JP4490483B2 - 映像品質推定装置、方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、映像通信技術に関し、特に複数のフレームに符号化した映像メディアを端末で受信再生した際に視聴者が実感する主観映像品質を推定する映像品質推定技術に関する。

インターネットアクセス回線の高速・広帯域化に伴い、インターネットを介して映像さらには音声を含む映像メディアを端末間あるいはサーバ−端末間で転送する映像通信サービスの普及が期待されている。
この種の映像通信サービスでは、映像メディアの転送効率を改善するため、映像メディアが持つ画素間あるいは画像間の自己相関性や人間の視覚特性を利用して、映像メディアを複数のフレームに符号化して転送するという符号化通信方式が用いられる。

一方、映像通信サービスに利用されるインターネットなどのベスト・エフォート型ネットワークでは、必ずしも通信品質が保証されているわけではない。このため、インターネットを介して映像メディアなどの時間的連続性を有するストリーミング系コンテンツを転送する際、通信回線の帯域が狭い場合や通信回線が輻輳した場合には、通信回線を介して受信再生した映像メディアに対して視聴者が実感する品質、すなわち主観映像品質の劣化として知覚されやすい。また、アプリケーションによる符号化により、映像に符号化歪みが加わり、主観映像品質の劣化として知覚されやすい。具体的には、映像メディアに品質劣化が加わると、映像のぼけ、にじみ、モザイク状の歪み、ぎくしゃく感として知覚される。

このように、映像メディアを転送する映像通信サービスでは、品質劣化が知覚されやすく、映像通信サービスを良好な品質で提供するためには、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理が重要となる。したがって、視聴者が享受する映像品質を適切に表現でき、しかも簡便かつ効率的な映像品質評価技術が必要とされる。

従来、このようなストリーミング系コンテンツの１つである音声メディアの品質を推定する技術として、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｐ．８６２（International Telecommunication Union-Telecommunication Standardization Sector）において、音声信号を入力とする音声品質客観評価法ＰＥＳＱ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）が規定されている。また、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．１０７において、音声品質パラメータを入力とする音声品質推定法が記載されており、ＶｏＩＰ（Voice over IP）での品質設計に利用されている。

一方、映像メディアの品質を推定する技術としては、映像信号を入力とする映像品質客観評価法が勧告として提案されている（例えば、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｊ．１４４：以下、文献１という）。また、映像品質パラメータを入力とする映像品質推定を行うものも提案されている（例えば、山岸,林、「映像コミュニケーションサービスに対する表示サイズ・解像度を考慮した映像品質推定モデル」、社団法人電子情報通信学会、信学技法CQ2005-60、2005/09、pp.61-64：以下、文献２という）。これによれば、映像品質と各映像品質パラメータの関係から映像品質を定式化し、これら積の線形和により映像品質を定式化している。また、符号化パラメータとパケット損失を考慮した品質推定モデルも提案されている（例えば、荒山,北脇,山田、「符号化パラメータとパケット損失を考慮したAV通信品質の推定モデル」、社団法人電子情報通信学会、信学技法CQ2005-77、2005/11、pp.57-60：以下、文献３という）。

アプリケーションおよびネットワークの品質設計や品質管理では、映像通信サービスに関する各種条件に対応する、具体的で有用な品質設計・管理指針が必要となる。特に、映像通信サービスの映像品質を左右する多くの要因すなわち映像品質パラメータが存在するため、これら映像品質パラメータが、映像品質にどのような影響を与えるか、どの映像品質パラメータを改善すれば映像品質がどの程度よくなるかという品質設計・管理指針を得ることが重要となる。

映像品質に大きな影響を与える要因として、映像メディアに対する符号化処理の内容を示す符号化ビットレートとフレームレートがある。符号化ビットレートは、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す値であり、フレームレートは、映像メディアに関する単位時間当たりのフレーム数を示す値である。

ある符号化ビットレートで映像を符号化して提供する際、高いフレームレートで映像を符号化すると映像が滑らかになって時間的な映像品質を向上できるが、単位フレーム当たりの符号量が低減して空間的な映像劣化が顕著となり、結果として映像品質が低下する場合がある。また、単位フレーム当たりの符号量を高くして符号化すると空間的な映像劣化が改善されて映像品質は向上するが、単位時間当たりのフレーム数が低減して時間的にぎくしゃくしコマ飛び状態となり、結果として映像品質が劣化する場合がある。

また、映像品質に大きな影響を与える要因として、パケット損失率がある。パケット損失率は、映像メディアの転送に用いるパケットのうち通信網や端末で発生したパケット損失の発生確率を示す値である。
通常、パケット損失率が高くなると、符号化された映像メディアを正常に復号することができず、映像品質の劣化に繋がる。この際、符号化ビットレートが低い場合、パケット損失率による映像品質への影響は小さいものの、符号化ビットレートが高い場合には、同一パケット損失率であっても映像品質への影響は大きくなる。また、フレームレートに関しても上記同様の特徴がある。

したがって、これら符号化ビットレートおよびフレームレートによって異なる、パケット損失率による映像品質への影響を考慮して、これら符号化ビットレートおよびフレームレートとパケット損失率がどの程度であれば、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針が重要となる。

しかしながら、前述の文献１に示されている映像信号を入力とする客観品質評価法では、映像の特徴量すなわち空間的および時間的歪みから算出される特徴量を考慮し映像品質を推定するため、映像通信サービスの映像品質を左右する多くの要因すなわち各映像品質パラメータが、映像品質にどのような影響を与えているか不明確であるため、どの映像品質パラメータを改善すれば映像品質がどの程度よくなるかという品質設計・管理指針を得ることができない。
また、前述の文献２および文献３は映像品質パラメータを入力とする映像品質推定法であるが、符号化ビットレートとフレームレートの組ごとにパケット損失が発生したときの映像品質への影響が異なる点が考慮されておらず、アプリケーションおよびネットワークの品質設計や品質管理において具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができないという問題点があった。

本発明はこのような課題を解決するためのものであり、符号化ビットレートおよびフレームレートによって異なる、パケット損失率による映像品質への影響が考慮された、具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができる映像品質推定装置、方法、およびプログラムを提供することを目的としている。

このような課題を解決するために、本発明にかかる映像品質推定装置は、複数のフレームに符号化した映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート、およびパケット損失の発生確率を示す入力パケット損失率を、主パラメータとして取得するパラメータ取得部と、入力符号化ビットレートおよび入力フレームレートで符号化された映像メディアに関するパケット損失がない場合の主観映像品質を示す基準主観映像品質を記憶する第１の記憶部と、基準主観映像品質の劣化と入力パケット損失率との関係を示す劣化モデルを入力符号化ビットレートと入力フレームレートに基づき特定する劣化モデル特定部と、特定された劣化モデルを用いて算出した入力パケット損失率に対応する映像品質劣化率に基づいて基準主観映像品質を補正することにより、通信網を介して任意の端末で受信し再生した映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を算出する映像品質補正部とを備えている。

また、本発明にかかる映像品質推定方法は、パラメータ取得部により、複数のフレームに符号化した映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート、およびパケット損失の発生確率を示す入力パケット損失率を、主パラメータとして取得するパラメータ取得ステップと、第１の記憶部により、入力符号化ビットレートおよび入力フレームレートで符号化された映像メディアに関するパケット損失がない場合の主観映像品質を示す基準主観映像品質を記憶する記憶ステップと、劣化モデル特定部により、基準主観映像品質の劣化と入力パケット損失率との関係を示す劣化モデルを入力符号化ビットレートと入力フレームレートに基づき特定する劣化モデル特定ステップと、映像品質補正部により、特定された劣化モデルを用いて算出した入力パケット損失率に対応する映像品質劣化率に基づいて基準主観映像品質を補正することにより、通信網を介して任意の端末で受信し再生した映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を算出する映像品質補正ステップとを備えている。

また、本発明のプログラムは、複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する映像品質推定装置のコンピュータに、パラメータ取得部により、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート、およびパケット損失の発生確率を示す入力パケット損失率を、主パラメータとして取得するパラメータ取得ステップと、記憶部により、入力符号化ビットレートおよび入力フレームレートで符号化された映像メディアに関するパケット損失がない場合の主観映像品質を示す基準主観映像品質を記憶する記憶ステップと、劣化モデル特定部により、基準主観映像品質の劣化と入力パケット損失率との関係を示す劣化モデルを入力符号化ビットレートと入力フレームレートに基づき特定する劣化モデル特定ステップと、映像品質補正部により、特定された劣化モデルを用いて算出した入力パケット損失率に対応する映像品質劣化率に基づいて基準主観映像品質を補正することにより、通信網を介して任意の端末で受信し再生した映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を算出する映像品質補正ステップとを実行させる。

本発明によれば、映像メディアに関する単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートと、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートと、パケット損失の発生確率を示す入力パケット損失率とを入力として、これら主パラメータに対する主観映像品質を推定する際、劣化モデル特定部により、入力フレームレートおよび入力符号化ビットレートに基づいて、基準主観映像品質の劣化とパケット損失率との関係を示す劣化モデルが特定され、この劣化モデルを用いて算出した入力パケット損失率に対応する映像品質劣化率に基づいて基準主観映像品質が補正される。

これにより、推定条件として入力された入力符号化ビットレートおよびフレームレートに対応する劣化モデルを参照して、同じく推定条件として入力されたパケット損失率に対応する映像品質劣化率を算出し、この映像品質劣化率に基づき基準主観映像品質を補正して、所望の映像品質推定値を得ることができる。
したがって、符号化ビットレートおよびフレームレートによって異なる、パケット損失率による映像品質への影響を考慮して、これら符号化ビットレートおよびフレームレートとパケット損失率がどの程度であれば、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができ、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理に大いに役立てることができる。

図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の劣化モデル特定部の構成を示すブロック図である。 図３は、パケット損失率−主観映像品質特性（対フレームレート）を示すグラフである。 図４は、パケット損失率−主観映像品質特性（対符号化ビットレート）を示すグラフである。 図５は、フレームレート−劣化指標特性を示すグラフである。 図６は、符号化ビットレート−劣化指標特性を示すグラフである。 図７は、劣化指数を示す三次元グラフである。 図８は、パケット損失率−映像品質劣化率特性（対フレームレート）を示すグラフである。 図９は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。 図１０は、劣化指標情報の構成例である。 図１１は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。 図１２は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の劣化モデル特定部の構成を示すブロック図である。 図１３は、劣化指標係数ＤＢの構成例を示す説明図である。 図１４は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。 図１５は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。 図１６は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定部の構成を示すブロック図である。 図１７は、フレームレート−主観映像品質特性を示すグラフである。 図１８は、符号化ビットレート−最適フレームレート特性を示すグラフである。 図１９は、符号化ビットレート−最良映像品質特性を示すグラフである。 図２０は、ガウス関数を示す説明図である。 図２１は、ガウス関数でモデル化されたフレームレート−主観映像品質特性を示す説明図である。 図２２は、符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性を示すグラフである。 図２３は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の基準主観映像品質推定処理を示すフローチャートである。 図２４は、推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。 図２５は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。 図２６は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定部の構成を示すブロック図である。 図２７は、特性係数ＤＢの構成例を示す説明図である。 図２８は、ロジスティック関数を示す説明図である。 図２９は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−最良映像品質特性を示す説明図である。 図３０は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の基準主観映像品質推定処理を示すフローチャートである。 図３１は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。 図３２は、従来の映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。 図３３は、本発明の第５の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。 図３４は、映像通信サービスにおける映像メディアの符号化ビットレート−主観映像品質特性を示すグラフである。 図３５は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−主観映像品質特性を示す説明図である。 図３６は、フレームレート−最良映像品質特性を示すグラフである。 図３７は、フレームレート−映像品質第１変化指標特性を示すグラフである。 図３８は、フレームレート−映像品質第２変化指標特性を示すグラフである。 図３９は、本発明の第５の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。 図４０は、推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。 図４１は、本発明の第６の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。 図４２は、係数ＤＢの構成例を示す説明図である。 図４３は、本発明の第６の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。 図４４は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。

次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
この映像品質推定装置１は、入力された情報を演算処理するコンピュータなどの情報処理装置からなり、複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、その映像メディアと通信網に関する推定条件を入力として、端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する。

本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート、およびパケット損失の発生確率を示す入力パケット損失率を入力として、このうち入力符号化ビットレートおよび入力フレームレートで符号化された映像メディアの主観映像品質を示す基準主観映像品質について、当該基準主観映像品質の劣化とパケット損失率との関係を示す劣化モデルを入力符号化ビットレートと入力フレームレートに基づき特定し、特定された劣化モデルを用いて算出したパケット損失に対応する映像品質劣化率に基づいて基準主観映像品質を補正することにより推定値を算出するようにしたものである。

［映像品質推定装置］
次に、図１および図２を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成について詳細に説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の劣化モデル特定部の構成を示すブロック図である。

映像品質推定装置１には、主な機能部として、パラメータ取得部１１、劣化モデル特定部１２、および映像品質補正部１３が設けられている。これら機能部は、専用の演算処理回路部で実現してもよいが、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を設け、予め用意されているプログラムを読み込んでマイクロプロセッサで実行することにより、上記ハードウェアとプログラムを協働させることにより上記機能部を実現してもよい。また、これら機能部で用いられる処理情報はメモリやハードディスクなどの記憶装置からなる後述の各記憶部で記憶され、これら機能部間でやり取りされる処理情報は同じく記憶装置からなる記憶部（図示せず）を介してやり取りされる。また、上記プログラムを記憶部に格納しておいてもよい。この他、映像品質推定装置１には、一般的な情報処理装置と同様に、記憶装置、操作入力装置、画面表示装置などの各種基本的構成が設けられている。

パラメータ取得部１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１０を取得する機能と、推定条件１０から映像メディアの符号化処理に関するフレームレートおよび符号化ビットレートを抽出する機能と、推定条件１０から映像メディアを転送する通信網および端末の性能に関するパケット損失率を抽出する機能と、これらを入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）、入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）、および入力パケット損失率ｐｌ（２１Ｃ）からなる主パラメータ２１として出力する機能とを有している。

推定条件１０については、キーボードなどの操作入力装置を用いてオペレータ操作により入力してもよく、データ入出力を行うデータ入出力装置を用いて外部装置、記録媒体、あるいは通信網から取得してもよく、さらには実際の映像通信サービスから計測してもよい。また、入力パケット損失率ｐｌ（２１Ｃ）は、映像メディアサービスの特徴や所望する主観映像品質に応じて、通信網でのパケット損失または端末でのパケット損失のいずれか、あるいは両方を対象とすればよい。

劣化モデル特定部１２は、パラメータ取得部１１から出力された主パラメータ２１の入力フレームレート２１Ａおよび入力符号化ビットレート２１Ｂに基づいて、基準主観映像品質２３の劣化とパケット損失率との関係を示す劣化モデル２２を特定する機能を有している。基準主観映像品質２３は、入力フレームレート２１Ａおよび入力符号化ビットレート２１Ｂで符号化された映像メディアに関する、パケット損失がない場合の主観映像品質であり、予め記憶部２３Ｍ（第１の記憶部）に記憶しておいてもよく、パラメータ取得部１１により主パラメータ２１と同時に推定条件１０から取得して記憶部２３Ｍに保存してもよい。

映像品質補正部１３は、劣化モデル特定部１２で特定された劣化モデル２２を参照して主パラメータ２１の入力パケット損失率２１Ｃに対応する映像品質劣化率を算出する機能と、この映像品質劣化率に基づいて基準主観映像品質２３を補正することにより所望の主観映像品質推定値２４を算出する機能とを有している。

劣化モデル特定部１２は、図２に示すように、さらにいくつかの機能部から構成されている。主な機能部としては、フレームレート劣化指標算出部１２Ａ、符号化ビットレート劣化指標算出部１２Ｂ、および劣化指標算出部１２Ｃがある。

フレームレート劣化指標算出部１２Ａは、記憶部３１Ｍ（第２の記憶部）のフレームレート−劣化指標特性３１Ａを参照して、入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）で送信された映像メディアの主観映像品質の劣化に対する、パケット損失率の影響度合いを示すフレームレート劣化指標τ₁（ｆｒ）（第１の劣化指標：３２Ａ）を算出する機能を有している。
符号化ビットレート劣化指標算出部１２Ｂは、記憶部３１Ｍの符号化ビットレート−劣化指標特性３１Ｂを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）で送信された映像メディアの主観映像品質の劣化に対する、パケット損失率の影響度合いを示す符号化ビットレート劣化指標τ₂（ｂｒ）（第２の劣化指標：３２Ｂ）を算出する機能を有している。

劣化指標算出部１２Ｃは、フレームレート劣化指標τ₁（ｆｒ）と符号化ビットレート劣化指標τ₂（ｂｒ）に基づいて、劣化モデル２２を特定するパラメータとして、入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）で送信された映像メディアの基準主観映像品質２３の劣化に対する、パケット損失率の影響を示す劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）（３３）を算出する機能を有している。
これら、フレームレート−劣化指標特性３１Ａ、および符号化ビットレート−劣化指標特性３１Ｂは、劣化指標導出特性３１として予め用意され、記憶部３１Ｍ（第２の記憶部）に記憶されている。

［主観映像品質特性］
次に、図３および図４を参照して、映像通信サービスにおける映像通信メディアの主観映像品質の劣化に対する、パケット損失率の影響について説明する。図３は、映像通信サービスにおける映像通信メディアのパケット損失率−主観映像品質特性（対フレームレート）を示すグラフであり、フレームレートｆｒごとの特性が示されている。図４は、映像通信サービスにおける映像通信メディアのパケット損失率−主観映像品質特性（対符号化ビットレート）を示すグラフであり、符号化ビットレートｂｒごとの特性が示されている。これら図３および図４において、横軸はパケット損失率ｐｌ（％）を示し、縦軸は主観映像品質値ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）（ＭＯＳ値）を示している。

一般に、符号化された映像メディアのパケットが通信網や端末で損失すると、符号化された映像メディアを正常に復号することができない場合があり、このような場合には映像メディアの空間系および時間系の劣化として歪みが生じ、図３および図４に示すように、パケット損失率の増加に伴って映像品質が単調に劣化する。
この際、映像メディアの符号化ビットレートが低い場合、パケット損失率による映像品質への影響は小さいものの、映像メディアの符号化ビットレートが高い場合には、同一のパケット損失率であっても映像品質への影響は大きくなる。また、フレームレートに関しても上記同様の特徴がある。

例えば図３に示すように、映像メディアのフレームレートが高い場合（ｆｒ＝３０ｆｐｒ）、パケット損失率変化に対する映像品質の劣化は急峻になり、フレームレートが低い場合（ｆｒ＝１０ｐｓ）、パケット損失率変化に対する映像品質の劣化はなだらかになる。また、図４に示すように、映像メディアの符号化ビットレートが高い場合（ｂｒ＝３Ｍｂｐｓ）、パケット損失率変化に対する映像品質劣化の劣化は急峻になり、符号化ビットレートが低い場合（ｂｒ＝１Ｍｂｐｓ）、パケット損失率変化に対する映像品質劣化の劣化はなだらかになる。このように、パケット損失発生時の映像品質の劣化は、当該映像メディアのフレームレートおよび符号化ビットレートの相互作用に影響される。

したがって、これら符号化ビットレートおよびフレームレートによって異なる、パケット損失率による映像品質への影響を考慮して、これら符号化ビットレートおよびフレームレートとパケット損失率がどの程度であれば、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針が重要となる。

本実施の形態では、このような主観映像品質特性の性質に着目して、劣化モデル特定部１２により、入力フレームレート２１Ａおよび入力符号化ビットレート２１Ｂに基づいて、映像メディアの基準主観映像品質２３の劣化と入力パケット損失率２１Ｃとの関係を示す劣化モデル２２を特定し、映像品質補正部１３により、劣化モデル特定部１２で特定された劣化モデル２２を用いて入力パケット損失率２１Ｃに対応する主観映像品質推定値２４を推定している。

［劣化モデル］
次に、劣化モデル特定部１２で用いる劣化モデルとその特定方法について詳細に説明する。
主パラメータ２１の入力フレームレートｆｒおよび入力符号化ビットレートｂｒで符号化された映像メディアの、パケット損失がない場合（ｐｌ＝０）の主観映像品質を基準映像品質Ｇ（ｆｒ，ｂｒ）とし、入力フレームレートｆｒおよび入力符号化ビットレートｂｒの際のパケット損失率ｐｌによる基準映像品質Ｇ（ｆｒ，ｂｒ）に対する劣化度合いを映像品質劣化率Ｐ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）とした場合、任意の入力パケット損失率ｐｌにおける主観映像品質ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）は、次の式（１）で求めることができる。

前述の図３および図４に示したような、パケット損失率ｐｌに対する主観映像品質の劣化特性を劣化モデル２２で表す場合、主パラメータ２１の入力フレームレートｆｒ、入力符号化ビットレートｂｒ、および入力パケット損失率ｐｌを変数として、パケット損失率ｐｌの増加とともに主観映像品質が単調減少する指数関数を利用できる。
この際、フレームレートｆｒおよび符号化ビットレートｂｒによる劣化モデル２２に対するパケット損失率の影響度合いを劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）とした場合、映像品質劣化率Ｐ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）は、次の式（２）モデル化できる。

また、フレームレートｆｒおよび符号化ビットレートｂｒによる主観映像品質の劣化に対するパケット損失率の影響度合いは、前述の図３および図４に示したようにそれぞれ個別に存在する。このため、フレームレートｆｒによる主観映像品質に対する影響成分をフレームレート劣化指標τ₁（ｆｒ）とし、符号化ビットレートｂｒによる主観映像品質に対する影響成分を符号化ビットレート劣化指標τ₂（ｂｒ）とし、ａ，ｂ，ｃを係数とした場合、劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）は、これらフレームレート劣化指標τ₁（ｆｒ）と符号化ビットレート劣化指標τ₂（ｂｒ）の線形和で合成した次式（３）でモデル化できる。

図５は、フレームレートｆｒによる主観映像品質に対する影響成分を示すフレームレート−劣化指標特性を示すグラフであり、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）を示し、縦軸はフレームレート劣化指標τ₁（ｆｒ）を示している。フレームレートの増加に応じてフレームレート劣化指標τ₁（ｆｒ）は単調減少している。図６は、符号化ビットレートｂｒによる主観映像品質に対する影響成分を示す符号化ビットレート−劣化指標特性を示すグラフであり、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｂｐｓ）を示し、縦軸は符号化ビットレート劣化指標τ₂（ｂｒ）を示している。符号化ビットレートの増加に応じて符号化ビットレート劣化指標τ₂（ｂｒ）は単調減少している。

このようなフレームレート劣化指標τ₁（ｆｒ）と符号化ビットレート劣化指標τ₂（ｂｒ）に基づき劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）（３３）を算出すれば、推定条件１０に応じた劣化モデル２２すなわちパケット損失率−映像品質劣化率特性を決定できる。
図７は、劣化指標を示す三次元グラフであり、第１横軸はフレームレートｆｒを示し、第２横軸は符号化ビットレートｂｒを示し、縦軸は劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）を示している。図８は、パケット損失率−映像品質劣化率特性（対フレームレート）を示すグラフであり、横軸がパケット損失率ｐｌ（％）を示し、縦軸が映像品質劣化率Ｐ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）を示している。ここでは、符号化ビットレートｂｒ＝２Ｍｂｐｓを固定とし、フレームレートｆｒが２，１０，３０ｆｐｓの場合の特性がそれぞれ示されている。

［第１の実施の形態の動作］
次に、図９を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図９は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。

映像品質推定装置１は、オペレータからの指示操作や推定条件１０の入力に応じて、図９の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、基準主観映像品質２３が主パラメータ２１とともに推定条件１０で指定されるものとし、また映像品質推定装置１には、前述したフレームレート−劣化指標特性３１Ａ（図５参照）および符号化ビットレート−劣化指標特性３１Ｂ（図６参照）が予め用意され、関数式として記憶部３１Ｍに記憶されているものとする。

まず、パラメータ取得部１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１０を取得し、推定条件１０から映像メディアの符号化処理に関するフレームレートと符号化ビットレートを抽出するとともに、通信網や端末での映像メディアに対するパケット損失率を抽出して、これら入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）、入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）、および入力パケット損失率ｐｌ（２１Ｃ）を主パラメータ２１として出力する（ステップＳ１００）。この際、パラメータ取得部１１は、推定条件１０から入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）におけるパケット損失がない場合（ｐｌ＝０）の主観映像品質値を抽出し、基準主観映像品質２３として出力する。

劣化モデル特定部１２は、パラメータ取得部１１から出力された主パラメータ２１の入力フレームレート２１Ａと入力符号化ビットレート２１Ｂに基づいて、映像メディアのパケット損失率と主観映像品質との関係を示す劣化モデル２２を特定する。

具体的には、フレームレート劣化指標算出部１２Ａにより、記憶部３１Ｍから図５に示すようなフレームレート−劣化指標特性３１Ａを参照して、入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）に対応するフレームレート劣化指標τ₁（ｆｒ）（３２Ａ）を算出する（ステップＳ１０１）。
また、劣化モデル特定部１２は、符号化ビットレート劣化指標算出部１２Ｂにより、記憶部３１Ｍから図６に示すような符号化ビットレート−劣化指標特性３１Ｂを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）に対応する符号化ビットレート劣化指標τ₂（ｂｒ）（３２Ｂ）を算出する（ステップＳ１０２）。

続いて、劣化モデル特定部１２は、劣化指標算出部１２Ｃにより、これらフレームレート劣化指標τ₁（ｆｒ）および符号化ビットレート劣化指標τ₂（ｂｒ）の実際の値を前述した式（３）へ代入することにより、劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）（３３）を算出する（ステップＳ１０３）。これにより、図８に示すような劣化モデル２２すなわち前述した式（２）で示されるパケット損失率−映像品質劣化率特性が特定される。

次に、映像品質推定装置１は、映像品質補正部１３により、劣化モデル特定部１２で特定された劣化モデル２２を参照して、その劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）とパラメータ取得部１１から出力された主パラメータ２１の入力パケット損失率ｐｌ（２１Ｃ）とを前述した式（２）へ代入することにより、対応する映像品質劣化率Ｐ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）を算出する（ステップＳ１０４）。

この後、映像品質補正部１３は、この映像品質劣化率Ｐ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）の実際の値と基準主観映像品質２３とを前述した式（１）へ代入することにより映像品質ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）を算出して、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質推定値２４として出力し（ステップＳ１０５）、一連の映像品質推定処理を終了する。

このように、本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート２１Ａと、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート２１Ｂと、パケット損失の発生確率を示す入力パケット損失率２１Ｃとを入力として、これら主パラメータ２１に対する主観映像品質を推定する際、劣化モデル特定部１２により、入力フレームレート２１Ａおよび入力符号化ビットレート２１Ｂに基づいて、基準主観映像品質２３の劣化とパケット損失率との関係を示す劣化モデル２２を特定し、この劣化モデル２２を用いて算出した入力パケット損失率２１Ｃに対応する映像品質劣化率に基づいて基準主観映像品質を補正することにより所望の主観映像品質推定値２４を算出している。

これにより、推定条件１０として入力された入力フレームレート２１Ａおよび入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する劣化モデル２２を参照して、同じく推定条件１０として入力された入力パケット損失率２１Ｃに対応する主観映像品質推定値２４を得ることができる。
したがって、符号化ビットレートおよびフレームレートによって異なる、パケット損失率による映像品質への影響を考慮して、これら符号化ビットレート、フレームレート、およびパケット損失率をそれぞれどの程度に設定すると、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができ、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理に大いに役立てることができる。

例えば、所望の映像品質で映像メディアを配信したい場合、本実施の形態にかかる映像品質推定装置１を用いれば、ある符号化ビットレートとフレームレートで符号化した映像メディアをどの程度のパケット損失率で転送すれば所望の映像品質を満足するかを具体的に把握することができる。特に、ネットワークの制約条件により、符号化ビットレートが制限される場合が多く、このような場合には、当該符号化ビットレートを固定化して本実施の形態にかかる映像品質推定装置１を適用すれば、フレームレートおよびパケット損失率と映像品質との関係を容易かつ具体的に把握できる。

本実施の形態では、劣化指標３３を算出する際に用いる、フレームレート−劣化指標特性３１Ａや符号化ビットレート−劣化指標特性３１Ｂが予め関数式の形で用意されている場合を例として説明したが、劣化指標３３の導出に用いるこれら劣化指標導出特性３１については関数式に限定されるものではなく、入力フレームレートおよび入力符号化ビットレートに対応する値として記憶部３１Ｍで記憶しておいてもよい。

図１０は、入力フレームレートおよび入力符号化ビットレートと劣化指標との対応関係を示す劣化指標情報の構成例である。この劣化指標情報は、入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）と、これに対応する劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）（３３）との組からなり、予め上記劣化指標導出特性３１に基づき算出して記憶部３１Ｍに記憶されている。
劣化モデル特定部１２では、このような劣化指標情報を参照して、入力フレームレート２１Ａおよび入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）を導出してもよい。

また、本実施の形態では、前述した式（２）を用いて劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）に対応する映像品質劣化率Ｐ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）を算出する場合について説明したが、他の算出式を用いて映像品質劣化率Ｐ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）を算出してもよい。
例えば、入力フレームレートｆｒおよび入力符号化ビットレートｂｒで決定される係数と劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）を用いた指数関数とを複数の組ごとに積和計算して得られる、次式（４）のような超指数関数で映像品質劣化率Ｐ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）をモデル化してもよく、パケット損失率ｐｌの増加に応じて映像品質劣化率Ｐ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）が急峻に低減するような場合に好適である。

また、入力パケット損失率ｐｌと係数ａ，ｂのみを用いて、次の式（５）のような線形関数により映像品質劣化率Ｐ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）をモデル化してもよく、特に変動幅が小さい限定された推定条件下で用いることができ、演算処理時間が大幅に短縮される。

［第２の実施の形態］
次に、図１１および図１２を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図１１は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図であり、前述した図１と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。図１２は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図であり、前述した図２と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。

第１の実施の形態では、予め用意されている劣化指標導出特性３１を参照して入力フレームレート２１Ａおよび入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する劣化指標３３を導出する場合を例として説明した。本実施の形態では、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１０のうち、映像通信サービスの通信種別、映像メディアを再生する端末の再生性能、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境に基づいて、推定条件１０に応じた劣化指標導出特性３１を逐次特定する場合について説明する。

第１の実施の形態（図１参照）と比較して、本実施の形態にかかる映像品質推定装置１には、劣化指標係数取得部１４と劣化指標係数データベース（以下、劣化指標係数ＤＢという）２６が追加されている。
劣化指標係数取得部１４は、記憶部２６Ｍ（第３の記憶部）の劣化指標係数ＤＢ２６を参照して、パラメータ取得部１１により推定条件１０から取得された副パラメータ２５に対応する劣化指標係数２７を取得する機能を有している。

図１３は、劣化指標係数ＤＢの構成例を示す説明図である。劣化指標係数ＤＢ２６は、各種副パラメータ２５とこれに対応する各特性係数ａ，ｂ，…，ｉ（２７）との組を示すデータベースである。副パラメータ２５には、映像通信サービスの通信種別を示す通信種別パラメータ２５Ａ、映像メディアを再生する端末の再生性能を示す再生性能パラメータ２５Ｂ、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境を示す再生環境パラメータ２５Ｃがある。

通信種別パラメータ２５Ａの具体例としては、評価対象となる映像通信サービスで行われる通信種別を示す「タスク」がある。
再生性能パラメータ２５Ｂの具体例としては、映像メディアの符号化に関する「符号化方式」、「映像フォーマット」、「キーフレーム」のほか、端末でのメディア再生機能に関する「モニタサイズ」、「モニタ解像度」などがある。
再生環境パラメータ２５Ｃの具体例としては、端末でのメディア再生の際の「室内照度」などがある。

副パラメータ２５は、これらパラメータ例に限定されるものではなく、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容に応じて任意に取捨選択すればよく、少なくともこれら通信種別パラメータ２５Ａ、再生性能パラメータ２５Ｂ、および再生環境パラメータ２５Ｃのうちの１つ以上から構成されていればよい。

劣化指標係数取得部１４は、予め用意された記憶部２６Ｍの劣化指標係数ＤＢ２６を参照して、副パラメータ２５に対応する劣化指標係数２７を取得する。劣化指標係数２７は、劣化指標３３の導出に用いる劣化指標導出特性３１を特定するための係数である。
劣化モデル特定部１２は、劣化指標係数取得部１４で取得された劣化指標係数２７により特定された劣化指標導出特性３１、すなわちフレームレート−劣化指標特性３１Ａおよび符号化ビットレート−劣化指標特性３１Ｂを特定する。

［劣化指標導出特性］
次に、劣化モデル特定部１２で用いる劣化指標導出特性３１について詳細に説明する。
劣化指標導出特性３１は、劣化指標係数取得部１４により劣化指標係数ＤＢ２６から取得される劣化指標係数２７を用いてそれぞれ次のようにモデル化することができる。

まず、劣化指標導出特性３１のフレームレート−劣化指標特性３１Ａは、前述した図５に示すように、フレームレートの増加とともにフレームレート劣化指標が単調減少し、その後ある最小値に収束する傾向があり、例えば一般的な指数関数でモデル化することができる。したがって、フレームレートをｆｒとし、これに対応するフレームレート劣化指標をτ₁（ｆｒ）とし、係数をｄ，ｅ，ｆとした場合、フレームレート−劣化指標特性３１Ａは、次の式（６）で表すことができる。

次に、劣化指標導出特性３１の符号化ビットレート−劣化指標特性３１Ｂは、前述した図６に示すように、符号化ビットレートの増加とともに符号化ビットレート劣化指標が減少し、ある最小値に収束する傾向があり、例えば一般的な指数関数でモデル化することができる。したがって、符号化ビットレートをｂｒとし、これに対応する符号化ビットレート劣化指標をτ₂（ｂｒ）とし、係数をｇ，ｈ，ｉとした場合、符号化ビットレート−劣化指標特性３１Ｂは、次の式（７）で表すことができる。

なお、劣化指標導出特性３１のモデル化については、前述した指数関数に限定されるものではなく、他の関数を用いてもよい。例えば、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容、ネットワーク性能、あるいは推定条件１０の内容によっては、ある程度限定された範囲の入力符号化ビットレートや入力フレームレートでの映像品質推定処理で十分なため、このような局所的な見方が可能な場合には、前述したように、劣化指標導出特性３１を線形関数等の単純な関数でモデル化することができる。

なお、劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）を示す前述の式（３）に、フレームレート劣化指標τ₁（ｆｒ）と符号化ビットレート劣化指標τ₂（ｂｒ）を示す前述の式（６）および式（７）を代入すれば、次の式（８）のように展開できる。

ここで、式（８）の係数ａ〜ｉはすべて定数であることから、次の式（９）のように、これら係数ａ＋ｂｄ＋ｃｇ，ｂｅ，ｃｈ，ｆ，ｉをそれぞれ新たな係数ａ’，ｂ’，ｃ’，ｄ’，ｅ’で再定義するとともに、各指数関数項を新たな劣化指標であるτ₁’（ｆｒ）とτ₂’（ｂｒ）で再定義することができ、結果として、劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）は次の式（１０）でモデル化できることになる。

したがって、フレームレート劣化指標τ₁（ｆｒ）および符号化ビットレート劣化指標τ₂（ｂｒ）として、それぞれ新たなフレーム劣化指標τ₁’（ｆｒ）および符号化ビットレート劣化指標τ₂’（ｂｒ）を用いて推定できる。これにより、劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）の推定に必要な係数を削減でき、劣化モデル２２の特定に要する演算量を大幅に削減できる。

［第２の実施の形態の動作］
次に、図１４を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図１４は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートであり、前述した図９と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。

映像品質推定装置１は、オペレータからの指示操作や推定条件１０の入力に応じて、図９の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、副パラメータ２５として通信種別パラメータ２５Ａ、再生性能パラメータ２５Ｂ、および再生環境パラメータ２５Ｃを用いるものとし、記憶部２６Ｍの劣化指標係数ＤＢ２６には、副パラメータ２５と劣化指標係数２７との組が予め格納されているものとする。

まず、パラメータ取得部１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１０を取得し、推定条件１０から映像メディアの符号化処理に関するフレームレートと符号化ビットレートを抽出するとともに、通信網や端末での映像メディアに対するパケット損失率を抽出して、これら入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）、入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）、および入力パケット損失率ｐｌ（２１Ｃ）を主パラメータ２１として出力する（ステップＳ１００）。この際、パラメータ取得部１１は、推定条件１０から入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）におけるパケット損失がない場合（ｐｌ＝０）の主観映像品質値を抽出し、基準主観映像品質２３として出力する。

また、パラメータ取得部１１は、推定条件１０から通信種別パラメータ２５Ａ、再生性能パラメータ２５Ｂ、および再生環境パラメータ２５Ｃを抽出し、これらを副パラメータ２５として出力する（ステップＳ２００）。
次に、劣化指標係数取得部１４は、記憶部２６Ｍの劣化指標係数ＤＢ２６を参照して、副パラメータ２５の値に対応する劣化指標係数ａ，ｂ，…，ｉ（２７）を取得して出力する（ステップＳ２０１）。

これに応じて劣化モデル特定部１２は、フレームレート劣化指標算出部１２Ａにより、劣化指標係数２７のうち係数ｄ，ｅ，ｆにより特定されるフレームレート−劣化指標特性３１Ａを参照して、入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）に対応するフレームレート劣化指標τ₁（ｆｒ）（３２Ａ）を算出する（ステップＳ１０１）。
また、劣化モデル特定部１２は、符号化ビットレート劣化指標算出部１２Ｂにより、劣化指標係数２７のうち係数ｇ，ｈ，ｉにより特定される符号化ビットレート−劣化指標特性３１Ｂを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）に対応する符号化ビットレート劣化指標τ₂（ｂｒ）（３２Ｂ）を算出する（ステップＳ１０２）。

このようにしてフレームレート劣化指標τ₁（ｆｒ）および符号化ビットレート劣化指標τ₂（ｂｒ）を算出した後、劣化モデル特定部１２は、これらフレームレート劣化指標τ₁（ｆｒ）および符号化ビットレート劣化指標τ₂（ｂｒ）と劣化指標係数２７のうちの係数ａ，ｂ，ｃを用いて、前述した式（３）から劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）（３３）を算出して、劣化モデル２２を特定する（ステップＳ１０３）。

次に、映像品質推定装置１は、映像品質補正部１３により、前述と同様にして、劣化モデル特定部１２で特定された劣化モデル２２を参照し、その劣化指標τ（ｆｒ，ｂｒ）と入力パケット損失率ｐｌ（２１Ｃ）に対応する映像品質劣化率Ｐ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）を算出する（ステップＳ１０４）。
この後、映像品質補正部１３は、前述と同様にして、この映像品質劣化率Ｐ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）と基準主観映像品質２３とから映像品質ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ，ｐｌ）を算出して、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質推定値２４として出力し（ステップＳ１０５）、一連の映像品質推定処理を終了する。

このように、本実施の形態は、パラメータ取得部１１で取得された、通信種別パラメータ２５Ａ、再生性能パラメータ２５Ｂ、および再生環境パラメータ２５Ｃのうちの１つ以上からなる副パラメータ２５に対応する劣化指標係数２７を、記憶部２６Ｍの劣化指標係数ＤＢ２６から劣化指標係数取得部１４により取得し、劣化モデル特定部１２により、これら劣化指標係数２７により特定される劣化指標導出特性３１に基づいて、入力フレームレート２１Ａおよび入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する劣化指標３３を算出するようにしたので、評価対象となる映像通信サービスや端末の具体的な性質に基づく劣化指標３３を導出することができ、映像品質推定の精度を向上させることができる。

特に、従来技術では、映像品質を推定する場合、評価対象となる映像通信サービスで用いる符号化方式、通信網、さらには端末ごとに、劣化モデルを用意しなければならなかった。しかしながら、本実施の形態によれば、劣化モデルが符号化方式、通信網、さらには端末に依存せず、劣化モデルに用いる劣化指標係数を符号化方式、通信網、さらには端末に応じて参照するだけで、同じ劣化モデルを利用できる。したがって、異なる環境の映像通信サービスに対して柔軟に対応することができる。

［第３の実施の形態］
次に、図１５および図１６を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図１５は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図であり、前述した図１と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。図１６は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図であり、前述した図２と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。

第１および第２の実施の形態では、基準主観映像品質２３が推定条件１０で指定されて記憶部２３Ｍに予め記憶されている場合を例として説明した。本実施の形態では、映像品質推定装置１内に映像品質推定部１５を設け、推定条件１０で指定された主パラメータ２１の入力フレームレート２１Ａおよび入力符号化ビットレート２１Ｂに基づき基準主観映像品質２３を推定する場合について説明する。

本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを入力として、これら主パラメータに対する基準主観映像品質を推定する際、入力符号化ビットレートに基づいて映像メディアのフレームレートと基準主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定し、特定された推定モデルを用いて入力フレームレートに対応する基準主観映像品質を推定して出力する。
なお、映像品質補正部１３により、劣化モデル２２に基づき基準主観映像品質２３を補正して主観映像品質推定値２４を求める構成については、前述した第１の実施の形態と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。ただし、第１の実施の形態に代えて第２の実施の形態を用いてもよい。

［映像品質推定部］
第１の実施の形態（図１参照）と比較して、本実施の形態にかかる映像品質推定装置１には、映像品質推定部１５が追加されている。
映像品質推定部１５は、図１６に示すように、さらにいくつかの機能部から構成されている。主な機能部としては、推定モデル特定部１５Ａおよび映像品質算出部１５Ｂがある。

推定モデル特定部１５Ａは、パラメータ取得部１１から出力された主パラメータ２１の入力符号化ビットレート２１Ｂに基づいて、映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル３６を特定するための推定モデル特定パラメータ３５を算出する機能を有している。
映像品質算出部１５Ｂは、推定モデル特定部１５Ａで特定された推定モデル３６を参照して、主パラメータ２１の入力フレームレート２１Ａに対応する主観映像品質を推定し、所望の基準主観映像品質２３として出力する機能を有している。

推定モデル特定部１５Ａは、図１６に示すように、さらにいくつかの機能部から構成されている。主な機能部としては、推定モデル特定パラメータ３５を算出する部として、最適フレームレート算出部１６Ａ、最良映像品質算出部１６Ｂ、映像品質劣化指標算出部１６Ｃ、および推定モデル生成部１６Ｄがある。
推定モデル特定パラメータ３５は、推定モデル３６として用いる関数の形状を特定する値からなる。本実施の形態では、少なくとも以下の最適フレームレートと最良映像品質を推定モデル特定パラメータ３５として用いているが、映像品質劣化指標に代表される他のパラメータを推定モデル特定パラメータ３５に加えてもよい。

最適フレームレート算出部１６Ａは、記憶部３４Ｍの符号化ビットレート−最適フレームレート特性３４Ａを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）で送信された映像メディアの主観映像品質が最良となるフレームレートを示す最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（３５Ａ）を、推定モデル特定パラメータ３５の１つとして算出する機能を有している。
最良映像品質算出部１６Ｂは、記憶部３４Ｍの符号化ビットレート−最良映像品質特性３４Ｂを参照して、入力符号化ビットレート２１Ｂで送信された映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質α（ｂｒ）（３５Ｂ）を、推定モデル特定パラメータ３５の１つとして算出する機能を有している。

映像品質劣化指標算出部１６Ｃは、記憶部３４Ｍの符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性３４Ｃを参照して、入力符号化ビットレート２１Ｂで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質３５Ｂからの劣化度合いを示す映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（３５Ｃ）を、推定モデル特定パラメータ３５の１つとして算出する機能を有している。
これら、符号化ビットレート−最適フレームレート特性３４Ａ、符号化ビットレート−最良映像品質特性３４Ｂ、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性３４Ｃは、推定モデル特定パラメータ導出特性３４として予め用意され、記憶部３４Ｍに記憶されている。

推定モデル生成部１６Ｄは、最適フレームレート算出部１６Ａで算出された最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）、最良映像品質算出部１６Ｂで算出された最良映像品質α（ｂｒ）、および映像品質劣化指標算出部１６Ｃで算出された映像品質劣化指標ω（ｂｒ）からなる各推定モデル特定パラメータ３５の値を所定の関数式に代入することにより、主パラメータ２１の入力フレームレート２１Ａに対応する主観映像品質を推定するための推定モデル３６を生成する機能を有している。

［主観映像品質特性］
次に、図１７を参照して、映像通信サービスにおける映像通信メディアの主観映像品質特性について説明する。図１７は、映像通信サービスにおける映像通信メディアのフレームレート−主観映像品質特性を示すグラフである。図１７において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は主観映像品質値ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）（ＭＯＳ値）を示し、符号化ビットレートｂｒごとの特性が示されている。

映像メディアの主観映像品質に対して、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートはトレードオフの関係にある。
具体的には、ある符号化ビットレートで映像を符号化して提供する際、高いフレームレートで映像を符号化すると映像が滑らかになって時間的な映像品質を向上できるが、単位フレーム当たりの符号量が低減して空間的な映像劣化が顕著となり、結果として映像品質が低下する場合がある。また、単位フレーム当たりの符号量を高くして符号化すると空間的な映像劣化が改善されて映像品質は向上するが、単位時間当たりのフレーム数が低減して時間的にぎくしゃくしコマ飛び状態となり、結果として映像品質が劣化する場合がある。

したがって、図１７に示すように、各符号化ビットレートに対して、映像品質が最大すなわち最良映像品質となる最適なフレームレートすなわち最適フレームレートが存在し、最適フレームレートを超えてフレームレートを増加させても映像品質が改善されない特性を持つことがわかる。例えば、符号化ビットレートｂｒ＝２５６［ｋｂｂｓ］の場合、主観映像品質特性は、フレームレートｆｒ＝１０［ｆｐｓ］のときの最良映像品質＝３［ＭＯＳ］を頂点として凸型をなす特性となる。

また、このような主観映像品質特性は、異なる符号化ビットレートであっても同様の形状となり、各主観映像品質特性の座標位置は、その頂点すなわち最適フレームレートと最良映像品質からなる推定モデル特定パラメータで特定することができる。
本実施の形態は、このような主観映像品質特性の性質に着目して、推定モデル特定部１５Ａにより、入力符号化ビットレート２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル３６を特定し、映像品質算出部１５Ｂにより、推定モデル特定部１５Ａで特定された推定モデル３６を用いて入力フレームレート２１Ａに対応する基準主観映像品質２３を推定している。

［推定モデル特定パラメータの導出］
次に、映像品質推定部１５の推定モデル特定部１５Ａにおける推定モデル特定パラメータの導出について詳細に説明する。
推定モデル特定部１５Ａにより、入力符号化ビットレート２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル３６を特定する場合、入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータとして、最適フレームレート３５Ａと最良映像品質３５Ｂを導出する必要がある。
本実施の形態では、次のような符号化ビットレート−最適フレームレート特性３４Ａや符号化ビットレート−最良映像品質特性３４Ｂを推定モデル特定パラメータ導出特性３４として予め用意しておき、これら特性を参照して、入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ３５を導出している。

図１７に示された各特性のうち、映像メディアが最良映像品質で再生されている場合の符号化ビットレートとそのときのフレームレートすなわち最適フレームレートの関係は、符号化ビットレートの増加とともに最適フレームレートが単調増加し、その後ある最大フレームレートに収束する。
図１８は、このような符号化ビットレート−最適フレームレート特性を示すグラフである。図１８において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（ｆｐｓ）を示している。

一方、図１７に示された各特性のうち、映像メディアが最適フレームレートで送信された場合の符号化ビットレートと映像品質すなわち最良映像品質の関係は、符号化ビットレートの増加とともに映像品質が増加し、ある最大値（最大主観映像品質値）に収束するとともに、符号化ビットレートの低下とともに映像品質も低下し、ある最小値に収束する、という傾向が見られる。
図１９は、このような符号化ビットレート−最良映像品質特性を示すグラフである。図１９において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は最良映像品質α（ｂｒ）を示している。なお、映像品質は、「１」を基準値として最大「５」までの値をとるＭＯＳ値で表されるのに対し、推定モデル３６の最良映像品質α（ｂｒ）として用いる場合には「０」を基準値として最大「４」までの値をとるが、両者は基準値が違うだけでその尺度は実質的に同じものであり、以下では特に区別しない。

この符号化ビットレート−最良映像品質特性によれば、高い符号化ビットレートを設定しても、ある符号化ビットレートにおいて映像品質が飽和しており、符号化ビットレートを必要以上に高くしても視聴者が視覚的に映像品質の向上を検知することができない、という人間の視覚特性と一致する。また、符号化ビットレートを下げすぎると映像品質の劣化が顕著となり、結果として最低映像品質に収束している。これは、例えば人物の顔が画面内で移動しているような映像では、目や鼻の輪郭がぼけて平坦になり、顔自体を認識できなくなる、という実際の現象と一致している。

［推定モデル］
次に、映像品質推定部１５の推定モデル特定部１５Ａで用いる推定モデルとその特定方法について詳細に説明する。
推定モデル特定パラメータ３５である最適フレームレート３５Ａと最良映像品質３５Ｂを頂点とする凸型の特性を関数で表す場合、図２０に示すようなガウス関数を利用できる。図２０は、ガウス関数を示す説明図である。
ガウス関数は、頂点Ｐを最大値として左右に減衰する凸型を示す関数であり、その頂点Ｐのｘ座標と最大振幅を用いて関数式を表現できる。頂点Ｐのｘ座標をｘ_cとし、最大振幅をＡとし、ｙ軸の基準値（最低値）をｙ₀とし、凸型特性の開き幅を示す関数をωとした場合、任意の変数ｘに対する関数ｙの値は、次のような式（１１）で求められる。

したがって、変数ｘを映像メディアのフレームレートの対数値とし、関数値ｙを主観映像品質とし、頂点Ｐの変数ｘを符号化ビットレートに対応する最適フレームレートの対数値とし、最大振幅Ａを符号化ビットレートに対応する最良映像品質α（ｂｒ）とした場合、任意のフレームレートに対する主観映像品質は、次の式（１２）で求めることができ、結果として、入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する推定モデルすなわちフレームレート−主観映像品質特性を特定することができる。図２１は、ガウス関数でモデル化されたフレームレート−主観映像品質特性を示す説明図である。

この際、式（１２）で用いるα（ｂｒ）およびＧ（ｆｒ，ｂｒ）は、「０」を基準値として最大「４」までの値をとるため、このＧ（ｆｒ，ｂｒ）に「１」を加えることにより、ＭＯＳ値（１〜５）で表現した実際の映像品質値となる。

また、ガウス関数では、関数ωを用いて凸型特性の開き幅を特定しているが、符号化ビットレートに対応するフレームレート−主観映像品質特性ごとに異なる開き幅を用いる必要がある場合には、符号化ビットレートに応じた映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（３５Ｃ）を用いればよい。
映像品質劣化指標ω（ｂｒ）は、入力符号化ビットレート２１Ｂで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質３５Ｂからの劣化度合いを示す指標であり、ガウス関数の関数ωに相当する。

図１７に示された各特性のうち、符号化ビットレートと主観映像品質の劣化度合いの関係は、符号化ビットレートが高くなるほど劣化度合いが滑らかになり、符号化ビットレートが低くなるほど劣化度合いが大きくなる。したがって、符号化ビットレートと映像品質劣化指標の関係は、符号化ビットレートが高くなるほどフレームレート−主観映像品質特性の凸型の開き幅が大きくなって映像品質劣化指標も大きくなり、符号化ビットレートが低くなるほどフレームレート−主観映像品質特性の凸型の開き幅が小さくなって映像品質劣化指標も小さくなる傾向がある。

図２２は、このような符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性を示すグラフである。図２２において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は映像品質劣化指標ω（ｂｒ）を示している。なお、図２２は、ガウス関数で表現した推定モデルにおける符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性であり、他の推定モデルを用いた場合には、その推定モデルに対応する係数を示す映像品質劣化指標の符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性を用いればよい。

なお、推定対象となる映像通信サービスによっては、個々の符号化ビットレートに対応するフレームレート−主観映像品質特性ごとに個別の開き幅を用いる必要がない場合もあり、各符号化ビットレートに対応するフレームレート−主観映像品質特性で共通化できる場合もある。したがって、このような場合には、映像品質劣化指標ω（ｂｒ）として定数を用いることができる。

［第３の実施の形態の動作］
次に、図２３を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図２３は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の基準主観映像品質推定処理を示すフローチャートである。

映像品質推定装置１は、オペレータからの指示操作や推定条件１０の入力に応じて、図２３の基準主観映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、推定モデル特定パラメータとして、最適フレームレート３５Ａおよび最良映像品質３５Ｂに加え、映像品質劣化指標３５Ｃを用いる場合を例として説明する。また、映像品質推定装置１には、前述した符号化ビットレート−最適フレームレート特性３４Ａ（図１８参照）、符号化ビットレート−最良映像品質特性３４Ｂ（図１９参照）、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性３４Ｃ（図２２参照）が予め用意され、関数式として記憶部３４Ｍに記憶されているものとする。

まず、映像品質推定部１５の推定モデル特定部１５Ａは、パラメータ取得部１１により推定条件１０から抽出された主パラメータ２１の入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）を記憶部（図示せず）から取得し（ステップＳ３００）、このうち入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）に基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル３６を特定する。
具体的には、まず、最適フレームレート算出部１６Ａにより、記憶部３４Ｍの符号化ビットレート−最適フレームレート特性３４Ａを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）に対応する最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（３５Ａ）を算出する（ステップＳ３０１）。

続いて、推定モデル特定部１５Ａは、最良映像品質算出部１６Ｂにより、記憶部３４Ｍの符号化ビットレート−最良映像品質特性３４Ｂを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）に対応する最良映像品質α（ｂｒ）（３５Ｂ）を算出する（ステップＳ３０２）。
同様にして、推定モデル特定部１５Ａは、映像品質劣化指標算出部１６Ｃにより、記憶部３４Ｍの符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性３４Ｃを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）に対応する映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（３５Ｃ）を算出する（ステップＳ３０３）。

このようにして各推定モデル特定パラメータ３５を算出した後、推定モデル特定部１５Ａは、推定モデル生成部１６Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ３５の最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）、最良映像品質α（ｂｒ）、および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）の実際の値を前述した式（１２）へ代入することにより、推定モデルＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）すなわちフレームレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ３０４）。

この後、映像品質推定装置１は、映像品質推定部１５の映像品質算出部１５Ｂにより、推定モデル特定部１５Ａで特定された推定モデル３６を参照して、パラメータ取得部１１から出力された主パラメータ２１の入力フレームレート２１Ａに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質を示す基準主観映像品質２３として出力し（ステップＳ３０５）、一連の基準主観映像品質推定処理を終了する。

このように、本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート２１Ｂと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート２１Ａを入力として、これら主パラメータ２１に対する主観映像品質を推定する際、映像品質推定部１５の推定モデル特定部１５Ａにより、入力符号化ビットレート２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル３６を特定し、特定された推定モデル３６を用いて入力フレームレート２１Ａに対応する主観映像品質を推定し基準主観映像品質２３として出力している。

これにより、推定条件１０として入力された入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する推定モデル３６を参照して、同じく推定条件１０として入力された入力フレームレート２１Ａに対応する基準主観映像品質２３を得ることができる。
したがって、入力フレームレート２１Ａおよび入力符号化ビットレート２１Ｂで符号化した映像メディアに対する基準主観映像品質２３を、映像品質推定装置１内で推定することができ、基準主観映像品質２３を推定条件１０として外部から指定する必要がなくなる。これにより、前述した第１または第２の実施の形態で説明した映像品質補正部１３において、基準主観映像品質２３を用意することなく、任意の推定条件１０に応じた主観映像品質推定値２４を推定できる。

本実施の形態では、推定モデル特定パラメータ３５を算出する際に用いる、符号化ビットレート−最適フレームレート特性３４Ａ、符号化ビットレート−最良映像品質特性３４Ｂ、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性３４Ｃが予め関数式の形で用意され記憶部３４Ｍで記憶されている場合を例として説明したが、推定モデル特定パラメータの導出に用いるこれら推定モデル特定パラメータ導出特性３４については関数式に限定されるものではなく、入力符号化ビットレートに対応する値として記憶部３４Ｍで記憶しておいてもよい。

図２４は、入力符号化ビットレートと各推定モデル特定パラメータとの対応関係を示す推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。この推定モデル特定パラメータ情報は、入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）と、これに対応する最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（３５Ａ）、最良映像品質α（ｂｒ）（３５Ｂ）、および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（３５Ｃ）との組からなり、予め上記推定モデル特定パラメータ導出特性３４に基づき算出して記憶部１３１Ｍに記憶されている。
このような推定モデル特定パラメータ情報を参照して、入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ３５を導出してもよい。

［第４の実施の形態］
次に、図２５および図２６を参照して、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図２５は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図であり、前述した図１５と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。図２６は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定部の構成を示すブロック図であり、前述した図１６と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。

第３の実施の形態では、予め用意されている推定モデル特定パラメータ導出特性３４を参照して入力符号化ビットレートに対応する推定モデル特定パラメータ３５を導出する場合を例として説明した。本実施の形態では、第３の実施の形態を前提とし、このうち推定モデル特定パラメータ導出特性３４について予め用意しておくのではなく、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１０のうち、映像通信サービスの通信種別、映像メディアを再生する端末の再生性能、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境に基づいて、推定条件１０に応じた推定モデル特定パラメータ導出特性３４を逐次特定する場合について説明する。

第３の実施の形態（図１５参照）と比較して、本実施の形態にかかる映像品質推定装置１には、特性係数取得部１７および特性係数データベース（以下、特性係数ＤＢという）２８が追加されている。
特性係数取得部１７は、記憶部２８Ｍ（第４の記憶部）の特性係数ＤＢ２８を参照して、パラメータ取得部１１により推定条件１０から取得された副パラメータ２５に対応する特性係数２９を取得する機能を有している。本実施の形態で用いる副パラメータ２５は、前述の第２の実施の形態で説明したものと同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。

図２７は、特性係数ＤＢの構成例を示す説明図である。特性係数ＤＢ２８は、各種副パラメータ２５とこれに対応する各特性係数ｊ，ｋ，…，ｐ（２９）との組を示すデータベースである。副パラメータ２５には、前述したように、映像通信サービスの通信種別を示す通信種別パラメータ２５Ａ、映像メディアを再生する端末の再生性能を示す再生性能パラメータ２５Ｂ、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境を示す再生環境パラメータ２５Ｃがある。
副パラメータ２５は、これらパラメータ例に限定されるものではなく、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容に応じて任意に取捨選択すればよく、少なくともこれら通信種別パラメータ２５Ａ、再生性能パラメータ２５Ｂ、および再生環境パラメータ２５Ｃのうちの１つ以上から構成されていればよい。

特性係数取得部１７は、予め用意されたこのような特性係数ＤＢ２８を参照して、副パラメータ２５に対応する特性係数２９を取得する。特性係数２９は、推定モデル特定パラメータ３５の導出に用いる推定モデル特定パラメータ導出特性を特定するための係数である。
推定モデル特定部１５Ａは、特性係数取得部１７で取得された特性係数２９により特定された推定モデル特定パラメータ導出特性３４、すなわち符号化ビットレート−最適フレームレート特性３４Ａ、符号化ビットレート−最良映像品質特性３４Ｂ、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性３４Ｃを特定する。

［推定モデル特定パラメータ導出特性］
次に、推定モデル特定部１５Ａで用いる推定モデル特定パラメータ導出特性３４について詳細に説明する。
推定モデル特定パラメータ導出特性３４は、特性係数取得部１７により特性係数ＤＢ２８から取得される特性係数２９を用いてそれぞれ次のようにモデル化することができる。

まず、推定モデル特定パラメータ導出特性３４の符号化ビットレート−最適フレームレート特性３４Ａは、前述した図１８に示すように、符号化ビットレートの増加とともに最適フレームレートが単調増加し、その後ある最大フレームレートに収束する傾向があり、例えば一般的な線形関数でモデル化することができる。したがって、符号化ビットレートをｂｒとし、これに対応する最適フレームレートをｏｆｒ（ｂｒ）とし、係数をｊ，ｋとした場合、符号化ビットレート−最適フレームレート特性３４Ａは、次の式（１３）で表すことができる。

次に、推定モデル特定パラメータ導出特性３４の符号化ビットレート−最良映像品質特性３４Ｂは、前述した図１９に示すように、符号化ビットレートの増加とともに映像品質が増加し、ある最大値に収束するとともに、符号化ビットレートの低下とともに映像品質も低下し、ある最小値に収束する傾向があり、例えば一般的なロジスティック（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）関数でモデル化することができる。

図２８は、ロジスティック関数を示す説明図である。ロジスティック関数は、係数ｐ＞１のとき変数ｘの増加に応じて関数ｙの値が単調増加する関数であり、変数ｘの減少に応じて関数値ｙが最小値へ収束し、変数ｘの増大に応じて関数値ｙが最大値へ収束する。最小値をＡ₁、最大値をＡ₂、係数をｐ，ｘ₀とした場合、任意の変数ｘに対する関数ｙの値は、最大値Ａ₂の項と最大値Ａ₂からの減少分を示す分数項からなる、次の式（１４）で求められる。

したがって、変数ｘを符号化ビットレートｂｒとし、これに対応する関数値ｙを最良映像品質α（ｂｒ）とし、最大値Ａ₂を特性係数ｌ（エル）、最小値Ａ₁を「０ゼロ」、係数ｘ₀を特性係数ｍ、係数ｐを特性係数ｎとした場合、符号化ビットレート−最良映像品質特性３４Ｂは、次の式（１５）で表すことができる。図２９は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−最良映像品質特性を示す説明図である。

次に、推定モデル特定パラメータ導出特性３４の符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性３４Ｃは、前述した図２２に示すように、符号化ビットレートが高くなるほど映像品質劣化指標も大きくなり、符号化ビットレートが低くなるほど映像品質劣化指標も小さくなる傾向があり、例えば一般的な線形関数でモデル化することができる。したがって、符号化ビットレートをｂｒとし、これに対応する映像品質劣化指標をω（ｂｒ）とし、係数をｏ，ｐとした場合、符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性３４Ｃは、次の式（１６）で表すことができる。

なお、推定モデル特定パラメータ導出特性３４のモデル化については、前述した線形関数やロジスティック関数に限定されるものではなく、他の関数を用いてもよい。例えば、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容、ネットワーク性能、あるいは推定条件１０の内容によっては、ある程度限定された範囲の入力符号化ビットレートや入力フレームレートでの映像品質推定処理で十分なため、このような局所的な見方が可能な場合には、前述したように、推定モデル特定パラメータ導出特性３４を線形関数等の単純な関数でモデル化することができる。

これに対して、入力符号化ビットレートや入力フレームレートに対して推定モデル特定パラメータの変化が大きい場合には、例えば指数関数などの他の関数を用いて符号化ビットレート−最適フレームレート特性３４Ａを表してもよい。指数関数を用いてモデル化した場合、最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）は、係数をｑ，ｒ，ｓ，ｔ，ｕ，ｖとして、式（１７）で表すことができる。

［第４の実施の形態の動作］
次に、図３０を参照して、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図３０は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の基準主観映像品質推定処理を示すフローチャートであり、前述した図２３と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。

映像品質推定装置１は、オペレータからの指示操作や推定条件１０の入力に応じて、図３０の基準主観映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、推定モデル特定パラメータとして、最適フレームレート３５Ａおよび最良映像品質３５Ｂに加え、映像品質劣化指標３５Ｃを用いる場合を例として説明する。また、副パラメータ２５として通信種別パラメータ２５Ａ、再生性能パラメータ２５Ｂ、および再生環境パラメータ２５Ｃを用いるものとし、特性係数ＤＢ２８には、副パラメータ２５と特性係数２９との組が予め格納されているものとする。

まず、推定モデル特定部１５Ａは、パラメータ取得部１１により推定条件１０から抽出された主パラメータ２１の入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）を記憶部（図示せず）から取得する（ステップＳ３００）。
また、特性係数取得部１７は、パラメータ取得部１１により推定条件１０から抽出された副パラメータ２５の通信種別パラメータ２５Ａ、再生性能パラメータ２５Ｂ、および再生環境パラメータ２５Ｃを記憶部（図示せず）から取得する（ステップＳ４００）。

次に、特性係数取得部１７は、記憶部２８Ｍの特性係数ＤＢ２８を参照して、副パラメータ２５の値に対応する特性係数ｊ，ｋ，ｌ，…，ｐ（２９）を取得して出力する（ステップＳ４０１）。
これに応じて推定モデル特定部１５Ａは、最適フレームレート算出部１６Ａにより、特性係数２９のうち係数ｊ，ｋにより特定される符号化ビットレート−最適フレームレート特性３４Ａを記憶部３４Ｍから参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）に対応する最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（３５Ａ）を算出する（ステップＳ３０１）。

また、推定モデル特定部１５Ａは、最良映像品質算出部１６Ｂにより、特性係数２９のうち係数ｌ，ｍ，ｎにより特定される符号化ビットレート−最良映像品質特性３４Ｂを記憶部３４Ｍから参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）に対応する最良映像品質α（ｂｒ）（３５Ｂ）を算出する（ステップＳ３０２）。
同様にして、推定モデル特定部１５Ａは、映像品質劣化指標算出部１６Ｃにより、特性係数２９のうち係数ｏ，ｐにより特定される符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性３４Ｃを記憶部３４Ｍから参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）に対応する映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（３５Ｃ）を算出する（ステップＳ３０３）。

このようにして各推定モデル特定パラメータ３５を算出した後、推定モデル特定部１５Ａは、推定モデル生成部１６Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ３５の最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）、最良映像品質α（ｂｒ）、および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）の実際の値を前述した式（１２）へ代入することにより、推定モデルＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）すなわちフレームレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ３０４）。

この後、映像品質推定装置１は、映像品質算出部１５Ｂにより、推定モデル特定部１５Ａで特定された推定モデル３６を参照して、パラメータ取得部１１から出力された主パラメータ２１の入力フレームレート２１Ａに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する基準主観映像品質推定値２４として出力し（ステップＳ３０５）、一連の基準主観映像品質推定処理を終了する。

このように、本実施の形態は、パラメータ取得部１１で取得された、通信種別パラメータ２５Ａ、再生性能パラメータ２５Ｂ、および再生環境パラメータ２５Ｃのうちの１つ以上からなる副パラメータ２５に対応する特性係数２９を、記憶部２８Ｍの特性係数ＤＢ２８から特性係数取得部１７により取得し、推定モデル特定部１５Ａにより、これら特性係数２９により特定される推定モデル特定パラメータ導出特性３４に基づいて、入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ３５を算出するようにしたので、評価対象となる映像通信サービスや端末の具体的な性質に基づく推定モデル特定パラメータ３５を導出することができ、基準映像品質推定の精度を向上させることができる。

特に、従来技術では、映像品質を推定する場合、評価対象となる映像通信サービスで用いる符号化方式や端末ごとに、映像推定モデルを用意しなければならなかった。しかしながら、本実施の形態によれば、映像推定モデルが符号化方式や端末に依存せず、映像推定モデルに用いる係数を符号化方式や端末に応じて参照するだけで、同じ映像推定モデルを利用でき、異なる環境の映像通信サービスに対して柔軟に対応することができる。これにより、前述した第１または第２の実施の形態で説明した映像品質補正部１３において、基準主観映像品質２３を用意することなく、任意の推定条件１０に応じた主観映像品質推定値２４を推定できる。

図３１は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。図３２は、文献２に基づく従来の映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。これら図３１および図３２において、横軸は映像品質推定装置を用いて推定した主観映像品質の推定値（ＭＯＳ値）を示し、縦軸は視聴者が実際にオピニオン評価した主観映像品質の評価値（ＭＯＳ値）を示している。図３２に比較して、図３１のほうが、評価値と推定値の誤差が少なく、推定精度が向上していることがわかる。なお、これらは特定の推定条件下での比較結果であるが、異なる符号化方式や端末を用いた場合でも、同様の比較結果が確認されている。

［第５の実施の形態］
まず、図３３を参照して、本発明の第５の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図３３は、本発明の第５の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定部の構成を示すブロック図であり、前述した図１６と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。

第３の実施の形態では、映像品質推定部１５において、入力符号化ビットレート２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと基準主観映像品質との関係を示す推定モデル３６を特定し、特定された推定モデル３６を用いて入力フレームレート２１Ａに対応する基準主観映像品質２３を推定して出力する場合を例として説明した。

本実施の形態は、映像品質推定部１５において、入力フレームレート２１Ａに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと基準主観映像品質との関係を示す推定モデル３６を特定し、特定された推定モデル３６を用いて入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する基準主観映像品質２３を推定して出力する場合を例として説明する。
なお、映像品質補正部１３により、劣化モデル２２に基づき基準主観映像品質２３を補正して主観映像品質推定値２４を求める構成については、前述した第１の実施の形態と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。ただし、第１の実施の形態に代えて第２の実施の形態を用いてもよい。

［映像品質推定部］
本実施の形態にかかる映像品質推定装置１では、第３の実施の形態（図１６）と比較して、推定モデル特定部１５Ａに、最適フレームレート算出部１６Ａ、最良映像品質算出部１６Ｂ、および映像品質劣化指標算出部１６Ｃに代えて、最良映像品質算出部１６Ｅ、映像品質第１変化指標算出部１６Ｆ、および映像品質第２変化指標算出部１６Ｇが設けられている。また記憶部３４Ｍに、符号化ビットレート−最適フレームレート特性３４Ａ、符号化ビットレート−最良映像品質特性３４Ｂ、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性３４Ｃに代えて、フレームレート−最良映像品質特性３４Ｅ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性３４Ｆ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性３４Ｇが記憶されている。

最良映像品質算出部１６Ｅは、記憶部３４Ｍのフレームレート−最良映像品質特性３４Ｅを参照して、入力フレームレート２１Ａで送信された映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質β（ｆｒ）（３５Ｅ）を、推定モデル特定パラメータ３５の１つとして算出する機能を有している。
映像品質第１変化指標算出部１６Ｆは、記憶部３４Ｍのフレームレート−映像品質第１変化指標特性３４Ｆを参照して、入力フレームレート２１Ａで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質３５Ｅからの変化（劣化）度合いを示す映像品質第１変化指標δ（ｆｒ）（３５Ｆ）を、推定モデル特定パラメータ３５の１つとして算出する機能を有している。

映像品質第２変化指標算出部１６Ｇは、記憶部３４Ｍのフレームレート−映像品質第２変化指標特性３４Ｇを参照して、入力フレームレート２１Ａで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質３５Ｅからの変化（劣化）度合いを示す映像品質第２変化指標ε（ｆｒ）（３５Ｇ）を、推定モデル特定パラメータ３５の１つとして算出する機能を有している。
これら、フレームレート−最良映像品質特性３４Ｅ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性３４Ｆ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性３４Ｇは、推定モデル特定パラメータ導出特性３４として予め用意され、記憶部３４Ｍに記憶されている。

推定モデル生成部１６Ｄは、最良映像品質算出部１６Ｅで算出された最良映像品質β（ｂｒ）、映像品質第１変化指標算出部１６Ｆで算出された映像品質第１変化指標δ（ｆｒ）、および映像品質第２変化指標算出部１６Ｇで算出された映像品質第２変化指標ε（ｆｒ）からなる各推定モデル特定パラメータ３５の値を所定の関数式に代入することにより、主パラメータ２１の入力フレームレート２１Ａに対応する主観映像品質を推定するための推定モデル３６を生成する機能を有している。

［主観映像品質特性］
次に、図３４を参照して、映像通信サービスにおける映像メディアの主観映像品質特性について説明する。図３４は、映像通信サービスにおける映像メディアの符号化ビットレート−主観映像品質特性を示すグラフである。図３４において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は主観映像品質値ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）（ＭＯＳ値）を示し、フレームレートｆｒごとの特性が示されている。

映像メディアの主観映像品質に対して、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートはトレードオフの関係にある。
具体的には、ある符号化ビットレートで映像を符号化して提供する際、高いフレームレートで映像を符号化すると映像が滑らかになって時間的な映像品質を向上できるが、単位フレーム当たりの符号量が低減して空間的な映像劣化が顕著となり、結果として映像品質が低下する場合がある。また、単位フレーム当たりの符号量を高くして符号化すると空間的な映像劣化が改善されて映像品質は向上するが、単位時間当たりのフレーム数が低減して時間的にぎくしゃくしコマ飛び状態となり、結果として映像品質が劣化する場合がある。

ここで、フレームレートをそれぞれ一定とした場合、そのときの映像品質は、図３４に示すように、符号化ビットレートの増加に応じて単調増加し、当該フレームレートで送信された映像メディアの最良映像品質へ収束する特性を持つ。例えば、フレームレートｆｒ＝１０［ｆｂｓ］の場合、主観映像品質特性は、符号化ビットレートｂｒの増加に応じて単調増加し、符号化ビットレートｂｒ＝１０００［ｋｂｐｓ］付近で最良映像品質＝３．８［ＭＯＳ］に収束する特性となる。

また、このような主観映像品質特性は、異なるフレームレートであっても同様の形状となり、各主観映像品質特性の座標位置は、その最良映像品質と最良映像品質に対する変化度合いを示す映像品質変化指標からなる推定モデル特定パラメータで特定することができる。
本実施の形態は、このような主観映像品質特性の性質に着目して、推定モデル特定部１５Ａにより、入力フレームレート２１Ａに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル３６を特定し、映像品質推定部１５により、推定モデル特定部１５Ａで特定された推定モデル３６を用いて入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する基準主観映像品質２３を推定している。

［推定モデル］
次に、推定モデル特定部１５Ａで用いる推定モデルと推定モデル特定パラメータの導出について詳細に説明する。
図３４に示した、符号化ビットレート−主観映像品質特性は、符号化ビットレートの増加に応じて単調増加し、当該フレームレートで送信された映像メディアの最良映像品質へ収束する特性を持つ傾向があり、例えば図２８に示したような一般的なロジスティック（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）関数でモデル化することができる。

したがって、変数ｘを符号化ビットレートｂｒとし、これに対応する関数値ｙを主観映像品質ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）とし、最大値Ａ₂を入力フレームレートｆｒにおける最良映像品質β（ｆｒ）、最小値Ａ₁を「１」、係数ｘ₀を映像品質第１変化指標δ（ｆｒ）、係数ｐを映像品質第２変化指標ε（ｆｒ）とすれば、任意の符号化ビットレートｂｒに対する主観映像品質ＭＯＳは、次の（１８）式で求めることができ、結果として、入力フレームレート２１Ａに対応する推定モデル３６すなわち符号化ビットレート−主観映像品質特性を特定することができる。図３５は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−主観映像品質特性を示す説明図である。

したがって、推定モデル特定部１５Ａにより、入力フレームレート２１Ａに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル３６を特定する場合、入力フレームレート２１Ａに対応する推定モデル特定パラメータとして、最良映像品質３５Ｅ、映像品質第１変化指標３５Ｆ、および映像品質第２変化指標３５Ｇを導出する必要がある。特に、映像品質第１変化指標δ（ｆｒ）および映像品質第２変化指標ε（ｆｒ）は、ロジスティック関数の分数項において最大値Ａ４からの減少分すなわち最良映像品質β（ｆｒ）からの変化（劣化）分を算出するために用いられており、それぞれ当該フレームレートｆｒにおける主観映像品質に関する変化度合いを示す変化指標として、推定モデル３６の特定に必要となる。

本実施の形態では、次のようなフレームレート−最良映像品質特性３４Ｅ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性３４Ｆ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性３４Ｇを推定モデル特定パラメータ導出特性３４として予め用意しておき、これら特性を参照して、入力フレームレート２１Ａに対応する推定モデル特定パラメータ３５をそれぞれ導出している。

図３４に示された各特性において、送信された映像メディアのフレームレートとそのときの最良映像品質との関係は、フレームレートｆｒの増加とともにそれぞれ最良映像品質β（ｆｒ）が増加し、ある最大値（最大主観映像品質値）に収束する、という傾向が見られる。
図３６は、このようなフレームレート−最良映像品質特性を示すグラフである。図３６において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は最良映像品質β（ｆｒ）（ＭＯＳ値）を示している。

一方、送信された映像メディアのフレームレートとそのときの映像品質第１変化指標との関係は、フレームレートの増加とともにそれぞれ映像品質第１変化指標が単調増加する、という傾向が見られる。
図３７は、このようなフレームレート−映像品質第１変化指標特性を示すグラフである。図３７において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は映像品質第１変化指標δ（ｆｒ）を示している。

また、送信された映像メディアのフレームレートとそのときの映像品質第２変化指標との関係は、フレームレートの増加とともにそれぞれ映像品質第２変化指標が単調減少する、という傾向が見られる。
図３８は、このようなフレームレート−映像品質第２変化指標特性を示すグラフである。図３８において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は映像品質第２変化指標ε（ｆｒ）を示している。

［第５の実施の形態の動作］
次に、図３９を参照して、本発明の第５の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図３９は、本発明の第５の実施の形態にかかる映像品質推定装置の基準主観映像品質推定処理を示すフローチャートである。

映像品質推定装置１は、オペレータからの指示操作や推定条件１０の入力に応じて、図３９の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、映像品質推定装置１には、前述したフレームレート−最良映像品質特性３４Ｅ（図３６参照）、フレームレート−映像品質第１変化指標特性３４Ｆ（図３７参照）、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性３４Ｇ（図３８参照）が予め用意され、関数式として記憶部３４Ｍに記憶されているものとする。

まず、パラメータ取得部１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１０を取得し、推定条件１０から映像メディアの符号化処理に関する符号化ビットレートとフレームレートを抽出し、これら入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）および入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）を主パラメータ２１として出力する（ステップＳ３１０）。

推定モデル特定部１５Ａは、パラメータ取得部１１から出力された主パラメータ２１の入力フレームレート２１Ａに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル３６を特定する。
具体的には、まず、最良映像品質算出部１６Ｅにより、記憶部３４Ｍのフレームレート−最良映像品質特性３４Ｅを参照して、入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）に対応する最良映像品質β（ｆｒ）（３５Ｅ）を算出する（ステップＳ３１１）。

続いて、推定モデル特定部１５Ａは、映像品質第１変化指標算出部１６Ｆにより、記憶部３４Ｍのフレームレート−映像品質第１変化指標特性３４Ｆを参照して、入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）に対応する映像品質第１変化指標δ（ｆｒ）（３５Ｆ）を算出する（ステップＳ３１２）。
同様にして、推定モデル特定部１５Ａは、映像品質第２変化指標算出部１６Ｇにより、記憶部３４Ｍのフレームレート−映像品質第２変化指標特性３４Ｇを参照して、入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）に対応する映像品質第２変化指標ε（ｆｒ）（３５Ｇ）を算出する（ステップＳ３１３）。

このようにして各推定モデル特定パラメータ３５を算出した後、推定モデル特定部１５Ａは、推定モデル生成部１６Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ３５の最良映像品質β（ｆｒ）、映像品質第１変化指標δ（ｆｒ）および映像品質第２変化指標ε（ｆｒ）の実際の値を前述した式（１８）へ代入することにより、推定モデル３６すなわち符号化ビットレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ３１４）。

この後、映像品質推定装置１は、映像品質推定部１５により、推定モデル特定部１５Ａで特定された推定モデル３６を参照して、パラメータ取得部１１から出力された主パラメータ２１の入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する基準主観映像品質２３として出力し（ステップＳ３１５）、一連の基準主観映像品質推定処理を終了する。

このように、本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート２１Ｂと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート２１Ａを入力として、これら主パラメータ２１に対する主観映像品質を推定する際、推定モデル特定部１５Ａにより、入力フレームレート２１Ａに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル３６を特定し、特定された推定モデル３６を用いて入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する主観映像品質を推定し基準主観映像品質２３として出力している。

これにより、推定条件１０として入力された入力フレームレート２１Ａに対応する推定モデル３６を参照して、同じく推定条件１０として入力された入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する基準主観映像品質２３を得ることができる。
したがって、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフを考慮して、これら符号化ビットレートとフレームレートをそれぞれどの程度に設定すると、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができ、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理に大いに役立てることができる。

例えば、所望の映像品質で映像メディアを配信したい場合、本実施の形態にかかる映像品質推定装置１を用いれば、カメラで撮影した映像をどの程度の符号化ビットレートとフレームレートで符号化すれば所望の映像品質を満足するかを具体的に把握することができる。特に、ネットワークの制約条件により、符号化ビットレートが制限される場合が多く、このような場合には、当該符号化ビットレートを固定化して本実施の形態にかかる映像品質推定装置１を適用すれば、フレームレートと映像品質との関係を容易かつ具体的に把握できる。

本実施の形態では、推定モデル特定パラメータ３５を算出する際に用いる、フレームレート−最良映像品質特性３４Ｅ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性３４Ｆ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性３４Ｇが予め関数式の形で用意されている場合を例として説明したが、推定モデル特定パラメータの導出に用いるこれら推定モデル特定パラメータ導出特性３４については関数式に限定されるものではなく、入力フレームレートに対応する値として記憶部３４Ｍで記憶しておいてもよい。

図４０は、入力フレームレートと各推定モデル特定パラメータとの対応関係を示す推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。この推定モデル特定パラメータ情報は、入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）と、これに対応する最良映像品質β（ｆｒ）（３５Ｅ）、映像品質第１変化指標δ（ｆｒ）（３５Ｆ）、および映像品質第２変化指標ε（ｆｒ）（３５Ｇ）との組からなり、予め上記推定モデル特定パラメータ導出特性３４に基づき算出して記憶部３４Ｍに記憶されている。
このような推定モデル特定パラメータ情報を参照して、入力フレームレート２１Ａに対応する推定モデル特定パラメータ３５を導出してもよい。

［第６の実施の形態］
次に、図４１を参照して、本発明の第６の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図４１は、本発明の第６の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図であり、前述した図３３と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。

第４の実施の形態では、推定モデル特定パラメータ導出特性３４として、第３の実施の形態で用いた符号化ビットレート−最適フレームレート特性３４Ａ、符号化ビットレート−最良映像品質特性３４Ｂ、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性３４Ｃを特定する場合について説明した。

本実施の形態では、推定モデル特定パラメータ導出特性３４として、第５の実施の形態で用いたフレームレート−最良映像品質特性３４Ｅ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性３４Ｆ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性３４Ｇを特定する場合について説明する。
なお、副パラメータ２５に基づいて推定条件１０に応じた推定モデル特定パラメータ導出特性３４を逐次特定する映像品質推定装置の構成については、前述した第４の実施の形態（図２５参照）と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。

図４２は、特性係数ＤＢの構成例を示す説明図である。特性係数ＤＢ２８は、各種副パラメータ２５とこれに対応する各特性係数ｊ’，ｋ’，ｌ’，…，ｑ’（２９）との組を示すデータベースである。副パラメータ２５には、映像通信サービスの通信種別を示す通信種別パラメータ２５Ａ、映像メディアを再生する端末の再生性能を示す再生性能パラメータ２５Ｂ、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境を示す再生環境パラメータ２５Ｃがある。

通信種別パラメータ２５Ａの具体例としては、評価対象となる映像通信サービスで行われる通信種別を示す「タスク」がある。
再生性能パラメータ２５Ｂの具体例としては、映像メディアの符号化に関する「符号化方式」、「映像フォーマット」、「キーフレーム」のほか、端末でのメディア再生機能に関する「モニタサイズ」、「モニタ解像度」などがある。
再生環境パラメータ２５Ｃの具体例としては、端末でのメディア再生の際の「室内照度」などがある。

副パラメータ２５は、これらパラメータ例に限定されるものではなく、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容に応じて任意に取捨選択すればよく、少なくともこれら通信種別パラメータ２５Ａ、再生性能パラメータ２５Ｂ、および再生環境パラメータ２５Ｃのうちの１つ以上から構成されていればよい。

特性係数取得部１７は、予め用意された記憶部２８Ｍの特性係数ＤＢ２８を参照して、副パラメータ２５に対応する特性係数２９を取得する。特性係数２９は、推定モデル特定パラメータ３５の導出に用いる推定モデル特定パラメータ導出特性を特定するための係数である。
推定モデル特定部１５Ａは、特性係数取得部１７で取得された特性係数２９により特定された推定モデル特定パラメータ導出特性３４、すなわちフレームレート−最良映像品質特性３４Ｅ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性３４Ｆ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性３４Ｇを特定する。

［推定モデル特定パラメータ導出特性］
次に、推定モデル特定部１５Ａで用いる推定モデル特定パラメータ導出特性３４について詳細に説明する。
推定モデル特定パラメータ導出特性３４は、特性係数取得部１７により特性係数ＤＢ２８から取得される特性係数２９を用いてそれぞれ次のようにモデル化することができる。

まず、推定モデル特定パラメータ導出特性３４のフレームレート−最良映像品質特性３４Ｅは、前述した図３６に示すように、フレームレートの増加とともに最良映像品質が単調増加し、その後ある最大主観映像品質に収束する傾向があり、例えば一般的な指数関数でモデル化することができる。したがって、フレームレートをｆｒとし、これに対応する最良映像品質をβ（ｆｒ）とし、係数をｊ’，ｋ’，ｌ’とした場合、フレームレート−最良映像品質特性３４Ｅは、次の式（１９）で表すことができる。

次に、推定モデル特定パラメータ導出特性３４のフレームレート−映像品質第１変化指標特性３４Ｆは、前述した図３７に示すように、フレームレートの増加とともに映像品質第１変化指標が単調増加する傾向があり、例えば一般的な指数関数でモデル化することができる。したがって、フレームレートをｆｒとし、これに対応する映像品質第１変化指標をδ（ｆｒ）とし、係数をｍ'，ｎ'，ｏ'とした場合、フレームレート−映像品質第１変化指標特性３４Ｆは、次の式（２０）で表すことができる。

また、推定モデル特定パラメータ導出特性３４のフレームレート−映像品質第２変化指標特性３４Ｇは、前述した図３８に示すように、フレームレートの増加とともに映像品質第２変化指標が単調減少する傾向があり、例えば一般的な線形関数でモデル化することができる。したがって、フレームレートをｆｒとし、これに対応する映像品質第２変化指標をε（ｆｒ）とし、係数をｐ'，ｑ’とした場合、フレームレート−映像品質第２変化指標特性３４Ｇは、次の式（２１）で表すことができる。

なお、推定モデル特定パラメータ導出特性３４のモデル化については、前述した指数関数や線形関数に限定されるものではなく、他の関数を用いてもよい。例えば、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容、ネットワーク性能、あるいは推定条件１０の内容によっては、ある程度限定された範囲の入力符号化ビットレートや入力フレームレートでの映像品質推定処理で十分なため、このような局所的な見方が可能な場合には、前述したように、フレームレート−最良映像品質特性３４Ｅやフレームレート−映像品質第１変化指標特性３４Ｆを線形関数等の単純な関数でモデル化することができる。

これに対して、入力符号化ビットレートや入力フレームレートに対して推定モデル特定パラメータの変化が大きい場合には、例えば指数関数やロジスティック関数などの他の関数を用いて、フレームレート−映像品質第２変化指標特性３４Ｇ、さらにはフレームレート−最良映像品質特性３４Ｅやフレームレート−映像品質第１変化指標特性３４Ｆをモデル化してもよい。

［第６の実施の形態の動作］
次に、図４３を参照して、本発明の第６の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図４３は、本発明の第６の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートであり、前述した図３９と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。

映像品質推定装置１は、オペレータからの指示操作や推定条件１０の入力に応じて、図４３の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、副パラメータ２５として通信種別パラメータ２５Ａ、再生性能パラメータ２５Ｂ、および再生環境パラメータ２５Ｃを用いるものとし、記憶部２８Ｍの特性係数ＤＢ２８には、副パラメータ２５と特性係数２９との組が予め格納されているものとする。

まず、パラメータ取得部１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１０を取得し、推定条件１０から映像メディアの符号化処理に関する符号化ビットレートとフレームレートを抽出し、これら入力符号化ビットレートｂｒ（２１Ｂ）および入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）を主パラメータ２１として出力する（ステップＳ３１０）。また、パラメータ取得部１１は、推定条件１０から通信種別パラメータ２５Ａ、再生性能パラメータ２５Ｂ、および再生環境パラメータ２５Ｃを抽出し、これらを副パラメータ２５として出力する（ステップＳ４１０）。

次に、特性係数取得部１７は、記憶部２８Ｍの特性係数ＤＢ２８を参照して、副パラメータ２５の値に対応する特性係数ｊ’，ｋ’，ｌ’，…，ｑ’（２９）を取得して出力する（ステップＳ４１１）。
これに応じて推定モデル特定部１５Ａは、最良映像品質算出部１６Ｅにより、特性係数２９のうち係数ｊ’，ｋ’，ｌ’により特定されるフレームレート−最良映像品質特性３４Ｅを参照して、入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）に対応する最良映像品質β（ｆｒ）（３５Ｅ）を算出する（ステップＳ３１１）。

また、推定モデル特定部１５Ａは、映像品質第１変化指標算出部１６Ｆにより、特性係数２９のうち係数ｄ'，ｅ'，ｆ'により特定されるフレームレート−映像品質第１変化指標特性３４Ｆを参照して、入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）に対応する映像品質第１変化指標δ（ｆｒ）（３５Ｆ）を算出する（ステップＳ３１２）。
同様にして、推定モデル特定部１５Ａは、映像品質第２変化指標算出部１６Ｇにより、特性係数２９のうち係数ｇ'，ｑ’により特定されるフレームレート−映像品質第２変化指標特性３４Ｇを参照して、入力フレームレートｆｒ（２１Ａ）に対応する映像品質第２変化指標ε（ｆｒ）（３５Ｇ）を算出する（ステップＳ３１３）。

このようにして各推定モデル特定パラメータ３５を算出した後、推定モデル特定部１５Ａは、推定モデル生成部１６Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ３５の最良映像品質β（ｆｒ）、映像品質第１変化指標δ（ｆｒ）、および映像品質第２変化指標ε（ｆｒ）の実際の値を前述した式（１８）へ代入することにより、推定モデル３６すなわち符号化ビットレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ３１４）。

この後、映像品質推定装置１は、映像品質推定部１５により、推定モデル特定部１５Ａで特定された推定モデル３６を参照して、パラメータ取得部１１から出力された主パラメータ２１の入力符号化ビットレート２１Ｂに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の基準主観映像品質２３として出力し（ステップＳ３１５）、一連の映像品質推定処理を終了する。

このように、本実施の形態は、パラメータ取得部１１で取得された、通信種別パラメータ２５Ａ、再生性能パラメータ２５Ｂ、および再生環境パラメータ２５Ｃのうちの１つ以上からなる副パラメータ２５に対応する特性係数２９を、記憶部２８Ｍの特性係数ＤＢ２８から特性係数取得部１７により取得し、推定モデル特定部１５Ａにより、これら特性係数２９により特定される推定モデル特定パラメータ導出特性３４に基づいて、入力フレームレート２１Ａに対応する推定モデル特定パラメータ３５を算出するようにしたので、評価対象となる映像通信サービスや端末の具体的な性質に基づく推定モデル特定パラメータ３５を導出することができ、基準映像品質推定の精度を向上させることができる。

特に、従来技術では、映像品質を推定する場合、評価対象となる映像通信サービスで用いる符号化方式や端末ごとに、映像品質推定モデルを用意しなければならなかった。しかしながら、本実施の形態によれば、映像品質推定モデルが符号化方式や端末に依存せず、映像品質推定モデルに用いる係数を符号化方式や端末に応じて参照するだけで、同じ映像品質推定モデルを利用できる。したがって、異なる環境の映像通信サービスに対して柔軟に対応することができる。これにより、前述した第１または第２の実施の形態で説明した映像品質補正部１３において、基準主観映像品質２３を用意することなく、任意の推定条件１０に応じた主観映像品質推定値２４を推定できる。

図４４は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。図４４において、横軸は映像品質推定装置を用いて推定した主観映像品質の推定値（ＭＯＳ値）を示し、縦軸は視聴者が実際にオピニオン評価した主観映像品質の評価値（ＭＯＳ値）を示している。前述した文献２に基づく従来の映像品質推定装置の推定精度を示す図３２に比較して、図４４のほうが、評価値と推定値の誤差が少なく、推定精度が向上していることがわかる。なお、これらは特定の推定条件下での比較結果であるが、異なる符号化方式や端末を用いた場合でも、同様の比較結果が確認されている。

［各実施の形態の拡張］
以上の各実施の形態では、指数関数を用いて劣化モデル２２をモデル化し、ガウス関数もしくはロジスティック関数を用いて推定モデル３６をモデル化した場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、線形関数、二次関数、あるいは高次関数などの他の関数を用いてもよい。また、劣化モデル２２や推定モデル３６が関数でモデル化されている場合を例として説明したが、関数以外の他のモデル、例えばニューラルネットワークや事例ベースなど、入出力特性のみが特定されるようなブラックボックスモデルであってもよい。

また、第２の実施の形態で用いた劣化指標係数ＤＢ２６での副パラメータ２５と劣化指標係数２７の対応関係や、第４の実施の形態および第６の実施の形態で用いた特性係数ＤＢ２８での副パラメータ２５と特性係数２９の対応関係については、各種副パラメータ２５の組合せごとに各劣化指標導出特性３１や各推定モデル特定パラメータ導出特性３４を実測し、得られた計測データに対して最小二乗による収束演算を行うことにより、劣化指標係数２７や特性係数２９をそれぞれ算出してもよく、このような係数算出のための構成を映像品質推定装置１に実装してもよい。

また、各実施の形態では、記憶部２３Ｍ，２８Ｍ，３１Ｍ，３４Ｍなどの記憶部がそれぞれ別個の記憶装置から構成されている場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、各記憶部のうち複数あるいは全部を１つの記憶装置で構成してもよい。

Claims (13)

1. 複数のフレームに符号化した映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート、およびパケット損失の発生確率を示す入力パケット損失率を、主パラメータとして取得するパラメータ取得部と、
   前記入力符号化ビットレートおよび前記入力フレームレートで符号化された前記映像メディアに関するパケット損失がない場合の主観映像品質を示す基準主観映像品質を記憶する第１の記憶部と、
   前記基準主観映像品質の劣化と前記入力パケット損失率との関係を示す劣化モデルを前記入力符号化ビットレートと前記入力フレームレートに基づき特定する劣化モデル特定部と、
   特定された前記劣化モデルを用いて算出した前記入力パケット損失率に対応する映像品質劣化率に基づいて前記基準主観映像品質を補正することにより、通信網を介して任意の端末で受信し再生した前記映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を算出する映像品質補正部と
   を備えることを特徴とする映像品質推定装置。
2. 請求項１に記載の映像品質推定装置において、
   前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートの前記主観映像品質の劣化に対するパケット損失率の影響度合いを示す第１の劣化指標との関係を示す第１の劣化指標特性と、前記映像メディアの符号化ビットレートと当該符号化ビットレートの前記主観映像品質の劣化に対するパケット損失率の影響度合いを示す第２の劣化指標との関係を示す第２の劣化指標特性とを記憶する第２の記憶部をさらに備え、
   前記劣化モデル特定部は、前記第１の劣化指標特性を参照して前記入力フレームレートに対応する第１の劣化指標を算出する第１の劣化指標算出部と、前記第２の劣化指標特性を参照して前記入力符号化ビットレートに対応する第２の劣化指標を算出する第２の劣化指標算出部と、前記第１および第２の劣化指標を合成して前記入力フレームレートおよび前記入力符号化ビットレートに対応した前記劣化モデルを特定する劣化指標を算出する劣化指標算出部とを有する
   ことを特徴とする映像品質推定装置。
3. 請求項１に記載の映像品質推定装置において、
   前記映像通信の種別を示す通信種別パラメータ、前記端末における前記映像メディアの再生性能を示す再生性能パラメータ、および前記端末で前記映像メディアを再生する際の周囲環境を示す再生環境パラメータのうちの１つ以上からなる副パラメータについて、前記各劣化指標特性を特定する劣化指標係数との対応関係とを記憶する第３の記憶部と、
   前記対応関係を参照して前記パラメータ取得部で取得された副パラメータに対応する劣化指標係数を取得する劣化指標係数取得部と
   をさらに備え、
   前記劣化モデル特定部は、前記劣化指標係数により特定される前記各劣化指標特性を参照して前記第１および第２の劣化指標を算出する
   ことを特徴とする映像品質推定装置。
4. 請求項１に記載の映像品質推定装置において、
   前記入力符号化ビットレートに基づいて前記映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定部と、
   特定された前記推定モデルを用いて前記入力フレームレートに対応する主観映像品質を推定し前記基準主観映像品質として出力する映像品質推定部と
   をさらに備えることを特徴とする映像品質推定装置。
5. 請求項４に記載の映像品質推定装置において、
   前記推定モデル特定部は、前記入力符号化ビットレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質が最良となるフレームレートを示す最適フレームレートとそのときの映像品質を示す最良映像品質を含む推定モデル特定パラメータに基づいて前記推定モデルを特定することを特徴とする映像品質推定装置。
6. 請求項４に記載の映像品質推定装置において、
   前記映像通信の種別を示す通信種別パラメータ、前記端末における前記映像メディアの再生性能を示す再生性能パラメータ、および前記端末で前記映像メディアを再生する際の周囲環境を示す再生環境パラメータのうちの１つ以上からなる副パラメータについて、前記推定モデルを特定する特性係数との対応関係とを記憶する第４の記憶部と、
   前記対応関係を参照して前記パラメータ取得部で取得した副パラメータに対応する特性係数を取得する特性係数取得部と
   をさらに備え、
   前記推定モデル特定部は、前記特性係数と前記入力符号化ビットレートにより特定される前記推定モデルを特定する
   ことを特徴とする映像品質推定装置。
7. パラメータ取得部により、複数のフレームに符号化した映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート、およびパケット損失の発生確率を示す入力パケット損失率を、主パラメータとして取得するパラメータ取得ステップと、
   第１の記憶部により、前記入力符号化ビットレートおよび前記入力フレームレートで符号化された前記映像メディアに関するパケット損失がない場合の主観映像品質を示す基準主観映像品質を記憶する記憶ステップと、
   劣化モデル特定部により、前記基準主観映像品質の劣化と前記入力パケット損失率との関係を示す劣化モデルを前記入力符号化ビットレートと前記入力フレームレートに基づき特定する劣化モデル特定ステップと、
   映像品質補正部により、特定された前記劣化モデルを用いて算出した前記入力パケット損失率に対応する映像品質劣化率に基づいて前記基準主観映像品質を補正することにより、通信網を介して任意の端末で受信し再生した前記映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を算出する映像品質補正ステップと
   を備えることを特徴とする映像品質推定方法。
8. 請求項７に記載の映像品質推定方法において、
   第２の記憶部により、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートの前記主観映像品質の劣化に対するパケット損失率の影響度合いを示す第１の劣化指標との関係を示す第１の劣化指標特性と、前記映像メディアの符号化ビットレートと当該符号化ビットレートの前記主観映像品質の劣化に対するパケット損失率の影響度合いを示す第２の劣化指標との関係を示す第２の劣化指標特性とを記憶する記憶ステップをさらに備え、
   前記劣化モデル特定ステップは、前記第１の劣化指標特性を参照して前記入力フレームレートに対応する第１の劣化指標を算出する第１の劣化指標算出ステップと、前記第２の劣化指標特性を参照して前記入力符号化ビットレートに対応する第２の劣化指標を算出する第２の劣化指標算出ステップと、前記第１および第２の劣化指標を合成して前記入力フレームレートおよび前記入力符号化ビットレートに対応した前記劣化モデルを特定する劣化指標を算出する劣化指標算出ステップとを有する
   ことを特徴とする映像品質推定方法。
9. 請求項７に記載の映像品質推定方法において、
   第３の記憶部により、前記映像通信の種別を示す通信種別パラメータ、前記端末における前記映像メディアの再生性能を示す再生性能パラメータ、および前記端末で前記映像メディアを再生する際の周囲環境を示す再生環境パラメータのうちの１つ以上からなる副パラメータについて、前記各劣化指標特性を特定する劣化指標係数との対応関係とを記憶する記憶ステップと、
   劣化指標係数取得部により、前記対応関係を参照して前記パラメータ取得部で取得された副パラメータに対応する劣化指標係数を取得する劣化指標係数取得ステップと
   をさらに備え、
   前記劣化モデル特定ステップは、前記劣化指標係数により特定される前記各劣化指標特性を参照して前記第１および第２の劣化指標を算出する
   ことを特徴とする映像品質推定方法。
10. 請求項７に記載の映像品質推定方法において、
    推定モデル特定部により、前記入力符号化ビットレートに基づいて前記映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定ステップと、
    映像品質推定部により、特定された前記推定モデルを用いて前記入力フレームレートに対応する主観映像品質を推定し前記基準主観映像品質として出力する映像品質推定ステップと
    をさらに備えることを特徴とする映像品質推定方法。
11. 請求項１０に記載の映像品質推定方法において、
    前記推定モデル特定ステップは、前記入力符号化ビットレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質が最良となるフレームレートを示す最適フレームレートとそのときの映像品質を示す最良映像品質を含む推定モデル特定パラメータに基づいて前記推定モデルを特定することを特徴とする映像品質推定方法。
12. 請求項１０に記載の映像品質推定方法において、
    第４の記憶部により、前記映像通信の種別を示す通信種別パラメータ、前記端末における前記映像メディアの再生性能を示す再生性能パラメータ、および前記端末で前記映像メディアを再生する際の周囲環境を示す再生環境パラメータのうちの１つ以上からなる副パラメータについて、前記推定モデルを特定する特性係数との対応関係とを記憶する記憶ステップと、
    特性係数取得部により、前記対応関係を参照して前記パラメータ取得部で取得された副パラメータに対応する特性係数を取得する特性係数取得ステップと
    をさらに備え、
    前記推定モデル特定ステップは、前記特性係数と前記入力符号化ビットレートにより特定される前記推定モデルを特定する
    ことを特徴とする映像品質推定方法。
13. 複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、前記端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する映像品質推定装置のコンピュータに、
    パラメータ取得部により、前記映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート、およびパケット損失の発生確率を示す入力パケット損失率を、主パラメータとして取得するパラメータ取得ステップと、
    記憶部により、前記入力符号化ビットレートおよび前記入力フレームレートで符号化された前記映像メディアに関するパケット損失がない場合の主観映像品質を示す基準主観映像品質を記憶する記憶ステップと、
    劣化モデル特定部により、前記基準主観映像品質の劣化と前記入力パケット損失率との関係を示す劣化モデルを前記入力符号化ビットレートと前記入力フレームレートに基づき特定する劣化モデル特定ステップと、
    映像品質補正部により、特定された前記劣化モデルを用いて算出した前記入力パケット損失率に対応する映像品質劣化率に基づいて前記基準主観映像品質を補正することにより、通信網を介して任意の端末で受信し再生した前記映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を算出する映像品質補正ステップと
    を実行させるプログラム。

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