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현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 단계;상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 단계; 및코딩 효율 및 화질 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 단계를 포함하고,상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 단계는, 상기 현재 LCU에 포함되는 CU의 깊이 값 분포 정보를 확인하는 단계; 및상기 CU의 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 CU가 단일 객체로 이루어지는 지를 확인하고, 상기 CU가 단일 객체로 이루어진 경우 상기 CU의 분할 구조 후보 예측을 종료하는 단계를 포함하는 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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제2항에 있어서, 상기 CU가 단일 객체로 이루어지는 지 여부는,상기 CU의 깊이 값 분포 정보에 포함된 최대값 및 최소값의 차가 기 설정된 값 이하이면, 상기 CU가 단일 객체로 이루어지는 것으로 판단하는 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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제2항에 있어서, 상기 CU가 단일 객체로 이루어지는 지 여부는,상기 CU의 네 모서리 깊이 값들 중 최대값 및 최소값의 차가 기 설정된 기준값 이하이면 상기 CU가 단일 객체로 이루어지는 것으로 판단하는 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 단계;상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 단계; 및코딩 효율 및 화질 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 단계를 포함하고,상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 단계는,상기 현재 LCU에 포함되는 CU의 크기, 상기 CU의 깊이 값 분포 정보에 포함된 최대값 및 최소값의 차, 상기 CU의 부호화 모드가 스킵 모드인지 여부 중 적어도 하나를 고려하여 상기 CU의 분할 여부를 결정하는 과정을 포함하는깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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제5항에 있어서, 상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 단계는,상기 CU의 크기가 기 설정된 값 이상이고 상기 CU의 네 모서리 깊이 값들 중 최대값 및 최소값의 차가 기 설정된 기준값 이하이고 상기 CU가 스킵 모드로 부호화 되는 경우 상기 CU를 분할하지 않는 것으로 결정하는 과정을 포함하는깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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제5항에 있어서, 상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 단계는,상기 CU의 크기가 기 설정된 값 보다 작고 상기 LCU 및 상기 CU 각각의 네 모서리 깊이 값이 모두 같은 값이고, 상기 CU의 참조 CU의 크기가 상기 기 설정된 값 이상이고 상기 참조 CU가 스킵 모드로 부호화 되는 경우 상기 CU를 분할하지 않는 것으로 결정하는 과정을 포함하는깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 단계;상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 단계; 및코딩 효율 및 화질 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 단계를 포함하고,상기 최적 분할 구조 결정 단계에서, 상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 CU의 객체 구조를 예측하고, 상기 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 율 왜곡 비용 연산 중 일부를 생략하고 최적 분할 구조를 결정하는 것을 특징으로 하는깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 단계;상기 LCU 에 포함되는 CU의 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 CU의 객체 구조를 예측하는 단계; 및상기 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 율 왜곡 비용 연산 중 일부를 생략하고 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 단계를 포함하고,상기 CU의 객체 구조가 단일객체로 이루어지는 것으로 예측되는 경우, 상기 최적 분할 구조 예측 단계에서 상기 CU의 비대칭 모션 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition)에 대한 율 왜곡 연산은 생략되는 것을 특징으로 하는깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 단계;상기 LCU 에 포함되는 CU의 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 CU의 객체 구조를 예측하는 단계; 및상기 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 율 왜곡 비용 연산 중 일부를 생략하고 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 단계를 포함하고,상기 CU의 객체 구조가 상하로 나누어진 구조로 예측되는 경우, 상기 최적 분할 구조 예측 단계에서 상기 CU의 비대칭 모션 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition)에 대한 율 왜곡 연산 들 중 좌우 분할과 관련된 연산은 생략되는 것을 특징으로 하는깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 단계;상기 LCU 에 포함되는 CU의 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 CU의 객체 구조를 예측하는 단계; 및상기 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 율 왜곡 비용 연산 중 일부를 생략하고 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 단계를 포함하고,상기 CU의 객체 구조가 좌우로 나누어진 구조로 예측되는 경우, 상기 최적 분할 구조 예측 단계에서 상기 CU의 비대칭 모션 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition)에 대한 율 왜곡 연산 들 중 상하 분할과 관련된 연산은 생략되는 것을 특징으로 하는깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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깊이 영상으로부터 현재 코딩 유닛(CU: Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 단계; 및상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는 지를 확인하고, 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는지의 여부에 따라 상기 현재 CU의 분할 구조를 예측하는 단계를 포함하고,상기 현재 CU의 분할 구조를 예측하는 단계는, 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어진 경우 상기 현재 CU를 분할하지 않는 것으로 결정하는 과정을 포함하는깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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깊이 영상으로부터 현재 코딩 유닛(CU: Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 단계; 및상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는 지를 확인하고, 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는지의 여부에 따라 상기 현재 CU의 분할 구조를 예측하는 단계를 포함하고,상기 현재 CU의 분할 구조를 예측하는 단계는, 상기 현재 CU의 크기가 기 설정된 값 이상이고, 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어진 것으로 예측되고 상기 CU의 부호화 모드가 스킵 모드인 경우 상기 현재 CU를 분할하지 않는 것으로 결정하는 과정을 포함하는깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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깊이 영상으로부터 현재 코딩 유닛(CU: Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 단계; 및상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는 지를 확인하고, 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는지의 여부에 따라 상기 현재 CU의 분할 구조를 예측하는 단계를 포함하고,상기 현재 CU의 분할 구조를 예측하는 단계는, 상기 현재 CU의 크기가 기 설정된 값 보다 작고, 기 현재 CU가 단일 객체로 이루어진 것으로 예측되고, 상기 CU의 참조 CU의 크기가 상기 기 설정된 값 이상이고 상기 참조 CU가 스킵 모드로 부호화 되는 경우 상기 CU를 분할하지 않는 것으로 결정하는 과정을 포함하는깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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깊이 영상으로부터 현재 코딩 유닛(CU: Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 단계; 및상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는 지를 확인하고, 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는지의 여부에 따라 상기 현재 CU의 분할 구조를 예측하는 단계를 포함하고,상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는 지의 여부는 상기 CU의 네 모서리 깊이 값에 의해 결정되는 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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깊이 영상으로부터 현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 깊이값 추출부;상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 분할구조 예측부; 및코딩 효율 및 화질 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 최적 분할구조 결정부를 포함하고,상기 최적 분할구조 결정부는상기 현재 LCU에 포함되는 CU의 크기, 상기 CU의 깊이 값 분포 정보에 포함된 최대값 및 최소값의 차, 상기 CU의 부호화 모드가 스킵 모드인지 여부 중 적어도 하나를 고려하여 상기 CU의 분할 여부를 결정하는깊이 정보를 이용한 영상 부호화 장치
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깊이 영상으로부터 현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 깊이값 추출부;상기 LCU 에 포함되는 CU의 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 CU의 객체 구조를 예측하는 객체구조 예측부; 및상기 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 율 왜곡 비용 연산 중 일부를 생략하고 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 최적 분할구조 결정부를 포함하고,상기 CU의 객체 구조가 단일객체로 이루어지는 것으로 예측되는 경우, 상기 CU의 비대칭 모션 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition)에 대한 율 왜곡 연산은 생략되는 것을 특징으로 하는깊이 정보를 이용한 영상 부호화 장치
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깊이 영상으로부터 현재 최대 코딩 유닛(LCU: Largest Coding Unit)의 깊이 값 분포 정보를 추출하는 깊이값 추출부; 및상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는 지를 확인하고, 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어지는지의 여부에 따라 상기 현재 CU의 분할 구조를 예측하는 분할구조 예측부를 포함하고,상기 분할구조 예측부는 상기 현재 CU가 단일 객체로 이루어진 경우 상기 현재 CU를 분할하지 않는 것으로 결정하는 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 장치
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