(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準映像信号と劣化映像信号とに基づいて、劣化映像信号の映像に対してユーザが体感する映像品質を推定するための映像品質推定装置であって、
前記基準映像信号と前記劣化映像信号とから、前記映像品質の算出に使用する品質推定パラメータの値と、所定の映像品質とを算出するパラメータ算出手段と、
前記所定の映像品質に応じた前記品質推定パラメータの寄与度を求め、当該寄与度を掛けた前記品質推定パラメータの値を使用して、前記映像品質を算出する品質算出手段と
を備えることを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項２】
前記所定の映像品質に応じた品質推定パラメータの寄与度を出力する選択関数が、品質推定パラメータ毎に予め定められ、当該選択関数が前記映像品質推定装置の記憶手段に格納されており、
前記品質算出手段は、前記パラメータ算出手段により算出された前記品質推定パラメータに対応する選択関数に前記所定の映像品質を入力することにより、前記寄与度を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の映像品質推定装置。
【請求項３】
前記所定の映像品質は、前記基準映像信号と前記劣化映像信号との間の差分値から得られたエッジ量に基づいて算出された品質である
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の映像品質推定装置。
【請求項４】
前記品質推定パラメータの値は、映像全体の劣化量、ブロック歪による劣化量、ボケに伴う劣化量、局所的な空間劣化量、フリーズ劣化量を含む
ことを特徴とする請求項１ないし３のうちいずれか１項に記載の映像品質推定装置。
【請求項５】
前記品質推定パラメータの値は、映像全体の劣化量、ブロック歪による劣化量、ボケに伴う劣化量、局所的な空間劣化量、及びフリーズ劣化量を重み付け加算することにより得られた映像品質を含む
ことを特徴とする請求項１ないし４のうちいずれか１項に記載の映像品質推定装置。
【請求項６】
基準映像信号と劣化映像信号とに基づいて、劣化映像信号の映像に対してユーザが体感する映像品質を推定するための映像品質推定装置が実行する映像品質推定方法であって、
前記基準映像信号と前記劣化映像信号とから、前記映像品質の算出に使用する品質推定パラメータの値と、所定の映像品質とを算出するパラメータ算出ステップと、
前記所定の映像品質に応じた前記品質推定パラメータの寄与度を求め、当該寄与度を掛けた前記品質推定パラメータの値を使用して、前記映像品質を算出する品質算出ステップと
を備えることを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項７】
前記所定の映像品質に応じた品質推定パラメータの寄与度を出力する選択関数が、品質推定パラメータ毎に予め定められ、当該選択関数が前記映像品質推定装置の記憶手段に格納されており、
前記品質算出ステップにおいて、前記映像品質推定装置は、前記パラメータ算出ステップにより算出された前記品質推定パラメータに対応する選択関数に前記所定の映像品質を入力することにより、前記寄与度を算出する
ことを特徴とする請求項６に記載の映像品質推定方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１ないし５のうちいずれか１項に記載の映像品質推定装置における各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像品質推定装置、映像品質推定方法、及びプログラムに関し、特にインターネットのようなＩＰネットワーク経由で行うＩＰＴＶサービス、映像配信サービス、ＴＶ電話サービス等の映像通信の映像品質値を推定する映像品質推定装置、映像品質推定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
良好な品質で映像サービスが提供されていることを確認するためには、サービス提供前又は提供中に、ユーザが体感する映像の品質を測定し、映像の品質が良好であることを確認・監視することが重要である。そこで、ユーザが体感する映像の品質を適切に評価できる映像品質定量化技術が必要である。
【０００３】
映像品質を定量化する手法には、主観品質評価法（例えば、非特許文献１参照）と、品質推定技術（例えば、非特許文献２、３参照）とが存在する。主観品質評価法は、評価環境（室内照度や室内騒音等）が再現可能な施設において、多数のユーザに映像を評価してもらう必要がある。そのため、評価に時間を要する。そこで、映像信号から物理的な特徴量を導出して映像品質値を出力する、品質推定技術の開発が進められている（例えば、非特許文献２、３参照）。
【０００４】
非特許文献２に記載されている品質推定技術では、映像全体の劣化量、ブロック歪による劣化量、ボケに伴う劣化量、局所的な空間劣化量、フリーズ劣化量の５つのパラメータを基に、重回帰分析により映像品質を推定している。一方、非特許文献４では、ユーザはエッジ領域の劣化を知覚しやすいという特性を考慮し、エッジ量に着目することで、非特許文献２で映像全体の劣化量を示すパラメータとして用いられているPSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）よりも高精度に映像品質を推定できることが示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】ITU-T勧告P.910 "Subjective video quality assessment methods for multimedia applications"
【非特許文献２】ITU-T勧告J.247 "Objective perceptual multimedia video quality measurement in the presence of a full reference"
【非特許文献３】ITU-T勧告J.341  "Objective perceptual multimedia video quality measurement of HDTV for digital cable television in the presence of a full reference"
【非特許文献４】山岸和久, Lina Karam, 岡本淳, 林孝典, "Quality estimation model for stereoscopic video services," 信学技報,CQ2011-23,July 2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献２、３に記載された技術のように、従来の品質推定技術では、品質推定式を構成する各品質推定パラメータの重みが固定値となっており、低品質領域から高品質領域まで全ての品質推定パラメータが採用されている。しかし、品質推定パラメータによっては、例えば、図１(a)のように、低品質領域では品質推定パラメータと映像品質の間に対応関係があるが、高品質領域では品質推定パラメータのばらつきが大きく、対応関係がない品質推定パラメータが存在する。このような品質推定パラメータの場合、低品質領域の品質精度向上には寄与するが、高品質領域では品質推定精度を低下させてしまう。
【０００７】
また、図１(b)のように、中品質領域では品質推定精度向上に寄与するが、高品質・低品質領域では品質推定精度を低下させてしまうような品質推定パラメータもある。更に、図１(c)のように、中品質領域から高品質領域に品質が上がるにしたがって、品質推定精度向上に寄与する品質推定パラメータもある。そのため、品質推定精度を向上させるためには、映像品質に応じて、品質推定精度向上に寄与する品質推定パラメータを選択し、選択された品質推定パラメータを用いて映像品質を推定することが必要である。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、映像サービスにより提供される映像を視聴中のユーザが体感する映像の品質を高精度に推定する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の実施の形態によれば、基準映像信号と劣化映像信号とに基づいて、劣化映像信号の映像に対してユーザが体感する映像品質を推定するための映像品質推定装置であって、
前記基準映像信号と前記劣化映像信号とから、前記映像品質の算出に使用する品質推定パラメータの値と、所定の映像品質とを算出するパラメータ算出手段と、
前記所定の映像品質に応じた前記品質推定パラメータの寄与度を求め、当該寄与度を掛けた前記品質推定パラメータの値を使用して、前記映像品質を算出する品質算出手段と
を備えることを特徴とする映像品質推定装置が提供される。
【００１０】
また、本発明の実施の形態によれば、基準映像信号と劣化映像信号とに基づいて、劣化映像信号の映像に対してユーザが体感する映像品質を推定するための映像品質推定装置が実行する映像品質推定方法であって、
前記基準映像信号と前記劣化映像信号とから、前記映像品質の算出に使用する品質推定パラメータの値と、所定の映像品質とを算出するパラメータ算出ステップと、
前記所定の映像品質に応じた前記品質推定パラメータの寄与度を求め、当該寄与度を掛けた前記品質推定パラメータの値を使用して、前記映像品質を算出する品質算出ステップと
を備えることを特徴とする映像品質推定方法が提供される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の実施の形態によれば、映像サービスにより提供される映像を視聴中のユーザが体感する映像の品質を高精度に推定する技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】品質推定パラメータと映像品質の関係例を示す図である。
【図２】品質推定パラメータの選択関数を説明するための図である。
【図３】本発明の実施の形態における映像品質推定装置の構成例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態におけるエッジ導出部の構成例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態における品質推定パラメータの選択関数の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態（本実施の形態）を説明する。なお、以下で説明する実施の形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られるわけではない。
【００１４】
（実施の形態の概要）
まず、本実施の形態の概要を説明する。本実施の形態では、後に詳述するパラメータ導出部、品質統合部から構成される映像品質推定装置が提供される。パラメータ導出部はエッジ導出部を内包する。エッジ導出部は、ノイズ除去部、エッジパラメータ導出部、エッジに基づく品質推定部から構成され、画像の輪郭等を示すエッジに基づく品質推定値（以下、エッジに基づく品質推定値）を出力する。
【００１５】
パラメータ導出部では、エッジ導出部の出力であるエッジに基づく品質推定値や、その他の品質推定パラメータ値（例：J.247で計算されるPSNR等）を出力する。品質統合部は、パラメータ導出部の出力を基に、統合映像品質推定値を出力する。統合映像品質推定値は、エッジ導出部の出力に応じて品質推定に用いる品質推定パラメータが選択され、品質推定に寄与しない品質推定パラメータの重みを低減させる機能を備えた品質推定式を用いて導出される。
【００１６】
ここで、品質推定に用いる品質推定パラメータの選択方法の例を説明する。図１(a)のように、低品質領域における品質推定には寄与するが、それ以外の領域での品質推定には寄与しない品質推定パラメータに関しては、当該品質推定パラメータの選択関数を図２(a)のように設定し、低品質以外の領域では当該品質推定パラメータを選択しないようにする。ここでの選択関数は、映像品質の値を入力して、品質推定パラメータの適用の重みを示す値（本実施の形態では、０〜１の値）を出力する関数である。図２(a)に示す選択関数は、映像品質が低品質領域に該当する値である場合に、１を出力する。この１は、該当品質推定パラメータをそのまま適用することを意味する。一方、映像品質が中品質領域あるいは高品質領域に該当する値である場合には、０を出力する。この０は、該当品質推定パラメータを適用しないことを意味する。
【００１７】
図１(b)のように、中品質領域における品質推定には寄与するが、それ以外の領域での品質推定には寄与しない品質推定パラメータに関しては、当該品質推定パラメータの選択関数を図２(b)のように設定し、中品質以外の領域では当該品質推定パラメータを選択しないようにする。
【００１８】
また、図１(c)のように、中品質領域から高品質領域に品質が上がるにしたがって、品質推定精度向上に寄与する品質推定パラメータに関しては、図２(c)のような選択関数を設定し、高品質領域においては当該品質推定パラメータを選択するが、中品質領域においては、品質が下がるにつれて次第に当該品質推定パラメータの重みが低減されるようになり（当該品質推定パラメータが選択されるようになり）、低品質領域においては当該品質推定パラメータが選択されないようにする。
【００１９】
つまり、図１に記された３つの品質推定パラメータを用いて映像品質を推定する場合、品質推定式において、低品質領域では図１(a)の品質推定パラメータのみが選択される。中品質領域では図１(b)(c)の品質推定パラメータが選択され、特に図１(c)の品質推定パラメータに関しては品質が上がるにつれて重みが大きくなる。そして、高品質領域では図１(c)の品質推定パラメータのみが選択される。
【００２０】
ここで、本実施の形態では、図２の横軸にあたる映像品質として、エッジ量に基づく品質推定値であるエッジ導出部の出力を用いる。このように、品質推定パラメータの選択関数をエッジ量から推定した品質値の関数とすることで、エッジ量に基づく品質推定値により品質推定精度向上に寄与する品質推定パラメータを選択できるようになる。これにより、エッジ導出部の出力に応じて品質推定に用いる品質推定パラメータが選択され、品質推定に寄与しない品質推定パラメータの重みを低減させる品質推定式が実現する。
【００２１】
なお、図２の横軸にあたる映像品質として、エッジ量に基づく品質推定値を用いることは一例であり、エッジ量に基づく品質推定値以外の品質推定値を用いることとしてもよい。以下、本実施に形態に係る映像品質推定装置の構成及び動作をより詳細に説明する。
【００２２】
（装置構成、機能概要）
図３に、本実施の形態に係る映像品質推定装置１の構成例を示す。図３に示すとおり、映像品質推定装置１は、パラメータ導出部２、及び品質統合部３を有する。また、パラメータ導出部２はエッジ導出部２１を内包する。
【００２３】
図３に示すように、映像品質推定装置１には、評価対象映像の基準映像信号R1及び劣化映像信号P1が入力され、統合映像品質推定値Vqeが出力される。ここで、基準映像信号R1は、符号化やネットワーク伝送等を経ていない映像信号である。劣化映像信号P1は、基準映像信号R1が符号化やネットワーク伝送等を経ることにより、その品質が劣化した映像信号のことである。
【００２４】
図４は、パラメータ導出部２内のエッジ導出部２１の構成例を示す図である。図４に示すように、エッジ導出部２１は、ノイズ除去部２１１、エッジパラメータ導出部２１２、エッジに基づく品質推定部２１３を有する。エッジ導出部２１には基準映像信号R1及び劣化映像信号P1が入力され、品質推定値Vedgeが出力される。
【００２５】
パラメータ導出部２は、内包するエッジ導出部２１の出力Vedgeとその他の品質推定パラメータの値Vp1〜Vpn（nはパラメータの数）を出力する。具体的には、基準映像信号と劣化映像信号とを比較することで、非特許文献２（ITU-T勧告J.247）に記されている映像全体の劣化量、ブロック歪による劣化量、ボケに伴う劣化量、局所的な空間劣化量、フリーズ劣化量等を求める。なお、映像全体の劣化量、ブロック歪による劣化量、及びボケに伴う劣化量は、符号化による劣化量に相当し、局所的な空間劣化量、及びフリーズ劣化量は、パケット損失による劣化量に相当する。
【００２６】
品質統合部３は、パラメータ導出部２の出力Vedge、Vp1〜Vpnを基に、劣化映像信号の品質推定結果である統合映像品質推定値Vqeを算出し、出力する品質算出手段である。統合映像品質推定値Vqeは、エッジ導出部２１の出力Vedgeに応じて、品質推定に用いる各品質推定パラメータ値（Vedge、Vp1〜Vpn）が選択される品質推定式を用いて導出される。なお、統合映像品質推定値Vqeは、劣化映像信号の映像に対してユーザが体感する映像品質に相当する。
【００２７】
本実施の形態に係る映像品質推定装置１は、例えば、１つ又は複数のコンピュータに、本実施の形態で説明する処理内容を記述したプログラムを実行させることにより実現可能である。すなわち、映像品質推定装置１が有する機能は、当該コンピュータに内蔵されるＣＰＵやメモリ等のハードウェア資源を用いて、映像品質推定装置１で実施される処理に対応するプログラムを実行することによって実現することが可能である。上記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（可搬メモリ等）に記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記プログラムをインターネットや電子メール等、ネットワークを通して提供することも可能である。
【００２８】
（各部の動作）
次に、映像品質推定装置１を構成する各部の処理動作を詳細に説明する。
【００２９】
＜エッジ導出部２１＞
まず、エッジ導出部２１（図４）の動作を詳細に説明する。エッジ導出部２１におけるノイズ除去部２１１は、基準映像信号R1と劣化映像信号P1のそれぞれについて、ノイズ除去を行い、基準映像信号R1'と劣化映像信号P1'を出力する。
【００３０】
ノイズ除去の手法としては、例えば、ローパスフィルタをかけてサブサンプリングを行う手法を用いる。本実施の形態におけるローパスフィルタは、縦横2x2の画素値の平均値をそれぞれの画素値とすることで実現する。ただし、2x2の画素値を平均することでローパスフィルタを実現することは一例であり、3x3等、nxnの画素値の平均値とすることでローパスフィルタを実現してもよい。また、サブサンプリングでは、2x2の画素値を１画素として扱うことを意味する。つまり、3840x2160の解像度を持つ映像は、1920x1080の解像度を持つ映像に変換されることになる。前述のローパスフィルタ同様に、3x3やnxnの画素値を１画素として扱うこととしてもよい。
【００３１】
エッジ導出部２１におけるエッジパラメータ導出部２１２は、ノイズ除去後の基準映像信号R1'と劣化映像信号P1'を入力とし、エッジ量（E）を導出する。具体的には、まず、下記の式１を用いて、ノイズ除去後の基準映像信号R1'と劣化映像信号P1'の画素の差分値Fdifを求める。次に、フレーム毎にFdifにソーベルフィルタをかけて、フレームごとのエッジ量（SIdif）を導出する（式２）。最後に、全フレームのSIdif値の平均値より、エッジ量（E）を導出する（式３）。
【００３２】
Fdif(k,i,j) = R1'(k,i,j) − P1'(k,i,j)      （式１）
SIdif(k) = stdspace[Sobel(Fdif(k,i,j))]      （式２）
【００３３】
【数１】
0006402088.tif 000002
式１〜３のkはフレーム番号、iは画素の行番号、jは画素の列番号、Nは総フレーム数を表す。なお、エッジ量の算出方法は上記の算出方法に限られず、他の方法でエッジ量を算出してもよい。
【００３４】
エッジに基づく品質推定部２１３は、エッジパラメータ導出部２１２の出力Eを入力とし、品質推定値Vedgeを導出する。具体的には、人間の知覚特性を加味し、式４に示す非線形モデルによりエッジ量に基づく品質推定値Vedgeを導出する。
【００３５】
Vedge = a1 + (a2-a1) / (1+(E/a3)^a4)    （式４）
なお、式４の係数a1〜a4は、実施済みの主観評価実験データベースを基に導出し、映像品質推定装置１の図示しない記憶部（メモリ等の記憶手段）に保持されていることとする。
【００３６】
＜パラメータ導出部２＞
次に、パラメータ導出部２（図３）の動作を詳細に説明する。パラメータ導出部２は、品質推定パラメータ値Vp1〜Vpn（nはパラメータの数）を求め、出力する。パラメータ導出部２は、エッジ導出部２１により得られたVedgeも出力する。具体的には、例えば、非特許文献２に記されている映像全体の劣化量、ブロック歪による劣化量、ボケに伴う劣化量、局所的な空間劣化量、フリーズ劣化量等を求め、それぞれを品質推定パラメータ値として出力する。
【００３７】
また、非特許文献２に記載された品質推定式を用いて品質を推定した結果を、品質推定パラメータ値の１つとしてもよい。つまり、この場合、パラメータ導出部２は、非特許文献２に記載されているように、映像全体の劣化量、ブロック歪による劣化量、ボケに伴う劣化量、局所的な空間劣化量、フリーズ劣化量の５つの特徴量に対して重み付け加算を行うことで、品質推定値を算出し、それを品質推定パラメータ値の１つとして出力する。ここで用いる品質推定式における係数は、上記の記憶部に保持されていることとする。当該係数は、重回帰分析により予め導出されているものである。
【００３８】
ここで、映像全体の劣化量とは、基準映像と劣化映像の差分から映像全体に発生している定常的な劣化を示す特徴量である。ブロック歪による劣化量とは、水平・垂直方向に発生する劣化とそれ以外の劣化の比を取ることにより得られたブロック歪の発生を示す特徴量である。ボケに伴う劣化量とは、基準・劣化映像のブロックごとのフレーム間差分値を比較して得られる、ブロックごとの映像の動きのボケを示す特徴量である。局所的な空間劣化量とは、基準・劣化映像のブロックごとのフレーム間差分値が大きいブロックについて、その変動の大きさを計算することで得られる、離散的に発生するブロック歪を示す特徴量である。フリーズ劣化量とは、映像が続けて表示される時間に対して人間の視覚特性による重み付けを行うことで得られる、フレームレートの低下やフリーズ劣化を示す特徴量である。
【００３９】
＜品質統合部３＞
次に、品質統合部３（図３）の動作を詳細に説明する。
【００４０】
品質統合部３は、エッジ導出部２１の出力Vedgeとパラメータ導出部２の出力Vp1〜Vpnを基に、式５により、統合映像品質推定値（Vqe）を算出し、出力する。
【００４１】
【数２】
0006402088.tif 000003
式５において、wl(l=0,1,…,n)を各品質推定パラメータ(Vedge、Vpl)に対する重みとし、bl(Vedge)を品質推定パラメータの選択関数とし、c(Vedge)を補正項とする。式５に示すように、本実施の形態では、Vedgeも品質推定パラメータの１つとして使用されており、これに対応する重みがw0であり、選択関数がb0(Vedge)である。Vpl(l=1,…,n)に対する重みはwl(l=1,…,n)であり、選択関数はbl(Vedge) (l=1,…,n)である。なお、選択関数は、映像品質（Vedge）に応じて、品質推定パラメータがどの程度、品質推定に寄与するかを示す値を出力する関数である。
【００４２】
ここで、品質推定パラメータの選択関数bl(Vedge) (l=0,1,…,n)の設定方法の例を示す。例えば、図５(a)のように、Vedge ＞ t0 において選択される品質推定パラメータの選択関数bl(Vedge)を式６に示す。
【００４３】
・Vedge ≦ t0 のとき  bl(Vedge) = 0      （式６）
・Vedge ＞ t0 のとき  bl(Vedge) = 1    
図５(b)のように、中品質領域から高品質領域にかけて次第に品質推定への寄与度が増加する品質推定パラメータの選択関数bl(Vedge)を式７に示す。
【００４４】
bl(Vedge) = d1 + (d2 − d1) / (1+(Vedge/d3)^d4)  （式７）
なお、式７は、図５(b)に示すような曲線を描く関数の一例である。中品質領域から高品質領域にかけて次第に品質推定への寄与度が増加する品質推定パラメータの選択関数は、式７に限らず、他の式を用いてもよい。また、式７の定数を調整することで、図５(a)に示すように、t0まで０を出力し、t0以降は１を出力するような選択関数を設定することも可能である。
【００４５】
また、図５(c)に示すように、中品質領域でのみ品質推定に寄与する品質推定パラメータの選択関数bl(Vedge)を式８に示す。
【００４６】
・Vedge ≦ t1 のとき  bl(Vedge) = 0            （式８）
・t1 ＜ Vedge ＜ t2 のとき  bl(Vedge) = 1
・t2 ≦ Vedge のとき  bl(Vedge) = 0
上記の式６〜式８として示した選択関数bl(Vedge)は一例に過ぎず、これらに限られるものではない。例えば、
・Vedge ≦ t0 のとき  bl(Vedge) = 1
・Vedge ＞ t0 のとき  bl(Vedge) = 0    
のように、（式６）とは逆の作用を与えるものや、（式７）の高低が逆のものを使用することもできる。本実施の形態では、品質推定パラメータの特性（例：図１）に応じた適切な選択関数bl(Vedge)が、品質推定パラメータ毎に設定され、映像品質推定装置１の記憶部に格納され、品質統合部３により使用される。
【００４７】
以上により、エッジ量に基づく品質推定値Vedgeに応じて品質推定に用いる品質推定パラメータが選択され、品質推定に寄与しない品質推定パラメータの重みを低減させる品質推定パラメータの選択関数bl(Vedge)が実現される。なお、bl(Vedge)は、品質推定パラメータがどの程度、品質推定に寄与するかを示す値を出力することから、bl(Vedge)の出力値を寄与度と称してもよい。
【００４８】
ここで、式５のwl、c、bl、式６のt0、式７のd1〜d4、式８のt1、t2等の情報は、実施済みの主観評価実験データベースを基に導出し、映像品質推定装置１の記憶部に保持されているものとし、品質統合部３は、当該記憶部から上記の係数、関数等を読み出して、式５の計算を行い、Vqeを出力する。
【００４９】
本実施の形態では、式５に示したように、それぞれの品質推定パラメータに、当該品質推定パラメータに適した選択関数を掛け合わせ映像品質を推定しているが、複数の品質推定パラメータを統合した値を選択関数と乗算し、エッジ量に基づく品質値と統合することとしてもよい。例えば、J.247は前述のように５つのパラメータから品質を推定する技術であり、これら5つのパラメータから導出した品質を、品質推定パラメータとして選択関数と乗算し、エッジ量に基づく品質値と統合し、最終的な品質値を推定することとしてもよい。
【００５０】
より具体的には、パラメータ導出部２において、品質パラメータVp1として、「映像全体の劣化量、ブロック歪による劣化量、ボケに伴う劣化量、局所的な空間劣化量、フリーズ劣化量の５つのパラメータを、重み付けして加算することにより得られた映像品質推定結果」、すなわち、「J.247の技術を用いて出力した結果」を出力する。つまり、以下の式９によりVp1を算出する。
【００５１】
Vp1=a1×（映像全体の劣化量）＋a2×（ブロック歪による劣化量）+a3×（ボケに伴う劣化量）+a4×（局所的な空間劣化量）+a5×（フリーズ劣化量）+a6      （式９）（a1〜a6は定数）
そして、品質統合部３が、エッジ導出部２１の出力Vedgeとパラメータ導出部２のJ.247で出力した結果Vp1を用いて、式５（パラメータ数n=1）により、統合映像品質推定値（Vqe）を出力する。つまり、以下の式１０によりVqeを算出する。
【００５２】
Vqe = w0×b0(Vedge)×Vedge + w1×b1(Vedge)×Vp1 + c(Vedge)    （式１０）
上述したように、本実施の形態によれば、エッジ量に基づく品質推定値Vedgeに応じて、品質推定精度向上に寄与する品質推定パラメータを選択し、選択された品質推定パラメータを用いて映像品質を推定することが可能となる。これにより、品質推定精度が向上する。
【００５３】
したがって、映像通信サービスの提供者は、提供中のサービスがユーザに対してある一定以上の品質を保っているかどうかを容易に判断することができ、提供中のサービスの品質実態をリアルタイムに把握・管理することが可能となる。
【００５４】
（実施の形態のまとめ）
本実施の形態により、基準映像信号と劣化映像信号とに基づいて、劣化映像信号の映像に対してユーザが体感する映像品質を推定するための映像品質推定装置であって、前記基準映像信号と前記劣化映像信号とから、前記映像品質の算出に使用する品質推定パラメータの値と、所定の映像品質とを算出するパラメータ算出手段と、前記所定の映像品質に応じた前記品質推定パラメータの寄与度を求め、当該寄与度を掛けた前記品質推定パラメータの値を使用して、前記映像品質を算出する品質算出手段とを備える映像品質推定装置が提供される。パラメータ導出部２は、パラメータ導出手段の一例であり、品質統合部３は、品質算出手段の一例である。
【００５５】
前記所定の映像品質に応じた品質推定パラメータの寄与度を出力する選択関数が、品質推定パラメータ毎に予め定められ、当該選択関数が前記映像品質推定装置の記憶手段に格納されており、前記品質算出手段は、前記パラメータ算出手段により算出された前記品質推定パラメータに対応する選択関数に前記所定の映像品質を入力することにより、前記寄与度を算出することとしてもよい。
【００５６】
前記所定の映像品質は、例えば、前記基準映像信号と前記劣化映像信号との間の差分値から得られたエッジ量に基づいて算出された品質である。
【００５７】
前記品質推定パラメータの値は、映像全体の劣化量、ブロック歪による劣化量、ボケに伴う劣化量、局所的な空間劣化量、フリーズ劣化量を含むこととしてもよい。また、前記品質推定パラメータの値は、映像全体の劣化量、ブロック歪による劣化量、ボケに伴う劣化量、局所的な空間劣化量、及びフリーズ劣化量を重み付け加算することにより得られた映像品質を含むこととしてもよい。
【００５８】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００５９】
１  映像品質推定装置
２  パラメータ導出部
３  品質統合部
２１  エッジ導出部
２１１  ノイズ除去部
２１２  エッジパラメータ導出部
２１３  エッジに基づく品質推定部
R1  基準映像信号
P1  劣化映像信号
R1'  ノイズ除去後の基準映像信号
P1'  ノイズ除去後の劣化映像信号
Fdif  ノイズ除去後の基準映像信号R1'と劣化映像信号P1'の画素の差分値
SIdif  Fdifにソーベルフィルタをかけた値
E  エッジ量
k フレーム番号
i  画素の行番号
j  画素の列番号
N  総フレーム数
p0〜pn  0〜n個の品質推定パラメータ
Vqe  統合映像品質推定値
Vedge  エッジ量から推定した品質値
Vp1〜Vpn  1〜n個の品質推定パラメータ値
a1〜a4   Vedgeを導出するための関数の係数
wl(l=0,1,…,n+1)   Vqeを導出するための品質推定式の重み
bl(Vedge)(l=0,1,…,n+1)   Vqeを導出するための品質推定式における品質推定パラメータの選択関数
c(Vedge)  Vqeを導出するための品質推定式の補正項
d1〜d4  品質推定パラメータの選択関数bl(Vedge)の係数
t0〜t2  品質推定パラメータの選択関数bl(Vedge)の閾値
【図１】
0006402088.tif 000004
【図２】
0006402088.tif 000005
【図３】
0006402088.tif 000006
【図４】
0006402088.tif 000007
【図５】
0006402088.tif 000008