WO2016052836A1 - 향상된 예측 필터를 이용하여 비디오 신호를 인코딩, 디코딩하는 방법 및 장치 - Google Patents

향상된 예측 필터를 이용하여 비디오 신호를 인코딩, 디코딩하는 방법 및 장치 Download PDF

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Definitions

  • the present invention relates to a video signal processing method and apparatus, and more particularly to a technique for efficiently predicting a target area.
  • Compression coding refers to a set of signal processing techniques for transmitting digitized information over a communication line or for storing the digitized information in a suitable form on a storage medium.
  • Media such as video, images and voice may be subject to compression coding.
  • a technique for performing compression coding on video is called video compression.
  • Next-generation video content is expected to provide high spatial resolution, high frame rates, and high-dimensional video display representations. Processing such content requires a significant amount of memory storage capacity, memory access speed, and processing power.
  • the target image is composed of fixed regions, such as a rectangular region and a square region, and a displacement vector is calculated for each target region.
  • the displacement vector identifies the corresponding area within the anchor image or reference image.
  • Such displacement vectors can be calculated through techniques such as motion estimation and motion compensation for video sequences.
  • One embodiment of the present invention provides a method of designing a coding tool for high efficiency compression.
  • an embodiment of the present invention provides a more efficient prediction method in the prediction process.
  • an embodiment of the present invention provides a method of designing a predictive filter for improving coding efficiency.
  • one embodiment of the present invention provides a novel way to improve coding efficiency. It provides a way to parameterize a predictive filter.
  • an embodiment of the present invention provides a method of designing a prediction filter applied to a picture for inter prediction in an encoding or decoding process of a video signal. In addition, an embodiment of the present invention provides a method of better predicting a target area.
  • the present invention can design a coding tool for high efficiency compression.
  • the compression tool to which the present invention is applied can obtain a higher coding gain by removing noise in predicting a target region.
  • the present invention can provide a more efficient prediction method by designing a prediction filter, and can reduce the noise of the target image by utilizing the designed prediction filter for motion compensated prediction of a future frame, thereby improving coding efficiency. You can.
  • FIG. 1 and 2 illustrate schematic block diagrams of an encoder and decoder for processing a video signal according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating how to predict a target image based on an anchor image according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • 4 and 5 illustrate schematic block diagrams of encoders and decoders for processing video signals using filters designed according to embodiments to which the present invention is applied.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of forming a prediction block based on a filter according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 7 illustrates a schematic block diagram of an encoder for designing a predictive filter and a decoder for processing a video signal using the predictive filter in accordance with an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a process of encoding a prediction filter parameter according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a process of determining a prediction filter parameter according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a process of obtaining an optimal filter coefficient and optimal partition information according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a process of obtaining partition information of a block to which full decomposition is applied according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating a detailed process of obtaining an optimum filter coefficient according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • 13 is a flowchart illustrating a detailed process of obtaining optimal partition information according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • 14 is a flowchart illustrating a process of calculating a cost of a partition block according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • 15 is a flowchart illustrating a process of calculating a cost of generating a predictive block according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • 16 is a flowchart illustrating a process of preliminary targeting a target area based on a prediction filter parameter according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • 17 is a flowchart illustrating a process of decoding a video signal including prediction filter parameters according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • FIG. 18 shows a schematic internal blotting degree of prediction filtering unit 470 for performing prediction filtering in accordance with an embodiment to which the present invention is applied.
  • a method of encoding a video signal comprising: selecting a base filter kernel set from a filter bank; Determining a predictive filter parameter based on the base filter kernel set; Performing filtering of a reference region with respect to a target region based on the prediction filter parameter; And predicting a target region based on the filtered reference region, wherein the prediction filter parameter comprises at least one of modulation scalar and partition information.
  • the determined prediction filter parameter is a modulation scalar, It is characterized by minimizing the cost function composed of variables including partition information and the base filter kernel.
  • the present invention comprises the steps of: initializing a partition function; Checking whether the size of the target area is larger than a predetermined minimum size; If the size of the target area is larger than the predetermined minimum size, divide the target area into sub-blocks, add a partition node symbol to the partition function, and the size of the target area is not larger than the predetermined minimum size, and the partition Adding a leaf node symbol to the function; And acquiring partition information based on the partition function.
  • the present invention provides a method of decoding a video signal, the method comprising: receiving a video signal comprising a predictive filter parameter, filter selection information and motion information, wherein the predictive filter parameter comprises modulation scalar and partition information; Acquiring a reference block using the motion information; Determining a predictive filter based on the modulation scalar and base filter kernel; And performing filtering on the reference block.
  • the filtering is performed on each of the partition blocks.
  • the present invention provides an apparatus for encoding a video signal, comprising: a filter selecting unit for selecting a base filter kernel set from a filter bank; A parameter determination unit that determines a prediction filter parameter based on the base filter kernel set; A filtering unit that performs filtering of a reference region with respect to a target region based on the prediction filter parameter; And a prediction unit for predicting a target region based on the filtered reference region, wherein the prediction filter parameter includes at least one of modulation scalar and partition information.
  • the determined prediction filter parameter is characterized by minimizing a cost function composed of variables including a modulation scalar, partition information and a base filter kernel.
  • the parameter determining unit initializes a partition function, checks whether the size of the target area is larger than a predetermined minimum size, and if the size of the target area is larger than a predetermined minimum size, the target. Partitions an area into subblocks and adds a partition node symbol to the partition function, adds a leaf node symbol to the partition function if the size of the target area is not greater than a predetermined minimum size, and partitions based on the partition function Characterized in that the information is obtained.
  • the present invention relates to an apparatus for decoding a video signal, comprising: receiving a video signal including prediction filter parameters, filter selection information, and motion information Bitstream receiving unit; And a prediction filtering unit for obtaining a reference block using the motion information, determining a prediction filter based on the modulation scalar and the base filter kernel, and performing filtering on the reference block.
  • An apparatus is provided that includes modulation scalar and partition information.
  • a prediction unit for obtaining a prediction block based on the filtered partition block; And a reconstruction unit for reconstructing a video signal using the prediction block.
  • Encoder 100 of FIG. 1 includes transform unit 110, quantization unit 120, inverse quantization unit 130, inverse transform unit 140, buffer 150, prediction unit 160, and entropy encoding unit 170. ).
  • the encoder 100 receives a video signal and subtracts the predicted signal output from the prediction unit 160 from the video signal to generate a prediction error.
  • the generated prediction error is sent to the transform unit 110.
  • the transform unit 110 generates a transform coefficient by applying a transform scheme to the prediction error.
  • the quantization unit 120 quantizes the generated transform coefficients and sends the quantized coefficients to entropy encoding unit 170.
  • the entropy encoding unit 170 performs entropy coding on the quantized signal and outputs an entropy coded signal.
  • the quantized signal output by the quantization unit 120 is predicted It can be used to generate a signal.
  • the inverse quantization unit 130 and the inverse transform unit 140 in the loop of the encoder 100 may perform inverse quantization and inverse transformation on the quantized signal such that the quantized signal is restored to a prediction error. Can be.
  • the reconstructed signal may be generated by adding the reconstructed prediction error to the prediction signal output by the prediction unit 160 >
  • the buffer 150 stores the reconstructed signal for future reference of prediction unit 160.
  • the prediction unit 160 may generate a prediction signal using a signal previously restored and stored in the buffer 150.
  • the present invention relates to efficiently predicting an area in a target image using an area in an anchor image.
  • the efficiency can be determined based on a measure of rate-distortion or related measures such as mean squared error that quantifies the distortion in the prediction error.
  • Decoder 200 of FIG. 2 includes entropy decoding unit 210, inverse quantization unit 220, inverse transform unit 230, buffer 240, and prediction unit 250.
  • the decoder 200 of FIG. 2 receives the signal output by the encoder 100 of FIG. Receive.
  • the entropy decoding unit 210 performs entropy decoding on the received signal.
  • the inverse quantization unit 220 obtains a transform coefficient from the entropy decoded signal based on the information about the quantization step size.
  • the inverse transform unit 230 obtains a prediction error by performing an inverse transform on the transform coefficients.
  • the reconstructed signal is generated by adding the obtained prediction error to the prediction signal output by the prediction unit 250.
  • the buffer 240 stores the reconstructed signal for future reference of the prediction unit 250.
  • the prediction unit 250 generates a prediction signal based on a signal previously restored and stored in the buffer 240.
  • the prediction method to which the present invention is applied will be used in both the encoder 100 and the decoder 200.
  • 3 is a diagram illustrating how to predict a target image based on an anchor image according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • the target image may consist of fixed areas, such as rectangular areas, square areas, and the like, and displacement vectors may be calculated for each target area.
  • the displacement vector identifies the corresponding area within the anchor image or reference image.
  • the displacement vector can be estimated using motion estimation and motion compensation for video sequences. Can be calculated.
  • the technique of the present invention focuses on the target region and the anchor region matched thereto, and thus predicts the target region based on the anchor region, thereby enabling better prediction. This can lead to better results in terms of compression efficiency, noise removal, and spatial-temporal ultra-high resolution image processing.
  • the anchor region X may be used to predict the target region y through Equation 1 below.
  • the predicted value of y in the target area y is the filter / It can be seen that it can be formed by linearly filtering the anchor region X using.
  • the present invention provides a method for efficiently designing such a filter.
  • 4 and 5 illustrate schematic block diagrams of encoders and decoders for processing video signals using filters designed according to embodiments to which the present invention is applied.
  • Encoder 400 of FIG. 4 includes transform unit 410, quantization unit 420, inverse quantization unit 430, inverse transform unit 440, buffer 450, prediction unit 460, prediction filtering unit 470. And entropy encoding unit 480.
  • the predictive filtering unit 470 has been newly added to the block diagram of the encoder 100.
  • the description of FIG. 1 can be applied to FIG. 4 as well, and the details relating to the prediction filtering unit 470 will be described later herein.
  • prediction filtering unit 470 is located as a separate functional unit after the prediction unit 460 of FIG. 4, this is only an embodiment of the present invention, and the present invention is not limited thereto.
  • functionality of the prediction filtering unit 470 may be performed in the prediction unit 460 or other functional units.
  • the prediction unit 460 may perform motion compensation using the displacement vector for the current block, and may search for a reference block, that is, a motion compensated block.
  • the encoder 400 may transmit a motion parameter to the decoder 500.
  • the motion parameter represents information related to motion compensation.
  • the prediction filtering unit 470 may configure a prediction filter used to generate a prediction block.
  • the prediction filtering unit 470 may generate the prediction block by using the linear convolution of the prediction filter and the reference block.
  • the block may represent a motion compensated block as an anchor region.
  • the prediction filter may be configured using a filter kernel and a modulation scalar.
  • Encoder 400 and decoder 500 may share filter parameters, wherein the filter parameters represent parameter information related to the prediction filter.
  • the filter parameter may include at least one of filter coefficients and partition information.
  • the decoder 500 of FIG. 5 includes an entropy decoding unit 510, an inverse quantization unit 520, an inverse transform unit 530, a buffer 540, a prediction unit 550, and a prediction filtering unit 560. .
  • the prediction filtering unit 560 may configure a prediction filter used to generate a prediction block.
  • the prediction filtering unit 560 may generate a prediction block using linear convolution of the prediction filter and the reference block.
  • At least one of the filter parameters may be transmitted from the encoder 400.
  • the filter parameter may be sent from the encoder 400 for all inter-predicted blocks, or optionally from the encoder 400.
  • the prediction filtering unit 560 was newly added to the block diagram of the decoder 200.
  • FIGS. 1, 2 and The description of 4 can be applied to FIG. 5 as well.
  • prediction filtering unit 560 is located as a separate functional unit after the prediction unit 550 of FIG. 5, this is an aspect of the present invention and the present invention is not limited thereto.
  • functionality of the prediction filtering unit 560 may be performed in the prediction unit 550 or other functional units.
  • 6 is a flowchart illustrating a method of forming a prediction block based on a filter according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • the encoder to which the present invention is applied may configure a prediction filter for the current block as shown in Equation 2 (S610).
  • the prediction filter may be configured using filter parameters.
  • g (m, n) ⁇ f k (m, n ⁇ ⁇
  • k l in equation 2
  • m 1, another character
  • ⁇ 1, ⁇ is an integral constant
  • f k is a two-dimensional filter kernel
  • each scalar is floating Floating point number.
  • the encoder may form a prediction block using linear convolution based on a prediction filter as shown in Equation 3 below. [Equation 3] ⁇
  • the Kerr region may represent a reference block obtained after motion compensation.
  • the prediction value of the target region y may be formed by linearly filtering the anchor region X using the prediction filter of Equation 2.
  • the filter kernels may be fixed and the modulation scalars may be calculated to solve constraint minimization as shown in Equation 4 below.
  • Equation 4 Equation 4] mm, y + XC ( x , a 2 , ..., ⁇ )
  • e /) 1 / ⁇ 7 , q 0, .11,1,2,2.561), and ⁇ represents a Lagrangian multiplier.
  • ⁇ is the limit,. ,) ⁇ C 0 , where c 0 is a scalar, ⁇ , ⁇ ,... ⁇ stands for constraint function.
  • gyehan function (constraint function) C (2> ..., F) of bits required to transmit in order to find an ⁇ ⁇ to minimize the norm of the q- yechuk error.
  • ⁇ may be obtained through an optimization process so as to transmit with fewer bits than C 0 bits.
  • p (p 0, .11,1,2,2.561, etc).
  • the minimization can be solved by integrating the problem with respect to ⁇ , ⁇ 2 ⁇
  • ⁇ , ⁇ 2 ⁇ In one embodiment of the invention,
  • the base filter kernels may be selected to satisfy the following equation (6).
  • the base filter kernels may be defined by Equation 7 below.
  • a more compact support filter can be designed by approximating a non-compact support filter.
  • the compact support filter may be limited to the detailed region ⁇ in the spatial domain.
  • ⁇ may be a rectangular region that limits the total number of laps to a predetermined number.
  • Equation 8 Equation 8
  • Equation 9 min ⁇ 2 ) ⁇ ⁇ ⁇ 2
  • U can be designed based on a training set. If the pair of target image and anchor image are focused on convolution in forming the prediction signal, to be. In this case, Equation 10 may be obtained using the definition of convolution.
  • Equation 11 By arranging the values in a vector in order, Equation 11 can be obtained.
  • Equation 13 Another embodiment of the present invention may design filter kernels on a training set as shown in Equation 14 below.
  • the training pair of blocks can be defined as ( yi , Xl ), (y 2 , x 2 ),..., (y s , x s ).
  • S represents an integer such as 100, 1000, 119191 or the like.
  • the encoder and the decoder may perform the same optimization process on the frames (or part of the frame) of the video sequence and consequently obtain the filters obtained in the future frame (or part of the remaining frame). ) Can be used for motion compensation prediction.
  • optimization for quadtree decomposition or other region decomposition may be performed in combination with optimization for filter f.
  • other processes related to motion compensation, optical procedures, noise cancellation, and optimization may also be performed in combination with optimization for filter f.
  • interpolation filters used in motion compensation can be combined with the designed filters to lower the overall filtering complexity.
  • 7 illustrates a schematic block diagram of an encoder for designing a predictive filter and a decoder for processing a video signal using the predictive filter in accordance with an embodiment to which the present invention is applied.
  • the present invention assumes the support of 2D filter /, where K and L are
  • Such a filter can be parameterized using the values of the KL filter wrap.
  • a filter can be designed at the encoder for each; c, y pair, and filter parameters can be sent to the decoder.
  • the greater the number of parameters of the filter the more difficult it is to transmit these parameters over a transmission channel at a given target bitrate.
  • the present invention proposes a method of limiting the filter / to be symmetrical as one of methods for reducing the number of parameters.
  • this method can reduce the number of parameters of the filter / of approximately one in four in the case of two dimensions.
  • such a symmetric filter is not suitable for the directional structure in the anchor image region, so that the filtering and prediction efficiency can be reduced.
  • Another way of limiting the filter in the frequency domain is to use / for low-pass, high-pass, band-pass using, for example, bandwidth, passband and stopband parameters. pass), etc.
  • this approach may not be appropriate for images with directional structures or sophisticated regions.
  • ⁇ is a modulation scalar s
  • fi is a two-dimensional base-filter kernel.
  • At least one of the encoder and the decoder may already know the base filter kernel.
  • the prediction filter described herein may be referred to as a condensed prediction filter (hereinafter referred to as 3 ⁇ 4 CPF ').
  • the present invention relates to a method of designing such a predictive filter and a method of performing predictive filtering.
  • At least one of the encoder and the decoder may already know the base filter kernel.
  • at least one of the encoder and the decoder may be based on the base filter kernel or may be received from the outside.
  • the encoder may generate a base filter kernel and send it to the decoder.
  • Each pair of regions may have the same spatial size, and other pairs of regions may have different spatial sizes.
  • the predicted value of: ⁇ can be obtained using CPF.
  • Equation 18 x r (mp, n-q) a iir fi (p, q) J x r (mp, n-q)
  • the best base filter kernel can be obtained by solving the equation (19).
  • Equation 19 a iir * fi (p, q) x r (m -p, nq)
  • the modulation scalars change for each r, while the filter kernels are fixed.
  • vector representation may be used when representing optimization problems. Assume y r and are ordered by vector in order. By concatenating the following values, x r (mp, n ⁇ £ ⁇ 0 () in the order of the rows of the matrix i r , the convolution; * can be represented by the matrix-vector product, X r . Assume is located as the column of matrix F.
  • g r is an unknown filter and ⁇ represents white noise.
  • ⁇ represents white noise.
  • all quantities have an average of zero. From a statistical point of view, the pair of anchor blocks and target blocks is similar to a random implementation of the model in the context of a filter drawn.
  • the mean-squared prediction error may be obtained as shown in Equation 25.
  • Equation 26 represents the expected value for a given r.
  • Equation 28 may be used.
  • E [X T y ⁇ r] E [X T X ⁇ r] g r .
  • E [A r] is independent of r, i.e., £ [X r X
  • G is assumed to represent a matrix with columns r th equal to. Equation 29 may be obtained.
  • Equation 29 may be rewritten as in Equation 30 for all r. Equation 30
  • Equation 31 is a matrix having a column such that Equation 31 can be obtained by substituting the solution for the mean square error.
  • Equation (32) E [y T y ⁇ r] -g r T RFa r . If p (r) determines the probability of r, the average of r can be obtained to obtain Equation (32).
  • Equation 32 can be simplified as in Equation 33.
  • Tr [G T RFC] ⁇ g r T RFa ri
  • Tr [.] Represents the trace of the matrix.
  • Equation 35 A joint optimization of the base filter kernels and the modulation weights may be provided as in Equation 35.
  • a base filter kernel and a modulation weight may be generated through the above process.
  • a set of training pairs can be used to generate correlation and cross correlation statistics, which in turn can be used to obtain such an encoder and decoder system. have.
  • well-known statistical model techniques may be used to arrive at correlation and cross correlation statistics.
  • a set of base filter kernels can be obtained and used for video compression.
  • At least one of the encoder and the decoder may store and access the base filter kernel information or obtain it by accessing externally ⁇ and the modulation weight may be determined during the coding, which may be transmitted from the encoder to the decoder. .
  • a set of one or more base filter kernels may be generated for different training sets.
  • This set of base-filter kernels can be placed in a dictionary or storage or database. Thereafter, while performing compression, the encoder may first select a set of base filter kernels and send the selected base filter kernels to a decoder.
  • Embodiments to which the present invention is applied may be applied to a video encoder or a decoder.
  • the present invention can select a set of base prediction filters F from a base filter bank (or a prediction filter bank, or a base prediction filter storage ⁇ ) (S810).
  • the process may be performed by the prediction filtering unit 470 and / or the filter selection unit 472.
  • the reference frame (or anchor frame) and the block to be compressed can be provided as mods to determine the motion vector and the CPF modulation weights.
  • the models may determine the prediction filter parameter of the target block Y (S820).
  • the process may be performed by the predictive filtering unit 470, the parameter determining unit 473, and / or the filter parameter determining unit 475.
  • the prediction filter parameter and the selection information may be encoded and transmitted to the decoder in a compressed bit stream (S830). At the decoder, this process can be performed inversely.
  • the base prediction filter bank may be configured using a training set of video sequences using optimization.
  • the predictive filter parameters are well known in the art. It can be sent to the decoder using known methods. For example, quadtree partitioning may be transmitted in a manner similar to that in which partitioning information is transmitted in a video coding system.
  • the prediction filter parameters may be transmitted in a manner similar to that of transform coefficients in a video coding system. 9 is a flowchart illustrating a process of determining a prediction filter parameter according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • the encoder may perform quadtree decomposition on the anchor block and determine the CPF modulation weight for each leaf node.
  • the leaf node may be filtered based on the CPF to be dropped, and the filtered result may be used as a prediction block.
  • the prediction filter parameter may be determined by applying the present invention within a motion vector measurement process.
  • a motion compensated block may be obtained using the motion vector (S910).
  • a motion compensated candidate reference block can be obtained using the candidate motion vector.
  • the prediction filtering unit 470 may search for a filter coefficient C b and partition information P b that minimizes the cost function cost (Y, b, C b , P b , F) (S920).
  • the prediction filtering unit 470 determines whether the cost function cost (Y, b, C b ,, F) is smaller than a predefined minimum value minCost. It can be confirmed (S930).
  • the filter coefficient C b * , the partition information P b * , the motion vector mv * and the cost function may be set to values satisfying the condition (S940).
  • the prediction filtering unit 470 may check whether there is a motion vector to be additionally searched (S950).
  • the process may be performed recursively. However, if there is no motion vector to be searched additionally, the prediction filtering unit 470 sets the minimum value of the filter coefficient C b * , the partition information P b * , the motion vector mv * and the cost function as an optimal value.
  • You can print 10 is a flowchart illustrating a process of obtaining an optimal filter coefficient and optimal partition information according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • the prediction filtering unit 470 can find the prediction filter parameters that minimize the cost function together. .
  • the prediction filtering unit 470 may configure initial partition information Pfuii such as a quadtree (S1010).
  • the initial partition information P full may be defined as in Equation 36. [Equation 36]
  • the value of the minimum unit minunit may be set to a value of four.
  • the prediction filtering unit 470 may obtain an optimal filter coefficient and an optimal partition information P b based on the initial partition information P full (S1020).
  • the optimal filter coefficient and the optimal partition information P b can be obtained by the following equation ( 37 ).
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a process of acquiring partition information of a blot to which full decomposition is applied according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • initial partition information ⁇ may be initialized (S1110).
  • the prediction filtering unit 470 may check whether the size of the target block ⁇ is larger than the minimum unit minUnit (S1120).
  • the present invention provides a method for obtaining an optimum filter coefficient.
  • the partition information may be defined as in Equation 39.
  • P b Prune_tree (P fu ii, b, F)
  • the prediction filtering unit 470 may obtain a block ⁇ subtracted from n L from the target block Y (S1210), which corresponds to n L from the motion compensated block b.
  • Block Y may be obtained (S1220).
  • block ⁇ is the partitioning corresponding to each leaf node in the target block Y.
  • Block Y, and block Y represents a partitioning block that is applied to each leaf node in the motion compensated block Y.
  • the prediction filtering unit 470 may calculate filter coefficients based on the block ⁇ , block ⁇ , and the base prediction filter, as shown in Equation 40.
  • Equation 41 [Equation 41]
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating a detailed process of obtaining optimal partition information according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • the prediction filtering unit 470 may check whether a current block is referred to a leaf node (S1310).
  • the prediction filtering unit 470 may configure the partition function P as partition information P '.
  • the prediction filtering unit 470 may calculate the cost of preliminary block ⁇ using the block ⁇ without filtering (S1320). Through the calculation, the prediction filtering unit 470 Obtain 1 Cost.
  • the associated node information ni may be obtained (S1330).
  • the prediction filtering unit 470 may calculate the cost of the node information ni based on Equation 42 (S1340).
  • the prediction filtering unit 470 may obtain Cost 2. Thereafter, the prediction filtering unit 470 may check whether Cost 1 is less than or equal to Cost 2 (S1350). That is, when the current block is not a leaf node, a more efficient method can be selected by calculating and comparing the cost of the predicted block without the filtering and the cost of the nodes divided into the sub blocks.
  • the prediction filtering unit 470 may cut out node information ni and information derived from the partition function P (S1360).
  • Partition function P can be configured with partition information P '.
  • 14 is a flowchart illustrating a process of calculating a cost of a partition block according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • Equation 42 a process of calculating the cost of the partition block will be described in detail as shown in Equation 42 .
  • the prediction filtering unit 470 may calculate a cost ni of node information as shown in Equation 42.
  • the prediction filtering unit 470 may check whether the node information ni corresponds to a leaf node (S1410).
  • the prediction filtering unit 470 may calculate a cost of predicting the block ⁇ using the block ⁇ (S1420). The process for calculating the cost of predicting the block ⁇ will be described in detail in FIG. 15.
  • the prediction filtering unit 470 may calculate the cost of the node information ni according to Equation 42 (S1440).
  • 15 is a flowchart illustrating a process of calculating a cost of generating a prediction block according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • One embodiment of the present invention provides a method for calculating a cost for predicting a block.
  • the prediction filtering unit 470 may calculate a filter coefficient based on the block ⁇ , the block ⁇ , and the base prediction filter F (S1510). For example, Equation 40 may be used to calculate the filter coefficients.
  • the calculated filter coefficients may be quantized (S1520).
  • Equation 41 may be used to quantize the filter coefficients.
  • the prediction filtering unit 470 may generate a reserved signal using a prediction function as shown in Equation 43 (S1530).
  • Equation 43 p represents a prediction signal and ⁇ represents a filtered block.
  • the prediction filtering unit 470 may filter the block ⁇ using the prediction filter F (S1540).
  • the filtered block ⁇ may be utilized to form a prediction signal at S1530.
  • the prediction filtering unit 470 may calculate a cost of predicting the block ⁇ by using Equation 44.
  • Equation 44 D denotes a distortion (eg, MSE) between two blocks, and H denotes a ratio obtained for encoding P with a transform unit.
  • 16 is a flowchart illustrating a process of predicting a target region based on prediction filter parameters according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • the present invention provides an encoding process for predicting a target region based on prediction filter parameters.
  • the encoder may calculate a candidate motion vector of the target region (S1610), and may determine a reference region using the candidate motion vector (S1620).
  • the encoder may determine the prediction filter parameter based on the base prediction filter (S1630).
  • the prediction filter parameter includes at least one of filter coefficients and partition information and is determined to minimize the cost function.
  • the base prediction filter may be selected from a predefined prediction filter bank.
  • the encoder may predict a target region based on the prediction filter parameter (S1640). 17 is a flowchart illustrating a process of decoding a video signal including prediction filter parameters according to an embodiment to which the present invention is applied.
  • the present invention provides a method for decoding a video signal comprising a predictive filter parameter.
  • the decoder may receive a video signal including at least one of prediction filter parameters, filter selection information, and motion information (S1710).
  • the decoder may obtain and decode a prediction filter parameter from the video signal (S1720).
  • the prediction filter parameter may include at least one of filter coefficients and partition information.
  • the prediction filter parameter may be derived from other information in the decoder.
  • the decoder may determine a prediction filter based on at least one of the filter coefficient and the filter selection information (S1730).
  • the filter selection information may be obtained from the video signal or derived from other information.
  • the decoder may select a prediction filter to be used based on the filter selection information from a base prediction filter bank (S1740).
  • the decoder may perform filtering on each partition block in the motion compensated block based on the partition information (S1750). Meanwhile, the decoder may obtain a motion compensated block using the motion information (S1760). The motion compensated blot may be used in step S1750.
  • 18 shows a schematic internal block diagram of a prediction filtering unit 470 for performing prediction filtering in accordance with an embodiment to which the present invention is applied.
  • the predictive filtering unit 470 to which the present invention is applied may include a filter selecting unit 472 and a parameter determining unit 473, wherein the parameter determining unit 473 includes a cost calculating unit 474, a filter parameter determining unit 475 and a motion vector (MV) determination unit 476.
  • the prediction filtering unit 470 is illustrated as being located as a separate functional unit within the encoder of FIG. 4, this is an aspect of the present invention and the present invention is not limited thereto.
  • the prediction filtering unit 470 may be located within the prediction unit 460, or may be located between other units.
  • the filter bank 471 may be located separately from the prediction filtering unit 470, but this is also an aspect of the present invention and the present invention is not limited thereto.
  • the filter bank 471 may be included in the prediction filtering unit 470 or the prediction unit 460, or may be used outside the encoder or in a separate storage. This would be similarly applicable to the decoder.
  • the prediction filtering unit 470 may generate the prediction block using linear convolution of the prediction filter and the reference block.
  • the filter selection unit 472 may select a set of base prediction filters from the filter bank 471 (or the prediction filter bank, or the base prediction filter storage ⁇ ).
  • the parameter determination unit 473 may determine a prediction filter parameter with reference to a reference frame or anchor frame and coding block, and determine a motion vector and a CPF modulation weight based on the prediction filter parameter. At least one of the prediction filter parameter and the selection information may be encoded and transmitted to the decoder in a compressed bit stream, and the decoder may perform the reverse operation.
  • the cost calculating unit 474 calculates Equation 36 and Equation 37 to find a filter coefficient C b and partition information P b that minimizes the cost function COS t (Y, b, C b , P b , F). Can be used.
  • the filter parameter determination unit 475 may determine whether the cost function cost (Y, b, C b , P b , F) is less than a predefined minimum value minCost. For example, when the cost function COSt (Y, b, C b , P b , F) is less than a predefined minimum tninCost, the obtained filter coefficient C b * and partition information P b * are predictive filter parameters. It can be set to the values of.
  • the motion vector (MV) determination unit 476 may check whether there is a motion vector to search for. To explore further If there is a motion vector, the process can be performed recursively. However, if there is no motion vector to additionally search, filter coefficients C b *, partition information P b * and motion vector minimizing the cost function COSt (Y, b, C b , P b , F) are obtained. The optimal value can be determined.
  • the embodiments described herein may be implemented and performed on a processor, microprocessor, controller, or chip.
  • the functional units illustrated in FIGS. 1, 2, 4, 5, and 18 may be implemented by a computer, a processor, a microprocessor, a controller, or a chip.
  • the decoder and encoder to which the present invention is applied include a multimedia broadcasting transmitting and receiving device, a mobile communication terminal, a home cinema video device, a digital cinema video device, a surveillance camera, a video chat device, a real time communication device such as video communication, a mobile streaming device, and a storage medium.
  • Camcorders video on demand (VOD) service providing devices, internet streaming service providing devices, three-dimensional (3D) video devices, video telephony video devices, and medical video devices, for use in processing video and data signals. Can be.
  • the processing method to which the present invention is applied can be produced in the form of a program executed by a computer, and can be stored in a computer-readable recording medium.
  • Multimedia data having a data structure according to the invention can also be It can be stored in a readable recording medium.
  • the computer readable recording medium includes all kinds of storage devices for storing computer readable data.
  • the computer-readable recording medium may include, for example, a Blu-ray disc (BD), a universal serial bus (USB), a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, and an optical data storage device.
  • the computer-readable recording medium also includes media embodied in the form of a carrier wave (for example, transmission over the Internet).
  • the bit stream generated by the encoding method may be stored in a computer-readable recording medium or transmitted through a wired or wireless communication network.

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Abstract

본 발명은, 비디오 신호를 인코딩하는 방법에 있어서, 필터 뱅크로부터 베이스 필터 커널(base filter kernel) 셋을 선택하는 단계; 상기 베이스 필터 커널(base filter kernel) 셋에 기초하여 예측 필터 파라미터를 결정하는 단계; 상기 예측 필터 파라미터에 기초하여 타겟 영역에 대한 참조 영역의 필터링을 수행하는 단계; 및 상기 필터링된 참조 영역에 기초하여 타겟 영역을 예측하는 단계를 포함하되, 상기 예측 필터 파라미터는 변조 스칼라 및 파티션 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다.

Description

【명세서】
【발명의 명칭】
향상된 예측 필터를 이용하여 비디오 신호를 인코딩, 디코딩하는 방법 및 장치
【기술 분야】
본 발명은 비디오 신호 처리 방법 및 장치에 관한 것이며 , 보다 상세하게는 타겟 영역을 효율적으로 예측하기 위한 기술에 관한 것이다.
【배경 기술】
압축 코딩은 디지털화된 정보를 통신 라인으로 전송하거나 디지털화된 정보를 저장 매체에 적절한 형태로 저장하기 위한 일련의 신호 처리 기술들을 의미한다. 비디오, 이미지 및 음성과 같은 미디어가 압축 코딩의 대상이 될 수 있다. 특히, 비디오에 대한 압축 코딩을 수행하는 기술을 비디오 압축이라 부른다.
차세대 비디오 컨텐츠는 높은 공간 해상도, 높은 프레임 속도, 및 높은 차원의 비디오 화면 표현을 제공할 것으로 기대되고 있다. 이러한 컨텐츠의 처리를 위해서는 상당한 양의 메모리 저장 용량, 메모리 접근 속도, 및 처리 능력이 필요하다.
이에 따라, 예상되는 문제를 해결하고 해결책을 제시할 수 있는 코딩 도구를 설계하는 것이 바람직하다 .
【발명의 상세한 설명】
【기술적 과제】
기존의 인터 예측 방법에서 타겟 이미지는 직사각형 영역, 정사각형 영역 등과 같은 고정된 영역들로 구성되며, 각각의 타켓 영역에 대해 변위 백터가 산출된다. 상기 변위 백터는 앵커 (anchor) 이미지 또는 참조 이미지 내의 해당 영역을 식별한다. 이러한 변위 백터는 비디오 시뭔스를 위한 모션 추정 및 모션 보상과 같은 기술을 통해 산출될 수 있다.
이에 따라, 예측 과정에서 보다 효율적인 예측 방법을 제공하고 코딩 효율을 향상시키기 위한 예측 필터를 설계하는 것이 필요하다.
【기술적 해결방법】
본 발명의 일 실시예는 고효율 압축을 위한 코딩 도구를 설계하는 방법을 제공한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 예측 과정에서의 보다 효율적인 예측 방법을 제공한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 코딩 효율을 개선하기 위한 예측 필터의 설계 방법을 제공한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 코딩 효율을 개선하기 위해 신규한 방식으로 예측 필터를ᅳ매개 변수화하는 방법을 제공한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 비디오 신호의 인코딩 또는 디코딩 과정에서 화면 간 예측을 위한 픽쳐에 적용되는 예측 필터를 설계하는 방법을 제공한다. 또한, 본 발명의 일 실시예는 타겟 영역을 보다 잘 예측하는 방법을 제공한다.
【발명의 효과】
본 발명은 고효율의 압축을 위한 코딩 도구를 설계할 수 있다. 본 발명이 적용되는 압축 도구는 타겟 영역을 예측함에 있어 노이즈를 제거함으로써 보다 높은 코딩 이득을 얻을 수 있다.
또한, 본 발명은 예측 필터를 설계함으로써 보다 효율적인 예측 방법을 제공할 수 있고, 설계된 예측 필터를 향후 프레임의 모션 보상된 예측에 활용함으로써 타겟 이미지의 노이즈를 감소시킬 수 있으며 , 이에 의해 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.
【도면의 간단한 설명】
도 1 및 2 는 본 발명이 적용되는 실시예에 따라 비디오 신호를 처리하는 인코더 및 디코더의 개략적 블록도를 예시한다.
도 3 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 앵커 이미지를 기반으로 타겟 이미지를 어떻게 예측할 것인지를 예시하는 도면을 나타낸다 . 도 4 및 5 는 본 발명이 적용되는 실시예에 따라 설계된 필터를 이용하여 비디오 신호를 처리하는 인코더 및 디코더의 개략적 블록도를 예시한다.
도 6 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따른 필터를 기반으로 예측 블록을 형성하는 방법을 예시하는 흐름도이다.
도 7 은 본 발명이 적용되는 실시예에 따라 예측 필터를 설계하는 인코더 및 상기 예측 필터를 이용하여 비디오 신호를 처리하는 디코더의 개략적 블록도를 예시한다 .
도 8 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 예측 필터 파라미터를 인코딩하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
도 9 는 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 예측 필터 파라미터를 결정하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
도 10 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 최적 필터 계수 및 최적 파티션 정보를 획득하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
도 11 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 전체 분해 ( full decomposition)가 적용되는 블록의 파티션 정보를 획득하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
도 12 는 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 최적 필터 계수를 획득하는 상세한 과정을 예시하는 흐름도이다.
도 13 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 최적의 파티션 정보를 획득하는 상세한 과정을 예시하는 흐름도이다. 도 14 는 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 파티션 블록의 비용 ( cost )을 산출하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
도 15 는 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 예측 블록을 생성하는 비용 ( cost )을 산출하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
도 16 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 예측 필터 파라미터를 기반으로 타겟 영역을 예축하는 과정을 예시하는흐름도이다.
도 17 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 예측 필터 파라미터를 포함하는 비디오 신호를 디코딩하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
도 18 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 예측 필터링을 수행하는 예측 필터링 유닛 ( 470 )의 개략적인 내부 블톡도를 나타낸다.
【발명의 실시를 위한 최선의 형태】
본 발명은, 비디오 신호를 인코딩하는 방법에 있어서, 필터 뱅크로부터 베이스 필터 커널 (base f ilter kernel ) 셋을 선택하는 단계; 상기 베이스 필터 커널 (base f ilter kernel ) 셋에 기초하여 예측 필터 파라미터를 결정하는 단계; 상기 예측 필터 파라미터에 기초하여 타겟 영역에 대한 참조 영역의 필터링을 수행하는 단계; 및 상기 필터링된 참조 영역에 기초하여 타겟 영역을 예측하는 단계를 포함하되, 상기 예측 필터 파라미터는 변조 스칼라 및 파티션 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다. 또한, 본 발명에서, 상기 결정된 예측 필터 파라미터는 변조 스칼라, 파티션 정보 및 베이스 필터 커널을 포함하는 변수들로 구성된 비용 함수를 최소화하는 것을 특징으로 한다 .
또한, 본 발명은, 파티션 함수를 초기화하는 단계; 상기 타겟 영역의 크기가 기결정된 최소 크기보다 큰 지 여부를 확인하는 단계; 상기 타겟 영역의 크기가 기결정된 최소 크기보다 크면, 상기 타겟 영역을 서브 블록들로 분할하고 상기 파티션 함수에 분할 노드 심볼을 추가하고, 상기 타겟 영역의 크기가 기결정된 최소 크기보다 크지 않으며, 상기 파티션 함수에 리프 노드 심볼을 추가하는 단계; 및 상기 파티션 함수에 기초하여 파티션 정보를 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은, 비디오 신호를 디코딩하는 방법에 있어서, 예측 필터 파라미터, 필터 선택 정보 및 모션 정보를 포함하는 비디오 신호를 수신하는 단계, 여기서 상기 예측 필터 파라미터는 변조 스칼라 및 파티션 정보를 포함함; 상기 모션 정보를 이용하여 참조 블록을 획득하는 단계; 상기 변조 스칼라 및 베이스 필터 커널에 기초하여 예측 필터를 결정하는 단계; 및 상기 참조 블톡에 대한 필터링을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다. 또한, 본 발명에서, 상기 필터링은 파티션 블록들 각각에 대하여 수행되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 필터링된 파티션 블록을 기초로 하여 예측 블록을 획득하는 단계; 및 상기 예측 블록을 이용하여 비디오 신호를 복원하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명은, 비디오 신호를 인코딩하는 장치에 있어서, 필터 뱅크로부터 베이스 필터 커널 ( base f ilter kernel ) 셋을 선택하는 필터 선택 유닛; 상기 베이스 필터 커널 (base f i l ter kernel ) 셋에 기초하여 예측 필터 파라미터를 결정하는 파라미터 결정 유닛 ; 상기 예측 필터 파라미터에 기초하여 타겟 영역에 대한 참조 영역의 필터링을 수행하는 필터링 유닛; 및 상기 필터링된 참조 영역에 기초하여 타겟 영역을 예측하는 예측 유닛을 포함하되, 상기 예측 필터 파라미터는 변조 스칼라 및 파티션 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치를 제공한다.
또한, 본 발명에서, 상기 결정된 예측 필터 파라미터는 변조 스칼라, 파티션 정보 및 베이스 필터 커널을 포함하는 변수들로 구성된 비용 함수를 최소화하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 파라미터 결정 유닛은, 파티션 함수를 초기화하고, 상기 타겟 영역의 크기가 기결정된 최소 크기보다 큰 지 여부를 확인하고, 상기 타겟 영역의 크기가 기결정된 최소 크기보다 크면 상기 타겟 영역을 서브 블록들로 분할하고 상기 파티션 함수에 분할 노드 심볼을 추가하고, 상기 타겟 영역의 크기가 기결정된 최소 크기보다 크지 않으면 상기 파티션 함수에 리프 노드 심볼을 추가하며 , 상기 파티션 함수에 기초하여 파티션 정보를 획득하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은, 비디오 신호를 디코딩하는 장치에 있어서, 예측 필터 파라미터, 필터 선택 정보 및 모션 정보를 포함하는 비디오 신호를 수신하는 비트스트림 수신 유닛 ; 및 상기 모션 정보를 이용하여 참조 블록을 획득하고 , 상기 변조 스칼라 및 베이스 필터 커널에 기초하여 예측 필터를 결정하며, 상기 참조 블록에 대한 필터링을 수행하는 예측 필터링 유닛을 포함하되, 상기 예측 필터 파라미터는 변조 스칼라 및 파티션 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치를 제공한다.
또한, 본 발명에서, 상기 필터링된 파티션 블록을 기초로 하여 예측 블록을 획득하는 예측 유닛; 및 상기 예측 블록을 이용하여 비디오 신호를 복원하는 복원 유닛을 더 포함하는 것을 특징으로 한다，
【발명의 실시를 위한 형태】
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예의 구성과 그 작용을 설명하며, 도면에 의해서 설명되는 본 발명의 구성과 작용은 하나의 실시예로서 설명되는 것이며, 이것에 의해서 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 제한되지는 않는다.
아울러, 본 발명에서 이용되는 용어는 가능한 한 현재 널리 이용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어를 이용하여 설명한다. 그러한 경우에는 해당 부분의 상세 설명에서 그 의미를 명확히 기재하므로 , 본 발명의 설명에서 이용된 용어의 명칭만으로 단순 해석되어서는 안 될 것이며 그 해당 용어의 의미까지 파악하여 해석되어야 함을 밝혀두고자 한다 . 또한, 본 발명에서 이용되는 용어들은 발명을 설명하기 위해 선택된 일반적인 용어들이나, 유사한 의미를 갖는 다른 용어가 있는 경우 보다 적절한 해석을 위해 대체 가능할 것이다. 예를 들어, 신호, 데이터, 샘플, 픽쳐, 프레임, 블록 등의 경우 각 코딩 과정에서 적절하게 대체되어 해석될 수 있을 것이다. 도 1 및 2 는 본 발명이 적용되는 실시예에 따라 비디오 신호를 처리하는 인코더 및 디코더의 개략적 블록도를 예시한다 .
도 1 의 인코더 (100)는 변환 유닛 (110) , 양자화 유닛 (120) , 역양자화 유닛 (130) , 역변환 유닛 (140) , 버퍼 (150) , 예측 유닛 (160) , 및 엔트로피 인코딩 유닛 (170)을 포함한다.
상기 인코더 (100)는 비디오 신호를 수신하고 상기 비디오 신호로부터 상기 예측 유닛 (160)에서 출력된 예측된 신호를 차감하여 예측 에러를 생성한다.
상기 생성된 예측 에러는 상기 변환 유닛 (110)으로 전송된다. 상기 변환 유닛 (110)은 변환 방식을 상기 예측 에러에 적용함으로써 변환 계수를 생성한다. 상기 양자화 유닛 (120)은 상기 생성된 변환 계수를 양자화하여 상기 양자화된 계수를 엔트로피 인코딩 유닛 (170)으로 보낸다.
상기 엔트로피 인코딩 유닛 (170)은 상기 양자화된 신호에 대한 엔트로피 코딩을 수행하고 엔트로피 코딩된 신호를 출력한다.
한편 , 상기 양자화 유닛 (120)에 의해 출력된 상기 양자화된 신호는 예측 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어 , 상기 인코더 (100)의 루프 내의 상기 역양자화 유닛 (130) 및 상기 역변환 유닛 (140)은 상기 양자화된 신호가 예측 에러로 복원되도록 상기 양자화된 신호에 대한 역양자화 및 역변환을 수행할 수 있다. 복원된 신호는 상기 복원된 예측 에러를 상기 예측 유닛 (160〉에 의해 출력된 예측 신호에 더함으로써 생성될 수 있다.
상기 버퍼 (150)는 예측 유닛 (160)의 향후 참조를 위해 복원된 신호를 저장한다.
상기 예측 유닛 (160)은 이전에 복원되어 상기 버퍼 (150)에 저장된 신호를 이용하여 예측 신호를 생성할 수 있다. 이러한 경우, 본 발명은 앵커 이미지 내 영역을 이용하여 타겟 이미지 내 영역을 효율적으로 예측하는 것에 관련된 것이다. 여기서 , 효율은 율 -왜곡 (Rate Distortion)의 관점 또는 예측 에러 내 왜곡을 정량화하는 평균 제곱 에러와 같은 관련 척도에 기초하여 결정될 수 있다.
타겟 영역을 보다 잘 예측하기 위해, 본 발명의 일 실시예는 코딩 효율을 향상시키기 위해 예측 필터를 어떻게 설계하며 상기 예측 필터를 기반으로 비디오 신호를 어떻게 처리할 것인지를 설명할 것이다. 도 2의 디코더 (200)는 엔트로피 디코딩 유닛 (210) , 역양자화 유닛 (220) , 역변환 유닛 (230) , 버퍼 (240) , 및 예측 유닛 (250)을 포함한다.
도 2 의 디코더 (200)는 도 1 의 인코더 (100)에 의해 출력된 신호를 수신한다.
상기 엔트로피 디코딩 유닛 (210)은 수신된 신호에 대해 엔트로피 디코딩을 수행한다. 상기 역양자화 유닛 (220)은 양자화 스텝 사이즈 (quantization step size)에 대한 정보를 기초로 하여 상기 엔트로피 디코딩된 신호로부터 변환 계수를 획득한다. 상기 역변환 유닛 (230)은 변환 계수에 대한 역변환을 수행함으로써 예측 에러를 취득한다. 복원된 신호는 상기 획득된 예측 에러를 상기 예측 유닛 (250)에 의해 출력된 예측 신호에 더함으로써 생성된다.
상기 버퍼 (240)는 상기 예측 유닛 (250)의 향후 참조를 위해 상기 복원된 신호를 저장한다.
상기 예측 유닛 (250)은 이전에 복원되어 상기 버퍼 (240)에 저장된 신호를 기반으로 예측 신호를 생성한다 .
본 발명이 적용되는 상기 예측 방법은 상기 인코더 (100) 및 상기 디코더 (200) 모두에서 이용될 것이다. 도 3 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 앵커 이미지를 기반으로 타겟 이미지를 어떻게 예측할 것인지를 예시하는 도면을 나타낸다.
타겟 이미지는 직사각형 영역, 정사각형 영역 등과 같은 고정된 영역들로 구성될 수 있으며, 각각의 타겟 영역에 대해 변위 백터가 산출될 수 있다. 상기 변위 백터는 앵커 이미지 또는 참조 이미지 내의 해당 영역을 식별한다. 예를 들어 , 상기 변위 백터는 비디오 시퀀스를 위한 모션 추정 및 모션 보상을 통해 산출될 수 있다.
본 발명의 기술은 타겟 영역 및 그에 매칭되는 앵커 영역에 집중하는 기술로써, 앵커 영역에 기초하여 타겟 영역을 예측함으로써 보다 예측을 잘 수행할 수 있게 된다. 이는 압축 효율, 노이즈 쩨거, 공간—시간적 초고해상도 영상 처리 측면에서 보다 향상된 결과를 가져올 수 있다.
상기 앵커 영역 X 는 다음 수학식 1 을 통해 상기 타겟 영역 y 를 예측하기 위해 이용될 수 있다.
[수학식 1]
Figure imgf000014_0001
수학식 1 에서 , Κ 는 적분 상수 (integral constant) 이고 (K=l, 2, 4, 17, 179, etc. ) , 는 변조 스칼라 s 를 나타내고, /£는 이차원 필터 커널을 나타내며, i*x 는 앵커 영역을 가지는 상기 필터 커널 /i의 선형 컨볼루션을 나타낸다.
타겟 영역 y 의 예측 값인 y는 필터 /
Figure imgf000014_0002
를 이용하여 앵커 영역 X 를 선형적으로 필터링함으로써 형성될 수 있음을 확인할 수 있다. 본 발명은 이러한 필터를 효율적으로 설계하기 위한 방법을 제공한다. 도 4 및 5 는 본 발명이 적용되는 실시예에 따라 설계된 필터를 이용하여 비디오 신호를 처리하는 인코더 및 디코더의 개략적 블록도를 예시한다. 도 4 의 인코더 (400)는 변환 유닛 (410) , 양자화 유닛 (420) , 역양자화 유닛 (430) , 역변환 유닛 (440) , 버퍼 (450) , 예측 유닛 (460) , 예측 필터링 유닛 (470) 및 엔트로피 인코딩 유닛 (480)을 포함한다.
상기 인코더 (400)를 도 1 의 인코더 (100)와 비교하면, 상기 예측 필터링 유닛 (470)이 인코더 (100)의 블록도에 새로 추가되었다 . 따라서 , 도 1 의 설명이 도 4 에도 마찬가지로 적용될 수 있으며, 및 상기 예측 필터링 유닛 (470)과 관련된 내용은 본 명세서에서 이후에 설명될 것이다.
또한, 상기 예측 필터링 유닛 (470)이 도 4 의 예측 유닛 (460) 이후에 별도의 기능적 유닛으로 위치하기는 하였지만, 이는 본 발명의 일 실시예에 불과하며 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 상기 예측 필터링 유닛 (470)의 기능은 상기 예측 유닛 (460) 또는 그 외 다른 기능 유닛에서 수행될 수 있다.
상기 예측 유닛 (460)은 현재 블록에 대한 변위 백터를 이용하여 모션 보상올 수행할 수 있으며, 참조 블록, 즉, 모션 보상된 블록을 탐색할 수 있다. 이 경우, 상기 인코더 (400)는 모션 파라미터를 디코더 (500)로 전송할 수 있다. 상기 모션 파라미터는 모션 보상과 관련된 정보를 나타낸다ᅳ
본 발명의 일실시예에 따르면 , 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 예측 불록을 생성하기 위해 이용되는 예측 필터를 구성할 수 있다.
또한, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 예측 필터 및 참조 블록의 선형 컨볼루션을 이용하여 예측 블록을 생성할 수 있다. 이러한 경우, 상기 참조 블록은 앵커 영역으로서 모션 보상된 블록을 나타낼 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 예측 필터는 필터 커널 및 변조 스칼라를 이용하여 구성될 수 있다. 인코더 (400) 및 디코더 (500)는 필터 파라미터를 공유할 수 있으며, 상기 필터 파라미터는 상기 예측 필터와 관련된 파라미터 정보를 나타낸다. 예를 들어, 상기 필터 파라미터는 필터 계수 및 파티션 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한편, 도 5 의 디코더 (500)는 엔트로피 디코딩 유닛 (510) , 역양자화 유닛 (520) , 역변환 유닛 (530) , 버퍼 (540) , 예측 유닛 (550) 및 예측 필터링 유닛 (560)을 포함한다.
도 5 에 설명된 것과 같이, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 예측 필터링 유닛 (560)은 예측 블록을 생성하기 위해 이용되는 예측 필터를 구성할 수 있다. 또한, 상기 예측 필터링 유닛 (560)은 상기 예측 필터 및 참조 블록의 선형 컨볼루션을 이용하여 예측 블록을 생성할 수 있다.
이러한 경우, 필터 파라미터 중 적어도 하나는 상기 인코더 (400)로부터 전송될 수 있다. 예를 들어, 상기 필터 파라미터는 모든 인터 예측 블록 (inter-predicted block)에 대해 상기 인코더 (400)로부터 전송되거나, 선택적으로 상기 인코더 (400)로부터 전송될 수 있다.
상기 디코더 (500)를 도 2 의 디코더 (200)와 비교하면, 상기 예측 필터링 유닛 (560)이 디코더 (200)의 블록도에 새로 추가되었다. 따라서 , 도 1, 2 및 4의 설명이 도 5에도 마찬가지로 적용될 수 있다.
또한, 상기 예측 필터링 유닛 (560)이 도 5 의 예측 유닛 (550) 이후에 별도의 기능적 유닛으로 위치하기는 하였지만, 이는 본 발명의 일 측면이며 본 발명은 이로 한정되지 않는다. 예를 들어 , 상기 예측 필터링 유닛 (560)의 기능은 상기 예측 유닛 (550) 또는 그 외 다른 기능 유닛에서 수행될 수 있다. 도 6 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따른 필터를 기반으로 예측 블록을 형성하는 방법을 예시하는 흐름도이다.
본 발명이 적용되는 인코더는 하기 수학식 2 와 같이 현재 블록에 대한 예측 필터를 구성할 수 있다 (S610) . 상기 예측 필터는 필터 파라미터를 이용하여 구성될 수 있다. 예를 들어, 상기 필터 파라미터들은 필터 커널 /fc 및 변조 스칼라 s ai(k = 1, K)를 포함할 수 있다.
[수학식 2]
K '
g{m,n) = ^fk{m,n αέ
k=l 이 수학식 2에서, m = 1, 또 다른 문자 이고 η = 1 , Κ는 적분 상수 (integral constant) 이고, 는 변조 스칼라를 나타내며, fk 는 이차원 필터 커널을 나타내며, 각 스칼라는 부동 소수점 수 (floating point number)이다.
이 후에, 상기 인코더는 아래 수학식 3 에서와 같이 예측 필터를 기반으로 한 선형 컨볼루션을 이용하여 예측 블록을 형성할 수 있다. [수학식 3] τ
y(m,n) = ^ g p, q) x(m— p,n— q)
이 수학식 3 에서 , m = 1, B 이고 n = 1, B,이며 g*x 는 앵커 영역에 대한 예측 필터의 선형 컨볼루션 (linear convolution of the prediction filter with the anchor region)을 나타낸다. 상기 커 영역은 모션 보상 이후에 획득된 참조 블록을 나타낼 수 있다.
상기 타겟 영역 y 의 예측값 는 수학식 2 의 예측 필터를 이용하여 상기 앵커 영역 X를 선형적으로 필터링함으로써 형성될 수 있다. 이하에서, 본 발명이 적용되는 필터들을 효율적으로 설계하기 위한 다양한 방법들을 설명할 것이다.
비디오 코딩 과정에서, 일반적인 필터를 설계하는 것은 제한된 데이터로부터 알아내야 하는 많은 파라미터를 필요로 하기 때문에 어려운 일이다. 적은 수의 파라미터를 갖는 간단한 필터들은 알기 쉬우나 결과적으로 성능이 만족스럽지 못할 수 있다. 따라서, 적은 수의 파라미터를 갖는 효율적인 필터를 설계할 수 있는 기술의 필요성이 증대된다.
본 발명이 적용되는 일실시예에서, 필터 커널들은 고정될 수 있으며 변조 스칼라들은 다음 수학식 4 와 같은 제한 최소화 (constraint minimization)를 해결하기 위해 산출될 수 있다. [수학식 4] mm, y + XC{ x, a2, ...,θίρ)
Figure imgf000019_0001
수학식 4 에서, α = [αι ... aF 이고, II. ^는 q-norm(n—백터 e 어) 대해
= (∑?=1|e/)1/<7을 내타내며 , q = 0, .11,1,2,2.561 ), λ 는 라그랑지안 승수 (Lagrangian multiplier)를 나타낸다. 여기서 , 상기 λ 는 제한 ， ，…， ) < c0을 만족시키며 , 이때 c0는 스칼라고, ^ ，^，…^^는 계한 함수 (constraint function)을 나타낸다.
압축 설정에서 , 계한 함수 (constraint function) C( 2> ..., F) 예축 에러의 q-norm 을 최소화하는 α 를 찾기 위해 α 를 전송하기 위해 필요한 비트들을 산출할 수 있다. 여기서 , α 는 C0 비트보다 적은 비트로 전송되도록 최적화 과정을 통해 획득될 수 있다. 그리고, Ω(α)도 CO) = ||a||p ( p = 0, .11,1,2,2.561, etc)와 같이 설정될 수 있다.
상기 최소화는 αι,α2 ^과 관련하여 문제점을 통합하여 해결할 수 발명의 일실시예에서, 각각의 에 대해 다음 수학식
구함으로써 상기 결합 최소화 (j Lnt minimization) 스칼라 최소화 (scalar minimization)로 단순화될 수 있다.
[수학식 5]
Figure imgf000019_0002
+ λ^α^] 상기 수학식 5는 실질적으로 더 쉽게 해를 획득할 수 있도록 한다. 본 발명의 일실시예에서, 베이스 필터 커널들은 다음 수학식 6 을 만족하도록 선택될 수 있다.
[수학식 6]
Figure imgf000020_0001
1, k = I
이 때 , S k, I) =
0, otherwise
본 발명의 일실시예에서 , 상기 베이스 필터 커널들은 다음 수학식 7 과 같 0 정의될 수 있다. [수학식 7]
Figure imgf000020_0002
수학식 7 에서 , R = (ᅳτ,π] X (ᅳ π,π]은 영역 π2의 정사각형의 2 차원 간격 (square two-dimensional interval)을 결정하며 , 즉정 가능 집합들 (measurable sets) 는 R =
Figure imgf000020_0003
및 (!^ = 0이고 이 때 i≠j 인 R 의 분해를 나타낸다. 또한, 는 Ri의 지시 함수 (indicator function)의 역 이산 -시간 푸리에 변환 (inverse discrete- time Fourier transform)을 나타낸다.
이러한 필터들은 공간 도메인 상에서 세밀하지 않은 결과를 초래할 수 있다. 따라서 , 본 발명의 다른 실시예에서는, 세밀하지 않은 보조 필터 (non- compact support filter)를 근사화함으로써 보다 세밀한 보조 필터 (compact support filter)를 설계할 수 있다. 예를 들어, 상기 세밀한 보조 필터 (compact support filter)는 공간 도메인 내 세밀한 영역 Ω 에 제한되어 적용될 수 있다. 예를 들어, Ω 는 의 랩의 전체 개수를 사전에 지정된 개수로 제한하는 사각형 영역 (rectangular region)일 수 있다. 의 이산 시간 푸리에 변환 (discrete- time Fourier transform)을 (^라 할 때 ,
^의 지시 함수 (indicator function)는 에, )2) = ^；' ( i' 2) e /?i 로
(0, otherwise 나타낼 수 있다. 최적화 가중치 ^≥ 0 일 때, 상기 /i는 다음 수학식 8 을 최소화하도록 선택될 수 있다. [수학식 8]
Figure imgf000021_0001
이 때, (k, /) ί Ω (r=0, 0.11, 1, 2, 2.561, etc . )인 경우,
Figure imgf000021_0002
= 5{k,l) 및 fi(k,l) = 0이다.
본 발명의 다른 실시예에서, ι/φ ,ω2)는 필터의 주어진 집합들이며 상기 최소화는 하기 수학식 9와 같이 가 에 근사하도록 변경될 수 있다. [수학식 9] min ω2)Υ άω άω2
Figure imgf000022_0001
이 때 , (pi는 의 이산 시간 푸리에 변환 (discrete-time Fourier transform)을 나타내고, 0,Ζ) Ω이면
Figure imgf000022_0002
δᅳ k,l) 이고 =
0이다. 일 실시예에서, 는 훈련 집합 (training set)에 기초하여 설계될 수 있다. 타겟 이미지 및 앵커 이미지의 쌍이 예측 신호를 형성함에 있어서 컨볼루션에 집중된다면,
Figure imgf000022_0003
이다. 이때, 컨볼루션의 정의를 이용하여 수학식 10을 획득할 수 있다.
[수학식 10]
y m,n) = ^ έ ^ fi k, l x(m— k,n— I)
상기 값들을 순서대로 백터로 정렬하면, 수학식 11을 얻을 수 있다.
[수학식 11] (m,n) = [... x(m - k,n- I) ...] fi(k,l) ... fF(k,l)
Figure imgf000022_0004
또한, 예측 내의 모든 픽셀 (m,n)에 대해 정리하면 , 아래와 같이 수학식 12를 얻을 수 있다.
[수학식 12]
Figure imgf000023_0001
상기 순서대로 정렬된 타겟 이미지를 고려하면, 훈련 집합 (training set) 상의 최적의 필터들이 다음 수학식 13과 같이 얻어진다.
[수학식 13]
Figure imgf000023_0002
본 발명의 다른 실시예는 하기 수학식 14 와 같이 훈련 집합 (training set) 상의 필터 커널들을 설계할 수 있다.
[수학식 14]
S B T / K
argmin ) min } ys(m,n) - Y I V fk(p,q) k \xs(m一 p,n~ q)
s-i m,n=i 이러한 경우, 블록들의 훈련 쌍은 (yi,Xl) , (y2,x2) ,... , (ys,xs)로서 정의될 수 있다. 예를 들어, S 는 100, 1000, 119191 등과 같은 정수를 나타낸다.
또한, 상기 수학식 14 의 내부 최소화 성분 (inner minimization Mp.q) k )xs -p,n - q)
component)
Figure imgf000023_0003
는 예를 들어, 도 7 에서 설명되는 수학식 15 내지 18의 다른 실시예들로 대체될 수 있다. 본 발명의 일실시예에서, 상기 인코더 및 상기 디코더는 비디오 시뭔스의 프레임들 (또는 프레임의 부분)에 대해 동일한 최적화 과정을 수행할 수 있으며 결과적으로 획득되는 필터들을 향후 프레임 (또는 잔여 프레임의 부분)의 모션 보상 예측에 이용할 수 있다. 본 발명의 일실시예에서, 쿼드트리 분해 또는 다른 영역 분해에 대한 최적화는 필터 f 에 대한 최적화와 결합하여 수행될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 모션 보상, 광학적 절차, 노이즈 제거 및 최적화와 관련된 기타 처리들도 또한 필터 f 에 대한 최적화와 결합하여 수행될 수 있다. 본 발명의 일실시예에서 , 모션 보상에서 이용된 내삽 ( interpolation) 필터들이 상기 설계된 필터들과 결합하여 전체적인 필터링 복잡도를 낮출 수 있다. 도 7 은 본 발명이 적용되는 실시예에 따라 예측 필터를 설계하는 인코더 및 상기 예측 필터를 이용하여 비디오 신호를 처리하는 디코더의 개략적 블록도를 예시한다 .
본 발명은 2D 필터 /의 지원이 인 것으로 가정하며, 이 때 K 및 L은
1 보다 크거나 1 과 같은 정수이다. 예를 들어, 상기 필터는 짝수 또는 홀수 크기의 정사각형 , K = L = 2k (/ = 1,2,3, .·. ), AT = L = 2fc + 1 (/c = 0,1,2,3,… )으로 정의될 수 있다.
이러한 필터는 KL 필터 랩의 값들을 이용하여 매개변수화될 수 있다. 본 발명에서 목표로 하는 압축 응용 분야에서, 필터는 각 ； c , y 쌍에 대해 인코더에서 설계될 수 있으며, 필터 파라미터들은 상기 디코더로 보내질 수 있다. 그러나, 상기 필터의 파라미터의 개수가 많을수록 이러한 파라미터들을 주어진 목표 비트레이트 ( target bitrate )로 전송 채널을 통해 전송하는 것이 어려울 수 있다.
따라서 , 본 발명은 파라미터의 개수를 줄이는 방법 중 하나로 필터 /가 대칭이 되도록 제한하는 방법을 제안한다. 예를 들어, 이러한 방법은 2 차원의 경우, 필터 /의 파라미터 개수를 대략 4 개 중 1 개를 줄일 수 있다. 반면, 이러한 대칭 필터는 앵커 이미지 영역 내 방향 구조에 적합하지 않기 때문에 필터링 및 예측 효율이 감소될 수 있다.
주파수 도메인에서 상기 필터를 제한하는 또 다른 방법은, 예를 들어 대역폭, 통과 대역 및 정지 대역 파라미터들을 이용하여 /를 로우 패스 ( low-pass ) , 하이 패스 (high-pass ) , 대역 패스 (band-pass ) 등으로 제한하는 것이다. 그러나 이러한 접근 방식 또한 방향 구조나 정교한 영역을 갖는 이미지에 대해서는 적절하지 않을 수 있다.
따라서 , 본 발명에서 , 상기 필터 /는 수학식 15 와 같이 베이스 필터 커널들 /^ = 1,ᅳ, /의 집합과 관련하여 매개변수화될 수 있다. [수학식 15]
Figure imgf000026_0001
여기서 , /는 적분 상수 (integral constant) (/ = 1, 2,4, 17, 179, 등) , ^는 변조 스칼라 s, fi는 2차원 베이스 -필터 커널이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 인코더 및 디코더 중 적어도 하나는 베이스 필터 커널을 이미 알고 있을 수 있다. 예를 들어, 인코더는 변조 스칼라 s, ai,i = 1,...,/만을 디코더에 전송함으로써 , 본 발명이 적용되는 예측 필터링을 수행할 수 있다. 본 명세서에서 설명하는 예측 필터는 웅축된 예측 필터 (condensed prediction filter) (이하, ¾CPF'라 한다)로 부를 수도 있다. 본 발명은 이와 같은 예측 필터를 설계하는 방법 및 예측 필터링을 수행하는 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따르면, 인코더 및 디코더 중 적어도 하나는 베이스 필터 커널을 이미 알고 있을 수 있다. 이때, 예측 필터의 적응성은 상기 변조 스칼라 s, ί^,ί = 1,··.,/를 산출하여 전송함으로써 성취될 수 있다. 또한, 인코더 및 디코더 중 적어도 하나는 베이스 필터 커널을 기저 ¾하고 있거나, 외부로부터 수신할 수도 있다. 다른 예로, 인코더는 베이스 필터 커널을 생성해서 디코더에 전송할 수도 있다.
따라서, 다양한 종류의 비디오 시퀀스를 압축하는데 유용하게 이용될 수 있는 베이스 필터 커널을 설계하는 것이 필요하다. 본 발명의 다른 실시예에서는, 맹커 이미지 영역의 훈련 집합 (training set) , xr , 및 이에 대웅하는 타켓 이미지 영역, yr , r = l,...,T이 있다고 가정한다. 여기서 , T는 훈련 쌍들의 정수 개수 (T = 1,2,3,112,1000,1127276278, 등)를 나타낸다. 각 영역의 쌍은 동일한 공간적 크기를 갖고, 그 외 다른 영역의 쌍은 서로 다른 공간적 크기를 가질 수 있다.
rth 훈련 쌍에 대해 , ：^의 예측값은 CPF를 이용하여 획득될 수 있다.
[수학식 16] fr(P>q = _, ai,rfi (체 [수학식 17]
9r(m,n) = V fr(p, q) xr(m-p,n- q).
P.Q
예를 들어 , ar = ["i,r 2>r ··· o ]7"라 하면, 주어진 베이스
대한 Z2 -놈 (norm)의 견지에서 최선의 변조 스칼라는 수학식
구함으로써 rth 쌍에 대해 획득될 수 있다.
[수학식 18] xr(m-p,n- q) aiirfi (p, q) J xr(m-p,n- q)
Figure imgf000027_0001
상기 수학식 is 의 최소화 수식을 만족하는 변조 스칼라를 α /라 하면, 상기 최선의 베이스 필터 커널은 수학식 19의 해를 구함으로써 획득될 수 있다.
[수학식 19] aiir*fi (p, q) xr(m -p,n-q)
Figure imgf000028_0001
이 경우, 변조 스칼라들은 각 r에 대해 변화하며, 반면에 상기 필터 커널들은 고정된다.
본 명세서에서, 최적화 문제를 표현할 때 백터 표시를 이용할 수 있다. yr 및 는 순서에 따라 백터로 정렬된다고 가정한다. 다음 값들, xr(m-p,nᅳ £ ^ 0 ( )을 순서대로 행렬 ir의 행들로 정렬함으로써 , 상기 컨볼루션 ； * 는 행렬-백터의 곱, Xr 으―로 나타낼 수 있다. 또한 ft는 행렬 F의 열로서 위치한다는 것을 가정한다.
[수학식 20]
Figure imgf000028_0002
[수학식 21]
Figure imgf000028_0003
[수학식 22]
Figure imgf000028_0004
[수학식 23]
Figure imgf000029_0001
상기 수학식들에서, F 는 행렬을 나타낸다. 백터 표시를 이용할 때, 본 발명은 타켓 백터가 수학식 24와 같이 주어지는 통계적 모델을 고려할 수 있다.
[수학식 24]
y = Xgr + ω,
이러한 경우, gr은 알려지지 않은 필터 (unknown filter)이고, ω는 화이트 노이즈를 나타낸다 . 여기서 , 모든 양들 (all quantities)은 0 의 평균을 가지는 것으로 가정한다. 통계적 관점에서 보면, 앵커 블톡 및 타겟 블록들의 쌍은 필터 이 그려진 상황에서 상기 모델에 대한 랜덤 구현과 유사하다.
평균 제곱 예측 에러 (mean- squared prediction error)는 수학식 25와 같이 획득될 수 있다.
[수학식 25]
E[\\y-XFar\\2 2 \r],
여기서, E[.|r], 은 주어진 r에 대한 기대값을 나타낸다. 상기 수학식 25 를 확장함으로써 다음 수학식 26을 획득할 수 있다.
[수학식 26]
E[yTy \r] - 2E[yTX \r]F r + ar TFTE[XTX \r]F r.
변조 가중치 (modulation weight)에 대한 평균 제곱 어)러 (mean square error)를 최소화함으로써 다음 수학식 27 에 이를 수 있으며 , 이로부터 αΓ이 획득될 수 있다.
[수학식 27]
FTE[XTy \r] = FTE[XTX \r]Far
여기서 , 노이즈가 화이트 노이즈인 경우, 수학식 28이 이용될 수 있다.
[수학식 28]
E[XTy \r] = E[XTX \r]gr. 본 발명의 일 실시예에서, E [ A r]은 r에 무관한 것으로, 즉, £[XrX|r] = £[ΧτΠ = β로 가정한다. G는 와 같은 rth 열을 가지는 행렬을 나타내는 것으로 본다. 다음 수학식 29가 획득될 수 있다.
[수학식 29]
FTRgr = FTRFar,
상기 수학식 29는 모든 r 에 대해 수학식 30과 같이 다시 쓸 수 있다. [수학식 30]
FTRG = FTRFC.
이러한 경우, (：는 와 같은 열을 가지는 행렬이다. 여기서, 해를 평균 제곱 에러 (mean square error)에 대입하면, 수학식 31을 얻을 수 있다.
[수학식 31]
E[yTy \r] -gr TRFar. p(r)이 r의 확률을 결정한다고 하면, r에 대한 평균을 구하여 수학식 32 를 얻을 수 있다.
[수학식 32]
" iE[yTy \r] - gr T RFar)p r), 수학식 32는 수학식 33과 같이 단순화될 수 있다.
[수학식 33]
E[yTy) - ^ gr TRFar ρ( ·
r 표시 (notation)의 편의상, 본 발명은 r 이 균일하게 분포된 것으로 가정한다ᅳ 이 때, 합에서 두 번째 항은 수학식 34에 비례하게 된다.
[수학식 34]
Tr[GTRFC] = ^ gr TRFari
r
여기서 , Tr[.]은 행렬의 트레이스 (trace)를 나타낸다.
베이스 필터 커널들과 변조 가중치들의 결합 최적화 (joint optimization)는 수학식 35와 같이 제공될 수 있다.
[수학식 35]
maxF>c Tr[GTRFC], 여기서 FTRG = FTRFC.
본 발명의 일실시예는, 상기와 같은 과정을 통해 베이스 필터 커널과 변조 가중치를 생성할 수 있다. 본 발명의 일실시예에서는, 훈련 쌍의 집합 ( a set of training pairs )이 상호 관계 및 교차 상호 관계 통계를 생성하는데 이용될 수 있으며 , 이는 다시 상기와 같은 인코더 및 디코더 시스템을 획득하는데 이용될 수 있다. 본 발명의 다른 실시예에서는, 상호 관계 및 교차 상호 관계 통계에 도달하기 위해 잘 알려진 통계 모델 기술이 이용될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에서는, 베이스 필터 커널들의 집합을 획득하여 비디오 압축에 이용할 수 있다. 인코더 및 디코더 중 적어도 하나는 베이스 필터 커널 정보를 저장하여 접근할 수 있거나 외부에 접속하여 획득할 수 있다ᅳ 그리고, 변조 가중치는 코딩을 수행하는 동안 결정될 수 있으며, 이는 인코더에서 디코더로 전송될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에서는, 서로 다른 훈련 집합 ( training set )들에 대해 하나 이상의 베이스 필터 커널의 집합이 생성될 수 있다. 이러한 베이스- 필터 커널들의 집합은 저장소 ( dictionary or storage ) 또는 데이터베이스 ( database ) 내에 놓여질 수 있다. 이후에 , 압축을 실행하는 동안 상기 인코더는 먼저 베이스 필터 커널들의 집합을 선택하고 상기 선택된 베이스 필터 커널들을 디코더에 전송할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에서는, 베이스 필터 커널과 변조 스칼라는 스케일링될 수 있고, 상기 변조 스칼라는 변환 과정을 이용함으로써 동일한 예측 필터링 결과를 얻으면서 보다 효율적인 압축을 수행할 수 있게 된다. 예를 들어 y=FC 를 통해 예측 필터링을 수행함을 가정할 때, y-FCT^TC 와 같이 수행할 경우 변환 과정 (TC 성분)을 거침으로써 보다 효율적인 압축이 가능하게 된다. 도 8 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 예측 필터 파라미터를 인코딩하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
본 발명이 적용되는 실시예는 비디오 인코더 또는 디코더에 적용될 수 있다. 본 발명은 베이스 필터 뱅크 (또는 예측 필터 뱅크, 또는 베이스 예측 필터 저장소 Ω)로부터 베이스 예측 필터 F의 집합을 선택할 수 있다 (S810) . 예를 들어 , 상기 과정은 예측 필터링 유닛 (470) 및 /또는 필터 선택 유닛 (472)에 의해 수행될 수 있다.
참조 프레임 (또는 앵커 프레임) 및 압축될 블록이 모션 백터 및 CPF 변조 가중치를 결정하는 모들로 제공될 수 있다. 상기 모들은 타겟 블록 Y 의 예측 필터 파라미터를 결정할 수 있다 (S820) . 예를 들어 , 상기 과정은 예측 필터링 유닛 (470) , 파라미터 결정 유닛 (473) 및 /또는 필터 파라미터 결정 유닛 (475)에 의해 수행될 수 있다.
상기 예측 필터 파라미터 및 상기 선택 정보는 인코딩되어 압축된 비트 스트림으로 디코더로 전송될 수 있다 (S830) . 디코더에서 , 이 과정은 역으로 수행될 수 있다.
상기 베이스 예측 필터 뱅크는 최적화를 이용하는 비디오 시퀀스들의 훈련 집합 (training set)을 이용하여 구성될 수 있다.
예측 필터 파라미터들이 일단 결정되면 이들은 본 발명의 분야에서 잘 알려진 방법을 이용하여 디코더로 전송될 수 있다. 예를 들어, 쿼드트리 파티셔닝은 비디오 코딩 시스템에서 파티셔닝 정보가 전송되는 것과 유사한 방식으로 전송될 수 있다 . 상기 예측 필터 파라미터들은 비디오 코딩 시스템에서 변환 계수가 전송되는 것과 유사한 방식으로 전송될 수 있다. 도 9 는 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 예측 필터 파라미터를 결정하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 인코더는 앵커 블록에 대해 쿼드트리 분해를 수행하고, 각 리프 노드에 대한 CPF 변조 가중치를 결정할 수 있다. 그리고, 대웅되는 CPF 에 기초하여 상기 리프 노드를 필터링하고, 필터링된 결과를 예측 블록으로 이용할 수 있다.
본 발명의 일실시예로, 모션 백터 측정 과정 내에서 본 발명을 적용함으로써 예측 필터 파라미터를 결정할 수 있다.
각각의 모션 백터에 대해, 모션 백터를 이용하여 모션 보상된 블록을 획득할 수 있다 (S910) . 예를 들어 , 후보 모션 백터를 이용하여 모션 보상된 후보 참조 블록을 획득할 수 있다.
상기 예측 필터링 유닛 (470)은 비용 함수 cost(Y, b,Cb,Pb,F)를 최소화하는 필터 계수 Cb 및 파티션 정보 Pb를 탐색할 수 있다 (S920) .
또한, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 상기 비용 함수 cost (Y,b,Cb, ,F)가 사전 정의된 최소값 (minCost)보다 작은지 여부를 확인할 수 있다 (S930) .
상기 비용 함수 cost(Y,b,Cb,Pb,F)가 사전 정의된 최소값 (minCost)보다 작은 경우, 상기 필터 계수 Cb *, 상기 파티션 정보 Pb *, 모션 백터 mv* 및 비용 함수의 최소값은 상기 조건을 만족하는 값들로 설정될 수 있다 (S940) .
이후, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 추가적으로 탐색해야 할 모션 백터가 존재하는지 확인할 수 있다 (S950) .
추가적으로 탐색해야 할 모션 백터가 존재하는 경우, 상기 과정은 재귀적으로 수행될 수 있다. 그러나, 추가적으로 탐색해야 할 모션 백터가 존재하지 않는 경우, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 상기 필터 계수 Cb *, 상기 파티션 정보 Pb *, 모션 백터 mv* 및 비용 함수의 최소값을 최적의 값으로 출력할 수 있다. 도 10 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 최적 필터 계수 및 최적 파티션 정보를 획득하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에서, 최소 유닛 minUnit, 타겟 블록 Y, '참조 블록 b 및 베이스 예측 필터 F 가 주어지면, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 비용 함수를 함께 최소화하는 예측 필터 파라미터들을 찾을 수 있다.
먼저 , 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 쿼드트리와 같은 초기 파티션 정보 Pfuii을 구성할 수 있다 (S1010) . 상기 초기 파티션 정보 Pfull은 수학식 36 과 같이 정의될 수 있다. [수학식 36]
Pfuii = construct Full Tree (Y, minUnit)
예를 들어 , 최소 유닛 minunit의 값은 4의 값으로 설정될 수 있다.
이후, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 초기 파티션 정보 Pfull 에 기초하여 최적 필터 계수 및 최적 파티션 정보 Pb를 획득할 수 있다 (S1020) .
예를 들어, 최적 필터 계수 및 최적 파티션 정보 Pb 는 다음 수학식 37에 의해 획득될 수 있다.
[수학식 37]
Cb, Pb, cost = FindBestCoefficientandPartition (Pfuii, Y, b, F)
도 11 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 전체 분해 (full decomposition)가 적용되는 블톡의 파티션 정보를 획득하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
먼저 , 초기 파티션 정보 ^은 초기화될 수 있다 (S1110) .
상기 예측 필터링 유닛 (470)은 타겟 블록 γ 의 크기가 최소 유닛 minUnit보다 큰지 여부를 확인할 수 있다 (S1120) ·
타겟 블록 Y의 크기가 최소 유닛 minunit보다 큰 경우, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 상기 타겟 블록 Y를 4 개의 서브블록 (1 = 1,2,3,4)로 분할하고 파티션 함수 Ρ = {Ρ, 아에 분할 노드 심볼 (divide-node- symbol)을 추가할 수 있다 (S1130) . 예를 들어, i = l,2,3,4 에 대해, 파티션 정보 Pb 는 수학식 38 과 같이 구성될 수 있다.
[수학식 38]
Pb = {P, cons true tFullTree Γφι, minUnit) }
그러나, 타겟 블록 Y 의 크기가 minUnit 보다 크지 않은 경우, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 리프 노드 심볼 (leaf node symbol)을 파티션 함수 P = {P, L}에 추가할 수 있다 (Sli O) . 도 12 는 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 최적 필터 계수를 획득하는 상세한 과정을 예시하는 흐름도이다.
도 12 의 실시예에서, 본 발명은 최적 필터 계수를 획득하기 위한 방법을 제공한다.
최적 예측 필터 파라미터를 찾아내기 위해, 상기 파티션 정보 는 수학식 39와 같이 정의될 수 있다.
[수학식 39]
Pb = Prune_tree (Pfuii, b, F)
Pb 내의 각 리프 노드 에 대해, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 타겟 블록 Y 로부터의 nL에 대웅되는 블록 Φ를 획득할 수 있으며 (S1210) , 모션 보상된 블록 b 로부터의 nL 에 대응되는 블록 Y를 획득할 수 있다 (S1220) . 이러한 경우, 블록 Φ는 상기 타겟 블톡 Y 내의 각 리프 노드에 대응되는 파티셔닝 블톡을 나타내며, 상기 블록 Y는 상기 모션 보상된 블록 Y 내의 각 리프 노드에 대웅되는 파티셔닝 블록을 나타낸다.
상기 예측 필터링 유닛 (470)은 수학식 40 과 같이 상기 블록 φ, 블록 γ 및 상기 베이스 예측 필터를 기반으로 필터 계수를 산출할 수 있다.
[수학식 40]
C = calculate_c ( φ , γ , F)
이후, 상기 산출된 필터 계수는 수학식 41에서와 같이 양자화될 수 있다. [수학식 41]
C , g = Quantize (c) 도 13 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 최적의 파티션 정보를 획득하는 상세한 과정을 예시하는 흐름도이다.
수학식 39 와 같이 파티션 정보를 획득하기 위한 파티션 함수가 주어졌을 때, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 현재 블록이 리프 노드에 대웅되는지 여부를 확인할 수 있다 (S1310) .
현재 블록이 리프 노드에 대웅되는 경우, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 파티션 함수 P를 파티션 정보 P'로서 구성할 수 있다.
그러나, 현재 블록이 리프 노드에 대웅되지 않는 경우, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 필터링 없이 블록 γ를 이용하여 블록 φ를 예축하는 비용을 산출할 수 있다 (S1320) . 상기 산출을 통해 , 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 Cost 1을 획득할 수 있다.
또한, 현재 블록이 리프 노드에 대웅되지 않는 경우, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 블록 φ 와 블록 γ를 4 개의 서브블특 , Y i (i = l,2,3,4)으로 분할할 수 있으며 연관된 노드 정보 ni를 획득할 수 있다 (S1330) .
또한, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 수학식 42 에 기초하여 노드 정보 ni의 비용을 산출할 수 있다 (S1340) .
[수학식 42]
4
^ calculate _cost_of node (P, ni, F, (pi, γί)
수학식 42 를 통해 , 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 Cost 2 를 얻을 수 있다. 이후, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 Cost 1 이 Cost 2 보다 작거나 같은지 확인할 수 있다 (S1350) . 즉, 현재 블록이 리프 노드가 아닌 경우에는 필터링 없이 예측된 블톡에 대한 비용과 서브 블록으로 분할된 노드들의 비용을 산출하여 비교함으로써 보다 효율적인 방법올 선택할 수 있게 된다.
Cost 1 이 Cost 2 보다 작거나 같은 경우, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 노드 정보 ni 및 상기 파티션 함수 P 로부터의 도출된 정보를 잘라 낼 수 있다 (S1360) .
한편 , Cost 1 이 Cost 2 보다 큰 경우, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 파티션 함수 P를 파티션 정보 P'로 구성할 수 있다. 도 14 는 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 파티션 블록의 비용을 산출하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에서, 수학식 42 과 같이 파티션 블록의 비용을 산출하는 과정이 상세히 설명될 것이다.
상기 예측 필터링 유닛 (470)은 수학식 42 과 같이 노드 정보의 비용 ni를 산출할 수 있다.
먼저 , 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 상기 노드 정보 ni 가 리프 노드에 대응되는지 여부를 확인할 수 있다 (S1410) .
상기 노드 정보 ni 가 리프 노드에 대웅되는 경우, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 블록 γ를 이용하여 블록 φ를 예측하는 비용을 산출할 수 있다 (S1420) . 블록 φ를 예측하는 비용을 산출하기 위한 과정은 도 15 에서 상세히 설명될 것이다.
그러나, 현재 블록이 리프 노드에 대웅되지 않는 경우, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 블록 φ와 블록 Y를 4 개의 서브블록 , Y i(i = l,2,3,4)로 분할하고 관련된 노드 정보 ni(i = l,2,3,4)를 획득할 수 있다 (S1430) .
또한, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 상기 수학식 42 에 따라 노드 정보 ni의 비용를 산출할 수 있다 (S1440) . 도 15 는 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 예측 블록을 생성하는 비용을 산출하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에서는 블록 Φ를 예측하는 비용을 산출하는 방법을 제공한다.
상기 예측 필터링 유닛 (470)은 블록 φ, 블록 γ 및 베이스 예측 필터 F 에 기초하여 필터 계수를 산출할 수 있다 (S1510) . 예를 들어 , 상기 수학식 40 이 상기 필터 계수를 산출하기 위해 이용될 수 있다.
또한, 상기 산출된 필터 계수는 양자화될 수 있다 (S1520) . 예를 들어 , 필터 계수를 양자화하기 위해 상기 수학식 41이 이용될 수 있다.
상기 예측 필터링 유닛 (470)은 수학식 43 과 같은 예측 함수를 이용하여 예축 신호를 생성할 수 있다 (S1530) .
[수학식 43]
p = form_pr edict ion (Γ, c)
수학식 43 에서, p 는 예측 신호를 나타내고, Γ 는 필터링된 블록을 나타낸다. Γ 는 = y*fi로 표현될 수 있고, 이때, y 는 블톡을 나타내고 fi는 필터 커널을 나타낸다.
한편 , 베이스 예측 필터 F 가 주어지면, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 상기 예측 필터 F를 이용하여 블록 γ의 필터링을 수행할 수 있다 (S1540) . 상기 필터링된 블록 Γ 는 S1530 에서 예측 신호를 형성하기 위해 활용될 수 있다. 이 후, 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 수학식 44 를 이용하여 블록 φ 을 예측하는 비용을 산출할 수 있다.
[수학식 44]
D (φ , ρ) + XR(c)
수학식 44 에서, D는 두 블록 사이의 왜곡 (예를 들어, MSE)을 나타내며, H은 변환 유닛을 이용하여 를 인코딩하기 위해 얻어진 비율을 나타낸다. 도 16 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 예측 필터 파라미터에 기초하여 타겟 영역을 예측하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
본 발명은 예측 필터 파라미터를 기반으로 타겟 영역을 예측하는 인코딩 과정을 제공한다.
상기 인코더는 타겟 영역의 후보 모션 백터를 산출할 수 있으며 (S1610) , 상기 후보 모션 백터를 이용하여 참조 영역을 결정할 수 있다 (S1620) .
상기 인코더는 베이스 예측 필터를 기반으로 예측 필터 파라미터를 결정할 수 있다 (S1630) . 이러한 경우, 상기 예측 필터 파라미터는 필터 계수 및 파티션 정보 중 적어도 하나를 포함하며 비용 함수를 최소화하기 위해 결정된다. 상기 베이스 예측 필터는 사전에 정의된 예측 필터 뱅크로부터 선택될 수 있다.
예측 필터 파라미터를 결정하기 위한 다양한 실시예가 본 실시예에 적용될 수 있다. 상기 인코더는 상기 예측 필터 파라미터를 기반으로 타겟 영역을 예측할 수 있다 (S1640) . 도 17 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 예측 필터 파라미터를 포함하는 비디오 신호를 디코딩하는 과정을 예시하는 흐름도이다.
본 발명은 예측 필터 파라미터를 포함하는 비디오 신호를 디코딩하는 방법을 제공한다.
디코더는 예측 필터 파라미터, 필터 선택 정보 및 모션 정보 중 적어도 하나를 포함하는 비디오 신호를 수신할 수 있다 (S1710) .
상기 디코더는 상기 비디오 신호로부터 예측 필터 파라미터를 획득하여 디코딩할 수 있다 (S1720) . 여기서 , 상기 예측 필터 파라미터는 필터 계수 및 파티션 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다른 실시예로, 상기 예측 필터 파라미터는 디코더 내 다른 정보들로부터 유도될 수도 있다.
상기 디코더는 상기 필터 계수 및 상기 필터 선택 정보 중 적어도 하나에 기초하여 예측 필터를 결정할 수 있다 (S1730) . 이러한 경우, 상기 필터 선택 정보는 상기 비디오 신호로부터 획득되거나 또는 다른 정보로부터 유도될 수 있다. 상기 디코더는 상기 필터 선택 정보에 기초하여 이용될 예측 필터를 베이스 예측 필터 뱅크로부터 선택할 수 있다 (S1740) .
상기 디코더는 파티션 정보를 기반으로 모션 보상된 블록 내의 파티션 블록 각각에 대해 필터링을 수행할 수 있다 (S1750) . 한편 , 상기 디코더는 모션 정보를 이용하여 모션 보상된 블록을 획득할 수 있다 (S1760) . 상기 모션 보상된 블톡은 단계 S1750에서 이용될 수 있다. 도 18 은 본 발명이 적용되는 일 실시예에 따라 예측 필터링을 수행하는 예측 필터링 유닛 (470)의 개략적인 내부 블록도를 나타낸다.
본 발명이 적용되는 예측 필터링 유닛 (470)은 필터 선택 유닛 (472) 및 파라미터 결정 유닛 (473)을 포함할 수 있고, 상기 파라미터 결정 유닛 (473)은 비용 산출 유닛 (474) , 필터 파라미터 결정 유닛 (475) 및 MV(Motion Vector) 결정 유닛 (476)을 포함할 수 있다. 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 도 4 의 인코더 내에서 별개의 기능적 유닛으로 위치하는 것으로 예시하였지만, 이는 본 발명의 일 측면이며 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어 , 상기 예측 필터링 유닛 (470)은 예측 유닛 (460) 내에 위치할 수도 있고, 또는 다른 유닛들 사이에 위치할 수도 있다. 또한, 필터 뱅크 (471)도 상기 예측 필터링 유닛 (470)과 별개로 위치할 수 있으나, 이 또한 본 발명의 일 측면이며 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어 , 상기 필터 뱅크 (471)는 상기 예측 필터링 유닛 (470) 또는 예측 유닛 (460) 내에 포함되어 이용되거나, 인코더 외부 또는 별개의 저장소에 포함되어 이용될 수 있다. 이는 디코더의 경우에도 유사하게 적용가능할 것이다.
상기 예측 필터링 유닛 (470)은 예측 필터 및 참조 블록의 선형 컨볼루션을 이용하여 예측 블록을 생성할 수 있다. 먼저 , 상기 필터 선택 유닛 (472)은 필터 뱅크 (471) (또는 예측 필터 뱅크, 또는 베이스 예측 필터 저장소 Ω)로부터 베이스 예측 필터의 집합을 선택할 수 있다.
상기 파라미터 결정 유닛 (473)은 참조 프레임 또는 앵커 프레임 및 코딩 블톡을 참조하여 예측 필터 파라미터를 결정할 수 있으며, 상기 예측 필터 파라미터에 기초하여 모션 백터 및 CPF 변조 가중치를 결정할 수 있다. 상기 예측 필터 파라미터 및 선택 정보 중 적어도 하나는 인코딩되어 압축된 비트 스트림으로 디코더에 전송될 수 있고, 디코더에서는 이를 역으로 수행할 수 있다. 상기 비용 산출 유닛 (474)은 비용 함수 COSt(Y,b,Cb,Pb,F)를 최소화하는 필터 계수 Cb 및 파티션 정보 Pb를 찾기 위해, 상기 수학식 36 및 상기 수학식 37을 이용할 수 있다.
상기 필터 파라미터 결정 유닛 (475)은 상기 비용 함수 cost(Y,b,Cb,Pb,F)가 사전 정의된 최소값 (minCost)보다 작은지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어 , 상기 비용 함수 COSt(Y, b,Cb,Pb,F)가 사전 정의된 최소값 (tninCost)보다 작은 경우, 획득된 필터 계수 Cb * 및 파티션 정보 Pb *가 예측 필터 파라미터의 값들로 설정될 수 있다.
그리고, 상기 MV(Motion Vector) 결정 유닛 (476)은 추가적으로 탐색해야 할 모션 백터가 존재하는지 확인할 수 있다. 추가적으로 탐색해야 할 모션 백터가 존재하는 경우, 상기 과정이 재귀적으로 수행될 수 있다. 그러나, 추가적으로 탐색해야 할 모션 백터가 존재하지 않는 경우, 상기 비용 함수 COSt(Y,b,Cb,Pb,F)를 최소로 하는 필터 계수 Cb*, 파티션 정보 Pb * 및 모션 백터를 최적의 값으로 결정할 수 있다.
상기 기술된 것과 같이, 본 발명에서 설명한 실시예들은 프로세서, 마이크로 프로세서, 컨트를러 또는 칩 상에서 구현되어 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 도 1, 도 2, 도 4, 도 5 및 도 18 에서 도시한 기능 유닛들은 컴퓨터, 프로세서, 마이크로 프로세서, 컨트를러 또는 칩 상에서 구현되어 수행될 수 있다.
본 발명이 적용되는 디코더 및 인코더는 멀티미디어 방송 송수신 장치, 모바일 통신 단말, 홈 시네마 비디오 장치, 디지털 시네마 비디오 장치, 감시용 카메라, 비디오 대화 장치, 비디오 통신과 같은 실시간 통신 장치, 모바일 스트리밍 장치 , 저장 매체 , 캠코더 , 주문형 비디오 (VOD) 서비스 제공 장치 , 인터넷 스트리밍 서비스 제공 장치 , 3차원 (3D) 비디오 장치 , 화상 전화 비디오 장치 , 및 의료용 비디오 장치 등에 포함될 수 있으며 , 비디오 신호 및 데이터 신호를 처리하기 위해 이용될 수 있다.
또한, 본 발명이 적용되는 처리 방법은 컴퓨터로 실행되는 프로그램의 형태로 생산될 수 있으며, 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 본 발명에 따른 데이터 구조를 가지는 멀티미디어 데이터도 또한 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 상기 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 저장 장치를 포함한다. 상기 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체는, 예를 들어, 블루레이 디스크 (BD) , 범용 직렬 버스 (USB) , ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크 및 광학적 데이터 저장 장치를 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체는 반송파 (예를 들어 , 인터넷올 통한 전송)의 형태로 구현된 미디어를 포함한다 . 또한, 인코딩 방법으로 생성된 비트 스트림이 컴퓨터가 판독할 수 있는 기록 매체에 저장되거나 유무선 통신 네트워크를 통해 전송될 수 있다.
【산업상 이용 가능성】
이상, 전술한 본 발명의 바람직한 실시예는， 예시의 목적을 위해 개시된 것으로， 당업자라면 이하 첨부된 특허청구범위에 개시된 본 발명의 기술적 사상과 그 기술적 범위 내에서, 다양한 다른 실시예들을 개량, 변경, 대체 또는 부가 둥이 가능할 것이다.

Claims

【청구의 범위】
【청구항 1】
비디오 신호를 인코딩하는 방법에 있어서,
필터 뱅크로부터 베이스 필터 커널 (base f i lter kernel ) 셋을 선택하는 단계;
상기 베이스 필터 커널 ( base f ilter kernel ) 셋에 기초하여 예측 필터 파라미터를 결정하는 단계 ;
상기 예측 필터 파라미터에 기초하여 타겟 영역에 대한 참조 영역의 필터링을 수행하는 단계; 및
상기 필터링된 참조 영역에 기초하여 타겟 영역을 예측하는 단계
를 포함하되 ,
상기 예측 필터 파라미터는 변조 스칼라 및 파티션 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법 .
【청구항 2】
제 1항에 있어서,
상기 결정된 예측 필터 파라미터는 변조 스칼라, 파티션 정보 및 베이스 필터 커널을 포함하는 변수들로 구성된 비용 함수를 최소화하는 것을 특징으로 하는 방법 .
【청구항 3】
제 1항에 있어서,
파티션 함수를 초기화하는 단계 ;
상기 타겟 영역의 크기가 기결정된 최소 크기보다 큰 지 여부를 확인하는 단계;
상기 타겟 영역의 크기가 기결정된 최소 크기보다 크면, 상기 타겟 영역을 서브 블록들로 분할하고 상기 파티션 함수에 분할 노드 심볼을 추가하고,
상기 타겟 영역의 크기가 기결정된 최소 크기보다 크지 않으며, 상기 파티션 함수에 리프 노드 심볼을 추가하는 단계; 및
상기 파티션 함수에 기초하여 파티션 정보를 획득하는 단계
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법 .
【청구항 4】
비디오 신호를 디코딩하는 방법에 있어서,
예측 필터 파라미터, 필터 선택 정보 및 모션 정보를 포함하는 비디오 신호를 수신하는 단계, 여기서 상기 예측 필터 파라미터는 변조 스칼라 및 파티션 정보를 포함함;
상기 모션 정보를 이용하여 참조 블록을 획득하는 단계;
상기 변조 스칼라 및 베이스 필터 커널에 기초하여 예측 필터를 결정하는 단계; 및 상기 참조 블록에 대한 필터링을 수행하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법 .
【청구항 5】
제 4항에 있어서 ,
상기 필터링은 파티션 블록들 각각에 대하여 수행되는 것을 특징으로 하는 방법 .
【청구항 6】
제 4항에 있어서 ,
상기 필터링된 파티션 블록을 기초로 하여 예측 블록을 획득하는 단계; 및 상기 예측 블록을 이용하여 비디오 신호를 복원하는 단계
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법 .
【청구항 7】
비디오 신호를 인코딩하는 장치에 있어서,
필터 뱅크로부터 베이스 필터 커널 (base f ilter kernel ) 셋을 선택하는 필터 선택 유닛;
상기 베이스 필터 커널 (base f ilter kernel ) 셋에 기초하여 예측 필터 파라미터를 결정하는 파라미터 결정 유닛 ; 상기 예측 필터 파라미터에 기초하여 타겟 영역에 대한 참조 영역의 필터링을 수행하는 필터링 유닛; 및
상기 필터링된 참조 영역에 기초하여 타겟 영역을 예측하는 예측 유닛 을 포함하되 ,
상기 예측 필터 파라미터는 변조 스칼라 및 파티션 정보 증 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
【청구항 8】
제 7항에 있어서 ,
상기 결정된 예측 필터 파라미터는 변조 스칼라, 파티션 정보 및 베이스 필터 커널을 포함하는 변수들로 구성된 비용 함수를 최소화하는 것을 특징으로 하는 장치 .
【청구항 9】
제 7항에 있어서 , 상기 파라미터 결정 유닛은,
파티션 함수를 초기화하고, 상기 타겟 영역의 크기가 기결정된 최소 크기보다 큰 지 여부를 확인하고, 상기 타겟 영역의 크기가 기결정된 최소 크기보다 크면 상기 타겟 영역을 서브 블록들로 분할하고 상기 파티션 함수에 분할 노드 심볼을 추가하고, 상기 타겟 영역의 크기가 기결정된 최소 크기보다 크지 않으면 상기 파티션 함수에 리프 노드 심볼을 추가하며, 상기 파티션 함수에 기초하여 파티션 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 장치
【청구항 10】
비디오 신호를 디코딩하는 장치에 있어서,
예측 필터 파라미터, 필터 선택 정보 및 모션 정보를 포함하는 비디오 신호를 수신하는 비트스트림 수신 유닛; 및
상기 모션 정보를 이용하여 참조 블록을 획득하고, 상기 변조 스칼라 및 베이스 필터 커널에 기초하여 예측 필터를 결정하며, 상기 참조 블록에 대한 필터링을 수행하는 예측 필터링 유닛
을 포함하되 ,
상기 예측 필터 파라미터는 변조 스칼라 및 파티션 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치 .
【청구항 11】
제 10항에 있어서,
상기 필터링은 파티션 블록들 각각에 대하여 수행되는 것을 특징으로 하는 장치 .
【청구항 12 ]
제 10항에 있어서, 상기 필터링된 파티션 블록을 기초로 하여 예측 블록을 획득하는 예측 유닛; 상기 예측 블톡을 이용하여 비디오 신호를 복원하는 복원 유닛
을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치 .
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