(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理済みビデオ・シーケンスの主観的品質評価を予測する方法であって、
最悪品質のビデオ・トレーニング・シーケンスの知覚差スコアと、最良品質のビデオ・トレーニング・シーケンスの知覚差スコアとを求め、
主観的品質評価スケールの両端における圧縮の主因である主観的品質評価スケール上での対応主観的品質評価スコアを上記最悪及び最良の知覚差スコアに割り当て、
上記最悪及び最良の知覚差スコアと変換関数の発見的に求めた定数とから計算を行って、上記知覚差スコアを上記主観的品質評価スケールでの主観的品質評価スコアに変換する
ことを特徴とするビデオ・シーケンスの主観的品質評価の予測方法。
【請求項２】
上記知覚差スコアを求めるステップは、
上記最悪品質ビデオ・トレーニング・シーケンスに対応する第１基準ビデオ・トレーニング・シーケンスと、上記最悪品質ビデオ・トレーニング・シーケンスとを第１人間視覚モデル・モジュールに入力して、上記最悪知覚差スコアを求め、
上記最良品質ビデオ・トレーニング・シーケンスに対応する第２基準ビデオ・トレーニング・シーケンスと、上記最良品質ビデオ・トレーニング・シーケンスとを第２人間視覚モデル・モジュールに入力して、上記最良知覚差スコアを求める
ことを特徴とする請求項１の方法。
【請求項３】
上記第１及び第２基準ビデオ・トレーニング・シーケンス用のシングル・エンド品質測度を求めるステップと、
該シングル・エンド品質測度を用いて、上記最悪及び最良の知覚差スコアに対応する上記主観的品質評価スコアを調整するステップと
を更に具えた請求項２の方法。
【請求項４】
上記第１及び第２基準ビデオ・トレーニング・シーケンスは、単一の基準ビデオ・トレーニング・シーケンスであることを特徴とする請求項２の方法。
【請求項５】
上記第１及び第２人間視覚モデル・モジュールは、単一の人間視覚モデル・モジュールであることを特徴とする請求項２の方法。
【請求項６】
上記計算を行うステップは、
上記主観的品質評価スケールの両端に対する圧縮屈折点を決定し、
該圧縮屈折点に基づいて上記発見的に求めた定数を決定する
ことを特徴とする請求項１の方法。
【請求項７】
上記計算を行うステップは、
上記最良及び最悪の知覚差スコア並びに上記発見的に求めた定数を一連の区分的に線形な関数に適用して、上記変換関数を定義するステップを更に具えたことを特徴とする請求項６の方法。
【請求項８】
上記計算を行うステップは、
上記最良及び最悪の知覚差スコア並びに上記発見的に求めた定数をＳ字形関数に適用して、上記変換関数を定義するステップを更に具えたことを特徴とする請求項６の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般に、ビデオ処理に関し、特に、対応する人間視覚モデルの知覚差スコアからビデオの主観的品質評価を予測するビデオ・シーケンスの主観的品質評価の予測方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ある条件下では、差平均オピニオン・スコア（Difference Mean Opinion Scores: ＤＭＯＳ）の如き標準的な主観品質評価との相関が良好な知覚差スコアを発生する方法が存在している。しかし、実際に数字で表すＤＭＯＳ値は、他のものの中でも、「最良（最も劣化が少ない）」及び「最悪（最も劣化が多い）」のビデオ・トレーニング・シーケンスに応じて決まる。なお、これら最良及び最悪のビデオ・トレーニング・シーケンスは、評点をつける人間の主観を校正するために用いる。主観は、一端が「最良」のビデオ・トレーニング・シーケンスで、他端が「最悪」のビデオ・トレーニング・シーケンスであるスケール（尺度）を用いると言われている。そして、ビデオ試験シーケンスは、「校正された」スケールに基づいた主観により評価される。しかし、主観は、スケールの両端（極値）での品質評価に対して控えめであるので、ビデオ試験シーケンス用の主観的評価スケールの頂部（一端）及び底部（他端）の近傍は、本質的に圧縮されている。なお、ビデオ試験シーケンス内で、スケールの一層端のビデオ品質を後で調べる場合に備えて、このスケールのわずかな部分を確保しておく。
【０００３】
テクトロニクス社製ピクチャ品質アナライザＰＱＡ２００型で実現されている如く、ビデオ・ピクチャ品質を決定する既存の方法では、スケールの両端を設定するために「最良」及び「最悪」ビデオ・トレーニング・シーケンスを用いて、これら１組のビデオ・シーケンスにＤＭＯＳスケールを調和させることをしていない（例えば、特許文献１参照）。その代わりに、相関を作り、典型的な変換係数を用いる。これら典型的な変換係数は、１対１、又は線形マッピングを意味し、スケールの両端での圧縮や、ＤＭＯＳ値に固有の非直線性などを考慮していない。
【０００４】
【特許文献１】
米国特許第５８１８５２０号明細書
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
そこで、処理したビデオの主観的品質評価を予測するピクチャ品質測定システムが望まれている。
【０００６】
よって、本発明は、スケールの両端での圧縮や、ＤＭＯＳ値固有の非直線性を考慮して、ビデオ・シーケンスの主観的品質評価を予測する方法を提供するものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、処理済みビデオ・シーケンスの主観的品質評価を予測する方法であって；最悪品質のビデオ・トレーニング・シーケンスの知覚差スコアと、最良品質のビデオ・トレーニング・シーケンスの知覚差スコアとを求め（１２、１４）；  主観的品質評価スケールの両端における圧縮の主因である主観的品質評価スケール上での対応主観的品質評価スコア（ＰＤ（最悪）、ＰＤ（最良））を最悪及び最良の知覚差スコアに割り当て；最悪及び最良の知覚差スコアと変換関数の発見的に求めた定数とから計算を行って、知覚差スコアを主観的品質評価スケールでの主観的品質評価スコアに変換する（１６）ことを特徴としている。
【０００８】
本発明の方法は、「最悪」品質ビデオ・トレーニング・シーケンス用及び「最良」品質ビデオ・トレーニング・シーケンス用の知覚差スコアを得ることにより、対応する人間視覚モデルの知覚差スコアから、処理済みビデオの主観的品質評価を予測する。劣化に対するいくつかのシングル・エンド測度（測定値）によって、対応する主観的な品質評価値（スコア）を変更するので、対応する主観的な品質評価値を知覚差スコアに割り当てる。かかる劣化は、「最悪」及び「最良」品質ビデオ・トレーニング・シーケンスを導出する基準ビデオ・トレーニング・シーケンス内に存在するかもしれない。区分的線形関数や、「Ｓ」字曲線関数や、主観的品質評価スケールの両端にて非直線性及び圧縮を近似する他の関数でもよい変換関数を用いて、発見的に導出した定数と「最悪」及び「最良」の品質ビデオ・トレーニング・シーケンスの知覚差スコアとに基づいた校正値の変換曲線を発生する。
【０００９】
本発明の目的、利点及び新規な特徴は、添付図を参照した以下の詳細説明から明らかになろう。
【００１０】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明により、処理済みビデオの主観的品質評価を予測する装置のブロック図である。第１人間視覚モデル・モジュール１２は、「最悪」ビデオ・シーケンス用の基準（比較的劣化のない）ビデオ・トレーニング・シーケンスを入力として受けると共に、基準ビデオ・トレーニング・シーケンスの処理済みのものを「最悪」品質（劣化のある）ビデオ・トレーニング・シーケンスとして受ける。同様に、第２人間視覚モデル・モジュール１４は、「最良」ビデオ・シーケンス用の基準ビデオ・トレーニング・シーケンスを入力として受けると共に、「最悪」と同様の割合で、基準ビデオ・トレーニング・シーケンスをわずかに処理したものを「最良」品質ビデオ・トレーニング・シーケンスとして受ける。これら「最悪」及び「最良」品質のビデオ・トレーニング・シーケンスは、ＤＭＯＳ値を得るための主観的ビデオ品質評価セッションの期間中に人間の主観を校正するのに用いる「最悪」及び「最良」のビデオ・トレーニング・シーケンスに対応する。人間視覚モデル・モジュール１２及び１４は、「最悪」及び「最良」のビデオ・トレーニング・シーケンスを順次入力する同じモジュールでもよいし、図示の如く、別々のモジュールでもよい。人間視覚モデル・モジュール１２及び１４の出力は、夫々、最悪知覚差値ＰＤ（最悪）及び最良知覚差値ＰＤ（最良）であり、これら知覚差値（知覚差スコア）は、校正された変換装置１６に入力する。
【００１１】
基準ビデオ・トレーニング・シーケンスは、「最悪」及び「最良」のビデオ・トレーニング・シーケンスの両方に対して同じでもよいし、同じでなくてもよい。これら基準ビデオ・トレーニング・シーケンスは、シングル・エンド測定モジュール１８及び２０に夫々入力される。なお、基準トレーニング・シーケンスは、前もって処理されているので、ブロッキネス、ノイズ、ぼかしなどの如きいくらかの劣化が生じている。校正済み変換装置１６は、シングル・エンド測度を用いて、主観的品質評価に対する知覚差スコアの相関を調整する。
【００１２】
スケールの両端及びスケール自体での圧縮を考慮するために、人間視覚モデル・モジュール１２及び１４からの人間視覚モデルに基づく知覚差スコアにより、ビデオ・トレーニング・シーケンスを評価して、ＤＭＯＳ校正トレーニング手順をシミュレーションする。これら両端の場合を用いて、ＤＭＯＳに用いる１００ポイント・スケールでの１５及び８５を識別して、両端でのスケール圧縮を補償する。
【００１３】
「最悪」品質ビデオ・トレーニング・シーケンスを用いて、スケールや、知覚差スコアの補償しきい値レベルを設定する。なお、この知覚差スコアは、高い方の端部で圧縮補償用にＤＭＯＳスコアに変換されるものである。ブロッキネス、ノイズ、にじみなどを測定基準としたシングル・エンド測定モジュール１８を用いることにより、「最悪」品質ビデオ・トレーニング・シーケンス用の対応基準ビデオ・トレーニング・シーケンスを限定できる。これら値が「低い劣化」を示すならば、「最悪」品質ビデオ・トレーニング・シーケンス用の知覚差スコアを、ＤＭＯＳスケールの５５で開始する補償屈折点（knee）にて、８５の代わりに７０に割り当てることができる。同様に、シングル・エンドで測定した劣化が高いならば、即ち、値が１５未満ならば、又は、シングル・エンドで測定した劣化が低いかゼロならば、「最良」品質ビデオ・トレーニング・シーケンスＤＭＯＳスコアを１５よりも大きな値に割り当ててもよい。圧縮は、区分的な線形でもよいし、「Ｓ」字曲線関数の如き何らかの他の関数でもよい。
【００１４】
スケールの高い方での端での線形圧縮の例は、次のようになる。なお、「最悪」品質ビデオ・トレーニング・シーケンス・スコアは、上述のように７０のＤＭＯＳ値に等しい。
normPD = PDn / (PD(最悪) - Pd(最良))
なお、PDnは、知覚差スコアであり、nは、０から１００まで０．０２きざみで変化し、normPDは、正規化されたＰＤスコアである。
(normPD < kneeThresh)ならば、
ＤＭＯＳ = normPD * scale
であり、そうでなければ、
ＤＭＯＳ = (kneeThresh + (normPD - kneeThresh) * compression) * scale
である。これら式は、経験的に求めたものである。ここで、kneeThresh = 0.66であり、scale = 70 / (kneeThresh + compression * (1 - kneeThresh)) であり、compression = 0.6 である。compression （圧縮）及びkneeThresh（屈折点しきい値）の値は、互いに依存するが、発見的に選択されて、約５５で圧縮屈折点（compression knee）を発生する。すなわち、kneeThresh * scale = 55 である。結果としてのＤＭＯＳ値（縦軸）と知覚差（ＰＤ）スコア（横軸）との関係を図２に示す。この図２は、しきい値の上が圧縮されている場合を単に示しているに過ぎない。この例では、ＰＤ（最悪）＝１．３であり、ＰＤ（最良）＝０である。垂直の点線は、ＰＤ（最悪）を表し、水平の点線は、約５５の圧縮屈折点の値を表す。なお、図２において、Ｄmosnは、変換関数を示し、ＰＤwst及びＰＤbstは、ＰＤ（最悪）及びＰＤ（最良）を示す。
【００１５】
さらに、類似の区分的線形近似をスケールでの圧縮に対して行うので、「Ｓ」関数を近似する３つの線形セグメントが存在する。すなわち、normPD < kneeThreshH 及びnormPD > kneeThreshL ならば、１つの線形近似を用いる。一方、normPD > kneeThreshH ならば、高い端の圧縮線形近似を用いる。さらに、normPD < kneeThreshL ならば、低い端の圧縮線形近似を用いる。
【００１６】
ＤＭＯＳスケールの両端でのＰＤスコアの簡単な圧縮は、実際のＤＭＯＳスケールとの相関関係を改善する。この改善の程度は、ビデオ試験シーケンス全体にわたる品質評価の分布に大いに依存する。校正された変換装置１６からの校正済み変換曲線を用いて、ビデオ試験シーケンス用の如何なる測定済みＰＤスコアもＤＭＯＳ値に変換できる。
【００１７】
【発明の効果】
本発明は、校正曲線を発生して、知覚差スコアを差平均オピニオン・スコアＤＭＯＳに変換し、処理済みビデオ・シーケンス用の主観的品質評価を予測する方法を提供する。なお、知覚差スコアは、「最良」及び「最悪」の品質ビデオ・トレーニング・シーケンスの知覚差スコアと、主観的品質評価スケールの両端での圧縮を考慮して発見的に決定した定数とに基づいている。よって、スケールの両端での圧縮や、ＤＭＯＳ値固有の非直線性を考慮して、ビデオ・シーケンスの主観的品質評価を予測できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明により、処理済みビデオ用の主観的品質評価を予測する装置のブロック図である。
【図２】本発明により、知覚差スコアを主観的品質評価に変換するための校正曲線の例を示す図である。
【符号の説明】
１２、１４  人間視覚モデル・モジュール
１６  校正された変換装置
１８、２０  シングル・エンド測定
【図１】
0004076844.tif 000002
【図２】
0004076844.tif 000003