.01, 1.02}，并且参数B的值可属于预定值的集合{-2，-1, O, I, 2}。然后测试所有可能值组合，并且保存使得该相似度标准优化的组合。
[0107]还可以使用已知离散优化方法，用于避免考察(explore)所有组合的需求，这在计算方面是昂贵的。这样的优化方法的示例是下面因特网地址所描述的已知基因算法:
[0108]http://fr.wikipedia.0rg/w/index, php ? title = Algorithme_g% C3% A9n%C3% A9tique&oldid = 83138231
[0109]在第二示例中，参数函数Fp是移动补偿。在这样的情况下，图像Y由已利用来自图像X的块使用移动补偿预测所编码的多个块组成。对于图像Y的考虑中的块，存在描述图像X中的对应块和图像Y中的考虑中的块之间的移动的关联运动向量。运动向量的集合形成函数Fp的多个参数P'。
[0110]在该第二示例中，假设图像Y是第二子集SC的图像Rlri并且图像X是第一子集SS的图像Rn_2。使用预定相似度标准来执行近似，该相似度标准在于将图像Rlri分离为多个块，并且然后对于图像Rlri中的考虑中的块，确定图像Rn_2中的哪一块在纹理和移动方面最相似。与所述最相似块关联的运动向量然后被包括在参数V中。
[0111]在第三示例中，参数函数Fp是其自己公知的维也纳滤波器，并且作为示例在因特网地址 http://fr.wikipedia.0rg/wiki/D% C3% A9convolut1n_de_ffiener 描述。
[0112]使用预定相似度标准来执行近似，对于给定过滤介质，该相似度标准在于确定过滤图像Rn_2以便获得与图像Rlri的最可能相似度的维也纳滤波器。所确定的维也纳滤波器的系数然后形成多个参数V 。
[0113]在第四示例中，参数函数Fp也可以是上述参数函数的组合。在这样的情况下，图像Y可被分离为例如使用作为某一标准(作为诸如视频信号的本地能量的某一特性的函数的区域的失真标准、均匀性标准)的函数的分段而获得的多个区域。可然后使用上述示例之一来近似图像Y的每一区域。可例如通过使用维也纳滤波来近似图像Y的第一区域。可例如通过使用移动补偿来近似图像Y的第二区域。图像Y的第三区域(如果其几乎不呈现对比)可例如使用恒等函数(即，其完全不需要近似、等……)。参数函数Fp的各个参数p'然后由分段信息以及与图像Y的每一分段区域关联的参数构成。
[0114]在其中从第一和第二子集SS和SC分别选择参考图像对Rn-4&Rn_3和R m&Rm的替换实现中，参数函数具有多维函数形式，使得
[0115]FAt (Rn_4, Rn_3) = (Rn_2，Rn-1)
[0116]其将两个参考图像Rn_4、Rn_3与两个参考图像Rn_2、Rn_i分别关联。在该替换实现中，可例如认为
[0117]FAt (Rn_4, Rn_3) = (FT1 (Rn_4)，Ft2 (Rn_3))
[0118]其中F是与如同对于优选实现描述的上述参数函数Fp相同的函数。
[0119]根据该替换实现，确定参数T的至少一个参数值P"。该值P"是两个值Pl和p2的并集，其中Pl和P2分别是当通过FTT(Rn_4)执行Rn_2的近似并且通过FT2(Rn_3)执行Rlri的近似时的参数Tl和T2的最佳值。
[0120]参考图1，在步骤C5期间，选择一个或多个参考图像用于函数Fp的应用，以便获得一个或多个新参考图像。如图3B中所示，在参考图像的集合Sn的第三子集SD中执行这样的选择，所述第三子集SD与第一子集SS不同，并且包括在时间上与当前图像1?最接近的一个或多个参考图像。
[0121]在图3B中示出的优选实现中，在子集SD中选择的参考图像是图像Rn_i。
[0122]在替换实现中，在子集SD中选择的参考图像是图像Rlri和Rn_2。
[0123]按照一般方式，第三子集SD包括第二子集SC的图像的至少一个。更具体地，在第三子集中选择的图像是在时间上相对于第一子集SS的图像偏移+1的图像。
[0124]由此，在图3B中示出的优选实现中，第三子集SD中的图像Rlri是在时间上紧靠第一子集SS的图像Rn_2之后的图像。在替换实现中，在第三子集SD中选择的图像Rn_2和Rlri是时间上紧靠在参考图像的第一子集SS中包括的图像Rn_4和Rn_3之后的图像。
[0125]参考图2，上述选择步骤C5由编码器CO的计算模块CAL5_CO执行，该模块由处理器单元UT_CO的微处理器μ P控制。
[0126]参考图1，在步骤C6期间，向从第三子集SD选择的(多个)图像应用在步骤C4确定的具有参数V的函数FP。在该步骤C6的结尾，获得一个或多个新参考图像。
[0127]在优选实现中，使得参数V获得新参考图像Vn诸如Vn= F P (U。
[0128]在替换实现中，使得参数P"获得新参考图像Vn_jP Vn，使得
[0129](Vn_!, Vn) = FAt (Rn_2, Rlri)。
[0130]参考图2，上述应用步骤C6由编码器CO的计算模块CAL6_CO执行，该模块由处理器单元UT_CO的微处理器μ P控制。
[0131]参考图1，在步骤C7期间，根据在步骤C6的结尾获得的(多个)新参考图像来编码当前图像Ιη。
[0132]参考图2，编码步骤C7由编码器CO的编码器模块MCO执行，该模块由处理器单元UT_C0的微处理器μ P控制。模块MCO在下面的描述中描述。
[0133]参考图1，在步骤CS期间，在应用本发明的编码方法时，产生比特流Fn，代表上述编码器模块MCO所编码的当前图像In、连同适于重用作参考图像的集合Sn*的参考图像的当前图像In的解码后版本R n。
[0134]参考图2，产生当前流Fn的步骤C8由流发生器模块MGF执行，流发生器模块MGF适于产生数据流，诸如比特。所述模块MGF由处理器单元UT_C0的微处理器μ P控制。
[0135]当前流Fn然后通过通信网络(未示出)传送到远程终端。该远程终端包括图7中示出并在以下描述中更详细描述的解码器D0。
[0136]参考图1，在图1的虚线中示出的可选编码步骤C4a期间，将上述步骤C4中确定的参数V修改为另一参数，以便考虑其所施加到的图像。为此目的，基于确定的参数Pr来预先计算参数。例如当函数Fp仅是图像总体亮度的降低(即，“向黑变暗”)时，这样的步骤可特别有用。例如，通过观察一连串参考图像Rn-4、Rn-3、Rn-2和Rlri，可观察到朝向黑的移位具有Rn_4和Rn_3之间的值-10、Rn_3和Rn_2之间的值-9、以及Rn_2和R之间的值-8。这由此造成按照变化速度向黑变暗。在应用函数Fp的步骤C6的结尾获得的新参考图像位于该函数Fp所应用到的参考图像所位于的时刻之后的时刻的程度，即，在图像I ?的时刻，合适的是修改参数V的值，使得亮度的移位值(即，参考图像Rlri和当前图像1?之间的移位的值)是_7。
[0137]在其中利用P"' = -7代替p' = -8向参考图像Rlri应用参数函数Fp的优选实现中，获得的新参考图像Vn在纹理和移动方面具有与当前图像In更相似的更高概率。
[0138]当执行修改步骤C4a时，使用所述参数来执行应用参数函数Fp的步骤C6。
[0139]参考图4，下面是编码当前图像In的步骤C7特定的子步骤的描述。这样的特定子步骤由图2的编码器模块MCO执行，其参考图5进行更详细的描述。
[0140]参考图4，第一子步骤SCl是将当前图像In分离为多个块B 1、B2、……、B^……、Bk，其中I彡i彡Ko在示出的示例中，K = 16。宏块传统上是具有预定最大尺寸的块。这样的宏块还可以自己被分离为较小块。为了简化目的，这里使用术语“块”以表示块和宏块两者。在示出的示例中，所述块具有正方形形状，并且它们全部具有相同尺寸。取决于并非必须是块的尺寸的倍数的图像的尺寸，左边最后一块和下面最后一块不需要是正方形。在替换实现中，这些块可以例如具有长方形形状和/或它们不需要彼此对准。
[0141]这样的分离由图5中不出的分区器模块PCO执行，该分区器模块PCO作为不例使用公知分区算法。
[0142]在图4中示出的子步骤SC2期间，编码器模块MCO选择当前图像In的用于编码的第一块&作为其当前块。在优选实现中，按照词典编辑顺序(即，使用从位于图像的左上角的块开始并继续到位于图像的右下角的块的光栅类型扫描)来选择图像的块。
[0143]在图4中示出的子步骤SC3，当前块B1经受通过已知帧内和/或帧