JP3504609B2 - ビデオ信号のブロッキネス測定方法 - Google Patents
ビデオ信号のブロッキネス測定方法Info
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、一般に、ビデオ・
イメージ信号の画像品質を評価する方法に関し、特に、
ビデオ・イメージ信号内のブロッキネス（blockiness）
を高調波により測定する方法に関する。なお、ＭＰＥＧ
では、デコードのために通常は１６×１６ピクセルの多
数のブロックに画像イメージを分解するので、ＭＰＥＧ
コード化によりアーティファクト（信号成分の内、その
信号が表す変数とは無関係のもの）が残る。すなわち、
デコードしたイメージにおいてこれらブロックが時々見
えることがあるが、通常は、デコードされたイメージに
おけるこれらブロックの検出可能な残留物がアーティフ
ァクトである。このように、ブロック化の残留物による
アーティファクトを「ブロッキネス」という。
イメージ信号の画像品質を評価する方法に関し、特に、
ビデオ・イメージ信号内のブロッキネス（blockiness）
を高調波により測定する方法に関する。なお、ＭＰＥＧ
では、デコードのために通常は１６×１６ピクセルの多
数のブロックに画像イメージを分解するので、ＭＰＥＧ
コード化によりアーティファクト（信号成分の内、その
信号が表す変数とは無関係のもの）が残る。すなわち、
デコードしたイメージにおいてこれらブロックが時々見
えることがあるが、通常は、デコードされたイメージに
おけるこれらブロックの検出可能な残留物がアーティフ
ァクトである。このように、ブロック化の残留物による
アーティファクトを「ブロッキネス」という。
【０００２】
【従来の技術】サテライト・リンクにより伝送を行う場
合のように帯域幅が重要であるデジタル・ビデオ伝送に
おいては、ビデオ信号の圧縮程度を変化させて、各ビデ
オ・チャネルに必要な帯域幅を下がることができる。Ｊ
ＰＥＧ、ＭＰＥＧ又はこれらの変形などのように、典型
的に用いられる圧縮標準では、より高い圧縮を行うため
に損失が生じて、ビデオ信号が表すイメージ（画像）に
歪が生じる。この歪の量は、イメージの複雑さと、圧縮
エンコーダが利用可能な１秒間当たりのビット数（ビッ
ト・レート）との関数である。理想的には、ビデオ・イ
メージ、即ちビデオ画像をカストマに供給する際に、カ
ストマが妨害アーティファクトに影響されない範囲で、
圧縮量を最大にすることである。
合のように帯域幅が重要であるデジタル・ビデオ伝送に
おいては、ビデオ信号の圧縮程度を変化させて、各ビデ
オ・チャネルに必要な帯域幅を下がることができる。Ｊ
ＰＥＧ、ＭＰＥＧ又はこれらの変形などのように、典型
的に用いられる圧縮標準では、より高い圧縮を行うため
に損失が生じて、ビデオ信号が表すイメージ（画像）に
歪が生じる。この歪の量は、イメージの複雑さと、圧縮
エンコーダが利用可能な１秒間当たりのビット数（ビッ
ト・レート）との関数である。理想的には、ビデオ・イ
メージ、即ちビデオ画像をカストマに供給する際に、カ
ストマが妨害アーティファクトに影響されない範囲で、
圧縮量を最大にすることである。
【０００３】アメリカ合衆国オレゴン州ビーバートンの
テクトロニクス社製ＰＱＡ２００型画像品質分析器の如
く、画像（ピクチャ）品質を分析する従来の装置は、基
準を基本として用いている。このような測定装置は、ビ
デオ・システムにより伝送されたビデオ信号を、基準ビ
デオ信号である元（オリジナル）のビデオ信号と比較し
ている。この基準ビデオ信号は、測定装置内に蓄積され
ているか、又は、他の無歪経路を介して測定装置に伝送
される。サーノフ・コーポレーション（Sarnoff Corpor
ation）のＪＮＤｍｅｔｒｉｘ（商標）型人間視覚モデ
ルのアルゴリズムの如く非常に正確なアルゴリズムで
は、基準ビデオ信号を用いる必要がある。しかし、かか
るアルゴリズムでは、信号源のエンコーダを二重チェッ
クするように、内容が予め判っているか又は直ちに利用
可能なビデオ信号に対して測定を行なっている。
テクトロニクス社製ＰＱＡ２００型画像品質分析器の如
く、画像（ピクチャ）品質を分析する従来の装置は、基
準を基本として用いている。このような測定装置は、ビ
デオ・システムにより伝送されたビデオ信号を、基準ビ
デオ信号である元（オリジナル）のビデオ信号と比較し
ている。この基準ビデオ信号は、測定装置内に蓄積され
ているか、又は、他の無歪経路を介して測定装置に伝送
される。サーノフ・コーポレーション（Sarnoff Corpor
ation）のＪＮＤｍｅｔｒｉｘ（商標）型人間視覚モデ
ルのアルゴリズムの如く非常に正確なアルゴリズムで
は、基準ビデオ信号を用いる必要がある。しかし、かか
るアルゴリズムでは、信号源のエンコーダを二重チェッ
クするように、内容が予め判っているか又は直ちに利用
可能なビデオ信号に対して測定を行なっている。
【０００４】離散コサイン変換（ＤＣＴ:discrete cosi
ne transform）に基づくコーデックの劣化を測定できる
他の方法では、圧縮されたビデオ・ストリームにおける
量子化レベルの粗さを直接試験する。また、オプション
として、ビデオ・チャネル以外の別の手段で伝送された
元のイメージを圧縮の基準とし、この元のイメージの複
雑さを考慮に入れる。しかし、この測定方法は、正確で
はなく、ある場合には、圧縮されたビデオに対してのみ
測定が行え、既に逆圧縮（伸張）され他のシステムを通
過したビデオ信号に対しては測定を行えない。このよう
に測定を行えないビデオ信号には、エンド・ユーザに配
信する前に、付加的なコーデックを施したビデオ信号が
ある。
ne transform）に基づくコーデックの劣化を測定できる
他の方法では、圧縮されたビデオ・ストリームにおける
量子化レベルの粗さを直接試験する。また、オプション
として、ビデオ・チャネル以外の別の手段で伝送された
元のイメージを圧縮の基準とし、この元のイメージの複
雑さを考慮に入れる。しかし、この測定方法は、正確で
はなく、ある場合には、圧縮されたビデオに対してのみ
測定が行え、既に逆圧縮（伸張）され他のシステムを通
過したビデオ信号に対しては測定を行えない。このよう
に測定を行えないビデオ信号には、エンド・ユーザに配
信する前に、付加的なコーデックを施したビデオ信号が
ある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ブロッキネス周期が予
め判らず、イメージ内容に基づいてノイズが生じる場合
でも、離散コサイン変換によるビデオ信号圧縮によって
被るブロッキネス・アーティファクト（ブロッキネスに
よるアーティファクト）を測定できる方法が望まれてい
る。
め判らず、イメージ内容に基づいてノイズが生じる場合
でも、離散コサイン変換によるビデオ信号圧縮によって
被るブロッキネス・アーティファクト（ブロッキネスに
よるアーティファクト）を測定できる方法が望まれてい
る。
【０００６】したがって、本発明の目的は、ブロッキネ
ス周期が予め判らなくても、ビデオ信号圧縮により生じ
るブロッキネスを測定できる方法を提供することであ
る。
ス周期が予め判らなくても、ビデオ信号圧縮により生じ
るブロッキネスを測定できる方法を提供することであ
る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、高調波を用い
て入力ビデオ信号のブロッキネスを測定する方法であっ
て；入力ビデオ信号のビデオ・フィールドのパワー・ス
ペクトルを求め（ステップ２６）；共通（common）周波
数間隔で減少するパワー・スペクトルから１組のピーク
を選択し（ステップ２８〜３０）；１組のピークに対す
るブロッキネスの尺度を求める（ステップ３６）ことを
特徴としている。なお、本願明細書で、共通周波数と
は、ブロッキネスによるピークが生じる周波数間隔の基
準の周波数のことであり、共通周波数の１倍、２倍、３
倍・・・の周波数でピークが生じる。よって、これら２
倍、３倍・・・の周波数は、共通高調波と呼ぶ。
て入力ビデオ信号のブロッキネスを測定する方法であっ
て；入力ビデオ信号のビデオ・フィールドのパワー・ス
ペクトルを求め（ステップ２６）；共通（common）周波
数間隔で減少するパワー・スペクトルから１組のピーク
を選択し（ステップ２８〜３０）；１組のピークに対す
るブロッキネスの尺度を求める（ステップ３６）ことを
特徴としている。なお、本願明細書で、共通周波数と
は、ブロッキネスによるピークが生じる周波数間隔の基
準の周波数のことであり、共通周波数の１倍、２倍、３
倍・・・の周波数でピークが生じる。よって、これら２
倍、３倍・・・の周波数は、共通高調波と呼ぶ。
【０００８】本発明は、高調波を利用してビデオ入力信
号内のブロッキネスを測定する方法を提供するものであ
る。エッジ・フィルタ処理（ろ波）の後に、ビデオ・ラ
イン内の複数ラインの和を高速フーリエ変換して、ビデ
オ入力信号のビデオ・フィールドのパワー・スペクトル
を求める。このパワー・スペクトルの周波数の高い端部
での最大周波数ピークを最初に選択し、これらピークに
対して、共通周波数間隔を表す共通周期を定める。共通
周波数間隔の２分の１及び２倍でのピークが寄与するた
めに、共通周波数間隔でのピークの振幅を補正する。共
通周波数間隔でのピークの補正された振幅を平均化し、
正規化して、ビデオ入力信号に対するブロッキネスの尺
度を求める。
号内のブロッキネスを測定する方法を提供するものであ
る。エッジ・フィルタ処理（ろ波）の後に、ビデオ・ラ
イン内の複数ラインの和を高速フーリエ変換して、ビデ
オ入力信号のビデオ・フィールドのパワー・スペクトル
を求める。このパワー・スペクトルの周波数の高い端部
での最大周波数ピークを最初に選択し、これらピークに
対して、共通周波数間隔を表す共通周期を定める。共通
周波数間隔の２分の１及び２倍でのピークが寄与するた
めに、共通周波数間隔でのピークの振幅を補正する。共
通周波数間隔でのピークの補正された振幅を平均化し、
正規化して、ビデオ入力信号に対するブロッキネスの尺
度を求める。
【０００９】本発明の他の目的、利点及び新規な特徴
は、添付図を参照した以下の詳細説明から明らかになろ
う。
は、添付図を参照した以下の詳細説明から明らかになろ
う。
【００１０】
【発明の実施の形態】本発明を理解するために、ブロッ
キネスのアーティファクトにより損なわれたビデオ・フ
ィールドのスペクトルの特性を図１のＡ〜Ｄに示す。ビ
デオ・フィールドのかかるスペクトルを得るには、ビデ
オのルミナンス内容を伝搬する各ライン（ビデオ・ライ
ン、即ち、ビデオ信号におけるライン）をエッジろ波
し、１つのビデオ・フィールドの総てのビデオ・ライン
を加算して１つのラインにして、この１つのラインを高
速フーリエ変換（ＦＦＴ）の如きフーリエ変換を行う。
キネスのアーティファクトにより損なわれたビデオ・フ
ィールドのスペクトルの特性を図１のＡ〜Ｄに示す。ビ
デオ・フィールドのかかるスペクトルを得るには、ビデ
オのルミナンス内容を伝搬する各ライン（ビデオ・ライ
ン、即ち、ビデオ信号におけるライン）をエッジろ波
し、１つのビデオ・フィールドの総てのビデオ・ライン
を加算して１つのラインにして、この１つのラインを高
速フーリエ変換（ＦＦＴ）の如きフーリエ変換を行う。
【００１１】図１は、ブロッキネスがある場合及びない
場合で、スプリアスがあるビデオ信号のスペクトルを示
す図である。なお、横軸は空間周波数であり、縦軸はス
ペクトル密度である。図１Ａは、ブロッキネス・アーテ
ィファクトのないビデオ内容により生じたビデオ・フィ
ールドの典型的なスペクトルを示す。このスペクトル
は、その内容に応じて、フィールド毎にわずかに変動す
るが、その形の基本的な性質は保持されている。図１Ｂ
は、ブロッキネス・アーティファクトがビデオ内に存在
する場合の典型的なスペクトルを示す。ここでは、ブロ
ック境界が生じる周期の逆数である周波数の整数倍にて
ピークが現れる。理想的には、総てのピークが等しい大
きさであるが、潜在的なろ波の影響により、図１Ｃに示
す如き形状（ピークの大きさが揃わない）になる。ビデ
オ内容は、しばしば、鋭いエッジを有する高品位のイメ
ージであるが、有限インパルス応答（ＦＩＲ）デジタル
・フィルタにより損なわれ、スプリアスによるピークも
生じる。この結果は、図１Ｄに示す状態であり、スペク
トルに種々のピークが現れ、これらピークは、スプリア
スの影響及びブロッキネス・アーティファクトが混在す
る。
場合で、スプリアスがあるビデオ信号のスペクトルを示
す図である。なお、横軸は空間周波数であり、縦軸はス
ペクトル密度である。図１Ａは、ブロッキネス・アーテ
ィファクトのないビデオ内容により生じたビデオ・フィ
ールドの典型的なスペクトルを示す。このスペクトル
は、その内容に応じて、フィールド毎にわずかに変動す
るが、その形の基本的な性質は保持されている。図１Ｂ
は、ブロッキネス・アーティファクトがビデオ内に存在
する場合の典型的なスペクトルを示す。ここでは、ブロ
ック境界が生じる周期の逆数である周波数の整数倍にて
ピークが現れる。理想的には、総てのピークが等しい大
きさであるが、潜在的なろ波の影響により、図１Ｃに示
す如き形状（ピークの大きさが揃わない）になる。ビデ
オ内容は、しばしば、鋭いエッジを有する高品位のイメ
ージであるが、有限インパルス応答（ＦＩＲ）デジタル
・フィルタにより損なわれ、スプリアスによるピークも
生じる。この結果は、図１Ｄに示す状態であり、スペク
トルに種々のピークが現れ、これらピークは、スプリア
スの影響及びブロッキネス・アーティファクトが混在す
る。
【００１２】図２は、本発明によりビデオ信号内のブロ
ッキネスを測定する方法を説明する流れ図である。この
方法では、スペクトル内のスプリアス周波数でのピーク
を測定から除くことが可能であり、ブロッキネス・アー
ティファクトにより生じたスペクトル内容を指示し測定
することができる。まず、ステップ２２で入力ビデオ信
号をビット・マップの形式にデコードし、ビット・マッ
プ形式のビデオ・フレーム信号（ビデオ信号のフレーム
部分）をビット・マップ・メモリに蓄積する。次に、ス
テップ２４で、このメモリに蓄積された各ビデオ・フレ
ーム信号をエッジ・フィルタでろ波して、垂直エッジを
強調する。ステップ２６で、ろ波した各ビデオ・フレー
ム信号の総てのラインを加算して単一のラインとして、
パワー・スペクトルを発生する。ステップ２８で、発生
したパワー・スペクトルの上側（高い周波数の端部）内
の各部分（セット）で最大ピークを選択する、即ち、ス
ペクトル・ピークの中から、スペクトルの高い周波数端
部の大きなピークを分類（ソート）する。ステップ３０
で、ソートしたピークから、周波数間隔が整数倍になら
ないスペクトル・ピークを除去する。これにより、ほと
んどのスプリアス・ピークが除去される。ステップ３２
で、ピークが残ったかを判断し、ピークが残らない場合
（ノー）は、処理を中止する（ステップ３４）。ピーク
が残った場合（イエス）は、スペクトルから、ブロッキ
ネス・アーティファクトにより生じたピークのみが残
る。ステップ３６では、ピークの各セットにおける最大
ブロッキネスを見つける。または、ビデオ内に存在する
ブロッキネスの量を、これらスペクトル・ピークから求
めたある種の総計尺度として求める。例えば、かかる１
つの尺度がピークの振幅の平均である。ステップ３８で
は、ピークの主要なセットのブロッキネス周期及びブロ
ッキネス量をリポートする（指示／表示する）。
ッキネスを測定する方法を説明する流れ図である。この
方法では、スペクトル内のスプリアス周波数でのピーク
を測定から除くことが可能であり、ブロッキネス・アー
ティファクトにより生じたスペクトル内容を指示し測定
することができる。まず、ステップ２２で入力ビデオ信
号をビット・マップの形式にデコードし、ビット・マッ
プ形式のビデオ・フレーム信号（ビデオ信号のフレーム
部分）をビット・マップ・メモリに蓄積する。次に、ス
テップ２４で、このメモリに蓄積された各ビデオ・フレ
ーム信号をエッジ・フィルタでろ波して、垂直エッジを
強調する。ステップ２６で、ろ波した各ビデオ・フレー
ム信号の総てのラインを加算して単一のラインとして、
パワー・スペクトルを発生する。ステップ２８で、発生
したパワー・スペクトルの上側（高い周波数の端部）内
の各部分（セット）で最大ピークを選択する、即ち、ス
ペクトル・ピークの中から、スペクトルの高い周波数端
部の大きなピークを分類（ソート）する。ステップ３０
で、ソートしたピークから、周波数間隔が整数倍になら
ないスペクトル・ピークを除去する。これにより、ほと
んどのスプリアス・ピークが除去される。ステップ３２
で、ピークが残ったかを判断し、ピークが残らない場合
（ノー）は、処理を中止する（ステップ３４）。ピーク
が残った場合（イエス）は、スペクトルから、ブロッキ
ネス・アーティファクトにより生じたピークのみが残
る。ステップ３６では、ピークの各セットにおける最大
ブロッキネスを見つける。または、ビデオ内に存在する
ブロッキネスの量を、これらスペクトル・ピークから求
めたある種の総計尺度として求める。例えば、かかる１
つの尺度がピークの振幅の平均である。ステップ３８で
は、ピークの主要なセットのブロッキネス周期及びブロ
ッキネス量をリポートする（指示／表示する）。
【００１３】また、本発明の別の実施例では、総計され
た（１つにした）ラインのスペクトルが求まると、これ
を分析して、支配的な（大きな）スペクトル・ピークを
求め、これらピークが規則正しく間隔を開けているかを
判断する。規則正しい間隔のピークがブロッキネスを示
す。最初のＮ個の離散フーリエ変換（ＤＦＴ）係数を破
棄する。なお、Ｎは、５１２点のＤＦＴに対して５０で
もよく、これは、ほとんどの自然な画像エネルギーが占
める最低周波数のビン（区分）に対応する。次に、この
スペクトルをろ波して、平滑されたベースラインのスペ
クトルを得る。このスペクトルを元の（平滑前の）スペ
クトルから減算して、正規化されたスペクトルを求め
る。これにより、ホワイト・ノイズなどのほとんどのノ
イズや、画像内容エネルギーをスペクトルから除去す
る。次に、スペクトルの各周期で最大のピークＰを見つ
けるが、このセットを共通周期にて検索する。なお、こ
の共通周期は、イメージ内の支配的なブロッキネス周期
に対応する。
た（１つにした）ラインのスペクトルが求まると、これ
を分析して、支配的な（大きな）スペクトル・ピークを
求め、これらピークが規則正しく間隔を開けているかを
判断する。規則正しい間隔のピークがブロッキネスを示
す。最初のＮ個の離散フーリエ変換（ＤＦＴ）係数を破
棄する。なお、Ｎは、５１２点のＤＦＴに対して５０で
もよく、これは、ほとんどの自然な画像エネルギーが占
める最低周波数のビン（区分）に対応する。次に、この
スペクトルをろ波して、平滑されたベースラインのスペ
クトルを得る。このスペクトルを元の（平滑前の）スペ
クトルから減算して、正規化されたスペクトルを求め
る。これにより、ホワイト・ノイズなどのほとんどのノ
イズや、画像内容エネルギーをスペクトルから除去す
る。次に、スペクトルの各周期で最大のピークＰを見つ
けるが、このセットを共通周期にて検索する。なお、こ
の共通周期は、イメージ内の支配的なブロッキネス周期
に対応する。
【００１４】支配的なブロッキネス周期が求まると、こ
の周期内のブロッキネス量を計算する。これを行うため
には、ブロッキネス周期の半分及び２倍から、ピークに
寄与すると予測される部分を除去した後に、平均高調波
ピークの大きさを測定する。次に、ブロッキネス周期に
よりブロッキネス量をスケーリング（拡大／縮小）し
て、正規化されたブロッキネスの尺度を得る。この正規
化ブロッキネスの尺度を異なる周期において比較する。
の周期内のブロッキネス量を計算する。これを行うため
には、ブロッキネス周期の半分及び２倍から、ピークに
寄与すると予測される部分を除去した後に、平均高調波
ピークの大きさを測定する。次に、ブロッキネス周期に
よりブロッキネス量をスケーリング（拡大／縮小）し
て、正規化されたブロッキネスの尺度を得る。この正規
化ブロッキネスの尺度を異なる周期において比較する。
【００１５】一般的に、ブロッキネスは、独立した水平
及び垂直成分を有する。トレードオフとして、水平成分
のみを上述のように計算する。垂直成分を計算するに
は、上述の水平ブロッキネス検出を元の入力イメージの
転置行列で行う。理想的には、ブロッキネスを求めるに
は、最初に総計するのではなく平均化し、スペクトルを
計算することにより、各ラインのスペクトルを計算し、
総計する。これにより、異なるラインの位相特性が総計
したスペクトルを歪ませるのを防止する。すなわち、大
きさを計算する前に、位相歪みを互いにキャンセルす
る。しかし、この技術は、現在非常に高価であるので、
一方向（水平方向）のみにおけるブロッキネスを測定し
た。
及び垂直成分を有する。トレードオフとして、水平成分
のみを上述のように計算する。垂直成分を計算するに
は、上述の水平ブロッキネス検出を元の入力イメージの
転置行列で行う。理想的には、ブロッキネスを求めるに
は、最初に総計するのではなく平均化し、スペクトルを
計算することにより、各ラインのスペクトルを計算し、
総計する。これにより、異なるラインの位相特性が総計
したスペクトルを歪ませるのを防止する。すなわち、大
きさを計算する前に、位相歪みを互いにキャンセルす
る。しかし、この技術は、現在非常に高価であるので、
一方向（水平方向）のみにおけるブロッキネスを測定し
た。
【００１６】１．等しい量のブロッキネスを有する２つ
のフレームの間のスペクトル係数の大きさは、ブロッキ
ネス周期に比例し、長い周期のフレームは、そのスペク
トルにてピークが比例して一層大きい。フレーム１のブ
ロッキネス周期が８で、フレーム２のブロッキネス周期
が１６ならば、フレーム１は、フレーム２のスペクトル
・ピークよりも２倍の振幅で、フレーム２のスペクトル
・ピークの半分の数を有する。ブロッキネスの計量に用
いる尺度は、ブロッキネス周期によるブロッキネス結果
を正規化して、この点を考慮する。
のフレームの間のスペクトル係数の大きさは、ブロッキ
ネス周期に比例し、長い周期のフレームは、そのスペク
トルにてピークが比例して一層大きい。フレーム１のブ
ロッキネス周期が８で、フレーム２のブロッキネス周期
が１６ならば、フレーム１は、フレーム２のスペクトル
・ピークよりも２倍の振幅で、フレーム２のスペクトル
・ピークの半分の数を有する。ブロッキネスの計量に用
いる尺度は、ブロッキネス周期によるブロッキネス結果
を正規化して、この点を考慮する。
【００１７】２．ビデオ・フレームに共通高調波が占め
る場合、即ち、高調波の倍率が８及び１６、８及び１２
などの多数のブロッキネス周期を含んでいる場合、総計
したスペクトルが歪む。例えば、８及び１６の場合、ブ
ロッキネス周期が８の間の総てのスペクトル・ピーク
は、ブロッキネス周期１６のエネルギーの作用により、
増加する。この可能性を考慮しないと、実際に存在する
よりも、ブロッキネス周期８の大きなエネルギーが計算
されるかもしれない。逆に、ブロッキネス周期１６のス
ペクトル・ピークを測定するには、周期８のピークと一
致する偶数のスペクトル・ピークが奇数ピークよりも大
きい。これは、次の方法を示唆しており、周期８及び周
期１６のブロッキネス・エネルギーの相対的な寄与を評
価する。
る場合、即ち、高調波の倍率が８及び１６、８及び１２
などの多数のブロッキネス周期を含んでいる場合、総計
したスペクトルが歪む。例えば、８及び１６の場合、ブ
ロッキネス周期が８の間の総てのスペクトル・ピーク
は、ブロッキネス周期１６のエネルギーの作用により、
増加する。この可能性を考慮しないと、実際に存在する
よりも、ブロッキネス周期８の大きなエネルギーが計算
されるかもしれない。逆に、ブロッキネス周期１６のス
ペクトル・ピークを測定するには、周期８のピークと一
致する偶数のスペクトル・ピークが奇数ピークよりも大
きい。これは、次の方法を示唆しており、周期８及び周
期１６のブロッキネス・エネルギーの相対的な寄与を評
価する。
【００１８】すなわち、所望のブロッキネス周期Ｐとし
て空間エネルギーを評価する際、周期２＊Ｐの奇数高調
波の平均エネルギーを計算して、その結果を周期Ｐの総
てのピークから減算する。現在の実行方法では、可能性
のある共通（Ｐ、２Ｐ）２次高調波の場合に対して、こ
の１次補正を実行する。しかし、任意に占めた高調波構
成を考慮するより一般的な場合（Ｎ＊Ｐ、Ｍ＊Ｐ）に対
しては、１次補正を実行しない。
て空間エネルギーを評価する際、周期２＊Ｐの奇数高調
波の平均エネルギーを計算して、その結果を周期Ｐの総
てのピークから減算する。現在の実行方法では、可能性
のある共通（Ｐ、２Ｐ）２次高調波の場合に対して、こ
の１次補正を実行する。しかし、任意に占めた高調波構
成を考慮するより一般的な場合（Ｎ＊Ｐ、Ｍ＊Ｐ）に対
しては、１次補正を実行しない。
【００１９】３．目標が既知の周期におけるブロッキネ
ス測定を計算するならば、全体のスペクトルを計算する
のではなく、所望周波数でのＤＦＴ係数を直接的に計算
することにより、効率的な改善が可能である。例えば、
８のブロッキネスの場合、５１２点のＤＦＴ実施に対し
て、６４、１２８及び１９２における係数のみを計算す
る必要がある。２５６よりも大きいスペクトル係数は、
２５６よりも小さいスペクトル係数と鏡像関係にある。
ス測定を計算するならば、全体のスペクトルを計算する
のではなく、所望周波数でのＤＦＴ係数を直接的に計算
することにより、効率的な改善が可能である。例えば、
８のブロッキネスの場合、５１２点のＤＦＴ実施に対し
て、６４、１２８及び１９２における係数のみを計算す
る必要がある。２５６よりも大きいスペクトル係数は、
２５６よりも小さいスペクトル係数と鏡像関係にある。
【００２０】４．ＤＦＴは、整数周波数ビンのみを計算
するので、高調波が周波数境界の分数部分に入るとき、
同じエラーが生じる。埋め込みのない１０２４点のＤＦ
Ｔを用いるか、ある種の補間を用いて、より大きな分解
能を計算できる。しかし、補間スペクトル・スメアリン
グ（smearing：にじみ）が生じると、ＤＦＴのいくつか
の隣接したビンが分数高調波からエネルギーを受ける。
ＤＦＴにおける点の数が少なくなると、ブロッキネス測
定劣化に対する精度及び確度が良くなる。
するので、高調波が周波数境界の分数部分に入るとき、
同じエラーが生じる。埋め込みのない１０２４点のＤＦ
Ｔを用いるか、ある種の補間を用いて、より大きな分解
能を計算できる。しかし、補間スペクトル・スメアリン
グ（smearing：にじみ）が生じると、ＤＦＴのいくつか
の隣接したビンが分数高調波からエネルギーを受ける。
ＤＦＴにおける点の数が少なくなると、ブロッキネス測
定劣化に対する精度及び確度が良くなる。
【００２１】上述の方法は、全体のイメージのブロッキ
ネスの総計尺度を求めている。しかし、この方法を用い
て、下になったイメージの人間視覚ろ波に応じて重み付
けしたブロッキネスの局部的な測定から組み立てること
により、ビデオ・イメージの領域を探すことができると
共に、ブロッキネスの総計測定を行える。
ネスの総計尺度を求めている。しかし、この方法を用い
て、下になったイメージの人間視覚ろ波に応じて重み付
けしたブロッキネスの局部的な測定から組み立てること
により、ビデオ・イメージの領域を探すことができると
共に、ブロッキネスの総計測定を行える。
【００２２】図３は、本発明によりビデオ信号内のブロ
ッキネスを測定する装置のブロック図である。本発明の
方法を実施するのに必要な装置は、ビデオ信号をデジタ
ル形式に変換する（ステップ２２）ビデオ信号受信器１
２を含んでいる。デジタル形式に変換されたビデオ信号
は、コンピュータ・メモリ１４に、行列形式、即ち、ビ
ット・マップ形式で蓄積される。フィルタ１６は、上述
の如く、ビット・マップ形式のビデオ・フレームをろ波
して（ステップ２４）、スペクトルを求める（ステップ
２６）。適切な分析器１８が、上述の如く、ブロッキネ
ス障害に関係したスペクトル・ピーク情報を分離する
（ステップ２８〜３６）。このブロッキネスの測定結果
は、適切な表示器２０により指示される（ステップ３
８）。
ッキネスを測定する装置のブロック図である。本発明の
方法を実施するのに必要な装置は、ビデオ信号をデジタ
ル形式に変換する（ステップ２２）ビデオ信号受信器１
２を含んでいる。デジタル形式に変換されたビデオ信号
は、コンピュータ・メモリ１４に、行列形式、即ち、ビ
ット・マップ形式で蓄積される。フィルタ１６は、上述
の如く、ビット・マップ形式のビデオ・フレームをろ波
して（ステップ２４）、スペクトルを求める（ステップ
２６）。適切な分析器１８が、上述の如く、ブロッキネ
ス障害に関係したスペクトル・ピーク情報を分離する
（ステップ２８〜３６）。このブロッキネスの測定結果
は、適切な表示器２０により指示される（ステップ３
８）。
【００２３】したがって、本発明は、入力ビデオ信号か
らパワー・スペクトルを発生し、このスペクトル内の最
大（局部的）のピークを選択し、整数倍の周波数でない
ピークを除去し、ピークの各セットに対応する最大ブロ
ッキネス量を見つけ、これらピークの支配的な組のブロ
ッキネス周期及び量をレポート（出力）することによ
り、周波数高調波を用いて、ブロッキネスを測定でき
る。
らパワー・スペクトルを発生し、このスペクトル内の最
大（局部的）のピークを選択し、整数倍の周波数でない
ピークを除去し、ピークの各セットに対応する最大ブロ
ッキネス量を見つけ、これらピークの支配的な組のブロ
ッキネス周期及び量をレポート（出力）することによ
り、周波数高調波を用いて、ブロッキネスを測定でき
る。
【００２４】
【発明の効果】したがって、本発明によれば、ブロッキ
ネス周期が予め判らなくても、ビデオ信号圧縮により生
じるブロッキネスを測定できる。
ネス周期が予め判らなくても、ビデオ信号圧縮により生
じるブロッキネスを測定できる。
【図１】ブロッキネスがある場合及びない場合と、スプ
リアスがある場合のビデオ信号のスペクトルを示す図で
ある。
リアスがある場合のビデオ信号のスペクトルを示す図で
ある。
【図２】本発明によりビデオ信号内のブロッキネスを測
定する方法を説明する流れ図である。
定する方法を説明する流れ図である。
【図３】本発明によりビデオ信号内のブロッキネスを測
定する装置のブロック図である。
定する装置のブロック図である。
１２ 受信器
１４ メモリ
１６ フィルタ
１８ 分析器
２０ 表示器
フロントページの続き
(72)発明者 ジョン・ライツ
アメリカ合衆国 オレゴン州 97006
ビーバートン ノース・ウェスト シェ
ンデル・アベニュー 16325 ナンバ
ー・アール
(56)参考文献 英国特許出願公開2347811（ＧＢ，Ａ)
Ｈｉｒｏｍｉ ＫＯＤＡ，Ａ Ｎｅｗ
Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｍｅａｓｕｒｉ
ｎｇ ｔｈｅ Ｂｌｏｋｉｎｇ Ｅｆｆ
ｅｃｔｓ ｏｆ Ｉｍａｇｅｓ Ｂａｓ
ｅｄ ｏｎ Ｃｅｐｓｔｒａｌ Ｉｎｆ
ｏｍａｔｉｏｎ，ＩＥＩＣＥ ＴＲＡＮ
Ｓ． Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ，日
本，Ｔｈｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｓｏｃｉｅｔｙ ,
1996年 ８月25日，Ｖｏｌ．Ｅ79−Ａ
Ｎｏ．８ ，1274−1282
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
H04N 17/00
H04N 7/30
Claims (4)
- 【請求項１】 高調波を用いて入力ビデオ信号のブロッ
キネスを測定する方法であって、 上記入力ビデオ信号のビデオ・フィールドのパワー・ス
ペクトルを求め、 共通周波数間隔で減少するパワー・スペクトルから１組
のピークを選択し、 上記１組のピークに対するブロッキネスの尺度を求める
ことを特徴とするビデオ信号のブロッキネス測定方法。 - 【請求項２】 上記パワー・スペクトルを発生するステ
ップは、 上記ビデオ・フィールドをろ波して、エッジを強調する
ステップと、 ろ波した上記ビデオ・フィールドの複数ラインを加算し
て単一ラインにするステップと、 該単一ラインにフーリエ変換を実行して、上記パワー・
スペクトルを発生するステップとを有することを特徴と
する請求項１のビデオ信号のブロッキネス測定方法。 - 【請求項３】 上記１組のピークを選択するステップ
は、 上記パワー・スペクトルの周波数の高い方の端部におけ
る大きなピークを分類して、最初の１組のピークを求め
るステップと、 上記最初の１組のピークを検索して、上記複数のピーク
の間が共通周期である上記１組のピークを求めるステッ
プとを有し、 上記共通周期が上記共通周波数間隔を定めることを特徴
とする請求項１のビデオ信号のブロッキネス測定方法。 - 【請求項４】 上記ブロッキネスの尺度を求めるステッ
プは、上記１組のピークの振幅を平均化して上記ブロッ
キネスの尺度とすることを特徴とする請求項１のビデオ
信号のブロッキネス測定方法。
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|---|---|---|---|
| US09/469,927 US6437821B1 (en) | 1999-12-22 | 1999-12-22 | Harmonic measurement of blockiness in video signals |
| US09/469927 | 1999-12-22 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001218233A JP2001218233A (ja) | 2001-08-10 |
| JP3504609B2 true JP3504609B2 (ja) | 2004-03-08 |
Family
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| JP2000371943A Expired - Fee Related JP3504609B2 (ja) | 1999-12-22 | 2000-12-06 | ビデオ信号のブロッキネス測定方法 |
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| FR2830402A1 (fr) * | 2001-10-02 | 2003-04-04 | Thomson Licensing Sa | Systeme et procede pour tester la conformite d'un dispositif de decodage numerique |
| US7102667B2 (en) * | 2002-03-18 | 2006-09-05 | Tektronix, Inc. | Picture quality diagnostics for revealing cause of perceptible impairments |
| FR2847411B1 (fr) * | 2002-11-15 | 2005-01-14 | Telediffusion De France Tdf | Procede et systeme de mesure des degradations d'une image video introduites par un codage a reduction de debit |
| GB2405281A (en) * | 2003-08-19 | 2005-02-23 | Snell & Wilcox Ltd | Format conversion using colourimetric components |
| WO2007130425A2 (en) * | 2006-05-01 | 2007-11-15 | Georgia Tech Research Corporation | Expert system and method for elastic encoding of video according to regions of interest |
| WO2007130389A2 (en) * | 2006-05-01 | 2007-11-15 | Georgia Tech Research Corporation | Automatic video quality measurement system and method based on spatial-temporal coherence metrics |
| US8294770B2 (en) * | 2007-04-09 | 2012-10-23 | Tektronix, Inc. | Systems and methods for spatially isolated artifact dissection, classification and measurement |
| US9131213B2 (en) | 2007-09-07 | 2015-09-08 | Evertz Microsystems Ltd. | Method of generating a blockiness indicator for a video signal |
| US8279259B2 (en) * | 2009-09-24 | 2012-10-02 | Microsoft Corporation | Mimicking human visual system in detecting blockiness artifacts in compressed video streams |
| US8335401B2 (en) * | 2010-04-09 | 2012-12-18 | Dialogic Corporation | Blind blocking artifact measurement approaches for digital imagery |
| EP2599311B1 (en) * | 2010-07-28 | 2020-02-05 | Synaptics Incorporated | Block compression artifact detection in digital video signals |
| US9071825B2 (en) * | 2012-04-24 | 2015-06-30 | Tektronix, Inc. | Tiling or blockiness detection based on spectral power signature |
| IN2013MU01146A (ja) * | 2013-03-26 | 2015-04-24 | Tektronix Inc |
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|---|---|---|---|---|
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| GB9712645D0 (en) * | 1997-06-18 | 1997-08-20 | Nds Ltd | Improvements in or relating to image processing |
| GB2347811B (en) | 1998-12-24 | 2002-11-13 | Independent Television Commiss | Apparatus and method for processing video images |
-
1999
- 1999-12-22 US US09/469,927 patent/US6437821B1/en not_active Expired - Fee Related
-
2000
- 2000-11-28 KR KR1020000071205A patent/KR100680922B1/ko not_active IP Right Cessation
- 2000-12-06 JP JP2000371943A patent/JP3504609B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2000-12-18 EP EP00311329A patent/EP1111928B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2000-12-18 DE DE60031079T patent/DE60031079T2/de not_active Expired - Fee Related
- 2000-12-21 CN CNB001364820A patent/CN1175678C/zh not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
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|---|
| Ｈｉｒｏｍｉ ＫＯＤＡ，Ａ Ｎｅｗ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｔｈｅ Ｂｌｏｋｉｎｇ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｉｍａｇｅｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃｅｐｓｔｒａｌ Ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ，ＩＥＩＣＥ ＴＲＡＮＳ． Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ，日本，Ｔｈｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｓｏｃｉｅｔｙ ，１９９６年 ８月２５日，Ｖｏｌ．Ｅ７９−Ａ Ｎｏ．８ ，１２７４−１２８２ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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| CN1309506A (zh) | 2001-08-22 |
| EP1111928B1 (en) | 2006-10-04 |
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