JP2004521580A - デジタルビデオの品質を測定する方法 - Google Patents
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Abstract
本発明はビデオの品質を測定する方法に関するものである。該方法は、超えた場合に一群の主体にとって視覚的アーチファクトが目立つようになる少なくとも1つの基準レベル(JND)を、対応する所定のアーチファクトメトリック(M)を用いて、対応するアーチファクトのみを有するデジタル画像の一連の基準系列(RS)から決定するステップ(21)を有している。また、ビデオ品質を測定する該方法は、入力系列(IS)の少なくとも1つのアーチファクトレベル(L)を、上記の対応する所定のアーチファクトメトリック(M)を用いて測定するステップ(22)も有している。該方法は、更に、上記入力系列のビデオ品質メトリック(OQM)を、同一の所定のアーチファクトメトリックに対応する基準レベル(JND)に対する上記アーチファクトレベル(L)の少なくとも1つの比から計算するステップ(23)を有している。ビデオ品質を測定する斯様な方法は、客観的な品質メトリックを提供する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタル画像の入力系列のビデオ品質を測定する方法に関する。また、本発明はビデオ品質を測定する斯様な方法を実施するための対応する装置にも関する。
【0002】
本発明は、デジタルビデオの悪化の測定尺度を生成するために、例えば、デジタルテレビジョンにおいて使用することができる。斯かる適用の結果として、後処理の方法を画像の系列に対して、当該画像系列の測定尺度に従って適用することができる。該後処理方法は、ブロック化アーチファクト、リンギングアーチファクト及び角部の外郭(corner outliers)のような視覚的悪化の視認性を低減する。
【0003】
【従来の技術】
ビデオ品質の評価は、通常、素朴な人間の主体による評価に基づく主観的テストを用いて行われる。これらの方法は、基準としての画像の元の系列に対する画像の符号化された系列の比較に基づくものであるので、費用が掛かり、時間が掛かり、主観的であり、且つ、稼働中テストには適用することができない。
【0004】
ビデオ品質を評価するための他の方法も開発されている。これらの方法は、悪化の尺度値(メトリック)、特にブロック化アーチファクトのメトリックに基づくものである。例えば、このような方法は国際特許出願公開第WO01/20912号に記載されている。該方法は、デジタルビデオ画像におけるブロック化アーチファクトを検出する方法に関するものである。該検出方法は、デジタル入力信号を勾配フィルタを使用してフィルタ処理することにより少なくとも1つのフィルタされた信号を得るステップと、該フィルタされた信号(又は複数の信号)を処理してブロック化アーチファクトを格子内の位置の関数として識別及びカウントするためのブロックレベルメトリックを計算するステップとを有している。該ブロックレベルメトリックが閾より低い場合、当該画像はブロックに基づく処理を用いて符号化されていないか、又は継ぎ目無し方法により符号化されている。反対の場合には、当該画像はブロックに基づく処理を用いて非繋ぎ目無し的に符号化されており、後処理のような補正作業を行うことができる。
【0005】
しかしながら、このような方法は適切な後処理を適用するために相対的ブロック化アーチファクトレベルを測定することができるのみで、結果として、ビデオ品質の真に客観的な測定を行うこともできず、他の視覚的悪化に対して感知的でもない。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、画像の入力系列に関するデジタルビデオ品質を測定する方法であって、一層客観的な品質メトリック(尺度値)を提供するような方法を提供することにある。
【0007】
【課題を解決するための手段】
この目的のため、本発明によるデジタルビデオ品質を測定する方法は、該方法が、
− 対応するアーチファクトのみを有する一連のデジタル画像の基準系列から、対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて、超えた場合に一群の主体にとって視覚的アーチファクトが目立つようになるような少なくとも1つの基準レベルを決定するステップと、
− 入力系列の少なくとも1つのアーチファクトレベルを、前記対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて測定するステップと、
− 前記入力系列のビデオ品質メトリックを、同一の所定のアーチファクトメトリックに対応する前記基準レベルに対する前記アーチファクトレベルの少なくとも1つの比から計算するステップと、
を有していることを特徴とする。
【0008】
ビデオ品質を測定する斯様な方法は、少なくとも1つの基準レベルの決定に基づくものである。このように、少なくとも1つの所定の視覚的アーチファクトの量は、上記の少なくとも1つの基準レベルに従い重み付けされる。該基準レベルは知覚的係数と見ることができ、該基準レベルを決定する上記ステップは知覚的校正と見ることができる。結果として、当該ビデオ品質を測定する方法は、少なくとも1つの知覚的レベル対してビデオ品質メトリックを計算することになり、より客観的品質メトリックに繋がる。
【0009】
更に、上記測定方法は好ましい実施例においては、悪化メトリックの組合せに基づくものであるので、多次元的となる。これらの悪化メトリックは、ブロック化、リンギング及び角部外郭(corner outlier)アーチファクトであって、独立して定量化されるような、デジタル圧縮の結果の3つの主たる視覚的アーチファクトから決定される。
【0010】
このように、ビデオ品質を測定する該方法は、従来技術と較べて一層完全であり、更に一層客観的な品質メトリックに繋がる。
【0011】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を例示により添付図面を参照して詳細に説明する。
【0012】
本発明は、デジタル画像の入力系列に関するビデオ品質を測定する改善された方法に関するものである。該方法は、もっと特定的には、MPEG符号化された系列に関するものであるが、当業者にとっては、該方法が、例えばMPEG−1、MPEG−4、H−261又はH−263規格のようなブロック型技術を用いて符号化された如何なる型式のビデオ系列に対しても適用可能であることは明らかであろう。
【0013】
ビデオ品質を測定する該方法は、図1に示され、超えた場合に一群の主体にとって視覚的アーチファクトが目立つようになる少なくとも1つの基準レベル(JND)を、対応する所定のアーチファクトメトリック(M)を用いて、対応するアーチファクトのみを有するような一連のデジタル画像の基準系列(RS)から決定するステップ(21)を有している。また、ビデオ品質を測定する該方法は、入力系列(IS)の少なくとも1つのアーチファクトレベル(L)を、対応する所定のアーチファクトメトリック(M)を用いて測定するステップ(22)も有している。該方法は、更に、上記入力系列のビデオ品質メトリック(OQM)を、上記アーチファクトレベル(L)の同一の所定アーチファクトメトリックに対応する基準レベル(JND)に対する少なくとも1つの比から計算するステップ(23)を有している。
【0014】
ビデオ品質を測定する本方法は、それを超えると視覚的悪化が一群の主体にとって目立つようになるような少なくとも1つの基準レベルを、少なくとも1つの視覚的アーチファクトメトリックに関して決定することに基づいている。上記基準レベルを決定するために、図2aに示すテスト手順が、所定の悪化メトリックに関して、一度且つ全てに対して実行される。この目的のため、元の系列(RS0)及び例えば毎秒1から10メガビットのような異なるビットレートで符号化された系列(RS1ないしRSn)を含むような一連の基準系列(RS0ないしRSn)が使用される。アーチファクトレベルは、ビットレートと共に増加するような単調関数である。上記元の系列(RS0)に対しては、アーチファクトレベルは0である。符号化系列RS1に対しては、アーチファクトレベルはL1であり、符号化系列RSnに対しては、アーチファクトレベルはLnである。
【0015】
上記一連の系列は、一度に1つの悪化のみにより、例えば当該悪化メトリックがブロック化アーチファクトメトリックである場合は、ブロック化アーチファクトレベルを決定するためにブロック化アーチファクト、により影響されなければならない。結果として、不所望な視覚的アーチファクトを除去するために、後処理アルゴリズムが上記符号化系列に適用される。ブロック化アーチファクトのみを維持したい場合は、第1の解決策は、リンギングアーチファクトメトリック及び角部外郭メトリックを各々用いてリンギングアーチファクト及び角部外輪を検出し、次いで、これらリンギングアーチファクト及び角部外郭をフィルタすることである。第2の解決策は、符号化された画像系列のブロック境界を維持すると共に、これらを元の画像系列の内容を用いて完成させることである。リンギングアーチファクトのみを維持したい場合は、解決策は、ブロック化アーチファクトメトリック及び角部外郭メトリックを各々用いてブロック化アーチファクト及び角部外郭を検出し、次いで、例えばDFDアルゴリズムにより上記ブロック化アーチファクトを、及び上記角部外郭をフィルタすることである。角部外郭のみを維持したい場合、解決策は、角部外郭メトリックを用いて角部外郭を検出すると共に、元の画像系列における上記の検出された角部外郭に対応する元のピクセルを上記の検出された角部外郭により置換することである。
【0016】
当該テスト手順は、
− 元の系列から1単位(丁度目立つ程度の差のため、JNDと呼ばれる)離れて位置する系列(RSi)を見付けるために、各々が1つの悪化のみにより影響されているような系列のスコアを設定するステップ、及び
− 上記1−JND系列から1JND離れた次の基準系列(RSj)を見付けるために、上記ステップを繰り返すステップ、等々、
を有する。
【0017】
これらのステップは、1−JNDテストと呼ばれ、主観的な品質尺度により独立に悪化メトリックを校正することを狙っている。該1−JNDテストは、1つの悪化(B、R又はC)が増加される間に他のものは略一定に留まるような系列を主観的にスコア付けることにある。テスト下の悪化は、主体が差に気付く点まで増加される。主体が差に気付くようなレベルは、知覚係数(JNDB、JNDR、JNDC)と呼ばれる。このテストは、主観的品質評価に多次元性を導入し、臨界的な1−JNDロス包絡線上にアンカ・ポイントを確立し、当該校正を全体の品質メトリックまで広げるための方法である。
【0018】
幾つかの基準レベルが決定されたら、当該テスト手順は、更に、悪化の間での如何なる知覚的不平衡をも識別するために、1−JND半径群上にある系列(BRSk、RRSl、CRSm)の順位を見付けるステップを有する。このステップは、1−JND群ランク付けテストとも呼ばれ、図2bに図示されている。1−JND群ランク付けテストは、元のものから1−JND系列離れた群内での全ての可能性のある対の2者択一強制的選択方法にある。ランク付けテストはランク付けが不可能な場合に満足される。
【0019】
ビデオ品質を測定する本方法は、1つの悪化メトリックのみを用いて実施化することができる。この場合、ブロック化アーチファクトが、より大きな妨害的な視覚的アーチファクトであるので、該悪化メトリックはブロック化アーチファクトメトリックとする。しかしながら、ビデオ品質を測定する多次元的な方法の方が好ましく、より正確なビデオ品質メトリックを提供する。本発明による方法においては、幾つかの悪化を考慮に入れることができる。斯かる悪化の候補の群は、ブロック化アーチファクト、リンギングアーチファクト、角部外郭、一時的なノイズであるモスキートノイズ、空間的ノイズ、ぼやけ、クリッピング、ラインのちらつき又は伝送エラーを含む。多次元的方法は、鮮鋭さ、コントラスト又は解像度を含むような属性候補を考慮に入れることもできる。不所望なフィーチャである悪化候補と比較すると、属性候補は望ましいフィーチャである。
【0020】
異なる悪化メトリックは下記の評価規準に従って選択される。
− 線形な独立性、
− 各悪化の知覚的なインパクト、
− 最小の誤り結果を伴うような高い精度、
− 最も関連のある悪化を考慮するのに充分な程度の完全な一連のメトリックの選択、
− 更に、悪化メトリックは単調で且つ増加する関数でなければならず、悪化を伴わない系列に対しては0に等しくなければならない。
【0021】
好ましい実施例においては、ビデオ品質を測定する該方法は、ブロック化アーチファクト、リンギングアーチファクト及び角部外郭であるような3つの主要な視覚的アーチファクトに関連する悪化メトリックの合成に基づくものである。
【0022】
これらの測定を実行するために、幾つかの方法を使用することができ、これら方法は基準メトリック(即ち、測定が元の画像に対してなされる)であるか、又は非基準メトリックであるかの何れかである。非基準メトリックに対応する上記3つの主要なアーチファクトメトリックの各々に関する例を以下に説明する。
【0023】
ブロック化アーチファクトメトリック
ブロック化アーチファクトは、MPEGのようなブロックに基づく技術により符号化されたビデオ信号において最もよく知られたアーチファクトである。これらアーチファクトは、変換係数のブロックの強い独立した量子化から生じる8x8ブロックの境界における不連続性である。
【0024】
当該ブロック化アーチファクトメトリックは、ブロックエッジにおける可視不連続性を最小のエラーで検出することができる能力に基づいて選択されている。該メトリックは、アーチファクトの量と、斯かるアーチファクトの視認性とを表している。
【0025】
該ブロック化アーチファクトメトリックは、現画像における自然なエッジの領域を検出し、かくして誤った検出を防止するために、ピクセルの輝度値Yの勾配フィルタ処理ステップを有している。確かに、テクスチャ及び輪郭がブロックエッジとして検出される場合がある。使用されるフィルタは、強力なエッジ検出に対する効率性故に選択されるソーベルフィルタである。ソーベルフィルタは、
【数1】
により与えられる。水平及び垂直の勾配フィルタ処理後のフィルタされた輝度値GH及びGVは、各々、GH=Y*SH及びGV=Y*SVとなる。これらのフィルタされた輝度値は、2つの閾と比較される。これら閾の値は、滑らかなテクスチャを逃さないように低いが、ブロック境界の不連続性を抽出しない程は低過ぎない。0〜255から符号化された輝度値に対しては、水平及び垂直閾値THRH及びTHRVは例えば各々35及び50となる。
【0026】
該ブロック化アーチファクトメトリックは、第2導関数の無効をテストするステップも有している。直感的に、これは、1つのサンプルが2つの隣接サンプルを知っている予測可能性に対応する。第2導関数は、
垂直方向において、2・Y(i,j)=Y(i−1,j)+Y(i+1,j)、
水平方向において、2・Y(i,j)=Y(i,j−1)+Y(i,j+1)
の場合に無効となり、ここで、Y(i,j)は当該画像内の位置(i,j)のピクセルの輝度値である。垂直及び水平の不連続性値cv(i,j)及びch(i,j)は上記式から導出される。好ましい実施例においては、
【数2】
となる。
【0027】
次に、当該ブロック化アーチファクトメトリックは、上記不連続性値から水平及び垂直のアーチファクト値Ah及びAvを決定するステップを有する。図3a及び図3bは、種々のピクセル構成に関する上記ブロック化アーチファクトの決定を示している。零に等しい不連続性値、即ち連続性の中断に対応する、は黒の正方形により表されており、1に等しい不連続性値はグレイの正方形により表されている。白の正方形は考慮されない。
【0028】
水平アーチファクトAhは、Ah=1の場合に検出され、Ahは
【数3】
に等しく、ここでc及びc(バー)は補数値である。第1のタイプのブロック化アーチファクトAv1は、図3aに示すように、
【数4】
の場合に検出される。第2のタイプのブロック化アーチファクトAv2は、図3bに示すように、
【数5】
の場合に検出される。垂直アーチファクトAvは、Av1又はAv2が1に等しい場合に検出される。
【0029】
全ての3つのテストは同じ観念を有し、当該ピクセルに中心とする不連続性をテストし、該ピクセルの近隣における連続性をテストする。水平の検出は、非序に簡単、簡単過ぎさえする。これは、画像における正確さを期待することができないようなインターレースされたフィールドの場合に対応する、垂直サブサンプリングによるものである。垂直の方向における処理は、メモリの点で非常に高価となり得るので、複雑さは最小の許容程度まで低減されねばならない。例えば、非常に暗い領域では何らかの自然的分断が生じ得、当該アルゴリズムは斯かる領域を検出窓から除去する。このようにして、アーチファクトAh及びAvはピクセルレベルで識別されている。
【0030】
最後に、当該ブロック化アーチファクトメトリックは、水平及び垂直ブロック化アーチファクトを識別するステップを有する。水平又は垂直ブロック化アーチファクトは、アーチファクトAh及びAvがブロックの全境界上に存在する場合に識別される。ブロックは4つの境界、即ち、上、下、左及び右の境界を有する。Hがブロックの高さで、Wがブロックの幅である場合、ブロック化アーチファクトは、Hの連続した水平アーチファクト又はWの連続した垂直アーチファクトが見付かる場合に識別される。次いで、水平及び垂直ブロック化アーチファクトがカウントされ、結果として、画像に関するブロック化アーチファクトのレベル(B)が得られる。
【0031】
上記メトリックの精度をテストするために、検出されたブロックのエッジが現画像上で強調され、次いで該原画像の鮮鋭度が向上されたものと比較されて、検出されなかったアーチファクトを明らかにした。全てのテストにおいて、検出されなかったアーチファクトの量は殆ど無視することができる程度であった。エラー率を評価するために、垂直及び水平の自然なエッジがアーチファクトとして誤って検出されていないかを視覚的に調査すると共に、種々の群の非符号化画像系列に対するブロック化アーチファクトメトリックを、該メトリックにより与えられるブロック化レベルが零であるかを見るためにテストする。
【0032】
主観的品質尺度に関して、初期の1−JNDテストは、或る系列の全解像度画像に関して、該系列がブロック化アーチファクトにより主に影響されるものであれば、ブロック化アーチファクトは該メトリックではJNDB=60なるブロック化メトリックレベルにおいて目立った差を生ずることを示している。1000なるブロック化メトリックレベルより上では、当該画像は余りに激しく悪化され、品質評価は該点からは最低レベルとなる。ブロック化は最もよく処される悪化である。ブロック化は圧縮に伴い殆ど単調に増加するが、その一貫した振る舞いの良好な例を見付けることができる。
【0033】
リンギングアーチファクトメトリック
AC係数の粗い量子化に起因して、画像の低活動領域に属する鋭いエッジの近傍にリンギングアーチファクトがしばしば出現する。エッジの向きに依存して、該アーチファクトはエッジに沿う揺らぎ(shimmering)又は多重エコーとして現れる可能性があり、これらは基本エッジ周波数の高調波である。リンギングアーチファクトメトリックの原理は、強い自然のエッジの近傍における低下された強度のエッジを見付けることに基づくものである。リンギングアーチファクトメトリックは、画像内の偽エッジに属するピクセルの数に比例する。
【0034】
該リンギングアーチファクトメトリックは、一旦符号化又は符号化されると、殆ど空間的活動が存在せず且つ自然の画像では殆ど発生しない領域であるような、以下において“非自然的一様領域”と呼ばれるものとなる非常に低い活動領域を扱う。
【0035】
リンギングアーチファクトメトリックは、現ピクセルの空間的活動の値を該現ピクセルに隣接するピクセルから計算するような第1ステップを有する。好ましい実施例においては、画像内の位置(i,j)の現ピクセルの空間的活動σ(i,j)の値は、現及び隣接するピクセルの輝度値(Y)から下記のように計算される。
【数6】
ここで、abs(x)はxの絶対値を戻す。
【0036】
リンギングアーチファクトメトリックは、非自然的一様領域を検出するステップを有する。非自然的一様領域は、少なくとも5つの連続するピクセルの空間的活動値σが、例えば3に等しいような所定の閾THR1より低い場合に検出される。垂直方向を扱うのは面白いが、結果は追加の高価な複雑さを考慮しないのに充分な程良好である。
【0037】
当該リンギングアーチファクトメトリックは、強いエッジを検出するためのピクセルの輝度値Yの勾配フィルタ処理ステップも有する。前記ブロック化アーチファクトメトリックにおけるのと同一のソーベルフィルタが再度使用される。水平及び垂直勾配フィルタ処理後のフィルタされた輝度値G’H及びG’Vは、各々、G’H=Y*GH及びG’V=Y*SVとなる。これらのフィルタされた輝度値は2つの閾と比較される。強いエッジは、水平及び垂直閾値THR’H及びTHR’Vが0〜255から符号化された輝度値に対して、例えば、共に150に等しいような場合に検出される。
【0038】
当該リンギングアーチファクトメトリックは、更に、潜在的にリンギングによるアーチファクトを決定するステップも有している。斯様な潜在的なアーチファクトは、
【数7】
の場合に検出される。自然のテクスチャは、広い領域の脈絡なしで解析されると、容易にリンギングと見なされ得るので、リンギングアーチファクトの決定は充分なものではない。それにも拘わらず、当該画像内の、リンギングが現れやすい領域、即ち非自然的一様領域と強い輝度のエッジとの間を解析することにより、誤った検出の確率を少なくとも低減することができる。
【0039】
これが、潜在的アーチファクトが先に検出された非自然的一様領域と強いエッジとの間に位置する場合にリンギングアーチファクトを検出するようなステップを、当該リンギングアーチファクトメトリックが有する理由である。図4は、リンギングアーチファクト検出ステップ(RD)を示している。アイドル状態(IDS)においては、該検出ステップは何もしない。非自然的一様領域が検出され(NN)、当該検出ステップがアイドル状態にあると、非自然的領域検出の状態(NNS)がイネーブルされ、Mピクセルの期間の間にリンギングアーチファクトがカウントされる。このM期間が経過すると、当該検出ステップはアイドル状態(IDS)に戻る(NNバー)。強いエッジが検出され(SE)、当該検出ステップがアイドル状態にあるとすると、強エッジ状態(SES)がイネーブルされ、Pピクセルの期間の間にリンギングアーチファクトがカウントされる。このP期間が経過すると、当該検出ステップはアイドル状態(IDS)に戻る(SEバー)。非自然的一様領域(NN)が検出され、当該検出ステップが強エッジ状態(SES)にあると、更新状態(UPS)がイネーブルされる。強いエッジが検出され(SE)、当該検出ステップが非自然的領域検出状態(NNS)にあるとすると、同様になる。該更新状態において、全体リングカウンタが入力状態からのローカルカウンタを用いて更新され、当該検出ステップは、非自然的一様領域が検出された場合(NN)は非自然的領域検出の状態(NNS)に戻り、強いエッジが検出された場合(SE)は強エッジ状態(SES)に戻る。当該メトリックは水平方向及び垂直方向に適用され、結果として画像に関するリンギングアーチファクトレベル(R)が得られる。
【0040】
リンギングアーチファクトメトリックの精度及び誤り検出率の検証は、先に説明したブロック化アーチファクトメトリックの検証と類似の方法で実行することができる。リンギングアーチファクトメトリックは低圧縮率に関しては少なくとも1つの場合においては単調ではない。主観的知覚に対する初期テストは、先に述べたようにリンギングアーチファクトのみにより影響される系列を人工的に作成することにより実施された。その結果は、リンギングアーチファクトは、このメトリックでは約JNDR=270のリンギング基準レベルにおいて目立つようになることを示している。
【0041】
角部外郭メトリック
角部外郭は、強いコントラストの自然エッジに属する喪失ピクセルである。即ち、角部外郭は、それらの周囲に較べて顕著に明るすぎるか又は暗すぎるように見える。これらの喪失ピクセルは8x8MPEGブロックの角に位置する。
【0042】
角部外郭は、
− 候補角部ピクセルと、該ピクセルが属する4つの隣接する角部ピクセルの群の平均との間の絶対輝度差、
− ローカルな平均輝度が与えられたとして、上記差の知覚的視認可能性、
− 候補ピクセルが格子に単に整列された自然ピクセルである確率、
を考慮することにより検出される。
【0043】
より正確には、A、B、C及びDが互いに隣接する4つのピクセルであると共に、4つのDCTブロックの4つの角であるとし、AVGが上記4つのピクセルの輝度値Yの平均値であるとすると、当該角部外郭メトリックは、下記の3つの評価規準が満たされた場合に角部外郭を検出する。
abs[Y(A)−Y(C)] > abs[Y(B)−Y(D)],
abs[Y(A)−Y(B)] > abs[Y(C)−Y(D)],
abs[Y(A)−Y(B)] > THR2 及び abs[Y(A)−Y(C)] > THR2 及び abs[Y(A)−Y(D)] > THR2,
ここで、THR2は例えば30に等しいような所定の閾である。該角部外郭メトリックは、結果として、画像に関する角部外郭レベル(R)となる。
【0044】
角部外郭メトリックの性能の検証は、角部外郭が通常は少なく且つ高度に可視的であるので容易である。先に説明した2つのメトリックとは対照的に、角部外郭メトリックは角部外郭レベルの確率的指示子であり、ピクセルの直接的カウントに基づくものではない。この理由は、主に、角部外郭メトリックが非基準メトリックであり、角部外郭を検出するために例えば量子化スケールのような符号化パラメータを使用しないからである。
【0045】
それにも拘わらず、これまでに示した最初の3つの悪化メトリックの各々は、知覚的可視性を考慮するためのウェーバの法則の簡単な実施に加えて自然の画像内容をアーチファクトから分離するための経験的な閾を含んでいる。前述したように、本発明の範囲から逸脱することなしに、他の悪化を追加することもできる。例えば、上述した一群の悪化メトリックに加えて、ノイズ及びぼやけ/鮮鋭さは、該群を実用的用途に充分なほど完全にすることができる。
【0046】
上述したブロック化アーチファクト、リンギングアーチファクト及び角部外郭メトリックを実施化するようなビデオ品質を測定する当該方法が図5に示されている。該方法は、上述したブロッキングアーチファクトメトリック(BM)を用いてブロッキングアーチファクトのみを有する一連のデジタル画像の基準系列(BRS)からブロック化基準レベル(JNDB)を決定する第1ステップ(21a)と、上述したリンギングアーチファクトメトリック(RM)を用いてリンギングアーチファクトのみを有する一連のデジタル画像の基準系列(RRS)からリンギング基準レベル(JNDR)を決定する第2ステップ(21b)と、上述した角部外郭アーチファクトメトリック(CM)を用いて角部外郭アーチファクトのみを有する一連のデジタル画像の基準系列(CRS)から角部外郭基準レベル(JNDC)を決定する第3ステップ(21c)とを有している。該方法は、ブロック化アーチファクトメトリック(BM)、リンギングアーチファクトメトリック(RM)及び角部外郭メトリック(CM)を用いて、入力系列のブロック化アーチファクトレベル(B)、リンギングアーチファクトレベル(R)及び角部外郭レベル(C)を各々測定するステップ(22a、22b、22c)を更に有している。ビデオ品質を測定する該方法は、全品質メトリック(OQM)と呼ばれるビデオ品質メトリックを計算するようになっている。該全品質メトリックは、ブロック化アーチファクトレベル(B)のブロック化基準レベル(JNDB)に対する比、リンギングアーチファクトレベル(R)のリンギング基準レベル(JNDR)に対する比、及び角部外郭アーチファクトレベル(C)の角部外郭基準レベル(JNDC)に対する比から計算される。ここで、JNDレベルで既に校正されている全品質メトリック(OQM)を、
【数8】
のように提案し、ここで、α、β、γは重み係数である。これら重み係数は知覚的マスキング効果(即ち、最も大きな妨害的なアーチファクトが存在する場合に、該アーチファクトが他のアーチファクトを遮蔽する効果)が考慮されるのを可能にする。上記妨害的なアーチファクトが低減されると、他の視覚的アーチファクトは、これらアーチファクトの量が依然として同一であっても益々大きく現れる。例えば、比B/JNDBが閾より高い場合、ブロック化アーチファクトが他のアーチファクトを遮蔽する。即ち、αは大きく、β及びγは小さい。比B/JNDBが減少する場合、β及びγは累進的に増加されなければならない。比B/JNDB、R/JNDR及びC/JNDCが1JNDB、1JNDR及び1JNDCに各々等しい場合、ビデオ品質メトリックが1JNDに等しくなるように、α、β及びγは1/3に設定される。
【0047】
ビデオ品質を測定する本方法は、訂正及び制御方法に有利に使用することが可能な品質メトリックを提供する。
【0048】
第1の例として、ビデオ品質を測定する該方法は後処理方法に含めることができる。図6に示した斯様な後処理方法は、デジタル画像の入力系列(IS)を入力すると共に、超えた場合に視覚的アーチファクトが一群の主体にとり目立つようになる少なくとも1つの基準レベル(JND)を対応する所定のアーチファクトメトリック(M)を用いて対応するアーチファクトのみを有するデジタル画像の一連の基準系列(RS)から決定するステップ(21)と、上記入力系列の少なくとも1つのアーチファクトレベル(L)を対応する所定のアーチファクトメトリック(M)を用いて測定するステップ(22)と、前記入力系列のビデオ品質メトリック(OQM)を前記アーチファクトレベル(L)の同一の所定のアーチファクトメトリックに対応する基準レベル(JND)に対する少なくとも1つの比から計算するステップ(23)とを有している。
【0049】
当該後処理方法は、更に、デジタル画像の入力系列(IS)をビデオ品質メトリック(OQM)の関数として補正するステップ(61)、好ましくはローパスフィルタ処理ステップ、を更に有し、結果として出力信号(OS)が得られる。該ローパスフィルタ処理ステップは、デジタル画像の入力系列におけるブロック境界の周辺のピクセルに適用される。該ローパスフィルタ処理は、ビデオ品質メトリックが高い場合、例えば1JNDより低い場合に、不能化される。該処理は、ビデオ品質メトリックが1JNDと2JNDとの間に位置する場合は、緩やかなローパスフィルタでイネーブルされる。該ローパスフィルタは、ビデオ品質メトリックが2JNDと3JNDとの間に位置する場合、等々で、一層強くなる。該ローパスフィルタ処理ステップは、有利には、自然のエッジを保存するために自然のエッジを検出するサブステップを有する。
【0050】
第2の例として、ビデオ品質を測定する本方法は、少なくとも2つの符号化過程(71、72)を有するような符号化方法に含めることができる。図7に示された斯様な符号化方法は、デジタル画像の入力系列(IS)を入力するようになっている。第1の符号化過程(71)において、デジタル画像の符号化された出力系列は発生されないが、現画像に関して例えば該画像のマクロブロックの量子化スケール又は該マクロブロックの複雑さ(complexity)、即ちマクロブロックの量子化スケールと該マクロブロックを符号化するのに要するビット数との積、等の符号化パラメータが計算される。また、該符号化方法は、ビデオ品質メトリック(OQM)を計算するための前述した別のステップ(21、22、23)も有している。第2の符号化過程(72)においては、幾つかの符号化パラメータが上記ビデオ品質メトリックの関数として修正され(MEP)、放送者又はユーザにより選択された所与のビデオ品質に対応する符号化されたデジタル画像の系列(ES)を得る。例えば、現画像内の位置(k,l)のマクロブロックの上記複雑さXは、
Y[k,l] = C(OQM[k,l]) x X[k,l]
のようにYに修正され、ここでC(OQM[k,l])は現画像内の位置[k,l]のマクロブロックのビデオ品質メトリックOQMの関数であるような係数である。
【0051】
図1、5、6及び7並びに以上の斯かる図に関する説明は、装置及び方法に関するもので、図の機能ブロックは斯かる装置の回路及び斯かる方法のステップに各々対応している。これらのものは、本発明を限定するというよりは、むしろ解説するものである。添付請求項の範囲内に入るような多数の代替案が存在することは明らかであろう。この点に関しては、以下のような結言がなされる。
【0052】
ハードウェア若しくはソフトウェア又は両者の品目により機能を実施する多数の方法が存在する。この点に関して言うと、図1、5、6及び7の図面は非常に概念的なもので、各々は本発明の1つの可能性のある実施例のみを表している。このように、図面は別の機能を別のブロックとして示しているが、これは、ハードウェア又はソフトウェアの単一の品目が幾つかの機能を果たすことを決して排除するものではない。また、ハードウェア若しくはソフトウェア又は両者の品目のアセンブリが1つの機能を果たすことを除外するものでもない。
【0053】
異なる方法を、デジタルテレビジョン又はセットトップボックスにおいて、配線された電子回路による、又は他の例として例えばプログラムメモリに記憶された一連の命令による等の幾つかの態様で実施化することができ、上記命令は上記回路の少なくとも一部を置換すると共に、該置換された回路により果たされるのと同一の機能を実施するためにデジタルプロセッサの制御の下で実行可能である。例えば、ビデオ品質を測定する本方法を、適切にプログラムされた集積回路を用いて実施化することが可能である。プログラミングメモリに格納された一連の命令は、ビデオ品質を測定する本方法の異なるステップを集積回路に実施させることができる。斯かる一連の命令は、例えばディスク等のデータ担体を読み取ることによりプログラミングメモリにロードすることができる。また、斯かる一連の命令は、サービスプロバイダにより例えばインターネット等の通信ネットワークを介して利用可能とすることができる。
【0054】
添付請求項における如何なる符号も、当該請求項を限定するものと見なされるべきではない。また、“有する”なる動詞及び該動詞の活用の使用が、何れかの請求項に記載されたもの以外の如何なる他のステップ又は構成要素の存在を排除するものではないことは明らかであろう。また、単数形の構成要素又はステップも、複数の斯かる構成要素又はステップの存在を排除するものではない。
【図面の簡単な説明】
【図1】図1は、本発明によるビデオ品質を測定する方法に対応するブロック図である。
【図2a】図2aは、本発明による主観的テストの手順を示す。
【図2b】図2bも、本発明による主観的テストの手順を示す。
【図3a】図3aは、本発明の好ましい実施例によるブロック化アーチファクトメトリックを或るピクセル構成に関して示す。
【図3b】図3bは、本発明の好ましい実施例によるブロック化アーチファクトメトリックを他のピクセル構成に関して示す。
【図4】図4は、本発明の好ましい実施例によるリンギングアーチファクトメトリックを示す。
【図5】図5は、本発明によるビデオ品質を測定する多次元的方法に対応するブロック図である。
【図6】図6は、本発明による後処理方法に対応するブロック図である。
【図7】図7は、本発明による符号化方法に対応するブロック図である。
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタル画像の入力系列のビデオ品質を測定する方法に関する。また、本発明はビデオ品質を測定する斯様な方法を実施するための対応する装置にも関する。
【0002】
本発明は、デジタルビデオの悪化の測定尺度を生成するために、例えば、デジタルテレビジョンにおいて使用することができる。斯かる適用の結果として、後処理の方法を画像の系列に対して、当該画像系列の測定尺度に従って適用することができる。該後処理方法は、ブロック化アーチファクト、リンギングアーチファクト及び角部の外郭(corner outliers)のような視覚的悪化の視認性を低減する。
【0003】
【従来の技術】
ビデオ品質の評価は、通常、素朴な人間の主体による評価に基づく主観的テストを用いて行われる。これらの方法は、基準としての画像の元の系列に対する画像の符号化された系列の比較に基づくものであるので、費用が掛かり、時間が掛かり、主観的であり、且つ、稼働中テストには適用することができない。
【0004】
ビデオ品質を評価するための他の方法も開発されている。これらの方法は、悪化の尺度値(メトリック)、特にブロック化アーチファクトのメトリックに基づくものである。例えば、このような方法は国際特許出願公開第WO01/20912号に記載されている。該方法は、デジタルビデオ画像におけるブロック化アーチファクトを検出する方法に関するものである。該検出方法は、デジタル入力信号を勾配フィルタを使用してフィルタ処理することにより少なくとも1つのフィルタされた信号を得るステップと、該フィルタされた信号(又は複数の信号)を処理してブロック化アーチファクトを格子内の位置の関数として識別及びカウントするためのブロックレベルメトリックを計算するステップとを有している。該ブロックレベルメトリックが閾より低い場合、当該画像はブロックに基づく処理を用いて符号化されていないか、又は継ぎ目無し方法により符号化されている。反対の場合には、当該画像はブロックに基づく処理を用いて非繋ぎ目無し的に符号化されており、後処理のような補正作業を行うことができる。
【0005】
しかしながら、このような方法は適切な後処理を適用するために相対的ブロック化アーチファクトレベルを測定することができるのみで、結果として、ビデオ品質の真に客観的な測定を行うこともできず、他の視覚的悪化に対して感知的でもない。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、画像の入力系列に関するデジタルビデオ品質を測定する方法であって、一層客観的な品質メトリック(尺度値)を提供するような方法を提供することにある。
【0007】
【課題を解決するための手段】
この目的のため、本発明によるデジタルビデオ品質を測定する方法は、該方法が、
− 対応するアーチファクトのみを有する一連のデジタル画像の基準系列から、対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて、超えた場合に一群の主体にとって視覚的アーチファクトが目立つようになるような少なくとも1つの基準レベルを決定するステップと、
− 入力系列の少なくとも1つのアーチファクトレベルを、前記対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて測定するステップと、
− 前記入力系列のビデオ品質メトリックを、同一の所定のアーチファクトメトリックに対応する前記基準レベルに対する前記アーチファクトレベルの少なくとも1つの比から計算するステップと、
を有していることを特徴とする。
【0008】
ビデオ品質を測定する斯様な方法は、少なくとも1つの基準レベルの決定に基づくものである。このように、少なくとも1つの所定の視覚的アーチファクトの量は、上記の少なくとも1つの基準レベルに従い重み付けされる。該基準レベルは知覚的係数と見ることができ、該基準レベルを決定する上記ステップは知覚的校正と見ることができる。結果として、当該ビデオ品質を測定する方法は、少なくとも1つの知覚的レベル対してビデオ品質メトリックを計算することになり、より客観的品質メトリックに繋がる。
【0009】
更に、上記測定方法は好ましい実施例においては、悪化メトリックの組合せに基づくものであるので、多次元的となる。これらの悪化メトリックは、ブロック化、リンギング及び角部外郭(corner outlier)アーチファクトであって、独立して定量化されるような、デジタル圧縮の結果の3つの主たる視覚的アーチファクトから決定される。
【0010】
このように、ビデオ品質を測定する該方法は、従来技術と較べて一層完全であり、更に一層客観的な品質メトリックに繋がる。
【0011】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を例示により添付図面を参照して詳細に説明する。
【0012】
本発明は、デジタル画像の入力系列に関するビデオ品質を測定する改善された方法に関するものである。該方法は、もっと特定的には、MPEG符号化された系列に関するものであるが、当業者にとっては、該方法が、例えばMPEG−1、MPEG−4、H−261又はH−263規格のようなブロック型技術を用いて符号化された如何なる型式のビデオ系列に対しても適用可能であることは明らかであろう。
【0013】
ビデオ品質を測定する該方法は、図1に示され、超えた場合に一群の主体にとって視覚的アーチファクトが目立つようになる少なくとも1つの基準レベル(JND)を、対応する所定のアーチファクトメトリック(M)を用いて、対応するアーチファクトのみを有するような一連のデジタル画像の基準系列(RS)から決定するステップ(21)を有している。また、ビデオ品質を測定する該方法は、入力系列(IS)の少なくとも1つのアーチファクトレベル(L)を、対応する所定のアーチファクトメトリック(M)を用いて測定するステップ(22)も有している。該方法は、更に、上記入力系列のビデオ品質メトリック(OQM)を、上記アーチファクトレベル(L)の同一の所定アーチファクトメトリックに対応する基準レベル(JND)に対する少なくとも1つの比から計算するステップ(23)を有している。
【0014】
ビデオ品質を測定する本方法は、それを超えると視覚的悪化が一群の主体にとって目立つようになるような少なくとも1つの基準レベルを、少なくとも1つの視覚的アーチファクトメトリックに関して決定することに基づいている。上記基準レベルを決定するために、図2aに示すテスト手順が、所定の悪化メトリックに関して、一度且つ全てに対して実行される。この目的のため、元の系列(RS0)及び例えば毎秒1から10メガビットのような異なるビットレートで符号化された系列(RS1ないしRSn)を含むような一連の基準系列(RS0ないしRSn)が使用される。アーチファクトレベルは、ビットレートと共に増加するような単調関数である。上記元の系列(RS0)に対しては、アーチファクトレベルは0である。符号化系列RS1に対しては、アーチファクトレベルはL1であり、符号化系列RSnに対しては、アーチファクトレベルはLnである。
【0015】
上記一連の系列は、一度に1つの悪化のみにより、例えば当該悪化メトリックがブロック化アーチファクトメトリックである場合は、ブロック化アーチファクトレベルを決定するためにブロック化アーチファクト、により影響されなければならない。結果として、不所望な視覚的アーチファクトを除去するために、後処理アルゴリズムが上記符号化系列に適用される。ブロック化アーチファクトのみを維持したい場合は、第1の解決策は、リンギングアーチファクトメトリック及び角部外郭メトリックを各々用いてリンギングアーチファクト及び角部外輪を検出し、次いで、これらリンギングアーチファクト及び角部外郭をフィルタすることである。第2の解決策は、符号化された画像系列のブロック境界を維持すると共に、これらを元の画像系列の内容を用いて完成させることである。リンギングアーチファクトのみを維持したい場合は、解決策は、ブロック化アーチファクトメトリック及び角部外郭メトリックを各々用いてブロック化アーチファクト及び角部外郭を検出し、次いで、例えばDFDアルゴリズムにより上記ブロック化アーチファクトを、及び上記角部外郭をフィルタすることである。角部外郭のみを維持したい場合、解決策は、角部外郭メトリックを用いて角部外郭を検出すると共に、元の画像系列における上記の検出された角部外郭に対応する元のピクセルを上記の検出された角部外郭により置換することである。
【0016】
当該テスト手順は、
− 元の系列から1単位(丁度目立つ程度の差のため、JNDと呼ばれる)離れて位置する系列(RSi)を見付けるために、各々が1つの悪化のみにより影響されているような系列のスコアを設定するステップ、及び
− 上記1−JND系列から1JND離れた次の基準系列(RSj)を見付けるために、上記ステップを繰り返すステップ、等々、
を有する。
【0017】
これらのステップは、1−JNDテストと呼ばれ、主観的な品質尺度により独立に悪化メトリックを校正することを狙っている。該1−JNDテストは、1つの悪化(B、R又はC)が増加される間に他のものは略一定に留まるような系列を主観的にスコア付けることにある。テスト下の悪化は、主体が差に気付く点まで増加される。主体が差に気付くようなレベルは、知覚係数(JNDB、JNDR、JNDC)と呼ばれる。このテストは、主観的品質評価に多次元性を導入し、臨界的な1−JNDロス包絡線上にアンカ・ポイントを確立し、当該校正を全体の品質メトリックまで広げるための方法である。
【0018】
幾つかの基準レベルが決定されたら、当該テスト手順は、更に、悪化の間での如何なる知覚的不平衡をも識別するために、1−JND半径群上にある系列(BRSk、RRSl、CRSm)の順位を見付けるステップを有する。このステップは、1−JND群ランク付けテストとも呼ばれ、図2bに図示されている。1−JND群ランク付けテストは、元のものから1−JND系列離れた群内での全ての可能性のある対の2者択一強制的選択方法にある。ランク付けテストはランク付けが不可能な場合に満足される。
【0019】
ビデオ品質を測定する本方法は、1つの悪化メトリックのみを用いて実施化することができる。この場合、ブロック化アーチファクトが、より大きな妨害的な視覚的アーチファクトであるので、該悪化メトリックはブロック化アーチファクトメトリックとする。しかしながら、ビデオ品質を測定する多次元的な方法の方が好ましく、より正確なビデオ品質メトリックを提供する。本発明による方法においては、幾つかの悪化を考慮に入れることができる。斯かる悪化の候補の群は、ブロック化アーチファクト、リンギングアーチファクト、角部外郭、一時的なノイズであるモスキートノイズ、空間的ノイズ、ぼやけ、クリッピング、ラインのちらつき又は伝送エラーを含む。多次元的方法は、鮮鋭さ、コントラスト又は解像度を含むような属性候補を考慮に入れることもできる。不所望なフィーチャである悪化候補と比較すると、属性候補は望ましいフィーチャである。
【0020】
異なる悪化メトリックは下記の評価規準に従って選択される。
− 線形な独立性、
− 各悪化の知覚的なインパクト、
− 最小の誤り結果を伴うような高い精度、
− 最も関連のある悪化を考慮するのに充分な程度の完全な一連のメトリックの選択、
− 更に、悪化メトリックは単調で且つ増加する関数でなければならず、悪化を伴わない系列に対しては0に等しくなければならない。
【0021】
好ましい実施例においては、ビデオ品質を測定する該方法は、ブロック化アーチファクト、リンギングアーチファクト及び角部外郭であるような3つの主要な視覚的アーチファクトに関連する悪化メトリックの合成に基づくものである。
【0022】
これらの測定を実行するために、幾つかの方法を使用することができ、これら方法は基準メトリック(即ち、測定が元の画像に対してなされる)であるか、又は非基準メトリックであるかの何れかである。非基準メトリックに対応する上記3つの主要なアーチファクトメトリックの各々に関する例を以下に説明する。
【0023】
ブロック化アーチファクトメトリック
ブロック化アーチファクトは、MPEGのようなブロックに基づく技術により符号化されたビデオ信号において最もよく知られたアーチファクトである。これらアーチファクトは、変換係数のブロックの強い独立した量子化から生じる8x8ブロックの境界における不連続性である。
【0024】
当該ブロック化アーチファクトメトリックは、ブロックエッジにおける可視不連続性を最小のエラーで検出することができる能力に基づいて選択されている。該メトリックは、アーチファクトの量と、斯かるアーチファクトの視認性とを表している。
【0025】
該ブロック化アーチファクトメトリックは、現画像における自然なエッジの領域を検出し、かくして誤った検出を防止するために、ピクセルの輝度値Yの勾配フィルタ処理ステップを有している。確かに、テクスチャ及び輪郭がブロックエッジとして検出される場合がある。使用されるフィルタは、強力なエッジ検出に対する効率性故に選択されるソーベルフィルタである。ソーベルフィルタは、
【数1】
により与えられる。水平及び垂直の勾配フィルタ処理後のフィルタされた輝度値GH及びGVは、各々、GH=Y*SH及びGV=Y*SVとなる。これらのフィルタされた輝度値は、2つの閾と比較される。これら閾の値は、滑らかなテクスチャを逃さないように低いが、ブロック境界の不連続性を抽出しない程は低過ぎない。0〜255から符号化された輝度値に対しては、水平及び垂直閾値THRH及びTHRVは例えば各々35及び50となる。
【0026】
該ブロック化アーチファクトメトリックは、第2導関数の無効をテストするステップも有している。直感的に、これは、1つのサンプルが2つの隣接サンプルを知っている予測可能性に対応する。第2導関数は、
垂直方向において、2・Y(i,j)=Y(i−1,j)+Y(i+1,j)、
水平方向において、2・Y(i,j)=Y(i,j−1)+Y(i,j+1)
の場合に無効となり、ここで、Y(i,j)は当該画像内の位置(i,j)のピクセルの輝度値である。垂直及び水平の不連続性値cv(i,j)及びch(i,j)は上記式から導出される。好ましい実施例においては、
【数2】
となる。
【0027】
次に、当該ブロック化アーチファクトメトリックは、上記不連続性値から水平及び垂直のアーチファクト値Ah及びAvを決定するステップを有する。図3a及び図3bは、種々のピクセル構成に関する上記ブロック化アーチファクトの決定を示している。零に等しい不連続性値、即ち連続性の中断に対応する、は黒の正方形により表されており、1に等しい不連続性値はグレイの正方形により表されている。白の正方形は考慮されない。
【0028】
水平アーチファクトAhは、Ah=1の場合に検出され、Ahは
【数3】
に等しく、ここでc及びc(バー)は補数値である。第1のタイプのブロック化アーチファクトAv1は、図3aに示すように、
【数4】
の場合に検出される。第2のタイプのブロック化アーチファクトAv2は、図3bに示すように、
【数5】
の場合に検出される。垂直アーチファクトAvは、Av1又はAv2が1に等しい場合に検出される。
【0029】
全ての3つのテストは同じ観念を有し、当該ピクセルに中心とする不連続性をテストし、該ピクセルの近隣における連続性をテストする。水平の検出は、非序に簡単、簡単過ぎさえする。これは、画像における正確さを期待することができないようなインターレースされたフィールドの場合に対応する、垂直サブサンプリングによるものである。垂直の方向における処理は、メモリの点で非常に高価となり得るので、複雑さは最小の許容程度まで低減されねばならない。例えば、非常に暗い領域では何らかの自然的分断が生じ得、当該アルゴリズムは斯かる領域を検出窓から除去する。このようにして、アーチファクトAh及びAvはピクセルレベルで識別されている。
【0030】
最後に、当該ブロック化アーチファクトメトリックは、水平及び垂直ブロック化アーチファクトを識別するステップを有する。水平又は垂直ブロック化アーチファクトは、アーチファクトAh及びAvがブロックの全境界上に存在する場合に識別される。ブロックは4つの境界、即ち、上、下、左及び右の境界を有する。Hがブロックの高さで、Wがブロックの幅である場合、ブロック化アーチファクトは、Hの連続した水平アーチファクト又はWの連続した垂直アーチファクトが見付かる場合に識別される。次いで、水平及び垂直ブロック化アーチファクトがカウントされ、結果として、画像に関するブロック化アーチファクトのレベル(B)が得られる。
【0031】
上記メトリックの精度をテストするために、検出されたブロックのエッジが現画像上で強調され、次いで該原画像の鮮鋭度が向上されたものと比較されて、検出されなかったアーチファクトを明らかにした。全てのテストにおいて、検出されなかったアーチファクトの量は殆ど無視することができる程度であった。エラー率を評価するために、垂直及び水平の自然なエッジがアーチファクトとして誤って検出されていないかを視覚的に調査すると共に、種々の群の非符号化画像系列に対するブロック化アーチファクトメトリックを、該メトリックにより与えられるブロック化レベルが零であるかを見るためにテストする。
【0032】
主観的品質尺度に関して、初期の1−JNDテストは、或る系列の全解像度画像に関して、該系列がブロック化アーチファクトにより主に影響されるものであれば、ブロック化アーチファクトは該メトリックではJNDB=60なるブロック化メトリックレベルにおいて目立った差を生ずることを示している。1000なるブロック化メトリックレベルより上では、当該画像は余りに激しく悪化され、品質評価は該点からは最低レベルとなる。ブロック化は最もよく処される悪化である。ブロック化は圧縮に伴い殆ど単調に増加するが、その一貫した振る舞いの良好な例を見付けることができる。
【0033】
リンギングアーチファクトメトリック
AC係数の粗い量子化に起因して、画像の低活動領域に属する鋭いエッジの近傍にリンギングアーチファクトがしばしば出現する。エッジの向きに依存して、該アーチファクトはエッジに沿う揺らぎ(shimmering)又は多重エコーとして現れる可能性があり、これらは基本エッジ周波数の高調波である。リンギングアーチファクトメトリックの原理は、強い自然のエッジの近傍における低下された強度のエッジを見付けることに基づくものである。リンギングアーチファクトメトリックは、画像内の偽エッジに属するピクセルの数に比例する。
【0034】
該リンギングアーチファクトメトリックは、一旦符号化又は符号化されると、殆ど空間的活動が存在せず且つ自然の画像では殆ど発生しない領域であるような、以下において“非自然的一様領域”と呼ばれるものとなる非常に低い活動領域を扱う。
【0035】
リンギングアーチファクトメトリックは、現ピクセルの空間的活動の値を該現ピクセルに隣接するピクセルから計算するような第1ステップを有する。好ましい実施例においては、画像内の位置(i,j)の現ピクセルの空間的活動σ(i,j)の値は、現及び隣接するピクセルの輝度値(Y)から下記のように計算される。
【数6】
ここで、abs(x)はxの絶対値を戻す。
【0036】
リンギングアーチファクトメトリックは、非自然的一様領域を検出するステップを有する。非自然的一様領域は、少なくとも5つの連続するピクセルの空間的活動値σが、例えば3に等しいような所定の閾THR1より低い場合に検出される。垂直方向を扱うのは面白いが、結果は追加の高価な複雑さを考慮しないのに充分な程良好である。
【0037】
当該リンギングアーチファクトメトリックは、強いエッジを検出するためのピクセルの輝度値Yの勾配フィルタ処理ステップも有する。前記ブロック化アーチファクトメトリックにおけるのと同一のソーベルフィルタが再度使用される。水平及び垂直勾配フィルタ処理後のフィルタされた輝度値G’H及びG’Vは、各々、G’H=Y*GH及びG’V=Y*SVとなる。これらのフィルタされた輝度値は2つの閾と比較される。強いエッジは、水平及び垂直閾値THR’H及びTHR’Vが0〜255から符号化された輝度値に対して、例えば、共に150に等しいような場合に検出される。
【0038】
当該リンギングアーチファクトメトリックは、更に、潜在的にリンギングによるアーチファクトを決定するステップも有している。斯様な潜在的なアーチファクトは、
【数7】
の場合に検出される。自然のテクスチャは、広い領域の脈絡なしで解析されると、容易にリンギングと見なされ得るので、リンギングアーチファクトの決定は充分なものではない。それにも拘わらず、当該画像内の、リンギングが現れやすい領域、即ち非自然的一様領域と強い輝度のエッジとの間を解析することにより、誤った検出の確率を少なくとも低減することができる。
【0039】
これが、潜在的アーチファクトが先に検出された非自然的一様領域と強いエッジとの間に位置する場合にリンギングアーチファクトを検出するようなステップを、当該リンギングアーチファクトメトリックが有する理由である。図4は、リンギングアーチファクト検出ステップ(RD)を示している。アイドル状態(IDS)においては、該検出ステップは何もしない。非自然的一様領域が検出され(NN)、当該検出ステップがアイドル状態にあると、非自然的領域検出の状態(NNS)がイネーブルされ、Mピクセルの期間の間にリンギングアーチファクトがカウントされる。このM期間が経過すると、当該検出ステップはアイドル状態(IDS)に戻る(NNバー)。強いエッジが検出され(SE)、当該検出ステップがアイドル状態にあるとすると、強エッジ状態(SES)がイネーブルされ、Pピクセルの期間の間にリンギングアーチファクトがカウントされる。このP期間が経過すると、当該検出ステップはアイドル状態(IDS)に戻る(SEバー)。非自然的一様領域(NN)が検出され、当該検出ステップが強エッジ状態(SES)にあると、更新状態(UPS)がイネーブルされる。強いエッジが検出され(SE)、当該検出ステップが非自然的領域検出状態(NNS)にあるとすると、同様になる。該更新状態において、全体リングカウンタが入力状態からのローカルカウンタを用いて更新され、当該検出ステップは、非自然的一様領域が検出された場合(NN)は非自然的領域検出の状態(NNS)に戻り、強いエッジが検出された場合(SE)は強エッジ状態(SES)に戻る。当該メトリックは水平方向及び垂直方向に適用され、結果として画像に関するリンギングアーチファクトレベル(R)が得られる。
【0040】
リンギングアーチファクトメトリックの精度及び誤り検出率の検証は、先に説明したブロック化アーチファクトメトリックの検証と類似の方法で実行することができる。リンギングアーチファクトメトリックは低圧縮率に関しては少なくとも1つの場合においては単調ではない。主観的知覚に対する初期テストは、先に述べたようにリンギングアーチファクトのみにより影響される系列を人工的に作成することにより実施された。その結果は、リンギングアーチファクトは、このメトリックでは約JNDR=270のリンギング基準レベルにおいて目立つようになることを示している。
【0041】
角部外郭メトリック
角部外郭は、強いコントラストの自然エッジに属する喪失ピクセルである。即ち、角部外郭は、それらの周囲に較べて顕著に明るすぎるか又は暗すぎるように見える。これらの喪失ピクセルは8x8MPEGブロックの角に位置する。
【0042】
角部外郭は、
− 候補角部ピクセルと、該ピクセルが属する4つの隣接する角部ピクセルの群の平均との間の絶対輝度差、
− ローカルな平均輝度が与えられたとして、上記差の知覚的視認可能性、
− 候補ピクセルが格子に単に整列された自然ピクセルである確率、
を考慮することにより検出される。
【0043】
より正確には、A、B、C及びDが互いに隣接する4つのピクセルであると共に、4つのDCTブロックの4つの角であるとし、AVGが上記4つのピクセルの輝度値Yの平均値であるとすると、当該角部外郭メトリックは、下記の3つの評価規準が満たされた場合に角部外郭を検出する。
abs[Y(A)−Y(C)] > abs[Y(B)−Y(D)],
abs[Y(A)−Y(B)] > abs[Y(C)−Y(D)],
abs[Y(A)−Y(B)] > THR2 及び abs[Y(A)−Y(C)] > THR2 及び abs[Y(A)−Y(D)] > THR2,
ここで、THR2は例えば30に等しいような所定の閾である。該角部外郭メトリックは、結果として、画像に関する角部外郭レベル(R)となる。
【0044】
角部外郭メトリックの性能の検証は、角部外郭が通常は少なく且つ高度に可視的であるので容易である。先に説明した2つのメトリックとは対照的に、角部外郭メトリックは角部外郭レベルの確率的指示子であり、ピクセルの直接的カウントに基づくものではない。この理由は、主に、角部外郭メトリックが非基準メトリックであり、角部外郭を検出するために例えば量子化スケールのような符号化パラメータを使用しないからである。
【0045】
それにも拘わらず、これまでに示した最初の3つの悪化メトリックの各々は、知覚的可視性を考慮するためのウェーバの法則の簡単な実施に加えて自然の画像内容をアーチファクトから分離するための経験的な閾を含んでいる。前述したように、本発明の範囲から逸脱することなしに、他の悪化を追加することもできる。例えば、上述した一群の悪化メトリックに加えて、ノイズ及びぼやけ/鮮鋭さは、該群を実用的用途に充分なほど完全にすることができる。
【0046】
上述したブロック化アーチファクト、リンギングアーチファクト及び角部外郭メトリックを実施化するようなビデオ品質を測定する当該方法が図5に示されている。該方法は、上述したブロッキングアーチファクトメトリック(BM)を用いてブロッキングアーチファクトのみを有する一連のデジタル画像の基準系列(BRS)からブロック化基準レベル(JNDB)を決定する第1ステップ(21a)と、上述したリンギングアーチファクトメトリック(RM)を用いてリンギングアーチファクトのみを有する一連のデジタル画像の基準系列(RRS)からリンギング基準レベル(JNDR)を決定する第2ステップ(21b)と、上述した角部外郭アーチファクトメトリック(CM)を用いて角部外郭アーチファクトのみを有する一連のデジタル画像の基準系列(CRS)から角部外郭基準レベル(JNDC)を決定する第3ステップ(21c)とを有している。該方法は、ブロック化アーチファクトメトリック(BM)、リンギングアーチファクトメトリック(RM)及び角部外郭メトリック(CM)を用いて、入力系列のブロック化アーチファクトレベル(B)、リンギングアーチファクトレベル(R)及び角部外郭レベル(C)を各々測定するステップ(22a、22b、22c)を更に有している。ビデオ品質を測定する該方法は、全品質メトリック(OQM)と呼ばれるビデオ品質メトリックを計算するようになっている。該全品質メトリックは、ブロック化アーチファクトレベル(B)のブロック化基準レベル(JNDB)に対する比、リンギングアーチファクトレベル(R)のリンギング基準レベル(JNDR)に対する比、及び角部外郭アーチファクトレベル(C)の角部外郭基準レベル(JNDC)に対する比から計算される。ここで、JNDレベルで既に校正されている全品質メトリック(OQM)を、
【数8】
のように提案し、ここで、α、β、γは重み係数である。これら重み係数は知覚的マスキング効果(即ち、最も大きな妨害的なアーチファクトが存在する場合に、該アーチファクトが他のアーチファクトを遮蔽する効果)が考慮されるのを可能にする。上記妨害的なアーチファクトが低減されると、他の視覚的アーチファクトは、これらアーチファクトの量が依然として同一であっても益々大きく現れる。例えば、比B/JNDBが閾より高い場合、ブロック化アーチファクトが他のアーチファクトを遮蔽する。即ち、αは大きく、β及びγは小さい。比B/JNDBが減少する場合、β及びγは累進的に増加されなければならない。比B/JNDB、R/JNDR及びC/JNDCが1JNDB、1JNDR及び1JNDCに各々等しい場合、ビデオ品質メトリックが1JNDに等しくなるように、α、β及びγは1/3に設定される。
【0047】
ビデオ品質を測定する本方法は、訂正及び制御方法に有利に使用することが可能な品質メトリックを提供する。
【0048】
第1の例として、ビデオ品質を測定する該方法は後処理方法に含めることができる。図6に示した斯様な後処理方法は、デジタル画像の入力系列(IS)を入力すると共に、超えた場合に視覚的アーチファクトが一群の主体にとり目立つようになる少なくとも1つの基準レベル(JND)を対応する所定のアーチファクトメトリック(M)を用いて対応するアーチファクトのみを有するデジタル画像の一連の基準系列(RS)から決定するステップ(21)と、上記入力系列の少なくとも1つのアーチファクトレベル(L)を対応する所定のアーチファクトメトリック(M)を用いて測定するステップ(22)と、前記入力系列のビデオ品質メトリック(OQM)を前記アーチファクトレベル(L)の同一の所定のアーチファクトメトリックに対応する基準レベル(JND)に対する少なくとも1つの比から計算するステップ(23)とを有している。
【0049】
当該後処理方法は、更に、デジタル画像の入力系列(IS)をビデオ品質メトリック(OQM)の関数として補正するステップ(61)、好ましくはローパスフィルタ処理ステップ、を更に有し、結果として出力信号(OS)が得られる。該ローパスフィルタ処理ステップは、デジタル画像の入力系列におけるブロック境界の周辺のピクセルに適用される。該ローパスフィルタ処理は、ビデオ品質メトリックが高い場合、例えば1JNDより低い場合に、不能化される。該処理は、ビデオ品質メトリックが1JNDと2JNDとの間に位置する場合は、緩やかなローパスフィルタでイネーブルされる。該ローパスフィルタは、ビデオ品質メトリックが2JNDと3JNDとの間に位置する場合、等々で、一層強くなる。該ローパスフィルタ処理ステップは、有利には、自然のエッジを保存するために自然のエッジを検出するサブステップを有する。
【0050】
第2の例として、ビデオ品質を測定する本方法は、少なくとも2つの符号化過程(71、72)を有するような符号化方法に含めることができる。図7に示された斯様な符号化方法は、デジタル画像の入力系列(IS)を入力するようになっている。第1の符号化過程(71)において、デジタル画像の符号化された出力系列は発生されないが、現画像に関して例えば該画像のマクロブロックの量子化スケール又は該マクロブロックの複雑さ(complexity)、即ちマクロブロックの量子化スケールと該マクロブロックを符号化するのに要するビット数との積、等の符号化パラメータが計算される。また、該符号化方法は、ビデオ品質メトリック(OQM)を計算するための前述した別のステップ(21、22、23)も有している。第2の符号化過程(72)においては、幾つかの符号化パラメータが上記ビデオ品質メトリックの関数として修正され(MEP)、放送者又はユーザにより選択された所与のビデオ品質に対応する符号化されたデジタル画像の系列(ES)を得る。例えば、現画像内の位置(k,l)のマクロブロックの上記複雑さXは、
Y[k,l] = C(OQM[k,l]) x X[k,l]
のようにYに修正され、ここでC(OQM[k,l])は現画像内の位置[k,l]のマクロブロックのビデオ品質メトリックOQMの関数であるような係数である。
【0051】
図1、5、6及び7並びに以上の斯かる図に関する説明は、装置及び方法に関するもので、図の機能ブロックは斯かる装置の回路及び斯かる方法のステップに各々対応している。これらのものは、本発明を限定するというよりは、むしろ解説するものである。添付請求項の範囲内に入るような多数の代替案が存在することは明らかであろう。この点に関しては、以下のような結言がなされる。
【0052】
ハードウェア若しくはソフトウェア又は両者の品目により機能を実施する多数の方法が存在する。この点に関して言うと、図1、5、6及び7の図面は非常に概念的なもので、各々は本発明の1つの可能性のある実施例のみを表している。このように、図面は別の機能を別のブロックとして示しているが、これは、ハードウェア又はソフトウェアの単一の品目が幾つかの機能を果たすことを決して排除するものではない。また、ハードウェア若しくはソフトウェア又は両者の品目のアセンブリが1つの機能を果たすことを除外するものでもない。
【0053】
異なる方法を、デジタルテレビジョン又はセットトップボックスにおいて、配線された電子回路による、又は他の例として例えばプログラムメモリに記憶された一連の命令による等の幾つかの態様で実施化することができ、上記命令は上記回路の少なくとも一部を置換すると共に、該置換された回路により果たされるのと同一の機能を実施するためにデジタルプロセッサの制御の下で実行可能である。例えば、ビデオ品質を測定する本方法を、適切にプログラムされた集積回路を用いて実施化することが可能である。プログラミングメモリに格納された一連の命令は、ビデオ品質を測定する本方法の異なるステップを集積回路に実施させることができる。斯かる一連の命令は、例えばディスク等のデータ担体を読み取ることによりプログラミングメモリにロードすることができる。また、斯かる一連の命令は、サービスプロバイダにより例えばインターネット等の通信ネットワークを介して利用可能とすることができる。
【0054】
添付請求項における如何なる符号も、当該請求項を限定するものと見なされるべきではない。また、“有する”なる動詞及び該動詞の活用の使用が、何れかの請求項に記載されたもの以外の如何なる他のステップ又は構成要素の存在を排除するものではないことは明らかであろう。また、単数形の構成要素又はステップも、複数の斯かる構成要素又はステップの存在を排除するものではない。
【図面の簡単な説明】
【図1】図1は、本発明によるビデオ品質を測定する方法に対応するブロック図である。
【図2a】図2aは、本発明による主観的テストの手順を示す。
【図2b】図2bも、本発明による主観的テストの手順を示す。
【図3a】図3aは、本発明の好ましい実施例によるブロック化アーチファクトメトリックを或るピクセル構成に関して示す。
【図3b】図3bは、本発明の好ましい実施例によるブロック化アーチファクトメトリックを他のピクセル構成に関して示す。
【図4】図4は、本発明の好ましい実施例によるリンギングアーチファクトメトリックを示す。
【図5】図5は、本発明によるビデオ品質を測定する多次元的方法に対応するブロック図である。
【図6】図6は、本発明による後処理方法に対応するブロック図である。
【図7】図7は、本発明による符号化方法に対応するブロック図である。
Claims (9)
- デジタル画像の入力系列のビデオ品質を測定する方法において、該方法が、
− 超えた場合に一群の主体にとって視覚的アーチファクトが目立つようになる少なくとも1つの基準レベルを、対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて、対応するアーチファクトのみを有するデジタル画像の一連の基準系列から決定するステップと、
− 前記入力系列の少なくとも1つのアーチファクトレベルを、前記対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて測定するステップと、
− 前記入力系列のビデオ品質メトリックを、同一の所定のアーチファクトメトリックに対応する前記基準レベルに対する前記アーチファクトレベルの少なくとも1つの比から計算するステップと、
を有することを特徴とする方法。 - 請求項1に記載のビデオ品質を測定する方法において、
− ブロック化基準レベルを、所定のブロック化アーチファクトメトリックを用いて、ブロック化アーチファクトのみを有するデジタル画像の一連の基準系列から決定するステップと、
− リンギング基準レベルを、所定のリンギングアーチファクトメトリックを用いて、リンギングアーチファクトのみを有するデジタル画像の一連の基準系列から決定するステップと、
− 角部外郭基準レベルを、所定の角部外郭アーチファクトメトリックを用いて、角部外郭アーチファクトのみを有するデジタル画像の一連の基準系列から決定するステップと、
− 前記入力系列のブロック化アーチファクトレベル、リンギングアーチファクトレベル及び角部外郭レベルを、前記ブロック化アーチファクトメトリック、前記リンギングアーチファクトメトリック及び前記角部外郭メトリックを各々用いて測定するステップと、
− 前記デジタル画像の入力系列のビデオ品質メトリックを、前記ブロック化アーチファクトレベルの前記ブロック化基準レベルに対する比、前記リンギングアーチファクトレベルの前記リンギング基準レベルに対する比、及び前記角部外郭レベルの前記角部外郭基準レベルに対する比から計算するステップと、
を有することを特徴とする方法。 - デジタル画像の入力系列を後処理する方法において、該方法が、
− 超えた場合に一群の主体にとって視覚的アーチファクトが目立つようになる少なくとも1つの基準レベルを、対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて、対応するアーチファクトのみを有するデジタル画像の一連の基準系列から決定するステップと、
− 前記入力系列の少なくとも1つのアーチファクトレベルを、前記対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて測定するステップと、
− 前記入力系列のビデオ品質メトリックを、同一の所定のアーチファクトメトリックに対応する前記基準レベルに対する前記アーチファクトレベルの少なくとも1つの比から計算するステップと、
− 前記デジタル画像の入力系列を前記ビデオ品質メトリックの関数として補正し、デジタル画像の出力系列を得るステップと、
を有することを特徴とする方法。 - デジタル画像の入力系列を符号化する方法において、該方法が、
− 前記デジタル画像の入力系列を第1符号化して、符号化パラメータを得るステップと、
− 超えた場合に一群の主体にとって視覚的アーチファクトが目立つようになる少なくとも1つの基準レベルを、対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて、対応するアーチファクトのみを有するデジタル画像の一連の基準系列から決定するステップと、
− 前記入力系列の少なくとも1つのアーチファクトレベルを、前記対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて測定するステップと、
− 前記入力系列のビデオ品質メトリックを、同一の所定のアーチファクトメトリックに対応する前記基準レベルに対する前記アーチファクトレベルの少なくとも1つの比から計算するステップと、
− 前記符号化パラメータを前記ビデオ品質メトリックの関数として修正するステップと、
− 前記デジタル画像の入力系列を第2符号化して、符号化されたデジタル画像の系列を前記修正された符号化パラメータから得るステップと、
を有していることを特徴とする方法。 - デジタル画像の入力系列のビデオ品質を測定する装置において、
− アーチファクトレベルを対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて測定する少なくとも1つの手段と、
− 前記入力系列のビデオ品質メトリックを、対応するアーチファクトのみを有するデジタル画像の系列において一群の主体により前記対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて、超えた場合に視覚的アーチファクトが目立つようになるレベルから決定された基準レベルに対するアーチファクトレベルの少なくとも1つの比から計算する手段と、
を有することを特徴とする装置。 - 請求項5に記載のビデオ品質を測定する装置において、
− 前記入力系列のブロック化アーチファクトレベルを測定する手段と、
− 前記入力系列のリンギングアーチファクトレベルを測定する手段と、
− 前記入力系列の角部外郭アーチファクトレベルを測定する手段と、
− 前記デジタル画像の入力系列のビデオ品質メトリックを、前記ブロック化アーチファクトレベルの前記ブロック化基準レベルに対する比、前記リンギングアーチファクトレベルの前記リンギング基準レベルに対する比、及び前記角部外郭レベルの前記角部外郭基準レベルに対する比から計算する手段と、
を有していることを特徴とする装置。 - デジタル画像の入力系列を後処理する装置において、
− 前記入力系列のアーチファクトレベルを、対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて測定する少なくとも1つの手段と、
− 前記入力系列のビデオ品質メトリックを、対応するアーチファクトのみを有するデジタル画像の系列において一群の主体により前記対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて、超えた場合に視覚的アーチファクトが目立つようになるレベルから決定された基準レベルに対する前記アーチファクトレベルの少なくとも1つの比から計算する手段と、
− 前記デジタル画像の入力系列を前記ビデオ品質メトリックの関数として補正し、デジタル画像の出力系列を得るように構成された手段と、
を有していることを特徴とする装置。 - デジタル画像の入力系列を符号化する装置において、
− 前記デジタル画像の入力系列を第1符号化して、符号化パラメータを得る手段と、
− 前記入力系列のアーチファクトレベルを、対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて測定する少なくとも1つの手段と、
− 前記入力系列のビデオ品質メトリックを、対応するアーチファクトのみを有するデジタル画像の系列において一群の主体により前記対応する所定のアーチファクトメトリックを用いて、超えた場合に視覚的アーチファクトが目立つようになるレベルから決定された基準レベルに対する前記アーチファクトレベルの少なくとも1つの比から計算する手段と、
− 前記符号化パラメータを前記ビデオ品質メトリックの関数として修正する手段と、
− 前記デジタル画像の入力系列を第2符号化して、符号化されたデジタル画像の系列を前記修正された符号化パラメータから得るように構成された手段と、
を有していることを特徴とする装置。 - 集積回路用のコンピュータプログラムにおいて、該プログラムは、前記集積回路にロードされた場合に該集積回路に請求項1又は請求項2に記載の方法を実行させるような一群の命令を有していることを特徴とするコンピュータプログラム。
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