(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクトの前輪郭線に基づいて、オブジェクトの現輪郭線を表す映像信号を符号化するための輪郭線映像信号符号化方法であって、
前記現輪郭線上で多角近似化技法を用いて複数の第１頂点を決定する第１過程と、
前記第１頂点を前記前輪郭線上にマッピングして、前記前輪郭線上に複数の第２頂点を決定する第２過程と、
前記第１頂点に基づいて、互いに隣接する頂点を結ぶ多角化された線分で前記現輪郭線を近似して、第１近似化輪郭線を求める第３過程と、
前記第２頂点に基づいて、互いに隣接する頂点を結ぶ多角化された線分で前記前輪郭線を近似して、第２近似化輪郭線を求める第４過程と、
前記現輪郭線と前記第１近似化輪郭線との間の第１近似化エラーの組と、前記前輪郭線と前記第２近似化輪郭線との間の第２近似化エラーの組とを求める第５過程と、
前記第１近似化エラーの組と第２近似化エラーの組との間の差値を計算する第６過程と、
前記差値を符号化して、符号化データを生成する第７過程と、
前記第７過程後に、前記符号化データ、前記第１頂点の位置を表す頂点情報及び両中心点間の変位を表す動き情報を有する、前記現輪郭線に対する符号化映像信号を発生する第８過程とを含み、
前記第２過程が、前記現輪郭線及び前記前輪郭線上の全画素の位置を平均することによって、両輪郭線に対する中心点を各々求める過程と、前記両中心点間の変位を計算する過程と、前記前輪郭線を前記変位だけ前記現輪郭線にシフトして、前記前輪郭線を前記現輪郭線に重ねる過程と、前記第１頂点の１つに最も近い前記前輪郭線上の１つの画素を求めると共に、該画素を第２頂点として決定することによって、複数の第２頂点を求める過程とを含み、
前記第５過程が、前記第１近似化輪郭線上の頂点間のラインセグメントを等間隔で配置されるＮ個のサンプル点に分けて、前記各サンプル点での前記現輪郭線上の複数の第１頂点間の輪郭セグメントと前記ラインセグメントとの距離である第１近似化エラーを求める過程と、前記第２近似化輪郭線上の頂点間のラインセグメントを等間隔で配置されるＮ個のサンプル点に分けて、前記各サンプル点での前記前輪郭線上の複数の第２頂点間の輪郭セグメントと前記ラインセグメントとの距離である第２近似化エラーを求める過程を含むことを特徴とする輪郭線映像信号符号化方法。
【請求項２】
前記第７過程が、変換、量子化及び統計的符号化技法を用いる符号化方法を通じて行われることを特徴とする請求項１に記載の輪郭線映像信号符号化方法。
【請求項３】
前記符号化は、離散的サイン変換を用いて行われることを特徴とする請求項１に記載の輪郭線映像信号符号化方法。
【請求項４】
映像信号符号化器に用いられ、オブジェクトの前輪郭線に対して、オブジェクトの現輪郭線を表す映像信号を圧縮してデータ量を減らすための輪郭線映像信号符号化装置であって、
前記現輪郭線上で多角近似化技法を用いて複数の第１頂点を決定する第１頂点決定手段と、
前記現輪郭線及び前記前輪郭線上の全画素の位置を平均することによって、両輪郭線に対する中心点を各々求め、前記両中心点間の変位を計算し、前記前輪郭線を前記変位だけ前記現輪郭線にシフトして、前記前輪郭線を前記現輪郭線に重ね、前記第１頂点の１つに最も近い前記前輪郭線上の１つの画素を求めると共に、該画素を第２頂点として決定する第２頂点決定手段と、
前記現輪郭線を第１組の線分で、前記前輪郭線を第２組の線分で各々近似する近似化手段であって、前記第１組の線分は前記現輪郭線に沿って隣接した２つの第１頂点を互いに結んで、前記第２組の線分は前記前輪郭線に沿って互いに隣接した２つの第２頂点を互いに結ぶことによって形成される、前記近似化手段と、
前記現輪郭線と隣接した２つの第１頂点により画定される前記第１組の線分との間の第１組のエラー、及び前輪郭線と前記隣接した２つの第１頂点に対応する２つの第２頂点により定義される前記第２組の線分との間の第２組のエラーを生成する第１組及び第２組のエラー生成手段と、
前記第１組のエラーと第２組のエラーとの間の差値を計算するエラー差値計算手段と、
前記差値を符号化する符号化手段とを含み、
前記第１組及び第２組のエラー生成手段が、前記現輪郭線を前記第１組の線分で近似した第１近似化輪郭線上の頂点間のラインセグメントを等間隔に配置されるＮ個のサンプル点に分けて、前記各サンプル点での前記現輪郭線の複数の第１頂点間の輪郭セグメントと前記ラインセグメントとの距離を前記第１組のエラーとして決定する第１変位決定手段と、前記前輪郭線を前記第２組の線分で近似した第２近似化輪郭線上の頂点間のラインセグメントを等間隔に配置されるＮ個のサンプル点に分けて、前記各サンプル点での前記前輪郭線上の複数の第２頂点間の輪郭セグメントと前記ラインセグメントとの距離を前記第２組のエラーとして決定する第２変位決定手段を含み、
前記符号化手段が、前記差値を変換技法を用いて変換係数の組に変換する変換手段と、前記変換係数の組を量子化することによって、量子化係数の組を発生する量子化手段と、前記量子化係数の組を統計的に符号化する統計的符号化手段とを備えることを特徴とする輪郭線映像信号符号化装置。
【請求項５】
前記第１組及び第２組のエラーが、予め定められた数のエラーを各々有することを特徴とする請求項４に記載の輪郭線映像信号符号化装置。
【請求項６】
前記変換技法が、離散的サイン変換であることを特徴とする請求項４に記載の輪郭線映像信号符号化装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、映像信号で表示されるオブジェクトの輪郭線映像信号を符号化する輪郭線映像信号符号化装置及びその方法に関し、特に、輪郭線動き推定技法を用いて伝送すべきデータの量を減らし得る輪郭線映像信号符号化装置及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
通常、テレビ電話、電子会議及び高精細度テレビジョンシステムのようなディジタルテレビジョンシステムにおいて、ビデオフレーム信号のビデオライン信号が「画素値」と呼ばれる一連のディジタルデータから成っているため、各ビデオフレーム信号を規定するには大量のディジタルデータが必要となる。しかし、通常の伝送チャネル上で利用可能な周波数帯域幅は制限されているため、特に、テレビ電話や電子会議システムのような低ビットレートの映像信号符号化器の場合、多様なデータ圧縮技法を通じて大量のデータを圧縮するか減らす必要がある。
【０００３】
低ビットレートの映像信号符号化システムにおいて、映像信号を符号化する方法のうちの一つに、オブジェクト指向分析／合成符号化技法がある。この技法によれば、入力ビデオ映像は複数のオブジェクトに分けられ、各オブジェクトを定義するための動き、輪郭線及び画素データの３つのセットからなるパラメータが相異なる符号化チャネルを通じて処理される。
【０００４】
そのような客体指向分析／合成符号化技法の一例として、いわゆる、ＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）４がある。このＭＰＥＧ−４は、低ビットレートの通信、対話式マルチメディア（例えば、ゲーム、対話式テレビ等）及び監視器のような応用分野に於いて、内容単位対話（ｃｏｎｔｅｎｔ−ｂａｓｅｄ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｉｔｙ）、向上された符号化効率及び／または汎用性を満足させる視聴符号化標準を提案するために設けられた（例えば、ＭＰＥＧ−４  Ｖｉｄｅｏ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌ  Ｖｅｒｓｉｏｎ２．０、ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ，ＩＳＯ／ＩＥＣ  ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１  Ｎ１２６０，１９９６年３月参照）。
【０００５】
このＭＰＥＧ−４によれば、入力ビデオ映像は、使用者がアクセスし得且つ操作し得るビットストリームのエンティティに対応する複数の映像オブジェクト平面（ＶＯＰ）に分けられる。また、ＶＯＰは一つのオブジェクトとして表現され得、その大きさは各オブジェクトを取り囲むように方形（マクロブロックの大きさ）に形成される。ここで、方形はその幅及び高さ向きに各々１６画素の最小整数倍で表現される。従って、映像信号符号化器は入力ビデオ映像をＶＯＰ単位（即ち、オブジェクト単位）で処理し得る。ＶＯＰはルミナンス成分（Ｙ）及びクロミナンス成分（Ｃｒ、Ｃｂ）からなる色情報と、例えば、二進マスクで表現される輪郭線情報とを有する。
【０００６】
オブジェクトの輪郭線の処理の際、輪郭線情報はオブジェクトの形状を分析／合成するに必要となる。輪郭線情報を表す通常の符号化方法に、チェーン符号化方法がある。しかしながら、このチェーン符号化方法は輪郭線情報の損失がないが、該情報の表現のために相当量のビットを必要とするという短所を有する。
【０００７】
したがって、そのような問題点を解決するために、多角近似方法及びＢ−スプライン近似方法のような多様な輪郭線符号化方法が提案されてきた。しかしながら、この多角近似方法では輪郭線が粗く表現される一方、Ｂ−スプライン近似方法では輪郭線がより正確に表現されるが、近似化エラーを減らすためには高次多項式を要するため、符号化器の全体的な計算量（計算の複雑さ）が増加される問題点を有する。
【０００８】
上記の近似化方法において、輪郭線の粗さの表現及び計算量の増加と関連した問題点を克服するための方法の１つが、離散的サイン変換（ＤＳＴ）に基づいた輪郭線近似化技法である。
【０００９】
本特許出願と出願人を同じくする出願係属中の「Ａ  ＣＯＮＴＯＵＲ  ＡＰＰＲＯＸＩＭＡＴＩＯＮ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＲＥＰＲＥＳＥＮＴＩＮＧ  Ａ  ＣＯＮＴＯＵＲ  ＯＦ  ＡＮ  ＯＢＪＥＣＴ）」との名称の米国特許出願第０８，４２３，６０４号明細書に開示されているように、多角近似方法及びＤＳＴに基づいた輪郭線近似化技法を用いる装置では、まず、複数の頂点が決定され、オブジェクトの輪郭線は複数の線分を用いて多角近似化することによって近似される。また、各線分に対してＮ個のサンプル点が選択されると共に、Ｎ個のサンプル点の各々から近似化エラーが計算されて、各線分に対する１組の近似化エラーが得られる。このＮ個のサンプル点は各線分上で等間隙をなすように置かれ、各近似化エラーはＮ個のサンプル点各々と輪郭線との間の距離（変位）を表す。しかる後、各組の近似化エラーに対して１次元のＤＳＴ処理が行われることによってＤＳＴ係数の組が得られる。
【００１０】
上記のＤＳＴに基づいた輪郭線近似化技法が、輪郭線の粗さの表現や複雑な計算を減らすことによって、伝送すべきデータの量を多少減らし得るとしても、伝送すべきデータ量を、さらに減らす必要がある。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
従って、本発明の主な目的は、輪郭線動き推定技法を用いて、伝送すべきデータの量をより一層減らし得る、改良された輪郭線映像信号符号化方法及びその装置を提供することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明によれば、オブジェクトの前輪郭線に基づいて、該当オブジェクトの現輪郭線を表す映像信号を符号化するための輪郭線映像信号符号化方法であって、
前記現輪郭線上で多角近似化技法を用いて複数の第１頂点を決定する第１過程と、
前記第１頂点を前記前輪郭線上にマッピングして、前記前輪郭線上に複数の第２頂点を決定する第２過程と、
前記第１頂点に基づいて、互いに隣接する頂点を結ぶ多角化された線分で前記現輪郭線を近似して、第１近似化輪郭線を求める第３過程と、
前記第２頂点に基づいて、互いに隣接する頂点を結ぶ多角化された線分で前記前輪郭線を近似して、第２近似化輪郭線を求める第４過程と、
前記現輪郭線と前記第１近似化輪郭線との間の第１近似化エラーの組と、前記前輪郭線と前記第２近似化輪郭線との間の第２近似化エラーの組とを求める第５過程と、
前記第１近似化エラーの組と第２近似化エラーの組との間の差値を計算する第６過程と、
前記差値を符号化して、符号化データを生成する第７過程と、
前記第７過程後に、前記符号化データ、前記第１頂点の位置を表す頂点情報及び両中心点間の変位を表す動き情報を有する、前記現輪郭線に対する符号化映像信号を発生する第８過程とを含み、
前記第２過程が、前記現輪郭線及び前記前輪郭線上の全画素の位置を平均することによって、両輪郭線に対する中心点を各々求める過程と、前記両中心点間の変位を計算する過程と、前記前輪郭線を前記変位だけ前記現輪郭線にシフトして、前記前輪郭線を前記現輪郭線に重ねる過程と、前記第１頂点の１つに最も近い前記前輪郭線上の１つの画素を求めると共に、該画素を第２頂点として決定することによって、複数の第２頂点を求める過程とを含み、
前記第５過程が、前記第１近似化輪郭線上の頂点間のラインセグメントを等間隔で配置されるＮ個のサンプル点に分けて、前記各サンプル点での前記現輪郭線上の複数の第１頂点間の輪郭セグメントと前記ラインセグメントとの距離である第１近似化エラーを求める過程と、前記第２近似化輪郭線上の頂点間のラインセグメントを等間隔で配置されるＮ個のサンプル点に分けて、前記各サンプル点での前記前輪郭線上の複数の第２頂点間の輪郭セグメントと前記ラインセグメントとの距離である第２近似化エラーを求める過程を含むことを特徴とする輪郭線映像信号符号化方法が提供される。
また、上記の目的を達成するために、本発明によれば、映像信号符号化器に用いられ、オブジェクトの前輪郭線に対して、オブジェクトの現輪郭線を表す映像信号を圧縮してデータ量を減らすための輪郭線映像信号符号化装置であって、
前記現輪郭線上で多角近似化技法を用いて複数の第１頂点を決定する第１頂点決定手段と、
前記現輪郭線及び前記前輪郭線上の全画素の位置を平均することによって、両輪郭線に対する中心点を各々求め、前記両中心点間の変位を計算し、前記前輪郭線を前記変位だけ前記現輪郭線にシフトして、前記前輪郭線を前記現輪郭線に重ね、前記第１頂点の１つに最も近い前記前輪郭線上の１つの画素を求めると共に、該画素を第２頂点として決定する第２頂点決定手段と、
前記現輪郭線を第１組の線分で、前記前輪郭線を第２組の線分で各々近似する近似化手段であって、前記第１組の線分は前記現輪郭線に沿って隣接した２つの第１頂点を互いに結んで、前記第２組の線分は前記前輪郭線に沿って互いに隣接した２つの第２頂点を互いに結ぶことによって形成される、前記近似化手段と、
前記現輪郭線と隣接した２つの第１頂点により画定される前記第１組の線分との間の第１組のエラー、及び前輪郭線と前記隣接した２つの第１頂点に対応する２つの第２頂点により定義される前記第２組の線分との間の第２組のエラーを生成する第１組及び第２組のエラー生成手段と、
前記第１組のエラーと第２組のエラーとの間の差値を計算するエラー差値計算手段と、
前記差値を符号化する符号化手段とを含み、
前記第１組及び第２組のエラー生成手段が、前記現輪郭線を前記第１組の線分で近似した第１近似化輪郭線上の頂点間のラインセグメントを等間隔に配置されるＮ個のサンプル点に分けて、前記各サンプル点での前記現輪郭線の複数の第１頂点間の輪郭セグメントと前記ラインセグメントとの距離を前記第１組のエラーとして決定する第１変位決定手段と、前記前輪郭線を前記第２組の線分で近似した第２近似化輪郭線上の頂点間のラインセグメントを等間隔に配置されるＮ個のサンプル点に分けて、前記各サンプル点での前記前輪郭線上の複数の第２頂点間の輪郭セグメントと前記ラインセグメントとの距離を前記第２組のエラーとして決定する第２変位決定手段を含み、
前記符号化手段が、前記差値を変換技法を用いて変換係数の組に変換する変換手段と、前記変換係数の組を量子化することによって、量子化係数の組を発生する量子化手段と、前記量子化係数の組を統計的に符号化する統計的符号化手段とを備えることを特徴とする輪郭線映像信号符号化装置が提供される。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適実施例について図面を参照しながらより詳しく説明する。
図１には、本発明による輪郭線符号化装置２００のブロック図が示されている。図中で、まず、オブジェクトの現輪郭線を表す入力輪郭線映像データが、多角近似化ブロック２０１、第１のＮ点サンプリングブロック２１０及び動き推定／補償ブロック（ＭＥ／ＭＣ）２８０へ入力される。多角近似化ブロック２０１は、輪郭線を複数の線分で結ぶ通常の近似化アルゴリズムを用いて、入力された輪郭線映像データに基づく輪郭線（現輪郭線）上に複数の頂点（現頂点）を決定する働きを果たす。ここで、各線分は現輪郭線に沿って互いに隣接した２つの現頂点を結んで形成される。多角近似化ブロック２０１からの現頂点の位置を表す現頂点情報は、ラインＬ１０を介して第１のＮ点サンプリングブロック２１０、輪郭線再構成ブロック２６０及びマルチプレクサ（ＭＵＸ）２９０へ各々供給される。
【００１４】
第１のＮ点サンプリングブロック２１０は、各線分上でＮ個のサンプル点を選択すると共に、現頂点情報及び入力輪郭線映像データに基づいて、Ｎ個のサンプル点各々に対して第１の近似化エラーを計算する。ここに、Ｎは正の整数である。本発明の好ましい実施例において、Ｎ個のサンプルは互いに等間隙に配置されるので、隣接した２つのサンプル点間の間隙と、１つのサンプル点とそれに隣接した現頂点との間の間隙とは、線分の長さをＮ＋１で割った値と等しい。線分上の１つのサンプル点に対する第１の近似化エラーは、サンプル点上で一つの線分とそれに対応する輪郭線分との間の距離（変位）を表す。その第１の近似化エラーは減算器２３５へ送られる。
【００１５】
一方、ＭＥ／ＭＣブロック２８においては、オブジェクトの現輪郭線及び前輪郭線に対する各中心点が、各輪郭線上の画素全体の座標を平均して求められると共に、両中心点間の空間的変位を表す動きベクトル（以下、グローバル動きベクトル（ＧＭＶ）と称する）を計算する。ここで、現輪郭線の中心点は入力輪郭線映像データに基づいて求められ、前輪郭線の中心点はメモリ２７０から取り出した前輪郭線映像データに基づいて求められる。
【００１６】
しかる後、前輪郭線はＧＭＶだけシフトされ現輪郭線と重ねる。このシフトされた前輪郭線は予測輪郭線として決定する。詳述すると、ＭＥ／ＭＣブロック２８０では、予測輪郭線の中心が現輪郭線の中心と一致するように、前輪郭線上の全画素をＧＭＶだけシフトさせることによって予測輪郭線を求める。ＭＥ／ＭＣブロック２８０からの出力（即ち、予測輪郭線を表す予測輪郭線映像データ）は、ラインＬ２０（ラインＬ２０による出力はＧＭＶ）を介してＭＵＸ２９０、頂点マッピングブロック２２０及び第２のＮ点サンプリングブロック２３０へ各々供給される。
【００１７】
頂点マッピングブロック２２０は、多角近似化ブロック２０１からのラインＬ１０の現頂点情報とＭＥ／ＭＣブロック２８０からの予測輪郭線映像データとに応じて、現輪郭線の各現頂点に対する予測頂点を決定する。この予測頂点は予測輪郭線上で各現頂点の最も近い点を表す。
【００１８】
図２には、頂点マッピングブロック２２０で行われる頂点マッピング過程を説明するための図が図解されている。ここで、ＰＣは予測輪郭線、点Ａ〜Ｅは現輪郭線の現頂点を各々表す。図中で、現頂点Ａ〜Ｅは各々予測頂点Ａ′〜Ｅ′にマッピングされる。各予測頂点Ａ′〜Ｅ′は、予測輪郭線ＰＣ上で対応する現頂点の最も近い点である。
しかる後、頂点マッピングブロック２２０は、予測頂点情報を第２のＮ点サンプリングブロック２３０へ供給する。この予測頂点情報は予測頂点の位置を表す。
【００１９】
第１のＮ点サンプリングブロック２１０と同じ方式で、頂点マッピングブロック２２０からの予測頂点情報とＭＥ／ＭＣブロック２８０からの予測輪郭線映像データとに応じて、第２のＮ点ブロック２３０は、一対の隣接した予測頂点により形成された各線分上でＮ個のサンプル点を選択すると共に、予測輪郭線に対してＮ個のサンプル点各々で第２近似化エラーを計算する。２つの隣接した予測頂点を結ぶ予測線分上のサンプル点での第２近似化エラーは、該当サンプル点で予測線分とそれに対応する予測輪郭線分との間の変位を表す。
続いて、第２のＮ点サンプリングブロック２３０にて計算された第２近似化エラーは、減算器２３５及び加算器２５５へ各々供給される。
【００２０】
減算器２３５に於いては、第１のＮ点サンプリングブロック２１０からの第１近似化エラーからそれに対応する第２近似化エラーを減算した後、それら間の差値を変換／量子化（Ｔ／Ｑ）ブロック２４０へ供給する。特に、図３（Ａ）及び図３（Ｂ）に例を示したように、もし、現輪郭線ＣＣ上の現頂点Ａ及びＢが、予測輪郭線ＰＣ上の予測頂点Ａ′及びＢ′に各々マッピングされる場合で、また、この場合、Ｎが４であれば、線分ＡＢ上のサンプル点Ｓ１〜Ｓ４に於ける第１近似化エラー（例えば、ＦＥ１）と、線分Ａ′Ｂ′上のサンプル点Ｓ１′〜Ｓ４′に於ける第２近似化エラー（例えば、ＳＥ１）との間の減算が行われる。その他の近似化エラー、ＦＥ２〜ＦＥ４及びＳＥ２〜ＳＥ４も同様な方法にて行われる。
【００２１】
Ｔ／Ｑブロック２４０は、例えば、隣接した一対の現頂点に対して得られた、予め決められた数Ｎの差値の組に対して、１次元の離散的サイン変換（ＤＳＴ）処理を行うことによって、対応する変換係数の組を生成すると共に、各変換係数を量子化して量子化変換係数の組を生成する。その後、その量子化変換係数の組は統計的符号化器２４５及び逆変換／逆量子化（ＩＴ／ＩＱ）ブロック２５０へ供給される。ここで、本技術分野に於いて公知のように、ＤＳＴが本発明の好適実施例に用いられたが、他の形態の変換技法（例えば、離散的コサイン変換（ＤＣＴ））がＤＳＴの代わりに用いられ得ることは勿論であって、当業者に当然である。
【００２２】
ＩＴ／ＩＱブロック２５０は、量子化変換係数の各組に対して逆変換／逆量子化処理を行うことによって、１組の再構成済みの差値を加算器２５５へ供給する。次に、この加算器２５５では、ＩＴ／ＩＱブロック２５０からの再構成済みの差値と第２のＮ点サンプリングブロック２３０からの第２近似化エラーとを組み合わせることによって、再構成済みの第１近似化エラーを復元する。輪郭線再構成ブロック２６０においては、加算器２５５から取り出した再構成済みの第１近似化エラーと多角近似化ブロック２０１からラインＬ１０を通して入力された現頂点情報とに基づいて、現輪郭線が再構成される。しかる後、再構成済みの現輪郭線映像データは、メモリ２７０内に後続の輪郭線に対する前輪郭線映像データとして格納される。
【００２３】
統計的符号化器２４５では、Ｔ／Ｑブロック２４０からの量子化変換係数の各組を、例えば、可変長符号化技法を用いて符号化して、統計的符号化データを発生する。その後、この統計的符号化データはＭＵＸ２９０へ供給される。ＭＵＸ２９０は、統計的符号化データ、ラインＬ１０上の現頂点情報及びラインＬ２０上のＧＭＶを多重化することによって、多重化されたビットストリームを伝送器（図示せず）へ送る。
【００２４】
上記において、本発明の特定の実施例について説明したが、本明細書に記載した特許請求の範囲を逸脱することなく、当業者は種々の変更を加え得ることは勿論である。
【００２５】
【発明の効果】
従って、本発明によれば、輪郭線動き推定技法を用いて伝送すべきデータの量をより一層減らすことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による輪郭線符号化装置のブロック図である。
【図２】本発明による頂点マッピング過程を説明するための例示図である。
【図３】（Ａ）及び（Ｂ）よりなり、図３（Ａ）は第１の近似化エラー、図３（Ｂ）は第２の近似化エラーを各々表す模式図である。
【符号の説明】
２００  輪郭線符号化装置
２０１  多角近似化ブロック
２１０  第１のＮ点サンプリングブロック
２３０  第２のＮ点サンプリングブロック
２２０  頂点マッピングブロック
２３５  減算器
２４０  変換／量子化（Ｔ／Ｑ）ブロック
２４５  統計的符号化器
２５０  逆変換／逆量子化器（ＩＴ／ＩＱ）ブロック
２５５  加算器
２６０  輪郭線再構成ブロック
２７０  メモリ
２８０  動き推定／補償（ＭＥ／ＭＣ）ブロック
２９０  ＭＵＸ
ＣＣ  現輪郭線
ＰＣ  予測輪郭線
Ａ〜Ｄ  現頂点
Ａ′〜Ｄ  予測頂点
Ｓ１〜Ｓ４  第１サンプル点
Ｓ１′〜Ｓ４′  第２サンプル点
ＦＥ１〜ＦＥ４  第１近似化エラー
ＳＥ１〜ＳＥ４  第２近似化エラー
【図１】
0004012274.tif 000002
【図２】
0004012274.tif 000003
【図３】
0004012274.tif 000004