KR20070077059A

KR20070077059A - 엔트로피 부호화/복호화 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20070077059A
Application number: KR1020060136770A
Authority: KR
Inventors: 이배근
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2006-01-19
Filing date: 2006-12-28
Publication date: 2007-07-25
Also published as: US20070177664A1; WO2007083923A1

Abstract

본 발명은 FGS(Fine Granular Scalability) 계층을 엔트로피 부호화함에 있어 부호화 효율을 높이는 방법 및 장치에 관한 것이다.

분해된 복수의 품질 계층 중 소정의 품질 계층에 속하는 현재 계수들을 엔트로피 부호화하는 방법은, 상기 현재 계수들에 대응되는 하위 계층의 계수들을 읽는 단계와, 상기 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 현재 계수들을 그룹화하는 단계와, 상기 그룹화된 계수들 별로 서로 다른 컨텍스트 모델을 이용하여 부호화하는 단계를 포함한다.

스케일러블 비디오 코딩, 엔트로피 코딩, 품질 계층, FGS, CABAC

Description

엔트로피 부호화/복호화 방법 및 장치{Method and apparatus for entropy encoding/decoding}

도 1은 하나의 슬라이스를 구성하는 복수의 품질 계층의 개념을 보여주는 도면.

도 2는 JVT-R077에서 제안하는 코딩 순서를 보여주는 도면.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 FGS 계층의 계수를 코딩하는 방법을 보여주는 도면.

도 4는 대응되는 계수의 의미를 설명하는 도면.

도 5는 제2 FGS 계층 블록에 포함된 계수들을 소정의 지그재그 스캔 순서로 스캔하는 예를 보여주는 도면.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 인코더의 구성을 도시하는 블록도.

도 7은 도 6의 비디오 인코더에 포함되는 엔트로피 부호화부의 구성을 도시하는 블록도.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 디코더의 구성을 도시하는 블록도.

도 9는 도 8의 비디오 디코더에 포함되는 엔트로피 복호화부의 구성을 도시 하는 블록도.

도 10은 도 9의 엔트로피 복호화부에 포함되는 역 그룹화부가 현재 품질 계층에 계수를 채워 넣는 과정을 보여주는 도면.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 엔트로피 부호화 방법을 포함하는 비디오 인코딩 방법에 관한 흐름도.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 엔트로피 복호화 방법을 포함하는 비디오 디코딩 방법에 관한 흐름도.

(도면의 주요부분에 대한 부호 설명)

100 : 비디오 인코더 110 : 프레임 인코딩부

111 : 예측부 112 : 변환부

113 : 양자화부 114 : 품질 계층 생성부

120 : 엔트로피 부호화부 121 : 스캐닝부

122 : 그룹화부 130 : 부호화부

123 : 다중화부 200 : 비디오 디코더

210 : 프레임 디코딩부 211 : 품질계층 조립부

212 : 역 양자화부 213 : 역 변환부

214 : 역 예측부 220 : 엔트로피 복호화부

221 : 역 다중화부 230 : 복호화부

222 : 역 그룹화부

본 발명은 비디오 압축 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 FGS(Fine Granular Scalability) 계층을 엔트로피 부호화함에 있어 부호화 효율을 높이는 방법 및 장치에 관한 것이다.

인터넷을 포함한 정보통신 기술이 발달함에 따라 문자, 음성뿐만 아니라 화상통신이 증가하고 있다. 기존의 문자 위주의 통신 방식으로는 소비자의 다양한 욕구를 충족시키기에는 부족하며, 이에 따라 문자, 영상, 음악 등 다양한 형태의 특성을 수용할 수 있는 멀티미디어 서비스가 증가하고 있다. 멀티미디어 데이터는 그 양이 방대하여 대용량의 저장매체를 필요로 하며 전송시에 넓은 대역폭을 필요로 한다. 따라서 문자, 영상, 오디오를 포함한 멀티미디어 데이터를 전송하기 위해서는 압축코딩기법을 사용하는 것이 필수적이다.

데이터를 압축하는 기본적인 원리는 데이터의 중복(redundancy) 요소를 제거하는 과정이다. 이미지에서 동일한 색이나 객체가 반복되는 것과 같은 공간적 중복이나, 동영상 프레임에서 인접 프레임이 거의 변화가 없는 경우나 오디오에서 같은 음이 계속 반복되는 것과 같은 시간적 중복, 또는 인간의 시각 및 지각 능력이 높은 주파수에 둔감한 것을 고려한 심리시각 중복을 제거함으로써 데이터를 압축할 수 있다. 일반적인 비디오 코딩 방법에 있어서, 시간적 중복은 모션 보상에 근거한 시간적 필터링(temporal filtering)에 의해 제거하고, 공간적 중복은 공간적 변환(spatial transform)에 의해 제거한다.

데이터의 중복을 제거한 결과는 다시 양자화 과정을 통하여 소정의 양자화 스텝에 따라서 손실 부호화된다. 상기 양자화된 결과는 최종적으로 엔트로피 부호화(entropy coding)를 통하여 최종적으로 무손실 부호화된다.

현재, ISO/IEC(International Organization for Standardization / International Electrotechnical Commission)와 ITU(International Telecommunication Union)의 비디오 전문가들 모임인 JVT(Joint Video Team)에서 진행중인 스케일러블 비디오 코딩 규격(이하, SVC 규격이라 함)에서는, 기존의 H.264를 기반으로 한 다 계층 기반의 코딩 기술에 관한 연구가 활발히 진행하고 있다. 특히, 하나의 프레임의 품질 내지 비트율을 점진적으로 향상시킬 수 있도록 FGS 기술을 채택한다.

도 1은 하나의 프레임 또는 슬라이스(10; 이하 통칭하여 슬라이스라고 기재한다)를 구성하는 복수의 품질 계층(11, 12, 13, 14)의 개념을 보여주는 도면이다. 품질 계층이란 SNR 스케일러빌리티를 지원하기 위하여 하나의 슬라이스를 분할하여 기록한 데이터로서, FGS 계층이 대표적인 예이지만 이에 한하지는 않는다. 복수의 품질 계층은 하나의 이산 계층과 적어도 하나 이상의 FGS 계층(11, 12, 13)으로 이루어질 수 있다. 비디오 디코더에서 측정되는 비디오 화질은 이산 계층(14)만이 수신된 경우, 이산 계층(14)과 제1 FGS 계층(13)이 수신된 경우, 이산 계층(14), 제1 FGS 계층(13) 및 제2 FGS 계층(12)이 수신된 경우, 그리고, 모든 계층(11, 12, 13, 14)이 수신된 경우 순으로 향상된다.

상기 SVC 규격에서는, 각 FGS 계층간의 관련성을 이용하여 코딩을 수행한다. 즉, 분리된 코딩 패스(중요 패스, 정제 패스를 포함하는 개념임)에 따라서 하나의 FGS 계층의 계수를 이용하여 다른 FGS 계층을 코딩한다. 이 때, 대응되는 모든 하위 계층의 계수가 0인 경우에는 해당 현재 계층의 계수는 중요 패스(significant pass)로 코딩하고, 상기 대응되는 하위 계층의 계수들 중 하나라도 0이 아닌 계수가 있는 해당 현재 계층의 계수는 정제 패스(refinement pass)로 코딩한다. 이와 같이 FGS 계층의 어떤 계수를 서로 다른 패스로 코딩하는 것은 대응되는 하위 계층의 계수에 따라 상기 계수의 확률 분포가 서로 뚜렷이 구분되는 현상에 기인한다.

상기 SVC 규격에 Nokia 社에 의하여 제안된 문서(Multiple FGS layer coding for low-delay applications,18th Meeting: Bangkok, Thailand, 14-20 January, 2006; 이하 JVT-R077이라고 함)는 디코더에 적합한 이중 루프 구조를 제안하고 있다. 기존의 멀티 루프 코딩 기법은 FGS 계층 별로 모션 보상이 필요하므로 계산 복잡성이 높다. 이러한 계산 복잡성을 줄이기 위하여, JVT-R077은 디코더에 적합한 이중 루프 구조를 제안한다. 즉, 인코더 단에서는 기존의 다중 루프 코딩을 수행하고, 디코더 단에서는 이중 루프 코딩을 수행하는 것이다. 그러나, JVT-R077은 부분적 디코딩 성능은 멀티 루프 코딩에 비하여 상당히 낮은 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, JVT-R077은 FGS 엔트로피 코딩 순서의 변화를 제안하고 있다.

다음의 도 2는 JVT-R077에서 제안하는 코딩 순서를 보여준다. JVT-R077에 따르면, 대응되는 이산 계층의 계수가 0이 아니고 제1 FGS 계층의 계수가 0인 제2 FGS 계층의 계수(c_n)가 스캔 순서에 따라서 먼저 부호화된다. 그리고, 그 다음 나머지 제2 FGS 계층의 계수들(c_n+1, c_n ₊₂, c_n ₊₃)이 스캔 순서에 따라서 부호화된다. 이 때, 계수 c_n에는 제1 컨텍스트 모델(Ctx₁)이 적용되며, 다른 계수들(c_n ₊₁, c_n ₊₂, c_n ₊₃)에는 상기 제1 컨텍스트 모델(Ctx₁)과 다른 제2 컨텍스트 모델(Ctx₂)이 적용된다.

그러나, 이와 같이 코딩 순서를 2가지로 나눈다고 하더라도 제2 FGS 계층의 계수를 효율적으로 부호화하기에는 부족한 점이 있다. 왜냐하면, 도 2에서 나머지 계수들 c_n ₊₁, c_n+2, c_n ₊₃ 간에도 확률 분포의 차이는 분명히 존재하기 때문이다. 예를 들어, 하위 계층들의 계수가 모두 0인 경우와, 이산 계층의 계수는 0이지만 제1 FGS 계층의 계수는 0이 아닌 경우에 있어서, 제2 FGS 계층의 계수의 확률 분포는 서로 다르다. 따라서, 하위 계층들의 계수의 세분화된 조합에 따라서 제2 FGS 계층(또는 그 이상의 계층)의 계수를 부호화할 필요가 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 복수의 품질 계층으로 이루어지는 비디오 데이터의 엔트로피 코딩 효율을 향상시키는 것이다.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위하여, 분해된 복수의 품질 계층 중 소정의 품질 계층에 속하는 현재 계수들을 엔트로피 부호화하는 방법으로서, 상기 현재 계수들에 대응되는 하위 계층의 계수들을 읽는 단계; 상기 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 현재 계수들을 그룹화하는 단계; 및 상기 그룹화된 계수들 별로 서로 다른 컨텍스트 모델을 이용하여 부호화하는 단계를 포함한다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위하여, 분해된 복수의 품질 계층 중 소정의 품질 계층에 속하는 부호화된 현재 계수들을 엔트로피 복호화하는 방법으로서, 상기 부호화된 현재 계수들에 대응되는 하위 계층의 계수들을 읽는 단계; 상기 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 부호화된 현재 계수들에 대한 컨텍스트 모델을 선택하는 단계; 및 상기 선택된 컨텍스트 모델을 이용하여 상기 부호화된 현재 계수들을 복호화하는 단계를 포함한다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위하여, 분해된 복수의 품질 계층 중 소정의 품질 계층에 속하는 현재 계수들을 엔트로피 부호화하는 장치로서, 상기 현재 계수들에 대응되는 하위 계층의 계수들을 읽는 수단; 상기 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 현재 계수들을 그룹화하는 수단; 및 상기 그룹화된 계수들 별로 서로 다른 컨텍스트 모델을 이용하여 부호화하는 수단을 포함한다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위하여, 분해된 복수의 품질 계층 중 소정의 품질 계층에 속하는 부호화된 현재 계수들을 엔트로피 복호화하는 장치로서, 상기 부호화된 현재 계수들에 대응되는 하위 계층의 계수들을 읽는 수단; 상기 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 현재 계수들에 대한 컨텍스트 모델을 선택하는 수 단; 및 상기 선택된 컨텍스트 모델을 이용하여 상기 현재 계수들을 복호화하는 수단을 포함한다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 FGS 계층의 계수를 코딩하는 방법을 보여주는 도면이다. 도 3을 참조하면, 제2 FGS 계층의 계수는 그에 대응되는 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 코딩 순서가 결정된다. 그런데, 이러한 코딩 순서에 따라 모아진 제2 FGS 계층의 계수들 별로 CABAC(Context Adaptive Binary Arithmetic Coding)나 CAVLC(Context Adaptive Variable Length Coding)가 적용될 수 있으므로 결국 상기 코딩 순서에 따라 컨텍스트 모델 또는 VLC(Variable Length Coding) 테이블이 결정되는 것이라고 볼 수 있다. 제2 FGS 계층의 코딩 방식으로는 CABAC, CAVLC 등 다양한 알고리즘이 이용될 수 있겠으나, 이하에서는 현재 SVC 규격에서 채택하고 있는 CABAC를 중심으로 하여 설명할 것이다.

예를 들어, 이산 계층의 계수 및 제1 FGS 계층의 계수가 각각 0인지 아닌지 에 따라 총 4개의 경우가 발생하며 따라서 4개의 경우에 대하여 서로 다른 컨텍스트 모델이 적용되며, 제2 FGS 계층의 계수들은 해당 컨텍스트 모델을 기초로 CABAC 알고리즘에 따라 부호화될 수 있다.

여기서, "대응되는 계수"란, 복수의 품질 계층 간에 공간적 위치가 같은 계수를 의미한다. 예를 들어, 도 4와 같이 4x4 블록이 이산 계층, 제1 FGS 계층 및 제2 FGS 계층으로 표시된다고 할 때, 제2 FGS 계층의 계수(53)와 대응되는 하위 계수(하위 계층의 계수)는 제1 FGS 계층의 계수(52) 및 이산 계층의 계수(51)이다.

도 3의 실시예에서는 하위 계층들의 계수들이 0인지 아닌지에 따라서 제2 FGS 계층의 계수들의 확률 분포가 분명하게 구별된다는 점을 고려하여 제2 FGS 계층의 계수들을 총 4개의 그룹으로 분리하였다. 물론, 하위 계층들의 계수가 0인지 아닌지가 매우 중요한 기준이 되기는 하지만, 0이 아닌 계수들의 부호(sign)에 따라 그룹 분리의 기준을 보다 세분화하는 것도 가능하다. 즉, 대응되는 제1 FGS 계층의 계수 및 이산 계층의 계수가 각각 0, 1, 또는 -1을 가질 수 있으므로 총 9가지의 경우가 있을 수 있고, 이에 따라 제2 FGS 계층의 계수들을 총 9개의 그룹으로 분리할 수 있다. 각 그룹별로는 서로 다른 컨텍스트 모델이 적용된다. 제2 FGS 계층의 계수들은 해당 컨텍스트 모델을 기초로 CABAC 알고리즘에 따라 무손실 부호화될 수 있다.

도 5는 제2 FGS 계층 블록(50)에 포함된 계수들(c₀ 내지 c₁₅)을 소정의 지그재그 스캔 순서로 스캔하는 예를 보여주는 도면이다. 본 발명의 일 실시예에 따르 면, 하위 계층들의 계수의 조합에 따라 분리된 그룹에 코딩 순서를 설정하고, 먼저 상기 계수들(c₀ 내지 c₁₅)을 스캔하면서 이 중에서 최우선 코딩 순서를 갖는 계수들을 그룹화하여 CABAC 방식으로 부호화한다. 그리고, 마찬가지로 상기 계수들(c₀ 내지 c₁₅)을 스캔하면서 그 다음 코딩 순서를 갖는 계수들을 그룹화하여 CABAC 방식으로 부호화한다. 이러한 과정은 모둔 코딩 순서에 대하여 마무리될 때까지 반복된다.

그러나, 이와 같이 코딩 순서에 따라서 매번 제2 FGS 계층 블록(50)을 스캔하는 것은 비효율적일 수 있다. 따라서, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 코딩 순서와 관계 없이 상기 계수들(c₀ 내지 c₁₅)을 스캔함과 동시에 하위 계층들의 계수의 조합을 체크하여 복수의 그룹으로 분류하고, 분류된 그룹 별로 CABAC 방식으로 부호화한다.

물론, 상기 두 실시예도, 그룹별로 CABAC가 적용된다는 점, 즉 그룹별로 서로 다른 컨텍스트 모델이 적용된다는 점에서는 공통된다.

다음의 도 6 내지 도 9는 본 발명에 따른 엔트로피 부호화 기법을 채용한 비디오 인코더 또는 비디오 디코더의 구성을 도시한 도면들이다.

이 중에서, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 인코더(100)의 구성을 도시하는 블록도이다. 비디오 인코더(100)는 프레임 인코딩부(110)와 엔트로피 부호화부(120)를 포함하여 구성될 수 있다.

프레임 인코딩부(110)는 입력된 비디오 프레임으로부터 상기 비디오 프레임 에 관한 적어도 하나의 품질 계층을 생성한다.

이를 위하여, 프레임 인코딩부(110)는 예측부(111), 변환부(112), 양자화부(113), 및 품질 계층 생성부(114)를 포함하여 구성될 수 있다.

예측부(111)는 현재 매크로블록에서 소정의 예측 방법에 따라 예측된 이미지를 차분함으로써 잔차 신호를 구한다. 상기 예측 방법으로는 SVC 초안에 개시된 예측 기법들, 즉 인터 예측, 방향적 인트라 예측, 인트라 베이스 예측 등이 사용될 수 있다. 인터 예측은 현재 프레임과 동일한 해상도 및 다른 시간적 위치를 갖는 프레임과 현재 프레임 간의 상대적 움직임을 표현하기 위한 모션 벡터를 구하는 모션 추정 과정을 포함할 수 있다. 한편, 현재 프레임은 현재 프레임과 동일한 시간적 위치에 존재하며 현재 프레임과 해상도가 상이한 하위 계층(기초 계층)의 프레임을 참조하여 예측될 수도 있다. 이를 인트라 베이스(inta base) 예측이라고 한다. 물론, 인트라 베이스 예측에서는 상기 모션 추정 과정은 불필요하다.

변환부(112)는 상기 구한 잔차 신호를 DCT, 웨이브렛 변환 등 공간적 변환 기법을 이용하여 변환하여 변환 계수를 생성한다. 이러한 공간적 변환 방법으로는 DCT(Discrete Cosine Transform), 웨이브렛 변환(wavelet transform) 등이 사용될 수 있다. 공간적 변환 결과 변환 계수가 구해지는데, 공간적 변환 방법으로 DCT를 사용하는 경우 DCT 계수가, 웨이브렛 변환을 사용하는 경우 웨이브렛 계수가 구해진다.

양자화부(113)는 변환부(112)에서 구한 변환 계수를 양자화하여 양자화 계수를 생성한다. 양자화(quantization)란 임의의 실수 값으로 표현되는 상기 변환 계 수를 일정 구간으로 나누어 불연속적인 값(discrete value)으로 나타내는 작업을 의미한다. 이러한 양자화 방법으로는 스칼라 양자화, 벡터 양자화 등의 방법이 있다.

품질 계층 생성부(114)는 종래에 알려진 FGS 기법을 통하여 복수의 품질 계층을 생성한다. 상기 복수의 품질 계층은 하나의 이산 계층과 적어도 하나 이상의 FGS 계층으로 이루어질 수 있다. 상기 이산 계층은 독립적으로 인코딩/디코딩이 이루어지지만, 상기 FGS 계층은 다른 계층을 참조하여 인코딩/디코딩이 이루어진다.

엔트로피 부호화부(120)는 본 발명의 실시예에 따른 엔트로피 부호화를 수행한다. 상기 엔트로피 부호화부(120)의 세부적인 구성은 도 7에 도시된다. 도 7을 참조하면, 엔트로피 부호화부(120)는 스캐닝부(121), 그룹화부(122), 부호화부(130), 다중화부(123) 및 판독부(124)를 포함하여 구성될 수 있다.

판독부(124)는 상기 현재 품질 계층(제2 FGS 계층 또는 그 이상의 계층)의 블록에 포함되는 계수들(현재 계수들)에 대응되는 하위 계층의 계수들을 읽는다.

스캐닝부(121)는 소정의 스캐닝 방식(지그재그 스캐닝, 래스터 스캐닝 등)에 따라 상기 현재 계수들을 스캐닝한다.

그룹화부(122)는 상기 스캐닝된 현재 계수들에 대응되는 하위 계층들의 계수들의 조합에 따라 상기 스캐닝된 계수를 모아서 그룹화한다. 이 때, 하위 계층의 계수들의 특정 조합 별로 코딩 순서를 할당하고 그 코딩 순서에 따라서 슬라이스 또는 프레임에 속하는 전체 블록들을 반복적으로(상기 조합의 개수만큼) 스캐닝하면서 해당되는 현재 계수들을 그룹화할 수도 있고, 코딩 순서에 상관없이 상기 전 체 블록들을 한번만 스캐닝하면서 상기 특정 조합 별로 현재 계수들을 분류하여 그룹화할 수 있다.

부호화부(130)는 상기 그룹화부(122)에서 그룹화된 계수들을 각 그룹별로 무손실 부호화한다. 부호화부(130)는 담당하는 그룹 개수(n)만큼의 개별 부호화부(131, 132, 133)로 이루어질 수 있다. 상기 무손실 부호화 기법으로 CABAC을 사용된다고 하면, 각각의 부호화부(131, 132, 133)은 해당 그룹에 속하는 계수들에 관하여 컨텍스트 모델을 생성하고 CABAC 알고리즘에 따라 상기 계수들을 부호화한다.

상기 CABAC 알고리즘은 소정의 코딩될 계수들에 대한 확률 모델을 선택하여 산술 코딩을 하는 방식으로 잘 알려져 있다. 일반적으로 CABAC 과정은 이진화, 컨텍스트 모델 선택, 산술 코딩, 및 확률 업데이트 과정으로 이루어진다.

다중화부(123)는 부호화부(130)에서 그룹별로 부호화된 데이터를 다중화하여 하나의 비트스트림으로 출력한다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 디코더(200)의 구성을 도시하는 블록도이다. 비디오 디코더(200)는 엔트로피 복호화부(220)와 프레임 디코딩부(210)를 포함한다. 엔트로피 복호화부(220)는 입력된 비트스트림에 포함된 적어도 하나의 품질 계층에 속하는 현재 품질 계층 블록의 계수에 대하여, 본 발명의 실시예에 따른 엔트로피 복호화를 수행한다. 엔트로피 복호화부(220)의 보다 자세한 구성은 후술하는 도 9에 도시된다.

프레임 디코딩부(210)는 엔트로피 복호화부(220)에 의하여 무손실 복호화된 현재 블록의 계수로부터 현재 블록의 이미지를 복원한다. 이를 위하여 프레임 디코딩부(210)는 품질 계층 조립부(211), 역 양자화부(212), 역 변환부(213) 및 역 예측부(214)를 포함한다.

품질 계층 조립부(211)는 도 1과 같은 복수의 품질 계층을 가산하여 하나의 슬라이스 데이터 또는 프레임 데이터를 생성한다.

역 양자화부(212)는 품질 계층 조립부(211)에서 제공된 데이터를 역 양자화한다.

역 변환부(213)는 상기 역 양자화 결과에 대하여 역 변환을 수행한다. 이러한 역 변환은 도 6의 변환부(112)에서 수행되는 변환 과정의 역으로 수행된다.

역 예측부(214)는 역 변환부(213)로부터 제공되는 복원된 잔차 신호를 예측 신호와 가산하여 비디오 프레임을 복원한다. 이 때, 상기 예측 신호는 비디오 인코더 단에서와 마찬가지로 인터 예측 또는 인트라 베이스 예측에 의하여 구해질 수 있다.

도 9는 엔트로피 복호화부(220)의 보다 자세한 구성을 도시한 블록도이다. 엔트로피 복호화부(220)는 역 다중화부(221), 복호화부(230), 역 그룹화부(222) 및 판독부(223)를 포함하여 구성될 수 있다.

역 다중화부(221)는 비트스트림을 역 다중화하여, 현재 품질 계층의 부호화된 계수들(부호화된 현재 계수들)을 그룹별로 복호화부(230)에 제공한다.

복호화부(230)는 담당하는 그룹 개수(n)만큼의 개별 복호화부(231, 232, 233)로 이루어질 수 있다. 무손실 부호화 기법으로 CABAC 알고리즘이 사용되었다 면, 각각의 복호화부(231, 232, 233)는 해당 그룹에 속하는 부호화된 현재 계수들 CABAC 알고리즘의 역의 방식으로 복호화한다. 즉, 복호화부(230)는 대응되는 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 부호화된 현재 계수들에 대한 컨텍스트 모델을 선택하고, 상기 선택된 컨텍스트 모델을 이용하여 상기 현재 계수들을 복호화한다.

역 그룹화부(222)는, 복호화부(230)에서 복호화된 현재 계수들에 대응되는 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 복호화된 현재 계수들로 현재 품질 계층의 블록을 채운다. 이러한 역 그룹화 과정은 그룹화부(도 7의 122)에서의 그룹화 과정의 역으로 수행된다. 다시 말하면, 도 역 그룹화부(222)는 특정 그룹에서 복원된 계수를 대응되는 하위 계층들의 계수들의 조합이 동일한 현재 품질 계층의 블록의 위치에 채운다. 이 때 채우는 순서는 비디오 인코더(100)에서의 스캐닝 순서대로이다. 예를 들어, 도 10과 같이 a₀ 내지 a₃가, 대응되는 하위 계층들의 계수들이 특정 조합을 이루는 그룹에 속하는 계수라고 할 때, a₀ 내지 a₃를 현재 품질 계층의 블록(60)에 채우기 위해서는 스캐닝 순서대로 이동하면서 그 하위 계층들의 계수들이 상기 특정 조합을 이루는지 확인할 필요가 있다. 그 확인 결과 상기 특정 조합을 이루면 계수를 채워 넣고 그렇지 않으면 다음 위치로 이동하는 것이다. 이와 같이, 현재 품질 계층의 블록(60)에 계수를 채우는 과정은 모든 그룹들에 대하여 반복하여 수행된다.

한편, 다른 실시예로서 역 그룹화 알고리즘은 다소 간단화될 수 있다. 이는 현재 품질 계층의 블록(60)을 스캐닝하면서 어떤 위치에서 그 하위 계층들의 계 수의 조합을 확인하면 해당 그룹에서 계수를 가져와서 상기 위치에 채우는 방법이다. 이 방법에 의하면, 스캐닝 과정 및 하위 계층들의 계수의 조합을 확인하는 과정은 반복 수행될 필요가 없다는 장점이 있다.

이상 본 발명에서 제안한 효율적인 엔트로피 부호화/복호화는 제2 FGS 계층에 적용되는 것으로 하여 설명하였지만, 제2 FGS 계층 이상의 계층에 대해서도 마찬가지로 적용될 수 있다는 것은 당업자라면 충분히 이해할 수 있을 것이다.

지금까지 도 6 내지 도 9의 각 구성요소들은 메모리 상의 소정 영역에서 수행되는 태스크, 클래스, 서브 루틴, 프로세스, 오브젝트, 실행 쓰레드, 프로그램과 같은 소프트웨어(software)나, FPGA(field-programmable gate array)나 ASIC(application-specific integrated circuit)과 같은 하드웨어(hardware)로 구현될 수 있으며, 또한 상기 소프트웨어 및 하드웨어의 조합으로 이루어질 수도 있다. 상기 구성요소들은 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에 포함되어 있을 수도 있고, 복수의 컴퓨터에 그 일부가 분산되어 분포될 수도 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 엔트로피 부호화 방법을 포함하는 비디오 인코딩 방법에 관한 흐름도이다.

먼저, 프레임 인코딩부(110)는 입력된 비디오 프레임으로부터 상기 비디오 프레임에 관한 적어도 하나의 품질 계층을 생성한다(S11).

그 다음, 판독부(124)는 상기 현재 계수들에 대응되는 하위 계층의 계수들을 읽는다(S12). 일 예로, 상기 적어도 하나의 품질 계층은 이산 계층 및 2개의 FGS 계층이고, 상기 소정의 품질 계층은 제2 FGS 계층이다.

그러면 그룹화부(122)는 상기 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 현재 계수들을 그룹화한다(S13). 상기 하위 계층의 계수들의 조합은 0의 값과 0이 아닌 값의 조합일 수도 있고, 보다 세분화하여 0의 값, 양의 값 및 음의 값의 조합일수도 있다.

부호화부(130)는 상기 그룹화된 계수들 별로 서로 다른 컨텍스트 모델을 이용하여 부호화한다(S14). 상기 부호화에 이용되는 부호화 알고리즘으로는 CABAC, CAVLC 등이 있다.

마지막으로, 다중화부(123)는 그룹 별로 부호화된 상기 현재 계수들을 다중화하여 비트스트림으로 출력한다(S15).

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 엔트로피 복호화 방법을 포함하는 비디오 디코딩 방법에 관한 흐름도이다.

먼저, 역 다중화부(221)는 입력되는 비트스트림을 역 다중화하여, 현재 품질 계층의 부호화된 계수들(부호화된 현재 계수들)을 그룹별로 복호화부(230)에 제공한다(S21).

판독부(223)는 부호화된 현재 계수들에 대응되는 하위 계층의 계수들을 읽어서 복호화부(230) 및 역 그룹화부(222)에 제공한다(S22).

복호화부(230)는 상기 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 부호화된 현재 계수들에 대한 컨텍스트 모델을 그룹 별로 선택한다(S23). 그리고, 상기 선택된 컨텍스트 모델을 이용하여 상기 부호화된 현재 계수들을 복호화한다(S24).

역 그룹화부(222)는 상기 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 복호화된 현재 계수들을 현재 품질 계층의 블록에 채운다(S25).

마지막으로, 프레임 디코딩부(210)은 상기 현재 품질 계층의 블록으로부터 비디오 프레임을 복원한다(S26).

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야 한다.

본 발명에 따르면, 복수의 품질 계층으로 이루어지는 비디오 데이터의 엔트로피 코딩 효율을 향상시킬 수 있다.

Claims

분해된 복수의 품질 계층 중 소정의 품질 계층에 속하는 현재 계수들을 엔트로피 부호화하는 방법으로서,

상기 현재 계수들에 대응되는 하위 계층의 계수들을 읽는 단계;

상기 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 현재 계수들을 그룹화하는 단계; 및

상기 그룹화된 계수들 별로 서로 다른 컨텍스트 모델을 이용하여 부호화하는 단계를 포함하는, 엔트로피 부호화 방법.
제1항에 있어서,

상기 소정의 품질 계층은 제2 FGS 계층 이상의 계층인, 엔트로피 부호화 방법.
제1항에 있어서,

상기 부호화하는 단계에서 이용되는 부호화 알고리즘은 CABAC(Context Adaptive Binary Arithmetic Coding)인, 엔트로피 부호화 방법.
제3항에 있어서,

상기 CABAC 알고리즘은 이진화 과정, 컨텍스트 모델 선택 과정, 산술 코딩 과정 및 확률 업데이트 과정을 포함하는, 엔트로피 부호화 방법.
제1항에 있어서,

상기 하위 계층의 계수들의 조합은 0의 값과 0이 아닌 값의 조합인, 엔트로피 부호화 방법.
제1항에 있어서,

상기 하위 계층의 계수들의 조합은 0의 값, 양의 값 및 음의 값의 조합인, 엔트로피 부호화 방법.
제1항에 있어서,

상기 그룹화는 상기 현재 계수들을 포함하는 블록의 스캐닝 순서를 기초로 하여 이루어지는, 엔트로피 부호화 방법.
분해된 복수의 품질 계층 중 소정의 품질 계층에 속하는 부호화된 현재 계수들을 엔트로피 복호화하는 방법으로서,

상기 부호화된 현재 계수들에 대응되는 하위 계층의 계수들을 읽는 단계;

상기 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 부호화된 현재 계수들에 대한 컨텍스트 모델을 선택하는 단계; 및

상기 선택된 컨텍스트 모델을 이용하여 상기 부호화된 현재 계수들을 복호화 하는 단계를 포함하는 엔트로피 복호화 방법.
제8항에 있어서,

상기 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 복호화된 현재 계수들을 현재 품질 계층의 블록에 채우는 단계를 더 포함하는 엔트로피 복호화 방법.
제8항에 있어서,

상기 소정의 품질 계층은 제2 FGS 계층 이상의 계층인, 엔트로피 복호화 방법.
제8항에 있어서,

상기 복호화하는 단계에서 이용되는 복호화 알고리즘은 CABAC(Context Adaptive Binary Arithmetic Coding)에 대응되는 디코딩 기법인, 엔트로피 복호화 방법.
제8항에 있어서,

상기 하위 계층의 계수들의 조합은 0의 값과 0이 아닌 값의 조합인, 엔트로피 복호화 방법.
제8항에 있어서,

상기 하위 계층의 계수들의 조합은 0의 값, 양의 값 및 음의 값의 조합인, 엔트로피 복호화 방법.
분해된 복수의 품질 계층 중 소정의 품질 계층에 속하는 현재 계수들을 엔트로피 부호화하는 장치로서,

상기 현재 계수들에 대응되는 하위 계층의 계수들을 읽는 수단;

상기 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 현재 계수들을 그룹화하는 수단; 및

상기 그룹화된 계수들 별로 서로 다른 컨텍스트 모델을 이용하여 부호화하는 수단을 포함하는, 엔트로피 부호화 장치.
분해된 복수의 품질 계층 중 소정의 품질 계층에 속하는 부호화된 현재 계수들을 엔트로피 복호화하는 장치로서,

상기 부호화된 현재 계수들에 대응되는 하위 계층의 계수들을 읽는 수단;

상기 하위 계층의 계수들의 조합에 따라 상기 현재 계수들에 대한 컨텍스트 모델을 선택하는 수단; 및

상기 선택된 컨텍스트 모델을 이용하여 상기 현재 계수들을 복호화하는 수단을 포함하는 엔트로피 복호화 장치.