画像の現在のブロックを再構築する方法であって、前記現在のブロックは、当該現在のブロックのジオメトリ適応ブロック分割の結果として得られる複数のセグメントの予測符号化を使用して符号化されており、前記方法は、少なくとも1つのフラグおよび複数の動きベクトルを含む符号化されたデータを復号するステップであって、前記動きベクトルによって参照されるブロックが前記現在のブロックのセグメントの予測に使用される、前記復号するステップと、前記符号化されたデータにおける前記少なくとも1つのフラグおよび前記動きベクトルの符号化順を使用して、前記参照されたブロックのうちのいずれが前記現在のブロックのジオメトリと一致するジオメトリを示すかを特定し、かつ、前記現在のブロックの前記複数のセグメントのうちの1つを予測する前記特定されたブロックのセグメントを特定するステップと、を含み、前記セグメントの特定の前に、前記特定されたブロックが複数のセグメントにジオメトリ適応ブロック分割される、前記方法。前記符号化されたデータは残差をさらに含み、前記方法は、前記動きベクトルを使用して記憶装置から前記ブロックを取得するステップと、前記特定されたセグメントを使用して少なくとも1つの追加的に参照されたブロック内の少なくとも1つのセグメントを選択するステップであって、前記選択された少なくとも1つのセグメントは前記特定されたセグメントに対して輪郭が相補的である、前記選択するステップと、前記特定されたセグメント、前記選択された少なくとも1つのセグメント、および前記残差を使用して前記現在のブロックを再構築するステップと、をさらに含む、請求項1に記載の方法。画像の現在のブロックを予測符号化する方法であって、該方法は、前記現在のブロックのジオメトリ適応ブロック分割の結果として得られる複数のセグメントの予測符号化を使用するステップと、少なくとも1つのフラグおよび符号化順にある複数の動きベクトルを含むデータを符号化するステップと、を含み、前記少なくとも1つのフラグおよび前記動きベクトルの符号化順は、前記動きベクトルのうちのいずれが前記現在のブロックのジオメトリと一致するジオメトリを示すブロックを参照するかを示すことによって、前記現在のブロックの前記ジオメトリ適応ブロック分割を表し、前記少なくとも1つのフラグおよび前記動きベクトルの前記符号化順は、前記現在のブロックの前記複数のセグメントのうちの1つを予測するために前記示されたブロックのどのセグメントが使用されるかをさらに示し、前記動きベクトルによって参照される少なくとも1つの更なるブロックが前記現在のブロックの少なくとも1つの更なるセグメントの予測に使用される、前記方法。前記現在のブロックの前記1つのセグメントを使用して、記憶装置に記憶された複数の再構築されたブロックから、前記現在のブロックの前記ジオメトリと一致するジオメトリを示す前記ブロックを特定するステップと、前記特定されたブロックのセグメントを使用して前記少なくとも1つの更なるセグメントを特定するステップと、前記少なくとも1つの更なるセグメントを使用して前記少なくとも1つの更なるブロックを特定するステップと、前記特定されたブロックの前記セグメントおよび前記少なくとも1つの更なるブロックに含まれる少なくとも1つの更なるセグメントを使用して前記現在のブロックの前記セグメントを予測するステップと、前記特定されたブロックおよび前記特定された少なくとも1つの更なるブロックを使用して前記動きベクトルを特定するステップと、前記予測を使用して前記現在のブロックの残差を特定するステップと、残差を量子化するステップであって、前記符号化されたデータは前記量子化された残差をさらに含む、前記量子化するステップと、をさらに含む、請求項3に記載の方法。前記予測および前記量子化された残差を使用して前記現在のブロックを再構築するステップをさらに含む、請求項4に記載の方法。前記再構築された現在のブロックを前記記憶装置に記憶するステップをさらに含む、請求項2または4に記載の方法。ジオメトリ適応ブロック分割は、Sobelオペレータを使用して各々のブロックのための階調ブロックを特定するステップを含む、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。前記画像は画像シーケンスに含まれ、少なくとも1つの動きベクトルが前記画像シーケンスに含まれる少なくとも1つの異なる画像に含まれるブロックを参照する、請求項1~7のいずれか1項に記載の方法。画像の現在のブロックを再構築する装置であって、前記現在のブロックは、当該現在のブロックのジオメトリ適応ブロック分割の結果として得られる複数のセグメントの予測符号化を使用して符号化されており、前記装置は、少なくとも1つのフラグおよび複数の動きベクトルを含む符号化されたデータを復号する手段であって、前記現在のブロックのセグメントが、前記動きベクトルによって参照されるブロックのセグメントを使用して予測可能である、前記復号する手段と、前記符号化されたデータにおける前記少なくとも1つのフラグおよび前記動きベクトルの符号化順を使用して、前記参照されたブロックのうちのいずれが前記現在のブロックのジオメトリと一致するジオメトリを示すかを特定し、かつ、前記特定されたブロックのセグメントを特定する手段と、前記セグメントの特定の前に、前記特定されたブロックを複数のセグメントにジオメトリ適応ブロック分割する手段と、を含む、前記装置。画像の現在のブロックを予測符号化する装置であって、該装置は、前記現在のブロックのジオメトリ適応ブロック分割の結果として得られる複数のセグメントを予測符号化する手段と、少なくとも1つのフラグおよび複数の動きベクトルを含むデータを符号化する手段と、を含み、前記少なくとも1つのフラグおよび前記動きベクトルの符号化順は、前記動きベクトルのうちのいずれが前記現在のブロックの前記ジオメトリと一致するジオメトリを示すブロックを参照するかを特定することを可能にすることによって、前記現在のブロックの前記ジオメトリ適応ブロック分割を表し、前記少なくとも1つのフラグおよび前記動きベクトルの前記符号化順は、前記現在のブロックの前記複数のセグメントのうちのいずれが前記特定可能なブロックのセグメントを使用して予測可能であるかを特定することをさらに可能にし、前記現在のブロックの少なくとも1つの更なるセグメントが前記動きベクトルによって参照される少なくとも1つの更なるブロックを使用して予測可能である、前記装置。符号化されたデータ内に符号化された画像を保持する記憶媒体であって、前記画像の少なくとも1つのブロックが請求項3に記載の方法に従って符号化されている、前記記憶媒体。本発明は、相応に適応する処理装置を含むどのような電子装置上でも実現することができる。例えば、本発明は、テレビジョン、セットトップボックス、携帯電話、パーソナルコンピュータ、ディジタルスチルカメラ、ディジタルビデオカメラ、ナビゲーションシステム、または、カービデオシステムにおいて実現することができる。第1の実施形態においては、ジオメトリは、従来のエッジ輪郭抽出器を使用して計算される。例えば、ソース画像および/または復号された画像の色階調が使用される。階調画像は、良く知られているsobelアルゴリズムを使用して計算することができる。ブロックサイズMxNを使用した画像の所与のマクロブロック分解では、従来の主成分分析PCA:PrincipalComponentAnalysis、または線形回帰を使用して、各MxNブロック内の階調点と最良に一致する直線のパラメータを決定することができる。第2の実施形態においては、非線形パラメータ、例えば、多項式パラメータを特定することによって、PCAを使用した方法を非線形ジオメトリの特定に拡張することができる。この第2の実施形態の代わりに、キャニーオペレータCannyoperatorやハフ変換Houghtransformationのような任意の旧来のエッジ検出を使用して、ブロックを複数のパーティションに分離する1つ以上の連続したエッジを決定してもよい。どのようにエッジが検出されるかにかかわらず、検出されたエッジを、例えば、1つ以上のバイナリマスクを生成することによって、各ブロックをセグメント化するために使用することができる。結果として得られるセグメントは、参照ブロックを使用して予測される。より正確には、参照ブロックのセグメントが、符号化すべき現在のブロックのセグメントを予測するために使用される。正確な符号化のために、予測のために使用される参照ブロックを参照する動きベクトルを用いた復号器を提供する必要がある。予測のために使用される参照ブロックのセグメントを決定できるようにする追加的な情報を提供する必要がある。追加的な情報は、参照ブロックを複数のセグメントにセグメント化することができる分割スキームを復号器が決定できるようにする。さらに、追加的な情報は、復号器が各参照ブロックのセグメントを選択できるようにする。選択した複数のセグメントを組み合わせることにより、その結果として、再構築すべきブロックの予測が得られる。この予測を、符号化器にさらに伝達される残差と組み合わせることにより、最終的に、再構築すべきブロックの再構築が得られる。部分的には、追加的な情報は、例えば、送信またはブロードキャストによってインプリシット黙示的に伝達され、エッジを予測する役目を果たすセグメント予測のために使用される参照ブロックも存在する。或いは、セグメント予測のために使用される単一の参照ブロックが、全てのエッジを予測する役目を果たす。第1の実施形態:第1の実施形態は、符号化すべきブロックを2つのセグメントに分離する単一のエッジを示すブロックの符号化に関する。2つのセグメントの各々は、1つの参照ブロックによって予測され、従って、2つの動きベクトルによって参照される予測のために特定される2つのブロックが存在する。2つの参照されるブロックは、これらのうちの一方が、セグメントだけでなく、単一のエッジを予測するように選択される。即ち、復号器側で、1つの参照ブロックのみをセグメント化してエッジを特定することができ、次に、このエッジを使用して、一方および他方のブロックを使用したセグメント予測を決定する。エッジ予測のために2つの参照ブロックのうちのいずれを使用するかを決定し、さらに、使用すべきエッジ予測参照ブロックにおいて特定されるエッジによって分離される2つのセグメントのうちのいずれかを特定するのに必要な情報を復号器に提供するために、2つの動きベクトルの符号化順およびフラグが使用される。或る場合には、符号化順における所定の位置、例えば、第1の位置にある動きベクトルによって参照されるブロックが、エッジの検出のために使用されるものとなる。この場合には、所定の位置にある動きベクトルによって参照されるこのブロックが、所定の画素、例えば、ブロックの左上隅の画素または右下隅の画素を含むセグメントの予測のために使用される場合に、フラグがセットされる。そうでない場合には、フラグは、符号化順における第1の動きベクトルまたは第2の動きベクトルがエッジの予測のために追加的に使用されるブロックを参照するかどうかを示す。この場合には、符号化順は予測のために使用するべきセグメントを特定する役目を果たす。第2の実施形態:第2の実施形態は、符号化すべきブロックを3つのセグメントに分離する2つのエッジを描いたブロックの符号化に関する。3つのセグメントの各々は、1つの参照ブロックによって予測され、従って、3つの動きベクトルによって参照される予測のために特定される3つのブロックが存在する。3つの参照されたブロックは、これらのうちの2つの各々が、複数のセグメントのうちの1つだけでなく、複数のエッジのうちの1つを予測するように選択される。即ち、復号器側で、これらの2つの参照ブロックをセグメント化してエッジを特定することができ、次に、このエッジを使用して、これら2つおよび残りの1つの参照ブロックを使用したセグメント予測を決定する。3つの参照ブロックのうちのいずれをエッジ予測に使用するかを決定し、さらに、使用すべき予測されたエッジによって分離されるセグメントのうちのいずれかを特定するのに必要な情報を復号器に提供するために、3つの動きベクトルの符号化順および2つのフラグが使用される。例えば、符号化順で第1番目の動きベクトルは、第1のエッジを予測するブロックを参照し、第1のフラグは、第1の参照されたブロックを使用してこのエッジによって分離されるセグメントのうちのいずれを予測するかを示す。符号化順で第2番目の動きベクトルは、第2のエッジを予測するブロックを参照する。第2のエッジは、第1の動きベクトルによって参照されるブロックによって予測すべきセグメントに対して相補的なセグメントを、2つの更なるセグメントに分離する。第2のフラグは、更なるセグメントのうちのいずれが第2の参照されたブロックを使用して予測されるべきかを示す。更なるセグメントのうちの他方は、次に、最後の動きベクトルによって参照されるブロックを使用して予測される。或いは、これらのフラグは、3つの動きベクトルのうちのいずれの2つがエッジの予測のために追加的に使用されるべきブロックを参照するかを示す。この場合、符号化順は予測のために使用すべきセグメントを特定する役目を果たす。第2の実施形態は、実際には、ブロックをセグメント化する第1のセグメント化、さらに、第1のセグメント化の結果により得られるセグメントをセグメント化する第2のセグメント化を用いて、第1の実施形態を反復処理するものである。n個の参照ブロックを使用してn個のエッジを決定し、これにより、n個のエッジによって分離されるn1個のセグメントのうちのn個のセグメントを追加的に予測し、残りのセグメントが更なる参照ブロックによって予測されるように、さらに反復処理することもできる。この場合、n個のフラグおよび動きベクトルの符号化順により、正確な復号が可能となる。第3の実施形態:第3の実施形態もまた、符号化すべきブロックを3つのセグメントに分離する2つのエッジを描くブロックの符号化に関する。第3の実施形態によれば、3つの参照ブロックは、これらのうちの1つがセグメントのうちの1つだけでなく、両方のエッジを予測するように選択される。即ち、復号器側で、この1つの参照ブロックをセグメント化してエッジを特定することができ、次に、このエッジを使用してこれらの2つおよび残りの1つの参照ブロックを使用したセグメント予測を決定する。3つの参照ブロックのうちのいずれをエッジ検出に使用するかを決定し、さらに、使用すべき予測されたエッジによって分離されるセグメントのうちのいずれかを特定するために必要な情報を復号器に提供するために、3つの動きベクトルの符号化順および2つのフラグが使用される。例えば、符号化順で第1番目の動きベクトルは、2つのエッジを予測するブロックを参照し、さらに、フラグは、このエッジによって分離される結果として得られる3つのセグメントのうちのいずれを第1の参照されたブロックを使用して予測するかを示す。残りの2つのセグメントは、所定の基準、例えば、第1の参照されたブロックによって予測されたセグメントと共通のエッジの長さに従って、順序が決められる。この順序に従った第1のセグメントは、次に、符号化順で第2番目の動きベクトルによって参照されたブロックによって予測され、この順序に従った第2のセグメントは、次に、符号化順で最後の動きベクトルによって参照されたブロックにより予測される。或いは、これらのフラグは、3つの動きベクトルのうちのいずれが、エッジの予測のために追加的に使用すべきブロックを参照するかを示す。この場合、符号化順は予測のために使用すべきセグメントを特定する役目を果たす。この場合もまた、この原理をn個のエッジ、n1個の参照ブロックによって予測されるn1個のセグメント、およびn個のフラグに一般化することができる。本発明は、ブロック内に少なくとも部分的に描かれたオブジェクトのオブジェクト境界の輪郭情報が、最も類似する、または、同一であるオブジェクト境界を描く別のブロックを参照した形態で伝達可能であるという原理に基づくものである。特に、画像が画像シーケンスに含まれる実施形態においては、オブジェクトは、このオブジェクトの動きのために異なる複数の位置にある可能性があるが、幾つかの画像に描かれるであろう。この別のブロックは、結果として得られるセグメントのうちの1つの予測のために使用されるものである。第1の実施形態の特定の例においては、ブロックの再構築は、以下のステップを含む。Geoブロックデータの解析パーシング;parsing:ジオメトリのためのバイナリフラグは、geoモードを示し、図7および図8において例示的に描かれているような、左上TL:top-leftまたは右下BR:bottom-rightのインプリシット黙示的なパーティションを使用してジオメトリが計算されるかどうかを示す。図7に例示的に描かれているように、BRがジオメトリを特定することをバイナリフラグが示す場合には、上述したセグメント化方法のうちのいずれか1つを使用し、参照ピクチャ内の動きベクトルV2によって示されたブロック領域を使用して境界輪郭の抽出を行う。図8に例示的に描かれているように、TLがジオメトリを特定することをバイナリフラグが示す場合には、上述したセグメント化方法のうちのいずれか1つを使用し、参照ピクチャ内の動きベクトルV1によって示されたブロック領域を使用して境界輪郭の抽出を行う。境界輪郭が抽出されると、対応するマスクが計算され、領域BRおよび領域TLに対応する画素を選択的に動き補償する。このマスクは、各画素について、動き補償処理の間に使用されるべき重み[0;1]を含む。第1の実施形態のこの例は、符号化器側でのジオメトリの特定が単純になるという利点があり、さらに、これにより、より複雑なジオメトリの抽出が可能となる。さらに、このより複雑なジオメトリは、描かれたオブジェクトの境界により良好に一致するため、符号化コストが減少し、結果として、予測が良好になる。さらに、ジオメトリの複雑さにかかわらず、単一のビットで十分となる。