CNN-based In-loop Filtering Using Block Information

블록정보를 이용한 CNN기반 인 루프 필터

VVC(Versatile Video Coding)는 입력 YUV영상을 CTU(Coding Tree Unit)으로 분할하고, 다시 이를 QTBTTT(Quad Tree, Binary Tree, Ternery Tree)로 최적의 블록으로 분할하고 각각의 블록을 공간적, 시간적 정보를 이용하여 예측하고 예측블록과 원본블록의 차분신호를 변환, 양자화를 통해 전송한다. 이를 위해 여러가지 인코딩정보가 디코더에 전송되며 이를 이용하여 디코더는 인코더와 똑같은 순서로 영상을 복원 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 VVC 인코더에서 반드시 전송하는 정보를 추가적으로 이용하여 딥러닝 기반의 Convolutional Neural Netwrok로 영상의 압축률 및 화질개선 하는 방법을 제안한다.