KR20210027173A - 비디오 신호 처리 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 개시에 따른 영상 복호화 방법은, 크로마 블록에 CCLM(Cross-compoenent Linear Model) 모드가 적용되는지 여부를 결정하는 단계, 상기 크로마 블록에 CCLM 모드가 결정되는 것으로 결정되는 경우, 상기 크로마 블록에 인접하는 이웃 크로마 샘플에 대한 필터링된 이웃 루마 샘플을 획득하는 단계, 상기 이웃 크로마 샘플 및 상기 필터링된 이웃 루마 샘플을 이용하여, CCLM 파라미터를 유도하는 단계, 및 상기 CCLM 파라미터를 이용하여, 상기 크로마 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

비디오 신호 처리 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROCESSING A VIDEO}
본 개시는 비디오 신호 처리 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 있다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 영상 데이터에 비해 상대적으로 데이터량이 증가하기 때문에 기존의 유무선 광대역 회선과 같은 매체를 이용하여 영상 데이터를 전송하거나 기존의 저장 매체를 이용해 저장하는 경우, 전송 비용과 저장 비용이 증가하게 된다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질화 됨에 따라 발생하는 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 고효율의 영상 압축 기술들이 활용될 수 있다.
영상 압축 기술로 현재 픽쳐의 이전 또는 이후 픽쳐로부터 현재 픽쳐에 포함된 화소값을 예측하는 화면 간 예측 기술, 현재 픽쳐 내의 화소 정보를 이용하여 현재 픽쳐에 포함된 화소값을 예측하는 화면 내 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.
한편, 고해상도 영상에 대한 수요가 증가함과 함께, 새로운 영상 서비스로서 입체 영상 컨텐츠에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 고해상도 및 초고해상도의 입체 영상 콘텐츠를 효과적으로 제공하기 위한 비디오 압축 기술에 대하여 논의가 진행되고 있다.
본 개시는 비디오 신호를 부호화/복호화함에 있어서, 인트라 예측 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 개시는 비디오 신호를 부호화/복호화함에 있어서, 루마 성분 복원 샘플을 이용하여 크로마 성분을 예측하는 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시에 따른 비디오 신호 복호화 방법은, 크로마 블록에 CCLM(Cross-compoenent Linear Model) 모드가 적용되는지 여부를 결정하는 단계, 상기 크로마 블록에 CCLM 모드가 결정되는 것으로 결정되는 경우, 상기 크로마 블록에 인접하는 이웃 크로마 샘플에 대한 필터링된 이웃 루마 샘플을 획득하는 단계, 상기 이웃 크로마 샘플 및 상기 필터링된 이웃 루마 샘플을 이용하여, CCLM 파라미터를 유도하는 단계, 및 상기 CCLM 파라미터를 이용하여, 상기 크로마 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 단계를 포함한다.
본 개시에 따른 비디오 신호 부호화 방법은, 크로마 블록에 CCLM(Cross-compoenent Linear Model) 모드가 적용되는지 여부를 결정하는 단계, 상기 크로마 블록에 CCLM 모드가 결정되는 것으로 결정되는 경우, 상기 크로마 블록에 인접하는 이웃 크로마 샘플에 대한 필터링된 이웃 루마 샘플을 획득하는 단계, 상기 이웃 크로마 샘플 및 상기 필터링된 이웃 루마 샘플을 이용하여, CCLM 파라미터를 유도하는 단계, 및 상기 CCLM 파라미터를 이용하여, 상기 크로마 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 단계를 포함한다.
본 개시에 따른 비디오 신호 복호화 방법에 있어서, 상기 필터링된 이웃 루마 샘플은, 상기 이웃 크로마 샘플에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플 및 상기 콜로케이티드 루마 샘플에 인접하는 이웃 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용하여 생성될 수 있다.
본 개시에 따른 비디오 신호 복호화 방법에 있어서, 상기 콜로케이티드 루마 샘플 및 상기 이웃 루마 샘플들 중 적어도 하나가 이용 불가능한 경우, 이용 불가능한 샘플 위치에, 루마 블록 내 경계에 위치하는 복원 샘플이 패딩될 수 있다.
본 개시에 따른 비디오 신호 복호화 방법에 있어서, 상기 다운 샘플링 필터의 타입은, 현재 영상의 타입에 기초하여 결정될 수 있다.
본 개시에 따른 비디오 신호 복호화 방법에 있어서, 상기 다운 샘플링 필터의 타입은, 상기 이웃 크로마 샘플의 위치에 기초하여 결정될 수 있다.
본 개시에 따른 비디오 신호 복호화 방법에 있어서, 상기 이웃 크로마 샘플은, 상기 크로마 블록에 이웃하는 복수의 이웃 크로마 샘플들을 서브 샘플링하여 추출될 수 있다.
본 개시에 따른 비디오 신호 복호화 방법에 있어서, 서브 샘플링 레이트는, 상기 크로마 블록의 크기 또는 형태 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
본 개시에 대하여 위에서 간략하게 요약된 특징들은 후술하는 본 발명의 상세한 설명의 예시적인 양상일 뿐이며, 본 발명의 범위를 제한하는 것은 아니다.
본 개시에 의하면, 루마 복원 샘플을 이용하여 크로마 샘플을 예측함으로써, 부호화/복호화 효율을 향상시킬 수 있다.
본 개시에 의하면, 이웃 샘플의 이용 가능성과 무관하게 다운 샘플링 필터 타입을 결정함으로써, CCLM 모드의 부호화/복호화 효율을 향상시킬 수 있다.
본 개시에 의하면, CCLM 파라미터를 유도하기 위해, 이웃 샘플들을 서브 샘플링함으로써, CCLM 모드의 부호화/복호화 효율을 향상시킬 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시의 일실시예에 따른 영상 부호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일실시예에 따른 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 인트라 예측 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 인트라 예측 모드들의 종류를 예시한 것이다.
도 5는 평면 모드 하에서 예측 샘플을 유도하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 복수의 참조 샘플 세트 후보들을 예시한 것이다.
도 7은 DC 모드 하에서 예측 샘플을 유도하는 방법을 설명하기 위한 것이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 크로마 성분의 예측 샘플을 유도하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 9는 현재 영상이 HDR 영상인 경우, 크로마 샘플 위치별 다운 샘플링 필터 타입을 예시한 것이다.
도 10은 현재 영상이 HDR 영상이 아닌 경우, 크로마 샘플 위치별 다운 샘플링 필터 타입을 예시한 것이다.
도 11 및 도 12는 루마 블록에 인접하는 이웃 샘플들의 이용 가능성과 무관하게 다운 샘플링 필터 타입이 결정되는 예를 나타낸 것이다.
도 13은 CCLM 모드 타입에 따라, CCLM 파라미터를 유도하는데 이용되는 복원 화소들의 범위가 상이하게 설정되는 예를 나타낸다.
도 14는 현재 영상이 HDR 영상이 아닌 경우, 상단 이웃 샘플의 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 다운 샘플링 필터 타입을 예시한 것이다.
도 15는 현재 영상이 HDR 영상인 경우, 상단 이웃 샘플의 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 다운 샘플링 필터 타입을 예시한 것이다.
도 16은 상단 이웃 샘플 위치에 따라, 고정된 타입의 필터가 적용되는 예를 나타낸다.
도 17은 좌측 이웃 샘플의 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 다운 샘플링 필터 타입을 예시한 것이다.
본 개시는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 개시를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 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 개시의 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 개시를 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 개시의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 개시의 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 개시의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 개시의 권리범위에 포함된다.
또한, 일부의 구성 요소는 본 개시에서 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성 요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성 요소일 수 있다. 본 개시는 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성 요소를 제외한 본 개시의 본질을 구현하는데 필수적인 구성부만을 포함하여 구현될 수 있고, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 선택적 구성 요소를 제외한 필수 구성 요소만을 포함한 구조도 본 개시의 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 개시의 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, 모션 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, 모션 벡터 정보 등은 잔차값과 함께 엔트로피 부호화부(165)에서 부호화되어 복호화 장치에 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, 모션 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.
모션 예측부는 참조 픽쳐 보간부에 의해 보간된 참조 픽쳐를 기초로 모션 예측을 수행할 수 있다. 모션 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. 모션 벡터는 보간된 화소를 기초로 1/2 또는 1/4 화소 단위의 모션 벡터값을 가질 수 있다. 모션 예측부에서는 모션 예측 방법을 다르게 하여 현재 예측 단위를 예측할 수 있다. 모션 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 픽셀 정보를 기초로 예측 단위를 생성할 수 있다. 현재 예측 단위의 주변 블록이 인터 예측을 수행한 블록이어서, 참조 픽셀이 인터 예측을 수행한 픽셀일 경우, 인터 예측을 수행한 블록에 포함되는 참조 픽셀을 주변의 인트라 예측을 수행한 블록의 참조 픽셀 정보로 대체하여 사용할 수 있다. 즉, 참조 픽셀이 가용하지 않는 경우, 가용하지 않은 참조 픽셀 정보를 가용한 참조 픽셀 중 적어도 하나의 참조 픽셀로 대체하여 사용할 수 있다.
인트라 예측에서 예측 모드는 참조 픽셀 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 픽셀, 좌측 상단에 존재하는 픽셀, 상단에 존재하는 픽셀을 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 픽셀을 이용하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 또한, 최소 부호화 단위에 대해서만 NxN 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, 모션 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 픽셀을 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 픽셀 단위로 원본 영상과의 오프셋을 보정할 수 있다. 특정 픽쳐에 대한 오프셋 보정을 수행하기 위해 영상에 포함된 픽셀을 일정한 수의 영역으로 구분한 후 오프셋을 수행할 영역을 결정하고 해당 영역에 오프셋을 적용하는 방법 또는 각 픽셀의 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 픽셀을 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 개시의 일실시예에 따른 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 영상 복호화 장치(200)는 엔트로피 복호화부(210), 재정렬부(215), 역양자화부(220), 역변환부(225), 예측부(230, 235), 필터부(240), 메모리(245)가 포함될 수 있다.
영상 부호화 장치에서 영상 비트스트림이 입력된 경우, 입력된 비트스트림은 영상 부호화 장치와 반대의 절차로 복호화될 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)는 영상 부호화 장치의 엔트로피 부호화부에서 엔트로피 부호화를 수행한 것과 반대의 절차로 엔트로피 복호화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 영상 부호화 장치에서 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 부호화 장치에서 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 부호화 장치에서 제공된 양자화 파라미터와 재정렬된 블록의 계수값을 기초로 역양자화를 수행할 수 있다.
역변환부(225)는 영상 부호화 장치에서 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 부호화 장치에서 결정된 전송 단위를 기초로 수행될 수 있다. 영상 복호화 장치의 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 부호화 장치에서의 동작과 동일하게 인트라 예측을 수행시 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 동일할 경우, 예측 단위의 좌측에 존재하는 픽셀, 좌측 상단에 존재하는 픽셀, 상단에 존재하는 픽셀을 기초로 예측 단위에 대한 인트라 예측을 수행하지만, 인트라 예측을 수행시 예측 단위의 크기와 변환 단위의 크기가 상이할 경우, 변환 단위를 기초로 한 참조 픽셀을 이용하여 인트라 예측을 수행할 수 있다. 또한, 최소 부호화 단위에 대해서만 NxN 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 모션 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 부호화 장치에서 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 모션 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 부호화 장치에서 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 부호화 장치에서 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 부호화 장치로부터 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 복호화 장치의 디블록킹 필터에서는 영상 부호화 장치에서 제공된 디블록킹 필터 관련 정보를 제공받고 영상 복호화 장치에서 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 부호화 장치로부터 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 개시의 실시예에서는 설명의 편의상 코딩 유닛(Coding Unit)을 부호화 단위라는 용어로 사용하지만, 부호화뿐만 아니라 복호화를 수행하는 단위가 될 수도 있다.
또한, 현재 블록은, 부호화/복호화 대상 블록을 나타내는 것으로, 부호화/복호화 단계에 따라, 코딩 트리 블록(또는 코딩 트리 유닛), 부호화 블록(또는 부호화 유닛), 변환 블록(또는 변환 유닛) 또는 예측 블록(또는 예측 유닛) 등을 나타내는 것일 수 있다. 본 명세서에서, '유닛'은 특정 부호화/복호화 프로세스를 수행하기 위한 기본 단위를 나타내고, '블록'은 소정 크기의 화소 어레이를 나타낼 수 있다. 별도의 구분이 없는 한, '블록'과 '유닛'은 동등한 의미로 사용될 수 있다. 예컨대, 후술되는 실시예에서, 부호화 블록(코딩 블록) 및 부호화 유닛(코딩 유닛)은 상호 동등한 의미인 것으로 이해될 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 인트라 예측 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 현재 블록의 참조 샘플 라인의 인덱스를 결정할 수 있다(S301). 상기 인덱스는 복수의 참조 샘플 라인 후보들 중 하나를 특정할 수 있다. 복수의 참조 샘플 라인 후보들은, 현재 블록에 인접하는 인접 참조 샘플 라인 및 현재 블록에 인접하지 않는 적어도 하나의 비인접 참조 샘플 라인을 포함할 수 있다.
일 예로, 현재 블록의 최상단 행보다 y축 좌표가 1이 작은 인접 행 및 현재 블록의 최좌측 열보다 x축 좌표가 1이 작은 인접 열로 구성된 인접 참조 샘플 라인이 참조 샘플 라인 후보로 이용될 수 있다.
현재 블록의 최상단 행보다 y축 좌표가 2만큼 작은 비인접 행 및 현재 블록의 최좌측 열보다 x축 좌표가 2만큼 작은 비인접 열을 포함하는 제1 비인접 참조 샘플 라인이 참조 샘플 라인 후보로 이용될 수 있다.
현재 블록의 최상단 행보다 y축 좌표가 3만큼 작은 비인접 행 및 현재 블록의 최좌측 열보다 x축 좌표가 3만큼 작은 비인접 열을 포함하는 제2 비인접 참조 샘플 라인이 참조 샘플 라인 후보로 이용될 수 있다.
상기 인덱스는, 인접 참조 샘플 라인, 제1 비인접 참조 샘플 라인 또는 제2 비인접 참조 샘플 라인 중 하나를 가리킬 수 있다. 일 예로, 인덱스가 0인 것은, 인접 참조 샘플 라인이 선택됨을 의미하고, 인덱스가 1인 것은 제1 비인접 참조 샘플 라인이 선택됨을 의미하고, 인덱스가 2인 것은 제2 비인접 참조 샘플 라인이 선택됨을 의미한다.
복수개의 참조 샘플 라인 후보들 중 하나를 특정하는 인덱스가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다.
또는, 루마 성분 블록에 대해서는 인덱스를 시그날링하고, 크로마 성분 블록에 대해서는 인덱스의 시그날링을 생략할 수 있다. 인덱스의 시그날링이 생략되는 경우, 인덱스가 0인 것으로 간주할 수 있다. 즉, 크로마 성분 블록에 대해서는, 인접 참조 샘플 라인을 이용하여 인트라 예측이 수행될 수 있다.
선택된 참조 샘플 라인이 포함하는 복원 샘플들이 참조 샘플들로 유도될 수 있다.
다음으로, 현재 블록의 인트라 예측 모드를 결정할 수 있다(S302).
도 4는 인트라 예측 모드들의 종류를 예시한 것이다. 도 4에 도시된 예에서와 같이, 인트라 예측 모드들은 비방향성 예측 모드(DC 및 플래너(Planar)) 및 방향성 예측 모드를 포함한다. 도 4에서는, 65개의 방향성 예측 모드들이 정의된 것으로 예시되었다.
현재 블록의 인트라 예측 모드가 MPM(Most Probable Mode)과 동일한지 여부를 나타내는 플래그가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다. 일 예로, MPM 플래그의 값이 1인 것은, 현재 블록의 인트라 예측 모드와 동일한 MPM이 존재함을 나타낸다. 반면, MPM 플래그의 값이 0인 것은, 현재 블록의 인트라 예측 모드와 동일한 MPM이 존재하지 않음을 나타낸다.
MPM 플래그의 값이 1인 경우, 현재 블록의 인트라 예측 모드가 디폴터 인트라 예측 모드와 동일한지 여부를 나타내는 플래그가 시그날링될 수 있다. 디폴트 인트라 예측 모드는, DC, 플래너, 수직 방향 예측 모드 또는 수평 방향 예측 모드 중 적어도 하나일 수 있다. 일 예로, 현재 블록의 인트라 예측 모드가 플래너 모드인지 여부를 나타내는 플래그 intra_not_planar_flag가 시그날링될 수 있다. 상기 플래그 intra_not_planar_flag의 값이 0인 것은, 현재 블록의 인트라 예측 모드가 플래너임을 나타낸다. 반면, 상기 플래그 intra_not_planar_flag의 값이 1인 것은, 현재 블록의 인트라 예측 모드가 플래너가 아님을 나타낸다. 상기 플래그 intra_not_planar_flag의 값이 1인 경우, MPM 후보들 중 하나를 특정하는 인덱스가 시그날링될 수 있다. 현재 블록의 인트라 예측 모드는 MPM 인덱스가 가리키는 MPM과 동일하게 설정될 수 있다.
참조 샘플 라인에 속하는 참조 샘플들 및 인트라 예측 모드에 기초하여, 예측 샘플을 유도할 수 있다(S303).
현재 블록의 인트라 예측 모드가 방향성 예측 모드인 경우, 방향성 예측 모드의 각도를 따르는 라인 상에 위치하는 참조 샘플을 이용하여, 예측 샘플을 유도할 수 있다.
현재 블록의 인트라 예측 모드가 평면 모드인 경우, 예측 대상 샘플의 수직 방향에 위치하는 참조 샘플 및 수평 방향에 위치하는 참조 샘플을 이용하여, 예측 샘플을 유도할 수 있다.
도 5는 평면 모드 하에서 예측 샘플을 유도하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5에서, T는 현재 블록의 우측 상단 코너에 인접하는 참조 샘플을 나타내고, L은 현재 블록의 좌측 하단 코너에 인접하는 참조 샘플을 나타낸다.
플래너 모드 하에서, 예측 대상 샘플에 대해, 수평 방향 예측 샘플 P1 및 수직 방향 예측 샘플 P2을 유도할 수 있다.
수평 방향 예측 샘플 P1은, 예측 대상 샘플과 동일한 수평선상에 위치하는 참조 샘플 H 및 우측 상단 참조 샘플 T를 선형 보간하여 생성될 수 있다.
수직 방향 예측 샘플 P2는, 예측 대상 샘플과 동일한 수직선상에 위치하는 참조 샘플 V 및 좌측 하단 참조 샘플 L을 선형 보간하여 생성될 수 있다.
이후, 수평 방향 예측 샘플 P1 및 수직 방향 예측 샘플 P2의 가중합 연산에 기초하여, 예측 샘플을 유도할 수 있다. 수학식 1은 수평 방향 예측 샘플 P1 및 수직 방향 예측 샘플 P2의 가중합 연산에 의해 예측 샘플 P가 유도되는 예를 나타낸다.
Figure pat00001
상기 수학식 1에서, α는 수평 방향 예측 샘플 P1에 적용되는 가중치를 나타내고, β는 수직 방향 예측 샘플 P2에 적용되는 가중치를 나타낸다.
가중치 α 및 β는, 현재 블록의 크기 또는 형태에 기초하여 결정될 수 있다. 구체적으로, 현재 블록의 너비 또는 높이 중 적어도 하나를 고려하여, 가중치 α 및 β가 결정될 수 있다. 일 예로, 현재 블록의 너비 및 높이가 동일한 경우, 가중치 α 및 β를 동일한 값으로 설정할 수 있다. 가중치 α 및 β가 동일한 경우, 예측 샘플은, 수평 방향 예측 샘플 P1 및 수직 방향 예측 샘플 P2의 평균값으로 유도될 수 있다. 반면, 현재 블록의 너비 및 높이가 상이한 경우, 가중치 α 및 β를 상이하게 설정할 수 있다. 일 예로, 현재 블록의 너비가 높이보다 더 큰 경우, 가중치 β를 가중치 α보다 더 큰 값으로 설정하고, 현재 블록의 높이가 너비보다 더 큰 경우, 가중치 α를 가중치 β보다 더 큰 값으로 설정할 수 있다. 또는, 위와 반대로, 현재 블록의 너비가 높이보다 더 큰 경우, 가중치 α를 가중치 β보다 더 큰 값으로 설정하고, 현재 블록의 높이가 너비보다 더 큰 경우, 가중치 β를 가중치 α보다 더 큰 값으로 설정할 수 있다.
다른 예로, 복수의 가중치 세트 후보들 중 하나로부터, 가중치 α 및 β를 유도할 수 있다. 일 예로, 가중치 α 및 β의 조합을 나타내는 가중치 후보 세트들 (1, 1), (3, 1) 및 (1, 3)이 기 정의된 경우, 가중치 α 및 β는 상기 가중치 후보 세트들 중 하나와 동일하게 선택될 수 있다.
복수의 가중치 세트 후보들 중 하나를 가리키는 인덱스가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다. 상기 인덱스는 블록 레벨에서 시그날링될 수 있다. 일 예로, 코딩 블록 또는 변환 블록 단위로, 인덱스가 시그날링될 수 있다.
또는, 코딩 트리 유닛, 슬라이스, 픽처 또는 시퀀스 레벨에서 인덱스를 시그날링할 수도 있다. 인덱스 전송 단위에 포함된 블록들은, 상위 레벨에서 시그날링된 인덱스를 참조하여, 가중치 α 및 β를 결정할 수 있다. 즉, 인덱스 전송 단위에 포함된 블록들에 대해서는, 가중치 α 및 β가 동일하게 설정될 수 있다.
도 5의 예에서는, 수평 방향 예측 샘플 P1을 유도하는데, 우측 상단 참조 샘플 T가 이용되고, 수직 방향 예측 샘플 P2를 유도하는데, 좌측 하단 참조 샘플 L이 이용되는 것으로 도시되었다.
우측 상단 참조 샘플 이외의 참조 샘플을 이용하여, 수평 방향 예측 샘플 P1을 유도하거나, 좌측 하단 참조 샘플 이외의 참조 샘플을 이용하여 수직 방향 예측 샘플 P2를 유도할 수 있다. 일 예로, 수평 방향 예측 샘플 P1을 유도하는데 이용되는 제1 참조 샘플 및 수직 방향 예측 샘플 P2를 유도하는데 이용되는 제2 참조 샘플에 대한 참조 샘플 세트 후보들을 구성하고, 복수개의 참조 샘플 세트 후보들 중 선택된 하나를 이용하여, 수평 방향 예측 샘플 P1 및 수직 방향 예측 샘플 P2를 유도할 수 있다.
복수의 참조 샘플 세트 후보들 중 하나를 식별하는 인덱스가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다. 상기 인덱스는, 블록, 서브 블록 또는 샘플 단위로 시그날링될 수 있다.
또는, 예측 대상 샘플의 위치에 기초하여, 참조 샘플 세트 후보를 선택할 수도 있다.
도 6은 복수의 참조 샘플 세트 후보들을 예시한 것이다.
도 6에 도시된 예에서, (y, x)의 표기는, 각 샘플의 y 좌표 및 x 좌표의 조합을 나타낸다. 예컨대, (2, 1)은, y좌표가 2이고, x좌표가 1인 샘플을 나타낸다.
도 6의 예에서, 제1 참조 샘플 세트 후보는, 현재 블록의 우측 상단 코너에 인접하는 참조 샘플 T1 및 현재 블록의 좌측 상단 코너에 인접하는 참조 샘플 L1으로 구성될 수 있다. 현재 블록의 좌측 상단 샘플의 위치가 (0, 0)인 경우, T1은 (-1, W) 좌표의 참조 샘플을 나타내고, L1은 (H, -1) 좌표의 참조 샘플을 나타낸다. 여기서, W 및 H는 각각 현재 블록의 너비 및 높이를 나타낸다.
제2 참조 샘플 세트 후보는 T1의 상단에 인접하는 참조 샘플 T2 및 L1의 좌측에 인접하는 참조 샘플 L2로 구성될 수 있다. 일 예로, T2는 (-2, W) 좌표의 참조 샘플을 나타내고, L2는 (H, -2) 좌표의 참조 샘플을 나타낸다.
제3 참조 샘플 세트 후보는 T2의 상단에 인접하는 참조 샘플 T3 및 L2의 좌측에 인접하는 참조 샘플 L3로 구성될 수 있다. 일 예로, T3는 (-3, W) 좌표의 참조 샘플을 나타내고, L3는 (H, -3) 좌표의 참조 샘플을 나타낸다.
제4 참조 샘플 세트 후보는 T3의 상단에 인접하는 참조 샘플 T4 및 L3의 좌측에 인접하는 참조 샘플 L4로 구성될 수 있다. 일 예로, T4는 (-4, W) 좌표의 참조 샘플을 나타내고, L4는 (H, -4) 좌표의 참조 샘플을 나타낸다.
참조 샘플 세트 후보는 도시된 예에 한정되지 않는다. 일 예로, 도 6의 예에서는, 현재 블록의 x축 좌표가 W인 참조 샘플 및 y축 좌표가 H인 참조 샘플의 조합이 참조 샘플 세트 후보로 설정되는 것으로 예시되었다. 그러나, 도시된 예와 달리, x축 좌표가 W/2 또는, (W/2)-1 인 참조 샘플 또는 y축 좌표가 H/2 또는 (H/2)-1인 참조 샘플이 참조 샘플 세트 후보를 구성할 수도 있다.
현재 블록의 위치 또는 크기 중 적어도 하나에 따라, 참조 샘플 세트를 적응적으로 선택할 수도 있다. 일 예로, 현재 블록이 너비 및 높이가 동일한 정방형인 경우, 참조 샘플 (-1, W) 및 참조 샘플 (H, -1)로 구성된 참조 샘플 세트를 이용할 수 있다. 현재 블록이 너비가 높이보다 큰 비정방형인 경우, 참조 샘플 (-1, W/2) 및 참조 샘플 (H, -1)로 구성된 참조 샘플 세트를 이용할 수 있다. 현재 블록이 높이가 너비보다 큰 비정방형인 경우, 참조 샘플 (-1, W) 및 참조 샘플 (H/2, -1)로 구성된 참조 샘플 세트를 이용할 수 있다.
현재 블록의 인트라 예측 모드가 DC인 경우, 참조 샘플들의 평균값에 기초하여 예측 샘플을 유도할 수 있다.
도 7은 DC 모드 하에서 예측 샘플을 유도하는 방법을 설명하기 위한 것이다.
현재 블록에 인접하는 참조 샘플들의 평균값을 계산하고, 현재 블록 내 모든 샘플들에 대해 계산된 평균값을 예측값으로 설정할 수 있다.
평균값은, 현재 블록의 상단에 인접하는 상단 참조 샘플들 및 현재 블록의 좌측에 인접하는 좌측 참조 샘플들을 기초로 유도될 수 있다.
또는, 현재 블록의 형태에 따라, 상단 참조 샘플들만을 이용하거나, 좌측 참조 샘플들만을 이용하여 평균값을 유도할 수 있다. 일 예로, 현재 블록이 정방형 블록인 경우, 상단 참조 샘플들 및 좌측 참조 샘플들을 이용하여 평균값을 유도할 수 있다. 현재 블록의 너비가 높이보다 큰 경우 또는 너비와 높이의 비율이 기 정의된 값 이상(또는 이하)인 경우, 상단 참조 샘플들만을 이용하여 평균값을 유도할 수 있다. 현재 블록의 높이가 너비보다 큰 경우 또는 너비와 높이의 비율이 기 정의된 값 이상(또는 이하)인 경우, 좌측 참조 샘플들만을 이용하여 평균값을 유도할 수 있다.
평균값 유도시, 특이한 참조 샘플을 제외할 수 있다. 일 예로, 복원된 화소들의 평균이 m이고, 표준 편차가 σ일 때, 평균값으로부터 표준 편차의 k배 범위를 벗어나지 않는 참조 샘플은 평균값 계산에 이용하고, 그렇지 않은 참조 샘플은 평균값 계산에 배제할 수 있다. 여기서, k는 자연수로, 1, 2, 3, 4 등의 값을 가질 수 있다. k의 값은 부호화기 및 복호화기에서 기 정의되어 있을 수 있다. 또는, 블록의 크기 또는 형태 중 적어도 하나에 기초하여 k의 값이 결정될 수 있다. 또는, k의 값을 나타내는 정보가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다.
표준 편차 σ 대신, 임의의 임계값을 설정하여, 참조 샘플의 이용 여부를 결정할 수도 있다. 일 예로, 평균값과의 차분의 절대값이 임계값 이하인 참조 샘플은 평균값 유도시 이용 가능한 것으로 설정될 수 있다. 반면, 평균값과의 차분의 절대값이 임계값보다 큰 참조 샘플은 평균값 유도시 이용 불가능한 것으로 설정될 수 있다. 임계값은 부호화기 및 복호화기에서 기 정의되어 있을 수 있다. 또는, 블록의 크기 또는 형태 중 적어도 하나에 기초하여 임계값이 결정될 수 있다. 또는, 임계값을 나타내는 정보가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다.
평균값 계산의 복잡도를 줄이기 위해, 참조 샘플들을 서브 샘플링하고, 서브 샘플링된 참조 샘플들을 이용하여 평균값을 계산할 수 있다. 일 예로, 2개의 샘플 간격으로 서브 샘플링이 진행되는 경우, 상단 참소 샘플들 중 (-1, 2m) 좌표에 위치하는 상단 참조 샘플들이 평균값을 유도하는데 이용되거나, (-1, 2m+1) 좌표에 위치하는 상단 참조 샘플들이 평균값을 유도하는데 이용될 수 있다. 또한, 좌측 참조 샘플들 중 (2n, -1) 좌표에 위치하는 좌측 참조 샘플들이 평균값을 유도하는데 이용되거나, (2n+1, -1) 좌표에 위치하는 좌측 참조 샘플들이 평균값을 유도하는데 이용될 수 있다. 여기서, m은 0부터 (W/2)-1 까지의 자연수이고, n은 0부터 (H/2)-1 까지의 자연수이다. 서브 샘플링 레이트에 기초하여, m 및 n의 범위가 결정될 수 있다. 현재 블록의 크기 또는 형태에 따라, 서브 샘플링 레이트가 적응적으로 결정될 수도 있다.
서브 샘플링시, 고정된 간격으로 참조 샘플을 선택할 수 있다. 이때, 참조 샘플들 간의 간격을 나타내는 값은 부호화기 및 복호화기에서 기 정의될 수 있다. 또는, 현재 블록의 크기 또는 형태 중 적어도 하나에 기초하여, 참조 샘플들 간의 간격을 적응적으로 결정할 수 있다. 또는, 복수의 후보들 중 하나를 특정하는 인덱스 정보에 기초하여, 참조 샘플들 간의 간격을 결정할 수 있다.
다른 예로, 참조 샘플들에 대해 복수의 세트 후보들을 구성한 뒤, 복수의 세트 후보들 중 선택된 하나에 기초하여, 평균값을 유도할 수 있다.
일 예로, 제1 세트 후보는, 현재 블록의 상단 경계에 접하는 모든 상단 참조 샘플들 및 현재 블록의 좌측 경계에 접하는 모든 좌측 참조 샘플들을 포함할 수 있다.
제2 세트 후보는, 현재 블록의 상단 참조 샘플들 중 (-1, 2m) 위치의 상단 참조 샘플들 및 현재 블록의 좌측 참조 샘플들 중 (2n, -1) 위치의 좌측 참조 샘플들을 포함할 수 있다.
제3 세트 후보는, 현재 블록의 상단 참조 샘플들 중 (-1, 2m+1) 위치의 상단 참조 샘플들 및 현재 블록의 좌측 참조 샘플들 중 (2n+1, -1) 위치의 좌측 참조 샘플들을 포함할 수 있다.
세트 후보의 개수 및 종류는 상술한 예에 한정되지 아니한다. 상술한 예보다, 더 많은 개수 또는 더 적은 개수의 세트 후보를 정의하는 것도 가능하다.
부호화기는 각 세트 후보별 예측 블록을 생성하고, 각 예측 블록에 대한 비용(cost)를 측정하여, 최적의 세트 후보를 결정할 수 있다. 그리고, 최적의 세트 후보를 특정하는 인덱스를 부호화하여 비트스트림을 통해 시그날링할 수 있다.
또는, 현재 블록의 크기 또는 형태 중 적어도 하나에 기초하여, 최적의 세트 후보가 결정될 수 있다.
다른 예로, 서브 샘플링이 수행되기 이전의 참조 샘플들(예컨대, 좌측 참조 샘플들 및 상단 참조 샘플들 중 적어도 하나)로 구성된 세트 후보 및 서브 샘플링이 수행된 참조 샘플들로 구성된 세트 후보 중 하나를 최적의 세트 후보로 선택할 수도 있다.
크로마 성분의 인트라 예측 모드는 루마 성분의 인트라 예측 모드에 기초하여 결정될 수 있다. 구체적으로, 루마 성분의 인트라 예측 모드를 참조하여 크로마 성분의 인트라 예측 모드를 결정하되, 크로마 성분의 인트라 예측 모드 결정 방법은 크로마 모드에 따라 상이할 수 있다.
크로마 모드는, DC 모드, 플래너 모드, VER 모드, HOR 모드 또는 DM 모드 중 적어도 하나를 포함한다. 표 1은, 크로마 모드에 따른, 크로마 성분의 인트라 예측 모드 유도 방법을 나타낸 것이다.
색차 모드 인덱스 휘도 화면 내 예측 모드
0 50 18 1 X (　0　　<=　　X　　<=　　66　)
0 (Planar mode) 66 0 0 0 0
1 (VER mode) 50 66 50 50 50
2 (HOR mode) 18 18 66 18 18
3 (DC mode) 1 1 1 66 1
4 (DM mode) 0 50 18 1 X
크로마 모드를 특정하기 위한 인덱스 정보가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다. 일 예로, DC 모드, 플래너 모드, VER 모드, HOR 모드 또는 DM 모드 중 하나를 가리키는 크로마 모드 인덱스가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다. 표 1을 참조하면, 크로마 모드가 플래너 모드(예컨대, 색차 모드 인덱스가 0인 경우)인 경우, 루마 성분의 인트라 예측 모드가 0(플래너)인 경우를 제외하고, 크로마 성분의 인트라 예측 모드가 플래너 모드로 설정될 수 있다.
크로마 모드가 VER 모드(예컨대, 색차 모드 인덱스가 1인 경우)인 경우, 루마 성분의 인트라 예측 모드가 50(수직 방향)인 경우를 제외하고, 크로마 성분의 인트라 예측 모드가 수직 방향으로 설정될 수 있다.
크로마 모드가 HOR 모드(예컨대, 색차 모드 인덱스가 2인 경우)인 경우, 루마 성분의 인트라 예측 모드가 18(수평 방향)인 경우를 제외하고, 크로마 성분의 인트라 예측 모드가 수평 방향으로 설정될 수 있다.
크로마 모드가 DC 모드(예컨대, 색차 모드 인덱스가 3인 경우)인 경우, 루마 성분의 인트라 예측 모드가 1(DC)인 경우를 제외하고, 크로마 성분의 인트라 예측 모드가 DC로 설정될 수 있다.
크로마 모드가 DM 모드(예컨대, 색차 모드 인덱스가 4인 경우)인 경우, 크로마 성분의 인트라 예측 모드는 루마 성분의 인트라 예측 모드와 동일하게 설정될 수 있다.
표 1의 예시에서, CCLM(Cross-component linear mode) 모드를 크로마 모드로 추가 정의할 수도 있다. 표 2는 CCLM 모드가 새로운 크로마 모드로서 추가된 예를 나타낸 것이다.
색차 모드 인덱스 휘도 화면 내 예측 모드
0 50 18 1 X (　0　　<=　　X　　<=　　66　)
0 (Planar mode) 66 0 0 0 0
1 (VER mode) 50 66 50 50 50
2 (HOR mode) 18 18 66 18 18
3 (DC mode) 1 1 1 66 1
4 81 81 81 81 81
5 82 82 82 82 82
6 83 83 83 83 83
7 (DM mode) 0 50 18 1 X
표 2에서는, DM 모드에 할당되는 인덱스가 4번에서 7번으로 변경되었고, 4번 내지 6번에 CCLM 모드들이 추가된 것으로 예시되었다.복수개의 CCLM 모드들이 정의될 수 있다. 일 예로, 표 2에서, 인덱스 4 내지 6은 각각 제1 CCLM 모드(LM 모드), 제2 CCLM 모드(LM-A (Above) 모드), 및 제3 CCLM 모드(LM-L(Left) 모드)를 가리킨다.
크로마 모드 인덱스에 기초하여, 크로마 모드가 CCLM 모드인지 여부를 결정할 수 있다.
크로마 모드 인덱스의 최대 길이는, CCLM 모드가 허용(enabled)되는지 여부에 따라 가변적으로 결정될 수 있다. 일 예로, CCLM 모드가 허용되지 않는 경우, 크로마 모드 인덱스는 표 1에 예시된 것과 같이, 0 내지 4 중 하나를 가리킬 수 있다. 반면, CCLM 모드가 허용되는 경우, 크로마 모드 인덱스는 표 2에 예시된 것과 같이, 0 내지 7 중 하나를 가리킬 수 있다.
다른 예로, 크로마 모드가 CCLM 모드인지 여부를 나타내는 플래그가 시그날링될 수 있다. 일 예로, 플래그 cclm_mode_flag가 1인 것은, 크로마 모드가 CCLM 모드을 나타낸다. 반면, 플래그 cclm_mode_flag가 0인 것은, 크로마 모드가 CCLM 모드가 아님을 나타낸다.
플래그 cclm_mode_flag가 0인 경우, 잔여 크로마 모드들 중 하나를 특정하는 크로마 모드 인덱스가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다. CCLM 모드가 적용되는지 여부가 별도의 플래그에 의해 결정되는 바, 크로마 모드 인덱스의 최대 길이는 CCLM 모드가 허용되는지 여부와 관계없이 고정된 값을 가질 수 있다.
플래그 cclm_mode_flag가 1인 경우, 복수개의 CCLM 모드 중 하나를 특정하기 위한 인덱스가 추가 시그날링될 수 있다. 일 예로, 인덱스 cclm_mode_idx에 따라, LM 모드, LM-A 모드 또는 LM-L 모드 중 어느 하나가 크로마 모드로 결정될 수 있다.
다른 예로, 크로마 서브 샘플링 포맷, 현재 블록의 크기 및/또는 형태, 또는 이웃 블록에 CCLM이 적용되었는지 여부 중 적어도 하나에 기초하여, CCLM의 적용 여부를 나타내는 플래그를 사용할 것인지 여부, 복수개의 CCLM 모드들 중 하나를 특정하는 인덱스를 사용할 것인지 여부, 또는 CCLM 모드의 적용 여부를 나타내는 플래그 및 인덱스를 크로마 모드 인덱스보다 먼저 부호화/복호화할 것인지 여부가 결정될 수 있다.
CCLM 모드 하에서, 크로마 성분의 예측 샘플은 복원된 루마 성분 샘플을 기초로 유도될 수 있다. 이에 따라, CCLM 모드를 이용함으로써, 루마 성분 샘플과 색차 성분 샘플 사이의 중복성을 제거할 수 있다. 수학식 2는, CCLM 모드 하에서, 크로마 성분의 예측 샘플을 유도하는 예를 나타낸 것이다.
Figure pat00002
상기 수학식 2에서, PredC는 크로마 성분의 예측 샘플을 의미한다. PredL'는 복원된 루마 성분 샘플을 나타낸다. 또한, α 및 β는 CCLM 파라미터들을 나타낸다. 구체적으로, α는 가중치를 나타내고, β는 오프셋을 나타낸다.
이하, CCLM 모드 하에서, 크로마 성분의 예측 샘플을 유도하는 방법에 대해 상세히 살펴보기로 한다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 크로마 성분의 예측 샘플을 유도하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
먼저, 루마 영상과 크로마 영상의 크기가 동일한지 확인한다(S801). 일 예로, 크로마 서브 샘플링 포맷이 4:4:4인 경우, 루마 영상과 크로마 영상의 크기가 동일한 것으로 결정될 수 있다. 반면, 크로마 서브 샘플링 포맷이 4:2:2 또는 4:2:0인 경우, 루마 영상과 크로마 영상의 크기가 상이한 것으로 결정될 수 있다.
루마 영상과 크로마 영상의 크기가 상이한 경우, 루마 영상에 포함된 복원 샘플들을 다운샘플링할 수 있다(S802). 현재 크로마 블록에 대응하는 루마 블록에 다운 샘플링 필터를 적용함으로써, 현재 크로마 블록과 동일한 크기의 필터링된 루마 블록을 획득할 수 있다.
루마 영상과 크로마 영상의 크기가 동일한 경우, 루마 블록에 다운 샘플링 필터를 적용하는 것을 생략할 수 있다.
다운 샘플링 필터의 타입은, 현재 영상의 타입, CCLM 모드 타입 또는 샘플의 위치 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 상이한 타입의 필터들은, 필터의 모양, 탭수 또는 계수 중 적어도 하나가 상이할 수 있다. 현재 영상의 타입은, 현재 픽처가 HDR(High dynamic range) 영상인지 여부를 나타낸다. CCLM 모드 타입은, LM 모드, LM-A 모드 또는 LM-L 모드 중 하나를 나타낸다.
현재 영상 타입을 결정하기 위한 정보가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다. 일 예로, 비트스트림을 통해, 크로마 성분 샘플 위치가 콜로케이티드(Co-located) 루마 샘플의 위치 대비 상대적으로 이동된 상태인지 여부를 나타내는 플래그가 시그날링될 수 있다. 상기 플래그가 1인 것은, 크로마 성분 샘플 위치와 콜로케이티드 루마 샘플의 위치가 동일함을 나타낸다. 이는, 현재 영상이 HDR 영상임을 나타낸다. 반면, 상기 플래그가 0인 것은, 크로마 성분 샘플 위치가 콜로케이티드 루마 샘플의 위치 대비 상대적으로 아래쪽으로 0.5 화소만큼 이동되었음을 나타낸다. 이는 현재 영상이 HDR 영상이 아님을 나타낸다.
루마 영상의 크기와 크로마 영상의 크기에 따라, 크로마 샘플에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플의 위치가 결정될 수 있다. 일 예로, (y, x) 위치의 크로마 샘플에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플의 위치는 (y*subHeightC, x*subWidthC)로 결정될 수 있다. 여기서, 변수 subWidthC 및 subHeightC는, 크로마 서브 샘플링 포맷에 기초하여 결정될 수 있다. 일 예로, 크로마 서브 샘플링 포맷이 4:4:4인 경우, 변수 subWidthC 및 변수 subHeightC는 1로 설정될 수 있다. 크로마 서브 샘플링 포맷이 4:2:2인 경우, 변수 subWidthC는 2로 설정되고, 변수 subHeightC는 1로 설정될 수 있다. 크로마 서브 샘플링 포맷이 4:2:0인 경우, 변수 subWidthC 및 변수 subHeightC는 2로 설정될 수 있다.
도 9는 현재 영상이 HDR 영상인 경우, 크로마 샘플 위치별 다운 샘플링 필터 타입을 예시한 것이다.
도시된 예에서, A는, 현재 크로마 블록의 좌측 상단에 위치하는 샘플을 나타낸다. B는, 현재 크로마 블록의 최상단 행에 포함된 샘플들 중 좌측 상단 샘플 A를 제외한 잔여 샘플들을 나타낸다. C는, 현재 크로마 블록의 최좌측 열에 포함된 샘플들 중 좌측 상단 샘플 A를 제외한 잔여 샘플들을 나타낸다. D는, 현재 크로마 블록의 최상단 행에 포함된 샘플들 및 최좌측 열에 포함된 샘플들을 제외한 잔여 샘플들을 나타낸다.
변수 AvailL은, 루마 블록의 좌측 이웃 샘플들이 이용 가능한지 여부를 나타낸다. 변수 AvailT는 루마 블록의 상단 이웃 샘플들이 이용 가능한지 여부를 나타낸다. 변수 AvailL 및 변수 AvailT는 CCLM 모드 타입, 이웃 블록이 인트라 예측으로 부호화되었는지 여부, 루마 블록과 이웃 블록이 동일한 코딩 트리 유닛에 포함되어 있는지 여부 또는 이웃 블록이 픽처 경계를 벗어나는지 여부 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
크로마 샘플 D에 대응하는 루마 샘플에 대해, 십자 모양의 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 구체적으로, 크로마 샘플 D의 콜로케이티드 루마 샘플, 콜로케이티드 루마 샘플의 수평 방향으로 이웃하는 루마 샘플들 및 콜로케이티드 루마 샘플의 수직 방향으로 이웃하는 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 필터 계수 및 이웃 루마 샘플에 적용되는 필터 계수의 비율은 4:1일 수 있다.
크로마 블록 내 최좌측 열에 포함된 크로마 샘플 C에 대응하는 루마 샘플에 대한 다운 샘플링 필터 타입은 변수 AvailL에 기초하여 결정될 수 있다. 일 예로, 루마 블록에 이웃하는 좌측 이웃 샘플들이 이용 가능한 경우에는, 십자 모양 필터가 적용될 수 있다. 십자 모양 필터가 적용되는 경우, 크로마 샘플 C의 콜로케이티드 루마 샘플, 콜로케이티드 루마 샘플의 수평 방향으로 이웃하는 루마 샘플들 및 콜로케이티드 루마 샘플의 수직 방향으로 이웃하는 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 필터 계수 및 이웃 루마 샘플에 적용되는 필터 계수의 비율은 4:1일 수 있다.
반면, 루마 블록에 이웃하는 좌측 이웃 샘플들이 이용 불가능한 경우에는, 수직 방향 필터가 적용될 수 있다. 수직 방향 필터가 적용되는 경우, 크로마 샘플 C의 콜로케이티드 루마 샘플, 콜로케이티드 루마 샘플의 수직 방향으로 이웃하는 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 필터 계수 및 이웃 루마 샘플에 적용되는 필터 계수의 비율은 2:1일 수 있다.
크로마 블록 내 최상단 행에 포함된 크로마 샘플 B에 대응하는 루마 샘플에 대한 다운 샘플링 필터 타입은 변수 AvailT에 기초하여 결정될 수 있다. 일 예로, 루마 블록에 이웃하는 상단 이웃 샘플들이 이용 가능한 경우에는, 십자 모양 필터가 적용될 수 있다. 십자 모양 필터가 적용되는 경우, 크로마 샘플 B의 콜로케이티드 루마 샘플, 콜로케이티드 루마 샘플의 수평 방향으로 이웃하는 루마 샘플들 및 콜로케이티드 루마 샘플의 수직 방향으로 이웃하는 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 필터 계수 및 이웃 루마 샘플에 적용되는 필터 계수의 비율은 4:1일 수 있다.
반면, 루마 블록에 이웃하는 상단 이웃 샘플들이 이용 불가능한 경우에는, 수평 방향 필터가 적용될 수 있다. 수평 방향 필터가 적용되는 경우, 크로마 샘플 C의 콜로케이티드 루마 샘플, 콜로케이티드 루마 샘플의 수평 방향으로 이웃하는 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 필터 계수 및 이웃 루마 샘플에 적용되는 필터 계수의 비율은 2:1일 수 있다.
크로마 블록 내 좌측 상단 크로마 샘플 A에 대응하는 루마 샘플에 대한 다운 샘플링 필터 타입은, 변수 AvailL 및 변수 AvailT에 기초하여 결정될 수 있다. 일 예로, 루마 블록에 이웃하는 좌측 이웃 샘플들 및 상단 이웃 샘플들이 모두 이용 가능한 경우에는, 십자 모양 필터가 적용될 수 있다. 십자 모양 필터가 적용되는 경우, 크로마 샘플 A의 콜로케이티드 루마 샘플, 콜로케이티드 루마 샘플의 수평 방향으로 이웃하는 루마 샘플들 및 콜로케이티드 루마 샘플의 수직 방향으로 이웃하는 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 필터 계수 및 이웃 루마 샘플에 적용되는 필터 계수의 비율은 4:1일 수 있다.
루마 블록에 이웃하는 좌측 이웃 샘플들은 이용 가능한 반면, 상단 이웃 샘플들은 이용 불가능한 경우, 수직 방향 필터가 적용될 수 있다. 수직 방향 필터가 적용되는 경우, 크로마 샘플 A의 콜로케이티드 루마 샘플 및 콜로케이티드 루마 샘플에 수직 방향으로 이웃하는 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 필터 계수 및 이웃 루마 샘플에 적용되는 필터 계수의 비율은 2:1일 수 있다.
루마 블록에 이웃하는 상단 이웃 샘플들은 이용 가능한 반면, 좌측 이웃 샘플들은 이용 불가능한 경우, 수평 방향 필터가 적용될 수 있다. 수평 방향 필터가 적용되는 경우, 크로마 샘플 A의 콜로케이티드 루마 샘플 및 콜로케이티드 루마 샘플에 수평 방향으로 이웃하는 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 필터 계수 및 이웃 루마 샘플에 적용되는 필터 계수의 비율은 2:1일 수 있다.
루마 블록에 이웃하는 상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들이 모두 이용 불가능한 경우, 크로마 샘플 A에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플에 다운 샘플링 필터를 적용하지 않을 수 있다.
도 10은 현재 영상이 HDR 영상이 아닌 경우, 크로마 샘플 위치별 다운 샘플링 필터 타입을 예시한 것이다.
크로마 블록의 최좌측 열을 제외한 잔여 열에 포함된 샘플(예컨대, B 및 D)에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플에 대해, 6탭 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 구체적으로, 콜로케이티드 루마 샘플 및 상기 콜로케이티드 루마 샘플의 하단에 위치하는 하단 이웃 샘플을 중심으로, 콜로케이티드 루마 샘플 및 하단 이웃 샘플 각각의 수평 방향에 이웃하는 수평 방향 이웃 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플 및 하단 이웃 샘플에 적용되는 필터 계수와, 수평 방향 이웃 샘플들에 적용되는 필터 계수의 비율은 2:1일 수 있다.
루마 블록의 최좌측 열에 포함된 크로마 성분 샘플(예컨대, A 및 C)에 대해서는, 변수 AvailL에 따라 상이한 모양의 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다. 일 예로, 루마 블록의 좌측 이웃 샘플들이 이용 가능한 경우, 크로마 성분 샘플 A 또는 C에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플에 대해, 6탭 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 반면, 루마 블록의 좌측 이웃 샘플들이 이용 불가능한 경우, 크로마 성분 샘플 A 또는 C에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플에 대해, 2탭 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 2탭 다운 샘플링 필터는, 콜로케이티드 루마 샘플 및 상기 콜로케이티드 루마 샘플의 하단에 위치하는 하단 이웃 샘플에 적용될 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플 및 하단 이웃 샘플에 적용되는 필터 계수의 비율은 1:1일 수 있다.
도 9 및 도 10에서는, 루마 블록의 좌측 이웃 샘플들의 이용 가능성 여부를 나타내는 변수 AvailL 또는 루마 블록의 상단 이웃 블록들의 이용 가능성 여부를 나타내는 변수 AvailT 중 적어도 하나에 기초하여, 다운 샘플링 필터 타입이 결정되는 것으로 예시되었다.
다른 예로, 변수 AvailL 및 변수 AvailT와 독립적으로, 다운 샘플링 필터를 결정할 수도 있다. 구체적으로, 변수 AvailL 및 변수 AvailT와 무관하게, 고정된 형태의 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다.
도 11 및 도 12는 루마 블록에 인접하는 이웃 샘플들의 이용 가능성과 무관하게 다운 샘플링 필터 타입이 결정되는 예를 나타낸 것이다. 도 11은 현재 영상이 HDR 영상인 경우, 다운 샘플링 필터의 적용 양상을 나타낸 것이고, 도 12는 현재 영상이 HDR 영상이 아닌 경우, 다운 샘플링 필터의 적용 양상을 나타낸 것이다.
일 예로, 도 11에 도시된 예에서, 각 크로마 샘플에 대응하는 다운 샘플링 필터는, 루마 블록에 인접하는 이웃 샘플들의 이용 가능성을 고려하지 않고 결정될 수 있다.
이를 위해, 루마 블록에 인접하는 이웃 샘플들을 이용하는 다운 샘플링 필터 타입은 이용가능하지 않은 것으로 설정할 수 있다. 즉, 도 9 및 도 10에 도시된 예에서, 변수 AvailL 및 변수 AvailT가 거짓일 때 선택되는 다운 샘플링 필터가 고정적으로 적용될 수 있다.
일 예로, 루마 블록이 HDR 영상인 경우, 크로마 블록 내 크로마 샘플 D에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플에 대해, 십자 모양 필터를 적용할 수 있다.
크로마 블록 내 크로마 샘플 C에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플에 대해, 수직 방향 필터를 적용할 수 있다.
크로마 블록 내 크로마 샘플 B에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플에 대해, 수평 방향 필터를 적용할 수 있다.
크로마 블록 내 크로마 샘플 A에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플에 대해, 다운 샘플링 필터를 적용하지 않도록 설정할 수 있다.
루마 블록이 HDR 영상이 아닌 경우, 크로마 블록 내 크로마 샘플 D 또는 B에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플에 대해, 6탭 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다.
크로마 블록 내 크로마 샘플 A 또는 C에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플에 대해 2탭 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다.
도 11 및 도 12에 도시된 예와 반대로, 루마 블록에 인접하는 이웃 샘플을 이용하는 다운 샘플링 필터 타입을 루마 블록에 고정적으로 적용할 수도 있다. 즉, 도 9 및 도 10에 도시된 예에서, 변수 AvailL 및 변수 AvailT가 참일 때 선택되는 다운 샘플링 필터가 고정적으로 적용될 수 있다.
이때, 루마 블록에 인접하는 이웃 샘플이 이용 불가능한 경우, 이용 불가능한 이웃 샘플 위치에, 루마 블록 내 경계에 위치하는 화소들을 패딩할 수 있다. 즉, 이용 불가능한 이웃 샘플은, 루마 블록 내 경계에 위치하는 화소들로 대체될 수 있다. 예컨대, 루마 블록의 좌측에 인접하는 좌측 이웃 샘플들이 이용 불가능한 경우, 루마 블록 내 최좌측 열에 포함된 복원 샘플들을 좌측으로 패딩할 수 있다. 또는, 루마 블록의 상단에 인접하는 상단 이웃 샘플들이 이용 불가능한 경우, 루마 블록 내 최상단 행에 포함된 복원 샘플들을 상단으로 패딩할 수 있다.
도 9 내지 도 12에 도시된 예에서는, 크로마 샘플들 각각을 A 내지 D 중 하나로 분류한 뒤, 각 카테고리별 상이한 다운 샘플링 필터 타입이 결정되는 것으로 도시되었다. 이때, 크로마 샘플들의 분류는, 최상단 행에 포함되는지 여부 또는 크로마 샘플이 최좌측 열에 포함되는지 여부 중 적어도 하나에 기초하여 수행되는 것으로 예시되었다.
블록 크기에 따라, 크로마 샘플들의 분류 기준을 상이하게 설정할 수도 있다. 일 예로, 크로마 블록의 크기가 4x4인 경우에는, 도 9 내지 도 12에 도시된 분류 기준을 따를 수 있다.
반면, 크로마 블록의 크기가 16x16 이상인 경우에는, 크로마 블록 내 최상단 2개 행에 포함되는지 여부 또는 크로마 블록 내 최좌측 2개 열에 포함되는지 여부에 기초하여, 크로마 샘플들을 분류할 수 있다. 일 예로, 크로마 블록이 16x16인 경우, 크로마 블록 내 좌상단 2x2 크기의 영역에 포함된 크로마 샘플들을 A로 분류할 수 있다. 또한, 크로마 블록 내 최상단 2개 행에 포함된 크로마 샘플들 중 A로 분류된 크로마 샘플들을 제외한 잔여 크로마 샘플들을 B로 분류할 수 있다. 크로마 블록 최좌측 2개 열에 포함된 크로마 샘플들 중 A로 분류된 크로마 샘플들을 제외한 잔여 크로마 샘플들을 C로 분류할 수 있다. 크로마 블록 내 잔여 크로마 샘플들은 D로 분류될 수 있다.
CCLM 파라미터 α 및 β는 크로마 블록 주변의 복원 화소들 및 루마 블록 주변의 복원 화소들을 기초로 유도될 수 있다(S803). 루마 영상과 크로마 영상의 크기가 상이한 경우, 루마 블록 주변의 복원 화소들을 다운 샘플링할 수 있다.
크로마 블록 및 루마 블록의 상단에 인접하는 상단 이웃 샘플들 또는 크로마 블록 및 루마 블록의 좌측에 인접하는 좌측 이웃 샘플들 중 적어도 하나에 기초하여, CCLM 파라미터들을 유도할 수 있다.
CCLM 모드에 따라, CCLM 파라미터들 유도시, 상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들의 이용 여부가 결정될 수 있다. 일 예로, LM 모드 하에서, CCLM 파라미터들은, 상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들을 기초로 유도될 수 있다. LM-A 모드 하에서, CCLM 파라미터들은, 상단 이웃 샘플들만을 기초로 유도될 수 있다. LM-L 모드 하에서, CCLM 파라미터들은, 좌측 이웃 샘플들만을 기초로 유도될 수 있다.
또는, 현재 블록의 크기, 형태, 현재 영상의 타입, CCLM 모드 타입 또는 크로마 서브 샘플링 포맷 중 적어도 하나에 기초하여, 이웃 복원 화소들의 개수 또는 범위를 결정할 수도 있다.
도 13은 CCLM 모드 타입에 따라, CCLM 파라미터를 유도하는데 이용되는 복원 화소들의 범위가 상이하게 설정되는 예를 나타낸다.
설명의 편의를 위해, 크로마 블록의 너비 W 및 높이 H는 모두 4인 것으로 가정한다.
크로마 블록에 LM 모드가 적용되는 경우, 크로마 블록의 상단 경계에 맞닿은 W개의 상단 이웃 샘플들 및 크로마 블록의 좌측 경계에 맞닿은 H개의 좌측 이웃 샘플들을 이용하여, CCLM 파라미터를 유도할 수 있다.
크로마 블록에 LM-A 모드가 적용되는 경우, 크로마 블록의 상단에 인접하는 2W개의 상단 이웃 샘플들을 이용하여, CCLM 파라미터를 유도할 수 있다.
크로마 블록에 LM-L 모드가 적용되는 경우, 크로마 블록의 좌측에 인접하는 2H개의 좌측 이웃 샘플들을 이용하여, CCLM 파라미터들을 유도할 수 있다.
또는, 크로마 블록에 인접하는 이웃 샘플들을 서브 샘플링한 뒤, 서브 샘플링된 이웃 샘플들만을 이용하여, CCLM 파라미터들을 유도할 수도 있다.
일 예로, 크로마 블록에 LM 모드가 적용되는 경우, 크로마 블록의 상단 경계에 맞닿은 W개의 상단 이웃 샘플들을 2개 간격으로 서브 샘플링하고, 크로마 블록의 좌측 경계에 맞닿은 H개의 좌측 이웃 샘플들을 2개 간격으로 서브 샘플링할 수 있다. 수학식 3은, LM 모드 하에서, CCLM 파라미터를 유도하는데 이용되는 서브 샘플링된 이웃 샘플들의 위치 조합을 나타낸 것이다.
Figure pat00003
상기 수학식 3에서, 괄호안 첫번째 값은 이웃 샘플의 y좌표를 나타내고, 두번째 값은 이웃 샘플의 x좌표를 나타낸다.
크로마 블록에 LM-A 모드가 적용되는 경우, 크로마 블록의 상단에 인접하는 2W 개의 상단 이웃 샘플들을 서브 샘플링할 수 있다. 수학식 4는, LM-A 모드 하에서, CCLM 파라미터를 유도하는데 이용되는 서브 샘플링된 이웃 샘플들의 위치 조합을 나타낸 것이다.
Figure pat00004
크로마 블록에 LM-L 모드가 적용되는 경우, 크로마 블록의 좌측에 인접하는 2H개의 좌측 이웃 샘플들을 서브 샘플링할 수 있다. 수학식 5는, LM-L 모드 하에서, CCLM 파라미터를 유도하는데 이용되는 서브 샘플링된 이웃 샘플들의 위치 조합을 나타낸 것이다.
Figure pat00005
루마 영상으로부터, 이웃 크로마 샘플에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플을 추출할 수 있다. 이때, 루마 영상과 크로마 영상의 크기가 상이한 경우, 다운 샘플링 필터가 적용된 루마 샘플을 유도할 수 있다.
다운 샘플링 필터는, 콜로케이티드 루마 화소 및 상기 콜로케이티드 루마 화소에 이웃하는 이웃 화소들에 적용될 수 있다.
다운 샘플링 필터의 타입은, 현재 영상의 타입, 콜로케이티드 루마 화소의 위치, 변수 AvailL, 변수 AvailT 또는 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 경계에 접하는지 여부에 기초하여 결정될 수 있다. 상이한 타입의 필터들은, 필터의 모양, 탭수 또는 계수 중 적어도 하나가 상이할 수 있다.
이하, 크로마 블록의 상단에 이웃하는 상단 이웃 블록의 필터링된 루마 샘플을 유도하는 예 및 크로마 블록의 좌측에 이웃하는 좌측 이웃 블록의 필터링된 루마 샘플을 유도하는 예에 대해 상세히 살펴보기로 한다.
크로마 블록의 상단에 이웃하는 상단 이웃 샘플에 대한 필터링된 루마 샘플을 유도하기 위해, 루마 블록의 상단 경계로부터 최대 N개 라인에 포함된 복원 샘플들을 이용할 수 있다. 이때, 라인의 개수는 크로마 서브 샘플링 포맷, CCLM 모드 타입, 영상 타입, 현재 블록의 형태 또는 크기, 현재 블록이 코딩 트리 유닛 경계에 접하는지 여부 또는 다운 샘플링 필터의 타입 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 본 개시에서는, 루마 블록 상단의 콜로케이티드 루마 샘플에 대한 다운 샘플링 필터 적용시, 루마 블록의 상단 경계 주변의 2개의 행에 포함된 복원 샘플들이 이용되는 것으로 가정한다.
도 14는 현재 영상이 HDR 영상이 아닌 경우, 상단 이웃 샘플의 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 다운 샘플링 필터 타입을 예시한 것이다.
도 15는 현재 영상이 HDR 영상인 경우, 상단 이웃 샘플의 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 다운 샘플링 필터 타입을 예시한 것이다.
도 14 및 도 15에 도시된 예에서, 변수 AvailTL은, 변수 AvailL 및 변수 AvailT 사이에 AND 연산자를 적용하여 유도되는 것일 수 있다. 즉, 좌측 이웃 샘플들 및 상단 이웃 샘플들이 모두 이용 가능한 경우, 변수 AvailTL의 값은 1로 설정되고, 좌측 이웃 샘플들 및 상단 이웃 샘플들 중 적어도 하나가 이용 불가능한 경우, 변수 AvailTL은 0으로 설정될 수 있다.
콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 다운 샘플링 필터 타입은, 변수 AvailL, 변수 AvailT, 상단 이웃 샘플의 위치 및 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하는지 여부 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
먼저, 현재 영상이 HDR 영상이 아닌 경우, 다운 샘플링 필터의 적용 양상에 대해 살펴본다.
x축 좌표가 0보다 큰 크로마 성분 상단 이웃 샘플에 대해, 상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들이 모두 이용 가능하고, 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하지 않는 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에는 6탭 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다. 구체적으로, 콜로케이티드 루마 샘플 및 상기 콜로케이티드 샘플의 하단에 위치하는 하단 이웃 샘플을 중심으로, 콜로케이티드 샘플 및 하단 이웃 샘플 각각의 수평 방향에 이웃하는 수평 방향 이웃 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 이때, 콜로케이티드 샘플 및 하단 이웃 샘플에 적용되는 필터 계수와, 수평 방향 이웃 샘플들에 적용되는 필터 계수의 비율은 2:1일 수 있다.
반면, 상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들 중 적어도 하나가 이용 불가능하거나, 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하는 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에는 수평 방향 필터가 적용될 수 있다. 구체적으로, 콜로케이티드 루마 샘플 및 상기 콜로케이티드 루마 샘플의 수평 방향으로 이웃하는 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 필터 계수 및 이웃 루마 샘플에 적용되는 필터 계수의 비율은 2:1일 수 있다.
x축 좌표가 0이하인 크로마 성분 상단 이웃 샘플에 대해, 상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들이 모두 이용 가능하고, 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하지 않는 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에는 6탭 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다.
상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들이 모두 이용 가능하나, 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하는 경우, 수평 방향 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다.
반면, 현재 코딩 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하지 않으나, 상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들 중 적어도 하나가 이용 불가능한 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에 2탭 수직 방향 필터를 적용할 수 있다. 2탭 수직 방향 필터는, 콜로케이티드 루마 샘플 및 상기 콜로케이티드 루마 샘플의 하단에 위치하는 하단 이웃 샘플에 적용될 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플 및 하단 이웃 샘플에 적용되는 필터 계수의 비율은 1:1일 수 있다.
반면, 상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들 중 적어도 하나가 이용 불가능하고, 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하는 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에 다운 샘플링 필터를 적용하지 않도록 설정할 수 있다.
다음으로, 현재 영상이 HDR 영상인 경우, 다운 샘플링 필터의 적용 양상에 대해 살펴본다.
x축 좌표가 0보다 큰 크로마 성분 상단 이웃 샘플에 대해, 상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들이 모두 이용 가능하고, 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하지 않는 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에는 십자 모양의 필터가 적용될 수 있다. 구체적으로, 콜로케이티드 루마 샘플, 상기 콜로케이티드 샘플의 수평 방향으로 이웃하는 루마 샘플들 및 상기 콜로케이티드 루마 샘플의 수직 방향으로 이웃하는 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 필터 계수 및 이웃 루마 샘플에 적용되는 필터 계수의 비율은 4:1일 수 있다.
반면, 상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들 중 적어도 하나가 이용 불가능하거나, 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하는 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에는 수평 방향 필터가 적용될 수 있다. 구체적으로, 콜로케이티드 루마 샘플 및 상기 콜로케이티드 루마 샘플의 수평 방향으로 이웃하는 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 필터 계수 및 이웃 루마 샘플에 적용되는 필터 계수의 비율은 2:1일 수 있다.
x축 좌표가 0이하인 크로마 성분 상단 이웃 샘플에 대해, 상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들이 모두 이용 가능하고, 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하지 않는 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에는 십자 모양 필터가 적용될 수 있다.
상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들이 모두 이용 가능하나, 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하는 경우, 수평 방향 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다.
반면, 현재 코딩 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하지 않으나, 상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들 중 적어도 하나가 이용 불가능한 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에 다운 샘플링 필터를 적용하지 않도록 설정할 수 있다.
상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들 중 적어도 하나가 이용 불가능하고, 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하는 경우에도, 콜로케이티드 루마 샘플에 다운 샘플링 필터를 적용하지 않도록 설정할 수 있다.
도 14 및 도 15에 도시된 예에서, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 다운 샘플링 필터 타입은, 영상 타입, 변수 AvailTL 및 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하는지 여부에 기초하여 결정되는 것으로 예시되었다.
다른 예로, 영상 타입, 변수 AvailTL 또는 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하는지 여부 중 적어도 하나와 관계없이 다운 샘플링 필터 타입을 결정할 수도 있다.
도 16은 상단 이웃 샘플 위치에 따라, 고정된 타입의 필터가 적용되는 예를 나타낸다.
현재 영상이 HDR 영상인지 여부와 무관하게, 크로마 성분 상단 이웃 샘플의 x좌표가 0보다 큰 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에는 수평 방향 필터가 적용될 수 있다.
반면, 크로마 성분 상단 이웃 샘플의 x축 좌표가 0과 같거나 작은 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에 다운 샘플링 필터를 적용하지 않을 수 있다.
다른 예로, 현재 영상이 HDR 영상인지 여부를 고려하여, 현재 영상이 HDR 영상인 경우, 모든 상단 이웃 샘플에 대해, 제1 타입의 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 반면, 현재 영상이 HDR 영상이 아닌 경우, 모든 상단 이웃 샘플들에 대해, 제2 타입의 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다.
여기서, 제1 타입 및 제2 타입은 필터 모양, 탭수 또는 계수 중 적어도 하나가 상이할 수 있다. 일 예로, 제1 타입 다운 샘플링 필터는 3탭 수평 방향 필터를 나타내고, 제2 타입 다운 샘플링 필터는 6탭 필터를 나타낼 수 있다.
이때, 루마 블록에 인접하는 이웃 샘플이 이용 불가한 경우, 이용 불가능한 이웃 샘플 위치에, 이용 가능한 복원 샘플들을 패딩할 수 있다. 일 예로, 루마 블록의 좌측에 인접하는 좌측 이웃 샘플들이 이용 불가능한 경우, 루마 블록 내 최좌측 열에 포함된 복원 샘플들을 좌측으로 패딩할 수 있다. 또는, 루마 블록의 상단에 인접하는 상단 이웃 샘플들이 이용 불가능한 경우, 루마 블록 내 최상단 행에 포함된 복원 샘플들을 상단으로 패딩할 수 있다.
이용 불가능한 샘플 위치를 패딩함으로써, 이웃 샘플들의 이용 가능성을 고려하지 않고, 다운 샘플링 필터 타입을 결정할 수 있다.
다음으로, 좌측 이웃 샘플에 대한 필터링된 루마 샘플의 유도 방법을 설명하기로 한다.
필터링된 루마 샘플 유도시, 루마 블록의 좌측 경계로부터 최대 M개 라인에 포함된 복원 샘플들을 이용할 수 있다. 이때, 라인의 개수는 크로마 서브 샘플링 포맷, CCLM 모드 타입, 영상 타입, 현재 블록의 형태 또는 크기, 현재 블록이 코딩 트리 유닛 경계에 접하는지 여부 또는 다운 샘플링 필터의 타입 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 본 개시에서는, 루마 블록 좌측의 콜로케이티드 루마 샘플에 대한 다운 샘플링 필터 적용시, 루마 블록의 좌측 경계 주변의 3개의 열에 포함된 복원 샘플들이 이용되는 것으로 가정한다.
다운 샘플링 필터는, 콜로케이티드 루마 화소 및 상기 콜로케이티드 루마 화소에 이웃하는 이웃 화소들에 적용될 수 있다.
도 17은 좌측 이웃 샘플의 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 다운 샘플링 필터 타입을 예시한 것이다.
콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 다운 샘플링 필터 타입은, 영상 타입, 변수 AvailL, 변수 AvailT 및 좌측 이웃 샘플의 위치 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
먼저, 현재 영상이 HDR 영상인 경우, 다운 샘플링 필터의 적용 양상에 대해 살펴본다.
상단 이웃 샘플들 및 좌측 이웃 샘플들이 모두 이용 가능한 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에는 십자 모양의 필터가 적용될 수 있다. 구체적으로, 콜로케이티드 루마 샘플, 상기 콜로케이티드 샘플의 수평 방향으로 이웃하는 루마 샘플들 및 상기 콜로케이티드 루마 샘플의 수직 방향으로 이웃하는 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 필터 계수 및 이웃 루마 샘플에 적용되는 필터 계수의 비율은 4:1일 수 있다.
크로마 성분 상단 이웃 샘플의 y축 좌표가 0보다 큰 경우에는, 좌측 이웃 참조 샘플들 및 상단 이웃 참조 샘플들의 이용 가능성과 무관하게, 콜로케이티드 루마 샘플에 십자 모양 필터를 적용할 수 있다.
크로마 성분 상단 이웃 샘플의 y축 좌표가 0과 같거나 작고, 좌측 이웃 참조 샘플들 및 상단 이웃 참조 샘플들 중 적어도 하나가 이용 불가능한 경우, 수평 방향 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다. 구체적으로, 콜로케이티드 루마 샘플, 상기 콜로케이티드 샘플의 수평 방향으로 이웃하는 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 이때, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 필터 계수 및 수평 방향 이웃 샘플들에 적용되는 필터 계수의 비율은 2:1일 수 있다.
현재 영상이 HDR 영상이 아닌 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에는 6탭 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다. 구체적으로, 콜로케이티드 루마 샘플 및 상기 콜로케이티드 샘플의 하단에 위치하는 하단 이웃 샘플을 중심으로, 콜로케이티드 샘플 및 하단 이웃 샘플 각각의 수평 방향에 이웃하는 수평 방향 이웃 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 이때, 콜로케이티드 샘플 및 하단 이웃 샘플에 적용되는 필터 계수와, 수평 방향 이웃 샘플들에 적용되는 필터 계수의 비율은 2:1일 수 있다.
도 16에 도시된 예에서, 콜로케이티드 루마 샘플에 적용되는 다운 샘플링 필터 타입은, 영상 타입 및 변수 AvailTL에 기초하여 결정되는 것으로 예시되었다.
다른 예로, 영상 타입 또는 변수 AvailTL 중 적어도 하나와 관계없이 다운 샘플링 필터 타입을 결정할 수도 있다.
도 17은 현재 영상의 타입에 따라, 고정된 타입의 필터가 적용되는 예를 나타낸다.
현재 영상이 HDR 영상인 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에는 수평 방향 필터가 적용될 수 있다.
반면 현재 영상이 HDR 영상이 아닌 경우, 콜로케이티드 루마 샘플에는 6탭 다운 샘플링 필터가 적용될 수 있다.
이때, 루마 블록에 인접하는 이웃 샘플이 이용 불가한 경우, 이용 불가능한 이웃 샘플 위치에, 이용 가능한 복원 샘플들을 패딩할 수 있다. 일 예로, 루마 블록의 좌측에 인접하는 좌측 이웃 샘플들이 이용 불가능한 경우, 루마 블록 내 최좌측 열에 포함된 복원 샘플들을 좌측으로 패딩할 수 있다. 또는, 루마 블록의 상단에 인접하는 상단 이웃 샘플들이 이용 불가능한 경우, 루마 블록 내 최상단 행에 포함된 복원 샘플들을 상단으로 패딩할 수 있다.
이용 불가능한 샘플 위치를 패딩함으로써, 이웃 샘플들의 이용 가능성을 고려하지 않고, 다운 샘플링 필터 타입을 결정할 수 있다.
다운 샘플링 필터의 결정 방법에 관한 정보가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다. 일 예로, 영상 타입, 변수 AvailTL 또는 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 접하는지 여부 중 적어도 하나를 고려하여 다운 샘플링 필터 타입을 결정하는 제1 방법 또는 상기 조건들 중 적어도 하나와 관계없이 다운 샘플링 필터 타입을 결정하는 제2 방법 중 하나를 특정하는 정보가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다.
다른 예로, 현재 영상의 타입, 현재 블록의 크기 및/또는 형태, 현재 블록이 코딩 트리 유닛의 상단 경계에 인접하는지 여부, 크로마 서브 샘플링 포맷, CCLM 모드 타입, 변수 AvailL, 변수 AvailT 또는 변수 AvailTL 중 적어도 하나에 기초하여, 제1 방법 또는 제2 방법 중 적어도 하나가 선택될 수 있다.
또는, 상술한 바와 같이, 현재 영상이 HDR 영상인지 여부만을 고려하여, 필터 타입을 결정할 수도 있다. 일 예로, 현재 영상이 HDR 영상인 경우에는, 상단 이웃 샘플 또는 좌측 이웃 샘플에 제1 타입의 다운 샘플링 필터만을 고정적으로 적용하고, 현재 영상이 HDR 영상이 아닌 경우, 상단 이웃 샘플 또는 좌측 이웃 샘플 제2 타입의 다운 샘플링 필터만을 고정적으로 적용할 수 있다. 여기서, 제1 타입 및 제2 타입은, 필터 모양, 탭수 또는 계수 중 적어도 하나가 상이할 수 있다.
이때, 루마 블록의 상단 경계 주변의 N개의 행 및/또는 루마 블록 좌측 경계 주변의 M개의 행에 미리 패딩을 수행할 수 있다. 패딩을 수행함에 따라, 루마 블록 주변 모든 이웃 샘플들이 이용 가능한 것으로 설정될 수 있고, 이에 따라, 이웃 샘플들의 이용 가능성 여부와 무관하게 필터 타입이 결정될 수 있다.
도 13에 도시된 예에서는, 서브 샘플링을 통해, CCLM 파라미터들을 유도하기 위해 이용되는 이웃 샘플들을 선택하는 것으로 설명하였다. 이때, 서브 샘플링된 이웃 샘플들의 위치를, 설명한 예와 상이한 조합으로 설정할 수도 있다. 일 예로, 수학식 3 대신, 하기 수학식 6에 따라, 샘플링된 이웃 샘플들을 유도할 수 있다.
Figure pat00006
상기 수학식 6에서, W 및 H는, 각각 현재 크로마 블록의 너비 및 높이를 나타낸다. 수학식 6에서, 변수 a, b 및 c의 조합은 다음 표 3 중 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
(a, b) c
(3, 5) 8
(5, 11) 16
(11, 21) 32
(21, 43) 64
앞서, 수학식 3을 이용하여, 이웃 샘플들을 서브 샘플링하는 것 보다, 수학식 6 및 표 3 중 하나의 조합을 이용하여 이웃 샘플들을 서브 샘플링하는 것이, 서브 샘플링되는 이웃 샘플들의 간격을 적절하게 유지하는 것에 효과적일 수 있다. 일 예로, 앞서, 수학식 3을 이용하여, 서브 샘플링을 수행하는 경우, 현재 블록의 너비 또는 높이가 다른 하나보다 클수록, 서브 샘플링되는 2개 샘플들 사이의 간격이 비균등하게 변화할 수 있다. 반면, 수학식 6 및 표 3에 정의된 변수들 중 하나를 이용하는 경우, 수학식 3을 이용하는 경우에 비해, 서브 샘플링되는 2개 샘플들 사이의 간격을 보다 균등하게 유지할 수 있다. 현재 블록의 크기, 형태, CCLM 모드 타입, 현재 영상의 타입, 크로마 서브 샘플링 포맷 중 적어도 하나에 기초하여, 표 3에 정의된 변수 조합들 중 하나가 선택될 수 있다. 일 예로, 현재 블록의 너비 또는 높이 중 적어도 하나를 변수 c로 설정하고, 결정된 변수 c에 대응하는 (a, b)의 조합을 호출할 수 있다. 일 예로, 현재 블록의 너비 또는 높이 중 적어도 하나가 4인 경우에는, (a, b)의 조합을 (3, 5)로 설정하고, 현재 블록의 너비 또는 높이 중 적어도 하나가 8인 경우에는, (a, b)의 조합을 (5, 11)로 설정하고, 현재 블록의 너비 또는 높이 중 적어도 하나가 16인 경우에는, (a, b)의 조합을 (11, 21)로 설정하고, 현재 블록의 너비 또는 높이 중 적어도 하나가 32 이상인 경우에는, (a, b)의 조합을 (21, 43)으로 설정할 수 있다.
현재 블록이 비정방형인 경우, 수평 방향에 대한 변수들의 조합 및 수직 방향에 대한 변수들의 조합을 상이하게 설정할 수 있다. 일 예로, 현재 블록 상단 이웃 샘플들에 대한 서브 샘플링은, 현재 블록의 너비 W를 변수 c로 설정한 뒤, 설정된 변수 c에 대응하는 (a, b)의 조합을 호출하여 수행될 수 있다. 반면, 현재 블록 좌측 이웃 샘플들에 대한 서브 샘플링은, 현재 블록의 너비 H를 변수 c로 설정한 뒤, 설정된 변수 c에 대응하는 (a, b)의 조합을 호출하여 수행될 수 있다.
다른 예로, 변수 a, b 및 c 중 적어도 하나를 특정하기 위한 정보가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다. 일 예로, 시퀀스 파라미터 세트 또는 픽처 파라미터 세트를 통해, 변수 a, b 및 c 각각을 특정하기 위한 정보가 시그날링될 수 있다.
또는, 변수 a, b 및 c의 조합들 중 하나를 특정하는 인덱스 정보가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다.
또는, 부호화기 및 복호화기에서 변수 a, b 및 c의 값이 고정되어 있을 수 있다.
앞서 수학식 3 내지 5를 통해 설명한 것 보다, 서브 샘플링되는 색차 샘플들의 개수를 증가 또는 감소시킬 수도 있다. 이때, 서브 샘플링되는 색차 샘플들의 개수는, 현재 블록의 크기, 형태, 현재 영상의 타입, 현재 블록의 코딩 트리 유닛의 경계에 접하는지 여부, CCLM 모드 타입, 크로마 서브 샘플링 포맷, 변수 AvailT, 변수 AvailL 또는 변수 AvailTL 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
일 예로, 도 13에 도시된 예에서는, 크로마 블록이 4x4 크기를 가질 때, 서브 샘플링을 통해 총 4개의 이웃 샘플들이 선택되는 것으로 설명되었다.
크로마 블록의 크기가 4x4 보다 큰 경우, 이보다 더 많은 개수의 이웃 샘플들이 선택될 수 있다. 일 예로, 총 8개의 이웃 샘플들 선택하고자 하는 경우, 수학식 3 내지 5를 다음 수학식 7 내지 9와 같이 변경할 수 있다.
Figure pat00007
Figure pat00008
Figure pat00009
수학식 7 내지 수학식 9는 각각 LM 모드, LM-A 모드 및 LM-L 모드 하에서 서브 샘플링된 이웃 샘플들의 조합을 나타낸다.
현재 블록의 크기에 기초하여, 서브 샘플링된 이웃 샘플들의 개수를 조절할 수 있다. 일 예로, 현재 블록이 임계값 WxH보다 작은 경우, 4개의 이웃 샘플들이 선택될 수 있다. 반면, 현재 블록이 임계값 WxH와 같거나 큰 경우, 8개의 이웃 샘플들이 선택될 수 있다.
상술한 실시예에들에서는, CCLM 파라미터를 유도하기 위해, 크로마 샘플에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플에 다운 샘플링 필터가 적용되는 것으로 예시되었다. 다른 예로, 콜로케이티드 루마 샘플에 다운 샘플링 필터를 적용함이 없이, CCLM 파라미터를 유도할 수도 있다. 여기서, 다운 샘플링 필터를 적용하지 않는다는 것은, CCLM 파라미터를 유도함에 있어서, 콜로케이티드 루마 샘플의 값을 그대로 이용함을 나타낸다.
다른 예로, 이웃 샘플들의 개수에 따라, 다운 샘플링 필터의 적용 여부를 결정할 수도 있다. 일 예로, 4개의 이웃 샘플들이 선택된 경우에는, 콜로케이티드 루마 샘플에 다운 샘플링 필터를 적용할 수 있다. 반면, 8개의 이웃 샘플들이 선택된 경우에는, 콜로케이티드 루마 샘플에 다운 샘플링 필터를 적용하지 않을 수 있다.
다른 예로, 이웃 샘플들의 개수에 따라, 다운 샘플링 필터 타입을 적응적으로 결정할 수 있다. 일 예로, 4개의 이웃 샘플들이 선택된 경우와 8개의 이웃 샘플들이 선택된 경우에 있어서, 다운 샘플링 필터의 모양, 탭수 또는 계수 중 적어도 하나가 상이할 수 있다.
크로마 영상 또는 루마 영상에 로우 패스 필터를 적용하여, 복원 화소를 특이성을 제거 또는 완화할 수 있다. 일 예로, 크로마 블록 주변의 이웃 샘플들을 선택하기 전, 로우 패스 필터를 적용할 수 있다. 로우 패스 필터를 적용하는 경우, CCLM 파라미터를 유도시, 블록 특성을 보다 잘 반영될 수 있다.
크로마 영상에만, 로우 패스 필터가 적용되도록 설정할 수 있다. 이는, 루마 영상 내 복원 화소에는 다운 샘플링 필터를 통해, 복원 화소의 특이성이 제거 또는 완화될 수 있기 때문이다.
다른 예로, 크로마 영상 및 루마 영상에 모두 로우 패스 필터를 적용할 수도 있다.
로우 패스 필터를 적용할 것인지 여부를 나타내는 정보가 비트스트림을 통해 시그날링될 수 있다. 상기 정보는, 루마 성분 및 크로마 성분 각각에 대해 시그날링될 수도 있다.
크로마 블록에 이웃하는 이웃 샘플들과, 루마 블록에 이웃하는 이웃 샘플들을 이용하여, CCLM 파라미터 α 및 β를 유도할 수 있다.
CCLM 파라미터 유도시, 루마 성분 이웃 샘플들을 2개의 그룹으로 분류할 수 있다. 상기 분류는, 이웃 샘플들의 값에 기초할 수 있다. 일 예로, 4개의 이웃 샘플들이 선택된 경우, 4개의 이웃 샘플들 중 값이 큰 2개를 제1 그룹으로 분류하고, 값이 작은 2개를 제2 그룹으로 분류할 수 있다.
크로마 성분 이웃 샘플들도 2개의 그룹으로 분류할 수 있다. 상기 분류는, 루마 성분의 분류 결과에 기초할 수 있다. 즉, 이웃 루마 샘플이 제N 그룹으로 분류되었다면, 이에 대응하는 이웃 크로마 샘플도 제N 그룹으로 분류할 수 있다.
이후, 루마 성분 및 크로마 성분 각각에 대해, 각 그룹별 샘플 평균값을 유도할 수 있다. 일 예로, 루마 성분에 대해, 제1 그룹에 속한 이웃 루마 샘플들을 평균하여, 평균값 Xb를 유도하고, 제2 그룹에 속한 이웃 루마 샘플들을 평균하여, 평균값 Xa를 유도할 수 있다. 또한, 크로마 성분에 대해, 제1 그룹에 속한 이웃 크로마 샘플들을 평균하여, 평균값 Yb를 유도하고, 제2 그룹에 속한 이웃 크로마 샘플들을 평균하여, 평균값 Ya를 유도할 수 있다.
유도된 평균값들에 기초하여, CCLM 파라미터를 유도할 수 있다. 일 예로, 가중치 α 및 오프셋 β는 다음의 수학식 10 및 11을 기초로 유도될 수 있다.
Figure pat00010
Figure pat00011
CCLM 파라미터가 유도되면, 다운 샘플링된 루마 샘플을 이용하여, 크로마 샘플을 예측할 수 있다(S804). 구체적으로, 다운 샘플링된 루마 샘플과 가중치 α의 곱에, 오프셋 β를 더하여, 크로마 예측 샘플을 유도할 수 있다.
루마 성분 이웃 샘플들 및 크로마 성분 이웃 샘플들을 3개 이상의 그룹들로 분류할 수도 있다. 일 예로, N개의 루마 이웃 샘플들 중 n개를 제1 그룹으로 분류하고, m개를 제2 그룹으로 분류하며, N-n-m개를 제3 그룹으로 분류할 수 있다. 상기 분류는 이웃 루마 샘플들의 값에 기초할 수 있다.
크로마 성분 이웃 샘플들도 루마 성분 이웃 샘플들의 분류 결과를 참조하여 3개 이상의 그룹들로 분류될 수 있다.
이웃 샘플들이 3개 이상의 그룹들로 분류된 경우, 3개 이상의 그룹들 중 2개의 그룹들만을 이용하여, CCLM 파라미터를 유도할 수 있다. 일 예로, 값이 가장 큰 이웃 샘플을 포함하는 그룹 및 값이 가장 작은 이웃 샘플을 포함하는 그룹을 이용하여 CCLM 파라미터를 유도할 수 있다.
상술한 예에서는, 루마 이웃 샘플들의 분류 결과를 참조하여, 크로마 이웃 샘플들이 분류되는 것으로 설명하였다. 설명한 예와 반대로, 크로마 이웃 샘플들을 분류한 뒤, 크로바 이웃 샘플들의 분류 결과를 참조하여, 루마 이웃 샘플들을 분류할 수도 있다.
다른 예로, 이웃 루마 샘플들 및 이웃 크로마 샘플들을 독립적으로 복수의 그룹들로 분류할 수도 있다.
상술한 실시예들에서 사용된 신택스들의 명칭은, 설명의 편의를 위해 명명된 것에 불과하다.
복호화 과정 또는 부호화 과정을 중심으로 설명된 실시예들을, 부호화 과정 또는 복호화 과정에 적용하는 것은, 본 개시의 범주에 포함되는 것이다. 소정의 순서로 설명된 실시예들을, 설명된 것과 상이한 순서로 변경하는 것 역시, 본 개시의 범주에 포함되는 것이다.
상술한 실시예는 일련의 단계 또는 순서도를 기초로 설명되고 있으나, 이는 발명의 시계열적 순서를 한정한 것은 아니며, 필요에 따라 동시에 수행되거나 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 상술한 실시예에서 블록도를 구성하는 구성요소(예를 들어, 유닛, 모듈 등) 각각은 하드웨어 장치 또는 소프트웨어로 구현될 수도 있고, 복수의 구성요소가 결합하여 하나의 하드웨어 장치 또는 소프트웨어로 구현될 수도 있다. 상술한 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 개시에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

Claims (9)

  1. 크로마 블록에 CCLM(Cross-compoenent Linear Model) 모드가 적용되는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 크로마 블록에 CCLM 모드가 결정되는 것으로 결정되는 경우, 상기 크로마 블록에 인접하는 이웃 크로마 샘플에 대한 필터링된 이웃 루마 샘플을 획득하는 단계;
    상기 이웃 크로마 샘플 및 상기 필터링된 이웃 루마 샘플을 이용하여, CCLM 파라미터를 유도하는 단계; 및
    상기 CCLM 파라미터를 이용하여, 상기 크로마 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 단계를 포함하는, 영상 복호화 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 필터링된 이웃 루마 샘플은, 상기 이웃 크로마 샘플에 대응하는 콜로케이티드 루마 샘플 및 상기 콜로케이티드 루마 샘플에 인접하는 이웃 루마 샘플들에 다운 샘플링 필터를 적용하여 생성되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 콜로케이티드 루마 샘플 및 상기 이웃 루마 샘플들 중 적어도 하나가 이용 불가능한 경우, 이용 불가능한 샘플 위치에, 루마 블록 내 경계에 위치하는 복원 샘플이 패딩되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
  4. 제2 항에 있어서,
    상기 다운 샘플링 필터의 타입은, 현재 영상의 타입에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
  5. 제2 항에 있어서,
    상기 다운 샘플링 필터의 타입은, 상기 이웃 크로마 샘플의 위치에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 이웃 크로마 샘플은, 상기 크로마 블록에 이웃하는 복수의 이웃 크로마 샘플들을 서브 샘플링하여 추출된 것인, 영상 복호화 방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    서브 샘플링 레이트는, 상기 크로마 블록의 크기 또는 형태 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 복호화 방법.
  8. 크로마 블록에 CCLM(Cross-compoenent Linear Model) 모드가 적용되는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 크로마 블록에 CCLM 모드가 결정되는 것으로 결정되는 경우, 상기 크로마 블록에 인접하는 이웃 크로마 샘플에 대한 필터링된 이웃 루마 샘플을 획득하는 단계;
    상기 이웃 크로마 샘플 및 상기 필터링된 이웃 루마 샘플을 이용하여, CCLM 파라미터를 유도하는 단계; 및
    상기 CCLM 파라미터를 이용하여, 상기 크로마 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 단계를 포함하는, 영상 부호화 방법.
  9. 비디오 부호화 방법에 의해 부호화되는 비트스트림을 저장하는 컴퓨터로 판독가능한 기록 매체에 있어서,
    상기 비디오 부호화 방법은,
    크로마 블록에 CCLM(Cross-compoenent Linear Model) 모드가 적용되는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 크로마 블록에 CCLM 모드가 결정되는 것으로 결정되는 경우, 상기 크로마 블록에 인접하는 이웃 크로마 샘플에 대한 필터링된 이웃 루마 샘플을 획득하는 단계;
    상기 이웃 크로마 샘플 및 상기 필터링된 이웃 루마 샘플을 이용하여, CCLM 파라미터를 유도하는 단계; 및
    상기 CCLM 파라미터를 이용하여, 상기 크로마 블록에 대한 예측 블록을 생성하는 단계를 포함하는, 컴퓨터로 판독가능한 기록 매체.
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