JP2000508127A

JP2000508127A - 動きに基づく分割及び合併を用いたビデオ・エンコーダ及びデコーダ

Info

Publication number: JP2000508127A
Application number: JP09516105A
Authority: JP
Inventors: ニーベグロブースキー，ヤセック; カルツェビツ，マルタ
Original assignee: ノキアモービルフォーンズリミティド
Priority date: 1996-04-19
Filing date: 1996-04-19
Publication date: 2000-06-27
Anticipated expiration: 2016-04-19
Also published as: ATE223135T1; WO1997040628A1; US6212235B1; DE69623342T2; JP3790804B2; ES2182972T3; EP0894403A1; EP0894403B1; DE69623342D1; AU5501296A

Abstract

(57)【要約】本発明は、ビデオの動き補償(MC)コーディングと、非常に小さい予測誤差を保持すると同時に動きベクトル・フィールドの高速でコンパクトなエンコーディングを可能にするMC予測方式とに関する。動きベクトル・フィールドを表すために必要とされる予測誤差とビット数を低減することによって、ビットレートの相当の節減を達成することが可能となる。動きフィールドを表すために必要とされるビットレートの低減は、直交多項式に基づく動きフィールドモデルを利用し、動きフィールドモデルを適合させ、ビデオ・フレーム中のセグメントを合併することによって達成される。

Description

【発明の詳細な説明】動きに基づく分割及び合併を用いたビデオ・エンコーダ及びデコーダ発明の分野本発明は一般的にビデオ圧縮に関する。特に、本発明は、ビデオ・データの動き補償エンコーディング及びビデオ・データの動き補償エンコーディングを実行するエンコーダ及び方法に関する。本発明は、その様にエンコーディングされたビデオ・データをデコーディングするためのデコーダにも関する。発明の背景動き補償予測は大半のビデオ・コーディングスキームの重要な要素である。図１は動き補償を用いてビデオ・シーケンスを圧縮するためのエンコーダの略図である。このエンコーダの必須要素は動き補償予測ブロック１と、動き推定器２と、動きフィールド・コーダ３とである。動き補償ビデオ・エンコーダの動作原理は、現在のフレームと称されるコーディング（コード化）されるべき入ってきた誤差Eｎ(x，y)を圧縮するというものであり、ここで：って構成され、基準フレームと称される、前のフレーム又は既にコピクセル値と、現在のフレームと基準フレームとの間のピクセルの推定された動きを記述する動きベクトルとを用いて作られる。動きベクトルは動きフィールド推定器２によって計算され、その結果としての動きベクトル・フィールドは、予測ブロック1に入力される前に何らかの方法でコーディングされる。予測フレームは次の通りとなる：数の対[Δx(x，y),Δy(x,y)]は現在のフレームの位置(x，y)のピクセルの動きベクトルと称され、Δx(x，y)とΔy(x,y)とはこのピクセルの水平変位及び垂直変位の値である。現在のフレームIｎ(x，y)の中の全てのピクセルの動きベクトルの集合（セット）は動きベクトル・フィールドと称される。コーディングされた動きベクトル・フィールドも動き情報としてデコーダに送られる。図２に示されているデコーダでは、現在のフレームIｎ(x，y)のとを使って予測フレームを作る（この絵では基準フレームは現在のフレームと同じである）。予測誤差デコーダ２２において、デコーディング（デコード）された予測誤差フレームEｎ(x，y)が予測フレームと加算され、その結果は最初の現在のフレームIｎである。動き補償（motion compensated（ＭＣ））予測エンコーダの一般的目的は、デコーダに送る必要のある情報の量をなるべく少なくすることである。それは、例えばEｎ(x，y)のエネルギーなど、測定される予測誤差の量をなるべく小さくすると共に、動きベクトル・フィールドを表すのに必要な情報の量をなるべく少なくするべきである。Ｎ．グエン、Ｅ．デュボアの文献、即ち１９９０年３月２６−1８日、マサチューセッツ州ケンブリッジ市、画像コーディング・シンポジウム’９０議事録、８４１−８４５ページ、“イメージ・コーディングのための動き情報の表示”(N ．Nguen，E．Dubois，”Representation of motion information for image cod ing”．Proc．Picture Coding Symposium '90，Cambridge，Massachusetts，Mar ch 26-18，1990，pages 841-845)は、動きフィールド・コーディング技術の概観を与えている。目の子算と同じく、予測誤差を減少させるためには、より洗練された動きフィールドが必要である、即ちそれをエンコーディングするためにより多くのビットを使う必要がある。従って、ビデオ・エンコーディングの総合的目的は、予測誤差の尺度をなるべく低く保ちながら動きベクトル・フィールドをなるべくコンパクトにエンコーディング（エンコード）することである。フレーム中のピクセルの数が非常に大きいので、各ピクセルについて別々の動きベクトルを送るのは効率的でない。むしろ、殆どのビデオ・コーディングスキームにおいて、少数のパラメータでセグメントのすべての動きベクトルを記述できるように、例えば図３に示されているように現在のフレームはイメージ・セグメントに分割される。各イメージ・セグメントは正方形ブロックであっても良い。例えば、国際規格ISO/IEC MPEG-1又はITU-T H.261に準拠するコーデックでは１６×１６ピクセルのブロックが使用されるが、ブロックは例えば分割アルゴリズムによって得られる完全に任意の形状の領域から成っていても良い。実際上、セグメントは少なくとも数十個のピクセルを含む。図１の動きフィールド推定ブロック１は与えられたセグメントの全てのピクセルの動きベクトルを計算するが、それはそのセグメントの例えば二乗予測誤差などの予測誤差の何らかの尺度を最小にする。動きフィールド推定手法は、動きフィールドのモデルと、予測誤差の選択された尺度を最小にするためのアルゴリズムとの両方において種々様々である。セグメント中のピクセルの動きベクトルをコンパクトに表示するために、それらの値を少数のパラメータの関数で記述するのが望ましい。その様な関数は動きベクトル・フィールド・モデルと称される。モデルの公知グループは線形動きモデルであり、そのモデルでは動きベクトルは動きフィールド基本関数の線形結合（組合わせ）で近似される。その様なモデルでは、イメージ・セグメントの動きベクトルは一般式：で記述され、ここでパラメータＣｉは動き係数と称されるものであって、デコーダに送られる。関数ｆｉ(x，y)は動きフィールド基本関数と称され、エンコーダ及びデコーダの両方に知られている一定の形を有する。上記の式を有する線形動きモデルを用いるときの問題は、例えば予測誤差Eｎ( x，y)の選択された尺度などの、歪みの何らかの尺度をなるべく低く保ちながら、デコーダに送られる動き係数Ｃｉの個数を計算に関して単純な方法で如何にして最小限にするかということである。デコーダに送る必要のある動き係数の総数はイメージ中のセグメントの個数と、セグメントあたりの動き係数の個数との両方に依存する。従って、動き係数の総数を減らす方法は少なくとも２つある。第１の方法は、予測誤差を大きく増大させることなく共通の動きベクトル・フィールド・モデルで予測することのできるセグメントを結合させる（合併する）ことによってセグメントの個数を減らすことである。隣接する、すなわち隣り合うセグメントを同じ動き係数の集合（セット）で予測できることが非常に多くあるので、フレーム内のセグメントの個数を減らすことができる。その様なセグメント同士を結合させるプロセスは動き補助合併と称される。図３はセグメントに分割されたフレームを示している。動き係数コーディングを実行するための従来技術の手法として動き補助合併のための幾つかの手法がある。全てのセグメントの動きベクトルが推定された後、動き補助合併が実行される。それは、隣り合うセグメントSｉ及びＳｊの全ての対をそれらの動き係数Ｃｉ及びCｊと共に考慮することによって実行される。結合されたセグメントSｉ及びＳｊの領域はSｉｊと表示される。Sｉ及びＳｊを別々に予測した結果として生じる誤差と比べて予測誤差をあまり増大させることなく動き係数Ｃｉｊの１つの集合で領域Sｉｊを予測できるのであれば、Sｉ及びＳｊは合併される。動き補助合併を行う方法は、基本的に、互いに結合されるセグメントを良好に予測することを可能にする動き係数Ｃｉｊの単一の集合を見つけだす方法においてまちまちである。１つの方法は全数動き推定による合併として知られている。この方法は、隣り合うセグメントSｉ及びSｊの全ての対について動きパラメータＣｉｊの新しい集合を“全くの無から”推定する。Sｉｊについての予測誤差があまり増えないならば、セグメントSｉ及びSｊは合併される。この方法は合併することのできるセグメントを非常に良好に選択できるけれども、エンコーダの複雑さを通常は数桁も大きくしてしまうので、具体化するのには適していない。もう一つの方法は、動きフィールド拡張による合併として知られている。この方法は、予測誤差をあまり大きくすることなく動きパラメータＣｉ又はCｊを用いてSｉｊの領域を予測できるか否か試験する。この方法は、新しい動き推定を必要としないので、計算の複雑さが非常に低いことを特徴とする。けれども、１セグメントについて計算された係数での動き補償が隣りのセグメントをも良好に予測できることは非常に稀であるので、この方法ではセグメント同士を合併し損なうことが非常にしばしばある。もう一つの方法は動きフィールドはめ込みによる合併として知られている。この方法では、近似の方法によって動き係数Ｃｉｊが計算される。これは、各セグメントで少数の動きベクトルを評価することによって実行される。セグメントS ｉ及びＳｊにおける幾つかの動きベクトルが図３に示されている。セグメントS ｉｊについての動きフィールドは公知の何らかのはめ込み方法を用いてこれらのベクトルを通して共通動きベクトル・フィールドをはめ込むことによって行われる。この方法の欠点は、はめ込みによって得られる動きフィールドが充分に精密ではなくて、予測誤差を許容できないほど増大させる結果をしばしばもたらすことである。種々のモデルで動き推定を実行して最も適当な１つを選択する方法が音響学、会話及び信号処理に関する１９９４年度国際会議議事録ページIII265-268に載っている、H.ニコラス及びＣ．ラビットの“イメージ・シーケンス・コーディングのための決定論的緩和方式を用いる領域に基づく動き推定”（H．Nicolas and C ．Labit，”Region-based motion estimation using deterministic relaxation schemes for image sequence coding，”Proc．1994 Internationa l Conference on Acoustics，Speech and Signal Processing，pp．III265-268 ）と、ビデオ技術のための回路及びシステムに関するIEEE会報１９９４年６月第４巻第３号、ページ357-364に載っているＰ．チッコ−ニ及びH.ニコラスの“イメージ・シーケンス・コーディングのための領域に基づく効率的動き推定及び対称指向分割”（P．Cicconi and H．Nicolas，”Efficient region-based motion estimation and symmetry oriented segmentation for image sequence coding ,”IEEE Tran．on Circuits and Systems for Video Technology，Vol．4，No． 3，June 1994，pp．357-364）とにおいて提案されている。これらの方法は、種々のモデルで動き推定を行って最も適したものを１つ選択することによって動きの複雑さに依存する動きモデルを適合させようと試みる。これらの方法の主な欠点は、計算が非常に複雑で、実際に試験することのできる種々の動きフィールド・モデルの量が少ないことである。動き係数の個数を最小限にするための第２の方法は、なるべく少ない係数で満足できるほど予測誤差を小さくすることを可能にする動きモデルを各セグメントのために選択することである。動きの量及び複雑さはフレーム毎に、またセグメント毎にまちまちであるので、常に１セグメントあたりにN+M個の動き係数を全部使うのは効率的でない。どのセグメントについても、満足できるほど予測誤差を小さくすることを可能にする動き係数の最小数はどれほどかを見いだすことが必要である。この様な係数の適応的選択のプロセスは動き係数除去と称される。上記の方法は、いずれも、単独では、予測誤差の前記尺度をなるべく低く保ちながら、デコーダに送られる動き係数Ｃｉの個数をどの様にして最小限にするかという問題を解決できない。発明の概要本発明の目的は、動きベクトル・フィールドを容認できないほど歪ませることなく、公知の動き推定器によって作られる動きベクトル・フィールド・データの量を大幅に減らすことを可能にする、動き補償ビデオ・エンコーダとビデオ・データの動き補償エンコーディングを行う方法と動き補償エンコーディング（エンコード）されたビデオ・データをデコーディング（デコード）するためのビデオ・デコーダとを作ることである。その動きフィールド・エンコーダは、入手可能な信号プロセッサ又は汎用マイクロプロセッサで実用的に実現できるように、あまり複雑でないのが好ましい。本発明は、請求の範囲第１項、第１０項、第２０項、第２３項、第２６項及び第３９項において規定されているようにして、それぞれ、解決される。本発明の実施例は従属請求項において規定されている。本発明の第１の形態に準拠するエンコーダは、セグメント同士を合併させて、合併されたセグメントについて歪みの尺度を最小にする動き係数の集合を計算に関して効率よく見いだすことができる。本発明のこの形態は、希望に応じて、セグメント合併に起因する歪みを簡単に且つ効率よく評価することも可能にする。有利なことに、この形態に準拠するエンコーダは、追加の歪みを所定尺度に従って計算して、もしその追加の歪みが例えば与えられた閾値以下であったりして許容できるか或いは達成されるビットレート減少に関して許容できるならばセグメント同士を合併させることによって、ビデオ・フレームの隣り合うセグメント同士を適応的に合併させる。この歪みを計算するために選択される尺度は、例えば該セグメントにおけるエネルギー又は二乗予測誤差等の、予測誤差の何らかの尺度であって良いが、これに限定はされない。歪みについてのもう一つの尺度は、例えば原フレームと、エンコーディング及びデコーディングされた後に復元された原フレームとの二乗差である。この目的のために、ビデオ・エンコーダに含まれている動きフィールド・エンコーダは２つの主要なブロックから成っている。第１の主要ブロックはＱＲ動き分析器と称することができる。その役割は動きフィールド推定器によって作られ入力された動きベクトル・フィールドの新しい表示を見いだすことである。その新しい表示は第２の主要ブロックに入力される。この第１の主要ブロックにおける動作は、行列演算から成る複数のステップを含んでいる。その第１ステップでは公知の何らかの近似方法によって予測フレームが線形化され、予測フレームは動きベクトルの線形関数となる。第２ステップでは、例えば二乗予測誤差などの予測誤差の適当な尺度を最小化するために行列Ｅｉと行列ｙｉとが作られる。この目的のために行列Ｅｉは２つの行列Ｑｉ及びＲｉの積に分解される。また、因子行列Ｑｉ及び行列ｙｉから補助ベクトルｚｉが計算される。行列Ｒｉの一部分と補助ベクトルｚｉとは第２の主要ブロックに入力される。セグメント合併ブロックと称される第２の主要なブロックはセグメントSｉ、Ｓｊの対について合併操作を行う。有利なことに、このブロックは、それらの結合された領域について共通動きフィールド・モデルを使ってそれらの結合された領域を予測できるか否か調べる。合併操作では、前記因子行列に基づいて始めに行列方程式が形成され、その後に該因子行列は公知の行列計算方法により処理される。その結果は、検討されているセグメント対について共通の動き係数を簡単且つ効率的に計算することを可能にする行列方程式である。これらの係数を使って、合併されたセグメントの領域での選択された歪みの尺度を計算することができる。歪みの尺度として二乗予測誤差を用いるならば、結果として得られる行列の１つに含まれている項に基づいてそれを容易に計算することができる。選択された基準に照らして予測誤差の前記尺度の変化が許容できるならば、該セグメント同士は合併される。全てのセグメント対が検討された後、セグメント合併ブロックの出力は、セグメントの個数が減少したイメージの新しい分割態様である。更に、各々の新しいセグメントについて該ブロックは行列R¹ｉｊとベクトルz¹ｉｊを出力するが、それは全ての動き係数を簡単に且つ効率よく計算することを可能にする。また該エンコーダは、フレーム内の、結果として得られた新しいセグメントを復元できるようにする情報をデコーダに与える。本発明のこの形態に準拠するセグメント合併ブロックは、セグメント同士を合併させて１つにすることができるか否か単純な計算で判定することを可能にする。隣り合うセグメント同士の各対について合併が可能か否か判定し、合併に適する隣り合うセグメント同士の対が該フレーム内に無くなるまで該フレームについての結果として得られる分割についてのこのプロセスを反復することによって、なるべく多くのセグメントの合併を達成することができる。本発明の１実施例では、基本関数の線形結合により動きベクトル・フィールドを近似することに起因する追加の歪みの線形近似に基づいて歪みの量を計算することができる。本発明の第２の形態に準拠するエンコーダは、セグメントの動きベクトル・フィールドを表す係数の集合から係数を除去して、歪みの尺度に関して最適の残りの係数を効率の良い計算で見いだすことを可能にする。また、希望に応じて、本発明は、この形態においては、この集合の特定の係数を省略すると動きフィールドの歪みが顕著に増大するか否かを調べることを可能にする。この調べは、各セグメントSｉについて該集合のうちの各係数をその様に調べることができるように効率の良い計算で実行される。省略されれば歪みを顕著に増大させるということが分かった係数だけをデコーダに送ればよい。第２の形態に準拠するエンコーダは、本発明の第１の形態に準拠する第１の主要ブロックと同様に動作する第１の主要ブロックを有する。それは更に第２のブロックを有し、このブロックは、全てのセグメントSｉについて該第１のブロックにより作られた行列Ｒｉとベクトルｚｉとを受け取り、また希望に応じて、行列Ｒｉとベクトルｚｉとに基づいて、各セグメントについて歪みを耐え難いほど増大させることなく動きフィールド・モデルから基本関数を除去することによって該モデルを簡略化することが可能か否か判定する。この第２のブロックにおける操作は行列操作であり、行列方程式は始めに行列方程式Ｒｉc=ｚｉの１列及び１行を除去することにより修正されるが、このcは該モデルの係数Ｃｉから成るベクトルである。１つの列及び行の除去は、動きモデルからの１つの基本関数の除去に対応する。その後、該行列方程式は三角化される。その結果として得られた線形方程式を解くことによって基本関数の縮小された集合に対応する動き係数を計算することができる。後退代入又はその他の周知のアルゴリズムによってその方程式を解くことができる。予測誤差を歪みの尺度として用いるならば、基本関数を除去したことからセグメントに生じるその変化は、その結果としての方程式の中の１項の単純な所定の関数である。それらの行列操作を更に反復することによって該セグメントについてもっと多くの係数を減らすことができる。この様なアプローチにより、基本関数の種々の縮小された集合を用いるときに歪みを容易に発見することができる。所望の歪みをもたらす集合は該セグメントの動きを表すように選択される。このブロックは、処理された全てのセグメントについて、どの基本関数が動きフィールド・モデルから除去されたかを知らせる選択情報を出力する。また、このブロックは、残っている基本関数に対応する新しい動き係数を出力する。選択情報及び動き係数の両方がデコーダに送られる。基本関数の集合から基本関数を除去することは、除去された基本関数に対応する係数の値をゼロに設定することと完全に同等である。従って、代わりの具体的構成では、エンコーダは、選択情報を出力した後に動き係数を出力する代わりに全ての動き係数を出力し、そのうちの除去された基本関数に対応する係数の値はゼロに等しい。好ましくは、動き補償ビデオ・エンコーダは、適応的にセグメントを合併することと、全体としての歪みに対して重要ではない動き係数を除去することとの両方を利用する。その様な好ましいエンコーダは、本発明の第１の形態に準拠する QR動き分析器及びセグメント合併ブロックと共に本発明の第２の形態に準拠する係数除去ブロックを包含する。この係数除去ブロックは、セグメント合併ブロックから行列Ｒｉｊとベクトルｚｉｊとを受け取る。隣り合うセグメント同士を合併させ、係数除去のために行列Ｒ及びベクトルｚを操作した後にはじめて各セグメントの送信される係数Ｃｉが計算されて、その結果としてビデオ・エンコーダから出力される動きデータの量が実質的に減少する。好ましくは、本発明のビデオ・エンコーダ及びデコーダは、本発明に従って、それぞれ、受け取ったビデオ・フレームのエンコーディング及び圧縮を行い、エンコーディングされたビデオ・データをデコーディングするようになっている、例えば１つ以上の集積回路として、ハードウェアで実現される。ビデオ・コーディング技術では、異なるコーディング・モードを使ってビデオ・フレームの異なる領域をコーディングすることはありふれたことである。コーディング・モードのこの変化性は、コーデックスに使用される動き補償予測方法も含んでいる。ITU H.261及びH.263並びにISO MPEG-1及びMPEG-2ビデオ・コーディング規格などの全ての最新のビデオ・コーデックに幾つかのモードが用いられている。例えば、一部のビデオ・フレーム領域は時間的予測を全く使わずにコーディングされる（いわゆるブロック内の）。その様なイメージ領域については動き係数は送られず、それらの領域は前のイメージを全く参照せずにコーディングされる。本発明の実用的実施例は、本発明をその様な内部コーディング（intra-coding ）と組み合わせる。更に、典型的なビデオ・イメージ・シーケンスでは、数フレームの存続期間にわたってビデオ・フレームの大きな領域が不動のままである（即ち、動きが無い）。計算に関しては、ビデオ・フレーム領域の動きを推定するよりは領域が不動のままであったということを検出する方がはるかに容易である。従って、実用的ビデオ・コーデックは、しばしば領域を調べて何らかの動きがあるかどうかを検出するようになっていて、動きパラメータを送る必要のない不動予測モードを含んでいる。本発明の実用的実施例は、本発明をその様な不動モードとも組み合わせる。 MPEGビデオ・コーディング規格は、２つの基準フレームに関して動き推定を行う（双方向予測）コーディング・モードも含んでいる。その結果として、コーディングされるべき領域について２つの異なった予測がもたらされる。エンコーダは、それらの予測のうちの良好な方を使用するように決定することができ、或いはエンコーダは（例えば、平均を取ることによって）それら２つの予測を組み合わせるように決定しても良い。モードに関する決定はデコーダに伝達されなければならない。 ITU H.263規格は２つの基準フレームを用いる時間予測モードも含んでいる。本発明が多数の基準フレームを使用する類似の手法から利益を得ることができることは明らかである。本発明がビデオ・コーデックにおける１つ以上のコーディング・モードのための基礎となって従来技術のコーディング・モード（内部コーディング、不動モード、或いは多数の基準フレームなど）と共に使用され得ることは当業者にとっては明らかである。次に添付図面を参照して本発明の好ましい実施例について説明する。図面の簡単な説明図１は公知のエンコーダの概略図である。図２は公知のデコーダの概略図である。図３は合併される隣り合うセグメントを示す。図４は動きフィールド近似による合併を示す。図５は本発明による動きフィールド・コーダを示す。図６はQR動き分析器の概略図である。図７は本発明による動き補償予測ブロックの１実施例の概略図である。好ましい実施形態の説明図１に示されているビデオ・エンコーダの出力はセグメントSｉに分割された圧縮されているフレームであり、各セグメントSｉには、それぞれのセグメントの各ピクセル(x，y)についての動きベクトル[Δx(x，y),Δy(x，y)]に関する情報が伴っている。座標(ｘｉ，ｙｉ），ｉ =1，2，...，Pを有するＰ個のピクセルから成るセグメントSｉについて、動きフィールド・エンコーダ３の任務は、動きフィールド推定ブロック２から出力された動きベクトル・フィールド(Δx(ｘｉ，ｙｉ),Δy(ｘｉ，ｙｉ))から、下記の形：の線形動きモデルによって、二乗予測誤差ＳＰＥ：を最小にするのに必要なだけの精度で[Δx(x，y),Δy(x，y)]を近数c=（c１，c２，...，cＮ＋Ｍ）を発見することである。図５は、本発明によるビデオ・エンコーダにおける動きフィールド・エンコーダの実施例を示している。これは図１のブロック３に対応するけれども、これは入力として基準フレームと現在のフレームも有する。このブロックへの第３の入力は図１の動きフィールド推定ブロック２によって作られた動きベクトル・フィールド[Δx(・)，Δy(・)]である。前記任務を遂行するために、動きフィールド・エンコーダ３は、３つの主要な組立ブロック、即ちＱＲ動き分析器ブロック３１、セグメント合併ブロック３２及び動き係数除去ブロック３３、から成っている。セグメント合併ブロック３２と動き係数除去ブロック３３とは動き情報の量を減少させるが、それは予測の精度を低下させて二乗予測誤差を増大させるという結果をもたらす可能性がある。ＱＲ動き分析器の目的は、セグメント合併と係数除去とが予測誤差に及ぼす影響の大きさを効率よく判定するのに適する動きフィールドの新しい表示を発見することである。この新しい表示は、合併されたセグメントについての動き係数を高速に且つ自在に発見するために、また係数除去のために、後に他の２つのブロックで使用される。図６は、本発明によるＱＲ動き分析器の実施例を示している。このブロックは、前のビデオ・フレーム入力Iｎ−１を受け取る、又はより好ましくは、図２に示されているビデオ・デコーダによする。この目的のために、図１のビデオ・エンコーダは、予測誤差デコーダ・ブロック５と、該ビデオ・デコーダによってデコーディング（デコード）されたビデオ・フレームに対応するビデオ・フレ該勾配フィルタの出力Gｘ、Gｙは、行列Eを組み立てるためのブロック４２と、ベクトルyを組み立てるためのブロック４５とに入力される。行列組立ブロック４２は、近似された予測フレームが行し、この線形化に基づいて行列Eを計算するが、この行列Eと上記の式４ａ、４ｂの各係数Ｃｉのベクトルcとの掛け算は、もしΔx、Δyを線形動きモデルの基本関数ｆｉ(x，y)の線形結合と置き換えたならば生じることになる予測誤差と解され得るものである。ベクトルyを組み立てるためのブロック４５は、現在のフレーム、Gｙ、及び図１のブロック２によって推定された動きベクトル[Δx(x，y),Δy( x，y)]を受け取り、これらの入力された正しい値から、場面（シーン）に動きがあったことに起因する予測誤差、即ち固有予測誤差、と解釈することのできる前記ベクトルyを計算する。行列Eとベクトルyとは、それぞれ、QR因数分解器ブロック４３と行列掛け算器ブロック４６とに受け取られる。これらのブロックの機能は、与えられたセグメントの全てのピクセルについて基本関数ｆｉの線形結合としてのΔx、Δyの表示から生じる予測誤差が固有予測誤差になるべく近くなるように係数Ｃｉを発見するための準備のための行列E及びベクトルyの座標変換であると見なし得るものである。このことについて次に更に詳しく説明する。ブロック４３は、ブロック４３から出力される行列Qの座標で行列Eを表示した結果としての行列Rを出力する。ブロック４６は、前記ベクトルyだけではなくてブロック４３から前記行列Qも受け取り、行列Qの座標でyを表示するベクトルzを見いだす。好ましくは、行列Qは正規直交行列である。以下の記述で更に詳しく示すように、それぞれR及びzとしてのこのE及びyの表示は、隣り合うセグメント同士を予測誤差の容認できるような増加で合併することができるか否か判定するために非常に有利であり、また合併され又は合併されないセグメントの動きベクトル・フィールドを表示するのに必要な最小個数の係数を発見するのにも非常に有利である、即ち式４ａ、４ｂの各係数Ｃｉの集合から重要でない係数を除去するのに非常に有利である。ブロック４４及び４７は、行列R及びベクトルzをそれぞれ受け取って、これらからセグメント合併及び／又は動き係数除去の効果を判定するのに必要な行を選択する。それらの動作は、前記係数Ｃｉを計算することを必要とすることなくR 及びzに基づいて行われる。更に、セグメント合併及び／又は動き係数除去の目的のために R及びzを、Rの列を有すると共に追加の列としてベクトルzを有する単一列拡張行列Aと見なし得るように、全ての行操作はRの行とzの対応する行との両方に関連している。従って、ブロック４４及び４７は、Aの適当な行を選択して行列Aを操作し、Aの選択された行から成る修正された行列A'を出力する１つのブロックと見なして該１ブロックとして実現することのできるものである。A'は、R¹と表記されるRの選択された行と、z¹と表記されるzの選択された行とから成る。セグメント合併ブロック３２は、各セグメントについてR¹及びz¹、即ち行列A' 、を受け取り、２つのセグメントSｉ、Ｓｊの動きベクトル・フィールドを係数の同じ集合で表示することによる該２つのセグメントの合併が予測誤差を許容できる範囲で増大させる結果となるか否か判定する。これは、セグメントSｉの行列A'ｉの全ての行とセグメントＳｊの行列A'ｊの全ての行とから成る行拡張行列 Bを作ることによって実行される。セグメントSｉ、Ｓｊは、隣り合っていても良いけれども必ずしも隣り合っていなくても良い。行列Bに対しては、例えば行列B を三角化することによる更なる座標変換が行われ、修正された行列B'が得られる。図５のブロック３２は、行列B'の、ベクトルz'ｉ及びz'ｊからもたらされた列と行列R¹ｉ及びR¹ｊからもたらされたB'の列にゼロを有する行との中の選択された要素から、セグメント合併が可能か否か判定する。好ましくは、前記の更なる座標変換は正規直交変換である。その場合、合併からもたらされる追加の予測誤差は前記の選択された要素の二乗の和である。図５の動き係数除去ブロック３３は、各セグメントについて、フレーム再分割後に、もし対応するセグメントが合併されないままであれば前記行列A'を受け取り、或いは合併されたセグメントについては行列B'を受け取り、予測誤差の許容できる増加で係数Ｃｉを除去できるか否か判定する。これは、ブロック３３により、行列A'及びB'から係数Ｃｉに対応する行をそれぞれ抽出するとともに、前記行の抽出後の行列A'及びB'からそれぞれもたらされる行列の好ましくは正規直交型の座標変換を行うことによって、実行される。係数Ｃｉを除去したことに起因する追加の予測誤差を前記の変換された行列の選択された要素から計算することができ、前記の選択された要素は、前記の変換された行列のz¹からもたらされる列と、R¹からもたらされる全ての列にゼロを有するこの行列の行とに置かれる。図５のマルチプレクサ３４は、ブロック３２からの合併情報と、どの係数Ｃｉが送られるべく選択されるかについての情報と、ブロック３３によって前記の変換された行列に基づいて最終的に計算される選択された係数Ｃｉとを受け取る。マルチプレクサ３４により出力されるこの情報はビデオ・デコーダ（図示されていない）へ出力される。より詳しくは、QR動き分析器の動作は下記のステップから成る：ステップ１は予測誤差の線形化である。このステップでは式（７において合計される要素は係数Ｃｉの線形結合となる。好ましい具体的構成では、１２個の係数を有する二次多項式の動きベクトル・フィールド・モデルが使用される：このモデルは、実際上、ビデオ・シーケンスにおける非常に複雑な動きも十分に処理することができ、良好な予測結果をもたらす。ＱＲ動き分析器ブロックにおいて、全てのピクセル(ｘｉ，ｙｉの周りでステップ１の線形化が行われる。ここでi=1，2，...Pである。 Σa²=Σ(-a)²という性質を用いると、二乗予測誤差ＳＰＥは下記のようになる。補助値ｇｊ(x，y)が下記の式：を用いて計算される。ここで関数ｆｊ（ｘｉ，ｙｉ）は、式（４ａ）及び（４ｂ）で、より具体的には式（４ｃ）及び（４ｄ）で定義されている動きフィールド・モデルによる所定の基本関数である。ステップ２は行列の作成である。それは、式（６）によるＳＰＥの最小化が行列式(Ec-y)^T(Ec-y)の最小化と完全に同等であるという事実に基づいており、このE及びyは：である。式（９）の行列E及びベクトルyは下記の式：を用いて組み立てられる。 Gｘ(x，y)及びGｙ(x，y)は、下記の式：直勾配の値である。座標x及びyについてのみ定義される。x又はyが整数でないときは、ピクセル値は例えば整数座標を有する最も近いピクセル同士の双一次補間を用いて計算される。ステップ３はＱＲ因数分解である。行列のＱＲ因数分解は、それ自体としては良く知られていて、適当なアルゴリズムが１９８９年ジョンズホプキンス大学出版会の、Ｄ．Ｈ．ゴルブ及びＣ．ブァン・ローンによる“行列計算”第２版（D．H．Golub and C．van Loan，”Matrix computation ”2'nd edition，The Johns Hopkins University Press，1989）で解説されている。このアルゴリズムを使ってEを２つの行列の積に分解することができる。 E=Q R (8) 換言すれば、RはQの座標でのEの表示である。Qは好ましくは正規直交であって、 Rは上三角形である、即ちRの行N+M+1からPまでは全て０である。このステップにおいて補助ベクトルzも計算され、ここで、 z ＝Q^Ty (9) である。ステップ４ではＱＲ動き分析器ブロックの出力が計算される。その出力は、行列Rの始めのN+M個の行から成る行列R¹と、zの始めのN+M個の要素から成るベクトルz¹とから成る。セグメント合併ブロックでは、隣り合うセグメントSｉ及びＳｊの対について（図４を参照）、結合されたセグメントSｉｊについて動き係数Ｃｉｊで記述される共通動きフィールドを用いて動きベクトル・フィールドを表示できるか否か判定することによって合併操作が実行される。合併操作は下記のステップから成る：ステップ１は行列計算から成る。本発明は、合併されたセグメントSｉｊにおける予測誤差を最小にする動き係数Ｃｉｊがスカラー値をも最小にするという、これまで知られていなかった性質を利用する。ここでR¹ ｉ、z¹ｉ及びR¹ｊ、z¹ｊは、前述したように、それぞれセグメントSｉ及びＳｊについてＱＲ分析器ブロックによって既に作られている。（１０）のこの最小化は、最小二乗の意味で重複決定された方程式のシステム（the overdetermined s ystem of equations）、を解くことと同等である。ステップ２は、ステップ１で得られた行列の三角化である。上記文献の教示に従ってセグメントSｉについてのEであるＥｉと、セグメントＳｊについてのE であるEｊとのＱＲ因数分解を行えば、行列R¹ｉ、R¹ｊは上三角行列となり、（１０）でのシステム、は下記の形：を有する。ここで記号xはゼロでない要素を意味し、ｚⁱｋはベクトルz¹ｉのk番目の要素を意味し、ｚ^jｋはベクトルz¹ｊのk番目の要素を意味する。各行にスカラーを乗じる一連の掛け算を行った後に各行を加算することによって方程式（１１）のシステムは三角化される；即ち、それは下記の形に変換される：この三角化のためにも上記の前記文献によるＱＲ因数分解を用いることができる。ステップ３では合併誤差が評価される。セグメントSｉ及びＳｊの合併に起因するセグメントSｉｊにおける二乗予測誤差の変化ΔＥｉｊは、に従って計算される。この好ましい実施例では、（１１）のＱＲ因数分解の結果としてＱは正規直交行列となり、式１３は非常に簡単になる。しかし、もし予測誤差の尺度として二乗予測誤差が用いられるのであれば、この因数分解におけるＱの性質に依存して、ΔＥｉｊは一般にq²ｋ、k=1，...，N+M、の関数である；もちろん、予測誤差についての他の尺度を用いることも可能であり、従って、q ｋとΔＥｉｊとの他の関数関係を適合させることができる。最後に、ステップ４において、選択された基準に照らして式（１３）の二乗予測誤差の変化が許容できるものであるならば、セグメント同士が合併される。セグメント合併ブロックはセグメント合併のために下記の方針をとる：ａ．フレーム全体における二乗予測誤差の許容される増加に対応する閾値Ｔを選択する。ｂ．隣り合うセグメントの全ての対について式（１３）を用いてΔＥｉｊを計算する。ｃ．最小のΔＥｉｊを有するセグメントの対を合併させる。ｄ．合併された全てのセグメントの対に対応するΔＥｉｊの合計がＴより大きくなるまでポイントｂ−ｃを反復する。式（１１）におけるシステムの三角化のために、一連のギブンズ回転を用いることができる。得られた新しいセグメントSｉｊについて、式（１２）におけるシステムの始めのN+M行をとることによって行列R¹ｉｊ及びベクトルz¹ｉｊが組み立てられる、即ち式：により与えられる。フレームの全てのセグメント対を検討した後、セグメント合併ブロックの出力が得られる。その出力は３種類の情報から成る。第１に、それは、イメージの、セグメント数が減った新しい分割態様を与える。第２に、各々の新しいセグメントについて該ブロックは行列R¹ｉｊ及びベクトルz¹ｉｊを出力する。第３に、それは、デコーダに送られてデコーダが合併されたセグメントを特定するのに役立つ合併情報を与える。いま、各方程式のシステムR¹ｉｊＣｉｊ=z¹ｉｊを解くことによってセグメントSｉｊについての動き係数Ｃｉｊ=（c１，c２，..．cＮ＋Ｍ）を計算することができるけれども、係数除去ブロック３３を用いるのであれば、それらの計算は未だ必要ではない。また、次に更に説明するように、この段階において、係数除去を実行する前に、セグメント合併から得られたセグメントに関して動きフィールド・モデルを直交化するのが有利であるかも知れない。その様に直交化された動きフィールド・モデルは、動き係数を量子化することの結果として生じる量子化誤差の結果として生じる量子化誤差にあまり敏感でない。しかし、好ましい実施例についての説明をなるべく明瞭に保つために、ここでは最適の動きフィールド・モデル直交化は省略する。係数除去ブロック３３は、入力として現在のフレームのセグメントへの前記の新しい分割態様を受け取り、全てのセグメントSｋについて該ブロックはセグメント合併ブロックによって前に作られていた、（１４）に示されている前記行列 R¹ｋ、z¹ｋを受け取る。全てのセグメントの動きベクトルはN+M個の動き係数によって表されるが、N及びMはΔx及びΔyについての動きフィールド・モデルにより決定される。動き係数除去ブロック３３は、与えられたセグメントSｋについて、予測誤差をあまり増大させることなく動きフィールド・モデルを簡単化することが可能か否か判定する。簡単化された動きフィールド・モデルは、この明細書の背景技術の箇所で説明した式（３）のモデルから多少の基本関数を除去したときに得られ、その様に簡単化された動きフィールド・モデルを記述するのに必要な係数は少なくなっている。 i番目の基本関数（及びi番目の係数）を動きフィールド・モデルから除去できるか否か調べるために、全てのセグメントについて下記の処理手順がブロック３３によって実行される：ステップ１は行列修正を包含し、R¹ｋからi番目の列を除去すると共にＣｋからi番目の要素を除去することによって各線形方程式のシステム R¹ _kc_k＝z¹ _k (15) が修正される。ステップ２は行列三角化を包含し、好ましくは上記文献で解説されている前記ＱＲ因数分解アルゴリズムを使用し、或いは一連のギブンズ回転を用いる。即ち、方程式（１５）におけるシステムは、行にスカラーを掛ける一連の乗算に続けて行の加算を行うことによって、それ自体としては公知の方法で三角化される、即ち、それは下記の形に変換される：ステップ３は誤差評価を含む。i番目の係数の除去に起因するセグメントについての二乗予測誤差の変化は単に式（１６）の項q²ｉに等しい。これも、前記ＱＲ因数分解におけるQが正規直交型であることを基礎として妥当である。一般に、Ｑの性質と予測誤差についての尺度とにより、二乗予測誤差の変化はｑｉの関数である。ステップ４は係数の除去を含む。もし選択された基準に照らして予測誤差の変化が許容できるならば、係数Ｃｉは係数の集合から除去される。ここで係数の新しい個数はN+M-1となる。行列R¹ｋ及びベクトルz¹ｋは例えばＱＲ因数分解によって下記の形に修正される式（１７）に基づいてステップ１−４を反復することによってセグメントについての係数の個数を更に減らすことができる。動き係数除去ブロックでは係数除去のために下記の方針をとる：ａ．フレーム全体での二乗予測誤差の許容される増加に対応する閾値Ｔを選択する。ｂ．全てのセグメント及びそれらの基本関数について式（１６）を用いてｑｉ² を計算する。ｃ．最小のｑｉ²を有するセグメントの基本関数を除去する。ｄ．いろいろなセグメントにおける全ての除去された基本関数に対応する全てのｑｉ²の合計がＴより大きくなるまでポイントｂ−ｃを反復する。最後に、ステップ５は係数計算を含む。このステップで適当な係数が除去された後、セグメントSｋについての最終の動き係数が各線形方程式のシステム： R¹ _kc_k＝z¹ _k (18) を解くことによって計算される。ここで行列R¹ｋ及びベクトルz¹ｋは前のステップ１−４の結果である。例えば後退代入法などの周知のアルゴリズムのうちの１つを用いてこの方程式を解くことができる。この好ましい実施例は、R¹ｉｊ及びz¹ｉｊに基づいて係数Ｃｉを計算しなくて、与えられたセグメントを囲む矩形に関して動きフィールド・モデルを直交化するための更なるブロック（図示されていない）を含んでいる。このブロックは、入力として、現在のフレームのセグメントへの区分化態様を受け取ると共に、全てのセグメントSｋについてセグメント合併ブロックからの（１４）に示されている行列R¹ｋ及びz¹ｋとを受け取る。この直交化ブロックにおいてれる。すると、このセグメントの動きベクトル・フィールドを下記のように表示することができる：式（４）の動きベクトル・フィールドは式２３のと完全に同等でて、従ってより少数のビットで表示できるので、後者のものが用いられる。直交多項式基本関数の計算は、ビデオ・エンコーダ及びビデオ・デコーダの両方において、各セグメントの形状と動きモデルの所定基本関数ｆｉとに基づいて、次のように行われる。与えられたセグメントを囲む矩形のサイズがN１×N２ピクセルであるとしよう。始めに、例えばルジャンドル（Legendre）の多項式などの、１次元多項式の２つのシーケンスを計算する：１．gｋ(x)，k=0，1，... 間隔[1，N１]で直交２．hｌ(y)，l=0，1，... 間隔[1，N２]で直交 N+M、が１−Ｄ直交多項式のテンソル積：として組み立てられる。米国アカデミックプレス社の、Ａ．アカンス及びＲ．ハダッドによる１９９２年の“多解像度信号分解”のページ５５−５６（A．Akans u and R．Haddad，”Multiresolution Signal Decomposition”，Academic Pres s Inc.，USA，1992，pages 55 to 56）から、多項式の選択に関する詳細を得ることができる。この様にして実行される与えられたセグメントを囲む矩形に関する直交化は、他の直交化方法より計算に関してはるかに単純ではあるけれども、それらを例えばセグメントの形状に関する直交化に選択肢として使用可能である。しかし、一般に、例えばグラム・シュミットのアルゴリズムなどの周知の直交化アルゴリズムを使って、通常の多項式を任意形状のセグメント領域で直交する多項式に変換することができる。 k=1，2，...，i、の線形結合として表示され得るように選択される、即ち、である。この仮定は、非直交基本関数から直交基本関数への変換を単純な行列乗算によって複雑さの低い計算で実行し得ることを保証する。の変化を反映するようにセグメントの動きベクトル・フィールドを記述する行列 R¹ｋ及びz¹ｋを計算し直す必要がある。式（２５）をに従って計算することができる。行列Ｔは、で与えられる。ここで要素tｋ，ｉは式（２５）からとられる。直 M、に対応する係数cｋ=（c１，...，cＮ＋Ｍ）を用いて計算することができる或いは各方程式のシステム、を解くことによって計算することができる。係数除去ブロック３３は、入力として、現在のフレームのセグメントへの新しい分割態様を受け取ると共に、全てのセグメントSｋについて直交化ブロックトの動きベクトル・フィールドがN+M個の動きフィールド・モデル基本関数で表示される。動き係数除去ブロック３３は、与えられたセグメントSｋについて、上記のように動きフィールド・モデルを簡単化することが可能か否か判定する。図７は図１の動き補償予測ブロック１の実施例を示している。このブロックは、動きフィールド・コーディング・ブロック３から出，y)を受け取る。この情報に基づいて、ブロック１は予測フレームブロック１はデマルチプレクサ１１を有し、このデマルチプレクサは、動きフィールド・エンコーディング・ブロック３から多重化された動き情報を受け取って、分離された動き情報成分、即ちイメージ区分化情報、係数選択情報及び、最後に、送られてきた動き係数の値、を出力する。参照数字１２は、イメージ区分化ブロックを意味しており、このブロックは、前記イメージ区分化情報と前記基準メージを区分化した結果としてもたらされたフレームのセグメントを出力する。参照数字１３は、基本関数組立ブロックを意味している。このブロックは、基本関数の所定の集合（セット）から、動きフィールド・エンコーディング・ブロック３の動き係数除去ブロック３３で作られた選択情報で表示されている特定の基本関数を選び出す。参照数字１４はセグメント予測ブロックを意味しており、こ付随の基本関数の選択と付随の動き係数とを受け取り、動きベクト算する。動き補償予測ブロック１は、その構造及び機能において、図２に示されているビデオ・デコーダの動き補償予測ブロック２１に対応する。この両方の動き補償予測ブロックが、図１に示されているビデオ・エンコーダの動きフィールド・コーディング・ブロック３から出力される動き情報に基づいて予測を行う。全ブロックにおける全ステップの結果として、本発明による動きフィールド・エンコーダは、どのセグメントが合併されるかをデコーダに知らせるための合併情報と、どの基本関数が除去されるかをデコーダに知らせる選択情報と、動き係数情報とを作り出す。従来技術の解決策と比べて本発明の主な利点は、予測誤差を大幅に増大させることなく動き情報の量を大幅に減少させ得る能力を持っていることである。また、システム全体の複雑さが低いので、入手可能な信号処理装置或いは汎用マイクロプロセッサで実施することができる。セグメント合併ブロックは、別々のセグメントについて推定された与えられた動きベクトルから、結合されたセグメントの動きベクトルを見いだせる独特の能力を持っている。それが作り出す動きベクトルが実際上、結合されたセグメントについてごく僅かな二乗誤差を保つことに関して最適であるということを証明することができる。このことが、このブロックが二乗予測誤差を僅かに増大させるだけでセグメントの個数を劇的に減少させ得る能力を持っている理由である。動き係数除去ブロックは、ビデオ・シーンにおける実際の動きの量及び種類に動きモデルを瞬時に適応させるための非常に強力な手段である。このブロックは、予測の結果（セグメントについての二乗予測誤差の値）を非常に多数のモデルで、例えば動きフィールド基本関数のあり得る全ての組み合わせで、容易に試験することができる。このスキームの強力な利点は、動き推定のプロセスを反復する必要が無く、従って計算に関して単純であることである。動き推定に続いてＱＲ動き分析を用いて、動きフィールド・コーダは、非常に単純な線形方程式のシステムを解くことによりイメージ・セグメントの如何なる所望の組み合わせ或いは該セグメントにおける動きフィールドの如何なる所望のモデルについても、新しい動き係数を見いだすことができる。本システムを本発明の思想及び範囲から逸脱することなくいろいろな方法で実施することができる。例えば、種々の線形動きモデルを式（３）に用いることができる。種々の方法を用いて式（５）の項を線形化することができる。更に、２つのセグメントを合併させるか否かを決めるために種々の基準を用いることができる。与えられた基本関数をモデルから除去するべきか否かを決めるための方針は種々様々であって良い。種々のアルゴリズムを用いて式（１０）及び（１５）の行列の三角化を実行することができ、各線形方程式のシステムを解くためのいろいろな公知のアルゴリズムを用いて式（１８）を解いて最終の係数を計算することができる。最後に、非に種々の補間方法を用いることができる。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＨＵ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ (72)発明者カルツェビツ，マルタフィンランド共和国，エフアイエヌ― 33720 タムペーレ，インシノーリンカツ 60セー146

Claims

【特許請求の範囲】１．ビデオ・データの動き補償エンコーディングを実行するためのエンコーダにおいて、 -ビデオ・フレームピクセルから成る場面の動き変位を記述する動きベクトル・フィールド(ΔX,ΔY)を推定するための手段(2)と、 -前記動きベクトル・フィールドを表す動き係数(Ｃｉ)を得るための手段(3)と、 -第一のビデオ・データフレームと前記動きベクトル・フィールドに基づいてビデオ・データフレームを予測するための手段(1)と、 -前記予測されたビデオ・データフレーム及び第二のビデオ・データフレーム入力に基づいて、予測誤差フレームを計算するための手段(6)と、 -前記動き係数と前記予測誤差フレームをデコーダへ伝送するための手段(4、8 )とを有し、 -動き係数を得るための前記手段(3)が、 -各フレームをセグメント(Sｉ)に区分化するための手段と、 -基本関数ｆｉの集合の係数(Ｃｉ)として前記動きベクトル・フィールドを近似させることに起因する各セグメント中の歪みについて所定の尺度ΔEが(E c-y) の関数(ただし、cは前記動き係数Ｃｉのベクトル)となるように、各セグメントについて歪み行列Eと歪みベクトルを計算し、格納するための手段(41、42、45) と、 - det Q≠0かつ Q R=E となるように歪み行列Eを第一の行列Qと第二の行列Rに分解し、 Qのすべての列の前記集合の部分集合がEのすべての列ベクトルのすべての可能な線形結合によって定義されたベクトル空間の基礎となり、Qの列が互いに直交となるようにするための手段(31)と、 - z=Q^-1y（Q^-1はQの逆行列）に従って補助ベクトルzを計算するための手段(46 )と、 -各セグメントについて、追加列としてRとzから成る列を有する列拡張行列Aを生成するための、及び、Rに起因するすべての列においてゼロに等しくない要素を持つ行列Aのすべての行を選択するための手段(44、47)と、 -一つのセグメント(Sｉ)の行列Aの前記選択行ともう一つのセグメント(Ｓｊ) の行列Aの前記選択行とから成る行拡張行列Bを生成するための手段(32)と、 -Rに起因する前記列中のゼロで満たされたできるだけ多くの行を持つ修正行列 B'を得るために、ゼロに等しくないスカラーで行列Bの行の一連の掛算を行い、次いで行列Bの行の一連の加算を行うための手段(32)とを有する前記エンコーダ。２．請求項1に記載のエンコーダにおいて、 -行列B'の要素の所定の関数として誤差値を計算するための手段(32)と、 -前記誤差値に基づいて前記一つのセグメント(Sｉ)を前記もう一つのセグメント(Ｓｊ)と合併することを、前記フレームをセグメント(Sｉ)に区分化するために前記手段に命令する手段(32)とを有することを特徴とする前記エンコーダ。３．請求項2に記載のエンコーダにおいて、 -誤差値を計算するための前記手段は、Rに起因する前記列中のゼロで満たされたすべての行の前記修正行列B'のzに起因する前記列の要素の関数として合併誤差を計算するようになっていることを特徴とする前記エンコーダ。４．請求項1乃至3のいずれか一項に記載のエンコーダにおいて、 -線形方程式D c=dの系を解くことによって各セグメントについて前記動き係数Ｃｉを計算し、出力するための手段(33)と、 -行列Aのすべての非選択行を除去し、次いで、zに起因する前記列を除去することによって得ることができる行列であり、かつ、前記セグメントが合併されていないセグメントである場合には、dが前記非選択行の除去後zに起因するAの列であるDと、 -Rに起因する前記列の中にゼロを持つ行列B'からすべての行を除去し、次いで、zに起因する前記列を除去することによって得ることのできる行列であって、かつ、前記セグメントが合併されたセグメントである場合には、Rに起因する前記列にゼロを持つ前記行の除去後、zに起因するB'の前記列であるDとを有することを特徴とする前記エンコーダ。５．請求項１乃至４のいずれか一項に記載のエンコーダにおいて、 -Eを分解するための前記手段(31)が、前記行列Qが直交行列となり、その直交行列の列ベクトルqが、i=kについてｑｉ qk=1を、ｉ≠ｋについて0をそれぞれ満たすように、Eを分解するようになっていて、 -前記補助ベクトルzを計算するための前記手段(46)が、行列Qの列ベクトルと行ベクトルを交換することによってQ^-1を計算するようになっていることを特徴とする前記エンコーダ。６．請求項5に記載のエンコーダにおいて、 -Eを分解するための前記手段(31、43)が三角行列として行列 Rを生成するようになっていることを特徴とする前記エンコーダ。７．請求項１乃至６のいずれか一項に記載のエンコーダにおいて、 -誤差値を計算するための前記手段(32)が、Rに起因する列の中のゼロで満たされたすべての行の前記修正行列B'のzに起因する前記列の二乗要素の合計として前記誤差値を計算するするようになっていることを特徴とする前記エンコーダ。８．請求項１乃至７のいずれか一項に記載のエンコーダにおいて、 -前記歪み行列Eを計算し、格納するための前記手段(42)が勾配フィルタ(41)を有し、前記予測フレームのテイラー級数展開の線形成分に基づき、また、前記基本関数ｆｉに基づいて、Eのj番目の行とk番目の列の前記要素ｅ_jkを計算するようになっていることを特徴とする前記エンコーダ。９．請求項4に記載のエンコーダにおいて、 -基本関数ｆｉの前記集合の変換に対応する前記動き係数について座標変換を行い、前記セグメントの形状によって決定された領域に関して互いに直交している基本関数の集合に変えることによって前記動き係数を直交させるための手段と、 -前記取得した直交動き係数を量子化し、コーディングするための手段とを有することを特徴とする前記エンコーダ。 10．ビデオ・データの動き補償エンコーディングを実行するためのエンコーダにおいて、 -ビデオ・フレームピクセルから成る場面の動き変位を記述する動きベクトル・フィールド(ΔX、ΔY)を推定するための手段(2)と、 -前記動きベクトル・フィールドを表す動き係数(Ｃｉ)を得るための手段(3)と、 -第一のビデオ・データフレームと前記動きベクトル・フィールドに基づいてビデオ・データフレームを予測するための手段(1)と、 -前記予測されたビデオ・データフレーム及び第二のビデオ・データフレーム入力に基づいて予測誤差フレームを計算するための手段(6)と、 -前記動き係数と前記予測誤差フレームをデコーダへ伝送するための手段(4、8 )とを有し、 -前記動き係数を得るための手段(3)が、 -各フレームをセグメントに区分化するための手段(31)と、 -基本関数ｆｉの集合の係数(Ｃｉ)として前記動きベクトル・フィールドを表すことにより、各セグメントの歪みを表す所定の尺度ΔEが(E c-y)の関数(但しc は前記動き係数Ｃｉの列ベクトル)となるように、各セグメントについて歪み行列Eと歪みベクトルyを計算し、格納するための手段(43)と、 - det Q≠0かつ Q R=E となるように歪み行列Eから第一の行列Qと第二の行列Rとを計算し、 Qのすべての列の前記集合の部分集合がEのすべての列ベクトルのすべての可能な線形結合によって定義されたベクトル空間の基礎となり、Qの他のすべての列が互いに直交となるようにするための手段と、 -Qの逆行列であるz=Q^-1y、Q^-1に従って補助ベクトルzを計算するための手段(4 6)と、 -各セグメントについて追加列としてRとzの列から成る列拡張行列Aを生成し、 Rに起因するすべての列の中にゼロに等しくない要素を持つ行列Aのすべての行から成る行列Bを得るための手段(44、47)と、 -前記係数(Ｃｉ)のj番目の係数に対応するRに起因するj番目の列を行列Bから除去し、ゼロに等しくないスカラーを用いて前記結果として得られた行列の行の一連の掛算を行い、次いで前記結果として得られた行列の行の一連の加算を行い、Rに起因する列の中のゼロで満たされた行を持つ行列Cを得るための手段(33)とを有することを特徴とする前記エンコーダ。 11．請求項10に記載のエンコーダにおいて、 -行列Cの少なくとも一つの要素の所定の関数として誤差値を計算するための手段(33)と、 -前記デコーダへ前記j番目の係数を伝送すべきかどうかを前記誤差値に基づいて判定するための手段(33)とを有することを特徴とする前記エンコーダ。 12．請求項11に記載のエンコーダにおいて、 -誤差値を計算するための前記手段(33)は、Rに起因する前記列の中のゼロで満たされた行に位置し、zに起因する列に位置する行列の前記要素の所定の関数として前記誤差値を計算するようになっていることを特徴とする前記エンコーダ。 13．請求項10乃至12のいずれか一項に記載のエンコーダにおいて、 -行列Cを得るための前記手段(33)が、行列Cが三角行列となるように前記掛算と加算を行うようになっていることを特徴とする前記エンコーダ。 14．請求項10乃至13のいずれか一項に記載のエンコーダにおいて、 -線形方程式D c=dの系を解くことによって、各セグメントについて前記デコーダへ伝送する前記動き係数Ｃｉを計算し、出力するための手段と、 -Rに起因する前記列の中のゼロで満たされた行を行列Cから除去し、次いで、z に起因する列を除去することによって得ることのできる行列であって、かつ、前記行の除去後zに起因するCの列となるDを有することを特徴とする前記エンコーダ。 15．請求項10乃至14のいずれか一項に記載のエンコーダにおいて、 -Eを分解するための前記手段(43)は、前記行列Qが直交行列の列ベクトルqがi= kについてＱｉ qk=1かつｉ≠ｋについて0をそれぞれ満たすように、Eを分解するようになっており、 -前記補助ベクトルzを計算するための前記手段(46)が行列Qの列ベクトルと行ベクトルを交換することによってQ^-1を計算するようになっていることを特徴とする前記エンコーダ。 16．請求項15に記載のエンコーダにおいて、 -Eを分解するための前記手段(43)が、三角行列として行列Rを生成するようになっていることを特徴とする前記エンコーダ。 17．請求項10乃至16のいずれか一項に記載のエンコーダにおいて、 -前記予測誤差行列Eを計算して格納するための前記手段(31)が勾配フィルタ(4 1)を有し、前記予測フレームのテイラー級数展開の線形成分に基づいて、また、前記基本関数ｆｉに基づいて、Eのj番目の行とk番目の列の前記要素ｅ_jkを計算するようになっていることを特徴とする前記エンコーダ。 18．請求項１乃至17のいずれか一項に記載のエンコーダにおいて、 -前記予測誤差フレーム(E)をデコードするための予測誤差デコーダ(5)と、 -前記予測されたビデオ・データフレームと前記デコードされた予測誤差フレームに基づいて、前記第一のビデオ・データフレームを計算するための手段(7) とを有することを特徴とする前記エンコーダ。 19．ビデオ・データを伝送又は格納するためのシステムにおいて、請求項1乃至18のいずれか一項に記載のエンコーダを有し、動き補償エンコーディングされたビデオ・データのデコーディングを実行するためのデコーダを有し、前記デコーダが、 -ビデオ・データフレームを格納するための手段と、 -前記ビデオ・データフレームに基づいて、また、前記エンコーダから受け取った前記動き係数に基づいてビデオ・データフレームを予測するための手段と、 -前記エンコーダから受け取った予測誤差データをデコードし、予測誤差フレームを得るための手段と、 -前記予測されたビデオ・データフレームと前記デコードされた予測誤差フレームに基づいて更新されたビデオ・データフレームを計算し、出力し、次いで、前記更新されたビデオ・データフレームを前記格納手段に格納するための手段とを有することを特徴とする前記システム。 20．ビデオ・データの動き補償エンコーディング方法において、 -ビデオ・フレームピクセルの場面の動き変位を記述する動きベクトル・フィールドを推定し、 -前記動きベクトル・フィールドを表す動き係数(Ｃｉ)を決定し、 -第一のビデオ・データフレームと前記動きベクトル・フィールドに基づいてビデオ・データフレームを予測し、 -前記予測されたビデオ・データフレームと第二のビデオ・データフレーム入力に基づいて予測誤差フレームを計算し、 -前記動き係数と前記予測誤差フレームをデコーダへ伝送するステップを有し、 -動き係数を計算する前記ステップが、 -各フレームをセグメントに区分化し、 -基本関数ｆｉの集合の係数(Ｃｉ)として前記動きベクトル・フィールドを近似させることにより、各セグメントの歪みについて所定の尺度ΔEが(E c-y)の関数（但しcは前記動き係数Ｃｉの列ベクトル）となるように、各セグメントについて歪み行列Eと歪みベクトルyを計算し、格納し、 - det Q≠0かつ Q R=E となるように歪み行列Eを第一の行列Qと第二の行列Rとに分解し、 Qのすべての列の前記集合の部分集合が、Eのすべての列ベクトルのすべての可能な線形結合によって定義されたベクトル空間の基礎となり、Qの他のすべての列が互いに直交しており、 -Qの逆行列であるz=Q^-1y、Q^-1に従って補助ベクトルzを計算し、 -各セグメントについて追加列としてRとzの列から成る列拡張行列Aを生成し、 Rに起因するすべての列の中のゼロに等しくない要素を持つ行列Aのすべての行を選択し、 -一つのセグメントの行列Aの前記選択行と隣接するセグメントの行列Aの前記選択行とから成る行拡張行列Bを生成し、 -Rに起因する前記列中のゼロで満たされたできるだけ多くの行を持つ修正行列 B'を得るために、ゼロに等しくないスカラーで行列Bの行の一連の掛算を行い、次いで行列Bの行の一連の加算を行うことを特徴とする前記方法。 21．請求項20に記載の方法において、 -行列B'の要素の所定の関数として誤差値を計算し、 -前記誤差値に基づいて前記一つのセグメントを前記隣接するセグメントと合併するかどうかを、前記フレームをセグメントに区分化するため前記手段に命令することを特徴とする前記方法。 22．請求項21に記載の方法において、 -Rに起因する列の中のゼロで満たされたすべての行の前記修正行列B'のzに起因する前記列の要素の関数としての合併誤差を前記誤差値として計算することを特徴とする前記方法。 23．ビデオ・データの動き補償エンコーディングを実行する方法において、 -ビデオ・フレームピクセルの場面の動き変位を記述する動きベクトル・フィールドを推定し、 -前記動きベクトル・フィールドを表す動き係数(Ｃｉ)を決定し、 -第一のビデオ・データフレームと前記動きベクトル・フィールドに基づいてビデオ・データフレームを予測し、 -前記予測されたビデオ・データフレーム(P)と第二のビデオ・データフレーム入力に基づいて予測誤差フレームを計算し、 -前記動き係数と前記予測誤差フレームをデコーダへ伝送することを含み、 -動き係数を計算する前記ステップが、 -各フレームをセグメントに区分化し、 -基本関数ｆｉの集合の係数(Ｃｉ)として前記動きベクトル・フィールドを表現した結果、各セグメントの歪みについて所定の尺度ΔEが(E c-y)の関数(但しc は前記動き係数Ｃｉの列ベクトル)となるように、各セグメントについて予測行列Eと歪みベクトルyを計算して格納し、 - det Q≠0かつ Q R=E となるように歪み行列Eから第一の行列Qと第二の行列Rとを計算し、 Qのすべての列の前記集合の部分集合が、Eのすべての列ベクトルのすべての可能な線形結合によって定義されたベクトル空間の基礎となり、Qの他のすべての列が前記ベクトル空間に直交するようにし、 -Qの逆行列であるz=Q^-1y、Q^-1に従って補助ベクトルzを計算し、 -各セグメントについて追加列としてRとzの列から成る列拡張行列Aを生成し、 Rに起因するすべての列の中のゼロに等しくない要素を持つ行列Aのすべての行から成る行列Bを取得し、 -前記係数(Ｃｉ)のj番目の係数に対応するRに起因するj番目の列を行列Bから除去し、ゼロに等しくないスカラーを用いて前記結果として得られた行列の行の一連の掛算を行い、次いで前記結果として得られた行列の行の一連の加算を行い、Rに起因する列の中のゼロで満たされた行を持つ行列Cを得ることを特徴とする前記方法。 24．請求項23に記載の方法において、 -行列Cの少なくとも一つの要素の所定の関数として誤差値を計算し、 -前記デコーダへ前記j番目の係数を伝送すべきかどうかを前記誤差値に基づいて判定することを特徴とする前記方法。 25．請求項24に記載の方法において、 -Rに起因する前記列の中のゼロで満たされた行に位置し、zに起因する列に位置する行列C中の要素の所定の関数として前記誤差値を計算することを特徴とする前記方法。 26．ビデオ・エンコーダにおいて、コーディングされた動きベクトル・フィールドを生成し、前記動き係数の数を最小化するための、カレントフレーム(In)、基準フレィールドエンコーダ(3)を有し、前記動きフィールドエンコーダ(3)が、 -カレントビデオ・フレーム(In)のセグメント(Sｉ)と予測フレームのセグメントとの間の2乗誤差関数を線形化するための線形化手段(41、42、45)と、前記セグメントの前記動きベクトル・フィールドの新しい表現である、第一の行列Ｒｉ¹ と第一のベクトルz¹ｉを形成するための行列処理手段(43、44、46、47)とを含む第一のメインブロック(31)と、 -前記第一のメインブロック(31)と接続した第二のメインブロック(32)であって、共通の動きフィールドを用いて前記結合された領域が予測できる場合には、前記第二のメインブロック(32)はセグメント(Sｉ、Ｓｊ)の合併対を形成するための合併手段を含み、各々の合併されたセグメントについて、第一の合併された行列R¹ijと第二の合併されたベクトルz¹ijを出力する前記第二のメインブロック(32)と、 -前記第二のメインブロック(32)と接続した第三のメインブロック(33)であって、前記二乗予測誤差の変化が許容できなくなるまで前記セグメントの動き係数 (Ｃｉ)を除去するための係数除去手段を含む前記第三のメインブロックと、を有し、 -前記出力されコーディングされた動きベクトル・フィールドにおいて、各々の動きベクトルが基本関数と動き係数を有する直線運動に基づいていることを特徴とする前記ビデオ・エンコーダ。 27．請求項26に記載のビデオ・エンコーダにおいて、線形化手段が次式（ただし、Ｃｉは動き係数で、N+Mは利用可能な動きフィールドモデル基本関数の数である）に従って二乗予測誤差をある形に変換することを特徴とする前記ビデオ・エンコーダ。 28．請求項26に記載のビデオ・エンコーダにおいて、前記行列処理手段が、行列（N+Mは、前記動きフィールドモデルの利用可能な基本関数の数、P は、セグメントiのピクセル数）を構成するための手段を含むことを特徴とする前記ビデオ・エンコーダ。 29．請求項28に記載のビデオ・エンコーダにおいて、前記行列処理手段がさらに、行列Ｑｉと行列Ｒｉの積に前記行列Ｅｉを分解して、式ｚｉ=Q^Tｉｙｉの補助ベクトルｚｉを形成し、行列ＲｉのN+Mの第一の行から成る第一の行列Ｒｉ¹を出力するためのQR因数分解手段を含み、第一のベクトルz¹iがｚｉの第一のN+M要素から成ることを特徴とする前記ビデオ・エンコーダ。 30．請求項26に記載のビデオ・エンコーダにおいて、前記合併手段が、前記線形方程式の三角化のための手段を含み、 R¹i、z¹i及びR¹j、z¹jが、前記第一のメインブロックセグメントSｉ及びＳｊによってという形にそれぞれ生成されることを特徴とする前記ビデオ・エンコーダ。 31．請求項30に記載のビデオ・エンコーダにおいて、前記合併手段がさらに、以下の式に従ってセグメントSｉとＳｊの合併によって生じる領域Sｉｊにおける前記二乗予測誤差ΔＥｉｊの変化を計算するための手段を含み、前記二乗予測誤差の変化が所定の基準に従って許容できる場合には、前記セグメントが合併されることを特徴とする前記ビデオ・エンコーダ。 32．請求項30に記載のビデオ・エンコーダにおいて、 -前記合併手段がさらに、前記三角化された行列式の第一のN+M行をとることによって前記結果として得られる合併されたセグメントSｉｊについて行列R¹ijとベクトルz¹ijを組立てるための手段を含み、前記行列R¹ijとベクトルが以下の式によって記述され、前記行列及びベクトルが第二のメインブロックから出力されることを特徴とする前記ビデオ・エンコーダ。 33．請求項26に記載のビデオ・エンコーダにおいて、前記フレームの合併された区分化の再構成を可能にする情報をデコーダへ送るための手段を有することを特徴とする前記ビデオ・エンコーダ。 34．請求項26に記載のビデオ・エンコーダにおいて、前記係数除去手段が、行列R¹kからi番目の列を、前記ベクトルCkからi番目の要素を除去することによって行列式R¹kCk=z¹kを変形するための手段を含むことを特徴とする前記ビデオ・エンコーダ。 35．請求項34に記載のビデオ・エンコーダにおいて、前記係数除去手段がさらに、前記変形された行列式を三角化して、の形にするための手段と、q²iの関数としてi番目の列とi番目の要素の除去によって生じる前記二乗予測誤差の変化を計算するための手段とを含むことを特徴とする前記ビデオ・エンコーダ。 36．請求項35に記載のビデオ・エンコーダにおいて、前記係数除去手段がさらに、前記予測誤差の変化をある選ばれた基準と比較するための手段を含むことを特徴とする前記ビデオ・エンコーダ。 37．請求項36に記載のビデオ・エンコーダにおいて、前記係数除去手段がさらに、予測誤差の前記変化が許容できる場合には、前記係数行列から前記動き係数Ｃｉを除去するための手段と、前記三角化された行列から最下行を除去することによって修正行列R¹kと修正ベクトルz¹kを形成するための手段とを含み、前記修正行列と修正ベクトルが前記係数除去手段に対して適用されることを特徴とする前記ビデオ・エンコーダ。 38．請求項36に記載のビデオ・エンコーダにおいて、前記係数除去手段がさらに、予測誤差の前記更なる変化が許容できない場合には、線形方程式R¹kCk=z¹kの前記系を解くことによって前記セグメントについて最終動き係数を計算するための手段を含むことを特徴とする前記ビデオ・エンコーダ。 39．動き補償エンコーディングされたビデオ・データをデコードするためのデコーダにおいて、 -ビデオ・データフレームを格納するための手段と、前記格納されたビデオ・データフレームと受け取った動き情報に基づいてビデオ・データフレームを予測するための手段と、 -受け取った予測誤差データをデコードし、予測誤差フレームを得るための手段と、 -前記予測されたビデオ・データフレームと前記デコードされた予測誤差フレームに基づいて更新されたビデオ・データフレームを計算して出力し、前記更新されたビデオ・データフレームを前記格納手段に格納するための手段とを有し、 -ビデオ・データフレームを予測するための前記手段が、 -以下のデータ、すなわち、前記更新されたビデオ・データフレームをセグメント(Sｉ)に区分化することに関するデータ、動きフィールドモデル基本関数の集合の中からの基本関数の選択に関するデータ及び、選択された基本関数の係数に関するデータの中の少なくとも２つのデータに受け取った動きデータを分離（ demultiplex）するための手段(11)と、 -前記選択された基本関数と係数の線形結合から各セグメント(Sｉ)の中の前記動きベクトル・フィールドを再構成するための手段 (13)と、 -前記再構成された動きベクトル・フィールドに基づいて、また、前記格納されたビデオ・データフレームに基づいて前記予測フレームを計算するための手段とを有することを特徴とする前記デコーダ。 40．請求項39に記載のデコーダにおいて、 -前記動きベクトル・フィールドを再構成するための前記手段(13)が、前記更新されたビデオ・データフレームの各セグメント(Sｉ)について、基本関数の前記集合の各構成要素の構造に関するデータを受け取るようになっていることを特徴とする前記デコーダ。 41．請求項39又は40に記載のデコーダにおいて、前記動きベクトル・フィールドを再構成するための前記手段(13)が、前記セグメント(Sｉ)の形状によって決定される領域に関して互いに直交している各セグメント(Sｉ)について、動きフィールドモデル基本関数の前記集合を計算するようになっていることを特徴とする前記デコーダ。 42．請求項1乃至18及び26乃至38のいずれか一項に記載のエンコーダを有し、請求項39乃至41のいずれか一項に記載のデコーダを有することを特徴とするビデオ・データ伝送システム。 43．請求項1乃至18及び26乃至38のいずれか一項に記載のエンコーダを有し、請求項39乃至41のいずれか一項に記載のデコーダを有することを特徴とするビデオ・データ格納システム。