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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 현재 LCU에 포함되는 CU가 단일 객체로 이루어지는 지를 확인하고, 상기 CU가 단일 객체로 이루어지는 지의 여부에 따라 상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 단계; 및상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 CU의 객체 구조를 예측하고, 상기 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 단계를 포함하는 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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제1항에 있어서, 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; 및상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 LCU에 포함되는 CU의 객체 구조를 예측하고, 상기 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 단계를 포함하고, 상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 단계는,상기 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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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; 및상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 LCU에 포함되는 CU의 객체 구조를 예측하고, 상기 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 단계를 포함하고,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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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; 및상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 LCU에 포함되는 CU의 객체 구조를 예측하고, 상기 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 단계를 포함하고,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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제1항에 있어서, 상기 최적 분할 구조를 결정하는 단계는,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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제8항에 있어서, 상기 최적 분할 구조를 결정하는 단계는,상기 CU의 객체 구조가 단일객체로 이루어지는 것으로 예측되는 경우, 상기 CU의 비대칭 모션 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition)에 대한 율 왜곡 연산을 생략하는 것을 특징으로 하는깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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제8항에 있어서, 상기 최적 분할 구조를 결정하는 단계는,상기 CU의 객체 구조가 상하로 나누어진 구조로 예측되는 경우, 상기 CU의 비대칭 모션 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition)에 대한 율 왜곡 연산 들 중 좌우 분할과 관련된 연산을 생략하는 것을 특징으로 하는깊이 정보를 이용한 영상 부호화 방법
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제8항에 있어서, 상기 최적 분할 구조를 결정하는 단계는,상기 CU의 객체 구조가 좌우로 나누어진 구조로 예측되는 경우, 상기 CU의 비대칭 모션 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition)에 대한 율 왜곡 연산 들 중 상하 분할과 관련된 연산을 생략하는 것을 특징으로 하는깊이 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 현재 LCU에 포함되는 CU가 단일 객체로 이루어지는 지를 확인하고, 상기 CU가 단일 객체로 이루어지는 지의 여부에 따라 상기 LCU의 분할 구조 후보들을 예측하는 분할구조 예측부; 및상기 깊이 값 분포 정보에 기초하여 상기 CU의 객체 구조를 예측하고, 상기 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는 최적 분할구조 결정부를 포함하는 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 장치
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제18항에 있어서,상기 최적 분할구조 결정부는,상기 CU의 객체 구조 예측에 기초하여 율 왜곡 비용 연산 중 일부를 생략하고 상기 LCU의 분할 구조 후보들 중 최적 분할 구조를 결정하는를 포함하는 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 장치
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제19항에 있어서, 상기 최적 분할구조 결정부는,상기 CU의 객체 구조가 단일객체로 이루어지는 것으로 예측되는 경우, 상기 CU의 비대칭 모션 분할(AMP: Asymmetric Motion Partition)에 대한 율 왜곡 연산을 생략하는 것을 특징으로 하는 깊이 정보를 이용한 영상 부호화 장치
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