JP5605570B2

JP5605570B2 - 画質評価方法、画質評価システムおよびプログラム

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Publication number: JP5605570B2
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Description

本発明は、画質評価方法、画質評価方法およびプログラムに関する。

映像の画質を客観的に評価する方法として、原画像の画素値（輝度、色差、ＲＧＢ値など）と評価対象画像の画素値との差分絶対値、差分二乗、ＳＮ比などを用いる方法がある。例えば、特許文献１に記載の画質評価方法では、ＳＮ比に対して、空間周波数の違いによる人間の視覚特性を考慮し、評価対象画像データの画素値とその原画像データの画素値との差分値に基づくＳＮ比を算出し、このＳＮ比に対してフレーム全体の画像データの交流成分電力に基づいた重み付けをおこない、客観画質値を求めている。
特許第３４５８６００号

特許文献１に記載されている画質評価方法は、原画像と評価対象画像との間で画素値に一定のゲイン（画素値への乗算）や、オフセット（画素値への加算）がある場合、原画像の画素値と評価対象画像の画素値との間の差分が大きくなってしまうため、主観画質と客観画質の相関が低くなるという問題があった。

ゲインやオフセットは、映像の符号化時などに、評価対象画像が映像の明るさを強調するための処理を行うことにより発生する。例えば、評価対象画像の輝度が原画像の輝度よりすべての画素で５大きくなっているとする（オフセット：＋５）と、特許文献１に記載されているような画素値（輝度、色差、ＲＧＢ値など）の差分に基づく画質評価では、そのオフセットの分だけ差分が大きくなってしまい、その分画質が低下したと評価されてしまう。

そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は原画像と評価対象画像との間で画素値にゲインやオフセットがある場合にも、主観評価と客観評価との相関が高くなる画質評価方法、画質評価方法システムおよびそのプログラムを提供することにある。

上記課題を解決する本発明は、第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第１の画像の画素集合と同じ位置における第２の画像の画素集合の交流成分の統計量とに基づいて、前記第２の画像の画質を評価することを特徴とする画質評価方法である。

上記課題を解決する本発明は、原画像がネットワークを介して伝送され、受信された原画像を評価対象画像とするとき、前記原画像の画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画像集合の平均値を算出し、前記原画像の画素集合と同じ位置における評価対象画像の画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画像集合の平均値を算出し、算出した前記原画像の画像集合の平均値、前記評価対象画像の画像集合の平均値の少なくともいずれかを評価対象画像を評価する画像評価システムに伝送し、前記画像評価システムにおいて、前記第１の画像の前記画像集合の平均値と、前記第２の画像の前記画像集合の平均値との差分値に基づいて、評価対象画像の客観画質値を算出することを特徴とする画質評価方法である。

上記課題を解決する本発明は、第１の画像の画素集合の交流成分の統計量を算出する第１の画像交流成分算出部と、第２の画像の画素集合の交流成分の統計量を算出する第２の画像交流成分算出部と、前記第１の画像の画素集合と同じ位置における第２の画像の画素集合の交流成分の統計量とに基づいて、前記第２の画像の画質を評価する画質評価部とを有することを特徴とする画質評価システムである。

上記課題を解決する本発明は、原画像の画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画像集合の平均値を算出する原画像交流成分算出部と、評価対象画像の画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画像集合の平均値を算出する評価対象画像交流成分算出部と、前記原画像交流成分算出部、又は前記評価対象画像交流成分算出部が算出した前記画像集合の平均値の少なくともいずれかをネットワークを介して取得して、前記原画像の画像集合の平均値と、前記原画像の画素集合と同じ位置における前記評価対象画像の画像集合の平均値との差分値を算出する差分値算出部と、前記差分値に基づいて、客観画質値を算出する客観画質値算出部とを有することを特徴とする画質評価システムである。

上記課題を解決する本発明は、第１の画像の画素集合の交流成分の統計量を算出する第１の画像交流成分算出処理と、第２の画像の画素集合の交流成分の統計量を算出する第２の画像交流成分算出処理と、前記第１の画像の画素集合と同じ位置における第２の画像の画素集合の交流成分の統計量とに基づいて、前記第２の画像の画質を評価する画質評価処理とを情報処理装置に実行させることを特徴とするプログラムである。

本発明は原画像（例えば第１の画像）と評価対象画像（例えば第２の画像）との間で、画素値にゲインやオフセットがある場合であっても、主観評価と相関の高い客観評価を得ることができる。

図１は本発明の実施の形態における画質評価システムを説明する為の図である。図２は第１の実施の形態の画質評価システムの構成図である。図３は第１の実施の形態の画質評価システムの動作フローチャートである。図４は第１の実施の形態の具体例を説明する為の図である。図５は第２の実施の形態の画質評価システムの構成図である。図６は第３の実施の形態の画質評価システムの構成図である。図７は第３の実施の形態を説明する為の図である。図８は第４の実施の形態の画質評価システムの構成図である。図９は第５の実施の形態の画質評価システムの構成図である。図１０は第５の実施の形態を説明する為の図である。図１１は第６の実施の形態の画質評価システムの構成図である。図１２は第７の実施の形態の画質評価システムの構成図である。図１３は第８の実施の形態の画質評価システムの構成図である。

１０１原画像交流成分算出部
１０２評価対象画像交流成分算出部
１０３交流成分差分算出部
１０４客観画質値算出部

本実施の形態における画質評価システムの特徴を説明する。

本実施の形態における画質評価システムは、図１に示す如く、第１の画像の画素集合（例えばブロック）の交流成分の統計量Ｘ_１と、第１の画像の画素集合と同じ位置における第２の画像の画素集合の交流成分の統計量Ｘ_２とに基づいて、第２の画像を評価することを特徴とする。

ここで、画素集合のサイズは限定しないが、例えば、８画素×８画素、又は１６画素×１６画素のサイズである。交流成分の統計量を算出する画像集合であるが、画像全体を所定サイズに分割し、各サイズの画像集合毎に交流成分の統計量を算出しても良いし、また、画像の一部の画像集合に対してのみ交流成分の統計量を算出しても良い。

交流成分の統計量は、例えば、画素集合内の各画素の画素値の平均値を求め、この平均値と画素集合内の各画素値との差分絶対値の平均値である。また、交流成分の統計量は、画素集合内の画素値の分散であっても良い。

第２の画像の評価であるが、例えば、第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、第１の画像の画素集合と同じ位置における第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分（以下、交流成分差分値と記載する）に基づいて、第２の画像の客観画質値を算出する。

交流成分差分値は、例えば、第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、第１の画像の画素集合と同じ位置における第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分絶対値または、差分二乗値である。

そして、少なくとも１フレーム以上からなる所定のフレーム数の単位画像集合当たりの交流成分差分値の平均値又は平均ＳＮ比、映像全体での交流成分差分値の平均値又は平均ＳＮ比を、第２の画像の客観画質値として算出して第２の画像を評価する。また、少なくとも１フレーム以上からなる所定のフレーム数の単位フレーム当たりの交流成分差分値の平均値又は平均ＳＮ比、映像全体での交流成分差分値の平均値又は平均ＳＮ比などを、第２の画像の客観画質値としても良い。

また、第２の画像の他の評価として、交流成分差分値の代わりに、第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、第１の画像の画素集合と同じ位置における第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との比を用いても良い。

このように、本実施の形態では、輝度、色差、ＲＧＢ値などの画像の画素値を直接用いるのではなく、画素値からゲインやオフセットなどの影響が反映される直流成分除いた交流成分を画質評価に用いることで、ゲインやオフセットの影響を排除できる。

尚、本実施の形態は第１の画像の画像データを取得可能なＦＲ（ＦｕｌｌＲｅｆｅｒｅｎｃｅ）方式の評価方式のみならず、第１の画像の特徴量が取得可能なＲＲ（ＲｅｄｕｃｅｄＲｅｆｅｒｅｎｃｅ）方式の評価方式でも適用可能である。ＲＲ方式の場合、例えば、第１の画像の画素集合の交流成分の統計量を特徴量として取得する。

以下、具体的な実施の形態を説明する。尚、以下の説明において、第１の画像を原画像とし、第２の画像を評価対象画像として説明する。

＜第１の実施の形態＞
本発明の第１の実施の形態の画質評価システムについて図面を参照して詳細に説明する。

図２を参照すると、第１の実施の形態の画質評価システムは、原画像の交流成分の統計量を所定の画素集合ごとに計算する原画像交流成分算出部１０１と、評価対象画像の交流成分の統計量を所定の画素集合ごとに計算する評価対象画像交流成分算出部１０２と、原画像交流成分の統計量と評価対象画像の交流成分の統計量との差分である交流成分差分値を所定の画素集合ごとに計算する交流成分差分算出部１０３と、計算された交流成分差分値の計算結果から客観画質値を求める客観画質値算出部１０４とから構成される。

原画像交流成分算出部１０１は、原画像の１フレームの画素データが入力され、所定の画素集合（例えば１６画素×１６画素など）ごとに交流成分の統計量を計算する。同様に、評価対象画像交流成分算出部１０２は、評価対象画像の１フレームの画素データが入力され、原画像交流成分算出部１０１における画素集合と同一のサイズごとに交流成分の統計量を計算する。

このとき、原画像交流成分算出部１０１、評価対象画像交流成分算出部１０２は、１フレーム内のすべての画素集合において交流成分の統計量を計算しなくても良い。例えば、所定の間隔おきの画素集合で計算することで演算量を削減することができる。また、視聴者が注視しがちなフレーム中央付近ではすべての画素集合において交流成分の統計量を計算し、フレーム周辺付近では所定の間隔おきの画素集合で計算するようにすることで、画質評価精度の維持と演算量の削減との双方を実現できる。さらに、フレームの外周付近の画素集合の交流成分の統計量を計算しないようにすることで、原画像と評価対象画像との間での、外周付近の画素値の不一致の影響を排除することが可能となる。例えば、評価対象画像が生成される際に用いる動画処理部の中にアナログ処理が存在すると、外周付近の画素が正しく扱えない場合があり、外周付近の画素値の不一致が生じるからである。

原画像交流成分算出部１０１、原画像交流成分算出部１０１が算出する交流成分の統計量であるが、画素集合内の画素値の平均値を求め、この平均値と画素集合内の各画素値との差分絶対値の画像集合の平均値を算出する。または、交流成分の統計量として、画素集合内の画素値の分散を算出しても良い。

交流成分差分算出部１０３は、画素集合ごとに、原画像の交流成分の統計量と評価対象画像の交流成分の統計量との差分値である交流成分差分値を算出する。交流成分差分値は、例えば、原画像の交流成分の統計量と評価対象画像の交流成分の統計量との差分絶対値、または差分二乗値を算出する。

客観画質値算出部１０４は、画素集合の交流成分差分値に基づき、客観画質値を算出する。客観画質値は、少なくとも１フレーム以上からなる所定のフレーム数ごとに、交流成分差分値の平均値などとして出力される。例えば、１フレームごとの平均値、所定のフレーム間隔ごとの平均値（所定フレーム数における単位フレーム当たりの平均値）、映像全体での平均値として出力される。尚、交流成分差分値に基づく客観画質値は、平均値以外のものでも良い。例えば、差分二乗値（交流成分差分値）を分母にし、対数をとりＳＮ比として出力しても良い。

次に、第１の実施の形態の画質評価システムの動作を説明する。図３は第１の実施の形態の画質評価システムの動作フローチャートである。

まず、画質評価処理に必要となるパラメータ類の初期化がおこなわれる（Ｓ２０１）。ここでは、例えばフレーム位置を示すポインタの初期化や、算出される交流成分差分値の和を保存するためのパラメータのゼロリセットなどがおこなわれる。

原画像１フレーム分の画素値データが原画像交流成分算出部１０１に入力される（Ｓ２０２）。同様に、評価対象画像１フレームの画素値データが評価対象画像交流成分算出部１０２に入力される（Ｓ２０３）。

１フレーム分の画質評価処理をおこなうにあたり必要となるパラメータ類の初期化がおこなわれる（Ｓ２０４）。例えば、処理をおこなっている画素集合の位置を示すパラメータの初期化などがおこなわれる。

次に、原画像と評価対象画像双方の同位置の画素集合において交流成分の統計量が計算される（Ｓ２０５、Ｓ２０６）。交流成分の統計量は、上述したように画素集合内の画素値の平均値を求め、この平均値と画素集合内の各画素値との差分絶対値の画素集合の平均値として算出される。または、交流成分の統計量は、画素集合内の画素値の分散として算出される。

続いて、原画像及び評価対象画像の交流成分の統計量の交流成分差分値を算出する（Ｓ２０７）。交流成分差分値は、差分絶対値、または差分二乗値として算出される。

次に、現在の画素集合処理時点までの交流成分差分値の和を算出する（Ｓ２０８）。そして、１フレームすべての画素集合での差分計算が完了しているか否かを調べる（Ｓ２０９）。完了していない場合は、画素集合のポインタを次の画素集合に進め、Ｓ２０５に戻り処理を継続する。

一方、完了している場合は、Ｓ２１０にて映像の全フレームにおいて処理が完了しているか否かを調べる。完了していない場合は、フレームのポインタを次のフレームに進め、Ｓ２０２に戻り、以降のフレームについて同様の処理をおこなう。

全フレームの処理が完了している場合は、客観画質値算出部１０４にて画像集合（映像全体）の交流成分差分値の画素集合あたりの平均値などを算出し、この値を客観画質値として出力し（Ｓ２１１）、処理を終了する。

次に、第１の実施の形態の具体例を、図４を用いて説明する。

ＳＤＴＶサイズ（水平７２０画素、垂直４８０画素、１秒あたり２９．９７フレーム）の原画像と、この原画像をＭＰＥＧ−２方式４Ｍｂｐｓで符号化し、この符号化画像を復号して得られる評価対象画像とを図１に記載の画質評価システムに入力する。

各画像の同時刻のフレームにおいて、１フレームを水平１６画素×垂直１６画素の画素集合に分割し（４５×３０ブロック）、各画素集合において交流成分の統計量を算出する。原画像の交流成分の統計量を原画像交流成分算出部１０１で、評価対象画像の交流成分の統計量を評価対象画像交流成分算出部１０２で算出する。

ｎブロックの交流成分の統計量Ｘ_ｎは、１６×１６＝２５６画素の輝度値の平均値Ｙを求め、この輝度値の平均値Ｙと２５６画素の各輝度値との差分絶対値の平均値として算出する。

次に、原画像と評価対象画像との同フレーム、同位置の画素集合の交流成分の統計量の交流成分差分値として、差分絶対値Ｄ_ｎ（以下、交流成分差分絶対値と記載する）を交流成分差分算出部１０３にて算出する。例えば、原画像の交流成分が１０で評価対象画像の交流成分が８の場合、交流成分差分絶対値Ｄ_ｎは２となる。

この処理を、フレーム内に存在するすべての画素集合にて繰り返し、交流成分差分絶対値Ｄ_ｎを、交流成分差分絶対値Ｄ_ｎの和を計算するパラメータに加算することで、全ての画像の集合である映像全体での交流成分差分絶対値Ｄ_ｎの合計を算出する。

客観画質値算出部１０４では、計算した交流成分差分絶対値の合計と、処理をおこなった画素集合数から、画素集合あたりの交流成分差分絶対値の平均値を算出し、この値が客観画質値Ｚとして出力される。

以上の如く、第１の実施の形態は、主観評価結果との相関が高い客観画質評価の結果が得られる。その理由は、画素値の差分ではなく、所定の画素集合ごとの交流成分の統計量に基づき画質評価をすることで、原画像と評価対象画像との間で画素値に、直流成分に影響を与える一定のゲインやオフセットがある場合でも、精度よく客観画質値を算出できるためである。
＜第２の実施の形態＞
本発明の第２の実施の形態について詳細に説明する。

図５を参照すると、第２の実施の形態の画質評価システムは、原画像の交流成分の統計量を所定の画素集合ごとに計算する原画像交流成分算出部３０１と、評価対象画像の交流成分の統計量を所定の画素集合ごとに計算する評価対象画像交流成分算出部３０２と、原画像の交流成分の統計量と評価対象画像の交流成分の統計量との交流成分差分値を所定の画素集合ごとに計算する交流成分差分算出部３０３と、評価対象画像の交流成分の統計量の大きさに基づき交流成分差分値に加重処理を施す差分重み付け部３０４と、差分値の計算結果から客観画質値を求める客観画質値算出部３０５とから構成される。

第２の実施の形態では、算出した評価対象画像の交流成分の統計量の大きさに基づき、交流成分差分値に重みをつける。

図５を参照すると、第２の実施の形態の画質評価部では、まず原画像の１フレームの画素データが原画像交流成分算出部３０１に入力され、所定の画素集合（例えば１６画素×１６画素など）ごとに交流成分の統計量が計算される。同様に、評価対象画像の１フレームの画素データが評価対象画像交流成分算出部３０２に入力され、画素集合と同一のサイズごとに交流成分の統計量が計算される。

次に、交流成分差分算出部３０３は、画素集合ごとに交流成分の統計量の交流成分差分値を算出する。

差分重み付け部３０４は、評価対象画像の交流成分の統計量と、所定の閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２とを比較する。ここで、Ｔｈ１＞Ｔｈ２とする。例えば、Ｔｈ１を２０、Ｔｈ２を１として処理をおこなう。評価対象画像の交流成分の統計量が閾値Ｔｈ１より大きい場合は、当該画素集合が高周波数信号を多く含むことを示している。人間の視覚特性は、高周波数信号に対して鈍感であることが知られているため、このような画素集合領域では画質の劣化を検知しにくくなるので、交流成分差分値を１より小さい所定の定数で乗算し、交流成分差分値を小さくする。一方、評価対象画像の交流成分の統計量が閾値Ｔｈ２より小さい場合は、当該画素集合が低周波数信号を多く含むことを示している。人間の視覚特性は、低周波数信号に対して敏感であることが知られているため、このような画素集合領域では画質の劣化を検知しやすくなるので、交流成分差分値を１より大きい所定の定数で乗算し、交流成分差分値を大きくする。

尚、用いる閾値の数は二種類に限らず、より多くの閾値を用いることで細かい加重制御をおこなうことも可能である。また、差分重み付け部３０４での加重処理は、ここで述べた閾値との比較によるものでなくてもよく、例えば算出した交流成分の統計量から直接算出される加重値を用いて加重処理をおこなってもよい。また、本実施の形態では、加重処理を行う画像集合の交流成分差分値に対して加重処理を行ったが、加重処理を行う画像集合の評価対象画像の交流成分の統計量に対して加重処理を行っても良い。

次に、客観画質値算出部３０５は、加重処理が行われた画素集合ごとの交流成分差分値に基づき、客観画質値が算出される。客観画質値は、少なくとも１フレーム以上からなる所定のフレーム数ごとに、交流成分差分値の平均値などとして出力される。例えば、１フレームごとの平均値、所定のフレーム間隔ごとの平均値（所定フレーム数における単位フレーム当たりの平均値）、映像全体での平均値として出力される。尚、交流成分差分値に基づく客観画質値は、平均値以外のものでも良い。例えば、前記交流成分差分二乗値を分母にし、対数をとりＳＮ比として出力しても良い。

以上の如く、第２の実施の形態は、主観評価結果との相関が高くなる客観画質評価結果が得られる。その理由は、所定の画素集合ごとの交流成分差分の統計量に基づき画質評価をする際に、評価対象画像の交流成分の統計量の大きさに基づく加重処理を導入することで、空間周波数に対する人間の視覚特性に応じて画質評価値に補正をかけることができるためである。

＜第３の実施の形態＞
本発明の第３の実施の形態について詳細に説明する。

図６を参照すると、第３の実施の形態の画質評価システムは、原画像の交流成分の統計量を所定の画素集合ごとに計算する原画像交流成分算出部４０１と、評価対象画像の交流成分の統計量を所定の画素集合ごとに計算する評価対象画像交流成分算出部４０２と、原画像と評価対象画像の交流成分の統計量との差分である交流成分差分値を所定の画素集合ごとに計算する交流成分差分算出部４０３と、評価対象画像の交流成分の統計量の大きさと、画素集合境界間の画素値差分絶対値の大きさに基づきブロック歪量を推定するブロック歪推定部４０４と、ブロック歪量に基づき交流成分差分値に加重処理を施す差分重み付け部４０５と、加重処理が施された交流成分差分値の計算結果から客観画質値を求める客観画質算出部４０６とから構成される。

第３の実施の形態は、算出したブロック歪量に基づき、交流成分差分値に重みをつける。ブロック歪は、検知されやすい画質劣化要因であるため、ブロック歪が大きいと推定される映像では、劣化量が大きくなるように加重処理をおこなうことで、算出される客観画質値と主観画質との相関を高くする。

図６を参照すると、第３の実施の形態の画質評価システムでは、まず原画像の１フレームの画素データが原画像交流成分算出部４０１に入力され、原画像交流成分算出部４０１は所定の画素集合（例えば１６画素×１６画素など）ごとに交流成分の統計量を計算する。同様に、評価対象画像の１フレームの画素データが評価対象画像交流成分算出部４０２に入力され、評価対象画像交流成分算出部４０２は画素集合と同一のサイズごとに交流成分の統計量を計算する。そして、交流成分差分算出部４０３は、画素集合ごとに交流成分差分値を算出する。

次に、ブロック歪推定部４０４は、評価対象画像に発生しているブロック歪量が推定される。ブロック歪量は、図７に示すように、隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値と、二つの画素集合が接する画素値の差分絶対値の平均値との比較により求められる。

隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量をＡｃｔ１、Ａｃｔ２とし、二つの画素集合が接する画素値をＹ１（ｉ）、Ｙ２（ｉ）（ｉ＝０〜Ｎ−１、Ｎを画素集合一辺の画素数）としたときに、二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値Ａｖｅ＝（Ａｃｔ１＋Ａｃｔ２）／２と、二つの画素集合が接する画素値の差分絶対値の平均値Ｄｉｆｆ＝｛Σａｂｓ（Ｙ１（ｉ）−Ｙ２（ｉ））｝／Ｎとの比であるＤｉｆｆ／Ａｖｅを求める。

差分重み付け部４０５は、ブロック歪推定部４０４の結果に基づき、交流成分差分値に対して加重処理を行う。具体的には、ブロック歪推定部４０４が算出したＤｉｆｆ／Ａｖｅの値が所定の閾値よりも大きい場合は、ブロック歪が顕著であると判定し、交流成分差分値に加重処理を行う。閾値は、例えば１である。

加重処理は、交流成分差分値を１より大きい所定の定数で乗算し、差分を大きくする。このとき、算出したＤｉｆｆ／Ａｖｅに対応する画素集合ごとに加重処理をしてもよいし、Ｄｉｆｆ／Ａｖｅの値の画素集合あたりの平均を求め、この値と所定の閾値とを比較し、フレームごと、または映像全体で求めた交流成分差分値に加重処理をおこなっても良い。

また、評価対象画像交流成分算出部４０２において、交流成分差分算出部４０３で交流成分差分値を算出するための交流成分の統計量の画素集合サイズと、ブロック歪推定部４０４でブロック歪量を算出するための交流成分の統計量の画素集合サイズとは異なるサイズであっても良い。たとえば、交流成分差分値の算出のためには１６×１６画素で画素集合を定義し、ブロック歪量算出のためには８×８画素で画素集合を定義するようにしても良い。このように処理することで、交流成分差分値を算出するための画素集合サイズと、ブロック歪が発生する画素集合サイズが異なる場合にもブロック歪量をより正確に推定できる。このとき、評価対象画像交流成分算出部４０２では２種類の画素集合サイズについての交流成分の統計量を算出する。

次に、客観画質値算出部４０６にて、画素集合ごとの交流成分差分値に基づき、客観画質値が算出される。客観画質値は、少なくとも１フレーム以上からなる所定のフレーム数ごとに、交流成分差分値の平均値などとして出力される。例えば、１フレームごとの平均値、所定のフレーム間隔ごとの平均値（所定フレーム数における単位フレーム当たりの平均値）、映像全体での平均値として出力される。尚、交流成分差分値に基づく客観画質値は、平均値以外のものでも良い。例えば、交流成分差分二乗値を分母にし、対数をとりＳＮ比として出力しても良い。

以上の如く、第３の実施の形態は、主観評価結果との相関が高くなる客観画質評価結果が得られる。その理由は、人間が映像を視聴する際に劣化として検知されやすいブロック歪の量に基づき画質評価値に補正をかけるためである。特に、ブロック歪が多く、視聴する人が不快と感じる映像に対して、画質評価値が低くなるように補正することができるためである。

＜第４の実施の形態＞
本発明の第４の実施の形態について詳細に説明する。

図８を参照すると、第４の実施の形態の画質評価システムは、原画像の交流成分の統計量を所定の画素集合ごとに計算する原画像交流成分算出部５０１と、評価対象画像の交流成分の統計量を所定の画素集合ごとに計算する評価対象画像交流成分算出部５０２と、原画像と評価対象画像の交流成分の統計量との差分である交流成分差分値を所定の画素集合ごとに計算する交流成分差分算出部５０３と、評価対象画像の交流成分の統計量の大きさと、画素集合境界間の画素値差分絶対値の大きさに基づきブロック歪量を推定するブロック歪推定部５０４と、交流成分差分値の計算結果から仮の客観画質値を求める客観画質算出部５０５と、ブロック歪推定部５０４で算出されたブロック歪量に基づき客観画質値に加重処理を施す客観画質値重み付け部５０６とから構成される。

第４の実施の形態は、算出したブロック歪量に基づき、客観画質値に重みをつける。ブロック歪は、検知されやすい画質劣化要因であるため、ブロック歪が大きいと推定される映像では、劣化量が大きくなるように加重処理をおこなうことで、算出される客観画質値と主観画質との相関を高くする。

図８を参照すると、第４の実施の形態の画質評価システムでは、まず原画像の１フレームの画素データが原画像交流成分算出部５０１に入力され、原画像交流成分算出部５０１は所定の画素集合（例えば１６画素×１６画素など）ごとに交流成分の統計量を計算する。同様に、評価対象画像の１フレームの画素データが評価対象画像交流成分算出部５０２に入力され、評価対象画像交流成分算出部５０２は画素集合と同一のサイズごとに交流成分の統計量を計算する。そして、交流成分差分算出部５０３は、画素集合ごとに交流成分差分値を算出する。

次に、客観画質算出部５０５は、画素集合ごとの交流成分差分値に基づき、仮の客観画質値を算出する。客観画質値は、少なくとも１フレーム以上からなる所定のフレーム数ごとに、交流成分差分値の平均値などとして出力される。例えば、１フレームごとの平均値、所定のフレーム間隔ごとの平均値（所定フレーム数における単位フレーム当たりの平均値）、映像全体での平均値として出力される。尚、交流成分差分値に基づく客観画質値は、平均値以外のものでも良い。例えば、交流成分差分二乗値を分母にし、対数をとりＳＮ比として出力しても良い。

ブロック歪推定部５０４は、評価対象画像に発生しているブロック歪量が推定される。上述した第３の実施の形態と同様に、ブロック歪量は、図７に示すように、隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値と、二つの画素集合が接する画素値の差分絶対値の平均値との比較により求められる。

隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量をＡｃｔ１、Ａｃｔ２とし、二つの画素集合が接する画素値をＹ１（ｉ）、Ｙ２（ｉ）（ｉ＝０〜Ｎ−１、Ｎを画素集合一辺の画素数）としたときに、二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値Ａｖｅ＝（Ａｃｔ１＋Ａｃｔ２）／２と、二つの画素集合が接する画素値の差分絶対値の平均値Ｄｉｆｆ＝｛Σａｂｓ（Ｙ１（ｉ）−Ｙ２（ｉ））｝／Ｎとの比であるＤｉｆｆ／Ａｖｅを求める。第４の実施の形態では更に、そのＤｉｆｆ／Ａｖｅの画像全体の平均を求める。

客観画質値重み付け部５０６は、ブロック歪推定部５０４の結果に基づいて、客観画質値に加重処理を行う。具体的には、Ｄｉｆｆ／Ａｖｅの画像全体の平均値が所定の閾値よりも大きい場合は、ブロック歪が顕著であると判定し、客観画質値に加重処理を行う。閾値は、例えば、１である。

加重処理は、ブロック歪が顕著であると判定された場合（Ｄｉｆｆ／Ａｖｅの画像全体の平均値が所定の閾値よりも大きい場合）は、客観画質値算出部５０５において算出した客観画質値に対して、この客観画質値が小さくなるように補正を行う。

以上の如く、第４の実施の形態は、主観評価結果との相関が高くなる客観画質評価結果が得られる。その理由は、人間が映像を視聴する際に劣化として検知されやすいブロック歪の量に基づき画質評価値に補正をかけるためである。特に、ブロック歪が多く、視聴する人が不快と感じる映像に対して、画質評価値が低くなるように補正することができるためである。
＜第５の実施の形態＞
次に、本発明の第５の実施の形態について詳細に説明する。

図９を参照すると、第５の実施の形態の画質評価システムは、原画像の交流成分の統計量を所定の画素集合ごとに計算する原画像交流成分算出部６０１と、評価対象画像の交流成分の統計量を所定の画素集合ごとに計算する評価対象画像交流成分算出部６０２と、原画像と評価対象画像の交流成分の統計量の差分である交流成分差分値を所定の画素集合ごとに計算する交流成分差分算出部６０３と、原画像において画素集合ごとに近傍の複数の画素集合における交流成分の分散を求める原画像交流成分分散算出部６０４と、評価対象画像において画素集合ごとに近傍の複数の画素集合における交流成分の分散を求める評価対象画像交流成分分散算出部６０５と、原画像と評価対象画像との交流成分の分散の差分を算出する交流成分分散差分算出部６０６と、交流成分分散の差分に基づき交流成分差分値に加重処理を施す差分重み付け部６０７と、交流成分差分値の計算結果から客観画質値を求める客観画質算出部６０８とから構成される。

第５の実施の形態では、所定の画素集合ごとに近傍の複数の画素集合における交流成分の分散を求め、その分散の差分の大きさに基づき、局所的な画質劣化の有無を推定する。例えば、図１０に示すように３×３＝９個の画素集合の交流成分の分散を、原画像と評価対象画像との双方で求め、この分散の差分の大きさから伝送エラー等に起因する局所的な画質劣化の有無を推定する。局所的劣化が大きいと推定される映像では、劣化量が大きくなるように加重処理をおこなうことで、算出される客観画質値と主観画質との相関を高くする。

図９を参照すると、第５の実施の形態の画質評価システムでは、原画像の１フレームの画素データが原画像交流成分算出部６０１に入力され、原画像交流成分算出部６０１は所定の画素集合（例えば１６画素×１６画素など）ごとに交流成分の統計量を計算する。同様に、評価対象画像の１フレームの画素データが評価対象画像交流成分算出部６０２に入力され、評価対象画像交流成分算出部６０２は前記画素集合と同一のサイズごとに交流成分の統計量を計算する。そして、交流成分差分算出部６０３は、画素集合ごとに交流成分の差分値である交流成分差分値を算出する。

次に、原画像交流成分分散算出部６０４は、原画像の隣接する複数の画素集合ごとの交流成分の分散を求める。例えば、３×３＝９個の前記画素集合ごとに交流成分の分散を求める。分散を求めるために用いる画素集合の個数は、これ以外の数であってもよい。同様に、評価対象画像交流成分分散算出部６０５も、評価対象画像に対して分散値を算出する。

交流成分分散差分算出部６０６は、算出された原画像と評価対象画像それぞれの交流成分の分散の差分値を算出する。差分値は、差分絶対値または、差分二乗値として算出される。

差分重み付け部６０７は、交流成分分散の差分値が、所定の閾値よりも大きい場合は、局所的な劣化が発生していると判定し、交流成分差分値に加重処理を施す。交流成分差分値に１より大きい所定の定数を乗算し、交流成分差分値を大きくする。このとき、画素集合ごとに加重処理をしてもよいし、フレームごと、または映像全体の交流成分分散の画素集合あたりの平均を求め、この値と所定の閾値とを比較し、フレームごと、または映像全体として求めた交流成分差分値に加重処理をおこなっても良い。

もしくは、差分重み付け部６０７は、交流成分分散の差分値の平均値をフレームごとにもとめ、その平均値の最大値と最小値との比を所定の閾値と比較し、所定の閾値よりも大きい場合は、映像内で局所的な劣化が発生していると判定し、加重処理を施しても良い。例えば、閾値として６を用いる。交流成分差分値に１より大きい所定の定数を乗算し、差分を大きくする。このとき、画素集合ごとに加重処理をしてもよいし、フレームごと、または映像全体の交流成分分散の画素集合あたりの平均を求めこの値と所定の閾値とを比較し、フレームごと、または映像全体として求めた交流成分差分値に加重処理をおこなっても良い。

次に、客観画質算出部６０８は、画素集合ごとの交流成分差分値に基づき、客観画質値を算出する。客観画質値は、少なくとも１フレーム以上からなる所定のフレーム数ごとに、交流成分差分値の平均値などとして出力される。例えば、１フレームごとの平均値、所定のフレーム間隔ごとの平均値（所定フレーム数における単位フレーム当たりの平均値）、映像全体での平均値として出力される。尚、交流成分差分値に基づく客観画質値は、平均値以外のものでも良い。例えば、前記交流成分差分二乗値を分母にし、対数をとりＳＮ比として出力しても良い。

以上の如く、第５の実施の形態は、主観評価結果との相関が高くなる客観画質評価結果が得られる。その理由は、人間が映像を視聴する際に劣化として検知されやすい伝送エラーによる劣化の量に基づき画質評価値に補正をかけるためである。

＜第６の実施の形態＞
次に、本発明の第６の実施の形態について詳細に説明する。

図１１を参照すると、第６の実施の形態の画質評価システムは、原画像の交流成分の統計量を所定の画素集合ごとに計算する原画像交流成分算出部７０１と、評価対象画像の交流成分の統計量を所定の画素集合ごとに計算する評価対象画像交流成分算出部７０２と、原画像と評価対象画像の交流成分の統計量の差分である交流成分差分値を所定の画素集合ごとに計算する交流成分差分算出部７０３と、原画像において前記画素集合ごとに近傍の複数の画素集合における交流成分の分散を求める原画像交流成分分散算出部７０４と、評価対象画像において画素集合ごとに近傍の複数の画素集合における交流成分の分散を求める評価対象画像交流成分分散算出部７０５と、原画像と評価対象画像の交流成分分散の差分を算出する交流成分分散差分算出部７０６と、交流成分差分値の計算結果から仮の客観画質値を求める客観画質値算出部７０７と、交流成分分散差分に基づき客観画質値に加重処理を施す客観画質値重み付け部７０８とから構成される。

第６の実施の形態では、上述した第５の実施の形態と同様に、所定の画素集合ごとに近傍の複数の画素集合における交流成分の分散を求め、その分散の差分の大きさに基づき、局所的な画質劣化の有無を推定する。例えば、図１０に示すように３×３＝９個の画素集合の交流成分の分散を、原画像と評価対象画像との双方で求め、この分散の差分の大きさから伝送エラー等に起因する局所的な画質劣化の有無を推定する。局所的劣化が大きいと推定される映像では、劣化量が大きくなるように加重処理をおこなうことで、算出される客観画質値と主観画質との相関を高くする。

図１１を参照すると、第６の実施の形態の画質評価システムでは、原画像の１フレームの画素データが原画像交流成分算出部７０１に入力され、原画像交流成分算出部６０１は所定の画素集合（例えば１６画素×１６画素など）ごとに交流成分の統計量を計算する。同様に、評価対象画像の１フレームの画素データが評価対象画像交流成分算出部７０２に入力され、評価対象画像交流成分算出部７０２は画素集合と同一のサイズごとに交流成分の統計量を計算する。そして、交流成分差分算出部７０３は、画素集合ごとに交流成分の差分値である交流成分差分値を算出する。

次に、原画像交流成分分散算出部７０４は、原画像の隣接する複数の画素集合ごとの交流成分の分散を求める。例えば、３×３＝９個の前記画素集合ごとに交流成分の分散を求める。分散を求めるために用いる画素集合の個数は、これ以外の数であってもよい。同様に、評価対象画像交流成分分散算出部７０５も、評価対象画像に対して分散値を算出する。

交流成分分散差分算出部７０６は、算出された原画像と評価対象画像それぞれの交流成分の分散の差分値を算出する。差分値は、差分絶対値または、差分二乗値として算出される。第６の実施の形態では更に、フレームごとに、交流成分分散の差分値の平均値（以下、分散差分平均値）をもとめる。

客観画質値算出部７０７は、画素集合ごとの交流成分差分値に基づき、仮の客観画質値が算出される。客観画質値は、少なくとも１フレーム以上からなる所定のフレーム数ごとに、交流成分差分値の平均値などとして出力される。例えば、１フレームごとの平均値、所定のフレーム間隔ごとの平均値（所定フレーム数における単位フレーム当たりの平均値）、映像全体での平均値として出力される。尚、交流成分差分値に基づく仮の客観画質値は、平均値以外のものでも良い。例えば、前記交流成分差分二乗値を分母にし、対数をとりＳＮ比として出力しても良い。

客観画質値重み付け部７０８は、交流成分分散差分算出部７０６からの差分平均値の最大値と最小値との比を所定の閾値と比較し、所定の閾値よりも大きい場合は、映像内で局所的な劣化が発生していると判定し、客観画質算出部６０８において算出した客観値に対して、この客観画質値が小さくなるように補正をおこなう。

以上の如く、本実施の形態は、主観評価結果との相関が高くなる客観画質評価結果が得られる。その理由は、人間が映像を視聴する際に劣化として検知されやすい伝送エラーによる劣化の量に基づき画質評価値に補正をかけるためである。

＜第７の実施の形態＞
次に、本発明の第７の実施の形態について図１２を参照して詳細に説明する。

第７の実施の形態では、上述した第１の実施の形態の画像評価システムをコンピュータシステムにより実行する。

図１２を参照すると、本システムはプログラム制御プロセッサ８０１が装備されている。プログラム制御プロセッサ８０１には、原画像データバッファ８０２および評価対象画像データバッファ８０３の他に、必要なプログラムを格納したプログラムメモリ８０４が接続されている。プログラムメモリ８０４に格納されるプログラムモジュールは、メインプログラムの他に、原画像交流成分算出処理８０５、評価対象画像交流成分算出処理８０６、交流成分差分算出処理８０７、客観画質値算出処理８０８で構成される。

メインプログラムは、画質評価処理を実行する主プログラムである。原画像交流成分算出処理８０５、評価対象画像交流成分算出部８０６、交流成分差分算出部８０７、客観画質値算出処理８０８のプログラムモジュールは原画像交流成分算出部１０１と、評価対象画像交流成分算出部１０２と、交流成分差分算出部１０３と、客観画質値算出部１０４との処理をそれぞれ機能的に実現する。

上記では第１の実施の形態における画質評価システムを例にしたが、第２、第３、第４、第５、第６の実施の形態についても同様に各部を機能的に実現するプログラムモジュールを上記コンピュータシステムに実装することにより、コンピュータシステム上で実現可能となる。

＜第８の実施の形態＞
次に、本発明の第８の実施の形態について図１３を参照して詳細に説明する。

第８の実施の形態では、原画像が遠隔地に存在する場合を想定している。

図１３を参照すると、評価対象画像の客観画質値を算出するシステムは、評価対象画像の交流成分の統計量を所定の画素集合ごとに計算する評価対象画像交流成分算出部９０２と、原画像と評価対象画像との交流成分の統計量の差分である交流成分差分値を所定の画素集合ごとに計算する交流成分差分算出部９０３と、交流成分差分値の計算結果から客観画質値を求める客観画質値算出部９０４とから構成される。

原画像の交流成分の統計量は、上述したシステムの外部に存在する原画像交流成分算出部９０１にて算出される。原画像交流成分算出部９０１と評価対象画像の客観画質値を算出するシステムとは伝送路９０５にて接続されている。

このように、原画像の交流成分の統計量（特徴量）を外部で算出し、伝送路を介して原画像の交流成分の統計量を取得する構成とすることで、原画像が遠隔地に存在する場合の画質評価が可能となる。

また、原画像と評価対象画像の双方の交流成分の統計量（特徴量）を外部で算出し、伝送路を介して交流成分の統計量を取得する構成としても良い。この場合、原画像と評価対象画像の双方が遠隔地に存在していても、画質評価が可能となる。

上記では第１の実施の形態における画質評価システムを例にしたが、第２、第３、第４、第５、第６及び第７の実施の形態についても同様の構成での画質評価が実現可能である。

以上の如く、本発明の第１の態様は、第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第１の画像の画素集合と同じ位置における第２の画像の画素集合の交流成分の統計量とに基づいて、前記第２の画像の画質を評価することを特徴とする画質評価方法である。

本発明の第２の態様は、上記態様において、前記画素集合の交流成分の統計量は、前記画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画像集合の平均値であることを特徴とする。

本発明の第３の態様は、上記態様において、前記画素集合の交流成分の統計量は、前記画素集合内の画素値の分散値であることを特徴とする。

本発明の第４の態様は、上記態様において、前記第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分である交流成分差分値に基づいて、第２の画像の客観画質値を算出することを特徴とする。

本発明の第５の態様は、上記態様において、前記交流成分差分値は、前記第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分絶対値であることを特徴とする。

本発明の第６の態様は、上記態様において、前記交流成分差分値は、前記第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分二乗値であることを特徴とする。

本発明の第７の態様は、上記態様において、前記第２の画像の高周波成分、ブロック歪又は局所劣化の少なくともいずれかに基づいて、前記交流成分差分値に加重処理を行うことを特徴とする。

本発明の第８の態様は、上記態様において、前記第２の画像の交流成分の統計量に基づいて、前記交流成分差分値に加重処理を行うことを特徴とする。

本発明の第９の態様は、上記態様において、前記加重処理は、前記第２の画像の交流成分の統計量と所定の閾値とを比較し、前記第２の画像交流成分の統計量が前記所定の閾値よりも大きい場合に、１より小さい所定の定数を前記交流成分差分値に乗算することを特徴とする。

本発明の第１０の態様は、上記態様において、前記加重処理は、前記第２の画像の交流成分の統計量と所定の閾値とを比較し、前記第２の画像交流成分の統計量が所定の閾値よりも小さい場合に、１より大きい所定の定数を前記交流成分差分値に乗算することを特徴とする。

本発明の第１１の態様は、上記態様において、前記加重処理に用いる乗算係数は、前記第２の画像の交流成分の統計量を引数とする所定の関数から導出されることを特徴とする。

本発明の第１２の態様は、上記態様において、前記加重処理は、前記第２の画像において水平方向に隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値を求め、前記二つの画素集合に接する画素の画素値の差分絶対値の平均値である境界差分平均値を求め、前記境界差分平均値と前記交流成分の統計量の平均値との比が所定の閾値よりも大きい場合、前記画素集合の交流成分差分値に１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第１３の態様は、上記態様において、前記加重処理は、前記第２の画像において水平方向に隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値を求め、前記二つの画素集合に接する画素の画素値差分絶対値の平均値である境界差分平均値を求め、前記境界差分平均値と前記交流成分の統計量の平均値との比を求め、この比の少なくとも１フレーム以上の所定フレームの和が所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記画素集合の交流成分差分値の和に１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第１４の態様は、上記態様において、前記加重処理は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と前記第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、前記分散差分絶対値が所定の閾値よりも大きい場合、当該画素集合において算出した前記交流成分差分値に１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第１５の態様は、上記態様において、前記加重処理は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、前記分散差分絶対値の少なくとも１フレーム以上の所定フレームの和が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記画素集合の交流成分差分値の和に、１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第１６の態様は、上記態様において、前記加重処理は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、少なくとも１フレーム以上の所定フレームについて、前記分散差分絶対値のフレームごとの平均値を求め、前記平均値の最大値と前記平均値の最小値との比を求め、前記比が所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記交流成分差分値の和に、１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第１７の態様は、上記態様において、第２の画像のブロック歪又は局所劣化の少なくともいずれかに基づいて、前記客観画質値に加重処理を行うことを特徴とする。

本発明の第１８の態様は、上記態様において、前記加重処理は、前記第２の画像において水平方向に隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値を求め、前記二つの画素集合に接する画素の画素値差分絶対値の平均値である境界差分平均値を求め、前記境界差分平均値と前記交流成分の統計量の平均値との比を求め、この比の少なくとも１フレーム以上の所定フレーム分の和が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレーム分の前記客観画質値に１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第１９の態様は、上記態様において、前記加重処理は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに前記交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、前記分散差分絶対値の少なくとも１フレーム以上の所定フレームの和が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記客観画質値に１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第２０の態様は、上記態様において、前記加重処理は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに前記交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、少なくとも１フレーム以上の所定フレームについて、前記分散差分絶対値のフレームごとの平均値を求め、前記平均値の最大値と前記平均値の最小値との比を求め、前記比が所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記客観画質値に１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第２１の態様は、原画像がネットワークを介して伝送され、受信された原画像を評価対象画像とするとき、前記原画像の画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画像集合の平均値を算出し、前記原画像の画素集合と同じ位置における評価対象画像の画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画像集合の平均値を算出し、算出した前記原画像の画像集合の平均値、前記評価対象画像の画像集合の平均値の少なくともいずれかを評価対象画像を評価する画像評価システムに伝送し、前記画像評価システムにおいて、前記第１の画像の前記画像集合の平均値と、前記第２の画像の前記画像集合の平均値との差分値に基づいて、評価対象画像の客観画質値を算出することを特徴とする画質評価方法である。

本発明の第２２の態様は、第１の画像の画素集合の交流成分の統計量を算出する第１の画像交流成分算出部と、第２の画像の画素集合の交流成分の統計量を算出する第２の画像交流成分算出部と、前記第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第１の画像の画素集合と同じ位置における前記第２の画像の画素集合の交流成分の統計量とに基づいて、前記第２の画像の画質を評価する画質評価部とを有することを特徴とする画質評価システムである。

本発明の第２３の態様は、上記態様において、前記第１及び第２の画像交流成分算出部は、前記画素集合内の交流成分の統計量として、画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画像集合の平均値を算出することを特徴とする。

本発明の第２４の態様は、上記態様において、前記第１及び第２の画像交流成分算出部は、前記画素集合の交流成分の統計量として、前記画素集合内の画素値の分散値を算出することを特徴とする。

本発明の第２５の態様は、上記態様において、前記画質評価部は、前記第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分である交流成分差分値を算出する交流成分差分値算出部と、前記交流成分差分値に基づいて、客観画質値を算出する客観画質値算出部とを有することを特徴とする。

本発明の第２６の態様は、上記態様において、前記交流成分差分値算出部は、前記交流成分差分値として、前記第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分絶対値を算出することを特徴とする。

本発明の第２７の態様は、上記態様において、前記交流成分差分値算出部は、前記交流成分差分値として、前記第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分二乗値を算出することを特徴とする。

本発明の第２８の態様は、上記態様において、第２の画像の高周波成分、ブロック歪又は局所劣化の少なくともいずれかに基づいて、前記交流成分差分値に加重処理を行う交流成分差分値加重部を有することを特徴とする。

本発明の第２９の態様は、上記態様において、前記交流成分差分値加重部は、前記第２の画像の交流成分の統計量に基づいて、前記交流成分差分値に加重処理を行うことを特徴とする。

本発明の第３０の態様は、上記態様において、前記交流成分差分値加重部は、前記第２の画像の交流成分の統計量と所定の閾値とを比較し、前記第２の画像交流成分の統計量が前記所定の閾値よりも大きい場合に、１より小さい所定の定数を前記交流成分差分値に乗算することを特徴とする。

本発明の第３１の態様は、上記態様において、前記交流成分差分値加重部は、前記第２の画像の交流成分の統計量と所定の閾値とを比較し、前記第２の画像交流成分の統計量が所定の閾値よりも小さい場合に、１より大きい所定の定数を前記交流成分差分値に乗算することを特徴とする。

本発明の第３２の態様は、上記態様において、前記加重処理に用いる乗算係数は、前記第２の画像の交流成分の統計量を引数とする所定の関数から導出されることを特徴とする。

本発明の第３３の態様は、上記態様において、前記交流成分差分値算出部は、前記第２の画像において水平方向に隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値を求め、前記二つの画素集合に接する画素の画素値の差分絶対値の平均値である境界差分平均値を求め、前記境界差分平均値と前記交流成分の統計量の平均値との比が、所定の閾値よりも大きい場合、前記交流成分差分値に１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第３４の態様は、上記態様において、前記交流成分差分値算出部は、前記第２の画像において水平方向に隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値を求め、前記二つの画素集合に接する画素の画素値差分絶対値の平均値である境界差分平均値を求め、前記境界差分平均値と前記交流成分の統計量の平均値との比を求め、この比の少なくとも１フレーム以上の所定フレームの和が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記交流成分差分値の和に、１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第３５の態様は、上記態様において、前記交流成分差分値算出部は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、前記分散差分絶対値が所定の閾値よりも大きい場合、当該画素集合において算出した前記交流成分差分値に１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第３６の態様は、上記態様において、前記交流成分差分値算出部は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、前記分散差分絶対値の少なくとも１フレーム以上の所定フレームの和が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記交流成分差分値の和に、１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第３７の態様は、上記態様において、前記交流成分差分値算出部は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、少なくとも１フレーム以上の所定フレームについて、前記分散の差分絶対値のフレームごとの平均値を求め、前記平均値の最大値と前記平均値の最小値との比を求め、前記比が所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記交流成分差分値の和に、１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第３８の態様は、上記態様において、第２の画像のブロック歪又は局所劣化の少なくともいずれかに基づいて、前記客観画質値に加重処理を行う客観画質値加重部を有することを特徴とする。

本発明の第３９の態様は、上記態様において、前記客観画質値加重部は、前記第２の画像において水平方向に隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値を求め、前記二つの画素集合に接する画素の画素値差分絶対値の平均値である境界差分平均値を求め、前記境界差分平均値と前記交流成分の統計量の平均値との比を求め、この比の少なくとも１フレーム以上の所定フレームの和が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記客観画質値に、１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第４０の態様は、上記態様において、前記客観画質値加重部は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像交流成分の分散と第２の画像の交流成分との分散差分絶対値を算出し、前記分散差分絶対値の少なくとも１フレーム以上の所定フレームの和が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記客観画質値に、１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第４１の態様は、上記態様において、前記客観画質値加重部は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分との分散差分絶対値を算出し、少なくとも１フレーム以上の所定フレームについて、前記分散差分絶対値のフレームごとの平均値を求め、前記平均値の最大値と前記平均値の最小値との比を求め、前記比が所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記客観画質値に、１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする。

本発明の第４２の態様は、原画像の画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画像集合の平均値を算出する原画像交流成分算出部と、評価対象画像の画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画像集合の平均値を算出する評価対象画像交流成分算出部と、前記原画像交流成分算出部、又は前記評価対象画像交流成分算出部が算出した前記画像集合の平均値の少なくともいずれかをネットワークを介して取得して、前記原画像の画像集合の平均値と、前記原画像の画素集合と同じ位置における前記評価対象画像の画像集合の平均値との差分値を算出する差分値算出部と、前記差分値に基づいて、客観画質値を算出する客観画質値算出部とを有することを特徴とする画質評価システムである。

本発明の第４３の態様は、第１の画像の画素集合の交流成分の統計量を算出する第１の画像交流成分算出処理と、第２の画像の画素集合の交流成分の統計量を算出する第２の画像交流成分算出処理と、前記第１の画像の画素集合と同じ位置における第２の画像の画素集合の交流成分の統計量とに基づいて、前記第２の画像の画質を評価する画質評価処理とを情報処理装置に実行させることを特徴とするプログラムである。

本発明の第４４の態様は、前記第１及び第２の画像交流成分算出処理は、前記画素集合内の交流成分の統計量として、画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画像集合の平均値を算出する処理であることを特徴とする。

本発明の第４５の態様は、上記態様において、前記第１及び第２の画像交流成分算出処理は、前記画素集合の交流成分の統計量として、画素集合内の画素値の分散値を算出する処理であることを特徴とする。

本発明の第４６の態様は、上記態様において、前記画質評価処理は、前記第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分である交流成分差分値を算出する交流成分差分値算出処理と、前記交流成分差分値に基づいて、客観画質値を算出する客観画質値算出処理とを有することを特徴とする。

以上好ましい実施の形態及び態様をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態及び態様に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。

本出願は、２００８年４月３０日に出願された日本出願特願２００８−１１８３４８号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims

第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分である交流成分差分値を算出し、
前記第２の画像の高周波成分、ブロック歪又は局所劣化の少なくともいずれかに基づいて、前記交流成分差分値に加重処理を行い、
前記加重処理が行われた交流成分差分値に基づいて、第２の画像の客観画質値を算出し、
前記画素集合の交流成分の統計量は、前記画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画素集合の平均値である
ことを特徴とする画質評価方法。
前記交流成分差分値は、前記第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分絶対値であることを特徴とする請求項１に記載の画質評価方法。
前記交流成分差分値は、前記第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分二乗値であることを特徴とする請求項１に記載の画質評価方法。
前記第２の画像の交流成分の統計量に基づいて、前記交流成分差分値に加重処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の画質評価方法。
前記加重処理は、前記第２の画像の交流成分の統計量と所定の閾値とを比較し、前記第２の画像の交流成分の統計量が前記所定の閾値よりも大きい場合に、１より小さい所定の定数を前記交流成分差分値に乗算することを特徴とする請求項４に記載の画質評価方法。
前記加重処理は、前記第２の画像の交流成分の統計量と所定の閾値とを比較し、前記第２の画像の交流成分の統計量が所定の閾値よりも小さい場合に、１より大きい所定の定数を前記交流成分差分値に乗算することを特徴とする請求項４に記載の画質評価方法。
前記加重処理に用いる乗算係数は、前記第２の画像の交流成分の統計量を引数とする所定の関数から導出されることを特徴とする請求項４に記載の画質評価方法。
前記加重処理は、前記第２の画像において水平方向に隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値を求め、前記二つの画素集合に接する画素の画素値の差分絶対値の平均値である境界差分平均値を求め、前記境界差分平均値と前記交流成分の統計量の平均値との比が所定の閾値よりも大きい場合、前記画素集合の交流成分差分値に１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項１に記載の画質評価方法。
前記加重処理は、前記第２の画像において水平方向に隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値を求め、前記二つの画素集合に接する画素の画素値差分絶対値の平均値である境界差分平均値を求め、前記境界差分平均値と前記交流成分の統計量の平均値との比を求め、この比の少なくとも１フレーム以上の所定フレームの和が所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記画素集合の交流成分差分値の和に１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項１に記載の画質評価方法。
前記加重処理は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と前記第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、前記分散差分絶対値が所定の閾値よりも大きい場合、当該画素集合において算出した前記交流成分差分値に１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項１に記載の画質評価方法。
前記加重処理は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、前記分散差分絶対値の少なくとも１フレーム以上の所定フレームの和が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記画素集合の交流成分差分値の和に、１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項１に記載の画質評価方法。
前記加重処理は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、少なくとも１フレーム以上の所定フレームについて、前記分散差分絶対値のフレームごとの平均値を求め、前記平均値の最大値と前記平均値の最小値との比を求め、前記比が所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記交流成分差分値の和に、１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項１に記載の画質評価方法。
第２の画像のブロック歪又は局所劣化の少なくともいずれかに基づいて、前記客観画質値に加重処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の画質評価方法。
前記加重処理は、前記第２の画像において水平方向に隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値を求め、前記二つの画素集合に接する画素の画素値差分絶対値の平均値である境界差分平均値を求め、前記境界差分平均値と前記交流成分の統計量の平均値との比を求め、この比の少なくとも１フレーム以上の所定フレーム分の和が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレーム分の前記客観画質値に１より小さい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項１３に記載の画質評価方法。
前記加重処理は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに前記交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、前記分散差分絶対値の少なくとも１フレーム以上の所定フレームの和が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記客観画質値に１より小さい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項１３に記載の画質評価方法。
前記加重処理は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに前記交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、少なくとも１フレーム以上の所定フレームについて、前記分散差分絶対値のフレームごとの平均値を求め、前記平均値の最大値と前記平均値の最小値との比を求め、前記比が所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記客観画質値に１より小さい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項１３に記載の画質評価方法。
原画像がネットワークを介して伝送され、受信された原画像を評価対象画像とするとき、
前記原画像の画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画素集合の平均値を算出し、
算出した前記原画像の画素集合の平均値を、前記評価対象画像を評価する画像評価システムに伝送し、
前記原画像の画素集合と同じ位置における前記評価対象画像の画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画素集合の平均値を算出し、
前記画像評価システムにおいて、前記原画像の前記画素集合の平均値と、前記評価対象画像の前記画素集合の平均値との差分値を算出し、この差分値に、前記評価対象画像の高周波成分、ブロック歪又は局所劣化の少なくともいずれかに基づいて加重処理を行い、前記加重処理が行われた差分値に基づいて、前記評価対象画像の客観画質値を算出する
ことを特徴とする画質評価方法。
第１の画像の画素集合の交流成分の統計量を算出する第１の画像交流成分算出部と、
第２の画像の画素集合の交流成分の統計量を算出する第２の画像交流成分算出部と、
前記第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分である交流成分差分値を算出する交流成分差分値算出部と、
前記第２の画像の高周波成分、ブロック歪又は局所劣化の少なくともいずれかに基づいて、前記交流成分差分値に加重処理を行う交流成分差分値加重部と、
前記加重処理が行われた交流成分差分値に基づいて、第２の画像の客観画質値を算出する客観画質値算出部とを有し、
前記第１及び第２の画像交流成分算出部は、前記画素集合の交流成分の統計量として、画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画素集合の平均値を算出することを特徴とする画質評価システム。
前記交流成分差分値算出部は、前記交流成分差分値として、前記第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分絶対値を算出することを特徴とする請求項１８に記載の画質評価システム。
前記交流成分差分値算出部は、前記交流成分差分値として、前記第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分二乗値を算出することを特徴とする請求項１８に記載の画質評価システム。
前記交流成分差分値加重部は、前記第２の画像の交流成分の統計量に基づいて、前記交流成分差分値に加重処理を行うことを特徴とする請求項１８に記載の画質評価システム。
前記交流成分差分値加重部は、前記第２の画像の交流成分の統計量と所定の閾値とを比較し、前記第２の画像の交流成分の統計量が前記所定の閾値よりも大きい場合に、１より小さい所定の定数を前記交流成分差分値に乗算することを特徴とする請求項２１に記載の画質評価システム。
前記交流成分差分値加重部は、前記第２の画像の交流成分の統計量と所定の閾値とを比較し、前記第２の画像の交流成分の統計量が所定の閾値よりも小さい場合に、１より大きい所定の定数を前記交流成分差分値に乗算することを特徴とする請求項２１に記載の画質評価システム。
前記加重処理に用いる乗算係数は、前記第２の画像の交流成分の統計量を引数とする所定の関数から導出されることを特徴とする請求項２１に記載の画質評価システム。
前記交流成分差分値算出部は、
前記第２の画像において水平方向に隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値を求め、前記二つの画素集合に接する画素の画素値の差分絶対値の平均値である境界差分平均値を求め、前記境界差分平均値と前記交流成分の統計量の平均値との比が、所定の閾値よりも大きい場合、前記交流成分差分値に１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項１８に記載の画質評価システム。
前記交流成分差分値算出部は、
前記第２の画像において水平方向に隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値を求め、前記二つの画素集合に接する画素の画素値差分絶対値の平均値である境界差分平均値を求め、前記境界差分平均値と前記交流成分の統計量の平均値との比を求め、この比の少なくとも１フレーム以上の所定フレームの和が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記交流成分差分値の和に、１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項１８に記載の画質評価システム。
前記交流成分差分値算出部は、
前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、前記分散差分絶対値が所定の閾値よりも大きい場合、当該画素集合において算出した前記交流成分差分値に１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項１８に記載の画質評価システム。
前記交流成分差分値算出部は、
前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、前記分散差分絶対値の少なくとも１フレーム以上の所定フレームの和が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記交流成分差分値の和に、１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項１８に記載の画質評価システム。
前記交流成分差分値算出部は、
前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分の分散との分散差分絶対値を算出し、少なくとも１フレーム以上の所定フレームについて、前記分散の差分絶対値のフレームごとの平均値を求め、前記平均値の最大値と前記平均値の最小値との比を求め、前記比が所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記交流成分差分値の和に、１より大きい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項１８に記載の画質評価システム。
第２の画像のブロック歪又は局所劣化の少なくともいずれかに基づいて、前記客観画質値に加重処理を行う客観画質値加重部を有することを特徴とする請求項１８に記載の画質評価システム。
前記客観画質値加重部は、
前記第２の画像において水平方向に隣接する二つの画素集合の交流成分の統計量の平均値を求め、前記二つの画素集合に接する画素の画素値差分絶対値の平均値である境界差分平均値を求め、前記境界差分平均値と前記交流成分の統計量の平均値との比を求め、この比の少なくとも１フレーム以上の所定フレームの和が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記客観画質値に、１より小さい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項３０に記載の画質評価システム。
前記客観画質値加重部は、
前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分との分散差分絶対値を算出し、前記分散差分絶対値の少なくとも１フレーム以上の所定フレームの和が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記客観画質値に、１より小さい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項３０に記載の画質評価システム。
前記客観画質値加重部は、
前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに交流成分の分散を求め、前記第１の画像の交流成分の分散と第２の画像の交流成分との分散差分絶対値を算出し、少なくとも１フレーム以上の所定フレームについて、前記分散差分絶対値のフレームごとの平均値を求め、前記平均値の最大値と前記平均値の最小値との比を求め、前記比が所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレームの前記客観画質値に、１より小さい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項３０に記載の画質評価システム。
原画像の画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画素集合の平均値を算出する原画像交流成分算出部と、
評価対象画像の画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画素集合の平均値を算出する評価対象画像交流成分算出部と、
前記原画像交流成分算出部が算出した前記画素集合の平均値を、ネットワークを介して取得して、前記原画像の画素集合の平均値と、前記原画像の画素集合と同じ位置における前記評価対象画像の画素集合の平均値との差分値を算出する差分値算出部と、
前記差分値に、前記評価対象画像の高周波成分、ブロック歪又は局所劣化の少なくともいずれかに基づいて加重処理を行い、前記加重処理が行われた差分値に基づいて、前記評価対象画像の客観画質値を算出する客観画質値算出部と
を有することを特徴とする画質評価システム。
第１の画像の画素集合の交流成分の統計量を算出する第１の画像交流成分算出処理と、
第２の画像の画素集合の交流成分の統計量を算出する第２の画像交流成分算出処理と、
前記第１の画像の画素集合の交流成分の統計量と、前記第２の画像の画素集合の交流成分の統計量との差分である交流成分差分値を算出する交流成分差分値算出処理と、
前記第２の画像の高周波成分、ブロック歪又は局所劣化の少なくともいずれかに基づいて、前記交流成分差分値に加重処理を行う交流成分差分値加重処理と、
前記加重処理が行われた交流成分差分値に基づいて、第２の画像の客観画質値を算出する客観画質値算出処理と
を情報処理装置に実行させ、
前記第１及び第２の画像交流成分算出処理は、前記画素集合内の交流成分の統計量として、画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画素集合の平均値を算出する処理であることを特徴とするプログラム。
第１の画像の画素集合の統計量と、前記第１の画像の画素集合と同じ位置における第２の画像の画素集合の統計量との差分値を算出し、
前記第２の画像の統計量に基づいて、前記差分値に加重処理を行い、
前記加重処理が行われた差分値に基づいて、前記第２の画像の画質値を算出し、
前記画素集合の統計量は、前記画素集合内の画素値の平均値と前記画素集合内の各画素値との差分絶対値の前記画素集合の平均値であることを特徴とする画質評価方法。
前記加重処理は、前記第２の画像において水平方向に隣接する二つの画素集合の統計量の平均値を求め、前記二つの画素集合に接する画素の画素値差分絶対値の平均値と前記統計量の平均値との比を求め、この比の所定フレーム分の平均値が、所定の閾値よりも大きい場合、前記所定フレーム分の前記画質値に１より小さい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項３６に記載の画質評価方法。
前記加重処理は、前記第１、第２の画像において、所定の数から構成される隣接する複数の画素集合ごとに前記統計量の分散を求め、前記第１の画像の統計量の分散と第２の画像の統計量の分散との分散差分絶対値を算出し、前記分散差分絶対値のフレームごとの平均値を求め、前記平均値の最大値と前記平均値の最小値との比に基づいて、前記フレームの前記画質値に１より小さい所定の定数を乗算することを特徴とする請求項３６に記載の画質評価方法。