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KR20120118782A - 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법 및 장치, 그 복호화 방법 및 장치 - Google Patents

적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법 및 장치, 그 복호화 방법 및 장치 Download PDF

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KR20120118782A
KR20120118782A KR1020110036379A KR20110036379A KR20120118782A KR 20120118782 A KR20120118782 A KR 20120118782A KR 1020110036379 A KR1020110036379 A KR 1020110036379A KR 20110036379 A KR20110036379 A KR 20110036379A KR 20120118782 A KR20120118782 A KR 20120118782A
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KR1020110036379A
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최병두
조대성
정승수
Original Assignee
삼성전자주식회사
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Publication date
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Priority to PCT/KR2012/003015 priority patent/WO2012144830A2/en
Priority to EP12774548.7A priority patent/EP2700232A4/en
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Abstract

적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법 및 장치, 그 복호화 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법은 부호화되는 현재 블록의 예측 부호화에 이용되는 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 참조 프레임에 적용될 필터를 결정하고, 결정된 필터를 이용하여 참조 프레임을 필터링하며 필터링된 참조 프레임을 이용하여 현재 블록을 예측 부호화하며, 현재 블록의 예측 부호화된 데이터 및 필터에 관한 정보를 출력하는 것을 특징으로 한다.

Description

적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법 및 장치, 그 복호화 방법 및 장치{Method and apparatus for encoding/decoding video using adaptive filtering}
본 발명은 예측 부호화를 위해 이용되는 참조 프레임을 필터링하는 비디오 부호화/복호화에 관한 것이다.
MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4 H.264/MPEG-4 AVC(Advanced Video Coding)과 같은 영상 압축 방식에서는 영상을 부호화하기 위해 하나의 픽처를 영상 처리 단위 즉, 매크로 블록으로 나눈다. 그런 다음, 인터 예측(inter prediction) 또는 인트라 예측(intra prediction)을 이용해 각각의 매크로 블록을 부호화한다.
다시점 비디오 부호화(multi-view video coding: MVC)는 다수의 카메라로부터 획득된 서로 다른 시점의 복수 개의 영상을 처리하는 것으로, 다시점 영상을 시간적 상관 관계(temporal correlation) 및 카메라들 사이(inter-view)의 공간적 상관 관계(spatial correlation)를 이용하여 압축 부호화한다.
시간적 상관 관계를 이용하는 시간 예측(temporal prediction) 및 공간적 상관 관계를 이용하는 시점간 예측(inter-view prediction)에서는 하나 이상의 참조 픽처를 이용하여 현재 픽처의 움직임을 블록 단위로 예측하고 보상하여 영상을 부호화한다. 시간 예측 및 시점 예측에서는 현재 블록과 가장 유사한 블록을 참조 픽처의 정해진 검색 범위에서 검색하고, 유사한 블록이 검색되면 현재 블록과 유사한 블록 사이의 레지듀얼 데이터(residual data)만 전송함으로써 데이터의 압축률을 높인다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 참조 프레임을 이용한 인터 예측시에 참조 프레임에 대한 적응적 필터링을 수행하는 영상 부호화 방법 및 장치, 그 복호화 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법은 부호화되는 현재 블록의 예측 부호화에 이용되는 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 상기 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 상기 참조 프레임에 적용될 필터를 결정하는 단계; 상기 결정된 필터를 이용하여 상기 참조 프레임을 필터링하는 단계; 상기 필터링된 참조 프레임을 이용하여 상기 현재 블록을 예측 부호화하는 단계; 및 상기 현재 블록의 예측 부호화된 데이터 및 상기 필터에 관한 정보를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 필터링을 이용한 영상의 복호화 방법은 수신된 비트스트림을 파싱하여 복호화되는 현재 블록과 참조 프레임의 대응 블록 사이의 차분 신호의 데이터 및 상기 참조 프레임에 적용된 필터에 관한 정보를 추출하는 단계; 상기 필터에 관한 정보에 기초하여, 상기 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 상기 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 상기 참조 프레임에 적용될 필터를 결정하는 단계; 상기 결정된 필터를 이용하여 상기 참조 프레임을 필터링하는 단계; 상기 필터링된 참조 프레임을 이용하여 상기 현재 블록의 예측 신호를 생성하는 단계; 및 상기 차분 신호 및 상기 현재 블록의 예측 신호를 가산하여 상기 현재 블록을 복원하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 장치는 부호화되는 현재 블록의 예측 부호화에 이용되는 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 상기 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 상기 참조 프레임에 적용될 필터를 결정하고, 상기 결정된 필터를 이용하여 상기 참조 프레임을 필터링하는 필터링부; 상기 필터링된 참조 프레임을 이용하여 상기 현재 블록을 예측 부호화하는 예측 부호화부; 및 상기 현재 블록의 예측 부호화된 데이터 및 상기 필터에 관한 정보를 출력하는 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 필터링을 이용한 영상의 복호화 장치는 수신된 비트스트림을 파싱하여 복호화되는 현재 블록과 참조 프레임의 대응 블록 사이의 차분 신호의 데이터 및 상기 참조 프레임에 적용된 필터에 관한 정보를 추출하는 데이터 추출부; 상기 필터에 관한 정보에 기초하여, 상기 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 상기 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 상기 참조 프레임에 적용될 필터를 결정하고, 상기 결정된 필터를 이용하여 상기 참조 프레임을 필터링하는 필터링부; 상기 필터링된 참조 프레임을 이용하여 상기 현재 블록의 예측 신호를 생성하는 예측부; 및 상기 추출된 차분 신호 및 상기 현재 블록의 예측 신호를 가산하여 상기 현재 블록을 복원하는 복원부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 영상 특성에 따라 적절한 필터를 적용하여 참조 프레임을 필터링하고 필터링된 참조 프레임을 이용하여 예측 부호화를 수행하는 한편, 적용된 필터의 정보 일부만을 전송함으로써 영상의 압축 효율을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 부호화 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 2의 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치의 구체적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 도 3의 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 부호화 장치의 구체적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 필터의 특성을 나타내는 그래프이다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 실시예에 따른 5x5 필터의 일 예를 나타낸 참조도이다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 일 실시예에 따른 3x3 필터의 일 예를 나타낸 참조도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 필터를 나타낸 참조도이다.
도 10은 도 9의 적응적 필터의 중심 필터 계수의 값의 변화에 따른 특성을 나타낸 그래프이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위의 개념을 도시한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 심도별 부호화 단위 및 파티션을 도시한다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 필터링을 이용한 영상 부호화 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 필터링을 이용한 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 15는 본 발명의 다른 실시예에 따른 적응적 필터링을 이용한 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 16은 도 14의 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치의 구체적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 17은 도 15의 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 복호화 장치의 구체적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 필터링을 이용한 영상 복호화 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치의 구성을 나타낸 블록도이다. 도 1에 도시된 영상 부호화 장치(100)는 단일 시점(single view)의 영상을 부호화하는 장치로써, 후술되는 바와 같이 이전에 부호화된 참조 프레임을 필터링하고 필터링된 참조 프레임을 예측 부호화에 이용한다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(100)는 예측 부호화부(110), 필터링부(120) 및 출력부(130)를 포함한다.
예측 부호화부(110)는 일반적인 영상 코더로써, 인트라 예측되는 현재 블록에 대해서는 현재 블록 이전에 부호화된 후 복원된 주변 블록을 이용하여 인트라 예측 부호화를 수행하며, 인터 예측되는 현재 블록에 대해서는 이전에 부호화된 후 복원된 다음 필터링부(120)에서 필터링된 참조 프레임을 이용하여 인터 예측 부호화를 수행한다.
필터링부(120)는 부호화되는 현재 블록의 예측 부호화에 이용되는 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 참조 프레임에 적용될 필터를 결정하고, 결정된 필터를 이용하여 참조 프레임을 필터링한다. 필터링부(120)에서 필터를 결정하는 과정에 대해서는 후술한다.
출력부(130)는 현재 블록의 예측 부호화된 데이터 및 필터에 관한 정보를 출력한다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 부호화 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 부호화 장치(200)는 제 1 예측 부호화부(210), 제 2 예측 부호화부(220), 필터링부(230) 및 출력부(240)를 포함한다. 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 부호화 장치(200)는 입력 영상을 기본 계층(base layer)과 향상 계층(enhancement layer)으로 스케일러블하게 부호화하는 장치이거나, 다시점 영상과 같이 서로 다른 시점의 영상을 부호화하는 장치일 수 있다.
만약, 스케일러블하게 입력 영상을 부호화하는 경우 제 1 예측 부호화부(210)는 입력 영상을 소정 해상도 및 품질을 갖는 기본 계층 비트스트림으로 부호화하며, 제 2 예측 부호화부(220)는 제 1 예측 부호화부(210)에서 이전에 부호화된 기본 계층의 영상 및 입력 영상을 이용하여 보다 고품질의 향상 계층 비트스트림을 생성한다. 즉, 제 2 예측 부호화부(220)는 이전에 부호화된 후 복원된 제 1 예측 부호화부(210)의 출력 영상을 참조 프레임으로 하여 향상 계층 비트스트림을 생성하는 영상 코더 장치일 수 있다. 필터링부(230)는 이러한 향상 계층 비트스트림을 생성하는데 이용되는 기본 계층의 영상에 적용될 필터의 크기 및 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 필터를 결정하고, 결정된 필터를 이용하여 기본 계층의 영상을 필터링한다. 출력부(230)는 스케일러블하게 부호화된 기본 계층 및 향상 계층의 비트스트림과 기본 계층의 참조 프레임에 적용된 필터에 관한 정보를 출력한다.
만약, 다시점 영상을 부호화하는 경우 제 1 예측 부호화부(210)는 다시점 영상 중 앵커 영상과 같이 다른 시점의 영상들의 참조 영상으로 이용되는 제 1 시점의 영상을 먼저 예측 부호화한다. 제 1 예측 부호화부(210)에서 먼저 부호화된 후 복원된 제 1 시점의 영상은 다른 시점의 영상의 참조 영상으로 이용된다. 제 2 예측 부호화부(220)는 이전에 부호화된 후 복원된 제 1 시점의 영상을 참조 프레임으로 이용하여 제 2 시점의 영상을 부호화하는 영상 코더 장치일 수 있다. 필터링부(230)는 이러한 제 2 시점의 영상을 이용하는데 이용되는 제 1 시점의 영상에 적용될 필터의 크기 및 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 필터를 결정하고, 결정된 필터를 이용하여 제 1 시점의 영상을 필터링한다. 출력부(230)는 제 1 시점과 제 2 시점의 부호화된 비트스트림 및 제 1 시점의 영상에 필터링에 적용된 필터에 관한 정보를 출력한다.
전술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 단일 시점에서 다른 영상의 인터 예측시 이용되는 이전에 부호화된 후 복원된 참조 프레임, 스케일러블 코딩에서 향상 계층의 부호화에 이용되는 기본 계층의 영상, 다시점 영상에서 다른 시점의 영상의 예측시 이용되는 이전에 부호화된 후 복원된 소정 시점의 영상에 적용될 필터의 크기 및 필터 계수를 변화시켜 가변적으로 필터를 생성하고, 생성된 필터를 이용하여 참조 프레임 영상을 필터링하며, 필터링된 영상을 이용하여 예측 부호화를 수행한다. 종래에는 참조 프레임의 영상을 필터링할 때 고정된 필터 계수를 갖는 고정 필터를 이용하거나, 위너(wiener) 필터와 같이 최적화된 필터 계수를 모두 전송하는 경우가 있었다. 그러나, 고정된 필터를 이용하는 경우 영상 특성에 따라 효율적인 다른 필터를 선택하는 것이 불가능하며, 위너 필터와 같이 최적화된 필터 계수를 모두 전송하는 경우에는 필터 계수의 전송에 필요한 비트량이 증가되어 효율적인 영상 압축이 어려운 문제점이 있다. 따라서, 본 발명의 실시예들에 따른 필터링부(120, 230)는 고정된 필터가 아닌 영상 특성에 따라서 크기 및 필터 계수가 변화되는 가변적인 필터를 이용하면서도 적용된 필터에 관한 소정의 정보만을 전송하여 필터를 재구성할 수 있도록 함으로써 영상의 품질 향상 및 압축효율을 개선시킨다.
도 3은 도 2의 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치의 구체적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 부호화 장치(300)는 인트라 예측부(310), 움직임 예측부(320), 움직임보상부(330), 변환 및 양자화부(340), 엔트로피부호화부(350), 역변환 및 역양자화부(360), 필터링부(370) 및 프레임메모리(380)를 포함한다.
인트라 예측부(310)는 현재 블록에 인접한 이전에 부호화된 영역에 포함된 픽셀을 이용해 현재 블록을 예측한다. 움직임 예측부(320) 및 움직임보상부(330)는 프레임메모리(380)에 저장되어 있는 적어도 하나의 참조 프레임에 기초해 현재 블록을 예측한다. 움직임 예측부(320)가 참조 프레임을 검색하여 현재 블록과 가장 유사한 블록을 검색하여 움직임 벡터를 생성하면, 움직임보상부(330)는 생성된 움직임 벡터에 기초해 현재 블록을 움직임 보상한다. 이 때, 움직임 예측부(320) 및 움직임 보상부(330)에서 이용되는 참조 프레임은 필터링부(370)에 의하여 필터링된 참조 프레임일 수 있다.
변환 및 양자화부(340)는 레지듀얼 블록을 직교 변환하고, 직교 변환 결과 생성된 계수들을 소정의 양자화 파라미터에 따라 양자화한다. 직교 변환은 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform) 또는 하다마드 변환(Hadamard Transform)일 수 있다. 레지듀얼 블록은 인트라예측부(310) 또는 움직임보상부(330)에서 생성된 예측 블록을 현재 블록에서 감산하여 생성된 블록이다.
엔트로피 부호화부(350)는 변환 및 양자화부(340)로부터 양자화된 직교 변환 계수들을 수신하고, 엔트로피 부호화한다. CAVLC(Context-based Adaptive Variable Length Code) 또는 CABAC(Context-Bassed Adaptive Binary Arithmetic Code)에 따라 직교 변환 계수들을 엔트로피 부호화한다. 또한, 엔트로피 부호화부(350)는 필터링부(370)에서 결정된 필터에 관한 정보를 부가하여 비트스트림을 생성할 수 있다.
역변환 및 역양자화부(360)는 양자화된 직교 변환 계수들을 수신하고, 수신된 직교 변환 계수들을 역양자화 및 역직교 변환하여 레지듀얼 블록을 복원한다. 복원된 레지듀얼 블록을 예측 블록과 가산하여 현재 블록을 복원한다.
필터링부(370)는 이전에 부호화된 후 복원되어 현재 블록의 예측 부호화에 이용되는 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 참조 프레임에 적용될 필터를 결정하고, 결정된 필터를 이용하여 참조 프레임을 필터링한다. 이 때, 필터링부(370)는 현재 블록에 대응되는 참조 프레임의 대응 영역의 영상 특성, 예를 들어 분산(variance)을 이용하여 필터의 크기 및 필터 계수를 결정하거나, 미리 결정된 복수 개의 필터들을 적용하여 참조 프레임을 필터링하고 필터링된 참조 프레임들을 이용하여 예측 부호화한 결과에 따른 RD(Rate Distortion) 코스트를 비교하여, 가장 작은 코스트를 갖는 필터를 참조 프레임에 적용할 최종적인 필터로 결정할 수 있다.
도 4는 도 3의 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 부호화 장치의 구체적인 구성을 나타낸 블록도이다. 전술한 바와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 부호화 장치(400)는 제 1 예측 부호화부(41) 및 제 2 예측 부호화부(42), 필터링부(43) 및 도 2의 출력부(240)에 대응되는 엔트로피 부호화부(441)를 포함한다. 제 1 예측 부호화부(41)에 구비된 제 1 인트라예측부(413), 제 1 움직임 예측부(411), 제 1 움직임보상부(412), 제 1 변환 및 양자화부(414), 제 1 역변환 및 역양자화부(415)는 스케일러블 영상의 기본 계층이나 다시점 영상의 소정 시점의 영상을 예측 부호화하며, 제 2 예측 부호화부(42)에 구비된 제 2 인트라예측부(423), 제 2 움직임 예측부(421), 제 2 움직임보상부(422), 제 2 변환 및 양자화부(424), 제 2 역변환 및 역양자화부(425)는 스케일러블 영상의 향상 계층의 영상이나 다시점 영상 중 제 1 예측 부호화부(41)에서 이전에 부호화된 시점과 다른 시점의 영상을 부호화한다.
필터링부(43)는 제 2 예측 부호화부(42)에서 부호화되는 현재 블록의 예측 부호화에 이용되는 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 참조 프레임에 적용될 필터를 결정하고, 결정된 필터를 이용하여 참조 프레임을 필터링한다. 전술한 본 발명의 일 실시예에서와 같이, 필터링부(43)는 현재 블록에 대응되는 참조 프레임의 대응 영역의 영상 특성, 예를 들어 분산(variance)을 이용하여 필터의 크기 및 필터 계수를 결정하거나, 미리 결정된 복수 개의 필터들을 적용하여 참조 프레임을 필터링하고 필터링된 참조 프레임들을 이용하여 예측 부호화한 결과에 따른 RD(Rate Distortion) 코스트를 비교하여, 가장 작은 코스트를 갖는 필터를 참조 프레임에 적용할 필터로 결정할 수 있다.
엔트로피 부호화부(44)는 제 1 예측 부호화부(41) 및 제 2 예측 부호화부(42)에서 부호화된 데이터를 엔트로피 부호화하는 한편, 필터링부(43)에서 결정된 필터에 관한 정보를 부가하여 비트스트림을 생성할 수 있다.
이하에서 본 발명의 필터링부에서 적응적으로 필터를 결정하는 과정에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 필터의 특성을 나타내는 그래프이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 참조 프레임에 적용되는 필터는 기본적으로 중심부에서 최대값을 갖고 가장자리로 갈수록 값이 감소하는 필터 계수를 갖는 가우시안(Gaussian) 필터에 기초한다. 도 5에서 x축의 0은 필터의 중심부를 나타내며, + 방향이나 - 방향으로 갈수록 필터의 가장자리 부분을 나타낸다. 이와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 필터는 중심부에서 최대값의 필터 계수를 갖으며 가장자리로 갈수록 필터 계수의 값이 감소하는 형태의 가우시안 필터에 기초한다. 도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 필터가 5x5 필터의 크기를 갖는 필터라고 하면, 도시된 바와 같이 중심 필터 계수 f33을 중심으로 가장자리로 갈수록 작은 값의 필터 계수를 갖는다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 실시예에 따른 5x5 필터의 일 예를 나타낸 참조도이다. 도 7a를 참조하면, 5x5 필터는 중심 필터 계수는 1/2의 값을 가지며, 가장자리로 갈수록 1/4, 1/16, 1/32, 0으로 감소하는 필터 계수를 갖을 수 있다. 도 7a의 필터 계수를 정수로 양자화하는 경우, 도 7b에 도시된 바와 5x5 필터는 중심 필터 계수는 16의 값을 가지며, 가장자리로 갈수록 8, 4, 2, 1, 0으로 감소하는 필터 계수를 갖는다. 본 발명에 적용되는 필터의 필터 계수는 전술한 도 5 및 6에 도시된 바와 같이 중심 필터 계수가 최대값을 가지면서 가장자리로 갈수록 필터 계수가 감소하는 가우시안 필터 형태의 조건을 만족하는 범위 내에서, 도 7에 도시된 필터 계수의 수치에 한정되지 않고 필터 계수의 값은 변경될 수 있다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 일 실시예에 따른 3x3 필터의 일 예를 나타낸 참조도이다. 도 8a를 참조하면, 3x3 필터는 중심 필터 계수는 2의 값을 가지며, 중심 필터 계수에 인접한 필터 계수는 1의 값을 가지며, 나머지 모서리측의 필터 계수는 0의 값을 가진다. 도 8b를 참조하면, 3x3 필터는 중심 필터 계수는 4의 값을 가지며, 중심 필터 계수에 인접한 필터 계수는 2의 값을 가지며, 나머지 모서리측의 필터 계수는 1의 값을 가진다. 도 8a 및 도 8b의 3x3 필터 모두 가우시안 필터에 해당된다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 필터를 나타낸 참조도이다. 도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 필터는 중심 필터 계수 f_center의 값이 최대값을 갖는 경우라면 가우시안 필터에 해당한다. 도 9에서 중심 필터 계수 f_center의 값이 8보다 큰 값을 갖는 경우에는 가우시안 필터에 해당된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 필터링부는 도 9에 도시된 바와 같은 필터에서 중심 필터 계수 f_center의 값만을 변화시켜 참조 프레임에 적용되는 필터를 변화시킬 수 있다. 중심 필터 계수 f_center의 값은 참조 프레임의 대응 영역의 분산값이 클수록 큰 값을 가지며, 참조 프레임의 대응 영역의 분산값이 작을수록 작은 값을 갖는다. 즉, 중심 필터 계수 f_center의 값은 참조 프레임의 대응 영역의 분산값에 비례하는 값을 갖는 것이 바람직하다. 이와 같이 중심 필터 계수 f_center의 값을 참조 프레임의 대응 영역의 분산값에 비례하게 설정하는 이유는, 참조 프레임의 대응 영역의 픽셀들 사이의 상관도(correlation)를 고려하여 필터링에 의하여 참조 프레임의 픽셀들 사이의 차이가 흐릿해지는 블러(blur) 현상을 방지하기 위한 것이다.
도 9에 도시된 바와 같이, 소정 크기의 필터 내에서 다른 필터 계수는 고정된 값을 이용하고 중심 필터 계수만을 변화시킨 다양한 필터를 참조 프레임에 적용하는 경우, 참조 프레임의 영상 특성에 따라서 효율적으로 필터링을 수행하면서도 필터 계수 정보로써 중심 필터에 관한 정보만을 전송하면 되므로 효율적인 영상 압축이 가능하다.
도 10은 도 9의 적응적 필터의 중심 필터 계수의 값의 변화에 따른 특성을 나타낸 그래프이다.
중심 필터 계수 f_center는 기본 필터 계수를 f0, 오프셋을 offset, 가중치를 W라고 할 때, 다음의 수학식; f_center=W*f0+offset과 같이 정의할 수 있다. f0는 미리 정해진 값이라 가정할 때 W 및 offset은 참조 프레임의 분산값에 비례하는 값을 갖도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 현재 블록의 예측에 이용되는 참조 프레임의 대응 영역의 분산을 VAR이라 하면, 소정의 임계치 Th1, Th2(Th1<Th2)를 기준으로 VAR<Th1인 경우 도면 번호 102와 같이 중심 필터 계수는 W1*f0+offset의 값을 갖도록 설정되며, Th1<Var<Th2인 경우 도면 번호 101의 그래프와 같이 중심 필터 계수는 W2*f0+offset의 값을 갖도록 설정되며, VAR>Th2인 경우에는 도면 번호 103과 같이 중심 필터 계수는 W 같이 W3*f0+offset의 값을 갖도록 설정된다.
본 발명에 따른 필터링부는 이러한 다양한 크기 및 계수를 갖는 가우시안 필터들에 기초하여 참조 프레임을 적응적으로 필터링한다. 본 발명의 필터링부에서 수행되는 적응적인 필터링 방식은 i) 암시 모드(implicit mode) 및 ii) 명시 모드(explicit mode)가 있다.
암시 모드 필터링 방식은 현재 블록의 예측 부호화에 이용되는 참조 프레임의 대응 영역의 영상 특성에 따라서 복수 개의 필터들 중 하나를 선택하고, 선택된 필터에 관한 정보는 별도로 전송되지 않고 단지 암시 모드로 참조 프레임이 필터링되었음을 나타내는 필터링 방식이다. 예를 들어, 제 2 시점의 현재 블록이 제 1 시점의 참조 프레임의 대응 영역을 이용하여 예측 부호화될 때, 필터링부는 제 1 시점의 참조 프레임의 대응 영역의 분산값을 계산하고, 분산값의 크기에 따라서 복수 개의 필터들 중 적용할 필터를 선택할 수 있다. 전술한 바와 같이 분산값이 크다는 것은 참조 프레임의 대응 영역 내의 픽셀 사이의 상관도(correlation)이 상대적으로 적다는 것을 의미하므로 보다 복수 개의 필터들 중 보다 큰 크기의 필터를 현재 프레임에 적용할 필터로 결정한다. 또한, 필터링부는 도 9와 같이 중심 필터의 계수만이 변화되는 필터를 이용하는 경우 참조 프레임의 대응 영역의 분산값에 비례하는 중심 필터 계수를 선택하여 적용될 필터를 결정할 수 있다. 복호화측에서는 현재 블록의 참조 프레임이 암시 모드로 결정되었다는 모드 정보만을 전송받고, 부호화 측에서와 동일하게 참조 프레임의 대응 영역의 영상 특성을 계산하고, 계산된 대응 영역의 영상 특성에 기초하여 필터를 결정할 수 있다.
명시 모드 필터링 방식은 현재 블록의 예측 부호화에 이용되는 참조 프레임의 대응 영역의 영상 특성을 고려하지 않고, 미리 준비된 복수 개의 필터를 각각 적용하여 참조 프레임을 필터링하고, 각 필터들에 따라 필터링된 참조 프레임을 이용하여 예측 부호화된 결과에 따른 코스트를 비교하여, 가장 작은 코스트를 갖는 예측 영상을 생성하는데 이용된 필터를 참조 프레임에 적용될 필터로 결정하고, 결정된 필터에 관한 인덱스 정보를 별도로 비트스트림에 부가하여 전송하는 방식이다. 복호화측에서는 비트스트림에 구비된 필터 인덱스 정보를 이용하여 미리 준비된 복수 개의 필터들 중 하나를 선택하여 참조 프레임에 대한 필터링을 수행할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화 단위의 개념을 도시한다.
본 발명에 따른 영상 부호화 장치는 현재 픽처의 특성을 고려하여 결정된 최대 부호화 단위의 크기 및 최대 심도를 기반으로, 각각의 최대 부호화 단위마다 최적의 형태 및 크기의 부호화 단위를 결정하여 트리 구조에 따른 부호화 단위들을 구성할 수 있다. 또한, 각각의 최대 부호화 단위마다 다양한 예측 모드, 변환 방식 등으로 부호화할 수 있으므로, 다양한 영상 크기의 부호화 단위의 영상 특성을 고려하여 최적의 부호화 모드가 결정될 수 있다.
부호화 단위의 예는, 부호화 단위의 크기는 너비x높이로 표현되며, 크기 64x64인 부호화 단위부터, 32x32, 16x16, 8x8를 포함할 수 있다. 크기 64x64의 부호화 단위는 크기 64x64, 64x32, 32x64, 32x32의 파티션들로 분할될 수 있고, 크기 32x32의 부호화 단위는 크기 32x32, 32x16, 16x32, 16x16의 파티션들로, 크기 16x16의 부호화 단위는 크기 16x16, 16x8, 8x16, 8x8의 파티션들로, 크기 8x8의 부호화 단위는 크기 8x8, 8x4, 4x8, 4x4의 파티션들로 분할될 수 있다.
비디오 데이터(1110)에 대해서는, 해상도는 1920x1080, 부호화 단위의 최대 크기는 64, 최대 심도가 2로 설정되어 있다. 비디오 데이터(1120)에 대해서는, 해상도는 1920x1080, 부호화 단위의 최대 크기는 64, 최대 심도가 3로 설정되어 있다. 비디오 데이터(1130)에 대해서는, 해상도는 352x288, 부호화 단위의 최대 크기는 16, 최대 심도가 1로 설정되어 있다. 도 11에 도시된 최대 심도는, 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지의 총 분할 횟수를 나타낸다.
해상도가 높거나 데이터량이 많은 경우 부호화 효율의 향상 뿐만 아니라 영상 특성을 정확히 반영하기 위해 부호화 사이즈의 최대 크기가 상대적으로 큰 것이 바람직하다. 따라서, 비디오 데이터(1130)에 비해, 해상도가 높은 비디오 데이터(1110, 1120)는 부호화 사이즈의 최대 크기가 64로 선택될 수 있다.
비디오 데이터(1110)의 최대 심도는 2이므로, 비디오 데이터(1110)의 부호화 단위(315)는 장축 크기가 64인 최대 부호화 단위로부터, 2회 분할하며 심도가 두 계층 깊어져서 장축 크기가 32, 16인 부호화 단위들까지 포함할 수 있다. 반면, 비디오 데이터(1130)의 최대 심도는 1이므로, 비디오 데이터(1130)의 부호화 단위(335)는 장축 크기가 16인 부호화 단위들로부터, 1회 분할하며 심도가 한 계층 깊어져서 장축 크기가 8인 부호화 단위들까지 포함할 수 있다.
비디오 데이터(1120)의 최대 심도는 3이므로, 비디오 데이터(1120)의 부호화 단위(325)는 장축 크기가 64인 최대 부호화 단위로부터, 3회 분할하며 심도가 세 계층 깊어져서 장축 크기가 32, 16, 8인 부호화 단위들까지 포함할 수 있다. 심도가 깊어질수록 세부 정보의 표현능력이 향상될 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 심도별 부호화 단위 및 파티션을 도시한다.
일 실시예에 따른 비디오 부호화 및 복호화 장치는 영상 특성을 고려하기 위해 계층적인 부호화 단위를 사용할 수 있다. 부호화 단위의 최대 높이 및 너비, 최대 심도는 영상의 특성에 따라 적응적으로 결정될 수도 있으며, 사용자의 요구에 따라 다양하게 설정될 수도 있다. 미리 설정된 부호화 단위의 최대 크기에 따라, 심도별 부호화 단위의 크기가 결정될 수 있다.
일 실시예에 따른 부호화 단위의 계층 구조(600)는 부호화 단위의 최대 높이 및 너비가 64이며, 최대 심도가 4인 경우를 도시하고 있다. 이 때, 최대 심도는 최대 부호화 단위로부터 최소 부호화 단위까지의 총 분할 횟수를 나타낸다. 일 실시예에 따른 부호화 단위의 계층 구조(600)의 세로축을 따라서 심도가 깊어지므로 심도별 부호화 단위의 높이 및 너비가 각각 분할한다. 또한, 부호화 단위의 계층 구조(600)의 가로축을 따라, 각각의 심도별 부호화 단위의 예측 부호화의 기반이 되는 예측 단위 및 파티션이 도시되어 있다.
즉, 부호화 단위(610)는 부호화 단위의 계층 구조(600) 중 최대 부호화 단위로서 심도가 0이며, 부호화 단위의 크기, 즉 높이 및 너비가 64x64이다. 세로축을 따라 심도가 깊어지며, 크기 32x32인 심도 1의 부호화 단위(620), 크기 16x16인 심도 2의 부호화 단위(630), 크기 8x8인 심도 3의 부호화 단위(640), 크기 4x4인 심도 4의 부호화 단위(650)가 존재한다. 크기 4x4인 심도 4의 부호화 단위(650)는 최소 부호화 단위이다.
각각의 심도별로 가로축을 따라, 부호화 단위의 예측 단위 및 파티션들이 배열된다. 즉, 심도 0의 크기 64x64의 부호화 단위(610)가 예측 단위라면, 예측 단위는 크기 64x64의 부호화 단위(610)에 포함되는 크기 64x64의 파티션(610), 크기 64x32의 파티션들(612), 크기 32x64의 파티션들(614), 크기 32x32의 파티션들(616)로 분할될 수 있다.
마찬가지로, 심도 1의 크기 32x32의 부호화 단위(620)의 예측 단위는, 크기 32x32의 부호화 단위(620)에 포함되는 크기 32x32의 파티션(620), 크기 32x16의 파티션들(622), 크기 16x32의 파티션들(624), 크기 16x16의 파티션들(626)로 분할될 수 있다.
마찬가지로, 심도 2의 크기 16x16의 부호화 단위(630)의 예측 단위는, 크기 16x16의 부호화 단위(630)에 포함되는 크기 16x16의 파티션(630), 크기 16x8의 파티션들(632), 크기 8x16의 파티션들(634), 크기 8x8의 파티션들(636)로 분할될 수 있다.
마찬가지로, 심도 3의 크기 8x8의 부호화 단위(640)의 예측 단위는, 크기 8x8의 부호화 단위(640)에 포함되는 크기 8x8의 파티션(640), 크기 8x4의 파티션들(642), 크기 4x8의 파티션들(644), 크기 4x4의 파티션들(646)로 분할될 수 있다.
마지막으로, 심도 4의 크기 4x4의 부호화 단위(650)는 최소 부호화 단위이며 최하위 심도의 부호화 단위이고, 해당 예측 단위도 크기 4x4의 파티션(650)으로 설정될 수 있다. 또한, 심도 4의 크기 4x4의 부호화 단위(650)의 예측 단위는, 크기 4x2의 파티션들(652), 크기 2x4의 파티션들(654), 크기 2x2의 파티션들(656)를 포함할 수도 있다.
필터링부에서 결정된 필터에 관한 정보는 이러한 부호화 단위, 최대 부호화 단위로 설정되거나, 슬라이스, 프레임, 픽처 및 영상 시퀀스 단위로 설정될 수 있다. 또한, 필터에 관한 정보로써 암시 모드의 경우 참조 프레임의 대응 영역이 암시 모드로 필터링되었음을 나타내는 필터링 모드 정보가 더 포함되며, 명시 모드의 경우에는 명시 모드로 필터링되었음을 나타내는 필터링 모드 정보 이외에 중심 필터 계수에 관한 정보가 더 포함될 수 있다. 여기서, 중심 필터 계수에 대한 정보로는 기본 필터 계수 fo에 곱하여지는 가중치 W 및 오프셋 정보가 포함될 수 있다. 또한, 필터링부는 현재 블록을 소정의 서브 블록으로 나누고, 각 서브 블록마다 필티렁된 참조 프레임을 선택적으로 이용하여 결과적인 비트스트림의 RD 코스트를 비교하여 각 서브 블록마다 필터링된 참조 프레임을 선택적으로 이용하도록 할 수 있다. 이 경우, 필터 정보로써 트리 구조 형태로 각 서브 블록마다 필터링된 참조 프레임을 이용할 것인지 여부를 나타내는 인덱스 정보를 더 포함할 수 있다.트리 구조 형태로 구성할 수도 있을 것이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 필터링을 이용한 영상 부호화 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
도 13을 참조하면, 단계 1310에서 부호화되는 현재 블록의 예측 부호화에 이용되는 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 참조 프레임에 적용될 필터를 결정한다.
단계 1320에서, 필터링부는 결정된 필터를 이용하여 참조 프레임을 필터링한다.
단계 1330에서, 예측 부호화부는 필터링된 참조 프레임을 이용하여 현재 블록을 예측 부호화한다.
단계 1340에서, 출력부는 현재 블록의 예측 부호화된 데이터 및 필터에 관한 정보를 출력한다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 필터링을 이용한 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 14는 도 1의 영상 부호화 장치에 대응되는 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치(1400)는 데이터 추출부(1410), 필터링부(1420), 예측부(1430) 및 복원부(1440)를 포함한다.
데이터 추출부(1410)는 수신된 비트스트림을 파싱하여 복호화되는 현재 블록과 참조 프레임의 대응 블록 사이의 차분 신호의 데이터 및 참조 프레임에 적용된 필터에 관한 정보를 추출한다.
필터링부(1420)는 추출된 필터에 관한 정보에 기초하여, 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 참조 프레임에 적용될 필터를 결정하고, 결정된 필터를 이용하여 참조 프레임을 필터링한다. 예측부(1430)는 필터링된 참조 프레임을 이용하여 현재 블록의 예측 신호를 생성한다.복원부(1440)는 추출된 차분 신호 및 현재 블록의 예측 신호를 가산하여 현재 블록을 복원한다.
도 15는 본 발명의 다른 실시예에 따른 적응적 필터링을 이용한 영상 복호화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 15는 도 2의 영상 부호화 장치에 대응되는 것으로, 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 복호화 장치(1500)는 데이터 추출부(1510), 제 1 복호화부(1530), 제 2 복호화부(1530) 및 필터링부(1540)를 포함한다. 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 복호화 장치(1500)는 기본 계층(base layer)과 향상 계층(enhancement layer)으로 스케일러블하게 부호화된 비트스트림을 복호화하는 장치이거나, 다시점 영상 비트스트림을 복호화하는 장치일 수 있다.
만약, 스케일러블하게 부호화된 비트스트림을 복호화하는 경우 제 1 복호화부(1520)는 비트스트림에 구비된 기본 계층의 영상을 복호화한다. 그 구체적인 동작은 도 14의 예측부(1430) 및 복원부(1440)와 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다. 제 1 복호화부(1520)에서 복호화된 기본 계층의 영상은 향상 계층 영상의 복호화에 이용된다. 필터링부(1540)는 데이터 추출부(1510)에서 추출된 필터에 관한 정보에 기초하여, 기본 계층 영상인 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 필터를 결정하고, 결정된 필터를 이용하여 참조 프레임을 필터링한다. 제 2 복호화부(1530)는 필터링된 기본 계층의 영상을 이용하여 향상 계층을 복호화한다. 유사하게 다시점 영상을 부호화한 비트스트림을 복호화하는 경우, 제 1 복호화부(1520)는 먼저 제 1 시점의 영상을 복호화하며, 필터링부(1540)는 데이터 추출부(1510)에서 추출된 필터에 관한 정보에 기초하여, 기본 계층 영상인 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 필터를 결정하고, 결정된 필터를 이용하여 복호화된 제 1 시점의 영상을 필터링한다. 제 2 복호화부(1530)는 복호화된 제 1 시점의 영상을 참조로 하여 제 2 시점의 영상을 복호화한다.
도 16은 도 14의 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치의 구체적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 16을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 장치(1600)는 엔트로피복호화부(1610), 역변환 및 역양자화부(1620), 움직임보상부(1630), 인트라예측부(1640), 및 필터링부(1660)를 포함한다.
엔트로피복호화부(1610)는 비트스트림을 수신하고, 수신된 비트스트림을 엔트로피 복호화하여 복호화되는 현재 블록과 참조 프레임의 대응 블록 사이의 차분 신호의 데이터 및 참조 프레임에 적용된 필터에 관한 정보를 추출한다. 역변환 및 역양자화부(1620)는 엔트로피복호화부(1610)에서 추출된 데이터에 대한 역직교 변환 및 역양자화를 수행하여 현재 블록의 레지듀얼 블록을 복원한다. 움직임보상부(1630)는 현재 블록의 움직임 벡터에 기초해 필터링부(1660)에서 필터링된 참조 프레임을 이용하여 현재 블록을 인터 예측한다. 인트라예측부(1640)는 현재 블록에 인접한 이전에 복호화된 영역에 포함되어 있는 픽셀들을 이용해 현재 블록을 인트라 예측한다. 움직임보상부(1630) 또는 인트라예측부(1640)에서 생성된 예측 블록과 역변환 및 역양자화부(1620)에서 복원된 레지듀얼 블록을 가산하면, 현재 블록이 복원된다.
필터링부(1660)는 추출된 필터 정보에 기초하여, 참조 프레임에 적용될 필터를 결정하고, 결정된 필터를 이용하여 참조 프레임을 필터링한다. 전술한 바와 같이, 필터링부(1660)는 참조 프레임의 대응 영역의 영상 특성, 예를 들어 분산(variance)을 이용하여 필터의 크기 및 필터 계수를 결정하거나, 미리 결정된 복수 개의 필터들을 적용하여 참조 프레임을 필터링하고 필터링된 참조 프레임들을 이용하여 예측 부호화한 결과에 따른 RD(Rate Distortion) 코스트를 비교하여, 가장 작은 코스트를 갖는 필터를 참조 프레임에 적용할 필터로 결정할 수 있다.
도 17은 도 15의 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 복호화 장치의 구체적인 구성을 나타낸 블록도이다. 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 복호화 장치(1700)는 엔트로피 복호화부(1710), 제 1 복호화부(1720), 제 2 복호화부(1730) 및 필터링부(1740)를 포함한다. 제 1 복호화부(1720)에 구비된 제 1 움직임 보상부(1722), 제 1 역변환 및 역양자화부(1721),제 1 인트라 예측부(1723)는 스케일러블 영상의 기본 계층이나 다시점 영상의 소정 시점의 영상을 복호화하며, 제 2 복호화부(1730)에 구비된 제 2 인트라예측부(1733), 제 2 움직임 보상부(1732), 제 2 역변환 및 역양자화부(1731)는 스케일러블 영상의 향상 계층의 영상이나 다시점 영상 중 제 1 복호화부(1720)에서 이전에 복호화된 시점과 다른 시점의 영상을 복호화한다.
필터링부(1740)는 엔트로피 복호화부(1710)에서 추출된 필터 정보에 기초하여, 제 2 복호화부(1730)에서 복호화되는 현재 블록의 예측을 위해 이용되는 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 필터를 결정하고, 결정된 필터를 이용하여 참조 프레임을 필터링한다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 필터링을 이용한 영상 복호화 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
도 18을 참조하면, 단계 1810에서 데이터 추출부는 수신된 비트스트림을 파싱하여 복호화되는 현재 블록과 참조 프레임의 대응 블록 사이의 차분 신호의 데이터 및 참조 프레임에 적용된 필터에 관한 정보를 추출한다.
단계 1820에서, 필터링부는 추출된 필터에 관한 정보에 기초하여, 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 참조 프레임에 적용될 필터를 결정한다.
단계 1830에서, 필터링부는 결정된 필터를 이용하여 참조 프레임을 필터링한다.
단계 1840에서, 예측부는 필터링된 참조 프레임을 이용하여 현재 블록의 예측 신호를 생성한다.
단계 1850에서, 복원부는 차분 신호 및 현재 블록의 예측 신호를 가산하여 현재 블록을 복원한다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법에 있어서,
    부호화되는 현재 블록의 예측 부호화에 이용되는 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 상기 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 상기 참조 프레임에 적용될 필터를 결정하는 단계;
    상기 결정된 필터를 이용하여 상기 참조 프레임을 필터링하는 단계;
    상기 필터링된 참조 프레임을 이용하여 상기 현재 블록을 예측 부호화하는 단계; 및
    상기 현재 블록의 예측 부호화된 데이터 및 상기 필터에 관한 정보를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 필터를 결정하는 단계는
    상기 현재 블록의 예측 부호화에 이용되는 상기 참조 프레임의 대응 영역의 영상 특성에 따라서 결정되는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 참조 프레임의 대응 영역의 영상 특성은 분산(variance)인 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 필터를 결정하는 단계는
    상기 분산값이 클수록 미리 준비된 필터들 중 작은 크기를 갖는 필터를 선택하며, 상기 분산값이 작을수록 미리 준비된 필터들 중 큰 크기를 갖는 필터를 선택하는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 필터를 결정하는 단계는
    상기 분산값이 클수록 상기 필터의 계수들 중 중심 필터 계수를 큰 값으로 설정하며, 상기 분산값이 작을수록 상기 중심 필터 계수를 작은 값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    기본 필터 계수를 f0, 오프셋을 offset, 가중치를 W라고 할 때, 상기 중심 필터 계수 f_center는 다음의 수학식; f_center=W*f0+offset의 값을 가지며, 상기 f0 및 offset은 상기 분산값에 비례하는 값을 갖는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 필터는 가우시안(Gaussian) 필터인 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 필터를 결정하는 단계는
    서로 다른 크기 및 필터 계수를 갖는 복수 개의 필터들을 적용하여 상기 참조 프레임을 필터링하는 단계; 및
    상기 복수 개의 필터들 각각을 적용하여 필터링된 참조 프레임들을 이용하여 상기 현재 블록을 예측 부호화한 결과에 따른 코스트를 비교하고, 가장 작은 코스트를 갖는 필터를 상기 참조 프레임에 적용될 필터로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 필터를 결정하는 단계는 상기 참조 프레임의 소정 데이터 단위에 대해 상기 필터링을 수행할지 여부를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 소정 데이터 단위는, 부호화 단위, 최대 부호화 단위, 슬라이스, 프레임, 픽처 및 영상 시퀀스 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 필터 정보는, 상기 소정 데이터 단위에 대한 필터링 수행 여부를 나타내는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 방법.
  10. 적응적 필터링을 이용한 영상의 복호화 방법에 있어서,
    수신된 비트스트림을 파싱하여 복호화되는 현재 블록과 참조 프레임의 대응 블록 사이의 차분 신호의 데이터 및 상기 참조 프레임에 적용된 필터에 관한 정보를 추출하는 단계;
    상기 필터에 관한 정보에 기초하여, 상기 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 상기 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 상기 참조 프레임에 적용될 필터를 결정하는 단계;
    상기 결정된 필터를 이용하여 상기 참조 프레임을 필터링하는 단계;
    상기 필터링된 참조 프레임을 이용하여 상기 현재 블록의 예측 신호를 생성하는 단계; 및
    상기 차분 신호 및 상기 현재 블록의 예측 신호를 가산하여 상기 현재 블록을 복원하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 복호화 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 필터를 결정하는 단계는
    상기 현재 블록의 예측 부호화에 이용되는 상기 참조 프레임의 대응 영역의 영상 특성에 따라서 결정되는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 복호화 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 참조 프레임의 대응 영역의 영상 특성은 분산(variance)인 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 복호화 방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 필터를 결정하는 단계는
    상기 분산값이 클수록 미리 준비된 필터들 중 작은 크기를 갖는 필터를 선택하며, 상기 분산값이 작을수록 미리 준비된 필터들 중 큰 크기를 갖는 필터를 선택하는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 복호화 방법.
  14. 제 12항에 있어서,
    상기 필터를 결정하는 단계는
    상기 분산값이 클수록 상기 필터의 계수들 중 중심 필터 계수를 큰 값으로 설정하며, 상기 분산값이 작을수록 상기 중심 필터 계수를 작은 값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 복호화 방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    기본 필터 계수를 f0, 오프셋을 offset, 가중치를 W라고 할 때, 상기 중심 필터 계수 f_center는 다음의 수학식; f_center=W*f0+offset의 값을 가지며, 상기 f0 및 offset은 상기 분산값에 비례하는 값을 갖는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 복호화 방법.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 필터에 관한 정보는 상기 참조 프레임에 적용된 필터의 크기, 상기 가중치 W 및 오프셋 offset에 관한 정보를 포함하며,
    상기 필터를 결정하는 단계는
    상기 필터에 관한 정보에 기초하여, 상기 중심 필터 계수 f_center를 결정하는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 복호화 방법.
  17. 제 10항에 있어서,
    상기 필터는 가우시안(Gaussian) 필터인 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 복호화 방법.
  18. 제 10 항에 있어서,
    상기 필터를 결정하는 단계는 상기 참조 프레임의 소정 데이터 단위에 대해 상기 필터링을 수행할지 여부를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 소정 데이터 단위는, 부호화 단위, 최대 부호화 단위, 슬라이스, 프레임, 픽처 및 영상 시퀀스 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 필터 정보는, 상기 소정 데이터 단위에 대한 필터링 수행 여부를 나타내는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 복호화 방법.
  19. 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 장치에 있어서,
    부호화되는 현재 블록의 예측 부호화에 이용되는 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 상기 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 상기 참조 프레임에 적용될 필터를 결정하고, 상기 결정된 필터를 이용하여 상기 참조 프레임을 필터링하는 필터링부;
    상기 필터링된 참조 프레임을 이용하여 상기 현재 블록을 예측 부호화하는 예측 부호화부; 및
    상기 현재 블록의 예측 부호화된 데이터 및 상기 필터에 관한 정보를 출력하는 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 부호화 장치.
  20. 적응적 필터링을 이용한 영상의 복호화 장치에 있어서,
    수신된 비트스트림을 파싱하여 복호화되는 현재 블록과 참조 프레임의 대응 블록 사이의 차분 신호의 데이터 및 상기 참조 프레임에 적용된 필터에 관한 정보를 추출하는 데이터 추출부;
    상기 필터에 관한 정보에 기초하여, 상기 참조 프레임에 적용될 필터의 크기 및 상기 필터의 필터 계수들을 적응적으로 변화시켜 상기 참조 프레임에 적용될 필터를 결정하고, 상기 결정된 필터를 이용하여 상기 참조 프레임을 필터링하는 필터링부;
    상기 필터링된 참조 프레임을 이용하여 상기 현재 블록의 예측 신호를 생성하는 예측부; 및
    상기 추출된 차분 신호 및 상기 현재 블록의 예측 신호를 가산하여 상기 현재 블록을 복원하는 복원부를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 필터링을 이용한 영상의 복호화 장치.
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