画像のシーケンスの現在のブロックを符号化する方法であって、以下のステップ、前記現在のブロックから予測ブロックを決定するステップ30、32、34と、前記現在のブロックから前記予測ブロックを抽出することによって、残余ブロックを決定するステップ36と、前記残余ブロックを符号化するステップ38とを含む方法において、前記現在のブロックからの前記予測ブロックが以下のステップ、動きデータ及び前に符号化及び復元された少なくとも1つの参照画像から最初の予測ブロックを決定するステップ30と、データYcpのベクトルに原子分解法を適用するステップ32であって、データYcpの前記ベクトルが、前に符号化及び復元された前記現在のブロックの隣接ブロックの画像データ、及び、前記最初の予測ブロックのデータを含むステップ32と、分解されたベクトルから前記現在のブロックに対応するデータを抽出するステップ34であって、該抽出したデータが前記予測ブロックを形成するステップ34とにしたがって決定されることを特徴とする符号化の方法。NYcp-AcXが最小になるベクトルXkを以下のステップ、aRk-1と最も相関がある原子ajkを選択するステップであって、ここでRk-1はベクトルYcpとAcXk-1の間で計算された残余であり、Xk-1は繰返しk-1において決定されたXの値であり、kが整数であるステップと、b該選択された原子からXk及びRkを計算するステップと、cステップa及びbを、次の終止基準NYcp-AcXk≦ρまで繰り返すステップであって、ここでρは閾値であるステップと、ベクトルから前記予測ブロックを抽出するステップであって、ここで、はベクトルXkの1つであるステップとにしたがって決定することを含み、ここでAcは各列が原子ajを表す行列であり、N.は標準であることを特徴とする請求項1に記載の符号化の方法。であり、ここでKは最後の繰返しのインデックスであることを特徴とする請求項2に記載の符号化の方法。が以下のステップ、各繰返しXkで記憶するステップと、記憶されたXkの中から値NYp-ApXkが最小となるXkを選択するステップであって、ここでYpは前記現在のブロックに対応するYcpの部分であり、Apは前記現在のブロックに対応する行列Acの部分であるステップと、から前記予測ブロックを決定するステップであって、ここで、は前のステップで選択されたXkであるステップとにしたがって決定されることを特徴とする請求項2に記載の符号化の方法。符号化データのストリームの形の画像のシーケンスの現在のブロックを復元する方法であって、符号化データの前記ストリームの一部を復号することによって残余ブロックを決定するステップ40と、前記現在のブロックから予測ブロックを決定するステップ42、44、46と、前記残余ブロックと前記予測ブロックを合成することによって前記現在のブロックを復元するステップ48とを含む方法において、前記現在のブロックからの前記予測ブロックが以下のステップ、動きデータ及び前に符号化及び復元された少なくとも1つの参照画像から最初の予測ブロックを決定するステップ42と、データYcpのベクトルに原子分解法を適用するステップ44であって、データYcpの前記ベクトルは、前に復元された前記現在のブロックの隣接ブロックの画像データ、及び、前記最初の予測ブロックのデータを含むステップ44と、分解されたベクトルから前記現在のブロックに対応するデータを抽出するステップ46であって、該抽出したデータが前記予測ブロックを形成するステップ46とにしたがって決定されることを特徴とする復元の方法。NYcp-AcXが最小になるベクトルXkを以下のステップ、aRk-1と最も相関がある原子ajkを選択するステップであって、ここでRk-1はベクトルYcpとAcXk-1の間で計算された残余であり、Xk-1は繰返しk-1において決定されたXの値であり、kが整数であるステップと、b該選択された原子からXk及びRkを計算するステップと、cステップa及びbを、次の終止基準NYcp-AcXk≦ρまで繰り返すステップであって、ここでρは閾値であるステップと、ベクトルから前記予測ブロックを抽出するステップであって、ここで、はベクトルXkの1つであるステップとにしたがって決定することを含み、ここでAcは各列が原子ajを表す行列であり、N.は標準であることを特徴とする請求項5に記載の復元の方法。であり、ここでKは最後の繰返しのインデックスであることを特徴とする請求項6に記載の復元の方法。が以下のステップ、各繰返しXkで記憶するステップと、記憶されたXkの中から値NYp-ApXkが最小となるXkを選択するステップであって、ここでYpは前記現在のブロックに対応するYcpの部分であり、Apは前記現在のブロックに対応する行列Acの部分であるステップと、から前記予測ブロックを決定するステップであって、は前のステップで選択されたXkであるステップとにしたがって決定されることを特徴とする請求項6に記載の復元の方法。時間予測の場合では、ブロックマッチング法などの動き推定方法により予測画素のブロックを決定することが当技術分野で知られている。しかし、このような予測ブロックは、復元された現在のブロックの隣接ブロックと比べて一般に不均質である。本発明の目的は、従来技術の不利な点の少なくとも1つを克服することである。この目的のために、本発明は以下のステップ、すなわち現在のブロックについて予測ブロックを決定するステップと、現在のブロックから予測ブロックを抽出することによって、残余ブロックを決定するステップと、残余ブロックを符号化するステップとを含む、画像のシーケンスの現在のブロックを符号化する方法に関連する。本発明によれば、現在のブロックの予測ブロックは、以下のステップ、すなわち動きデータおよび前に符号化及び復元された少なくとも1つの参照画像から最初の予測ブロックを決定するステップと、データYcpのベクトルに原子分解法を適用するステップであって、データのベクトルが、前に符号化および復元された現在のブロックの隣接ブロックの画像データ、および最初の予測ブロックのデータを含むステップと、分解されたベクトルから現在のブロックに対応するデータを抽出するステップであって、抽出したデータが予測ブロックを形成するステップとにしたがって決定される。現在のブロックの時間予測は、結果として得られる予測ブロックが参照画像からの時間情報の項目と現在の画像からの空間情報の項目との両方を結合するので、改善される。結果として得られる予測ブロックは、空間環境、すなわち現在のブロックの、前に復元された隣接画素を考慮に入れることにより、より均質になる。本発明の特定の一態様によれば、符号化方法は、NYcp-AcXが最小になるベクトルXkを以下のステップ、すなわちaRk-1と最も相関がある原子ajkを選択するステップであって、Rk-1はベクトルYcpとAcXk-1の間で計算された残余であり、ここでXk-1は繰返しk-1において決定されたXの値であり、kが整数であるステップと、b選択された原子からXkおよびRkを計算するステップと、c次の終止基準NYcp-AcXk≦ρまでステップaおよびbを繰り返すステップであって、ここでρは閾値であるステップと、ベクトルから予測ブロックを抽出するステップであって、ここで、はベクトルXkの1つであるステップとにしたがって決定することを含み、ここでAcは各列が原子ajを表す行列であり、N.は標準である。本発明の特定の一特性によれば、であり、ここでKは最後の繰返しのインデックスである。一変形形態によれば、は以下のステップ、すなわち各繰返しXkで記憶するステップと、記憶されたXkの中から値NYp-ApXkが最小となるXkを選択するステップであって、ここでYpは現在のブロックに対応するYcpの部分であり、Apは現在のブロックに対応する行列Acの部分であるステップと、から予測ブロックを決定するステップであって、ここで、は前のステップで選択されたXkであるステップとにしたがって決定される。本発明はまた、符号化データのストリームの形の画像のシーケンスの現在のブロックを復元する方法に関し、以下のステップ、すなわち符号化データのストリームの一部を復号することによって残余ブロックを決定するステップと、現在のブロックから予測ブロックを決定するステップと、残余ブロックと前記予測ブロックを合成することによって現在のブロックを復元するステップとを含む。本発明によれば、現在のブロックの予測ブロックは以下のステップ、すなわち動きデータおよび前に符号化及び復元された少なくとも1つの参照画像から最初の予測ブロックを決定するステップと、データYcpのベクトルに原子分解法を適用するステップであって、データYcpのベクトルが、前に符号化および復元された現在のブロックの隣接ブロックの画像データ、および最初の予測ブロックのデータを含むステップと、分解されたベクトルから現在のブロックに対応するデータを抽出するステップであって、抽出したデータが前記予測ブロックを形成するステップとにしたがって決定される。特定の一実施形態によれば、復元方法は、NYcp-AcXが最小になるベクトルXkを以下のステップ、すなわちaRk-1と最も相関がある原子ajkを選択するステップであって、ここでRk-1はベクトルYcpとAcXk-1の間で計算された残余であり、ここでXk-1は繰返しk-1において決定されたXの値であり、kが整数であるステップと、b選択された原子からXkおよびRkを計算するステップと、c次の終止基準NYcp-AcXk≦ρまでステップaおよびbを繰り返すステップであって、ここでρは閾値であるステップと、ベクトルから予測ブロックを抽出するステップであって、はベクトルXkの1つであるステップとにしたがって決定することを含み、ここでAcは各列が原子ajを表す行列であり、N.は標準である。本発明の特定の一特性によれば、であり、ここでKは最後の繰返しのインデックスである。一変形形態によれば、は以下のステップ、すなわち各繰返しXkで記憶するステップと、記憶されたXkの中から値NYp-ApXkが最小となるXkを選択するステップであって、ここでYpは現在のブロックに対応するYcpの部分であり、Apは現在のブロックに対応する行列Acの部分であるステップと、から予測ブロックを決定するステップであって、ここで、は前のステップで選択されたXkであるステップとにしたがって決定される。画像は、画像データの少なくとも1つの項目にそれぞれが関連付けられた画素または像点を含む。画像データの項目とは、例えば、輝度データの項目または彩度データの項目である。残余という語は、他のデータの抽出後に得られるデータを意味する。抽出とは一般に、ソース画素から予測画素を減算することである。しかし、抽出はもっと一般的であり、特に重み付け減算を含む。復元という語は、残余と予測データの合成後に得られるデータ例えば画素、ブロックを意味する。合成とは一般に、予測画素と残余の加算である。しかし、合成はもっと一般的であり、特に重み付け加算を含む。復元ブロックとは、復元画素のブロックである。画像復号に関しては、復元および復号という用語は、同義であるとして用いられることが非常に多い。したがって、復号ブロックという術語で復元ブロックも意味する。本発明による符号化の方法は、原子分解の方法methodforatomicdecompositionに基づく。信号Yから原子分解が得られるようにする様々な方法が存在する。これらの中で、最もよく知られているものの1つは、マッチング探索matchingpursuitという用語で知られている。直交マッチング探索またはグローバル整合フィルタなど、マッチング探索の変形形態が使用されることもあることに留意されたい。原子分解全般およびマッチング探索の一般原理を以下で説明する。Yが次元Nのソースベクトル、Aが次元N×Mの行列、ただしM≫Nである。Aの列ajは辞書dictionaryの基本関数または原子atomであり、これらはソースベクトルYを表すために使用される。ソース信号Yの原子分解の目的は、次元MのベクトルXをY=AXとなるように決定することである。ベクトルXには無数の解がある。簡潔な表現の目的は、Y=AXのすべての解の中で簡潔であるもの、すなわち、ベクトルXが低い数字のナルnullでない係数だけを有する解を探すことである。厳密な解を探すことは、非常にコストがかかる組み合わせ法を必要とするので、実際にはあまりに複雑である。一般には、NY-AX≦ρを確証する簡潔な表現が代わりに求められる。ここでρは表現の簡潔さを制御する許容閾tolerancethresholdであり、N.は例えば二乗標準L2である。当然、N.は標準L2以外の標準でもありうる。マッチング探索MPの方法では、このような準最適な解、すなわち厳密でない解が、繰返し手順を用いて得られるようになる。この方法では繰返しkごとに、表現Xk、ナルでない係数の番号を有する次元ベクトルMを発生し、この番号は、一般に同じ原子が2つの繰返しの間中に選択される場合を除いて新しい繰返しkごとに増える。図2を参照してこのMP法を詳細に説明する。既知のデータは、ソース信号Y、辞書Aおよび閾ρである。初期化ステップ20を通じて繰返しk=0X0=0であり、残余エラーR0の最初のベクトルが次式で計算される。R0=Y-AX0=Yステップ22を通じて、k番目の繰返しに対応して、現在の残余ベクトルRk-1との最大の相関性を有する基礎関数が選択される。ここで、である。ステップ24を通じて、ベクトルXkおよび残余ベクトルRkが更新される。ベクトルXkの係数が次式により計算される。残余ベクトルRkは次式により更新される。計算されたばかりの係数がXk-1に加えられ、それによって新しい表現Xkが形成される。ステップ26を通じて、終止基準が満たされているかどうかを見るための検査がある。NY-AXk≦ρであれば手順は終了され、そうでなければステップ28を通じてkが1だけインクリメントされ、ステップ22で手順が再開する。最終ベクトルAXKは、ソース信号Yの近似値になり、ここでKは最後の繰返しのインデックスである。図3に、サイズn×nの画素のブロックが示されている。整数nは、例えば4、8、16などの異なる値を取りうる。灰色のブロックゾーンPは予測されるべき現在のブロックを表し、斜線で影をつけたブロックゾーンCは因果関係ゾーンcausalzoneを表し、白色のゾーンゾーンNCは非因果関係ゾーンを表す。因果関係ゾーンは、現在のブロックの前に復元された画素を含む。因果関係ゾーンの画定は、画像中のブロックを符号化する順序によって決まる。図3では、各ブロックは、ラスタ走査として知られる標準符号化順序に従って符号化されると想定されている。しかし、本発明はこの符号化順序に全く限定されない。本発明による符号化方法は、一直線に走査されるゾーンLの画素から形成される観測ベクトルYの原子分解を含み、ここでL=C∪P∪NCである。したがって、ベクトルYは、サイズ9n2×1のベクトルになる。図4を参照して、本発明による符号化の方法を詳細に説明する。ステップ30を通じて最初の予測ブロックBp0が、例えば標準ブロックマッチング法により決定される。このブロックマッチングには、ブロックの参照画像における選択が含まれ、この選択により、この予測ブロックと予測されるべき現在のブロックとの間の計算される歪みが最小になる。このようなブロックBp0は、参照画像のブロックであるか、あるいはそのようなブロックの補間バージョンである。このステップの最後で、隣接ブロックは、前に復元された現在のブロックに利用可能であり、この現在のブロックに対しては、図5に示されるように、現在のブロックのデータの第1の近似値を表す予測ブロックBp0が利用可能である。ステップ32を通じて、原子分解がサイズ5n2×1のベクトルYcpに適用され、このベクトルは、観測ゾーンすなわち隣接ブロック図3のゾーンCの画素の値と、予測されるべき現在のブロック図3のゾーンPのデータに取って代わった最初の予測ブロックBp0の画素の値とをデータとして含む。前に復元されていない現在のブロックの他の隣接ブロック図3のゾーンNCのデータはナルである。ゾーンC、NCおよびPが結合することにより、サイズ3n×3nのゾーンLを形成する。辞書Aは、ゾーンL3n×3nと同じサイズの二次元基本関数を含み、これらの基本関数は、ある信号を基本信号に分解するための適正な特性を有すると想定されている。Aに対してDCT離散コサイン変換またはDFT離散フーリエ変換など通常の変換カーネルを用いることが当然考えられうる。これらの特定の場合には、信号の周波数分解が操作される。DFTおよびDCTそれぞれを伴う基本関数または原子の式は以下の通りである。および辞書Aは、ゾーンLを表すために最小限で9n2の原子を含まなければならない。それぞれのサイズが3n×3nの9n2の二次元原子を2D行列中に含むことができるようにするために、原子はベクトル化されなければならない。すなわち、辞書Aは、それぞれがサイズ9n2×1の原子を表す9n2列から構成される。したがって、辞書Aは大きさが9n2×9n2になる。DCT原子およびDFT原子の選択は制限事項ではない。実際、辞書は、画像中のあらゆるパターンタイプGabor原子、異方性原子などを表すことができる任意の基本関数により拡充することができる。原子の数、または再び行列A中の列の数は、ベクトル化ゾーンLのサイズすなわち9n2を最小値として有するが、理論的最大値は有さない。原子の量が多ければ多いほど、信号を回復する可能性が多くなる。有用な画素はゾーンCおよびPのものだけであり、他の画素はナルである。MP法に有効な予測支持体になるのは、この観測ベクトルYcpである。ステップ34を通じて、ゾーンPに対応するサイズn2のベクトルは、図7に示されるように、から抽出される。抽出されたデータは、ブロック形式に再編成されるベクトル演算の反対の演算。再編成されたデータは、現在のブロックの新しい予測ブロックBpを表す。この予測ブロックBpは、特に現在のブロックの空間環境に由来する理由により、Bp0よりも均質である。ステップ36を通じて、残余ブロックBrは、現在のブロックBCから予測ブロックBpを抽出することによって、例えば画素ごとに減算することによって決定される。ステップ38を通じて、残余ブロックが符号化される。この符号化ステップは、残余ブロックを係数のブロックに変換すること、これらの係数を量子化すること、およびストリームF中でそれらをエントロピー符号化することを一般に含む。一変形形態によれば、このステップは、残余を量子化すること、およびストリームF中でそれらをエントロピー符号化することを含みうる。一変形形態によれば、繰返しMP法のステップ24の間中に決定されたシーケンスXkのセットがメモリ中に記憶される。XoptはもはやXKと等しくなく、Kは最後の繰返しのインデックスであるがであり、である。ここで、Apは、予測されるべきゾーンPと関連付けられたサイズn2×9n2の行列であり、Ypは、予測されるべきゾーンPと関連付けられたサイズn2×1のベクトルである。ApおよびYpが図8に示されている。この変形形態によりXoptが、ゾーンC∪Pの最良表現に必ずしも対応しないゾーンPの最良表現であるとして決定されることが可能になる。データは、ブロック形式で再編成されるベクトル演算の反対の演算。この変形形態によれば、係数koptもまたストリームF中で符号化される。実際、ベクトルYpのデータは復号器には未知である。再編成されたデータは、現在のブロックの新しい予測ブロックBpを表す。標準的な符号化方法では、この符号化モードは、Bp0に対応する時間予測によって標準的な符号化モードに取って代わることができ、あるいはそれを補完することができ、符号化モード決定モジュールで試験されるこれら2つのモードと、最良のビットレート-歪みを示すモードとは妥協して保持される。図9は、本発明による現在のブロックを復元する方法を図示する。ステップ40を通じて、現在のブロックに対して残余ブロックBrが復号される。例えば、ストリームFの一部が係数に復号される。これらの係数は復号dequantizeされ、次に必要に応じて、ステップ14の符号器側で使用される係数へと反転変換によって変換される。こうして残余ブロックが得られる。一変形形態によれば、反転変換ステップは、特に変換ステップがステップ14の符号器側で適用されなかった場合に省略される。ステップ42を通じて、最初の予測ブロックBp0が、例えばストリームFから復号された1つまたはいくつかの動きベクトルにより決定される。一変形形態によれば、最初の予測ブロックBp0は、テンプレートマッチング技法によって決定される。このような技法が開示されている例えば、非特許文献1参照。このようなブロックBp0は、参照画像のブロックであるか、またはこのようなブロックの補間バージョンである。このステップの終わりに、前に復元された現在のブロックの隣接ブロックが利用可能であり、現在のブロックに対して、図5に示された現在のブロックのデータの第1の近似値を表す予測ブロックBp0が利用可能である。ステップ44を通じて、原子分解がサイズ9n2×1のベクトルYに適用され、このベクトルYは、観測ゾーンすなわち隣接ブロック図3のゾーンCの画素の値と、予測されるべき現在のブロック図3のゾーンPのデータに取って代わった最初の予測ブロックBp0の画素の値と、前に復元されていない現在のブロックの他の隣接ブロック図3のゾーンNCのデータを表すナル値とをデータとして含む。ゾーンC、NCおよびPが結合することにより、サイズ3n×3nのゾーンLを形成する。辞書Aは、ゾーンL3n×3nと同じサイズの二次元基本関数を含み、これらの基本関数は、ある信号を基本信号に分解するための適正な特性を有すると想定されている。Aに対してDCT離散コサイン変換またはDFT離散フーリエ変換など通常の変換カーネルを用いることが当然考えられうる。これらの特定の場合には、信号の周波数分解が演算される。DFTおよびDCTそれぞれを伴う基本関数または原子の式は以下の通りである。辞書Aは、ゾーンLを表すために最小限で9n2の原子を含まなければならない。それぞれのサイズが3n×3nの9n2の二次元原子を2D行列中に含むことができるようにするために、原子はベクトル化されなければならない。すなわち、辞書Aは、それぞれがサイズ9n2×1の原子を表す9n2列から構成される。したがって、辞書Aは大きさが9n2×9n2になる。DCT原子およびDFT原子の選択は制限事項ではない。実際、辞書は、画像中のあらゆるパターンタイプGabor原子、異方性原子などを表すことができる任意の基本関数により拡充することができる。原子の数、または再び行列A中の列の数は、ベクトル化ゾーンLのサイズすなわち9n2を最小値として有するが、理論的最大値は有さない。原子の量が多ければ多いほど、信号を回復する可能性が多くなる。有用な画素はゾーンCおよびPのものだけであり、他の画素はナルである。因果関係ゾーンCおよび最初の予測ブロックBp0の画素だけを含有するベクトルである、5n2×1画素に等しい大きさのYcpに注意されたい。MP法に有効な予測支持体になるのは、この観測ベクトルYcpである。図6に示されているように、大きさ5n2×1であるYcpのデータYのデータではないを表すことができるように、行列Aは、ゾーンCおよびPの外側のすべての画素に対応するその行を除去することによって修正される。実際には、これらすべての画素は未知であり、ゼロの値を有する。Acと表され、高さの面では圧縮された、サイズ5n2×9n2の行列がこうして得られる。マッチング探索法matchingpursuitmethodまたは他の等価な方法が、問題Ycp=AcXの簡潔な解のセットの中で解を決定するのに用いられ、この解は、復元エラーを最小限にするXoptと表される。こうして、図2を参照して説明したステップ20から28は、Xoptを決定するために、観測データとしてベクトルYcp、辞書として行列Acを用いて、繰返し適用される。この方法は、終止基準NYcp-AcXk≦ρが確証されるとすぐに終止する。すなわちXopt=XKであり、Kは最後の繰返しのインデックスである。最後のベクトルは、ベクトルYの近似値である。ステップ46を通じて、ゾーンPに対応するサイズn2のベクトルは、図7に示されるように、から抽出される。抽出されたデータは、ブロック形式に再編成されるベクトル演算の反対の演算。再編成されたデータは、現在のブロックの新しい予測ブロックBpを表す。この予測ブロックBpは、特に現在のブロックの空間環境に由来する理由により、Bp0よりも均質である。ステップ48を通じて、現在のブロックBCは、ステップ46で決定された予測ブロックBpとステップ40で復元された残余ブロックとを、例えば画素ごとに加算することによって合成して復元される。一変形形態によれば、インデックスKoptはストリームFから復号される。XoptはもはやXKと等しくなく、Kは最後の繰返しのインデックスであるが、である。この変形形態によりXoptが、ゾーンC∪Pの最良表現に必ずしも対応しないゾーンPの最良表現であるとして決定されることが可能になる。データは、ブロック形式で再編成されるベクトル演算の反対の演算。再編成されたデータは、現在のブロックの新しい予測ブロックBpを表す。図10は、符号化デバイス12を図示する。符号化デバイス12は、入力部で1つまたは複数の画像を受け取る。符号化デバイス12は、図4を参照して説明した本発明による符号化方法を実施することができる。各画像は、画像データの少なくとも1つの項目にそれぞれが関連付けられた画素のブロックに分割される。符号化デバイス12は、時間予測による符号化を特に実施する。時間予測による符号化、またはINTER符号化に関係がある符号化デバイス12のモジュールだけが図9に示されている。当業者に知られている映像符号器の他のモジュールは示されていない例えば、符号化モードの選択、空間予測。符号化デバイス12は、現在のブロックBCから予測ブロックBpを例えば画素ごとの減算によって抽出して残余ブロックBrを生成できる計算モジュール1200を特に備える。計算モジュール1200は、本発明による符号化方法のステップ36を実施することができる。符号化デバイス12は、残余ブロックBrを変換して次に量子化データに量子化できるモジュール1202をさらに備える。変換Tは、例えば離散コサイン変換DCTである。符号化デバイス12はまた、量子化データをストリームFに符号化できるエントロピー符号化モジュール1204を備える。符号化デバイス12はまた、モジュール1202の反対の動作を行うモジュール1206を備える。モジュール1206は、逆量子化Q-1を実行し、次に逆変換T-1を実行する。モジュール1206は計算モジュール1208に接続され、計算モジュール1208は、例えば画素ごとに加算することによってモジュール1206からのデータのブロックと予測ブロックBpとを合成して、メモリ1210に記憶される復元ブロックを生成することができる。第1の予測モジュール1216は、最初の予測ブロックBp0を決定する。第1の予測モジュール1216は、本発明による符号化方法のステップ30を実施することができる。符号化デバイス12は、第2の予測モジュール1218を備える。第2の予測モジュール1218は、既に復元されメモリ1210に記憶されたデータ、および最初の予測ブロックBp0から予測ブロックBpを決定する。第2の予測モジュール1218は、本発明による符号化方法のステップ32および34を実施することができる。この符号化方法のステップ38は、モジュール1202および1204で実施される。図11は、復号デバイス13を図示する。復号デバイス13は、画像を表すストリームFを入力部で受け取る。ストリームFは、例えば、符号化デバイス12からチャネルを介して伝送される。復号デバイス13は、図9を参照して説明した本発明による復号方法を実施することができる。復号デバイス13は、復号データを生成できるエントロピー復号モジュール1300を備える。復号データは次に、逆量子化を実行し、次に逆変換を実行できるモジュール1302に伝送される。モジュール1302は、ストリームFを生成した符号化デバイス12のモジュール1206と同じである。モジュール1302は計算モジュール1304に接続され、計算モジュール1302は、例えば画素ごとに加算することによってモジュール1302からのブロックと予測ブロックBpとを合成して、メモリ1306に記憶される復元された現在のブロックBcを生成することができる。計算モジュール1304は、復元方法のステップ48を実施することができる。復号デバイス13は、予測モジュール1308を備える。予測モジュール1308は、最初の予測ブロックBp0を決定する。予測モジュール1308は、本発明による復元方法のステップ42を実施することができる。復号デバイス13はまた、第2の予測モジュール1310を備える。第2の予測モジュール1310は、既に復元されメモリ1306に記憶されたデータ、および最初の予測ブロックBp0から予測ブロックBpを決定する。第2の予測モジュール1310は、本発明による復元方法のステップ44および46を実施することができる。この復元方法のステップ40は、モジュール1300および1302において実施される。当然ながら、本発明は、上記の実施形態の諸例に限定されない。とりわけ、当業者は、上述の諸実施形態に任意の変形形態を適用し、またこれらを組み合わせて、それらの様々な利点から利益を得ることができる。実際、マッチング探索法以外の他の方法を使用してベクトルXoptを決定することができる。同様に、因果関係ゾーンの形も、図12に示されるように変わりうる。この図では、考慮に入れられる因果関係ゾーンに斜線で影がつけられている。本発明は、説明のための例としてのみ示されているこれらの因果関係ゾーンの形に全く限定されない。この図では、ブロックは任意のサイズである。本発明による方法が画像内のブロックを走査する順序とは関係がないという意味において、因果関係ゾーンは、予測ブロックに対して任意の位置とすることができる。図5を参照して説明した実施形態では、最初の時間予測Bp0は、タイプP時間予測に対応する表示順序において現在の画像の前に位置している参照画像から導出される。本発明は、この予測タイプに限定されない。実際、予測ブロックBP0は、表示順序において現在の画像の後に位置する参照画像からの予測により得ることができる。予測ブロックBp0はまた、二方向予測または2回予測される予測から得ることもできる。