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KR20110017302A - 움직임 벡터의 정확도 조절을 이용한 영상 부호화, 복호화 방법 및 장치 - Google Patents

움직임 벡터의 정확도 조절을 이용한 영상 부호화, 복호화 방법 및 장치 Download PDF

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KR20110017302A
KR20110017302A KR1020090074897A KR20090074897A KR20110017302A KR 20110017302 A KR20110017302 A KR 20110017302A KR 1020090074897 A KR1020090074897 A KR 1020090074897A KR 20090074897 A KR20090074897 A KR 20090074897A KR 20110017302 A KR20110017302 A KR 20110017302A
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KR
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motion vector
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accuracy
unit
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Application number
KR1020090074897A
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Inventor
한우진
이상래
최종범
Original Assignee
삼성전자주식회사
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Publication date
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Priority to JP2012524654A priority patent/JP2013502140A/ja
Priority to CN2010800360276A priority patent/CN102474611A/zh
Priority to US12/856,029 priority patent/US20110038419A1/en
Priority to PCT/KR2010/005363 priority patent/WO2011019246A2/en
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Abstract

움직임 벡터의 정확도를 가변적으로 조절하여 현재 부호화 단위를 예측하고, 예측 결과에 따라 움직임 보상하여 영상을 부호화하는 방법, 장치 및 이러한 부호화 방법에 의해부호화된 영상을 복호화하는 방법, 장치가 개시된다.
정확도, 움직임 벡터, 인터 예측

Description

움직임 벡터의 정확도 조절을 이용한 영상 부호화, 복호화 방법 및 장치{Method and apparatus for encoding/decoding image by using motion vector accuracy control}
본 발명은 영상 부호화, 복호화 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세히는 인터 예측을 이용한 영상 부호화, 복호화 방법 및 장치에 관한 것이다.
MPEG-4 H.264/MPEG-4 AVC(Advanced Video Coding)와 같은 코덱에서는 인트라 예측 또는 인터 예측을 이용해 영상을 예측 부호화한다. 인터 예측을 위해 영상 부호화 장치는 현재 블록과 동일 또는 유사한 블록을 참조 픽처에서 검색하고, 검색 결과에 현재 블록을 움직임 보상하여 부호화한다. 움직임 벡터를 보다 정확하게 추정할수록 예측이 보다 정확하게 수행되므로, 부호화의 압축률이 향상된다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 인터 예측을 이용한 영상 부호화, 복호화 방법 및 장치를 제공하는데 있고, 상기 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 방법은 최대 부호화 단위의 크기로부터 소정의 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 심도에 기초해 현재 부호화 단위의 예측에 이용되는 움직임 벡터의 정확도를 결정하는 단계; 상기 결정된 움직임 벡터의 정확도에 따라 상기 현재 부호화 단위의 움직임 벡터를 추정하는 단계; 상기 추정된 움직임 벡터를 이용해 상기 현재 부호화 단위를 움직임 보상하는 단계; 및 상기 움직임 보상 결과에 기초해 상기 현재 부호화 단위를 부호화하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 움직임 벡터의 정확도를 결정하는 단계는 최대 부호화 단위의 크기에서 최소 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 최대 심도에 기초해 상기 움직임 벡터의 정확도를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 최대 심도는 슬라이스 또는 픽처마다 설정되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 움직임 벡터의 정확도를 결정하는 단계는 최대 부호화 단위의 크기에서 현재 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 심도에 기초해 상기 움직임 벡터의 정확도를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 움직임 벡터를 추정하는 단계는 상기 결정된 움직임 벡터의 정확도에 기초해 참조 픽처를 보간하는 단계; 및 상기 보간된 참조 픽처를 이용해 상기 현재 부호화 단위의 움직임 벡터를 추정하는 단계를 포함한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치는 최대 부호화 단위의 크기로부터 소정의 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 심도에 기초해 현재 부호화 단위의 예측에 이용되는 움직임 벡터의 정확도를 정확도결정부; 상기 결정된 움직임 벡터의 정확도에 따라 상기 현재 부호화 단위의 움직임 벡터를 추정하는 움직임벡터추정부; 상기 추정된 움직임 벡터를 이용해 상기 현재 부호화 단위를 움직임 보상하는 움직임보상부; 및 상기 움직임 보상 결과에 기초해 상기 현재 부호화 단위를 부호화하는 부호화부를 포함한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 방법는 현재 부호화 단위에 대한 데이터 및 소정의 정확도로 추정된 움직임 벡터에 대한 데이터를 복호화하는 단계; 복호화된 움직임 벡터를 이용해 현재 부호화 단위를 움직임 보상하는 단계; 및 상기 현재 부호화 단위에 대한 데이터를 복호화한 결과 및 상기 움직임 보상 결과에 기초해 상기 현재 부호화 단위를 복원하는 단계를 포함하고, 상기 정확도는 최대 부호화 단위의 크기로부터 소정의 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 심도에 기초해 결정된 움직임 벡터의 정 확도인 것을 특징으로 한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치는 현재 부호화 단위에 대한 데이터 및 소정의 정확도로 추정된 움직임 벡터에 대한 데이터를 복호화하는 복호화부; 복호화된 움직임 벡터를 이용해 현재 부호화 단위를 움직임 보상하는 움직임보상부; 및 상기 현재 부호화 단위에 대한 데이터를 복호화한 결과 및 상기 움직임 보상 결과에 기초해 상기 현재 부호화 단위를 복원하는 복원부를 포함하고, 상기 정확도는 최대 부호화 단위의 크기로부터 소정의 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 심도에 기초해 결정된 움직임 벡터의 정확도인 것을 특징으로 한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위해 본 발명의 일 실시예는 상기된 영상 부호화, 복호화 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공한다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치를 도시한다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(100)는 최대 부호화 단위 분할부(110), 부호화 심도 결정부(120), 영상 데이터 부호화부(130) 및 부호화 정보 부호화부(140)를 포함한다.
최대 부호화 단위 분할부(110)는 최대 크기의 부호화 단위인 최대 부호화 단 위에 기반하여 현재 픽처 또는 현재 슬라이스를 분할할 수 있다. 현재 픽처 또는 현재 슬라이스를 적어도 하나의 최대 부호화 단위로 분할할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 최대 부호화 단위 및 심도를 이용해 부호화 단위가 표현될 수 있다. 전술한 바와 같이 최대 부호화 단위는 현재 픽처의 부호화 단위 중 크기가 가장 큰 부호화 단위를 나타내며, 심도는 부호화 단위가 계층적으로 축소된 서브 부호화 단위의 크기를 나타낸다. 심도가 커지면서, 부호화 단위는 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지 축소될 수 있으며, 최대 부호화 단위의 심도는 최소 심도로 정의되고, 최소 부호화 단위의 심도는 최대 심도로 정의될 수 있다. 최대 부호화 단위는 심도가 커짐에 따라 심도별 부호화 단위의 크기는 감소하므로, k 심도의 서브 부호화 단위는 복수 개의 k보다 큰 심도의 서브 부호화 단위를 포함할 수 있다.
부호화되는 픽처의 크기가 커짐에 따라, 더 큰 단위로 영상을 부호화하면 더 높은 영상 압축률로 영상을 부호화할 수 있다. 그러나, 부호화 단위를 크게 하고, 그 크기를 고정시켜버리면, 계속해서 변하는 영상의 특성을 반영하여 효율적으로 영상을 부호화할 수 없다.
예를 들어, 바다 또는 하늘에 대한 평탄한 영역을 부호화할 때에는 부호화 단위를 크게 할수록 압축률이 향상될 수 있으나, 사람들 또는 빌딩에 대한 복잡한 영역을 부호화할 때에는 부호화 단위를 작게 할수록 압축률이 향상된다.
이를 위해 본 발명의 일 실시예는 픽처 또는 슬라이스마다 상이한 최대 영상 부호화 단위를 설정하고, 최대 심도를 설정한다. 최대 심도는 부호화 단위가 축소 될 수 있는 최대 횟수를 의미하므로, 최대 심도에 따라 최대 영상 부호화 단위에 포함된 최소 부호화 단위 크기를 가변적으로 설정할 수 있게 된다.
부호화 심도 결정부(120)는 최대 심도를 결정한다. 최대 심도는 R-D 코스트(Rate-Distortion Cost) 계산에 기초해 결정될 수 있다. 최대 심도는 픽처 또는 슬라이스마다 상이하게 결정되거나, 각각의 최대 부호화 단위마다 상이하게 결정될 수도 있다. 결정된 최대 심도는 부호화 정보 부호화부(140)로 출력되고, 최대 부호화 단위별 영상 데이터는 영상 데이터 부호화부(130)로 출력된다.
최대 심도는 최대 부호화 단위에 포함될 수 있는 가장 작은 크기의 부호화 단위 즉, 최소 부호화 단위를 의미한다. 다시 말해, 최대 부호화 단위는 상이한 심도에 따라 상이한 크기의 서브 부호화 단위로 분할될 수 있다. 도 8a 및 8b를 참조하여 상세히 후술한다. 또한, 최대 부호화 단위에 포함된 상이한 크기의 서브 부호화 단위들은 상이한 크기의 처리 단위에 기초해 예측 또는 주파수 변환될 수 있다. 다시 말해, 영상 부호화 장치(100)는 영상 부호화를 위한 복수의 처리 단계들을 다양한 크기 및 다양한 형태의 처리 단위에 기초해 수행할 수 있다. 영상 데이터의 부호화를 위해서는 예측, 주파수 변환, 엔트로피 부호화 등의 처리 단계를 거치는데, 모든 단계에 걸쳐서 동일한 크기의 처리 단위가 이용될 수도 있으며, 단계별로 상이한 크기의 처리 단위를 이용할 수 있다.
예를 들어, 영상 부호화 장치(100)는 부호화 단위를 예측하기 위해, 부호화 단위와 다른 처리 단위를 선택할 수 있다.
부호화 단위의 크기가 2Nx2N(단, N은 양의 정수)인 경우, 예측을 위한 처리 단위는 2Nx2N, 2NxN, Nx2N, NxN 등일 수 있다. 다시 말해, 부호화 단위의 높이 또는 너비 중 적어도 하나를 반분하는 형태의 처리 단위를 기반으로 움직임 예측이 수행될 수도 있다. 이하, 예측의 기초가 되는 데이터 단위는 '예측 단위'라 한다.
예측 모드는 인트라 모드, 인터 모드 및 스킵 모드 중 적어도 하나일 수 있으며, 특정 예측 모드는 특정 크기 또는 형태의 예측 단위에 대해서만 수행될 수 있다. 예를 들어, 인트라 모드는 정방형인 2Nx2N, NxN 크기의 예측 단위에 대해서만 수행될 수 있다. 또한, 스킵 모드는 2Nx2N 크기의 예측 단위에 대해서만 수행될 수 있다. 부호화 단위 내부에 복수의 예측 단위가 있다면, 각각의 예측 단위에 대해 예측을 수행하여 부호화 오차가 가장 작은 예측 모드가 선택될 수 있다.
또한, 영상 부호화 장치(100)는 부호화 단위와 다른 크기의 처리 단위에 기초해 영상 데이터를 주파수 변환할 수 있다. 부호화 단위의 주파수 변환을 위해서 부호화 단위보다 작거나 같은 크기의 데이터 단위를 기반으로 주파수 변환이 수행될 수 있다. 이하, 주파수 변환의 기초가 되는 처리 단위를 '변환 단위'라 한다.
부호화 심도 결정부(120)는 라그랑지 곱(Lagrangian Multiplier) 기반의 율-왜곡 최적화 기법(Rate-Distortion Optimization)을 이용해 최대 부호화 단위에 포함된 서브 부호화 단위들을 결정할 수 있다. 다시 말해, 최대 부호화 단위가 어떠한 형태의 복수의 서브 부호화 단위로 분할되는지 결정할 수 있는데, 여기서 복수의 서브 부호화 단위는 심도에 따라 크기가 상이하다. 그런 다음, 영상 데이터 부호화부(130)는 부호화 심도 결정부(120)에서 결정된 분할 형태에 기초해 최대 부호화 단위를 부호화하여 비트스트림을 출력한다.
부호화 정보 부호화부(140)는 부호화 심도 결정부(120)에서 최대 부호화 단위의 부호화 모드에 대한 정보를 부호화한다. 최대 부호화 단위의 분할 형태에 대한 정보, 최대 심도에 대한 정보 및 심도별 서브 부호화 단위의 부호화 모드에 관한 정보를 부호화하여 비트스트림을 출력한다. 서브 부호화 단위의 부호화 모드에 관한 정보는 서브 부호화 단위의 예측 단위에 대한 정보, 예측 단위별 예측 모드 정보, 서브 부호화 단위의 변환 단위에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.
최대 부호화 단위마다 상이한 크기의 서브 부호화 단위가 존재하고, 각각의 서브 부호화 단위마다 부호화 모드에 관한 정보가 결정되어야 하므로, 하나의 최대 부호화 단위에 대해서는 적어도 하나의 부호화 모드에 관한 정보가 결정될 수 있다.
영상 부호화 장치(100)는 심도가 커짐에 따라 최대 부호화 단위를 높이 및 너비를 반분하여 서브 부호화 단위를 생성할 수 있다. 즉, k 심도의 부호화 단위의 크기가 2Nx2N이라면, k+1 심도의 부호화 단위의 크기는 NxN 이다.
따라서, 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치(100)는 영상의 특성을 고려한 최대 부호화 단위의 크기 및 최대 심도를 기반으로, 각각의 최대 부호화 단위마다 최적의 분할 형태를 결정할 수 있다. 영상 특성을 고려하여 가변적으로 상이한 크기의 최대 부호화 단위를 이용하여 부호화하는 것은 물론 상이한 심도의 서브 부호화 단위로 최대 부호화 단위를 분할하여 영상을 부호화함으로써, 다양한 해상도의 영상을 고정된 16x16 크기의 매크로블록 단위로 부호화하는 경우 발생하는 압축률 저하를 방지한다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치를 도시한다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치(200)는 영상 데이터 획득부(210), 부호화 정보 추출부(220) 및 영상 데이터 복호화부(230)를 포함한다.
영상 관련 데이터 획득부(210)는 영상 복호화 장치(200)가 수신한 비트스트림을 파싱하여, 최대 부호화 단위별로 영상 데이터를 획득하여 영상 데이터 복호화부(230)로 출력한다. 영상 데이터 획득부(210)는 현재 픽처 또는 슬라이스에 대한 헤더로부터 현재 픽처 또는 슬라이스의 최대 부호화 단위에 대한 정보를 추출할 수 있다. 다시 말해, 비트스트림을 최대 부호화 단위로 분할하여, 영상 데이터 복호화부(230)가 최대 부호화 단위마다 영상 데이터를 복호화하게 한다.
부호화 정보 추출부(220)는 영상 복호화 장치(200)가 수신한 비트열을 파싱하여, 현재 픽처에 대한 헤더로부터 최대 부호화 단위, 최대 심도, 최대 부호화 단위의 분할 형태, 서브 부호화 단위의 부호화 모드에 관한 정보를 추출한다. 분할 형태 및 부호화 모드에 관한 정보는 영상 데이터 복호화부(230)로 출력된다.
최대 부호화 단위의 분할 형태에 대한 정보는 최대 부호화 단위에 포함된 심도에 따라 상이한 크기의 서브 부호화 단위에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 부호화 모드에 관한 정보는 서브 부호화 단위별 예측 단위에 대한 정보, 예측 모드에 대한 정보 및 변환 단위에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.
영상 데이터 복호화부(230)는 부호화 정보 추출부에서 추출된 정보에 기초하여 각각의 최대 부호화 단위의 영상 데이터를 복호화하여 현재 픽처를 복원한다. 최대 부호화 단위의 분할 형태에 대한 정보에 기초하여, 영상 데이터 복호화부(230)는 최대 부호화 단위에 포함된 서브 부호화 단위를 복호화할 수 있다. 복호화 과정은 인트라 예측 및 움직임 보상을 포함하는 움직임 예측 과정, 및 주파수 역변환 과정을 포함할 수 있다.
영상 데이터 복호화부(230)는, 서브 부호화 단위의 예측을 위해, 서브 부호화 단위별 예측 단위에 대한 정보 및 예측 모드에 대한 정보에 기초해 인트라 예측 또는 인터 예측을 수행할 수 있다. 또한, 영상 데이터 복호화부(230)는, 서브 부호화 단위의 변환 단위에 대한 정보에 기초해 서브 부호화 단위마다 주파수 역변환을 수행할 수 있다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 계층적 부호화 단위를 도시한다.
도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 계층적 부호화 단위는 너비x높이가 64x64인 부호화 단위부터, 32x32, 16x16, 8x8, 및 4x4를 포함할 수 있다. 정사각형 형태의 부호화 단위 이외에도, 너비x높이가 64x32, 32x64, 32x16, 16x32, 16x8, 8x16, 8x4, 4x8인 부호화 단위들이 존재할 수 있다.
도 3을 참조하면, 해상도가 1920x1080인 영상 데이터(310)에 대해서, 최대 부호화 단위의 크기는 64x64, 최대 심도가 2로 설정되어 있다.
또 다른 해상도가 1920x1080인 영상 데이터(320)에 대해서 최대 부호화 단위의 크기는 64x64, 최대 심도가 4로 설정되어 있다. 해상도가 352x288인 비디오 데이터(330)에 대해서 최대 부호화 단위의 크기는 16x16, 최대 심도가 2로 설정되어 있다.
해상도가 높거나 데이터량이 많은 경우 압축률 향상뿐만 아니라 영상 특성을 정확히 반영하기 위해 부호화 사이즈의 최대 크기가 상대적으로 큰 것이 바람직하다. 따라서, 영상 데이터(330)에 비해, 해상도가 높은 영상 데이터(310 및 320)는 최대 부호화 단위의 크기가 64x64로 선택될 수 있다.
최대 심도는 계층적 부호화 단위에서 총 계층수를 나타낸다. 영상 데이터(310)의 최대 심도는 2이므로, 영상 데이터(310)의 부호화 단위(315)는 장축 크기가 64인 최대 부호화 단위로부터, 심도가 증가함에 따라 장축 크기가 32, 16인 서브 부호화 단위들까지 포함할 수 있다.
반면, 영상 데이터(330)의 최대 심도는 2이므로, 영상 데이터(330)의 부호화 단위(335)는 장축 크기가 16인 최대 부호화 단위들로부터, 심도가 증가함에 따라 장축 크기가 8, 4인 부호화 단위들까지 포함할 수 있다.
영상 데이터(320)의 최대 심도는 4이므로, 비디오 데이터(320)의 부호화 단위(325)는 장축 크기가 64인 최대 부호화 단위로부터, 심도가 증가함에 따라 장축 크기가 32, 16, 8, 4인 서브 부호화 단위들까지 포함할 수 있다. 심도가 증가할수록 더 작은 서브 부호화 단위에 기초해 영상을 부호화하므로 보다 세밀한 장면을 포함하고 있는 영상을 부호화하는데 적합해진다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 부호화부를 도시한다.
인트라 예측부(410)는 현재 프레임(405) 중 인트라 모드의 예측 단위에 대해 인트라 예측을 수행하고, 움직임 추정부(420) 및 움직임 보상부(425)는 인터 모드 의 예측 단위에 대해 현재 프레임(405) 및 참조 프레임(495)을 이용해 인터 예측 및 움직임 보상을 수행한다.
인트라 예측부(410), 움직임 추정부(420) 및 움직임 보상부(425)로부터 출력된 예측 단위에 기초해 레지듀얼 값들이 생성되고, 생성된 레지듀얼 값들은 주파수 변환부(430) 및 양자화부(440)를 거쳐 양자화된 변환 계수로 출력된다.
양자화된 변환 계수는 역양자화부(460), 주파수 역변환부(470)를 통해 다시 레지듀얼 값으로 복원되고, 복원된 레지듀얼 값들은 디블로킹부(480) 및 루프 필터링부(490)를 거쳐 후처리되어 참조 프레임(495)으로 출력된다. 양자화된 변환 계수는 엔트로피 부호화부(450)를 거쳐 비트스트림(455)으로 출력될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 방법에 따라 부호화하기 위해, 영상 부호화부(400)의 구성 요소들인 인트라 예측부(410), 움직임 추정부(420), 움직임 보상부(425), 주파수 변환부(430), 양자화부(440), 엔트로피 부호화부(450), 역양자화부(460), 주파수 역변환부(470), 디블로킹부(480) 및 루프 필터링부(490)는 모두 최대 부호화 단위, 심도에 따른 서브 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위에 기초해 영상 부호화 과정들을 처리한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 복호화부를 도시한다.
비트스트림(505)이 파싱부(510)를 거쳐 복호화 대상인 부호화된 영상 데이터 및 복호화를 위해 필요한 부호화 정보가 파싱된다. 부호화된 영상 데이터는 엔트로피 복호화부(520) 및 역양자화부(530)를 거쳐 역양자화된 데이터로 출력되고, 주 파수 역변환부(540)를 거쳐 레지듀얼 값들로 복원된다. 레지듀얼 값들은 인트라 예측부(550)의 인트라 예측의 결과 또는 움직임 보상부(560)의 움직임 보상 결과와 가산되어 부호화 단위 별로 복원된다. 복원된 부호화 단위는 디블로킹부(570) 및 루프 필터링부(580)를 거쳐 다음 부호화 단위 또는 다음 픽처의 예측에 이용된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 방법에 따라 복호화하기 위해 영상 복호화부(400)의 구성 요소들인 파싱부(510), 엔트로피 복호화부(520), 역양자화부(530), 주파수 역변환부(540), 인트라 예측부(550), 움직임 보상부(560), 디블로킹부(570) 및 루프 필터링부(580)가 모두 최대 부호화 단위, 심도에 따른 서브 부호화 단위, 예측 단위 및 변환 단위에 기초해 영상 복호화 과정들을 처리한다.
특히, 인트라 예측부(550), 움직임 보상부(560)는 최대 부호화 단위 및 심도를 고려하여 서브 부호화 단위 내의 예측 단위 및 예측 모드를 결정하며, 주파수 역변환부(540)는 변환 단위의 크기를 고려하여 주파수 역변환을 수행한다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 최대 부호화 단위, 서브 부호화 단위 및 예측 단위를 도시한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(100) 및 영상 복호화 장치(200)는 영상 특성을 고려하여 부호화, 복호화를 수행하기 위해 계층적인 부호화 단위를 이용한다. 최대 부호화 단위 및 최대 심도는 영상의 특성에 따라 적응적으로 설정되거나, 사용자의 요구에 따라 다양하게 설정될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위의 계층 구조(600)는 최대 부호화 단위(610)의 높이 및 너비가 64이며, 최대 심도가 4인 경우를 도시한다. 부호화 단위의 계층 구조(600)의 세로축을 따라서 심도가 증가하고, 심도의 증가에 따라 서브 부호화 단위(620 내지 650)의 높이 및 너비가 축소된다. 또한, 부호화 단위의 계층 구조(600)의 가로축을 따라, 최대 부호화 단위(610) 및 서브 부호화 단위(620 내지 650)의 예측 단위가 도시되어 있다.
최대 부호화 단위(610)는 심도가 0이며, 부호화 단위의 크기, 즉 높이 및 너비가 64x64이다. 세로축을 따라 심도가 증가하며, 크기 32x32인 심도 1의 서브 부호화 단위(620), 크기 16x16인 심도 2의 서브 부호화 단위(630), 크기 8x8인 심도 3의 서브 부호화 단위(640), 크기 4x4인 심도 4의 서브 부호화 단위(650)가 존재한다. 크기 4x4인 심도 4의 서브 부호화 단위(650)는 최소 부호화 단위이다.
도 6을 참조하면, 각각의 심도별로 가로축을 따라 예측 단위의 예시들이 도시되어 있다. 즉, 심도 0의 최대 부호화 단위(610)의 예측 단위는, 크기 64x64의 부호화 단위(610)와 동일하거나 작은 크기인 크기 64x64의 예측 단위(610), 크기 64x32의 예측 단위(612), 크기 32x64의 예측 단위(614), 크기 32x32의 예측 단위(616)일 수 있다.
심도 1의 크기 32x32의 부호화 단위(620)의 예측 단위는, 크기 32x32의 부호화 단위(620)와 동일하거나 작은 크기인 크기 32x32의 예측 단위(620), 크기 32x16의 예측 단위(622), 크기 16x32의 예측 단위(624), 크기 16x16의 예측 단위(626)일 수 있다.
심도 2의 크기 16x16의 부호화 단위(630)의 예측 단위는, 크기 16x16의 부호화 단위(630)와 동일하거나 작은 크기인 크기 16x16의 예측 단위(630), 크기 16x8 의 예측 단위(632), 크기 8x16의 예측 단위(634), 크기 8x8의 예측 단위(636)일 수 있다.
심도 3의 크기 8x8의 부호화 단위(640)의 예측 단위는, 크기 8x8의 부호화 단위(640)와 동일하거나 작은 크기인 크기 8x8의 예측 단위(640), 크기 8x4의 예측 단위(642), 크기 4x8의 예측 단위(644), 크기 4x4의 예측 단위(646)일 수 있다.
마지막으로, 심도 4의 크기 4x4의 부호화 단위(650)는 최소 부호화 단위이며 최대 심도의 부호화 단위이고, 예측 단위는 크기 4x4의 예측 단위(650)이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위 및 변환 단위를 도시한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(100) 및 영상 복호화 장치(200)는, 최대 부호화 단위 그대로 부호화하거나, 최대 부호화 단위 보다 작거나 같은 서브 부호화 단위로 최대 부호화 단위를 분할하여 부호화한다. 부호화 과정 중 주파수 변환을 위한 변환 단위의 크기는 각각의 부호화 단위보다 크지 않은 변환 단위로 선택된다. 예를 들어, 현재 부호화 단위(710)가 64x64 크기일 때, 32x32 크기의 변환 단위(720)를 이용하여 주파수 변환이 수행될 수 있다.
도 8a 및 8b는 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위, 예측 단위 및 주파수 변환 단위의 분할 형태를 도시한다.
도 8a는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위 및 예측 단위를 도시한다.
도 8a의 좌측은 최대 부호화 단위(810)를 부호화하기 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(100)가 선택한 분할 형태를 도시한다. 영상 부호화 장치(100)는 다양한 형태로 최대 부호화 단위(810)를 분할하고, 부호화한 다음 다 양한 분할 형태의 부호화 결과를 R-D 코스트에 기초해 비교하여 최적의 분할 형태를 선택한다. 최대 부호화 단위(810)를 그대로 부호화하는 것이 최적일 경우에는 도 8a 및 8b와 같이 최대 부호화 단위(810)를 분할하지 않고 최대 부호화 단위(800)를 부호화할 수도 있다.
도 8a의 좌측을 참조하면, 심도 0인 최대 부호화 단위(810)를 심도 1 이상의 서브 부호화 단위로 분할하여 부호화한다. 최대 부호화 단위(810)를 네 개의 심도 1의 서브 부호화 단위로 분할한 다음, 전부 또는 일부의 심도 1의 서브 부호화 단위를 다시 심도 2의 서브 부호화 단위로 분할한다.
심도 1의 서브 부호화 단위 중 우측 상부에 외치한 서브 부호화 단위 및 좌측 하부에 위치한 서브 부호화 단위가 심도 2 이상의 서브 부호화 단위로 분할되었다. 심도 2 이상의 서브 부호화 단위 중 일부는 다시 심도 3 이상의 서브 부호화 단위로 분할될 수 있다.
도 8b의 우측은 최대 부호화 단위(810)에 대한 예측 단위의 분할 형태를 도시한다.
도 8a의 우측을 참조하면, 최대 부호화 단위에 대한 예측 단위(860)는 최대 부호화 단위(810)와 상이하게 분할될 수 있다. 다시 말해, 서브 부호화 단위들 각각에 대한 예측 단위는 서브 부호화 단위보다 작을 수 있다.
예를 들어, 심도 1의 서브 부호화 단위 중 우측 하부에 외치한 서브 부호화 단위(854)에 대한 예측 단위는 서브 부호화 단위(854)보다 작을 수 있다. 심도 2의 서브 부호화 단위들(814, 816, 818, 828, 850, 852) 중 일부 서브 부호화 단 위(815, 816, 850, 852)에 대한 예측 단위는 서브 부호화 단위보다 작을 수 있다. 또한, 심도 3의 서브 부호화 단위(822, 832, 848)에 대한 예측 단위는 서브 부호화 단위보다 작을 수 있다. 예측 단위는 각각의 서브 부호화 단위를 높이 또는 너비 방향으로 반분한 형태일 수도 있고, 높이 및 너비 방향으로 4분한 형태일 수도 있다.
도 8b는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 단위 및 변환 단위를 도시한다.
도 8b의 좌측은 도 8a의 우측에 도시된 최대 부호화 단위(810)에 대한 예측 단위의 분할 형태를 도시하고, 도 8b의 우측은 최대 부호화 단위(810)의 변환 단위의 분할 형태를 도시한다.
도 8b의 우측을 참조하면, 변환 단위(870)의 분할 형태는 예측 단위(860)와 상이하게 설정될 수 있다.
예를 들어, 심도 1의 부호화 단위(854)에 대한 예측 단위가 높이를 반분한 형태로 선택되더라도, 변환 단위는 심도 1의 부호화 단위(854)의 크기와 동일한 크기로 선택될 수 있다. 마찬가지로, 심도 2의 부호화 단위(814, 850)에 대한 예측 단위가 심도 2의 부호화 단위(814, 850)의 높이를 반분한 형태로 선택되더라도 변환 단위는 심도 2의 부호화 단위(814, 850)의 원래 크기와 동일한 크기로 선택될 수 있다.
예측 단위보다 더 작은 크기로 변환 단위가 선택될 수도 있다. 예를 들어, 심도 2의 부호화 단위(852)에 대한 예측 단위가 너비를 반분한 형태로 선택된 경우에 변환 단위는 예측 단위보다 더 작은 크기인 높이 및 너비를 반분한 형태로 선택 될 수 있다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 영상 부호화 장치를 도시한다.
도 9에 도시된 영상 부호화 장치(900)는 도 1과 관련하여 전술한 영상 부호화 장치(100) 또는 도 4와 관련하여 전술한 영상 부호화부(400)에 포함되어 후술하는 영상 부호화 방법에 따라 영상을 부호화하는 장치일 수 있다. 도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(900)는 정확도결정부(910), 움직임벡터추정부(920), 움직임보상부(930) 및 부호화부(940)를 포함한다.
정확도결정부(910)는 현재 부호화 단위의 예측에 이용되는 움직임 벡터의 정확도를 결정한다. 예를 들어, 정확도결정부(910)는 정수 픽셀 단위, 1/2 픽셀 단위, 1/4 픽셀 단위, 1/8 픽셀 단위 등의 다양한 정확도 중 하나를 현재 부호화 단위의 예측에 이용되는 움직임 벡터의 정확도로 결정한다.
종래 기술에 따른 영상 코덱은 고정된 움직임 벡터의 정확도에 따라 영상을 부호화한다. 예를 들어, H.264 영상 코덱은 1/4 픽셀 단위의 고정된 정확도로 움직임 벡터를 추정하고, 움직임 보상을 수행하여 영상을 예측 부호화한다. 종래 기술에 따른 영상 코덱에서는 움직임 벡터의 정확도가 고정되기 때문에 다음과 같은 문제점이 있었다. 우선, 움직임 벡터의 정확도가 낮게 고정되면, 움직임 벡터를 정확하게 추정할 수 없고 이에 따라 움직임 보상도 정확할 수 없어 예측 부호화의 효율이 떨어진다. 반대로, 움직임 벡터의 정확도가 높게 고정되면, 움직임 벡터를 부호화하기 위해 많은 피트가 필요하여 영상 부호화의 압축률이 떨어지게 된다.
따라서, 정확도결정부(910)는 움직임 벡터의 정확도를 가변적으로 결정함으 로써 영상의 특성을 고려하여 적응적으로 영상을 부호화할 수 있게 한다. 다시 말해, 높은 움직임 벡터의 정확도를 이용해 부호화해야 하는 영상과 낮은 움직임 벡터의 정확도로도 효율적으로 부호화할 수 있는 영상에 대해 상이한 움직임 벡터의 정확도를 결정함으로써 영상의 특성을 고려해 적응적으로 영상을 부호화할 수 있게 한다.
정확도결정부(910)는 도 3, 6, 8a 및 8b와 관련하여 전술한 심도에 기초해 움직임 벡터의 정확도를 결정할 수 있는바, 다양한 정확도 결정 기준에 대해 상세히 살펴본다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 정확도결정부(910)는 최대 심도에 기초해 현재 부호화 단위의 움직임 벡터의 정확도를 결정할 수 있다. 이 경우, 최대 심도는 슬라이스 단위 또는 픽처 단위 또는 최대 부호화 단위마다 결정되므로, 움직임 벡터의 정확도도 슬라이스 단위 또는 팍처 단위 또는 최대 부호화 단위마다 결정된다.
정확도결정부(910)는 최대 심도가 클수록 움직임 벡터의 정확도를 낮게 하여 움직임 벡터를 추정할 수 있다. 최대 심도는 최대 부호화 단위의 크기에서 최소 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는데, 최대 심도가 클수록 최대 부호화 단위는 작은 크기의 최소 부호화 단위를 포함할 수 있다. 최소 부호화 단위가 작으면, 최대 부호화 단위가 더 작게 분할될 수 있으므로, 하나의 최대 부호화 단위에 대해 움직임 벡터의 개수는 증가할 수 있다. 따라서, 최대 심도가 클수록 움직임 벡터의 정확도를 낮추어 움직임 벡터를 추정하면, 움직임 벡터의 개 수 증가에도 불구하고 부호화의 압축률을 향상시킬 수 있다.
또한, 정확도결정부(910)는 최대 심도가 클수록 움직임 벡터의 정확도를 높게 하여 움직임 벡터를 추정할 수도 있다. 전술한 바와 같이 최대 심도가 클수록 최소 부호화 단위의 크기는 더욱 작다. 또한, 복잡한 영상 영역에 대해서 최소 부호화 단위가 작게 설정될 확률이 높다. 따라서, 보다 정확하게 움직임 보상을 수행해야 부호화의 압축률을 향상시킬 수 있으며, 보다 정확한 움직임 보상을 위해서는 보다 움직임 벡터의 정확도를 높게 해야 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 정확도결정부(910)는 현재 부호화 단위의 심도에 기초해 움직임 벡터의 정확도를 결정할 수 있다. 심도가 상이한 각각의 부호화 단위마다 움직임 벡터의 정확도를 결정할 수 있다. 전술한 바와 같이 현재 부호화 단위의 심도는 최대 부호화 단위의 크기에서 현재 부호화 단위의 크기로 단계적으로 작아진 정도를 나타낸다.
정확도결정부(910)는 현재 부호화 단위의 심도가 클수록 정확도를 높여 움직임 벡터를 추정할 수 있다. 전술한 바와 같이 복잡한 영역에 대한 부호화 단위일 수록 그 크기가 작을 확률이 높고, 복잡한 영역의 경우 보다 정확하게 움직임 보상을 수행해야 부호화의 압축률을 높일 수 있다. 그런데, 현재 부호화 단위의 심도가 클수록, 현재 부호화 단위의 크기는 작으므로, 보다 정확한 움직임 보상을 위해 정확도를 높여 움직임 벡터를 추정할 수 있다.
반대로, 정확도결정부(910)는 현재 부호화 단위의 심도가 작을수록 정확도를 낮추어 움직임 벡터를 추정할 수 있다. 현재 부호화 단위의 크기가 클수록 부정확 한 움직임 보상에 의해 압축률은 큰 영향을 받지 않을 수 있다. 평탄한 영역에 대한 부호화 단위일수록 그 크기가 클 확률이 높고, 평탄한 영역의 경우 움직임 벡터의 정확도를 높이지 않아도 정확한 움직임 보상이 가능한 경우가 많다. 따라서, 현재 부호화 단위의 심도가 작을수록 즉, 현재 부호화 단위의 크기가 클 수록 정확도를 낮추어 움직임 벡터를 추정한다.
정확도결정부(910)에서 움직임 벡터의 정확도를 결정하면, 움직임벡터추정부(920)는 결정된 정확도에 따라 현재 부호화 단위의 움직임 벡터를 추정한다. 결정된 정확도에 따라 참조 픽처를 보간하고, 보간된 참조 픽처를 이용해 현재 부호화 단위의 움직임 벡터를 추정한다. 참조 픽처 중 움직임 벡터 검색의 대상이 되는 소정 영역만 보간하여 움직임 벡터를 추정할 수 있다.
도 10a 및 10b는 본 발명의 일 실시예에 따른 보간된 참조 픽처를 도시한다.
도 10a를 참조하면, 정확도결정부(910)가 현재 부호화 단위의 움직임 벡터의 정확도를 1/2 픽셀 단위로 결정한 경우, 움직임추정부(920)는 참조 픽처를 보간하여 정수 픽셀들(1000, 1002, 1004 및 1006) 사이의 1/2 픽셀들(1010 내지 1016)을 생성한다.
도 10b를 참조하면, 정확도결정부(910)가 현재 부호화 단위의 움직임 벡터의 정확도를 1/4 픽셀 단위로 결정한 경우, 움직임추정부(920)는 참조 픽처를 보간하여 정수 픽셀(1000 내지 1006)과 1/2 픽셀(1010 내지 1016) 사이 또는 1/2 픽셀들(1010 내지 1016) 사이의 1/4 픽셀들을 생성한다.
다시 도 9를 참조하면, 움직임벡터추정부(920)의 움직임 벡터 추정은 예측 단위에 기초해 수행될 수 있다. 도 3, 6, 8a 및 8b 등에 도시된 바와 같이 부호화 단위(최대 부호화 단위 및 서브 부호화 단위)는 예측 단위와 상이할 수 있다. 따라서, 현재 부호화 단위에 복수의 예측 단위가 포함된 경우, 움직임벡터추정부(920)는 복수의 예측 단위 각각에 대해 움직임 벡터를 추정한다.
움직임보상부(930)는 움직임벡터추정부(920)에서 추정된 움직임 벡터를 이용해 현재 부호화 단위를 움직임 보상한다. 움직임 벡터에 따라 현재 부호화 단위에 대응되는 블록을 검색하고, 검색 결과에 기초해 현재 부호화 단위를 예측한다. 현재 부호화 단위에 복수의 예측 단위가 포함되어 있는 경우 복수의 예측 단위 각각에 대해 움직임 보상을 수행하여 현재 부호화 단위를 예측한다.
부호화부(940)는 움직임 보상부(930)의 움직임 보상 결과에 기초해 현재 부호화 단위를 부호화한다. 현재 부호화 단위의 예측 결과에 기초해 현재 부호화 단위의 레지듀얼 블록을 생성하고, 생성된 레지듀얼 블록을 이산 코사인 변환, 양자화, 엔트로피 부호화하여 현재 부호화 단위에 대한 데이터를 생성한다. 또한, 부호화부(940)는 움직임벡터추정부(920)에서 생성된 소정 정확도의 움직임 벡터를 엔트로피 부호화하여 움직임 벡터에 대한 데이터를 생성한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 영상 부호화 장치(900)는 최적의 움직임 벡터 정확도를 결정하기 위해, 모든 움직임 벡터 정확도에 대해 부호화를 반복하여 수행할 수 있다. 예를 들어, 정수 픽셀 단위의 정확도에 따라 움직임 벡터추정, 움직임 보상 및 부호화를 수행하고, 1/2 픽셀 단위의 정확도에 따라 움직임 벡터 추정, 움직임 보상 및 부호화를 반복하여 수행한다. 그런 다음 각각의 정확도 에 대해 부호화 결과를 비교해 최적의 움직임 벡터 정확도를 결정한다. 더 다양한 정확도, 정수 픽셀 단위, 1/2 픽셀 단위, 1/4 픽셀 단위 및 1/8 픽셀 단위의 정확도에 대해서 전술한 움직임 벡터 추정, 움직임 보상 및 부호화를 반복 수행하고, 그 부호화 결과를 비교하여 최적의 움직임 벡터 정확도를 결정할 수도 있다.
도 11은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 영상 복호화 장치를 도시한다.
도 11에 도시된 영상 복호화 장치(1100)는 도 2와 관련하여 전술한 영상 부호화 장치(200) 또는 도 5와 관련하여 전술한 영상 부호화부(500)에 포함되어 후술하는 영상 복호화 방법에 따라 영상을 복호화하는 장치일 수 있다. 도 11을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(1100)는 복호화부(1110), 움직임보상부(1120) 및 복원부(1130)를 포함한다.
복호화부(1110)는 비트스트림을 수신하여, 현재 부호화 단위에 대한 데이터 및 움직임 벡터에 대한 데이터를 복호화한다. 현재 부호화 단위의 대한 데이터는 현재 부호화 단위의 레지듀얼 블록에 대한 데이터로서, 복호화부(1110)는 레지듀얼 블록에 대한 데이터를 엔트로피 복호화, 역양자화, 역이산 코사인 변환하여 현재 부호화 단위의 레지듀얼 블록을 복원한다. 현재 부호화 단위의 움직임 벡터는 조절된 정확도에 따라 추정된 움직임 벡터로서, 복호화부(1110)는 움직임 벡터에 대한 데이터를 엔트로피 복호화하여 움직임 벡터를 복원한다. 움직임 벡터의 정확도는 최대 심도 또는 현재 부호화 단위의 심도에 따라 결정될 수 있으며, 최대 심도에 따라 결정되는 경우 픽처 단위, 슬라이스 단위 또는 최대 부호화 단위로 정확도가 결정될 수 있음은 전술하였다.
움직임보상부(1120)는 복호화부(1110)에서 복원된 움직임 벡터에 따라 움직임 보상을 수행하여, 현재 부호화 단위를 예측한다. 복원된 움직임 벡터의 정확도에 따라 참조 픽처를 보간하고, 보간된 참조 픽처를 움직임 벡터에 따라 검색하여 현재 부호화 단위를 예측한다.
복원부(1130)는 복호화부(1110)의 현재 부호화 단위에 대한 데이터를 복호화한 결과 및 움직임보상부(1120)의 움직임 보상 결과에 기초해 현재 부호화 단위를 복원한다. 복호화부(1110)에서 복원된 현재 부호화 단위의 레지듀얼 블록과 움직임보상부(1120)에서 생성된 움직임 보상 결과를 가산하여 현재 부호화 단위를 복원한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 1210에서 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치는 심도에 기초해 현재 부호화 단위의 예측에 이용되는 움직임 벡터의 정확도를 결정한다. 심도는 전술한 바와 같이 픽처 또는 슬라이스 또는 최대 부호화 단위마다 결정되는 최대 심도일 수 있다. 또한, 현재 부호화 단위의 심도에 기초해 움직임 벡터의 정확도를 결정함으로써, 모든 부호화 단위에 대해 상이한 움직임 벡터 정확도를 결정할 수도 있다.
단계 1220에서 영상 부호화 장치는 단계 1210에서 결정된 움직임 벡터의 정확도에 따라 현재 부호화 단위의 움직임 벡터를 추정한다. 결정된 정확도에 따라 참조 픽처를 보간하고, 보간된 참조 픽처에 기초해 현재 부호화 단위의 움직임 벡 터를 추정한다. 소정의 평가 함수를 이용해 현재 부호화 단위와 동일 또는 유사한 블록을 검색하고, 검색 결과에 따라 현재 부호화 단위의 움직임 벡터를 추정한다.
단계 1230에서 영상 부호화 장치는 단계 1220에서 추정된 움직임 벡터를 이용해 현재 부호화 단위를 움직임 보상한다. 단계 1220에서 추정된 움직임 벡터에 따라 보간된 참조 픽처를 검색하여, 현재 부호화 단위를 예측한다.
단계 1240에서 영상 부호화 장치는 단계 1230의 움직임 보상 결과에 기초해 현재 부호화 단위를 부호화한다. 움직임 보상 결과에 기초해 현재 부호화 단위의 레지듀얼 블록을 생성하고, 레지듀얼 블록을 이산 코사인 변환, 양자화, 엔트로피 부호화하여 현재 부호화 단위에 대한 데이터를 생성한다. 또한, 현재 부호화 단위의 움직임 벡터도 엔트로피 부호화하여 움직임 벡터에 대한 데이터를 생성한다.
영상 부호화 장치는 상이한 움직임 벡터 정확도에 대해 단계 1220 내지 1240을 반복하여 현재 부호화 단위의 움직임 벡터 정확도를 결정할 수도 있다. 정수 픽셀 단위, 1/2 픽셀 단위, 1/4 픽셀 단위, 1/8 픽셀 단위 등의 정확도에 대해 단계 1220 내지 1240을 반복하고, 부호화 결과들을 비교하여 현재 부호화 단위의 최적의 움직임 벡터 정확도를 결정할 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 13을 참조하면, 단계 1310에서 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치는 현재 부호화 단위에 대한 데이터 및 움직임 벡터에 대한 데이터를 복호화한다. 현재 부호화 단위에 대한 데이터를 엔트로피 복호화, 역양자화, 역이산 코사 인 변환하여 현재 부호화 단위의 레지듀얼 블록을 복원한다. 또한, 움직임 벡터에 대한 데이터를 엔트로피 복호화하여 현재 부호화 단위의 움직임 벡터를 복원한다. 도 12와 관련하여 전술한 바와 같이 복원된 움직임 벡터의 정확도는 최대 심도 또는 현재 부호화 단위의 심도에 기초해 결정된 정확도일 수 있다.
단계 1320에서 영상 복호화 장치는 단계 1310에서 복호화된 움직임 벡터를 이용해 현재 부호화 단위를 움직임 보상한다. 단계 1310에서 복호화된 움직임 벡터의 정확도에 따라 참조 픽처를 보간하고, 보간된 참조 픽처를 움직임 벡터를 이용해 검색한다. 검색 결과에 기초해 현재 부호화 단위를 예측한다.
단계 1330에서 영상 복호화 장치는 단계 1310에서 현재 부호화 단위에 대한 데이터를 복호화한 결과 및 단계 1320의 움직임 보상 결과에 기초해 현재 부호화 단위를 복원한다. 단계 1310에서 복원된 현재 부호화 단위의 레지듀얼 블록과 단계 1320의 움직임 보상 결과를 가산하여 현재 부호화 단위를 복원한다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명이 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이와 균등하거나 또는 등가적인 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다 할 것이다. 또한, 본 발명에 따른 시스템은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다.
예를 들어, 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 영상 부호화 장치, 영상 복호 화 장치, 영상 부호화부, 영상 복호화부, 움직임 벡터 부호화 장치 및 움직임 벡터 복호화 장치는 도 1, 2, 4, 5, 9 및 11에 도시된 바와 같은 장치의 각각의 유닛들에 커플링된 버스, 상기 버스에 결합된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 명령, 수신된 메시지 또는 생성된 메시지를 저장하기 위해 상기 버스에 결합되어, 전술한 바와 같은 명령들을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서에 커플링된 메모리를 포함할 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 계층적 부호화 단위를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 부호화부를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위에 기초한 영상 복호화부를 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 최대 부호화 단위, 서브 부호화 단위 및 예측 단위를 도시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위 및 변환 단위를 도시한다.
도 8a 및 8b는 본 발명의 일 실시예에 따른, 부호화 단위, 예측 단위 및 주파수 변환 단위의 분할 형태를 도시한다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 영상 부호화 장치를 도시한다.
도 10a 및 10b는 본 발명의 일 실시예에 따른 보간된 참조 픽처를 도시한다.
도 11은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 영상 복호화 장치를 도시한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

Claims (20)

  1. 영상 부호화 방법에 있어서,
    최대 부호화 단위의 크기로부터 소정의 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 심도에 기초해 현재 부호화 단위의 예측에 이용되는 움직임 벡터의 정확도를 결정하는 단계;
    상기 결정된 움직임 벡터의 정확도에 따라 상기 현재 부호화 단위의 움직임 벡터를 추정하는 단계;
    상기 추정된 움직임 벡터를 이용해 상기 현재 부호화 단위를 움직임 보상하는 단계; 및
    상기 움직임 보상 결과에 기초해 상기 현재 부호화 단위를 부호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 움직임 벡터의 정확도를 결정하는 단계는
    최대 부호화 단위의 크기에서 최소 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 최대 심도에 기초해 상기 움직임 벡터의 정확도를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 최대 심도는
    슬라이스 또는 픽처마다 설정되는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 움직임 벡터의 정확도를 결정하는 단계는
    최대 부호화 단위의 크기에서 현재 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 심도에 기초해 상기 움직임 벡터의 정확도를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징하는 영상 부호화 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 움직임 벡터를 추정하는 단계는
    상기 결정된 움직임 벡터의 정확도에 기초해 참조 픽처를 보간하는 단계; 및
    상기 보간된 참조 픽처를 이용해 상기 현재 부호화 단위의 움직임 벡터를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  6. 영상 부호화 장치에 있어서,
    최대 부호화 단위의 크기로부터 소정의 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 심도에 기초해 현재 부호화 단위의 예측에 이용되는 움직임 벡터의 정확도를 정확도결정부;
    상기 결정된 움직임 벡터의 정확도에 따라 상기 현재 부호화 단위의 움직임 벡터를 추정하는 움직임벡터추정부;
    상기 추정된 움직임 벡터를 이용해 상기 현재 부호화 단위를 움직임 보상하는 움직임보상부; 및
    상기 움직임 보상 결과에 기초해 상기 현재 부호화 단위를 부호화하는 부호 화부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 정확도결정부는
    최대 부호화 단위의 크기에서 최소 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 최대 심도에 기초해 상기 움직임 벡터의 정확도를 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 최대 심도는
    슬라이스 또는 픽처마다 설정되는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  9. 제 6 항에 있어서, 상기 정확도결정부
    최대 부호화 단위의 크기에서 현재 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 심도에 기초해 상기 움직임 벡터의 정확도를 결정하는 것을 특징하는 영상 부호화 장치.
  10. 제 6 항에 있어서, 상기 움직임추정부는
    상기 결정된 움직임 벡터의 정확도에 기초해 참조 픽처를 보간하고, 상기 보간된 참조 픽처를 이용해 상기 현재 부호화 단위의 움직임 벡터를 추정하는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 장치.
  11. 영상 복호화 방법에 있어서,
    현재 부호화 단위에 대한 데이터 및 소정의 정확도로 추정된 움직임 벡터에 대한 데이터를 복호화하는 단계;
    복호화된 움직임 벡터를 이용해 현재 부호화 단위를 움직임 보상하는 단계; 및
    상기 현재 부호화 단위에 대한 데이터를 복호화한 결과 및 상기 움직임 보상 결과에 기초해 상기 현재 부호화 단위를 복원하는 단계를 포함하고,
    상기 정확도는 최대 부호화 단위의 크기로부터 소정의 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 심도에 기초해 결정된 움직임 벡터의 정확도인 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  12. 제 11 항에 있어서, 상기 움직임 벡터의 정확도는
    최대 부호화 단위의 크기에서 최소 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 최대 심도에 기초해 결정된 움직임 벡터의 정확도인 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  13. 제 12 항에 있어서, 상기 최대 심도는
    슬라이스 또는 픽처마다 설정되는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 방법.
  14. 제 11 항에 있어서, 상기 움직임 벡터의 정확도는
    최대 부호화 단위의 크기에서 현재 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 심도에 기초해 결정된 움직임 벡터의 정확도인 것을 특징하는 영상 복호화 방법.
  15. 영상 복호화 장치에 있어서,
    현재 부호화 단위에 대한 데이터 및 소정의 정확도로 추정된 움직임 벡터에 대한 데이터를 복호화하는 복호화부;
    복호화된 움직임 벡터를 이용해 현재 부호화 단위를 움직임 보상하는 움직임보상부; 및
    상기 현재 부호화 단위에 대한 데이터를 복호화한 결과 및 상기 움직임 보상 결과에 기초해 상기 현재 부호화 단위를 복원하는 복원부를 포함하고,
    상기 정확도는 최대 부호화 단위의 크기로부터 소정의 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 심도에 기초해 결정된 움직임 벡터의 정확도인 것을 특징으로 하는 영상 복호화 장치.
  16. 제 15 항에 있어서, 상기 움직임 벡터의 정확도는
    최대 부호화 단위의 크기에서 최소 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 최대 심도에 기초해 결정된 움직임 벡터의 정확도인 것을 특징으로 하는 영상 복호화 장치.
  17. 제 16 항에 있어서, 상기 최대 심도는
    슬라이스 또는 픽처마다 설정되는 것을 특징으로 하는 영상 복호화 장치.
  18. 제 15 항에 있어서, 상기 움직임 벡터의 정확도는
    최대 부호화 단위의 크기에서 현재 부호화 단위의 크기로 단계적으로 축소된 정도를 나타내는 심도에 기초해 결정된 움직임 벡터의 정확도인 것을 특징하는 영상 복호화 장치.
  19. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  20. 제 11 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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