JP4802200B2 - Video quality estimation apparatus, method, and program - Google Patents

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本発明は、映像通信技術に関し、特にネットワーク経由で行うIPTVサービス、映像配信サービス、映像コミュニケーションサービスなどの映像通信の品質を推定するシステムに関する。   The present invention relates to video communication technology, and more particularly to a system for estimating the quality of video communication such as an IPTV service, a video distribution service, and a video communication service performed via a network.

インターネットアクセス回線の高速・広帯域化に伴い、音声及び映像メディアなどを用いた映像通信サービスが期待されている。インターネットは必ずしも通信品質の保証されていないネットワークであるため、音声及び映像メディアなどを用いて通信を行う場合、ユーザ間のネットワークの回線帯域が狭かったり、回線が輻輳したりすると、音声や映像メディアなどに対してユーザが知覚する品質、すなわちユーザ体感品質(QoE:Quality of Experience)が劣化してしまう。具体的には、映像に品質劣化が加わると、ぼけ・にじみ・モザイク状の歪・ぎくしゃく感などとして知覚される。   With the increase in the speed and bandwidth of Internet access lines, video communication services using audio and video media are expected. Since the Internet is not necessarily a network with guaranteed communication quality, when communication is performed using audio and video media, if the network bandwidth of the network between users is narrow or the line is congested, the audio and video media For example, the quality perceived by the user, that is, the quality of experience (QoE) is deteriorated. Specifically, when quality degradation is added to the video, it is perceived as blurring, blurring, mosaic distortion, jerky feeling, and the like.

上記サービスを品質良く提供するためには、サービス提供に先立った品質設計やサービス開始後の品質管理が重要となり、このためには、ユーザが享受する品質を適切に表現でき、しかも簡便かつ効率的な品質評価技術が必要となる。
従来、国際標準化機関ITU−T(International Telecommunication Union Telecommunication Standardization Sector)勧告J.144において映像品質客観評価法が記載されている。また、ITU−T勧告G.1070には、テレビ電話の品質設計を行うための品質推定法が記載されている。これらの客観評価技術は、ある一定の条件下で主観品質の統計的曖昧さと同程度の推定誤差で主観品質を推定可能である。
In order to provide the above services with high quality, quality design prior to service provision and quality management after service start are important. For this purpose, the quality enjoyed by the user can be expressed appropriately, and it is simple and efficient. Quality evaluation technology is required.
Conventionally, ITU-T (International Telecommunication Union Telecommunication Standardization Sector) recommendation J.I. 144 describes an objective video quality evaluation method. In addition, ITU-T Recommendation G. 1070 describes a quality estimation method for performing quality design of a videophone. These objective evaluation techniques can estimate the subjective quality with an estimation error similar to the statistical ambiguity of the subjective quality under certain conditions.

ITU−T勧告J.144ITU-T Recommendation J.I. 144 ITU−T勧告G.1070ITU-T Recommendation G. 1070

しかしながら、このような従来技術では、ネットワーク経由で行うIPTVサービス、映像配信サービス、映像コミュニケーションサービスなどの映像通信の品質を推定する際には適用できないという問題点があった。
まず、ITU−T勧告J.144は、映像メディア信号(画素信号)を用いる品質推定方法であり、品質推定に関する計算量が膨大である。そのため、ネットワーク間から品質情報を抽出し、大規模ネットワークにおける品質を推定して管理する場合には向かない。
However, such a conventional technique has a problem that it cannot be applied when estimating the quality of video communication such as IPTV service, video distribution service, and video communication service performed via a network.
First, ITU-T Recommendation J.I. 144 is a quality estimation method using a video media signal (pixel signal), and the amount of calculation related to quality estimation is enormous. Therefore, it is not suitable for extracting quality information from between networks and estimating and managing quality in a large-scale network.

また、ITU−T勧告G.1070は、映像の品質に影響を与える品質パラメータから映像代表品質を推定するモデルである。図11は、ITU−T勧告G.1070で用いる品質推定モデルの品質推定精度を示す説明図である。すなわち、ITU−T勧告G.1070は、図11に示すように、映像の動き量やフレーム単位の精細度に関して異なる多数の映像から得た平均的な特性Tに基づき推定している。このため、個々の映像が持つ品質、例えば映像の動き量やフレーム単位の精細度が、平均的な映像とは異なるような映像Aや映像Bについては、実際の映像品質とは誤差ΔVaやΔVbが発生し、これら映像A、Bの品質の推定誤差が大きい原因となる。   In addition, ITU-T Recommendation G. Reference numeral 1070 denotes a model for estimating video representative quality from a quality parameter that affects video quality. FIG. 11 shows ITU-T recommendation G.264. It is explanatory drawing which shows the quality estimation precision of the quality estimation model used by 1070. That is, ITU-T recommendation G.I. As shown in FIG. 11, 1070 is estimated based on an average characteristic T obtained from a large number of different videos regarding the amount of motion of the video and the definition of each frame. For this reason, with respect to video A and video B in which the quality of each video, for example, the amount of motion of the video and the resolution in units of frames are different from the average video, errors ΔVa and ΔVb are different from the actual video quality. This causes a large estimation error in the quality of the videos A and B.

本発明はこのような課題を解決するためのものであり、映像の動き量やフレーム単位の精細度が、平均的な映像とは異なるような映像であっても、映像品質の推定精度を改善できる映像品質推定装置、方法、およびプロクラムを提供することを目的としている。   The present invention is intended to solve such problems, and improves the estimation accuracy of video quality even if the video motion amount and the resolution in units of frames are different from the average video. An object of the present invention is to provide a video quality estimation apparatus, method, and program that can be used.

このような目的を達成するために、本発明にかかる映像品質推定装置は、Iフレームを含む複数のフレームに映像信号を圧縮符号化してパケットで送信する映像通信の映像品質を推定する映像品質推定装置であって、入力されたパケットを分析して、当該映像の量子化ステップ幅に関する個別量子化パラメータと、当該映像通信の映像品質に関する品質パラメータとを抽出するパケット分析部と、複数の映像の映像品質を平均化して得られた映像代表品質を推定する映像代表品質推定モデルから、当該映像通信の品質パラメータに対応する映像代表品質を推定する映像代表品質推定部と、映像代表品質と当該映像の映像個別品質との差に相当する映像差分品質を推定する映像差分品質推定モデルから、当該映像通信の個別量子化パラメータと品質パラメータとに対応する映像差分品質を推定する映像差分品質推定部と、映像代表品質と映像差分品質とから当該映像通信の映像個別品質を算出する映像個別品質算出部とを備えている。   In order to achieve such an object, a video quality estimation apparatus according to the present invention estimates video quality of video communication in which video signals are compressed and encoded into a plurality of frames including I frames and transmitted in packets. A device that analyzes an input packet and extracts an individual quantization parameter related to a quantization step width of the video and a quality parameter related to video quality of the video communication; and a plurality of video A video representative quality estimation unit for estimating a video representative quality corresponding to a quality parameter of the video communication from a video representative quality estimation model for estimating a video representative quality obtained by averaging the video quality, a video representative quality and the video From the video differential quality estimation model that estimates the video differential quality corresponding to the difference between the video individual quality and the individual quantization parameter of the video communication Includes a video difference quality estimation unit that estimates an image difference quality corresponding to the quality parameters, the video individual quality calculator for calculating the image individual quality of the video communication and a video representative quality and image difference quality.

この際、映像差分品質推定部に、個別量子化パラメータと複数の映像から得られた当該映像の量子化ステップ幅に関する代表量子化パラメータとの差から差分量子化パラメータを算出する差分量子化パラメータ算出部と、映像代表品質と映像個別品質との差分の最大値を示す映像最大差分品質を推定する映像最大差分品質推定モデルから、品質パラメータに対応する映像最大差分品質を推定する映像最大差分品質推定部と、映像差分品質推定モデルから、当該映像通信の映像差分品質と差分量子化パラメータとに対応する映像個別品質を算出する映像差分品質算出部とを設けてもよい。   At this time, the difference quantization parameter calculation that calculates the difference quantization parameter from the difference between the individual quantization parameter and the representative quantization parameter related to the quantization step width of the image obtained from a plurality of images in the image difference quality estimation unit. Video maximum difference quality estimation that estimates the maximum video differential quality corresponding to the quality parameter from the video maximum differential quality estimation model that estimates the maximum video differential quality that indicates the maximum difference between the video representative quality and the video individual quality And a video difference quality calculation unit that calculates an individual video quality corresponding to the video difference quality and the difference quantization parameter of the video communication from the video difference quality estimation model.

また、映像差分品質推定部に、代表量子化パラメータと品質パラメータとの関係を示す代表量子化パラメータ推定モデルから、品質パラメータに対応する代表量子化パラメータを推定する代表量子化パラメータ推定部をさらに設けてもよい。   The video difference quality estimation unit further includes a representative quantization parameter estimation unit that estimates a representative quantization parameter corresponding to the quality parameter from a representative quantization parameter estimation model indicating a relationship between the representative quantization parameter and the quality parameter. May be.

また、代表量子化パラメータ推定モデルとして、符号化レートからなる品質パラメータの増加に伴って代表量子化パラメータが減少する特性を用いてもよい。   Further, as the representative quantization parameter estimation model, a characteristic that the representative quantization parameter decreases as the quality parameter including the encoding rate increases may be used.

また、映像最大差分品質推定モデルとして、符号化レートからなる品質パラメータの増加に伴って映像最大差分品質が増加(または減少)し、当該品質パラメータのさらなる増加に伴って映像最大差分品質が減少(または増加)する特性を用いてもよい。   Further, as the video maximum difference quality estimation model, the video maximum difference quality increases (or decreases) as the quality parameter including the encoding rate increases, and the video maximum difference quality decreases as the quality parameter further increases ( Or, an increasing characteristic may be used.

また、映像差分品質推定モデルとして、差分量子化パラメータと映像最大差分品質との積の増加に伴って、映像差分品質が増加する特性を用いてもよい。   Further, as the video difference quality estimation model, a characteristic that the video difference quality increases as the product of the difference quantization parameter and the video maximum difference quality increases may be used.

また、本発明にかかる映像品質推定方法は、Iフレームを含む複数のフレームに映像信号を圧縮符号化してパケットで送信する映像通信の映像品質を推定する映像品質推定方法であって、入力されたパケットを分析して、当該映像の量子化ステップ幅に関する個別量子化パラメータと、当該映像通信の映像品質に関する品質パラメータとを抽出するパケット分析ステップと、複数の映像の映像品質を平均化して得られた映像代表品質を推定する映像代表品質推定モデルから、当該映像通信の品質パラメータに対応する映像代表品質を推定する映像代表品質推定ステップと、映像代表品質と当該映像の映像個別品質との差に相当する映像差分品質を推定する映像差分品質推定モデルから、当該映像通信の個別量子化パラメータと品質パラメータとに対応する映像差分品質を推定する映像差分品質推定ステップと、映像代表品質と映像差分品質とから当該映像通信の映像個別品質を算出する映像個別品質算出ステップとを備えている。   The video quality estimation method according to the present invention is a video quality estimation method for estimating video quality of video communication in which a video signal is compressed and encoded into a plurality of frames including an I frame and transmitted in packets. A packet analysis step for analyzing a packet and extracting an individual quantization parameter relating to the quantization step width of the video and a quality parameter relating to the video quality of the video communication, and averaging the video quality of a plurality of videos. From the video representative quality estimation model for estimating the video representative quality, the video representative quality estimation step for estimating the video representative quality corresponding to the quality parameter of the video communication and the difference between the video representative quality and the individual video quality of the video From the video difference quality estimation model that estimates the corresponding video difference quality, individual quantization parameters and quality parameters of the video communication Includes a video differential quality estimation step of estimating an image difference quality corresponding, the video individual quality calculation step of calculating a video individual quality of the video communication and a video representative quality and image difference quality.

また、本発明にかかるプログラムは、Iフレームを含む複数のフレームに映像信号を圧縮符号化してパケットで送信する映像通信の映像品質を推定する映像品質推定装置のコンピュータに、入力されたパケットを分析して、当該映像の量子化ステップ幅に関する個別量子化パラメータと、当該映像通信の映像品質に関する品質パラメータとを抽出するパケット分析ステップと、複数の映像の映像品質を平均化して得られた映像代表品質を推定する映像代表品質推定モデルから、当該映像通信の品質パラメータに対応する映像代表品質を推定する映像代表品質推定ステップと、映像代表品質と当該映像の映像個別品質との差に相当する映像差分品質を推定する映像差分品質推定モデルから、当該映像通信の個別量子化パラメータと品質パラメータとに対応する映像差分品質を推定する映像差分品質推定ステップと、映像代表品質と映像差分品質とから当該映像通信の映像個別品質を算出する映像個別品質算出ステップとを実行させる。   In addition, the program according to the present invention analyzes a packet input to a computer of a video quality estimation device that estimates video quality of video communication in which a video signal is compressed and encoded into a plurality of frames including an I frame and transmitted in packets. A packet analysis step for extracting an individual quantization parameter relating to the quantization step width of the video and a quality parameter relating to the video quality of the video communication, and a video representative obtained by averaging video quality of a plurality of videos A video representative quality estimation step for estimating a video representative quality corresponding to a quality parameter of the video communication from a video representative quality estimation model for estimating the quality, and a video corresponding to a difference between the video representative quality and the video individual quality of the video From the video difference quality estimation model that estimates the difference quality, the individual quantization parameter and quality parameter of the video communication. A video differential quality estimation step of estimating an image difference quality corresponding to bets, to execute the video individual quality calculation step of calculating a video individual quality of the video communication and a video representative quality and image difference quality.

本発明によれば、対象となる映像通信の個別量子化パラメータを考慮した映像品質を推定することができる。このため、映像の動き量やフレーム単位の精細度が、平均的な映像とは異なるような映像の映像通信についても、IPパケットから得られるパラメータに基づいて、誤差の少ない映像品質を推定することができる。
したがって、ネットワーク経由で行うIPTVサービス、映像配信サービス、映像コミュニケーションサービスなどの映像通信サービスを利用するユーザに対して、ある一定以上の映像品質を保っているかどうかを容易に判断することができる。これにより、上記サービスで用いる品質パラメータの設計や、提供中のサービスの品質実態を把握・管理することが可能となる。
According to the present invention, it is possible to estimate the video quality in consideration of the individual quantization parameter of the target video communication. For this reason, video quality with less error is estimated based on parameters obtained from IP packets, even for video communications where the amount of motion of the video and the resolution in units of frames are different from the average video. Can do.
Therefore, it is possible to easily determine whether or not video quality of a certain level or more is maintained for a user who uses a video communication service such as an IPTV service, a video distribution service, and a video communication service performed via a network. As a result, it is possible to design and control the quality parameters used in the service and the actual quality of the service being provided.

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。
まず、図1を参照して、本発明の一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、本発明の一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信号を圧縮符号化した後、通信端末2Aから通信端末2B端末へ、インターネットなどのIPネットワーク3を介してパケットで送信する映像通信について、その映像通信のパケットを入力として、通信端末2Bで復号されて再生された当該映像から視聴者が実感する主観映像品質の推定値を映像個別品質として算出する装置である。
Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
First, a video quality estimation apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a video quality estimation apparatus according to an embodiment of the present invention.
The video quality estimation apparatus 1 is composed of an information processing apparatus such as a computer that performs arithmetic processing on input information. After compressing and encoding a video signal encoded into a plurality of frames, the communication terminal 2A to the communication terminal 2B terminal. Estimating the subjective video quality perceived by the viewer from the video that is decoded and reproduced by the communication terminal 2B using the video communication packet as an input for video communication transmitted in packets via the IP network 3 such as the Internet This is a device that calculates a value as individual video quality.

この映像品質推定装置1には、主な機能部として、操作入力部11、画面表示部12、通信インターフェース部(以下、通信I/F部という)13、記憶部14、特性係数記憶部15、および演算処理部16が設けられている。また演算処理部16には、主な処理部として、パケット分析部16A、映像代表品質推定部16B、映像最大差分品質推定部16C、代表量子化パラメータ推定部16D、差分量子化パラメータ算出部16E、映像差分品質算出部16F、および映像個別品質算出部16Gが設けられている。このうち、映像最大差分品質推定部16C、代表量子化パラメータ推定部16D、差分量子化パラメータ算出部16E、および映像差分品質算出部16Fにより、映像差分品質推定部17が構成されている。   The video quality estimation apparatus 1 includes, as main functional units, an operation input unit 11, a screen display unit 12, a communication interface unit (hereinafter referred to as a communication I / F unit) 13, a storage unit 14, a characteristic coefficient storage unit 15, An arithmetic processing unit 16 is provided. The arithmetic processing unit 16 includes, as main processing units, a packet analysis unit 16A, a video representative quality estimation unit 16B, a video maximum difference quality estimation unit 16C, a representative quantization parameter estimation unit 16D, a differential quantization parameter calculation unit 16E, A video difference quality calculation unit 16F and a video individual quality calculation unit 16G are provided. Among these, the video difference quality estimation unit 17 is configured by the video maximum difference quality estimation unit 16C, the representative quantization parameter estimation unit 16D, the difference quantization parameter calculation unit 16E, and the video difference quality calculation unit 16F.

MPEG−2(Moving Picture Experts Group-2)などの圧縮符号化方式では、Iフレームの情報は、動き量の多い映像の場合には、フレーム間予測方式のBフレームやPフレームについて符号量を配分しようとする特徴と、精細度が高い映像の場合には、BフレームやPフレームの符号量を減らしフレーム内予測方式のIフレームについて符号量を増やす特徴がある。
本実施の形態では、映像の動き量やフレーム単位の精細度に応じて個別量子化パラメータが変化するという上記特徴に着目し、対象となる映像通信の個別量子化パラメータを考慮して映像品質を推定している。
In compression coding schemes such as MPEG-2 (Moving Picture Experts Group-2), I-frame information allocates code amounts for B frames and P frames in the inter-frame prediction scheme in the case of video with a large amount of motion. In the case of an image to be tried and a video with high definition, there is a feature that the code amount of the B frame or the P frame is reduced and the code amount is increased for the I frame of the intra-frame prediction method.
In the present embodiment, paying attention to the above feature that the individual quantization parameter changes according to the amount of motion of the video and the definition of each frame, the video quality is considered in consideration of the individual quantization parameter of the target video communication. Estimated.

具体的には、パケット分析部16Aにより、入力されたパケットを分析して、当該映像の量子化ステップ幅に関する個別量子化パラメータと、当該映像通信の映像品質に関する品質パラメータとを抽出し、映像代表品質推定部16Bにより、複数の映像の映像品質を平均化して得られた映像代表品質を推定する映像代表品質推定モデルから、当該映像通信の品質パラメータに対応する映像代表品質を推定し、映像差分品質推定部17により、映像代表品質と当該映像の映像個別品質との差に相当する映像差分品質を推定する映像差分品質推定モデルから、当該映像通信の個別量子化パラメータと品質パラメータとに対応する映像差分品質を推定し、映像個別品質算出部16Gにより、映像代表品質と映像差分品質とから当該映像通信の映像個別品質を算出する。   Specifically, the packet analysis unit 16A analyzes the input packet, extracts individual quantization parameters related to the quantization step width of the video, and quality parameters related to the video quality of the video communication. The quality estimation unit 16B estimates the video representative quality corresponding to the quality parameter of the video communication from the video representative quality estimation model for estimating the video representative quality obtained by averaging the video quality of a plurality of videos, and the video difference Corresponding to the individual quantization parameter and the quality parameter of the video communication from the video differential quality estimation model for estimating the video differential quality corresponding to the difference between the video representative quality and the video individual quality of the video by the quality estimation unit 17. The video differential quality is estimated, and the video individual quality calculation unit 16G uses the video representative quality and the video differential quality to determine the video individual video communication quality. To calculate the quality.

[映像品質推定装置の構成]
次に、図1および図2を参照して、本発明の一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、本発明の一実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作フローを示す説明図である。
[Configuration of video quality estimation device]
Next, the configuration of the video quality estimation apparatus according to the embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 1 and FIG. FIG. 2 is an explanatory diagram showing an operation flow of the video quality estimation apparatus according to the embodiment of the present invention.

操作入力部11は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出して演算処理部16へ出力する機能を有している。
画面表示部12は、LCDやPDPなどの画面表示装置からなり、演算処理部16からの指示に応じて、操作メニューや推定結果である映像個別品質を画面表示する機能を有している。
通信I/F部13は、専用の通信回路からなり、IPネットワーク3や外部装置(図示せず)との間でデータ通信を行う機能を有している。品質推定の対象となる映像通信のパケットについては、IPネットワーク3を介して通信I/F部13により取得してもよく、受信側の通信端末2Bから通信I/F部13により取得してもよい。
The operation input unit 11 includes an operation input device such as a keyboard and a mouse, and has a function of detecting an operator operation and outputting the operation to the arithmetic processing unit 16.
The screen display unit 12 includes a screen display device such as an LCD or a PDP, and has a function of displaying an operation menu and video individual quality as an estimation result on the screen in response to an instruction from the arithmetic processing unit 16.
The communication I / F unit 13 includes a dedicated communication circuit and has a function of performing data communication with the IP network 3 and an external device (not shown). The video communication packet subject to quality estimation may be acquired by the communication I / F unit 13 via the IP network 3, or may be acquired by the communication I / F unit 13 from the communication terminal 2B on the receiving side. Good.

記憶部14は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、演算処理部16での処理動作に用いる各種処理情報とプログラム14Pとを記憶する機能を有している。プログラム14Pは、映像品質推定装置1に設けられている通信I/F部13などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体(図示せず)から予め読み込まれて記憶部14に格納されている。   The storage unit 14 includes a storage device such as a hard disk and a memory, and has a function of storing various processing information used for processing operations in the arithmetic processing unit 16 and a program 14P. The program 14P is read in advance from an external device or a recording medium (not shown) via a data input / output function such as the communication I / F unit 13 provided in the video quality estimation device 1, and stored in the storage unit 14. ing.

記憶部14で記憶される主な処理情報としては、個別量子化パラメータ14A、符号化レート14B、および特性係数特定パラメータ14Cがある。
このうち個別量子化パラメータ14Aおよび符号化レート14Bは、いずれも通信I/F部13から入力された対象となる映像通信のパケットから、パケット分析部16Aにより抽出されて記憶部14へ保存される。また、特性係数特定パラメータ14Cは、操作入力部11や通信I/F部13を介して予め記憶部14へ保存される。
Main processing information stored in the storage unit 14 includes an individual quantization parameter 14A, a coding rate 14B, and a characteristic coefficient specifying parameter 14C.
Of these, the individual quantization parameter 14 </ b> A and the coding rate 14 </ b> B are both extracted by the packet analysis unit 16 </ b> A from the target video communication packet input from the communication I / F unit 13 and stored in the storage unit 14. . The characteristic coefficient specifying parameter 14 </ b> C is stored in the storage unit 14 in advance via the operation input unit 11 and the communication I / F unit 13.

個別量子化パラメータ14Aは、対象となる映像通信の映像に関する量子化ステップ幅に関するパラメータである。
符号化レート14Bは、対象となる映像通信において単位時間当たりに送信される情報量である。
特性係数特定パラメータ14Cは、対象となる映像通信で用いる圧縮符号化方式や、当該映像を画面表示する際の表示解像度のほか、符号化に関するキーフレーム、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、端末でのメディア再生の際の室内照度などのパラメータからなる。
The individual quantization parameter 14 </ b> A is a parameter related to a quantization step width related to a video of target video communication.
The encoding rate 14B is the amount of information transmitted per unit time in the target video communication.
The characteristic coefficient specifying parameter 14C includes the compression encoding method used in the target video communication, the display resolution when the video is displayed on the screen, the key frame related to encoding, the monitor size related to the media playback function in the terminal, the monitor It consists of parameters such as resolution and room illuminance during media playback on the terminal.

特性係数記憶部15は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、演算処理部16での処理動作に用いる各種特性係数を記憶する複数の個別記憶部を有している。特性係数記憶部15の主な個別記憶部として、映像代表品質特性係数記憶部15A、映像最大差分品質特性係数記憶部15B、代表量子化パラメータ特性係数記憶部15C、および映像差分品質特性係数記憶部15Dがある。   The characteristic coefficient storage unit 15 includes a storage device such as a hard disk or a memory, and includes a plurality of individual storage units that store various characteristic coefficients used for processing operations in the arithmetic processing unit 16. As main individual storage units of the characteristic coefficient storage unit 15, a video representative quality characteristic coefficient storage unit 15A, a video maximum difference quality characteristic coefficient storage unit 15B, a representative quantization parameter characteristic coefficient storage unit 15C, and a video differential quality characteristic coefficient storage unit There is 15D.

映像代表品質特性係数記憶部15Aは、符号化レート14Bから映像代表品質22を推定する映像代表品質推定モデルを特定するための映像代表品質特性係数を、特性係数特定パラメータ14Cの値に対応して予め記憶する機能と、入力された特性係数特定パラメータ14Cに対応する映像代表品質特性係数を読み出して映像代表品質推定部16Bへ出力する機能とを有している。   The video representative quality characteristic coefficient storage unit 15A specifies a video representative quality characteristic coefficient for specifying a video representative quality estimation model for estimating the video representative quality 22 from the coding rate 14B in correspondence with the value of the characteristic coefficient specifying parameter 14C. A function of storing in advance, and a function of reading a video representative quality characteristic coefficient corresponding to the inputted characteristic coefficient specifying parameter 14C and outputting it to the video representative quality estimation unit 16B.

映像最大差分品質特性係数記憶部15Bは、符号化レート14Bから映像最大差分品質23を推定する映像最大差分品質推定モデルを特定するための映像最大差分品質特性係数を、特性係数特定パラメータ14Cの値に対応して予め記憶する機能と、入力された特性係数特定パラメータ14Cに対応する映像最大差分品質特性係数を読み出して映像最大差分品質推定部16Cへ出力する機能とを有している。   The video maximum difference quality characteristic coefficient storage unit 15B sets the video maximum difference quality characteristic coefficient for specifying the video maximum difference quality estimation model for estimating the video maximum difference quality 23 from the encoding rate 14B, and the value of the characteristic coefficient specifying parameter 14C. And a function of reading out the video maximum difference quality characteristic coefficient corresponding to the inputted characteristic coefficient specifying parameter 14C and outputting it to the video maximum difference quality estimation unit 16C.

代表量子化パラメータ特性係数記憶部15Cは、符号化レート14Bから代表量子化パラメータ24を推定する代表量子化パラメータ推定モデルを特定するための代表量子化パラメータ特性係数を、特性係数特定パラメータ14Cの値に対応して予め記憶する機能と、入力された特性係数特定パラメータ14Cに対応する代表量子化パラメータ特性係数を読み出して代表量子化パラメータ推定部16Dへ出力する機能とを有している。   The representative quantization parameter characteristic coefficient storage unit 15C sets the representative quantization parameter characteristic coefficient for specifying the representative quantization parameter estimation model for estimating the representative quantization parameter 24 from the coding rate 14B, and the value of the characteristic coefficient specification parameter 14C. And a function of reading a representative quantization parameter characteristic coefficient corresponding to the inputted characteristic coefficient specifying parameter 14C and outputting it to the representative quantization parameter estimation unit 16D.

映像差分品質特性係数記憶部15Dは、映像差分品質26を推定する映像差分品質推定モデルを映像最大差分品質23と差分量子化パラメータ25から特定するための映像差分品質特性係数を、特性係数特定パラメータ14Cの値に対応して予め記憶する機能と、映像最大差分品質23と差分量子化パラメータ25とに対応する映像最分品質特性係数を読み出して映像差分品質算出部16Fへ出力する機能とを有している。   The video difference quality characteristic coefficient storage unit 15D sets a video difference quality characteristic coefficient for specifying a video difference quality estimation model for estimating the video difference quality 26 from the video maximum difference quality 23 and the difference quantization parameter 25, and a characteristic coefficient specifying parameter. A function of storing in advance corresponding to the value of 14C, and a function of reading the video quality characteristic coefficient corresponding to the video maximum difference quality 23 and the difference quantization parameter 25 and outputting the same to the video difference quality calculation unit 16F. is doing.

図3は、特性係数特定パラメータと各種特性係数との関係を示す説明図である。図3の例では、特性係数特定パラメータ14Cとして、CODEC(符号化方式)、映像フォーマット、サービス種別が用いられている。CODECについては、H.264,H.263,H261,MPEG1,MPEG2,MPG4などの値をとり、映像フォーマットについては、HD,SD,VGA,QVGA,CIF,QCIFなどの値をとり、サービス種別については、IPTV,VoD,TV電話、TV会議などの値をとる。   FIG. 3 is an explanatory diagram showing the relationship between the characteristic coefficient specifying parameter and various characteristic coefficients. In the example of FIG. 3, CODEC (encoding system), video format, and service type are used as the characteristic coefficient specifying parameter 14C. For CODEC, see H.C. 264, H. 263, H261, MPEG1, MPEG2, MPG4, etc., the video format is HD, SD, VGA, QVGA, CIF, QCIF, etc., and the service type is IPTV, VoD, TV phone, TV Take a value such as a meeting.

特性係数記憶部15では、これら特性係数特定パラメータ14Cの組合せごとに、映像代表品質特性係数(v1〜v3)、映像最大差分品質特性係数(v4〜v9)、代表量子化パラメータ特性係数(t1〜t3)、および映像差分品質特性係数(a,b)が予め対応付けられて、それぞれ映像代表品質特性係数記憶部15A、映像最大差分品質特性係数記憶部15B、代表量子化パラメータ特性係数記憶部15C、および映像差分品質特性係数記憶部15Dに予め格納されている。 In the characteristic coefficient storage unit 15, for each combination of the characteristic coefficient specifying parameters 14C, the video representative quality characteristic coefficients (v1 to v3), the video maximum difference quality characteristic coefficients (v4 to v9), and the representative quantization parameter characteristic coefficients (t1 to t1). t3) and the video differential quality characteristic coefficient (a, b) are associated in advance, and the video representative quality characteristic coefficient storage unit 15A, the video maximum differential quality characteristic coefficient storage unit 15B, and the representative quantization parameter characteristic coefficient storage unit 15C, respectively. , And the video difference quality characteristic coefficient storage unit 15D.

演算処理部16は、CPUなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部14のプログラム14Pを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム14Pとを協働させて映像品質推定処理に用いる各種処理部を実現する機能を有している。
演算処理部16で実現される主な処理部として、パケット分析部16A、映像代表品質推定部16B、映像最大差分品質推定部16C、代表量子化パラメータ推定部16D、差分量子化パラメータ算出部16E、映像差分品質算出部16F、および映像個別品質算出部16Gが設けられている。このうち、映像最大差分品質推定部16C、代表量子化パラメータ推定部16D、差分量子化パラメータ算出部16E、および映像差分品質算出部16Fにより、映像差分品質推定部17が構成されている。
The arithmetic processing unit 16 includes a microprocessor such as a CPU and its peripheral circuits, and reads and executes the program 14P in the storage unit 14, thereby causing the hardware and the program 14P to cooperate with each other for video quality estimation processing. It has a function to realize various processing units to be used.
As main processing units realized by the arithmetic processing unit 16, a packet analysis unit 16A, a video representative quality estimation unit 16B, a video maximum difference quality estimation unit 16C, a representative quantization parameter estimation unit 16D, a differential quantization parameter calculation unit 16E, A video difference quality calculation unit 16F and a video individual quality calculation unit 16G are provided. Among these, the video difference quality estimation unit 17 is configured by the video maximum difference quality estimation unit 16C, the representative quantization parameter estimation unit 16D, the difference quantization parameter calculation unit 16E, and the video difference quality calculation unit 16F.

パケット分析部16Aは、入力された対象映像通信に関するパケットを分析して、個別量子化パラメータ14Aおよび符号化レート14Bを抽出し、記憶部14へ保存する機能を有している。   The packet analysis unit 16A has a function of analyzing an input packet relating to target video communication, extracting the individual quantization parameter 14A and the encoding rate 14B, and storing them in the storage unit 14.

映像代表品質推定部16Bは、特性係数特定パラメータ14Cに応じて映像代表品質特性係数記憶部15Aから読み出された映像代表品質特性係数により映像代表品質推定モデルを導出する機能と、この映像代表品質推定モデルから記憶部14の符号化レート14Bに対応する映像代表品質22を推定する機能とを有している。   The video representative quality estimation unit 16B has a function of deriving a video representative quality estimation model from the video representative quality characteristic coefficient read from the video representative quality characteristic coefficient storage unit 15A according to the characteristic coefficient specifying parameter 14C, and the video representative quality And a function of estimating the video representative quality 22 corresponding to the encoding rate 14B of the storage unit 14 from the estimation model.

映像最大差分品質推定部16Cは、特性係数特定パラメータ14Cに応じて映像最大差分品質特性係数記憶部15Bから読み出された映像最大差分品質特性係数により映像最大差分品質推定モデルを導出する機能と、この映像最大差分品質推定モデルから記憶部14の符号化レート14Bに対応する映像最大差分品質23を推定する機能とを有している。   The video maximum difference quality estimation unit 16C derives a video maximum difference quality estimation model from the video maximum difference quality characteristic coefficient read from the video maximum difference quality characteristic coefficient storage unit 15B in accordance with the characteristic coefficient specifying parameter 14C. It has a function of estimating the video maximum difference quality 23 corresponding to the coding rate 14B of the storage unit 14 from this video maximum difference quality estimation model.

代表量子化パラメータ推定部16Dは、特性係数特定パラメータ14Cに応じて代表量子化パラメータ特性係数記憶部15Cから読み出された代表量子化パラメータ特性係数により代表量子化パラメータ推定モデルを導出する機能と、この代表量子化パラメータ推定モデルから記憶部14の符号化レート14Bに対応する代表量子化パラメータ24を推定する機能とを有している。   The representative quantization parameter estimation unit 16D derives a representative quantization parameter estimation model from the representative quantization parameter characteristic coefficient read from the representative quantization parameter characteristic coefficient storage unit 15C according to the characteristic coefficient specifying parameter 14C, The representative quantization parameter estimation model has a function of estimating the representative quantization parameter 24 corresponding to the coding rate 14B of the storage unit 14.

差分量子化パラメータ算出部16Eは、代表量子化パラメータ推定部16Dで推定された代表量子化パラメータ24と記憶部14の個別量子化パラメータ14Aとから、差分量子化パラメータ25を算出する機能を有している。   The differential quantization parameter calculation unit 16E has a function of calculating the differential quantization parameter 25 from the representative quantization parameter 24 estimated by the representative quantization parameter estimation unit 16D and the individual quantization parameter 14A of the storage unit 14. ing.

映像差分品質算出部16Fは、特性係数特定パラメータ14Cに応じて映像差分品質特性係数記憶部15Dから読み出された映像差分品質特性係数により映像差分品質推定モデルを導出する機能と、この映像差分品質推定モデルから、映像最大差分品質推定部16Cで推定された映像最大差分品質23と差分量子化パラメータ算出部16Eで算出された差分量子化パラメータ25とに対応する映像差分品質26を推定する機能とを有している。   The video difference quality calculation unit 16F has a function of deriving a video difference quality estimation model from the video difference quality characteristic coefficient read from the video difference quality characteristic coefficient storage unit 15D according to the characteristic coefficient specifying parameter 14C, and the video difference quality. A function of estimating the video difference quality 26 corresponding to the video maximum difference quality 23 estimated by the video maximum difference quality estimation unit 16C and the difference quantization parameter 25 calculated by the difference quantization parameter calculation unit 16E from the estimation model; have.

映像個別品質算出部16Gは、映像代表品質推定部16Bで推定された映像代表品質22と映像差分品質算出部16Fで推定された映像差分品質26とから映像個別品質27を算出する機能を有している。   The video individual quality calculating unit 16G has a function of calculating the video individual quality 27 from the video representative quality 22 estimated by the video representative quality estimating unit 16B and the video differential quality 26 estimated by the video differential quality calculating unit 16F. ing.

[映像品質推定装置の動作]
次に、図2〜図4を参照して、本発明の一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4は、本発明の一実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像個別品質推定処理を示すフローチャートである。
[Operation of video quality estimation device]
Next, with reference to FIGS. 2 to 4, the operation of the video quality estimation apparatus according to the embodiment of the present invention will be described. FIG. 4 is a flowchart showing video individual quality estimation processing of the video quality estimation apparatus according to the embodiment of the present invention.

まず、以下の説明で用いる各種データの定義について説明する。
映像個別品質27(Vqin)は、個々の映像通信に対する個別の映像品質のことを指し、映像品質推定装置1は、入力された対象映像通信に関するパケットに基づいて、この映像個別品質27を推定する。一方、映像代表品質22(Vqrep)は、無限に存在する映像集合の中にある任意の映像部分集合の平均により定義される映像品質である。実際には、これら映像個別品質27および映像代表品質22は、受信側の通信端末2Bで復号されて再生された映像から視聴者が実感する主観映像品質からなる。
First, definitions of various data used in the following description will be described.
The video individual quality 27 (Vq in ) indicates individual video quality for each video communication, and the video quality estimation device 1 estimates the video individual quality 27 based on the inputted packet relating to the target video communication. To do. On the other hand, the video representative quality 22 (Vq rep ) is a video quality defined by the average of arbitrary video subsets in an infinite video set. Actually, the individual video quality 27 and the representative video quality 22 are composed of subjective video quality that the viewer feels from the video decoded and reproduced by the communication terminal 2B on the receiving side.

映像差分品質26(ΔIc±)は、映像代表品質22と映像個別品質27との差で定義される値である。但し、映像差分品質26は、正負の値をとる。
映像最大差分品質23(ΔIcMax±)は、映像代表品質22と映像個別品質27との差が最大となる差分品質で定義される値であり、例えば、映像代表品質22と任意の映像Aの映像個別品質27との差が最大であるとすると、この値を映像最大差分品質と定義する。但し、映像最大差分品質23は、正負の値をとる。
The video difference quality 26 (ΔIc ± ) is a value defined by the difference between the video representative quality 22 and the video individual quality 27. However, the video difference quality 26 takes positive and negative values.
The video maximum difference quality 23 (ΔIc Max ± ) is a value defined by the difference quality that maximizes the difference between the video representative quality 22 and the video individual quality 27, for example, the video representative quality 22 and any video A. If the difference from the video individual quality 27 is the maximum, this value is defined as the video maximum difference quality. However, the video maximum difference quality 23 takes a positive or negative value.

個別量子化パラメータ14A(QPin)は、ある品質推定区間(例えば、10秒間、100秒間など)において、対象映像のIPパケットから抽出した、個々の映像ブロックが持つ量子化パラメータの平均値で定義される。実際には、各映像ブロックが持つ量子化パラメータをIPパケットから抽出して、推定区間内で平均することにより算出される。 The individual quantization parameter 14A (QP in ) is defined by an average value of quantization parameters of individual video blocks extracted from the IP packet of the target video in a certain quality estimation section (for example, 10 seconds, 100 seconds, etc.). Is done. Actually, the quantization parameter of each video block is extracted from the IP packet and is calculated by averaging within the estimation interval.

代表量子化パラメータ24(QPrep)は、上記品質推定区間において、上記映像部分集合の各映像のIPパケットから算出した量子化パラメータの平均値を、これら映像で平均して得られる代表値で定義される。
差分量子化パラメータ25(ΔQP)は、個別量子化パラメータ14Aと代表量子化パラメータ24との差分値で定義される。
The representative quantization parameter 24 (QP rep ) is defined as a representative value obtained by averaging an average value of quantization parameters calculated from IP packets of each video in the video subset in the quality estimation section. Is done.
The difference quantization parameter 25 (ΔQP) is defined by a difference value between the individual quantization parameter 14A and the representative quantization parameter 24.

次に、図2〜図4を参照して、映像品質推定装置1の映像個別品質推定処理について詳細に説明する。
映像品質推定装置1の演算処理部16は、操作入力部11により検出されたオペレータの処理開始指示に応じて、図2および図4の映像個別品質推定処理を開始する。
Next, the video individual quality estimation process of the video quality estimation apparatus 1 will be described in detail with reference to FIGS.
The arithmetic processing unit 16 of the video quality estimation apparatus 1 starts the video individual quality estimation process of FIGS. 2 and 4 in response to the operator's processing start instruction detected by the operation input unit 11.

まず、演算処理部16は、IPネットワーク3から通信I/F部13により受信した映像通信に用いるIPパケットを、パケット分析部16Aにより分析する。このIPパケット内には、IPヘッダ、TS(Transport stream)パケット、ES(Elementary Stream)などが含まれている。
パケット分析部16Aは、これら入力IPパケットから、個別量子化パラメータ14Aおよび符号化レート14Bを抽出し、記憶部14へ保存する(ステップ100)。
First, the arithmetic processing unit 16 analyzes the IP packet used for video communication received from the IP network 3 by the communication I / F unit 13 by the packet analysis unit 16A. This IP packet includes an IP header, a TS (Transport stream) packet, an ES (Elementary Stream), and the like.
The packet analysis unit 16A extracts the individual quantization parameter 14A and the coding rate 14B from these input IP packets, and stores them in the storage unit 14 (step 100).

次に、演算処理部16は、映像代表品質推定部16Bにより、記憶部14に予め保存されている特性係数特定パラメータ14Cに応じて映像代表品質特性係数記憶部15Aから映像代表品質特性係数(v1〜v3)を読み出し、これら映像代表品質特性係数に基づいて映像代表品質推定モデルを導出する(ステップ101)。映像代表品質推定部16Bは、この映像代表品質推定モデルから、記憶部14の符号化レート14Bに対応する映像代表品質22を推定する(ステップ102)。 Next, the arithmetic processing unit 16 uses the video representative quality characteristic coefficient (v) from the video representative quality characteristic coefficient storage unit 15A according to the characteristic coefficient specifying parameter 14C previously stored in the storage unit 14 by the video representative quality estimation unit 16B. 1 to v 3 ) are read out, and a video representative quality estimation model is derived based on these video representative quality characteristic coefficients (step 101). The video representative quality estimation unit 16B estimates the video representative quality 22 corresponding to the encoding rate 14B of the storage unit 14 from the video representative quality estimation model (step 102).

図5は、映像代表品質と符号化レートとの関係を示すグラフである。通常、映像代表品質22は、符号化レートの増加(減少)に従い、ある最大(最小)品質に漸近するという特性を有している。映像代表品質推定モデルは、この特性を利用して近似できる。映像代表品質特性値(映像代表品質から1を引いた値)をIcrepとし、符号化レートをBrとした場合、映像代表品質Vqrepは、次の関数式(1)で表される。映像代表品質特性係数v1〜v3は定数である。

Figure 0004802200
FIG. 5 is a graph showing the relationship between video representative quality and encoding rate. Usually, the video representative quality 22 has a characteristic of gradually approaching a certain maximum (minimum) quality as the encoding rate increases (decreases). The video representative quality estimation model can be approximated using this characteristic. When the video representative quality characteristic value (a value obtained by subtracting 1 from the video representative quality) is Ic rep and the encoding rate is Br, the video representative quality Vq rep is expressed by the following functional equation (1). The image representative quality characteristic coefficients v 1 to v 3 are constants.
Figure 0004802200

次に、演算処理部16は、映像最大差分品質推定部16Cにより、記憶部14の特性係数特定パラメータ14Cに応じて映像最大差分品質特性係数記憶部15Bから映像最大差分品質特性係数(v4〜v9)を読み出し、これら映像最大差分品質特性係数により映像最大差分品質推定モデルを導出する(ステップ103)。映像最大差分品質推定部16Cは、この映像最大差分品質推定モデルから、記憶部14の符号化レート14Bに対応する映像最大差分品質23を推定する(ステップ104)。 Next, the arithmetic processing unit 16 uses the video maximum difference quality characteristic coefficient (v 4 ~) from the video maximum difference quality characteristic coefficient storage unit 15B according to the characteristic coefficient specifying parameter 14C of the storage unit 14 by the video maximum difference quality estimation unit 16C. v 9) reads, derives the video maximum differential quality estimation model these picture maximum differential quality characteristic coefficient (step 103). The video maximum difference quality estimation unit 16C estimates the video maximum difference quality 23 corresponding to the encoding rate 14B of the storage unit 14 from the video maximum difference quality estimation model (step 104).

図6は、映像最大差分品質と符号化レートの対数値との関係を示すグラフである。差分量子化パラメータ25が0より大きい場合、映像最大差分品質23は、符号化レートの増加に伴って増加し、符号化パラメータのさらなる増加に伴って映像最大差分品質が減少する特性を有している。また、差分量子化パラメータ25が0より小さい場合、映像最大差分品質23は、符号化レートの増加に伴って減少し、符号化パラメータのさらなる増加に伴って映像最大差分品質が増加する特性を有している。映像最大差分品質推定モデルは、この特性を利用して近似できる。符号化レートをBrとした場合、差分量子化パラメータΔIcMax±は、次の関数式(2)で表される。但し、差分量子化パラメータ25(ΔQP)の正負に応じて、関数式ΔIcMax+,ΔIcMax-は切り替えられる。映像最大差分品質特性係数(v4〜v9)は定数である。

Figure 0004802200
FIG. 6 is a graph showing the relationship between the video maximum difference quality and the logarithmic value of the encoding rate. When the difference quantization parameter 25 is larger than 0, the video maximum difference quality 23 has a characteristic that the video maximum difference quality increases as the coding rate increases and the video maximum difference quality decreases as the coding parameter further increases. Yes. In addition, when the difference quantization parameter 25 is smaller than 0, the video maximum difference quality 23 decreases as the encoding rate increases, and the video maximum difference quality increases as the encoding parameter further increases. is doing. The video maximum difference quality estimation model can be approximated using this characteristic. When the encoding rate is Br, the differential quantization parameter ΔIc Max ± is expressed by the following function equation (2). However, the functional expressions ΔIc Max + and ΔIc Max− are switched according to the sign of the differential quantization parameter 25 (ΔQP). The video maximum difference quality characteristic coefficient (v 4 to v 9 ) is a constant.
Figure 0004802200

次に、演算処理部16は、代表量子化パラメータ推定部16Dにより、記憶部14の特性係数特定パラメータ14Cに応じて代表量子化パラメータ特性係数記憶部15Cから代表量子化パラメータ特性係数(q1〜q3)を読み出し、これら代表量子化パラメータ特性係数により代表量子化パラメータ推定モデルを導出する(ステップ105)。代表量子化パラメータ推定部16Dは、この代表量子化パラメータ推定モデルから、記憶部14の符号化レート14Bに対応する代表量子化パラメータ24を推定する(ステップ106)。 Next, the arithmetic processing unit 16 causes the representative quantization parameter estimation unit 16D to change the representative quantization parameter characteristic coefficient (q 1 to q 1) from the representative quantization parameter characteristic coefficient storage unit 15C according to the characteristic coefficient specifying parameter 14C of the storage unit 14. q 3 ) is read out, and a representative quantization parameter estimation model is derived from these representative quantization parameter characteristic coefficients (step 105). The representative quantization parameter estimation unit 16D estimates the representative quantization parameter 24 corresponding to the coding rate 14B of the storage unit 14 from the representative quantization parameter estimation model (step 106).

図7は、代表量子化パラメータと符号化レートとの関係を示すグラフである。通常、代表量子化パラメータ24は、符号化レートの増加に伴って増加する特性を有している。代表量子化パラメータ推定モデルは、この特性を利用して例えば指数関数で近似できる。符号化レートをBrとした場合、代表量子化パラメータQPrepは、次の関数式(3)で表される。代表量子化パラメータ特性係数(q1〜q3)は定数である。

Figure 0004802200
FIG. 7 is a graph showing the relationship between the representative quantization parameter and the coding rate. Normally, the representative quantization parameter 24 has a characteristic that increases as the encoding rate increases. The representative quantization parameter estimation model can be approximated by, for example, an exponential function using this characteristic. When the coding rate is Br, the representative quantization parameter QP rep is expressed by the following functional equation (3). The representative quantization parameter characteristic coefficients (q 1 to q 3 ) are constants.
Figure 0004802200

次に、演算処理部16は、差分量子化パラメータ算出部16Eにより、代表量子化パラメータ推定部16Dで推定された代表量子化パラメータ24と記憶部14の個別量子化パラメータ14Aとの差から、差分量子化パラメータ25を算出する(ステップ107)。代表量子化パラメータをQPrepとし、個別量子化パラメータをQPinとし、フレーム番号をfとし、品質推定区間内のフレーム数をFとし、ブロック番号をmとし、フレーム内のブロック数をMとした場合、差分量子化パラメータΔQPは、次の式(4)に基づいて算出される。

Figure 0004802200
Next, the arithmetic processing unit 16 calculates a difference from the difference between the representative quantization parameter 24 estimated by the representative quantization parameter estimation unit 16D and the individual quantization parameter 14A of the storage unit 14 by the differential quantization parameter calculation unit 16E. The quantization parameter 25 is calculated (step 107). The representative quantization parameter is QP rep , the individual quantization parameter is QP in , the frame number is f, the number of frames in the quality estimation section is F, the block number is m, and the number of blocks in the frame is M. In this case, the difference quantization parameter ΔQP is calculated based on the following equation (4).
Figure 0004802200

次に、演算処理部16は、映像差分品質算出部16Fにより、記憶部14の特性係数特定パラメータ14Cに応じて映像差分品質特性係数記憶部15Dから映像差分品質特性係数(a,b)を読み出し、これら映像差分品質特性係数により映像差分品質推定モデルを導出する(ステップ108)。映像差分品質算出部16Fは、この映像差分品質推定モデルから、映像最大差分品質推定部16Cで推定された映像最大差分品質23と差分量子化パラメータ算出部16Eで算出された差分量子化パラメータ25とに対応する映像差分品質26を推定する(ステップ109)。   Next, the arithmetic processing unit 16 reads out the video difference quality characteristic coefficient (a, b) from the video difference quality characteristic coefficient storage unit 15D according to the characteristic coefficient specifying parameter 14C of the storage unit 14 by the video difference quality calculation unit 16F. The video difference quality estimation model is derived from these video difference quality characteristic coefficients (step 108). From this video difference quality estimation model, the video difference quality calculation unit 16F uses the video maximum difference quality 23 estimated by the video maximum difference quality estimation unit 16C and the difference quantization parameter 25 calculated by the difference quantization parameter calculation unit 16E. The video difference quality 26 corresponding to is estimated (step 109).

図8は、映像差分品質とΔTSI・ΔIcMax±との関係を示すグラフである。通常、映像差分品質26は、映像最大差分品質23と差分量子化パラメータ25との積と相関が高いという特性を有している。映像差分品質推定モデルは、この特性を利用して例えば線形関数で近似できる。差分量子化パラメータをΔQPとした場合、映像差分品質ΔIc±は、次の関数式(5)で表される。映像差分品質特性係数(a,b)は定数である。但し、ΔIcMax+,ΔIcMax-に応じてΔIc+,ΔIc-は切り替えられる。

Figure 0004802200
FIG. 8 is a graph showing the relationship between the video difference quality and ΔTS I · ΔIc Max ± . Normally, the video difference quality 26 has a characteristic that the product of the video maximum difference quality 23 and the difference quantization parameter 25 is highly correlated. The video difference quality estimation model can be approximated by, for example, a linear function using this characteristic. When the difference quantization parameter is ΔQP, the video difference quality ΔIc ± is expressed by the following function equation (5). The video difference quality characteristic coefficient (a, b) is a constant. However, ΔIc + and ΔIc are switched according to ΔIc Max + and ΔIc Max− .
Figure 0004802200

次に、演算処理部16は、映像個別品質算出部16Gにより、映像代表品質推定部16Bで推定された映像代表品質22と映像差分品質算出部16Fで推定された映像差分品質26との和から映像個別品質27を算出する(ステップ110)。映像代表品質をVqrepとし、映像差分品質をΔIc±とし、映像代表品質特性値(映像代表品質から1を引いた値)をIcrepとした場合、映像個別品質Vqinは次の式(6)で表される。

Figure 0004802200
Next, the arithmetic processing unit 16 calculates the sum of the video representative quality 22 estimated by the video representative quality estimation unit 16B and the video differential quality 26 estimated by the video difference quality calculation unit 16F by the video individual quality calculation unit 16G. The individual video quality 27 is calculated (step 110). When the video representative quality is Vq rep , the video differential quality is ΔIc ± , and the video representative quality characteristic value (a value obtained by subtracting 1 from the video representative quality) is Ic rep , the video individual quality Vq in is expressed by the following formula (6 ).
Figure 0004802200

映像個別品質算出部16Gは、算出した映像個別品質27を記憶部14に保存し、あるいは画面表示部12へ画面表示し、あるいは通信I/F部13から外部装置(図示せず)へ送信した後、一連の映像個別品質推定処理を終了する。   The individual video quality calculation unit 16G stores the calculated individual video quality 27 in the storage unit 14, displays the screen on the screen display unit 12, or transmits the communication I / F unit 13 to an external device (not shown). Thereafter, the series of video individual quality estimation processing is terminated.

図9は、従来の映像品質推定方法による推定結果を示すグラフである。図10は、本実施の形態にかかる映像品質推定方法による推定結果を示すグラフである。これらいずれのグラフも、映像の動き量やフレーム単位の精細度が、平均的な映像とは異なるような映像の映像通信について、実際のオピニオン評価により得た主観評価値Vqs(縦軸)と映像品質推定方法で推定した映像個別品質27である推定評価値Vqe(横軸)とを示している。   FIG. 9 is a graph showing an estimation result obtained by a conventional video quality estimation method. FIG. 10 is a graph showing an estimation result by the video quality estimation method according to the present embodiment. In any of these graphs, the subjective evaluation value Vqs (vertical axis) obtained by actual opinion evaluation and the video for the video communication of the video in which the amount of motion of the video and the definition in units of frames are different from the average video. The estimated evaluation value Vqe (horizontal axis), which is the individual video quality 27 estimated by the quality estimation method, is shown.

これらグラフでは、個々の映像通信に関するデータが、原点を通る傾き45度の直線に近いほど、主観評価値と推定評価値の差、すなわち推定誤差が小さく精度が高いことを表す。
図9では、ほぼ同一の推定評価値に対して主観評価値が大きくばらついている領域があるのに対して、図10では、原点を通る傾き45度の直線に沿って各データが分布しており、本実施の形態にかかる映像品質推定方法により、映像の動き量やフレーム単位の精細度が、平均的な映像とは異なるような映像の映像通信についても、映像品質の推定誤差を低減されていることがわかる。
In these graphs, the closer the data related to each video communication is to a straight line with an inclination of 45 degrees passing through the origin, the smaller the difference between the subjective evaluation value and the estimated evaluation value, that is, the estimation error, and the higher the accuracy.
In FIG. 9, there is a region where subjective evaluation values vary greatly with respect to almost the same estimated evaluation value, whereas in FIG. 10, each data is distributed along a straight line with a 45-degree inclination passing through the origin. Therefore, the video quality estimation method according to the present embodiment reduces the video quality estimation error even for video communications in which the amount of motion of the video and the definition in units of frames differ from the average video. You can see that

[本実施の形態の効果]
このように、本実施の形態では、映像代表品質推定部16Bにより、複数の映像の映像品質を平均化して得られた映像代表品質を推定する映像代表品質推定モデルから、当該映像通信の品質パラメータに対応する映像代表品質を推定し、映像差分品質推定部17により、映像代表品質と当該映像の映像個別品質との差に相当する映像差分品質を推定する映像差分品質推定モデルから、当該映像通信の個別量子化パラメータと品質パラメータとに対応する映像差分品質を推定し、映像個別品質算出部16Gにより、映像代表品質と映像差分品質とから当該映像通信の映像個別品質を算出するようにしたので、対象となる映像通信の個別量子化パラメータを考慮した映像品質を推定することができる。
[Effects of the present embodiment]
Thus, in the present embodiment, the video representative quality estimation unit 16B uses the video representative quality estimation model that estimates the video representative quality obtained by averaging the video quality of a plurality of videos, and the quality parameter of the video communication. The video differential quality estimation model 17 estimates the video differential quality corresponding to the difference between the video representative quality and the video individual quality of the video by the video differential quality estimation unit 17. Since the video differential quality corresponding to the individual quantization parameter and the quality parameter is estimated, the video individual quality calculation unit 16G calculates the video individual quality of the video communication from the video representative quality and the video differential quality. The video quality can be estimated in consideration of the individual quantization parameter of the target video communication.

特に、MPEG−2などの圧縮符号化方式では、動き量の多い映像の場合にはIフレームの符号量を減らしフレーム間予測方式のBフレームやPフレームについて符号量を増配しようとする特徴と、精細度が高い映像の場合には、BフレームやPフレームの符号量を減らしフレーム内予測方式のIフレームについて符号量を増やす特徴がある。
本実施の形態では、映像の動き量やフレーム単位の精細度に応じて個別量子化パラメータが変化するという上記特徴に着目し、対象となる映像通信の個別量子化パラメータを考慮して映像品質を推定している。
In particular, in a compression encoding method such as MPEG-2, in the case of a video with a large amount of motion, the feature is to reduce the code amount of the I frame and increase the code amount for the B frame and P frame of the inter-frame prediction method, In the case of video with high definition, there is a feature that the code amount of the B frame or P frame is reduced and the code amount is increased for the I frame of the intra-frame prediction method.
In the present embodiment, paying attention to the above feature that the individual quantization parameter changes according to the amount of motion of the video and the definition of each frame, the video quality is considered in consideration of the individual quantization parameter of the target video communication. Estimated.

このため、映像の動き量やフレーム単位の精細度が、平均的な映像とは異なるような映像の映像通信についても、IPパケットから抽出可能なパラメータに基づいて、誤差の少ない映像品質を推定することができる。
したがって、ネットワーク経由で行うIPTVサービス、映像配信サービス、映像コミュニケーションサービスなどの映像通信サービスを利用するユーザに対して、ある一定以上の映像品質を保っているかどうかを容易に判断することができる。これにより、上記サービスで用いる品質パラメータの設計や、提供中のサービスの品質実態を把握・管理することが可能となる。
For this reason, video quality with less error is estimated based on the parameters that can be extracted from the IP packet, even for video communications in which the amount of motion of the video and the definition in units of frames are different from the average video. be able to.
Therefore, it is possible to easily determine whether or not video quality of a certain level or more is maintained for a user who uses a video communication service such as an IPTV service, a video distribution service, and a video communication service performed via a network. As a result, it is possible to design and control the quality parameters used in the service and the actual quality of the service being provided.

また、本実施の形態では、個別量子化パラメータと複数の映像から得られた量子化パラメータの平均値を示す代表量子化パラメータとの差から差分量子化パラメータを算出する差分量子化パラメータ算出部16Eと、映像代表品質と映像個別品質との差分の最大値を示す映像最大差分品質を推定する映像最大差分品質推定モデルから、品質パラメータに対応する映像最大差分品質を推定する映像最大差分品質推定部16Cとをさらに設け、映像差分品質算出部16Fにより、映像差分品質推定モデルから、当該映像通信の映像差分品質と差分量子化パラメータとに対応する映像個別品質を算出している。これにより、対象となる映像通信の品質パラメータを考慮して、高い精度で映像最大差分品質を推定でき、結果として、個別量子化パラメータを考慮した映像差分品質を精度よく推定することが可能となる。   In the present embodiment, the difference quantization parameter calculation unit 16E that calculates the difference quantization parameter from the difference between the individual quantization parameter and the representative quantization parameter indicating the average value of the quantization parameters obtained from a plurality of videos. And a video maximum difference quality estimation unit that estimates a video maximum difference quality corresponding to a quality parameter from a video maximum difference quality estimation model that estimates a video maximum difference quality indicating a maximum difference between a video representative quality and a video individual quality. 16C, and the video difference quality calculation unit 16F calculates the individual video quality corresponding to the video difference quality and the difference quantization parameter of the video communication from the video difference quality estimation model. As a result, the video maximum difference quality can be estimated with high accuracy in consideration of the quality parameter of the target video communication, and as a result, it is possible to accurately estimate the video differential quality considering the individual quantization parameter. .

また、本実施の形態では、代表量子化パラメータ推定部16Dにより、代表量子化パラメータと品質パラメータとの関係を示す代表量子化パラメータ推定モデルから、品質パラメータに対応する代表量子化パラメータを推定している。これにより、対象となる映像通信の品質パラメータを考慮して、高い精度で代表量子化パラメータを推定でき、結果として、個別量子化パラメータを考慮した映像差分品質を精度よく推定することが可能となる。   In the present embodiment, the representative quantization parameter estimation unit 16D estimates the representative quantization parameter corresponding to the quality parameter from the representative quantization parameter estimation model indicating the relationship between the representative quantization parameter and the quality parameter. Yes. As a result, the representative quantization parameter can be estimated with high accuracy in consideration of the quality parameter of the target video communication, and as a result, it is possible to accurately estimate the video differential quality considering the individual quantization parameter. .

[実施の形態の拡張]
以上の説明では、映像差分品質推定モデルから映像差分品質26を推定する際、対象となる映像通信の符号化レートと個別量子化パラメータとに基づいて、推定・算出した映像最大差分品質23、代表量子化パラメータ24、および差分量子化パラメータ25からなる中間パラメータを用いて映像差分品質26を推定す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い。例えば、対象となる映像通信の符号化レートと個別量子化パラメータとに基づいて、他の中間パラメータを介して映像差分品質26を推定してもよい。あるいは、対象となる映像通信の符号化レートと個別量子化パラメータとに基づいて、直接、映像差分品質26を推定するモデルを作成してもよい。
[Extended embodiment]
In the above description, when the video difference quality 26 is estimated from the video difference quality estimation model, the estimated and calculated video maximum difference quality 23 and the representative are calculated based on the encoding rate of the target video communication and the individual quantization parameter. Although the case where the video difference quality 26 is estimated using the intermediate parameter including the quantization parameter 24 and the difference quantization parameter 25 has been described as an example, the present invention is not limited to this. For example, the video difference quality 26 may be estimated through another intermediate parameter based on the encoding rate of the target video communication and the individual quantization parameter. Alternatively, a model for directly estimating the video difference quality 26 may be created based on the encoding rate of the target video communication and the individual quantization parameter.

また、映像代表品質推定モデル、映像最大差分品質推定モデル、代表量子化パラメータ推定モデル、および映像差分品質推定モデルについては、複数の映像通信から個々の特性を予め計測して、得られた計測データに対して例えば最小二乗法による収束演算を行うことにより、それぞれのモデルを作成すればよい。また、これらモデルは、関数式を用いて実現した場合を例として説明したが、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を用いて実現してもよい。また、対象となる映像が特定のものに限定される場合、あるいはある程度の推定誤差が許容される場合、例えば映像代表品質22、映像最大差分品質23、あるいは代表量子化パラメータ24として、固定値を用いてもよい。   For the video representative quality estimation model, video maximum difference quality estimation model, representative quantization parameter estimation model, and video differential quality estimation model, the measurement data obtained by measuring individual characteristics from a plurality of video communications in advance. For example, each model may be created by performing a convergence operation by the least square method. In addition, although these models have been described by way of example using functional expressions, they may be realized using a black box model in which only input / output characteristics are specified, such as a neural network or a case base. . Further, when the target video is limited to a specific video, or when a certain amount of estimation error is allowed, for example, a fixed value is set as the video representative quality 22, the video maximum difference quality 23, or the representative quantization parameter 24. It may be used.

また、以上では、対象映像通信の品質パラメータとして符号化レート14Bを用い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、例えば、フレームレートなどの他の品質パラメータを用いてもよい。この際、前述したように、当該品質パラメータを用いたモデルを予め作成しておけばよい。また、品質パラメータは1つではなく、複数の品質パラメータを同時に使用してもよく、中間パラメータごとに任意の品質パラメータを用いて推定するようにしてもよい。   In the above description, the case where the encoding rate 14B is used as the quality parameter of the target video communication has been described as an example. However, the present invention is not limited to this. For example, other quality parameters such as a frame rate may be used. Good. At this time, as described above, a model using the quality parameter may be created in advance. Further, the number of quality parameters is not one, but a plurality of quality parameters may be used at the same time, or estimation may be performed using an arbitrary quality parameter for each intermediate parameter.

本発明の一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。It is a block diagram which shows the structure of the video quality estimation apparatus concerning one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作フローを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the operation | movement flow of the video quality estimation apparatus concerning one embodiment of this invention. 特性係数特定パラメータと各種特性係数との関係を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the relationship between a characteristic coefficient specific parameter and various characteristic coefficients. 本発明の一実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像個別品質推定処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the video separate quality estimation process of the video quality estimation apparatus concerning one embodiment of this invention. 映像代表品質と符号化レートとの関係を示すグラフである。It is a graph which shows the relationship between video representative quality and a coding rate. 映像最大差分品質と符号化レートの対数値との関係を示すグラフである。It is a graph which shows the relationship between video maximum difference quality and the logarithm value of an encoding rate. 代表量子化パラメータと符号化レートとの関係を示すグラフである。It is a graph which shows the relationship between a representative quantization parameter and a coding rate. 映像差分品質とΔTSI・ΔIcMax±との関係を示すグラフである。Is a graph showing the relationship of the video difference quality and ΔTS I · ΔIc Max ±. 従来の映像品質推定方法による推定結果を示すグラフである。It is a graph which shows the estimation result by the conventional video quality estimation method. 本実施の形態にかかる映像品質推定方法による推定結果を示すグラフである。It is a graph which shows the estimation result by the video quality estimation method concerning this Embodiment. ITU−T勧告G.1070で用いる品質推定モデルの品質推定精度を示す説明図である。ITU-T Recommendation G. It is explanatory drawing which shows the quality estimation precision of the quality estimation model used by 1070.

符号の説明Explanation of symbols

1…映像品質推定装置、11…操作入力部、12…画面表示部、13…通信I/F部、14…記憶部、14A…個別量子化パラメータ、14B…符号化レート、14C…特性係数特定パラメータ、14P…プログラム、15…特性係数記憶部、15A…映像代表品質特性係数記憶部、15B…映像最大差分品質特性係数記憶部、15C…代表量子化パラメータ特性係数記憶部、15D…映像差分品質特性係数記憶部、16…演算処理部、16A…パケット分析部、16B…映像代表品質推定部、16C…映像最大差分品質推定部、16D…代表量子化パラメータ推定部、16E…差分量子化パラメータ算出部、16F…映像差分品質算出部、16G…映像個別品質算出部、17…映像差分品質推定部、2A,2B…通信端末、3…IPネットワーク。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Video quality estimation apparatus, 11 ... Operation input part, 12 ... Screen display part, 13 ... Communication I / F part, 14 ... Memory | storage part, 14A ... Individual quantization parameter, 14B ... Coding rate, 14C ... Characteristic coefficient specification Parameter, 14P ... Program, 15 ... Characteristic coefficient storage unit, 15A ... Video representative quality characteristic coefficient storage unit, 15B ... Video maximum difference quality characteristic coefficient storage unit, 15C ... Representative quantization parameter characteristic coefficient storage unit, 15D ... Video differential quality Characteristic coefficient storage unit, 16 ... arithmetic processing unit, 16A ... packet analysis unit, 16B ... video representative quality estimation unit, 16C ... video maximum difference quality estimation unit, 16D ... representative quantization parameter estimation unit, 16E ... differential quantization parameter calculation 16F ... Video difference quality calculation unit 16G ... Video individual quality calculation unit 17 ... Video difference quality estimation unit 2A, 2B ... Communication terminal 3 ... IP network Over click.

Claims (8)

Iフレームを含む複数のフレームに映像信号を圧縮符号化してパケットで送信する映像通信の映像品質を推定する映像品質推定装置であって、
入力された前記パケットを分析して、当該映像の量子化ステップ幅に関する個別量子化パラメータと、当該映像通信の映像品質に関する品質パラメータとを抽出するパケット分析部と、
複数の映像の映像品質を平均化して得られた映像代表品質を推定する映像代表品質推定モデルから、当該映像通信の品質パラメータに対応する映像代表品質を推定する映像代表品質推定部と、
前記映像代表品質と当該映像の映像個別品質との差に相当する映像差分品質を推定する映像差分品質推定モデルから、当該映像通信の個別量子化パラメータと品質パラメータとに対応する映像差分品質を推定する映像差分品質推定部と、
前記映像代表品質と前記映像差分品質とから当該映像通信の映像個別品質を算出する映像個別品質算出部と
を備えることを特徴とする映像品質推定装置。
A video quality estimation device for estimating video quality of video communication in which a video signal is compressed and encoded into a plurality of frames including an I frame and transmitted in packets,
A packet analysis unit that analyzes the input packet and extracts an individual quantization parameter related to the quantization step width of the video and a quality parameter related to the video quality of the video communication;
A video representative quality estimation unit for estimating a video representative quality corresponding to a quality parameter of the video communication from a video representative quality estimation model for estimating a video representative quality obtained by averaging video quality of a plurality of videos;
Estimate the video differential quality corresponding to the individual quantization parameter and the quality parameter of the video communication from the video differential quality estimation model that estimates the video differential quality corresponding to the difference between the video representative quality and the video individual quality of the video A video difference quality estimation unit,
A video quality estimation apparatus comprising: a video individual quality calculation unit that calculates a video individual quality of the video communication from the video representative quality and the video differential quality.
請求項1に記載の映像品質推定装置において、
前記映像差分品質推定部は、
前記個別量子化パラメータと複数の映像から得られた当該映像の量子化ステップ幅に関する代表量子化パラメータとの差から差分量子化パラメータを算出する差分量子化パラメータ算出部と、
前記映像代表品質と前記映像個別品質との差分の最大値を示す映像最大差分品質を推定する映像最大差分品質推定モデルから、前記品質パラメータに対応する映像最大差分品質を推定する映像最大差分品質推定部と、
前記映像差分品質推定モデルから、当該映像通信の映像差分品質と差分量子化パラメータとに対応する映像個別品質を算出する前記映像差分品質算出部と
を備えることを特徴とする映像品質推定装置。
The video quality estimation apparatus according to claim 1,
The video difference quality estimation unit
A differential quantization parameter calculation unit that calculates a differential quantization parameter from a difference between the individual quantization parameter and a representative quantization parameter related to a quantization step width of the video obtained from a plurality of videos;
Video maximum difference quality estimation for estimating a video maximum difference quality corresponding to the quality parameter from a video maximum difference quality estimation model for estimating a video maximum difference quality indicating a maximum value of a difference between the video representative quality and the video individual quality And
The video quality estimation apparatus comprising: the video differential quality calculation unit that calculates the video individual quality corresponding to the video differential quality and the differential quantization parameter of the video communication from the video differential quality estimation model.
請求項2に記載の映像品質推定装置において、
前記映像差分品質推定部は、代表量子化パラメータと品質パラメータとの関係を示す代表量子化パラメータ推定モデルから、前記品質パラメータに対応する代表量子化パラメータを推定する代表量子化パラメータ推定部をさらに備えることを特徴とする映像品質推定装置。
The video quality estimation apparatus according to claim 2, wherein
The video difference quality estimation unit further includes a representative quantization parameter estimation unit that estimates a representative quantization parameter corresponding to the quality parameter from a representative quantization parameter estimation model indicating a relationship between the representative quantization parameter and the quality parameter. A video quality estimation apparatus characterized by the above.
請求項3に記載の映像品質推定装置において、
前記代表量子化パラメータ推定モデルは、符号化レートからなる品質パラメータの増加に伴って代表量子化パラメータが減少する特性からなることを特徴とする映像品質推定装置。
The video quality estimation apparatus according to claim 3,
The video quality estimation apparatus, wherein the representative quantization parameter estimation model has a characteristic that the representative quantization parameter decreases as the quality parameter including the coding rate increases.
請求項2に記載の映像品質推定装置において、
前記映像最大差分品質推定モデルは、符号化レートからなる品質パラメータの増加に伴って映像最大差分品質が増加(または減少)し、当該品質パラメータのさらなる増加に伴って映像最大差分品質が減少(または増加)する特性からなることを特徴とする映像品質推定装置。
The video quality estimation apparatus according to claim 2, wherein
In the video maximum difference quality estimation model, the video maximum difference quality increases (or decreases) as the quality parameter including the encoding rate increases, and the video maximum difference quality decreases (or decreases) as the quality parameter further increases. A video quality estimation apparatus characterized by comprising characteristics that increase).
請求項2に記載の映像品質推定装置において、
前記映像差分品質推定モデルは、差分量子化パラメータと映像最大差分品質との積の増加に伴って、映像差分品質が増加する特性からなることを特徴とする映像品質推定装置。
The video quality estimation apparatus according to claim 2, wherein
The video difference quality estimation model is characterized in that the video difference quality increases as the product of the difference quantization parameter and the video maximum difference quality increases.
Iフレームを含む複数のフレームに映像信号を圧縮符号化してパケットで送信する映像通信の映像品質を推定する映像品質推定方法であって、
入力された前記パケットを分析して、当該映像の量子化ステップ幅に関する個別量子化パラメータと、当該映像通信の映像品質に関する品質パラメータとを抽出するパケット分析ステップと、
複数の映像の映像品質を平均化して得られた映像代表品質を推定する映像代表品質推定モデルから、当該映像通信の品質パラメータに対応する映像代表品質を推定する映像代表品質推定ステップと、
前記映像代表品質と当該映像の映像個別品質との差に相当する映像差分品質を推定する映像差分品質推定モデルから、当該映像通信の個別量子化パラメータと品質パラメータとに対応する映像差分品質を推定する映像差分品質推定ステップと、
前記映像代表品質と前記映像差分品質とから当該映像通信の映像個別品質を算出する映像個別品質算出ステップと
を備えることを特徴とする映像品質推定方法。
A video quality estimation method for estimating video quality of video communication in which video signals are compressed and encoded into a plurality of frames including I frames and transmitted in packets,
A packet analysis step of analyzing the input packet and extracting an individual quantization parameter related to a quantization step width of the video and a quality parameter related to the video quality of the video communication;
A video representative quality estimation step for estimating a video representative quality corresponding to a quality parameter of the video communication from a video representative quality estimation model for estimating a video representative quality obtained by averaging video quality of a plurality of videos;
Estimate the video differential quality corresponding to the individual quantization parameter and the quality parameter of the video communication from the video differential quality estimation model that estimates the video differential quality corresponding to the difference between the video representative quality and the video individual quality of the video Video difference quality estimation step to perform,
A video quality estimation method comprising: a video individual quality calculating step of calculating a video individual quality of the video communication from the video representative quality and the video differential quality.
Iフレームを含む複数のフレームに映像信号を圧縮符号化してパケットで送信する映像通信の映像品質を推定する映像品質推定装置のコンピュータに、
入力された前記パケットを分析して、当該映像の量子化ステップ幅に関する個別量子化パラメータと、当該映像通信の映像品質に関する品質パラメータとを抽出するパケット分析ステップと、
複数の映像の映像品質を平均化して得られた映像代表品質を推定する映像代表品質推定モデルから、当該映像通信の品質パラメータに対応する映像代表品質を推定する映像代表品質推定ステップと、
前記映像代表品質と当該映像の映像個別品質との差に相当する映像差分品質を推定する映像差分品質推定モデルから、当該映像通信の個別量子化パラメータと品質パラメータとに対応する映像差分品質を推定する映像差分品質推定ステップと、
前記映像代表品質と前記映像差分品質とから当該映像通信の映像個別品質を算出する映像個別品質算出ステップと
を実行させるプログラム。
A computer of a video quality estimation apparatus that estimates video quality of video communication that compresses and encodes a video signal into a plurality of frames including an I frame and transmits the packet in a packet,
A packet analysis step of analyzing the input packet and extracting an individual quantization parameter related to a quantization step width of the video and a quality parameter related to the video quality of the video communication;
A video representative quality estimation step for estimating a video representative quality corresponding to a quality parameter of the video communication from a video representative quality estimation model for estimating a video representative quality obtained by averaging video quality of a plurality of videos;
Estimate the video differential quality corresponding to the individual quantization parameter and the quality parameter of the video communication from the video differential quality estimation model that estimates the video differential quality corresponding to the difference between the video representative quality and the video individual quality of the video Video difference quality estimation step to perform,
A program for executing a video individual quality calculating step of calculating a video individual quality of the video communication from the video representative quality and the video differential quality.
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