AI요약

기존 멀티뷰 비디오 코딩은 카메라 간 시점 차이로 인해 발생하는 색차 신호 레벨 차이를 충분히 보상하지 못해, 비디오 화질 저하가 발생할 수 있습니다. 특히 앵커 영상의 색차 신호 오류는 전체 영상으로 전파되어 문제의 심각성을 더합니다. 본 기술은 멀티뷰 비디오의 효율적인 인코딩 및 디코딩을 위해 색차 보상 방법을 제안합니다. 영상의 종류(앵커/비앵커)와 블록 유형(스킵 모드 등)을 기반으로 색차 보상 여부 및 보상 값을 결정합니다. 현재 영상의 첫 번째 영상 유형(참조 영상 여부), 블록 유형(움직임 벡터 결정 방식), 그리고 필요시 두 번째 영상 유형(I, P, B 프레임)을 해석하여 색차 보상 값을 산출합니다. 스킵 모드 블록의 경우 주변 블록의 색차 보상 값을 활용하여 예측하며, 다른 블록은 직접 계산하여 적용합니다. 이 보상 값은 인코딩 시 비트스트림에 포함되며, 디코딩 시 이를 활용하여 색차 보상을 수행합니다.