높 은 레벨 에서 , 본 발명 의 실시 예 들 은 후보 기준 프레임 데이터 에 대한 변환 을 수행 하 여 다중 이미지 들 내 에 발생 하 는 왜곡 들 을 반전 시킨다 . 예 를 들 어 , 도 4 로 돌아가 면 , 객체 ( Obj 2 ) 의 이미지 데이터 가 기준 프레임 내 에 존재 한다면 , 객체 ( Obj 2 ) 의 이미지 데이터 는 코딩 될 입력 프레임 내 에 보이 는 객체 ( Obj 1 ) 의 적절 한 예측 기준 의 역할 을 할 수 있 다 . 2 개 의 객체 들 은 동일 한 이미지 콘텐츠 를 가지 며 , 이미 징 프로세스 로부터 발생 하 는 왜곡 들 이 없 다면 , 동일 한 크기 를 갖 는다 . 본 발명 의 실시 예 들 은 수학식 ( 5 ) 및 수학식 ( 10 ) 에서 식별 된 관계 들 에 따라 기준 화상 데이터 를 변환 하 여 , 코딩 되 고 있 는 이미지 데이터 에 더 나 은 맞춤 ( better fit ) 을 제공 할 수 있 는 변환 된 기준 화상 데이터 를 생성 한다 .