(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の伝送装置の縦列接続からなる映像伝送路上の伝送画質を監視する伝送画質監視装置であって、
該映像伝送路上の複数地点において、映像画質の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
該特徴量抽出手段からMSE(平均二乗誤差)を推定するMSE推定手段とを具備し、
前記特徴量抽出手段が、入力映像を任意のサイズのブロックに分割するブロック分割手段と、ブロック内の映像を直交変換する直交変換手段と、該直交変換の任意の周波数成分値を取り出す周波数成分値抽出手段とからなり、
前記MSE推定手段が、前記複数地点から送られた周波数成分値から、任意の2地点のものを選び、対応する周波数成分値の差分の自乗値を求める自乗演算手段と、該自乗値を任意の個数分だけ加算する加算手段と、該加算手段によって得られた加算値から画質劣化を推定する画質劣化推定手段とからなることを特徴とする伝送画質監視装置。
【請求項２】
請求項1に記載の伝送画質監視装置において、
前記特徴量抽出手段は、前記直交変換手段の前段に、ブロック内の信号に＋１と−１がランダムな系列を乗算するＰＮ系列乗算手段を設け、
該ＰＮ系列乗算後に前記直交変換手段にて直交変換するようにしたことを特徴とする伝送画質監視装置。
【請求項３】
複数の伝送装置の縦列接続からなる映像伝送路上の伝送画質を監視する伝送画質監視装置であって、
該映像伝送路上の複数地点において、映像画質の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
該特徴量抽出手段からMSE(平均二乗誤差)を推定するMSE推定手段とを具備し、
前記特徴量抽出手段が、入力映像を任意のサイズのブロックに分割するブロック分割手段と、ブロック内の信号を直交変換する直交変換手段と、該直交変換の係数に＋１と−１がランダムな系列を乗算するＰＮ乗算手段と、該ＰＮ乗算された係数を逆直交変換するする逆直交変換手段と、該逆直交変換により得られた画素から任意の画素値を取り出す画素抽出手段とからなり、
前記MSE推定手段が、前記複数地点から送られた画素値から、任意の2地点のものを選び、対応する画素値の差分の自乗値を求める自乗演算手段と、該自乗値を任意の個数分だけ加算する加算手段と、該加算手段によって得られた加算値から画質劣化を推定する画質劣化推定手段とからなることを特徴とする伝送画質監視装置。
【請求項４】
請求項３に記載の伝送画質監視装置において、
前記特徴量抽出手段は、前記直交変換手段の前段に、ブロック内の信号に＋１と−１がランダムな系列を乗算するＰＮ系列乗算手段をさらに設けたことを特徴とする伝送画質監視装置。
【請求項５】
請求項1ないし４のいずれかに記載の伝送画質監視装置において、
前記直交変換部は、直交変換として、ウォルシュアダマール変換(WHT)を使用するようにしたことを特徴とする伝送画質監視装置。
【請求項６】
請求項1ないし４のいずれかに記載の伝送画質監視装置において、
前記直交変換部は、直交変換として、フーリエ変換を使用するようにしたことを特徴とする伝送画質監視装置。
【請求項７】
請求項６に記載の伝送画質監視装置において、
前記周波数成分値抽出手段は、任意の周波数成分値を取り出す際に、実数部と虚数部ではなく、振幅値のみを取り出すようにしたことを特徴とする伝送画質監視装置。
【請求項８】
請求項１ないし６のいずれかに記載の伝送画質監視装置において、
前記特徴量抽出手段の前段に、入力映像をフィルタリング処理するフィルタ手段をさらに具備したことを特徴とする伝送画質監視装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は伝送画質監視装置に関し、特に、伝送路に縦列に複数の伝送処理装置が介在し、各処理地での伝送画質を、中央で一括遠隔監視する場合に好適な、映像伝送における伝送画質監視装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画質の自動監視・評価方法としては、(1)処理画をその元の原画像と比較する方法、(2)処理画のみでその画質評価を行なう方法、および(3)原画と処理画の特徴量を比較する方法がある。
【０００３】
前記(1)の方法の例としては、例えば次の文献に詳しく開示されている。
T.Hamada, et al.:``Picture quality assessment system by three-layered bottom-up noise  weighting considering human visual perception,''  SMPTE Journal, Vol.108, No.1, Jan 1999.
【０００４】
しかしながら、（1）の方法は、実際の映像伝送の現場では、利用することができない。その理由は、実際の伝送中に得られるのは処理画のみで、原画は利用できないからである。
【０００５】
そこで、伝送中の画質監視・評価を行なうには、従来、(2)または(3)の方法しか実質的にとり得なかった。しかし、(2)の方法は、処理画のみから画質評価を行なうため、原理的に、その評価精度は低かった。一方、(3)の方法は、送信側から原画の何らかの特徴量を低速回線で伝送し、受信側の同じ特徴量と比較することにより、(2)の方法よりもより精度の高い画質監視を実現することができる。この(3)の方法に係る発明は、本発明者により、特願 2000-256015 号「伝送画質評価装置および伝送画質遠隔監視装置」（平成12年 8月 25日）として、特許出願されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
この(3)の方法では、いかに少ない特徴量で、正確に画質評価を行うかが重要となる。特に、画質評価の基であるMSE(平均二乗誤差)を推定することが重要であるが、今までに少ない特徴量で正確にMSEを推定する装置または方法は発表されていない。
ここに、MSEは次のように定義される。送信側での信号をx(t)、受信側での（劣化した）信号をy(t)、総画素数をNとおくと、MSEは次の(1)式で表すことができる。
MSE= １／N ・Σ[x(t)−y(t)]2   ・・・(1)
ここに、tは水平、垂直座標からなる2次元座標である。和は、全画素について取る。
【０００７】
本発明は、上記した従来技術に鑑みてなされたものであり、その目的は、送信側と受信側から特徴量を抽出することにより遠隔監視を行う伝送画質監視において、少ない抽出量(したがって中央監視室への回線がより低速ですむ)で有効にMSEを推定する伝送画質監視装置を提供することにある。
【０００８】
また、本発明の他の目的は、画像圧縮符号化伝送装置等による符号化ノイズ、あるいは伝送路によるエラーに基づく、受信映像の信号対雑音比の劣化を正確に推定できる伝送画質監視装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
前記した目的を達成するために、本発明は、複数の伝送装置の縦列接続からなる映像伝送路上の伝送画質を監視する伝送画質監視装置であって、該映像伝送路上の複数地点において、映像画質の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、該特徴量抽出手段からMSE(平均二乗誤差)を推定するMSE推定手段とを具備し、前記特徴量抽出手段が、入力映像を任意のサイズのブロックに分割するブロック分割手段と、ブロック内の映像を直交変換する直交変換手段と、該直交変換の任意の周波数成分値を取り出す周波数成分値抽出手段とからなり、前記MSE推定手段が、前記複数地点から送られた周波数成分値から、任意の2地点のものを選び、対応する周波数成分値の差分の自乗値を求める自乗演算手段と、該自乗値を任意の個数分だけ加算する加算手段と、該加算手段によって得られた加算値から画質劣化を推定する画質劣化推定手段とからなる点に第１の特徴がある。
【００１０】
この特徴によれば、映像を任意のサイズのブロックに分割した後ブロックごとに直交変換するので、1回あたりの直交変換の計算量を減らすことができる。また、直交変換により得られた周波数成分のうちのある周波数成分を取り出して推定に使用することにより、直交変換前の信号を間引きにより同じ量だけ取り出す場合に比べ、劣化をより高精度に推定しやすくすることができる。これは、測定対象の符号化ノイズなどの画質劣化は、広い周波数帯域に渡って存在することが多いからである。
【００１１】
また、本発明は、前記特徴量抽出手段は、前記ブロック分割手段の後段に、ブロック内の信号に＋１と−１がランダムな系列を乗算するＰＮ系列乗算手段を具備し、該ＰＮ系列乗算後に前記直交変換手段にて直交変換するようにした点に第２の特徴がある。
【００１２】
この特徴によれば、直交変換を行う前に、画像に対しＰＮ系列乗算を行うことにより、周波数特性に偏りのあるノイズを、周波数拡散することができる。その後、直交変換して、ある周波数成分の値を取り出し、送信側と受信側で差分を取ることにより、そのノイズのサンプルがより代表としてふさわしい、ノイズの平均値を表したものとなる。すなわち、より高精度で、伝送画質の自動遠隔監視が実現できる。
【００１３】
また、本発明は、前記直交変換手段の後段に、ブロック内の信号にＰＮ乗算を行うＰＮ系列乗算手段を設け、該直交変換後の係数にＰＮ系列乗算するようにした点に第３の特徴がある。この特徴によれば、伝送路エラー等に起因する局所的な劣化に対して、正確な伝送画質の遠隔監視が可能となる。
【００１４】
さらに、本発明は、前記直交変換手段の前段および後段に、ブロック内の信号にＰＮ乗算を行うＰＮ系列乗算手段を設け、ＰＮ系列乗算後に直交変換すると共に、直交変換後の係数にＰＮ系列乗算するようにした点に第４の特徴がある。この特徴によれば、符号化ノイズなどの広範囲な劣化に対しても、また伝送路エラー等に起因する局所的な劣化に対しても、正確な伝送画質の遠隔監視が可能となる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照して、本発明を詳細に説明する。図１は、複数の伝送処理装置が伝送路に縦列に接続された系（映像伝送チェーンと呼ぶ）に適用される本発明の一実施形態の概略の構成を示すブロック図である。図１は、該映像伝送チェーンの一部の構成を示すものである。
【００１６】
図１において、送信画像が、伝送路１を介して送信側２から受信側３へ伝送されるものとする。第１特徴量抽出部４は送信側２の送信画像から特徴量を抽出する。一方、第２特徴量抽出部５は、受信側３の受信画像の特徴量を抽出する。該第１、第２特徴量抽出部４、５で抽出された特徴量は、それぞれ低速回線６、７を通じて中央監視室８へ送られる。この特徴量に関するデータは、後述する周波数成分値となる。中央監視室８では、これらのデータから、MSE推定部８ａにより、MSE（平均自乗誤差）が推定される。
【００１７】
本発明では、送信画像と受信画像の間における下記の量、すなわちMSEを、いかに少ないデータから正確に推定するかがポイントである。MSEは、下記の(2)式で表すことができる。
MSE＝１／N・Σ[x(t)−y(t)]2  ・・・(2)
ここに、送信側２での信号をx(t)、受信側３での（劣化した）信号をy(t)とおいている。
【００１８】
画像は本来2次元信号であるが、ここでは便宜的に1次元信号と表している。中央監視室８において、x(t)とy(t)が全て得られていれば、真のMSEが得られるわけであるが、通常それはあり得ない。したがって、前記第１、第２特徴量抽出部４、５で送信画像及び受信画像それぞれの情報（特徴量）を抽出し、電話回線やLAN回線などの低ビットレート回線６、７により伝送し、それらの特徴量を使用して中央監視室８のMSE推定部８ａにおいてMSEを推定する。
【００１９】
ここで、本実施形態は、劣化の要因となる雑音成分は、広い周波数帯域に渡って重畳するという特徴を利用する。すなわち、原信号を何らかの方法で直交変換し、周波数成分の集合として表し、任意の周波数成分のみをサンプリングして監視室に送れば、その周波数成分の劣化から全体の劣化をある程度推定できることになる。この原理は、以下のようにParsevalの公式からいえることとなる。
【００２０】
送信側２における信号x(t)、受信側３における信号y(t)を直交変換した信号を、それぞれX(f)、Y(f)とおく。また、x(t)−y(t)≡ z(t)とおき、z(t)の直交変換をZ(f)とおくと、Parsevalの公式より下記の(3)式が成立する。
1／NΣz(t)2 =１／Ｎ・Σ｜Z(f)｜2  ・・・(3)
そこで、(2)式と(3)式とから、次の(4)式が成立する。
MSE＝１／Ｎ・Σ[x(t)−y(t)]2 ＝１／Ｎ・Σz(t)2 ＝１／Ｎ・Σ｜Z(f)｜2
すなわち、MSE ＝１／Ｎ・Σ｜X(f)−Y(f)｜2  ・・・(4)
つまり、直交変換後の各周波数成分の差分の２乗和がMSEとなる。
【００２１】
ここで、伝送による劣化は、白色、つまり、確率的には各周波数成分に均等に影響する傾向がある。これを利用すると、MSE(≡ｅ2とおく）の推定量として、任意の周波数成分の一つｆ iを利用することができる。
この推定量を ^ｅi 2とおくと、該^ｅi 2  は下記の(5)式のように置ける。
^ｅi 2  ＝Ｎ｜X(f i)−Y(f i)｜2 ・・・(5)
【００２２】
つまり、ある周波数成分の入出力差分の2乗で、劣化が推定できる。
さらに、各周波数成分の劣化の受け方は独立とすると、使用する周波数成分の数を複数とし、それぞれによる(5)式の値を平均化することにより、推定精度がより向上することになる。
つまり、送信側及び受信側から、ブロック毎にある周波数成分X(f i)とY(f i)のみを伝送すれば、MSEを推定することができる。
【００２３】
図２は、前記第１、第２特徴量抽出部４，５の構成の一具体例を示すブロック図である。
入力画像は、まずブロック分割部１１に入力し、ブロックに分割される。ただし、「ブロック」の定義としては、画面全体も含む。また、時間軸方向も含めた3次元ブロック（直方体）も含むことにする。すなわち、直交変換の単位を画面全体にしたり、時間軸方向も含めた3次元直交変換にすることも当然可能である。
次に、該ブロックは直交変換部１２で直交変換される。次いで、係数抽出部１３は、前記直交変換により得られた係数の中から適当な係数を抽出し、中央監視室８へ出力する。
【００２４】
図３は、該中央監視室８のMSE推定部８ａの一具体例を示すブロック図である。
該MSE推定部８ａでは、送信側と受信側の対応するブロックの同位置の係数値（振幅値）の差分が減算部２１で計算され、それが自乗演算部２２で自乗される。該自乗値が、加算部２３において、任意の個数分、例えば、係数毎または／およびブロック毎に加算される。その加算値は、テーブル参照部２４で、該加算値とMSEとの関係を示すテーブルにあてはめられ、MSEが推定される。
【００２５】
次に、本発明の第２実施形態を図４を参照して説明する。図４は、前記第１、第２特徴量抽出部４，５の構成の第２の具体例を示すブロック図である。
図４では、まず、入力画像がブロック分割部１１に入力し、ブロックに分割される。ただし、「ブロック」の定義は前記と同様である。次に、それらのブロック内の信号に対し、ＰＮ系列乗算部１４にてスペクトル拡散がなされる。すなわち、前記ブロックにPN系列が掛け合わされる。PN系列としては、（＋１，＋１，−１，＋１，−１，−１，＋１，−１，＋１，・・・）など、＋１と−１がランダムに発生する任意の数列で良い。この後、直交変換部１２にて、WHTがかけられる。WHTとしては、例えばブロックサイズ８×８の画像Gの場合は、次のαのようになる。
【００２６】
α＝ＵＧＵ
ここに、
0003835683.tif 000002
である。
αは上記行列演算により、１ブロックあたり、８×８個の係数となる。係数抽出部１３は、このうち、いずれかの係数を抽出して、中央監視室８へ向けて伝送する。もちろん、伝送可帯域幅に応じて、１ブロックあたり複数の係数を伝送しても、あるいは逆に、1個の係数も伝送しないブロックがあっても良い。
【００２７】
この実施形態によれば、次のようなメリットがある。以前に、「伝送による劣化は、白色、つまり、確率的には各周波数成分に均等に影響する傾向がある」と説明したが、これはあくまで傾向であって、劣化によっては周波数上で低域や高域側などに偏りを持つものもある。
ＰＮ系列乗算は、画像にPN系列（疑似ランダム系列、＋１と−１がランダムに並んでいる）を掛け合わせることによって、このノイズを統計的に各周波数成分に均等にばらつかせる効果を有する。すなわち、第1の実施形態における直交変換を行なう直前に、PN系列を画像に掛け合わせ、しかる後に直交変換することによって、(5)式による推定の精度を向上させることができる。
【００２８】
また、本実施形態において、直交変換としてウォルシュアダマール変換（WHT）を使用することのメリットについて説明する。
WHTは、直交変換のうちでは、最も計算の簡単なものの一つである。すなわち、全ての演算が和演算または差演算であるため、装置化する際に、この演算をハードウェアで実現するにしてもソフトウェアで実現するにしても、非常に簡易にできる（フーリエ変換の場合、実数演算が必要になる）。これがWHTを直交変換として利用するメリットである。
【００２９】
次に、発明の第３実施形態を、図５のブロック図を参照して説明する。図５は、前記第１、第２特徴量抽出部４，５の第３の具体例を示すブロック図である。図５が図４と異なる所は、直交変換部１２としてフーリエ変換ＦＦＴを使用するようにした点、および係数抽出部１３の後段に自乗和演算部１５を設けた点であり、図４と同符号は同一または同等物を示す。
この実施形態では、直交変換部１２としてフーリエ変換ＦＦＴを用いるようにした点に第１の特徴がある。フーリエ変換ＦＦＴは、周波数スペクトルという意味でもっとも物理的に正確で適した変換方法である。これがフーリエ変換を直交変換として利用するメリットである。なお、実現に当たっては、計算量を削減するため、高速フーリエ変換を利用するのが適当といえる。
【００３０】
次に、直交変換としてフーリエ変換ＦＦＴを使用する場合に、任意の周波数成分を取り出す際、実数部と虚数部ではなく振幅値のみを取り出して処理するようにした点に第２の特徴がある。本実施形態では、中央監視室８へ送る情報量を、約半分（実数部と虚数部計2種類の代わりに振幅値のみを伝送するので）にして、より低速な回線で中央監視を可能とすることができる。この際、重要なことは、このように情報を半分にしても、MSEの推定精度を低下させずに済むということである。その理由は次の通りである。
【００３１】
上記のX(f)、Y(f)をフーリエ変換係数とし、振幅と位相分に分けて表現したものを次の(6)式、(7)式のようにおく。
X(f)=AX(f)ｅ-jφX(f)   ・・・(6)
Y(f)=AY(f)ｅ-jφY(f)   ・・・(7)
そうすると、前記(5)式の右辺の｜X(f i)−Y(f i)｜2 は、次の式のようになる。
｜X(f i)−Y(f i)｜2 ＝｜AX（ｆi）ｅ-jφX(fi)−AY（ｆi）ｅ-jφY(fi)｜2
【００３２】
さらに仮定として、次のように考える。すなわち、 伝送劣化は、各周波数成分の位相には影響を与えない。振幅成分にのみ影響を与える。実際、位相に影響を与える劣化とは、画面のずれなどのことを意味するので、これは妥当な仮定といえる
そうすると、前記(5)式は、次の(8)式のように変形できる。
0003835683.tif 000003
つまり、ある周波数成分の振幅値（＝エネルギースペクトル密度の平方根）の入出力差分の2乗で、劣化が推定できることになる。実数部と虚数部を伝送する必要はなくなる。
【００３３】
図６は、本発明の第４実施形態を示すブロック図である。本実施形態では、特徴量抽出部４、５の前段に、人間の視覚特性を模した時空間フィルタ９、１０が適用されており、これらのフィルタ９、１０の後の信号に対して、第１〜第３実施形態で行ったのと同様の処理を行うことにより、視覚特性の重みつきのMSEを推定する。このフィルタとしては、2次元ディジタルフィルタを用いることができる。該2次元ディジタルフィルタの一例としては、例えば、本出願人による発明である特開平７−３０７９２５号公報「画像の動き推定装置」に記されたものを用いることができる。
【００３４】
以上の第１〜４の実施形態によれば、例えば画像圧縮符号化伝送装置等による符号化ノイズに基づく受信映像の信号対雑音比の劣化を正確に推定することが可能になる。その理由は、前記ＰＮ系列乗算により、直交変換した後のスペクトルがランダムになり、ある任意の抽出係数が統計的に見て全体を代表する傾向が強まるからである。
【００３５】
ところが、デジタル伝送路においてエラーが発生した場合には、原画像と受信画像との差異は画像全体には散らばらず、局所的なブロック状のエラーとなって現れる。すなわち、受信画面上のある部分だけ大きな劣化が発生し、その他の部分では殆ど劣化がないという状態になる。
このような場合には、前記のＰＮ系列乗算（画像を構成する各画素の符号をランダムに変化させること）だけでは、十分な拡散効果が得られない。すなわち、直交変換係数が、互いに独立にならず、ある程度の相関が残留してしまうことになる。その結果、信号対雑音比の推定精度が低くなることになる。
【００３６】
本発明の第５の実施形態は、上記の考察に基づいてなされたものであり、例えば、デジタル伝送路においてエラーが発生した場合に、信号対雑音比の推定精度が低くならない伝送画質監視装置を提供するものである。
この実施形態を、図７を参照して説明する。図中の、図１、図２と同じ符号は同一または同等物を示す。
【００３７】
送信側２の入力画像は、まずブロック分割部１１に入力し、任意のサイズのブロックに分割される。ブロックに分割された画像は、直交変換部１２に入力し、直交変換される。
直交変換により得られた変換係数はＰＮ系列乗算部３１に入力し、この変換領域においてＰＮ系列を乗算されて、スペクトル拡散される。この処理により、各変換係数はランダムに変更される。この処理の詳細は、前記第２、３の実施形態と同様である。なお、前記第２、３の実施形態では、直交変換の前に各画素がＰＮ系列乗算されるが、この実施形態では直交変換の後にＰＮ系列乗算するようにした点に特徴がある。
【００３８】
次に、ＰＮ系列乗算された各変換係数は、逆直交変換部３２に送られ、逆直交変換処理を行われる。前記直交変換処理がＦＥＴであった場合には逆ＦＥＴが行われ、ＷＨＴであった場合には逆ＷＨＴが行われる。なお、ＷＨＴの場合は、逆変換行列は順変換行列と同一になり、回路作成規模の削減が可能である。前記逆直交変換により得られた画素は、画素抽出部３３で、変換ブロック毎に任意の個数抽出され、中央監視室８へ送られる。
【００３９】
一方、受信側３の受信画像も、ブロック分割部１１ａ、直交変換部１２ａ、ＰＮ系列乗算部３１ａ、および逆直交変換部３２ａにより、前記入力側画像と同じ処理をされる。そして、画素抽出部３３ａにて、画素抽出部３３で抽出された前記と同じ位置でかつ同じ個数の画素が抽出され、これらの画素は中央監視室８へ入力される。
中央監視室８は、送受信側それぞれからの抽出画素に基づいて、図３に示されている処理を行い、ＭＳＥの推定を行う。
【００４０】
デジタル伝送路においてエラーが発生した場合のように、画像領域上で局所的な異常な値をもつ劣化は、直交変換スペクトル上では、広い範囲に渡って異常な値を持つといえる。したがって、直交変換スペクトル上で符号をランダムに変化させると、効果的な拡散（空間拡散）が可能になる。これにより、逆変換画素の選択抽出によるＭＳＥの推定が効果的に行えることになる。
【００４１】
次に、前記第５の実施形態の変形例を、図８を参照して説明する。この変形例は、前記ブロック分割部１１，１１ａの前に、それぞれ帯域制限フィルタ３４，３４ａ、サブサンプリング部３５，３５ａを設けた点に特徴がある。該帯域制限フィルタ３４，３４ａとして、例えば人間の視覚特性を模した時空間フィルタを使用し、該フィルタ適用後の信号に対して前記した直交変換、ＰＮ系列乗算等の処理を行うと、視覚特性の重みを付された画質劣化を推定することができるようになり、人間の主観画質評価に近い画質劣化に基づく、伝送画質の自動遠隔監視が実現できる。また、サブサンプリング部３５，３５ａの処理を行うと、計算量の負荷を軽減できるようになる。なお、前記フィルタ３４，３４ａの一例としては、本出願人による特許出願、特願平６−１２１７４８号「画像の動き推定装置」に開示されている２次元ディジタルフィルタを用いることができる。
【００４２】
次に、本発明の第６の実施形態を、図９を参照して説明する。この実施形態は、図７の直交変換部１２、１２ａの前段に、それぞれＰＮ系列乗算部４１，４１ａを付加した点に特徴があり、他の構成は図７と同一または同等である。
本実施形態では、ブロック分割部１１で分割されたブロックの画像は、第２、第３実施形態と同様に、ＰＮ系列乗算部４１に入り、スペクトル拡散される。次いで、直交変換部１２に入力し、直交変換される。次に、直交変換された符号は、第５の実施形態と同様に、ＰＮ系列乗算部３１に入り、スペクトル拡散される。以降の動作は前記第５の実施形態と同様であるので、説明を省略する。
この実施形態によれば、直交変換の前後でＰＮ系列を乗算するようにしているので、符号化ノイズなどの広範囲な劣化に対しても、また伝送路エラー等に起因する局所的な劣化に対しても、有効に拡散が可能になり、受信映像の信号対雑音比の劣化を正確に推定できるようになる。
【００４３】
なお、本実施形態の変形例として、ブロック分割部１１，１１ａの前段に、第８図に示されているように、帯域制限フィルタ３４，３４ａ、サブサンプリング部３５，３５ａを入れてもよい。これらを入れると、視覚特性の重みを付された画質劣化を推定することができるようになると共に、計算量の負荷を軽減できるようになる。
【００４４】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、チェーン各箇所と中央監視室の間の伝送路が細くても有効にMSEを推定することができ、正確な伝送画質の遠隔監視が可能となる。
【００４５】
また、本発明では、ＰＮ系列乗算したのち直交変換するようにしたので、符号化ノイズなどの広範囲な劣化に対して、正確な伝送画質の遠隔監視が可能となる。
また、本発明では、特に、直交変換としてWHT（ウォルシュアダマール変換）を用いることによって、伝送画質の推定精度を落さずに計算量を少なくできる。すなわち、正確な伝送画質の遠隔監視が簡易に実現できる。また、本発明では、実数部と虚数部を伝送する必要はなくなり、少ない抽出量有効にMSEを推定することができるようになる。
【００４６】
また、本発明では、直交変換の後にＰＮ系列乗算するようにしたので、伝送路エラー等に起因する局所的な劣化に対して、正確な伝送画質の遠隔監視が可能となる。
また、本発明では、直交変換の前後にＰＮ系列乗算するようにしたので、、符号化ノイズなどの広範囲な劣化に対しても、また伝送路エラー等に起因する局所的な劣化に対しても、正確な伝送画質の遠隔監視が可能となる。
【００４７】
また、本発明では、視覚特性を模したフィルタを映像に対して適用してから処理を行なうようにしたので、視覚特性重み付きのMSEを推定することができる。すなわち人間の主観評価に基づいた伝送画質の遠隔監視が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】  図１の特徴量抽出部の一具体例のブロック図である。
【図３】  図１のMSE推定部の一具体例のブロック図である。
【図４】  本発明の第２実施形態の特徴量抽出部のブロック図である。
【図５】  本発明の第３実施形態の特徴量抽出部のブロック図である。
【図６】  本発明の第４実施形態の構成を示すブロック図である。
【図７】  本発明の第５実施形態の構成を示すブロック図である。
【図８】  第５実施形態の変形例を示すブロック図である。
【図９】  本発明の第６実施形態の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１・・・伝送路、４、５・・・特徴量抽出部、６、７・・・低速回線、８・・・中央監視室、８ａ・・・MSE推定部、１１・・・ブロック分割部、１２，１２ａ・・・直交変換部、１３・・・係数抽出部、１４・・・ＰＮ系列乗算部、１５・・・自乗和演算部、２１・・・減算部、２２・・・自乗演算部、２３・・・加算部、２４・・・テーブル参照部、３１，３１ａ、４１，４１ａ・・・ＰＮ系列乗算部、３２，３２ａ・・・逆直交変換部、３３，３３ａ・・・画素抽出部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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