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KR100781525B1 - 가중 평균합을 이용하여 ｆｇｓ 계층을 인코딩 및디코딩하는 방법 및 장치 - Google Patents

가중 평균합을 이용하여 ｆｇｓ 계층을 인코딩 및디코딩하는 방법 및 장치 Download PDF

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KR100781525B1
KR100781525B1 KR1020060069355A KR20060069355A KR100781525B1 KR 100781525 B1 KR100781525 B1 KR 100781525B1 KR 1020060069355 A KR1020060069355 A KR 1020060069355A KR 20060069355 A KR20060069355 A KR 20060069355A KR 100781525 B1 KR100781525 B1 KR 100781525B1
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이태미
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삼성전자주식회사
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Abstract

본 발명은 비디오 압축 기술에 관한 것으로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 방법은, (a) 이전 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 1 가중 평균합을 산출하는 단계; (b) 다음 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 2 가중 평균합을 산출하는 단계; (c) 상기 제 1 가중 평균합과 상기 제 2 가중 평균합을 합산한 값에 현재 프레임의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 합산함으로써 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호를 생성하는 단계; 및 (d) 상기 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭에서 상기 생성된 제 n 향상 계층의 예측 신호를 뺀 결과 생성되는 제 n 향상 계층의 잔차 데이터를 인코딩하는 단계를 포함한다.
공간적 계층 부호화(Spatial Scalable Coding), FGS 계층

Description

가중 평균합을 이용하여 ＦＧＳ 계층을 인코딩 및 디코딩하는 방법 및 장치{Method and apparatus for encoding and decoding FGS layers using weighting factor}
도 1은 다계층 구조를 이용한 스케일러블 비디오 코덱을 보여주는 도면이다.
도 2는 스케일러블 비디오 코덱에서의 3가지 예측 방법을 설명하는 도면이다.
도 3은 종래 기술에 따라 적응적 참조 방식으로 FGS 계층을 코딩하는 개념을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 방법의 전체 흐름을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 방법의 전체 흐름을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 적응적 참조 방식으로 FGS 계층을 코딩하는 개념을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 인코더의 전체 구성을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디 코딩하는 디코더의 전체 구성을 나타내는 도면이다.
*도면의 주요 부분에 대한 설명*
100: FGS 인코더 110: 제 1 가중 평균합 산출부
120: 제 2 가중 평균합 산출부 130: 예측 신호 생성부
140: 잔차 데이터 생성부 150: 양자화부
160: 엔트로피 부호화부 200: FGS 디코더
210: 제 1 가중 평균합 산출부 220: 제 2 가중 평균합 산출부
230: 예측 신호 생성부 240: 향상 계층 복원부
250: 역양자화부 260: 엔트로피 복호화부
본 발명은 비디오 압축 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 적응적 참조 방식을 이용한 FGS 계층의 코딩 기술에서 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩 및 디코딩하는 방법 및 장치에 관한 발명이다.
인터넷을 포함한 정보통신 기술이 발달함에 따라 문자, 영상, 음악 등 다양한 형태의 정보를 수용할 수 있는 멀티미디어 서비스가 증가하고 있다. 멀티미디어 데이터는 그 양이 방대하여 대용량의 저장매체를 필요로 하며 전송시에 넓은 대역폭을 필요로 한다. 따라서, 문자, 영상, 오디오를 포함한 멀티미디어 데이터를 전송하기 위해서는 압축코딩 기법을 사용하는 것이 필수적이다.
데이터를 압축하는 기본적인 원리는 데이터의 중복(redundancy)을 없애는 것이다. 이미지에서 동일한 색이나 객체가 반복되는 것과 같은 공간적 중복이나, 동영상 프레임에서 시간적으로 인접한 프레임이 거의 변화가 없는 경우나 오디오에서 같은 음이 계속 반복되는 것과 같은 시간적 중복, 또는 인간의 시각 및 지각 능력이 높은 주파수에 둔감한 것을 고려한 심리시각 중복을 제거함으로써 데이터를 압축할 수 있다. 데이터 압축의 종류는 소스 데이터의 손실 여부와, 각각의 프레임에 대해 독립적으로 압축하는지 여부와, 압축과 복원에 필요한 시간이 동일한지 여부에 따라 각각 손실/무손실 압축, 프레임 내/프레임간 압축, 대칭/비대칭 압축으로 나눌 수 있다. 한편, 일반적인 비디오 코딩 방법에 있어서, 시간적 중복은 모션 보상에 근거한 시간적 필터링(temporal filtering)에 의해 제거하고, 공간적 중복은 공간적 변환(spatial transform)에 의해 제거한다.
데이터의 중복을 제거한 후 생성되는 멀티미디어 데이터를 전송하기 위해서는, 전송매체가 필요한데 그 성능은 전송매체 별로 차이가 있다. 현재 사용되는 전송매체는 초당 수십 Mbit의 데이터를 전송할 수 있는 초고속 통신망에서부터 초당 384 kbit의 전송속도를 갖는 이동 통신망 등과 같이 다양한 전송속도를 갖는다. 이와 같은 환경에서, 다양한 속도의 전송매체를 지원하기 위하여 또는 전송환경에 따라 이에 적합한 전송률로 멀티미디어를 전송할 수 있도록 하는, 소위 스케일러블 비디오 코딩(scalable video coding) 방법이 멀티미디어 환경에 보다 적합하다 할 수 있다.
상기와 같은 스케일러블 비디오 코딩이란 넓은 의미로, 비디오의 해상도를 조절할 수 있는 성질을 의미하는 공간적 스케일러빌러티와 비디오의 화질을 조절할 수 있는 성질을 의미하는 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 스케일러빌러티와, 프레임율을 조절할 수 있는 시간적 스케일러빌러티, 그리고 이들 각각을 조합한 것을 포함하는 의미이다.
이러한 스케일러블 비디오 코딩에 관하여, 이미 MPEG-4(moving picture experts group-21) Part 10에서 그 표준화 작업을 진행 중에 있다. 이 중에서도 다계층(multi-layered) 기반의 스케일러빌리티를 구현하고자 하는 많은 노력들이 있다. 예를 들면, 기초 계층(base layer), 제 1 향상 계층(enhanced layer 1), 제 2 향상 계층(enhanced layer 2) 등의 다계층을 두고서, 각각의 계층은 서로 다른 해상도(QCIF, CIF, 2CIF 등), 또는 서로 다른 프레임율(frame-rate)을 갖도록 구성할 수 있다.
하나의 계층으로 코딩하는 경우와 마찬가지로, 다계층으로 코딩하는 경우에 있어서도 각 계층별로 시간적 중복성(temporal redundancy)를 제거하기 위한 모션 벡터(Motion Vector; MV)를 구할 필요가 있다. 이러한 모션 벡터는 각 계층마다 별도로 검색하여 사용하는 경우(전자)가 있고, 하나의 계층에서 모션 벡터의 검색을 한 후 이를 다른 계층에서도 사용(그대로 또는 업/다운 샘플링하여)하는 경우(후자)도 있다.
도 1은 다계층 구조를 이용한 스케일러블 비디오 코덱을 보여주는 도면이다. 먼저 기초 계층을 QCIF(Quarter Common Intermediate Format)_15Hz(프레임 레이트)로 정의하고, 제 1 향상 계층을 CIF(Common Intermediate Format)_30Hz로, 제 2 향 상 계층을 SD(Standard Definition)_60Hz로 정의한다. 만약 CIF 0.5Mbps 스트림(stream)을 원한다면, 제 1 향상 계층의 CIF_30Hz_0.7Mbps에서 비트율(bit-rate)이 0.5Mbps가 되도록 비트스트림을 잘라서 보내면 된다. 이러한 방식으로 공간적, 시간적, SNR 스케일러빌리티를 구현할 수 있다.
상기 도 1에서 보는 바와 같이, 동일한 시간적 위치를 갖는 각 계층에서의 프레임(예: 10, 20, 및 30)은 그 이미지가 유사할 것으로 추정할 수 있다. 따라서, 하위 계층의 텍스쳐로부터 직접 또는 업샘플링을 거친 후 현재 계층의 텍스쳐를 예측하고, 상기 예측된 값과 상기 현재 계층의 텍스쳐와의 차분을 인코딩하는 방법이 알려져 있다. "Scalable Video Model 3.0 of ISO/IEC 21000-13 Scalable Video Coding"(이하 "SVM 3.0"이라 함)에서는 이러한 방법을 인트라 BL 예측(Intra_BL prediction)이라고 정의하고 있다.
이와 같이, 상기 SVM 3.0에서는, 기존의 H.264에서 현재 프레임을 구성하는 블록 내지 매크로블록에 대한 예측을 위하여 사용된 "인터 예측(inter prediction)" 및 "방향적 인트라 예측(directional intra prediction)" 이외에도, 현재 블록과 이에 대응되는 하위 계층 블록 간의 연관성(correlation)을 이용하여 현재 블록을 예측하는 방법을 추가적으로 채택하고 있다. 이러한 예측 방법을 "인트라 BL(Intra_BL) 예측"이라고 하고, 이러한 예측을 사용하여 부호화하는 모드를 "인트라 BL 모드"라고 한다.
도 2는 상기와 같은 3 가지 예측 방법을 설명하는 개략도로서, 현재 프레임(11)의 어떤 매크로블록(14)에 대하여 인트라 예측을 하는 경우(①)와, 현재 프 레임(11)과 다른 시간적 위치에 있는 프레임(12)의 매크로블록(15)을 이용하여 인터 예측을 하는 경우(②)와, 상기 매크로블록(14)과 대응되는 기초 계층 프레임(13)의 영역(16)에 대한 텍스쳐 데이터를 이용하여 인트라 BL 예측을 하는 경우(③)를 각각 나타내고 있다. 이와 같이, 상기 스케일러블 비디오 코딩 표준에서는 매크로블록 단위로 상기 세가지 예측 방법 중 유리한 하나의 방법을 선택하여 이용하게 된다.
도 3은 종래 기술에 따라 적응적 참조(Adaptive Reference) 방식으로 FGS 계층을 코딩하는 개념을 나타내는 도면이다. 현재의 H.264 SE(Scalable Extension)에서는 적응적 참조 방식을 이용하여 프레임의 FGS 계층들을 인코딩하고 있다. 상기 도 3을 참조하면, 폐쇄 루프의 P 프레임들의 FGS 계층들은 기초 계층 및 제 1 향상 계층과 제 2 향상 계층으로 이루어져 있다고 가정한다. 그러면, 상기 FGS 계층들은 향상 계층의 참조 프레임 및 기초 계층의 참조 프레임 모두를 적응적으로 참조하여 생성된 시간적 예측 신호(Temporal Prediction Signal)를 이용하여 코딩된다.
이를 더욱 상세히 설명하면, 현재 프레임 t에 존재하는 제 2 향상 계층의 프레임(62)을 코딩하기 위해서는, 현재 프레임 t에서의 기초 계층의 재구성된(reconstructed) 블럭으로 구성되는 프레임(60)과 이전 프레임 (t-1)에 존재하는 제 2 향상 계층의 참조 블럭으로 구성되는 프레임(50)의 가중 평균을 구한 후에, 현재 프레임 t에서의 제 1 향상 계층의 프레임(61)으로부터 생성되는 잔차 데이터( R1 t)를 가산함으로써 시간적 예측 신호(P2 t)를 산출해야 한다. 이를 수학식으로 나타 내면 다음과 같다.
<수학식 1>
Figure 112006052912717-pat00001
상기 수학식 1에서, 상기 α는 소정의 가중치로서 리키(leaky) 인자로 알려져 있으며, 상기 D0 t는 현재 프레임 t에서의 기초 계층의 복원된 블럭(프레임 60을 구성하는 블럭)을 나타내고, 상기 D2 t-1은 이전 프레임 t-1에서의 제 2 향상 계층의 복원된 블럭(프레임 50을 구성하는 블럭)을 나타내고, 상기 R1 t는 현재 프레임 t에서의 제 1 향상 계층의 잔차 데이터(프레임 61로부터 생성)를 나타낸다.
상기 수학식 1에 의해 구해진 시간적 예측 신호(P2 t)를 현재 프레임 t에서의 제 2 향상 계층의 복원된 블럭(D2 t)에서부터 빼면 현재 프레임 t에서의 제 2 향상 계층의 잔차 데이터(
Figure 112006052912717-pat00002
)가 산출되며, 상기 산출된 잔차 데이터(R2 t)를 양자화하고 엔트로피 부호화함으로써 비트스트림을 생성하게 된다. 한편, 상기 가중치 α는 슬라이스 헤더의 신택스 요소(Syntax element)를 참조하여 유도될 수 있다.
상기 예측 신호를 생성하는 과정을 나타내는 상기 수학식 1에서, 기초 계층의 참조 프레임을 이용함으로써 부분적 디코딩으로 인한 드리프트(drift)를 제어할 수 있으며, 동시에 향상 계층의 참조 프레임을 이용함으로써 높은 코딩 효율을 얻을 수 있다. 그러나, 상기 가중치인 leaky 인자를 블럭의 다양한 특성에 따라 적응적으로 변화시켜 사용할 수 있는 새로운 기술이 요구된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 고안된 것으로서, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 모든 FGS 계층의 프레임들에 대한 코딩에서 코딩의 효율성을 향상시킴과 동시에 드리프트를 제어할 수 있는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩 및 디코딩하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 방법은, (a) 이전 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 1 가중 평균합을 산출하는 단계; (b) 다음 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 2 가중 평균합을 산출하는 단계; (c) 상기 제 1 가중 평균합과 상기 제 2 가중 평균합을 합산한 값에 현재 프레임의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 합산함으로써 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호를 생성하는 단계; 및 (d) 상기 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭에서 상기 생성된 제 n 향상 계층의 예측 신호를 뺀 결과 생성되는 제 n 향상 계층의 잔차 데이터를 인코딩하는 단계를 포함한다.
상술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 방법은, (a) 이전 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 1 가중 평균합을 산출하는 단계; (b) 다음 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 2 가중 평균합을 산출하는 단계; (c) 상기 제 1 가중 평균합과 상기 제 2 가중 평균합을 합산한 값에 현재 프레임의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 합산함으로써 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호를 생성하는 단계; 및 (d) 상기 생성된 제 n 향상 계층의 예측 신호를 제 n 향상 계층의 잔차 데이터에 합산함으로써 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 생성하는 단계를 포함한다.
상술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 인코더는, 이전 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 1 가중 평균합을 산출하는 제 1 가중 평균합 산출부; 다음 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 2 가중 평균합을 산출하는 제 2 가중 평균합 산출부; 상기 제 1 가중 평균합과 상기 제 2 가중 평균합을 합산한 값에 현재 프레임의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 합산함으로써 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호를 생성하는 예측 신호 생성부; 및 상기 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭에서 상기 생성된 제 n 향상 계층의 예측 신호를 뺀 결과 제 n 향상 계층의 잔차 데이터를 생성하는 잔차 데이터 생성부를 포함한다.
상술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 디코더는, 이전 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 1 가중 평균합을 산출하는 제 1 가중 평균합 산출부; 다음 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 2 가중 평균합을 산출하는 제 2 가중 평균합 산출부; 상기 제 1 가중 평균합과 상기 제 2 가중 평균합을 합산한 값에 현재 프레임의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 합산함으로써 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호를 생성하는 예측 신호 생성부; 및 상기 생성된 제 n 향상 계층의 예측 신호를 제 n 향상 계층의 잔차 데이터에 합산함으로써 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 생성하는 향상 계층 복원부를 포함한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예들에 의하여 미리 정의된, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩 및 디코딩하는 방법 및 장치를 설명하기 위한 블럭도 또는 흐름도들을 참조하여 보다 상세히 설명한다. 이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
본 발명의 명세서에서, 기초 계층(base-layer)이라 함은 스케일러블 비디오 인코더에서 실제로 생성되는 비트스트림(bitstream)이 갖는 최고 프레임율보다 낮은 프레임율을 가지고, 상기 비트스트림이 갖는 최고 해상도보다 낮은 해상도를 가지는 비디오 시퀀스를 의미한다. 이와 같이, 기초 계층은 상기 최고 프레임율 및 상기 최고 해상도보다 낮은 소정의 프레임율 및 소정 해상도를 가지면 되고, 반드시 상기 비트스트림이 갖는 최저 프레임율 및 최저 해상도를 가질 필요는 없다. 이하 매크로블록을 중심으로 설명하지만, 본 발명의 범위가 매크로블록에 한정되는 것은 아니며, 상기 매크로블록 외에도 슬라이스, 프레임 등에도 적용될 수 있다.
그리고, FGS 계층들은 기초 계층과 향상 계층 사이에 존재할 수 있다. 또한 향상 계층이 둘 이상인 경우, 하위 계층과 상위 계층 사이에 존재할 수 있다. 이하, 본 명세서에서는 예측 신호를 구하고자 하는 현재 계층은 제 n 향상 계층을 의미하며, 상기 제 n 향상 계층보다 한 단계 낮은 계층은 제 n-1 계층을 의미한다. 하위 계층의 일 실시예로는 기초 계층을 사용하지만 이는 하나의 실시예에 해당할 뿐, 이에 국한되는 것은 아니다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 방법의 전체 흐름을 나타내는 도면이다. 상기 도 4를 적응적 참조 방식을 이용하여 FGS 계층을 코딩하는 개념을 나타내는 도 6을 참조하면서 설명하기로 한다.
먼저, 이전 프레임(t-1)의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭(103)과 현재 프레임(t)의 기초 계층의 복원된 블럭(111)을 이용하여 제 1 가중 평균합을 산출한다(S102). 여기서, 상기 제 1 가중 평균합은 하기의 수학식 2에 의해 구해진다.
<수학식 2>
Figure 112006052912717-pat00003
여기서, 상기 α는 소정 제 1 가중치(leaky factor)이고, 상기 D0 t는 현재 프레임 t에서의 기초 계층의 복원된 블럭(111)을 나타내고, 상기 Dn t -1은 이전 프레임 t-1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭(103)을 나타낸다.
상기 수학식 2에 의해 제 1 가중 평균합을 산출한 후에는 제 2 가중 평균합을 구해야 한다. 이를 구하기 위해, 다음 프레임(t+1)의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭(123)과 현재 프레임(t)의 기초 계층의 복원된 블럭(111)을 이용하여 제 2 가중 평균합을 산출하게 된다(S104). 여기서, 상기 제 2 가중 평균합은 하기의 수학 식 3에 의해 구해진다.
<수학식 3>
Figure 112006052912717-pat00004
여기서, 상기 β는 소정 제 2 가중치(leaky factor)이고, 상기 D0 t는 상기 수학식 2에서와 마찬가지로 현재 프레임(t)에서의 기초 계층의 복원된 블럭(111)을 나타내고, 상기 Dn t +1은 다음 프레임(t+1)에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭(123)을 나타낸다.
상기 수학식 3에 의해 제 2 가중 평균합을 산출한 후에는, 상기 제 1 가중 평균합과 상기 제 2 가중 평균합을 합산하여 두 개의 평균합을 모두 반영하게 된다. 이때 단순히 상기 제 1 가중 평균합과 제 2 가중 평균합을 더하는 것보다 두 평균합의 산술 평균을 구하는 것이 바람직하다. 상기 제 1 가중 평균합과 제 2 가중 평균합의 산술 평균에다가 현재 프레임(t)의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 더해야 한다(S106). 이로써, 현재 프레임(t)의 제 n 향상 계층의 예측 신호(Prediction signal)를 생성하게 된다(S108). 이를 수식으로 나타내면 하기의 수학식 4에 의해 구해진다.
<수학식 4>
Figure 112006052912717-pat00005
여기서, 상기 Pn t 는 현재 프레임(t)의 제 n 향상 계층의 예측 신호이고, 상기 Rn -1 t 는 현재 프레임 t에서의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터(프레임 112로부터 생성)를 나타낸다.
마지막으로, 상기 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭(Dn t)에서 상기 생성된 제 n 향상 계층의 예측 신호(Pn t)를 뺀 결과 생성되는 제 n 향상 계층의 잔차 데이터(
Figure 112006052912717-pat00006
)를 인코딩하게 된다(S110).
한편, 상기 도 6에서의 현재 프레임(t)에 존재하는 제 n-1 계층의 블럭(112)은 이전 프레임(t-1)의 블럭(102)과 다음 프레임(t-1)의 블럭(122)과 기초 계층의 블럭(111)을 참조하여 예측 신호를 생성하게 될 것이고, 현재 프레임(t)의 기초 계층의 블럭(111)은 이전 프레임과 다음 프레임의 각 블럭(101, 121)을 참조하여 예측 신호를 생성할 것이다.
상기 수학식 4에 의해 상기 제 n 향상 계층의 예측 신호를 구하는 과정에서 두 개의 가중치(α, β)가 사용되었음을 알 수 있다. 여기서, 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치는 코딩하고자 하는 매크로블럭으로 구성되는 슬라이스의 헤더에 존재하는 신택스 요소를 참조하여 유도될 수 있으며, 상기 현재 프레임(t)의 제 n 향상 계층의 매크로블럭의 특성 정보에 의존하여 0에서 1까지 적응적으로 변하는 성질을 가지게 된다.
상기 특성 정보의 예로서는, 상기 매크로블럭의 예측 방향에 대한 정보, 부호화 블럭 패턴(coded block pattern; 이하, cbp)값에 대한 정보, 및 상기 매크로블럭에 대한 움직임 벡터(MV)의 차이값(MVD)에 대한 정보 등을 들 수 있다.
첫번째로, 상기 매크로블럭의 예측 방향에 대한 정보에 따라 상기 가중치들이 어떻게 변화하는지를 살펴본다. 상기 코딩하고자 하는 매크로블럭 파티션들(또는 서브 매크로블럭 파티션들)에 대한 예측 방향이 양 방향(Bi-Predictional)인 경우에는, 제 n 향상 계층에 존재하는 103 프레임과 123 프레임에 대한 참조 비율이 증가하게 되고 상대적으로 기초 계층에 존재하는 111 프레임에 대한 참조 비율이 감소하게 된다. 그러므로, 상기 수학식 4로부터, 상기 예측 방향이 양 방향(Bi-Predictional)인 경우에는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 상기 예측 방향이 일 방향(One directional)이거나 인트라 예측(Intra Prediction) 모드인 경우에는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하게 된다.
두번째로, 상기 부호화 블럭 패턴(coded block pattern)값에 대한 정보에 따라 상기 가중치들이 어떻게 변화하는지를 살펴본다. 상기 부호화 블럭 패턴에 의해 난제로(Non-zero) 변환 계수가 적게 포함되어 있다고 판단되는 경우를 전제로 한다. 이 경우에 있어서, 시간적으로 다른 위치에 있는 프레임을 참조하는 인터(inter) 모드에서는, 프레임간 참조 비율이 증가할 것이므로 제 n 향상 계층에 존재하는 103 프레임과 123 프레임에 대한 참조 비율이 증가하게 되고 상대적으로 기초 계층에 존재하는 111 프레임에 대한 참조 비율이 감소하게 될 것이다. 그러므로, 상기 수학식 4로부터, 상기 인터(Inter) 모드에서는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 인트라(Intra) 모드에서는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하게 된다.
세번째로, 상기 매크로블럭에 대한 움직임 벡터의 차이값에 대한 정보에 따라 상기 가중치들이 어떻게 변화하는지를 살펴본다. 상기 움직임 벡터의 차이값(MVD)이 적은 값을 가지는 경우에는 프레임간 참조 비율이 증가할 것이므로 제 n 향상 계층에 존재하는 103 프레임과 123 프레임에 대한 참조 비율이 증가하게 되고, 상대적으로 기초 계층에 존재하는 111 프레임에 대한 참조 비율이 감소하게 될 것이다. 그러므로, 상기 수학식 4로부터, 상기 움직임 벡터의 차이값(MVD)이 적은 값을 가질수록 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 상기 움직임 벡터의 차이값이 큰 값을 가질수록 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하게 된다.
이제, 본 발명의 일 실시예에 따라 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 방법을 도 5 및 상기 도 6을 참조하여 설명하기로 한다.
먼저, 이전 프레임(t-1)의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭(103)과 현재 프레임(t)의 기초 계층의 복원된 블럭(111)을 이용하여 제 1 가중 평균합을 산출하는 단계(S202)를 수행하고, 다음 프레임(t+1)의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭(123)과 현재 프레임(t)의 기초 계층의 복원된 블럭(111)을 이용하여 제 2 가중 평균합을 산출하는 단계(S204)를 수행한다. 상기 제 1 가중 평균합과 상기 제 2 가중 평균합을 합산하여 2로 나눈 값에 현재 프레임의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 합산하고(S206), 이로써 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호를 생성하게 된 다(S208). 그런데, 상기 S202 내지 S208 단계는 상기 도 4의 인코딩 과정에서 설명한 바 있는 S102 내지 S108 단계와 동일하므로, 여기서는 상세한 설명을 생략하기로 한다.
한편, 상기의 과정(S202 내지 S208)에 의해 제 n 향상 계층의 예측 신호(Pn t)를 생성하게 되면, 상기 생성된 제 n 향상 계층의 예측 신호(Pn t)를 제 n 향상 계층의 잔차 데이터(Rn t)에 합산함으로써 제 n 향상 계층의 복원된 블럭(
Figure 112006052912717-pat00007
)을 생성하게 된다(S210). 여기서, 상기 제 n 향상 계층의 잔차 데이터(Rn t)는 상기 인코딩 과정에서 생성된 FGS 계층 비트스트림을 엔트로피 복호화 및 역양자화한 결과 생성되는 잔차 데이터이다.
이제, 도 7과 도 8을 참조하여 상기의 인코딩 및 디코딩 과정을 수행하는 인코더 및 디코더를 살펴보기로 한다.
그런데, 상기와 같은 본 발명의 도 7 및 도 8에 도시되는 구성 요소로서, '~부'라는 용어는 소프트웨어, FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC)와 같은 하드웨어 구성 요소를 의미하며, 어떤 기능들을 수행한다. 그렇지만, 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. 상기 구성 요소는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 상기 구성 요소는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성 요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성 요소들과 같은 구성 요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 상기 구성 요소가 제공하는 기능은 더 작은 수의 구성 요소들로 결합되거나 추가적인 구성 요소들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 상기 구성 요소들은 디바이스 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따라 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 인코더(100)의 전체 구성을 살펴보기로 한다.
먼저, 제 1 가중 평균합 산출부(110)는 이전 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭의 데이터에 소정 제 1 가중치(α)를 곱한 값과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭의 데이터에 (1-α)를 곱한 값을 합산하여 제 1 가중 평균합(
Figure 112006052912717-pat00008
)을 산출한다.
제 2 가중 평균합 산출부(120)도 이와 유사하게 다음 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭의 데이터에 소정 제 2 가중치(β)를 곱한 값과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭의 데이터에 (1-β)를 곱한 값을 합산하여 제 2 가중 평균합(
Figure 112006052912717-pat00009
)을 산출한다.
예측 신호 생성부(130)는 상기 산출된 제 1 가중 평균합과 제 2 가중 평균합 을 합산한 값을 2로 나눈 산술 평균값에다가 현재 프레임의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터(Rn -1 t)를 합산함으로써 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호(Pn t)를 생성한다. 이때 상기 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터(Rn -1 t)는 후술하게 될 잔차 데이터 생성부(140)에 의해 생성되는 다음 프레임에 대한 잔차 데이터(Rn t)를 사용하게 된다.
한편, 후술하게 될 디코더(200)에서 복원된 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 블럭의 데이터(Dn t)가 인코더(100)로 입력되면, 잔차 데이터 생성부(140)가 상기 입력된 복원된 블럭의 데이터(Dn t)에서 상기 예측 신호 생성부(130)에서 생성된 제 n 향상 계층의 예측 신호(Pn t)를 빼게 된다. 그 결과 제 n 향상 계층의 잔차 데이터(Rn t)가 생성되며, 상기 생성된 잔차 데이터(Rn t)는 전술한 바와 같이 예측 신호 생성부(130)로 입력되거나 후술하게 될 양자화부(150)로 입력된다.
양자화부(150)는 잔차 데이터 생성부(140)에 의하여 생성된 잔차 데이터를 이용하여 생성된 변환 계수를 양자화(quantization)한다. 상기 양자화(quantization)란 임의의 실수 값으로 표현되는 DCT 계수를 양자화 테이블에 따라 소정의 구간으로 나누어 불연속적인 값(discrete value)으로 나타내고, 이를 대 응되는 인덱스로 매칭(matching)시키는 작업을 의미한다. 이와 같이 양자화된 결과 값을 양자화 계수(quantized coefficient)라고 한다.
엔트로피 부호화부(160)는 상기 양자화부(150)에 의하여 생성된 양자화 계수를 무손실 부호화하여 FGS 계층 비트스트림을 생성한다. 이러한 무손실 부호화 방법으로는, 허프만 부호화(Huffman coding), 산술 부호화(arithmetic coding), 가변 길이 부호화(variable length coding) 등의 다양한 무손실 부호화 방법을 사용할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 디코더(200)의 전체 구성을 나타내는 도면이다.
상기 인코더(100)로부터 수신한 비디오 신호에서 FGS 계층의 비트스트림을 엔트로피 복호화부(260)를 통해 복호화한다. 상기 엔트로피 복호화부(260)는 FGS 계층 비트스트림을 무손실 복호화하여, 텍스쳐 데이터를 추출한다.
역 양자화부(250)는 상기 텍스쳐 데이터를 역 양자화한다. 이러한 역 양자화 과정은 FGS 인코더(100) 단에서 수행되는 양자화 과정의 역에 해당되는 과정으로서, 양자화 과정에서 사용된 양자화 테이블을 이용하여 상기 양자화 과정에서 생성된 인덱스로부터 그에 매칭되는 값을 복원하는 과정으로서, 제 n 향상 계층의 잔차 데이터(Rn t)를 생성하게 된다.
한편, 디코더(200)에 존재하는 제 1 가중 평균합 산출부(210), 제 2 가중 평균합 산출부(220), 및 예측 신호 생성부(230)는 전술한 인코더(100)에 존재하는 제 1 가중 평균합 산출부(110), 제 2 가중 평균합 산출부(120), 및 예측 신호 생성부(130)와 그 역할이 동일하므로 여기서는 상세한 설명을 생략하기로 한다.
향상 계층 복원부(240)는 상기 예측 신호 생성부(230)에 의해 생성된 제 n 향상 계층의 예측 신호(Pn t)를 역양자화부(250)에 의해 생성된 제 n 향상 계층의 잔차 데이터(Rn t)에 합산함으로써 제 n 향상 계층의 복원된 블럭의 데이터(Dn t)을 생성하며, 이로써 FGS 계층의 복원된 데이터를 생성하게 된다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩 및 디코딩하는 장치의 권리 범위는 상기와 같은 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에도 미침은 당업자에게 자명하다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되 는 것으로 해석되어야 한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 모든 FGS 계층의 프레임들에 대한 코딩에서 코딩의 효율성을 향상시킴과 동시에 드리프트를 제어할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

Claims (34)

  1. FGS 계층을 인코딩하는 방법에 있어서,
    (a) 이전 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 1 가중 평균합을 산출하는 단계;
    (b) 다음 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 2 가중 평균합을 산출하는 단계;
    (c) 상기 제 1 가중 평균합과 상기 제 2 가중 평균합을 합산한 값에 현재 프레임의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 합산함으로써 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호를 생성하는 단계; 및
    (d) 상기 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭에서 상기 생성된 제 n 향상 계층의 예측 신호를 뺀 결과 생성되는 제 n 향상 계층의 잔차 데이터를 인코딩하는 단계를 포함하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 가중 평균합은,
    수학식
    Figure 112006052912717-pat00010
    에 의해 구해지며, 상기 α는 소정 제 1 가중치이고, 상기 D0 t는 현재 프레임 t에서의 기초 계층의 복원된 블럭을 나타내 고, 상기 Dn t -1은 이전 프레임 t-1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 가중 평균합은,
    수학식
    Figure 112006052912717-pat00011
    에 의해 구해지며, 상기 β는 소정 제 2 가중치이고, 상기 D0 t는 현재 프레임 t에서의 기초 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Dn t +1은 다음 프레임 t+1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호(Pn t)는,
    수학식
    Figure 112006052912717-pat00012
    에 의해 구해지며,
    상기 α는 소정 제 1 가중치이고, 상기 D0 t는 현재 프레임 t에서의 기초 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Dn t -1은 이전 프레임 t-1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 β는 소정 제 2 가중치이고, 상기 Dn t +1은 다음 프레임 t+1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Rn -1 t은 현재 프레임 t에서의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 나타내는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치는,
    상기 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 매크로블럭의 특성 정보에 의존하여 0에서 1까지 적응적으로 변하는 값을 가지는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 특성 정보는 상기 매크로블럭의 예측 방향에 대한 정보를 포함하며, 상기 예측 방향이 양 방향인 경우에는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 상기 예측 방향이 일 방향이거나 인트라 예측인 경우에는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 특성 정보는 부호화 블럭 패턴(coded block pattern)값에 대한 정보를 포함하며, 상기 부호화 블럭 패턴값으로부터 난제로(Non-zero) 변환 계수가 적게 포함되어 있다고 판단되는 경우, 인터 모드에서는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 인트라 모드에서는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 방법.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 특성 정보는 상기 제 n 향상 계층에서의 매크로블럭에 대한 움직임 벡터의 차이값에 대한 정보를 포함하며, 상기 움직임 벡터의 차이값이 적을수록 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 상기 움직임 벡터의 차이값이 클수록 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 방법.
  9. 제 1 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  10. FGS 계층을 디코딩하는 방법에 있어서,
    (a) 이전 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 1 가중 평균합을 산출하는 단계;
    (b) 다음 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 2 가중 평균합을 산출하는 단계;
    (c) 상기 제 1 가중 평균합과 상기 제 2 가중 평균합을 합산한 값에 현재 프레임의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 합산함으로써 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호를 생성하는 단계; 및
    (d) 상기 생성된 제 n 향상 계층의 예측 신호를 제 n 향상 계층의 잔차 데이터에 합산함으로써 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 생성하는 단계를 포함하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 가중 평균합은,
    수학식
    Figure 112006052912717-pat00013
    에 의해 구해지며, 상기 α는 소정 제 1 가중치이고, 상기 D0 t는 현재 프레임 t에서의 기초 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Dn t -1은 이전 프레임 t-1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 2 가중 평균합은,
    수학식
    Figure 112006052912717-pat00014
    에 의해 구해지며, 상기 β는 소정 제 2 가중치이고, 상기 D0 t는 현재 프레임 t에서의 기초 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Dn t +1은 다음 프레임 t+1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호(Pn t)는,
    수학식
    Figure 112006052912717-pat00015
    에 의해 구해지며,
    상기 α는 소정 제 1 가중치이고, 상기 D0 t는 현재 프레임 t에서의 기초 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Dn t -1은 이전 프레임 t-1에서의 제 n 향상 계층 의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 β는 소정 제 2 가중치이고, 상기 Dn t +1은 다음 프레임 t+1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Rn -1 t은 현재 프레임 t에서의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 나타내는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치는,
    상기 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 매크로블럭의 특성 정보에 의존하여 0에서 1까지 적응적으로 변하는 값을 가지는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 특성 정보는 상기 매크로블럭의 예측 방향에 대한 정보를 포함하며, 상기 예측 방향이 양 방향인 경우에는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 상기 예측 방향이 일 방향이거나 인트라 예측인 경우에는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 방법.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 특성 정보는 부호화 블럭 패턴(coded block pattern)값에 대한 정보를 포함하며, 상기 부호화 블럭 패턴값으로부터 난제로(Non-zero) 변환 계수가 적게 포함되어 있다고 판단되는 경우, 인터 모드에서는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 인트라 모드에서는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 방법.
  17. 제 14 항에 있어서,
    상기 특성 정보는 상기 제 n 향상 계층에서의 매크로블럭에 대한 움직임 벡터의 차이값에 대한 정보를 포함하며, 상기 움직임 벡터의 차이값이 적을수록 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 상기 움직임 벡터의 차이값이 클수록 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 방법.
  18. 제 10 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  19. FGS 계층을 인코딩하는 인코더에 있어서,
    이전 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 1 가중 평균합을 산출하는 제 1 가중 평균합 산출부;
    다음 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 2 가중 평균합을 산출하는 제 2 가중 평균합 산출부;
    상기 제 1 가중 평균합과 상기 제 2 가중 평균합을 합산한 값에 현재 프레임의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 합산함으로써 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호를 생성하는 예측 신호 생성부; 및
    상기 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭에서 상기 생성된 제 n 향상 계층의 예측 신호를 뺀 결과 제 n 향상 계층의 잔차 데이터를 생성하는 잔차 데이터 생성부를 포함하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 인코더.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 제 1 가중 평균합 산출부는,
    수학식
    Figure 112006052912717-pat00016
    에 의해 상기 제 1 가중 평균합을 산출하며, 상기 α는 소정 제 1 가중치이고, 상기 D0 t는 현재 프레임 t에서의 기초 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Dn t -1은 이전 프레임 t-1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 인코더.
  21. 제 19 항에 있어서,
    상기 제 2 가중 평균합 산출부는,
    수학식
    Figure 112006052912717-pat00017
    에 의해 상기 제 2 가중 평균합을 산출하며, 상기 β는 소정 제 2 가중치이고, 상기 D0 t는 현재 프레임 t에서의 기초 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Dn t +1은 다음 프레임 t+1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 인코더.
  22. 제 19 항에 있어서,
    상기 예측 신호 생성부는,
    수학식
    Figure 112006052912717-pat00018
    에 의해 상기 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호(Pn t)를 생성하며,
    상기 α는 소정 제 1 가중치이고, 상기 D0 t는 현재 프레임 t에서의 기초 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Dn t -1은 이전 프레임 t-1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 β는 소정 제 2 가중치이고, 상기 Dn t +1은 다음 프 레임 t+1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Rn -1 t은 현재 프레임 t에서의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 나타내는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 인코더.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치는,
    상기 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 매크로블럭의 특성 정보에 의존하여 0에서 1까지 적응적으로 변하는 값을 가지는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 인코더.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 특성 정보는 상기 매크로블럭의 예측 방향에 대한 정보를 포함하며, 상기 예측 방향이 양 방향인 경우에는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 상기 예측 방향이 일 방향이거나 인트라 예측인 경우에는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 인코더.
  25. 제 23 항에 있어서,
    상기 특성 정보는 부호화 블럭 패턴(coded block pattern)값에 대한 정보를 포함하며, 상기 부호화 블럭 패턴값으로부터 난제로(Non-zero) 변환 계수가 적게 포함되어 있다고 판단되는 경우, 인터 모드에서는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 인트라 모드에서는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 인코더.
  26. 제 23 항에 있어서,
    상기 특성 정보는 상기 제 n 향상 계층에서의 매크로블럭에 대한 움직임 벡터의 차이값에 대한 정보를 포함하며, 상기 움직임 벡터의 차이값이 적을수록 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 상기 움직임 벡터의 차이값이 클수록 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 인코딩하는 인코더.
  27. FGS 계층을 디코딩하는 디코더에 있어서,
    이전 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 1 가중 평균합을 산출하는 제 1 가중 평균합 산출부;
    다음 프레임의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭과 현재 프레임의 기초 계층의 복원된 블럭을 이용하여 제 2 가중 평균합을 산출하는 제 2 가중 평균합 산출부;
    상기 제 1 가중 평균합과 상기 제 2 가중 평균합을 합산한 값에 현재 프레임의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 합산함으로써 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호를 생성하는 예측 신호 생성부; 및
    상기 생성된 제 n 향상 계층의 예측 신호를 제 n 향상 계층의 잔차 데이터에 합산함으로써 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 생성하는 향상 계층 복원부를 포함하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 디코더.
  28. 제 27 항에 있어서,
    상기 제 1 가중 평균합 산출부는,
    수학식
    Figure 112006052912717-pat00019
    에 의해 상기 제 1 가중 평균합을 산출하며, 상기 α는 소정 제 1 가중치이고, 상기 D0 t는 현재 프레임 t에서의 기초 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Dn t -1은 이전 프레임 t-1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 디코더.
  29. 제 27 항에 있어서,
    상기 제 2 가중 평균합 산출부는,
    수학식
    Figure 112006052912717-pat00020
    에 의해 상기 제 2 가중 평균합을 산출하며, 상기 β는 소정 제 2 가중치이고, 상기 D0 t는 현재 프레임 t에서의 기초 계 층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Dn t +1은 다음 프레임 t+1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 디코더.
  30. 제 27 항에 있어서,
    상기 예측 신호 생성부는,
    수학식
    Figure 112006052912717-pat00021
    에 의해 상기 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 예측 신호(Pn t)를 생성하며,
    상기 α는 소정 제 1 가중치이고, 상기 D0 t는 현재 프레임 t에서의 기초 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Dn t -1은 이전 프레임 t-1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 β는 소정 제 2 가중치이고, 상기 Dn t +1은 다음 프레임 t+1에서의 제 n 향상 계층의 복원된 블럭을 나타내고, 상기 Rn -1 t은 현재 프레임 t에서의 제 n-1 향상 계층의 잔차 데이터를 나타내는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 디코더.
  31. 제 30 항에 있어서,
    상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치는,
    상기 현재 프레임의 제 n 향상 계층의 매크로블럭의 특성 정보에 의존하여 0에서 1까지 적응적으로 변하는 값을 가지는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 디코더.
  32. 제 31 항에 있어서,
    상기 특성 정보는 상기 매크로블럭의 예측 방향에 대한 정보를 포함하며, 상기 예측 방향이 양 방향인 경우에는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 상기 예측 방향이 일 방향이거나 인트라 예측인 경우에는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 디코더.
  33. 제 31 항에 있어서,
    상기 특성 정보는 부호화 블럭 패턴(coded block pattern)값에 대한 정보를 포함하며, 상기 부호화 블럭 패턴값으로부터 난제로(Non-zero) 변환 계수가 적게 포함되어 있다고 판단되는 경우, 인터 모드에서는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 인트라 모드에서는 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 디코더.
  34. 제 31 항에 있어서,
    상기 특성 정보는 상기 제 n 향상 계층에서의 매크로블럭에 대한 움직임 벡터의 차이값에 대한 정보를 포함하며, 상기 움직임 벡터의 차이값이 적을수록 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 증가하고, 상기 움직임 벡터의 차이값이 클수록 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치가 감소하는, 가중 평균합을 이용하여 FGS 계층을 디코딩하는 디코더.
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