JP6061778B2 - 映像品質評価装置、映像品質評価方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、映像品質評価装置、映像品質評価方法及びプログラムに関する。特に、本発明は、インターネットのようなIP（Internet Protocol）ネットワーク経由で行うIPTV（IP Television）サービス、映像配信サービス等において映像の品質を客観的に評価するための映像品質評価技術に関する。

放送波及びインターネットアクセス回線の高速・広帯域化に伴い、放送波やインターネットを介して映像メディアを端末間あるいはサーバと端末との間で転送する映像通信サービスが普及している。

放送、CATV（Cable Television）やインターネットにおいては、原映像を符号化して映像を送信するため符号化による劣化が生じる。このため、映像メディア等に対してユーザが知覚する品質（ユーザ体感品質：QoE（Quality of Experience））が劣化してしまう。

具体的には、原映像を符号化する場合、フレーム内の映像信号にブロック単位の処理による劣化が生じたり、映像信号の高周波成分が失われることにより、映像全体の精細感が低くなる。結果として、ユーザは受信した映像に、ぼけ、にじみ、やモザイク状の歪みを知覚する。

上記のような特性を有する映像通信サービスを良好な品質でユーザに提供していることを確認するためには、前記映像通信サービス提供中に、ユーザが体感する映像の品質を測定し、ユーザに対して提供される映像の品質を監視する必要がある。したがって、ユーザが体感する映像の品質を適切に評価することができる映像品質客観評価技術が必要とされている。

従来、映像品質を評価する手法として、主観品質評価法（例えば、非特許文献１参照）や客観品質評価法（例えば、非特許文献２−７参照）がある。

主観品質評価法は、複数のユーザが実際に映像を視聴し、体感した品質を５段階（９段階や１１段階の場合もある）の品質尺度（非常に良い、良い、ふつう、悪い、非常に悪い）や妨害尺度（劣化が全く認められない、劣化が認められるが気にならない、劣化がわずかに気になる、劣化が気になる、劣化が非常に気になる）等により評価し、全ユーザ数で平均した各映像（例えば、パケット損失率０％でビットレートが２０Mbpsの映像）の品質評価値をMOS（Mean Opinion Score）値やDMOS（Degradation Mean Opinion Score）値等として定義している。

しかしながら、主観品質評価は、特別な専用機材（モニタ等）や評価環境（室内照度や室内騒音等）を調整可能な評価施設を必要とするだけではなく、多数のユーザが実際に映像を評価する必要がある。そのため、ユーザが実際に評価を完了するまでに時間がかかってしまい、品質をリアルタイムに評価する場合には不向きである。

そこで、映像品質に影響を与える特徴量（例えば、（１）ビットレートやフレーム単位のビット量等のパケットから導出される特徴量、（２）量子化パラメータや動きベクトル等の符号化データ（ビットストリーム情報）から導出される特徴量、（３）ノイズ量やエッジ量等、画素信号から導出される特徴量等）を利用し、映像品質評価値を出力する客観品質評価法の開発が望まれている。

従来の客観品質評価法に、映像の画素信号から抽出される特徴量から映像品質評価値を導出する技術（例えば、非特許文献２、３、４参照）、パケットのヘッダ情報から映像品質評価値を導出する技術（例えば、非特許文献５、６参照）、ビットストリーム情報から映像品質評価値を導出する技術（例えば、非特許文献７参照）がある。

従来の客観品質評価法の多くは、上記のように、映像の画素信号、パケットヘッダ、ビットストリームを用いて映像品質評価値を推定するものである。

ITU-T勧告P.910 (04/2008) ITU-T勧告J.341 (01/2011) ITU-T勧告J.247 (08/2008) ITU-T勧告J.144 (03/2004) ITU-T勧告P.1201.1 (10/2012) ITU-T勧告P.1201.2 (10/2012) ITU-T勧告P.1202.1 (10/2012) ITU-T勧告H.264 (01/2012) ITU-T勧告H.265 (04/2013) ITU-T勧告J.340 (06/2010) Z. Wang, et al., "Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity," IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 13, NO. 4, APRIL 2004 Z. Wang, et al., "MULTI-SCALE STRUCTURAL SIMILARITY FOR IMAGE QUALITY ASSESSMENT," IEEE Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, Pacific Grove, CA, Nov. 9-12, 2003.

非特許文献２−７の従来の技術は、入力情報は異なるが基本的には、映像フレーム（ピクチャ）単位に特徴量を導出し、それらを基に映像フレーム単位に、品質やパラメータの値を導出し、平均化処理等の統計処理を施した値を、一定時間（例えば、１０秒等）の映像品質評価値として導出している。

しかしながら、非特許文献８や非特許文献９では、図１に示すような階層フレーム符号化の概念を導入し、圧縮率を高めている。ここで、図1は、映像フレームの再生順序を示すPOC（Picture Order Counter）の順に示している（デコード順も示している）。図1中のjは階層を示す。ただし、j=1及びj=2は同じ高さに位置しているが、通常Iフレームの品質は他のフレームの品質より高いため、j=1及びj=2の２つの階層に分類している。

階層フレーム符号化の基本概念は以下のようになる。一般に、人間は短時間の品質低下を検知することができない。そのため、図１で示すように、階層を深くするたびに（jを大きくするほど）、映像フレーム単位の品質を低下させ（具体的には量子化ステップ幅を大きくし）、圧縮効率を高めている。

したがって、階層フレーム符号化では階層構造が深くなれば深くなるほど、階層毎の品質差がでてくることになり、単純に映像フレーム毎の値の平均化処理等をしてユーザ体感品質を導出する場合、客観品質評価技術から推定される値は低くなる。また、階層構造の深さは一意に定まるものではなくサービス形態に依存するため、単純に平均化処理をすると階層が少ないものと多いものを比較した際、客観品質評価技術からの出力が同じであってもユーザ体感品質は大幅に異なる可能性がある。

このように、階層フレーム符号化の概念を導入して圧縮率を高めた映像フレームでは、単純に映像フレーム毎の値を平均化した客観品質評価技術では不十分である。

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、上述の問題を解決すべく、映像フレーム単位の品質を用いて、階層毎の品質（階層品質）を重み付けし、当該重み付けした階層毎の品質を用いてユーザが感じる品質（映像品質評価値）を導出する映像品質評価装置、映像品質評価方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一形態に係る映像品質評価装置は、
映像の品質を評価する映像品質評価装置であって、
入力信号から導出された映像フレーム単位の品質と、入力信号から導出された符号化の階層とに基づいて、階層毎に映像フレーム単位の品質を平均化し、階層毎の品質である階層品質を導出する階層品質導出部と、
前記階層品質導出部から導出された階層品質に基づいて、映像の品質の評価値を導出する映像品質評価部と、
を有することを特徴とする。

また、本発明の一形態に係る映像品質評価方法は、
映像の品質を評価する映像品質評価装置における映像品質評価方法であって、
前記映像品質評価装置の階層品質導出部が、入力信号から導出された映像フレーム単位の品質と、入力信号から導出された符号化の階層とに基づいて、階層毎に映像フレーム単位の品質を平均化し、階層毎の品質である階層品質を導出するステップと、
前記映像品質評価装置の映像品質評価部が、前記階層品質導出部から導出された階層品質に基づいて、映像の品質の評価値を導出するステップと、
を有することを特徴とする。

また、本発明の一形態に係るプログラムは、
映像の品質を評価する映像品質評価装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該コンピュータを、
入力信号から導出された映像フレーム単位の品質と、入力信号から導出された符号化の階層とに基づいて、階層毎に映像フレーム単位の品質を平均化し、階層毎の品質である階層品質を導出する階層品質導出手段、及び
前記階層品質導出手段から導出された階層品質に基づいて、映像の品質の評価値を導出する映像品質評価手段、
として機能させることを特徴とする。

本発明によれば、階層毎の品質差等を考慮した客観品質評価を行うことが可能になり、映像品質評価の精度を向上させることが可能になる。

階層フレーム符号化の概念図 本発明の実施例に係る映像品質評価装置のブロック図 本発明の第１実施例に係る映像品質評価装置における映像品質評価方法のフローチャート 図１の階層フレーム符号化におけるPOCとPSNRとの関係を示す図 本発明の第２実施例に係る映像品質評価装置における映像品質評価方法のフローチャート 本発明の第３実施例に係る映像品質評価装置における映像品質評価方法のフローチャート

以下図面と共に、本発明の実施例について説明する。

本発明の実施例では、映像フレームが属する階層毎の品質差等を考慮した客観品質評価を行うための映像品質評価装置について説明する。

図２は、本発明の実施例に係る映像品質評価装置１００のブロック図である。映像品質評価装置１００は、映像フレーム品質導出部１０１と、階層導出部１０２と、階層品質導出部１０３と、映像品質評価部１０４とを備える。

映像フレーム品質導出部１０１は、入力された信号から映像フレーム単位の品質（映像フレーム品質）を導出する。例えば、映像フレーム品質推定部１０１は、画素信号、パケットヘッダ、ビットストリームのいずれか一つ又はこれらの組合せから、映像フレーム単位の映像フレーム品質Fi（i：映像フレーム番号）を導出する。例えば、映像フレーム品質導出部１０１は、入力信号から抽出される特徴量に基づき、映像フレーム品質を導出する。なお、入力信号から抽出される特徴量と映像フレーム品質間の相関が高い場合は、前記映像フレーム品質として、入力信号から抽出される特徴量を用いることも可能である。

階層導出部１０２は、入力された信号から符号化の階層j（j：階層番号）を導出する。例えば、階層導出部１０２は、入力信号から抽出される特徴量を考慮することで、映像フレーム毎の階層を導出する。以下の実施例において詳細に説明するように、階層の導出方法は入力信号の種類によって異なるが、従来技術による階層の導出方法を含め、如何なる導出方法が用いられてもよい。

階層品質導出部１０３は、映像フレーム品質導出部１０１から導出された映像フレーム品質Fiと階層導出部１０２から導出された階層jとを用い、階層毎の品質（階層品質）Hjを導出する。例えば、階層品質Hjは以下のように導出される。

ただし、Ｉは測定区間の映像フレーム数、Njは階層jの映像フレーム数である。

映像品質評価部１０４は、階層品質導出部１０３から導出された階層品質Hjから映像品質評価値Vを導出する。例えば、映像品質評価値Vは、以下のように階層品質Hjを重み付処理等して導出される。

ただし、ajは階層毎の重み係数、Jは階層数である。

このように導出された映像品質評価値Vは、ユーザが体感する映像の品質（ユーザ体感品質）として用いられてもよい。

なお、映像フレーム品質導出部１０１及び階層導出部１０２の双方又はいずれか一方は、映像品質評価装置１００の外部の装置に備えられてもよい。すなわち、映像品質評価装置１００は、階層品質導出部１０３と、映像品質評価部１０４とを備え、外部の装置により導出された映像フレーム品質又は階層品質を用いて、映像品質評価値を導出してもよい。

次に、本発明の実施例に係る映像品質評価装置１００の動作について実施例に基づき説明する。第１実施例では、入力信号としてビットストリームを用いた場合について説明し、第２実施例では、入力信号として画素信号を用いた場合について説明し、第３実施例では、入力信号としてパケットヘッダを用いた場合について説明する。また、第４実施例では、これらの組合せへの適用について言及する。

＜第１実施例＞
第１実施例では、図３を参照して、入力信号としてビットストリームを用いた場合の具体的な映像品質評価方法について説明する。図３は、本発明の第１実施例に係る映像品質評価装置における映像品質評価方法のフローチャートである。

入力信号としてビットストリームを用いた場合、映像フレームの再生順序（POC：Picture Order Counter）、スライスタイプ（ST：Slice Type）、符号化単位（CU：Coding Unit）、予測単位（PU：Prediction Unit）、変換単位（TU：Transform Unit）、量子化パラメータ（QP：Quantization Parameter）、動きベクトル（MV：Motion Vector）等の情報が特徴量として抽出できる。

映像フレーム品質導出部１０１は、これらの情報から映像フレーム品質を推定することができる。例えば、QPは量子化ステップ幅と対応しており、QPの値が映像フレーム品質と相関が高いことを利用し、映像フレーム品質Fiを推定する（ステップＳ１０１）。例えば、ブロック毎のQP値を映像フレーム内で平均し導出した値（平均QP値）と映像フレーム品質の関係を定式化したモデルにより映像フレーム品質Fiを導出する。このモデルは主観品質評価により導出した主観品質評価値と平均QP値を定式化したものであり、例えば、多項式や指数関数等で定式化されたものでもよい。なお、本実施例ではQPから映像フレーム品質を導出する例を示したが、本発明の範囲は、実施例に示した方法での映像フレーム単位の品質推定に限定されるものではない。

階層導出部１０２は、POC、ST、ブロックの参照構造等を考慮することで、映像フレーム毎の階層jを導出する（ステップＳ１０２）。具体的には、図１に示すように、POC、デコード順、映像フレーム種別を用いることで階層を導出できる。デコード順0番目のIフレーム（POC=0）は一番下の階層（j=1）となり、次のデコード順（1番目）であるBフレーム（POC＝8）は次の階層（j=2）となる。この時点で、これ以降のデコード順の映像フレームはPOC=1-7の番号を持つ。

次のデコード順（2番目）であるBフレーム（POC=4）は前のBフレームよりPOCが小さいので、次の階層（j=3）となる。次のデコード順（3番目）であるBフレーム（POC=2）は前のBフレームよりPOCが小さいので、次の階層（j=4）となる。次のデコード順（4番目）であるBフレーム（POC=1）は前のBフレームよりPOCが小さいので、次の階層（j=5）となる。次のデコード順（5番目）であるBフレーム（POC=5）は前のBフレームよりPOCが大きいので、前の映像フレームと同一階層（j=5）となる。以降も同様に、階層を導出していく。

階層品質導出部１０３は、映像フレーム品質Fiと映像フレーム毎の階層jの関係から、階層毎に映像フレーム品質を平均し、階層品質Hjを導出する（ステップＳ１０３）。階層品質Hjの導出に関しては、前述のように平均値のみから導出するだけではなく、映像フレーム品質Fiの平均値及び分散を導出し、それら平均値と分散から階層品質Hjを導出する等としてもよい。ただし、本発明の範囲は、実施例に示した方法での階層品質の品質推定に限定されるものではない。

映像品質評価部１０４は、階層品質Hjを重み付け処理し、映像品質評価値Vを導出し、処理を終了する。（ステップＳ１０４）。本実施例では階層品質を重み付け処理し、映像品質評価値を導出する例を示したが、本発明の範囲は、この導出方法に限るものではない。

＜第２実施例＞
第２実施例では、図４及び図５を参照して、入力信号として画素信号を用いた場合の具体的な映像品質評価方法について説明する。図４は、図１の階層フレーム符号化におけるPOCとPSNRとの関係を示す図である。図５は、本発明の第２実施例に係る映像品質評価装置における映像品質評価方法のフローチャートである。

画素信号を用いた場合、映像フレーム毎に種々の特徴量を抽出することができる。

映像フレーム品質導出部１０１は、これらの特徴量から映像フレーム品質を推定することができる。例えば、ピーク信号対雑音比（PSNR：Peak Signal-to-Noise Ratio）（非特許文献１０参照）、構造的類似性（SSIM：Structural SIMilarity）（非特許文献１１参照）、マルチスケールSSIM（MS-SSIM：Multi Scale SSIM）（非特許文献１２参照）等が映像フレーム品質と相関が高いことを利用し、これら特徴量を映像フレーム品質として、映像フレーム品質Fiを導出する（ステップＳ２０１）。なお、映像フレーム品質FiはPSNR等の特徴量自体でもよく、PSNR等の特徴量と映像フレーム品質の関係を定式化したモデルにより導出されてもよい。なお、本実施例ではPSNR、SSIM、MS-SSIM等から映像フレーム品質を導出する例を示したが、本発明の範囲は、実施例に示した方法での映像フレーム単位の品質推定に限定されるものではない。

階層導出部１０２は、各映像フレームの特徴量（例：PSNR、SSIM、MS-SSIM）の増減を利用して、映像フレーム毎の階層jを導出する。図４から分かるように、例えば、PSNRは階層が低いほど高い値を持つ。例えば、図１のPOC=1の映像フレームのPSNR＝47.61、POC=8の映像フレームのPSNR＝46.29、POC=4の映像フレームのPSNR＝44.35、POC=2の映像フレームのPSNR＝43.36、POC=1の映像フレームのPSNR＝40.59、POC=3の映像フレームのPSNR＝40.57、POC=6の映像フレームのPSNR＝43.38等となり、階層毎に品質が異なる。なお、ここでは品質値としてPSNRを用いたが他のパラメータや品質値でも同様になる。このような各映像フレームの特徴量と階層との関係を利用し、階層導入部１０２は階層を判別する（ステップＳ２０２）。ただし、特徴量が低いほど品質が高いことを意味する場合もあるため、その場合は、逆の処理をすれば良い。映像フレーム毎の階層jの導出に関しては、特徴量をクラスタリング分析により分類しても良い。ただし、本発明の範囲は、実施例に示した方法での階層導出方法に限定されるものではない。

階層品質導出部１０３は、映像フレーム品質Fiと映像フレーム毎の階層jの関係から、階層毎に映像フレーム品質を平均し、階層品質Hjを導出する（ステップＳ２０３）。本実施例では階層毎の映像フレーム品質から階層品質を導出する例を示したが、本発明の範囲はこの導出方法に限るものではない。

映像品質評価部１０４は、階層品質Hjを重み付け処理し、映像品質評価値Vを導出し、処理を終了する。（ステップＳ２０４）。本実施例では階層品質を重み付け処理し、映像品質評価値を導出する例を示したが、本発明の範囲はこの導出方法に限るものではない。

＜第３実施例＞
第３実施例では、図６を参照して、入力信号としてパケットヘッダを用いた場合の具体的な映像品質評価方法について説明する。図６は、本発明の第３実施例に係る映像品質評価装置における映像品質評価方法のフローチャートである。

パケットヘッダを用いた場合、映像フレーム毎のビット量、パケット数、ペイロード、やバイト数を特徴量として抽出することができる。

映像フレーム品質導出部１０１は、映像フレーム毎のビット量を特徴量として、ビット量が多ければ品質が高いという相関を利用し、ビット量から映像フレーム品質Fiを推定する（ステップＳ３０１）。なお、映像フレーム品質Fiはビット量等の特徴量自体でもよく、ビット量等の特徴量と映像フレーム品質の関係を定式化したモデルにより導出されてもよい。本実施例では映像フレーム毎の特徴量であるビット量から映像フレーム品質を導出する例を示したが、本発明の範囲は、実施例に示した方法での映像フレーム単位の品質推定に限定されるものではない。

階層導出部１０２は、各映像フレームのビット量、パケット数、ペイロード、やバイト数等の特徴量に基づく映像フレーム品質の増減を利用して、映像フレーム毎の階層jを導出する。例えば、図４に示すPSNRと同様に、ビット量は階層が低いほど、高い値を持つことを利用し、映像フレーム毎の階層を判別する（ステップＳ３０２）。

階層品質導出部１０３は、映像フレーム品質Fiと映像フレーム毎の階層jの関係から、階層毎に映像フレーム品質を平均し、階層品質Hjを導出する（ステップＳ３０３）。本実施例では階層毎の映像フレーム品質から階層品質を導出する例を示したが、本発明の範囲はこの導出方法に限るものではない。

映像品質評価部１０４は、階層品質Hjを重み付け処理し、映像品質評価値Vを導出し、処理を終了する。（ステップＳ３０４）。本実施例では階層品質を重み付け処理し、映像品質評価値を導出する例を示したが、本発明の範囲はこの導出方法に限るものではない。

＜第４実施例＞
第４実施例では、入力信号としてビットストリーム、画素情報、パケットヘッダのいずれかの組を用いた場合について言及する。

ビットストリーム、画素情報、パケットヘッダのいずれかの組が映像品質評価装置１００に入力された場合、入力信号の種類に応じて第１実施例から第３実施例に示した方法を用いることにより、映像品質評価値が導出できる。

＜本発明の実施例の効果＞
以上のように、本発明の実施例によれば、映像フレーム単位の映像フレーム品質を導出し、階層毎に品質値を導出し、階層品質を導出したのちに、重み付け処理等を施し、複数映像フレームの映像品質評価値を導出するため、映像品質評価値を適切に評価できる。

従来の客観品質評価技術は、映像フレーム単位毎に品質やパラメータの値を導出し、それらの値を平均化処理等し、映像品質評価値を導出するため、階層フレーム符号化が施された映像に対する映像品質評価においては推定精度が低下し映像品質評価値を適切に導出できない。具体的には、階層フレーム符号化が施されると、例えば、図４に示すように、階層毎に品質が異なる。また、階層毎の品質値はシーンに大きな変化がなければ近い値を示している。前述のように、このような品質低下は人間の知覚特性を考慮し実施されたものであり、単純な平均化処理等を施し、複数映像フレームの品質を導出すると適切に品質を評価することができない。また、階層構造の深さはサービスに依存するため、階層の深さを考慮せず、平均化処理をすると適切な品質値を導出できない。

これに対し、本発明の実施例によれば、複数の映像フレームから導出した映像フレーム単位の映像フレーム品質を用いて、階層毎の品質値（階層品質）に重み付け処理を施した値を基に、階層の深さを考慮した映像品質評価値を導出するため、映像品質評価値を適切に評価できる。

したがって、提供中のサービスがユーザに対してある一定以上の品質を保っているか否かを容易に判断することができ、提供中のサービスの品質実態をリアルタイムで把握・管理することが可能となる。

以上のように、提供中のサービスの品質実態を従来技術で適切に映像品質評価できなかった点を改善し、従来技術による品質評価と比較し、高い精度の映像品質評価を実施することが可能となる。

なお、上記の実施例における映像品質評価装置１００は、ＣＰＵ（中央演算装置）やメモリ、インターフェースからなるコンピュータにコンピュータプログラムをインストールすることによって実現され、上述した映像品質評価装置１００の各種機能は、上記コンピュータの各種ハードウェア資源と上記コンピュータプログラム（ソフトウェア）とが協働して実現されてもよい。

図２に示す映像品質評価装置１００の構成要素の動作をプログラムとして構築し、当該映像品質評価装置１００として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、又は、ネットワークを介して流通させることが可能である。

さらに、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、又は、配布することが可能である。

なお、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。

本発明は、ＩＰネットワーク経由で行うIPTVサービス、映像配信サービス等の映像通信の映像品質評価値を推定する装置に利用できる。

１００ 映像品質評価装置
１０１ 映像フレーム品質導出部
１０２ 階層導出部
１０３ 階層品質導出部
１０４ 映像品質評価部

Claims (7)

1. 映像の品質を評価する映像品質評価装置であって、
   入力信号から導出された映像フレーム単位の品質と、入力信号から導出された符号化の階層とに基づいて、階層毎に映像フレーム単位の品質を平均化し、階層毎の品質である階層品質を導出する階層品質導出部と、
   前記階層品質導出部から導出された階層品質に基づいて、映像の品質の評価値を導出する映像品質評価部と、
   を有する映像品質評価装置。
2. 前記映像品質評価部は、階層毎の重み係数を用いて階層品質を重み付けし、映像の品質の評価値を導出する、請求項１に記載の映像品質評価装置。
3. 入力信号から符号化の階層を導出する階層導出部を更に有する、請求項１又は２に記載の映像品質評価装置。
4. 入力信号から抽出された特徴量から映像フレーム単位の品質を導出する映像フレーム品質導出部を更に有する、請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の映像品質評価装置。
5. 前記映像フレーム品質導出部は、入力信号から抽出された特徴量と映像フレーム単位の品質との相関性を利用し、映像フレーム単位の品質を導出する、請求項４に記載の映像品質評価装置。
6. 映像の品質を評価する映像品質評価装置における映像品質評価方法であって、
   前記映像品質評価装置の階層品質導出部が、入力信号から導出された映像フレーム単位の品質と、入力信号から導出された符号化の階層とに基づいて、階層毎に映像フレーム単位の品質を平均化し、階層毎の品質である階層品質を導出するステップと、
   前記映像品質評価装置の映像品質評価部が、前記階層品質導出部から導出された階層品質に基づいて、映像の品質の評価値を導出するステップと、
   を有する映像品質評価方法。
7. 映像の品質を評価する映像品質評価装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該コンピュータを、
   入力信号から導出された映像フレーム単位の品質と、入力信号から導出された符号化の階層とに基づいて、階層毎に映像フレーム単位の品質を平均化し、階層毎の品質である階層品質を導出する階層品質導出手段、及び
   前記階層品質導出手段から導出された階層品質に基づいて、映像の品質の評価値を導出する映像品質評価手段、
   として機能させるプログラム。

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