JPWO2007129422A1 - 映像品質推定装置、方法、およびプログラム - Google Patents

映像品質推定装置、方法、およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
JPWO2007129422A1
JPWO2007129422A1 JP2007516127A JP2007516127A JPWO2007129422A1 JP WO2007129422 A1 JPWO2007129422 A1 JP WO2007129422A1 JP 2007516127 A JP2007516127 A JP 2007516127A JP 2007516127 A JP2007516127 A JP 2007516127A JP WO2007129422 A1 JPWO2007129422 A1 JP WO2007129422A1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
video quality
video
frame rate
parameter
bit rate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2007516127A
Other languages
English (en)
Other versions
JP4594389B2 (ja
Inventor
和久 山岸
和久 山岸
林　孝典
孝典 林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Publication of JPWO2007129422A1 publication Critical patent/JPWO2007129422A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP4594389B2 publication Critical patent/JP4594389B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/61—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding in combination with predictive coding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/132—Sampling, masking or truncation of coding units, e.g. adaptive resampling, frame skipping, frame interpolation or high-frequency transform coefficient masking
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/146—Data rate or code amount at the encoder output
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/154—Measured or subjectively estimated visual quality after decoding, e.g. measurement of distortion
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/156—Availability of hardware or computational resources, e.g. encoding based on power-saving criteria
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/164—Feedback from the receiver or from the transmission channel
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/587—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal sub-sampling or interpolation, e.g. decimation or subsequent interpolation of pictures in a video sequence
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0876—Network utilisation, e.g. volume of load or congestion level
    • H04L43/0894—Packet rate
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • H04N17/004—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for digital television systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)

Abstract

映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート(121B/221B)と、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート(121A/221A)を入力として、これら主パラメータ(121/221)に対する主観映像品質を推定する際、推定モデル特定部(112/212)により、入力符号化ビットレート(121B/入力フレームレート(221A))に基づいて映像メディアのフレームレート(/符号化ビットレート)と主観映像品質との関係を示す推定モデル(122/222)を特定し、特定された推定モデル(122/222)を用いて入力フレームレート(121A/入力符号化ビットレート221B)に対応する主観映像品質を推定し推定値(123/223)として出力する。

Description

本発明は、映像通信技術に関し、特に複数のフレームに符号化した映像メディアを端末で受信再生した際に視聴者が実感する主観映像品質を推定する映像品質推定技術に関する。
インターネットアクセス回線の高速・広帯域化に伴い、インターネットを介して映像さらには音声を含む映像メディアを端末間あるいはサーバ−端末間で転送する映像通信サービスの普及が期待されている。
この種の映像通信サービスでは、映像メディアの転送効率を改善するため、映像メディアが持つ画素間あるいは画像間の自己相関性や人間の視覚特性を利用して、映像メディアを複数のフレームに符号化して転送するという符号化通信方式が用いられる。
一方、映像通信サービスに利用されるインターネットなどのベスト・エフォート型ネットワークでは、必ずしも通信品質が保証されているわけではない。このため、インターネットを介して映像メディアなどの時間的連続性を有するストリーミング系コンテンツを転送する際、通信回線の帯域が狭い場合や通信回線が輻輳した場合には、通信回線を介して受信再生した映像メディアに対して視聴者が実感する品質、すなわち主観映像品質の劣化として知覚されやすい。また、アプリケーションによる符号化により、映像に符号化歪みが加わり、主観映像品質の劣化として知覚されやすい。具体的には、映像メディアに品質劣化が加わると、映像のぼけ、にじみ、モザイク状の歪み、ぎくしゃく感として知覚される。
このように、映像メディアを転送する映像通信サービスでは、品質劣化が知覚されやすく、映像通信サービスを良好な品質で提供するためには、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理が重要となる。したがって、視聴者が享受する映像品質を適切に表現でき、しかも簡便かつ効率的な映像品質評価技術が必要とされる。
従来、このようなストリーミング系コンテンツの１つである音声メディアの品質を推定する技術として、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｐ．８６２（International Telecommunication Union-Telecommunication Standardization Sector）において、音声信号を入力とする音声品質客観評価法ＰＥＳＱ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）が規定されている。また、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．１０７において、音声品質パラメータを入力とする音声品質推定法が記載されており、ＶｏＩＰ（Voice over IP）での品質設計に利用されている。
一方、映像メディアの品質を推定する技術としては、映像信号を入力とする映像品質客観評価法が勧告として提案されている（例えば、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｊ．１４４：以下、文献１という）。また、映像品質パラメータを入力とする映像品質推定を行うものも提案されている（例えば、山岸,林、「映像コミュニケーションサービスに対する表示サイズ・解像度を考慮した映像品質推定モデル」、社団法人電子情報通信学会、信学技法CQ2005-60、2005/09、pp.61-64：以下、文献２という）。これによれば、映像品質と各映像品質パラメータの関係から映像品質を定式化し、これら積の線形和により映像品質を定式化している。また、符号化パラメータとパケット損失を考慮した品質推定モデルも提案されている（例えば、荒山,北脇,山田、「符号化パラメータとパケット損失を考慮したAV通信品質の推定モデル」、社団法人電子情報通信学会、信学技法CQ2005-77、2005/11、pp.57-60：以下、文献３という）。
アプリケーションおよびネットワークの品質設計や品質管理では、映像通信サービスに関する各種条件に対応する、具体的で有用な品質設計・管理指針が必要となる。特に、映像通信サービスの映像品質を左右する多くの要因すなわち映像品質パラメータが存在するため、これら映像品質パラメータが、映像品質にどのような影響を与えるか、どの映像品質パラメータを改善すれば映像品質がどの程度よくなるかという品質設計・管理指針を得ることが重要となる。
映像品質に大きな影響を与える要因として、映像メディアに対する符号化処理の内容を示す符号化ビットレートとフレームレートがある。符号化ビットレートは、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す値であり、フレームレートは、映像メディアに関する単位時間当たりのフレーム数を示す値である。
ある符号化ビットレートで映像を符号化して提供する際、高いフレームレートで映像を符号化すると映像が滑らかになって時間的な映像品質を向上できるが、単位フレーム当たりの符号量が低減して空間的な映像劣化が顕著となり、結果として映像品質が低下する場合がある。また、単位フレーム当たりの符号量を高くして符号化すると空間的な映像劣化が改善されて映像品質は向上するが、単位時間当たりのフレーム数が低減して時間的にぎくしゃくしコマ飛び状態となり、結果として映像品質が劣化する場合がある。
したがって、これら単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフを考慮して、これら符号化ビットレートとフレームレートをそれぞれどの程度に設定すると、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針が、サービス提供に先立ったネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理において重要となる。
しかしながら、前述の文献１に記載されている、映像信号を入力とする客観品質評価法では、映像の特徴量すなわち空間的および時間的歪みから算出される特徴量を考慮して映像品質を推定している。このため、映像通信サービスの映像品質を左右する多くの要因すなわち各映像品質パラメータが、映像品質に対してどのような影響を与えているか不明確であるため、どの映像品質パラメータを改善すれば映像品質がどの程度よくなるか、という品質設計・管理指針を得ることができない。
また、前述の文献２および文献３には、映像品質パラメータを入力とする映像品質推定法が記載されているが、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの映像品質に対するトレードオフが考慮されておらず、アプリケーションおよびネットワークの品質設計や品質管理において具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができない、という問題点がある。
また、文献２は、映像品質と各映像品質パラメータの関係から映像品質を定式化しているが、各符号化ビットレートに対する最適フレームレートを適切に算出することができず、映像品質を適切に推定できないという問題点がある。
また、文献３は、符号化ビットレートとパケット損失の関係から映像品質を定式化した映像品質推定法であり、時間的劣化の一要因であるフレームレートが考慮されていないといった問題点がある。さらに、映像品質は符号化ビットレートの増加に伴い、任意の最大値に収束する特性を有しているのに対して、文献３では、映像品質を二次関数で推定しているため、ある符号化ビットレート以上になると映像品質の低下を招く推定モデルとなり、上記特性と反する結果を示している。
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフが考慮された、具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができる映像品質推定装置、方法、およびプログラムを提供することを目的としている。
このような課題を解決するために、本発明にかかる映像品質推定装置は、複数のフレームに符号化した映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示すフレームレートからなる映像メディアパラメータを、それぞれ入力符号化ビットレートおよび入力フレームレートからなる主パラメータとして取得するパラメータ取得部と、映像メディアパラメータのいずれか一方のパラメータに対応する主パラメータに基づいて映像メディアパラメータの他方のパラメータと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定部と、特定された推定モデルを用いて一方のパラメータに対応する主パラメータに対応する主観映像品質を推定し、通信網を介して任意の端末で受信し再生した映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値として出力する映像品質推定部とを備えている。
また、本発明にかかる映像品質推定方法は、パラメータ取得部により、複数のフレームに符号化した映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示すフレームレートからなる映像メディアパラメータを、それぞれ入力符号化ビットレートおよび入力フレームレートからなる主パラメータとして取得するパラメータ取得ステップと、推定モデル特定部により、映像メディアパラメータのいずれか一方のパラメータに対応する主パラメータに基づいて映像メディアパラメータの他方のパラメータと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定ステップと、映像品質推定部により、特定された推定モデルを用いて一方のパラメータに対応する主パラメータに対応する主観映像品質を推定し、通信網を介して任意の端末で受信し再生した映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値として出力する映像品質推定ステップとを備えている。
また、本発明にかかるプログラムは、複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する映像品質推定装置のコンピュータに、パラメータ取得部により、映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示すフレームレートからなる映像メディアパラメータを、それぞれ入力符号化ビットレートおよび入力フレームレートからなる主パラメータとして取得するパラメータ取得ステップと、推定モデル特定部により、映像メディアパラメータのいずれか一方のパラメータに対応する主パラメータに基づいて映像メディアパラメータの他方のパラメータと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定ステップと、映像品質推定部により、特定された推定モデルを用いて一方のパラメータに対応する主パラメータに対応する主観映像品質を推定し推定値として出力する映像品質推定ステップとを実行させる。
本発明によれば、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを入力として、これら主パラメータに対する主観映像品質を推定する際、推定モデル特定部により、入力符号化ビットレート（入力フレームレート）に基づいて映像メディアのフレームレート（符号化ビットレート）と主観映像品質との関係を示す推定モデルが特定され、この推定モデルを用いて入力フレームレート（入力符号化ビットレート）に対応する主観映像品質が推定される。
これにより、推定条件として入力された入力符号化ビットレート（入力フレームレート）に対応する推定モデルを参照して、同じく推定条件として入力された入力フレームレート（入力符号化ビットレート）に対応する映像品質推定値を得ることができる。
したがって、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフを考慮して、これら符号化ビットレートとフレームレートをそれぞれどの程度に設定すると、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができ、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理に大いに役立てることができる。
図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。 図３は、映像通信サービスにおける映像メディアのフレームレート−主観映像品質特性を示すグラフである。 図４は、符号化ビットレート−最適フレームレート特性を示すグラフである。 図５は、符号化ビットレート−最良映像品質特性を示すグラフである。 図６は、ガウス関数を示す説明図である。 図７は、ガウス関数でモデル化されたフレームレート−主観映像品質特性を示す説明図である。 図８は、符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性を示すグラフである。 図９は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。 図１０は、推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。 図１１は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。 図１２は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。 図１３は、係数ＤＢの構成例を示す説明図である。 図１４は、ロジスティック関数を示す説明図である。 図１５は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−最良映像品質特性を示す説明図である。 図１６は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。 図１７は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。 図１８は、従来の映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。 図１９は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。 図２０は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。 図２１は、映像通信サービスにおける映像メディアの符号化ビットレート−主観映像品質特性を示すグラフである。 図２２は、ロジスティック関数を示す説明図である。 図２３は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−主観映像品質特性を示す説明図である。 図２４は、フレームレート−最良映像品質特性を示すグラフである。 図２５は、フレームレート−映像品質第１変化指標特性を示すグラフである。 図２６は、フレームレート−映像品質第２変化指標特性を示すグラフである。 図２７は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。 図２８は、推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。 図２９は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。 図３０は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。 図３１は、係数ＤＢの構成例を示す説明図である。 図３２は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。 図３３は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
この映像品質推定装置１００は、入力された情報を演算処理するコンピュータなどの情報処理装置からなり、複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、その映像メディアに関する推定条件を入力として、端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する。
本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを入力として、これら主パラメータに対する主観映像品質を推定する際、入力符号化ビットレートに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定し、特定された推定モデルを用いて入力フレームレートに対応する主観映像品質を推定し推定値として出力するようにしたものである。
［映像品質推定装置］
次に、図１および図２を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成について詳細に説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。
映像品質推定装置１００には、主な機能部として、パラメータ取得部１１１、推定モデル特定部１１２、および映像品質推定部１１３が設けられている。これら機能部は、専用の演算処理回路部で実現してもよいが、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を設け、予め用意されているプログラムを読み込んでマイクロプロセッサで実行することにより、上記ハードウェアとプログラムを協働させることにより上記機能部を実現してもよい。また、これら機能部で用いられる処理情報はメモリやハードディスクなどの記憶装置からなる後述の各記憶部で記憶され、これら機能部間でやり取りされる処理情報は同じく記憶装置からなる記憶部（図示せず）を介してやり取りされる。また、上記プログラムを記憶部に格納しておいてもよい。この他、映像品質推定装置１００には、一般的な情報処理装置と同様に、記憶装置、操作入力装置、画面表示装置などの各種基本的構成が設けられている。
パラメータ取得部１１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１１０を取得する機能と、推定条件１１０から映像メディアの符号化処理に関するフレームレートと符号化ビットレートを抽出する機能と、これらを入力フレームレートｆｒ（１２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）からなる主パラメータ１２１として出力する機能とを有している。推定条件１１０については、キーボードなどの操作入力装置を用いてオペレータ操作により入力してもよく、データ入出力を行うデータ入出力装置を用いて外部装置、記録媒体、あるいは通信網から取得してもよく、さらには実際の映像通信サービスから計測してもよい。
推定モデル特定部１１２は、パラメータ取得部１１１から出力された主パラメータ１２１の入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて、映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定するための推定モデル特定パラメータ１３２を算出する機能を有している。
映像品質推定部１１３は、推定モデル特定部１１２で特定された推定モデル１２２を参照して、主パラメータ１２１の入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質を推定し、所望の主観映像品質推定値１２３として出力する機能を有している。
推定モデル特定部１１２は、図２に示すように、さらにいくつかの機能部から構成されている。主な機能部としては、推定モデル特定パラメータ１３２を算出する部として、最適フレームレート算出部１１２Ａ、最良映像品質算出部１１２Ｂ、映像品質劣化指標算出部１１２Ｃ、および推定モデル生成部１１２Ｄがある。
推定モデル特定パラメータ１３２は、推定モデル１２２として用いる関数の形状を特定する値からなる。本実施の形態では、少なくとも以下の最適フレームレートと最良映像品質を推定モデル特定パラメータ１３２として用いているが、映像品質劣化指標に代表される他のパラメータを推定モデル特定パラメータ１３２に加えてもよい。
最適フレームレート算出部１１２Ａは、記憶部（第１の記憶部）１３１Ｍの符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）で送信された映像メディアの主観映像品質が最良となるフレームレートを示す最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（１３２Ａ）を、推定モデル特定パラメータ１３２の１つとして算出する機能を有している。
最良映像品質算出部１１２Ｂは、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂを参照して、入力符号化ビットレート１２１Ｂで送信された映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質α（ｂｒ）（１３２Ｂ）を、推定モデル特定パラメータ１３２の１つとして算出する機能を有している。
映像品質劣化指標算出部１１２Ｃは、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃを参照して、入力符号化ビットレート１２１Ｂで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質１３２Ｂからの劣化度合いを示す映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）を、推定モデル特定パラメータ１３２の１つとして算出する機能を有している。
これら、符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａ、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂ、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃは、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１として予め用意され、記憶部１３１Ｍ（第１の記憶部）に記憶されている。
推定モデル生成部１１２Ｄは、最適フレームレート算出部１１２Ａで算出された最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）、最良映像品質算出部１１２Ｂで算出された最良映像品質α（ｂｒ）、および映像品質劣化指標算出部１１２Ｃで算出された映像品質劣化指標ω（ｂｒ）からなる各推定モデル特定パラメータ１３２の値を所定の関数式に代入することにより、主パラメータ１２１の入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質を推定するための推定モデル１２２を生成する機能を有している。
［主観映像品質特性］
次に、図３を参照して、映像通信サービスにおける映像メディアの主観映像品質特性について説明する。図３は、映像通信サービスにおける映像メディアのフレームレート−主観映像品質特性を示すグラフである。図３において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は主観映像品質値ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）（ＭＯＳ値）を示し、符号化ビットレートｂｒごとの特性が示されている。
映像メディアの主観映像品質に対して、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートはトレードオフの関係にある。
具体的には、ある符号化ビットレートで映像を符号化して提供する際、高いフレームレートで映像を符号化すると映像が滑らかになって時間的な映像品質を向上できるが、単位フレーム当たりの符号量が低減して空間的な映像劣化が顕著となり、結果として映像品質が低下する場合がある。また、単位フレーム当たりの符号量を高くして符号化すると空間的な映像劣化が改善されて映像品質は向上するが、単位時間当たりのフレーム数が低減して時間的にぎくしゃくしコマ飛び状態となり、結果として映像品質が劣化する場合がある。
したがって、図３に示すように、各符号化ビットレートに対して、映像品質が最大すなわち最良映像品質となる最適なフレームレートすなわち最適フレームレートが存在し、最適フレームレートを超えてフレームレートを増加させても映像品質が改善されない特性を持つことがわかる。例えば、符号化ビットレートｂｒ＝２５６［ｋｂｂｓ］の場合、主観映像品質特性は、フレームレートｆｒ＝１０［ｆｐｓ］のときの最良映像品質＝３［ＭＯＳ］を頂点として凸型をなす特性となる。
また、このような主観映像品質特性は、異なる符号化ビットレートであっても同様の形状となり、各主観映像品質特性の座標位置は、その頂点すなわち最適フレームレートと最良映像品質からなる推定モデル特定パラメータで特定することができる。
本実施の形態は、このような主観映像品質特性の性質に着目して、推定モデル特定部１１２により、入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定し、映像品質推定部１１３により、推定モデル特定部１１２で特定された推定モデル１２２を用いて入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質推定値１２３を推定している。
［推定モデル特定パラメータの導出］
次に、推定モデル特定部１１２における推定モデル特定パラメータの導出について詳細に説明する。
推定モデル特定部１１２により、入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定する場合、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータとして、最適フレームレート１３２Ａと最良映像品質１３２Ｂを導出する必要がある。
本実施の形態では、次のような符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａや符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂを推定モデル特定パラメータ導出特性１３１として予め用意しておき、これら特性を参照して、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ１３２を導出している。
図３に示された各特性のうち、映像メディアが最良映像品質で再生されている場合の符号化ビットレートとそのときのフレームレートすなわち最適フレームレートの関係は、符号化ビットレートの増加とともに最適フレームレートが単調増加し、その後ある最大フレームレートに収束する。
図４は、このような符号化ビットレート−最適フレームレート特性を示すグラフである。図４において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（ｆｐｓ）を示している。
一方、図３に示された各特性のうち、映像メディアが最適フレームレートで送信された場合の符号化ビットレートと映像品質すなわち最良映像品質の関係は、符号化ビットレートの増加とともに映像品質が増加し、ある最大値（最大主観映像品質値）に収束するとともに、符号化ビットレートの低下とともに映像品質も低下し、ある最小値に収束する、という傾向が見られる。
図５は、このような符号化ビットレート−最良映像品質特性を示すグラフである。図５において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は最良映像品質α（ｂｒ）を示している。なお、映像品質は、「１」を基準値として最大「５」までの値をとるＭＯＳ値で表されるのに対し、推定モデル１２２の最良映像品質α（ｂｒ）として用いる場合には「０」を基準値として最大「４」までの値をとるが、両者は基準値が違うだけでその尺度は実質的に同じものであり、以下では特に区別しない。
この符号化ビットレート−最良映像品質特性によれば、高い符号化ビットレートを設定しても、ある符号化ビットレートにおいて映像品質が飽和しており、符号化ビットレートを必要以上に高くしても視聴者が視覚的に映像品質の向上を検知することができない、という人間の視覚特性と一致する。また、符号化ビットレートを下げすぎると映像品質の劣化が顕著となり、結果として最低映像品質に収束している。これは、例えば人物の顔が画面内で移動しているような映像では、目や鼻の輪郭がぼけて平坦になり、顔自体を認識できなくなる、という実際の現象と一致している。
［推定モデル］
次に、推定モデル特定部１１２で用いる推定モデルとその特定方法について詳細に説明する。
推定モデル特定パラメータ１３２である最適フレームレート１３２Ａと最良映像品質１３２Ｂを頂点とする凸型の特性を関数で表す場合、図６に示すようなガウス関数を利用できる。図６は、ガウス関数を示す説明図である。
ガウス関数は、頂点Ｐを最大値として左右に減衰する凸型を示す関数であり、その頂点Ｐのｘ座標と最大振幅を用いて関数式を表現できる。頂点Ｐのｘ座標をｘcとし、最大振幅をＡとし、ｙ軸の基準値（最低値）をｙ0とし、凸型特性の開き幅を示す係数をωとした場合、任意の変数ｘに対する関数ｙの値は、次のような式（１）で求められる。
Figure 2007129422
したがって、変数ｘを映像メディアのフレームレートの対数値とし、関数値ｙを主観映像品質とし、頂点Ｐの変数ｘを符号化ビットレートに対応する最適フレームレートの対数値とし、最大振幅Ａを符号化ビットレートに対応する最良映像品質α（ｂｒ）とした場合、任意のフレームレートに対する主観映像品質は、次の式（２）で求めることができ、結果として、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデルすなわちフレームレート−主観映像品質特性を特定することができる。図７は、ガウス関数でモデル化されたフレームレート−主観映像品質特性を示す説明図である。
Figure 2007129422
この際、式（２）で用いるα（ｂｒ）およびＧ（ｆｒ，ｂｒ）は、「０」を基準値として最大「４」までの値をとるため、このＧ（ｆｒ，ｂｒ）に「１」を加えることにより、ＭＯＳ値（１〜５）で表現した実際の映像品質値となる。
また、ガウス関数では、係数ωを用いて凸型特性の開き幅を特定しているが、符号化ビットレートに対応するフレームレート−主観映像品質特性ごとに異なる開き幅を用いる必要がある場合には、符号化ビットレートに応じた映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）を用いればよい。
映像品質劣化指標ω（ｂｒ）は、入力符号化ビットレート１２１Ｂで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質１３２Ｂからの劣化度合いを示す指標であり、ガウス関数の係数ωに相当する。
図３に示された各特性のうち、符号化ビットレートと主観映像品質の劣化度合いの関係は、符号化ビットレートが高くなるほど劣化度合いが滑らかになり、符号化ビットレートが低くなるほど劣化度合いが大きくなる。したがって、符号化ビットレートと映像品質劣化指標の関係は、符号化ビットレートが高くなるほどフレームレート−主観映像品質特性の凸型の開き幅が大きくなって映像品質劣化指標も大きくなり、符号化ビットレートが低くなるほどフレームレート−主観映像品質特性の凸型の開き幅が小さくなって映像品質劣化指標も小さくなる傾向がある。
図８は、このような符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性を示すグラフである。図８において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は映像品質劣化指標ω（ｂｒ）を示している。なお、図８は、ガウス関数で表現した推定モデルにおける符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性であり、他の推定モデルを用いた場合には、その推定モデルに対応する係数を示す映像品質劣化指標の符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性を用いればよい。
なお、推定対象となる映像通信サービスによっては、個々の符号化ビットレートに対応するフレームレート−主観映像品質特性ごとに個別の開き幅を用いる必要がない場合もあり、各符号化ビットレートに対応するフレームレート−主観映像品質特性で共通化できる場合もある。したがって、このような場合には、映像品質劣化指標ω（ｂｒ）として定数を用いることができる。
［第１の実施の形態の動作］
次に、図９を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図９は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。
映像品質推定装置１００は、オペレータからの指示操作や推定条件１１０の入力に応じて、図９の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、推定モデル特定パラメータとして、最適フレームレート１３２Ａおよび最良映像品質１３２Ｂに加え、映像品質劣化指標１３２Ｃを用いる場合を例として説明する。また、映像品質推定装置１００には、前述した符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａ（図４参照）、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂ（図５参照）、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃ（図８参照）が予め用意され、関数式として記憶部１３１Ｍに記憶されているものとする。
まず、パラメータ取得部１１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１１０を取得し、推定条件１１０から映像メディアの符号化処理に関するフレームレートと符号化ビットレートを抽出し、これら入力フレームレートｆｒ（１２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）を主パラメータ１２１として出力する（ステップＳ１００）。
推定モデル特定部１１２は、パラメータ取得部１１１から出力された主パラメータ１２１の入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定する。
具体的には、まず、最適フレームレート算出部１１２Ａにより、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（１３２Ａ）を算出する（ステップＳ１０１）。
続いて、推定モデル特定部１１２は、最良映像品質算出部１１２Ｂにより、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する最良映像品質α（ｂｒ）（１３２Ｂ）を算出する（ステップＳ１０２）。
同様にして、推定モデル特定部１１２は、映像品質劣化指標算出部１１２Ｃにより、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）を算出する（ステップＳ１０３）。
このようにして各推定モデル特定パラメータ１３２を算出した後、推定モデル特定部１１２は、推定モデル生成部１１２Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ１３２の最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）、最良映像品質α（ｂｒ）、および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）の実際の値を前述した式（２）へ代入することにより、推定モデルＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）すなわちフレームレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ１０４）。
この後、映像品質推定装置１００は、映像品質推定部１１３により、推定モデル特定部１１２で特定された推定モデル１２２を参照して、パラメータ取得部１１１から出力された主パラメータ１２１の入力フレームレート１２１Ａに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質推定値１２３として出力し（ステップＳ１０５）、一連の映像品質推定処理を終了する。
このように、本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート１２１Ｂと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート１２１Ａを入力として、これら主パラメータ１２１に対する主観映像品質を推定する際、推定モデル特定部１１２により、入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定し、特定された推定モデル１２２を用いて入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質を推定し推定値１２３として出力している。
これにより、推定条件１１０として入力された入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル１２２を参照して、同じく推定条件１１０として入力された入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質推定値１２３を得ることができる。
したがって、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフを考慮して、これら符号化ビットレートとフレームレートをそれぞれどの程度に設定すると、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができ、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理に大いに役立てることができる。
例えば、所望の映像品質で映像メディアを配信したい場合、本実施の形態にかかる映像品質推定装置１００を用いれば、カメラで撮影した映像をどの程度の符号化ビットレートとフレームレートで符号化すれば所望の映像品質を満足するかを具体的に把握することができる。特に、ネットワークの制約条件により、符号化ビットレートが制限される場合が多く、このような場合には、当該符号化ビットレートを固定化して本実施の形態にかかる映像品質推定装置１００を適用すれば、フレームレートと映像品質との関係を容易かつ具体的に把握できる。
本実施の形態では、推定モデル特定パラメータ１３２を算出する際に用いる、符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａ、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂ、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃが予め関数式の形で用意され記憶部１３１Ｍで記憶されている場合を例として説明したが、推定モデル特定パラメータの導出に用いるこれら推定モデル特定パラメータ導出特性１３１については関数式に限定されるものではなく、入力符号化ビットレートに対応する値として記憶部１３１Ｍで記憶しておいてもよい。
図１０は、入力符号化ビットレートと各推定モデル特定パラメータとの対応関係を示す推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。この推定モデル特定パラメータ情報は、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）と、これに対応する最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（１３２Ａ）、最良映像品質α（ｂｒ）（１３２Ｂ）、および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）との組からなり、予め上記推定モデル特定パラメータ導出特性１３１に基づき算出して記憶部１３１Ｍに記憶されている。
このような推定モデル特定パラメータ情報を参照して、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ１３２を導出してもよい。
［第２の実施の形態］
次に、図１１および図１２を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図１１は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図であり、前述した図１と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。図１２は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図であり、前述した図２と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
第１の実施の形態では、予め用意されている推定モデル特定パラメータ導出特性１３１を参照して入力符号化ビットレートに対応する推定モデル特定パラメータ１３２を導出する場合を例として説明した。本実施の形態では、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１１０のうち、映像通信サービスの通信種別、映像メディアを再生する端末の再生性能、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境に基づいて、推定条件１１０に応じた推定モデル特定パラメータ導出特性１３１を逐次特定する場合について説明する。
第１の実施の形態（図１参照）と比較して、本実施の形態にかかる映像品質推定装置１００には、係数取得部１１４と係数データベース（以下、係数ＤＢという）１２５が追加されている。
係数取得部１１４は、記憶部１２５Ｍ（第２の記憶部）の係数ＤＢ１２５を参照して、パラメータ取得部１１１により推定条件１１０から取得された副パラメータ１２４に対応する特性係数１２６を取得する機能を有している。
図１３は、係数ＤＢの構成例を示す説明図である。係数ＤＢ１２５は、各種副パラメータ１２４とこれに対応する各特性係数ａ，ｂ，ｃ，…，ｇ（１２６）との組を示すデータベースである。副パラメータ１２４には、映像通信サービスの通信種別を示す通信種別パラメータ１２４Ａ、映像メディアを再生する端末の再生性能を示す再生性能パラメータ１２４Ｂ、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境を示す再生環境パラメータ１２４Ｃがある。
通信種別パラメータ１２４Ａの具体例としては、評価対象となる映像通信サービスで行われる通信種別を示す「タスク」がある。
再生性能パラメータ１２４Ｂの具体例としては、映像メディアの符号化に関する「符号化方式」、「映像フォーマット」、「キーフレーム」のほか、端末でのメディア再生機能に関する「モニタサイズ」、「モニタ解像度」などがある。
再生環境パラメータ１２４Ｃの具体例としては、端末でのメディア再生の際の「室内照度」などがある。
副パラメータ１２４は、これらパラメータ例に限定されるものではなく、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容に応じて任意に取捨選択すればよく、少なくともこれら通信種別パラメータ１２４Ａ、再生性能パラメータ１２４Ｂ、および再生環境パラメータ１２４Ｃのうちの１つ以上から構成されていればよい。
係数取得部１１４は、予め用意された記憶部１２５Ｍの係数ＤＢ１２５を参照して、副パラメータ１２４に対応する特性係数１２６を取得する。特性係数１２６は、推定モデル特定パラメータ１３２の導出に用いる推定モデル特定パラメータ導出特性を特定するための係数である。
推定モデル特定部１１２は、係数取得部１１４で取得された特性係数１２６により特定された推定モデル特定パラメータ導出特性１３１、すなわち符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａ、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂ、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃを特定する。
［推定モデル特定パラメータ導出特性］
次に、推定モデル特定部１１２で用いる推定モデル特定パラメータ導出特性１３１について詳細に説明する。
推定モデル特定パラメータ導出特性１３１は、係数取得部１１４により係数ＤＢ１２５から取得される特性係数１２６を用いてそれぞれ次のようにモデル化することができる。
まず、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１の符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａは、前述した図４に示すように、符号化ビットレートの増加とともに最適フレームレートが単調増加し、その後ある最大フレームレートに収束する傾向があり、例えば一般的な線形関数でモデル化することができる。したがって、符号化ビットレートをｂｒとし、これに対応する最適フレームレートをｏｆｒ（ｂｒ）とし、係数をａ，ｂとした場合、符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａは、次の式（３）で表すことができる。
Figure 2007129422
次に、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１の符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂは、前述した図５に示すように、符号化ビットレートの増加とともに映像品質が増加し、ある最大値に収束するとともに、符号化ビットレートの低下とともに映像品質も低下し、ある最小値に収束する傾向があり、例えば一般的なロジスティック（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）関数でモデル化することができる。
図１４は、ロジスティック関数を示す説明図である。ロジスティック関数は、係数ｐ＞１のとき変数ｘの増加に応じて関数ｙの値が単調増加する関数であり、変数ｘの減少に応じて関数値ｙが最小値へ収束し、変数ｘの増大に応じて関数値ｙが最大値へ収束する。最小値をＡ1、最大値をＡ2、係数をｐ，ｘ0とした場合、任意の変数ｘに対する関数ｙの値は、最大値Ａ2の項と最大値Ａ2からの減少分を示す分数項からなる、次の式（４）で求められる。
Figure 2007129422
したがって、変数ｘを符号化ビットレートｂｒとし、これに対応する関数値ｙを最良映像品質α（ｂｒ）とし、最大値Ａ2を特性係数ｃ、最小値Ａ1を「０ゼロ」、係数ｘ0を特性係数ｄ、係数ｐを特性係数ｅとした場合、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂは、次の式（５）で表すことができる。図１５は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−最良映像品質特性を示す説明図である。
Figure 2007129422
次に、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１の符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃは、前述した図８に示すように、符号化ビットレートが高くなるほど映像品質劣化指標も大きくなり、符号化ビットレートが低くなるほど映像品質劣化指標も小さくなる傾向があり、例えば一般的な線形関数でモデル化することができる。したがって、符号化ビットレートをｂｒとし、これに対応する映像品質劣化指標をω（ｂｒ）とし、係数をｆ，ｇとした場合、符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃは、次の式（６）で表すことができる。
Figure 2007129422
なお、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１のモデル化については、前述した線形関数やロジスティック関数に限定されるものではなく、他の関数を用いてもよい。例えば、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容、ネットワーク性能、あるいは推定条件１１０の内容によっては、ある程度限定された範囲の入力符号化ビットレートや入力フレームレートでの映像品質推定処理で十分なため、このような局所的な見方が可能な場合には、前述したように、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１を線形関数等の単純な関数でモデル化することができる。
これに対して、入力符号化ビットレートや入力フレームレートに対して推定モデル特定パラメータの変化が大きい場合には、例えば指数関数などの他の関数を用いて符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａを表してもよい。指数関数を用いてモデル化した場合、最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）は、係数をｈ，ｉ，ｊ，ｋ，ｌ，ｍとして、式（７）で表すことができる。
Figure 2007129422
［第２の実施の形態の動作］
次に、図１６を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図１６は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートであり、前述した図９と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
映像品質推定装置１００は、オペレータからの指示操作や推定条件１１０の入力に応じて、図１６の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、推定モデル特定パラメータとして、最適フレームレート１３２Ａおよび最良映像品質１３２Ｂに加え、映像品質劣化指標１３２Ｃを用いる場合を例として説明する。また、副パラメータ１２４として通信種別パラメータ１２４Ａ、再生性能パラメータ１２４Ｂ、および再生環境パラメータ１２４Ｃを用いるものとし、記憶部１２５Ｍの係数ＤＢ１２５には、副パラメータ１２４と特性係数１２６との組が予め格納されているものとする。
まず、パラメータ取得部１１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１１０を取得し、推定条件１１０から映像メディアの符号化処理に関するフレームレートと符号化ビットレートを抽出し、これら入力フレームレートｆｒ（１２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）を主パラメータ１２１として出力する（ステップＳ１００）。また、パラメータ取得部１１１は、推定条件１１０から通信種別パラメータ１２４Ａ、再生性能パラメータ１２４Ｂ、および再生環境パラメータ１２４Ｃを抽出し、これらを副パラメータ１２４として出力する（ステップＳ１１０）。
次に、係数取得部１１４は、記憶部１２５Ｍの係数ＤＢ１２５を参照して、副パラメータ１２４の値に対応する特性係数ａ，ｂ，ｃ，…，ｇ（１２６）を取得して出力する（ステップＳ１１１）。
これに応じて推定モデル特定部１１２は、最適フレームレート算出部１１２Ａにより、特性係数１２６のうち係数ａ，ｂにより特定される符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（１３２Ａ）を算出する（ステップＳ１０１）。
また、推定モデル特定部１１２は、最良映像品質算出部１１２Ｂにより、特性係数１２６のうち係数ｃ，ｄ，ｅにより特定される符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する最良映像品質α（ｂｒ）（１３２Ｂ）を算出する（ステップＳ１０２）。
同様にして、推定モデル特定部１１２は、映像品質劣化指標算出部１１２Ｃにより、特性係数１２６のうち係数ｆ，ｇにより特定される符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）を算出する（ステップＳ１０３）。
このようにして各推定モデル特定パラメータ１３２を算出した後、推定モデル特定部１１２は、推定モデル生成部１１２Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ１３２の最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）、最良映像品質α（ｂｒ）、および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）の実際の値を前述した式（２）へ代入することにより、推定モデルＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）すなわちフレームレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ１０４）。
この後、映像品質推定装置１００は、映像品質推定部１１３により、推定モデル特定部１１２で特定された推定モデル１２２を参照して、パラメータ取得部１１１から出力された主パラメータ１２１の入力フレームレート１２１Ａに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の主観映像品質推定値１２３として出力し（ステップＳ１０５）、一連の映像品質推定処理を終了する。
このように、本実施の形態は、パラメータ取得部１１１で取得された、通信種別パラメータ１２４Ａ、再生性能パラメータ１２４Ｂ、および再生環境パラメータ１２４Ｃのうちの１つ以上からなる副パラメータ１２４に対応する特性係数１２６を、記憶部１２５Ｍの係数ＤＢ１２５から係数取得部１１４により取得し、推定モデル特定部１１２により、これら特性係数１２６により特定される推定モデル特定パラメータ導出特性１３１に基づいて、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ１３２を算出するようにしたので、評価対象となる映像通信サービスや端末の具体的な性質に基づく推定モデル特定パラメータ１３２を導出することができ、映像品質推定の精度を向上させることができる。
特に、従来技術では、映像品質を推定する場合、評価対象となる映像通信サービスで用いる符号化方式や端末ごとに、映像品質推定モデルを用意しなければならなかった。しかしながら、本実施の形態によれば、映像品質推定モデルが符号化方式や端末に依存せず、映像品質推定モデルに用いる係数を符号化方式や端末に応じて参照するだけで、同じ映像品質推定モデルを利用できる。したがって、異なる環境の映像通信サービスに対して柔軟に対応することができる。
図１７は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。図１８は、文献２に基づく従来の映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。これら図１７および図１８において、横軸は映像品質推定装置を用いて推定した主観映像品質の推定値（ＭＯＳ値）を示し、縦軸は視聴者が実際にオピニオン評価した主観映像品質の評価値（ＭＯＳ値）を示している。図１８に比較して、図１７のほうが、評価値と推定値の誤差が少なく、推定精度が向上していることがわかる。なお、これらは特定の推定条件下での比較結果であるが、異なる符号化方式や端末を用いた場合でも、同様の比較結果が確認されている。
［第３の実施の形態］
まず、図１９を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図１９は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
この映像品質推定装置２００は、入力された情報を演算処理するコンピュータなどの情報処理装置からなり、複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、その映像メディアに関する推定条件を入力として、端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する。
本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを入力として、これら主パラメータに対する主観映像品質を推定する際、入力フレームレートに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定し、特定された推定モデルを用いて入力符号化ビットレートに対応する主観映像品質を推定し推定値として出力するようにしたものである。
［映像品質推定装置］
次に、図１９および図２０を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成について詳細に説明する。図２０は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。
映像品質推定装置２００には、主な機能部として、パラメータ取得部２１１、推定モデル特定部２１２、および映像品質推定部２１３が設けられている。これら機能部は、専用の演算処理回路部で実現してもよいが、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を設け、予め用意されているプログラムを読み込んでマイクロプロセッサで実行することにより、上記ハードウェアとプログラムを協働させることにより上記機能部を実現してもよい。また、これら機能部で用いられる処理情報はメモリやハードディスクなどの記憶装置からなる後述の各記憶部で記憶され、これら機能部間でやり取りされる処理情報は同じく記憶装置からなる記憶部（図示せず）を介してやり取りされる。また、上記プログラムを記憶部に格納しておいてもよい。この他、映像品質推定装置２００には、一般的な情報処理装置と同様に、記憶装置、操作入力装置、画面表示装置などの各種基本的構成が設けられている。
パラメータ取得部２１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件２１０を取得する機能と、推定条件２１０から映像メディアの符号化処理に関する符号化ビットレートとフレームレートを抽出する機能と、これらを入力符号化ビットレートｂｒ（２２１Ａ）および入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）からなる主パラメータ２２１として出力する機能とを有している。推定条件２１０については、キーボードなどの操作入力装置を用いてオペレータ操作により入力してもよく、データ入出力を行うデータ入出力装置を用いて外部装置、記録媒体、あるいは通信網から取得してもよく、さらには実際の映像通信サービスから計測してもよい。
推定モデル特定部２１２は、パラメータ取得部２１１から出力された主パラメータ２２１の入力フレームレート２２１Ｂに基づいて、映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定するための推定モデル特定パラメータ２３２を算出する機能を有している。
映像品質推定部２１３は、推定モデル特定部２１２で特定された推定モデル２２２を参照して、主パラメータ２２１の入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する主観映像品質を推定し、所望の主観映像品質推定値２２３として出力する機能を有している。
推定モデル特定部２１２は、図２０に示すように、さらにいくつかの機能部から構成されている。主な機能部としては、推定モデル特定パラメータ２３２を算出する部として、最良映像品質算出部２１２Ａ、映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂ、映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃ、および推定モデル生成部２１２Ｄがある。
推定モデル特定パラメータ２３２は、推定モデル２２２として用いる関数の形状を特定する値からなる。本実施の形態では、少なくとも以下の最良映像品質、映像品質第１変化指標、および映像品質第２変化指標を推定モデル特定パラメータ２３２として用いているが、他のパラメータを推定モデル特定パラメータ２３２に加えてもよい。
最良映像品質算出部２１２Ａは、記憶部２３１Ｍ（第３の記憶部）のフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａを参照して、入力フレームレート２２１Ｂで送信された映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質β（ｆｒ）（２３２Ａ）を、推定モデル特定パラメータ２３２の１つとして算出する機能を有している。
映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂは、記憶部２３１Ｍのフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂを参照して、入力フレームレート２２１Ｂで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質２３２Ａからの変化（劣化）度合いを示す映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）（２３２Ｂ）を、推定モデル特定パラメータ２３２の１つとして算出する機能を有している。
映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃは、記憶部２３１Ｍのフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを参照して、入力フレームレート２２１Ｂで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質２３２Ａからの変化（劣化）度合いを示す映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）（２３２Ｃ）を、推定モデル特定パラメータ２３２の１つとして算出する機能を有している。
これら、フレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃは、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１として予め用意され、記憶部２３１Ｍ（第３の記憶部）に記憶されている。
推定モデル生成部２１２Ｄは、最良映像品質算出部２１２Ａで算出された最良映像品質β（ｂｒ）、映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂで算出された映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）、および映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃで算出された映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）からなる各推定モデル特定パラメータ２３２の値を所定の関数式に代入することにより、主パラメータ２２１の入力フレームレート２２１Ｂに対応する主観映像品質を推定するための推定モデル２２２を生成する機能を有している。
［主観映像品質特性］
次に、図２１を参照して、映像通信サービスにおける映像メディアの主観映像品質特性について説明する。図２１は、映像通信サービスにおける映像メディアの符号化ビットレート−主観映像品質特性を示すグラフである。図２１において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は主観映像品質値ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）（ＭＯＳ値）を示し、フレームレートｆｒごとの特性が示されている。
映像メディアの主観映像品質に対して、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートはトレードオフの関係にある。
具体的には、ある符号化ビットレートで映像を符号化して提供する際、高いフレームレートで映像を符号化すると映像が滑らかになって時間的な映像品質を向上できるが、単位フレーム当たりの符号量が低減して空間的な映像劣化が顕著となり、結果として映像品質が低下する場合がある。また、単位フレーム当たりの符号量を高くして符号化すると空間的な映像劣化が改善されて映像品質は向上するが、単位時間当たりのフレーム数が低減して時間的にぎくしゃくしコマ飛び状態となり、結果として映像品質が劣化する場合がある。
ここで、フレームレートをそれぞれ一定とした場合、そのときの映像品質は、図２１に示すように、符号化ビットレートの増加に応じて単調増加し、当該フレームレートで送信された映像メディアの最良映像品質へ収束する特性を持つ。例えば、フレームレートｆｒ＝１０［ｆｂｓ］の場合、主観映像品質特性は、符号化ビットレートｂｒの増加に応じて単調増加し、符号化ビットレートｂｒ＝１０００［ｋｂｐｓ］付近で最良映像品質＝３．８［ＭＯＳ］に収束する特性となる。
また、このような主観映像品質特性は、異なるフレームレートであっても同様の形状となり、各主観映像品質特性の座標位置は、その最良映像品質と最良映像品質に対する変化度合いを示す映像品質変化指標からなる推定モデル特定パラメータで特定することができる。
本実施の形態は、このような主観映像品質特性の性質に着目して、推定モデル特定部２１２により、入力フレームレート２２１Ｂに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定し、映像品質推定部２１３により、推定モデル特定部２１２で特定された推定モデル２２２を用いて入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する主観映像品質推定値２２３を推定している。
［推定モデル］
次に、推定モデル特定部２１２で用いる推定モデルと推定モデル特定パラメータの導出について詳細に説明する。
図２１に示した、符号化ビットレート−主観映像品質特性は、符号化ビットレートの増加に応じて単調増加し、当該フレームレートで送信された映像メディアの最良映像品質へ収束する特性を持つ傾向があり、例えば一般的なロジスティック（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）関数でモデル化することができる。
図２２は、ロジスティック関数を示す説明図である。ロジスティック関数は、係数ｒ＞１のとき変数ｘの増加に応じて関数ｙの値が単調増加する関数であり、変数ｘの減少に応じて関数値ｙが最小値へ収束し、変数ｘの増大に応じて関数値ｙが最大値へ収束する。最小値をＡ3、最大値をＡ4、係数をｑ，ｒとした場合、任意の変数ｘに対する関数ｙの値は、最大値Ａ4の項と最大値Ａ4からの減少分を示す分数項からなる、次の式（８）で求められる。
Figure 2007129422
したがって、変数ｘを符号化ビットレートｂｒとし、これに対応する関数値ｙを主観映像品質ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）とし、最大値Ａ4を入力フレームレートｆｒにおける最良映像品質β（ｆｒ）、最小値Ａ3を「１」、係数ｑを映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）、係数ｒを映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）とした場合、任意の符号化ビットレートｂｒに対する主観映像品質ＭＯＳは、次の（９）式で求めることができ、結果として、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル２２２すなわち符号化ビットレート−主観映像品質特性を特定することができる。図２３は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−主観映像品質特性を示す説明図である。
Figure 2007129422
したがって、推定モデル特定部２１２により、入力フレームレート２２１Ｂに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定する場合、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータとして、最良映像品質２３２Ａ、映像品質第１変化指標２３２Ｂ、および映像品質第２変化指標２３２Ｃを導出する必要がある。特に、映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）および映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）は、ロジスティック関数の分数項において最大値Ａ4からの減少分すなわち最良映像品質β（ｆｒ）からの変化（劣化）分を算出するために用いられており、それぞれ当該フレームレートｆｒにおける主観映像品質に関する変化度合いを示す変化指標として、推定モデル２２２の特定に必要となる。
本実施の形態では、次のようなフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを推定モデル特定パラメータ導出特性２３１として予め用意しておき、これら特性を参照して、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ２３２をそれぞれ導出している。
図２１に示された各特性において、送信された映像メディアのフレームレートとそのときの最良映像品質との関係は、フレームレートｆｒの増加とともにそれぞれ最良映像品質β（ｆｒ）が増加し、ある最大値（最大主観映像品質値）に収束する、という傾向が見られる。
図２４は、このようなフレームレート−最良映像品質特性を示すグラフである。図２４において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は最良映像品質β（ｆｒ）（ＭＯＳ値）を示している。
一方、送信された映像メディアのフレームレートとそのときの映像品質第１変化指標との関係は、フレームレートの増加とともにそれぞれ映像品質第１変化指標が単調増加する、という傾向が見られる。
図２５は、このようなフレームレート−映像品質第１変化指標特性を示すグラフである。図２５において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）を示している。
また、送信された映像メディアのフレームレートとそのときの映像品質第２変化指標との関係は、フレームレートの増加とともにそれぞれ映像品質第２変化指標が単調減少する、という傾向が見られる。
図２６は、このようなフレームレート−映像品質第２変化指標特性を示すグラフである。図２６において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）を示している。
［第３の実施の形態の動作］
次に、図２７を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図２７は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。
映像品質推定装置２００は、オペレータからの指示操作や推定条件２１０の入力に応じて、図２７の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、映像品質推定装置２００には、前述したフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ（図２４参照）、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ（図２５参照）、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃ（図２６参照）が予め用意され、関数式として記憶部２３１Ｍに記憶されているものとする。
まず、パラメータ取得部２１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件２１０を取得し、推定条件２１０から映像メディアの符号化処理に関する符号化ビットレートとフレームレートを抽出し、これら入力符号化ビットレートｂｒ（２２１Ａ）および入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）を主パラメータ２２１として出力する（ステップＳ２００）。
推定モデル特定部２１２は、パラメータ取得部２１１から出力された主パラメータ２２１の入力フレームレート２２１Ｂに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定する。
具体的には、まず、最良映像品質算出部２１２Ａにより、記憶部２３１Ｍのフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する最良映像品質β（ｆｒ）（２３２Ａ）を算出する（ステップＳ２０１）。
続いて、推定モデル特定部２１２は、映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂにより、記憶部２３１Ｍのフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）（２３２Ｂ）を算出する（ステップＳ２０２）。
同様にして、推定モデル特定部２１２は、映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃにより、記憶部２３１Ｍのフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）（２３２Ｃ）を算出する（ステップＳ２０３）。
このようにして各推定モデル特定パラメータ２３２を算出した後、推定モデル特定部２１２は、推定モデル生成部２１２Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ２３２の最良映像品質β（ｆｒ）、映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）および映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）の実際の値を前述した式（９）へ代入することにより、推定モデル２２２すなわち符号化ビットレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ２０４）。
この後、映像品質推定装置２００は、映像品質推定部２１３により、推定モデル特定部２１２で特定された推定モデル２２２を参照して、パラメータ取得部２１１から出力された主パラメータ２２１の入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質推定値２２３として出力し（ステップＳ２０５）、一連の映像品質推定処理を終了する。
このように、本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート２２１Ａと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート２２１Ｂを入力として、これら主パラメータ２２１に対する主観映像品質を推定する際、推定モデル特定部２１２により、入力フレームレート２２１Ｂに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定し、特定された推定モデル２２２を用いて入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する主観映像品質を推定し主観映像品質推定値２２３として出力している。
これにより、推定条件２１０として入力された入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル２２２を参照して、同じく推定条件２１０として入力された入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する主観映像品質推定値２２３を得ることができる。
したがって、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフを考慮して、これら符号化ビットレートとフレームレートをそれぞれどの程度に設定すると、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができ、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理に大いに役立てることができる。
例えば、所望の映像品質で映像メディアを配信したい場合、本実施の形態にかかる映像品質推定装置２００を用いれば、カメラで撮影した映像をどの程度の符号化ビットレートとフレームレートで符号化すれば所望の映像品質を満足するかを具体的に把握することができる。特に、ネットワークの制約条件により、符号化ビットレートが制限される場合が多く、このような場合には、当該符号化ビットレートを固定化して本実施の形態にかかる映像品質推定装置２００を適用すれば、フレームレートと映像品質との関係を容易かつ具体的に把握できる。
本実施の形態では、推定モデル特定パラメータ２３２を算出する際に用いる、フレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃが予め関数式の形で用意されている場合を例として説明したが、推定モデル特定パラメータの導出に用いるこれら推定モデル特定パラメータ導出特性２３１については関数式に限定されるものではなく、入力フレームレートに対応する値として記憶部２３１Ｍで記憶しておいてもよい。
図２８は、入力フレームレートと各推定モデル特定パラメータとの対応関係を示す推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。この推定モデル特定パラメータ情報は、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）と、これに対応する最良映像品質β（ｆｒ）（２３２Ａ）、映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）（２３２Ｂ）、および映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）（２３２Ｃ）との組からなり、予め上記推定モデル特定パラメータ導出特性２３１に基づき算出して記憶部２３１Ｍに記憶されている。
このような推定モデル特定パラメータ情報を参照して、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ２３２を導出してもよい。
［第４の実施の形態］
次に、図２９および図３０を参照して、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図２９は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図であり、前述した図１９と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。図３０は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図であり、前述した図２０と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
第３の実施の形態では、予め用意されている推定モデル特定パラメータ導出特性２３１を参照して入力フレームレートに対応する推定モデル特定パラメータ２３２を導出する場合を例として説明した。本実施の形態では、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件２１０のうち、映像通信サービスの通信種別、映像メディアを再生する端末の再生性能、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境に基づいて、推定条件２１０に応じた推定モデル特定パラメータ導出特性２３１を逐次特定する場合について説明する。
第３の実施の形態（図１９参照）と比較して、本実施の形態にかかる映像品質推定装置２００には、係数取得部２１４と係数データベース（以下、係数ＤＢという）２２５が追加されている。
係数取得部２１４は、記憶部２２５Ｍ（第４の記憶部）の係数ＤＢ２２５を参照して、パラメータ取得部２１１により推定条件２１０から取得された副パラメータ２２４に対応する特性係数２２６を取得する機能を有している。
図３１は、係数ＤＢの構成例を示す説明図である。係数ＤＢ２２５は、各種副パラメータ２２４とこれに対応する各特性係数ａ'，ｂ'，ｃ'，…，ｈ'（２２６）との組を示すデータベースである。副パラメータ２２４には、映像通信サービスの通信種別を示す通信種別パラメータ２２４Ａ、映像メディアを再生する端末の再生性能を示す再生性能パラメータ２２４Ｂ、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境を示す再生環境パラメータ２２４Ｃがある。
通信種別パラメータ２２４Ａの具体例としては、評価対象となる映像通信サービスで行われる通信種別を示す「タスク」がある。
再生性能パラメータ２２４Ｂの具体例としては、映像メディアの符号化に関する「符号化方式」、「映像フォーマット」、「キーフレーム」のほか、端末でのメディア再生機能に関する「モニタサイズ」、「モニタ解像度」などがある。
再生環境パラメータ２２４Ｃの具体例としては、端末でのメディア再生の際の「室内照度」などがある。
副パラメータ２２４は、これらパラメータ例に限定されるものではなく、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容に応じて任意に取捨選択すればよく、少なくともこれら通信種別パラメータ２２４Ａ、再生性能パラメータ２２４Ｂ、および再生環境パラメータ２２４Ｃのうちの１つ以上から構成されていればよい。
係数取得部２１４は、予め用意された記憶部２２５Ｍの係数ＤＢ２２５を参照して、副パラメータ２２４に対応する特性係数２２６を取得する。特性係数２２６は、推定モデル特定パラメータ２３２の導出に用いる推定モデル特定パラメータ導出特性を特定するための係数である。
推定モデル特定部２１２は、係数取得部２１４で取得された特性係数２２６により特定された推定モデル特定パラメータ導出特性２３１、すなわちフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを特定する。
［推定モデル特定パラメータ導出特性］
次に、推定モデル特定部２１２で用いる推定モデル特定パラメータ導出特性２３１について詳細に説明する。
推定モデル特定パラメータ導出特性２３１は、係数取得部２１４により係数ＤＢ２２５から取得される特性係数２２６を用いてそれぞれ次のようにモデル化することができる。
まず、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１のフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａは、前述した図２４に示すように、フレームレートの増加とともに最良映像品質が単調増加し、その後ある最大主観映像品質に収束する傾向があり、例えば一般的な指数関数でモデル化することができる。したがって、フレームレートをｆｒとし、これに対応する最良映像品質をβ（ｆｒ）とし、係数をａ'，ｂ'，ｃ'とした場合、フレームレート−最良映像品質特性２３１Ａは、次の式（１０）で表すことができる。
Figure 2007129422
次に、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１のフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂは、前述した図２５に示すように、フレームレートの増加とともに映像品質第１変化指標が単調増加する傾向があり、例えば一般的な指数関数でモデル化することができる。したがって、フレームレートをｆｒとし、これに対応する映像品質第１変化指標をｓ（ｆｒ）とし、係数をｄ'，ｅ'，ｆ'とした場合、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂは、次の式（１１）で表すことができる。
Figure 2007129422
また、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１のフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃは、前述した図２６に示すように、フレームレートの増加とともに映像品質第２変化指標が単調減少する傾向があり、例えば一般的な線形関数でモデル化することができる。したがって、フレームレートをｆｒとし、これに対応する映像品質第２変化指標をｔ（ｆｒ）とし、係数をｇ'，ｈ'とした場合、フレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃは、次の式（１２）で表すことができる。
Figure 2007129422
なお、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１のモデル化については、前述した指数関数や線形関数に限定されるものではなく、他の関数を用いてもよい。例えば、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容、ネットワーク性能、あるいは推定条件２１０の内容によっては、ある程度限定された範囲の入力符号化ビットレートや入力フレームレートでの映像品質推定処理で十分なため、このような局所的な見方が可能な場合には、前述したように、フレームレート−最良映像品質特性２３１Ａやフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂを線形関数等の単純な関数でモデル化することができる。
これに対して、入力符号化ビットレートや入力フレームレートに対して推定モデル特定パラメータの変化が大きい場合には、例えば指数関数やロジスティック関数などの他の関数を用いて、フレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃ、さらにはフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａやフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂをモデル化してもよい。
［第４の実施の形態の動作］
次に、図３２を参照して、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図３２は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートであり、前述した図２７と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
映像品質推定装置２００は、オペレータからの指示操作や推定条件２１０の入力に応じて、図３２の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、副パラメータ２２４として通信種別パラメータ２２４Ａ、再生性能パラメータ２２４Ｂ、および再生環境パラメータ２２４Ｃを用いるものとし、記憶部２２５Ｍの係数ＤＢ２２５には、副パラメータ２２４と特性係数２２６との組が予め格納されているものとする。
まず、パラメータ取得部２１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件２１０を取得し、推定条件２１０から映像メディアの符号化処理に関する符号化ビットレートとフレームレートを抽出し、これら入力符号化ビットレートｂｒ（２２１Ａ）および入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）を主パラメータ２２１として出力する（ステップＳ２００）。また、パラメータ取得部２１１は、推定条件２１０から通信種別パラメータ２２４Ａ、再生性能パラメータ２２４Ｂ、および再生環境パラメータ２２４Ｃを抽出し、これらを副パラメータ２２４として出力する（ステップＳ２１０）。
次に、係数取得部２１４は、記憶部２２５Ｍの係数ＤＢ２２５を参照して、副パラメータ２２４の値に対応する特性係数ａ'，ｂ'，ｃ'，…，ｈ'（２２６）を取得して出力する（ステップＳ２１１）。
これに応じて推定モデル特定部２１２は、最良映像品質算出部２１２Ａにより、特性係数２２６のうち係数ａ'，ｂ'，ｃ'により特定されるフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する最良映像品質β（ｆｒ）（２３２Ａ）を算出する（ステップＳ２０１）。
また、推定モデル特定部２１２は、映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂにより、特性係数２２６のうち係数ｄ'，ｅ'，ｆ'により特定されるフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）（２３２Ｂ）を算出する（ステップＳ２０２）。
同様にして、推定モデル特定部２１２は、映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃにより、特性係数２２６のうち係数ｇ'，ｈ'により特定されるフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）（２３２Ｃ）を算出する（ステップＳ２０３）。
このようにして各推定モデル特定パラメータ２３２を算出した後、推定モデル特定部２１２は、推定モデル生成部２１２Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ２３２の最良映像品質β（ｆｒ）、映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）、および映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）の実際の値を前述した式（９）へ代入することにより、推定モデル２２２すなわち符号化ビットレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ２０４）。
この後、映像品質推定装置２００は、映像品質推定部２１３により、推定モデル特定部２１２で特定された推定モデル２２２を参照して、パラメータ取得部２１１から出力された主パラメータ２２１の入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の主観映像品質推定値２２３として出力し（ステップＳ２０５）、一連の映像品質推定処理を終了する。
このように、本実施の形態は、パラメータ取得部２１１で取得された、通信種別パラメータ２２４Ａ、再生性能パラメータ２２４Ｂ、および再生環境パラメータ２２４Ｃのうちの１つ以上からなる副パラメータ２２４に対応する特性係数２２６を、記憶部２２５Ｍの係数ＤＢ２２５から係数取得部２１４により取得し、推定モデル特定部２１２により、これら特性係数２２６により特定される推定モデル特定パラメータ導出特性２３１に基づいて、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ２３２を算出するようにしたので、評価対象となる映像通信サービスや端末の具体的な性質に基づく推定モデル特定パラメータ２３２を導出することができ、映像品質推定の精度を向上させることができる。
特に、従来技術では、映像品質を推定する場合、評価対象となる映像通信サービスで用いる符号化方式や端末ごとに、映像品質推定モデルを用意しなければならなかった。しかしながら、本実施の形態によれば、映像品質推定モデルが符号化方式や端末に依存せず、映像品質推定モデルに用いる係数を符号化方式や端末に応じて参照するだけで、同じ映像品質推定モデルを利用できる。したがって、異なる環境の映像通信サービスに対して柔軟に対応することができる。
図３３は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。図３３において、横軸は映像品質推定装置を用いて推定した主観映像品質の推定値（ＭＯＳ値）を示し、縦軸は視聴者が実際にオピニオン評価した主観映像品質の評価値（ＭＯＳ値）を示している。前述した文献２に基づく従来の映像品質推定装置の推定精度を示す図１８に比較して、図３３のほうが、評価値と推定値の誤差が少なく、推定精度が向上していることがわかる。なお、これらは特定の推定条件下での比較結果であるが、異なる符号化方式や端末を用いた場合でも、同様の比較結果が確認されている。
［各実施の形態の拡張］
以上の第１および第２の実施の形態では、ガウス関数を用いて推定モデル１２２をモデル化した場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、二次関数や高次関数などの他の関数を用いてもよい。また、推定モデル１２２が関数でモデル化されている場合を例として説明したが、関数以外の他のモデル、例えばニューラルネットワークや事例ベースなど、入出力特性のみが特定されるようなブラックボックスモデルであってもよい。
また、第２の実施の形態で用いた係数ＤＢ１２５の副パラメータと特性係数１２６の対応関係については、各種副パラメータの組合せごとに各推定モデル特定パラメータ導出特性１３１を実測し、得られた計測データに対して最小二乗による収束演算を行うことにより、各特性係数１２６を算出してもよく、このような特性係数算出のための構成を映像品質推定装置１００に実装してもよい。
また、第３および第４実施の形態では、ロジスティック関数を用いて推定モデル２２２をモデル化した場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、二次関数や高次関数などの他の関数を用いてもよい。また、推定モデル２２２が関数でモデル化されている場合を例として説明したが、関数以外の他のモデル、例えばニューラルネットワークや事例ベースなど、入出力特性のみが特定されるようなブラックボックスモデルであってもよい。
また、第４の実施の形態で用いた係数ＤＢ２２５の副パラメータと特性係数２２６の対応関係については、各種副パラメータの組合せごとに各推定モデル特定パラメータ導出特性２３１を実測し、得られた計測データに対して最小二乗による収束演算を行うことにより、各特性係数２２６を算出してもよく、このような特性係数算出のための構成を映像品質推定装置２００に実装してもよい。
また、各実施の形態では、記憶部１３１Ｍ，１２５Ｍ，２３１Ｍ，２２５Ｍなどの記憶部がそれぞれ別個の記憶装置から構成されている場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、各記憶部のうち複数あるいは全部を１つの記憶装置で構成してもよい。

Claims (43)

  1. 複数のフレームに符号化した映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示すフレームレートからなる映像メディアパラメータを、それぞれ入力符号化ビットレートおよび入力フレームレートからなる主パラメータとして取得するパラメータ取得部と、
    前記映像メディアパラメータのいずれか一方のパラメータに対応する主パラメータに基づいて前記映像メディアパラメータの他方のパラメータと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定部と、
    特定された前記推定モデルを用いて前記一方のパラメータに対応する主パラメータに対応する主観映像品質を推定し、通信網を介して任意の端末で受信し再生した前記映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値として出力する映像品質推定部と
    を備えることを特徴とする映像品質推定装置。
  2. 請求項１に記載の映像品質推定装置において、
    前記一方のパラメータに対応する主パラメータが入力符号化ビットレートからなり、前記他方のパラメータがフレームレートからなることを特徴とする映像品質推定装置。
  3. 請求項２に記載の映像品質推定装置において、
    前記推定モデル特定部は、前記入力符号化ビットレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質が最良となるフレームレートを示す最適フレームレートを算出する最適フレームレート算出部と、前記入力符号化ビットレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出部と、前記最適フレームレートと前記最良映像品質とを含む推定モデル特定パラメータに基づいて前記推定モデルを生成する推定モデル生成部とを備えることを特徴とする映像品質推定装置。
  4. 請求項３に記載の映像品質推定装置において、
    前記推定モデル特定部は、前記入力符号化ビットレートで送信された前記映像メディアに関する、その最良映像品質からの劣化度合いを示す映像品質劣化指標を算出する映像品質劣化指標算出部をさらに備え、
    前記推定モデル生成部は、前記最適フレームレート、前記最良映像品質、および前記映像品質劣化指標を含む推定モデル特定パラメータに基づいて前記推定モデルを生成する
    ことを特徴とする映像品質推定装置。
  5. 請求項３に記載の映像品質推定装置において、
    前記推定モデルは、前記映像メディアの符号化ビットレートが前記入力符号化ビットレートで一定の場合に、前記最適フレームレートにおける前記最良映像品質を頂点として凸型をなすフレームレート−映像品質特性からなることを特徴とする映像品質推定装置。
  6. 請求項５に記載の映像品質推定装置において、
    前記推定モデルは、前記最適フレームレートにおける前記最良映像品質を頂点として凸型をなすガウス関数からなることを特徴とする映像品質推定装置。
  7. 請求項３に記載の映像品質推定装置において、
    前記最適フレームレート算出部は、前記符号化ビットレートの増加に応じて前記最適フレームレートが単調増加した後に所定の最大フレームレートに収束する符号化ビットレート−最適フレームレート特性に基づいて、前記入力符号化ビットレートに対応する最適フレームレートを算出することを特徴とする映像品質推定装置。
  8. 請求項３に記載の映像品質推定装置において、
    前記最良映像品質算出部は、前記符号化ビットレートの増加に応じて前記最良映像品質が単調増加した後に所定の最大主観映像品質値に収束する符号化ビットレート−最良映像品質特性に基づいて、前記入力符号化ビットレートに対応する最良映像品質を算出することを特徴とする映像品質推定装置。
  9. 請求項４に記載の映像品質推定装置において、
    前記映像品質劣化指標算出部は、前記符号化ビットレートの増加に応じて前記映像品質劣化指標が単調増加する符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性に基づいて、前記入力符号化ビットレートに対応する映像品質劣化指標を算出することを特徴とする映像品質推定装置。
  10. 請求項３に記載の映像品質推定装置において、
    前記映像メディアの符号化ビットレートと当該符号化ビットレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質が最良となるフレームレートを示す最適フレームレートとの関係を示す符号化ビットレート−最適フレームレート特性と、前記映像メディアの符号化ビットレートと当該符号化ビットレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質との関係を示す符号化ビットレート−最良映像品質特性とを記憶する第１の記憶部をさらに備え、
    前記最適フレームレート算出部は、前記符号化ビットレート−最適フレームレート特性を参照して前記入力符号化ビットレートに対応する最適フレームレートを算出し、前記最良映像品質算出部は、前記符号化ビットレート−最良映像品質特性を参照して前記入力符号化ビットレートに対応する最良映像品質を算出する
    ことを特徴とする映像品質推定装置。
  11. 請求項１０に記載の映像品質推定装置において、
    前記第１の記憶部は、前記映像メディアの符号化ビットレートと当該符号化ビットレートで送信された前記映像メディアに関する、その最良映像品質からの劣化度合いを示す映像品質劣化指標との関係を示す符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性をさらに記憶し、
    前記映像品質劣化指標算出部は、前記符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性を参照して前記入力符号化ビットレートに対応する映像品質劣化指標を算出する
    ことを特徴とする映像品質推定装置。
  12. 請求項２に記載の映像品質推定装置において、
    前記映像通信の種別を示す通信種別パラメータ、前記端末における前記映像メディアの再生性能を示す再生性能パラメータ、または前記端末で前記映像メディアを再生する際の周囲環境を示す再生環境パラメータのうちの１つ以上からなる副パラメータについて、前記推定モデル特定パラメータの導出に用いる特性係数との対応関係を記憶する第２の記憶部と、前記第２の記憶部を参照して前記パラメータ取得部で取得された副パラメータに対応する特性係数を取得する係数取得部とをさらに備え、
    前記推定モデル特定部は、前記特性係数により特定される、符号化ビットレートと任意の推定モデル特定パラメータとの関係を示す推定モデル特定パラメータ導出特性に基づいて、前記入力符号化ビットレートに対応する当該推定モデル特定パラメータを算出する
    ことを特徴とする映像品質推定装置。
  13. 請求項１に記載の映像品質推定装置において、
    前記一方のパラメータに対応する主パラメータが入力フレームレートからなり、前記他方のパラメータが符号化ビットレートからなることを特徴とする映像品質推定装置。
  14. 請求項１３に記載の映像品質推定装置において、
    前記推定モデル特定部は、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出部と、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標を算出する映像品質第１変化指標算出部と、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標を算出する映像品質第２変化指標算出部と、前記最良映像品質、前記映像品質第１変化指標、および前記映像品質第２変化指標を含む推定モデル特定パラメータに基づいて前記推定モデルを生成する推定モデル生成部とを備えることを特徴とする映像品質推定装置。
  15. 請求項１４に記載の映像品質推定装置において、
    前記推定モデルは、前記映像メディアのフレームレートが前記入力フレームレートで一定の場合に、前記映像メディアの符号化ビットレートの増加に応じて前記主観映像品質が前記映像品質第１変化指標および前記映像品質第２変化指標に基づく変化度合いで単調増加し前記最良映像品質へ収束する符号化ビットレート−映像品質特性からなることを特徴とする映像品質推定装置。
  16. 請求項１５に記載の映像品質推定装置において、
    前記推定モデルは、前記映像メディアの符号化ビットレートの増加に応じて単調増加し前記最良映像品質へ収束するロジスティック関数からなることを特徴とする映像品質推定装置。
  17. 請求項１４に記載の映像品質推定装置において、
    前記最良映像品質算出部は、前記フレームレートの増加に応じて前記最良映像品質が単調増加した後に所定の最大値に収束するフレームレート−最良映像品質特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する最良映像品質を算出することを特徴とする映像品質推定装置。
  18. 請求項１４に記載の映像品質推定装置において、
    前記映像品質第１変化指標算出部は、前記フレームレートの増加に応じて前記映像品質第１変化指標が単調増加するフレームレート−映像品質第１変化指標特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する映像品質第１変化指標を算出することを特徴とする映像品質推定装置。
  19. 請求項１４に記載の映像品質推定装置において、
    前記映像品質第２変化指標算出部は、前記フレームレートの増加に応じて前記映像品質第２変化指標が単調減少するフレームレート−映像品質第２変化指標特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する映像品質第２変化指標を算出することを特徴とする映像品質推定装置。
  20. 請求項１４に記載の映像品質推定装置において、
    前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質との関係を示すフレームレート−最良映像品質特性と、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標との関係を示すフレームレート−映像品質第１変化指標特性と、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標との関係を示すフレームレート−映像品質第２変化指標特性とを記憶する第３の記憶部をさらに備え、
    前記最良映像品質算出部は、前記フレームレート−最良映像品質特性を参照して前記入力フレームレートに対応する最良映像品質を算出し、前記映像品質第１変化指標算出部は、前記フレームレート−映像品質第１変化指標特性を参照して前記入力フレームレートに対応する映像品質第１変化指標を算出し、前記映像品質第２変化指標算出部は、前記フレームレート−映像品質第２変化指標特性を参照して前記入力フレームレートに対応する映像品質第２変化指標を算出する
    ことを特徴とする映像品質推定装置。
  21. 請求項１３に記載の映像品質推定装置において、
    前記映像通信の種別を示す通信種別パラメータ、前記端末における前記映像メディアの再生性能を示す再生性能パラメータ、または前記端末で前記映像メディアを再生する際の周囲環境を示す再生環境パラメータのうちの１つ以上からなる副パラメータについて、前記推定モデル特定パラメータの導出に用いる特性係数との対応関係を記憶する第４の記憶部と、前記第４の記憶部を参照して前記パラメータ取得部で取得された副パラメータに対応する特性係数を取得する係数取得部とをさらに備え、
    前記推定モデル特定部は、前記特性係数により特定される、符号化ビットレートと任意の推定モデル特定パラメータとの関係を示す推定モデル特定パラメータ導出特性に基づいて、前記入力符号化ビットレートに対応する当該推定モデル特定パラメータを算出する
    ことを特徴とする映像品質推定装置。
  22. パラメータ取得部により、複数のフレームに符号化した映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示すフレームレートからなる映像メディアパラメータを、それぞれ入力符号化ビットレートおよび入力フレームレートからなる主パラメータとして取得するパラメータ取得ステップと、
    推定モデル特定部により、前記映像メディアパラメータのいずれか一方のパラメータに対応する主パラメータに基づいて前記映像メディアパラメータの他方のパラメータと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定ステップと、
    映像品質推定部により、特定された前記推定モデルを用いて前記一方のパラメータに対応する主パラメータに対応する主観映像品質を推定し、通信網を介して任意の端末で受信し再生した前記映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値として出力する映像品質推定ステップと
    を備えることを特徴とする映像品質推定方法。
  23. 請求項２２に記載の映像品質推定方法において、
    前記一方のパラメータに対応する主パラメータが入力符号化ビットレートからなり、前記他方のパラメータがフレームレートからなることを特徴とする映像品質推定方法。
  24. 請求項２３に記載の映像品質推定方法において、
    前記推定モデル特定ステップは、前記入力符号化ビットレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質が最良となるフレームレートを示す最適フレームレートを算出する最適フレームレート算出ステップと、前記入力符号化ビットレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出ステップと、前記最適フレームレートと前記最良映像品質とを含む推定モデル特定パラメータに基づいて前記推定モデルを生成する推定モデル生成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。
  25. 請求項２４に記載の映像品質推定方法において、
    前記推定モデル特定ステップは、前記入力符号化ビットレートで送信された前記映像メディアに関する、その最良映像品質からの劣化度合いを示す映像品質劣化指標を算出する映像品質劣化指標算出ステップをさらに備え、
    前記推定モデル生成ステップは、前記最適フレームレート、前記最良映像品質、および前記映像品質劣化指標を含む推定モデル特定パラメータに基づいて前記推定モデルを生成する
    ことを特徴とする映像品質推定方法。
  26. 請求項２４に記載の映像品質推定方法において、
    前記推定モデルは、前記映像メディアの符号化ビットレートが前記入力符号化ビットレートで一定の場合に、前記最適フレームレートにおける前記最良映像品質を頂点として凸型をなすフレームレート−映像品質特性からなることを特徴とする映像品質推定方法。
  27. 請求項２６に記載の映像品質推定方法において、
    前記推定モデルは、前記最適フレームレートにおける前記最良映像品質を頂点として凸型をなすガウス関数からなることを特徴とする映像品質推定方法。
  28. 請求項２４に記載の映像品質推定方法において、
    前記最適フレームレート算出ステップは、前記符号化ビットレートの増加に応じて前記最適フレームレートが単調増加した後に所定の最大フレームレートに収束する符号化ビットレート−最適フレームレート特性に基づいて、前記入力符号化ビットレートに対応する最適フレームレートを算出することを特徴とする映像品質推定方法。
  29. 請求項２４に記載の映像品質推定方法において、
    前記最良映像品質算出ステップは、前記符号化ビットレートの増加に応じて前記最良映像品質が単調増加した後に所定の最大主観映像品質値に収束する符号化ビットレート−最良映像品質特性に基づいて、前記入力符号化ビットレートに対応する最良映像品質を算出することを特徴とする映像品質推定方法。
  30. 請求項２５に記載の映像品質推定方法において、
    前記映像品質劣化指標算出ステップは、前記符号化ビットレートの増加に応じて前記映像品質劣化指標が単調増加する符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性に基づいて、前記入力符号化ビットレートに対応する映像品質劣化指標を算出することを特徴とする映像品質推定方法。
  31. 請求項２４に記載の映像品質推定方法において、
    第１の記憶部により、前記映像メディアの符号化ビットレートと当該符号化ビットレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質が最良となるフレームレートを示す最適フレームレートとの関係を示す符号化ビットレート−最適フレームレート特性と、前記映像メディアの符号化ビットレートと当該符号化ビットレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質との関係を示す符号化ビットレート−最良映像品質特性とを記憶する第１の記憶ステップをさらに備え、
    前記最適フレームレート算出ステップは、前記符号化ビットレート−最適フレームレート特性を参照して前記入力符号化ビットレートに対応する最適フレームレートを算出し、前記最良映像品質算出ステップは、前記符号化ビットレート−最良映像品質特性を参照して前記入力符号化ビットレートに対応する最良映像品質を算出する
    ことを特徴とする映像品質推定方法。
  32. 請求項３１に記載の映像品質推定方法において、
    前記第１の記憶ステップは、前記第１の記憶部により、前記映像メディアの符号化ビットレートと当該符号化ビットレートで送信された前記映像メディアに関する、その最良映像品質からの劣化度合いを示す映像品質劣化指標との関係を示す符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性をさらに記憶し、
    前記映像品質劣化指標算出ステップは、前記符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性を参照して前記入力符号化ビットレートに対応する映像品質劣化指標を算出する
    ことを特徴とする映像品質推定方法。
  33. 請求項２３に記載の映像品質推定方法において、
    第２の記憶部により、前記映像通信の種別を示す通信種別パラメータ、前記端末における前記映像メディアの再生性能を示す再生性能パラメータ、または前記端末で前記映像メディアを再生する際の周囲環境を示す再生環境パラメータのうちの１つ以上からなる副パラメータについて、前記推定モデル特定パラメータの導出に用いる特性係数との対応関係を記憶する第２の記憶ステップと、係数取得部により、前記第２の記憶部を参照して前記パラメータ取得ステップで取得された副パラメータに対応する特性係数を取得する係数取得ステップとをさらに備え、
    前記推定モデル特定ステップは、前記特性係数により特定される、符号化ビットレートと任意の推定モデル特定パラメータとの関係を示す推定モデル特定パラメータ導出特性に基づいて、前記入力符号化ビットレートに対応する当該推定モデル特定パラメータを算出する
    ことを特徴とする映像品質推定方法。
  34. 請求項２２に記載の映像品質推定方法において、
    前記一方のパラメータに対応する主パラメータが入力フレームレートからなり、前記他方のパラメータが符号化ビットレートからなることを特徴とする映像品質推定方法。
  35. 請求項３４に記載の映像品質推定方法において、
    前記推定モデル特定ステップは、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出ステップと、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標を算出する映像品質第１変化指標算出ステップと、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標を算出する映像品質第２変化指標算出ステップと、前記最良映像品質、前記映像品質第１変化指標、および前記映像品質第２変化指標を含む推定モデル特定パラメータに基づいて前記推定モデルを生成する推定モデル生成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。
  36. 請求項３５に記載の映像品質推定方法において、
    前記推定モデルは、前記映像メディアのフレームレートが前記入力フレームレートで一定の場合に、前記映像メディアの符号化ビットレートの増加に応じて前記主観映像品質が前記映像品質第１変化指標および前記映像品質第２変化指標に基づく変化度合いで単調増加し前記最良映像品質へ収束する符号化ビットレート−映像品質特性からなることを特徴とする映像品質推定方法。
  37. 請求項３６に記載の映像品質推定方法において、
    前記推定モデルは、前記映像メディアの符号化ビットレートの増加に応じて単調増加し前記最良映像品質へ収束するロジスティック関数を用いることを特徴とする映像品質推定方法。
  38. 請求項３５に記載の映像品質推定方法において、
    前記最良映像品質算出ステップは、前記フレームレートの増加に応じて前記最良映像品質が単調増加した後に所定の最大値に収束するフレームレート−最良映像品質特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する最良映像品質を算出することを特徴とする映像品質推定方法。
  39. 請求項３５に記載の映像品質推定方法において、
    前記映像品質第１変化指標算出ステップは、前記フレームレートの増加に応じて前記映像品質第１変化指標が単調増加するフレームレート−映像品質第１変化指標特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する映像品質第１変化指標を算出することを特徴とする映像品質推定方法。
  40. 請求項３５に記載の映像品質推定方法において、
    前記映像品質第２変化指標算出ステップは、前記フレームレートの増加に応じて前記映像品質第２変化指標が単調減少するフレームレート−映像品質第２変化指標特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する映像品質第２変化指標を算出することを特徴とする映像品質推定方法。
  41. 請求項３５に記載の映像品質推定方法において、
    第３の記憶部により、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質との関係を示すフレームレート−最良映像品質特性と、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標との関係を示すフレームレート−映像品質第１変化指標特性と、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標との関係を示すフレームレート−映像品質第２変化指標特性とを記憶する第３の記憶ステップをさらに備え、
    前記最良映像品質算出ステップは、前記フレームレート−最良映像品質特性を参照して前記入力フレームレートに対応する最良映像品質を算出し、前記映像品質第１変化指標算出ステップは、前記フレームレート−映像品質第１変化指標特性を参照して前記入力フレームレートに対応する映像品質第１変化指標を算出し、前記映像品質第２変化指標算出ステップは、前記フレームレート−映像品質第２変化指標特性を参照して前記入力フレームレートに対応する映像品質第２変化指標を算出する
    ことを特徴とする映像品質推定方法。
  42. 請求項３４に記載の映像品質推定方法において、
    第４の記憶部により、前記映像通信の種別を示す通信種別パラメータ、前記端末における前記映像メディアの再生性能を示す再生性能パラメータ、または前記端末で前記映像メディアを再生する際の周囲環境を示す再生環境パラメータのうちの１つ以上からなる副パラメータについて、前記推定モデル特定パラメータの導出に用いる特性係数との対応関係を記憶する第４の記憶ステップと、係数取得部により、前記第４の記憶部を参照して前記パラメータ取得ステップで取得された副パラメータに対応する特性係数を取得する係数取得ステップとをさらに備え、
    前記推定モデル特定ステップは、前記特性係数により特定される、符号化ビットレートと任意の推定モデル特定パラメータとの関係を示す推定モデル特定パラメータ導出特性に基づいて、前記入力符号化ビットレートに対応する当該推定モデル特定パラメータを算出する
    ことを特徴とする映像品質推定方法。
  43. 複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、前記端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する映像品質推定装置のコンピュータに、
    パラメータ取得部により、前記映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示すフレームレートからなる映像メディアパラメータを、それぞれ入力符号化ビットレートおよび入力フレームレートからなる主パラメータとして取得するパラメータ取得ステップと、
    推定モデル特定部により、前記映像メディアパラメータのいずれか一方のパラメータに対応する主パラメータに基づいて前記映像メディアパラメータの他方のパラメータと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定ステップと、
    映像品質推定部により、特定された前記推定モデルを用いて前記一方のパラメータに対応する主パラメータに対応する主観映像品質を推定し前記推定値として出力する映像品質推定ステップと
    を実行させるプログラム。
JP2007516127A 2006-05-09 2006-11-28 映像品質推定装置、方法、およびプログラム Active JP4594389B2 (ja)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006130080 2006-05-09
JP2006130090 2006-05-09
JP2006130090 2006-05-09
JP2006130080 2006-05-09
PCT/JP2006/323731 WO2007129422A1 (ja) 2006-05-09 2006-11-28 映像品質推定装置、方法、およびプログラム

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2010178792A Division JP4913893B2 (ja) 2006-05-09 2010-08-09 映像品質推定装置、方法、およびプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2007129422A1 true JPWO2007129422A1 (ja) 2009-09-17
JP4594389B2 JP4594389B2 (ja) 2010-12-08

Family

ID=38667536

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007516127A Active JP4594389B2 (ja) 2006-05-09 2006-11-28 映像品質推定装置、方法、およびプログラム
JP2010178792A Active JP4913893B2 (ja) 2006-05-09 2010-08-09 映像品質推定装置、方法、およびプログラム

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2010178792A Active JP4913893B2 (ja) 2006-05-09 2010-08-09 映像品質推定装置、方法、およびプログラム

Country Status (6)

Country Link
EP (1) EP2018068B1 (ja)
JP (2) JP4594389B2 (ja)
KR (1) KR100933509B1 (ja)
CN (1) CN101151904B (ja)
CA (1) CA2604053C (ja)
WO (1) WO2007129422A1 (ja)

Families Citing this family (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101151904B (zh) * 2006-05-09 2010-06-16 日本电信电话株式会社 视频品质评估设备、方法
JP4802209B2 (ja) * 2008-05-09 2011-10-26 日本電信電話株式会社 映像品質推定方法、装置およびプログラム
JP5221459B2 (ja) * 2009-07-01 2013-06-26 日本電信電話株式会社 映像品質推定装置、システム、方法およびプログラム
BR112012008605B1 (pt) 2009-10-22 2021-09-08 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Aparelho e método de estimação de qualidade de vídeo
CN102075965A (zh) * 2009-11-24 2011-05-25 中国移动通信集团天津有限公司 一种移动终端性能评估方法和装置
CN105847788B (zh) 2010-01-11 2018-04-06 瑞典爱立信有限公司 视频质量估计技术
JP5450279B2 (ja) * 2010-06-16 2014-03-26 日本電信電話株式会社 映像品質客観評価装置及び方法及びプログラム
CN101895787B (zh) * 2010-07-21 2012-09-12 深圳市融创天下科技股份有限公司 一种视频编码性能主观评价方法及系统
ES2586946T3 (es) * 2010-07-30 2016-10-19 Deutsche Telekom Ag Método y aparato para evaluar la calidad de una secuencia de vídeo mediante la sincronización temporal del flujo de bits encriptado de un codificador de vídeo con la secuencia de vídeo procesada obtenida por un descodificador de vídeo exterior
CN103686176B (zh) * 2013-12-30 2016-09-21 清华大学 一种用于视频编码的码率估计方法
JP6466963B2 (ja) * 2014-11-17 2019-02-06 日本電信電話株式会社 映像品質推定装置、映像品質推定方法、および映像品質推定プログラム
JP6388613B2 (ja) * 2016-02-24 2018-09-12 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 画像処理装置、設計支援システム及びプログラム
CN106209920B (zh) * 2016-09-19 2019-11-22 贵州白山云科技股份有限公司 一种dns服务器的安全防护方法以及装置
WO2018142947A1 (ja) * 2017-01-31 2018-08-09 ソニー株式会社 情報処理装置および方法
KR102452313B1 (ko) * 2017-11-29 2022-10-07 한국전자통신연구원 인지 민감도를 고려하는 영상 화질 측정 방법 및 장치
JP7073894B2 (ja) 2018-05-09 2022-05-24 日本電信電話株式会社 エンゲージメント推定装置、エンゲージメント推定方法及びプログラム
CN108769179A (zh) * 2018-05-23 2018-11-06 北京顺丰同城科技有限公司 一种服务健康状态评估方法及装置
CN109286812B (zh) * 2018-10-24 2020-06-05 华中科技大学 一种hevc视频质量估计方法
CN113382237B (zh) * 2021-06-08 2022-11-04 北京杰瑞创通科技有限公司 实时视频传输的自适应动态抗网络丢包智能信源解码方法
CN115550598A (zh) * 2022-09-14 2022-12-30 北京融讯科创技术有限公司 视频会议配置方法、装置、终端设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004343415A (ja) * 2003-05-15 2004-12-02 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 符号化条件決定方法及び符号化方法及び符号化条件決定装置及び符号化システム
JP2005142900A (ja) * 2003-11-07 2005-06-02 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> 映像品質測定装置及び映像品質測定プログラム
JP2006033722A (ja) * 2004-07-21 2006-02-02 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 映像品質管理方法および映像品質管理システム
JP2006074333A (ja) * 2004-09-01 2006-03-16 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 双方向通信サービスシステムにおける品質推定方法および品質推定装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1157059C (zh) * 2002-01-29 2004-07-07 北京工业大学 一种结合运动特征的视频质量评价方法
CN101151904B (zh) * 2006-05-09 2010-06-16 日本电信电话株式会社 视频品质评估设备、方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004343415A (ja) * 2003-05-15 2004-12-02 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 符号化条件決定方法及び符号化方法及び符号化条件決定装置及び符号化システム
JP2005142900A (ja) * 2003-11-07 2005-06-02 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> 映像品質測定装置及び映像品質測定プログラム
JP2006033722A (ja) * 2004-07-21 2006-02-02 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 映像品質管理方法および映像品質管理システム
JP2006074333A (ja) * 2004-09-01 2006-03-16 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 双方向通信サービスシステムにおける品質推定方法および品質推定装置

Non-Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CSNG200400583006, 稲積泰広 他, "ビットレート制限下における動画像通信のための最適フレームレートの推定", 電子情報通信学会論文誌 Ｂ, 200207, Ｖｏｌ．Ｊ８５−Ｂ，Ｎｏ．７, ｐｐ．１１３０−１１４２, 社団法人電子情報通信学会 *
CSNG200401891005, 宮田高道 他, "動画像の品質主導型スケーラブル符号化", 情報処理学会研究報告, 20031003, Ｖｏｌ．２００３，Ｎｏ．９９，２００３−ＡＶＭ−４２, ｐｐ．２９−３４, 社団法人情報処理学会 *
CSNG200600327009, 荒山裕介 他, "符号化パラメータとパケット損失を考慮したＡＶ通信品質の推定モデル", 電子情報通信学会技術研究報告, 200511, Ｖｏｌ．１０５，Ｎｏ．４０６，ＣＱ２００５−７７, ｐｐ．５７−６０, 社団法人電子情報通信学会 *
CSNG200700095011, 山岸和久 他, "映像コミュニケーションサービスに対する表示サイズ・解像度を考慮した映像品質推定モデル", 電子情報通信学会技術研究報告, 200509, Ｖｏｌ．１０５，Ｎｏ．２８２，ＣＱ２００５−６０, ｐｐ．６１−６４, 社団法人電子情報通信学会 *
JPN6010030684, 稲積泰広 他, "ビットレート制限下における動画像通信のための最適フレームレートの推定", 電子情報通信学会論文誌 Ｂ, 200207, Ｖｏｌ．Ｊ８５−Ｂ，Ｎｏ．７, ｐｐ．１１３０−１１４２, 社団法人電子情報通信学会 *
JPN6010030687, 山岸和久 他, "映像コミュニケーションサービスに対する表示サイズ・解像度を考慮した映像品質推定モデル", 電子情報通信学会技術研究報告, 200509, Ｖｏｌ．１０５，Ｎｏ．２８２，ＣＱ２００５−６０, ｐｐ．６１−６４, 社団法人電子情報通信学会 *
JPN6010030690, 宮田高道 他, "動画像の品質主導型スケーラブル符号化", 情報処理学会研究報告, 20031003, Ｖｏｌ．２００３，Ｎｏ．９９，２００３−ＡＶＭ−４２, ｐｐ．２９−３４, 社団法人情報処理学会 *
JPN6010030693, 荒山裕介 他, "符号化パラメータとパケット損失を考慮したＡＶ通信品質の推定モデル", 電子情報通信学会技術研究報告, 200511, Ｖｏｌ．１０５，Ｎｏ．４０６，ＣＱ２００５−７７, ｐｐ．５７−６０, 社団法人電子情報通信学会 *

Also Published As

Publication number Publication date
JP4913893B2 (ja) 2012-04-11
JP4594389B2 (ja) 2010-12-08
WO2007129422A1 (ja) 2007-11-15
CN101151904B (zh) 2010-06-16
EP2018068A4 (en) 2011-10-05
JP2010252400A (ja) 2010-11-04
CA2604053A1 (en) 2007-11-09
KR100933509B1 (ko) 2009-12-23
EP2018068B1 (en) 2016-06-22
CA2604053C (en) 2012-07-10
KR20080007550A (ko) 2008-01-22
CN101151904A (zh) 2008-03-26
EP2018068A1 (en) 2009-01-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4594389B2 (ja) 映像品質推定装置、方法、およびプログラム
JP4490483B2 (ja) 映像品質推定装置、方法、およびプログラム
US7965203B2 (en) Video quality estimation apparatus, method, and program
JP4486130B2 (ja) 映像コミュニケーション品質推定装置、方法、およびプログラム
JP4796019B2 (ja) 映像品質推定装置、方法、およびプログラム
JP2009188969A (ja) 映像品質推定装置、方法およびプログラム
JP4490374B2 (ja) 映像品質評価装置および方法
JP4787210B2 (ja) 映像品質推定方法、装置、およびプログラム
JP4451856B2 (ja) 映像品質推定装置、方法、およびプログラム
JP4451857B2 (ja) 映像品質パラメータ推定装置、方法、およびプログラム
JP2006128972A (ja) 双方向マルチモーダルサービス品質推定装置および方法
JP4802200B2 (ja) 映像品質推定装置、方法、およびプログラム
JP4740967B2 (ja) 映像品質推定装置、方法、およびプログラム
JP4408120B2 (ja) 映像品質推定装置、方法、およびプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20100608

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20100809

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20100914

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20100916

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130924

Year of fee payment: 3

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 4594389

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130924

Year of fee payment: 3

S531 Written request for registration of change of domicile

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350