Int. Cl.: 72 Inventor/es: Laurent-Chatenet, Nathalie. 74 Agente: Lehmann Novo, María Isabel

Transcripción

1 19 OFICINA ESPAÑOLA DE PATENTES Y MARCAS ESPAÑA 11 Número de publicación: Int. Cl.: H04N 7/26 (06.01) 12 TRADUCCIÓN DE PATENTE EUROPEA T3 86 Número de solicitud europea: Fecha de presentación : Número de publicación de la solicitud: Fecha de publicación de la solicitud: Título: Procedimiento de estimación del movimiento entre dos imágenes con gestión de las inversiones de mallas y procedimiento de codificación correspondiente. Prioridad: FR Titular/es: FRANCE TELECOM 6, place d Alleray 70 Paris, FR TELEDIFFUSION DE FRANCE, Société Anonyme 4 Fecha de publicación de la mención BOPI: Inventor/es: Laurent-Chatenet, Nathalie 4 Fecha de la publicación del folleto de la patente: Agente: Lehmann Novo, María Isabel ES T3 Aviso: En el plazo de nueve meses a contar desde la fecha de publicación en el Boletín europeo de patentes, de la mención de concesión de la patente europea, cualquier persona podrá oponerse ante la Oficina Europea de Patentes a la patente concedida. La oposición deberá formularse por escrito y estar motivada; sólo se considerará como formulada una vez que se haya realizado el pago de la tasa de oposición (art del Convenio sobre concesión de Patentes Europeas). Venta de fascículos: Oficina Española de Patentes y Marcas. Pº de la Castellana, Madrid

2 DESCRIPCIÓN Procedimiento de estimación del movimiento entre dos imágenes con gestión de las inversiones de mallas y procedimiento de codificación correspondiente. La presente invención concierne a un procedimiento de estimación de movimiento entre dos imágenes numéricas y una aplicación de ese procedimiento para la codificación de imágenes. El movimiento entre dos imágenes, I 1 e I 2, se define generalmente bajo la forma de un campo de movimiento asociado a una u otra de las imágenes I 1 e I 2 y constituido por vectores de desplazamiento que se relacionan cada uno con un punto de la imagen concernida. El vector de desplazamiento es un vector de dos dimensiones representativo de la diferencia de posición entre el píxel de la imagen I 1 y el píxel asociado a la imagen I 2 relacionándose al mismo punto físico de la escena filmada. La invención es aplicable en todos los campos de la imaginería que necesitan un análisis de los movimientos o de las disparidades entre dos imágenes. Ese procedimiento puede igualmente ser el objeto de aplicación a continuación de objetos en los vídeos (con fines específicamente de creación y de anotación de contenidos por los objetos en un contexto de normalización MPEG4 y 7). Para obtener un campo de movimiento, es conocido descomponer la imagen en elementos finitos. Esos elementos finitos que pueden ser por ejemplo triángulos o cuadrados, están determinados por un enmallado cuyos nodos corresponden a los puntos culminantes de los elementos finitos. Un vector de desplazamiento es calculado para cada nodo del enmallado. Luego, por la desviación de una función de interpolación, se puede deducir un vector de desplazamiento para cada punto de la imagen considerada. El campo de movimiento es así determinado por el modelo de elementos finitos retenido, el cual define el enmallado utilizado para dividir la imagen en elementos finitos y la función de interpolación que permite calcular el vector de desplazamiento en cualquier punto de la imagen. El enmallado utilizado puede ser regular o no y debe ser seleccionado suficientemente denso para modelar lo mejor posible el movimiento entre las dos imágenes sin necesitar sin embargo una cantidad de cálculos o de datos a transmitir demasiado importante. El cálculo de los vectores de desplazamiento de los nodos del enmallado puede ser efectuado según diversos métodos. Existen primeramente los métodos llamados de puesta en correspondencia o matching, que consisten en probar un conjunto discreto de valores posibles de vectores de desplazamiento para cada nodo del enmallado y en retener los mejores vectores según un criterio dado. Un segundo método llamado por transformada consiste en utilizar las propiedades de la transformada de Fourier y de sus extensiones a fin de convertir el movimiento en un desfase en el espacio transformado. En fin, existe un tercer método llamado diferencial que permite determinar los vectores de desplazamiento por optimización de un criterio matemático (por ejemplo, por optimización de un error cuadrático entre la imagen y su valor predicho con el campo de movimiento). Ese método es el más utilizado para la estimación de movimiento con modelación por elementos finitos. Un método diferencial clásico para la optimización de los vectores de desplazamiento es el método de Gauss-Newton. La presente solicitud concierne más particularmente a la familia de procedimientos de estimación de movimiento que utiliza un modelo de elementos finitos y un método diferencial por optimización de un error de predicción para determinar el campo de movimiento. Aunque muy extendido, este tipo de procedimiento presenta no obstante un gran inconveniente. Bajo el efecto de un campo de vectores de desplazamiento de los nodos del enmallado, el enmallado inicial sobre la imagen de partida se transforma en un nuevo enmallado sobre la otra imagen. Pueden entonces producirse inversiones de mallas. En efecto, el enmallado deformable utilizado para dividir la imagen define una representación continua de un campo de movimiento mientras que el movimiento real de la escena filmada es de naturaleza discontinua. Diferentes elementos de la escena pueden aparecer o desaparecer de una imagen a la otra, generando entonces discontinuidades. Esto se traduce al nivel de enmallado en un estiramiento o una inversión o un solapamiento de mallas del modelo. Un ejemplo de inversión y de solapamiento de mallas es ilustrado por las figuras 1A y 1B. La figura 1A muestra un enmallado triangular deformable antes de la aplicación de vectores de desplazamiento a los nodos de ese enmallado y la figura 1B muestra el mismo enmallado después de la aplicación de dichos vectores de desplazamiento. Cuatro nodos referenciados A, B, C y D son idénticos en esas figuras. Esos nodos constituyen los puntos culminantes de los triángulos denotados ABC y BCD. El triángulo ABC está sombreado en las dos figuras. Se constata que, después de la aplicación de los vectores de desplazamiento (figura 1B), el triángulo ABC es invertido y que todos los triángulos que tienen por punto culminante el nodo A vienen a recubrir el triángulo BCD, destruyendo así la propiedad de continuidad que debe verificar cualquier enmallado. Ese solapamiento de mallas provoca entonces una degradación visual. Un objetivo de la invención es eliminar la degradación visual. Existen actualmente dos técnicas para resolver esos problemas de inversión de mallas: una técnica llamada de post-tratamiento y la técnica que consiste en colocar obstáculos de no inversión durante la estimación del movimiento. La técnica llamada de post-tratamiento puede ser puesta en práctica según dos escenarios posibles: el primer escenario que corresponde a una corrección a posteriori consiste en aplicar tal cual los vectores de desplazamiento calculados, detectar los vectores de desplazamientos en defecto y luego corregir su valor de manera de inhibir las 2

3 2 3 inversiones; el segundo escenario consiste en proceder iterativamente aplicando en cada iteración una parte del desplazamiento descontado en los nodos de manera de que no haya inversión y volviendo así hasta una convergencia del proceso. No obstante, estando dado que los métodos de post-tratamiento actúan una vez que la estimación de movimiento es realizada, el resultado está por debajo del óptimo ya que los vectores de desplazamiento son corregidos independientemente de su contribución global a la minimización del error de predicción. Otra solución consiste en optimizar el campo de movimiento integrando obstáculos de no inversión de los triángulos en el curso de la estimación de los vectores de desplazamiento. Se modifica el estimado de movimiento adicionando al error cuadrático de predicción un langragiano aumentado que permite corregir la deformación de los triángulos cuando aquellos se aproximan al triángulo de área nula. Esta técnica es descrita en el artículo titulado Limitation of triangles overlapping in mesh-based motion estimation using augmented lagragian International Conference Image Processing, Chicago, Octubre Esa última técnica permitiría efectivamente determinar la solución óptima al problema si el campo de movimiento fuera continuo, lo que no es el caso. La solución adoptada por la invención para resolver el problema de las inversiones de mallas consiste en realizar una primera estimación de movimiento para marcar las mallas con defecto, es decir las mallas que se invierten o se solapan después de la aplicación de los vectores de desplazamiento, y luego realizar una segunda estimación de movimiento excluyendo al menos dichas mallas con defecto a fin de minimizar el error de predicción sobre las otras mallas del modelo. También, la invención tiene por objeto un procedimiento de estimación del movimiento entre dos imágenes numéricas, I 1 e I 2 de luminancia Y 1 y Y 2, destinado a generar, para cada punto de coordenadas x, y de la imagen I 2 un vector de desplazamiento d(x, y = (d x, d y ) de manera de formar una imagen Î 2 a partir de la imagen I 1, de luminancia Ŷ 2 (x, y = Y 1 (x + d x, y + d y ), que sea una aproximación de la imagen I 2, que comprende las etapas siguientes: (a) - definir un modelo de elementos finitos inicial que comprende un enmallado cuyos nodos son puntos de la imagen I 1, un vector de desplazamiento en cada nodo de dicho enmallado, y una fórmula de interpolación para calcular el valor del vector de desplazamiento de cada punto de la imagen I 1 a partir de los valores de los vectores de desplazamientos de los nodos de la malla a la cual pertenece, (b) - optimizar de manera global los vectores del conjunto de los vectores de desplazamiento del modelo según un método diferencial, (c) - aplicar dichos vectores de desplazamiento a dicho enmallado del modelo inicial de manera de generar un enmallado desplazado representativo de la imagen Î 2, (d) - determinar zonas de defecto en dicho enmallado desplazado, dichas zonas de defecto son determinadas de tal manera que las mismas encierran cada una al menos una o varias mallas que se invierten o se solapan después de la aplicación de los vectores de desplazamiento, el conjunto de dichas mallas del enmallado desplazado se invierten o se solapan después de la aplicación de los vectores de desplazamiento que están encerrados en dichas zonas de defecto, (e) - crear un conjunto S que reagrupa el conjunto de los nodos del enmallado desplazados contenidos en las zonas de defecto, (f) - retomar el modelo inicial definido en la etapa (a), reiniciar los valores del conjunto de los vectores de desplazamientos de dicho modelo inicial y re-optimizar los valores de los vectores de desplazamiento de dicho modelo según la etapa (b) excluyendo del modelo los vectores de desplazamiento de los nodos de dicho conjunto S. Esta doble optimización de los vectores de desplazamiento permite determinar los vectores de movimiento óptimos para la zona continua (la zona que admite una bijección entre la imagen I 1 y la imagen I 2 ) del enmallado y suprimir las perturbaciones ocasionadas por los vectores de desplazamiento de las zonas de defecto. En una variante, se puede prever efectuar la re-optimización de los vectores de desplazamiento de la etapa (f) retomando no el modelo inicial, sino un modelo que corresponde al modelo obtenido a la salida de una iteración de la optimización realizada en la etapa (b) para la cual los vectores de desplazamiento optimizados no provocan inversiones de mallas y esto a fin de disminuir el tiempo de tratamiento de la etapa (f). Se puede igualmente prever un modelo de elementos finitos que comprende un enmallado jerárquico. En ese caso, la invención tiene por objeto un procedimiento de estimación del movimiento entre dos imágenes numéricas, I 1 e I 2, de luminancia Y 1 y Y 2, destinado a generar, para cada punto de coordenadas x, y de la imagen I 2 un vector de desplazamiento d(x, y = (d x, d y ) de manera de formar una imagen Î 2 a partir de la imagen I 1, de luminancia Ŷ 2 (x, y = Y 1 (x + d x, y + d y ), que sea una aproximación de la imagen I 2, que comprende las etapas siguientes: (a) - definir un modelo de elementos finitos inicial que comprende un enmallado jerárquico cuyos nodos son puntos de la imagen I 1, dicho enmallado jerárquico comprendiendo N + 1 niveles de enmallado (0...N) y cada nodo de dicho enmallado perteneciendo a al menos un nivel de enmallado, un vector de desplazamiento en cada nodo de dicho enmallado jerárquico, y una fórmula de interpolación para calcular el valor del vector de desplazamiento de 3

4 cada punto de la imagen I 1 a partir de los valores de los vectores de desplazamiento de los nodos de la malla a la cual pertenece, (b) - optimizar de manera global, nivel de enmallado por nivel de enmallado, los valores del conjunto de los vectores de desplazamiento del modelo según un método diferencial partiendo del nivel de enmallado más grueso (nivel 0) y apoyándose en cada nivel sobre los valores optimizados del nivel de enmallado inferior, (c) - aplicar dichos vectores de desplazamiento a dicho enmallado jerárquico del modelo inicial de manera de generar un enmallado desplazado representativo de la imagen Î 2, (d) - determinar zonas de defecto en cada nivel de enmallado del enmallado desplazado, dichas zonas de defecto son determinadas de tal manera que las mismas encierran cada una al menos una o varias mallas que se invierten o se solapan después de la aplicación de los vectores de desplazamiento, el conjunto de dichas mallas de dicho enmallado jerárquico invirtiéndose o solapándose después de la aplicación de los vectores de desplazamiento que están encerrados en dichas zonas de defecto, las zonas de defecto del enmallado de nivel de enmallado i comprendiendo al menos las zonas de defecto del enmallado de nivel de enmallado i - 1; (e) - crear un conjunto S i para cada nivel de enmallado i, dicho conjunto S i reagrupa el conjunto de los nodos del nivel de enmallado i del enmallado desplazado contenidos en las zonas de defecto, (f) - retomar el modelo inicial definido en la etapa (a), reiniciar los valores del conjunto de los vectores de desplazamiento de dicho modelo inicial y re-optimizar los valores de los vectores de desplazamiento de dicho modelo según la etapa (b) excluyendo en cada nivel de enmallado i del modelo los vectores de desplazamiento de los nodos del conjunto S i correspondiente. La puesta en práctica de ese procedimiento en el seno de una secuencia de imágenes vídeo permite administrar las desapariciones de objetos (inversiones de mallas) entre imágenes consecutivas de la secuencia tomando I 2 consecutivo a I 1. Las apariciones de objetos entre imágenes consecutivas de secuencia pueden igualmente ser administradas tomando I 1 consecutivo de I 2. En fin, la invención tiene por objeto un procedimiento de codificación de una secuencia de imágenes numéricas que apunta a producir un tren binario representativo de dicha secuencia de imágenes, caracterizado porque comprende las etapas siguientes: - efectuar una estimación de movimiento para cada par de imágenes consecutivas de la secuencia llevando a cabo el procedimiento de estimación de movimiento indicado precedentemente, la estimación de movimiento pudiendo ser hacia delante o hacia atrás, y - introducir en el tren binario datos para describir la primera imagen de dicha secuencia, datos sobre la estructura del enmallado empleado para la etapa de estimación de movimiento, los vectores de desplazamiento obtenidos a la salida de dicha etapa de estimación de movimiento y de los datos de defecto para describir las zonas de defecto determinadas en el curso de la etapa de estimación de movimiento. La invención concierne igualmente a un procedimiento de codificación de una secuencia de imágenes numéricas que apunta a producir un tren binario representativo de dicha secuencia de imágenes, caracterizado porque comprende las etapas siguientes: - efectuar, para cada par de imágenes consecutivas de la secuencia, una estimación de movimiento hacia delante y una estimación de movimiento hacia atrás llevando a cabo para cada una de las estimaciones de movimiento el procedimiento de estimación de movimiento de la invención, y - introducir en el tren binario datos para describir la primera imagen de dicha secuencia de imágenes, datos sobre la estructura del enmallado empleado para la etapa de estimación de movimiento, vectores de desplazamiento que sean para cada imagen una combinación lineal de los vectores de desplazamiento obtenidos a la salida de las dos etapas de estimación de movimiento precedentes y datos de defecto para representar las zonas de defecto determinadas en el curso de dos etapas de estimación de movimiento precedentes. Ventajosamente, el tren binario comprende además un bit que indica si la etapa de estimación de movimiento de cada una de las imágenes ha detectado zonas de defecto en el enmallado. Otras características y ventajas de la invención aparecerán con la lectura de la descripción detallada que sigue y que es hecha con referencia a los dibujos anexos, entre los cuales: - la figura 1A, ya descrita, representa un enmallado sobre la imagen I 1 y los vectores de desplazamiento asociados a los nodos de ese enmallado permiten generar la imagen I 2 ; 4

5 - la figura 1B, ya descrita, muestra el enmallado de la figura 1A después de la aplicación de vectores de desplazamiento; - la figura 2 representa un primer modo de realización del procedimiento de la invención, - la figura 3 muestra una zona de inversión y una zona de defecto en el enmallado de la figura 1A, y - la figura 4 representa un segundo modo de realización del procedimiento de la invención. Se consideran dos imágenes numéricas I 1 e I 2 que pertenece a una misma secuencia de vídeo y de luminancias respectivas Y 1 y Y 2. El procedimiento de la invención consiste den realizar una primera estimación de movimiento para generar, en cada punto P de coordenadas (x, y) de la imagen I 2, un vector de desplazamiento. d(x, y = (d x, d y ) Ese vector es definido como siendo el vector que permite construir a partir de la imagen I 1, una imagen Î 2 de luminancia Ŷ 2 (x, y = Y 1 (x + d x, y + d y ) que sea una aproximación de I 2. Los desplazamientos son así definidos de la imagen I 1 hacia la imagen I 2. Un punto de coordenadas (x, y) en la imagen I 1 tiene por coordenadas (x + d x, y + d y ) en la imagen I A continuación en la descripción, se habla de estimación de movimiento hacia delante entre las imágenes I 1 e I 2 cuando, la imagen I 2 siendo consecutiva de la imagen I 1 en la secuencia de imágenes, se estima el movimiento en el sentido I 1 hacia I 2. Se habla de estimación de movimiento hacia atrás cuando se estima el movimiento en el sentido I 2 hacia I 1. El campo de movimiento buscado es definido por un modelo de elementos finitos. En la exposición que sigue, se considera que los elementos finitos son triángulos sin que se pueda tener una limitación del alcance de la presente solicitud a esta forma de elementos finitos. El modelo de elementos finitos comprende por consiguiente un enmallado triangular, vectores de desplazamiento definidos en los nodos del enmallado, los nodos corresponden a los puntos culminantes de los triángulos, y una fórmula de interpolación para calcular el vector de desplazamiento de los puntos en el interior de los triángulos. La fórmula de interpolación utilizada para calcular el campo de movimiento en cualquier punto del campo de la imagen I 2 es la siguiente: si se considera el punto P de coordenadas (x, y) en la imagen I 2 como perteneciente al triángulo y de puntos culminantes P i, P j y P k de coordenadas respectivas (x i, y i ), (x j, y j ) y (x k, y k ) su vector de desplazamiento es igual a d(x, y) = l=i,j,k donde Ψ le representa una función de base asociada al triángulo e. Ψ e l (x, y).d(x l, y l ) En el caso de una interpolación afín, las Ψ le (x, y) representan las coordenadas baricéntricas del punto P en el triángulo e de puntos culminantes P i, P j, P k. Esas funciones son definidas por la relación siguiente: 4 0 o sea 6 Las funciones afines Ψ je (x, y) y Ψ ke (x, y) se deducen de la función Ψ ie (x, y) permutando circularmente los índices i, j, k. Se pueden igualmente utilizar modelos de elementos finitos más evolucionados, las funciones Ψ pudiendo entonces ser extendidas a polinomios de grado n 2 pero la fórmula de interpolación de los vectores de desplazamiento hace entonces intervenir derivadas primeras, segundas... Una selección diversa de modelos de elementos finitos es propuesta en la obra Handbook of Numerical Analysis de P.G Ciarlet y J.L Lions, Volumen 2, pp 9-99, Ed. North Holland. Según un primer modo de realización ilustrado en la figura 2, el procedimiento de estimación de movimiento se relaciona con un modelo de elementos finitos que comprende un enmallado no jerárquico.

6 Según una primera etapa, se define un modelo de elementos finitos inicial seleccionando puntos de la imagen I 1 según un enmallado triangular inicial. Ese enmallado puede ser definido de manera cualquiera, por ejemplo en función de las necesidades de la aplicación o de conocimientos previos o del movimiento ya calculado entre dos imágenes precedentes de la misma secuencia vídeo. Un vector de desplazamiento de valor nulo es entonces asociado a cada nodo del enmallado. La fórmula de interpolación definida precedentemente es igualmente un dato del modelo inicial. Según una segunda etapa, se optimiza el valor de los vectores de desplazamiento del modelo según un método diferencial, por ejemplo el método de Gauss-Newton o su extensión de Marquardt descrita en la tesis titulada Représentation et codage de séquences vidéo par maillages 2D déformables de Patrick Lechat, página 162, IRISA, Rennes, Octubre Este método consiste en buscar el conjunto de los vectores de desplazamiento de nodos que minimizan el error de predicción entre las imágenes Î 2 e I 2. Este error de predicción es definido por: con DFD(x, y) = Y 2 (x, y) - Y 1 (x + d x, y + d y ) E = (x,y) D DFD 2 (x, y) donde D es el campo de las imágenes I 1 e I Ventajosamente, un refinamiento local del enmallado por división de los triángulos es seguidamente efectuado cuando el error de predicción E sobre ciertos triángulos del enmallado entre la imagen Î 2 y la imagen I 2 es demasiado elevado. Para hacer esto, se calcula el intervalo E entre la imagen Î 2 y la imagen I 2 sobre cada triángulo del enmallado y se divide ese triángulo si ese intervalo es superior a un valor umbral. Se re-optimiza entonces el valor de los vectores de desplazamiento a partir de ese nuevo enmallado respetando la etapa de optimización precedente. Se respeta así esta continuidad de etapas (optimización de los vectores de desplazamiento, cálculo de E para cada triángulo, división de los triángulos) hasta satisfacer un criterio de detención. Ese criterio de detención es por ejemplo un número predeterminado de triángulos a alcanzar en el término de la etapa de afinado local. Se puede igualmente prever detener el procedimiento cuando los intervalos E del conjunto de los triángulos son inferiores a un intervalo umbral. A la salida de esta primera estimación de movimiento, se obtiene entonces un modelo tal que representa a la figura 1A con un enmallado determinado y vectores de desplazamiento para cada nodo de ese enmallado. Después de la aplicación de los vectores de desplazamiento a los nodos del enmallado (figura 1B), ciertos triángulos de enmallado se invierten y otros se solapan. Esta etapa de aplicación es referenciada en el esquema de la figura 2. En el ejemplo de la figura 1B, el triángulo ABC se invierte y los triángulos que tienen por punto culminante el nodo A recubren en parte el triángulo BCD. Según la invención, se determinan entonces zonas de inversión en el enmallado del modelo en una etapa. Esas zonas están constituidas por triángulos que, después de la aplicación de los vectores de desplazamiento, se invierten, o recubren otros triángulos. El enmallado de la figura 1A comprende una zona de inversión que es mostrada en la figura 3 y que comprende todos los triángulos que tienen por punto culminante el nodo A. Esta zona es delimitada por el hexágono BCEFGH. Según la invención, se crea entonces un conjunto S que comprende el conjunto de nodos que pertenecen a las zonas de inversión del enmallado (etapa referenciada 0 en la figura 2). En el ejemplo de la figura 3, el conjunto S comprende los nodos A, B, C, E, F, G y H. Ventajosamente, el conjunto S es extendido a los nodos periféricos de la zona de inversión a fin de evitar cualquier riesgo de inversión de los triángulos periféricos en la zona de inversión durante un tratamiento posterior del enmallado (por ejemplo una nueva optimización de los vectores de desplazamiento). Se define entonces una zona llamada zona de defecto que engloba la zona de inversión. Se toma por ejemplo el disco k de la zona de inversión considerada. Una zona de defecto que representa el disco 2 del hexágono BCEFGH es mostrada en la figura 3. Esta zona de defecto está delimitada por el polígono P diseñado en trazos gruesos en la figura. En una etapa siguiente referenciada en la figura 2, se reinicia entonces el conjunto de los vectores de desplazamiento del modelo inicial, es decir el conjunto de los vectores de desplazamiento de los nodos del enmallado de la figura 1A y se re-optimizan los valores de esos vectores de desplazamiento excluyendo del modelo los vectores de desplazamiento de los nodos del conjunto S y esto aplicando nuevamente el método de Gauss Newton. Los vectores de desplazamiento obtenidos al final del proceso son optimizados para la zona continua del enmallado porque la perturbación provocada por las zonas de defecto ha sido suprimida. En una variante, se puede prever efectuar la re-optimización de los vectores de desplazamiento de la etapa (f) retomando no el modelo inicial, sino un modelo que corresponde al modelo obtenido a la salida de una iteración de la optimización realizada en la etapa (b) para la cual los vectores de desplazamiento no provocan inversión de mallas. Esto permite así disminuir el tiempo de tratamiento de la etapa (f). El movimiento de los nodos de las zonas de defecto de la imagen I 2 no es estimado con relación a la imagen I 1 ya que esas zonas corresponden a una parte de la imagen I 2 que no está presente en la imagen I 1. 6

7 Además, puede que la ausencia de ciertos nodos en el enmallado cree degeneraciones que provoquen problemas de acondicionamiento matricial en el momento de la optimización de los vectores de desplazamiento. También a fin de evitar esos problemas de acondicionamiento matricial y a fin de acelerar la convergencia del método de Gauss- Newton, se puede prever aplicar la segunda etapa de optimización al conjunto de nodos del enmallado suponiendo previamente que la diferencia de luminancia entre las imágenes I 1 e I 2 para las zonas de defecto es nula. En una variante, se puede igualmente prever corregir la posición de los nodos de las zonas de defecto del enmallado a fin de limitar los riesgos de degeneraciones en el curso de las optimizaciones de los vectores de desplazamiento que seguirán (específicamente durante la estimación de movimiento de las otras imágenes de la secuencia de imágenes que comprenden las imágenes I 1 e I 2 ). Esta corrección local del enmallado puede ser efectuada por ejemplo según el método llamado del baricentro descrito en la tesis titulada Représentation et codage de séquences vidéo par maillages 2D déformables de Patrick Lechat, página 174, IRISA, Rennes, Octubre Según un segundo modo de realización ilustrado por la figura 4, el modelo definido durante la primera etapa del procedimiento de estimación de movimiento referenciado 1 comprende un enmallado jerárquico, es decir que el enmallado está constituido por varios enmallados ajustados que corresponden cada uno con un nivel de enmallado. Los niveles de enmallado son enumerados de 0 a N. El nivel de enmallado 0 corresponde al enmallado más grueso y el nivel de enmallado N corresponde al enmallado más denso. El enmallado de nivel i es obtenido por subdivisión de las mallas del enmallado de nivel i - 1. Así, todos los nodos del nivel de enmallado i pertenecen al nivel de enmallado i + 1. Los vectores de desplazamiento asociados a los nodos del enmallado jerárquico son inicialmente nulos y la función de interpolación es la misma que para el primer modo de realización. Según una etapa referenciada 1, el valor de los vectores de desplazamiento de los nodos del modelo es seguidamente optimizado aplicando el método de Gauss Newton en cada nivel del enmallado comenzando por el nivel de enmallado 0. La optimización de los vectores de desplazamiento es efectuada nivel de enmallado por nivel de enmallado, los valores de los vectores de desplazamiento de los nodos comunes a los niveles de enmallado i e i + 1 obtenidos en el termino de la optimización al nivel i siendo tomados como valores iniciales para esos nodos durante la optimización de los vectores al nivel i + 1. Los vectores de desplazamiento de los nuevos nodos, al nivel del enmallado i + 1, son iniciados por valores obtenidos por interpolación de los valores de los vectores de desplazamiento de los nodos del nivel i. Se aplica seguidamente, en una etapa referenciada 1, los vectores de desplazamiento calculados al enmallado jerárquico del modelo, lo que pone en evidencia las zonas de defectos cuando éstas existen. En ese modo de realización, la determinación de zonas de inversión o de defecto (etapa 1) se efectúa en cada nivel del enmallado comenzando por el nivel de enmallado más grueso (nivel 0). Las zonas de defecto del enmallado al nivel de enmallado i comprenden necesariamente las zonas de defecto del enmallado al nivel i - 1. Así, el nivel de enmallado más fino (nivel N) comprende el mayor número de zonas de defecto y las zonas de defecto más extendidas. Se hubiera podido considerar efectuar la determinación de zonas de inversión o de defecto solamente sobre el enmallado más fino pero es necesario tener en cuenta el hecho de que ciertas zonas de defecto pueden desaparecer cuando el enmallado se hace más fino. Esas zonas de defecto transitorias perturban también la optimización de los vectores de desplazamiento y deben por consiguiente ser identificadas. Al ser definidas dichas zonas de defecto, es entonces posible crear seguidamente, para cada nivel de enmallado i, un conjunto S i que contiene los nodos de las zonas de defecto del enmallado al nivel i(etapa 0). Se puede notar que, para cualquier i [0..N], S i S i+1. Se retoma a continuación el modelo inicial, se reinicia el valor de los vectores de desplazamiento de los nodos del enmallado jerárquico y se re-optimiza el valor de los vectores de desplazamiento del modelo excluyendo del modelo los vectores de desplazamiento de los nodos de las zonas de defecto aplicando el método de Gauss-Newton en cada nivel de enmallado (etapa 1). Esta re-optimización es primero efectuada en los vectores de desplazamiento de los nodos del enmallado de nivel 0 excluyendo los nodos del conjunto S 0, y luego sobre los vectores de desplazamiento de los nodos de enmallado de nivel 1 excluyendo los nodos del conjunto S i, y así sucesivamente hasta el nivel N. Para mejorar la posición de los nodos del enmallado desplazado asociado a la imagen Î 2, se puede eventualmente considerar efectuar una estimación de movimiento entre la imagen Î 2 y la imagen I 2. Para hacerlo, se toma un enmallado compuesto del enmallado desplazado para la zona continua de la imagen Î 2 y del enmallado inicial (es decir del enmallado de I 1 ) para las zonas de defecto. El enmallado para las zonas de defecto es eventualmente corregido según el método llamado del baricentro. Se efectúa entonces una estimación de movimiento entre las imágenes Î 2 e I 2 con ese enmallado y se obtienen así vectores de desplazamiento de poco valor (ya que Î 2 es una aproximación de I 2 ). Aplicando esos vectores de desplazamiento a los nodos del enmallado desplazado de la imagen Î 2, se obtiene un nuevo enmallado desplazado cuya posición de los nodos es mejorada. En los dos modos de realización presentados precedentemente, la primera y la segunda estimaciones de movimiento del procedimiento son efectuadas en el mismo sentido: las mismas son tanto hacia adelante para detectar las desapariciones de objetos, como hacia atrás para detectar las apariciones de objetos. En un modo de realización aún más elaborado, se puede considerar efectuar una primera estimación de movimiento que sea una estimación de movimiento hacia delante para detectar las zonas de defectos que corresponden a 7

8 desapariciones de objetos, una segunda estimación de movimiento que sea una estimación de movimiento hacia atrás para detectar las zonas de defectos que corresponden a apariciones de objetos, y finalmente una última estimación de movimiento que sea hacia delante y hacia atrás excluyendo de la estimación las zonas de defectos descubiertas durante las dos estimaciones precedentes de manera de excluir del cálculo diferencial todas las mallas que pudieran introducir errores. La invención tiene igualmente por objeto un procedimiento de codificación de imágenes fijas o animadas con reducción del caudal en vista de su transmisión o su almacenamiento. Tal procedimiento genera un tren binario representativo de la secuencia de imágenes codificadas. Ese procedimiento de codificación comprende una estimación de movimiento que pone en práctica el procedimiento descrito precedentemente. Esta estimación de movimiento es efectuada en cada par de imágenes consecutivas (I 1, I 2 ) de la secuencia. Esta estimación de movimiento puede ser una estimación de movimiento hacia delante (se calcula entonces el movimiento entre I 1 e I 2 ), como una estimación de movimiento hacia atrás (se calcula entonces el movimiento entre I 2 e I 1 ). Claro está, el movimiento de la primera imagen de la secuencia no es estimad. Los datos que son introducidos en el tren binario son entonces: datos para describir la primera imagen, datos sobre la estructura del enmallado de partida empleado para la estimación de movimiento y los vectores de desplazamiento de cada imagen sacados de la estimación de movimiento. Los datos que se relacionan con la primera imagen son datos de estructura de un enmallado utilizado para describir la primera imagen y datos de luminancia, de crominancia y de posiciones de los nodos de ese enmallado. El enmallado utilizado para describir la primera imagen de la secuencia puede en efecto ser diferente de aquel empleado para la estimación de movimiento; puede específicamente comprender más niveles de enmallado. En una variante, se puede considerar efectuar una estimación de movimiento hacia delante y una estimación de movimiento hacia atrás según el procedimiento de estimación de movimiento de la invención e introducir entonces en el tren binario para cada imagen vectores de desplazamiento que serían una combinación lineal de los vectores de desplazamiento sacados de las dos estimaciones de movimiento. Antes de ser introducidos en el tren binario, los datos de la primera imagen de la secuencia son codificados de manera diferencial. Además, todos los datos de luminancia, crominancia y posiciones a introducir en el tren binario son cuantificados y comprimidos antes de ser introducidos en el tren binario a fin de limitar el número de valores posibles y reducir la cantidad de datos a transmitir o a almacenar. Según la invención, se prevé igualmente introducir en el tren binario, para cada imagen cuyo movimiento ha sido estimado, un bit de detección que indica si la estimación de movimiento de esta imagen ha provocado inversiones de mallas. Si tal es el caso, un valor específico es entonces reservado a los vectores de desplazamientos de los nodos de las zonas de inversión detectados. Por ejemplo, el valor 0 es atribuido a los vectores de desplazamientos de las zonas de inversión, el valor de los otros vectores de desplazamiento siendo entonces incrementados en una unidad. Los vectores de desplazamientos de valor 0 sirven para el marcado de las zonas de inversión en recepción. El tamaño k del disco correspondiente e a la zona de defecto es entonces introducido en el tren binario para determinar los nodos que pertenecen a esta zona. Se puede igualmente considerar asignar el valor 0 a todos los nodos de las zonas de defecto. Se hace entonces inútil transmitir el tamaño del disco k. Datos de descripción de zonas de defecto de cada imagen son generalmente introducidos en el tren binario a continuación de los vectores de desplazamiento. Esos datos son por ejemplo obtenidos por aproximación por elementos finitos o por aplicación de una transformada en coseno discreto o de una transformada por ondas pequeñas sobre la parte de la imagen correspondiente a esas zonas de defecto. En una variante, los datos de descripción de las zonas de defecto introducidos en el tren binario son valores optimizados de luminancia y de crominancia de los nodos del conjunto S, la optimización de esos valores que consiste en modificar esos valores para que los mismos representen lo mejor posible esas zonas de defecto. Si el enmallado es jerárquico, esta optimización puede ser realizada de dos maneras diferentes: - la optimización es efectuada, para todas las zonas de defecto de la imagen considerada, sobre todos los nodos del conjunto S N (enmallado más fino); esta optimización puede entonces ser realizada utilizando una aproximación jerárquica (optimización de los valores de los nodos de S 0, y luego valores de los nodos de S 1 basándose en aquellos nodos de S 0,... hasta S N ) u optimizando directamente los valores de los nodos de S N ; o - cada zona de defecto de la imagen considerada es tratada individualmente y la optimización es entonces efectuada sobre los nodos del conjunto S j que pertenece a la zona de defecto considerada con j 1, 1 siendo el nivel de enmallado donde la zona de defecto considerada aparece; incluso, esta optimización puede ser realizada siguiendo una aproximación jerárquica u optimizando directamente los valores de los nodos del conjunto S j. Según la aproximación jerárquica, se puede igualmente considerar comenzar la optimización de los valores de un nivel de enmallado m > 0 en lugar de comenzarla al nivel 0. La optimización de los valores de luminancia y de crominancia puede ser realizada por un método de los mínimos cuadrados que consiste en minimizar un criterio E definido sobre el campo de la zona de defecto Ω. Ese criterio es definido por la expresión siguiente: 8

9 E = Ω I(x, y) M n=1 2 Ψ Pn (x, y).v(p n ) dxdy donde - P n es un nodo de índice n del enmallado, - M es el número total de nodos del conjunto S o S i considerado, - I(x, y) representa el valor de luminancia (resp. de crominancia) del píxel de coordenadas (x, y), - ΨP n es la función de interpolación asociada al punto culminante P n, - V(P n ) es el valor optimizado de luminancia (rep. de crominancia) asociada al punto culminante P n. La operación de minimización de ese criterio es dado en detalles en la tesis Représentation et codage de séquences vidéo par maillages 2D déformables de Patrick Lechat, página 6, IRISA, Rennes, Octubre Además, en recepción, la codificación del tren binario producido por este procedimiento de codificación consiste en: - decodificar el conjunto de los datos incluidos en el tren binario, 2 - determinar si el bit de detección indica la presencia de zonas de defecto en el enmallado durante la etapa de estimación de movimiento de las imágenes del procedimiento de codificación, - si tal es el caso, marcar las zonas de defecto por medio de los vectores de desplazamiento de valor nulo, - disminuir en una unidad el valor de los vectores de desplazamiento de valor no nulo, y - recomponer la secuencia de imágenes correspondiente al tren binario

10 REIVINDICACIONES 1. Procedimiento de estimación del movimiento entre dos imágenes numéricas, I 1 e I 2 de luminancia Y 1 y Y 2, destinado a generar, para cada punto de coordenadas x, y de la imagen I 2 un vector de desplazamiento d(x, y = (d x, d y ) de manera de formar una imagen Î 2 a partir de la imagen I 1, de luminancia Ŷ(x, y = Y 1 (x + d x, y + d y ), que sea una aproximación de la imagen I 2, que comprende las etapas siguientes: (a) - definir un modelo de elementos finitos inicial que comprende un enmallado cuyos nodos son puntos de la imagen I 1, un vector de desplazamiento en cada nodo de dicho enmallado, y una fórmula de interpolación para calcular el valor del vector de desplazamiento de cada punto de la imagen I 1 a partir de los valores de los vectores de desplazamientos de los nodos de la malla a la cual pertenece, (b) - optimizar de manera global los vectores del conjunto de los vectores de desplazamiento del modelo según un método diferencial, (c) - aplicar dichos vectores de desplazamiento a dicho enmallado del modelo inicial de manera de generar un enmallado desplazado representativo de la imagen Î 2, 2 3 (d) - determinar zonas de defecto en dicho enmallado desplazado, dichas zonas de defecto son determinadas de tal manera que las mismas encierran cada una al menos una o varias mallas que se invierten o se solapan después de la aplicación de los vectores de desplazamiento, el conjunto de dichas mallas del enmallado desplazado se invierten o se solapan después de la aplicación de los vectores de desplazamiento que están encerrados en dichas zonas de defecto, (e) - crear un conjunto S que reagrupa el conjunto de los nodos del enmallado desplazado contenidos en las zonas de defecto, (f) - retomar el modelo inicial definido en la etapa (a), reiniciar los valores del conjunto de los vectores de desplazamientos de dicho modelo inicial y re-optimizar los valores de los vectores de desplazamiento de dicho modelo según la etapa (b) excluyendo del modelo los vectores de desplazamiento de los nodos de dicho conjunto S. 2. Procedimiento según la reivindicación 1, caracterizado porque, en lugar de retomar el modelo inicial para la reoptimización de los vectores de desplazamiento de la etapa (f), se retoma un modelo que corresponde al modelo obtenido a la salida de una iteración de la optimización realizada en la etapa (b) para la cual los vectores de desplazamiento optimizados no provocan inversiones de mallas, a fin de disminuir el tiempo de tratamiento de la etapa (f). 3. Procedimiento según la reivindicación 1 o 2, caracterizado porque comprende además las etapas siguientes a efectuar entre las etapas (b) y (c): (b1) - calcular un intervalo E entre la imagen Î 2 y la imagen I 2 para cada malla del modelo, (b2) - operar un enmallado más fino sobre una fracción discreta del conjunto de mallas determinadas según un criterio relativo a los intervalos E, y atribuir un vector de desplazamiento a cada nuevo nodo de enmallado, (b3) - marcar las etapas (b), (b1) y (b2) sobre el modelo obtenido al término de la etapa (b2) precedente, hasta satisfacer un criterio de detención. 4. Procedimiento según la reivindicación 3, para operar un enmallado más fino sobre una fracción discreta del conjunto de las mallas en la etapa (b2), se compara el conjunto de intervalos E calculados en la etapa (b1) con un intervalo umbral, y se subdivide en mallas de tamaño inferior a las mallas cuyos intervalos E son superiores al intervalo umbral.. Procedimiento según la reivindicación 3 o 4, caracterizado porque dicho criterio de detención es un número predeterminado de mallas en el modelo a alcanzar al término de la etapa (b2). 6. Procedimiento según la reivindicación 3 o 4, caracterizado porque dicho criterio de detención de la etapa (b3) es satisfecho cuando los intervalos E del conjunto de las mallas del modelo obtenido al término de la etapa (b2) precedente son inferiores a un intervalo umbral. 7. Procedimiento de estimación del movimiento entre dos imágenes numéricas, I 1 e I 2 de luminancia Y 1 y Y 2, destinado a generar, para cada punto de coordenadas x, y de la imagen I 2 un vector de desplazamiento d(x, y = (d x, d y ) de manera de formar una imagen Î 2 a partir de la imagen I 1, de luminancia Ŷ 2 (x, y = Y 1 (x + d x, y + d y ), que sea una aproximación de la imagen I 2, que comprende las etapas siguientes: (a) - definir un modelo de elementos finitos inicial que comprende un enmallado jerárquico cuyos nodos son puntos de la imagen I 1, dicho enmallado jerárquico comprendiendo N + 1 niveles de enmallado (0...N) y cada nodo

11 de dicho enmallado perteneciendo a al menos un nivel de enmallado, un vector de desplazamiento en cada nodo de dicho enmallado jerárquico, y una fórmula de interpolación para calcular el valor del vector de desplazamiento de cada punto de la imagen I 1 a partir de los valores de los vectores de desplazamiento de los nodos de la malla a la cual pertenece, (b) - optimizar de manera global, nivel de enmallado por nivel de enmallado, los valores del conjunto de los vectores de desplazamiento del modelo según un método diferencial partiendo del nivel de enmallado más grueso (nivel 0) y apoyándose en cada nivel sobre los valores optimizados del nivel de enmallado inferior, (c) - aplicar dichos vectores de desplazamiento a dicho enmallado jerárquico del modelo inicial de manera de generar un enmallado desplazado representativo de la imagen Î 2, (d) - determinar zonas de defecto en cada nivel de enmallado del enmallado desplazado, dichas zonas de defecto son determinadas de tal manera que las mismas encierran cada una al menos una o varias mallas que se invierten o se solapan después de la aplicación de los vectores de desplazamiento, el conjunto de dichas mallas de dicho enmallado jerárquico invirtiéndose o solapándose después de la aplicación de los vectores de desplazamiento estando encerrados en dichas zonas de defecto, las zonas de defecto del enmallado de nivel de enmallado i comprendiendo al menos las zonas de defecto del enmallado de nivel de enmallado i - 1; (e) - crear un conjunto S i para cada nivel de enmallado i, dicho conjunto S i reagrupa el conjunto de los nodos del nivel de enmallado i del enmallado desplazado contenidos en las zonas de defecto, (f) - retomar el modelo inicial definido en la etapa (a), reiniciar los valores del conjunto de los vectores de desplazamiento de dicho modelo inicial y re-optimizar los valores de los vectores de desplazamiento de dicho modelo según la etapa (b) excluyendo en cada nivel de enmallado i los vectores de desplazamiento de los nodos del conjunto S i correspondiente. 8. Procedimiento según la reivindicación 7, caracterizado porque, en lugar de retomar el modelo inicial para la re-optimización de los vectores de desplazamiento de la etapa (f), se retoma un modelo que corresponde al modelo obtenido a la salida de una iteración de la optimización realizada en la etapa (b) para la cual los vectores de desplazamiento optimizados no provocan inversiones de mallas, a fin de disminuir el tiempo de tratamiento de la etapa (f). 9. Procedimiento según una de las reivindicaciones 1 a 8, caracterizado porque cada zona de defecto es un disco k de una zona que engloba al menos una malla que se invierte o se solapa después de la aplicación de los vectores de desplazamiento.. Procedimiento según una de las reivindicaciones 3 a 9, caracterizado porque comprende además una etapa de corrección de la posición de los nodos de las zonas de defecto para mejorar la convergencia de la etapa (b) para la estimación de movimiento de imágenes con relación a la imagen I Procedimiento según una de las reivindicaciones 1 a, caracterizado porque las imágenes I 1 e I 2 pertenecen a una misma secuencia de imágenes numéricas y porque la imagen I 2 es consecutiva a I 1 en dicha secuencia de imágenes numéricas. 12. Procedimiento según una de las reivindicaciones 1 a, caracterizado porque las imágenes I 1 e I 2 pertenecen a una misma secuencia de imágenes numéricas y porque la imagen I 1 es consecutiva a I 2 en dicha secuencia de imágenes numéricas. 13. Aplicación del procedimiento de estimación de movimiento según una de las reivindicaciones 1 a 12 para la codificación de una secuencia de imágenes numéricas. 14. Procedimiento de codificación de una secuencia de imágenes numéricas que apunta a producir un tren binario representativo de dicha secuencia de imágenes, caracterizado porque comprende las etapas siguientes: - efectuar una estimación de movimiento hacia delante para cada par de imágenes consecutivas de la secuencia llevando a la práctica el procedimiento de estimación de movimiento según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 11, y - introducir en el tren binario datos para describir la primera imagen de dicha secuencia de imágenes, datos sobre la estructura del enmallado empleado para la etapa de estimación de movimiento, los vectores de desplazamiento obtenidos a la salida de las dos etapas de estimación de movimiento de cada imagen y datos de defecto para representar las zonas de defecto determinadas en el curso de dos etapas de estimación de movimiento.. Procedimiento de codificación de una secuencia de imágenes numéricas que apunta a producir un tren binario representativo de dicha secuencia de imágenes, caracterizado porque comprende las etapas siguientes: 11

12 - efectuar una estimación de movimiento hacia atrás para cada par de imágenes consecutivas de la secuencia llevando a cabo el procedimiento de estimación de movimiento según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a y 12, y introducir en el tren binario datos para describir la primera imagen de dicha secuencia, datos sobre la estructura del enmallado empleado para la etapa de estimación de movimiento, los vectores de desplazamiento obtenidos a la salida de dicha etapa de estimación de movimiento de cada imagen y datos de defecto para representar las zonas de defecto determinadas en el curso de la etapa de estimación de movimiento. 16. Procedimiento de codificación de una secuencia de imágenes numéricas que apunta a producir un tren binario representativo de dicha secuencia de imágenes, caracterizado porque comprende las etapas siguientes: - efectuar, para cada par de imágenes consecutivas de la secuencia, una estimación de movimiento hacia delante y una estimación de movimiento hacia atrás llevando a cabo para cada una de las estimaciones de movimiento el procedimiento de estimación de movimiento según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 12, y - introducir en el tren binario datos para describir la primera imagen de dicha secuencia de imágenes, datos sobre la estructura del enmallado empleado para la etapa de estimación de movimiento, vectores de desplazamiento que sean para cada imagen una combinación lineal de los vectores de desplazamiento obtenidos a la salida de las dos etapas de estimación de movimiento y datos de defecto para representar las zonas de defecto determinadas en el curso de dos etapa de estimación de movimiento precedentes. 17. Procedimiento según una de las reivindicaciones 14 a 16, caracterizado porque el tren binario comprende además un bit de detección que indica si la etapa de estimación de movimiento de cada una de las imágenes ha determinado zonas de defecto en el enmallado. 18. Procedimiento según una de las reivindicaciones 14 a 17, caracterizado porque el valor de los vectores de desplazamiento obtenidos a la salida de dicha etapa de estimación de movimiento es modificado antes de introducir dichos vectores de desplazamiento en el tren binario. 19. Procedimiento según una de las reivindicaciones 18, caracterizado porque el valor cero es atribuido a los vectores de desplazamiento de los nodos de las zonas de defecto y porque el valor de los otros vectores de desplazamiento del modelo es incrementado en una unidad.. Procedimiento según una de las reivindicaciones 14 a 19, caracterizado porque los datos de defecto introducidos en el tren binario son obtenidos por aplicación de una transformada en coseno discreto sobre la parte correspondiente a la imagen numérica. 21. Procedimiento según una de las reivindicaciones 14 a 19, caracterizado porque los datos de defecto introducidos en el tren binario son obtenidos por aplicación de una transformada por ondas pequeñas sobre la parte correspondiente a la imagen numérica. 22. Procedimiento según una de las reivindicaciones 14 a 19, caracterizado porque los datos de defecto introducidos en el tren binario son obtenidos por aplicación de un método de aproximación por elementos finitos sobre la parte correspondiente a la imagen numérica. 23. Procedimiento según una de las reivindicaciones 14 a 19, ella misma dependiente de una de las reivindicaciones 1 a 6, caracterizado porque los datos de defecto introducidos en el tren binario son valores de luminancia, de crominancia y eventualmente de posición de los nodos del conjunto S. 24. Procedimiento según la reivindicación 23, caracterizado porque los valores de luminancia y de crominancia de los nodos del conjunto S son optimizados antes de ser introducidos en el tren binario. 2. Procedimiento según la reivindicación 24, caracterizado porque los valores de posición de los nodos del conjunto S son optimizados antes de ser introducidos en el tren binario. 26. Procedimiento según una de las reivindicaciones 14 a 19, ella misma dependiente de una de las reivindicaciones 7 a, caracterizado porque los datos de defecto introducidos en el tren binario son valores de luminancia, de crominancia y de posición de los nodos del conjunto S N que se refieren al nivel de enmallado más elevado (N). 27. Procedimiento según la reivindicación 26, caracterizado porque los valores de luminancia y de crominancia de los nodos del conjunto S N son optimizados antes de ser introducidos en el tren binario. 28. Procedimiento según la reivindicación 27, caracterizado porque los valores de posición de los nodos del conjunto S N son optimizados antes de ser introducidos en el tren binario. 29. Procedimiento según la reivindicación 27 o 28, caracterizado porque la optimización de los valores de luminancia y de crominancia de los nodos del conjunto S N que se refieren al nivel del enmallado más elevado (N) es 12

13 2 3 realizada según una aproximación jerárquica, optimizando primero los valores de luminancia y de crominancia de los nodos del conjunto S 0 que corresponden al nivel de enmallado más grueso, y luego los valores de luminancia y de crominancia de los nodos de los conjuntos intermedios S i basándose en los valores de luminancia y de crominancia de los nodos del nivel de enmallado inferior S i 1, hasta alcanzar el nivel de enmallado más elevado (N).. Procedimiento según la reivindicación 29, caracterizado porque la optimización según una aproximación jerárquica de los valores de luminancia y de crominancia del conjunto S N es realizado comenzando por la optimización de los valores de luminancia y de crominancia de los nodos del conjunto S m, con m > Procedimiento según una de las reivindicaciones 14 a 19, ella misma dependiente de una de las reivindicaciones 7 a, caracterizado porque los datos de defecto introducidos en el tren binario son valores de luminancia, de crominancia y de posición de los nodos del conjunto S j con j 1, 1 siendo el nivel de enmallado donde la zona de defecto considerada aparece. 32. Procedimiento según la reivindicación 31, caracterizado porque los valores de luminancia y de crominancia de los nodos del conjunto S j son optimizados antes de ser introducidos en el tren binario. 33. Procedimiento según la reivindicación 32, caracterizado porque los valores de posición de los nodos del conjunto S j son optimizados antes de ser introducidos en el tren binario. 34. Procedimiento según la reivindicación 32 o 33, caracterizado porque la optimización de los valores de luminancia y de crominancia de los nodos del conjunto S j realizada según una aproximación jerárquica, optimizando primero los valores de luminancia y de crominancia de los nodos del conjunto S 0 que corresponden al nivel de enmallado más grueso, y luego los valores de luminancia y de crominancia de los nodos de los conjuntos intermedios S i basándose en los valores de luminancia y de crominancia de los nodos del nivel de enmallado inferior S i 1, hasta alcanzar el nivel de enmallado j. 3. Procedimiento según la reivindicación 34, caracterizado porque la optimización según una aproximación jerárquica de los valores de luminancia y de crominancia del conjunto S j es realizada comenzando por la optimización de los valores de luminancia y de crominancia de los nodos del conjunto S m, con 0 < m < j. 36. Procedimiento de descodificación de un tren binario representativo de una secuencia de imágenes y producido por el procedimiento de codificación según una de las reivindicaciones 19 a 3, caracterizado porque comprende las etapas siguientes: - decodificar el conjunto de los datos incluidos en el tren binario, - determinar si el bit de detección indica la presencia de zonas de defecto en el enmallado durante la etapa de estimación de movimiento de las imágenes del procedimiento de codificación, - si tal es el caso, marcar las zonas de defecto por medio de los vectores de desplazamiento de valor nulo, - disminuir en una unidad el valor de los vectores de desplazamiento de valor no nulo, y 4 - recomponer la secuencia de imágenes

14 14

15

16 16

17 17