FR 2755817 A1 19980515 FR 9714046 A 19971107 APPAREIL DE REGULATION DU VOLUME BINAIRE POUR CODER UN SIGNAL VIDEO ET PROCEDE POUR CELUI-CI CONTEXTE DE L'INVENTION Domaine de l'invention La présente invention concerne un codage vidéo, et plus particulièrement, un appareil pour réguler un taux de compression dans un codage vidéo, et un procédé pour celui-ci. Description de l'art connexe En général, étant donné que des données vidéo avec des caractéristiques multidimensionnelles représentent une quantité d'informations supérieure à celle des autres données, la quantité de données devient énorme quand les données vidéo multidimensionnelles sont traitées de façon numérique. Ainsi, afin de transmettre et de stocker les données vidéo traitées de façon numérique, il est nécessaire de comprimer les données en tenant compte de la bande passante d'un canal de communication nécessaire pour la transmission et de la capacité d'un support de stockage nécessaire pour le stockage des informations. La normalisation pour la compression vidéo des images animées a été effectuée par le Groupe d'Experts pour les Images Animées (MPEG) de la JTC1/SC-29 qui est une sous-commission de l'Organisation Internationale de Normalisation et de la Commission Electro-technique Internationale (ISO-IEC). En particulier, la normalisation du MPEG-1 et du MPEG-2 est déjà terminée et ils sont actuellement utilisés. Entre-temps, l'Union Internationale des Télécommunications - Secteur Terminaux (ITU-T) a fait des efforts pour préparer des normes de codage vidéo basées sur un protocole de Mode de Transfert Asynchrone (ATM) pour la transmission vidéo dans le cadre des futurs réseaux numériques à intégration de services à large bande (B-ISDN) et a récemment recommandé plusieurs normes H.26x. Dans un plan de codification conventionnel, tel que le MPEG-2, la Modulation Différentielle par Impulsion Codée (DPCM) ou la Transformée Cosinus Discrète (DCT) pour réduire la redondance des signaux est utilisée comme une étape préliminaire pour un codage efficace. Cependant, puisqu'une compression substantielle d'un signal survient en fait au cours de l'étape de quantification finale, l'efficacité de la compression du codage dépend considérablement de la détermination d'un pas de quantification plutôt que de la DPCM ou de la DCT. Pour réguler un taux de compression, le pas de quantification du MPEG-2 est déterminé par le calcul de l'activité et par le contrôle du tampon. Cependant, selon ce procédé, la qualité d'image peut changer en fonction de la position à l'écran quand une image présente à la fois une partie complexe et une partie homogène à l'intérieur d'une trame. De plus, puisque la détermination du pas de quantification par activités est traitée sur la base du bloc de luminance présentant la plus faible activité parmi quatre blocs de luminance à l'intérieur d'un macrobloc, le pas de quantification qui convient à la sensibilité visuelle humaine n'est pas déterminé dû à une différentiation incorrecte de la partie homogène, de la partie de bord et de la partie complexe. En outre, chacun des objets vidéo constituant une image n'est pas pris en considération individuellement, puisque le signal d'image est traité par unité de trames. Dans H.263, le même pas de quantification est appliqué à la trame entière, et le pas de quantification de la trame suivante est déterminé en fonction des volumes binaires de la trame précédente. Ce procédé peut être mis en oeuvre dans une structure plus simple que le MPEG-2. Cependant, la sensibilité visuelle n'est toujours pas prise en considération. Si le pas de quantification est déterminé sans prendre en considération la sensibilité visuelle, le même pas de quantification est appliqué à la fois à des objets vidéo plus importants, tels qu'un personnage humain dans une image transmise, et à des objets vidéo moins importants, tels que l'arrièreplan. Ainsi, l'effet de compression des signaux peut être remarquable, ce qui diminue nettement la qualité d'image. Il s'agit d'un problème grave pour un codage à faible taux de transfert, particulièrement pour la norme H.263 qui concerne le codage vidéo pour des communications à faible taux de transfert, ou pour les normes MPEG-4 qui concernent le codage vidéo à très faible taux de transfert pour les communications mobiles. Donc, afin de maximiser l'effet de compression des signaux tout en minimisant la détérioration de la qualité d'image, il est nécessaire de déterminer le pas de quantification en fonction de l'importance de plusieurs objets vidéo constituant une trame en tenant compte des caractéristiques visuelles humaines, et d'attribuer un volume binaire approprié à chaque objet vidéo. RESUME DE L'INVENTION Pour résoudre les problèmes ci-dessus, un objet de la présente invention est de fournir un appareil pour réguler le volume binaire de chaque plan objet vidéo (VOP) dans le codage des signaux vidéo, qui détermine les pas de quantification pour les VOP sur la base de l'importance, de la complexité et de la sensibilité chromatique de chaque VOP contenu dans une image transmise, et pour ajuster le volume binaire de chaque VOP, de sorte que la sensibilité visuelle humaine soit prise en compte. Un autre objet de la présente invention est de fournir un procédé pour réguler le volume binaire de chaque plan objet vidéo (VOP) dans le codage des signaux vidéo, dans lequel les pas de quantification pour les VOP sont déterminés sur la base de l'importance, de la complexité et de la sensibilité chromatique de chaque VOP contenu dans une image transmise, et le volume binaire de chaque VOP est ajusté, de sorte que la sensibilité visuelle humaine est prise en compte. Pour réaliser l'un des objets ci-dessus, il est prévu un appareil de régulation de volume binaire pour générer un pas de quantification pour chaque macrobloc dans une image, comprenant : une unité d'entrée pour entrer une commande pour réguler la qualité d'image d'un VOP spécifique selon un pas arbitraire ; un classificateur de sensibilité visuelle pour classifier la sensibilité visuelle de chaque macrobloc à l'intérieur d'un VOP à coder en tenant compte de la complexité et de la sensibilité chromatique du macrobloc ; un classificateur de variance pour classifier la variance de chaque bloc à l'intérieur du VOP afin de prédire un volume binaire de l'image ; un calculateur d'histogramme pour calculer un histogramme sur la base des classes de variance et de sensibilité visuelle de chaque bloc afin de prédire un volume binaire pour un pas de quantification arbitraire ; une unité de modélisation binaire pour calculer et stocker un modèle binaire qui indique des volumes binaires moyens selon les variances de bloc et les pas de quantification ; une unité de référence de pas de quantification pour stocker les pas de quantification ayant un degré de détérioration constant au niveau de la sensibilité visuelle pour chaque classe classifiée par le classificateur de sensibilité visuelle ; un calculateur de binaires (bits) cibles pour calculer des binaires cibles pour chaque VOP ; un calculateur de volume binaire pour calculer le volume binaire estimé selon le modèle binaire, l'histogramme obtenu par le calculateur d'histogramme et le pas de quantification. de référence stocké dans l'unité de référence de pas de quantification ; une unité d'attribution de binaires cibles pour faire varier le volume binaire calculé par le calculateur de volume binaire en fonction de la valeur sortie par un contrôleur de pas de quantification de référence, et pour compenser la différence entre le volume binaire prévisible et les binaires cibles calculés par le calculateur de binaires cibles ; et le contrôleur de pas de quantification de référence pour générer le pas de quantification de référence, afin de conserver les binaires cibles de la trame entière tout en faisant varier l'attribution des binaires à un VOP spécifique, défini par l'unité d'entrée de qualité d'image à un taux souhaité, en attribuant des binaires cibles pour chaque VOP dans une unité d'attribution de binaires cibles. Pour réaliser un autre des objets ci-dessus, il est prévu un procédé de régulation de volume binaire pour générer un pas de quantification pour chaque macrobloc à l'intérieur d'une image, comprenant les étapes consistant à : entrer une commande pour réguler la qualité d'image d'un VOP spécifique selon un pas arbitraire ; classifier la sensibilité visuelle de chaque macrobloc à l'intérieur d'un VOP à coder en tenant compte de la complexité et de la sensibilité chromatique du macrobloc ; classifier la variance de chaque bloc à l'intérieur du VOP afin de prédire un volume binaire de l'image ; calculer un histogramme sur la base des classes de variance et de sensibilité visuelle de chaque bloc afin de prédire un volume binaire pour un pas de quantification arbitraire calculer et stocker un modèle binaire qui indique des volumes binaires moyens selon des variances de bloc et des pas de quantification ; fournir des pas de quantification ayant un degré de détérioration constant au niveau de la sensibilité visuelle pour chaque classe ; calculer des binaires cibles pour chaque VOP ; calculer le volume binaire estimé selon le modèle binaire, l'histogramme et le pas de quantification ; faire varier le volume binaire en fonction de la valeur sortie par l'unité de référence de pas de quantification, et compenser la différence entre le volume binaire et les binaires cibles conserver les binaires cibles de la trame entière tout en faisant varier l'attribution des binaires à un VOP spécifique, selon la commande d'entrée. Conformément à la présente invention, un taux de compression donné pour des VOP entiers est maintenu constant tout en ajustant la qualité d'image en régulant le taux de compression pour un objet spécifique à l'intérieur d'une trame, en empêchant ainsi toute détérioration de la qualité d'image due à des canaux de transmission limités dans un visiophone ou une application de téléconférence vidéo. De plus, la qualité d'image est améliorée avec le même volume binaire en régulant le pas de quantification selon un degré de détérioration de la qualité d'image par l'intermédiaire d'une classification des caractéristiques d'image, tandis que le procédé conventionnel de régulation du volume binaire par unité de trame adopte surtout la variance d'une image et l'occupation d'un tampon. BREVE DESCRIPTION DES DESSINS Les objets et avantages ci-dessus de la présente invention ressortiront mieux en décrivant de façon détaillée un mode de réalisation préféré de celle-ci en se référant aux dessins ci-joints, où la figure 1 est un schéma conceptuel d'un codage vidéo général pour chaque VOP la figure 2 est un schéma fonctionnel d'un codeur vidéo selon la présente invention les figures 3A et 3B démontrent la complexité d'un macrobloc la figure 4 est un graphique montrant la relation entre le pas de quantification, la variance et le volume binaire la figure SA montre une séquence vidéo d'essai pour expliquer le concept du codage vidéo pour chaque VOP ; et la figure 5B montre les principaux VOP dans la séquence vidéo d'essai montrée sur la figure 5A. DESCRIPTION DES MODES DE REALISATION PREFERES Dans la présente invention, une trame vidéo est découpée en plusieurs plans objet vidéo (VOP), et le signal vidéo est codé par unité de VOP. Le procédé de découpage spécifique de la trame vidéo ne tombe pas dans le domaine de la présente invention, et toute technique déjà proposée peut être utilisée dans la présente invention. La figure 5A montre une image d'essai pour expliquer le concept du codage vidéo pour chaque VOP. L'image est appelée "image dtinformations" au format intermédiaire courant (CIF) de 352 pixels horizontaux et de 288 pixels verticaux et ayant une durée de 300 trames ou 10 secondes. Cette image peut être découpée en quatre VOP à l'intérieur d'une trame, comme le montre la figure 5B. Plus particulièrement, le VOP 0 représente un arrière-plan, le VOP 1 représente une jeune fille dansant dans une partie centrale de l'arrière-plan, le VOP 2 représente un présentateur et une présentatrice, et le VOP 3 représente le texte "MPEG-4 World". La figure 1 montre du point de vue conceptuel un codage vidéo général effectué par unité de VOP. Les informations vidéo d'entrée sont sélectionnées dans l'ordre par unité de VOP par un sélecteur de VOP 10. Un codeur de forme 11 extrait des informations de forme correspondant au contour pour le VOP sélectionné et code ces informations et sort le résultat. Un estimateur de mouvement 12 soustrait un signal vidéo d'entrée d'une sortie de VOP précédemment reconstruite à partir d'une partie de reconstruction de VOP de la trame précédente 14 pour sortir un signal vidéo différentiel. Un compensateur de mouvement 13 définit des valeurs caractéristiques pour des composantes de fréquence des informations sorties par l'estimateur de mouvement 12. Un codeur de texture 15 code un signal sorti par le compensateur de mouvement 13 pour sortir des informations de texture. Un multiplexeur 16 reçoit des informations de forme, des informations de mouvement et des informations de texture, respectivement sorties par le codeur de forme 11, la partie d'estimation de mouvement 12 et le codeur de texture 15, et multiplexe les informations reçues. Un tampon 17 reçoit l'entrée vidéo multiplexée du multiplexeur 16 et la stocke temporairement et la sort. La présente invention régule les volumes binaires globaux en attribuant un pas de quantification approprié à des informations de texture dans un procédé de traitement vidéo pour les VOP montrés sur la figure 1. La figure 2 est un schéma fonctionnel d'un codeur vidéo selon la présente invention, qui inclut une unité d'entrée 20, un classificateur de complexité 21, un classificateur de sensibilité chromatique 22, un classificateur de sensibilité visuelle 23, un classificateur de variance 24, un calculateur d'histogramme 25, une unité de référence de pas de quantification 26, une unité de modélisation binaire 27, un calculateur de volume binaire 28, un contrôleur de pas de quantification de référence 29, un calculateur de binaires cibles 30, une unité d'attribution de binaires cibles 31, et un contrôleur de pas de quantification final 32. L'unité d'entrée 20 est un dispositif d'entrée de commandes pour réguler la qualité d'image d'un VOP spécifique à un niveau arbitraire. Le classificateur de complexité 21 classifie la complexité de l'image de chaque macrobloc positionné à l'intérieur d'un VOP à coder. Le classificateur de sensibilité chromatique 22 classifie la sensibilité chromatique de chaque macrobloc positionné à l'intérieur d'un VOP à coder. Le classificateur de sensibilité visuelle 23 classifie la sensibilité visuelle en tenant compte des valeurs de complexité et de sensibilité chromatique du macrobloc qui sont sorties par le classificateur de complexité 21 et le classificateur de sensibilité chromatique 22, respectivement. Le classificateur de variance 24 calcule et classifie la variance d'image pour chaque bloc afin de prédire le volume binaire du signal vidéo codé pour chaque macrobloc positionné à l'intérieur du VOP à coder. Le calculateur d'histogramme 25 calcule un histogramme basé sur les valeurs de variance et de sensibilité visuelle classifiées pour chaque bloc, qui sera utilisé pour prédire des volumes binaires pour un pas de quantification arbitraire. L'unité de référence de pas de quantification 26 stocke les pas de quantification présentant un degré de détérioration constant au niveau de la sensibilité visuelle pour chaque classe classifiée par le classificateur de sensibilité visuelle 23. L'unité de modélisation binaire 27 calcule et stocke des modèles binaires pour estimer le volume binaire formé dans une matrice de quantificateur utilisée dans le codeur. Le calculateur de volume binaire 28 calcule le volume binaire estimé selon le modèle binaire, l'histogramme obtenu par le calculateur d'histogramme 25, et le pas de quantification de référence stocké dans l'unité de référence de pas de quantification 26. Le contrôleur de pas de quantification de référence 29 ajuste et sort le pas de quantification de référence pour conserver le volume binaire cible de la trame entière tout en faisant varier les volumes binaires attribués à chaque VOP selon le taux souhaité entré par l'intermédiaire de l'unité d'entrée 20, en attribuant des binaires cibles pour chaque VOP dans l'unité d'attribution de binaires cibles 31. Le calculateur de binaires cibles 30 calcule le volume binaire cible pour chaque VOP. L'unité d'attribution de binaires cibles 31 fait varier le volume binaire prévisible calculé par le calculateur de volume binaire 28 en fonction de la valeur sortie par le contrôleur de pas de quantification de référence 29, et compense la différence entre le volume binaire prévisible et les binaires cibles calculés par le calculateur de binaires cibles 30. Le contrôleur de pas de quantification final 32 régule le pas de quantification final, en tenant compte du pas de quantification de référence, de la classe de sensibilité visuelle pour chaque macrobloc, de la classe de variance pour chaque bloc, et de l'occupation de tampon pour adapter le volume binaire de chaque macrobloc aux binaires cibles. L'appareil de la présente invention présentant la configuration ci-dessus fonctionne comme suit. Quand un utilisateur entre un nombre de VOP arbitraire ou clique sur une partie spécifique d'une trame à l'aide d'une souris, le VOP concerné est sélectionné, et ensuite la qualité d'image du VOP peut être régulée de façon relative. Ensuite, le niveau de qualité d'image du VOP concerné ou le taux relatif d'augmentation/de diminution de celui-ci est entré à l'aide d'un dispositif de saisie, tel qu'un clavier ou une souris. Entre-temps, dans un autre mode de réalisation de la présente invention, le VOP et le niveau de qualité d'image peuvent être sélectionnés concurremment sans sélectionner le VOP et le niveau de qualité d'image séparément, de sorte que l'utilisateur entre "VOP 1, avec la meilleure qualité d'image". Le numéro de VOP et le niveau de qualité d'image entrés sont sortis vers le calculateur de binaires cibles 30. Le classificateur de complexité 21, qui est utilisé pour être le reflet complet des caractéristiques visuelles humaines, calcule le masquage de texture obtenu en combinant la fréquence spatiale et la tolérance chromatique pour chaque macrobloc à l'intérieur du VOP et classifie la complexité du macrobloc. Le masquage de texture est calculé en ajoutant des fréquences spatiales horizontales et verticales du macrobloc en tenant compte d'une valeur seuil (th) obtenue par une table de consultation de tolérances chromatiques, comme exprimé par l'équation suivante (1) masquage de texture = Hn + Vn Autrement dit, le masquage de texture est calculé séparément horizontalement et verticalement pour être ensuite additionné. Ici, une différence de luminance est reflétée après le calcul de la fréquence spatiale seulement quand la différence de luminance entre pixels adjacents est supérieure à la valeur seuil, de sorte que le changement au niveau des différences de luminance est perceptible. Quand la différence de luminance entre pixels adjacents est inférieure à la valeur de seuil, la différence de luminance ne s'y reflète pas. Une image complexe peut être différentiée définitivement d'une image plus simple à l'aide du masquage de texture exprimé par l'équation (1) . Par exemple, les figures 3A et 3B représentent deux macroblocs ayant des complexités différentes. Les complexités des deux macroblocs montrés sur les figures 3A et 3B ne sont pas différentiées en utilisant seulement la variance, qui sera décrite plus loin, mais peuvent être définitivement différentiées en utilisant le masquage de texture. Ainsi, la complexité d'une image peut être calculée pour donner une approximation de la sensibilité visuelle humaine. De plus, au lieu de prendre en considération simplement la différence de luminance entre des pixels adjacents, la différence de luminance entre pixels adjacents est reflétée dans le masquage de texture de la présente invention uniquement quand la différence de luminance entre pixels adjacents est supérieure à la valeur seuil, ce qui permet de prendre en compte entièrement la sensibilité visuelle humaine pour le signal vidéo dans le macrobloc. Sur la base du masquage de texture calculé, le classificateur de complexité 21 classifie la complexité du macrobloc en une parmi quatre classes de complexité. Le classificateur de sensibilité chromatique 22 divise un macrobloc 16x16 en quatre blocs 8x8 et obtient une couleur moyenne pour chacun des blocs. Le classificateur de sensibilité chromatique 22 calcule la valeur de sensibilité chromatique pour chacun des macroblocs en se référant à une table de consultation de chrominance. Dans le présent mode de réalisation, il y a huit classes de sensibilité chromatique. La classe de sensibilité chromatique du macrobloc est déterminée comme la plus petite des valeurs de sensibilité chromatique des quatre macroblocs comme suit. color class = min,bik=14 (COIOTsblk) COlOrsblk=f (Cmean) Le classificateur de sensibilité visuelle 23 classifie la sensibilité visuelle d'un macrobloc par combinaison de la classe de complexité et de la classe de sensibilité chromatique provenant du classificateur de complexité 21 et du classificateur de sensibilité chromatique 22, respectivement. Dans le présent mode de réalisation, la sensibilité visuelle est classifiée uniformément en 32 (8x4) classes au total selon les valeurs de classe de complexité et de la classe de sensibilité chromatique. Cependant, dans un autre mode de réalisation de la présente invention, la sensibilité visuelle peut être classifiée de façon non uniforme en 32 classes en classifiant les classes de sensibilité chromatique en 4, en utilisant le fait que la classe de complexité apparaît souvent dans la deuxième ou troisième classe en raison de la caractéristique générale d'une image, et ensuite en classifiant de façon non uniforme les sections de complexité selon les valeurs. Le classificateur de variance 24 calcule et classifie la variance d'un macrobloc. La variance est utilisée pour prédire le volume binaire du macrobloc dans le cas de la quantification du signal vidéo en un pas de quantification spécifique. La figure 4 est un graphique montrant la relation entre le pas de quantification, la variance et le volume binaire. Comme le montre la figure 4, le volume binaire est proportionnel à la variance du signal vidéo quand le pas de quantification égal est maintenu constant. De plus, le volume binaire du signal vidéo ayant la même variance est inversement proportionnel au pas de quantification. Donc, dès que le pas de quantification et la variance du signal vidéo sont connus, le volume binaire peut être estimé avec une précision d'environ 90%. Cependant, il n'est pas facile d'estimer le volume binaire à l'aide d'une simple équation puisque la relation entre le pas de quantification, la variance et le volume binaire n'est pas constante mais varie en fonction des caractéristiques du signal. Donc, de façon à estimer le volume binaire en extrayant des caractéristiques statistiques, dans la présente invention, la variance d'un bloc est obtenue par l'équation suivante (2) et classifiée en une parmi 16 classes, et ensuite une valeur moyenne statistique pour divers signaux vidéo en cours d'analyse est obtenue afin d'induire la relation entre le pas de quantification, la variance et le taux de transfert. Variance Pour estimer le taux de transfert exactement, la classe de la variance de bloc doit être déterminée de façon appropriée. Dans ce mode de réalisation, la classe de la variance de bloc est rendue suffisamment petite, et l'occurrence de bloc, la variance de bloc, le pas de quantification et le taux de transfert de chaque section du signal vidéo en cours d'analyse sont recherchés, déterminant ainsi 17 classes. Les 17 classes se composent de 16 classes présentant la même erreur probable de l'estimation moyenne et d'une classe pour le bloc sauté pendant la compression vidéo réelle, en tenant compte du taux de transfert et de l'occurrence de bloc de chaque bloc. Ici, le bloc sauté désigne un bloc dans lequel les informations vidéo de la trame ne sont pas transmises, mais il est indiqué que la trame en cours est identique à la trame précédente. Les classes de complexité, pour refléter les caractéristiques visuelles humaines, sont obtenues pour un signal vidéo source, indépendamment du codage intratrame ou du codage intertrame. Cependant, les classes de variance de bloc pour prédire le taux de transfert d'un signal vidéo à quantifier sont obtenues pour un signal vidéo source dans le cas du codage intratrame, et pour un signal vidéo différentiel sur lequel la DPCM (modulation différentielle par impulsion codée) est effectuée, dans le cas du codage intertrame. Donc, en fonction du fait si le codage est un codage intratrame ou un codage intertrame, des classes séparées sont nécessaires. Le tableau 1 indique les classes de variance de bloc. Tableau 1 Classe de Codage intratrame Codage intertrame variance 0 16 ~8 1 ~32 ~16 2 ~64 ~32 3 =128 ~48 4 =256 ~64 5 ~384 ~96 6 ~512 ~128 7 ~768 ~160 8 =1024 ~192 9 =1280 ~256 10 =1792 ~320 11 =2048 ~448 12 =3072 ~640 13 =4096 ~896 14 =6154 =1536 15 = # # 16 bloc sauté bloc sauté Le calculateur d'histogramme 25 calcule l'occurrence de blocs cumulative (histogramme) de la trame actuellement en cours de traitement, sur la base du résultat de classification du classificateur de sensibilité visuelle 23 et de celui de la variance de bloc. Le taux de transfert de la trame ou du VOP peut être estimé selon l'histogramme, et la valeur estimée et la valeur cible peuvent être ajustées. Puisque le signal vidéo présente une haute corrélation entre trames, le résultat du calcul de la trame précédente peut être utilisé pour le calcul de l'histogramme, au lieu d'obtenir l'histogramme pour le signal vidéo à coder de la trame ou du VOP en cours. Donc, une temporisation séparée pour le calcul de l'histogramme n'est pas nécessaire, permettant ainsi un traitement en temps réel. Pour tous les cas des 32x17 classes au total, le résultat de calcul de l'histogramme est défini comme H[McJ [Bv] . Par exemple, H[2J [3] signifie l'occurrence de la trame ou du VOP du macrobloc dont la classe de sensibilité visuelle est 2 et dont la classe de variance est 3. Dans un mode de réalisation préféré de la présente invention, l'histogramme est obtenu comme suit for (i=0; i for(n=0 ; n { B=varîance~ciass fi] [n] ; H [Mc] [Bv] ++ ; Ici, hvs class représente la classe de sensibilité visuelle, variance ciass représente la classe de variance, VOPcount représente le nombre de macroblocs inclus à l'intérieur d'un VOP ou d'une trame, et H représente l'histogramme. La distribution du signal vidéo à l'intérieur du VOP ou de la trame peut être connue par l'intermédiaire de l'histogramme. De plus, l'histogramme est utilisé pour estimer le taux de transfert dans le cas où l'on adopte le pas de quantification de référence et pour réguler le pas de quantification pour qu'il convienne au taux de transfert cible. Généralement, les taux de transfert d'une vidéo, même quantifiés avec le même pas de quantification, varient considérablement en fonction des caractéristiques du signal vidéo. Donc, pour rapprocher le taux de transfert d'un taux de transfert cible donné, le pas de quantification doit être ajusté. A ce moment-là, de façon à déterminer la plage ajustable du pas de quantification, nous devons connaître le taux de transfert lors de la quantification d'une vidéo avec un pas de quantification arbitraire. A cet effet, si la quantification est effectuée avec une valeur spécifique et ensuite la plage ajustable de la quantification doit être déterminée selon le taux de transfert par expérimentation systématique, la complexité du système augmente et le traitement en temps réel est entravé. Pour résoudre le problème, une table pour prédire les taux de transfert, c'est-àdire, le modèle binaire, est créée pour êt quantification ayant le degré de détérioration constant au niveau de la sensibilité visuelle pour chaque classe obtenue par le classificateur de sensibilité visuelle 23. La vidéo classifiée par le classificateur de sensibilité visuelle 23 présente des caractéristiques de détérioration différentes pour le pas de quantification de chaque classe. Donc, des tests sont effectués sur le degré de détérioration au niveau de la qualité d'image, en fonction du pas de quantification, pour diverses séquences vidéo d'essai, obtenant ainsi le pas de quantification pour chaque classe présentant le même degré de détérioration. Le degré de détérioration de la qualité d'image peut être différent même pour des classes appartenant à la même classe de sensibilité visuelle, et la moyenne est obtenue pour diverses séquences vidéo. Ces valeurs sont utilisées en tant que pas de quantification de référence et sont utilisées pour prédire le taux de transfert pour chaque VOP. Pour tous les macroblocs d'un VOP, le taux de transfert peut être prédit sur la base des valeurs obtenues par le classificateur de sensibilité visuelle 23 et la partie d'histogramme 25. En fonction des tests, la prédiction est réalisée avec une précision supérieure à 90%. Le calculateur de volume binaire 28 calcule le taux de transfert de VOP estimé en utilisant le modèle binaire et l'histogramme comme suit Taux de transfert de VOP estimé B[RsMcllBvl,HCMcl[Bv] () où B représente le modèle binaire, Rq représente le pas de quantification, H représente l'histogramme, Mc représente la classe de sensibilité visuelle, et Bv représente la classe de variance. Si la classe de variance Bv est 16, le bloc est sauté, de sorte qu'aucun binaire de texture n'est généré. La valeur obtenue par l'équation (3) donnée ci-dessus est simplement une valeur estimée du binaire de texture. Sous MPEG-1 ou MPEG-2, puisque le traitement est généralement effectué par unité de trame, le taux de transfert est principalement composé de valeurs de binaires de texture et de binaires de mouvement. Cependant, si le traitement doit être effectué par unité d'objet, comme sous MPEG-4, il faut en plus des binaires de forme pour exprimer les objets. Donc, la régulation du taux de transfert est surtout rendue possible en utilisant le pas de quantification du binaire de texture, et le binaire de mouvement et le binaire de forme sont également pris en considération. En additionnant le binaire de mouvement et le binaire de forme au binaire de texture, le taux de transfert global pour un VOP est donné par l'équation (4) taux de transfert de VOP global = volume binaire de VOP estimé + binaires de mouvement + binaires de forme (4) Le taux de transfert de VOP estimé d'après l'équation (3) est d'abord obtenu par le pas de quantification de référence, selon lequel les binaires cibles de divers VOP à l'intérieur de la trame peuvent être ajustés. Autrement dit, d'abord les taux de transfert pour les VOP respectifs sont estimés selon le pas de quantification de référence, calculant ainsi le rapport des taux de transfert, de sorte que tous les VOP aient un niveau de qualité d'image similaire. Ainsi, la valeur calculée est utilisée pour attribuer les binaires cibles pour chaque VOP. Lors de l'estimation du taux de transfert suivant, il est nécessaire d'ajuster le pas de quantification de référence pour qu'il convienne à chaque VOP pour ajuster les binaires cibles pour chaque VOP, ce qui sera décrit plus loin. La détermination de la quantité d'ajustement est effectuée en prédisant le pas de quantification pour l'approximation par rapport aux binaires cibles. Le calculateur de binaires cibles 30 calcule les binaires cibles pour les VOP respectifs. Une image est divisée en une image intratrame et une image intertrame, dont chacune a un taux de transfert différent, même si elles sont codées avec le même pas de quantification. Donc, les binaires cibles par trame peuvent être en principe attribués selon le taux de transfert cible, et le numéro et le type de trame à traiter. Les binaires cibles par trame varient en fonction du volume binaire utilisé pour des trames ayant été transmises jusqu'à présent parmi plusieurs trames décidées pour une unité de transmission, c'està-dire, le volume binaire restant. De plus, le taux de transfert cible pour chaque VOP est déterminé selon l'histogramme et le nombre de macroblocs inclus dans chaque VOP. Cependant, chaque taux de transfert cible déterminé est réajusté selon un numéro de VOP spécifique entré par l'intermédiaire de l'unité d'entrée 20 et d'un taux pondéré souhaité. Par conséquent, le taux de transfert cible souhaité pour chaque VOP est attribué de façon dynamique comme suit : buf rest = B - buff ; buf = rest if(Intraframe) targetbit = 5 * ~~~~~~~~~~~~ frames~ rest else if (Interframe) buf rest targetbit = frames~ rest frames rest if(previous frame~bit targetbit- = targetbit * 0.2 ; if(previous~frame~bit target+ = targetbit*0.2 Le contrôleur de pas de quantification de référence 29 ajuste la valeur de la sortie de pas de quantification de référence provenant de l'unité de référence de pas de quantification 26 et attribue la valeur ajustée à chaque VOP, de sorte que le taux de transfert cible de la trame entière est maintenu constant tout en faisant varier les binaires attribués à un VOP spécifique, comme désigné par l'unité d'entrée 20, en attribuant des binaires cibles à chaque VOP par l'intermédiaire de l'unité d'attribution de binaires cibles 31. A cet effet, d'abord une valeur prédéterminée est additionnée à ou soustraite du pas de quantification de référence tandis que le taux de transfert est estimé de façon répétée à l'aide de l'histogramme obtenu dans le VOP concerné de la trame précédente, obtenant ainsi le pas de quantification qui s'approche le plus des binaires cibles. Ensuite, la valeur additionnée à, ou soustraite du pas de quantification de référence est obtenue. Ensuite, la valeur ajustable, telle qu'obtenue ci-dessus, est additionnée à 32 pas de quantification afin d'obtenir ensuite la différence par rapport à la valeur résultante et au pas de quantification appliqué au VOP concerné de la trame précédente. Si la différence obtenue dépasse de 10% le pas de quantification appliqué au VOP concerné de la trame précédente, 10% sont additionnés à, ou soustraits du pas de quantification appliqué au VOP concerné de la trame précédente afin d'appliquer ensuite le résultat au VOP en cours. L'unité d'attribution de binaires cibles 31 compense la différence entre les binaires cibles par sortie de trame provenant du calculateur de binaires cibles 30 et la sortie de taux de transfert provenant du calculateur de volume binaire 28, sur la base de la sortie de pas de quantification de référence provenant du contrôleur de pas de quantification de référence 29. De plus, l'unité d'attribution de binaires cibles 31 attribue les binaires cibles à chaque VOP, si les binaires cibles par trame sont déterminés. A ce moment-là, afin de différencier la qualité d'image pour un VOP spécifique, une addition ou une soustraction relative est effectuée sur un autre VOP au cours de l'attribution des binaires cibles. Autrement dit, les binaires cibles sont incrémentés pour les VOP importants, et les binaires incrémentés sont soustraits des VOP importants. L'attribution des binaires cibles est effectuée comme suit for (i=0 ; i target VOPbits[i] = frame Texture Target bits estimated VOP Texture bits[i]; estimated Frame bits no of add bits = targetvOPbits[selected VOP]*add factor, targetVOPbitsselected~VOP]+ = no~of~addbits for (i=0 ; i if (i! - selected~VOP) target VOPbits[i] = target VOPbits[i] -no of add bits * target VOPbits[iJ frame Texture Targetbits Le pas de quantification pour chaque VOP obtenu par la procédure décrite ci-dessus est stocké, afin d'être appliqué ensuite selon les classes de sensibilité visuelle des macroblocs dans chaque VOP traité. Le contrôleur de pas de quantification final 32 ajuste le pas de quantification final, en tenant compte du pas de quantification de référence régulé pour se rapprocher de celui des binaires cibles, de la classe de sensibilité visuelle pour chaque macrobloc, de la classe de variance pour chaque bloc, et de l'occupation du tampon. Le tableau 2 résume le résultat d'une simulation. Dans la simulation, la séquence vidéo de 300 trames CIF extraite des informations , montrée sur la figure 5A, dont le VOP est divisé comme montré sur la figure 5B, est rééchantillonnée à 7,5 trames par seconde, et le taux de transfert cible global est de 240 kb/s. De plus, le cas du codage des trames globales au même taux de transfert est comparé avec la pondération de VOP 0, VOP 1 et VOP 2, respectivement, dans le tableau 2. Dans chaque exemple, la partie texte a été codée au même taux de transfert puisque la partie texte présente peu de changement au niveau du mouvement et de la forme, et elle a la même couleur. Comme il peut être vu dans le tableau 2, le volume binaire global est maintenu constant, bien que le volume binaire des VOP respectifs soit différent. Autrement dit, le taux de transfert de chaque VOP peut varier tandis que le volume binaire global est maintenu presque constant. Tableau 2 Numéro de Trames VOP 0 VOP 1 VOP 2 VOP entières pondéré pondéré pondéré VOP 0 442 611 528 230 405 085 416 165 VOP 1 780 676 720 830 992 531 554 913 VOP 2 999 325 947 106 814 156 1 251 626 VOP 3 206 591 209 270 203 814 205 745 TOTAL 2 429 203 2 405 436 2 415 586 2 428 444 Comme décrit ci-dessus, la présente invention permet de maintenir le volume binaire cible constant tout en permettant une dégradation uniforme de la qualité d'image en adoptant des caractéristiques de sensibilité visuelle, tandis que le contrôleur de volume binaire de l'appareil de codage vidéo conventionnel considère surtout seulement les caractéristiques statistiques d'une image. En particulier, quand le procédé de la présente invention est utilisé dans un procédé de traitement vidéo de structure codec qui permet de traiter des parties spécifiques d'une image selon une qualité d'image souhaitée, comme sous MPEG-4, le volume binaire global peut être maintenu constant tandis que la qualité d'image d'un VOP spécifique désigné par un utilisateur est variable. Par exemple, dans un système vidéo disposant de canaux de transmission à faible taux de transfert, tel qu'un visiophone, il est possible de maintenir une excellente qualité d'image dans la partie du visage et une qualité d'image moindre est maintenue dans les autres parties. De cette façon, la demande de l'utilisateur peut être satisfaite puisque la qualité d'image de la partie souhaitée est maintenue de façon à être excellente tandis que la vitesse de transmission globale est maintenue constante avec une contrainte. De plus, la qualité d'image est améliorée par rapport aux procédés conventionnels qui adoptent le même pas de quantification pour tous les VOP à l'intérieur d'une trame, puisqu'une qualité d'image uniforme est généralement maintenue même quand le taux de compression est différent entre chaque partie d'une image en raison des caractéristiques vidéo. Donc, la présente invention peut être adoptée pour maintenir un taux de transfert souhaité pour le codage d'une vidéo sous MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4 ou H.263. Comme décrit ci-dessus, conformément à la présente invention, un utilisateur peut réguler la qualité d'image pour un objet spécifique, et un taux de compression global donné est maintenu constant, empêchant ainsi toute détérioration de la qualité d'image globale et régulant la qualité d'image pour des parties souhaitées spécifiques. De plus, dans le cas où un traitement vidéo est effectué par unité de VOP, comme sous MPEG-4, la présente invention peut être appliquée pour réguler le taux de compression de chaque objet, aussi bien que la structure de codec conventionnelle selon laquelle le traitement vidéo est effectué par unité de trame, comme sous MPEG-1, MPEG-2 ou H.263. Dans le cas de la régulation du taux de compression par unité de trame, la présente invention fournit une qualité d'image améliorée au même taux de compression, puisque le pas de quantification est ajusté à travers la classification des caractéristiques d'image en fonction du degré de détérioration de la qualité d'image, contrairement au procédé conventionnel selon lequel le taux de compression est surtout régulé selon la variance de la vidéo et l'occupation du tampon. REVENDICATIONS 1. Appareil de régulation de volume binaire pour générer un pas de quantification pour chaque macrobloc dans une image, comprenant une unité d'entrée (20) pour entrer une commande pour réguler la qualité d'image d'un VOP spécifique selon un pas arbitraire ; un classificateur de sensibilité visuelle (23) pour classifier la sensibilité visuelle de chaque macrobloc à l'intérieur d'un VOP à coder en tenant compte de la complexité et de la sensibilité chromatique du macrobloc un classificateur de variance (24) pour classifier la variance de chaque bloc à l'intérieur du VOP afin de prédire un volume binaire de l'image un calculateur d'histogramme (25) pour calculer un histogramme sur la base des classes de variance et de sensibilité visuelle de chaque bloc afin de prédire un volume binaire pour un pas de quantification arbitraire ; une unité de modélisation binaire (27) pour calculer et stocker un modèle binaire qui indique des volumes binaires moyens selon les variances de bloc et les pas de quantification une unité de référence de pas de quantification (26) pour stocker des pas de quantification ayant un degré de détérioration constant au niveau de la sensibilité visuelle pour chaque classe classifiée par le classificateur de sensibilité visuelle (23) un calculateur de bits cibles (30) pour calculer des bits cibles pour chaque VOP un calculateur de volume binaire (28) pour calculer le volume binaire estimé selon le modèle binaire, l'histogramme obtenu par ledit calculateur d'histogramme (25) et le pas de quantification de référence stocké dans ladite unité de référence de pas de quantification (26) une unité d'attribution de bits cibles (31) pour faire varier le volume binaire prévisible calculé par ledit calculateur de volume binaire (28) en fonction de la valeur sortie par un contrôleur de pas de quantification de référence (29), et pour compenser la différence entre le volume binaire prévisible et les bits cibles calculés par ledit calculateur de bits cibles (30) ; et ledit contrôleur de pas de quantification de référence (29) pour générer le pas de quantification de référence, afin de conserver les bits cibles de la trame entière tout en faisant varier l'attribution des bits à un VOP spécifique, défini par l'unité d'entrée de qualité d'image à un taux souhaité, en attribuant des bits cibles pour chaque VOP dans une unité d'attribution de bits cibles (31). 2. Appareil selon la revendication 1, dans lequel ledit classificateur de sensibilité visuelle (23) comprend un classificateur de complexité (21) pour classifier la complexité de chaque macrobloc à l'intérieur d'un VOP à coder ; et un classificateur de sensibilité chromatique (22) pour classifier la sensibilité chromatique de chaque macrobloc à l'intérieur du VOP. 3. Procédé de régulation de volume binaire pour générer un pas de quantification pour chaque macrobloc dans une image, comprenant les étapes consistant à entrer une commande pour réguler la qualité d'image d'un VOP spécifique selon un pas arbitraire ; classifier la sensibilité visuelle de chaque macrobloc à l'intérieur d'un VOP à coder en tenant compte de la complexité et de la sensibilité chromatique du macrobloc classifier la variance de chaque bloc à l'intérieur du VOP afin de prédire un volume binaire de l'image calculer un histogramme sur la base des classes de variance et de sensibilité visuelle de chaque bloc afin de prédire un volume binaire pour un pas de quantification arbitraire ; calculer et stocker un modèle binaire qui indique des volumes binaires moyens selon les variances de bloc et les pas de quantification ; fournir des pas de quantification ayant un degré de détérioration constant au niveau de la sensibilité visuelle pour chaque classe calculer des bits cibles pour chaque VOP ; calculer le volume binaire estimé selon le modèle binaire, l'histogramme et le pas de quantification faire varier le volume binaire en fonction de la valeur sortie par ladite unité de référence de pas de quantification, et compenser la différence entre le volume binaire et les bits cibles ; et conserver les bits cibles de la trame entière tout en faisant varier l'attribution des bits à un VOP spécifique, selon la commande d'entrée.