[发明专利]指向覆盖多个参考图像分区的参考区域的当前图像分区的移动向量的预测、以及使用一个这种预测的编码和解码

权利要求书

1.一种用于相对于与参考图像的n个参考分区(r'1、r'2、…、r'n)中的参考分区(r'2)相关联的至少一个参考运动向量(MVr'2)来预测当前图像分区(P1)的当前运动向量(MVp1)的方法，所述当前运动向量描述该当前图像分区(P1)和对应的参考分区(Pr'1)之间的运动，在参考图像中该对应的参考分区(Pr'1)与所述当前图像分区具有相同的形状和相同的位置，所述参考图像不同于当前图像并且已经被预先地分割为已经编码并解码的该n个参考分区(r'1、r'2、…、r'n)，

所述方法的特征在于：在其中所述对应的参考分区(Pr'1)与来自该参考图像的所述n个参考分区(r'1、r'2、…、r'n)之中的k个参考分区的集合重叠的情况下，其中k≤n，基于属于与k个重叠的参考分区分别相关联的k个参考运动向量(MVr'1、MVr'2、…、MVr'k)的集合的至少一个参考运动向量的函数，来确定当前图像分区的所述当前运动向量，其中确定当前图像分区的所述当前运动向量包含：

-选择与所述k个参考分区的集合重叠的该对应的参考分区(Pr'1)的特定点(CTr'1)，以及

-选择与包含所选择的特定点的重叠的参考分区(r'2)相关联的所述至少一个参考运动向量(MVr'2)。

2.如权利要求1所述的预测方法，其中，该确定当前分区的运动向量的步骤包括以下步骤：

-计算在该对应的参考分区与分别地k个重叠的参考分区之间共享的公共像素的数目，

-基于预定的比较准则，来比较计算出的在k个重叠的参考分区之间共享的公共像素的数目。

3.如权利要求2所述的预测方法，其中，该比较准则包含：从与k个重叠的参考分区分别相关联的k个参考运动向量之中，选择与如下的参考分区相关联的参考运动向量，该参考分区的计算出的公共像素的数目为最大。

4.如权利要求2所述的预测方法，其中，该比较准则包含：通过计算出的公共像素的数目，来对与k个重叠的参考分区分别相关联的k个参考运动向量的均值进行加权。

5.如权利要求2所述的预测方法，其中，该比较准则包含：从与k个重叠的参考分区分别相关联的k个参考运动向量之中，选择与如下的重叠的参考分区相关联的参考运动向量，相比于在所述对应的参考分区外部，所述重叠的参考分区在所述对应的参考分区内部具有大多数的像素。

6.如权利要求1所述的预测方法，其中，该确定当前分区的运动向量的步骤包括以下步骤：

-对于k个重叠的参考分区中的每一个，计算取决于所述对应的参考分区的空间梯度的系数，

-选择其计算值为最高的系数，

-选择与已选择了其系数的重叠的参考分区对应的参考运动向量。

7.如权利要求1所述的预测方法，其中，该确定当前分区的运动向量的步骤包括以下步骤：

-对于k个重叠的参考分区中的每一个，计算取决于所述对应的参考分区的空间梯度的系数，

-计算与k个重叠的参考分区分别相关联的k个参考运动向量的均值，所述均值通过所述k个计算出的系数来进行加权。

8.如权利要求1所述的预测方法，其中，该确定当前分区的运动向量的步骤包括以下步骤：

-在对应的参考分区中，标识与图像的内容相关的特征，

-选择与包含所述特征的重叠的参考分区相关联的参考运动向量。

9.一种用于对图像或图像的序列进行编码、以生成数据流(F)的方法，所述数据流(F)包括表现了至少一个图像分区的数据，所述方法包括预测所述图像分区的运动向量的步骤，

所述方法的特征在于：根据如权利要求1到8中任何一个所述的方法来执行所述预测。