誤り隠蔽の後の動画を示す動画品質をビットストリームレベルで推定する方法であり、前記誤り隠蔽前にビットストリームレベルで実行される方法であって、動画ビットストリームから複数のグローバル条件特徴量を抽出及び/又は計算するステップと、MBが欠落したことを判定するステップと、少なくとも前記欠落したMBについて複数のローカル有効性特徴量を抽出及び/又は計算するステップと、前記誤り隠蔽で使用される誤り隠蔽法をエミュレートすることにより、前記欠落したMBについて数値の誤り隠蔽の有効性レベルを計算するステップと、動画品質の推定された可視アーチファクトレベルとして、前記計算された誤り隠蔽有効性レベルを提供するステップとを有する方法。前記複数の条件特徴量は、フレーム種別、イントラMB対インターMBの比、モーションインデックス、及びテクスチャインデックスのうち少なくとも2つを有する、請求項1に記載の方法。前記複数の条件特徴量は、フレーム種別、イントラMB対インターMBの比、モーションインデックス、及びテクスチャインデックスを少なくとも有する、請求項2に記載の方法。前記テクスチャインデックスは、フレームの関心のあるMBのテクスチャ平滑性特徴量から取得され、前記関心のあるMBは、前記欠落したMB自体と、前記欠落したMBに隣接するMBとを有し、前記テクスチャ平滑性特徴量は、DC及びAC係数の累積エネルギーに対するDC係数の比と閾値との比較から取得される、請求項2又は3に記載の方法。前記複数のローカル有効性特徴量は、空間的動きベクトル均一性、時間的動きベクトル均一性、及びテクスチャ平滑性のうち少なくとも2つを有する、請求項1ないし4のうちいずれか1項に記載の方法。前記複数のローカル有効性特徴量は、空間的動きベクトル均一性、時間的動きベクトル均一性、平均の動きの大きさ、及びテクスチャ平滑性を少なくとも有する、請求項5に記載の方法。前記空間的動きベクトル均一性は、隣接する正確なMBの動きベクトルに基づく、請求項5又は6に記載の方法。前記テクスチャ平滑性は、DCACエネルギーに対するDC係数エネルギーの比と閾値との比較から取得され、現在のMB及び隣接するMBのDCT係数に基づく、請求項5ないし7のうちいずれか1項に記載の方法。H264符号化が使用され、前記複数のローカル有効性特徴量は、インタースキップモードの比及びインターダイレクトモードの比のうち少なくとも1つを有する、請求項1ないし8のうちいずれか1項に記載の方法。誤り隠蔽の後の動画を示す動画品質を推定する装置であり、前記動画品質が前記誤り隠蔽前にビットストリームレベルで推定される装置であって、動画ビットストリームから複数のグローバル条件特徴量を抽出及び計算する第1の抽出及び計算手段と、MBが欠落したことを判定する判定手段と、少なくとも前記欠落したMBについて複数のローカル有効性特徴量を抽出及び計算する第2の抽出及び計算手段と、誤り隠蔽法をエミュレートすることにより、前記欠落したMBについて数値のEC有効性レベルを計算する計算手段と、動画品質の推定された可視アーチファクトレベルとして、前記計算された誤り隠蔽有効性レベルを提供する出力手段とを有する装置。前記複数の条件特徴量は、フレーム種別、イントラMB対インターMBの比、モーションインデックス、及びテクスチャインデックスのうち少なくとも2つを有する、請求項10に記載の装置。前記複数の条件特徴量は、フレーム種別、イントラMB対インターMBの比、モーションインデックス、及びテクスチャインデックスを少なくとも有する、請求項11に記載の装置。前記テクスチャインデックスは、フレームの関心のあるMBのテクスチャ平滑性特徴量から取得され、前記テクスチャ平滑性特徴量は、DC及びAC係数の累積エネルギーに対するDC係数の比と閾値との比較から取得され、前記関心のあるMBは、前記欠落したMB自体と、前記欠落したMBに隣接するMBとを有する、請求項11又は12に記載の装置。前記複数のローカル有効性特徴量は、空間的動きベクトル均一性、時間的動きベクトル均一性、及びテクスチャ平滑性のうち少なくとも2つを有する、請求項10ないし13のうちいずれか1項に記載の装置。H264符号化が使用され、前記複数のローカル有効性特徴量は、インタースキップモードの比及びインターダイレクトモードの比のうち少なくとも1つを有する、請求項10ないし14のうちいずれか1項に記載の装置。画素補間に基づくEC方式及びMV推定に基づくEC方式により生成された可視アーチファクトは、非常に異なる。一般的に、空間的手法は、欠落したMBのぼやけた推定を生成するが、時間的手法は、あまり乱れない又は目に見えないエッジアーチファクトedgeartifactを生成する。本発明は、ビットストリームレベルのVQMモデルの基本的に重要な部分であるビットストリームレベルのECの有効性の評価方法及び対応する装置を提案する。この方法及び装置は、一般的にネットワーク伝送障害により生じた知覚動画品質劣化のNonReference型VQM測定に少なくとも使用可能である。特に、この方法及び装置は、インターネットプロトコルIP:InternetProtocolネットワーク伝送障害の場合に有利である。本発明によれば、ECの有効性を反映する可視アーチファクトレベルを評価する方式は、符号化された動画の複数のローカル特徴量localfeatureここでは有効性特徴量とも呼ばれると複数のグローバル特徴量globalfeatureここでは条件特徴量conditionfeatureとも呼ばれるとをビットストリームレベルで抽出し、復号化器で使用される特定の誤り隠蔽法の処理をエミュレートすることにより、ECの有効性の数値レベルを計算することを有する。複数の有効性特徴量は、例えば、空間的動き均一性spatialmotionhomogeneity、時間的動き整合性temporalmotionconsistence、テクスチャ平滑性texturesmoothness、及び1つ以上の特定の符号化モデルの確率蓋然性のグループからのものでもよい。一実施例では、3つの有効性特徴量が抽出される、すなわち、空間的動き均一性、時間的動き整合性、及びテクスチャ平滑性が抽出される。複数の条件特徴量は、受信したビットストリームから計算された各フレームのグローバル特徴量である。これらは、どの種類のEC法が伝送ロス後のフレームに使用されるかを推定又は判定するための条件としての役目をする。例示的な条件特徴量は、フレーム種別、イントラMB/インターMBの比、モーションインデックス、及びテクスチャインデックスである。テクスチャインデックスは、いずれか既知のテクスチャ解析方法例えば、DC係数及び/又は選択されたAC係数と閾値との比較に基づいてもよい。一実施例では、これらの条件特徴量の4つの全てが、それぞれ抽出又は計算される。使用される特徴量の全ては、符号化された動画からビットストリームレベルで抽出されたデータに基づく。すなわち、ビットストリームを画素領域に復号化しない。これは、動画品質評価モデルの計算上の複雑性が低く保持されるという利点を有する。この理由は、動画復号化処理が含まれず、動画シンタックス解析のみが必要であるからである。その一方で、動画内容特徴量、符号化特徴量及び復号化特徴量が考慮されるため、モデルの動画品質予測精度が改善する。他の利点は、この結果は実際に使用される復号化器から独立しており、従って客観的であるため、様々な結果が比較可能である点にある。一実施例では、欠落したMB又は不正確なMBについて計算された空間的動き均一性は、隣接する正確なMBのMVから取得される。一実施例では、時間的動き整合性は、MV均一性から取得される。一実施例では、テクスチャ平滑性は、Iフレームのみについて隣接するMBのDCT係数から計算される。一実施例では、MBのインタースキップモードinterskipmode比及び/又はインターダイレクトモードinterdirectmode比は、隣接するMBの4×4ブロックからのデータに基づく。一実施例では、誤り隠蔽ECの後の動画を示す動画品質を推定する方法は、このEC前にビットストリームレベルで実行される方法であり、動画ビットストリームから複数のグローバル条件特徴量を抽出及び/又は計算するステップと、マクロブロックMBが欠落したことを判定するステップと、少なくとも欠落したMBについて複数のローカル有効性特徴量を抽出及び/又は計算するステップと、このECで使用されるEC法をエミュレートすることにより、MB毎に又は少なくとも欠落したMB毎に数値のEC有効性レベルを計算するステップと、動画品質の推定された可視アーチファクトレベルとして、計算されたEC有効性レベルを提供するステップとを有する。一実施例では、誤り隠蔽の後の動画を示す動画品質を推定する装置は、動画品質がこの誤り隠蔽前にビットストリームレベルで推定される装置であり、動画ビットストリームから複数のグローバル条件特徴量を抽出及び計算する第1の抽出及び計算手段と、MBが欠落したことを判定する判定手段と、少なくとも欠落したMBについて複数のローカル有効性特徴量を抽出及び計算する第2の抽出及び計算手段と、誤り隠蔽法をエミュレートすることにより、MB毎に又は少なくとも欠落したMB毎に数値のEC有効性レベルを計算する計算手段と、動画品質の推定された可視アーチファクトレベルとして、計算された誤り隠蔽有効性レベルを提供する出力手段とを有する。本発明の有利な実施例は、従属項、以下の説明及び図面に開示されている。本発明の例示的な実施例について、添付図面を参照して説明する。有線及び無線IPネットワークでの動画通信例えば、IPTVサービスは、非常に普及してきている。ケーブルネットワークでの従来の動画伝送に比べて、IPネットワークでの動画配信は、かなり信頼性が低い。無線ネットワークの環境では状況は更に悪くなる。これに対応して、動画圧縮により生じる品質劣化に加えて、IP伝送障害例えば、パケットロス、遅延、ジッタにより生じる品質劣化を評価するための動画品質モデリングVQM:videoqualitymodelingが望まれている。図1に示すように、伝送及び動画符号化からそれぞれ生じる2つの種類の可視アーチファクト伝送障害/ネットワーク障害50及び符号化アーチファクト60が存在する。VQM測定の符号化アーチファクトのみと比べて、ネットワーク障害により生じるVQM測定の知覚アーチファクトに特有の1つの課題は、復号化器での誤り隠蔽を適用した後にアーチファクトを評価する点にある。符号化された動画ビットストリームのいくつかの部分はネットワーク伝送中に欠落しているため、復号化器は、知覚動画品質の劣化を低減しようとして、欠落した部分を隠蔽する誤り隠蔽EC:errorconcealment法を採用する。隠蔽された欠落が見えないほど、EC法が有効になる。ECの有効性は、動画内容特徴量に大いに依存する。ECの有効性の評価は、パケットロスが生じたときの初期可視アーチファクトIVA:initialvisibleartifactレベルを判定する。更に、IVAは、H264、MPEG2等のような予測動画符号化フレームワークにおける参照として使用する領域に空間時間的に広がる。要するに、ECの有効性の正確な予測は、VQM測定の伝送障害の基本的な部分である。VQMに利用可能な入力情報に従って、VQM技術は、パケットレイヤモデル10と、ビットストリームレベルモデル20と、メディアレベルモデル30と、ハイブリッドモデル40とに分類可能である。パケットレイヤモデル10は、デマルチプレクサ及びパケット化解除器11を含む。ビットストリームレベルモデル20もまた、デマルチプレクサ及びパケット化解除器21を含むが、更に、符号化された動画ビットストリームのシンタックス解析器22も含む。双方のモデルは、動画復号化器25に入力する前に、動画信号を考慮する。動画復号化器25は、通常では、ECユニットを含む、又はECユニットに結合される。従って、パケットレイヤモデル10及びビットストリームレベルモデル20は、視聴者により知覚される動画品質を評価するときに、ECユニットの効果を推定する必要がある。他方、メディアレベルモデル30及びハイブリッドモデル40は、動画復号化及びECユニット25の後に使用される。ハイブリッドVQM40もまた、デマルチプレクサ及びパケット化解除器41と、符号化された動画ビットストリームの解析器42と、ECユニットを含む動画復号化器43とを含む。PNBAMSITUTSG12Q14により考慮される前述のビットストリームレベルの動画品質評価モデルは、例えばメディアレイヤモデル30と比べて軽量のモデルであり、リアルタイム監視に適しており、STB又はホームゲートウェイのような顧客の装置への容易な展開に適している。以下に説明するビットストリームレベルのECの有効性評価方法は、ビットストリームレベルのVQMモデル20の重要な部分である。符号化された動画ビットストリームの部分がネットワーク伝送中に欠落した場合、復号化及びECユニット25は、欠落した部分を隠蔽するためにECを採用する。パケットロスにより生成されるアーチファクトの程度は、使用されるEC方式に大いに依存する。ECの目的は、最低限の知覚品質劣化を提供するために、圧縮された動画ストリームにおいて、ビット消失又はパケットロスにより生じた欠落したマクロブロックMB:macroblockの画素を推定することである。一般的に、EC法は、大きく2つのカテゴリ空間的及び時間的に入る。空間的カテゴリでは、ローカルの画素の間での空間相関が利用される。欠落したMBは、隣接する画素からの補間技術により回復する。時間的カテゴリでは、モーションフィールドmotionfieldの整合性と、ブロック境界を横切るエッジに沿った画素の空間的平滑性との双方が、欠落したMBの動きベクトルMV:motionvectorを推定するために利用される。例えば、H264JMリファレンス復号化器では、空間的手法が、バイリニア補間技術を使用することにより、イントラ符号化フレームIフレームの欠落したMBを推定するために適用される。時間的手法は、隣接するMBのMVから欠落したMBのMVを推定することにより、インター予測interpredictedフレームPフレーム、Bフレームの欠落したMBを推定するために適用される。最も良いMV推定を選択するために、境界マッチングboundarymatching基準が使用される。画素補間に基づくEC方式及び動きベクトル推定に基づくEC方式により生成された可視アーチファクトは、非常に異なる。一般的に、空間的手法は、欠落したMBのぼやけた推定を生成するが、時間的手法は、推定されたMVが正確でない場合にエッジアーチファクトを生成する。他の場合には、時間的手法は、可視アーチファクトをほとんど生成しない。ECの有効性を反映しつつ、可視アーチファクトを評価するための開示の方式のブロック図が図2に示されている。入力信号105は、2つの特徴量抽出ユニット120、130に提供される。ローカル特徴量抽出ユニット120では、受信したビットストリーム情報に基づいて、EC法の有効性を反映する少なくとも2つのローカル特徴量がMB毎に又は少なくとも欠落したMB毎に抽出及び/又は計算される。グローバル特徴量抽出ユニット130では、各フレームの少なくとも2つのグローバル特徴量が受信したビットストリームから抽出及び/又は計算され、どの種類のEC法が伝送ロスを有するフレームに使用されているかを判定するための条件として使用される。最後に、復号化器で使用される予め認識されたEC法をエミュレートすることにより、MB毎に又は少なくとも欠落したMB毎にECの有効性の数値の可視アーチファクトレベルがEC有効性推定ユニット140において取得される。出力は、ECの有効性を反映した可視アーチファクトレベル値145である。復号化器で使用されるEC法は、例えば、自動検出、手動入力、事前のプログラミング等により、いずれかの方法を通じて取得可能である。これはまた、復号化及びECユニット25により直接的又は間接的に提供されてもよい。図3は、ローカル特徴量抽出ユニット120及びグローバル特徴量抽出ユニット130の例示的な実施例を示している。一実施例では、ローカル特徴量抽出ユニット120は、異なる有効性特徴量を評価する3つのサブユニット121123すなわち、空間的MV均一性を計算する第1のサブユニット121、時間的MV均一性を計算する第2のサブユニット122、及びMVの大きさを検出する第3のサブユニット123と、テクスチャ平滑性を計算する第4のサブユニット124とを有する。更に図示せず、インタースキップモード及び/又はインターダイレクトモードのような特定のモデルの確率を計算する1つ以上の更なるサブユニットが存在してもよい。一実施例では、グローバル特徴量抽出ユニット130は、異なる条件特徴量を評価する4つのサブユニット131134すなわち、フレーム種別判定サブユニット131、イントラ/インター比検出サブユニット132、モーションインデックス判定サブユニット133、及びテクスチャインデックス判定サブユニット134を有する。サブユニットの以下の説明では、フレームインデックスはnとして示され、フレーム内のMBの座標はとして示される。フレームn内の欠落したMBについて、フレームnの条件特徴量と、MBのローカル特徴量とが計算される。一実施例では、条件特徴量は、ローカル特徴量の前に計算される。以下では、ローカル特徴量判定ユニット120のサブユニットについて説明する図3参照。空間的均一性判定サブユニット121は、空間的MV均一性を計算する。一実施例では、空間的均一性について2つの別々のパラメータがx方向及びy方向に計算される。図4bは、欠落したMBを有する現在の動画フレームnの部分を示している。図4aは、前の動画フレームn1の同じ部分を示しており、図4cは次の動画フレームn1の同じ部分を示している。欠落したMBの周辺の8個のMBのいずれかが受信又は回復する限り、その動きベクトルは、存在する場合には空間的MV均一性を計算するために使用される。利用可能な隣接するMBが存在しない場合、空間MV均一性は、前の参照フレームすなわち、階層的H264符号化におけるPフレーム又は参照Bフレームの同一場所のMBcollocatedMBのものに設定される。H264動画符号化器では、1つのMBは、動き推定のためにサブブロックに分割されてもよい。従って、H264符号化器の場合、MBの1つの動きベクトルの代わりに、MBの4×4のサイズのブロックの16個の動きベクトルが前述の式で使用されてもよい。各動きベクトルは、現在のフレームから対応する参照フレームまでの距離により正規化される。このやり方はまた、動きベクトルの操作に関与する以下の計算においても適用される。隣接するMBの標準偏差が小さいほど、これらのMBの動きが均一になる。次に、特定の種類の動き推定に基づく時間的EC法がここで適用された場合、欠落したMBは、可視アーチファクトがなく隠蔽される可能性が高くなる。この特徴は、Pフレーム及びBフレームのようなインター予測フレームの欠落したMBに適用可能である。Bフレームでは、2つのモーションフィールド前方及び後方が存在し得る。空間的均一性は、それぞれ2つの方向で計算される。時間的均一性判定ユニット122は、時間的MV均一性を計算する。一実施例では、時間的均一性について2つの別々のパラメータがx方向及びy方向に計算される。時間的MV均一性は、図4に示すような隣接するフレームにおいて同一場所のMBの間の動きの差の標準偏差として計算される。標準偏差が小さいほど、時間軸においてこれらのMBの動きが均一になる。次に、動き予測に基づく時間的EC法がここで適用された場合、欠落したMBは、可視アーチファクトがなく隠蔽される可能性が高くなる。この特徴は、イントラフレーム例えば、Iフレームとインター予測フレーム例えば、Pフレーム及び/又はBフレームとの双方の欠落したMBに適用可能である。隣接するフレームの1つ例えば、フレームn1が、符号化されたビットストリームで利用可能なMVが存在しないイントラフレームである場合、欠落したMBの空間的に隣接するMBすなわち、図4bに示すのMV及びインター予測フレームすなわち、フレームn1及び/又はn1の時間的に隣接するMBのMVが、時間的MV均一性を計算するために使用される。すなわち、が計算される。MV大きさ判定ユニット123は、MVの大きさを計算する。簡単なゼロモーションコピーzeromotioncopyに基づくEC方式では、MVの大きさが大きいほど、欠落したアーチファクトが見える可能性が高くなる。一実施例では、隣接するMB及び現在のMB欠落していない場合の動きベクトルの平均が計算される。すなわち、が計算される。他の実施例では、隣接するMBの動きベクトルの中央値の大きさが、欠落した現在のMBの動きの大きさとして使用される。欠落した現在のMBが隣接するMBを有さない場合、欠落した現在のMBの動きの大きさは、前のフレームの同一場所のMBのものに設定される。テクスチャ平滑性判定ユニット124は、テクスチャの平滑性を計算する。一実施例では、以下の方法が使用される。Iフレームでは、正確に受信したMBのテクスチャ平滑性は、以下の式に従ってそのDCT係数を使用して計算される。ただし、であり、p0の場合、p×log0である。kはDCT係数のインデックスであり、k0はDC成分を示す。MはDCT変換のサイズである。Tは0から1までの範囲の閾値であり、データセットに従って経験的に設定される発明者の実験では08の値になる。H264では、DCT変換は、16×16、8×8又は4×4のサイズになってもよい。DCT変換が8×8又は4×4のサイズになる場合、1つの方法では、前述の式は、MBの4個又は16個の基本DCT変換単位に個々に適用され、MBのテクスチャ平滑性texturesmoothnessは、4個又は16個の基本DCT変換単位のテクスチャ平滑性texturesmoothnessの値の平均になる。他の方法では、4×4のDCT変換では、4×4のアダマール変換Hadamardtransformが、16個の基本4×4DCT係数単位の同じ成分で構成された16個の4×4の配列に適用される。8×8のDCT変換では、ハール変換Haartransformが、64個の8×8DCT係数単位の同じ成分で構成された64個の2×2の配列に適用される。そして、どのサイズのDCT変換がMBにより使用されたとしても、256個の係数が取得される。次に、MBのテクスチャ平滑性texturesmoothnessを計算するために、前述の式を使用する。イントラフレームのMBが欠落した場合、そのテクスチャ平滑性は、隣接するMBのものの中央値に等しい。欠落したMBが隣接するMBを有さない場合、そのテクスチャ平滑性は、前のフレームの同一場所のMBのものに等しい。インター予測フレームP又はBフレームでは、現在のMBの動きの動作状態例えば、前述の空間均一性又は動きの大きさがゼロに等しい場合又はMBが予測残差predictionresidualを有さない場合例えば、スキップモード又はゼロに等しい予測残差のDCT係数、MBのテクスチャ平滑性は、前のフレームの同一場所のMBのものに等しい。そうでない場合、正確なMBのテクスチャ平滑性は、前述の平滑性計算式に従って計算され、欠落したテクスチャ平滑性は、隣接するMB存在する場合のものの中央値として計算される、或いは、前のフレームの同一場所のMBのものと等しくなる。テクスチャ平滑性についての前述の式の背景にある基本的な概念は、テクスチャが平滑である場合、エネルギーのほとんどは、DCT係数のDC成分に集められるという点にある。他方、高い動作状態のMBでは、MBのテクスチャが大きいほど、MBのエネルギーがDCTの異なるAC成分により均一に分散される。前述の式に従って計算されたテクスチャ平滑性メトリックはまた、テクスチャマスキング効果を可視アーチファクト検出に適用するために使用されてもよい。H264のIフレームについて他の複雑でない実施例では、従って、あまり正確でない実施例では、図5に示す8個の種類の指向性のイントラ予測intrapredictionモードに加え、イントラ4×4Intra4x4及びイントラ8×8intra8x8イントラMBのための1つのイントラDCIntraDC予測モードが存在する。イントラ16×16MBのための4つの予測モードすなわち、垂直、水平、DC及びプランPlanが存在する。従って、その空間的に隣接するMBのイントラ予測モードは、欠落したMBの平滑性を推測するために直接使用されてもよい。すなわち、であり、num数numberである。texturesmoothnessの値が小さいほど、欠落したMBを回復するためにイントラ画素補間に基づくEC法が使用された場合、誤り隠蔽の後に欠落したMBのアーチファクトが見えにくくなる。一実施例では、テクスチャ平滑性は、少なくとも隣接するMBのDCT係数から取得される。一実施例では、テクスチャ平滑性は、DCAC係数のエネルギーに対するDC係数のエネルギーの比と閾値との比較例えば、EDCEDCAC0である場合、空間的画素補間に基づくEC法が使用される。そうでない場合、時間的EC法が使用される。インター予測フレームが欠落したMBを有する場合、受信したイントラ符号化MBの数が、受信したインター符号化MBの数と比較される。インター符号化MBの数がイントラ符号化MBの数より高い場合、時間的EC法が使用される。そうでない場合、空間的EC法が使用される。従って、復号化器での処理をエミュレートすることにより、MB毎の又は少なくとも欠落したMB毎の可視アーチファクトレベルが、以下のステップに従って評価される。前述の特徴量は、復号化器で使用される予め認識されたEC方式に応じて、誤り隠蔽の後の欠落したMBの可視アーチファクトレベルを予測するために別々に使用されてもよく、組み合わせて使用されてもよい。一実施例では、本発明は、コンピュータに対して、動画ビットストリームから複数のグローバル条件特徴量を抽出及び/又は計算するステップと、マクロブロックMBが欠落したことを判定するステップと、少なくとも欠落したMBについて複数のローカル有効性特徴量を抽出及び/又は計算するステップと、この誤り隠蔽で使用される誤り隠蔽法をエミュレートすることにより、MB毎に又は少なくとも欠落したMB毎に数値の誤り隠蔽有効性レベルを計算するステップと、動画品質の推定された可視アーチファクトレベルとして、計算された誤り隠蔽有効性レベルを提供するステップとを有する方法を実行させる実行可能命令を有するコンピュータ可読媒体に関する。前述では、どのような特徴量がMB毎に又は少なくとも欠落したMB毎に抽出及び/又は計算されても、これは、一実施例では、欠落したMBのみを示してもよく、他の実施例では、更に1つ以上の正確に受信したMBを示してもよい。本発明がチャネルアーチファクトを扱う限り、正確に受信したMBのアーチファクトレベルはゼロとしてみなされるため、アーチファクトレベルは、欠落したMBについて計算される。対応して、ECの有効性レベルが欠落したMB毎に計算される。しかし、正確なMBの特徴量は、欠落したMBの特徴量を推定するために使用される。従って、一実施例では、アルゴリズムの簡略化のため、また、ソフトウェアの実装のプログラミングの便宜上で、提案されたローカル特徴量がMB毎にすなわち、欠落して正確なMB毎に計算される。これは、正確なMBの特徴量が必要な場合に容易に利用可能であるという利点を有する。本発明は、概して動画品質評価の分野に、特に受信機、復号化器等又はルータのようなネットワークエレメント等において使用可能である。本発明について単に一例として説明したが、本発明の範囲を逸脱することなく、詳細の変更が行われてもよいことが分かる。本発明の好ましい実施例に適用される本発明の基本的な新規な特徴について図示、説明及び指摘したが、本発明の要旨を逸脱することなく、開示された装置の形式及び詳細並びにその動作において、前述の装置及び方法の様々な省略、置換及び変更が当業者により行われてもよいことが分かる。同じ結果を実現するために実質的に同じ方法で実質的に同じ機能を実行する要素の全ての組み合わせは、本発明の範囲内にあることを明示的に意図する。1つの前述の実施例から他への要素の置換も、十分に意図及び考慮される。詳細な説明並びに適切な場合には特許請求の範囲及び図面に開示された各機能は、独立して提供されてもよく、いずれかの適切な組み合わせで提供されてもよい。機能は、必要に応じて、ハードウェア、ソフトウェア又は2つの組み合わせで実装されてもよい。請求項に現れる参照符号は、例示のみのためであり、特許請求の範囲に限定的な影響を有するものではない。