(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像シーケンスの符号化された画像の品質を評価する方法であって、
ａ）前処理された信号を得るために、表示特性を考慮し、画像を表す信号を補正して前処理するステップと、
ｂ）速度ベクトルを得るために画像間の動きを推定することにより、画像を表す信号に基づいて、動きベクトルフィールドを構成するステップと、
ｃ）領域を得るために、前記速度ベクトルの動き値に従って前記動きベクトルフィールドをセグメント化するステップと、
ｄ）前記領域の推定された速度の関数として適用される、心理視覚人間フィルタを、決定し又は計算するステップと、
ｅ）前処理された信号をフィルタするステップと、
ｆ）ソース画像を表す信号と、復号された画像を表す信号にステップａ）からｅ）を実行することで、格差のマップを構成するステップとを有することを特徴とする方法。
【請求項２】
ステップａ）からｅ）の各々を、ソース画像と復号された画像に適用することよりなるステップを有することを特徴とする請求項１に記載の符号化された画像の品質を評価する方法。
【請求項３】
動画像の知覚に関する速度と空間周波数の相対的な影響を考慮するために、フィルタするステップに先行し且つ推定された速度と考慮される周波数帯を考慮する曲線から得られる係数による重み付けよりなる、画像の周波数分解のステップを有することを特徴とする請求項１に記載の符号化された画像の品質を評価する方法。
【請求項４】
画像シーケンスの符号化された画像の品質を評価する方法であって、
ａ）前処理された信号を得るために、表示特性を考慮し、画像を表す信号を補正して前処理するステップと、
ｂ）速度ベクトルを得るために画像間の動きを推定することにより、画像を表す信号に基づいて、動きベクトルフィールドを構成するステップと、
ｃ）領域を得るために、前記速度ベクトルの動き値に従って前記動きベクトルフィールドをセグメント化するステップと、
ｄ）前記領域の推定された速度の関数として適用される、心理視覚人間フィルタを、決定し又は計算するステップと、
ｅ）前処理された信号をフィルタするステップと、
ｆ）ソース画像を表す信号と、復号された画像を表す信号にステップａ）からｅ）を実行することで、格差のマップを構成するステップとを有し、
心理視覚フィルタステップは、一方では、関係している画素の周波数を表す局部的な影響及び、他方では、異なる速度の各領域の画像に基づいてピラミッドを構成することにより得られる複数の解像度のピラミッド内に画素が属するラプラスピラミッドのレベルに対応する推定された速度と周波数帯を考慮して、フィルタ曲線から得られるフィルタ係数による重み付け後に、前処理されたソース画像のラプラスピラミッドと前処理され復号された画像のラプラスピラミッドとの間のピラミッド間差を表すマトリクスに適用されることを特徴とする方法。
【請求項５】
心理視覚フィルタ曲線は、データベースの形式に配置され且つシステム内に蓄積されタ曲線の連続とおそらくこれらの曲線に基づく補間から構成されるか又は、各曲線を計算することを可能とする計算手段により実行された分析的表現により得られることを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
格差のマップを構成するステップは、先行するステップ内で得られたフィルタされた複数の解像度のピラミッドを再構成することにより行われることを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
画像を処理するステップは、ソース及び復号された画像をｎレベルのラプラスピラミッドに分解するステップと、ピラミッド間差を構成するステップを有することを特徴とする、請求項４或は６に記載の方法。
【請求項８】
ステップｂ）の動き推定は、画像の特定の要素の動きを測定するために、前記特定の要素をフィルタリングすることで実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記前処理するステップは、ガンマ補正とＷｅｂｅｒの法則による補正を実行することを特徴とする請求項１或は４に記載の方法。
【請求項１０】
ガンマ補正γは、以下の
【数１】
0004611535.tif 000021
であり、ここで、ｙは輝度、Ｖは輝度電圧、Ｅは輝度分析された画像の輝度、γｓは白黒画像管に対して約２．２の指数、そして、γａはカラーテレビジョンに対して共通の０．４５の値を有することを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
フィルタリングは、フィルタのデータベースに基づいて推定された速度に対応する心理視覚フィルタと、その速度が推定された領域に最も近い領域に対応する２つのフィルタの間の補間を構成することにより得られることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
考慮される画素ｐｉの相対的な局部的影響（Ｉｎ）は、ソースピラミッドと考慮される画素の同様なレベルの復号されたピラミッドの間のピラミッド間レベル対レベル差のｑ乗を表す値Ｅｎを計算することにより得られる、ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項１３】
Ｉｎの計算は、以下の公式、
【数２】
0004611535.tif 000022
を使用して計算され、ここで、Ｅｎ＝（Ｄｉｆｆｎ（ｐｉｊ））ｑ，Ｅｋ＞Ｓの場合には、ｍ（Ｅｋ）＝Ｅｋ、且つＥｋ＜Ｓの場合には、ｍ（Ｅｋ）＝Ｓ、であり例えば、Ｓ＝０．５％（最大可能なＥｋの値）であることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記フィルタするステップは、画像の方向的フィルタリングを有することを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項１５】
ガンマ補正は、以下の式、
【数３】
0004611535.tif 000023
を実行する計算装置により行われ、ｅは画素のグリッドレベル値、ｅｍａｘは符号化が８ビットで行われる場合には最大値例２５６、Ｌｍａｘは、ｅｍａｘｃｄ／ｍ２に対応する強度であることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１６】
Ｗｅｂｅｒの法則は以下の関数
【数４】
0004611535.tif 000024
を実行する計算装置により実行されることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１７】
フィルタの計算は、以下の公式、
【数５】
0004611535.tif 000025
を通して得られ、α＝２πｆ，ｆ＝空間周波数，ｖ＝速度であることを特徴とする請求項１或は４に記載の方法。
【請求項１８】
画像を符号化する方法であって、パラメータを符号化中に、格差のマップに関連する心理視覚格差の測定を遡及させることで、請求項１乃至１７のうち何れか一項に記載の方法により評価された符号化画像の品質に従って符号化が修正されることを特徴とする方法。
【請求項１９】
計算された格差は、所望のしきい値を超えるまで、符号化パラメータを変更するために、しきい値と比較される、ことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
パラメータの１つは、量子化間隔又は、画像のサイズ又は、グループオブピクチャＧＯＰの形式の何れかである、ことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
画像シーケンスの符号化された画像の品質を評価する装置であって、
−前処理されたソース画像信号と前処理され復号された画像信号を得るために、表示特性を考慮し、画像（１０ａ）と復号された画像（１０ｂ）をあらわす信号を補正して前処理する手段（１ａ，１ｂ）と、
−速度ベクトルを得るために画像間で動き推定をすることにより、各々の画像を表す信号に基づいて動きベクトルフィールドを構成する手段（２ａ，２ｂ）と、
−２以上の領域を得るために、前記速度ベクトルの動き値に従って前記動きベクトルフィールドをセグメント化する手段（３ａ，３ｂ）と、
−前記領域の推定された速度の関数として適用される、２以上の心理視覚人間フィルタを、決定し又は計算する手段（４，５）と、
−それぞれの前記心理視覚人間フィルタに従って、前処理されたソース画像と前処理され復号された画像の各々に適用されてフィルタする手段（６ａ，６ｂ）と、
−フィルタするステップ後に得られる前処理されたソース画像を表す信号と、フィルタするステップ後に得られる前処理された復号された画像を表す信号の間の格差のマップを構成する手段（７）とを有する装置。
【請求項２２】
画像シーケンスの符号化された画像の品質を評価する装置であって、
−前処理されたソース画像信号と前処理され復号された画像信号を得るために、表示特性を考慮し、画像（１０ａ）と復号された画像（１０ｂ）をあらわす信号を補正して前処理する手段（１ａ，１ｂ）と、
−速度ベクトルを得るために画像間で動き推定をすることにより、各々の画像を表す信号に基づいて動きベクトルフィールドを構成する手段（２ａ，２ｂ）と、
−領域を得るために、前記速度ベクトルの動き値に従って前記動きベクトルフィールドをセグメント化する手段（３ａ，３ｂ）と、
−前記領域の推定された速度の関数として適用される、心理視覚人間フィルタを、決定し又は計算する手段（４，５）と、
前記前処理された信号をフィルタする手段と、
−フィルタするステップ後に得られる前処理されたソース画像を表す信号と、フィルタするステップ後に得られる前処理された復号された画像を表す信号の間の格差のマップを構成する手段とを備え、
心理視覚フィルタ手段は、一方では、関係している画素の周波数を表す局部的な影響及び、他方では、蓄積され且つ計算されたフィルタ曲線から得られるフィルタ係数による重み付けと、異なる速度の各領域の画像に基づいてこの複数の解像度ピラミッドを構成することにより得られる複数の解像度のピラミッド内に画素が属するラプラスピラミッドのレベルに対応する推定された速度と周波数帯を考慮した後に、前処理されたソース画像のラプラスピラミッドと前処理され復号された画像のラプラスピラミッドとの間の計算手段により計算されたピラミッド間差を表すマトリクスに適用されることを特徴とする装置。
【請求項２３】
格差のマップを構成する手段は、フィルタされた複数の解像度のピラミッドを再構成することを行うことを特徴とする、請求項２１に記載の装置。
【請求項２４】
処理する手段、構成する手段、決定する手段、構成する手段、フィルタする手段は、種々の手段を実現することを可能とするプログラムを含むために且つ計算のためにそして格差のマップを得るために必要なデータベースと中間情報を含むために十分なメモリに関連する少なくとも１つのマイクロプロセッサよりなることを特徴とする請求項２１乃至２３のうち何れか一項に記載の装置。
【請求項２５】
画像はＭＰＥＧ規格により符号化され、動画像のフィールドを表す信号を構成するステップは、ＭＰＥＧ規格にしたがって画像の符号化中に計算されたマクロブロックごとの動きベクトルを利用することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
画像の品質を評価する方法であって、
ａ）前処理された信号を得るために、表示特性を考慮し、画像を表す信号を補正して前処理するステップと、
ｂ）速度ベクトルを得るために画像間の動きを推定することにより、画像を表す信号に基づいて、動きベクトルフィールドを構成するステップと、
ｃ）領域を得るために、前記速度ベクトルの動き値に従って前記動きベクトルフィールドをセグメント化するステップと、
ｄ）前記領域の推定された速度の関数として適用される、心理視覚人間フィルタを、決定し又は計算するステップと、
ｅ）前処理された信号をフィルタするステップと、
ｆ）ソース画像を表す信号と、ノイズが加算された前記ソース画像を表す信号にステップａ）からｅ）を実行することで、格差のマップを構成するステップとを有することを特徴とする方法。
【請求項２７】
格差のマップに基づいて、符号化誤差に”演繹的に”最も感度の高い領域を予測する予測ステップ且つ、この予測の関数として領域を符号化する符号化ステップを有する、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
格差のマップの関数としてソース画像のプリフィルタリングを行うプリフィルタリングステップを有する請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
付加が知覚されずに、画像に挿入できる情報（ウォーターマーク）の量を局部的に決定する請求項２６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、符号化された画像の品質を評価するための処理及び装置と、そのような処理及び装置の使用に関連する。
【０００２】
ディジタルビデオシーケンスを符号化するシステムでは、信号雑音比を使用して、元の画像と比較することによる手順により、画像出力の品質を評価することを行うことが知られている。
【０００３】
この比は、一般的にはＰＳＮＲ（ピーク信号対雑音比）と呼ばれ、そして、最終画像の画素とオリジナル画像の画素の正方形の差を合計することにより得られる。
【０００４】
しかしながら、この方法は、人間の視覚（ＨＶＳ：人間の視覚システム）の心理視覚特性を考慮しない。確かに、人間の目は特定の空間周波数に更に敏感でありそして、物体の細部のその知覚は、その相対的な動きと明度とコントラストの現象に強く関連している。
【０００５】
従って、従来の品質評価手順に従って、良好な符号化結果と良好な画像品質を有すると見なされるシーケンスは、このような方法で、所定の心理知覚特性が与えられたオブザーバに知覚されない。
【０００６】
従って、本発明の目的は、オブザーバが有する知覚をできる限り近似することを可能とする画像の品質の評価を可能とすることである。
【０００７】
人間のファクタ（ＨＶＳ）の影響は、復号された画像の空間周波数の知覚内でＭＰＥＧ２形式の従来の符号化器内で、８ｘ８画像ブロックの高周波数に関する重みマトリクスを使用することにより、部分的には考慮されているが、しかし、動く物体の詳細の知覚に関しては全く考慮されていない。
【０００８】
２つの画像間の格差を測定する研究の大部分は、本質的には、動きを考慮しない欠陥の静的な分析又は、空間周波数の分析に基づいている。
【０００９】
更に、幾つかの従来の研究は、時間的な観点を考慮するが、しかし、動き自体は考慮せず、現在のマクロブロックと先行する画像の同じ部分の間の差（ひずみ）を使用する。
【００１０】
これらの研究は画像内の動きの問題と共に人間の視覚の影響を考慮しない。
【００１１】
本発明の目的は従来技術の問題を緩和することである。
【００１２】
この目的は、符号化された画像の品質を評価する処理であって、
ａ）処理された信号を得るために画像を表す信号を処理するステップと、
ｂ）ソースシーケンスに基づいて動画のフィールドを表す信号を、符号化された画像を表す信号に基づいて、構成するステップと、
ｃ）異なる速度ベクトルを有する画素を決定することを可能とする動きのフィールドを構成するステップで推定された速度ベクトルに関して定義されたアドレスで、動きのフィールドのセグメント化を表す信号を構成し、且つ、動きの異なるフィールドを有する各領域を表す画像画素を蓄積するステップと、
ｄ）その領域の推定された速度の関数として適用される、心理視覚人間フィルタを、決定し又は計算するステップと、
ｅ）処理された信号をフィルタするステップと、
ｆ）フィルタするステップ後に得られる画像を表す信号と、フィルタするステップ後に得られる復号された画像を表す信号の間の格差のマップを構成するステップとを有する処理により達成される。
【００１３】
他の特徴に従って、画像の品質を評価する処理は、ステップの各々を、ソース画像と復号された画像に適用することよりなるステップを有する。
【００１４】
他の特徴に従って、符号化された画像の品質を評価する処理は、動画像の知覚に関する速度と空間周波数の相対的な影響を考慮するために、フィルタするステップに先行し且つ推定された速度と考慮される周波数帯を考慮する曲線から得られる係数による重み付けよりなる、画像の周波数分解（ＦＦＴ、サブバンド等）のステップを有する。
【００１５】
他の特徴に従って、心理視覚フィルタステップは、一方では、関係している画素の周波数を表す局部的な影響及び、他方では、異なる速度の各領域の画像に基づいてピラミッドを構成することにより得られる複数の解像度のピラミッド内に画素が属するラプラスピラミッドのレベルに対応する推定された速度と周波数帯を考慮して、フィルタ曲線から得られるフィルタ係数による重み付け後に、処理されたソース画像のラプラスピラミッドと処理され復号された画像のラプラスピラミッドとの間のピラミッド間差を表すマトリクスに適用される。
【００１６】
他の特徴に従って、心理視覚フィルタ曲線は、データベースの形式に配置され且つシステム内に蓄積されタ曲線の連続とおそらくこれらの曲線に基づく補間から構成されるか又は、各曲線を計算することを可能とする計算手段により実行された分析的表現により得られる。
【００１７】
他の特徴に従って、格差のマップを構成するステップは、先行するステップ内で得られたフィルタされた複数の解像度のピラミッドを再構成することにより行われる。
【００１８】
他の特徴に従って、画像を処理するステップは、ソース及び復号された画像をｎレベルのラプラスピラミッドに分解するステップと、ピラミッド間差を構成するステップを有する。
【００１９】
他の特徴に従って、動きの速度又は局部値は、フィルタの可能な構成により得られ、構成されたフィルタの適用又は、メジアンフィルタの適用が続く。
【００２０】
他の特徴に従って、処理は、ガンマ補正とＷｅｂｅｒの法則による補正を実行することにより、画像を予め補正するステップを有する。
【００２１】
他の特徴に従って、ガンマ補正は、以下の公式
【００２２】
【数６】
0004611535.tif 000002
を実行する装置によって行われ、ここで、ｙは輝度、Ｖは輝度電圧、Ｅは輝度分析された画像の輝度、γは白黒画像管に対して約２．２の指数、そして、γａはカラーテレビジョンに対して共通の０．４５の値を有する。
【００２３】
他の特徴に従って、フィルタリングは、フィルタのデータベースに基づいて推定された速度に対応する心理視覚フィルタと、その速度が推定された領域に最も近い領域に対応する２つのフィルタの間の補間を構成することにより得られる。
【００２４】
他の特徴に従って、考慮される画素ｐｉの相対的な局部的影響（Ｉｎ）は、ソースピラミッドと考慮される画素の同様なレベルの復号されたピラミッドの間のピラミッド間レベル対レベル差のｑ乗を表す値Ｅｎを計算することにより得られる。
【００２５】
他の特徴に従って、Ｉｎの計算は、以下の公式、
【００２６】
【数７】
0004611535.tif 000003
を使用して計算され、ここで、Ｅｎ＝（Ｄｉｆｆｎ（ｐｉｊ））ｑ，
Ｅｋ＞Ｓの場合には、ｍ（Ｅｋ）＝Ｅｋ、
且つＥｋ＜Ｓの場合には、ｍ（Ｅｋ）＝Ｓ、であり
例えば、Ｓ＝０．５％（最大可能なＥｋの値）である。
【００２７】
他の特徴に従って、フィルタリングは、他よりも決定された方向に、画像の方向的フィルタリングを有する。
【００２８】
他の特徴に従って、ガンマ補正は、以下の式、
【００２９】
【数８】
0004611535.tif 000004
を実行する計算装置により行われ、ｅは画素のグリッドレベル値、ｅｍａｘは符号化が８ビットで行われる場合には最大値例２５６、Ｌｍａｘは、ｅｍａｘｃｄ／ｍ２に対応する強度である。
【００３０】
他の特徴に従って、Ｗｅｂｅｒの法則は以下の関数
【００３１】
【数９】
0004611535.tif 000005
を実行する計算装置により実行される。
【００３２】
他の特徴に従って、心理聴覚フィルタの計算は、以下の公式、
【００３３】
【数１０】
0004611535.tif 000006
を実行する装置により得られ、α＝２πｆ，ｆ＝空間周波数，ｖ＝速度である。
【００３４】
本発明の他の目的は、本発明に従った処理を使用することである。
【００３５】
この他の目的は、符号化中に符号化装置により使用されるパラメータの１つに関する処理を実行する計算装置により計算された心理視覚格差の関数として、動的な反作用による、符号化装置内での、本発明の処理の使用により達成される。
【００３６】
他の特徴に従って、計算された格差は、所望のしきい値を超えるまで、符号化装置の符号化パラメータを変更するために、しきい値と比較される。
【００３７】
他の特徴に従って、符号化パラメータの１つは、量子化間隔又は、画像のサイズ又は、グループオブピクチャＧＯＰの形式の何れかである。
【００３８】
他の特徴に従って、本発明の処理は、符号化装置の符号化パラメータに関して動作するために、計算された格差の均一性の分析で使用される。
【００３９】
他の特徴に従って、本発明の処理は、一定の望ましい格差の関数として、その符号化が物体に向けられている画像の異なる物体の符号化パラメータを変更するのに使用される。
【００４０】
他の特徴に従って、本発明の処理は、割り当てられたビットレートの動的な再配置を実行するのに使用される。
【００４１】
本発明の最後の目的は、この処理を実行する装置を提案することである。
【００４２】
この目的は、評価する装置が、
−処理されたソース画像信号と処理され復号された画像信号を得るために、ソース画像（１０ａ）と復号された画像（１０ｂ）をあらわす信号を処理する手段（１ａ，１ｂ）と、
−ソースと復号されたシーケンスの画像の各々に基づいて動きのフィールドの推定を表す信号を、各々の画像を表す信号に基づいて構成する手段（２ａ，２ｂ）と、
−異なる速度ベクトルを有するソースと復号された画像の各々に対してそれらを決定することを可能とする動きのフィールドを構成するステップで推定された速度ベクトルに関して定義されたアドレスで、動きのフィールドのセグメント化を表す信号を構成し、且つ、動きの異なるフィールドを有する各領域Ｒｉを表す画像画素を蓄積する手段（３ａ，３ｂ）と、
−その領域の推定された速度の関数として適用される、心理視覚人間フィルタを、決定し又は計算する手段（４，５）と、
−処理されたソース画像と処理され復号された画像の各々に適用されるフィルタする手段（６ａ，６ｂ）と、
−フィルタするステップ後に得られる処理されたソース画像を表す信号と、フィルタするステップ後に得られる処理された復号された画像を表す信号の間の格差のマップを構成する手段（７）とを有することにより達成される。
【００４３】
他の特徴に従って、心理視覚フィルタ手段は、一方では、関係している画素の周波数を表す局部的な影響及び、他方では、蓄積され且つ計算されたフィルタ曲線から得られるフィルタ係数による重み付けと、異なる速度の各領域の画像に基づいてこの複数の解像度ピラミッドを構成することにより得られる複数の解像度のピラミッド内に画素が属するラプラスピラミッドのレベルに対応する推定された速度と周波数帯を考慮した後に、処理されたソース画像のラプラスピラミッドと処理され復号された画像のラプラスピラミッドとの間の計算手段により計算されたピラミッド間差を表すマトリクスに適用される。
【００４４】
他の特徴に従って、格差のマップを構成する手段は、フィルタされた複数の解像度のピラミッドを再構成することを行う。
【００４５】
他の特徴に従って、処理する手段、構成する手段、決定する手段、構成する手段、フィルタする手段は、種々の手段を実現することを可能とするプログラムを含むために且つ計算のためにそして格差のマップを得るために必要なデータベースと中間情報を含むために十分なメモリに関連する少なくとも１つのマイクロプロセッサよりなる。
【００４６】
本発明の他の特徴と優位点は、添付の図面を参照して、以下の説明を読めば更に明らかとなろう。
【００４７】
本発明の第１の変形例を、符号化手順の出力で画像の品質を評価することを可能とする装置により行われるステップが、一方では、ソース画像（１０ａ）からの信号を処理し、他方では、復号された画像（１０ｂ）を示す信号を処理する種々の装置を通して得られる、図１ａを用いて説明する。各画像は、図１ｃに示されているように、マトリクスに配置された複数の画素ｐｉｊにより表され、そのサイズは画像に対して望まれる定義に依存する。所定の画素ｐｉｊに対して、特徴的な細部のサイズが対応し、それは、一方ではサイクルでの周波数によりそして、他方では秒当りの度での速度により、画像内の画素の数を定義するマトリクスのサイズの関数として表現される。第１の変形実施例に従った処理のステップの各々は、ソース画像と復号された画像の両方に与えられる。復号された画像の表現は、例えば、ＭＰＥＧのような標準に従って伝送することを可能とする符号化復号装置の出力で得られるどのようなビデオ画像をも意味すると理解されるべきである。更によりよく理解するために、読者は、第１の実施例に従って実行される処理の１から７の番号が付された種々のステップを表す、付録１を参照できる。
【００４８】
ソース画像（１０ａ）と復号された画像（１０ｂ）を前処理するための第１の装置（１ａ，１ｂ）は、画像を表す信号のガンマ補正とＷｅｂｅｒ則によりコントラストの補正を行う、前処理ステップと呼ぶ第１のステップの処理を実行することを可能とする。Ｗｅｂｅｒ則は、目はコントラストに敏感であるということと、光度Ｉを有する背景上に光度Ｉ＋ｄＩの光スポットを見ているときには、Ｗｅｂｅｒ比と呼ばれる比ｄＩ／Ｉは、非常に低い光度と非常に高い光度を除いては、実際的には、広い光度しきい値範囲にわたって約２％で一定であるということを考慮する。コントラストの補正は、例えば、高光度の領域に沿った平均光度の領域は、平均光度の領域に沿った低光度の領域よりも区別されないということに関連した、目の飽和を考慮する。
【００４９】
この効果を考慮すると、陰極線管により行われる表示の光度を制御する電圧信号は、
【００５０】
【数１１】
0004611535.tif 000007
により表されるいわゆるＷｅｂｅｒ則により補正され、Ｌｍａｘは、平方メートル当り約１００カンデラに等しい最大光度
【００５１】
【外１】
0004611535.tif 000008
と望ましい光度Ｌｄｉｓｐｌａｙを表す。
【００５２】
この数学的な法則は、これらの計算を可能とする電子装置により実行される。例えば、そのような装置は、計算アルゴリズムに対応するプログラムを有するメモリと接続されたマイクロプロセッサによって構成できる。
【００５３】
その部分に対して、ガンマ補正はテレビジョンの応答即ち、表示を可能とする管の特性を、回避することを可能とする。確かに、陰極線管表示装置は、非線形装置であり、そして、陰極線モニタのスクリーン上に再生される光強度は、補正無しでは、入力電圧に比例しない。ガンマ補正は、入力電圧に正確に且つ比例した対応する光度の再生を得るためにこの非線形性を補正する手順である。スクリーンからの画像は、画素ｐｉｊの位置がマトリクスのインデックスｉとｊにより定義されるマトリクスとして組織化された複数の画素に副分割される。画素ｐｉｊの値は所望の強度を表す。陰極線管に関連する現象を補正するために、以下の式に対応する補正則、
【００５４】
【数１２】
0004611535.tif 000009
が所望の光度を得るための電圧を表すこの値に適用され、ガンマ（γ）は、陰極線管の特定の特徴に依存して、２．３と２．６の間の値を有する。この公式では、ｅは画素ｐｉｊのグリッドレベル値、ｅｍａｘは符号化が８ビットで行われる場合には例えば２５６のｅ最大値、Ｌｍａｘは、ｅｍａｘｃｄ／ｍ２に対応する強度であり約１００ｃｄ／ｍ２である。
【００５５】
ガンマ則の他の公式は、以下のようであり
【００５６】
【数１３】
0004611535.tif 000010
ここで、ｙは輝度、Ｖは輝度電圧、Ｅは分析された画像の輝度、γは白黒画像管に対して約２．２の指数、そして、γａはカラーテレビジョンに対して共通の０．４５の値、ＫｓとＫａは比例係数である。
【００５７】
このガンマ補正とＷｅｂｅｒ動作は、処理回路（１ａ）の入力として受信された画素値を、図１ｂに示された曲線１に対応する法則に従う最終値Ｐ’ｉｊ＝Ｉｇ（Ｐｉｊ）Ｐｉｊ・Ｉｇに変換する。ソース画像（１０ａ）の各々は、複数の前処理された画素ｐ’ａｉｊを発生し、そして、復号された画像（１０ｂ）の各々は、複数の前処理された画素ｐ’ｂｉｊを発生する。
【００５８】
この処理動作と並行して、動き画像のフィールドの各ソースと復号された画像の構成を可能とするいわゆる動き補償の第２のステップ（２ａ，２ｂ，図１）が、各画像シーケンスに基づいて実行される。動きのフィールドのこの構成は、例えば、ＭａｃＧｒａｗ  Ｈｉｌｌ  Ｂｏｏｋ社の”画像処理”通信と情報システムのエセックス”シリーズ”と題するＤｏｎ  Ｐｅａｒｓｏｎにより発行された、本の題４７ページ等に説明されている方法により、従来の計算によりｔとｔ−１の間で行われる。画像シーケンスにわたるこの動きの推定は、差分法又は、ブロックマッチング又は、フーリエ法又は、３次元空間内の推定方法の何れかを使用できる。各画像に対して、特定の数の動きベクトル（ｖｉ）がこのように得られ、そして、画像は動き情報に基づいて領域（Ｒ１，．．．，Ｒｉｖｉ，．．．，Ｒｎｖｎ，図１ｄ）にこのように分割され、従って、各領域（Ｒｉｖｉ）は、この領域の全ての画素は単一の関連する速度ベクトル（ｖｉ）を有することを特徴とする。画像を一定の速度領域に分割することは、動きのフィールドのいわゆるセグメント化の第３のステップ（３ａ，３ｂ）を構成し、各ソース及び復号された画像に与えられる。この動きのフィールドは従って、セグメント化技術により均一化され、そして、動きの近くの画素１つのそして同じ領域にグループ化される。このようにセグメント化された動きのこのフィールドは、画像により表されるシーンの物体の真の動きに近い。この均一化は、僅かなノイズ除去と少数の速度ｖｉに対応する異なる動きの数を減少することを可能とし、それにより、２５５＊２５５画素ｐｉｊよりなる画像の情況で（２５５）２の動きを計算し且つ蓄積することを避けるために、次のステップで計算され且つ蓄積されるフィルタの数を減少する。動きの推定は、１つの画像から他の画像のこれらの特定の要素の動きに続き構成される物体のエッジ又は角のような、シーン内の特定の物体の抽出に依存する技術も使用できる。これは、画像の異なる位置での動きに関する情報を提供しそして、残りの画像領域に動きベクトルを割り当てるのに補間手順が使用される。要素の角又はエッジの動きを測定する１つの仕方は、エッジを分離しそしてその後に動きの値を測定するために微分法による技術を使用するために、画像に高域通過フィルタを適用することである。境界の形成は、ノイズの効果を減少しそして、大きな動きの測定を可能とするために、低域通過フィルタの補助で減衰されることが可能である。低域通過フィルタは、例えば、以下のマトリクス
【００５９】
【表１】
0004611535.tif 000011
を介して、３＊３の次元のマトリクス空間に対して構成されることが可能である。
【００６０】
高域通過フィルタは例えば、以下のマトリクス
【００６１】
【表２】
0004611535.tif 000012
を介して、３＊３の次元のマトリクス空間に対して構成されることが可能である。
【００６２】
度当りのサイクルの推定された速度ｖを有するこの領域に属する画像の画素ｐｉｊの推定された速度ｖを与えるテーブルは、後続の使用の観点から、動きのフィールドをセグメント化するための装置の蓄積手段内に図１ｄに示されたマトリクスの形式で蓄積される。
【００６３】
手順は、各々に対して心理視覚フィルタ（４ａ，４ｂ）を構成することよりなる、ソース（１０ａ）と復号された（１０ｂ）画像の各々に対して並列して行われる第４のステップを介して継続する。この第４のステップは、動きの速度ｖｉと空間周波数ｆｉの関数として人間のファクタＨの影響を表現する、例えば、図３に示されているような複数の曲線を有するフィルタ曲線のデータベースを使用して行われる。これらの値ｖｉ，ｆｉに対して、フィルタ値Ｈが対応する。速度ｖｉが、２つの曲線（ＨＶ１，ＨＶ２）の速度ｖ１とｖ２の間にある場合には、装置は、対応する値Ｈを決定するために、補間を実行する。この補間は例えば、線形である。このステップは、心理視覚の影響の分析モデルに基づいて、所定の速度に対するＨの直接的な計算により行われることも可能である。フィルタの分析モデルは、例えば、以下の公式
【００６４】
【数１４】
0004611535.tif 000013
により表される。
【００６５】
第５のステップでは、装置は、周波数領域内の且つ速度ｖと周波数ｆｓに関連する、各フィルタ値Ｈ（ｆｓ，ｖ）に対し、周波数領域内で、逆高速フーリエ変換（ＦＦＴ−１）を適用することにより、空間領域内のフィルタ値ｈ（ｓ，ｖ）を合成し、これは、式ｈ（ｓ，ｖ）＝ＦＦＴ−１[Ｈ（ｆｓ，ｖ）]表され、ここで、ｆｓは度当りのサイクルでの細部の特徴的なサイズを表し、ｖは秒当りの継続時間で表現された動きを、そして、ｓは解像度である。
【００６６】
第５のステップでソース画像（５ａ）と復号された（５ｂ）画像の各々に対して空間領域でこのように決定された値ｈは、第６のステップ（それぞれ６ａ，６ｂ）で、処理から生じるソース画像の前処理された画素ｐ’ａｉｊと処理から生じる復号された画像の前処理された画素ｐ’ｂｉｊの各々に与えられる。
【００６７】
各場合に、この第６のフィルタステップ（６ａ，６ｂ）は１組のフィルタされた画素ｐ’ａｆｉｊとｐ’ｂｆｉｊとなり、以後に、格差のマトリクス（Ｄｉｓｐ）を構成する最後のステップ（７）で、画素値の各組みの間の正方形の誤差を計算することにより使用される。
【００６８】
【数１５】
0004611535.tif 000014
このマトリクスは、符号化復号手順により導入された、推定したい人間の目に知覚できる歪の客観的な評価を与える。
【００６９】
本発明の第２の変形実施例を、第２の変形に従った処理の実行を可能とする種々の手段を表す、図２と共に説明する。更によりよく理解するために、読者は、第２の実施例に従って実行される処理の１から１１の番号が付された種々のステップを表す、そして、ラプラスピラミッドを構成する動作を通して得られるサイズの減少も示す、付録２を参照できる。
【００７０】
この変形例では、第１の変形例の最初の４つのステップは、即ち前処理（１ａ）、動きフィールドの構成（２ａ）及び、セグメント化（３ａ）と心理視覚フィルタ（４ａ）は、ソース画像（１０ａ）に与えられる。ソース画像（１０ａ）の処理と前処理ステップの結果からから生じ画素ｐａｉｊ及び、復号された画像（１０ｂ）の前処理のステップの結果からの画素ｐｂｉｊは、各々がステップ（それぞれ５．１ａ，５．１ｂ）で、１／２間引きフィルタリング（Ｆ１／２）を受ける。このフィルタリングは、所定のレベルｎ−１の画像Ｐｎ−１を表す画素のマトリクスに基づいて、次のレベルｎの画像Ｐｎを得ることを可能とする、低域通過フィルタである。これは関係、
ｎ＞０に対して、Ｐｎ＝Ｆ１／２（Ｐｎ−１）
により表現される。Ｐ０はオリジナル画像である。
【００７１】
例えば、間引きフィルタは、以下のマトリクス
【００７２】
【表３】
0004611535.tif 000015
を介して、３＊３マトリクス空間に対して構成できる。
【００７３】
計算装置によるこの１／２間引きフィルタリングの動作は、ソース画像Ｐｓ０を表すサイズｍ＊ｎの画素のマトリクスを、サイズｍ／２＊ｎ／２のレベル１マトリクスＰＳ１へ減少する結果を有し、ここで、レベルｎのマトリクスＰｓｎは、サイズｍ／２ｎ＊ｎ／２ｎである。同様に、この１／２間引きフィルタリング動作は、復号された又は分解された画像Ｐｄ０を表すサイズｍ＊ｎの画素のマトリクスを、サイズｍ／２＊ｎ／ｎ２のレベル１のマトリクスＰｄ１に減少させる結果を有し、ここで、レベルｎのマトリクスＰｄｎは、サイズｍ／２ｎ＊ｎ／２ｎである。従って、各ソース及び復号された画像に対して、計算装置はレベルｎと次のレベルｎ＋１をメモリ内に蓄積する。
【００７４】
その後に、次のステップ（それぞれ５．２ａ，５．２ｂ）で、ラプラスピラミッドＬｎと呼ばれるものを構成するマトリックスの連続と呼ばれるものを得るために、以下の公式、
ｎ＜Ｎに対して、Ｌｎ＝Ｐｎ−Ｅ２（Ｐｎ＋１）
ここで、ＬＮ＝ＰＮ、
に従って、計算装置は、レベルｎの各画像Ｐｎから、２（Ｅ２）により拡大された、すぐに連続するレベルの画像Ｐｎ＋１を減じる。
【００７５】
Ｅ２により行われる拡大動作は、サイズｍ＊ｎの画像を得るために（サイズｍ／２＊ｎ／２の）画像Ｐｎ＋１を補間することよりなる。
【００７６】
この拡大又は補間動作は、補間されるがその位置の関数としての幾つかの補間マトリクスを含む。
【００７７】
これは、ソース画像に対して、蓄積されたマトリクスのピラミッドＬＳｎを構成し、そして、復号された又は分解された画像に対して蓄積されたマトリクスの第２のピラミッドＬＤｎを構成することを可能とする。フィルタＦ１／２の選択によって、上述のステップの最後で得られる画像ＬＳｎは、値ｆｎ＝１／（ｎ＋１）を中心とする回りの周波数帯内に含まれるエネルギーの良好な近似である。ラプラスピラミッド又は、いわゆるガウシャンピラミッドに関する及び、拡大マトリクスに関しては、読者は、１９８３年4月に発行された通信に関するＩＥＥＥトランザクションＶＯＬ．ＣＯＭ．３１，Ｎｏ．４の、Ｐ．Ｊ．Ｂｕｒｔ及びＥｄ．Ｈ．Ａｄｅｌｓｏｎによる、"コンパクトコード画像としてのラプラシアンピラミッド”と題する論文の第５３２ページから５４０頁を参照する。
【００７８】
ラプラスピラミッド（ＬＳｎ，ＬＤｎ）は、ステップ（５．２ａと５．２ｂ）を介して得られる。
【００７９】
次のステップで、装置は、同じ速度ベクトル（ｖｉ）により特徴化されそしてソース画像に与えられる動きフィールドセグメント化ステップ（３）の出力で定義される領域（Ｒｉｖｉ）に基づいて、オリジナル領域画像Ｒ０から始まりそして、このオリジナル領域画像Ｒ０に、公式
Ｒｎ＝Ｇ１／２（Ｒｎ−１）
ここで、Ｒ０＝オリジナル領域画像、に従って１／２間引きメジアンフィルタＧ１／２を与えることにより、領域画像の複数の解像度ピラミッドＲｎを構成する。
【００８０】
当業者には既知の、メジアンフィルタを構成することに関する更なる教示に関しては、読者は、１９９０年にＫｌｕｗｅｒ  Ａｃａｄｅｍｉｃ出版により出版された、Ｉ．ＰｉｔａｓとＡ．Ｎ．Ｖｅｎｅｔｓａｐｏｕｌｏｓによる”非線形ディジタルフィルタ、原理と応用”と題する本の４章を参照できる。
【００８１】
（複数の解像度の）動きピラミッドは、ソース画像（１０ａ）に対してのみ生成され、そして、ＬＳｎとＬＤｎの画素の値は、周波数帯内にあるがＲｎを介して動きを有するエネルギーを表す。
【００８２】
このステップでは、計算装置はステップ５．２に対応する計算を即ち、２だけ拡大されたすぐ後に連続するレベルｎ＋１の画像Ｒｎ＋１から、各レベルｎに対応する画像Ｒｎの減算を、実行しない。この計算ステップで、複数の解像度ピラミッドを構成するマトリクスは蓄積され、そして、Ｒｎの各レベルｎの各画素に対して、動きの局部値を得ることを可能とする。ｎ＊ｍ画素の窓のメジアンフィルタは、画素の値をランク付けしそしてメジアン値を有する画素を維持することにより得られる。
【００８３】
メジアンフィルタＧ１／２を次元ｍ＊ｎの画素Ｒｎのマトリクスへ適用することは、次元ｍ／２＊ｎ／２のマトリクスＲｎ＋１を得ることを可能とする。間引き動作は、メジアンフィルタの中に含まれている。メジアンフィルタは、画像Ｒｎに関して、画像Ｐｎに対するフィルタＦ１／２と、同じ効果を有し、それらのサイズを、水平方向と垂直方向に２だけ減少し、従来のマトリクスフィルタの代わりであるほかは、これは”メジアン”フィルタであり、即ち局部統計の分析に基づいている。
【００８４】
ステップ５．２で計算されたラプラスピラミッド（ＬＳｎ、ＬＤｎ）は、その後に、以下の式
Ｄｉｆｆｎ＝ＬＳｎ−ＬＤｎ
に従ってレベル対レベルのピラミッド間差を計算する、ステップ７で示されたステップで使用される。
【００８５】
これは、マトリクスＤｉｆｆｎを得ることを可能とし、その各係数は同じレベルｎに対するソースラプラスピラミッド（ＬＳｎ）と復号されたラプラスピラミッド（ＬＤｎ）のマトリクスの係数の差の値を表現し、そして、０からｎの各レベルに対してもそのように行うことが可能である。ラプラスピラミッドＬＳｎでは、画素の値は周波数帯内にあるエネルギーを表す。２つの画像間の周波数格差は、ピラミッド間差ＬＳｎ−ＬＤｎを考慮することにより所定の周波数帯に対して得られる。
【００８６】
この結果は、実際には、周波数ｆｎの活動度の相対的な影響の関係により表現される、この周波数帯に対する目の感度により重み付けされる。周波数ｆｎの活動度のこの相対的な影響は、より高い周波数の大きな活動度によりマスクされ得る。マスキングステップ（８）で、この活動度の相対的な影響を決定し且つ考慮するために、計算装置は、画素ｐｉｊの局部的な影響Ｅｎを評価することにより開始し、これは、ピラミッド間差の計算の結果の値により定義され、画素ｐｉｊに与えられ、この結果はｑ乗にされ、
Ｅｎ＝（Ｄｉｆｆｎ（ｐｉｊ））ｑ
この局部影響値は、計算装置が、以下の公式
【００８７】
【数１６】
0004611535.tif 000016
Ｅｋ＞Ｓの場合には、ｍ（Ｅｋ）＝Ｅｋ、
且つＥｋ＜Ｓの場合には、ｍ（Ｅｋ）＝Ｓ、であり
例えば、Ｓ＝０．５％（最大可能なＥｋの値）、を実行する回路を通して活動度の相対的な影響を表現するマトリクスを決定することを可能とする。
【００８８】
前の変形例のように、計算装置は、画像の視覚的知覚に関する人間のファクタの影響を表現する複数のフィルタリング曲線を含むデータベース（ＢＤ）を使用して、フィルタリングステップ４を実行する。これらのフィルタリング曲線は、周波数の値と画素ｐｉｊに対応する速度に基づいて、この画素に対する重み係数Ｈを決定することを可能とする。このように、速度領域Ｒｎに対応するマトリクスＬｎの各画素ｐｉｊに対して、計算装置は、相対的な影響Ｉｎを重み付けする値Ｈを決定する。この重み付けステップ（９）は、式
Ｔｎ（ｐｉｊ）＝Ｉｎ（ｐｉｊ）×Ｈ
を実行する計算装置を通して得られる。
【００８９】
この式の実行は、マトリクスのピラミッドを得ることを可能とする。計算装置のプログラムがラプラスピラミッドのレベルｎのマトリクスから画素を選択するときには、このレベルｎに対して、空間周波数ｆｎが対応し、そして、計算装置は、速度値ｖに対応する画像Ｒｎの画素に関連させることができる。データベースとこれらのデータベースに蓄積された曲線を使用することにより、計算装置は、直接的に又は、２つの曲線の間を補間することによる何れかで、ゲイン係数Ｈの値を決定する。この第２の方法では、１つは、周波数量に対応する物体（ラプラスピラミッド）に直接働く。従って、全ての計算は周波数領域で行われるので空間領域への切換は必要ない。この値Ｈは、活動度の相対的な影響（Ｉｎ）を重み付けする。この重み付けステップ（９）は、人間が見ることにより好まれる真理視覚的方向を考慮するために、方向フィルタリングの要求を満たすためのオプションのステップ（１０）に適用されるマトリクスのピラミッドを得ることを可能とする。
【００９０】
このように、他に関して１つの方向を好む方向フィルタを通してマトリクスＴｎにより構成される画像をフィルタすることが可能であり、これらのフィルタは、画像ファクタＴｎの次元に対応する次元ｎ＊ｎの係数のマトリクスを構成する。０°方向フィルタマトリクスの例は、次元５／５に対する以下により与えられる。
【００９１】
【表４】
0004611535.tif 000017
９０°方向フィルタマトリクスの例は以下に与えられる。
【００９２】
【表５】
0004611535.tif 000018
４５°方向フィルタマトリクスの例は以下に与えられる。
【００９３】
【表６】
0004611535.tif 000019
この方向フィルタステップ（１０）の結果は、ステップ（１１）で複数の解像度のピラミッドＰ’ｎを式
Ｐ’ｎ＝Ｅ２（Ｐ’ｎ＋１）＋Ｔｎ（ｎ＜Ｎ）
ここで、Ｐ’Ｎ＝ＴＮ
を介して再構成するために加算器に送られる。
【００９４】
従ってこれは、
Ｐ’Ｎ−１＝Ｅ２（ＴＮ）＋ＴＮ−１
を生じる。
【００９５】
格差のマップを構成するマトリクスＰ’０を得るために、手順は、反復して繰り返される。
【００９６】
本発明の２つの変形実施例のこれらのステップは、前述のステップを実行できる適切なプログラムを実行するマイクロプロセッサの助けで実行される。これらの回路は、実行されるプログラム、画素のマトリクス又は領域のマトリクス又は、次の計算ステップを予想することを可能とする中間結果又は、中間又は最終結果に適用されるフィルタを蓄積する蓄積手段も有する。
【００９７】
これは、種々の符号化装置の主観的性能比較する、又は、種々の符号化アルゴリズムの主観的性能比較する及び／又は、画像処理による劣化の知覚を測定するのに使用される。この性能に従って、本発明の２つの変形実施例のうちの１つを実行する計算回路は、例えば、符号化の全体及び／又は局部的パラメータに関して行われた符号化された画像の主観的品質の測定を遡及させることにより、符号化を修正することができる。遡及が行われる全体的なパラメータは、例えば、平均ビットレートであり、そして、局部パラメータは、例えば、符号化中に使用される局部量子化間隔である。遡及は、符号化中に、局部量子化間隔、画像のサイズ、ＧＯＰ（グループオブピクチャー）の形式に関して動的である。遡及はビデオディスク（ＤＶＤ）又はＣＤ−ＲＯＭの符号化の場合には反復して行われる。この場合には、エラーがしきい値以上で及び／又は全体の画像にわたって均一でない限り、計算回路の遡及は、全体的に及び／又は局部的に、符号化パラメータを非常に減少させる。
【００９８】
最後に、評価の方法又は符号化器から発する画像のシーケンスの主観的品質の測定の最後から２番目の使用は、物体に向けられた符号化に関連する。この場合には、この装置により実行される方法の１つの計算装置の使用は、シーンの種々の物体の一定の主観的品質を保証し又は、所定の物体間相対主観的品質を保証することを可能とする。最後に、評価処理と装置は、放送されるプログラムの所定の且つ均一な主観的品質を保証するために、静的な多重を伴なう放送のチャネルの各々に割り当てられたビットレートの動的な再配置の状態を修正できる。
【００９９】
当業者の可能な他の変更は、本発明の範囲内である。
【０１００】
本発明の変形実施例は、動きのフィールドの推定を表す信号として、例えば、ＭＰＥＧ形式の符号化中に復号された画像を符号化／復号するための手順から生じるマクロブロック毎の動きベクトルを使用することよりなる。
【０１０１】
本発明の他の変形実施例は、復号された画像をノイズのあるソース画像と交換することよりなる。後者は、例えば、（全ての空間周波数帯でランダムで、可変で、均一な）白色ノイズが付加されたソース画像に基づいて構成できる。得られる格差マップは、符号化エラーが最も知覚的に”演繹的”である即ち符号化が適切に行われる前に、画像の領域の予測と見なされる。
【０１０２】
これらの格差マップは、将来の符号化手順中に歪又は符号化欠陥の発生を防ぐ目的でソース画像を前処理するために装置の実行に使用される。前処理装置は例えば、符号化歪の視覚性が最も低い画像の領域内で、格差マップにより供給される領域で、前フィルタのための回路及び／又は高周波数のエネルギーを減少する回路よりなる。
【０１０３】
これらの”演繹的な”格差マップは、符号化歪の視覚性が”演繹的に”更に低く予測される領域内の符号化に対して必要なビットレートを更に減少させるのに使用できる。
【０１０４】
これらの”演繹的な”格差マップは、知覚されること無しに、ソース又は復号された画像に挿入される”隠れた”情報の量（ウォーターマーク）を局部的に測定するのにも使用できる。
【０１０５】
付録１
方法１
ステップ１  画像の前補正：スクリーンのガンマ補正とコントラスト補正（Ｗｅｂｅｒ則）。
【０１０６】
ステップ２  ソースシーケンスに基づく且つ各画像に対する動画像のフィールドの構成。
【０１０７】
ステップ３  動きのフィールドのセグメント化。各画像に対して、領域へのセグメント化が、動き情報に基づいて、利用できる。
【０１０８】
従って、各領域（ｖ）は、速度ベクトルｖにより特徴化される。
【０１０９】
各画像（ソース又は、復号される）の各画素は、推定された速度ｖ（度当りのサイクル）に対応する領域に属する。
【０１１０】
ステップ４  各領域（ｖ）に対して、ＢＤＤフィルタ｛Ｈ（ｆｓ，ｖｉ）ｉ＝，．．．Ｎ｝及び、フィルタの補間に基づいて、対応する心理視覚フィルタを構成する。
【０１１１】
ステップ５  各領域（ｖ）に対して、逆ＦＦＴによる空間フィルタの合成。
ｈ（ｓ，ｖ）＝ＦＦＴ−１[Ｈ（ｆｓ，ｖ）]
ステップ６  ２つの他の画像：
ソースＦと復号されたＦ、
を得るためのソースと復号された画像のフィルタリング。
【０１１２】
ソース／復号された画像の各画素は、Ｐの属する領域（ｖ）に対応する、Ｐを中心として且つソース／復号された画像に与えられる、フィルタｈ（ｓ，ｖ）によりフィルタされる。
【０１１３】
ステップ７  格差又は心理視覚エラーのマップの構成
Ｅｒｒ＝（ソースＦ−復号されたＦ）ｎ  （ｎ＝２，又は、その他）
付録２
方法２
ステップ１  （方法１参照）
ステップ２  （方法１参照）
ステップ３  （方法１参照）
ステップ４  （方法１参照）
ステップ５  ２ステップで構成される、ソースと復号された画像をＮレベルのラプラスピラミッドへの分解：
−直前のレベル（複数の解像度ピラミッド、図４）の１／２間引きフィルタリング（低域通過）により、各レベルＰｎが最初に得られる。
ｎ＞０  Ｐｎ＝Ｆ１／２（Ｐｎ−１）
Ｐ０＝オリジナル画像
−Ｌｎを得るために、各レベルＰｎから、２だけ拡大された直前のレベルが引かれる（ラプラスピラミッド、図５）。
ｎ＜Ｎに対して、Ｌｎ＝Ｐｎ−Ｅ２（Ｐｎ＋１）
ＬＮ＝ＰＮ、
この計算は、図４に従って複数の解像度のピラミッドＰｎの表現と、図５に従ってラプラスピラミッドＬｎの表現を得ることを可能とする。
【０１１４】
フィルタＦ１／２が好適に選択される場合には、画像Ｌｎは、
ｆｎ＝１／（ｎ＋１）
を中心とする回りの周波数帯内に含まれるエネルギーの良好な近似である。
【０１１５】
最後に２つのラプラスピラミッドが使用できる：ＬＳｎ（ソース）とＬＤｎ（復号された）。
【０１１６】
ステップ６  同じ原理により、領域画像の複数の解像度ピラミッドＲｎは、Ｆ１／２をＧ１／２１／２間引き／メジアンフィルタにより置換することにより構成される。このように、ラプラスピラミッド（ステップ５）の各レベルの各画素に対して、動きの局部値が利用できる。
【０１１７】
ステップ７  レベル対レベルピラミッド間差の計算：
Ｄｉｆｆｎ＝ＬＳｎ−ＬＤｎ。
【０１１８】
ステップ８  周波数マスキングの原理の適用（テクスチャ／マスキング）：
周波数ｆｎの活動度の相対的な影響は、高周波数（ｆｋ＜ｎ）の大きな活動度によりマスクされる。
【０１１９】
画素ｐｉの相対的な局部影響、Ｉｎ（ｐｉ）は、
【０１２０】
【数１７】
0004611535.tif 000020
例えば、ｑ＝２、により定義される。
【０１２１】
ステップ９ソースと復号されたラプラスピラミッドのフィルタリング。
【０１２２】
Ｌｎの各画素ｐｉは、Ｒｎ内にｐｉが属する領域（ｖ）に対応する、値Ｈ（ｆｎ，ｖ）と相対的な影響Ｉｎにより重み付けされる。
【０１２３】
Ｔｎ（ｐｉ）＝Ｉｎ（ｐｉ）×Ｈ
ステップ１０  方向フィルタリング：人間の注視により好まれる心理視覚方向を考慮するために、他の中から１つの方向を好む方向フィルタにより画像Ｔｎをフィルタすることが可能である。
【０１２４】
ステップ１１  格差又は心理視覚エラーのマップの構成：複数の解像度のピラミッドＰ’ｎは、
Ｐ’ｎ＝Ｅ２（Ｐ’ｎ＋１）＋Ｔｎ（ｎ＜Ｎ）
Ｐ’Ｎ＝ＴＮ
により再構成される。
【０１２５】
格差のマップはＰ’０に対応する。
【図面の簡単な説明】
【図１ａ】  処理の第１の変形例のステップの概略を示す図である。
【図１ｂ】  処理するステップの結果のグラフィック表現を示す図である。
【図１ｃ】  ソース画像のマトリクスの単純化された図である。
【図１ｄ】  動きのフィールドをセグメント化した後に得られるマトリクスの単純化された図である。
【図２】  処理の第２の変形例の種々のステップの概略を示す図である。
【図３】  速度を決定するためにデータベース内に蓄積された、人間の視覚の心理視覚影響に対応するフィルタ曲線の群を示す図である。
【図４】  複数の解像度のピラミッドを示す図である。
【図５】  ラプラスピラミッドを示す図である。
【図１ａ】
0004611535.tif 000026
【図１ｂ】
0004611535.tif 000027
【図１ｃ】
0004611535.tif 000028
【図１ｄ】
0004611535.tif 000029
【図２】
0004611535.tif 000030
【図３】
0004611535.tif 000031
【図４】
0004611535.tif 000032
【図５】
0004611535.tif 000033