(57)【要約】【課題】動き補償を考慮した映像特徴量を利用して高精度に映像品質を推定すること。【解決手段】映像品質推定装置は、映像コンテンツの前後のフレームについて、当該前後のフレーム間において映像が動いた分だけ一方のフレームの画素を前記映像の動きとは逆方向にずらした状態における、当該前後のフレームの各画素の画素情報の差分を示す差分画素情報を生成する差分生成部と、前記差分画素情報の特徴量を算出する第１の特徴量算出部と、前記映像コンテンツの各フレームに関して算出された前記特徴量に基づいて、１つの特徴量を算出する第２の特徴量算出部と、前記１つの特徴量と、前記映像コンテンツから得られる情報とに基づいて、前記映像コンテンツの品質を推定する推定部と、を有する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像コンテンツの前後のフレームについて、当該前後のフレーム間において映像が動いた分だけ一方のフレームの画素を前記映像の動きとは逆方向にずらした状態における、当該前後のフレームの各画素の画素情報の差分を示す差分画素情報を生成する差分生成部と、
前記差分画素情報の特徴量を算出する第１の特徴量算出部と、
前記映像コンテンツの各フレームに関して算出された前記特徴量に基づいて、１つの特徴量を算出する第２の特徴量算出部と、
前記１つの特徴量と、前記映像コンテンツから得られる情報とに基づいて、前記映像コンテンツの品質を推定する推定部と、
を有することを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項２】
前記差分生成部は、前記フレームを一定区画ごとに分割することで形成されるブロックごとに、前後のフレーム間の動きベクトルを探索する動きベクトル探索部を有し、前記ブロックごとに、前後のフレームについて当該ブロックに係る動きベクトル分だけ画素をずらした状態における当該前後のフレームの各画素の画素情報の差分を示す差分画素情報を生成し、
前記第１の特徴量算出部は、前記ブロックごとの差分画素情報を統合した結果について特徴量を算出する、
ことを特徴とする請求項１記載の映像品質推定装置。
【請求項３】
前記映像コンテンツから得られる情報は、ビットレート、パケットレイヤ、ビットストリームレイヤ、及びメディアレイヤの出力情報のいずれかを含む、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の映像品質推定装置。
【請求項４】
コンピュータが、
映像コンテンツの前後のフレームについて、当該前後のフレーム間において映像が動いた分だけ一方のフレームの画素を前記映像の動きとは逆方向にずらした状態における、当該前後のフレームの各画素の画素情報の差分を示す差分画素情報を生成する差分生成手順と、
前記差分画素情報の特徴量を算出する第１の特徴量算出手順と、
前記映像コンテンツの各フレームに関して算出された前記特徴量に基づいて、１つの特徴量を算出する第２の特徴量算出手順と、
前記１つの特徴量と、前記映像コンテンツから得られる情報とに基づいて、前記映像コンテンツの品質を推定する推定手順と、
を実行することを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項５】
前記フレームを一定区画ごとに分割することで形成されるブロックごとに、前後のフレーム間の動きベクトルを探索する動きベクトル探索手順を前記コンピュータが実行し、
前記差分生成手順は、前記ブロックごとに、前後のフレームについて当該ブロックに係る動きベクトル分だけ画素をずらした状態における当該前後のフレームの各画素の画素情報の差分を示す差分画素情報を生成し、
前記第１の特徴量算出手順は、前記ブロックごとの差分画素情報を統合した結果について特徴量を算出する、
ことを特徴とする請求項４記載の映像品質推定方法。
【請求項６】
前記映像コンテンツから得られる情報は、ビットレート、パケットレイヤ、ビットストリームレイヤ、及びメディアレイヤの出力情報のいずれかを含む、
ことを特徴とする請求項４又は５記載の映像品質推定方法。
【請求項７】
請求項４乃至６いずれか一項記載の映像品質推定方法をコンピュータに実行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する。
【背景技術】
【０００２】
光回線、３Ｇ回線、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク環境を用いた映像配信サービスが近年急速に普及しており、特に無線通信における映像通信のトラヒック量は、急増すると予測されている。ネットワーク環境では、一度に通信処理できるデータ量に上限があるため、多くのトラヒックが発生すると、ネットワーク回線の輻輳が起きる。輻輳が起きると、通信が中断されたり、速度が十分に確保できずにユーザが通信サービスの利用にストレスを感じたりするため、ユーザの満足度が低下する。一方、輻輳を回避するために映像データ量を大きく削減すると、画質が低下し、ユーザ体感品質（ＱｏＥ：Quality of Experience）が低下する。
【０００３】
快適なＱｏＥでサービスを提供するためには、ＱｏＥを定量化（評価）して品質の変動を監視し、ネットワーク設備への投資に反映させたり、トラヒックを制御したりする必要がある。ＱｏＥは、ユーザが映像視聴時に体感する品質を主観的に評価した値が基本となる。しかし、主観品質評価では、評価者が映像を視聴して体感品質を評価しなければならないため、時間的、金銭的なコストの制約から評価できる映像数が限られる。そのため、サービス運用時の品質管理には、映像信号やパケットのヘッダ等の測定可能な物理的なパラメータからＱｏＥを推定する客観品質評価が用いられる。
【０００４】
客観品質評価では、高精度な品質推定を実現するために、映像の特徴を考慮することが多く、例えば、非特許文献１では、映像データにおけるＩフレームが占める割合を映像の特徴の一つとして用いて映像品質を推定している。この他に、よく用いられる映像特徴量としては、非特許文献２で定義されている、映像の空間的な特徴量ＳＩと時間的な特徴量ＴＩとがある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】ITU-T Rec. P.1201.1, "Parametric non-intrusive assessment of audiovisual media streaming quality - lower resolution application area," Aug. 2012.
【非特許文献２】ITU-T Rec. P.910, "Subjective video quality assessment methods for multimedia applications," Apr. 2008.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ビットレートやＰＳＮＲ（Peak Signal-to-Noise Ratio）等のパラメータの変化に対するＱｏＥの変動は、映像コンテンツ毎の符号化の困難性（符号化による品質劣化の生じやすさ）に依存するため、映像の符号化によって生じる品質劣化を高精度に推定するためには、映像コンテンツ毎の符号化の困難性を考慮する必要がある。非特許文献１で用いられている、Ｉフレームが占める割合は、映像コンテンツが静的である（動きが少ない）か、動的である（動きが多い）かを映像コンテンツの特徴として捉える。つまり、Ｉフレームが占める割合が大きければ静的な映像コンテンツだと考えられ、割合が小さければ動的な映像コンテンツであると考えられる。一般的には、動的な映像の方が符号化が難しいため、Ｐ．１２０１．１モデルでは、Ｉフレームの割合が小さいほど符号化が困難な映像だとしている。しかしながら、Ｉフレームの占める割合では、符号化の困難性を十分に捉えられないケースも存在する。例えば、動きの複雑さが同程度の、精細度（空間的な複雑さ）が高い映像と低い映像とが有ったときに、前者の方が符号化は困難であるが、精細さを表現するためにＩフレームの占める割合が後者に比べて大きくなる。
【０００７】
また、非特許文献２に記載されている映像特徴量は、空間的な複雑さと時間的な複雑さを表すことができ、それらの組み合わせによって映像の複雑さ（符号化の困難性）をある程度推定可能であるが、現在普及している映像符号化方式（例えばＨ．２６４／ＡＶＣ）では、動き補償と呼ばれる技術によってデータの圧縮を行っており、ＳＩ、ＴＩは、この動き補償を用いる方式の符号化困難性を捉えられていない。
【０００８】
例えば、道路を定点カメラで撮影した映像を考えると、道路等の背景はほとんど変化せず、車や人等の動きが各フレームの違いとなる。動き補償では、背景部分に対しては、前後のフレームのその箇所の画素を参照して差分画像を生成し、それを圧縮する。車や人等のオブジェクトに対しては、その動きの方向・速さ（動きベクトル）を探索し、移動元（又は移動先）の画素を参照して差分画像を生成し、それを圧縮する。ＳＩは、背景が複雑かどうか（多数の葉を持つ木々が映っているか等）を表すが、動き補償による圧縮では前後のフレームを参照するため、背景の複雑さは大きな影響を与えない。ＴＩは、オブジェクトの大きさ、数、移動速度等を表すが、この値が大きくても動きベクトルが正しく発見可能な場合には、動き補償による圧縮によって効率的に圧縮できる。このように、既存の映像特徴量では、現在の符号化方式の符号化困難性を十分に捉えられていない。
【０００９】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、動き補償を考慮した映像特徴量を利用して高精度に映像品質を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
そこで上記課題を解決するため、映像品質推定装置は、映像コンテンツの前後のフレームについて、当該前後のフレーム間において映像が動いた分だけ一方のフレームの画素を前記映像の動きとは逆方向にずらした状態における、当該前後のフレームの各画素の画素情報の差分を示す差分画素情報を生成する差分生成部と、前記差分画素情報の特徴量を算出する第１の特徴量算出部と、前記映像コンテンツの各フレームに関して算出された前記特徴量に基づいて、１つの特徴量を算出する第２の特徴量算出部と、前記１つの特徴量と、前記映像コンテンツから得られる情報とに基づいて、前記映像コンテンツの品質を推定する推定部と、を有する。
【発明の効果】
【００１１】
動き補償を考慮した映像特徴量を利用して高精度に映像品質を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態における映像品質推定装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における映像品質推定装置の機能構成例を示す図である。
【図３】特徴量算出部の構成例を示す図である。
【図４】映像品質推定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図５】映像特徴量算出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図６】或る映像群に関してのＰ．１２０１．１の推定モデルと本実施の形態との品質推定結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における映像品質推定装置のハードウェア構成例を示す図である。図１の映像品質推定装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
【００１４】
映像品質推定装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００１５】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って映像品質推定装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
【００１６】
図２は、本発明の実施の形態における映像品質推定装置の機能構成例を示す図である。図２において、映像品質推定装置１０は、特徴量算出部１及び映像品質推定部２を有する。これら各部は、映像品質推定装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。
【００１７】
特徴量算出部１には、映像コンテンツの各フレームが、その順番にしたがって連続的に入力される。当該映像コンテンツのデータ形式は、所定の形式に限定されない。特徴量算出部１は、当該映像コンテンツについて、符号化の困難性を表す指標として用いられる映像特徴量σを算出する。
【００１８】
図３は、特徴量算出部１の構成例を示す図である。図３において、特徴量算出部１は、ブロック分割部１２、差分画像生成部１３、ブロック統合部１５、フレーム特徴量算出部１６、及び映像特徴量算出部１７等を有する。特徴量算出部１は、また、画素情報記憶部１１及びフレーム特徴量記憶部１８を有する。画素情報記憶部１１及びフレーム特徴量記憶部１８は、例えば、メモリ装置１０３又は補助記憶装置１０２等を用いて実現可能である。
【００１９】
画素情報記憶部１１は、入力されるフレームの画素情報（以下、「フレーム画素情報Ｆｎ」という。）を記憶し、一つ前のフレーム画素情報（過去画素情報）Ｆｎ−１を、差分画像生成部１３へ入力する。フレームの画素情報とは、例えば、当該フレームの画素ごとの輝度信号Ｙ、色差信号Ｕ、Ｖ等である。人間は、色差信号の変化よりも輝度信号の変化に敏感であるため、映像品質の分野では主に輝度信号が用いられる。
【００２０】
ブロック分割部１２は、入力されるフレーム画素情報Ｆｎをブロックに分割し、ブロック画素情報Ｂｎ，ｉとして差分画像生成部１３へ入力する。ブロックとは、フレームを一定区画ごとに分割することで形成される単位をいう。ブロックのサイズは、通常１６×１６であるが、８×８、４×４、３２×３２、又は６４×６４が用いられることもある。以下、ブロックのサイズは１６×１６を想定して記載するが、他のサイズが用いられてもよい。なお、フレームの縦及び横の少なくともいずれか一方の画素数が、１６の倍数でない場合、一部のブロックのサイズは、１６×１６でなくてもよい。
【００２１】
差分画像生成部１３は、映像コンテンツの前後のフレームについて、当該前後のフレーム間において映像が動いた分だけ一方のフレームの画素を前記映像の動きとは逆方向にずらした状態における、当該前後のフレームの各画素の画素情報の差分を示す情報を生成する。ここで、フレーム内の映像の動きは、１方向に限られない。フレーム内において複数の部分に動きがある場合、それぞれの部分の移動方向が同じであるとは限らないからである。そこで、差分画像生成部１３は、入力される過去画素情報Ｆｎ−１とブロック画素情報Ｂｎ，ｉとに基づいて、ブロックごとにブロック差分画素情報ＤＢｎ，ｉを算出し、各ブロック差分画素情報ＤＢｎ，ｉをブロック統合部１５へ入力する。具体的には、フレーム内の位置ｘ、ｙの画素値をＦｎ−１（ｘ，ｙ）とし、ブロック内の位置ｘ、ｙの画素値をＢｎ，ｉ（ｘ，ｙ）で表すとすると、差分画像生成部１３に含まれる動きベクトル探索部１４は、以下の式（１）が最小となるｘ、ｙを、ブロックごとに求める。
【００２２】
【数１】
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式（１）が最小となるようなｘ、ｙを探すことを、動きベクトル探索という。この例では、動きベクトルの精度は１ｐｉｘｅｌであるが、フィルタを用いることで１／２ｐｉｘｅｌや１／４ｐｉｘｅｌ単位で動きベクトルを探索することもできる。
【００２３】
差分画像生成部１３は、動きベクトル探索部１４によって探索されたｘ、ｙを用いて、以下の代入演算を実行して、ブロックごとにブロック差分画素情報ＤＢｎ，ｉを生成する。
ＤＢｎ，ｉ（ｊ，ｋ）＝Ｆｎ−１（ｘ＋ｊ，ｙ＋ｋ）−Ｂｎ，ｉ（ｊ，ｋ）
ここで、ｊ＝１、２、…、１６、ｋ＝１、２、…、１６
すなわち、ここでの「＝」は、代入を意味する。つまり、Ｆｎ−１（ｘ＋ｊ，ｙ＋ｋ）−Ｂｎ，ｉ（ｊ，ｋ）の算出結果が、ＤＢｎ，ｉ（ｊ，ｋ）に代入されることで、ブロック差分画素情報ＤＢｎ，ｉが生成される。また、ｘ、ｙの値は、当該ブロックに関して探索された値が用いられる。生成された各ブロック差分画素情報ＤＢｎ，ｉは、ブロック統合部１５に入力される。
【００２４】
なお、（ｘ＋ｊ，ｙ＋ｋ）が、フレームの領域外とならないようにするために、０≦ｘ≦フレームの横幅（画素数）−１６、０≦ｙ≦フレームの横幅（画素数）−１６という制限が設けられてもよい。または、ｘ、ｙの範囲をもう少し大きな値（−１６しないなど）にしたり、（フレームサイズが１６の倍数でなく）端数などで、フレームの領域外にアクセスする必要が有る場合には、例えば、領域外の画素値が０にされてもよいし、領域内においてアクセス先に最も近い画素（例えば、隣など）の画素値が参照されて、Ｆｎ−１（ｘ＋ｊ，ｙ＋ｋ）の値が決定されてもよい。
【００２５】
ブロック統合部１５は、入力された各ブロック差分画素情報ＤＢｎ，ｉを統合し、フレーム差分画素情報ＤＦｎを生成する。各ブロック差分画素情報ＤＢｎ，ｉの統合とは、各ブロック差分画素情報ＤＢｎ，ｉに係る各ブロックの相対的な位置関係が維持されるように各ブロック差分画素情報ＤＢｎ，ｉを配列して、１つのフレーム差分画素情報ＤＦｎを生成することをいう。生成されたフレーム差分画素情報ＤＦｎは、フレーム特徴量算出部１６に入力される。
【００２６】
フレーム特徴量算出部１６は、入力されたフレーム差分画素情報ＤＦｎからフレーム特徴量（ＤＦｎの各画素値の標準偏差）σｎを算出する。フレーム特徴量としては、フレーム差分画素情報ＤＦｎの標準偏差の他に、各画素値の分散や各画素値の二乗平均などが用いられてもよい。算出されたフレーム特徴量σｎは、映像特徴量算出部１７に入力される。
【００２７】
映像特徴量算出部１７は、入力されたフレーム特徴量σｎをフレーム特徴量記憶部１８に記憶する。映像特徴量算出部１７は、品質の推定対象とされた映像コンテンツの全てのフレームのフレーム特徴量σｎがフレーム特徴量記憶部１８に記憶されると、全てのフレーム特徴量σｎに基づいて、１つの映像特徴量σを算出する。例えば、全てのフレーム特徴量σｎの平均値が、映像特徴量σとして算出される。
【００２８】
なお、映像特徴量σの算出に用いる画素情報としては、通常、輝度の情報が用いられるが、色差の信号やＲＧＢのいずれかの信号が用いられてもよく、また、それぞれの画素情報に基づいて計算された各映像特徴量を重みづけして合計した結果が、映像特徴量σとして算出されてもよい。
【００２９】
図２に戻る。映像品質推定部２は、特徴量算出部１によって算出される映像特徴量σと、映像コンテンツのビットレートＢｒとから映像品質ＭＯＳｐを算出する。ＭＯＳｐは、例えば、下記の式（２）で計算できる。
【００３０】
【数２】
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ここで、ＭＯＳＭＩＮは、ＭＯＳｐのとりうる値の最低値である。例えば、ＭＯＳｐがとりうる範囲が１〜５であるとき、ＭＯＳＭＩＮは１である。また、ｃ１〜ｃ５は、エンコーダや解像度毎に異なる定数であり、映像品質推定装置１０の設計者が、主観品質評価実験により得られたデータ等に基づいて自由に決めることができる。
【００３１】
本実施の形態では、測定したパケットのヘッダ情報を用いるパケットレイヤの映像品質推定法を想定して、ビットレートを用いる例を説明したが、本実施の形態は、動き補償を考慮した符号化困難性を表す映像特徴量σを算出し、映像特徴量σを用いて映像品質を推定することを特徴の一つとするため、映像品質の推定手法は、上記の式（２）に限定されない。
【００３２】
例えば、ビットレートの代わりに、ＰＳＮＲや構造的類似性（ＳＳＩＭ(structural similarity)）のような映像信号を入力情報に用いるメディアレイヤの出力情報を用いて映像品質推定式が定義されてもよいし、量子化パラメータＱＰや動きベクトルのような、パケットのペイロードに含まれるビットストリームの情報を用いて映像品質推定式が定義されてもよい。また、メディアレイヤ（映像信号）やパケットレイヤ（パケットヘッダ）、ビットストリームレイヤ（パケットペイロード）等の複数のレイヤの情報が組み合わされて映像品質推定式が定義されてよい。
【００３３】
以下、映像品質推定装置１０が実行する処理手順について説明する。図４は、映像品質推定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００３４】
ステップＳ１において、特徴量算出部１は、映像品質の推定対象の映像コンテンツ（以下、「対象コンテンツ」という。）について、映像特徴量σを算出する。
【００３５】
続いて、映像品質推定部２は、特徴量算出部１によって算出された映像特徴量σと、対象コンテンツのビットレートとに基づいて映像品質ＭＯＳｐを推定し、当該ＭＯＳｐを出力する（ステップＳ２）。出力方法は、表示装置への表示、ネットワークを介した送信、プリンタへの出力等、所定のものに限定されない。
【００３６】
続いて、ステップＳ１の詳細について説明する。図５は、映像特徴量算出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。特徴量算出部１は、対象コンテンツの最初のフレーム画素情報の入力に応じて、図５の処理手順を開始する。
【００３７】
最初のフレーム画素情報Ｆ１が入力されると、特徴量算出部１は、フレーム数をカウントするための変数ｎを初期化する（ステップＳ１０）。具体的には、変数ｎに０が代入される。続いて、特徴量算出部１は、変数ｎをインクリメント（変数ｎに１を加算）し、フレーム数をカウントする（ステップＳ１１）。また、画素情報記憶部１１は、入力されたフレーム画素情報Ｆ１を記憶する（ステップＳ１２）。
【００３８】
続いて、ブロック分割部１２は、変数ｎの値が１であるか否かを判定する（ステップＳ１３）。変数ｎが１であれば（ステップＳ１３でＹｅｓ）、Ｓ１１に戻る。この場合、次のフレーム画素情報Ｆ２が入力されると、ステップＳ１１以降が実行される。
【００３９】
変数ｎが１でない場合（ステップＳ１３でＮｏ）、ブロック分割部１２は、フレーム画素情報Ｆｎをブロックに分割し、ブロック画素情報Ｂｎ，ｉを生成する（ステップＳ１４）。
【００４０】
続いて、動きベクトル探索部１４は、フレーム画素情報Ｆｎを参照して、ブロック画素情報Ｂｎ，ｉの動きベクトルをブロックごとに探索する。差分画像生成部１３は、動きベクトルの探索結果に基づいて、ブロック差分画像ＤＢｎ，ｉをブロックごとに生成する（ステップＳ１５）。
【００４１】
続いて、ブロック統合部１５は、ブロックごとのブロック差分画素情報ＤＢｎ，ｉを統合し、フレーム差分画素情報ＤＦｎを生成する（ステップＳ１６）。
【００４２】
続いて、フレーム特徴量算出部１６は、フレーム差分画素情報ＤＦｎからフレーム特徴量σｎを算出する（ステップＳ１７）。算出されたフレーム特徴量σｎは、フレーム特徴量記憶部１８に記憶される（ステップＳ１８）。
【００４３】
対象コンテンツの全てのフレームが処理された場合にはステップＳ２０に進み、そうでない場合にはステップＳ１１以降が繰り返される（ステップＳ１９）。
【００４４】
ステップＳ２０において、映像特徴量算出部１７は、フレーム特徴量記憶部１８に記憶された各フレームのフレーム特徴量σｎに基づいて映像特徴量σを算出する（ステップＳ２０）。
【００４５】
次に、本実施の形態の効果を説明する。図６は、或る映像群に関してのＰ．１２０１．１の推定モデルと本実施の形態との品質推定結果を示す図である。すなわち、図６は、品質評価結果を縦軸とし、主観品質評価試験によって得られたＭＯＳ値を横軸をとした散布図であり、「＋」が、Ｐ．１２０１．１モデルのプロットを示し、「×」が、本実施の形態のプロットを示す。
【００４６】
図６によれば、本実施の形態のプロットの方が、推定結果とＭＯＳ値とが一致する４５度の線の近くに分布しており、Ｐ．１２０１．１モデルに比べて精度よく推定できていることが分かる。また、最小二乗平均誤差平方根（ＲＭＳＥ）は、Ｐ．１２０１．１では、０．４１であったのに対し、本実施の形態では、０．３１であり、本実施の形態の方が精度よく品質推定できていることが確認できた。
【００４７】
上述したように、本実施の形態によれば、映像符号化で利用されている動き補償を考慮することにより、ＱｏＥの観点に基づく映像符号化の困難性を表す特徴量を算出することができ、当該特徴量に基づいて、高精度な映像品質の推定が可能となる。
【００４８】
なお、本実施の形態において、差分画像生成部１３は、差分生成部の一例である。フレーム特徴量算出部１６は、第１の特徴量算出部の一例である。映像特徴量算出部１７は、第２の特徴量算出部の一例である。映像品質推定部２は、推定部の一例である。
【００４９】
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】
【００５０】
１            特徴量算出部
２            映像品質推定部
１０          映像品質推定装置
１１          画素情報記憶部
１２          ブロック分割部
１３          差分画像生成部
１４          動きベクトル探索部
１５          ブロック統合部
１６          フレーム特徴量算出部
１７          映像特徴量算出部
１８          フレーム特徴量記憶部
１００        ドライブ装置
１０１        記録媒体
１０２        補助記憶装置
１０３        メモリ装置
１０４        ＣＰＵ
１０５        インタフェース装置
Ｂ            バス
【図１】
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【図２】
2017005343.tif 000006
【図３】
2017005343.tif 000007
【図４】
2017005343.tif 000008
【図５】
2017005343.tif 000009
【図６】
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