Abstract:
영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체가 개시된다. 영상 부호화/복호화를 위한 방법에서는 대상 블록의 인트라 예측 모드가 유도되고, 인트라 예측을 위한 참조 샘플이 구성된다. 유도된 인트라 예측 모드 및 구성된 참조 샘플을 사용하여 대상 블록에 대한 인트라 예측이 수행된다. 인트라 예측 모드를 유도함에 있어서 기계 학습 기반 인트라 예측 모드 유도 방법이 사용될 수 있다. 인트라 예측에 있어서, 기계 학습 기반 예측, 예측 샘플 블렌딩, 예측 샘플 개선 및 예측 샘플 스케일링이 이용될 수 있다.
Abstract:
기하학적 분할을 사용하는 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체가 개시된다. 기하학적 분할을 통해 대상 블록은 제1 분할 영역 및 제2 분할 영역으로 분할된다. 제1 분할 영역 및 제2 분할 영역의 적어도 하나에 대해서 인트라 예측이 사용된다. 분할 영역에 대해 사용되는 인트라 예측의 인트라 예측 모드는 기하학적 분할 모드의 분할 경계 등에 의해 제한될 수 있다. 제1 분할 영역에 대한 예측 및 제2 분할 영역에 대한 예측을 통해 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성된다.
Abstract:
비디오의 복호화 방법, 복호화 장치, 부호화 방법 및 부호화 장치에 관한 것으로서, 복원된 영상을 이용하여 영역 차등적 영상 부/복호화를 수행하는 방법 및 장치가 개시된다. 실시예의 부호화 방법에 따르면, 원본 영상에 대한 부호화를 수행하여 복원된 저품질 영상이 생성되고, 복원된 저품질 영상을 사용하여 복원된 고품질 영상을 생성된다. 영상은 복수의 영역들로 구분되고, 영역에 대해 부호화를 수행하여 재구축된 고품질 영상을 생성하기 위한 부호화된 재구축 정보가 생성된다.
Abstract:
분산 처리 환경에서의 딥 러닝 모델의 학습을 위한 학습 파라미터를 압축하고, 압축된 파라미터를 전송하는 방법 및 장치가 개시된다. 분산 처리 시스탬 내의 복수의 전자 장치들은 신경망의 학습을 수행한다. 학습의 수행에 의해 파라미터가 갱신된다. 전자 장치는 자신의 갱신된 파라미터를 다른 전자 장치들과 공유할 수 있다. 이러한 공유를 효율적으로 수행하기 위해, 파라미터의 잔차가 다른 전자 장치에게 제공된다. 파라미터의 잔차가 제공되면, 다른 전자 장치는 파라미터의 잔차를 사용하여 파라미터의 갱신을 수행한다.
Abstract:
본 발명에 따른 인터 예측 방법은, 현재 픽쳐 내의 복호화 대상 유닛에 대한, 참조 움직임 정보를 도출하는 단계 및 도출된 참조 움직임 정보를 이용하여 복호화 대상 유닛에 대한 움직임 보상을 수행하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면, 영상 부호화/복호화 효율이 향상될 수 있다.
Abstract:
본 발명에 따른 인트라 예측 방법은, 현재 블록에 인접한 주변 픽셀 및 현재 블록의 좌측 상단 코너에 위치한 좌측 상단 코너 픽셀 중 적어도 하나를 이용하여 방향성 예측을 수행함으로써, 현재 블록에 대한 제1 예측값을 도출하는 단계, 현재 블록 내에 위치한 참조 샘플을 이용하여, 현재 블록에 대한 제2 예측값을 도출하는 단계 및 가중치 매트릭스(weighting matrix)를 이용하여 제1 예측값 및 제2 예측값에 대한 가중합을 수행함으로써, 현재 블록에 대한 최종 예측값을 도출하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면, 영상 부호화/복호화 효율이 향상될 수 있다.
Abstract:
두개의 후보 화면 내 예측 모드를 이용한 화면 내 예측 모드의 부/복호화 방법 및 이러한 방법을 사용하는 장치가 개시되어있다. 화면 내 예측 모드 복호화 방법은 1 비트 정보를 기초로 현재 예측 단위의 화면 내 예측 모드가 제1 후보 화면 내 예측 모드 또는 제2 후보 화면 내 예측 모드와 동일한지 여부를 판단하는 단계와 현재 예측 단위의 화면 내 예측 모드가 제1 후보 화면 내 예측 모드 또는 제2 후보 화면 내 예측 모드 중 적어도 하나와 동일한 경우, 추가의 1 비트 정보를 기초로 상기 현재 예측 단위의 화면 내 예측 모드가 상기 제1 후보 화면 내 예측 모드와 상기 제2 후보 화면 내 예측 모드 중 어떠한 후보 화면 내 예측 모드와 동일한지 여부를 판단하여 현재 예측 단위의 화면 내 예측 모드를 복호화하는 단계를 포함할 수 있다. 따라서, 부/복호화 효율을 높이고 복잡도를 감소시킬 수 있다.
Abstract:
원 영상과 상기 원 영상에 대한 예측 영상 간의 차이를 나타내는 차분 영상 블록 내에 존재하는 경계선을 기초로 상기 차분 영상 블록을 제1 영역과 제2 영역으로 분리하는 신호 분리기; 상기 제1 영역에 대하여 이산 여현 변환(Discrete Cosine Transform: DCT)을 이용하여 변환 부호화를 수행하는 변환 부호화부; 상기 변환 부호화부의 출력을 주파수 영역에서 양자화하는 양자화부; 상기 제2 영역을 공간 영역에서 양자화하는 공간 영역 양자화부; 및 상기 양자화부 및 상기 공간 영역 양자화부의 출력을 이용하여 엔트로피 부호화를 수행하는 엔트로피 부호화부를 포함하는 동영상 부호화 장치가 제공된다.
Abstract:
비디오의 복호화 방법, 복호화 장치, 부호화 방법 및 부호화 장치가 개시된다. 예측 네트워크를 사용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행함으로써 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성되며, 예측 블록 및 재구축된 잔차 블록에 기반하여 대상 블록에 대한 재구축된 블록이 생성된다. 예측 네트워크는 인트라 예측 네트워크 및 인터 예측 네트워크를 포함하며, 예측을 수행함에 있어서 공간적 참조 블록 및/또는 시간적 참조 블록을 사용한다. 예측 네트워크의 학습을 위해 손실 함수가 정의되며, 손실 함수에 따라 예측 네트워크의 학습이 이루어진다.
Abstract:
비디오 신호의 보조 데이터 공간에 동기 정보를 추가하여 영상을 동기화하는 장치 및 방법이 개시된다. 동기 정보 추가 장치는 동기 정보를 생성하는 동기 정보 생성부; 및 비디오 신호의 보조 데이터 공간에 동기 정보를 추가하는 동기 정보 추가부를 포함할 수 있다.