(57)【要約】【課題】主観評価に近い客観評価を行うようにする。【解決手段】各評価値算出部２０，…にて客観品質評価値を算出するが、ノイズ評価値は空間ノイズと時間ノイズとに分けて算出し、フレームジャーキネスの評価値は視覚特性を考慮した上で算出するようにしている。また、客観ＭＯＳ値の算出は、主観評価時の種々の時間遅れが含まれるような条件で行うようにしている。これにより、主観評価に近い客観評価をすることができる。【選択図】図１
2007304948.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像の品質を客観的に評価する映像品質客観評価装置において、
ぼやけの評価値ＢＬＲ（ｎ）を算出するぼやけ評価値算出部と、
ブロック歪の評価値ＢＬＫ（ｎ）を算出するブロック歪評価値算出部と、
時間ノイズについての評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ）と空間ノイズについての評価値ＮＯＳｓｐ（ｎ）との平均値である総合評価値ＮＯＳ（ｎ）を算出するノイズ評価値算出部と、
フレームジャーキネスの評価値ＪＲＫｓｅｃ（ｎ）を視覚特性を考慮した上で算出するジャーキネス評価値算出部と、
下式に基づいてフレームＭＯＳ値ＭＯＳｆ（ｎ）を算出するフレームＭＯＳ値算出部と、
前記フレームＭＯＳ値ＭＯＳｆ（ｎ）に基づき客観ＭＯＳ値を算出する客観ＭＯＳ値算出部と、
を備えた映像品質客観評価装置。
ＭＯＳｆ（ｎ）＝
５．０−｛α＊ＢＬＲ（ｎ）＋β＊ＢＬＫ（ｎ）＋γ＊ＮＯＳ（ｎ）
＋δ＊ｐｏｗｅｒ（ε，ＪＲＫｓｅｃ（ｎ））｝
但し、α，β，γ，δは、主観評価した結果から求められる重み付けパラメータである。また、εは、視覚の時間マスキング特性係数である。
【請求項２】
種々の映像特徴量を映像フレーム単位で抽出する映像特徴量抽出手段と、前記各評価値及び前記映像特徴量を前記映像と共に記憶する記憶手段と、該記憶されている前記各評価値及び前記映像特徴量を前記映像と共に表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の映像品質客観評価装置。
【請求項３】
前記ノイズ評価値算出部は、
時間ノイズについての評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ）を求める時間ノイズ評価値算出部と、
空間ノイズについての評価値ＮＯＳｓｐ（ｎ）を求める空間ノイズ評価値算出部と、
それらの評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ），ＮＯＳｓｐ（ｎ）の平均値である総合評価値ＮＯＳ（ｎ）を算出する総合評価値算出部と、
を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の映像品質客観評価装置。
【請求項４】
前記客観ＭＯＳ値算出部は、下式に基づき客観ＭＯＳ値ＭＯＳ（ｎ）を算出する、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の映像品質客観評価装置。
ＭＯＳ（ｎ）＝ｘ＊ＭＯＳｆ（ｎ−１）＋ｙ＊ＭＯＳｆ（ｎ）
但し、ｘ，ｙは、遅延要素を模したパラメータ
【請求項５】
前記映像特徴量抽出手段は、シーンチェンジを検出するシーンチェンジ抽出手段、フェードインやフェードアウトを検出するフェードイン・フェードアウト抽出手段、ブランクを検出するブランク抽出手段、及び動き特徴量を抽出する動き特徴量抽出手段の少なくとも一つを含む、
ことを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の映像品質客観評価装置。
【請求項６】
映像の品質を客観的に評価する映像品質客観評価方法において、
ぼやけの評価値ＢＬＲ（ｎ）を算出するステップと、
ブロック歪の評価値ＢＬＫ（ｎ）を算出するステップと、
時間ノイズ評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ）及び空間ノイズ評価値ＮＯＳｓｐ（ｎ）を算出するステップと、
それらの時間ノイズ評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ）及び空間ノイズ評価値ＮＯＳｓｐ（ｎ）を平均して総合ノイズ評価値ＮＯＳ（ｎ）を算出するステップと、
フレームジャーキネスの評価値ＪＲＫｓｅｃ（ｎ）を視覚特性を考慮した上で算出するステップと、
下式に基づいてフレームＭＯＳ値ＭＯＳｆ（ｎ）を算出するステップと、
を備えた映像品質客観評価方法。
ＭＯＳｆ（ｎ）＝
５．０−｛α＊ＢＬＲ（ｎ）＋β＊ＢＬＫ（ｎ）＋γ＊ＮＯＳ（ｎ）
＋δ＊ｐｏｗｅｒ（ε，ＪＲＫｓｅｃ（ｎ））｝
但し、α，β，γ，δは、主観評価した結果から求められる重み付けパラメータである。また、εは、視覚の時間マスキング特性係数である。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像の品質を客観的に評価するための映像品質客観評価装置、及び映像品質客観評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットを介しての映像の配信サービスが実施されているが、そのようなサービスを管理するには、配信された映像の品質を適正に評価しておく必要がある。
【０００３】
そのような映像の評価方法としては、ＩＴＵ−Ｒ（国際電気通信連合  無線通信部門）にて規格化された単一刺激連続品質尺度法（ＳＳＣＱＥ法）などの主観的評価方法がある。しかし、このような主観的評価方法では、映像評価のための専用の環境において少なくとも１５人以上の人により映像評価をしてもらう必要があり、多大なコストや労力が掛かってしまうという問題があった。
【０００４】
このような問題を解決する方法として、映像品質を客観的に評価する方法が種々提案され、実際に使用されている（例えば、特許文献１、及び非特許文献１参照。）。そして、そのような客観的評価方法においては、例えば、種々の客観評価値Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３を求め、下式に基づき客観ＭＯＳ値Ｙを算出していた。
【数１】
2007304948.tif 000003
【０００５】
ここで、客観評価値Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３としては、エッジ歪を考慮する尺度としてANSI T1.801.03に規定されるAverage Edge Energy(Ave_EE)や、ブロック歪などの新たなエッジ出現を捕らえる特徴量や、時間方向の劣化を考慮した特徴量を挙げることができる。また、上式におけるα，β，γ，δは、学習データから事前に重回帰分析によって求められた“重み”である。
【特許文献１】特開２００４−１７２７５３号公報
【非特許文献１】岡本淳、林孝典、高橋玲、栗田孝昭、“入力映像に依存しない映像品質客観評価法の検討”、電子情報通信学会全国大会B-11-14、2004.3.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、本発明者が上式により求めた客観ＭＯＳ値と、実際に主観的評価方法を実施して求めたＭＯＳ値とを比較したところ、客観評価と主観評価とが必ずしも一致していないことが分った。
【０００７】
本発明は、主観評価に近い客観評価を行うことが可能な映像品質客観評価装置及び映像品質客観評価方法を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に係る発明は、図１に例示するものであって、映像の品質を客観的に評価する映像品質客観評価装置（１）において、
ぼやけの評価値ＢＬＲ（ｎ）を算出するぼやけ評価値算出部（２０）と、
ブロック歪の評価値ＢＬＫ（ｎ）を算出するブロック歪評価値算出部（２１）と、
時間ノイズについての評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ）と空間ノイズについての評価値ＮＯＳｓｐ（ｎ）との平均値である総合評価値ＮＯＳ（ｎ）を算出するノイズ評価値算出部（２２）と、
フレームジャーキネスの評価値ＪＲＫｓｅｃ（ｎ）を視覚特性を考慮した上で算出するジャーキネス評価値算出部（２３）と、
下式に基づいてフレームＭＯＳ値ＭＯＳｆ（ｎ）を算出するフレームＭＯＳ値算出部（２４）と、
前記フレームＭＯＳ値ＭＯＳｆ（ｎ）に基づき客観ＭＯＳ値を算出する客観ＭＯＳ値算出部（２５）と、
を備えたことを特徴とする。
【数２】
2007304948.tif 000004
但し、α，β，γ，δは、主観評価した結果から求められる重み付けパラメータである。また、εは、視覚の時間マスキング特性係数である。
【０００９】
請求項２に係る発明は、請求項１に係る発明において、種々の映像特徴量を映像フレーム単位で抽出する映像特徴量抽出手段（３）と、前記各評価値及び前記映像特徴量を前記映像と共に記憶する記憶手段（４）と、該記憶されている前記各評価値及び前記映像特徴量を前記映像と共に表示する表示手段（５）と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
請求項３に係る発明は、請求項１又は２に係る発明において、前記ノイズ評価値算出部（２２）は、
時間ノイズについての評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ）を求める時間ノイズ評価値算出部（不図示）と、
空間ノイズについての評価値ＮＯＳｓｐ（ｎ）を求める空間ノイズ評価値算出部（不図示）と、
それらの評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ），ＮＯＳｓｐ（ｎ）の平均値である総合評価値ＮＯＳ（ｎ）を算出する総合評価値算出部（不図示）と、
を有することを特徴とする。
【００１１】
請求項４に係る発明は、請求項１乃至３のいずれか1項に記載の発明において、前記客観ＭＯＳ値算出部（２５）は、下式に基づき客観ＭＯＳ値ＭＯＳ（ｎ）を算出することを特徴とする。
【数３】
2007304948.tif 000005
但し、ｘ，ｙは遅延要素を模したパラメータ
【００１２】
請求項５に係る発明は、請求項２乃至４のいずれか１項に記載の発明において、前記映像特徴量抽出手段（３）は、シーンチェンジを検出するシーンチェンジ抽出手段（３０）、フェードインやフェードアウトを検出するフェードイン・フェードアウト抽出手段（３１）、ブランクを検出するブランク抽出手段（３２）、及び動き特徴量を抽出する動き特徴量抽出手段（３３）の少なくとも一つを含むことを特徴とする。
【００１３】
請求項６に係る発明は、映像の品質を客観的に評価する映像品質客観評価方法において、
ぼやけの評価値ＢＬＲ（ｎ）を算出するステップと、
ブロック歪の評価値ＢＬＫ（ｎ）を算出するステップと、
時間ノイズ評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ）及び空間ノイズ評価値ＮＯＳｓｐ（ｎ）を算出するステップと、
それらの時間ノイズ評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ）及び空間ノイズ評価値ＮＯＳｓｐ（ｎ）を平均して総合ノイズ評価値ＮＯＳ（ｎ）を算出するステップと、
フレームジャーキネスの評価値ＪＲＫｓｅｃ（ｎ）を視覚特性を考慮した上で算出するステップと、
下式に基づいてフレームＭＯＳ値ＭＯＳｆ（ｎ）を算出するステップと、を備えたことを特徴とする。
【数４】
2007304948.tif 000006
但し、α，β，γ，δは、主観評価した結果から求められる重み付けパラメータである。また、εは、視覚の時間マスキング特性係数である。
【００１４】
なお、括弧内の番号などは、図面における対応する要素を示す便宜的なものであり、従って、本記述は図面上の記載に限定拘束されるものではない。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１，３及び６に係る発明によれば、ノイズの評価値は時間ノイズの評価値と空間ノイズの評価値とから算出するようにし、フレームジャーキネスの評価値は視覚特性を考慮した上で算出するようにしているため、主観評価に沿った客観ＭＯＳ値を得ることができる。
【００１６】
請求項２及び５に係る発明によれば、映像品質の分析等を簡単に行うことができる。
【００１７】
請求項４に係る発明によれば、ｘ，ｙのパラメータを適切な値とすることにより、主観評価に近い客観ＭＯＳ値を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図１乃至図３に沿って、本発明を実施するための最良の形態について説明する。ここで、図１は、本発明に係る映像品質客観評価装置の構成の一例を示すブロック図であり、図２は、表示手段による表示等を説明するための模式図であり、図３は、空間ノイズ評価値及び時間ノイズ評価値の算出方法を示すフローチャート図である。
【００１９】
本発明に係る映像品質客観評価装置は、映像の品質を客観的に評価するためのノーリファレンス型評価装置であって、図１に例示するように、種々の客観品質評価値（例えば、ブロック歪評価値や、ぼやけ評価値や、ノイズ評価値や、フレームジャーキネス評価値や、フレームスキッピング評価値や、客観ＭＯＳ値など）を映像フレーム単位で算出する客観品質評価値算出手段２、を備えている。この場合、種々の映像特徴量（例えば、シーンチェンジや、フェードイン／フェードアウトや、ブランクや、動き特徴量など）を映像フレーム単位で抽出する映像特徴量抽出手段３や、前記客観品質評価値及び前記映像特徴量を前記映像と共に記憶する記憶手段４や、該記憶されている前記客観品質評価値及び前記映像特徴量を前記映像と共に表示する表示手段５を備えるようにしても良い。評価対象の映像としては、パソコンや映像機器（ＤＶＤプレーヤーなど）で再生する映像や、インターネットを介して配信されてくるストリーミング映像などを挙げることができる。
【００２０】
なお、表示手段５は、前記客観品質評価値（図２の符号５１Ａ参照）及び前記映像特徴量（同図の符号５２Ａ参照）を前記映像（同図の符号５０Ａ参照）と共に時系列的に表示するようにすると良い。
【００２１】
前記記憶手段４は、図２に示すように、表示手段５Ａの出力側に配置し、前記客観品質評価値５１と前記映像特徴量５２をログとして時系列的に記録するようにしても良い。この場合、前記記憶手段４は、映像特徴量が変化するタイミング（例えば、シーンチェンジのタイミング）で映像のサムネイル（縮小映像）５０Ａを記録するようにすると良い。サムネイル５０Ａが記録されている場合には、映像特徴量に基づき、品質が劣化した部分の映像を特定して、より詳しい分析を行うことができる。
【００２２】
後で映像の分析を行う場合は、表示手段（図２の符号５Ｂ参照）に、記録されている客観評価値５１Ｂと映像特徴量５２Ｂとを表示する。このように表示した場合には、サムネイルを表示しなくても、品質劣化が行った映像フレームや、品質劣化の傾向及び要因を簡単に分析することができる。
【００２３】
ところで、上述した客観品質評価値算出手段２は、
(1)
“ぼやけ”の評価値ＢＬＲ（ｎ）を算出するぼやけ評価値算出部２０
(2)
ブロック歪の評価値ＢＬＫ（ｎ）を算出するブロック歪評価値算出部２１
(3)
ノイズの評価値ＮＯＳ（ｎ）を算出するノイズ評価値算出部２２
(4)
フレームジャーキネスの評価値ＪＲＫｓｅｃ（ｎ）を算出するジャーキネス評価値算出部２３
(5)
上記(1) 〜(4) の評価値と下式とからフレームＭＯＳ値ＭＯＳｆ（ｎ）を算出するフレームＭＯＳ値算出部２４
【数５】
2007304948.tif 000007
但し、α，β，γ，δは、主観評価した結果から求められる重み付けパラメータである。また、εは、視覚の時間マスキング特性係数である。
(6)
前記フレームＭＯＳ値ＭＯＳｆ（ｎ）に基づき客観ＭＯＳ値ＭＯＳ（ｎ）を算出する客観ＭＯＳ値算出部２５
を少なくとも備えている。本発明によれば、ぼやけ評価値ＢＬＲ（ｎ）、ブロック歪評価値ＢＬＫ（ｎ）、ノイズ評価値ＮＯＳ（ｎ）及びフレームジャーキネス評価値ＪＲＫｓｅｃ（ｎ）によってフレームＭＯＳ値ＭＯＳｆ（ｎ）を算出するように構成されているため、主観評価に近い客観評価をすることができる。なお、前記客観品質評価値算出手段２には、フレームスキッピングの評価値を算出するスキッピング評価値算出部２６を設けておいても良い。
【００２４】
以下、前記(1) 〜(7) について補足説明する。
〈ぼやけ評価値算出部〉
【００２５】
“ぼやけ”としては、エッジぼやけや動きぼやけを挙げることができる。“ぼやけ”は、映像の圧縮やアナログ変換を行う場合に生じたり、ＷＭＶやＪＰＥＧ２０００等の新しい符号化を行う際に生じたりする。
〈ブロック歪評価値算出部〉
【００２６】
ブロック歪は、低ビットレートのＭＰＥＧ等のブロック符号化技術で圧縮したときや、符号化映像伝送時のパケットロスなどによって発生するものであって、画面上には四角く現われる。
〈ノイズ評価値算出部〉
【００２７】
本発明における前記ノイズ評価値算出部２２は、視覚特性を考慮した上で時間ノイズ（フレーム輝度の時間周波数成分の不正な偏り度を表した値）についての評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ）を求める時間ノイズ評価値算出部（不図示）と、視覚特性を考慮した上で空間ノイズ（フレーム輝度の空間高周波成分を正規化した値）についての評価値ＮＯＳｓｐ（ｎ）を求める空間ノイズ評価値算出部（不図示）と、それらの評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ），ＮＯＳｓｐ（ｎ）の平均値である総合評価値ＮＯＳ（ｎ）を下式により算出する総合評価値算出部（不図示）と、によって構成されている。
【数６】
2007304948.tif 000008
【００２８】
各フレームについての客観評価を行う場合、ノイズを精度良く検出することは一般的には困難である。本発明では、上述のようにノイズを時間ノイズと空間ノイズとに分け、それらの総合評価値ＮＯＳ（ｎ）を算出するようにしたので、視覚的に目障りなノイズの発生レベルを評価することができる。
【００２９】
この場合、時間ノイズ評価値算出部による評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ）の算出は以下のように行うと良い。
(1)
１つの映像フレームにおける輝度成分のＭＥＡＮ値を計算する（図３のＳ１１，Ｓ１２参照）。
(2)
(1) の時間系列（１秒程度の過去履歴）を一次元ＦＦＴする（Ｓ１３参照）。
(3)
ＦＦＴ後のパワー係数について分布を求める、例えばＫｕｒｔｏｓｉｓ係数（正規分布係数）を用いる（Ｓ１３参照）。
(4)
該係数が閾値以上であって正規分布でない場合には、時間ノイズが発生したものと判断し、ＦＦＴパワーのＭＥＡＮ値をＮＯＳｔｍ（ｎ）とする（Ｓ１４参照）。
(5)
但し、ＦＦＴ範囲内にシーンチェンジが発生している場合には、上記処理は行わない。
【００３０】
また、空間ノイズ評価値算出部による評価値ＮＯＳｓｐ（ｎ）の算出は以下のように行うと良い。
(1)   １つの映像フレームにおける輝度成分を抽出し、垂直方向または水平方向に一次元ＦＦＴをかける（Ｓ１，Ｓ２参照）。
(2)   ＦＦＴ結果について、視覚的に鋭敏な高周波成分（２〜５ｃｐｄ前後）を低周波成分で正規化する（Ｓ２参照）。
(3)   (2) の垂直方向・水平方向についての結果の平均値が評価値ＮＯＳｓｐ（ｎ）となる（Ｓ３参照）。
〈ジャーキネス評価値算出部〉
【００３１】
ところで、ジャーキネス（同じ映像のフレームが続くこと）は、大量に発生した場合には映像品質に影響を与えるが、少量発生の場合には映像品質への影響は少ないという特性がある。そこで、所定時間当たり（例えば、１秒当たり）に発生したジャーキネス数ＪＲＫｓｅｃ（ｎ）を求めるジャーキネス数検知部（不図示）を備え、前記ジャーキネス評価値算出部は、該ジャーキネス数ＪＲＫｓｅｃ（ｎ）と実験的に求めた値εに基づいて、ｐｏｗｅｒ（ε，ＪＲＫｓｅｃ（ｎ））の値を算出するようにすると良い。このようにした場合には、人間の視覚特性を反映させることができ、主観評価に近い評価をすることができる。なお、フレームジャーキネスに関しては、
(1)
連続するフレーム間で各画素の輝度の差分を算出し、
(2)
該差分が閾値を超えるものをカウントし、
(3)
そのカウント数が閾値を超えた場合にフレームジャーキネスと判断する
と良い。
〈スキッピング評価値算出部〉
【００３２】
ある物（対象物）が動いている映像の品質が良好であるためには、その対象物の連続的な動きが表示される必要がある。そこで、本発明においては、
(1)   連続するフレーム間で各画素の輝度の差分を算出し、
(2)   その中間値や分散等から動き変化量を求め、
(3)   その値が（あるフレームから次のフレームに掛けて）閾値以上に大きく変化した場合にはスキッピングと判断する、
ようにすると良い。なお、シーンチェンジであることを検知した場合（詳細は後述）には、そちらの検知を優先させる。
〈フレームＭＯＳ値算出部〉
【００３３】
ところで、上述したフレームＭＯＳ値算出部２４は、少なくともぼやけ評価値算出部２０、ブロック歪評価値算出部２１、ノイズ評価値算出部２２及びジャーキネス評価値算出部２３が算出した各評価値に基づきフレームＭＯＳ値２４を算出する。その算出式は下式に示すものであり、式中のα，β，γ，δは、主観評価した結果から求められる重み付けパラメータである。これらのα，β，γ，δの値は、映像サイズや視聴条件等によって異なる値である。さらに、εは、視覚の時間マスキング特性係数（例えば、ε＝１．２）である。
【数７】
2007304948.tif 000009
【００３４】
上述のＭＯＳ値は、映像の総合的な劣化レベルを示したものであって、主観品質評価（“ＩＴＵ−Ｒ勧告  ＢＴ．５００―１１  ６．３章  ＳＳＣＱＥ”参照）によって得られるＭＯＳ値を（主観的品質評価ではなく客観的品質評価によって）推定した値である。満点が５点であって、５点に近づくほど映像品質が良いことを示している。この値により、総合的な映像品質を判断することができる。
〈客観ＭＯＳ値算出部〉
【００３５】
ところで、主観評価は、映像を見ている評価者が機器を操作して行うが、映像が表示されるタイミングと、評価者が評価を入力するタイミングとを一致させることは非常に困難であり、実際には、
・  評価者の判断や反応の遅れ
・  評価者の視覚特性に基づく遅れ（人間は、映像品質の評価をリアルタイムでできるという能力に欠け、例えば、数秒間に表示される一連の映像について統計的な評価を行うという特性を有している。したがって、その特性に起因した遅れが発生する。）
・  機器の構造（例えば、スライダーの動きがスムーズで無いなど）に起因する遅れ
などがある。そこで、前記客観ＭＯＳ値算出部２５は、そのような遅れを加味したパラメータｘ，ｙ（例えば、ｘ＝０．９０、ｙ＝０．１０）を使用して客観ＭＯＳ値ＭＯＳ（ｎ）を下式に従って算出するようにしている。したがって、本発明にて算出された客観ＭＯＳ値ＭＯＳ（ｎ）は主観評価に沿ったものとなる。
【数８】
2007304948.tif 000010
【００３６】
なお、一般的に、主観評価には、シーンチェンジが起きた時点で、それまでの劣化記憶がある程度リセットされるという傾向がある。そこで、本発明のような客観評価においても、後述のような方法でシーンチェンジを検出するようにしておき、客観ＭＯＳ値の算出に当たっては、シーンチェンジが起きた時点で各評価値をリセットするようにすると良い。そのようにすることにより、より主観に近い評価が可能となる。
【００３７】
一方、上述した映像特徴量抽出手段３は、
(1)   シーンチェンジを検出するシーンチェンジ抽出手段３０
(2)   フェードインやフェードアウトを検出するフェードイン・フェードアウト抽出手段３１
(3)   ブランクを検出するブランク抽出手段３２
(4)   動き特徴量を抽出する動き特徴量抽出手段３３
の少なくとも一つを含むようにすると良い。以下、それぞれについて説明する。
【００３８】
シーンチェンジ抽出手段３０は、動き変化量及び色変化量がそれぞれ閾値以上の場合にシーンチェンジであると検出するように構成されている。すなわち、
(1)
動き特徴量の時間差分としての動き変化量を求め、
(2)
フレーム間色差の中間値や分散等により色変化量を算出し、
(3)
(1) と(2) とをそれぞれ過去履歴で正規化し、閾値と比較することによってシーンチェンジの有無を判定する
ようにすると良い。
【００３９】
ところで、映画などにおいては、シーンを切り替えるときにフェードインやフェードアウトの手法が一般的に取られている。これらのフェードインやフェードアウトにおいて客観評価を行うと、ぼやけ評価値が大きくなって、映像品質が悪いとの結果が出てしまい、得られた客観的評価は主観的評価とかなりずれたものとなってしまう。そこで、上述のようなフェードイン・フェードアウト抽出手段３１を設けておいてフェードインやフェードアウトを検知できるようにし、フェードインやフェードアウトが行われている間は客観的評価を休止すると良い。ここで、フェードイン・フェードアウトであるかどうかは、ぼやけ評価の差分（つまり、あるフレームと次のフレームとのぼやけ評価の差分）が大きくなったか否かで判断すれば良い。
【００４０】
前記ブランク抽出手段３２は、フレーム内の空間的な変化量と、フレーム間の時間的な変化量がそれぞれ閾値以下であるときにブランク（黒のブランクだけでなく、白のブランクや、その他の輝度レベルのブランクも含む）であると判定する。ブランクの間の客観評価を休止すれば、より主観評価に近い評価を得ることができる。
【００４１】
前記動き特徴量抽出手段３３は、
(1)   連続するフレーム間で各画素の輝度の差分を算出し、
(2)   該差分の平均値を動き特徴量として求める
ようにすると良い。
【００４２】
一方、本発明に係る映像品質客観評価方法は、映像の品質を客観的に評価する方法であって、
(1)   ぼやけの評価値ＢＬＲ（ｎ）を算出するステップと、
(2)   ブロック歪の評価値ＢＬＫ（ｎ）を算出するステップと、
(3)   時間ノイズ評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ）及び空間ノイズ評価値ＮＯＳｓｐ（ｎ）を算出するステップと、
(4)   それらの時間ノイズ評価値ＮＯＳｔｍ（ｎ）及び空間ノイズ評価値ＮＯＳｓｐ（ｎ）を平均して総合ノイズ評価値ＮＯＳ（ｎ）を算出するステップと、
(5)   フレームジャーキネスの評価値ＪＲＫｓｅｃ（ｎ）を算出するステップと、
(6)   下式に基づいてフレームＭＯＳ値ＭＯＳｆ（ｎ）を算出するステップと、
【数９】
2007304948.tif 000011
但し、α，β，γ，δは、主観評価した結果から求められる重み付けパラメータである。また、εは、視覚の時間マスキング特性係数である。
からなる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】図１は、本発明に係る映像品質客観評価装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、表示手段による表示等を説明するための模式図である。
【図３】図３は、空間ノイズ評価値及び時間ノイズ評価値の算出方法を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
【００４４】
１              映像品質客観評価装置
３              映像特徴量抽出手段
４              記憶手段
５              表示手段
２０            ぼやけ評価値算出部
２１            ブロック歪評価値算出部
２２            ノイズ評価値算出部
２３            ジャーキネス評価値算出部
２４            フレームＭＯＳ値算出部
２５            客観ＭＯＳ値算出部
３０            シーンチェンジ抽出手段
３１            フェードイン・フェードアウト抽出手段
３２            ブランク抽出手段
３３            動き特徴量抽出手段
【図１】
2007304948.tif 000012
【図２】
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【図３】
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