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인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 복호화하는 방법에 있어서,이진 트리(binary tree) 구조를 가지는 결정 트리(decision tree)에서 각 노드에 저장된 분할 함수(split function)를 이용하여 자식 노드(child node)를 선택하는 과정을 루트 노드(root node)로부터 순차적으로 수행함으로써, 리프 노드(leaf node)를 탐색하는 단계;상기 리프 노드와 하나 이상의 인트라 예측 모드가 매핑되는 클래스(class)를 선택하는 단계;상기 클래스를 이용하여 현재 블록의 인트라 예측 모드를 도출하는 단계; 및상기 인트라 예측 모드에 기반하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하고,상기 분할 함수는 분할 파라미터(split parameter)로 구성되고, 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플을 입력으로 하여, 좌측 자식 노드(left child node) 또는 우측 자식 노드(right child node)에 대응되는 값을 출력하는 인트라 예측 모드 기반 영상 복호화 방법
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제 1항에 있어서,상기 분할 파라미터는 상기 결정 트리의 각 노드에서 좌측 자식 노드 또는 우측 자식 노드로 분할하였을 때 계산되는 불확실성의 감소를 최대화하는 방향으로 학습되는 인트라 예측 모드 기반 영상 복호화 방법
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제 1항에 있어서,복수 개의 결정 트리로 구성된 랜덤 포레스트(random forest)에서 각 결정 트리의 리프 노드를 탐색하여 복수 개의 클래스가 선택되는 경우, 상기 복수 개의 클래스 중에서 가장 많이 선택되는 클래스를 상기 랜덤 포레스트의 클래스로 결정하는 단계를 더 포함하고,상기 현재 블록의 인트라 예측 모드는 상기 랜덤 포레스트의 클래스를 이용하여 도출되는 인트라 예측 모드 기반 영상 복호화 방법
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제 1항에 있어서,상기 분할 파라미터는 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플 중 2개의 참조 샘플을 이용하여 결정되는 인트라 예측 모드 기반 영상 복호화 방법
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제 1항에 있어서,상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성하기 위해 다중 참조 샘플 라인을 참조하는 경우,상기 분할 파라미터는 상기 다중 참조 샘플 라인 중에서 복수 개의 참조 샘플을 이용하여 결정되는 인트라 예측 모드 기반 영상 복호화 방법
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제 1항에 있어서,상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성하기 위해 다중 참조 샘플 라인을 참조하는 경우,상기 분할 파라미터는 상기 다중 참조 샘플 라인 중 상기 현재 블록에 인접한 2개의 참조 샘플 라인의 복수 개의 참조 샘플을 이용하여 결정되는 인트라 예측 모드 기반 영상 복호화 방법
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제 1항에 있어서,상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성하기 위해 다중 참조 샘플 라인을 참조하는 경우,상기 분할 파라미터는 상기 다중 참조 샘플 라인의 특정 참조 샘플의 샘플값과 수평 방향으로 상기 특정 참조 샘플의 우측에 인접한 참조 샘플의 샘플값과의 차이값과, 상기 특정 참조 샘플의 샘플값과 수직 방향으로 상기 특정 참조 샘플의 하단에 인접한 참조 샘플의 샘플값과의 차이값을 이용하여 결정되는 인트라 예측 모드 기반 영상 복호화 방법
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제 1항에 있어서,상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성하기 위해 다중 참조 샘플 라인을 참조하는 경우,상기 분할 파라미터는 상기 다중 참조 샘플 라인의 각 참조 샘플의 샘플값과 특정 각도 방향으로 인접한 참조 샘플의 샘플값과의 차이값의 합을 이용하여 결정되는 인트라 예측 모드 기반 영상 복호화 방법
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제 1항에 있어서,상기 클래스에 복수 개의 인트라 예측 모드가 매핑되는 경우, 상기 클래스 내에서 상기 현재 블록의 인트라 예측 모드를 지시하는 인덱스(index) 정보를 복호화하는 단계를 더 포함하고,상기 현재 블록의 인트라 예측 모드는 상기 클래스 및 상기 인덱스 정보를 이용하여 도출되는 인트라 예측 모드 기반 영상 복호화 방법
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제 1항에 있어서,상기 하나 이상의 인트라 예측 모드가 매핑되는 클래스를 선택하는 단계는,제 1 결정 트리에서 리프 노드를 탐색하여 상기 현재 블록에 적용될 수 있는 복수 개의 인트라 예측 모드로 구성된 인트라 예측 모드 그룹을 결정하는 단계를 더 포함하고,상기 인트라 예측 모드 그룹에 따라 정해지는 제 2 결정 트리에서 리프 노드를 탐색하여 상기 인트라 예측 모드 그룹 내에서 하나 이상의 인트라 예측 모드가 매핑되는 클래스를 선택하는 인트라 예측 모드 기반 영상 복호화 방법
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인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 복호화하는 장치에 있어서,이진 트리(binary tree) 구조를 가지는 결정 트리(decision tree)에서 각 노드에 저장된 분할 함수(split function)를 이용하여 자식 노드(child node)를 선택하는 과정을 루트 노드(root node)로부터 순차적으로 수행함으로써, 리프 노드(leaf node)를 탐색하는 리프 노드 탐색부;상기 리프 노드와 하나 이상의 인트라 예측 모드가 매핑되는 클래스(class)를 선택하는 클래스 선택부;상기 클래스를 이용하여 현재 블록의 인트라 예측 모드를 도출하는 예측 모드 도출부; 및상기 인트라 예측 모드에 기반하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성하는 예측 샘플 생성부를 포함하고,상기 분할 함수는 분할 파라미터(split parameter)로 구성되고, 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플을 입력으로 하여, 좌측 자식 노드(left child node) 또는 우측 자식 노드(right child node)에 대응되는 값을 출력하는 인트라 예측 모드 기반 영상 복호화 장치
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인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 부호화하는 방법에 있어서,이진 트리(binary tree) 구조를 가지는 결정 트리(decision tree)에서 각 노드에 저장된 분할 함수(split function)를 이용하여 자식 노드(child node)를 선택하는 과정을 루트 노드(root node)로부터 순차적으로 수행함으로써, 리프 노드(leaf node)를 탐색하는 단계;상기 리프 노드와 하나 이상의 인트라 예측 모드가 매핑되는 클래스(class)를 선택하는 단계; 및상기 클래스를 이용하여 현재 블록의 인트라 예측 모드를 부호화하는 단계를 포함하고,상기 분할 함수는 분할 파라미터(split parameter)로 구성되고, 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플을 입력으로 하여, 좌측 자식 노드(left child node) 또는 우측 자식 노드(right child node)에 대응되는 값을 출력하는 인트라 예측 모드 기반 영상 부호화 방법
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제 12항에 있어서,상기 분할 파라미터는 상기 결정 트리의 각 노드에서 좌측 자식 노드 또는 우측 자식 노드로 분할하였을 때 계산되는 불확실성의 감소를 최대화하는 방향으로 학습되는 인트라 예측 모드 기반 영상 부호화 방법
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제 12항에 있어서,상기 분할 파라미터는 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플 중에서 1개의 참조 샘플과 상기 현재 블록의 예측 샘플 중에서 1개의 예측 샘플을 이용하여 결정되는 인트라 예측 모드 기반 영상 부호화 방법
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제 12항에 있어서,상기 분할 파라미터는 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플 중에서 하나 이상의 참조 샘플과 상기 현재 블록의 예측 샘플 중에서 하나 이상의 예측 샘플을 이용하여 결정되는 인트라 예측 모드 기반 영상 부호화 방법
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제 12항에 있어서,상기 분할 파라미터는 상기 현재 블록의 예측 샘플 중, 특정 예측 샘플의 샘플값과 수평 방향으로 상기 특정 예측 샘플의 우측에 인접한 예측 샘플의 샘플값간의 차이값과, 상기 특정 예측 샘플의 샘플값과 수직 방향으로 상기 특정 예측 샘플의 하단에 인접한 예측 샘플의 샘플값간의 차이값을 이용하여 결정되는 인트라 예측 모드 기반 영상 부호화 방법
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제 12항에 있어서,상기 분할 파라미터는 상기 현재 블록의 각 예측 샘플의 샘플값과 특정 각도 방향으로 인접한 예측 샘플의 샘플값과의 차이값의 합을 이용하여 결정되는 인트라 예측 모드 기반 영상 부호화 방법
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