KR101382048B1 - 동적 영상의 프레임 가중치 기반 영상 피크 신호 대 잡음비 측정 방법 - Google Patents

동적 영상의 프레임 가중치 기반 영상 피크 신호 대 잡음비 측정 방법 Download PDF

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KR101382048B1 KR1020130000908A KR20130000908A KR101382048B1 KR 101382048 B1 KR101382048 B1 KR 101382048B1 KR 1020130000908 A KR1020130000908 A KR 1020130000908A KR 20130000908 A KR20130000908 A KR 20130000908A KR 101382048 B1 KR101382048 B1 KR 101382048B1
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Abstract

동적 영상의 프레임 가중치 기반 영상 피크 신호 대 잡음비 측정 방법이 개시된다. 멀티미디어 영상의 품질을 평가하는 항목으로 피크 신호 대 잡음비(peak signal to noise ratio)를 측정하는 방법은, 송신단에서 송신하는 원본 영상과 상기 원본 영상을 수신하는 수신단의 수신 영상을 비교하여 초기 피크 신호 대 잡음비를 계산하는 단계; 및 상기 수신 영상의 각 프레임에 대하여 손실된 패킷에 따른 가중치(weight)를 이용하여 상기 초기 피크 신호 대 잡음비를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

동적 영상의 프레임 가중치 기반 영상 피크 신호 대 잡음비 측정 방법{METHOD FOR MEASURING PEAK SIGNAL TO NOISE RATIO BASED FRAME WEIGHT ON DYNAMIC IMAGE}
본 발명의 실시예들은 비디오 영상 품질을 측정할 때 피크 신호 대 잡음비를 측정하는 방법에 관한 것이다.
피크 신호 대 잡음비(PSNR: peak signal to noise ratio)는 신호가 가질 수 있는 최대 전력에 대한 잡음의 전력을 나타내는 것으로, 주로 영상 또는 동영상 손실 압축에서 화질 손실 정보를 평가할 때 사용된다.
한국공개특허 제10-2003-0082406호(공개일 2003년 10월 22일)에는 풀 컬러 비디오의 피크 신호 대 잡음비를 측정하는 방법이 개시되어 있다.
멀티미디어 동영상의 품질을 평가하는 방법에서 객관적인 측정을 하는데 사용되는 평가 항목으로 피크 신호 대 잡음비 측정 방식이 있다. 그리고, FR(Full Reference) 방법은 원본 영상과 처리 영상을 모두 알 수 있는 경우에 이들을 직접 비교하여 수신된 처리 영상의 품질을 측정하는 방법이다.
기존의 피크 신호 대 잡음비(PSNR) 측정 방식은 FR 기반의 방법으로 단순히 소스(원본 영상)와 수신단의 영상을 비교하여 에러 값을 계산해 내는 방식으로, 영상 자체의 왜곡(distortion)값을 측정하는 방식이다.
그러나, FR 기반의 피크 신호 대 잡음비 측정 방식은 단말에서의 소비자가 체감하는 품질 기반의 SLA(service level agreement)를 만족시키기 어려운 문제가 있다.
피크 신호 대 잡음비(PSNR)의 동적 영상에 대한 가중치를 부여하여 소비자의 니즈(needs)를 만족시킬 수 있는 피크 신호 대 잡음비 측정 방법을 제공한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 멀티미디어 영상의 품질을 평가하는 항목으로 피크 신호 대 잡음비(peak signal to noise ratio)를 측정하는 방법은, 송신단에서 송신하는 원본 영상과 상기 원본 영상을 수신하는 수신단의 수신 영상을 비교하여 초기 피크 신호 대 잡음비를 계산하는 단계; 및 상기 수신 영상의 각 프레임에 대하여 손실된 패킷에 따른 가중치(weight)를 이용하여 상기 초기 피크 신호 대 잡음비를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 초기 피크 신호 대 잡음비를 보정하는 단계는, 각 프레임의 손실된 패킷에 따른 가중치를 계산하는 단계; 및 해당 프레임에 대해 상기 초기 피크 신호 대 잡음비에 상기 가중치를 곱하여 최종 피크 신호 대 잡음비를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 초기 피크 신호 대 잡음비를 보정하는 단계는, 상기 초기 피크 신호 대 잡음비를 보정하기 위한 상기 가중치를 수학식 1을 이용하여 계산할 수 있다.
수학식 1:
Figure 112013000861597-pat00001
(여기서,
Figure 112013000861597-pat00002
는 가중치)
또 다른 측면에 따르면, 상기 초기 피크 신호 대 잡음비를 보정하는 단계는, 수학식 2를 이용하여 상기 초기 피크 신호 대 잡음비가 보정된 최종 피크 신호 대 잡음비를 계산할 수 있다.
수학식 2:
Figure 112013000861597-pat00003
(여기서,
Figure 112013000861597-pat00004
는 최종 피크 신호 대 잡음비,
Figure 112013000861597-pat00005
는 가중치,
Figure 112013000861597-pat00006
는 i번째 프레임의 초기 피크 신호 대 잡음비)
본 발명의 실시예에 따르면, 멀티미디어 영상의 품질을 평가하기 위한 영상 품질 측정 장치는, 영상 품질을 평가하기 위한 항목으로 피크 신호 대 잡음비를 계산하는 PSNR 계산부를 포함할 수 있으며, 이때 상기 PSNR 계산부는, 송신단에서 송신되는 원본 영상과 상기 원본 영상을 수신하는 수신단의 수신 영상을 비교하여 초기 피크 신호 대 잡음비를 계산한 후, 상기 수신 영상의 각 프레임에 대하여 손실된 패킷에 따른 가중치를 이용하여 상기 초기 피크 신호 대 잡음비를 보정할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 비디오 영상 품질을 측정할 때 기존의 피크 신호 대 잡음비에 동적 영상에 대한 가중치를 부여함으로써 동적 영상의 경우에 보다 적합한 피크 신호 대 잡음비 예측이 가능하다.
따라서, 동적 영상에 보다 적합한 피크 신호 대 잡음비 측정을 통해 비디오 서비스 품질을 더욱 객관적으로 평가할 수 있으며 소비자가 체감하는 품질 기반의 SLA를 만족시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 영상 품질 측정을 위한 전체 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 도 1의 시스템에서 피크 신호 대 잡음비를 측정하는 방법에 대한 개념도를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 동적 영상의 피크 신호 대 잡음비를 측정하는 방법을 도시한 순서도이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
디지털 방송과 같이 영상 서비스를 제공하는 사업자 입장에서는 시청자가 경험하는 화질의 수준을 모니터링 하고 그 결과를 컨텐츠 생성이나 전송에 반영함에 따라 보다 효율적인 방송 시스템을 구축할 수 있으며 고객의 만족도 또한 높일 수가 있다.
이를 위해서는 사용자 측 단말(예컨대, 디지털 TV)의 화질을 측정하여 수신 영상의 품질을 객관적으로 평가하는 방법이 필요하며, 이에는 다음과 같이 크게 세가지 방법이 있다.
(1) FR(Full Reference): 원본 영상과 재생 영상 간의 유사성 또는 왜곡 차이를 계산하여 상대적인 화질을 측정한다. 가장 정확하게 재생 화질의 수준을 판단할 수 있다.
(2) RR(Reduced Reference): 원본 영상으로부터 추출한 특징 정보와 재생 영상으로부터 추출한 특징 정보를 비교하여 상대적인 화질을 측정한다.
(3) NR(No Reference): 원본 영상 자체나 특징 정보가 존재하지 않는 상태에서 재생 영상만으로 화질을 측정한다.
본 실시예에서는 상기한 방법 중 (1) FR를 기반으로 하여 원본 영상과 수신 측의 처리 영상(이하, '수신 영상'이라 칭함)을 비교하여 재생 영상의 품질을 측정하는 방식을 제안하며, 특히 동적 영상에 적합한 피크 신호 대 잡음비를 예측하는 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 영상 품질 측정을 위한 전체 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다.
송신측(110)에서는 비디오 인코더(111)를 통해 인코딩 된 원본 영상(source video)을 영상 품질 측정 장치(130)로 전송한다.
수신측(120)(예컨대, STB(set-top box) 등)에서는 비디오 디코더(121)가 송신측(110)으로부터 전송되어온 비디오 스트림(video stream)을 디코딩 하고 디코딩 된 수신 영상을 영상 품질 측정 장치(130)로 전송하게 된다.
이에, 영상 품질 측정 장치(130)에서는 원본 영상을 기준으로 수신 영상의 품질을 측정하고 모니터링 할 수 있다. 영상 품질 측정 장치(130)에서는 수신 영상에 대한 객관적인 품질 척도인 피크 신호 대 잡음비를 측정하기 위한 PSNR 계산부(131)를 포함하여 구성될 수 있다.
다시 말해, 영상 품질 측정 장치(130)에서는 송신측(110)과 수신측(120)이 각각 전달한 원본 영상과 수신 영상을 비교하여 상대적인 화질을 측정할 수 있다.
일 예로, FR 기반 피크 신호 대 잡음비는 신호의 전력에 대한 고려 없이 수학식 1과 같이 MSE(평균 제곱 오차)를 이용해서 계산할 수 있다.
Figure 112013000861597-pat00007
여기에서 는 해당 영상의 최대값으로서, 해당 채널의 최대값에서 최소값을 빼서 구할 수 있다. 예를 들어, 8bit 그레이 스케일 영상의 경우는 255(=255-0)이 된다. 로그 스케일에서 측정하기 때문에, 단위는 db이며, 손실이 적을수록 높은 값을 가진다. 무손실 영상의 경우에는 MSE가 0이기 때문에 피크 신호 대 잡음비는 정의되지 않는다.
FR 기반 피크 신호 대 잡음비(이하, '초기 PSNR'이라 칭함)를 측정하는 구체적인 방식에 대해서는 기 공지되어 널리 통용되고 있는 방법 중 적어도 하나 이상을 적용할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 있어서, PSNR 계산부(131)에서 피크 신호 대 잡음비를 측정하는 방법에 대한 개념도이다.
동적인 영상(예컨대, 스포츠 영상 등)의 경우 I 프레임(intra frame), B 프레임(bidirectional frame), P 프레임(predicted frame) 간의 변화가 크고 프레임 간의 크기 차이가 크지 않다.
도 2를 참조하면, 본 실시예의 PSNR 계산부(131)에서는 FR 방식을 통해 원본 영상(201)과 수신 영상(202)을 비교하여 초기 PSNR(203)을 계산할 수 있으며, 이에 프레임 크기와 관계 없이 일률적인 초기 PSNR(203)을 보정하기 위하여 지수
Figure 112013000861597-pat00008
(factor
Figure 112013000861597-pat00009
)(204)를 곱하여 가중치를 줄 수 있다.
다시 말해, PSNR 계산부(131)에서는 초기 PSNR(203)에 가중치
Figure 112013000861597-pat00010
(204)를 적용하여 동적 영상의 특성이 반영된 피크 신호 대 잡음비(ePSNR)(205)를 영상 품질 평가 항목으로 이용되는 최종 PSNR로 계산할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 동적 영상의 피크 신호 대 잡음비를 측정하는 방법을 도시한 순서도이다.
이하의 일 실시예에 따른 피크 신호 대 잡음비 측정 방법은 도 1과 도 2를 통해 설명한 영상 품질 측정 장치(PSNR 계산부)에 의해 각각의 단계가 수행될 수 있다.
단계(S301)에서 영상 품질 측정 장치는 FR 방식을 기반으로 송신측에서 전달받은 원본 영상과 수신측에서 전달받은 수신 영상을 비교하여 초기 PSNR을 계산할 수 있다.
단계(S302)에서 영상 품질 측정 장치는 수신 영상의 프레임 크기와 관계 없이 일률적인 초기 PSNR을 보정하는 데에 이용하기 위하여 수신 영상의 각 프레임에 대하여 손실된 패킷에 따른 가중치
Figure 112013000861597-pat00011
를 계산할 수 있다.
일 예로, 영상 품질 측정 장치는 수학식 2에서 정의된 바와 같이 전체 GOP(group of pictures)에서 손실된 패킷에 대한 i번째 프레임에서 손실된 패킷의 비율을 가중치
Figure 112013000861597-pat00012
로 계산할 수 있다.
Figure 112013000861597-pat00013
단계(S303)에서 영상 품질 측정 장치는 손실된 패킷에 따른 가중치
Figure 112013000861597-pat00014
를 초기 PSNR에 곱하여 프레임 변화가 반영된 최종 PSNR를 계산할 수 있다.
일 예로, 영상 품질 측정 장치는 수학식 3에서 정의된 바와 같이 수신 영상의 i번째 프레임에 대한 초기 PSNR(framePSNR[i])에 가중치
Figure 112013000861597-pat00015
를 곱하여 보정된 최종 PSNR(ePSNR)를 측정할 수 있다.
Figure 112013000861597-pat00016
상기한 피크 신호 대 잡음비 측정 방법은 FR 기반의 방법으로 소스(원본 영상)와 수신단의 영상을 비교하여 영상의 왜곡 값을 계산하되, 초기 PSNR(framePSNR[i])에 동적 영상에 대한 가중치(factor
Figure 112013000861597-pat00017
)를 부여함으로써 동적 영상에 보다 적합한 피크 신호 대 잡음비(ePSNR)를 측정할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 비디오 영상 품질을 측정할 때 동적 영상에 대한 가중치를 부여함으로써 동적 영상의 경우에 보다 적합한 피크 신호 대 잡음비 예측이 가능하다.
따라서, 동적 영상에 보다 적합한 피크 신호 대 잡음비 측정을 통해 비디오 서비스 품질을 더욱 객관적으로 평가할 수 있으며 소비자가 체감하는 품질 기반의 SLA를 만족시킬 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
131: PSNR 계산부

Claims (8)

  1. 멀티미디어 영상의 품질을 평가하는 항목으로 피크 신호 대 잡음비(peak signal to noise ratio)를 측정하는 방법에 있어서,
    송신단에서 송신하는 원본 영상과 상기 원본 영상을 수신하는 수신단의 수신 영상을 비교하여 초기 피크 신호 대 잡음비를 계산하는 단계; 및
    상기 수신 영상의 각 프레임에 대하여 손실된 패킷에 따른 가중치(weight)를 이용하여 상기 초기 피크 신호 대 잡음비를 보정하는 단계를 포함하고,
    상기 초기 피크 신호 대 잡음비를 보정하는 단계는,
    각 프레임의 손실된 패킷에 따른 가중치를 계산하는 단계; 및
    해당 프레임에 대해 상기 초기 피크 신호 대 잡음비에 상기 가중치를 곱하여 최종 피크 신호 대 잡음비를 계산하는 단계
    를 포함하는 피크 신호 대 잡음비 측정 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 초기 피크 신호 대 잡음비를 보정하는 단계는,
    상기 초기 피크 신호 대 잡음비를 보정하기 위한 상기 가중치를 수학식 1을 이용하여 계산하는 것
    을 특징으로 하는 피크 신호 대 잡음비 측정 방법.
    수학식 1:
    Figure 112013000861597-pat00018

    (여기서,
    Figure 112013000861597-pat00019
    는 가중치)
  4. 제1항에 있어서,
    상기 초기 피크 신호 대 잡음비를 보정하는 단계는,
    수학식 2를 이용하여 상기 초기 피크 신호 대 잡음비가 보정된 최종 피크 신호 대 잡음비를 계산하는 것
    을 특징으로 하는 피크 신호 대 잡음비 측정 방법.
    수학식 2:
    Figure 112013000861597-pat00020

    (여기서,
    Figure 112013000861597-pat00021
    는 최종 피크 신호 대 잡음비,
    Figure 112013000861597-pat00022
    는 가중치,
    Figure 112013000861597-pat00023
    는 i번째 프레임의 초기 피크 신호 대 잡음비)
  5. 멀티미디어 영상의 품질을 평가하기 위한 영상 품질 측정 장치에 있어서,
    영상 품질을 평가하기 위한 항목으로 피크 신호 대 잡음비를 계산하는 PSNR 계산부
    를 포함하고,
    상기 PSNR 계산부는,
    송신단에서 송신되는 원본 영상과 상기 원본 영상을 수신하는 수신단의 수신 영상을 비교하여 초기 피크 신호 대 잡음비를 계산한 후, 상기 수신 영상의 각 프레임에 대하여 손실된 패킷에 따른 가중치를 이용하여 상기 초기 피크 신호 대 잡음비를 보정하고,
    각 프레임의 손실된 패킷에 따른 가중치를 계산한 후, 해당 프레임에 대해 상기 초기 피크 신호 대 잡음비에 상기 가중치를 곱하여 최종 피크 신호 대 잡음비를 계산하는 것
    을 특징으로 하는 영상 품질 측정 장치.
  6. 삭제
  7. 제5항에 있어서,
    상기 PSNR 계산부는,
    상기 초기 피크 신호 대 잡음비를 보정하기 위한 상기 가중치를 수학식 3을 이용하여 계산하는 것
    을 특징으로 하는 영상 품질 측정 장치.
    수학식 3:
    Figure 112013000861597-pat00024

    (여기서,
    Figure 112013000861597-pat00025
    는 가중치)
  8. 제5항에 있어서,
    상기 PSNR 계산부는,
    수학식 4를 이용하여 상기 초기 피크 신호 대 잡음비가 보정된 최종 피크 신호 대 잡음비를 계산하는 것
    을 특징으로 하는 영상 품질 측정 장치.
    수학식 4:
    Figure 112013000861597-pat00026

    (여기서,
    Figure 112013000861597-pat00027
    는 최종 피크 신호 대 잡음비,
    Figure 112013000861597-pat00028
    는 가중치,
    Figure 112013000861597-pat00029
    는 i번째 프레임의 초기 피크 신호 대 잡음비)
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