JP2005142900A - 映像品質測定装置及び映像品質測定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 映像を符号化した圧縮信号を復号せず、さらに、符号化される前の原映像を用いることなく、圧縮信号を復号して得られる復号映像の品質を評価することが可能な映像品質測定装置及び映像品質測定プログラムを提供する。
【解決手段】 映像品質評価装置１は、圧縮信号から符号化情報を抽出する符号化情報抽出手段１０と、符号化情報を映像のブロック毎に統計して、統計量を算出する統計処理手段２０と、統計量と品質評価値との関係を定型化した関係式を記憶した関係式記憶手段３０と、この関係式記憶手段３０に記憶されている係数に基づいて、統計処理手段２０で算出された統計量を演算することで、品質評価値を算出する評価値算出手段４０と、を備えていることを特徴とする。
【選択図】 図１

Description

本発明は、映像を符号化した圧縮信号から、それを復号して得られる復号映像の品質評価値の測定を行う映像品質測定装置及び映像品質測定プログラムに関する。

従来、符号化された映像（圧縮信号；ビットストリーム）の品質を評価する手法としては、評価者が、復号された映像を映したテレビ画面の画質等を視認することによって主観的に評価する主観評価以外に、コンテンツそのものを物理的な尺度により評価する客観評価の手法が存在する。
この客観評価の手法には、例えば、第一の手法として、符号化される前の原映像と、圧縮信号を復号した評価映像とから得られる符号化誤差量を、信号対雑音電力比（ＳＮＲ：Ｓｉｇｎａｌ-ｔｏ-Ｎｏｉｓｅ ｐｏｗｅｒ Ｒａｔｉｏ）として測定する手法が存在する。また、第二の手法として、符号化される前の原映像と、圧縮信号を復号した評価映像とから得られる符号化誤差量から、予めＤＳＣＱＳ（Ｄｏｕｂｌｅ Ｓｔｉｍｕｌｕｓ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｓｃａｌｅ）法等によって人間の視覚特性を考慮した評価値である主観評価値を推定する手法が存在する。

さらに、第三の手法としては、圧縮信号を復号した評価映像のみから、品質を評価する手法が存在する（特許文献１参照）。この手法は、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｃｏｄｉｎｇ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）やＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｃｏｄｉｎｇ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）のような圧縮符号化方式において発生する、映像の小ブロック単位の明暗ムラ（又は濃淡ムラ）、いわゆるブロックノイズの境界線を強調し、検出することで映像の品質評価を行うものである。
特開２０００−１０２０４１号公報（段落００１１〜００１５、図２）

前記した第一乃至第三の手法では、圧縮信号を復号した評価映像を用いて品質評価を行うため、圧縮信号を復号するための復号装置が必要になり、品質評価を行う測定装置の規模が大きくなってしまうという問題があった。さらに、第一乃至第三の手法では、圧縮信号を復号した評価映像を評価対象とするため、品質評価を行う測定装置には、大容量の映像を高速に処理する高い処理能力が要求される。このため、測定装置が高価なものになってしまうという問題があった。

また、前記した第一及び第二の手法では、評価映像とともに、符号化される前の原映像が必要となる。しかし、映像の配信先等、測定場所によっては、原映像を用いることができない。このため、第一及び第二の手法では、映像の品質を測定する際の測定場所に制約ができてしまうという問題があった。

本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、圧縮信号を復号せず、さらに、符号化される前の原映像を用いることなく、圧縮信号のままで映像の品質を評価することが可能な映像品質測定装置及び映像品質測定プログラムを提供することを目的とする。

本発明は、前記目的を達成するために創案されたものであり、まず、請求項１に記載の映像品質測定装置は、映像を符号化した圧縮信号に含まれる符号化情報に基づいて、前記圧縮信号を復号した復号映像の品質評価値を測定する映像品質測定装置であって、符号化情報抽出手段と、統計処理手段と、評価値算出手段とを備える構成とした。

かかる構成によれば、映像品質測定装置は、符号化情報抽出手段によって、映像を符号化した圧縮信号に含まれる符号化情報（符号化パラメータ）を抽出する。一般に、映像の符号化において劣化が生じる原因は、量子化によって生じる量子化誤差である。また、量子化量を統計した統計量と映像の品質（主観品質、信号対雑音比）とは、高い相関性がある。なお、ＪＰＥＧやＭＰＥＧ等の符号化方式では、この量子化量を符号化情報（符号化パラメータ）として含んでいる。そこで、符号化情報抽出手段は、統計量を算出するために、圧縮信号から符号化情報である量子化量を抽出する。

そして、映像品質測定装置は、統計処理手段によって、符号化情報抽出手段で抽出した符号化情報である量子化量を統計処理する。例えば、統計処理手段は、平均値、標準偏差、分散、最大値、最小値、あるいは、それらの対数、累乗、指数変換値等を統計量として算出する。なお、予め複数のサンプル映像（サンプル圧縮信号を復号した復号映像）を評価した評価値に基づいて、統計量と映像の品質との関係を定型化した関係式を求めておく。この関係式は、例えば複数のサンプル映像の評価値（主観品質、信号対雑音比）と、各種統計量との関係を重回帰分析によって分析し、その分析結果である回帰方程式とする。これによって、各種統計量と映像の品質とが関連付け（定型化）されることになる。

そこで、映像品質測定装置は、評価値算出手段によって、関係式（回帰方程式）に基づいて統計処理手段で算出された統計量を演算することで、品質評価値を算出する。これによって、映像品質測定装置は、圧縮信号を復号することなく、映像の品質測定を行うことが可能になる。

また、請求項２に記載の映像品質測定装置は、請求項１に記載の映像品質測定装置において、前記符号化情報抽出手段が、量子化スケール抽出手段を備え、前記統計処理手段が、前記映像のフレーム毎に前記量子化スケールを統計することで前記統計量を算出することを特徴とする。

かかる構成によれば、映像品質測定装置は、量子化スケール抽出手段によって、圧縮信号から、符号化情報として、映像を符号化する際に特定の大きさのブロック毎に量子化したときの量子化の細かさを示す量子化スケールを抽出する。この特定の大きさのブロックは、符号化方式によって特定される量子化の単位である。例えば、ＭＰＥＧ−２におけるマクロブロックに相当する。また、量子化スケールは、その個々のマクロブロックを量子化する量子化の度合いを示す値である。この量子化スケールが大きいほど、量子化によって削減される情報量が多くなる。

そこで、映像品質測定装置は、統計処理手段によって、この量子化スケールを、映像のフレーム毎に統計する。これによって、映像品質測定装置は、フレーム単位で品質評価を行うことができる。

さらに、請求項３に記載の映像品質測定装置は、請求項２に記載の映像品質測定装置において、複数フレーム加重和演算手段を備える構成とした。

かかる構成によれば、映像品質測定装置は、複数フレーム加重和演算手段によって、フレーム毎の品質評価値を、複数のフレームにおいて予め定めた重み係数により、加重和演算する。例えば、評価対象となるフレームに近いフレームほど評価値の重み付けを大きくすることで、映像品質測定装置は、前後数フレームの影響を考慮した圧縮信号の評価を行うことができる。

また、請求項４に記載の映像品質測定装置は、請求項２に記載の映像品質測定装置において、前記符号化情報抽出手段が量子化マトリクス抽出手段を、また、評価値算出手段が量子化マトリクス補正手段を備える構成とした。

かかる構成によれば、映像品質測定装置は、量子化マトリクス抽出手段によって、圧縮信号から、符号化情報として、映像の特定の大きさのブロックの周波数成分毎に設定された量子化の細かさを示す量子化マトリクスを抽出する。そして、映像品質測定装置は、量子化マトリクス補正手段によって、量子化マトリクス抽出手段で抽出された量子化マトリクスに基づいて、出力する品質評価値を補正する。例えば、量子化マトリクス補正手段は、評価対象である圧縮信号の量子化マトリクスと、関係式（回帰方程式）を決定する際に使用したサンプル圧縮信号の量子化マトリクスとが異なっている場合は、その相違に基づいて品質評価値を補正する。

さらに、請求項５に記載の映像品質測定装置は、請求項１に記載の映像品質測定装置において、前記符号化情報抽出手段が、量子化スケール抽出手段を備え、前記統計処理手段が、前記映像の複数のフレーム単位に前記量子化スケールを統計することで前記統計量を算出することを特徴とする。

かかる構成によれば、映像品質測定装置は、量子化スケール抽出手段によって、圧縮信号から、符号化情報として、映像を符号化する際に特定の大きさのブロック毎に量子化したときの量子化の細かさを示す量子化スケールを抽出する。そして、映像品質測定装置は、統計処理手段によって、時系列（時間方向）に連続した複数のフレームを１つの単位として統計量を算出する。一般に、映像の評価は連続した複数の画像（フレーム）によって決定される性質をもつ。このように、映像品質測定装置は、複数の画像（フレーム）を１つの単位として評価することで、映像の品質の特性に合致した評価を行うことが可能になる。

また、請求項６に記載の映像品質測定装置は、請求項１に記載の映像品質測定装置において、前記符号化情報抽出手段が、量子化スケール抽出手段と、量子化マトリクス抽出手段とを備え、前記統計処理手段が、フレーム内統計処理手段を備える構成とした。

かかる構成によれば、映像品質測定装置は、符号化情報抽出手段の量子化スケール抽出手段によって、圧縮信号から、符号化情報として、映像を符号化する際に特定の大きさのブロック毎に量子化したときの量子化の細かさを示す量子化スケールを抽出する。また、符号化情報抽出手段の量子化マトリクス抽出手段によって、符号化情報として、映像の周波数成分毎に設定された量子化のレベルを示す量子化マトリクスを抽出する。

そして、映像品質測定装置は、フレーム内統計処理手段によって、量子化マトリクス抽出手段で抽出された量子化マトリクスに基づいて、統計処理手段で算出する各種統計量を補正する。そして、評価値算出手段は、補正された統計量に基づいて、品質評価値を算出する。

さらに、請求項７に記載の映像品質測定プログラムは、映像を符号化した圧縮信号に含まれる符号化情報に基づいて、前記圧縮信号を復号した復号映像の品質評価値を測定するために、コンピュータを、符号化情報抽出手段、統計処理手段、評価値算出手段として機能させることを特徴とする。

かかる構成によれば、映像品質測定プログラムは、符号化情報抽出手段によって、映像を符号化した圧縮信号に含まれる符号化情報（符号化パラメータ）である量子化量を抽出する。
そして、映像品質測定プログラムは、統計処理手段によって、符号化情報抽出手段で抽出した符号化情報である量子化量を統計処理する。例えば、統計処理手段は、平均値、標準偏差、分散、最大値、最小値、あるいは、それらの対数、累乗、指数変換値等を統計量として算出する。

そして、映像品質測定プログラムは、評価値算出手段によって、予め複数のサンプル映像（サンプル圧縮信号）を評価した評価値から、統計量と映像の品質との関係を定型化した関係式に基づいて、統計処理手段で算出された統計量を演算することで品質評価値を算出する。

請求項１又は請求項７に記載の発明によれば、圧縮信号に含まれる符号化パラメータから、圧縮信号を復号することなく、映像の品質（画質）の評価測定を行うことができる。また、本発明によれば、符号化パラメータのみを用いて評価測定を行うため、処理能力が低い装置においても実施することが可能であり、映像そのものを扱う高い処理能力を必要とする測定装置に比べ、安価に実現することができる。

請求項２に記載の発明によれば、映像を圧縮符号化したときの符号化パラメータである量子化スケールを、品質評価のための統計量として用いるため、圧縮信号を復号することなく、量子化に伴う映像の品質を測定することができる。

請求項３に記載の発明によれば、複数のフレームにおいて予め定めた重み係数により、加重和演算を行うため、例えば、評価対象となるフレームに近いフレームほど評価値の重み付けを大きくすることで、前後数フレームの影響を考慮した圧縮信号の評価を行うことができる。

請求項４に記載の発明によれば、統計量と品質評価値との関係を定型化した関係式を決定する際の、サンプル圧縮信号の量子化マトリクスと、評価対象である圧縮信号の量子化マトリクスとが異なる場合であっても、その相違に基づいて、品質評価値を補正することができる。このため、評価対象となる圧縮信号がどのような量子化マトリクスであっても正確に品質評価を行うことができる。

請求項５に記載の発明によれば、時系列（時間方向）に連続した複数のフレームを１つの単位として量子化スケールを統計し、その統計量から品質評価値を算出するため、連続して提示される画像によって映像の評価を行う人間の評価特性に合った品質評価を行うことができる。

請求項６に記載の発明によれば、サンプル圧縮信号の量子化マトリクスと、評価対象である圧縮信号の量子化マトリクスとが異なる場合であっても、その相違に基づいて、量子化スケールの統計量を補正することができる。このため、評価対象となる圧縮信号がどのような量子化マトリクスであっても正確に品質評価を行うことができる。

以下では、まず、本発明に係る映像品質測定装置の概要について説明し、続けて、映像品質測定装置の詳細な構成及び動作について、順次説明していくこととする。

［映像品質測定装置の概要］
まず、図１を参照して、本発明に係る映像品質測定装置の概要について説明する。図１は、本発明に係る映像品質測定装置の概略構成を示すブロック図である。図１に示すように、映像品質測定装置１は、符号化された映像（圧縮信号）から、圧縮信号を復号することなく、映像の品質（画質）の評価測定を行うものである。なお、この映像品質測定装置１は、ＭＰＥＧ−２の符号化方式により符号化された映像の品質の評価測定を行うこととする。ここでは、映像品質測定装置１は、符号化パラメータ抽出手段１０と、統計処理手段２０と、関係式記憶手段３０と、評価値算出手段４０とを備えて構成されている。

符号化パラメータ抽出手段（符号化情報抽出手段）１０は、入力された圧縮信号から符号化パラメータ（符号化情報）を抽出するものである。
例えば、ＭＰＥＧ−２等の符号化方式によって符号化された映像（圧縮信号）は、量子化によって圧縮されている。この圧縮、すなわち量子化の度合いは、圧縮信号を復号したときの映像の品質（画質）に影響を与えることになる。また、ＭＰＥＧ−２等では、マクロブロック毎の量子化の度合い（細かさ）を示す量子化スケール、周波数成分毎の量子化の度合い（細かさ）を示す量子化マトリクスが符号化パラメータとして圧縮信号に含まれている。
そこで、符号化パラメータ抽出手段１０では、圧縮信号から、映像の品質に影響を与える符号化パラメータ（量子化スケール、量子化マトリクス）を抽出する。

統計処理手段２０は、符号化パラメータ抽出手段１０で抽出された符号化パラメータを映像のフレーム単位等の所定単位で統計し、その統計量を算出するものである。この統計処理手段２０で行う統計処理は、例えば平均、標準偏差、分散、最大値、最小値等の一般的な統計処理である。

関係式記憶手段３０は、統計処理手段２０で算出される統計量と、映像の品質の度合いを示す品質評価値との関係を定型化した関係式を記憶したものであって、メモリ等の記憶媒体である。この統計量と品質評価値（例えば、主観評価値、信号対雑音比）との関係を示す関係式は、サンプル映像及びサンプル圧縮信号を用いて予め決定しておく。

ここで、図７を参照して、統計量と品質評価値との関係を示す関係式を決定する手法について説明する。図７は、実測した品質評価値と、統計量から予測される品質評価予測値との関係を示すグラフであって、図７（ａ）は、品質評価値の１つである実測した主観評価値と、統計量から予測される主観評価予測値との関係を示すグラフ、図７（ｂ）は、品質評価値の１つである実測した信号対雑音比と、統計量から予測される信号対雑音比予測値との関係を示すグラフである。

図７（ａ）では、複数のサンプル映像（図中「×印」）における主観評価値と、主観評価予測値との関係を示している。ここでは、縦軸に主観評価値（％）、横軸に主観評価予測値（％）を示している。ここで主観評価値は、例えば、ＩＴＵ−Ｒ（International Telecommunication Union-Radiocommunication Sector）勧告ＢＴ．５００で推奨されているＤＳＣＱＳ（Double Stimulus Continuous Quality Scale）法等によって、サンプル映像（サンプル圧縮信号を復号した復号映像）を評価した値である。

また、主観評価予測値は、１つ以上の統計量から主観評価値を予測した値である。この１つ以上の統計量から１つの主観評価値を予測する一般的な手法としては、重回帰分析がある。ここで、重回帰分析によって、種々の統計量から主観評価予測値を予測する回帰方程式を複数求める。この複数の回帰方程式の中で、得られる主観評価予測値が主観評価値に類似する回帰方程式が、統計量から主観評価値予測値を算出する方程式に適しているといえる。すなわち、図７（ａ）に示すように、主観評価値と主観評価予測値とがほぼ同一となるような回帰方程式を予め、関係式記憶手段３０（図１）に記憶しておく。

例えば、統計量から主観評価値を予測するために適した回帰方程式が、以下の（１）式である場合は、その係数Ａ、Ｂ及びＣ（例えば、Ａ＝０．２、Ｂ＝０．８、Ｃ＝−２）を定数とした関係式を関係式記憶手段３０（図１）に記憶しておく。

主観評価予測値（％）＝Ａ×平均値＋Ｂ×標準偏差＋Ｃ …（１）

この（１）式では、統計量として、マクロブロックの量子化スケールの「平均値」及び「標準偏差」を用いた例を示している。

また、図７（ｂ）では、複数のサンプル映像（図中「■印」）における信号対雑音比と、信号対雑音比予測値との関係を示している。ここでは、縦軸に信号対雑音比（ｄＢ）、横軸に信号対雑音比予測値（ｄＢ）を示している。ここで信号対雑音比は、例えば、原映像と、圧縮信号を復号した映像とから得られる符号化誤差量の電力比（ＳＮＲ）である。

また、信号対雑音比予測値は、１つ以上の統計量から信号対雑音比を予測した値である。この信号対雑音比予測値も、図７（ａ）で説明した主観評価予測値と同様に、重回帰分析によって求められる回帰方程式から算出される。すなわち、図７（ｂ）に示したように、信号対雑音比と信号対雑音比予測値とがほぼ同一となるような回帰方程式を予め、関係式記憶手段３０（図１）に記憶しておく。

例えば、統計量から信号対雑音比を予測するために適した回帰方程式が、以下の（２）式である場合は、その係数Ｘ及びＹ（例えば、Ｘ＝−１８．４、Ｙ＝５７）を定数とした関係式を関係式記憶手段３０（図１）に記憶しておく。

信号対雑音比予測値（ｄＢ）＝Ｘ×ＬＯＧ（平均値）＋Ｙ …（２）

この（２）式では、統計量として、マクロブロックの量子化スケールの「平均値の対数」を用いた例を示している。
図１に戻って、説明を続ける。

評価値算出手段４０は、統計処理手段２０で統計処理された統計量と、関係式記憶手段３０に記憶されている関係式（回帰方程式）とに基づいて、圧縮信号を復号した復号映像の評価値（品質評価値）を算出するものである。
このように、映像品質測定装置１は、サンプル映像から求めた統計量と品質評価値との関係と、圧縮信号の符号化パラメータの統計量との関係から、圧縮信号を復号することなく、映像の品質（画質）の評価測定を行うことが可能になる。

［第一の実施の形態］
（映像品質測定装置の構成）
次に、図２を参照して、本発明に係る第一の実施の形態である映像品質測定装置の構成について説明する。図２は、図１で説明した映像品質測定装置の詳細な構成を示すブロック図である。図２に示すように、映像品質測定装置１は、符号化パラメータ抽出手段１０と、統計処理手段２０と、関係式記憶手段３０と、評価値算出手段４０とを備えて構成されている。

符号化パラメータ抽出手段（符号化情報抽出手段）１０は、入力された圧縮信号から符号化パラメータ（符号化情報）を抽出するものである。ここでは、符号化パラメータ抽出手段１０は、バッファ１１と、可変長復号部１２と、パラメータ抽出部１３とを備えて構成されている。

バッファ１１は、入力された圧縮信号を一時的に蓄積するものであって、一般的なメモリ等の記憶媒体である。映像品質測定装置１は、入力された圧縮信号をバッファ１１に蓄積するとともに、可変長復号部１２が逐次バッファ１１内の圧縮信号を読み出すことで、順次復号処理を実行する。

可変長復号部１２は、バッファ１１内の圧縮信号を読み出して、映像の符号化時に可変長符号化されたデータを復号するものである。ここで復号されたデータは、パラメータ抽出部１３に出力される。

パラメータ抽出部１３は、可変長復号部１２で復号されたデータから、映像の品質評価に用いる符号化パラメータを抽出するものであって、ここでは、量子化スケール抽出部１３ａを備えている。

量子化スケール抽出部（量子化スケール抽出手段）１３ａは、可変長復号部１２で復号されたデータから、量子化スケールを抽出するものである。ここで抽出された量子化スケールは、統計処理手段２０に出力される。この量子化スケールは、符号化時にマクロブロック毎に離散コサイン変換（ＤＣＴ；Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）した係数（ＤＣＴ係数）を量子化したときの、量子化の度合いを示すもので、値が大きいほど量子化によって削減される情報量が多くなる。なお、この量子化スケールは、ＭＰＥＧ−２では、圧縮信号内のマクロブロック層に格納されている。

統計処理手段２０は、符号化パラメータ抽出手段１０で抽出された符号化パラメータである量子化スケールを、映像のフレーム毎に統計するものである。ここで統計された統計量は評価値算出手段４０に出力される。ここでは、統計処理手段２０は、平均値演算部２１と、標準偏差演算部２２と、最大値演算部２３と、最小値演算部２４とを備えて構成されている。

平均値演算部２１は、符号化パラメータ抽出手段１０で抽出された符号化パラメータ（ここでは、量子化スケール）を入力し、フレーム毎に平均値を算出するものである。この平均値演算部２１は、例えば、１フレーム分のマクロブロック数をｎ、１フレーム分のマクロブロックの量子化スケールの値をｘ₁、ｘ₂、…、ｘ_nとしたとき、平均値演算部２１は１フレーム分の量子化スケールの平均値ｘ_mを、以下の（３）式によって算出する。

標準偏差演算部２２は、符号化パラメータ抽出手段１０で抽出された符号化パラメータ（量子化スケール）を入力し、フレーム毎に標準偏差を算出するものである。この標準偏差演算部２２は、例えば、１フレーム分のマクロブロック数をｎ、１フレーム分のマクロブロックの量子化スケールの値をｘ₁、ｘ₂、…、ｘ_nとし、平均値演算部２１で算出された平均値がｘ_mであったとすると、標準偏差演算部２２は、標準偏差ｓを以下の（４）式によって算出する。

最大値演算部２３は、符号化パラメータ抽出手段１０で抽出された符号化パラメータ（量子化スケール）を入力し、フレーム毎にフレーム内の符号化パラメータの最大値を算出するものである。例えば、１フレーム分のマクロブロック数をｎ、１フレーム分のマクロブロックの量子化スケールの値をｘ₁、ｘ₂、…、ｘ_nとしたとき、最大値演算部２３は、最大値ｘ_maxを以下の（５）式によって算出する。

ｘ_max＝ｍａｘ（ｘ₁，ｘ₂，…，ｘ_n） …（５）

最小値演算部２４は、符号化パラメータ抽出手段１０で抽出された符号化パラメータ（量子化スケール）を入力し、フレーム毎にフレーム内の符号化パラメータの最小値を算出するものである。例えば、１フレーム分のマクロブロック数をｎ、１フレーム分のマクロブロックの量子化スケールの値をｘ₁、ｘ₂、…、ｘ_nとしたとき、最小値演算部２４は、最小値ｘ_minを以下の（６）式によって算出する。

ｘ_min＝ｍｉｎ（ｘ₁，ｘ₂，…，ｘ_n） …（６）

なお、統計処理手段２０は、ここでは平均値演算部２１と、標準偏差演算部２２と、最大値演算部２３と、最小値演算部２４とで構成しているが、この構成に限るものではない。この統計処理部２０内に構成する各演算部は、少なくとも評価値算出手段４０が行う演算に用いる統計量を算出する演算部のみを備えていればよい。例えば、評価値算出手段４０が、前記（１）式を用いて主観評価予測値を算出する場合、統計処理手段２０は、平均値演算部２１と、標準偏差演算部２２とを備えればよい。また、例えば、評価値算出手段４０が、前記（２）式を用いて信号対雑音比予測値を算出する場合、統計処理手段２０は、平均値の対数を演算する演算部（図示せず）を備えればよい。

すなわち、この統計処理手段２０は、関係式記憶手段３０に記憶されている関係式（回帰方程式）を演算する際の変数を統計量として算出すればよい。例えば、平均値、標準偏差、最大値及び最小値以外にも、分散（前記（４）式の二乗）や、これらの統計量の対数、累乗、指数変換値等を算出する演算部を備えることとしてもよい。

関係式記憶手段３０は、統計処理手段２０で算出される統計量と、映像の品質の度合いを示す品質評価値との関係を定型化した関係式を記憶したものであって、メモリ等の記憶媒体である。この関係式記憶手段３０に記憶されている関係式は、評価値算出手段４０によって参照される。なお、関係式記憶手段３０に記憶されている関係式の実体については、［映像品質測定装置の概要］（図１及び図７）において説明を行っているので、ここでは説明を省略する。

評価値算出手段４０は、統計処理手段２０で統計処理された統計量と、関係式記憶手段３０に記憶されている関係式（回帰方程式）とに基づいて、圧縮信号を復号した復号映像の評価値（品質評価値）を算出するものである。ここでは、評価値算出手段４０は加重和演算部４１を備えている。

加重和演算部４１は、統計処理手段２０の各演算部（２１，２２，２３，２４）で算出された統計量を、関係式記憶手段３０に記憶されている回帰方程式に基づいて、加重和演算を行うことで、圧縮信号の評価値（圧縮信号を復号した復号映像の品質評価値）を算出するものである。この加重和演算部４１は、回帰方程式によって演算を行うため、その演算結果は、実際に評価を行った主観評価値や信号対雑音比に類似した結果となる。

このように、映像品質測定装置１は、圧縮信号に含まれる符号化パラメータから、圧縮信号を復号することなく、映像の品質（画質）の評価測定を行うことができる。また、映像品質測定装置１は、符号化パラメータのみを用いて評価測定を行うため、処理能力が低い装置においても実施することが可能である。これによって、映像品質測定装置１は、映像そのものを扱う高い処理能力を必要とする測定装置に比べ、安価に実現することができる。
また、映像品質測定装置１は、評価測定のために原映像を用いないため、評価測定時の測定場所の制約をなくすことができる。

以上、映像品質測定装置１の構成について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、一般的な映像の主観品質は、連続して提示される複数枚の画像によって決定される性質を有していることから、統計処理手段２０が、１フレーム毎に統計を行うのではなく、映像の時間方向に連続した複数のフレームで符号化パラメータを統計することとしてもよい。これによって、主観品質の評価の精度を高めることができる。

また、映像品質測定装置１は、一般的なコンピュータにプログラムを実行させ、コンピュータ内の演算装置や記憶装置を動作させることにより実現することができる。このプログラム（映像品質測定プログラム）は、通信回線を介して配布することも可能であるし、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に書き込んで配布することも可能である。

（映像品質測定装置の動作）
次に、図３を参照（適宜図２参照）して、本発明に係る第一の実施の形態である映像品質測定装置の動作について説明する。図３は、映像品質測定装置の動作を示すフローチャートである。

〔準備ステップ〕
まず、準備段階として、予め複数のサンプル映像を評価して、重回帰分析によって、符号化パラメータの統計量と品質評価値との関係を定型化した関係式（回帰方程式）を、関係式記憶手段３０に記憶しておく（ステップＳ１）。なお、この準備段階は、最初に１度だけ行っておけばよく、種々の圧縮信号を評価する際は、この回帰方程式を記憶した関係式記憶手段３０を用いて、以降のステップを実行すればよい。

〔符号化情報抽出ステップ〕
そして、映像品質測定装置１は、符号化パラメータ抽出手段１０によって、圧縮信号を入力し（ステップＳ２）、その入力された圧縮信号から、量子化情報に関連する符号化パラメータ（例えば、量子化スケール）を抽出する（ステップＳ３）。
ここでは、圧縮信号は逐次バッファ１１に蓄積され、可変長復号部１２が、バッファ１１に蓄積された圧縮信号を逐次読み出し可変長復号を行う。そして、パラメータ抽出部１３が、可変長復号されたデータから量子化に関連する符号化パラメータ（ここでは、量子化スケール）を抽出する。

〔統計処理ステップ〕
さらに、映像品質測定装置１は、統計処理手段２０によって、符号化パラメータ抽出手段１０で抽出された符号化パラメータを統計し統計量を算出する（ステップＳ４）。
ここでは、平均値演算部２１がフレーム毎に符号化パラメータの平均値を算出し、標準偏差演算部２２がフレーム毎に符号化パラメータの標準偏差を算出し、最大値演算部２３がフレーム内の符号化パラメータの最大値を算出し、最小値演算部２４がフレーム内の符号化パラメータの最小値を算出する。

〔評価値算出ステップ〕
そして、映像品質測定装置１は、評価値算出手段４０によって、統計処理手段２０で統計処理された統計量と、関係式記憶手段３０に記憶されている関係式（回帰方程式）とに基づいて、圧縮信号の評価値（圧縮信号を復号した復号映像の品質評価値）を算出し（ステップＳ５）、出力する（ステップＳ６）。
ここでは、加重和演算部４１が、関係式記憶手段３０に記憶されている回帰方程式の係数を重み係数として、統計処理手段２０で統計された各統計量（平均値、標準偏差、最大値、最小値）の加重和演算を行う。
以上の動作によって、映像品質測定装置１は、圧縮信号に含まれる符号化パラメータから、圧縮信号を復号することなく、映像の品質（画質）の評価測定を行うことができる。

［第二の実施の形態］
次に、図４を参照して、本発明に係る第二の実施の形態である映像品質測定装置について説明する。図４は、第二の実施の形態である映像品質測定装置の構成を示すブロック図である。ここでは、映像品質測定装置１Ｂは、符号化パラメータ抽出手段１０と、統計処理手段２０と、関係式記憶手段３０と、評価値算出手段４０Ｂとを備えて構成されている。評価値算出手段４０Ｂ以外の構成は、図２で説明した映像品質測定装置１と同一の構成であるので、同一の符号を付して説明を省略する。

評価値算出手段４０Ｂは、統計処理手段２０で統計処理された統計量と、関係式記憶手段３０に記憶されている回帰方程式とに基づいて、圧縮信号の評価値（圧縮信号を復号した復号映像の品質評価値）を算出するものである。ここでは、評価値算出手段４０Ｂは加重和演算部４１と、複数フレーム加重和演算部４２とを備えている。加重和演算部４１は、図２において説明した構成と同一のものであるから、ここでは、複数フレーム加重和演算部４２について説明を行う。

複数フレーム加重和演算部４２は、加重和演算部４１で算出されたフレーム毎の品質評価値を、時間方向に複数フレーム分、重み付け加算（加重和演算）するものである。ここで算出された演算結果は、品質評価値を前後するフレームの影響に基づいて補正した値となる。ここでは、複数フレーム加重和演算部４２は、複数の遅延部Ｄと、重み付け部Ｗと、加算部Ａとを備えて構成されている。

遅延部Ｄは、入力されたフレーム毎の品質評価値を１フレーム時間分遅延させて出力するものである。この遅延部Ｄは、加重するフレーム数をｎ＋１としてｎ個存在（Ｄ₁，Ｄ₂，…，Ｄ_n）し、一段目の遅延部Ｄ₁は、加重和演算部４１から品質評価値を入力し、１フレーム時間分遅延後、二段目の遅延部Ｄ₂及び一段目の重み付け部Ｗ₁に品質評価値を出力する。そして、二段目以降の遅延部Ｄも１フレーム時間分遅延後、次の段の遅延部Ｄ、及び、同じ段の重み付け部Ｗに品質評価値を出力する。そして、最終段の遅延部Ｄ_nは、最終段の重み付け部Ｗ_nにのみ品質評価値を出力する。

重み付け部Ｗは、加重和演算部４１の出力、及び、遅延部Ｄから１フレーム時間分遅延された品質評価値に、予め定めた重みを乗算するものである。この重み付け部Ｗは、加重するフレーム数分存在（Ｗ₀，Ｗ₁，Ｗ₂，…，Ｗ_n-1，Ｗ_n）する。そして、最初の段（零段目）の重み付け部Ｗ₀は、加重和演算部４１からの品質評価値を入力し、重み付け部Ｗ₀に設定されている重みを乗算して、加算部Ａ₁に出力する。また、他の段（一段目以降）の重み付け部（Ｗ₁，Ｗ₂，…，Ｗ_n-1，Ｗ_n）は、同じ段の遅延部Ｄから品質評価値を入力し、各重み付け部Ｗに設定されている重みを乗算して、同じ段の加算部Ａに出力する。
ここで、各重み付け部Ｗの重みは、現フレームからのフレーム差に応じて重み付けを行うこととする。例えば、５フレームのフレーム数で重み付けを行うこととした場合、各重み付け部Ｗ（Ｗ₀，Ｗ₁，Ｗ₂，Ｗ₃，Ｗ₄）の重み（ｗ₀，ｗ₁，ｗ₂，ｗ₃，ｗ₄）を、以下の（７）式に示す値とする。

（ｗ₀，ｗ₁，ｗ₂，ｗ₃，ｗ₄）＝（１／２，１／４，１／８，１／１６，１／１６）
…（７）

加算部Ａは、入力されたフレーム毎の品質評価値に、重み付け部Ｗで重み付けされた品質評価値（重み付き品質評価値）を加算するものである。この加算部Ａは、加重するフレーム数をｎ＋１としてｎ個存在（Ａ₁，Ａ₂，…，Ａ_n-1，Ａ_n）し、一段目の加算部Ａ₁は、零段目の重み付け部Ｗ₀から入力された重み付き品質評価値と、一段目の重み付け部Ｗ₁から入力された重み付き品質評価値とを加算し、二段目の加算部Ａ₂に加算された品質評価値を出力する。そして、二段目以降の加算部Ａも、前の段の加算部Ａから入力された品質評価値と、同じ段の重み付け部Ｗから出力される重み付き品質評価値とを加算し、次の段の加算部Ａに出力する。そして、最終段の加算部Ａ_nは、最終加算結果を複数フレームの品質評価を重み付けした最終結果として外部に出力する。
以上説明したように、評価値算出手段４０Ｂから出力される品質評価値は、複数フレーム分の影響を考慮した評価値となる。これによって、映像品質測定装置１Ｂで測定された品質評価値は、精度の高いものとなる。

［第三の実施の形態］
次に、図５を参照して、本発明に係る第三の実施の形態である映像品質測定装置について説明する。図５は、第三の実施の形態である映像品質測定装置の構成を示すブロック図である。ここでは、映像品質測定装置１Ｃは、符号化パラメータ抽出手段１０Ｂと、統計処理手段２０と、関係式記憶手段３０と、評価値算出手段４０Ｃとを備えて構成されている。統計処理手段２０及び関係式記憶手段３０は、図２で説明した映像品質測定装置１と同一の構成であるので、説明を省略する。

なお、関係式記憶手段３０に記憶されている関係式（回帰方程式）は、予めサンプル映像及びサンプル圧縮信号から求められたものである。しかし、このサンプル圧縮信号と、評価を行う圧縮信号とは、フレーム毎に設定可能な周波数成分毎の量子化の度合いを示す量子化マトリクスが異なる場合がある。すなわち、量子化マトリクスが異なることで、関係式記憶手段３０に記憶されている回帰方程式によって得られた品質評価値は、誤差を含むことになる。そこで、映像品質測定装置１Ｃは、入力された圧縮信号に含まれる符号化パラメータである量子化マトリクスに基づいて、品質評価値を補正する。

符号化パラメータ抽出手段１０Ｂは、入力された圧縮信号から符号化パラメータ（符号化情報）を抽出するものである。ここでは、符号化パラメータ抽出手段１０Ｂは、バッファ１１と、可変長復号部１２と、パラメータ抽出部１３Ｂとを備えて構成されている。バッファ１１及び可変長復号部１２は、図２で説明した映像品質測定装置１と同一の構成であるので、説明を省略する。

パラメータ抽出部１３Ｂは、可変長復号部１２で復号されたデータから、映像の品質評価に用いる符号化パラメータを抽出するものであって、ここでは、量子化スケール抽出部１３ａと、量子化マトリクス抽出部１３ｂとを備えている。量子化スケール抽出部１３ａは、図２において、説明した構成と同一のものであるから、ここでは、量子化マトリクス抽出部１３ｂについて説明を行う。

量子化マトリクス抽出部１３ｂは、可変長復号部１２で復号されたデータから、量子化マトリクスを抽出するものである。ここで抽出された量子化マトリクスは、評価値算出手段４０Ｃに出力される。この量子化マトリクスは、映像のフレーム毎に設定可能な、周波数成分（ＤＣＴ係数）毎の量子化に用いる係数の配列である。なお、この量子化マトリクスは、ＭＰＥＧ−２では、圧縮信号内のピクチャ層に格納されている。

評価値算出手段４０Ｃは、統計処理手段２０で統計処理された統計量（量子化スケールの統計量）と、関係式記憶手段３０に記憶されている回帰方程式とに基づいて、圧縮信号を復号した復号映像の評価値を算出するとともに、符号化パラメータ抽出手段１０Ｂで抽出された量子化マトリクスに基づいて、評価値を補正し、品質評価値として出力するものである。ここでは、評価値算出手段４０Ｃは加重和演算部４１と、補正部４３とを備えている。加重和演算部４１は、図２において説明した構成と同一のものであるから、ここでは、量子化マトリクス補正部４３について説明を行う。

量子化マトリクス補正部（量子化マトリクス補正手段）４３は、加重和演算部４１で算出されたフレーム毎の品質評価値を、パラメータ抽出部１３Ｂの量子化マトリクス抽出部１３ｂで抽出された量子化マトリクスに基づいて補正するものである。ここで、量子化マトリクス補正部４３は、マトリクス比較部４３ａと、補正部４３ｂとを備えている。

マトリクス比較部４３ａは、関係式記憶手段３０に記憶されている回帰方程式を求めたときのサンプル圧縮信号の量子化マトリクス（以下、サンプル量子化マトリクスという）と、符号化パラメータ抽出手段１０Ｂで抽出された量子化マトリクス（以下、抽出量子化マトリクスという）とを比較するものである。この比較結果は、補正部４３ｂに出力される。なお、サンプル量子化マトリクスは、関係式記憶手段３０に予め記憶されているものとする。

補正部４３ｂは、マトリクス比較部４３ａからの比較結果で、サンプル量子化マトリクスと抽出量子化マトリクスとが異なっている場合に、加重和演算部４１で算出された品質評価値を補正するものである。例えば、補正部４３ｂは、サンプル量子化マトリクスと抽出量子化マトリクスとの差分をＤＣＴ係数の位置毎に重み付けし加算することで、補正係数を算出する。そして、その補正係数を加重和演算部４１で算出された品質評価値に乗算することで、補正した品質評価値として出力する。例えば、サンプル量子化マトリクスよりも粗い量子化マトリクスの場合、加重和演算部４１で算出された品質評価値に対し、画質が算出値よりも悪くなるように補正する。

以上説明したように、映像品質測定装置１Ｃは、測定対象の圧縮信号に含まれる量子化マトリクスによって、品質評価値を補正することができるので、サンプル映像（サンプル圧縮信号）で使用した量子化マトリクスと異なっていても、最適な品質評価値を出力することができる。

［第四の実施の形態］
次に、図６を参照して、本発明に係る第四の実施の形態である映像品質測定装置について説明する。図６は、第四の実施の形態である映像品質測定装置の構成を示すブロック図である。ここでは、映像品質測定装置１Ｄは、符号化パラメータ抽出手段１０Ｃと、統計処理手段２０Ｂと、関係式記憶手段３０と、評価値算出手段４０Ｄとを備えて構成されている。関係式記憶手段３０は、図２で説明した映像品質測定装置１と同一の構成であるので、説明を省略する。

符号化パラメータ抽出手段１０Ｃは、入力された圧縮信号から符号化パラメータ（符号化情報）である量子化スケール及び量子化マトリクスを抽出するものである。ここでは、符号化パラメータ抽出手段１０Ｃは、バッファ１１と、可変長復号部１２と、パラメータ抽出部１３Ｃとを備えて構成されている。バッファ１１及び可変長復号部１２は、図２で説明した映像品質測定装置１と同一の構成であるので、説明を省略する。

パラメータ抽出部１３Ｃは、可変長復号部１２で復号されたデータから、映像の品質評価に用いる符号化パラメータを抽出するものであって、ここでは、量子化スケール抽出部１３ａと、量子化マトリクス抽出部１３ｂと、ＭＢ（マクロブロック）タイプ抽出部１３ｃと、判定部１３ｄを備えている。量子化スケール抽出部１３ａ及び量子化マトリクス抽出部１３ｂは、図５で説明した映像品質測定装置１Ｃと同一の構成である。

ＭＢ（マクロブロック）タイプ抽出部１３ｃは、入力された圧縮信号から、量子化スケールを抽出するそれぞれのマクロブロックが、イントラマクロブロックであるか、ノンイントラマクロブロックであるかを示すマクロブロックタイプを抽出するものである。ここで、イントラマクロブロックは、動き補償予測を用いずに直交変換符号化されたブロックである。また、ノンイントラマクロブロックは、動き補償予測を用いた直交変換符号化されたブロックである。なお、このマクロブロックタイプは、ＭＰＥＧ−２では、圧縮信号内のマクロブロック層に格納されている。ここで、抽出されたマクロブロックタイプは、判定部１３ｄに出力される。

判定部１３ｄは、ＭＢタイプ抽出部１３ｃで抽出されたマクロブロックタイプに基づいて、入力されたデータを分類して出力するものである。ここでは、判定部１３ｄは、マクロブロックタイプに基づいて、量子化スケール抽出部１３ａで抽出された量子化スケールを分類する。そして、判定部１３ｄは、該当するマクロブロックタイプがイントラマクロブロックである場合は、統計処理手段２０Ｂのイントラ処理部２５Ａに量子化スケールを出力し、該当するマクロブロックタイプがノンイントラマクロブロックである場合は、統計処理手段２０Ｂのノンイントラ処理部２５Ｂに量子化スケールを出力する。

また、量子化マトリクス抽出部１３ｂで抽出されたイントラマクロブロック用及びノンイントラマクロブロック用の量子化マトリクスは、統計処理手段２０Ｂのイントラ処理部２５Ａ及びノンイントラ処理部２５Ｂにそれぞれ出力される。

統計処理手段２０Ｂは、符号化パラメータ抽出手段１０Ｃで抽出された符号化パラメータである量子化スケール及び量子化マトリクスを、映像のフレーム毎に統計するものである。ここで統計された統計量は評価値算出手段４０Ｄに出力される。ここでは、統計処理手段２０Ｂは、量子化スケール及び量子化マトリクスを統計する２つのフレーム内統計処理部２５Ａ，２５Ｂを備えて構成されている。

イントラ処理部（フレーム内統計処理部）２５Ａは、パラメータ抽出部１３Ｃで抽出されたイントラマクロブロックの量子化スケール及びイントラマクロブロック用の量子化マトリクスを、フレーム毎に統計するものである。ここでは、イントラ処理部２５Ａは、平均値演算部２１と、標準偏差演算部２２と、計数部２５ａと、補正係数演算部２５ｂと、補正処理部２５ｃとを備えて構成されている。平均値演算部２１及び標準偏差演算部２２は、図２で説明した各演算部と同一のものであるため、説明を省略する。

計数部２５ａは、パラメータ抽出部１３Ｃの量子化スケール抽出部１３ａで抽出された量子化スケールを、イントラマクロブロックについてのフレーム内の個数分計測するものである。そして、１フレーム分の量子化スケールが入力された段階で、平均値演算部２１及び標準偏差演算部２２が、平均値及び標準偏差を算出し、補正処理部２５ｃに出力する。

補正係数演算部２５ｂは、パラメータ抽出部１３Ｃの量子化マトリクス抽出部１３ｂで抽出された量子化マトリクスの値（係数）と、基準となるサンプル圧縮信号の量子化マトリクスの値とを比較して、平均値演算部２１及び標準偏差演算部２２で算出される平均値及び標準偏差を補正する係数（補正係数）を算出するものである。ここで算出された補正係数は、補正処理部２５ｃに出力される。

補正処理部２５ｃは、平均値演算部２１及び標準偏差演算部２２で算出される平均値及び標準偏差を、補正係数演算部２５ｂで算出された補正係数に基づいて補正するものである。すなわち、補正処理部２５ｃは、入力された統計量（平均値及び標準偏差）を補正係数倍することで、統計量の補正を行う。ここで補正された統計量は評価値算出手段４０Ｄに出力される。
これによって、イントラ処理部２５Ａは、当該フレーム中のイントラマクロブロックにおける量子化スケール及び量子化マトリクスを統計することができる。

ノンイントラ処理部（フレーム内統計処理部）２５Ｂは、パラメータ抽出部１３Ｃで抽出されたノンイントラマクロブロックの量子化スケール及び量子化マトリクスを、フレーム毎に統計するものである。なお、このノンイントラ処理部２５Ｂは、扱うデータが異なるだけで、イントラ処理部２５Ａと同一の構成であるので説明を省略する。

評価値算出手段４０Ｄは、統計処理手段２０Ｂで統計され、かつ、補正された統計量と、関係式記憶手段３０に記憶されている関係式（回帰方程式）とに基づいて、圧縮信号を復号した復号映像の評価値をイントラマクロブロック部分とノンイントラマクロブロック部分とでそれぞれ算出し、それらを加算することで全体の復号映像の評価値（品質評価値）を算出するものである。ここでは、評価値算出手段４０Ｄは、加重和演算部４１（４１ａ、４１ｂ）と、乗算部４４（４４ａ、４４ｂ）と、加算部４５とを備えている。

加重和演算部４１は、イントラ処理部２５Ａから出力されるイントラマクロブロック部分の統計量から評価値を算出する加重和演算部４１ａと、ノンイントラ処理部２５Ｂから出力されるノンイントラマクロブロック部分の統計量から評価値を算出する加重和演算部４１ｂの２つがある。この加重和演算部４１ａ及び加重和演算部４１ｂで算出された当該フレームにおけるイントラマクロブロック部分及びノンイントラマクロブロック部分の評価値は、それぞれ乗算部４４ａ及び乗算部４４ｂに出力される。なお、加重和演算部４１は、図２で説明した映像品質測定装置１と同一のものであるので、説明を省略する。

乗算部４４は、加重和演算部４１で算出された評価値を予め定めた定数で乗算するものである。乗算部４４ａは、加重和演算部４１ａで算出された評価値に定数を乗算し、加算部４５に出力する。また、乗算部４４ｂは、加重和演算部４１ｂで算出された評価値に定数を乗算し、加算部４５に出力する。なお、この定数は、当該フレームを占めるイントラマクロブロックとノンイントラマクロブロックの比率によって調整される定数である。
加算部４５は、乗算部４４ａ及び乗算部４４ｂの出力値を加算するものである。ここで加算された値が、圧縮信号を復号した復号映像の評価値（品質評価値）となる。

以上説明したように、映像品質測定装置１Ｄは、統計処理手段２０Ｂにおいて、量子化スケールの統計量を量子化マトリクスに基づいて補正するため、圧縮信号における量子化の度合いを正確に統計することができ、最適な品質評価値を出力することができる。
なお、より簡便には、イントラマクロブロック及びノンイントラマクロブロックの判定を行わず、フレーム内統計処理部２５を１つで構成しても構わない。この場合、判定部１３ｄ及び加算部４５を省き、さらに、加重和演算部４１及び乗算部４４は、各１つの構成でよい。

本発明に係る映像品質測定装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明に係る第一の実施の形態である映像品質測定装置の詳細な構成を示すブロック図である。 本発明に係る第一の実施の形態である映像品質測定装置の動作を示すフローチャートである。 本発明に係る第二の実施の形態である映像品質測定装置の構成を示すブロック図である。 本発明に係る第三の実施の形態である映像品質測定装置の構成を示すブロック図である。 本発明に係る第四の実施の形態である映像品質測定装置の構成を示すブロック図である。 実測した品質評価値と、統計量から予測される品質評価予測値との関係を示すグラフであって、（ａ）は、品質評価値の１つである実測した主観評価値と、統計量から予測される主観評価予測値との関係を示すグラフ、（ｂ）は、品質評価値の１つである実測した信号対雑音比と、統計量から予測される信号対雑音比予測値との関係を示すグラフである。

符号の説明

１、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ 映像品質測定装置
１０、１０Ｂ、１０Ｃ 符号化パラメータ抽出手段（符号化情報抽出手段）
１１ バッファ
１２ 可変長復号部
１３、１３Ｂ、１３Ｃ パラメータ抽出部
１３ａ 量子化スケール抽出部（量子化スケール抽出手段）
１３ｂ 量子化マトリクス抽出部（量子化マトリクス抽出手段）
２０、２０Ｂ 統計処理手段
２５ フレーム内統計処理部（フレーム内統計処理手段）
３０ 関係式記憶手段
４０、４０Ｂ、４０Ｃ、４０Ｄ 評価値算出手段
４１ 加重和演算部
４２ 複数フレーム加重和演算部（複数フレーム加重和演算手段）
４３ 量子化マトリクス補正部（量子化マトリクス補正手段）

Claims (7)

1. 映像を符号化した圧縮信号に含まれる符号化情報に基づいて、前記圧縮信号を復号した復号映像の品質評価値を測定する映像品質測定装置であって、
   前記圧縮信号から前記符号化情報を抽出する符号化情報抽出手段と、
   この符号化情報抽出手段で抽出された符号化情報を前記映像の所定単位毎に統計して、統計量を算出する統計処理手段と、
   予め前記統計量と前記品質評価値との関係を定型化した関係式に基づいて、前記統計処理手段で算出された統計量を演算することで、前記品質評価値を算出する評価値算出手段と、
   を備えていることを特徴とする映像品質測定装置。
2. 前記符号化情報抽出手段が、前記符号化情報として、前記映像を符号化する際に特定の大きさのブロック毎に量子化したときの量子化の細かさを示す量子化スケールを抽出する量子化スケール抽出手段を備え、
   前記統計処理手段が、前記映像のフレーム毎に前記量子化スケールを統計することで前記統計量を算出することを特徴とする請求項１に記載の映像品質測定装置。
3. 前記フレーム毎の品質評価値を、複数のフレームにおいて予め定めた重み係数により、加重和演算する複数フレーム加重和演算手段を備えていることを特徴とする請求項２に記載の映像品質測定装置。
4. 前記符号化情報抽出手段が、前記符号化情報として、前記映像の特定の大きさのブロックの周波数成分毎に設定される量子化の細かさを示す量子化マトリクスを抽出する量子化マトリクス抽出手段を備え、
   前記評価値算出手段が、前記量子化マトリクス抽出手段で抽出された量子化マトリクスに基づいて、前記品質評価値を補正する量子化マトリクス補正手段を備えていることを特徴とする請求項２に記載の映像品質測定装置。
5. 前記符号化情報抽出手段が、前記符号化情報として、前記映像を符号化する際に特定の大きさのブロック毎に量子化したときの量子化の細かさを示す量子化スケールを抽出する量子化スケール抽出手段を備え、
   前記統計処理手段が、前記映像の複数のフレーム単位に前記量子化スケールを統計することで前記統計量を算出することを特徴とする請求項１に記載の映像品質測定装置。
6. 前記符号化情報抽出手段が、前記符号化情報として、前記映像を符号化する際に特定の大きさのブロック毎に量子化したときの量子化の細かさを示す量子化スケールを抽出する量子化スケール抽出手段と、
   前記映像の周波数成分毎に設定される量子化の細かさを示す量子化マトリクスを抽出する量子化マトリクス抽出手段と、を備え、
   前記統計処理手段が、前記量子化マトリクス抽出手段で抽出された量子化マトリクスに基づいて、前記統計量を補正するフレーム内統計処理手段を備えていることを特徴とする請求項１に記載の映像品質測定装置。
7. 映像を符号化した圧縮信号に含まれる符号化情報に基づいて、前記圧縮信号を復号した復号映像の品質評価値を測定するために、コンピュータを、
   前記圧縮信号から前記符号化情報を抽出する符号化情報抽出手段、
   この符号化情報抽出手段で抽出された符号化情報を前記映像の所定単位毎に統計して、統計量を算出する統計処理手段、
   予め前記統計量と前記品質評価値との関係を定型化した関係式に基づいて、前記統計処理手段で算出された統計量を演算することで、前記品質評価値を算出する評価値算出手段、
   として機能させることを特徴とする映像品質測定プログラム。

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