【발명의 명칭】

향상된 읍티컬 플로우 움직임 백터를 이용하여 비디오 신호를 처리하는 방법 및 장치

【기술분야】

본 발명은 비디오 신호의 인코딩 /디코딩 방법 및 장치에 관한 것이며, 보다 구체적으로 일반화된 양방향 예측 수행시 향상된 옵티컬 플로우 움직임 백터를 이용하여 인터 코딩을 수행하는 방법에 관한 것이다.

【배경기술】

압축 부호화란 디지털화한 정보를 통신 회선을 통해 전송하거나, 저장 매체에 적합한 형태로 저장하기 위한 일련의 신호 처리 기술을 의미한다. 영상， 이미지, 음성 등의 미디어가 압축 부호화의 대상이 될 수 있으며, 특히 영상을 대상으로 압축 부호화를 수행하는 기술을 비디오 영상 압축이라고 일컫는다. 차세대 비디오 컨텐츠는 고해상도 (high spatial resolution), 고프레임율 (high frame rate) 및 영상 표현의 고차원화 (high dimensionality of scene representation)라는 특징올 갖게 될 것이다. 그러한 컨텐츠를 처리하기 위해서는 메모리 저장 (memory storage), 메모리 액세스율 (memory access rate) 및 처리 전력 (processing power) 측면에서 엄청난 증가를 가져올 것이다.

따라서, 차세대 비디오 컨텐츠를 보다 효율적으로 처리하기 위한 코딩 틀을 디자인할 필요가 있다.

【발명의 상세한 설명】

【기술적 과제】 본 발명은 보다 효율적으로 비디오 신호를 인코딩, 디코딩하는 방법을 제안하고자 한다.

또한， 본 발명은 옵티컬 플로우를 이용하여 예측값을 개선하는 방법을 제공하고자 한다.

또한, 본 발명은 일반화된 양방향 예측에서 옵티컬 플로우를 이용하여 예측값을 개선하는 방법을 제공하고자 한다.

또한, 본 발명은 일반화된 양방향 예측에서 적응적인 가중치 팩터를 이용하여 예측값을 개선하는 방법을 제공하고자 한다.

【기술적 해결방법】

상기의 기술적 과제를 해결하기 위해,

본 발명은, 읍티컬 폴로우 예측자의 그래디언트 성분에 가중치를 적용하여 양방향 예측을 수행하는 방법을 제공한다.

또한, 본 발명은 일반화된 양방향 예측에서 적웅적인 가중치 팩터를 이용하여 예측값을 개선하는 방법을 제공한다.

또한, 본 발명은 일반화된 솬방향 예측에서 옵티컬 플로우를 이용하여 예측값을 개선하는 방법을 제공한다.

【발명의 효과】

본 발명은 옵티컬 플로우 (optical flow)를 적용하여 추가적인 움직임 백터의 전송 없이 픽샐 단위의 움직임 정보를 예측에 반영함으로써 영상의 압축 성능을 향상시킬 수 있다.

또한， 본 발명은 일반화된 양방향 예측에서 적웅적인 가중치 팩터를 이용함으로써 보다 향상된 예측값을 획득할 수 있다. 또한, 본 발명은, 옵티컬 플로우 예측자의 그래디언트 성분에 가중치를 적용하여 양방향 예측을 수행함으로써 향상된 예측값을 획득하고, 영상의 압축 성능을 향상시킬 수 있다.

【도면의 간단한 설명】

도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 비디오 신호의 인코딩이 수행되는 인코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.

도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 비디오 신호의 디코딩이 수행되는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.

도 3은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 코딩 유닛의 분할 구조를 설명하기 위한 도면이다.

도 4는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 예측 유닛을 설명하기 위한 도면이다ᅳ

도 5는 본 발명이 적용되는 실시예로서, QTBT(QuadTree BinaryTree, 이하 'QTBT，라 함) 블록 분할 구조를 설명하기 위한 도면이다.

도 6은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 단방향 인터 예측과 양방향 인터 예측을 설명하기 위한 도면이다.

도 7은 본 발명이 적용되는 실시예로서， 양방향 옵티컬 플로우 (bidirectional optical flow)을 설명하기 위한 도면이다.

도 8 내지 도 9는 본 발명이 적용되는 실시예들로서, 도 8은 양방향 예측을 통한 읍티컬 플로우 움직임 보상을 수행하는 방법을 설명하는 흐름도이고, 도 9는 그래디언트 맵을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 10은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 옵티컬 플로우 움직임 백터를 결정하는 방법을 예시하는 도면이다.

도 11은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 옵티컬 플로우 예측자의 그래디언트 성분에 가중치를 적용하여 양방향 예측을 수행하는 방법을 설명하기 위한흐름도이다.

【발명의 실시를 위한 최선의 형태】

본 발명은， 옵티컬 플로우 움직임 백터 (optical flow motion vector)에 기초하여 비디오 신호를 디코딩하는 방법에 있어서, 현재 블록에 대해 양방향 예측이 수행되는 경우, 상기 현재 블록에 대웅되는 그래디언트 맵을 획득하는 단계, 여기서 상기 그래디언트 맵은 상기 현재 블록보다 확장된 크기의 블록 내 모든 픽셀 위치에서의 그래디언트의 집합을 나타내고, X축 그래디언트 성분 및 y축 그래디언트 성분을 포함함; 상기 X축 그래디언트 성분 및 상기 y축 그래디언트 성분에 가중치 팩터를 적용함으로써 옵티컬 플로우 움직임 백터를 결정하는 단계; 상기 옵티컬 플로우 움직임 백터에 기초하여 읍티컬 플로우 예측자를 획득하는 단계; 및 상기 옵티컬 플로우 예측자를 이용하여 상기 비디오 신호를 복원하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다.

본 발명에서， 상기 방법은, 상기 현재 블록에 대해 양방향 예측이 수행되는지 여부를 확인하는 단계를 더 포함하되, 상기 양방향 예측은 상기 현재 블록을 기준으로 시간축 상으로 반대 방향에 있는 제 1 참조 픽쳐와 제 2 참조 픽쳐를 이용하여 수행되는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서, 상기 가중치 팩터는 L0 예측자 가중치, L1 예측자 가중치, L0 X축 그래디언트 가중치, LI X축 그래디언트 가중치, LO y축 그래디언트 가중치 또는 Ll y축 그래디언트 가중치 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에서, 상기 L0 예측자 가중치, 상기 L0 X축 그래디언트 가중치 및 상기 LO y축 그래디언트 가중치는 제 1 값으로 설정되고, 상기 L1 예측자 가중치, 상기 LI X축 그래디언트 가중치 및 상기 LI y축 그래디언트 가중치는 제 2 값으로 설정되며, 상기 제 1 값과 제 2 값의 합은 1인 것을 특징으로 한다.

본 발명에서, 상기 옵티컬 플로우 예측자는 양방향 예측자에 기초하여 획득되고, 상기 양방향 예측자는 현재 블록의 움직임 백터에 기초하여 제 1 참조 픽쳐와 제 2 참조 픽쳐로부터 생성된 예측값을 나타내고, L0 예측자 가중치 및 L1 예측자 가중치가 적용되는 것올 특징으로 한다.

본 발명에서, 상기 옵티컬 플로우 움직임 백터를 결정하는 단계는, X축 옵티컬 플로우 움직임 백터 또는 y축 옵티컬 플로우 움직임 백터를 획득하는 단계; 및 상기 X축 옵티컬 플로우 움직임 백터 또는 상기 y축 옵티컬 플로우 움직임 백터와 기설정된 임계값을 비교하는 단계를 더 포함하고， 상기 비교 결과에 따라 상기 옵티컬 플로우 움직임 백터가 결정되는 것을 특징으로 한다. 본 발명에서, 상기 X축 옵티컬 플로우 움직임 백터 또는 상기 y축 옵티컬 플로우 움직임 백터가 상기 기설정된 임계값보다 크면, 상기 X축 옵티컬 플로우 움직임 백터 또는 상기 y축 옵티컬 플로우 움직임 백터는 상기 기설정된 임계값으로 결정되는 것올 특'징으로 한다.

본 발명에서， 상기 X축 옵티컬 플로우 움직임 백터 또는 상기 y축 옵티컬 플로우 움직임 백터가 상기 기설정된 임계값보다 크지 않으면, 상기 X축 옵티컬 풀로우 움직임 백터 또는 상기 y축 읍티컬 플로우 움직임 백터는 상기 획득된

X축 옵티컬 플로우 움직임 백터 또는 y축 옵티컬 플로우 움직임 백터로 결정되는 것을 특징으로 한다. 본 발명은, 옵티컬 플로우 움직임 백터 (optical flow motion vector)에 기초하여 비디오 신호를 디코딩하는 장치에 있어서, 현재 블록에 대해 양방향 예측이 수행되는 경우, 상기 현재 블록에 대웅되는 그래디언트 맵을 획득하고, 상기 X축 그래디언트 성분 및 상기 y축 그래디언트 성분에 가중치 팩터를 적용함으로써 옵티컬 플로우 움직임 백터를 결정하고, 상기 옵티컬 플로우 움직임 백터에 기초하여 옵티컬 플로우 예측자를 획득하는 인터 예측부; 및 상기 옵티컬 플로우 예측자를 이용하여 상기 비디오 신호를 복원하는 복원부를 포함하되, 상기 그래디언트 템은 상기 현재 블록보다 확장된 크기의 블록 내 모든 픽샐 위치에서의 그래디언트의 집합을 나타내고, X축 그래디언트 성분 및 y축 그래디언트 성분을 포함하는 것올 특징으로 하는 장치를 제공한다.

본 발명에서, 상기 인터 예측부는, 상기 현재 블록에 대해 양방향 예측이 수행되는지 여부를 확인하고, 상기 양방향 예측은 상기 현재 블록을 기준으로 시간축 상으로 반대 방향에 있는 제 1 참조 픽쳐와 제 2 참조 픽쳐를 이용하여 수행되는 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 사용되는 용어는 가능한 한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어를 사용하여 설명한다. 그러한 경우에는 해당 부분의 상세 설명에서 그 의미를 명확히 기재하므로, 본 발명의 설명에서 사용된 용어의 명칭만으로 단순 해석되어서는 안 될 것이며 그 해당 용어의 의미까지 파악하여 해석되어야 함을 밝혀두고자 한다.

또한， 본 발명에서 사용되는 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. 또한, 파티 ^' 셔닝 (partitioning), 분해 (decomposition), 스플리팅 (splitting) 및 분할 (division) 등의 경우에도 각 코딩 과정에서 적절하게 대체되어 해석될 수 있을 것이다. 도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 비디오 신호의 인코딩이 수행되는 인코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.

도 1을 참조하면, 인코더 (100)는 영상 분할부 (110), 변환부 (120), 양자화부 (130), 역양자화부 (140), 역변환부 (150), 필터링부 (160), 복호 픽쳐 버퍼 (DPB: Decoded Picture Buffer) (170), 인터 예측부 (180)， 인트라 예측부 (185) 및 엔트로피 인코딩부 (190)를 포함하여 구성될 수 있다.

영상 분할부 (110)는 인코더 (100)에 입력된 입력 영상 (Input image) (또는, 픽쳐, 프레임)를 하나 이상의 처리 유닛으로 분할할 수 있다. 예를 들어, 상기 처리 유닛은 코딩 트리 유닛 (CTU: Coding Tree Unit), 코딩 유닛 (CU: Coding Unit), 예측 유닛 (PU: Prediction Unit) 또는 변환 유닛 (TU: Transform Unit)일 수 있다.

다만, 상기 용어들은 본 발명에 대한 설명의 편의를 위해 사용할 뿐이며, 본 발명은 해당 용어의 정의에 한정되지 않는다. 또한, 본 명세서에서는 설명의 편의를 위해, 비디오 신호를 인코딩 또는 디코딩하는 과정에서 이용되는 단위로써 코딩 유닛이라는 용어를 사용하지만, 본 발명은 그에 한정되지 않으며 발명 내용에 따라 적절하게 해석 가능할 것이다.

인코더 (100)는 입력 영상 신호에서 인터 예측부 (180) 또는 인트라 예측부 (185)로부터 출력된 예측 신호 (prediction signal)를 감산하여 레지듀얼 신호 (residual signal)를 생성할 수 있고， 생성된 레지듀얼 신호는 변환부 (120)로 전송된다.

변환부 (120)는 레지듀얼 신호에 변환 기법을 적용하여 변환 계수 (transform coefficient)를 생성할 수 있다. 변환 과정은 정사각형의 동일한 크기를 갖는 픽셀 블록에 적용될 수도 있고, 정사각형이 아닌 가변 크기의 블록에도 적용될 수 있다.

양자화부 (130)는 변환 계수를 양자화하여 엔트로피 인코딩부 (190)로 전송하고, 엔트로피 인코딩부 (190)는 양자화된 신호 (quantized signal)를 엔트로피 코딩하여 비트스트림으로 출력할 수 있다.

양자화부 (130)로부터 출력된 양자화된 신호 (quantized signal)는 예측 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어， 양자화된 신호 (quantized signal)는 루프 내의 역양자화부 (140) 및 역변환부 (150)를 통해 역양자화 및 역변환을 적용함으로써 레지듀얼 신호를 복원할 수 있다. 복원된 레지듀얼 신호를 인터 예측부 (180) 또는 인트라 예측부 (185)로부터 출력된 예측 신호 (prediction signal)에 더함으로써 복원 신호 (reconstructed signal)가 생성될 수 있다.

한편, 위와 같은 압축 과정에서 인접한 블록들이 서로 다른 양자화 파라미터에 의해 양자화됨으로써 블록 경계가 보이는 열화가 발생될 수 있다. 이러한 현상을 블록킹 열화 (blocking artifacts)라고 하며, 이는 화질을 평가하는 중요한 요소 중의 하나이다. 이러한 열화를 줄이기 위해 필터링 과정을 수행할 수 있다. 이러한 필터링 과정을 통해 블록킹 열화를 제거함과 동시에 현재 픽쳐에 대한 오차를 줄임으로써 화질을 향상시킬 수 있게 된다.

필터링부 (160)는 복원 신호에 필터링을 적용하여 이를 재생 장치로 출력하거나 복호 픽쳐 버퍼 (170)에 전송한다. 복호 픽쳐 버퍼 (170)에 전송된 필터링된 신호는 인터 예측부 (180)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다. 이처럼， 필터링된 픽쳐를 화면간 예측 모드에서 참조 픽쳐로 이용함으로써 화질 뿐만 아니라부호화 효율도 향상시킬 수 있다.

복호 픽쳐 버퍼 (170)는 필터링된 픽쳐를 인터 예측부 (180)에서의 참조 픽쳐로 사용하기 위해 저장할 수 있다.

인터 예측부 (180)는 복원 픽쳐 (reconstructed picture)를 참조하여 시간적 중복성 및 /또는 공간적 중복성을 제거하기 위해 시간적 예측 및 /또는 공간적 예측을 수행한다. 여기서, 예측을 수행하기 위해 이용되는 참조 픽쳐는 이전 시간에 부호화 /복호화 시 블록 단위로 양자화와 역양자화를 거친 변환된 신호이기 때문에, 블로킹 아티팩트 (blocking artifact)나 링잉 아티팩트 (ringing artifact)가 존재할 수 있다.

따라서, 인터 예측부 (180)는 이러한 신호의 불연속이나 양자화로 인한 성능 저하를 해결하기 위해, 로우패스 필터 (lowpass filter)를 적용함으로써 픽셀들 사이의 신호를 서브 픽셀 단위로 보간할 수 있다. 여기서, 서브 픽셀은 보간 필터를 적용하여 생성된 가상의 화소를 의미하고, 정수 픽셀은 복원된 픽쳐에 존재하는 실제 화소를 의미한다. 보간 방법으로는 선형 보간, 양선형 보간 (bilinear interpolation), 위너 필터 (wiener filter) 등이 적용될 수 있다.

보간 필터는 복원 픽^ (reconstructed picture)에 적용되어 예측의 정밀도를 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 인터 예측부 (180)는 정수 픽셀에 보간 필터를 적용하여 보간 픽셀을 생성하고， 보간 픽샐들 (interpolated pixels)로 구성된 보간 블록 (interpolated block)을 예측 블록 (prediction block)으로 사용하여 예측을 수행할 수 있다.

본 발명의 일실시예로, 상기 인터 예측부 (180)는 일반화된 양방향 예측에서 읍티컬 플로우를 이용하여 예측값을 개선할 수 있다.

다른 일실시예로, 상기 인터 예측부 (180)는 일반화된 양방향 예측에서 적웅적인 가중치 팩터를 이용함으로써 보다 향상된 예측값을 획득할 수 있다. 다른 일실시예로, 상기 인터 예측부 (180)는 옵티컬 플로우 예측자의 그래디언트 성분에 가중치를 적용하여 양방향 예측을 수행함으로써 향상된 예측값을 획득할 수 있다.

인트라 예측부 (185)는 현재 부호화를 진행하려고 하는 블록의 주변에 있는 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측할 수 있다. 상기 인트라 예측부 (185)는 인트라 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 과정을 수행할 수 있다. 먼저, 예측 신호를 생성하기 위해 필요한 참조 샘플을 준비할 수 있다. 그리고, 준비된 참조 샘플을 이용하여 예측 신호를 생성할 수 있다. 이후, 예측 모드를 부호화하게 된다. 이때， 참조 샘플은 참조 샘플 패딩 및 /또는 참조 샘플 필터링을 통해 준비될 수 있다. 참조 샘플은 예측 및 복원 과정을 거쳤기 때문에 양자화 에러가 존재할 수 있다. 따라서， 이러한 에러를 줄이기 위해 인트라 예측에 이용되는 각 예측 모드에 대해 참조 샘플 필터링 과정이 수행될 수 있다.

상기 인터 예측부 (180) 또는 상기 인트라 예측부 (185)를 통해 생성된 예측 신호 (prediction signal)는 복원 신호를 생성하기 위해 이용되거나 레지듀얼 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 비디오 신호의 디코딩이 수행되는 디코더의 개략적인 블록도를 나타낸다.

도 2를 참조하면, 디코더 (200)는 파싱부 (미도시), 엔트로피 디코딩부 (210), 역양자화부 (220), 역변환부 (230), 필터링부 (240), 복호 픽쳐 버퍼 (DPB: Decoded Picture Buffer Unit) (250), 인터 예측부 (260), 인트라 예측부 (265) 및 복원부 (미도시)를 포함하여 구성될 수 있다.

다른 예로, .상기 디코더 (200)는 파싱부 (미도시), 블록 분할 결정부 (미도시) 및 디코딩부 (미도시)를 포함하는 것으로 간단히 표현될 수도 있다. 이때, 본 발명에서 적용되는 실시예들은 상기 파싱부 (미도시), 블록 분할 결정부 (미도시) 및 디코딩부 (미도시)를 통해 수행될 수 있다.

디코더 (200)는 도 1의 인코더 (100)로부터 출력된 신호를 수신할 수 있고, 파싱부 (미도시)를 통해 신택스 엘리먼트를 파싱 또는 획득할 수 있다. 파싱 또는 획득된 신호는 엔트로피 디코딩부 (210)를 통해 엔트로피 디코딩될 수 있다.

역양자화부 (220)에서는 양자화 스템 사이즈 정보를 이용하여 엔트로피 디코딩된 신호로부터 변환 계수 (transform coefficient)를 획득한다.

역변환부 (230)에서는 변환 계수를 역변환하여 레지듀얼 신호 (residual signal)를 획득하게 된다. 복원부 (미도시)는 획득된 레지듀얼 신호를 인터 예측부 (260) 또는 인트라 예측부 (265)로부터 출력된 예측 신호 (prediction signal)에 더함으로써 복원 신호 (reconstructed signal)를 생성한다.

필터링부 (240)는 복원 신호 (reconstructed signal)에 필터링을 적용하여 이를 재생 장치로 출력하거나 복호 픽쳐 버퍼부 (250)에 전송한다. 복호 픽쳐 버퍼부 (250)에 전송된 필터링된 신호는 인터 예측부 (260)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다.

본 명세서에서， 인코더 (100)의 필터링부 (160)， 인터 예측부 (180) 및 인트라 예측부 (185)에서 설명된 실시예들은 각각 디코더의 필터링부 (240), 인터 예측부 (260) 및 인트라 예측부 (265)에도 동일하게 적용될 수 있다.

본 발명의 일실시예로, 상기 인터 예측부 (260)는 일반화된 양방향 예측에서 옵티컬 플로우를 이용하여 예측값을 개선할 수 있다.

다른 일실시예로, 상기 인터 예측부 (260)는 일반화된 양방향 예측에서 적웅적인 가중치 팩터를 이용함으로써 보다 향상된 예측값을 획득할 수 있다. 다른 일실시예로, 상기 인터 예측부 (260)는 옵티컬 플로우 예측자의 그래디언트 성분에 가중치를 적용하여 양방향 예측을 수행함으로써 향상된 예측값을 획득할 수 있다.

상기 디코더 (200)를 통해 출력된 복원 영상 신호 (reconstructed video signal)는 재생 장치를 통해 재생될 수 있다. 도 3은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 코딩 유닛의 분할 구조를 설명하기 위한 도면이다. 인코더는 하나의 영상 (또는 픽쳐)을 사각형 형태의 코딩 트리 유닛 (CTU: Coding Tree Unit) 단위로 분할할 수 있다. 그리고, 래스터 스캔 순서 (raster scan order)에 따라 하나의 CTU씩 순차적으로 인코딩한다.

예를 들어, CTU의 크기는 64x64, 32x32, 16x16 중 어느 하나로 정해질 수 있으나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 인코더는 입력된 영상의 해상도 또는 입력된 영상의 특성 등에 따라 CTU의 크기를 선택하여 사용할 수 있다. CTU는 루마 (luma) 성분에 대한 코딩 트리 블록 (CTB: Coding Tree Block)과 이에 대웅하는 두 개의 크로마 (chroma) 성분에 대한 코딩 트리 블록 (CTB: Coding Tree Block)을 포함할 수 있다.

하나의 CTU는 쿼드트리 (quadtree, 이하 'QT'라 함) 구조로 분해될 수 있다. 예를 들어, 하나의 CTU는 정사각형 형태를 가지면서 각 변의 길이가 절반씩 감소하는 4개의 유닛으로 분할될 수 있다. 이러한 QT 구조의 분해는 재귀적으로 수행될 수 있다.

도 3을 참조하면, QT의 루트 노드 (root node)는 CTU와 관련될 수 있다. QT는 리프 노드 (leaf node)에 도달할 때까지 분할될 수 있고, 이때 상기 리프 노드는 코딩 유닛 (CU: Coding Unit)으로 지칭될 수 있다.

CU는 입력 영상의 처리 과정， 예컨대 인트라 (intra)/인터 (inter) 예측이 수행되는 코딩의 기본 단위를 의미할 수 있다. CU는 루마 (luma) 성분에 대한 코딩 블록 (CB: Coding Block)과 이에 대웅하는 두 개의 크로마 (chroma) 성분에 대한 CB를 포함할 수 있다. 예를 들어, CU의 크기는 64x64, 32x32, 16x16, 8x8 중 어느 하나로 정해질 수 있으나, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 고해상도 영상일 경우, CU의 크기는 더 커지거나 다양해질 수 있다. 도 3을 참조하면, CTU는 루트 노드 (root node)에 해당되고, 가장 작은 깊이 (depth) (즉, 레벨 0) 값을 가진다. 입력 영상의 특성에 따라 CTU가 분할되자 않을 수도 있으며, 이 경우 CTU는 CU에 해당된다.

CTU는 QT 형태로 분해될 수 있으며, 그 결과 레벨 1의 깊이를 가지는 하위 노드들이 생성될 수 있다. 그리고, 레벨 1의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드 (즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 a, b 및 j에 대웅하는 CU(a), CU(b), CU(j)는 CTU에서 한 번 분할되었으며, 레벨 1의 깊이를 가진다.

레벨 1의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 QT 형태로 분할될 수 있다. 그리고, 레벨 2의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드 (즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 c, h 및 ᅵ 대웅하는 CU(c), CU(h), CU(i)는 CTU에서 두 번 분할되었으며, 레벨 2의 깊이를 가진다.

또한, 레벨 2의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 QT 형태로 분할될 수 있다. 그리고， 레벨 3의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드 (즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 d, e, f, g에 대웅하는 CU(d), CU(e), CU(f), CU(g)는 CTU에서 3번 분할되었으며 , 레벨 3의 깊이를 가진다.

인코더에서는 비디오 영상의 특성 (예를 들어, 해상도)에 따라서 혹은 부호화의 효율을 고려하여 CU의 최대 크기 또는 최소 크기를 결정할 수 있다. 그리고, 이에 대한 정보 또는 이를 유도할 수 있는 정보가 비트스트림에 포함될 수 있다. 최대 크기를 가지는 CU를 최대 코딩 유닛 (LCU: Largest Coding Unit)이라고 지칭하며, 최소 크기를 가지는 CU를 최소 코딩 유닛 (SCU: Smallest Coding Unit)이라고 지칭할 수 있다.

또한, 트리 구조를 갖는 CU는 미리 정해진 최대 깊이 정보 (또는, 최대 레벨 정보)를 가지고 계층적으로 분할될 수 있다. 그리고, 각각의 분할된 CU는 깊이 정보를 가질 수 있다ᅳ 깊이 정보는 CU의 분할된 횟수 및 /또는 정도를 나타내므로, CU의 크기에 관한 정보를 포함할 수도 있다.

LCU가 QT 형태로 분할되므로, LCU의 크기 및 최대 깊이 정보를 이용하면 SCU의 크기를 구할 수 있다. 또는 역으로, SCU의 크기 및 트리의 최대 깊이 정보를 이용하면, LCU의 크기를 구할 수 있다.

하나의 CU에 대하여, 해당 CU이 분할 되는지 여부를 나타내는 정보가 디코더에 전달될 수 있다. 예를 들어, 상기 정보는 분할 플래그로 정의될 수 있으며, 신택스 엘리먼트 "splitᅳ cu_flag"로 표현될 수 있다. 상기 분할 플래그는 SCU을 제외한 모든 CU에 포함될 수 있다. 예를 들어， 상기 분할 플래그의 값이 T이면 해당 CU는 다시 4개의 CU으로 나누어지고, 상기 분할 플래그의 값이 Ό'이면 해당 CU는 더 이상 나누어지지 않고 해당 CU에 대한 코딩 과정이 수행될 수 있다.

앞서 도 3의 실시예에서는 CU의 분할 과정에 대해 예로 들어 설명하였으나, 변환을 수행하는 기본 단위인 변환유닛 (TU: Transform Unit)의 분할 과정에 대해서도 상술한 QT 구조를 적용할 수 있다.

TU는 코딩하려는 CU로부터 QT 구조로 계층적으로 분할될 수 있다. 예를 들어， CU는 변환 유닛 (TU)에 대한 트리의 루트 노트 (root node)에 해당될 수 있다.

TU는 QT 구조로 분할되므로 CU로부터 분할된 TU는 다시 더 작은 하위 TU로 분할될 수 있다. 예를 들어, TU의 크기는 32x32, 16x16, 8x8, 4x4 중 어느 하나로 정해질 수 있으나, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 고해상도 영상일 경우, TU의 크기는 더 커지거나 다양해질 수 있다.

하나의 TU에 대하여, 해당 TU이 분할 되는지 여부를 나타내는 정보가 디코더에 전달될 수 있다. 예를 들어， 상기 정보는 분할 변환 풀래그로 정의될 수 있으며, 신택스 엘리먼트 "split— transform— flag"로 표현될 수 있다.

상기 분할 변환 플래그는 최소 크기의 TU을 제외한 모든 TU에 포함될 수 있다. 예를 들어, 상기 분할 변환 플래그의 값이 T이면 해당 TU은 다시 4개의 TU으로 나누어지고， 상기 분할 변환 플래그의 값이 Ό'이면 해당 TU은 더 이상 나누어지지 않는다.

상기에서 설명한 바와 같이, CU는 인트라 예측 또는 인터 예측이 수행되는 코딩의 기본 단위이다. 입력 영상을 보다 효과적으로 코딩하기 위하여 CU를 예측 유닛 (PU: Prediction Unit) 단위로 분할할 수 있다.

PU는 예측 블록을 생성하는 기본 단위로서, 하나의 CU 내에서도 PU 단위로 서로 다르게 예측 블록을 생성할 수 있다. PU는 PU가 속하는 CU의 코딩 모드로 인트라 예측 모드가 사용되는지 인터 예측 모드가 사용되는지에 따라 상이하게 분할될 수 있다. 도 4는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 예측 유닛을 설명하기 위한 도면이다.

PU는 PU가 속하는 CU의 코딩 모드로 인트라 예측 모드가 사용되는지 인터 예측 모드가사용되는지에 따라 상이하게 분할된다. 도 4(a)는 인트라 예측 모드가 사용되는 경우의 PU를 예시하고, 도 4(b)는 인터 예측 모드가사용되는 경우의 PU를 예시한다.

도 4(a)를 참조하면, 하나의 CU의 크기가 2Nx2N(N=4,8, 16,32)인 경우를 가정하면， 하나의 CU는 2가지 타입 (즉, 2Nx2N또는 NxN)으로 분할될 수 있다. 여기서, 2Nx2N 형태의 PU로 분할되는 경우, 하나의 CU 내에 하나의 PU만이 존재하는 것을 의미한다.

반면, Ν ^χ Ν 형태의 PU로 분할되는 경우, 하나의 CU는 4개의 PU로 분할되고, 각 PU 단위 별로 서로 다른 예측 블록이 생성된다. 다만, 이러한 PU의 분할은 CU의 루마 성분에 대한 CB의 크기가 최소 크기인 경우 (즉, CU가 SCU인 경우)에만 수행될 수 있다.

도 4(b)를 참조하면, 하나의 CU의 크기가 2Νχ2Ν(Ν=4,8,16,32)인 경우를 가정하면， 하나의 CU는 8가지의 PU 타입 (즉, 2Nx2N, NxN, 2NxN, Nx2N, nLx2N, nRx2N, 2NxnU, 2NxnD)으로 분할될 수 있다.

인트라 예측과 유사하게, NxN 형태의 PU 분할은 CU의 루마 성분에 대한 CB의 크기가 최소 크기인 경우 (즉, CU가 SCU인 경우)에만 수행될 수 있다.

인터 예측에서는 가로 방향으로 분할되는 2NxN 형태 및 세로 방향으로 분할되는 Nx2N 형태의 PU 분할을 지원한다.

또한, 비대칭 움직임 분할 (AMP: Asymmetric Motion Partition) 형태인 nLx ² N, nRx2N, 2NxnU, 2NxnD 형태의 PU 분할을 지원한다. 여기서, 'η'은 2Ν의 1/4 값을 의미한다. 다만, AMP는 PU가 속한 CU가 최소 크기의 CU인 경우사용될 수 없다. 하나의 CTU 내의 입력 영상을 효율적으로 부호화하기 위해 코딩 유닛 (CU), 예측 유닛 (PU), 변환유닛 (TU)의 최적의 분할 구조는 아래와 같은 수행 과정을 거쳐 최소 율 -왜곡 (Rate-Distortion) 값을 기반으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 64x64 CTU 내 최적의 CU 분할 과정을 살펴보면, 64x64 크기의 CU에서 8x8 크기의 CU까지의 분할 과정을 거치면서 율 -왜곡 비용을 계산할 수 있다. 구체적인 과정은 다음과 같다.

1) 64x64 크기의 CU에 대해 인터 /인트라 예측, 변환 /양자화, 역양자화 /역변환 및 엔트로피 인코딩 수행을 통해 최소의 율 -왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.

2) 64x64 CU를 32x32 크기의 CU 4개로 분할하고 각 32x32 CU에 대해 최소의 율 -왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.

3) 32x32 CU를 16x16 크기의 CU 4개로 다시 분할하고, 각 16x16 CU에 대해 최소의 율 -왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.

4) 16x16 CU를 8x8 크기의 CU 4개로 다시 분할하고, 각 8x8 CU에 대해 최소의 율 -왜곡 값을 발생시키는 최적의 PU와 TU의 분할 구조를 결정한다.

5) 위의 3)의 과정에서 산출한 16x16 CU의 율 -왜곡 값과 위의 4)의 과정에서 산출한 4개 8x8 CU의 율 -왜곡 값의 합을 비교하여 16x16 블록 내에서 최적의 CU의 분할 구조를 결정한다. 이 과정을 나머지 3개의 16x16 CU들에 대해서도 동일하게 수행한다.

6) 위의 2)의 과정에서 계산된 32x32 CU의 율 -왜곡 값과 위의 5)의 과정에서 획득한 4개 16x16 CU의 율 -왜곡 값의 합을 비교하여 32x32 블록 내에서 최적의 CU의 분할 구조를 결정한다. 이 과정을 나머지 3개의 32x32 CU들에 대해서도 동일하게 수행한다.

7) 마지막으로， 위의 1)의 과정에서 계산된 64x64 CU의 율 -왜곡 값과 위의 6)의 과정에서 획득한 4개 32x32 CU의 율 -왜곡 값의 합을 비교하여 64x64 블록 내에서 최적의 CU의 분할 구조를 결정한다.

인트라 예측 모드에서, PU 단위로 예측 모드가 선택되고， 선택된 예측 모드에 대해 실제 TU 단위로 예측과 재구성이 수행된다.

TU는 실제 예측과 재구성이 수행되는 기본 단위를 의미한다. TU는 루마 (luma) 성분에 대한 변환 블록 (TB: Transform Block)과 이에 대웅하는 두 개의 크로마 (chroma) 성분에 대한 TB를 포함한다.

앞서 도 3의 예시에서 하나의 CTU가 쿼드트리 구조로 분할되어 CU가 생성되는 것과 같이, TU는 코딩하려는 하나의 CU로부터 춰드트리 구조로 계층적으로 분할된다.

TU는 춰드트리 구조로 분할되므로 CU로부터 분할된 TU는 다시 더 작은 하위 TU로 분할될 수 있다. HEVC에서는 TU의 크기는 32x32, 16x16, 8 8, 4><4 중 어느 하나로 정해질 수 있다.

다시 도 3을 참조하면, 쿼드트리의 루트 노드 (root node)는 CU와 관련된다고 가정한다. 쿼드트리는 리프 노드 (leaf node)에 도달할 때까지 분할되고, 리프 노드는 TU에 해당한다.

보다 구체적으로 살펴보면, CU는 루트 노드 (root node)에 해당되고, 가장 작은 깊이 (depth) (즉, depth=0) 값을 가진다. 입력 영상의 특성에 따라 CU가 분할되지 않을 수도 있으며, 이 경우 CU는 TU에 해당한다.

CU는 쿼드트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 l(depth=l)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 1의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드 (즉, 리프 노드)는 TU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 a, b 및 j에 대웅하는 TU(a), TU(b), TU(j)는 CU에서 한 번 분할되었으며, 1의 깊이를 가진다.

1의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 퀴드 트리 형태로 분할될 수 있으며， 그 결과 깊이 1(즉， depth=2)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 2의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드 (즉, 리프 노드)는 TU에 해당한다. 예를 들어, 도 3(b)에서 노드 c, h 및 i 대웅하는 TU(c), TU(h), TU(i)는 CU에서 두 번 분할되었으며 , 2의 깊이를 가진다.

또한， 2의 깊이를 가지는 노드 중 적어도 어느 하나는 다시 워드트리 형태로 분할될 수 있으며, 그 결과 깊이 3(즉， depth=3)인 하위 노드들이 생성된다. 그리고, 3의 깊이를 가지는 하위 노드에서 더 이상 분할되지 않은 노드 (즉, 리프 노드)는 CU에 해당한다. 예를 들어， 도 3(b)에서 노드 d, e, f, g에 대웅하는 TU(d), TU(e), TU(f), TU(g)는 CU에서 3번 분할되었으며 , 3의 깊이를 가진다.

트리 구조를 갖는 TU은 미리 정해진 최대 깊이 정보 (또는, 최대 레벨 정보)를 가지고 계층적으로 분할될 수 있다. 그리고, 각각의 분할된 TU은 깊이 정보를 가질 수 있다. 깊이 정보는 TU의 분할된 흿수 및 /또는 정도를 나타내므로, TU의 크기에 관한 정보를 포함할 수도 있다.

하나의 TU에 대하여, 해당 TU이 분할 되는지 여부를 나타내는 정보 (예를 들어, 붐할 TU 플래그 (split— transform_flag))가 디코더에 전달될 수 있다. 이 분할 정보는 최소 크기의 TU을 제외한 모든 TU에 포함되어 있다. 예를 들어, 분할 여부를 나타내는 플래그의 값이 T이면 해당 TU은 다시 4개의 TU으로 나누어지고, 분할 여부를 나타내는 플래그의 값이 Ό'이면 해당 TU은 더 이상 나누어지지 않는다. 도 5는 본 발명이 적용될 수 있는 실시예로서, QTBT(QuadTree BinaryTree, 이하 'QTBT，라 함) 블록 분할 구조를 설명하기 위한 도면이다.

쿼드트리와 이진트리 (ΌΤΒΤ: Quad-Tree Binary-Tree)

QTBT는 쿼드트리 (quadtree) 구조와 이진트리 (binarytree) 구조가 결합된 코딩 블록의 구조를 말한다. 구체적으로, QTBT 블록 분할 구조에서는 영상을 CTU 단위로 코딩하며， CTU는 쿼드트리 (quadtree) 형태로 분할되고, 쿼드트리의 리프 노드 (leaf node)는 추가적으로 이진트리 (binarytree) 형태로 분할된다.

이하에서는， 도 5를 참조하여 QTBT 구조와 이를 지원하는 분할 플래그 (split flag) 신택스에 대하여 설명한다.

상기 도 5를 참조하면, 현재 블록은 QTBT 구조로 분할될 수 있다. 즉， CTU는 먼저 쿼드트리 형태로 계층적으로 분할될 수 있다. 그리고, 쿼드트리 형태로 더 이상 분할되지 않는 쿼드트리의 리프 노드 (leaf node)는 이진 트리 형태로 계층적으로 분할될 수 있다.

인코더는 QTBT 구조에서 쿼드트리의 분할 여부 결정을 위하여 분할 폴래그를 시그널링할 수 있다. 이때, 쿼드트리 분할은 MinQTLumalSlice, MinQTChromalSlice 또는 MinQTNonlSlice 값에 의해 조정 (또는 제한)될 수 있다. 여기서， MinQTLumalSlice는 I-슬라이스에서 루마 (luma)성분의 쿼드트리 리프 노드의 최소 크기를 나타내고, MinQTLumaChromalSlice는 I-슬라이스에서 크로마 (chroma) 성분의 쿼드트리 리프 노드의 최소 크기를 나타내고, MinQTNonlSlice는 비 I-슬라이스 (non I-slice)에서 쿼드트리 리프 노드의 최소 크기를 나타낸다. QTBT의 쿼드트리 구조에서는 I-슬라이스에서 루마 성분과 크로마 성분이 서로 독립적인 분할 구조를 가질 수 있다. 예를 들어， QTBT 구조에서 I- 슬라이스의 경우, 루마 성분과 크로마 성분의 분할 구조는 서로 다르게 결정될 수 있다. 이와 같은 분할 구조를 지원하기 위하여, MinQTLumalSlice와 MinQTChromalSlice는 서로 다른 값을 가질 수 있다.

다른 예로, QTBT 의 비 I-슬라이스에서 쿼드트리 구조는 루마 성분과 크로마 성분의 분할 구조가 동일하게 결정될 수 있다. 예를 들어， 비 I- 슬라이스의 경우, 루마 성분과 크로마 성분의 워드트리 분할 구조는 MinQTNonlSlice 값에 의해 조정될 수 있다ᅳ

QTBT 구조에서 쿼드트리의 리프 노드는 이진트리 형태로 분할될 수 있다. 이때, 이진 트리 분할은 MaxBTDepth, MaxBTDepthlSliceL 및 MaxBTDepthlSliceC에 의해 조정 (또는 제한)될 수 있다. 여기서, MaxBTDepth는 비 I-슬라이스에서 쿼드트리의 리프 노드를 기준으로 이진트리 분할의 최대 깊이 (depth)를 나타내고, MaxBTDepthlSliceL는 I-슬라이스에서 루마 성분의 이진트리 분할의 최대 깊이를 나타내고, MaxBTDepthlSliceC는 I-슬라이스에서 크로마 성분의 이진트리 분할의 최대 깊이를 나타낸다.

또한, QTBT의 I-슬라이스에서 루마 성분과 크로마 성분이 서로 다른 구조를 가질 수 있기 때문에， I-슬라이스에서 MaxBTDepthlSliceL와 MaxBTDepthlSliceC는 서로 다른 값을 가질 수 있다.

QTBT의 분할 구조의 경우, 쿼드트리 구조와 이진트리 구조를 함께 사용할 수 있으며, 이 경우 다음과 같은 규칙이 적용될 수 있다.

첫째, MaxBTSize는 MaxQTSize보다 작거나 같다. 여기서, MaxBTSize는 이진트리 분할의 최대 크기를 나타내고, MaxQTSize 는 쿼드트리 분할의 최대 크기를 나타낸다.

둘째, QT의 리프 노드 (Leaf node)가 BT의 루트 (root)가 된다.

셋째， 한 번 BT로 분할되면 다시 QT로 분할 될 수 없다

넷째, BT는 수직 분할 (Vertical Split) 및 수평 분할 (Horizontal Split)을 정의한다.

다섯째, MaxQTDepth, MaxBTDepth를 미리 정의한다. 여기서, MaxQTDepth 는 쿼드트리 분할의 최대 깊이 (depth)를 나타내고, MaxBTDepth는 이진트리 분할의 최대 깊이 (depth)를 나타낸다.

여섯째, MaxBTSize, MinQTSize 는 슬라이스 타입 (slice type)에 따라 달라질 수 있다. 도 6은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 단방향 인터 예측과 양방향 인터 예측을 설명하기 위한 도면이다.

인터 예측은 하나의 블톡에 대해 시간축 상에서 과거의 픽쳐 혹은 미래의 픽쳐 하나만을 참조 픽처로 사용하는 단방향 예측 (Uni-directional prediction)과 과거와 미래 픽쳐들을 동시에 참조하는 양방향 예측 (Bi-directional prediction)으로 나눌 수 있다.

도 6(a)는 단방향 예측 (Uni-directional prediction)을 나타내고, 도 6(b)는 양방향 예측 (Bi-directional prediction)을 나타낸다.

상기 도 6(a)를 살펴보면, 현재 픽쳐가 TO 시간에 존재하고 인터 예측을 위해 (T-2) 시간에 있는 픽쳐를 참조하는 것을 확인할 수 있다. 그리고, 상기 도 6(b)를 살펴보면, 현재 픽쳐가 TO 시간에 존재하고 인터 예측을 위해 (T-2) 시간에 있는 픽쳐와 T1 시간에 있는픽쳐, 2개를 참조하는 것을 확인할 수 있다. 또한， 단방향 예측 (Uni-directional prediction)은 시간적으로 현재 픽쳐 이전에 표시 (또는 출력)되는 1개의 참조 픽쳐를 이용하는 순방향 예측 (forward direction prediction)과 시간적으로 현재 픽쳐 이후에 표시 (또는 출력)되는 1개의 참조 픽쳐를 이용하는 역방향 예측 (backward direction prediction)으로 구분될 수 있다.

인터 예측 과정 (즉, 단방향 또는 양방향 예측)에서 현재 블록을 예측하는데 어떤 참조 영역 (또는 참조 블록)이 이용되는지 특정하기 위하여 사용되는 움직임 파라미터 (또는 정보)는 인터 예측 모드 (inter prediction mode) (여기서, 인터 예측 모드는 참조 방향 (즉, 단방향 또는 양방향)과 참조 리스트 (즉, L0, L1 또는 양방향)을 지시할 수 있음), 참조 인덱스 (reference index) (또는 참조 픽쳐 인덱스 또는 참조 리스트 인덱스), 움직임 백터 (motion vector) 정보를 포함한다ᅳ 상기 움직임 백터 정보는 움직임 백터， 움직임 백터 예측값 (MVP: motion vector prediction) 또는 움직임 백터 차분값 (MVD: motion vector difference)을 포함할 수 있다. 움직임 백터 차분값은 상기 움직임 백터와 움직임 백터 예측값 간의 차분값을 의미한다.

단방향 예측은 한 쪽 방향에 대한 움직임 파라미터가 사용된다. 즉, 참조 영역 (또는 참조 블록)을 특정하기 위하여 1개의 움직임 파라미터가 필요할 수 있다.

양방향 예측은 양쪽 방향에 대한 움직임 파라미터가 사용된다. 양방향 예측 방식에서는 최대 2개의 참조 영역을 이용할 수 있는데， 이 2개의 참조 영역은 동일한 참조 픽쳐에 존재할 수도 있고， 서로 다른 픽쳐에 각각 존재할 수도 있다. 즉, 양방향 예측 방식에서는 최대 2개의 움직임 파라미터가 이용될 수 있는데, 2개의 움직임 백터가 동일한 참조 픽쳐 인덱스를 가질 수도 있고 서로 다른 참조 픽쳐 인텍스를 가질 수도 있다. 이때, 참조 픽쳐들은 시간적으로 현재 픽쳐 이전에 모두 표시 (또는 출력)되거나 이후에 모두 표시 (또는 출력)될 수 있다. 인코더는 인터 예측 과정에서 현재 처리 블록과 가장 유사한 참조 영역을 참조 픽쳐들로부터 찾는 움직임 추정 (Motion Estimation)을 수행한다. 그리고， 인코더는 참조 영역에 대한 움직임 파라미터를 디코더에게 제공할 수 있다.

인코더 또는 디코더는은 움직임 파라미터를 이용하여 현재 처리 블록의 참조 영역을 획득할 수 있다. 상기 참조 영역은 상기 참조 인덱스를 가진 참조 픽쳐 내에 존재한다. 또한, 상기 움직임 백터에 의해서 특정된 참조 영역의 픽셀값 또는 보간 (interpolation)된 값이 상기 현재 처리 블록의 예측값 (predictor)으로 이용될 수 있다. 즉， 움직임 정보를 이용하여, 이전에 디코딩된 픽쳐로부터 현재 처리 블록의 영상을 예측하는 움직임 보상 (motion compensation)이 수행된다.

움직임 백터 정보와 관련한 전송량을 줄이기 위하여, 이전에 코딩된 블록들의 움직임 정보를 이용하여 움직임 백터 예측값 (mvp)을 획득하고, 이에 대한 차분값 (mvd)만을 전송하는 방법을 이용할 수 있다. 즉, 디코더에서는 디코딩된 다른 블록들의 움직임 정보들을 이용하여 현재 처리 블록의 움직임 백터 예측값을 구하고， 인코더로부터 전송된 차분값을 이용하여 현재 처리 블록에 대한 움직임 백터값을 획득하게 된다. 움직임 백터 예측값을 획득함에 있어서, 디코더는 이미 디코딩된 다른 블록들의 움직임 정보을 이용하여 다양한 움직임 백터 후보 값들을 획득하고 그 중 하나를 움직임 백터 예측값으로 획득할 수 있다. 도 7은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 양방향 옵티컬 플로우 (bidirectional optical flow)을 설명하기 위한 도면이다.

옵티컬 폴로우 (OF: Optical flow)

옵티컬 플로우 (Optical flow)는 시야에서 물체 (object)나 어떤 표면 (surface), 모서리 (edge) 등의 운동 패턴을 말한다. 즉, 어떤 특정한 시간 (time)과 그 이전 시간의 이미지들 사이의 차이를 순차적으로 추출하여 물체 등의 움직임에 대한 패턴을 얻게 되는 것이다. 이는 단순히 현 프레임과 이전 프레임 만의 차이를 얻는 경우에 비하여 더욱 많은 움직임에 대한 정보를 얻게 하여준다. 옵티컬 플로우는 시각을 가진 동물의 시각적 인지 기능에 있어서 어떤 움직이는 물체의 목표점을 찾을 수 있게 해주며 주변 환경의 구조를 이해하는 데에 도움을 주는 등 매우 중요한 기여도를 가진다. 기술적으로는 컴퓨터 비견 시스템에서 3차원 영상을 해석한다거나. 화상 압축 등에 활용될 수도 있다. 옵티컬 플로우를 실현하는 방법은 여러 가지가 제시되어 있다.

읍티컬 플로우를 적용한 움직임 보상 방법에서, 연속된 프레임에서 물체의 픽셀값은 변하지 않는다 (BCC: Brightness Constancy Constraint)고 가정하면 물체의 움직임은 다음 수학식 1과 같이 표현할 수 있다.

【수학식 1】

/(X, y, t) = I(x + Ax, y + Ay, t + At)

여기서， I(x, y, t)는 시간 t에서 (x, y) 좌표의 픽셀값을 나타내고, Δ는 변화량을 나타낸다. 즉, Δχ는 X 좌표의 변화량, Ay는 y 좌표의 변화량, At는 시간 t의 변화량을 나타낸다.

짧은 시간 동안 작은 움직임을 가정하면 수학식 1에서 오른쪽 항은 테일러 시리즈 (Taylor series)의 1차 수식으로 표현이 가능하며, 아래 수학식 2와 같이 전개할 수 있다.

【수학식 2】 f 、 _r 、 dl dl dl

I(x, y,t) = l{x, y,t) +— Ax +— Ay +— At

ox ay at 그리고, 수학식 2를 시간 t의 변화량 At로 나누고 V_x= Δχ/ At, V_y= Ay/ At라고 하면， 수학식 2는 다음 수학식 3과 같이 정리될 수 있다.

【수학식 3】

° = d d _x - ^Vx+ r _y ^vy+ Yt 여기서, V_x와 V_y는 각각 I(x, y, t)에서의 옵티컬 플로우 (또는 옵티컬 플로우 움직임 백터)의 X 축 성분 (component), y축 성분 (component)를 의미한다. dl/dx,dVdy,dl/dt는 각각 I(x, y, t)에서의 x 축, y축, t축 방향의 편미분 (derivative)을 나타내며, 이하 본 명세서에서 각각 I_ _x , I_y, Ij로 지칭될 수 있다.

I_x, I— y, I— t를 구하면 옵티컬 플로우 (또는 옵티컬 플로우 움직임 백터) V={V_x,V_y}를 얻을 수 있다.

상기 수학식 3을 행렬 (matrix) 형태로 표현하면 아래 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.

【수학식 4】 여기서, A=[I— x, I_y], V=[V_x, V_y] ^A T, b=-I— t라고 하면, 상기 수학식 4는 아래 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.

【수학식 5】

AV = b

옵티컬 플로우 (또는 옵티컬 플로우 움직임 백터) V를 얻기 위하여, 일반적으로 최소 제곱 추정 (Least-square(LS) estimation) 방법을 이용한다. 먼저, LS 추정자 (estimator)인 제곱 에러 (square error) E를 아래 수학식 6과 같이 설계할 수 있다.

【수학식 6】

E = _j g^) x (l _x V _x + IyV _y + I _t ) ²

ω

상기 수학식 6과 같은 LS 추정자는 다음 두가지를 고려하여 설계할 수 있다.

1) 불량 조건 문제 (Ill-posed problem)를 해결하기 위해 지역적 고정적인 움직임 (locally steady motion)을 가정한다. 즉, 임의의 휜도우 (window) w 영역에 포함되는 픽셀값에 대웅하는 옵티컬 플로우는 서로 유사하다고 가정할 수 있다.

2) 원도우 중앙값을 기준으로 멀리 위치한 픽셀값에 작은 가중치를 부여하고 가까이 위치한 픽셀값에 큰 가중지를 부여하는 가중 함수 (weighting function) g¾- 고려한다.

제곱 에러 E를 최소로 하는 옵티컬 플로우 V를 얻기 위해 V_x, V_y에 대한 편미분 값이 0이 되도록 상기 수학식 6을 정리하면 아래 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.

【수학식 7】 ^ = ^ 5(ω) x {y _x l _x ² + Vy ly + i _x i _t ) = o

=쯔 x {y _y + v _x i _x i _y + iyi _t ) = o 상기 수학식 7은 아래 수학식 8과 같이 행렬 형태로 표현될 수 있다.

【수학식 8】

MV = b

여기서, 행렬 (matrix) M, b는 아래 수학식 9와 같다.

【수학식 9】

따라서, LS 추정자에 의한 옵티컬 플로우 V는 다음 수학식 10과 같이 결정될 수 있다.

【수학식 10】

V = M ^_1 b 양방향 옵티컬 폴로우 (BIO: Bi-directional Optical Flow)

BIO는 옵티컬 플로우를 이용하여 추가적인 움직임 백터 (MV: Motion Vector)의 전송 없이 샘플 (픽샐) 단위로 움직임 백터와 참조 샘플 (또는 예측 샘플) 값을 얻는 방법이다. 앞서 설명한, 옵티컬 플로우의 첫번째 가정 (물체가 짧은 시간 동안 움직일 때 그 픽셀값은 변하지 않는다)에 추가로 물체가 짧은 시간 동안 일정한 속도로 움직인다고 가정한다.

상기 도 7을 참조하면, 현재 픽쳐 (current picture) (또는 B 슬라이스 (B-slice)) C 10)를 중심으로 양방향의 참조 픽쳐 (reference picture) (720, ⁷³ 0)가 존재하는 경우를 예시한다. .

이때, 상술한 바와 같이, 물체 (object)가 고정적인 움직임 (steady motion)을 가진다는 가정에 의해, 현재 픽쳐 (710)를 증심으로 양방향의 참조 픽쳐 (720, 730)가 있을 때, 현재 픽쳐 (710) 내 현재 픽샐 (711)에 대웅되는 (즉, 현재 픽셀 (711)과 좌표가 동일한) (collocated) 참조 픽쳐 0( ⁷ 20) 내 대웅 픽샐 (이하, ' 제 1 대응 픽셀，이라 지칭함) (7 ² 1)로부터 A 위치로 이르는 움직임 백터 (이하, ' 제 1 움직임 백터，로 지칭함) (722)와 현재 픽셀 ( ⁷ 11)에 대웅되는 (즉, 현재 픽셀 ( ⁷ 11)과 좌표가 동일한) (collocated) 참조 픽쳐 1(730) 내 대웅 픽셀 (이하， '제 2 대응 픽셀'이라 지칭함) (731)로부터 B 위치로 이르는 움직임 백터 (이하, '제 2 움직임 백터'로 지칭함 ) (732)는 대칭되는 값으로 표현될 수 있다.

즉, 제 1 움직임 벡터 (722)와 제 2 움직임 백터 (732)는 크기가 같고 방향은 반대 ¾ 백터로 표현될 수 있다.

앞서 설명한 두 가지의 가정에 의해 A 위치와 B 위치에서의 픽샐값의 차이는 다음 수학식 11과 같이 나타낼 수 있다.

【수학식 11】

Δ[ί,；] = + v _x ,j + v _y ] - ^[i - v _x ,j - Vy] 여기서 , I ^A 0[i+vᅳ x, j+v_y]는 참조 픽쳐 0 (RefO) (720)의 A 위치의 픽셀값이고 I ^A l [i-v—x, j-v_y]는 참조 픽쳐 1 (Refl) (730)의 B 위치의 픽샐값이다. 그리고, 현재 픽쳐 (710) 내 현재 픽셀 (711)의 좌표를 의미한다.

각 픽샐값은 다음 수학식 12와 같이 표현될 수 있다.

【수학식 12]

Γ [l + V _X ,J + Vy 1\ = /u [l',j ·ι] + .

/ ¹ [ί - V _X ,j― Vy] = I ¹ - V _X - Vy 상기 수학식 11에 상기 수학식 12를 대입하면 다음 수학식 13과 같이 정리될 수 있다.

【수학식 13]

,；]

여기서, Ι_χ ^Λ (0)[ΐ, j]와 I_y ^A (0)[i, j]는 참조 픽쳐 0 (RefD) (720) 내 제 1 대응 픽셀 위치에서의 X 축， y축 편미분 값이고, I_x ^A (l)[i, j]와 I_y ^A (l)[i, j]는 참조 픽쳐 1 (Refl) (730) 내 제 2 대응 픽셀 위치에서의 _x 축， y 축 편미분 값으로, [i, j] 위치에 있는 픽 의 그래디언트 (또는 경사도, 변화량) (gradient)를 의미한다.

표 1은 BIO 그래다언트 (gradient) (또는 경사도, 변화량)를 계산하기 위해 사용될 수 있는 보간 필터 계수를 나타낸다.

【표 1 ]

아래 수학식 14와 상기 표 1의 보간 필터 (interpolation filter)를 용하여 BIO 그래디언트 (gradient)를 결정할 수 있다.

【수학식 14】

M

여기서, 2*M은 필터 랩 (filter tab) 수를 의미한다. a— x ^A (k)는 움직임 백터 (motion vector)의 x 축 방향의 소수부를 의미하고, dF— n(a_x ^A (k))는 a_x ^A (k)에서 n 번째 필터 탭의 계수를 의미한다. R ^A (k)[i+n, j]는 참조 픽쳐 k (k는 0 또는 1) 내 [i+n,j] 좌표의 복원된 픽셀값 (reconstructed pixel value)을 의미한다.

앞서 물체가 짧은 시간 동안 움직일 때 그 픽셀 값은 변하지 않는다고 가정하였으므로, 상기 수학식 13에 의해 A ² (i, j)를 최소화하는 픽셀 단위의 움직임 백터 V_x[i,j], V_y[i, j]# 찾을 수 있다.

결국， 도 7에서 참조 픽쳐 0 (7 ² 0) 내 A 위치의 픽셀값과 참조 픽쳐 1 ( ⁷³ 0) 내 B 위치의 픽셀값이 동일한 값 (또는 차이가 최소인 값)을 가지는 움직임 백터를 찾는 것이 목적이나, 픽셀 간의 오차가 클 수 있으므로, 일정 뷘도우 사이즈 내에서 픽샐값들의 차이가 최소인 움직임 백터를 찾을 수 있다.

현재 픽셀 (711)의 좌표 [i,j] 를 중심으로 윈도우 (window) Ω 내에서 지역적 고정적인 움직임 (locally steady motion)을 가진다고 가정하면， (2Μ+1) ^χ (2Μ+1) 크기의 원도우에서 픽셀의 위치는 [i'J]로 나타낼 수 있다. 이때, [i', j']는 i - M≤i'≤i + M, j - M <j' <j + M 를 만족한다.

표현의 편의를 위해 상기 수학식 13의 항들을 다음 수학식 15와 같이 표현할 수 있다.

【수학식 15】

Gx = O [i'. j'] + ί ³ [i',j'])

Gy = (ii ⁰⁾ [i'- n + ii ¹⁾ [ί',Γ])

₅ p _{= (} p(0) _[i , _J , _] . p(.) _[i , 여기서, G_x는 x 축 (즉, 수평 방향)의 그래디언트 (gradient)를 나타내고, G— y는 y 축 (즉, 수직 방향)의 그래디언트 (gradient)를 나타내며, δΡ는 t 축 (시간축)의 그래디언트 (gradient) (또는 시간에 따른 픽샐값의 변화량)를 나타낸다. 또한, 해당 블록의 모든 좌표값의 그래디언트의 집합을 그래디언트 맵 (gradient map)이라 부르기로 한다. 상기 수학식 15에서, I 는 움직임 추정에 의해 얻어진 픽셀값을 의미하므로, 이를 P로 재결정한다. 지역적 고정적인 움직임 원도우 (locally steady motion window)을 고려하여, 상기 수학식 15를 상기 수학식 13의 각 항에 대입하여 정리하면 다음 수학식 16과 같다.

【수학식 16】

그리고, 상기 수학식 16을 V_x, V_y로 각각 편미분하여 정리하면 수학식 17과 같다.

【수학식 17】 Vx∑ _n G ² x + Vy∑ _n GxGy +∑ _n Gx5P = 0 Vx∑ _n GxGy + Vy∑ _n G ² y + ∑ _Ω 0γδΡ =0 그리 5고 , V_x, _ 를 계산하기 위하여 S1 내지 S6을 아래 수학식 18과 같이 정의하면, 상기 수학식 17은 아래 수학식 19 및 수학식 20과 같이 전개될 수 있다.

【수학식 18】 si =∑ _Ω (Ρχ S2 = s4 =∑ _a GxGy s3 = -∑Ω Gx6P s5 =∑ _n G ² y 56 = -∑ _Ω ΟγδΡ 【수학식 19】 0= ∑2G _x (v _x G _x +v _y G _v +δΡ) +2v _v G _x G _y +2G _X SP

2v _x ∑G _x ² +2v _y ∑G _X G _y +2 YG _X SP

2v _x s _l + 2v _v s ₂ -2s ₃

【수학식 20】

0 = G _y {v _x G _x +v _y G _y +SP)

0 = 2v _x s ₄ +2v _y s ₅ -2s ₆

결국, 상기 수학식 18을 이용하면, 수학식 17의 V _Xi V y는 수학식 21과 같이 정리될 수 있다.

【수학식 21】 s3s5― s2s6

Vx =

sls5 - s2s4

sls6 - s3s4

yᅳ sls5 - s2s4 따라서, V— x와 V— y를 이용하여 현재 픽셀의 예측값 (Predictor)을 수학식 22와 같이 계산할 수 있다.

【수학식 22】 여기서, P는 현재 블록 내 현재 픽셀에 대한 예측값 (predictor)를 나타낸다. Ρ ^Λ (0) 및 Ρ ^Λ (1)는 각각 L0 참조 블록 및 L1 참조 블록에서 현재 픽셀과 좌표가 동일한 (collocated) 픽셀 (즉, 제 1 대웅 픽셀 및 제 2 대웅 픽셀)의 각 픽셀값을 나타낸다. 인코더 또는 디코더는에서 수학식 21을 이용하여 픽셀 단위의 움직임 백터를 계산하는 경우 많은 연산량이 요구될 수 있다. 따라서, 연산 복잡도를 줄이기 위해 수학식 21은 다음 수학식 23과 같이 근사화되어 사용될 수 있다. 【수학식 23】 s3

Vx =

si

BIO 방법 즉, 옵티컬 플로우 움직임 백터 개량 (Optical flow motion vector refinement) 방법은 현재 블록에 양방향 예측 (bi-directional prediction)이 적용되는 경우, 움직임 보상 (motion compensation) 과정에서 수행될 수 있다. 아래의 도면을 참조하여 구체적인 방법을 설명한다. 도 8 내지 도 9는 본 발명이 적용되는 실시예들로서, 도 8은 양방향 예측을 통한 옵티컬 플로우 움직임 보상을 수행하는 방법을 설명하는 흐름도이고, 도 9는 그래디언트 맵을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

인코더 또는 디코더는 현재 블록에 진정한 양방향 예측 (True bi- prediction)이 적용되는지 여부를 판단한다 (S810). 여기서, 상기 진정한 양방향 예측 (True bi-prediction)이란 참조 픽쳐 O(RefD)과 참조 픽쳐 l(Refl)이 현재 픽쳐를 기준으로 시간축 ^' 상으로 반대인 경우를 의미한다.

즉, 상기 인코더 또는 디코더는 현재 블록에 양방향 예측 (bi-prediction)이 적용되고, 참조 픽쳐 O(RefD)과 참조 픽쳐 l(Refl)이 현재 블록 (또는 현재 픽쳐)을 기준으로 시간축 상으로 반대인 경우 (즉， 현재 픽쳐의 POC(Picture Order Count)가 두 참조 픽쳐의 POC사이에 있는 경우)인지 여부를 판단한다.

S810 단계에서 판단한 결과, 현재 블록에 진정한 양방향 예측이 적용되는 경우, 상기 인코더 또는 디코더는 현재 블록의 그래디언트 맵 (gradient map)을 획득할 수 있다 (S820). 여기서， 상기 그래디언트 맵 (gradient map)은 상기 현재 블록의 모든 좌표값의 그래디언트의 집합을 의미할 수 있다.

현재 블록의 너비 (width)와 높이 (height)를 각각 w와 h라 할 때, 상기 인코더 또는 디코더는 (w+4)x(h+4) 크기의 블록 내 각 대웅 픽샐의 X 축, y 축 각각에 대한 그래디언트 (gradient)를 구하고, 이를 _x 축, y 축 각각의 그래디언트 맵 (gradient map)으로 결정할 수 있다.

상기 도 9는 그래디언트 맵을 결정하는 방법을 예시하는도면이다.

상기 도 9를 참조하면, 현재 블록 (901)의 크기가 8x8인 경우를 가정한다. 8 8 크기의 현재 블록 (901)에 5 5 크기의 원도우 (902)가 적용되는 경우, 12x 12 크기의 그래디언트 맵 (gradient map)이 결정될 수 있다.

다시 도 8을 참조하면, 상기 인코더 또는 디코더는 5x5 크기의 원도우 (도 9에서 902)를 이용하여 S1 내지 S6 값을 계산한다 (S830). 여기서, 상기 S1 내지 S6 값은 앞서 설명한 수학식 18을 이용하여 계산될ᅳ수 있다.

상기 인코더 또는 디코더는 현재 픽셀의 옵티컬 플로우 움직임 백터 (OF motion vector)를 결정할 수 있다 (S840). 옵티컬 플로우 움직임 백터를 결정하는 방법은 도 9에서 보다 상세히 설명하도록 한다.

상기 인코더 또는 디코더는 옵티컬 플로우 예측값 (OF predictor)을 계산하고, 계산된 옵티컬 플로우 예측값을 최적의 예측값 (optimal predictor)으로 결정할 수 있다 (S850).

즉， 상기 인코더 또는 디코더는 S840 단계에서 결정된 옵티컬 플로우 움직임 백터 (또는 픽셀 단위의 움직임 백터)를 이용하여 상기 수학식 22와 같이 현재 픽샐에 대한 예측값을 계산할 수 있고, 계산된 현재 픽셀에 대한 예측값을 최적의 예측값 (또는 현재 픽셀의 최종 예측값)으로 결정할 수 있다.

만약 S810 단계에서 판단한 결과, 현재 블록에 진정한 양방향 예측이 적용되지 않는 경우， 인코더 또는 디코더는 양방향 예측을 수행하여 양방향 예측값 (bi-directional predictor)를 계산하고， 계산된 양방향 예측값을 최적의 예측값 (optimal predictor)로 결정할수 있다 (S860). 즉, 현재 블록에 진정한 양방향 예측이 적용되지 않는 경우에는 옵티컬 플로우에 기반한픽샐 단위의 움직임 보상이 수행되지 않을 수 있다. 도 10은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 옵티컬 플로우 움직임 백터를 결정하는 방법을 예시하는 도면이다.

상기 도 10에서는 옵티컬 플로우 움직임 백터 (또는 픽셀 단위의 움직임 백터)의 수평 방향 성분 (즉, X축 방향 성분)의 결정 방법을 설명한다.

인코더 또는 디코더는 S1 값이 특정 임계값 (Threshold, 'ΤΗ') 보다 큰지 여부를 판단한다 (S1010). 여기서, 상기 특정 임계값은 제 1 임계값이라 부를 수 있다.

S1010 단계에서 판단한 결과, S1 값이 임계값보다 큰 경우 상기 인코더 또는 디코더는 V_x 값을 구한다 (S1020).

이때, 상기 인코더 또는 디코더는 앞서 설명한 바와 같이, 수학식 19 또는 수학식 ₂₃ 을 이용하여 V_x 값을 계산할 수 있다.

상기 인코더 또는 디코더는 S1020 단계에서 구한 V_x 값이 한계값 (Limit)보다 큰지 여부를 판단한다 (S1030). 여기서, 상기 한계값은 임계값을 의미할 수 있으며， 상기 제 1 임계값과의 구별을 위해 제 2 임계값이라 부를 수 있다.

S1030 단계에서 판단한 결과, V— X 값이 한계값보다 큰 경우 상기 인코더 또는 디코더는 Vᅳ X 값을 한계값으로 설정한다 (S1040).

만약 S1030 단계에서 판단한 결과， V_x 값이 한계값보다 크지 않은 경우 S1020 단계에서 계산된 값이 Vᅳ X 값으로 결정된다. 만약 S1010 단계에서 판단한 결과, S1 값이 임계값보다 크지 않은 경우 상기 인코더 또는 디코더는 V_x 값을 0으로 설정한다 (S1060).

상기 인코더 또는 디코더는 도 10에서 설명한 방법과 유사한 방법으로 y 축 방향의 옵티컬 플로우 움직임 백터 (즉, 옵티컬 플로우 움직임 백터 (또는 픽셀 단위의 움직임 백터)의 수평 방향성분)를 결정할 수 있다.

먼저, 상기 인코더 또는 디코더는 S5 값이 특정 임계값 (Threshold) 보다 큰지 여부를 판단하고, 만약 임계값보다 S5 값이 큰 경우 수학식 19 또는 수학식 23을 이용하여 V_y 값을 계산한다.

그리고, 계산된 V— y 값이 한계값 (Limit) 보다 큰지 여부를 판단하고, 만약 계산된 V_y 값이 한계값 보다 크다면, 상기 인코더 또는 디코더는 V_y 값을 한계값으로 설정한다. 만약 계산된 V_y 값이 한계값 보다 크지 않은 경우, 계산된 값으로 V_y 값이 결정된다.

그리고， 만약 S5 값이 임계값보다 크지 않다면, 상기 인코더 또는 디코더는 V_y 값을 0으로 설정한다.

V— X 및 V_y를 결정한 후, 상기 인코더 또는 디코더는 수학식 22를 이용하여 픽샐 단위로 옵티컬 플로우 움직임 백터 개량 (OF motion vector refinement)이 적용된 옵티컬 플로우 예측값 (OF predictor)를 계산할 수 있다. 일반화된 양방향 예측 (Generalized Bi-prediction)

본 발명은, 인터 코딩에 있어서 양방향 예측자를 획득하기 위한 일반화된 양방향 예측 방법을 제공한다.

일실시예로, 아래 수학식 24와 같이 적웅적 가중치를 이용하여 양방향 예측자를 획득할 수 있다.

【수학식 24】

P[x] = (1 - w) * P0[x + νθ] + w * Pl[x + vl] 여기서, P[x]는 현재 블록의 x 위치에서의 예측자 (predictor)를 의미하고, Pi[x + vi],Vi e {0,1}는 참조 픽쳐 Li 에서 움직임 백터 (MV) _Vi 를 사용하여 얻은 움직임 보상된 예측 블록 (motion-compensated prediction block)을 의미하며 (1-w)와 w 는 가중치 값을 의미한다. 이때 가중치 값의 집합 W는 다음 수학식 25 내지 27과 같은 실시예로 설정될 수 있다.

【수학식 25】

【수학식 26]

1 3 1 5 3

l4'8'2'8'4 ^J

【수학식 27】

1 1 3 1 5 3 5

4'4'8'2'8 4'4 ^J 상기 수학식 25 내지 27의 가중치 값들에 대한 비트 (bit) 할당은 각각 다음 표 2 내지 4와 같다. 상기 표 2 내지 표 4는 각각 상기 수학식 25 내지 27의 가중치 값들에 대한 인덱스 이진화 방법들 (Index binarization schemes)올 나타낸다.

【표 2】 Binarization Schemes

Index Weight value Scheme #1 Scheme #2

(mvd— 11 _zero_flag=0) (mvd_l 1 _zero_flag= 1 )

0 3/8 00 00

1 1/2 1 01

2 5/8 01 1

【표 3】

Binarization Schemes

Index Weight value Scheme #1 Scheme #2

(mvd— 11— zero— flag=0) (mvd— 11 _zero_flag= 1 )

0 1/4 0000 0000

1 3/8 001 0001

2 1/2 1 01

3 5/8 01 1

4 3/4 0001 001

【표 4】

Binarization Schemes

Index Weight value Scheme #1 Scheme #2

(mvd— 11 _zero_flag=0) (mvd_l 1 _zero_flag= 1 )

0 -1/4 000000 000000

1 1/4 00001 000001

2 3/8 001 0001

3 1/2 1 01

4 5/8 01 1

5 3/4 0001 001

6 5/4 000001 00001

상기 표 2 내지 표 4에서 mvd— ll—zero— flag 는 슬라이스 헤더 (slice header)에서 결정되고, mvd_lᄂ zero— flag = 1이면 LO의 MVD값은 0으로 결정하고 오직 L1의 MVD값만을 전송하고, mvd_ll_zer으 flag = 0으면 L0와 L1의 MVD 값을 전송한다. 다른 실시예로, 일반화된 양방향 예측 (generalized bi-prediction)에 있어서 BIO 예측자는 다음 수학식 28과 같이 정의될 수 있다.

【수학식 28]

여기서, v _x , ^는 상기 수학식 21 또는 23에 의해 결정될 수 있다. 비록 P ⁽⁰⁾ 와 에서 일반화된 양방뱡 예측 (generalized bi-prediction)의 가증치 w가 고려되지만 나머지 항들에서도 가중치가 고려될 필요가 있다. 이는 아래 세번째 실시예를 통해 증명하도록 한다. 본 발명은 일반화된 양방방 예측 (generalized bi-prediction)을 고려하는 BIO 향상 방법을 제공한다.

첫번째 실시예로， 인코더 또는 디코더는 앞서 설명한 BIO 방법에 의해 v _x , v _y 를 획득할 수 있다. 예를 들어, v _x , v _y 는 상기 수학식 21 또는 23에 의해 결정될 수 있다. BIO 예측자를 아래 수학식 29와 같이 결정할 수 있다.

【수학식 29】

P = ((1 - w) * P ⁽⁰⁾ + w * P ⁽¹⁾ ) + v _x ((1 - w) * ⁰⁾ - w * + v _y ((1 - w) * ⁰⁾ - w *

여기서, w는 상기 수학식 25 내지 27 중 하나로 결정될 수 있다. 두번째 실시예로, 인코더 또는 디코더는, BIO 예측자를 아래 수학식 30과 같이 결정할 수 있다.

【수학식 30】

P = (P ⁽⁰⁾ + P ⁽¹⁾ ) + v _x ((l - w) * 4 ⁰⁾ - w * + v _y ((l - w) * ⁰⁾ - w *

여기서, w는 상기 수학식 25 내지 27 증 하나로 결정될 수 있다. 세번째 실시예로, BIO는 옵티컬 플로우를 이용하여 추가적인 정보 전송 없이 예측자를 개선할 수 있다.

옵티컬 플로우의 조건 (BCC: Brightness Constancy Constraint) 하에 추가로 물체가 짧은 시간동안 일정한 속도로 움직인다고 가정하면 상기 도 7에서와 같이 현재 픽처를 중심으로 양방향의 참조 픽처가 있을 때 A위치와 B 위치의 움직임 백터는 크기가 동일한 대칭 값으로 표현될 수 있다. 예를 들어, 현재 블록과 움직임 추정으로 획득된 참조 블록으로부터 옵티컬 플로우 움직임 백터을 획득할 수 있다.

따라서, 위 두 가정에 의해 A위치와 B 위치에서의 픽셀값의 차이는 다음 수학식 31과 같이 정리될 수 있다.

【수학식 31】

Δ[ί, j] = (1 - w) * + v _x ,j + v _y ] - w * / ¹ [ί - v _x ,j - v _y ] 여기서 , I ^A 0[i+v_x, j+v_y]는 참조 픽쳐 0 (RefO) (720)의 A 위치의 픽셀값이고 Ι ^Λ 1 [ί-ν— X, j-vᅳ y]는 참조 픽쳐 1 (Refl) (730)의 B 위치의 픽셀값이다. 그리고, (i, j)는 현재 픽쳐 (710) 내 현재 픽셀 (711)의 좌표를 의미하고, w는 가중치 값을 나타낸다. 각 픽셀값은 테일러 시리즈 (Taylor series)의 1차 수식을 이용하여 다음 수학식 32와 같이 표현될 수 있다.

【수학식 32】 dl° [i,j)

I ⁰ [i + v _X) j + v _y } = I ⁰ [i,j] +

dy

상기 수학식 31에 상기 수학식 32를 대입하면 다음 수학식 33과 같이 정리될 수 있다.

【수학식 33 ]

Δ[ί,；] = (1 - w) * / ⁽⁰⁾ [/,；] - w * + ¾ [/,；]((1 - w) * / [i,;] + w * I^ii.j]

여기서， I_x ^A (0)[i, j]와 I_y ^A (0)[i, j]는 참조 픽쳐 0 (RefO) (720) 내 제 1 대웅 픽샐 위치에서의 X 축, y 축 편미분 값이고, I_x ^A (l)[i, j]와 I_y ^A (l)[i, j]는 참조 픽쳐 1 (Refl) (730) 내 제 2 대응 픽셀 위치에서의 x 축, y 축 편미분 값으로， [i, j] 위치에 있는 픽셀의 그래디언트 (또는 경사도, 변화량) (gradient)를 의미한다.

따라서, 아래 수학식 34와 상기 표 1의 보간 필터 (interpolation filter)를 사용하여 BIO 그래디언트 (gradient)를 결정할 수 있다.

【수학식 34】

여기서, 2*M은 필터 탭 (filter tab) 수를 의미한다. a— x ^A (k)는 움직임 백터 (motion vector)의 x 축 방향의 소수부를 의미하고, dF_n(a_x ^A (k))는 a_x ^A (k)에서 n 번째 필터 탭 계수를 의미한다. R ^A (k)[i+n, j]는 참조 픽쳐 k (k는 0 또는 1) 내 [i+n,j] 좌표의 복원된 픽셀값 (reconstructed pixel value)을 의미한다. 본 발명은, 상기 수학식 33에 의해 Δ ² αθ를 최소화하는 픽셀 단위의 움직임 백터 _y [i,j]를 찾을 수 있다.

현재 픽셀의 좌표 [i, j] 를 중심으로 원도우 (window) Ω 내에서 지역적 고정적인 움직임 (locally steady motion)을 가진다고 가정하면， (2Μ+1) ^χ (2Μ+1)크기의 원도우에서 픽셀의 위치는 [i'J']로 나타낼 수 있다. 이때， 는 i-M<i'<i + M,j -M<j ^* ≤j+M를 만족한다.

표현의 편의를 위해 상기 수학식 33의 항들을 다음 수학식 35와 같이 표현할 수 있다.

【수학식 35】

G _x [i,j] = ((l-w)*li ⁰⁾ [i,j]+ w*li ^1} [i,j])*2 G _y [i,j] = ((1 - w) * if [i,j] + w * l [i,j]) * 2 5P[i, j] = ((1 - w) * P ⁽⁰⁾ [i, j] -w* P ⁽¹⁾ [i, j]) * 2 = ((1 - w) * I ⁽⁰⁾ [i, j] - w * I« [i, j]) * 2 여기서, G_x는 x 축 (즉, 수평 방향)의 그래디언트 (gradient)를 나타내고， G_ 는 y 축 (즉， 수직 방향)의 그래디언트 (gradient)를 나타내며, δΡ는 t 축 (시간축)의 그래디언트 (gradient) (또는 시간에 따른픽셀값의 변화량)를 나타낸다. 또한， 해당 블록의 모든 좌표값의 그래디언트의 집합을 그래디언트 맵 (gradient map)이라 부르기로 한다.

상기 수학식 35에서, I 는 움직임 추정에 의해 얻어진 픽셀값을 의미하므로, 이를 P로 재결정한다. 지역적 고정적인 움직임 원도우 (locally steady motion window)을 고려하여, 수학식 35를 상기 수학식 33의 각 항에 대입하여 정리하면 다음 수학식

36과 같다.

【수학식 36]

Δ ² (ϊ,0 = [ v _x ^ G _x (i', j') + v _y ^ G _y (i', j') + ^ δΡ(ϊ', j') J 그리고, 상기 수학식 36을 V_x, V— y로 각각 편미분하여 정리하면 아래 수학식 ₃₇ 과 같다ᅳ

【수학식 37】

ν _χ ΣΩ Gx + Vy∑ _n G _x G _y +∑ _Ω G _X 5P = 0

v _x ΣΩ G _x G _y + v _y ∑ _a +∑ _Ω G _y 5P = 0

그리고 , V— x, V_y를 계산하기 위하여 SI 내지 S6을 아래 수학식 38과 같이 정의하면, 상기 수학식 37은 아래 수학식 39 및 수학식 40과 같이 전개될 수

【수학식 38】

s2 G _x G _y

【수학식 39】

2G _x {v _x G _x +v _y G _y +δΡ)

2νβ _χ + 2v _y G„G _y + 2G _X SP

o o +

[iia

0 = 2 S, + 2v _y s _z ^• 25 ₃

V _y S ₂ + S ₃

5,

【수학식 40】

0 = Y2G _y (v _x G _x +v _y G _y +SP)

0 = Y(2v _x G _x G _y + 2v _y G _y ² + 1G _y 5P)

0 = 2v _x YG _x G _y + 2v _y ∑G _y ² ₊ 2 YG _y SP

0 = 2v _x s _A + 2v _y s ₅ - 2s ₆

- v _x s, + s ₆

s ₅ 결국, 상기 수학식 38을 이용하면, 수학식 37의 V_x, V— y는 다음 수학식 41과 같이 정리될 수 있다.

【수학식 41】 s3s5― s2s6

Vx =

slsS― s2s4

sls6 - s3s4

Vy =

y sls5 - s2s4 따라서, V— x와 V_y를 이용하여 현재 픽셀의 예측값 (Predictor)을 아래 수학식 42와 같이 계산할 수 있다.

【수학식 42] P = ((1 - w) * + w * PW) + V _x ((1 - w) * ⁰⁾ - w * ) + V _y ((1 - w) * - w * 여기서, P는 현재 블록 내 현재 픽샐에 대한 예측값 (predictor)를 나타낸다. Ρ ^Λ (0) 및 Ρ ^Λ (1)는 각각 L0 참조 블록 및 L1 참조 블톡에서 현재 픽셀과 좌표가 동일한 (collocated) 픽셀 (즉, 제 1 대응 픽셀 및 제 2 대웅 픽샐)의 각 픽셀값을 나타낸다.

인코더 또는 디코더는에서 수학식 41을 이용하여 픽셀 단위의 움직임 백터를 계산하는 경우 많은 연산량이 요구될 수 있다. 따라서, 연산 복잡도를 줄이기 위해 수학식 41은 다음 수학식 43과 같이 근사화되어 사용될 수 있다.

【수학식 43]

S3

Vx = —

si

s6— Vx * s2

네번째 실시예로, BIO 예측자는 상기 세번째 실시예에서의 상기 수학식 42 대신 다음 수학식 44와 같이 일반화하여 사용할 수 있다.

【수학식 44】

P = (α ₀ * P ⁽⁰⁾ + a, * p«) + ν _χ (β ₀ * ⁰⁾ - β _χ * /«) + v _y ( _Yo * ⁰⁾ - * ι^) 여기서, « ₀ , 는 L0 예측자 (predictor) 및 L1 예측자 (predictor)의 가중치를 의미하고, /? ₀ , 는 L0 X 방향 그래디언트 및 LI X 방향 그래디언트의 가중치를 의미하며, 7 ₀ ,}^는 LO y 방향 그래디언트 및 LI y 방향 그래 언트의 가중치를 의미한다.

예를 들어, 상기 수학식 42의 가중치들은 다음 수학식 45와 같이 가중치를 결정한 경우에 해당한다.

【수학식 45】

α ₀ = β ₀ = γ ₀ = 1-\ν

α _χ = β = γ ₁ = w

일실시예로， 상기 수학식 44의 가중치는 최적화 과정을 통해 결정될 수 있다. 예를 들어, 가중치를 아래 수학식 46과 같이 정의할 경우, BIO 예측자는 아래 수학식 47과 같이 결정될 수 있다.

[수학식 ₄₆ 】

α ₀ = 1— W

βο = Υο = 1

α _χ = w

βι =Υι = 1

【수학식 47】

P = (d-w)* + w * ρω) + ν _χ (ι^ - ) + v _y (i^ - /«) 다른 예로, 가중치를 아래 수학식 48과 같이 정의할 경우， BIO 예측자는 아래 수학식 49와 같이 결정될 수 있다.

【수학식 48】 n =

β ₀ =γ ₀ = 1-\ν

a- _\ =1 【수학식 49】

P =

도 11은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 옵티컬 플로우 예측자의 그래디언트 성분에 가중치를 적용하여 양방향 예측을 수행하는 방법을 설명하기 위한흐름도이다.

인코더 또는 디코더는 현재 블록에 대해 양방향 예측이 수행되는지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 상기 양방향 예측은 상기 현재 블록을 기준으로 시간축 상으로 반대 방향에 있는 제 1 참조 픽쳐와 제 2 참조 픽쳐를 이용하여 수행되는 것을 의미하며, 앞서 이를 진정한 양방향 예측이라고 하였다.

상기 인코더 또는 디코더는, 상기 현재 블록에 대해 양방향 예측이 수행되는 경우, 상기 현재 블록에 대웅되는 그래디언트 맵을 획득할 수 있다 (S.1110). 여기서, 상기 그래디언트 맵은 상기 현재 블록보다 확장된 크기의 블록 내 모든 픽샐 위치에서의 그래디언트의 집합을 나타낸다. 상기 그래디언트 맵은 X축 그래디언트 성분, y축 그래디언트 성분 및 시간축 그래디언트 성분 증 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 인코더 또는 디코더는, 상기 X축 그래디언트 성분, 상기 y축 그래디언트 성분 또는 상기 시간축 그래디언트 성분 중 적어도 하나에 가중치 팩터를 적용함으로써 옵티컬 플로우 움직임 백터를 결정할 수 있다 (S1120). 여기서, 상기 가중치 팩터는 L0 예측자 가중치, L1 예측자 가중치， L0 X축 그래디언트 가중치, LI X축 그래디언트 가중치, LO y축 그래디언트 가중치 또는 L1 y축 그래디언트 가중치 증 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일실시예로, 상기 L0 예측자 가중치, 상기 L0 X축 그래디언트 가중치 및 상기 LO y축 그래디언트 가중치는 제 1 값으로 설정되고， 상기 L1 예측자 가중치, 상기 LI X축 그래디언트 가중치 및 상기 LI y축 그래디언트 가중치는 제 2 값으로 설정될 수 있다. 여기서, 상기 거 1 1 값과 제 2 값의 합은 1이다.

일실시예로, 상기 옵티컬 플로우 움직임 백터를 결정하는 단계는, 다음 단계에 따라 수행될 수 있다. 예를 들어, X축 옵티컬 플로우 움직임 백터 또는 y축 옵티컬 플로우 움직임 백터를 획득하고, 상기 X축 옵티컬 플로우 움직임 백터 또는 상기 y축 옵티컬 플로우 움직임 백터와 기설정된 임계값을 비교할 수 있다. 그리고, 상기 비교 결과에 따라 상기 옵티컬 플로우 움직임 백터를 결정할 수 있다.

구체적 예로, 상기 X축 옵티컬 플로우 움직임 백터 또는 상기 y축 옵티컬 플로우 움직임 백터가 상기 기설정된 임계값보다 크면, 상기 X축 옵티컬 플로우 움직임 백터 또는 상기 y축 옵티컬 플로우 움직임 백터는 상기 기설정된 임계값으로 결정된다.

반면, 상기 X축 읍티컬 플로우 움직임 백터 또는 상기 y축 옵티컬 플로우 움직임 백터가 상기 기설정된 임계값보다 크지 않으면, 상기 X축 옵티컬 플로우 움직임 백터 또는 상기 y축 옵티컬 플로우 움직임 백터는 상기 획득된 X축 옵티컬 플로우 움직임 백터 또는 y축 옵티컬 플로우 움직임 백터로 결정된다. 한편， 상기 인코더 또는 디코더는, 상기 옵티컬 플로우 움직임 백터에 기초하여 옵티컬 플로우 예측자를 획득할 수 있다 (S1130). 여기서, 상기 옵티컬 플로우 예측자는 양방향 예측자에 기초하여 획득되고, 상기 양방향 예측자는 현재 블록의 움직임 백터에 기초하여 제 1 참조 픽쳐와 제 2 참조 픽쳐로부터 생성된 예측값을 나타내고, L0 예측자 가중치 및 L1 예측자 가중치가 적용될 수 있다.

상기 인코더 또는 디코더는, 상기 옵티컬 플로우 예측자를 이용하여 상기 비디오 신호를 복원할 수 있다 (S1140). 상기 기술된 것과 같이, 본 발명에서 설명한 실시예들은 프로세서, 마이크로 프로세서, 컨트를러 또는 칩 상에서 구현되어 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 도 1 및 도 2에서 도시한 기능 유닛들은 컴퓨터, 프로세서, 마이크로 프로세서， 컨트롤러 또는 칩 상에서 구현되어 수행될 수 있다.

또한， 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 (V이 D) 서비스 제공 장치, 인터 ¾ 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 사용될 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, 인터넷을 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 이용가능성】

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 부가등이 가능할 것이다.