JP2009027432A - 映像品質客観評価方法、映像品質客観評価装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】空間的な劣化と時間的な劣化の相互作用を加味し、総合的な主観品質を適切に推定する。
【解決手段】映像品質客観評価装置は、評価映像の空間的な劣化を考慮した主観品質評価値や評価映像の空間的な劣化の特徴量を導出する第１の品質パラメータ導出部１１と、評価映像の時間的な劣化を考慮した主観品質評価値や評価映像の時間的な劣化の特徴量を導出する第２の品質パラメータ導出部１２と、第１、第２の品質パラメータ導出部１１，１２の結果から、空間的な劣化と時間的な劣化の相互作用を考慮した評価映像の主観品質を推定する統合部１４とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、人間が映像を見てその品質を評価する主観品質評価実験を行うことなく、映像信号の特徴量の測定からその映像の主観品質を推定する技術に係り、特にブロック歪やぼけ等の空間的な劣化が主観品質に及ぼす影響と、フレームレートの低下やフリーズ等の時間的な劣化が主観品質に及ぼす影響を考慮して、総合的な主観品質を推定する技術に関するものである。

従来より、映像信号から主観品質を推定する技術は存在するが、空間的な劣化もしくは時間的な劣化のどちらかのみを対象としていることがほとんどである。例えば、ブロック歪やぼけ等の空間的な劣化を効果的に考慮して主観品質を推定する技術（非特許文献１参照）や、フレームレートの低下やフリーズ等の時間的な劣化を効果的に考慮して主観品質を推定する技術（非特許文献２参照）などが存在する。

岡本，林，高橋，栗田，"映像の時空間的特徴量を考慮した映像品質客観評価法の提案"，社団法人電子情報通信学会，電子情報通信学会論文誌，Vo1.J88-B，No.4，p.813-823，2005 渡辺，岡本，栗田，"任意長のフリーズ劣化に対応した映像品質客観評価法の提案"，社団法人電子情報通信学会，信学技報，Vo1.106，No.239，p.43-46，2006

空間的な劣化と時間的な劣化が同時に発生した場合、非特許文献１に開示された技術と非特許文献２に開示された技術の単純和により主観品質の推定は可能である。しかしながら、空間的な劣化と時間的な劣化が同時に発生した場合、人間の劣化に対する知覚特性の影響により、主観品質は空間的な劣化の影響と時間的な劣化の影響の単純な和にはならないため、非特許文献１に開示された技術と非特許文献２に開示された技術を単純に組み合わせたとしても、総合的な主観品質を精度良く推定することができないという問題点があった。

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、空間的な劣化と時間的な劣化の相互作用を加味し、総合的な主観品質を適切に推定することができる映像品質客観評価方法、映像品質客観評価装置およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明の映像品質客観評価方法は、評価映像の空間的な劣化を考慮した主観品質評価値や前記評価映像の空間的な劣化の特徴量を導出する第１の品質パラメータ導出手順と、前記評価映像の時間的な劣化を考慮した主観品質評価値や前記評価映像の時間的な劣化の特徴量を導出する第２の品質パラメータ導出手順と、前記第１、第２の品質パラメータ導出手順の結果から、前記空間的な劣化と時間的な劣化の相互作用を考慮した前記評価映像の総合的な主観品質を推定する統合手順とを備えるものである。

また、本発明の映像品質客観評価方法の１構成例において、前記統合手順は、前記第１の品質パラメータ導出手順の結果から、前記空間的な劣化が前記評価映像の主観品質へ及ぼす影響の評価値Ｓを求める第１の影響評価値導出手順と、前記第２の品質パラメータ導出手順の結果から、前記時間的な劣化が前記評価映像の主観品質へ及ぼす影響の評価値Ｔを求める第２の影響評価値導出手順と、前記影響評価値Ｓ，Ｔから前記評価映像の総合的な主観品質の推定値ＥＶを求める主観品質推定手順とを含むものである。
また、本発明の映像品質客観評価方法の１構成例において、前記主観品質推定手順は、前記影響評価値Ｓ，Ｔと予め定められた係数α，β，γ，δとから、前記評価映像の主観品質の推定値ＥＶをＥＶ＝δ−（α×Ｓ＋β×Ｔ）＋γ×Ｓ×Ｔにより求めることを特徴とするものである。
また、本発明の映像品質客観評価方法の１構成例において、前記係数α，β，γ，δは、主観評価実験により予め定められるものである。
また、本発明の映像品質客観評価方法の１構成例において、前記第１、第２の品質パラメータ導出手順は、前記評価映像の主観品質を絶対値として表す方法、または前記評価映像の主観品質を劣化前の原映像からの差分値で表す方法を用いて前記主観品質評価値を導出するようにしたものである。例えば、主観品質を絶対値として表す方法としてはＡＣＲ法、主観品質を劣化前の原映像からの差分値として表す方法としてはＤＳＩＳ法やＤＳＣＱＳ法等が存在する。
また、本発明の映像品質客観評価方法の１構成例において、前記第１の品質パラメータ導出手順は、前記評価映像のエッジ部分に発生する劣化を考慮して定量化した特徴量と、前記評価映像のブロック歪を考慮して定量化した特徴量と、前記評価映像の動きの大きさと劣化の局所性の関係を考慮して定量化した特徴量とを、前記評価映像の空間的な劣化の特徴量として導出し、前記第２の品質パラメータ導出手順は、前記評価映像の動きを考慮して定量化した特徴量を、前記評価映像の時間的な劣化の特徴量として導出するようにしたものである。
ただし、前記第１、第２の品質パラメータ導出手順は、他の公知の方法で代替することが可能である。

また、本発明の映像品質客観評価装置は、評価映像の空間的な劣化を考慮した主観品質評価値や前記評価映像の空間的な劣化の特徴量を導出する第１の品質パラメータ導出手段と、前記評価映像の時間的な劣化を考慮した主観品質評価値や前記評価映像の時間的な劣化の特徴量を導出する第２の品質パラメータ導出手段と、前記第１、第２の品質パラメータ導出手段の結果から、前記空間的な劣化と時間的な劣化の相互作用を考慮した前記評価映像の総合的な主観品質を推定する統合手段とを備えるものである。

また、本発明の映像品質客観評価プログラムは、評価映像の空間的な劣化を考慮した主観品質評価値や前記評価映像の空間的な劣化の特徴量を導出する第１の品質パラメータ導出手順と、前記評価映像の時間的な劣化を考慮した主観品質評価値や前記評価映像の時間的な劣化の特徴量を導出する第２の品質パラメータ導出手順と、前記第１、第２の品質パラメータ導出手順の結果から、前記空間的な劣化と時間的な劣化の相互作用を考慮した前記評価映像の総合的な主観品質を推定する統合手順とを、ＣＰＵに実行させるようにしたものである。

本発明によれば、統合手順を設けることにより、空間的な劣化や時間的な劣化に対する人間の知覚特性を考慮することができ、評価映像に空間的な劣化と時間的な劣化が同時に発生した場合に空間的な劣化と時間的な劣化の相互作用を加味し、総合的な主観品質を適切に推定することができるので、人間による主観評価法を本発明に置き換えることにより主観評価を行うのに多大な労力と時間を必要としなくなる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の実施の形態に係る映像品質客観評価装置の構成を示すブロック図である。
図１の映像品質客観評価装置は、第１の品質パラメータ導出部１１と、第２の品質パラメータ導出部１２と、統合部１４とを有する。

第１の品質パラメータ導出部１１は、評価対象の劣化映像（以下、評価映像と呼ぶ）で発生した空間的な劣化の特徴量や空間的な劣化を考慮した主観品質の評価値ＳＤ１を統合部１４に出力する機能を持つ。なお、第１の品質パラメータ導出部１１の機能は、非特許文献１に開示された技術で実現できるが、それ以外にも、他の公知の技術で代替することが可能である。

第２の品質パラメータ導出部１２は、評価映像で発生した時間的な劣化の特徴量や時間的な劣化を考慮した主観品質の評価値ＴＤ１を統合部１４に出力する機能を持つ。なお、第２の品質パラメータ導出部１２の機能は、非特許文献２に開示された技術で実現できるが、それ以外にも、他の公知の技術で代替することが可能である。

統合部１４は、入力された特徴量や主観品質の評価値ＳＤ１とＴＤ１を統合して、空間的な劣化と時間的な劣化を考慮した客観評価値ＥＶを導出する機能を持つ。なお、上記の動作のために各部においては、必要となる計算能力やメモリを保有するものとする。

以下に、各部の詳細を説明する。図２は本実施の形態の映像品質客観評価装置の動作を示すフローチャートである。
第１の品質パラメータ導出部１１は、評価映像で発生した空間的な劣化の特徴量や空間的な劣化を考慮した主観品質の評価値ＳＤ１を導出して統合部１４に出力する（図２ステップＳ１）。図３は第１の品質パラメータ導出部１１の構成例を示すブロック図である。第１の品質パラメータ導出部１１は、３つの導出部１１−１，１１−２，１１−３を有する。

導出部１１−１は、所謂Ｆｕｌｌ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ法を用いるものであり、評価映像とこの評価映像の劣化前の映像である原映像の全ての情報が利用できる場合に、これらの情報から特徴量や主観品質評価値ＳＤ１を導出する。
導出部１１−２は、所謂Ｒｅｄｕｃｅｄ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ法を用いるものであり、原映像の一部と評価映像の情報もしくは評価映像の一部と原映像の情報が利用できる場合に、これらの情報から特徴量や主観品質評価値ＳＤ１を導出する。
導出部１１−３は、所謂Ｎｏ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ法を用いるものであり、評価映像の情報のみが利用できる場合に、この情報から特徴量や主観品質評価値ＳＤ１を導出する。

例えば、原映像と評価映像の全ての情報、もしくは原映像の一部と評価映像の情報もしくは評価映像の一部と原映像の情報を利用して導出可能な空間的な劣化の特徴量ＳＤ１としては、参考文献１「ANSI T1.801.03-1996，“Digital Transport of One-Way Video signals-Parameters for Objective Performance Assessment”」で定義されている最大消失エッジ電力（Maximum lost edge energy）、最大付加エッジ電力（Maximum added edge energy）等が存在する。また、評価映像の情報のみを利用して導出可能な空間的な劣化の特徴量ＳＤ１としては、参考文献１や、参考文献２「ITU-T Recommendation P.910，“Subjective Video quality assessment methods for multimedia applications”，Aug.1996」で定義されているＳＩ（Spatial Information）等が存在する。また、主観品質評価値ＳＤ１としては、評価映像の主観品質の評価値を絶対値として表す方法、または評価映像の主観品質の評価値を原映像からの差分値で表す方法を用いて求めた主観品質評価値がある。例えば、主観品質を絶対値として表す方法としてはＡＣＲ法、主観品質を劣化前の原映像からの差分値として表す方法としてはＤＳＩＳ法やＤＳＣＱＳ法等が存在する。また、ＳＤ１の導出には上記の方法の他に、他の公知の方法が利用可能である。

本実施の形態では、特に原映像と評価映像の全ての情報を用いる空間的な劣化の特徴量ＳＤ１として、Ａｖｅ＿ＥＥ（Average Edge Energy Difference）、Ｍｉｎ＿ＨＶ（Minimum HV-(horizontal or vertical) to non-HV-edge energy difference）、Ａｖｅ＿ＭＥＢ（Average moving energy of blocks）を利用した。すなわち、第１の品質パラメータ導出部１１の導出部１１−１は、特徴量ＳＤ１として、Ａｖｅ＿ＥＥ，Ｍｉｎ＿ＨＶ，Ａｖｅ＿ＭＥＢを導出する。

Ａｖｅ＿ＥＥは、評価映像のエッジ部分に発生する劣化を考慮して定量化した特徴量である。Ｍｉｎ＿ＨＶは、評価映像のブロック歪を考慮して定量化した特徴量である。Ａｖｅ＿ＭＥＢは、評価映像の動きの大きさと劣化の局所性の関係を考慮して定量化した特徴量である。これらの特徴量の具体的な導出式は、非特許文献１に記載されている。これらの特徴量は１０秒単位で出力されるが、単位時間は１０秒以外の値を取ることも可能である。

第２の品質パラメータ導出部１２は、評価映像で発生した時間的な劣化の特徴量や時間的な劣化を考慮した主観品質の評価値ＴＤ１を導出して統合部１４に出力する（図２ステップＳ２）。図４は第２の品質パラメータ導出部１２の構成例を示すブロック図である。第２の品質パラメータ導出部１２は、３つの導出部１２−１，１２−２，１２−３を有する。

導出部１２−１は、所謂Ｆｕｌｌ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ法を用いるものであり、原映像と評価映像の全ての情報が利用できる場合に、これらの情報から特徴量や主観品質評価値ＴＤ１を導出する。
導出部１２−２は、所謂Ｒｅｄｕｃｅｄ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ法を用いるものであり、原映像の一部と評価映像の情報もしくは評価映像の一部と原映像の情報が利用できる場合に、これらの情報から特徴量や主観品質評価値ＴＤ１を導出する。
導出部１２−３は、所謂Ｎｏ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ法を用いるものであり、評価映像の情報のみが利用できる場合に、この情報から特徴量や主観品質評価値ＴＤ１を導出する。

例えば、原映像と評価映像の全ての情報、もしくは原映像の一部と評価映像の情報もしくは評価映像の一部と原映像の情報を利用して導出可能な時間的な劣化の特徴量ＴＤ１としては、参考文献１で定義されている最大付加動き電力（Maximum added motion energy）等が存在する。また、評価映像の情報のみを利用して導出可能な時間的な劣化の特徴量ＴＤ１としては、参考文献１や参考文献２で定義されているＴＩ（Temporal Information）等が存在する。また、主観品質評価値ＴＤ１としては、評価映像の主観品質の評価値を絶対値として表す方法、または評価映像の主観品質の評価値を原映像からの差分値で表す方法を用いて求めた主観品質評価値がある。

本実施の形態では、特に評価映像の情報のみを用いる時間的な劣化の特徴量ＴＤ１として、評価映像に発生したフリーズ劣化の影響を統合した等価フリーズ長ＦＬを利用した。すなわち、第２の品質パラメータ導出部１２の導出部１２−３は、特徴量ＴＤ１として等価フリーズ長ＦＬを導出する。等価フリーズ長ＦＬは、評価映像の動きを考慮して定量化した特徴量である。この等価フリーズ長ＦＬの導出方法については、非特許文献２に記載されている。本特徴量は１０秒単位で出力されるが、単位時間は１０秒以外の値を取ることも可能である。

次に、統合部１４は、第１の品質パラメータ導出部１１から入力された特徴量や主観品質評価値ＳＤ１と第２の品質パラメータ導出部１２から入力された特徴量や主観品質評価値ＴＤ１を用いて、空間的な劣化の影響と時間的な劣化の影響の相互作用を考慮した総合的な主観品質を推定する（図２ステップＳ３）。図５は統合部１４の構成例を示すブロック図である。統合部１４は、第１の影響評価値導出部１４−１と、第２の影響評価値導出部１４−２と、主観品質推定部１４−３とを有する。

まず、総合的な主観品質の推定値である客観評価値ＥＶは、次式のように算出される。
ＥＶ＝δ−（α×Ｓ＋β×Ｔ）＋γ×Ｓ×Ｔ ・・・（１）
式（１）において、Ｓは空間的な劣化が主観品質へ及ぼす影響の評価値、Ｔは時間的な劣化が主観品質へ及ぼす影響の評価値、α，β，γ，δは係数である。

空間的な劣化が主観品質へ及ぼす影響の評価値Ｓは、第１の品質パラメータ導出部１１から入力された特徴量や主観品質評価値ＳＤ１から次式のように求めることができる。
Ｓ＝ａ₁×Ｓ₁＋ａ₂×Ｓ₂＋・・・＋ａ_n×Ｓ_n＋ａ_n+1 ・・・（２）
式（２）において、Ｓ₁，Ｓ₂，・・・，Ｓ_nはＳＤ１に属する特徴量や主観品質評価値、ｎはＳＤ１を構成する特徴量や主観品質評価値の数、ａ₁，ａ₂，・・・，ａ_n，ａ_n+1は係数である。

時間的な劣化が主観品質へ及ぼす影響の評価値Ｔは、第２の品質パラメータ導出部１２から入力された特徴量や主観品質評価値ＴＤ１から次式のように求めることができる。
Ｔ＝ｂ₁×Ｔ₁＋ｂ₂×Ｔ₂＋・・・＋ｂ_m×Ｔ_m＋ｂ_m+1 ・・・（３）
式（３）において、Ｔ₁，Ｔ₂，・・・，Ｔ_mはＴＤ１に属する特徴量や主観品質評価値、ｍはＴＤ１を構成する特徴量や主観品質評価値の数、ｂ₁，ｂ₂，・・・，ｂ_m，ｂ_m+1は係数である。

本実施の形態では、ｎ＝３、ｍ＝１とし、評価値Ｓ₁＝Ａｖｅ＿ＥＥ、Ｓ₂＝Ｍｉｎ＿ＨＶ、Ｓ₃＝Ａｖｅ＿ＭＥＢ、Ｔ₁＝ＦＬとして、式（２）を式（４）のように設定し、式（３）を式（５）のように設定した。
Ｓ＝ａ₁×［Ａｖｅ＿ＥＥ］＋ａ₂×［Ｍｉｎ＿ＨＶ］＋ａ₃×［Ａｖｅ＿ＭＥＢ］
＋ａ₄ ・・・（４）
Ｔ＝ｂ₁×［ＦＬ］＋ｂ₂ ・・・（５）

式（１）〜式（５）の係数α，β，γ，δ，ａ₁，ａ₂，・・・，ａ_n，ａ_n+1，ｂ₁，ｂ₂，・・・，ｂ_m，ｂ_m+1は、予め主観評価実験により最適になるように定められたものである。その最適化の具体的な手法としては、評価映像から本実施の形態の映像品質客観評価装置が求めた客観評価値ＥＶと人間が評価映像を見て決めた総合的な主観評価値Ｅとの誤差の二乗を、表１の様々な劣化条件１〜ｉの評価映像について求め、その総和が最小になるように、回帰分析に基づいて係数α，β，γ，δ，ａ₁，ａ₂，・・・，ａ_n，ａ_n+1，ｂ₁，ｂ₂，・・・，ｂ_m，ｂ_m+1を最適化すればよい。劣化条件１〜ｉは、評価シーンの違いや劣化の種類やその劣化の強さを定めたものである。

例えば表１によれば、ある劣化条件１の評価映像について、映像品質客観評価装置が求めた特徴量Ｓ₁（＝Ａｖｅ＿ＥＥ）がＳ₁₁、特徴量Ｓ₂（＝Ｍｉｎ＿ＨＶ）がＳ₁₂、特徴量Ｓ₃（＝Ａｖｅ＿ＭＥＢ）がＳ₁₃、特徴量Ｔ₁がＴ₁₁、人間が決めた総合的な主観評価値がＥ₁、客観評価値がＥＶ₁である。主観評価値は予め各劣化条件１〜ｉの評価映像について主観評価実験を行うことにより求めておく。表１に示した各劣化条件の主観評価値と客観評価値の誤差（Ｆ₁〜Ｆ_i）の二乗の総和が最小となるように式（１）、式（２）、式（３）、式（４）、式（５）で回帰分析を行って各式の係数を決定した。表１は、ｎ＝３、ｍ＝１の場合、つまり評価値Ｓ，Ｔを式（４）、式（５）で求める場合を表している。

前記のとおり、各特徴量や空間・時間的な劣化を表す主観品質から総合的な主観品質を精度良く推定できるように回帰分析を行い、式（１）の係数α，β，γ，δに加えて、式（２）と式（３）の係数ａ₁，ａ₂，・・・，ａ_n，ａ_n+1，ｂ₁，ｂ₂，・・・，ｂ_m，ｂ_m+1（式（４）と式（５）を用いる場合は係数ａ₁，ａ₂，ａ₃，ａ₄，ｂ₁，ｂ₂）を決定する。本実施の形態では、回帰分析のアルゴリズムとしては、Frontline Systems,Inc.が開発したＥｘｃｅｌのソルバープログラムを用いた。ただし、その他の回帰分析アルゴリズムを利用しても良い。

このようにして求めた係数α，β，γ，δ，ａ₁，ａ₂，・・・，ａ_n，ａ_n+1，ｂ₁，ｂ₂，・・・，ｂ_m，ｂ_m+1を式（１）、式（２）、式（３）に代入するか、あるいは同様にして求めた係数α，β，γ，δ，ａ₁，ａ₂，ａ₃，ａ₄，ｂ₁，ｂ₂を式（１）、式（４）、式（５）に代入することにより、総合的な主観品質の推定式が完成する。

統合部１４の第１の影響評価値導出部１４−１は、式（２）又は式（４）を用いて影響評価値Ｓを導出し、第２の影響評価値導出部１４−２は、式（３）又は式（５）を用いて影響評価値Ｔを導出し、主観品質推定部１４−３は、式（１）を用いて客観評価値ＥＶを導出する。

なお、式（１）〜式（５）は空間的な劣化と時間的な劣化の相互作用を考慮した式となっている。具体的には、式（１）式の評価値Ｓが空間的な劣化を考慮した値、評価値Ｔが時間的な劣化を考慮した値、Ｓ×Ｔが空間的な劣化と時間的な劣化を考慮した値となる。また、表１に示した評価映像の劣化条件１〜ｉは、アプリケーションに応じた適切な係数の最適化が行われるように、シーンの種類や空間的な劣化と時間的な劣化について十分に劣化の種類やその強さの範囲をカバーするように決められる。各係数のレンジは係数毎に大きく異なるため、各係数について実用的な範囲で主観的にレンジを決める必要がある。主観評価値Ｅは、予め各劣化条件１〜ｉの評価映像について主観評価実験を行うことにより求めておく。

以上説明したように、本実施の形態では、統合部１４を設けることにより、空間的な劣化や時間的な劣化に対する人間の知覚特性を考慮することができ、空間的な劣化と時間的な劣化の相互作用を加味し、総合的な主観品質を適切に推定することができる。その結果、本実施の形態では、空間的な劣化と時間的な劣化が同時に発生している状況において、主観品質を適切に推定することが可能となる。本実施の形態では、例えばビットレートが低く、符号化による劣化が発生している状況で、映像伝送路に損失が発生し、それによりフリーズ劣化が発生した場合の主観品質の推定を効果的に行うことが可能となる。

なお、本実施の形態の映像品質客観評価装置は、ＣＰＵ、記憶装置および外部とのインタフェースを備えたコンピュータとこれらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。このようなコンピュータにおいて、本発明の映像品質客観評価方法を実現させるための映像品質客観評価プログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体に記録された状態で提供される。ＣＰＵは、記録媒体から読み込んだプログラムを記憶装置に書き込み、プログラムに従って前述のような処理を実行する。

本発明は、人間が映像を見てその品質を評価する主観品質評価実験を行うことなく、映像信号の特徴量の測定から人間の主観品質を推定する技術に適用することができる。

本発明の実施の形態に係る映像品質客観評価装置の構成を示すブロック図である。 図１の映像品質客観評価装置の動作を示すフローチャートである。 図１の映像品質客観評価装置における第１の品質パラメータ導出部の構成例を示すブロック図である。 図１の映像品質客観評価装置における第２の品質パラメータ導出部の構成例を示すブロック図である。 図１の映像品質客観評価装置における統合部の構成例を示すブロック図である。

符号の説明

１１…第１の品質パラメータ導出部、１２…第２の品質パラメータ導出部、１４…統合部、１１−１〜１１−３，１２−１〜１２−３…導出部、１４−１…第１の影響評価値導出部、１４−２…第２の影響評価値導出部、１４−３…主観品質推定部。

Claims (8)

1. 映像の主観品質を推定する映像品質客観評価方法であって、
   評価映像の空間的な劣化を考慮した主観品質評価値や前記評価映像の空間的な劣化の特徴量を導出する第１の品質パラメータ導出手順と、
   前記評価映像の時間的な劣化を考慮した主観品質評価値や前記評価映像の時間的な劣化の特徴量を導出する第２の品質パラメータ導出手順と、
   前記第１、第２の品質パラメータ導出手順の結果から、前記空間的な劣化と時間的な劣化の相互作用を考慮した前記評価映像の総合的な主観品質を推定する統合手順とを備えることを特徴とする映像品質客観評価方法。
2. 請求項１に記載の映像品質客観評価方法において、
   前記統合手順は、
   前記第１の品質パラメータ導出手順の結果から、前記空間的な劣化が前記評価映像の主観品質へ及ぼす影響の評価値Ｓを求める第１の影響評価値導出手順と、
   前記第２の品質パラメータ導出手順の結果から、前記時間的な劣化が前記評価映像の主観品質へ及ぼす影響の評価値Ｔを求める第２の影響評価値導出手順と、
   前記影響評価値Ｓ，Ｔから前記評価映像の総合的な主観品質の推定値ＥＶを求める主観品質推定手順とを含むことを特徴とする映像品質客観評価方法。
3. 請求項２に記載の映像品質客観評価方法において、
   前記主観品質推定手順は、前記影響評価値Ｓ，Ｔと予め定められた係数α，β，γ，δとから、前記評価映像の主観品質の推定値ＥＶをＥＶ＝δ−（α×Ｓ＋β×Ｔ）＋γ×Ｓ×Ｔにより求めることを特徴とする映像品質客観評価方法。
4. 請求項３に記載の映像品質客観評価方法において、
   前記係数α，β，γ，δは、主観評価実験により予め定められることを特徴とする映像品質客観評価方法。
5. 請求項１に記載の映像品質客観評価方法において、
   前記第１、第２の品質パラメータ導出手順は、前記評価映像の主観品質を絶対値として表す方法、または前記評価映像の主観品質を劣化前の原映像からの差分値で表す方法を用いて前記主観品質評価値を導出することを特徴とする映像品質客観評価方法。
6. 請求項１に記載の映像品質客観評価方法において、
   前記第１の品質パラメータ導出手順は、前記評価映像のエッジ部分に発生する劣化を考慮して定量化した特徴量と、前記評価映像のブロック歪を考慮して定量化した特徴量と、前記評価映像の動きの大きさと劣化の局所性の関係を考慮して定量化した特徴量とを、前記評価映像の空間的な劣化の特徴量として導出し、
   前記第２の品質パラメータ導出手順は、前記評価映像の動きを考慮して定量化した特徴量を、前記評価映像の時間的な劣化の特徴量として導出することを特徴とする映像品質客観評価方法。
7. 映像の主観品質を推定する映像品質客観評価装置であって、
   評価映像の空間的な劣化を考慮した主観品質評価値や前記評価映像の空間的な劣化の特徴量を導出する第１の品質パラメータ導出手段と、
   前記評価映像の時間的な劣化を考慮した主観品質評価値や前記評価映像の時間的な劣化の特徴量を導出する第２の品質パラメータ導出手段と、
   前記第１、第２の品質パラメータ導出手段の結果から、前記空間的な劣化と時間的な劣化の相互作用を考慮した前記評価映像の総合的な主観品質を推定する統合手段とを備えることを特徴とする映像品質客観評価装置。
8. ＣＰＵと記憶装置とからなるコンピュータを、映像の主観品質を推定する映像品質客観評価装置として動作させる映像品質客観評価プログラムであって、
   評価映像の空間的な劣化を考慮した主観品質評価値や前記評価映像の空間的な劣化の特徴量を導出する第１の品質パラメータ導出手順と、
   前記評価映像の時間的な劣化を考慮した主観品質評価値や前記評価映像の時間的な劣化の特徴量を導出する第２の品質パラメータ導出手順と、
   前記第１、第２の品質パラメータ導出手順の結果から、前記空間的な劣化と時間的な劣化の相互作用を考慮した前記評価映像の総合的な主観品質を推定する統合手順とを、前記ＣＰＵに実行させることを特徴とする映像品質客観評価プログラム。

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