 움직임 벡터 예측값의 해상도가 1/16 화소라고 가정한다. 이때, 라운딩을 위한 쉬프트값은 표 2와 같이 정의될 수 있다.
AMVP 모드에서, 상기 라운딩은 후보 리스트에 속한 복수의 움직임 벡터 중에서 어느 하나가 특정된 이후에 수행될 수 있다. 즉, 후보 리스트를 구성하는 복수의 움직임 벡터 각각에 대해서 상기 결정된 해상도에 따른 라운딩을 수행하지 않고, 인덱스에 의해 특정된 하나의 움직임 벡터에 대해서만 라운딩을 수행할 수 있다.
또는, AMVP 모드에서, 상기 라운딩은 공간적/시간적 이웃 블록의 움직임 벡터 각각에 대해서 수행되고, 라운딩된 움직임 벡터를 기반으로 후보 리스트가 구성될 수도 있다. 이 경우, 후보 리스트로부터 특정된 하나의 움직임 벡터가 현재 블록의 움직임 벡터 예측값으로 설정되며, 추가적인 라운딩 과정이 수행되지 않는다.
마찬가지로, 어파인 모드에서, 상기 라운딩은 후보 리스트에 속한 복수의 후보 중에서 어느 하나가 특정된 이후에 수행될 수 있다. 즉, 후보 리스트를 구성하는 복수의 후보 각각에 대해서 상기 결정된 해상도에 따른 라운딩을 수행하지 않고, 인덱스에 의해 특정된 하나의 후보에 대해서만 라운딩을 수행할 수 있다. 상기 복수의 후보 중 일부는 제어점 벡터로, 나머지는 움직임 벡터로 각각 구성될 수도 있다.
또는, 어파인 모드에서, 상기 라운딩은 공간적/시간적 이웃 블록의 벡터 각각에 대해서 수행되고, 라운딩된 벡터를 기반으로 후보 리스트가 구성될 수도 있다. 이 경우, 후보 리스트로부터 특정된 하나의 벡터가 현재 블록의 제어점 벡터 예측값(cpmvp)으로 설정되며, 제어점 벡터 예측값에 대해 추가적인 라운딩이 수행되지 않을 수 있다.
도 9를 참조하면, 상기 결정된 해상도에 기반하여, 움직임 벡터 차분값을 라운딩할 수 있다(S920).
움직임 벡터 차분값은, 소정의 부호화 정보에 기초하여 복원될 수 있다. 상기 부호화 정보는, 움직임 벡터 차분값을 복호화하기 위해 시그날링될 수 있다. 현재 블록이 AMVP 모드로 부호화된 경우, mvd_coding()함수를 1번 호출하여 1개의 움직임 벡터 차분값이 시그날링될 수 있다. 또는, 현재 블록이 어파인 모드로 부호화된 경우, S920의 움직임 벡터 차분값은 제어점 벡터 차분값으로 이해될 수 있다. 이때, 현재 블록의 어파인 모델의 타입이 4-parameter인 경우, mvd_coding()함수를 2번 호출하여 2개의 제어점 벡터 차분값을 획득할 수 있다. 마찬가지로, 현재 블록의 어파인 모델의 타입이 6-parameter인 경우, mvd_coding()함수를 3번 호출하여 3개의 제어점 벡터 차분값을 획득할 수 있다.
S900에서 결정된 해상도에 기반하여, 상기 움직임 벡터 차분값을 라운딩할 수 있다. 즉, 움직임 벡터 차분값을 표 2에 정의된 쉬프트값만큼 쉬프트하여, 움직임 벡터 차분값의 해상도를 조절할 수 있다. 또는, 전술한 복수의 제어점 벡터 차분값 각각을 표 2에 정의된 쉬프트값만큼 쉬프트하여, 제어점 벡터 차분값의 해상도를 조절할 수 있다.
도 9를 참조하면, 라운딩된 움직임 벡터 예측값과 움직임 벡터 차분값을 기반으로, 현재 블록의 움직임 벡터를 복원할 수 있다(S930).
현재 블록이 어파인 모드로 부호화된 경우, 라운딩된 제어점 벡터 예측값과 제어점 벡터 차분값을 기반으로, 현재 블록의 제어점 벡터가 복원될 수 있음은 물론이다.
또는, S900에서 결정된 해상도를 기반으로, 최종 복원된 움직임 벡터에 대해서만 라운딩이 수행될 수도 있다. 이 경우, 전술한 S910의 움직임 벡터 예측값에 대한 라운딩 또는 S920의 움직임 벡터 차분값에 대한 라운딩 중 적어도 하나는 생략될 수 있다.
또는, 적응적인 움직임 벡터 해상도는, 움직임 벡터 차분값이 시그날링되는 인터 모드(e.g., AMVP 모드)에 한하여 적용되는 것으로 제한될 수도 있고, 움직임 벡터 차분값이 시그날링되지 않는 인터 모드(e.g., 머지 모드)에 대해서 적용되도록 설정될 수도 있다.
도 10은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 보간 기반의 인터 예측 방법을 도시한 것이다.
도 10을 참조하면, 현재 블록의 보간 필터를 결정할 수 있다(S1000).
부호화/복호화 장치는, 하나 또는 그 이상의 보간 필터 세트를 정의할 수 있다. 복수의 보간 필터 세트가 정의된 경우, 블록 속성을 고려하여 복수의 보간 필터 세트 중 어느 하나가 선택적으로 이용될 수 있다. 여기서, 블록 속성은, 현재 블록 또는 서브 블록의 크기, 형태, 인터 모드 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 현재 블록의 인터 모드가 어파인 모드이고, 현재 블록 또는 서브 블록이 4x4인 경우, 다음 표 3과 같은 제1 보간 필터 세트가 선택되고, 그렇지 않은 경우, 다음 표 4와 같은 제2 보간 필터 세트가 선택될 수 있다.
Fractional sample position p interpolation filter coefficients
f L [　p　][　0　] f L [　p　][　1　] f L [　p　][　2　] f L [　p　][　3　] f L [　p　][　4　] f L [　p　][　5　] f L [　p　][　6　] f L [　p　][　7　]
1 0 1 -3 63 4 -2 1 0
2 0 1 -5 62 8 -3 1 0
3 0 2 -8 60 13 -4 1 0
4 0 3 -10 58 17 -5 1 0
5 0 3 -11 52 26 -8 2 0
6 0 2 -9 47 31 -10 3 0
7 0 3 -11 45 34 -10 3 0
8 0 3 -11 40 40 -11 3 0
9 0 3 -10 34 45 -11 3 0
10 0 3 -10 31 47 -9 2 0
11 0 2 -8 26 52 -11 3 0
12 0 1 -5 17 58 -10 3 0
13 0 1 -4 13 60 -8 2 0
14 0 1 -3 8 62 -5 1 0
15 0 1 -2 4 63 -3 1 0
Fractional sample position p interpolation filter coefficients
f L [　p　][　0　] f L [　p　][　1　] f L [　p　][　2　] f L [　p　][　3　] f L [　p　][　4　] f L [　p　][　5　] f L [　p　][　6　] f L [　p　][　7　]
1 0 1 -3 63 4 -2 1 0
2 -1 2 -5 62 8 -3 1 0
3 -1 3 -8 60 13 -4 1 0
4 -1 4 -10 58 17 -5 1 0
5 -1 4 -11 52 26 -8 3 -1
6 -1 3 -9 47 31 -10 4 -1
7 -1 4 -11 45 34 -10 4 -1
8 (hpelIfIdx　=　=　0) -1 4 -11 40 40 -11 4 -1
8 (hpelIfIdx　=　=　1) 0 3 9 20 20 9 3 0
9 -1 4 -10 34 45 -11 4 -1
10 -1 4 -10 31 47 -9 3 -1
11 -1 3 -8 26 52 -11 4 -1
12 0 1 -5 17 58 -10 4 -1
13 0 1 -4 13 60 -8 3 -1
14 0 1 -3 8 62 -5 2 -1
15 0 1 -2 4 63 -3 1 0
상기 제1 및 제2 보간 필터 세트는, 소수 화소 위치(fractional sample position) 별 보간 필터를 정의한다. 이때, 소수 화소 위치는, 1/16 화소의 해상도 또는 정밀도를 기반으로 한다.
현재 블록의 움직임 벡터에 의해, 보간 대상인 소수 화소 위치가 특정될 수 있다. 여기서, 움직임 벡터는 전술한 라운딩 과정을 통해 복원된 것일 수 있다. 다만, 표 4와 같이, 제2 보간 필터 세트는, 1/2 화소의 해상도에 대해서 2개의 보간 필터를 정의할 수 있다. 상기 특정된 보간 대상인 소수 화소 위치가 8인 경우, 변수 hpelIfIdx에 따라, 2개의 보간 필터 중 어느 하나가 선택될 수 있다. 변수 hpelIfIdx는 전술한 쉬프트값에 기초하여 유도될 수 있다. 예를 들어, 쉬프트값이 3인 경우(즉, 움직임 벡터의 해상도가 1/2 화소로 결정된 경우), 변수 hpelIfIdx는 1로 유도되고, 그렇지 않은 경우, 변수 hpelIfIdx는 0으로 유도될 수 있다.
도 10을 참조하면, 참조 정수 화소의 위치를 결정할 수 있다(S1010).
참조 정수 화소는, 현재 블록의 참조 픽쳐에 속할 수 있다. 참조 픽쳐는, 현재 블록과 다른 시간대의 픽쳐이거나, 현재 블록이 속한 현재 픽쳐일 수 있다.
참조 정수 화소의 위치는 (xInti, yInti)이며, xInti와 yInti는 다음 수학식 9와 같이 결정될 수 있다.
[수학식 9]
xInti = ( xIntL + i -3 ), i=0..7
yInti = ( yIntL + i -3 ), i=0..7
수학식 9에서, (xIntL, yIntL)는, 보간 대상인 소수 화소(이하, 보간 대상 화소라 함)의 위치를 특정하기 위한 기준 정수 화소의 위치를 나타낼 수 있다.
상기 참조 정수 화소의 위치는, 서브 픽쳐가 부호화/복호화 과정에서, 하나의 픽쳐로 고려되는지 여부에 따라 결정될 수 있다. 이를 위해, 서브 픽쳐가 하나의 픽쳐로 고려되는지 여부를 나타내는 플래그가 이용될 수 있다. 상기 플래그가 제1 값인 경우, 서브 픽쳐가 하나의 픽쳐로 고려되고, 그렇지 않은 경우, 서브 픽쳐가 하나의 픽쳐로 고려되지 않을 수 있다. 상기 플래그는 하나의 픽쳐를 구성하는 서브 픽쳐 각각에 대해서 시그날링될 수 있다.
예를 들어, 상기 플래그가 제1 값인 경우, 수학식 9에서 산출된 xInti 중 현재 서브 픽쳐의 좌측 경계를 벗어나는 xInti는 서브 픽쳐의 좌측 경계의 x-좌표로 대체되고, 현재 서브 픽쳐의 우측 경계를 벗어나는 xInti는 서브 픽쳐의 우측 경계의 x-좌표로 대체될 수 있다. 또한, 수학식 9에서 산출된 yInti 중 현재 서브 픽쳐의 상측 경계를 벗어나는 yInti는 서브 픽쳐의 상측 경계의 y-좌표로 대체되고, 현재 서브 픽쳐의 하측 경계를 벗어나는 yInti는 서브 픽쳐의 하측 경계의 y-좌표로 대체될 수 있다.
하나의 픽쳐는 하나 또는 그 이상의 서브 픽쳐로 분할될 수 있다. 서브 픽쳐는 하나 또는 그 이상의 슬라이스로 구성되거나, 하나 또는 그 이상의 타일로 구성될 수 있다. 하나의 슬라이스가 복수의 서브 픽쳐에 걸쳐있지 않도록 제한될 수 있다. 또는, 하나의 타일이 복수의 서브 픽쳐에 걸쳐있지 않도록 제한될 수 있다.
서브 픽쳐로의 분할을 위해, 하나의 픽쳐는 k-grid 간격으로, 수직 및 수평 방향으로 분할될 수 있다. 각 grid마다 인덱스가 할당될 수 있다. 동일한 인덱스를 가진 grid 별로 그룹핑을 수행할 수 있다. 동일한 인덱스를 가진 grid의 그룹을 서브 픽쳐로 정의할 수 있다.
도 10을 참조하면, 상기 결정된 참조 정수 화소에 보간 필터를 적용하여 현재 블록의 예측 화소를 유도할 수 있다(S1020).
구체적으로, 보간 대상 화소의 위치가 상기 기준 정수 화소에서 x축 방향으로만 쉬프트된 위치인 경우, 보간 대상 화소와 동일한 수평 라인에 위치한 8개의 참조 정수 화소에 보간 필터를 적용하여 예측 화소를 유도할 수 있다.
또는, 보간 대상 화소의 위치가 상기 기준 정수 화소에서 y축 방향으로만 쉬프트된 위치인 경우, 보간 대상 화소와 동일한 수직 라인에 위치한 8개의 참조 정수 화소에 보간 필터를 적용하여 예측 화소를 유도할 수 있다.
한편, 보간 대상 화소의 위치가 상기 기준 정수 화소에서 x축 및 y축 방향으로 쉬프트된 위치인 경우, 수평 라인에 위치한 8개의 참조 정수 화소에 보간 필터를 적용하여, 참조 소수 화소를 산출할 수 있다. 상기 참조 소수 화소는, 연속적인 8개의 수평 화소 라인 별로 각각 산출될 수 있다. 수직 라인에 위치한 8개의 참조 소수 화소에 보간 필터를 적용하여 예측 화소를 유도할 수 있다.
또는, 보간 대상 화소의 위치가 상기 기준 정수 화소에서 x축 및 y축 방향으로 쉬프트된 위치인 경우, 수직 라인에 위치한 8개의 참조 정수 화소에 보간 필터를 적용하여, 참조 소수 화소를 산출할 수 있다. 상기 참조 소수 화소는, 연속적인 8개의 수직 화소 라인 별로 각각 산출될 수 있다. 수평 라인에 위치한 8개의 참조 소수 화소에 보간 필터를 적용하여 예측 화소를 유도할 수도 있다.
다만, 전술한 8 탭의 보간 필터는 일예에 불과하며, k 탭 보간 필터가 이용될 수 있으며, k는 2, 3, 4, 5, 6, 7 또는 그 이상의 자연수일 수 있다. 이 경우, 전술한 보간 방법이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 또한, 상기 예는 특정 화소(1/2 화소)의 해상도에 대한 복수의 보간 필터가 정의된 경우를 설명하지만, 소정의 해상도 또는 정밀도에 기반하여 획득되는 소수 화소의 해상도 중 적어도 하나 이상에 복수의 보간 필터가 적용되는 경우 또한 가능할 수 있다.
본 개시의 예시적인 방법들은 설명의 명확성을 위해서 동작의 시리즈로 표현되어 있지만, 이는 단계가 수행되는 순서를 제한하기 위한 것은 아니며, 필요한 경우에는 각각의 단계가 동시에 또는 상이한 순서로 수행될 수도 있다. 본 개시에 따른 방법을 구현하기 위해서, 예시하는 단계에 추가적으로 다른 단계를 포함하거나, 일부의 단계를 제외하고 나머지 단계를 포함하거나, 또는 일부의 단계를 제외하고 추가적인 다른 단계를 포함할 수도 있다.
본 개시의 다양한 실시예는 모든 가능한 조합을 나열한 것이 아니고 본 개시의 대표적인 양상을 설명하기 위한 것이며, 다양한 실시예에서 설명하는 사항들은 독립적으로 적용되거나 또는 둘 이상의 조합으로 적용될 수도 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시 예는 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 그들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 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), 범용 프로세서(general processor), 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
본 개시의 범위는 다양한 실시예의 방법에 따른 동작이 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행되도록 하는 소프트웨어 또는 머신-실행가능한 명령들(예를 들어, 운영체제, 애플리케이션, 펌웨어(firmware), 프로그램 등), 및 이러한 소프트웨어 또는 명령 등이 저장되어 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행 가능한 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함한다.

Claims (10)

  1. 현재 블록의 움직임 정보를 유도하는 단계; 및
    상기 움직임 정보를 기반으로, 상기 현재 블록에 대해 움직임 보상을 수행하는 단계를 포함하되,
    상기 현재 블록의 움직임 정보는, 복호화 장치에 기-정의된 인터 모드에 기반하여 유도되고,
    상기 기-정의된 인터 모드는, 머지 모드, AMVP 모드, 어파인 모드 또는 IBC 모드(intra block copy mode) 중 적어도 하나를 포함하는, 영상 복호화 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 움직임 정보를 유도하는 단계는,
    상기 현재 블록의 움직임 벡터의 해상도(resolution)를 결정하는 단계;
    상기 해상도에 대응되는 움직임 벡터 예측값을 유도하는 단계;
    상기 해상도에 기반하여, 상기 현재 블록의 움직임 벡터 차분값을 라운딩하는 단계; 및
    상기 유도된 움직임 벡터 예측값과 상기 라운딩된 움직임 벡터 차분값을 기반으로, 상기 현재 블록의 움직임 벡터를 유도하는 단계를 포함하는, 영상 복호화 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 해상도는, 복호화 장치에 기-정의된 복수의 해상도 후보 중에서, 소정의 인덱스에 의해 특정된 해상도 후보로 결정되고,
    상기 기-정의된 복수의 해상도 후보는, 1/16 화소, 1/8 화소, 1/4 화소, 1/2 화소, 1 화소, 2 화소 또는 4 화소 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 영상 복호화 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 복수의 해상도 후보는, 상기 기-정의된 인터 모드 별로 상이하게 정의되는, 영상 복호화 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 움직임 정보는, 상기 현재 블록의 머지 후보 리스트로부터 유도되고,
    상기 머지 후보 리스트는, 공간적 머지 후보, 시간적 머지 후보 또는 조합 머지 후보 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 조합 머지 후보는, 상기 머지 후보 리스트에 기-추가된 복수의 머지 후보의 움직임 정보를 가중 평균하여 유도되는, 영상 복호화 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 조합 머지 후보는, 상기 복수의 머지 후보의 예측 방향을 고려하여 유도되는, 영상 복호화 방법.
  7. 제2항에 있어서, 움직임 보상을 수행하는 단계는,
    상기 현재 블록의 보간 필터를 결정하는 단계;
    참조 정수 화소의 위치를 결정하는 단계; 및
    상기 참조 정수 화소에 상기 보간 필터를 적용하여, 상기 현재 블록의 예측 화소를 유도하는 단계를 포함하는, 영상 복호화 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    보간 대상인 소수 화소가 1/2 화소에 대응되는 경우, 복호화 장치에 기-정의된 복수의 보간 필터 중 어느 하나가 선택적으로 이용되는, 영상 복호화 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 현재 블록의 보간 필터는, 상기 결정된 해상도를 고려하여, 상기 복수의 보간 필터 중 어느 하나로 결정되는, 영상 복호화 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 참조 정수 화소의 위치는, 서브 픽쳐의 위치를 고려하여 결정되는, 영상 복호화 방법.
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