KR20220165205A - 개선된 크로스 컴포넌트 선형 모델 예측을 이용하는 비디오 코딩방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
개선된 크로스 컴포넌트 선형 모델(CCLM, Cross-Component Linear Model) 예측을 이용하는 비디오 코딩방법 및 장치에 관한 개시로서, 본 실시예는, 현재 크로마 블록의 인트라 예측에 있어서, CCLM 예측에 따라 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성하고, 현재 크로마 블록의 주변 화소들에 기초하여 현재 크로마 블록의 제2 예측자를 추가로 생성한 후, 제1 예측자와 제2 예측자를 가중 결합하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공한다.
Description
본 개시는 개선된 크로스 컴포넌트 선형 모델(CCLM, Cross-Component Linear Model) 예측을 이용하는 비디오 코딩방법 및 장치에 관한 것이다.
이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.
비디오 데이터는 음성 데이터나 정지 영상 데이터 등에 비하여 많은 데이터량을 가지기 때문에, 압축을 위한 처리 없이 그 자체를 저장하거나 전송하기 위해서는 메모리를 포함하여 많은 하드웨어 자원을 필요로 한다.
따라서, 통상적으로 비디오 데이터를 저장하거나 전송할 때에는 부호화기를 사용하여 비디오 데이터를 압축하여 저장하거나 전송하며, 복호화기에서는 압축된 비디오 데이터를 수신하여 압축을 해제하고 재생한다. 이러한 비디오 압축 기술로는 H.264/AVC, HEVC(High Efficiency Video Coding) 등을 비롯하여, HEVC에 비해 약 30% 이상의 부호화 효율을 향상시킨 VVC(Versatile Video Coding)가 존재한다.
그러나, 영상의 크기 및 해상도, 프레임률이 점차 증가하고 있고, 이에 따라 부호화해야 하는 데이터량도 증가하고 있으므로 기존의 압축 기술보다 더 부호화 효율이 좋고 화질 개선 효과도 높은 새로운 압축 기술이 요구된다.
일반적으로, 부호화 대상 영상은 여러 모양과 크기의 코딩 유닛(Coding Unit, CU)으로 분할(partitioning)된 후, CU 단위로 부호화된다. 트리 구조는 이러한 CU 단위의 분할을 규정하는 정보를 나타내며, 영상의 분할 형태를 지시하기 위해 부호화기로부터 복호화기로 전달될 수 있다. CU들로 분할 시, 루마 영상과 크로마 영상은 각각 독립적으로 분할될 수 있다. 또는, 루마 신호와 크로마 신호가 동일한 구조의 CU들로 분할될 수 있다. 이때, 루마 신호와 크로마 신호가 서로 다른 분할구조를 갖는 기술을 CST(Chroma Separate Tree) 기술 또는 이중 트리(dual tree) 기술이라고 한다. CST 기술이 사용되는 경우, 크로마 블록은 루마 블록과 다른 분할 방법을 가질 수 있다. 또한, 루마 신호와 크로마 신호가 서로 동일한 분할구조를 갖는 기술을 단일 트리(single tree) 기술이라 한다. 단일 트리 기술이 사용되는 경우, 크로마 블록은 루마 블록과는 동일한 분할 방법을 갖는다.
한편, 크로마 신호의 화소와 그에 대응하는 루마 신호의 화소 간에는 선형적 관계가 존재한다. 따라서, 이러한 선형적 관계에 기초하여 루마 신호의 화소들로부터 크로마 신호의 인트라 예측자를 생성할 수 있는 종래의 기술로서 CCLM(Cross-Component Linear Model) 예측이 존재한다. 현재 크로마 블록의 인트라 예측을 위해, CCLM 예측은 먼저 루마 영상 내에서 현재 크로마 블록에 대응하는 루마 영역을 확정한다. 이후, CCLM 예측은 현재 크로마 블록의 주변 화소 라인에 있는 화소들과 대응하는 루마 화소들 간의 선형 모델을 도출한다. 최종적으로 CCLM 예측은 도출된 선형 모델을 이용하여 대응 루마 영역의 화소값으로부터 현재 크로마 블록의 예측자(predictor)를 생성한다.
CCLM 예측에서는, 전술한 바와 같이, 선형 모델의 유도를 위해 현재 크로마 블록의 주변 화소들이 이용되나, 예측자의 생성 시에는 주변 화소들이 이용되지 않는다는 문제가 존재한다. 따라서, 현재 크로마 블록의 인트라 예측 시 화질 개선 및 부호화 효율 향상을 위해, CCLM 예측을 활용함에 있어서, 현재 크로마 블록의 주변 화소들을 추가로 이용하는 방법이 고려될 필요가 있다.
본 개시는, 현재 크로마 블록의 인트라 예측에 있어서 CCLM(Cross-Component Linear Model) 예측의 예측 성능을 개선하기 위해, CCLM 예측에 따라 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성하고, 현재 크로마 블록의 주변 화소들에 기초하여 현재 크로마 블록의 제2 예측자를 추가로 생성한 후, 제1 예측자와 제2 예측자를 가중 결합하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공하는 데 목적이 있다.
본 개시의 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치가 수행하는, 현재 크로마 블록의 인트라 예측방법에 있어서, 상기 현재 크로마 블록에 대해 크로스 컴포넌트(cross-component) 예측을 위한 크로스 컴포넌트 예측모드를 획득하는 단계, 여기서, 상기 크로스 컴포넌트 예측은, 상기 현재 크로마 블록 및 대응 루마 영역에 대해 상기 대응 루마 영역의 화소들을 이용하여 상기 현재 크로마 블록을 예측함; 상기 크로스 컴포넌트 예측모드에 기초하여 상기 크로스 컴포넌트 예측을 수행함으로써, 상기 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성하는 단계; 상기 현재 크로마 블록의 인접 블록들의 예측모드들로부터 대표모드(representative mode)를 유추하는 단계; 상기 대표모드에 기초하여 상기 현재 크로마 블록의 주변 화소들을 이용하는 인트라 예측을 수행함으로써, 상기 현재 크로마 블록의 제2 예측자를 생성하는 단계; 상기 제1 예측자 및 상기 제2 예측자에 대해 가중치를 유도하는 단계; 및 상기 가중치를 이용하여 상기 제1 예측자와 상기 제2 예측자를 가중합하여, 상기 현재 크로마 블록의 인트라 예측자를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법을 제공한다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치가 수행하는, 현재 크로마 블록의 인트라 예측 방법에 있어서, 상기 현재 크로마 블록의 주변 화소들을 이용하는 인트라 예측모드를 획득하는 단계; 상기 인트라 예측모드에 기초하여 인트라 예측을 수행함으로써, 상기 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성하는 단계; 상기 현재 크로마 블록에 대해 크로스 컴포넌트(cross-component) 예측을 위해 기설정된 크로스 컴포넌트 모드로 대표모드(representative mode)를 설정하는 단계, 여기서, 상기 크로스 컴포넌트 예측은, 상기 현재 크로마 블록 및 대응 루마 영역에 대해 상기 대응 루마 영역의 화소들을 이용하여 상기 현재 크로마 블록을 예측함; 상기 대표모드에 기초하여 상기 크로스 컴포넌트 예측을 수행함으로써, 상기 현재 크로마 블록의 제2 예측자를 생성하는 단계; 상기 제1 예측자 및 상기 제2 예측자에 대해 가중치를 유도하는 단계; 및 상기 가중치를 이용하여 상기 제1 예측자와 상기 제2 예측자를 가중합하여, 상기 현재 크로마 블록의 인트라 예측자를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법을 제공한다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 현재 크로마 블록에 대해 크로스 컴포넌트(cross-component) 예측을 위한 크로스 컴포넌트 예측모드를 획득하는 입력기, 여기서, 상기 크로스 컴포넌트 예측은, 상기 현재 크로마 블록 및 대응 루마 영역에 대해 상기 대응 루마 영역의 화소들을 이용하여 상기 현재 크로마 블록을 예측함; 상기 크로스 컴포넌트 예측모드에 기초하여 상기 크로스 컴포넌트 예측을 수행함으로써, 상기 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성하는 제1 예측자 생성기; 상기 현재 크로마 블록의 인접 블록들의 예측모드들로부터 대표모드(representative mode)를 유추한 후, 상기 대표모드에 기초하여 상기 현재 크로마 블록의 주변 화소들을 이용하는 인트라 예측을 수행함으로써, 상기 현재 크로마 블록의 제2 예측자를 생성하는 제2 예측자 생성기; 및 상기 제1 예측자 및 상기 제2 예측자에 대해 가중치를 유도한 후, 상기 가중치를 이용하여 상기 제1 예측자와 상기 제2 예측자를 가중합하여, 상기 현재 크로마 블록의 인트라 예측자를 생성하는 가중합기를 포함하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측장치를 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 따르면, 현재 크로마 블록의 인트라 예측에 있어서, CCLM 예측에 따라 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성하고, 현재 크로마 블록의 주변 화소들에 기초하여 현재 크로마 블록의 제2 예측자를 추가로 생성한 후, 제1 예측자와 제2 예측자를 가중 결합하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공함으로써, CCLM 예측의 예측 성능을 개선하는 것이 가능해지는 효과가 있다.
도 1은 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 부호화 장치에 대한 예시적인 블록도이다.
도 2는 QTBTTT 구조를 이용하여 블록을 분할하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 광각 인트라 예측모드들을 포함한 복수의 인트라 예측모드들을 나타낸 도면이다.
도 4는 현재블록의 주변블록에 대한 예시도이다.
도 5는 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 복호화 장치의 예시적인 블록도이다.
도 6은 CCLM 예측을 위해 참조하는 주변 화소를 나타내는 예시도이다.
도 7은 크로마 채널의 인트라 예측에서 이용할 수 있는 정보를 나타내는 예시도이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 크로마 블록의 인트라 예측을 수행하는 인트라 예측부를 나타내는 예시도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재 크로마 블록의 주변 화소들 중 특정 위치에 있는 주변 화소들을 나타내는 예시도이다.
도 10 내지 도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재 크로마 블록의 주변 블록들의 분포와 예측모드를 나타내는 예시도이다.
도 14는 현재 크로마 블록의 주변 화소들을 나타내는 예시도이다.
도 15 및 도 16는 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재 크로마 블록에 바로 인접한 주변 화소 라인을 나타내는 예시도이다.
도 17 및 도 18은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 현재 크로마 블록의 주변 블록들의 분포와 예측모드를 나타내는 예시도이다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른 현재 크로마 블록의 인트라 예측 방법을 나타내는 순서도이다.
도 20은 본 개시의 일 실시예에 따른, 대응 루마 영역 내 화소들 중 특정 위치에 있는 화소들을 나타내는 예시도이다.
도 21 내지 도 24는 본 개시의 일 실시예에 따른, 대응 루마 영역에 포함된 블록들의 분포와 예측모드를 나타내는 예시도이다.
도 25 내지 도 27은 본 개시의 또다른 실시예에 따른, 현재 크로마 블록의 주변 블록들의 분포와 예측모드를 나타내는 예시도이다.
도 28 및 도 29는 본 개시의 다른 실시예에 따른, 대응 루마 영역에 포함된 블록들의 분포와 예측모드를 나타내는 예시도이다.
도 30은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재 크로마 블록의 예측자 내 화소들에 대해 그룹화 방법들을 나타내는 예시도이다.
도 31은 본 개시의 일 실시예에 따른, 제1 예측자와 제2 예측자의 가중치를 나타내는 예시도이다.
도 32 및 도 33은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 현재 크로마 블록의 예측자 내 화소들에 대해 그룹화 방법들을 나타내는 예시도이다.
도 2는 QTBTTT 구조를 이용하여 블록을 분할하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 광각 인트라 예측모드들을 포함한 복수의 인트라 예측모드들을 나타낸 도면이다.
도 4는 현재블록의 주변블록에 대한 예시도이다.
도 5는 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 복호화 장치의 예시적인 블록도이다.
도 6은 CCLM 예측을 위해 참조하는 주변 화소를 나타내는 예시도이다.
도 7은 크로마 채널의 인트라 예측에서 이용할 수 있는 정보를 나타내는 예시도이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 크로마 블록의 인트라 예측을 수행하는 인트라 예측부를 나타내는 예시도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재 크로마 블록의 주변 화소들 중 특정 위치에 있는 주변 화소들을 나타내는 예시도이다.
도 10 내지 도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재 크로마 블록의 주변 블록들의 분포와 예측모드를 나타내는 예시도이다.
도 14는 현재 크로마 블록의 주변 화소들을 나타내는 예시도이다.
도 15 및 도 16는 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재 크로마 블록에 바로 인접한 주변 화소 라인을 나타내는 예시도이다.
도 17 및 도 18은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 현재 크로마 블록의 주변 블록들의 분포와 예측모드를 나타내는 예시도이다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른 현재 크로마 블록의 인트라 예측 방법을 나타내는 순서도이다.
도 20은 본 개시의 일 실시예에 따른, 대응 루마 영역 내 화소들 중 특정 위치에 있는 화소들을 나타내는 예시도이다.
도 21 내지 도 24는 본 개시의 일 실시예에 따른, 대응 루마 영역에 포함된 블록들의 분포와 예측모드를 나타내는 예시도이다.
도 25 내지 도 27은 본 개시의 또다른 실시예에 따른, 현재 크로마 블록의 주변 블록들의 분포와 예측모드를 나타내는 예시도이다.
도 28 및 도 29는 본 개시의 다른 실시예에 따른, 대응 루마 영역에 포함된 블록들의 분포와 예측모드를 나타내는 예시도이다.
도 30은 본 개시의 일 실시예에 따른, 현재 크로마 블록의 예측자 내 화소들에 대해 그룹화 방법들을 나타내는 예시도이다.
도 31은 본 개시의 일 실시예에 따른, 제1 예측자와 제2 예측자의 가중치를 나타내는 예시도이다.
도 32 및 도 33은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 현재 크로마 블록의 예측자 내 화소들에 대해 그룹화 방법들을 나타내는 예시도이다.
이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 실시예들을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 실시예들의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 부호화 장치에 대한 예시적인 블록도이다. 이하에서는 도 1의 도시를 참조하여 영상 부호화 장치와 이 장치의 하위 구성들에 대하여 설명하도록 한다.
영상 부호화 장치는 픽처 분할부(110), 예측부(120), 감산기(130), 변환부(140), 양자화부(145), 재정렬부(150), 엔트로피 부호화부(155), 역양자화부(160), 역변환부(165), 가산기(170), 루프 필터부(180) 및 메모리(190)를 포함하여 구성될 수 있다.
영상 부호화 장치의 각 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 각 구성요소의 기능이 소프트웨어로 구현되고 마이크로프로세서가 각 구성요소에 대응하는 소프트웨어의 기능을 실행하도록 구현될 수도 있다.
하나의 영상(비디오)은 복수의 픽처들을 포함하는 하나 이상의 시퀀스로 구성된다. 각 픽처들은 복수의 영역으로 분할되고 각 영역마다 부호화가 수행된다. 예를 들어, 하나의 픽처는 하나 이상의 타일(Tile) 또는/및 슬라이스(Slice)로 분할된다. 여기서, 하나 이상의 타일을 타일 그룹(Tile Group)으로 정의할 수 있다. 각 타일 또는/슬라이스는 하나 이상의 CTU(Coding Tree Unit)로 분할된다. 그리고 각 CTU는 트리 구조에 의해 하나 이상의 CU(Coding Unit)들로 분할된다. 각 CU에 적용되는 정보들은 CU의 신택스로서 부호화되고, 하나의 CTU에 포함된 CU들에 공통적으로 적용되는 정보는 CTU의 신택스로서 부호화된다. 또한, 하나의 슬라이스 내의 모든 블록들에 공통적으로 적용되는 정보는 슬라이스 헤더의 신택스로서 부호화되며, 하나 이상의 픽처들을 구성하는 모든 블록들에 적용되는 정보는 픽처 파라미터 셋(PPS, Picture Parameter Set) 혹은 픽처 헤더에 부호화된다. 나아가, 복수의 픽처가 공통으로 참조하는 정보들은 시퀀스 파라미터 셋(SPS, Sequence Parameter Set)에 부호화된다. 그리고, 하나 이상의 SPS가 공통으로 참조하는 정보들은 비디오 파라미터 셋(VPS, Video Parameter Set)에 부호화된다. 또한, 하나의 타일 또는 타일 그룹에 공통으로 적용되는 정보는 타일 또는 타일 그룹 헤더의 신택스로서 부호화될 수도 있다. SPS, PPS, 슬라이스 헤더, 타일 또는 타일 그룹 헤더에 포함되는 신택스들은 상위수준(high level) 신택스로 칭할 수 있다.
픽처 분할부(110)는 CTU(Coding Tree Unit)의 크기를 결정한다. CTU의 크기에 대한 정보(CTU size)는 SPS 또는 PPS의 신택스로서 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.
픽처 분할부(110)는 영상을 구성하는 각 픽처(picture)를 미리 결정된 크기를 가지는 복수의 CTU(Coding Tree Unit)들로 분할한 이후에, 트리 구조(tree structure)를 이용하여 CTU를 반복적으로(recursively) 분할한다. 트리 구조에서의 리프 노드(leaf node)가 부호화의 기본 단위인 CU(coding unit)가 된다.
트리 구조로는 상위 노드(혹은 부모 노드)가 동일한 크기의 네 개의 하위 노드(혹은 자식 노드)로 분할되는 쿼드트리(QuadTree, QT), 또는 상위 노드가 두 개의 하위 노드로 분할되는 바이너리트리(BinaryTree, BT), 또는 상위 노드가 1:2:1 비율로 세 개의 하위 노드로 분할되는 터너리트리(TernaryTree, TT), 또는 이러한 QT 구조, BT 구조 및 TT 구조 중 둘 이상을 혼용한 구조일 수 있다. 예컨대, QTBT(QuadTree plus BinaryTree) 구조가 사용될 수 있고, 또는 QTBTTT(QuadTree plus BinaryTree TernaryTree) 구조가 사용될 수 있다. 여기서, BTTT를 합쳐서 MTT(Multiple-Type Tree)라 지칭될 수 있다.
도 2는 QTBTTT 구조를 이용하여 블록을 분할하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, CTU는 먼저 QT 구조로 분할될 수 있다. 쿼드트리 분할은 분할 블록(splitting block)의 크기가 QT에서 허용되는 리프 노드의 최소 블록 크기(MinQTSize)에 도달할 때까지 반복될 수 있다. QT 구조의 각 노드가 하위 레이어의 4개의 노드들로 분할되는지 여부를 지시하는 제1 플래그(QT_split_flag)는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다. QT의 리프 노드가 BT에서 허용되는 루트 노드의 최대 블록 크기(MaxBTSize)보다 크지 않은 경우, BT 구조 또는 TT 구조 중 어느 하나 이상으로 더 분할될 수 있다. BT 구조 및/또는 TT 구조에서는 복수의 분할 방향이 존재할 수 있다. 예컨대, 해당 노드의 블록이 가로로 분할되는 방향과 세로로 분할되는 방향 두 가지가 존재할 수 있다. 도 2의 도시와 같이, MTT 분할이 시작되면, 노드들이 분할되었는지 여부를 지시하는 제2 플래그(mtt_split_flag)와, 분할이 되었다면 추가적으로 분할 방향(vertical 혹은 horizontal)을 나타내는 플래그 및/또는 분할 타입(Binary 혹은 Ternary)을 나타내는 플래그가 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다.
대안적으로, 각 노드가 하위 레이어의 4개의 노드들로 분할되는지 여부를 지시하는 제1 플래그(QT_split_flag)를 부호화하기에 앞서, 그 노드가 분할되는지 여부를 지시하는 CU 분할 플래그(split_cu_flag)가 부호화될 수도 있다. CU 분할 플래그(split_cu_flag) 값이 분할되지 않았음을 지시하는 경우, 해당 노드의 블록이 분할 트리 구조에서의 리프 노드(leaf node)가 되어 부호화의 기본 단위인 CU(coding unit)가 된다. CU 분할 플래그(split_cu_flag) 값이 분할됨을 지시하는 경우, 영상 부호화 장치는 전술한 방식으로 제1 플래그부터 부호화를 시작한다.
트리 구조의 다른 예시로서 QTBT가 사용되는 경우, 해당 노드의 블록을 동일 크기의 두 개 블록으로 가로로 분할하는 타입(즉, symmetric horizontal splitting)과 세로로 분할하는 타입(즉, symmetric vertical splitting) 두 가지가 존재할 수 있다. BT 구조의 각 노드가 하위 레이어의 블록으로 분할되는지 여부를 지시하는 분할 플래그(split_flag) 및 분할되는 타입을 지시하는 분할 타입 정보가 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다. 한편, 해당 노드의 블록을 서로 비대칭 형태의 두 개의 블록으로 분할하는 타입이 추가로 더 존재할 수도 있다. 비대칭 형태에는 해당 노드의 블록을 1:3의 크기 비율을 가지는 두 개의 직사각형 블록으로 분할하는 형태가 포함될 수 있고, 혹은 해당 노드의 블록을 대각선 방향으로 분할하는 형태가 포함될 수도 있다.
CU는 CTU로부터의 QTBT 또는 QTBTTT 분할에 따라 다양한 크기를 가질 수 있다. 이하에서는, 부호화 또는 복호화하고자 하는 CU(즉, QTBTTT의 리프 노드)에 해당하는 블록을 '현재블록'이라 칭한다. QTBTTT 분할의 채용에 따라, 현재블록의 모양은 정사각형뿐만 아니라 직사각형일 수도 있다.
예측부(120)는 현재블록을 예측하여 예측블록을 생성한다. 예측부(120)는 인트라 예측부(122)와 인터 예측부(124)를 포함한다.
일반적으로, 픽처 내 현재블록들은 각각 예측적으로 코딩될 수 있다. 일반적으로 현재블록의 예측은 (현재블록을 포함하는 픽처로부터의 데이터를 사용하는) 인트라 예측 기술 또는 (현재블록을 포함하는 픽처 이전에 코딩된 픽처로부터의 데이터를 사용하는) 인터 예측 기술을 사용하여 수행될 수 있다. 인터 예측은 단방향 예측과 양방향 예측 모두를 포함한다.
인트라 예측부(122)는 현재블록이 포함된 현재 픽처 내에서 현재블록의 주변에 위치한 픽셀(참조 픽셀)들을 이용하여 현재블록 내의 픽셀들을 예측한다. 예측 방향에 따라 복수의 인트라 예측모드가 존재한다. 예컨대, 도 3a에서 보는 바와 같이, 복수의 인트라 예측모드는 planar 모드와 DC 모드를 포함하는 2개의 비방향성 모드와 65개의 방향성 모드를 포함할 수 있다. 각 예측모드에 따라 사용할 주변 픽셀과 연산식이 다르게 정의된다.
직사각형 모양의 현재블록에 대한 효율적인 방향성 예측을 위해, 도 3b에 점선 화살표로 도시된 방향성 모드들(67 ~ 80번, -1 ~ -14 번 인트라 예측모드들)이 추가로 사용될 수 있다. 이들은 "광각 인트라 예측모드들(wide angle intra-prediction modes)"로 지칭될 수 있다. 도 3b에서 화살표들은 예측에 사용되는 대응하는 참조샘플들을 가리키는 것이며, 예측 방향을 나타내는 것이 아니다. 예측 방향은 화살표가 가리키는 방향과 반대이다. 광각 인트라 예측모드들은 현재블록이 직사각형일 때 추가적인 비트 전송 없이 특정 방향성 모드를 반대방향으로 예측을 수행하는 모드이다. 이때 광각 인트라 예측모드들 중에서, 직사각형의 현재블록의 너비와 높이의 비율에 의해, 현재블록에 이용 가능한 일부 광각 인트라 예측모드들이 결정될 수 있다. 예컨대, 45도보다 작은 각도를 갖는 광각 인트라 예측모드들(67 ~ 80번 인트라 예측모드들)은 현재블록이 높이가 너비보다 작은 직사각형 형태일 때 이용 가능하고, -135도보다 큰 각도를 갖는 광각 인트라 예측모드들(-1 ~ -14 번 인트라 예측모드들)은 현재블록이 너비가 높이보다 큰 직사각형 형태일 때 이용 가능하다.
인트라 예측부(122)는 현재블록을 부호화하는데 사용할 인트라 예측모드를 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 인트라 예측부(122)는 여러 인트라 예측모드들을 사용하여 현재블록을 인코딩하고, 테스트된 모드들로부터 사용할 적절한 인트라 예측모드를 선택할 수도 있다. 예를 들어, 인트라 예측부(122)는 여러 테스트된 인트라 예측모드들에 대한 비트율 왜곡(rate-distortion) 분석을 사용하여 비트율 왜곡 값들을 계산하고, 테스트된 모드들 중 최선의 비트율 왜곡 특징들을 갖는 인트라 예측모드를 선택할 수도 있다.
인트라 예측부(122)는 복수의 인트라 예측모드 중에서 하나의 인트라 예측모드를 선택하고, 선택된 인트라 예측모드에 따라 결정되는 주변 픽셀(참조 픽셀)과 연산식을 사용하여 현재블록을 예측한다. 선택된 인트라 예측모드에 대한 정보는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.
인터 예측부(124)는 움직임 보상 과정을 이용하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 인터 예측부(124)는 현재 픽처보다 먼저 부호화 및 복호화된 참조픽처 내에서 현재블록과 가장 유사한 블록을 탐색하고, 그 탐색된 블록을 이용하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 그리고, 현재 픽처 내의 현재블록과 참조픽처 내의 예측블록 간의 변위(displacement)에 해당하는 움직임벡터(Motion Vector: MV)를 생성한다. 일반적으로, 움직임 추정은 루마(luma) 성분에 대해 수행되고, 루마 성분에 기초하여 계산된 움직임벡터는 루마 성분 및 크로마 성분 모두에 대해 사용된다. 현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처에 대한 정보 및 움직임벡터에 대한 정보를 포함하는 움직임 정보는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.
인터 예측부(124)는, 예측의 정확성을 높이기 위해, 참조픽처 또는 참조 블록에 대한 보간을 수행할 수도 있다. 즉, 연속한 두 정수 샘플 사이의 서브 샘플들은 그 두 정수 샘플을 포함한 연속된 복수의 정수 샘플들에 필터 계수들을 적용하여 보간된다. 보간된 참조픽처에 대해서 현재블록과 가장 유사한 블록을 탐색하는 과정을 수행하면, 움직임벡터는 정수 샘플 단위의 정밀도(precision)가 아닌 소수 단위의 정밀도까지 표현될 수 있다. 움직임벡터의 정밀도 또는 해상도(resolution)는 부호화하고자 하는 대상 영역, 예컨대, 슬라이스, 타일, CTU, CU 등의 단위마다 다르게 설정될 수 있다. 이와 같은 적응적 움직임벡터 해상도(Adaptive Motion Vector Resolution: AMVR)가 적용되는 경우 각 대상 영역에 적용할 움직임벡터 해상도에 대한 정보는 대상 영역마다 시그널링되어야 한다. 예컨대, 대상 영역이 CU인 경우, 각 CU마다 적용된 움직임벡터 해상도에 대한 정보가 시그널링된다. 움직임벡터 해상도에 대한 정보는 후술할 차분 움직임벡터의 정밀도를 나타내는 정보일 수 있다.
한편, 인터 예측부(124)는 양방향 예측(bi-prediction)을 이용하여 인터 예측을 수행할 수 있다. 양방향 예측의 경우, 두 개의 참조픽처와 각 참조픽처 내에서 현재블록과 가장 유사한 블록 위치를 나타내는 두 개의 움직임벡터가 이용된다. 인터 예측부(124)는 참조픽처 리스트 0(RefPicList0) 및 참조픽처 리스트 1(RefPicList1)로부터 각각 제1 참조픽처 및 제2 참조픽처를 선택하고, 각 참조픽처 내에서 현재블록과 유사한 블록을 탐색하여 제1 참조블록과 제2 참조블록을 생성한다. 그리고, 제1 참조블록과 제2 참조블록을 평균 또는 가중 평균하여 현재블록에 대한 예측블록을 생성한다. 그리고 현재블록을 예측하기 위해 사용한 두 개의 참조픽처에 대한 정보 및 두 개의 움직임벡터에 대한 정보를 포함하는 움직임 정보를 부호화부(150)로 전달한다. 여기서, 참조픽처 리스트 0은 기복원된 픽처들 중 디스플레이 순서에서 현재 픽처 이전의 픽처들로 구성되고, 참조픽처 리스트 1은 기복원된 픽처들 중 디스플레이 순서에서 현재 픽처 이후의 픽처들로 구성될 수 있다. 그러나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 디스플레이 순서 상으로 현재 픽처 이후의 기복원 픽처들이 참조픽처 리스트 0에 추가로 더 포함될 수 있고, 역으로 현재 픽처 이전의 기복원 픽처들이 참조픽처 리스트 1에 추가로 더 포함될 수도 있다.
움직임 정보를 부호화하는 데에 소요되는 비트량을 최소화하기 위해 다양한 방법이 사용될 수 있다.
예컨대, 현재블록의 참조픽처와 움직임벡터가 주변블록의 참조픽처 및 움직임벡터와 동일한 경우에는 그 주변블록을 식별할 수 있는 정보를 부호화함으로써, 현재블록의 움직임 정보를 영상 복호화 장치로 전달할 수 있다. 이러한 방법을 '머지 모드(merge mode)'라 한다.
머지 모드에서, 인터 예측부(124)는 현재블록의 주변블록들로부터 기 결정된 개수의 머지 후보블록(이하, '머지 후보'라 함)들을 선택한다.
머지 후보를 유도하기 위한 주변블록으로는, 도 4에 도시된 바와 같이, 현재 픽처 내에서 현재블록에 인접한 좌측블록(A0), 좌하단블록(A1), 상단블록(B0), 우상단블록(B1), 및 좌상단블록(A2) 중에서 전부 또는 일부가 사용될 수 있다. 또한, 현재블록이 위치한 현재 픽처가 아닌 참조픽처(현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처와 동일할 수도 있고 다를 수도 있음) 내에 위치한 블록이 머지 후보로서 사용될 수도 있다. 예컨대, 참조픽처 내에서 현재블록과 동일 위치에 있는 블록(co-located block) 또는 그 동일 위치의 블록에 인접한 블록들이 머지 후보로서 추가로 더 사용될 수 있다. 이상에서 기술된 방법에 의해 선정된 머지 후보의 개수가 기설정된 개수보다 작으면, 0 벡터를 머지 후보에 추가한다.
인터 예측부(124)는 이러한 주변블록들을 이용하여 기 결정된 개수의 머지 후보를 포함하는 머지 리스트를 구성한다. 머지 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 현재블록의 움직임정보로서 사용할 머지 후보를 선택하고 선택된 후보를 식별하기 위한 머지 인덱스 정보를 생성한다. 생성된 머지 인덱스 정보는 부호화부(150)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 전달된다.
머지 스킵(merge skip) 모드는 머지 모드의 특별한 경우로서, 양자화를 수행한 후, 엔트로피 부호화를 위한 변환 계수가 모두 영(zero)에 가까울 때, 잔차신호의 전송 없이 주변블록 선택 정보만을 전송한다. 머지 스킵 모드를 이용함으로써, 움직임이 적은 영상, 정지 영상, 스크린 콘텐츠 영상 등에서 상대적으로 높은 부호화 효율을 달성할 수 있다.
이하, 머지 모드와 머지 스킵 모드를 통칭하여, 머지/스킵 모드로 나타낸다.
움직임 정보를 부호화하기 위한 또 다른 방법은 AMVP(Advanced Motion Vector Prediction) 모드이다.
AMVP 모드에서, 인터 예측부(124)는 현재블록의 주변블록들을 이용하여 현재블록의 움직임벡터에 대한 예측 움직임벡터 후보들을 유도한다. 예측 움직임벡터 후보들을 유도하기 위해 사용되는 주변블록으로는, 도 4에 도시된 현재 픽처 내에서 현재블록에 인접한 좌측블록(A0), 좌하단블록(A1), 상단블록(B0), 우상단블록(B1), 및 좌상단블록(A2) 중에서 전부 또는 일부가 사용될 수 있다. 또한, 현재블록이 위치한 현재 픽처가 아닌 참조픽처(현재블록을 예측하기 위해 사용된 참조픽처와 동일할 수도 있고 다를 수도 있음) 내에 위치한 블록이 예측 움직임벡터 후보들을 유도하기 위해 사용되는 주변블록으로서 사용될 수도 있다. 예컨대, 참조픽처 내에서 현재블록과 동일 위치에 있는 블록(collocated block) 또는 그 동일 위치의 블록에 인접한 블록들이 사용될 수 있다. 이상에서 기술된 방법에 의해 움직임벡터 후보의 개수가 기설정된 개수보다 작으면, 0 벡터를 움직임벡터 후보에 추가한다.
인터 예측부(124)는 이 주변블록들의 움직임벡터를 이용하여 예측 움직임벡터 후보들을 유도하고, 예측 움직임벡터 후보들을 이용하여 현재블록의 움직임벡터에 대한 예측 움직임벡터를 결정한다. 그리고, 현재블록의 움직임벡터로부터 예측 움직임벡터를 감산하여 차분 움직임벡터를 산출한다.
예측 움직임벡터는 예측 움직임벡터 후보들에 기 정의된 함수(예컨대, 중앙값, 평균값 연산 등)를 적용하여 구할 수 있다. 이 경우, 영상 복호화 장치도 기 정의된 함수를 알고 있다. 또한, 예측 움직임벡터 후보를 유도하기 위해 사용하는 주변블록은 이미 부호화 및 복호화가 완료된 블록이므로 영상 복호화 장치도 그 주변블록의 움직임벡터도 이미 알고 있다. 그러므로 영상 부호화 장치는 예측 움직임벡터 후보를 식별하기 위한 정보를 부호화할 필요가 없다. 따라서, 이 경우에는 차분 움직임벡터에 대한 정보와 현재블록을 예측하기 위해 사용한 참조픽처에 대한 정보가 부호화된다.
한편, 예측 움직임벡터는 예측 움직임벡터 후보들 중 어느 하나를 선택하는 방식으로 결정될 수도 있다. 이 경우에는 차분 움직임벡터에 대한 정보 및 현재블록을 예측하기 위해 사용한 참조픽처에 대한 정보와 함께, 선택된 예측 움직임벡터 후보를 식별하기 위한 정보가 추가로 부호화된다.
감산기(130)는 현재블록으로부터 인트라 예측부(122) 또는 인터 예측부(124)에 의해 생성된 예측블록을 감산하여 잔차블록을 생성한다.
변환부(140)는 공간 영역의 픽셀 값들을 가지는 잔차블록 내의 잔차신호를 주파수 도메인의 변환 계수로 변환한다. 변환부(140)는 잔차블록의 전체 크기를 변환 단위로 사용하여 잔차블록 내의 잔차신호들을 변환할 수 있으며, 또는 잔차블록을 복수 개의 서브블록으로 분할하고 그 서브블록을 변환 단위로 사용하여 변환을 할 수도 있다. 또는, 변환 영역 및 비변환 영역인 두 개의 서브블록으로 구분하여, 변환 영역 서브블록만 변환 단위로 사용하여 잔차신호들을 변환할 수 있다. 여기서, 변환 영역 서브블록은 가로축 (혹은 세로축) 기준 1:1의 크기 비율을 가지는 두 개의 직사각형 블록 중 하나일 수 있다. 이런 경우, 서브블록 만을 변환하였음을 지시하는 플래그(cu_sbt_flag), 방향성(vertical/horizontal) 정보(cu_sbt_horizontal_flag) 및/또는 위치 정보(cu_sbt_pos_flag)가 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다. 또한, 변환 영역 서브블록의 크기는 가로축 (혹은 세로축) 기준 1:3의 크기 비율을 가질 수 있으며, 이런 경우 해당 분할을 구분하는 플래그(cu_sbt_quad_flag)가 추가적으로 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다.
한편, 변환부(140)는 잔차블록에 대해 가로 방향과 세로 방향으로 개별적으로 변환을 수행할 수 있다. 변환을 위해, 다양한 타입의 변환 함수 또는 변환 행렬이 사용될 수 있다. 예컨대, 가로 방향 변환과 세로 방향 변환을 위한 변환 함수의 쌍을 MTS(Multiple Transform Set)로 정의할 수 있다. 변환부(140)는 MTS 중 변환 효율이 가장 좋은 하나의 변환 함수 쌍을 선택하고 가로 및 세로 방향으로 각각 잔차블록을 변환할 수 있다. MTS 중에서 선택된 변환 함수 쌍에 대한 정보(mts_idx)는 엔트로피 부호화부(155)에 의해 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링된다.
양자화부(145)는 변환부(140)로부터 출력되는 변환 계수들을 양자화 파라미터를 이용하여 양자화하고, 양자화된 변환 계수들을 엔트로피 부호화부(155)로 출력한다. 양자화부(145)는, 어떤 블록 혹은 프레임에 대해, 변환 없이, 관련된 잔차 블록을 곧바로 양자화할 수도 있다. 양자화부(145)는 변환블록 내의 변환 계수들의 위치에 따라 서로 다른 양자화 계수(스케일링 값)을 적용할 수도 있다. 2차원으로 배열된 양자화된 변환 계수들에 적용되는 양자화 행렬은 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링될 수 있다.
재정렬부(150)는 양자화된 잔차값에 대해 계수값의 재정렬을 수행할 수 있다.
재정렬부(150)는 계수 스캐닝(coefficient scanning)을 이용하여 2차원의 계수 어레이를 1차원의 계수 시퀀스로 변경할 수 있다. 예를 들어, 재정렬부(150)에서는 지그-재그 스캔(zig-zag scan) 또는 대각선 스캔(diagonal scan)을 이용하여 DC 계수부터 고주파수 영역의 계수까지 스캔하여 1차원의 계수 시퀀스를 출력할 수 있다. 변환 단위의 크기 및 인트라 예측모드에 따라 지그-재그 스캔 대신 2차원의 계수 어레이를 열 방향으로 스캔하는 수직 스캔, 2차원의 블록 형태 계수를 행 방향으로 스캔하는 수평 스캔이 사용될 수도 있다. 즉, 변환 단위의 크기 및 인트라 예측모드에 따라 지그-재그 스캔, 대각선 스캔, 수직 방향 스캔 및 수평 방향 스캔 중에서 사용될 스캔 방법이 결정될 수도 있다.
엔트로피 부호화부(155)는, CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Code), 지수 골롬(Exponential Golomb) 등의 다양한 부호화 방식을 사용하여, 재정렬부(150)로부터 출력된 1차원의 양자화된 변환 계수들의 시퀀스를 부호화함으로써 비트스트림을 생성한다.
또한, 엔트로피 부호화부(155)는 블록 분할과 관련된 CTU size, CU 분할 플래그, QT 분할 플래그, MTT 분할 타입, MTT 분할 방향 등의 정보를 부호화하여, 영상 복호화 장치가 영상 부호화 장치와 동일하게 블록을 분할할 수 있도록 한다. 또한, 엔트로피 부호화부(155)는 현재블록이 인트라 예측에 의해 부호화되었는지 아니면 인터 예측에 의해 부호화되었는지 여부를 지시하는 예측 타입에 대한 정보를 부호화하고, 예측 타입에 따라 인트라 예측정보(즉, 인트라 예측모드에 대한 정보) 또는 인터 예측정보(움직임 정보의 부호화 모드(머지 모드 또는 AMVP 모드), 머지 모드의 경우 머지 인덱스, AMVP 모드의 경우 참조픽처 인덱스 및 차분 움직임벡터에 대한 정보)를 부호화한다. 또한, 엔트로피 부호화부(155)는 양자화와 관련된 정보, 즉, 양자화 파라미터에 대한 정보 및 양자화 행렬에 대한 정보를 부호화한다.
역양자화부(160)는 양자화부(145)로부터 출력되는 양자화된 변환 계수들을 역양자화하여 변환 계수들을 생성한다. 역변환부(165)는 역양자화부(160)로부터 출력되는 변환 계수들을 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 변환하여 잔차블록을 복원한다.
가산부(170)는 복원된 잔차블록과 예측부(120)에 의해 생성된 예측블록을 가산하여 현재블록을 복원한다. 복원된 현재블록 내의 픽셀들은 다음 순서의 블록을 인트라 예측할 때 참조 픽셀로서 사용된다.
루프(loop) 필터부(180)는 블록 기반의 예측 및 변환/양자화로 인해 발생하는 블록킹 아티팩트(blocking artifacts), 링잉 아티팩트(ringing artifacts), 블러링 아티팩트(blurring artifacts) 등을 줄이기 위해 복원된 픽셀들에 대한 필터링을 수행한다. 필터부(180)는 인루프(in-loop) 필터로서 디블록킹 필터(182), SAO(Sample Adaptive Offset) 필터(184) 및 ALF(Adaptive Loop Filter, 186)의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.
디블록킹 필터(182)는 블록 단위의 부호화/복호화로 인해 발생하는 블록킹 현상(blocking artifact)을 제거하기 위해 복원된 블록 간의 경계를 필터링하고, SAO 필터(184) 및 alf(186)는 디블록킹 필터링된 영상에 대해 추가적인 필터링을 수행한다. SAO 필터(184) 및 alf(186)는 손실 부호화(lossy coding)로 인해 발생하는 복원된 픽셀과 원본 픽셀 간의 차이를 보상하기 위해 사용되는 필터이다. SAO 필터(184)는 CTU 단위로 오프셋을 적용함으로써 주관적 화질뿐만 아니라 부호화 효율도 향상시킨다. 이에 비하여 ALF(186)는 블록 단위의 필터링을 수행하는데, 해당 블록의 에지 및 변화량의 정도를 구분하여 상이한 필터를 적용하여 왜곡을 보상한다. ALF에 사용될 필터 계수들에 대한 정보는 부호화되어 영상 복호화 장치로 시그널링될 수 있다.
디블록킹 필터(182), SAO 필터(184) 및 ALF(186)를 통해 필터링된 복원블록은 메모리(190)에 저장된다. 한 픽처 내의 모든 블록들이 복원되면, 복원된 픽처는 이후에 부호화하고자 하는 픽처 내의 블록을 인터 예측하기 위한 참조픽처로 사용될 수 있다.
도 5는 본 개시의 기술들을 구현할 수 있는 영상 복호화 장치의 예시적인 블록도이다. 이하에서는 도 5를 참조하여 영상 복호화 장치와 이 장치의 하위 구성들에 대하여 설명하도록 한다.
영상 복호화 장치는 엔트로피 복호화부(510), 재정렬부(515), 역양자화부(520), 역변환부(530), 예측부(540), 가산기(550), 루프 필터부(560) 및 메모리(570)를 포함하여 구성될 수 있다.
도 1의 영상 부호화 장치와 마찬가지로, 영상 복호화 장치의 각 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 각 구성요소의 기능이 소프트웨어로 구현되고 마이크로프로세서가 각 구성요소에 대응하는 소프트웨어의 기능을 실행하도록 구현될 수도 있다.
엔트로피 복호화부(510)는 영상 부호화 장치에 의해 생성된 비트스트림을 복호화하여 블록 분할과 관련된 정보를 추출함으로써 복호화하고자 하는 현재블록을 결정하고, 현재블록을 복원하기 위해 필요한 예측정보와 잔차신호에 대한 정보 등을 추출한다.
엔트로피 복호화부(510)는 SPS(Sequence Parameter Set) 또는 PPS(Picture Parameter Set)로부터 CTU size에 대한 정보를 추출하여 CTU의 크기를 결정하고, 픽처를 결정된 크기의 CTU로 분할한다. 그리고, CTU를 트리 구조의 최상위 레이어, 즉, 루트 노드로 결정하고, CTU에 대한 분할정보를 추출함으로써 트리 구조를 이용하여 CTU를 분할한다.
예컨대, QTBTTT 구조를 사용하여 CTU를 분할하는 경우, 먼저 QT의 분할과 관련된 제1 플래그(QT_split_flag)를 추출하여 각 노드를 하위 레이어의 네 개의 노드로 분할한다. 그리고, QT의 리프 노드에 해당하는 노드에 대해서는 MTT의 분할과 관련된 제2 플래그(MTT_split_flag) 및 분할 방향(vertical / horizontal) 및/또는 분할 타입(binary / ternary) 정보를 추출하여 해당 리프 노드를 MTT 구조로 분할한다. 이에 따라 QT의 리프 노드 이하의 각 노드들을 BT 또는 TT 구조로 반복적으로(recursively) 분할한다.
또 다른 예로서, QTBTTT 구조를 사용하여 CTU를 분할하는 경우, 먼저 CU의 분할 여부를 지시하는 CU 분할 플래그(split_cu_flag)를 추출하고, 해당 블록이 분할된 경우, 제1 플래그(QT_split_flag)를 추출할 수도 있다. 분할 과정에서 각 노드는 0번 이상의 반복적인 QT 분할 후에 0번 이상의 반복적인 MTT 분할이 발생할 수 있다. 예컨대, CTU는 바로 MTT 분할이 발생하거나, 반대로 다수 번의 QT 분할만 발생할 수도 있다.
다른 예로서, QTBT 구조를 사용하여 CTU를 분할하는 경우, QT의 분할과 관련된 제1 플래그(QT_split_flag)를 추출하여 각 노드를 하위 레이어의 네 개의 노드로 분할한다. 그리고, QT의 리프 노드에 해당하는 노드에 대해서는 BT로 더 분할되는지 여부를 지시하는 분할 플래그(split_flag) 및 분할 방향 정보를 추출한다.
한편, 엔트로피 복호화부(510)는 트리 구조의 분할을 이용하여 복호화하고자 하는 현재블록을 결정하게 되면, 현재블록이 인트라 예측되었는지 아니면 인터 예측되었는지를 지시하는 예측 타입에 대한 정보를 추출한다. 예측 타입 정보가 인트라 예측을 지시하는 경우, 엔트로피 복호화부(510)는 현재블록의 인트라 예측정보(인트라 예측모드)에 대한 신택스 요소를 추출한다. 예측 타입 정보가 인터 예측을 지시하는 경우, 엔트로피 복호화부(510)는 인터 예측정보에 대한 신택스 요소, 즉, 움직임벡터 및 그 움직임벡터가 참조하는 참조픽처를 나타내는 정보를 추출한다.
또한, 엔트로피 복호화부(510)는 양자화 관련된 정보, 및 잔차신호에 대한 정보로서 현재블록의 양자화된 변환계수들에 대한 정보를 추출한다.
재정렬부(515)는, 영상 부호화 장치에 의해 수행된 계수 스캐닝 순서의 역순으로, 엔트로피 복호화부(510)에서 엔트로피 복호화된 1차원의 양자화된 변환계수들의 시퀀스를 다시 2차원의 계수 어레이(즉, 블록)로 변경할 수 있다.
역양자화부(520)는 양자화된 변환계수들을 역양자화하고, 양자화 파라미터를 이용하여 양자화된 변환계수들을 역양자화한다. 역양자화부(520)는 2차원으로 배열된 양자화된 변환계수들에 대해 서로 다른 양자화 계수(스케일링 값)을 적용할 수도 있다. 역양자화부(520)는 영상 부호화 장치로부터 양자화 계수(스케일링 값)들의 행렬을 양자화된 변환계수들의 2차원 어레이에 적용하여 역양자화를 수행할 수 있다.
역변환부(530)는 역양자화된 변환계수들을 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 역변환하여 잔차신호들을 복원함으로써 현재블록에 대한 잔차블록을 생성한다.
또한, 역변환부(530)는 변환블록의 일부 영역(서브블록)만 역변환하는 경우, 변환블록의 서브블록만을 변환하였음을 지시하는 플래그(cu_sbt_flag), 서브블록의 방향성(vertical/horizontal) 정보(cu_sbt_horizontal_flag) 및/또는 서브블록의 위치 정보(cu_sbt_pos_flag)를 추출하여, 해당 서브블록의 변환계수들을 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 역변환함으로써 잔차신호들을 복원하고, 역변환되지 않은 영역에 대해서는 잔차신호로 “0”값을 채움으로써 현재블록에 대한 최종 잔차블록을 생성한다.
또한, MTS가 적용된 경우, 역변환부(530)는 영상 부호화 장치로부터 시그널링된 MTS 정보(mts_idx)를 이용하여 가로 및 세로 방향으로 각각 적용할 변환 함수 또는 변환 행렬을 결정하고, 결정된 변환 함수를 이용하여 가로 및 세로 방향으로 변환블록 내의 변환계수들에 대해 역변환을 수행한다.
예측부(540)는 인트라 예측부(542) 및 인터 예측부(544)를 포함할 수 있다. 인트라 예측부(542)는 현재블록의 예측 타입이 인트라 예측일 때 활성화되고, 인터 예측부(544)는 현재블록의 예측 타입이 인터 예측일 때 활성화된다.
인트라 예측부(542)는 엔트로피 복호화부(510)로부터 추출된 인트라 예측모드에 대한 신택스 요소로부터 복수의 인트라 예측모드 중 현재블록의 인트라 예측모드를 결정하고, 인트라 예측모드에 따라 현재블록 주변의 참조 픽셀들을 이용하여 현재블록을 예측한다.
인터 예측부(544)는 엔트로피 복호화부(510)로부터 추출된 인터 예측모드에 대한 신택스 요소를 이용하여 현재블록의 움직임벡터와 그 움직임벡터가 참조하는 참조픽처를 결정하고, 움직임벡터와 참조픽처를 이용하여 현재블록을 예측한다.
가산기(550)는 역변환부로부터 출력되는 잔차블록과 인터 예측부 또는 인트라 예측부로부터 출력되는 예측블록을 가산하여 현재블록을 복원한다. 복원된 현재블록 내의 픽셀들은 이후에 복호화할 블록을 인트라 예측할 때의 참조픽셀로서 활용된다.
루프 필터부(560)는 인루프 필터로서 디블록킹 필터(562), SAO 필터(564) 및 ALF(566)를 포함할 수 있다. 디블록킹 필터(562)는 블록 단위의 복호화로 인해 발생하는 블록킹 현상(blocking artifact)을 제거하기 위해, 복원된 블록 간의 경계를 디블록킹 필터링한다. SAO 필터(564) 및 ALF(566)는 손실 부호화(lossy coding)으로 인해 발생하는 복원된 픽셀과 원본 픽셀 간의 차이를 보상하기 위해, 디블록킹 필터링 이후의 복원된 블록에 대해 추가적인 필터링을 수행한다. ALF의 필터 계수는 비스트림으로부터 복호한 필터 계수에 대한 정보를 이용하여 결정된다.
디블록킹 필터(562), SAO 필터(564) 및 ALF(566)를 통해 필터링된 복원블록은 메모리(570)에 저장된다. 한 픽처 내의 모든 블록들이 복원되면, 복원된 픽처는 이후에 부호화하고자 하는 픽처 내의 블록을 인터 예측하기 위한 참조픽처로 사용된다.
본 실시예는 이상에서 설명한 바와 같은 영상(비디오)의 부호화 및 복호화에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 현재 크로마 블록의 인트라 예측에 있어서, CCLM 예측에 따라 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성하고, 현재 크로마 블록의 주변 화소들에 기초하여 현재 크로마 블록의 제2 예측자를 추가로 생성한 후, 제1 예측자와 제2 예측자를 가중 결합하는 비디오 코딩방법 및 장치를 제공한다.
이하의 실시예들은 영상 부호화 장치 내 인트라 예측부(122)와 영상 복호화 장치 내 인트라 예측부(542)에 공통적으로 적용될 수 있다.
이하의 설명에서, 부호화/복호화하고자 하는 '대상블록(target block)'이라는 용어는 전술한 바와 같은 현재블록 또는 코딩 유닛(CU)과 동일한 의미로 사용될 수 있고, 또는 코딩 유닛의 일부 영역을 의미할 수도 있다.
이하, 대상블록은 루마 성분을 포함하는 루마 블록, 및 크로마 성분을 포함하는 크로마 블록을 포함한다. 대상블록의 크로마 블록을 대상 크로마 블록 또는 현재 크로마 블록으로 표현한다. 대상블록의 루마 블록을 대상 루마 블록 또는 현재 루마 블록으로 표현한다.
또한, 블록의 종횡비(aspect ratio)는 블록의 가로의 길이를 세로의 길이로 나눈 값으로 정의한다.
I. CCLM(Cross-component Linear Model) 예측
VVC 기술에 있어서, 루마 블록의 인트라 예측모드는, 도 3a에 예시된 바와 같이, 비방향성 모드(즉, planar 및 DC) 외에, 세분화된 방향성 모드(즉, 2 내지 66)를 갖는다. 또한, 도 3b의 예시에 추가된 바와 같이, 루마 블록의 인트라 예측모드는 광각 인트라 예측에 따른 방향성 모드(-14 내지 -1 및 67 내지 80)를 갖는다.
한편, 루마 블록이 이용하는 예측 방향에 따라 크로마 블록도 이러한 세분화된 방향성 모드의 인트라 예측을 제한적으로 이용할 수 있다. 다만, 크로마 블록의 인트라 예측에서는, 수평 및 수직 방향 이외에 루마 블록이 이용할 수 있는 다양한 방향성 모드가 항상 이용될 수는 없다. 이러한 다양한 방향성 모드를 이용할 수 있으려면, 현재 크로마 블록의 예측모드가 DM 모드로 설정되어야 한다. 이렇게 DM 모드로 설정함으로써, 현재 크로마 블록이 루마 블록의 수평 및 수직이 아닌 다른 방향성 모드를 이용할 수 있다.
크로마 블록의 부호화 시, 사용빈도가 높거나 화질 유지를 위하여 가장 기본적으로 이용하는 인트라 예측모드는 planar, DC, 수직(Vertical), 수평(Horizontal), 및 DM 모드를 포함한다. 이때, DM 모드에서는, 현재 크로마 블록과 공간적으로 대응하는 루마 블록의 인트라 예측모드가 크로마 블록의 인트라 예측모드로 이용된다.
영상 부호화 장치는 영상 복호화 장치에게 크로마 블록의 인트라 예측모드가 DM 모드인지 여부를 시그널링할 수 있다. 이때, 영상 복호화 장치로 DM 모드를 전달하는 방법은 여러 가지가 있을 수 있다. 예컨대, 영상 부호화 장치는 크로마 블록의 인트라 예측모드를 지시(indication)하기 위한 정보인 intra_chroma_pred_mode를 특정값으로 설정한 후, 영상 복호화 장치로 전송함으로 DM 모드인지 여부를 지시할 수 있다.
크로마 블록이 인트라 예측모드로 부호화된 경우, 영상 복호화 장치의 인트라 예측부(542)는, 표 1에 따라 크로마 블록의 인트라 예측모드 IntraPredModeC를 설정(set)할 수 있다.
이하, 크로마 블록의 인트라 예측모드와 관련된 정보인 intra_chroma_pred_mode와 IntraPredModeC를 구별하기 위해, 각각 크로마 인트라 예측모드 지시자 및 크로마 인트라 예측모드로 표현한다.
여기서, lumaIntraPredMode는 현재 크로마 블록에 대응하는 루마 블록의 인트라 예측모드(이하, '루마 인트라 예측모드')이다. lumaIntraPredMode는 도 3a에 예시된 예측모드들 중의 하나를 나타낸다. 예를 들어, 표 1에서, lumaIntraPredMode = 0은 planar 예측모드를, lumaIntraPredMode = 1은 DC 예측모드를 가리킨다. lumaIntraPredMode가 18, 50 및 66의 경우는 각각 수평, 수직 및 VDIA로 지칭되는 방향성 모드를 나타낸다. 한편, intra_chroma_pred_mode = 0, 1, 2 및 3인 경우는 각각 planar, 수직, 수평 및 DC 예측모드를 지시한다. intra_chroma_pred_mode = 4인 경우가 DM 모드로서, 크로마 인트라 예측모드인 IntraPredModeC 값은 lumaIntraPredMode 값과 동일하게 설정된다.
이하, 본 실시예는 영상 복호화 장치에 의한 부호화 정보의 파싱을 중심으로 기술된다. 다만, 설명의 편의상 필요한 경우, 영상 부호화 장치를 언급하기로 한다. 그럼에도, 이하에 기술된 대부분의 실시예들은 영상 부호화 장치에도 동일하거나 유사하게 적용될 수 있다. 한편, 영상 부호화 장치는 비트율 왜곡 최적화 측면에서 부호화 정보를 결정한다. 이후, 영상 부호화 장치는 이들을 부호화하여 비트스트림을 생성한 후, 영상 복호화 장치로 시그널링한다. 또한, 영상 부호화 장치는 상위 단계로부터 부호화 정보를 획득하여 이후의 부호화 과정을 진행할 수 있다.
영상 부호화/복호화 장치에서 예측을 수행함에 있어, 현재 부호화 및 복호화하고자 하는 대상블록의 색상 성분(color component)과 상이한 색상 성분으로부터 현재블록의 예측블록을 생성하는 방법을 크로스 컴포넌트 예측(cross-component prediction)이라고 정의한다. VVC 기술에서는, 현재 크로마 블록을 인트라 예측하기 위해 크로마 화소들과 대응 루마 화소들 간의 선형적 관계를 이용하여 크로스 컴포넌트 예측을 수행하는데, 이를 CCLM(Cross-component Linear Model) 예측이라 한다. 이하, CCLM 예측에 대해 기술한다.
먼저, 영상 복호화 장치에 의해 수행되는, 크로마 블록의 인트라 예측모드를 파싱하는 과정은 표 2에 나타낸 바와 같다.
영상 복호화 장치는 CCLM 예측모드의 사용 여부를 지시하는 cclm_mode_flag를 파싱한다. 만약 cclm_mode_flag가 1로서 CCLM 모드를 사용하는 경우, 영상 복호화 장치는 cclm_mode_idx를 파싱하여 CCLM 모드의 인덱스를 파싱한다. 이때, cclm_mode_idx의 값에 따라, CCLM 모드는 세 가지 모드 중 하나가 지시될 수 있다. 반면 cclm_mode_flag가 0으로서 CCLM 모드를 사용하지 않는 경우, 영상 복호화 장치는, 전술한 바와 같이, 인트라 예측모드를 지시하는 intra_chroma_pred_mode를 파싱한다.
도 6은 CCLM 예측을 위해 참조하는 주변 화소를 나타내는 예시도이다.
현재 크로마 블록의 인트라 예측을 위해 CCLM 모드가 적용된 경우, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록에 대응하는 루마 영상 내의 영역(이하, '대응 루마 영역')을 확정한다. 선형 모델의 예측을 위해 대응 루마 영역의 좌측 참조 화소들과 상단 참조 화소들, 및 대상 크로마 블록의 좌측 참조 화소들과 상단 참조 화소들이 이용될 수 있다. 이하, 좌측 참조 화소들과 상단 참조 화소들을 통합하여 참조 화소들, 주변 화소들. 또는 인접 화소들로 표현한다. 또한, 크로마 성분의 참조 화소들을 크로마 참조 화소들로 나타내고, 루마 성분의 참조 화소들을 루마 참조 화소들로 나타낸다. 한편, 도 6의 예시에서, 크로마 블록의 크기, 즉 화소의 개수는 N×N(여기서, N은 자연수)으로 나타낸다.
CCLM 예측에서는, 루마 영역의 참조 화소들과 크로마 블록의 참조 화소들 간의 선형 모델을 유도한 후, 대응 루마 영역의 복원 화소들에 해당 선형 모델을 적용함으로써, 대상 크로마 블록의 예측자(predictor)인 예측블록이 생성된다. 예컨대, 도 6에 예시된 바와 같이, 현재 크로마 블록의 주변 화소 라인에 있는 화소들과 그에 대응하는 루마 영역에 있는 화소들이 결합된 네 쌍 화소들이 선형 모델의 유도에 이용될 수 있다. 영상 복호화 장치는, 네 쌍의 화소들에 대해 수학식 1에 나타낸 바와 같이, 선형 모델을 표현하는 α, β를 유도할 수도 있다.
여기서, 네 쌍의 화소들 중 대응 루마 화소들에 대해 Xa, Xb 각각은 2 개 최솟값의 평균값, 및 2 개 최댓값의 평균값을 나타낸다. 또한, 크로마 화소들에 대해 Ya, Yb 각각은 2 개 최솟값의 평균값, 및 2 개 최댓값의 평균값을 나타낸다. 이후, 영상 복호화 장치는, 수학식 2에 나타낸 바와 같이, 선형 모델을 이용하여 대응 루마 영역의 화소값 rec'L(i,j)로부터 현재 크로마 블록의 예측자 predC(i,j)를 생성할 수 있다.
선형 모델을 적용하기에 앞서, 영상 복호화 장치는 대응 루마 영역의 크기와 현재 크로마 블록의 크기 간의 동일 여부를 확인한다. 크로마 채널의 서브샘플링 방식에 따라 양자 간의 크기가 상이한 경우, 영상 복호화 장치는 대응 루마 영역에 다운샘플링을 적용함으로써, 현재 크로마 블록의 크기와 동일하여지도록 대응 루마 영역의 크기를 조절할 수 있다.
한편, 전술한 바와 같이, CCLM 모드는 선형 모델의 유도 과정에 사용하는 주변 화소들의 위치에 따라 CCLM_LT, CCLM_L, 및 CCLM_T의 세 가지 모드로 구분된다. CCLM_LT 모드는, 도 6에 예시된 바와 같이, 현재 크로마 블록의 좌측과 상단에 인접한 주변 화소들 중 각 방향에서 2 개의 화소들을 이용한다. CCLM_L은 현재 크로마 블록의 좌측에 인접한 주변 화소들 중에서 4 개의 화소들을 이용한다. 마지막으로, CCLM_T는 현재 크로마 블록의 상단에 인접한 주변 화소들 중에서 4 개의 화소들을 이용한다.
II. 본 실시예에 따른 현재 크로마 블록의 인트라 예측
도 7은 크로마 채널의 인트라 예측에서 이용할 수 있는 정보를 나타내는 예시도이다.
영상 복호화 장치는 크로마 채널의 인트라 예측을 위해, 대응 루마 영역의 정보(①)를 사용하여 예측자를 생성하는 방법, 또는 동일 채널의 정보(②)를 사용하여 예측자를 생성하는 방법을 이용할 수 있다. VVC 기술에서는, 각 방법에 대해 다양한 기법들이 존재하는데, 이러한 기법들이 예측모드로 구분된다. 또한, 예측모드를 지시함으로써 예측자 생성 방법이 지정될 수 있다. 이하, 예측자 생성 방법을 설정하는 것을 예측모드를 설정하는 것으로 기술한다. 이하, 대응 루마 영역의 정보(①)를 사용하여 예측자를 생성하는 것을 '크로스 컴포넌트 예측'으로 표현하고, 그 방법을 '크로스 컴포넌트 예측모드' 또는 '크로스 컴포넌트 예측방법'으로 표현한다. 또한, 동일 채널의 정보(②)를 사용하여 예측자를 생성하는 것을 '동일채널 예측'으로 표현하고, 그 방법을 '동일채널 예측모드' 또는 '동일채널 예측방법'으로 표현한다.
예컨대, VVC 기술에서 크로마 채널의 인트라 예측 방법 중 대응 루마 영역의 정보(①)를 사용하는 크로스 컴포넌트 예측방법으로는 전술한 바와 같은, CCLM 모드가 있다. 이 외에도, 크로스 컴포넌트 예측방법으로는, 대응 루마 영역과 현재 크로마 블록 간의 다수의 선형 모델을 유도하고 이들을 이용하여 예측하는 방법, 대응 위치의 루마 화소 값 대신 화소 값에 기반한 그래디언트 값(즉, 변화값)을 사용하여 선형 모델을 유도하고 이를 이용해 예측하는 방법, 현재 크로마 블록의 화소 값 하나를 예측할 때 동일 위치에 대응하는 루마 화소와 그 주변 화소 값들도 이용하는 다대일 매칭을 사용하여 예측하는 방법 등이 있다.
한편, 크로마 채널의 인트라 예측 방법 중 동일 채널의 정보(②)를 사용하는 동일채널 예측방법으로는 planar, DC, 수평 방향 모드, 수직 방향 모드 등이 있다. 이 외에도, 동일채널 예측방법으로는 ISP(Intra Sub Partition), MIP(Matrix-weighted Intra Prediction), MRL(Multiple Reference Line) 등의 기술이 있다. 또한, 현재블록 주변의 여러 참조 라인들에서 방향성 또는 비방향성 모드를 유추하여 예측하는 방법, 대응 루마 영역 내 화소와 해당 블록 주변 화소와의 거리에 기반하여 가중치 산정한 후, 이 가중치를 이용하여 현재 크로마 블록 내 화소와 주변 크로마 화소를 가중합하여 예측하는 방법 등도 동일채널 예측방법이 될 수 있다.
한편, CCLM 예측과 같이 크로마 블록에 대응하는 루마 영역의 정보를 사용해 크로마 블록의 예측자를 생성하는 경우, 예측자 생성 과정에서 현재 크로마 블록의 주변 화소들의 정보가 사용되지 않는다는 문제가 있다. 이는 종래의 기술에서는 대응 루마 영역의 정보(①)와 동일 채널의 정보(②) 중, 오직 하나만을 사용하여 예측자를 생성하기 때문이다. 또한, 크로마 채널 서브샘플링 방식에 따라 대응 루마 영역의 정보(①)가 현재 채널 내 주변 화소들과 같은 동일 채널의 정보(②)에 비해 중요도가 떨어질 가능성도 존재한다. 이에 따라, CCLM 모드로 생성된 예측자와 인접한 주변 화소들 간에 불연속성이 발생할 수 있다. 이러한 기존 기술의 문제는 CCLM 모드에 따른 예측 시 현재 채널의 주변 화소 정보를 고려함으로써 해결될 수 있다. 이는 ①의 정보를 사용하는 것에 추가하여 ②의 정보까지 사용하여 예측을 수행하는 것이다. 또는, 이러한 기존 기술의 문제는 동일 채널 내의 주변 화소 정보를 사용한 예측 시(예를 들어, 방향성 또는 비방향성 인트라 예측수행 시), 루마 영역의 정보까지 추가로 사용함으로써 해결될 수 있다. 이는 ②의 정보를 사용하는 것에 추가하여 ①의 정보까지 사용하여 예측을 수행하는 것이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 크로마 블록의 인트라 예측을 수행하는 인트라 예측부를 나타내는 예시도이다.
전술한 바와 같은 대응 루마 영역의 정보와 동일 채널의 정보 중 하나만을 사용함에 따른 문제점에 대처하기 위해, 본 실시예에 따른 영상 복호화 장치 내 인트라 예측부(542)는 CCLM 모드에 기초하는 제1 예측자와 인트라 예측모드에 기초하여 추가적으로 생성된 제2 예측자를 가중 결합하여 현재 크로마 블록의 예측자를 생성한다. 여기서, CCLM 모드는 대응 루마 영역의 정보(①)를 사용하고, 인트라 예측모드는 동일 채널의 정보(②)를 사용한다. 본 실시예에 따른 인트라 예측부(542)는 입력기(802), 제1 예측자 생성기(804), 제2 예측자 생성기(806), 및 가중합기(808)의 전부 또는 일부를 포함한다. 한편, 영상 부호화 장치 내 인트라 예측부(122)도 동일한 구성요소들을 포함할 수 있다.
본 실시예에 따른 입력기(802)는 현재 크로마 블록의 CCLM 예측을 위한 CCLM 모드를 획득한다. 또는, 입력기(802)는 현재 크로마 블록의 크로스 컴포넌트 예측을 위한 크로스 컴포넌트 예측모드를 획득할 수 있다.
제1 예측자 생성기(804)는 CCLM 모드에 기초하는 CCLM 예측을 수행하여 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성한다. 또는, 제1 예측자 생성기(804)는 크로스 컴포넌트 예측모드에 기초하는 크로스 컴포넌트 예측을 수행하여 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성할 수 있다.
제2 예측자 생성기(806)는 주변 화소들을 사용하는 인트라 예측모드에 기초하여 현재 크로마 블록의 제2 예측자를 생성한다. 즉, 제2 예측자 생성기(806)는 동일 채널 정보를 이용하는 동일채널 예측모드에 기초하여 제2 예측자를 생성한다.
가중합기(808)은 가중치를 이용하여 제1 예측자와 제2 예측자를 가중 결합함으로써, 현재 크로마 블록의 인트라 예측자를 생성한다.
이때, 영상 복호화 장치는 제1 예측자와 제2 예측자를 수학식 3에 나타낸 바와 같이 가중치를 이용하여 가중 결합할 수 있다.
여기서, (i,j)는 화소의 위치를 나타내고, predC(i,j)는 현재 크로마 블록의 인트라 예측자를 나타낸다. predCCLM(i,j)는 제1 예측자를 나타내고, predintra(i,j)는 제2 예측자를 나타내며, wCCLM(i,j)은 가중치를 나타낸다. 전술한 바와 같이, predCCLM(i,j)는 CCLM 예측에 따른 예측자를 나타내나, 포괄적으로 크로스 컴포넌트 예측에 따른 예측자를 나타낼 수 있다.
이하, 제2 예측자와 '추가 예측자(additional predictor)'를 호환적으로 사용한다. 다수의 추가 예측자들이 존재하는 경우, 수학식 3에 또다른 predintra가 추가되고, 가중치도 1-wCCLM(i,j) 내에서 각 추가 예측자별로 분할되어 분배될 수 있다.
한편, 수학식 3에서는 가중치가 wCCLM을 기준으로 표현되나, 실시예에 따라서는 수학식 4와 같이 wintra를 기반으로 구현될 수도 있다.
동일채널 예측모드에 따른 제2 예측자와 CCLM 모드에 따른 제1 예측자가 수학식 4와 같이 가중결합될 수 있다. 수학식 4에서, 동일채널 예측모드에 따른 예측자를 제1 예측자로 명칭하고, CCLM 모드에 따른 예측자를 제 2 예측자로 명칭할 수도 있다. 이때, 도 8에 예시된 바와 유사하게, 동일 채널 정보를 이용하여 제1 예측자를 생성하기 위한 인트라 예측모드는 파싱되고, 대응 루마 영역의 정보를 이용하여 제2 예측자를 생성하기 위한 CCLM 모드가 유추될 수 있다. 따라서, 실현예에 의존적으로, 제1 예측자와 제2 예측자는 수학식 3 및 수학식 4에 나타낸 경우들을 모두 포함할 수 있는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 추가적인 언급이 없는 경우 편의상, CCLM 모드에 따른 예측자를 제1 예측자로 명칭하고, 주변 화소 정보를 사용하는 인트라 예측모드에 따른 예측자를 제2 예측자로 명칭하며, 수학식 3에 나타낸 wCCLM을 기준으로 표현된 가중치가 사용된다. 또한, 도 8에 예시된 바에 따라, 제1 예측자를 생성하기 위한 CCLM 예측모드는 파싱되고 제2 예측자를 생성하기 위한 인트라 예측모드가 유추될 수 있다.
영상 복호화 장치는 주변 화소들을 사용하는 인트라 예측모드를 스스로 유추하거나, 영상 부호화 장치에 의해 비트스트림 상에 전송된 예측모드를 이용할 수 있다. 또한, 영상 복호화 장치는 제1 예측자와 제2 예측자를 가중 결합하는 방법을 스스로 유추하거나, 영상 부호화 장치에 의해 비트스트림 상에 전송된 방법을 이용할 수 있다. 인트라 예측모드를 유추/전송하는 방법, 및 가중치를 유추/전송하는 방법은 다양하게 조합될 수 있다. 예컨대, 인트라 예측모드는 영상 복호화 장치에 의해 유추되고, 가중 결합방법은 비트스트림을 통해 전송될 수 있다. 반대로, 인트라 예측모드는 비트스트림을 통해 전송되고 가중 결합방법은 영상 복호화 장치에 의해 유추될 수 있다. 이하, 이러한 다양한 조합들에 대해 바람직한 실현예들을 기술한다.
<실현예 1> 가중합할 예측자의 생성 방법 유추
본 실현예는, 수학식 3에 따른, 동일 채널의 주변 화소들을 사용하는 제2 예측자(predintra)의 생성 방법을 유추한다. 본 실현예에 따르면, 영상 복호화 장치는 제2 예측자의 예측모드를 영상 부호화 장치로부터 명시적으로 신호(signaling)받지 않은 채로, 기설정된 예측모드를 제2 예측자의 예측모드로 설정할 수 있다. 또는, 영상 복호화 장치는 주변 크로마 블록들의 너비/높이/면적/종횡비/예측모드, 및 대응 루마 블록들의 너비/높이/면적/종횡비/예측모드 중 적어도 하나의 정보에 기초하여 제2 예측자의 예측모드 적어도 하나를 유추할 수 있다. 여기서, 대응 루마 블록들은 블록의 전부 또는 일부가 대응 루마 영역에 포함되는 블록들로 정의된다.
한편, 본 실현예가 수학식 4를 따르는 경우 전술한 바와 같이, 인트라 예측자(predintra)를 생성하기 위한 동일채널 예측모드는 파싱되고, 대응 루마 영역의 정보를 사용하는 예측자(predCCLM)의 생성 방법이 유추될 수 있다. 본 실현예에 따르면, 영상 복호화 장치는 predCCLM의 예측모드를 영상 부호화 장치로부터 명시적으로 신호받지 않은 채로, 기설정된 예측모드를 predCCLM의 예측모드로 설정할 수 있다. 또는, 영상 복호화 장치는 주변 크로마 블록들의 너비/높이/면적/종횡비/예측모드 중 적어도 하나의 정보에 기초하여 predCCLM의 예측모드 적어도 하나를 유추할 수 있다.
<실현예 1-1> 사전에 정의된 예측모드를 제2 예측자의 예측모드로 설정
본 실현예에서, 수학식 3에 따라, 영상 복호화 장치는 사전에 정의된 예측모드를 제2 예측자의 예측모드로 설정한다. 이때, 사용 가능한 예측모드는, 도 3에 예시된 67 개의 인트라 예측모드(predModeIntra), MIP(Matrix-weighted Intra Prediction) 모드 등과 같이 주변 화소들에 기초하여 예측자를 생성하는 모드일 수 있다. 예를 들어, 하나의 제2 예측자를 사용하는 경우(즉, n이 1인 경우), 제2 예측자의 예측모드는 planar 모드일 수 있다. 따라서, 수학식 3을 적용하여 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 예측자를 수학식 5에 나타낸 바와 같이 생성할 수 있다.
다른 예로서, 2 개의 추가 예측자들을 사용하는 경우(즉, n이 2인 경우), 추가 예측자 각각의 예측모드는 planar 모드와 DC 모드일 수 있다. 따라서, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 예측자를 수학식 6에 나타낸 바와 같이 생성할 수 있다.
여기서, 추가 예측자들의 가중치들은 w1+w2=1을 만족한다. 본 실현예의 경우, 기설정된 예측모드를, 이후에 설명되는 '대표모드(representative mode)'로 명칭한다.
한편, 본 실현예가 수학식 4를 따르는 경우, 대응 루마 영역의 정보를 사용하는 예측자(predCCLM)의 예측모드가 기설정될 수 있다. 이러한 모드는 전술한 바와 같은 크로스 컴포넌드 예측모드들 중 적어도 하나일 수 있다. 이때, 동일 채널 정보를 사용하여 예측자를 생성하기 위한 동일 채널 예측모드는 파싱될 수 있다.
<실현예 1-2> 현재 크로마 블록의 주변 블록의 정보를 사용
본 실현예에서, 수학식 3에 따라, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록 및 주변 크로마 블록들의 너비/높이/면적/종횡비/예측모드 등의 정보를 사용하여 유추한 예측모드(이하, '대표모드'로 명칭함)를 제2 예측자의 예측모드로 설정한다. 이때, 영상 복호화 장치에 의해 도출되는 대표모드들의 개수는 가중합되는 추가 예측자들의 개수에 의존한다.
영상 복호화 장치는 대표모드의 유도 방법으로서 다음과 같은 다섯 가지 방법들 중 하나를 사용할 수 있다.
첫 번째 방법으로서, 현재 크로마 블록의 주변 화소들 중 특정 위치에 있는 주변 화소를 포함하는 블록의 예측모드가 대표모드로 설정될 수 있다. 이때, 특정 위치는 도 9의 예시와 같이 다양하게 지정될 수 있다.
예를 들어, 현재 크로마 블록의 주변 블록들의 분포와 예측모드가 도 10의 예시와 같은 경우를 가정한다(이하의 도면들에서, 각 블록 내의 숫자는 예측모드를 나타냄). 영상 복호화 장치는 좌상단에 위치한 주변 화소(도 9의 예시에서 1번 위치)에 기초하여 대표모드를 도출하는 경우, 18번 모드를 대표모드로 사용할 수 있다.
만약 복수의 대표모드를 유추할 경우, 영상 복호화 장치는 도 9에 예시된 위치의 주변 화소들 중 복수의 화소를 선택할 수 있다. 예컨대, 현재 크로마 블록의 주변 블록들의 분포와 예측모드가 도 11의 예시와 같은 경우를 가정한다. 좌측 최상단 주변 화소(도 9의 예시에서 2번 위치)와 상단 최좌측 주변 화소(도 9의 예시에서 3번 위치)에 기초하여 대표모드들을 도출하는 경우, 영상 복호화 장치는 18번 모드와 planar(PL) 모드를 대표모드들로 사용할 수 있다.
두 번째 방법으로서, 현재 크로마 블록과 인접한 블록들의 예측모드 중 블록 개수 기반으로 도출된 최빈 예측모드가 대표모드로 설정될 수 있다.
현재 크로마 블록의 주변 블록들의 분포와 예측모드가 도 12의 예시와 같은 경우를 가정한다. 총 5 개의 인접 블록들이 존재하고 이중 3 개의 블록들이 planar 모드를 사용하므로, 영상 복호화 장치는 최빈 예측모드에 해당하는 planar 모드를 대표모드로 사용한다. 만약 복수의 대표모드를 유추할 경우, 최빈 순으로 대표모드들이 도출될 수 있다. 예를 들어, 두 개의 대표모드들을 도출하는 경우, 영상 복호화 장치는 planar 모드와 18번 모드(또는, planar 모드와 DC 모드)를 대표모드들로 함께 유추할 수 있다.
예측모드들의 빈도가 동일한 경우, 우선순위를 지정하여 대표모드가 도출될 수 있다. 이때, 우선순위로서, {planar, DC, 수평방향 모드, 수직방향 모드, ...}의 순서, 오름차순, 또는 내림차순과 같이 사전에 정해진 순서가 이용될 수 있다. 또는, 동일 빈도에 해당하는 모드의 블록이 좌측상단에 가까울수록 높은 우선순위가 부여될 수 있다.
예를 들어, 해당 모드의 블록이 좌측상단에 가까울수록 높은 우선순위를 부여하는 경우, 도 12의 예시에서는, 18번 모드의 블록이 DC 모드의 블록보다 좌측 상단에 근접하므로 더 높은 우선순위를 갖는다. 따라서, 영상 복호화 장치는 planar 모드와 18번 모드를 대표모드들로 도출할 수 있다.
위의 예시들 외에도 예측모드들의 빈도가 동일한 경우, 사전에 정의된 소정의 규칙에 따라 대표모드가 유추될 수 있다.
다른 실시예로서, 복수의 대표모드를 도출하는 경우, 인접 블록들을 그룹화한 후 각 그룹에서 최빈 모드가 도출될 수 있다. 이때, 인접 블록들은 {좌측 인접 블록들}, {상단 인접 블록들}과 같이 공간적으로 그룹지어질 수 있다. 예를 들어, 현재 크로마 블록의 주변 블록들의 분포와 예측모드가 도 13의 예시와 같은 경우를 가정한다. 영상 복호화 장치는 좌측에 인접한 3 개의 블록들 중 2 개의 블록들이 planar 모드를 사용하므로 이를 첫 번째 대표모드로 사용하고, 상단에 인접한 3 개의 블록들 중 2 개의 블록들이 DC 모드를 사용하므로 이를 두 번째 대표모드로 사용한다.
세 번째 방법으로서, 현재 크로마 블록과 인접한 블록들의 예측모드 중 블록 면적 기반으로 도출된 최빈 예측모드가 대표모드로 설정될 수 있다.
세 번째 방법은, 두 번째 방법인 현재 크로마 블록의 인접한 블록들의 예측모드 중 블록 개수 기반으로 도출된 최빈 예측모드를 대표모드로 사용하는 방법과 동일하게 수행될 수 있다. 즉, 세 번째 방법에서는, 블록 개수 대신 인접 블록들의 면적을 기반으로 최빈 모드가 도출된다.
네 번째 방법으로서, 현재 크로마 블록의 각 주변 화소가 포함된 블록의 예측모드에 기반하여 도출된 최빈 예측모드가 대표모드로 설정될 수 있다. 이때, 단순히 현재블록에 바로 인접한 주변 화소들 외에도 도 14의 예시와 같이 현재블록과 약간 떨어진 주변 화소들도 활용될 수 있다. 여러 주변 화소 라인들 중 1 개만을 선택할 수도 있고, 2 개 이상의 라인들을 선택하는 등 다양한 조합에 따른 응용이 가능하다. 또한, 현재블록이 예측자를 생성하는 과정에서 필요한 주변 화소들이 존재하지 않는 경우 패딩과 같은 방법을 이용하여 주변 화소들을 생성하는데, 패딩에 의해 생성된 주변 화소들을 제외하고 원래 존재하던 주변 화소들만이 사용될 수도 있다.
예컨대, 도 15의 예시와 같이 현재블록에 바로 인접한 주변 화소 라인만을 사용하는 경우를 가정한다. 도 15의 예시에서는, 현재 크로마 블록에 좌측 및 상단에 인접한 16 개의 주변 화소들, 및 좌상단의 주변 화소 1 개를 포함하는 17 개의 주변 화소들 중 planar 모드를 사용하는 화소가 10 개로서 가장 많이 존재하므로, 영상 복호화 장치는 planar 모드를 대표모드로 사용할 수 있다. 만약 복수의 대표모드를 유추할 경우, 주변 화소들의 개수를 기반으로 그 다음의 최빈 예측모드가 유추된 후, 또다른 대표모드로 사용될 수 있다. 도 15의 예시에서는, 18번 모드가 두 번째 대표모드가 될 수 있다.
이러한 방법 외에도 도 16에 예시된 바와 같이, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 좌측에 인접한 주변 화소들과 상단에 인접한 주변 화소들을 그룹으로 나눈 후, 각 그룹의 최빈 모드를 도출하여, 이들을 대표모드들로 사용할 수 있다. 본 예시에서는, 좌상단의 주변 화소는 두 그룹에 동시에 포함되는 것으로 가정한다. 먼저, 현재 크로마 블록 좌측에 인접한 9 개의 주변 화소들 중 planar 모드인 주변 화소가 6 개로서 가장 많이 존재하므로, 영상 복호화 장치는 planar 모드를 첫 번째 대표모드로 사용한다. 현재 크로마 블록 상단에 인접한 9 개의 주변 화소들 중 DC 모드인 주변 화소가 7 개로서 가장 많이 존재하므로, 영상 복호화 장치는 DC 모드를 두 번째 대표모드로 사용할 수 있다.
다섯 번째 방법으로서, 현재 크로마 블록과 인접한 블록들 중 종횡비가 현재블록과 같은(또는 가장 유사한) 블록의 예측모드가 대표모드로 설정될 수 있다. 예를 들어, 현재 크로마 블록의 주변 블록들의 분포와 예측모드가 도 17의 예시와 같은 경우를 가정한다. 도 17의 예시에서는, 현재 크로마 블록과 종횡비가 동일한 블록의 예측모드로서 planar 모드와 50번 모드가 존재한다. 만약 복수의 예측모드들이 도출된 경우, 영상 복호화 장치는 하나의 대표모드를 선정하기 위해 블록의 크기가 더 큰 모드를 대표모드로 사용한다. 도 17의 예시에서는, planar 모드가 대표모드로 설정된다.
만약 복수의 대표모드를 유추하는 경우, 종횡비의 유사성이 다음으로 높은 인접 블록의 예측모드가 또다른 대표모드로 사용될 수 있다. 또다른 예로서, 현재 크로마 블록의 좌측에 인접한 블록들과 상단에 인접한 블록들에서 각각 현재블록과 종횡비가 가장 유사한 블록을 도출한 후, 그 블록들이 사용하는 예측모드 각각이 대표모드로 사용될 수 있다. 예를 들어, 도 18의 예시와 같이 두 개의 대표모드를 유추하는 경우를 가정한다. 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록 좌측에 인접한 블록들 중 현재블록과 종횡비가 동일한 블록의 예측모드인 50번 모드, 및 상단에 인접한 블록들 중 현재블록과 종횡비가 동일한 블록의 예측모드인 planar 모드를 대표모드들로 사용할 수 있다.
이하, 도 19의 도시를 이용하여, 제1 예측자와 제2 예측자의 가중합을 이용하는, 현재 크로마 블록의 인트라 예측 방법을 기술한다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른 현재 크로마 블록의 인트라 예측 방법을 나타내는 순서도이다.
영상 복호화 장치는 cclm_mode_idx를 파싱한다(S1900). 인덱스 cclm_mode_idx를 파싱하여, 현재 크로마 블록에 적용하기 위한 CCLM 모드를 획득한다. 또는, 영상 복호화 장치는 인덱스를 파싱하여, 현재 크로마 블록에 적용하기 위한 크로스 컴포넌트 예측모드를 획득할 수 있다.
영상 복호화 장치는, 파싱된 CCLM 모드를 입력으로 이용하여 기존재하는 getCclmPred() 함수를 수행함으로써 제1 예측자(predCCLM)를 생성한다(S1902). 또는, 영상 복호화 장치는, 파싱된 크로스 컴포넌트 예측모드를 입력으로 이용하여 제1 예측자를 생성할 수 있다.
영상 복호화 장치는 getExtraIntraMode() 함수를 수행하여 대표모드를 유추한다(S1904). 이하, getExtraIntraMode() 함수를 '대표모드 유도함수' 또는 줄여서 '유도함수'로 명칭한다.
영상 복호화 장치는 대표모드를 입력으로 이용하여 기존재하는 getIntraPred() 함수를 수행함으로써, 제2 예측자(predintra)를 생성한다(S1906).
영상 복호화 장치는 제1 예측자와 제2 예측자를 가중합하여 현재 크로마 블록의 예측자(predC)를 생성한다(S1908).
이때, 실현예 1-2의 다섯 가지 대표모드 유도 방법들에 따라 대표모드를 유추하는 유도함수 getExtraIntraMode()가 다양하게 구현될 수 있다. 본 실현예를 구현하는 getExtraIntraMode()에는 현재 크로마 블록의 좌상단 화소 좌표 (x0, y0), 너비(width) 및 높이(height)가 기본 입력으로 제공될 수 있다. 실현예 1-2의 첫 번째 방법의 경우, 현재블록의 좌상단 화소의 좌표를 기준으로 참조할 주변 화소의 상대적인 좌표값 offset이 추가로 입력으로 제공된다.
한편, 함수 내에서 사용되는 getPU() 함수는 기존에 존재하는 함수로서, 화소의 좌표와 채널 정보를 입력으로 제공받아 해당 위치의 화소가 포함된 블록의 정보를 반환한다.
이하, 실현예 1-2의 첫 번째 방법에 따른 유도함수 getExtraIntraMode(x0, y0, width, height, offset)의 동작을 기술한다.
유도함수는 현재블록의 좌상단 화소의 좌표 (x0,y0)과 offset을 기반으로 참조할 주변 화소의 위치 (xR, yR)를 도출한다.
유도함수는 getPU() 함수에 (xR, yR) 좌표와 크로마 채널을 입력하여 해당 블록의 정보를 생성한 후, 생성된 정보 중 예측모드를 대표모드로 출력한다.
이하, 실현예 1-2의 두 번째 방법에 따른 유도함수 getExtraIntraMode(x0, y0, width, height)의 동작을 기술한다.
유도함수는 현재블록의 좌상단 화소의 좌표 (x0,y0), width 및 height를 기반으로 주변 화소들의 위치 (xR, yR)을 탐색한다.
유도함수는 getPU() 함수에 (xR, yR) 좌표와 크로마 채널을 입력하여 해당 블록의 정보를 생성한 후, 생성된 정보 중 예측모드를 도출한다.
유도함수는 이전에 탐색한 주변 화소가 현재 탐색한 주변 화소와 다른 블록에 포함되는 경우 해당 예측모드를 '예측모드 빈도 리스트'에 추가하고, 이전에 탐색한 주변 화소가 현재 탐색한 주변 화소와 같은 블록에 포함되는 경우 해당 예측모드를 예측모드 빈도 리스트에 추가하지 않는다.
유도함수는 모든 주변 화소들에 대해 전술한 바와 같은 위치 탐색을 수행하여 예측모드 빈도 리스트를 완성한다.
유도함수는 예측모드 빈도 리스트에 포함된 예측모드들 중 최빈 예측모드를 대표모드로 출력한다.
이하, 실현예 1-2의 세 번째 방법에 따른 유도함수 getExtraIntraMode(x0, y0, width, height)의 동작을 기술한다.
유도 함수는 현재블록의 좌상단 화소의 좌표 (x0,y0), width 및 height를 기반으로 주변 화소들의 위치 (xR, yR)을 탐색한다.
유도함수는 getPU() 함수에 (xR, yR) 좌표와 크로마 채널을 입력하여 해당 블록의 정보를 생성한 후, 생성된 정보 중 예측모드, 너비(wR) 및 높이(hR)를 도출한다.
유도함수는 이전에 탐색한 주변 화소가 현재 탐색한 주변 화소와 다른 블록에 포함되는 경우 해당 예측모드를 wR×hR 개만큼 '예측모드 빈도 리스트'에 추가하고, 이전에 탐색한 주변 화소가 현재 탐색한 주변 화소와 같은 블록에 포함되는 경우 해당 예측모드를 예측모드 빈도 리스트에 추가하지 않는다.
유도함수는 모든 주변 화소들에 대해 전술한 바와 같은 위치 탐색을 수행하여 예측모드 빈도 리스트를 완성한다.
유도함수는 예측모드 빈도 리스트에 포함된 예측모드들 중 최빈 예측모드를 대표모드로 출력한다.
이하, 실현예 1-2의 네 번째 방법에 따른 유도함수 getExtraIntraMode(x0, y0, width, height)의 동작을 기술한다.
유도 함수는 현재블록의 좌상단 화소의 좌표 (x0,y0), width 및 height를 기반으로 주변 화소들의 위치 (xR, yR)을 탐색한다.
유도함수는 getPU() 함수에 (xR, yR) 좌표와 크로마 채널을 입력하여 해당 블록의 정보를 생성한 후, 생성된 정보 중 예측모드를 예측모드 빈도 리스트에 추가한다.
유도함수는 모든 주변 화소들에 대해 전술한 바와 같은 위치 탐색을 수행하여 예측모드 빈도 리스트를 완성한다.
유도함수는 예측모드 빈도 리스트에 포함된 예측모드들 중 최빈 예측모드를 대표모드로 출력한다.
이하, 실현예 1-2의 다섯 번째 방법에 따른 유도함수 getExtraIntraMode(x0, y0, width, height)의 동작을 기술한다.
유도함수는 width 및 height를 사용하여 현재블록의 종횡비를 계산한다.
유도함수는 현재블록의 좌상단 화소의 좌표 (x0,y0), width 및 height를 기반으로 주변 화소들의 위치 (xR, yR)을 탐색한다.
유도함수는 getPU() 함수에 (xR, yR) 좌표와 크로마 채널을 입력하여 해당 블록의 정보를 생성한 후, 생성된 정보 중 예측모드, 너비(wR), 및 높이(hR)를 도출하고, 너비(wR) 및 높이(hR)를 사용하여 해당 블록의 종횡비를 계산한다.
유도함수는 이전에 탐색한 주변 화소가 현재 탐색한 주변 화소와 다른 블록에 포함되는 경우 해당 예측모드와 계산한 종횡비 쌍을 '종횡비 유사도 리스트'에 추가하고, 이전에 탐색한 주변 화소가 현재 탐색한 주변 화소와 같은 블록에 포함되는 경우 해당 예측모드와 계산한 종횡비 쌍을 종횡비 유사도 리스트에 추가하지 않는다.
유도함수는 모든 주변 화소들에 대해 이러한 위치 탐색을 수행하여 종횡비 유사도 리스트를 완성한다.
유도함수는 종횡비 유사도 리스트에 포함된 원소 쌍들에 대해 각각의 종횡비를 기준으로 현재블록의 종횡비와 유사도가 가장 높은 원소 쌍의 예측모드를 대표모드로 출력한다. 예컨대, 종횡비는 {8, 4, 2, 1, 1/2, 1/4, 1, 8}의 7 종류가 존재하고, 이러한 리스트 내의 두 종횡비의 인덱스 차의 절대값이 작을수록 유사도가 높은 것으로 간주될 수 있다.
다섯 종류의 대표모드 유도 방법에 대해 전술한 바와 같은 유도함수 getExtraIntraMode()의 동작은 하나의 대표모드를 생성하는 경우를 기술한다. 만약 복수의 대표모드를 생성하는 경우 대표모드의 개수 numExtraMode를 추가로 입력함으로써, 유도함수가 확장될 수 있다.
한편, 본 실현예가 수학식 4를 따르는 경우, 현재 크로마 블록 및 주변 크로마 블록들의 정보를 사용하여 예측자(predCCLM)의 예측모드가 유추될 수 있다. 여기서, 예측모드는 전술한 바와 같은 크로스 컴포넌트 예측모드들 중 적어도 하나일 수 있다. 예컨대, 현재 크로마 블록의 주변 화소들 중 특정 위치에 있는 주변 화소를 포함하는 블록의 예측모드가 대표모드로 설정될 수 있다. 현재 크로마 블록과 인접한 블록들의 예측모드 중 블록 개수 기반으로 도출된 최빈 예측모드가 대표모드로 설정될 수 있다. 현재 크로마 블록과 인접한 블록들의 예측모드 중 블록 면적 기반으로 도출된 최빈 예측모드가 대표모드로 설정될 수 있다. 현재 크로마 블록의 각 주변 화소가 포함된 블록의 예측모드에 기반하여 도출된 최빈 예측모드가 대표모드로 설정될 수 있다. 또한, 현재 크로마 블록의 종횡비에 따라 대표모드가 유추될 수 있다. 이후, 유추된 대표모드가 예측자(predCCLM)의 예측모드로 설정될 수 있다.
<실현예 1-3> 대응 루마 영역에 포함된 블록들의 정보를 사용
본 실현예에서, 수학식 3에 따라, 영사 복호화 장치는 현재 크로마 블록에 대응하는 루마 영역(이하, '대응 루마 영역')에 포함된 블록의 너비/높이/면적/종횡비/예측모드 등의 정보를 사용하여 유추한 예측모드(이하, '대표모드'로 명칭함)를 제2 예측자의 예측모드로 설정한다. 이때, 영상 복호화 장치에 의해 도출되는 대표모드의 개수는 가중합되는 제2 예측자의 개수에 의존한다.
영상 복호화 장치는 대표모드의 유도 방법으로서 다음과 같은 다섯 가지 방법들 중 하나를 사용할 수 있다.
첫 번째 방법으로서, 대응 루마 영역 내 화소들 중 특정 위치에 있는 화소를 포함하는 블록의 예측모드가 대표모드로 설정될 수 있다. 이때, 특정 위치는 도 20의 예시와 같이 다양하게 지정될 수 있다.
예를 들어, 대응 루마 영역에 포함된 블록들의 분포와 예측모드가 도 21의 예시와 같은 경우를 가정한다. 영상 복호화 장치는 정중앙에 위치한 화소(도 20의 예시에서 5번 위치)에 기초하여 대표모드를 도출하는 경우, 22번 모드를 대표모드로 사용할 수 있다.
복수의 대표모드를 유추할 경우, 영상 복호화 장치는 도 20에 예시된 위치의 화소들 중 복수의 화소를 선택할 수 있다. 도 22의 예시와 같이, 대응 루마 영역 내의 화소들 중 우상단과 좌하단에 위치한 화소들이 포함된 블록들의 예측모드가 대표모드로 사용될 수 있다. 즉, 영상 복호화 장치는 우상단(도 20의 예시에서 3번 위치)에 위치한 화소가 포함된 블록의 예측모드인 66번 모드를 첫 번째 대표모드로 사용하고, 좌하단(도 20의 예시에서 7번 위치)에 위치한 화소가 포함된 블록의 예측모드인 planar 모드를 두 번째 대표모드로 사용할 수 있다.
두 번째 방법으로서, 대응 루마 영역에 포함된 블록들의 예측모드 중 블록 개수 기반으로 도출된 최빈 예측모드가 대표모드로 설정될 수 있다.
대응 루마 영역에 포함된 블록들의 분포와 예측모드가 도 23의 예시와 같은 경우를 가정한다. 대응 루마 영역에는 총 5 개의 블록들이 존재하고 이중 2 개의 블록들이 planar 모드를 사용하므로, 영상 복호화 장치는 planar 모드를 대표모드로 사용한다. 만약 복수의 대표모드를 유추할 경우, 영상 복호화 장치는 도 23의 예시에서 두 번째로 많은 블록들이 사용하는 예측모드를 또다른 대표모드로 사용할 수 있다.
예측모드들의 빈도가 동일한 경우, 우선순위를 지정하여 대표모드가 도출될 수 있다. 이때, 우선순위로서, {planar, DC, 수평방향 모드, 수직방향 모드, ...}의 순서, 오름차순, 또는 내림차순과 같이 정해진 순서가 이용될 수 있다, 또는, 동일 빈도에 해당하는 모드의 블록이 대응 루마 영역 내에서 많은 면적을 차지할수록 높은 우선순위가 부여될 수 있다.
예를 들어, 해당 모드의 블록이 대응 루마 영역 내에서 많은 면적을 차지할수록 높은 우선순위를 부여하는 경우, 도 23의 예시에서는, 22번 모드의 블록이 DC 및 18번 모드의 블록보다 대응 루마 영역 내에서 더 넓은 면적을 차지하므로 더 높은 우선순위를 갖는다. 따라서, 영상 복호화 장치는 planar 모드와 22번 모드를 대표모드들로 도출할 수 있다.
위의 예시들 외에도 예측모드들의 빈도가 동일한 경우, 사전에 정의된 소정의 규칙에 따라 대표모드가 유추될 수 있다.
세 번째 방법으로서, 대응 루마 영역에 포함된 블록들의 예측모드 중 블록 면적 기반으로 도출된 최빈 예측모드가 대표모드로 설정될 수 있다.
세 번째 방법은, 두 번째 방법인 대응 루마 영역에 포함된 블록들의 예측모드 중 블록 개수 기반으로 도출된 최빈 예측모드를 대표모드로 사용하는 방법과 동일하게 수행될 수 있다. 세 번째 방법에서는, 블록 개수 대신 대응 루마 영역에 포함된 블록들의 면적을 기반으로 최빈 모드가 도출된다.
네 번째 방법으로서, 대응 루마 영역에 포함된 블록들 중 종횡비가 현재블록과 같은(또는 가장 유사한) 블록의 예측모드가 대표모드로 설정될 수 있다. 예를 들어, 대응 루마 영역에 포함된 블록들의 분포와 예측모드가 도 24의 예시와 같은 경우를 가정한다. 도 24의 예시에서는, 현재 크로마 블록과 종횡비가 동일한 블록의 예측모드로서 planar 모드와 DC 모드가 존재한다. 만약 복수의 예측모드들이 도출된 경우, 영상 복호화 장치는 하나의 대표모드를 선정하기 위해 블록의 크기가 더 큰 모드를 대표모드로 사용한다. 도 24의 예시에서는, planar 모드가 대표모드로 설정된다.
만약 복수의 대표모드를 유추할 경우, 종횡비의 유사성이 다음으로 높은 블록의 예측모드가 또다른 대표모드로 사용될 수 있다. 도 24의 예시에서, 영상 복호화 장치는 planar 모드와 DC 모드를 대표모드들로 사용할 수 있다.
전술한 바와 같은 실현예 1-3에 따른 각 대표모드 유도 방법은 도 19에 예시된 바와 같은 인트라 예측 방법의 일부로 포함될 수 있다. 이때, 실현예 1-3의 네 가지 대표모드 유도 방법들에 따라 대표모드를 유추하는 getExtraIntraMode()가 다양하게 구현될 수 있다. 본 실현예를 구현하는 유도함수 getExtraIntraMode()에는 현재 크로마 블록의 좌상단 화소 좌표 (x0, y0), 너비(width) 및 높이(height)가 기본 입력으로 제공될 수 있다. 실현예 1-3의 첫 번째 방법의 경우, 현재 크로마 블록의 좌상단 화소의 좌표에 대응하는 루마 화소의 좌표를 기준으로 참조할 화소 위치의 상대적인 좌표 값 offset이 추가로 입력으로 제공된다.
함수 내에서 사용되는 getPU() 함수는 기존에 존재하는 함수로서, 화소의 좌표와 채널 정보를 입력으로 제공받아 해당 위치의 화소가 포함된 블록의 정보를 반환한다. getColocPos() 함수는 기존에 존재하는 함수로서, 화소의 좌표, 현재 채널 정보, 및 대응 채널 정보를 입력으로 제공받아 현재 채널 내의 화소에 대해 대응 채널 내에서 대응하는 위치를 반환한다. 또한, getColocLen() 함수는 기존에 존재하는 함수로서, 블록의 너비/높이, 현재 채널 정보, 및 대응 채널 정보를 입력으로 제공받아 현재 채널의 너비/높이에 대해 대응 채널 내에서의 길이를 반환한다.
이하, 실현예 1-3의 첫 번째 방법에 따른 유도함수 getExtraIntraMode(x0, y0, width, height, offset)의 동작을 기술한다.
유도함수는 현재블록의 좌상단 화소의 좌표 (x0, y0), 현재 채널을 크로마 채널, 및 대응 채널을 루마 채널로 입력받아 대응 루마 화소의 좌표 (x0L, y0L)을 도출한다.
유도함수는 (x0L, y0L)과 offset을 기반으로 참조할 화소의 위치 (xR, yR)를 도출한다.
유도함수는 getPU() 함수에 (xR, yR) 좌표와 루마 채널을 입력하여 해당 블록의 정보를 생성한 후, 생성된 정보 중 예측모드를 대표모드로 출력한다.
이하, 실현예 1-3의 두 번째 방법에 따른 유도함수 getExtraIntraMode(x0, y0, width, height)의 동작을 기술한다.
유도함수는 현재블록의 좌상단 화소의 좌표 (x0, y0), 현재 채널을 크로마 채널, 및 대응 채널을 루마 채널로 입력받아 대응 루마 화소의 좌표 (x0L, y0L)을 도출한다.
유도함수는 현재블록의 width 또는 height, 현재 채널을 크로마 채널, 및 대응 채널을 루마 채널로 입력받아 대응 루마 채널에서의 길이 widthL 및 heightL을 도출한다.
유도함수는 (x0L, y0L), widthL 및 heightL를 기반으로 대응 루마 영역 화소들의 위치 (xR, yR)를 탐색한다.
유도함수는 getPU() 함수에 (xR, yR) 좌표와 루마 채널을 입력하여 해당 블록의 정보를 생성한 후, 생성된 정보 중 예측모드를 도출한다.
유도함수는 이전에 탐색한 화소가 현재 탐색한 화소와 다른 블록에 포함되는 경우 해당 예측모드를 '예측모드 빈도 리스트'에 추가하고, 이전에 탐색한 화소가 현재 탐색한 화소와 같은 블록에 포함되는 경우 해당 예측모드를 예측모드 빈도 리스트에 추가하지 않는다.
유도함수는 대응 루마 영역 내 모든 화소들에 대해 전술한 바와 같은 위치 탐색을 수행하여 예측모드 빈도 리스트를 완성한다.
유도함수는 예측모드 빈도 리스트에 포함된 예측모드들 중 최빈 예측모드를 대표모드로 출력한다.
이하, 실현예 1-3의 세 번째 방법에 따른 유도함수 getExtraIntraMode(x0, y0, width, height)의 동작을 기술한다.
유도함수는 현재블록의 좌상단 화소의 좌표 (x0, y0), 현재 채널을 크로마 채널, 및 대응 채널을 루마 채널로 입력받아 대응 루마 화소의 좌표 (x0L, y0L)을 도출한다.
유도함수는 현재블록의 width 또는 height, 현재 채널을 크로마 채널, 및 대응 채널을 루마 채널로 입력받아 대응 루마 채널에서의 길이 widthL 및 heightL을 도출한다.
유도함수는 (x0L, y0L), widthL 및 heightL를 기반으로 대응 루마 영역 화소들의 위치 (xR, yR) 탐색한다.
유도함수는 getPU() 함수에 (xR, yR) 좌표와 루마 채널을 입력하여 해당 블록의 정보를 생성한 후, 생성된 정보 중 예측모드, 너비(wR) 및 높이(hR)를 도출한다.
유도함수는 이전에 탐색한 화소가 현재 탐색한 화소와 다른 블록에 포함되는 경우 해당 예측모드를 wR×hR 개만큼 '예측모드 빈도 리스트'에 추가하고, 이전에 탐색한 주변 화소가 현재 탐색한 주변 화소와 같은 블록에 포함되는 경우 해당 예측모드를 예측모드 빈도 리스트에 추가하지 않는다.
유도함수는 대응 루마 영역 내 모든 화소들에 대해 전술한 바와 같은 위치 탐색을 수행하여 예측모드 빈도 리스트를 완성한다.
유도함수는 예측모드 빈도 리스트에 포함된 예측모드들 중 최빈 예측모드를 대표모드로 출력한다.
이하, 실현예 1-3의 네 번째 방법에 따른 유도함수 getExtraIntraMode(x0, y0, width, height)의 동작을 기술한다.
유도함수는 width 및 height를 사용하여 현재블록의 종횡비를 계산한다.
유도함수는 현재블록의 좌상단 화소의 좌표 (x0, y0), 현재 채널을 크로마 채널, 및 대응 채널을 루마 채널로 입력받아 대응 루마 화소의 좌표 (x0L, y0L)을 도출한다.
유도함수는 현재블록의 width 또는 height, 현재 채널을 크로마 채널, 및 대응 채널을 루마 채널로 입력받아 대응 루마 채널에서의 길이 widthL 및 heightL을 도출하다.
유도함수는 (x0L, y0L), widthL 및 heightL를 기반으로 대응 루마 영역 화소들의 위치 (xR, yR)를 탐색한다.
유도함수는 getPU() 함수에 (xR, yR) 좌표와 루마 채널을 입력하여 해당 블록의 정보를 생성한 후, 생성된 정보 중 예측모드, 너비(wR) 및 높이(hR)를 도출하고, 너비(wR) 및 높이(hR)를 사용하여 해당 블록의 종횡비를 계산한다.
유도함수는 이전에 탐색한 화소가 현재 탐색한 화소와 다른 블록에 포함되는 경우 해당 예측모드와 계산한 종횡비 쌍을 '종횡비 빈도 리스트'에 추가하고, 이전에 탐색한 화소가 현재 탐색한 화소와 같은 블록에 포함되는 경우 해당 예측 모드와 계산한 종횡비 쌍을 종횡비 빈도 리스트에 추가하지 않는다.
유도함수는 대응 루마 영역 내 모든 화소들에 대해 전술한 바와 같은 위치 탐색을 수행하여 종횡비 빈도 리스트를 완성한다.
유도함수는 종횡비 유사도 리스트에 포함된 원소 쌍들에 대해 각각의 종횡비를 기준으로 현재블록의 종횡비와 유사도가 가장 높은 원소 쌍의 예측모드를 대표모드로 출력한다. 예컨대, 종횡비는 {8, 4, 2, 1, 1/2, 1/4, 1, 8}의 7 종류가 존재하고, 이러한 리스트 내의 두 종횡비의 인덱스 차의 절대값이 작을수록 유사도가 높은 것으로 간주될 수 있다.
네 종류의 대표모드 유도 방법에 대해 전술한 바와 같은 유도함수 getExtraIntraMode()의 동작은 하나의 대표모드를 생성하는 경우를 기술한다. 만약 복수의 대표모드를 생성하는 경우 대표모드의 개수 numExtraMode를 추가로 입력함으로써, 유도함수가 확장될 수 있다.
<실현예 1-4> 실현예 1-1, 실현예 1-2 및 실현예 1-3의 조합
본 실현예에서, 수학식 3에 따라, 영상 복호화 장치는 복수의 제2 예측자를 생성하는 경우, 각 제2 예측자를 생성하는 예측모드(이하, '대표모드'로 명칭함)를 유추하기 위해 실현예 1-1, 실현예 1-2 및 실현예 1-3에서 제시된 방법들 중 하나를 선택하여 사용할 수 있다. 전술한 실현예들에는, 이미 각 실현예 내 하나의 특정한 방법으로 동시에 복수의 대표모드들을 유추하는 방법이 기술되어 있다. 본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 각 제2 예측자를 생성 시, 상이한 방법들을 이용하여 대표모드들을 유추할 수 있다.
예를 들어, 2 개의 추가 예측자를 생성하는 경우, 영상 복호화 장치는 실현예 1-1을 이용하여 첫 번째 대표모드를 유추하고, 실현예 1-2를 이용하여 두 번째 대표모드를 유추할 수 있다. 또는, 첫 번째 대표모드는 실현예 1-2의 두 번째 방법(인접 블록들의 개수를 기반으로 최빈 예측모드를 도출하는 방법)에 기초하여 유추되고, 두 번째 대표모드는 실현예 1-2에서 세 번째 방법(인접 블록들의 면적을 기반으로 최빈 예측모드를 도출하는 방법)에 기초하여 유추될 수 있다. 다른 예들로서, 다양한 유추 방법의 조합들이 존재할 수 있으며, 추가 예측자들의 개수가 증가할수록 더 다양한 조합의 유추 방법이 사용될 수 있다.
<실현예 2> 가중 결합을 위한 가중치를 설정하는 방법
본 실현예에서는, 실현예 1에 따라 유추한 대표모드에 기초하여 생성한 제2 예측자, 및 기존 CCLM 예측에 따라 생성한 제1 예측자를, 수학식 3에 기초하여 가중 결합하는 방법이 기술된다. 영상 복호화 장치는 가중 결합을 위해 현재블록 내 화소 위치 및 너비/높이/면적/예측모드, 주변 블록의 너비/높이/면적/예측모드, 및 대응 루마 블록들의 너비/높이/면적/예측모드 중 적어도 하나를 고려할 수 있다.
영상 복호화 장치는 수학식 3에서 w(i,j)를 적절히 설정함으로써, 다양한 가중 결합 방법들을 구현할 수 있다. 이하, 기본적으로 기존 CCLM 모드로 생성한 제1 예측자(대응 루마 영역의 정보(①)에 따른 예측자) 외에 1 개의 제2 예측자(동일 채널의 정보(②)에 따른 예측자)가 존재하는 경우에 대해 가중 결합 방법들이 기술되나, 복수의 추가 예측자들이 존재하는 경우에 대해서도 동일 방법들이 응용될 수 있다.
이하, 실현예 2-1 내지 실현예 2-3은 예측자 내 화소 전체에 대해 동일한 가중치를 설정하는 방법들이다. 해당 실현예들에 대한 가중 결합 방법은 수학식 7에 나타낸 바와 같이, 예측자 내 화소 좌표 (i,j)의 영향을 고려하지 않은 채로 서술된다.
실현예 2-4는 예측자 내 화소 좌표 (i,j)에 따라 가중치를 상이하게 설정하는 방법이므로, 수학식 3의 표현을 사용하여 기술된다.
한편, 전술한 바는 수학식 4를 이용하는 실현예에도 동일하게 적용될 수 있다.
<실현예 2-1> 사전에 정의된 가중치를 사용
본 실현예에서, 수학식 3에 따라, 영상 복호화 장치는 사전에 정의된 가중치 wCCLM을 사용한다. 이때, 사전에 정의된 가중치로는 균등한 가중치, CCLM 예측에 더 높은 가중치(3:1, 7:1,...), 또는 CCLM 예측에 더 낮은 가중치(1:3, 1:7, ...)가 이용될 수 있다.
예컨대, 수학식 8에 나타낸 바와 같이, 영상 복호화 장치는 모든 예측자들에게 균등한 가중치를 설정할 수 있다.
또는, 수학식 9에 나타낸 바와 같이, 영상 복호화 장치는 CCLM 예측에 따른 제1 예측자에게 더 높은 가중치를 설정할 수 있다.
<실현예 2-2> 현재 크로마 블록의 주변 블록의 정보를 사용
본 실현예에서, 수학식 3에 따라, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록에 인접한 주변 블록의 너비/높이/면적/예측모드 등의 정보를 사용하여 가중치를 설정한다. 일반적으로 현재블록과 인접한 블록들 간에는 연관성이 존재할 수 있다. 따라서, 제2 예측자 생성을 위한 예측모드(이하, '대표모드'로 명칭함)를 사용하는 인접 블록들과 현재블록 간의 연관성이 수치화될 수 있다. 이하, 수치화된 연관성을 주변화소 연관도 rC로 명칭한다. 영상 복호화 장치는 주변화소 연관도 rC를 이용하여 가중치 wCCLM의 값을 설정할 수 있다.
영상 복호화 장치는 주변화소 연관도 rC의 유도 방법으로서 다음과 같은 세 가지 방법들 중 하나를 사용할 수 있다.
첫 번째 방법으로서, 현재 크로마 블록과 인접한 블록들 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 개수 기반으로 산정하여 rC가 유도될 수 있다.
예를 들어, 현재 크로마 블록에 인접한 주변 블록들의 전체 개수 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 개수의 비율을 산정한 후, 이 비율이 rC로 설정될 수 있다. 영상 복호화 장치는, 수학식 10에 나타낸 바와 같이 이 비율을 제2 예측자의 가중치로 이용하고, 1에서 해당 비율을 감산한 값을 CCLM 모드에 의해 생성된 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
현재 크로마 블록에 인접한 블록들의 블록분포와 예측모드가 도 25의 예시와 같은 경우를 가정한다. 도 25의 예시에서, 현재 크로마 블록에 인접한 블록들은 총 5 개이고 이중 3 개의 인접 블록들이 대표모드인 planar 모드를 사용한다. 따라서, 영상 복호화 장치는 수학식 10에 따라 3/5을 제2 예측자의 가중치로 설정하고 2/5를 CCLM 모드에 의해 생성된 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다. 만약 복수의 추가 예측자를 가중 결합하는 경우, 각 추가 예측자의 가중치를 동일한 방법으로 계산한 후, 영상 복호화 장치는 1에서 추가 예측자의 가중치들의 합을 감산한 값을 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
한편, 전술한 바와 같은 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 개수를 산정하는 방법을 대신하여, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록에 인접한 주변 블록들을 모두 참조하지 않고 복수의 특정 위치만을 참조할 수 있다. 예를 들어, 도 9의 예시에서 두 위치의 화소들(4 번에 위치한 좌측 최하단 주변 화소, 및 5 번에 위치한 상단 최우측 주변 화소)만을 참조할 경우, 대표모드 개수에 따라 가중치는 1:3, 2:2, 3:1로 설정될 수 있다. 즉, 대표모드 개수가 많을수록 대표모드를 선택한 예측자에 높은 가중치가 설정된다. 현재 크로마 블록에 인접한 블록들의 블록분포와 예측모드가 도 25와 같은 경우를 가정한다. 대표모드가 planar 모드인 경우, 두 위치 중 하나의 위치에 대표모드가 존재한다. 따라서, 영상 복호화 장치는 2/4를 제2 예측자의 가중치로 설정하고, 동일한 값인 2/4를 CCLM 모드에 의해 생성된 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다. 대표모드가 VER 모드(50번 모드)인 경우, 두 위치에서 대표모드가 존재하지 않는다. 따라서, 영상 복호화 장치는 작은 값인 1/4를 제2 예측자의 가중치로 설정하고 큰 값인 3/4을 CCLM 모드에 의해 생성된 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
두 번째 방법으로서, 현재 크로마 블록과 인접한 블록들 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 면적 기반으로 산정하여 rC가 유도될 수 있다.
예를 들어, 현재 크로마 블록에 인접한 주변 블록의 전체 면적 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 면적의 비율을 산정한 후, 이 비율이 rC로 설정될 수 있다. 영상 복호화 장치는, 수학식 11에 나타낸 바와 같이 이 비율을 제2 예측자의 가중치로 이용하고, 1에서 해당 비율을 감산한 값을 CCLM 모드에 의해 생성된 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
현재 크로마 블록에 인접한 블록들의 블록분포와 예측모드가 도 26의 예시와 같은 경우를 가정한다. 도 26의 예시에서, 현재 크로마 블록에 인접한 블록들의 전체 면적은 68이고 이중 대표모드인 planar 모드를 사용하는 인접 블록들의 넓이는 28이다. 따라서, 영상 보호화 장치는 수학식 11에 따라 28/68를 제2 예측자의 가중치로 설정하고 40/68를 CCLM 모드에 의해 생성된 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다. 만약 복수의 추가 예측자를 가중 결합하는 경우, 각 추가 예측자의 가중치를 동일한 방법으로 계산한 후, 영상 복호화 장치는 1에서 추가 예측자의 가중치들의 합을 감산한 값을 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
세 번째 방법으로서, 현재 크로마 블록이 주변 인접 블록들과 인접한 전체 변의 길이 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들이 현재블록과 인접한 변의 길이의 비율에 기초하여 rC가 유도될 수 있다.
예를 들어, 현재 크로마 블록이 주변 인접 블록들과 인접한 전체 변의 길이 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들이 현재 크로마 블록에 인접한 변의 길이의 비율을 산정한 후, 이 비율이 rC로 설정될 수 있다. 영상 복호화 장치는, 수학식 12에 나타낸 바와 같이 이 비율을 제2 예측자의 가중치로 이용하고, 1에서 해당 비율을 감산한 값을 CCLM 모드에 의해 생성된 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
현재 크로마 블록에 인접한 블록들의 블록분포와 예측모드가 도 27의 예시와 같은 경우를 가정한다. 도 27의 예시에서, 인접 블록들이 현재 크로마 블록과 인접한 전체 변의 길이는 16이고 이중 대표모드인 planar 모드를 사용하는 인접 블록들이 현재 크로마 블록과 인접한 변의 길이는 10이다, 따라서, 영상 복호화 장치는 수학식 12에 따라 10/16를 제2 예측자의 가중치로 설정하고 6/16를 CCLM 모드에 의해 생성된 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다. 만약 복수의 추가 예측자를 가중 결합하는 경우, 각 추가 예측자의 가중치를 동일한 방법으로 계산한 후, 영상 복호화 장치는 1에서 추가 예측자의 가중치들의 합을 감산한 값을 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
본 실현예에서, 주변화소 연관도 rC를 산정하는 과정에서 전체 인접 블록들의 개수 또는 전체 인접 블록들의 면적이 2의 제곱수 형태가 아닌 경우, 이를 하드웨어 구현 시, 나눗셈 과정에서 계산 복잡도가 크게 증가될 수 있다. 따라서, 영상 복호와 장치는 주변화소 연관도를 도출하는 과정에서 각 분모와 분자에 대해 수학식 13에 나타낸 바와 같은 연산을 이용하여 2의 제곱수 형태로 근사화를 진행한 후, 수학식 10 내지 수학식 12를 이용하여 주변화소 연관도를 도출할 수 있다.
한편, 본 실현예가 수학식 4를 따르는 경우, 현재 크로마 블록의 예측자(predCCLM) 생성을 위한 예측모드(이하, '대표모드'로 명칭함), 및 현재 크로마 블록에 인접한 주변 블록들의 정보를 사용하여 예측자(predCCLM)의 주변화소 연관도 rC(=1-wintra)가 유추될 수 있다. 여기서, 현재 크로마 블록 및 각 주변 블록의 예측모드는 전술한 바와 같은 크로스 컴포넌트 예측모드일 수 있다. 예컨대, 현재 크로마 블록과 인접한 블록들 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 개수 기반으로 산정하여 rC가 유도될 수 있다. 현재 크로마 블록과 인접한 블록들 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 면적 기반으로 산정하여 rC가 유도될 수 있다. 또한, 현재 크로마 블록이 주변 인접 블록들과 인접한 전체 변의 길이 중 대표모드를 사용하는 인접 블록들이 현재블록과 인접한 변의 길이의 비율에 기초하여 rC가 유도될 수 있다. 이후, 주변화소 연관도가 예측자(predCCLM)의 가중치로 설정될 수 있다.
<실현예 2-3> 대응 루마 영역에 포함된 블록들의 정보를 사용
본 실현예에서, 수학식 3 에 따라, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록에 대응하는 루마 영역(이하, '대응 루마 영역')에 포함된 블록들의 너비/높이/면적/예측모드 등의 정보를 사용하여 가중치를 설정한다. 현재 크로마 블록과 대응하는 루마 영역 간에는 일정한 상관 관계가 존재할 수 있다. 따라서, 제2 예측자 생성을 위한 예측모드(이하, '대표모드'로 명칭함)를 사용하는 영역 내 블록들과 현재 크로마 블록 간의 연관성이 수치화될 수 있다. 이하, 수치화된 연관성을 루마화소 연관도 rL로 명칭한다. 영상 복호화 장치는 루마화소 연관도 rL을 이용하여 가중치 wCCLM의 값을 설정할 수 있다.
영상 복호화 장치는 루마화소 연관도 rL의 유도 방법으로서 다음과 같은 두 가지 방법들 중 하나를 사용할 수 있다.
첫 번째 방법으로서, 대응 루마 영역에 포함된 블록들 중 대표모드를 사용하는 블록들의 비율을 블록 개수 기반으로 산정하여 rL이 유도될 수 있다.
예를 들어, 대응 루마 영역에 포함된 블록의 전체 개수 중 대표모드를 사용하는 블록의 개수의 비율을 산정한 후, 이 비율이 rL로 설정될 수 있다. 영상 복호화 장치는, 수학식 14에 나타낸 바와 같이 이 비율을 제2 예측자의 가중치로 이용하고, 1에서 해당 비율을 감산한 값을 CCLM 모드에 의해 생성된 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
대응 루마 영역에 포함된 블록들의 블록분포와 예측모드가 도 28의 예시와 같은 경우를 가정한다. 도 28의 예시에서, 대응 루마 영역에 포함된 블록들은 총 5 개이고 이중 2 개의 블록들이 대표모드인 planar 모드를 사용한다. 따라서, 영상 복호화 장치는 수학식 14에 따라 2/5를 제2 예측자의 가중치로 설정하고 3/5를 CCLM 모드에 의해 생성된 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다. 만약 복수의 추가 예측자를 가중 결합하는 경우, 각 추가 예측자의 가중치를 동일한 방법으로 계산한 후, 영상 복호화 장치는 1에서 추가 예측자의 가중치들의 합을 감산한 값을 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
두 번째 방법으로서, 대응 루마 영역에 포함된 블록들 중 대표모드를 사용하는 블록의 비율을 블록 면적 기반으로 산정하여 rL이 유도될 수 있다.
예를 들어, 대응 루마 영역의 면적 중 대표모드를 사용하는 블록들이 대응 루마 영역과 중첩되는 면적의 비율을 산정한 후, 이 비율이 rL로 설정될 수 있다. 영상 복호화 장치는, 수학식 15에 나타낸 바와 같이 이 비율을 제2 예측자의 가중치로 이용하고, 1에서 해당 비율을 감산한 값을 CCLM 모드에 의해 생성된 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
대응 루마 영역에 포함된 블록들의 블록분포와 예측모드가 도 29와 같은 경우를 가정한다. 도 29의 예시에서, 대응 루마 영역의 전체 면적은 256이고 이중 대표모드인 planar 모드를 사용하는 블록들이 대응 루마 영역과 중첩된 면적은 96이다. 따라서, 영상 복호화 장치는 수학식 15에 따라 96/256을 제2 예측자의 가중치로 설정하고 160/256을 CCLM 모드에 의해 생성된 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다. 만약 복수의 추가 예측자를 가중 결합하는 경우, 각 추가 예측자의 가중치를 동일한 방법으로 계산한 후, 영상 복호화 장치는 1에서 추가 예측자의 가중치들의 합을 감산한 값을 제1 예측자의 가중치로 설정할 수 있다.
본 실현예에서, 루마화소 연관도 rL를 산정하는 과정에서 전체 대표모드를 사용하는 블록들의 개수 또는 전체 블록들과의 중첩 면적이 2의 제곱수 형태가 아닌 경우, 이를 하드웨어 구현 시, 나눗셈 과정에서 계산 복잡도가 크게 증가될 수 있다. 따라서, 영상 복호와 장치는 루마화소 연관도를 도출하는 과정에서 각 분모와 분자에 대해 수학식 13에 나타낸 바와 유사한 연산을 이용하여 2의 제곱수 형태로 근사화를 진행한 후, 수학식 14 및 수학식 15를 이용하여 루마화소 연관도를 도출할 수 있다.
<실현예 2-4> 현재 크로마 블록 내 화소의 위치에 따라 설정
본 실현예에서는, 전술한 세 실현예들에서 예측자 전체에 대해 하나의 통일된 가중치가 설정되는 것과 달리 예측자 내의 각 화소별로 가중치가 설정된다. 화소별로 가중치를 설정하기 위해, 각 화소에 대해 독립적인 가중치가 설정될 수도 있으나, 화소들을 그룹화한 후 각 그룹별로 가중치를 설정하는 것이 더 효과적일 수 있다. 따라서 본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 예측자의 화소들을 그룹화한 후, 각 그룹에 대해 가중치를 설정한다. 예측자 내 화소들은 도 30에 예시된 바와 같이 다양한 방법에 따라 그룹화될 수 있다. 도 30의 예시에서는, 각 방법별로 4 개의 그룹을 사용하고 있으나, 블록의 크기, 모양 등에 따라 그룹의 개수는 가변될 수 있다.
영상 복호화 장치는 화소들을 그룹화하기 위해 도 30의 ⓐ-ⓗ의 그룹화 방법들 중 하나를 고정적으로 사용하거나 대표모드에 기초하여 그룹화 방법을 결정할 수 있다. 예를 들어, 상단 주변 화소들과 좌측 주변 화소들을 모두 사용하는 예측모드들(즉, Planar 모드, DC 모드, 그리고 19번부터 49번 사이의 예측모드 등)에 대해, 도 30의 ⓐ, ⓔ, ⓖ와 같은 그룹화 방법들이 사용될 수 있다. 또한, 좌측 주변 화소들만을 사용하는 예측모드들(즉, 18번 이하의 예측모드, DC 모드 등)에 대해, 도 30의 ⓐ, ⓑ, ⓓ, ⓔ, ⓗ와 같은 그룹화 방법들이 사용될 수 있다. 또한, 상단 주변 화소들만을 사용하는 예측모드들(즉, 50번 이상의 예측모드, DC 모드 등)에 대해, 도 30의 ⓐ, ⓑ, ⓒ, ⓔ, ⓕ와 같은 그룹화 방법들이 사용될 수 있다.
한편, 도 30의 ⓐ, ⓒ, ⓓ의 그룹화 방법들은, 루마 채널의 인트라 예측자를 보정하는 PDPC(Position Dependent Prediction Combination) 기술을 적용할 때, 주변 화소와의 거리에 따라 예측자 내 루마 화소들이 그룹화되는 방법과 매우 유사하다. PDPC 기술은, 인트라 예측모드에 따라 주변 화소의 값을 이용하여 생성된 초기 예측자에 대해, 예측자 화소 위치와 이용된 주변 화소의 위치가 먼 경우, 예측모드 방향 라인의 반대 방향에 있는 주변 화소와 예측자 화소 간의 거리에 따라 반대 방향의 주변 화소와 예측자 화소를 가중 결합함으로써, 예측자 화소를 보완한다. 이 때, 반대 방향의 주변 화소에 대해 해당 예측자 화소와의 거리가 가까울수록 반대 방향의 주변 화소의 가중치가 증가한다. PDPC 기술은 예측모드 방향 라인의 반대 방향의 주변 화소를 이용하는 것이 가능한 예측모드에 적용될 수 있다. 이러한 예측모드로는 수평 방향 모드(18번 모드)보다 작은 모드, 수직 방향 모드(50번 모드)보다 큰 모드, 및 네 개의 특정 모드(planar 모드, DC 모드, 수평 방향 모드(18번 모드), 및 수직 방향 모드(50번))가 있다.
PDPC 기술은, 수학식 16을 이용하여 planar 모드 및 DC 모드에 따른 예측자를 보정하고, 수학식 17을 이용하여 수평 방향 모드(18번 모드)에 따른 예측자를 보정하며, 수학식 18을 이용하여 수직 방향 모드(50번 모드)에 따른 예측자를 보정한다. 또한, PDPC 기술은, 수학식 19를 이용하여 수평 방향 모드(18번 모드)보다 작은 모드에 따른 예측자를 보정하고, 수학식 20을 이용하여 수직 방향 모드(50번 모드)보다 큰 모드에 따른 예측자를 보정한다.
여기서, [x][y]는 현재블록의 좌상단 화소의 좌표를 기준으로 상대적인 화소를 나타낸다. pred[x][y]는 예측모드로 생성한 초기 예측자이고, p[x][-1] 및 p[-1][y]는 예측자 보정에 사용되는 주변 화소들이다. nTbW 및 nTbH는 현재블록의 너비 및 높이를 나타내고, wL[x] 및 wT[y]는 예측자 화소 및 주변 화소에 적용되는 가중치들을 나타낸다. Clip1은 클리핑 함수로서 수학식 21과 같이 표현된다.
또한, invAngle은, 인트라 예측모드에서 각 방향에 맞게 예측자를 생성 시 필요한 주변 화소의 위치를 특정하기 위해 사용되는 변수이다. VVC 기술에서 invAngle은 수학식 22에 나타낸 바에 따라 산정된다.
여기서, intraPredAngle은 인트라 예측모드(PredModeIntra)에 따라 결정되는 값이다.
PDPC의 방법 중 수평 방향 모드 또는 수직 방향 모드일 경우에 적용되는 방식들은 주변 화소의 변화량 값을 사용하여 예측자를 보정하는 방식이므로 본 실시예와는 호환될 수 없다. 따라서, 대표모드가 planar 모드, DC 모드, 수평 방향 모드(18번 모드)보다 작은 모드, 및 수직 방향 모드(50번 모드)보다 큰 모드의 경우에 적용되는 방식들이 본 실시예에 따른 가중 결합 방법에 적용될 수 있다. 수학식 15, 18, 19의 마지막 부분들을 활용하여, 대표모드로 생성한 제2 예측자 predintra[x][y]로 pred[x][y]를 대체하고, CCLM 모드로 생성한 제1 예측자 predCCLM[x][y]로 p[x][-1], p[-1][y], refL[x][y] 및 refT[x][y]를 대체함으로써, 대표모드로 예측 시 사용한 주변 화소와의 거리가 가까워짐에 따라 대표모드로 생성한 예측자 화소의 가중치가 증가된다.
본 실시예는, 수학식 23을 이용하여 planar 모드 및 DC 모드에 따른 예측자를 보정한다. 또한, 본 실시예는, 수학식 24를 이용하여 수평 방향 모드(18번 모드)보다 작은 모드에 따른 예측자를 보정하고, 수학식 25를 이용하여 수직 방향 모드(50번 모드)보다 큰 모드에 따른 예측자를 보정한다. 수학식 23 내지 25에 의해 기존 PDPC의 보정 원리가 그대로 본 실현예에 맞도록 호환될 수 있다.
한편, PDPC의 방법을 활용하지 않는 경우, 영상 복호화 장치는 예측자 화소들의 그룹화 이후 주변 화소와의 거리를 고려하여 그룹별로 가중치를 설정할 수 있다. CCLM 예측에 따른 제1 예측자의 가중치는 주변화소에서 멀수록 크게 설정되고, 대표모드에 따른 제2 예측자에 대한 가중치는 주변화소에서 멀수록 작게 설정된다.
예를 들어, 도 30의 ⓔ의 방법으로 화소들이 그룹화된 경우, 도 31의 예시와 같이 제1 예측자와 제2 예측자의 가중치가 설정될 수 있다. 도 31의 예시에서, 현재 크로마 블록의 (0, 0) 위치에 대해 예측자 predC(0,0)는 수학식 26과 같이 산정될 수 있다.
도 30의 예시는 현재 크로마 블록이 정사각형 모양인 경우에 대해 그룹화 방법들을 나타낸다. 만약 현재블록이 직사각형 모양인 경우, 도 30에 예시된 그룹화 방법들은 직사각형 블록에 맞게 변형된 후, 사용될 수 있다. 예컨대, 도 32의 예시는 높이가 너비보다 큰 직사각형 블록에 대해 그룹화 방법들은 나타내고, 도 33의 예시는 너비가 높이보다 큰 직사각형 블록에 대해 그룹화 방법들은 나타낸다.
<실현예 3> 제2 예측자의 예측모드 및 가중치를 신호하는 방법
본 실현예에서, 영상 복호화 장치는 현재 크로마 블록의 인트라 예측을 위한 정보를 유추하지 않고, 영상 부호화 장치로부터 시그널링된 정보를 사용한다. 즉, 제2 예측자의 예측모드 관련 정보, 가중결합 관련 정보 등이 영상 부호화 장치로부터 영상 복호화 장치로 전송된다. 또한, 본 실시예의 적용 여부도 영상 부호화 장치로부터 영상 복호화 장치로 신호될 수 있다.
<실현예 3-1> 예측모드 관련 정보를 신호하는 방법
본 실현예에서, 제2 예측자 생성을 위한 예측모드(이하, '대표모드'로 명칭함) 관련 정보가 영상 부호화 장치로부터 영상 복호화 장치로 직접 신호된다. 이때, 관련 정보는 대표모드 개수, 대표모드 유도 방법, 대표모드 인덱스 등을 포함한다.
첫 번째 방법으로서, 대표모드 개수는 다음과 같이 신호될 수 있다. 예컨대, 표 3과 같이, 상위 레벨(예컨대, SPS) 상에 대표모드 개수 sps_ccip_extra_mode_num가 사전에 정의된다.
영상 부호화 장치는 사전에 정의된 대표모드 개수를 부호화한 후 비트스트림에 포함시켜 영상 복호화 장치로 신호한다. 여기서, 변수명 내의 ccip는 Cross 'CCLM Intra Prediction'의 약자이다. 이하, 본 실시예와 관련된 신호의 변수명에는 ccip가 삽입된다.
영상 복호화 장치는 비트스트림 내의 sps_ccip_extra_mode_num을 파싱한다. 이후, sps_ccip_extra_mode_num의 값에 따라 예측 수행 시 도출할 대표모드의 개수가 결정된다.
다른 예로서, 대표모드 개수가 CU 레벨에서 예측 수행 시마다 신호될 수 있다. 표 2에 전술된 크로마 채널의 인트라 예측모드 파싱 과정은 표 4의 예시와 같이 변경될 수 있다. 표 4에 따르면, cclm_mode_idx를 파싱한 후 ccip_extra_mode_num을 추가로 파싱함으로써, 각 블록 예측시에 필요한 대표모드 개수 정보가 신호될 수 있다.
두 번째 방법으로서, 대표모드 유도 방법은 다음과 같이 신호될 수 있다. 먼저, 실현예 1에서 제시된 대표모드 유도 방법들은 표 5에 예시된 바와 같이 인덱스로 구분될 수 있다.
이후, 표 6과 같이, 상위 레벨 상에 대표모드 유도 방법의 인덱스 sps_ccip_mode_infer_idx가 사전에 정의된다.
영상 부호화 장치는 사전에 정의된 대표모드 유도 방법의 인덱스를 부호화한 후 비트스트림에 포함시켜 영상 복호화 장치로 신호한다. 영상 복호화 장치는 비트스트림 내의 sps_ccip_mode_infer_idx를 파싱한다. 이후, sps_ccip_mode_infer_idx의 값에 따라 예측 수행 시에 사용할 대표모드 유도 방법을 결정한다.
다른 예로서, 대표모드 유도 방법이 CU 레벨에서 예측 수행 시마다 신호될 수 있다. 표 7에 나타낸 바와 같이, 크로마 채널의 인트라 예측모드 파싱 과정에서 cclm_mode_idx를 파싱한 후, ccip_mode_infer_idx를 추가로 파싱함으로써, 각 블록 예측 시에 사용할 대표모드 유도 방법이 신호될 수 있다.
세 번째 방법으로서, 대표모드의 인덱스가 CU 레벨에서 예측 수행 시마다 신호될 수 있다. 표 8에 나타낸 바와 같이, 크로마 채널의 인트라 예측모드 파싱 과정에서 cclm_mode_idx를 파싱한 뒤 ccip_extra_mode_idx를 추가로 파싱함으로써, 각 블록 예측 시에 사용할 대표모드가 신호될 수 있다.
이때, ccip_extra_mode_idx는, 대표모드 개수가 1 개인 경우 1 개의 인덱스를 표시한다. 또한, ccip_extra_mode_idx는, 복수의 대표모드가 사용되는 경우 여러 대표모드 인덱스들의 리스트가 될 수 있다.
본 실현예의 일 예로서, 대표모드 개수 정보가 신호되면서 대표모드 유도 방법이 신호될 수 있다. 또는, 대표모드 개수 정보를 신호하지 않은 채로 기설정된 개수가 사용되고, 대표모드 유도 방법의 정보 대신 대표모드의 인덱스가 신호될 수 있다. 이 외에도 신호할 관련 정보와 신호하지 않을 관련 정보를 다양한 조합으로 선택함으로써, 다양한 예측 방식들이 생성될 수 있다.
<실현예 3-2> 가중결합 관련 정보를 신호하는 방법
본 실현예에서, 가중결합 관련 정보가 영상 부호화 장치로부터 영상 복호화 장치로 시그널링된다. 이때, 가중결합 관련 정보는 가중결합 방법, 실현예 2-4에서의 블록 내 화소들의 그룹화 방법, 가중결합 가중치 등을 포함한다.
첫 번째 방법으로서, 가중결합 방법은 다음과 같이 신호될 수 있다. 먼저, 실현예 2에서 제시된 가중 결합 방법들은 표 9에 예시된 바와 같이 인덱스로 구분될 수 있다.
이후, 표 10과 같이, 상위 레벨(예컨대, SPS) 상에 가중 결합 방법의 인덱스 sps_ccip_weight_calc_mode_idx가 사전에 정의된다.
영상 부호화 장치는 사전에 정의된 가중 결합 방법의 인덱스를 부호화한 후 비트스트림에 포함시켜 영상 복호화 장치로 신호한다. 영상 복호화 장치는 비트스트림 내의 sps_ccip_weight_calc_mode_idx를 파싱한다. 이후, sps_ccip_weight_calc_mode_idx의 값에 따라 예측 수행 시에 사용할 가중 결합 방법을 결정한다.
다른 예로서, 가중결합 방법이 CU 레벨에서 예측 수행 시마다 신호될 수 있다. 표 11에 나타낸 바와 같이, 크로마 채널의 인트라 예측모드 파싱 과정에서 cclm_mode_idx를 파싱한 뒤 ccip_weight_calc_mode_idx를 추가로 파싱함으로써, 각 블록 예측 시에 사용할 가중결합 방법이 신호될 수 있다.
두 번째 방법으로서, 블록 내 화소들의 그룹화 방법이 CU 레벨에서 예측 수행 시마다 신호될 수 있다. 그룹화 방법의 시그널링은, 실현예 2-4의 가중결합 방법에서 블록 내 화소 위치별로 가중치를 상이하게 설정하는 경우에 적용된다. 대표모드에 따라 사용 가능한 그룹화 방법이 상이하므로, 그룹화 방법들은 표 12에 예시된 바와 같이 인덱스로 구분될 수 있다.
이후, 표 13에 나타낸 바와 같이, 크로마 채널의 인트라 예측모드 파싱 과정에서 cclm_mode_idx를 파싱한 후 ccip_weight_group_idx를 추가로 파싱함으로써, 각 블록 예측 시에 사용할 그룹화 방법이 신호될 수 있다.
세 번째 방법으로서, 가중결합의 가중치가 CU 레벨에서 예측 수행 시마다 신호될 수 있다. 표 14에 나타낸 바와 같이, 크로마 채널의 인트라 예측모드 파싱 과정에서 cclm_mode_idx를 파싱한 뒤 ccip_pred_weight를 파싱함으로써, 각 블록 예측 시에 각 예측자들에 적용할 가중치 값이 신호될 수 있다.
이때 ccip_pred_weight는, 대표모드 개수가 1 개인 경우 제1 예측자(또는, 제2 예측자)에 대해 1 개의 가중치를 표현한다. 또한 ccip_pred_weight는, 복수의 대표모드를 사용하는 경우, 리스트를 구성하는 가중치의 개수가 대표모드의 개수에 따라 증가될 수 있다.
<실현예 3-3> 본 발명의 적용 여부를 신호하는 방법
본 발명의 적용 여부는 사용자에 따라 다음과 같이 신호될 수 있다. 본 실현예에서는, 기존의 CCLM 모드에 따른 예측자에 대해 본 발명의 실현예들의 조합에 따른 개선된 예측자(즉, 수학식 3 및 수학식 4에 예시된 예측자 predC)의 사용을 지시하기 위해, 이를 위한 플래그 sps_ccip_mode_flag가, 표 15에 나타낸 바와 같이 상위 레벨(예컨대, SPS) 상에 정의된다.
영상 부호화 장치는 사전에 정의된 개선된 예측자의 사용을 지시하는 플래그 sps_ccip_mode_flag를 부호화한 후 비트스트림에 포함시켜 영상 복호화 장치로 신호한다.
영상 복호화 장치는, sps_ccip_mode_flag=0인 경우 기존의 CCLM 모드를 사용하고, sps_ccip_mode_flag=1인 경우 개선된 CCLM 모드를 사용하여 예측자를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 예로서. 실현예 3-1과 실현예 3-2의 결합이 가능하다. 예를 들어, 본 발명의 적용 여부를 신호하여 본 발명이 적용되는 것으로 결정되면, 이후 실현예 3-1과 실현예 3-2의 방법들이 적용될 수 있다.
본 발명의 적용 여부는, 표 15와 같이 상위 레벨에서 신호될 수 있으나, 하위 레벨에서 신호될 수도 있다. 즉, CU 레벨에서 ccip_mode_flag를 이용하여 본 발명의 적용 여부가 결정될 수 있다. 영상 복호화 장치는, ccip_mode_flag가 0인 경우 기존의 CCLM 모드를 사용하고, ccip_mode_flag가 1인 경우 CCLM 모드에 따른 제1 예측자, 및 인트라 예측모드에 따른 제2 예측자를 가중결합하여 최종 예측자를 생성할 수 있다.
영상 복호화 장치는, 예측모드의 종류에 따라, 표 16 및 표 17과 같이 ccip_mode_flag를 파싱할 수 있다.
또는, 표 18과 같이 예측모드의 종류에 상관 없이 ccip_mode_flag가 파싱될 수도 있다.
한편, 예측모드가 CCLM 모드 중 하나이고 ccip_mode_flag가 1인 경우, 본 발명에 따른 대표모드는 동일 채널의 정보(②)를 사용하여 예측자를 생성하는 동일채널 예측모드일 수 있다. 반면, 예측모드가 동일 채널 정보를 이용하는 예측모드 중 하나이고 ccip_mode_flag가 1인 경우, 본 발명에 따른 대표모드는 대응 루마 영역의 정보(①)를 사용하여 예측자를 생성하는 크로스 컴포넌트 예측모드일 수 있다.
<실현예 4> 본 발명의 적용 여부를 적응적으로 결정하는 방법
본 실현예는, 후술할 조건들 중 적어도 하나 이상을 고려하여 현재블록에 대한 본 발명의 적용 여부를 유추하는 방법을 기술한다. 본 발명의 적용 여부가 신호되지 않은 채로, 영상 부호화 장치 및 영상 복호화 장치가 본 발명의 적용 여부를 동일하게 유추할 수 있다. 이를 위해, 현재블록의 너비/높이/면적, 주변 크로마 블록 또는 대응 루마 블록의 예측모드, 현재 크로마 블록과 주변 화소들 간의 연관도, 현재 크로마 블록과 대응 루마 화소들 간의 연관도, 현재 크로마 블록의 참조샘플들과 대응 루마 샘플들 간의 연관동 등의 정보가 조건들로 고려될 수 있다.
첫 번째 예시로서, 현재블록의 크기에 따라 본 발명의 적용 여부가 적응적으로 결정될 수 있다. 영상 부호화 장치 및 영상 복호화 장치는 블록의 넓이가 기설정된 임계치 이상인 경우 본 발명을 적용하고, 미만일 경우 적용하지 않을 수 있다. 이때 임계치는 16, 32, 64 등 다양한 값으로 사전에 설정될 수 있다. 이 외에도 다양한 면적 조건에 기초하여 본 발명의 적용 여부가 결정될 수 있다.
두 번째 예시로서, 실현예 2의 복수의 예측자를 조합하는 방법 중 실현예 2-2와 2-3에서 예시된 주변화소 연관도와 루마화소 연관도를 사용하여 본 발명의 적용 여부가 적응적으로 결정될 수 있다. 주변화소 연관도 rC는, 현재블록과 인접 블록들 간의 연관성을 수치화한 값으로서 수학식 10 내지 수학식 12와 같이 산정될 수 있다. 루마화소 연관도 rL은 대응 루마 영역 내 블록들과 현재 크로마 블록 간의 연관성을 수치화한 값으로서 수학식 14 및 수학식 15와 같이 산정될 수 있다. 영상 부호화 장치 및 영상 복호화 장치는 주변화소 연관도 또는 루마화소 연관도를 도출한 후, 연관도의 값이 기설정된 해당 임계치 미만일 경우 본 발명을 적용하지 않고, 이상일 경우 적용할 수 있다. 이때, 연관도의 값이 0과 1 사이에 분포하므로, 임계치는 0.2, 0.25, 0.3, 0.5 등 다양한 값으로 사전에 설정될 수 있다.
세 번째 예시로서, 현재 크로마 블록의 참조 샘플들과 대응 루마 샘플들에 대해 두 샘플 집합 간의 연관도를 산정한 후, 산정된 연관도 값에 따라 본 발명의 적용 여부가 적응적으로 결정될 수 있다. 이때, 연관도는, 수학식 27과 같이, 두 변수 간의 선형 상관관계를 수치화한 상관 계수 ρ로 표현될 수 있다.
여기서, C는 크로마 참조 샘플들이고, L은 대응 루마 샘플들이며, n은 크로마 참조 샘플들의 총 개수이다. 또한, Cm은 크로마 참조 샘플들의 평균이고, Lm은 대응 루마 샘플들의 평균이다. 상관 계수 ρ는 -1과 1 사이의 값으로서, 절대값이 1에 가까울수록 두 변수 간에 더 큰 선형 관계가 있음을 나타낸다.
영상 부호화 장치 및 영상 복호화 장치는 ρ를 도출한 후, 기설정된 임계치와 비교함으로써, 본 발명의 적용 여부를 결정할 수 있다. 현재블록의 예측모드가 CCLM 모드인 경우에 대해, ρ의 절대값이 기설정된 임계치 이상인 경우 본 발명이 적용되지 않고, 미만일 경우 본 발명이 적용될 수 있다. 반대로 현재블록의 예측 모드가 인트라 예측자를 생성하는 예측모드인 경우에 대해, ρ의 절대값이 기설정된 임계치 이상인 경우 본 발명이 적용되고, 미만일 경우 본 발명이 적용되지 않을 수 있다. 이때, ρ의 절대값이 0과 1 사이에 분포하므로, 임계치는 0.2, 0.25, 0.3, 0.5 등 다양한 값으로 사전에 설정될 수 있다.
이 외에도 다양한 방법으로 크로마 성분과 루마 성분 간의 연관도를 측정한 후, 측정된 연관도에 기초하여 본 발명의 적용 여부가 결정될 수 있다.
본 명세서의 흐름도/타이밍도에서는 각 과정들을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 개시의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것이다. 다시 말해, 본 개시의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 흐름도/타이밍도에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 각 과정들 중 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 흐름도/타이밍도는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
이상의 설명에서 예시적인 실시예들은 많은 다른 방식으로 구현될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 하나 이상의 예시들에서 설명된 기능들 혹은 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 기능적 컴포넌트들은 그들의 구현 독립성을 특히 더 강조하기 위해 "...부(unit)" 로 라벨링되었음을 이해해야 한다.
한편, 본 실시예에서 설명된 다양한 기능들 혹은 방법들은 하나 이상의 프로세서에 의해 판독되고 실행될 수 있는 비일시적 기록매체에 저장된 명령어들로 구현될 수도 있다. 비일시적 기록매체는, 예를 들어, 컴퓨터 시스템에 의하여 판독가능한 형태로 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 예를 들어, 비일시적 기록매체는 EPROM(erasable programmable read only memory), 플래시 드라이브, 광학 드라이브, 자기 하드 드라이브, 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)와 같은 저장매체를 포함한다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
122: 인트라 예측부
542: 인트라 예측부
802: 입력기
804: 제1 예측자 생성기
806: 제2 예측자 생성기
808: 가중합기
542: 인트라 예측부
802: 입력기
804: 제1 예측자 생성기
806: 제2 예측자 생성기
808: 가중합기
Claims (20)
- 컴퓨팅 장치가 수행하는, 현재 크로마 블록의 인트라 예측방법에 있어서,
상기 현재 크로마 블록에 대해 크로스 컴포넌트(cross-component) 예측을 위한 크로스 컴포넌트 예측모드를 획득하는 단계, 여기서, 상기 크로스 컴포넌트 예측은, 상기 현재 크로마 블록 및 대응 루마 영역에 대해 상기 대응 루마 영역의 화소들을 이용하여 상기 현재 크로마 블록을 예측함;
상기 크로스 컴포넌트 예측모드에 기초하여 상기 크로스 컴포넌트 예측을 수행함으로써, 상기 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성하는 단계;
상기 현재 크로마 블록의 인접 블록들의 예측모드들로부터 대표모드(representative mode)를 유추하는 단계;
상기 대표모드에 기초하여 상기 현재 크로마 블록의 주변 화소들을 이용하는 인트라 예측을 수행함으로써, 상기 현재 크로마 블록의 제2 예측자를 생성하는 단계;
상기 제1 예측자 및 상기 제2 예측자에 대해 가중치를 유도하는 단계; 및
상기 가중치를 이용하여 상기 제1 예측자와 상기 제2 예측자를 가중합하여, 상기 현재 크로마 블록의 인트라 예측자를 생성하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제1항에 있어서,
상기 대표모드를 유추하는 단계는,
상기 현재 크로마 블록의 주변 화소들 중 특정 위치에 있는 주변 화소를 포함하는 블록의 예측모드를 상기 대표모드로 설정하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측 방법. - 제1항에 있어서,
상기 대표모드를 유추하는 단계는,
상기 인접 블록들의 예측모드 중 블록 개수 기반으로 도출된 최빈 예측모드를 상기 대표모드로 설정하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제1항에 있어서,
상기 대표모드를 유추하는 단계는,
상기 인접 블록들의 예측모드 중 블록 면적 기반으로 도출된 최빈 예측모드를 상기 대표모드로 설정하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제1항에 있어서,
상기 대표모드를 유추하는 단계는,
상기 현재 크로마 블록의 각 주변 화소가 포함된 블록의 예측모드에 기반하여 도출된 최빈 예측모드를 상기 대표모드로 설정하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제1항에 있어서,
상기 대표모드를 유추하는 단계는,
상기 인접 블록들 중 종횡비가 상기 현재 크로마 블록과 같거나 가장 유사한 블록의 예측모드를 상기 대표모드로 설정하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제1항에 있어서,
상기 가중치를 유도하는 단계는,
상기 현재 크로마 블록과 상기 인접 블록들 간의 연관성에 기초하여 주변화소 연관도를 생성한 후, 상기 주변화소 연관도를 상기 제2 예측자의 가중치로 설정하고, 1에서 상기 주변화소 연관도를 감산한 값을 상기 제1 예측자의 가중치로 설정하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제7항에 있어서,
상기 가중치를 유도하는 단계는,
상기 인접 블록들 중 상기 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 개수 기반으로 산정하여 상기 주변화소 연관도를 유도하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제7항에 있어서,
상기 가중치를 유도하는 단계는,
상기 인접 블록들 중 상기 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 면적 기반으로 산정하여 상기 주변화소 연관도를 유도하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제7항에 있어서,
상기 가중치를 유도하는 단계는,
상기 현재 크로마 블록이 상기 인접 블록들과 인접한 전체 변의 길이 중 상기 대표모드를 사용하는 인접 블록들이 상기 현재 크로마 블록에 인접한 변의 길이의 비율에 기초하여 상기 주변화소 연관도를 유도하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제1항에 있어서,
상기 가중치를 유도하는 단계는,
상기 현재 크로마 블록과 상기 대응 루마 영역에 포함된 블록들 간의 연관성에 기초하여 루마화소 연관도를 생성한 후, 상기 루마화소 연관도를 상기 제2 예측자의 가중치로 설정하고, 1에서 상기 루마화소 연관도를 감산한 값을 상기 제1 예측자의 가중치로 설정하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제11항에 있어서,
상기 가중치를 유도하는 단계는,
상기 대응 루마 영역에 포함된 블록들 중 상기 대표모드를 사용하는 블록들의 비율을 블록 개수 기반으로 산정하여 상기 루마화소 연관도를 유도하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제11항에 있어서,
상기 가중치를 유도하는 단계는,
상기 대응 루마 영역에 포함된 블록들 중 상기 대표모드를 사용하는 블록들의 비율을 블록 면적 기반으로 산정하여 상기 루마화소 연관도를 유도하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제1항에 있어서,
상기 가중치를 유도하는 단계는,
상기 인트라 예측자의 화소들을 복수의 그룹들로 그룹화한 후, 각 그룹에 대해 상기 가중치를 설정하되, 상기 제2 예측자 내 화소에 대해 상기 제2 예측자의 생성 시 사용한 주변 화소와의 거리가 가까워짐에 따라 상기 제2 예측자 내 화소가 포함된 그룹의 가중치가 증가하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 컴퓨팅 장치가 수행하는, 현재 크로마 블록의 인트라 예측 방법에 있어서,
상기 현재 크로마 블록의 주변 화소들을 이용하는 인트라 예측모드를 획득하는 단계;
상기 인트라 예측모드에 기초하여 인트라 예측을 수행함으로써, 상기 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성하는 단계;
상기 현재 크로마 블록에 대해 크로스 컴포넌트(cross-component) 예측을 위해 기설정된 크로스 컴포넌트 모드로 대표모드(representative mode)를 설정하는 단계, 여기서, 상기 크로스 컴포넌트 예측은, 상기 현재 크로마 블록 및 대응 루마 영역에 대해 상기 대응 루마 영역의 화소들을 이용하여 상기 현재 크로마 블록을 예측함;
상기 대표모드에 기초하여 상기 크로스 컴포넌트 예측을 수행함으로써, 상기 현재 크로마 블록의 제2 예측자를 생성하는 단계;
상기 제1 예측자 및 상기 제2 예측자에 대해 가중치를 유도하는 단계; 및
상기 가중치를 이용하여 상기 제1 예측자와 상기 제2 예측자를 가중합하여, 상기 현재 크로마 블록의 인트라 예측자를 생성하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제15항에 있어서,
상기 가중치를 유도하는 단계는,
상기 현재 크로마 블록과 인접 블록들 간의 연관성에 기초하여 주변화소 연관도를 생성한 후, 상기 주변화소 연관도를 상기 제2 예측자의 가중치로 설정하고, 1에서 상기 주변화소 연관도를 감산한 값을 상기 제1 예측자의 가중치로 설정하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제16항에 있어서,
상기 가중치를 유도하는 단계는,
상기 인접 블록들 중 상기 대표모드를 사용하는 인접 블록들의 비율을 블록 개수 기반으로 산정하여 상기 주변화소 연관도를 유도하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제16항에 있어서,
상기 가중치를 유도하는 단계는,
상기 현재 크로마 블록이 상기 인접 블록들과 인접한 전체 변의 길이 중 상기 대표모드를 사용하는 인접 블록들이 상기 현재 크로마 블록에 인접한 변의 길이의 비율에 기초하여 상기 주변화소 연관도를 유도하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 제15항에 있어서,
상기 가중치를 유도하는 단계는,
상기 인트라 예측자의 화소들을 복수의 그룹들로 그룹화한 후, 각 그룹에 대해 상기 가중치를 설정하되, 상기 제1 예측자 내 화소에 대해 상기 제1 예측자의 생성 시 사용한 주변 화소와의 거리가 가까워짐에 따라 상기 제1 예측자 내 화소가 포함된 그룹의 가중치가 증가하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측방법. - 현재 크로마 블록에 대해 크로스 컴포넌트(cross-component) 예측을 위한 크로스 컴포넌트 예측모드를 획득하는 입력기, 여기서, 상기 크로스 컴포넌트 예측은, 상기 현재 크로마 블록 및 대응 루마 영역에 대해 상기 대응 루마 영역의 화소들을 이용하여 상기 현재 크로마 블록을 예측함;
상기 크로스 컴포넌트 예측모드에 기초하여 상기 크로스 컴포넌트 예측을 수행함으로써, 상기 현재 크로마 블록의 제1 예측자를 생성하는 제1 예측자 생성기;
상기 현재 크로마 블록의 인접 블록들의 예측모드들로부터 대표모드(representative mode)를 유추한 후, 상기 대표모드에 기초하여 상기 현재 크로마 블록의 주변 화소들을 이용하는 인트라 예측을 수행함으로써, 상기 현재 크로마 블록의 제2 예측자를 생성하는 제2 예측자 생성기; 및
상기 제1 예측자 및 상기 제2 예측자에 대해 가중치를 유도한 후, 상기 가중치를 이용하여 상기 제1 예측자와 상기 제2 예측자를 가중합하여, 상기 현재 크로마 블록의 인트라 예측자를 생성하는 가중합기
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 인트라 예측장치.
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WO2024147584A1 (ko) * | 2023-01-02 | 2024-07-11 | 엘지전자 주식회사 | 인트라 예측에 기반한 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 저장하는 기록 매체 |
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