"ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第1のセットが表示されないことを知らせる情報にアクセスするステップと、前記ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第2のセットが表示されないことを知らせる情報にアクセスするステップであって、前記第2のセットは、前記ビデオシーケンス内で、前記第1のセットから分離される、ステップと、第1のインジケータを決定するステップであって、前記第1のインジケータは、複数のタイプの歪み効果のうち、ピクチャの前記第1のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第1のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、所定のタイプの歪み効果に関連する歪みの量を表す、ステップと、第2のインジケータを決定するステップであって、前記第2のインジケータは、ピクチャの前記第2のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第2のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、前記所定のタイプの歪み効果に関連する歪みの量を表す、ステップと、前記所定のタイプの歪み効果についての歪みの組み合わされたインジケータを生成するために、前記第1のインジケータと前記第2のインジケータを組み合わせるステップと、を含む、方法。前記所定のタイプの歪み効果についての歪みの前記組み合わされたインジケータに基づいて、複数のタイプの歪み効果全部に対する合計歪みのインジケータを決定するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。第3のインジケータを決定するステップであって、前記第3のインジケータは、複数のタイプの歪み効果のうち、ピクチャの前記第1のセットのための前記表示時間中に表示される前記実質的に共通の第1のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、さらなるタイプの歪み効果に関連する歪みの量を表す、ステップと、第4のインジケータを決定するステップであって、前記第4のインジケータは、ピクチャの前記第2のセットのための前記表示時間中に表示される前記実質的に共通の第2のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、前記さらなるタイプの歪み効果に関連する歪みの量を表す、ステップと、前記さらなるタイプの歪み効果についての歪みを表す歪みのさらなる組み合わされたインジケータを生成するために、前記第3のインジケータと前記第4のインジケータを組み合わせるステップと、を含む、請求項1に記載の方法。前記所定のタイプの歪み効果についての歪みの前記組み合わされたインジケータと、前記さらなるタイプの歪み効果についての歪みの前記さらなる組み合わされたインジケータとに基づいて、複数のタイプの歪み効果全部に対する合計歪みのインジケータを決定するステップをさらに含む、請求項3に記載の方法。前記所定のタイプの歪み効果は、ジャーク効果、ポーズ効果、またはジャンプ効果のうちの1または複数を含む、請求項1に記載の方法。歪みの前記組み合わされたインジケータは、ピクチャの前記第1のセットのための前記表示時間中に表示される前記実質的に共通の第1のピクチャを用いて、およびピクチャの前記第2のセットのための前記表示時間中に表示される前記実質的に共通の第2のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、前記所定のタイプの歪み効果についての合計歪みを表す、請求項1に記載の方法。前記第1のインジケータと前記第2のインジケータを組み合わせるステップは、前記第1のインジケータと前記第2のインジケータを非線形方法で組み合わせるステップを含む、請求項1に記載の方法。第3のインジケータを決定するステップであって、前記第3のインジケータは、表示されない前記ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第3のセットのための表示時間中に表示される実質的に同じ第3のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、前記所定のタイプの歪み効果に関連する歪みの量を表し、前記第3のセットは、前記ビデオシーケンス内で、前記第1のセットと前記第2のセットの両方から分離される、ステップをさらに含み、組み合わせるステップは、前記第3のインジケータを前記第1のインジケータおよび前記第2のインジケータと組み合わせるステップを含み、前記組み合わせるステップは、前記第1のセット、前記第2のセット、および前記第3のセットの隣接セットの位置の間の逸脱度とは逆に変化する、歪みの組み合わされたインジケータを生成する前記組み合わせのための関数を使用する、請求項1または請求項7のいずれかに記載の方法。前記関数は、前記逸脱度を反映する指数を含む、請求項8に記載の方法。前記指数も、組み合わされるインジケータの数を反映する、請求項9に記載の方法。前記所定のタイプの歪み効果は、ジャーク効果である、請求項8に記載の方法。ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第1のセットが表示されないことを知らせる情報にアクセスするステップと、前記ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第2のセットが表示されないことを知らせる情報にアクセスするステップであって、前記第2のセットは、前記ビデオシーケンス内で、前記第1のセットから分離される、ステップと、第1のインジケータを決定するステップであって、前記第1のインジケータは、ピクチャの前記第1のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第1のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、1または複数のタイプの歪み効果全部に対する歪みの量を表す、ステップと、第2のインジケータを決定するステップであって、前記第2のインジケータは、ピクチャの前記第2のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第2のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、前記1または複数のタイプの歪み効果全部に対する歪みの量を表す、ステップと、歪みの組み合わされたインジケータを生成するために、前記第1のインジケータと前記第2のインジケータを非線形方法で組み合わせるステップと、を含む、方法。歪みの前記組み合わされたインジケータは、ピクチャの前記第1のセットのための前記表示時間中に表示される前記実質的に共通の第1のピクチャを用いて、およびピクチャの前記第2のセットのための前記表示時間中に表示される前記実質的に共通の第2のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、所定のタイプの歪み効果についての合計歪みを表す、請求項12に記載の方法。前記1または複数のタイプの歪み効果は、単一のタイプの歪み効果のみを含む、請求項12に記載の方法。前記単一のタイプの歪み効果は、ジャーク効果である、請求項14に記載の方法。第3のインジケータを決定するステップであって、前記第3のインジケータは、表示されない前記ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第3のセットのための表示時間中に表示される実質的に同じ第3のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、前記1または複数のタイプの歪み効果全部に対する歪みの量を表し、前記第3のセットは、前記ビデオシーケンス内で、前記第1のセットと前記第2のセットの両方から分離される、ステップをさらに含み、組み合わせるステップは、前記第3のインジケータを前記第1のインジケータおよび前記第2のインジケータと組み合わせるステップをさらに含み、前記組み合わせるステップは、前記第1のセット、前記第2のセット、および前記第3のセットの隣接セットの位置の間の逸脱度とは逆に変化する、歪みの組み合わされたインジケータを生成する前記組み合わせのための関数を使用する、請求項12に記載の方法。前記関数は、前記逸脱度を反映する指数を含む、請求項16に記載の方法。前記指数も、組み合わされるインジケータの数を反映する、請求項17に記載の方法。請求項1~18に記載の方法のうちの1または複数を実行するように構成された、装置。前記装置は、復号器、復調器、受信機、セットトップボックス、ゲートウェイ、ルータ、タブレット、またはプロセッサーのうちの1または複数を備える、請求項19に記載の装置。前記装置は、請求項1~18に記載の方法のうちの1または複数を実行するように構成されたプロセッサーを備える、請求項19に記載の装置。前記装置は、ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第1のセットが表示されないことを知らせる情報にアクセスするための手段と、前記ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第2のセットが表示されないことを知らせる情報にアクセスするための手段であって、前記第2のセットは、前記ビデオシーケンス内で、前記第1のセットから分離される、手段と、第1のインジケータを決定するための手段であって、前記第1のインジケータは、複数のタイプの歪み効果のうち、ピクチャの前記第1のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第1のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、所定のタイプの歪み効果に関連する歪みの量を表す、手段と、第2のインジケータを決定するための手段であって、前記第2のインジケータは、ピクチャの前記第2のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第2のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、前記所定のタイプの歪み効果に関連する歪みの量を表す、手段と、前記所定のタイプの歪み効果についての歪みの組み合わされたインジケータを生成するために、前記第1のインジケータと前記第2のインジケータを組み合わせるための手段と、を備える、請求項19に記載の装置。前記装置は、ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第1のセットが表示されないことを知らせる情報にアクセスするための手段と、前記ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第2のセットが表示されないことを知らせる情報にアクセスするための手段であって、前記第2のセットは、前記ビデオシーケンス内で、前記第1のセットから分離される、手段と、第1のインジケータを決定するための手段であって、前記第1のインジケータは、ピクチャの前記第1のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第1のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、1または複数のタイプの歪み効果全部に対する歪みの量を表す、手段と、第2のインジケータを決定するための手段であって、前記第2のインジケータは、ピクチャの前記第2のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第2のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、前記1または複数のタイプの歪み効果全部に対する歪みの量を表す、手段と、歪みの組み合わされたインジケータを生成するために、前記第1のインジケータと前記第2のインジケータを非線形方法で組み合わせるための手段と、を備える、請求項19に記載の装置。請求項1~18に記載の方法のうちの1または複数を1または複数のプロセッサーに集団で実行させるための命令を記憶した、プロセッサー可読媒体。前記プロセッサー可読媒体は、コンパクトディスク、ディジタルビデオディスク、プロセッサーのメモリ要素、または送信された命令を受信する受信機のメモリ要素のうちの1または複数を含む、請求項24に記載のプロセッサー可読媒体。一般的な特徴によると、ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第1のセットが表示されないことを知らせる情報がアクセスされる。前記ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第2のセットが表示されないことを知らせる情報がアクセスされる。前記第2のセットは、前記ビデオシーケンス内で、前記第1のセットから分離される。第1のインジケータが決定される。前記第1のインジケータは、複数のタイプの歪み効果のうち、ピクチャの前記第1のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第1のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、所定のタイプの歪み効果に関連する歪みの量を表す。第2のインジケータが決定される。前記第2のインジケータは、ピクチャの前記第2のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第2のピクチャとともに前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、前記所定のタイプの歪み効果に関連する歪みの量を表す。前記第1のインジケータと前記第2のインジケータは、前記所定のタイプの歪み効果についての歪みの組み合わされたインジケータを生成するために、組み合わされる。別の一般的な特徴によると、ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第1のセットが表示されないことを知らせる情報がアクセスされる。前記ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第2のセットが表示されないことを知らせる情報がアクセスされる。前記第2のセットは、前記ビデオシーケンス内で、前記第1のセットから分離される。第1のインジケータが決定される。前記第1のインジケータは、ピクチャの前記第1のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第1のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、1または複数のタイプの歪み効果全部に対する歪みの量を表す。第2のインジケータが決定される。前記第2のインジケータは、ピクチャの前記第2のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第2のピクチャを用いて前記ビデオシーケンスを表示することからもたらされる、前記1または複数のタイプの歪み効果全部に対する歪みの量を表す。前記第1のインジケータと前記第2のインジケータは、歪みの組み合わされたインジケータを生成するために、非線形方法で組み合わされる。1または複数の実施態様の詳細が、添付の図面および以下の説明において説明される。1つの特定の方法で説明されはするが、実施態様が様々な方法で構成または具体化され得ることは明らかである。例えば、実施態様は、方法として実行することができ、または例えば、一組の動作を実行するように構成された装置、もしくは一組の動作を実行するための命令を記憶する装置など、装置として具体化することができ、または信号内に具体化することができる。他の特徴および特色は、以下の詳細な説明を添付の図面および特許請求の範囲と併せて検討することから明らかになる。本出願で提示される特色のいくつかについて予備的に説明すると、少なくとも1つの実施態様が、フリーズによって引き起こされたビデオシーケンスの欠損を検出する。そのような欠損は、しばしば、時間的欠損と呼ばれる。加えて、これらの実施態様の少なくとも1つは、ピクセルレイヤ情報ではなく、ビットストリームレイヤ情報を使用して欠損を評価する。さらに、評価は、欠損によって引き起こされる歪みおよびその結果の品質についての推定を提供する。いくつかのタイプの歪み効果は一般に特定のフリーズイベント内に存在するものの、1つの特定の実施態様は、各タイプの歪み効果を別々にプールする。別の実施態様は、別々のフリーズイベントの間で共通の歪み効果についての歪みを、非線形方法でプールする。これらおよび他の実施態様が以下で説明される。ビデオ品質は、様々な歪みによって影響され得る。そのような歪みは、例えば、以下のうちの1または複数を含むことができる。●例えば、非可逆符号化器-復号器コーデックによって引き起こされる、圧縮アーチファクト。●パケットロスによって引き起こされる、チャネルアーチファクト。パケットロスは、トランスポートレイヤにおいて検出され、復号器の誤り隠蔽errorconcealmentポストプロセッサーは、失われたパケットの影響を軽減しようと試みる。そのような誤り隠蔽は、例えば、ブロックレベルで実行される。例えば、ポストプロセッサーの誤り隠蔽で発生する歪み、および現在のピクチャから現在のピクチャの後に復号されるピクチャへの誤り隠蔽歪みの伝搬は、チャネルアーチファクトと呼ばれる。●やはりパケットロスによって引き起こされる、飛越しを伴うフリーズ。フリーズとは、現在のピクチャが単一のピクチャ表示時間よりも長く表示される、ビデオシーケンスの表示におけるポーズのことである。飛越しを伴うフリーズと呼ばれる歪みとチャネルアーチファクトと呼ばれる歪みの相違は、ある実施態様では、ピクチャのパケットが失われた場合は、ピクチャ全体が削除されることである。様々な実施態様におけるさらなる相違は、ピクチャ全体が削除され、したがって、それが飛越された場合、予測参照として削除ピクチャに依存するピクチャも削除されることである。1または複数のピクチャが削除された場合、現在のピクチャの表示時間と削除ピクチャの表示時間とに対応する持続時間の間、現在のピクチャが表示においてフリーズされる。一般に、フリーズされた表示を見る視聴者は、これを歪みとして知覚する。加えて、削除ピクチャは全く表示されないので、これらの削除ピクチャは、飛越されたと言われる。一般に、飛越しは、視聴者がフリーズとは別の歪みとして知覚する、知覚可能なジャンプまたは遷移を導入するが、2つの歪みは関連している。●バッファアンダーフローによって引き起こされる、飛越しを伴わないフリーズ。例えば、ネットワーク遅延などの理由で、表示するためにディスプレイがピクチャを求めたときに、バッファ内に復号されたピクチャが存在しないことがある。その場合、次の復号されたピクチャがバッファに到着するまで、表示が一時停止する。この種の歪みは、ピクチャが飛越されないので、飛越しを伴わないフリーズと呼ばれる。これらおよび他の歪みの影響は、ビットストリームレイヤとピクセルレイヤの両方において評価され得る。様々なビットストリームレイヤ方法では、評価方式は、ビットストリームの解析器に基づいており、ピクセル値は、復号されない。様々なピクセルレイヤ方法では、ビットストリームの完全復号が好ましい。明らかに、ピクセルレイヤでは、歪みを評価するための追加情報が利用可能である。しかしながら、一般に、ピクセルレイヤ情報を取得するためには、追加の計算および時間が必要とされる。したがって、本出願の少なくとも1つの実施態様は、ビデオが飛越しを伴うまたは伴わない1または複数のフリーズ歪みによって歪ませられた場合に、ビットストリームレイヤによって品質を評価するための技法を提供する。さらに、1または複数の実施態様は、1または複数のフリーズ歪みの発生を検出し、ビデオの結果の歪みおよび品質の尺度を提供する。フリーズ歪みは、加えて、または代わりに、一般に、2つ以上の歪みであると見なされ得ることに留意されたい。歪みの第1の発生は、一般に、フリーズが開始したときの動きにおけるジャークまたは停止である。歪みの第2の発生は、一般に、フリーズによって生じるポーズである。飛越しを伴うフリーズの場合における、歪みの第3の発生は、一般に、フリーズが終了し、飛越しが発生した後に発生する、動きにおける飛越しとも呼ばれるジャンプである。様々な実施態様は、例えば、所定のフリーズイベントもしくはフリーズもしくは飛越しなど、イベントの構成要素、または複数のフリーズイベントもしくは複数のイベントに属する構成要素が視聴者に与える影響を決定する。影響は、しばしば、数値として記述され、一般に、歪みまたは品質と呼ばれる。しかしながら、様々な実施態様では、決定された歪みは、完全ではない。すなわち、様々な実施態様では、決定された歪みは、構成要素またはイベントを無視しており、最も良くて近似または推定であると見なされるにすぎない。1.歪みについての説明パケットロスがトランスポートレイヤにおいて検出された場合、一般に、実用的な復号システムは、2つの選択肢を有する。第1の選択肢は、例えば、誤り隠蔽ポストプロセッサーにおいて実行される誤り隠蔽を用いて、1または複数の失われたパケットの影響を軽減しようと試みることである。誤り隠蔽プロセスは、例えば、対応するブロックを別のピクチャからコピーすることを含む、当技術分野で知られている、様々な誤り隠蔽技法のいずれかを実行することができる。第2の選択肢は、ピクチャ全体を削除することである。チャネルアーチファクトは、しばしば、誤り隠蔽が選択されたときに発生する。飛越しを伴うフリーズ効果は、しばしば、ピクチャが削除されたときに発生する。少なくとも部分的に飛越しを伴うフリーズ効果に焦点を当てた1または複数の実施態様が、本出願において説明される。少なくとも1つの実施態様では、パケットロスが発生した場合、ピクチャ全体が削除され、その結果、飛越しを伴うフリーズ歪みが生じる。削除ピクチャがIピクチャまたはPピクチャである場合、削除ピクチャは、まだ復号されていない1または複数のさらなるピクチャのための予測参照ピクチャとして使用される。これらのさらなるピクチャは、削除ピクチャに依存すると言われることがあり、依存ピクチャと呼ばれることがある。少なくとも1つの実施態様では、これらの依存ピクチャも削除される。より具体的には、これらの実施態様に関して、●Iピクチャにおけるパケットが失われた場合、グループオブピクチャGOP内のすべてのピクチャが削除される。その理由は、典型的なGOPは、失われたパケットのせいで削除されるIピクチャを含み、GOP内の残りのすべてのピクチャは、Iピクチャに直接的または間接的に依存するからである。●Pピクチャにおけるパケットが失われた場合、Pピクチャが削除される。加えて、削除されたPピクチャに依存するGOP内のすべてのピクチャが削除される。多くの場合、これは、Pピクチャと、GOPの末尾までの残りのすべてのピクチャとに対応する。●通常のBピクチャにおけるパケットが失われた場合、次いで、失われたパケットを含むBピクチャのみが削除される。通常のBピクチャは、他のどのピクチャのための参照としても使用されないことに留意されたい。上述のシナリオでは、パケットロスが発生した場合、連続するピクチャからなる少なくとも1つのグループが削除される。グループは、1または複数のピクチャを含む。これは、失われたパケットを含むピクチャがIピクチャであるか、Pピクチャであるか、それともBピクチャであるかに係らず成り立つ。図1および図2は、例を提供している。図1を参照すると、ビデオピクチャのシーケンス100が、左から右への表示順で示されている。シーケンス100は、GOP110と、GOP120と、GOP130とを含む、複数の順次的なGOPを含む。GOP110の場合、最後のピクチャだけが示されており、それはピクチャ118である。同様に、GOP130の場合、最初のピクチャだけが示されており、それはピクチャ132である。しかしながら、GOP120の場合、GOP120内のピクチャのすべてが示されている。GOP120は、Iピクチャ122と、Bピクチャ124と、Pピクチャ126と、第2のBピクチャ127と、第2のPピクチャ128とを含む。Iピクチャ122は、参照ピクチャを有さない。Bピクチャ124は、Iピクチャ122およびPピクチャ126からBピクチャ124に向かう矢印によって示されるように、Iピクチャ122およびPピクチャ126に依存する。Pピクチャ126は、Iピクチャ122からPピクチャ126に向かう矢印によって示されるように、Iピクチャ122に依存する。Bピクチャ127は、Pピクチャ126およびPピクチャ128からBピクチャ127に向かう矢印によって示されるように、Pピクチャ126およびPピクチャ128に依存する。Pピクチャ128は、Pピクチャ126からPピクチャ128に向かう矢印によって示されるように、Pピクチャ126に依存する。GOP120内のピクチャの1または複数が削除された場合、以下のように、1または複数の連続グループ削除が存在することが分かる。連続グループ削除は、一組の削除された1または複数の連続するピクチャである。-Iピクチャ122が削除された場合、次いで、Iピクチャ122にはGOP120内の残りのすべてのピクチャが依存するので、GOP120内のピクチャのすべが削除される。これは、5つのピクチャを含む1つの連続グループ削除である。-Bピクチャ124が削除された場合、次いで、Bピクチャ124に他のピクチャは依存しないので、Bピクチャ124のみが削除される。これは、ただ1つのピクチャを含む1つの連続グループ削除である。-Pピクチャ126が削除された場合、次いで、Pピクチャ126にはIピクチャ122を除くすべてのピクチャが依存するので、それらのピクチャのすべてが削除される。これは、4つのピクチャを含む1つの連続グループ削除である。-Bピクチャ127が削除された場合、Bピクチャ127に他のピクチャは依存しないので、Bピクチャ127のみが削除される。これは、ただ1つのピクチャを含む1つの連続グループ削除である。-Pピクチャ128が削除された場合、次いで、Pピクチャ128にはBピクチャ127が依存するので、Bピクチャ127も削除される。これは、2つのピクチャを含む1つの連続グループ削除である。図2を参照すると、別の例が提供されている。図2は、Iピクチャ210と、第1のPピクチャ220と、第2のPピクチャ230と、Bピクチャ240とを含むGOP200を示している。Iピクチャ210は、参照ピクチャを有さない。Pピクチャ220は、Iピクチャ210からPピクチャ220に向かう矢印によって示されるように、Iピクチャ210に依存する。Pピクチャ230も、Iピクチャ210からPピクチャ230に向かう矢印によって示されるように、Iピクチャ210に依存する。Bピクチャ240は、Pピクチャ220およびPピクチャ230からBピクチャ240に向かう矢印によって示されるように、Pピクチャ220およびPピクチャ230に依存する。GOP200内のピクチャの1または複数が削除された場合、以下のように、1または複数の連続グループ削除が存在することが分かる。-Iピクチャ210が削除された場合、次いで、Iピクチャ210にはGOP200内の残りのすべてのピクチャが依存するので、GOP200内のピクチャのすべてが削除される。これは、4つのピクチャを含む1つの連続グループ削除である。-Pピクチャ220が削除された場合、次いで、Pピクチャ220にはBピクチャ240が依存するので、Bピクチャ240も削除される。しかしながら、Pピクチャ220とBピクチャ240は隣接していない。したがって、これは、2つの連続グループ削除をもたらし、その各々は、ただ1つのピクチャを含む。第1のグループ削除は、Pピクチャ220を含む。第2のグループ削除は、Bピクチャ240を含む。-Pピクチャ230が削除された場合、次いで、Pピクチャ230にはBピクチャ240が依存するので、Bピクチャ240も削除される。これは、2つのピクチャを含む1つの連続グループ削除である。-Bピクチャ240が削除された場合、次いで、Bピクチャ240に他のピクチャは依存しないので、Bピクチャ240のみが削除される。これは、ただ1つのピクチャを含む1つの連続グループ削除である。したがって、飛越しを伴うフリーズのシナリオでは、歪ませられたビデオシーケンスは、少なくとも1つのグループ削除を含むと結論することができる。少なくとも1つの典型的な飛越しを伴うフリーズ実施態様では、どのグループ削除も、1または複数の連続する隣接するピクチャを含み、それらは、削除され、表示シーケンス内の最後に正しく受信されたピクチャによって置き換えられる。結果として、視聴者は、一般に、ビデオがしばらくの間フリーズし、その間は、最後に正しく受信されたピクチャが、グループ削除に対応するピクチャ間隔複数可の間、表示内に留まり、その後、ビデオが回復することを認識する。歪ませられたビデオシーケンスのための合計表示時間は、元の歪ませられていないビデオシーケンスのための合計表示時間と比較して、変更されない。以下でさらに説明されるアルゴリズムは、飛越しを伴うまたは伴わないフリーズ歪みの影響を評価するための少なくとも1つの実施態様および解決策を提供する。1つの特定の実施態様では、以下のアルゴリズムは、飛越しを伴うフリーズによって引き起こされる全体的な悪化、および歪ませられたビデオの全体的な品質を評価する。図3は、飛越しを伴うフリーズが発生した場合の、物体の運動軌跡の一実施態様の一例を示している。図3では、物体の位置は、y軸によって与えられ、時間は、x軸によって与えられる。観察される物体は、点Aにおいて、飛越しを伴うフリーズが発生するまで滑らかに動き、そこで、物体は、動きを突然停止する。図3では、突然の停止は、点Aから点Cまで延びる時間期間Bの間、物体の位置が一定であり続けることによって示されている。期間Bすべての間、物体は静止し続けるすなわち、物体の位置は動かない。その後、点Cにおいて、物体は動きを再開する。図4は、飛越しを伴わないフリーズが発生した場合の、物体の運動軌跡の一実施態様の一例を示している。観察される物体は、図3の飛越しを伴うフリーズの場合と同様の初期軌跡を経験する。物体は、点Aにおいて、飛越しを伴わないフリーズが発生するまで滑らかに動き、そこで、物体は、動きを突然停止する。図3の軌跡と同様に、図4でも、突然の停止は、点Aから点Cまで延びる時間期間Bの間、物体の位置が一定であり続けることによって示されている。期間Bすべての間、物体は静止し続けるすなわち、物体の位置は動かない。その後、点Cにおいて、物体は動きを再開する。図3の飛越しを伴うフリーズの場合、期間Bの後、物体は、位置Cから新しい位置C’に直ちにジャンプする。対照的に、図4の飛越しを伴わないフリーズの場合、物体は、位置Cからその動きの軌跡を再開する。したがって、位置Cに関連する時刻において、図3と図4の軌跡の間に相違が生じる。図3と図4の間のこの相違を概念化するための別の方法が提供される。この概念化では、期間Bにおいて、図3の飛越しを伴うフリーズシナリオと図4の飛越しを伴わないフリーズシナリオの間に相違が存在する。図3の飛越しを伴うフリーズの場合、何らかの問題例えば、削除ピクチャのせいで、期間Bすべての間、観察される物体は、その活動が視聴者によって観察され得ないが、実際には動き続けていると見なされ得る。その後、点Cにおいて、例えば、削除ピクチャの時間期間が終了したために問題が解決したとき、視聴者は、物体が位置Cから新しい位置C’に直ちにジャンプするのを観察する。この概念化では、物体は、新しい位置C’にジャンプし、したがって、期間Bの間、その新しい位置C’に向かって移動していたと仮定される。対照的に、図4の飛越しを伴わないフリーズの場合、観察される物体は、期間Bの間、視聴者によって観察されているように実際に静止し続けており、したがって、視聴者が観察することは真実である。先に簡潔に説明されたように、飛越しを伴うフリーズが発生した場合、一般に、3つの異なるタイプの歪みが、視聴者によって観察される。これらの各々について以下で説明する。第1に、点Aにおいて、人間の脳は、点A以前に存在していた運動軌跡を依然として追いかけようと試み、人間の目は、点Aにおいて、および点A以降、物体が静止したことに気付く。したがって、人間の脳は、自ら行った運動軌跡の延長からと、運動の停止の発生を伝える目のシグナリングからとでは、矛盾した入力を受け取っている。矛盾を解決するために、人間の脳は、より多くのエネルギーを費やして、人間の脳と人間の目とを同期させる。この効果は、人間の視覚系HVSによって引き起こされ、一般に、ジャーキまたはジャーク効果と呼ばれる。一般に、ジャーキ効果は、組み合わされた場合は、非常に不快であるが、単発で発生する場合は、さほど不快でも、または露骨でもない。上述の説明から明らかなように、ジャーキ効果は、ピクチャが最初に繰り返されたときにすなわち、フリーズが最初に発生したときに行われている動きにおけるジャーク、または停止に関連する。ジャークは、フリーズとともに発生し、そのため、飛越しを伴うフリーズおよび飛越しを伴わないフリーズのどちらにおいても見られる。ジャーキ効果は、人間の脳が一連のピクチャの運動軌跡を追いかけようと試みるために生じる。しかしながら、一連のピクチャがフリーズすると、軌跡は、人為的に、予期せず停止させられる。この予期せぬ停止は、動きにおけるジャークと呼ばれ、人間の脳は、エネルギーを費やして、動きにおけるジャークに気付き、それを処理する。エネルギーの消費と、関連する処理は、一般に、一連のピクチャを見るときの望ましくない特徴として意識される。したがって、動きにおけるジャークは、歪みであり、一連のピクチャの品質を低下させるものと見なされる。第2に、期間Bの間、視聴者は、物体が動きを停止させていることを観察する。この効果は、一般に、ポーズまたはポージング効果と呼ばれる。第3に、点Cにおいて、視聴者は、物体が異なる位置まで直ちにジャンプすることを観察する。この効果は、一般に、ジャンピングまたはジャンプ効果と呼ばれる。上述の説明から明らかなように、ジャンピング効果は、ピクチャのコンテンツが直後のピクチャ内の異なる位置までジャンプしたときに行われている動きにおけるジャンプに関連する。これは、例えば、フリーズ後にピクチャが表示されたときの、飛越しの間に発生する。一般に、削除ピクチャは、それ以前に表示されたピクチャフリーズされるピクチャ以前のピクチャに関連し、また互いに関連する動きを提示する。したがって、ピクチャが削除されなければ、削除ピクチャの間に、削除ピクチャの後に発生するピクチャに到る動きの軌跡が存在する。しかしながら、フリーズが発生する場合、削除ピクチャの直後のピクチャは、削除ピクチャのすべての動きを累積して提示する。この累積された動きは、一般に、動きにおけるジャンプとして経験される。飛越しを伴わないフリーズが発生した場合、一般に、上述の歪み効果のうちの2つのみが、視聴者によって観察される。これらは、ジャーキ効果と、ポーズ効果である。図3の飛越しを伴うフリーズの場合と対照的に、図4では、点Cにおいて、ジャンピング効果は観察されない。発明者らは、飛越しを伴うフリーズイベントおよび飛越しを伴わないフリーズイベントは、ビデオ劣化およびその結果の視聴者によって知覚される歪みの原因であると決定した。さらに、発明者らは、ジャーク、ポーズ、およびジャンプが、視聴者が実際に歪みとして知覚する飛越しを伴うフリーズおよび飛越しを伴わないフリーズイベントの効果であると決定した。共通の解決策は、一般に、原因ベースのフレームワークを使用する。原因ベースのフレームワークでは、一般に、飛越しを伴うフリーズまたは飛越しを伴わないフリーズが発生するたびに、歪みが評価される。しかしながら、発明者らは、少なくとも様々な異なるアプリケーションおよび環境に関しては、効果ベースのフレームワークが、より合理的な解決策であり、より良い結果をもたらすことが期待されると決定した。したがって、本出願の少なくとも1つの実施態様では、品質および/または歪みを決定するための効果ベースのフレームワークが提供される。この決定についてのさらにいくつかのコメントが、以下で提供される。第1に、視聴者は、原因よりも、むしろ効果を認識するように思われる。通常の視聴者は、視聴者が観察する現象の原因を理解するようには思われない。視聴者は、通常、ビデオが、例えば、頻繁すぎるジャーク、長すぎるポーズ、または多すぎるジャンプによって影響を受けていることを見出す。人間の脳は、特定のタイプの効果に関連する情報を自然と集める。したがって、視聴者は、一般に、品質知覚を識別する際に、特定のタイプの効果ごとに別々に情報を収集する。したがって、例えば、情報を収集した後、視聴者は、1または複数のタイプの効果についての累積的な評価に関して、品質知覚を表現することができる。これは、例えば、頻繁すぎるジャーク、長すぎるポーズ、および多すぎるジャンプというフレーズによって理解される。これらのフレーズの各々は、特定のタイプの効果の複数の発生についての情報を組み合わせるまた広く言えば累算することに基づいた知覚を反映している。第2に、異なる原因が、しばしば、同じ種類の効果を導入する。例えば、原因である飛越しを伴うフリーズと飛越しを伴わないフリーズはともに、ポーズ効果を導入する。これらの原因が同じビデオシーケンス内に現れる場合、異なる原因によって導入された効果は、一緒に混ぜ合わされて、視聴者によって識別され得ない。したがって、例えば、視聴者は、一般に、例えば飛越しを伴わないフリーズから生じたポーズと、飛越しを伴うフリーズから生じたポーズとを、その心の中で区別しない。したがって、そのような状況では、より一般的に、原因よりも効果に焦点を当てる方がより有益である。第3に、典型的な効果は、1回よりも多く発生する。効果の複数の発生は、一般に、効果の発生のすべてを考慮する視聴者の知覚を推定するために、プール戦略を使用して組み合わされる。しかしながら、発明者らは、異なる効果は異なるプール戦略を求めると決定した。この目的を達成するために、効果ベースのフレームワークが使用される。2.歪み/品質の評価本出願では、ある窓サイズにおいて、例えば、飛越しを伴うまたは伴わないフリーズのためのビデオ品質評価モデルを提供する、様々な実施態様を提案する。窓サイズの一例として、P.NBAMSは、特に、研究グループ12課題14SG12/Q14関するビデオストリームの性能を評価するための非侵入型のビットストリームモデルに取り組んでいる標準化機構であり、関連する標準は、10秒の窓サイズを必要とする。様々な実施態様では、様々な異なる窓にモデルが供給される。例えば、特定の実施態様では、モデルは、対象とするありとあらゆる窓を指定する際に完全な粒度を可能にするために、対象とする孤立し分離された窓、ビデオ全体にわたって連続する窓、または重なり合う窓に供給される。典型的なアプリケーションでは、しばらく経つと物事を忘れるという人間の脳で観察される傾向をモデル化した、人間の記憶のモデルの一部として、窓サイズが選択される。したがって、多くの実施態様は、プール戦略を、より大きな窓の間中、または複数の窓にわたって使用することはしない。それにも係らず、あるアプリケーションでは、窓サイズよりも長いビデオに対して、最終結果を得るために、プール戦略が供給される。いくつかの実施態様は、以下で説明されるプール解決策の1または複数を拡張し、それは、窓、複数の窓、または拡大された窓サイズに関連して説明される。しかしながら、別の実施態様は、より遠い歪みイベントの寄与を弱めさせる。以下の説明に入る前に、以下で説明される少なくとも1つの実施態様の背景についてのいくつかの特徴を要約する。以下の説明では、短いビデオ例えば、10秒は、例えば、飛越しを伴うフリーズまたは飛越しを伴わないフリーズの1または複数の発生によって劣化させられる。飛越しを伴うフリーズの実施態様の場合、ビデオ内に1または複数のグループ削除が存在する。グループ削除ごとに、1または複数の連続するピクチャが削除され、最後に正しく受信されたピクチャで置き換えられる。飛越しを伴わないフリーズの実施態様の場合、飛越しを伴わないフリーズの発生は、例えば、バッファアンダーフローに起因する、例えば、1または複数のグループ遅延から生じる。以下で説明される評価モデルは、ある実施態様では、例えば、失われたパケット、削除ピクチャ、またはバッファアンダーフローについての利用可能な情報を有する、受信機または復号器において供給される。しかしながら、様々な他の実施態様は、本出願において後で説明されるような、典型的な通信システム内の他のポイントでは、モデルまたはモデルの変形を使用する。3.効果ベースのフレームワーク図5を参照すると、効果ベースの品質評価フレームワークの一実施態様に関するフレームワーク500が提供されている。フレームワーク500は、少なくとも、ビットストリームレイヤの時間品質評価に供給可能である。フレームワーク500は、様々な実施態様では、ピクチャの特定の窓のピクチャ、複数の窓を含むビデオシーケンスのピクチャ、または複数のビデオシーケンスを含むビデオ全体に供給される。図5のブロックが、歪みおよび/または品質を決定するためのシステムまたは装置のブロック図を提供するのに加えて、歪みおよび/または品質を決定するためのプロセスのフロー図を提供することも明らかである。最初に、入力ビットストリームは、ビットストリーム解析モジュール505を通過し、そこで、ビットストリームが解析され、歪みを導入する可能性がある飛越しを伴うフリーズまたは飛越しを伴わないフリーズの発生などすべての原因が選出される。ビットストリーム解析モジュール505は、例えば、入力ビットストリームを、ビットストリーム解析モジュール505に記憶されたテンプレートまたはパラメータと比較することによって、原因を識別することができる。一実施態様では、ビットストリーム解析モジュール505は、パケットが失われていないか、ビットストリームを検査する。様々な実施態様では、パケットは、iパケットのヘッダ内のパケット計数フィールドが特定の計数を飛越したこと、もしくは順番に増加しないことに気付くことによって、iiパケットが順序を違えて受信された、および/もしくは再送要求に応答があった後の時間であっても、今述べたパケット計数問題に気付くことによって、またはiiiパケットが破損していないかどうかを判定するために、単純に巡回冗長検査もしくは他の誤り制御手段を検査することによって、失われていると識別される。他の実施態様は、パケットが失われたことを、ビットストリーム解析モジュール505よりも前のモジュールにおいて識別し、そのような決定をビットストリーム解析モジュール505に提供する。より一般的には、様々な実施態様において、ビットストリーム解析モジュール505への入力は、受信されたビットストリームであり、出力は、原因の識別情報例えば、原因1または飛越しを伴うフリーズと、原因のパラメータである。例えば、原因が飛越しを伴うフリーズである場合、一実施態様のパラメータは、歪みおよび/または品質を決定する際に使用される、フリーズの開始ポイント、フリーズの長さ、および動きベクトルまたは動きベクトル情報である。別の実施態様では、前処理モジュールが、バッファアンダーフローと、アンダーフローの長さを識別し、ビットストリーム解析モジュール505への入力において、この情報を渡す。その後、ビットストリーム解析モジュール505は、入力情報を飛越しを伴わないフリーズのテンプレートと比較することによって、飛越しを伴わないフリーズが発生したことを識別する。そのような識別の後、ビットストリーム解析モジュール505は、飛越しを伴わないフリーズが発生したことを示す識別情報を、歪みおよび/または品質を決定する際に使用される、フリーズの開始ポイント、フリーズの長さ、および動きベクトルまたは動きベクトル情報とともに含む出力を提供する。ビットストリーム解析モジュール505によって識別された各原因は、その特定の原因のための原因解析モジュールに送られる。図5は、第1の原因のための原因1解析モジュール512と、第2の原因のための原因2解析モジュール514と、何らかの所定のアプリケーションまたは実施態様に関する数々の他の原因が存在し得ることを示すプレースホルダ原因解析モジュール516と、何らかの所定のアプリケーションまたは実施態様に関する最後の原因第Mの原因のための原因M解析モジュール518とを含む、4つの原因解析モジュールを示している。ビットストリーム解析モジュール505は、様々な異なる情報を原因解析モジュールに送ることができる。1つの特定の実施態様では、原因1は、飛越しを伴うフリーズであり、原因1解析モジュール512は、原因1解析モジュールが飛越されるピクチャを識別することを可能にする情報を受け取る。そのような様々な実施態様では、受信された情報は、例えば、i飛越されるピクチャのリスト、ii最初の飛越されるピクチャとフリーズの長さとを示す表示、またはiii最初の飛越されるピクチャと最後の飛越されるピクチャとを示す表示を含む。特定の実施態様では、原因2は、飛越しを伴わないフリーズである。したがって、原因2解析モジュール514は、原因2解析モジュールがフリーズの長さを識別することを可能にする情報を受け取る。そのような様々な実施態様では、受信された情報は、例えば、フリーズさせるべきピクチャを示す表示、およびピクチャがフリーズさせられるべき時間の長さを示す表示を含む。他の実施態様では、フリーズさせられるピクチャは、最後に正しく受信されたピクチャとして暗黙的に決定され、受け取られる情報は、例えば、ピクチャがフリーズさせられるべき時間の長さを示す表示のみを含む。図5の実施態様では、原因解析モジュール512~518は、それぞれの原因によって導入されるすべての可能な効果を提供する。これらの効果は、効果交換effectswitchingモジュール520に提供される。典型的な実施態様では、これは、原因解析モジュール512~518が、少なくとも2つの機能を実行することを必要とする。第1の機能は、原因によって導入される効果を決定することである。第2の機能は、効果の歪みおよび/または品質が決定され得るように、これらの効果を記述する情報を提供することである。第1の機能は、少なくともいくつかの実施態様では、与えられた原因に関連付けられた効果のリストを参照することによって実行される。多くの原因解析モジュールについては、リストは、一般に、変化せずにあり続ける。例えば、原因1が飛越しを伴うフリーズである上述の特定の実施態様では、原因1解析モジュール512は、飛越しを伴うフリーズから一般にもたらされる3つの効果からなるリストを維持する。これら3つの効果は、ジャーキ効果、ポーズ効果、およびジャンピング効果である。加えて、原因2が飛越しを伴わないフリーズである上述の特定の実施態様では、原因2解析モジュール514は、飛越しを伴わないフリーズから一般にもたらされる2つの効果からなるリストを維持する。これら2つの効果は、ジャーキ効果、およびポーズ効果である。第2の機能は、少なくともいくつかの実施態様では、効果を記述する一組のパラメータを提供することによって実行される。例えば、原因1が飛越しを伴うフリーズである上述の特定の実施態様では、原因1解析モジュール512は、出力として、ジャーキ効果、ポーズ効果、およびジャンピング効果の歪みおよび/または品質が決定されることを可能にする情報を提供する。加えて、原因2が飛越しを伴わないフリーズである上述の特定の実施態様では、原因2解析モジュール514は、出力として、ジャーキ効果、およびジャンピング効果の歪みおよび/または品質が決定されることを可能にする情報を提供する。効果交換モジュール520は、様々な原因解析モジュール512~518から効果情報を受け取る。効果交換モジュール520は、その後、効果情報を、その効果の歪みおよび/または品質を決定する対応する効果推定モジュールに送る。図5は、第1の効果のための効果1推定モジュール532と、第2の効果のための効果2推定モジュール534と、何らかの所定のアプリケーションまたは実施態様に関する数々の他の効果が存在し得ることを示すプレースホルダ効果推定モジュール536と、最後の効果のための効果M推定モジュール538とを示している。この最後の効果は、一般に、第Mの効果と呼ばれるが、原因の数は、一般に、効果の数と同じではないので、モジュール538のMは、一般に、モジュール518のMとは異なる数である。原因1が飛越しを伴うフリーズであり、原因2が飛越しを伴わないフリーズである、上で説明された特定の実施態様について再び検討する。この特定の実施態様では、効果1は、ジャーキ効果であり、効果2は、ポーズ効果であり、効果3は、ジャンピング効果である。したがって、効果交換モジュール520は、ジャーキ効果情報を、原因1解析モジュール512および原因2解析モジュール514からならびに他のすべての原因解析モジュールから、効果1推定モジュール532に送る。その後、効果1推定モジュールは、例えば、飛越しを伴うフリーズに起因するのか、それとも飛越しを伴わないフリーズに起因するのかに係らず、ジャーキ効果の各発生についての歪みおよび/または品質を例えば、推定することによって決定する。同様に、効果交換モジュール520は、ポーズ効果情報を、原因1解析モジュール512および原因2解析モジュール514からならびに他のすべての原因解析モジュールから、効果2推定モジュール534に送る。その後、効果2推定モジュール534は、例えば、飛越しを伴うフリーズに起因するのか、それとも飛越しを伴わないフリーズに起因するのかに係らず、ポーズ効果の各発生についての歪みおよび/または品質を例えば、推定することによって決定する。同様に、効果交換モジュール520は、ジャンピング効果情報を、原因1解析モジュール512および原因2解析モジュール514からならびに他のすべての原因解析モジュールから、ジャンピング効果推定モジュールであると仮定された効果M推定モジュール538に送る。その後、効果M推定モジュール538は、例えば、飛越しを伴うフリーズに起因するのか、それとも飛越しを伴わないフリーズに起因するのかに係らず、ジャンピング効果の各発生についての歪みおよび/または品質を例えば、推定することによって決定する。少なくとも1つの実施態様では、効果推定モジュール532~538は、[0,1]の範囲内に収まるように、あらゆるタイプの効果の歪みレベルを正規化し、それによって、歪みが、端点を含む0と1の間の値を有することを可能にする。この範囲内では、0が最低の歪みレベル最高の品質レベルであり、1が最高の歪みレベル最低の品質レベルである。様々な効果推定モジュール532~538は、対応する効果プールモジュールに歪み情報を提供する。図5は、効果1推定モジュール532から歪み情報を受け取る、効果1プールモジュール542を含む。図5は、効果2推定モジュール534から歪み情報を受け取る、効果2プールモジュール544を含む。図5は、何らかの所定のアプリケーションまたは実施態様に関する数々の他の効果が存在し得ることを示すプレースホルダ効果推定モジュール536から歪み情報を受け取る、プレースホルダ効果プールモジュール546を含む。図5は、効果M推定モジュール538から歪み情報を受け取る、効果Mプールモジュール548を含む。効果プールモジュール542~548に提供される歪み情報は、様々な実施態様では、歪み値および/または品質値を含む。効果プールモジュール542~548は、全体的な歪みまたは品質レベルを提供するために、同じタイプの効果のすべての発生を一緒に集める。一般に、所定のタイプの効果のすべての発生を視聴者が観察した後の、視聴者の知覚歪みの知覚または品質の知覚を推定することが、効果プールモジュール542~548の目的である。したがって、効果プールモジュール542~548に属する所定の効果プールモジュールは、入力として、所定のタイプの効果のすべての発生の歪みレベルを受け取る。少なくとも1つの実施態様では、あるタイプの効果の全体的な歪みレベルも、[0,1]の範囲に正規化される。各タイプの効果の全体的な歪みレベルは、効果プールモジュール542~548によって、全体プールモジュール550に提供される。全体プールモジュール550は、異なるタイプの効果のすべてを組み合わせて、ビデオの全体的な歪みレベルを得るために、プール戦略を使用する。全体プールモジュール550によって使用されるプール戦略は、効果プールモジュール542~548の1または複数によって使用されるプール戦略と異なることも、または同じであることも可能である。少なくとも1つの実施態様では、全体プールモジュール550は、ビデオの全体的な歪みレベルを[0,1]の範囲に正規化する。フレームワーク500は、先に言及されたように、1または複数の実施態様において、窓ごとに供給される。そのような一実施態様では、効果プールモジュール542~548は、窓を区別するためのゲートキーパーとしての役割を果たす。効果プールモジュール542~548は、窓サイズを示す情報を使用して、様々な効果の歪みをプールすべき時間期間を決定する。その後、効果プールモジュール542~548は、ビデオ内の連続する窓ごとに、プールされた歪み値を、全体プールモジュール550に提供する。したがって、全体プールモジュール550は、それぞれの効果の窓ベースの歪み値をプールし、ビデオ内の連続する窓ごとに、全体的なプールされた歪み値を提供する。上述の窓ごとの実施態様では、窓サイズを表す情報は、様々な実施態様ごとに異なるメカニズムによって、効果プールモジュール542~548に提供される。例えば、様々な実施態様では、情報は、i非可変の定数として効果プールモジュール542~548に組み込まれ、iiシステム構成中にユーザインターフェースを使用して効果プールモジュールに供給され、またはiiiビットストリームで供給される。したがって、図5は、一般に、歪みの任意の原因と、歪みを生じさせる対応する任意の効果とに当てはまる。ここで、より具体的に、2つの原因と、対応する効果について検討する。4.フレームワークの実施態様少なくとも1つの実施態様では、フレームワーク500は、飛越しを伴うフリーズおよび飛越しを伴わないフリーズという一時的な異常を経験するシステムに供給される。先に提供された解析によると、飛越しを伴うフリーズおよび飛越しを伴わないフリーズは、2つの原因である。飛越しを伴うフリーズは、ジャーキ、ポーズ、およびジャンピングの3つのタイプの効果を導入する。飛越しを伴わないフリーズは、ジャーキ、およびポーズの2つのタイプの効果を導入する。フレームワーク500を供給した場合、ビットストリーム解析モジュール505は、飛越しを伴うフリーズおよび飛越しを伴わないフリーズの各発生を識別し、適切な情報を対応する原因解析モジュールに提供する。飛越しを伴うフリーズのための原因解析モジュール例えば、原因1解析モジュール512は、各飛越しを伴うフリーズ原因が、1つのジャーキ効果、1つのポーズ効果、および1つのジャンピング効果を導入すると決定する。飛越しを伴わないフリーズのための原因解析モジュール例えば、原因2解析モジュール514は、各飛越しを伴わないフリーズ原因が、1つのジャーキ効果、および1つのポーズ効果を導入すると決定する。原因解析モジュールは、効果情報を効果交換モジュール520に提供し、効果交換モジュール520は、効果情報を対応する効果推定モジュールに提供する。フレームワーク500のさらなる供給は、いくつかのアルゴリズム、または場合によってはアルゴリズムのセットを供給する。アルゴリズムの第1のセットは、与えられた効果の与えられた発生についての歪みまたは品質を決定するために、歪み推定モジュール532~538によって供給される。各効果は、少なくとも1つの実施態様では、異なる歪み決定アルゴリズムを有し、別の実施態様では、同じ歪み決定アルゴリズムを有する。アルゴリズムの第2のセットは、与えられた効果ごとの個々の歪みを累算するために、効果プールモジュール542~548によって供給される。各効果は、少なくとも1つの実施態様では、異なる歪みプールアルゴリズムを有し、別の実施態様では、同じ歪みプールアルゴリズムを有する。第3のアルゴリズムは、異なる効果プールモジュール542~548によって供給された、様々な効果のプールされた歪み値を累算するために、全体プールモジュール550によって供給される。少なくとも1つの実施態様では、単一のアルゴリズムが使用され、別の実施態様では、複数のアルゴリズムが使用される。これらの3つの領域について以下でさらに説明する。iジャーキ効果、ポーズ効果、およびジャンピング効果の歪みレベル推定についての説明、iiジャーキ効果、ポーズ効果、およびジャンピング効果の各々に関する歪みプール戦略についての説明、ならびにiiiこれら3つの効果のプールされた歪みを組み合わせるための全体的なプール戦略を提供する。4.1効果推定図6を参照すると、ビデオシーケンスd={f1,f2,...,fn}が示されており、ここで、nは、ビデオシーケンス内のピクチャの番号であり、fnは、ピクチャ番号がnのビデオピクチャである。図6では、フリーズも示されている。フリーズは、例えば、飛越しを伴うフリーズまたは飛越しを伴わないフリーズから発生する。フリーズは、点で覆われたパターンを用いて印付けられた6つのピクチャからなるグループの間に発生するものとして示されている。フリーズの長さは、用語lenによって示されている。用語lenは、この実施態様では、秒または他の何らかの時間単位によるグループ削除の時間期間として表される、フリーズの長さ例えば、グループ削除の長さであり、時間期間は、表示されないピクチャが本来であれば表示された時間の長さである。別の実施態様では、用語lenは、ピクチャを単位として表される。図6には、ピクチャfbが示されており、これは、フリーズ以前に、最後に正しく表示されたピクチャである下付きの添字bはbefore以前を表す。すなわち、フリーズされるピクチャは、ピクチャfbである。図6には、ピクチャfaも示されており、これは、フリーズ以降に、最初に正しく表示されたピクチャである下付きの添字aはafter以降を表す。フリーズされるピクチャはfbであるが、フリーズと呼ばれる期間が斜線で覆われたパターンを用いて示されたピクチャfbの最初の表示を含まないことは明らかである。むしろ、フリーズは、ピクチャfbの適切な表示の後に発生する、後続のピクチャを表示すべき表示時間中にピクチャfbが表示内に留まる期間を指している。ジャーキ効果、ポーズ効果、およびジャンピング効果の歪みは、図6の命名法に基づいて評価され得る。少なくとも1つの実施態様の式は以下の通りである。ジャーキ効果の歪みレベルは、djerkyで表される。一実施態様では、ジャーキ効果歪みは、主にピクチャfbにおける運動レベルによって定義される。したがって、この実施態様に関して、単一のフリーズのジャーキ効果歪みをdjerky=mvfb/Mと定義する。上述の式において、mvfbは、非ゼロ動きベクトルを有するピクチャfbのすべてのマクロブロックにわたる平均動きベクトルである。Mは、動きベクトルの最大値として定義される定数である。定数Mは、djerkyの値を正規化して範囲[0,1]内に収めるために使用される。一実施態様では、正規化は、mvが通常32よりも大きくないという事実に基づいている。したがって、その実施態様では、正規化は、mvを64で除算することによって達成され、結果が1よりも大きい場合、正規化されたmvは1に設定される。フレームワーク500を再び参照すると、一実施態様では、ジャーキ効果のための効果推定モジュール例えば、効果1推定モジュール532が、djerkyのための上述の式を供給する。この実施態様の変形では、ジャーキ効果推定モジュールは、以下のように、動きベクトル情報へのアクセスを提供される。-一変形では、ピクチャfbの復号された動きベクトル情報と、最大値Mが、ジャーキ効果推定モジュールに提供される。このデータは、例えば、テーブルまたはテーブルを指すポインタを使用して提供される。テーブルまたはポインタは、例えば、原因解析モジュール512~518および効果交換モジュール520を介して、効果推定モジュール532~538に提供される。-別の変形では、ピクチャデータの復号が必要とされないように、平均動きベクトル値が、メタデータとして提供される。さらに、最大値Mは、システムセットアップ手順中に設定され、またはやはりメタデータとして提供される。メタデータは、例えば、原因解析モジュール512~518および効果交換モジュール520を介して、効果推定モジュール532~538に提供される。ポーズ効果の歪みレベルは、dpauseで表される。一実施態様では、ポーズ効果歪みは、用語nによって識別される、主にポーズの長さに依存する。djerkyについての上述の説明と同様に、用語lenは、ピクチャ表示がピクチャfbで一時停止すなわち、フリーズされる期間を識別する。いくつかの実施態様では、ポーズ効果の歪みレベルは、len=0のときに最小値0を、len=∞のときに最大値1を有する。したがって、これらの実施態様に関して、単一のフリーズのポーズ効果歪みをと定義する。上述の式において、c1は、定数である。歪みは、lenが大きい場合、1により近くなり、lenが小さい場合、0により近くなる。定数c1は、lenの影響を調整して、c1が小さい場合、1により近くなり、c1が大きい場合、0により近くなる歪み値を提供する。一実施態様では、c1の値は、1に設定される。定数c1は、様々な実施態様では、例えば、すべての視聴者または単一の視聴者に当てはまるように設定される。例えば、一実施態様では、短いポーズ効果しか我慢できない、忍耐強くない視聴者または忍耐強くないことが予想されるターゲットの視聴観客は、より長いポーズ効果を我慢できる、より忍耐強い視聴者またはより忍耐強いことが予想されるターゲットの観客とは異なるc1の値を提供される。フレームワーク500を再び参照すると、一実施態様では、ポーズ効果のための効果推定モジュール例えば、効果2推定モジュール534が、dpauseのための上述の式を供給する。この実施態様の変形では、ポーズ効果推定モジュールは、以下のように、lenおよびc1へのアクセスが提供される。-一変形では、ポーズの長さが、ビットストリーム解析モジュール505によって決定され、例えば、テーブルまたはテーブルを指すポインタを使用して提供される。テーブルまたはポインタは、例えば、原因解析モジュール512~518および効果交換モジュール520を介して、効果推定モジュール532~538に提供される。ビットストリーム解析モジュール505は、ポーズの長さを決定し、またはこの情報を復号器もしくは解析器によって供給する。-様々な実施態様では、c1の値は、iあらかじめ固定されており、受信機に伝達される必要がなく、ii受信機においてユーザによってシステム構成中に設定され、またはiii送信側において決定され、メタデータとして送信され、受信機においてメタデータの復号を必要とする。メタデータは、例えば、ビットストリーム解析モジュール505によって復号され、例えば、原因解析モジュール512~518および効果交換モジュール520を介して、効果推定モジュール532~538に提供される。ジャンピング効果の歪みレベルは、djumpingで表される。ジャンピング効果歪みは、ピクチャfbとピクチャfaとの間の差に関連するものとしてモデル化され得る。したがって、様々な実施態様では、ジャンピング効果の歪みレベルは、ピクチャfbとピクチャfaとの間の差によって直接的に定義される。そのような差は、様々な実施態様では、例えば、ピクセル関連の輝度差、または平均ピクセル変位距離として決定される。一実施態様では、ピクセル関連の輝度差は、2つのピクチャにおけるすべてのピクセル位置に対するピクセル関連の輝度差の絶対値の平均として計算される。少なくとも1つの実施態様では、これは以下のように表現され、ここで、W-ピクチャの幅、H-ピクチャの高さ、fx,y-ピクチャfの位置x,yにおけるピクセルの輝度、fa-ポーズの後のピクチャ、fa-1-フリーズされたピクチャfbであり、最後に正しく受信されたピクチャでもある、ピクチャfaの直前のピクチャである。一実施態様では、平均ピクセル変位距離は、ピクチャfa内のピクセルのピクチャfbに対する平均移動として計算され得る。少なくとも1つの実施態様では、これは以下のように表現される。ここで、MVx,y-ピクチャfaの位置x,yにおける移動。MVは、例えば、fbに対する動きベクトルによって、またはfbに対するオプティカルフロー計算によって表され得ることに留意されたい。MVx,yは、大きさと角度とを有するベクトルであることにも留意されたい。MagMVx,y-ベクトルMVx,yの大きさ。cohMVfa-ピクチャfaにおけるMV値のコヒーレンスのレベルを示すための正規化された値。ジャンピングが発生した場合、コヒーレントな運動はノイズ様の運動よりも印象的であるので、この正規化された値は重要である。すなわち、コヒーレントな運動の場合、ジャンプは、より大きなものとして知覚される。例えば、ノイズ様の運動の結果として、すべてのピクセルが大きな大きさの動きベクトルを有することがある。しかしながら、一般に、すべての動きベクトルが同じ方向を有するピクチャは、一般に、コヒーレンス項を通して、ノイズ様の運動を有するピクチャよりも高い平均変位距離を有するピクチャをもたらす。一般的に言うと、cohMVfaは、2つの因数、すなわち、方向コヒーレンスと大きさコヒーレンスとを乗算することによって決定される。各サブコヒーレンス方向コヒーレンスおよび大きさコヒーレンスは、さらに以下に説明されるstdなどの方法によって、または当技術分野で知られているヒストグラムビンのエントロピによって推定され得る。一般的に言うと、ピクチャ上での動きが、同じ方向、同じ速度である場合、動きは、より高いコヒーレンスを有する。しかしながら、完全な復号を行わずに、ビットストリームレイヤにおいて動作する実施態様についても検討する。そのような実施態様は、一般に、ピクセル関連の輝度または平均ピクセル変位距離を推定することができない。したがって、様々なビットストリームレイヤ実施態様は、単一のフリーズに関して、djumping=mvfa/Mのようにジャンピング効果歪みを定義する。上述の式において、mvfaおよびMは、先に定義されたものと同様である。加えて、動き情報およびMの値は、情報が先に説明されたジャーキ効果推定モジュール複数可に供給されるのと同様に、効果推定モジュール複数可例えば、効果M推定モジュール538に提供され得る。4.2効果プール先に説明されたように、各タイプの効果は、例えば、窓またはビデオシーケンス内で1回よりも多く発生し得る。例えば、対象とする窓内におけるあるタイプの効果のすべての発生を収集し、対象とする窓内におけるその効果の全体的な歪みレベル推定を生成するために、プール戦略が使用される。発明者らは、多くのアプリケーションにおいて、ジャーキ効果が発生レートに強く影響されると決定した。例えば、ジャーキ効果が1回発生するだけでは、または数回発生しても、一般に、視聴者がジャーキ効果に気付くことはめったにない。しかしながら、ジャーキ効果が頻繁に発生する場合、特に、ジャーキ効果が周期的に発生する場合、一般に、視聴者は、ジャーキ効果を直ちに認識し、ジャーキ効果から疲労を感じる。したがって、1または複数の実施態様では、ジャーキ効果の歪みを累算するためのプール戦略が、のように定義される。ここで、は、例えば、対象とする窓内におけるジャーキ効果のすべての発生についてのの平均である。は、少なくとも1つの実施態様では、以下のように表現される。pは、例えば、対象とする窓内におけるジャーキ効果のすべての発生の周期特性を示す変数である。今言及されたように、pは、ジャーキ効果の発生の周期特性を示す。より具体的には、一般的に、ジャーキ効果がより周期的であるほど、プールされた歪み推定値が大きくなるようにしたい。個々の歪み推定値は範囲[0,1]内にあるので、したがって、プールされた歪み推定値が大きくなるように、pが小さくなるようにしたい。これは、様々な実施態様で使用されるpについての以下の定式化を用いて達成される。ここで、kは、例えば、10秒の長さのビデオシーケンスである、例えば、観察される窓内におけるジャーキ効果の発生の総数である。そのため、例えば、窓内に飛越しを伴うフリーズと飛越しを伴わないフリーズの両方を含む7つのフリーズ原因が存在する場合、k=7である。devは、2つの隣接するジャーキ発生の間の距離のすべての値についての逸脱度devianceである。逸脱度は、当技術分野でよく知られており、以下でさらに説明される。N0は、定数である。少なくとも1つの実施態様では、N0は、が[0,1]の範囲内に確実に収まるように、十分に大きい定数となるように選択される。上述のことを少なくとも1つの実施態様に供給して、すべての隣接する一組のジャーキ効果の間の距離を決定する。距離は、フリーズの先頭間の距離として定義され、その距離は、例えば、時間を単位として、またはピクチャの数を単位として表現される。devおよびstdはどちらも、データ列の安定性の尺度である。我々のケースに関して、データ列の要素は、隣接するジャーキ効果の間の距離である。データ列x1,x2,...,xnに関して、-平均値は、であり、-分散としても知られる逸脱度は、であり、-標準偏差としても知られる標準逸脱度は、である。少なくとも1つの実施態様では、N0は、時間を単位として表現される窓サイズになるように設定される他の実施態様は、ピクチャの数を単位としてN0を表現する。1つの例外は、k=0の場合であり、その場合、歪みはゼロに設定される。それ以外の場合は、kの最小値は、1であり、stdの最大値は、窓サイズよりも大きくなることはない。したがって、窓サイズになるように設定されたN0を用いれば、pが範囲[0,1]内に収まることが保証される。フリーズは、窓境界を越えて延びることがあり、実施態様は、様々な方法でこれに対処する。例えば、一実施態様では、フリーズが窓境界を越えて、または指定された閾値を超えて延びる場合、そのポーズ効果の歪みは、所定の値になるように設定される。図7を参照すると、pが0と1の間にある、0.1p0.1のp乗の関数をプロットしたグラフが示されている。[0,1]の範囲内にあるの値が与えられ、ジャーキ効果がより多く発生し、隣接するジャーキ効果の間の距離の逸脱度がより低くなると、pの値はより低くなり、したがって、Djerkyの値がより高くなることが分かる。上で説明されたように、ジャーキ効果が周期的である場合、ジャーキ効果のプールは、一般に、歪みに対する増強された知覚をもたらす。ポーズ効果の複数の発生の累算、またはジャンピング効果の複数の発生の累算も、歪みに対する増強された知覚をもたらす。すなわち、より多く発生するほど、はるかに高い歪みレベルをもたらす。しかしながら、一般に、相違が存在する。これらの相違は、少なくとも部分的に、異なる種類の効果に対して異なる種類のプール戦略を使用することを正当化する。相違に関して、ポーズ効果およびジャンピング効果の場合、さらなる発生は、人間の脳がその特定のタイプの歪み効果に慣れたかのように、増加分の歪みに対する減弱された知覚をもたらす。言い換えると、ポーズ効果またはジャンピング効果がより多く発生すると、歪みの増加レートは鈍化する。その場合、少なくとも1つの実施態様に関して、プール戦略は、のように定義される。上述の式において、Nは、DpauseおよびDjumpingの値が範囲[0,1]内に留まることを保証する、十分に大きい定数である他の実施態様は、例えば、[0,4]または[1,5]など、異なる範囲を使用する。1または複数の実施態様では、Nは、対象とする窓内のピクチャの数になるように設定され、それは、少なくとも1つの実施態様では、300である。平方根関数は、一般に観察されるデータに適した数々の特性を有する。なかでも、2つを挙げると、単調性monotoneおよび抑制性suppressionがある。プールされた歪みをpoolingと呼び、少なくとも1つの実施態様に関して、以下のように単調性および抑制性を定義する。以下の説明は、削除ピクチャに関して述べられるが、遅延ピクチャおよび飛越しを伴わないフリーズにも同様に当てはまり、ピクチャが表示されない他の原因にも当てはまる。1.単調性-2つのグループ削除グループ削除セットとも呼ばれるをG1およびG2で表し、G1およびG2の各々は、削除ピクチャからなる連続セットを含む。G2がG1のサブセットである場合、G1はG2の削除ピクチャのすべてを含み、poolingG1>poolingG2である。2.抑制性-我々は、人間の視聴者が一般に直前の経験によって判断ルールを速やかに調整することに注目した。したがって、視聴者が同様の歪みを1回よりも多く見た場合、視聴者の嫌悪感は、一般に僅かに低下する。すなわち、視聴者が歪みを見た後、同一または類似の歪みの別の発生を見た場合、視聴者は、さらなる発生を最初の発生ほど大きな歪みとして知覚しない。したがって、2つのグループ削除が完全に分離されている、G1∩G2=φである場合、poolingG1∪G2<poolingG1poolingG2である。プールされた歪みの値は、一般に、プールされない歪みの値と比較できる値ではないことに留意されたい。これは、ある実施態様では、プールされた値が、プールされない値と同じ範囲例えば、[0,1]内にあるように正規化されるという事実に由来する。しかしながら、そのような状況では、例えば、異なる窓に関する歪みのプールされた値は、比較され得る。式4の供給の単純な例として、以下を検討する。-G1とG2は互いに素すなわち、G1∩G2=φ-G1,2=G1∪G2-DG1=2、DG2=3を仮定する。プール式をポーズ効果またはジャンピング効果に供給すると、-poolingG1=sqrt2/N-poolingG2=sqrt3/N-poolingG1,2=sqrt23/Nが得られる。-sqrt5/N>sqrt2/N、sqrt5/N>sqrt3/N、したがって、poolingG1,2>poolingG1、poolingG1,2>poolingG2であり、単調性必要条件が満たされ、-sqrt5/N<sqrt2/Nsqrt3/N、したがって、poolingG1∪G2<poolingG1poolingG2であり、抑制性必要条件が満たされることが分かる。4.3全体プールフレームワーク500を再び参照すると、全体プールモジュール550は、異なる効果についてプールされた歪み値を累算する。発明者らは、少なくとも多くのアプリケーションにおいて、異なる種類の効果が並列的に視聴者に影響すると決定した。したがって、発明者らは、多くのアプリケーションでは、異なる効果の線形結合が有益な全体プール戦略を提供すると決定した。これは、様々な実施態様に関して、以下のように表現される。飛越しを伴うフリーズD=α1×Djerkyα2×Dpauseα3×Djumpingここで、α1α2α3=1飛越しを伴わないフリーズD=α1×Djerkyα2×Dpauseここで、α1α2=1定数α1、α2、およびα3は、様々な実施態様では、実際のデータ上でトレーニングを行うことによって決定される。トレーニングについての実施態様が以下で提供される。トレーニングでは、4つのP.NBAMSトレーニングデータベースが使用される。4つのデータベースは、併せて約200個のビデオシーケンスを含み、各々は、約10秒の長さである。データベースは、各ビデオシーケンスの主観的スコアsubjectivescoreも含む。平均意見スコアmeanopinionscoreMOSを形成するために、約20人分の主観的スコアを平均することによって、題材スコアsubjectscoreが形成される。MOSは、計算された歪みの範囲と一致する[0,1]の範囲を有するように正規化される。フレームワーク500、ならびに上で説明された歪み推定および歪みプールアルゴリズムが、300ピクチャの窓サイズを使用して、200個のビデオシーケンスに供給される。以下の記法を使用する。-データベース内のビデオを、データセット={V1,V2,...,Vn}によって表し、nは、最大200である。-ビデオVkの主観的スコアMOSを、MOSVkによって表し、k=1から200である。-ビデオの推定される3種類の歪みを、DjerkyVk、DpauseVk、およびDjumpingVkによって表す。α1、α2、およびα3の値は、以下の最適化問題によって決定される。上記の差の平方の和を最小化するα1、α2、およびα3の値が、トレーニングされた結果である。上記の最適化問題を解くことは、微分積分学における標準的プロセスであり、一般に、標準的ツールが、結果を直接的に提供することができる。一実施態様では、上記のトレーニングプロセスが、以下のように丸められた最適化値を生成する。これらの値は、様々なアプリケーションに適している。例えば、ジャーキ効果に関して説明されたように、人間の脳は、異なる種類の効果に対して異なる反応をし得ることを思い出されたい。異なる反応は、異なる種類の効果に応答する人間の視覚系HVSの動作に関連する。したがって、係数は、心理学および生理学に強く依存し得る。したがって、今説明されたトレーニング方法は、心理学および生理学をモデル化するのが難しい多くのアプリケーションにおいて有益である。係数は、多くの実施態様では、ビデオシーケンスのセットにも依存する。このため、様々な実施態様は、ビデオシーケンスのセットが変わった場合、係数を再トレーニングする。係数は、多くの実施態様では、基礎をなすビデオコンテンツから比較的独立している。ビデオコンテンツの相違による要因は、一般に、DjerkyVk、DpauseVk、およびDjumpingVkの推定において捉えられる。例えば、一実施態様では、コンテンツは、多くの動きを有し、そのため、ジャーキ効果およびジャンピング効果に関する歪みが大きい。しかしながら、多くの動きを有するという事実は、この特定の実施態様では、係数に影響しない。我々は、いくつかの実施態様では、ジャーキ効果の発生はあまり頻繁でなく、または周期的でないので、トレーニングデータベースのビデオシーケンスにおけるジャーキ効果は、視聴者にあまり明瞭でないことに注目した。そのような一実施態様では、ジャーキ効果のプールは、低いゼロに近い。プールされた歪み値が低いので、実施態様は、ジャーキ効果の影響を無視し、対応する係数をゼロ値に設定する。様々な実施態様が提示された。しかしながら、パラメータの1または複数を変更した、さらなる実施態様が可能であり、想定されている。例えば、1または複数の実施態様では、-lenは、例えば、グループ削除における連続するピクチャの数、またはピクチャレート例えば、フレームレートによって除算されたピクチャの数など、時間以外の単位で表現される。-lenは、ジャンピング効果に関する歪みを推定するために使用される。-ポーズ効果およびジャンピング効果に関する平方根プール関数の代わりに、やはり単調性および抑制性必要条件を満たす、例えば、指数値、立方根、他の累乗根、および/または対数を含む、異なる関数が使用される。-正規化された値は、[0,1]とは異なる範囲に正規化される。-mvは、平均の代わりにモードもしくはメディアンとして計算され、または平均は加重平均であり、または前景の物体の動きベクトルのみが考慮され、および/または最大の動きベクトルが、より大きな重みを与えられる加重平均。より一般的に、異なる実施態様では、様々な異なるフィルタリングアルゴリズムが使用される。-mvは、複数のピクチャに属する1または複数の動きベクトルの組み合わせとして計算される。一実施態様では、先に説明されたようなfaおよびfbが使用される。-より具体的には、mvは、様々な実施態様では、削除ピクチャ以前のピクチャの1または複数の動きベクトルから、または削除ピクチャ以降のピクチャの1または複数の動きベクトルから、または削除ピクチャ以前および以降のピクチャの動きベクトルの組み合わせから決定される。ある実施態様では、ジャンピング効果の歪みは、削除ピクチャ以前のピクチャの動きベクトルに基づいたmvを使用して推定される。図8および図9は、少なくとも1つの実施態様に供給可能なさらなる背景を提供する。図8を参照すると、本出願で説明された特色および原理が供給され得る、ビデオ送信システムまたは装置800が示されている。ビデオ送信システムまたは装置800は、例えば、衛星、ケーブル、電話線または地上放送など、様々な媒体のいずれかを使用して信号を送信するための、例えば、ヘッドエンドまたは送信システムとすることができる。ビデオ送信システムまたは装置800は、加えて、または代わりに、例えば、記憶装置に信号を提供するために使用され得る。送信は、インターネットまたは他の何らかのネットワークを介して提供され得る。ビデオ送信システムまたは装置800は、例えば、ビデオコンテンツ、ならびに例えば、デプスおよび/またはディスパリティ値を含む、例えば、デプスのインジケータなどの他のコンテンツを、生成および配送することが可能である。図8のブロックが、ビデオ送信システムまたは装置のブロック図を提供するのに加えて、ビデオ送信プロセスのフロー図を提供することも明らかである。ビデオ送信システムまたは装置800は、プロセッサー801から入力ビデオを受け取る。一実施態様では、プロセッサー801は、図1のビデオシーケンス100のピクチャなど、ビデオピクチャを、ビデオ送信システムまたは装置800に単に提供する。しかしながら、別の実施態様では、プロセッサー801は、代わりに、または加えて、デプスピクチャまたは他のコンテンツを、ビデオ送信システムまたは装置800に提供する。プロセッサー801は、メタデータも、ビデオ送信システムまたは装置800に提供することができ、メタデータは、入力ピクチャの1または複数に関連する。ビデオ送信システムまたは装置800は、符号化器802と、符号化された信号を送信することが可能な送信機804とを含む。符号化器802は、プロセッサー801からビデオ情報を受け取る。ビデオ情報は、例えば、ビデオピクチャ、および/またはディスパリティまたはデプスピクチャを含むことができる。符号化器802は、ビデオおよび/またはディスパリティ情報に基づいて、符号化された信号複数可を生成する。様々な実施態様では、符号化器802は、例えば、AVC符号化器である。AVC符号化器は、ビデオとディスパリティ情報の両方に供給され得る。AVCとは、既存の国際標準化機構/国際電気標準会議ISO/IECムービングピクチャエキスパートグループ-4MPEG-4パート10高度ビデオ符号化AVC規格/国際電気通信連合電気通信標準化部門ITU-TH.264勧告以降本明細書では、H.264/MPEG-4AVC規格、またはそのバリエーションである、AVC規格もしくはH.264規格、もしくは単にAVCもしくはH.264などのことを指す。符号化器802は、様々な情報を受け取り、記憶または送信用の構造化フォーマットに組み立てるための、例えば、組み立てユニットを含む、サブモジュールを含むことができる。様々な情報は、例えば、符号化されたまたは符号化されないビデオ、符号化されたまたは符号化されないディスパリティまたはデプス値、ならびに例えば、動きベクトル、符号化モードインジケータ、およびシンタックス要素など、符号化されたまたは符号化されない要素を含むことができる。いくつかの実施態様では、符号化器802は、プロセッサー801を含み、したがって、プロセッサー801の動作を実行する。送信機804は、符号化器802から符号化された信号複数可を受け取り、1または複数の出力信号で符号化された信号複数可を送信する。送信機804は、例えば、符号化されたピクチャおよび/またはそれに関する情報を表す、1または複数のビットストリームを有する、プログラム信号を送信するように適合され得る。典型的な送信機は、誤り訂正符号化の提供、信号内のデータのインターリーブ、信号内のエネルギーのランダム化、および変調器806を使用する1または複数の搬送波への信号の変調のうちの1または複数などの機能を実行する。送信機804は、アンテナ図示されずを含むことができ、またはアンテナとインターフェースを取ることができる。さらに、送信機804の実施態様は、変調器806に制限され得る。ビデオ送信システムまたは装置800は、記憶ユニット808にも通信可能に結合される。一実施態様では、記憶ユニット808は、符号化器802に結合され、記憶ユニット808は、符号化器802からの符号化されたビットストリームを記憶し、任意選択的に、記憶されたビットストリームを送信機804に提供する。別の実施態様では、記憶ユニット808は、送信機804に結合され、送信機804からのビットストリームを記憶する。送信機804からのビットストリームは、例えば、送信機804によってさらに処理された1または複数の符号化されたビットストリームを含むことができる。記憶ユニット808は、異なる実施態様では、標準的なDVD、ブルーレイディスク、ハードドライブ、または他の何らかの記憶デバイスのうちの1または複数である。ここで図9を参照すると、上で説明された特色および原理が供給され得る、ビデオ受信システムまたは装置900が示されている。ビデオ受信システムまたは装置900は、例えば、衛星、ケーブル、電話線または地上放送など、様々な媒体を使用して信号を受信するように構成され得る。信号は、インターネットまたは他の何らかのネットワークを介して受信され得る。図9のブロックが、ビデオ受信システムまたは装置のブロック図を提供するのに加えて、ビデオ受信プロセスのフロー図を提供することも明らかである。ビデオ受信システムまたは装置900は、符号化されたビデオを受信し、例えば、表示例えば、ユーザへの表示、処理、または記憶用の復号されたビデオ信号を提供する、例えば、セルフォン、コンピュータ、タブレット、セットトップボックス、テレビ、ゲートウェイ、ルータ、または他のデバイスとすることができる。したがって、ビデオ受信システムまたは装置900は、その出力を、例えば、テレビのスクリーン、コンピュータモニター、記憶、処理、もしくは表示用のコンピュータ、タブレット、または他の何らかの記憶、処理、もしくは表示デバイスに提供することができる。ビデオ受信システムまたは装置900は、ビデオ情報を受信し、処理することが可能であり、ビデオ情報は、例えば、ビデオピクチャ、および/またはディスパリティまたはデプスピクチャを含むことができる。ビデオ受信システムまたは装置900は、例えば、本出願の実施態様で説明された信号など、符号化された信号を受信するための受信機902を含む。受信機902は、例えば、図1のビデオシーケンス100のピクチャの1つもしくは複数を提供する信号、または図8のビデオ送信システムもしくは装置800から例えば、記憶ユニット808もしくは送信機804から出力された信号を受信することができる。受信機902は、例えば、符号化されたピクチャ例えば、ビデオピクチャまたはデプスピクチャを表す複数のビットストリームを有するプログラム信号を受信するように適合され得る。典型的な受信機は、変調された信号および符号化されたデータ信号の受信、復調器904を使用する1または複数の搬送波からのデータ信号の復調、信号内のエネルギーの逆ランダム化、信号内のデータのデインターリーブ、ならびに信号の誤り訂正復号のうちの1または複数などの機能を実行する。受信機902は、アンテナ図示されずを含むことができ、またはアンテナとインターフェースを取ることができる。受信機902の実施態様は、復調器904に制限され得る。ビデオ受信システムまたは装置900は、復号器906を含む。受信機902は、受信された信号を復号器906に提供する。受信機902によって復号器906に提供された信号は、1または複数の符号化されたビットストリームを含むことができる。復号器906は、例えば、ビデオ情報を含む復号されたビデオ信号、またはデプス情報を含む復号されたデプス信号など、復号された信号を出力する。復号器906は、例えば、AVC復号器とすることができる。ビデオ受信システムまたは装置900は、記憶ユニット907にも通信可能に結合される。一実施態様では、記憶ユニット907は、受信機902に結合され、受信機902は、記憶ユニット907からのビットストリームにアクセスし、および/または受信されたビットストリームを記憶ユニット907に記憶する。別の実施態様では、記憶ユニット907は、復号器906に結合され、復号器906は、記憶ユニット907からのビットストリームにアクセスし、および/または復号されたビットストリームを記憶ユニット907に記憶する。記憶ユニット907からアクセスされたビットストリームは、異なる実施態様では、1または複数の符号化されたビットストリームを含む。記憶ユニット907は、異なる実施態様では、標準的なDVD、ブルーレイディスク、ハードドライブ、または他の何らかの記憶デバイスのうちの1または複数である。復号器906からの出力ビデオは、一実施態様では、プロセッサー908に提供される。プロセッサー908は、一実施態様では、新しい表示をレンダリングするように構成されたプロセッサーである。いくつかの実施態様では、復号器906は、プロセッサー908を含み、したがって、プロセッサー908の動作を実行する。他の実施態様では、プロセッサー908は、例えば、セットトップボックス、タブレット、またはテレビなど、ダウンストリームデバイスの一部である。より一般的には、プロセッサー908および/またはビデオ受信システムもしくは装置900は、様々な実施態様では、ゲートウェイ、ルータ、セットトップボックス、タブレット、テレビ、またはコンピュータの一部である。ビデオ受信システムまたは装置900および/またはプロセッサー908の様々な実施態様は、飛越しを伴うフリーズによって引き起こされた1または複数のグループ削除すなわち、削除ピクチャのグループを含むビデオシーケンスの歪みおよび/または品質を評価する。グループ削除の歪みおよび/または品質は、例えば、図10または図11で説明される方法を使用して本出願で説明されるように決定され得る。以下図10および図11で説明される方法を含む、様々なそのような実施態様は、例えば、受信機902、復調器904、復号器906、および/またはプロセッサー908で実行される。図10を参照すると、歪みおよび/または品質を決定するためのプロセス1000が示されている。図10のブロックが、歪みおよび/または品質を決定するためのプロセスのフロー図を提供するのに加えて、歪みおよび/または品質を決定するためのシステムまたは装置のブロック図を提供することは明らかである。プロセス1000は、第1の表示されないピクチャ複数可のインジケータにアクセスすること1010を含む。動作1010は、少なくとも1つの実施態様では、ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第1のセットが表示されないことを知らせる情報にアクセスすることを含む。動作1010は、様々な実施態様では、例えば、iパケットが失われたこと、およびピクチャのシーケンスが削除されることを知らせる情報にアクセスするビットストリーム解析モジュール505、ii特定の位置において、特定の持続時間にわたって、飛越しを伴うフリーズが発生することを知らせる情報にアクセスする原因解析モジュール512~518、ならびにiii指定された長さを有する特定のポーズ効果が発生したことを知らせる情報にアクセスする効果推定モジュール532~538によって実行される。プロセス1000は、第2の表示されないピクチャ複数可のインジケータにアクセスすること1020を含む。動作1020は、少なくとも1つの実施態様では、ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第2のセットが表示されないことを知らせる情報にアクセスすることを含む。第2のセットは、ビデオシーケンス内で、第1のセットから分離される。2つのセットは、互いに素である、すなわち、重なり合わないことによって、分離される。2つのセットは、互いに隣接している場合であっても、分離され得る。したがって、2つの連続するGOPは、2つの連続するGOPの間にピクチャが存在しない場合であっても、互いから分離される。動作1020は、様々な実施態様では、例えば、動作1010に関して上で列挙されたのと同じ例によって実行される。プロセス1000は、第1の表示されないピクチャ複数可の、複数の歪み効果の1つについての、歪みインジケータを決定すること1030を含む。動作1030は、少なくとも1つの実施態様では、第1のインジケータを決定することを含む。第1のインジケータは、複数のタイプの歪み効果のうち、ピクチャの第1のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第1のピクチャを用いてビデオシーケンスを表示することからもたらされる、所定のタイプの歪み効果に関連する歪みの量を表す。表示時間中に実質的に共通の第1のピクチャを表示することは、全表示時間中に実質的に同じすなわち、共通のピクチャを表示することを含む。したがって、これは、最後に復号されたピクチャをフリーズ中に表示することを含む。しかしながら、これは、僅かに変化するが、依然として実質的に同じであるピクチャを、フリーズ中に表示することも含む。1つのそのような変化は、例えば、フリーズ中、ピクチャ表示時間ごとに増加するカウントを、最後に復号されたピクチャに追加することである。動作1030は、様々な実施態様では、例えば、飛越しを伴うフリーズまたは飛越しを伴わないフリーズ原因から生じるジャーキ効果によって引き起こされる歪みを推定する、例えば、効果推定モジュール532~538によって実行される。プロセス1000は、第2の表示されないピクチャ複数可の、1つの歪み効果についての、歪みインジケータを決定すること1040を含む。動作1040は、少なくとも1つの実施態様では、第2のインジケータを決定することを含む。第2のインジケータは、ピクチャの第2のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第2のピクチャを用いてビデオシーケンスを表示することからもたらされる、所定のタイプの歪み効果に関連する歪みの量を表す。表示時間中に実質的に共通の第2のピクチャを表示することは、共通の第1のピクチャの場合と同じ意味を有する。しかしながら、第1のピクチャは、第2のピクチャとは異なるピクチャである。動作1040は、様々な実施態様では、例えば、動作1030に関して上で列挙されたのと同じ例によって実行される。プロセス1000は、1つの歪み効果についての歪みインジケータを累算すること1050を含む。動作1050は、少なくとも1つの実施態様では、所定のタイプの歪み効果についての歪みの組み合わされたインジケータを生成するために、第1のインジケータと第2のインジケータを累算することを含む。動作1050は、様々な実施態様では、例えば、ジャーキ効果、ポーズ効果、またはジャンピング効果など、所定のタイプの効果の歪み推定値をプールする、例えば、効果プールモジュール542~548によって実行される。図11を参照すると、歪みおよび/または品質を決定するためのプロセス1100が示されている。図11のブロックが、歪みおよび/または品質を決定するためのプロセスのフロー図を提供するのに加えて、歪みおよび/または品質を決定するためのシステムまたは装置のブロック図を提供することは明らかである。プロセス1100は、第1の表示されないピクチャ複数可のインジケータにアクセスすること1110を含む。動作1110は、少なくとも1つの実施態様では、ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第1のセットが表示されないことを知らせる情報にアクセスすることを含む。動作1110は、様々な実施態様では、例えば、動作1010および動作1020に関して上で列挙されたのと同じ例によって実行される。プロセス1100は、第2の表示されないピクチャ複数可のインジケータにアクセスすること1120を含む。動作1120は、少なくとも1つの実施態様では、ビデオシーケンスに属する1または複数の連続するピクチャからなる第2のセットが表示されないことを知らせる情報にアクセスすることを含む。第2のセットは、ビデオシーケンス内で、第1のセットから分離される。動作1120は、様々な実施態様では、例えば、動作1010、動作1020、および動作1110に関して上で列挙されたのと同じ例によって実行される。プロセス1100は、第1の表示されないピクチャ複数可の歪みインジケータを決定すること1130を含む。動作1130は、少なくとも1つの実施態様では、第1のインジケータを決定することを含む。第1のインジケータは、第1のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第1のピクチャを用いてビデオシーケンスを表示することからもたらされる、1または複数のタイプの歪み効果全部に対する歪みの量を表す。動作1120は、様々な実施態様では、例えば、動作1010、動作1020、および動作1110に関して上で列挙されたのと同じ例によって実行される。ピクチャ。動作1130は、様々な実施態様では、例えば、動作1030および動作1040に関して上で列挙されたのと同じ例によって実行される。プロセス1100は、第2の表示されないピクチャ複数可の歪みインジケータを決定すること1140を含む。動作1140は、少なくとも1つの実施態様では、第2のインジケータを決定することを含む。第2のインジケータは、ピクチャの第2のセットのための表示時間中に表示される実質的に共通の第2のピクチャを用いてビデオシーケンスを表示することからもたらされる、1または複数のタイプの歪み効果全部に対する歪みの量を表す。動作1140は、様々な実施態様では、例えば、動作1030、動作1040、および動作1130に関して上で列挙されたのと同じ例によって実行される。プロセス1100は、第1の表示されないピクチャ複数可の歪みインジケータと、第2の表示されないピクチャ複数可の歪みインジケータとを、非線形方法で累算すること1150を含む。動作1150は、少なくとも1つの実施態様では、歪みの組み合わされたインジケータを生成するために、第1のインジケータと第2のインジケータを非線形方法で累算することを含む。動作1150は、様々な実施態様では、先に説明された、指数、平方根、または他の非線形プールアルゴリズムを使用して、例えば、ジャーキ効果、ポーズ効果、またはジャンピング効果など、所定のタイプの効果の歪み推定値をプールする、例えば、効果プールモジュール542~548によって実行される。プロセス1000および1100、ならびに本出願で説明される他の実施態様は、通信システムの様々なポイントにおいて実行され得る。図8~図9に関して上で説明されたように、歪みおよび/または品質の決定は、様々な実施態様では、通信システムの復号/受信/表示側において実行される。そのような決定は、様々な実施態様では、経験の質QoE評価の一部である。QoE評価は、様々な実施態様では、標準化されたアルゴリズムによって実行されることが想定されている。標準化されたアルゴリズムは、歪みおよび/または品質を評価するための説明された実施態様の1または複数または1または複数の変形とすることができる。本出願は、図5および図8~図11のブロック/フロー図を含む、複数のブロック/フロー図を提供する。本出願のブロック/フロー図が、例えば、プロセスを説明するフロー図、および装置の機能ブロックを説明するブロック図を含む、様々な情報を提示することは明らかである。加えて、本出願は、図1~図2および図6の絵表現を含む、複数の絵表現を提供する。本出願の絵表現が、例えば、結果または出力の説明、およびプロセスを説明するフロー図を含む、様々な情報を提示することは明らかである。加えて、本出願は、図3、図4、および図7のグラフ表現を含む、複数のグラフ表現を提供する。本出願のグラフ表現が、例えば、様々な入力値における関数の結果または出力の説明、および変数間の関係の表示を含む、様々な情報を提示することは明らかである。飛越しを伴うフリーズをもたらすグループ削除の歪みおよび/または品質を決定する様々な実施態様が説明された。これらの実施態様は、様々な他の実施態様では、飛越しを伴うフリーズをもたらすグループ削除以外の歪みに当てはまるように拡張される。特に、本出願の技法および実施態様は、様々な実施態様では、フリーズのみに起因する歪み、飛越しのみに起因する歪み、または他の歪みに当てはまる。実際に、例えば、効果プールモジュール542~548または全体プールモジュール550によって供給されるアルゴリズムなど、説明されたプール技法は、様々な他の実施態様では、任意の歪み値のプールに当てはまり、フリーズおよび/または飛越しに制限されない。ビデオシーケンスに当てはまる様々な実施態様が説明された。これらの実施態様は、様々な他の実施態様では、他のコンテンツに当てはまるように拡張される。そのような他のコンテンツは、例えば、標準的な2次元ビデオコンテンツ以外のコンテンツを含む。非ビデオコンテンツは、例えば、デプスマップ、エッジマップ、透明マップ、紫外線もしくは赤外線周波数画像、暗視ゴーグルからの熱シグネチャ、ディスプレイ上で分析されることが意図された科学データ、または繰り返しパターンを有する、もしくは順次的に見られることが意図された任意のデータを含む。1または複数の削除ピクチャを含むグループ削除の歪みおよび/または品質を決定する様々な実施態様が説明された。これらの実施態様は、ピクチャがいつ削除されるかを決定するためのいずれか特定の技法に依存しない。ピクチャが削除されるまたはされないことを示す表示は、これらの実施態様への入力であるので、実施態様は、ピクチャが削除されるかどうかの決定を含む必要すらない。結果として、ピクチャを削除する決定は、当技術分野で知られた、様々な方法で行うことができ、例えば、ピクチャの単一のパケットが失われた場合にピクチャを削除すること、またはピクチャのすべてのパケットが失われ、適切な隠蔽技法が利用可能でない場合に限ってピクチャを削除することを含むことができる。飛越しを伴うフリーズをもたらす1または複数の削除ピクチャを含むグループ削除の歪みおよび/または品質を決定する様々な実施態様が説明された。これらの実施態様は、様々な他の実施態様では、フリーズが各削除ピクチャの表示時間中に正確に同じピクチャの繰り返しを含まない状況に当てはまるように拡張される。例えば、一実施態様では、ピクチャが繰り返された回数を示す小さいカウンタが、表示されたピクチャの右下に含まれる。したがって、4つのピクチャが削除された場合、1つの期待通りの表示時間と4つのフリーズされた表示時間とを含む5つの表示時間にわたって表示されるフリーズされたピクチャは、削除ピクチャの4つの表示時間中に小さいカウンタが右下に現れることを除いて、同一である。この小さいカウンタは、これら4つの表示時間中に、1から、2、3、4へとインクリメントする。単一のパケットが失われた場合にピクチャを削除する実施態様を説明した。ある実施態様では、単一のパケットロスが原因で、ピクチャが削除されるが、その理由は、例えば、i低解像度ビデオでは、ピクチャ全体がしばしば単一のパケット内にあるため、またはiiあるアプリケーションは隠蔽アーチファクトが存在しないという必要条件を有し、したがって、誤り隠蔽が使用されないためである。ピクチャをいつ削除するかについての決定において、実施態様は様々である例えば、ただ1つのパケットが失われた場合に削除する、またはより多くのパケットが失われることが必要であるなど。しかしながら、ピクチャが削除された場合、飛越し歪みを伴うフリーズが発生する。他のアプリケーションは、単一のパケットが失われた場合、誤り隠蔽を実際に試みる。さらなるピクチャのうちの1つの単一のマクロブロックしか削除ピクチャを参照として使用しない場合であっても、ある実施態様は、削除ピクチャに依存するさらなるピクチャもすべて削除する。そのような実施態様は、これらの依存ピクチャを削除するが、その理由は、例えば、i隠蔽アーチファクトがないという必要条件があるため、iiさらなるピクチャ全体が単一のパケット内にあり、パケットの復号を回避したほうが効率的であるため、またはiii依存ピクチャ内の単一の失われたマクロブロックが視聴者満足のために必須のコンテンツ例えば、物体を有することがあるので、このようにした方が、品質がより保証されるためである。加えて、削除ピクチャに依存する後続ピクチャをいつ削除するかについての決定において、他の実施態様は様々であり、例えば、後続ピクチャの閾値数のマクロブロックが影響されること、または誤り隠蔽アーチファクトが閾値を上回ることを必要とする。様々な実施態様では、ピクチャの削除も誤り隠蔽の一形態であると見なされることに留意されたい。様々な異なるプール関数を使用する実施態様を上で説明した。他のプール関数も可能である。様々な他の実施態様は、以下のように、プールのためのラップ関数wrapfunctionを使用する。上述の式において、DGは、一組の個々の歪みDgのプールされた歪みであり、ここで、gは、各個別の原因または効果を指す。上述のラップ関数は、2つの定数を使用し、それらは、C1とC2である。様々な実施態様では、C1とC2はともに、実験によって決定される。様々な実施態様は、様々な利点のうちの1または複数を有することができる。これらの利点の部分的なリストは、i低い複雑さ、ii歪みモデルにおけるフリーズ歪みと飛越し歪みの区別、iii例えば、フリーズ、飛越し、もしくは飛越しを伴うフリーズから生じる歪みの正確な決定を可能にすること、iv所望の品質レベルを提供するために、符号化、変調、および送信パラメータが決定されることを可能にすること、ならびに/またはv歪みの複数の発生についての歪み値/品質値を正確にプールすることを含む。したがって、特定の特色および特徴を有する1または複数の実施態様を提供する。特に、歪みおよび/または品質の決定に関するいくつかの実施態様を提供する。しかしながら、これらの実施態様の変形およびさらなるアプリケーションが、本開示内で企図されており、説明された実施態様の特色および特徴は、他の実施態様にも適合され得る。本出願で説明された実施態様および特色のいくつかは、AVC規格、および/またはMVC拡張を伴うAVC付録H、および/またはSVC拡張を伴うAVC付録Gとの関連で使用され得る。加えて、これらの実施態様および特色は、既存もしくは将来の別の規格との関連で、または規格を含まない状況で使用され得る。歪みという用語または品質という用語が、一般に歪みと品質の両方を表すことは明らかである。したがって、例えば、Dgに対する言及は、歪みと品質の両方に対するものである。本発明の原理の一実施形態oneembodimentもしくはanembodimentまたは一実施態様oneimplementationもしくはanimplementation、およびそれらの他の変形に対する言及は、実施形態に関連して説明される特定の特色、構造、および特性などが、本発明の原理の少なくとも1つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体の様々な場所に見られる一実施形態ではinoneembodimentもしくはinanembodimentまたは一実施態様ではinoneimplementationもしくはinanimplementationという句、および他の任意の変形の出現は、必ずしもすべてが、同じ実施形態に対する言及ではない。加えて、本出願またはその特許請求の範囲は、様々な情報の決定に言及することがある。情報の決定は、例えば、情報の推定、情報の計算、情報の評価、情報の予測、またはメモリからの情報の取り出しのうちの1または複数を含むことができる。さらに、本出願またはその特許請求の範囲は、様々な情報へのアクセスに言及することがある。情報へのアクセスは、例えば、情報の受信、情報例えば、記憶の取り出し、情報の記憶、情報の処理、情報の送信、情報の移動、情報のコピー、情報の消去、情報の計算、情報の決定、情報の予測、情報の評価、または情報の推定のうちの1または複数を含むことができる。様々な実施態様は、画像および/またはピクチャに言及する。画像およびピクチャという用語は、本文書のどこでも交換可能に使用され、広義の用語であることが意図されている。画像またはピクチャは、例えば、フレームまたはフィールドの全部または一部とすることができる。ビデオという用語は、一連の画像またはピクチャを指す。画像またはピクチャは、例えば、様々なビデオ成分のいずれか、またはそれらの組み合わせを含むことができる。そのような成分、またはそれらの組み合わせは、例えば、輝度、色度、YUVまたはYCbCrまたはYPbPrのY、YUVのU、YUVのV、YCbCrのCb、YCbCrのCr、YPbPrのPb、YPbPrのPr、RGBの赤、RGBの緑、RGBの青、Sビデオ、およびこれらの成分のいずれかの負または正を含む。画像またはピクチャは、加えて、または代わりに、例えば、典型的な2次元ビデオ、2Dビデオピクチャのためのディスパリティマップ、2Dビデオピクチャに対応するデプスマップ、またはエッジマップを含む、様々な異なるタイプのコンテンツを指す。デプスマップまたはディスパリティマップまたはエッジマップまたは類似の用語も、広義の用語であることが意図されている。マップは、一般に、例えば、特定のタイプの情報を含むピクチャを指す。しかしながら、マップは、その名前によって示唆されない他のタイプの情報も含むことができる。例えば、デプスマップは、一般に、デプス情報を含むが、例えば、ビデオまたはエッジ情報などの、他の情報も含むことができる。例えば、A/B、Aおよび/またはB、およびAおよびBの少なくとも一方の場合における、以下の/、および/または、およびの少なくとも一方のいずれかの使用は、第1の列挙選択肢Aのみの選択、または第2の列挙選択肢Bのみの選択、または両方の選択肢AとBの選択を包含することが意図されていることを理解されたい。さらなる一例として、A、B、および/またはC、およびA、B、およびCのうちの少なくとも1つ、およびA、B、またはCのうちの少なくとも1つの場合、そのような句は、第1の列挙選択肢Aのみの選択、または第2の列挙選択肢Bのみの選択、または第3の列挙選択肢Cのみの選択、または第1および第2の列挙選択肢AとBのみの選択、または第1および第3の列挙選択肢AとCのみの選択、または第2および第3の列挙選択肢BとCのみの選択、または3つすべての選択肢AとBとCの選択を包含することが意図されている。これは、当技術分野および関連技術分野の当業者には容易に明らかなように、多くの項目が列挙される場合に拡張され得る。様々な実施態様は、例えば、歪みもしくは品質の組み合わせ、または歪みもしくは品質のインジケータの組み合わせなどにおいて、組み合わせに言及する。組み合わせは、累算とも、または様々な実施態様では、プールとも呼ばれる。組み合わせは、様々な実施態様では、例えば、加法演算、乗法演算、指数演算、最小値を選択する演算、または最大値を選択する演算のうちの1または複数を使用して実行される。加えて、多くの実施態様は、符号化器例えば、符号化器802、復号器例えば、復号器906、復号器からの出力を処理するポストプロセッサー例えば、プロセッサー908、または符号化器に入力を提供するプリプロセッサー例えば、プロセッサー801の1または複数において実現され得る。本出願で説明されるプロセッサーは、様々な実施態様では、集団で、例えば、プロセス、機能、または動作を実行するように構成された複数のプロセッサーサブプロセッサーを含む。例えば、プロセッサー801およびプロセッサー908は各々、様々な実施態様では、集団でそれぞれのプロセッサー801およびプロセッサー908の動作を実行するように構成された、複数のサブプロセッサーから構成される。さらに、他の実施態様が、本開示によって企図されている。本明細書で説明される実施態様は、例えば、方法もしくはプロセス、装置、ソフトウェアプログラム、データストリーム、または信号で実現され得る。もっぱら実施態様の単一の形態に関連して説明されたが例えば、もっぱら方法として説明されたが、説明された特色の実施態様は、他の形態例えば、装置またはプログラムでも実現され得る。装置は、例えば、適切なハードウェア、ソフトウェア、およびファームウェアで実現され得る。方法は、例えば、コンピュータ、セットトップボックス、ゲートウェイ、ルータ、マイクロプロセッサ、集積回路、またはプログラム可能論理デバイスを含む、例えば、一般に処理デバイスを指すプロセッサーなど、例えば、装置で実現され得る。プロセッサーは、例えば、コンピュータ、セルフォン、ポータブル/携帯情報端末PDA、タブレット、ラップトップ、およびエンドユーザ間での情報の伝達を円滑化する他のデバイスなど、通信デバイスも含む。プロセッサーは、集団で、例えば、プロセス、機能、または動作を実行するように構成された複数のプロセッサーも含むことができる。集団的な構成および性能は、例えば、特定のタスク用の専用サブプロセッサーの使用、または並列処理の使用など、当技術分野で知られた様々な技法のいずれかを使用して達成され得る。本明細書で説明された様々なプロセスおよび特色の実施態様は、様々な異なる機器またはアプリケーションで、特に、例えば、データ符号化、データ復号、表示生成、デプスまたはディスパリティ処理、ならびにピクチャおよび関連するデプスおよび/またはディスパリティマップの処理に関連する機器またはアプリケーションで具体化され得る。そのような機器の例は、符号化器、復号器、復号器からの出力を処理するポストプロセッサー、符号化器に入力を提供するプリプロセッサー、ビデオ符号化器、ビデオ復号器、ビデオコーデック、ウェブサーバー、セットトップボックス、ラップトップ、パーソナルコンピュータ、タブレット、セルフォン、PDA、および他の通信デバイスを含む。明らかなように、機器は、移動可能とすることができ、移動可能車両に設置することさえできる。加えて、方法は、プロセッサーによってまたは集団でそのような命令を実行するように構成された複数のプロセッサーによって実行される命令によって実現することができ、そのような命令および/または実施態様によって生成されるデータ値は、例えば、集積回路、例えば、ハードディスク、コンパクトディスケットCD、例えば、ディジタル多用途ディスクもしくはディジタルビデオディスクとしばしば呼ばれるDVDなどの光ディスク、ランダムアクセスメモリRAM、またはリードオンリーメモリROMなどのソフトウェア搬送または他の記憶デバイスなど、プロセッサー可読媒体上に記憶され得る。命令は、プロセッサー可読媒体上に有形に具体化されるアプリケーションプログラムを形成することができる。命令は、例えば、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、または組み合わせの中に存在することができる。命令は、例えば、オペレーティングシステム、別個のアプリケーション、または2つの組み合わせの中に見出され得る。したがって、プロセッサーは、例えば、プロセスを実行するように構成されたデバイスと、プロセスを実行するための命令を有する記憶デバイスなどのプロセッサー可読媒体を含むデバイスの両方として特徴づけられ得る。さらに、プロセッサー可読媒体は、命令に加えて、または命令の代わりに、実施態様によって生成されたデータ値を記憶することができる。当業者には明らかなように、実施態様は、例えば、記憶または送信され得る情報を搬送するためにフォーマットされた様々な信号を生成することができる。情報は、例えば、方法を実行するための命令、または説明された実施態様の1つによって生成されたデータを含むことができる。例えば、信号は、規格のシンタックスを書き込むもしくは読み取るためのルールをデータとして搬送するために、または規格のために書き込まれた実際のシンタックス値をデータとして搬送するためにフォーマットされ得る。そのような信号は、例えば、例えば、スペクトルの無線周波数部分を使用する電磁波として、またはベースバンド信号としてフォーマットされ得る。フォーマットは、例えば、データストリームの符号化、および符号化データストリームを用いた搬送波の変調を含むことができる。信号が搬送する情報は、例えば、アナログ情報またはディジタル情報とすることができる。信号は、知られているように、様々な異なる有線または無線リンクを介して送信され得る。信号は、プロセッサー可読媒体上に記憶され得る。数々の実施態様が説明された。それにも係らず、様々な変更が行われ得ることが理解されよう。例えば、異なる実施態様の要素は、他の実施態様を生み出すために、組み合わされ、補完され、変更され、または除去され得る。加えて、当業者は、他の構造およびプロセスが開示されたそれらの代わりに使われ得ること、その結果の実施態様が、開示された実施態様と少なくとも実質的に同じ結果複数可を達成するために、少なくとも実質的に同じ方法複数可で、少なくとも実質的に同じ機能複数可を実行することを理解する。したがって、本出願によって、これらおよび他の実施態様が企図されている。"