KR20200078659A

KR20200078659A - 변환에 기반한 영상 코딩 방법 및 그 장치

Info

Publication number: KR20200078659A
Application number: KR1020207017026A
Authority: KR
Inventors: 살레히파메흐디; 김승환; 구문모; 임재현
Original assignee: 엘지전자 주식회사
Priority date: 2017-12-15
Filing date: 2018-12-13
Publication date: 2020-07-01
Also published as: CN115278233B; CN115278240A; KR102485470B1; CN115278233A; JP7422913B2; EP3716630A4; RU2762873C2; EP4376412A2; JP7572577B2; KR20230008911A; EP4376412A3; CA3088026A1; JP2021507596A; US11601679B2; CA3210247A1; US11218731B2; JP2024026776A; RU2745254C1; CN111684809B; US20220046282A1

Abstract

본 발명에 따른 디코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 디코딩 방법은, 비트스트림으로부터 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들을 도출하는 단계, 상기 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 대하여 역양자화를 수행하여 변환 계수들을 도출하는 단계, 상기 변환 계수들에 대한 간소화 역변환(reduced inverse transform)을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계 및 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들 및 상기 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성하는 단계를 포함하되, 상기 간소화 역변환은 간소화 역변환 매트릭스(matrix)를 기반으로 수행되고, 상기 간소화 역변환 매트릭스는 열의 개수가 행의 개수보다 적은 비정방형(non-square) 매트릭스인 것을 특징으로 할 수 있다.

Description

변환에 기반한 영상 코딩 방법 및 그 장치

본 발명은 영상 코딩 기술에 관한 것으로서 보다 상세하게는 영상 코딩 시스템에서 변환(transform)에 기반한 영상 코딩 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

최근 HD(High Definition) 영상 및 UHD(Ultra High Definition) 영상과 같은 고해상도, 고품질의 영상에 대한 수요가 다양한 분야에서 증가하고 있다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 영상 데이터에 비해 상대적으로 전송되는 정보량 또는 비트량이 증가하기 때문에 기존의 유무선 광대역 회선과 같은 매체를 이용하여 영상 데이터를 전송하거나 기존의 저장 매체를 이용해 영상 데이터를 저장하는 경우, 전송 비용과 저장 비용이 증가된다.

이에 따라, 고해상도, 고품질 영상의 정보를 효과적으로 전송하거나 저장하고, 재생하기 위해 고효율의 영상 압축 기술이 요구된다.

본 발명의 기술적 과제는 영상 코딩 효율을 높이는 방법 및 장치를 제공함에 있다.

본 발명의 다른 기술적 과제는 변환 효율을 높이는 방법 및 장치를 제공함에 있다.

본 발명의 또 다른 기술적 과제는 변환을 통하여 레지듀얼 코딩의 효율을 높이는 방법 및 장치를 제공함에 있다.

본 발명의 또 다른 기술적 과제는 간소화 변환(reduced transform)에 기반한 영상 코딩 방법 및 장치를 제공함에 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 디코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 디코딩 방법이 제공된다. 상기 방법은, 비트스트림으로부터 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들을 도출하는 단계, 상기 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 대하여 역양자화를 수행하여 변환 계수들을 도출하는 단계, 상기 변환 계수들에 대한 간소화 역변환(reduced inverse transform)을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계 및 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들 및 상기 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성하는 단계를 포함하되, 상기 간소화 역변환은 간소화 역변환 매트릭스(matrix)를 기반으로 수행되고, 상기 간소화 역변환 매트릭스는 열의 개수가 행의 개수보다 적은 비정방형(non-square) 매트릭스인 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 인코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 인코딩 방법이 제공된다. 상기 방법은, 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계, 상기 레지듀얼 샘플들에 대한 간소화 변환(reduced transform)을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 변환 계수들을 도출하는 단계, 상기 대상 블록에 대한 변환 계수들을 기반으로 양자화를 수행하여 양자화된 변환 계수들을 도출하는 단계 및 상기 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 인코딩하는 단계를 포함하되, 상기 간소화 변환은 간소화 변환 매트릭스를 기반으로 수행되고, 상기 간소화 변환 매트릭스는 행의 개수가 열의 개수보다 적은 비정방형 매트릭스인 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 영상 디코딩을 수행하는 디코딩 장치가 제공된다. 상기 디코딩 장치는, 비트스트림으로부터 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들을 도출하는 엔트로피 디코딩부, 상기 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 대하여 역양자화를 수행하여 변환 계수들을 도출하는 역양자화부, 상기 변환 계수들에 대한 간소화 역변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 역변환부 및 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들 및 상기 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성하는 가산부를 포함하되, 상기 간소화 역변환은 간소화 역변환 매트릭스를 기반으로 수행되고, 상기 간소화 역변환 매트릭스는 열의 개수가 행의 개수보다 적은 비정방형 매트릭스인 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 영상 인코딩을 수행하는 인코딩 장치가 제공된다. 상기 인코딩 장치는, 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 감산부, 상기 레지듀얼 샘플들에 대한 간소화 변환(reduced transform)을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 변환 계수들을 도출하는 변환부, 상기 대상 블록에 대한 변환 계수들을 기반으로 양자화를 수행하여 양자화된 변환 계수들을 도출하는 양자화부 및 상기 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 인코딩하는 엔트로피 인코딩부를 포함하되, 상기 간소화 변환은 간소화 변환 매트릭스를 기반으로 수행되고, 상기 간소화 변환 매트릭스는 행의 개수가 열의 개수보다 적은 비정방형 매트릭스인 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면 전반적인 영상/비디오 압축 효율을 높일 수 있다.

본 발명에 따르면 효율적인 변환을 통하여 레지듀얼 처리를 위해 전송되어야 하는 데이터량을 줄일 수 있고, 레지듀얼 코딩 효율을 높일 수 있다.

본 발명에 따르면 주파수 도메인에서의 2차 변환을 통하여 0이 아닌 변환 계수들을 저주파성분에 집중시킬 수 있다.

본 발명에 따르면 간소화 변환을 기반으로 영상 코딩을 수행하여 영상 코딩 효율을 높일 수 있다.

도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 비디오/영상 인코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명이 적용될 수 있는 비디오/영상 디코딩 장치의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 다중 변환 기법을 개략적으로 나타낸다.
도 4는 65개의 예측 방향의 인트라 방향성 모드들을 예시적으로 나타낸다.
도 5a 내지 도 5c는 일 실시예에 따른 비분리 2차 변환 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 간소화 변환을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 간소화 변환 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 간소화 변환 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 비분리 2차 변환을 기반으로 하는 간소화 변환 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 간소화 변환이 적용되는 블록을 도시하는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 인코딩 장치의 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 디코딩 장치의 동작을 도시하는 흐름도이다.

발명의 실시를 위한 최선의 형태

발명의 실시를 위한 형태

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정 실시예에 한정하려고 하는 것이 아니다. 본 명세서에서 상용하는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명의 기술적 사상을 한정하려는 의도로 사용되는 것은 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서 "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 도는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

한편, 본 발명에서 설명되는 도면상의 각 구성들은 서로 다른 특징적인 기능들에 관한 설명의 편의를 위해 독립적으로 도시된 것으로서, 각 구성들이 서로 별개의 하드웨어나 별개의 소프트웨어로 구현된다는 것을 의미하지는 않는다. 예컨대, 각 구성 중 두 개 이상의 구성이 합쳐져 하나의 구성을 이룰 수도 있고, 하나의 구성이 복수의 구성으로 나뉘어질 수도 있다. 각 구성이 통합 및/또는 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명의 권리범위에 포함된다.

이하의 설명은 비디오, 이미지 또는 영상에 대해 다루는 기술 분야에서 적용될 수 있다. 예를 들어, 이하의 설명에서 개시된 방법 또는 실시예는 VVC (Versatile Video Coding) 표준 (ITU-T Rec. H.266), VVC 이후의 차세대 비디오/이미지 코딩 표준, 또는 VVC 이전의 표준들(예를 들어, HEVC (High Efficiency Video Coding) 표준 (ITU-T Rec. H.265) 등)의 개시 내용과 관련될 수 있다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성 요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

본 명세서에서 비디오(video)는 시간의 흐름에 따른 일련의 영상(image)들의 집합을 의미할 수 있다. 픽처(picture)는 일반적으로 특정 시간대의 하나의 영상을 나타내는 단위를 의미하며, 슬라이스(slice)는 코딩에 있어서 픽처의 일부를 구성하는 단위이다. 하나의 픽처는 복수의 슬라이스로 구성될 수 있으며, 필요에 따라서 픽처 및 슬라이스는 서로 혼용되어 사용될 수 있다.

픽셀(pixel) 또는 펠(pel)은 하나의 픽처(또는 영상)을 구성하는 최소의 단위를 의미할 수 있다. 또한, 픽셀에 대응하는 용어로서 '샘플(sample)'이 사용될 수 있다. 샘플은 일반적으로 픽셀 또는 픽셀의 값을 나타낼 수 있으며, 휘도(luma) 성분의 픽셀/픽셀값만을 나타낼 수도 있고, 채도(chroma) 성분의 픽셀/픽셀 값만을 나타낼 수도 있다.

유닛(unit)은 영상 처리의 기본 단위를 나타낸다. 유닛은 픽처의 특정 영역 및 해당 영역에 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 유닛은 경우에 따라서 블록(block) 또는 영역(area) 등의 용어와 혼용하여 사용될 수 있다. 일반적인 경우, MxN 블록은 M개의 열과 N개의 행으로 이루어진 샘플들 또는 변환 계수(transform coefficient)들의 집합을 나타낼 수 있다.

도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 비디오/영상 인코딩 장치(video encoding apparatus)의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다. 이하 인코딩 장치는 비디오 인코딩 장치 및/또는 영상 인코딩 장치를 포함할 수 있고, 비디오 인코딩 장치가 영상 인코딩 장치를 포함하는 개념으로 사용될 수도 있다.

도 1을 참조하면, 비디오 인코딩 장치(100)는 픽처 분할부(picture partitioning module, 105), 예측부(prediction module, 110), 레지듀얼 처리부(residual processing module, 120), 엔트로피 인코딩부(entropy encoding module, 130), 가산부(adder, 140), 필터부(filtering module, 150) 및 메모리(memory, 160)을 포함할 수 있다. 레지듀얼 처리부(120)는 감산부(substractor, 121), 변환부(transform module, 122), 양자화부(quantization module, 123), 재정렬부(rearrangement module, 124), 역양자화부(dequantization module, 125) 및 역변환부(inverse transform module, 126)를 포함할 수 있다.

픽처 분할부(105)는 입력된 픽처를 적어도 하나의 처리 유닛(processing unit)으로 분할할 수 있다.

일 예로, 처리 유닛은 코딩 유닛(coding unit, CU)이라고 불릴 수 있다. 이 경우 코딩 유닛은 최대 코딩 유닛(largest coding unit, LCU)으로부터 QTBT (Quad-tree binary-tree) 구조에 따라 재귀적으로(recursively) 분할될 수 있다. 예를 들어, 하나의 코딩 유닛은 쿼드 트리 구조, 바이너리 트리 구조 및/또는 터너리(ternary) 트리 구조를 기반으로 하위(deeper) 뎁스의 복수의 코딩 유닛들로 분할될 수 있다. 이 경우 예를 들어 쿼드 트리 구조가 먼저 적용되고 바이너리 트리 구조 및 터너리 트리 구조가 나중에 적용될 수 있다. 또는 바이너리 트리 구조/터너리 트리 구조가 먼저 적용될 수도 있다. 더 이상 분할되지 않는 최종 코딩 유닛을 기반으로 본 발명에 따른 코딩 절차가 수행될 수 있다. 이 경우 영상 특성에 따른 코딩 효율 등을 기반으로, 최대 코딩 유닛이 바로 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있고, 또는 필요에 따라 코딩 유닛은 재귀적으로(recursively) 보다 하위 뎁스의 코딩 유닛들로 분할되어 최적의 사이즈의 코딩 유닛이 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있다. 여기서 코딩 절차라 함은 후술하는 예측, 변환, 및 복원 등의 절차를 포함할 수 있다.

다른 예로, 처리 유닛은 코딩 유닛(coding unit, CU) 예측 유닛(prediction unit, PU) 또는 변환 유닛(transform unit, TU)을 포함할 수도 있다. 코딩 유닛은 최대 코딩 유닛(largest coding unit, LCU)으로부터 쿼드 트리 구조를 따라서 하위(deeper) 뎁스의 코딩 유닛들로 분할(split)될 수 있다. 이 경우 영상 특성에 따른 코딩 효율 등을 기반으로, 최대 코딩 유닛이 바로 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있고, 또는 필요에 따라 코딩 유닛은 재귀적으로(recursively) 보다 하위 뎁스의 코딩 유닛들로 분할되어 최적의 사이즈의 코딩 유닛이 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있다. 최소 코딩 유닛(smallest coding unit, SCU)이 설정된 경우 코딩 유닛은 최소 코딩 유닛보다 더 작은 코딩 유닛으로 분할될 수 없다. 여기서 최종 코딩 유닛이라 함은 예측 유닛 또는 변환 유닛으로 파티셔닝 또는 분할되는 기반이 되는 코딩 유닛을 의미한다. 예측 유닛은 코딩 유닛으로부터 파티셔닝(partitioning)되는 유닛으로서, 샘플 예측의 유닛일 수 있다. 이 때, 예측 유닛은 서브 블록(sub block)으로 나뉠 수도 있다. 변환 유닛은 코딩 유닛으로부터 쿼드 트리 구조를 따라서 분할 될 수 있으며, 변환 계수를 유도하는 유닛 및/또는 변환 계수로부터 레지듀얼 신호(residual signal)를 유도하는 유닛일 수 있다. 이하, 코딩 유닛은 코딩 블록(coding block, CB), 예측 유닛은 예측 블록(prediction block, PB), 변환 유닛은 변환 블록(transform block, TB) 으로 불릴 수 있다. 예측 블록 또는 예측 유닛은 픽처 내에서 블록 형태의 특정 영역을 의미할 수 있고, 예측 샘플의 어레이(array)를 포함할 수 있다. 또한, 변환 블록 또는 변환 유닛은 픽처 내에서 블록 형태의 특정 영역을 의미할 수 있고, 변환 계수 또는 레지듀얼 샘플의 어레이를 포함할 수 있다.

예측부(110)는 처리 대상 블록(이하, 현재 블록 또는 레지듀얼 블록을 의미할 수도 있다)에 대한 예측을 수행하고, 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록(predicted block)을 생성할 수 있다. 예측부(110)에서 수행되는 예측의 단위는 코딩 블록일 수 있고, 변환 블록일 수도 있고, 예측 블록일 수도 있다.

예측부(110)는 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는지 인터 예측이 적용되는지를 결정할 수 있다. 일 예로, 예측부(110)는 CU 단위로 인트라 예측 또는 인터 예측이 적용되는지를 결정할 수 있다.

인트라 예측의 경우에, 예측부(110)는 현재 블록이 속하는 픽처(이하, 현재 픽처) 내의 현재 블록 외부의 참조 샘플을 기반으로 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 이 때, 예측부(110)는 (i) 현재 블록의 주변(neighboring) 참조 샘플들의 평균(average) 혹은 인터폴레이션(interpolation)을 기반으로 예측 샘플을 유도할 수 있고, (ii) 현재 블록의 주변 참조 샘플들 중 예측 샘플에 대하여 특정 (예측) 방향에 존재하는 참조 샘플을 기반으로 상기 예측 샘플을 유도할 수도 있다. (i)의 경우는 비방향성 모드 또는 비각도 모드, (ii)의 경우는 방향성(directional) 모드 또는 각도(angular) 모드라고 불릴 수 있다. 인트라 예측에서 예측 모드는 예를 들어 33개의 방향성 예측 모드와 적어도 2개 이상의 비방향성 모드를 가질 수 있다. 비방향성 모드는 DC 예측 모드 및 플래너 모드(Planar 모드)를 포함할 수 있다. 예측부(110)는 주변 블록에 적용된 예측 모드를 이용하여, 현재 블록에 적용되는 예측 모드를 결정할 수도 있다.

인터 예측의 경우에, 예측부(110)는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 샘플을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 예측부(110)는 스킵(skip) 모드, 머지(merge) 모드, 및 MVP(motion vector prediction) 모드 중 어느 하나를 적용하여 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 스킵 모드와 머지 모드의 경우에, 예측부(110)는 주변 블록의 움직임 정보를 현재 블록의 움직임 정보로 이용할 수 있다. 스킵 모드의 경우, 머지 모드와 달리 예측 샘플과 원본 샘플 사이의 차(레지듀얼)가 전송되지 않는다. MVP 모드의 경우, 주변 블록의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측자(Motion Vector Predictor)로 이용하여 현재 블록의 움직임 벡터 예측자로 이용하여 현재 블록의 움직임 벡터를 유도할 수 있다.

인터 예측의 경우에, 주변 블록은 현재 픽처 내에 존재하는 공간적 주변 블록(spatial neighboring block)과 참조 픽처(reference picture)에 존재하는 시간적 주변 블록(temporal neighboring block)을 포함할 수 있다. 상기 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일 위치 픽처(collocated picture, colPic)라고 불릴 수도 있다. 움직임 정보(motion information)는 움직임 벡터와 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다. 예측 모드 정보와 움직임 정보 등의 정보는 (엔트로피) 인코딩되어 비트스트림 형태로 출력될 수 있다.

스킵 모드와 머지 모드에서 시간적 주변 블록의 움직임 정보가 이용되는 경우에, 참조 픽처 리스트(reference picture list) 상의 최상위 픽처가 참조 픽처로서 이용될 수도 있다. 참조 픽처 리스트(Picture Order Count)에 포함되는 참조 픽처들은 현재 픽처와 해당 참조 픽처 간의 POC(Picture order count) 차이 기반으로 정렬될 수 있다. POC는 픽처의 디스플레이 순서에 대응하며, 코딩 순서와 구분될 수 있다.

감산부(121)는 원본 샘플과 예측 샘플 간의 차이인 레지듀얼 샘플을 생성한다. 스킵 모드가 적용되는 경우에는, 상술한 바와 같이 레지듀얼 샘플을 생성하지 않을 수 있다.

변환부(122)는 변환 블록 단위로 레지듀얼 샘플을 변환하여 변환 계수(transform coefficient)를 생성한다. 변환부(122)는 해당 변환 블록의 사이즈와, 해당 변환 블록과 공간적으로 겹치는 코딩 블록 또는 예측 블록에 적용된 예측 모드에 따라서 변환을 수행할 수 있다. 예컨대, 상기 변환 블록과 겹치는 상기 코딩 블록 또는 상기 예측 블록에 인트라 예측이 적용되었고, 상기 변환 블록이 4×4의 레지듀얼 어레이(array)라면, 레지듀얼 샘플은 DST(Discrete Sine Transform) 변환 커널을 이용하여 변환되고, 그 외의 경우라면 레지듀얼 샘플은 DCT(Discrete Cosine Transform) 변환 커널을 이용하여 변환할 수 있다.

양자화부(123)는 변환 계수들을 양자화하여, 양자화된 변환 계수를 생성할 수 있다.

재정렬부(124)는 양자화된 변환 계수를 재정렬한다. 재정렬부(124)는 계수들 스캐닝(scanning) 방법을 통해 블록 형태의 양자화된 변환 계수들을 1차원 벡터 형태로 재정렬할 수 있다. 여기서 재정렬부(124)는 별도의 구성으로 설명하였으나, 재정렬부(124)는 양자화부(123)의 일부일 수 있다.

엔트로피 인코딩부(130)는 양자화된 변환 계수들에 대한 엔트로피 인코딩을 수행할 수 있다. 엔트로피 인코딩은 예를 들어 지수 골롬(exponential Golomb), CAVLC(context-adaptive variable length coding), CABAC(context-adaptive binary arithmetic coding) 등과 같은 인코딩 방법을 포함할 수 있다. 엔트로피 인코딩부(130)는 양자화된 변환 계수 외 비디오 복원에 필요한 정보들(예컨대 신택스 요소(syntax element)의 값 등)을 함께 또는 별도로 엔트로피 인코딩 또는 기 설정된 방법에 따라 인코딩할 수도 있다. 인코딩된 정보들은 비트스트림 형태로 NAL(network abstraction layer) 유닛 단위로 전송 또는 저장될 수 있다. 상기 비트스트림은 네트워크를 통하여 전송될 수 있고, 또는 디지털 저장매체에 저장될 수 있다. 여기서 네트워크는 방송망 및/또는 통신망 등을 포함할 수 있고, 디지털 저장매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장매체를 포함할 수 있다.

역양자화부(125)는 양자화부(123)에서 양자화된 값(양자화된 변환 계수)들을 역양자화하고, 역변환부(126)는 역양자화부(125)에서 역양자화된 값들을 역변환하여 레지듀얼 샘플을 생성한다.

가산부(140)는 레지듀얼 샘플과 예측 샘플을 합쳐서 픽처를 복원한다. 레지듀얼 샘플과 예측 샘플은 블록 단위로 더해져서 복원 블록이 생성될 수 있다. 여기서 가산부(140)는 별도의 구성으로 설명하였으나, 가산부(140)는 예측부(110)의 일부일 수 있다. 한편, 가산부(140)는 복원부(reconstruction module) 또는 복원 블록 생성부로 불릴 수도 있다.

복원된 픽처(reconstructed picture)에 대하여 필터부(150)는 디블록킹 필터 및/또는 샘플 적응적 오프셋(sample adaptive offset)을 적용할 수 있다. 디블록킹 필터링 및/또는 샘플 적응적 오프셋을 통해, 복원 픽처 내 블록 경계의 아티팩트나 양자화 과정에서의 왜곡이 보정될 수 있다. 샘플 적응적 오프셋은 샘플 단위로 적용될 수 있으며, 디블록킹 필터링의 과정이 완료된 후 적용될 수 있다. 필터부(150)는 ALF(Adaptive Loop Filter)를 복원된 픽처에 적용할 수도 있다. ALF는 디블록킹 필터 및/또는 샘플 적응적 오프셋이 적용된 후의 복원된 픽처에 대하여 적용될 수 있다.

메모리(160)는 복원 픽처(디코딩된 픽처) 또는 인코딩/디코딩에 필요한 정보를 저장할 수 있다. 여기서 복원 픽처는 상기 필터부(150)에 의하여 필터링 절차가 완료된 복원 픽처일 수 있다. 상기 저장된 복원 픽처는 다른 픽처의 (인터) 예측을 위한 참조 픽처로 활용될 수 있다. 예컨대, 메모리(160)는 인터 예측에 사용되는 (참조) 픽처들을 저장할 수 있다. 이 때, 인터 예측에 사용되는 픽처들은 참조 픽처 세트(reference picture set) 혹은 참조 픽처 리스트(reference picture list)에 의해 지정될 수 있다.

도 2는 본 발명이 적용될 수 있는 비디오/영상 디코딩 장치(video decoding apparatus)의 구성을 개략적으로 설명하는 도면이다. 이하 비디오 디코딩 장치라 함은 영상 디코딩 장치를 포함할 수 있다.

도 2를 참조하면, 비디오 디코딩 장치(200)는 엔트로피 디코딩부(entropy decoding module, 210), 레지듀얼 처리부(residual processing module, 220), 예측부(prediction module, 230), 가산부(adder, 240), 필터부(filtering module, 250) 및 메모리(memory, 260)을 포함할 수 있다. 여기서 레지듀얼 처리부(220)는 재정렬부(rearrangement module, 221), 역양자화부(dequantization module, 222), 역변환부(inverse transform module, 223)을 포함할 수 있다. 또한, 비록 도시되지는 않았으나, 비디오 디코딩 장치(200)는 비디오 정보를 포함하는 비트스트림을 수신하는 수신부를 포함할 수 있다. 상기 수신부는 별도의 모듈로 구성될 수도 있고 또는 엔트로피 디코딩부(210)에 포함될 수 있다.

비디오/영상 정보를 포함하는 비트스트림이 입력되면, 비디오 디코딩 장치는(200)는 비디오 인코딩 장치에서 비디오/영상 정보가 처리된 프로세스에 대응하여 비디오/영상/픽처를 복원할 수 있다.

예컨대, 비디오 디코딩 장치(200)는 비디오 인코딩 장치에서 적용된 처리 유닛을 이용하여 비디오 디코딩을 수행할 수 있다. 따라서 비디오 디코딩의 처리 유닛 블록은 일 예로 코딩 유닛일 수 있고, 다른 예로 코딩 유닛, 예측 유닛 또는 변환 유닛일 수 있다. 코딩 유닛은 최대 코딩 유닛으로부터 쿼드 트리 구조, 바이너리 트리 구조 및/또는 터너리 트리 구조를 따라서 분할될 수 있다.

예측 유닛 및 변환 유닛이 경우에 따라 더 사용될 수 있으며, 이 경우 예측 블록은 코딩 유닛으로부터 도출 또는 파티셔닝되는 블록으로서, 샘플 예측의 유닛일 수 있다. 이 때, 예측 유닛은 서브 블록으로 나뉠 수도 있다. 변환 유닛은 코딩 유닛으로부터 쿼드 트리 구조를 따라서 분할 될 수 있으며, 변환 계수를 유도하는 유닛 또는 변환 계수로부터 레지듀얼 신호를 유도하는 유닛일 수 있다.

엔트로피 디코딩부(210)는 비트스트림을 파싱하여 비디오 복원 또는 픽처 복원에 필요한 정보를 출력할 수 있다. 예컨대, 엔트로피 디코딩부(210)는 지수 골롬 부호화, CAVLC 또는 CABAC 등의 코딩 방법을 기초로 비트스트림 내 정보를 디코딩하고, 비디오 복원에 필요한 신택스 엘리먼트의 값, 레지듀얼에 관한 변환 계수의 양자화된 값 들을 출력할 수 있다.

보다 상세하게, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은, 비트스트림에서 각 구문 요소에 해당하는 빈을 수신하고, 디코딩 대상 구문 요소 정보와 주변 및 디코딩 대상 블록의 디코딩 정보 혹은 이전 단계에서 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 컨택스트(context) 모델을 결정하고, 결정된 컨택스트 모델에 따라 빈(bin)의 발생 확률을 예측하여 빈의 산술 디코딩(arithmetic decoding)를 수행하여 각 구문 요소의 값에 해당하는 심볼을 생성할 수 있다. 이때, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은 컨택스트 모델 결정 후 다음 심볼/빈의 컨택스트 모델을 위해 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 컨택스트 모델을 업데이트할 수 있다.

엔트로피 디코딩부(210)에서 디코딩된 정보 중 예측에 관한 정보는 예측부(230)로 제공되고, 엔트로피 디코딩부(210)에서 엔트로피 디코딩이 수행된 레지듀얼 값, 즉 양자화된 변환 계수는 재정렬부(221)로 입력될 수 있다.

재정렬부(221)는 양자화되어 있는 변환 계수들을 2차원의 블록 형태로 재정렬할 수 있다. 재정렬부(221)는 인코딩 장치에서 수행된 계수 스캐닝에 대응하여 재정렬을 수행할 수 있다. 여기서 재정렬부(221)는 별도의 구성으로 설명하였으나, 재정렬부(221)는 역양자화부(222)의 일부일 수 있다.

역양자화부(222)는 양자화되어 있는 변환 계수들을 (역)양자화 파라미터를 기반으로 역양자화하여 변환 계수를 출력할 수 있다. 이 때, 양자화 파라미터를 유도하기 위한 정보는 인코딩 장치로부터 시그널링될 수 있다.

역변환부(223)는 변환 계수들을 역변환하여 레지듀얼 샘플들을 유도할 수 있다.

예측부(230)는 현재 블록에 대한 예측을 수행하고, 상기 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록(predicted block)을 생성할 수 있다. 예측부(230)에서 수행되는 예측의 단위는 코딩 블록일 수도 있고, 변환 블록일 수도 있고, 예측 블록일 수도 있다.

예측부(230)는 상기 예측에 관한 정보를 기반으로 인트라 예측을 적용할 것인지 인터 예측을 적용할 것인지를 결정할 수 있다. 이 때, 인트라 예측과 인터 예측 중 어느 것을 적용할 것인지를 결정하는 단위와 예측 샘플을 생성하는 단위는 상이할 수 있다. 아울러, 인터 예측과 인트라 예측에 있어서 예측 샘플을 생성하는 단위 또한 상이할 수 있다. 예를 들어, 인터 예측과 인트라 예측 중 어느 것을 적용할 것인지는 CU 단위로 결정할 수 있다. 또한 예를 들어, 인터 예측에 있어서 PU 단위로 예측 모드를 결정하고 예측 샘플을 생성할 수 있고, 인트라 예측에 있어서 PU 단위로 예측 모드를 결정하고 TU 단위로 예측 샘플을 생성할 수도 있다.

인트라 예측의 경우에, 예측부(230)는 현재 픽처 내의 주변 참조 샘플을 기반으로 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 예측부(230)는 현재 블록의 주변 참조 샘플을 기반으로 방향성 모드 또는 비방향성 모드를 적용하여 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 이 때, 주변 블록의 인트라 예측 모드를 이용하여 현재 블록에 적용할 예측 모드가 결정될 수도 있다.

인터 예측의 경우에, 예측부(230)는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 참조 픽처 상에서 특정되는 샘플을 기반으로 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 예측부(230)는 스킵(skip) 모드, 머지(merge) 모드 및 MVP 모드 중 어느 하나를 적용하여 현재 블록에 대한 예측 샘플을 유도할 수 있다. 이때, 비디오 인코딩 장치에서 제공된 현재 블록의 인터 예측에 필요한 움직임 정보, 예컨대 움직임 벡터, 참조 픽처 인덱스 등에 관한 정보는 상기 예측에 관한 정보를 기반으로 획득 또는 유도될 수 있다

스킵 모드와 머지 모드의 경우에, 주변 블록의 움직임 정보가 현재 블록의 움직임 정보로 이용될 수 있다. 이 때, 주변 블록은 공간적 주변 블록과 시간적 주변 블록을 포함할 수 있다.

예측부(230)는 가용한 주변 블록의 움직임 정보로 머지 후보 리스트를 구성하고, 머지 인덱스가 머지 후보 리스트 상에서 지시하는 정보를 현재 블록의 움직임 벡터로 사용할 수 있다. 머지 인덱스는 인코딩 장치로부터 시그널링될 수 있다. 움직임 정보는 움직임 벡터와 참조 픽처를 포함할 수 있다. 스킵 모드와 머지 모드에서 시간적 주변 블록의 움직임 정보가 이용되는 경우에, 참조 픽처 리스트 상의 최상위 픽처가 참조 픽처로서 이용될 수 있다.

스킵 모드의 경우, 머지 모드와 달리 예측 샘플과 원본 샘플 사이의 차이(레지듀얼)이 전송되지 않는다.

MVP 모드의 경우, 주변 블록의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측자(motion vector predictor)로 이용하여 현재 블록의 움직임 벡터가 유도될 수 있다. 이 때, 주변 블록은 공간적 주변 블록과 시간적 주변 블록을 포함할 수 있다.

일 예로, 머지 모드가 적용되는 경우, 복원된 공간적 주변 블록의 움직임 벡터 및/또는 시간적 주변 블록인 Col 블록에 대응하는 움직임 벡터를 이용하여, 머지 후보 리스트가 생성될 수 있다. 머지 모드에서는 머지 후보 리스트에서 선택된 후보 블록의 움직임 벡터가 현재 블록의 움직임 벡터로 사용된다. 상기 예측에 관한 정보는 상기 머지 후보 리스트에 포함된 후보 블록들 중에서 선택된 최적의 움직임 벡터를 갖는 후보 블록을 지시하는 머지 인덱스를 포함할 수 있다. 이 때, 예측부(230)는 상기 머지 인덱스를 이용하여, 현재 블록의 움직임 벡터를 도출할 수 있다.

다른 예로, MVP(Motion Vector Prediction) 모드가 적용되는 경우, 복원된 공간적 주변 블록의 움직임 벡터 및/또는 시간적 주변 블록인 Col 블록에 대응하는 움직임 벡터를 이용하여, 움직임 벡터 예측자 후보 리스트가 생성될 수 있다. 즉, 복원된 공간적 주변 블록의 움직임 벡터 및/또는 시간적 주변 블록인 Col 블록에 대응하는 움직임 벡터는 움직임 벡터 후보로 사용될 수 있다. 상기 예측에 관한 정보는 상기 리스트에 포함된 움직임 벡터 후보 중에서 선택된 최적의 움직임 벡터를 지시하는 예측 움직임 벡터 인덱스를 포함할 수 있다. 이 때, 예측부(230)는 상기 움직임 벡터 인덱스를 이용하여, 움직임 벡터 후보 리스트에 포함된 움직임 벡터 후보 중에서, 현재 블록의 예측 움직임 벡터를 선택할 수 있다. 인코딩 장치의 예측부는 현재 블록의 움직임 벡터와 움직임 벡터 예측자 간의 움직임 벡터 차분(MVD)을 구할 수 있고, 이를 인코딩하여 비트스트림 형태로 출력할 수 있다. 즉, MVD는 현재 블록의 움직임 벡터에서 상기 움직임 벡터 예측자를 뺀 값으로 구해질 수 있다. 이 때, 예측부(230)는 상기 예측에 관한 정보에 포함된 움직임 벡터 차분을 획득하고, 상기 움직임 벡터 차분과 상기 움직임 벡터 예측자의 가산을 통해 현재 블록의 상기 움직임 벡터를 도출할 수 있다. 예측부는 또한 참조 픽처를 지시하는 참조 픽처 인덱스 등을 상기 예측에 관한 정보로부터 획득 또는 유도할 수 있다.

가산부(240)는 레지듀얼 샘플과 예측 샘플을 더하여 현재 블록 혹은 현재 픽처를 복원할 수 있다. 가산부(240)는 레지듀얼 샘플과 예측 샘플을 블록 단위로 더하여 현재 픽처를 복원할 수도 있다. 스킵 모드가 적용된 경우에는 레지듀얼이 전송되지 않으므로, 예측 샘플이 복원 샘플이 될 수 있다. 여기서는 가산부(240)를 별도의 구성으로 설명하였으나, 가산부(240)는 예측부(230)의 일부일 수도 있다. 한편, 가산부(240)는 복원부(reconstruction module) 또는 복원 블록 생성부로 불릴 수도 있다.

필터부(250)는 복원된 픽처에 디블록킹 필터링 샘플 적응적 오프셋, 및/또는 ALF 등을 적용할 수 있다. 이 때, 샘플 적응적 오프셋은 샘플 단위로 적용될 수 있으며, 디블록킹 필터링 이후 적용될 수도 있다. ALF는 디블록킹 필터링 및/또는 샘플 적응적 오프셋 이후 적용될 수도 있다.

메모리(260)는 복원 픽처(디코딩된 픽처) 또는 디코딩에 필요한 정보를 저장할 수 있다. 여기서 복원 픽처는 상기 필터부(250)에 의하여 필터링 절차가 완료된 복원 픽처일 수 있다. 예컨대, 메모리(260)는 인터 예측에 사용되는 픽처들을 저장할 수 있다. 이 때, 인터 예측에 사용되는 픽처들은 참조 픽처 세트 혹은 참조 픽처 리스트에 의해 지정될 수도 있다. 복원된 픽처는 다른 픽처에 대한 참조 픽처로서 이용될 수 있다. 또한, 메모리(260)는 복원된 픽처를 출력 순서에 따라서 출력할 수도 있다.

한편, 상술한 바와 같이 비디오 코딩을 수행함에 있어 압축 효율을 높이기 위하여 예측을 수행한다. 이를 통하여 코딩 대상 블록인 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록을 생성할 수 있다. 여기서 상기 예측된 블록은 공간 도메인(또는 픽셀 도메인)에서의 예측 샘플들을 포함한다. 상기 예측된 블록은 인코딩 장치 및 디코딩 장치에서 동일하게 도출되며, 상기 인코딩 장치는 원본 블록의 원본 샘플 값 자체가 아닌 상기 원본 블록과 상기 예측된 블록 간의 레지듀얼에 대한 정보(레지듀얼 정보)를 디코딩 장치로 시그널링함으로써 영상 코딩 효율을 높일 수 있다. 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 레지듀얼 샘플들을 포함하는 레지듀얼 블록을 도출하고, 상기 레지듀얼 블록과 상기 예측된 블록을 합하여 복원 샘플들을 포함하는 복원 블록을 생성할 수 있고, 복원 블록들을 포함하는 복원 픽처를 생성할 수 있다.

상기 레지듀얼 정보는 변환 및 양자화 절차를 통하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 인코딩 장치는 상기 원본 블록과 상기 예측된 블록 간의 레지듀얼 블록을 도출하고, 상기 레지듀얼 블록에 포함된 레지듀얼 샘플들(레지듀얼 샘플 어레이)에 변환 절차를 수행하여 변환 계수들을 도출하고, 상기 변환 계수들에 양자화 절차를 수행하여 양자화된 변환 계수들을 도출하여 관련된 레지듀얼 정보를 (비트스트림을 통하여) 디코딩 장치로 시그널링할 수 있다. 여기서 상기 레지듀얼 정보는 상기 양자화된 변환 계수들의 값 정보, 위치 정보, 변환 기법, 변환 커널, 양자화 파라미터 등의 정보를 포함할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 정보를 기반으로 역양자화/역변환 절차를 수행하고 레지듀얼 샘플들(또는 레지듀얼 블록)을 도출할 수 있다. 디코딩 장치는 예측된 블록과 상기 레지듀얼 블록을 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있다. 인코딩 장치는 또한 이후 픽처의 인터 예측을 위한 참조를 위하여 양자화된 변환 계수들을 역양자화/역변환하여 레지듀얼 블록을 도출하고, 이를 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있다.

도 3은 본 발명에 따른 다중 변환 기법을 개략적으로 나타낸다.

도 3을 참조하면, 변환부는 상술한 도 1의 인코딩 장치 내의 변환부에 대응될 수 있고, 역변환부는 상술한 도 1의 인코딩 장치 내의 역변환부 또는 도 2의 디코딩 장치 내의 역변환부에 대응될 수 있다.

변환부는 레지듀얼 블록 내의 레지듀얼 샘플들(레지듀얼 샘플 어레이)를 기반으로 1차 변환을 수행하여 (1차) 변환 계수들을 도출할 수 있다(S310). 여기서 상기 1차 변환은 다중 변환 세트(Multiple Transform Set, MTS)를 포함할 수 있다. 다중 변환 세트는, 경우에 따라서 적응적 다중 핵심 변환(adaptive multiple core transform)으로 지칭될 수도 있다.

적응적 다중 핵심 변환은 DCT(Discrete Cosine Transform) 타입 2과 DST(Discrete Sine Transform) 타입 7, DCT 타입 8, 및/또는 DST 타입 1을 추가적으로 사용하여 변환하는 방식을 나타낼 수 있다. 즉, 상기 다중 핵심 변환 은 상기 DCT 타입 2, 상기 DST 타입 7, 상기 DCT 타입 8 및 상기 DST 타입 1 중 선택된 복수의 변환 커널들을 기반으로 공간 도메인의 레지듀얼 신호(또는 레지듀얼 블록)를 주파수 도메인의 변환 계수들(또는 1차 변환 계수들)로 변환하는 변환 방법을 나타낼 수 있다. 여기서 상기 1차 변환 계수들은 변환부 입장에서 임시 변환 계수들로 불릴 수 있다.

다시 말하면, 기존의 변환 방법이 적용되는 경우, DCT 타입 2를 기반으로 레지듀얼 신호(또는 레지듀얼 블록)에 대한 공간 도메인에서 주파수 도메인으로의 변환이 적용되어 변환 계수들이 생성될 수 있었다. 이와 달리, 상기 적응적 다중 핵심 변환이 적용되는 경우, DCT 타입 2, DST 타입 7, DCT 타입 8, 및/또는 DST 타입 1 등을 기반으로 레지듀얼 신호(또는 레지듀얼 블록)에 대한 공간 도메인에서 주파수 도메인으로의 변환이 적용되어 변환 계수들(또는 1차 변환 계수들)이 생성될 수 있다. 여기서, DCT 타입 2, DST 타입 7, DCT 타입 8, 및 DST 타입 1 등은 변환 타입, 변환 커널(kernel) 또는 변환 코어(core)라고 불릴 수 있다.

참고로, 상기 DCT/DST 변환 타입들은 기저 함수들을 기반으로 정의될 수 있으며, 상기 기저 함수들은 다음 표와 같이 나타내어질 수 있다.

[표 1]

상기 적응적 다중 핵심 변환이 수행되는 경우, 상기 변환 커널들 중 대상 블록에 대한 수직 변환 커널 및 수평 변환 커널이 선택될 수 있고, 상기 수직 변환 커널을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 수직 변환이 수행되고, 상기 수평 변환 커널을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 수평 변환이 수행될 수 있다. 여기서, 상기 수평 변환은 상기 대상 블록의 수평 성분들에 대한 변환을 나타낼 수 있고, 상기 수직 변환은 상기 대상 블록의 수직 성분들에 대한 변환을 나타낼 수 있다. 상기 수직 변환 커널/수평 변환 커널은 레지듀얼 블록을 에워싸는(encompass) 대상 블록(CU 또는 서브블록)의 예측 모드 및/또는 변환 서브셋을 가리키는 변환 인덱스를 기반으로 적응적으로 결정될 수 있다.

변환부는 상기 (1차) 변환 계수들을 기반으로 2차 변환을 수행하여 (2차) 변환 계수들을 도출할 수 있다(S320). 상기 1차 변환이 공간 도메인에서 주파수 도메인으로의 변환이었다면, 상기 2차 변환은 주파수 도메인에서 주파수 도메인으로의 변환으로 볼 수 있다. 상기 2차 변환은 비분리 변환(non- separable transform)을 포함할 수 있다. 이 경우 상기 2차 변환은 비분리 2차 변환(non-separable secondary transform, NSST) 또는 MDNSST(mode-dependent non-separable secondary transform)이라고 불릴 수 있다. 상기 비분리 2차 변환은 상기 1차 변환을 통하여 도출된 (1차) 변환 계수들을 비분리 변환 매트릭스(non-separable transform matrix)를 기반으로 2차 변환하여 레지듀얼 신호에 대한 변환 계수들(또는 2차 변환 계수들)을 생성하는 변환을 나타낼 수 있다. 여기서, 상기 비분리 변환 매트릭스를 기반으로 상기 (1차) 변환 계수들에 대하여 수직 변환 및 수평 변환을 분리하여(또는 수평 수직 변환을 독립적으로) 적용하지 않고 한번에 변환을 적용할 수 있다. 다시 말해, 상기 비분리 2차 변환은 상기 비분리 변환 매트릭스를 기반으로 상기 (1차) 변환 계수들의 수직 성분 및 수평 성분 분리하지 않고 같이 변환하여 변환 계수들(또는 2차 변환 계수들)을 생성하는 변환 방법을 나타낼 수 있다. 상기 비분리 2차 변환은 (1차) 변환 계수들로 구성된 블록(이하, 변환 계수 블록이라고 불릴 수 있다)의 좌상단(top-left) 영역에 대하여 적용될 수 있다. 예를 들어, 상기 변환 계수 블록의 너비(W) 및 높이(H)가 둘 다 8 이상인 경우, 8×8 비분리 2차 변환이 상기 변환 계수 블록의 좌상단 8×8 영역에 대하여 적용될 수 있다. 또한, 상기 변환 계수 블록의 너비(W) 및 높이(H)가 둘 다 4 이상이면서, 상기 변환 계수 블록의 너비(W) 또는 높이(H)가 8보다 작은 경우, 4×4 비분리 2차 변환이 상기 변환 계수 블록의 좌상단 min(8,W)×min(8,H) 영역에 대하여 적용될 수 있다. 다만 실시예는 이에 한정되지 않으며, 예를 들어 상기 변환 계수 블록의 너비(W) 또는 높이(H)가 8보다 작은 조건만 만족하더라도, 4×4 비분리 2차 변환이 상기 변환 계수 블록의 좌상단 min(8,W)×min(8,H) 영역에 대하여 적용될 수도 있다.

구체적으로 예를 들어, 4×4 입력 블록이 사용되는 경우 비분리 2차 변환은 다음과 같이 수행될 수 있다.

상기 4×4 입력 블록 X는 다음과 같이 나타내어질 수 있다.

[수학식 1]

상기 X를 벡터 형태로 나타내는 경우, 벡터

는 다음과 같이 나타내어질 수 있다.

[수학식 2]

이 경우, 상기 2차 비분리 변환은 다음과 같이 계산될 수 있다.

[수학식 3]

여기서,

는 변환 계수 벡터를 나타내고, T는 16×16 (비분리) 변환 매트릭스를 나타낸다.

상기 수학식3을 통하여 통하여 16×1 변환 계수 벡터

가 도출될 수 있으며, 상기

는 스캔 순서(수평, 수직, 대각(diagonal) 등)를 통하여 4×4 블록으로 재구성(re-organized)될 수 있다. 다만, 상술한 계산은 예시로서 비분리 2차 변환의 계산 복잡도를 줄이기 위하여 HyGT(Hypercube-Givens Transsform) 등이 비분리 2차 변환의 계산을 위하여 사용될 수도 있다.

한편, 상기 비분리 2차 변환은 모드 기반(mode dependent)하게 변환 커널(또는 변환 코어, 변환 타입)이 선택될 수 있다. 여기서 모드는 인트라 예측 모드 및/또는 인터 예측 모드를 포함할 수 있다.

상술한 바와 같이 상기 비분리 2차 변환은 상기 변환 계수 블록의 너비(W) 및 높이(H)를 기반으로 결정된 8×8 변환 또는 4×4 변환에 기반하여 수행될 수 있다. 즉, 상기 비분리 2차 변환은 8×8 서브블록 사이즈 또는 4×4 서브블록 사이즈에 기반하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 모드 기반 변환 커널 선택을 위하여, 8×8 서브블록 사이즈 및 4×4 서브블록 사이즈 둘 다에 대하여 비분리 2차 변환을 위한 3개씩 35개 세트의 비분리 2차 변환 커널들이 구성될 수 있다. 즉, 8×8 서브블록 사이즈에 대하여 35개의 변환 세트가 구성되고, 4×4 서브블록 사이즈에 대하여 35개의 변환 세트가 구성될 수 있다. 이 경우 8×8 서브블록 사이즈에 대한 35개의 변환 세트에는 각각 3개씩의 8×8 변환 커널들이 포함될 수 있고, 이 경우 4×4 서브블록 사이즈에 대한 35개의 변환 세트에는 각각 3개씩의 4×4 변환 커널들이 포함될 수 있다. 다만, 상기 변환 서브블록 사이즈, 상기 세트의 수 및 세트 내 변환 커널들의 수는 예시로서 8×8 또는 4×4 이외의 사이즈가 사용될 수 있고, 또는 n개의 세트들이 구성되고, 각 세트 내에 k개의 변환 커널들이 포함될 수도 있다.

상기 변환 세트는 NSST 세트라고 불릴 수 있고, 상기 NSST 세트 내의 변환 커널은 NSST 커널이라고 불릴 수 있다. 상기 변환 세트들 중 특정 세트의 선택은 예를 들어, 대상 블록(CU 또는 서브블록)의 인트라 예측 모드에 기반하여 수행될 수 있다.

참고로, 예를 들어, 인트라 예측 모드는 2개의 비방향성(non-directinoal, 또는 비각도성(non-angular)) 인트라 예측 모드들과 65개의 방향성(directional, 또는 각도성(angular)) 인트라 예측 모드들을 포함할 수 있다. 상기 비방향성 인트라 예측 모드들은 0번인 플래너(planar) 인트라 예측 모드 및 1번인 DC 인트라 예측 모드를 포함할 수 있고, 상기 방향성 인트라 예측 모드들은 2번 내지 66번의 65개의 인트라 예측 모드들을 포함할 수 있다. 다만, 이는 예시로서 본 발명은 인트라 예측 모드들의 수가 다른 경우에도 적용될 수 있다. 한편, 경우에 따라 67번 인트라 예측 모드가 더 사용될 수 있으며, 상기 67번 인트라 예측 모드는 LM(linear model) 모드를 나타낼 수 있다.

도 4은 65개의 예측 방향의 인트라 방향성 모드들을 예시적으로 나타낸다.

도 4를 참조하면, 좌상향 대각 예측 방향을 갖는 34번 인트라 예측 모드를 중심으로 수평 방향성(horizontal directionality)을 갖는 인트라 예측 모드와 수직 방향성(vertical directionality)을 갖는 인트라 예측 모드를 구분할 수 있다. 도 3의 H와 V는 각각 수평 방향성과 수직 방향성을 의미하며, -32 ~ 32의 숫자는 샘플 그리드 포지션(sample grid position) 상에서 1/32 단위의 변위를 나타낸다. 2번 내지 33번 인트라 예측 모드는 수평 방향성, 34번 내지 66번 인트라 예측 모드는 수직 방향성을 갖는다. 18번 인트라 예측 모드와 50번 인트라 예측 모드는 각각 수평 인트라 예측 모드(horizontal intra prediction mode), 수직 인트라 예측 모드(vertical intra prediction mode)를 나타내며, 2번 인트라 예측 모드는 좌하향 대각 인트라 예측 모드, 34번 인트라 예측 모드는 좌상향 대각 인트라 예측 모드, 66번 인트라 예측 모드는 우상향 대각 인트라 예측 모드라고 불릴 수 있다.

이 경우, 상기 35개의 변환 세트들과 상기 인트라 예측 모드들 간의 매핑(mapping)은 예를 들어 다음 표와 같이 나타내어질 수 있다. 참고로, 대상 블록에 LM 모드가 적용되는 경우 상기 대상 블록에 대하여는 2차 변환이 적용되지 않을 수 있다.

[표 2]

한편, 특정 세트가 사용되는 것으로 결정되면, 비분리 2차 변환 인덱스를 통하여 상기 특정 세트 내 k개의 변환 커널들 중 하나가 선택될 수 있다. 인코딩 장치는 RD(rate-distortion) 체크 기반으로 특정 변환 커널을 가리키는 비분리 2차 변환 인덱스를 도출할 수 있으며, 상기 비분리 2차 변환 인덱스를 디코딩 장치로 시그널링할 수 있다. 디코딩 장치는 상기 비분리 2차 변환 인덱스를 기반으로 특정 세트 내 k개의 변환 커널들 중 하나를 선택할 수 있다. 예를 들어, NSST 인덱스 값 0은 첫번째 비분리 2차 변환 커널을 가리킬 수 있고, NSST 인덱스 값 1은 두번째비분리 2차 변환 커널을 가리킬 수 있으며, NSST 인덱스 값 2는 세번째 비분리 2차 변환 커널을 가리킬 수 있다. 또는 NSST 인덱스 값 0은 대상 블록에 대하여 첫번째 비분리 2차 변환이 적용되지 않음을 가리킬 수 있고, NSST 인덱스 값 1 내지 3은 상기 3개의 변환 커널들을 가리킬 수 있다.

다시 도 3을 참조하면, 변환부는 선택된 변환 커널들을 기반으로 상기 비분리 2차 변환을 수행하고 (2차) 변환 계수들을 획득할 수 있다. 상기 변환 계수들은 상술한 바와 같이 양자화부를 통하여 양자화된 변환 계수들로 도출될 수 있고, 인코딩되어 디코딩 장치로 시그널링 및 인코딩 장치 내의 역양자화/역변환부로 전달될 수 있다.

한편, 상술한 바와 같이 2차 변환이 생략되는 경우 상기 1차 (분리) 변환의 출력인 (1차) 변환 계수들이 상술한 바와 같이 양자화부를 통하여 양자화된 변환 계수들로 도출될 수 있고, 인코딩되어 디코딩 장치로 시그널링 및 인코딩 장치 내의 역양자화/역변환부로 전달될 수 있다.

역변환부는 상술한 변환부에서 수행된 절차의 역순으로 일련의 절차를 수행할 수 있다. 역변환부는 (역양자화된) 변환 계수들을 수신하여, 2차 (역)변환을 수행하여 (1차) 변환 계수들을 도출하고(S350), 상기 (1차) 변환 계수들에 대하여 1차 (역)변환을 수행하여 레지듀얼 블록(레지듀얼 샘플들)을 획득할 수 있다. 여기서 상기 1차 변환 계수들은 역변환부 입장에서 수정된(modified) 변환 계수들로 불릴 수 있다. 인코딩 장치 및 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 블록과 예측된 블록을 기반으로 복원 블록을 생성하고, 이를 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있음은 상술한 바와 같다.

한편, 상술한 바와 같이 2차 (역)변환이 생략되는 경우 (역양자화된) 변환 계수들을 수신하여 상기 1차 (분리) 변환을 수행하여 레지듀얼 블록(레지듀얼 샘플들)을 획득할 수 있다. 인코딩 장치 및 디코딩 장치는 상기 레지듀얼 블록과 예측된 블록을 기반으로 복원 블록을 생성하고, 이를 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있음은 상술한 바와 같다.

도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 일 실시예에 따른 간소화 변환을 설명하기 위한 도면이다.

도 3에서 전술한 바와 같이, 비분리 2차 변환(이하 'NSST'라 한다)에 있어서, 1차 변환을 적용하여 획득한 변환 계수들의 블록 데이터를 M x M 블록들로 분할한 후, 각 M x M 블록에 대하여 M² x M² NSST가 수행될 수 있다. M은 예를 들어 4 또는 8 일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

M² x M² NSST는 행렬 곱의 형태로 적용될 수도 있지만, 계산량과 메모리 요구량 저감을 위해 NSST의 연산을 위하여 도 3에서 전술한 HyGT(Hypercube-Givens Transform)가 사용될 수 있다. HyGT는 직교 변환(orthogonal transform)이며, HyGT는 직교 매트릭스 G(m, n, θ)에 의해 정의되는 Givens rotation G_i,j(m, n)을 기본 구성 요소로 포함할 수 있다. Givens rotation G_i,j(m, n)는 아래의 수학식 4와 같을 수 있다.

[수학식 4]

수학식 4에 기반한 Givens rotation은 도 5a와 같이 도시될 수 있다. 수학식 4 및 도 5a를 참조하면, 하나의 Givens rotation은 하나의 각도(θ)만으로 기술됨을 확인할 수 있다.

도 5b는 16 x 16 NSST를 구성하는 하나의 round의 일 예를 도시하고 있다. 보다 구체적으로, HyGT는 하이퍼큐브 정렬(hypercube arrangement)에서 Givens rotation들을 조합함으로써 수행될 수 있는데, 16개의 엘레먼트에 대한 HyGT의 플로우는 도 5b와 같이 버터플라이(butterfly) 형태로 도시될 수 있다. 도 5b에서와 같이 하나의 round는 4개의 Givens rotation layer로 구성되며, 각 Givens rotation layer는 8개의 Givens rotation으로 구성되는데, 각 Givens rotation은 도 5b에서 제시하는 연결 구성과 같이 입력 데이터 2개를 선택하여 회전 변환을 적용한 후 해당 선택 위치에 그대로 출력하는 구조로 이루어질 수 있다. 16 x 16 NSST는 2번의 round와 1번의 permutation layer를 순차적으로 적용할 수 있는데, 해당 permutation layer를 통해 16개의 데이터를 임의로 섞을 수 있다. 2번의 round는 모두 도 5b와 같이 연결될 수 있지만, 두 round에 대한 Givens rotation layer들은 모두 상이할 수 있다.

64 x 64 NSST는 64개의 입력과 출력을 가지는 Givens rotation layer들로 구성되며, 16 x 16 NSST와 마찬가지로 적어도 한 번 이상 round가 적용될 수 있는데, 한 번의 round는 도 5b와 유사한 방식으로 연결된 6개의 Givens rotation layer들로 구성될 수 있다. 일 예에서, 64 x 64 NSST는 4개의 round가 적용될 수 있고, 이후 64개의 데이터를 임의로 섞기 위한 permutation layer가 적용될 수 있다. 4개의 round들 각각에 대한 Givens rotation layer들 각각은 서로 상이할 수 있다.

도 5b는 순방향 변환에 적용되는 round를 도시하고 있다. 역방향 변환을 적용할 때는 먼저 역방향 permutation layer가 적용된 후, 마지막 round부터 첫 번째 round의 순으로 도 5b의 아래에서 위로 향하는 방향을 따라 해당 Givens rotation들이 적용될 수 있다. 역방향 NSST의 각 Givens rotation에 해당하는 각도는 해당 순방향 각도에 - 부호를 적용한 값이 될 수 있다.

코딩 효율을 증가시키기 위해, 하나 이상의 HyGT 라운드가 이용될 수 있다. 도 5c에 도시된 바와 같이, NSST는 R개의 HyGT 라운드로 구성될 수 있고, 추가적으로 sorting pass를 포함할 수 있다. sorting pass는 optional permutation pass로 해석될 수도 있으며, 분산(variance)을 기반으로 변환 계수들을 소팅(sorting)할 수 있다. 일 예시에서, 2-round HyGT는 16x16 NSST에 적용될 수 있고, 4-round HyGT는 64x64 NSST에 적용될 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 간소화 변환을 설명하기 위한 도면이다.

본 명세서에서 "대상 블록"은 코딩이 수행되는 현재 블록 또는 레지듀얼 블록을 의미할 수 있다.

본 명세서에서 "간소화 변환"은 간소화 팩터(factor)에 따라 크기가 감소된 변환 매트릭스(transform matrix)를 기반으로 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들에 대하여 수행되는 변환을 의미할 수 있다. 간소화 변환을 수행하는 경우, 변환 매트릭스의 크기 감소로 인해 변환 시 요구되는 연산량이 감소될 수 있다. 즉, 간소화 변환은 크기가 큰 블록의 변환 또는 비분리 변환 시 발생하는 연산 복잡도(complexity) 이슈를 해소하기 위해 이용될 수 있다. 간소화 변환은 1차 변환(또는 코어 변환(core transform)이라 지칭될 수 있다. 1차 변환은, 예를 들어 DCT, DST 등을 포함한다), 2차 변환(예를 들어, NSST가 있다) 등 어떠한 유형의 변환에도 이용될 수 있다.

간소화 변환은 감소된 변환, 감소 변환, reduced transform, reduced secondary transform, reduction transform, simplified transform, simple transform, RTS, RST 등 다양한 용어로 지칭될 수 있으며, 간소화 변환이 지칭될 수 있는 명칭은 나열된 예시들에 한정되지 않는다.

일 실시예에 따른 간소화 변환에서, N차원 벡터(N dimensional vector)가 다른 공간에 위치한 R차원 벡터(R dimensional vector)에 매핑되어 간소화 변환 매트릭스가 결정될 수 있으며, 여기서 R은 N보다 작다. N은 변환이 적용되는 블록의 한 변의 길이(length)의 제곱 또는 변환이 적용되는 블록과 대응되는 변환 계수들의 총 개수를 의미할 수 있고, 간소화 팩터는 R/N값을 의미할 수 있다. 간소화 팩터는 감소된 팩터, 감소 팩터, reduced factor, reduction factor, simplified factor, simple factor 등 다양한 용어로 지칭될 수 있다. 한편, R은 간소화 계수(reduced coefficient)로 지칭될 수 있으나, 경우에 따라서는 간소화 팩터가 R을 의미할 수도 있다. 또한, 경우에 따라서 간소화 팩터는 N/R값을 의미할 수도 있다.

일 실시예에서, 간소화 팩터 또는 간소화 계수는 비트스트림을 통하여 시그널링될 수 있으나, 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 간소화 팩터 또는 간소화 계수에 대한 기 정의된 값이 각 인코딩 장치(100) 및 디코딩 장치(200)에 저장되어 있을 수 있으며, 이 경우 간소화 팩터 또는 간소화 계수는 별도로 시그널링되지 않을 수 있다.

일 실시예에 따른 간소화 변환 매트릭스의 사이즈는 통상의 변환 매트릭스의 사이즈 NxN보다 작은 RxN이며, 아래의 수학식 5와 같이 정의될 수 있다.

[수학식 5]

도 6의 (a)에 도시된 Reduced Transform 블록 내의 매트릭스 T는 수학식 5의 매트릭스 T_RxN를 의미할 수 있다. 도 6의 (a)와 같이 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들에 대하여 간소화 변환 매트릭스 T_RxN가 곱해지는 경우, 대상 블록에 대한 변환 계수들이 도출될 수 있다.

일 실시예에서, 변환이 적용되는 블록의 사이즈가 8x8이고, R=16이며(즉, R/N=16/64=1/4이다), 대상 블록의 사이즈가 64x64인 경우, 도 6의 (a)에 따른 간소화 변환은 아래의 수학식 6과 같은 행렬 연산으로 표현될 수 있다.

[수학식 6]

수학식 6에서 r₁ 내지 r₆₄는 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 나타낼 수 있다. 수학식 6의 연산 결과 대상 블록에 대한 변환 계수들 c_i가 도출될 수 있으며, c_i의 도출 과정은 수학식 7과 같을 수 있다.

[수학식 7]

수학식 7의 연산 결과, 대상 블록에 대한 변환 계수들 c₁ 내지 c_R이 도출될 수 있다. 즉, R=16인 경우, 대상 블록에 대한 변환 계수들 c₁ 내지 c₁₆이 도출될 수 있다. 만약 간소화 변환이 아니라 통상의(regular) 변환이 적용되어 사이즈가 64x64(NxN)인 변환 매트릭스가 사이즈가 64x1(Nx1)인 레지듀얼 샘플들을 포함하는 매트릭스에 곱해졌다면 대상 블록에 대한 변환 계수들이 64개(N개)가 도출되었겠지만, 간소화 변환이 적용되었기 때문에 대상 블록에 대한 변환 계수들이 16개(R개)만 도출되는 것이다. 대상 블록에 대한 변환 계수들의 총 개수가 N개에서 R개로 감소하여 인코딩 장치(100)가 디코딩 장치(200)로 전송하는 데이터의 양이 감소하므로 인코딩 장치(100)-디코딩 장치(200) 간 전송 효율이 증가할 수 있다.

변환 매트릭스의 사이즈 관점에서 검토하면, 통상의 변환 매트릭스의 사이즈는 64x64(NxN)인데 간소화 변환 매트릭스의 사이즈는 16x64(RxN)로 감소하므로, 통상의 변환을 수행할 때와 비교하면 간소화 변환을 수행할 시 메모리 사용을 R/N 비율로 감소시킬 수 있다. 또한, 통상의 변환 매트릭스를 이용할 때의 곱셈 연산 수 NxN과 비교하면, 간소화 변환 매트릭스를 이용하면 곱셈 연산 수를 R/N 비율로 감소(RxN)시킬 수 있다.

일 실시예에서, 인코딩 장치(100)의 변환부(122)에서 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 변환하여 대상 블록에 대한 변환 계수들이 도출될 수 있고, 대상 블록에 대한 변환 계수들은 디코딩 장치(200)의 역변환부로 전달될 수 있으며, 디코딩 장치(200)의 역변환부(223)는 대상 블록에 대한 변환 계수들을 역변환할 수 있다. 대상 블록에 대한 변환 계수들에 수행된 역변환을 기반으로, 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들이 도출할 수 있다. 즉, (간소화) 역변환에 따른 세부 동작들은 (간소화) 변환에 따른 세부 동작들과 순서가 정반대일 뿐이고, (간소화) 역변환에 따른 세부 동작들과 (간소화) 변환에 따른 세부 동작들은 실질적으로 유사할 수 있다.

일 실시예에 따른 간소화 역변환 매트릭스 T_NxR의 사이즈는 통상의 역변환 매트릭스의 사이즈 NxN보다 작은 NxR이며, 수학식 5에 도시된 간소화 변환 매트릭스 T_RxN과 트랜스포즈(transpose) 관계에 있다.

도 6의 (b)에 도시된 Reduced Inv. Transform 블록 내의 매트릭스 T^t는 간소화 역변환 매트릭스 T_NxR을 의미할 수 있다. 도 6의 (b)와 같이 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환 매트릭스 T_NxR가 곱해지는 경우, 대상 블록에 대한 1차 변환 계수들 또는 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들이 도출될 수 있다.

보다 구체적으로, 2차 역변환을 기반으로 간소화 역변환이 적용되는 경우에는, 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환 매트릭스 T_NxR가 곱해지면 대상 블록에 대한 1차 변환 계수들이 도출될 수 있다. 반면에 1차 역변환을 기반으로 간소화 역변환이 적용되는 경우에는, 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환 매트릭스 T_NxR가 곱해지면 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들이 도출될 수 있다.

일 실시예에서, 역변환이 적용되는 블록의 사이즈가 8x8이고, R=16이며(즉, R/N=16/64=1/4인 경우), 대상 블록의 사이즈가 64x64인 경우, 도 6의 (b)에 따른 간소화 역변환은 아래의 수학식 8과 같은 행렬 연산으로 표현될 수 있다.

[수학식 8]

수학식 8에서 c₁ 내지 c₁₆은 대상 블록에 대한 변환 계수들을 나타낼 수 있다. 수학식 8의 연산 결과 대상 블록에 대한 1차 변환 계수들 또는 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 나타내는 r_j가 도출될 수 있으며, r_j의 도출 과정은 수학식 9와 같을 수 있다.

[수학식 9]

수학식 9의 연산 결과, 대상 블록에 대한 1차 변환 계수들 또는 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 나타내는 r₁ 내지 r_N이 도출될 수 있다. 역변환 매트릭스의 사이즈 관점에서 검토하면, 통상의 역변환 매트릭스의 사이즈는 64x64(NxN)인데 간소화 역변환 매트릭스의 사이즈는 64x16(NxR)으로 감소하므로, 통상의 역변환을 수행할 때와 비교하면 간소화 역변환을 수행할 시 메모리 사용을 R/N 비율로 감소시킬 수 있다. 또한, 통상의 역변환 매트릭스를 이용할 때의 곱셈 연산 수 NxN과 비교하면, 간소화 역변환 매트릭스를 이용하면 곱셈 연산 수를 R/N 비율로 감소(NxR)시킬 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 간소화 변환 과정을 도시하는 흐름도이다.

도 7에 개시된 각 단계는 도 2에 개시된 디코딩 장치(200)에 의하여 수행될 수 있다. 보다 구체적으로, S700은 도 2에 개시된 역양자화부(222)에 의하여 수행될 수 있고, S710 및 S720은 도 2에 개시된 역변환부(223)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 도 2에서 전술된 내용과 중복되는 구체적인 내용은 설명을 생략하거나 간단히 하기로 한다.

일 실시예에서, 도 6에서 전술한 바와 같이, (간소화) 변환에 따른 세부 동작들은 (간소화) 역변환에 따른 세부 동작들과 순서가 정반대일 뿐이고, (간소화) 변환에 따른 세부 동작들과 (간소화) 역변환에 따른 세부 동작들은 실질적으로 유사할 수 있다. 따라서, 당해 기술 분야의 통상의 기술자는, 이하에서 설명되는 간소화 역변환에 대한 S700 내지 S720의 설명들이 간소화 변환에도 동일 또는 유사하게 적용될 수 있음을 용이하게 이해할 수 있을 것이다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 대하여 역양자화를 수행하여 변환 계수들을 도출할 수 있다(S700).

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 변환 커널(transform kernel)을 선택할 수 있다(S710). 보다 구체적으로, 디코딩 장치(200)는 변환 인덱스, 변환이 적용되는 영역의 폭(width) 및 높이(height), 영상 디코딩에서 이용되는 인트라 예측 모드 및 대상 블록의 색상 성분(color component)에 대한 정보 중 적어도 하나를 기반으로 변환 커널을 선택할 수 있다. 다만 실시예는 이에 한정되지 않으며, 예를 들어 변환 커널은 기 정의된 것으로서, 변환 커널을 선택하기 위한 별도의 정보가 시그널링되지 않을 수도 있다.

일 예시에서, 대상 블록의 색상 성분에 대한 정보는 CIdx를 통해 시그널링될 수 있다. 대상 블록이 루마(luma) 블록인 경우 CIdx는 0을 지시할 수 있고, 대상 블록이 크로마(chroma) 블록, 예를 들어 Cb 블록 또는 Cr 블록인 경우 CIdx는 0이 아닌 값(예를 들어 1)을 지시할 수 있다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 선택된 변환 커널 및 간소화 팩터(reduced factor)를 기반으로 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환을 적용할 수 있다(S720).

도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 간소화 변환 과정을 도시하는 흐름도이다.

도 8에 개시된 각 단계는 도 2에 개시된 디코딩 장치(200)에 의하여 수행될 수 있다. 보다 구체적으로, S800은 도 2에 개시된 역양자화부(222)에 의하여 수행될 수 있고, S810 내지 S860은 도 2에 개시된 역변환부(223)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 도 2에서 전술된 내용과 중복되는 구체적인 내용은 설명을 생략하거나 간단히 하기로 한다.

일 실시예에서, 도 6에서 전술한 바와 같이, (간소화) 변환에 따른 세부 동작들은 (간소화) 역변환에 따른 세부 동작들과 순서가 정반대일 뿐이고, (간소화) 변환에 따른 세부 동작들과 (간소화) 역변환에 따른 세부 동작들은 실질적으로 유사할 수 있다. 따라서, 당해 기술 분야의 통상의 기술자는, 이하에서 설명되는 간소화 역변환에 대한 S800 내지 S860의 설명들이 간소화 변환에도 동일 또는 유사하게 적용될 수 있음을 용이하게 이해할 수 있을 것이다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 대상 블록에 대한 양자화된 계수들에 대하여 역양자화를 수행할 수 있다(S800). 만약 인코딩 장치(100)에서 변환이 수행되었던 경우, S800에서 디코딩 장치(200)는 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 대하여 역양자화를 수행하여 대상 블록에 대한 변환 계수들을 도출할 수 있다. 반대로, 만약 인코딩 장치(100)에서 변환이 수행되지 않았던 경우, S800에서 디코딩 장치(200)는 대상 블록에 대한 양자화된 레지듀얼 샘플들에 대하여 역양자화를 수행하여 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 인코딩 장치(100)에서 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들에 대하여 변환이 수행되었었는지 여부를 판단할 수 있고(S810), 변환이 수행되었다고 판단되는 경우 변환 인덱스(transform index)를 파싱(parsing)(또는 비트스트림으로부터 디코딩) 할 수 있다(S820). 변환 인덱스는 수평 방향의 변환을 위한 수평 변환 인덱스 및 수직 방향의 변환을 위한 수직 변환 인덱스를 포함할 수 있다.

일 예시에서, 변환 인덱스는 1차 변환 인덱스, 코어 변환 인덱스, NSST 인덱스 등을 포함할 수 있다. 변환 인덱스는 예를 들어 Transform_idx로 표현될 수 있고, NSST 인덱스는 예를 들어 NSST_idx로 표현될 수 있다. 또한, 수평 변환 인덱스는 Transform_idx_h로, 수직 변환 인덱스는 Transform_idx_v로 표현될 수 있다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, S810에서 인코딩 장치(100)에서 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들에 대하여 변환이 수행되지 않았다고 판단된 경우, S820 내지 S860에 따른 동작들을 생략할 수 있다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 변환 인덱스, 변환이 적용되는 영역의 폭(width) 및 높이(height), 영상 디코딩에서 이용되는 인트라 예측 모드 및 대상 블록의 색상 성분(color component)에 대한 정보 중 적어도 하나를 기반으로 변환 커널(transform kernel)을 선택할 수 있다(S830).

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환을 수행할 조건에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다(S840).

일 예시에서, 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이가 각각 제1 계수보다 큰 경우, 디코딩 장치(200)는 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환을 수행할 조건에 해당한다고 판단할 수 있다.

다른 일 예시에서, 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이의 곱이 제2 계수보다 크면서 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이 중 작은 것이 제3 계수보다 큰 경우, 디코딩 장치(200)는 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환을 수행할 조건에 해당한다고 판단할 수 있다.

또 다른 일 예시에서, 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이가 각각 제4 계수보다 작거나 같은 경우, 디코딩 장치(200)는 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환을 수행할 조건에 해당한다고 판단할 수 있다.

또 다른 일 예시에서, 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이의 곱이 제5 계수보다 작거나 같으면서 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이 중 작은 것이 제6 계수보다 작거나 같은 경우, 디코딩 장치(200)는 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환을 수행할 조건에 해당한다고 판단할 수 있다.

또 다른 일 예시에서, 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이가 각각 제1 계수보다 큰 조건, 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이의 곱이 제2 계수보다 크면서 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이 중 작은 것이 제3 계수보다 큰 조건, 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이가 각각 제4 계수보다 작거나 같은 조건 및 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이의 곱이 제5 계수보다 작거나 같으면서 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이 중 작은 것이 제6 계수보다 작거나 같은 조건 중 적어도 하나가 만족되는 경우, 디코딩 장치(200)는 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환을 수행할 조건에 해당한다고 판단할 수 있다.

상기된 예시들에서, 제1 계수 내지 제6 계수는 임의의 기 정의된 양의 정수일 수 있다. 예를 들어, 제1 계수 내지 제6 계수는 4, 8, 16 또는 32일 수 있다.

일 실시예에 따른 간소화 역변환은 대상 블록에 포함된 정사각형 영역(즉, 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭과 높이의 길이가 같은 경우)에 대하여 적용될 수 있고, 경우에 따라서 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이가 기 정의된 계수의 값(예를 들어, 4, 8, 16, 32 등)으로 고정될 수 있다. 한편, 간소화 역변환이 적용되는 영역은 정사각형 영역에 한정되지 않으며, 직사각형(rectangular) 영역 또는 비직사각형(non-rectangular) 영역에도 간소화 역변환이 적용될 수 있다. 간소화 역변환이 적용되는 영역에 대한 보다 구체적인 설명은 도 10에서 후술하기로 한다.

일 예시에서, 간소화 역변환을 수행할 조건에 해당하는지 여부는 변환 인덱스를 기반으로 판단될 수 있다. 다시 말해, 변환 인덱스는 대상 블록에 대하여 어떠한 변환이 수행되었는지 여부를 지시할 수 있다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, S840에서 간소화 역변환을 수행할 조건에 해당하지 않는다고 판단된 경우, 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 (통상의(regular)) 역변환을 수행할 수 있다. 도 3에서 전술한 바와 같이, (역)변환은 예를 들어 DCT2, DCT4, DCT5, DCT7, DCT8, DST1, DST4, DST7, NSST, JEM-NSST(HyGT) 등을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, S840에서 간소화 역변환을 수행할 조건에 해당한다고 판단된 경우, 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환을 수행할 수 있다(S860).

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 비분리 2차 변환을 기반으로 하는 간소화 변환 과정을 도시하는 흐름도이다.

도 9에 개시된 각 단계는 도 2에 개시된 디코딩 장치(200)에 의하여 수행될 수 있으며, 보다 구체적으로 S900은 도 2에 개시된 역양자화부(222)에 의하여 수행될 수 있고, S910 내지 S980은 도 2에 개시된 역변환부(223)에 의하여 수행될 수 있다. 더불어, 도 9의 S900은 도 8의 S800과 대응되고, 도 9의 S940은 도 8의 S830과 대응되고, 도 9의 S950은 도 8의 S840과 대응될 수 있다. 따라서, 도 2 및 도 8에서 전술된 내용과 중복되는 구체적인 내용은 설명을 생략하거나 간단히 하기로 한다.

일 실시예에서, 도 6에서 전술한 바와 같이, (간소화) 변환에 따른 세부 동작들은 (간소화) 역변환에 따른 세부 동작들과 순서가 정반대일 뿐이고, (간소화) 변환에 따른 세부 동작들과 (간소화) 역변환에 따른 세부 동작들은 실질적으로 유사할 수 있다. 따라서, 당해 기술 분야의 통상의 기술자는, 이하에서 설명되는 간소화 역변환에 대한 S900 내지 S980의 설명들이 간소화 변환에도 동일 또는 유사하게 적용될 수 있음을 용이하게 이해할 수 있을 것이다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 대상 블록에 대한 양자화된 계수들에 대하여 역양자화를 수행할 수 있다(S900).

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 인코딩 장치(100)에서 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들에 대하여 NSST가 수행되었었는지 여부를 판단할 수 있고(S910), NSST가 수행되었다고 판단된 경우 NSST 인덱스를 파싱(또는 비트스트림으로부터 디코딩) 할 수 있다(S920).

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, NSST 인덱스가 0보다 큰지 여부를 판단할 수 있고(S930), NSST 인덱스가 0보다 크다고 판단된 경우, NSST 인덱스, NSST가 적용되는 영역의 폭 및 높이, 인트라 예측 모드 및 대상 블록의 색상 성분에 대한 정보 중 적어도 하나를 기반으로 변환 커널을 선택할 수 있다(S940).

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환을 수행할 조건에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다(S950).

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, S950에서 간소화 역변환을 수행할 조건에 해당하지 않는다고 판단된 경우, 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환을 기반으로 하지 않는 (통상의) 인버스(Inverse) 역변환을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, S950에서 간소화 역변환을 수행할 조건에 해당한다고 판단된 경우, 대상 블록에 대한 변환계수들에 대하여 간소화 역변환을 기반으로 하는 인버스 NSST를 수행할 수 있다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, S910에서 인코딩 장치(100)에서 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들에 대하여 NSST가 수행되지 않았다고 판단된 경우, S920 내지 S970에 따른 동작들을 생략할 수 있다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, S930에서 NSST 인덱스가 0보다 크지 않다고 판단된 경우, S940 내지 S970에 따른 동작들을 생략할 수 있다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 인버스 NSST가 적용되어 도출된 대상 블록에 대한 1차 변환 계수들에 대하여 1차 역변환을 수행할 수 있다. 1차 변환 계수들에 대하여 1차 역변환이 수행되면, 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들이 도출될 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 간소화 변환이 적용되는 블록을 도시하는 도면이다.

도 8에서 전술한 바와 같이, 대상 블록 내에서 간소화 (역)변환이 적용되는 영역은 정사각형 영역에 한정되지 않으며, 직사각형 영역 또는 비직사각형 영역에도 간소화 변환이 적용될 수 있다.

도 10은 사이즈 16x16인 대상 블록(1000) 내의 비직사각형 영역에 간소화 변환이 적용되는 예시를 도시하고 있다. 도 10에 음영 표시된 10개의 블록들(1010)은 대상 블록(1000) 내에서 간소화 변환이 적용되는 영역을 나타낸다. 각 최소 단위 블록들의 사이즈가 4x4이므로, 도 10의 예시에 따르면 간소화 변환이 10개의 4x4 픽셀에 적용(즉, 간소화 변환이 160개의 픽셀에 적용)된다. R=16일 때, 간소화 변환 매트릭스의 사이즈는 16x160이 될 수 있다.

한편, 당해 기술 분야의 통상의 기술자는, 도 10에 도시된 간소화 변환이 적용되는 영역에 포함된 최소 단위 블록들(1010)의 배열은 무수히 많은 예시들 중 하나에 불과함을 용이하게 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 간소화 변환이 적용되는 영역에 포함된 최소 단위 블록들은 상호 이웃하지 않을 수 있고, 상호 꼭지점 하나만을 공유하는 관계에 있을 수도 있을 것이다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 인코딩 장치의 동작을 도시하는 흐름도이다.

도 11에 개시된 각 단계는 도 1에 개시된 인코딩 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 보다 구체적으로, S1100은 도 1에 개시된 감산부(121)에 의하여 수행될 수 있고, S1110은 도 1에 개시된 변환부(122)에 의하여 수행될 수 있고, S1120은 도 1에 개시된 양자화부(123)에 의하여 수행될 수 있고, S1130은 도 1에 개시된 엔트로피 인코딩부(130)에 의하여 수행될 수 있다. 더불어, S1100 내지 S1130에 따른 동작들은, 도 6 내지 도 10에서 전술된 내용들 중 일부를 기반으로 한 것이다. 따라서, 도 1 및 도 6 내지 도 10에서 전술된 내용과 중복되는 구체적인 내용은 설명을 생략하거나 간단히 하기로 한다.

일 실시예에 따른 인코딩 장치(100)는, 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다(S1100).

일 실시예에 따른 인코딩 장치(100)는, 레지듀얼 샘플들에 대한 간소화 변환을 기반으로 대상 블록에 대한 변환 계수들을 도출할 수 있다(S1110). 일 예시에서, 간소화 변환은 간소화 변환 매트릭스를 기반으로 수행될 수 있고, 간소화 변환 매트릭스는 행의 개수가 열의 개수보다 적은 비정방형 매트릭스일 수 있다.

일 실시예에서, S1110은 간소화 변환을 적용할 조건에 해당하는지 여부를 판단하는 단계, 상기 판단을 기반으로 변환 인덱스를 생성 및 인코딩하는 단계, 변환 커널을 선택하는 단계 및 간소화 변환을 적용할 조건에 해당하는 경우, 선택된 변환 커널 및 간소화 팩터를 기반으로 레지듀얼 샘플들에 대하여 간소화 변환을 적용하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 간소화 변환 매트릭스의 사이즈는 간소화 팩터를 기반으로 결정될 수 있다.

만약 S1110에 따른 간소화 변환이 1차 변환을 기반으로 하는 경우, 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들에 대하여 간소화 변환을 수행하면 대상 블록에 대한 1차 변환 계수들이 도출될 수 있다. 디코딩 장치(200)는 대상 블록에 대한 1차 변환 계수들에 대하여 NSST를 수행할 수 있으며, 이때 NSST는 간소화 변환을 기반으로 수행되거나, 간소화 변환을 기반으로 하지 않고 수행될 수 있다. NSST가 간소화 변환을 기반으로 수행되면 S1110에 따른 동작과 대응될 수 있다.

일 실시예에 따른 인코딩 장치(100)는, 대상 블록에 대한 변환 계수들을 기반으로 양자화를 수행하여 양자화된 변환 계수들을 도출할 수 있다(S1120).

일 실시예에 따른 인코딩 장치(100)는, 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 인코딩할 수 있다(S1130). 보다 구체적으로, 인코딩 장치(100)는 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 생성하고, 생성된 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 인코딩할 수 있다. 양자화된 변환 계수들에 관한 정보는 레지듀얼 정보를 포함할 수 있다.

일 예시에서, 양자화된 변환 계수들에 관한 정보는, 간소화 변환이 적용되는지 여부에 대한 정보, 간소화 팩터에 관한 정보, 간소화 변환을 적용하는 최소 변환 사이즈에 대한 정보 및 간소화 변환을 적용하는 최대 변환 사이즈에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 양자화된 변환 계수들에 관한 정보에 대한 보다 구체적인 설명은 도 12에서 후술하기로 한다.

S1110을 참조하면, 레지듀얼 샘플들에 대한 간소화 변환을 기반으로 대상 블록에 대한 변환 계수들이 도출되는 것을 확인할 수 있다. 변환 매트릭스의 사이즈 관점에서 검토하면, 통상의 변환 매트릭스의 사이즈는 NxN인데 간소화 변환 매트릭스의 사이즈는 RxN으로 감소하므로, 통상의 변환을 수행할 때와 비교하면 간소화 변환을 수행할 시 메모리 사용을 R/N 비율로 감소시킬 수 있다. 또한, 통상의 변환 매트릭스를 이용할 때의 곱셈 연산 수 NxN과 비교하면, 간소화 변환 매트릭스를 이용하면 곱셈 연산 수를 R/N 비율로 감소(RxN)시킬 수 있다. 더불어, 간소화 변환이 적용되면 R개의 변환 계수들만이 도출되므로, 통상의 변환이 적용될 때 N개의 변환 계수들이 도출되는 것과 비교할 때 대상 블록에 대한 변환 계수들의 총 개수가 N개에서 R개로 감소하여 인코딩 장치(100)가 디코딩 장치(200)로 전송하는 데이터의 양이 감소할 수 있다. 정리하면, S1110에 따르면 간소화 변환을 통해 인코딩 장치(100)의 변환 효율 및 코딩 효율이 증가할 수 있다.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 디코딩 장치의 동작을 도시하는 흐름도이다.

도 12에 개시된 각 단계는 도 2에 개시된 디코딩 장치(200)에 의하여 수행될 수 있다. 보다 구체적으로, S1200은 도 2에 개시된 엔트로피 디코딩부(210)에 의하여 수행될 수 있고, S1210은 도 2에 개시된 역양자화부(222)에 의하여 수행될 수 있고, S1220은 도 2에 개시된 역변환부(223)에 의하여 수행될 수 있고, S1230은 도 2에 개시된 가산부(240)에 의하여 수행될 수 있다. 더불어, S1200 내지 S1230에 따른 동작들은, 도 6 내지 도 10에서 전술된 내용들 중 일부를 기반으로 한 것이다. 따라서, 도 2 및 도 6 내지 도 10에서 전술된 내용과 중복되는 구체적인 내용은 설명을 생략하거나 간단히 하기로 한다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 비트스트림으로부터 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들을 도출할 수 있다(S1200). 보다 구체적으로, 디코딩 장치(200)는 비트스트림으로부터 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 디코딩할 수 있고, 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 기반으로 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들을 도출할 수 있다. 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 관한 정보는 SPS(Sequence Parameter Set) 또는 슬라이스 헤더(slice header)에 포함될 수 있고, 간소화 변환이 적용되는지 여부에 대한 정보, 간소화 팩터에 관한 정보, 간소화 변환을 적용하는 최소 변환 사이즈에 대한 정보, 간소화 변환을 적용하는 최대 변환 사이즈에 대한 정보 및 간소화 역변환 사이즈에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

보다 구체적으로, 간소화 변환이 적용되는지 여부에 대한 정보는 가용 플래그를 통해 나타날 수 있고, 간소화 팩터에 관한 정보는 간소화 팩터 값을 통해 나타날 수 있고, 간소화 역변환을 적용하는 최소 변환 사이즈에 대한 정보는 최소 변환 사이즈 값을 통해 나타날 수 있고, 간소화 역변환을 적용하는 최대 변환 사이즈에 대한 정보는 최대 변환 사이즈 값을 통해 나타날 수 있으며, 간소화 역변환 사이즈에 대한 정보는 간소화 역변환의 사이즈 값을 통해 나타날 수 있다. 이때 가용 플래그는 제1 신택스 요소(syntax element)를 통해 시그널링되고, 간소화 팩터 값은 제2 신택스 요소를 통해 시그널링되고, 최소 변환 사이즈 값은 제3 신택스 요소를 통해 시그널링되고, 최대 변환 사이즈 값은 제4 신택스 요소를 통해 시그널링되고, 간소화 역변환 사이즈 값은 제5 신택스 요소를 통해 시그널링될 수 있다.

일 예시에서, 제1 신택스 요소는 신택스 요소 Reduced_transform_enabled_flag로 표현될 수 있다. 간소화 변환이 적용된 경우 신택스 요소 Reduced_transform_enabled_flag가 1을 지시하고, 간소화 변환이 적용되지 않은 경우 신택스 요소 Reduced_transform_enabled_flag가 0을 지시할 수 있다. 신택스 요소 Reduced_transform_enabled_flag가 시그널링되지 않는 경우, 신택스 요소 Reduced_transform_enabled_flag의 값은 0으로 추정될 수 있다.

또한, 제2 신택스 요소는 신택스 요소 Reduced_transform_factor로 표현될 수 있다. 신택스 요소 Reduced_transform_factor는 R/N의 값을 지시할 수 있고, 여기서 N은 변환이 적용되는 블록의 한 별의 길이의 제곱 또는 변환이 적용되는 블록과 대응되는 변환 계수들의 총 개수를 의미할 수 있다. R은 N보다 작은 간소화 계수를 의미할 수 있다. 다만 예시는 이에 한정되지 않으며, 예를 들어 Reduced_transform_factor는 R/N이 아니라 R을 지시할 수도 있다. 간소화 역변환 매트릭스의 관점에서 검토하면, R은 간소화 역변환 매트릭스의 열의 개수를 의미하고 N은 간소화 역변환 매트릭스의 행의 개수를 의미하며, 이때 간소화 역변환 매트릭스의 열의 개수가 행의 개수보다 적어야 한다. R은 예를 들어 8, 16, 32 등의 값일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 신택스 요소 Reduced_transform_factor가 시그널링되지 않는 경우, Reduced_transform_factor의 값은 R/N(또는 R)으로 추정될 수 있다.

또한, 제3 신택스 요소는 신택스 요소 min_reduced_transform_size로 표현될 수 있다. 신택스 요소 min_reduced_transform_size가 시그널링되지 않는 경우, min_reduced_transform_size의 값은 0으로 추정될 수 있다.

또한, 제4 신택스 요소는 신택스 요소 max_reduced_transform_size로 표현될 수 있다. 신택스 요소 max_reduced_transform_size가 시그널링되지 않는 경우, max_reduced_transform_size의 값은 0으로 추정될 수 있다.

또한, 제5 신택스 요소는 신택스 요소 reduced_transform_size로 표현될 수 있다. 신택스 요소 reduced_transform_size에 포함되어 시그널링되는 간소화 역변환의 사이즈 값은, 간소화 역변환이 적용되는 영역의 사이즈 또는 간소화 변환 매트릭스의 사이즈를 나타낼 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 신택스 요소 reduced_transform_size가 시그널링되지 않는 경우, reduced_transform_size의 값은 0으로 추정될 수 있다.

대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 관한 정보가 SPS에 포함되어 시그널링되는 예시는 아래의 표 3과 같다.

[표 3]

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 대하여 역양자화를 수행하여 변환 계수들을 도출할 수 있다(S1210).

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 변환 계수들에 대한 간소화 역변환을 기반으로 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출할 수 있다(S1220). 일 예시에서, 간소화 역변환은 간소화 역변환 매트릭스를 기반으로 수행될 수 있고, 간소화 역변환 매트릭스는 열의 개수가 행의 개수보다 적은 비정방형 매트릭스일 수 있다.

일 실시예에서, S1220은 변환 인덱스를 디코딩하는 단계, 변환 인덱스를 기반으로 간소화 역변환을 적용할 조건에 해당하는지 여부를 판단하는 단계, 변환 커널을 선택하는 단계 및 간소화 역변환을 적용할 조건에 해당하는 경우, 선택된 변환 커널 및 간소화 팩터를 기반으로 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환을 적용하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 간소화 역변환 매트릭스의 사이즈는 간소화 팩터를 기반으로 결정될 수 있다.

만약 S1220에 따른 간소화 역변환이 인버스 NSST를 기반으로 하는 경우, 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환을 수행하면 대상 블록에 대한 1차 변환 계수들이 도출될 수 있다. 디코딩 장치(200)는 대상 블록에 대한 1차 변환 계수들에 대하여 1차 역변환을 수행할 수 있으며, 이때 1차 역변환은 간소화 역변환을 기반으로 수행되거나, 간소화 역변환을 기반으로 하지 않고 수행될 수 있다.

또는, S1220에 따른 간소화 역변환이 1차 역변환을 기반으로 하는 경우, 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환을 수행하면 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들이 바로 도출될 수 있다.

일 실시예에 따른 디코딩 장치(200)는, 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들 및 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성할 수 있다(S1230).

S1220을 참조하면, 대상 블록에 대한 변환 계수들에 대한 간소화 역변환을 기반으로 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들이 도출되는 것을 확인할 수 있다. 역변환 매트릭스의 사이즈 관점에서 검토하면, 통상의 역변환 매트릭스의 사이즈는 NxN인데 간소화 역변환 매트릭스의 사이즈는 NxR로 감소하므로, 통상의 변환을 수행할 때와 비교하면 간소화 변환을 수행할 시 메모리 사용을 R/N 비율로 감소시킬 수 있다. 또한, 통상의 역변환 매트릭스를 이용할 때의 곱셈 연산 수 NxN과 비교하면, 간소화 역변환 매트릭스를 이용하면 곱셈 연산 수를 R/N 비율로 감소(NxR)시킬 수 있다. 더불어, 간소화 역변환을 적용할 시 R개의 변환 계수들만을 디코딩하면 되므로, 통상의 역변환이 적용될 때 N개의 변환 계수들을 디코딩해야 하는 것과 비교할 때 대상 블록에 대한 변환 계수들의 총 개수가 N개에서 R개로 감소하여 디코딩 효율이 증가할 수 있다. 정리하면, S1220에 따르면 간소화 역변환을 통해 디코딩 장치(200)의 (역)변환 효율 및 코딩 효율이 증가할 수 있다.

전술한 장치의 내부 컴포넌트들은 메모리에 저장된 연속된 수행과정들을 실행하는 프로세서들이거나, 그 외의 하드웨어로 구성된 하드웨어 컴포넌트들일 수 있다. 이 들은 장치 내/외부에 위치할 수 있다.

전술한 모듈들은 실시예에 따라 생략되거나, 유사/동일한 동작을 수행하는 다른 모듈에 의해 대체될 수 있다.

상술한 본 발명에 따른 방법은 소프트웨어 형태로 구현될 수 있으며, 본 발명에 따른 인코딩 장치 및/또는 디코딩 장치는 예를 들어 TV, 컴퓨터, 스마트폰, 셋톱박스, 디스플레이 장치 등의 영상 처리를 수행하는 장치에 포함될 수 있다.

상술한 실시예에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로써 순서도를 기초로 설명되고 있지만, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당업자라면 순서도에 나타내어진 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

본 발명에서 실시예들이 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 방법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다. 프로세서는 ASIC(appICation-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로 및/또는 데이터 처리 장치를 포함할 수 있다. 메모리는 ROM(read-only memory), RAM(random access memory), 플래쉬 메모리, 메모리 카드, 저장 매체 및/또는 다른 저장 장치를 포함할 수 있다.

Claims

디코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 디코딩 방법에 있어서,
비트스트림으로부터 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들을 도출하는 단계;
상기 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 대하여 역양자화를 수행하여 변환 계수들을 도출하는 단계;
상기 변환 계수들에 대한 간소화 역변환(reduced inverse transform)을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계; 및
상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들 및 상기 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성하는 단계를 포함하되,
상기 간소화 역변환은 간소화 역변환 매트릭스(matrix)를 기반으로 수행되고, 상기 간소화 역변환 매트릭스는 열의 개수가 행의 개수보다 적은 비정방형(non-square) 매트릭스인 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
제1항에 있어서,
상기 간소화 역변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계는,
변환 인덱스를 디코딩하는 단계;
상기 변환 인덱스를 기반으로, 상기 간소화 역변환을 적용할 조건에 해당하는지 여부를 판단하는 단계;
변환 커널(transform kernel)을 선택하는 단계; 및
상기 간소화 역변환을 적용할 조건에 해당하는 경우, 상기 선택된 변환 커널 및 간소화 팩터를 기반으로 상기 변환 계수들에 대하여 간소화 역변환을 적용하는 단계를 포함하고,
상기 간소화 역변환 매트릭스의 사이즈는 상기 간소화 팩터를 기반으로 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
제2항에 있어서,
상기 변환 인덱스, 상기 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭(width) 및 높이(height), 상기 영상 디코딩에서 이용되는 인트라 예측 모드 및 대상 블록의 색상 성분(color component)에 대한 정보 중 적어도 하나를 기반으로 상기 변환 커널이 선택되는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
제2항에 있어서,
상기 간소화 역변환을 적용할 조건은, 상기 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭(width) 및 높이(height)가 각각 제1 계수보다 큰 조건, 상기 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이의 곱이 제2 계수보다 크면서 상기 간소화 역변환이 적용되는 영역의 상기 폭 및 상기 높이 중 작은 것이 제3 계수보다 큰 조건, 상기 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이가 각각 제4 계수보다 작거나 같은 조건 및 상기 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이의 곱이 제5 계수보다 작거나 같으면서 상기 간소화 역변환이 적용되는 영역의 상기 폭 및 상기 높이 중 작은 것이 제6 계수보다 작거나 같은 조건 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
제1항에 있어서,
상기 대상 블록 내에서 상기 간소화 역변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이는 상호 동일한 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
제1항에 있어서,
상기 간소화 역변환은 2차 변환을 기반으로 수행되고,
상기 대상 블록 내에서 상기 2차 변환이 적용되는 영역(area)은 비직사각형(non-rectangular) 형태(shape)인 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
제1항에 있어서,
상기 비트스트림에 포함된 SPS(Sequence Parameter Set) 또는 슬라이스 헤더(slice header)는,
상기 간소화 역변환이 적용되는지 여부에 대한 정보, 상기 간소화 팩터에 관한 정보, 상기 간소화 역변환을 적용하는 최소 변환 사이즈에 대한 정보, 상기 간소화 역변환을 적용하는 최대 변환 사이즈에 대한 정보 및 상기 간소화 역변환 사이즈에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
제7항에 있어서,
상기 비트스트림에 포함된 상기 SPS 또는 상기 슬라이스 헤더는, 상기 간소화 역변환이 적용되는지 여부에 대한 정보를 나타내는 가용 플래그, 상기 간소화 팩터에 관한 정보를 나타내는 간소화 팩터 값, 상기 간소화 역변환을 적용하는 최소 변환 사이즈에 대한 정보를 나타내는 최소 변환 사이즈 값, 상기 간소화 역변환을 적용하는 최대 변환 사이즈에 대한 정보를 나타내는 최대 변환 사이즈 값 및 상기 간소화 역변환의 사이즈 값 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 가용 플래그는 제1 신택스 요소(syntax element)를 통해 시그널링되고, 상기 간소화 팩터의 값은 제2 신택스 요소를 통해 시그널링되고, 상기 최소 변환 사이즈 값은 제3 신택스 요소를 통해 시그널링되고, 상기 최대 변환 사이즈 값은 제4 신택스 요소를 통해 시그널링되며, 상기 간소화 역변환의 사이즈 값은 제5 신택스 요소를 통해 시그널링되는 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 방법.
인코딩 장치에 의하여 수행되는 영상 인코딩 방법에 있어서,
대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 단계;
상기 레지듀얼 샘플들에 대한 간소화 변환(reduced transform)을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 변환 계수들을 도출하는 단계;
상기 대상 블록에 대한 변환 계수들을 기반으로 양자화를 수행하여 양자화된 변환 계수들을 도출하는 단계; 및
상기 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 인코딩하는 단계를 포함하되,
상기 간소화 변환은 간소화 변환 매트릭스를 기반으로 수행되고, 상기 간소화 변환 매트릭스는 행의 개수가 열의 개수보다 적은 비정방형 매트릭스인 것을 특징으로 하는, 영상 인코딩 방법.
제9항에 있어서,
상기 간소화 변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 변환 계수들을 도출하는 단계는,
상기 간소화 변환을 적용할 조건에 해당하는지 여부를 판단하는 단계;
상기 판단을 기반으로 변환 인덱스를 생성 및 인코딩하는 단계;
변환 커널을 선택하는 단계; 및
상기 간소화 변환을 적용할 조건에 해당하는 경우, 상기 선택된 변환 커널 및 간소화 팩터를 기반으로 상기 레지듀얼 샘플들에 대하여 간소화 변환을 적용하는 단계를 포함하고,
상기 간소화 변환 매트릭스의 사이즈는 상기 간소화 팩터를 기반으로 결정되는 것을 특징으로 하는, 영상 인코딩 방법.
제10항에 있어서,
상기 변환 인덱스, 상기 간소화 변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이, 상기 영상 인코딩에서 이용되는 인트라 예측 모드 및 대상 블록의 색상 성분에 대한 정보 중 적어도 하나를 기반으로 상기 변환 커널이 선택되는 것을 특징으로 하는, 영상 인코딩 방법.
제10항에 있어서,
상기 간소화 변환을 적용할 조건은, 상기 간소화 변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이가 각각 제1 계수보다 큰 조건, 상기 간소화 변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이의 곱이 제2 계수보다 크면서 상기 간소화 변환이 적용되는 영역의 상기 폭 및 상기 높이 중 작은 것이 제3 계수보다 큰 조건, 상기 간소화 변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이가 각각 제4 계수보다 작거나 같은 조건 및 상기 간소화 변환이 적용되는 영역의 폭 및 높이의 곱이 제5 계수보다 작거나 같으면서 상기 간소화 변환이 적용되는 영역의 상기 폭 및 상기 높이 중 작은 것이 제6 계수보다 작거나 같은 조건 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 인코딩 방법.
제9항에 있어서,
상기 간소화 변환은 2차 변환을 기반으로 수행되고,
상기 대상 블록 내에서 상기 2차 변환이 적용되는 영역은 비직사각형(non-rectangular) 형태인 것을 특징으로 하는, 영상 인코딩 방법.
제9항에 있어서,
상기 양자화된 변환 계수들에 관한 정보는, 상기 간소화 변환이 적용되는지 여부에 대한 정보, 상기 간소화 팩터에 관한 정보, 상기 간소화 변환을 적용하는 최소 변환 사이즈에 대한 정보, 상기 간소화 변환을 적용하는 최대 변환 사이즈에 대한 정보 및 상기 간소화 변환 사이즈에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 인코딩 방법.
영상 디코딩을 수행하는 디코딩 장치에 있어서,
비트스트림으로부터 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들을 도출하는 엔트로피 디코딩부;
상기 대상 블록에 대한 양자화된 변환 계수들에 대하여 역양자화를 수행하여 변환 계수들을 도출하는 역양자화부;
상기 변환 계수들에 대한 간소화 역변환을 기반으로 상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들을 도출하는 역변환부; 및
상기 대상 블록에 대한 레지듀얼 샘플들 및 상기 대상 블록에 대한 예측 샘플들을 기반으로 복원 픽처를 생성하는 가산부를 포함하되,
상기 간소화 역변환은 간소화 역변환 매트릭스를 기반으로 수행되고, 상기 간소화 역변환 매트릭스는 열의 개수가 행의 개수보다 적은 비정방형 매트릭스인 것을 특징으로 하는, 영상 디코딩 장치.