"符号化されるべき現在のブロックに関連する複数の候補参照ブロックの各々について参照データを前記複数の候補参照ブロックの各々のコンテキスト特徴に対する前記現在のブロックのコンテキスト特徴に基づいてランク番号に変換するため、及び、ランク番号を決定するためのランク変換部210であって、該ランク番号は前記現在のブロックを符号化するために参照ブロックとして実際に使用される前記複数の候補参照ブロックの1つに対応する、ランク変換部、及び、前記現在のブロックについて前記決定されたランク番号をエントロピー符号化するエントロピーエンコーダ220を備える、装置。前記参照データは、動きベクトル、空間変位ベクトル及び視差値の少なくとも1つを含む、請求項1記載の装置。前記現在のブロックに関連する前記複数の候補参照ブロックの各々についての前記参照データは、前記複数の候補参照ブロックのそれぞれの候補参照ブロックの前記コンテキスト特徴に対する前記現在のブロックの前記コンテキスト特徴に基づいて、前記複数の候補参照ブロックのそれぞれの候補参照ブロックと前記現在のブロックの間の距離を計算すること、前記複数の候補参照ブロックの残りの参照ブロックのそれぞれについて前記距離の前記計算を繰り返して複数の距離を得ること、及び当該複数の距離に基づいて前記複数の候補参照ブロックをソートして前記複数のランク番号を有するランクリストを得ることによって、前記ランク番号にそれぞれ変換される、請求項1記載の装置。前記現在のブロックを符号化するために前記参照ブロックとして実際に使用される前記複数の候補参照ブロックのうちの特定の1つが対応する前記複数のランク番号のそれぞれに基づいて特定され、これが、前記複数の距離のうちの最も短い距離に基づいて前記現在のブロックと前記複数の候補参照ブロックのうちの前記1つの参照ブロックとの間の最も近いマッチングを示す、請求項1記載の装置。前記現在のブロックの前記コンテキスト特徴は前記現在のブロックを囲む画素からなり、前記複数の候補参照ブロックの各々についての前記コンテキスト特徴は当該候補参照ブロックを囲む画素からなる、請求項1記載の装置。前記複数の候補参照ブロックの各々の前記コンテキスト特徴は、前記現在のブロックの前記コンテキスト特徴と比較される検索可能なコンテキスト特徴の集合を形成する、請求項1記載の装置。前記現在のブロックの前記コンテキスト特徴は、前記現在のブロックと前記複数の候補参照ブロックの各々との間の距離に基づいて、前記複数の候補参照ブロックの各々のコンテキスト特徴にマッチングされる、請求項1記載の装置。符号化されるべき現在のブロックに関連する複数の候補参照ブロックの各々について参照データを前記複数の候補参照ブロックの各々のコンテキスト特徴に対する前記現在のブロックのコンテキスト特徴に基づいてランク番号に変換するステップ315、前記現在のブロックについてランク番号を決定するステップ320であって、該ランク番号は前記現在のブロックを符号化するために参照ブロックとして実際に使用される前記複数の候補参照ブロックの1つに対応する、ステップ、及び、前記現在のブロックについて前記決定されたランク番号をエントロピー符号化するステップ325を含む、方法。前記参照データは、動きベクトル、空間変位ベクトル及び視差値の少なくとも1つを含む、請求項8記載の方法。前記現在のブロックに関連する前記複数の候補参照ブロックの各々についての前記参照データは、前記複数の候補参照ブロックのそれぞれの候補参照ブロックの前記コンテキスト特徴に対する前記現在のブロックの前記コンテキスト特徴に基づいて、前記複数の候補参照ブロックのそれぞれの候補参照ブロックと前記現在のブロックの間の距離を計算すること、前記複数の候補参照ブロックの残りの参照ブロックのそれぞれについて前記距離の前記計算を繰り返して複数の距離を得ること、及び当該複数の距離に基づいて前記複数の候補参照ブロックをソートして前記複数のランク番号を有するランクリストを得ることによって、前記ランク番号にそれぞれ変換される、請求項8記載の方法。前記現在のブロックを符号化するために参照ブロックとして実際に使用される前記複数の候補参照ブロックのうちの特定の1つが対応する前記複数のランク番号のそれぞれに基づいて特定され、これが前記複数の距離のうちの最も短い距離に基づいて前記現在のブロックと前記複数の候補参照ブロックのうちの前記1つの参照ブロックとの間の最も近いマッチングを示す、請求項10記載の方法。前記現在のブロックの前記コンテキスト特徴は前記現在のブロックを囲む画素からなり、前記複数の候補参照ブロックの各々についての前記コンテキスト特徴は当該候補参照ブロックを囲む画素からなる、請求項8記載の方法。前記複数の候補参照ブロックの各々の前記コンテキスト特徴は、前記現在のブロックの前記コンテキスト特徴と比較される検索可能なコンテキスト特徴の集合を形成する、請求項8記載の方法。前記現在のブロックの前記コンテキスト特徴は、当該現在のブロックと前記複数の候補参照ブロックの各々との間の距離に基づいて、前記複数の候補参照ブロックの各々のコンテキスト特徴にマッチングされる、請求項8記載の方法。符号化されるべき現在のブロックに関連する複数の候補参照ブロックの各々について参照データを前記複数の候補参照ブロックの各々のコンテキスト特徴に対する前記現在のブロックのコンテキスト特徴に基づいてランク番号に変換する手段210であって前記現在のブロックについてランク番号を決定する手段210であって、該ランク番号は前記現在のブロックを符号化するために参照ブロックとして実際に使用される前記複数の候補参照ブロックの1つに対応する、手段、及び、前記現在のブロックについて前記決定されたランク番号をエントロピー符号化する手段220を備える、装置。前記参照データは、動きベクトル、空間変位ベクトル及び視差値の少なくとも1つを含む、請求項15記載の装置。前記現在のブロックに関連する前記複数の候補参照ブロックの各々についての前記参照データは、前記複数の候補参照ブロックのそれぞれの候補参照ブロックの前記コンテキスト特徴に対する前記現在のブロックの前記コンテキスト特徴に基づいて、前記複数の候補参照ブロックのそれぞれの候補参照ブロックと前記現在のブロックの間の距離を計算すること、前記複数の候補参照ブロックの残りの参照ブロックのそれぞれについて前記距離の前記計算を繰り返して複数の距離を得ること、及び当該複数の距離に基づいて前記複数の候補参照ブロックをソートして前記複数のランク番号を有するランクリストを得ることによって、前記ランク番号にそれぞれ変換される、請求項15記載の装置。前記現在のブロックを符号化するために前記参照ブロックとして実際に使用される前記複数の候補参照ブロックのうちの特定の1つが対応する前記複数のランク番号のそれぞれに基づいて特定され、これが前記複数の距離のうちの最も短い距離に基づいて前記現在のブロックと前記複数の候補参照ブロックのうちの前記1つの参照ブロックとの間の最も近いマッチングを示す、請求項16記載の装置。前記現在のブロックの前記コンテキスト特徴は前記現在のブロックを囲む画素からなり、前記複数の候補参照ブロックの各々についての前記コンテキスト特徴は当該候補参照ブロックを囲む画素からなる、請求項15記載の装置。前記複数の候補参照ブロックの各々の前記コンテキスト特徴は、前記現在のブロックの前記コンテキスト特徴と比較される検索可能なコンテキスト特徴の集合を形成する、請求項15記載の装置。前記現在のブロックの前記コンテキスト特徴は、前記現在のブロックと前記複数の候補参照ブロックの各々との間の距離に基づいて、前記複数の候補参照ブロックの各々のコンテキスト特徴にマッチングされる、請求項15記載の装置。従来技術の上記した欠点課題及びその他の欠点課題は、画像コンテンツベースの検索及びランキングによるビデオ圧縮のための効率的な参照データ符号化方法及び装置を開示する本発明によって解決される。本発明の一つの態様によれば、装置が提供される。該装置は、複数の候補参照ブロックの各々のコンテキスト特徴contextfeatureに対する符号化されるべき現在のブロックのコンテキスト特徴に基づいて、上記符号化されるべき現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々について参照データをランク番号に変換するランク変換部を含む。該装置はさらに、上記現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々について上記参照データの代わりに且つ当該参照データを表すように、上記現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々についてのランク番号をエントロピー符号化するエントロピーエンコーダを含む。本発明の別の態様によれば、方法が提供される。該方法は、複数の候補参照ブロックの各々のコンテキスト特徴に対する符号化されるべき現在のブロックのコンテキスト特徴に基づいて、上記符号化されるべき現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々について参照データをランク番号に変換するステップを含む。この方法はさらに、上記現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々について上記参照データの代わりに且つ当該参照データを表すように、上記現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々についてのランク番号をエントロピー符号化するステップを含む。本発明のさらに別の態様によれば、装置が提供される。該装置は、復号化されるべき現在のブロックに関連する複数の候補参照ブロックの各々について、符号化されたランク番号をエントロピー復号化することにより、復号化されたランク番号を得るエントロピーデコーダを含む。上記符号化されたランク番号は、上記現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々について上記参照データの代わりになり且つ当該参照データを表す。該装置はさらに、上記複数の候補参照ブロックの各々のコンテキスト特徴に対する上記現在のブロックのコンテキスト特徴に基づいて、上記現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々について上記復号化されたランク番号を参照データに変換する逆ランク変換部を含む。本発明のさらに別の態様によれば、方法が提供される。該方法は、復号化されるべき現在のブロックに関連する複数の候補参照ブロックの各々について、符号化されたランク番号をエントロピー復号化することにより、復号化されたランク番号を得るステップを含む。上記符号化されたランク番号は、上記現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々について上記参照データの代わりになり且つ当該参照データを表す。該方法はさらに、上記複数の候補参照ブロックの各々のコンテキスト特徴に対する上記現在のブロックのコンテキスト特徴に基づいて、上記現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々について上記復号化されたランク番号を参照データに変換するステップを含む。本発明のさらなる態様によれば、装置が提供される。該装置は、複数の候補参照ブロックの各々のコンテキスト特徴に対する符号化されるべき現在のブロックのコンテキスト特徴に基づいて、上記符号化されるべき現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々について参照データをランク番号に変換する手段を含む。該装置はさらに、上記現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々について上記参照データの代わりに且つ当該参照データを表すように、上記現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々についてランク番号をエントロピー符号化する手段を含む。本発明のさらなる態様によれば、装置が提供される。該装置は、復号化されるべき現在のブロックに関連する複数の候補参照ブロックの各々について、符号化されたランク番号をエントロピー復号化することにより、復号化されたランク番号を得る手段を含む。上記符号化されたランク番号は、上記現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々について上記参照データの代わりになり且つ当該参照データを表す。該装置はさらに、上記複数の候補参照ブロックの各々のコンテキスト特徴に対する上記現在のブロックのコンテキスト特徴に基づいて、上記現在のブロックに関連する上記複数の候補参照ブロックの各々について上記復号化されたランク番号を参照データに変換する手段を含む。本発明の上記の態様、特徴及び利点並びに他の態様、特徴及び利点は、添付図面を参照して読まれるべき例示的実施形態の以下の詳細な説明から明らかになるであろう。本発明は、以下の例示的な図面に基づいて、より良く理解される。本発明は、画像コンテンツベースの検索とランキングによる、ビデオ圧縮のための効率的な参照データ符号化方法及び装置に関している。本明細書は本発明の技術思想を説明している。したがって、当業者は、本発明の技術思想を具現化する様々な構成を、明示的に本明細書に記載または図示されていないが、考案することができ、当該構成は本発明の精神及び範囲内に含まれる。本明細書に記載されたすべての例と条件を示す表現記載とは、当該技術を発展促進するために本発明者によって成された本発明の技術思想を本明細書の読者が理解する際に役立つであろういう意図をもって提示されたものであり、そのような特定の例及び条件に限定されないと解釈されるべきである。また、本明細書中における本発明の技術思想、態様、実施形態及び特定の例の記載説明は、構成とその機能的均等物とを包含する。さらに、当該均等物は、現在知られている均等物と将来開発される均等物つまり、構成にかかわらず、同じ機能を発揮するように開発された全ての要素の双方を含む。したがって、例えば、本明細書に示されたブロック図が、本発明を具現化する例示的な回路の概念図を表していることは、当業者であれば理解できるであろう。同様に、すべてのフローチャート、フロー図、状態遷移図、擬似コード等が実質的にコンピュータ可読媒体内に表現され、コンピュータもしくはプロセッサによって実行される種々のプロセスを表していることも、当該コンピュータもしくはプロセッサが明示されているか否かにかかわらず理解できよう。図示された様々な要素の機能は、専用ハードウェアを使用するだけでなく、適切なソフトウェアと連動するソフトウェアを実行することができるハードウェアを使用することにより、提供されてもよい。前記機能がプロセッサによって提供される場合、当該機能は1つの専用プロセッサによって、1つの共有プロセッサによって、または、複数の独立したプロセッサその内の幾つかのプロセッサは共有プロセッサであってもよいによって提供され得る。さらに、プロセッサまたはコントローラという用語の明示的な使用は、ソフトウェアを実行可能なハードウェアだけを意味すると解釈されるべきではなく、黙示的に、デジタル信号プロセッサDSP:digitalsignalprocessorハードウェア、ソフトウェアを記憶するリードオンリーメモリROM、ランダムアクセスメモリRAM、及び不揮発性記憶装置も含むが、これらに限定されるものではない。他のハードウェア、従来のハードウェア及びまたはカスタムハードウェアも含まれ得る。同様に、図示されたすべてのスイッチは、概念的なものに過ぎない。それらの機能は、プログラムロジックの操作実行により、専用ロジックにより、プログラム制御と専用ロジックのインタラクションにより実施することができるし、手動で実施することさえ可能であり、どの特定の技術を選択するかは、実施者がコンテキストに応じて決めることができる。本出願の特許請求の範囲において、特定の機能を実行する手段として表現された要素のすべては、当該機能の実行する任意のものを包含し、例えば、a当該機能の実行する複数の回路要素の組み合わせ、またはb当該機能を実行するソフトウェアを実行する適切な回路と組み合わされる任意の形形式のソフトウェア例えば、ファームウェア、マイクロコード等を含む。このような請求項によって規定される本発明の技術思想は、様々な記載された手段によって提供される機能が組み合わされて、請求項が意図している形で一体化される中に見出される。したがって、前記機能を提供することができる任意の手段は、本明細書に示されるものと均等であるとみなされる。本明細書において1つの実施形態、本発明の実施形態または当該実施形態の変形例として説明されているものは、当該実施形態との関連で記載されている特定の特徴機能、構造、特性等が本発明の少なくとも1つの実施形態に含まれていることを意味している。よって、本明細書の複数の箇所において記載されている1つの実施形態ではにおいてはという表現、実施形態ではにおいてはという表現、及び同様な表現は、すべて同じ実施形態を指すとは限らない。/、及び/または、及びの少なくとも1つという表現は、例えばA/B、A及び/またはB、AとBのうちの少なくとも1つであれば、最初に記載されたものAのみを選択する場合と、2番目に記載されたものBのみを選択する場合と、両方とも選択する場合AとBとを包含することを意図している。別の例として、A、B及びまたはCとA、B及びCの少なくとも1つという表現は、最初に記載されたものAのみを選択する場合と、2番目に記載されたものBのみを選択する場合と、3番目に記載されたものCのみを選択する場合と、1番目と2番目に記載されたものAとBのみを選択する場合と、1番目と3番目に記載されものA及びCのみを選択する場合と、2番目と3番目に記載されたものBとCのみを選択する場合と、または3つのものすべてAとBとCを選択する場合とを包含することを意図している。このような解釈は、本発明の技術分野及び関連技術分野における当業者であれば容易に理解できるであろうが、より多くの項目が記載されている場合にも適用され得る。また、本明細書で使用される用語ピクチャと画像imageは、同じ意味で使用され、ビデオシーケンスから得られる静止画像またはピクチャを意味している。公知のように、ピクチャはフレームまたはフィールドであることもある。上述したように、本発明は、画像コンテンツベースの検索とランキングによって、ビデオ圧縮のための効率的な参照データの符号化を行う方法及び装置に関している。例えば、1つの実施形態では、これに限定されないが例えば動きベクトルの参照データを符号化する新規なスキームが開示されている。参照データは、例えば、コンテンツベースの検索、ランキング及びランク番号エンコーディングを使用して符号化される。図2を参照すると、参照データを符号化するための例示的な装置が符号200で示されている。装置200は、ランク変換部210及びエントロピー符号化部220を含む。ランク変換部210の出力は、エントロピー符号化部220の入力と信号通信可能に接続されている。ランク変換部210の入力は、コンテキスト特徴図示せず及び参照データを受信するために、装置200への入力として使用可能である。エントロピー符号化部220の出力は、符号化された参照データを出力するために、装置200の出力として利用可能である。要するに、参照データはまず、後述するランク変換処理を使用してランク変換部210によってランク番号に変換される。その後、エントロピー符号化処理が、ランク番号を符号化するためにエントロピー符号化部220によって使用される。エントロピー符号化処理は、例えば、ゴロム符号または他の符号を利用する。図3を参照すると、参照データを符号化するための例示的な方法が符号300で示されている。ステップ305において、コンテキスト特徴と参照データが入力される。ステップ310において、すべての候補ブロックまでの距離が、コンテキスト特徴を使用して計算される。ステップ315において、候補ブロックが前記距離ステップ310で算出に基づいてソートされてランクリストが取得される。ステップ320において、ランクリスト内の参照データのランク番号が取得される。ステップ325において、ランク番号はエントロピー符号化される。ステップ330において、符号化された参照データ、即ち、エントロピー符号化されたランク番号が出力される。図4を参照すると、参照データを復号化する例示的な装置が符号400で示されている。この装置400は、エントロピーデコーダ410と逆ランク変換部420を含む。エントロピーデコーダ410の出力は、逆ランク変換部420の入力と信号通信可能に接続されている。エントロピーデコーダ410の入力は、符号化された参照データを受信するために、装置400への入力として使用可能である。逆ランク変換部420の出力は、復号化された参照データを出力するために、装置400の出力として利用可能である。受信された符号化されたデータはまず、エントロピーデコーダ410によって復号化され、ランク番号になる。逆ランク変換部420はランク番号を取得し、対応する参照ブロックを出力する。逆ランク変換処理は、後述するランク変換に似ている。復号化ブロックのコンテキスト特徴Feは、距離計算により、コンテキスト特徴集合F={F1、F2、、FN}内の特徴にマッチングさせられる。コンテキスト特徴集合内の各特徴は、参照ブロックに対応している。次に、コンテキスト特徴集合はソートされ、検索ランクリストになる。復号化されたランク数Rは、その後、ランクリスト中のR番目のエントリに位置されている正しい参照ブロックを取り出すために用いられる。図5を参照すると、参照データを復号化する例示的な方法が符号500で示されている。ステップ505において、コンテキスト特徴と符号化された参照データが入力される。ステップ510において、すべての候補ブロックまでの距離が、コンテキスト特徴を用いて計算される。ステップ515において、候補ブロックが前記距離ステップ510で算出に基づいてソートされてランクリストを取得する。ステップ520において、符号化された参照データがエントロピー復号化されてランク番号を取得する。ステップ525において、ランクリスト内の参照データがランク番号を用いて見つけられる。ステップ530において、復号化された参照データが出力される。本明細書において提案される複数の方法のうちの少なくとも1つの方法は、テンプレートマッチング法により着想を得ている。このような方法複数可もブロックのコンテキスト情報を使用するが、コンテキストは、動きベクトルまたは変位ベクトルなどの参照データを符号化するために使用される。上記の問題は、本発明者が提案する手法手段によれば、まず、より正確な参照ブロックを見つけるためにコンテキストを使用するのではなく画像ブロックコンテンツを使用すること、次に、空間変位ベクトルspatialdisplacementvectorまたは動きベクトルmotionvectorを符号化するために前記見つけられた参照ブロックのコンテキスト情報を使用することにより解決される。これにより、本明細書で開示された方法はテンプレートマッチング法よりも正確なものになり、且つ、変位ベクトルや動きベクトルを直接使用するよりも、符号化効率を高めることができる。したがって、本発明は、ビデオ符号化処理中に生成される動きベクトル及びまたは空間変位ベクトルなどの参照データをより効率的に符号化するための方法及び装置を提供する。本発明は、元の参照データの確率分布をより低いエントロピーを持つ変換されたデータの新たな確率分布に変換するというアイデアに基づいている。エントロピーが低いと、シャノンの情報源符号化定理に従って、変換された参照データを符号化するために必要なビット数が少なくなる。このような変換は画像ブロックコンテキスト特徴をマッチングさせることによって生成された検索ランクリストを使用することにより実現できることが示されている。また、ランクリスト中の参照ブロックのランク番号は、低いエントロピーを持つ変換された参照データである。ブロックベースの圧縮技術があり、画像またはビデオのフレームがオーバーラップしないブロックに分割されていると仮定する。各ブロックごとに、動きベクトルなどの参照データがデコーダ側に送信される必要がある。本発明に従い、参照データは離散的で且つ有限であると仮定し、それは動きベクトルまたは変位ベクトルについても言えるとする。伝統的に、参照データは、データの確率分布に関する1つの仮定の下でエントロピー符号化法を使用して符号化される。ここで、ブロックに関連付けられた参照データをMとする。Mは、参考データ集合ΣMから得られる値を取る乱数である。Mの確率分布はpMであるので、MのエントロピーはHMである。シャノンの情報源符号化によれば、参照データのロスレス符号化のための最小ビット数はエントロピーHMによって制約されている。より正式には、参照データMが最適なエンコーダを使用してビット数Sの2進数として、ロスレス符号化されていると仮定する。次に、シャノンの情報源符号化定理によると、以下のようになる。HM<ES<HM1ここで、ESはSの期待値である。つまり、Sは最適なエンコーダでMを符号化するのに用いられるビット数を示している。さらにシャノンの情報源符号化定理によれば、もしエンコーダが最適ならば、符号化効率を向上させる唯一の方法は、エントロピーHMを減ずることである。エントロピーHMを減ずる他の方法があるかもしれない。1つの方法は、低いエントロピーを持つ別の確率変数にMを変換するための変換手段手法を見つけることである。その一例は、予測による符号化である。例えば、動きベクトルの場合、隣接するブロックの動きベクトルを用いて、現在の符号化ブロックの動きベクトルを予測することができる。隣接するブロックの動きベクトルがMNと表わされ、メタデータMの変換がM=M-MNにより得られる場合、MとMNが相関しているならばMは低いエントロピーを有する。また、この場合において、MNはMを予測するサイド情報sideinformationである。したがって、本発明によれば、それはサイド情報としてブロックに関連付けられた画像コンテンツを使用して参照データMを変換する変換手段を見つけることが可能である。具体的には、Mがブロックの参照データであるとすると、Mは有限なメタデータ集合ΣMから値を取る。また、各ブロックは、あるコンテキスト特徴Fに関連付けられる。コンテキスト特徴の一例は、図1に示されているようなブロックを囲む画素の集合である。ここで、符号化ブロックのために特定の参照ブロックを選択する候補として、N個のブロックがあるとする。したがって、参照データの集合は1からNまでの自然数の集合である、すなわち、ΣM={1,2,...,N}である。参照データの集合は離散的で且つ有限であるので、参照データは常に有限な自然数の集合にマッピングすることができる。i番目の候補ブロックについては、コンテキスト特徴Fiがあり、すべての候補参照ブロックF={F1,F2,...,FN}については対応するコンテキスト特徴集合がある。符号化ブロックについては、コンテキスト特徴Feも関連付けられている。本発明者が提案する変換手段は、コンテキスト特徴集合F内のすべて特徴とコンテキスト特徴Feの間の距離を計算することによって参照データ集合内の最適マッチングbestmatch参照ブロックを検索し、前記距離に基づいて当該参照データ集合を昇順にソートして、検索ランクリストを得る。その結果、前記特徴Feに最も近いコンテキスト特徴を有するΣM内の参照データが、検索ランクリストの一番上になる。直接的なブロックマッチングのような信頼性の高い方法を用いて得られる正しい参照ブロックが実際に検索ランクリストのR番目のエントリであると仮定すると、ランク番号Rは、符号化された参照データとして保存される。要するに、本発明において提案されているプロセスは、元の参照データをランクリストのランク番号に変換するという変換である。ランク番号も自然数の集合{1,2,,Nから値を取る。本明細書で用いられる直接的なブロックマッチングdirectblockmatchは単に、これに限定されないが例えばMPEG-4AVC規格等のブロックベースのビデオ圧縮法で実行される一般的な動き推定法に用いられるブロックマッチング法を意味している。ダイレクトブロックマッチング法または直接的なブロックマッチング法は、現在のブロックと複数の候補ブロックとの差を算出し、最適なマッチングとして、差が最も小さい候補参照ブロックを選択する。図6を参照すると、参照データをランク番号に変換するための例示的なランク変換法が符号600で示されている。ランク変換法600は、符号化ブロック610すなわち、符号化されるべきブロック、当該符号化ブロック610のコンテキスト特徴615、候補参照ブロックの集合620及びソートされた参照ブロックの集合630すなわち、ランクリストを含む。候補参照集合620内の候補参照ブロックは、コンテキスト特徴図中で明示的に符号を付していないも含む。図7を参照すると、参照データをランク番号に変換するための例示的な方法が符号700で示されている。ステップ705において、コンテキスト特徴と参照データが入力される。ステップ710において、すべての候補ブロックまでの距離が、コンテキスト特徴を使用して計算される。ステップ715において、候補ブロックは前記距離に応じてソートされ、ランクリストを取得する。ステップ720において、ランクリスト中の参照データのランク番号が得られる。ステップ725において、ランク番号が出力される。変換されたランク番号Rのエントロピーはコンテキスト特徴Fの精度及び関連性妥当性に依存する。例えば、もしコンテキスト特徴が非常に正確で関連性妥当性が高く、正しい参照ブロックのコンテキスト特徴が常に符号化ブロックのコンテキスト特徴と同一であるならよって、距離は0である、当該正しい参照ブロックは検索ランクリストの一番上に常になければならない。結果として、ランク番号Rは常に1になる。したがって、Rのエントロピーは0であり、参照データを符号化するために0ビットが必要とされる。即ち、参照データはコンテキスト特徴から推論されるので、参照データを送信する必要はない。これはまた、ビデオエンコーダはコンテキスト特徴のみに基づいて参照ブロックを見つけることができ、参照データは必要ないということを示している。別のシナリオでは、コンテキスト特徴は完全に関連が無いと仮定し、よって、正しい参照ブロックは、検索ランクリスト内の任意の位置に配置できるとする。従って、Rの数は完全にランダムになり、ΣMにおいて一様な分布を有する。結果として、Rを符号化するためにはlogNビットが必要となり、これは上記した変換をすることなく元の参照データを符号化するのと等しいかそれより悪いかもしれない。一般的なシナリオは、これら2つの極端な状況の間にある。つまり、Rのエントロピーは一般に0より大きいが、logNよりも小さい。結果として、変換されたデータの符号化は、元の参照データを直接符号化するよりも効率的でなければならないし、テンプレートマッチング法よりも信頼性が高くなければならない。番号Rの確率分布は、コンテキスト特徴の関連性と精度に関連している。番号Rの確率分布が公知であると仮定すると、数Rは、その確率分布に従って特定のエントロピー符号化法を使用して符号化することができる。一般的にRの確率分布は幾何分布または指数分布に近いことが実験で確認されている。Rが幾何分布に従うならば、最適なプレフィックスコードはゴロム符号GolombCodeであることが、データ符号化分野では知られている。エントロピー符号化コンポーネントは、ランク番号の異なる確率分布に応じて変えられてもよい。例:空間変位ベクトルの符号化空間変位ベクトルは、符号化ブロックとその参照ブロックの間の相対的な空間座標を指す。インターフレーム予測または動き補償符号化法の場合には、空間変位ベクトルは実際には動きベクトルであり、このことにより、エンコーダは参照フレーム例えば、ISO/IECのMPEG-4パート10AVC規格、ITU-T、H264勧告以下、MPEG-4AVC規格と称するにおけるイントラフレームまたはIフレーム内において対応する参照ブロックを見つけやすい。イントラフレームブロック予測の場合現在のMPEG-4AVC規格で採用されていないが、H.265またはそれ以降のものでは採用されている可能性がある、空間変位ベクトルがあると、エンコーダは、現在の符号化フレーム内に対応参照ブロックを見つけやすい図1。両方の場合において、変位ベクトルは相対座標である2Dベクトルδx、δyとして表される。一般的に、変位ベクトルは、ブロックマッチングによって計算される。例えば、空間予測方式では、符号化ブロックは符号化ブロックと候補ブロックの間の距離を計算し、最小距離を有する参照ブロックを見つけることによって、復号化されたエリア内図1のすべての可能性のあるブロックにマッチングさせることができる。符号化ブロックと参照ブロックの間の相対的な座標は、空間変位ベクトルである。デコーダが復号化処理中に正しい参照ブロックを見つけることができるように、空間変位ベクトルをデコーダに送信しなければならない。本発明が提案する方式では、変位ベクトルは、上記のプロセスにより符号化することができる。まず、ブロックの周囲画素がコンテキスト特徴として使用される。しかしながら、現在のブロックの下部右側はまだ復号化プロセスにおいて復号化されていないので、空間予測では、ブロックの上部左側のみがコンテキスト特徴として使用される。その後、現在のブロックのコンテキスト特徴を用いて、すべての候補参照ブロックのコンテキスト特徴をマッチングさせる。結果は昇順でソートされ、ソートされたリスト内の参照ブロックの位置つまり、ランクが、変換された変位ベクトルとして扱われる。最後に、エントロピー符号化が適用されてランク番号を符号化する。復号化処理は、これと逆の処理である。デコーダは、対応するブロック本明細書では、これと同じ意味で復号化ブロックという用語が用いられているが復号化されるべき時間までに、ランク番号を受け取る。復号化ブロックのコンテキスト特徴が抽出され、復号化されたエリア内のすべての許容参照ブロックのコンテキスト特徴にマッチングされる。その結果は昇順にソートされ、受信したランク番号を使用してランクリストから参照ブロックを取得する。本発明の上記の特徴及び利点並びに他の特徴及び利点は、本明細書の教示内容に基づいて当業者であれば容易に確認認識することができるであろう。本発明の教示内容は、様々な形式のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、専用プロセッサ、またはこれらの組み合わせにより実装実現することができる。最も好ましくは、本発明の教示内容は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせとして実装される。さらに、ソフトウェアは、プログラム記憶装置に具現化されたアプリケーションプログラムとして実装することができる。当該アプリケーションプログラムは、任意の適切なアーキテクチャを有するマシンにアップロードされて当該マシンにより実行され得る。好ましくは、当該マシンは、1つまたは複数の中央処理装置CPU、ランダムアクセスメモリRAM及び入力/出力I/Oインタフェースなどのハードウェアを備えるコンピュータプラットフォームに実装される。当該コンピュータプラットフォームは、オペレーティングシステム及びマイクロ命令コードを含んでもよい。本明細書に記載された様々なプロセス及び機能は、マイクロ命令コードの一部もしくはアプリケーションプログラムの一部、またはこれらの組み合わせであってよく、CPUによって実行することができる。加えて、様々な他の周辺装置、例えば、データ記憶装置及び印刷装置を、コンピュータプラットフォームに接続してもよい。また、添付図面に示された基本的なシステムコンポーネント及び方法のいくつかは、好ましくはソフトウェアで実装されるので、システムコンポーネント間またはプロセス機能ブロック間の実際の接続は、本発明がどのようにプログラムされるかによって異なる可能性がある。本明細書の教示内容を理解した当業者であれば、本発明の方法実装もしくは装置構成と同一もしくは類似のものを考えつくであろう。例示的な実施形態が添付図面を参照して本明細書に説明されたが、本発明は当該実施形態そのものに限定されず、当該実施形態に対する様々な変更及び修正が本発明の範囲及び精神から逸脱することなく当業者によってなされ得る。そのような変更及び修正のすべては、特許請求の範囲に記載された本発明の技術的範囲内に含まれる。"