WO2019240493A1 - 문맥 적응적 이진 산술 부호화 방법 및 장치 - Google Patents

문맥 적응적 이진 산술 부호화 방법 및 장치 Download PDF

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WO2019240493A1
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이진호
강정원
이하현
임성창
김휘용
김재곤
박도현
윤용욱
이영렬
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한국전자통신연구원
한국항공대학교산학협력단
세종대학교 산학협력단
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Definitions

  • the present invention relates to a video encoding / decoding method, apparatus, and a recording medium storing a bitstream. Specifically, the present invention relates to a method and apparatus for image encoding / decoding based on CABAC.
  • CABAC context-adaptive binary arithmetic coding
  • occurrence symbols bins
  • CABAC may specify occurrence bins for the syntax element as real values for a certain probability interval.
  • the symbol occurrence probability is updated to be close to the actual occurrence probability according to the generation state (LPS, MPS) of the symbol of each syntax from the initial probability. Since only one probability update model is used in the prior art probability update, the stability and convergence speed of the probability update have a trade-off relationship.
  • a probability update model with a fixed table or parameter it is difficult to properly reflect the occurrence probability that varies with time variables during arithmetic coding.
  • An object of the present invention is to provide an image encoding / decoding method and apparatus with improved compression efficiency.
  • Another object of the present invention is to provide a method and apparatus for image encoding / decoding using CABAC with improved compression efficiency.
  • a method including: obtaining a bitstream including a predetermined syntax element; Performing at least one of determining a context model, determining a probability, and determining a probability interval for the predetermined syntax element; And arithmetically decoding the predetermined syntax element based on the result of the execution.
  • the determination of the context model may include at least one of a context initialization process, an adaptive context model selection process, and a storage / synchronization process of the context model.
  • the context initialization process may be performed in units of at least one of a picture (frame), a slice, a tile, a CTU line, a CTU, a CU, and a predetermined block size.
  • the adaptive context model selection process may select a context model based on at least one of prediction information and syntax elements of the current block and neighboring blocks.
  • the storage / synchronization process of the context model may be performed in units of at least one of a picture (frame), a slice, a tile, a CTU line, a CTU, a CU, and a predetermined block size.
  • the probability update may include at least one of a table based probability update, an operation based probability update, a momentum based probability update, a multi-probability update, and a boundary based probability update.
  • the probability table may be configured by quantizing a probability range to a positive integer.
  • the inertia-based probability update may be performed based on a current occurrence symbol and a past occurrence symbol.
  • the determination of the probability interval may include at least one of a table-based probability interval determination and an operation-based probability interval determination.
  • the probability interval table may be represented by a two-dimensional table of an occurrence probability index (positive integer M) and a current probability interval (positive integer N).
  • performing at least one of the determination of the context model, the probability update and the probability interval for a predetermined syntax element Arithmetically encoding the predetermined syntax element based on the execution result; And generating a bitstream including the arithmetic-coded predetermined syntax element.
  • the determination of the context model may include at least one of a context initialization process, an adaptive context model selection process, and a storage / synchronization process of the context model.
  • the context initialization process may be performed in units of at least one of a picture (frame), a slice, a tile, a CTU line, a CTU, a CU, and a predetermined block size.
  • the adaptive context model selection process may select a context model based on at least one of prediction information and syntax elements of the current block and neighboring blocks.
  • the storage / synchronization process of the context model may be performed in units of at least one of a picture (frame), a slice, a tile, a CTU line, a CTU, a CU, and a predetermined block size.
  • the probability update may include at least one of a table based probability update, an operation based probability update, a momentum based probability update, a multi-probability update, and a boundary based probability update.
  • the probability table may be configured by quantizing a probability range to a positive integer.
  • the inertia-based probability update may be performed based on a current occurrence symbol and a past occurrence symbol.
  • the recording medium according to the present invention can store a bitstream generated by the video encoding method according to the present invention.
  • an image encoding / decoding method and apparatus with improved compression efficiency can be provided.
  • an image encoding / decoding method and apparatus using CABAC with improved compression efficiency can be provided.
  • a recording medium storing a bitstream generated by the video encoding / decoding method or apparatus of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an encoding apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a decoding apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram schematically illustrating a division structure of an image when encoding and decoding an image.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an embodiment of an intra prediction process.
  • 5 is a diagram for describing an embodiment of an inter prediction process.
  • FIG. 6 is a diagram for describing a process of transform and quantization.
  • FIG. 7 is a diagram for describing reference samples available for intra prediction.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a unit in which context modeling initialization is performed according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating neighboring blocks of a current block according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an image decoding method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating an image encoding method according to an embodiment of the present invention.
  • first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.
  • the first component may be referred to as the second component, and similarly, the second component may also be referred to as the first component.
  • any component of the invention When any component of the invention is said to be “connected” or “connected” to another component, it may be directly connected to or connected to that other component, but other components may be present in between. It should be understood that it may. On the other hand, when a component is referred to as being “directly connected” or “directly connected” to another component, it should be understood that there is no other component in between.
  • each component shown in the embodiments of the present invention are shown independently to represent different characteristic functions, and do not mean that each component is made of separate hardware or one software component unit.
  • each component is included in each component for convenience of description, and at least two of the components may be combined into one component, or one component may be divided into a plurality of components to perform a function.
  • Integrated and separate embodiments of the components are also included within the scope of the present invention without departing from the spirit of the invention.
  • Some components of the present invention are not essential components for performing essential functions in the present invention but may be optional components for improving performance.
  • the present invention can be implemented including only the components essential for implementing the essentials of the present invention except for the components used for improving performance, and the structure including only the essential components except for the optional components used for improving performance. Also included in the scope of the present invention.
  • an image may mean one picture constituting a video and may represent a video itself.
  • "encoding and / or decoding of an image” may mean “encoding and / or decoding of a video” and may mean “encoding and / or decoding of one of the images constituting the video.” It may be.
  • video and “video” may be used interchangeably and may be used interchangeably.
  • the target image may be an encoding target image that is a target of encoding and / or a decoding target image that is a target of decoding.
  • the target image may be an input image input to the encoding apparatus or may be an input image input to the decoding apparatus.
  • the target image may have the same meaning as the current image.
  • image image
  • picture picture
  • the target block may be an encoding target block that is a target of encoding and / or a decoding target block that is a target of decoding.
  • the target block may be a current block that is a target of current encoding and / or decoding.
  • target block and current block may be used interchangeably and may be used interchangeably.
  • block and “unit” may be used interchangeably and may be used interchangeably. Or “block” may indicate a particular unit.
  • region and “segment” may be used interchangeably.
  • the specific signal may be a signal representing a specific block.
  • the original signal may be a signal representing a target block.
  • the prediction signal may be a signal representing a prediction block.
  • the residual signal may be a signal representing a residual block.
  • each of the specified information, data, flag, index and element, attribute, etc. may have a value.
  • the value "0" of information, data, flags, indexes, elements, attributes, etc. may represent a logical false or first predefined value. In other words, the value "0", false, logical false and the first predefined value can be used interchangeably.
  • the value "1" of information, data, flags, indexes, elements, attributes, etc. may represent a logical true or second predefined value. In other words, the value "1", true, logical true and the second predefined value can be used interchangeably.
  • i When a variable such as i or j is used to indicate a row, column or index, the value of i may be an integer greater than or equal to zero and may be an integer greater than or equal to one. In other words, in embodiments, rows, columns, indexes, etc. may be counted from zero, and counted from one.
  • Encoder refers to a device that performs encoding. That is, it may mean an encoding device.
  • Decoder Means an apparatus that performs decoding. That is, it may mean a decoding device.
  • An MxN array of samples An MxN array of samples.
  • M and N may refer to positive integer values, and the block may refer to a two-dimensional sample array.
  • a block may mean a unit.
  • the current block may mean an encoding target block to be encoded at the time of encoding, and a decoding target block to be decoded at the time of decoding.
  • the current block may be at least one of a coding block, a prediction block, a residual block, and a transform block.
  • Sample The basic unit of a block. It can be expressed as a value from 0 to 2 Bd -1 according to the bit depth (Bd).
  • Bd bit depth
  • a sample may be used in the same meaning as a pixel or a pixel. That is, the sample, the pixel, and the pixel may have the same meaning.
  • Unit may mean a unit of image encoding and decoding.
  • the unit may be a region obtained by dividing one image.
  • a unit may mean a divided unit when a single image is divided into subdivided units to be encoded or decoded. That is, one image may be divided into a plurality of units.
  • a predetermined process may be performed for each unit.
  • One unit may be further divided into subunits having a smaller size than the unit.
  • the unit may be a block, a macroblock, a coding tree unit, a coding tree block, a coding unit, a coding block, a prediction.
  • the unit may mean a unit, a prediction block, a residual unit, a residual block, a transform unit, a transform block, or the like.
  • the unit may refer to a luma component block, a chroma component block corresponding thereto, and a syntax element for each block in order to refer to the block separately.
  • the unit may have various sizes and shapes, and in particular, the shape of the unit may include a geometric figure that may be represented in two dimensions such as a rectangle, a trapezoid, a triangle, a pentagon, as well as a square.
  • the unit information may include at least one of a type of a unit indicating a coding unit, a prediction unit, a residual unit, a transform unit, and the like, a size of a unit, a depth of a unit, an encoding and decoding order of the unit, and the like.
  • Coding tree unit consists of two color difference component (Cb, Cr) coding tree blocks associated with one luminance component (Y) coding tree block. It may also mean including the blocks and syntax elements for each block.
  • Each coding tree unit uses one or more partitioning methods, such as a quad tree, a binary tree, and a ternary tree, to form subunits such as a coding unit, a prediction unit, and a transformation unit. Can be divided. It may be used as a term for referring to a sample block that becomes a processing unit in a decoding / encoding process of an image, such as splitting an input image.
  • the quad tree may mean a quarternary tree.
  • the predetermined range may be defined as at least one of the maximum size and the minimum size of the coding block that can be split only by the quadtree.
  • Information representing the maximum / minimum size of a coding block that allows quadtree-type partitioning may be signaled through a bitstream, and the information may be transmitted in units of at least one of a sequence, a picture parameter, a tile group, or a slice (segment). May be signaled.
  • the maximum / minimum size of the coding block may be a fixed size pre-configured to the encoder / decoder.
  • the size of the coding block corresponds to 256x256 to 64x64, it may be split only into quadtrees.
  • the size of the coding block is larger than the size of the maximum transform block, it may be possible to divide only the quadtree.
  • the divided block may be at least one of an encoding block and a transform block.
  • the information (eg, split_flag) indicating the splitting of the coding block may be a flag indicating whether the quadtree is split.
  • the size of the coding block is within a predetermined range, it may be possible to divide only into a binary tree or a three-split tree. In this case, the above description about the quadtree can be equally applied to the binary tree or the three-split tree.
  • Coding Tree Block A term used to refer to any one of a Y coded tree block, a Cb coded tree block, and a Cr coded tree block.
  • Neighbor block It may mean a block adjacent to the current block.
  • the block adjacent to the current block may mean a block in which the boundary of the current block is in contact or a block located within a predetermined distance from the current block.
  • the neighboring block may mean a block adjacent to a vertex of the current block.
  • the block adjacent to the vertex of the current block may be a block vertically adjacent to a neighboring block horizontally adjacent to the current block or a block horizontally adjacent to a neighboring block vertically adjacent to the current block.
  • the neighboring block may mean a restored neighboring block.
  • Reconstructed Neighbor Block A neighboring block that is already encoded or decoded in a spatial / temporal manner around the current block.
  • the restored neighboring block may mean a restored neighboring unit.
  • the reconstructed spatial neighboring block may be a block in the current picture and a block already reconstructed through encoding and / or decoding.
  • the reconstructed temporal neighboring block may be a reconstructed block or its neighboring block at a position corresponding to the current block of the current picture in the reference picture.
  • the root node in the tree structure may correspond to the first unit that is not divided.
  • the highest node may be called the root node.
  • the highest node may have a minimum depth value.
  • the highest node may have a depth of level 0.
  • a node having a depth of level 1 may represent a unit created as the first unit is divided once.
  • a node with a depth of level 2 may represent a unit created as the first unit is split twice.
  • a node with a depth of level n may represent a unit generated as the first unit is divided n times.
  • the leaf node may be the lowest node or may be a node that cannot be further divided.
  • the depth of the leaf node may be at the maximum level. For example, the predefined value of the maximum level may be three.
  • the root node has the shallowest depth and the leaf node has the deepest depth.
  • the level at which the unit exists may mean the unit depth.
  • Bitstream may mean a string of bits including encoded image information.
  • Parameter Set Corresponds to header information among structures in the bitstream. At least one of a video parameter set, a sequence parameter set, a picture parameter set, and an adaptation parameter set may be included in the parameter set.
  • the parameter set may also include tile group, slice header, and tile header information.
  • the tile group may mean a group including several tiles, and may have the same meaning as a slice.
  • Parsing This may mean determining a value of a syntax element by entropy decoding the bitstream or may mean entropy decoding itself.
  • This may mean at least one of a syntax element, a coding parameter, a value of a transform coefficient, and the like, of a coding / decoding target unit.
  • the symbol may mean an object of entropy encoding or a result of entropy decoding.
  • Prediction mode Information indicating a mode encoded / decoded by intra prediction or a mode encoded / decoded by inter prediction.
  • a prediction unit may mean a basic unit for performing prediction, such as inter prediction, intra prediction, inter compensation, intra compensation, motion compensation, and the like.
  • One prediction unit may be divided into a plurality of partitions or a plurality of lower prediction units having a smaller size.
  • the plurality of partitions may also be a basic unit in performing prediction or compensation.
  • the partition generated by the partitioning of the prediction unit may also be the prediction unit.
  • Prediction Unit Partition This may mean a form in which a prediction unit is divided.
  • Reference Picture List may mean a list including one or more reference pictures used for inter prediction or motion compensation.
  • the types of reference picture lists may be LC (List Combined), L0 (List 0), L1 (List 1), L2 (List 2), L3 (List 3), and the like. Lists can be used.
  • Inter Prediction Indicator This may mean an inter prediction direction (unidirectional prediction, bidirectional prediction, etc.) of the current block. Alternatively, this may mean the number of reference pictures used when generating the prediction block of the current block. Alternatively, this may mean the number of prediction blocks used when performing inter prediction or motion compensation on the current block.
  • Prediction list utilization flag Indicates whether a prediction block is generated using at least one reference picture in a specific reference picture list.
  • the prediction list utilization flag may be derived using the prediction list utilization flag, and conversely, the prediction list utilization flag may be derived using the inter prediction prediction indicator. For example, when the prediction list utilization flag indicates 0 as the first value, it may indicate that the prediction block is not generated by using the reference image in the reference picture list, and when the 1 indicates the second value, the reference It may represent that the prediction block can be generated using the image list.
  • Reference Picture Index This may mean an index indicating a specific reference picture in the reference picture list.
  • Reference Picture refers to an image referenced by a specific block for inter prediction or motion compensation.
  • the reference image may be an image including a reference block referenced by the current block for inter prediction or motion compensation.
  • reference picture and reference picture may be used in the same sense and may be used interchangeably.
  • Motion Vector This may be a 2D vector used for inter prediction or motion compensation.
  • the motion vector may mean an offset between an encoding / decoding target block and a reference block.
  • (mvX, mvY) may represent a motion vector.
  • mvX may represent a horizontal component and mvY may represent a vertical component.
  • the search range may be a two-dimensional area in which a search for a motion vector is performed during inter prediction.
  • the size of the search region may be M ⁇ N.
  • M and N may each be a positive integer.
  • Motion Vector Candidate When a motion vector is predicted, it may mean a block that is a prediction candidate or a motion vector of the block. In addition, the motion vector candidate may be included in the motion vector candidate list.
  • a motion vector candidate list may mean a list constructed using one or more motion vector candidates.
  • a motion vector candidate index may refer to an indicator indicating a motion vector candidate in a motion vector candidate list. It may be an index of a motion vector predictor.
  • Motion Information at least at least one of a motion vector, a reference picture index, an inter prediction prediction indicator, as well as a prediction list utilization flag, a reference picture list information, a reference picture, a motion vector candidate, a motion vector candidate index, a merge candidate, and a merge index It may mean information including one.
  • a merge candidate list may mean a list constructed using one or more merge candidates.
  • the merge candidate may mean a spatial merge candidate, a temporal merge candidate, a combined merge candidate, a combined both prediction merge candidate, a zero merge candidate, and the like.
  • the merge candidate may include motion information such as an inter prediction prediction indicator, a reference image index for each list, a motion vector, a prediction list utilization flag, and an inter prediction prediction indicator.
  • the index may indicate an indicator indicating a merge candidate in the merge candidate list.
  • the merge index may indicate a block in which a merge candidate is derived among blocks reconstructed adjacent to the current block in a spatial / temporal manner.
  • the merge index may indicate at least one of motion information included in the merge candidate.
  • a transform unit may mean a basic unit for performing residual signal encoding / decoding such as transform, inverse transform, quantization, inverse quantization, and transform coefficient encoding / decoding.
  • One transform unit may be divided into a plurality of lower transform units having a smaller size.
  • the transform / inverse transform may include at least one of a primary transform / inverse transform and a secondary transform / inverse transform.
  • Scaling This may mean a process of multiplying a factor by a quantized level.
  • the transform coefficients can be generated as a result of scaling on the quantized level. Scaling can also be called dequantization.
  • Quantization Parameter A value used when generating a quantized level using a transform coefficient in quantization. Or, it may mean a value used when generating a transform coefficient by scaling a quantized level in inverse quantization.
  • the quantization parameter may be a value mapped to a quantization step size.
  • a quantization parameter may mean a difference value between the predicted quantization parameter and the quantization parameter of the encoding / decoding target unit.
  • Scan refers to a method of ordering coefficients in a unit, block, or matrix. For example, sorting a two-dimensional array into a one-dimensional array is called a scan. Alternatively, arranging the one-dimensional array in the form of a two-dimensional array may also be called a scan or an inverse scan.
  • a transform coefficient may mean a coefficient value generated after the transform is performed in the encoder. Or, it may mean a coefficient value generated after performing at least one of entropy decoding and dequantization in the decoder.
  • the quantized level or the quantized transform coefficient level obtained by applying the quantization to the transform coefficient or the residual signal may also be included in the meaning of the transform coefficient.
  • Quantized Level A value generated by performing quantization on a transform coefficient or a residual signal in an encoder. Or, it may mean a value that is the object of inverse quantization before performing inverse quantization in the decoder. Similarly, the quantized transform coefficient level resulting from the transform and quantization may also be included in the meaning of the quantized level.
  • Non-zero Transform Coefficient may mean a transform coefficient whose value is not zero or a transform coefficient level or quantized level whose size is not zero.
  • Quantization Matrix A matrix used in a quantization or inverse quantization process to improve the subjective or objective image quality of an image.
  • the quantization matrix may also be called a scaling list.
  • Quantization Matrix Coefficient It may mean each element in the quantization matrix. Quantization matrix coefficients may also be referred to as matrix coefficients.
  • a predetermined matrix may mean a predetermined quantization matrix defined in the encoder and the decoder.
  • Non-default Matrix A non-default matrix, which is not defined in the encoder and the decoder, may be a quantization matrix signaled by a user.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an encoding apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the encoding apparatus 100 may be an encoder, a video encoding apparatus, or an image encoding apparatus.
  • the video may include one or more images.
  • the encoding apparatus 100 may sequentially encode one or more images.
  • the encoding apparatus 100 may include a motion predictor 111, a motion compensator 112, an intra predictor 120, a switch 115, a subtractor 125, a transformer 130, and quantization.
  • the unit 140 may include an entropy encoder 150, an inverse quantizer 160, an inverse transform unit 170, an adder 175, a filter unit 180, and a reference picture buffer 190.
  • the encoding apparatus 100 may encode the input image in an intra mode and / or an inter mode.
  • the encoding apparatus 100 may generate a bitstream including the encoded information through encoding of the input image, and may output the generated bitstream.
  • the generated bitstream can be stored in a computer readable recording medium or can be streamed via a wired / wireless transmission medium.
  • the switch 115 may be switched to intra, and when the inter mode is used as the prediction mode, the switch 115 may be switched to inter.
  • the intra mode may mean an intra prediction mode
  • the inter mode may mean an inter prediction mode.
  • the encoding apparatus 100 may generate a prediction block for the input block of the input image.
  • the encoding apparatus 100 may encode the residual block by using a difference between the input block and the prediction block.
  • the input image may be referred to as a current image that is a target of current encoding.
  • the input block may be referred to as a current block or an encoding target block that is a target of current encoding.
  • the intra prediction unit 120 may use a sample of a block that is already encoded / decoded around the current block as a reference sample.
  • the intra predictor 120 may perform spatial prediction on the current block by using the reference sample, and generate prediction samples on the input block through spatial prediction.
  • Intra prediction may refer to intra prediction.
  • the motion predictor 111 may search an area that best matches the input block from the reference image in the motion prediction process, and derive a motion vector using the searched area. .
  • a search area may be used as the area.
  • the reference picture may be stored in the reference picture buffer 190.
  • the reference picture buffer 190 may be stored in the reference picture buffer 190.
  • the motion compensator 112 may generate a prediction block for the current block by performing motion compensation using the motion vector.
  • inter prediction may mean inter prediction or motion compensation.
  • the motion predictor 111 and the motion compensator 112 may generate a prediction block by applying an interpolation filter to a part of a reference image when the motion vector does not have an integer value.
  • a motion prediction and a motion compensation method of a prediction unit included in a coding unit based on a coding unit may include a skip mode, a merge mode, and an improved motion vector prediction. It may determine whether the advanced motion vector prediction (AMVP) mode or the current picture reference mode is used, and may perform inter prediction or motion compensation according to each mode.
  • AMVP advanced motion vector prediction
  • the subtractor 125 may generate a residual block using the difference between the input block and the prediction block.
  • the residual block may be referred to as the residual signal.
  • the residual signal may mean a difference between the original signal and the prediction signal.
  • the residual signal may be a signal generated by transforming, quantizing, or transforming and quantizing a difference between the original signal and the prediction signal.
  • the residual block may be a residual signal in block units.
  • the transform unit 130 may generate transform coefficients by performing transform on the residual block and output the generated transform coefficients.
  • the transform coefficient may be a coefficient value generated by performing transform on the residual block.
  • the transform unit 130 may omit the transform on the residual block.
  • Quantized levels can be generated by applying quantization to transform coefficients or residual signals.
  • the quantized level may also be referred to as a transform coefficient.
  • the quantization unit 140 may generate a quantized level by quantizing the transform coefficient or the residual signal according to the quantization parameter, and may output the generated quantized level. In this case, the quantization unit 140 may quantize the transform coefficients using the quantization matrix.
  • the entropy encoder 150 may generate a bitstream by performing entropy encoding according to probability distribution on values calculated by the quantizer 140 or coding parameter values calculated in the encoding process. And output a bitstream.
  • the entropy encoder 150 may perform entropy encoding on information about a sample of an image and information for decoding an image.
  • the information for decoding the image may include a syntax element.
  • the entropy encoder 150 may use an encoding method such as exponential Golomb, context-adaptive variable length coding (CAVLC), or context-adaptive binary arithmetic coding (CABAC) for entropy encoding.
  • CAVLC context-adaptive variable length coding
  • CABAC context-adaptive binary arithmetic coding
  • the entropy encoder 150 may perform entropy encoding using a variable length coding (VLC) table.
  • VLC variable length coding
  • the entropy coding unit 150 derives the binarization method of the target symbol and the probability model of the target symbol / bin, and then derives the derived binarization method, the probability model, and the context model. Arithmetic coding may also be performed using.
  • the entropy encoder 150 may change a two-dimensional block form coefficient into a one-dimensional vector form through a transform coefficient scanning method to encode a transform coefficient level (quantized level).
  • the coding parameter may include information derived from an encoding process or a decoding process as well as information (flag, index, etc.) encoded by an encoder and signaled to a decoder, such as a syntax element, and may be encoded or decoded. May mean necessary information.
  • signaling a flag or index may mean that the encoder entropy encodes the flag or index and includes the flag or index in the bitstream, and the decoder may encode the flag or index from the bitstream. It may mean entropy decoding.
  • the encoded current image may be used as a reference image for another image to be processed later. Accordingly, the encoding apparatus 100 may reconstruct or decode the encoded current image and store the reconstructed or decoded image as a reference image in the reference picture buffer 190.
  • the quantized level may be dequantized in inverse quantization unit 160.
  • the inverse transform unit 170 may perform an inverse transform.
  • the inverse quantized and / or inverse transformed coefficients may be summed with the prediction block via the adder 175.
  • a reconstructed block may be generated by adding the inverse quantized and / or inverse transformed coefficients with the prediction block.
  • the inverse quantized and / or inverse transformed coefficient may mean a coefficient in which at least one or more of inverse quantization and inverse transformation have been performed, and may mean a reconstructed residual block.
  • the recovery block may pass through the filter unit 180.
  • the filter unit 180 may add at least one of a deblocking filter, a sample adaptive offset (SAO), an adaptive loop filter (ALF), and the like to a reconstructed sample, a reconstructed block, or a reconstructed image. Applicable
  • the filter unit 180 may be referred to as an in-loop filter.
  • the deblocking filter may remove block distortion generated at boundaries between blocks.
  • it may be determined whether to apply the deblocking filter to the current block based on samples included in several columns or rows included in the block.
  • different filters may be applied according to the required deblocking filtering strength.
  • a sample offset may be used to add an appropriate offset to the sample value to compensate for encoding errors.
  • the sample adaptive offset may correct the offset with respect to the original image in units of samples with respect to the deblocked image. After dividing the samples included in the image into a predetermined number of areas, an area to be offset may be determined and an offset may be applied to the corresponding area, or an offset may be applied in consideration of edge information of each sample.
  • the adaptive loop filter may perform filtering based on a comparison value between the reconstructed image and the original image. After dividing a sample included in an image into a predetermined group, a filter to be applied to the corresponding group may be determined and filtering may be performed for each group. Information related to whether to apply the adaptive loop filter may be signaled for each coding unit (CU), and the shape and filter coefficient of the adaptive loop filter to be applied according to each block may vary.
  • CU coding unit
  • the reconstructed block or the reconstructed image that has passed through the filter unit 180 may be stored in the reference picture buffer 190.
  • the reconstructed block that has passed through the filter unit 180 may be part of the reference image.
  • the reference image may be a reconstructed image composed of reconstructed blocks that have passed through the filter unit 180.
  • the stored reference image may then be used for inter prediction or motion compensation.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a decoding apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the decoding apparatus 200 may be a decoder, a video decoding apparatus, or an image decoding apparatus.
  • the decoding apparatus 200 may include an entropy decoder 210, an inverse quantizer 220, an inverse transform unit 230, an intra predictor 240, a motion compensator 250, and an adder 255.
  • the filter unit 260 may include a reference picture buffer 270.
  • the decoding apparatus 200 may receive a bitstream output from the encoding apparatus 100.
  • the decoding apparatus 200 may receive a bitstream stored in a computer readable recording medium or may receive a bitstream streamed through a wired / wireless transmission medium.
  • the decoding apparatus 200 may decode the bitstream in an intra mode or an inter mode.
  • the decoding apparatus 200 may generate a reconstructed image or a decoded image through decoding, and output the reconstructed image or the decoded image.
  • the switch When the prediction mode used for decoding is an intra mode, the switch may be switched to intra. When the prediction mode used for decoding is an inter mode, the switch may be switched to inter.
  • the decoding apparatus 200 may obtain a reconstructed residual block by decoding the input bitstream, and generate a prediction block. When the reconstructed residual block and the prediction block are obtained, the decoding apparatus 200 may generate a reconstruction block to be decoded by adding the reconstructed residual block and the prediction block.
  • the decoding target block may be referred to as a current block.
  • the entropy decoder 210 may generate symbols by performing entropy decoding according to a probability distribution of the bitstream.
  • the generated symbols may include symbols in the form of quantized levels.
  • the entropy decoding method may be an inverse process of the above-described entropy encoding method.
  • the entropy decoder 210 may change the one-dimensional vector form coefficient into a two-dimensional block form through a transform coefficient scanning method in order to decode the transform coefficient level (quantized level).
  • the quantized level may be inverse quantized by the inverse quantizer 220 and inversely transformed by the inverse transformer 230.
  • the quantized level may be generated as a reconstructed residual block as a result of inverse quantization and / or inverse transformation.
  • the inverse quantization unit 220 may apply a quantization matrix to the quantized level.
  • the intra predictor 240 may generate the prediction block by performing spatial prediction on the current block using a sample value of an already decoded block around the decoding target block.
  • the motion compensator 250 may generate a prediction block by performing motion compensation on the current block using the reference image stored in the motion vector and the reference picture buffer 270.
  • the motion compensator 250 may generate a prediction block by applying an interpolation filter to a portion of the reference image.
  • it may be determined whether a motion compensation method of a prediction unit included in the coding unit is a skip mode, a merge mode, an AMVP mode, or a current picture reference mode based on the coding unit, and each mode According to the present invention, motion compensation may be performed.
  • the adder 255 may generate a reconstructed block by adding the reconstructed residual block and the predictive block.
  • the filter unit 260 may apply at least one of a deblocking filter, a sample adaptive offset, and an adaptive loop filter to the reconstructed block or the reconstructed image.
  • the filter unit 260 may output the reconstructed image.
  • the reconstructed block or reconstructed picture may be stored in the reference picture buffer 270 to be used for inter prediction.
  • the reconstructed block that has passed through the filter unit 260 may be part of the reference image.
  • the reference image may be a reconstructed image composed of reconstructed blocks that have passed through the filter unit 260.
  • the stored reference image may then be used for inter prediction or motion compensation.
  • 3 is a diagram schematically illustrating a division structure of an image when encoding and decoding an image. 3 schematically shows an embodiment in which one unit is divided into a plurality of sub-units.
  • a coding unit may be used in encoding and decoding.
  • a coding unit may be used as a basic unit of image encoding / decoding.
  • the coding unit may be used as a unit that separates the intra prediction mode and the inter prediction mode during image encoding / decoding.
  • the coding unit may be a basic unit used for a process of prediction, transform, quantization, inverse transform, inverse quantization, or encoding / decoding of transform coefficients.
  • the image 300 is sequentially divided into units of a largest coding unit (LCU), and a split structure is determined by units of an LCU.
  • the LCU may be used as the same meaning as a coding tree unit (CTU).
  • the division of the unit may mean division of a block corresponding to the unit.
  • the block division information may include information about a depth of a unit.
  • the depth information may indicate the number and / or degree of division of the unit.
  • One unit may be divided into a plurality of sub-units hierarchically with depth information based on a tree structure. In other words, the unit and the lower unit generated by the division of the unit may correspond to the node and the child node of the node, respectively.
  • Each divided subunit may have depth information.
  • the depth information may be information indicating the size of a CU and may be stored for each CU. Since the unit depth indicates the number and / or degree of division of the unit, the division information of the lower unit may include information about the size of the lower unit.
  • the partition structure may mean a distribution of a coding unit (CU) in the CTU 310. This distribution may be determined according to whether to divide one CU into a plurality of CUs (two or more positive integers including 2, 4, 8, 16, etc.).
  • the horizontal and vertical sizes of the CUs created by splitting are either half of the horizontal and vertical sizes of the CU before splitting, or smaller than the horizontal and vertical sizes of the CU before splitting, depending on the number of splits.
  • Can have A CU may be recursively divided into a plurality of CUs. By recursive partitioning, the size of at least one of the horizontal size and vertical size of the divided CU can be reduced compared to at least one of the horizontal size and vertical size of the CU before splitting.
  • Partitioning of a CU can be done recursively up to a predefined depth or a predefined size.
  • the depth of the CTU may be 0, and the depth of the smallest coding unit (SCU) may be a predefined maximum depth.
  • the CTU may be a coding unit having a maximum coding unit size as described above, and the SCU may be a coding unit having a minimum coding unit size.
  • the division starts from the CTU 310, and the depth of the CU increases by one each time the division reduces the horizontal size and / or vertical size of the CU.
  • a CU that is not divided may have a size of 2N ⁇ 2N.
  • a CU of 2N ⁇ 2N size may be divided into four CUs having an N ⁇ N size. The size of N can be reduced by half for every 1 increase in depth.
  • information on whether the CU is split may be expressed through split information of the CU.
  • the split information may be 1 bit of information. All CUs except the SCU may include partition information. For example, if the value of the partition information is the first value, the CU may not be split, and if the value of the partition information is the second value, the CU may be split.
  • a zero-depth CTU may be a 64x64 block. 0 may be the minimum depth.
  • An SCU of depth 3 may be an 8x8 block. 3 may be the maximum depth.
  • CUs of 32x32 blocks and 16x16 blocks may be represented by depth 1 and depth 2, respectively.
  • the horizontal and vertical sizes of the divided four coding units may each have a size of half compared to the horizontal and vertical sizes of the coding unit before being split. have.
  • the four divided coding units may each have a size of 16x16.
  • quad-tree partitions quad-tree partitions
  • the horizontal or vertical size of the divided two coding units may have a half size compared to the horizontal or vertical size of the coding unit before splitting.
  • the two split coding units may have a size of 16x32.
  • the two divided coding units may each have a size of 8x16.
  • the coding unit when one coding unit is divided into three coding units, the coding unit may be divided into three coding units by dividing the horizontal or vertical size of the coding unit in a ratio of 1: 2: 1 before being split.
  • the divided three coding units when a 16x32 size coding unit is horizontally divided into three coding units, the divided three coding units may have sizes of 16x8, 16x16, and 16x8, respectively, from an upper side.
  • the divided three coding units when a 32x32 size coding unit is vertically divided into three coding units, the divided three coding units may have sizes of 8x32, 16x32, and 8x32 from the left, respectively.
  • the coding unit When one coding unit is divided into three coding units, it may be said that the coding unit is divided into ternary-tree partitions.
  • the CTU 320 of FIG. 3 is an example of a CTU to which all of quadtree division, binary tree division, and three division tree division are applied.
  • quadtree splitting may be preferentially applied to CTUs.
  • a coding unit that can no longer be quadtree split may correspond to a leaf node of the quadtree.
  • the coding unit corresponding to the leaf node of the quadtree may be a root node of a binary tree and / or a three split tree. That is, the coding unit corresponding to the leaf node of the quadtree may be binary tree split, 3-split tree split, or no longer split.
  • quadrature splitting is not performed on the coding unit generated by binary tree splitting or tri-partitioning of the coding unit corresponding to the leaf node of the quadtree, thereby signaling block division and / or splitting information. It can be done effectively.
  • the division of the coding unit corresponding to each node of the quadtree may be signaled using quad division information.
  • Quad division information having a first value (eg, '1') may indicate that the corresponding coding unit is quadtree divided.
  • Quad division information having a second value (eg, '0') may indicate that the corresponding coding unit is not quadtree divided.
  • the quad division information may be a flag having a predetermined length (eg, 1 bit).
  • Priority may not exist between binary tree partitioning and 3-partition tree partitioning. That is, the coding unit corresponding to the leaf node of the quadtree may be binary tree split or 3 split tree split. In addition, the coding unit generated by binary tree splitting or tri-partition splitting may be further divided into binary tree split or tri-partition splitting or no longer split.
  • Partitioning when there is no priority between binary tree partitioning and 3-partition tree partitioning may be referred to as a multi-type tree partition. That is, the coding unit corresponding to the leaf node of the quadtree may be the root node of a multi-type tree.
  • the splitting of the coding unit corresponding to each node of the composite tree may be signaled using at least one of splitting information of splitting tree, splitting direction information, and splitting tree information. Partition information, split direction information, and split tree information may be signaled sequentially for splitting coding units corresponding to each node of the complex tree.
  • the splitting information of the composite tree having the first value may indicate that the corresponding coding unit is split into the composite tree.
  • the splitting information of the composite tree having the second value (eg, '0') may indicate that the corresponding coding unit is not split in the composite tree.
  • the coding unit may further include split direction information.
  • the split direction information may indicate the split direction of the complex tree split.
  • Split direction information having a first value (eg, '1') may indicate that the corresponding coding unit is split in the vertical direction.
  • the split direction information having a second value (eg, '0') may indicate that the corresponding coding unit is split in the horizontal direction.
  • the coding unit may further include split tree information.
  • the split tree information may indicate a tree used for compound tree split.
  • Split tree information having a first value (eg, '1') may indicate that the corresponding coding unit is binary tree split.
  • the split tree information having a second value (eg, '0') may indicate that the corresponding coding unit is divided into three split trees.
  • the split information, split tree information, and split direction information may each be flags having a predetermined length (eg, 1 bit).
  • At least one of quad split information, split tree information, split direction information, and split tree information may be entropy encoded / decoded.
  • information of the neighboring coding unit adjacent to the current coding unit may be used.
  • the split form (split state, split tree and / or split direction) of the left coding unit and / or the upper coding unit is likely to be similar to the split form of the current coding unit. Therefore, context information for entropy encoding / decoding of the information of the current coding unit can be derived based on the information of the neighboring coding unit.
  • the information of the neighboring coding unit may include at least one of quad splitting information of the corresponding coding unit, splitting information of the composite tree, splitting direction information, and splitting tree information.
  • binary tree splitting may be performed preferentially.
  • binary tree splitting is applied first, and the coding unit corresponding to the leaf node of the binary tree may be set as the root node of the 3-split tree.
  • quadtree splitting and binary tree splitting may not be performed on a coding unit corresponding to a node of a three split tree.
  • a coding unit that is no longer split by quadtree splitting, binary tree splitting, and / or 3 splittree splitting may be a unit of encoding, prediction, and / or transform. That is, the coding unit may no longer be split for prediction and / or transformation. Therefore, a partitioning structure, partitioning information, etc. for splitting a coding unit into prediction units and / or transform units may not exist in the bitstream.
  • the corresponding coding unit may be recursively split until the size is equal to or smaller than the size of the maximum transform block.
  • the coding unit may be divided into four 32x32 blocks for transformation.
  • the coding unit may be divided into two 32x32 blocks for transformation. In this case, whether to split the coding unit for transformation is not signaled separately, but may be determined by comparing the width or length of the coding unit with the width or length of the maximum transform block.
  • the coding unit when the width of the coding unit is larger than the width of the largest transform block, the coding unit may be divided into two vertically. In addition, when the height of the coding unit is larger than the length of the largest transform block, the coding unit may be divided into two horizontally.
  • Information about the maximum and / or minimum size of the coding unit may be signaled or determined at a higher level of the coding unit.
  • the higher level may be, for example, a sequence level, a picture level, a tile level, a tile group level, a slice level, and the like.
  • the minimum size of the coding unit may be determined as 4 ⁇ 4.
  • the maximum size of the transform block may be determined to be 64x64.
  • the minimum size of the transform block may be determined as 4 ⁇ 4.
  • Information about the minimum size (quadtree minimum size) of the coding unit corresponding to the leaf node of the quadtree and / or the maximum depth (maximum depth of the composite tree) from the root node to the leaf node of the composite tree is encoded. It may be signaled or determined at a higher level of the unit.
  • the higher level may be, for example, a sequence level, a picture level, a slice level, a tile group level, a tile level, and the like.
  • the information about the quadtree minimum size and / or the information about the maximum depth of the composite tree may be signaled or determined for each of the slice in the picture and the slice between the pictures.
  • Difference information about the size of the CTU and the maximum size of the transform block may be signaled or determined at a higher level of the coding unit.
  • the higher level may be, for example, a sequence level, a picture level, a slice level, a tile group level, a tile level, and the like.
  • Information about the maximum size (binary tree maximum size) of the coding unit corresponding to each node of the binary tree may be determined based on the size of the coding tree unit and the difference information.
  • the maximum size (maximum size of the three-split tree) of the coding unit corresponding to each node of the three-split tree may have a different value depending on the slice type.
  • the maximum size of the three-split tree may be 32x32.
  • the maximum size of the three-split tree may be 128x128.
  • the minimum size of the coding unit corresponding to each node of the binary tree (binary tree minimum size) and / or the minimum size of the coding unit corresponding to each node of the three split tree (three split tree minimum size) is the minimum size of the coding block. Can be set to size.
  • the binary tree maximum size and / or the split tree maximum size may be signaled or determined at the slice level.
  • the binary tree minimum size and / or the split tree minimum size may be signaled or determined at the slice level.
  • quad split information, split tree information, split tree information, and / or split direction information may or may not be present in the bitstream.
  • the coding unit does not include quad split information, and the quad split information may be inferred as a second value.
  • the coding unit is Binary tree splitting and / or three splitting tree splitting may not be possible. Accordingly, splitting information of the composite tree is not signaled and can be inferred as a second value.
  • the size (horizontal and vertical) of the coding unit corresponding to the node of the complex tree is the same as the binary tree minimum size (horizontal and vertical), or the size (horizontal and vertical) of the coding unit is the minimum size (horizontal) of the split tree.
  • the coding unit may not be binary tree split and / or 3 split tree split. Accordingly, splitting information of the composite tree is not signaled and can be inferred as a second value. This is because, when the coding unit divides the binary tree and / or divides the tri-tree, a coding unit smaller than the minimum size of the binary tree and / or the minimum size of the tri-partition tree is generated.
  • binary tree partitioning or tripartition tree partitioning may be limited based on the size of the virtual pipeline data unit (hereinafter, referred to as pipeline buffer size). For example, by binary tree splitting or tripartition tree splitting, when the coding unit is split into sub-coding units that are not suitable for the pipeline buffer size, the corresponding binary tree splitting or 3 splitting tree splitting may be limited.
  • the pipeline buffer size may be the size of the largest transform block (eg, 64 ⁇ 64). For example, when the pipeline buffer size is 64 ⁇ 64, the below division may be limited.
  • the coding unit may not be binary tree split and / or 3 split tree split. Accordingly, splitting information of the composite tree is not signaled and can be inferred as a second value.
  • the composite type may be used only when at least one of vertical binary tree splitting, horizontal binary splitting, vertical triangular splitting, and horizontal triangular splitting is possible for a coding unit corresponding to a node of the composite tree.
  • Information on whether to split the tree may be signaled. Otherwise, the coding unit may not be binary-tree split and / or tri-partition split. Accordingly, splitting information of the composite tree is not signaled and can be inferred as a second value.
  • Division direction information may be signaled. Otherwise, the split direction information may not be signaled and may be inferred as a value indicating a split direction.
  • the encoding unit corresponding to the node of the complex tree may be both vertical binary tree splitting and vertical triangular splitting, or both horizontal binary splitting and horizontal splitting may be performed.
  • the split tree information may be signaled. Otherwise, the split tree information is not signaled and can be inferred as a value indicating a splittable tree.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an embodiment of an intra prediction process.
  • Arrows from the center to the outside of FIG. 4 may indicate prediction directions of intra prediction modes.
  • Intra picture encoding and / or decoding may be performed using reference samples of neighboring blocks of the current block.
  • the neighboring block may be a restored neighboring block.
  • intra picture encoding and / or decoding may be performed using a value or encoding parameter of a reference sample included in the reconstructed neighboring block.
  • the prediction block may mean a block generated as a result of performing the intra prediction.
  • the prediction block may correspond to at least one of a CU, a PU, and a TU.
  • the unit of a prediction block may be the size of at least one of a CU, a PU, and a TU.
  • the prediction block may be a block in the form of a square having a size of 2x2, 4x4, 16x16, 32x32, or 64x64, or a rectangular block having a size of 2x8, 4x8, 2x16, 4x16, and 8x16.
  • the intra prediction may be performed according to the intra prediction mode for the current block.
  • the number of intra prediction modes that the current block may have may be a predetermined fixed value or may be a value determined differently according to an attribute of the prediction block.
  • the attributes of the prediction block may include the size of the prediction block and the shape of the prediction block.
  • the number of intra prediction modes may be fixed to N regardless of the size of the block. Or, for example, the number of intra prediction modes may be 3, 5, 9, 17, 34, 35, 36, 65, 67, or the like. Alternatively, the number of intra prediction modes may differ depending on the size of the block and / or the type of color component. For example, the number of intra prediction modes may vary depending on whether the color component is a luma signal or a chroma signal. For example, as the size of the block increases, the number of intra prediction modes may increase. Alternatively, the number of intra prediction modes of the luminance component block may be greater than the number of intra prediction modes of the chrominance component block.
  • the intra prediction mode may be a non-directional mode or a directional mode.
  • the non-directional mode may be a DC mode or a planar mode
  • the angular mode may be a prediction mode having a specific direction or angle.
  • the intra prediction mode may be expressed by at least one of a mode number, a mode value, a mode number, a mode angle, and a mode direction.
  • the number of intra prediction modes may be one or more M including the non-directional and directional modes. Whether samples included in the reconstructed neighboring blocks for intra prediction of the current block are available as reference samples of the current block. Examining may be performed.
  • the sample value of the sample that is not available as the reference sample using a value obtained by copying and / or interpolating at least one sample value included in the reconstructed neighboring block. After replacing with, it can be used as a reference sample of current block.
  • FIG. 7 is a diagram for describing reference samples available for intra prediction.
  • reference sample lines 0 to 3 may be used for intra prediction of the current block.
  • the samples of segment A and segment F may be padded with the closest samples of segment B and segment E, respectively, instead of from the reconstructed neighboring block.
  • Index information indicating a reference sample line to be used for intra prediction of the current block may be signaled. If the top boundary of the current block is the boundary of the CTU, only reference sample line 0 may be available. In this case, therefore, the index information may not be signaled. When a reference sample line other than the reference sample line 0 is used, filtering on a prediction block described later may not be performed.
  • a filter may be applied to at least one of the reference sample or the prediction sample based on at least one of the intra prediction mode and the size of the current block.
  • the weighted sum of the upper and left reference samples of the current sample, the upper right and lower left reference samples of the current block, according to the position in the prediction block of the sample to be predicted is used.
  • the sample value of the sample to be predicted may be generated.
  • an average value of the upper and left reference samples of the current block may be used.
  • the prediction block may be generated using the upper, left, upper right and / or lower left reference samples of the current block. Real number interpolation may be performed to generate predictive sample values.
  • a prediction block for the current block of the second color component may be generated based on the corresponding reconstruction block of the first color component.
  • the first color component may be a luminance component
  • the second color component may be a color difference component.
  • parameters of the linear model between the first color component and the second color component may be derived based on the template.
  • the template may include a top and / or left peripheral sample of the current block and a top and / or left peripheral sample of the reconstruction block of the corresponding first color component.
  • a parameter of the linear model may be a sample value of a first color component having a maximum value among samples in a template, a sample value of a corresponding second color component, and a sample value of a first color component having a minimum value among samples in the template. And a sample value of the second color component corresponding thereto.
  • the corresponding reconstruction block may be applied to the linear model to generate a prediction block for the current block. According to the image format, subsampling may be performed on the neighboring samples of the reconstruction block of the first color component and the corresponding reconstruction block.
  • one sample of the second color component corresponds to four samples of the first color component
  • four samples of the first color component may be subsampled to calculate one corresponding sample.
  • parameter derivation and intra prediction between color components of the linear model may be performed based on the subsampled corresponding samples.
  • Whether to perform intra prediction between color components and / or the range of the template may be signaled as an intra prediction mode.
  • the current block may be divided into two or four sub blocks in the horizontal or vertical direction.
  • the divided sub blocks may be sequentially restored. That is, the intra prediction may be performed on the sub block to generate the sub prediction block.
  • inverse quantization and / or inverse transformation may be performed on the subblock to generate a sub residual block.
  • the reconstructed subblock may be generated by adding the sub prediction block to the sub residual block.
  • the reconstructed subblock may be used as a reference sample for intra prediction of the subordinate subblock.
  • the sub block may be a block including a predetermined number (eg, 16) or more samples. Thus, for example, if the current block is an 8x4 block or a 4x8 block, the current block may be divided into two sub blocks.
  • the current block when the current block is a 4x4 block, the current block cannot be divided into sub blocks. If the current block has any other size, the current block may be divided into four sub blocks. Information on whether to perform the sub-block based intra prediction and / or the split direction (horizontal or vertical) may be signaled.
  • the intrablock based intra prediction may be limited to be performed only when reference sample line 0 is used. When intra prediction based on the sub block is performed, filtering on a prediction block described later may not be performed.
  • the final prediction block may be generated by filtering the predicted prediction block in the screen.
  • the filtering may be performed by applying a predetermined weight to the sample to be filtered, the left reference sample, the top reference sample, and / or the top left reference sample.
  • the weight and / or reference sample (range, position, etc.) used for the filtering may be determined based on at least one of a block size, an intra prediction mode, and a position in a prediction block of the sample to be filtered.
  • the filtering may be performed only in case of a predetermined intra prediction mode (eg, DC, planar, vertical, horizontal, diagonal and / or adjacent diagonal modes).
  • the adjacent diagonal mode may be a mode obtained by subtracting k from the diagonal mode. For example, k can be a positive integer of 8 or less.
  • the intra prediction mode of the current block may be entropy encoded / decoded by predicting the intra prediction mode of a block existing around the current block.
  • information indicating that the intra prediction modes of the current block and the neighboring blocks are the same may be signaled using predetermined flag information.
  • indicator information on the same intra prediction mode as the intra prediction mode of the current block among the intra prediction modes of the plurality of neighboring blocks may be signaled. If the intra prediction modes of the current block and the neighboring block are different, entropy encoding / decoding may be performed based on the intra prediction mode of the neighboring block to entropy encode / decode the intra prediction mode information of the current block.
  • 5 is a diagram for describing an embodiment of an inter prediction process.
  • the rectangle illustrated in FIG. 5 may represent an image.
  • arrows in FIG. 5 may indicate prediction directions.
  • Each picture may be classified into an I picture (Intra Picture), a P picture (Predictive Picture), a B picture (Bi-predictive Picture), and the like.
  • I pictures may be encoded / decoded through intra prediction without inter prediction.
  • the P picture may be encoded / decoded through inter prediction using only reference pictures existing in one direction (eg, forward or reverse direction).
  • the B picture may be encoded / decoded through inter prediction using reference images existing in both directions (eg, forward and reverse).
  • the B picture may be encoded / decoded through inter prediction using reference images existing in bidirectional directions or inter prediction using reference images existing in one of forward and reverse directions.
  • the bidirectional can be forward and reverse.
  • the encoder may perform inter prediction or motion compensation
  • the decoder may perform motion compensation corresponding thereto.
  • Inter prediction or motion compensation may be performed using a reference image and motion information.
  • the motion information on the current block may be derived during inter prediction by each of the encoding apparatus 100 and the decoding apparatus 200.
  • the motion information may be derived using motion information of the restored neighboring block, motion information of a collocated block (col block), and / or a block adjacent to the call block.
  • the call block may be a block corresponding to a spatial position of the current block in a collocated picture (col picture).
  • the call picture may be one picture among at least one reference picture included in the reference picture list.
  • the method of deriving the motion information may vary depending on the prediction mode of the current block.
  • prediction modes applied for inter-screen prediction include AMVP mode, merge mode, skip mode, merge mode with motion vector difference, subblock merge mode, triangular partition mode, inter intra combined prediction mode, affine inter. Mode and the like.
  • the merge mode may be referred to as a motion merge mode.
  • a motion vector candidate list may be generated.
  • a motion vector candidate may be derived using the generated motion vector candidate list.
  • the motion information of the current block may be determined based on the derived motion vector candidate.
  • the motion vector of the collocated block or the motion vector of the block adjacent to the collocated block may be referred to as a temporal motion vector candidate, and the restored motion vector of the neighboring block is a spatial motion vector candidate. It may be referred to as).
  • the encoding apparatus 100 may calculate a motion vector difference (MVD) between the motion vector and the motion vector candidate of the current block, and may entropy-encode the MVD.
  • the encoding apparatus 100 may generate a bitstream by entropy encoding a motion vector candidate index.
  • the motion vector candidate index may indicate an optimal motion vector candidate selected from the motion vector candidates included in the motion vector candidate list.
  • the decoding apparatus 200 may entropy decode the motion vector candidate index from the bitstream, and select the motion vector candidate of the decoding target block from the motion vector candidates included in the motion vector candidate list using the entropy decoded motion vector candidate index. .
  • the decoding apparatus 200 may derive the motion vector of the decoding object block through the sum of the entropy decoded MVD and the motion vector candidate.
  • the encoding apparatus 100 may entropy encode the calculated resolution information of the MVD.
  • the decoding apparatus 200 may adjust the resolution of the entropy decoded MVD using the MVD resolution information.
  • the encoding apparatus 100 may calculate a motion vector difference (MVD) between the motion vector of the current block and the motion vector candidate based on the affine model, and entropy-encode the MVD.
  • the decoding apparatus 200 may derive the affine control motion vector of the decoding target block through the sum of the entropy decoded MVD and the affine control motion vector candidate to derive the motion vector in units of sub blocks.
  • the bitstream may include a reference picture index and the like indicating the reference picture.
  • the reference image index may be entropy encoded and signaled from the encoding apparatus 100 to the decoding apparatus 200 through a bitstream.
  • the decoding apparatus 200 may generate a prediction block for the decoding target block based on the derived motion vector and the reference image index information.
  • the merge mode may mean merging of motions for a plurality of blocks.
  • the merge mode may refer to a mode of deriving motion information of the current block from motion information of neighboring blocks.
  • a merge candidate list may be generated using motion information of the restored neighboring block and / or motion information of the call block.
  • the motion information may include at least one of 1) a motion vector, 2) a reference picture index, and 3) an inter prediction prediction indicator.
  • the prediction indicator may be unidirectional (L0 prediction, L1 prediction) or bidirectional.
  • the merge candidate list may represent a list in which motion information is stored.
  • the motion information stored in the merge candidate list includes motion information (spatial merge candidate) of neighboring blocks adjacent to the current block and motion information (temporary merge candidate (collocated)) of the block corresponding to the current block in the reference picture. temporal merge candidate)), new motion information generated by a combination of motion information already present in the merge candidate list, and motion information of a block encoded / decoded before the current block (history-based merge candidate). And zero merge candidates.
  • the encoding apparatus 100 may generate a bitstream by entropy encoding at least one of a merge flag and a merge index, and may signal the decoding apparatus 200.
  • the merge flag may be information indicating whether to perform a merge mode for each block
  • the merge index may be information on which one of neighboring blocks adjacent to the current block is merged.
  • the neighboring blocks of the current block may include at least one of a left neighboring block, a top neighboring block, and a temporal neighboring block of the current block.
  • the encoding apparatus 100 may entropy-encode the correction information for correcting the motion vector among the motion information of the merge candidate and signal it to the decoding apparatus 200.
  • the decoding apparatus 200 may correct the motion vector of the merge candidate selected by the merge index based on the correction information.
  • the correction information may include at least one of correction information, correction direction information, and correction size information.
  • the prediction mode of correcting the motion vector of the merge candidate based on the signaled correction information may be referred to as a merge mode having a motion vector difference.
  • the skip mode may be a mode in which motion information of a neighboring block is applied to the current block as it is.
  • the encoding apparatus 100 may entropy-code information about which block motion information to use as the motion information of the current block and signal the decoding apparatus 200 through the bitstream. In this case, the encoding apparatus 100 may not signal a syntax element regarding at least one of motion vector difference information, an encoding block flag, and a transform coefficient level (quantized level) to the decoding apparatus 200.
  • the subblock merge mode may refer to a mode for deriving motion information in units of subblocks of the coding block CU.
  • motion information sub-block based temporal merge candidate
  • a subblock merge candidate list may be generated using an Rane ontrol point motion vector merge candidate.
  • the triangular partition mode divides a current block in a diagonal direction to derive respective motion information, derives each prediction sample using each derived motion information, and extracts each derived sample. It may mean a mode that weights and derives a prediction sample of the current block.
  • the inter intra coupling prediction mode may mean a mode in which a prediction sample of the current block is derived by weighting the prediction sample generated by the inter prediction and the prediction sample generated by the intra prediction.
  • the decoding apparatus 200 may correct the derived motion information by itself.
  • the decoding apparatus 200 may search for a predefined region based on the reference block indicated by the derived motion information and derive the motion information having the minimum SAD into the corrected motion information.
  • the decoding apparatus 200 may compensate for the prediction sample derived through the inter prediction by using the optical flow.
  • FIG. 6 is a diagram for describing a process of transform and quantization.
  • a quantized level may be generated by performing a transform and / or quantization process on the residual signal.
  • the residual signal may be generated as a difference between an original block and a prediction block (intra-prediction block or inter-prediction block).
  • the prediction block may be a block generated by intra prediction or inter prediction.
  • the transformation may include at least one of a primary transformation and a secondary transformation. When the primary transform is performed on the residual signal, the transform coefficient may be generated, and the secondary transform coefficient may be generated by performing the secondary transform on the transform coefficient.
  • the primary transform may be performed using at least one of a plurality of pre-defined transformation methods.
  • the plurality of pre-defined transformation methods may include a Discrete Cosine Transform (DCT), a Discrete Sine Transform (DST), or a Karhunen-Loeve Transform (KLT) based transformation.
  • Secondary transform may be performed on the transform coefficients generated after the primary transform is performed.
  • the transformation method applied during the primary transform and / or the secondary transform may be determined according to at least one of encoding parameters of the current block and / or the neighboring block.
  • transformation information indicating a transformation method may be signaled.
  • the DCT based transformation may include, for example, DCT2, DCT-8, and the like.
  • DST-based transformation may include, for example, DST-7.
  • Quantization may be performed by performing quantization on the result of the primary transform and / or the secondary transform or the residual signal to generate a quantized level.
  • the quantized level may be scanned according to at least one of a top right diagonal scan, a vertical scan, and a horizontal scan based on at least one of an intra prediction mode or a block size / shape. For example, it can be changed into a one-dimensional vector form by scanning the coefficients of the block using up-right diagonal scanning.
  • a vertical scan that scans two-dimensional block shape coefficients in a column direction instead of a right upper diagonal scan may be used, and a horizontal scan that scans two-dimensional block shape coefficients in a row direction may be used.
  • the scanned quantized level may be entropy coded and included in the bitstream.
  • the decoder may entropy decode the bitstream to generate quantized levels.
  • the quantized levels may be inverse scanned and aligned in the form of two-dimensional blocks. In this case, at least one of the upper right diagonal scan, the vertical scan, and the horizontal scan may be performed as a reverse scanning method.
  • Inverse quantization can be performed on the quantized level, the second inverse transform can be performed according to whether or not the second inverse transform is performed, and the first inverse transform is performed according to whether or not the first inverse transform is performed on the result of the second inverse transform.
  • Generated residual signal can be generated.
  • Inverse mapping of a dynamic range may be performed before in-loop filtering on the luminance component reconstructed through intra prediction or inter prediction.
  • the dynamic range can be divided into 16 even pieces, and the mapping function for each piece can be signaled.
  • the mapping function may be signaled at slice level or tile group level.
  • An inverse mapping function for performing the inverse mapping may be derived based on the mapping function. In-loop filtering, storage of reference pictures, and motion compensation are performed in the demapped region, and prediction blocks generated through inter prediction are converted to regions mapped by mapping using the mapping function, and then reconstruction blocks are generated. It can be used to. However, since the intra prediction is performed in the mapped region, the prediction block generated by the intra prediction may be used to generate the reconstruction block without mapping / remapping.
  • the residual block may be converted to an inversely mapped region by performing scaling on the chrominance component of the mapped region. Whether the scaling is available may be signaled at the slice level or tile group level. The scaling may be applied only if the mapping for the luma component is available and if the division of the luminance component and the division of the chrominance component follow the same tree structure. The scaling may be performed based on an average of sample values of the luminance prediction block corresponding to the chrominance block. In this case, when the current block uses inter prediction, the luminance prediction block may mean a mapped luminance prediction block.
  • the lookup table may be referred to to derive a value necessary for the scaling.
  • the residual block can be converted to an unmapped region.
  • Subsequent reconstruction of the chrominance component block, intra picture prediction, inter picture prediction, in-loop filtering, and storage of the reference picture may be performed in the demapped region.
  • Information indicating whether mapping / demapping of the luminance component and the chrominance component is available may be signaled through a sequence parameter set.
  • the predictive block of the current block may be generated based on a block vector indicating a displacement between the current block and a reference block in the current picture.
  • the prediction mode for generating the prediction block with reference to the current picture may be referred to as an intra block copy (IBC) mode.
  • the IBC mode may include a skip mode, a merge mode, an AMVP mode, and the like.
  • a merge candidate list may be configured, and a merge index may be signaled so that one merge candidate may be specified.
  • the specified block vector of the merge candidate may be used as the block vector of the current block.
  • the merge candidate list may include at least one or more of a spatial candidate, a history-based candidate, a candidate based on an average of two candidates, or a zero merge candidate.
  • a differential block vector may be signaled.
  • the predictive block vector may be derived from the left neighboring block and the upper neighboring block of the current block. An index regarding which neighboring block to use may be signaled.
  • the prediction block of the IBC mode is included in the current CTU or the left CTU and may be limited to a block in a pre-reconstructed region.
  • the value of the block vector may be limited so that the prediction block of the current block is located in three 64x64 block areas in the encoding / decoding order that precedes the 64x64 block to which the current block belongs.
  • the value of the block vector in this way, memory consumption and device complexity according to the IBC mode implementation can be reduced.
  • syntax elements generated as a result of video encoding / decoding are converted into bitstreams through CABAC.
  • Arithmetic coding may express all occurrence bins of each syntax as one real value between certain probability intervals.
  • more accurate update of the probability of issuance of each bin may also be an important factor in the performance of CABAC. That is, while performing the arithmetic coding using the initialized probability value, it must converge from the initial probability value to a probability that quickly reflects the actual statistical characteristics of the current encoding. Convergence must be converged quickly and at an appropriate rate while maintaining the stability of the probability update as accurately as possible, but the prior art cannot guarantee fast update and stability at the same time because only one probability update model is used. In addition, it is difficult to quickly reflect the probability change occurring in the middle of entropy encoding.
  • the image encoding / decoding method and apparatus of the present invention can mix two or more probability update models having different characteristics to maintain stability and quickly converge to a certain probability.
  • by ensuring the speed and stability at the same time and adaptively adjust the probability update rate according to the occurrence state of the past bins it is possible to appropriately cope with the probability change occurring in the middle of the entropy encoding.
  • the image encoding / decoding method and apparatus of the present invention may perform a context modeling step, a probability update step, and / or a probability section determination step.
  • context modeling for the current symbol may be performed by using context initialization, adaptive context model selection, and / or context model storage and synchronization.
  • context initialization can be performed.
  • Context initialization can be performed for the first syntax element (symbol) in each unit and can set the initial probability for that symbol.
  • the context modeling initialization may be performed in units of at least one of a picture (frame), a slice, a tile, a CTU line, a CTU, a CU, and a predetermined block size as shown in the example of FIG. 8.
  • the predetermined block size may include one of the coding units described above with reference to FIG. 3.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a unit in which context modeling initialization is performed according to an embodiment of the present invention.
  • the context modeling may be initialized in units of horizontal CTU lines.
  • contextual modeling may be initialized in units of vertical CTU lines.
  • the contextual modeling may be initialized in units of horizontal and / or vertical tiles as shown in FIG.
  • context modeling may be initialized in units of horizontal and / or vertical CTUs as shown in (d) of FIG. 8.
  • context modeling may be initialized for each first CTU of a CTU line in units of horizontal CTU lines.
  • a CTU line may refer to a set of CTUs composed of at least one CTU in a horizontal direction or a column direction in a predetermined picture, slice, or tile.
  • one picture, slice, and tile may include at least one or more identical CTU lines.
  • the slice may mean one of at least one slice included in one tile.
  • the tile may mean one of at least one tile included in one slice.
  • the horizontal size (or width) of each of at least one CTU line included in one picture, slice, or tile may be the same.
  • the horizontal size (or width) of each of the CTU lines may be equal to the horizontal size (or width) of the one picture, slice, or tile.
  • the vertical size (or height) of each of at least one CTU line included in one picture, slice, or tile may be the same.
  • one slice may include a plurality of CTU lines, and the horizontal sizes of the first CTU line and the second CTU line included in the plurality of CTU lines are the same as the horizontal size of the Slice, respectively.
  • the horizontal and vertical sizes of the 1 CTU line may be the same as the horizontal and vertical sizes of the second CTU line, respectively.
  • one tile may include a plurality of CTU lines, and the horizontal sizes of the third and fourth CTU lines included in the plurality of CTU lines are the same as the horizontal sizes of the tiles, respectively.
  • the horizontal and vertical sizes of the 3 CTU lines may be the same as the horizontal and vertical sizes of the fourth CTU line, respectively.
  • one tile may include at least one slice, and one of the at least one slice may include a plurality of CTU lines, and a first CTU line included in the plurality of CTU lines.
  • the horizontal size of the second CTU line may be the same as the horizontal size of the slice, and the horizontal size and the vertical size of the first CTU line may be the same as the horizontal size and the vertical size of the second CTU line, respectively.
  • one slice may include at least one tile, and one of the at least one tile may include a plurality of CTU lines, and a first CTU line included in the plurality of CTU lines.
  • the horizontal size of the second CTU line may be the same as the horizontal size of the tile, and the horizontal size and the vertical size of the first CTU line may be the same as the horizontal size and the vertical size of the second CTU line, respectively.
  • the context modeling initialization unit may be different for each predetermined unit.
  • the context initialization unit may be adaptively selected to at least one unit among a slice, a tile, a CTU line, a CTU, a CU, and a predetermined block size for each picture.
  • the context initialization unit may be adaptively selected in units of at least one of a tile, a CTU line, a CTU, a CU, and a predetermined block size for each slice.
  • the context initialization unit may be adaptively selected for each tile by at least one unit among CTU line, CTU, CU, and a predetermined block size.
  • the context initialization unit may be adaptively selected for each CTU line in at least one or more units of a CTU, a CU, and a predetermined block size.
  • index information indicating the selected context modeling initialization unit may be transmitted (e.g. context_init_unit_idx).
  • index information indicating a context modeling initialization unit selected by at least one unit among a slice, a tile, a CTU line, a CTU, a CU, and a predetermined block size may be transmitted for each unit.
  • the initial setting of the probability (LPS, MPS) of the context model for each syntax may be different using at least one of syntax, QP (Quantization Parameter), Slice type, and prediction mode. .
  • LPS or MPS according to QP may be obtained by linearity of QP and probability of occurrence.
  • the equation may be the same as the example of Equation 1.
  • Equation 1 x and y may be different for each context model.
  • the LPS or MPS according to the QP may be obtained in a non-linear form of the QP and the probability of occurrence.
  • it may have different initial probability according to the slice type (I-SLICE, P-SLICE, B-SLICE).
  • it may have different initial probability according to the prediction mode (inter prediction, intra prediction).
  • the initial probability may be different depending on the prediction mode and the slice type.
  • x, y of the above-described equation representing a linear model of QP and initial probability may be different according to the slice type.
  • x and y of the above-described equation representing a linear model of the QP and the initial probability may be different according to the prediction mode.
  • adaptive context model selection can be performed.
  • a positive integer N probability models may be used for each syntax, and one of N probability models may be selected according to prediction information and / or syntax elements of the current block and neighboring blocks.
  • the neighboring block may be a spatial / temporal neighboring block of the current block.
  • a different probabilistic model may be selected according to a corresponding syntax of a neighboring block.
  • a different probabilistic model may be selected according to the prediction mode of the neighboring block.
  • another probabilistic model may be selected according to the similarity of motion information of the current block and neighboring blocks.
  • a different probabilistic model may be selected depending on whether the current block and the neighboring block match the intra prediction mode.
  • a probability model of a neighboring block may be selected.
  • adaptive context model selection may be performed in context modeling for a current symbol, and some of probabilistic models of positive integer N probability models may be used for each syntax.
  • the syntax element may include an encoding parameter.
  • the prediction mode may be information indicating a mode (or intra prediction mode) encoded or decoded by intra prediction, a mode (or inter prediction mode) or IBC mode encoded / decoded by inter prediction.
  • the neighboring block may include a left neighboring block to an upper neighboring block of the current block.
  • a different probabilistic model may be selected depending on whether a prediction mode of a neighboring block is an intra prediction mode.
  • probabilistic models may be selected depending on whether the prediction mode of the neighboring block is an intra prediction mode.
  • another probabilistic model may be selected depending on whether the prediction mode of the left adjacent block of the current block is an intra prediction mode.
  • another probabilistic model may be selected depending on whether the prediction mode of the upper neighboring block of the current block is an intra prediction mode.
  • a context index for the prediction mode of the current block may be determined based on whether the prediction mode of the left neighboring block of the current block is an intra prediction mode.
  • the context index for the prediction mode of the current block may be determined based on whether the prediction mode of the upper neighboring block of the current block is an intra prediction mode.
  • a different probabilistic model may be selected depending on whether the prediction mode of the neighboring block is the inter prediction mode.
  • the syntax element may include an indicator indicating whether the inter prediction mode for the current block is an affine inter mode or a sub block merge mode.
  • another probabilistic model may be selected based on whether the prediction mode of the left adjacent block of the current block is the affine inter mode and / or the sub block merge mode.
  • another probabilistic model may be selected based on whether the prediction mode of the upper neighboring block of the current block is the affine inter mode and / or the sub block merge mode.
  • a different probabilistic model may be selected depending on whether the prediction mode of the neighboring block is the IBC mode.
  • different probability models may be selected depending on whether the prediction mode of the neighboring block is the IBC mode.
  • another probabilistic model may be selected depending on whether the prediction mode of the left adjacent block of the current block is the IBC mode.
  • another probabilistic model may be selected depending on whether the prediction mode of the upper neighboring block of the current block is the IBC mode.
  • the context index for the prediction mode of the current block may be determined based on whether the prediction mode of the left neighboring block of the current block is the IBC mode.
  • the context index for the prediction mode of the current block may be determined based on whether the prediction mode of the upper neighboring block of the current block is the IBC mode.
  • a probabilistic model of a left neighboring block or an upper neighboring block of the current block may be selected.
  • the syntax element may include an indicator indicating whether the intra prediction type for the current block is a matrix weighted intra prediction (MIP).
  • the intra prediction type for the current block may mean an intra prediction type for luminance samples (or a luminance component block of the current block) included in the current block.
  • the MIP includes one line of H reconstructed peripheral boundary samples on the left side of the current block and / or W on the current block.
  • the samples of the current block may be predicted based on one line of the reconstructed neighboring boundary samples.
  • a different probabilistic model may be selected according to the syntax of the neighboring block of the current block.
  • the syntax element may include an indicator indicating whether a prediction mode of the current block is a planar mode.
  • the prediction mode of the current block may mean a prediction mode of luminance samples (or luminance component blocks of the current block) included in the current block.
  • a different probabilistic model may be selected depending on whether a prediction mode of a left neighboring block or an upper neighboring block of the current block is a planar mode.
  • a different probabilistic model may be selected depending on whether a prediction mode of the current block and the left neighboring block or the upper neighboring block of the current block matches the planar mode.
  • the planar mode may be determined based on a syntax element indicating whether the planar mode is used.
  • a probability model of a syntax element of a current block a probability model of a left neighboring block or an upper neighboring block of the current block may be selected.
  • contextual model storage and / or synchronization may be performed.
  • Stochastic model storage and / or synchronization may be performed in at least one unit of Picture, Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, predetermined block size.
  • probability information (LPS, MPS) calculated for each syntax in slice units may be stored.
  • probability information calculated for each syntax in CTU units may be stored.
  • entropy encoding is performed in spatial periphery, slice unit, and the context model of the current slice is synchronized using at least one or more probability information stored in the temporal and spatial periphery when performing context modeling initialization. can do.
  • the probability information of the spatial periphery refers to the probability information stored before the current unit in the same picture
  • the temporal information about the temporal periphery is the same position as the current unit in the picture where the decoding is performed before the current picture or its surrounding location. Can be.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating neighboring blocks of a current block according to an embodiment of the present invention.
  • 'X' is the current CTU to be synchronized
  • 'a', 'b', 'c', and 'd' are spatial perimeters
  • 'e', 'f', 'g', 'h', 'i ',' j ',' k ',' l ',' m ' may refer to a temporal peripheral location existing in the temporal peripheral picture.
  • a picture currently being encoded / decoded may be a N th picture and a temporal neighboring picture may be a Ni th picture decoded before the i th time.
  • the temporal peripheral picture may be one or more.
  • the spatial peripheral position and / or temporal peripheral position to which each may refer may be one or more.
  • the units of probability model storage and synchronization may be different.
  • probability information calculated for each syntax in the CTU line unit may be stored and synchronized in the CTU unit.
  • probability information calculated for each syntax in the slice unit may be stored and synchronized in the CU unit.
  • probability information calculated for each syntax in tile units may be stored and synchronized in slice units.
  • each CTU may synchronize using probability information stored in the CTU line to which the CTU belongs.
  • the probability update step in performing CABAC entropy encoding for each syntax element, at least one method of table based probability update, operation based probability update, momentum based probability update, multiple probability update, and boundary based probability update may be used. Probability update can be performed using the.
  • LPS Least Probable State
  • a state having a case where the probability of occurrence exceeds 0.5 or fixed to one state can be set.
  • MMS Most Probable State
  • table-based probability update may be performed.
  • the probability table may be constructed by quantizing the probability range to a positive integer N.
  • a probability table may be configured by quantizing 256 real probability ranges of 0 to 1 to 256.
  • a probability table may be constructed by quantizing a real probability range of 0 to 0.5 to 64.
  • the probability range of the real number may be scaled to an integer for integer arithmetic.
  • a probability table may be constructed by quantizing different numbers of the same real probability range.
  • a probability table may be constructed by quantizing a real probability range of 0 to 1 to 64 or 256.
  • a probability table may be configured by quantizing 256 real probability ranges between 0 and 0.5, and quantizing a probability table between 0.5 and 1 to 64 real probability ranges. Can be configured.
  • the probability update may be performed through a linear or non-linear form that may derive an updated probability index according to the current probability index, LPS, and MPS generation.
  • the conversion table may be configured using an index indicating a current probability in the configured probability table and an index to be converted according to LPS and MPS generation.
  • a probability update may be performed according to a symbol generation state (LPS, MPS).
  • the type of table may vary according to syntax elements.
  • an operation based probability update may be performed.
  • the probability when the LPS occurs, the probability may be updated through the same operation as in the example of Equation 2. Is the current probability Is the updated probability.
  • the probability when the MPS occurs, the probability may be updated through the same operation as in the example of Equation 3. Is the current probability Is the updated probability.
  • M has a value greater than 1 and may be applied to a probability update operation for each syntax element.
  • M may mean the speed of the probability update, the magnitude of the M value and the probability update rate may be inversely related.
  • M of probability update operations for all syntax elements may be fixed to 128.
  • M of probability update operations for all syntax elements may be set to a value having an optimal cost.
  • the cost used to find the optimal M for all syntax elements can be a bitrate.
  • an optimal M for all syntax elements may be transmitted in at least one unit of Picture, Slice, Tile, CTU line, and CTU.
  • M of a probability update operation for each syntax element may be set differently, and M may have one of 16, 32, 64, 128, and 256 values.
  • M of the probability update operation for each syntax element may be set to a value having an optimal cost.
  • the cost used to find the optimal M for each syntax element may be a bitrate.
  • the optimal M for each syntax element may be transmitted in at least one unit of Picture, Slice, Tile, CTU line, and CTU.
  • M may be set in at least one unit of a picture (frame), a slice, a tile, a CTU line, a CTU, a CU, and a predetermined block size.
  • the value of M may vary according to LPS and MPS.
  • the value of M may vary according to a syntax element.
  • an inertia-based probability update may be performed.
  • K past occurrence symbols may be stored for each syntax element, and an inertia based probability update may be performed according to a current occurrence symbol (empty) and the stored past symbols.
  • the number of past occurrence symbols stored according to each syntax element may be different.
  • an inertia-based probability update may be performed in a table-based probability update.
  • the probability may be updated by adding an integer m to the updated probability index.
  • the probability m may be updated by subtracting the integer m to the updated probability index.
  • the probability m may be updated by subtracting the integer m to the updated probability index.
  • the probability update may be performed by adding an integer m to the updated probability index.
  • an inertia-based probability update may be performed in an operation-based probability update.
  • the parameter M of the update model may be multiplied by a real number n ( ⁇ ) to update the probability.
  • probability n may be updated by dividing real n by a parameter M of the update model.
  • the probability n may be updated by dividing real n by a parameter M of the update model.
  • the parameter M of the update model may be multiplied by a real number n ( ⁇ ) to update the probability.
  • the probability update may be performed using an example such as Equation 4. As the past occurrence symbol is equal to the current generation symbol, an existing probability update degree may be increased or decreased.
  • Equation 4 May mean the degree of existing probability update.
  • W may be a positive integer
  • bi may mean an i-th past bin.
  • the magnitude and probability update increase / decrease width of W and i can be inversely proportional.
  • the probability update may be performed using an example such as Equation 5.
  • the probability update parameter M may be adjusted according to the occurrence of the past symbol and the current symbol.
  • a when the number of cases, such as the current symbol, of any K past symbols is higher than a certain threshold, a may have any positive integer (M> a).
  • a may have any negative integer when the number of cases in which the K symbol differs from the current symbol is higher than any threshold.
  • the probability update parameter M may be adjusted according to the number of probability updates. As an example. If the number of probability updates for the symbol is higher than any threshold, a may have any positive integer. As another example, a may have any negative integer when the number of probability updates for the symbol is higher than an arbitrary threshold.
  • a positive integer N probability update model may be used.
  • the probability update model may be one of the table based probability update, operation based probability update, and inertia based probability update.
  • the number and / or type of probability update models may vary according to each syntax element.
  • the types of tables may be different.
  • the M value when the probability update model used according to each syntax element is an operation based probability update model, the M value may be different.
  • the initial probability value for the probability update for each syntax element may be different.
  • two probability update models may be used for a syntax element, and the probability may be updated by an average of each probability update model.
  • two probabilistic update models may be used for a syntax element, and may be updated using the first probabilistic model until the K th update, and then updated using the second probabilistic model.
  • two probability update models may be used for a syntax element, and the K th update may be updated using one probability model, and then the probability may be updated by an average of two probability models.
  • K may vary according to each syntax element.
  • three probability update models may be used for a syntax element, and the probability may be updated by a weighted average of each update model.
  • three probability update models may be used for a syntax element, and the probability update may be performed using an equation such as the example of Equation 6.
  • Equation 6 the probability update is performed with P3, and P1 and P2 may be the operation based probability update, the inertia based probability update, or the table based probability update.
  • boundary-based probability updates can be performed.
  • the range of probability updates for the context model of each syntax element may be initialized with positive integer N probability values.
  • the first probability value may be an initial probability of the corresponding context model, and the probability range boundary may be initialized by adding a predetermined offset to the first probability.
  • the predetermined offset may have one or two values.
  • the initial probability may be initialized using two probability values.
  • the first probability value may be the maximum boundary of the probability update range, and the second probability value may be the minimum boundary.
  • the initial probability may be an average probability of the first probability and the second probability.
  • the first probability value may be the maximum boundary of the probability update range
  • the second probability value may be the probability minimum boundary
  • the third probability value may be the initial probability value of the context model.
  • the first probability value may be the maximum boundary of the probability update range
  • the second probability value may be the probability minimum boundary
  • the weighted average of the first probability value, the second probability value, and the third probability value may be determined by the context model. It can be an initial probability value.
  • the initialized probability update range (maximum boundary, minimum boundary) may be updated using the update method.
  • the probability update range may be updated by an operation based update method.
  • the probability update range may be updated by a table-based update method.
  • the probability update range may be updated by an inertia-based update method.
  • the maximum boundary and the minimum boundary may be updated by different update methods.
  • the maximum boundary and the minimum boundary may converge with a certain probability.
  • the initial probability value of the context model to be initialized may be updated using the probability update range and the update method.
  • the probability of the context model may be updated with a probability above or above the minimum boundary.
  • the probability of the context model may be updated with a probability below or below the maximum boundary.
  • the probability of the context model may be updated with a probability above / over a minimum boundary and below / under a maximum boundary.
  • the probability of the context model may be updated by an operation-based update method within the predetermined probability range.
  • the probability of the context model may be updated by an inertia-based update method within the predetermined probability range.
  • the probability update may be performed using an equation such as the example of Equation 7.
  • Equation 7 Is the probability before and after updating the context model Is the updated maximum boundary and the minimum boundary.
  • M is a parameter that indicates the update rate of an operation-based update.
  • the probability section determination step will be described later.
  • the probability section in performing CABAC entropy encoding for each syntax element, the probability section may be determined using at least one method of table-based probability section determination and calculation-based probability section determination.
  • table-based probability interval determination may be performed.
  • the probability interval table may have a two-dimensional table of [M] x [N] according to an occurrence probability index having a positive integer of M and a current probability interval index having a positive integer of N. .
  • the occurrence probability index may be an LPS occurrence probability index.
  • the occurrence probability index may be an MPS occurrence probability index.
  • the element value of the table may be a probability.
  • it may be a probability value between 0 and 0.5.
  • it may be a probability value between 0.5 and 0.1.
  • it may be a probability value between 0 and 1.
  • the element probability value of the table may be expressed as a positive integer of K-bits.
  • a probability value between 0 and 0.5 may be expressed as a positive integer of 0 to 255 (8 bits).
  • a probability value between 0 and 1 may be expressed as a positive integer of 0 to 512 (9 bits).
  • calculation-based probability interval determination may be performed.
  • Equation 8 Is the previous probability interval Is the determined current probability interval.
  • p is the probability of occurrence.
  • p may be an LPS occurrence probability index.
  • p may be an MPS occurrence probability index.
  • probability interval determinations may be used for a syntax element, and probability interval determination may be performed as an average of two probability intervals.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an image decoding method according to an embodiment of the present invention.
  • a bitstream including a predetermined syntax element may be obtained (S1001).
  • At least one of determining a context model, a probability update, and a probability interval for a predetermined syntax element may be performed.
  • the determination of the context model may include at least one of a context initialization process, an adaptive context model selection process, and a storage / synchronization process of the context model.
  • the context initialization process may be performed in at least one unit of Picture (frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, and a predetermined block size.
  • the storage / synchronization process of the context model may be performed by at least one unit of a picture (frame), a slice, a tile, a CTU line, a CTU, a CU, and a predetermined block size.
  • the probability update may include at least one of a table based probability update, an operation based probability update, a momentum based probability update, a multiple probability update, and a boundary based probability update.
  • a probability table may be configured by quantizing a probability range with a positive integer.
  • the inertia based probability update may be performed based on the current occurrence symbol and the past occurrence symbol.
  • the determination of the probability interval may include at least one of a table-based probability interval determination and an operation-based probability interval determination.
  • the probability interval table may be represented as a two-dimensional table of an occurrence probability index (positive integer M) and a current probability interval (positive integer N).
  • a predetermined syntax element may be arithmetic-decoded based on the execution result (S1003).
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating an image encoding method according to an embodiment of the present invention.
  • At least one of determining a context model, a probability update, and a probability section for a predetermined syntax element may be performed (S1101).
  • a predetermined syntax element may be arithmetic encoded based on the result of the execution (S1102).
  • the determination of the context model may include at least one of a context initialization process, an adaptive context model selection process, and a storage / synchronization process of the context model.
  • the context initialization process may be performed in at least one unit of Picture (frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, and a predetermined block size.
  • the storage / synchronization process of the context model may be performed by at least one unit of a picture (frame), a slice, a tile, a CTU line, a CTU, a CU, and a predetermined block size.
  • the probability update may include at least one of a table based probability update, an operation based probability update, a momentum based probability update, a multiple probability update, and a boundary based probability update.
  • a probability table may be configured by quantizing a probability range with a positive integer.
  • the inertia based probability update may be performed based on the current occurrence symbol and the past occurrence symbol.
  • the determination of the probability interval may include at least one of a table-based probability interval determination and an operation-based probability interval determination.
  • the probability interval table may be represented as a two-dimensional table of an occurrence probability index (positive integer M) and a current probability interval (positive integer N).
  • bitstream including an arithmetic-coded predetermined syntax element may be generated (S1103).
  • an image encoding / decoding method and apparatus with improved compression efficiency can be provided.
  • an image encoding / decoding method and apparatus using CABAC with improved compression efficiency can be provided.
  • a recording medium storing a bitstream generated by the video encoding / decoding method or apparatus of the present invention.
  • an entropy encoding / context adaptive binary arithmetic coding (CABAC) method and apparatus for various binary information such as prediction information, transform coefficients, and signaling information generated during encoding / decoding of an image may be provided.
  • CABAC context adaptive binary arithmetic coding
  • a method and apparatus for image encoding / decoding that maintains stability by mixing two or more probability update models having different characteristics and converges on the probability of occurrence of actual bins can be provided.
  • an image encoding / decoding method and apparatus for appropriately adjusting a probability update rate according to occurrence states of past bins may be provided.
  • An image may be encoded / decoded using at least one or at least one combination of the above embodiments.
  • the order of applying the embodiment may be different in the encoder and the decoder, and the order of applying the embodiment may be the same in the encoder and the decoder.
  • the above embodiment may be performed with respect to each of the luminance and chrominance signals, and the same embodiment may be performed with respect to the luminance and the chrominance signals.
  • the shape of the block to which the embodiments of the present invention are applied may have a square shape or a non-square shape.
  • the above embodiments of the present invention may be applied according to at least one of a coding block, a prediction block, a transform block, a block, a current block, a coding unit, a prediction unit, a transform unit, a unit, and a current unit.
  • the size here may be defined as a minimum size and / or a maximum size for the above embodiments to be applied, or may be defined as a fixed size to which the above embodiments are applied.
  • the first embodiment may be applied at the first size
  • the second embodiment may be applied at the second size. That is, the embodiments may be applied in combination according to the size.
  • the above embodiments of the present invention may be applied only when the minimum size or more and the maximum size or less. That is, the above embodiments may be applied only when the block size is included in a certain range.
  • the above embodiments may be applied only when the size of the current block is 8x8 or more.
  • the above embodiments may be applied only when the size of the current block is 4x4.
  • the above embodiments may be applied only when the size of the current block is 16x16 or less.
  • the above embodiments may be applied only when the size of the current block is 16x16 or more and 64x64 or less.
  • the above embodiments of the present invention can be applied according to a temporal layer.
  • a separate identifier is signaled to identify the temporal layer to which the embodiments are applicable and the embodiments can be applied to the temporal layer specified by the identifier.
  • the identifier here may be defined as the lowest layer and / or the highest layer to which the embodiment is applicable, or may be defined as indicating a specific layer to which the embodiment is applied.
  • a fixed temporal layer to which the above embodiment is applied may be defined.
  • the above embodiments may be applied only when the temporal layer of the current image is the lowest layer.
  • the above embodiments may be applied only when the temporal layer identifier of the current image is one or more.
  • the above embodiments may be applied only when the temporal layer of the current image is the highest layer.
  • a slice type or tile group type to which the above embodiments of the present invention are applied is defined, and the above embodiments of the present invention may be applied according to the corresponding slice type or tile group type.
  • the methods are described based on a flowchart as a series of steps or units, but the present invention is not limited to the order of steps, and certain steps may occur in a different order or simultaneously from other steps as described above. Can be. Also, one of ordinary skill in the art appreciates that the steps shown in the flowcharts are not exclusive, that other steps may be included, or that one or more steps in the flowcharts may be deleted without affecting the scope of the present invention. I can understand.
  • Embodiments according to the present invention described above may be implemented in the form of program instructions that may be executed by various computer components, and may be recorded in a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • Program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be those specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the computer software arts.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape, optical recording media such as CD-ROMs, DVDs, and magneto-optical media such as floptical disks. media), and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • the hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform the process according to the invention, and vice versa.
  • the present invention can be used to encode / decode an image.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

영상 부호화/복호화 방법 및 장치가 제공된다. 본 개시의 영상 복호화 방법은 소정의 구문요소를 포함하는 비트스트림을 획득하는 단계; 상기 소정의 구문요소에 대한 문맥 모델의 결정, 확률 업데이트 및 확률 구간의 결정 중 적어도 하나를 수행하는 단계; 및 상기 수행 결과에 기초하여 상기 소정의 구문요소를 산술 복호화하는 단계를 포함한다.

Description

문맥 적응적 이진 산술 부호화 방법 및 장치
본 발명은 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 저장한 기록 매체에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명은 CABAC을 기반으로 하는 영상 부호화/복호화하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
비디오 부호화에 있어 예측 정보, 변환 계수, 시그널링 정보 등 많은 신택스 요소들에 대한 발생 심볼(빈)에 대한 엔트로피 코딩을 위해 문맥 적응적 이진 산술 부호화(CABAC)를 이용한다. CABAC은 해당 신택스 요소에 대한 발생 빈들을 일정한 확률 구간에 대한 실수 값으로 명시할 수 있다. 산술 부호화에서 초기 확률로부터 각 신택스의 심볼의 발생 상태(LPS, MPS)에 따라서 심볼 발생 확률을 실제 발생 확률에 근접할 수 있도록 업데이트한다. 종래 기술의 확률 업데이트에선 하나의 확률 업데이트 모델만 이용하기 때문에 확률 업데이트의 안정성과 수렴 속도가 trade-off 관계를 가진다. 또한 고정된 테이블 또는 파라미터를 가지는 확률 업데이트 모델을 사용하기 때문에 산술 부호화 도중 시간 변수에 따라 변하는 발생 확률을 적절하게 반영하기 어렵다.
본 발명은 압축 효율이 향상된 영상 부호화/복호화 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 압축 효율이 향상된 CABAC을 이용한 영상 부호화/복호화 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 또는 장치에 의해 생성된 비트스트림을 저장한 기록 매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명에 따르면, 소정의 구문요소를 포함하는 비트스트림을 획득하는 단계; 상기 소정의 구문요소에 대한 문맥 모델의 결정, 확률 업데이트 및 확률 구간의 결정 중 적어도 하나를 수행하는 단계; 및 상기 수행 결과에 기초하여 상기 소정의 구문요소를 산술 복호화하는 단계를 포함하는 영상 복호화 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 문맥 모델의 결정은 문맥 초기화 과정, 적응적 문맥 모델 선택 과정 및 문맥 모델의 저장/동기화 과정 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 문맥 초기화 과정은 Picture(frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 및 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 수행될 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 적응적 문맥 모델 선택 과정은 현재 블록과 주변 블록의 예측 정보 및 구문요소 중 적어도 하나에 기초하여 문맥 모델을 선택할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 문맥 모델의 저장/동기화 과정은 Picture(frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 및 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 수행될 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 확률 업데이트는 테이블 기반 확률 업데이트, 연산 기반 확률 업데이트, 관성(momentum) 기반 확률 업데이트, 다중 확률 업데이트 및 경계 기반 확률 업데이트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 테이블 기반 확률 업데이트에서 확률 테이블은 확률 범위를 양의 정수로 양자화하여 구성될 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 관성 기반 확률 업데이트는 현재 발생 심볼 및 과거 발생 심볼에 기초하여 수행될 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 확률 구간의 결정은 테이블 기반 확률 구간 결정 및 연산 기반 확률 구간 결정 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 테이블 기반 확률 구간 결정에서 확률 구간 테이블은 발생 확률 인덱스(양의 정수 M) 및 현재 확률 구간(양의 정수 N)의 2차원 테이블로 나타낼 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 소정의 구문요소에 대한 문맥 모델의 결정, 확률 업데이트 및 확률 구간의 결정 중 적어도 하나를 수행하는 단계; 상기 수행 결과에 기초하여 상기 소정의 구문요소를 산술 부호화하는 단계; 및 상기 산술 부호화된 소정의 구문요소를 포함하는 비트스트림을 생성하는 단계를 포함하는 영상 부호화 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 문맥 모델의 결정은 문맥 초기화 과정, 적응적 문맥 모델 선택 과정 및 문맥 모델의 저장/동기화 과정 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 문맥 초기화 과정은 Picture(frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 및 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 수행될 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 적응적 문맥 모델 선택 과정은 현재 블록과 주변 블록의 예측 정보 및 구문요소 중 적어도 하나에 기초하여 문맥 모델을 선택할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 문맥 모델의 저장/동기화 과정은 Picture(frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 및 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 수행될 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 확률 업데이트는 테이블 기반 확률 업데이트, 연산 기반 확률 업데이트, 관성(momentum) 기반 확률 업데이트, 다중 확률 업데이트 및 경계 기반 확률 업데이트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 테이블 기반 확률 업데이트에서 확률 테이블은 확률 범위를 양의 정수로 양자화하여 구성될 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 관성 기반 확률 업데이트는 현재 발생 심볼 및 과거 발생 심볼에 기초하여 수행될 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 기록 매체는 본 발명에 따른 영상 부호화 방법에 의해 생성된 비트스트림을 저장할 수 있다.
본 발명에 따르면, 압축 효율이 향상된 영상 부호화/복호화 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 압축 효율이 향상된 CABAC을 이용한 영상 부호화/복호화 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 또는 장치에 의해 생성된 비트스트림을 저장한 기록 매체가 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 부호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명이 적용되는 복호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 영상을 부호화 및 복호화할 때의 영상의 분할 구조를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 화면 내 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 화면 간 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 변환 및 양자화의 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 화면 내 예측에 이용 가능한 참조 샘플들을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 문맥 모델링 초기화가 수행되는 단위를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 현재 블록의 주변 블록들을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 방법을 나타내는 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다. 후술하는 예시적 실시예들에 대한 상세한 설명은, 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 실시예를 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 다양한 실시예들은 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 실시예의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 예시적 실시예들의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다.
본 발명에서 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 발명의 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있으나, 중간에 다른 구성 요소가 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 발명의 실시예에 나타나는 구성부들은 서로 다른 특징적인 기능들을 나타내기 위해 독립적으로 도시되는 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 복수 개의 구성부로 나뉘어져 기능을 수행할 수 있고 이러한 각 구성부의 통합된 실시예 및 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명의 권리범위에 포함된다.
본 발명에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "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. 즉, 본 발명에서 특정 구성을 “포함”한다고 기술하는 내용은 해당 구성 이외의 구성을 배제하는 것이 아니며, 추가적인 구성이 본 발명의 실시 또는 본 발명의 기술적 사상의 범위에 포함될 수 있음을 의미한다.
본 발명의 일부의 구성 요소는 본 발명에서 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성 요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성 요소일 수 있다. 본 발명은 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성 요소를 제외한 본 발명의 본질을 구현하는데 필수적인 구성부만을 포함하여 구현될 수 있고, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 선택적 구성 요소를 제외한 필수 구성 요소만을 포함한 구조도 본 발명의 권리범위에 포함된다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시 형태에 대하여 구체적으로 설명한다. 본 명세서의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 명세서의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략하고, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
이하에서 영상은 동영상(video)을 구성하는 하나의 픽처(picture)를 의미할 수 있으며, 동영상 자체를 나타낼 수도 있다. 예를 들면, "영상의 부호화 및/또는 복호화"는 "동영상의 부호화 및/또는 복호화"를 의미할 수 있으며, "동영상을 구성하는 영상들 중 하나의 영상의 부호화 및/또는 복호화"를 의미할 수도 있다.
이하에서, 용어들 "동영상" 및 "비디오"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 대상 영상은 부호화의 대상인 부호화 대상 영상 및/또는 복호화의 대상인 복호화 대상 영상일 수 있다. 또한, 대상 영상은 부호화 장치로 입력된 입력 영상일 수 있고, 복호화 장치로 입력된 입력 영상일 수 있다. 여기서, 대상 영상은 현재 영상과 동일한 의미를 가질 수 있다.
이하에서, 용어들 "영상", "픽처", "프레임(frame)" 및 "스크린(screen)"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 대상 블록은 부호화의 대상인 부호화 대상 블록 및/또는 복호화의 대상인 복호화 대상 블록일 수 있다. 또한, 대상 블록은 현재 부호화 및/또는 복호화의 대상인 현재 블록일 수 있다. 예를 들면, 용어들 "대상 블록" 및 "현재 블록"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "블록" 및 "유닛"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다. 또는 "블록"은 특정한 유닛을 나타낼 수 있다.
이하에서, 용어들 "영역(region)" 및 "세그먼트(segment)"는 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 특정한 신호는 특정한 블록을 나타내는 신호일 수 있다. 예를 들면, 원(original) 신호는 대상 블록을 나타내는 신호일 수 있다. 예측(prediction) 신호는 예측 블록을 나타내는 신호일 수 있다. 잔여(residual) 신호는 잔여 블록(residual block)을 나타내는 신호일 수 있다.
실시예들에서, 특정된 정보, 데이터, 플래그(flag), 색인(index) 및 요소(element), 속성(attribute) 등의 각각은 값을 가질 수 있다. 정보, 데이터, 플래그, 색인 및 요소, 속성 등의 값 "0"은 논리 거짓(logical false) 또는 제1 기정의된(predefined) 값을 나타낼 수 있다. 말하자면, 값 "0", 거짓, 논리 거짓 및 제1 기정의된 값은 서로 대체되어 사용될 수 있다. 정보, 데이터, 플래그, 색인 및 요소, 속성 등의 값 "1"은 논리 참(logical true) 또는 제2 기정의된 값을 나타낼 수 있다. 말하자면, 값 "1", 참, 논리 참 및 제2 기정의된 값은 서로 대체되어 사용될 수 있다.
행, 열 또는 색인(index)을 나타내기 위해 i 또는 j 등의 변수가 사용될 때, i의 값은 0 이상의 정수일 수 있으며, 1 이상의 정수일 수도 있다. 말하자면, 실시예들에서 행, 열 및 색인 등은 0에서부터 카운트될 수 있으며, 1에서부터 카운트될 수 있다.
용어 설명
부호화기(Encoder): 부호화(Encoding)를 수행하는 장치를 의미한다. 즉, 부호화 장치를 의미할 수 있다.
복호화기(Decoder): 복호화(Decoding)를 수행하는 장치를 의미한다. 즉, 복호화 장치를 의미할 수 있다.
블록(Block): 샘플(Sample)의 MxN 배열이다. 여기서 M과 N은 양의 정수 값을 의미할 수 있으며, 블록은 흔히 2차원 형태의 샘플 배열을 의미할 수 있다. 블록은 유닛을 의미할 수 있다. 현재 블록은 부호화 시 부호화의 대상이 되는 부호화 대상 블록, 복호화 시 복호화의 대상이 되는 복호화 대상 블록을 의미할 수 있다. 또한, 현재 블록은 부호화 블록, 예측 블록, 잔여 블록, 변환 블록 중 적어도 하나일 수 있다.
샘플(Sample): 블록을 구성하는 기본 단위이다. 비트 깊이 (bit depth, Bd)에 따라 0부터 2Bd - 1까지의 값으로 표현될 수 있다. 본 발명에서 샘플은 화소 또는 픽셀과 같은 의미로 사용될 수 있다. 즉, 샘플, 화소, 픽셀은 서로 같은 의미를 가질 수 있다.
유닛(Unit): 영상 부호화 및 복호화의 단위를 의미할 수 있다. 영상의 부호화 및 복호화에 있어서, 유닛은 하나의 영상을 분할한 영역일 수 있다. 또한, 유닛은 하나의 영상을 세분화 된 유닛으로 분할하여 부호화 혹은 복호화 할 때 그 분할된 단위를 의미할 수 있다. 즉, 하나의 영상은 복수의 유닛들로 분할될 수 있다. 영상의 부호화 및 복호화에 있어서, 유닛 별로 기정의된 처리가 수행될 수 있다. 하나의 유닛은 유닛에 비해 더 작은 크기를 갖는 하위 유닛으로 더 분할될 수 있다. 기능에 따라서, 유닛은 블록(Block), 매크로블록(Macroblock), 부호화 트리 유닛(Coding Tree Unit), 부호화 트리 블록(Coding Tree Block), 부호화 유닛(Coding Unit), 부호화 블록(Coding Block), 예측 유닛(Prediction Unit), 예측 블록(Prediction Block), 잔여 유닛(Residual Unit), 잔여 블록(Residual Block), 변환 유닛(Transform Unit), 변환 블록(Transform Block) 등을 의미할 수 있다. 또한, 유닛은 블록과 구분하여 지칭하기 위해 휘도(Luma) 성분 블록과 그에 대응하는 색차(Chroma) 성분 블록 그리고 각 블록에 대한 구문 요소를 포함한 것을 의미할 수 있다. 유닛은 다양한 크기와 형태를 가질 수 있으며, 특히 유닛의 형태는 정사각형뿐만 아니라 직사각형, 사다리꼴, 삼각형, 오각형 등 2차원으로 표현될 수 있는 기하학적 도형을 포함할 수 있다. 또한, 유닛 정보는 부호화 유닛, 예측 유닛, 잔여 유닛, 변환 유닛 등을 가리키는 유닛의 타입, 유닛의 크기, 유닛의 깊이, 유닛의 부호화 및 복호화 순서 등 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
부호화 트리 유닛(Coding Tree Unit): 하나의 휘도 성분(Y) 부호화 트리 블록과 관련된 두 색차 성분(Cb, Cr) 부호화 트리 블록들로 구성된다. 또한, 상기 블록들과 각 블록에 대한 구문 요소를 포함한 것을 의미할 수도 있다. 각 부호화 트리 유닛은 부호화 유닛, 예측 유닛, 변환 유닛 등의 하위 유닛을 구성하기 위하여 쿼드트리(quad tree), 이진트리(binary tree), 3분할트리(ternary tree) 등 하나 이상의 분할 방식을 이용하여 분할될 수 있다. 입력 영상의 분할처럼 영상의 복/부호화 과정에서 처리 단위가 되는 샘플 블록을 지칭하기 위한 용어로 사용될 수 있다. 여기서, 쿼드트리는 4분할트리(quarternary tree)를 의미할 수 있다.
부호화 블록의 크기가 소정의 범위 내에 속하는 경우에는 쿼드트리로만 분할이 가능할 수 있다. 여기서, 소정의 범위는 쿼드트리만으로 분할이 가능한 부호화 블록의 최대 크기 및 최소 크기 중 적어도 하나로 정의될 수 있다. 쿼드트리 형태의 분할이 허용되는 부호화 블록의 최대/최소 크기를 나타내는 정보는 비트스트림을 통해 시그널링될 수 있고, 해당 정보는 시퀀스, 픽처 파라미터, 타일 그룹, 또는 슬라이스(세그먼트) 중 적어도 하나의 단위로 시그널링될 수 있다. 또는, 부호화 블록의 최대/최소 크기는 부호화기/복호화기에 기-설정된 고정된 크기일 수도 있다. 예를 들어, 부호화 블록의 크기가 256x256 내지 64x64 에 해당하는 경우에는 쿼드트리로만 분할이 가능할 수 있다. 또는 부호화 블록의 크기가 최대 변환 블록의 크기 보다 큰 경우에는 쿼드트리로만 분할이 가능할 수 있다. 이때, 상기 분할되는 블록은 부호화 블록 또는 변환 블록 중 적어도 하나일 수 있다. 이러한 경우에 부호화 블록의 분할을 나타내는 정보(예컨대, split_flag)는 쿼드트리 분할 여부를 나타내는 플래그일 수 있다. 부호화 블록의 크기가 소정의 범위 내에 속하는 경우에는 이진트리 또는 3분할트리로만 분할이 가능할 수 있다. 이 경우, 쿼드트리에 관한 상기 설명은 이진트리 또는 3분할트리에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다.
부호화 트리 블록(Coding Tree Block): Y 부호화 트리 블록, Cb 부호화 트리 블록, Cr 부호화 트리 블록 중 어느 하나를 지칭하기 위한 용어로 사용될 수 있다.
주변 블록(Neighbor block): 현재 블록에 인접한 블록을 의미할 수 있다. 현재 블록에 인접한 블록은 현재 블록에 경계가 맞닿은 블록 또는 현재 블록으로부터 소정의 거리 내에 위치한 블록을 의미할 수 있다. 주변 블록은 현재 블록의 꼭지점에 인접한 블록을 의미할 수 있다. 여기에서, 현재 블록의 꼭지점에 인접한 블록이란, 현재 블록에 가로로 인접한 이웃 블록에 세로로 인접한 블록 또는 현재 블록에 세로로 인접한 이웃 블록에 가로로 인접한 블록일 수 있다. 주변 블록은 복원된 주변 블록을 의미할 수도 있다.
복원된 주변 블록(Reconstructed Neighbor Block): 현재 블록 주변에 공간적(Spatial)/시간적(Temporal)으로 이미 부호화 혹은 복호화된 주변 블록을 의미할 수 있다. 이때, 복원된 주변 블록은 복원된 주변 유닛을 의미할 수 있다. 복원된 공간적 주변 블록은 현재 픽처 내의 블록이면서 부호화 및/또는 복호화를 통해 이미 복원된 블록일 수 있다. 복원된 시간적 주변 블록은 참조 영상 내에서 현재 픽처의 현재 블록과 대응하는 위치의 복원된 블록 또는 그 주변 블록일 수 있다.
유닛 깊이(Depth): 유닛이 분할된 정도를 의미할 수 있다. 트리 구조(Tree Structure)에서 가장 상위 노드(Root Node)는 분할되지 않은 최초의 유닛에 대응할 수 있다. 가장 상위 노드는 루트 노드로 칭해질 수 있다. 또한, 가장 상위 노드는 최소의 깊이 값을 가질 수 있다. 이 때, 가장 상위 노드는 레벨(Level) 0의 깊이를 가질 수 있다. 레벨 1의 깊이를 갖는 노드는 최초의 유닛이 한 번 분할됨에 따라 생성된 유닛을 나타낼 수 있다. 레벨 2의 깊이를 갖는 노드는 최초의 유닛이 두 번 분할됨에 따라 생성된 유닛을 나타낼 수 있다. 레벨 n의 깊이를 갖는 노드는 최초의 유닛이 n번 분할됨에 따라 생성된 유닛을 나타낼 수 있다. 리프 노드(Leaf Node)는 가장 하위의 노드일 수 있으며, 더 분할될 수 없는 노드일 수 있다. 리프 노드의 깊이는 최대 레벨일 수 있다. 예를 들면, 최대 레벨의 기정의된 값은 3일 수 있다. 루트 노드는 깊이가 가장 얕고, 리프 노드는 깊이가 가장 깊다고 할 수 있다. 또한, 유닛을 트리 구조로 표현했을 때 유닛이 존재하는 레벨이 유닛 깊이를 의미할 수 있다.
비트스트림(Bitstream): 부호화된 영상 정보를 포함하는 비트의 열을 의미할 수 있다.
파라미터 세트(Parameter Set): 비트스트림 내의 구조 중 헤더(header) 정보에 해당한다. 비디오 파라미터 세트(video parameter set), 시퀀스 파라미터 세트(sequence parameter set), 픽처 파라미터 세트(picture parameter set), 적응 파라미터 세트(adaptation parameter set) 중 적어도 하나가 파라미터 세트에 포함될 수 있다. 또한, 파라미터 세트는 타일 그룹, 슬라이스(slice) 헤더 및 타일(tile) 헤더 정보를 포함할 수도 있다. 또한, 상기 타일 그룹은 여러 타일을 포함하는 그룹을 의미할 수 있으며, 슬라이스와 동일한 의미일 수 있다.
파싱(Parsing): 비트스트림을 엔트로피 복호화하여 구문 요소(Syntax Element)의 값을 결정하는 것을 의미하거나, 엔트로피 복호화 자체를 의미할 수 있다.
심볼(Symbol): 부호화/복호화 대상 유닛의 구문 요소, 부호화 파라미터(coding parameter), 변환 계수(Transform Coefficient)의 값 등 중 적어도 하나를 의미할 수 있다. 또한, 심볼은 엔트로피 부호화의 대상 혹은 엔트로피 복호화의 결과를 의미할 수 있다.
예측 모드(Prediction Mode): 화면 내 예측으로 부호화/복호화되는 모드 또는 화면 간 예측으로 부호화/복호화되는 모드를 지시하는 정보일 수 있다.
예측 유닛(Prediction Unit): 화면 간 예측, 화면 내 예측, 화면 간 보상, 화면 내 보상, 움직임 보상 등 예측을 수행할 때의 기본 단위를 의미할 수 있다. 하나의 예측 유닛은 더 작은 크기를 가지는 복수의 파티션(Partition) 또는 복수의 하위 예측 유닛들로 분할 될 수도 있다. 복수의 파티션들 또한 예측 또는 보상의 수행에 있어서의 기본 단위일 수 있다. 예측 유닛의 분할에 의해 생성된 파티션 또한 예측 유닛일 수 있다.
예측 유닛 파티션(Prediction Unit Partition): 예측 유닛이 분할된 형태를 의미할 수 있다.
참조 영상 리스트(Reference Picture List): 화면 간 예측 혹은 움직임 보상에 사용되는 하나 이상의 참조 영상들을 포함하는 리스트를 의미할 수 있다. 참조 영상 리스트의 종류는 LC (List Combined), L0 (List 0), L1 (List 1), L2 (List 2), L3 (List 3) 등이 있을 수 있으며, 화면 간 예측에는 1개 이상의 참조 영상 리스트들이 사용될 수 있다.
화면 간 예측 지시자(Inter Prediction Indicator): 현재 블록의 화면 간 예측 방향(단방향 예측, 쌍방향 예측 등)을 의미할 수 있다. 또는, 현재 블록의 예측 블록을 생성할 때 사용되는 참조 영상의 개수를 의미할 수 있다. 또는, 현재 블록에 대해 화면 간 예측 혹은 움직임 보상을 수행할 때 사용되는 예측 블록의 개수를 의미할 수 있다.
예측 리스트 활용 플래그(prediction list utilization flag): 특정 참조 영상 리스트 내 적어도 하나의 참조 영상을 이용하여 예측 블록을 생성하는지 여부를 나타낸다. 예측 리스트 활용 플래그를 이용하여 화면 간 예측 지시자를 도출할 수 있고, 반대로 화면 간 예측 지시자를 이용하여 예측 리스트 활용 플래그를 도출할 수 있다. 예를 들어, 예측 리스트 활용 플래그가 제1 값인 0을 지시하는 경우, 해당 참조 영상 리스트 내 참조 영상을 이용하여 예측 블록을 생성하지 않는 것을 나타낼 수 있고, 제2 값인 1을 지시하는 경우, 해당 참조 영상 리스트를 이용하여 예측 블록을 생성할 수 있는 것을 나타낼 수 있다.
참조 영상 색인(Reference Picture Index): 참조 영상 리스트에서 특정 참조 영상을 지시하는 색인을 의미할 수 있다.
참조 영상(Reference Picture): 화면 간 예측 혹은 움직임 보상을 위해서 특정 블록이 참조하는 영상을 의미할 수 있다. 또는, 참조 영상은 화면 간 예측 또는 움직임 보상을 위해 현재 블록이 참조하는 참조 블록을 포함하는 영상일 수 있다. 이하, 용어 "참조 픽처" 및 "참조 영상"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
움직임 벡터(Motion Vector): 화면 간 예측 혹은 움직임 보상에 사용되는 2차원 벡터일 수 있다. 움직임 벡터는 부호화/복호화 대상 블록과 참조 블록 사이의 오프셋을 의미할 수 있다. 예를 들어, (mvX, mvY)는 움직임 벡터를 나타낼 수 있다. mvX는 수평(horizontal) 성분, mvY는 수직(vertical) 성분을 나타낼 수 있다.
탐색 영역(Search Range): 탐색 영역은 화면 간 예측 중 움직임 벡터에 대한 탐색이 이루어지는 2차원의 영역일 수 있다. 예를 들면, 탐색 영역의 크기는 MxN일 수 있다. M 및 N은 각각 양의 정수일 수 있다.
움직임 벡터 후보(Motion Vector Candidate): 움직임 벡터를 예측할 때 예측 후보가 되는 블록 혹은 그 블록의 움직임 벡터를 의미할 수 있다. 또한, 움직임 벡터 후보는 움직임 벡터 후보 리스트에 포함될 수 있다.
움직임 벡터 후보 리스트(Motion Vector Candidate List): 하나 이상의 움직임 벡터 후보들을 이용하여 구성된 리스트를 의미할 수 있다.
움직임 벡터 후보 색인(Motion Vector Candidate Index): 움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 벡터 후보를 가리키는 지시자를 의미할 수 있다. 움직임 벡터 예측기(Motion Vector Predictor)의 색인(index)일 수 있다.
움직임 정보(Motion Information): 움직임 벡터, 참조 영상 색인, 화면 간 예측 지시자 뿐만 아니라 예측 리스트 활용 플래그, 참조 영상 리스트 정보, 참조 영상, 움직임 벡터 후보, 움직임 벡터 후보 색인, 머지 후보, 머지 색인 등 중 적어도 하나를 포함하는 정보를 의미할 수 있다.
머지 후보 리스트(Merge Candidate List): 하나 이상의 머지 후보들을 이용하여 구성된 리스트를 의미할 수 있다.
머지 후보(Merge Candidate): 공간적 머지 후보, 시간적 머지 후보, 조합된 머지 후보, 조합 양예측 머지 후보, 제로 머지 후보 등을 의미할 수 있다. 머지 후보는 화면 간 예측 지시자, 각 리스트에 대한 참조 영상 색인, 움직임 벡터, 예측 리스트 활용 플래그, 화면 간 예측 지시자 등의 움직임 정보를 포함할 수 있다.
머지 색인(Merge Index): 머지 후보 리스트 내 머지 후보를 가리키는 지시자를 의미할 수 있다. 또한, 머지 색인은 공간적/시간적으로 현재 블록과 인접하게 복원된 블록들 중 머지 후보를 유도한 블록을 지시할 수 있다. 또한, 머지 색인은 머지 후보가 가지는 움직임 정보 중 적어도 하나를 지시할 수 있다.
변환 유닛(Transform Unit): 변환, 역변환, 양자화, 역양자화, 변환 계수 부호화/복호화와 같이 잔여 신호(residual signal) 부호화/복호화를 수행할 때의 기본 단위를 의미할 수 있다. 하나의 변환 유닛은 분할되어 더 작은 크기를 가지는 복수의 하위 변환 유닛들로 분할될 수 있다. 여기서, 변환/역변환은 1차 변환/역변환 및 2차 변환/역변환 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
스케일링(Scaling): 양자화된 레벨에 인수를 곱하는 과정을 의미할 수 있다. 양자화된 레벨에 대한 스케일링의 결과로 변환 계수를 생성할 수 있다. 스케일링을 역양자화(dequantization)라고도 부를 수 있다.
양자화 매개변수(Quantization Parameter): 양자화에서 변환 계수를 이용하여 양자화된 레벨(quantized level)을 생성할 때 사용하는 값을 의미할 수 있다. 또는, 역양자화에서 양자화된 레벨을 스케일링하여 변환 계수를 생성할 때 사용하는 값을 의미할 수도 있다. 양자화 매개변수는 양자화 스텝 크기(step size)에 매핑된 값일 수 있다.
잔여 양자화 매개변수(Delta Quantization Parameter): 예측된 양자화 매개변수와 부호화/복호화 대상 유닛의 양자화 매개변수의 차분(difference) 값을 의미할 수 있다.
스캔(Scan): 유닛, 블록 혹은 행렬 내 계수의 순서를 정렬하는 방법을 의미할 수 있다. 예를 들어, 2차원 배열을 1차원 배열 형태로 정렬하는 것을 스캔이라고 한다. 또는, 1차원 배열을 2차원 배열 형태로 정렬하는 것도 스캔 혹은 역 스캔(Inverse Scan)이라고 부를 수 있다.
변환 계수(Transform Coefficient): 부호화기에서 변환을 수행하고 나서 생성된 계수 값을 의미할 수 있다. 또는, 복호화기에서 엔트로피 복호화 및 역양자화 중 적어도 하나를 수행하고 나서 생성된 계수 값을 의미할 수도 있다. 변환 계수 또는 잔여 신호에 양자화를 적용한 양자화된 레벨 또는 양자화된 변환 계수 레벨도 변환 계수의 의미에 포함될 수 있다.
양자화된 레벨(Quantized Level): 부호화기에서 변환 계수 또는 잔여 신호에 양자화를 수행하여 생성된 값을 의미할 수 있다. 또는, 복호화기에서 역양자화를 수행하기 전 역양자화의 대상이 되는 값을 의미할 수도 있다. 유사하게, 변환 및 양자화의 결과인 양자화된 변환 계수 레벨도 양자화된 레벨의 의미에 포함될 수 있다.
넌제로 변환 계수(Non-zero Transform Coefficient): 값의 크기가 0이 아닌 변환 계수 혹은 값의 크기가 0이 아닌 변환 계수 레벨 혹은 양자화된 레벨을 의미할 수 있다.
양자화 행렬(Quantization Matrix): 영상의 주관적 화질 혹은 객관적 화질을 향상시키기 위해서 양자화 혹은 역양자화 과정에서 이용하는 행렬을 의미할 수 있다. 양자화 행렬을 스케일링 리스트(scaling list)라고도 부를 수 있다.
양자화 행렬 계수(Quantization Matrix Coefficient): 양자화 행렬 내의 각 원소(element)를 의미할 수 있다. 양자화 행렬 계수를 행렬 계수(matrix coefficient)라고도 할 수 있다.
기본 행렬(Default Matrix): 부호화기와 복호화기에서 미리 정의되어 있는 소정의 양자화 행렬을 의미할 수 있다.
비 기본 행렬(Non-default Matrix): 부호화기와 복호화기에서 미리 정의되지 않고, 사용자에 의해서 시그널링되는 양자화 행렬을 의미할 수 있다.
통계값(statistic value): 연산 가능한 특정 값들을 가지는 변수, 부호화 파라미터, 상수 등 적어도 하나에 대한 통계값은 해당 특정 값들의 평균값, 가중평균값, 가중합값, 최소값, 최대값, 최빈값, 중간값, 보간값 중 적어도 하나 이상일 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 부호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
부호화 장치(100)는 인코더, 비디오 부호화 장치 또는 영상 부호화 장치일 수 있다. 비디오는 하나 이상의 영상들을 포함할 수 있다. 부호화 장치(100)는 하나 이상의 영상들을 순차적으로 부호화할 수 있다.
도 1을 참조하면, 부호화 장치(100)는 움직임 예측부(111), 움직임 보상부(112), 인트라 예측부(120), 스위치(115), 감산기(125), 변환부(130), 양자화부(140), 엔트로피 부호화부(150), 역양자화부(160), 역변환부(170), 가산기(175), 필터부(180) 및 참조 픽처 버퍼(190)를 포함할 수 있다.
부호화 장치(100)는 입력 영상에 대해 인트라 모드 및/또는 인터 모드로 부호화를 수행할 수 있다. 또한, 부호화 장치(100)는 입력 영상에 대한 부호화를 통해 부호화된 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있고, 생성된 비트스트림을 출력할 수 있다. 생성된 비트스트림은 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장될 수 있거나, 유/무선 전송 매체를 통해 스트리밍될 수 있다. 예측 모드로 인트라 모드가 사용되는 경우 스위치(115)는 인트라로 전환될 수 있고, 예측 모드로 인터 모드가 사용되는 경우 스위치(115)는 인터로 전환될 수 있다. 여기서 인트라 모드는 화면 내 예측 모드를 의미할 수 있으며, 인터 모드는 화면 간 예측 모드를 의미할 수 있다. 부호화 장치(100)는 입력 영상의 입력 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 또한, 부호화 장치(100)는 예측 블록이 생성된 후, 입력 블록 및 예측 블록의 차분(residual)을 사용하여 잔여 블록을 부호화할 수 있다. 입력 영상은 현재 부호화의 대상인 현재 영상으로 칭해질 수 있다. 입력 블록은 현재 부호화의 대상인 현재 블록 혹은 부호화 대상 블록으로 칭해질 수 있다.
예측 모드가 인트라 모드인 경우, 인트라 예측부(120)는 현재 블록의 주변에 이미 부호화/복호화된 블록의 샘플을 참조 샘플로서 이용할 수 있다. 인트라 예측부(120)는 참조 샘플을 이용하여 현재 블록에 대한 공간적 예측을 수행할 수 있고, 공간적 예측을 통해 입력 블록에 대한 예측 샘플들을 생성할 수 있다. 여기서 인트라 예측은 화면 내 예측을 의미할 수 있다.
예측 모드가 인터 모드인 경우, 움직임 예측부(111)는, 움직임 예측 과정에서 참조 영상으로부터 입력 블록과 가장 매치가 잘 되는 영역을 검색할 수 있고, 검색된 영역을 이용하여 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 이때, 상기 영역으로 탐색 영역을 사용할 수 있다. 참조 영상은 참조 픽처 버퍼(190)에 저장될 수 있다. 여기서, 참조 영상에 대한 부호화/복호화가 처리되었을 때 참조 픽처 버퍼(190)에 저장될 수 있다.
움직임 보상부(112)는 움직임 벡터를 이용하는 움직임 보상을 수행함으로써 현재 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 여기서 인터 예측은 화면 간 예측 혹은 움직임 보상을 의미할 수 있다.
상기 움직임 예측부(111)와 움직임 보상부(112)는 움직임 벡터의 값이 정수 값을 가지지 않을 경우에 참조 영상 내의 일부 영역에 대해 보간 필터(Interpolation Filter)를 적용하여 예측 블록을 생성할 수 있다. 화면 간 예측 혹은 움직임 보상을 수행하기 위해 부호화 유닛을 기준으로 해당 부호화 유닛에 포함된 예측 유닛의 움직임 예측 및 움직임 보상 방법이 스킵 모드(Skip Mode), 머지 모드(Merge Mode), 향상된 움직임 벡터 예측(Advanced Motion Vector Prediction; AMVP) 모드, 현재 픽처 참조 모드 중 어떠한 방법인지 여부를 판단할 수 있고, 각 모드에 따라 화면 간 예측 혹은 움직임 보상을 수행할 수 있다.
감산기(125)는 입력 블록 및 예측 블록의 차분을 사용하여 잔여 블록을 생성할 수 있다. 잔여 블록은 잔여 신호로 칭해질 수도 있다. 잔여 신호는 원 신호 및 예측 신호 간의 차이(difference)를 의미할 수 있다. 또는, 잔여 신호는 원신호 및 예측 신호 간의 차이를 변환(transform)하거나, 양자화하거나, 또는 변환 및 양자화함으로써 생성된 신호일 수 있다. 잔여 블록은 블록 단위의 잔여 신호일 수 있다.
변환부(130)는 잔여 블록에 대해 변환(transform)을 수행하여 변환 계수(transform coefficient)를 생성할 수 있고, 생성된 변환 계수를 출력할 수 있다. 여기서, 변환 계수는 잔여 블록에 대한 변환을 수행함으로써 생성된 계수 값일 수 있다. 변환 생략(transform skip) 모드가 적용되는 경우, 변환부(130)는 잔여 블록에 대한 변환을 생략할 수도 있다.
변환 계수 또는 잔여 신호에 양자화를 적용함으로써 양자화된 레벨(quantized level)이 생성될 수 있다. 이하, 실시예들에서는 양자화된 레벨도 변환 계수로 칭해질 수 있다.
양자화부(140)는 변환 계수 또는 잔여 신호를 양자화 매개변수에 따라 양자화함으로써 양자화된 레벨을 생성할 수 있고, 생성된 양자화된 레벨을 출력할 수 있다. 이때, 양자화부(140)에서는 양자화 행렬을 사용하여 변환 계수를 양자화할 수 있다.
엔트로피 부호화부(150)는, 양자화부(140)에서 산출된 값들 또는 부호화 과정에서 산출된 부호화 파라미터(Coding Parameter) 값들 등에 대하여 확률 분포에 따른 엔트로피 부호화를 수행함으로써 비트스트림(bitstream)을 생성할 수 있고, 비트스트림을 출력할 수 있다. 엔트로피 부호화부(150)는 영상의 샘플에 관한 정보 및 영상의 복호화를 위한 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행할 수 있다. 예를 들면, 영상의 복호화를 위한 정보는 구문 요소(syntax element) 등을 포함할 수 있다.
엔트로피 부호화가 적용되는 경우, 높은 발생 확률을 갖는 심볼(symbol)에 적은 수의 비트가 할당되고 낮은 발생 확률을 갖는 심볼에 많은 수의 비트가 할당되어 심볼이 표현됨으로써, 부호화 대상 심볼들에 대한 비트열의 크기가 감소될 수 있다. 엔트로피 부호화부(150)는 엔트로피 부호화를 위해 지수 골롬(exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 부호화 방법을 사용할 수 있다. 예를 들면, 엔트로피 부호화부(150)는 가변 길이 부호화(Variable Length Coding/Code; VLC) 테이블을 이용하여 엔트로피 부호화를 수행할 수 있다. 또한 엔트로피 부호화부(150)는 대상 심볼의 이진화(binarization) 방법 및 대상 심볼/빈(bin)의 확률 모델(probability model)을 도출한 후, 도출된 이진화 방법, 확률 모델, 문맥 모델(Context Model)을 사용하여 산술 부호화를 수행할 수도 있다.
엔트로피 부호화부(150)는 변환 계수 레벨(양자화된 레벨)을 부호화하기 위해 변환 계수 스캐닝(Transform Coefficient Scanning) 방법을 통해 2차원의 블록 형태(form) 계수를 1차원의 벡터 형태로 변경할 수 있다.
부호화 파라미터(Coding Parameter)는 구문 요소와 같이 부호화기에서 부호화되어 복호화기로 시그널링되는 정보(플래그, 색인 등)뿐만 아니라, 부호화 과정 혹은 복호화 과정에서 유도되는 정보를 포함할 수 있으며, 영상을 부호화하거나 복호화할 때 필요한 정보를 의미할 수 있다. 예를 들어, 유닛/블록 크기, 유닛/블록 깊이, 유닛/블록 분할 정보, 유닛/블록 형태, 유닛/블록 분할 구조, 쿼드트리 형태의 분할 여부, 이진트리 형태의 분할 여부, 이진트리 형태의 분할 방향(가로 방향 혹은 세로 방향), 이진트리 형태의 분할 형태(대칭 분할 혹은 비대칭 분할), 3분할트리 형태의 분할 여부, 3분할트리 형태의 분할 방향(가로 방향 혹은 세로 방향), 3분할트리 형태의 분할 형태(대칭 분할 혹은 비대칭 분할), 복합형트리 형태의 분할 여부, 복합형트리 형태의 분할 방향(가로 방향 혹은 세로 방향), 복합형트리 형태의 분할 형태(대칭 분할 혹은 비대칭 분할), 복합형트리 형태의 분할 트리(이진트리 혹은 3분할 트리), 예측 모드(화면 내 예측 또는 화면 간 예측), 화면 내 휘도 예측 모드/방향, 화면 내 색차 예측 모드/방향, 화면 내 분할 정보, 화면 간 분할 정보, 부호화 블록 분할 플래그, 예측 블록 분할 플래그, 변환 블록 분할 플래그, 참조 샘플 필터링 방법, 참조 샘플 필터 탭, 참조 샘플 필터 계수, 예측 블록 필터링 방법, 예측 블록 필터 탭, 예측 블록 필터 계수, 예측 블록 경계 필터링 방법, 예측 블록 경계 필터 탭, 예측 블록 경계 필터 계수, 화면 내 예측 모드, 화면 간 예측 모드, 움직임 정보, 움직임 벡터, 움직임 벡터 차분, 참조 영상 색인, 화면 간 예측 방향, 화면 간 예측 지시자, 예측 리스트 활용 플래그, 참조 영상 리스트, 참조 영상, 움직임 벡터 예측 색인, 움직임 벡터 예측 후보, 움직임 벡터 후보 리스트, 머지 모드 사용 여부, 머지 색인, 머지 후보, 머지 후보 리스트, 스킵(skip) 모드 사용 여부, 보간 필터 종류, 보간 필터 탭, 보간 필터 계수, 움직임 벡터 크기, 움직임 벡터 표현 정확도, 변환 종류, 변환 크기, 1차 변환 사용 여부 정보, 2차 변환 사용 여부 정보, 1차 변환 색인, 2차 변환 색인, 잔여 신호 유무 정보, 부호화 블록 패턴(Coded Block Pattern), 부호화 블록 플래그(Coded Block Flag), 양자화 매개변수, 잔여 양자화 매개변수, 양자화 행렬, 화면 내 루프 필터 적용 여부, 화면 내 루프 필터 계수, 화면 내 루프 필터 탭, 화면 내 루프 필터 모양/형태, 디블록킹 필터 적용 여부, 디블록킹 필터 계수, 디블록킹 필터 탭, 디블록킹 필터 강도, 디블록킹 필터 모양/형태, 적응적 샘플 오프셋 적용 여부, 적응적 샘플 오프셋 값, 적응적 샘플 오프셋 카테고리, 적응적 샘플 오프셋 종류, 적응적 루프 필터 적용 여부, 적응적 루프 필터 계수, 적응적 루프 필터 탭, 적응적 루프 필터 모양/형태, 이진화/역이진화 방법, 문맥 모델 결정 방법, 문맥 모델 업데이트 방법, 레귤러 모드 수행 여부, 바이패스 모드 수행 여부, 문맥 빈, 바이패스 빈, 중요 계수 플래그, 마지막 중요 계수 플래그, 계수 그룹 단위 부호화 플래그, 마지막 중요 계수 위치, 계수 값이 1보다 큰지에 대한 플래그, 계수 값이 2보다 큰지에 대한 플래그, 계수 값이 3보다 큰지에 대한 플래그, 나머지 계수 값 정보, 부호(sign) 정보, 복원된 휘도 샘플, 복원된 색차 샘플, 잔여 휘도 샘플, 잔여 색차 샘플, 휘도 변환 계수, 색차 변환 계수, 휘도 양자화된 레벨, 색차 양자화된 레벨, 변환 계수 레벨 스캐닝 방법, 복호화기 측면 움직임 벡터 탐색 영역의 크기, 복호화기 측면 움직임 벡터 탐색 영역의 형태, 복호화기 측면 움직임 벡터 탐색 횟수, CTU 크기 정보, 최소 블록 크기 정보, 최대 블록 크기 정보, 최대 블록 깊이 정보, 최소 블록 깊이 정보, 영상 디스플레이/출력 순서, 슬라이스 식별 정보, 슬라이스 타입, 슬라이스 분할 정보, 타일 그룹 식별 정보, 타일 그룹 타입, 타일 그룹 분할 정보, 타일 식별 정보, 타일 타입, 타일 분할 정보, 픽처 타입, 입력 샘플 비트 심도, 복원 샘플 비트 심도, 잔여 샘플 비트 심도, 변환 계수 비트 심도, 양자화된 레벨 비트 심도, 휘도 신호에 대한 정보, 색차 신호에 대한 정보 중 적어도 하나의 값 또는 조합된 형태가 부호화 파라미터에 포함될 수 있다.
여기서, 플래그 혹은 색인을 시그널링(signaling)한다는 것은 인코더에서는 해당 플래그 혹은 색인을 엔트로피 부호화(Entropy Encoding)하여 비트스트림(Bitstream)에 포함하는 것을 의미할 수 있고, 디코더에서는 비트스트림으로부터 해당 플래그 혹은 색인을 엔트로피 복호화(Entropy Decoding)하는 것을 의미할 수 있다.
부호화 장치(100)가 인터 예측을 통한 부호화를 수행할 경우, 부호화된 현재 영상은 이후에 처리되는 다른 영상에 대한 참조 영상으로서 사용될 수 있다. 따라서, 부호화 장치(100)는 부호화된 현재 영상을 다시 복원 또는 복호화할 수 있고, 복원 또는 복호화된 영상을 참조 영상으로 참조 픽처 버퍼(190)에 저장할 수 있다.
양자화된 레벨은 역양자화부(160)에서 역양자화(dequantization)될 수 있고. 역변환부(170)에서 역변환(inverse transform)될 수 있다. 역양자화 및/또는 역변환된 계수는 가산기(175)를 통해 예측 블록과 합해질 수 있다, 역양자화 및/또는 역변환된 계수와 예측 블록을 합함으로써 복원 블록(reconstructed block)이 생성될 수 있다. 여기서, 역양자화 및/또는 역변환된 계수는 역양자화 및 역변환 중 적어도 하나 이상이 수행된 계수를 의미하며, 복원된 잔여 블록을 의미할 수 있다.
복원 블록은 필터부(180)를 거칠 수 있다. 필터부(180)는 디블록킹 필터(deblocking filter), 샘플 적응적 오프셋(Sample Adaptive Offset; SAO), 적응적 루프 필터(Adaptive Loop Filter; ALF) 등 적어도 하나를 복원 샘플, 복원 블록 또는 복원 영상에 적용할 수 있다. 필터부(180)는 루프내 필터(in-loop filter)로 칭해질 수도 있다.
디블록킹 필터는 블록들 간의 경계에서 발생한 블록 왜곡을 제거할 수 있다. 디블록킹 필터를 수행할지 여부를 판단하기 위해 블록에 포함된 몇 개의 열 또는 행에 포함된 샘플을 기초로 현재 블록에 디블록킹 필터 적용할지 여부를 판단할 수 있다. 블록에 디블록킹 필터를 적용하는 경우 필요한 디블록킹 필터링 강도에 따라 서로 다른 필터를 적용할 수 있다.
샘플 적응적 오프셋을 이용하여 부호화 에러를 보상하기 위해 샘플 값에 적정 오프셋(offset) 값을 더할 수 있다. 샘플 적응적 오프셋은 디블록킹을 수행한 영상에 대해 샘플 단위로 원본 영상과의 오프셋을 보정할 수 있다. 영상에 포함된 샘플을 일정한 수의 영역으로 구분한 후 오프셋을 수행할 영역을 결정하고 해당 영역에 오프셋을 적용하는 방법 또는 각 샘플의 에지 정보를 고려하여 오프셋을 적용하는 방법을 사용할 수 있다.
적응적 루프 필터는 복원 영상 및 원래의 영상을 비교한 값에 기반하여 필터링을 수행할 수 있다. 영상에 포함된 샘플을 소정의 그룹으로 나눈 후 해당 그룹에 적용될 필터를 결정하여 그룹마다 차별적으로 필터링을 수행할 수 있다. 적응적 루프 필터를 적용할지 여부에 관련된 정보는 부호화 유닛(Coding Unit, CU) 별로 시그널링될 수 있고, 각각의 블록에 따라 적용될 적응적 루프 필터의 모양 및 필터 계수는 달라질 수 있다.
필터부(180)를 거친 복원 블록 또는 복원 영상은 참조 픽처 버퍼(190)에 저장될 수 있다. 필터부(180)를 거친 복원 블록은 참조 영상의 일부일 수 있다. 말하자면, 참조 영상은 필터부(180)를 거친 복원 블록들로 구성된 복원 영상일 수 있다. 저장된 참조 영상은 이후 화면 간 예측 혹은 움직임 보상에 사용될 수 있다.
도 2는 본 발명이 적용되는 복호화 장치의 일 실시예에 따른 구성을 나타내는 블록도이다.
복호화 장치(200)는 디코더, 비디오 복호화 장치 또는 영상 복호화 장치일 수 있다.
도 2를 참조하면, 복호화 장치(200)는 엔트로피 복호화부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 인트라 예측부(240), 움직임 보상부(250), 가산기(255), 필터부(260) 및 참조 픽처 버퍼(270)를 포함할 수 있다.
복호화 장치(200)는 부호화 장치(100)에서 출력된 비트스트림을 수신할 수 있다. 복호화 장치(200)는 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장된 비트스트림을 수신하거나, 유/무선 전송 매체를 통해 스트리밍되는 비트스트림을 수신할 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림에 대하여 인트라 모드 또는 인터 모드로 복호화를 수행할 수 있다. 또한, 복호화 장치(200)는 복호화를 통해 복원된 영상 또는 복호화된 영상을 생성할 수 있고, 복원된 영상 또는 복호화된 영상을 출력할 수 있다.
복호화에 사용되는 예측 모드가 인트라 모드인 경우 스위치가 인트라로 전환될 수 있다. 복호화에 사용되는 예측 모드가 인터 모드인 경우 스위치가 인터로 전환될 수 있다.
복호화 장치(200)는 입력된 비트스트림을 복호화하여 복원된 잔여 블록(reconstructed residual block)을 획득할 수 있고, 예측 블록을 생성할 수 있다. 복원된 잔여 블록 및 예측 블록이 획득되면, 복호화 장치(200)는 복원된 잔여 블록과 및 예측 블록을 더함으로써 복호화 대상이 되는 복원 블록을 생성할 수 있다. 복호화 대상 블록은 현재 블록으로 칭해질 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)는 비트스트림에 대한 확률 분포에 따른 엔트로피 복호화를 수행함으로써 심볼들을 생성할 수 있다. 생성된 심볼들은 양자화된 레벨 형태의 심볼을 포함할 수 있다. 여기에서, 엔트로피 복호화 방법은 상술된 엔트로피 부호화 방법의 역과정일 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)는 변환 계수 레벨(양자화된 레벨)을 복호화하기 위해 변환 계수 스캐닝 방법을 통해 1차원의 벡터 형태 계수를 2차원의 블록 형태로 변경할 수 있다.
양자화된 레벨은 역양자화부(220)에서 역양자화될 수 있고, 역변환부(230)에서 역변환될 수 있다. 양자화된 레벨은 역양자화 및/또는 역변환이 수행된 결과로서, 복원된 잔여 블록으로 생성될 수 있다. 이때, 역양자화부(220)는 양자화된 레벨에 양자화 행렬을 적용할 수 있다.
인트라 모드가 사용되는 경우, 인트라 예측부(240)는 복호화 대상 블록 주변의 이미 복호화된 블록의 샘플 값을 이용하는 공간적 예측을 현재 블록에 대해 수행함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다.
인터 모드가 사용되는 경우, 움직임 보상부(250)는 움직임 벡터 및 참조 픽처 버퍼(270)에 저장되어 있는 참조 영상을 이용하는 움직임 보상을 현재 블록에 대해 수행함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다. 상기 움직임 보상부(250)는 움직임 벡터의 값이 정수 값을 가지지 않을 경우에 참조 영상 내의 일부 영역에 대해 보간 필터를 적용하여 예측 블록을 생성할 수 있다. 움직임 보상을 수행하기 위해 부호화 유닛을 기준으로 해당 부호화 유닛에 포함된 예측 유닛의 움직임 보상 방법이 스킵 모드, 머지 모드, AMVP 모드, 현재 픽처 참조 모드 중 어떠한 방법인지 여부를 판단할 수 있고, 각 모드에 따라 움직임 보상을 수행할 수 있다.
가산기(255)는 복원된 잔여 블록 및 예측 블록을 가산하여 복원 블록을 생성할 수 있다. 필터부(260)는 디블록킹 필터, 샘플 적응적 오프셋 및 적응적 루프 필터 등 적어도 하나를 복원 블록 또는 복원 영상에 적용할 수 있다. 필터부(260)는 복원 영상을 출력할 수 있다. 복원 블록 또는 복원 영상은 참조 픽처 버퍼(270)에 저장되어 인터 예측에 사용될 수 있다. 필터부(260)를 거친 복원 블록은 참조 영상의 일부일 수 있다. 말하자면, 참조 영상은 필터부(260)를 거친 복원 블록들로 구성된 복원 영상일 수 있다. 저장된 참조 영상은 이후 화면 간 예측 혹은 움직임 보상에 사용될 수 있다.
도 3은 영상을 부호화 및 복호화할 때의 영상의 분할 구조를 개략적으로 나타내는 도면이다. 도 3은 하나의 유닛이 복수의 하위 유닛으로 분할되는 실시예를 개략적으로 나타낸다.
영상을 효율적으로 분할하기 위해, 부호화 및 복호화에 있어서, 부호화 유닛(Coding Unit; CU)이 사용될 수 있다. 영상 부호화/복호화의 기본 단위로서 부호화 유닛이 사용될 수 있다. 또한, 영상 부호화/복호화 시 화면 내 예측 모드 및 화면 간 예측 모드가 구분되는 단위로 부호화 유닛을 사용할 수 있다. 부호화 유닛은 예측, 변환, 양자화, 역변환, 역양자화, 또는 변환 계수의 부호화/복호화의 과정을 위해 사용되는 기본 단위일 수 있다.
도 3을 참조하면, 영상(300)은 최대 부호화 유닛(Largest Coding Unit; LCU) 단위로 순차적으로 분할되고, LCU 단위로 분할 구조가 결정된다. 여기서, LCU는 부호화 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU)과 동일한 의미로 사용될 수 있다. 유닛의 분할은 유닛에 해당하는 블록의 분할을 의미할 수 있다. 블록 분할 정보에는 유닛의 깊이(depth)에 관한 정보가 포함될 수 있다. 깊이 정보는 유닛이 분할되는 회수 및/또는 정도를 나타낼 수 있다. 하나의 유닛은 트리 구조(tree structure)를 기초로 깊이 정보를 가지고 계층적으로 복수의 하위 유닛들로 분할될 수 있다. 말하자면, 유닛 및 상기의 유닛의 분할에 의해 생성된 하위 유닛은 노드 및 상기의 노드의 자식 노드에 각각 대응할 수 있다. 각각의 분할된 하위 유닛은 깊이 정보를 가질 수 있다. 깊이 정보는 CU의 크기를 나타내는 정보일 수 있고, 각 CU마다 저장될 수 있다. 유닛 깊이는 유닛이 분할된 회수 및/또는 정도를 나타내므로, 하위 유닛의 분할 정보는 하위 유닛의 크기에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
분할 구조는 CTU(310) 내에서의 부호화 유닛(Coding Unit; CU)의 분포를 의미할 수 있다. 이러한 분포는 하나의 CU를 복수(2, 4, 8, 16 등을 포함하는 2 이상의 양의 정수)의 CU들로 분할할지 여부에 따라 결정할 수 있다. 분할에 의해 생성된 CU의 가로 크기 및 세로 크기는 각각 분할 전의 CU의 가로 크기의 절반 및 세로 크기의 절반이거나, 분할된 개수에 따라 분할 전의 CU의 가로 크기보다 작은 크기 및 세로 크기보다 작은 크기를 가질 수 있다. CU는 복수의 CU로 재귀적으로 분할될 수 있다. 재귀적 분할에 의해, 분할된 CU의 가로 크기 및 세로 크기 중 적어도 하나의 크기가 분할 전의 CU의 가로 크기 및 세로 크기 중 적어도 하나에 비해 감소될 수 있다. CU의 분할은 기정의된 깊이 또는 기정의된 크기까지 재귀적으로 이루어질 수 있다. 예컨대, CTU의 깊이는 0일 수 있고, 최소 부호화 유닛(Smallest Coding Unit; SCU)의 깊이는 기정의된 최대 깊이일 수 있다. 여기서, CTU는 상술된 것과 같이 최대의 부호화 유닛 크기를 가지는 부호화 유닛일 수 있고, SCU는 최소의 부호화 유닛 크기를 가지는 부호화 유닛일 수 있다. CTU(310)로부터 분할이 시작되고, 분할에 의해 CU의 가로 크기 및/또는 세로 크기가 줄어들 때마다 CU의 깊이는 1씩 증가한다. 예를 들면, 각각의 깊이 별로, 분할되지 않는 CU는 2Nx2N 크기를 가질 수 있다. 또한, 분할되는 CU의 경우, 2Nx2N 크기의 CU가 NxN 크기를 가지는 4개의 CU들로 분할될 수 있다. N의 크기는 깊이가 1씩 증가할 때마다 절반으로 감소할 수 있다.
또한, CU가 분할되는지 여부에 대한 정보는 CU의 분할 정보를 통해 표현될 수 있다. 분할 정보는 1비트의 정보일 수 있다. SCU를 제외한 모든 CU는 분할 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 분할 정보의 값이 제1 값이면, CU가 분할되지 않을 수 있고, 분할 정보의 값이 제2 값이면, CU가 분할될 수 있다.
도 3을 참조하면, 깊이가 0인 CTU는 64x64 블록일 수 있다. 0은 최소 깊이일 수 있다. 깊이가 3인 SCU는 8x8 블록일 수 있다. 3은 최대 깊이일 수 있다. 32x32 블록 및 16x16 블록의 CU는 각각 깊이 1 및 깊이 2로 표현될 수 있다.
예를 들어, 하나의 부호화 유닛이 4개의 부호화 유닛으로 분할 될 경우, 분할된 4개의 부호화 유닛의 가로 및 세로 크기는 분할되기 전 부호화 유닛의 가로 및 세로 크기와 비교하여 각각 절반의 크기를 가질 수 있다. 일 예로, 32x32 크기의 부호화 유닛이 4개의 부호화 유닛으로 분할 될 경우, 분할된 4개의 부호화 유닛은 각각 16x16의 크기를 가질 수 있다. 하나의 부호화 유닛이 4개의 부호화 유닛으로 분할 될 경우, 부호화 유닛은 쿼드트리(quad-tree) 형태로 분할(쿼드트리 분할, quad-tree partition)되었다고 할 수 있다.
예를 들어, 하나의 부호화 유닛이 2개의 부호화 유닛으로 분할 될 경우, 분할된 2개의 부호화 유닛의 가로 혹은 세로 크기는 분할되기 전 부호화 유닛의 가로 혹은 세로 크기와 비교하여 절반의 크기를 가질 수 있다. 일 예로, 32x32 크기의 부호화 유닛이 2개의 부호화 유닛으로 세로로 분할 될 경우, 분할된 2개의 부호화 유닛은 각각 16x32의 크기를 가질 수 있다. 일 예로, 8x32 크기의 부호화 유닛이 2개의 부호화 유닛으로 가로로 분할 될 경우, 분할된 2개의 부호화 유닛은 각각 8x16의 크기를 가질 수 있다. 하나의 부호화 유닛이 2개의 부호화 유닛으로 분할 될 경우, 부호화 유닛은 이진트리(binary-tree) 형태로 분할(이진트리 분할, binary-tree partition)되었다고 할 수 있다.
예를 들어, 하나의 부호화 유닛이 3개의 부호화 유닛으로 분할 될 경우, 분할되기 전 부호화 유닛의 가로 혹은 세로 크기를 1:2:1의 비율로 분할함으로써, 3개의 부호화 유닛으로 분할 할 수 있다. 일 예로, 16x32 크기의 부호화 유닛이 3개의 부호화 유닛으로 가로로 분할 될 경우, 분할된 3개의 부호화 유닛은 상측부터 각각 16x8, 16x16 및 16x8의 크기를 가질 수 있다. 일 예로, 32x32 크기의 부호화 유닛이 3개의 부호화 유닛으로 세로로 분할 될 경우, 분할된 3개의 부호화 유닛은 좌측부터 각각 8x32, 16x32 및 8x32의 크기를 가질 수 있다. 하나의 부호화 유닛이 3개의 부호화 유닛으로 분할 될 경우, 부호화 유닛은 3분할트리(ternary-tree) 형태로 분할(3분할트리 분할, ternary-tree partition)되었다고 할 수 있다.
도 3의 CTU(320)는 쿼드트리 분할, 이진트리 분할 및 3분할트리 분할이 모두 적용된 CTU의 일 예이다.
전술한 바와 같이, CTU를 분할하기 위해, 쿼드트리 분할, 이진트리 분할 및 3분할트리 분할 중 적어도 하나가 적용될 수 있다. 각각의 분할은 소정의 우선 순위에 기초하여 적용될 수 있다. 예컨대, CTU에 대해 쿼드트리 분할이 우선적으로 적용될 수 있다. 더 이상 쿼드트리 분할될 수 없는 부호화 유닛은 쿼드트리의 리프 노드에 해당될 수 있다. 쿼드트리의 리프 노드에 해당하는 부호화 유닛은 이진트리 및/또는 3분할트리의 루트 노드가 될 수 있다. 즉, 쿼드트리의 리프 노드에 해당하는 부호화 유닛은 이진트리 분할되거나 3분할트리 분할되거나 또는 더 이상 분할되지 않을 수 있다. 이 때, 쿼드트리의 리프 노드에 해당하는 부호화 유닛을 이진트리 분할하거나 3분할트리 분할하여 생성된 부호화 유닛에 대해서는 다시 쿼드트리 분할이 수행되지 않도록 함으로써, 블록의 분할 및/또는 분할 정보의 시그널링을 효과적으로 수행할 수 있다.
쿼드트리의 각 노드에 해당하는 부호화 유닛의 분할은 쿼드 분할 정보를 이용하여 시그널링될 수 있다. 제1값(예컨대, ‘1’)을 갖는 쿼드 분할 정보는 해당 부호화 유닛이 쿼드트리 분할됨을 지시할 수 있다. 제2값(예컨대, ‘0’)을 갖는 쿼드 분할 정보는 해당 부호화 유닛이 쿼드트리 분할되지 않음을 지시할 수 있다. 쿼드 분할 정보는 소정의 길이(예컨대, 1비트)를 갖는 플래그일 수 있다.
이진트리 분할과 3분할트리 분할 사이에는 우선순위가 존재하지 않을 수 있다. 즉, 쿼드트리의 리프 노드에 해당하는 부호화 유닛은 이진트리 분할되거나 3분할트리 분할될 수 있다. 또한, 이진트리 분할 또는 3분할트리 분할에 의해 생성된 부호화 유닛은 다시 이진트리 분할 또는 3분할트리 분할되거나 또는 더 이상 분할되지 않을 수 있다.
이진트리 분할과 3분할트리 분할 사이에 우선순위가 존재하지 않는 경우의 분할은 복합형트리 분할(multi-type tree partition)이라고 호칭할 수 있다. 즉, 쿼드트리의 리프 노드에 해당하는 부호화 유닛은 복합형트리(multi-type tree)의 루트 노드가 될 수 있다. 복합형트리의 각 노드에 해당하는 부호화 유닛의 분할은 복합형트리의 분할 여부 정보, 분할 방향 정보 및 분할 트리 정보 중 적어도 하나를 이용하여 시그널링될 수 있다. 상기 복합형트리의 각 노드에 해당하는 부호화 유닛의 분할을 위해 순차적으로 분할 여부 정보, 분할 방향 정보 및 분할 트리 정보가 시그널링될 수도 있다.
제1값(예컨대, ‘1’)을 갖는 복합형트리의 분할 여부 정보는 해당 부호화 유닛이 복합형트리 분할됨을 지시할 수 있다. 제2값(예컨대, ‘0’)을 갖는 복합형트리의 분할 여부 정보는 해당 부호화 유닛이 복합형트리 분할되지 않음을 지시할 수 있다.
복합형트리의 각 노드에 해당하는 부호화 유닛이 복합형트리 분할되는 경우, 해당 부호화 유닛은 분할 방향 정보를 더 포함할 수 있다. 분할 방향 정보는 복합형트리 분할의 분할 방향을 지시할 수 있다. 제1값(예컨대, ‘1’)을 갖는 분할 방향 정보는 해당 부호화 유닛이 세로 방향으로 분할됨을 지시할 수 있다. 제2값(예컨대, ‘0’)을 갖는 분할 방향 정보는 해당 부호화 유닛이 가로 방향으로 분할됨을 지시할 수 있다.
복합형트리의 각 노드에 해당하는 부호화 유닛이 복합형트리 분할되는 경우, 해당 부호화 유닛은 분할 트리 정보를 더 포함할 수 있다. 분할 트리 정보는 복합형트리 분할을 위해 사용된 트리를 지시할 수 있다. 제1값(예컨대, ‘1’)을 갖는 분할 트리 정보는 해당 부호화 유닛이 이진트리 분할됨을 지시할 수 있다. 제2값(예컨대, ‘0’)을 갖는 분할 트리 정보는 해당 부호화 유닛이 3분할트리 분할됨을 지시할 수 있다.
분할 여부 정보, 분할 트리 정보 및 분할 방향 정보는 각각 소정의 길이(예컨대, 1비트)를 갖는 플래그일 수 있다.
쿼드 분할 정보, 복합형트리의 분할 여부 정보, 분할 방향 정보 및 분할 트리 정보 중 적어도 하나는 엔트로피 부호화/복호화될 수 있다. 상기 정보들의 엔트로피 부호화/복호화를 위해, 현재 부호화 유닛에 인접한 주변 부호화 유닛의 정보가 이용될 수 있다. 예컨대, 좌측 부호화 유닛 및/또는 상측 부호화 유닛의 분할 형태(분할 여부, 분할 트리 및/또는 분할 방향)는 현재 부호화 유닛의 분할 형태와 유사할 확률이 높다. 따라서, 주변 부호화 유닛의 정보에 기초하여, 현재 부호화 유닛의 정보의 엔트로피 부호화/복호화를 위한 컨텍스트 정보를 유도할 수 있다. 이때, 주변 부호화 유닛의 정보에는 해당 부호화 유닛의 쿼드 분할 정보, 복합형트리의 분할 여부 정보, 분할 방향 정보 및 분할 트리 정보 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.
다른 실시예로서, 이진트리 분할과 3분할트리 분할 중, 이진트리 분할이 우선적으로 수행될 수 있다. 즉, 이진트리 분할이 먼저 적용되고, 이진트리의 리프 노드에 해당하는 부호화 유닛을 3분할트리의 루트 노드로 설정할 수도 있다. 이 경우, 3분할트리의 노드에 해당하는 부호화 유닛에 대해서는 쿼드트리 분할 및 이진트리 분할이 수행되지 않을 수 있다.
쿼드트리 분할, 이진트리 분할 및/또는 3분할트리 분할에 의해 더 이상 분할되지 않는 부호화 유닛은 부호화, 예측 및/또는 변환의 단위가 될 수 있다. 즉, 예측 및/또는 변환을 위해 부호화 유닛이 더 이상 분할되지 않을 수 있다. 따라서, 부호화 유닛을 예측 유닛 및/또는 변환 유닛으로 분할하기 위한 분할 구조, 분할 정보 등이 비트스트림에 존재하지 않을 수 있다.
다만, 분할의 단위가 되는 부호화 유닛의 크기가 최대 변환 블록의 크기보다 큰 경우, 해당 부호화 유닛은 최대 변환 블록의 크기와 같거나 또는 작은 크기가 될 때까지 재귀적으로 분할될 수 있다. 예컨대, 부호화 유닛의 크기가 64x64이고, 최대 변환 블록의 크기가 32x32인 경우, 상기 부호화 유닛은 변환을 위해, 4개의 32x32 블록으로 분할될 수 있다. 예컨대, 부호화 유닛의 크기가 32x64이고, 최대 변환 블록의 크기가 32x32인 경우, 상기 부호화 유닛은 변환을 위해, 2개의 32x32 블록으로 분할될 수 있다. 이 경우, 변환을 위한 부호화 유닛의 분할 여부는 별도로 시그널링되지 않고, 상기 부호화 유닛의 가로 또는 세로와 최대 변환 블록의 가로 또는 세로의 비교에 의해 결정될 수 있다. 예컨대, 부호화 유닛의 가로가 최대 변환 블록의 가로보다 큰 경우, 부호화 유닛은 세로로 2등분 될 수 있다. 또한, 부호화 유닛의 세로가 최대 변환 블록의 세로보다 큰 경우, 부호화 유닛은 가로로 2등분 될 수 있다.
부호화 유닛의 최대 및/또는 최소 크기에 관한 정보, 변환 블록의 최대 및/또는 최소 크기에 관한 정보는 부호화 유닛의 상위 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 상기 상위 레벨은 예컨대, 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 타일 레벨, 타일 그룹 레벨, 슬라이스 레벨 등일 수 있다. 예컨대, 부호화 유닛의 최소 크기는 4x4로 결정될 수 있다. 예컨대, 변환 블록의 최대 크기는 64x64로 결정될 수 있다. 예컨대, 변환 블록의 최소 크기는 4x4로 결정될 수 있다.
쿼드트리의 리프 노드에 해당하는 부호화 유닛의 최소 크기(쿼드트리 최소 크기)에 관한 정보 및/또는 복합형트리의 루트 노드에서 리프 노드에 이르는 최대 깊이(복합형트리 최대 깊이)에 관한 정보는 부호화 유닛의 상위 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 상기 상위 레벨은 예컨대, 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 슬라이스 레벨, 타일 그룹 레벨, 타일 레벨 등일 수 있다. 상기 쿼드트리 최소 크기에 관한 정보 및/또는 상기 복합형트리 최대 깊이에 관한 정보는 화면 내 슬라이스와 화면 간 슬라이스의 각각에 대해 시그널링되거나 결정될 수 있다.
CTU의 크기와 변환 블록의 최대 크기에 대한 차분 정보는 부호화 유닛의 상위 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 상기 상위 레벨은 예컨대, 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 슬라이스 레벨, 타일 그룹 레벨, 타일 레벨 등일 수 있다. 이진트리의 각 노드에 해당하는 부호화 유닛의 최대 크기(이진트리 최대 크기)에 관한 정보는 부호화 트리 유닛의 크기와 상기 차분 정보를 기반으로 결정될 수 있다. 3분할트리의 각 노드에 해당하는 부호화 유닛의 최대 크기(3분할트리 최대 크기)는 슬라이스의 타입에 따라 다른 값을 가질 수 있다. 예컨대, 화면 내 슬라이스인 경우, 3분할트리 최대 크기는 32x32일 수 있다. 또한, 예컨대, 화면 간 슬라이스인 경우, 3분할 트리 최대 크기는 128x128일 수 있다. 예컨대, 이진트리의 각 노드에 해당하는 부호화 유닛의 최소 크기(이진트리 최소 크기) 및/또는 3분할트리의 각 노드에 해당하는 부호화 유닛의 최소 크기(3분할트리 최소 크기)는 부호화 블록의 최소 크기로 설정될 수 있다.
또 다른 예로, 이진트리 최대 크기 및/또는 3분할트리 최대 크기는 슬라이스 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 또한, 이진트리 최소 크기 및/또는 3분할트리 최소 크기는 슬라이스 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다.
전술한 다양한 블록의 크기 및 깊이 정보에 기초하여, 쿼드 분할 정보, 복합형트리의 분할 여부 정보, 분할 트리 정보 및/또는 분할 방향 정보 등이 비트스트림에 존재하거나 존재하지 않을 수 있다.
예컨대, 부호화 유닛의 크기가 쿼드트리 최소 크기보다 크지 않으면, 상기 부호화 유닛은 쿼드 분할 정보를 포함하지 않고, 해당 쿼드 분할 정보는 제2값으로 추론될 수 있다.
예컨대, 복합형트리의 노드에 해당하는 부호화 유닛의 크기(가로 및 세로)가 이진트리 최대 크기(가로 및 세로) 및/또는 3분할트리 최대 크기(가로 및 세로)보다 큰 경우, 상기 부호화 유닛은 이진트리 분할 및/또는 3분할트리 분할되지 않을 수 있다. 그에 따라, 상기 복합형트리의 분할 여부 정보는 시그널링되지 않고, 제2값으로 추론될 수 있다.
또는, 복합형트리의 노드에 해당하는 부호화 유닛의 크기(가로 및 세로)가 이진트리 최소 크기(가로 및 세로)와 동일하거나, 부호화 유닛의 크기(가로 및 세로)가 3분할트리 최소 크기(가로 및 세로)의 두 배와 동일한 경우, 상기 부호화 유닛은 이진트리 분할 및/또는 3분할트리 분할되지 않을 수 있다. 그에 따라, 상기 복합형트리의 분할 여부 정보는 시그널링되지 않고, 제2값으로 추론될 수 있다. 왜냐하면, 상기 부호화 유닛을 이진트리 분할 및/또는 3분할트리 분할할 경우, 이진트리 최소 크기 및/또는 3분할트리 최소 크기보다 작은 부호화 유닛이 생성되기 때문이다.
또는, 이진트리 분할 또는 3분할트리 분할은 가상의 파이프라인 데이터 유닛의 크기(이하, 파이프라인 버퍼 크기)에 기초하여 제한될 수 있다. 예컨대, 이진트리 분할 또는 3분할트리 분할에 의해, 부호화 유닛이 파이프라인 버퍼 크기에 적합하지 않은 서브 부호화 유닛으로 분할될 경우, 해당 이진트리 분할 또는 3분할트리 분할은 제한될 수 있다. 파이프라인 버퍼 크기는 최대 변환 블록의 크기(예컨대, 64X64)일 수 있다. 예컨대, 파이프라인 버퍼 크기가 64X64일 때, 아래의 분할은 제한될 수 있다.
- NxM(N 및/또는 M은 128) 부호화 유닛에 대한 3분할트리 분할
- 128xN(N <= 64) 부호화 유닛에 대한 수평 방향 이진트리 분할
- Nx128(N <= 64) 부호화 유닛에 대한 수직 방향 이진트리 분할
또는, 복합형트리의 노드에 해당하는 부호화 유닛의 복합형트리 내의 깊이가 복합형트리 최대 깊이와 동일한 경우, 상기 부호화 유닛은 이진트리 분할 및/또는 3분할트리 분할되지 않을 수 있다. 그에 따라, 상기 복합형트리의 분할 여부 정보는 시그널링되지 않고, 제2값으로 추론될 수 있다.
또는, 복합형트리의 노드에 해당하는 부호화 유닛에 대해 수직 방향 이진트리 분할, 수평 방향 이진트리 분할, 수직 방향 3분할트리 분할 및 수평 방향 3분할트리 분할 중 적어도 하나가 가능한 경우에만, 상기 복합형트리의 분할 여부 정보를 시그널링할 수 있다. 그렇지 않은 경우, 상기 부호화 유닛은 이진트리 분할 및/또는 3분할트리 분할되지 않을 수 있다. 그에 따라, 상기 복합형트리의 분할 여부 정보는 시그널링되지 않고, 제2값으로 추론될 수 있다.
또는, 복합형트리의 노드에 해당하는 부호화 유닛에 대해 수직 방향 이진트리 분할과 수평 방향 이진트리 분할이 모두 가능하거나, 수직 방향 3분할트리 분할과 수평 방향 3분할트리 분할이 모두 가능한 경우에만, 상기 분할 방향 정보를 시그널링할 수 있다. 그렇지 않은 경우, 상기 분할 방향 정보는 시그널링되지 않고, 분할이 가능한 방향을 지시하는 값으로 추론될 수 있다.
또는, 복합형트리의 노드에 해당하는 부호화 유닛에 대해 수직 방향 이진트리 분할과 수직 방향 3분할트리 분할이 모두 가능하거나, 수평 방향 이진트리 분할과 수평 방향 3분할트리 분할이 모두 가능한 경우에만, 상기 분할 트리 정보를 시그널링할 수 있다. 그렇지 않은 경우, 상기 분할 트리 정보는 시그널링되지 않고, 분할이 가능한 트리를 지시하는 값으로 추론될 수 있다.
도 4는 화면 내 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4의 중심으로부터 외곽으로의 화살표들은 화면 내 예측 모드들의 예측 방향들을 나타낼 수 있다.
화면 내 부호화 및/또는 복호화는 현재 블록의 주변 블록의 참조 샘플을 이용하여 수행될 수 있다. 주변 블록은 복원된 주변 블록일 수 있다. 예를 들면, 화면 내 부호화 및/또는 복호화는 복원된 주변 블록이 포함하는 참조 샘플의 값 또는 부호화 파라미터를 이용하여 수행될 수 있다.
예측 블록은 화면 내 예측의 수행의 결과로 생성된 블록을 의미할 수 있다. 예측 블록은 CU, PU 및 TU 중 적어도 하나에 해당할 수 있다. 예측 블록의 단위는 CU, PU 및 TU 중 적어도 하나의 크기일 수 있다. 예측 블록은 2x2, 4x4, 16x16, 32x32 또는 64x64 등의 크기를 갖는 정사각형의 형태의 블록일 수 있고, 2x8, 4x8, 2x16, 4x16 및 8x16 등의 크기를 갖는 직사각형 모양의 블록일 수도 있다.
화면 내 예측은 현재 블록에 대한 화면 내 예측 모드에 따라 수행될 수 있다. 현재 블록이 가질 수 있는 화면 내 예측 모드의 개수는 기정의된 고정된 값일 수 있으며, 예측 블록의 속성에 따라 다르게 결정된 값일 수 있다. 예를 들면, 예측 블록의 속성은 예측 블록의 크기 및 예측 블록의 형태 등을 포함할 수 있다.
화면 내 예측 모드의 개수는 블록의 크기에 관계없이 N개로 고정될 수 있다. 또는, 예를 들면, 화면 내 예측 모드의 개수는 3, 5, 9, 17, 34, 35, 36, 65, 또는 67 등일 수 있다. 또는, 화면 내 예측 모드의 개수는 블록의 크기 및/또는 색 성분(color component)의 타입에 따라 상이할 수 있다. 예를 들면, 색 성분이 휘도(luma) 신호인지 아니면 색차(chroma) 신호인지에 따라 화면 내 예측 모드의 개수가 다를 수 있다. 예컨대, 블록의 크기가 커질수록 화면 내 예측 모드의 개수는 많아질 수 있다. 또는 휘도 성분 블록의 화면 내 예측 모드의 개수는 색차 성분 블록의 화면 내 예측 모드의 개수보다 많을 수 있다.
화면 내 예측 모드는 비방향성 모드 또는 방향성 모드일 수 있다. 비방향성 모드는 DC 모드 또는 플래너(Planar) 모드일 수 있으며, 방향성 모드(angular mode)는 특정한 방향 또는 각도를 가지는 예측 모드일 수 있다. 상기 화면 내 예측 모드는 모드 번호, 모드 값, 모드 숫자, 모드 각도, 모드 방향 중 적어도 하나로 표현될 수 있다. 화면 내 예측 모드의 개수는 상기 비방향성 및 방향성 모드를 포함하는 하나 이상의 M개 일 수 있다.현재 블록을 화면 내 예측하기 위해 복원된 주변 블록에 포함되는 샘플들이 현재 블록의 참조 샘플로 이용 가능한지 여부를 검사하는 단계가 수행될 수 있다. 현재 블록의 참조 샘플로 이용할 수 없는 샘플이 존재할 경우, 복원된 주변 블록에 포함된 샘플들 중 적어도 하나의 샘플 값을 복사 및/또는 보간한 값을 이용하여 참조 샘플로 이용할 수 없는 샘플의 샘플 값으로 대체한 후, 현재 블록의 참조 샘플로 이용할 수 있다.
도 7은 화면 내 예측에 이용 가능한 참조 샘플들을 설명하기 위한 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 현재 블록의 화면 내 예측을 위해, 참조 샘플 라인 0 내지 참조 샘플 라인 3 중 적어도 하나가 이용될 수 있다. 도 7에 있어서, 세그먼트 A와 세그먼트 F의 샘플들은 복원된 이웃 블록으로부터 가져오는 대신 각각 세그먼트 B와 세그먼트 E의 가장 가까운 샘플들로 패딩될 수 있다. 현재 블록의 화면 내 예측을 위해 이용될 참조 샘플 라인을 지시하는 인덱스 정보가 시그널링될 수 있다. 현재 블록의 상단 경계가 CTU의 경계인 경우, 참조 샘플 라인 0만 이용가능할 수 있다. 따라서 이 경우, 상기 인덱스 정보는 시그널링되지 않을 수 있다. 참조 샘플 라인 0 이외에 다른 참조 샘플 라인이 이용되는 경우, 후술하는 예측 블록에 대한 필터링은 수행되지 않을 수 있다.
화면 내 예측 시 화면 내 예측 모드 및 현재 블록의 크기 중 적어도 하나에 기반하여 참조 샘플 또는 예측 샘플 중 적어도 하나에 필터를 적용할 수 있다.
플래너 모드의 경우, 현재 블록의 예측 블록을 생성할 때, 예측 대상 샘플의 예측 블록 내 위치에 따라, 현재 샘플의 상단 및 좌측 참조 샘플, 현재 블록의 우상단 및 좌하단 참조 샘플의 가중합을 이용하여 예측 대상 샘플의 샘플값을 생성할 수 있다. 또한, DC 모드의 경우, 현재 블록의 예측 블록을 생성할 때, 현재 블록의 상단 및 좌측 참조 샘플들의 평균 값을 이용할 수 있다. 또한, 방향성 모드의 경우 현재 블록의 상단, 좌측, 우상단 및/또는 좌하단 참조 샘플을 이용하여 예측 블록을 생성 할 수 있다. 예측 샘플 값 생성을 위해 실수 단위의 보간을 수행 할 수도 있다.
색 성분간 화면내 예측의 경우, 제1 색 성분의 대응 복원 블록에 기초하여 제2 색 성분의 현재 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 예컨대, 제1 색 성분은 휘도 성분, 제2 색 성분은 색차 성분일 수 있다. 색 성분간 화면내 예측을 위해, 제1 색 성분과 제2 색 성분 간의 선형 모델의 파라미터가 템플릿에 기초하여 유도될 수 있다. 템플릿은 현재 블록의 상단 및/또는 좌측 주변 샘플 및 이에 대응하는 제1 색 성분의 복원 블록의 상단 및/또는 좌측 주변 샘플을 포함할 수 있다. 예컨대, 선형 모델의 파라미터는 템플릿내의 샘플들 중 최대값을 갖는 제1 색 성분의 샘플값과 이에 대응하는 제2 색 성분의 샘플값, 템플릿내의 샘플들 중 최소값을 갖는 제1 색 성분의 샘플값과 이에 대응하는 제2 색 성분의 샘플값을 이용하여 유도될 수 있다. 선형 모델의 파라미터가 유도되면, 대응 복원 블록을 선형 모델에 적용하여 현재 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 영상 포맷에 따라, 제1 색 성분의 복원 블록의 주변 샘플 및 대응 복원 블록에 대해 서브 샘플링이 수행될 수 있다. 예컨대, 제2 색 성분의 1개의 샘플이 제1 색 성분의 4개의 샘플들에 대응되는 경우, 제1 색 성분의 4개의 샘플들을 서브 샘플링하여, 1개의 대응 샘플을 계산할 수 있다. 이 경우, 선형 모델의 파라미터 유도 및 색 성분간 화면 내 예측은 서브 샘플링된 대응 샘플에 기초하여 수행될 수 있다. 색 성분간 화면내 예측의 수행 여부 및/또는 템플릿의 범위는 화면내 예측 모드로서 시그널링될 수 있다.
현재 블록은 가로 또는 세로 방향으로 2개 또는 4개의 서브 블록들로 분할될 수 있다. 분할된 서브 블록들은 순차적으로 복원될 수 있다. 즉, 서브 블록에 대해 화면 내 예측이 수행되어 서브 예측 블록이 생성될 수 있다. 또한, 서브 블록에 대해 역양자화 및/또는 역변환이 수행되어 서브 잔차 블록이 생성될 수 있다. 서브 예측 블록을 서브 잔차 블록에 더해서 복원된 서브 블록이 생성될 수 있다. 복원된 서브 블록은 후순위 서브 블록의 화면 내 예측을 위한 참조 샘플로서 이용될 수 있다. 서브 블록은 소정 개수(예컨대, 16개) 이상의 샘플들을 포함하는 블록일 수 있다. 따라서, 예컨대, 현재 블록이 8x4 블록 또는 4x8 블록의 경우, 현재 블록은 2개의 서브 블록들로 분할될 수 있다. 또한, 현재 블록이 4x4 블록인 경우, 현재 블록은 서브 블록들로 분할될 수 없다. 현재 블록이 그 외의 크기를 갖는 경우, 현재 블록은 4개의 서브 블록들로 분할될 수 있다. 상기 서브 블록 기반의 화면 내 예측의 수행 여부 및/또는 분할 방향(가로 또는 세로)에 관한 정보가 시그널링될 수 있다. 상기 서브 블록 기반의 화면 내 예측은 참조 샘플 라인 0을 이용하는 경우에만 수행되도록 제한될 수 있다. 상기 서브 블록 기반의 화면 내 예측이 수행되는 경우, 후술하는 예측 블록에 대한 필터링은 수행되지 않을 수 있다.
화면내 예측된 예측 블록에 필터링을 수행하여 최종 예측 블록을 생성할 수 있다. 상기 필터링은 필터링 대상 샘플, 좌측 참조 샘플, 상단 참조 샘플 및/또는 좌상단 참조 샘플에 소정의 가중치를 적용함으로써 수행될 수 있다. 상기 필터링에 이용되는 가중치 및/또는 참조 샘플(범위, 위치 등)은 블록 크기, 화면내 예측 모드 및 필터링 대상 샘플의 예측 블록 내 위치 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 상기 필터링은 소정의 화면내 예측 모드(예컨대, DC, planar, 수직, 수평, 대각 및/또는 인접 대각 모드)의 경우에만 수행될 수 있다. 인접 대각 모드는 대각 모드에 k를 가감한 모드일 수 있다. 예컨대, k는 8 이하의 양의 정수일 수 있다.
현재 블록의 화면 내 예측 모드는 현재 블록의 주변에 존재하는 블록의 화면 내 예측 모드로부터 예측하여 엔트로피 부호화/복호화할 수 있다. 현재 블록과 주변 블록의 화면 내 예측 모드가 동일하면 소정의 플래그 정보를 이용하여 현재 블록과 주변 블록의 화면 내 예측 모드가 동일하다는 정보를 시그널링할 수 있다. 또한, 복수 개의 주변 블록의 화면 내 예측 모드 중 현재 블록의 화면 내 예측 모드와 동일한 화면 내 예측 모드에 대한 지시자 정보를 시그널링 할 수 있다. 현재 블록과 주변 블록의 화면 내 예측 모드가 상이하면 주변 블록의 화면 내 예측 모드를 기초로 엔트로피 부호화/복호화를 수행하여 현재 블록의 화면 내 예측 모드 정보를 엔트로피 부호화/복호화할 수 있다.
도 5는 화면 간 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5에 도시된 사각형은 영상을 나타낼 수 있다. 또한, 도 5에서 화살표는 예측 방향을 나타낼 수 있다. 각 영상은 부호화 타입에 따라 I 픽처(Intra Picture), P 픽처(Predictive Picture), B 픽처(Bi-predictive Picture) 등으로 분류될 수 있다.
I 픽처는 화면 간 예측 없이 화면 내 예측을 통해 부호화/복호화될 수 있다. P 픽처는 단방향(예컨대, 순방향 또는 역방향)에 존재하는 참조 영상만을 이용하는 화면 간 예측을 통해 부호화/복호화될 수 있다. B 픽처는 쌍방향(예컨대, 순방향 및 역방향)에 존재하는 참조 영상들을 이용하는 화면 간 예측을 통해 부호화/복호화 될 수 있다. 또한, B 픽처인 경우, 쌍방향에 존재하는 참조 영상들을 이용하는 화면 간 예측 또는 순방향 및 역방향 중 일 방향에 존재하는 참조 영상을 이용하는 화면 간 예측을 통해 부호화/복호화될 수 있다. 여기에서, 쌍방향은 순방향 및 역방향일 수 있다. 여기서, 화면 간 예측이 사용되는 경우, 부호화기에서는 화면 간 예측 혹은 움직임 보상을 수행할 수 있고, 복호화기에서는 그에 대응하는 움직임 보상을 수행할 수 있다.
아래에서, 실시예에 따른 화면 간 예측에 대해 구체적으로 설명된다.
화면 간 예측 혹은 움직임 보상은 참조 영상 및 움직임 정보를 이용하여 수행될 수 있다.
현재 블록에 대한 움직임 정보는 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각에 의해 화면 간 예측 중 도출될 수 있다. 움직임 정보는 복원된 주변 블록의 움직임 정보, 콜 블록(collocated block; col block)의 움직임 정보 및/또는 콜 블록에 인접한 블록을 이용하여 도출될 수 있다. 콜 블록은 이미 복원된 콜 픽처(collocated picture; col picture) 내에서 현재 블록의 공간적 위치에 대응하는 블록일 수 있다. 여기서, 콜 픽처는 참조 영상 리스트에 포함된 적어도 하나의 참조 영상 중에서 하나의 픽처일 수 있다.
움직임 정보의 도출 방식은 현재 블록의 예측 모드에 따라 다를 수 있다. 예를 들면, 화면 간 예측을 위해 적용되는 예측 모드로서, AMVP 모드, 머지 모드, 스킵 모드, 움직임 벡터 차분을 가진 머지 모드, 서브 블록 머지 모드, 삼각 분할 모드, 인터 인트라 결합 예측 모드, 어파인 인터 모드 등이 있을 수 있다. 여기서 머지 모드를 움직임 병합 모드(motion merge mode)라고 지칭할 수 있다.
예를 들면, 예측 모드로서, AMVP가 적용되는 경우, 복원된 주변 블록의 움직임 벡터, 콜 블록의 움직임 벡터, 콜 블록에 인접한 블록의 움직임 벡터, (0, 0) 움직임 벡터 중 적어도 하나를 움직임 벡터 후보로 결정하여 움직임 벡터 후보 리스트(motion vector candidate list)를 생성할 수 있다. 생성된 움직임 벡터 후보 리스트를 이용하여 움직임 벡터 후보를 유도할 수 있다. 유도된 움직임 벡터 후보를 기반으로 현재 블록의 움직임 정보를 결정할 수 있다. 여기서, 콜 블록의 움직임 벡터 또는 콜 블록에 인접한 블록의 움직임 벡터를 시간적 움직임 벡터 후보(temporal motion vector candidate)라 지칭할 수 있고, 복원된 주변 블록의 움직임 벡터를 공간적 움직임 벡터 후보(spatial motion vector candidate)라 지칭할 수 있다.
부호화 장치(100)는 현재 블록의 움직임 벡터 및 움직임 벡터 후보 간의 움직임 벡터 차분(MVD: Motion Vector Difference)을 계산할 수 있고, MVD를 엔트로피 부호화할 수 있다. 또한, 부호화 장치(100)는 움직임 벡터 후보 색인을 엔트로피 부호화하여 비트스트림을 생성할 수 있다. 움직임 벡터 후보 색인은 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 움직임 벡터 후보 중에서 선택된 최적의 움직임 벡터 후보를 지시할 수 있다. 복호화 장치(200)는 움직임 벡터 후보 색인을 비트스트림으로부터 엔트로피 복호화하고, 엔트로피 복호화된 움직임 벡터 후보 색인을 이용하여 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 움직임 벡터 후보 중에서 복호화 대상 블록의 움직임 벡터 후보를 선택할 수 있다. 또한, 복호화 장치(200)는 엔트로피 복호화된 MVD 및 움직임 벡터 후보의 합을 통해 복호화 대상 블록의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
한편, 부호화 장치(100)는 계산된 MVD의 해상도 정보를 엔트로피 부호화할 수 있다. 복호화 장치(200)는 MVD 해상도 정보를 이용하여 엔트로피 복호화된 MVD의 해상도를 조정할 수 있다.
한편, 부호화 장치(100)는 어파인 모델에 기반하여 현재 블록의 움직임 벡터 및 움직임 벡터 후보 간의 움직임 벡터 차분(MVD: Motion Vector Difference)을 계산할 수 있고, MVD를 엔트로피 부호화할 수 있다. 복호화 장치(200)는 엔트로피 복호화된 MVD 및 어파인 제어 움직임 벡터 후보의 합을 통해 복호화 대상 블록의 어파인 제어 움직임 벡터를 도출하여 서브 블록 단위로 움직임 벡터를 유도할 수 있다.
비트스트림은 참조 영상을 지시하는 참조 영상 색인 등을 포함할 수 있다. 참조 영상 색인은 엔트로피 부호화되어 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 복호화 장치(200)는 유도된 움직임 벡터와 참조 영상 색인 정보에 기반하여 복호화 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다.
움직임 정보의 도출 방식의 다른 예로, 머지 모드가 있다. 머지 모드란 복수의 블록들에 대한 움직임의 병합을 의미할 수 있다. 머지 모드는 현재 블록의 움직임 정보를 주변 블록의 움직임 정보로부터 유도하는 모드를 의미할 수 있다. 머지 모드가 적용되는 경우, 복원된 주변 블록의 움직임 정보 및/또는 콜 블록의 움직임 정보를 이용하여 머지 후보 리스트(merge candidate list)를 생성할 수 있다. 움직임 정보는 1) 움직임 벡터, 2) 참조 영상 색인, 및 3) 화면 간 예측 지시자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예측 지시자는 단방향 (L0 예측, L1 예측) 또는 쌍방향일 수 있다.
머지 후보 리스트는 움직임 정보들이 저장된 리스트를 나타낼 수 있다. 머지 후보 리스트에 저장되는 움직임 정보는, 현재 블록에 인접한 주변 블록의 움직임 정보(공간적 머지 후보(spatial merge candidate)) 및 참조 영상에서 현재 블록에 대응되는(collocated) 블록의 움직임 정보(시간적 머지 후보(temporal merge candidate)), 이미 머지 후보 리스트에 존재하는 움직임 정보들의 조합에 의해 생성된 새로운 움직임 정보, 현재 블록 이전에 부호화/복호화된 블록의 움직임 정보(히스토리 기반 머지 후보(history-based merge candidate)) 및 제로 머지 후보 중 적어도 하나일 수 있다.
부호화 장치(100)는 머지 플래그(merge flag) 및 머지 색인(merge index) 중 적어도 하나를 엔트로피 부호화하여 비트스트림을 생성한 후 복호화 장치(200)로 시그널링할 수 있다. 머지 플래그는 블록 별로 머지 모드를 수행할지 여부를 나타내는 정보일 수 있고, 머지 색인은 현재 블록에 인접한 주변 블록들 중 어떤 블록과 머지를 할 것인가에 대한 정보일 수 있다. 예를 들면, 현재 블록의 주변 블록들은 현재 블록의 좌측 인접 블록, 상단 인접 블록 및 시간적 인접 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 부호화 장치(100)는 머지 후보의 움직임 정보 중 움직임 벡터를 보정하기 위한 보정 정보를 엔트로피 부호화하여 복호화 장치(200)로 시그널링할 수 있다. 복호화 장치(200)는 머지 색인에 의해 선택된 머지 후보의 움직임 벡터를 보정 정보에 기초하여 보정할 수 있다. 여기서, 보정 정보는 보정 여부 정보, 보정 방향 정보 및 보정 크기 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 위와 같이, 시그널링되는 보정 정보를 기초로 머지 후보의 움직임 벡터를 보정하는 예측 모드를 움직임 벡터 차분을 가진 머지 모드로 칭할 수 있다.
스킵 모드는 주변 블록의 움직임 정보를 그대로 현재 블록에 적용하는 모드일 수 있다. 스킵 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100)는 어떤 블록의 움직임 정보를 현재 블록의 움직임 정보로서 이용할 것인지에 대한 정보를 엔트로피 부호화하여 비트스트림을 통해 복호화 장치(200)에 시그널링할 수 있다. 이때, 부호화 장치(100)는 움직임 벡터 차분 정보, 부호화 블록 플래그 및 변환 계수 레벨(양자화된 레벨) 중 적어도 하나에 관한 구문 요소를 복호화 장치(200)에 시그널링하지 않을 수 있다.
서브 블록 머지 모드(subblock merge mode)는, 부호화 블록(CU)의 서브 블록 단위로 움직임 정보를 유도하는 모드를 의미할 수 있다. 서브 블록 머지 모드가 적용되는 경우, 참조 영상에서 현재 서브 블록에 대응되는(collocated) 서브 블록의 움직임 정보 (서브블록 기반 시간적 머지 후보(Sub-block based temporal merge candidate)) 및/또는 어파인 제어 포인트 움직임 벡터 머지 후보(affine ontrol point motion vector merge candidate)를 이용하여 서브 블록 머지 후보 리스트(subblock merge candidate list)가 생성될 수 있다.
삼각 분할 모드(triangle partition mode)는, 현재 블록을 대각선 방향으로 분할하여 각각의 움직임 정보를 유도하고, 유도된 각각의 움직임 정보를 이용하여 각각의 예측 샘플을 유도하고, 유도된 각각의 예측 샘플을 가중합하여 현재 블록의 예측 샘플을 유도하는 모드를 의미할 수 있다.
인터 인트라 결합 예측 모드는, 화면 간 예측으로 생성된 예측 샘플과 화면 내 예측으로 생성된 예측 샘플을 가중합하여 현재 블록의 예측 샘플을 유도하는 모드를 의미할 수 있다.
복호화 장치(200)는 도출된 움직임 정보를 자체적으로 보정할 수 있다. 복호화 장치(200)는 도출된 움직임 정보가 지시하는 참조 블록을 기준으로 기정의된 구역 탐색하여 최소의 SAD를 갖는 움직임 정보를 보정된 움직임 정보로 유도할 수 있다.
복호화 장치(200)는 광학적 흐름(Optical Flow)을 이용하여 화면 간 예측을 통해 유도된 예측 샘플을 보상할 수 있다.
도 6은 변환 및 양자화의 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이 잔여 신호에 변환 및/또는 양자화 과정을 수행하여 양자화된 레벨이 생성될 수 있다. 상기 잔여 신호는 원본 블록과 예측 블록(화면 내 예측 블록 혹은 화면 간 예측 블록) 간의 차분으로 생성될 수 있다. 여기에서, 예측 블록은 화면 내 예측 또는 화면 간 예측에 의해 생성된 블록일 수 있다. 여기서, 변환은 1차 변환 및 2차 변환 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 잔여 신호에 대해서 1차 변환을 수행하면 변환 계수가 생성될 수 있고, 변환 계수에 2차 변환을 수행하여 2차 변환 계수를 생성할 수 있다.
1차 변환(Primary Transform)은 기-정의된 복수의 변환 방법 중 적어도 하나를 이용하여 수행될 수 있다. 일예로, 기-정의된 복수의 변환 방법은 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform) 또는 KLT(Karhunen-Loeve Transform) 기반 변환 등을 포함할 수 있다. 1차 변환이 수행 후 생성되는 변환 계수에 2차 변환(Secondary Transform)을 수행할 수 있다. 1차 변환 및/또는 2차 변환시에 적용되는 변환 방법은 현재 블록 및/또는 주변 블록의 부호화 파라미터 중 적어도 하나에 따라 결정될 수 있다. 또는 변환 방법을 지시하는 변환 정보가 시그널링될 수도 있다. DCT 기반 변환은 예컨대, DCT2, DCT-8 등을 포함할 수 있다. DST 기반 변환은 예컨대, DST-7을 포함할 수 있다.
1차 변환 및/또는 2차 변환이 수행된 결과 또는 잔여 신호에 양자화를 수행하여 양자화된 레벨을 생성할 수 있다. 양자화된 레벨은 화면 내 예측 모드 또는 블록 크기/형태 중 적어도 하나를 기준으로 우상단 대각 스캔, 수직 스캔, 수평 스캔 중 적어도 하나에 따라 스캐닝(scanning) 될 수 있다. 예를 들어, 우상단(up-right) 대각 스캐닝을 이용하여 블록의 계수를 스캔함으로써 1차원 벡터 형태로 변경시킬 수 있다. 변환 블록의 크기 및/또는 화면 내 예측 모드에 따라 우상단 대각 스캔 대신 2차원의 블록 형태 계수를 열 방향으로 스캔하는 수직 스캔, 2차원의 블록 형태 계수를 행 방향으로 스캔하는 수평 스캔이 사용될 수도 있다. 스캐닝된 양자화된 레벨은 엔트로피 부호화되어 비트스트림에 포함될 수 있다.
복호화기에서는 비트스트림을 엔트로피 복호화하여 양자화된 레벨을 생성할 수 있다. 양자화된 레벨은 역 스캐닝(Inverse Scanning)되어 2차원의 블록 형태로 정렬될 수 있다. 이때, 역 스캐닝의 방법으로 우상단 대각 스캔, 수직 스캔, 수평 스캔 중 적어도 하나가 수행될 수 있다.
양자화된 레벨에 역양자화를 수행할 수 있고, 2차 역변환 수행 여부에 따라 2차 역변환을 수행할 수 있고, 2차 역변환이 수행된 결과에 1차 역변환 수행 여부에 따라 1차 역변환을 수행하여 복원된 잔여 신호가 생성될 수 있다.
화면 내 예측 또는 화면 간 예측을 통해 복원된 휘도 성분에 대해 인루프 필터링 전에 동적 범위(dynamic range)의 역매핑(inverse mapping)이 수행될 수 있다. 동적 범위는 16개의 균등한 조각(piece)으로 분할될 수 있고, 각 조각에 대한 매핑 함수가 시그널링될 수 있다. 상기 매핑 함수는 슬라이스 레벨 또는 타일 그룹 레벨에서 시그널링될 수 있다. 상기 역매핑을 수행하기 위한 역매핑 함수는 상기 매핑 함수에 기초하여 유도될 수 있다. 인루프 필터링, 참조 픽처의 저장 및 움직임 보상은 역매핑된 영역에서 수행되며, 화면 간 예측을 통해 생성된 예측 블록은 상기 매핑 함수를 이용한 매핑에 의해 매핑된 영역으로 전환된 후, 복원 블록의 생성에 이용될 수 있다. 그러나, 화면 내 예측은 매핑된 영역에서 수행되므로, 화면 내 예측에 의해 생성된 예측 블록은 매핑/역매핑 없이, 복원 블록의 생성에 이용될 수 있다.
현재 블록이 색차 성분의 잔차 블록인 경우, 매핑된 영역의 색차 성분에 대해 스케일링을 수행함으로써 상기 잔차 블록은 역매핑된 영역으로 전환될 수 있다. 상기 스케일링의 가용 여부는 슬라이스 레벨 또는 타일 그룹 레벨에서 시그널링될 수 있다. 상기 스케일링은 루마 성분에 대한 상기 매핑이 가용하고 휘도 성분의 분할과 색차 성분의 분할이 동일한 트리 구조를 따르는 경우에만 상기 스케일링이 적용될 수 있다. 상기 스케일링은 상기 색차 블록에 대응하는 휘도 예측 블록의 샘플값의 평균에 기초하여 수행될 수 있다. 이 때, 현재 블록이 화면 간 예측을 사용하는 경우, 상기 휘도 예측 블록은 매핑된 휘도 예측 블록을 의미할 수 있다. 휘도 예측 블록의 샘플값의 평균이 속하는 조각(piece)의 인덱스를 이용하여, 룩업테이블을 참조함으로써, 상기 스케일링에 필요한 값을 유도할 수 있다. 최종적으로 상기 유도된 값을 이용하여 상기 잔차 블록을 스케일링함으로써, 상기 잔차 블록은 역매핑된 영역으로 전환될 수 있다. 이 후의 색차 성분 블록의 복원, 화면 내 예측, 화면 간 예측, 인루프 필터링 및 참조 픽처의 저장은 역매핑된 영역에서 수행될 수 있다.
상기 휘도 성분 및 색차 성분의 매핑/역매핑이 가용한지 여부를 나타내는 정보는 시퀀스 파라미터 셋을 통해 시그널링될 수 있다.
현재 블록의 예측 블록은 현재 블록과 현재 픽처 내 참조 블록 사이의 위치 이동(displacement)을 나타내는 블록 벡터에 기초하여 생성될 수 있다. 이와 같이, 현재 픽처를 참조하여 예측 블록을 생성하는 예측 모드를 화면내 블록 카피(Intra Block Copy, IBC) 모드라고 명명할 수 있다. IBC 모드는 MxN(M<=64, N<=64) 부호화 유닛에 적용될 수 있다. IBC 모드는 스킵 모드, 머지 모드, AMVP 모드 등을 포함할 수 있다. 스킵 모드 또는 머지 모드의 경우, 머지 후보 리스트가 구성되고, 머지 인덱스가 시그널링되어 하나의 머지 후보가 특정될 수 있다. 상기 특정된 머지 후보의 블록 벡터가 현재 블록의 블록 벡터로서 이용될 수 있다. 머지 후보 리스트는 공간적 후보, 히스토리에 기반한 후보, 두개 후보의 평균에 기반한 후보 또는 제로 머지 후보 등 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. AMVP 모드의 경우, 차분 블록 벡터가 시그널링될 수 있다. 또한, 예측 블록 벡터는 현재 블록의 좌측 이웃 블록 및 상단 이웃 블록으로부터 유도될 수 있다. 어느 이웃 블록을 이용할지에 관한 인덱스는 시그널링될 수 있다. IBC 모드의 예측 블록은 현재 CTU 또는 좌측 CTU에 포함되고, 기 복원된 영역내의 블록으로 한정될 수 있다. 예를 들어, 현재 블록의 예측 블록은, 현재 블록이 속한 64x64 블록보다 부호화/복호화 순서상 앞선 3개의 64x64 블록 영역내에 위치하도록 블록 벡터의 값이 제한될 수 있다. 이와 같이 블록 벡터의 값을 제한함으로써, IBC 모드 구현에 따른 메모리 소비와 장치의 복잡도를 경감할 수 있다 .
비디오 부/복호화의 결과로 생성된 신택스 요소들은 CABAC을 통해서 비트스트림으로 변환된다. 산술 부호화는 각 신택스의 발생 빈들을 일정한 확률 구간 사이의 하나의 실수 값으로 모두 표현할 수 있다.
CABAC의 성능 향상을 위해서는 산술 부호화시 가능한 정확한 각 이진 심벌(빈)들의 발생 확률을 사용하여야 한다. 각 심벌들의 발생 확률은 각 빈들이 통계적 특성을 바탕으로 특정 값으로 초기화를 하고, 산술 부호화를 하면서 각 빈의 발생 결과를 반영하여 각 빈들의 발생 확률을 계속 갱신하여 시변하는 통계적 특성을 계속 반영하도록 한다.
따라서, 보다 정확한 각 빈의 발행 확률의 업데이트도 CABAC의 성능에 중요한 요소일 수 있다. 즉, 초기화된 확률 값을 사용하여 산술 부호화를 하면서 초기 확률 값으로부터 현재 부호화하는 실제의 통계적 특성을 빠르게 반영한 확률로 수렴하여야 한다. 가능한 정확하게 확률 업데이트의 안정성을 유지하면서 적절한 속도로 빠르게 수렴해야 하지만, 종래 기술은 하나의 확률 업데이트 모델만 이용하기 때문에 빠른 업데이트와 안정성을 동시에 보장할 수 없다. 또한, 엔트로피 부호화 중간에서 발생하는 확률 변화를 빠르게 반영하기 어렵다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치는 각기 다른 특성을 가진 2개 이상의 확률 업데이트 모델을 혼합하여 안정성을 유지하며 빠르게 일정 확률에 수렴하게 할 수 있다. 또한, 속도와 안정성을 동시에 보장하고 과거 빈들의 발생 상태에 따라 적응적으로 확률 업데이트 속도를 조절하게 함으로써 엔트로피 부호화 중간에 발생하는 확률 변화를 적절하게 대응할 수 있다.
본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 및 장치는 문맥 모델링 단계, 확률 업데이트 단계 및/또는 확률 구간 결정 단계를 수행할 수 있다.
이하에서는, 문맥 모델링 단계에 대해서 후술한다.
문맥 모델링 단계에서는, 각 신택스에 대한 CABAC 엔트로피 부호화를 수행함에 있어, 문맥 초기화, 적응적 문맥 모델 선택 및/또는 문맥 모델 저장 및 동기화 과정을 이용하여 현재 심볼에 대한 문맥 모델링이 수행될 수 있다.
이하에서는, 문맥 초기화 과정에 대해서 후술한다.
현재 심볼에 대한 문맥 모델링에 있어, 문맥 초기화를 수행할 수 있다. 문맥 초기화는 각 단위에서의 첫번째 신택스 요소(심볼)에 대해서 수행될 수 있으며, 해당 심볼에 대한 초기 확률을 설정할 수 있다.
일 실시예에 따를 때, 문맥 모델링 초기화는 도 8의 예와 같이 Picture(frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 수행될 수 있다. 이때, 상기 소정의 블록 크기는 도 3에서 상술된 부호화 유닛 중 하나를 포함할 수 있다. 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 문맥 모델링 초기화가 수행되는 단위를 설명하기 위한 도면이다.
일 예로, 도 8의 (c)와 같이 수평 방향 CTU 라인 단위로 문맥 모델링이 초기화 될 수 있다.
다른 예로, 수직 방향 CTU 라인 단위로 문맥 모델링이 초기화 될 수 있다.
또 다른 예로, 도 8의 (b)와 같이 수평 및/또는 수직 방향 Tile 단위로 문맥 모델링이 초기화 될 수 있다.
또 다른 예로, 도 8의 (d)와 같이 수평 및/또는 수직 방향 CTU 단위로 문맥 모델링이 초기화 될 수 있다.
또 다른 예로, 도 8의 (c)와 같이 수평 방향 CTU 라인 단위로 CTU 라인의 각 첫 번째 CTU에 대해 문맥 모델링이 초기화 될 수 있다.
한편, 도 8의 (c)를 참조하면, CTU line은 소정의 Picture, Slice, Tile 내에서 가로 방향 또는 열 방향으로 적어도 하나 이상의 CTU들로 구성된 CTU들의 집합을 의미할 수 있다. 또한, 하나의 Picture, Slice, Tile는 적어도 하나 이상의 동일한 CTU line들을 포함할 수 있다. 여기서, 상기 Slice는 하나의 tile 내에 포함된 적어도 하나 이상의 slice 중 하나를 의미할 수 있다. 또한, 여기서 상기 tile은 하나의 slice 내에 포함된 적어도 하나 이상의 tile 중 하나를 의미할 수 있다.
또한, 도 8의 (c)를 참조하면, 하나의 Picture, Slice, Tile 내에 포함된 적어도 하나 이상의 CTU line들 각각의 가로 크기(또는 너비)는 동일할 수 있다. 상기 CTU line들 각각의 가로 크기(또는 너비)는 상기 하나의 Picture, Slice, Tile의 가로 크기(또는 너비)와 동일할 수 있다. 또한, 도 8의 (c)를 참조하면, 하나의 Picture, Slice, Tile 내에 포함된 적어도 하나 이상의 CTU line들 각각의 세로 크기(또는 높이)는 동일할 수 있다.
일 예로, 하나의 Slice는 복수의 CTU line들을 포함할 수 있으며, 상기 복수의 CTU line들에 포함된 제1 CTU line과 제2 CTU line의 가로 크기는 상기 Slice의 가로 크기와 각각 동일하고, 제1 CTU line의 가로 크기와 세로 크기는 제2 CTU line의 가로 크기와 세로 크기와 각각 동일할 수 있다.
다른 예로, 하나의 tile은 복수의 CTU line들을 포함할 수 있으며, 상기 복수의 CTU line들에 포함된 제3 CTU line과 제4 CTU line의 가로 크기는 상기 tile의 가로 크기와 각각 동일하고, 제3 CTU line의 가로 크기와 세로 크기는 제4 CTU line의 가로 크기와 세로 크기와 각각 동일할 수 있다.
또 다른 예로, 하나의 tile은 적어도 하나 이상의 slice를 포함할 수 있으며, 상기 적어도 하나 이상의 Slice 중 하나는 복수의 CTU line들을 포함할 수 있으며, 상기 복수의 CTU line들에 포함된 제1 CTU line과 제2 CTU line의 가로 크기는 상기 Slice의 가로 크기와 각각 동일하고, 제1 CTU line의 가로 크기와 세로 크기는 제2 CTU line의 가로 크기와 세로 크기와 각각 동일할 수 있다.
또 다른 예로, 하나의 slice는 적어도 하나 이상의 tile을 포함할 수 있으며, 상기 적어도 하나 이상의 tile 중 하나는 복수의 CTU line들을 포함할 수 있으며, 상기 복수의 CTU line들에 포함된 제1 CTU line과 제2 CTU line의 가로 크기는 상기 tile의 가로 크기와 각각 동일하고, 제1 CTU line의 가로 크기와 세로 크기는 제2 CTU line의 가로 크기와 세로 크기와 각각 동일할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 소정의 단위 마다 문맥 모델링 초기화 단위를 다르게 할 수 있다.
일 예로, 픽처 마다 문맥 초기화 단위를 Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 적응적으로 선택할 수 있다.
다른 예로, Slice 마다 문맥 초기화 단위를 Tile, CTU line, CTU, CU, 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 적응적으로 선택할 수 있다.
또 다른 예로, Tile 마다 문맥 초기화 단위를 CTU line, CTU, CU, 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 적응적으로 선택할 수 있다.
또 다른 예로, CTU line 마다 문맥 초기화 단위를 CTU, CU, 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 적응적으로 선택할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 선택된 문맥 모델링 초기화 단위를 지시하는 인덱스 정보를 전송 할 수 있다 (e.g. context_init_unit_idx).
일 예로, Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 선택된 문맥 모델링 초기화 단위를 지시하는 인덱스 정보를 각 단위 별로 전송할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 각 신택스에 대한 문맥 모델의 확률(LPS, MPS)의 초기 설정은 신택스, QP(Quantization Parameter), Slice type, 예측 모드 중 적어도 하나 이상을 이용하여 다르게 할 수 있다.
일 예로, QP와 발생확률에 대한 선형식으로 QP에 따른 LPS 또는 MPS를 구할 수 있다. 수식은 수학식 1의 예와 같을 수 있다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2019007090-appb-I000001
수학식 1에서, x, y는 각 문맥 모델 마다 상이할 수 있다.
다른 예로, QP와 발생확률에 대한 비선형식으로 QP에 따른 LPS 또는 MPS를 구할 수 있다.
또 다른 예로, Slice type(I-SLICE, P-SLICE, B-SLICE)에 따라 다른 초기확률을 가질 수 있다.
또 다른 예로, 예측 모드(화면간 예측, 화면내 예측)에 따라 다른 초기확률을 가질 수 있다.
또 다른 예로, 예측 모드와 Slice type에 따라 다른 초기확률을 가질 수 있다.
또 다른 예로, Slice type에 따라 QP와 초기 확률의 선형 모델을 표현하는 상기 수식의 x, y를 다르게 가질 수 있다.
또 다른 예로, 예측 모드에 따라 QP와 초기 확률의 선형 모델을 표현하는 상기 수식의 x, y를 다르게 가질 수 있다.
이하에서는, 적응적 문맥 모델 선택 과정에 대해서 후술한다.
현재 심볼에 대한 문맥 모델링에 있어, 적응적 문맥 모델 선택을 수행할 수 있다. 각 신택스에 대해 양의 정수 N개의 확률 모델을 사용할 수 있으며 현재 블록과 주변 블록의 예측 정보 및/또는 신택스 요소에 따라서 N개의 확률 모델 중 하나를 선택할 수 있다.
이때, 주변 블록은 현재 블록의 공간적/시간적 인접 블록일 수 있다.
일 예로, 현재 블록의 신택스 요소에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 주변 블록의 해당 신택스에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
다른 예로, 현재 블록의 신택스 요소에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 주변 블록의 예측 모드에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 블록의 신택스 요소에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 현재 블록과 주변 블록의 움직임 정보의 유사성에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 블록의 신택스 요소에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 현재 블록과 주변 블록의 화면내 예측 모드 부합여부에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 블록의 신택스 요소에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 주변 블록의 확률 모델을 선택할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 심볼에 대한 문맥 모델링에 있어 적응적 문맥 모델 선택을 수행할 수 있으며, 각 신택스에 대해 양의 정수 N개의 확률 모델 중 일부의 확률 모델들을 사용할 수 있다.
한편, 상기 신택스 요소는 부호화 파라미터를 포함할 수 있다. 또한, 상기 예측 모드는 화면 내 예측으로 부호화/복호화되는 모드(또는 인트라 예측 모드), 화면 간 예측으로 부호화/복호화되는 모드(또는 인터 예측 모드) 또는 IBC 모드 를 지시하는 정보일 수 있다. 또한, 상기 주변 블록은 현재 블록의 좌측 인접 블록 내지 상측 인접 블록을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따를 때 , 현재 블록의 신택스 요소에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 주변 블록의 예측 모드가 화면 내 예측 모드인지에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
일 예로, 현재 블록의 예측 모드에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 주변 블록의 예측 모드가 화면 내 예측 모드인지에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
다른 예로, 현재 블록의 예측 모드에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 상기 현재 블록의 좌측 인접 블록의 예측 모드가 화면 내 예측 모드인지에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 블록의 예측 모드에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 상기 현재 블록의 상측 인접 블록의 예측 모드가 화면 내 예측 모드인지에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 블록의 좌측 인접 블록의 예측 모드가 화면 내 예측 모드인지에 기초하여 상기 현재 블록의 예측 모드에 대한 문맥 인덱스를 결정할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 블록의 상측 인접 블록의 예측 모드가 화면 내 예측 모드인지에 기초하여 상기 현재 블록의 예측 모드에 대한 문맥 인덱스를 결정할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때 , 현재 블록의 신택스 요소에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 주변 블록의 예측 모드가 화면 간 예측 모드인지에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다. 예컨대, 상기 신택스 요소는 현재 블록에 대한 화면 간 예측 모드가 어파인 인터 모드 또는 서브 블록 머지 모드인지를 나타내는 지시자를 포함할 수 있다.
일 예로, 현재 블록의 예측 모드에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 상기 현재 블록의 좌측 인접 블록의 예측 모드가 어파인 인터 모드 및/또는 서브 블록 머지 모드인지에 기초하여 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
다른 예로, 현재 블록의 예측 모드에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 상기 현재 블록의 상측 인접 블록의 예측 모드가 어파인 인터 모드 및/또는 서브 블록 머지 모드인지에 기초하여 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때 , 현재 블록의 신택스 요소에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 주변 블록의 예측 모드가 IBC 모드인지에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
일 예로, 현재 블록의 현재 블록의 예측 모드에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 주변 블록의 예측 모드가 IBC 모드인지에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
다른 예로, 현재 블록의 예측 모드에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 상기 현재 블록의 좌측 인접 블록의 예측 모드가 IBC 모드인지에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 블록의 예측 모드에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 상기 현재 블록의 상측 인접 블록의 예측 모드가 IBC 모드인지에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 블록의 좌측 인접 블록의 예측 모드가 IBC 모드인지에 기초하여 상기 현재 블록의 예측 모드에 대한 문맥 인덱스를 결정할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 블록의 상측 인접 블록의 예측 모드가 IBC 모드인지에 기초하여 상기 현재 블록의 예측 모드에 대한 문맥 인덱스를 결정할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때 , 현재 블록의 신택스 요소에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 상기 현재 블록의 좌측 인접 블록 또는 상측 인접 블록의 확률 모델을 선택할 수 있다. 예컨대, 상기 신택스 요소는 현재 블록에 대한 화면 내 예측 유형이 매트릭스 가중치 화면 내 예측(Matrix weighted Intra Prediction, MIP)인지를 나타내는 지시자를 포함할 수 있다. 또한, 예컨대, 상기 현재 블록에 대한 화면 내 예측 유형은 상기 현재 블록에 포함된 휘도 샘플들(또는 상기 현재 블록의 휘도 성분 블록)에 대한 화면 내 예측 유형을 의미할 수 있다.
한편, MIP는 W x H(가로 크기 x 세로 크기)의 크기를 갖는 현재 블록에서, 상기 현재 블록의 좌측에 있는 H개의 복원된 주변 경계 샘플들의 한 라인 및/또는 상기 현재 블록의 상측에 있는 W개의 복원된 주변 경계 샘플들의 한 라인에 기초하여 상기 현재 블록의 샘플들을 예측할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때 , 현재 블록의 신택스 요소에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 상기 현재 블록의 주변 블록의 신택스에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다. 예컨대, 상기 신택스 요소는 상기 현재 블록의 예측 모드가 Planar 모드인지를 나타내는 지시자를 포함할 수 있다. 또한, 예컨대, 상기 현재 블록의 예측 모드는 상기 현재 블록에 포함된 휘도 샘플들(또는 상기 현재 블록의 휘도 성분 블록)의 예측 모드를 의미할 수 있다.
일 예로, 현재 블록의 신택스 요소에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 상기 현재 블록의 좌측 인접 블록 또는 상측 인접 블록의 예측 모드가 Planar 모드인지에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다.
다른 예로, 현재 블록의 신택스 요소에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 상기 현재 블록과 상기 현재 블록의 좌측 인접 블록 또는 상측 인접 블록의 예측 모드가 Planar 모드와 부합하는지 여부에 따라 다른 확률 모델을 선택할 수 있다. 한편, 상기 Planar 모드는 상기 Planar 모드인지를 나타내는 신택스 요소에 기반하여 판단할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 블록의 신택스 요소에 대한 확률 모델을 선택함에 있어 상기 현재 블록의 좌측 인접 블록 또는 상측 인접 블록의 확률 모델을 선택할 수 있다.
이하에서는, 문맥 모델 저장 및 동기화 과정에 대해서 후술한다.
현재 심볼에 대한 문맥 모델링에 있어, 문맥 모델 저장 및/또는 동기화를 수행할 수 있다.
확률 모델 저장 및/또는 동기화는 Picture, Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 수행할 수 있다.
일 실시예에 따를 때, Slice 단위로 각 신택스 마다 산출된 확률정보(LPS, MPS)를 저장할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, CTU 단위로 각 신택스 마다 산출된 확률정보를 저장할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 공간적 주변의 확률, Slice 단위로 엔트로피 부호화가 진행되고 문맥 모델링 초기화를 수행할 때 시간적/공간적 주변에 저장된 적어도 하나 이상의 확률정보를 이용하여 현재 Slice의 문맥 모델을 동기화 할 수 있다.
이때, 상기 공간적 주변의 확률 정보는 같은 픽처 내부에서 현재 단위 이전에 저장된 확률정보를 의미하고, 시간적 주변의 확률정보는 현재 픽처 이전에 복호화가 수행된 픽처 내부에서 현재 단위와 같은 위치 또는 그 주변 위치일 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 현재 블록의 주변 블록들을 설명하기 위한 도면이다.
도 9를 참조하면, CTU 단위의 공간적 주변 위치와 시간적 주변 위치의 일예가 도시되어 있다. ‘X’는 현재 동기화가 진행될 CTU이고, ‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’는 공간적 주변 위치이고, ‘e’, ‘f’, ‘g’, ‘h’,‘i’, ‘j’, ‘k’, ‘l’, ‘m’ 시간적 주변 픽처 내에 존재하는 시간적 주변 위치를 의미할 수 있다. 또한, 현재 부/복호화가 진행되는 픽처는 Nth 픽처 이고 시간적 주변 픽처는 i 번째 이전에 복호화가 진행된 N-ith 픽처일 수 있다. 한편, 시간적 주변 픽처는 하나 이상일 수 있다. 또한, 참조하는 공간적 주변 위치 및/또는 시간적 주변 위치는 각각 하나 이상일 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 확률 모델 저장 및 동기화의 단위는 각각 다를 수 있다.
일 예로, CTU line 단위로 각 신택스 마다 산출된 확률정보를 저장하고 CTU 단위로 동기화 할 수 있다.
다른 예로, Slice 단위로 각 신택스 마다 산출된 확률정보를 저장하고 CU 단위로 동기화 할 수 있다.
또 다른 예로, Tile 단위로 각 신택스 마다 산출된 확률정보를 저장하고 Slice 단위로 동기화 할 수 있다.
또 다른 예로, CTU line 단위로 각 신택스 마다 산출된 확률정보를 저장하고 CTU 단위로 동기화 하는 경우, 각 CTU는 CTU가 속해있는 CTU line에 저장된 확률정보를 이용하여 동기화 할 수 있다.
이하에서는, 확률 업데이트 단계에 대해서 후술한다.
확률 업데이트 단계에서는, 각 신택스 요소에 대한 CABAC 엔트로피 부호화를 수행함에 있어, 테이블 기반 확률 업데이트, 연산 기반 확률 업데이트, 관성(momentum) 기반 확률 업데이트, 다중 확률 업데이트, 경계 기반 확률 업데이트 중 적어도 하나 이상의 방법을 이용하여 확률 업데이트가 수행될 수 있다.
한편, LPS (Least Probable State)는 0 또는 1이 될 수 있고 적응적으로 발생 확률이 0.5를 초과하는 경우를 가지는 상태로 설정하거나 하나의 상태로 고정하여 설정할 수 있다.
또한, MPS (Most Probable State)는 0 또는 1이 될 수 있고 적응적으로 발생 확률이 0.5 미만인 경우를 가지는 상태로 설정하거나 하나의 상태로 고정하여 설정할 수 있다.
이하에서는, 테이블 기반 확률 업데이트 과정에 대해서 후술한다.
각 신택스 요소에 대한 CABAC 확률 업데이트를 수행함에 있어, 테이블 기반 확률 업데이트를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따를 때, 확률 테이블은 확률 범위를 양의 정수 N으로 양자화하여 구성할 수 있다.
일 예로, 0~1의 실수 확률 범위를 256개로 양자화하여 확률 테이블을 구성할 수 있다.
다른 예로, 0~0.5의 실수 확률 범위를 64개로 양자화하여 확률 테이블을 구성할 수 있다.
한편, 정수 연산을 위해 실수의 확률 범위를 정수로 스케일링하여 사용할 수 있다.
또 다른 예로, 같은 실수 확률 범위라도 다른 개수로 양자화하여 확률 테이블을 구성할 수 있다. 예를 들어, 0~1의 실수 확률 범위를 64개 또는 256개로 양자화 하여 확률 테이블을 구성할 수 있다.
또 다른 예로, 0~1의 실수 확률 범위에서, 0~0.5 사이의 실수 확률 범위는 256개로 양자화하여 확률 테이블을 구성할 수 있고, 0.5~1 사이의 실수 확률 범위는 64개로 양자화하여 확률 테이블을 구성할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 현재 확률 인덱스와 LPS, MPS 발생에 따라 업데이트된 확률 인덱스를 도출할 수 있는 선형 또는 비선형식을 통해 확률 업데이트를 수행할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 상기 구성된 확률 테이블에서 현재 확률을 지시하는 인덱스와 LPS, MPS 발생에 따른 변환될 인덱스를 이용하여 변환 테이블을 구성할 수 있다. 상기 확률 테이블과 확률 변환 테이블을 이용하여 심볼의 발생 상태(LPS, MPS)에 따라 확률 업데이트를 수행할 수 있다.
한편, 신택스 요소에 따라 테이블의 종류가 다를 수 있다.
이하에서는, 연산 기반 확률 업데이트 과정에 대해서 후술한다.
각 신택스 요소에 대한 CABAC 확률 업데이트를 수행함에 있어, 연산 기반 확률 업데이트를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따를 때, LPS 발생시 수학식 2의 예와 같은 연산을 통해 확률 업데이트 할 수 있다.
Figure PCTKR2019007090-appb-I000002
는 현재 확률이고
Figure PCTKR2019007090-appb-I000003
는 업데이트 된 확률이다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2019007090-appb-I000004
또한, 일 실시예에 따를 때, MPS 발생시 수학식 3의 예와 같은 연산을 통해 확률 업데이트 할 수 있다.
Figure PCTKR2019007090-appb-I000005
는 현재 확률이고
Figure PCTKR2019007090-appb-I000006
는 업데이트 된 확률이다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2019007090-appb-I000007
또한, 일 실시예에 따를 때, 수학식 2 내지 3에서, M은 1 보다 큰 값을 가지며, 각 신택스 요소에 대한 확률 업데이트 연산에 적용될 수 있다. 또한, M은 확률 업데이트의 속도를 의미할 수 있으며, M 값의 크기와 확률 업데이트 속도는 반비례 관계일 수 있다.
일 예로, 모든 신택스 요소에 대한 확률 업데이트 연산의 M을 128로 고정시킬 수 있다.
다른 예로, 모든 신택스 요소에 대한 확률 업데이트 연산의 M을 최적의 비용을 가지는 값으로 설정할 수 있다.
한편, 모든 신택스 요소에 대한 최적의 M을 구할 때 사용하는 비용은 bitrate이 될 수 있다. 또한, 모든 신택스 요소에 대한 최적의 M을 Picture, Slice, Tile, CTU line, CTU 중 적어도 하나 이상의 단위로 전송할 수 있다.
또 다른 예로, 각 신택스 요소에 대한 확률 업데이트 연산의 M을 다르게 설정할 수 있으며, M은 16, 32, 64, 128, 256의 값 중 하나의 값을 가질 수 있다.
또 다른 예로, 각 신택스 요소에 대한 확률 업데이트 연산의 M을 최적의 비용을 가지는 값으로 설정할 수 있다.
한편, 각 신택스 요소에 대한 최적의 M을 구할 때 사용하는 비용은 bitrate이 될 수 있다. 또한, 각 신택스 요소에 대한 최적의 M을 Picture, Slice, Tile, CTU line, CTU 중 적어도 하나 이상의 단위로 전송할 수 있다.
또 다른 예로, M은 Picture(frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 설정될 수 있다.
또 다른 예로, LPS 및 MPS에 따라 M의 값이 다를 수 있다.
또 다른 예로, 신택스 요소에 따라 M의 값이 다를 수 있다.
이하에서는, 관성 기반 확률 업데이트 과정에 대해서 후술한다.
각 신택스 요소에 대한 CABAC 확률 업데이트를 함에 있어, 관성 기반 확률 업데이트를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따를 때, 각 신택스 요소 별로 K개의 과거 발생 심볼을 저장할 수 있으며, 현재 발생 심볼(빈)과 상기 저장된 과거 심볼들에 따라서 관성 기반 확률 업데이트를 수행할 수 있다.
한편, 각 신택스 요소에 따라 저장되는 과거 발생 심볼의 개수가 서로 다를 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 테이블 기반 확률 업데이트에서 관성 기반 확률 업데이트를 수행할 수 있다.
일 예로, 현재 발생 심볼이 LPS이고 과거 심볼 중 LPS 개수가 어느 임계치 보다 높은 경우, 업데이트 된 확률 인덱스에 정수 m을 더하여(+) 확률 업데이트 할 수 있다.
다른 예로, 현재 발생 심볼이 LPS이고 과거 심볼 중 MPS 개수가 어느 임계치 보다 높은 경우, 업데이트 된 확률 인덱스에 정수 m을 감하여(-) 확률 업데이트 할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 발생 심볼이 MPS이고 과거 심볼 중 LPS 개수가 어는 임계치 보다 높은 경우, 업데이트 된 확률 인덱스에 정수 m을 감하여(-) 확률 업데이트 할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 발생 심볼이 MPS이고 과거 심볼 중 MPS 개수가 어느 임계치 보다 높은 경우, 업데이트 된 확률 인덱스에 정수 m을 더하여(+) 확률 업데이트 할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 연산 기반 확률 업데이트에서 관성 기반 확률 업데이트를 수행할 수 있다.
일 예로, 현재 발생 심볼이 LPS이고 과거 심볼 중 LPS 개수가 어느 임계치 보다 높은 경우, 업데이트 모델의 파라미터 M에 실수 n을 곱하여(×) 확률 업데이트 할 수 있다.
다른 예로, 현재 발생 심볼이 LPS이고 과거 심볼 중 MPS 개수가 어느 임계치 보다 높은 경우, 업데이트 모델의 파라미터 M에 실수 n을 나누어(÷) 확률 업데이트 할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 발생 심볼이 MPS이고 과거 심볼 중 LPS 개수가 어는 임계치 보다 높은 경우, 업데이트 모델의 파라미터 M에 실수 n을 나누어(÷) 확률 업데이트 할 수 있다.
또 다른 예로, 현재 발생 심볼이 MPS이고 과거 심볼 중 MPS 개수가 어느 임계치 보다 높은 경우, 업데이트 모델의 파라미터 M에 실수 n을 곱하여(×) 확률 업데이트 할 수 있다.
또 다른 예로, 수학식 4와 같은 예를 이용하여 확률 업데이트를 수행할 수 있다. 과거 발생 심볼과 현재 발생 심볼의 같음에 따라 기존 확률 업데이트 정도를 증가 또는 감소시킬 수 있다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2019007090-appb-I000008
수학식 4에서,
Figure PCTKR2019007090-appb-I000009
는 기존 확률 업데이트 정도를 의미할 수 있다. 또한, W는 양의 정수의 값이고, bi는 i번째 과거의 bin을 의미할 수 있다. W와 i의 크기와 확률 업데이트 증가/감소 폭은 반비례할 수 있다.
또 다른 예로, 수학식 5와 같은 예를 이용하여 확률 업데이트를 수행할 수 있다. 과거 심볼과 현재 심볼의 발생에 따라 확률 업데이트 파라미터 M값을 조절할 수 있다.
[수학식 5]
Figure PCTKR2019007090-appb-I000010
수학식 5를 참조하면, 임의의 K개의 과거 심볼 중 현재 심볼과 같은 경우의 수가 임의의 임계치 보다 높을 경우 a는 임의의 양의 정수를 가질 수 있다 (M>a).
또한, 임의의 K개의 과거 심볼 중 현재 심볼과 다른 경우의 수가 임의의 임계치 보다 높을 경우 a는 임의의 음의 정수를 가질 수 있다.
또한, 확률 업데이트 수에 따라 확률 업데이트 파라미터 M 값을 조절할 수 있다. 일 예로. 해당 심볼에 대한 확률 업데이트 수가 임의의 임계치보다 높을 경우 a는 임의의 양의 정수를 가질 수 있다. 다른 예로, 해당 심볼에 대한 확률 업데이트 수가 임의의 임계치보다 높을 경우 a는 임의의 음의 정수를 가질 수 있다.
이하에서는, 다중 확률 업데이트 과정에 대해서 후술한다.
각 신택스 요소에 대한 CABAC 확률 업데이트를 함에 있어, 다중 확률 업데이트를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따를 때, 각 신택스 요소의 문맥 모델에 대한 확률 업데이트를 수행함에 있어, 양의 정수 N개의 확률 업데이트 모델을 사용할 수 있다.
이때, 확률 업데이트 모델은 상기 테이블 기반 확률 업데이트, 연산 기반 확률 업데이트, 관성 기반 확률 업데이트 중 하나가 될 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 각 신택스 요소에 따라 확률 업데이트 모델의 개수 및/또는 종류가 다를 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 각 신택스 요소에 따라 사용되는 확률 업데이트 모델이 테이블 기반 확률 업데이트 모델일 경우 테이블의 종류가 다를 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 각 신택스 요소에 따라 사용되는 확률 업데이트 모델이 연산 기반 확률 업데이트 모델일 경우 M 값이 서로 다를 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 각 신택스 요소에 대한 확률 업데이트에 대한 초기 확률 값이 서로 다를 수 있다.
일 예로, 한 신택스 요소에 대해 2개의 확률 업데이트 모델이 사용될 수 있으며, 각 확률 업데이트 모델의 평균으로 확률을 업데이트 할 수 있다.
다른 예로, 한 신택스 요소에 대해 2개의 확률 업데이트 모델이 사용될 수 있으며, K번째 업데이트 까지는 제1 확률 모델을 이용하여 업데이트 하고, 그 이후에는 제2 확률 모델을 이용하여 업데이트 할 수 있다.
또 다른 예로, 한 신택스 요소에 대해 2개의 확률 업데이트 모델이 사용될 수 있으며, K번째 업데이트 까지는 하나의 확률 모델을 이용하여 업데이트 하고, 그 이후에는 2개의 확률 모델의 평균으로 확률을 업데이트 할 수 있다.
한편, 상기 K의 값은 각 신택스 요소에 따라 다를 수 있다.
또 다른 예로, 한 신택스 요소에 대해 3개의 확률 업데이트 모델이 사용될 수 있으며, 각 업데이트 모델의 가중치 평균으로 확률을 업데이트 할 수 있다.
또 다른 예로, 한 신택스 요소에 대해 3개의 확률 업데이트 모델이 사용될 수 있으며, 수학식 6의 예와 같은 수식을 이용하여 확률 업데이트 할 수 있다.
[수학식 6]
Figure PCTKR2019007090-appb-I000011
수학식 6에서, P3로 확률 업데이트를 수행하며, P1, P2는 상기 연산 기반 확률 업데이트, 관성기반 확률 업데이트 또는 테이블 기반 확률 업데이트일 수 있다.
이하에서는, 경계 기반 확률 업데이트 과정에 대해서 후술한다.
각 신택스 요소에 대한 CABAC 확률 업데이트를 함에 있어, 경계 기반 확률 업데이트를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따를 때, 각 신택스 요소의 문맥 모델에 대한 확률 업데이트의 범위는 양의 정수 N개의 확률 값으로 초기화 될 수 있다.
일 예로, 1개의 확률 값을 이용하여 초기화 할 수 있다. 제1 확률 값은 해당 문맥 모델의 초기 확률이 될 수 있고, 제1 확률에 미리 정해진 오프셋을 더하여 확률 범위 경계를 초기화 할 수 있다. 이때, 미리 정해진 오프셋은 1개 또는 2개의 값을 가질 수 있다.
다른 예로, 2개의 확률 값을 이용하여 초기화 할 수 있다. 제1 확률 값은 확률 업데이트 범위의 최대 경계가 될 수 있고, 제2 확률 값은 최소 경계가 될 수 있다. 이때, 초기 확률은 제1 확률과 제2 확률의 평균 확률이 될 수 있다.
또 다른 예로, 3개의 확률 값을 이용하여 초기화 할 수 있다. 제1 확률 값은 확률 업데이트 범위의 최대 경계가 될 수 있고, 제2 확률 값은 확률 최소 경계가 될 수 있고, 제3 확률 값은 문맥 모델의 초기 확률 값이 될 수 있다.
또 다른 예로, 3개의 확률 값을 이용하여 초기화 할 수 있다. 제1 확률 값은 확률 업데이트 범위의 최대 경계가 될 수 있고, 제2 확률 값은 확률 최소 경계가 될 수 있고, 제1 확률 값, 제2 확률 값 및 제3 확률 값의 가중치 평균은 문맥 모델의 초기 확률 값이 될 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 상기 초기화 된 확률 업데이트 범위(최대 경계, 최소 경계)는 상기 업데이트 방법을 이용하여 업데이트 될 수 있다.
일 예로, 확률 업데이트 범위는 연산 기반 업데이트 방법으로 업데이트 될 수 있다.
다른 예로, 확률 업데이트 범위는 테이블 기반 업데이트 방법으로 업데이트 될 수 있다.
또 다른 예로, 확률 업데이트 범위는 관성 기반 업데이트 방법으로 업데이트 될 수 있다.
또 다른 예로, 최대 경계, 최소 경계는 각각 다른 업데이트 방법으로 업데이트 될 수 있다.
또 다른 예로, 최대 경계, 최소 경계가 업데이트 함에 따라 일정 확률로 수렴할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 상기 초기화 될 문맥 모델의 초기 확률 값은 상기 확률 업데이트 범위와 상기 업데이트 방법을 이용하여 업데이트 될 수 있다.
일 예로, 문맥 모델의 확률은 최소 경계 이상 또는 초과의 확률로 업데이트 될 수 있다.
다른 예로, 문맥 모델의 확률은 최대 경계 이하 또는 미만의 확률로 업데이트 될 수 있다.
또 다른 예로, 문맥 모델의 확률은 최소 경계 이상/초과, 최대 경계 이하/미만의 확률로 업데이트 될 수 있다.
또 다른 예로, 문맥 모델의 확률은 상기 정해진 확률 범위 내에서 연산 기반 업데이트 방법으로 업데이트 될 수 있다.
또 다른 예로, 문맥 모델의 확률은 상기 정해진 확률 범위 내에서 관성 기반 업데이트 방법으로 업데이트 될 수 있다.
예를 들어, 수학식 7의 예와 같은 수식을 이용하여 확률 업데이트를 할 수 있다.
[수학식 7]
Figure PCTKR2019007090-appb-I000012
수학식 7에서,
Figure PCTKR2019007090-appb-I000013
,
Figure PCTKR2019007090-appb-I000014
는 문맥 모델의 업데이트 전, 후 확률이고
Figure PCTKR2019007090-appb-I000015
은 업데이트된 최대 경계, 최소 경계이다. M은 연산 기반 업데이트의 업데이트 속도를 의미하는 파라미터이다.
이하에서는, 확률 구간 결정 단계에 대해서 후술한다.
확률 구간 결정 단계에서는, 각 신택스 요소에 대한 CABAC 엔트로피 부호화를 수행함에 있어, 테이블 기반 확률 구간 결정, 연산 기반 확률 구간 결정 중 적어도 하나 이상의 방법을 이용하여 확률 구간이 결정될 수 있다.
이하에서는, 테이블 기간 확률 구간 결정 과정에 대해서 후술한다.
각 신택스 요소에 대한 확률 구간 결정에 있어, 테이블 기반 확률 구간 결정을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따를 때, 확률 구간 테이블은 M의 양의 정수를 가지는 발생 확률 인덱스와 N의 양의 정수를 가지는 현재 확률 구간 인덱스에 따른 [M]x[N]의 2차원 테이블을 가질 수 있다.
일 예로, 상기 발생 확률 인덱스는 LPS 발생 확률 인덱스 일 수 있다.
다른 예로, 상기 발생 확률 인덱스는 MPS 발생 확률 인덱스 일 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 상기 테이블의 요소 값은 확률일 수 있다.
일 예로, 0~0.5 사이의 확률 값일 수 있다.
다른 예로, 0.5~0.1 사이의 확률 값일 수 있다.
또 다른 예로, 0~1 사이의 확률 값일 수 있다.
또한, 일 실시예에 따를 때, 상기 테이블의 요소 확률 값은 K-bits의 양의 정수로 표현할 수 있다.
일 예로, 0~0.5 사이의 확률 값을 0~255(8 bits)의 양의 정수로 표현할 수 있다.
다른 예로, 0~1 사이의 확률 값을 0~512(9 bits)의 양의 정수로 표현할 수 있다.
이하에서는, 연산 기반 확률 구간 결정 과정에 대해서 후술한다.
각 신택스 요소에 대한 확률 구간 결정에 있어, 연산 기반 확률 구간 결정을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따를 때, 확률 구간 결정시 수학식 8의 예와 같은 수식을 이용할 수 있다.
[수학식 8]
Figure PCTKR2019007090-appb-I000016
수학식 8에서,
Figure PCTKR2019007090-appb-I000017
는 이전 확률 구간이고
Figure PCTKR2019007090-appb-I000018
는 결정된 현재 확률 구간이다. p는 발생 확률이다.
일 예로, p는 LPS 발생 확률 인덱스 일 수 있다.
다른 예로, p는 MPS 발생 확률 인덱스 일 수 있다.
한편, 한 신택스 요소에 대해 2개의 확률 구간 결정이 사용될 수 있으며 두 개의 확률 구간의 평균으로 확률 구간 결정을 수행할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 소정의 구문요소를 포함하는 비트스트림을 획득할 수 있다(S1001).
또한, 소정의 구문요소에 대한 문맥 모델의 결정, 확률 업데이트 및 확률 구간의 결정 중 적어도 하나를 수행할 수 있다(S1002).
한편, 문맥 모델의 결정은 문맥 초기화 과정, 적응적 문맥 모델 선택 과정 및 문맥 모델의 저장/동기화 과정 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 문맥 초기화 과정은 Picture(frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 및 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 수행될 수 있다.
한편, 문맥 모델의 저장/동기화 과정은 Picture(frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 및 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 수행될 수 있다.
한편, 확률 업데이트는 테이블 기반 확률 업데이트, 연산 기반 확률 업데이트, 관성(momentum) 기반 확률 업데이트, 다중 확률 업데이트 및 경계 기반 확률 업데이트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 테이블 기반 확률 업데이트에서 확률 테이블은 확률 범위를 양의 정수로 양자화하여 구성될 수 있다.
한편, 관성 기반 확률 업데이트는 현재 발생 심볼 및 과거 발생 심볼에 기초하여 수행될 수 있다.
한편, 상기 확률 구간의 결정은 테이블 기반 확률 구간 결정 및 연산 기반 확률 구간 결정 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 테이블 기반 확률 구간 결정에서 확률 구간 테이블은 발생 확률 인덱스(양의 정수 M) 및 현재 확률 구간(양의 정수 N)의 2차원 테이블로 나타낼 수 있다.
또한, 수행 결과에 기초하여 소정의 구문요소를 산술 복호화할 수 있다(S1003).
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 소정의 구문요소에 대한 문맥 모델의 결정, 확률 업데이트 및 확률 구간의 결정 중 적어도 하나를 수행할 수 있다(S1101).
또한, 수행 결과에 기초하여 소정의 구문요소를 산술 부호화할 수 있다(S1102).
한편, 문맥 모델의 결정은 문맥 초기화 과정, 적응적 문맥 모델 선택 과정 및 문맥 모델의 저장/동기화 과정 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 문맥 초기화 과정은 Picture(frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 및 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 수행될 수 있다.
한편, 문맥 모델의 저장/동기화 과정은 Picture(frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 및 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 수행될 수 있다.
한편, 확률 업데이트는 테이블 기반 확률 업데이트, 연산 기반 확률 업데이트, 관성(momentum) 기반 확률 업데이트, 다중 확률 업데이트 및 경계 기반 확률 업데이트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 테이블 기반 확률 업데이트에서 확률 테이블은 확률 범위를 양의 정수로 양자화하여 구성될 수 있다.
한편, 관성 기반 확률 업데이트는 현재 발생 심볼 및 과거 발생 심볼에 기초하여 수행될 수 있다.
한편, 상기 확률 구간의 결정은 테이블 기반 확률 구간 결정 및 연산 기반 확률 구간 결정 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 테이블 기반 확률 구간 결정에서 확률 구간 테이블은 발생 확률 인덱스(양의 정수 M) 및 현재 확률 구간(양의 정수 N)의 2차원 테이블로 나타낼 수 있다.
또한, 산술 부호화된 소정의 구문요소를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다(S1103).
본 발명에 따르면, 압축 효율이 향상된 영상 부호화/복호화 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 압축 효율이 향상된 CABAC을 이용한 영상 부호화/복호화 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 본 발명의 영상 부호화/복호화 방법 또는 장치에 의해 생성된 비트스트림을 저장한 기록 매체가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 영상의 부호화/복호화 과정에서 발생한 예측 정보, 변환 계수 및 시그널링 정보 등 다양한 이진 정보들에 대한 엔트로피 부호화/문맥 적응적 이진 산술 부호화(CABAC) 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 각기 다른 특성을 가진 2개 이상의 확률 업데이트 모델을 혼합하여 안정성을 유지하며 적절한 속도도 실제 각 빈들의 발생 확률에 수렴하는 영상 부호화/복호화 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 과거 빈들의 발생 상태에 따라 확률 업데이트 속도를 적절하게 조절하는 영상 부호화/복호화 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
상기의 실시예들은 부호화기 및 복호화기에서 같은 방법으로 수행될 수 있다.
상기 실시예들 중 적어도 하나 혹은 적어도 하나의 조합을 이용해서 영상을 부호화/복호화할 수 있다.
상기 실시예를 적용하는 순서는 부호화기와 복호화기에서 상이할 수 있고, 상기 실시예를 적용하는 순서는 부호화기와 복호화기에서 동일할 수 있다.
휘도 및 색차 신호 각각에 대하여 상기 실시예를 수행할 수 있고, 휘도 및 색차 신호에 대한 상기 실시예를 동일하게 수행할 수 있다.
본 발명의 상기 실시예들이 적용되는 블록의 형태는 정방형(square) 형태 혹은 비정방형(non-square) 형태를 가질 수 있다.
본 발명의 상기 실시예들은 부호화 블록, 예측 블록, 변환 블록, 블록, 현재 블록, 부호화 유닛, 예측 유닛, 변환 유닛, 유닛, 현재 유닛 중 적어도 하나의 크기에 따라 적용될 수 있다. 여기서의 크기는 상기 실시예들이 적용되기 위해 최소 크기 및/또는 최대 크기로 정의될 수도 있고, 상기 실시예가 적용되는 고정 크기로 정의될 수도 있다. 또한, 상기 실시예들은 제1 크기에서는 제1의 실시예가 적용될 수도 있고, 제2 크기에서는 제2의 실시예가 적용될 수도 있다. 즉, 상시 실시예들은 크기에 따라 복합적으로 적용될 수 있다. 또한, 본 발명의 상기 실시예들은 최소 크기 이상 및 최대 크기 이하일 경우에만 적용될 수도 있다. 즉, 상기 실시예들을 블록 크기가 일정한 범위 내에 포함될 경우에만 적용될 수도 있다.
예를 들어, 현재 블록의 크기가 8x8 이상일 경우에만 상기 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 현재 블록의 크기가 4x4일 경우에만 상기 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 현재 블록의 크기가 16x16 이하일 경우에만 상기 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 현재 블록의 크기가 16x16 이상이고 64x64 이하일 경우에만 상기 실시예들이 적용될 수 있다.
본 발명의 상기 실시예들은 시간적 계층(temporal layer)에 따라 적용될 수 있다. 상기 실시예들이 적용 가능한 시간적 계층을 식별하기 위해 별도의 식별자(identifier)가 시그널링되고, 해당 식별자에 의해 특정된 시간적 계층에 대해서 상기 실시예들이 적용될 수 있다. 여기서의 식별자는 상기 실시예가 적용 가능한 최하위 계층 및/또는 최상위 계층으로 정의될 수도 있고, 상기 실시예가 적용되는 특정 계층을 지시하는 것으로 정의될 수도 있다. 또한, 상기 실시예가 적용되는 고정된 시간적 계층이 정의될 수도 있다.
예를 들어, 현재 영상의 시간적 계층이 최하위 계층일 경우에만 상기 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 현재 영상의 시간적 계층 식별자가 1 이상인 경우에만 상기 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 현재 영상의 시간적 계층이 최상위 계층일 경우에만 상기 실시예들이 적용될 수 있다.
본 발명의 상기 실시예들이 적용되는 슬라이스 종류(slice type) 혹은 타일 그룹 종류가 정의되고, 해당 슬라이스 종류 혹은 타일 그룹 종류에 따라 본 발명의 상기 실시예들이 적용될 수 있다.
상술한 실시예들에서, 방법들은 일련의 단계 또는 유닛으로서 순서도를 기초로 설명되고 있으나, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 순서도에 나타난 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나, 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술한 실시예는 다양한 양태의 예시들을 포함한다. 다양한 양태들을 나타내기 위한 모든 가능한 조합을 기술할 수는 없지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 다른 조합이 가능함을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 이하의 특허청구범위 내에 속하는 모든 다른 교체, 수정 및 변경을 포함한다고 할 것이다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 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. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 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. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
본 발명은 영상을 부호화/복호화하는데 이용될 수 있다.

Claims (20)

  1. 소정의 구문요소를 포함하는 비트스트림을 획득하는 단계;
    상기 소정의 구문요소에 대한 문맥 모델의 결정, 확률 업데이트 및 확률 구간의 결정 중 적어도 하나를 수행하는 단계; 및
    상기 수행 결과에 기초하여 상기 소정의 구문요소를 산술 복호화하는 단계를 포함하는 영상 복호화 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 문맥 모델의 결정은 문맥 초기화 과정, 적응적 문맥 모델 선택 과정 및 문맥 모델의 저장/동기화 과정 중 적어도 하나를 포함하는 영상 복호화 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 문맥 초기화 과정은 Picture(frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 및 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 수행되는 영상 복호화 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 적응적 문맥 모델 선택 과정은 현재 블록과 주변 블록의 예측 정보 및 구문요소 중 적어도 하나에 기초하여 문맥 모델을 선택하는 영상 복호화 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 문맥 모델의 저장/동기화 과정은 Picture(frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 및 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 수행되는 영상 복호화 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 확률 업데이트는 테이블 기반 확률 업데이트, 연산 기반 확률 업데이트, 관성(momentum) 기반 확률 업데이트, 다중 확률 업데이트 및 경계 기반 확률 업데이트 중 적어도 하나를 포함하는 영상 복호화 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 테이블 기반 확률 업데이트에서 확률 테이블은 확률 범위를 양의 정수로 양자화하여 구성되는 영상 복호화 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 관성 기반 확률 업데이트는 현재 발생 심볼 및 과거 발생 심볼에 기초하여 수행되는 영상 복호화 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 확률 구간의 결정은 테이블 기반 확률 구간 결정 및 연산 기반 확률 구간 결정 중 적어도 하나를 포함하는 영상 복호화 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 테이블 기반 확률 구간 결정에서 확률 구간 테이블은 발생 확률 인덱스(양의 정수 M) 및 현재 확률 구간(양의 정수 N)의 2차원 테이블로 나타내는 영상 복호화 방법.
  11. 소정의 구문요소에 대한 문맥 모델의 결정, 확률 업데이트 및 확률 구간의 결정 중 적어도 하나를 수행하는 단계;
    상기 수행 결과에 기초하여 상기 소정의 구문요소를 산술 부호화하는 단계; 및
    상기 산술 부호화된 소정의 구문요소를 포함하는 비트스트림을 생성하는 단계를 포함하는 영상 부호화 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 문맥 모델의 결정은 문맥 초기화 과정, 적응적 문맥 모델 선택 과정 및 문맥 모델의 저장/동기화 과정 중 적어도 하나를 포함하는 영상 부호화 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 문맥 초기화 과정은 Picture(frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 및 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 수행되는 영상 부호화 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 적응적 문맥 모델 선택 과정은 현재 블록과 주변 블록의 예측 정보 및 구문요소 중 적어도 하나에 기초하여 문맥 모델을 선택하는 영상 부호화 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 문맥 모델의 저장/동기화 과정은 Picture(frame), Slice, Tile, CTU line, CTU, CU, 및 소정의 블록 크기 중 적어도 하나 이상의 단위로 수행되는 영상 부호화 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 확률 업데이트는 테이블 기반 확률 업데이트, 연산 기반 확률 업데이트, 관성(momentum) 기반 확률 업데이트, 다중 확률 업데이트 및 경계 기반 확률 업데이트 중 적어도 하나를 포함하는 영상 부호화 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 테이블 기반 확률 업데이트에서 확률 테이블은 확률 범위를 양의 정수로 양자화하여 구성되는 영상 부호화 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 관성 기반 확률 업데이트는 현재 발생 심볼 및 과거 발생 심볼에 기초하여 수행되는 영상 부호화 방법.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 확률 구간의 결정은 테이블 기반 확률 구간 결정 및 연산 기반 확률 구간 결정 중 적어도 하나를 포함하는 영상 부호화 방법.
  20. 소정의 구문요소에 대한 문맥 모델의 결정, 확률 업데이트 및 확률 구간의 결정 중 적어도 하나를 수행하는 단계;
    상기 수행 결과에 기초하여 상기 소정의 구문요소를 산술 부호화하는 단계; 및
    상기 산술 부호화된 소정의 구문요소를 포함하는 비트스트림을 획득하는 단계를 포함하는 영상 부호화 방법에 의해 생성된 비트스트림을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
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