KR100935650B1 - 비디오 품질 추정 장치, 방법 및 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능한 기록매체 - Google Patents

비디오 품질 추정 장치, 방법 및 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능한 기록매체 Download PDF

Info

Publication number
KR100935650B1
KR100935650B1 KR20077022051A KR20077022051A KR100935650B1 KR 100935650 B1 KR100935650 B1 KR 100935650B1 KR 20077022051 A KR20077022051 A KR 20077022051A KR 20077022051 A KR20077022051 A KR 20077022051A KR 100935650 B1 KR100935650 B1 KR 100935650B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
video quality
degradation
frame rate
rate
video
Prior art date
Application number
KR20077022051A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20080002778A (ko
Inventor
가즈히사 야마기시
다카노리 하야시
Original Assignee
니폰덴신뎅와 가부시키가이샤
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 니폰덴신뎅와 가부시키가이샤 filed Critical 니폰덴신뎅와 가부시키가이샤
Publication of KR20080002778A publication Critical patent/KR20080002778A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100935650B1 publication Critical patent/KR100935650B1/ko

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/587Methods 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
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • H04N17/004Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for digital television systems
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102Methods 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
    • H04N19/132Sampling, masking or truncation of coding units, e.g. adaptive resampling, frame skipping, frame interpolation or high-frequency transform coefficient masking
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134Methods 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
    • H04N19/146Data rate or code amount at the encoder output
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134Methods 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
    • H04N19/154Measured or subjectively estimated visual quality after decoding, e.g. measurement of distortion
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134Methods 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
    • H04N19/156Availability of hardware or computational resources, e.g. encoding based on power-saving criteria
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134Methods 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
    • H04N19/164Feedback from the receiver or from the transmission channel
    • H04N19/166Feedback from the receiver or from the transmission channel concerning the amount of transmission errors, e.g. bit error rate [BER]
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/61Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding in combination with predictive coding
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/85Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression
    • H04N19/89Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression involving methods or arrangements for detection of transmission errors at the decoder
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/04Processing captured monitoring data, e.g. for logfile generation
    • H04L43/045Processing captured monitoring data, e.g. for logfile generation for graphical visualisation of monitoring data
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0823Errors, e.g. transmission errors
    • H04L43/0829Packet loss
    • H04L43/0835One way packet loss

Landscapes

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

Abstract

영상 매체의 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임률(21A), 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 입력 코딩 비트율(21B), 및 패킷 손실 발생 확률을 나타내는 입력 패킷 손실률(21C)로 입력된 메인 파라미터(21)에 대응하는 주관적 비디오 품질을 추정하는데 있어서, 열화 모델 특정 유닛(12)은 입력 프레임률(21A) 및 입력 코딩 비트율(21B)에 근거하여 패킷 손실률과 기준 주관적 비디오 품질(23) 사이의 관계를 나타내는 열화 모델(22)을 특정한다. 원하는 주관적 비디오 품질 추정값(24)은 열화 모델(22)을 사용하는 것에 의하여 계산된 입력 패킷 손실률(21C)에 대응하는 비디오 품질 열화율에 근거하여 기준 주관적 비디오 품질을 보정하는 것에 의하여 계산된다.
Figure R1020077022051
영상 매체, 코딩 비트율, 프레임률, 패킷 손실률, 품질 보정, 주관적 비디오 품질 추정, 열화 모델

Description

비디오 품질 추정 장치, 방법 및 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능한 기록매체{Video Quality Estimation Apparatus, Method, and Computer-Readable Recording Medium for Recording Program}
본 발명은 영상 통신 기술에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로 단말이 복수의 프레임들로 인코딩된 영상 매체를 수신하고 재생하는 경우 시청자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질을 추정하는 비디오 품질 추정 기술에 관한 것이다.
고속 광대역 인터넷 접속 네트워크의 발전은 인터넷을 통하여 단말들 또는 서버 단말들 사이에 비디오 및 오디오 데이터를 포함하는 영상 매체를 전송하는 영상 통신 서비스의 보급에 대한 기대를 증가시켰다.
이러한 형식의 영상 통신 서비스는 영상 매체 전송 효율을 향상시키기 위하여 인코딩 통신을 사용하며, 여기서 영상 매체는 복수의 프레임들로 인코딩되어 인간 시각 특성 또는 영상 매체의 이미지 사이 또는 프레임 사이의 자기상관을 사용하여 전송된다.
한편, 영상 통신 서비스에 사용되는 인터넷과 같은 베스트-에포트형(best-effort) 네트워크가 반드시 통신 품질을 보장해주는 것은 아니다. 이러한 이유에서, 인터넷을 통하여 시간적 연속성을 갖는 영상 매체와 같은 스트리밍 컨텐츠를 전송하는 경우, 통신 회선의 좁은 대역 또는 과밀의 경우 통신 회선을 통하여 수신 및 재생되는 영상 매체로부터 시청자가 실질적으로 느끼는 품질, 즉 주관적 비디오 품질의 저하를 인식할 수 있다. 또한, 애플리케이션에 의한 인코딩은 주관적 비디오 품질의 저하로 인식될 수 있는 비디오 이미지에 대한 인코딩 왜곡을 추가한다. 좀 더 구체적으로, 시청자는 비디오 이미지에서 흐려짐, 번짐, 모자이크형 외곡 및 흔들림 효과와 같은 영상 매체의 품질 저하를 인식한다.
영상 매체를 전송하는 영상 통신 서비스에서, 품질 저하는 쉽게 인식된다. 고품질 영상 통신 서비스를 제공하기 위하여, 서비스를 제공하기 전 애플리케이션 및 네트워크의 품질 설계와 서비스 시작 후 품질 관리가 중요하다. 이것은 시청자에 의해 시청되는 비디오 품질을 적절하게 표현할 수 있는 간단하고 효율적인 비디오 품질 추정 기술을 요구한다.
스트리밍 컨텐츠들 중 하나인 영상 매체의 품질을 추정하기 위한 종래 기술로서, ITU-T 권고 P.862(International Telecommunication Union-Telecommunication Standardization Sector)는 음성 신호를 입력하는 객관적인 음성 품질 추정 방법 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)을 정의한다. ITU-T 권고 G.107은 오디오 품질 파라미터들을 입력하고 VoIP(Voice over IP)의 품질 설계에 사용되는 오디오 품질 추정 방법을 설명한다.
한편, 비디오 매체의 품질 추정 기술로, 비디오 신호를 입력하는 객관적 비디오 이미지 추정 방법(예를 들어, ITU-T 권고 J.144: 이하에서 참조 1로 언급된다)이 권고로서 제안되었다. 비디오 품질 파라미터들을 입력하는 비디오 품질 추정 방법(예를 들어, Yamagishi & Hayashi의, "디스플레이 크기 및 해상도에 근거한 영 상 통신 서비스의 비디오 품질 열화 모델(Video Quality Estimation Model based on Displaysize and Resonlution for Audiovisual Communication Services)", IEICE Technical Report CQ2005-90, 2005.009, PP. 61-64: 이하에서 참조 2로 언급된다)이 또한 제안되었다, 이 기술은 비디오 품질과 각 비디오 품질 파라미터 사이의 관계에 근거하여 비디오 품질을 정식화하고, 곱의 선형적 합에 의해 비디오 품질을 정식화한다. 코딩 파라미터와 패킷 손실을 고려한 품질 열화 모델(예를 들어, Arayama, Kitawaki, & Yamada의 "코딩 및 패킷 손실에 의한 품질 파라미터의 영상 통신 품질 열화 모델(Opinion model for audio-visual communication quality for quality parameters by coding and packet loss)", IEICE Technical Report CQ2005-77, 2005/11, pp. 57-60: 이하에서 참조 3으로 언급된다)이 또한 제안된다.
애플리케이션 네트워크의 품질 설계 및 품질 관리에 있어서, 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 조건들에 대응하는 품질 설계/관리에 대한 명확하고 유용한 가이드라인(guideline)이 필요하다. 특별히, 많은 요소들(factors)의 존재 때문에, 즉 영상 통신 서비스의 비디오 품질에 영향을 주는 비디오 품질 파라미터들 때문에, 품질 설계/관리를 위한 가이드라인을 획득하기 위하여 비디오 품질 파라미터들이 비디오 품질에 주는 영향 또는 개선되어야 하는 특정 비디오 품질 파라미터들 및 그것의 비디오 품질 개선 효과를 아는 것이 중요하다.
비디오 품질에 큰 영향을 주는 요소들은 영상 매체의 인코딩 컨텐츠를 대표하는 코딩 비트율 및 프레임률이다. 코딩 비트율은 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트들의 수를 나타내는 값이다. 프레임률은 영상 매체의 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 값이다.
특정 코딩 비트율로 인코딩된 비디오 이미지를 제공하는 경우, 비디오 이미지가 높은 프레임률에서 인코딩되면, 부드러운 비디오 이미지가 얻어지기 때문에 시간적인 비디오 품질은 향상된다. 한편, 단위 프레임당 코딩 비트들의 수의 감소로 인하여 공간 이미지 열화가 현저해지고 이는 비디오 품질 저하를 가져온다. 비디오 이미지가 단위 시간당 많은 수의 코딩 비트를 사용하여 인코딩되면, 공간 이미지 열화는 향상되고 따라서 더 나은 비디오 품질을 얻을 수 있다. 그러나, 단위 시간당 프레임의 수가 감소하기 때문에 저키 효과(jerky effect)를 갖는 순간적인 프레임 드롭(drop)이 일어나고, 이는 비디오 품질 저하를 가져온다.
비디오 품질에 큰 영향을 주는 다른 요소는 패킷 손실률이다. 패킷 손실률은 통신 네트워크 또는 단말 상에서 일어나는, 영상 매체를 전송하는데 사용되는 패킷 손실 발생 확률을 나타낸다.
일반적으로, 높은 패킷 손실률을 인코딩된 영상 매체의 일반적인 디코딩을 방해한다. 만약 코딩 비트율이 낮다면, 비디오 품질에 대한 패킷 손실의 영향은 작다. 그러나, 패킷 손실률이 변하지 않더라도, 코딩 비트율이 높다면 비디오 품질에 매우 큰 영향을 준다. 패킷 손실률은 프레임률과 관련하여 상술한 것과 동일한 특성을 갖는다.
따라서, 코딩 비트율 및 프레임 비트율에 따라 변화하는 비디오 품질에 대하여 패킷 손실률의 영향을 고려하여, 코딩 비트율, 프레임률, 및 패킷 손실률의 설정값과 그에 대응하는 비디오 품질을 알기 위하여, 품질 설계/관리를 위한 명확하고 유용한 가이드라인이 중요하다.
그러나, 상기 참조 1에서 상술한 바와 같이 입력으로 비디오 신호를 사용하는 객관적인 품질 추정 방법은 비디오 이미지의 특징, 즉 공간적이고 시간적인 왜곡으로부터 계산된 특징을 고려한 비디오 품질을 추정한다. 따라서, 많은 요소들, 즉 영상 통신 서비스의 비디오 품질 상의 비디오 품질 파라미터들의 영향이 명확하지 않다. 따라서, 향상되어야 하는 비디오 품질 파라미터 및 비디오 품질 상의 그 향상된 영향을 아는 것이 불가능하다.
상술한 참조 2 및 3은 입력으로 비디오 품질 파라미터들을 사용하는 비디오 품질 추정 방법들을 설명한다. 그러나, 이 방법들에서, 코딩 비트율 및 프레임률의 세트에 따라 비디오 품질 변화상의 패킷 손실의 영향이 변한다는 사실이 고려되지 않는다. 따라서, 애플리케이션 및 네트워크의 품질 설계 및 품질 관리에 있어서 품질 설계/관리를 위한 명확하고 유용한 가이드라인을 획득하는 것이 불가능하다.
본 발명은 상술한 문제를 해결하기 위하여 이루어진 것으로, 그것의 목적은 코딩 비트율 및 프레임률에 따라 변화하는, 비디오 품질에 대한 패킷 손실의 영향을 고려하여, 품질 설계/관리를 위한 명확하고 유용한 가이드라인을 얻을 수 있는 비디오 품질 추정 장치, 방법 및 프로그램을 제공하고자 하는 것이다.
상술한 문제를 해결하기 위하여 본 발명에 따른 비디오 품질 추정 방법은 메인 파라미터로서, 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 코딩 비트율, 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 프레임률, 및 패킷 손실 발생 확률을 나타내는 입력 패킷 손실률을 추출하는 파라미터 추출 유닛; 패킷 손실 없이 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률로 인코딩된 영상 매체의 주관적 비디오 품질을 나타내는 기준 주관적 비디오 품질을 저장하는 제1 저장 유닛; 상기 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률에 근거하여 입력 패킷 손실률과 상기 기준 주관적 비디오 품질의 열화 사이의 관계를 나타내는 열화 모델을 특정하도록 하는 열화 모델 특정 유닛; 및 상기 특정된 열화 모델을 사용하는 것에 의하여 계산되는, 상기 입력 패킷 손실률에 대응하는 비디오 품질 열화율에 근거하여 상기 기준 주관적 비디오 품질을 보정하고, 그에 의하여 통신 네트워크를 통하여 수신되고 임의의 단말 상에서 재생되는 영상 매체로부터 사용자가 실제로 느끼는 주관적 영상 품질의 추정값을 계산하는 비디오 품질 보정 유닛을 포함한다.
본 발명에 따른 비디오 품질 추정 방법은 파라미터 추출 유닛이 메인 파라미터로서, 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 코딩 비트율, 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 프레임률, 및 패킷 손실 발생 확률을 나타내는 입력 패킷 손실률을 추출하도록 하는 파라미터 추출 단계; 제1 저장 유닛이 패킷 손실 없이 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률로 인코딩된 영상 매체의 주관적 비디오 품질을 나타내는 기준 주관적 비디오 품질을 저장하도록 하는 제1 저장 단계; 열화 모델 특정 유닛이 상기 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률에 근거하여 입력 패킷 손실률과 상기 기준 주관적 비디오 품질의 열화 사이의 관계를 나타내는 열화 모델을 특정하도록 하는 열화 모델 특정 단계; 및 비디오 품질 보정 유닛이 상기 특정된 열화 모델을 사용하는 것에 의하여 계산되는, 상기 입력 패킷 손실률에 대응하는 비디오 품질 열화율에 근거하여 상기 기준 주관적 비디오 품질을 보정하고, 그에 의하여 통신 네트워크를 통하여 수신되고 임의의 단말 상에서 재생되는 영상 매체로부터 사용자가 실제로 느끼는 주관적 영상 품질의 추정값을 계산하도록 하는 비디오 품질 보정 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 프로그램은, 통신 네트워크를 통하여 임의의 단말에 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체를 전송하기 위한 영상 통신에 있어서, 상기 단말 상에 재생된 영상 매체로부터 시청자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질의 추정값을 계산하는 비디오 품질 추정 장치의 컴퓨터가, 파라미터 추출 유닛이 메인 파라미터로서, 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 코딩 비트율, 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 프레임률, 및 패킷 손실 발생 확률을 나타내는 입력 패킷 손실률을 추출하도록 하는 파라미터 추출 단계; 제1 저장 유닛이 패킷 손실 없이 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률로 인코딩된 영상 매체의 주관적 비디오 품질을 나타내는 기준 주관적 비디오 품질을 저장하도록 하는 제1 저장 단계; 열화 모델 특정 유닛이 상기 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률에 근거하여 입력 패킷 손실률과 상기 기준 주관적 비디오 품질의 열화 사이의 관계를 나타내는 열화 모델을 특정하도록 하는 열화 모델 특정 단계; 및 비디오 품질 보정 유닛이 상기 특정된 열화 모델을 사용하는 것에 의하여 계산되는, 상기 입력 패킷 손실률에 대응하는 비디오 품질 열화율에 근거하여 상기 기준 주관적 비디오 품질을 보정하고, 그에 의하여 통신 네트워크를 통하여 수신되고 임의의 단말 상에서 재생되는 영상 매체로부터 사용자가 실제로 느끼는 주관적 영상 품질의 추정값을 계산하도록 하는 비디오 품질 보정 단계를 수행하게 한다.
본 발명에 따르면, 영상 매체의 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임률, 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 입력 코딩 비트율, 및 패킷 손실 발생 확률을 나타내는 입력 패킷 손실률로 입력된 메인 파라미터에 대응하는 주관적 비디오 품질을 추정하는데 있어서, 열화 모델 특정 유닛은 입력 프레임률과 입력 코딩 비트율에 근거하여 패킷 손실률과 기준 주관적 비디오 품질의 열화 사이의 관계를 나타내는 열화 모델을 특정한다. 기준 주관적 비디오 품질은 이 열화 모델을 사용하는 것에 의하여 계산된 입력 패킷 손실률에 대응하는 비디오 품질 열화율에 근거하여 보정된다.
따라서, 추정 조건으로 입력된 입력 코딩 비트율 및 프레임률에 대응하는 열화 모델을 참조하여 추정 조건으로 입력된 패킷 손실률에 대응하는 비디오 품질 열화율을 계산하고, 소정 비디오 품질 추정값을 획득하기 위하여 이 비디오 품질 열화율에 근거하여 기준 주관적 비디오 품질을 보정하는 것이 가능하다.
이것은, 품질 설계/관리를 위한 명확하고 유용한 가이드라인을 획득하기 위하여, 코딩 비트율 및 프레임률에 따라 변하는 비디오 품질 상의 패킷 손실률의 영향을 고려하여, 코딩 비트율, 프레임률, 패킷 손실률의 설정값과 이에 대응하는 비디오 품질을 알 수 있게 한다. 이 가이드라인은 서비스 제공 전 어플리케이션과 네트워크의 품질 설계 및 서비스 시작 후 품질 관리에 매우 유용하다.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타 내는 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 열화 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다.
도 3은 패킷 손실률 대 주관적 비디오 품질 특성(프레임률에 대하여)을 나타내는 그래프이다.
도 4는 패킷 손실률 대 주관적 비디오 품질 특성(코딩 비트율에 대하여)을 나타내는 그래프이다.
도 5는 프레임률 대 열화 지표 특성을 나타내는 그래프이다.
도 6은 코딩 비트율 대 열화 지표 특성을 나타내는 그래프이다.
도 7은 열화 지수를 나타내는 3차원 그래프이다.
도 8은 패킷 손실률 대 비디오 품질 열화율 특성(프레임률에 대하여)을 나타내는 그래프이다.
도 9는 본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도 10은 열화 지표 정보의 구조적 예를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다.
도 12는 본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 열화 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다.
도 13은 열화 지표 특성 계수 DB의 배치를 나타내는 설명도이다.
도 14는 본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도 15는 본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다.
도 16은 본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다.
도 17은 프레임률 대 주관적 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다.
도 18은 프레임률 대 열화 지표 특성을 나타내는 그래프이다.
도 19는 코딩 비트율 대 열화 지표 특성을 나타내는 그래프이다.
도 20은 가우시안 함수를 나타내는 설명도이다.
도 21은 가우시안 함수에 의해 모델링된 프레임률 대 주관적 비디오 품질 특성을 나타내는 설명도이다.
도 22는 코딩 비트율 대 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다.
도 23은 본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 기준 주관적 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도 24는 열화 모델 특정 파라미터 정보의 구조적 예를 나타내는 도면이다.
도 25는 본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다.
도 26은 본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 유닛의 배치를 나타내는 도면이다.
도 27은 특성 특성 계수 DB의 배치를 나타내는 설명도이다.
도 28은 로지스틱 함수를 나타내는 설명도이다.
도 29는 로지스틱 함수에 의해 모델링된 코딩 비트율 대 열화 지표 특성을 나타내는 설명도이다.
도 30은 본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 기준 주관적 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도 31은 실시예를 사용한 비디오 품질 추정 장치의 추정 정확도를 나타내는 그래프이다.
도 32는 종래 비디오 품질 추정 장치의 추정 정확도를 나타내는 그래프이다.
도 33은 본 발명의 제5 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 열화 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다.
도 34는 영상 통신 서비스에서 영상 매체의 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다.
도 35는 로지스틱 함수에 의해 모델링된 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다.
도 36은 프레임률 대 최고 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다.
도 37은 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성을 나타내는 그래프이다.
도 38은 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성을 나타내는 그래프이다.
도 39는 본 발명의 제5 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도 40은 열화 모델 특정 파라미터 정보의 구조적 예를 나타내는 도면이다.
도 41은 본 발명의 제6 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 열화 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다.
도 42는 특성 계수 DB의 배치를 나타내는 설명도이다.
도 43은 본 발명의 제6 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도 44는 실시예를 사용한 비디오 품질 추정 장치의 추정 정확도를 나타내는 그래프이다.
본 발명의 실시예가 첨부되는 도면을 참조하여 이하에서 설명될 것이다.
[제1 실시예]
본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치가 도 1을 참조하여 먼저 설명될 것이다. 도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다.
비디오 품질 추정 장치(1)는 입력 정보를 계산하는 컴퓨터와 같은 정보 처리 장치로 구성된다. 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체를 통신 네트워크를 통하여 임의의 단말로 전송하기 위한 영상 통신에서, 비디오 품질 추정 장치(1)는 영상 매체에 대한 추정 조건을 입력하고 기결정된 열화 모델을 이용하여 그 단말 상에 재생된 영상 매체로부터 시청자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질의 추정값을 계산한다.
이 실시예에서, 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 입력 코딩 비트율, 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임률, 및 패킷 손실 발생 가능성을 나타내는 입력 패킷 손실률이 입력된다. 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률로 인코딩된 영상 매체의 주관적 비디오 품질을 가리키는 기준 주관적 비디오 품질에 대하여, 기준 주관적 비디오 품질에서 패킷 손실률과 열화 사이의 관계를 나타내는 열화 모델이 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률에 근거하여 특정된다. 이 기준 주관적 비디오 품질은 특정된 열화 모델에 의해 계산된 패킷 손실에 대응하는 비디오 품질 열화율에 근거하여 보정되고, 그에 의하여 추정값을 계산한다.
[비디오 품질 추정 장치]
본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치가 도 1 및 도 2를 참조하여 이하에서 상세히 설명될 것이다. 도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 열화 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다.
비디오 품질 추정 장치(1)는 주요 기능 유닛으로 파라미터 추출 유닛(11), 열화 모델 특정 유닛(12), 및 비디오 품질 추정 유닛(13)을 포함한다. 이 기능 유닛들은 전용 계산 회로 또는 CPU와 같은 마이크로 프로세서 및 마이크로 프로세서를 판독하고 하드웨어와 프로그램이 상호동작하도록 미리 준비된 프로그램을 실행하는 그들의 주변 회로들을 제공하는 것에 의하여 구현될 수 있다. 메모리 및 하드 디스크와 같은 저장 장치를 포함하는 저장 유닛들(추후 설명될 것임)은 이 기능 유닛들에서 사용되는 프로세스 정보 조각들을 저장한다. 이 프로세서 정보 조각들은 저장 장치를 포함하는 저장 유닛(미도시)을 통하여 기능 유닛들 사이에서 교환된다. 프로그램은 저장 유닛 내에 저장될 수 있다. 비디오 품질 추정 장치(1)는 또한 일반 정보 처리 장치들과 마찬가지로, 저장 장치, 동작 입력 장치, 및 스크린 디스플레이 장치와 같든 다양한 기본 구성요소들을 포함한다.
파라미터 추출 유닛(11)은 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 종류의 추정 조건들(10)을 추출하는 함수, 추정 조건들(10)로부터 영상 매체의 인코딩과 관련된 프레임률 및 코딩 비트율을 추출하는 함수, 추정 조건들(10)로부터 영상 매체를 전송하기 위한 단말 및 통신 네트워크의 성능과 관련된 패킷 손실률을 추출하는 함수, 및 메인 파라미터로서 입력 프레임률(fr)(21A), 입력 코딩 비트율(br)(21B), 및 입력 패킷 손실률(pl)(21C)을 포함하는 패킷 손실률을 출력하는 함수를 갖는다.
운영자는 키보드와 같은 동작 입력 장치를 사용하여 추정 조건들(10)을 입력할 수 있다. 선택적으로 추정 조건들(10)은 외부 장치, 기록 매체, 또는 데이터를 입출력하기 위한 데이터 입출력 장치를 사용하는 것에 의해 통신 네트워크로부터 획득되거나, 실제 영상 통신 서비스로부터 측정될 수 있다. 입력 패킷 손실률(pl)(21C)은 영상 통신 서비스의 특성 또는 소정의 주관적 비디오 품질에 따라 통신 네트워크에서의 패킷 손실 및 단말에서의 패킷 손실 중 하나 또는 모두를 포함할 수 있다.
열화 모델 특정 유닛(12)은 파라미터 추출 유닛(11)으로부터 출력된 메인 파라미터들(21)의 입력 프레임률(21A) 및 입력 코딩 비트율(21B)에 근거하여, 기준 주관적 비디오 품질(23)에서의 패킷 손실률 대 열화 사이의 관계를 나타내는 열화 모델(22)을 특정하는 함수를 갖는다. 기준 주관적 비디오 품질(23)은 패킷 손실 없이 입력 프레임률(21A) 및 입력 코딩 비트율(21B)로 인코딩된 영상 매체의 주관적 비디오 품질이다. 기준 주관적 비디오 품질(23)은 저장 유닛(23M)(제1 저장 유닛)에 미리 저장될 수 있다. 선택적으로, 파라미터 추출 유닛(11)이 메인 파라미터(21)와 추정 조건(10)으로부터 기준 주관적 비디오 품질(23)을 추출하여 그것을 저장 유닛(23M)에 저장할 수 있다.
비디오 품질 보정 유닛(13)은 열화 모델 특정 유닛(12)에 의해 특정된 열화 모델(22)을 참조하는 것에 의하여, 메인 파라미터들(21)의 입력 패킷 손실률(21C)에 대응하는 비디오 품질 열화율을 계산하는 함수 및 그 비디오 품질 열화율에 근거하여 기준 주관적 비디오 품질(23)을 보정하는 것에 의하여 소정의 주관적 비디오 품질 추정값(24)을 계산하는 함수를 갖는다.
열화 모델 특정 유닛(12)은 또한 도 2에 도시된 바와 같이 몇몇 기능 유닛들을 포함한다. 주요 기능 유닛들은 프레임률 열화 지표 계산 유닛(12A), 코딩 비트율 열화 지표 계산 유닛(12B), 및 열화 지표 계산 유닛(12C)을 포함한다.
프레임률 열화 지표 계산 유닛(12A)은 저장 유닛(31M)(제2 저장 유닛) 내의 프레임률 대 열화 지표 특성(31A)을 참조하여, 입력 프레임률(fr)(21A)로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질 특성의 열화에 대한 패킷 손실률의 영향도를 나타 내는 프레임률 열화 지표(τ1(fr))(제1 열화 지표; 32A)를 계산하는 함수를 갖는다.
코딩 비트율 열화 지표 계산 유닛(12B)은 저장 유닛(31M) 내의 코딩 비트율 대 열화 지표 특성(31B)을 참조하여, 입력 코딩 비트율(br)(21B)로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질 특성의 열화에 대한 패킷 손실률의 영향도를 나타내는 코딩 비트율 열화 지표(τ2(br))(제2 열화 지표; 32B)를 계산하는 함수를 갖는다.
열화 지표 계산 유닛(12C)은 열화 모델(22)을 특정하기 위한 파라미터로서 프레임률 열화 지표(τ1(fr)) 및 코딩 비트율 열화 지표(τ2(br))에 근거하여, 입력 프레임률(fr)(21A) 및 입력 코딩 비트율(br)(21B)로 전송된 영상 매체의 기준 주관적 비디오 품질(23)에서 열화에 대한 패킷 손실률의 영향도를 나타내는 열화 지표τ(fr, br)(33)를 계산하는 함수를 갖는다.
프레임률 대 열화 지표 특성(31A) 및 코딩 비트율 대 열화 지표 특성(31B)이 열화 지표 유도 특성들(31)로서 준비되고 저장 유닛(31M)(제2 저장 유닛)에 미리 저장된다.
[주관적 비디오 품질 특성]
영상 통신 서비스의 영상 매체의 주관적 비디오 품질 특성에서 열화에 대한 패킷 손실률의 영향이 도 3 및 4를 참조하여 이하에서 상세히 설명될 것이다. 도 3은 영상 통신 서비스에서 영상 통신 매체의 패킷 손실률 대 주관적 비디오 품질 특성(프레임률에 대하여)을 나타내는 그래프이다. 도 3은 각각의 프레임률(fr)에 대응하는 특성들을 나타낸다. 도 4는 영상 통신 서비스의 영상 통신 매체의 패킷 손 실률 대 주관적 비디오 품질 특성(코딩 비트율에 대하여)을 나타내는 그래프이다. 도 4는 각각의 코딩 비트율(br)에 대응하는 특성들을 나타낸다. 도 3 및 4를 참조하면, 가로 좌표는 패킷 손실률(pl)(%)을 나타내고 세로 좌표는 주관적 비디오 품질 값(MOS(fr, br, pl)을 나타낸다.
일반적으로 인코딩된 영상 매체의 패킷들이 통신 네트워크 또는 단말에서 손실될 때, 때때로 인코딩된 영상 매체를 정상적으로 디코딩할 수 없을 수 있다. 이 경우 영상 매체의 공간적 시간적 시스템에서의 열화로 왜곡이 일어난다. 도 3 및 4에 도시된 바와 같이, 비디오 품질은 패킷 손실률이 증가함에 따라 나빠진다.
영상 매체의 코딩 비트율이 낮다면 비디오 품질에 대한 패킷 손실률의 영향은 작다. 그러나, 패킷 손실률에 변화가 없더라도, 영상 매체의 코딩 비트율이 높다면 패킷 손실률은 비디오 품질에 큰 영향을 준다. 패킷 손실률은 프레임률과 관련하여 상술한 것과 동일한 특성을 갖는다.
예를 들여, 영상 매체의 프레임률이 높다면(fr = 30 fps), 비디오 품질은 도 3에 도시된 바와 같이 패킷 손실률의 변화에 대하여 가파르게 나빠진다. 프레임률이 낮다면(fr = 10 fps) 비디오 품질은 패킷 손실률의 변화에 대하여 부드럽게 나빠진다. 또한, 영상 매체의 코딩 비트율이 높다면(br = 3 Mps), 비디오 품질 열화는 도 4에 도시된 바와 같이 패킷 손실률의 변화에 대하여 급격하게 나빠진다. 코딩 비트율이 낮다면(br = 1 Mbps), 비디오 품질 열화는 패킷 손실률의 변화에 대하여 부드럽게 나빠진다. 즉, 패킷 손실이 일어날 때 영상 매체의 프레임률과 코딩 비트율 사이의 상호작용이 비디오 품질의 열화에 영향을 준다.
따라서, 코딩 비트율 및 프레임률에 따라 변하는 비디오 품질에 대한 패킷 손실률의 영향을 고려하여, 코딩 비트율, 프레임률 및 패킷 손실률의 설정 값과 그에 대응하는 비디오 품질을 아는 것이 품질 설계/관리에 대한 명확하고 유용한 가이드라인에 매우 중요하다.
이 실시예는 주관적 비디오 품질 특성의 그러한 성질에 초점을 맞추고 있다. 열화 모델 특정 유닛(12)은 입력 프레임률(21A) 및 입력 코딩 비트율(21B)에 근거하여 영상 매체의 기준 주관적 비디오 품질(23)에서 입력 패킷 손실률(pl)(21C)과 열화 사이의 관계를 나타내는 열화 모델(22)을 특정한다. 비디오 품질 보정 유닛(13)은 열화 모델 특정 유닛(12)에 의해 특정된 열화 모델(22)을 사용하는 것에 의하여 입력 패킷 손실률(pl)(12C)에 대응하는 주관적 비디오 품질 추정값(24)을 추정한다.
[열화 모델]
열화 모델 특정 유닛(12)에 의해 사용되는 열화 모델 및 열화 모델을 특정하는 방법이 이하에서 상세히 설명될 것이다.
패킷 손실 없이(pl = 0) 메인 파라미터(21)의 입력 프레임률(fr) 및 입력 코딩 비트율(br)로 인코딩된 영상 매체의 주관적 비디오 품질이 기준 주관적 비디오 품질(G(fr, br))로 정의된다. 입력 프레임률(fr) 및 입력 코딩 비트율(br)에서의 기준 주관적 비디오 품질(G(fr, br))에 대한 패킷 손실률(pl)에 의한 열화도가 비디오 품질 열화율(P(fr, br, pl)로 정의된다. 이 경우, 임의의 입력 패킷 손실률(pl)에서의 주관적 비디오 품질(MOS(fr, br, pl))은 다음과 같이 주어진다.
MOS(fr, br, pl) = 1 + G(fr, br)·P(fr, br, pl) (1)
패킷 손실률(pl)에 대한 주관적 비디오 품질 열화 특성은 상술한 도 3 및 4에 도시된 바와 같이 열화 모델(22)에 의해 표현될 때, 지수 함수가 사용될 수 있다. 지수 함수는 변수로서 메인 파라미터(21)의 입력 프레임률(fr), 입력 코딩 비트율(br) 및 입력 패킷 손실률(pl)을 사용하고 패킷 손실률(pl)이 증가함에 따라 주관적 비디오 품질이 단순 감소한다.
입력 프레임률(fr) 및 입력 코딩 비트율(br)에 의한 열화 모델(22) 상의 패킷 손실률의 영향도는 열화 지표 τ(fr, br)로 정의된다. 비디오 품질 열화율(P(fr, br, pl))은 다음에 의해 모델링될 수 있다.
Figure 112007069420013-pct00001
(2)
도 3 및 4에 도시된 바와 같이 프레임률(fr) 및 코딩 비트율(br)에 의한 주관적 비디오 품질에서 열화에 대한 패킷 손실의 영향도가 각각 나타난다. 프레임률(fr)에 의한 주관적 비디오 품질에 대한 영향 요소가 프레임률 열화 지표 τ1(fr)이고, 코딩 비트율에 의한 주관적 비디오 품질에 대한 영향 요소가 코딩 비트율 열화 지표 τ2(br), 이고, a, b 및 c 가 계수일 때, 열화 지표(τ(fr, br))는 다음과 같이 모델링될 수 있다.
τ(fr, br) = a + b·τ1(fr) + c·τ2(fr) (3)
이것은 프레임률 열화 지표 τ1(fr)와 코딩 비트율 열화 지표 τ2(br)의 선 형 합으로 형성된다.
도 5는 프레임률(fr)에 의한 주관적 비디오 품질의 영향 요소를 나타내는 프레임률 대 열화 지표 특성을 보여주는 그래프이다. 가로 좌표는 프레임률(fr)을 나타내고 세로 좌표는 프레임률 열화 지표(τ1(fr))를 나타낸다. 프레임률이 증가함에 따라, 프레임률 열화 지표(τ1(fr))는 단순 감소한다. 도 6은 코딩 비트율(br)에 의한 주관적 비디오 품질에 대한 영향 요소를 나타내는 코딩 비트율 대 열화 지표 특성을 보여주는 그래프이다. 가로 좌표는 코딩 비트율(br(bps))을 나타내고 세로 좌표는 코딩 비트율 열화 지표(τ2(fr))를 나타낸다. 코딩 비트율이 증가함에 따라, 코딩 비트율 열화 지표(τ2(fr))는 단순 감소한다.
열화 지표(τ(fr, br))가 프레임률 열화 지표(τ1(fr)) 및 코딩 비트율 열화 지표(τ2(fr))에 근거하여 계산될 때, 추정 조건(10)에 대응하는 열화 모델(22) 즉 패킷 손실률 대 비디오 품질 열화율 특성이 추정될 수 있다.
도 7은 열화 지표를 보여주는 3차원 그래프이다. 제1 가로좌표는 프레임률(fr)을 나타내고 제2 가로좌표는 코딩 비트율(br)을 나타내며 세로 좌표는 열화 지표(τ(fr, br))를 나타낸다. 도 8은 패킷 손실률 대 비디오 품질 열화율 특성(프레임률에 대하여)을 나타내는 그래프이다. 가로 좌표는 패킷 손실률(pl(%))을 나타내며, 세로 좌표는 비디오 품질 열화율(P(fr, br, pl))을 나타낸다. 도 8은 코딩 비트율을 br =2 Mbps로 고정하는 동안 프레임률 fr =2, 10 및 30 fps에 대응하는 특성을 나타낸다.
[제1 실시예의 동작]
본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 동작이 도 9를 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 9는 본 발명의 제1 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
비디오 품질 추정 장치(1)는 운영자로부터의 지시 동작 또는 추정 조건(10)의 입력에 따라 도 9의 비디오 품질 추정 프로세스를 시작한다. 추정 조건(10)은 메인 파라미터(21)와 함께 기준 주관적 비디오 품질(23)을 가리킨다. 비디오 품질 추정 장치(1)에서 상술한 프레임률 대 열화 지표 특성(31A)(도 5) 및 코딩 비트율 대 열화 지표 특성(31B)(도 6)이 함수식으로 저장 유닛(21M)에 미리 준비되고 저장된다.
먼저, 파라미터 추출 유닛(11)이 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 추정 조건들(10)을 추출하고, 추정 조건(10)으로부터 영상 매체의 인코딩과 관련된 프레임률 및 코딩 비트율을 추출하며, 통신 네트워크 또는 단말에서 영상 매체의 패킷 손실률을 추출하고, 메인 파라미터(21)로서 입력 프레임률(fr)(21A), 입력 코딩 비트율(br)(21B), 및 입력 패킷 손실률(pl)(21C)을 출력한다(단계 S1). 이때, 파라미터 추출 유닛(11)은 추정 조건(10)으로부터 패킷 손실 없이(pl = 0) 입력 프레임률(fr)(21A) 및 입력 코딩 비트율(br)(21B)에서의 주관적 비디오 품질을 추출하고, 이를 기준 주관적 비디오 품질(23)로 출력한다.
열화 모델 특정 유닛(12)이 파라미터 추출 유닛(11)으로부터 출력된 메인 파 라미터(21)의 입력 프레임률(21A) 및 입력 코딩 비트율(21B)에 근거하여, 영상 매체의 패킷 손실률 대 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 열화 모델(22)을 특정한다.
좀 더 구체적으로, 프레임률 열화 지표 계산 유닛(12A)이 도 5에 도시된 바와 같이 저장 유닛(31M)의 프레임률 대 열화 지표 특성(31A)을 참조하여 입력 프레임률(fr)(21A)에 대응하는 프레임률 열화 지표(τ1(fr))(32A)를 계산한다(단계 S101).
다음으로, 열화 모델 특정 유닛(12)은 코딩 비트율 열화 지표 계산 유닛(12B)이 도 6에 도시된 바와 같이 저장 유닛(31M)의 코딩 비트율 대 열화 지표 특성(31B)을 참조하여 입력 코딩 비트율(br)(21)B)에 대응하는 코딩 비트율 열화 지표(τ2(br))(32B)를 계산하게 한다(단계 S102).
열화 모델 특정 유닛(12)은 열화 지표 계산 유닛(12C)이 프레임률 열화 지표(τ1(fr))(32A) 및 코딩 비트율 열화 지표(τ2(br))(32B)의 실제 값을 상술한 식 (3)에 대체하게 하여 그에 의하여 열화 지표(τ(fr, br))(33)를 계산하게 한다(단계 S103). 이 프로세스로, 도 8에 도시된 열화 모델(22) 즉 상술한 식 (2)에 의해 표현된 패킷 손실률 대 열화 지표 특성이 특정된다.
다음으로, 비디오 품질 추정 장치(1)는 열화 모델 특정 유닛(12)에 의해 특정된 열화 모델(22)을 참조하여 비디오 품질 보정 유닛(13)이 파라미터 추출 유닛(11)으로부터 출력된 메인 파라미터(21)의 열화 지표(τ(fr, br)) 및 입력 패킷 손실률(pl)(21C)을 상술한 식 (2)에 입력하게 하며, 그에 의하여 대응하는 비디오 품질 열화율(P(fr, br, pl))을 계산하게 한다(단계 S104).
그 후, 비디오 품질 보정 유닛(13)은 비디오 품질 열화율(P(fr, br, pl))의 실제 값 및 기준 주관적 비디오 품질(23)을 상술한 식 (1)에 입력하고, 그에 의하여 비디오 품질(MOS(fr, br, pl))을 계산한다. 비디오 품질 보정 유닛(13)은 평가 목적 영상 통신 서비스를 사용하는 것에 의하여 단말 상에 재생된 영상 매체로부터 시청자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질 추정값(24)으로 비디오 품질을 출력하고(단계 S105), 일련의 비디오 품질 추정 프로세스를 종료한다.
상술한 바와 같이, 이 실시예에서, 영상 매체의 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임률(21A), 단위 시간당 코딩 비트율의 수를 나타내는 입력 코딩 비트율(21B) 및 영상 매체의 패킷 손실 발생 가능성을 나타내는 입력 패킷 손실률(21C)로 입력된 메인 파라미터(21)에 따라 주관적 비디오 품질을 추정하는데 있어서, 열화 모델 특정 유닛(12)은 입력 프레임률(21A) 및 입력 코딩 비트율(21B)에 근거하여 패킷 손실률과 참조 주관적 비디오 품질(23)에서의 열화 사이의 관계를 나타내는 열화 모델(22)을 특정한다. 원하는 주관적 비디오 품질 추정값(24)이 열화 모델(22)에 의해 계산된 입력 패킷 손실률(21C)에 대응하는 비디오 품질 열화율에 근거하여 기준 주관적 비디오 품질을 보정하는 것에 의하여 계산된다.
따라서, 추정 조건(10)으로 입력된 입력 프레임률(21A) 및 입력 코딩 비트율(21B)에 대응하는 열화 모델(22)을 참조하는 것에 의하여, 추정 조건(10)으로 입력된 입력 패킷 손실률(21C)에 대응하는 주관적 비디오 품질 추정값(24)을 획득할 수 있다.
이것은 품질 설계 및 관리를 위한 명확하고 유용한 가이드라인을 획득하기 위하여, 코딩 비트율과 프레임률에 따라 변하는 비디오 품질에 대한 패킷 손실률의 영향을 고려하여, 코딩 비트율, 프레임률 및 패킷 손실률의 설정 값들 및 그들에 대응하는 비디오 품질을 알 수 있게 한다. 이 가이드라인은 서비스 제공 전 애플리케이션과 네트워크의 품질 설계 및 서비스 시작 후 품질 관리에 매우 유용할 수 있다.
예를 들어, 영상 매체가 소정 비디오 품질로 공급되어야 한다고 가정하자. 이 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치(1)의 사용은 특정 패킷 손실률을 획득할 수 있게 한다. 즉, 소정의 비디오 품질을 만족시면서 코딩 비트율과 프레임률로 인코딩된 영상 매체를 전송할 수 있게 한다. 특별히, 코딩 비트율은 종종 네트워크의 제약에 의해 제한된다. 이 경우, 코딩 비트율이 고정되고, 이 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치(1)가 적용된다. 이것은 프레임률, 패킷 손실률 및 비디오 품질 사이의 관계를 용이하고 명확하게 획득할 수 있게 한다.
이 실시예에 설명된 예에서, 열화 지표(33)를 계산하는데 사용되는 프레임률 대 열화 지표 특성(31A) 및 코딩 비트율 대 열화 지표 특성(31B)은 함수식의 형태로 준비된다. 그러나, 열화 지표(33)를 유도하기 위하여 사용되는 열화 지표 유도 특성(31)은 함수식으로 제한되지 않는다. 그들을 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률에 대응하는 값으로 저장 유닛(31M)에 저장될 수 있다.
도 10은 입력 프레임률, 입력 코딩 비트율, 및 열화 지표 사이의 상관관계를 나타내는 열화 지표 정보의 구조적인 예를 나타낸다. 각 열화 지표 정보는 입력 프레임률(fr)(21A), 입력 코딩 비트율(br)(21B)의 세트 및 대응하는 열화 지표(τ(fr, br))를 포함한다. 열화 지표 정보는 열화 지표 유도 특성(31)에 근거하여 계산되어 저장 유닛(31M)에 미리 저장된다.
열화 모델 특정 유닛(!2)은 열화 지표 정보를 참조하는 것에 의하여 입력 프레임률(21A) 및 입력 코딩 비트율(21B)에 대응하는 열화 지표(τ(fr, br))를 유도할 수 있다.
이 실시예에서, 열화 지표(τ(fr, br))에 대응하는 비디오 품질 열화율(P(fr, br, pl))은 상술한 식 (2)를 사용하는 것에 의하여 계산된다. 그러나, 비디오 품질 열화율(P(fr, br, pl))은 임의의 다른 계산 공식을 사용하는 것에 의하여 계산될 수 있다.
예를 들면, 비디오 품질 열화율(P(fr, br, pl))은 열화 지표(τ(fr, br))를 사용하여 입력 프레임률(fr) 및 입력 코딩 비트율(br)과 지수 함수들에 의해 결정된 다수의 계수들의 세트의 곱셈-함 동작에 의하여 획득되는 확장 지수 함수 (4)를 사용하는 것에 의하여 모델링될 수 있으며, 다음과 같이 주어진다.
Figure 112007069420013-pct00002
(4)
이 계산은 예를 들면, 패킷 손실률(pl)이증가함에 따라 비디오 품질 열화율(P(fr, br, pl))가 급격하게 감소하는 경우에 적절하다.
비디오 품질 열화율(P(fr, br, pl))은 패킷 손실률(pl)과 계수 a 및 b만 사 용하여 선형 함수로 모델링될 수 있으며, 다음과 같이 주어진다.
P(fr, br, pl) = a + b·pl (5)
이 식은 작은 변화 폭을 갖는 제한된 추정 조건 하에서 사용될 수 있으며, 계산 시간을 매우 단축시킨다.
[제2 실시예]
본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치가 도 11 및 12을 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 11은 본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다. 상술한 도 1과 동일한 참조 번호는 도 11의 동일하거나 유사한 부분을 지시한다. 도 12는 본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 열화 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다. 상술한 도 2와 동일한 참조부호는 도 12의 동일하거나 유사한 부분을 지시한다.
제1 실시예는 미리 준비된 열화 지표 유도 특성(31)을 참조하는 것에 의하여 입력 프레임률(21A) 및 입력 코딩 비트율(21B)에 대응하는 열화 지표(33)가 유도되는 경우를 예시적으로 설명하고 있다. 제2 실시예에서는 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 추정 조건들(10)에 대응하는 열화 지표 유도 특성(31)이 추정 조건(10) 즉, 영상 통신 서비스의 통신 타입, 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 성능 또는 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 환경에 근거하여 결과적으로 특정되는 경우가 설명될 것이다.
제1 실시예(도 1)와 유사하게, 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치(1)는 열화 지표 특성 계수 추출 유닛(14) 및 열화 지표 계수 데이터베이스(26)(이하 에서 열화 지표 특성 계수 DB라 한다)를 포함한다.
열화 지표 특성 계수 추출 유닛(14)은 저장 유닛(26M)(제3 저장 유닛)의 열화 지표 특성 계수 DB(26)를 참조하여 추정 조건들(10)로부터 파라미터 추출 유닛(11)에 의해 추출된 서브 파라미터들(25)에 대응하는 열화 지표 계수(27)를 추출하는 함수를 갖는다.
도 13은 열화 지표 특성 계수 DB의 배치를 나타내는 설명도이다. 열화 지표 특성 계수 DB(26)는 다양한 서브 파라미터들(25) 및 대응하는 열화 지표 계수들(a, b, c, ...,i)(27)의 세트를 나타내는 데이터베이스이다. 서브 파라미터들(25)은 영상 통신 서비스의 통신 타입을 가리키는 통신 타입 파라미터(25A), 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 성능을 가리키는 재생 성능 파라미터(25B), 및 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 환경을 가리키는 재생 환경 파라미터(25C)를 포함한다.
통신 타입 파라미터(25A)의 구체적인 예는 평가 목적 영상 통신 서비스에 의해 실행된 통신 타입을 가리키는 "테스크(task)"이다.
재생 성능 파라미터(25B)의 구체적인 예는 "인코딩 방법", "비디오 포맷", 및 영상 매체의 인코딩과 관련된 "키 프레임"과 단말의 매체 재생 성능과 관련된 "모니터 크기" 및 "모니터 해상도"이다.
재생 환경 파라미터(25C)의 구체적인 예는 단말 상에서 매체를 재생하는 "실내 조도(indoor luminance)"이다.
서브 파라미터들(25)은 이 예들에 제한되지 않는다. 그들은 평가 목적 영상 통신 서비스 또는 영상 매체의 내용에 따라 임의적으로 선택될 수 있으며, 통신 타 입 파라미터(25A), 재생 성능 파라미터(25B) 및 재생 환경 파라미터(25C) 중 적어도 하나를 포함하기만 하면 된다.
특성 계수 추출 유닛(14)은 미리 준비된 저장 유닛(26M)의 특성 계수 DB(26)를 참조하여 서브 파라미터들(25)에 대응하는 열화 지표 계수들(27)을 추출한다. 열화 지표 계수들(27)은 열화 모델(33)을 유도하기 위하여 사용되는 열화 지표 유도 특성들을 특정하기 위한 계수들이다.
열화 모델 특정 유닛(12)은 열화 지표 유도 특성(33) 즉, 특성 계수 추출 유닛(14)에 의해 추출된 열화 지표 계수들(27)에 의해 특정된 프레임률 대 열화 지표 특성(31A) 및 코딩 비트율 대 열화 지표 특성(31B)을 특정한다.
[열화 지표 유도 특성들]
열화 모델 특정 유닛(12)에 의해 사용되는 열화 지표 유도 특성들(31)이 이하에서 자세히 설명될 것이다.
열화 지표 유도 특성들(31)은 특성 계수 DB(26)로부터 특성 계수 추출 유닛(14)에 의해 추출된 열화 지표 계수들(27)을 사용하는 것에 의하여 다음 방법으로 모델링될 수 있다.
열화 지표 유도 특성(31)의 프레임률 대 열화 지표 특성(31A)은 상술한 도 5에 도시된 바와 같이, 프레임률이 증가함에 따라 프레임률 열화 지표가 단순 증가하는 경향이 있으며, 특정 최소값에 수렴한다. 프레임률 대 열화 지표 특성(31A)은 예를 들면, 일반적인 지수 함수에 의해 모델링될 수 있다. fr을 프레임률이라하고, τ1(fr)을 대응하는 프레임률 열화 지표, d, e, 및 f를 계수들이라 하자. 이 경우, 프레임 대 열화 지표 계수(31A)는 다음 식으로 주어진다.
τ1(fr) = d + e·exp(-fr/f) (6)
열화 모델 특성 파라미터 유도 특성(31)의 코딩 비트율 대 열화 지표 특성(31B)은 도 6에 도시된 바와 같이 코딩 비트율이 증가함에 따라 특성이 감소하는 경향이 있으며, 특정 최소값에 수렴한다. 코딩 비트율 대 열화 지표 특성(31B)은 예를 들면 일반적인 지수 함수에 의해 모델링될 수 있다. br을 코딩 비트율이라 하고, τ2(br)을 대응하는 코딩 비트율 열화 지표라 하며, g, h, i를 계수들이라 하자. 이 경우, 코딩 비트율 대 열화 지표 계수(31B)는 다음 식으로 주어진다.
τ2(br) = g + h·exp(-br/i) (7)
열화 지표 유도 특성(31)의 모델링은 항상 상술한 지수 함수를 사용하는 것에 의하여 수행될 필요는 없다. 임의의 다른 함수가 사용될 수 있다. 예를 들면, 평가 목적 통신 서비스 또는 영상 매체의 내용, 네트워크 성능 또는 추정 조건(10)의 내용에 따라, 상대적으로 제한된 범위 내에서 입력 코딩 비트율 또는 입력 프레임률에 근거한 비디오 품질 추정 프로세스로 충분할 수 있다. 만약 그러한 부분 추정이 가능하다면, 열화 지표 유도 특성(31)은 상술한 바와 같이 간단한 선형 함수에 의해 모델링될 수 있다.
프레임률 열화 지표 τ1(fr) 및 코딩 비트율 열화 지표 τ2(br)를 각각 나타 내는 상술한 식 (6) 및 (7)이 열화 지표 τ(fr, br)를 나타내는 상술한 식 (3)에 입력되면, 다음 식을 얻는다.
τ(fr, br) = a + b·τ1(fr) + c·τ2(br)
= a + b{ d + e·exp(-fr/f)} + c·{g + h·exp(-br/i)}
= (a + bd + cg) + be·exp(-fr/f) + ch·exp(-br/i) (8)
식 8에서 모든 계수들(a 내지 i)은 상수이다.
이것은 다음과 같이 표현된 바와 같이, 계수들 a+bd+cg, be, ch, f 및 i를 새로운 계수들 a', b', c', d' 및 e'로 재정의하고 지수 함수 부분들을 새로운 열화 지표들 τ1'(fr) 및 τ2'(br)로 재정의하게 한다.
a + bd + cg ⇔ a'
be ⇔ b'
ch ⇔ c'
exp(-fr/f) ⇔ τ1'(fr)
exp(-br/i) ⇔ τ2'(br)
f ⇔ d'
i ⇔ e' (9)
결과적으로, 열화 지표 τ(fr, br)는 다음과 같이 모델링될 수 있다.
τ(fr, br) = a' + b'τ1'(fr) + c'τ2'(br)
= a' + b'exp(-fr/f) + c'exp(-br/i) (10)
따라서, 프레임률 열화 지표(τ1(fr)) 및 코딩 비트율 열화 지표(τ2(br))로서 새로운 프레임률 열화(τ1'(fr)) 지표 및 코딩 비트율 열화 지표(τ2'(br))를 사용하는 것에 의하여 추정을 수행할 수 있다. 이것은 열화 지표(τ(fr, br))를 추정하기 위해 필요한 계수들의 수를 감소시키고 열화 모델(22)을 특정하기 위하여 요구되는 계산량을 상당히 감소시킨다.
[제2 실시예의 동작]
본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 동작이 도 14를 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 14는 본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다. 상술한 도 9에 설명된 것과 동일한 단계 번호들은 도 14에서 동일하거나 유사한 단계들을 지시할 것이다.
비디오 품질 추정 장치(1)는 운영자로부터의 지시 동작 또는 추정 조건(10)의 입력에 따라 도 16의 비디오 품질 추정 프로세스를 시작한다. 통신 타입 파라미터(25A), 재생 성능 파라미터(25B) 및 재생 환경 파라미터(25C)가 서브 파라미터(25)로 사용된다. 저장 유닛(26M) 내의 특성 계수 DB(26)는 서브 파라미터들(25)과 열화 지표 계수들(27)의 세트를 미리 저장한다.
먼저, 파라미터 추출 유닛(11)이 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 추정 조건들(10)을 추출하고, 추정 조건(10)으로부터 영상 매체의 인코딩과 관 련된 프레임률 및 코딩 비트율을 추출하며, 네트워크 또는 단말에서 영상 매체의 패킷 손실률을 추출하고, 메인 파라미터(21)로서 입력 프레임률(fr)(21A), 입력 코딩 비트율(br)(21B), 및 입력 패킷 손실률(pl)(21C)을 출력한다(단계 S100). 이 때, 파라미터 추출 유닛(11)은 또한 추정 조건들(10)로부터 패킷 손실 없이(pl=0) 입력 프레임률(21A) 및 입력 코딩 비트율(21B)에서의 주관적 비디오 품질 값을 추출하여, 그것을 기준 주관적 비디오 품질(23)로 출력한다.
파라미터 추출 유닛(11)은 또한 추정 조건(10)으로부터 통신 타입 파라미터(25A), 재생 성능 파라미터(25B) 및 재생 환경 파라미터(25C)를 추출하여 그들을 서브 파라미터들(25)로 출력한다(단계 S200).
특성 계수 추출 유닛(14)은 저장 유닛(26M)의 특성 계수 DB(26)를 참조하는 것에 의하여 서브 파라미터(25) 값들에 대응하는 열화 지표 계수들(a, b, c, ..., i)(27)을 추출하고 출력한다(단계 S201).
따라서, 열화 모델 특정 유닛(12)은 프레임률 열화 지표 계산 유닛(12A)이 열화 지표 계수들(27)의 열화 지표 계수들 d, e 및 f에 의해 특정된 프레임률 대 열화 지표 특성(31A)을 참조하여 입력 프레임률(fr)(21A)에 대응하는 프레임률 열호화 지표τ1(fr)(32A)를 계산하게 한다(단계 S101).
다음으로, 열화 모델 특정 유닛(12)은 코딩 비트율 열화 지표 계산 유닛(12B)이 열화 지표 계수들(27)의 열화 지표 계수 g, h 및 i에 의해 특정된 코딩 비트율 대 열화 지표 특성(31B)을 참조하여 입력 코딩 비트율(br)(21B)에 대응하는 코딩 비트율 열화 지표τ2(br)(32B)를 계산하게 한다(단계 S102).
프레임률 열화 지표(τ1(fr)) 및 코딩 비트율 열화 지표(τ2(br))가 계산된 후, 열화 모델 특정 유닛(12)은 프레임률 열화 지표(τ1(fr)), 코딩 비트율 열화 지표(τ2(br)), 및 열화 지표 계수들(27)의 계수들(a, b, c)을 사용하여 상술한 식 (3)에 의해 열화 지표(τ(fr, br))를 계산하고, 그에 의하여 열화 모델(22)을 특정한다(단계 S103).
다음으로, 비디오 품질 추정 장치(1)는 상술한 것과 동일한 방식으로 비디오 품질 추정 유닛(13)이 열화 모델 특정 유닛(12)에 의해 특정된 열화 모델(22)을 참조하여 열화 지수(τ(fr, br)) 및 입력 패킷 손실률(pl)(21C)에 대응하는 비디오 품질 열화율(P(fr, br, pl))을 계산하게 한다(단계 S104).
그 후, 상술한 바와 동일한 방식으로, 비디오 품질 보정 유닛(13)은 비디오 품질 열화율(P(fr, br, pl)) 및 참조 주관적 비디오 품질(23)에 근거하여 비디오 품질(MOS(fr, br, pl))을 계산하고, 그것을 평가 목적 영상 통신 서비스를 사용하는 것에 의해 단말 상에 재생된 영상 매체로부터 사용자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질 추정값(24)으로 출력하며(단계 S105), 일련의 비디오 품질 추정 프로세스를 끝낸다.
상술한 바와 같이, 이 실시예에서, 특성 계수 추출 유닛(14)은 저장 유닛(26M)의 특성 계수 DB(26)로부터 파라미터 추출 유닛(11)에 의해 추출되고 통신 타입 파라미터(25A), 재생 성능 파라미터(25B) 및 재생 환경 파라미터(25C) 중 적 어도 하나를 포함하는 서브 파라미터들(25)에 대응하는 열화 지표 계수들(27)을 추출한다. 열화 모델 특정 유닛(12)은 열화 지표 계수(27)에 의해 특정된 열화 지표 유도 특성들(31)에 근거하여 입력 프레임률(21A) 및 입력 코딩 비트율(21B)에 대응하는 열화 지표(33)를 계산한다. 따라서, 평가 목적 영상 통신 서비스 또는 단말의 특정 성질에 근거한 열화 지표(33)를 유도할 수 있다. 이것은 비디오 품질 추정 정확도를 향상시킨다.
특별히, 종래의 비디오 품질 추정에서, 열화 모델은 평가 목적 영상 통신 서비스에서 사용되는 각 인코딩 방법, 통신 네트워크 또는 단말에 대하여 준비되어야 한다. 그러나, 이 실시예에 따르면, 열화 모델(22)은 인코딩 방법, 통신 네트워크 또는 단말에 의존하지 않는다. 동일한 열화 모델이 인코딩 방법, 통신 네트워크 또는 단말에 따라 열화 모델에 사용될 열화 지표 계수들을 참조하는 것에 의하여만 사용될 수 있다. 따라서, 서로 다른 환경에서의 영상 통신 서비스들에 유연하게 대응할 수 있다.
[제3 실시예]
본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치가 도 15 및 16을 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 15는 본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다. 상술한 도 1과 동일한 참조 번호들은 도 15에서 동일하거나 유사한 부분들을 가리킨다. 도 16은 본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 추정 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다. 상술한 도 2와 동일한 참조 번호들은 도 16에서 동일하거나 유사한 부분들을 가리 킨다.
제1 및 제2 실시예들은 기준 주관적 비디오 품질(23)이 추정 조건에 의해 지정되고 미리 저장 유닛(23M)에 저장되는 경우를 예로 들어 설명했다. 제3 실시예에서, 비디오 품질 평가 장치(1)가 비디오 품질 추정 유닛(14)에 통합되고 기준 주관적 비디오 품질(23)이 추정 조건(10)에 의해 지정된 메인 파라미터(21)의 입력 프레임률(21A) 및 입력 코딩 비트율(21B)에 근거하여 추정되는 경우가 설명될 것이다.
이 실시예에서, 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 입력 코딩 비트율 및 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임률로서 입력된 메인 파라미터에 대응되는 기준 주관적 비디오 품질을 추정하는데 있어서, 영상 매체의 프레임률과 기준 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델이 입력 코딩 비트율에 근거하여 특정된다. 입력 프레임률에 대응하는 기준 주관적 비디오 품질을 특정된 추정 모델을 사용하는 것에 의하여 추정되고 출력된다.
비디오 품질 보정 유닛(13)이 열화 모델(22)에 근거하여 기준 주관적 비디오 품질(23)을 보정하는 것에 의하여 주관적 비디오 품질 추정값(24)을 획득하게 하는 장치는 상술한 제1 실시예와 유사하며, 따라서 이에 대한 상세한 설명이 여기에 반복되지는 않을 것이다. 제2 실시예가 제1 실시예 대신 사용될 수 있다.
[비디오 품질 추정 장치]
제1 실시예(도 1)와 달리 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치(1)는 비디오 품질 추정 유닛(15)을 더 포함한다.
비디오 품질 추정 유닛(15)은 또한 도 16에 도시된 바와 같이 몇몇 기능 유닛들을 포함한다. 주요 기능 유닛들은 추정 모델 특정 유닛(15A) 및 비디오 품질 계산 유닛(15B)을 포함한다.
추정 모델 특정 유닛(15A)은 파라미터 추출 유닛(11)으로부터 출력된 메인 파라미터(21)의 입력 코딩 비트율(21A)에 근거하여 영상 매체의 프레임률과 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(36)을 특정하기 위하여 추정 모델 특정 파라미터(35)를 계산하는 함수를 갖는다.
비디오 품질 계산 유닛(15B)은 메인 파라미터(21)의 입력 프레임률(21A)에 대응하는 주관적 비디오 품질을 추정하고, 그것을 추정 모델 특정 유닛(15A)에 의해 특정된 추정 모델(36)을 참조하여 소정 기준 주관적 비디오 품질(23)로 출력하는 함수를 갖는다.
추정 모델 특정 유닛(15A)은 또한 도 16에 도시된 바와 같이 몇몇 기능 유닛들을 포함한다. 추정 모델 특정 파라미터(35)를 계산하기 위한 주요 기능 유닛들은 최적 프레임률 계산 유닛(16A), 최고 비디오 품질 계산 유닛(16B), 비디오 품질 열화 지표 계산 유닛(16C), 및 추정 모델 발생 유닛(16D)을 포함한다.
추정 모델 특정 파라미터(35)는 추정 모델(36)로 사용될 함수의 형태를 특정하는 값들이다. 이 실시예에서, 적어도 이하에서 설명될 최적 프레임률 및 최고 비디오 품질이 추정 모델 특정 파라미터(35)로 사용될 것이다. 비디오 품질 열화 지표에 의해 표시된 다른 파라미터들이 추정 모델 특정 파라미터(35)에 추가될 수 있다.
최적 프레임률 계산 유닛(16A)은 추정 모델 특정 파라미터(35) 중 하나로, 저장 유닛(34M) 내의 코딩 비트율 대 최적 프레임률 특성(31A)을 참조하여, 입력 코딩 비트율(br)(21B)로 전송된 영상 매체의 최고 주관적 비디오 품질에 대응하는 프레임률을 나타내는 최적 프레임률(ofr(br))(35A)을 계산하는 함수를 갖는다.
최고 비디오 품질 계산 유닛(16B)은 추정 모델 특정 파라미터(35) 중 하나로, 저장 유닛(34M) 내의 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성을 참조하여 입력 코딩 비트율(21B)로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값을 나타내는 최고 비디오 품질(α(br))을 계산하는 함수를 갖는다.
비디오 품질 열화 지표 계산 유닛(16C)은 추정 모델 특정 파라미터(35) 중 하나로, 저장 유닛(34M) 내의 코딩 비트율 대 비디오 품질 특성을 참조하여 입력 코딩 비트율(21B)로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값을 나타내는 최고 비디오 품질(35B)로부터의 열화도를 나타내는 비디오 품질 열화 지표(w(br))(35C)를 계산하는 함수를 갖는다.
코딩 비트율 대 최적 프레임률 특성(34A), 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(34B), 및 코딩 비트율 대 비디오 품질 특성(34C)은 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)으로 미리 준비되고 저장 유닛(34M)에 저장된다.
추정 모델 발생 유닛(16D)은 기결정된 함수 표현식에 최적 프레임률 계산 유닛(16A)에 의해 계산된 최적 프레임률(ofr(br)), 최고 비디오 품질 계산 유닛(16B)에 의해 계산된 최고 비디오 품질(α(br)), 및 비디오 품질 열화 지표 계산 유닛(16C)에 의해 계산된 비디오 품질 열화 지표(w(br))를 포함하는 추정 모델 특정 파라미터들(35)의 값을 대체하는 것에 의하여 메인 파라미터(21)의 입력 프레임률(21A)에 대응하는 주관적 비디오 품질을 추정하기 위한 추정 모델(36)을 발생시키는 함수를 갖는다.
[주관적 비디오 품질 특성]
영상 통신 서비스의 영상 통신 매체의 주관적 비디오 품질 특성이 도 17을 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 17은 영상 통신 서비스에서 영상 통신 매체의 프레임률 대 주관적 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다. 도 17을 참조하면, 가로 좌표는 프레임률(fr(fps))을 나타내고, 세로 좌표는 주관적 비디오 품질값(MOS(fr, br))(MOS 값)을 나타낸다. 도 17은 각각의 코딩 비트율(br)에 대응하는 특성들을 나타낸다.
프레임당 코딩 비트의 수와 프레임률은 영상 매체의 주관적 비디오 품질에 대하여 트레이드오프 관계를 갖는다.
좀 더 구체적으로, 어떤 코딩 비트율에서 인코딩된 비디오 이미지를 제공하는데 있어서, 비디오 이미지가 높은 프레임률로 인코딩되면, 부드러운 비디오 이미지가 획득되기 때문에 시간적 비디오 품질은 향상될 수 있다. 한편, 단위 프레임 당 코딩 비트의 수의 감소 때문에 공간적 이미지 열화가 현저해질 것이며, 결과적으로 나쁜 비디오 품질을 가져온다. 비디오 이미지가 단위 프레임당 많은 수의 코딩 비트를 사용하여 인코딩되면, 공간적 이미지 열화는 향상되어 더 높은 비디오 품질이 얻어질 수 있다. 그러나, 단위 시간당 프레임의 수가 감소하기 때문에 저키 효과를 동반한 시간적 프레임 드롭이 일어날 수 있으며, 결과적으로 나쁜 비디오 품질을 가져오게 된다.
도 17로부터 명백한 바와 같이, 최적 프레임률 즉, 최대 비디오 품질 즉 최고의 비디오 품질이 획득되는 최적 프레임률은 각 코딩 비트율에 따라 존재한다. 프레임률이 최적 프레임률을 넘어 증가한다 하더라도, 비디오 품질은 향상되지 않는다. 예를 들여, 코딩 비트율(br) = 256 [kbps]일 때, 주관적 비디오 품질 특성은 프레임률(fr) = 10 [fps]에 대응하는 최고 비디오 품질 = 3 [MOS]의 꼭지점을 갖는 볼록 곡선을 나타낸다.
주관적 비디오 품질 특성은 코딩 비트율이 변하는 경우에도 유사하게 나타난다. 각 주관적 비디오 품질 특성의 좌표 위치는 그것의 꼭지점, 즉 최적 프레임률 및 최고 비디오 품질을 포함하는 추정 모델 특정 파라미터에 의해 특정될 수 있다.
이 실시예는 주관적 비디오 품질 특성의 그러한 성질에 초점을 맞추고 있다. 추정 모델 특정 유닛(15A)은 입력 코딩 비트율(21B)에 근거하여 영상 매체의 프레임률과 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(36)을 특정한다. 비디오 품질 추정 유닛(15B)은 추정 모델 특정 유닛(15A)에 의해 특정된 추정 모델(36)을 사용하는 것에 의하여 입력 프레임률(12A)에 대응하는 기준 주관적 비디오 품질(23)을 추정한다.
[추정 모델 특정 파라미터의 유도]
비디오 품질 추정 유닛(15)의 추정 모델 특정 유닛(15A)에서 추정 모델 특정 파라미터의 유도가 이하에서 상세히 설명될 것이다.
추정 모델 특정 유닛(15A)이 입력 코딩 비트율(21B)에 근거하여 영상 매체의 프레임률 대 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(36)을 특정하도록 하기 위하여, 추정 모델 특정 파라미터로서, 입력 코딩 비트율(21B)에 대응하는 최적 프레임률(35A) 및 최고 비디오 품질(35B)을 유도할 필요가 있다.
이 실시예에서, 이하에서 설명될 코딩 비트율 대 최적 프레임률 특성(34A) 및 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(34B)은 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)으로 미리 준비된다. 입력 코딩 비트율(21B)에 대응하는 추정 모델 특정 파라미터(35)는 이러한 특성들을 참조하여 유도된다.
도 17에 도시된 특성에서, 영상 매체가 그 때의 최고 비디오 품질 및 프레임률 즉, 최적 프레임률로 재생될 때 코딩 비트율은 최적 프레임률은 코딩 비트율이 증가함에 따라 단순 증가하여 최대 프레임률에 수렴하는 관계를 갖는다.
도 18은 코딩 비트율 대 최적 프레임률 특성을 나타내는 그래프이다. 도 18을 참조하면, 가로 좌표는 코딩 비트율(br(kbps))을 나타내고, 세로 좌표는 최적 프레임률(ofr(br)(fps))을 나타낸다.
도 17에 도시된 특성에서, 영상 매체가 최적 프레임률 및 비디오 품질에서 전송될 때 즉, 최고 비디오 품질을 가질 때 코딩 비트율은 코딩 비트율이 증가함에 따라 비디오 품질이 높아져 최대값(최대 주관적 비디오 품질 값)에 수렴하거나, 코딩 비트율이 감소함에 따라 낮아져 최소값에 수렴하는 경향의 관계를 갖는다.
도 19는 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다. 도 5를 참조하면, 가로 좌표는 코딩 비트율(br(kbps))을 나타내고, 세로 좌표는 최고 비디오 품질(α(br))을 나타낸다. 비디오 품질은 기준 값으로 "1"을 사용하고 최대 "5"까지 가질 수 있는 MOS 값에 의해 표현된다. 추정 모델(36)의 최고 비디오 품질(α(br))은 기준 값으로 "0"을 사용하고 최대 "4"까지 가질 수 있다. 기준 값이 다르긴 하지만, 이 값들은 거의 동일한 크기를 사용하고 따라서 이하에서 특별히 구별되지 않을 것이다.
이 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성에 따르면, 높은 코딩 비트율이 설정된 경우에도, 비디오 품질은 특정 코딩 비트율에서 포화된다. 이것은 인간 시각 특성과 일치하는데, 좀 더 구체적으로 코딩 비트율이 필요 이상 증가한 경우에도 시청자는 시각적으로 비디오 품질의 향상을 검출할 수 없다는 것이다. 만약 코딩 비트율이 너무 낮아지면, 비디오 품질은 현저하게 나빠지고, 결과적으로 최소 비디오 품질에 수렴한다. 이것은 실제 현상과 일치하고, 좀 더 구체적으로 예를 들어 스크린에서 움직이는 사람 얼굴을 포함하는 비디오 이미지에서 눈과 코의 윤곽이 흐려지거나 뭉뚱그려지고 따라서 시청자는 얼굴 자체를 인식할 수 없게 된다.
[추정 모델]
비디오 품질 추정 유닛(15)의 추정 모델 특정 유닛(15A)에 의해 사용되는 추정 모델 및 추정 모델을 특정하는 방법이 이하에서 자세히 설명될 것이다.
추정 모델 특정 파라미터(35)로서 최적 프레임률(35A) 및 최고 비디오 품질(35B)에 대응하는 꼭지점을 갖는 볼록 함수의 특성은 도 20에 도시된 바와 같이 가우시안(gaussian) 함수를 사용하여 표현될 수 있다. 도 20은 가우시안 함수를 나타내는 설명도이다.
가우시안 함수는 최대값에 대응하는 꼭지점 P를 가지고 그것으로부터 양쪽 가장자리를 향하여 감소하는 볼록 형태를 나타낸다. 이 함수식은 꼭지점 P의 x-좌표 및 최대 크기로 주어진다. xc를 꼭지점 P의 x-좌표라 하고, A를 최대 크기, y0를 y-측의 기준 값(최대값), w를 볼록 특성의 분포 너비를 나타내는 계수라고 하자. 임의의 변수 x에 대한 함수값 y는 다음과 같이 주어진다.
Figure 112007069420013-pct00003
(11)
변수 x를 영상 매체의 프레임률의 로지스틱(logistic) 값으로 하고, 함수값 y를 주관적 비디오 품질로, 꼭지점(P)의 변수 x를 코딩 비트율에 대응하는 최적 프레임률의 로지스틱값, 그리고 최대 크기 A를 코딩 비트율에 대응하는 최고 비디오 품질(α(br))로 하자. 이 경우, 임의의 프레임률에 대응하는 주관적 비디오 품질은 다음과 같이 주어진다.
Figure 112007069420013-pct00004
(12)
따라서, 입력 코딩 비트율, 즉 프레임률 대 주관적 비디오 품질 특성에 대응하는 추정 모델을 특정할 수 있다. 도 21은 가우시안 함수에 의해 모델링된 프레임률 대 주관적 비디오 품질 특성을 나타내는 설명도이다.
이 때, 식 (12)에서 사용되는 α(br) 및 G(fr, br)은 기준 값으로 "0"을 사용하고 최대 "4"를 가질 수 있다. "1"이 G(fr, br)에 더해질 때, MOS 값(1 내지 5) 으로 표현된 실제 비디오 품질 값이 획득될 수 있다.
가우시안 함수에서, 볼록 특성의 분포 너비는 계수 w를 사용하는 것에 의해 특정된다. 만약 코딩 비트율에 대응하는 각 프레임률 대 주관적 비디오 품질 특성이 따라 분포 너비가 변경될 필요가 있다면, 코딩 비트율에 대응하는 비디오 품질 열화 지표(w(br))(35C)가 사용될 것이다.
비디오 품질 열화 지표(w(br))는 입력 코딩 비트율(21B)로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값을 나타내는 최고 비디오 품질(35B)로부터의 열화 정도를 가리킨다. 비디오 품질 열화 지표(w(br))는 가우시안 함수의 계수 w에 대응한다.
도 17에 도시된 특성에서, 코딩 비트율 및 주관적 비디오 품질의 열화도는 코딩 비트율이 증가함에 따라 부드러워지는 반면, 코딩 비트율이 감소됨에 따라 커지는 관계를 갖는다. 따라서, 코딩 비트율과 비디오 품질 열화 지표는 코딩 비트율이 높아짐에 따라 프레임률 대 비디오 품질 열화 지표의 볼록 형태의 분포 너비 또한 넓어지고 비디오 품질 열화 지표 또한 커지는 경향을 갖는다. 코딩 비트율이 낮아짐에 따라 프레임률 대 주관적 비디오 품질 특성의 볼록 곡선의 분포 너비가 작아지고 비디오 품질 열화 지표 또한 작아진다.
도 22는 코딩 비트율 대 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다. 도 22를 참조하면, 가로 좌표는 코딩 비트율(br(kbps))을 나타내고, 세로 좌표는 비디오 품질 열화 지표(w(br))를 나타낸다. 도 22는 가우시안 함수에 의해 표현된 추정 모델로 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성을 나타낸다. 만약 다른 추정 모델 이 사용된다면, 추정 모델에 대응하는 계수를 나타내는 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성이 사용될 것이다.
평가 목적 영상 통신 서비스에 따라 개별적인 코딩 비트율에 대응하는 프레임률 대 주관적 비디오 품질 특성의 개별적인 분포 너비가 사용되는 것이 필요하지 않을 수 있다. 이 경우, 비디오 품질 열화 지표(w(br))로서 상수가 사용될 수 있다.
[제3 실시예의 동작]
본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 동작이 도 23을 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 23은 본 발명의 제3 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 기준 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
비디오 품질 추정 장치(1)는 운영자로부터의 지시 동작 또는 추정 조건(10)의 입력에 따라 도 23의 비디오 품질 추정 프로세스를 시작한다. 최적 프레임률(35A) 및 최고 비디오 품질(35B) 외에 비디오 품질 열화 지표(35C)가 추정 모델 특정 파라미터로서 사용되는 예가 여기서 설명될 것이다. 비디오 품질 추정 장치(1)에서, 상술한 코딩 비트율 대 최적 프레임률 특성(34A)(도 18), 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(34B)(도 19), 그리고 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(34C)(도 22)이 미리 준비되고 함수식으로 저장 유닛(34M)에 저장된다.
먼저, 비디오 품질 추정 유닛(15)의 추정 모델 특정 유닛(15A)은 저장 유닛(미도시)으로부터, 파라미터 추출 유닛(11)에 의해 추정 조건(10)으로부터 추출된 입력 프레임률(21A) 및 입력 코딩 비트율(21B)을 획득한다(단계 S300), 추정 모델 특정 유닛(15A)은 입력 코딩 비트율(21B)에 근거하여, 영상 매체의 프레임률 대 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(36)을 특정한다.
좀 더 구체적으로, 최적 프레임률 계산 유닛(16A)이 저장 유닛(34M)의 코딩 비트율 대 최적 프레임률 특성(34A)을 참조하여 입력 코딩 비트율(br)(21B)에 대응하는 최적 프레임률(ofr(br))(35A)을 계산한다(단계 S301).
다음으로, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 최고 비디오 품질 계산 유닛(16B)이 저장 유닛(34M)의 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(34B)을 참조하여 입력 코딩 비트율(br)(21)B)에 대응하는 최고 비디오 품질(α(br))(35B)을 계산하게 한다(단계 S302).
유사하게, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 비디오 품질 열화 지표 계산 유닛(16C)이 저장 유닛(34M)의 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(34C)을 참조하여, 입력 코딩 비트율(br)(21B)에 대응하는 비디오 품질 열화 지표(w(br))(35C)를 계산하게 한다(단계 S303).
추정 모델 특정 파라미터(35)가 계산된 후, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 추정 모델 발생 유닛(16D)이 상술한 식 (12)에 최적 프레임률(ofr(br)), 최고 비디오 품질(α(br)), 및 비디오 품질 열화 지표(w(br))를 포함하는 추정 모델 특정 파라미터(35)의 실제 값들로 대체하도록 하고, 그에 의하여 추정 모델(MOS(fr, br)) 즉, 프레임률 대 주관적 비디오 품질 특성을 특정하도록 한다(단계 S304).
다음으로, 비디오 품질 추정 장치(1)는 비디오 품질 추정 유닛(15)의 비디오 품질 계산 유닛(15B)이 추정 모델 특정 유닛(15A)에 의해 특정된 추정 모델(36)을 참조하여 파라미터 추출 유닛(11)으로부터 출력된 메인 파라미터(21)의 입력 프레임률(21A)에 대응하는 비디오 품질을 계산하게 하고, 평가 목적 영상 통신 서비스를 사용하는 것에 의해 단말 상에 재생된 영상 매체로부터 사용자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질을 나타내는 기준 주관적 비디오 품질(23)로 그 비디오 품질을 출력하며(단계 S305), 일련의 기준 비디오 품질 추정 프로세스를 종료한다.
상술한 바와 같이, 이 실시예에서, 영상 매체의 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임률(21A) 및 단위 시간당 코딩 비트율의 수를 나타내는 입력 코딩 비트율(21B)로서 입력된 메인 파라미터(21)에 따라 주관적 비디오 품질을 추정하는데 있어서, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 입력 코딩 비트율(21B)에 근거하여 영상 매체의 프레임률 대 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(36)을 특정한다. 입력 프레임률(21A)에 대응하는 주관적 비디오 품질은 특정된 추정 모델(36)을 사용하여 추정되고 기준 주관적 비디오 품질(23)로 출력된다.
따라서, 추정 조건(10)으로 입력된 입력 코딩 비트율(21B)에 대응하는 추정 모델(36)을 참조하는 것에 의하여, 추정 조건(10)으로 입력된 입력 프레임률(21A)에 대응하는 기준 주관적 비디오 품질(23)을 획득할 수 있다.
이것은 비디오 품질 추정 장치(1)에서, 입력 프레임률(21A) 및 입력 코딩 비트율(21B)로 인코딩된 영상 매체의 기준 주관적 비디오 품질(23)을 추정할 수 있게 하고 따라서, 기준 주관적 비디오 품질(23)이 외부로부터 추정 조건(10)으로 지정될 필요가 없다. 따라서, 제1 및 제2 실시예에서 설명된 비디오 품질 보정 유닛(13)은 기준 주관적 비디오 품질(23)을 준비할 필요 없이 임의의 추정 조건(10) 에 대응하는 주관적 비디오 품질 추정값(24)을 추정할 수 있다.
이 실시예에 설명된 예에서, 추정 모델 특정 파라미터(35)를 계산하는데 사용되는 코딩 비트율 대 최적 프레임률 특성(34A), 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(34B), 및 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(34C)은 함수식의 형태로 준비되고 저장 유닛(34M)에 미리 저장된다. 그러나, 추정 모델 특정 파라미터를 계산하는데 사용되는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)은 함수 식들로 제한되지 않는다. 그들을 입력 코딩 비트율에 대응하는 값으로 저장 유닛(34M) 내에 저장될 수 있다.
도 24는 입력 코딩 비트율과 추정 모델 특정 파라미터들 사이의 상관관계를 나타내는 추정 모델 특정 파라미터 정보의 구조적인 예를 나타낸다. 각 추정 모델 특정 파라미터 정보는 입력 코딩 비트율(br)(21B)의 세트 및 대응하는 최적 프레임률(ofr(br))(35B), 최고 비디오 품질(α(br))(35B), 및 비디오 품질 열화 지표(w(br))(35C)를 포함한다. 이 추정 모델 특정 파라미터 정보는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)에 근거하여 계산되고 저장 유닛(34M)에 미리 저장된다.
입력 코딩 비트율(21B)에 대응하는 추정 모델 특정 파라미터(35)는 추정 모델 특정 파라미터 정보를 참조하여 유도될 수 있다.
[제4 실시예]
본 발명의 제2 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치가 도 25 및 26을 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 25는 본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다. 상술한 도 15과 동일한 참조 번호는 도 25의 동일하거나 유사한 부분을 지시한다. 도 26은 본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 추정 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다. 상술한 도 16과 동일한 참조부호는 도 26의 동일하거나 유사한 부분을 지시한다.
제3 실시예는 미리 준비된 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)을 참조하는 것에 의하여 입력 코딩 비트율에 대응하는 추정 모델 특정 파라미터(35)가 유도되는 경우를 예시적으로 설명하고 있다. 제4 실시예에서는 제3 실시예에서 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(34)을 미리 준비하는 대신, 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 추정 조건들(10)에 대응하는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)이 추정 조건(10) 즉, 영상 통신 서비스의 통신 타입, 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 성능 또는 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 환경에 근거하여 결과적으로 특정되는 경우가 설명될 것이다.
제3 실시예(도 15)와 달리, 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치(1)는 특성 계수 추출 유닛(17) 및 특성 계수 데이터베이스(28)(이하에서 특성 계수 DB라 한다)를 포함한다.
특성 계수 추출 유닛(17)은 저장 유닛(28M)(제2 저장 유닛)의 특성 계수 DB(28)를 참조하여 추정 조건들(10)로부터 파라미터 추출 유닛(11)에 의해 추출된 서브 파라미터들(25)에 대응하는 특성 계수(29)를 추출하는 함수를 갖는다. 이 실시예에 사용되는 서브 파라미터들(25)은 제2 실시예에 설명된 것과 같으며, 따라서 이하에서 반복 설명하지 않는다.
도 27은 특성 계수 DB의 배치를 나타내는 설명도이다. 특성 계수 DB(28)는 다양한 서브 파라미터들(25) 및 대응하는 특성 계수들(j, k, ..., p)(29)의 세트를 나타내는 데이터베이스이다. 서브 파라미터들(25)은 영상 통신 서비스의 통신 타입을 가리키는 통신 타입 파라미터(25A), 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 성능을 가리키는 재생 성능 파라미터(25B), 및 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 환경을 가리키는 재생 환경 파라미터(25C)를 포함한다.
서브 파라미터들(25)은 이 예들에 제한되지 않는다. 그들은 평가 목적 영상 통신 서비스 또는 영상 매체의 내용에 따라 임의적으로 선택될 수 있으며, 통신 타입 파라미터(25A), 재생 성능 파라미터(25B) 및 재생 환경 파라미터(25C) 중 적어도 하나를 포함하기만 하면 된다.
특성 계수 추출 유닛(17)은 미리 준비된 특성 계수 DB(28)를 참조하여 서브 파라미터들(25)에 대응하는 특성 계수들(29)을 추출한다. 특성 계수들(29)은 추정 모델 특성 파라미터(35)를 유도하기 위하여 사용되는 특성 모델 특정 파라미터 유도 특성들을 특정하기 위한 계수들이다.
추정 모델 특정 유닛(15A)은 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34) 즉, 특성 계수 추출 유닛(17)에 의해 추출된 특성 계수들(29)에 의해 특정된 코딩 비트율 대 최적 프레임률 특성(34A), 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(34B), 및 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(34C)을 특정한다.
[추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들]
추정 모델 특정 유닛(15A)에 의해 사용되는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(34)이 이하에서 자세히 설명될 것이다.
추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(34)은 특성 계수 DB(28)로부터 특성 계수 추출 유닛(17)에 의해 추출된 특성 계수들(29)을 사용하는 것에 의하여 다음 방법으로 모델링될 수 있다.
추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)의 코딩 비트율 대 최적 프레임률 특성(34A)은 상술한 도 18에 도시된 바와 같이, 코딩 비트율이 증가함에 따라 최적 프레임률을 단순 증가시키는 경향이 있으며, 특정 최대 프레임률에 수렴한다. 코딩 비트율 대 최적 프레임률 특성(34A)은 예를 들면, 일반적인 선형 함수에 의해 모델링될 수 있다. br을 코딩 비트율이라 하고, ofr(br)을 대응하는 최적 프레임률, 그리고 j 및 k를 계수들이라고 하자. 이 경우, 코딩 비트율 대 최적 프레임률 계수(34A)는 다음 식으로 주어진다.
ofr(br) = j + k·br (13)
추정 모델 특성 파라미터 유도 특성(34)의 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(34B)은 상술한 도 19에 도시된 바와 같이, 코딩 비트율이 증가함에 따라 비디오 품질이 증가하여 특정 최대값에 수렵하는 경향이 있으며 코딩 비트율이 감소함에 따라 비디오 품질도 감소하여 특정 최소값에 수렴하는 경향이 있다. 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(34B)은 예를 들면 일반적인 로지스틱 함수에 의해 모델링될 수 있다.
도 28은 로지스틱 함수(logistic function)를 나타내는 설명도이다. 로지스틱 함수는 계수 p>1일 때 변수 x의 증가에 따라 함수값 y를 단순 증가시킨다. 변수 x가 감소함에 따라, 함수값 y는 최소값으로 수렴한다. 변수 x가 증가함에 따라, 함 수값 y는 최대값으로 수렴한다. A1을 최대값이라 하고, A2를 최소값이라고 하며, p 및 x0를 계수라 하자. 이 경우, 임의의 변수 x에 대하여 함수값 y는 최대값 A2 부분과 최대값 A2로부터 감소를 나타내는 분수 부분을 포함하는 식 (14)로 주어진다.
Figure 112007069420013-pct00005
(14)
코딩 비트율(br)이 변수 x를, 최고 비디오 품질(α(br))이 대응 함수값 y를, 특성 계수 1이 최대값 A2를, "0"이 최소값 A1를, 특성 계수 m이 변수 x0를, 그리고 특성 계수 n이 계수 p를 대체하면, 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(34B)은 다음과 같이 주어진다.
Figure 112007069420013-pct00006
(15)
도 29는 로지스틱 함수에 의해 모델링된 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성을 나타내는 설명도이다.
추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)의 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(34C)은 상술한 도 22에 도시된 바와 같이 코딩 비트율이 증가함에 따라 비디오 품질 열화 지표도 증가하고, 코딩 비트율이 감소함에 따라 비디오 품질 열화 지표도 감소하는 경향이 있다. 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(34C)은 예를 들어 일반적인 선형 함수에 의해 모델링될 수 있다. br을 코딩 비 트율, w(br)을 대응하는 비디오 품질 열화 지표, 그리고 o 및 p를 계수들이라 하자. 이 경우, 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(34C)은 다음 식으로 주어진다.
w(br) = o + p·br (16)
추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)의 모델링은 항상 상술한 성형 함수 또는 로지스틱 함수에 의해 수행될 필요는 없다. 다른 함수들이 사용될 수 있다. 예를 들면, 평가 목적 영상 통신 서비스 또는 영상 매체, 네트워크 성능, 또는 추정 조건(10)의 내용에 따라, 상대적인 제한 범위 내의 입력 코딩 비트율 또는 입력 프레임률에 근거한 비디오 품질 추정 프로세스로도 충분하다. 만약 그러한 부분 추정이 가능하다면, 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)은 상술한 바와 같이 선형 함수와 같은 간단한 함수에 의해 모델링될 수 있다.
추정 모델 특정 파라미터가 입력 코딩 비트율 또는 입력 프레임률에 대하여 크게 변한다면, 코딩 비트율 대 최적 비디오 품질 특성(34A)은 지수 함수와 같은 다른 함수를 사용하는 것에 의해 표현될 수 있다. 지수 함수를 사용한 모델링에서, 최적 프레임률(ofr(br)) 및 비디오 품질 열화 지표(w(br))는 다음과 같이 주어진다.
ofr(br) = q + r·exp(br/s)
w(br) = t + u·exp(br/v) (17)
여기서, q, r, s, t, u 및 v는 계수들이다.
[제4 실시예의 동작]
본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 동작이 도 30을 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 30은 본 발명의 제4 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 기준 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다. 상술한 도 23에 설명된 것과 동일한 단계 번호들은 도 30에서 동일하거나 유사한 단계들을 지시할 것이다.
비디오 품질 추정 장치(1)는 운영자로부터의 지시 동작 또는 추정 조건(10)의 입력에 따라 도 30의 기준 비디오 품질 추정 프로세스를 시작한다. 최적 프레임률(35A) 및 최고 비디오 품질(35B) 외에 비디오 품질 열화 지표(35C)가 추정 모델 특정 파라미터로서 사용되는 예가 여기서 설명될 것이다. 또한, 통신 타입 파라미터(25B), 재생 성능 파라미터(25B), 및 재생 환경 파라미터(25C)가 서브 파라미터(25)로 사용될 것이다. 특성 계수 DB(28)는 그러한 서브 파라미터들(25) 및 특성 계수들(29)의 세트를 미리 저장한다.
먼저, 평가 모델 특정 유닛(15A)은 저장 장치(미도시)로부터 파라미터 추출 유닛(11)에 의하여 추정 조건(10)으로부터 추출된 메인 파라미터(21)의 입력 프레임률(fr)(21A) 및 입력 코딩 비트율(br)(21B)을 획득한다(단계 S300).
특성 계수 추출 유닛(17)은 저장 유닛(미도시)으로부터 파라미터 추출 유닛(11)에 의해 추정 조건(10)으로부터 추출된 서브 파라미터(25)의 통신 타입 파라미터(25A), 재생 성능 파라미터(25B) 및 재생 환경 파라미터(25C)를 추출한다(단계 S400).
특성 계수 추출 유닛(17)은 저장 유닛(28M)의 특성 계수 DB(28)를 참조하는 것에 의하여 서브 파라미터(25) 값들에 대응하는 특성 계수들(j, k, l, ..., p)(29)을 추출하고 출력한다(단계 S401).
따라서, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 최적 프레임률 계산 유닛(16A)이 저장 유닛(34M)으로부터 특성 계수들(29)의 특성 계수 j 및 k에 의해 특정된 코딩 비트율 대 최적 프레임률 특성(34A)을 참조하여 입력 코딩 비트율(br)(21B)에 대응하는 최적 프레임률(ofr(br))(35A)을 계산하게 한다(단계 S301).
다음으로, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 최고 비디오 품질 계산 유닛(16B)이 저장 유닛(34M)으로부터 특성 계수들(29)의 특성 계수 l, m 및 n에 의해 특정된 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(34B)을 참조하여 입력 코딩 비트율(br)(21B)에 대응하는 최고 비디오 품질(α(br))(35B)을 계산하게 한다(단계 S302).
유사하게, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 비디오 품질 열화 지표 계산 유닛(16C)이 저장 유닛(34M)으로부터, 특성 계수들(29)의 특성 계수 o 및 p에 의해 특정된 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(34C)을 참조하여, 입력 코딩 비트율(br)(21B)에 대응하는 비디오 품질 열화 지표(w(br))(35C)를 계산하게 한다(단계 S303).
추정 모델 특정 파라미터(35)가 계산된 후, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 추정 모델 발생 유닛(16D)이 상술한 식 (12)에 최적 프레임률(ofr(br)), 최고 비디오 품질(α(br)), 및 비디오 품질 열화 지표(w(br))를 포함하는 추정 모델 특정 파라미터(35)의 실제 값들로 대체하도록 하고, 그에 의하여 추정 모델(MOS(fr, br)) 즉, 프레임률 대 주관적 비디오 품질 특성을 특정하도록 한다(단계 S304).
다음으로, 비디오 품질 추정 장치(1)는 비디오 품질 계산 유닛(16B)이 추정 모델 특정 유닛(15A)에 의해 특정된 추정 모델(36)을 참조하여 파라미터 추출 유닛(11)으로부터 출력된 메인 파라미터(21)의 입력 프레임률(21A)에 대응하는 비디오 품질을 계산하게 하고, 평가 목적 영상 통신 서비스를 사용하는 것에 의해 단말 상에 재생된 영상 매체로부터 사용자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질 추정값(24)으로 비디오 품질을 출력하게 하며(단계 S305), 일련의 기준 주관적 비디오 품질 추정 프로세스를 종료한다.
상술한 바와 같이, 이 실시예에서, 특성 계수 추출 유닛(17)은 저장 유닛(28M)의 특성 계수 DB(28)로부터 파라미터 추출 유닛(11)에 의해 추출되고 통신 타입 파라미터(25A), 재생 성능 파라미터(25B) 및 재생 환경 파라미터(25C) 중 적어도 하나를 포함하는 서브 파라미터들(25)에 대응하는 특성 계수들(29)을 추출한다. 추정 모델 특정 유닛(15A)은 특성 계수(29)에 의해 특정된 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(34)에 근거하여 입력 코딩 비트율(21B)에 대응하는 추정 모델 특정 파라미터(35)를 계산한다. 따라서, 평가 목적 영상 통신 서비스 또는 단말의 특정 성질에 근거한 추정 모델 특정 파라미터들(35)을 유도할 수 있다. 이것은 비디오 품질 추정 정확도를 향상시킨다.
특별히, 종래의 비디오 품질 추정에서, 비디오 품질 추정 모델은 평가 목적 영상 통신 서비스에서 사용되는 각 인코딩 방법 및 단말에 대하여 준비되어야 한다. 그러나, 이 실시예에 따르면, 비디오 품질 추정 모델은 인코딩 방법 및 단말에 의존하지 않는다. 동일한 비디오 품질 추정 모델이 인코딩 방법 또는 단말에 따라 비디오 품질 추정 모델에 사용될 계수들을 참조하는 것에 의하여 사용될 수 있다. 따라서, 서로 다른 환경에서의 영상 통신 서비스들에 유연하게 대응할 수 있다. 그래서, 제1 및 제2 실시예에서 설명된 비디오 품질 보정 유닛(13)은 기준 주관적 비디오 품질(23)을 준비하지 않고, 임의의 추정 조건(10)에 대응하는 주관적 비디오 품질 추정값(24)을 추정할 수 있다.
도 31은 본 실시예를 사용한 비디오 품질 추정 장치의 추정 정확도를 나타내는 그래프이다. 도 32는 참조 2에 근거한 종래 비디오 품질 추정 장치의 품질 정확성을 나타내는 그래프이다. 도 31 및 32를 참조하면, 가로 좌표는 비디오 품질 추정 장치를 사용하는 것에 의해 추정된 주관적 비디오 품질의 추정값(MOS 값)을 나타내며, 세로 좌표는 시청자에 의해 실제로 의견 평가된 주관적 비디오 품질의 평가값(MOS 값)을 나타낸다. 추정값과 평가값 사이의 오차는 도 32보다 도 31이 더 작으며, 추정 정확도도 더 높다. 특정 추정 조건 하에서의 비교 결과들이 있다. 유사한 비교 결과들이 다른 인코딩 방법 및 단말이 사용될 때도 확인된다.
[제5 실시예]
본 발명의 제5 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치가 도 33을 참조하여 먼저 설명될 것이다. 도 33은 본 발명의 제5 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치를 나타내는 블럭도이다. 상술한 도 16에서와 동일한 참조번호들은 도 33의 동일하거나 유사한 부분을 가리킨다.
제3 실시예에 설명된 예에서, 비디오 품질 추정 장치(15)는 입력 코딩 비트율(21B)에 근거하여 영상 매체의 프레임률 대 기준 주관적 비디오 품질 사이의 관 계를 나타내는 추정 모델(36)을 특정하고, 특정된 추정 모델(36)을 사용하여 입력 프레임률(21A)에 대응하는 기준 주관적 비디오 품질을 추정하며, 기준 주관적 비디오 품질을 출력한다.
제5 실시예에서는, 비디오 품질 추정 유닛(15)이 입력 프레임률(21A)에 근거하여 영상 매체의 코딩 비트율과 기준 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(36)을 특정하고, 특정된 추정 모델(36)에 의해 입력 코딩 비트율(21B) 에 대응하는 기준 주관적 비디오 품질(23)을 추정하고, 기준 주관적 비디오 품질을 출력하는 경우가 설명될 것이다.
비디오 품질 보정 유닛(13)이 열화 모델(22)에 근거하여 기준 주관적 비디오 품질(23)을 보정하는 것에 의하여 주관적 비디오 품질 추정값(24)을 획득하게 하는 배치는 상술한 제1 실시예와 동일하고, 따라서 이하에서 반복하지 않을 것이다. 제2 실시예가 제1 실시예를 대신하여 사용될 수 있다.
[비디오 품질 추정 장치]
본 발명의 제5 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 배치에서, 비디오 품질 추정 장치(15A)는 제3 실시예(도 16)와 달리, 최적 프레임률 계산 유닛(16A), 최고 비디오 품질 계산 유닛(16B), 및 비디오 품질 열화 지표 계산 유닛(16C) 대신, 최고 비디오 품질 계산 유닛(16E), 비디오 품질 제1 변화 지표 계산 유닛(16F), 및 비디오 품질 제2 변화 지표 계산 유닛(16G)을 포함한다. 저장 유닛(31M)은 코딩 비트율 대 최적 프레임률 특성(34A), 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(34B) 및 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(34C)을 대신하여, 프레임률 대 최고 비디오 품질 특성(34E), 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F), 및 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(34G)을 저장한다.
최고 비디오 품질 계산 유닛(16E)은 추정 모델 특정 파라미터(35) 중 하나로서, 저장 유닛(34M) 내의 프레임률 대 최고 비디오 품질 특성(34E)을 참조하여 입력 프레임률(21A)로 전송된 영생 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값을 나타내는 최고 비디오 품질 β(fr)(35E)을 계산하는 함수를 갖는다.
비디오 품질 제1 변화 지표 계산 유닛(16F)은 추정 모델 특정 파라미터(35) 중 하나로서, 저장 유닛(34M) 내의 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F)을 참조하여 입력 프레임률(21A)로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값을 나타내는 최고 비디오 품질(35E)로부터 변화도(열화도)를 나타내는 비디오 품질 제1 변화 지표 (35F)를 계산하는 함수를 갖는다.
비디오 품질 제2 변화 지표 계산 유닛(16G)은 추정 모델 특정 파라미터(35) 중 하나로서, 저장 유닛(34M) 내의 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(34G)을 참조하여 입력 프레임률(21A)로 전송된 영상 매체의 주관적 비디오 품질의 최고값을 나타내는 최고 비디오 품질(35E)로부터 변화도(열화도)를 나타내는 비디오 품질 제2 변화 지표 ε(fr)(35G)를 계산하는 함수를 갖는다.
프레임률 대 최고 비디오 품질 특성(34E), 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F) 및 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(34G)은 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)으로 준비되고 저장 장치(34M) 내에 미리 저장된다.
추정 모델 발생 유닛(16D)은 기결정된 함수식으로, 최고 비디오 품질 계산 유닛(16E)에 의해 계산된 최고 비디오 품질(β(fr)), 비디오 품질 제1 변화 지표 계산 유닛(16F)에 의해 계산된 비디오 품질 제1 변화 지표(δ(fr)), 및 비디오 품질 제2 변화 지표 계산 유닛(16G)에 의해 계산된 비디오 품질 제2 변화 지표(ε(fr))를 포함하는 추정 모델 특정 파라미터(35)의 값을 대체하는 것에 의하여 메인 파라미터(21)의 입력 프레임률(21A)에 대응하는 주관적 비디오 품질을 추정하기 위한 추정 모델(36)을 발생시키는 함수를 갖는다.
[주관적 비디오 품질 특성]
영상 통신 서비스에서 영상 매체의 주관적 비디오 품질 특성이 도 34를 참조하여 이하에서 상세히 설명될 것이다. 도 34는 영상 통신 서비스에서 영상 매체의 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성을 보여주는 그래프이다. 도 34를 참조하면, 가로 좌표는 코딩 비트율(br(kbps))을 나타내고, 세로 좌표는 주관적 비디오 품질 값(MOS(fr, br))(MOS 값)을 나타낸다. 도 34는 각각의 프레임률(fr)에 대응하는 특성을 나타낸다.
단위 프레임당 코딩 비트의 수와 프레임률은 영상 매체의 주관적 비디오 품질에 대하여 트레이드오프 관계를 갖는다.
좀 더 구체적으로, 특정 코딩 비트율로 인코딩된 비디오 이미지를 제공하는데 있어서, 비디오 이미지가 높은 프레임률로 인코딩되면, 품질은 부드러운 비디오 이미지가 획득되기 때문에 시간적 비디오 품질은 향상될 수 있다. 한편, 단위 프레임당 코딩 비트의 수의 감소 때문에 공간적 이미지 열화가 현저해질 것이며, 결과 적으로 나쁜 비디오 품질을 가져온다. 비디오 이미지가 단위 프레임당 많은 수의 코딩 비트를 사용하여 인코딩되면, 공간적 이미지 열화는 향상되어 더 높은 비디오 품질이 얻어질 수 있다. 그러나, 단위 시간당 프레임의 수가 감소하기 때문에 저키 효과를 동반한 시간적 프레임 드롭이 일어날 수 있으며, 결과적으로 나쁜 비디오 품질을 가져오게 된다.
프레임률이 변경되지 않으면, 도 34에 도시된 바와 같이 비디오 품질은 코딩 비트율이 증가함에 따라 단순 증가하고, 그 프레임률로 전송된 영상 매체의 최고 비디오 품질로 수렴한다. 예를 들어, 프레임률(fr) = 10 [fps]일 때, 코딩 비트율(br)이 증가함에 따라 주관적 비디오 품질 특성은 단순 증가하고 코딩 비트율(br) = 1000 [kbps] 근처에서 최고 비디오 품질 = 3.8 [MOS]에 수렴한다.
주관적 비디오 품질 특성은 프레임률이 변경되는 경우에도 유사한 형태를 나타낸다. 각 주관적 비디오 품질 특성의 좌표 위치는 그것의 꼭지점, 즉 최고 비디오 품질 및 최고 비디오 품질에 대응하는 변화도를 포함하는 추정 모델 특정 파라미터에 의해 특정될 수 있다.
이 실시예는 주관적 비디오 품질 특성의 그러한 성질에 초점을 맞추고 있다. 추정 모델 특정 유닛(15A)은 입력 프레임률(21A)에 근거하여 영상 매체의 코딩 비트율과 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(36)을 특정한다. 비디오 품질 추정 유닛(15)은 추정 모델 특정 유닛(15A)에 의해 특정된 추정 모델(36)을 사용하는 것에 의하여 입력 코딩 비트율(12A)에 대응하는 기준 주관적 비디오 품질 추정값(23)을 추정한다.
[추정 모델]
추정 모델 특정 유닛(15A)에 의해 사용된 추정 모델 및 추정 모델 특정 파라미터의 유도가 이하에서 자세히 설명될 것이다.
도 34에 도시된 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성은 코딩 비트율이 증가함에 따라 단순 증가하고, 그 프레임률에서 전송된 영상 매체의 최고 비디오 품질에 수렴하는 경향이 있다. 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성은 예를 들면 도 28에 도시된 바와 같이 일반적인 로지스틱 함수에 의해 모델링될 수 있다.
코딩 비트율(br)이 변수 x를, 주관적 비디오 품질(MOS(fr, br))이 대응 함수값 y를, 최고 비디오 품질(β(br))이 최대값 A2를, "1"이 최소값 A1을, 비디오 품질 제1 변화 지표(δ(fr))가 변수 x0를, 그리고 비디오 품질 제2 변화 지표(ε(fr))가 계수 p을 대체하면, 임의의 코딩 비트율에 대응하는 주관적 비디오 품질(MOS)은 다음과 같이 주어진다.
Figure 112007069420013-pct00007
(18)
결과적으로, 추정 모델(36) 즉, 입력 프레임률(21A)에 대응하는 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성이 특정될 수 있다. 도 35는 로지스틱 함수에 의해 모델링된 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성을 나타내는 설명도이다.
따라서, 추정 모델 특정 유닛(15A)이 입력 프레임률(21A)에 근거하여 영상 매체의 코딩 비트율과 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(36) 을 특정해야 할 때, 최고 비디오 품질(35E), 비디오 품질 제1 변화 지표(35F) 및 비디오 품질 제2 변화 지표(35G)를 입력 프레임률(21A)에 대응하는 추정 모델 특정 파라미터로 유도할 필요가 있다. 특별히, 비디오 품질 제1 변화 지표(δ(fr)) 및 비디오 품질 제2 변화 지표(ε(fr))는 로지스틱 함수의 분수 부분에서 최대값 A4로부터의 감소, 즉 최고 비디오 품질(β(fr))로부터의 변화(열화)를 계산하기 위하여 사용되며, 프레임률(fr)에서 주관적 비디오 품질과 관련된 변화도를 나타내는 변화 지표로서 추정 모델(36)을 특정하기 위하여 필요하다.
이 실시예에서, 이하에서 설명될 프레임률 대 최고 비디오 품질 특성(34E), 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F), 및 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(34G)은 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)으로 미리 준비된다. 입력 프레임률(21A)에 대응하는 추정 모델 특정 파라미터(35)는 이 특성들을 참조하여 유도된다.
도 34에 도시된 특성들에서, 전송된 영상 매체의 프레임률 및 대응하는 최고 비디오 품질은 프레임률(fr)이 증가함에 따라 최고 비디오 품질(β(fr))도 증가하는 경향을 갖고 특정 최대값(최대 주관적 비디오 품질값)에 수렴한다.
도 36은 프레임률 대 최고 비디오 품질 특성을 나타내는 그래프이다. 도 36을 참조하면, 가로 좌표는 프레임률(fr)(fps)을 나타내고, 세로 좌표는 최고 비디오 품질(β(fr))(MOS 값)을 나타낸다.
전송된 영상 매체의 프레임률 및 대응하는 비디오 품질 제1 변화 지표는 프 레임률이 증가함에 따라 비디오 품질 제1 변화 지표가 단순 증가하는 경향을 갖는다.
도 37은 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성을 나타내는 그래프이다. 도 37을 참조하면, 가로 좌표는 프레임률(fr)(fps)을 나타내고 세로 좌표는 비디오 품질 제1 변화 지표(δ(fr))를 나타낸다.
전송된 영상 매체의 프레임률 및 대응하는 비디오 품질 제2 변화 지표는 프레임률이 증가함에 따라 비디오 품질 제2 변화 지표도 단순 증가하는 경향을 갖는다.
도 38을 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성을 나타내는 그래프이다. 도 38을 참조하면, 가로 좌표는 프레임률(fr)(fps)을 나타내고 세로 좌표는 비디오 품질 제2 변화 지표(ε(fr))를 나타낸다.
[제5 실시예의 동작]
본 발명의 제5 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 동작이 도 39를 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 39는 본 발명의 제5 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 기준 주관적 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
비디오 품질 추정 장치(1)는 운영자로부터의 지시 동작 또는 추정 조건(10)의 입력에 따라 도 39의 기준 주관적 비디오 품질 추정 프로세스를 시작한다. 비디오 품질 추정 장치(1)에서, 상술한 프레임률 대 최고 비디오 품질 특성(34E)(도 36), 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F)(도 37), 및 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(34G)(도 38)은 미리 준비되고 함수식으로 저장 유 닛(34M)에 저장된다.
먼저, 파라미터 추출 유닛(11)이 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 추정 조건들(10)을 추출하고, 추정 조건(10)으로부터 영상 매체의 인코딩과 관련된 코딩 비트율 및 프레임률을 추출하며, 메인 파라미터(21)로서 입력 코딩 비트율(fr)(21B) 및 입력 프레임률(fr)(21A)을 출력한다(단계 S310).
추정 모델 특정 유닛(15A)이 파라미터 추출 유닛(11)으로부터 추출된 메인 파라미터(21)의 입력 프레임률(21A)에 근거하여, 영상 매체의 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(36)을 특정한다.
좀 더 구체적으로, 최고 비디오 품질 계산 유닛(35E)이 저장 유닛(34M)의 프레임률 대 최고 비디오 품질 특성(34E)을 참조하여 입력 프레임률(fr)(21A)에 대응하는 최고 비디오 품질(β(fr))(35E)을 계산한다(단계 S311).
다음으로, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 비디오 품질 제1 변화 지표 계산 유닛(16F)이 저장 유닛(34M)의 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F)을 참조하여 입력 프레임률(fr)(21A)에 대응하는 비디오 품질 제1 변화 지표(δ(fr))(35F)를 계산하게 한다(단계 S312).
유사하게, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 비디오 품질 제2 변화 지표 계산 유닛(16G)이 저장 유닛(34M)의 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(34G)을 참조하여 입력 프레임률(fr)(21A)에 대응하는 비디오 품질 제2 변화 지표(ε(fr))(35G)를 계산하게 한다(단계 S313).
추정 모델 특정 파라미터(35)가 계산된 후, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 추 정 모델 발생 유닛(16D)이 상술한 식 (18)에 최고 비디오 품질(β(fr)), 비디오 품질 제1 변화 지표(δ(fr)), 및 비디오 품질 제2 변화 지표(ε(fr))를 포함하는 추정 모델 특정 파라미터(35)의 실제 값들로 대체하도록 하고, 그에 의하여 추정 모델(36) 즉, 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성을 특정하도록 한다(단계 S314).
다음으로, 비디오 품질 추정 장치(1)는 비디오 품질 추정 유닛(15)이 추정 모델 특정 유닛(15A)에 의해 특정된 추정 모델(36)을 참조하여 파라미터 추출 유닛(11)으로부터 출력된 메인 파라미터(21)의 입력 코딩 비트율(21B)에 대응하는 비디오 품질을 계산하게 하고, 평가 목적 영상 통신 서비스를 사용하는 것에 의해 단말 상에 재생된 영상 매체로부터 사용자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질 추정값(23)으로 비디오 품질을 출력하며(단계 S315), 일련의 기준 주관적 비디오 품질 추정 프로세스를 종료한다.
상술한 바와 같이, 이 실시예에서, 영상 매체의 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임률(21A) 및 단위 시간당 코딩 비트율의 수를 나타내는 입력 코딩 비트율(21B)로서 입력된 메인 파라미터(21)에 따라 주관적 비디오 품질을 추정하는데 있어서, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 입력 프레임률(21A)에 근거하여 영상 매체의 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 사이의 관계를 나타내는 추정 모델(36)을 특정한다. 입력 코딩 비트율(21B)에 대응하는 주관적 비디오 품질은 특정된 추정 모델(36)을 사용하여 추정되고 기준 주관적 비디오 품질(23)로 출력된다.
따라서, 추정 조건(10)으로 입력된 입력 프레임률(21A)에 대응하는 추정 모 델(36)을 참조하는 것에 의하여, 추정 조건(10)으로 입력된 입력 코딩 비트율(21B)에 대응하는 기준 주관적 비디오 품질(23)을 획득할 수 있다.
이것은 품질 설계 및 관리를 위한 명확하고 유용한 가이드라인을 획득하기 위하여, 비디오 품질에 대한 단위 프레임당 코딩 비트의 수와 프레임률 사이의 트레이드오프를 고려하여, 코딩 비트율과 프레임률의 설정 값들 및 그들에 대응하는 비디오 품질을 알 수 있게 한다. 이 가이드라인은 서비스 제공 전 애플리케이션과 네트워크의 품질 설계 및 서비스 시작 후 품질 관리에 매우 유용할 수 있다.
예를 들어, 소정 비디오 품질의 영상 매체가 공급되어야 한다고 가정하자. 이 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치(1)의 사용은 소정의 비디오 품질을 만족시키기 위하여 카메라에 의해 캡쳐된 비디오 이미지를 인코딩하는데 사용되어야 하는 코딩 비트율 및 프레임률을 획득할 수 있게 한다. 특별히, 코딩 비트율은 종종 네트워크의 제약에 의해 제한된다. 이 경우, 코딩 비트율이 고정되고, 이 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치(1)가 적용된다. 이것은 프레임률과 비디오 품질 사이의 관계를 용이하고 명확하게 획득할 수 있게 한다.
이 실시예에 설명된 예에서, 추정 모델 특정 파라미터(35)를 계산하는데 사용되는 프레임률 대 최고 비디오 품질 특성(34E), 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F), 및 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(34G)은 함수식의 형태로 준비되고 저장 유닛(34M)에 미리 저장된다. 그러나, 추정 모델 특정 파라미터를 계산하는데 사용되는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)은 이러한 함수식들로 제한되지 않는다. 그들을 입력 프레임률에 대응하는 값으로 저장 유 닛(34M) 내에 저장될 수 있다.
도 40은 입력 프레임률과 추정 모델 특정 파라미터들 사이의 상관관계를 나타내는 추정 모델 특정 파라미터 정보의 구조적인 예를 나타낸다. 각 추정 모델 특정 파라미터 정보는 입력 프레임률(fr)(21A)의 세트 및 대응하는 최고 비디오 품질(β(fr))(35E), 비디오 품질 제1 변화 지표(δ(fr))(35F), 및 비디오 품질 제2 변화 지표(ε(fr))(35G)를 포함한다. 이 추정 모델 특정 파라미터 정보는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)에 근거하여 계산되고 저장 유닛(34M)에 미리 저장된다.
입력 프레임률(21A)에 대응하는 추정 모델 특정 파라미터(35)는 추정 모델 특정 파라미터 정보를 참조하여 유도될 수 있다.
[제6 실시예]
본 발명의 제6 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치가 도 41을 참조하여 이하에서 상세히 설명될 것이다. 도 41은 본 발명의 제6 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 추정 모델 특정 유닛의 배치를 나타내는 블럭도이다. 상술한 도 33과 동일한 참조 번호들은 도 41의 동일하거나 유사한 부분들을 지시한다.
제 4 실시예는 제3 실시예에서 사용된 코딩 비트율 대 최적 프레임률 특성(34A), 코딩 비트율 대 최고 비디오 품질 특성(34B), 및 코딩 비트율 대 비디오 품질 열화 지표 특성(34C)이 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(34)로 특정된 경우에 대하여 설명되고 있다.
제6 실시예에서는 제4 실시예에 사용된 프레임률 대 최고 비디오 품질 특 성(34E), 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F) 및 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(34G)이 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(34)로 특정된 경우를 설명할 것이다.
서브 파라미터(25)에 근거하여 추정 조건(10)에 대응하는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(34)을 특정하는 비디오 품질 추정 장치의 배치는 상술한 제4 실시예(도 25)와 동일하고, 따라서 이하에서 그것의 상세한 설명이 반복되지 않을 것이다.
도 42는 특성 계수 DB의 배치를 나타내는 설명도이다. 특성 계수 DB(28)는 다양한 서브 파라미터들(25) 및 대응하는 특성 계수들(j', k', l', .... q')(29)의 세트를 나타내는 데이터베이스이다. 서브 파라미터들(25)은 영상 통신 서비스의 통신 타입을 가리키는 통신 타입 파라미터(25A), 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 성능을 가리키는 재생 성능 파라미터(25B), 영상 매체를 재생하는 단말의 재생 환경을 가리키는 재생 환경 파라미터(25C)를 포함한다.
통신 타입 파라미터(25A)의 구체적인 예는 평가 목적 영상 통신 서비스에 의해 실행된 통신 타입을 가리키는 "테스트(task)"이다.
재생 성능 파라미터(25B)의 구체적인 예는 "인코딩 방법", "비디오 포맷", 및 영상 매체의 인코딩과 관련된 "키 프레임"과 단말의 매체 재생 성능과 관련된 "모니터 크기" 및 "모니터 해상도"이다.
재생 환경 파라미터(25C)의 구체적인 예는 단말 상에서 매체를 재생하는 "실내 조도(indoor luminance)"이다.
서브 파라미터들(25)은 이 예들에 제한되지 않는다. 그들은 평가 목적 영상 통신 서비스 또는 영상 매체의 내용에 따라 임의적으로 선택될 수 있으며, 통신 타입 파라미터(25A), 재생 성능 파라미터(25B) 및 재생 환경 파라미터(25C) 중 적어도 하나를 포함하기만 하면 된다.
특성 계수 추출 유닛(17)은 미리 준비된 저장 유닛(28M)의 특성 계수 DB(28)를 참조하여 그러한 파라미터들(25)에 대응하는 특성 계수들(29)을 추출한다. 특성 계수들(29)은 열화 모델 특성 파라미터(35)를 유도하기 위하여 사용되는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들을 특정하기 위한 계수들이다.
추정 모델 특정 유닛(15A)은 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34) 즉, 특성 계수 추출 유닛(17)에 의해 추출된 특성 계수들(29)에 의해 특정된 프레임률 대 비디오 최고 비디오 품질 특성(34E), 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F), 및 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(34G)을 특정한다.
[추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들]
추정 파라미터 특정 유닛(15A)에 의해 사용되는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(34)이 이하에서 자세히 설명될 것이다.
추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(34)은 특성 계수 DB(28)로부터 특성 계수 추출 유닛(17)에 의해 추출된 특성 계수들(29)을 사용하는 것에 의하여 다음 방법으로 모델링될 수 있다.
추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)의 프레임률 대 최고 비디오 품질 특성(34E)은 상술한 도 36에 도시된 바와 같이 프레임률이 증가함에 따라 최고 비디 오 품질도 단순 증가하는 경향이 있으며, 특정 최대 주관적 비디오 품질로 수렴한다. 프레임률 대 최고 비디오 품질 특성(34E)은 예를 들면 일반적인 지수 함수에 의해 모델링될 수 있다. fr을 프레임률이라 하고, β(fr)을 대응하는 최고 비디오 품질, j', k' 및 l'를 계수들이라 하자. 이 경우, 프레임률 대 최고 비디오 품질 특성(34E)은 다음식으로 주어진다.
β(fr) = j' + k'·exp(-fr/l') (19)
추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)의 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F)은 상술한 도 37에 도시된 바와 같이, 프레임률이 증가함에 따라 비디오 품질 제1 변화 지표도 단순 증가하는 경향이 있다. 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F)은 예를 들면 일반적인 지수 함수에 의해 모델링될 수 있다. fr을 프레임률이라 하고, δ(fr)을 대응하는 비디오 품질 제1 변화 지표라 하며, m', n' 및 o'를 계수들이라 하자. 이 예에서, 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F)은 다음 식으로 주어진다.
δ(fr) = m' + n'·exp(fr/o') (20)
추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)의 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(34G)은 상술한 도 38에 도시된 바와 같이, 프레임률이 증가함에 따라 비디오 품질 제2 변화 지표도 단순 증가하는 경향을 갖는다. 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(34G)은 예를 들면 일반적인 선형 함수에 의해 모델링될 수 있다. fr을 프레임률이라 하고, ε(fr)을 대응하는 비디오 품질 제2 변화 지표라 하며, p' 및 q'를 계수들이라 하자. 이 경우, 프레임률 대 비디오 품질 제2 변 화 지표 특성(34G)은 다음 식으로 주어진다.
ε(fr) = p' + q'·fr (21)
추정 모델 특정 파라미터 유도 특성(34)의 모델링은 항상 상술한 지수 함수 또는 선형 함수를 사용하는 것에 의하여 행해질 필요는 없다. 임의의 다른 함수들이 사용될 수 있다. 예를 들면, 평가 목적 영상 통신 서비스 또는 영상 매체, 네트워크 성능, 또는 추정 조건(10)의 내용에 따라, 상대적으로 제한된 범위 내에서 입력 코딩 비트율 또는 입력 프레임률에 근거한 비디오 품질 추정 프로세스로 충분하다. 만약 그러한 부분 추정이 가능하다면, 프레임률 대 최고 비디오 품질 특성(34E), 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F)은 상술한 바와 같이 선형 함수와 같은 간단한 함수에 의해 모델링될 수 있다.
추정 모델 특정 파라미터가 입력 코딩 비트율 또는 입력 프레임률에 따라 크게 변경된다면, 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(34G) 및 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F)은 지수 함수 또는 로지스틱 함수와 같은 다른 함수를 사용하는 것에 의해 모델링될 수 있다.
[제6 실시예의 동작]
본 발명의 제6 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 동작이 도 43을 참조하여 이하에서 설명될 것이다. 도 43은 본 발명의 제6 실시예에 따른 비디오 품질 추정 장치의 비디오 품질 추정 프로세스를 나타내는 흐름도이다. 상술한 도 39와 동일한 단계 번호들은 도 43에서 동일하거나 유사한 단계들을 지시한다.
비디오 품질 추정 장치(1)는 운영자로부터의 지시 동작 또는 추정 조건(10) 의 입력에 따라 도 43의 비디오 품질 추정 프로세스를 시작한다. 통신 타입 파라미터(25A), 재생 성능 파라미터(25B) 및 재생 환경 파라미터(25C)가 서브 파라미터(25)로 사용된다. 저장 유닛(28M) 내의 특성 계수 DB(28)는 서브 파라미터(25) 및 특성 계수들(29)의 세트를 미리 저장한다.
먼저, 파라미터 추출 유닛(11)이 평가 목적 영상 통신 서비스와 관련된 다양한 추정 조건들(10)을 추출하고, 추정 조건(10)으로부터 영상 매체의 인코딩과 관련된 코딩 비트율 및 프레임률을 추출하며, 메인 파라미터(21)로서 입력 코딩 비트율(fr)(21B) 및 입력 프레임률(fr)(21A)을 출력한다(단계 S310). 파라미터 추출 유닛(11)은 또한 추정 조건(10)으로부터 통신 타입 파라미터(25A), 재생 성능 파라미터(25B) 및 재생 환경 파라미터(25C)를 추출하고, 그들을 서브 파라미터(25)로서 출력한다(단계 S410).
특성 계수 추출 유닛(17)은 저장 장치(28M) 내의 특성 계수 DB(28)를 참조하여 서브 파라미터들(25)의 값에 대응하는 열화 지표 계수들(j', k', l', ..., q')을 추출한다(단계 S411).
따라서, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 최고 비디오 품질 계산 유닛(16E)이 특성 계수(29)의 특성 계수들(j', k' 및 l')에 의해 특정된 프레임률 대 최고 비디오 품질 특성(34E)을 참조하여 입력 프레임률(fr)(21A)에 대응하는 최고 비디오 품질(β(fr))(35E)을 계산하게 한다(단계 S311).
다음으로 추정 모델 특정 유닛(15A)은 비디오 품질 제1 변화 지표 계산 유닛(16F)이 특성 계수(29)의 특성 계수들(d', e' 및 f')에 의해 특정된 프레임률 대 비디오 품질 제1 변화 지표 특성(34F)을 참조하는 것에 의하여 입력 프레임률(fr)(21A)에 대응하는 비디오 품질 제1 변화 지표(δ(fr))(35F)를 계산하게 한다(단계 S312).
유사하게, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 비디오 품질 제2 변화 지표 계산 유닛(16G)이 특성 계수(29)의 특성 계수들(g' 및 h')에 의해 특정된 프레임률 대 비디오 품질 제2 변화 지표 특성(34G)을 참조하는 것에 의하여 입력 프레임률(fr)(21A)에 대응하는 비디오 품질 제2 변화 지표(ε(fr))(35F)를 계산하게 한다(단계 S313).
추정 모델 특정 파라미터(35)가 계산된 후, 추정 모델 특정 유닛(15A)은 추정 모델 발생 유닛(16D)이 상술한 식 (18)에 최고 비디오 품질(β(fr)), 비디오 품질 제1 변화 지표(δ(fr)), 및 비디오 품질 제2 변화 지표(ε(fr))를 포함하는 추정 모델 특정 파라미터(35)의 실제 값들로 대체하도록 하고, 그에 의하여 추정 모델(36) 즉, 코딩 비트율 대 주관적 비디오 품질 특성을 특정하도록 한다(단계 S314).
다음으로, 비디오 품질 추정 장치(1)는 비디오 품질 추정 유닛(15)이 추정 모델 특정 유닛(15A)에 의해 특정된 추정 모델(36)을 참조하여 파라미터 추출 유닛(11)으로부터 출력된 메인 파라미터(21)의 입력 코딩 비트율(21B)에 대응하는 비디오 품질을 계산하게 하고, 평가 목적 영상 통신 서비스를 사용하는 것에 의해 단말 상에 재생된 영상 매체로부터 사용자가 실제로 느끼는 기준 주관적 비디오 품질 (23)로 그 비디오 품질을 출력하며(단계 S315), 일련의 비디오 품질 추정 프로세스 를 종료한다.
상술한 바와 같이, 이 실시예에서, 특성 계수 추출 유닛(17)은 저장 유닛(28M)의 특성 계수 DB(28)로부터 파라미터 추출 유닛(11)에 의해 추출되고 통신 타입 파라미터(25A), 재생 성능 파라미터(25B) 및 재생 환경 파라미터(25C) 중 적어도 하나를 포함하는 서브 파라미터들(25)에 대응하는 특성 계수들(29)을 추출한다. 추정 모델 특정 유닛(15A)은 특성 계수(29)에 의해 특정된 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(34)에 근거하여 입력 프레임률(21A)에 대응하는 추정 모델 특정 파라미터(35)를 계산한다. 따라서, 평가 목적 영상 통신 서비스 또는 단말의 특정 성질에 근거한 추정 모델 특정 파라미터들(35)을 유도할 수 있다. 이것은 기준 비디오 품질 추정 정확도를 향상시킨다.
특별히, 종래의 비디오 품질 추정에서, 비디오 품질 추정 모델은 평가 목적 영상 통신 서비스에서 사용되는 각 인코딩 방법 및 단말에 대하여 준비되어야 한다. 그러나, 이 실시예에 따르면, 비디오 품질 추정 모델은 인코딩 방법 및 단말에 의존하지 않는다. 동일한 비디오 품질 추정 모델이 인코딩 방법 또는 단말에 따라 비디오 품질 열화 모델에 사용될 계수들을 참조하는 것에 의하여 사용될 수 있다. 따라서, 서로 다른 환경에서의 영상 통신 서비스들에 유연하게 대응할 수 있다. 따라서, 서로 다른 환경에서의 영상 통신 서비스에 유연하게 적용될 수 있다. 그래서, 제1 및 제2 실시예에 설명된 비디오 품질 보정 유닛(13)은 기준 주관적 비디오 품질(23)의 준비 없이 임의의 추정 조건(10)에 대응하는 주관적 비디오 품질 추정값(24)을 추정할 수 있다.
도 44는 본 실시예를 사용한 비디오 품질 추정 장치의 추정 정확도를 나타내는 그래프이다. 도 44를 참조하면, 가로 좌표는 비디오 품질 추정 장치를 사용하는 것에 의해 추정된 주관적 비디오 품질의 추정값(MOS 값)을 나타내며, 세로 좌표는 시청자에 의해 실제로 의견-평가된 주관적 비디오 품질의 평가값(MOS 값)을 나타낸다. 추정값과 평가값 사이의 오차는 상술한 참조 2에 근거한 종래 비디오 품질 추정 장치의 품질 정확도를 나타내는 도 32보다 도 4가 더 작으며, 추정 정확도가 더 높다. 특정 추정 조건 하에서의 비교 결과들이 있다. 유사한 비교 결과들이 다른 인코딩 방법 및 단말이 사용될 때도 확인된다.
[실시예의 확장]
상술한 실시예들에서, 열화 모델(22)은 지수 함수를 사용하여 모델링되고, 추정 모델(36)은 가우시안 함수 또는 로지스틱 함수를 사용하여 모델링된다. 그러나 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 2차 함수 또는 고차 함수와 같은 임의의 다른 함수들이 또한 사용될 수 있다. 상술한 실시예에서, 열화 모델(22) 또는 추정 모델(36)은 함수에 의해 모델링된다. 함수 외의 임의의 모델들 예를 들면, 신경 네트워크, 오직 입출력 특성을 특정하는 케이스 기반 사고(case-based reasoning)와 같은 블랙 박스 모델이 사용될 수 있다.
제2 실시예에서 사용된 열화 지표 특성 계수 DB(26)에서 서브 파라미터(25)와 열화 지표 계수들(27) 사이의 상관관계 또는 제5 및 제6 실시예에 사용된 서브 파라미터(25)와 특성 계수 DB(28)의 특성 계수들(29) 사이의 상관관계에 대하여, 열화 지표 계수들(27) 또는 특성 계수들(29)은 다양한 서브 파라미터들의 각 조합 에 대하여 열화 지표 유도 특성들(31) 또는 추정 모델 특정 파라미터 유도 특성들(34)을 실제로 측정하고 획득된 측정 데이터에 대한 최소 제곱 방법에 의해 수렴 동작을 수행하는 것에 의해 계산될 수 있다. 비디오 품질 추정 장치(1)는 그러한 계수 계산을 위한 장치들을 포함할 수 있다.
실시예들에서, 저장 유닛들 23M, 28M, 31M 및 34M과 같은 저장 유닛들은 개별적인 저장 장치들에 의해 형성된다. 그러나, 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 저장 유닛들의 일부 또는 전부는 단일 저장 장치에 의해 형성될 수 있다.
본 명세서 내에 포함되어 있음

Claims (13)

  1. 메인 파라미터로서, 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 입력 코딩 비트율, 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임률, 및 패킷 손실 발생 확률을 나타내는 입력 패킷 손실률을 추출하는 파라미터 추출 유닛;
    패킷 손실 없는 경우 상기 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률로 상기 인코딩된 영상 매체의 주관적 비디오 품질을 나타내는 기준 주관적 비디오 품질을 저장하는 제1 저장 유닛;
    상기 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률에 근거하여 상기 입력 패킷 손실률과 상기 기준 주관적 비디오 품질의 열화 사이의 관계를 나타내는 열화 모델을 특정하도록 하는 열화 모델 특정 유닛; 및
    특정된 상기 열화 모델을 사용하는 것에 의하여 계산되는 상기 입력 패킷 손실률에 대응하는 비디오 품질 열화율에 근거하여 상기 기준 주관적 비디오 품질을 보정하는 것에 의하여, 통신 네트워크를 통하여 임의의 단말 상에서 수신되어 재생되는 영상 매체로부터 시청자가 실제로 느끼는 주관적 영상 품질의 추정값을 계산하는 비디오 품질 보정 유닛을 포함하는 비디오 품질 추정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    영상 매체의 프레임률과 그 프레임률에서 주관적 비디오 품질의 열화에 대한 패킷 손실률의 영향도를 나타내는 제1 열화 지표 사이의 관계를 나타내는 제1 열화 지표 특성, 및 영상 매체의 코딩 비트율과 그 코딩 비트율에서 주관적 비디오 품질의 열화에 대한 패킷 손실률의 영향도를 나타내는 제1 열화 지표 사이의 관계를 나타내는 제2 열화 지표 특성을 저장하는 제2 저장 유닛을 더 포함하고,
    상기 열화 모델 특정 유닛은 제1 열화 지표 특성을 참조하여 상기 입력 프레임률에 대응하는 제1 열화 지표를 계산하는 제1 열화 지표 계산 유닛, 상기 제2 열화 지표 특성을 참조하여 상기 입력 코딩 비트율에 대응하는 제2 열화 지표를 계산하는 제2 열화 지표 계산 유닛, 및 상기 제1 열화 지표 및 상기 제2 열화 지표를 결합하는 것에 의하여 상기 입력 프레임률 및 입력 코딩 비트율에 대응하는 열화 모델을 특정하기 위하여 열화 지표를 계산하는 열화 지표 계산 유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    영상 통신의 타입을 가리키는 통신 타입 파라미터, 단말의 영상 매체 재생 성능을 가리키는 재생 성능 파라미터, 단말에 영상 매체를 재생하는 주변 환경을 가리키는 재생 환경 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는 서브 파라미터들과 열화 지표 특성을 특정하기 위한 열화 지표 계수들 사이의 상관관계를 저장하는 제3 저장 유닛; 및
    상기 상관관계를 참조하여 상기 파라미터 추출 유닛에 의해 추출된 서브 파라미터에 대응하는 열화 지표 계수들을 추출하는 열화 지표 특성 계수 추출 유닛을 더 포함하고,
    상기 열화 모델 특정 유닛은 상기 열화 지표 계수들에 의해 특정된 열화 지표 특성들을 참조하여 제1 열화 지표 및 제2 열화 지표를 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 입력 코딩 비트율에 근거하여 영상 매체의 주관적 비디오 품질과 프레임률 사이의 관계를 나타내는 추정 모델을 특정하는 추정 모델 특정 유닛; 및
    상기 특정된 추정 모델을 사용하여 상기 입력 프레임률에 대응하는 주관적 비디오 품질을 추정하고 이 주관적 비디오 품질을 기준 주관적 비디오 품질로 출력하는 비디오 품질 추정 유닛을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 추정 모델 특정 유닛은 상기 입력 코딩 비트율로 전송된 영상 매체의 최고 주관적 비디오 품질에 대응하는 프레임률을 나타내는 최적 프레임률 및 그 때의 비디오 품질을 나타내는 최고 비디오 품질을 포함하는 추정 모델 특정 파라미터들에 근거하여 추정 모델을 특정하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    영상 통신의 타입을 가리키는 통신 타입 파라미터, 단말의 영상 매체 재생 성능을 가리키는 재생 성능 파라미터, 단말에 영상 매체를 재생하는 주변 환경을 가리키는 재생 환경 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는 서브 파라미터들과 상기 추정 모델을 특정하기 위한 특성 계수들 사이의 상관 관계를 저장하는 제4 저장 유닛; 및
    상기 상관관계를 참조하여 상기 파라미터 추출 유닛에 의해 추출된 서브 파라미터들에 대응하는 특성 계수를 추출하는 특성 계수 추출 유닛을 더 포함하고,
    상기 추정 모델 특정 유닛은 상기 특성 계수들 및 입력 코딩 비트율에 의해 특정된 추정 모델을 특정하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 장치.
  7. 파라미터 추출 유닛이 메인 파라미터로서, 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 입력 코딩 비트율, 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 입력 프레임률, 및 패킷 손실 발생 확률을 나타내는 입력 패킷 손실률을 추출하도록 하는 파라미터 추출 단계;
    제1 저장 유닛이 패킷 손실 없는 경우 상기 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률로 상기 인코딩된 영상 매체의 주관적 비디오 품질을 나타내는 기준 주관적 비디오 품질을 저장하도록 하는 제1 저장 단계;
    열화 모델 특정 유닛이 상기 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률에 근거하여 상기 입력 패킷 손실률과 상기 기준 주관적 비디오 품질의 열화 사이의 관계를 나타내는 열화 모델을 특정하도록 하는 열화 모델 특정 단계; 및
    비디오 품질 보정 유닛이 상기 특정된 열화 모델을 사용하는 것에 의하여 계산되는 상기 입력 패킷 손실률에 대응하는 비디오 품질 열화율에 근거하여 상기 기준 주관적 비디오 품질을 보정하는 것에 의하여 통신 네트워크를 통하여 임의의 단말 상에서 수신되어 재생되는 영상 매체로부터 사용자가 실제로 느끼는 주관적 영상 품질의 추정값을 계산하도록 하는 비디오 품질 보정 단계를 포함하는 비디오 품질 추정 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    제2 저장 유닛이 영상 매체의 프레임률과 그 프레임률에서 주관적 비디오 품질의 열화에 대한 패킷 손실률의 영향도를 나타내는 제1 열화 지표 사이의 관계를 나타내는 제1 열화 지표 특성, 및 영상 매체의 코딩 비트율과 그 코딩 비트율에서 주관적 비디오 품질의 열화에 대한 패킷 손실률의 영향도를 나타내는 제1 열화 지표 사이의 관계를 나타내는 제2 열화 지표 특성을 저장하도록 하는 제2 저장 단계를 더 포함하고,
    상기 열화 모델 특정 단계는 제1 열화 지표 특성을 참조하여 상기 입력 프레임률에 대응하는 제1 열화 지표를 계산하는 제1 열화 지표 계산 단계, 상기 제2 열화 지표 특성을 참조하여 상기 입력 코딩 비트율에 대응하는 제2 열화 지표를 계산하는 제2 열화 지표 계산 단계, 및 상기 제1 열화 지표 및 상기 제2 열화 지표를 결합하는 것에 의하여 상기 입력 프레임률 및 입력 코딩 비트율에 대응하는 열화 모델을 특정하기 위하여 열화 지표를 계산하는 열화 지표 계산 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    제3 저장 유닛이 영상 통신의 타입을 가리키는 통신 타입 파라미터, 단말의 영상 매체 재생 성능을 가리키는 재생 성능 파라미터, 단말에 영상 매체를 재생하는 주변 환경을 가리키는 재생 환경 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는 서브 파라미터들과 열화 지표 특성을 특정하기 위한 열화 지표 계수들 사이의 상관관계를 저장하도록 하는 제3 저장 단계; 및
    열화 지표 특성 계수 추출 유닛이 상기 상관관계를 참조하여 상기 파라미터 추출 유닛에 의해 추출된 서브 파라미터에 대응하는 열화 지표 계수들을 추출하도록 하는 열화 지표 계수 추출 단계를 더 포함하고,
    상기 열화 모델 특정 단계에서, 상기 열화 지표 계수들에 의해 특정된 열화 지표 특성들을 참조하여 제1 열화 지표 및 제2 열화 지표가 계산되는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    추정 모델 특정 유닛이 상기 입력 코딩 비트율에 근거하여 영상 매체의 주관적 비디오 품질과 프레임률 사이의 관계를 나타내는 추정 모델을 특정하도록 하는 추정 모델 특정 단계; 및
    비디오 품질 추정 유닛이 상기 특정된 추정 모델을 사용하여 상기 입력 프레임률에 대응하는 주관적 비디오 품질을 추정하고 이 주관적 비디오 품질을 기준 주관적 비디오 품질로 출력하도록 하는 비디오 품질 추정 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 추정 모델 특정 단계에서, 상기 추정 모델은 상기 입력 코딩 비트율로 전송된 영상 매체의 최고 주관적 비디오 품질에 대응하는 프레임률을 나타내는 최적 프레임률 및 그 때의 비디오 품질을 나타내는 최고 비디오 품질을 포함하는 추정 모델 특정 파라미터들에 근거하여 특정되는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    제4 저장 유닛이, 영상 통신의 타입을 가리키는 통신 타입 파라미터, 단말의 영상 매체 재생 성능을 가리키는 재생 성능 파라미터, 단말에 영상 매체를 재생하는 주변 환경을 가리키는 재생 환경 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는 서브 파라미터들과 상기 추정 모델을 특정하기 위한 특성 계수들 사이의 상관 관계를 저장하도록 하는 제4 저장 단계; 및
    특성 계수 추출 유닛이, 상기 상관관계를 참조하여 상기 파라미터 추출 유닛에 의해 추출된 서브 파라미터들에 대응하는 특성 계수를 추출하도록 하는 특성 계수 추출 단계를 더 포함하고,
    상기 추정 모델 특정 단계에서, 상기 특성 계수들 및 입력 코딩 비트율에 의해 특정된 추정 모델이 특정되는 것을 특징으로 하는 비디오 품질 추정 방법.
  13. 통신 네트워크를 통하여 임의의 단말에 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체를 전송하기 위한 영상 통신에 있어서, 상기 단말 상에 재생된 영상 매체로부터 시청자가 실제로 느끼는 주관적 비디오 품질의 추정값을 계산하는 비디오 품질 추정 장치의 컴퓨터가,
    파라미터 추출 유닛이 메인 파라미터로서, 복수의 프레임으로 인코딩된 영상 매체의 단위 시간당 코딩 비트의 수를 나타내는 코딩 비트율, 단위 시간당 프레임의 수를 나타내는 프레임률, 및 패킷 손실 발생 확률을 나타내는 입력 패킷 손실률을 추출하도록 하는 파라미터 추출 단계;
    제1 저장 유닛이 패킷 손실 없이 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률로 인코딩된 영상 매체의 주관적 비디오 품질을 나타내는 기준 주관적 비디오 품질을 저장하도록 하는 제1 저장 단계;
    열화 모델 특정 유닛이 상기 입력 코딩 비트율 및 입력 프레임률에 근거하여 입력 패킷 손실률과 상기 기준 주관적 비디오 품질의 열화 사이의 관계를 나타내는 열화 모델을 특정하도록 하는 열화 모델 특정 단계; 및
    비디오 품질 보정 유닛이 상기 특정된 열화 모델을 사용하는 것에 의하여 계산되는, 상기 입력 패킷 손실률에 대응하는 비디오 품질 열화율에 근거하여 상기 기준 주관적 비디오 품질을 보정하는 것에 의하여 통신 네트워크를 통하여 임의의 단말 상에서 수신되어 재생되는 영상 매체로부터 사용자가 실제로 느끼는 주관적 영상 품질의 추정값을 계산하도록 하는 비디오 품질 보정 단계를 수행하게 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
KR20077022051A 2006-05-09 2006-11-28 비디오 품질 추정 장치, 방법 및 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능한 기록매체 KR100935650B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006130085 2006-05-09
JPJP-P-2006-00130085 2006-05-09

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20080002778A KR20080002778A (ko) 2008-01-04
KR100935650B1 true KR100935650B1 (ko) 2010-01-07

Family

ID=38667537

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR20077022051A KR100935650B1 (ko) 2006-05-09 2006-11-28 비디오 품질 추정 장치, 방법 및 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능한 기록매체

Country Status (7)

Country Link
US (1) US8154602B2 (ko)
EP (1) EP2018069B1 (ko)
JP (1) JP4490483B2 (ko)
KR (1) KR100935650B1 (ko)
CN (1) CN100568972C (ko)
CA (1) CA2604139C (ko)
WO (1) WO2007129423A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101224171B1 (ko) 2008-06-11 2013-01-21 니폰덴신뎅와 가부시키가이샤 오디오 품질 추정 방법, 오디오 품질 추정 장치 및 이를 위한 프로그램을 기록하는 컴퓨터-판독가능 기록 매체

Families Citing this family (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2065863B1 (de) * 2007-11-30 2010-12-29 Siemens Aktiengesellschaft Qualitätsbestimmung einer Kommunikationsverbindung in einem funkbetriebenen Multi-Hop Gefahrenmeldesystem
JP5172440B2 (ja) * 2008-01-08 2013-03-27 日本電信電話株式会社 映像品質推定装置、方法およびプログラム
CN101911716A (zh) * 2008-01-18 2010-12-08 汤姆森许可贸易公司 评估感知质量的方法
WO2009157340A1 (ja) * 2008-06-26 2009-12-30 日本電気株式会社 高品質コンテンツ生成システムと、その方法及びプログラム
CN101626506B (zh) 2008-07-10 2011-06-01 华为技术有限公司 一种视频码流的质量评估方法、装置及系统
KR101761307B1 (ko) 2009-04-21 2017-07-25 마벨 월드 트레이드 리미티드 인터넷 비디오 콘텐츠의 추정된 품질을 기반으로 한 비디오 후처리기에 대한 자동 조정들
JP5237226B2 (ja) * 2009-08-25 2013-07-17 日本電信電話株式会社 映像品質推定装置、方法、およびプログラム
JP5519690B2 (ja) * 2009-10-22 2014-06-11 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プログラム
JP5724879B2 (ja) * 2009-11-24 2015-05-27 日本電気株式会社 品質制御装置、動画送信システム、品質制御方法および記録媒体
EP2564590B1 (en) 2010-04-30 2018-06-13 Thomson Licensing Method and apparatus for assessing quality of video stream
US20130111538A1 (en) * 2010-07-05 2013-05-02 Mitsubishi Electric Corporation Video quality management system
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
US9215466B2 (en) 2011-01-31 2015-12-15 Apple Inc. Joint frame rate and resolution adaptation
US8885050B2 (en) * 2011-02-11 2014-11-11 Dialogic (Us) Inc. Video quality monitoring
JP6010539B2 (ja) 2011-09-09 2016-10-19 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカPanasonic Intellectual Property Corporation of America 符号化装置、復号装置、符号化方法および復号方法
CN103379360B (zh) 2012-04-23 2015-05-27 华为技术有限公司 一种视频质量评估方法和装置
CN104780369B (zh) * 2012-08-21 2018-04-17 华为技术有限公司 一种获得视频编码压缩质量的方法及装置
CN103813160B (zh) * 2012-11-12 2016-03-02 中国电信股份有限公司 视频质量监控方法和装置
US9858656B2 (en) * 2013-03-13 2018-01-02 Raytheon Company Video interpretability and quality estimation
CN103413586B (zh) * 2013-07-26 2016-03-30 国核电站运行服务技术有限公司 一种核电厂多部件系统维修方法
EP3042498A4 (en) * 2013-09-06 2017-11-08 Zhou Wang Method and system for objective perceptual video quality assessment
WO2016080354A1 (ja) * 2014-11-17 2016-05-26 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
CN105791833B (zh) * 2014-12-17 2018-09-04 深圳Tcl数字技术有限公司 选择视频编解码硬件平台的方法及装置
US9712888B2 (en) * 2015-11-27 2017-07-18 Wipro Limited System and method for dynamically optimizing quality of videos transmitted over communication networks
CN105828069B (zh) * 2016-04-06 2019-01-18 上海交通大学 一种基于主观质量评估的编码器自适应调整方法
CN105847970A (zh) * 2016-04-06 2016-08-10 华为技术有限公司 视频显示质量的计算方法及设备
EP3291556A1 (en) 2016-08-30 2018-03-07 Deutsche Telekom AG Method and apparatus for determining the perceptual video quality of a chunk of multimedia content
CN111277894B (zh) * 2020-03-02 2021-08-27 四川长虹电器股份有限公司 一种自动检测视频播放画面流畅性的方法
CN113470601B (zh) * 2021-07-07 2023-04-07 南昌航空大学 一种自动作曲方法及系统
WO2023113143A1 (en) * 2021-12-16 2023-06-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and electronic device for enhancing image quality
CN115334271B (zh) * 2022-08-10 2024-05-07 平安科技(深圳)有限公司 高帧率视频生成方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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 (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0690441A (ja) 1992-09-07 1994-03-29 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 最適フレームレート決定方法
JP4247888B2 (ja) 2003-05-20 2009-04-02 日本電信電話株式会社 映像配信システムおよび映像配信方法
GB0314162D0 (en) * 2003-06-18 2003-07-23 British Telecomm Edge analysis in video quality assessment

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101224171B1 (ko) 2008-06-11 2013-01-21 니폰덴신뎅와 가부시키가이샤 오디오 품질 추정 방법, 오디오 품질 추정 장치 및 이를 위한 프로그램을 기록하는 컴퓨터-판독가능 기록 매체

Also Published As

Publication number Publication date
WO2007129423A1 (ja) 2007-11-15
CA2604139C (en) 2014-02-18
CA2604139A1 (en) 2007-11-09
US8154602B2 (en) 2012-04-10
EP2018069B1 (en) 2016-08-10
CN100568972C (zh) 2009-12-09
JP4490483B2 (ja) 2010-06-23
KR20080002778A (ko) 2008-01-04
EP2018069A4 (en) 2011-10-05
CN101151903A (zh) 2008-03-26
US20090225170A1 (en) 2009-09-10
JPWO2007129423A1 (ja) 2009-09-17
EP2018069A1 (en) 2009-01-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100935650B1 (ko) 비디오 품질 추정 장치, 방법 및 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능한 기록매체
KR100933509B1 (ko) 비디오 품질 추정 장치, 방법 및 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능한 기록매체
US7965203B2 (en) Video quality estimation apparatus, method, and program
JPWO2007029731A1 (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
EP2347599A1 (en) Method and system for determining a quality value of a video stream
JP4787210B2 (ja) 映像品質推定方法、装置、およびプログラム
JP2007194893A (ja) 映像品質評価装置および方法
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
JP4802183B2 (ja) マルチメディア総合品質推定方法および装置
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
JP5149248B2 (ja) 網品質管理閾値算出装置および方法
WO2021181681A1 (ja) 数理モデル導出装置、数理モデル導出方法及びプログラム
JP6061778B2 (ja) 映像品質評価装置、映像品質評価方法及びプログラム
JP6431449B2 (ja) 映像整合装置、映像整合方法、及びプログラム
CN117242499A (zh) 自动视频质量评估
CN104995914A (zh) 用于基于上下文的视频质量评估的方法和装置
KR20150078548A (ko) Gop 정보 기반의 실시간 체감형 영상 품질 모델링 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20121029

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20131028

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20141021

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151102

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20161216

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171222

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181220

Year of fee payment: 10