"ノイズを含む画像または画像シーケンスの符号化のためのノイズ低減方法であって、エンコーダENCにより予測ループにおいてさらに用いられるべき、または、デコーダDECの出力に送られるべき、復号化フレームgq[x,y]または復号化ブロックを受け取るために、予測誤差eq[x,y]と予測フレームまたは予測ブロックとを加算するステップと、この際、参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRが個別の有用信号部分とノイズ信号部分とからなり、前記参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRの前記ノイズ信号部分を低減しまたは除去するために、専用のノイズ低減フィルタWFのみにより、前記参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRについてノイズ除去するステップと、を含む、ことを特徴とする方法。前記予測フレームまたは前記予測ブロックを受け取るために、動き補償要素18、35により、前記参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRについて動き補償する、請求項1記載の方法。前記参照フレームgq[x,y]または前記参照ブロックFRを評価することによりノイズを推定するノイズ適応フィルタWFを用いる、請求項1または2記載の方法。画素位置適応フィルタWFを、前記参照フレームgq[x,y]または前記参照ブロックFRの内容を考慮するノイズ低減フィルタとして用いる、請求項1から3のいずれか1項記載の方法。フィルタリング量が局所的な信号特性に依存している、請求項4記載の方法。前記参照フレームgq[x,y]のノイズ除去を、予測ループ内で、前記エンコーダENCによりさらに符号化されるべき予測誤差eq[x、y]に直接影響することなく行う、請求項1から5のいずれか1項記載の方法。ノイズ除去を、前記参照フレームgq[x,y]の各色チャネルについて個別にまたはこれらの組み合わせについて行う、請求項1から6のいずれか1項記載の方法。現在のブロックおよび前記参照ブロックFRは1つのフレームのブロックまたは領域である、請求項1から7のいずれか1項記載の方法。前記参照フレームgq[x,y]のみについてノイズ除去するために、前記エンコーダENCおよび前記デコーダDECの両方に同じ前記ノイズ低減フィルタを設ける、請求項1から8のいずれか1項記載の方法。前記エンコーダENCの前記ノイズ低減フィルタWFのノイズ除去フィルタパラメタは、符号化ビットストリームの一部である、請求項9記載の方法。前記エンコーダENCの前記ノイズ低減フィルタWFのノイズ除去フィルタパラメタを、前記デコーダDECにより推定し、前記デコーダDECのノイズ低減フィルタWFに送る、請求項9記載の方法。前記エンコーダENCにより前記予測ループにおいてさらに用いられるべき予測誤差e[x,y]を受け取るために、符号化されるべき現在フレームg[x,y]を前記予測フレームまたは予測ブロックと比較し、この際、前記予測フレームまたは予測ブロックはノイズ除去された信号部分のみからなる、請求項1から11のいずれか1項記載の方法。前記現在フレームg[x,y]と前記予測フレームとを比較する前記比較手段10から、符号化ビットストリームCBを出力する出力OUTへの経路に配置された量子化要素12をバイパスする、請求項12記載の方法。量子化パラメタが大きいほどノイズ除去が低くなり、かつ、その逆も成り立つように、ノイズ除去は前記量子化要素12の量子化パラメタに関して適応的である、請求項13記載の方法。ノイズを含む画像または画像シーケンスの符号化のための、ノイズ低減のためのエンコーダであって、エンコーダENCによる予測ループにおいてさらに用いられるべき、または、デコーダDECの出力に送られるべき復号化フレームgq[x,y]または復号化ブロックを受け取るために、予測誤差eq[x,y]と予測フレームまたは予測ブロックとを加算するための第1の手段と、この際、参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRが個別の有用信号部分とノイズ信号部分とからなり、前記参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRの前記ノイズ信号部分を低減または除去するために、専用のノイズ低減フィルタWFのみにより、前記参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRについてノイズ除去するための第2の手段と、を備える、ことを特徴とするエンコーダ。ノイズを含む画像または画像シーケンスの符号化のための、ノイズ低減のためのデコーダであって、エンコーダENCによる予測ループにおいてさらに用いられるべき、または、デコーダDECの出力に送られるべき復号化フレームgq[x,y]または復号化ブロックを受け取るために、予測誤差eq[x,y]と予測フレームまたは予測ブロックとを加算するための第3の手段と、この際、参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRがそれぞれの有用信号部分とノイズ信号部分とからなり、前記参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRの前記ノイズ部分を低減または除去するために、専用のノイズ低減フィルタWFのみにより、前記参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRについてノイズ除去するための第4の手段と、を備える、ことを特徴とするデコーダ。したがって、本発明の課題は、ノイズを含む画像シーケンスの符号化のための、ノイズ低減を向上する方法を提供することである。本発明の別の課題は、ノイズを含む画像シーケンスのロスレス符号化のためのノイズ低減を改善する方法を提供することである。本発明の他の課題は、ノイズを含む画像シーケンスの符号化のためのノイズ低減における改善を可能とするエンコーダおよびデコーダを提供することである。上記課題は、請求項1に記載の方法、請求項15に記載のエンコーダおよび請求項16に記載のデコーダにより解決される。好ましい実施形態は従属請求項に記載されている。本発明は、ノイズを含む画像または画像シーケンスの符号化のためのノイズ低減方法を提供する。本方法は、エンコーダにより予測ループにおいてさらに用いられるべき、または、デコーダの出力に送られるべき、復号化フレームまたは復号化ブロックを受け取るために、予測誤差と予測フレームまたは予測ブロックとを加算するステップを含み、この際、参照フレームまたは参照ブロックが個別の有用信号部分とノイズ信号部分とからなる。別のステップとして、本方法は、参照フレームまたは参照ブロックのノイズ信号部分を低減しまたは除去するために、専用のノイズ低減フィルタのみにより、参照フレームまたは参照ブロックについてノイズ除去するステップを含む。ノイズを含む画像またはノイズを含む画像シーケンスの動き補償予測を向上するため、本発明に係る方法は、可能な限り関連詳細情報を維持しつつ、参照フレーム既に再構成されたフレーム内のノイズを最少化するという考えに基づいている。結果として、参照フレーム内のノイズをより少なくすることにより、より正確な動き予測が可能となる。さらに、差信号はより低いエネルギーを有し、したがって、符号化ビットストリームのビットレートの低減が導かれる。すなわち、フレーム予測のためのより良い参照フレームが生成される。本発明の別の利点はより高い圧縮効率が実現可能であることである。本発明に係る専用のノイズ低減フィルタは、ノイズフィルタリングのために特別に設計されている。好ましい実施形態では、予測フレームまたは予測ブロックを受け取るために、動き補償要素により、参照フレームまたは参照ブロックについて動き補償する。したがって、動き補償された参照フレームまたは参照ブロックは予測フレームまたは予測ブロックであり、これは予測子または予測子信号として当業者に知られている。別の好ましい実施形態では、符号化されるべき現在フレームを評価することによりノイズを推定するノイズ適応フィルタが用いられる。現在フレームを評価することにより、適応フィルタはノイズの性質および統計的特性たとえばノイズの平均、分散、自己相関関数などを評価する。さらに、有用信号部分は映像/画像の内容、映像/画像の解像度、統計的特性などに関して分析される。この評価の後、ノイズ適応フィルタは符号化のための関連詳細情報を維持しつつ、できる限り多くのまたは適当なノイズを除去する。たとえば、暗いシーンは通常明るい画像/映像よりも多くのノイズを含んでいる。ノイズ適応フィルタの特性は、予測に用いられるべき参照フレームまたは参照ブロック内により多くのノイズが存在する場合の、より強いフィルタリングを示す。さらに、画素位置適応フィルタを、参照フレームまたは参照ブロックの内容を考慮するノイズ低減フィルタとして用いることができる。特に、フィルタリング量が局所的な信号の特性に依存していてもよい。後者はエッジが効率的な映像圧縮のために保持されるべきことを意味している。たとえば、フィルタリングに関して異なるサイズを有する異なるフィルタ窓が用いられる。好ましい実施形態では、ノイズ低減フィルタとして最小平均二乗誤差MMSE推定器たとえば線形推定器としてのウイナーフィルタが用いられる。しかし、ノイズを低減するが画像の内容を保持する任意のフィルタを用いることができる。ノイズ低減フィルタが線形性を有するか非線形性を有するかは関係しない。他の好ましい実施形態では、予測ループ内で、エンコーダによりさらに符号化encodeされるべき予測誤差に直接影響することなく、参照フレームのノイズ除去を行う。予測ループ内のノイズ除去は時にはループ内ノイズ除去といわれる。この提案によれば、本方法をロッシー映像符号化だけでなくロスレス映像符号化にも適用することができる。予測ループのバッファ内に参照フレームをバッファする前または後にノイズ除去が行われることがさらに好ましい。さらに、ループ内ノイズ除去フィルタは低いノイズレベルのために特別に用いることができる動き補償要素の後に挿入してもよい。他の好ましい実施形態では、ノイズ除去を、参照フレームの各色チャネルについて個別にまたはこれらの組み合わせについて行う。ロスレス符号化のため、現在フレームと参照フレームとを比較する比較手段から予測誤差およびフレームをそれぞれ出力する出力部への経路に配置された量子化要素はバイパスされる。他の好ましい実施形態では、現在の符号化されるべきブロックおよび参照ブロックは1つのフレームのブロックまたは領域すなわち1画素または複数ピクセルの量である。したがって、符号化されるブロックはIブロックintracodedblockと呼ばれる。他の好ましい実施形態では、参照フレームのみについてノイズ除去するために、エンコーダおよびデコーダの両方に同じノイズ低減フィルタが設けられる。換言すれば、同じノイズ低減除去フィルタをデコーダに用いる必要がある。エンコーダのノイズ低減フィルタのノイズ除去フィルタパラメタは、符号化ビットストリームの一部である。ノイズ除去フィルタがエンコーダからデコーダに送られる場合、たとえばノイズ除去フィルタパラメタフラグが信号で送られてもよい。フィルタパラメタフラグが設定されない場合、たとえばデコーダは自身でフィルタパラメタまたはフィルタパラメタの一部を推定する。たとえば、ノイズの強さはエンコーダとデコーダとで同様に推定される。他の好ましい実施形態では、エンコーダにより予測ループにおいてさらに用いられるべき予測誤差を受け取るために、エンコーダにおいて符号化されるべき現在フレームは予測フレームまたは予測ブロックと比較され、この際、予測フレームまたは予測ブロックは有用信号部分のみからなる理想的なノイズフィルタリングの場合。他の好ましい実施形態では、量子化パラメタが大きいほどすなわち量子化ステップのサイズが高いほどノイズ除去が低くなり、かつ、その逆も成り立つように、ノイズ除去は量子化要素の量子化パラメタに関して適応的である。ノイズを含む参照フレームの量子化が参照フレームのノイズ部分についてのノイズ低減能力を部分的に有するとき、ノイズ除去アルゴリズムは量子化要素の量子化パラメタに関して適応的である。本発明は、エンコーダENCによる予測ループにおいてさらに用いられるべき、または、デコーダDECの出力に送られるべき復号化フレームgq[x,y]または復号化ブロックを受け取るために、予測誤差eq[x,y]と予測フレームまたは予測ブロックとを加算するための第1の手段を備えるエンコーダを提供し、参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRが個別の有用信号部分とノイズ信号部分とからなる。本エンコーダは、参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRのノイズ信号部分を低減または除去するために、専用のノイズ低減フィルタWFのみにより、参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRについてノイズ除去するための第2の手段をさらに備える。さらに、本発明は、エンコーダENCによる予測ループにおいてさらに用いられるべき、または、デコーダDECの出力に送られるべき復号化フレームgq[x,y]または復号化ブロックを受け取るために、予測誤差eq[x,y]と予測フレームまたは予測ブロックとを加算するための第3の手段を備えるデコーダを提供し、この際、参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRがそれぞれの有用信号部分とノイズ信号部分とからなる。本デコーダは、参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRのノイズ部分を低減または除去するために、専用のノイズ低減フィルタWFのみにより、参照フレームgq[x,y]または参照ブロックFRについてノイズ除去するための第4の手段を備える。本発明にかかる方法ならびにエンコーダおよびデコーダは、ソフトウェアにおいて実現されてもよく、コンピュータまたは処理ユニットにより実行されてもよい。本発明について、図面を参照して以下でより詳細に説明する。本発明について異なるエンコーダおよびデコーダのブロック図を参照して以下でより詳細に説明する。簡略化のため、ブロック図はある特定の時間点において観察されるものであり、このとき、ただ1つの現在フレームg[x,y]が符号化され、別の予測フレームが利用可能である。図1は、本発明の第1の実施形態に係る、ロッシー映像エンコーダENCのブロック図を示す。現在フレームg[x,y]および予測フレームが比較手段10に送られる。比較手段10の出力において、予測誤差e[x,y]が変換手段11に送られる。Tブロックとして知られる変換手段11は予測誤差e[x,y]の任意のさらなる脱相関、すなわち、ほぼロスレスの可逆変換を表す。変換手段11の出力は量子化手段12に接続されており、ロスレス映像エンコーダを受け取るためにバイパスされまたはスキップされてもよい。量子化手段12の出力は映像エンコーダ内のエントロピーエンコーダ13に接続されている。エントロピーエンコーダ13は符号化ビットストリームCBを出力する出力OUTに接続されている。予測フレームは予測ループの要素により供給される。予測ループは、変換されかつ場合により量子化された予測誤差e[x,y]を逆変換させる変換手段14からなる。最終的に、変換手段14は逆変換された予測誤差eq[x,y]を加算手段15の第1の入力に供給する。加算手段15の第2の入力には、予測信号が供給される。加算手段15の出力において、再構成された現在フレームである信号gq[x,y]がノイズたとえば付加的なノイズのフィルタリングのためのノイズ低減フィルタ16に供給される。ノイズ低減フィルタ16の出力は参照ピクチャバッファ17に接続されている。参照ピクチャバッファ17はエンコーダENC内の動き推定および動き補償要素18に接続されている。動き推定および動き補償要素18の出力において、動き補償された参照フレームが比較手段10および加算手段15に供給される。動き推定および動き補償要素18はさらに現在フレームg[x,y]を受け取る。エントロピーエンコーダ13は動き推定および動き補償要素18およびノイズ低減フィルタ16から制御情報を受け取る。映像エンコーダENC内の比較手段10を用いた、現在フレームからの動き補償された参照フレーム予測フレームともいうの減算は、以下の式により示される。式中、xおよびyは位置座標であり、g[x,y]は圧縮されるべき現在フレームを表し、は動き補償された参照フレームを示す予測信号であり、e[x,y]は、変換と、場合により量子化と、エントロピー符号化encodingとの後に図2に示すデコーダに送られるべき予測誤差である。画像シーケンスが独立な付加的なホワイトノイズにより劣化すると仮定して、信号は以下のように記述することができる。式中、sgおよびはそれぞれ信号の有用部分であり、ngおよびはそれぞれ各信号のノイズ部分である。式1、2、3から、以下の式が導かれる。式4から、予測誤差が2つの主要な成分からなることがわかる。ノイズを含まない現在フレームとノイズを含まない参照フレームとの間の相関が高いと、信号成分se[x,y]は最少化される。しかし、現在フレームのノイズは一般に参照フレームのノイズから独立であるため、ノイズ成分ne[x,y]はより高くなる。付加的なホワイトガウスノイズの場合、誤差画像のノイズの分散はこれらの2つの画像の1つのノイズの分散の2倍まで高くなる。特にロスレス符号化用途において、現在ピクチャのノイズ部分は符号化しなければならない。圧縮効率を向上するため、参照フレーム内のノイズは信号の有用部分を大きく劣化させることなく最少化する必要がある。これにより、符号化処理をロスレスに維持しつつ、予測誤差におけるノイズ量を最少化することができる。付加的なノイズのためのノイズ除去フィルタとして図1中に導入されているフィルタ16は、ロッシー符号化用途に通常用いられる非ブロック化フィルタと同じ位置に、エンコーダの図中に配置されている。再構成画像を参照バッファ17に保存する前に、以下で説明するノイズ除去アルゴリズムにより処理する必要がある。しかし、ノイズ低減フィルタ16を用いたノイズ除去は参照バッファ17にバッファした後に実行されてもよい。ノイズ除去アルゴリズムは映像すなわち現在フレームg[x,y]に存在するノイズの性質に適応されている。符号化処理をロスレスに維持するために、同じ処理がデコーダDECにおいても用いられる。図2中、ロスレスデコーダDECの図が示されている。この図では、デコーダDECの入力INにおいて、符号化ビットストリームCBがエントロピーデコーダ20に供給される。参照番号31は加算手段32に接続された変換手段を示す。変換手段31に接続されている第1の入力において、誤差フレームeq[x,y]が供給される。動き補償要素35に接続されている比較手段32の第2の入力において、予測フレームが供給される。比較手段32の出力は予測器ループに接続されている。予測器ループはエンコーダENCに用いられている同じノイズ低減フィルタ33と、参照バッファ34と、動き補償要素35と、を有する。エンコーダENCおよびデコーダDECのいずれにおいても、ノイズ低減要素16および33はそれぞれ出力OUTには接続されていない。したがって、出力信号符号化ビットストリームおよび符号化encodedビットストリームEBはノイズ低減フィルタにより影響されない。デコーダDECにおいて、参照ピクチャは、参照ピクチャバッファ34に保存される前に、まずノイズ除去される。量子化ノイズ除去フィルタまたは非ブロック化フィルタに対する主要な差は、ノイズフィルタが用いられる前に画像が表示されることである。そうでない場合、符号化encodingおよび復号化はロスレスとはなりえない。参照フレーム内の付加的なノイズの低減のために、適応最小二乗誤差推定器たとえば線形推定器としての適応ウイナーフィルタアルゴリズムを用いることが好ましい。このフィルタはノイズを含む画像シーケンスとノイズを含まない画像シーケンスとの間の二乗誤差を最小化し、これがガウス処理用のウイナーフィルタの目的である。さらに、このフィルタは画像信号の局所統計量を用いることにより輪郭の平滑化を妨げ、このことは正確な動き補償にとって重要である。異なるフィルタ線形または非線形の組の1つがエンコーダENCにおいてノイズ低減フィルタ16として用いられる場合、同じ情報を用いるために、ノイズ低減フィルタおよびそのパラメタの選択がデコーダに信号として送られなければならない。非線形フィルタは通常、医用画像用途に用いられ、または、有用信号またはノイズ信号の性質に関するガウス仮定が正しくない場合。以下、ノイズ除去アルゴリズムについてより詳細に説明する。ここで、一例として、ウイナーフィルタをノイズ低減フィルタとして用いる。信号および付加的なノイズが非相関であり、一定であると見なされる局所領域において、ウイナーフィルタは以下のように表される。式中、は、それぞれ信号f[x,y]およびノイズn[x,y]のパワースペクトル密度である。ホワイトノイズの場合、パワースペクトル密度はに簡略化される。式中、はノイズ信号n[x,y]の分散であり、これはスペースインバリアントであると仮定される。信号f[x,y]は位置局所平均μf[x,y]とスペースバリアントな局所分散との和によりモデル化可能である。信号f[x,y]がゼロ平均である場合、局所領域内のパワースペクトル密度はに簡略化される。式中、は画像信号f[x,y]の局所分散である。したがって、局所領域内のウイナーフィルタは下記式により表される。一般に、信号f[x,y]はゼロ平均ではなく、したがって、平均μf[x,y]はフィルタリングの前にf[x,y]から減算されなければならず、フィルタリングの後に再び加算されなければならない。フィルタリング処理は、下記式により表される。ノイズ分散は既知であるすなわち取得処理からと仮定される。ノイズがゼロ平均であるとみなされるとき、μf[x,y]はμg[x,y]と等しく、局所平均の推定はに簡略化される。式中、Mは画像信号が一定とみなされる窓のサイズを表す。ノイズを含まない画像の局所分散の推定は、下記式により表される。式中、は劣化した画像g[x,y]の局所分散である。の推定は下記式により表される。これらの式から、ノイズ低減が、局所信号およびノイズ分散に依存して、方形の窓における画素値を平均化することにより得られることが明らかである。Mを変えてより大きな窓を選択することによりさらに高いノイズ低減が得られるが、有用信号部分がよりぼやけてしまう可能性もある。したがって、Mは圧縮に関する最適化パラメタとして見なすことができる。同様に、の変化も最適化パラメタと見なすことができる。を増大させることにより、より高いノイズ低減が得られる一方、有用信号部分はよりぼやけてしまう。上述のように、エンコーダENCのノイズ低減フィルタ16およびデコーダDECのノイズ低減フィルタ33の主要な特性はノイズ、すなわちノイズの性質および統計的なノイズの特性たとえば平均、分散、自己相関関数への適応、ならびに、画像信号すなわち映像/画像内容、映像/画像解像度および統計的特性への適応である。エンコーダおよびデコーダ内のフィルタは、符号化および復号化に関する関連詳細情報を維持しつつ、ノイズをできるだけまたは適当に除く。これは、符号化されるべき入力データ中に多くのノイズが存在するほど、より強いフィルタリングが示される。一方で、ノイズフィルタリングの量は、局所的な信号特性に依存する。これはたとえば効率的な映像圧縮に関してエッジが保持されることを意味する。フィルタリングは、たとえばフィルタリングに関して異なるサイズを有する異なる窓を用いることにより、ノイズに適応し、画素位置にも適応する。上述したループ内ノイズ除去は各色チャネルに個別に用いてもよい。また、全ての色チャネルの組み合わせにループ内ノイズ除去を用いてもよい。図1および図2のエンコーダおよびデコーダ図においても、ループ内ノイズ除去フィルタ16および33が、アルゴリズムに影響することなく、参照フレームバッファ17および34の後に挿入されていてもよい。別の実施形態では、ループ内ノイズ除去フィルタ16および33は動き補償および動き制御要素18および動き制御要素35の後に挿入されてもよい。この実施形態は特にノイズレベルが低い場合に用いることができる。上述のように、ロスレス符号化のために、量子化要素12はたとえばバイパスされまたはスキップされる。こうすることにより、予測誤差eq[x,y]はe[x,y]となり、gq[x,y]はg[x,y]となる。エンコーダENCにおいて、動き補償および動き補償要素18を用いて副画素の計算を行ってもよい。アルゴリズムは補間ノイズ除去フィルタにより強化可能である。補間ノイズ除去フィルタはノイズ低減フィルタ16から得られる。これは、同様の特性を用いて、補間フィルタ係数を適応的に計算することができる。結果として、補間は、エッジおよびエッジの保持に関して、ノイズに適応的でありかつ画素位置に適応的である。ノイズ除去フィルタパラメタフィルタ特性、ノイズに関する情報および信号に関する情報は既知であるかまたはエンコーダにおいて推定され、副情報としてデコーダに送られる。あるいは、いくつかのまたは全てのパラメタはデコーダ側において得られてもよい。フィルタパラメタの伝送は、ノイズ除去フィルタパラメタフラグにより信号で送られる。フィルタパラメタフラグが設定されないばあい、デコーダはフィルタパラメタを自身で推定する。さらに、量子化ノイズが入力信号内のノイズをマスキングするとき、ノイズ除去アルゴリズムは図1のエンコーダの量子化要素12の量子化パラメタに関して適応的であってもよい。量子化パラメタが大きいほどノイズ低減フィルタによるフィルタリングは少なくなり、また逆も成り立つ。一般に、ノイズ推定器およびそのパラメタはエンコーダ側で選択可能である。この選択はデコーダに信号により信号として送ることができる。これはノイズの推定に用いられるアルゴリズムがデコーダ側で選択可能であることを意味する。上述のように、同じアルゴリズムがデコーダ側で用いられるべきである。本発明に係る方法の工程について、フレーム間符号化を参照して説明したが、これにおいては、現在フレームおよび参照フレームは1つの画像シーケンスの異なる画像のフレームである。しかし、ノイズを含む画像シーケンスまたは単一画像の符号化のために、本方法はフレーム内符号化にも適用可能である。このことは図3に示されている。図3には、単一画像のブロックFRの量すなわち、1フレームの領域、すなわち画素の量が示されている。各ブロックFRはすでに符号化encodedされている。FR’で示されるブロックは符号化encodedされる予定のものである。各ブロックFRは複数の既に復号化されたサンプルSを含む。ブロックFR’内の予測されるべきサンプルはS’で示されている。圧縮効率を高めるため、サンプルSの符号化encodingの後、これらは、上述のループ内ノイズ除去フィルタと同様の性質を有する一般的なノイズ除去フィルタによりノイズ除去される。どのフレーム内推定方法が選択されるかには関係しないことに留意すべきである。たとえば、推定されるべきブロックFR’の隣接画素からの方向推定を用いることができる。この場合、ノイズ除去されるべき参照ブロックはフレーム内符号化のために人工的に生成された予測信号である。図4~6は、本発明に係る方法を実行するデコーダおよびエンコーダの他の実施形態を示す。異なる用途すなわちノイズ除去、量子化ノイズ除去、非ブロック化および視覚的品質向上に関する上述のループ内フィルタリングは、異なる主要な独立のフィルタに分けられる。図4A中、ループ内フィルタは、圧縮フィルタ19およびビジュアルフィルタ20からなる。圧縮フィルタ19はビットレートを低減するための最良の可能な予測子の生成に関与し、したがって、図1のノイズ低減フィルタ16のような位置にあるいわゆるループ内フィルタ。圧縮フィルタ19は出力信号の視覚的品質に対して最適化されない。ループ外フィルタであるビジュアルフィルタ20は、出力信号の主観的および/または客観的品質に関与する。したがって、ビジュアルフィルタ20はその入力が加算手段15に接続され、そして、その出力がエントロピーエンコーダ13に接続されている。2つのフィルタ19および20は互いに独立に最適化可能である。図4Bに示されているデコーダ側において、圧縮フィルタ36は図2のノイズ低減フィルタ33の位置におけるループ内フィルタ部分である。ビジュアルフィルタ37はデコーダの出力に接続されており、ループ外フィルタである。エンコーダを示す図5Aおよびデコーダを示す図5Bの第3の実施形態において、ビジュアルフィルタは予測ループの一部であってよい。図6Aおよび6Bは、第2および第3の実施形態の組み合わせを示し、これにおいては、ビジュアルフィルタ20aおよび37aはそれぞれ予測ループ内に配置され、第2のビジュアルフィルタ20bおよび37bは予測ループの外側に配置されている。図4Aおよび4Bの第二の実施形態にあるように、圧縮フィルタ19および36はそれぞれエンコーダおよびデコーダの予測ループ内に配置されている。この実施形態はビジュアルフィルタリングが予測のためのループ内フィルタリングを向上可能である場合に有利である。この場合、二重のフィルタリングを避けることができる。したがって、エンコーダおよびデコーダの複雑さは低減可能である。"