WO2024147679A1 - 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체 - Google Patents

영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체 Download PDF

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WO2024147679A1
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김종호
임성창
임웅
최진수
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한국전자통신연구원
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    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/577—Motion compensation with bidirectional frame interpolation, i.e. using B-pictures

Definitions

  • video data can be effectively compressed, transmitted, and stored.
  • the matching costs may be the result of a calculation using a cost function for samples existing in templates generated using the plurality of filter candidates.
  • the final filter may be determined based on matching costs of the plurality of filter candidates.
  • the matching costs may be the result of a calculation using a cost function for samples existing in templates generated using the plurality of filter candidates.
  • Figure 4 is a diagram showing the form of a prediction unit that a coding unit can include.
  • Figure 6 shows division of a block according to an example.
  • Figure 7 is a diagram for explaining an embodiment of the intra prediction process.
  • Figure 8 is a diagram for explaining reference samples used in the intra prediction process.
  • Figure 10 shows spatial candidates according to an example.
  • Figure 11 shows the order of adding motion information of spatial candidates to a merge list according to an example.
  • Figure 16 is a structural diagram of an encoding device according to an embodiment.
  • 26A to 26L illustrate subsampling using units of subblocks for an area adjacent to a block, according to an example.
  • Figure 28 shows a second relationship between a search pattern and resolution according to an example.
  • Figure 30 shows a fourth relationship between a search pattern and resolution according to an example.
  • Figure 32 shows a sixth relationship between a search pattern and resolution according to an example.
  • Figure 38 is a flowchart of an encoding method according to an embodiment.
  • Figure 45 is a flowchart of a decryption method using a template matching cost according to an embodiment.
  • Figure 51 shows luma component positions corresponding to the positions of chroma component samples according to an example.
  • the target block may be an encoding target block that is the target of encoding and/or a decoding target block that is the target of decoding.
  • the target block may be a current block that is currently the target of encoding and/or decoding.
  • the terms “target block” and “current block” may be used interchangeably and may be used interchangeably.
  • the current block may mean an encoding target block that is the target of encoding during encoding and/or a decoding target block that is the target of decoding during decoding.
  • the current block may be at least one of a coding block, a prediction block, a residual block, and a transform block.
  • region and “segment” may be used interchangeably.
  • each of the specified information, data, flag, index, element, attribute, etc. may have a value.
  • the value "0" of information, data, flags, indexes, elements, and attributes may represent false, logical false, or a first predefined value. That is, the values “0”, false, logical false and the first predefined value can be used interchangeably.
  • the value "1" in information, data, flags, indexes, elements, and attributes may represent true, logical true, or a second predefined value. That is, 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 represent a row, column, or index, the value of i may be an integer greater than or equal to 0, or an integer greater than or equal to 1. That is, in embodiments rows, columns, indices, etc. may be counted from 0, and may be counted from 1.
  • Encoder An encoder may refer to a device that performs encoding. In other words, an encoder may mean an encoding device.
  • a decoder may refer to a device that performs decoding. In other words, a decoder may mean a decryption device.
  • a unit may represent a unit of encoding and/or decoding of an image.
  • the terms “unit” and “block” may be used interchangeably and may be used interchangeably.
  • a unit may be an MxN array of samples.
  • M and N can each be positive integers.
  • a unit can often refer to an array of samples in a two-dimensional form.
  • a unit may be an area created by dividing one video. In other words, a unit may be a specified area within one image. One image can be divided into multiple units. Alternatively, a unit may refer to the divided parts when one image is divided into segmented parts and encoding or decoding is performed on the segmented parts.
  • predefined processing may be performed on the unit depending on the type of unit.
  • the types of units include Macro Unit, Coding Unit (CU), Prediction Unit (PU), Residual Unit, and Transform Unit (TU), etc. It can be classified as: Alternatively, depending on the function, the unit may be a block, macroblock, Coding Tree Unit, Coding Tree Block, Coding Unit, Coding Block, or Prediction Unit. It may mean Prediction Unit, Prediction Block, Residual Unit, Residual Block, Transform Unit, Transform Block, etc.
  • the target unit may be at least one of a CU, PU, residual unit, and TU that are the target of encoding and/or decoding.
  • a unit may refer to information including a luma component block, a corresponding chroma component block, and a syntax element for each block in order to refer to it separately from a block.
  • the size and shape of the unit may vary. Additionally, units may have various sizes and shapes. In particular, the shape of the unit may include geometric shapes that can be expressed in two dimensions, such as squares, rectangles, trapezoids, triangles, and pentagons.
  • the unit information may include at least one of the unit type, unit size, unit depth, unit encoding order, and unit decoding order.
  • the type of unit may indicate one of CU, PU, residual unit, and TU.
  • One unit can be further divided into subunits having a smaller size than the unit.
  • Depth may refer to the degree to which a unit is divided. Additionally, the depth of a unit may indicate the level at which the unit(s) exist when the unit(s) are expressed as a tree structure.
  • - QT depth can indicate the depth of quad division.
  • BT depth may indicate the depth for binary division.
  • TT depth can indicate depth to strikeout splits.
  • a call block may be a block in an already reconstructed co-located picture (col picture).
  • the position of the call block within the call picture may correspond to the position of the target block within the target picture.
  • the location of the collocated block in the collocated picture may be the same as the location of the target block in the target picture.
  • a call picture may be a picture included in the reference picture list.
  • a prediction unit may refer to a base unit for prediction such as inter prediction, intra prediction, inter compensation, intra compensation, and motion compensation.
  • Prediction unit partition may refer to the form in which the prediction unit is divided.
  • a picture can be divided into one or more sub-pictures.
  • a sub-picture may consist of one or more tile rows and one or more tile columns.
  • Each brick may contain one or more CTU rows.
  • each sub-picture boundary may always be a slice boundary.
  • each vertical sub-picture boundary may always be a vertical tile boundary.
  • the parameter set may correspond to header information among the structures in the bitstream.
  • Information signaled through a parameter set can be applied to pictures referencing the parameter set.
  • information in the VPS can be applied to pictures referencing the VPS.
  • Information in the SPS can be applied to pictures referencing the SPS.
  • Information in the PPS can be applied to pictures referencing the PPS.
  • a parameter set can refer to a parent parameter set.
  • PPS may refer to SPS.
  • SPS may refer to VPS.
  • Rate-distortion optimization The coding device uses a combination of coding unit size, prediction mode, prediction unit size, motion information, and transformation unit size to provide high coding efficiency. Distortion optimization can be used.
  • the rate-distortion optimization method can calculate the rate-distortion cost of each combination to select the optimal combination among the above combinations.
  • the rate-distortion cost can be calculated using the formula “D+ ⁇ *R”.
  • the combination that minimizes the rate-distortion cost according to the formula "D+ ⁇ *R" can be selected as the optimal combination in the rate-distortion optimization method.
  • Bitstream may refer to a string of bits containing encoded video information.
  • Parsing may mean entropy decoding a bitstream to determine the value of a syntax element. Alternatively, parsing may mean entropy decoding itself.
  • reference picture and “reference image” may be used with the same meaning and may be used interchangeably.
  • Reference picture list may be a list containing one or more reference pictures used for inter prediction or motion compensation.
  • the types of reference picture lists are List Combined (LC), List 0 (L0), List 1 (L1), List 2 (L2), and List 3 (List 3; L3). ), etc.
  • One or more reference picture lists can be used in inter prediction.
  • the prediction list utilization flag may indicate whether a prediction unit is generated using at least one reference picture in a specific reference picture list.
  • An inter prediction indicator can be derived using the prediction list utilization flag.
  • the prediction list utilization flag can be derived using the inter prediction indicator. For example, when the prediction list utilization flag indicates the first value of 0, it may indicate that a prediction block is not generated using a reference picture in the reference picture list for the target unit. When the prediction list utilization flag indicates a second value of 1, it may indicate that a prediction unit is generated using a reference picture list for the target unit.
  • the reference picture index may be an index that indicates a specific reference picture in the reference picture list.
  • Motion vector candidate index may refer to an indicator indicating a motion vector candidate in the motion vector candidate list.
  • the motion vector candidate index may be the index of a motion vector predictor.
  • the merge index may be an indicator pointing to a merge candidate in the merge candidate list.
  • the merge index may indicate the reconstructed unit that derived the merge candidate among the reconstructed units that are spatially adjacent to the target unit and the reconstructed units that are temporally adjacent to the target unit.
  • the merge index may indicate at least one of the motion information of the merge candidate.
  • Scaling may refer to the process of multiplying the transform coefficient level by a factor.
  • Scaling may also be referred to as dequantization.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an encoding device to which the present invention is applied according to an embodiment.
  • inter mode inter prediction mode
  • inter-screen mode inter-screen prediction mode
  • the encoding device 100 may generate a prediction block for the target block. Additionally, after the prediction block is generated, the encoding device 100 may encode the residual block for the target block using the residual of the target block and the prediction block.
  • the conversion unit 130 may use one of a plurality of predefined conversion methods when performing conversion.
  • a quantized transform coefficient level or quantized level can be generated by applying quantization to the transform coefficient.
  • the quantized transform coefficient level and the quantized level may also be referred to as transform coefficients.
  • entropy coding When entropy coding is applied, a small number of bits may be assigned to symbols with a high probability of occurrence, and a large number of bits may be assigned to symbols with a low probability of occurrence. As symbols are expressed through this allocation, the size of the bitstring for the symbols that are the target of encoding can be reduced. Therefore, the compression performance of video encoding can be improved through entropy coding.
  • the entropy encoding unit 150 uses exponential golomb, context-adaptive variable length coding (CAVLC), and context-adaptive binary arithmetic coding for entropy encoding. Coding methods such as Arithmetic Coding (CABAC) can be used.
  • CABAC Arithmetic Coding
  • the entropy encoding unit 150 may perform entropy encoding using a Variable Length Coding/Code (VLC) table.
  • VLC Variable Length Coding/Code
  • the entropy encoder 150 can derive a probability model of the target symbol/bin.
  • the entropy encoding unit 150 may perform arithmetic encoding using the derived binarization method, probability model, and context model.
  • the entropy encoder 150 can change the coefficients of the two-dimensional block form into the form of a one-dimensional vector through a transform coefficient scanning method to encode the quantized transform coefficient level.
  • Coding parameters may be information required for encoding and/or decoding.
  • the coding parameter may include information encoded in the encoding device 100 and transmitted from the encoding device 100 to the decoding device, and may include information that can be derived during the encoding or decoding process.
  • information transmitted to the decoding device includes syntax elements.
  • Intra-loop filter Information indicating whether to apply, coefficient of intra-loop filter, filter tab of intra-loop, shape/form of intra-loop filter, information indicating whether to apply deblocking filter, deblocking filter Coefficients, filter tab of deblocking filter, strength of deblocking filter, shape/form of deblocking filter, information indicating whether adaptive sample offset is applied, adaptive sample offset value, adaptive sample offset category, adaptive sample Offset type, information indicating whether to apply an adaptive in-loop filter, coefficients of the adaptive-loop filter, filter tab of the adaptive-loop filter, shape of the adaptive-loop filter/ Shape, binarization/debinarization method, context model, context model determination method, context
  • Primary transformation selection information may indicate the primary transformation applied to the target block.
  • Secondary transformation selection information may indicate secondary transformation applied to the target block.
  • the residual signal may represent the difference between the original signal and the predicted signal.
  • the residual signal may be a signal generated by transforming the difference between the original signal and the predicted signal.
  • the residual signal may be a signal generated by converting and quantizing the difference between the original signal and the predicted signal.
  • a residual block may be a residual signal for a block.
  • signaling information may mean that the encoding device 100 includes entropy-encoded information generated by performing entropy encoding on a flag or index in a bitstream.
  • This may mean that the decoding device 200 obtains information by performing entropy decoding on entropy-encoded information extracted from the bitstream.
  • the information may include flags and indexes.
  • a signal may refer to signaled information.
  • information about images and blocks may be referred to as signals.
  • signals information about images and blocks
  • the terms “information” and “signal” may be used with the same meaning and may be used interchangeably.
  • a specific signal may be a signal representing a specific block.
  • the original signal may be a signal representing the target block.
  • a prediction signal may be a signal representing a prediction block.
  • the residual signal may be a signal representing a residual block.
  • the bitstream may include information according to a specified syntax.
  • the encoding device 100 may generate a bitstream including information according to a specified syntax.
  • the encoding device 200 may obtain information from the bitstream according to the specified syntax.
  • the encoded target image can be used as a reference image for other image(s) to be processed later. Accordingly, the encoding device 100 can reconstruct or decode the encoded target image, and store the reconstructed or decoded image as a reference image in the reference picture buffer 190. For decoding, inverse quantization and inverse transformation may be processed on the encoded target image.
  • the quantized level may be inversely quantized in the inverse quantization unit 160 and inversely transformed in the inverse transformation unit 170.
  • the inverse quantization unit 160 may generate an inverse quantized coefficient by performing inverse quantization on the quantized level.
  • the inverse transform unit 170 may generate inverse quantized and inverse transformed coefficients by performing inverse transformation on the inverse quantized coefficients.
  • the inverse-quantized and inverse-transformed coefficients can be combined with the prediction block through the adder 175.
  • a reconstructed block can be generated by combining the inverse-quantized and inverse-transformed coefficients with the prediction block.
  • the dequantized and/or inverse-transformed coefficient may mean a coefficient on which at least one of dequantization and inverse-transformation has been performed, and may mean a reconstructed residual block.
  • the reconstructed block may mean a recovered block or a decoded block.
  • the reconstructed block may pass through the filter unit 180.
  • the filter unit 180 includes at least a deblocking filter, a sample adaptive offset (SAO), an adaptive loop filter (ALF), and a non-local filter (NLF).
  • SAO sample adaptive offset
  • ALF adaptive loop filter
  • NLF non-local filter
  • One or more can be applied to a reconstructed sample, reconstructed block, or reconstructed picture.
  • the filter unit 180 may also be referred to as an in-loop filter.
  • the deblocking filter can remove block distortion occurring at the boundaries between blocks in the reconstructed picture. To determine whether to apply a deblocking filter, it may be determined whether to apply a deblocking filter to the target block based on the pixel(s) included in a few columns or rows included in the block.
  • the applied filter may vary depending on the strength of deblocking filtering required. In other words, among different filters, a filter determined according to the strength of deblocking filtering may be applied to the target block.
  • a deblocking filter is applied to the target block, a long-tap filter, strong filter, weak filter, and Gaussian filter are used depending on the strength of the deblocking filtering required.
  • one or more filters may be applied to the target block.
  • horizontal filtering and vertical filtering may be processed in parallel.
  • SAO can add an appropriate offset to the pixel value of a pixel to compensate for coding errors.
  • SAO can perform correction using an offset for the difference between the original image and the deblocked image in pixel units for the image to which deblocking has been applied.
  • a method is used to divide the pixels included in the image into a certain number of areas, determine the area where offset is to be performed among the divided areas, and apply the offset to the determined area.
  • a method of applying an offset by considering edge information of each pixel of the image may be used.
  • ALF can perform filtering based on a comparison between the reconstructed image and the original image. After dividing pixels included in an image into predetermined groups, a filter to be applied to each divided group can be determined, and filtering can be performed differentially for each group. Information related to whether to apply an adaptive loop filter may be signaled for each CU. This information can be signaled for the luma signal. The shape of the ALF and filter coefficients to be applied to each block may be different for each block. Alternatively, regardless of the characteristics of the block, a fixed form of ALF may be applied to the block.
  • the non-local filter can perform filtering based on reconstructed blocks similar to the target block.
  • An area similar to the target block may be selected from the reconstructed image, and filtering of the target block may be performed using statistical properties of the selected similar area.
  • Information related to whether to apply a non-local filter may be signaled to the CU. Additionally, the shapes and filter coefficients of non-local filters to be applied to blocks may be different depending on the block.
  • the reconstructed block or reconstructed image that has passed through the filter unit 180 may be stored in the reference picture buffer 190 as a reference picture.
  • the reconstructed block that has passed through the filter unit 180 may be part of a reference picture.
  • the reference picture may be a reconstructed picture composed of reconstructed blocks that have passed through the filter unit 180.
  • the stored reference picture can then be used for inter prediction or motion compensation.
  • Figure 2 is a block diagram showing the configuration of a decoding device according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • the decoding device 200 may be a decoder, a video decoding device, or an image decoding device.
  • the decoding device 200 may receive the bitstream output from the encoding device 100.
  • the decoding device 200 can receive a bitstream stored in a computer-readable recording medium and can receive a bitstream streaming through a wired/wireless transmission medium.
  • the decoding device 200 may perform intra-mode and/or inter-mode decoding on the bitstream. Additionally, the decoding device 200 can generate a reconstructed image or a decoded image through decoding, and output the generated reconstructed image or a decoded image.
  • switching to intra mode or inter mode according to the prediction mode used for decoding may be performed by the switch 245. If the prediction mode used for decoding is intra mode, the switch 245 may be switched to intra mode. If the prediction mode used for decoding is the inter mode, the switch 245 may be switched to inter.
  • the decoding device 200 can 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 device 200 can generate a reconstructed block that is the target of decoding by combining the reconstructed residual block and the prediction block.
  • the entropy decoding unit 210 may generate symbols by performing entropy decoding on the bitstream based on a probability distribution for the bitstream.
  • the generated symbols may include symbols in the form of quantized transform coefficient levels (i.e., quantized levels or quantized coefficients).
  • the entropy decoding method may be similar to the entropy encoding method described above.
  • the entropy decoding method may be the reverse process of the entropy encoding method described above.
  • the entropy decoder 210 can change the coefficients in the form of a one-dimensional vector into the form of a two-dimensional block through a transform coefficient scanning method in order to decode the quantized transform coefficient level.
  • the coefficients of a block can be changed into a two-dimensional block form.
  • which scan to use among the upper right diagonal scan, vertical scan, and horizontal scan may be determined depending on the block size and/or intra prediction mode.
  • the quantized coefficient may be inverse quantized in the inverse quantization unit 220.
  • the inverse quantization unit 220 may generate an inverse quantized coefficient by performing inverse quantization on the quantized coefficient. Additionally, the inverse quantized coefficient may be inversely transformed in the inverse transform unit 230.
  • the inverse transform unit 230 may generate a reconstructed residual block by performing inverse transform on the inverse quantized coefficients. As a result of performing inverse quantization and inverse transformation on the quantized coefficients, a reconstructed residual block may be generated.
  • the inverse quantization unit 220 may apply a quantization matrix to the quantized coefficients when generating a reconstructed residual block.
  • the intra prediction unit 240 may generate a prediction block by performing spatial prediction on the target block using pixel values of already decoded blocks neighboring the target block.
  • the inter prediction unit 250 may include a motion compensation unit. Alternatively, the inter prediction unit 250 may be called a motion compensation unit.
  • the motion compensation unit may generate a prediction block by performing motion compensation on the target block using a motion vector and a reference image stored in the reference picture buffer 270.
  • the motion compensation unit can apply an interpolation filter to some areas in the reference image and generate a prediction block using the reference image to which the interpolation filter has been applied.
  • the motion compensation unit may determine which of skip mode, merge mode, AMVP mode, and current picture reference mode is the motion compensation method used for the PU included in the CU based on the CU, and the determined mode. Motion compensation can be performed according to .
  • the reconstructed residual block and prediction block can be added through an adder 255.
  • the adder 255 may generate a reconstructed block by adding the reconstructed residual block and the prediction block.
  • the reconstructed block may pass through the filter unit 260.
  • the filter unit 260 may apply at least one of a deblocking filter, SAO, ALF, and non-local filter to the reconstructed block or the reconstructed image.
  • the reconstructed image may be a picture containing reconstructed blocks.
  • the filter unit 260 may output a reconstructed image.
  • the reconstructed block and/or the reconstructed image that has passed through the filter unit 260 may be stored as a reference picture in the reference picture buffer 270.
  • the reconstructed block that has passed through the filter unit 260 may be part of a reference picture.
  • the reference picture may be a reconstructed image composed of reconstructed blocks that have passed through the filter unit 260.
  • the stored reference picture can then be used for inter prediction and/or motion compensation.
  • Figure 3 is a diagram schematically showing the division structure of an image when encoding and decoding an image.
  • Figure 3 may schematically show an example in which one unit is divided into a plurality of sub-units.
  • a coding unit may be used in encoding and decoding.
  • a unit may be a term that refers to a combination of 1) a block containing video samples and 2) a syntax element.
  • “division of a unit” may mean “division of a block corresponding to a unit.”
  • CU may be used as a base unit for video encoding and/or decoding. Additionally, a CU may be used as a unit to which a selected mode of intra mode and inter mode is applied in video encoding and/or decoding. In other words, in video encoding and/or decoding, it can be determined which mode among intra mode and inter mode will be applied to each CU.
  • a CU may be a basic unit in prediction, transformation, quantization, inverse transformation, inverse quantization, and encoding and/or decoding of transformation coefficients.
  • the image 300 may be sequentially divided into units of largest coding units (LCUs). For each LCU, a partition structure may be determined.
  • LCU may be used with the same meaning as Coding Tree Unit (CTU).
  • CTU Coding Tree Unit
  • Division of a unit may mean division of a block corresponding to the unit.
  • Block division information may include depth information regarding the depth of the unit. Depth information may indicate the number and/or extent to which a unit is divided.
  • One unit may be hierarchically divided into a plurality of sub-units with depth information based on a tree structure.
  • Each divided sub-unit may have depth information.
  • Depth information may be information indicating the size of the CU. Depth information may be stored for each CU.
  • Each CU may have depth information.
  • CUs created by splitting may have a depth that increases by 1 from the depth of the split CU.
  • the division structure may refer to the distribution of CUs within the LCU 310 for efficiently encoding images. This distribution may be determined depending on whether to divide one CU into multiple CUs.
  • the number of divided CUs may be a positive integer greater than or equal to 2, including 2, 4, 8, and 16.
  • the horizontal and vertical sizes of the CU created by division may be smaller than the horizontal and vertical sizes of the CU before division, depending on the number of CUs created by division.
  • the horizontal and vertical sizes of the CU created by division may be half the horizontal size and half the vertical size of the CU before division.
  • a split CU can be recursively split into multiple CUs in the same manner.
  • By recursive division at least one of the horizontal and vertical sizes of the divided CU may be reduced compared to at least one of the horizontal and vertical sizes of the CU before division.
  • Division of the CU can be done recursively up to a predefined depth or predefined size.
  • the depth of the CU may have a value of 0 to 3.
  • the size of the CU can range from 64x64 to 8x8 depending on the depth of the CU.
  • the depth of the LCU 310 may be 0, and the depth of the Smallest Coding Unit (SCU) may be a predefined maximum depth.
  • the LCU may be a CU with the maximum coding unit size as described above, and the SCU may be a CU with the minimum coding unit size.
  • Division may begin from the LCU 310, and the depth of the CU may increase by 1 whenever the horizontal and/or vertical size of the CU is reduced due to division.
  • an undivided CU may have a size of 2Nx2N.
  • a CU of 2Nx2N size may be divided into 4 CUs of NxN size. The size of N can be reduced by half each time the depth increases by 1.
  • an LCU with a depth of 0 may be 64x64 pixels or a 64x64 block. 0 may be the minimum depth.
  • a SCU with a depth of 3 may be 8x8 pixels or an 8x8 block. 3 may be the maximum depth.
  • the CU of the 64x64 block, which is the LCU can be expressed as depth 0.
  • a CU in a 32x32 block can be expressed with a depth of 1.
  • a CU in a 16x16 block can be expressed with a depth of 2.
  • a CU of an 8x8 block, which is an SCU can be expressed with a depth of 3.
  • Segmentation information may be 1 bit of information. All CUs except SCU may include segmentation information.
  • the partition information value of a CU that is not divided may be a first value
  • the partition information value of a divided CU may be a second value.
  • the division information indicates whether the CU is divided
  • the first value may be 0 and the second value may be 1.
  • the horizontal and vertical sizes of each of the four CUs created by division are half the horizontal size and half the vertical size of the CU before division, respectively. You can.
  • the sizes of the 4 divided CUs may be 16x16.
  • the CU is divided into a quad-tree form. In other words, it can be seen that quad-tree partitioning has been applied to the CU.
  • each CU of the two CUs created by division is half the horizontal size or half the vertical size of the CU before division, respectively.
  • the sizes of the two divided CUs may be 16x32.
  • the sizes of the two divided CUs may be 32x16.
  • Quad-tree type partitioning and binary-tree type partitioning were applied to the LCU 310 of FIG. 3.
  • information indicating whether a multi-type tree with a first value (eg, “1”) is split may indicate that the corresponding CU is split in the form of a multi-type tree.
  • Information indicating whether a multi-type tree with a second value (eg, “0”) is divided may indicate that the corresponding CU is not divided into a multi-type tree.
  • the corresponding CU may further include split tree information.
  • Splitting tree information may indicate the tree used for multi-type tree splitting.
  • At least one of the above-described quad split information, information indicating whether the multi-type tree is split, split direction information, and split tree information may be entropy encoded and/or entropy decoded.
  • information on a neighboring CU adjacent to the target CU can be used.
  • this CU may be recursively divided until the size of the CU becomes less than or equal to the size of the maximum conversion block. For example, if the size of the CU is 64x64 and the maximum conversion block size is 32x32, the CU may be divided into four 32x32 blocks for conversion. For example, if the size of the CU is 32x64 and the maximum conversion block size is 32x32, the CU may be divided into two 32x32 blocks for conversion.
  • quad split information information indicating whether the multi-type tree is split
  • split tree information may or may not exist in the bitstream.
  • binary tree partitioning or ternary tree partitioning may be limited based on the size of the virtual pipeline data unit (i.e., pipeline buffer size). For example, if a CU is split into sub-CUs that do not fit the pipeline buffer size by binary tree partitioning or ternary tree partitioning, binary tree partitioning or ternary tree partitioning may be limited.
  • the pipeline buffer size may be equal to the size of the maximum conversion block (e.g., 64X64).
  • One CU can be divided into one or more PUs, and a PU can also be divided into multiple PUs.
  • the horizontal or vertical size of each PU of the two PUs created by division is half the horizontal size or half the vertical size of the PU before division, respectively.
  • the sizes of the two divided PUs may be 16x32.
  • the sizes of the two divided PUs may be 32x16.
  • Figure 5 is a diagram showing the form of a conversion unit that can be included in a coding unit.
  • the TU may have a square or rectangular shape.
  • the shape of the TU may be determined depending on the size and/or shape of the CU.
  • CUs that are no longer divided into CUs may be divided into one or more TUs.
  • the division structure of the TU may be a quad-tree structure.
  • one CU 510 may be divided one or more times according to a quad-tree structure.
  • one CU 510 can be composed of TUs of various sizes.
  • one CU can be viewed as being divided recursively.
  • one CU can be composed of TUs with various sizes.
  • one CU may be divided into one or more TUs based on the number of vertical lines and/or horizontal lines dividing the CU.
  • a CU may not be divided into TUs. If the CU is not divided into TUs, the size of the CU and the size of the TU may be the same.
  • the horizontal and vertical sizes of each of the four TUs created by the split are half the horizontal size and half the vertical size of the TU before splitting, respectively. You can.
  • the sizes of the 4 divided TUs may be 16x16.
  • the TU is divided into four TUs, it can be said that the TU is divided into a quad-tree form.
  • each TU of the two TUs created by the split is half the horizontal size or half the vertical size of the TU before splitting, respectively.
  • the sizes of the two divided TUs may be 16x32.
  • the sizes of the two divided TUs may be 32x16.
  • the CU may be divided in a manner other than that shown in FIG. 5.
  • one CU can be divided into three CUs.
  • the horizontal or vertical size of the three divided CUs may be 1/4, 1/2, and 1/4 of the horizontal or vertical size of the CU before division, respectively.
  • the sizes of the 3 divided CUs may be 8x32, 16x32, and 8x32, respectively.
  • the CU can be viewed as being divided in the form of a ternary tree.
  • One of the exemplified quad tree-type partitioning, binary tree-type partitioning, and ternary tree-type partitioning may be applied for partitioning the CU, and a plurality of partitioning methods may be combined together and used for partitioning the CU. .
  • partitioning in the form of a composite tree can be referred to as partitioning in the form of a composite tree.
  • Figure 6 shows division of a block according to an example.
  • the target block may be divided as shown in FIG. 6.
  • the target block may be a CU.
  • Splitting information includes split flag (hereinafter referred to as “split_flag”), quad-binary flag (hereinafter referred to as “QB_flag”), quad tree flag (hereinafter referred to as “quadtree_flag”), and binary tree flag (hereinafter referred to as “binarytree_flag”). It may be one or more of a binary type flag (hereinafter denoted as "Btype_flag").
  • split_flag may be a flag indicating whether the block is split. For example, a value of 1 in split_flag may indicate that the block is split. A value of 0 for split_flag may indicate that the block is not split.
  • QB_flag may be a flag indicating whether the block is divided into a quad tree format or a binary tree format. For example, a value of 0 for QB_flag may indicate that the block is divided into a quad tree format. A value of 1 for QB_flag may indicate that the block is divided into a binary tree form. Alternatively, the value of QB_flag 0 may indicate that the block is divided into a binary tree form. A value of 1 in QB_flag may indicate that the block is divided into a quad tree format.
  • quadtree_flag may be a flag indicating whether the block is divided into a quad tree format. For example, a value of 1 in quadtree_flag may indicate that the block is divided into a quad tree format. A value of 0 in quadtree_flag may indicate that the block is not divided into quad tree form.
  • Btype_flag may be a flag indicating whether the block is divided into vertical division or horizontal division when the block is divided into binary tree form. For example, a value of 0 in Btype_flag may indicate that the block is divided in the horizontal direction. A value of 1 in Btype_flag may indicate that the block is divided in the vertical direction. Alternatively, the value 0 of Btype_flag may indicate that the block is divided in the vertical direction. A value of 1 in Btype_flag may indicate that the block is divided in the horizontal direction.
  • partition information for the block of FIG. 6 can be derived by signaling at least one of quadtree_flag, binarytree_flag, and Btype_flag as shown in Table 1 below.
  • split information for the block of FIG. 6 can be derived by signaling at least one of split_flag, QB_flag, and Btype_flag as shown in Table 2 below.
  • the partitioning method may be limited to quad trees only, or only binary trees, depending on the size and/or shape of the block.
  • split_flag may be a flag indicating whether to split into a quad tree form or a flag indicating whether to split into a binary tree form.
  • the size and shape of the block can be derived according to the depth information of the block, and the depth information can be signaled from the encoding device 100 to the decoding device 200.
  • the specified range may be defined by at least one of the maximum block size and minimum block size for which only quad tree-type division is possible.
  • Information indicating the maximum block size and/or minimum block size for which only quad tree-type division is possible may be signaled from the encoding device 100 to the decoding device 200 through a bitstream. Additionally, this information may be signaled for at least one unit among video, sequence, picture, parameter, tile group, and slice (or segment).
  • the maximum block size and/or minimum block size may be fixed sizes predefined in the encoding device 100 and the decoding device 200. For example, if the block size is 64x64 or larger and 256x256 or smaller, only quad tree type division may be possible. In this case, split_flag may be a flag indicating whether to split into quad tree form.
  • split_flag may be a flag indicating whether to split into quad tree form.
  • the block size falls within a specified range, only binary tree or ternary tree division may be possible.
  • the specified range may be defined by at least one of the maximum block size and minimum block size for which only division in the form of a binary tree or a ternary tree is possible.
  • Information indicating the maximum block size and/or minimum block size for which only binary tree-type splitting or ternary tree-type splitting is possible may be signaled from the encoding device 100 to the decoding device 200 through a bitstream. Additionally, this information may be signaled for at least one unit among sequence, picture, and slice (or segment).
  • quad tree-type partitioning can be equally applied to binary tree-type and/or ternary-tree form partitioning.
  • the above-described indicator may not be signaled.
  • Figure 7 is a diagram for explaining an embodiment of the intra prediction process.
  • the number 0 may represent Planar mode, which is a non-directional intra prediction mode.
  • the number 1 may represent DC mode, which is a non-directional intra prediction mode.
  • Intra encoding and/or decoding may be performed using reference samples of neighboring blocks of the target block.
  • the neighboring block may be a reconstructed neighboring block.
  • a reference sample may refer to a neighboring sample.
  • intra encoding and/or decoding may be performed using the value or coding parameter of a reference sample included in the reconstructed neighboring block.
  • Intra prediction may be performed according to the intra prediction mode for the target block.
  • the number of intra prediction modes that a target block can have may be a predefined fixed value or a value determined differently depending on the properties of the prediction block.
  • properties of the prediction block may include the size of the prediction block and the type of the prediction block. Additionally, properties of a prediction block may indicate coding parameters for the prediction block.
  • an intra prediction mode may include 2 undirectional modes and 65 directional modes, corresponding to numbers 0 to 66 shown in FIG. 7 .
  • the intra prediction mode may include 2 undirectional modes and 93 directional modes, corresponding to numbers -14 to 80 shown in FIG. 7.
  • the directional mode may be a prediction mode with a specific direction or a specific angle.
  • Directional mode may also be referred to as an argular mode.
  • the intra prediction mode may be expressed by at least one of a mode number, mode value, mode angle, and mode direction. That is to say, the terms “(mode) number of intra prediction mode”, “(mode) value of intra prediction mode”, “(mode) angle of intra prediction mode” and “(mode) direction of intra prediction mode” have the same meaning. can be used, and can be used interchangeably.
  • the number of intra prediction modes may vary depending on the shape, size, and/or type of color component of the block.
  • the intra prediction mode when generating the prediction block of the target block, the average value of the top reference samples and the left reference samples of the target block can be used. Additionally, filtering using values of reference samples may be performed on specified rows or specified columns within the target block. The rows specified may be one or more top rows adjacent to the reference sample. The specified columns may be one or more left columns adjacent to the reference sample.
  • filtering may be performed only for specified intra prediction modes (eg, DC mode, planar mode, vertical mode, horizontal mode, diagonal mode, and/or adjacent diagonal mode).
  • specified intra prediction modes eg, DC mode, planar mode, vertical mode, horizontal mode, diagonal mode, and/or adjacent diagonal mode.
  • the adjacent diagonal mode may be a mode with a number in which k is added to the number of the diagonal mode, or it may be a mode with a number in which k is subtracted from the number of the diagonal mode. That is, the number of adjacent diagonal modes may be the sum of the number of diagonal modes and k, or the difference between the number of diagonal modes and k. For example, k may be a positive integer of 8 or less.
  • the target image that is the target of encoding is an I picture
  • the target image can be encoded using data within the image itself without inter prediction referring to other images.
  • an I picture can be encoded only with intra prediction.
  • Inter prediction can be performed using a reference picture.
  • Each of the encoding device 100 and the decoding device 200 can identify a block that exists at a location spatially corresponding to the target block within a coll picture.
  • the location of the target block in the target picture and the location of the identified block in the call picture may correspond to each other.
  • Each of the encoding device 100 and the decoding device 200 may determine a col block existing at a predefined relative position with respect to the identified block as a temporal candidate.
  • the predefined relative position may be a position inside and/or outside the identified block.
  • predicted motion vector candidate and “AMVP candidate” may be used with the same meaning and may be used interchangeably.
  • Spatial candidates may include reconstructed spatial neighboring blocks.
  • the motion vector of the reconstructed neighboring block may be referred to as a spatial prediction motion vector candidate.
  • Temporal candidates may include call blocks and blocks adjacent to call blocks. That is, the motion vector of a call block or a motion vector of a block adjacent to a call block may be referred to as a temporal prediction motion vector candidate.
  • the zero vector may be a (0, 0) motion vector.
  • the predicted motion vector candidate may be a motion vector predictor for predicting a motion vector. Additionally, in the encoding device 100, a predicted motion vector candidate may be a motion vector initial search position.
  • the encoding device 100 may use the predicted motion vector candidate list to determine a motion vector to be used for encoding the target block within the search range. Additionally, the encoding device 100 may determine a prediction motion vector candidate to be used as the prediction motion vector of the target block among the prediction motion vector candidates in the prediction motion vector candidate list.
  • the motion vector to be used for encoding the target block may be a motion vector that can be encoded at minimal cost.
  • the encoding device 100 may determine whether to use the AMVP mode when encoding the target block.
  • the encoding device 100 may generate a bitstream including inter prediction information required for inter prediction.
  • the decoding device 200 may perform inter prediction on the target block using inter prediction information of the bitstream.
  • predicted motion vector index and “AMVP index” may be used with the same meaning and may be used interchangeably.
  • inter prediction information may include a residual signal.
  • the decoding apparatus 200 may derive a predicted motion vector candidate using the predicted motion vector candidate list and determine motion information of the target block based on the derived predicted motion vector candidate.
  • the decoding apparatus 200 may use the predicted motion vector index to determine a motion vector candidate for the target block among the predicted motion vector candidates included in the predicted motion vector candidate list.
  • the decoding apparatus 200 may select the prediction motion vector candidate indicated by the prediction motion vector index from among the prediction motion vector candidates included in the prediction motion vector candidate list as the prediction motion vector of the target block.
  • the encoding device 100 may generate an entropy-encoded predicted motion vector index by applying entropy coding to the predicted motion vector index, and generate a bitstream including the entropy-encoded predicted motion vector index.
  • the entropy-encoded predicted motion vector index may be signaled from the encoding device 100 to the decoding device 200 through a bitstream.
  • the decoding device 200 can extract the entropy-encoded predicted motion vector index from the bitstream, and obtain the predicted motion vector index by applying entropy decoding to the entropy-encoded predicted motion vector index.
  • the motion vector actually used for inter prediction of the target block may not match the prediction motion vector.
  • MVD may be used to represent the motion vector that will actually be used for inter prediction of the target block and the difference between the prediction motion vectors.
  • the encoding device 100 may derive a prediction motion vector similar to the motion vector that will actually be used for inter prediction of the target block in order to use the MVD of the smallest size possible.
  • the MVD may be the difference between the motion vector of the target block and the predicted motion vector.
  • the encoding device 100 can calculate the MVD and generate an entropy-encoded MVD by applying entropy encoding to the MVD.
  • the encoding device 100 may generate a bitstream including entropy-encoded MDV.
  • MVD may be transmitted from the encoding device 100 to the decoding device 200 through a bitstream.
  • the decoding device 200 can extract the entropy-encoded MVD from the bitstream and obtain the MVD by applying entropy decoding to the entropy-encoded MVD.
  • the decoding device 200 can derive the motion vector of the target block by combining the MVD and the predicted motion vector.
  • the motion vector of the target block derived from the decoding device 200 may be the sum of the MVD and the motion vector candidate.
  • the encoding device 100 can generate entropy-encoded MVD resolution information by applying entropy encoding to the calculated MVD resolution information, and can generate a bitstream including the entropy-encoded MVD resolution information.
  • the decoding device 200 can extract entropy-encoded MVD resolution information from the bitstream and obtain MVD resolution information by applying entropy decoding to the entropy-encoded MVD resolution information.
  • the decoding device 200 can adjust the resolution of the MVD using the MVD resolution information.
  • the encoding device 100 may calculate the MVD based on the affine model.
  • the decoding device 200 may derive an affine control motion vector of the target block through the sum of the MVD and affine control motion vector candidates, and may derive a motion vector for the sub-block using the affine control motion vector. there is.
  • the reference direction only indicates a reference picture list used for prediction of the target block, and may not indicate that the directions of reference pictures are limited to the forward direction or backward direction. That is, each of the reference picture list L0 and the reference picture list L1 may include forward and/or reverse pictures.
  • the fact that the reference direction is uni-directional may mean that one reference picture list is used.
  • Bi-directional reference direction may mean that two reference picture lists are used. That is, the reference direction may indicate that only the reference picture list L0 is used, that only the reference picture list L1 is used, and one of the two reference picture lists.
  • the motion vector of the target block can be derived by the predicted motion vector index, MVD, reference direction, and reference picture index.
  • the decoding device 200 may generate a prediction block for the target block based on the derived motion vector and reference picture index.
  • the prediction block may be a reference block pointed to by the derived motion vector in the reference picture indicated by the reference picture index.
  • the motion information of the reconstructed neighboring block may be used for the target block.
  • the encoding device 100 may not separately encode the motion information itself for the target block.
  • the motion information of the target block is not encoded, and other information that can derive the motion information of the target block through the motion information of the reconstructed neighboring block may be encoded instead.
  • other information is encoded instead, the amount of bits transmitted to the decoding device 200 can be reduced and coding efficiency can be improved.
  • Merge may mean merging movements of multiple blocks. Merge may mean applying the movement information of one block to other blocks as well.
  • the merge mode may mean a mode in which the motion information of the target block is derived from the motion information of the neighboring block.
  • the encoding device 100 may perform prediction on the motion information of the target block using motion information of the spatial candidate and/or motion information of the temporal candidate.
  • Spatial candidates may include reconstructed spatial neighboring blocks that are spatially adjacent to the target block. Spatial neighboring blocks may include left neighboring blocks and top neighboring blocks.
  • Temporal candidates may include call blocks.
  • spatial candidate and “spatial merge candidate” may be used interchangeably and may be used interchangeably.
  • temporary candidate and “temporal merge candidate” may be used interchangeably and may be used interchangeably.
  • the merge candidate list may include history-based merge candidates.
  • a history-based merge candidate may be motion information of a block that was encoded and/or decoded before the target block.
  • the merge candidate list may include motion information of the zero vector.
  • Zero vectors may also be referred to as zero merge candidates.
  • the motion information in the merge candidate list is: 1) motion information of the spatial candidate, 2) motion information of the temporal candidate, 3) motion information generated by a combination of motion information already existing in the merge candidate list, and 4) zero vector. It can be at least one of:
  • the number of merge candidates in the merge candidate list may be predefined.
  • the encoding device 100 and the decoding device 200 may add merge candidates to the merge candidate list according to a predefined method and a predefined rank so that the merge candidate list has a predefined number of merge candidates. Through a predefined method and a predefined ranking, the merge candidate list of the encoding device 100 and the merge candidate list of the decoding device 200 may be the same.
  • Merge can be applied on a CU or PU basis.
  • the encoding device 100 may transmit a bitstream containing predefined information to the decoding device 200.
  • predefined information includes 1) information indicating whether to perform a merge for each block partition, 2) which block to merge with among blocks that are spatial candidates and/or temporal candidates for the target block. It may include information about whether
  • the decoding device 200 may perform inter prediction on the target block using inter prediction information of the bitstream.
  • inter prediction information may include a residual signal.
  • the encoding device 100 may not transmit other syntax element information, such as MVD, to the decoding device 200.
  • the encoding device 100 may not signal syntax elements related to at least one of the MVD, the coded block flag, and the transform coefficient level to the decoding device 200.
  • Skip mode can also use the merge candidate list. That is, the merge candidate list can be used in both merge mode and skip mode.
  • the merge candidate list may be named “skip candidate list” or “merge/skip candidate list.”
  • the encoding device 100 may determine a merge candidate to be used for encoding the target block. For example, the encoding device 100 may perform predictions on the target block using merge candidates from the merge candidate list. The encoding device 100 may use a merge candidate that requires the minimum cost in prediction to encode the target block.
  • the inter-intra combined prediction mode may be a mode in which a prediction sample of the target block is derived using a weighted sum of prediction samples generated by inter prediction and prediction samples generated by intra prediction.
  • the decoding device 200 can perform its own correction on the derived motion information. For example, the decoding device 200 may search a specified area based on the reference block indicated by the derived motion information and search for motion information with the minimum Sum of Absolute Differences (SAD). And, the searched motion information can be derived as corrected motion information.
  • SAD Sum of Absolute Differences
  • the target slice may be a slice containing the target block.
  • the combined motion information may be a combination of L0 motion information and L1 motion information.
  • L0 motion information may be motion information that refers only to the reference picture list L0.
  • L1 motion information may be motion information that refers only to the reference picture list L1.
  • the encoding device 100 and/or the decoding device 200 may sequentially add zero vector motion information to the prediction motion vector candidate list while changing the reference picture index.
  • steps 1) to 3) described above is merely exemplary, and the order between steps may be changed. Additionally, some of the steps may be omitted depending on predefined conditions.
  • a quantized level can be generated by performing a conversion and/or quantization process on the residual signal.
  • the residual signal can be generated as the difference between the original block and the prediction block.
  • the prediction block may be a block generated by intra prediction or inter prediction.
  • the residual signal can be converted to the frequency domain through a transformation process that is part of the quantization process.
  • Transformation kernels used for transformation may include various DCT kernels such as Discrete Cosine Transform (DCT) type 2 (DCT-II) and Discrete Sine Transform (DST) kernels. .
  • DCT Discrete Cosine Transform
  • DCT-II Discrete Cosine Transform
  • DST Discrete Sine Transform
  • transform kernels can perform a separable transform or a 2Dimensional (2D) non-separable transform on the residual signal.
  • the separable transformation may be a transformation that performs one-dimensional (1D) transformation on the residual signal in each of the horizontal and vertical directions.
  • a transform set can be used to derive the DCT type or DST type to be used for transformation.
  • Each transformation set may include multiple transformation candidates.
  • Each transformation candidate may be a DCT type or a DST type.
  • Table 5 below shows an example of a transform set applied to the horizontal direction and a transform set applied to the vertical direction according to the intra prediction mode.
  • a primary transformation may be named primary. Additionally, the first-order transform may be named Adaptive Multiple Transform (AMT). AMT may mean that different transformations are applied to each of the 1D directions (i.e., vertical and horizontal directions) as described above.
  • the transformation type is 1) prediction mode of the target block (e.g., one of intra prediction and inter prediction), 2) size of the target block, 3) shape of the target block, 4) intra prediction mode of the target block. , 5) a component of the target block (e.g., one of the luma component and a chroma component), and 6) the partition type applied to the target block (e.g., Quad Tree (QT), Binary Tree (BT) ) and one of a Ternary Tree (TT).
  • QT Quad Tree
  • BT Binary Tree
  • TT Ternary Tree
  • MTS may mean that a combination of one or more DCT and/or DST transformation kernels is selected to transform the residual signal in the horizontal and/or vertical directions.
  • i and j may be integer values between 0 and N-1.
  • a secondary transform may be performed on the transformation coefficient generated by performing the primary transformation.
  • a set of transformations can be defined for second-order transformations.
  • Methods for deriving and/or determining a set of transformations such as those described above can be applied to secondary transformations as well as primary transformations.
  • Primary transformation and secondary transformation can be determined for a specified target.
  • a first-order transform and a second-order transform may be applied to one or more signal components of a luma component and a chroma component.
  • Whether to apply the first transform and/or the second transform may be determined according to at least one of coding parameters for the target block and/or the neighboring block.
  • whether to apply primary transformation and/or secondary transformation may be determined by the size and/or shape of the target block.
  • conversion information indicating the conversion method to be used for the target can be derived by using specified information.
  • the transformation information may include an index of the transformation to be used for primary transformation and/or secondary transformation.
  • the transformation information may indicate that the primary transformation and/or secondary transformation is not used.
  • the transformation method(s) applied to the primary transformation and/or secondary transformation indicated by the transformation information is applied to the target block and/or neighboring blocks. It may be determined according to at least one of the coding parameters for.
  • conversion information indicating a conversion method for a specified target may be signaled from the encoding device 100 to the decoding device 200.
  • whether the primary transform is used, an index indicating the primary transform, whether the secondary transform is used, and an index indicating the secondary transform, etc. can be derived as transformation information in the decoding device 200. there is.
  • transformation information indicating whether to use the primary transformation, an index indicating the primary transformation, whether to use the secondary transformation, and an index indicating the secondary transformation may be signaled.
  • a quantized transform coefficient (i.e., a quantized level) may be generated by performing quantization on a result or a residual signal generated by performing a first-order transform and/or a second-order transform.
  • the quantized transform coefficients may be scanned according to at least one of (up-right) diagonal scanning, vertical scanning, and horizontal scanning, according to at least one of intra prediction mode, block size, and block type.
  • a block may be a transformation unit.
  • Each scanning can start at a specified starting point and end at a specified ending point.
  • the quantized transform coefficients can be changed into a one-dimensional vector form.
  • the horizontal scanning of FIG. 14 or the vertical scanning of FIG. 15 may be used instead of diagonal scanning, depending on the size of the block and/or the intra prediction mode.
  • Vertical scanning may be scanning two-dimensional block-shaped coefficients in a column direction.
  • Horizontal scanning may be scanning two-dimensional block-shaped coefficients in the row direction.
  • the inter prediction mode it may be determined which scanning among diagonal scanning, vertical scanning, and horizontal scanning will be used.
  • the quantized transform coefficients can be scanned along the diagonal, horizontal, or vertical directions.
  • Quantized transform coefficients can be expressed in block form.
  • a block may include multiple sub-blocks. Each subblock can be defined according to the minimum block size or minimum block type.
  • the transform coefficients quantized by the first transform, second transform, and quantization of the residual signal of the target block are can be created. Thereafter, one of three scanning orders may be applied to the four 4x4 sub-blocks, and quantized transform coefficients may be scanned for each 4x4 sub-block according to the scanning order.
  • the encoding device 100 can generate entropy-encoded quantized transform coefficients by performing entropy encoding on the scanned quantized transform coefficients, and can generate a bitstream including the entropy-encoded quantized transform coefficients. .
  • the decoding device 200 can extract entropy-encoded quantized transform coefficients from a bitstream and generate quantized transform coefficients by performing entropy decoding on the entropy-encoded quantized transform coefficients.
  • Quantized transformation coefficients can be arranged in a two-dimensional block form through inverse scanning. At this time, as a reverse scanning method, at least one of (upper right) diagonal scan, vertical scan, and horizontal scan may be performed.
  • dequantization may be performed on the quantized transform coefficients.
  • the secondary inverse transformation may be performed on the result generated by performing the inverse quantization.
  • the first inversion may be performed on the result generated by performing the second inversion.
  • a reconstructed residual signal can be generated by performing a first-order inversion on the result generated by performing a second-order inversion.
  • inverse mapping of the dynamic range may be performed before in-loop filtering.
  • the dynamic range can be divided into 16 equal pieces, and a mapping function for each piece can be signaled.
  • the mapping function can be signaled at the slice level or tile group level.
  • In-loop filtering storage of reference pictures, and motion compensation can be performed in the demapped region.
  • a prediction block generated through inter prediction can be converted into a mapped area by mapping using a mapping function, and the converted prediction block can be used to generate a reconstructed block.
  • the prediction block generated by intra prediction can be used to generate a reconstructed block without mapping and/or demapping.
  • the residual block can be converted to a demapped region by performing scaling on the chroma component of the mapped area.
  • Whether scaling is available can be signaled at the slice level or tile group level.
  • scaling can only be applied if mapping for the luma component is available and the splitting of the luma component and the splitting of the chroma component follow the same tree structure.
  • Scaling may be performed based on the average of the values of samples of the luma prediction block corresponding to the chroma prediction block. At this time, if the target block uses inter prediction, the luma prediction block may mean a mapped luma prediction block.
  • the value required for scaling can be derived by referring to the look-up table using the index of the piece to which the average value of the samples of the luma prediction block belongs.
  • the residual block By performing scaling on the residual block using the finally derived value, the residual block can be converted into a demapped area. Thereafter, for the chroma component block, reconstruction, intra prediction, inter prediction, in-loop filtering, and storage of the reference picture can be performed in the demapped region.
  • information indicating whether mapping and/or de-mapping of such luma components and chroma components is available may be signaled through a sequence parameter set.
  • the prediction block of the target block may be generated based on the block vector.
  • a block vector may indicate displacement between a target block and a reference block.
  • the reference block may be a block in the target image.
  • the prediction mode that generates a prediction block with reference to the target image may be called an intra block copy (IBC) mode.
  • IBC intra block copy
  • IBC mode can be applied to CUs of a specified size.
  • IBC mode can be applied to MxN CU.
  • M and N may be less than or equal to 64.
  • IBC mode may include skip mode, merge mode, and AMVP mode.
  • skip mode or merge mode a merge candidate list may be constructed, and a merge index may be signaled, thereby specifying one merge candidate among the merge candidates in the merge candidate list.
  • the block vector of the specified merge candidate can be used as the block vector of the target block.
  • differential block vectors can be signaled. Additionally, the prediction block vector may be derived from the left neighboring block and the top neighboring block of the target block. Additionally, an index regarding which neighboring block will be used may be signaled.
  • the prediction block in IBC mode may be included in the target CTU or the left CTU, and may be limited to blocks within the previously reconstructed area.
  • the value of the block vector may be limited so that the prediction block of the target block is located within a specified area.
  • the specified area may be an area of three 64x64 blocks that are encoded and/or decoded before the 64x64 block containing the target block.
  • Figure 16 is a structural diagram of an encoding device according to an embodiment.
  • the encoding device 1600 may correspond to the encoding device 100 described above.
  • the encoding device 1600 includes a processing unit 1610, a memory 1630, a user interface (UI) input device 1650, a UI output device 1660, and storage that communicate with each other through a bus 1690. (1640) may be included. Additionally, the encoding device 1600 may further include a communication unit 1620 connected to the network 1699.
  • UI user interface
  • the processing unit 1610 may be a semiconductor device that executes processing instructions stored in a central processing unit (CPU), memory 1630, or storage 1640.
  • the processing unit 1610 may be at least one hardware processor.
  • the processing unit 1610 may generate and process signals, data, or information that are input to the encoding device 1600, output from the encoding device 1600, or used inside the encoding device 1600. Inspection, comparison, and judgment related to data or information can be performed. That is, in an embodiment, generation and processing of data or information, and inspection, comparison, and judgment related to the data or information may be performed by the processing unit 1610.
  • the processing unit 1610 includes an inter prediction unit 110, an intra prediction unit 120, a switch 115, a subtractor 125, a transform unit 130, a quantization unit 140, an entropy encoding unit 150, and an inverse quantization unit. It may include a unit 160, an inverse transform unit 170, an adder 175, a filter unit 180, and a reference picture buffer 190.
  • Inter prediction unit 110, intra prediction unit 120, switch 115, subtractor 125, transform unit 130, quantization unit 140, entropy encoding unit 150, inverse quantization unit 160, At least some of the inverse transform unit 170, the adder 175, the filter unit 180, and the reference picture buffer 190 may be program modules and may communicate with an external device or system.
  • Program modules may be included in the encoding device 1600 in the form of an operating system, application program module, and other program modules.
  • Program modules may be physically stored on various known storage devices. Additionally, at least some of these program modules may be stored in a remote memory device capable of communicating with the encoding device 1600.
  • Program modules are routines, subroutines, programs, objects, components, and data that perform a function or operation according to an embodiment or implement an abstract data type according to an embodiment. It may include data structures, etc., but is not limited thereto.
  • Program modules may be composed of instructions or codes that are executed by at least one processor of the encoding device 1600.
  • the processing unit 1610 includes an inter prediction unit 110, an intra prediction unit 120, a switch 115, a subtractor 125, a transform unit 130, a quantization unit 140, an entropy encoding unit 150, and an inverse quantization unit. Commands or codes of the unit 160, the inverse transform unit 170, the adder 175, the filter unit 180, and the reference picture buffer 190 can be executed.
  • the storage unit may represent memory 1630 and/or storage 1640.
  • Memory 1630 and storage 1640 may be various types of volatile or non-volatile storage media.
  • the memory 1630 may include at least one of ROM 1631 and RAM 1632.
  • the storage unit may store data or information used for the operation of the encoding device 1600.
  • data or information held by the encoding device 1600 may be stored in the storage unit.
  • the storage unit can store pictures, blocks, lists, motion information, inter prediction information, and bitstreams.
  • the encoding device 1600 may be implemented in a computer system that includes a recording medium that can be read by a computer.
  • the recording medium may store at least one module required for the encoding device 1600 to operate.
  • the memory 1630 may store at least one module, and the at least one module may be configured to be executed by the processing unit 1610.
  • Functions related to communication of data or information of the encoding device 1600 may be performed through the communication unit 1620.
  • the communication unit 1620 may transmit a bitstream to the decoding device 1700, which will be described later.
  • Figure 17 is a structural diagram of a decoding device according to an embodiment.
  • the decoding device 1700 may correspond to the decoding device 200 described above.
  • the decryption device 1700 includes a processing unit 1710, a memory 1730, a user interface (UI) input device 1750, a UI output device 1760, and storage that communicate with each other through a bus 1790. (1740) may be included. Additionally, the decryption device 1700 may further include a communication unit 1720 connected to the network 1799.
  • UI user interface
  • the processing unit 1710 may be a semiconductor device that executes processing instructions stored in a central processing unit (CPU), memory 1730, or storage 1740.
  • the processing unit 1710 may be at least one hardware processor.
  • the processing unit 1710 may generate and process signals, data, or information that are input to the decoding device 1700, output from the decoding device 1700, or used inside the decoding device 1700. Inspection, comparison, and judgment related to data or information can be performed. That is, in an embodiment, generation and processing of data or information, and inspection, comparison, and judgment related to the data or information may be performed by the processing unit 1710.
  • Entropy decoding unit 210, inverse quantization unit 220, inverse transform unit 230, intra prediction unit 240, inter prediction unit 250, switch 245, adder 255, filter unit 260, and At least some of the reference picture buffers 270 may be program modules and may communicate with an external device or system.
  • Program modules may be included in the decryption device 1700 in the form of an operating system, application program module, and other program modules.
  • Program modules may be physically stored on various known storage devices. Additionally, at least some of these program modules may be stored in a remote memory device capable of communicating with the decoding device 1700.
  • Program modules are routines, subroutines, programs, objects, components, and data that perform a function or operation according to an embodiment or implement an abstract data type according to an embodiment. It may include data structures, etc., but is not limited thereto.
  • Program modules may be composed of instructions or codes that are executed by at least one processor of the decoding device 1700.
  • the processing unit 1710 includes an entropy decoding unit 210, an inverse quantization unit 220, an inverse transform unit 230, an intra prediction unit 240, an inter prediction unit 250, a switch 245, an adder 255, and a filter. Instructions or codes of the unit 260 and the reference picture buffer 270 may be executed.
  • the storage unit may represent memory 1730 and/or storage 1740.
  • Memory 1730 and storage 1740 may be various types of volatile or non-volatile storage media.
  • the memory 1730 may include at least one of ROM 1731 and RAM 1732.
  • the decryption device 1700 may be implemented in a computer system that includes a recording medium that can be read by a computer.
  • Functions related to communication of data or information of the decryption device 1700 may be performed through the communication unit 1720.
  • the communication unit 1720 may receive a bitstream from the encoding device 1600.
  • the processing unit may represent a quantization unit 140 and an inverse quantization unit 160, and may represent an inverse quantization unit 220.
  • the processing unit may represent an entropy encoding unit 150 and/or an entropy decoding unit 210.
  • the processing unit may represent a filter unit 180 and/or a filter unit 260.
  • the processing unit may represent a reference picture buffer 190 and/or a reference picture buffer 270.
  • a fixed motion compensation filter is used when a prediction block is generated, so there may be limitations in improving coding efficiency.
  • Neighbor block may refer to a block adjacent to the target block. Neighboring blocks may include spatial neighboring blocks and temporal neighboring blocks. A neighbor block may mean a reconstructed neighbor block in a reference image. Neighboring blocks do not necessarily have to be adjacent to the target block.
  • a spatial neighboring block may be a block spatially adjacent to the target block.
  • the target block and spatial neighboring blocks may be included in the target image.
  • the spatial neighboring block may include a block whose boundary is in contact with at least a portion of the boundary of the target block.
  • the spatial neighboring block may include a block whose distance from the target block is less than or equal to the reference value.
  • the spatial neighboring block may include blocks diagonally adjacent to the vertex of the target block.
  • Spatial neighboring blocks are the upper left block adjacent to the upper left of the target block, the upper block adjacent to the upper left of the target block, the upper right block entered into the upper right of the target block, the left block adjacent to the left of the target block, and the upper block to the right of the target block. It may include an adjacent right block, a bottom left block adjacent to the bottom left of the target block, a bottom block adjacent to the bottom of the target block, and a bottom right block adjacent to the bottom right of the target block.
  • Temporal neighboring block may be a block temporally adjacent to the target block.
  • a temporal neighboring block may include a collocated block (col block).
  • a call block may be a block in a reconstructed image in a reference image buffer.
  • a collocated picture may refer to an image including a collocated block.
  • the call video may be a video included in the reference video list.
  • a call block may be determined based on the location of the target block in the target image. Two blocks being 'temporally adjacent' may mean that the positions of the two blocks meet certain conditions.
  • the position of the call block within the call video may be the same as the position of the target block within the target video.
  • the location of the call block within the call image may correspond to the location of the target block within the target image.
  • the fact that the positions of the blocks correspond may mean that the areas of the blocks are the same, that the area of one block is included in the area of another block, and that one block is specific to another block. It can mean occupying a position.
  • the location of the call block within the call image may be the same as the location of the target block within the target image.
  • the call block may be a block containing call pixels in a call image.
  • a call pixel may be a pixel having the same coordinates as the coordinates of a specific pixel of the target block.
  • the temporal neighboring block may be a block temporally adjacent to the spatial neighboring block of the target block.
  • Neighbor sample may refer to a sample within a neighboring block. Neighboring samples may include prediction samples, reconstruction samples, residual samples, and decoding samples.
  • a predefined value may mean a value commonly used in the encoding device 1600 and the decoding device 1700.
  • a predefined value may be interpreted as limited to a fixed value.
  • the predefined value may be a value shared by the encoding device 1600 and the decoding device 1700 through signaling.
  • the predefined value may be a value derived through the same procedure in the encoding device 1600 and the decoding device 1700 so that the encoding device 1600 and the decoding device 1700 have a common value.
  • the predefined value may be a common value held by the encoding device and the decoding device.
  • the value derived through the same procedure in the encoding device 1600 and the decoding device 1700 is the same value and/or the value derived through the same procedure for the same information in the encoding device 1600 and the decoding device 1700. It can be included.
  • the value derived through the same procedure in the encoding device 1600 and the decoding device 1700 is the same value and/or the value derived using the same conditional statement for the same information in the encoding device 1600 and the decoding device 1700. It can be included.
  • Motion information includes motion vectors, reference picture indices, and inter prediction indicators, as well as reference picture list information, reference pictures, motion vector candidates, motion vector candidate indices, merge candidates, and merge indices. It may refer to information including at least one of a block vector, a block vector candidate, and a block vector candidate index.
  • “when an indicator indicating whether a specific method is performed is true” refers to the prediction mode indicated by the indicator; movement information; coding parameters; and/or location; may mean a case where it is true whether the specific method is performed.
  • an indicator indicating whether a specific mode is to be performed may have a value from 0 to 3, and the specific mode may be performed only when the indicator has a value of 1 or 3.
  • the indicator indicating whether a specific mode is performed when the indicator indicating whether a specific mode is performed is true, it may mean that the indicator indicating whether a specific mode is performed has a value of 1 or 3.
  • “when the indicator indicating whether a specific method is performed is false” may mean when the indicator indicating whether a specific method is performed is not true.
  • the inter prediction mode In that a specific reconstructed block is referenced for prediction of the target block, the inter prediction mode, intra block copy (IBC) mode, and intra template matching prediction mode share common characteristics. You can have it.
  • IBC intra block copy
  • 'intra template matching prediction' and 'intra template matching' may be used with the same meaning, and may be used interchangeably in the embodiments.
  • the motion vector (MV) of inter prediction may be replaced with the block vector (BV) of IBC.
  • the description of the case where MV is used for the target block can also be applied when BV is used for the target block.
  • the description of MV can be applied to BV, and MV can be replaced by BV.
  • information related to MV may be considered information related to BV.
  • Description of information related to MV may be applied to information related to BV.
  • the BV may be information indicating a specific reconstructed block in the target image including the target block, rather than a reference image.
  • the reference block and reference template of template matching exist in the reference image.
  • IBC mode or intra template matching mode is used for the target block
  • the reference block and reference template may exist only in the target image.
  • a reference image described with respect to inter prediction mode may be considered a target image in IBC mode and intra template matching mode.
  • the reference image described in relation to the inter prediction mode may be limited to the target image in the IBC mode and intra template matching mode, and images other than the target image are not referenced in the IBC mode and intra template matching mode. It may not be possible.
  • resolution may refer to the term “motion vector resolution”.
  • the resolution of motion vector difference can be adjusted in units of blocks.
  • Adaptive motion vector resolution information may indicate resolution of motion vector difference.
  • the resolution of the motion vector difference for the target block can be determined through signaling/coding/decoding of the adaptive motion vector resolution information.
  • Motion vector resolutions applicable to blocks may be the same or different.
  • resolutions of motion vectors applicable to the target block may be determined based on at least one of coding parameters, motion information, and mode information of the target block.
  • Adaptive motion vector resolution can improve coding efficiency by adjusting the resolution of motion vector differences.
  • the scaled resolution could be one of 16-pel, 8-pel, 4-pel, full-pel, half-pel, and quarter-pel, with It is not limited to the pels listed.
  • Pel may refer to the number of pixels used as a unit. For example, if the adjusted resolution of the target block is 4-pel, each component of the motion vector difference may represent a multiple of 4 pixels.
  • each component of the motion vector difference may indicate a reference block in units of n pixels.
  • the resolution of the motion vector difference may be pre-defined.
  • Performing subsampling may mean that only some samples from among samples within a specific area are selected.
  • Subsampling is performed when only some of the samples in a specific area are selected, 1) the SUBSAMPLE_START_HOR-th sample in the horizontal direction and the SUBSAMPLE_START_VER-th sample in the vertical direction based on the specific sample; and 2) a sample having a sample interval multiple of SUBSAMPLE_STEP_HOR in the horizontal direction and a multiple of SUBSAMPLE_STEP_VER in the vertical direction, based on the sample in 1); This may mean that it is selected. Alternatively, performing subsampling may mean that some of the samples in 1) and the samples in 2) are selected.
  • the specific location may be the upper left sample of the area where subsampling is performed. However, the specific location is not limited to the upper left sample of the area where subsampling is performed.
  • SUBSAMPLE_START_HOR and SUBSAMPLE_START_VER can be 0 or a positive integer, respectively.
  • Information about at least one of SUBSAMPLE_START_HOR and SUBSAMPLE_START_VER may be signaled/encoded/decoded, or the value of SUBSAMPLE_START_HOR and/or SUBSAMPLE_START_VER may be determined as a predefined value without signaling/encoding/decoding the information.
  • SUBSAMPLE_STEP_HOR and SUBSAMPLE_STEP_VER can be 0, 1, 2, or a positive integer, respectively.
  • Information about at least one of SUBSAMPLE_STEP_HOR and SUBSAMPLE_STEP_VER may be signaled/encoded/decoded, or the value of SUBSAMPLE_STEP_HOR and/or SUBSAMPLE_STEP_VER may be determined as a predefined value without signaling/encoding/decoding of the information.
  • Subsampling methods can be classified by the area where subsampling is performed, the location of the area where subsampling is performed, the size of the area where subsampling is performed, SUBSAMPLE_START_HOR, SUBSAMPLE_START_VER, SUBSAMPLE_STEP_HOR, and SUBSAMPLE_STEP_VER.
  • the criteria for distinguishing subsampling methods are not limited to the above-described values.
  • Information about the subsampling method may be signaled/encoded/decoded, or a predefined subsampling method may be used without signaling/encoded/decoded.
  • Information about the subsampling method may be information for determining the subsampling method.
  • the information about the subsampling method may be information about at least one of the area where subsampling is performed, the location of the area where subsampling is performed, the size of the area where subsampling is performed, SUBSAMPLE_START_HOR, SUBSAMPLE_START_VER, SUBSAMPLE_STEP_HOR, and SUBSAMPLE_STEP_VER. You can.
  • a subsampling method may be determined based on at least one of motion information, coding parameters, size, and prediction mode of the target block.
  • GPS Geometric Partitioning Mode
  • GPM may be a method of determining a division boundary for a target block and deriving the weighted sum of two prediction blocks (or reference blocks) as the final prediction block.
  • the division boundary may divide the target block in one of various directions.
  • a weight map may be determined based on the division boundary.
  • At least one prediction block in geometric partition mode may mean a prediction block generated by intra prediction.
  • Figure 18 shows a division boundary in a geometric division mode according to an example.
  • a square may represent a block. Solid or dotted lines within a rectangle may indicate division boundaries of geometric divisions.
  • the division boundaries shown within one block in FIG. 18 may represent division boundaries of a division mode of geometric division that can be selected at a specific ⁇ and by ⁇ for said ⁇ .
  • the division mode may be a value indicating a division boundary.
  • the division mode may refer to a mode for performing geometric division.
  • the value of the split mode may represent a combination of ⁇ and ⁇ .
  • a particular value of a split mode may represent a combination of a particular ⁇ and a particular ⁇ .
  • the partition mode can be an integer value.
  • the combination of specific ⁇ and specific ⁇ can be expressed as a value of one split mode and can be signaled between the encoding device 1600 and the decoding device 1700.
  • a predefined number of division modes of GPM can be determined according to the limitations on ⁇ and ⁇ . For example, 80 splitting modes of GPM can be defined and used according to the 20 predefined angles for ⁇ and 4 predefined distances for ⁇ described above.
  • Combinations of specific ⁇ and specific ⁇ can be excluded from the partitioning modes of geometric partitioning. For example, these excluded combinations may be combinations that overlap with other combinations. Alternatively, these excluded combinations may represent the same partitioning method as another partitioning method for the target block.
  • the dotted line may represent a combination of ⁇ and ⁇ that is excluded from the division modes of geometric division. With these exclusions, 64 partitioning modes of GPM can be defined and used.
  • the GPM's partitioning mode can be indicated by an integer value or an index.
  • the division mode of the GPM may mean an integer value and/or an index that determines and/or identifies the shape of the GPM and/or the division boundary of the GPM.
  • a value may not be assigned to the split mode shown with a dotted line in FIG. 18. That is, the split mode shown with a dotted line in FIG. 18 is only used to determine the order between the split modes, and the split mode shown with a dotted line may not actually be used in GPM.
  • the partition information candidate list in the geometric partition mode may include a plurality of partition information candidates.
  • Each division information candidate may be information that specifies processing of the geometric division mode.
  • each division information candidate may include information specifying a division boundary/division straight line.
  • Split information candidates can each specify different processes.
  • Figure 19 shows division boundaries, division offsets, and division angles in geometric division mode according to an example.
  • the geometric partition of the GPM can be specified by the partition angle and partitioning offset.
  • ⁇ may be the angle of the division boundary.
  • ⁇ may be the angle between the bottom line of the target block and the division boundary.
  • ⁇ may be the angle between the x-axis and the segmentation boundary.
  • a specific point may be the center of the target block.
  • the specific location may be the center pixel of the target block.
  • the specific point may be the lower left corner of the target block.
  • the specific point may be the bottom leftmost pixel of the target block.
  • ⁇ can be limited to predefined values.
  • ⁇ may be one of 20 predefined angles.
  • ⁇ can be limited to predefined values.
  • ⁇ may be one of four predefined distances.
  • Predefined distances can be varied by ⁇ . Alternatively, predefined distances may be determined based on ⁇ .
  • Predefined distances can change depending on the size of the target block. Alternatively, predefined distances may be determined based on the size of the target block.
  • ⁇ and ⁇ may be implemented as fixed points and expressed as integers.
  • the partition boundary can divide the target block into two partition areas.
  • the first division area may be the upper left area, top area, or left area of the division boundary.
  • the second divided area may be the lower right area, lower area, or right area of the division boundary.
  • the first dividing area when the dividing straight line is not a vertical line, the first dividing area may be an upper area of the dividing straight line, and the second dividing area may be a lower area of the dividing straight line.
  • the first dividing area when the dividing straight line is a vertical line, the first dividing area may be an area to the left of the dividing straight line, and the second dividing area may be an area to the right of the dividing straight line.
  • Figure 20 shows a weight map used for each of prediction blocks according to another specific division boundary, in one example.
  • FIG. 20 a first weight map for the first prediction block and a second weight map for the second prediction block are shown.
  • the first prediction block may be a prediction block for the first partition.
  • “the first prediction block for the first partition” may mean that the first prediction block is used to determine the value of each pixel of all pixels in the first partition.
  • the weights included in the first partition area may be 0 or more.
  • the weights of the first weight map for the first prediction block at least some of the weights included in the second partition area may be 0.
  • the first prediction block may not be used to determine the values of at least some of the pixels included in the second partition area.
  • the values of at least some of the pixels included in the first division area may be determined only by the first prediction block and independently of the second prediction block.
  • the values of at least some of the pixels included in the second division area are determined only by the second prediction block and may be determined independently of the first prediction block.
  • a weight for a specific pixel of the first prediction block may be determined based on the distance between the specific pixel and the division boundary.
  • a weight for a specific pixel of the second prediction block may be determined based on the distance between the specific pixel and the division boundary.
  • the value of the specific pixel is weighted by the value of the first pixel of the first prediction block and the value of the second pixel of the second prediction block. It may be a given sum.
  • the location of a specific pixel, the location of the first pixel, and the location of the second pixel may be the same. In this case, when the first pixel is included in the first division area, the farther the first pixel is from the division boundary, the larger the first weight for the first pixel may be. When a first pixel is included in a second division area, the farther the first pixel is from the division boundary, the smaller the first weight for the first pixel may be.
  • the further the second pixel is from the partition boundary the greater the second weight for the second pixel may be.
  • the further the second pixel is from the partition boundary the smaller the second weight for the second pixel may be.
  • the value of the specific pixel may be the value of the first pixel of the first prediction block or the value of the second pixel of the second prediction block.
  • the value of the first pixel of the first prediction block may be used as the value of the specific pixel.
  • the value of the second pixel of the second prediction block may be used as the value of the specific pixel.
  • the location of a specific pixel, the location of the first pixel, and the location of the second pixel may be the same.
  • P 0 may be the pixel value of a pixel at a specific location of the first prediction block.
  • W 0 may be a weight for a specific position among the weights of the first weight map.
  • W 1 may be a weight for a specific position among the weights of the second weight map.
  • Each partition information candidate in the partition information candidate list may include information specifying weight maps of the geometric partition mode.
  • Segmentation information candidates in the segmentation information candidate list may each specify different processes in the geometric segmentation mode.
  • processing in geometric segmentation mode may include segmentation boundaries and weight maps.
  • Figure 21 shows template matching according to an example.
  • motion information of the target block may be determined and/or changed based on the calculation result of a cost function between the target template and the reference template. Determination and/or change of motion information may mean refinement of motion information.
  • the reference block is 1) the block indicated by the initial motion information, 2) the block indicated by the motion information derived within the search process of template matching, 3) the block indicated by the finally improved motion information through template matching, and 4) the template matching.
  • the samples (or positions) within the search range are the upper left sample (or position), the lower left sample (or position), the upper right sample (or position), the lower right sample (or position) and the center sample (or , location) and 5) a block finally determined through template matching.
  • the size of the reference block may be the same as the size of the target block.
  • Motion information improved by template matching may be motion information with the lowest matching cost derived from the search process of template matching.
  • the method of deriving motion information is not limited to the above-described standards.
  • a reference template may include surrounding samples of the reference block.
  • the template matching method may include at least one of an intra-template matching mode and an inter-template matching mode.
  • the first area may be an area located to the left and/or upper left of the block among areas in the reference area.

Landscapes

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

Abstract

영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체가 개시된다. 영상 복호화 방법에서는, 복수의 필터 후보들을 포함하는 필터 후보 리스트가 구성된다. 필터 후보 리스트 내의 복수의 필터 후보들 중에서 대상에 대하여 사용될 최종 필터가 결정될 수 있다. 최종 필터는 필터 후보들의 매칭 비용들에 기반하여 결정될 수 있다. 매칭 비용들에 따라서 필터 후보 리스트가 재구성될 수 있고, 필터 후보들에 대한 재정렬이 수행될 수 있다. 최종 필터는 대상에 대한 처리를 위해 사용될 수 있고, 이러한 처리는 영상의 부호화/복호화에서 수행되는 다양한 과정들을 포함한다.

Description

영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체
본 발명은 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체에 관한 것이다.
본 발명은 2023년 1월 4일 출원된 한국특허출원 제10-2023-0001441호 및 2024년 1월 4일 출원된 한국특허출원 제10-2024-0001763호의 출원일의 이익을 주장하며, 그 내용 전부는 본 명세서에 포함된다.
정보 통신 산업의 지속적인 발달을 통해 HD(High Definition) 해상도를 가지는 방송 서비스가 세계적으로 확산되었다. 이러한 확산을 통해, 많은 사용자들이 고해상도이며 고화질인 영상(image) 및/또는 비디오(video)에 익숙해지게 되었다.
높은 화질에 대한 사용자들의 수요를 만족시키기 위하여, 많은 기관들이 차세대 영상 기기에 대한 개발에 박차를 가하고 있다. 에이치디티브이(High Definition TV; HDTV) 및 풀에이치디(Full HD; FHD) TV뿐만 아니라, FHD TV에 비해 4배 이상의 해상도를 갖는 울트라에이치디(Ultra High Definition; UHD) TV에 대한 사용자들의 관심이 증대하였고, 이러한 관심의 증대에 따라, 더 높은 해상도 및 화질을 갖는 영상에 대한 영상 부호화(encoding)/복호화(decoding) 기술이 요구된다.
영상 압축 기술로서, 인터 예측 기술, 인트라 예측 기술, 변환 및 양자화 기술 및 엔트로피 부호화 기술 등 다양한 기술이 존재한다.
인터 예측 기술은 현재 픽처의 이전 픽처 및/또는 이후 픽처를 사용하여 현재 픽처에 포함되는 픽셀의 값을 예측하는 기술이다. 인트라 예측 기술은 현재 픽처 내의 픽셀에 대한 정보를 사용하여 현재 픽처에 포함되는 픽셀의 값을 예측하는 기술이다. 변환 및 양자화 기술은 잔차 영상의 에너지를 압축하기 위한 기술이다. 엔트로피 부호화 기술은 높은 출현 빈도가 높은 값에 짧은 부호를 할당하고, 출현 빈도가 낮은 값에 긴 부호를 할당하는 기술이다.
이러한 영상 압축 기술을 사용하여 영상에 대한 데이터가 효과적으로 압축, 전송 및 저장될 수 있다.
일 실시예는 필터링을 사용하여 대상 블록에 대한 부호화/복호화를 수행하는 장치, 방법 및 기록 매체를 제공할 수 있다.
일 실시예는 복수의 필터들 중에서 적응적으로 필터를 선택함으로써 대상 블록에 대한 부호화/복호화를 수행하는 장치, 방법 및 기록 매체를 제공할 수 있다.
일 측에 있어서, 복수의 필터 후보들을 포함하는 필터 후보 리스트를 구성하는 단계; 및 상기 복수의 필터 후보들 중에서 최종 필터를 결정하는 단계를 포함하는 복호화 방법이 제공된다.
상기 최종 필터는 상기 복수의 필터 후보들의 매칭 비용들에 기반하여 결정될 수 있다.
상기 매칭 비용들에 기반하여 상기 필터 후보 리스트가 재구성될 수 있다.
상기 매칭 비용들에 기반하여 상기 필터 후보 리스트 내의 복수의 필터 후보들에 대한 재정렬이 수행될 수 있다.
상기 매칭 비용들은 상기 복수의 필터 후보들을 사용하여 생성된 템플릿들 내에 존재하는 샘플들에 대한 비용 함수를 사용하는 계산의 결과일 수 있다.
상기 복수의 필터 후보들은 템플릿의 템플릿 영역에 대하여 적용될 수 있다.
대상 블록의 인접 블록에서 사용된 필터 후보가 상기 대상 블록의 상기 복수의 필터 후보들 중 하나로 사용될 수 있다.
다른 일 측에 있어서, 복수의 필터 후보들을 포함하는 필터 후보 리스트를 구성하는 단계; 및 상기 복수의 필터 후보들 중에서 최종 필터를 결정하는 단계를 포함하는 부호화 방법이 제공된다.
상기 최종 필터는 상기 복수의 필터 후보들의 매칭 비용들에 기반하여 결정될 수 있다.
상기 매칭 비용들에 기반하여 상기 필터 후보 리스트가 재구성될 수 있다.
상기 매칭 비용들에 기반하여 상기 필터 후보 리스트 내의 복수의 필터 후보들에 대한 재정렬이 수행될 수 있다.
상기 매칭 비용들은 상기 복수의 필터 후보들을 사용하여 생성된 템플릿들 내에 존재하는 샘플들에 대한 비용 함수를 사용하는 계산의 결과일 수 있다.
상기 복수의 필터 후보들은 템플릿의 템플릿 영역에 대하여 적용될 수 있다.
대상 블록의 인접 블록에서 사용된 필터 후보가 상기 대상 블록의 상기 복수의 필터 후보들 중 하나로 사용될 수 있다.
또 다른 일 측에 있어서, 영상 복호화를 위한 비트스트림을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서, 상기 비트스트림은, 필터 정보를 포함하고, 복수의 필터 후보들을 포함하는 필터 후보 리스트가 구성되고, 상기 필터 정보에 기반하여 상기 복수의 필터 후보들 중에서 최종 필터가 결정되는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
상기 최종 필터는 상기 복수의 필터 후보들의 매칭 비용들에 기반하여 결정될 수 있다.
상기 매칭 비용들에 기반하여 상기 필터 후보 리스트가 재구성될 수 있다.
상기 매칭 비용들에 기반하여 상기 필터 후보 리스트 내의 복수의 필터 후보들에 대한 재정렬이 수행될 수 있다.
상기 매칭 비용들은 상기 복수의 필터 후보들을 사용하여 생성된 템플릿들 내에 존재하는 샘플들에 대한 비용 함수를 사용하는 계산의 결과일 수 있다.
상기 복수의 필터 후보들은 템플릿의 템플릿 영역에 대하여 적용될 수 있다.
필터링을 사용하여 대상 블록에 대한 부호화/복호화를 수행하는 장치, 방법 및 기록 매체가 제공된다.
복수의 필터들 중에서 적응적으로 필터를 선택함으로써 대상 블록에 대한 부호화/복호화를 수행하는 장치, 방법 및 기록 매체가 제공된다.
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 코딩 유닛이 포함할 수 있는 예측 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
도 5는 코딩 유닛에 포함될 수 있는 변환 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
도 6은 일 예에 따른 블록의 분할을 나타낸다.
도 7은 인트라 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 인트라 예측 과정에서 사용되는 참조 샘플을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 인터 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 예에 따른 공간적 후보들을 나타낸다.
도 11은 일 예에 따른 공간적 후보들의 움직임 정보들의 머지 리스트로의 추가 순서를 나타낸다.
도 12은 일 예에 따른 변환 및 양자화의 과정을 설명한다.
도 13은 일 예에 따른 대각선 스캐닝을 나타낸다.
도 14는 일 예에 따른 수평 스캐닝을 나타낸다.
도 15는 일 예에 따른 수직 스캐닝을 나타낸다.
도 16은 일 실시예에 따른 부호화 장치의 구조도이다.
도 17은 일 실시예에 따른 복호화 장치의 구조도이다.
도 18은 일 예에 따른 기하학적 분할 모드에서의 분할 경계들을 나타낸다.
도 19는 일 예에 따른 기하학적 분할 모드에서의 분할 경계, 분할 오프셋 및 분할 각도를 나타낸다.
도 20은 일 예에 다른 특정 분할 경계에 따라 예측 블록들의 각각에 사용되는 가중치 맵을 나타낸다.
도 21은 일 예에 따른 템플릿 매칭을 나타낸다.
도 22a 내지 도 22t는 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법에 대한 다양한 예들을 나타낸다.
도 23a 내지 도 23n은 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법에 대한 다양한 다른 예들을 나타낸다.
도 24a 내지 도 24n은 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법에 대한 다양한 또 다른 예들을 나타낸다.
도 25a 내지 도 25j는 일 예에 따른 영역에 대한 서브블록들의 단위를 사용하는 서브샘플링을 나타낸다.
도 26a 내지 도 26l은 일 예에 따른 블록에 인접한 영역에 대한 서브블록들의 단위를 사용하는 서브샘플링을 나타낸다.
도 27 내지 도 31은 일 예에 따른 템플릿 매칭에서의 탐색 패턴을 나타낸다.
도 27은 일 예에 따른 탐색 패턴 및 해상도의 제1 관계를 나타낸다.
도 28은 일 예에 따른 탐색 패턴 및 해상도의 제2 관계를 나타낸다.
도 29는 일 예에 따른 탐색 패턴 및 해상도의 제3 관계를 나타낸다.
도 30은 일 예에 따른 탐색 패턴 및 해상도의 제4 관계를 나타낸다.
도 31은 일 예에 따른 탐색 패턴 및 해상도의 제5 관계를 나타낸다.
도 32는 일 예에 따른 탐색 패턴 및 해상도의 제6 관계를 나타낸다.
도 33은 일 예에 따른 어파인 모드에서의 제1 템플릿 구성 방법을 나타낸다.
도 34는 일 예에 따른 어파인 모드에서의 제2 템플릿 구성 방법을 나타낸다.
도 35a는 일 예에 따른 움직임 정보가 도출되기 위한 제1 위치들을 나타낸다.
도 35b는 일 예에 따른 움직임 정보가 도출되기 위한 제2 위치들을 나타낸다.
도 36는 일 예에 따른 양측 매칭을 나타낸다.
도 37은 일 예에 따른 현재 필터링이 수행되는 위치의 샘플 및 상기의 샘플에 인접한 샘플들을 나타낸다.
도 38은 일 실시예에 따른 부호화 방법의 흐름도이다.
도 39는 일 실시예에 따른 복호화 방법의 흐름도이다.
도 40은 일 예에 따른 부호화/복호화가 제외된 최종 필터의 결정을 나타낸다.
도 41은 일 예에 따른 부호화에서의 리스트의 구성이 제외된 최종 필터의 결정을 나타낸다.
도 42는 일 예에 따른 복호화에서의 리스트의 구성이 제외된 최종 필터의 결정을 나타낸다.
도 43은 일 예에 따른 부호화/복호화와, 리스트의 구성이 제외된 최종 필터의 결정을 나타낸다.
도 44는 일 실시예에 따른 템플릿의 매칭 비용을 사용하는 부호화 방법의 흐름도이다.
도 45는 일 실시예에 따른 템플릿의 매칭 비용을 사용하는 복호화 방법의 흐름도이다.
도 46은 일 예에 따른 부호화/복호화가 제외된 최종 필터의 결정을 나타낸다.
도 47은 일 예에 따른 대상 블록에 대한 수직 샘플 경계 및 수평 샘플 경계를 나타낸다.
도 48은 다른 일 예에 따른 대상 블록에 대한 수직 샘플 경계 및 수평 샘플 경계를 나타낸다.
도 49는 일 예에 따른 필터 후보를 결정하기 위한 값들을 나타낸다.
도 50은 일 예에 따른 대상 블록에 인접하지 않은 블록들을 나타낸다.
도 51은 일 예에 따른 크로마 성분 샘플의 위치에 대응하는 루마 성분 위치를 나타낸다.
도 52는 일 예에 따른 템플릿 영역에 대한 인트라 예측을 나타낸다.
도 53은 일 예에 따른 인접한 공간적 후보들의 위치들을 나타낸다.
도 54는 일 예에 따른 시간적 후보들의 위치들을 나타낸다.
도 55는 일 예에 따른 쉬프트된 시간적 후보들의 위치들을 나타낸다.
도 56은 이웃하는 움직임 벡터의 선택을 위한 위치들을 나타낸다.
도 57은 일 예에 따른 현재 움직임 벡터에 기반하는 쉬프트된 시간적 후보들의 유도를 나타낸다.
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.
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 들면, 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.
도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
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 들면, 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 포함할 수 있다.
어떤 구성요소(component)가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기의 2개의 구성요소들이 서로 간에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있으나, 상기의 2개의 구성요소들의 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(component)가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기의 2개의 구성요소들의 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
실시예들에서 나타나는 구성요소들은 서로 다른 특징적인 기능들을 나타내기 위해 독립적으로 도시되는 것으로, 각 구성요소들이 분리된 하드웨어나 하나의 소프트웨어 구성단위로 이루어짐을 의미하지 않는다. 즉, 각 구성요소는 설명의 편의상 각각의 구성요소로 나열하여 포함한 것으로 각 구성요소 중 적어도 두 개의 구성요소가 합쳐져 하나의 구성요소로 이루어지거나, 하나의 구성요소가 복수 개의 구성요소로 나뉘어져 기능을 수행할 수 있고 이러한 각 구성요소의 통합된 실시예 및 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명의 권리범위에 포함된다.
실시예들에서 사용된 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 실시예들에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 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, 실시예들에서 특정 구성을 "포함"한다고 기술하는 내용은 해당 구성 이외의 구성을 배제하는 것이 아니며, 추가적인 구성 또한 본 발명의 실시 또는 본 발명의 기술적 사상의 범위에 포함될 수 있음을 의미한다.
실시예들에서 용어 "적어도 하나(at least one)"는 1, 2, 3 및 4와 같은 1 이상의 개수들 중 하나를 의미할 수 있다. 실시예들에서 용어 "복수(a plurality of)"는 2, 3 및 4와 같은 2 이상의 개수들 중 하나를 의미할 수 있다.
실시예들의 일부의 구성요소는 본 발명에서 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성요소일 수 있다. 실시예들은, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성요소가 제외된, 실시예들의 본질을 구현함에 있어 필수적인 구성요소만을 포함하여 구현될 수 있다. 단지 성능 향상을 위해 사용되는 선택적인 구성요소가 제외된 필수적인 구성요소만을 포함하는 구조도 실시예들의 권리범위에 포함된다.
이하에서는, 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 실시예들을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 첨부된 도면을 참조하여 실시 형태에 대하여 구체적으로 설명한다. 실시예들을 설명함에 있어서, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 명세서의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고, 동일한 구성요소에 대한 중복된 설명은 생략한다.
이하에서, 영상은 비디오(video)를 구성하는 하나의 픽처(picture)를 의미할 수 있으며, 비디오 자체를 나타낼 수도 있다. 예를 들면, "영상의 부호화 및/또는 복호화"는 "비디오의 부호화 및/또는 복호화"를 의미할 수 있으며, "비디오를 구성하는 영상들 중 하나의 영상의 부호화 및/또는 복호화"를 의미할 수도 있다.
이하에서, 용어들 "비디오(video)" 및 "동영상(motion picture(s))"은 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. 또한, 대상 영상은 현재 부호화 및/또는 복호화의 대상인 현재 영상일 수 있다. 예를 들면, 용어들 "대상 영상" 및 "현재 영상"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "영상(image)", "픽처(picture)", "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. 현재 블록은 부호화 시 부호화의 대상이 되는 부호화 대상 블록 및/또는 복호화 시 복호화의 대상이 되는 복호화 대상 블록을 의미할 수 있다. 또한, 현재 블록은 코딩(coding) 블록, 예측 블록, 잔차 블록 및 변환 블록 중 적어도 하나일 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.
실시예들에서, 특정된 정보, 데이터, 플래그(flag), 인덱스(index) 및 요소(element), 속성(attribute) 등의 각각은 값을 가질 수 있다. 정보, 데이터, 플래그, 인덱스, 요소 및 속성 등의 값 "0"은 거짓(false), 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, 인덱스, 요소 및 속성 등의 값 "1"은 참(true), 논리 참(logical true) 또는 제2 기정의된(predefined) 값을 나타낼 수 있다. 말하자면, 값 "1", 참, 논리 참 및 제2 기정의된 값은 서로 대체되어 사용될 수 있다.
행, 열 또는 인덱스를 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 인덱스 등은 0에서부터 카운트될 수 있으며, 1에서부터 카운트될 수 있다.
실시예들에서, 용어 "하나 이상" 또는 용어 "적어도 하나"는 용어 "복수"를 의미할 수 있다. "하나 이상" 또는 "적어도 하나"는 "복수"로 교체되어 사용될 수 있다.
아래에서는, 실시예들에서 사용되는 용어가 설명된다.
부호화기(encoder): 부호화기는 부호화(encoding)를 수행하는 장치를 의미할 수 있다. 말하자면, 부호화기는 부호화 장치를 의미할 수 있다.
복호화기(decoder): 복호화기는 복호화(decoding)를 수행하는 장치를 의미할 수 있다. 말하자면, 복호화기는 복호화 장치를 의미할 수 있다.
유닛(unit): 유닛은 영상의 부호화 및/또는 복호화의 단위를 나타낼 수 있다. 용어들 "유닛" 및 "블록(block)"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
- 유닛은 샘플(sample)의 MxN 배열일 수 있다. M 및 N은 각각 양의 정수일 수 있다. 유닛은 흔히 2차원의 형태의 샘플들의 배열을 의미할 수 있다.
- 영상의 부호화 및 복호화에 있어서, 유닛은 하나의 영상의 분할에 의해 생성된 영역일 수 있다. 말하자면, 유닛은 하나의 영상 내의 특정된 영역일 수 있다. 하나의 영상은 복수의 유닛들로 분할될 수 있다. 또는, 유닛은 하나의 영상을 세분화된 부분들로 분할하고, 분할된 부분에 대한 부호화 또는 복호화가 수행될 때, 상기의 분할된 부분을 의미할 수 있다.
- 영상의 부호화 및 복호화에 있어서, 유닛의 타입에 따라서 유닛에 대한 기정의된 처리가 수행될 수 있다.
- 기능에 따라서, 유닛의 타입은 매크로 유닛(Macro Unit), 코딩 유닛(Coding Unit; CU), 예측 유닛(Prediction Unit; PU), 잔차 유닛(Residual Unit) 및 변환 유닛(Transform Unit; TU) 등으로 분류될 수 있다. 또는, 기능에 따라서, 유닛은 블록, 매크로블록(Macroblock), 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit), 코딩 트리 블록(Coding Tree Block), 코딩 유닛(Coding Unit), 부호화 블록(Coding Block), 예측 유닛(Prediction Unit), 예측 블록(Prediction Block), 잔차 유닛(Residual Unit), 잔차 블록(Residual Block), 변환 유닛(Transform Unit) 및 변환 블록(Transform Block) 등을 의미할 수 있다. 예를 들면, 대상 유닛은 부호화 및/또는 복호화의 대상인 CU, PU, 잔차 유닛 및 TU 중 적어도 하나일 수 있다.
- 유닛은, 블록과 구분하여 지칭하기 위해, 루마(luma) 성분 블록 및 이에 대응하는 크로마(chroma) 성분 블록, 그리고 각 블록에 대한 신택스 요소(syntax element)를 포함하는 정보를 의미할 수 있다.
- 유닛의 크기 및 형태는 다양할 수 있다. 또한, 유닛은 다양한 크기 및 다양한 형태를 가질 수 있다. 특히 유닛의 형태는 정사각형뿐만 아니라 직사각형, 사다리꼴, 삼각형 및 오각형 등 2차원으로 표현될 수 있는 기하학적 도형을 포함할 수 있다.
- 또한, 유닛 정보는 유닛의 타입, 유닛의 크기, 유닛의 깊이, 유닛의 부호화 순서 및 유닛의 복호화 순서 등 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들면, 유닛의 타입은 CU, PU, 잔차 유닛 및 TU 등 중 하나를 가리킬 수 있다.
- 하나의 유닛은 유닛에 비해 더 작은 크기를 갖는 하위 유닛으로 더 분할될 수 있다.
깊이(depth): 깊이는 유닛의 분할된 정도를 의미할 수 있다. 또한, 유닛의 깊이는 트리 구조로서 유닛(들)이 표현되었을 때 유닛이 존재하는 레벨을 나타낼 수 있다.
- 유닛 분할 정보는 유닛의 깊이에 관한 깊이를 포함할 수 있다. 깊이는 유닛이 분할되는 회수 및/또는 정도를 나타낼 수 있다.
- 트리 구조에서, 루트 노드(root node)의 깊이가 가장 얕고, 리프 노드(leaf node)의 깊이가 가장 깊다고 볼 수 있다. 루트 노드는 가장 상위의 노드일 수 있다. 리프 노드는 가장 하위의 노드일 수 있다.
- 하나의 유닛은 트리 구조(tree structure)에 기반하여 깊이 정보(depth)를 가지면서 계층적으로(hierarchically) 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 깊이를 가질 수 있다. 깊이는 유닛이 분할된 회수 및/또는 정도를 나타내므로, 하위 유닛의 분할 정보는 하위 유닛의 크기에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
- 트리 구조에서, 가장 상위 노드는 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 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 노드는 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.
- QT 깊이는 쿼드 분할에 대한 깊이를 나타낼 수 있다. BT 깊이는 이진 분할에 대한 깊이를 나타낼 수 있다. TT 깊이는 삼진 분할에 대한 깊이를 나타낼 수 있다.
샘플(sample): 샘플은 블록을 구성하는 기반(base) 단위일 수 있다. 샘플은 비트 깊이(bit depth; Bd)에 따라서 0부터 2Bd-1까지의 값들로서 표현될 수 있다.
- 샘플은 픽셀 또는 픽셀 값일 수 있다.
- 이하에서, 용어들 "픽셀", "화소" 및 "샘플"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU): CTU는 하나의 루마 성분(Y) 코딩 트리 블록과, 상기의 루마 성분 코딩 트리 블록에 관련된 두 크로마 성분(Cb, Cr) 코딩 트리 블록들로 구성될 수 있다. 또한, CTU는 상기의 블록들과 상기의 블록들의 각 블록에 대한 신택스 요소를 포함한 것을 의미할 수도 있다.
- 각 코딩 트리 유닛은 코딩 유닛, 예측 유닛 및 변환 유닛 등의 하위 유닛을 구성하기 위하여 쿼드 트리(Quad Tree: QT), 이진 트리(Binary Tree; BT) 및 삼진 트리(Ternary Tree; TT) 등과 같은 하나 이상의 분할 방식을 이용하여 분할될 수 있다. 쿼드 트리는 4진 트리(quarternary tree)를 의미할 수 있다. 또한, 각 코딩 트리 유닛은 하나 이상의 분할 방식들을 사용하는 복수 트리(MultiType Tree; MTT)을 이용하여 분할될 수 있다.
- CTU는 입력 영상의 분할에서와 같이, 영상의 복호화 및 부호화 과정에서의 처리 단위인 픽셀 블록을 지칭하기 위한 용어로서 사용될 수 있다.
코딩 트리 블록(Coding Tree Block; CTB): 코딩 트리 블록은 Y 코딩 트리 블록, Cb 코딩 트리 블록 및 Cr 코딩 트리 블록 중 어느 하나를 지칭하기 위한 용어로 사용될 수 있다.
이웃 블록(neighbor block): 이웃 블록은 대상 블록에 인접한 블록을 의미할 수 있다. 이웃 블록은 재구축된 이웃 블록을 의미할 수도 있다.
- 이하에서, 용어들 "이웃 블록" 및 "인접 블록(adjacent block)"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
- 이웃 블록은 재구축된 이웃 블록(reconstructed neighbor block)을 의미할 수도 있다.
공간적 이웃 블록(spatial neighbor block): 공간적 이웃 블록은 대상 블록에 공간적으로 인접한 블록일 수 있다. 이웃 블록은 공간적 이웃 블록을 포함할 수 있다.
- 대상 블록 및 공간적 이웃 블록은 대상 픽처 내에 포함될 수 있다.
- 공간적 이웃 블록은 대상 블록에 경계가 맞닿은 블록 또는 대상 블록으로부터 소정의 거리 내에 위치한 블록을 의미할 수 있다.
- 공간적 이웃 블록은 대상 블록의 꼭지점에 인접한 블록을 의미할 수 있다. 여기에서, 대상 블록의 꼭지점에 인접한 블록이란, 대상 블록에 가로로 인접한 이웃 블록에 세로로 인접한 블록 또는 대상 블록에 세로로 인접한 이웃 블록에 가로로 인접한 블록일 수 있다.
시간적 이웃 블록(temporal neighbor block): 시간적 이웃 블록은 대상 블록에 시간적으로 인접한 블록일 수 있다. 이웃 블록은 시간적 이웃 블록을 포함할 수 있다.
- 시간적 이웃 블록은 콜 블록(co-located block; col block)을 포함할 수 있다.
- 콜 블록은 이미 재구축된 콜 픽처(co-located picture; col picture) 내의 블록일 수 있다. 콜 블록의 콜 픽처 내에서의 위치는 대상 블록의 대상 픽처 내의 위치에 대응할 수 있다. 또는, 콜 블록의 콜 픽처 내에서의 위치는 대상 블록의 대상 픽처 내의 위치와 동일할 수 있다. 콜 픽처는 참조 픽처 리스트에 포함된 픽처일 수 있다.
- 시간적 이웃 블록은 대상 블록의 공간적 이웃 블록에 시간적으로 인접한 블록일 수 있다.
예측 모드(prediction mode): 예측 모드는 인트라 예측을 위해 사용되는 모드 또는 인터 예측을 위해 사용되는 모드를 지시하는 정보일 수 있다.
예측 유닛(prediction unit): 예측 유닛은 인터 예측, 인트라 예측, 인터 보상(compensation), 인트라 보상 및 움직임 보상 등의 예측에 대한 기반 단위를 의미할 수 있다.
- 하나의 예측 유닛은 더 작은 크기를 갖는 복수의 파티션(partition)들 또는 하위 예측 유닛들로 분할될 수도 있다. 복수의 파티션들 또한 예측 또는 보상의 수행에 있어서의 기반 단위일 수 있다. 예측 유닛의 분할에 의해 생성된 파티션 또한 예측 유닛일 수 있다.
예측 유닛 파티션(prediction unit partition): 예측 유닛 파티션은 예측 유닛이 분할된 형태를 의미할 수 있다.
재구축된 이웃 유닛(reconstructed neighboring unit): 재구축된 이웃 유닛은 대상 유닛의 이웃에 이미 복호화되어 재구축된 유닛일 수 있다.
- 재구축된 이웃 유닛은 대상 유닛에 대한 공간적(spatial) 인접 유닛 또는 시간적(temporal) 인접 유닛일 수 있다.
- 재구축된 공간적 이웃 유닛은 대상 픽처 내의 유닛이면서 부호화 및/또는 복호화를 통해 이미 재구축된 유닛일 수 있다.
- 재구축된 시간적 이웃 유닛은 참조 영상 내의 유닛이면서 부호화 및/또는 복호화를 통해 이미 재구축된 유닛일 수 있다. 재구축된 시간적 이웃 유닛의 참조 영상 내에서의 위치는 대상 유닛의 대상 픽처 내에서의 위치와 같거나, 대상 유닛의 대상 픽처 내에서의 위치에 대응할 수 있다. 또는, 재구축된 시간적 이웃 유닛은 참조 영상 내의 대응하는 블록의 이웃 블록일 수 있다. 여기에서, 대응하는 블록의 참조 영상 내에서의 위치는 대상 영상 내에서의 대상 블록의 위치에 대응할 수 있다. 여기에서, 블록들의 위치들이 대응한다는 것은, 블록들의 위치들이 동일하다는 것을 의미할 수 있고, 하나의 블록이 다른 블록에 포함된다는 것을 의미할 수 있고, 하나의 블록이 다른 블록의 특정된 위치를 차지한다는 것을 의미할 수 있다.
서브-픽처: 픽처는 하나 이상의 서브-픽처들로 분할될 수 있다. 서브-픽처는 하나 이상의 타일 행들 및 하나 이상의 타일 열들로 구성될 수 있다.
- 서브-픽처는 픽처 내의 정사각형(square) 형태 또는 직사각형(rectangular)(즉, 비-정사각형(non-square) 형태를 가지는 영역일 수 있다. 또한, 서브-픽처는 하나 이상의 CTU들을 포함할 수 있다.
- 서브-픽처는 하나의 픽처 내의 하나 이상의 슬라이스들의 직사각형 영역일 수 있다.
- 하나의 서브-픽처는 하나 이상의 타일(tile)들, 하나 이상의 브릭(brick)들 및/또는 하나 이상의 슬라이스(slice)들을 포함할 수 있다.
타일: 타일은 픽처 내의 정사각형 형태 또는 직사각형(즉, 비-정사각형 형태를 가지는 영역일 수 있다.
- 타일은 하나 이상의 CTU들을 포함할 수 있다.
- 타일은 하나 이상의 브릭들로 분할될 수 있다.
브릭: 브릭은 타일 내의 하나 이상의 CTU 행들을 의미할 수 있다.
- 타일은 하나 이상의 브릭들로 분할될 수 있다. 각 브릭은 하나 이상의 CTU 행들을 포함할 수 있다.
- 2 개 이상으로 분할되지 않는 타일도 브릭을 의미할 수 있다.
슬라이스: 슬라이스는 픽처 내의 하나 이상의 타일들을 포함할 수 있다. 또는, 슬라이스는 타일 내의 하나 이상의 브릭들을 포함할 수 있다.
- 서브-픽처는 픽처 내의 직사각형 영역을 집합적으로 커버하는 하나 이상의 슬라이스들을 포함할 수 있다. 이에 따라, 각 서브-픽처 경계는 항상 슬라이스 경계일 수 있다. 또한, 각 수직 서브-픽처 경계는 항상 수직 타일 경계일 수 있다.
파라미터 세트(parameter set): 파라미터 세트는 비트스트림 내의 구조(structure) 중 헤더(header) 정보에 해당할 수 있다.
- 파라미터 세트는 비디오 파라미터 세트(Video Parameter Set; VPS), 시퀀스 파라미터 세트(Sequence Parameter Set: SPS), 픽처 파라미터 세트(Picture Parameter Set; PPS), 적응 파라미터 세트(Adaptation Parameter Set; APS) 및 복호화 파라미터 세트(Decoding Parameter Set; DPS) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
파라미터 세트를 통해 시그널링된 정보는 파라미터 세트를 참조하는 픽처들에게 적용될 수 있다. 예를 들면, VPS 내의 정보는 VPS를 참조하는 픽처들에게 적용될 수 있다. SPS 내의 정보는 SPS를 참조하는 픽처들에게 적용될 수 있다. PPS 내의 정보는 PPS를 참조하는 픽처들에게 적용될 수 있다.
파라미터 세트는 상위의 파라미터 세트를 참조할 수 있다. 예를 들면, PPS는 SPS를 참조할 수 있다. SPS는 VPS를 참조할 수 있다.
- 또한, 파라미터 세트는 타일(tile) 그룹, 슬라이스(slice) 헤더 정보 및 타일(tile) 헤더 정보를 포함할 수 있다. 타일 그룹은 복수의 타일들을 포함하는 그룹을 의미할 수 있다. 또한, 타일 그룹의 의미는 슬라이스의 의미와 동일할 수 있다.
율-왜곡 최적화(rate-distortion optimization): 부호화 장치는 코딩 유닛의 크기, 예측 모드, 예측 유닛의 크기, 움직임 정보 및, 변환 유닛의 크기 등의 조합을 이용해서 높은 부호화 효율을 제공하기 위해 율-왜곡 최적화를 사용할 수 있다.
- 율-왜곡 최적화 방식은 상기의 조합들 중에서 최적의 조합을 선택하기 위해 각 조합의 율-왜곡 비용(rate-distortion cost)을 계산할 수 있다. 율-왜곡 비용은 수식 "D+λ*R"을 이용하여 계산될 수 있다. 일반적으로 수식 "D+λ*R"에 의한 율-왜곡 비용이 최소가 되는 조합이 율-왜곡 최적화 방식에 있어서의 최적의 조합으로 선택될 수 있다.
- D는 왜곡을 나타낼 수 있다. D는 변환 유닛 내에서 원래의 변환 계수들 및 재구축된 변환 계수들 간의 차이 값들의 제곱들의 평균(mean square error)일 수 있다.
- R은 율을 나타낼 수 있다. R은 관련된 문맥 정보를 이용한 비트 율을 나타낼 수 있다.
- λ는 라그랑지안 승수(Lagrangian multiplier)를 나타낼 수 있다. R은 예측 모드, 움직임 정보 및 코드된 블록 플래그(coded block flag) 등과 같은 코딩 파라미터 정보뿐만 아니라, 변환 계수의 부호화에 의해 발생하는 비트도 포함할 수 있다.
- 부호화 장치는 정확한 D 및 R을 계산하기 위해 인터 예측, 인트라 예측, 변환, 양자화, 엔트로피 부호화, 역양자화 및/또는 역변환 등의 과정들을 수행할 수 있다. 이러한 과정들은 부호화 장치에서의 복잡도를 크게 증가시킬 수 있다.
비트스트림(bitstream): 비트스트림은 부호화된 영상 정보를 포함하는 비트의 열을 의미할 수 있다.
파싱(parsing): 파싱은 비트스트림을 엔트로피 복호화하여 신택스 요소(syntax element)의 값을 결정하는 것을 의미할 수 있다. 또는, 파싱은 엔트로피 복호화 자체를 의미할 수 있다.
심볼(symbol): 부호화 대상 유닛 및/또는 복호화 대상 유닛의 신택스 요소, 코딩 파라미터(coding parameter) 및 변환 계수(transform coefficient) 등 중 적어도 하나를 의미할 수 있다. 또한, 심볼은 엔트로피 부호화의 대상 또는 엔트로피 복호화의 결과를 의미할 수 있다.
참조 픽처(reference picture): 참조 픽처는 인터 예측 또는 움직임 보상을 위하여 유닛이 참조하는 영상을 의미할 수 있다. 또는, 참조 픽처는 인터 예측 또는 움직임 보상을 위해 대상 유닛이 참조하는 참조 유닛을 포함하는 영상일 수 있다.
이하, 용어 "참조 픽처" 및 "참조 영상"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
참조 픽처 리스트(reference picture list): 참조 픽처 리스트는 인터 예측 또는 움직임 보상에 사용되는 하나 이상의 참조 영상들을 포함하는 리스트일 수 있다.
- 참조 픽처 리스트의 타입은 리스트 조합(List Combined; LC), 리스트 0(List 0; L0), 리스트 1(List 1; L1), 리스트 2(List 2; L2) 및 리스트 3(List 3; L3) 등이 있을 수 있다.
- 인터 예측에는 하나 이상의 참조 픽처 리스트들이 사용될 수 있다.
인터 예측 지시자(inter prediction indicator): 인터 예측 지시자는 대상 유닛에 대한 인터 예측의 방향을 가리킬 수 있다. 인터 예측은 단방향 예측 및 양방향 예측 등 중 하나일 수 있다. 또는, 인터 예측 지시자는 대상 유닛의 예측 유닛을 생성할 때 사용되는 참조 픽처의 개수를 나타낼 수 있다. 또는, 인터 예측 지시자는 대상 유닛에 대한 인터 예측 혹은 움직임 보상을 위해 사용되는 예측 블록의 개수를 의미할 수 있다.
예측 리스트 활용 플래그(prediction list utilization flag): 예측 리스트 활용 플래그는 특정한 참조 픽처 리스트 내의 적어도 하나의 참조 픽처를 사용하여 예측 유닛을 생성하는지 여부를 나타낼 수 있다.
- 예측 리스트 활용 플래그를 사용하여 인터 예측 지시자가 도출될 수 있다. 반대로, 인터 예측 지시자를 사용하여 예측 리스트 활용 플래그가 도출될 수 있다. 예를 들면, 예측 리스트 활용 플래그가 제1 값인 0을 지시하는 것은, 대상 유닛에 대하여, 참조 픽처 리스트 내의 참조 픽처를 사용하여 예측 블록이 생성되지 않는 것을 나타낼 수 있다. 예측 리스트 활용 플래그가 제2 값인 1을 지시하는 것은, 대상 유닛에 대하여, 참조 픽처 리스트를 이용하여 예측 유닛이 생성되는 것을 나타낼 수 있다.
참조 픽처 인덱스(reference picture index): 참조 픽처 인덱스는 참조 픽처 리스트에서 특정 참조 픽처를 지시하는 인덱스일 수 있다.
픽처 오더 카운트(Picture Order Count; POC): 픽처의 POC는 픽처의 디스플레이 순서를 나타낼 수 있다.
움직임 벡터(Motion Vector; MV): 움직임 벡터는 인터 예측 또는 움직임 보상에서 사용되는 2차원의 벡터일 수 있다. 움직임 벡터는 대상 영상 및 참조 영상 간의 오프셋을 의미할 수 있다.
- 예를 들면, MV는 (mvx, mvy)와 같은 형태로 표현될 수 있다. mvx는 수평(horizontal) 성분을 나타낼 수 있고, mvy는 수직(vertical) 성분을 나타낼 수 있다.
탐색 영역(search range): 탐색 영역은 인터 예측 중 MV에 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 벡터 후보는 움직임 벡터를 예측할 때 예측 후보인 블록 혹은 예측 후보인 블록의 움직임 벡터를 의미할 수 있다.
- 움직임 벡터 후보는 움직임 벡터 후보 리스트에 포함될 수 있다.
움직임 벡터 후보 리스트(motion vector candidate list): 움직임 벡터 후보 리스트는 하나 이상의 움직임 벡터 후보들을 이용하여 구성된 리스트를 의미할 수 있다.
움직임 벡터 후보 인덱스(motion vector candidate index): 움직임 벡터 후보 인덱스는 움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 벡터 후보를 가리키는 지시자를 의미할 수 있다. 또는, 움직임 벡터 후보 인덱스는 움직임 벡터 예측기(motion vector predictor)의 인덱스(index)일 수 있다.
움직임 정보(motion information): 움직임 정보는 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 및 인터 예측 지시자(inter prediction indicator) 뿐만 아니라 참조 픽처 리스트 정보, 참조 영상, 움직임 벡터 후보, 움직임 벡터 후보 인덱스, 머지 후보 및 머지 인덱스 등 중 적어도 하나를 포함하는 정보를 의미할 수 있다.
머지 후보 리스트(merge candidate list): 머지 후보 리스트는 하나 이상의 머지 후보들을 이용하여 구성된 리스트를 의미할 수 있다.
머지 후보(merge candidate): 머지 후보는 공간적 머지 후보, 시간적 머지 후보, 조합된 머지 후보, 조합 양예측(combined bi-prediction) 머지 후보, 히스토리에 기반한 후보, 2 개의 후보들의 평균에 기반한 후보 및 제로 머지 후보 등을 의미할 수 있다. 머지 후보는 인터 예측 지시자를 포함할 수 있고, 각 리스트에 대한 참조 픽처 인덱스, 움직임 벡터, 예측 리스트 활용 플래그 및 인터 예측 지시자 등의 움직임 정보를 포함할 수 있다.
머지 인덱스(merge index): 머지 인덱스는 머지 후보 리스트 내의 머지 후보를 가리키는 지시자일 수 있다.
- 머지 인덱스는 대상 유닛에 공간적으로 인접한 재구축된 유닛 및 대상 유닛에 시간적으로 인접한 재구축된 유닛 중 머지 후보를 유도한 재구축된 유닛을 지시할 수 있다.
- 머지 인덱스는 머지 후보의 움직임 정보들 중 적어도 하나를 지시할 수 있다.
변환 유닛(transform unit): 변환 유닛은 변환, 역변환, 양자화, 역양자화, 변환 계수 부호화 및 변환 계수 복호화 등과 같은 잔차 신호(residual signal) 부호화 및/또는 잔차 신호 복호화에 있어서의 기본 유닛일 수 있다. 하나의 변환 유닛은 더 작은 크기를 갖는 복수의 하위 변환 유닛들로 분할될 수 있다. 여기에서, 변환은 1차 변환 및 2차 변환 중 하나 이상을 포함할 수 있고, 역변환은 1차 역변환 및 2차 역변환 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
스케일링(scaling): 스케일링은 변환 계수 레벨에 인수를 곱하는 과정을 의미할 수 있다.
- 변환 계수 레벨에 대한 스케일링의 결과로서, 변환 계수가 생성될 수 있다. 스케일링은 역양자화(dequantization)로 칭해질 수도 있다.
양자화 파라미터(Quantization Parameter; QP): 양자화 파라미터는 양자화에서 변환 계수에 대해 변환 계수 레벨(transform coefficient level)을 생성할 때 사용되는 값을 의미할 수 있다. 또는, 양자화 파라미터는 역양자화에서 변환 계수 레벨을 스케일링(scaling)함으로써 변환 계수를 생성할 때 사용되는 값을 의미할 수도 있다. 또는, 양자화 파라미터는 양자화 스탭 크기(step size)에 매핑된 값일 수 있다.
델타 양자화 파라미터(delta quantization parameter): 델타 양자화 파라미터는 예측된 양자화 파라미터 및 대상 유닛의 양자화 파라미터의 차분(difference) 값을 의미할 수 있다.
스캔(scan): 스캔은 유닛, 블록 또는 행렬 내의 계수들의 순서를 정렬하는 방법을 의미할 수 있다. 예를 들면, 2차원 배열을 1차원 배열 형태로 정렬하는 것을 스캔이라고 칭할 수 있다. 또는, 1차원 배열을 2차원 배열 형태로 정렬하는 것도 스캔 또는 역 스캔(inverse scan)이라고 칭할 수 있다.
변환 계수(transform coefficient): 변환 계수는 부호화 장치에서 변환을 수행함에 따라 생성된 계수 값일 수 있다. 또는, 변환 계수는 복호화 장치에서 엔트로피 복호화 및 역양자화 중 적어도 하나를 수행함에 따라 생성된 계수 값일 수 있다.
- 변환 계수 또는 잔차 신호에 양자화를 적용함으로써 생성된 양자화된 레벨 또는 양자화된 변환 계수 레벨 또한 변환 계수의 의미에 포함될 수 있다.
양자화된 레벨(quantized level): 양자화된 레벨은 부호화 장치에서 변환 계수 또는 잔차 신호에 양자화를 수행함으로써 생성된 값을 의미할 수 있다. 또는, 양자화된 레벨은 복호화 장치에서 역양자화를 수행함에 있어서 역양자화의 대상이 되는 값을 의미할 수도 있다.
- 변환 및 양자화의 결과인 양자화된 변환 계수 레벨도 양자화된 레벨의 의미에 포함될 수 있다.
비-제로 변환 계수(non-zero transform coefficient): 비-제로 변환 계수는 0이 아닌 값을 갖는 변환 계수 또는 0이 아닌 값을 갖는 변환 계수 레벨을 의미할 수 있다. 또는, 비-제로 변환 계수는 값의 크기가 0이 아닌 변환 계수 또는 값의 크기가 0이 아닌 변환 계수 레벨을 의미할 수 있다.
양자화 행렬(quantization matrix): 양자화 행렬은 영상의 주관적 화질 또는 객관적 화질을 향상시키기 위해서 양자화 과정 또는 역양자화 과정에서 이용되는 행렬을 의미할 수 있다. 양자화 행렬은 스케일링 리스트(scaling list)라고도 칭해질 수 있다.
양자화 행렬 계수(quantization matrix coefficient): 양자화 행렬 계수는 양자화 행렬 내의 각 원소(element)를 의미할 수 있다. 양자화 행렬 계수는 행렬 계수(matrix coefficient)라고도 칭해질 수 있다.
디폴트 행렬(default matrix): 디폴트 행렬은 부호화 장치 및 복호화 장치에서 기정의된 양자화 행렬일 수 있다.
비-디폴트 행렬(non-default matrix): 비-디폴트 행렬은 부호화 장치 및 복호화 장치에서 기정의되어 있지 않은 양자화 행렬일 수 있다. 비-디폴트 행렬은 사용자에 의해서 부호화 장치로부터 복호화 장치로 시그널링되는 양자화 행렬을 의미할 수 있다.
가장 가능성있는 모드(Most Probable Mode; MPM): MPM은 대상 블록의 인트라 예측을 위해 사용될 가능성이 높은 인트라 예측 모드를 나타낼 수 있다.
- 부호화 장치 및 복호화 장치는 대상 블록에 관련된 코딩 파라미터 및 대상 블록에 관련된 개체의 속성에 기반하여 하나 이상의 MPM들을 결정할 수 있다.
- 부호화 장치 및 복호화 장치는 참조 블록의 인트라 예측 모드에 기반하여 하나 이상의 MPM들을 결정할 수 있다. 참조 블록은 복수일 수 있다. 복수의 참조 블록들은 대상 블록의 좌측에 인접한 공간적 이웃 블록 및 대상 블록의 상단에 인접한 공간적 이웃 블록을 포함할 수 있다. 말하자면, 참조 블록들에 대하여 어떠한 인트라 예측 모드들이 사용되었는가에 따라서 서로 다른 하나 이상의 MPM들이 결정될 수 있다.
- 하나 이상의 MPM들은 부호화 장치 및 복호화 장치에서 동일한 방식으로 결정될 수 있다. 말하자면, 부호화 장치 및 복호화 장치는 동일한 하나 이상의 MPM들을 포함하는 MPM 리스트를 공유할 수 있다.
MPM 리스트: MPM 리스트는 하나 이상의 MPM들을 포함하는 리스트일 수 있다. MPM 리스트 내의 하나 이상의 MPM들의 개수는 기정의될 수 있다.
MPM 지시자: MPM 지시자는 MPM 리스트의 하나 이상의 MPM들 중 대상 블록의 인트라 예측을 위해 사용되는 MPM을 지시할 수 있다. 예를 들면, MPM 지시자는 MPM 리스트에 대한 인덱스일 수 있다.
- MPM 리스트는 부호화 장치 및 복호화 장치에서 동일한 방식으로 결정되기 때문에 MPM 리스트 자체는 부호화 장치로부터 복호화 장치로 전송될 필요가 없을 수 있다.
- MPM 지시자는 부호화 장치로부터 복호화 장치로 시그널링될 수 있다. MPM 지시자가 시그널링됨에 따라 복호화 장치는 MPM 리스트의 MPM들 중 대상 블록에 대한 인트라 예측을 위해 사용될 MPM을 결정할 수 있다.
MPM 사용 지시자: MPM 사용 지시자는 대상 블록에 대한 예측을 위해 MPM 사용 모드가 사용될지 여부를 지시할 수 있다. MPM 사용 모드는 MPM 리스트를 사용하여 대상 블록에 대한 인트라 예측을 위해 사용될 MPM을 결정하는 모드일 수 있다.
- MPM 사용 지시자는 부호화 장치로부터 복호화 장치로 시그널링될 수 있다.
시그널링: 시그널링은 정보가 부호화 장치로부터 복호화 장치로 전송되는 것을 나타낼 수 있다. 또는, 시그널링은 부호화 장치가 정보를 비트스트림 또는 기록 매체 내에 포함시키는 것을 의미할 수 있다. 부호화 장치에 의해 시그널링된 정보는 복호화 장치에 의해 사용될 수 있다.
- 부호화 장치는 시그널링되는 정보에 대한 부호화를 수행하여 부호화된 정보를 생성할 수 있다. 부호화된 정보는 부호화 장치로부터 복호화 장치로 전송될 수 있다. 복호화 장치는 전송된 부호화된 정보에 대한 복호화를 수행하여 정보를 획득할 수 있다. 여기에서, 부호화는 엔트로피 부호화일 수 있고, 복호화는 엔트로피 복호화일 수 있다.
선택적인 시그널링: 정보는 선택적으로 시그널링될 수 있다. 정보에 대한 선택적인 시그널링은 부호화 장치가 정보를 (특정 조건에 따라) 선택적으로 비트스트림 또는 기록 매체 내에 포함시키는 것을 의미할 수 있다. 정보에 대한 선택적인 시그널링은 복호화 장치가 정보를 (특정 조건에 따라) 선택적으로 비트스트림으로부터 추출하는 것을 의미할 수 있다.
시그널링의 생략: 정보에 대한 시그널링은 생략될 수 있다. 정보에 대한 정보에 대한 시그널링의 생략은 부호화 장치가 (특정 조건에 따라)정보를 비트스트림 또는 기록 매체 내에 포함시키지 않는 것을 의미할 수 있다. 정보에 대한 시그널링의 생략은 복호화 장치가 (특정 조건에 따라) 정보를 비트스트림으로부터 추출하지 않는 것을 의미할 수 있다.
통계 값(statistic value): 변수, 코딩 파라미터 및 상수 등은 연산될 수 있는 값을 가질 수 있다. 통계 값은 이러한 특정된 대상들의 값들에 대한 연산에 의해 생성된 값일 수 있다. 예를 들면, 통계 값은 특정된 변수, 특정된 코딩 파라미터 및 특정된 상수 등의 값들에 대한 평균 값, 가중치가 부여된(weighted) 평균 값, 가중치가 부여된 합, 최소 값, 최대 값, 최빈 값, 중간 값 및 보간 값 중 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 비디오의 하나 이상의 영상들을 순차적으로 부호화할 수 있다.
도 1을 참조하면, 부호화 장치(100)는 인터 예측부(110), 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 인트라 모드 및/또는 인터 모드를 사용하여 대상 영상에 대한 부호화를 수행할 수 있다. 말하자면, 대상 블록에 대한 예측 모드는 인트라 모드 및 인터 모드 중 하나일 수 있다.
이하에서, 용어들 "인트라 모드", "인트라 예측 모드", "화면 내 모드" 및 "화면 내 예측 모드"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "인터 모드", "인터 예측 모드", "화면 간 모드" 및 "화면 간 예측 모드"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어 "영상"은 단지 영상의 일부를 가리킬 수 있으며, 블록을 가리킬 수 있다. 또한, "영상"에 대한 처리는 복수의 블록들에 대한 순차적인 처리를 나타낼 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 대상 영상에 대한 부호화를 통해 부호화된 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있고, 생성된 비트스트림을 출력 및 저장할 수 있다. 생성된 비트스트림은 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장될 수 있고, 유선 및/또는 무선 전송 매체를 통해 스트리밍될 수 있다.
예측 모드로서, 인트라 모드가 사용되는 경우, 스위치(115)는 인트라로 전환될 수 있다. 예측 모드로서, 인터 모드가 사용되는 경우, 스위치(115)는 인터로 전환될 수 있다.
부호화 장치(100)는 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 또한, 부호화 장치(100)는 예측 블록이 생성된 후, 대상 블록 및 예측 블록의 잔차(residual)를 사용하여 대상 블록에 대한 잔차 블록을 부호화할 수 있다.
예측 모드가 인트라 모드인 경우, 인트라 예측부(120)는 대상 블록의 이웃에 있는, 이미 부호화 및/또는 복호화된 블록의 픽셀을 참조 샘플로서 이용할 수 있다. 인트라 예측부(120)는 참조 샘플을 이용하여 대상 블록에 대한 공간적 예측을 수행할 수 있고, 공간적 예측을 통해 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 생성할 수 있다. 예측 샘플은 예측 블록 내의 샘플을 의미할 수 있다.
인터 예측부(110)는 움직임 예측부 및 움직임 보상부를 포함할 수 있다.
예측 모드가 인터 모드인 경우, 움직임 예측부는, 움직임 예측 과정에서 참조 영상으로부터 대상 블록과 가장 매치가 잘 되는 영역을 검색할 수 있고, 검색된 영역을 이용하여 대상 블록 및 검색된 영역에 대한 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 이 때, 움직임 예측부는 검색의 대상인 영역으로서 탐색 영역을 사용할 수 있다.
참조 영상은 참조 픽처 버퍼(190)에 저장될 수 있으며, 참조 영상에 대한 부호화 및/또는 복호화가 처리되었을 때 부호화 및/또는 복호화된 참조 영상은 참조 픽처 버퍼(190)에 저장될 수 있다.
복호화된 픽처가 저장됨에 따라, 참조 픽처 버퍼(190)는 복호화된 픽처 버퍼(Decoded Picture Buffer; DPB)일 수 있다.
움직임 보상부는 움직임 벡터를 이용하는 움직임 보상을 수행함으로써 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 여기에서, 움직임 벡터는 인터 예측에 사용되는 2차원 벡터일 수 있다. 또한 움직임 벡터는 대상 영상 및 참조 영상 간의 오프셋(offset)을 나타낼 수 있다.
움직임 예측부 및 움직임 보상부는 움직임 벡터가 정수가 아닌 값을 가진 경우 참조 영상 내의 일부 영역에 대해 보간 필터(interpolation filter)를 적용함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다. 인터 예측 또는 움직임 보상을 수행하기 위해, CU를 기준으로 CU에 포함된 PU의 움직임 예측 및 움직임 보상의 방법이 스킵 모드(skip mode), 머지 모드(merge mode), 향상된 움직임 벡터 예측(Advanced Motion Vector Prediction; AMVP) 모드 및 현재 픽처 참조 모드 중 어떠한 방법인지 여부가 판단될 수 있고, 각 모드에 따라 인터 예측 또는 움직임 보상이 수행될 수 있다.
감산기(125)는 대상 블록 및 예측 블록의 차분인 잔차 블록(residual block)을 생성할 수 있다. 잔차 블록은 잔차 신호로 칭해질 수도 있다.
잔차 신호는 원 신호 및 예측 신호 간의 차이(difference)를 의미할 수 있다. 또는, 잔차 신호는 원신호 및 예측 신호 간의 차이를 변환(transform)하거나 양자화하거나 또는 변환 및 양자화함으로써 생성된 신호일 수 있다. 잔차 블록은 블록 단위에 대한 잔차 신호일 수 있다.
변환부(130)는 잔차 블록에 대해 변환(transform)을 수행하여 변환 계수를 생성할 수 있고, 생성된 변환 계수(transform coefficient)를 출력할 수 있다. 여기서, 변환 계수는 잔차 블록에 대한 변환을 수행함으로써 생성된 계수 값일 수 있다.
변환부(130)는 변환을 수행함에 있어서 기정의된 복수의 변환 방법들 중 하나를 사용할 수 있다.
기정의된 복수의 변환 방법들은 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform; DCT), 이산 사인 변환(Discrete Sine Transform; DST) 및 카루넨-루베 변환(Karhunen-Loeve Transform; KLT) 기반 변환 등을 포함할 수 있다.
잔차 블록에 대한 변환을 위해 사용되는 변환 방법은 대상 블록 및/또는 이웃 블록에 대한 코딩 파라미터들 중 적어도 하나에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 변환 방법은 PU에 대한 인터 예측 모드, PU에 대한 인트라 예측 모드, TU의 크기 및 TU의 형태 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다. 또는, 변환 방법을 지시하는 변환 정보가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수도 있다.
변환 스킵(transform skip) 모드가 적용되는 경우, 변환부(130)는 잔차 블록에 대한 변환을 생략할 수도 있다.
변환 계수에 양자화를 적용함으로써 양자화된 변환 계수 레벨(transform coefficient level) 또는 양자화된 레벨이 생성될 수 있다. 이하, 실시예들에서는 양자화된 변환 계수 레벨 및 양자화된 레벨도 변환 계수로 칭해질 수 있다.
양자화부(140)는 변환 계수를 양자화 파라미터에 맞춰 양자화함으로써 양자화된 변환 계수 레벨(quantized transform coefficient level)(말하자면, 양자화된 레벨 또는 양자화된 계수)를 생성할 수 있다. 양자화부(140)는 생성된 양자화된 변환 계수 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 및/또는 부호화 과정에서 산출된 코딩 파라미터 값들 등에 기초하여 확률 분포에 따른 엔트로피 부호화를 수행함으로써 비트스트림(bitstream)을 생성할 수 있다. 엔트로피 부호화부(150)는 생성된 비트스트림을 출력할 수 있다.
엔트로피 부호화부(150)는 영상의 픽셀에 관한 정보 및 영상의 복호화를 위한 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행할 수 있다. 예를 들면, 영상의 복호화를 위한 정보는 신택스 요소(syntax element) 등을 포함할 수 있다.
엔트로피 부호화가 적용되는 경우, 높은 발생 확률을 갖는 심볼에 적은 수의 비트가 할당될 수 있고, 낮은 발생 확률을 갖는 심볼에 많은 수의 비트가 할당될 수 있다. 이러한 할당을 통해 심볼이 표현됨에 따라, 부호화의 대상인 심볼들에 대한 비트열(bitstring)의 크기가 감소될 수 있다. 따라서, 엔트로피 부호화를 통해서 영상 부호화의 압축 성능이 향상될 수 있다.
또한, 엔트로피 부호화부(150)는 엔트로피 부호화를 위해 지수 골롬(exponential golomb), 문맥-적응형 가변 길이 코딩(Context-Adaptive Variable Length Coding; CAVLC) 및 문맥-적응형 이진 산술 코딩(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding; CABAC) 등과 같은 부호화 방법을 사용할 수 있다. 예를 들면, 엔트로피 부호화부(150)는 가변 길이 코딩(Variable Length Coding/Code; VLC) 테이블을 이용하여 엔트로피 부호화를 수행할 수 있다. 예를 들면, 엔트로피 부호화부(150)는 대상 심볼에 대한 이진화(binarization) 방법을 도출할 수 있다. 또한, 엔트로피 부호화부(150)는 대상 심볼/빈(bin)의 확률 모델(probability model)을 도출할 수 있다. 엔트로피 부호화부(150)는 도출된 이진화 방법, 확률 모델 및 문맥 모델(context model)을 사용하여 산술 부호화를 수행할 수도 있다.
엔트로피 부호화부(150)는 양자화된 변환 계수 레벨을 부호화하기 위해 변환 계수 스캐닝(transform coefficient scanning) 방법을 통해 2차원의 블록의 형태(form)의 계수를 1차원의 벡터의 형태로 변경할 수 있다.
코딩 파라미터는 부호화 및/또는 복호화를 위해 요구되는 정보일 수 있다. 코딩 파라미터는 부호화 장치(100)에서 부호화되어 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치로 전달되는 정보를 포함할 수 있고, 부호화 혹은 복호화 과정에서 유도될 수 있는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 복호화 장치로 전달되는 정보로서, 신택스 요소가 있다.
코딩 파라미터(coding parameter)는 신택스 요소와 같이 부호화 장치에서 부호화되고, 부호화 장치로부터 복호화 장치로 시그널링되는 정보(또는, 플래그 및 인덱스 등)뿐만 아니라, 부호화 과정 또는 복호화 과정에서 유도되는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 코딩 파라미터는 영상을 부호화하거나 복호화함에 있어서 요구되는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 유닛/블록의 크기, 유닛/블록의 형태 유닛/블록의 깊이, 유닛/블록의 분할 정보, 유닛/블록의 분할 구조, 유닛/블록이 쿼드 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 정보, 유닛/블록이 이진 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 정보, 이진 트리 형태의 분할 방향(가로 방향 또는 세로 방향), 이진 트리 형태의 분할 형태(대칭 분할 또는 비대칭 분할), 유닛/블록이 삼진 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 정보, 삼진 트리 형태의 분할 방향(가로 방향 또는 세로 방향), 삼진 트리 형태의 분할 형태(대칭 분할 또는 비대칭 분할 등), 유닛/블록이 멀티-타입(multi-type) 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 정보, 멀티-타입 트리 형태의 분할의 조합 및 방향(가로 방향 또는 세로 방향 등), 멀티-타입 트리 형태의 분할의 분할 형태(대칭 분할 또는 비대칭 분할), 멀티-타입 트리 형태의 분할 트리(이진 트리 또는 삼진 트리), 예측 모드의 타입(인트라 예측 또는 인터 예측), 인트라 예측 모드/방향, 인트라 루마 예측 모드/방향, 인트라 크로마 예측 모드/방향, 인트라 분할 정보, 인터 분할 정보, 코딩 블록 분할 플래그, 예측 블록 분할 플래그, 변환 블록 분할 플래그, 참조 샘플 필터링 방법, 참조 샘플 필터 탭(tap), 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, 인터 예측 모드, 움직임 정보, 움직임 벡터, 움직임 벡터 차분, 참조 픽처 인덱스, 인터 예측 방향, 인터 예측 지시자, 예측 리스트 활용(utilization) 플래그, 참조 픽처 리스트, 참조 영상, POC, 움직임 벡터 예측기, 움직임 벡터 예측 인덱스, 움직임 벡터 예측 후보, 움직임 벡터 후보 리스트, 머지 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 정보, 머지 인덱스, 머지 후보, 머지 후보 리스트, 스킵(skip) 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 정보, 보간 필터의 타입, 보간 필터의 필터 탭, 보간 필터의 필터 계수, 움직임 벡터 크기, 움직임 벡터 표현 정확도, 변환 타입, 변환 크기, 1차 변환을 사용하는지 여부를 나타내는 정보, 추가(2차) 변환을 사용하는지 여부를 나타내는 정보, 1차 변환 선택 정보(또는, 1차 변환 인덱스), 2차 변환 선택 정보(또는, 2차 변환 인덱스), 잔차 신호의 유무를 나타내는 정보, 코드된 블록 패턴(coded block pattern), 코드된 블록 플래그(coded block flag), 양자화 파라미터, 잔차 양자화 파라미터, 양자화 행렬, 인트라-루프 필터에 대한 정보, 인트라-루프 필터를 적용하는지 여부를 나타내는 정보, 인트라-루프 필터의 계수, 인트라-루프의 필터 탭, 인트라 루프 필터의 모양(shape)/형태(form), 디블록킹 필터를 적용하는지 여부를 나타내는 정보, 디블록킹 필터의 계수, 디블록킹 필터의 필터 탭, 디블록킹 필터의 강도, 디블록킹 필터의 모양/형태, 적응적 샘플 오프셋을 적용하는지 여부를 나타내는 정보, 적응적 샘플 오프셋 값, 적응적 샘플 오프셋 카테고리, 적응적 샘플 오프셋 타입, 적응적 인-루프(in-loop) 필터를 적용하는지 여부를 나타내는 정보, 적응적 인-루프 필터의 계수, 적응적 인-루프 필터의 필터 탭, 적응적 인-루프 필터의 모양/형태, 이진화/역이진화 방법, 문맥 모델, 문맥 모델 결정 방법, 문맥 모델 업데이트 방법, 레귤러 모드를 수행하는지 여부를 나타내는 정보, 바이패스 모드를 수행하는지 여부를 나타내는 정보, 중요(significant) 계수 플래그, 마지막 중요 계수 플래그, 계수 그룹 단위 코딩 플래그, 마지막 중요 계수 위치, 계수 값이 1보다 더 큰지 여부를 나타내는 플래그, 계수 값이 2보다 더 큰지 여부를 나타내는 플래그, 계수 값이 3보다 더 큰지 여부를 나타내는 플래그, 나머지 계수 값 정보, 부호(sign) 정보, 재구축된 루마 샘플, 재구축된 크로마 샘플, 문맥 빈, 바이패스 빈, 잔차 루마 샘플, 잔차 크로마 샘플, 변환 계수, 루마 변환 계수, 크로마 변환 계수, 양자화된 레벨, 루마 양자화된 레벨, 크로마 양자화된 레벨, 변환 계수 레벨, 루마 변환 계수 레벨, 크로마 변환 계수 레벨, 변환 계수 레벨 스캐닝 방법, 복호화 장치의 측면에서의 움직임 벡터 탐색 영역의 크기, 복호화 장치의 측면에서의 움직임 벡터 탐색 영역의 형태, 복호화 장치의 측면에서의 움직임 벡터 탐색 횟수, CTU 크기,최소 블록 크기, 최대 블록 크기, 최대 블록 깊이, 최소 블록 깊이, 영상의 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, 비트 심도, 입력 샘플 비트 심도, 재구축된 샘플 비트 심도, 잔차 샘플 비트 심도, 변환 계수 비트 심도, 양자화된 레벨 비트 심도, 루마 신호에 대한 정보, 크로마 신호에 대한 정보, 대상 블록의 색 공간(color space) 및 잔차 블록의 색 공간 중 적어도 하나의 값, 조합된 형태 또는 통계가 코딩 파라미터에 포함될 수 있다. 또한, 전술된 코딩 파라미터에 관련된 정보도 코딩 파라미터에 포함될 수 있다. 전술된 코딩 파라미터를 계산 및/또는 유도하기 위해 사용되는 정보도 코딩 파라미터에 포함될 수 있다. 전술된 코딩 파라미터를 사용하여 계산 또는 유도되는 정보도 코딩 파라미터에 포함될 수 있다.
1차 변환 선택 정보는 대상 블록에 적용되는 1차 변환을 나타낼 수 있다.
2차 변환 선택 정보는 대상 블록에 적용되는 2차 변환을 나타낼 수 있다.
잔차 신호는 원 신호 및 예측 신호 간의 차분(difference)을 나타낼 수 있다. 또는, 잔차 신호는 원신호 및 예측 신호 간의 차분을 변환(transform)함으로써 생성된 신호일 수 있다. 또는, 잔차 신호는 원 신호 및 예측 신호 간의 차분을 변환 및 양자화함으로써 생성된 신호일 수 있다. 잔차 블록은 블록에 대한 잔차 신호일 수 있다.
여기서, 정보를 시그널링(signaling)한다는 것은 부호화 장치(100)에서는 플래그 또는 인덱스에 대한 엔트로피 부호화(entropy encoding)를 수행함으로써 생성된 엔트로피 부호화된 정보를 비트스트림(Bitstream)에 포함시키는 것을 의미할 수 있고, 복호화 장치(200)에서는 비트스트림으로부터 추출된 엔트로피 부호화된 정보에 대한 엔트로피 복호화(entropy decoding)를 수행함으로써 정보를 획득하는 것을 의미할 수 있다. 여기에서, 정보는 플래그 및 인덱스 등을 포함할 수 있다.
신호는 시그널링되는 정보를 의미할 수 있다. 이하에서, 영상 및 블록에 대한 정보는 신호로 칭해질 수 있다. 또한, 이하에서, 용어들 "정보" 및 "신호"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다. 예를 들면, 특정한 신호는 특정한 블록을 나타내는 신호일 수 있다. 원(original) 신호는 대상 블록을 나타내는 신호일 수 있다. 예측(prediction) 신호는 예측 블록을 나타내는 신호일 수 있다. 잔차(residual) 신호는 잔차 블록을 나타내는 신호일 수 있다.
비트스트림은 특정된 신택스에 따른 정보를 포함할 수 있다. 부호화 장치(100)는 특정된 신택스에 따라 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 부호화 장치(200)는 특정된 신택스에 따라 비트스트림으로부터 정보를 획득할 수 있다.
부호화 장치(100)에 의해 인터 예측을 통한 부호화가 수행되기 때문에, 부호화된 대상 영상은 이후에 처리되는 다른 영상(들)에 대하여 참조 영상으로서 사용될 수 있다. 따라서, 부호화 장치(100)는 부호화된 대상 영상을 다시 재구축 또는 복호화할 수 있고, 재구축 또는 복호화된 영상을 참조 영상으로서 참조 픽처 버퍼(190)에 저장할 수 있다. 복호화를 위해 부호화된 대상 영상에 대한 역양자화 및 역변환이 처리될 수 있다.
양자화된 레벨은 역양자화부(160)에서 역양자화될(inversely quantized) 수 있고, 역변환부(170)에서 역변환될(inversely transformed) 수 있다. 역양자화부(160)는 양자화된 레벨에 대한 역양자화를 수행함으로써 역양자화된 계수를 생성할 수 있다. 역변환부(170)는 역양자화된 계수에 대한 역변환을 수행함으로써 역양자화 및 역변환된 계수를 생성할 수 있다.
역양자화 및 역변환된 계수는 가산기(175)를 통해 예측 블록과 합해질 수 있다, 역양자화 및 역변환된 계수와 예측 블록을 합함으로써 재구축된(reconstructed) 블록이 생성될 수 있다. 여기서, 역양자화 및/또는 역변환된 계수는 역양자화(dequantization) 및 역변환(inverse-transformation) 중 적어도 하나 이상이 수행된 계수를 의미할 수 있고, 재구축된 잔차 블록을 의미할 수 있다. 여기서, 재구축된 블록은 복원(recovered) 블록 또는 복호(decoded) 블록을 의미할 수 있다.
재구축된 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) 및 논 로컬 필터(Non Local Filter; NLF) 중 적어도 하나 이상을 재구축된 샘플, 재구축된 블록 또는 재구축된 픽처에 적용할 수 있다. 필터부(180)는 인-루프(in-loop) 필터로 칭해질 수도 있다.
디블록킹 필터는 재구축된 픽처 내의 블록들 간의 경계에서 발생한 블록 왜곡을 제거할 수 있다. 디블록킹 필터를 적용할지 여부를 판단하기 위해, 블록에 포함된 몇 개의 열 또는 행에 포함된 픽셀(들)에 기반하여 대상 블록에 디블록킹 필터를 적용할지 여부가 판단될 수 있다.
대상 블록에 디블록킹 필터를 적용하는 경우, 적용되는 필터는 요구되는 디블록킹 필터링의 강도에 따라 다를 수 있다. 말하자면, 서로 다른 필터들 중 디블록킹 필터링의 강도에 따라 결정된 필터가 대상 블록에 적용될 수 있다. 대상 블록에 디블록킹 필터가 적용되는 경우, 요구되는 디블록킹 필터링의 강도에 따라 롱-탭 필터(long-tap filter), 강한 필터(strong filter), 약한 필터(weak filter) 및 가우시안 필터(Gaussian filter) 중 하나 이상의 필터가 대상 블록에 적용될 수 있다.
또한, 대상 블록에 수직 방향 필터링 및 수평 방향 필터링이 수행되는 경우, 수평 방향 필터링 및 수직 방향 필터링이 병행으로 처리될 수 있다.
SAO는 코딩 에러에 대한 보상을 위해 픽셀의 픽셀 값에 적정한 오프셋(offset)을 더할 수 있다. SAO는 디블록킹이 적용된 영상에 대해, 픽셀의 단위로 원본 영상 및 디블록킹이 적용된 영상 간의 차이에 대하여 오프셋을 사용하는 보정을 수행할 수 있다. 영상에 대한 오프셋 보정을 수행하기 위해, 영상에 포함된 픽셀들을 일정한 수의 영역들로 구분한 후, 구분된 영역들 중 오프셋이 수행될 영역을 결정하고, 결정된 영역에 오프셋을 적용하는 방법이 사용될 수 있고, 영상의 각 픽셀의 에지 정보를 고려하여 오프셋을 적용하는 방법이 사용될 수 있다.
ALF는 재구축된 영상 및 원래의 영상을 비교한 값에 기반하여 필터링을 수행할 수 있다. 영상에 포함된 픽셀들을 소정의 그룹들로 분할한 후, 각 분할된 그룹에 적용될 필터가 결정될 수 있고, 그룹 별로 차별적으로 필터링이 수행될 수 있다. 적응적 루프 필터를 적용할지 여부에 관련된 정보는 CU 별로 시그널링될 수 있다. 이러한 정보는 루마 신호에 대하여 시그널링될 수 있다. 각 블록에 적용될 ALF의 모양 및 필터 계수는 블록 별로 다를 수 있다. 또는, 블록의 특징과는 무관하게, 고정된 형태의 ALF가 블록에 적용될 수 있다.
논 로컬 필터는 대상 블록과 유사한 재구축된 블록들에 기반하여 필터링을 수행할 수 있다. 재구축된 영상에서 대상 블록과 유사한 영역이 선택될 수 있고, 선택된 유사한 영역의 통계적 성질을 사용하여 대상 블록의 필터링이 수행될 수 있다. 논 로컬 필터를 적용할지 여부에 관련된 정보는 CU에 대하여 시그널링될 수 있다. 또한, 블록들에 적용될 논 로컬 필터의 모양들 및 필터 계수들은 블록에 따라서 서로 다를 수 있다.
필터부(180)를 거친 재구축된 블록 또는 재구축된 영상은 참조 픽처로서 참조 픽처 버퍼(190)에 저장될 수 있다. 필터부(180)를 거친 재구축된 블록은 참조 픽처의 일부일 수 있다. 말하자면, 참조 픽처는 필터부(180)를 거친 재구축된 블록들로 구성된 재구축된 픽처일 수 있다. 저장된 참조 픽처는 이후 인터 예측 또는 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), 인터 예측부(250), 스위치(245), 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 수신할 수 있고, 유선/무선 전송 매체를 통해 스트리밍되는 비트스트림을 수신할 수 있다.
복호화 장치(200)는 비트스트림에 대하여 인트라 모드 및/또는 인터 모드의 복호화를 수행할 수 있다. 또한, 복호화 장치(200)는 복호화를 통해 재구축된 영상 또는 복호화된 영상을 생성할 수 있고, 생성된 재구축된 영상 또는 복호화된 영상을 출력할 수 있다.
예를 들면, 복호화에 사용되는 예측 모드에 따른 인트라 모드 또는 인터 모드로의 전환은 스위치(245)에 의해 이루어질 수 있다. 복호화에 사용되는 예측 모드가 인트라 모드인 경우 스위치(245)가 인트라로 전환될 수 있다. 복호화에 사용되는 예측 모드가 인터 모드인 경우 스위치(245)가 인터로 전환될 수 있다.
복호화 장치(200)는 입력된 비트스트림을 복호화함으로써 재구축된 잔차 블록(reconstructed residual block)을 획득할 수 있고, 예측 블록을 생성할 수 있다. 재구축된 잔차 블록 및 예측 블록이 획득되면, 복호화 장치(200)는 재구축된 잔차 블록 및 예측 블록을 합함으로써 복호화의 대상이 되는 재구축된 블록을 생성할 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)는 비트스트림에 대한 확률 분포에 기초하여 비트스트림에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 심볼들을 생성할 수 있다. 생성된 심볼들은 양자화된 변환 계수 레벨(quantized transform coefficient level)(말하자면, 양자화된 레벨 또는 양자화된 계수) 형태의 심볼을 포함할 수 있다. 여기에서, 엔트로피 복호화 방법은 상술된 엔트로피 부호화 방법과 유사할 수 있다. 예를 들면, 엔트로피 복호화 방법은 상술된 엔트로피 부호화 방법의 역과정일 수 있다.
엔트로피 복호화부(210)는 양자화된 변환 계수 레벨을 복호화하기 위해 변환 계수 스캐닝 방법을 통해 1차원의 벡터의 형태의 계수를 2차원의 블록의 형태로 변경할 수 있다.
예를 들면, 우상단 대각 스캔을 이용하여 블록의 계수들을 스캔함으로써 계수들이 2차원 블록 형태로 변경될 수 있다. 또는, 블록의 크기 및/또는 인트라 예측 모드에 따라 우상단 대각 스캔, 수직 스캔 및 수평 스캔 중 어떤 스캔이 사용될 것인지가 결정될 수 있다.
양자화된 계수는 역양자화부(220)에서 역양자화될 수 있다. 역양자화부(220)는 양자화된 계수에 대한 역양자화를 수행함으로써 역양자화된 계수를 생성할 수 있다. 또한, 역양자화된 계수는 역변환부(230)에서 역변환될 수 있다. 역변환부(230)는 역양자화된 계수에 대한 역변환을 수행함으로써 재구축된 잔차 블록을 생성할 수 있다. 양자화된 계수에 대한 역양자화 및 역변환이 수행된 결과로서, 재구축된 잔차 블록이 생성될 수 있다. 이때, 역양자화부(220)는 재구축된 잔차 블록을 생성함에 있어서 양자화된 계수에 양자화 행렬을 적용할 수 있다.
인트라 모드가 사용되는 경우, 인트라 예측부(240)는 대상 블록의 이웃의 이미 복호화된 블록의 픽셀 값을 이용하는 공간적 예측을 대상 블록에 대하여 수행함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다.
인터 예측부(250)는 움직임 보상부를 포함할 수 있다. 또는, 인터 예측부(250)는 움직임 보상부로 명명될 수 있다.
인터 모드가 사용되는 경우, 움직임 보상부는 움직임 벡터 및 참조 픽처 버퍼(270)에 저장된 참조 영상을 이용하는 움직임 보상을 대상 블록에 대하여 수행함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다.
움직임 보상부는 움직임 벡터가 정수가 아닌 값을 가진 경우, 참조 영상 내의 일부 영역에 대해 보간 필터를 적용할 수 있고, 보간 필터가 적용된 참조 영상을 사용하여 예측 블록을 생성할 수 있다. 움직임 보상부는 움직임 보상을 수행하기 위해 CU를 기준으로 CU에 포함된 PU를 위해 사용되는 움직임 보상 방법이 스킵 모드, 머지 모드, AMVP 모드 및 현재 픽처 참조 모드 중 어떤 모드인가를 결정할 수 있고, 결정된 모드에 따라 움직임 보상을 수행할 수 있다.
재구축된 잔차 블록 및 예측 블록은 가산기(255)를 통해 더해질 수 있다. 가산기(255)는 재구축된 잔차 블록 및 예측 블록을 더함으로써 재구축된 블록을 생성할 수 있다.
재구축된 블록은 필터부(260)를 거칠 수 있다. 필터부(260)는 디블록킹 필터, SAO, ALF 및 논 로컬 필터 중 적어도 하나를 재구축된 블록 또는 재구축된 영상에 적용할 수 있다. 재구축된 영상은 재구축된 블록을 포함하는 픽처일 수 있다.
필터부(260)는 재구축된 영상을 출력할 수 있다.
필터부(260)를 거친 재구축된 블록 및/또는 재구축된 영상은 참조 픽처 버퍼(270)에 참조 픽처로서 저장될 수 있다. 필터부(260)를 거친 재구축된 블록은 참조 픽처의 일부일 수 있다. 말하자면, 참조 픽처는 필터부(260)를 거친 재구축된 블록들로 구성된 재구축된 영상일 수 있다. 저장된 참조 픽처는 이후 인터 예측 및/또는 움직임 보상을 위해 사용될 수 있다.
도 3은 영상을 부호화 및 복호화할 때의 영상의 분할 구조를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 하나의 유닛이 복수의 하위 유닛들로 분할되는 예를 개략적으로 나타낼 수 있다.
영상을 효율적으로 분할하기 위해, 부호화 및 복호화에 있어서, 코딩 유닛(Coding Unit; CU)이 사용될 수 있다. 유닛은 1) 영상 샘플들을 포함하는 블록 및 2) 신택스 요소(syntax element)을 합쳐서 지칭하는 용어일 수 있다. 예를 들면, "유닛의 분할"은 "유닛에 해당하는 블록의 분할"을 의미할 수 있다.
영상 부호화 및/또는 복호화의 기반 단위로서 CU가 사용될 수 있다. 또한, CU는 영상 부호화 및/또는 복호화에 있어서 인트라 모드 및 인터 모드 중 하나의 선택된 모드가 적용되는 단위로 사용될 수 있다. 말하자면, 영상 부호화 및/또는 복호화에 있어서, 각 CU에 대해서 인트라 모드 및 인터 모드 중 어떤 모드가 적용될 것인가가 결정될 수 있다.
또한, CU는 예측, 변환, 양자화, 역변환, 역양자화 및 변환 계수의 부호화 및/또는 복호화에 있어서 기반 단위일 수 있다.
도 3을 참조하면, 영상(300)은 최대 코딩 유닛(Largest Coding Unit; LCU)의 단위로 순차적으로 분할될 수 있다. 각 LCU에 대해, 분할 구조가 결정될 수 있다. 여기서, LCU는 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU)과 동일한 의미로 사용될 수 있다.
유닛의 분할은 유닛에 해당하는 블록의 분할을 의미할 수 있다. 블록 분할 정보는 유닛의 깊이(depth)에 관한 깊이 정보를 포함할 수 있다. 깊이 정보는 유닛이 분할되는 회수 및/또는 정도를 나타낼 수 있다. 하나의 유닛은 트리 구조(tree structure)에 기반하여 깊이 정보를 가지고 계층적으로 복수의 하위 유닛들로 분할될 수 있다.
각각의 분할된 하위 유닛은 깊이 정보를 가질 수 있다. 깊이 정보는 CU의 크기를 나타내는 정보일 수 있다. 깊이 정보는 각 CU마다 저장될 수 있다.
각 CU는 깊이 정보를 가질 수 있다. CU가 분할되면, 분할에 의해 생성된 CU들은 분할된 CU의 깊이에서 1 증가한 깊이를 가질 수 있다.
분할 구조는 LCU(310) 내에서의, 영상을 효율적으로 부호화하기 위한, CU의 분포를 의미할 수 있다. 이러한 분포는 하나의 CU를 복수의 CU들로 분할할지 여부에 따라 결정될 수 있다. 분할된 CU들의 개수는 2, 4, 8 및 16 등을 포함하는 2 이상의 양의 정수일 수 있다.
분할에 의해 생성된 CU의 가로 크기 및 세로 크기는, 분할에 의해 생성된 CU들의 개수에 따라, 분할 전의 CU의 가로 크기 및 세로 크기보다 더 작을 수 있다. 예를 들면, 분할에 의해 생성된 CU의 가로 크기 및 세로 크기는 분할 전의 CU의 가로 크기의 절반 및 세로 크기의 절반일 수 있다.
분할된 CU는 동일한 방식으로 복수의 CU들로 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.
예를 들면, CU의 깊이는 0 내지 3의 값을 가질 수 있다. CU의 크기는 CU의 깊이에 따라 64x64로부터 8x8까지의 크기일 수 있다.
예를 들면, LCU(310)의 깊이는 0일 수 있고, 최소 코딩 유닛(Smallest Coding Unit; SCU)의 깊이는 기정의된 최대 깊이일 수 있다. 여기서, LCU는 상술된 것과 같이 최대의 코딩 유닛 크기를 가지는 CU일 수 있고, SCU는 최소의 코딩 유닛 크기를 가지는 CU일 수 있다.
LCU(310)로부터 분할이 시작될 수 있고, 분할에 의해 CU의 가로 크기 및/또는 세로 크기가 줄어들 때마다 CU의 깊이는 1씩 증가할 수 있다.
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.
도 3을 참조하면, 깊이가 0인 LCU는 64x64 픽셀들 또는 64x64 블록일 수 있다. 0은 최소 깊이일 수 있다. 깊이가 3인 SCU는 8x8 픽셀들 또는 8x8 블록일 수 있다. 3은 최대 깊이일 수 있다. 이때, LCU인 64x64 블록의 CU는 깊이 0으로 표현될 수 있다. 32x32 블록의 CU는 깊이 1로 표현될 수 있다. 16x16 블록의 CU는 깊이 2로 표현될 수 있다. SCU인 8x8 블록의 CU는 깊이 3으로 표현될 수 있다.
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, 분할되지 않는 CU의 분할 정보의 값은 제1 값일 수 있고, 분할되는 CU의 분할 정보의 값은 제2 값일 수 있다. 분할 정보가 CU가 분할하는지 여부를 나타내는 경우, 제1 값은 0일 수 있고, 제2 값은 1일 수 있다.
예를 들면, 하나의 CU가 4 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 4 개의 CU들의 각 CU의 가로 크기 및 세로 크기는 각각 분할 전의 CU의 가로 크기의 절반 및 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 CU가 4 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할된 4 개의 CU들의 크기들은 16x16일 수 있다. 하나의 CU가 4 개의 CU들로 분할되는 경우, CU가 쿼드-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다. 말하자면, CU에 대해 쿼드 트리 분할(quad-tree partition)이 적용되었다고 볼 수 있다.
예를 들면, 하나의 CU가 2 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 2 개의 CU들의 각 CU의 가로 크기 또는 세로 크기는 각각 분할 전의 CU의 가로 크기의 절반 또는 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 CU가 2 개의 CU들로 세로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 CU들의 크기들은 16x32일 수 있다. 32x32 크기의 CU가 2 개의 CU들로 가로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 CU들의 크기들은 32x16일 수 있다. 하나의 CU가 2 개의 CU들로 분할되는 경우, CU가 이진-트리(binary-tree) 형태로 분할되었다고 할 수 있다. 말하자면, CU에 대해 2진 트리 분할(binary-tree partition)이 적용되었다고 볼 수 있다.
예를 들면, 하나의 CU가 3 개의 CU들로 분할 될 경우, 분할되기 전의 CU의 가로 크기 또는 세로 크기를 1:2:1의 비율로 분할함으로써, 3 개의 분할된 CU들이 생성될 수 있다. 예를 들면, 16x32 크기의 CU가 가로 방향으로 3 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할된 3 개의 CU들은 위에서부터 각각 16x8, 16x16 및 16x8의 크기를 가질 수 있다. 예를 들면, 32x32 크기의 CU가 세로 방향으로 3 개의 CU들로 분할되는 경우, 분할된 3 개의 CU들은 좌측으로부터 각각 8x32, 16x32 및 8x32의 크기를 가질 수 있다. 하나의 CU가 3 개의 CU들로 분할되는 경우, CU가 삼진-트리(ternary-tree) 형태로 분할되었다고 할 수 있다. 말하자면, CU에 대해 3진 트리 분할(ternary-tree partition)이 적용되었다고 볼 수 있다.
도 3의 LCU(310)에는 쿼드-트리 형태의 분할 및 이진-트리 형태의 분할이 모두 적용되었다.
부호화 장치(100)에서, 64x64 크기의 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU)은 재귀적인 쿼드-크리 구조에 의해 더 작은 복수의 CU들로 분할될 수 있다. 하나의 CU는 동일한 크기들을 갖는 4개의 CU들로 분할될 수 있다. CU는 재귀적으로 분할될 수 있으며, 각 CU는 쿼드 트리의 구조를 가질 수 있다.
CU에 대한 재귀적인 분할을 통해, 최소의 율-왜곡 비율을 발생시키는 최적의 분할 방법이 선택될 수 있다.
도 3의 CTU(320)는 쿼드 트리 분할, 이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할이 모두 적용된 CTU의 일 예이다.
전술된 것과 같이, CTU를 분할하기 위해, 쿼드 트리 분할, 이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할 중 적어도 하나가 CTU에 적용될 수 있다. 분할들은 특정된 우선 순위에 기초하여 적용될 수 있다.
예를 들면, CTU에 대해 쿼드 트리 분할이 우선적으로 적용될 수 있다. 더 이상 쿼드 트리 분할될 수 없는 CU는 쿼드 트리의 리프 노드에 해당될 수 있다. 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU는 이진 트리 및/또는 삼진 트리의 루트 노드가 될 수 있다. 즉, 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU는 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태로 분할될 수 있고, 또는 더 이상 분할되지 않을 수 있다. 이 때, 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU에 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할을 적용함으로써 생성된 CU에 대해서는 다시 쿼드 트리 분할이 적용되지 않도록 함으로써, 블록의 분할 및/또는 블록 분할 정보의 시그널링이 효과적으로 수행될 수 있다.
쿼드 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 분할은 쿼드 분할 정보를 이용하여 시그널링될 수 있다. 제1 값(예를 들면, "1")을 갖는 쿼드 분할 정보는 CU가 쿼드 트리 형태로 분할됨을 지시할 수 있다. 제2 값(예를 들면, "0")을 갖는 쿼드 분할 정보는 CU가 쿼드 트리 형태로 분할되지 않음을 지시할 수 있다. 쿼드 분할 정보는 특정된 길이(예를 들면, 1비트)를 갖는 플래그일 수 있다.
이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할의 간에는 우선순위가 존재하지 않을 수 있다. 즉, 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU는 이진 트리 형태로 분할되거나 삼진 트리 형태로 분할될 수 있다. 또한, 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할에 의해 생성된 CU는 다시 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태로 분할될 수 있고, 또는 더 이상 분할되지 않을 수 있다.
이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할 간에 우선순위가 존재하지 않는 경우의 분할은 멀티-타입 트리 분할(multi-type tree partition)로 칭해질 수 있다. 즉, 쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU는 멀티-타입 트리(multi-type tree)의 루트 노드가 될 수 있다. 멀티-타입 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 분할에 대해서, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 방향 정보 및 분할 트리 정보 중 적어도 하나를 이용하여 시그널링될 수 있다. 멀티-타입 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 분할을 위해 순차적으로 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 방향 정보 및 분할 트리 정보가 시그널링될 수도 있다.
예를 들면, 제1 값(예를 들면, "1")을 갖는 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 해당 CU가 멀티-타입 트리 형태로 분할됨을 지시할 수 있다. 제2 값(예를 들면, "0")을 갖는 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 해당 CU이 멀티-타입 트리 형태로 분할되지 않음을 지시할 수 있다.
멀티-타입 트리의 각 노드에 해당하는 CU가 멀티-타입 트리 형태로 분할되는 경우, 해당 CU는 분할 방향 정보를 더 포함할 수 있다.
분할 방향 정보는 멀티-타입 트리 분할의 분할 방향을 지시할 수 있다. 제1 값(예를 들면, "1")을 갖는 분할 방향 정보는 해당 CU가 세로 방향으로 분할됨을 지시할 수 있다. 제2 값(예를 들면, "0")을 갖는 분할 방향 정보는 해당 CU가 가로 방향으로 분할됨을 지시할 수 있다.
멀티-타입 트리의 각 노드에 해당하는 CU가 멀티-타입 트리 형태로 분할되는 경우, 해당 CU는 분할 트리 정보를 더 포함할 수 있다. 분할 트리 정보는 멀티-타입 트리 분할을 위해 사용된 트리를 지시할 수 있다.
예를 들면, 제1 값(예를 들면, "1")을 갖는 분할 트리 정보는 해당 CU가 이진 트리 형태로 분할됨을 지시할 수 있다. 제2 값(예를 들면, "0")을 갖는 분할 트리 정보는 해당 CU가 삼진 트리 형태로 분할됨을 지시할 수 있다.
여기에서, 전술된 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 트리 정보 및 분할 방향 정보의 각각은 특정된 길이(예를 들면, 1 비트)를 갖는 플래그일 수 있다.
전술된 쿼드 분할 정보, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 방향 정보 및 분할 트리 정보 중 적어도 하나는 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화될 수 있다. 이러한 정보들의 엔트로피 부호화/복호화를 위해, 대상 CU에 인접한 이웃 CU의 정보가 이용될 수 있다.
예를 들면, 좌측 CU 및/또는 상측 CU의 분할 형태(말하자면, 분할 여부, 분할 트리 및/또는 분할 방향) 및 대상 CU의 분할 형태는 서로 유사할 확률이 높다고 간주될 수 있다. 따라서, 이웃 CU의 정보에 기초하여, 대상 CU의 정보의 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화를 위한 컨텍스트 정보가 유도될 수 있다. 이때, 이웃 CU의 정보는 이웃 CU의 1) 쿼드 분할 정보, 2) 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보, 3) 분할 방향 정보 및 4) 분할 트리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시예로서, 이진 트리 분할 및 삼진 트리 분할 중에서, 이진 트리 분할이 우선적으로 수행될 수 있다. 즉, 이진 트리 분할이 먼저 적용되고, 이진 트리의 리프 노드에 해당하는 CU가 삼진 트리의 루트 노드로 설정될 수도 있다. 이러한 경우, 삼진 트리의 노드에 해당하는 CU에 대해서는 쿼드 트리 분할 및 이진 트리 분할이 수행되지 않을 수 있다.
쿼드 트리 분할, 이진 트리 분할 및/또는 삼진 트리 분할에 의해 더 이상 분할되지 않는 CU는 부호화, 예측 및/또는 변환의 단위가 될 수 있다. 즉, 예측 및/또는 변환을 위해, CU가 더 이상 분할되지 않을 수 있다. 따라서, CU를 예측 유닛 및/또는 변환 유닛으로 분할하기 위한 분할 구조 및 분할 정보 등이 비트스트림 내에 존재하지 않을 수 있다.
다만, 분할의 단위가 되는 CU의 크기가 최대 변환 블록의 크기보다 더 큰 경우, 이러한 CU는 CU의 크기가 최대 변환 블록의 크기의 이하가 될 때까지 재귀적으로 분할될 수 있다. 예를 들면, CU의 크기가 64x64이고, 최대 변환 블록의 크기가 32x32인 경우, CU는 변환을 위해, 4개의 32x32 블록들로 분할될 수 있다. 예를 들면, CU의 크기가 32x64이고, 최대 변환 블록의 크기가 32x32인 경우, CU는 변환을 위해, 2개의 32x32 블록들로 분할될 수 있다.
이러한 경우, 변환을 위해 CU가 분할되는지 여부에 대한 정보는 별도로 시그널링되지 않을 수 있다. 시그널링 없이, CU의 분할의 여부는 CU의 가로 크기(및/또는 세로 크기) 및 최대 변환 블록의 가로 크기(및/또는, 세로 크기) 간의 비교에 의해 결정될 수 있다. 예를 들면, CU의 가로 크기가 최대 변환 블록의 가로 크기보다 더 큰 경우, CU는 세로로 2 등분될 수 있다. 또한, CU의 세로 크기가 최대 변환 블록의 세로 크기보다 더 큰 경우, CU는 가로로 2 등분될 수 있다.
CU의 최대 크기 및/또는 최소 크기에 관한 정보, 변환 블록의 최대 크기 및/또는 최소 크기에 관한 정보는 CU에 대한 상위 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 예를 들면, 상위 레벨은 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 타일 레벨, 타일 그룹 레벨 및 슬라이스 레벨 등일 수 있다. 예를 들면, CU의 최소 크기는 4x4로 결정될 수 있다. 예를 들면, 변환 블록의 최대 크기는 64x64로 결정될 수 있다. 예를 들면, 변환 블록의 최소 크기는 4x4로 결정될 수 있다.
쿼드 트리의 리프 노드에 해당하는 CU의 최소 크기(말하자면, 쿼드 트리 최소 크기)에 관한 정보 및/또는 멀티-타입 트리의 루트 노드로부터 리프 노드로의 경로의 최대 깊이(말하자면, 멀티-타입 트리 최대 깊이)에 관한 정보는 CU에 대한 상위 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 예를 들면, 상위 레벨은 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 슬라이스 레벨, 타일 그룹 레벨 및 타일 레벨 등일 수 있다. 쿼드 트리 최소 크기에 관한 정보 및/또는 멀티-타입 트리 최대 깊이에 관한 정보는 인트라 내 슬라이스 및 인터 슬라이스의 각각에 대해 별도로 시그널링되거나 결정될 수 있다.
CTU의 크기 및 변환 블록의 최대 크기에 대한 차분 정보는 CU에 대한 상위 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 예를 들면, 상위 레벨은 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 슬라이스 레벨, 타일 그룹 레벨 및 타일 레벨 등일 수 있다. 이진 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 최대 크기(말하자면, 이진 트리 최대 크기)에 관한 정보는 CTU의 크기 및 차분 정보를 기반으로 결정될 수 있다. 삼진 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 최대 크기(말하자면, 삼진 트리 최대 크기)는 슬라이스의 타입에 따라서 다른 값을 가질 수 있다. 예를 들면, 인트라 슬라이스 내에서, 삼진 트리 최대 크기는 32x32일 수 있다. 또한, 예를 들면, 인터 슬라이스 내에서, 삼진 트리 최대 크기는 128x128일 수 있다. 예를 들면, 이진 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 최소 크기(말하자면, 이진 트리 최소 크기) 및/또는 삼진 트리의 각 노드에 해당하는 CU의 최소 크기(말하자면, 삼진 트리 최소 크기)는 CU의 최소 크기로 설정될 수 있다.
또 다른 예로, 이진 트리 최대 크기 및/또는 삼진 트리 최대 크기는 슬라이스 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다. 또한, 이진 트리 최소 크기 및/또는 삼진 트리 최소 크기는 슬라이스 레벨에서 시그널링되거나 결정될 수 있다.
전술된 다양한 블록 크기 및 다양한 깊이에 기반하여, 쿼드 분할 정보, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보, 분할 트리 정보 및/또는 분할 방향 정보 등은 비트스트림 내에 존재하거나 존재하지 않을 수 있다.
예를 들면, CU의 크기가 쿼드 트리 최소 크기보다 더 크지 않으면, CU는 쿼드 분할 정보를 포함하지 않을 수 있고, CU에 대한 쿼드 분할 정보는 제2 값으로 추론될 수 있다.
예를 들면, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU의 크기(가로 크기 및 세로 크기)가 이진 트리 최대 크기(가로 크기 및 세로 크기) 및/또는 삼진 트리 최대 크기(가로 크기 및 세로 크기)보다 더 큰 경우, CU는 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할되지 않을 수 있다. 이러한 결정 방식에 따라, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, 제2 값으로 추론될 수 있다.
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU의 크기(가로 크기 및 세로 크기)가 이진 트리 최소 크기(가로 크기 및 세로 크기)와 동일하거나, CU의 크기(가로 크기 및 세로 크기)가 삼진 트리 최소 크기(가로 크기 및 세로 크기)의 2 배와 동일한 경우, CU는 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할되지 않을 수 있다. 이러한 결정 방식에 따라, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, 제2 값으로 추론될 수 있다. 왜냐하면, CU을 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할할 경우, 이진 트리 최소 크기 및/또는 삼진 트리 최소 크기보다 더 작은 CU이 생성되기 때문이다.
또는, 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할은 가상의 파이프라인 데이터 유닛의 크기(즉, 파이프라인 버퍼 크기)에 기초하여 제한될 수 있다. 예를 들면, 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할에 의해, CU가 파이프라인 버퍼 크기에 적합하지 않은 서브 CU로 분할될 경우, 이진 트리 분할 또는 삼진 트리 분할은 제한될 수 있다. 파이프라인 버퍼 크기는 최대 변환 블록의 크기(예를 들면, 64X64)와 동일할 수 있다.
예를 들면, 파이프라인 버퍼 크기가 64X64일 때, 아래와 같은 분할들은 제한될 수 있다.
- NxM(N 및/또는 M은 128) CU에 대한 삼진 트리 분할
- 128xN(N <= 64) CU에 대한 수평 방향 이진 트리 분할
- Nx128(N <= 64) CU에 대한 수직 방향 이진 트리 분할
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU의 멀티-타입 트리 내의 깊이가 멀티-타입 트리 최대 깊이와 동일한 경우, CU는 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할되지 않을 수 있다. 이러한 결정 방식에 따라, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, 제2 값으로 추론될 수 있다.
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU에 대해, 수직 방향 이진 트리 분할, 수평 방향 이진 트리 분할, 수직 방향 삼진 트리 분할 및 수평 방향 삼진 트리 분할 중 적어도 하나가 가능한 경우에만, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보가 시그널링될 수 있다. 그렇지 않으면, CU는 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태로 분할되지 않을 수 있다. 이러한 결정 방식에 따라, 멀티-타입 트리의 분할 여부를 나타내는 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, 제2 값으로 추론될 수 있다.
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU에 대해 수직 방향 이진 트리 분할 및 수평 방향 이진 트리 분할이 모두 가능하거나, 수직 방향 삼진 트리 분할 및 수평 방향 삼진 트리 분할이 모두 가능한 경우에만, 분할 방향 정보가 시그널링될 수 있다. 그렇지 않으면, 분할 방향 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, CU가 분할될 수 있는 방향을 지시하는 값으로 추론될 수 있다.
또는, 멀티-타입 트리의 노드에 해당하는 CU에 대해 수직 방향 이진 트리 분할 및 수직 방향 삼진 트리 분할이 모두 가능하거나, 수평 방향 이진 트리 분할 및 수평 방향 삼진 트리 분할이 모두 가능한 경우에만, 분할 트리 정보가 시그널링될 수 있다. 그렇지 않으면, 분할 트리 정보는 시그널링되지 않을 수 있고, CU의 분할에 적용될 수 있는 트리를 지시하는 값으로 추론될 수 있다.
도 4는 코딩 유닛이 포함할 수 있는 예측 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
LCU로부터 분할된 CU 중 더 이상 분할되지 않는 CU는 하나 이상의 예측 유닛(Prediction Unit; PU)들로 분할될 수 있다.
PU는 예측에 대한 기본 단위일 수 있다. PU는 스킵(skip) 모드, 인터 모드 및 인트라 모드 중 어느 하나로 부호화 및 복호화될 수 있다. PU는 각 모드에 따라서 다양한 형태로 분할될 수 있다. 예를 들면, 도 1을 참조하여 전술된 대상 블록 및 도 2를 참조하여 전술된 대상 블록은 PU일 수 있다.
CU는 PU들로 분할되지 않을 수 있다. CU가 PU들로 분할되지 않는 경우 CU의 크기 및 PU의 크기는 같을 수 있다.
스킵 모드에서는, CU 내에 분할이 존재하지 않을 수 있다. 스킵 모드에서는 분할 없이 PU 및 CU의 크기들이 동일한 2Nx2N 모드(410)가 지원될 수 있다.
인터 모드에서는, CU 내에서 8가지로 분할된 형태들이 지원될 수 있다. 예를 들면, 인터 모드에서는 2Nx2N 모드(410), 2NxN 모드(415), Nx2N 모드(420), NxN 모드(425), 2NxnU 모드(430), 2NxnD 모드(435), nLx2N 모드(440) 및 nRx2N 모드(445)가 지원될 수 있다.
인트라 모드에서는, 2Nx2N 모드(410) 및 NxN 모드(425)가 지원될 수 있다.
2Nx2N 모드(410)에서는 2Nx2N의 크기의 PU가 부호화될 수 있다. 2Nx2N의 크기의 PU는 CU의 크기와 동일한 크기의 PU를 의미할 수 있다. 예를 들면, 2Nx2N의 크기의 PU는 64x64, 32x32, 16x16 또는 8x8의 크기를 가질 수 있다.
NxN 모드(425)에서는 NxN의 크기의 PU가 부호화될 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측에서, PU의 크기가 8x8일 때, 4개의 분할된 PU들이 부호화될 수 있다. 분할된 PU의 크기는 4x4일 수 있다.
PU가 인트라 모드에 의해 부호화될 경우, PU는 복수의 인트라 예측 모드들 중 하나의 인트라 예측 모드를 사용하여 부호화될 수 있다. 예를 들면, 고 효율 비디오 코딩(High Efficiency Video Coding; HEVC) 기술에서는 35 개의 인트라 예측 모드들을 제공할 수 있고, PU는 35 개의 인트라 예측 모드들 중 하나의 인트라 예측 모드로 부호화될 수 있다.
PU가 2Nx2N 모드(410) 및 NxN 모드(425) 중 어느 모드에 의해 부호화될 것인가는 율-왜곡 비용(rate-distortion cost)에 의해 결정될 수 있다.
부호화 장치(100)는 2Nx2N 크기의 PU에 대해 부호화 연산을 수행할 수 있다. 여기에서, 부호화 연산은 부호화 장치(100)가 사용할 수 있는 복수의 인트라 예측 모드들의 각각으로 PU를 부호화하는 것일 수 있다. 부호화 연산을 통해 2Nx2N 크기의 PU에 대한 최적의 인트라 예측 모드가 도출될 수 있다. 최적의 인트라 예측 모드는 부호화 장치(100)가 사용할 수 있는 복수의 인트라 예측 모드들 중 2Nx2N 크기의 PU의 부호화에 대하여 최소의 율-왜곡 비용을 발생시키는 인트라 예측 모드일 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 NxN으로 분할된 PU들의 각 PU에 대해서 순차적으로 부호화 연산을 수행할 수 있다. 여기에서, 부호화 연산은 부호화 장치(100)가 사용할 수 있는 복수의 인트라 예측 모드들의 각각으로 PU를 부호화하는 것일 수 있다. 부호화 연산을 통해 NxN 크기의 PU에 대한 최적의 인트라 예측 모드가 도출될 수 있다. 최적의 인트라 예측 모드는 부호화 장치(100)가 사용할 수 있는 복수의 인트라 예측 모드들 중 NxN 크기의 PU의 부호화에 대하여 최소의 율-왜곡 비용을 발생시키는 인트라 예측 모드일 수 있다.
부호화 장치(100)는 2Nx2N 크기의 PU의 율-왜곡 비용 및 NxN 크기의 PU들의 율-왜곡 비용들의 비교에 기반하여 2Nx2N 크기의 PU 및 NxN 크기의 PU들 중 어느 것을 부호화할 지를 결정할 수 있다.
하나의 CU는 하나 이상의 PU들로 분할될 수 있고, PU도 복수의 PU들로 분할될 수 있다.
예를 들면, 하나의 PU가 4 개의 PU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 4 개의 PU들의 각 PU의 가로 크기 및 세로 크기는 각각 분할 전의 PU의 가로 크기의 절반 및 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 PU가 4 개의 PU들로 분할되는 경우, 분할된 4 개의 PU들의 크기들은 16x16일 수 있다. 하나의 PU가 4 개의 PU들로 분할되는 경우, PU가 쿼드-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다.
예를 들면, 하나의 PU가 2 개의 PU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 2 개의 PU들의 각 PU의 가로 크기 또는 세로 크기는 각각 분할 전의 PU의 가로 크기의 절반 또는 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 PU가 2 개의 PU들로 세로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 PU들의 크기들은 16x32일 수 있다. 32x32 크기의 PU가 2 개의 PU들로 가로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 PU들의 크기들은 32x16일 수 있다. 하나의 PU가 2 개의 PU들로 분할되는 경우, PU가 이진-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다.
도 5는 코딩 유닛에 포함될 수 있는 변환 유닛의 형태를 도시한 도면이다.
변환 유닛(Transform Unit; TU)은 CU 내에서 변환, 양자화, 역변환, 역양자화, 엔트로피 부호화 및 엔트로피 복호화의 과정을 위해 사용되는 기본 단위일 수 있다.
TU는 정사각형 형태 또는 직사각형 형태를 가질 수 있다. TU의 형태는 CU의 크기 및/또는 형태에 의존하여 결정될 수 있다.
LCU로부터 분할된 CU 중, 더 이상 CU들로 분할되지 않는 CU는 하나 이상의 TU들로 분할될 수 있다. 이때, TU의 분할 구조는 쿼드-트리(quad-tree) 구조일 수 있다. 예컨대, 도 5에서 도시된 것과 같이, 하나의 CU(510)가 쿼드-트리 구조에 따라서 한 번 또는 그 이상 분할될 수 있다. 분할을 통해, 하나의 CU(510)는 다양한 크기의 TU들로 구성될 수 있다.
하나의 CU가 2 번 이상 분할될 경우, CU는 재귀적으로 분할되는 것으로 볼 수 있다. 분할을 통해, 하나의 CU는 다양한 크기들을 갖는 TU들로 구성될 수 있다.
또는, 하나의 CU는 CU를 분할하는 수직 선 및/또는 수평 선의 개수에 기반하여 하나 이상의 TU들로 분할될 수도 있다.
CU는 대칭형의 TU들로 분할될 수 있고, 비대칭형의 TU들로 분할될 수도 있다. 비대칭형의 TU들로의 분할을 위해, TU의 크기 및/또는 형태에 대한 정보가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 또는, TU의 크기 및/또는 형태는 CU의 크기 및/또는 형태에 대한 정보로부터 유도될 수 있다.
CU는 TU들로 분할되지 않을 수 있다. CU가 TU들로 분할되지 않는 경우 CU의 크기 및 TU의 크기는 같을 수 있다.
하나의 CU는 하나 이상의 TU들로 분할될 수 있고, TU도 복수의 TU들로 분할될 수 있다.
예를 들면, 하나의 TU가 4 개의 TU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 4 개의 TU들의 각 TU의 가로 크기 및 세로 크기는 각각 분할 전의 TU의 가로 크기의 절반 및 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 TU가 4 개의 TU들로 분할되는 경우, 분할된 4 개의 TU들의 크기들은 16x16일 수 있다. 하나의 TU가 4 개의 TU들로 분할되는 경우, TU가 쿼드-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다.
예를 들면, 하나의 TU가 2 개의 TU들로 분할되는 경우, 분할에 의해 생성된 2 개의 TU들의 각 TU의 가로 크기 또는 세로 크기는 각각 분할 전의 TU의 가로 크기의 절반 또는 세로 크기의 절반일 수 있다. 32x32 크기의 TU가 2 개의 TU들로 세로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 TU들의 크기들은 16x32일 수 있다. 32x32 크기의 TU가 2 개의 TU들로 가로로 분할되는 경우, 분할된 2 개의 TU들의 크기들은 32x16일 수 있다. 하나의 TU가 2 개의 TU들로 분할되는 경우, TU가 이진-트리 형태로 분할되었다고 할 수 있다.
도 5에서 도시된 것 외의 다른 방식으로 CU가 분할될 수도 있다.
예를 들면, 하나의 CU는 3 개의 CU들로 분할될 수 있다. 분할된 3 개의 CU들의 가로 크기 또는 세로 크기는 각각 분할전의 CU의 가로 크기 또는 세로 크기의 1/4, 1/2 및 1/4일 수 있다.
일 예로, 32x32 크기의 CU가 3 개의 CU들로 세로로 분할되는 경우, 분할된 3 개의 CU들의 크기들은 각각 8x32, 16x32 및 8x32일 수 있다. 이와 같이, 하나의 CU가 3 개의 CU들로 분할되는 경우, CU는 삼진 트리의 형태로 분할되었다고 볼 수 있다.
예시된 쿼드 트리의 형태의 분할, 이진 트리의 형태의 분할 및 삼진 트리의 형태의 분할 중 하나가 CU의 분할을 위해 적용될 수 있으며, 복수 개의 분할 방식들이 함께 조합되어 CU의 분할을 위해 사용될 수도 있다. 이 때, 복수 개의 분할 방식들이 조합되어 사용되는 경우를 복합 트리의 형태의 분할이라고 칭할 수 있다.
도 6은 일 예에 따른 블록의 분할을 나타낸다.
영상의 부호화 및/또는 복호화의 과정에서, 도 6과 같이 대상 블록이 분할될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록은 CU일 수 있다.
대상 블록의 분할을 위해, 분할 정보를 나타내는 지시자가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 분할 정보는 대상 블록이 어떻게 분할되는가를 나타내는 정보일 수 있다.
분할 정보는 분할 플래그(이하, "split_flag"로 표시), 쿼드-이진 플래그(이하, "QB_flag"로 표시), 쿼드 트리 플래그(이하, "quadtree_flag"로 표시), 이진 트리 플래그(이하, "binarytree_flag"로 표시) 및 이진 타입 플래그(이하, "Btype_flag"로 표시) 중 하나 이상일 수 있다.
split_flag는 블록이 분할되는지 여부를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, split_flag의 값 1은 블록이 분할됨을 나타낼 수 있다. split_flag의 값 0은 블록이 분할되지 않음을 나타낼 수 있다.
QB_flag는 블록이 쿼드 트리 형태 및 이진 트리 형태 중 어떤 형태로 분할되는가를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, QB_flag의 값 0은 블록이 쿼드 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. QB_flag의 값 1은 블록이 이진 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. 또는, QB_flag의 값 0은 블록이 이진 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. QB_flag의 값 1은 블록이 쿼드 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다.
quadtree_flag는 블록이 쿼드 트리 형태로 분할되는지 여부를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, quadtree_flag의 값 1은 블록이 쿼드 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. quadtree_flag의 값 0은 블록이 쿼드 트리 형태로 분할되지 않음을 나타낼 수 있다.
binarytree_flag는 블록이 이진 트리 형태로 분할되었는지 여부를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, binarytree_flag의 값 1은 블록이 이진 트리 형태로 분할됨을 나타낼 수 있다. binarytree_flag의 값 0은 블록이 이진 트리 형태로 분할되지 않음을 나타낼 수 있다.
Btype_flag는 블록이 이진 트리 형태로 분할되는 경우, 수직 분할 및 수평 분할 중 어떤 것으로 분할되었는지를 나타내는 플래그일 수 있다. 예를 들면, Btype_flag의 값 0은 블록이 수평 방향으로 분할됨을 나타낼 수 있다. Btype_flag의 값 1은 블록이 수직 방향으로 분할됨을 나타낼 수 있다. 또는, Btype_flag의 값 0은 블록이 수직 방향으로 분할되었음을 나타낼 수 있다. Btype_flag의 값 1은 블록이 수평 방향으로 분할되었음을 나타낼 수 있다.
예를 들면, 도 6의 블록에 대한 분할 정보는 아래의 표 1과 같이 quadtree_flag, binarytree_flag 및 Btype_flag 중 적어도 하나를 시그널링함으로써 유도할 수 있다.
[표 1]
Figure PCTKR2024000226-appb-img-000001
예를 들면, 도 6의 블록에 대한 분할 정보는 아래의 표 2와 같이 split_flag, QB_flag 및 Btype_flag 중 적어도 하나를 시그널링함으로써 유도할 수 있다.
[표 2]
Figure PCTKR2024000226-appb-img-000002
분할 방법은 블록의 크기 및/또한 형태에 따라 쿼드 트리로만 제한될 수 있고, 또는 이진 트리로만 제한될 수 있다. 이러한 제한이 적용되는 경우, split_flag는 쿼드 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그 또는 이진 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그일 수 있다. 블록의 크기 및 형태는 블록의 깊이 정보에 따라서 유도될 수 있으며, 깊이 정보는 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링 될 수 있다.
블록의 크기가 특정된 범위 내에 속하는 경우, 쿼드 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 예를 들면, 특정된 범위는 쿼드 트리 형태의 분할만이 가능한 최대 블록 크기 및 최소 블록 크기 중 적어도 하나에 의해 정의될 수 있다.
쿼트 트리 형태의 분할만이 가능한 최대 블록 크기 및/또는 최소 블록 크기를 나타내는 정보는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 또한, 이러한 정보는 비디오, 시퀀스, 픽처, 파라미터, 타일 그룹 및 슬라이스(또는, 세그먼트) 중 적어도 하나의 단위에 대하여 시그널링될 수 있다.
또는, 최대 블록 크기 및/또는 최소 블록 크기는 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)에서 기정의된 고정된 크기일 수 있다. 예를 들면, 블록의 크기가 64x64의 이상이며, 256x256의 이하인 경우에는 쿼드 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 이러한 경우, split_flag는 쿼드 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그일 수 있다.
블록의 크기가 최대 변환 블록 크기보다 더 큰 경우, 쿼드 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 이 때, 분할되는 블록은 CU 및 TU 중 적어도 하나일 수 있다.
이러한 경우, split_flag는 쿼드 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그일 수 있다.
블록의 크기가 특정된 범위 내에 속하는 경우, 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 여기서, 예를 들면, 특정된 범위는 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태의 분할만이 가능한 최대 블록 크기 및 최소 블록 크기 중 적어도 하나에 의해 정의될 수 있다.
이진 트리 형태의 분할 또는 삼진 트리 형태의 분할만이 가능한 최대 블록 크기 및/또는 최소 블록 크기를 나타내는 정보는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 또한, 이러한 정보는 시퀀스, 픽처 및 슬라이스(또는, 세그먼트) 중 적어도 하나의 단위에 대하여 시그널링될 수 있다.
또는, 최대 블록 크기 및/또는 최소 블록 크기는 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)에서 기정의된 고정된 크기일 수 있다. 예를 들면, 블록의 크기가 8x8의 이상이며, 16x16의 이하인 경우에는 이진 트리 형태의 분할만이 가능할 수 있다. 이러한 경우, split_flag는 이진 트리 형태 또는 삼진 트리 형태로의 분할 여부를 나타내는 플래그일 수 있다.
전술된 쿼드 트리 형태의 분할에 관한 설명은 이진 트리 형태 및/또는 삼진 트리 형태의 분할에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다.
블록의 분할은 이전의 분할에 의해 제한될 수 있다. 예를 들면, 블록이 특정된 이진 트리 형태로 분할되어 복수의 분할된 블록들이 생성된 경우, 각 분할된 블록은 특정된 트리 형태로만 추가로 분할될 수 있다. 여기에서, 특정된 트리 형태는 이진 트리 형태, 삼진 트리 형태 및 쿼드 트리 형태 중 적어도 하나일 수 있다.
분할된 블록의 가로 크기 또는 세로 크기가 더 이상 분할될 수 없는 크기에 해당하는 경우 전술된 지시자는 시그널링되지 않을 수 있다.
도 7은 인트라 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7의 그래프의 중심으로부터 외곽으로의 화살표들은 방향성 인트라 예측 모드들의 예측 방향들을 나타낼 수 있다. 또한, 화살표에 근접하게 표시된 숫자는 인트라 예측 모드 또는 인트라 예측 모드의 예측 방향에 할당된 모드 값의 일 예를 나타낼 수 있다.
도 7에서, 숫자 0은 비방향성 인트라 예측 모드인 플래너(Planar) 모드를 나타낼 수 있다. 숫자 1은 비방향성 인트라 예측 모드인 디씨(DC) 모드를 나타낼 수 있다.
인트라 부호화 및/또는 복호화는 대상 블록의 이웃 블록의 참조 샘플을 이용하여 수행될 수 있다. 이웃 블록은 재구축된 이웃 블록일 수 있다. 참조 샘플은 이웃 샘플을 의미할 수 있다.
예를 들면, 인트라 부호화 및/또는 복호화는 재구축된 이웃 블록이 포함하는 참조 샘플의 값 또는 코딩 파라미터를 이용하여 수행될 수 있다.
부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 대상 영상 내의 샘플의 정보에 기초하여 대상 블록에 대한 인트라 예측을 수행함으로써 예측 블록을 생성할 수 있다. 인트라 예측을 수행할 때, 부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 대상 영상 내의 샘플의 정보에 기반하여 인트라 예측을 수행함으로써 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 인트라 예측을 수행할 때, 부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 적어도 하나의 재구축된 참조 샘플에 기반하여 방향성 예측 및/또는 비방향성 예측을 수행할 수 있다.
예측 블록은 인트라 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 2Nx2N의 크기 또는 NxN의 크기를 갖는, 정사각형의 형태를 가질 수 있다. NxN의 크기는 4x4, 8x8, 16x16, 32x32 및 64x64 등을 포함할 수 있다.
또는, 예측 블록은 2x2, 4x4, 8x8, 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.
인트라 예측은 대상 블록에 대한 인트라 예측 모드에 따라 수행될 수 있다. 대상 블록이 가질 수 있는 인트라 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 타입 등을 포함할 수 있다. 또한, 예측 블록의 속성은 예측 블록에 대한 코딩 파라미터를 가리킬 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측 모드의 개수는 예측 블록의 크기에 관계없이 N 개로 고정될 수 있다. 또는, 예를 들면, 인트라 예측 모드의 개수는 3, 5, 9, 17, 34, 35, 36, 65, 67 또는 95 등일 수 있다.
인트라 예측 모드는 비방향성(non-directional) 모드 또는 방향성(directional) 모드일 수 있다.
예를 들면, 인트라 예측 모드는, 도 7에서 도시된 번호 0 내지 66에 대응하는, 2 개의 비방향성 모드들 및 65 개의 방향성 모드들을 포함할 수 있다.
예를 들면, 특정된 인트라 예측 방법이 사용되는 경우, 인트라 예측 모드는 도 7에서 도시된 번호 -14 내지 80에 대응하는, 2 개의 비방향성 모드들 및 93 개의 방향성 모드들을 포함할 수 있다.
2 개의 비방향성 모드들은 디씨(DC) 모드 및 플래너(Planar) 모드를 포함할 수 있다.
방향성 모드는 특정한 방향 또는 특정한 각도를 갖는 예측 모드일 수 있다. 방향성 모드는 각 모드(argular mode)로 칭해질 수도 있다.
인트라 예측 모드는 모드 번호, 모드 값 모드 각도 및 모드 방향 중 적어도 하나로 표현될 수 있다. 말하자면, 용어들 "인트라 예측 모드의 (모드) 번호", "인트라 예측 모드의 (모드) 값", "인트라 예측 모드의 (모드) 각도" 및 "인트라 예측 모드의 (모드) 방향)은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
인트라 예측 모드의 개수는 M일 수 있다. M은 1 이상일 수 있다. 말하자면, 인트라 예측 모드는 비방향성 모드의 개수 및 방향성 모드의 개수를 포함하는 M 개일 수 있다.
인트라 예측 모드의 개수는 블록의 크기 및/또는 색 성분(color component)에 관계없이 M 개로 고정될 수 있다. 예를 들면, 인트라 예측 모드의 개수는, 블록의 크기와 무관하게, 35 또는 67 중 하나로 고정될 수 있다.
또는, 인트라 예측 모드의 개수는 블록의 모양, 크기 및/또는 색 성분의 타입에 따라 상이할 수 있다.
예를 들면, 도 7에서, 점선으로 도시된 방향성 예측 모드들은 비-정사각형(non-square) 블록에 대한 예측에만 적용될 수 있다.
예를 들면, 블록의 크기가 커질수록 인트라 예측 모드의 개수는 많아질 수 있다. 또는, 블록의 크기가 커질수록 인트라 예측 모드의 개수는 적어질 수 있다. 블록의 크기가 4x4 또는 8x8인 경우에는 인트라 예측 모드의 개수는 67일 수 있다. 블록의 크기가 16x16인 경우에는 인트라 예측 모드의 개수는 35일 수 있다. 블록의 크기가 32x32인 경우에는 인트라 예측 모드의 개수는 19일 수 있다. 블록의 크기가 64x64인 경우에는 인트라 예측 모드의 개수는 7일 수 있다.
예를 들면, 색 성분이 루마(luma) 신호인지 아니면 크로마(chroma) 신호인지에 따라 인트라 예측 모드의 개수가 다를 수 있다. 또는 루마 성분 블록의 인트라 예측 모드의 개수는 크로마 성분 블록의 인트라 예측 모드의 개수보다 더 클 수 있다.
예를 들면, 모드 값이 50인 수직 모드의 경우, 참조 샘플의 픽셀 값에 기반하여 수직 방향으로 예측이 수행될 수 있다. 예를 들면, 모드 값이 18인 수평 모드의 경우, 참조 샘플의 픽셀 값에 기반하여 수평 방향으로 예측이 수행될 수 있다.
전술된 모드 이외의 방향성 모드인 경우에도 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 방향성 모드에 대응하는 각도에 따라 참조 샘플을 이용하여 대상 유닛에 대한 인트라 예측을 수행할 수 있다.
수직 모드의 우측에 위치한 인트라 예측 모드는 수직 우측 모드(vertical-right mode)로 명명될 수 있다. 수평 모드의 하단에 위치한 인트라 예측 모드는 수형 하단 모드(horizontal-below mode)로 명명될 수 있다. 예를 들면, 도 7에서, 모드 값이 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65 및 66 중 하나인 인트라 예측 모드들은 수직 우측 모드들일 수 있다. 모드 값이 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 및 17 중 하나인 인트라 예측 모드들은 수평 하단 모드들일 수 있다.
비방향성 모드는 디씨(DC) 모드 및 플래너(planar) 모드를 포함할 수 있다. 예를 들면, 디씨 모드의 모드 값은 1일 수 있다. 플래너 모드의 모드 값은 0일 수 있다.
방향성 모드는 각진(angular) 모드를 포함할 수 있다. 복수의 인트라 예측 모드들 중 DC 모드 및 플래너 모드를 제외한 나머지의 모드는 방향성 모드일 수 있다.
인트라 예측 모드가 DC 모드인 경우, 복수의 참조 샘플들의 픽셀 값들의 평균에 기반하여 예측 블록이 생성될 수 있다. 예를 들면, 예측 블록의 픽셀의 값은 복수의 참조 샘플들의 픽셀 값들의 평균에 기반하여 결정될 수 있다.
전술된 인트라 예측 모드들의 개수 및 각 인트라 예측 모드들의 모드 값은 단지 예시적인 것일 수 있다. 전술된 인트라 예측 모드들의 개수 및 각 인트라 예측 모드들의 모드 값은 실시예, 구현 및/또는 필요에 따라 다르게 정의될 수도 있다.
대상 블록에 대한 인트라 예측을 수행하기 위해 재구축된 이웃 블록에 포함되는 샘플들이 대상 블록의 참조 샘플로서 이용될 수 있는지 여부를 검사하는 단계가 수행될 수 있다. 이웃 블록의 샘플들 중 대상 블록의 참조 샘플로 이용할 수 없는 샘플이 존재하는 경우, 재구축된 이웃 블록에 포함된 샘플들 중 적어도 하나의 샘플 값을 사용하는 복사 및/또는 보간에 의해 생성된 값이 참조 샘플로 이용될 수 없는 샘플의 샘플 값으로 대체될 수 있다. 복사 및/또는 보간에 의해 생성된 값이 샘플의 샘플 값으로 대체되면, 샘플이 대상 블록의 참조 샘플로서 이용될 수 있다.
인트라 예측이 사용될 때, 인트라 예측 모드 및 대상 블록의 크기 중 적어도 하나에 기반하여 참조 샘플 또는 예측 샘플 중 적어도 하나에 필터가 적용될 수 있다.
참조 샘플 또는 예측 샘플 중 적어도 하나에 적용되는 필터의 타입은 대상 블록의 인트라 예측 모드, 대상 블록의 크기 및 대상 블록의 형태 중 적어도 하나에 따라서 다를 수 있다. 필터의 타입은 필터 탭(tap)의 길이, 필터 계수의 값 및 필터 강도 중 하나 이상에 따라서 분류될 수 있다. 상기의 필터 탭의 길이는 필터 탭 수를 의미할 수 있다. 또한, 필터 탭 수는 필터의 길이를 의미할 수 있다.
인트라 예측 모드가 플래너 모드인 경우, 대상 블록의 예측 블록을 생성함에 있어서, 예측 대상 샘플의 예측 블록 내 위치에 따라, 대상 샘플의 상단 참조 샘플, 대상 샘플의 좌측 참조 샘플, 대상 블록의 우상단 참조 샘플 및 대상 블록의 좌하단 참조 샘플의 가중치가 부여된 합(weight-sum)을 이용하여 예측 대상 샘플의 샘플 값이 생성될 수 있다.
인트라 예측 모드가 DC 모드인 경우, 대상 블록의 예측 블록을 생성함에 있어서, 대상 블록의 상단 참조 샘플들 및 좌측 참조 샘플들의 평균 값이 이용될 수 있다. 또한, 대상 블록 내의 특정된 행들 또는 특정된 열들에 대해서는 참조 샘플들의 값들을 이용하는 필터링이 수행될 수 있다. 특정된 행들은 참조 샘플과 인접한 하나 이상의 상단 행들일 수 있다. 특정된 열들은 참조 샘플과 인접한 하나 이상의 좌측 열들일 수 있다.
인트라 예측 모드가 방향성 모드인 경우 대상 블록의 상단 참조 샘플, 좌측 참조 샘플, 우상단 참조 샘플 및/또는 좌하단 참조 샘플을 이용하여 예측 블록이 생성될 수 있다.
전술된 예측 샘플을 생성하기 위해 실수 단위의 보간이 수행될 수도 있다.
대상 블록의 인트라 예측 모드는 대상 블록의 이웃 블록의 인트라 예측 모드로부터 예측될 수 있으며, 예측을 위해 사용되는 정보가 엔트로피 부호화/복호화될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드들이 동일하면 기정의된 플래그를 이용하여 대상 블록 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드들이 동일하다는 것이 시그널링될 수 있다.
예를 들면, 복수의 이웃 블록들의 인트라 예측 모드들 중 대상 블록의 인트라 예측 모드와 동일한 인트라 예측 모드를 가리키는 지시자가 시그널링될 수 있다.
대상 블록 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드들이 서로 다르면, 엔트로피 부호화 및/또는 복호화를 사용하여 대상 블록의 인트라 예측 모드의 정보가 부호화 및/또는 복호화될 수 있다.
도 8은 인트라 예측 과정에서 사용되는 참조 샘플을 설명하기 위한 도면이다.
대상 블록의 인트라 예측에 사용되는 재구축된 참조 샘플은 하단 좌측(below-left) 참조 샘플들, 좌측(left) 참조 샘플들, 상단 좌측(above-left) 코너 참조 샘플, 상단(above) 참조 샘플들 및 상단 우측(above-right) 참조 샘플들 등을 포함할 수 있다.
예를 들면, 좌측 참조 샘플들은 대상 블록의 좌측에 인접한 재구축된 참조 픽셀을 의미할 수 있다. 상단 참조 샘플들은 대상 블록의 상단에 인접한 재구축된 참조 픽셀을 의미할 수 있다. 상단 좌측 코너 참조 샘플은 대상 블록의 상단 좌측 코너에 위치한 재구축된 참조 픽셀을 의미할 수 있다. 또한, 하단 좌측 참조 샘플들은 좌측 참조 샘플들로 구성된 좌측 샘플 라인과 동일 선상에 위치한 샘플들 중에서 좌측 샘플 라인의 하단에 위치한 참조 샘플을 의미할 수 있다. 상단 우측 참조 샘플들은 상단 참조 샘플들로 구성된 상단 샘플 라인과 동일 선상에 위치한 샘플들 중에서 상단 픽셀 라인의 우측에 위치한 참조 샘플들을 의미할 수 있다.
대상 블록의 크기가 NxN일 때, 하단 좌측 참조 샘플들, 좌측 참조 샘플들, 상단 참조 샘플들 및 상단 우측 참조 샘플들은 각각 N개일 수 있다.
대상 블록에 대한 인트라 예측을 통해 예측 블록이 생성될 수 있다. 예측 블록의 생성은 예측 블록의 픽셀들의 값이 결정되는 것을 포함할 수 있다. 대상 블록 및 예측 블록의 크기는 동일할 수 있다.
대상 블록의 인트라 예측에 사용되는 참조 샘플은 대상 블록의 인트라 예측 모드에 따라 달라질 수 있다. 인트라 예측 모드의 방향은 참조 샘플들 및 예측 블록의 픽셀들 간의 의존 관계를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 특정된 참조 샘플의 값이 예측 블록의 특정된 하나 이상의 픽셀들의 값으로서 사용될 수 있다. 이 경우, 특정된 참조 샘플 및 예측 블록의 특정된 하나 이상의 픽셀들은 인트라 예측 모드의 방향의 직선으로 지정되는 샘플 및 픽셀들일 수 있다. 말하자면, 특정된 참조 샘플의 값은 인트라 예측 모드의 방향의 역방향에 위치한 픽셀의 값으로 복사될 수 있다. 또는, 예측 블록의 픽셀의 값은 상기의 픽셀의 위치를 기준으로 인트라 예측 모드의 방향에 위치한 참조 샘플의 값일 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드가 수직 모드인 경우, 상단 참조 샘플들이 인트라 예측에 사용될 수 있다. 인트라 예측 모드가 수직 모드인 경우, 예측 블록의 픽셀의 값은 상기의 픽셀의 위치를 기준으로 수직으로 위에 위치한 참조 샘플의 값일 수 있다. 따라서, 대상 블록에 상단으로 인접한 상단 참조 샘플들이 인트라 예측을 위해 사용될 수 있다. 또한, 예측 블록의 한 행의 픽셀들의 값들은 상단 참조 샘플들의 값들과 동일할 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드가 수평 모드인 경우, 좌측 참조 샘플들이 인트라 예측에 사용될 수 있다. 인트라 예측 모드가 수평 모드인 경우, 예측 블록의 픽셀의 값은 상기의 픽셀을 기준으로 수평으로 좌측에 위치한 참조 샘플의 값일 수 있다. 따라서, 대상 블록에 좌측으로 인접한 좌측 참조 샘플들이 인트라 예측을 위해 사용될 수 있다. 또한, 예측 블록의 한 열의 픽셀들의 값들은 좌측 참조 샘플들의 값들과 동일할 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드의 모드 값이 34인 경우 좌측 참조 샘플들의 적어도 일부, 상단 좌측 코너 참조 샘플 및 상단 참조 샘플들의 적어도 일부가 인트라 예측에 사용될 수 있다. 인트라 예측 모드의 모드 값이 34인 경우, 예측 블록의 픽셀의 값은 상기의 픽셀을 기준으로 대각선으로 상단 좌측에 위치한 참조 샘플의 값일 수 있다.
또한, 모드 값이 52 내지 66 중 하나인 인트라 예측 모드가 사용되는 경우에는 상단 우측 참조 샘플들 중 적어도 일부가 인트라 예측에 사용될 수 있다.
또한, 모드 값이 2 내지 17 중 하나인 인트라 예측 모드가 사용되는 경우에는 하단 좌측 참조 샘플들 중 적어도 일부가 인트라 예측에 사용될 수 있다.
또한, 모드 값이 19 내지 49 중 하나인 인트라 예측 모드가 사용되는 경우에는 상단 좌측 코너 참조 샘플이 인트라 예측에 사용될 수 있다.
예측 블록의 하나의 픽셀의 픽셀 값을 결정하기 위해 사용되는 참조 샘플은 1개일 수 있고, 2개 이상일 수도 있다.
전술된 것과 같이 예측 블록의 픽셀의 픽셀 값은 상기의 픽셀의 위치 및 인트라 예측 모드의 방향에 의해 가리켜지는 참조 샘플의 위치에 따라 결정될 수 있다. 픽셀의 위치 및 인트라 예측 모드의 방향에 의해 가리켜지는 참조 샘플의 위치가 정수 위치인 경우, 정수 위치가 가리키는 하나의 참조 샘플의 값이 예측 블록의 픽셀의 픽셀 값을 결정하기 위해 사용될 수 있다.
픽셀의 위치 및 인트라 예측 모드의 방향에 의해 가리켜지는 참조 샘플의 위치가 정수 위치가 아닌 경우, 참조 샘플의 위치에 가장 가까운 2개의 참조 샘플들에 기반하여 보간된(interpolated) 참조 샘플이 생성될 수 있다. 보간된 참조 샘플의 값이 예측 블록의 픽셀의 픽셀 값을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 말하자면, 예측 블록의 픽셀의 위치 및 인트라 예측 모드의 방향에 의해 가리켜지는 참조 샘플의 위치가 2개의 참조 샘플들 간의 사이를 나타낼 때, 상기의 2개의 샘플들의 값들에 기반하여 보간된 값이 생성될 수 있다.
예측에 의해 생성된 예측 블록은 원래의 대상 블록과는 동일하지 않을 수 있다. 말하자면, 대상 블록 및 예측 블록 간의 차이(difference)인 예측 오차(prediction error)가 존재할 수 있으며, 대상 블록의 픽셀 및 예측 블록의 픽셀 간에도 예측 오차가 존재할 수 있다.
이하에서, 용어들 "차이(difference)", "오차(error)" 및 "잔차(residual)"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
예를 들면, 방향성 인트라 예측의 경우, 예측 블록의 픽셀 및 참조 샘플 간의 거리가 더 멀수록 더 큰 예측 오차가 발생할 수 있다. 이러한 예측 오차에 등 의해 생성된 예측 블록 및 이웃 블록 간에는 불연속성이 발생할 수 있다.
예측 오차의 감소를 위해 예측 블록에 대한 필터링이 사용될 수 있다. 필터링은 예측 블록 중 큰 예측 오차를 갖는 것으로 간주되는 영역에 대해 적응적으로 필터를 적용하는 것일 수 있다. 예를 들면, 큰 예측 오차를 갖는 것으로 간주되는 영역은 예측 블록의 경계일 수 있다. 또한, 인트라 예측 모드에 따라서 예측 블록 중 큰 예측 오차를 갖는 것으로 간주되는 영역이 다를 수 있으며, 필터의 특징이 다를 수 있다.
도 8에서 도시된 것과 같이, 대상 블록의 인트라 예측을 위해, 참조 라인 0 내지 참조 라인 3 중 적어도 하나가 이용될 수 있다.
도 8의 각 참조 라인은 하나 이상의 참조 샘플들을 포함하는 참조 샘플 라인을 나타낼 수 있다. 참조 라인의 번호가 더 작을수록 대상 블록에 더 가까운 참조 샘플들의 라인일 수 있다.
세그먼트 A 및 세그먼트 F의 샘플들은 재구축된 이웃 블록으로부터 획득되는 대신, 각각 세그먼트 B 및 세그먼트 E의 가장 가까운 샘플들을 사용하는 패딩을 통해 획득될 수 있다.
대상 블록의 인트라 예측을 위해 사용될 참조 샘플 라인을 지시하는 인덱스 정보가 시그널링될 수 있다. 인덱스 정보는 복수의 참조 샘플 라인들 중 대상 블록의 인트라 예측을 위해 사용되는 참조 샘플 라인을 가리킬 수 있다. 예를 들면, 인덱스 정보는 0 내지 3 중 하나의 값을 가질 수 있다.
대상 블록의 상단 경계가 CTU의 경계인 경우, 참조 샘플 라인 0만이 가용할 수 있다. 따라서 이러한 경우, 인덱스 정보는 시그널링되지 않을 수 있다. 참조 샘플 라인 0 이외에 다른 참조 샘플 라인이 사용되는 경우, 후술되는 예측 블록에 대한 필터링은 수행되지 않을 수 있다.
색 성분간(inter-color) 인트라 예측의 경우, 제1 색 성분(component)의 대응 재구축된 블록에 기초하여, 제2 색 성분의 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다.
예를 들면, 제1 색 성분은 루마 성분일 수 있고, 제2 색 성분은 크로마 성분일 수 있다.
색 성분간 인트라 예측을 위해, 제1 색 성분 및 제2 색 성분 간의 선형 모델의 파라미터가 템플릿에 기초하여 유도될 수 있다.
템플릿은 대상 블록의 상단 참조 샘플 및/또는 좌측 참조 샘플을 포함할 수 있고, 이러한 참조 샘플들에 대응하는 제1 색 성분의 재구축된 블록의 상단 참조 샘플 및/또는 좌측 참조 샘플을 포함할 수 있다.
예를 들면, 선형 모델의 파라미터는 1) 템플릿 내의 샘플들 중 최대 값을 갖는 제1 색 성분의 샘플의 값, 2) 이러한 제1 색 성분의 샘플에 대응하는 제2 색 성분의 샘플의 값, 3) 템플릿 내의 샘플들 중 최소 값을 갖는 제1 색 성분의 샘플의 값 및 4) 이러한 제1 색 성분의 샘플에 대응하는 제2 색 성분의 샘플의 값을 사용하여 유도될 수 있다.
선형 모델의 파라미터가 유도되면, 대응 재구축된 블록을 선형 모델에 적용함으로써 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성될 수 있다.
영상 포맷에 따라서, 제1 색 성분의 재구축된 블록의 주변 샘플 및 대응 재구축된 블록에 대해 서브 샘플링이 수행될 수 있다. 예를 들면, 제2 색 성분의 1 개의 샘플이 제1 색 성분의 4 개의 샘플들에 대응하는 경우, 제1 색 성분의 4 개의 샘플들에 대한 서브 샘플링에 의해 1 개의 대응 샘플이 계산될 수 있다. 서브 샘플링이 수행되는 경우, 선형 모델의 파라미터의 유도 및 색 성분간 인트라 예측은 서브 샘플링된 대응 샘플에 기초하여 수행될 수 있다.
색 성분간 인트라 예측을 수행하는지 여부 및/또는 템플릿의 범위는 인트라 예측 모드로서 시그널링될 수 있다.
대상 블록은 가로 방향 및/또는 세로 방향으로 2 개 또는 4 개의 서브 블록들로 분할될 수 있다.
분할된 서브 블록들은 순차적으로 재구축될 수 있다. 즉, 서브 블록에 대해 인트라 예측이 수행됨에 따라, 서브 블록에 대한 서브 예측 블록이 생성될 수 있다. 또한, 서브 블록에 대해 역양자화 및/또는 역변환이 수행됨에 따라 서브 블록에 대한 서브 잔차 블록이 생성될 수 있다. 서브 예측 블록을 서브 잔차 블록에 더함으로써 재구축된 서브 블록이 생성될 수 있다. 재구축된 서브 블록은 후 순위의 서브 블록의 인트라 예측을 위한 참조 샘플로서 이용될 수 있다.
서브 블록은 특정된 개수(예를 들면, 16개)의 이상의 샘플들을 포함하는 블록일 수 있다. 따라서, 예를 들면, 대상 블록이 8x4 블록 또는 4x8 블록의 경우, 대상 블록은 2 개의 서브 블록들로 분할될 수 있다. 또한, 대상 블록이 4x4 블록인 경우, 대상 블록은 서브 블록들로 분할될 수 없다. 대상 블록이 그 외의 크기를 갖는 경우, 대상 블록은 4 개의 서브 블록들로 분할될 수 있다.
이러한 서브 블록에 기반하는 인트라 예측이 수행되는지 여부 및/또는 분할 방향(가로 방향 또는 세로 방향)에 관한 정보가 시그널링될 수 있다.
이러한 서브 블록 기반의 인트라 예측은 참조 샘플 라인 0을 이용하는 경우에만 수행되도록 제한될 수 있다. 서브 블록 기반의 인트라 예측이 수행되는 경우, 후술하는 예측 블록에 대한 필터링은 수행되지 않을 수 있다.
인트라 예측에 의해 생성된 예측 블록에 대한 필터링을 수행함으로써 최종 예측 블록이 생성될 수 있다.
필터링은 필터링의 대상인 필터링 대상 샘플, 좌측 참조 샘플, 상단 참조 샘플 및/또는 좌상단 참조 샘플에 특정된 가중치를 적용함으로써 수행될 수 있다.
필터링에 이용되는 가중치 및/또는 참조 샘플(또는, 참조 샘플의 범위 또는 참조 샘플의 위치 등)은 블록 크기, 인트라 예측 모드 및 필터링 대상 샘플의 예측 블록 내에서의 위치 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 필터링은 특정된 인트라 예측 모드(예컨대, DC 모드, 플래너 모드, 수직 모드, 수평 모드, 대각 모드 및/또는 인접 대각 모드)에 대해서만 수행될 수 있다.
인접 대각 모드는 대각 모드의 번호에 k가 더해진 번호를 갖는 모드일 수 있고, 대각 모드의 번호로부터 k가 감해진 번호를 갖는 모드일 수 있다. 말하자면, 인접 대각 모드의 번호는 대각 모드의 번호 및 k의 합일 수 있으며, 대각 모드의 번호 및 k 간의 차일 수 있다. 예를 들면, k는 8 이하의 양의 정수일 수 있다.
대상 블록의 인트라 예측 모드는 대상 블록의 주변에 존재하는 이웃 블록의 인트라 예측 모드를 사용하여 유도될 수 있고, 이러한 유도된 인트라 예측 모드가 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드가 동일하면, 특정된 플래그 정보를 사용하여 대상 블록의 인트라 예측 모드 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드가 동일하다는 정보가 시그널링될 수 있다.
또한, 예를 들면, 복수의 이웃 블록들의 인트라 예측 모드들 중 대상 블록의 인트라 예측 모드와 동일한 인트라 예측 모드를 갖는 이웃 블록에 대한 지시자 정보가 시그널링될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 인트라 예측 모드 및 이웃 블록의 인트라 예측 모드가 서로 다르면, 이웃 블록의 인트라 예측 모드에 기반하는 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화를 수행함으로써 대상 블록의 인트라 예측 모드에 대한 정보에 대한 엔트로피 부호화 및/또는 엔트로피 복호화가 수행될 수 있다.
도 9는 인터 예측 과정의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9에서 도시된 사각형은 영상(또는, 픽처)를 나타낼 수 있다. 또한, 도 9에서 화살표는 예측 방향을 나타낼 수 있다. 제1 픽처로부터 제2 픽처로의 화살표는 제2 픽처가 제1 픽처를 참조한다는 것을 나타낼 수 있다. 즉, 영상은 예측 방향에 따라 부호화 및/또는 복호화될 수 있다.
각 영상은 부호화 타입에 따라 I 픽처(Intra Picture), P 픽처(Uni-prediction Picture) 및 B 픽처(Bi-prediction Picture)로 분류될 수 있다. 각 픽처는 각 픽처의 부호화 타입에 따라 부호화 및/또는 복호화될 수 있다.
부호화의 대상인 대상 영상이 I 픽처인 경우, 대상 영상은 다른 영상을 참조하는 인터 예측 없이 영상 자체 내의 데이터를 사용하여 부호화될 수 있다. 예를 들면, I 픽처는 인트라 예측으로만 부호화될 수 있다.
대상 영상이 P 픽처인 경우, 대상 영상은 단방향에 존재하는 참조 픽처만을 이용하는 인터 예측을 통해 부호화될 수 있다. 여기에서, 단방향은 순방향 또는 역방향일 수 있다.
대상 영상이 B 픽처인 경우, 대상 영상은 양방향에 존재하는 참조 픽처들을 이용하는 인터 예측 또는 순방향 및 역방향 중 일 방향에 존재하는 참조 픽처를 이용하는 인터 예측을 통해 부호화될 수 있다. 여기에서, 양방향은 순방향 및 역방향일 수 있다.
참조 픽처를 이용하여 부호화 및/또는 복호화되는 P 픽처 및 B 픽처는 인터 예측이 사용되는 영상으로 간주될 수 있다.
아래에서, 실시예에 따른 인터 모드에서의 인터 예측에 대해 구체적으로 설명된다.
인터 예측 또는 움직임 보상은 참조 영상 및 움직임 정보를 이용하여 수행될 수 있다.
인터 모드에서, 부호화 장치(100)는 대상 블록에 대한 인터 예측 및/또는 움직임 보상을 수행할 수 있다. 복호화 장치(200)는 대상 블록에 대하여 부호화 장치(100)에서의 인터 예측 및/또는 움직임 보상에 대응하는 인터 예측 및/또는 움직임 보상을 수행할 수 있다.
대상 블록에 대한 움직임 정보는 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각에 의해 인터 예측 중 도출될 수 있다. 움직임 정보는 재구축된 이웃 블록의 움직임 정보, 콜 블록의 움직임 정보 및/또는 콜 블록에 인접한 블록의 움직임 정보를 이용하여 도출될 수 있다.
예를 들면, 부호화 장치(100) 또는 복호화 장치(200)는 공간적 후보(spatial candidate) 및/또는 시간적 후보(temporal candidate)의 움직임 정보를 대상 블록의 움직임 정보로 사용함으로써 예측 및/또는 움직임 보상을 수행할 수 있다. 대상 블록은 PU 및/또는 PU 파티션을 의미할 수 있다.
공간적 후보는 대상 블록에 공간적으로 인접한 재구축된 블록일 수 있다.
시간적 후보는 이미 재구축된 콜 픽처(collocated picture; col picture) 내의 대상 블록에 대응하는 재구축된 블록일 수 있다.
인터 예측에 있어서, 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 공간적 후보 및/또는 시간적 후보의 움직임 정보를 이용함으로써 부호화 효율 및 복호화 효율을 향상시킬 수 있다. 공간적 후보의 움직임 정보는 공간적 움직임 정보로 칭해질 수 있다. 시간적 후보의 움직임 정보는 시간적 움직임 정보로 칭해질 수 있다.
이하에서, 공간적 후보의 움직임 정보는, 공간적 후보를 포함하는 PU의 움직임 정보일 수 있다. 시간적 후보의 움직임 정보는, 시간적 후보를 포함하는 PU의 움직임 정보일 수 있다. 후보 블록의 움직임 정보는, 후보 블록을 포함하는 PU의 움직임 정보일 수 있다.
인터 예측은 참조 픽처를 이용하여 수행될 수 있다.
참조 픽처(reference picture)는 대상 픽처의 이전 픽처 또는 대상 픽처의 이후 픽처 중 적어도 하나일 수 있다. 참조 픽처는 대상 블록의 예측에 이용되는 영상을 의미할 수 있다.
인터 예측에 있어서, 참조 픽처를 지시하는 참조 픽처 인덱스(또는, refIdx) 및 후술될 움직임 벡터(motion vector) 등을 이용함으로써 참조 픽처 내의 영역이 특정될 수 있다. 여기에서, 참조 픽처 내의 특정된 영역은 참조 블록을 나타낼 수 있다.
인터 예측은 참조 픽처를 선택할 수 있고, 참조 픽처 내에서 대상 블록에 대응하는 참조 블록을 선택할 수 있다. 또한, 인터 예측은 선택된 참조 블록을 사용하여 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다.
움직임 정보는 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각에 의해 인터 예측 중 도출될 수 있다.
공간적 후보는, 1) 대상 픽처 내의 존재하며, 2) 이미 부호화 및/또는 복호화를 통해 재구축되었고, 3) 대상 블록에 인접하거나, 대상 블록의 코너에 위치한 블록일 수 있다. 여기에서, 대상 블록의 코너에 위치한 블록이란, 대상 블록에 가로로 인접한 이웃 블록에 세로로 인접한 블록 또는 대상 블록에 세로로 인접한 이웃 블록에 가로로 인접한 블록일 수 있다. "대상 블록의 코너에 위치한 블록"은 "대상 블록의 코너에 인접한 블록"과 동일한 의미일 수 있다. "대상 블록의 코너에 위치한 블록"은 "대상 블록에 인접한 블록"에 포함될 수 있다.
예를 들면, 공간적 후보는 대상 블록의 좌측에 위치한 재구축된 블록, 대상 블록의 상단에 위치한 재구축된 블록, 대상 블록의 좌측 하단 코너에 위치한 재구축된 블록, 대상 블록의 우측 상단 코너에 위치한 재구축된 블록 또는 대상 블록의 좌측 상단 코너에 위치한 재구축된 블록일 수 있다.
부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 콜(col) 픽처 내에서 대상 블록에 공간적으로 대응하는 위치에 존재하는 블록을 식별할 수 있다. 대상 픽처 내의 대상 블록의 위치 및 콜 픽처 내의 식별된 블록의 위치는 서로 대응할 수 있다.
부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 식별된 블록에 대하여 기정의된 상대적인 위치에 존재하는 콜(col) 블록을 시간적 후보로서 결정할 수 있다. 기정의된 상대적인 위치는 식별된 블록의 내부의 위치 및/또는 외부의 위치일 수 있다.
예를 들면, 콜 블록은 제1 콜 블록 및 제2 콜 블록을 포함할 수 있다. 식별된 블록의 좌표들이 (xP, yP)이고, 식별된 블록의 크기가 (nPSW, nPSH)일 때, 제1 콜 블록은 좌표들 (xP + nPSW, yP + nPSH)에 위치한 블록일 수 있다. 제2 콜 블록은 좌표들 (xP + (nPSW >> 1), yP + (nPSH >> 1))에 위치한 블록일 수 있다. 제2 콜 블록은 제1 콜 블록이 가용하지 않을(unavailable) 경우 선택적으로 사용될 수 있다.
대상 블록의 움직임 벡터는 콜 블록의 움직임 벡터에 기반하여 결정될 수 있다. 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 콜 블록의 움직임 벡터를 스케일(scale)할 수 있다. 콜 블록의 스케일된(scale) 움직임 벡터가 대상 블록의 움직임 벡터로서 이용될 수 있다. 또한, 리스트에 저장되는 시간적 후보의 움직임 정보의 움직임 벡터는 스케일된 움직임 벡터일 수 있다.
대상 블록의 움직임 벡터 및 콜 블록의 움직임 벡터의 비율(ratio)은 제1 시간적 거리 및 제2 시간적 거리의 비율과 같을 수 있다. 제1 시간적 거리는 대상 블록의 참조 픽처 및 대상 픽처 간의 거리일 수 있다. 제2 시간적 거리는 콜 블록의 참조 픽처 및 콜 픽처 간의 거리일 수 있다.
움직임 정보의 도출 방식은 대상 블록의 인터 예측 모드에 따라 변할 수 있다. 예를 들면, 인터 예측을 위해 적용되는 인터 예측 모드로서, 향상된 움직임 벡터 예측자(Advanced Motion Vector Predictor; AMVP) 모드, 머지(merge) 모드 및 스킵(skip) 모드, 움직임 벡터 차분을 갖는 머지 모드, 서브 블록 머지 모드, 삼각 분할 모드, 인터-인트라 결합 예측 모드, 어파인 인터 모드 및 현재 픽처 참조 모드 등이 있을 수 있다. 머지 모드는 움직임 머지 모드(motion merge mode)로 칭해질 수도 있다. 아래에서는, 모드들의 각각에 대해서 상세하게 설명된다.
1) AMVP 모드
AMVP 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100)는 대상 블록의 이웃에서 유사한 블록을 검색할 수 있다. 부호화 장치(100)는 검색된 유사한 블록의 움직임 정보를 이용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행함으로써 예측 블록을 획득할 수 있다. 부호화 장치(100)는 대상 블록 및 예측 블록 간의 차이인 잔차 블록을 부호화할 수 있다.
1-1) 예측 움직임 벡터 후보 리스트의 작성
예측 모드로서 AMVP 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 공간적 후보의 움직임 벡터, 시간적 후보의 움직임 벡터 및 제로 벡터를 이용하여 예측 움직임 벡터 후보 리스트를 생성할 수 있다. 예측 움직임 벡터 후보 리스트는 하나 이상의 예측 움직임 벡터 후보들을 포함할 수 있다. 공간적 후보의 움직임 벡터, 시간적 후보의 움직임 벡터 및 제로 벡터 중 적어도 하나가 예측 움직임 벡터 후보로서 결정 및 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "예측 움직임 벡터 (후보)" 및 "움직임 벡터 (후보)"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "예측 움직임 벡터 후보" 및 "AMVP 후보"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
이하에서, 용어들 "예측 움직임 벡터 후보 리스트" 및 "AMVP 후보 리스트"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
공간적 후보는 재구축된 공간적 이웃 블록을 포함할 수 있다. 말하자면, 재구축된 이웃 블록의 움직임 벡터는 공간적 예측 움직임 벡터 후보(spatial prediction motion vector candidate)라 칭해질 수 있다.
시간적 후보는 콜 블록 및 콜 블록에 인접한 블록을 포함할 수 있다. 말하자면, 콜 블록의 움직임 벡터 또는 콜 블록에 인접한 블록의 움직임 벡터는 시간적 예측 움직임 벡터 후보(temporal prediction motion vector candidate)로 칭해질 수 있다.
제로 벡터는 (0, 0) 움직임 벡터일 수 있다.
예측 움직임 벡터 후보는 움직임 벡터의 예측을 위한 움직임 벡터 예측자(motion vector predictor)일 수 있다. 또한, 부호화 장치(100)에 있어서 예측 움직임 벡터 후보는 움직임 벡터 초기 검색 위치일 수 있다.
1-2) 예측 움직임 벡터 후보 리스트를 사용하는 움직임 벡터의 검색
부호화 장치(100)는 예측 움직임 벡터 후보 리스트를 사용하여 검색 범위 내에서 대상 블록의 부호화를 위해 사용될 움직임 벡터를 결정할 수 있다. 또한, 부호화 장치(100)는 예측 움직임 벡터 후보 리스트의 예측 움직임 벡터 후보들 중 대상 블록의 예측 움직임 벡터로 사용할 예측 움직임 벡터 후보를 결정할 수 있다.
대상 블록의 부호화를 위해 사용될 움직임 벡터는 최소의 비용으로 부호화될 수 있는 움직임 벡터일 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화에 있어서 AMVP 모드를 사용할지 여부를 결정할 수 있다.
1-3) 인터 예측 정보의 전송
부호화 장치(100)는 인터 예측을 위해 요구되는 인터 예측 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림의 인터 예측 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다.
인터 예측 정보는, 1) AMVP 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 모드 정보, 2) 예측 움직임 벡터 인덱스, 3) 움직임 벡터 차분(Motion Vector Difference; MVD), 4) 참조 방향 및 5) 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다.
이하에서, 용어들 "예측 움직임 벡터 인덱스" 및 "AMVP 인덱스"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
또한, 인터 예측 정보는 잔차 신호를 포함할 수 있다.
복호화 장치(200)는 모드 정보가 AMVP 모드를 사용하는 것을 나타낼 경우 엔트로피 복호화를 통해 예측 움직임 벡터 인덱스, 움직임 벡터 차분, 참조 방향 및 참조 픽처 인덱스를 비트스트림으로부터 획득할 수 있다.
예측 움직임 벡터 인덱스는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 예측 움직임 벡터 후보들 중에서 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 예측 움직임 벡터 후보를 가리킬 수 있다.
1-4) 인터 예측 정보를 사용하는 AMVP 모드의 인터 예측
복호화 장치(200)는 예측 움직임 벡터 후보 리스트를 이용하여 예측 움직임 벡터 후보를 유도할 수 있고, 유도된 예측 움직임 벡터 후보에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보를 결정할 수 있다.
복호화 장치(200)는 예측 움직임 벡터 인덱스를 사용하여 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 예측 움직임 벡터 후보 중에서 대상 블록에 대한 움직임 벡터 후보를 결정할 수 있다. 복호화 장치(200)는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 예측 움직임 벡터 후보들 중에서 예측 움직임 벡터 인덱스가 가리키는 예측 움직임 벡터 후보를 대상 블록의 예측 움직임 벡터로서 선택할 수 있다.
부호화 장치(100)는 예측 움직임 벡터 인덱스에 엔트로피 부호화를 적용함으로써 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 예측 움직임 벡터 인덱스에 대해 엔트로피 복호화를 적용함으로써 예측 움직임 벡터 인덱스를 획득할 수 있다.
대상 블록의 인터 예측을 위해 실제로 사용될 움직임 벡터는 예측 움직임 벡터와 일치하지 않을 수 있다. 대상 블록의 인터 예측을 위해 실제로 사용될 움직임 벡터는 및 예측 움직임 벡터 간의 차분을 나타내기 위해 MVD가 사용될 수 있다. 부호화 장치(100)는 가능한 작은 크기의 MVD를 사용하기 위해 대상 블록의 인터 예측을 위해 실제로 사용될 움직임 벡터와 유사한 예측 움직임 벡터를 도출할 수 있다.
MVD는 대상 블록의 움직임 벡터 및 예측 움직임 벡터 간의 차분일 수 있다. 부호화 장치(100)는 MVD를 계산할 수 있고, MVD에 엔트로피 부호화를 적용함으로써 엔트로피 부호화된 MVD를 생성할 수 있다. 부호화 장치(100)는 엔트로피 부호화된 MDV를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다.
MVD는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 전송될 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 MVD를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 MVD에 엔트로피 복호화를 적용함으로써 MVD를 획득할 수 있다.
복호화 장치(200)는 MVD 및 예측 움직임 벡터를 합함으로써 대상 블록의 움직임 벡터를 유도(derive)할 수 있다. 말하자면, 복호화 장치(200)에서 도출되는 대상 블록의 움직임 벡터는 MVD 및 움직임 벡터 후보의 합일 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 계산된 MVD 해상도 정보에 엔트로피 부호화를 적용함으로써 엔트로피 부호화된 MVD 해상도 정보를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 MVD 해상도 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 MVD 해상도 정보를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 MVD 해상도 정보에 엔트로피 복호화를 적용함으로써 MVD 해상도 정보를 획득할 수 있다. 복호화 장치(200)는 MVD 해상도 정보를 사용하여 MVD의 해상도를 조정할 수 있다.
한편, 부호화 장치(100)는 어파인 모델에 기반하여 MVD를 계산할 수 있다. 복호화 장치(200)는 MVD 및 어파인 제어 움직임 벡터 후보의 합을 통해 대상 블록의 어파인 제어 움직임 벡터를 도출할 수 있고, 어파인 제어 움직임 벡터를 사용하여 서브 블록에 대한 움직임 벡터를 유도할 수 있다.
참조 방향은 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 참조 픽처 리스트를 가리킬 수 있다. 예를 들면, 참조 방향은 참조 픽처 리스트 L0 및 참조 픽처 리스트 L1 중 하나를 가리킬 수 있다.
참조 방향은 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 참조 픽처 리스트를 가리킬 뿐, 참조 픽처들의 방향들이 순방향(forward direction) 또는 역방향(backward direction)으로 제한된다는 것을 나타내는 것을 아닐 수 있다. 말하자면, 참조 픽처 리스트 L0 및 참조 픽처 리스트 L1의 각각은 순방향 및/또는 역방향의 픽처들을 포함할 수 있다.
참조 방향이 단방향(uni-direction)이란 것은 하나의 참조 픽처 리스트가 사용된다는 것을 의미할 수 있다. 참조 방향이 양방향(bi-direction)이란 것은 2 개의 참조 픽처 리스트들이 사용된다는 것을 의미할 수 있다. 말하자면, 참조 방향은, 참조 픽처 리스트 L0만이 사용된다는 것, 참조 픽처 리스트 L1만이 사용된다는 것 및 2 개의 참조 픽처 리스트들 것 중 하나를 가리킬 수 있다.
참조 픽처 인덱스는 참조 픽처 리스트의 참조 픽처들 중 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 참조 픽처를 가리킬 수 있다. 부호화 장치(100)는 참조 픽처 인덱스에 엔트로피 부호화를 적용함으로써 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스는 비트스트림을 통해 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 참조 픽처 인덱스에 엔트로피 복호화를 적용함으로써 참조 픽처 인덱스를 획득할 수 있다.
대상 블록의 예측을 위해 2 개의 참조 픽처 리스트가 사용될 경우. 각 참조 픽처 리스트에 대해 하나의 참조 픽처 인덱스 및 하나의 움직임 벡터가 사용될 수 있다. 또한, 대상 블록의 예측을 위해 2 개의 참조 픽처 리스트가 사용될 경우, 대상 블록에 대해 2 개의 예측 블록들이 특정될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록에 대한 2 개의 예측 블록들의 평균 또는 가중치가 부여된 합(weighed-sum)을 통해 대상 블록의 (최종적인) 예측 블록이 생성될 수 있다.
예측 움직임 벡터 인덱스, MVD, 참조 방향 및 참조 픽처 인덱스에 의해 대상 블록의 움직임 벡터가 유도될 수 있다.
복호화 장치(200)는 유도된 움직임 벡터 및 참조 픽처 인덱스에 기반하여 대상 블록에 대한 예측 블록을 생성할 수 있다. 예를 들면, 예측 블록은 참조 픽처 인덱스가 가리키는 참조 픽처 내의 유도된 움직임 벡터가 가리키는 참조 블록일 수 있다.
대상 블록의 움직임 벡터 자체를 부호화하지 않고, 예측 움직임 벡터 인덱스 및 MVD를 부호화함에 따라 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 전송되는 비트량이 감소될 수 있고, 부호화 효율이 향상될 수 있다.
대상 블록에 대해서 재구축된 이웃 블록의 움직임 정보가 사용될 수 있다. 특정한 인터 예측 모드에서는, 부호화 장치(100)가 대상 블록에 대한 움직임 정보 자체는 별도로 부호화하지 않을 수도 있다. 대상 블록의 움직임 정보가 부호화되지 않고, 재구축된 이웃 블록의 움직임 정보를 통해 대상 블록의 움직임 정보를 유도할 수 있는 다른 정보가 대신 부호화될 수 있다. 다른 정보가 대신 부호화됨에 따라, 복호화 장치(200)로 전송되는 비트량이 감소될 수 있고, 부호화 효율이 향상될 수 있다.
예를 들면, 이러한 대상 블록의 움직임 정보가 직접적으로 부호화되지 않는 인터 예측 모드로서, 스킵 모드(skip mode) 및/또는 머지 모드(merge mode) 등이 있을 수 있다. 이때, 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 재구축된 이웃 유닛들 중 어떤 유닛의 움직임 정보가 대상 유닛의 움직임 정보로서 사용되는지를 지시하는 식별자 및/또는 인덱스를 사용할 수 있다.
2) 머지 모드
대상 블록의 움직임 정보를 도출하는 방식으로서, 머지(merge)가 있다. 머지는 복수의 블록들에 대한 움직임들의 병합을 의미할 수 있다. 머지는 하나의 블록의 움직임 정보를 다른 블록에도 함께 적용시키는 것을 의미할 수 있다. 말하자면, 머지 모드는 대상 블록의 움직임 정보가 이웃 블록의 움직임 정보로부터 유도되는 모드를 의미할 수 있다.
머지 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100)는 공간적 후보의 움직임 정보 및/또는 시간적 후보의 움직임 정보를 이용하여 대상 블록의 움직임 정보에 대한 예측을 수행할 수 있다. 공간적 후보는 대상 블록에 공간적으로 인접한 재구축된 공간적 이웃 블록을 포함할 수 있다. 공간적 이웃 블록은 좌측 이웃 블록 및 상단 이웃 블록을 포함할 수 있다. 시간적 후보는 콜 블록을 포함할 수 있다. 용어들 "공간적 후보" 및 "공간적 머지 후보"는 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다. 용어들 "시간적 후보" 및 "시간적 머지 후보"은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 서로 교체되어 사용될 수 있다.
부호화 장치(100)는 예측을 통해 예측 블록을 획득할 수 있다. 부호화 장치(100)는 대상 블록 및 예측 블록의 차이인 잔차 블록을 부호화할 수 있다.
2-1) 머지 후보 리스트(merge candidate list)의 작성
머지 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)의 각각은 공간적 후보의 움직임 정보 및/또는 시간적 후보의 움직임 정보를 이용하여 머지 후보 리스트를 생성할 수 있다. 움직임 정보는 1) 움직임 벡터, 2) 참조 픽처 인덱스, 및 3) 참조 방향을 포함할 수 있다. 참조 방향은 단방향 또는 양방향일 수 있다. 참조 방향은 인터 예측 지시자를 의미할 수 있다.
머지 후보 리스트는 머지 후보들을 포함할 수 있다. 머지 후보는 움직임 정보일 수 있다. 말하자면, 머지 후보 리스트는 움직임 정보들이 저장된 리스트일 수 있다.
머지 후보들은 시간적 후보 및/또는 공간적 후보 등의 움직임 정보들일 수 있다. 말하자면, 머지 후보 리스트는 시간적 후보 및/또는 공간적 후보 등의 움직임 정보들을 포함할 수 있다.
또한, 머지 후보 리스트는 머지 후보 리스트에 이미 존재하는 머지 후보들의 조합에 의해 생성된 새로운 머지 후보를 포함할 수 있다. 말하자면, 머지 후보 리스트는 머지 후보 리스트에 이미 존재하는 움직임 정보들의 조합에 의해 생성된 새로운 움직임 정보를 포함할 수 있다.
또한, 머지 후보 리스트는 히스토리 기반 머지 후보(history-based merge candidate)를 포함할 수 있다. 히스토리 기반 머지 후보는 대상 블록보다 먼저 부호화 및/또는 복호화된 블록의 움직임 정보일 수 있다.
또한, 머지 후보 리스트는 2 개의 머지 후보들의 평균에 기반한 머지 후보를 포함할 수 있다.
머지 후보들은 인터 예측 정보를 유도하는 특정된 모드들일 수 있다. 머지 후보는 인터 예측 정보를 유도하는 특정된 모드를 가리키는 정보일 수 있다. 머지 후보가 가리키는 특정된 모드에 따라 대상 블록의 인터 예측 정보가 유도될 수 있다. 이 때, 특정된 모드는 일련의 인터 예측 정보를 유도하는 과정을 포함할 수 있다. 이러한 특정된 모드는 인터 예측 정보 유도 모드 또는 움직임 정보 유도 모드일 수 있다.
머지 후보 리스트 내의 머지 후보들 중 머지 인덱스에 의해 선택된 머지 후보가 가리키는 모드에 따라서 대상 블록의 인터 예측 정보가 유도될 수 있다.
예를 들면, 머지 후보 리스트 내의 움직임 정보 유도 모드들은, 1) 서브 블록 단위의 움직임 정보 유도 모드 및 2) 어파인 움직임 정보 유도 모드 중 적어도 하나일 수 있다.
또한, 머지 후보 리스트는 제로 벡터의 움직임 정보를 포함할 수 있다. 제로 벡터는 제로 머지 후보로 칭해질 수도 있다.
말하자면, 머지 후보 리스트 내의 움직임 정보들은, 1) 공간적 후보의 움직임 정보, 2) 시간적 후보의 움직임 정보, 3) 이미 머지 후보 리스트에 존재하는 움직임 정보들의 조합에 의해 생성된 움직임 정보, 4) 제로 벡터 중 적어도 하나일 수 있다.
움직임 정보는 1) 움직임 벡터, 2) 참조 픽처 인덱스 및 3) 참조 방향을 포함할 수 있다. 참조 방향은 인터 예측 지시자로 칭해질 수도 있다. 참조 방향은 단방향 또는 양방향일 수 있다. 단방향의 참조 방향은 L0 예측 또는 L1 예측을 나타낼 수 있다.
머지 후보 리스트는 머지 모드에 의한 예측이 수행되기 전에 생성될 수 있다.
머지 후보 리스트의 머지 후보들의 개수는 기정의될 수 있다. 머지 후보 리스트가 기정의된 개수의 머지 후보들을 갖도록 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)는 기정의된 방식 및 기정의된 순위에 따라서 머지 후보 리스트에 머지 후보를 추가할 수 있다. 기정의된 방식 및 기정의된 순위를 통해 부호화 장치(100)의 머지 후보 리스트 및 복호화 장치(200)의 머지 후보 리스트는 동일하게 될 수 있다.
머지는 CU 단위 또는 PU 단위로 적용될 수 있다. CU 단위 또는 PU 단위로 머지가 수행되는 경우, 부호화 장치(100)는 기정의된 정보를 포함하는 비트스트림을 복호화 장치(200)로 전송할 수 있다. 예를 들면, 기정의된 정보는, 1) 블록 파티션(partition) 별로 머지를 수행할지 여부를 나타내는 정보, 2) 대상 블록에 대하여 공간적 후보 및/또는 시간적 후보인 블록들 중 어떤 블록과 머지를 할 것인가에 대한 정보를 포함할 수 있다.
2-2) 머지 후보 리스트를 사용하는 움직임 벡터의 검색
부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화를 위해 사용될 머지 후보를 결정할 수 있다. 예를 들면, 부호화 장치(100)는 머지 후보 리스트의 머지 후보들을 사용하여 대상 블록에 대한 예측들을 수행하고, 머지 후보들에 대한 잔차 블록들을 생성할 수 있다. 부호화 장치(100)는 예측과 잔차 블록의 부호화에 있어서 최소의 비용을 요구하는 머지 후보를 대상 블록의 부호화를 위해 사용할 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화에 있어서 머지 모드를 사용할지 여부를 결정할 수 있다.
2-3) 인터 예측 정보의 전송
부호화 장치(100)는 인터 예측을 위해 요구되는 인터 예측 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 부호화 장치(100)는 인터 예측 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행하여 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보를 포함하는 비트스트림을 복호화 장치(200)로 전송할 수 있다. 비트스트림을 통해, 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 인터 예측 정보에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 인터 예측 정보를 획득할 수 있다.
복호화 장치(200)는 비트스트림의 인터 예측 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다.
인터 예측 정보는, 1) 머지 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 모드 정보, 2) 머지 인덱스 및 3) 보정 정보를 포함할 수 있다.
또한, 인터 예측 정보는 잔차 신호를 포함할 수 있다.
복호화 장치(200)는 모드 정보가 머지 모드를 사용하는 것을 나타낼 경우에만 머지 인덱스를 비트스트림으로부터 획득할 수 있다.
모드 정보는 머지 플래그일 수 있다. 모드 정보의 단위는 블록일 수 있다. 블록에 대한 정보는 모드 정보를 포함할 수 있고, 모드 정보는 블록에 대하여 머지 모드가 적용되는지 여부를 나타낼 수 있다.
머지 인덱스는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 머지 후보를 가리킬 수 있다. 또는, 머지 인덱스는 대상 블록에 공간적 또는 시간적으로 인접한 이웃 블록들 중 어떤 블록과의 머지가 수행되는가를 가리킬 수 있다.
부호화 장치(100)는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중 가장 높은 부호화 성능을 갖는 머지 후보를 선택할 수 있고, 선택된 머지 후보를 가리키도록 머지 인덱스의 값을 설정할 수 있다.
보정 정보는 움직임 벡터의 보정을 위해 사용되는 정보일 수 있다. 부호화 장치(100)는 보정 정보를 생성할 수 있다. 복호화 장치(200)는 보정 정보에 기반하여 머지 인덱스에 의해 선택된 머지 후보의 움직임 벡터를 보정할 수 있다.
보정 정보는 보정 여부를 나타내는 정보, 보정 방향 정보 및 보정 크기 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 시그널링되는 보정 정보에 기반하여 움직임 벡터를 보정하는 예측 모드가 움직임 벡터 차분을 가진 머지 모드로 칭해질 수 있다.
2-4) 인터 예측 정보를 사용하는 머지 모드의 인터 예측
복호화 장치(200)는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 머지 인덱스가 가리키는 머지 후보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다.
머지 인덱스가 가리키는 머지 후보의 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 및 참조 방향에 의해 대상 블록의 움직임 벡터가 특정될 수 있다.
3) 스킵 모드
스킵 모드는 공간적 후보의 움직임 정보 또는 시간적 후보의 움직임 정보를 그대로 대상 블록에 적용하는 모드일 수 있다. 또한, 스킵 모드는 잔차 신호를 사용하지 않는 모드일 수 있다. 말하자면, 스킵 모드가 사용될 때, 재구축된 블록은 예측 블록과 동일할 수 있다.
머지 모드 및 스킵 모드의 차이는 잔차 신호의 전송 또는 사용의 여부일 수 있다. 말하자면, 스킵 모드는 잔차 신호가 전송 또는 사용되지 않는다는 점을 제외하고는 머지 모드와 유사할 수 있다.
스킵 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100)는 공간적 후보 또는 시간적 후보인 블록들 중 어떤 블록의 움직임 정보가 대상 블록의 움직임 정보로서 이용되는 지를 나타내는 정보를 비트스트림을 통해 복호화 장치(200)에 전송할 수 있다. 부호화 장치(100)는 이러한 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행하여 엔트로피 부호화된 정보를 생성할 수 있고, 비트스트림을 통해 엔트로피 부호화된 정보를 복호화 장치(200)로 시그널링할 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 정보를 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 정보에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 정보를 획득할 수 있다.
또한, 스킵 모드가 사용되는 경우 부호화 장치(100)는 MVD와 같은 다른 신택스 요소 정보는 복호화 장치(200)에 전송하지 않을 수 있다. 예를 들면, 스킵 모드가 사용되는 경우, 부호화 장치(100)는 MVD, 코드된 블록 플래그 및 변환 계수 레벨 중 적어도 하나에 관한 신택스 요소를 복호화 장치(200)에 시그널링하지 않을 수 있다.
3-1) 머지 후보 리스트의 작성
스킵 모드 또한 머지 후보 리스트를 사용할 수 있다. 말하자면, 머지 후보 리스트는 머지 모드 및 스킵 모드의 양자에서 사용될 수 있다. 이러한 측면에서, 머지 후보 리스트는 "스킵 후보 리스트" 또는 "머지/스킵 후보 리스트"로 명명될 수도 있다.
또는, 스킵 모드는 머지 모드와는 다른 별개의 후보 리스트를 사용할 수도 있다. 이러한 경우, 아래의 설명에서 머지 후보 리스트 및 머지 후보는 스킵 후보 리스트 및 스킵 후보로 각각 대체될 수 있다.
머지 후보 리스트는 스킵 모드에 의한 예측이 수행되기 전에 생성될 수 있다.
3-2) 머지 후보 리스트를 사용하는 움직임 벡터의 검색
부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화를 위해 사용될 머지 후보를 결정할 수 있다. 예를 들면, 부호화 장치(100)는 머지 후보 리스트의 머지 후보들을 사용하여 대상 블록에 대한 예측들을 수행할 수 있다. 부호화 장치(100)는 예측에 있어서 최소의 비용을 요구하는 머지 후보를 대상 블록의 부호화를 위해 사용할 수 있다.
또한, 부호화 장치(100)는 대상 블록의 부호화에 있어서 스킵 모드를 사용할지 여부를 결정할 수 있다.
3-3) 인터 예측 정보의 전송
부호화 장치(100)는 인터 예측을 위해 요구되는 인터 예측 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 복호화 장치(200)는 비트스트림의 인터 예측 정보를 사용하여 대상 블록에 대한 인터 예측을 수행할 수 있다.
인터 예측 정보는, 1) 스킵 모드를 사용하는지 여부를 나타내는 모드 정보 및 2) 스킵 인덱스를 포함할 수 있다.
스킵 인덱스는 전술된 머지 인덱스와 동일할 수 있다.
스킵 모드가 사용될 경우, 대상 블록은 잔차 신호 없이 부호화될 수 있다. 인터 예측 정보는 잔차 신호를 포함하지 않을 수 있다. 또는, 비트스트림은 잔차 신호를 포함하지 않을 수 있다.
복호화 장치(200)는 모드 정보가 스킵 모드를 사용하는 것을 나타낼 경우에만 스킵 인덱스를 비트스트림으로부터 획득할 수 있다. 전술된 것과 같이, 머지 인덱스 및 스킵 인덱스는 동일한 것일 수 있다. 복호화 장치(200)는 모드 정보가 머지 모드 또는 스킵 모드를 사용하는 것을 나타낼 경우에만 스킵 인덱스를 비트스트림으로부터 획득할 수 있다.
스킵 인덱스는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 대상 블록의 예측을 위해 사용되는 머지 후보를 가리킬 수 있다.
3-4) 인터 예측 정보를 사용하는 스킵 모드의 인터 예측
복호화 장치(200)는 머지 후보 리스트에 포함된 머지 후보들 중에서 스킵 인덱스가 가리키는 머지 후보를 사용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행할 수 있다.
스킵 인덱스가 가리키는 머지 후보의 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 및 참조 방향에 의해 대상 블록의 움직임 벡터가 특정될 수 있다.
4) 현재 픽처 참조 모드
현재 픽처 참조 모드는 대상 블록이 속한 대상 픽처 내의 기-재구축된 영역을 이용하는 예측 모드를 의미할 수 있다.
기-재구축된 영역을 특정하기 위한 움직임 벡터가 이용될 수 있다. 대상 블록이 현재 픽처 참조 모드로 부호화되는지 여부는 대상 블록의 참조 픽처 인덱스를 이용하여 판단될 수 있다.
대상 블록이 현재 픽처 참조 모드로 부호화된 블록인지 여부를 나타내는 플래그 또는 인덱스가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수도 있다. 또는, 대상 블록이 현재 픽처 참조 모드로 부호화된 블록인지 여부는 대상 블록의 참조 픽처 인덱스를 통해 유추될 수도 있다.
대상 블록이 현재 픽처 참조 모드로 부호화된 경우, 대상 픽처는 대상 블록을 위한 참조 픽처 리스트 내에서 고정된 위치 또는 임의의 위치에 존재할 수 있다.
예를 들면, 고정된 위치는 참조 픽처 인덱스의 값이 0인 위치 또는 가장 마지막의 위치일 수 있다.
대상 픽처가 참조 픽처 리스트 내의 임의의 위치에 존재하는 경우, 이러한 임의의 위치를 나타내는 별도의 참조 픽처 인덱스가 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수도 있다.
5) 서브 블록 머지 모드(subblock merge mode)
서브 블록 머지 모드는, CU의 서브 블록에 대하여 움직임 정보를 유도하는 모드를 의미할 수 있다.
서브 블록 머지 모드가 적용되는 경우, 참조 영상에서 대상 서브 블록의 콜 서브 블록의 움직임 정보(말하자면, 서브 블록 기반 시간적 머지 후보(Sub-block based temporal merge candidate)) 및/또는 어파인 제어 포인트 움직임 벡터 머지 후보(affine control point motion vector merge candidate)를 사용하여 서브 블록 머지 후보 리스트(subblock merge candidate list)가 생성될 수 있다.
6) 삼각 분할 모드(triangle partition mode)
삼각 분할 모드에서, 대상 블록을 대각선 방향으로 분할함으로써 분할된 대상 블록들이 생성될 수 있다. 각 분할된 대상 블록에 대하여, 각 분할된 대상 블록의 움직임 정보가 유도될 수 있고, 유도된 움직임 정보를 이용하여 각 분할된 대상 블록에 대한 예측 샘플이 유도될 수 있다. 분할된 대상 블록들의 예측 샘플들의 가중치가 부여된 합을 통해 대상 블록의 예측 샘플이 유도될 수 있다.
7) 인터 인트라 결합 예측 모드
인터 인트라 결합 예측 모드는, 인터 예측에 의해 생성된 예측 샘플 및 인트라 예측에 의해 생성된 예측 샘플의 가중치가 부여된 합을 사용하여 대상 블록의 예측 샘플을 유도하는 모드일 수 있다.
전술된 모드들에 있어서, 복호화 장치(200)는 도출된 움직임 정보에 대한 자체적인 보정을 수행할 수 있다. 예를 들면, 복호화 장치(200)는 도출된 움직임 정보가 지시하는 참조 블록을 기준으로 특정된 구역을 탐색하여 최소의 절대 차이들의 합(Sum of Absolute Differences; SAD)를 갖는 움직임 정보를 검색할 수 있고, 검색된 움직임 정보를 보정된 움직임 정보로서 유도할 수 있다.
전술된 모드들에 있어서, 복호화 장치(200)는 광학적 흐름(optical flow)을 사용하여 인터 예측을 통해 유도된 예측 샘플에 대한 보상을 수행할 수 있다.
전술된 AMVP 모드, 머지 모드 및 스킵 모드 등에서는 리스트에 대한 인덱스를 통해 리스트 내의 움직임 정보들 중 대상 블록의 예측을 위해 사용될 움직임 정보가 특정될 수 있다.
부호화 효율의 향상을 위해서, 부호화 장치(100)는 리스트의 요소들 중 대상 블록의 인터 예측에 있어서 최소의 비용을 유발하는 요소의 인덱스만을 시그널링할 수 있다. 부호화 장치(100)는 인덱스를 부호화할 수 있으며, 부호화된 인덱스를 시그널링할 수 있다.
따라서, 전술된 리스트들(즉, 예측 움직임 벡터 후보 리스트 및 머지 후보 리스트)은 부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)에서 동일한 데이터에 기반하여 동일한 방식으로 유도되어야 할 수 있다. 여기에서, 동일한 데이터는 재구축된 픽처 및 재구축된 블록을 포함할 수 있다. 또한, 인덱스로 요소를 특정하기 위해, 리스트 내에서 요소들의 순서는 일정해야 할 수 있다.
도 10은 일 예에 따른 공간적 후보들을 나타낸다.
도 10에서는, 공간적 후보들의 위치가 도시되었다.
가운데의 큰 블록은 대상 블록을 나타낼 수 있다. 5 개의 작은 블록들은 공간적 후보들을 나타낼 수 있다.
대상 블록의 좌표들은 (xP, yP)일 수 있고, 대상 블록의 크기는 (nPSW, nPSH)일 수 있다.
공간적 후보 A0은 대상 블록의 좌측 하단의 코너에 인접한 블록일 수 있다. A0은 좌표들 (xP - 1, yP + nPSH)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 A1은 대상 블록의 좌측에 인접한 블록일 수 있다. A1은 대상 블록의 좌측에 인접한 블록들 중 최 하단의 블록일 수 있다. 또는, A1은 A0의 상단에 인접한 블록일 수 있다. A1은 좌표들 (xP - 1, yP + nPSH - 1)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 B0은 대상 블록의 우측 상단의 코너에 인접한 블록일 수 있다. B0은 좌표들 (xP + nPSW, yP - 1)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 B1은 대상 블록의 상단에 인접한 블록일 수 있다. B1은 대상 블록의 상단에 인접한 블록들 중 최 우측의 블록일 수 있다. 또는, B1은 B0의 좌측에 인접한 블록일 수 있다. B1은 좌표들 (xP + nPSW - 1, yP - 1)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 B2는 대상 블록의 좌측 상단의 코너에 인접한 블록일 수 있다. B2는 좌표들 (xP - 1, yP - 1)의 픽셀을 차지하는 블록일 수 있다.
공간적 후보 및 시간적 후보의 가용성(availability)의 판단
공간적 후보의 움직임 정보 또는 시간적 후보의 움직임 정보를 리스트에 포함시키기 위해서는, 공간적 후보의 움직임 정보 또는 시간적 후보의 움직임 정보가 가용한지 여부가 판단되어야 한다.
이하에서, 후보 블록은 공간적 후보 및 시간적 후보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 상기의 판단은 아래의 단계 1) 내지 단계 4)를 순차적으로 적용함으로써 이루어질 수 있다.
단계 1) 후보 블록을 포함하는 PU가 픽처의 경계의 밖에 있으면 후보 블록의 가용성은 거짓(false)으로 설정될 수 있다. "가용성이 거짓으로 설정된다"는 것은 "비가용한 것으로 설정된다"는 것과 동일한 의미일 수 있다.
단계 2) 후보 블록을 포함하는 PU가 슬라이스의 경계의 밖에 있으면 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다. 대상 블록 및 후보 블록이 서로 다른 슬라이스들 내에 위치하면, 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다.
단계 3) 후보 블록을 포함하는 PU가 타일의 경계의 밖에 있으면 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다. 대상 블록 및 후보 블록이 서로 다른 타일들 내에 위치하면, 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다.
단계 4) 후보 블록을 포함하는 PU의 예측 모드가 인트라 예측 모드이면 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다. 후보 블록을 포함하는 PU가 인터 예측을 사용하지 않으면 후보 블록의 가용성은 거짓으로 설정될 수 있다.
도 11은 일 예에 따른 공간적 후보들의 움직임 정보들의 머지 리스트로의 추가 순서를 나타낸다.
도 11에서 도시된 것처럼, 공간적 후보들의 움직임 정보들을 머지 리스트에 추가함에 있어서, A1, B1, B0, A0 및 B2의 순서가 사용될 수 있다. 즉, A1, B1, B0, A0 및 B2의 순서로, 가용한 공간적 후보의 움직임 정보가 머지 리스트에 추가될 수 있다.
머지 모드 및 스킵 모드에서의 머지 리스트의 유도 방법
전술된 것과 같이, 머지 리스트 내의 머지 후보들의 최대 개수는 설정될 수 있다. 설정된 최대 개수를 N으로 표시한다. 설정된 개수는 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 전송될 수 있다. 슬라이스의 슬라이스 헤더는 N을 포함할 수 있다. 말하자면, 슬라이스 헤더에 의해 슬라이스의 대상 블록에 대한 머지 리스트의 머지 후보들의 최대 개수가 설정될 수 있다. 예를 들면, 기본적으로 N의 값은 5일 수 있다.
움직임 정보(즉, 머지 후보)는 아래의 단계 1) 내지 단계 4)의 순서로 머지 리스트에 추가될 수 있다.
단계 1) 공간적 후보들 중 가용한 공간적 후보들이 머지 리스트에 추가될 수 있다. 가용한 공간적 후보들의 움직임 정보들은 도 11에서 도시된 순서대로 머지 리스트에 추가될 수 있다. 이 때, 가용한 공간적 후보의 움직임 정보가 이미 머지 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 움직임 정보는 머지 리스트에 추가되지 않을 수 있다. 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는지 여부를 검사하는 것은 "중복성 검사"로 약술될 수 있다.
추가되는 움직임 정보들은 최대 N 개일 수 있다.
단계 2) 머지 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작고, 시간적 후보가 가용하면, 시간적 후보의 움직임 정보가 머지 리스트에 추가될 수 있다. 이 때, 가용한 시간적 후보의 움직임 정보가 이미 머지 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 움직임 정보는 머지 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
단계 3) 머지 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작고, 대상 슬라이스의 타입이 "B"이면, 조합된 양방향 예측(combined bi-prediction)에 의해 생성된 조합된 움직임 정보가 머지 리스트에 추가될 수 있다.
대상 슬라이스는 대상 블록을 포함하는 슬라이스일 수 있다.
조합된 움직임 정보는 L0 움직임 정보 및 L1 움직임 정보의 조합일 수 있다. L0 움직임 정보는 참조 픽처 리스트 L0만을 참조하는 움직임 정보일 수 있다. L1 움직임 정보는 참조 픽처 리스트 L1만을 참조하는 움직임 정보일 수 있다.
머지 리스트 내에서, L0 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다. 또한, 머지 리스트 내에서, L1 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다.
조합된 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다. 조합된 움직임 정보를 생성함에 있어서 하나 이상의 L0 움직임 정보들 및 하나 이상의 L1 움직임 정보들 중 어떤 L0 움직임 정보 및 어떤 L1 움직임 정보를 사용할 것인가는 기정의될 수 있다. 하나 이상의 조합된 움직임 정보는 머지 리스트 내의 서로 다른 움직임 정보들의 쌍(pair)을 사용하는 조합된 양방향 예측에 의해 기정의된 순서로 생성될 수 있다. 서로 다른 움직임 정보들의 쌍 중 하나는 L0 움직임 정보이고 다른 하나는 L1 움직임 정보일 수 있다.
예를 들면, 최우선적으로 추가되는 조합된 움직임 정보는 머지 인덱스가 0인 L0 움직임 정보 및 머지 인덱스가 1인 L1 움직임 정보의 조합일 수 있다. 머지 인덱스가 0인 움직임 정보가 L0 움직임 정보가 아니거나, 머지 인덱스가 1인 움직임 정보가 L1 움직임 정보가 아니면 상기의 조합된 움직임 정보는 생성 및 추가되지 않을 수 있다. 다음으로 추가되는 움직임 정보는 머지 인덱스가 1인 L0 움직임 정보 및 머지 인덱스가 0인 L1 움직임 정보의 조합일 수 있다. 이하의 구체적인 조합은 비디오의 부호화/복호화 분야의 다른 조합을 따를 수 있다.
이 때, 조합된 움직임 정보가 이미 머지 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 조합된 움직임 정보는 머지 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
단계 4) 머지 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작으면, 제로 벡터 움직임 정보가 머지 리스트에 추가될 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보는 움직임 벡터가 제로 벡터인 움직임 정보일 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다. 하나 이상의 제로 벡터 움직임 정보들의 참조 픽처 인덱스들은 서로 상이할 수 있다. 예를 들면, 첫 번째의 제로 벡터 움직임 정보의 참조 픽처 인덱스의 값은 0일 수 있다. 두 번째의 제로 벡터 움직임 정보의 참조 픽처 인덱스의 값은 1일 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보들의 개수는 참조 픽처 리스트 내의 참조 픽처들의 개수와 동일할 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보의 참조 방향은 양방향일 수 있다. 2 개의 움직임 벡터들은 모두 제로 벡터들일 수 있다. 제로 벡터 움직임 정보들의 개수는 참조 픽처 리스트 L0 내의 참조 픽처들의 개수 및 참조 픽처 리스트 L1 내의 참조 픽처들의 개수 중 더 작은 것일 수 있다. 또는, 참조 픽처 리스트 L0 내의 참조 픽처들의 개수 및 참조 픽처 리스트 L1 내의 참조 픽처들의 개수가 서로 다를 경우, 하나의 참조 픽처 리스트에만 적용될 수 있는 참조 픽처 인덱스에 대해서는 단방향의 참조 방향이 사용될 수 있다.
부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 참조 픽처 인덱스를 변경하면서 순차적으로 제로 벡터 움직임 정보를 머지 리스트에 추가할 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보가 이미 머지 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 제로 벡터 움직임 정보는 머지 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
전술된 단계 1) 내지 단계 4)의 순서는 단지 예시적인 것으로, 단계들 간의 순서는 서로 바뀔 수 있다. 또한, 단계들 중 일부는 기정의된 조건에 따라 생략될 수 있다.
AMVP 모드에서의 예측 움직임 벡터 후보 리스트의 유도 방법
예측 움직임 벡터 후보 리스트 내의 예측 움직임 벡터 후보들의 최대 개수는 기정의될 수 있다. 기정의된 최대 개수를 N으로 표시한다. 예를 들면, 기정의된 최대 개수는 2일 수 있다.
움직임 정보(즉, 예측 움직임 벡터 후보)는 아래의 단계 1) 내지 단계 3)의 순서로 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다.
단계 1) 공간적 후보들 중 가용한 공간적 후보들이 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다. 공간적 후보들은 제1 공간적 후보 및 제2 공간적 후보를 포함할 수 있다.
제1 공간적 후보는 A0, A1, 스케일된(scaled) A0 및 스케일된 A1 중 하나일 수 있다. 제2 공간적 후보는 B0, B1, B2, 스케일된 B0, 스케일된 B1 및 스케일된 B2 중 하나일 수 있다.
가용한 공간적 후보들의 움직임 정보들은 제1 공간적 후보 및 제2 공간적 후보의 순서로 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다. 이 때, 가용한 공간적 후보의 움직임 정보가 이미 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 움직임 정보는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가되지 않을 수 있다. 말하자면, N의 값이 2인 경우, 제2 공간적 후보의 움직임 정보가 제1 공간적 후보의 움직임 정보와 동일하면 제2 공간적 후보의 움직임 정보는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
추가되는 움직임 정보들은 최대 N 개일 수 있다.
단계 2) 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작고, 시간적 후보가 가용하면, 시간적 후보의 움직임 정보가 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다. 이 때, 가용한 시간적 후보의 움직임 정보가 이미 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 움직임 정보는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
단계 3) 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내의 움직임 정보들의 개수가 N 보다 더 작으면, 제로 벡터 움직임 정보가 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가될 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보는 하나 이상일 수 있다. 하나 이상의 제로 벡터 움직임 정보들의 참조 픽처 인덱스들은 서로 상이할 수 있다.
부호화 장치(100) 및/또는 복호화 장치(200)는 참조 픽처 인덱스를 변경하면서 순차적으로 제로 벡터 움직임 정보를 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가할 수 있다.
제로 벡터 움직임 정보가 이미 예측 움직임 벡터 후보 리스트 내에 존재하는 다른 움직임 정보와 중복되는 경우 상기의 제로 벡터 움직임 정보는 예측 움직임 벡터 후보 리스트에 추가되지 않을 수 있다.
머지 리스트에 대해 전술된 제로 벡터 움직임 정보에 대한 설명은 제로 벡터 움직임 정보에도 적용될 수 있다. 중복되는 설명은 생략된다.
전술된 단계 1) 내지 단계 3)의 순서는 단지 예시적인 것으로, 단계들 간의 순서는 서로 바뀔 수 있다. 또한, 단계들 중 일부는 기정의된 조건에 따라 생략될 수 있다.
도 12는 일 예에 따른 변환 및 양자화의 과정을 설명한다.
도 12에 도시된 바와 같이 잔차 신호에 변환 및/또는 양자화 과정을 수행하여 양자화된 레벨이 생성될 수 있다.
잔차 신호는 원본 블록과 예측 블록 간의 차분으로 생성될 수 있다. 여기에서, 예측 블록은 인트라 예측 또는 인터 예측에 의해 생성된 블록일 수 있다.
잔차 신호는 양자화 과정의 일부인 변환 과정을 통해 주파수 도메인으로 변환될 수 있다.
변환을 위해 사용되는 변환 커널은 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform; DCT) 타입(type) 2 (DCT-II) 등과 같은 다양한 DCT 커널 및 이산 사인 변환(Discrete Sine Transform; DST) 커널을 포함할 수 있다.
이러한 변환 커널들은 잔차 신호에 대해 분리가능 변환(separable transform) 또는 2차원(2Dimensional; 2D) 비-분리가능 변환(non-separable transform)을 수행할 수 있다. 분리가능 변환은 잔차 신호에 대해 1차원(1Dimensional; 1D) 변환을 수평 방향 및 수직 방향의 각각에 수행하는 변환일 수 있다.
1D 변환을 위해 적응적으로 사용되는 DCT 타입 및 DST 타입은 아래의 표 3 및 표 4에서 각각 표시된 것과 같이 DCT-II 외에도 DCT-V, DCT-VIII, DST-I 및 DST-VII를 포함할 수 있다.
[표 3]
Figure PCTKR2024000226-appb-img-000003
[표 4]
Figure PCTKR2024000226-appb-img-000004
표 3 및 표 4에서 표시된 것과 같이, 변환에 사용될 DCT 타입 또는 DST 타입을 유도함에 있어서 변환 세트(transform set)가 사용될 수 있다. 각 변환 세트는 복수의 변환 후보들을 포함할 수 있다. 각 변환 후보는 DCT 타입 또는 DST 타입 등일 수 있다.
아래의 표 5는 인트라 예측 모드에 따라 수평 방향에 적용되는 변환 세트 및 수직 방향에 적용되는 변환 세트의 일 예를 나타낸다.
[표 5]
Figure PCTKR2024000226-appb-img-000005
표 5에서는, 대상 블록의 인트라 예측 모드에 따라서 잔차 신호의 수평 방향에 적용되는 수직 방향 변환 세트의 번호 및 수평 방향 변환 세트의 번호가 표시되었다.
표 5에서 예시된 것과 같이, 대상 블록의 인트라 예측 모드에 따라 수평 방향 및 수직 방향에 적용되는 변환 세트들이 기정의될 수 있다. 부호화 장치(100)는 대상 블록의 인트라 예측 모드에 대응하는 변환 세트에 포함된 변환을 이용하여 잔차 신호에 대한 변환 및 역변환을 수행할 수 있다. 또한, 복호화 장치(200)는 대상 블록의 인트라 예측 모드에 대응하는 변환 세트에 포함된 변환을 이용하여 잔차 신호에 대한 역변환을 수행할 수 있다.
이러한 변환 및 역변환에 있어서, 잔차 신호에 적용되는 변환 세트는 표 3, 표 4 및 표 5에서 예시된 것과 같이 결정될 수 있고, 시그널링되지 않을 수 있다. 변환 지시 정보는 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수 있다. 변환 지시 정보는 잔차 신호에 적용되는 변환 세트가 포함하는 복수의 변환 후보들 중 어떤 변환 후보가 사용되는가를 지시하는 정보일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 크기가 64x64 이하인 경우, 인트라 예측 모드에 따라 각각 3 개의 변환들을 갖는 변환 세트들이 구성될 수 있다. 수평 방향의 3 개의 변환들 및 수직 방향의 3 개의 변환들의 조합으로 인한 모두 9 개의 다중 변환 방법들 중에서 최적의 변환 방법이 선택될 수 있다. 이러한 최적의 변환 방법으로 잔차 신호를 부호화 및/또는 복호화함으로써 부호화 효율이 향상될 수 있다.
이 때, 수직 변환 및 수평 변환 중 적어도 하나 이상에 대해, 변환 세트에 속한 변환들 중 어떤 변환이 사용되었는지에 대한 정보가 엔트로피 부호화 및/또는 복호화될 수 있다. 이러한 정보의 부호화 및/또는 복호화를 위해 절삭된 단항(truncated unary) 이진화(binarization)가 사용될 수 있다.
전술된 것과 같이 다양한 변환들을 사용하는 방법은 인트라 예측 또는 인터 예측에 의해 생성된 잔차 신호에 적용될 수 있다.
변환은 1차 변환 및 2차 변환 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 잔차 신호에 대해서 1차 변환을 수행함으로써 변환 계수가 생성될 수 있고, 변환 계수에 2차 변환을 수행함으로써 2차 변환 계수가 생성될 수 있다.
1차 변환은 주 변환(primary)으로 명명될 수 있다. 또한, 1차 변환은 적응적 다중 변환(Adaptive Multiple Transform; AMT)로 명명될 수 있다. AMT는 전술된 것과 같이 1D 방향들(즉, 수직 방향 및 수평 방향)의 각각에 대해 서로 다른 변환이 적용되는 것을 의미할 수 있다.
2차 변환은 1차 변환에 의해 생성된 변환 계수의 에너지 집중도를 향상시키기 위한 변환일 수 있다. 2차 변환도 1차 변환과 마찬가지로 분리가능 변환 또는 비-분리가능 변환일 수 있다. 비-분리가능 변환은 비-분리가능 2차 변환(Non-Separable Secondary Transform; NSST)일 수 있다.
1차 변환은 기정의된 복수의 변환 방법들 중 적어도 하나를 이용하여 수행될 수 있다. 일 예로, 기정의된 복수의 변환 방법들은 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform; DCT), 이산 사인 변환(Discrete Sine Transform; DST) 및 카루넨-루베 변환(Karhunen-Loeve Transform; KLT) 기반 변환 등을 포함할 수 있다.
또한, 1차 변환은 DCT 또는 DST를 정의하는 커널 함수에 따라서 다양한 변환 타입을 갖는 변환일 수 있다.
예를 들면, 변환 타입은 1) 대상 블록의 예측 모드(예를 들면, 인트라 예측 및 인터 예측 중 하나), 2) 대상 블록의 크기, 3) 대상 블록의 형태, 4) 대상 블록의 인트라 예측 모드, 5) 대상 블록의 성분(예를 들면, 루마 성분 및 크로마 성분 중 하나) 및 6) 대상 블록에 적용된 분할 타입(예를 들면, 쿼드 트리(Quad Tree: QT), 이진 트리(Binary Tree; BT) 및 삼진 트리(Ternary Tree; TT) 중 하나) 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 1차 변환은 아래의 표 6에서 제시된 변환 커널에 따른 DCT-2, DCT-5, DCT-7, DST-7, DST-1, DST-8 및 DCT-8과 같은 변환들을 포함할 수 있다. 표 6에서는 복수 변환 선택(Multiple Transform Selection; MTS)에 대한 다양한 변환 타입들 및 변환 커널 함수들이 예시되었다.
MTS는 잔차 신호의 수평 및/또는 수직방향에 대한 변환을 위해 하나 이상의 DCT 및/또는 DST 변환 커널의 조합이 선택되는 것을 의미할 수 있다.
[표 6]
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표 6에서, i 및 j는 0 이상 N-1 이하의 정수 값일 수 있다.
1차 변환의 수행에 의해 생성된 변환 계수에 2차 변환(secondary transform)이 수행될 수 있다.
1차 변환에서와 같이, 2차 변환에서도 변환 세트가 정의될 수 있다. 전술된 것과 같은 변환 세트를 유도 및/또는 결정하기 위한 방법들은 1차 변환뿐만 아니라 2차 변환에도 적용될 수 있다.
1차 변환 및 2차 변환은 특정된 대상에 대해서 결정될 수 있다.
예를 들면, 1차 변환 및 2차 변환은 루마 성분 및 크로마 성분 중 하나 이상의 신호 성분에 적용될 수 있다. 1차 변환 및/또는 2차 변환의 적용 여부는 대상 블록 및/또는 이웃 블록에 대한 코딩 파라미터들 중 적어도 하나에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 1차 변환 및/또는 2차 변환의 적용 여부는 대상 블록의 크기 및/또는 형태에 의해 결정될 수 있다.
부호화 장치(100) 및 복호화 장치(200)에서, 대상에게 사용되는 변환 방법을 지시하는 변환 정보는 특정된 정보를 사용함으로써 유도될 수 있다.
예를 들면, 변환 정보는 1차 변환 및/또는 2차 변환을 위해 사용될 변환의 인덱스를 포함할 수 있다. 또는, 변환 정보는 1차 변환 및/또는 2차 변환이 사용되지 않음을 나타낼 수도 있다.
예를 들면, 1차 변환 및 2차 변환의 대상이 대상 블록일 때, 변환 정보가 지시하는 1차 변환 및/또는 2차 변환에 적용되는 변환 방법(들)은 대상 블록 및/또는 이웃 블록에 대한 코딩 파라미터들 중 적어도 하나에 따라 결정될 수 있다.
또는, 특정된 대상에 대한 변환 방법을 지시하는 변환 정보는 부호화 장치(100)로부터 복호화 장치(200)로 시그널링될 수도 있다.
예를 들면, 하나의 CU에 대하여 1차 변환의 사용 여부, 1차 변환을 가리키는 인덱스, 2차 변환의 사용 여부 및 2차 변환을 가리키는 인덱스 등이 복호화 장치(200)에서 변환 정보로서 유도될 수 있다. 또는, 하나의 CU에 대하여 1차 변환의 사용 여부, 1차 변환을 가리키는 인덱스, 2차 변환의 사용 여부 및 2차 변환을 가리키는 인덱스 등을 나타내는 변환 정보가 시그널링될 수 있다.
1차 변환 및/또는 2차 변환의 수행에 의해 생성된 결과 또는 잔차 신호에 양자화를 수행함으로써 양자화된 변환 계수(즉, 양자화된 레벨)이 생성될 수 있다.
도 13은 일 예에 따른 대각선 스캐닝을 나타낸다.
도 14는 일 예에 따른 수평 스캐닝을 나타낸다.
도 15는 일 예에 따른 수직 스캐닝을 나타낸다.
양자화된 변환 계수들은 인트라 예측 모드, 블록 크기 및 블록 형태 중 적어도 하나에 따라서, (우상단(up-right)) 대각선 스캐닝, 수직 스캐닝 및 수평 스캐닝 중 적어도 하나에 따라서 스캐닝(scanning) 될 수 있다. 블록은 변환 유닛일 수 있다.
각 스캐닝은 특정된 시작 점에서 시작할 수 있고 특정된 종료 점에서 종료될 수 있다.
예를 들면, 도 13의 대각선 스캐닝을 이용하여 블록의 계수들을 스캔함으로써 양자화된 변환 계수들이 1차원 벡터 형태로 변경될 수 있다. 또는, 블록의 크기 및/또는 인트라 예측 모드에 따라 대각선 스캐닝 대신 도 14의 수평 스캐닝이나, 도 15의 수직 스캐닝이 사용될 수 있다.
수직 스캐닝은 2차원의 블록 형태 계수를 열 방향으로 스캔하는 것일 수 있다. 수평 스캐닝은 2차원의 블록 형태 계수를 행 방향으로 스캔하는 것일 수 있다.
말하자면, 블록의 크기 및/또는 인터 예측 모드에 따라 대각선 스캐닝, 수직 스캐닝 및 수평 스캐닝 중 어떤 스캐닝이 사용될 것인지가 결정될 수 있다.
도 13, 도 14 및 도 15에서 도시된 것과 같이, 양자화된 변환 계수들은 대각선 방향, 수평 방향 또는 수직 방향에 따라 스캔될 수 있다.
양자화된 변환 계수들은 블록 형태로 표현될 수 있다. 블록은 복수의 서브 블록들을 포함할 수 있다. 각 서브 블록은 최소 블록 크기 또는 최소 블록 형태에 따라 정의될 수 있다.
스캐닝에 있어서, 스캐닝의 타입 또는 방향에 따른 스캐닝 순서는 우선 서브 블록들에 적용될 수 있다. 또한, 서브 블록 내의 양자화된 변환 계수들에 대해 스캐닝의 방향에 따른 스캐닝 순서가 적용될 수 있다.
예를 들면, 도 13, 도 14 및 도 15에서 도시된 것과 같이, 대상 블록의 크기가 8x8일 때, 대상 블록의 잔차 신호에 대한 1차 변환, 2차 변환 및 양자화에 의해 양자화된 변환 계수들이 생성될 수 있다. 이후, 4 개의 4x4 서브 블록들에 대해 3 가지의 스캐닝 순서들 중 하나의 스캐닝 순서가 적용될 수 있으며, 각 4x4 서브 블록에 대해서도 스캐닝 순서에 따라 양자화된 변환 계수들이 스캔될 수 있다.
부호화 장치(100)는 스캔된 양자화된 변환 계수들에 대한 엔트로피 부호화를 수행함으로써 엔트로피 부호화된 양자화된 변환 계수를 생성할 수 있고, 엔트로피 부호화된 양자화된 변환 계수들을 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다.
복호화 장치(200)는 비트스트림으로부터 엔트로피 부호화된 양자화된 변환 계수들을 추출할 수 있고, 엔트로피 부호화된 양자화된 변환 계수들에 대한 엔트로피 복호화를 수행함으로써 양자화된 변환 계수들을 생성할 수 있다. 양자화된 변환 계수들은 역 스캐닝(inverse scanning)을 통해 2차원의 블록 형태로 정렬될 수 있다. 이때, 역 스캐닝의 방법으로서, (우상단) 대각 스캔, 수직 스캔 및 수평 스캔 중 적어도 하나가 수행될 수 있다.
복호화 장치(200)에서는, 양자화된 변환 계수들에 역양자화가 수행될 수 있다. 2차 역변환의 수행 여부에 따라서, 역양자화의 수행에 의해 생성된 결과에 대하여 2차 역변환이 수행될 수 있다. 또한, 1차 역변환의 수행 여부에 따라서, 2차 역변환의 수행에 의해 생성된 결과에 대하여 1차 역변환이 수행될 수 있다. 2차 역변환의 수행에 의해 생성된 결과에 대하여 1차 역변환을 수행함으로써 재구축된 잔차 신호가 생성될 수 있다.
인트라 예측 또는 인터 예측을 통해 재구축된 루마 성분에 대해, 인-루프(in-loop) 필터링 전에 동적 범위(dynamic range)의 역매핑(inverse mapping)이 수행될 수 있다.
동적 범위는 16 개의 균등한 조각(piece)들로 분할될 수 있고, 각 조각에 대한 매핑 함수가 시그널링될 수 있다. 매핑 함수는 슬라이스 레벨 또는 타일 그룹 레벨에서 시그널링될 수 있다.
역매핑을 수행하기 위한 역매핑 함수는 매핑 함수에 기초하여 유도될 수 있다.
인-루프 필터링, 참조 픽처의 저장 및 움직임 보상은 역매핑된 영역에서 수행될 수 있다.
인터 예측을 통해 생성된 예측 블록은 매핑 함수를 이용한 매핑에 의해 매핑된 영역으로 전환될 수 있고, 전환된 예측 블록이 재구축된 블록의 생성에 이용될 수 있다. 그러나, 인트라 예측은 매핑된 영역에서 수행되므로, 인트라 예측에 의해 생성된 예측 블록은 매핑 및/또는 역매핑 없이, 재구축된 블록의 생성에 이용될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록이 크로마 성분의 잔차 블록인 경우, 매핑된 영역의 크로마 성분에 대해 스케일링을 수행함으로써 잔차 블록이 역매핑된 영역으로 전환될 수 있다.
스케일링이 가용한지 여부는 슬라이스 레벨 또는 타일 그룹 레벨에서 시그널링될 수 있다.
예를 들면, 스케일링은 루마 성분에 대한 매핑이 가용하고, 루마 성분의 분할 및 크로마 성분의 분할이 동일한 트리 구조를 따르는 경우에만 적용될 수 있다.
스케일링은 크로마 예측 블록에 대응하는 루마 예측 블록의 샘플들의 값들의 평균에 기초하여 수행될 수 있다. 이 때, 대상 블록이 인터 예측을 사용하는 경우, 루마 예측 블록은 매핑된 루마 예측 블록을 의미할 수 있다.
루마 예측 블록의 샘플들의 값의 평균이 속하는 조각(piece)의 인덱스를 이용하여 룩-업 테이블을 참조함으로써, 스케일링에 필요한 값이 유도될 수 있다.
최종적으로 유도된 값을 이용하여 잔차 블록에 대한 스케일링을 수행함으로써, 잔차 블록은 역매핑된 영역으로 전환될 수 있다. 이후, 크로마 성분 블록에 대하여, 재구축, 인트라 예측, 인터 예측, 인-루프 필터링 및 참조 픽처의 저장은 역매핑된 영역에서 수행될 수 있다.
예를 들면, 이러한 루마 성분 및 크로마 성분의 매핑 및/또는 역매핑이 가용한지 여부를 나타내는 정보는 시퀀스 파라미터 셋을 통해 시그널링될 수 있다.
대상 블록의 예측 블록은 블록 벡터에 기초하여 생성될 수 있다. 블록 벡터는 대상 블록 및 참조 블록 간의 위치 이동(displacement)을 나타낼 수 있다. 참조 블록은 대상 영상 내의 블록일 수 있다.
이와 같이, 대상 영상을 참조하여 예측 블록을 생성하는 예측 모드를 인트라 블록 카피(Intra Block Copy; IBC) 모드라고 칭할 수 있다.
IBC 모드는 특정된 크기의 CU에 적용될 수 있다. 예를 들면, IBC 모드는 MxN CU에 적용될 수 있다. 여기에서, M 및 N은 64의 이하일 수 있다.
IBC 모드는 스킵 모드, 머지 모드 및 AMVP 모드 등을 포함할 수 있다. 스킵 모드 또는 머지 모드의 경우, 머지 후보 리스트가 구성될 수 있고, 머지 인덱스가 시그널링됨으로써 머지 후보 리스트의 머지 후보들 중에서 하나의 머지 후보가 특정될 수 있다. 특정된 머지 후보의 블록 벡터가 대상 블록의 블록 벡터로서 이용될 수 있다.
AMVP 모드의 경우, 차분 블록 벡터가 시그널링될 수 있다. 또한, 예측 블록 벡터는 대상 블록의 좌측 이웃 블록 및 상단 이웃 블록으로부터 유도될 수 있다. 또한, 어느 이웃 블록이 사용될지에 관한 인덱스가 시그널링될 수 있다.
IBC 모드의 예측 블록은 대상 CTU 또는 좌측 CTU에 포함될 수 있고, 기 재구축된 영역내의 블록으로 한정될 수 있다. 예를 들면, 블록 벡터의 값은 대상 블록의 예측 블록이 특정된 영역 내에 위치하도록 제한될 수 있다. 특정된 영역은 대상 블록이 포함된 64x64 블록보다 먼저 부호화 및/또는 복호화되는 3 개의 64x64 블록들의 영역일 수 있다. 이와 같이 블록 벡터의 값이 제한됨으로써, IBC 모드의 구현에 따른 메모리 소비 및 장치의 복잡도가 경감될 수 있다.
도 16은 일 실시예에 따른 부호화 장치의 구조도이다.
부호화 장치(1600)는 전술된 부호화 장치(100)에 대응할 수 있다.
부호화 장치(1600)는 버스(1690)를 통하여 서로 통신하는 처리부(1610), 메모리(1630), 사용자 인터페이스(User Interface; UI) 입력 디바이스(1650), UI 출력 디바이스(1660) 및 저장소(storage)(1640)를 포함할 수 있다. 또한, 부호화 장치(1600)는 네트워크(1699)에 연결되는 통신부(1620)를 더 포함할 수 있다.
처리부(1610)는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU), 메모리(1630) 또는 저장소(1640)에 저장된 프로세싱(processing) 명령어(instruction)들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 처리부(1610)는 적어도 하나의 하드웨어 프로세서일 수 있다.
처리부(1610)는 부호화 장치(1600)로 입력되거나, 부호화 장치(1600)에서 출력되거나, 부호화 장치(1600)의 내부에서 사용되는 신호, 데이터 또는 정보의 생성 및 처리를 수행할 수 있고, 신호, 데이터 또는 정보에 관련된 검사, 비교 및 판단 등을 수행할 수 있다. 말하자면, 실시예에서 데이터 또는 정보의 생성 및 처리와, 데이터 또는 정보에 관련된 검사, 비교 및 판단은 처리부(1610)에 의해 수행될 수 있다.
처리부(1610)는 인터 예측부(110), 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.
인터 예측부(110), 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) 중 적어도 일부는 프로그램 모듈들일 수 있으며, 외부의 장치 또는 시스템과 통신할 수 있다. 프로그램 모듈들은 운영 체제, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 부호화 장치(1600)에 포함될 수 있다.
프로그램 모듈들은 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈 중 적어도 일부는 부호화 장치(1600)와 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다.
프로그램 모듈들은 일 실시예에 따른 기능 또는 동작을 수행하거나, 일 실시예에 따른 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴(routine), 서브루틴(subroutine), 프로그램, 오브젝트(object), 컴포넌트(component) 및 데이터 구조(data structure) 등을 포괄할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.
프로그램 모듈들은 부호화 장치(1600)의 적어도 하나의 프로세서(processor)에 의해 수행되는 명령어(instruction) 또는 코드(code)로 구성될 수 있다.
처리부(1610)는 인터 예측부(110), 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)의 명령어 또는 코드를 실행할 수 있다.
저장부는 메모리(1630) 및/또는 저장소(1640)를 나타낼 수 있다. 메모리(1630) 및 저장소(1640)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들면, 메모리(1630)는 롬(ROM)(1631) 및 램(RAM)(1632) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
저장부는 부호화 장치(1600)의 동작을 위해 사용되는 데이터 또는 정보를 저장할 수 있다. 실시예에서, 부호화 장치(1600)가 갖는 데이터 또는 정보는 저장부 내에 저장될 수 있다.
예를 들면, 저장부는 픽처, 블록, 리스트, 움직임 정보, 인터 예측 정보 및 비트스트림 등을 저장할 수 있다.
부호화 장치(1600)는 컴퓨터에 의해 독출(read)될 수 있는 기록 매체를 포함하는 컴퓨터 시스템에서 구현될 수 있다.
기록 매체는 부호화 장치(1600)가 동작하기 위해 요구되는 적어도 하나의 모듈을 저장할 수 있다. 메모리(1630)는 적어도 하나의 모듈을 저장할 수 있고, 적어도 하나의 모듈이 처리부(1610)에 의하여 실행되도록 구성될 수 있다.
부호화 장치(1600)의 데이터 또는 정보의 통신과 관련된 기능은 통신부(1620)를 통해 수행될 수 있다.
예를 들면, 통신부(1620)는 비트스트림을 후술될 복호화 장치(1700)로 전송할 수 있다.
도 17은 일 실시예에 따른 복호화 장치의 구조도이다.
복호화 장치(1700)는 전술된 복호화 장치(200)에 대응할 수 있다.
복호화 장치(1700)는 버스(1790)를 통하여 서로 통신하는 처리부(1710), 메모리(1730), 사용자 인터페이스(User Interface; UI) 입력 디바이스(1750), UI 출력 디바이스(1760) 및 저장소(storage)(1740)를 포함할 수 있다. 또한, 복호화 장치(1700)는 네트워크(1799)에 연결되는 통신부(1720)를 더 포함할 수 있다.
처리부(1710)는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU), 메모리(1730) 또는 저장소(1740)에 저장된 프로세싱(processing) 명령어(instruction)들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 처리부(1710)는 적어도 하나의 하드웨어 프로세서일 수 있다.
처리부(1710)는 복호화 장치(1700)로 입력되거나, 복호화 장치(1700)에서 출력되거나, 복호화 장치(1700)의 내부에서 사용되는 신호, 데이터 또는 정보의 생성 및 처리를 수행할 수 있고, 신호, 데이터 또는 정보에 관련된 검사, 비교 및 판단 등을 수행할 수 있다. 말하자면, 실시예에서 데이터 또는 정보의 생성 및 처리와, 데이터 또는 정보에 관련된 검사, 비교 및 판단은 처리부(1710)에 의해 수행될 수 있다.
처리부(1710)는 엔트로피 복호화부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 인트라 예측부(240), 인터 예측부(250), 스위치(245), 가산기(255), 필터부(260) 및 참조 픽처 버퍼(270)를 포함할 수 있다.
엔트로피 복호화부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 인트라 예측부(240), 인터 예측부(250), 스위치(245), 가산기(255), 필터부(260) 및 참조 픽처 버퍼(270) 중 적어도 일부는 프로그램 모듈들일 수 있으며, 외부의 장치 또는 시스템과 통신할 수 있다. 프로그램 모듈들은 운영 체제, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 복호화 장치(1700)에 포함될 수 있다.
프로그램 모듈들은 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈 중 적어도 일부는 복호화 장치(1700)와 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다.
프로그램 모듈들은 일 실시예에 따른 기능 또는 동작을 수행하거나, 일 실시예에 따른 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴(routine), 서브루틴(subroutine), 프로그램, 오브젝트(object), 컴포넌트(component) 및 데이터 구조(data structure) 등을 포괄할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.
프로그램 모듈들은 복호화 장치(1700)의 적어도 하나의 프로세서(processor)에 의해 수행되는 명령어(instruction) 또는 코드(code)로 구성될 수 있다.
처리부(1710)는 엔트로피 복호화부(210), 역양자화부(220), 역변환부(230), 인트라 예측부(240), 인터 예측부(250), 스위치(245), 가산기(255), 필터부(260) 및 참조 픽처 버퍼(270)의 명령어 또는 코드를 실행할 수 있다.
저장부는 메모리(1730) 및/또는 저장소(1740)를 나타낼 수 있다. 메모리(1730) 및 저장소(1740)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들면, 메모리(1730)는 롬(ROM)(1731) 및 램(RAM)(1732) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
저장부는 복호화 장치(1700)의 동작을 위해 사용되는 데이터 또는 정보를 저장할 수 있다. 실시예에서, 복호화 장치(1700)가 갖는 데이터 또는 정보는 저장부 내에 저장될 수 있다.
예를 들면, 저장부는 픽처, 블록, 리스트, 움직임 정보, 인터 예측 정보 및 비트스트림 등을 저장할 수 있다.
복호화 장치(1700)는 컴퓨터에 의해 독출(read)될 수 있는 기록 매체를 포함하는 컴퓨터 시스템에서 구현될 수 있다.
기록 매체는 복호화 장치(1700)가 동작하기 위해 요구되는 적어도 하나의 모듈을 저장할 수 있다. 메모리(1730)는 적어도 하나의 모듈을 저장할 수 있고, 적어도 하나의 모듈이 처리부(1710)에 의하여 실행되도록 구성될 수 있다.
복호화 장치(1700)의 데이터 또는 정보의 통신과 관련된 기능은 통신부(1720)를 통해 수행될 수 있다.
예를 들면, 통신부(1720)는 부호화 장치(1600)로부터 비트스트림을 수신할 수 있다.
이하에서, 처리부는 부호화 장치(1600)의 처리부(1610) 및/또는 복호화 장치(1700)의 처리부(1710)를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 예측에 관한 기능에 있어서, 처리부는 스위치(115) 및/또는 스위치(245)를 나타낼 수 있다. 인터 예측에 관한 기능에 있어서, 처리부는 인터 예측부(110), 감산기(125) 및 가산기(175)를 나타낼 수 있으며, 인터 예측부(250) 및 가산기(255)를 나타낼 수 있다. 인트라 예측에 관한 기능에 있어서, 처리부는 인트라 예측부(120), 감산기(125) 및 가산기(175)를 나타낼 수 있으며, 인트라 예측부(240) 및 가산기(255)를 나타낼 수 있다. 변환에 관한 기능에 있어서, 처리부는 변환부(130) 및 역변환부(170)를 나타낼 수 있으며, 역변환부(230)를 나타낼 수 있다. 양자화에 관한 기능에 있어서, 처리부는 양자화부(140) 및 역양자화부(160)를 나타낼 수 있으며, 역양자화부(220)를 나타낼 수 있다. 엔트로피 부호화 및/또는 복호화에 관한 기능에 있어서, 처리부는 엔트로피 부호화부(150) 및/또는 엔트로피 복호화부(210)를 나타낼 수 있다. 필터링에 관한 기능에 있어서, 처리부는 필터부(180) 및/또는 필터부(260)를 나타낼 수 있다. 참조 픽처에 관한 기능에 있어서, 처리부는 참조 픽처 버퍼(190) 및/또는 참조 픽처 버퍼(270)를 나타낼 수 있다.
적응적 필터 선택
통상적인 인터 예측에서는 예측 블록이 생성될 때 고정된 움직임 보상 필터가 사용되기 때문에, 부호화 효율 향상에 있어서 한계가 있을 수 있다.
실시예들에서는, 부호화 효율을 향상시키기 위해, 적응적 필터 선택 방법을 포함하는 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 저장한 기록 매체가 제공될 수 있다.
실시예들에서 사용되는 용어들의 정의
이웃 블록(neighbor block): 이웃 블록은 대상 블록에 인접한 블록을 의미할 수 있다. 이웃 블록은 공간적(spatial) 이웃 블록 및 시간적(temporal) 이웃 블록을 포함할 수 있다. 이웃 블록은 참조 영상 내의 복원된 이웃 블록(reconstructed neighbor block)을 의미할 수도 있다. 이웃 블록이 반드시 대상 블록에 맞닿아 있어야 하는 것은 아니다.
공간적 이웃 블록: 공간적 이웃 블록은 대상 블록에 공간적으로 인접한 블록일 수 있다.
대상 블록 및 공간적 이웃 블록은 대상 영상 내에 포함될 수 있다.
공간적 이웃 블록은 대상 블록의 경계의 적어도 일부에 자신의 경계의 적어도 일부가 맞닿은 블록을 포함할 수 있다. 또는, 공간적 이웃 블록은 대상 블록으로부터의 거리가 기준 값 이하인 블록을 포함할 수 있다.
공간적 이웃 블록은 대상 블록의 꼭지점에 대각선으로 인접한 블록을 포함할 수 있다.
공간적 이웃 블록은 대상 블록의 좌측 상단에 인접한 좌측 상단 블록, 대상 블록의 상단에 인접한 상단 블록, 대상 블록의 우측 상단에 입력한 우측 상단 블록, 대상 블록의 좌측에 인접한 좌측 블록, 대상 블록의 우측에 인접한 우측 블록, 대상 블록의 좌측 하단에 인접한 좌측 하단 블록, 대상 블록의 하단에 인접한 하단 블록 및 대상 블록의 우측 하단에 인접한 우측 하단 블록을 포함할 수 있다.
시간적 이웃 블록: 시간적 이웃 블록은 대상 블록에 시간적으로 인접한 블록일 수 있다.
시간적 이웃 블록은 콜 블록(collocated block; col block)을 포함할 수 있다. 콜 블록은 참조 영상 버퍼 내의 복원(reconstructed) 영상 내의 블록일 수 있다. 콜 영상(collocated picture; col picture)은 콜 블록을 포함하는 영상을 지칭할 수 있다. 콜 영상은 참조 영상 리스트에 포함된 영상일 수 있다.
콜 블록은 대상 영상 내의 대상 블록의 위치에 기반하여 결정될 수 있다. 2 개의 블록들이 '시간적으로 인접'하다는 것은 2 개의 블록들의 위치들이 특정 조건을 충족시킨다는 것을 의미할 수 있다.
콜 블록의 콜 영상 내에서의 위치는 대상 블록의 대상 영상 내에서의 위치와 같을 수 있다. 또는, 콜 블록의 콜 영상 내에서의 위치는 대상 블록의 대상 영상 내에서의 위치에 대응할 수 있다. 여기에서, 블록들의 위치들이 대응한다는 것은, 블록들의 영역들이 동일하다는 것을 의미할 수 있고, 하나의 블록의 영역이 다른 블록의 영역에 포함된다는 것을 의미할 수 있고, 하나의 블록이 다른 블록의 특정 위치를 차지한다는 것을 의미할 수 있다.
예를 들면, 콜 블록의 콜 영상 내에서의 위치는 대상 블록의 대상 영상 내의 위치와 동일할 수 있다. 또는, 콜 블록은 콜 영상 내의 콜 픽셀을 포함하는 블록일 수 있다. 콜 픽셀은 대상 블록의 특정 픽셀의 좌표들과 동일한 좌표들을 갖는 픽셀일 수 있다.
시간적 이웃 블록은 대상 블록의 공간적 이웃 블록에 시간적으로 인접한 블록일 수 있다.
이웃 샘플(neighbor sample): 이웃 샘플은 이웃 블록 내 샘플을 의미할 수 있다. 이웃 샘플은 예측 샘플, 복원 샘플, 잔차 샘플 및 복호 샘플을 포함할 수 있다.
아래에서, 하나의 라인에서 열거된 용어들은 실시예들에서 동일한 의미로 사용될 수 있고, 실시예들에서 서로 교체되어 사용될 수 있다.
- "움직임 정보", "움직임 벡터", "블록 벡터"
- "양예측", "양방향 예측", "인터 양예측", "양방향(bi-directional) 인터 예측"
기정의된 값(predefined value): 기정의된 값은 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 공통적으로 사용되는 값을 의미할 수 있다. 예를 들면, 기정의된 값은 고정된 값으로 한정되어 해석될 수 있다. 또는, 기정의된 값은 시그널링을 통해 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 공유되는 값일 수 있다. 또는, 기정의된 값은 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)가 공통된 값을 갖도록 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 동일한 절차를 통해 유도되는 값일 수 있다. 또는, 기정의된 값은 부호화 장치 및 복호화 장치가 갖는 공통된 값일 수 있다.
부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 동일한 절차를 통해 유도되는 값은, 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 동일한 값 및/또는 동일한 정보에 대해 동일한 절차를 통해 유도되는 값을 포함할 수 있다.
부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 동일한 절차를 통해 유도되는 값은, 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 동일한 값 및/또는 동일한 정보에 대해 동일한 조건문을 사용해 유도되는 값을 포함할 수 있다.
기정의된 값에 대한 설명은 기정의된 정보에도 적용될 수 있다. 상기의 설명들에서, '값'은 '정보'로 대체될 수 있다.
움직임 정보(motion information): 움직임 정보는 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 및 인터 예측 지시자(inter prediction indicator) 뿐만 아니라 참조 픽처 리스트 정보, 참조 영상, 움직임 벡터 후보, 움직임 벡터 후보 인덱스, 머지 후보 및 머지 인덱스, 블록 벡터, 블록 벡터 후보 및 블록 벡터 후보 인덱스 중 적어도 하나를 포함하는 정보를 의미할 수 있다.
실시예들에서 "특정 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 참인 경우"라고 함은, 해당 지시자가 지시하는 예측 모드; 움직임 정보; 코딩 파라미터; 및/또는 위치;에서 상기 특정 방법이 수행되는지 여부가 참인 경우를 의미할 수 있다.
예를 들어, 특정 모드가 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 0부터 3의 값을 가질 수 있고, 상기 지시자가 1 또는 3의 값을 가질 때만 상기 특정 모드가 수행될 수 있다. 이 경우, 특정 모드가 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 참인 경우는, 특정 모드의 수행 여부를 지시하는 지시자가 1 또는 3의 값을 갖는 경우를 의미할 수 있다.
실시예들에서, "특정 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 거짓인 경우"라고 함은, 특정 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 참이 아닌 경우를 의미할 수 있다.
인터 예측 모드에 대한 실시예들의 확장
대상 블록에 대한 예측을 위해 특정 복원(reconstructed) 블록이 참조된다는 측면에서, 인터 예측 모드, 인트라 블록 카피(Intra Block Copy; IBC) 모드 및 인트라 템플릿 매칭 예측(Intra Template Matching Prediction) 모드는 공통된 특징들을 가질 수 있다.
아래에서, 실시예들에서 '인트라 템플릿 매칭 예측' 및 '인트라 템플릿 매칭'은 동일한 의미로 사용될 수 있고, 실시예들에서 서로 교체되어 사용될 수 있다.
따라서, 실시예들에서, 인터 예측 모드는 IBC 모드 또는 인트라 템플릿 매칭 모드로 대체될 수 있다. 대상 블록에 대하여 인터 예측 모드가 사용되는 경우에 대한 설명은 대상 블록에 대하여 IBC 모드 또는 인트라 템플릿 매칭 모드가 사용되는 경우에도 적용될 수 있다. 인터 예측 모드에 대한 설명은 IBC 모드 또는 인트라 템플릿 매칭 모드에 적용될 수 있고, 인터 예측 모드는 IBC 모드 또는 인트라 템플릿 매칭 모드로 대체될 수 있다. 또한, 인터 예측 모드에 관련된 정보는 IBC 모드 또는 인트라 템플릿 매칭 모드에 관련된 정보로 간주될 수 있다. 인터 예측 모드에 관련된 정보에 대한 설명은 IBC 모드 또는 인트라 템플릿 매칭 모드에 관련된 정보에 적용될 수 있다. 예를 들면, 대상 블록에 대하여 IBC 모드 또는 인트라 템플릿 매칭 모드가 사용되는 경우, 인터 예측 모드 지시자의 값은 0(또는, 거짓)일 수 있다. 그러나, 이 때 IBC 모드 지시자 또는 인트라 템플릿 매칭 모드 지시자의 값은 1(또는, 참)일 수 있다.
또한, 실시예들에서, 인터 예측의 움직임 벡터(Motion Vector; MV)는 IBC의 블록 벡터(Block Vector; BV)로 대체될 수 있다. 대상 블록에 대하여 MV가 사용되는 경우에 대한 설명은 대상 블록에 BV가 사용되는 경우에도 적용될 수 있다. MV에 대한 설명은 BV에 적용될 수 있고, MV는 BV로 대체될 수 있다. 또한, MV에 관련된 정보는 BV에 관련된 정보로 간주될 수 있다. MV에 관련된 정보에 대한 설명은 BV에 관련된 정보에 적용될 수 있다. 단, BV는, 참조 영상이 아닌, 대상 블록을 포함하는 대상 영상 내의 특정 복원 블록을 가리키는 정보일 수 있다.
인터 예측 모드에 관련된 실시예들에서는 템플릿 매칭의 참조 블록 및 참조 템플릿은 참조 영상 내에 존재하는 것으로 설명되었다. 반면, 대상 블록에 대하여 IBC 모드 또는 인트라 템플릿 매칭 모드가 사용되는 경우, 참조 블록 및 참조 템플릿은 대상 영상 내에만 존재할 수 있다. 따라서, 실시예들에서, 인터 예측 모드와 관련하여 설명된 참조 영상은 IBC 모드 및 인트라 템플릿 매칭 모드에서는 대상 영상으로 간주될 수 있다. 또는, 실시예들에서, 인터 예측 모드와 관련하여 설명된 참조 영상은 IBC 모드 및 인트라 템플릿 매칭 모드에서는 대상 영상으로 한정될 수 있고, 대상 영상 외의 다른 영상은 IBC 모드 및 인트라 템플릿 매칭 모드에서는 참조되지 못할 수 있다.
적응적 움직임 벡터 해상도(Adaptive Motion Vector Resolution; AMVR)
실시예들에서, 용어 "해상도"는 용어 "움직임 벡터 해상도"를 의미할 수 있다.
적응적 움직임 벡터 해상도에서는 움직임 벡터 차분(difference)의 해상도(resolution)가 블록의 단위로 조절될 수 있다.
적응적 움직임 벡터 해상도 정보는 움직임 벡터 차분의 해상도를 나타낼 수 있다. 적응적 움직임 벡터 해상도 정보에 대한 시그널링/부호화/복호화를 통해 대상 블록에 대한 움직임 벡터 차분의 해상도가 결정될 수 있다.
블록들에게 적용가능한 움직임 벡터 해상도들은 동일하거나 상이할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 코딩 파라미터, 움직임 정보, 모드 정보 중 적어도 하나에 기반하여 대상 블록에 적용가능한 움직임 벡터의 해상도들이 결정될 수 있다.
적응적 움직임 벡터 해상도는 움직임 벡터 차분의 해상도를 조절함으로써 부호화 효율을 향상시킬 수 있다.
예를 들어, 조절된 해상도는 16-펠(pel), 8-펠, 4-펠, 풀(full)-펠, 하프(half)-펠 및 쿼터(quarter)-펠 중 하나일 수 있으며, 앞에서 열거된 펠들에 한정되지는 않는다.
펠은 단위로서 사용되는 픽셀들의 개수를 의미할 수 있다. 예를 들어, 대상 블록의 조절된 해상도가 4-펠인 경우, 움직임 벡터 차분의 각 성분(component)은 4 픽셀들의 배수를 나타낼 수 있다.
조절된 해상도가 n-펠일 때, 움직임 벡터 차분의 성분의 값이 1 만큼 변하면 움직임 벡터 차분에 의해 지시되는 위치는 n 개의 픽셀(들) 만큼 변할 수 있다. 말하자면, 대상 블록의 조절된 해상도가 n-펠인 경우, 움직임 벡터 차분의 각 성분은 n 개의 픽셀들의 단위로 참조 블록을 지시할 수 있다.
움직임 벡터 차분의 해상도는 기-정의될 수 있다.
서브샘플링(subsampling)
서브샘플링이 수행된다는 것은, 특정 영역 내의 샘플들 중 일부 샘플만이 선택된다는 것을 의미할 수 있다.
서브샘플링이 수행된다는 것은, 특정 영역 내의 샘플들 중 일부 샘플만이 선택됨에 있어서, 1) 특정 샘플을 기준으로 가로 방향으로 SUBSAMPLE_START_HOR 번째이고, 세로 방향으로 SUBSAMPLE_START_VER 번째의 샘플; 및 2) 1)의 샘플을 기준으로, 가로 방향으로 SUBSAMPLE_STEP_HOR의 배수만큼, 세로 방향으로는 SUBSAMPLE_STEP_VER의 배수만큼의 샘플 간격을 갖는 샘플; 이 선택된다는 것을 의미할 수 있다. 또는, 서브샘플링이 수행된다는 것은 상기 1)의 샘플 및 2)의 샘플의 일부가 선택된다는 것을 의미할 수 있다.
상기 특정 위치는 서브샘플링이 수행되는 영역의 좌상단 샘플일 수 있다. 그러나, 특정 위치가 서브샘플링이 수행되는 영역의 좌상단 샘플로 한정되는 것은 아니다.
SUBSAMPLE_START_HOR 및 SUBSAMPLE_START_VER는 각각 0 또는 양의 정수일 수 있다. SUBSAMPLE_START_HOR 및 SUBSAMPLE_START_VER 중 적어도 하나에 대한 정보가 시그널링/부호화/복호화 될 수 있으며, 또는 정보의 시그널링/부호화/복호화 없이 기정의된 값으로 SUBSAMPLE_START_HOR 및/또는 SUBSAMPLE_START_VER의 값이 결정될 수 있다.
SUBSAMPLE_STEP_HOR 및 SUBSAMPLE_STEP_VER는 각각 0, 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다. SUBSAMPLE_STEP_HOR 및 SUBSAMPLE_STEP_VER 중 적어도 하나에 대한 정보가 시그널링/부호화/복호화 될 수 있으며, 또는 정보의 시그널링/부호화/복호화 없이 기정의된 값으로 SUBSAMPLE_STEP_HOR 및/또는 SUBSAMPLE_STEP_VER의 값이 결정될 수 있다.
서브샘플링 방법은 서브샘플링이 수행되는 영역, 서브 샘플링이 수행되는 영역의 위치, 서브샘플링이 수행되는 영역의 크기, SUBSAMPLE_START_HOR, SUBSAMPLE_START_VER, SUBSAMPLE_STEP_HOR 및 SUBSAMPLE_STEP_VER에 의해 구분될 수 있다. 그러나, 서브샘플링 방법에 대한 구분의 기준이 전술된 값들로 한정되는 것은 아니다.
서브샘플링 방법에 대한 정보가 시그널링/부호화/복호화 될 수 있으며, 또는 시그널링/부호화/복호화 없이 기정의된 서브샘플링 방법이 사용될 수 있다.
서브샘플링 방법에 대한 정보는 서브샘플링 방법을 결정하기 위한 정보일 수 있다.
예를 들어, 서브샘플링 방법에 대한 정보는 서브샘플링이 수행되는 영역, 서브샘플링이 수행되는 영역의 위치, 서브샘플링이 수행되는 영역의 크기, SUBSAMPLE_START_HOR, SUBSAMPLE_START_VER, SUBSAMPLE_STEP_HOR 및 SUBSAMPLE_STEP_VER 중 적어도 하나에 대한 정보일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 움직임 정보, 코딩 파라미터, 크기 및 예측 모드 중 적어도 하나에 기반하여 서브샘플링 방법이 결정될 수 있다.
서브샘플링 방법은 시퀀스 레벨, 픽처 레벨, 타일 레벨, 타일 그룹 레벨, 슬라이스 레벨, CTU (Coding Tree Unit) 레벨, CU (Coding Unit) 레벨, PU (Prediction Unit) 중 적어도 하나의 단위에서 결정될 수 있으나, 서브샘플링 방법의 결정되는 단위가 이에 한정되는 것은 아니고, 실시예들에서 설명된 특정 단위에 대하여 서브샘플링 방법이 결정될 수 있다.
기하학적 분할 모드 (Geometric Partitioning Mode; GPM)
GPM은 대상 블록에 대한 분할 경계를 결정하고, 두 개의 예측 블록들(또는, 참조 블록)들의 가중치 합을 최종의 예측 블록으로서 유도하는 방법일 수 있다. 여기에서, 분할 경계는 대상 블록을 다양한 방향들 중 하나의 방향으로 분할할 수 있다. 가중치 합을 위해서 분할 경계에 기반하여 가중치 맵(map)이 결정될 수 있다.
예를 들어, 기하학적 분할 모드에서의 적어도 하나의 예측 블록(또는, 적어도 하나의 참조 블록)은 단방향(uni-directional) 예측 및/또는 양방향(bi-directional) 예측에 의해 생성된 예측 블록 또는, 단방향 예측 및/또는 양방향 예측에서의 적어도 하나의 방향의 참조 블록을 의미할 수 있다.
또는, 예를 들어, 기하학적 분할 모드에서의 적어도 하나의 예측 블록은 인트라 예측에 의해 생성된 예측 블록을 의미할 수 있다.
예를 들어, 기하학적 분할 모드에서 하나의 예측 블록은 인터 예측에 의해 생성되고, 다른 하나의 예측 블록은 인트라 예측에 의해 생성될 수 있다.
도 18은 일 예에 따른 기하학적 분할 모드에서의 분할 경계를 나타낸다.
도 18에서, 사각형은 블록을 나타낼 수 있다. 사각형 내의 실선 또는 점선은 기하학적 분할의 분할 경계를 나타낼 수 있다.
도 18에서는, 20 개의 기정의된 각도들에 대한 20 개의 정사각형의 블록들이 도시되었다. 말하자면, 하나의 블록은 하나의 각도를 나타낼 수 있다. 정사각형의 블록 내에 4 개의 거리들에 따른 4 개의 분할 경계들이 실선 또는 점선으로 도시되었다.
도 18에서 하나의 블록 내에서 도시된 분할 경계들은 특정 θ에 및 상기의 θ에 대한 ρ에 의해 선택될 수 있는 기하학적 분할의 분할 모드의 분할 경계들을 나타낼 수 있다.
분할 모드는 분할 경계를 지시하는 값일 수 있다. 분할 모드는 기하학적 분할을 수행하기 위한 모드를 의미할 수 있다.
분할 모드의 값은 θ 및 ρ의 조합을 나타낼 수 있다. 분할 모드의 특정 값은 특정 θ 및 특정 ρ의 조합을 나타낼 수 있다.
분할 모드는 정수 값일 수 있다. 말하자면, 특정 θ 및 특정 ρ의 조합은 하나의 분할 모드의 값으로 표현될 수 있고, 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700) 간에 시그널링될 수 있다.
θ 및 ρ에 대한 한정에 따라 기정의된 개수의 GPM의 분할 모드들이 결정될 수 있다. 예를 들면, 전술된 θ에 대한 20 개의 기정의된 각도들 및 ρ에 대한 4 개의 기정의된 거리들에 따라서 GPM의 80 개의 분할 모드들이 정의 및 사용될 수 있다.
특정 θ 및 특정 ρ의 조합은 기하학적 분할의 분할 모드들에서 제외될 수 있다. 예를 들면, 이러한 제외되는 조합은 다른 조합과 중복되는 조합일 수 있다. 또는, 이러한 제외되는 조합은 대상 블록에 대한 다른 분할 방법과 동일한 분할 방법을 나타낼 수 있다.
도 18에서, 점선은 기하학적 분할의 분할 모드들에서 제외되는 θ 및 ρ의 조합을 나타낼 수 있다. 이러한 제외들에 의해, GPM의 64 개의 분할 모드들이 정의 및 사용될 수 있다.
GPM의 분할 모드는 GPM의 형태 및 GPM의 분할 경계를 특정할 수 있다. 이러한 특징에 따라, 이하에서, GPM의 "분할 모드"는 GPM의 "형태" 또는 GPM의 "분할 경계"와 동일한 의미를 가질 수 있으며, 용어들 "모드", "분할 모드", "형태" 및 "분할 경계"는 서로 교체되어 사용될 수 있다.
GPM의 분할 모드는 정수 값 또는 인덱스로 지시될 수 있다. 이하에서, GPM의 분할 모드는 GPM의 형태 및/또는 GPM의 분할 경계를 결정 및/또는 식별하는 정수 값 및/또는 인덱스를 의미할 수 있다.
여기에서, 도 18에서 점선으로 도시된 분할 모드에 대해서는 값이 할당되지 않을 수 있다. 즉, 도 18에서 점선으로 도시된 분할 모드는 분할 모드들 간의 순서를 결정하기 위해서만 이용될 뿐, 점선으로 도시된 분할 모드는 GPM에서 실제로 사용되지는 않을 수 있다.
기하학적 분할 모드의 분할 정보 후보 리스트는 복수의 분할 정보 후보들을 포함할 수 있다. 각 분할 정보 후보들은 기하학적 분할 모드의 처리를 특정하는 정보일 수 있다. 예를 들면, 각 분할 정보 후보들은 분할 경계/분할 직선을 특정하는 정보를 포함할 수 있다. 분할 정보 후보들은 서로 다른 처리들을 각각 특정할 수 있다.
도 19는 일 예에 따른 기하학적 분할 모드에서의 분할 경계, 분할 오프셋 및 분할 각도를 나타낸다.
GPM의 기하학적 분할은 분할 각도(partition angle) 및 분할 오프셋(partitioning offset)에 의해 특정될 수 있다.
이하에서, θ(Theta)는 분할 각도를 나타낼 수 있다. 및 분할 오프셋 ρ(Rho)에 의해 특정될 수 있다.
θ는 분할 경계의 각도일 수 있다. 예를 들면, θ는 대상 블록의 하단의 선 및 분할 경계 간의 각도일 수 있다. 또는, θ는 x 축 및 분할 경계 간의 각도일 수 있다.
ρ는 대상 블록의 특정 위치 및 분할 경계 간의 (최단) 거리일 수 있다. 또는, ρ는 대상 블록의 특정 위치를 지나고, 분할 경계에 수직인 선 내에서의 2 개의 점들 간의 거리일 수 있다. 2 개의 점들은 대상 블록의 특정 위치의 점 및 분할 경계 상의 점일 수 있다.
예를 들면, 도 19에서 도시된 것과 같이, 특정 지점은 대상 블록의 우측 하단 모서리일 수 있다. 특정 지점은 대상 블록의 최우측 최하단 픽셀일 수 있다.
예를 들면, 특정 지점은 대상 블록의 중심일 수 있다. 특정 위치는 대상 블록의 중심 픽셀일 수 있다.
예를 들면, 특정 지점은 대상 블록의 좌측 하단 모서리일 수 있다. 특정 지점은 대상 블록의 최좌측 최하단 픽셀일 수 있다.
θ는 기정의된 값들로 한정될 수 있다. 예를 들면, θ는 20 개의 기정의된 각도들 중 하나일 수 있다.
ρ는 기정의된 값들로 한정될 수 있다. 예를 들면, ρ는 4 개의 기정의된 거리들 중 하나일 수 있다.
기정의된 거리들은 θ에 의해 변할 수 있다. 또는, θ에 기반하여 기정의된 거리들이 결정될 수 있다.
기정의된 거리들은 대상 블록의 크기에 의해 변할 수 있다. 또는, 대상 블록의 크기에 기반하여 기정의된 거리들이 결정될 수 있다.
θ 및 ρ는 고정 소수점(fixed point)으로 구현될 수 있으며, 정수(integer)로서 표현될 수 있다.
기하학적 분할 모드의 분할 경계에 따라, 대상 블록의 2 개의 분할 영역(partition region)들이 특정될 수 있다. 분할 경계는 대상 블록을 2 개의 분할 영역들로 분할할 수 있다. 제1 분할 영역은 분할 경계의 좌측 상단 영역, 상단 영역 또는 좌측 영역일 수 있다. 제2 분할 영역은 분할 경계의 우측 하단 영역, 하단 영역 또는 우측 영역일 수 있다. 말하자면, 분할 직선이 수직선이 아닌 경우, 제1 분할 영역은 분할 직선의 상단 영역이고, 제2 분할 영역은 분할 직선의 하단 영역일 수 있다. 말하자면, 분할 직선이 수직선인 경우, 제1 분할 영역은 분할 직선의 좌측 영역이고, 제2 분할 영역은 분할 직선의 우측 영역일 수 있다.
도 20은 일 예에 다른 특정 분할 경계에 따라 예측 블록들의 각각에 사용되는 가중치 맵을 나타낸다.
도 20에서는, 제1 예측 블록에 대한 제1 가중치 맵 및 제2 예측 블록에 대한 제2 가중치 맵이 도시되었다.
제1 예측 블록은 기하학적 분할 모드에서 생성되는 2 개의 예측 블록들 중 하나의 예측 블록일 수 있다. 제2 예측 블록은 기하학적 분할 모드에서 생성되는 2 개의 예측 블록들 중 다른 하나의 예측 블록일 수 있다.제1 예측 블록에 대한 제1 가중치 맵은 제1 예측 블록의 픽셀들의 가중치들을 나타낼 수 있다. 제2 예측 블록에 대한 제2 가중치 맵은 제2 예측 블록의 픽셀들의 가중치들을 나타낼 수 있다.
제1 가중치 맵 및 제2 가중치 맵에 의해, 제1 예측 블록 및 제2 예측 블록의 대응하는 픽셀들의 가중치들이 결정될 수 있다. 여기에서, 대응하는 픽셀들은 동일한 좌표들을 갖는 픽셀들일 수 있다.
제1 예측 블록은 제1 분할 영역에 대한 예측 블록일 수 있다. 여기에서, "제1 분할 영역에 대한 제1 예측 블록"은 제1 예측 블록이 제1 분할 영역 내의 모든 픽셀들의 각 픽셀의 값을 결정하기 위해 사용된다는 것을 의미할 수 있다. 제1 예측 블록에 대한 제1 가중치 맵의 가중치들 중 제1 분할 영역 내에 포함되는 가중치들은 0의 이상일 수 있다. 제1 예측 블록에 대한 제1 가중치 맵의 가중치들 중 제2 분할 영역 내에 포함되는 가중치들의 적어도 일부는 0일 수 있다. 말하자면, 제1 예측 블록은 제2 분할 영역 내에 포함되는 픽셀들 중 적어도 일부의 픽셀들의 값들을 결정하기 위해서는 사용되지 않을 수 있다. 또는, 제1 분할 영역 내에 포함되는 픽셀들 중 적어도 일부의 픽셀들의 값들은 제1 예측 블록에 의해서만 결정되고, 제2 예측 블록과는 무관하게 결정될 수 있다. 제2 분할 영역 내에 포함되는 픽셀들 중 적어도 일부의 픽셀들의 값들은 제2 예측 블록에 의해서만 결정되고, 제1 예측 블록과는 무관하게 결정될 수 있다.
제2 예측 블록은 제2 분할 영역에 대한 예측 블록일 수 있다. 여기에서, "제2 분할 영역에 대한 제2 예측 블록"은 제2 예측 블록이 제2 분할 영역 내의 모든 픽셀들의 각 픽셀의 값을 결정하기 위해 사용된다는 것을 의미할 수 있다. 제2 예측 블록에 대한 제2 가중치 맵의 가중치들 중 제2 분할 영역 내에 포함되는 가중치들은 0의 이상일 수 있다. 제2 예측 블록에 대한 제2 가중치 맵의 가중치들 중 제1 분할 영역 내에 포함되는 가중치들의 적어도 일부는 0일 수 있다. 말하자면, 제2 예측 블록은 제1 분할 영역 내에 포함되는 픽셀들 중 적어도 일부의 픽셀들의 값들을 결정하기 위해서는 사용되지 않을 수 있다. 또는, 제2 분할 영역 내에 포함되는 픽셀들 중 적어도 일부의 픽셀들의 값들은 제2 예측 블록에 의해서만 결정되고, 제1 예측 블록과는 무관하게 결정될 수 있다. 제1 분할 영역 내에 포함되는 픽셀들 중 적어도 일부의 픽셀들의 값들은 제1 예측 블록에 의해서만 결정되고, 제2 예측 블록과는 무관하게 결정될 수 있다.
도 20에서, 예측 블록에 대한 가중치 맵의 흰색 영역은 상기의 예측 블록은 최종 예측 블록 내의 흰색 영역을 구성함에 있어서 영향을 미치지 않음을 의미할 수 있다. 즉, 예측 블록에 대한 가중치 맵의 흰색 영역은 예측 블록의 흰색 영역 내의 픽셀들에 대한 가중치들이 0임을 나타낼 수 있다.
제1 예측 블록의 특정 픽셀에 대한 가중치는 특정 픽셀 및 분할 경계 간의 거리에 기반하여 결정될 수 있다. 제2 예측 블록의 특정 픽셀에 대한 가중치는 특정 픽셀 및 분할 경계 간의 거리에 기반하여 결정될 수 있다.
제1 예측 블록의 특정 픽셀에 대한 가중치는 특정 픽셀 및 분할 경계로부터의 거리에 따라서 결정될 수 있다. 제2 예측 블록의 특정 픽셀에 대한 가중치는 특정 픽셀 및 분할 경계로부터의 거리에 따라서 결정될 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 특정 픽셀 및 분할 경계 간의 거리가 기준치보다 더 작으면, 특정 픽셀의 값은 제1 예측 블록의 제1 픽셀의 값 및 제2 예측 블록의 제2 픽셀의 값의 가중치가 부여된 합일 수 있다. 여기에서, 특정 픽셀의 위치, 제1 픽셀의 위치 및 제2 픽셀의 위치는 같을 수 있다. 이러한 경우, 제1 픽셀이 제1 분할 영역 내에 포함될 때, 제1 픽셀이 분할 경계로부터 더 멀수록 제1 픽셀에 대한 제1 가중치는 더 클 수 있다. 제1 픽셀이 제2 분할 영역 내에 포함될 때, 제1 픽셀이 분할 경계로부터 더 멀수록 제1 픽셀에 대한 제1 가중치는 더 작을 수 있다. 제2 픽셀이 제2 분할 영역 내에 포함될 때, 제2 픽셀이 분할 경계로부터 더 멀수록 제2 픽셀에 대한 제2 가중치는 더 클 수 있다. 제2 픽셀이 제1 분할 영역 내에 포함될 때, 제2 픽셀이 분할 경계로부터 더 멀수록 제2 픽셀에 대한 제2 가중치는 더 작을 수 있다.
예를 들면, 대상 블록의 특정 픽셀 및 분할 경계 간의 거리가 기준치보다 더 크면, 특정 픽셀의 값은 제1 예측 블록의 제1 픽셀의 값 또는 제2 예측 블록의 제2 픽셀의 값일 수 있다. 이러한 경우, 특정 픽셀이 제1 분할 영역 내에 포함되면 제1 예측 블록의 제1 픽셀의 값이 특정 픽셀의 값으로서 사용될 수 있다. 특정 픽셀이 제2 분할 영역 내에 포함되면 제2 예측 블록의 제2 픽셀의 값이 특정 픽셀의 값으로서 사용될 수 있다. 여기에서, 특정 픽셀의 위치, 제1 픽셀의 위치 및 제2 픽셀의 위치는 같을 수 있다.
아래의 [수식 1]은 도 20에서 도시된 가중치 맵들에 따른 GPM의 예측 신호의 생성을 나타낸다.
[수식 1]
PG = (W0 ㆍ P0 + W1 ㆍ P1 + 4) >> 3
P0은 제1 예측 블록의 특정 위치의 픽셀의 픽셀 값일 수 있다.
W0은 제1 가중치 맵의 가중치들 중 특정 위치에 대한 가중치일 수 있다.
P1은 제2 예측 블록의 특정 위치의 픽셀의 픽셀 값일 수 있다.
W1은 제2 가중치 맵의 가중치들 중 특정 위치에 대한 가중치일 수 있다.
PG는 최종 예측 블록의 특정 위치의 픽셀의 픽셀 값일 수 있다.
분할 정보 후보 리스트의 각 분할 정보 후보들은 기하학적 분할 모드의 가중치 맵들을 특정하는 정보를 포함할 수 있다.
분할 정보 후보 리스트의 분할 정보 후보들은 기하학적 분할 모드에서의 서로 다른 처리들을 각각 특정할 수 있다. 여기에서, 기하학적 분할 모드에서의 처리는 분할 경계 및 가중치 맵들을 포함할 수 있다.
템플릿 매칭(Template Matching; TM)
도 21은 일 예에 따른 템플릿 매칭을 나타낸다.
템플릿 매칭에서, 대상 템플릿 및 참조 템플릿 간의 비용 함수의 계산 결과에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보가 결정 및/또는 변경될 수 있다. 움직임 정보의 결정 및/또는 변경은 움직임 정보의 개선(refinement)를 의미할 수 있다.
대상 템플릿은 대상 블록의 템플릿일 수 있다. 참조 템플릿은 참조 블록의 템플릿일 수 있다.
실시예들에서, 비용 함수는 절대 차이들의 합(Sum of Absolute Differences; SAD), 절대 변환된 차이들의 합(Sum of Absolute Transformed Differences; SATD), 절대 차이들의 중간-제거된 합(Mean-Removed Sum of Absolute Differences; MR-SAD), 중간 제곱된 오차(Mean Squared Error; MSE) 및 제곱된 오차의 합(Sum of Squared Error; SSE) 중 적어도 하나일 수 있다. 그러나, 비용 함수들이 앞에 열거된 항목들로 한정되는 것은 아니다.
참조 블록은 1) 초기 움직임 정보가 지시하는 블록, 2) 템플릿 매칭의 탐색 과정 내에서 유도된 움직임 정보가 가리키는 블록, 3) 템플릿 매칭을 통해 최종적으로 개선된 움직임 정보가 가리키는 블록, 4) 템플릿 매칭의 탐색 범위에 속하는 샘플(또는, 위치)이 좌상단 샘플(또는, 위치), 좌하단 샘플(또는, 위치), 우상단 샘플(또는, 위치), 우하단 샘플(또는, 위치) 및 중심 샘플(또는, 위치) 중 하나인 블록 및 5) 템플릿 매칭을 통해 최종적으로 결정된 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
참조 블록의 크기는 대상 블록의 크기와 동일할 수 있다.
템플릿 매칭에 의해 개선된 움직임 정보는 템플릿 매칭의 탐색 과정에서 도출된 가장 낮은 매칭 비용을 갖는 움직임 정보일 수 있다. 그러나, 움직임 정보의 유도 방법이 전술된 기준으로 한정되는 것은 아니다.
템플릿 매칭 비용은 템플릿 매칭에서 사용하는 대상 블록의 템플릿 및 참조 블록의 템플릿에 대한 비용 함수를 사용한 계산의 결과를 의미할 수 있다.
참조 블록, 참조 템플릿 및 참조 영역의 각각은 참조 영상의 예측 샘플, 복원 샘플, 잔차 샘플 및 복호(decoded) 샘플 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또는, 참조 블록, 참조 템플릿 및 참조 영역의 각각은 대상 영상의 예측 샘플, 복원 샘플, 잔차 샘플 및 복호 샘플 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
템플릿 매칭의 템플릿 구성
대상 템플릿의 구성
대상 템플릿은 대상 블록의 주변 샘플을 포함할 수 있다.
대상 블록의 참조 영역은 대상 블록의 주변 샘플을 포함할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 참조 영역은 대상 블록의 주변의 좌하단 영역, 좌측 영역, 좌상단 영역, 상단 영역 및 우상단 영역에 위치한 샘플들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭에서 대상 템플릿은 대상 블록의 참조 영역과 동일할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록을 기준으로 특정되는 대상 템플릿의 샘플들은, 참조 블록을 기준으로 특정되는 참조 템플릿의 샘플들에 대응하는 샘플들일 수 있다.
실시예들에서, 특정 블록을 기준으로 특정 샘플이 특정된다는 것은 특정 블록에 대한 상대적인 위치에 따라서 특정 샘플이 결정된다는 것을 의미할 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭에서 대상 템플릿을 구성함에 있어서, 대상 블록의 참조 영역 내의 샘플들 중 일부가 선택될 수 있다. 선택된 샘플들을 사용하여 대상 템플릿이 구성될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록을 기준으로 대상 템플릿의 구성을 위해 선택된 샘플들은, 참조 블록을 기준으로 참조 블록의 템플릿을 구성하기 위해 선택된 샘플들에 대응하는 샘플들일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록을 기준으로 특정되는 대상 블록의 참조 영역은, 참조 블록을 기준으로 특정되는 참조 블록의 참조 영역에 대응하는 영역일 수 있다.
참조 템플릿의 구성
참조 템플릿은 참조 블록의 주변 샘플을 포함할 수 있다.
참조 블록의 참조 영역은 참조 블록의 주변 샘플을 포함할 수 있다.
예를 들어, 참조 블록의 참조 영역은 참조 블록의 주변의 좌하단 영역, 좌측 영역, 좌상단 영역, 상단 영역 및 우상단 영역에 위치한 샘플들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭에서 참조 템플릿은 참조 블록의 참조 영역과 동일할 수 있다.
예를 들어, 참조 블록을 기준으로 특정되는 참조 템플릿의 샘플들은, 대상 블록을 기준으로 특정되는 대상 템플릿의 샘플들에 대응되는 샘플들일 수 있다.
실시예들에서, 특정 블록을 기준으로 특정 샘플이 특정된다는 것은 특정 블록에 대한 상대적인 위치에 따라서 특정 샘플이 결정된다는 것을 의미할 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭에서 참조 템플릿을 구성함에 있어서, 참조 블록의 참조 영역 내의 샘플들 중 일부가 선택될 수 있다. 선택된 샘플들을 사용하여 참조 템플릿이 구성될 수 있다.
예를 들어, 참조 블록을 기준으로 참조 템플릿의 구성을 위해 선택된 샘플들은, 대상 블록을 기준으로 대상 블록의 템플릿을 구성하기 위해 선택된 샘플들에 대응되는 샘플들일 수 있다.
예를 들어, 참조 블록을 기준으로 특정되는 참조 블록의 참조 영역은, 대상 블록을 기준으로 특정되는 대상 블록의 참조 영역에 대응되는 영역일 수 있다.
템플릿 매칭 방법은 인트라 템플릿 매칭 모드 및 인터 템플릿 매칭 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
인트라 템플릿 매칭 모드는 참조 블록, 참조 템플릿 및 참조 영역의 각각이 대상 영상의 예측 샘플, 복원 샘플, 잔차 샘플 및 복호 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 템플릿 매칭 방법을 의미할 수 있다.
인터 템플릿 매칭 모드는 참조 블록, 참조 템플릿 및 참조 영역의 각각이 참조 영상의 예측 샘플, 복원 샘플, 잔차 샘플 및 복호 샘플 중 적어도 하나를 포함하는 템플릿 매칭 방법을 의미할 수 있다.
템플릿 매칭의 대상/참조 템플릿은 1) 대상/참조 블록의 좌측에 인접한 TMSIZE_LEFT 개의 라인들 내 샘플들 중 적어도 하나; 및 2) 대상/참조 블록의 상단에 인접한 TMSIZE_ABOVE 개의 라인들 내 샘플들 중 적어도 하나; 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
그러나, 템플릿 내 각 샘플과 대상/참조 블록 간의 위치 관계 및/또는 템플릿의 구성 방법이 전술된 관계 또는 방법으로 한정되지는 않는다.
TMSIZE_LEFT 및 TMSIZE_ABOVE 각각은 0, 1, 2, 3, 4 또는 4 이상의 양의 정수일 수 있다.
TMSIZE_LEFT 및 TMSIZE_ABOVE는 서로 같을 수 있다. 또는, TMSIZE_LEFT 및 TMSIZE_ABOVE는 서로 다를 수 있다.
TMSIZE_LEFT 및 TMSIZE_ABOVE의 각각은 기정의된 값 또는 시그널링/부호화/복호화된 정보에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
TMSIZE_LEFT 및 TMSIZE_ABOVE 각각은 대상 블록의 움직임 정보, 코딩 파라미터, 크기 및 예측 모드 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
템플릿 매칭에서의 서브샘플링(subsampling)
템플릿 구성에 대한 서브샘플링
템플릿 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, 참조 영역 내 샘플들의 전체가 사용될 수도 있으며, 또는 참조 영역 내 샘플들 중 일부만이 사용될 수도 있다.
템플릿 매칭을 위한 템플릿은 대상 블록의 템플릿 및 참조 블록의 템플릿 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
참조 영역은 템플릿 매칭을 위한 대상 블록의 참조 영역 및 참조 블록의 참조 영역 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
참조 영역에 위치한 일부 샘플만을 사용하여 템플릿 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, 참조 영역의 전체 또는 일부에 대한 서브샘플링이 수행될 수 있다.
참조 영역에 위치한 일부 샘플만을 사용하여 템플릿 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, 참조 영역은 2 개 이상의 영역들로 나눠질 수 있다. 각 나누어진 영역은 1) 서브샘플링이 수행되는 제1 영역, 2) 서브샘플링이 수행되지 않고 템플릿 구성에 사용되는 제2 영역 및 3) 템플릿 구성에 사용되지 않는 제3 영역 중 하나일 수 있다. 제1 영역 내에서 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들 및 제2 영역 내의 샘플들을 사용하여 템플릿 매칭을 위한 템플릿이 구성될 수 있다.
예를 들어, 제1 영역은 참조 영역 내의 영역들 중, 블록의 좌측 및/또는 좌상측에 위치하는 영역일 수 있다.
예를 들어, 제1 해당되는 영역은 참조 영역 내의 영역 중, 블록의 상측 및/또는 좌상측에 위치하는 영역일 수 있다.
또는, 참조 영역에 위치한 일부 샘플만을 사용하여 템플릿 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어, 참조 영역은 각각 2 개 이상의 영역들로 나눠질 수 있다. 각 나누어진 영역은 1) 서브샘플링이 수행되는 제1 영역 및 2) 템플릿 구성에 사용되지 않는 제3 영역 중 하나일 수 있다. 제1 영역 내에서 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들을 사용하여 템플릿 매칭을 위한 템플릿이 구성될 수 있다.
비용 함수 계산에 대한 서브샘플링
템플릿 매칭에서 대상 템플릿 및 참조 템플릿 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, 각 템플릿 내의 샘플들의 전체가 사용될 수도 있으며, 또는, 각 템플릿 내의 샘플들 중 일부만이 사용될 수도 있다. 즉, 일부 샘플들에 대해서만 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
템플릿 내의 일부 샘플만을 사용하여 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, 템플릿의 영역의 전체 또는 일부에 대하여 서브샘플링이 수행될 수 있다.
템플릿 내의 일부 샘플만을 사용하여 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, 템플릿 매칭을 위한 각 템플릿의 영역은 2 개 이상의 영역들로 나눠질 수 있다. 각 나누어진 영역은 1) 서브샘플링이 수행되는 제1 영역, 2) 서브샘플링이 수행되지 않고 비용 함수의 계산에 사용되는 제2 영역 및 3) 비용 함수의 계산에 사용되지 않는 제3 영역 중 하나일 수 있다. 제1 영역에서 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들 및 제2 영역 내의 샘플들을 사용하여 템플릿 매칭에서의 템플릿들 간의 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
또는, 템플릿 내의 일부 샘플만을 사용하여 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, 템플릿 매칭을 위한 각 템플릿의 영역은 2 개 이상의 영역들로 나눠질 수 있다. 각 나누어진 영역은 1) 서브샘플링이 수행되는 제1 영역 및 2) 비용 함수의 계산에 사용되지 않는 제3 영역 중 하나일 수 있다. 제1 영역에서 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들을 사용하여 템플릿 매칭에서의 템플릿들 간의 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
탐색 영역에 대한 서브샘플링
템플릿 매칭의 탐색 과정을 수행함에 있어서, 탐색 영역 내의 샘플들/위치들의 전체가 사용될 수도 있으며, 또는 탐색 영역 내의 샘플들/위치들 중 일부만이 선택될 수도 있다. 선택된 샘플들/위치들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다. 또는, 선택된 샘플들/위치들을 지시하는 움직임 정보들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다.
탐색 영역 내의 샘플들/위치들 중 일부만을 사용하여 템플릿 매칭의 탐색 과정을 수행함에 있어서, 탐색 영역의 전체 또는 일부에 대한 서브샘플링이 수행될 수 있다.
탐색 영역 내의 샘플들/위치들 중 일부만을 사용하여 템플릿 매칭의 탐색 과정을 수행함에 있어서, 각 탐색 영역은 2 개 이상의 영역들로 나눠질 수 있다. 각 나누어진 영역은 1) 서브샘플링이 수행되는 제1 영역, 2) 서브샘플링이 수행되지 않고 탐색 과정이 수행되는 제2 영역 및 3) 탐색 과정이 수행되지 않는 제3 영역 중 하나일 수 있다. 제1 영역에서 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들 및 제2 영역 내의 샘플들/위치들에 대해 템플릿 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다. 또는, 제1 영역에서 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들/위치들 및 제2 영역 내의 샘플들/위치들을 지시하는 움직임 정보들에 대해 템플릿 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다.
또는, 탐색 영역 내의 샘플들/위치들 중 일부만을 사용하여 템플릿 매칭의 탐색 과정을 수행함에 있어서, 각 탐색 영역은 2 개 이상의 영역들로 나눠질 수 있다. 각 나누어진 영역은 1) 서브샘플링이 수행되는 제1 영역 및 2) 탐색 과정이 수행되지 않는 제1 영역 중 하나일 수 있다. 제1 영역에서 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들/위치들을 사용하여 템플릿 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다. 또는, 제1 영역에서 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들/위치들을 지시하는 움직임 정보들에 대해 템플릿 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다.
서브샘플링의 예들
도 22a 내지 도 22t는 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법에 대한 다양한 예들을 나타낸다.
도 23a 내지 도 23n은 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법에 대한 다양한 다른 예들을 나타낸다.
도 24a 내지 도 24n은 템플릿 매칭에서의 서브샘플링 방법에 대한 다양한 또 다른 예들을 나타낸다.
도 22a 내지 도 22t와, 도 23a 내지 도 23n과, 도 24a 내지 도 24n의 각 도는 서브샘플링이 적용되는 영역을 나타낼 수 있다. 각 도의 작은 사각형들은 샘플 또는 위치를 나타낼 수 있다. 영역은 참조 영역, 참조 블록의 영역 및/또는 템플릿 영역일 수 있다.
예를 들면, 도 22a 내지 도 22t의 각 도에서, 영역 내의 최좌단-최상단 사각형은 영역 내에서의 좌표들이 (0, 0)인 샘플 또는 위치일 수 있다.
도 22a 내지 도 22t에서는 영역의 크기가 8x8인 것으로 도시되었으나, 이러한 크기는 단지 예시적인 것이고, 도 22a 내지 도 22t의 도들에서 나타나는 서브샘플링 방법은 다른 크기의 영역들에 대해서도 적용될 수 있다.
도 22a 내지 도 22t와, 도 23a 내지 도 23n과, 도 24a 내지 도 24n의 각 도는 블록 및 샘플링이 적용되는 영역을 나타낼 수 있다. 각 도의 작은 사각형들은 샘플 또는 위치를 나타낼 수 있다. 블록은 대상 블록 또는 참조 블록일 수 있다. 영역은 참조 영역, 참조 블록의 영역 및/또는 템플릿 영역일 수 있다.
예를 들면, 도 23a 내지 도 23n과, 도 24a 내지 도 24n의 각 도에서, 블록의 좌단-상단 좌표들은 (0, 0)일 수 있다.
도 23a 내지 도 23n과, 도 24a 내지 도 24n의 영역의 크기는 단지 예시적인 것이고, 도 23a 내지 도 23n과, 도 24a 내지 도 24n의 도들에서 나타나는 서브샘플링 방법은 다른 크기의 영역들에 대해서도 적용될 수 있다.
각 도의 영역 내에서 음영을 사용하여 표시된 샘플들(또는, 위치들)은 서브샘플링에 의해 선택되는 샘플들(또는, 위치들)을 나타낼 수 있다. 도의 영역에서 백색으로 표시된 샘플들(또는, 위치들)은 서브샘플링에 의해 선택되지 않는 샘플들(또는, 위치들)을 나타낼 수 있다.
참조 영역의 전체 또는 일부에 대해, 도 22a 내지 도 22a에서 도시된 것과 같이 서브샘플링을 수행될 수 있고, 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들(또는, 위치들)만을 사용하여 템플릿이 구성될 수 있다.
템플릿 매칭의 템플릿 영역의 전체 또는 일부에 대해, 도 23a 내지 도 23n과, 도 24a 내지 도 24n에서 도시된 바와 같이 서브샘플링이 수행될 수 있고, 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들(또는, 위치들)에 대해서만 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
템플릿 매칭의 탐색 영역의 전체 또는 일부에 대해, 도 22a 내지 도 22a에서 도시된 바와 같이 서브샘플링이 수행될 수 있고, 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 위치들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다.
템플릿 매칭의 탐색 영역의 전체 또는 일부에 대해, 도 22a 내지 도 22a에서 도시된 바와 같이 서브샘플링이 수행될 수 있고, 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 위치들을 지시하는 움직임 정보들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다.
서브블록들의 단위를 사용하는 서브샘플링
도 25a 내지 도 25j는 일 예에 따른 영역에 대한 서브블록들의 단위를 사용하는 서브샘플링을 나타낸다.
도 26a 내지 도 26l은 일 예에 따른 블록에 인접한 영역에 대한 서브블록들의 단위를 사용하는 서브샘플링을 나타낸다.
실시예들에서는, 영역에 대하여 서브샘플링이 적용될 때, 선택의 단위가 픽셀(또는, 위치)인 것으로 설명되었다. 그러나, 서브샘플링의 선택의 단위는 서브블록일 수 있다. 말하자면, 서브샘플링에 대한 설명에 있어서, 픽셀 또는 위치는 서브블록으로 대체될 수 있다.
실시예들에서, 서브블록은 실시예들에서 설명된 블록 내의 분할된 일부일 수 있다. 블록은 복수의 서브블록들로 분할될 수 있다. 또한, 서브블록은 실시예들에서 설명된 영역 내의 분할된 일부를 나타낼 수 있다. 영역은 복수의 서브블록들로 분할될 수 있다.
말하자면, 서브블록은 블록 또는 영역 내의 복수의 픽셀들(또는, 복수의 위치들)일 수 있다. 여기에서, 블록들 또는 위치들은 서로 인접할 수 있다.
말하자면, 실시예에서 설명된 서브샘플링에서의 픽셀 또는 위치의 선택에 대한 설명은 서브블록에도 적용될 수 있다.
실시예에서 설명된 좌측 영역, 좌상단 영역 및 상단 영역의 각각도 서브블록으로 간주될 수 있다.
서브블록은 특정 크기를 가질 수 있다. 실시예들에서 설명된 블록 또는 영역의 크기에 대한 설명은 서브블록에도 적용될 수 있다.
실시예들에서 설명된 블록 및 영역의 모양은 서브블록에도 적용될 수 있다.
예를 들면, 도 25a 내지 도 25j에서 도시된 것과 같이, 서브블록은 16x16, 8x8, 4x4 및 2x2 등과 같은 크기를 갖는 정사각형일 수 있다.
예를 들면, 도 26a 내지 도 26l에서 도시된 것과 같이, 서브블록은 8x4, 4x8, 4x4, 4x2, 2x4 및 2x2 등과 같은 크기를 갖는 직사각형일 수 있다.
템플릿 매칭의 탐색 방법
탐색의 정의
예를 들어, 실시예들의 탐색은 NUM_TEMPLATE_COMPARE 개의 템플릿들 간의 유사성을 판단하기 위한 비용 함수의 계산을 사용하여 수행될 수 있다.
실시예들에서, 탐색은 특정 탐색 범위 내에서 특정 조건을 충족시키는 적어도 하나의 움직임 정보를 결정하는 과정을 포함할 수 있다. 탐색에 의해 결정된 적어도 하나의 움직임 정보에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보가 결정 및/또는 변경될 수 있다.
예를 들어, 특정 조건을 충족시키는 움직임 정보는 탐색 범위 내의 움직임 정보들 중 가장 낮은 매칭 비용을 갖는 움직임 정보를 의미할 수 있다. 그러나, 특정 조건을 충족시키는 움직임 정보가 이에 한정되지는 않는다.
실시예들에서, 탐색은 특정 탐색 범위 내에서 특정 조건을 충족시키는 적어도 하나의 블록을 결정하는 과정을 포함할 수 있다. 탐색을 통해 결정된 블록을 지시하는 움직임 정보가 대상 블록의 움직임 정보로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 특정 조건을 충족시키는 블록은 탐색 범위 내의 참조 블록들 중 하나일 수 있다.
실시예들에서, NUM_TEMPLATE_COMPARE는 0, 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다.
비용 함수
비용 함수는 대상 템플릿 내의 적어도 하나의 샘플 및 참조 템플릿 내의 적어도 하나의 샘플 간의 유사성을 판단하기 위해 사용되는 함수를 의미할 수 있다.
제1 값 및 제2 값 간의 유사성은, 1) 2 개의 값들 간의 차분(difference), 2) 2 개의 값들 간의 비(ratio) 및 3) 2 개의 값들 간의 차분을 특정 값과 비교하는 연산 중 적어도 하나를 사용하여 판단될 수 있다.
비용함수는 대상 템플릿 내의 적어도 하나의 샘플과 이에 대응하는 참조 템플릿 내의 샘플 간의 유사성을 판단하는 함수일 수 있다.
비용 함수는, 절대 차이들의 합(Sum of Absolute Differences; SAD), 절대 변환된 차이들의 합(Sum of Absolute Transformed Differences; SATD), 절대 차이들의 중간-제거된 합(Mean-Removed Sum of Absolute Differences; MR-SAD), 중간 제곱된 오차(Mean Squared Error; MSE) 및 제곱된 오차의 합(Sum of Squared Error; SSE) 중 하나 이상일 수 있다. 그러나, 비용 함수들이 앞에 열거된 항목들로 한정되는 것은 아니다.
템플릿 매칭에서 사용되는 비용 함수는 기-정의되거나, 시그널링/부호화/복호화된 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 양측 매칭의 활성화 조건 및/또는 양측 매칭의 활성화 조건의 일부를 충족시키거나, 대상 블록에서 양측 매칭이 수행되는 경우, 템플릿 매칭에서 MR-SAD가 비용 함수로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 양측 매칭의 활성화 조건 및/또는 양측 매칭의 활성화 조건의 일부를 충족시키지 않거나, 대상 블록에서 양측 매칭이 수행되지 않는 경우, 템플릿 매칭에서 SAD가 비용 함수로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭에서 특정 조건이 충족되는지 여부에 기반하여 양측 매칭에서의 비용 함수의 종류가 결정될 수 있다. 이 경우, 1) 양측 매칭의 활성화 조건 및 2) 양측 매칭에서의 비용 함수의 종류를 결정하기 위한 상기의 특정 조건이 충족되는지 여부에 기반하여 템플릿 매칭에서의 비용 함수의 종류가 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 1) 양측 매칭의 활성화 조건 및 2) 상기의 특정 조건을 충족시키는 경우, MR-SAD가 양측 매칭에서의 비용 함수로서 사용될 수 있고, 충족시키지 않는 경우 SAD가 양측 매칭에서의 비용 함수로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 양측 매칭의 활성화 조건을 충족시키고; 인터 가중 양예측이 수행되거나 대상 블록 내의 샘플의 개수가 특정 값보다 더 큰 경우; MR-SAD가 템플릿 매칭에서의 비용 함수로서 사용될 수 있고, 그렇지 않은 경우, SAD가 템플릿 매칭에서의 비용 함수로서 사용될 수 있다.
탐색 범위
실시예들에서, 탐색 범위는 초기 움직임 정보가 가리키는 위치를 중심으로 갖는 특정 범위일 수 있다. 말하자면, 탐색 범위의 중심은 초기 움직임 정보가 가리키는 위치일 수 있다. 특정 범위는 기정의된 넓이를 갖는 범위일 수 있다.
탐색 범위는 초기 움직임 정보가 지시하는 위치를 중심으로 하는 특정 범위일 수 있다. 말하자면, 탐색 범위의 중심 위치는 초기 움직임 정보가 지시하는 위치일 수 있다.
또는, 탐색 범위는 초기 움직임 정보가 지시하는 위치가 좌측 상측 위치인 특정 범위일 수 있다. 말하자면, 탐색 범위의 좌측 상측 위치는 초기 움직임 정보가 지시하는 위치일 수 있다.
또는, 탐색 범위는 대상의 블록 주변의 좌측 하측 영역, 좌측 영역, 좌측 상측 영역, 상측 영역 및 우측 상측 영역 내에 위치한 샘플들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또는, 탐색 범위는 대상 블록의 주변의 기-복원된 영역들로 구성될 수 있다. 예를 들면, 탐색 범위는 대상 블록의 주변의 좌측 하단 영역, 좌측 영역, 좌측 상단 영역, 상단 영역 및 우측 상단 영역 내에 위치한 샘플들(또는, 샘플들의 위치들) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
대상 블록에 대한 탐색 범위의 크기 및 형태 중 적어도 하나는 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 기정의될 수 있다.
또는, 대상 블록에 대한 탐색 범위의 크기 및 형태 중 적어도 하나는 대상 블록의 크기, 대상 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 움직임 정보 및 대상 블록의 예측 모드 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
또는, 대상 블록에 대한 탐색 범위의 크기 및 형태 중 하나를 나타내는 정보가 부호화/복호화/시그널링될 수 있다.
탐색 범위는 가로 길이가 SR_X이고, 세로 길이가 SR_Y인 사각형의 형태를 가질 수 있다. 또는, 탐색 범위는 가로 길이가 SR_X이고, 세로 길이가 SR_Y인 다이아몬드의 형태를 가질 수 있다. 그러나, 탐색 범위의 형태 및 크기가 전술된 실시예들로 한정되는 것은 아니다.
SR_X 및 SR_Y 각각은 양의 정수일 수 있다. SR_X 및 SR_Y 각각은 기정의된 값 또는 시그널링/부호화/복호화된 정보에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
초기 움직임 정보는 대상 블록의 움직임 정보, 대상 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 움직임 벡터, 대상 블록의 참조 영상, 대상 블록의 블록 벡터, 대상 블록의 움직임 벡터 예측자, 대상 블록의 블록 벡터 예측자, 대상 블록의 적어도 하나의 주변 블록의 움직임 정보, 대상 블록의 머지 후보, 대상 블록의 움직임 벡터 차분 및 대상 블록의 블록 벡터 차분 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
탐색 방법
탐색 방법의 타입들은 1) 탐색 패턴, 2) 탐색 해상도, 3) 탐색 범위, 4) 초기 움직임 정보 및 5) 초기 움직임 정보가 유도되는 단위 중 하나 이상에 따라서 구분될 수 있다. 그러나, 탐색 방법의 타입을 분류하는 기준이 이러한 조건들로 한정되는 것은 아니다.
탐색 방법은 대상 블록의 움직임 정보, 대상 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 크기, 대상 블록의 예측 모드, 대상 블록의 참조 영상, 대상 블록 내의 적어도 하나의 샘플의 샘플 값, 대상 템플릿, 대상 템플릿 내의 적어도 하나의 샘플의 샘플 값 및 대상 템플릿의 영역 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
탐색 패턴
탐색 패턴은 다이아몬드 패턴, 크로스 (cross) 패턴 및 풀-서치(full-search) 패턴 중 하나일 수 있다. 그러나, 탐색 패턴이 앞서 열거된 패턴들로 한정되는 것은 아니다.
다이아몬드 패턴을 사용하는 탐색은, (0, 0)이 초기 움직임 정보가 가리키는 위치를 나타낼 때, (0, 2×RR), (RR, RR), (2×RR, 0), (RR, -RR), (0, -RR), (-RR, -RR), (-RR, 0), (-RR, RR) 및 (0, 0)의 위치들 중 하나 이상을 탐색하는 것을 의미할 수 있다.
크로스 패턴을 사용하는 탐색은, (0, 0)이 초기 움직임 정보가 가리키는 위치를 나타낼 때, (0, RR), (RR, 0), (0, -RR), (-RR, 0) 및 (0, 0)의 위치들 중 하나 이상을 탐색하는 것을 의미할 수 있다.
RR은 탐색 해상도를 의미할 수 있으며, 기-정의된 양수일 수 있다.
풀-서치 패턴을 사용하는 탐색은, 기-정의된 탐색 범위 내의 모든 위치들에 대해 탐색하는 것을 의미할 수 있다.
예를 들어, FS_i가 -FS_X 부터 FS_X 까지의 값들을 갖고, FS_j가 -FS_Y 부터 FS_Y 까지의 값들을 가질 때, 풀-서치 패턴을 사용하는 탐색은 (FS_i×RR, FX_j×RR)의 위치들을 탐색하는 것을 의미할 수 있다. 여기에서, (0, 0)은 초기 움직임 정보가 가리키는 위치일 수 있다. 그러나, 탐색 범위가 전술된 위치들로 한정되는 것은 아니다. FS_X 및 FS_Y의 각각은 기-정의된 양수일 수 있다.
탐색 해상도
탐색 해상도는 4-펠(pel), 풀(full)-펠, 하프(half)-펠 및 쿼터(quarter)-펠 중 하나일 수 있다. 그러나, 탐색 해상도가 전술된 펠들로 한정되는 것은 아니다.
탐색 해상도는 기-정의될 수 있다. 또는, 탐색 해상도는 적응적 움직임 벡터 해상도에 대한 정보 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다. 또한, 탐색 해상도는 시그널링/부호화/복호화된 값에 기반하여 결정될 수 있다.
움직임 정보의 유도
실시예들에서, 움직임 정보가 유도되는 단위는 전체 블록일 수 있고, 서브블록일 수도 있다.
말하자면, 전체의 블록에 대하여 움직임 정보가 유도될 수 있다. 서브블록들의 각각에 대하여 움직임 정보들이 유도될 수 있다.
템플릿 매칭에서의 탐색 방법
도 27 내지 도 31은 일 예에 따른 템플릿 매칭에서의 탐색 패턴을 나타낸다.
도 27은 일 예에 따른 탐색 패턴 및 해상도의 제1 관계를 나타낸다.
도 28은 일 예에 따른 탐색 패턴 및 해상도의 제2 관계를 나타낸다.
도 29는 일 예에 따른 탐색 패턴 및 해상도의 제3 관계를 나타낸다.
도 30은 일 예에 따른 탐색 패턴 및 해상도의 제4 관계를 나타낸다.
도 31은 일 예에 따른 탐색 패턴 및 해상도의 제5 관계를 나타낸다.
도 32는 일 예에 따른 탐색 패턴 및 해상도의 제6 관계를 나타낸다.
실시예에서, 탐색 패턴 및 해상도는 대상 블록의 움직임 정보, 코딩 파라미터, 예측 모드 및 적응적 움직임 벡터 해상도에 기반하여 구성될 수 있다. 대상 블록의 움직임 정보, 코딩 파라미터, 예측 모드 및 적응적 움직임 벡터 해상도에 따라서 탐색 패턴 및 해상도가 변할 수 있다.
템플릿 매칭에서의 탐색 단계에서의 탐색 패턴 및 해상도는, 도 27 내지 도 32에서 도시된 표들에 따라서 구성될 수 있다.
대상 블록의 움직임 정보, 코딩 파라미터, 예측 모드 및 적응적 움직임 벡터 해상도에 기반하여, 도 27 내지 도 32에서 도시된 표들에서의 특정 열이 선택될 수 있다. 선택된 열의 위로부터 아래의 순서로 "v"가 마크된 행에 대응하는 탐색 패턴 및 탐색 해상도를 사용하는 탐색이 수행될 수 있다.
예를 들어, 도 27에서, 대상 블록에 대하여 AMVP 모드가 사용되고, 적응적 움직임 벡터 해상도를 통해 결정된 해상도가 4-펠인 경우, 4-펠 탐색 해상도를 사용하는 다이아몬드 패턴의 탐색이 수행된 후, 4-펠 탐색 해상도를 사용하는 크로스 패턴의 탐색이 수행될 수 있다.
ALT_IF는 적응적 보간 필터의 인덱스를 나타낼 수 있다. 특정 해상도의 샘플 위치에서의 픽셀 값을 계산하기 위해 보간 필터가 적용될 수 있다. 적응적 보간 필터는 복수의 보간 필터들 중에서 인덱스에 의해 선택된 보간 필터일 수 있다. 말하자면, 적응적 보간 필터가 적용될 때에는 특정 해상도의 샘플 위치에서의 픽셀 값을 계산하기 위해 인덱스에 따라 서로 다른 보간 필터들이 사용될 수 있다.
예를 들어, 특정 해상도는 하프-펠일 수 있다. 그러나, 특정 해상도가 하프-펠로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 인덱스에 의해 결정되는 보간 필터는 6 탭 보간 필터 및 8 탭 보간 필터 중 하나일 수 있다. 그러나, 보간 필터의 결정 방법이 전술된 결정 방법으로 한정되는 것은 아니다.
어파인 모드에서의 템플릿 구성 방법
도 33은 일 예에 따른 어파인 모드에서의 제1 템플릿 구성 방법을 나타낸다.
도 34는 일 예에 따른 어파인 모드에서의 제2 템플릿 구성 방법을 나타낸다.
CPMV는 어파인 제어 포인트 움직임 벡터(affine control point motion vector)를 의미할 수 있다. CPMV를 사용하여 대상 블록 내의 각 서브블록의 움직임 벡터가 유도될 수 있다.
대상 블록에 대하여 어파인 모드가 사용되는 경우, 대상 블록은 서브블록들의 단위로 분할될 수 있다. 여기에서, 서브블록의 너비는 N일 수 있고, 높이는 M일 수 있다.
각 서브블록에 대한 움직임 정보는 대상 블록의 움직임 정보, 코딩 파라미터, 크기 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
대상 블록에 대한 템플릿 매칭 비용은 분할된 서브블록들에 대한 템플릿 매칭 비용들 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 대상 블록에 대한 템플릿 매칭 비용은 분할된 서브블록들에 대한 템플릿 매칭 비용들의 합 또는 서브블록들에 대한 템플릿 매칭 비용들의 평균일 수 있다.
N 및 M의 각각은 2, 4, 8 또는 양의 정수일 수 있다.
N 및 M의 각각은 기정의된 값일 수 있으며, 또는 시그널링/부호화/복호화된 정보에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
양방향(bi-directional) 예측 블록에서의 템플릿 매칭
실시예들에서, 특정 대상의 특정 정보의 값이 다른 대상의 특징 정보의 값으로서 사용될 수 있다. 또는, 특정 대상의 특정 정보에 기반하여 다른 대상의 특정 정보가 결정될 수 있다. 이러한 사용 및 결정은 "상속"으로 표현될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 움직임 정보는 주변 블록의 움직임 정보에 기반하여 결정될 수 있다. 이러한 의존관계에 따른 결정을 "대상 블록이 주변 블록으로부터 움직임 정보를 상속 받았다"라고 표현될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 머지 모드가 사용되는 경우, 머지 인덱스에 기반하여 머지 후보 리스트로부터 하나의 머지 후보가 특정될 수 있고, 특정된 머지 후보의 움직임 정보가 대상 블록의 움직임 정보로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 AMVP 모드가 사용되는 경우, MV 후보 인덱스에 기반하여 MV 후보 리스트로부터 하나의 MV 후보를 특정하고 특정된 MV 후보의 움직임 정보가 대상 블록의 움직임 정보로서 사용될 수 있다.
대상 블록이 주변 블록으로부터 상속 받은 움직임 정보가 양방향 예측을 지시하는 경우, 대상 블록에서의 템플릿 매칭이 수행되는 일 실시예는 아래의 단계들과 같을 수 있다:
[단계 1] L0 방향 및 L1 방향의 각각에 대해 템플릿 매칭이 수행될 수 있다. L0 방향 및 L1 방향에 대해 결정된 움직임 정보들에 대한 템플릿 매칭 비용들 C0 및 C1이 계산될 수 있다.
여기에서, 각 방향에 대한 템플릿 매칭이 수행될 때, 다른 방향의 움직임 정보를 고려하지 않고, 해당 방향에 대한 단방향 예측에서의 템플릿 매칭을 수행하는 것과 동일한 방식에 따라서 템플릿 매칭이 수행될 수 있다.
이 때, 예를 들어, 대상 블록이 기정의된 조건을 충족시키는 경우 비용 함수로서 MR-SAD가 사용될 수 있고, 충족시키지 않는 경우 비용 함수로서 SAD가 사용될 수 있다.
상기 기정의된 조건은 대상 블록에서 모델 기반 예측 방법이 수행되는지 여부; 대상 블록에서 모델 기반 예측 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 대상 블록에서 양측 매칭이 수행되는지 여부; 대상 블록에서 양측 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 대상 블록의 움직임 정보; 대상 블록의 크기; 대상 블록의 코딩 파라미터; 대상 블록의 주변 블록의 움직임 정보; 대상 블록의 주변 블록의 코딩 파라미터; 및 대상 블록의 주변 블록에서의 템플릿 매칭에서의 비용 함수의 종류; 중 적어도 하나에 기반한 조건일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에서 모델 기반 예측 방법이 수행되거나, 대상 블록에서 모델 기반 예측 방법이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 참인 경우 MR-SAD가 비용 함수로서 사용될 수 있고, 그렇지 않은 경우 SAD가 비용 함수로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에서 양측 매칭이 수행되거나, 대상 블록에서 양측 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자가 참이고; 대상 블록 내의 샘플들의 개수가 특정 값의 이상인 경우 비용 함수로서 MR-SAD가 사용될 수 있고, 그렇지 않은 경우 비용 함수로서 SAD를 사용될 수 있다.
상기 비용 함수는 템플릿 매칭의 탐색 시 사용되는 비용 함수; 및/또는 C0, C1 및 C' 중 적어도 하나; 를 계산하기 위해 사용되는 비용 함수를 의미할 수 있다. 템플릿 매칭의 탐색 시 사용되는 비용 함수 및 C0, C1 및 C' 중 적어도 하나를 계산하기 위해 사용되는 비용 함수는 동일할 수 있고, 서로 다를 수도 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭의 탐색 시에는 MR-SAD가 비용 함수로서 사용될 수 있고, C0, C1 및 C'는 SAD를 사용하여 계산될 수 있다.
[단계 2] 만약 C0 < C1인 경우, 대상 템플릿 및 L0 방향의 템플릿을 사용하여 새로운 대상 템플릿 T'가 생성될 수 있다.
예를 들어, T는 대상 템플릿이고, T0은 L0 방향의 참조 템플릿이고, T1은 L1 방향의 참조 템플릿일 수 있다.
이 때, T'는 아래의 [수식 2]와 같이 결정될 수 있다.
[수식 2]
T' = wr×T + wr0×T0
wr 및 wr0의 각각은 기정의된 값일 수 있다.
wr 및 wr0의 각각은 대상 블록에 대하여 인터 가중 양예측이 수행되는지 여부; 및/또는 인터 가중 양예측에서의 가중치;에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
예를 들어, wr는 2일 수 있다. wr0는 -1일 수 있다.
만약 C0 > C1인 경우, 대상 템플릿 및 L1 방향의 템플릿을 사용하여 새로운 대상 템플릿 T'이 생성될 수 있다.
만약 C0의 값 및 C1의 값이 같은 경우, C0 < C1인 경우 및 C1 > C0인 경우 중 하나라는 간주 하에, [단계 2]의 절차가 진행될 수 있다.
[단계 3] 만약 C0 < C1인 경우, L1 방향에 대해 T'을 대상 템플릿으로서 사용하여 템플릿 매칭이 수행될 수 있다. L1 방향에 대해 결정된 움직임 정보에 대한 템플릿 매칭 비용 C'이 계산될 수 있다.
만약 C0 > C1인 경우, L0 방향에 대해 T'을 대상 템플릿으로서 사용하여 템플릿 매칭이 수행될 수 있다. L0 방향에 대해 결정된 움직임 정보에 대한 템플릿 매칭 비용 C'이 계산될 수 있다.
만약 C0의 값 및 C1의 값이 같은 경우, C0 < C1인 경우 및 C1 > C0인 경우 중 하나라는 간주 하에 [단계 3]의 절차가 진행될 수 있다.
[단계 4] 만약 아래의 수식 3이 충족되는 경우, C0의 값 및 C1의 값에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보가 L0 방향 또는 L1 방향의 단방향 예측을 지시하는 움직임 정보로 변경될 수 있다.
[수식 3]
C' = wc0×C0 + wc1×T1
C0 < C1인 경우, 대상 블록의 움직임 정보가 L0 방향의 단방향 예측을 지시하는 움직임 정보로 변경될 수 있다. 또는, 대상 블록에서 L1 방향에 대한 움직임 정보가 가용하지 않은 것으로 간주될 수 있다.
C0 > C1인 경우, 대상 블록의 움직임 정보가 L0 방향의 단방향 예측을 지시하는 움직임 정보로 변경될 수 있다. 또는, 대상 블록에서 L1 방향에 대한 움직임 정보가 가용하지 않은 것으로 간주될 수 있다.
만약 C0의 값 및 C1의 값이 같은 경우, C0 < C1인 경우 및 C1 > C0인 경우 중 하나라는 간주 하에 [단계 4]의 절차가 진행될 수 있다.
wc0 및 wc1의 각각은 기정의된 값일 수 있다.
wc0 및 wc1는 대상 블록에서의 인터 가중 양예측의 수행 여부; 및/또는 인터 가중 양예측에서의 가중치;에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
예를 들어, wc0는 1일 수 있고, wc1은 1/8일 수 있다.
예를 들어, [단계 2] 내지 [단계 4]는 대상 블록이 기정의된 조건을 충족시키는 경우에만 수행될 수 있다.
예를 들어, 상기 [단계 2] 내지 [단계 4]는 1) 대상 블록에 대하여 양방향 예측이 사용되고, 2) 대상 블록에서 양측 매칭이 수행되지 않거나, 대상 블록이 양측 매칭의 활성화 조건을 충족시키지 않는 경우에만 수행될 수 있다.
주변 가용성에 기반한 시그널링
특정 모드에 대한 정보의 시그널링, 부호화, 복호화 중 적어도 하나가 수행되는지 여부는 대상 블록의 주변 블록의 가용성 및/또는 대상 블록의 주변 샘플의 가용성에 기반하여 결정될 수 있다.
특정 모드는 대상 블록에 대한 처리를 수행함에 있어, 대상 블록의 주변 블록 및/또는 대상 블록의 주변 샘플을 참조하는 모드일 수 있다.
실시예들에서, 처리는 예측, 복원(reconstruction) 및 복호(decoding) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 특정 모드는 대상 블록에 대한 처리를 수행함에 있어서, 대상 블록의 주변 블록 및/또는 대상 블록의 주변 샘플을 포함하는 템플릿을 구성하는 모드일 수 있다.
예를 들어, 특정 모드는 템플릿 매칭 모드를 포함할 수 있다.
특정 모드에 대한 정보의 시그널링, 부호화, 복호화 중 적어도 하나는 대상 블록의 주변 블록 및/또는 대상 블록의 주변 샘플이 가용한 경우에만 수행될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 주변 블록의 가용성 및/또는 대상 블록의 주변 샘플의 가용성이 확인될 수 있고, 대상 블록의 주변 블록 및/또는 대상 블록의 주변 샘플이 가용한 경우에만 상기 특정 모드에 대한 정보의 시그널링, 부호화 및 복호화 중 적어도 하나가 수행될 수 있다. 그렇지 않은 경우에는, 특정 모드에 대한 정보의 시그널링, 부호화 및 복호화 중 적어도 하나가 수행되지 않을 수 있고, 상기 특정 모드에 대한 정보가 기정의된 값으로 결정될 수 있다.
기정의된 값은 0 또는 거짓일 수 있다. 또는, 기정의된 값은 1 또는 참일 수 있다. 또는, 상기 기정의된 값은 정수일 수 있다.
평균 템플릿
대상 템플릿은 대상 블록의 주변의 복원 샘플을 포함할 수 있다. 그러나, 이 경우, 주변 샘플에 대한 복원이 수행될 때까지 대상 블록에 대한 대상 템플릿이 구성되지 못하고, 주변 샘플에 대한 복원이 완료되기를 기다려야 하기 때문에 지연 문제(latency issue)가 발생할 수 있다.
이러한 지연 문제를 해결하기 위해, 실시예들의 설명에서, 대상 템플릿이 평균 템플릿으로 대체될 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭 비용은 참조 템플릿 및 평균 템플릿 간의 비용 함수의 계산 결과를 의미할 수 있다.
실시예들에서, 대상 템플릿 및 참조 템플릿에 대한 설명은 대상 템플릿에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다. 예를 들면, 이러한 설명은 템플릿 구성 방법 및 서브샘플링 등을 포함할 수 있다.
평균 템플릿은 적어도 하나의 움직임 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 평균 템플릿은 하나의 움직임 정보가 지시하는 블록에 대한 참조 템플릿일 수 있다.
또는, 예를 들어, 평균 템플릿은 N 개의 움직임 정보들이 지시하는 N 개의 블록들에 대한 N 개의 참조 템플릿들에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 평균 템플릿은 N 개의 움직임 정보들이 지시하는 N 개의 블록들에 대한 N 개의 참조 템플릿의 통계 값으로 결정될 수 있다.
일 예로, 평균 템플릿은 N 개의 움직임 정보들이 지시하는 N 개의 블록들에 대한 N 개의 참조 템플릿의 실시예들에서 설명된 통계 값일 수 있다.
예를 들면, 통계 값은 평균 값, 중간 값, 가중 평균 값 중 하나일 수 있다.
N은 2, 3, 4, 5, 6, 8, 12 또는 양의 정수일 수 있다.
N은, 고정된 값으로서, 대상 블록과 무관하게 결정되는 값일 수 있다. 또는, N은 대상 블록의 예측 모드; 대상 블록의 움직임 정보; 대상 블록의 코딩 파라미터; 대상 블록의 크기; 대상 블록의 루마 성분이 가질 수 있는 값의 범위; 대상 블록의 크로마 성분이 가질 수 있는 값의 범위; 대상 블록의 주변 블록의 가용성; 대상 블록의 주변 블록의 코딩 파라미터; 대상 블록의 주변 샘플; 및 움직임 정보; 중 적어도 하나에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
예를 들어, N의 값이 2이고, 제1 참조 템플릿은 {샘플1(1), 샘플1(2)}, 제2 참조 템플릿은 {샘플2(1), 샘플2(2)}와 같이 구성된다고 할 때, 제1 참조 템플릿 및 제2 참조 템플릿의 평균 값 및 가중 평균값은 각각 {(샘플1(1)+샘플2(1))/2, (샘플1(2)+샘플2(2))/2} 및 {α×샘플1(1)+(1-α)×샘플2(1), α×샘플1(2)+(1-α)× 샘플2(2)} 일 수 있다.
α는 실수일 수 있다.
평균 템플릿을 결정하기 위한 움직임 정보가 도출되는 위치
도 35a는 일 예에 따른 움직임 정보가 도출되기 위한 제1 위치들을 나타낸다.
도 35b는 일 예에 따른 움직임 정보가 도출되기 위한 제2 위치들을 나타낸다.
제1 위치들은 콜 블록을 기준으로 결정되는 위치일 수 있다.
제2 위치들은 대상 블록을 기준으로 결정되는 위치일 수 있다.
평균 템플릿을 결정하기 위한 움직임 정보들 중 적어도 하나는, 대상 블록의 주변의 움직임 정보 및/또는 특정 움직임 정보 리스트 내의 움직임 정보 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 평균 템플릿을 결정하기 위한 움직임 정보들 중 적어도 하나는, 대상 블록의 주변의 특정 위치에서의 움직임 정보일 수 있다.
특정 위치는 도 35a 및 도 35b에서 음영으로 표시된 위치들 중 하나일 수 있다.
도 35a 및 도 35b에서 음영으로 표시된 위치들에 대하여, 소정의 순서에 기반하여 움직임 정보가 존재하는지 여부가 확인될 수 있다. 가장 먼저 움직임 정보가 존재하는 것으로 확인된 위치에 대하여, 해당 위치에서의 움직임 정보가 지시하는 블록에 대한 참조 템플릿이 평균 템플릿으로서 사용될 수 있다.
또는, 도 35a 및 도 35b에서 음영으로 표시된 위치들에 대하여, 소정의 순서에 기반하여 움직임 정보가 존재하는지 여부가 확인될 수 있다. 가장 먼저 움직임 정보가 존재하는 것으로 확인된 NN 개의 위치들에 대하여, 해당 NN 개의 위치에서의 움직임 정보들이 지시하는 블록들에 대한 참조 템플릿들의 평균 값이 평균 템플릿으로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 평균 템플릿을 결정하기 위한 움직임 정보들 중 적어도 하나는, AMVP 후보 리스트 또는 머지 후보 리스트 내의 움직임 정보들 중 하나일 수 있다.
일 예로, 머지 후보 리스트 내에서 가장 낮은 인덱스를 갖는 NN 개의 움직임 정보들에 대하여, 움직임 정보들이 지시하는 블록들의 참조 템플릿들의 평균 값이 평균 템플릿으로서 사용될 수 있다.
NN은 2, 3, 4, 5, 6, 8, 12 또는 양의 정수일 수 있다.
NN은, 고정된 값으로서, 대상 블록과 무관하게 결정되는 값일 수 있다. 또는, NN은 대상 블록의 예측 모드; 대상 블록의 움직임 정보; 대상 블록의 코딩 파라미터; 대상 블록의 크기; 대상 블록의 루마 성분이 가질 수 있는 값의 범위; 대상 블록의 크로마 성분이 가질 수 있는 값의 범위; 대상 블록의 주변 블록의 가용성; 대상 블록의 주변 블록의 코딩 파라미터; 대상 블록의 주변 샘플; 및 움직임 정보; 중 적어도 하나에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
양측 매칭(Bilateral Matching; BM)
양측 매칭은 L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록을 템플릿들로서 사용하고, 2 개의 템플릿들 간의 비용 함수(또는, 양측 매칭 비용)를 계산할 수 있다. 2 개의 템플릿들 간의 비용 함수의 계산 결과에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보가 결정 및/또는 변경될 수 있다. 움직임 정보의 결정 및/또는 변경은 움직임 정보의 개선(refinement)를 의미할 수 있다.
참조 블록은 1) 초기 움직임 정보가 가리키는 참조 블록, 2) 양측 매칭의 탐색 과정 내에서 유도된 움직임 정보가 가리키는 참조 블록 및 3) 양측 매칭에 의해 최종적으로 개선된 움직임 정보가 가리키는 참조 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
양측 매칭 비용은 양측 매칭에서 사용하는 L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록의 템플릿들 간의 비용 함수를 사용하는 계산의 결과 값을 의미할 수 있다.
양측 매칭에서의 서브샘플링
양측 매칭을 위한 템플릿의 구성에서의 서브샘플링
예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록이 템플릿으로 사용될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록 내의 픽셀들 및/또는 위치들 중 일부만이 선택될 수 있다. 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들만을 사용하여 템플릿이 구성될 수 있다.
양측 매칭을 위한 템플릿은 L0 방향의 템플릿 및 L1 방향의 템플릿 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록에 대한 서브샘플링이 사용될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, L0 방향의 참조 블록의 일부 및 L1 방향의 참조 블록의 일부에 대한 서브샘플링이 사용될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록은 각각 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다. 분할된 영역들의 각각은, 1) 서브샘플링이 적용되는 제1 영역, 2) 서브샘플링이 적용되지 않고 템플릿의 구성에 사용되는 제2 영역 및 3) 템플릿의 구성에 사용되지 않는 제3 영역 중 하나일 수 있다. 제1 영역에서 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들 및 제2 영역 내의 픽셀들 및/또는 위치들을 사용하여 양측 매칭을 위한 템플릿이 구성될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록은 각각 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다. 분할된 영역의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 제1 영역 및 2) 템플릿의 구성에 사용되지 않는 제3 영역 중 하나일 수 있다. 제1 영역에 대한 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들을 사용하여 양측 매칭을 위한 템플릿이 구성될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, 템플릿의 구성에 사용되는 영역은 L0 방향의 참조 블록의 일부 영역 및 L1 방향의 참조 블록의 일부 영역일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 위한 템플릿을 구성함에 있어서, 템플릿의 구성에 사용되는 픽셀들(또는, 위치들)은 L0 방향의 참조 블록의 일부 영역 및 L1 방향의 참조 블록의 일부 영역에서만 선택될 수 있다.
L0 방향의 참조 블록의 일부 영역의 크기는 L0 방향의 참조 블록의 영역의 크기보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L0 방향의 참조 블록의 일부 영역의 높이(또는, 세로 크기)는 L0 방향의 참조 블록의 높이(또는, 세로 크기)보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L0 방향의 참조 블록의 일부 영역의 너비(또는, 가로 크기)는 L0 방향의 참조 블록의 너비(또는, 가로 크기)보다 더 작을 수 있다.
L1 방향의 참조 블록의 일부 영역의 크기는 L1 방향의 참조 블록의 영역의 크기보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L1 방향의 참조 블록의 일부 영역의 높이(또는, 세로 크기)는 L1 방향의 참조 블록의 높이(또는, 세로 크기)보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L1 방향의 참조 블록의 일부 영역의 너비(또는, 가로 크기)는 L1 방향의 참조 블록의 너비(또는, 가로 크기)보다 더 작을 수 있다.
양측 매칭을 위한 템플릿의 비용 함수 계산에서의 서브샘플링
예를 들어, 양측 매칭에서 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, 템플릿 영역 내의 픽셀 및/또는 위치들 중 일부만이 선택될 수 있다. 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들에 대해서만 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭에서 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, L0 방향의 템플릿 영역 및 L1 방향의 템플릿 영역에 대한 서브샘플링이 수행될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭에서 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, L0 방향의 템플릿 영역의 일부 및 L1 방향의 템플릿 영역의 일부에 대한 서브샘플링이 수행될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭에서 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, L0 방향 템플릿의 영역 및 L1 방향 템플릿의 영역은 각각 2 개 이상의 영역으로 분할될 수 있다. 분할된 영역들의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 제1 영역, 2) 서브샘플링이 적용되지 않고 비용 함수의 계산에 사용되는 제2 영역 및 3) 비용 함수의 계산에 사용되지 않는 제3 영역 중 하나일 수 있다. 제1 영역에 대한 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들 및 제2 영역 내의 픽셀들 및/또는 위치들을 사용하여 양측 매칭에서 템플릿들 간의 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭에서 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, L0 방향 템플릿의 영역 및 L1 방향 템플릿의 영역은 각각 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다. 분할된 영역들의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 제1 영역 및 2) 비용 함수의 계산에 사용되지 않는 제3 영역 중 하나일 수 있다. 제1 영역에 대한 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들을 사용하여 양측 매칭에서 템플릿들 간의 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭에서 템플릿들 간의 비용 함수의 계산을 수행함에 있어서, 비용 함수의 계산에 사용되는 영역은 L0 방향 템플릿의 일부 영역 및 L1 방향 템플릿의 일부 영역일 수 있다.
L0 방향의 템플릿의 일부 영역의 크기는 L0 방향의 템플릿의 영역의 크기보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L0 방향의 템플릿의 일부 영역의 높이(또는, 세로 크기)는 L0 방향의 템플릿의 높이(또는, 세로 크기)보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L0 방향의 템플릿의 일부 영역의 너비(또는, 가로 크기)는 L0 방향의 템플릿의 블록의 너비(또는, 가로 크기)보다 더 작을 수 있다.
L1 방향의 템플릿의 일부 영역의 크기는 L1 방향의 템플릿의 영역의 크기보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L1 방향의 템플릿의 일부 영역의 높이(또는, 세로 크기)는 L1 방향의 템플릿의 높이(세로 크기)보다 더 작을 수 있다.
예를 들어, L1 방향의 템플릿의 일부 영역의 너비(또는, 가로 크기)는 L1 방향의 템플릿의 너비(가로 크기)보다 더 작을 수 있다.
양측 매칭의 탐색 영역에 대한 서브샘플링
예를 들어, 양측 매칭의 탐색 과정을 수행함에 있어서, 탐색 영역 내의 픽셀 및/또는 위치들 중 일부만이 선택될 수 있다. 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다 또는, 선택된 픽셀들 및/또는 위치들을 지시하는 움직임 정보들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다
예를 들어, 양측 매칭의 탐색 과정을 수행함에 있어서, 탐색 영역의 전체 또는 일부에 대한 서브샘플링이 수행될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭의 탐색을 수행함에 있어서, 탐색 영역은 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다. 분할된 영역들의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 제1 영역, 2) 서브샘플링이 적용되지 않고 탐색 과정이 수행되는 제2 영역 및 3) 탐색 과정이 수행되지 않는 제3 영역 중 하나일 수 있다. 제1 영역에 대한 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들 및 제2 영역 내의 픽셀들 및/또는 위치들에 대해 양측 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다. 또는, 제1 영역에 대한 서브샘플링을 통해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들 및 제2 영역 내의 픽셀들 및/또는 위치들을 지시하는 움직임 정보들에 대해 양측 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭의 탐색을 수행함에 있어서, 탐색 영역은 2 개 이상의 영역들로 분할될 수 있다. 분할된 영역들의 각각은 1) 서브샘플링이 적용되는 제1 영역 및 2) 탐색이 적용되지 않는 제3 영역 중 하나일 수 있다. 제1 영역에 대한 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들을 사용하여 양측 매칭의 탐색이 수행될 수 있다. 또는, 제1 영역에 대한 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 선택된 위치들을 지시하는 움직임 정보들에 대해 양측 매칭의 탐색 과정이 수행될 수 있다.
양측 매칭에서의 서브샘플링의 예들
다시 도 22a 내지 도 22t를 참조한다. 도 22a 내지 도 22t는 양측 매칭에서의 서브샘플링 방법에 대한 다양한 예들을 나타낼 수 있다.
도 22a 내지 도 22t의 각 도는 서브샘플링이 적용되는 영역을 나타낼 수 있다. 각 도의 작은 사각형들은 샘플 또는 위치를 나타낼 수 있다. 영역은 참조 영역, 참조 블록의 영역 및/또는 템플릿 영역일 수 있다.
예를 들면, 도 22a 내지 도 22t의 각 도에서, 영역 내의 최좌단-최상단 사각형은 영역 내에서의 좌표들이 (0, 0)인 샘플 또는 위치일 수 있다.
도 22a 내지 도 22t에서는 영역의 크기가 8x8인 것으로 도시되었으나, 이러한 크기는 단지 예시적인 것이고, 도 22a 내지 도 22t의 도들에서 나타나는 서브샘플링 방법은 다른 크기의 영역들에 대해서도 적용될 수 있다.
각 도의 영역 내에서 음영을 사용하여 표시된 샘플들(또는, 위치들)은 서브샘플링에 의해 선택되는 샘플들(또는, 위치들)을 나타낼 수 있다. 도의 영역에서 백색으로 표시된 샘플들(또는, 위치들)은 서브샘플링에 의해 선택되지 않는 샘플들(또는, 위치들)을 나타낼 수 있다.
L0 방향의 참조 블록의 영역 및 L1 방향의 참조 블록의 영역에 대해, 도 22a 내지 도 22t에서 도시된 것과 같은 서브샘플링이 수행될 수 있고, 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들(또는, 위치들)만을 사용하여 템플릿이 구성될 수 있다.
L0 방향의 참조 블록의 일부 영역 및 L1 방향의 참조 블록의 일부 영역에 대해, 도 22a 내지 도 22t에서 도시된 것과 같은 서브샘플링이 수행될 수 있고, 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들(또는, 위치들)만을 사용하여 템플릿이 구성될 수 있다.
양측 매칭의 템플릿 영역의 전체 또는 일부에 대해, 도 22a 내지 도 22t에서 도시된 것과 같은 서브샘플링이 수행될 수 있고, 서브샘플링에 의해 선택된 샘플들(또는, 위치들)에 대해서만 비용 함수의 계산이 수행될 수 있다.
양측 매칭의 탐색 영역의 전체 또는 일부에 대해, 도 22a 내지 도 22t에서 도시된 것과 같은 서브샘플링이 수행될 수 있고, 서브샘플링에 의해 선택된 픽셀들 및/또는 위치들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다
양측 매칭의 탐색 영역 전체 또는 일부에 대해, 도 22a 내지 도 22t에서 도시된 것과 같은 서브샘플링이 수행될 수 있고, 선택된 픽셀들 및/또는 위치들을 지시하는 움직임 정보들에 대해서만 탐색 및/또는 매칭 비용의 계산이 수행될 수 있다.
양측 매칭에 대한 활성화 조건
양측 매칭은 기-정의된 활성화 조건(enabling condition)이 충족되는 경우에만 동작할 수도 있다.
예를 들어, 양측 매칭은 항상 동작할 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭은 대상 블록에 대하여 인터 예측 모드가 사용되고, 2 개 이상의 참조 블록들이 사용되는 경우에 수행될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭은 제1 방향 및 제2 방향이 서로 다르고, 제1 POC 간격 및 제2 POC 간격이 같은 경우에만 수행될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭은 제1 방향 및 제2 방향이 서로 다른 경우에만 수행될 수 있다. 즉, 제1 방향 및 제2 방향이 서로 다른 경우, 제1 POC 간격 및 제2 POC 간격이 서로 다른 경우에도 수행될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭은 제1 방향 및 제2 방향이 같은 경우에도 수행될 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭은 제1 방향 및 제2 방향이 같고, 제1 POC 간격 및 제2 POC 간격 중 하나가 참조 영상 POC 차이와 같은 경우에도 수행될 수 있다.
실시예들에서, 참조 영상 POC 차이는 L0 방향 참조 영상의 POC 및 L1 방향 참조 영상의 POC 간의 차이일 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭은 제1 방향 및 제2 방향이 같은 경우에는, 제1 POC 간격 및 제2 POC 간격 중 하나가 참조 영상 POC 차이와 같은 경우에만 수행될 수 있다.
실시예들에서, 제1 방향은 대상 영상으로부터 L0 방향 참조 영상으로의 방향일 수 있다. 제2 방향은 대상 영상으로부터 L1 방향 참조 영상으로의 방향일 수 있다.
실시예들에서, 제1 POC 간격은 대상 영상의 POC 및 L0 방향 참조 영상의 POC 간의 차이일 수 있다. 제2 POC 간격은 대상 영상의 POC 및 L1 방향 참조 영상의 POC 간의 차이일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭은 제1 방향 및 제2 방향이 서로 다른 경우에만 수행될 수 있다. 제1 방향은 대상 영상으로부터 L0 방향 참조 영상으로의 방향일 수 있다. 제2 방향은 대상 영상으로부터 L1 방향 참조 영상으로의 방향일 수 있다.
여기에서, 제1 방향 및 제2 방향이 서로 다르다는 것은 아래의 수식 4가 충족된다는 것을 의미할 수 있다.
[수식 4]
(POCt - POC0) × (POCt - POC1) < 0
여기에서, 제1 방향 및 제2 방향이 같다는 것은 아래의 수식 5가 충족된다는 것을 의미할 수 있다.
[수식 5]
(POCt - POC0) × (POCt - POC1) > 0
POCt는 대상 영상의 POC일 수 있다.
POC0은 L0 방향 참조 영상의 POC일 수 있다.
POC1은 L1 방향 참조 영상의 POC일 수 있다.
L0 방향 참조 리스트 내의 적어도 하나의 참조 영상; 및 L1 방향 참조 리스트 내의 적어도 하나의 참조 영상; 중 적어도 하나에 기반하여 양측 매칭의 활성화 조건이 결정될 수 있다.
L0 방향 참조 리스트 내의 적어도 하나의 참조 영상; 및 L1 방향 참조 리스트 내의 적어도 하나의 참조 영상; 중 적어도 하나에 기반하여 양측 매칭이 동작하는지 여부가 결정될 수 있다.
L0 방향 참조 리스트 내의 적어도 하나의 참조 영상; 및 L1 방향 참조 리스트 내의 적어도 하나의 참조 영상; 중 적어도 하나에 기반하여 양측 매칭이 허용되는지 여부가 결정될 수 있다.
예를 들어, L0 방향 참조 리스트 내의 모든 참조 영상들 및 L1 방향 참조 리스트 내의 모든 참조 영상들의 방향들이 모두 같은 경우, 대상 영상에서는 양측 매칭이 수행되지 않을 수 있다.
예를 들어, L0 방향 참조 리스트 내의 모든 참조 영상들 및 L1 방향 참조 리스트 내의 모든 참조 영상들의 방향들이 모두 동일하지는 않은 경우, 대상 영상에서는 양측 매칭이 수행될 수 있다.
예를 들어, L0 방향 참조 리스트 내의 모든 참조 영상들 및 L1 방향 참조 리스트 내의 모든 참조 영상들의 방향들이 모두 동일한 경우에도, 대상 영상에서 양측 매칭이 수행될 수 있다.
양측 매칭에서의 탐색 범위
예를 들어, 양측 매칭에서, L0 방향에 대한 탐색 범위(또는, 탐색 영역)의 크기 및 L1 방향에 대한 탐색 범위(또는, 탐색 영역)의 크기는 같을 수 있다.
또는, 예를 들어, 양측 매칭에서 L0 방향에 대한 탐색 범위(또는, 탐색 영역)의 크기 및 L1 방향에 대한 탐색 범위(또는, 탐색 영역)의 크기는 제1 POC 간격 및 제2 POC 간격에 기반하여 결정될 수 있다. 이 때, 탐색 범위들은 같을 수 있다. 또는, 탐색 범위들은 서로 다를 수도 있다.
일 예로, 양측 매칭에서 LX 방향에 대한 탐색 범위(또는, 탐색 영역)는 LX 방향의 움직임 정보가 지시하는 위치(또는, 블록)를 중심으로 가지며, 높이가 제1 값이고, 너비가 제2 값인 사각형일 수 있다. 제1 값 및 제2 값은 서로 동일할 수 있고, 서로 다를 수도 있다.
제1 값과 제2 값은 기정의된 값일 수 있다. 또는, 제1 값과 제2 값의 각각은 대상 블록의 예측 모드; 대상 블록의 움직임 정보; 대상 블록의 코딩 파라미터; 대상 블록의 크기; 대상 블록의 루마 성분이 가질 수 있는 값의 범위; 대상 블록의 크로마 성분이 가질 수 있는 값의 범위; 대상 블록의 주변 블록의 가용성; 대상 블록의 주변 블록의 코딩 파라미터; 대상 블록의 주변 샘플; 및 움직임 정보; 중 적어도 하나에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
X는 0 또는 1일 수 있다. X는 항상 0일 수 있다. 또는, X는 항상 1일 수 있다. 또는, X는 제2 POC 간격이 제1 POC 간격보다 더 큰 경우에는 1이고, 그렇지 않은 경우에는 0일 수 있다. 또는, X는 제2 POC 간격이 제1 POC 간격보다 더 큰 경우에는 0이고, 그렇지 않은 경우에는 1일 수 있다.
여기에서, L(1-X) 방향에 대한 탐색 범위(또는, 탐색 영역)는 L(1-X) 방향의 움직임 정보가 지시하는 위치(또는, 블록)를 중심으로 갖고, 높이가 제3 값이고, 너비가 제4 값인 사각형일 수 있다.
제3 값과 제4 값은 각각 제1 값과 제2 값에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
예를 들면, 제3 값은 제1 값, 제1 POC 간격 및 제2 POC 간격에 기반하여 결정된 값일 수 있다. 제4 값은 제2 값, 제1 POC간격 및 제2 POC 간격에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
일 예로, 제3 값은 제1 값에 (제1 POC 간격 / 제2 POC 간격)을 곱하거나 나눔으로써 도출된 값일 수 있다.
일 예로, 제4 값은 제2 값에 (제1 POC 간격 / 제2 POC 간격)을 곱하거나 나눔으로써 도출된 값일 수 있다.
또 다른 일 예로, 제3 값은 도출된 값 및 소정의 값 중 더 큰 값일 수 있다. 여기에서, 도출된 값은 제1 값에 (제1 POC 간격 / 제2 POC 간격)을 곱하거나 나눔으로써 도출된 값일 수 있다.
또 다른 일 예로, 제4 값은 도출된 값 및 소정의 값 중 더 큰 값일 수 있다. 여기에서, 도출된 값은 제2 값에 (제1 POC 간격 / 제2 POC 간격)을 곱하거나 나눔으로써 도출된 값일 수 있다.
예를 들면, 소정의 값은 4, 8, 16, 32 또는 양의 정수일 수 있다. 소정의 값은 대상 블록의 예측 모드; 대상 블록의 움직임 정보; 대상 블록의 코딩 파라미터; 대상 블록의 크기; 대상 블록의 루마 성분이 가질 수 있는 값의 범위; 대상 블록의 크로마 성분이 가질 수 있는 값의 범위; 대상 블록의 주변 블록의 가용성; 대상 블록의 주변 블록의 코딩 파라미터; 대상 블록의 주변 샘플; 및 움직임 정보; 중 적어도 하나에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
양측 매칭의 탐색 단계
양측 매칭은 하나 이상의 탐색 단계들을 포함할 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭은 1) 블록 전체에 대한 움직임 정보를 유도하는 단계 및 2) 블록의 서브 블록들에 대한 움직임 정보를 유도하는 단계를 순차적으로 포함하도록 구성될 수 있다. 그러나, 각 단계에서 수행하는 움직임 정보를 유도하는 방법 및 단계들 간의 순서가 전술된 구성으로 한정되는 것은 아니다.
양측 매칭의 각 탐색 단계에서, L0 방향에 대한 움직임 정보 및 L1 방향에 대한 움직임 정보 중 BM_NUM 개의 방향에 대한 움직임 정보가 개선될 수 있다. BM_NUM은 0, 1, 2 또는 양의 정수 일 수 있다. 양측 매칭의 단계들에서 사용되는 BM_NUM들은 같을 수 있고, 서로 상이할 수도 있다.
예를 들어, 특정 탐색 단계에서 BM_NUM이 1인 경우, 상기의 특정 탐색 단계에서는 LXBM 방향의 움직임 정보에 대해서만 움직임 정보 개선이 수행될 수 있다.
예를 들어, 특정 탐색 단계에서 BM_NUM이 1이고, XBM이 0인 경우, 상기의 특정 탐색 단계에서는 L1 방향의 템플릿 및 L1 방향의 움직임 정보는 고정된 상태에서 L0 방향에 대한 탐색만이 수행될 수 있다.
XBM은 0, 1 또는 양의 정수일 수 있다.
XBM은 기-정의될 수 있다.
예를 들어, XBM 방향은 L0 방향 및 L1 방향 중 더 큰 POC 간격을 갖는 방향일 수 있다. POC는 (특정 방향의) 참조 영상의 POC 및 대상 영상의 POC 간의 차이일 수 있다.
예를 들어, XBM 방향은 L0 방향 및 L1 방향 중 더 높은 템플릿 매칭 비용을 갖는 방향일 수 있다. 여기에서, 특정 방향의 템플릿 매칭 비용은 특정 방향의 움직임 정보의 템플릿 매칭 비용일 수 있다.
예를 들어, XBM에 대한 정보는 시그널링/부호화/복호화 될 수 있다.
예를 들어, XBM은 제1 POC 차이가 제2 POC 차이보다 더 큰 경우에는 0일 수 있다. XBM은 제1 POC 차이가 제2 POC 차이의 이하인 경우에는 1일 수 있다.
예를 들어, XBM은 제1 POC 차이가 제2 POC 차이보다 더 큰 경우에는 1일 수 있다. XBM은 제1 POC 차이가 제2 POC 차이의 이하인 경우에는 0일 수 있다.
제1 POC 차이는 대상 영상의 POC 및 L0 방향의 참조 영상의 POC 간의 차이일 수 있다. 제2 POC 차이는 대상 영상의 POC 및 L1 방향의 참조 영상의 POC 간의 차이일 수 있다.
예를 들어, XBM은 대상 블록의 움직임 정보 및 코딩 파라미터를 엔트로피 부호화 및 엔트로피 복호화하기 위해 사용되는 문맥 모델 및/또는 확률 모델에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, XBM은 대상 블록의 인터 예측 지시자의 엔트로피 부호화 및 엔트로피 복호화에서 사용되는 문맥 모델 및/또는 확률 모델 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 인터 예측 지시자의 엔트로피 부호화 및 엔트로피 복호화에서 사용되는 문맥 모델 및/또는 확률 모델에 기반하여, L0 방향 단방향 예측 및 L1 방향 단방향 예측 중 대상 블록에서 더 유력한 방향이 LXBM 방향으로 선택될 수 있다. 예를 들어, 인터 예측 지시자의 엔트로피 부호화 및 엔트로피 복호화에서 사용되는 문맥 모델 및/또는 확률 모델에 기반하여, L0 방향 단방향 예측과 L1 방향 단방향 예측 중 대상 블록에서 더 유력한 방향이 LXBM 방향으로 선택될 수 있다.
또는, 예를 들어, 인터 예측 지시자의 엔트로피 부호화 및 엔트로피 복호화에서 사용되는 문맥 모델 및/또는 확률 모델에 기반하여, L0 방향 단방향 예측 및 L1 방향 단방향 예측 중 대상 블록에서 더 유력한 방향이 L(1-XBM) 방향으로 선택될 수 있다. 예를 들어, 인터 예측 지시자의 엔트로피 부호화 및 엔트로피 복호화에서 사용되는 문맥 모델 및/또는 확률 모델에 기반하여, L0 방향 단방향 예측 및 L1 방향 단방향 예측 중 대상 블록에서 더 유력한 방향이 L(1-XBM) 방향으로 선택될 수 있다.
더 유력한 방향은 문맥 모델 및/또는 확률 모델을 사용하여 엔트로피 부호화를 수행함에 있어서, 더 적은 비트가 사용되는 방향을 의미할 수 있다. 또는, 더 유력한 방향은 문맥 모델 및/또는 확률 모델에 의해 지시될 확률이 더 높은 방향을 의미할 수 있다.
예를 들어, LXBM은 대상 블록의 인터 양예측 가중치에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, LXBM은 L0 방향 및 L1 방향 중 더 큰 인터 양예측 가중치를 갖는 방향일 수 있다. 또는, 예를 들어, LX는 L0 방향 및 L1 방향 중 더 작은 인터 양예측 가중치를 갖는 방향일 수 있다.
예를 들어, XBM은 주변 블록들의 움직임 정보들 및 코딩 정보들 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에서의 X는 도 11의 A0, A1, B0, B1 및 B2 중 적어도 하나에 해당하는 하나 이상의 주변 블록들의 움직임 정보들 및 코딩 정보들 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에서의 XBM은 주변 블록들에서의 인터 예측 지시자들 및 인터 양예측 가중치들 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, XBM의 엔트로피 부호화 및 엔트로피 복호화를 위해 하나 이상의 문맥 모델들 및/또는 확률 모델들이 사용될 수 있다.
복수의 문맥 모델들 및/또는 확률 모델들 중, 주변 블록들의 움직임 정보들 및 코딩 정보들 중 적어도 하나에 기반하여, 대상 블록에서의 XBM의 엔트로피 부호화 및 엔트로피 복호화를 위해 사용되는 문맥 모델 및/또는 확률 모델이 결정될 수 있다.
예를 들어, 블록들에서 XBM의 엔트로피 부호화 및 엔트로피 복호화를 위해 사용되는 문맥 모델들 및/또는 확률 모델들은 동일할 수 있다. 또는, 블록들에서 XBM의 엔트로피 부호화 및 엔트로피 복호화를 위해 사용되는 문맥 모델들 및/또는 확률 모델들은 주변 블록의 인터 예측 방향 및 인터 양예측 가중치 중 적어도 하나에 따라 서로 다를 수 있다.
양측 매칭들의 탐색 단계들에서 같은 XBM가 사용될 수 있다. 또는, 양측 매칭들의 탐색 단계들에서 서로 다른 XBM들이 각각 사용될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭을 수행함에 있어서, 대상 블록의 인터 가중 양예측(bi-prediction with weights)의 가중치 및/또는 인터 가중 양예측의 가중치 인덱스에 기반하여 양측 매칭 비용의 계산에 사용되는 비용 함수가 결정될 수 있다.
실시예들에서, 가중 양예측은 CU 레벨에서의 가중 양예측(Bi-prediction with CU-level Weights; BCW)를 의미할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 제1 가중치 및 제2 가중치가 같으면 SAD 또는 SATD를 사용하여 양측 매칭 비용이 계산될 수 있다. 대상 블록의 제1 가중치 및 제2 가중치가 서로 다르면 MR-SAD 또는 MR-SATD를 사용하여 양측 매칭 비용이 계산될 수 있다. 여기에서, 제1 가중치는 L0 방향에 대한 인터 가중 양예측에서의 가중치일 수 있다. 제2 가중치는 L1 방향에 대한 인터 가중 양예측에서의 가중치일 수 있다.
BM_NUM은 0, 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다.
BM_NUM은 기-정의될 수 있다.
양측 매칭의 각 탐색 단계예서의 BM_NUM는 코딩 파라미터에 기반하여 결정될 수 있다. 또는, BM_NUM는 움직임 정보, 양측 매칭의 탐색 단계, 이전 탐색 단계에서의 매칭 비용, 현재의 탐색 단계의 초기 움직임 정보에 대한 매칭 비용 및 이전 탐색 단계에서의 BM_NUM 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭의 첫 번째 탐색 단계에서 BM_NUM은 1 또는 2일 수 있다.
예를 들어, 현재의 탐색 단계의 BM_NUM은 이전 탐색 단계에서의 매칭 비용에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 이전 탐색 단계의 초기 움직임 정보에 대한 매칭 비용 및 이전 탐색 단계의 개선된 움직임 정보에 대한 매칭 비용의 간의 차이가 COSTDIFF_FORBMNUM보다 더 작으면, 현재의 탐색 단계의 BM_NUM은 0일 수 있다.
COSTDIFF_FORBMNUM는 0, 1, 2, 4, 8, 16 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, COSTDIFF_FORBMNUM는 대상 블록의 크기에 기반하여 결정될 수 있다. COSTDIFF_FORBMNUM는 대상 블록 내의 픽셀들의 개수 및 특정 값의 곱일 수 있다. 특정 값은 0, 1, 2, 4, 8 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 이전 탐색 단계에서의 BM_NUM이 0이면, 현재의 탐색 단계에서의 BM_NUM은 0일 수 있다.
예를 들어, 현재의 탐색 단계의 초기 움직임 정보에 대한 매칭 비용이 COSTDIFF_FORBMNUM_INIT보다 더 작으면, 대상 블록의 BM_NUM은 0일 수 있다.
COSTDIFF_FORBMNUM는 0, 1, 2, 4, 8, 16 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, COSTDIFF_FORBMNUM_INIT은 대상 블록의 크기에 기반하여 결정될 수 있다. COSTDIFF_FORBMNUM_INIT은 대상 블록 내의 픽셀들의 개수 및 특정 값의 곱일 수 있다. 특정 값은 0, 1, 2, 4, 8 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭의 탐색 단계에서 움직임 개선이 수행될 때, 현재의 탐색 단계의 초기 움직임 정보의 L0 방향 움직임 정보에 대한 매칭 비용이 COSTDIFF_FORBMNUM_INIT보다 더 큰 경우에만, L0 방향 움직임 정보에 대한 움직임 정보 개선이 수행될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭의 탐색 단계에서 움직임 개선이 수행될 때, 현재의 탐색 단계의 초기 움직임 정보의 L1 방향 움직임 정보에 대한 매칭 비용이 COSTDIFF_FORBMNUM_INIT보다 더 큰 경우에만, L1 방향 움직임 정보에 대한 움직임 정보 개선이 수행될 수 있다.
COSTDIFF_FORBMNUM는 0, 1, 2, 4, 8, 16 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, COSTDIFF_FORBMNUM_INIT은 대상 블록의 크기에 기반하여 결정될 수 있다. COSTDIFF_FORBMNUM_INIT은 대상 블록 내의 픽셀들의 개수 및 특정 값의 곱일 수 있다. 특정 값은 0, 1, 2, 4, 8 또는 양의 정수일 수 있다.
양측 매칭의 특정 탐색 단계의 BM_NUM이 0인 것은 상기의 특정 탐색 단계에서는 움직임 정보 개선이 수행되지 않음을 나타낼 수 있다. 또는, 양측 매칭의 특정 탐색 단계의 BM_NUM이 0인 것은 상기의 특정 탐색 단계가 수행되지 않음을 나타낼 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭이 수행될 때, 전체의 블록에 대한 움직임 정보 유도 단계에서의 BM_NUM은 1일 수 있고, 서브블록에 대한 움직임 정보 유도 단계에서의 BM_NUM은 2일 수 있다. 이러한 경우, 전체의 블록에 대한 움직임 정보 유도 단계에서는 LXBM 방향에 대한 움직임 정보만이 개선될 수 있고, 서브블록에 대한 움직임 정보 유도 단계에서는 L0 방향의 움직임 정보 및 L1 방향의 움직임 정보가 모두 개선될 수 있다.
도 36은 일 예에 따른 양측 매칭을 나타낸다.
도 36에서는 양측 매칭의 전체의 블록에 대한 움직임 정보 유도 단계에서 BM_NUM이 2인 경우가 도시되었다.
MV0는 L0 방향에 대한 초기 움직임 정보일 수 있다.
MV1은 L1 방향에 대한 초기 움직임 정보일 수 있다.
MVdiff는 양측 매칭을 통해 유도된 움직임 정보 개선 값을 의미할 수 있다.
MV0' 및 MV1'는 양측 매칭을 통해 유도된 움직임 정보들일 수 있다.
양측 매칭에서, L0 방향에 대한 움직임 정보 개선 값의 크기 및 L1 방향에 대한 움직임 정보 개선 값의 크기는 같을 수 있다. L0 방향에 대한 움직임 정보 개선 값의 방향 및 L1 방향에 대한 움직임 정보 개선 값의 방향은 서로 반대일 수 있다. 즉, 아래의 수식 6 및 수식 7이 성립될 수 있다.
[수식 6]
MV0' = MV0 + MVdiff
[수식 7]
MV1' = MV1 - MVdiff
평균 템플릿
양측 매칭에서, L0 방향의 참조 블록 및 L1 방향의 참조 블록을 템플릿으로서 사용하고, 2 개의 템플릿들 간의 비용 함수의 계산 결과에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보를 결정 및/또는 변경하는 대신, 평균 템플릿이 사용될 수 있다.
L0 방향의 참조 블록 및 평균 템플릿 간의 비용 함수의 계산 결과; 및 L1 방향의 참조 블록 및 평균 템플릿 간의 비용 함수의 계산 결과; 중 적어도 하나에 기반하여 대상 블록의 움직임 정보가 결정 및/또는 변경될 수 있다.
예를 들어, 양측 매칭 비용은 L0 방향의 참조 블록 및 평균 템플릿 간의 비용 함수의 계산 결과; 및 L1 방향의 참조 블록 및 평균 템플릿 간의 비용 함수의 계산 결과; 의 합을 의미할 수 있다.
실시예들에서, 대상 블록 및 참조 블록에 대한 설명은 대상 템플릿에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다. 예를 들면, 이러한 설명은 블록 구성 방법 및 서브샘플링 등을 포함할 수 있다.
평균 템플릿은 적어도 하나의 움직임 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 상기 평균 템플릿은 하나의 움직임 정보가 지시하는 블록일 수 있다.
또는, 예를 들어, 평균 템플릿은 N 개의 움직임 정보들이 지시하는 N 개의 블록들에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 평균 템플릿은 N 개의 움직임 정보들이 지시하는 N 개의 블록들의 통계값으로 결정될 수 있다.
일 예로, 평균 템플릿은 N개의 움직임 정보들이 지시하는 N 개의 블록들의 실시예들에서 설명된 통계 값일 수 있다.
예를 들면, 통계 값은 평균 값, 중간 값, 가중 평균 값 중 하나일 수 있다.
N은 2, 3, 4, 5, 6, 8, 12 또는 양의 정수일 수 있다.
N은, 고정된 값으로서, 대상 블록과 무관하게 결정되는 값일 수 있다. 또는, N은 대상 블록의 예측 모드; 대상 블록의 움직임 정보; 대상 블록의 코딩 파라미터; 대상 블록의 크기; 대상 블록의 루마 성분이 가질 수 있는 값의 범위; 대상 블록의 크로마 성분이 가질 수 있는 값의 범위; 대상 블록의 주변 블록의 가용성; 대상 블록의 주변 블록의 코딩 파라미터; 대상 블록의 주변 샘플; 및 움직임 정보; 중 적어도 하나에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
예를 들어, N의 값이 2이고, 제1 참조 템플릿은 {샘플1(1), 샘플1(2)}, 제2 참조 템플릿은 {샘플2(1), 샘플2(2)}와 같이 구성된다고 할 때, 제1 참조 템플릿 및 제2 참조 템플릿의 평균 값 및 가중 평균값은 각각 {(샘플1(1)+샘플2(1))/2, (샘플1(2)+샘플2(2))/2} 및 {α×샘플1(1)+(1-α)×샘플2(1), α×샘플1(2)+(1-α)×샘플2(2)} 일 수 있다.
α는 실수일 수 있다.
평균 템플릿을 결정하기 위한 움직임 정보 중 적어도 하나는, 대상 블록 주변의 움직임 정보 및/또는 특정 움직임 정보 리스트 내 움직임 정보 중 하나일 수 있다.
평균 템플릿을 결정하기 위한 움직임 정보가 도출되는 위치
다시 도 35a 및 도 35b를 참조한다. 도 35a는 일 예에 따른 움직임 정보가 도출되기 위한 제1 위치들을 나타낼 수 있다. 도 35b는 일 예에 따른 움직임 정보가 도출되기 위한 제2 위치들을 나타낼 수 있다. 제1 위치들은 콜 블록을 기준으로 결정되는 위치일 수 있다. 제2 위치들은 대상 블록을 기준으로 결정되는 위치일 수 있다.
평균 템플릿을 결정하기 위한 움직임 정보들 중 적어도 하나는, 대상 블록의 주변의 움직임 정보 및/또는 특정 움직임 정보 리스트 내의 움직임 정보 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 평균 템플릿을 결정하기 위한 움직임 정보들 중 적어도 하나는, 대상 블록 주변의 특정 위치에서의 움직임 정보일 수 있다.
특정 위치는 도 35a 및 도 35b에서 음영으로 표시된 위치들 중 하나일 수 있다.
도 35a 및 도 35b에서 음영으로 표시된 위치들에 대하여, 소정의 순서에 기반하여 움직임 정보가 존재하는지 여부가 확인될 수 있다. 가장 먼저 움직임 정보가 존재하는 것으로 확인된 위치에 대하여, 해당 위치에서의 움직임 정보가 지시하는 블록이 평균 템플릿으로서 사용될 수 있다.
또는, 도 35a 및 도 35b에서 음영으로 표시된 위치들에 대하여, 소정의 순서에 기반하여 움직임 정보가 존재하는지 여부가 확인될 수 있다. 가장 먼저 움직임 정보가 존재하는 것으로 확인된 NN 개의 위치들에 대하여, 해당 NN 개의 위치에서의 움직임 정보들이 지시하는 블록들의 평균 값이 평균 템플릿으로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 평균 템플릿을 결정하기 위한 움직임 정보들 중 적어도 하나는, AMVP 후보 리스트 또는 머지 후보 리스트 내의 움직임 정보들 중 하나일 수 있다.
일 예로, 머지 후보 리스트 내에서 가장 낮은 인덱스를 갖는 NN 개의 움직임 정보들에 대하여, 움직임 정보들이 지시하는 블록들의 평균 값이 평균 템플릿으로서 사용될 수 있다.
NN은 2, 3, 4, 5, 6, 8, 12 또는 양의 정수일 수 있다.
NN은, 고정된 값으로서, 대상 블록과 무관하게 결정되는 값일 수 있다. 또는, NN은 대상 블록의 예측 모드; 대상 블록의 움직임 정보; 대상 블록의 코딩 파라미터; 대상 블록의 크기; 대상 블록의 루마 성분이 가질 수 있는 값의 범위; 대상 블록의 크로마 성분이 가질 수 있는 값의 범위; 대상 블록의 주변 블록의 가용성; 대상 블록의 주변 블록의 코딩 파라미터; 대상 블록의 주변 샘플; 및 움직임 정보; 중 적어도 하나에 기반하여 결정된 값일 수 있다.
서브샘플링
서브샘플링 방법
실시예들에서의 서브샘플링은, 템플릿 매칭이 수행되는지 여부; 템플릿 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 양측 매칭이 수행되는지 여부; 양측 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 대상 블록의 움직임 정보; 대상 블록의 코딩 파라미터; 및 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서의 탐색 단계; 중 적어도 하나에 기반하여 수행될 수 있다.
예를 들어, 서브샘플링 방법은 템플릿 매칭이 수행되는지 여부; 템플릿 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 양측 매칭이 수행되는지 여부; 양측 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 대상 블록의 움직임 정보; 대상 블록의 코딩 파라미터; 및 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서의 탐색 단계; 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭을 수행함에 있어서, 사용되는 서브샘플링 방법은 탐색 단계들에 대해 같을 수 있다.
또는, 예를 들어, 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭을 수행함에 있어서, 사용되는 서브샘플링 방법은 탐색 단계에 따라서 다를 수 있다.
서브샘플링이 수행되는지 여부
실시예들에서의 서브샘플링이 수행되는지 여부는, 템플릿 매칭이 수행되는지 여부; 템플릿 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 양측 매칭이 수행되는지 여부; 양측 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 대상 블록의 움직임 정보; 대상 블록의 코딩 파라미터; 및 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서의 탐색 단계; 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 서브샘플링이 수행되는지 여부는, 템플릿 매칭이 수행되는지 여부; 템플릿 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 양측 매칭이 수행되는지 여부; 양측 매칭이 수행되는지 여부를 지시하는 지시자; 대상 블록의 움직임 정보; 대상 블록의 코딩 파라미터; 및 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서의 탐색 단계; 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭을 수행함에 있어서, 서브샘플링이 수행되는지 여부는 탐색 단계들에 대해 같을 수 있다.
또는, 예를 들어, 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭을 수행함에 있어서, 서브샘플링이 수행되는지 여부는 탐색 단계에 따라서 다를 수 있다.
예를 들어, 가로 방향에 대하여 서브샘플링이 수행되는지 여부 및 세로 방향에 대하여 서브샘플링이 수행되는지 여부는 같을 수 있다.
예를 들어, 가로 방향에 대하여 서브샘플링이 수행되는지 여부 및 세로 방향에 대하여 서브샘플링이 수행되는지 여부는 서로 다를 수 있다.
템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서, 대상 블록의 전체에 대한 탐색이 수행되는 탐색 단계에서의 서브샘플링 방법 및 대상 블록 내의 서브블록에 대한 탐색이 수행되는 탐색 단계에서의 서브샘플링 방법들은 같을 수 있다. 또는, 템플릿 매칭 및/또는 양측 매칭에서, 대상 블록의 전체에 대한 탐색이 수행되는 탐색 단계에서의 서브샘플링 방법 및 대상 블록 내의 서브블록에 대한 탐색이 수행되는 탐색 단계에서의 서브샘플링 방법들은 서로 다를 수 있다
디코더-단 움직임 정보 유도(Decoder-side Motion Information Derivation; DMID)
실시예들에서의 디코더-단 움직임 정보 유도 방법은 1) 템플릿 매칭, 2) 양측 매칭, 3) 움직임 정보의 개선을 사용하는 새로운 움직임 정보의 유도, 4) 매칭 비용에 기반하는 움직임 정보에 대한 재정렬 및 5) 매칭 비용에 기반하는 탐색 영역 내의 위치의 특정을 포함할 수 있다.
움직임 정보의 개선을 사용하는 새로운 움직임 정보의 유도
디코더-단 움직임 정보 유도로서, 움직임 정보에 대한 개선(refinement)을 수행함으로써, 제2 움직임 정보가 유도될 수 있다.
제2 움직임 정보를 사용하는 예측을 수행하여 대상 블록의 예측 블록이 생성될 수 있다.
제2 움직임 정보를 사용하여 대상 블록의 참조 블록 중 적어도 하나가 특정될 수 있다.
실시예들에서, 특정 정보에 대한 개선은 특정 정보를 보정(amend), 교정(correct) 또는 갱신(update)하는 것을 의미할 수 있다. 실시예들에서, 용어들 "개선(refinement)", "보정(amendment)" 및 "교정(correction)"은 서로 교체되어 사용될 수 있다. 특정 정보에 대한 개선을 수행함으로써 개선된 정보가 생성될 수 있다.
특정 움직임 정보에 대한 개선을 수행한다고 함은, 특정 움직임 정보에 아래의 방법들 중 적어도 하나가 수행됨을 의미할 수 있다.
1) 특정 움직임 정보에 포함되는 특정 정보를 소정의 오프셋으로 변경하는 것
2) 특정 움직임 정보에 포함되는 특정 정보에 대하여, 특정 정보 및 소정의 오프셋에 대하여 특정 연산을 수행함으로써 도출된 결과로 변경함
여기에서, 특정 연산은 제곱, 가중 평균, 가중 합, 사칙 연산 및 필터링 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
소정의 오프셋은 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스, 인터 예측 지시자(inter prediction indicator), 참조 픽처 리스트 정보, 참조 영상, 움직임 벡터 후보, 움직임 벡터 후보 인덱스, 머지 후보, 머지 인덱스, 블록 벡터, 블록 벡터 후보 및 블록 벡터 후보 인덱스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 소정의 오프셋은 소정의 오프셋 후보 리스트로부터 특정될 수 있다.
소정의 오프셋을 특정하기 위한 정보가 시그널링/부호화/복호화 될 수 있다.
소정의 오프셋 후보 리스트로부터 적어도 하나의 오프셋을 특정하기 위한 인덱스가 시그널링/부호화/복호화 될 수 있다.
매칭 비용에 기반하는 움직임 정보에 대한 재정렬
디코더-단 움직임 정보 유도로서, N 개의 움직임 정보들로 구성된 리스트에 대하여, 리스트 내의 각 움직임 정보에 대한 매칭 비용에 기반하여, 리스트 내의 움직임 정보들 중 적어도 하나에 대한 재정렬(reordering)이 수행될 수 있다.
실시예들에서, 특정 대상에 대한 재정렬은 특정 대상 또는 특정 대상 내의 요소들에 대한 소트(sort)를 의미할 수 있다.
예를 들어, N 개의 움직임 정보들로 구성된 리스트 내의 움직임 정보들의 순서가 매칭 비용의 오름차순으로 재정렬될 수 있다.
예를 들어, N 개의 움직임 정보로 구성된 리스트 내의 적어도 하나의 움직임 정보의 순서가 매칭 비용의 오름차순으로 재정렬될 수 있다.
예를 들어, N개의 움직임 정보로 구성된 리스트 내의 적어도 하나의 움직임 정보가 재정렬된 후, 리스트가 재구성될 수 있다.
특정 움직임 정보 리스트가 재구성된다고 함은, 1) 특정 움직임 정보 리스트를 구성하는 움직임 정보들 중 일부만을 사용해 리스트를 구성하는 것; 2) 특정 움직임 정보 리스트를 구성하는 움직임 정보들 중 적어도 하나를 리스트에서 제거하는 것; 3) 특정 움직임 정보 리스트에 적어도 하나의 새로운 움직임 정보를 삽입(insert)하는 것; 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
예를 들어, 새로운 움직임 정보의 삽입에 있어서, 새로운 움직임 정보는 움직임 정보 리스트 내의 적어도 하나의 움직임 정보에 기반하여 결정된 움직임 정보일 수 있다. 일 예로, 새로운 움직임 정보는 움직임 정보 리스트 내에서 가장 작은 인덱스를 갖는 2 개의 움직임 정보들의 평균 또는 가중 평균일 수 있다.
또는, 예를 들어, 새로운 움직임 정보의 삽입에 있어서, 새로운 움직임 정보는 디폴트 움직임 정보일 수 있다.
N은 2, 3, 4, 6, 8, 12 또는 양의 정수일 수 있다.
재정렬된 리스트로부터 적어도 하나의 움직임 정보가 특정될 수 있다.
재정렬된 리스트로부터 특정된 움직임 정보를 사용한 예측을 수행하여 대상 블록의 예측 블록이 생성될 수 있다.
재정렬된 리스트로부터 특정된 움직임 정보를 사용하여 대상 블록의 참조 블록들 중 적어도 하나가 특정될 수 있다.
예를 들어, N 개의 움직임 정보로 구성된 리스트는 대상 블록의 움직임 정보 머지 후보 리스트를 의미할 수 있다. 예를 들어, N 개의 움직임 정보로 구성된 리스트는 디코더-단의 움직임 정보 유도 방법에 의해 구성된 리스트를 의미할 수 있다.
매칭 비용에 기반하는 탐색 영역 내의 위치의 특정
디코더-단 움직임 정보 유도로서, 매칭 비용에 기반하여 탐색 영역 내의 적어도 하나의 위치를 특정하는 방법 및/또는 매칭 비용에 기반하여 탐색 영역 내의 일부 위치들 중 적어도 하나의 위치를 특정하는 방법이 사용될 수 있다.
실시예들에서, "위치" 및 "움직임 정보"는 서로 교체되어 사용될 수 있다.
실시예들에서, "특정 위치"는 "대상 블록에서부터 상기의 특정 위치까지를 지시하는 움직임 정보"와 교체되어 사용될 수 있다. 실시예들에서, 특정 위치는 대상 블록에서부터 상기의 특정 위치까지를 지시하는 움직임 정보를 의미할 수 있다.
실시예들에서, 특정 움직임 정보는 대상 블록으로부터 상기의 특정 움직임 정보에 의해 지시되는 위치를 의미할 수 있다.
실시예들에서, 위치를 특정한다고 함은, 언급된 위치의 샘플을 특정한다는 것을 의미할 수 있다.
실시예들에서, 위치를 특정한다고 함은, 대상 블록에서부터 언급된 위치까지를 지시하는 움직임 정보를 특정함을 의미할 수 있다.
예를 들어, 디코더-단 움직임 정보 유도 방법은 탐색 영역 내의 위치들 중 가장 낮은 N 개의 매칭 비용들을 갖는 위치들을 특정하는 것일 수 있다.
특정 위치에 대한 매칭 비용은, 대상 블록에서부터 상기의 특정 위치까지를 지시하는 움직임 정보에 대한 매칭 비용을 의미할 수 있다.
예를 들어, 탐색 영역 내에서 가장 낮은 N 개의 매칭 비용들을 갖는 N 개의 위치들이 특정될 수 있다. 또는, 예를 들어, 탐색 영역 내의 일부 위치들 중 가장 낮은 N 개의 매칭 비용들을 갖는 N 개의 위치들이 특정될 수 있다.
N은 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 12 또는 양의 정수일 수 있다.
특정된 N 개의 위치들을 사용하여 리스트가 구성될 수 있다. 구성된 리스트에서 적어도 하나의 위치가 특정될 수 있고, 특정된 위치에 기반하여 대상 블록에 대한 예측이 수행될 수 있다.
리스트로부터 위치를 특정하기 위한 정보가 시그널링/부호화/복호화 될 수 있다.
움직임 정보의 재정렬 및 특정에 대한 다른 실시예
실시예들에서는, 움직임 정보의 재정렬 및 움직임 정보의 특정의 기준으로서 움직임 정보에 대한 매칭 비용이 설명되었다.
매칭 비용의 오름차순에 따른 재정렬 및 특정 외에도 다른 기준을 사용하여 재정렬 및 특정이 수행될 수 있다.
아래의 설명에서, 후보는 움직임 정보, 위치 또는 샘플을 의미할 수 있다.
실시예의 재정렬 및/또는 특정의 프로세스 내에서, 만약 후보 및 후보의 선행자(predecessor) 간의 비용 차이가 λ 값보다 열등(inferior to)하면 (즉. |D1-D2| < λ), 후보는 잉여(redundant)로 간주될 수 있다. 여기에서, D1 및 D2는 움직임 정보의 첫 번째 재정렬(reordering) 동안에 획득되는 비용들일 수 있고, λ는 인코더 측에서의 RD 기준(criterion)에서 사용되는 라그랑지안(Lagrangian) 파라미터일 수 있다. 또는, 여기에서, D1 및 D2는 각각 후보 및 후보의 선행자에 대한 템플릿 매칭 비용이거나, 후보의 선행자 및 후보에 대한 템플릿 매칭 비용일 수 있다.
제안된 알고리즘은 하기와 같이 정의될 수 있다:
리스트 내의 모든 후보들 중에서 후보 및 후보의 선행자 간의 최소 비용 차이를 결정한다
만약 최소 비용 차이가 λ의 이상이면, 리스트는 충분히 다양(diverse)한 것으로 간주될 수 있고, 재정렬은 중지될 수 있다.
만약 최소 비용 차이가 λ보다 더 작으면, 후보는 잉여인 것으로 간주될 수 있고, 리스트 내의 더 앞으로의 위치로 이동할 수 있다. 이러한 더 앞으로 간 위치는 후보가 후보의 선행자에 비해 충분히 다양하게 되는 첫 번째의 위치일 수 있다.
알고리즘은 (만약 최초 비용 차이가 λ보다 더 작지 않으면) 한정된(finite) 횟수의 반복들의 이후에 중지될 수 있다.
이러한 알고리즘은 정규(regular) 머지 모드, TM 머지 모드, BM 머지 모드 및 어파인 머지 모드에 적용될 수 있다.
적응적 필터 선택
실시예들에서는, 영상 부호화 효율을 향상시키기 위해, 적응적 필터 선택 방법을 포함하는 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 저장한 기록 매체가 개시된다.
영상의 부호화/복호화를 수행함에 있어서, 적응적 필터 선택 방법을 통해, 대상 블록에서 사용되는 필터들 중 적어도 하나가 적응적으로 선택될 수 있다. 이러한 선택을 통해, 부호화 효율이 향상될 수 있다.
실시예들의 필터는, 움직임 보상 필터, 보간 필터, 참조 샘플 필터, 예측 블록 필터, 예측 블록 경계 필터, 인-루프 필터, 디블록킹 필터, 적응적 샘플 오프셋, 적응적 인-루프 필터, 참조 블록 필터, 업-샘플링 필터 및 다운-샘플링 필터 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 참조 블록에 대하여, 적응적 필터 선택 방법을 통해 선택된 필터를 사용한 필터링이 수행될 수 있다. 여기에서, 참조 블록 필터는 참조 블록에 적용되는 필터를 의미할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 루마 성분 블록에, 적응적 필터 선택 방법을 통해 선택된 필터를 사용하는 다운-필터링이 수행될 수 있다.
예를 들어, 적응적 필터 선택 방법을 통해 선택된 필터들 중 적어도 하나를 사용하여 제1 블록에 필터링을 수행함으로써 대상 블록의 예측 블록이 생성될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 루마 성분 블록인 경우, 제1 블록은 대상 블록의 참조 블록들 중 적어도 하나; 대상 블록의 주변 블록; 및 대상 블록에 대응하는 크로마 성분 블록; 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 크로마 성분 블록인 경우, 제1 블록은 대상 블록의 참조 블록들 중 적어도 하나; 대상 블록의 참조 블록들 중 적어도 하나의 크로마 성분; 대상 블록의 주변 블록; 대상 블록에 대응하는 루마 성분 블록; 및 대상 블록에 대응하는 루마 성분 블록에 다운샘플링 필터를 적용함으로써 생성된 블록; 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
예를 들어, 적응적 필터 선택 방법을 통해 선택된 필터들 중 적어도 하나를 사용하여 대상 블록의 예측 블록에 대한 필터링이 수행될 있다.
대상 블록의 예측 모드는 인트라 예측, 인터 예측, 템플릿 매칭, 성분-간 예측 및 인트라 블록 카피 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 대상 블록의 예측 모드는 실시예들에서 설명된 다른 예측 방법을 의미할 수 있다.
성분-간 예측(cross-component prediction)은 루마 성분 샘플로부터 크로마 성분 샘플로의 매핑 모델을 유도하고, 유도된 매핑 모델을 루마 성분 샘플들에 적용함으로써 크로마 성분의 예측 샘플을 생성하는 예측 방법을 의미할 수 있다.
예를 들어, 루마 성분 샘플은 루마 성분 예측 샘플, 루마 성분 복원 샘플, 루마 성분 잔차 샘플, 다운-샘플된 루마 성분 샘플 및 소정의 필터를 사용하는 필터링이 수행된 루마 성분 샘플 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 소정의 필터는 적응적 필터 선택 방법을 통해 선택된 필터일 수 있다.
예를 들어, 성분=간 예측은 성분-간 선형 모델(Cross-Component Linear Model; CCLM)을 포함할 수 있다.
실시예들에서, 필터는 1 차원 필터, 2 차원 필터 및 3 차원 필터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 필터 f는 아래의 [수식 8]과 같이 적용될 수 있다.
[수식 8]
Y = f(X)
여기에서, Y는 필터링의 결과를 나타낼 수 있다. X는 필터의 필터 입력을 나타낼 수 있다.
예를 들어, 필터링이 수행되기 전, 필터 입력들에 대해 소정의 연산이 수행될 수 있고, 연산의 결과를 사용하여 필터링이 수행될 수 있다. 즉, 상기의 [수식 8] 대신 아래의 [수식 9]가 적용될 수 있다.
[수식 9]
Y = f(X')
여기에서, X'는 필터 입력에 소정의 연산이 수행됨으로써 도출된 결과를 나타낼 수 있다.
예를 들어, 소정의 연산은 필터 입력에 소정의 값을 더하는 연산이거나, 필터 입력으로부터 소정의 값을 빼는 연산일 수 있다.
예를 들어, 소정의 값은 루마 성분 샘플이 가질 수 있는 값들의 중간 값, 크로마 성분 샘플이 가질 수 있는 값들의 중간 값, 대상 블록의 주변의 루마 성분 샘플들의 평균 값 또는 대상 블록의 주변의 크로마 성분 샘플들의 평균 값일 수 있다.
예를 들어, 필터 입력 X 및 필터링 결과 Y는 아래의 [수식 10] 및 [수식 11]과 같이 정의될 수 있다.
[수식 10]
X = {x1, x2, .., xFILTER_INPUT_NUM}
[수식 11]
Y = {y1, y2, .., yFILTER_INPUT_NUM}
이 때, 필터 f는 아래의 [수식 12] 및 [수식 13] 등과 같은 형태를 가질 수 있다.
[수식 12]
y1 = α1,1×x1 + α2,1×x2 + ... + α2,1(FILTER_INPUT_NUM),1×xFILTER_INPUT_NUM
[수식 13]
y2 = α1,2×x1 + α2,2×x2 + ... + α2,1(FILTER_INPUT_NUM),2×xFILTER_INPUT_NUM
여기에서, αi,j는 필터 f의 계수(coefficient)를 나타낼 수 있다.
i는 1부터 FILTER_INPUT_NUM까지의 값들 중 하나의 값을 가질 수 있다.
j는 1부터 FILTER_OUTPUT_NUM까지의 값들 중 하나의 값을 가질 수 있다.
도 37은 일 예에 따른 현재 필터링이 수행되는 위치의 샘플 및 상기의 샘플에 인접한 샘플들을 나타낸다.
필터의 입력은 특정 샘플 값의 제곱 값을 포함할 수도 있다.
예를 들어, 도 37에서 C는 현재 필터링이 수행되는 위치의 샘플을 나타낼 수 있다. 이 때, 필터의 입력은 C, N, W, E 및 S 중 적어도 하나의 위치의 샘플 값의 제곱 값을 포함할 수 있다.
예를 들어, 필터는 아래의 [수식 14]와 같은 형태를 가질 수 있다.
[수식 14]
필터링 결과 = c0 × C + c1 × N + c2 × S + c3 × E + c4 × W + c5 × C' + c6 × B
C'은 C의 제곱 값일 수 있다. 또는, C'은 아래의 [수식 15]와 같이 정의될 수 있다.
[수식 15]
C' = ( C × C + M ) >> BD
BD는 비트깊이(bitdepth)를 의미할 수 있다.
M은 루마 성분 또는 크로마 성분의 중간 값일 수 있다. 예를 들어, M은 아래의 [수식 16]과 같이 정의될 수 있다.
[수식 16]
M = (1 << (BD - 1))
B는 바이어스 값일 수 있다. 예를 들어, B는 (1 << (BD - 1))이거나, 대상 블록의 주변의 루마 성분 샘플들의 평균 값 또는 대상 블록의 주변의 크로마 성분 샘플들의 평균 값일 수 있다.
실시예들에서의 필터
아래에서는 적응적 필터 선택 방법을 실시하기 위한 실시예들이 설명된다.
실시예들에서, 필터는, 필터가 적용되는지 여부, 필터의 계수, 필터의 강도(strength), 필터의 모양(shape), 필터의 형태(form), 필터의 길이, 필터의 탭(tap) 수, 적용되는 필터들의 개수, 필터 계수의 유도에 사용되는 함수의 종류, 필터의 위상(phase)의 개수, 필터링의 전처리 방법, 필터링의 후처리 방법, 루마 성분에 대해 필터링이 수행되는지 여부, 크로마 성분에 대해 필터링이 수행되는지 여부, 루마 성분 및 크로마 성분에 대하여 서로 다른 필터들이 사용되는지 여부 및 필터의 대칭 형태 등에 의해 구분될 수 있다. 그러나, 필터에 대한 구분의 기준이 전술된 요소들로 한정되는 것은 아니며, 실시예들에서 설명된 필터의 특징, 속성 및/또는 정보 또한 필터에 대한 구분의 기준으로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 필터의 강도는 디블록킹 필터의 강도를 의미할 수 있다.
예를 들어, 필터의 탭 수는 필터의 가로 길이, 세로 길이, 제1 대각 길이, 제2 대각 길이 및 필터 내의 필터 계수들의 개수 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
예를 들어, 필터의 탭 수는 2-탭, 4-탭, 6-탭, 8-탭, 10-탭, 12-탭, 16-탭, 20-탭 및 24-탭 중 적어도 하나일 수 있으나, 필터의 탭 수가 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 상기 필터 계수의 유도에 사용된 함수는 싱크(sinc) 함수, 이산 코사인 변환 보간 필터(Discrete Cosine Transform-Interpolation Filter; DCT-IF) 함수, DCT-2 함수, DCT-8 함수 및 DST- 7 함수 중 적어도 하나일 수 있으나, 필터 계수의 유도에 사용되는 함수의 종류가 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 필터의 위상의 개수는 2, 4, 8, 16, 32 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 필터의 적용에 있어서, 2 개 이상의 필터들을 순차적 및/또는 병렬적으로 사용하여 필터링이 수행될 수 있다.
예를 들어, 필터가 적용되기 전에, 필터링의 대상이 되는 샘플들에 대해 전처리가 수행될 수 있다.
이러한 전처리는 값의 클립핑(clipping), 활성화 함수(activation function)를 사용하는 변환, 특정 오프셋을 더하는 것 및 특정 오프셋을 곱하는 것 중 적어도 하나일 수 있으나, 전처리의 종류가 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 특정 오프셋은 정수일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 필터가 적용된 후에, 필터링이 적용된 샘플들에 대해 후처리가 수행될 수 있다.
이러한 후처리는 값의 클립핑(clipping), 활성화 함수(activation function)를 사용한 변환, 특정 오프셋을 더하는 것 및 특정 오프셋을 곱하는 것 중 적어도 하나일 수 있으나, 후처리의 종류가 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 특정 오프셋은 정수일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 필터의 대칭 형태는 점 대칭 형태, 가로 대칭 형태, 세로 대칭 형태 및 이러한 형태들이 결합된 형태 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
예를 들어, 필터는 디블록킹 필터의 계수, 디블록킹 필터의 필터 탭, 디블록킹 필터의 강도 및 디블록킹 필터의 모양(shape)/형태(form)에 의해 구분될 수 있다.
예를 들어, 필터는 적응적 인-루프(in-loop) 필터가 적용되는지 여부를 나타내는 정보, 적응적 인-루프 필터의 계수, 적응적 인-루프 필터의 필터 탭 및 적응적 인-루프 필터의 모양/형태에 의해 구분될 수 있다.
예를 들어, 필터는 적응적 샘플 오프셋이 적용되는지 여부를 나타내는 정보, 적응적 샘플 오프셋 값, 적응적 샘플 오프셋 카테고리, 적응적 샘플 오프셋 타입, 밴드 오프셋(band offset) 및 엣지 오프셋(edge offset)에 의해 구분될 수 있다.
적응적 필터 선택 방법을 사용하는 부호화 및 복호화
도 38은 일 실시예에 따른 부호화 방법의 흐름도이다.
단계들(3810, 3820 및 3830)은 부호화 장치(1600)의 처리부(1610)에 의해 수행될 수 있다.
단계(3810)에서, 필터 후보 리스트가 구성될 수 있다. 필터 후보 리스트는 복수의 필터 후보들을 포함할 수 있다.
단계(3820)에서, 최종 필터가 결정될 수 있다. 최종 필터는 복수의 필터 후보들 중 필터링을 위해 사용되기로 결정된 필터일 수 있다.
단계(3830)에서, 필터 정보의 부호화가 수행될 수 있다.
필터 정보는 최종 필터를 지시할 수 있다. 또는, 필터 정보는 최종 필터를 특정하기 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다.
필터 정보는 필터 후보 리스트를 구성하기 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다. 필터 정보는 필터 후보 리스트의 복수의 필터 후보들을 구성하기 위한 정보를 포함할 수 있다.
필터 정보의 부호화는 필터 정보에 대한 부호화를 수행하여 부호화된 필터 정보를 생성하는 것을 의미할 수 있다. 필터 정보의 부호화에 의해 부호화된 필터 정보가 생성될 수 있다.
필터 정보의 부호화는 필터 정보를 포함하는 비트스트림을 생성하는 것을 의미할 수 있다.
필터 정보 또는 부호화된 필터 정보를 포함하는 비트스트림이 생성될 수 있다
부호화 장치(1600)의 통신부(1620)는 복호화 장치(1700)로 비트스트림을 전송할 수 있다.
도 39는 일 실시예에 따른 복호화 방법의 흐름도이다.
단계들(3910, 3920 및 3930)은 복호화 장치(1700)의 처리부(1710)에 의해 수행될 수 있다.
복호화 장치(1700)의 통신부(1720)는 부호화 장치(1600)로부터 비트스트림을 수신할 수 있다.
비트스트림은 필터 정보 또는 부호화된 정보를 포함할 수 있다.
단계(3910)에서, 필터 정보의 복호화가 수행될 수 있다.
필터 정보의 복호화는 비트스트림으로부터 필터 정보를 획득하는 것을 의미할 수 있다.
필터 정보의 복호화는 비트스트림으로부터 획득된 부호화된 필터 정보에 대한 복호화를 수행함으로써 필터 정보를 생성하는 것을 의미할 수 있다.
단계(3920)에서, 필터 후보 리스트가 구성될 수 있다. 필터 후보 리스트는 복수의 필터 후보들을 포함할 수 있다.
필터 정보는 필터 후보 리스트를 구성하기 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다. 필터 정보는 필터 후보 리스트의 복수의 필터 후보들을 구성하기 위한 정보를 포함할 수 있다.
필터 정보에 기반하여 필터 후보 리스트가 구성될 수 있다.
단계(3930)에서, 최종 필터가 결정될 수 있다. 최종 필터는 복수의 필터 후보들 중 필터링을 위해 사용되기로 결정된 필터일 수 있다.
필터 정보는 최종 필터를 지시할 수 있다. 또는, 필터 정보는 최종 필터를 특정하기 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다.
필터 정보를 사용하여 최종 필터가 결정될 수 있다.
도 40은 일 예에 따른 부호화/복호화가 제외된 최종 필터의 결정을 나타낸다.
도 38을 참조하여 전술된 부호화 방법에서, 필터 정보의 부호화는 생략될 수도 있다. 이러한 경우, 단계(4010)는 단계(3810)에 대응할 수 있다. 단계(4020)는 단계(3820)에 대응할 수 있다.
도 39를 참조하여 전술된 복호화 방법에서, 필터 정보의 복호화는 생략될 수도 있다. 이러한 경우, 단계(4010)는 단계(3920)에 대응할 수 있다. 단계(4020)는 단계(3930)에 대응할 수 있다.
도 41은 일 예에 따른 부호화에서의 리스트의 구성이 제외된 최종 필터의 결정을 나타낸다.
도 38을 참조하여 전술된 부호화 방법에서, 필터 후보 리스트는 명시적으로 구성되지 않을 수 있다. 말하자면, 필터 후보 리스트의 구성은 생략될 수도 있다. 이러한 경우, 단계(4110)는 단계(3820)에 대응할 수 있다. 단계(4120)는 단계(3830)에 대응할 수 있다.
도 42는 일 예에 따른 복호화에서의 리스트의 구성이 제외된 최종 필터의 결정을 나타낸다.
도 39를 참조하여 전술된 복호화 방법에서, 필터 후보 리스트는 명시적으로 구성되지 않을 수 있다. 말하자면, 필터 후보 리스트의 구성은 생략될 수도 있다. 이러한 경우, 단계(4210)는 단계(3910)에 대응할 수 있다. 단계(4220)는 단계(3930)에 대응할 수 있다.
도 43은 일 예에 따른 부호화/복호화와, 리스트의 구성이 제외된 최종 필터의 결정을 나타낸다.
도 38을 참조하여 전술된 부호화 방법에서, 필터 후보 리스트의 구성 및 필터 정보의 부호화는 생략될 수도 있다. 이러한 경우, 단계(4310)는 단계(3820)에 대응할 수 있다.
도 39를 참조하여 전술된 복호화 방법에서, 필터 정보의 복호화 및 필터 후보 리스트의 구성은 생략될 수도 있다. 이러한 경우, 단계(4310)는 단계(3930)에 대응할 수 있다.
도 44는 일 실시예에 따른 템플릿의 매칭 비용을 사용하는 부호화 방법의 흐름도이다.
단계들(4410, 4420, 4430, 4440 및 4450)은 부호화 장치(1600)의 처리부(1610)에 의해 수행될 수 있다.
단계(4410)에서, 필터 후보 리스트가 구성될 수 있다. 필터 후보 리스트는 복수의 필터 후보들을 포함할 수 있다.
단계(4420)에서, 필터 후보 리스트의 복수의 필터 후보들이 템플릿의 템플릿 영역에 대하여 적용될 수 있다.
단계(4430)에서, 템플릿의 매칭 비용이 계산될 수 있다.
단계(4440)에서, 최종 필터가 결정될 수 있다. 최종 필터는 복수의 필터 후보들 중 필터링을 위해 사용되기로 결정된 필터일 수 있다.
복수의 필터 후보들의 매칭 비용들에 기반하여 최종 필터가 결정될 수 있다.
단계(4450)에서, 필터 정보의 부호화가 수행될 수 있다.
필터 정보는 최종 필터를 지시할 수 있다. 또는, 필터 정보는 최종 필터를 특정하기 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다.
필터 정보는 필터 후보 리스트를 구성하기 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다. 필터 정보는 필터 후보 리스트의 복수의 필터 후보들을 구성하기 위한 정보를 포함할 수 있다.
필터 정보의 부호화는 필터 정보에 대한 부호화를 수행하여 부호화된 필터 정보를 생성하는 것을 의미할 수 있다. 필터 정보의 부호화에 의해 부호화된 필터 정보가 생성될 수 있다.
필터 정보의 부호화는 필터 정보를 포함하는 비트스트림을 생성하는 것을 의미할 수 있다.
필터 정보 또는 부호화된 필터 정보를 포함하는 비트스트림이 생성될 수 있다
부호화 장치(1600)의 통신부(1620)는 복호화 장치(1700)로 비트스트림을 전송할 수 있다.
도 45는 일 실시예에 따른 템플릿의 매칭 비용을 사용하는 복호화 방법의 흐름도이다.
단계들(4510, 4520, 4530, 4540 및 4550)은 복호화 장치(1700)의 처리부(1710)에 의해 수행될 수 있다.
복호화 장치(1700)의 통신부(1720)는 부호화 장치(1600)로부터 비트스트림을 수신할 수 있다.
비트스트림은 필터 정보 또는 부호화된 정보를 포함할 수 있다.
단계(4510)에서, 필터 정보의 복호화가 수행될 수 있다.
필터 정보의 복호화는 비트스트림으로부터 필터 정보를 획득하는 것을 의미할 수 있다.
필터 정보의 복호화는 비트스트림으로부터 획득된 부호화된 필터 정보에 대한 복호화를 수행함으로써 필터 정보를 생성하는 것을 의미할 수 있다.
단계(4520)에서, 필터 후보 리스트가 구성될 수 있다. 필터 후보 리스트는 복수의 필터 후보들을 포함할 수 있다.
필터 정보는 필터 후보 리스트를 구성하기 위해 사용되는 정보를 포함할 수 있다. 필터 정보는 필터 후보 리스트의 복수의 필터 후보들을 구성하기 위한 정보를 포함할 수 있다.
필터 정보에 기반하여 필터 후보 리스트가 구성될 수 있다.
단계(4530)에서, 필터 후보 리스트의 복수의 필터 후보들이 템플릿의 템플릿 영역에 대하여 적용될 수 있다.
단계(4540)에서, 템플릿의 매칭 비용이 계산될 수 있다.
단계(4550)에서, 최종 필터가 결정될 수 있다. 최종 필터는 복수의 필터 후보들 중 필터링을 위해 사용되기로 결정된 필터일 수 있다.
도 46은 일 예에 따른 부호화/복호화가 제외된 최종 필터의 결정을 나타낸다.
도 44를 참조하여 전술된 부호화 방법에서, 필터 정보의 부호화는 생략될 수도 있다. 이러한 경우, 단계(4410), 단계(4420), 단계(4430) 및 단계(4440)는 각각 단계(4610), 단계(4620), 단계(4630) 및 단계(4640)에 대응할 수 있다.
도 45를 참조하여 전술된 복호화 방법에서, 필터 정보의 복호화는 생략될 수도 있다. 이러한 경우, 단계(4520), 단계(4530), 단계(4540) 및 단계(4550)는 각각 단계(4610), 단계(4620), 단계(4630) 및 단계(4640)에 대응할 수 있다.
적응적 필터 선택 방법
부호화에 있어서, 실시예의 적응적 필터 선택 방법은 단계들(3810, 3820 및 3830) 중 적어도 하나의 단계를 포함할 수 있다
복호화에 있어서, 실시예의 적응적 필터 선택 방법은 단계들(3910, 3920 및 3930) 중 적어도 하나의 단계를 포함할 수 있다.
부호화에 있어서, 실시예의 적응적 필터 선택 방법은 단계들(4410, 4420, 4430, 4440 및 4450) 중 적어도 하나의 단계를 포함할 수 있다
복호화에 있어서, 실시예의 적응적 필터 선택 방법은 단계들(4510, 4520, 4530, 4540 및 4550) 중 적어도 하나의 단계를 포함할 수 있다.
예를 들어, 적응적 필터 선택 방법에 의해 선택된 최종 필터를 사용하여, 인터 예측에서의 보간 필터링, 인터 예측에서의 움직임 보상 필터링, 참조 샘플 필터링, 예측 블록 필터링, 블록 경계 필터링, 인-루프 필터링, 디블록킹 필터링, 적응적 샘플 오프셋 및 적응적 인-루프 필터링 중 적어도 하나가 수행될 수 있다.
예를 들어, 적응적 필터 선택 방법에 의해 선택된 최종 필터가 대상 블록에서의 보간 필터, 움직임 보상 필터, 참조 샘플 필터, 예측 블록 필터, 블록 경계 필터, 인-루프 필터, 디블록킹 필터, 적응적 샘플 오프셋 및 적응적 인-루프 필터 중 적어도 하나로서 결정될 수 있고 최종 필터가 필터링을 위해 사용될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 인터 예측에서 수행되는 보간(interpolation) 및 움직임 보상(들) 중 적어도 하나에서 적응적 필터 선택 방법에 의해 최종 필터가 선택될 수 있고, 선택된 최종 필터를 사용하여 보간 필터링 및 움직임 보상 필터링 중 적어도 하나가 수행될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 인터 예측에 대하여, 1) 예측 블록의 생성 과정 및 2) 디코더-단 움직임 정보 유도 방법의 수행 과정 중 적어도 하나에서 적응적 필터 선택 방법에 의해 선택된 최종 필터를 사용하는 움직임 보상이 수행될 수 있다. 그러나, 인터 예측에서 적응적 필터 선택 방법을 통해 선택된 최종 필터를 사용하는 움직임 보상이 수행되는 경우가 앞서 열거한 과정들로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 실시예들의 디코더-단 움직임 정보 유도 방법은, 템플릿 매칭 기반의 디코더-단 움직임 정보 유도 방법, 양측 매칭(bilateral matching) 기반의 디코더-단 움직임 정보 유도 방법 및 광-흐름(optical-flow) 기반의 디코더-단 움직임 정보 유도 방법 중 적어도 하나를 의미할 수 있으나, 디코더-단 움직임 정보 유도 방법의 종류가 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 실시예들의 디코더-단 움직임 정보 유도 방법은 디코더-단 움직임 벡터 개선 방법, 국부 조도 보상(Local Illumination Compensation; LIC) 방법, 후보 리스트 내의 후보들의 순서를 재정렬하는 방법, 후보 리스트로부터 하나의 후보를 특정하는 방법 및 움직임 벡터 차분의 부호(sign) 정보를 유도하는 방법 중 적어도 하나를 의미할 수 있으나, 디코더-단 움직임 정보 유도 방법의 종류가 이에 한정되는 것은 아니다.
실시예들의 국부 조도 보상 모드는 대상 블록의 템플릿 및 참조 블록의 템플릿 간의 상관 관계를 계산함으로써 가중치 및 오프셋 중 적어도 하나를 유도하고, 유도된 가중치 및 유도된 오프셋 중 적어도 하나를 대상 블록의 일부 또는 전체에 곱하거나 더하는 모드일 수 있다.
예를 들어, 적응적 필터 선택 방법에 의해 선택된 최종 필터가 대상 블록의 움직임 보상 필터 및/또는 보간 필터로서 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 대상 블록의 최종 필터는 대상 블록의 필터 후보 리스트로부터 특정될 수 있다.
또는, 일 실시예에서, 대상 블록의 최종 필터는 필터 후보 리스트의 구성 과정 없이 결정될 수 있다.
대상 블록의 최종 필터는 특정 단위에 대하여 결정될 수 있다.
특정 단위는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스, 코딩 트리 유닛(Coding Tree Unit; CTU), 코딩 유닛(Coding Unit; CU) 및 예측 유닛(Prediction Unit; PU) 단위 중 적어도 하나를 의미할 수 있다. 그러나, 최종 필터가 선택되는 단위가 앞서 열거된 단위들로 한정되는 것은 아니다. 실시예에서 설명된 부호화/복호화의 대상으로서 사용되는 단위에 대하여 최종 필터가 적용될 수 있다.
적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부의 결정
예를 들어, 대상 블록에서 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부를 나타내는 정보에 대한 시그널링/부호화/복호화에 의해, 대상 블록에서 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
대상 블록에서 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부를 나타내는 정보는 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부에 대한 지시자일 수 있다.
대상 블록에서 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부를 나타내는 정보는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스, CTU, CU, PU 등과 같은 실시예들에서 설명된 단위들 중 적어도 하나에서 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에서 적응적 필터 선택 방법은 항상 수행될 수도 있다.
예를 들어, 대상 블록에서 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부는 묵시적으로(implicitly) 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에서 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부는 대상 픽처의 크기, 대상 블록의 크기, 대상 블록의 움직임 정보 및 대상 블록의 코딩 파라미터 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양-예측 모드(bi-prediction mode)가 사용되는 경우, 하나의 통합된 지시자로부터 L0 방향 및 L1 방향에 대한 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양-예측 모드(bi-prediction mode)가 사용되는 경우, L0 방향 및 L1 방향 중 각 방향에 지시자로부터 각 방향에 대하여 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부가 결정될 수 있다.
예를 들어, 제1 방향에 대해서는 적응적 필터 선택 방법이 수행되고, 제2 방향에 대해서는 적응적 필터 선택 방법이 수행되지 않을 수 있다. 여기에서, 제1 방향 및 제2 방향은 L0 방향 및 L1 방향을 각각 의미할 수 있다. 또는, 제1 방향 및 제2 방향은 L1 방향 및 L0 방향을 각각 의미할 수 있다.
성분-간 의존
예를 들어, 크로마 성분에 대한 최종 필터는 루마 성분에 대한 필터 후보 리스트 및 루마 성분에 대한 최종 필터 후보 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 크로마 성분에 대한 최종 필터의 탭 수는 루마 성분에 대한 최종 필터의 탭 수에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 크로마 성분에 대한 최종 필터의 탭 수는 루마 성분에 대한 최종 필터의 탭 수의 절반일 수 있다.
필터의 변형에 기반하는 적응적 필터 선택
실시예들의 적응적 필터 선택 방법은 특정 방법에 따른 필터의 구성 또는 필터의 변형을 포함할 수 있다.
예를 들면, 적응적 필터 선택은 특정 방법에 따라서 필터의 속성, 특징 및/또는 정보를 변경하는 것을 의미할 수 있다.
예를 들어, 적응적 필터 선택은 필터의 계수를 변경하는 것을 포함할 수 있다. 필터의 계수의 변경은 필터의 계수 및 오프셋 간의 특정 연산에 의해 이루어질 수 있다.
예를 들어, 제1 필터의 적어도 하나의 계수에 소정의 오프셋을 더해질 수 있다. 또는, 제1 필터의 적어도 하나의 계수에 소정의 오프셋이 곱해질 수 있다. 또는, 제1 필터의 적어도 하나의 계수로부터 소정의 오프셋이 빼질 수 있다. 또는, 제1 필터의 적어도 하나의 계수가 소정의 오프셋에 의해 나누어질 수 있다.
소정의 오프셋에 대한 정보가 시그널링/부호화/복호화 될 수 있다.
예를 들어, 소정의 오프셋은 오프셋 후보 리스트로부터 특정될 수 있다.
예를 들어, 소정의 오프셋에 대한 정보는 인덱스일 수 있으며, 오프셋 후보 리스트에서 인덱스에 해당하는 오프셋이 제1 필터의 적어도 하나의 계수에 더해지거나, 곱해질 수 있다.
예를 들어, 제1 필터는 대상 블록의 주변 샘플에 기반하여 결정될 수 있다. 또는, 예를 들어, 제1 필터에 대한 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있고, 이러한 정보에 의해 제1 필터가 결정될 수 있다.
오프셋에 의해 필터의 계수가 변경됨에 따라, 실시예들에서 설명된 오프셋의 결정 또한 적응적 필터 선택 방법에 포함될 수 있다.
필터 후보 리스트의 구성
아래에서는 단계들(3810, 3920, 4410 및 4520)에서의 필터 후보 리스트의 구성이 설명된다.
대상 블록의 최종 필터는 필터 후보 리스트로부터 특정될 수 있다.
예를 들어, 필터 후보 리스트는 NUM_FILTER 개의 필터 후보들을 포함하도록 구성될 수 있다. 또는, 필터 후보 리스트의 최대 크기는 NUM_FILTER일 수 있다.
NUM_FILTER는 1 이상의 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, NUM_FILTER 정보에 대한 시그널링/부호화/복호화에 의해 NUM_FILTER가 결정될 수 있다.
예를 들어, NUM_FILTER는 묵시적으로(implicitly) 결정될 수 있다.
예를 들어, NUM_FILTER는 실시예들에서 설명된 특정 단위에 대하여 묵시적으로 결정될 수 있다. 예를 들면, 특정 단위는 CU 또는 PU일 수 있다.
예를 들어, NUM_FILTER는 대상 블록의 크기, 대상 블록의 움직임 정보, 대상 블록의 인트라 예측 모드 및 대상 블록의 코딩 파라미터 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있으나, NUM_FILTER의 결정 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, NUM_FILTER는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스, CTU, CU, PU 등과 같은 실시예들에서 설명된 단위들 중 적어도 하나에서 결정될 수 있다.
예를 들어, NUM_FILTER는 픽처의 크기, 타일의 크기, 타일 그룹의 크기 및 슬라이스의 크기 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있으나, NUM_FILTER의 결정 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
NUM_FILTER는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스, CTU, CU, PU 등과 같은 실시예들에서 설명된 단위들 중 적어도 하나에서 결정될 수 있다.
예를 들어, 필터 후보 리스트를 구성하는 필터 후보들 중 적어도 하나는 대상 픽처, 대상 슬라이스, 대상 타일, 대상 타일 그룹, 대상 CTU 및 대상 블록 등과 같은 실시예들에서 설명된 부호화/복호화의 대상들 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
대상 픽처는 대상 블록이 속한 픽처를 의미할 수 있다.
대상 슬라이스는 대상 블록이 속한 슬라이스를 의미할 수 있다.
대상 타일은 대상 블록이 속한 타일을 의미할 수 있다.
대상 타일 그룹은 대상 블록이 속한 타일 그룹을 의미할 수 있다.
대상 CTU는 대상 블록이 속한 CTU를 의미할 수 있다.
예를 들어, 필터 후보 리스트를 구성하는 필터 후보들 중 적어도 하나는 대상 픽처의 크기, 대상 슬라이스의 크기, 대상 타일의 크기, 대상 CTU의 크기 및 대상 블록의 크기 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 필터 후보 리스트를 구성하는 필터 후보들 중 적어도 하나는 대상 블록의 움직임 정보, 대상 블록의 인트라 예측 모드 및 대상 블록의 코딩 파라미터 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 필터 후보 리스트를 구성하는 필터 후보들 중 적어도 하나는 대상 블록의 예측 샘플들, 대상 블록의 복원 샘플들, 대상 블록의 예측 샘플들에 특정 필터를 사용하는 필터링이 적용된 결과로서 도출된 샘플들 및 대상 블록의 복원 샘플들에 특정 필터를 사용하는 필터링이 적용된 결과로서 도출된 샘플들 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 특정 필터는 가중 평균 값 필터, 특정 각도에 대한 그래디언트(gradient)를 계산하기 위한 필터, 평균 필터 및 엣지(edge) 검출 필터 중 적어도 하나를 의미할 수 있다. 그러나, 특정 필터의 종류가 앞서 열거된 필터 종류들로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 특정 각도는 0 도, 15 도, 30 도, 45 도, ..., 330 도 및 345 도 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
예를 들어, 필터 후보 리스트를 구성하는 필터 후보들 중 적어도 하나는 대상 블록의 예측 샘플들, 대상 블록의 복원 샘플들, 대상 블록의 예측 샘플들에 특정 필터를 사용하는 필터링이 적용된 결과로서 도출된 샘플들 및 대상 블록의 복원 샘플들에 특정 필터를 사용하는 필터링이 적용된 결과로서 도출된 샘플들 중 적어도 2 개의 통계 값에 기반하여 결정될 수 있다.
여기에서, 통계 값은 실시예들에서 설명된 통계 값들 중 하나일 수 있고, 평균, 가중 평균, 합 및 가중 합 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 필터 후보 리스트를 구성하는 필터 후보들 중 적어도 하나는 VAL1, VAL2, ... VALNUM_VAL에 기반하여 결정될 수 있다.
NUM_VAL은 1, 2 또는 양의 정수일 수 있다. 또는, NUM_VAL은 대상 블록의 속성에 의해 결정된 값일 수 있다. 예를 들면, NUM_VAL은 대상 블록의 너비 또는 대상 블록의 높이일 수 있다.
VAL1, VAL2, ... VALNUM_VAL의 각각은 제1 샘플 세트에 속하는 적어도 하나의 샘플 및 제2 샘플 세트에 속하는 적어도 하나의 샘플의 가중 합일 수 있다.
예를 들어, 제1 샘플 세트는 대상 블록 내의 특정 수직 샘플 경계의 좌측에 존재하는 샘플들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 샘플 세트는 대상 블록 내의 특정 수직 샘플 경계의 우측에 존재하는 샘플들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 제1 샘플 세트는 대상 블록 내의 특정 수평 샘플 경계의 상측에 존재하는 샘플들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 샘플 세트는 대상 블록 내의 특정 수평 샘플 경계의 하측에 존재하는 샘플들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이러한 특정 수직/수평 샘플 경계는 대상 블록의 크기, 대상 블록의 움직임 정보, 대상 블록의 인트라 예측 모드, 대상 블록의 코딩 파라미터, 대상 블록의 예측 샘플들, 대상 블록의 복원 샘플들, 대상 블록의 예측 샘플들에 특정 필터를 사용하는 필터링이 적용된 결과로서 도출된 샘플들 및 대상 블록의 복원 샘플들에 특정 필터를 사용하는 필터링이 적용된 결과로서 도출된 샘플들 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, VAL1, VAL2, ... VALNUM_VAL의 각각은 1) 제1 샘플 세트에 속하는 적어도 하나의 제1 샘플 및 2) 제1 샘플에 대해 대상 블록 내의 특정 수평/수직 샘플 경계를 기준으로 대칭인 위치에 있는 적어도 하나의 제2 샘플 간의 가중합의 결과를 의미할 수 있다.
도 47은 일 예에 따른 대상 블록에 대한 수직 샘플 경계 및 수평 샘플 경계를 나타낸다.
도 48은 다른 일 예에 따른 대상 블록에 대한 수직 샘플 경계 및 수평 샘플 경계를 나타낸다.
도 49는 일 예에 따른 필터 후보를 결정하기 위한 값들을 나타낸다.
도 49에서는 전술된 VAL1, VAL2, ... VALNUM_VAL의 값들을 도출하기 위해 사용되는 샘플 세트가 도시되었다.
예를 들어, 제1 샘플 세트는 도 49에서 도시된 S10,1, S10,2, ... , S11,1 및 S11,2, ...로 구성될 수 있다.
예를 들어, 제1 샘플 세트는 도 49에서 도시된 S20,1, S20,2, ... , S21,1 및 S21,2, ...로 구성될 수 있다.
예를 들여, 양수 i에 대하여, VALi는 아래의 [수식 17] 내지 [수식 20] 중 적어도 하나와 같이 계산될 수 있다.
[수식 17]
VALi = ws1(0) × S10,i + ws2(0) × s20,i
[수식 18]
VALi = ws1(0,i) × S10,i + ws2(0,i) × s20,i
[수식 19]
VALi = ws1(1) × S11,i + ws1(0) × s20,i + ws2(0) × s20,i + ws2(1) × s21,i
[수식 20]
VALi = ws1(1,i) × S11,i + ws1(0,i) × s20,i + ws2(0,i) × s20,i + ws2(1,i) × s21,i
[수식 17] 내지 [수식 20]에서, ws1(i), ws2(i), ws1(j,i) 및 ws2(j,i)는 가중 합에 서 사용되는 가중치를 의미할 수 있다.
예를 들어, 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스, CTU, CU 및 PU 등과 같은 실시예들에서 설명된 단위들 중 적어도 하나의 단위에서 필터 후보 리스트의 구성, 재구성 및 갱신 중 하나의 처리가 수행될 수 있다.
필터 후보 리스트가 갱신된다고 함은, 1) 필터 후보 리스트 내 필터 후보들 중 적어도 하나가 제거되는 것 및 2) 필터 후보 리스트에 새로운 필터 후보가 추가되는 것 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
예를 들어, 특정 단위 내에서 사용되는 필터 후보 리스트는 동일할 수 있다.
예를 들어, 특정 단위는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스, CTU, CU 및 PU 등과 같은 실시예들에서 설명된 단위들 중 적어도 하나의 단위를 의미할 수 있다.
예를 들어, 특정 단위에 대한 필터 후보 리스트는 상기의 특정 단위의 상위 단위에서 결정될 수 있다. 또는, 예를 들어, 특정 단위에 대한 필터 후보 리스트로서 상기의 특정 단위의 상위 단위에 대한 필터 후보 리스트가 사용될 수 있다.
예를 들어, 특정 단위는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스, CTU, CU 및 PU 등과 같은 실시예들에서 설명된 단위들 중 적어도 하나의 단위를 의미할 수 있다.
예를 들어, CU의 상위 단위는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스 및 CTU 등과 같이 실시예들에서 CU를 포함하는 것으로 설명된 단위일 수 있다.
예를 들어, PU 단위의 상위 단위는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스 및 CTU 등과 같이 실시예들에서 CU를 포함하는 것으로 설명된 단위일 수 있다.
실시예들에서, 상위 단위는 상위 레벨을 의미할 수 있다.
예를 들어, 크로마 성분에 대한 필터 후보 리스트는 루마 성분에 대한 필터 후보 리스트 및 루마 성분에 대한 최종 필터 후보 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, NUM_FILTER_LIST 개의 필터 후보 리스트들 중 필터 후보 리스트에 대한 정보의 시그널링/부호화/복호화를 통해 적어도 하나의 필터 후보 리스트가 특정될 수 있다. 적응적 필터 선택 방법의 최종 필터는 이러한 특정된 필터 후보 리스트로부터 선택될 수 있다.
필터 후보 리스트에 대한 정보의 시그널링/부호화/복호화는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스, CTU, CU 및 PU 등과 같은 실시예들에서 설명된 단위들 중 적어도 하나의 단위에서 수행될 수 있다.
예를 들어, NUM_FILTER_LIST 개의 필터 후보 리스트들 중 묵시적으로 하나의 필터 후보 리스트가 특정될 수 있다. 적응적 필터 선택 방법의 최종 필터는 이러한 특정된 필터 후보 리스트로부터 선택될 수 있다.
예를 들어, 특정된 필터 후보 리스트는 NUM_FILTER_LIST 개의 필터 후보 리스트들 중 가장 작은 인덱스(예를 들어, 인덱스 0)을 갖는 필터 후보 리스트일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양-예측 모드(bi-prediction mode)가 사용되는 경우, L0 방향 및 L1 방향에 대해 통합된 하나의 필터 후보 리스트가 구성될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양-예측 모드(bi-prediction mode)가 사용되는 경우, L0 방향 및 L1 방향에 대해 통합된 하나의 필터 후보 리스트가 사용될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양-예측 모드가 사용되는 경우, L0 방향 및 L1 방향에 대해 구분된 필터 후보 리스트들이 각각 구성 및 사용될 수 있다.
예를 들어, 필터 후보 리스트는 오프셋 후보 리스트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 필터 후보 리스트의 각 후보는 적응적 샘플 오프셋의 오프셋을 의미할 수 있다.
오프셋은 밴드 오프셋 및 엣지 오프셋 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
다른 블록의 필터 후보 리스트의 사용
도 50은 일 예에 따른 대상 블록에 인접하지 않은 블록들을 나타낸다.
예를 들어, 대상 블록에 인접한 블록들에서 사용된 필터 후보 리스트들 중 적어도 하나가 참조될 수 있고, 참조된 필터 후보 리스트가 대상 블록의 필터 후보 리스트로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 인접 블록, 비-인접 블록, 시간적 인접 블록 및 콜 블록의 비-인접 블록 중 적어도 하나에서 사용된 필터 후보 및 필터 중 적어도 하나가 대상 블록의 필터 후보 및 필터 중 적어도 하나로서 사용될 수 있다.
또는, 예를 들어, 대상 블록의 인접 블록, 비-인접 블록, 시간적 인접 블록 및 콜 블록의 비-인접 블록 중 적어도 하나에서 사용된 필터 후보 및/또는 필터의 계수 중 적어도 하나가 대상 블록의 필터 후보들 중 적어도 하나 및/또는 필터의 계수로서 사용될 수 있다.
실시예들에서, 머지 후보는 대상 블록의 필터 후보로서 사용될 참조 블록의 필터 후보를 의미할 수 있다. 참조 블록은 대상 블록의 인접 블록, 비-인접 블록, 시간적 인접 블록 및 콜 블록의 비-인접 블록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 예로, 인접 블록은, 도 35a 및 도 35b에서 도시된 것과 같이, 대상 블록의 상단, 좌상단, 우상단, 좌단 및 좌하단 중 적어도 하나에 인접하는 블록들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
비-인접 블록은, 도 50에서 도시된 것과 같이, 대상 블록의 상단 경계 및 좌측 경계 중 적어도 하나로부터의 거리가 N인 블록을 포함할 수 있다. 여기에서, N은, 4, 8 또는 16과 같은 정수일 수 있다.
인접 블록들로부터 머지 후보들이 유도될 수 있다. 인접 블록들로부터 머지 후보들이 유도된 후, 다음으로 비-인접 블록을 이용하여, 머지 후보들이 유도될 수 있다.
일 예로, 대상 블록의 좌상단 위치로부터의 수평 방향 거리 및 수직 방향 거리 중 적어도 하나가 단위 거리 또는 단위 거리의 N 배인 블록으로부터 머지 후보가 유도될 수 있다.
일 예로, 대상 블록의 좌상단 위치가 (x, y)인 경우, 좌상단 위치가 (x - (N*horizontal), y), (x, y -((N*vertical)) 또는 (x - (N*horizontal), y - (N*vertical))인 블록으로부터 머지 후보가 유도될 수 있다.
시간적 인접 블록은, 도 35a에 도시된 것과 같이, 콜 픽처의 대상 블록의 위치에 대응하는 블록(즉, 콜 블록)일 수도 있다. 또는, 시간적 인접 블록은 이러한 콜 블록의 인접 블록일 수 있다.
일 예로, 시간적 인접 블록은 콜 블록의 우측 위치, 하측 위치, 우하측 위치, 상좌측 위치 또는 좌하측 위치에 있는 블록일 수도 있다.
대상 블록의 후보를 유도하기 위한 시간적 인접 블록은 N 개일 수 있다.
N 은 0, 1, 2, 3, 6, 12 또는 양의 정수일 수 있다.
또한, 대상 블록에서, 시간적 인접 블록으로부터 유도되는 병합 후보들은 M 개일 수 있다. M은 0, 1, 2, 3, 6, 12 또는 양의 정수일 수 있다.
시간적 인접 블록의 개수는, 가용한 공간적 인접 블록들의 개수에 따라 적응적으로 결정될 수도 있다.
콜 블록의 비-인접 블록으로부터 머지 후보가 유도될 수도 있다.
일 예로, 콜 블록의 좌상측 위치로부터의 수평 방향 거리 및 수직 방향 거리 중 적어도 하나가 단위 거리 또는 단위 거리의 N 배인 시간적 블록에 기반하여 병합 후보가 유도될 수 있다.
일 예로, 콜 블록의 좌상단 위치가 (x, y)인 경우, 좌상단 위치가 (x - (N*horizontal), y), (x, y -((N*vertical)) 또는 (x - (N*horizontal), y - (N*vertical))인 시간적 블록으로부터 머지 후보가 유도될 수 있다.
여기에서, horizontal은 수평 방향에 대한 단위 거리를 나타낼 수 있다. vertical은 수직 방향에 대한 단위 거리를 나타낼 수 있다.
단위 거리는 대상 블록의 크기에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 수평 방향 단위 거리 및 수직 방향 단위 거리는 대상 블록의 너비 및 높이와 동일하게 각각 설정될 수 있다.
N은 1 이상의 자연수일 수 있다. N에 제1 값이 적용되었을 때 도출된 시간적 블록이 비가용한 경우, N이 1만큼 증가된 다음, 시간적 블록이 탐색될 수 있다.
시프팅된 시간적 블록은 시간적 블록에 시프트를 적용함으로써 결정된 위치에서의 블록일 수 있다.
시프팅된 시간적 블록으로부터 머지 후보가 유도될 수도 있다. 여기에서, 시프팅된 시간적 블록은 시간적 블록의 위치로부터 움직임 벡터만큼 떨어진 위치에 위치할 수 있다.
여기에서, 움직임 벡터는, 대상 블록의 공간적 인접 블록의 움직임 벡터일 수 있다. 일 예로, 대상 블록의 좌측 이웃 블록 또는 상측 이웃 블록의 움직임 벡터에 기반하여 시프팅된 시간적 블록이 결정될 수 있다. 또는, 대상 블록의 공간적 이웃 블록들이 기-정의된 순서에 따라 탐색되었을 때, 첫번째로 탐색된 가용한 블록의 움직임 벡터에 기반하여 시프팅된 시간적 블록이 결정될 수 있다.
시간적 인접 블록이 가용한지 여부는 픽처/슬라이스 타입 및 대상 블록의 코딩 파라미터 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다. 여기에서, 픽처/슬라이스 타입은 픽처/슬라이스가 I 픽처/I 슬라이스인지 여부를 의미할 수 있다.
도 51은 일 예에 따른 크로마 성분 샘플의 위치에 대응하는 루마 성분 위치를 나타낸다.
대상 블록이 크로마 성분 블록인 경우, 필터 후보 리스트는 도 51에서 도시된 필터들 중 적어도 하나를 필터 후보로서 포함할 수 있다.
도 51에서, C는 크로마 성분 샘플의 위치에 대응하는 루마 성분 위치를 나타낼 수 있다.
최종 필터의 결정
아래에서는 단계들(3820, 3930, 4440 및 4550)에서의 최종 필터의 결정이 설명된다.
예를 들어, NUM_FILTER가 1인 경우, 필터 후보 리스트 내에 존재하는 유일한 필터 후보가 최종 필터로서 선택될 수 있다.
예를 들어, 필터 후보 리스트 내의 필터 후보의 개수가 1인 경우, 필터 후보 리스트 내에 존재하는 유일한 필터 후보가 최종 필터로서 선택될 수 있다.
예를 들어, 필터 후보 리스트 내의 필터 후보의 개수가 1인 경우, 이를 필터 후보 리스트 내의 유일한 필터 후보가 최종 필터로서 선택되었다고 간주될 수 있다.
예를 들어, NUM_FILTER가 2의 이상인 경우, 최종 필터에 대한 정보의 시그널링/부호화/복호화에 의해 필터 후보 리스트로부터 최종 필터가 선택될 수 있다.
예를 들어, 필터 후보 리스트 내의 필터 후보들의 개수가 2인 경우, 최종 필터에 대한 정보의 시그널링/부호화/복호화에 의해 필터 후보 리스트로부터 최종 필터가 특정될 수 있다.
예를 들어, 최종 필터에 대한 정보는 최종 필터를 특정하기 위한 인덱스를 의미할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 크기, 움직임 정보, 코딩 파라미터 및 대상 블록의 적응적 필터 선택 방법이 활성화되었는지 여부 중 적어도 하나에 기반하여 대상 블록에서의 최종 필터에 대한 정보가 시그널링/부호화/복호화되는지 여부가 결정될 수 있다.
대상 블록의 적응적 필터 선택 방법이 활성화되는지 여부는 대상 블록이 속한 단위들 중 적어도 하나의 단위에서 결정될 수 있다. 예를 들면, 단위들은 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스, CTU, CU 및 PU를 포함할 수 있고, 실시예에서 설명된 부호화/복호화의 다른 대상을 포함할 수 있다.
예를 들어, 필터 후보 리스트로부터 묵시적으로 최종 필터가 선택될 수 있다.
예를 들어, NUM_FILTER 개의 필터 후보들로 구성된 필터 후보 리스트 중 가장 작은 인덱스(예를 들어, 인덱스 0)에 해당하는 필터 후보가 최종 필터로서 선택될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양예측 모드가 사용되는 경우, 통합된 필터 후보 리스트로부터 특정된 하나의 필터가 L0 방향 및 L1 방향의 최종 필터로서 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양예측 모드가 사용되는 경우, 통합된 필터 후보 리스트로부터 L0 방향에 대한 최종 필터 및 L1 방향에 대한 최종 필터가 구분되어 각각 선택될 수 있다.
예를 들어, 최종 필터는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스, CTU, CU 및 PU 등과 같은 실시예들에서 설명된 단위들 중 적어도 하나의 단위에서 선택될 수 있다.
예를 들어, 특정 단위 내에서는 동일한 최종 필터가 사용될 수 있다.
예를 들어, 특정 단위는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스, CTU, CU 및 PU 등과 같은 실시예들에서 설명된 단위들 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
예를 들어, 특정 단위에 대한 최종 필터는 특정 단위의 상위 단위에서 결정될 수 있다. 또는, 예를 들어, 특정 단위에서의 최종 필터로서 특정 단위의 상위 단위에서의 최종 필터가 사용될 수 있다.
예를 들어, 특정 단위는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스, CTU, CU 및 PU 등과 같은 실시예들에서 설명된 단위들 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
예를 들어, CU의 상위 단위는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스 및 CTU 등과 같이 실시예들에서 CU를 포함하는 것으로 설명된 단위일 수 있다.
예를 들어, PU 단위의 상위 단위는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스 및 CTU 등과 같이 실시예들에서 CU를 포함하는 것으로 설명된 단위일 수 있다.
실시예들에서, 상위 단위는 상위 레벨을 의미할 수 있다.
제1 단위가 제2 단위의 상위 단위라고 함은, 제2 단위가 제1 단위에 포함됨을 의미할 수 있다.
제1 레벨이 제2 레벨의 상위 레벨이라고 함은, 제2 레벨이 제1 레벨에 포함됨을 의미할 수 있다.
예를 들어, 최종 필터는 필터 후보 리스트의 구성 과정 없이 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 주변 샘플들 및 주변 블록들 중 적어도 하나에 기반하여 대상 블록에서 사용될 최종 필터가 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 주변 샘플들을 사용하여 제1 샘플 세트 및 제2 샘플 세트가 구성될 수 있다. 제1 샘플 세트에 대하여 필터링이 수행되었을 때 제2 샘플 세트와 가장 유사한 필터링 결과를 만들어 내는 필터 값 유도될 수 있고, 유도된 필터 값에 해당하는 필터가 최종 필터로서 결정될 수 있다.
예를 들어, 필터 값의 유도는 (선형) 회귀 방법에 의해 수행될 수 있다.
대상 블록의 주변 샘플들은 루마 성분 복원 샘플, 루마 성분 예측 샘플, 루마 성분 잔차 샘플, 크로마 성분 복원 샘플, 크로마 성분 예측 샘플 및 크로마 성분 잔차 샘플 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 주변의 루마 성분 샘플들에 대하여 필터링이 수행되었을 때, 상기의 루마 성분에 대응하는 위치에서의 크로마 성분 샘플들과 가장 유사한 필터링 결과를 만들어 내는 필터 값이 유도될 수 있다. 유도된 필터 값에 해당하는 필터가 최종 필터로서 결정될 수 있다.
실시예들에서, "가장 유사하다"는 설명은 "샘플 값들 간의 차이가 최소이다"를 의미할 수 있다.
샘플 값들의 간의 차이는 비용 함수를 사용하여 계산될 수 있다.
비용 함수는, 절대 차이들의 합(Sum of Absolute Differences; SAD), 절대 변환된 차이들의 합(Sum of Absolute Transformed Differences; SATD), 절대 차이들의 중간-제거된 합(Mean-Removed Sum of Absolute Differences; MR-SAD), 중간 제곱된 오차(Mean Squared Error; MSE) 및 제곱된 오차의 합(Sum of Squared Error; SSE) 중 적어도 하나일 수 있다. 그러나, 비용 함수들이 앞에 열거된 항목들로 한정되는 것은 아니며, 실시예에서 설명된 비용에 관련된 함수들이 비용 함수로서 포함될 수 있다.
템플릿 영역에 대한 적용
아래에서는 단계들(4420 및 4530)에서의 템플릿 영역에 대한 적용이 설명된다.
예를 들어, 대상 블록의 필터 후보 리스트 내의 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 필터 후보(들)에 대하여, 1) 각 필터 후보를 사용하여 템플릿 영역이 예측될 수 있다. 2) 각 필터 후보를 사용하여 예측한 템플릿에 대한 템플릿 매칭 비용이 계산될 수 있다. 3) 각 필터 후보에 대한 템플릿 매칭 비용에 기반하여 필터 후보 리스트 내의 필터 후보들 중 적어도 하나의 순서가 재정렬될 수 있다. 또는, 각 필터 후보에 대한 템플릿 매칭 비용에 기반하여 필터 후보 리스트가 재구성될 수 있다.
각 필터 후보에 대한 템플릿 매칭 비용은 각 필터 후보를 사용하여 예측된 템플릿에 대한 템플릿 매칭 비용을 의미할 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭 비용의 오름차순으로 필터 후보 리스트 내의 필터 후보들의 순서가 재정렬될 수 있다.
예를 들어, 필터 후보 리스트 내의 필터 후보들 중 가장 작은 템플릿 매칭 비용들을 갖는 NUM_FILTER_FOR_RECON 개의 필터 후보들 만을 사용하여 필터 후보 리스트가 재구성될 수 있다.
예를 들어, 필터 후보 리스트 내의 필터 후보들 중 가장 낮은 템플릿 매칭 비용을 갖는 필터 후보가 최종 필터로서 선택될 수 있다.
대상 블록의 템플릿은 대상 블록의 좌하측 영역, 좌측 영역, 좌상측 영역, 상측 영역 및 우상측 영역 내에 위치한 샘플들 및/또는 위치들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 템플릿 영역은 템플릿 내의 샘플들의 집합 또는 템플릿 내의 샘플들의 위치들의 집합을 의미할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 템플릿은 1) 대상 블록의 좌측에 인접한 TMSIZE_LEFT 개의 라인들 내에 포함되는 샘플들 중 적어도 하나의 샘플, 2) 대상 블록의 좌측에 인접한 TMSIZE_LEFT 개의 라인들 내에 포함되는 위치들 중 적어도 하나의 위치, 3) 대상 블록의 상단에 인접한 TMSIZE_ABOVE 개의 라인들 내에 포함되는 샘플들 중 적어도 하나의 샘플 및 4) 대상 블록의 상단에 인접한 TMSIZE_ABOVE 개의 라인들 내에 포함되는 위치들 중 적어도 하나의 위치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그러나, 템플릿 및 대상 블록 간의 위치 관계 또는 템플릿 구성 방법이 전술된 관계 또는 방법으로 한정되지는 않는다.
TMSIZE_LEFT 및/또는 TMSIZE_ABOVE는 묵시적으로 결정된 값일 수 있다.
TMSIZE_LEFT 및/또는 TMSIZE_ABOVE는 대상 블록의 크기, 움직임 정보, 코딩 파라미터 및 대상 블록의 적응적 필터 선택 방법이 활성화되었는지 여부 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
TMSIZE_LEFT 및/또는 TMSIZE_ABOVE는 0, 1, 2, 3, 4 또는 4 이상의 양의 정수일 수 있다.
TMSIZE_LEFT 및 TMSIZE_ABOVE는 같을 수 있다. 또는, TMSIZE_LEFT 및 TMSIZE_ABOVE는 서로 다를 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 인터 예측 블록인 경우, 템플릿 영역에 대한 적용 단계에서, 필터 후보 리스트 내의 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 필터 후보(들)에 대해, 각 필터 후보를 사용하는 템플릿 영역에 대한 인터 예측을 수행함으로써 모두 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 템플릿들이 생성될 수 있다.
예를 들어, 각 필터 후보는 움직임 보상 필터 및 보간 필터 중 적어도 하나로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 움직임 정보 및 대상 블록의 움직임 정보에 기반하여 유도된 움직임 정보 중 적어도 하나를 사용하여 템플릿 영역에 대한 인터 예측이 수행될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양예측(bi-prediction) 모드가 사용되는 경우, 대상 블록의 움직임 정보에 기반하여 유도된 움직임 정보는 대상 블록의 L0 방향 움직임 정보 또는 L1 방향 움직임 정보를 의미할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양예측 모드가 사용되는 경우, L0 방향 및 L1 방향에 대해 통합된 필터 후보 리스트 내의 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 필터 후보(들)에 대해, 대상 블록의 L0 방향 움직임 정보, L1 방향 움직임 정보 및 각 필터 후보를 사용하는 양예측을 수행함으로써 모두 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 템플릿들이 생성될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 양예측 모드가 사용되는 경우, 특정 방향에 대한 필터 후보 리스트 내의 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 필터 후보(들)에 대해, 대상 블록의 특정 방향 움직임 정보 및 각 필터 후보를 사용하는 단예측(uni-prediction)을 수행함으로써 모두 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 템플릿들이 생성될 수 있다.
특정 방향은 L0 방향 또는 L0 방향을 의미할 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 사용되는 경우, 대상 블록의 템플릿 및/또는 템플릿 영역은 대상 블록의 CPMV들에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록에 대하여 어파인 모드가 사용되는 경우, 대상 블록의 CPMV들에 기반하여 서브블록 템플릿들이 구성될 수 있다. 대상 블록의 템플릿 및/또는 템플릿 영역은 서브블록 템플릿들의 조합 및/또는 서브블록 템플릿들의 영역의 조합일 수 있다.
예를 들어, 어파인 모드에서의 템플릿 매칭 비용은 서브블록 템플릿들의 템플릿 매칭 비용들의 합 또는 서브블록 템플릿들(예컨대, A0, A1, A2, A3, L0, L1, L2 및 L3)의 템플릿 매칭 비용들의 평균일 수 있다.
도 52는 일 예에 따른 템플릿 영역에 대한 인트라 예측을 나타낸다.
예를 들어, 대상 블록이 인트라 예측 블록인 경우, 템플릿 영역에 대한 적용 단계에서, 필터 후보 리스트 내의 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 필터 후보(들)에 대해, 각 필터 후보를 사용하는 템플릿 영역에 대한 인트라 예측을 수행함으로써 모두 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 템플릿들이 생성될 수 있다.
예를 들어, 각 필터 후보는 참조 샘플 필터로서 사용될 수 있다.
예를 들어, 템플릿 영역에 대한 인트라 예측을 위해 사용되는 인트라 예측 모드 및 코딩 파라미터 중 적어도 하나는 대상 블록의 인트라 예측 모드 및 코딩 파라미터 중 적어도 하나와 동일할 수 있다.
도 52는 대상 블록이 인트라 예측 블록인 경우, 템플릿 영역에 대한 인트라 예측을 나타낸다.
템플릿 영역에 대한 인트라 예측은 템플릿의 참조 샘플을 사용하여 수행될 수 있다.
예를 들어, 템플릿 영역에 대한 적용 단계에서, 필터 후보 리스트 내의 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 필터 후보(들)에 대해, 각 필터 후보를 사용하는 인-루프 필터링을 대상 블록의 템플릿 영역의 복원 샘플들에 적용함으로써 모두 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 템플릿들이 생성될 수 있다.
예를 들어, 템플릿 영역에 대한 적용 단계에서, 필터 후보 리스트 내의 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 필터 후보(들)에 대해, 각 필터 후보를 사용하는 디블록킹 필터링을 대상 블록의 템플릿 영역의 복원 샘플들에 적용함으로써 모두 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 템플릿들이 생성될 수 있다.
예를 들어, 템플릿 영역에 대한 적용 단계에서, 필터 후보 리스트 내의 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 후보 오프셋(들)에 대해, 각 후보 오프셋을 사용하는 적응적 샘플 오프셋을 대상 블록의 템플릿 영역의 복원 샘플들에 적용함으로써 모두 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 템플릿이 생성될 수 있다.
예를 들어, 템플릿 영역에 대한 적용 단계에서, 필터 후보 리스트 내의 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 필터 후보(들)에 대해, 각 필터 후보를 사용하는 적응적 인-루프 필터링을 대상 블록의 템플릿 영역의 복원 샘플들에 적용함으로써 모두 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 템플릿들이 생성될 수 있다.
예를 들어, NUM_FILTER_FOR_TM는 NUM_FILTER의 이하의 값일 수 있다.
예를 들어, NUM_FILTER_FOR_TM는 묵시적으로 결정될 수 있다.
NUM_FILTER_FOR_TM은 1, 2, 3, 4, 6, 8, 12 또는 양의 정수일 수 있다.
NUM_FILTER_FOR_TM는 NUM_FILTER, 대상 블록의 크기, 움직임 정보 및 코딩 파라미터 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
예를 들어, NUM_FILTER_FOR_TM에 대한 정보가 시그널링/부호화/복호화 될 수 있다.
템플릿의 매칭 비용의 계산
아래에서는 단계들(4430 및 4540)에서의 템플릿의 매칭 비용의 계산이 설명된다.
예를 들어, 특정 필터 후보를 사용하여 생성된 템플릿에 대한 템플릿 매칭 비용은 1) 대상 블록의 템플릿 영역 내에 존재하는 예측 샘플들, 복원 샘플들 및 복호 샘플들 중 적어도 하나의 샘플; 및 2) 상기의 특정 필터 후보를 사용해 생성한 템플릿 내에 존재하는 샘플; 중 적어도 하나의 샘플에 대한 비용 함수를 사용하는 계산의 결과를 의미할 수 있다.
비용 함수는 절대 차이들의 합(Sum of Absolute Differences; SAD), 절대 변환된 차이들의 합(Sum of Absolute Transformed Differences; SATD), 절대 차이들의 중간-제거된 합(Mean-Removed Sum of Absolute Differences; MR-SAD), 중간 제곱된 오차(Mean Squared Error; MSE) 및 제곱된 오차의 합(Sum of Squared Error; SSE) 중 적어도 하나일 수 있다. 그러나, 비용 함수들이 앞에 열거된 항목들로 한정되는 것은 아니며, 실시예에서 설명된 비용에 관련된 함수들이 비용 함수로서 포함될 수 있다.
적응적 필터 선택 방법에서 사용되는 비용 함수는 묵시적으로 결정될 수 있다. 또는, 적응적 필터 선택 방법에서 사용되는 비용 함수에 대한 정보는 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
실시예들에서, 복호(decoded) 샘플은 인-루프 필터링이 적용된 복원 샘플을 의미할 수 있다.
예를 들어, 적응적 필터 선택 방법에 의해 움직임 보상 필터 및/또는 보간 필터에 대한 선택이 수행되는 경우, 각 필터 후보를 사용하여 생성된 템플릿에 대한 템플릿 매칭 비용은 템플릿 영역 내에 존재하는 예측 샘플들 및 복원 샘플들 중 적어도 하나를 사용하여 계산될 수 있다.
예를 들어, 적응적 필터 선택 방법에 의해 참조 샘플 필터에 대한 선택이 수행되는 경우, 각 필터 후보를 사용해 생성된 템플릿에 대한 템플릿 매칭 비용은 템플릿 영역 내에 존재하는 예측 샘플들 및 복원 샘플들 중 적어도 하나를 사용하여 계산될 수 있다.
예를 들어, 적응적 필터 선택 방법을 통해 예측 블록 경계 필터, 인-루프 필터, 디블록킹 필터, 적응적 샘플 오프셋 및 적응적 인-루프 필터 중 적어도 하나에 대한 선택이 수행되는 경우, 각 필터 후보를 사용해 생성한 템플릿에 대한 템플릿 매칭 비용은 템플릿 영역 내에 존재하는 예측 샘플들, 복원 샘플들 및 복호 샘플들 중 적어도 하나를 사용하여 계산될 수 있다.
템플릿의 매칭 비용의 계산 단계에서, 대상 블록의 필터 후보 리스트들 중 적어도 하나에 대해, 필터 후보 리스트 내의 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 필터 후보들을 사용하여 생성된 NUM_FILTER_FOR_TM 개의 템플릿들의 각각에 대하여 템플릿 매칭 비용이 계산될 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭 비용에 기반하여, 대상 블록의 필터 후보 리스트 내의 필터 후보들 중 적어도 하나의 필터 후보의 순서의 재정렬이 수행될 수 있다.
예를 들어, 템플릿 매칭 비용에 기반하여, 대상 블록의 필터 후보 리스트의 재구성이 수행될 수 있다.
예를 들어, 가장 낮은 템플릿 매칭 비용을 갖는 NUM_FILTER_FOR_RECON 개의 필터 후보들을 사용하여 필터 후보 리스트가 재구성될 수 있다.
NUM_FILTER_FOR_RECON은 NUM_FILTER_FOR_TM의 이하의 값일 수 있다.
NUM_FILTER_FOR_RECON은 1, 2, 3, 4, 6 또는 양의 정수일 수 있다.
예를 들어, 대상 블록이 인터 예측 블록인 경우, 대상 블록의 필터 후보 리스트는 L0 방향 및 L1 방향에 대하여 통합된 필터 후보 리스트, L0 방향에 대한 필터 후보 리스트 및 L1 방향에 대한 필터 후보 리스트 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
필터 정보의 부호화/복호화
아래에서는 단계들(3830, 3910, 4450 및 4510)에서의 필터 정보의 부호화/복호화가 설명된다.
필터 정보 부호화/복호화 단계에서, 적응적 필터 선택 방법에 관련된 부호화 정보가 시그널링/부호화/복호화될 수 있다.
필터 정보는 움직임 보상 필터, 보간 필터, 참조 샘플 필터, 예측 블록 경계 필터, 인-루프 필터, 디블록킹 필터, 적응적 샘플 오프셋, 적응적 인-루프 필터, 참조 블록 필터, 업-샘플링 필터 및 다운-샘플링 필터 및 적응적 필터 선택 방법 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
적응적 필터 선택 방법에 관련된 부호화 정보는 시퀀스, 픽처, 타일, 타일 그룹, 슬라이스, CTU, CU, PU 등과 같은 실시예들에서 설명된 단위들 중 적어도 하나의 단위에서 엔트로피 부호화/복호화될 수 있다.
시퀀스의 단위에서 부호화/복호화가 수행된다는 것은, 비트스트림 내의 시퀀스 파라미터 세트에서 정보의 부호화/복호화가 수행됨을 의미할 수 있다.
픽처의 단위에서 부호화/복호화가 수행된다는 것은, 비트스트림 내의 픽처 파라미터 세트에서 정보의 부호화/복호화가 수행됨을 의미할 수 있다.
슬라이스의 단위에서 부호화/복호화가 수행된다는 것은, 비트스트림 내의 슬라이스 헤더 및/또는 슬라이스 데이터에서 정보의 부호화/복호화가 수행됨을 의미할 수 있다.
적응적 필터 선택 방법에 관련된 부호화 정보는 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부를 나타내는 정보, 복수의 필터 후보 리스트들 중 어떠한 필터 후보 리스트가 사용되는지를 나타내는 정보, NUM_FILTER_LIST에 대한 정보, NUM_FILTER에 대한 정보, NUM_FILTER_FOR_TM에 대한 정보, 필터 후보 리스트를 구성하는 적어도 하나의 필터 후보의 정보 및 필터 후보 리스트로부터 최종 필터를 선택하기 위한 인덱스 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
필터의 정보는 필터가 적용되는지 여부를 나타내는 정보, 필터의 계수, 필터의 강도, 필터의 모양, 필터의 형태, 필터의 길이, 필터의 탭(tap) 수, 적용되는 필터들의 개수, 필터 계수의 유도에 사용된 함수의 종류, 필터의 위상(phase)의 개수, 필터링의 전처리 방법, 필터링의 후처리 방법, 루마 성분에 대해 필터링이 수행되는지 여부를 나타내는 정보, 크로마 성분에 대한 필터링 수행 여부를 나타내는 정보, 루마 성분 및 크로마 성분에 대하여 서로 다른 필터들이 사용되는지 여부를 나타내는 정보 및 필터의 대칭 형태에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
필터 정보 중 적어도 하나의 정보가 비트스트림 내에 존재하지 않을 경우, 비트스트림 내에 존재하지 않는 적어도 하나의 정보는 제1 값(예를 들면, 0)으로 유추(infer)될 수 있다.
성분-간 예측 머지(Cross-Component Prediction Merge; CCP Merge)
도 53은 일 예에 따른 인접한 공간적 후보들의 위치들을 나타낸다.
성분-간 상호관계(correlation)을 활용(exploit)하기 위해 성분-간 선형 모델(Cross-Component Linear Model; CCLM), 컨볼루셔널 성분-간 모델(Convolutional Cross-Component Model; CCCM) 및 그래디언트 선형 모델(Gradient Linear Model; GLM)을 포함하는 성분-간 예측(Cross-Component Prediction; CCP)이 사용될 수 있다.
실시예에서, CCP 머지 모드가 새로운 CCP 모드로서 사용될 수 있다.
CCP 머지로 코드된 현재 크로마 블록의 성분-간 모델 파라미터들은 CCP로 코드된 이웃하는 블록들로부터 상속될 수 있다. CCP 머지를 통해, CCP는 더 적은 시그널링 오버헤드를 갖은 채 더 효율적으로 될 수 있다.
CCP 머지에서, 현재 크로마 블록의 최종 성분-간 모델 파라미터들은 현재 크로마 블록의 공간적으로 인접한 이웃들 및 공간적으로 비-인접한 이웃들로부터 상속될 수 있고, 또는 디폴트 모델들로부터 상속될 수 있다.
리스트가 생성될 수 있다. 리스트는 CCLM 모드, 멀티-모델 선형 모델(Multi-Model Liner Model; MMLM) 모드, CCCM 모드, GLM 모드, 크로마 합성(chroma fusion) 모드 및 CCP 머지 모드로 코드된 공간적 인접 및 공간적 비-인접 이웃들로부터의 CCP 모델들을 포함할 수 있다.
이웃하는 CCP 모델들을 포함한 후, 디폴트 모델들이 리스트 내의 남아있는 빈 위치들을 채우기 위해 더 포함될 수 있다.
잉여의(redundant) CCP 모델들을 리스트 내에 포함시키는 것을 피하기 위해, 프루닝(pruning) 연산들이 적용될 수 있다.
공간적 인접 이웃하는 후보들
공간적 인접 후보들의 위치들이 도 53에서 도시되었다.
공간적 후보들은 (B1, A1, B0, A0, B2)의 순서로 포함될 수 있다.
공간적 비-인접 이웃하는 후보들
공간적 비-인접 이웃하는 후보들은 모든 공간적 인접 이웃들이 체크된 이후에 고려될 수 있다.
실시예에서, 인터 머지 모드 내에서, 공간적 비-인접 이웃하는 후보들의 2 개의 집합들이 획득될 수 있다.
실시예에서, 첫 번째 집합으로부터의 공간적 비-인접 이웃하는 후보들의 위치들 및 포함 순서가 사용될 수 있다.
디폴트 스케일링 파라미터들을 갖는 CCLM 후보
공간적 인접 및 비-인접 후보들이 포함된 후에, 만약 리스트가 차 있지 않으며, 디폴트 스케일링 파라미터들을 갖는 CCLM 후보들이 고려될 수 있다.
디폴트 스케일링 파라미터들은 {0, 1/8, -1/8, 2/8, -2/8, 3/8}일 수 있으며, 오프셋 파라미터들은 1) 선택된 디폴트 스케일링 파라미터, 2) 평균 이웃하는 복원 루마 샘플 값 (Yavg) 및 3) 평균 이웃하는 재구축된 Cb/Cr 샘플 값 (Cavg)에 따라서 유도될 수 있다.
머지 모델 후보들
CCLM 후보를 머지할 때, 오직 스케일링 파라미터만이 상속될 수 있다. 오프셋 파라미터는 상속된 스케일링 파라미터와, Yavg 및 Cavg를 사용하여 유도될 수 있다.
MMLM 후보를 머지할 때, 스케일링 파라미터들 및 분류(classification) 임계치(threshold)가 상속될 수 있다.
각 클래스(class) 내의 오프셋 파라미터는 상속된 분류 임계치와, 각 클래스 내의 Yavg 및 Cavg에 따라서 유도될 수 있다.
만약, 클래스 내에 어떤 이웃하는 복원 샘플들도 가용하지 않으면, 오프셋 파라미터는 후보로부터 직접적으로 상속될 수 있다.
CCCM 후보를 머지할 때, 모든 컨볼루션 파라미터들, 오프셋들(예를 들면, offsetLuma, offsetCb 및 offsetCr) 및 분류 임계치가 상속될 수 있다.
GLM 후보를 머지할 때, 만약 GLM 후보가 3-파라미터 GLM 모드이면, 모든 그래디언트 패턴 인덱스 및 모델 파라미터들이 상속될 수 있다. 그렇지 않으면, 만약 GLM 후보가 2-파라마티 GLM 모드이면, 오프셋 파라미터는 상속된 스케일링 파라미터와, Yavg 및 Cavg를 사용하여 유도될 수 있다.
크로마 합성 후보를 머지할 때, 유도된 MMLM 파라미터들은 상속될 수 있고, MMLM 후보를 머지하기 위해 사용될 수 있다.
CPP 머지에 대하여, 만약 CPP 머지 블록의 머지 후보 모드가 CCLM, MMLM, CCCM 또는 GLM이면, 머지 후보 모드는 현재 크로마 블록의 전파(propagation) 모드로서 저장될 수 있다. 그렇지 않으면, 만약 CPP 머지 블록의 머지 후보 모드가 크로마 합성이면, 전파 모드는 MMLM으로 세트될 수 있다. CPP 머지 후보를 머징할 때, 어떻게 CCP 파라미터들을 상속 또는 유도할 것인가는, 상기의 단락들에서 설명된 것과 같이, CPP 머지 후보의 전파 모드에 의존할 수 있다.
시그널링
cclm_mode_flag 신택스 요소의 다음으로, 추가적인 플래그가 CCMerge가 사용되는지 여부를 가리키기 위해서 시그널링될 수 있다.
만약, CPP 머지가 사용되면, 후보 인덱스가 추가적으로 시그널링될 수 있다. 시그널링된 후보 인덱스는 Cb/Cr 컬러 컴퍼넌트들에 대하여 공유될 수 있다.
허용되는 후보들의 최대 개수는 디폴트로 6으로 설정될 수 있다. 만약, 허용되는 후보들의 최대 개수가 1으로 변형되면, 후보 인덱스는 시그널링될 필요가 없을 수 있다. 후보 인덱스의 각 빈은 별개의(separate) 문맥(context)를 가지고 코드된 문맥일 수 있다.
파라미터의 상속을 위해 참조될 블록의 결정
도 54는 일 예에 따른 시간적 후보들의 위치들을 나타낸다.
도 55는 일 예에 따른 쉬프트된 시간적 후보들의 위치들을 나타낸다.
도 56은 이웃하는 움직임 벡터의 선택을 위한 위치들을 나타낸다.
성분-간 예측(Cross-Component Prediction; CCP) 머지 모드는 크로마 인트라 코딩의 코딩 효율을 향상시키기 위해 사용될 수 있다.
CCP 머지 모드 내에서, 현재 크로마 블록의 성분-간 모델 파라미터들은 현재 크로마 블록의 공간적 인접 후보, 공간적 비-인접 후보, 연혁-기반(history-based) 후보 및 디폴트 후보들로부터 상속될 수 있다.
이러한 CCP 모델들은 CCLM 모드, 멀티-모델 선형 모델(Multi-Model Liner Model; MMLM) 모드, CCCM 모드, GLM 모드, 크로마 합성(chroma fusion) 모드 및 CCP 머지 모드로 코드된 블록들로부터 상속될 수 있다.
실시예에서는, 시간적 후보들로부터 추가적으로 CCP 파라미터들을 상속하는 방법들 및 결과들이 개시된다.
CCP 머지 모드에서, CCP 머지 후보 리스트는 CCLM 모드, MMLM 모드, CCCM 모드, GLM 모드, 크로마 합성 모드 및 CCP 머지 모드로 코드된 공간적 인접 후보, 공간적 비-인접 후보 및 연혁-기반 후보를 포함할 수 있다.
이러한 후보들을 포함한 후, 필요하다면 디폴트 모델들이 남아있는 빈 위치들을 채우기 위해 머지 리스트 내에 포함될 수 있다.
머지 리스트 내의 잉여(redundant) CCP 모델들을 제거하기 위해, 프루닝(pruning) 연산들(operations)가 적용될 수 있다.
리스트 내의 후보들은 현재 블록의 이웃하는 템플릿을 사용하여 획득된 SAD 비용들에 기반하여 재정렬(reorder)될 수 있다.
CCP 머지 모드의 코딩 효율을 향상시키기 위해, 시간적 후보들 및 쉬프트된 시간적 후보들이라고 명명된, 후보들의 2 개의 타입들이 비-인트라 슬라이스들을 위한 머지 리스트 내에 포함될 수 있다.
시간적 후보들은 공간적 인접 후보들의 이후에 머지 리스트로 추가될 수 있다.
쉬프트된 시간적 후보들은 연혁-기반의 후보들의 이후에 머지 리스트로 추가될 수 있다.
후보들의 2 개의 타입들에 대한 세부사항들(details)는 아래에서 기술된다.
16의 이하의 크기들을 갖는 크로마 블록들에 대하여, CCP 머지 모드는 비-인트라 슬라이스들 내에서 적용되도록 허용될 수 있다.
시간적 후보들은 병치된(collocated) 픽처로부터 선택될 수 있다.
도 54는 시간적 후보들의 위치들 및 포함 순서(inclusion order)를 묘사(depict)할 수 있다. 이러한 위치들 및 포함 순서는 인터 머지 모드 내에서의 시간적 후보들의 위치들 및 포함 순서와 같을 수 있다.
병치된 픽처의 정의는 다른 실시예들에서의 정의와 동일할 수 있다.
시간적 후보들의 포함 순서는 (C01, C02, ... , C010)와 같을 수 있다.
만약, C0i이 픽처/슬라이스 경계의 외부에 있고, C1i가 픽처/슬라이스 경계의 내부에 있으면, C1i가 C0i를 대신하여 사용될 수 있다. 여기에서, i는 1의 이상이고, 10의 이하인 정수일 수 있다. 그렇지 않으면, 다음 포함 위치가 검사될 수 있다.
도 55에서 묘사된 것과 같이, 쉬프트된 시간적 후보들 또한 병치된 픽처로부터 선택될 수 있다.
병치된 블록의 위치는 선택된 이웃하는 움직임 벡터에 의해 쉬프트될 수 있다.
따라서, C0i 및 C1i 의 위치들은 동일한 이웃하는 움직임 벡터에 의해 쉬프트될 수 있다.
쉬프트된 시간적 후보들의 포함 순서는 시간적 후보들의 포함 순서와 동일할 수 있다.
도 56에서 도시된 것과 같이, 인접한 움직임 벡터는 이웃하는 블록들의 움직임 벡터들로부터 선택될 수 있다.
검사 순서는 아래의 [수식 21]과 같을 수 있다.
[수식 21]
(L0B1, L1B1, L0A1, L1A1, L0B0, L1B0, L0A0, L1A0, L0B2, L1B2)
병치된 픽처를 참조 픽처로서 사용하는 첫 번째 움직임 벡터가 선택될 수 있다. 이러한 움직임 벡터가 발견되지 않으면, 어떤 쉬프트된 시간적 후보도 추가되지 않을 수 있다.
크로마 예측에 기반하는 성분-간 잔차 모델(Cross-Component Residual Model; CCRM)
크로마 예측에 기반하는 CCRM은 인터 슬라이스들의 압축 효율을 향상시키기 위해 사용될 수 있다.
CCRM을 가지고, 인터 또는 IBC 코드된 블록의 크로마 샘플들은 복원 루마 샘플들로부터 예측될 수 있다.
CCRM 모델은 6 개의 공간적 비-다운샘플된 루마 샘플들, 비선형 항(term) 및 바이어스 항의, 모두 8 개의 계수들을 가지고, 구성될 수 있다.
CCRM 모델 계수들은 참조 루마 샘플들 및 참조 크로마 샘플들 간의 상관관계(correlation)으로부터 유도될 수 있다.
TU 레벨 플래그가 이러한 모드를 가리키기 위해 시그널링될 수 있다.
루마 코드된 블록 플래그가 비-제로이고, CU의 예측 모드가 인터 모드 또는 IBC 모드일 때, 부호화 장치는 크로마 컴퍼넌트에 대한 변환 선택 루프 내에서 RD 결정을 수행할 수 있다.
첫 번째의 방법에서, 멀티-모델 CCRM이 사용될 수 있다. 여기에서, 블록 내의 샘플들은 2 개의 그룹들로 분류될 수 있고, 각 그룹은 개별적인 CCRM 모델을 유도할 수 있다.
루마 및 크로마 샘플 쌍(pair)들을 분리(separating)하는 임계치(threshold)는 참조 블록 내의 비-다운샘플된 루마 샘플 값들의 평균으로부터 계산될 수 있다.
실시예의 방법은 묵시적 CCRM 모드 유도 방법의 사용을 취할 수 있다. 따라서, 추가의(extra) 비트들이 시그널링될 필요가 없을 수 있다.
특히, 싱글-모델 CCRM 또는 멀티-모델 CCRM을 적용할지 여부를 결정하기 위해, 참조 루마 샘플들에 CCRM 모델을 적용함으로써 디코더-유도된 비용이 계산될 수 있다.
예측된 참조 크로마 샘플 값들 및 참된(true) 참조 크로마 샘플 값들 간의 SAD가 비용으로서 취급(treat)될 수 있다. 그러므로, 더 낮은 비용을 갖는 CCRM 모드가 블록에 대하여 최종적으로 선택될 수 있다.
나아가, CCRM의 이론적 근거(rationale)는 루마 잔차에 크게 의존하기 때문에, 루마 계수들이 작을 때 CCRM은 비활성화될 수 있다..
두 번째의 방법에서, CCRM 머지 모드가 사용될 수 있다.
CCRM 머지 리스트는 이전의 CCRM-코드된 블록들로부터 구축될 수 있다.
참조 영역 내의 샘플들로부터 CCRM 모델을 즉각적으로(on-the-fly) 계산하는 대신에, CCRM 모델은 CCRM 머지 후보로부터 상속될 수 있으며, 예측된 크로마 샘플들을 생성하기 위해 현재 루마 샘플들에 직접적으로 적용될 수 있다.
첫 번째 가용한 CCRM 머지 후보는 인덱스의 시그널링 없이 사용될 수 있다.
현재 블록이 레귤러 CCRM 또는 CCRM 머지 모드로 코딩되었는지 여부를 가리키기 위해, TU 레벨 CCRM 플래그에 따른 조건부로 플래그가 시그널링될 수 있다.
CCP 예측 및 CCP 머지의 확장
도 57은 일 예에 따른 현재 움직임 벡터에 기반하는 쉬프트된 시간적 후보들의 유도를 나타낸다.
성분-간 예측(Cross-Component Prediction; CCP) 머지 모드는 크로마 인트라 코딩의 코딩 효율을 향상시키기 위해 사용될 수 있다.
CCP 머지 모드 내에서, 현재 크로마 블록의 성분-간 모델 파라미터들은 CCP 머지 리스트 내의 선택된 후보로부터 상속될 수 있다. CCP 머지 리스트는 공간적 인접 후보, 공간적 비-인접 후보, 연혁-기반(history-based) 후보 및 디폴트 후보를 포함할 수 있다.
추가적으로, 비-인트라 슬라이스들에 대하여, 시간적 후보 및 쉬프트된 시간적 후보가 더 CCP 머지 리스트 내에 포함될 수 있다.
나아가, 인터 CCM의 도입에 기인하여, 인터 블록들은 크로마 인터 예측을 정제(refine)하기 위해 CCP를 사용할 수 있다. 실시예의 방법들 및 결과들은 인트라 블록 및 인터 블록으로부터 CCP 모델들을 활용함으로써 크로마 인터 코딩으로 CCP 머지 모드를 확장할 수 있다.
실시예에서, 우선 플래그가 실시예의 방법이 크로마 인터 블록을 위해 사용되는지 여부를 가리키기 위해 사용될 수 있다.
만약, 실시예의 방법이 사용되면, CCP 머지 리스트로부터 CCP 모델이 묵시적으로(implicitly) 선택될 수 있다.
현재 크로마 인터 블록의 최종의 예측은 움직임-보상에 의해 예측된 신호들 및 선택된 CCP 모델을 사용함으로써 유도된 성분-간 예측된 신호들을 조합(combining)함으로써 형성될 수 있다.
조합되는 예측들에 대한 가중치들은 아래의 [수식 22]와 같이 고정될 수 있다.
[수식 22]
(wCCP, winter) = (3/4, 1/4)
실시예의 방법의 세부사항들이 아래에서 설명된다.
크로마 인터 코딩에 대한 CCP 머지 리스트의 구축
크로마 인터 블록에 대하여, CCP 머지 모드의 현존하는 후보들에 추가하여, CCP 머지 리스트는 쉬프트된 시간적 후보들의 2차(second) 타입을 포함할 수 있다. 또한, 리스트 내의 CCP 모델들은 인트라 블록 및 인터 블록으로부터 상속될 수 있다.
CCP 머지 리스트가 구축된 후, 가장 작은 템플릿 비용을 갖는 후보가 묵시적으로 선택될 수 있다.
쉬프트된 시간적 후보들의 2차 타입
1차 타입 쉬프트된 시간적 후보들의 위치들이 이웃하는 움직임 벡터에 기반하여 유도되는 반면에, 2차 타입의 위치들은 현재의 움직임 벡터에 기반하여 유도될 수 있다. 현재의 움직임 벡터는 현재 블록의 움직임 벡터일 수 있다.
도 136에서 묘사된 것과 같이, 병치된 블록의 위치와, C0i 및 C1i의 위치들은 현재 블록으로부터의 움직임 벡터만큼 쉬프트될 수 있다. C0i 및 C1i는 시간적 후보들의 위치들일 수 있다. 여기에서, i는 1의 이상이고, 10의 이하인 정수일 수 있다.
인터 블록들로부터의 CCP 모델들의 상속
CCP 모델들은, CCLM 모드, MMLM 모드, CCCM 모드, GLM 모드, 크로마 합성 모드 및 CCP 머지 모드에 추가하여, 인터 블록들로부터도 상속될 수 있다.
각 인터 블록에 대하여, CCP 모델은 블록이 코드된 이후에 저장될 수 있다.
저장된 모델은 크로마 인트라 코딩 및 크로마 인터 코딩 내에서의 CCP 머지 모드에서 코드된 하기의 코딩 블록들에 의해 상속될 수 있다.
만약 인터 블록이 인터 CCCM 모드 또는 인터 CCP 머지 모드로 코드되었으면, CCP 모델은 저장될 수 있다. 그렇지 않으면, 앞으로-저장될(to-be-stored) CCP 모델은 인트라 예측 모드(Intra Prediction Mode; IPM) 전파(propagation)의 규칙들을 따라서 인터 블록의 움직임 벡터에 의해 위치가 지정되는(located) 참조 위치로부터 추출(retrieve)될 수 있다.
즉석으로(on-the-fly) 도출된 후보들
CCP 모델은 현재 블록의 이웃하는 재구축된 샘플들에 기반하여 즉석으로 유도될 수도 있다.
즉석의 CCP 모델들은 현재 블록의 루마 재구축된 샘플들을 접근하지 않은 채 유도될 수 있다.
Cb 및 Cr의 유도된 CCCM/CCLM 모델 파라미터들의 어떤 것이 비-0(non-zero)일 때, 즉석의 유도된 후보가 CCP 머지 리스트의 시작 부분(beginning)에 삽입될 수 있다.
최대 4 개의 즉석의 유도된 후보들이 인터 CCP 머지 모드를 위한 CCP 머지 리스트로 삽입될 수 있다. 최대 4 개의 즉석의 유도된 후보들은 싱글-모델 CCCM, 멀티-모델 CCCM, 싱글-모델 CCLM 및 멀티-모델 CCLM을 포함할 수 있다.
지역적 조도 보상을 갖는 인트라 블록 카피(Intra Block Copy with Local Illumination Compensation; IBC-LIC) 모델 머지 모드
IBC-LIC는 선형 식(equation) "α * p[x] + β"를 가지고, IBC로 코드된 CU 및 상기의 CU의 예측 블록 사이의, 픽처 내에서의 조도 변화(variation)를 보상할 수 있다.
선형 식의 파라미터들은, IBC-LIC 내에서는 참조 템플릿이 블록 벡터를 가지고 생성된다는 점을 예외로 하면, 인터 예측에 대한 LIC와 같은 방법으로 유도될 수 있다.
IBC-LIC는 IBC-AMVP 모드 및 IBC-머지 모드의 양자에 적용될 수 있다.
IBC-AMVP 모드 내에서, IBC-LIC 플래그가 시그널링될 수 있고, IBC-LIC 플래그가 참일 때, L-모양(shape), 멀티-모델들, 상측-만의(Top-only) 및 좌측-만의(Left-only) IBC-LIC 모드들의, 4 개의 가용한 모드들이 있을 수 있다.
IBC-머지 모드 내에서, IBC-LIC 플래그는 머지 후보들로부터 추론(infer)될 수 있고, 오직 L-모양 IBC-LIC 모드만이 사용될 수 있다.
IBC-LIC 모델 머지 모드는 이전에 코드된 블록들로부터 IBC-LIC 모델 파라미터들을 상속할 수 있고, 선택된 모델로부터 β 파라미터를 갱신할 수 있고, 갱신된 β 파라미터를 참조 블록에 적용할 수 있다.
IBC-LIC 모델 머지 모드는 이전에 코드된 블록들로부터 IBC-LIC 모델 파라미터들을 상속할 수 있다.
더 구체적으로, IBC-LIC 모델 머지 모드에 대한 IBC-LIC 모델은 아래에서 설명되는 것과 같이 획득될 수 있다:
a) 공간적 인접 및 비-인접 이웃들, 연혁적(history) 후보들 및 디폴트 모델들로부터 모델 파라미터들로 구성되는 모델 후보 리스트가 구축될 수 있다. 후보 리스트의 크기는 12일 수 있다.
CCP 머지 방법과 유사하게, IBC-LIC 모델들은 인접 및 비-인접 위치들의 양자 내에서 이전에 코드된 IBC-LIC 및 IBC-LIC 모델 머지 모드들로부터 수집될 수 있다.
IBC-LIC 모델 후보가 멀티-모델 IBC-LIC 코드된 블록일 때, 2 개의 선형 모델들로부터의 파라미터들과 분류(classification) 임계치(threshold)가 그에 따라 상속될 수 있다.
그 외에도, HMVP 테이블과 유사하게, 6의 크기를 갖는 연혁적 IBC-LIC 모델 테이블이 유지(maintain)될 수 있다.
공간적 이웃들 및 연혁적 IBC-LIC 모델 테이블로부터의 IBC-LIC 모델들이 LIB-LIC 모델 머지 후보 리스트에 추가될 수 있다.
리스트가 가득 차지 않으면, 디폴트 모델 및 스케일된 모델들이 다음으로 리스트에 추가될 수 있다. 잉여의(redundant) 모델들을 피하기 위해, 프루닝(pruning) 연산(operation)이 또한 적용될 수 있다.
b) 후보 리스트로부터 IBC-LIC 모델이 선택될 수 있고, 선택된 IBC-LIC 모델의 인덱스가 비트스트림 내에서 시그널링될 수 있다.
1) LIC 모델의 β 파라미터는 상속될 수 있고, 변형되지 않을 수 있다.
2) IBC-머지 모드에서, 선택된 LIC 모델은 머지 리스트 재정렬의 동안에 참조 템플릿에 적용될 수 있다.
3) 다음으로, IBC 머지 리스트는 상속된 IBC LIC 플래그들에 의해 더 소트될 수 있다. 실시예의 모드는 오직 IBC-LIC 또는 실시예의 모드로 코드된 인접 블록이 존재하는 경우에만 사용될 수 있다.
3) IBC-AMVP 모드에서, 선택된 LIC 모델은 BVD 예측의 동안에 참조 템플릿에 적용될 수 있다.
실시예의 IBC-LIC 머지 모드가 적용되는지 여부를 가리키는 플래그가 시그널링될 수 있다.
이 플래그가 참이면, 현재 블록에 의해 어떤 후보 모델이 사용되는가를 가리키기 위해 인덱스가 더 시그널링될 수 있다.
플래그는 현재 블록이 IBC-CIIP, IBC-GPM, TM-머지 및 스킵 모드로 코드되지 않았을 때에만 시그널링될 수 있다.
부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)는 1) 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부에 대한 정보의 시그널링/부호화/복호화, 2) 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부에 대한 유도, 3) 필터 후보 리스트의 결정(예를 들면, 필터 후보 리스트 인덱스의 시그널링/부호화/복호화 및 필터 후보 리스트 인덱스의 유도), 4) 필터 후보 리스트에 포함될 후보 필터의 결정, 5) 필터 후보 리스트의 구성, 재구성 및 결정, 6) 최종 필터 후보의 결정(예를 들면, 필터 후보 인덱스의 시그널링/부호화/복호화 및 필터 후보 인덱스의 유도), 7) 최종 필터의 결정, 8) 템플릿의 구성, 9) 템플릿 영역의 결정(예를 들면, 템플릿 영역의 크기 및/또는 템플릿 영역의 위치의 결정), 10) 보간 필터링, 11) 움직임 보상 필터링, 12) 참조 샘플 필터링, 13) 예측 블록 필터링, 14) 인-루프 필터링, 15) 디블록킹 필터링, 16) 참조 블록 필터링, 17) 업-샘플링, 18) 다운-샘플링, 19) 적응적 샘플 오프셋을 사용하는 필터링, 20) 적응적 인-루프 필터링 및 21) 필터 정보의 시그널링/부호화/복호화 과정에 대하여 전술된 실시예들 중 적어도 하나를 이용하여 1) 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부에 대한 정보의 시그널링/부호화/복호화, 2) 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부에 대한 유도, 3) 필터 후보 리스트의 결정(예를 들면, 필터 후보 리스트 인덱스의 시그널링/부호화/복호화 및 필터 후보 리스트 인덱스의 유도), 4) 필터 후보 리스트에 포함될 후보 필터의 결정, 5) 필터 후보 리스트의 구성, 재구성 및 결정, 6) 최종 필터 후보의 결정(예를 들면, 필터 후보 인덱스의 시그널링/부호화/복호화 및 필터 후보 인덱스의 유도), 7) 최종 필터의 결정, 8) 템플릿의 구성, 9) 템플릿 영역의 결정(예를 들면, 템플릿 영역의 크기 및/또는 템플릿 영역의 위치의 결정), 10) 보간 필터링, 11) 움직임 보상 필터링, 12) 참조 샘플 필터링, 13) 예측 블록 필터링, 14) 인-루프 필터링, 15) 디블록킹 필터링, 16) 참조 블록 필터링, 17) 업-샘플링, 18) 다운-샘플링, 19) 적응적 샘플 오프셋을 사용하는 필터링, 20) 적응적 인-루프 필터링 및 21) 필터 정보의 시그널링/부호화/복호화 과정의 적어도 하나를 수행할 수 있다.
실시예들은 두 개의 참조 픽처 리스트들을 사용하는 경우에 대하여 기술되었다. 그러나, 실시예들이 적용되는 인터 예측이 2 개의 참조 픽처 리스트들을 사용하는 인터 예측으로만 한정되는 것이 아니다. NUM_REFPICLIST 개의 참조 픽처 리스트를 사용하는 경우에도 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들면, NUM_REFPICLIST는 1, 2, 3 또는 양의 정수일 수 있다.
실시예들은 코딩 블록, 예측 블록, 블록 및 유닛 중 적어도 하나 이상의 크기에 따라 적용될 수 있다. 여기서의 크기는 실시예들이 적용되기 위한 최소 크기 및/또는 최대 크기를 의미할 수 있고, 실시예들이 적용되는 고정 크기를 의미할 수 있다. 또한, 제1 크기에 대해서는 제1 실시예가 적용될 수 있고, 제2 크기에 대해서는 제2 실시예가 적용될 수 있다. 즉, 실시예들은 대상의 크기들에 따라 복합적으로 적용될 수 있다. 또한, 실시예들은 대상의 크기가 최소 크기의 이상이고, 최대 크기의 이하인 경우에 적용될 수 있다. 즉, 실시예들은 대상의 크기가 특정 범위 내에 포함되는 경우에만 적용될 수 있다.
또한, 실시예들은 대상의 크기가 최소 크기의 이상이고, 최대 크기의 이하인 경우에만 적용될 수 있다. 여기서 최소 크기 및 최대 크기의 각각은 블록 및 유닛 중 하나의 크기일 수 있다. 즉, 최소 크기의 제한이 적용되는 블록과 최대 크기의 제한이 적용되는 블록이 서로 다를 수 있다. 예를 들어, 실시예들은 대상 블록의 크기가 블록의 최소 크기의 이상이고, 블록의 최대 크기의 이하인 경우에만 적용될 수 있다.
예를 들어, 대상 블록의 크기가 8x8의 이상일 경우에만 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 블록의 크기가 16x16의 이상일 경우에만 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 블록의 크기가 32x32의 이상일 경우에만 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 블록의 크기가 64x64의 이상일 경우에만 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 블록의 크기가 128x128의 이상인 경우에만 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 블록의 크기가 4x4인 경우에만 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 블록의 크기가 8x8의 이하인 경우에만 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 블록의 크기가 16x16의 이하일 경우에만 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 블록의 크기가 8x8의 이상이고 16x16의 이하일 경우에만 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 블록의 크기가 16x16의 이상이고 64x64의 이하일 경우에만 실시예들이 적용될 수 있다.
전술된 실시예들에서, 적응적 필터 선택 방법이 수행되는지 여부에 대한 정보, 필터 후보 리스트 인덱스, 필터 후보 리스트에 포함될 후보 필터에 대한 정보, 최종 필터 후보의 결정에 대한 정보, 템플릿의 구성 및 결정 방법에 대한 정보 및 필터 정보의 엔트로피 부호화/복호화에 사용되는 확률 모델 또는 문맥 모델 중 적어도 하나가 결정될 수 있다.
실시예들의 필터는 보간 필터, 움직임 보상 필터, 참조 샘플 필터, 예측 블록 필터, 인-루프 필터, 디블록킹 필터, 적응적 샘플 오프셋 및 적응적 인-루프 필터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
필터의 정보는 필터가 적용되는지 여부를 나타내는 정보, 필터의 계수, 필터의 강도, 필터의 모양, 필터의 형태, 필터의 길이, 필터의 탭(tap) 수, 적용되는 필터들의 개수, 필터 계수의 유도에 사용된 함수의 종류, 필터의 위상(phase)의 개수, 필터링의 전처리 방법, 필터링의 후처리 방법, 루마 성분에 대해 필터링이 수행되는지 여부를 나타내는 정보, 크로마 성분에 대한 필터링 수행 여부를 나타내는 정보, 루마 성분 및 크로마 성분에 대하여 서로 다른 필터들이 사용되는지 여부를 나타내는 정보 및 필터의 대칭 형태에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
실시예에서 설명된 것과 같이, 참조 영상 리스트 구축(reference picture list construction) 및 참조 영상 리스트 수정(reference picture list modification)의 과정에 사용되는 참조 영상 세트(reference picture set)는 L0 참조 영상 리스트, L1 참조 영상 리스트, L2 참조 영상 리스트 및 L3 참조 영상 리스트 중 하나 이상의 참조 영상 리스트들을 사용할 수 있다.
실시예에 따라, 디블록킹 필터(deblocking filter)에서의 경계 강도(boundary strength)를 산출하기 위해 대상 블록의 움직임 정보가 사용될 수 있다. 이 때, 1 개 이상의 움직임 정보가 사용될 수 있다. 최대 N 개의 움직임 정보들이 사용될 수 있다. N은 1 이상의 양의 정수일 수 있다. 예를 들면, N은 2, 3 또는 4일 수 있다.
움직임 벡터의 단위가 16-펠(16-pel) 단위, 8-펠(8-pel) 단위, 4-펠(4-pel) 단위, 정수-펠(integer-pel) 단위, 1/2-펠(1/2-pel) 단위, 1/4-펠(1/4-pel) 단위, 1/8-펠(1/8-pel) 단위, 1/16-펠(1/16-pel) 단위, 1/32-펠(1/32-pel) 단위, 1/64-펠(1/64-pel) 단위 중 하나 이상일 때에도 실시예들이 적용될 수 있다. 전술된 펠 단위들 중 적어도 하나가 대상 블록에 대한 시그널링/부호화/복호화 과정에서 움직임 벡터의 단위로서 선택적으로 사용될 수 있다. 대상 블록의 부호화/복호화 과정에서 움직임 벡터는 화소들의 단위로 선택적으로 사용될 수 있다.부호화 장치(1600)에서 부호화되고, 복호화 장치(1700)에서 복호화되는 지시자, 인덱스 및 플래그과 같은, 1) 움직임 정보 후보 리스트에 포함될 주변 블록의 결정, 2) 움직임 정보 후보 리스트의 구성, 재구성 및 결정, 3) 움직임 정보의 결정(예를 들면, 움직임 정보 인덱스의 결정, 디코더-단 움직임 정보 유도 방법을 사용하는 인덱스의 유도 및 디코더-단 움직임 정보 유도 방법을 사용하는 움직임 정보의 유도), 4) 움직임 정보 오프셋과의 연산, 5) 움직임 정보에 움직임 벡터 차분을 합하는 연산, 6) 디코더-단 움직임 정보 유도 방법을 사용하는 움직임 정보의 보정(amendment), 7) 움직임 벡터 차분, 8) 참조 영상 인덱스 및 9) 움직임 정보 인덱스 등에 관련된 구문 요소들 중 적어도 하나에 대하여 아래의 이진화(binarization), 역이진화(debinarization) 및 부호화/복호화 방법 중 하나 이상이 이용될 수 있다.
- 부호를 가지는(signed) 0-차수 지수-골롬(0-th order Exp_Golomb) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, se(v))
- 부호를 가지는 k-차수 지수-골롬(k-th order Exp_Golomb) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, sek(v))
- 부호를 가지지 않는 양의 정수(unsigned positive integer)에 대한 0-차수 지수-골롬(0-th order Exp_Golomb) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, ue(v))
- 부호를 가지지 않는 양의 정수에 대한 k-차수 지수-골롬(k-th order Exp_Golomb) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, uek(v))
- 고정 길이(fixed-length) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, f(n))
- 절삭된 라이스(truncated Rice) 이진화/역이진화 방법 또는 절삭된 단항(truncated unary) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, tu(v))
- 절삭된 이진(truncated binary) 이진화/역이진화 방법 (약어로는, tb(v))
- 문맥 적응적(context-adaptive) 산술(arithmetic) 부호화/복호화 방법 (약어로는, ae(v))
- 바이트 단위 비트 스트링(bit string in bytes) (약어로는, b(8))
- 부호를 가지는 정수 이진화/역이진화 방법 (약어로는, i(n))
- 부호를 가지지 않는 양의 정수 이진화/역이진화 방법 (약어로는, u(n)) ('u(n)'는 고정 길이(fixed-length) 이진화/역이진화 방법을 의미할 수도 있다.)
- 단항(unary) 이진화/역이진화 방법
실시예들 중 어느 하나의 한정된 실시예만이 대상 블록의 시그널링/부호화/복호화 과정에 적용되는 것은 아니다. 특정 실시예 혹은 실시예들의 적어도 하나의 조합이 대상 블록에 대한 시그널링/부호화/복호화 과정에 적용될 수 있다.
상기의 실시예들은 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 동일한 방법 및/또는 상응하는 방법으로 수행될 수 있다. 또한, 영상의 부호화 및/또는 복호화에 있어서 상기의 실시예들 중 하나 이상의 조합이 사용될 수 있다.
상기의 실시예들이 적용되는 순서는 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 서로 상이할 수 있다. 또는, 상기의 실시예들이 적용되는 순서는 부호화 장치(1600) 및 복호화 장치(1700)에서 (적어도 부분적으로) 동일할 수 있다.
상기의 실시예들은 루마 신호 및 크로마 신호의 각각에 대하여 수행될 수 있다. 루마 신호 및 크로마 신호에 대하여 상기의 실시예들이 동일하게 수행할 수 있다.
상기의 실시예들이 적용되는 블록의 형태는 정방형(square) 형태 또는 비정방형(non-square) 형태를 가질 수 있다.
상기의 실시예들 중 적어도 하나의 실시예의 적용 및/또는 수행 여부는 블록의 크기에 대한 조건에 기반하여 결정될 수 있다. 말하자면, 상기의 실시예들 중 적어도 하나의 실시예는 블록의 크기에 대한 조건이 충족되는 경우 적용 및/또는 수행될 수 있다. 조건은 최소 블록 크기 및 최대 블록 크기를 포함할 수 있다. 블록은 실시예들에서 전술된 블록들 및 실시예에서 전술된 유닛들 중 하나일 수 있다. 최소 블록 크기가 적용되는 블록 및 최대 블록 크기가 적용되는 블록은 서로 다를 수 있다.
예를 들면, 블록의 크기가 최소 크기의 이상인 경우 및/또는 블록의 크기가 최대 크기의 이하인 경우에, 전술된 실시예가 적용 및/또는 수행될 수 있다. 블록의 크기가 최소 크기보다 더 큰 경우 및/또는 블록의 크기가 최대 크기의 이하인 경우에, 전술된 실시예가 적용 및/또는 수행될 수 있다.
예를 들어, 블록의 크기가 기정의된 블록 크기인 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 기정의된 블록 크기는 2x2, 4x4, 8x8, 16x16, 32x32, 64x64 또는 128x128일 수 있다. 기정의된 블록 크기는 (2*SIZEX)x(2*SIZEY)일 수 있다. SIZEX는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다. SIZEY는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 블록의 크기가 블록 최소 크기의 이상일 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 블록 최소 크기보다 더 큰 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록 최소 크기는 2x2, 4x4, 8x8, 16x16, 32x32, 64x64 또는 128x128일 수 있다. 또는, 블록 최소 크기는 (2*SIZEMIN_X)x(2*SIZEMIN_Y)일 수 있다. SIZEMIN_X는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다. SIZEMIN_Y는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 블록의 크기가 최대 블록 크기의 이하인 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 최대 블록 크기보다 더 작은 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 최대 블록 크기는 2x2, 4x4, 8x8, 16x16, 32x32, 64x64 또는 128x128일 수 있다. 또는, 블록 최대 크기는 (2*SIZEMAX_X)x(2*SIZEMAX_Y)일 수 있다. SIZEMAX_X는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다. SIZEMAX_Y는 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 블록의 크기가 최소 블록 크기의 이상이고 최대 블록 크기의 이하인 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 최소 블록 크기보다 더 크고 최대 블록 크기의 이하인 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 최소 블록 크기의 이상이고 최대 블록 크기보다 더 작은 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다. 블록의 크기가 최소 블록 크기보다 더 크고 최대 블록 크기보다 더 작은 경우에만 전술된 실시예가 적용될 수 있다.
전술된 실시예들에서, 블록의 크기는 블록의 가로 크기 또는 블록의 세로 크기를 의미할 수 있다. 블록의 크기는 블록의 가로 크기 및 블록의 세로 크기의 양자를 의미할 수 있다. 또한, 블록의 크기는 블록의 면적을 의미할 수 있다. 면적, 최소 블록 크기 및 최대 블록 크기의 각각은 1 이상의 정수들 중 하나일 수 있다. 또한, 블록의 크기는 블록의 가로 크기 및 세로 크기를 사용하는 알려진 수식의 결과(또는, 값) 또는 실시예의 수식의 결과(또는, 값)를 의미할 수 있다.
또한, 상기의 실시예들에 있어서, 제1 크기에 대해서는 제1의 실시예가 적용될 수도 있고, 제2 크기에 대해서는 제2의 실시예가 적용될 수도 있다.
상기의 실시예들은 시간적 계층(temporal layer)에 따라 적용될 수 있다. 상기의 실시예들이 적용 가능한 시간적 계층을 식별하기 위해 별도의 식별자(identifier)가 시그널링될 수 있고, 해당 식별자에 의해 특정되는 시간적 계층에 대해서 상기의 실시예들이 적용될 수 있다. 여기서의 식별자는 상기의 실시예가 적용 가능한 최하위 계층 및/또는 최상위 계층으로서 정의될 수도 있고, 상기의 실시예가 적용되는 특정 계층을 지시하도록 정의될 수도 있다. 또한, 상기의 실시예가 적용되는 고정된 시간적 계층이 정의될 수도 있다.
예를 들어, 대상 영상의 시간적 계층이 최하위 계층일 경우에만 상기의 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 영상의 시간적 계층 식별자가 1 이상인 경우에만 상기의 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 대상 영상의 시간적 계층이 최상위 계층일 경우에만 상기의 실시예들이 적용될 수 있다.
상기의 실시예들이 적용되는 슬라이스 타입(slice type) 또는 타일 그룹 타입이 정의될 수 있고, 해당 슬라이스 타입 또는 타일 그룹 타입에 따라 상기의 실시예들이 적용될 수 있다.
상술된 실시예들에서, 특정된 대상에 특정된 처리를 적용함에 있어서, 특정된 조건이 요구될 수 있으며, 특정된 결정 하에 상기의 특정된 처리가 처리되는 것으로 설명된 경우, 특정된 코딩 파라미터에 기반하여 특정된 조건이 충족되는지 여부가 결정되거나, 특정된 코딩 파라미터에 기반하여 특정된 결정이 이루어지는 것으로 설명되었으면, 상기의 특정된 코딩 파라미터는 다른 코딩 파라미터로 대체될 수 있는 것으로 해석될 수 있다. 말하자면, 특정된 조건 또는 특정된 결정에 영향을 미치는 코딩 파라미터는 단지 예시적인 것으로 간주될 수 있으며, 명시된 코딩 파라미터 외에도 하나 이상의 다른 코딩 파라미터들의 결합이 상기의 명시된 코딩 파라미터의 역할을 수행하는 것으로 이해될 수 있다.
상술된 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.
상술된 실시예들은 다양한 양태의 예시들을 포함한다. 다양한 양태들을 나타내기 위한 모든 가능한 조합이 기술될 수는 없지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 명시적으로 기술된 조합 외에도 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 매체는 본 발명에 따른 실시예들에서 사용되는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 비트스트림을 포함할 수 있고, 비트스트림은 본 발명에 따른 실시예들에서 설명된 정보를 포함할 수 있다.
비트스트림은 컴퓨터 실행 가능한(computer-executable) 코드 및/또는 프로그램을 포함할 수 있다. 컴퓨터 실행 가능한(computer-executable) 코드 및/또는 프로그램은 실시예들에서 설명된 정보들을 포함할 수 있으며, 실시예들에서 설명된 구문 요소들(syntax elements)을 포함할 수 있다. 말하자면, 실사예에서 설명된 정보들 및 구문 요소들은 비트스트림 내의 컴퓨터 실행 가능한 코드로 간주될 수 있으며, 비트스트림으로 표현된 컴퓨터 실행 가능한 코드 및/또는 프로그램의 적어도 일부로 간주될 수 있다.컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함할 수 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기의 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 상기의 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 상기의 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (20)

  1. 복수의 필터 후보들을 포함하는 필터 후보 리스트를 구성하는 단계; 및
    상기 복수의 필터 후보들 중에서 최종 필터를 결정하는 단계
    를 포함하는 복호화 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 최종 필터는 상기 복수의 필터 후보들의 매칭 비용들에 기반하여 결정되는 복호화 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 매칭 비용들에 기반하여 상기 필터 후보 리스트가 재구성되는 복호화 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 매칭 비용들에 기반하여 상기 필터 후보 리스트 내의 복수의 필터 후보들에 대한 재정렬이 수행되는 복호화 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 매칭 비용들은 상기 복수의 필터 후보들을 사용하여 생성된 템플릿들 내에 존재하는 샘플들에 대한 비용 함수를 사용하는 계산의 결과인 복호화 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 필터 후보들은 템플릿의 템플릿 영역에 대하여 적용되는 복호화 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    대상 블록의 인접 블록에서 사용된 필터 후보가 상기 대상 블록의 상기 복수의 필터 후보들 중 하나로 사용되는 복호화 방법.
  8. 복수의 필터 후보들을 포함하는 필터 후보 리스트를 구성하는 단계; 및
    상기 복수의 필터 후보들 중에서 최종 필터를 결정하는 단계
    를 포함하는 부호화 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 최종 필터는 상기 복수의 필터 후보들의 매칭 비용들에 기반하여 결정되는 부호화 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 매칭 비용들에 기반하여 상기 필터 후보 리스트가 재구성되는 부호화 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 매칭 비용들에 기반하여 상기 필터 후보 리스트 내의 복수의 필터 후보들에 대한 재정렬이 수행되는 부호화 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 매칭 비용들은 상기 복수의 필터 후보들을 사용하여 생성된 템플릿들 내에 존재하는 샘플들에 대한 비용 함수를 사용하는 계산의 결과인 부호화 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 복수의 필터 후보들은 템플릿의 템플릿 영역에 대하여 적용되는 부호화 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    대상 블록의 인접 블록에서 사용된 필터 후보가 상기 대상 블록의 상기 복수의 필터 후보들 중 하나로 사용되는 부호화 방법.
  15. 영상 복호화를 위한 비트스트림을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서, 상기 비트스트림은,
    필터 정보
    를 포함하고,
    복수의 필터 후보들을 포함하는 필터 후보 리스트가 구성되고,
    상기 필터 정보에 기반하여 상기 복수의 필터 후보들 중에서 최종 필터가 결정되는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 최종 필터는 상기 복수의 필터 후보들의 매칭 비용들에 기반하여 결정되는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 매칭 비용들에 기반하여 상기 필터 후보 리스트가 재구성되는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 매칭 비용들에 기반하여 상기 필터 후보 리스트 내의 복수의 필터 후보들에 대한 재정렬이 수행되는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 매칭 비용들은 상기 복수의 필터 후보들을 사용하여 생성된 템플릿들 내에 존재하는 샘플들에 대한 비용 함수를 사용하는 계산의 결과인 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 복수의 필터 후보들은 템플릿의 템플릿 영역에 대하여 적용되는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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