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비디오 인코딩을 위한 적응형 기하학적 파티셔닝 방법 및 장치 document_id 1020097002015

출원번호
1020097002015
분류
전기(H섹션)
문맥 (context)
[청구항 2] 제 1항에 있어서,적어도 하나의 파라미터 모델및 상기 적어도 하나의 곡선 중 적어도 하나는 상기 이미지 데이터의 기하학적 구조유도되는,인코딩 장치. [청구항 3] 제 1항에 있어서,적어도 하나의 파라미터 모델및 상기 적어도 하나의 곡선 중 적어도 하나는 하나 이상의 이미지 윤곽(contour) 및 하나 이상의 움직임 경계 중 적어도 하나나타내는,인코딩 장치. [청구항 4] 제 1항에 있어서,적어도 하나의 다항식은 상기 적어도 하나의 파라미터 모델 및 상기 적어도 하나의 곡선 중 적어도 하나사용되는,인코딩 장치. [청구항 5] 제 1항에 있어서,1차 다항식 모델은 상기 적어도 하나의 파라미터 모델 및 상기 적어도 하나의 곡선 중 적어도 하나사용되는,인코딩 장치. [청구항 6] 제 5항에 있어서,1차 다항식 모델은 각도 파라미터 및 거리 파라미터포함하는,인코딩 장치. [청구항 7] 제 1항에 있어서,이미지 부분에 대한 상기 적어도 하나의 파라미터 모델은 하나보다 많은 파라미터 모델이 이용가능할 때 모델의 세트로부터 적응적으로 선택되고, 이 선택은 명시적으로(explicitly) 또는 암시적코딩되는,인코딩 장치. [청구항 8] 제 1항에 있어서,상기 인코더(900)는 적어도 하나의 고 레벨 신택스(syntax) 요소를 이용하여 상기 적어도 하나의 파라미터 모델 및 상기 적어도 하나의 곡선 중 적어도 하나의 파라미터의 정밀도에 대한 명시적 또는 암시적 코딩수행하는,인코딩 장치. [청구항 9] 제 8항에 있어서,적어도 하나의 고 레벨 신택스 요소는 슬라이스 헤더 레벨, 보충 개선 정보(sei: supplemental enhancement information) 레벨, 화상 파라미터 세트 레벨, 시퀀스 파라미터 세트 레벨 및 네트워크 추상(abstraction) 층 유닛 헤더 레벨 중 적어도 하나위치되는,인코딩 장치. [청구항 10] 제 1항에 있어서,적어도 하나의 파라미터 모델및 상기 적어도 하나의 곡선 중 적어도 하나의 파라미터의 정밀도는 압축 효율 및 인코더 복잡성 중 적어도 하나를 제어하기위해적응되는,인코딩 장치. [청구항 11] 제 10항에 있어서,적어도 하나의 파라미터 모델및 상기 적어도 하나의 곡선 중 적어도 하나의 파라미터의 정밀도는압축품질파라미터에따라적응되는,인코딩 장치. [청구항 12] 제 1항에 있어서,상기 화상 중 적어도 하나의 적어도 하나의 파티션과 연관된 예측자(predictor) 데이터는 공간 이웃 블록 및 시간 이웃 블록 중 적어도 하나예측되는,인코딩 장치. [청구항 13] 제 1항에 있어서,적어도 하나의 파라미터 모델및 상기 적어도 하나의 곡선 중 적어도 하나에 대한 파티션 모델 파라미터는 공간 이웃 블록 및 시간 이웃 블록 중 적어도 하나예측되는,인코딩 장치. [청구항 14] 제 1항에 있어서,상기 인코더(900)는, 상기 적어도 하나의 파라미터 모델 및 상기 적어도 하나의 곡선 중 적어도 하나에 따라, 하나보다 많은 파티션에 부분적으로 놓이는 픽셀에 대한 예측 값을 계산하는데, 안티-얼라이싱(anti-aliasing) 절차와, 픽셀의 대응하는 위치에 대한 예측 값의 부분의 조합, 및 픽셀의 대응하는 위치에 대한 총 예측 값과, 이웃과, 상이한 파티션의 예측자 중 적어도 하나를 이용하여, 하나보다 많은 파티션으로부터 계산하며, 여기서 픽셀이부분적놓이는것간주되는,인코딩 장치. [청구항 15] 제 1항에 있어서,상기 인코더(900)는 비디오 코딩 표준 또는 비디오 코딩 권고의 하이브리드 예측 인코더의 확장된 버전이고,상기 비디오 코딩 표준 또는 상기 비디오 코딩 권고는 h.261, h.262, h.263, h.263+, h.263++,mpeg-1, mpeg-2, 및 mpeg-4 avc 중 적어도 하나포함하는,인코딩 장치. [청구항 16] 제 15항에 있어서,상기 인코더(900)는 각각 매크로블록 및 서브-매크로블록 중 적어도 하나에 대한 코딩 모드로서 상기 화상의 매크로블록 및 서브-매크로블록 중 적어도 하나에 파라미터 모델 기반의 파티션적용하는,인코딩 장치. [청구항 17] 제 16항에 있어서,파라미터 모델-기반의 코딩 모드는 상기 비디오 코딩 표준 또는 상기 비디오 코딩 권고의 매크로블록 및 서브-매크로블록 코딩 모드 내삽입되는,인코딩 장치. [청구항 18] 제 16항에 있어서,상기 인코더(900)는 파티션 예측 데이터와 함께 파라미터 모델-기반의 파티션을 생성하기 위해 상기 적어도 하나의 파라미터 모델 및 상기 적어도 하나의 곡선 중 적어도 하나의 모델 파라미터인코딩하는,인코딩 장치. [청구항 19] 제 16항에 있어서,상기 인코더(900)는 왜곡 측정치 및 코딩 비용 측정치 중 적어도 하나를 협력하여 최소화하기 위해 상기 적어도 하나의 파라미터 모델, 상기 적어도 하나의 곡선, 및 파티션 예측 중 적어도 하나의 모델 파라미터선택하는,인코딩 장치. [청구항 20] 제 16항에 있어서,적어도 2개의 파라미터 모델-기반의 파티션과 겹치는 화상 중 적어도 하나의 픽셀은 적어도 2개의 파라미터 모델-기반의 파티션의 예측가중된선형 평균인,인코딩 장치. [청구항 21] 제 16항에 있어서,파티션 예측은 인터 및 인트라 유형 중적어도 하나인,인코딩 장치. [청구항 22] 제 16항에 있어서,상기 인코더(900)는 파티션 모델 파라미터 코딩을 위해 상기 적어도 하나의 파라미터 모델 및 상기 적어도 하나의 곡선 중 적어도 하나에 대한 파라미터 예측을 선택적사용하는,인코딩 장치. [청구항 23] 제 22항에 있어서,화상들 중 특정한 화상의 현재 블록에 대한 예측은 이웃 블록으로부터 현재 블록으로의 곡선 외삽법기초하는,인코딩 장치. [청구항 24] 제 22항에 있어서,상기 인코더(900)는, 상기 적어도 하나의 파라미터 모델 및 상기 적어도 하나의 곡선 중 적어도 하나의 파라미터가 예측되는지에 따라 상기 이미지 데이터를 인코딩하기 위해 상이한 콘텍스트(context) 또는 코딩 표사용하는,인코딩 장치. [청구항 25] 제 16항에 있어서,상기 인코더(900)는 국제 표준화 기구/국제 전기 표준 회의(iso/iec) 동화상 전문가 그룹-4(mpeg-4) 파트 10 개선된 비디오 코딩(avc) 표준/국제 원격 통신 연합, 원격 통신 섹터(itu-t) h.264 권고를 위한인코더확장된버전인,인코딩 장치. [청구항 26] 제 16항에 있어서,상기 인코더(900)는, 파라미터 모델-기반의 파티션 모드가 사용될 때 매크로블록 및 서브-매크로블록 중 적어도 하나의 비-트리-기반의 파티셔닝으로 인해 적어도 하나의 파라미터 모델-기반의 파티션에 의해 영향을 받은 변환-크기 블록을 다루도록 적응된 디블록킹 필터링 및 기준 프레임 필터링 중 적어도 하나를 적용하고, 상기 디블록킹 필터링 및 기준 프레임 필터링은, 적어도 하나의 파라미터 모델-기반의 파티션 중 어느 것이 사용되는 지와 적어도 하나의 파라미터 모델-기반의 파티션의 선택된 형태 중 적어도 하나의존하는,인코딩 장치. [청구항 27] 제 15항에 있어서,상기 인코더(900)는 선택된 파라미터 모델-기반의 파티션에 따라 잔여 변환 및 역 잔여 변환 쌍과 양자화 절차 및 역 양자화 절차 쌍(925, 950) 중 적어도 하나적응하는,인코딩 장치.
지시문 (instruction)
주어진 본문을 읽고 관련 정보를 분석하여 질문에 답하라.
질문 (question)
인코딩 장치에서 적어도 하나의 파라미터 모델 및 적어도 하나의 곡선 중 적어도 하나가 이미지 데이터의 기하학적 구조로부터 유도될 때, 해당 모델 및 곡선이 나타낼 수 있는 대상은 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    이미지 데이터의 기하학적 구조로부터 유도된 파라미터 모델 및 곡선이 나타내는 대상을 찾는 질문이다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    청구항 2에서 파라미터 모델과 곡선이 이미지 데이터의 기하학적 구조로부터 유도됨을 확인하고, 청구항 3에서 해당 요소들이 나타내는 대상을 추출한다.

    • 적어도 하나의 파라미터 모델및 상기 적어도 하나의 곡선 중 적어도 하나는 상기 이미지 데이터의 기하학적 구조유도되는
  3. 3근거 선택evidence_selection

    청구항 3에 명시된 '하나 이상의 이미지 윤곽(contour) 및 하나 이상의 움직임 경계 중 적어도 하나'를 근거로 선택한다.

    • 하나 이상의 이미지 윤곽(contour) 및 하나 이상의 움직임 경계 중 적어도 하나나타내는
  4. 4논리 통합logical_integration

    청구항 2의 조건(기하학적 구조로부터 유도됨)을 만족하는 모델과 곡선이 청구항 3에 의해 무엇을 나타내는지 연결한다.

    • 하나 이상의 이미지 윤곽(contour) 및 하나 이상의 움직임 경계 중 적어도 하나나타내는
  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    해당 모델 및 곡선은 하나 이상의 이미지 윤곽(contour) 또는 하나 이상의 움직임 경계를 나타낸다.

    • 하나 이상의 이미지 윤곽(contour) 및 하나 이상의 움직임 경계 중 적어도 하나나타내는
  6. 6답변 생성answer_generation

    질문에 대한 답변을 리스트 형식으로 작성한다.

    • 하나 이상의 이미지 윤곽(contour) 및 하나 이상의 움직임 경계 중 적어도 하나나타내는
최종 답변 (final_answer)
하나 이상의 이미지 윤곽(contour) 및 하나 이상의 움직임 경계 중 적어도 하나
핵심 해석 (core_interpretation)
이미지 데이터의 기하학적 구조를 기반으로 유도된 파라미터 모델과 곡선을 통해 이미지의 윤곽이나 움직임 경계를 표현함으로써 비디오 인코딩의 파티셔닝에 활용하는 기술이다.