KR101548700B1 - 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치 및 그 방법 - Google Patents

하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 의한 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치 및 그 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치는 영상 비트스트림 데이터를 수신하면, 수신된 상기 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 기 설정된 제1 평가 파라미터를 추출하는 제1 평가 파라미터 추출부; 추출된 상기 제1 평가 파라미터를 기반으로 기 설정된 예측 함수를 이용하여 예비 화질 지수를 산출하는 예비 화질지수 산출부; 수신된 상기 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 기 설정된 제2 평가 파라미터를 추출하는 제2 평가 파라미터 추출부; 및 추출된 상기 제2 평가 파라미터를 기반으로 기 산출된 상기 예비 화질 지수를 보정하여 그 보정한 결과로 제1 최종 화질 지수를 산출하는 제1 최종 화질지수 산출부를 포함한다.

Description

하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR MEASURING QUALITY OF VIDEO DATA BASED ON HYBRID TYPE AND METHOD THEREOF}
본 발명은 영상 화질 평가 방법에 관한 것으로, 특히, 비트스트림 데이터를 수신하면, 수신된 비트스트림 데이터를 기반으로 기 설정된 제1 평가 파라미터를 추출하여 추출된 제1 평가 파라미터를 기반으로 예비 화질 지수를 산출한 후, 기 설정된 제2 평가 파라미터를 추출하여 추출된 제2 평가 파라미터를 기반으로 예비 화질 지수를 보정하며 그 보정한 결과로 제1 최종 화질 지수를 산출하도록 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
지상파 방송, 위성 방송, IPTV 등 디지털 TV의 확산으로 가입자들은 보다 선명한 화면의 비디오를 시청할 수 있게 되었다. 아날로그 방송과는 다르게 디지털 방송은 비디오 정보를 압축하는 과정에서 화질의 열화가 발생한다. 압축을 많이 하면 할수록 재생 비디오의 품질은 떨어지게 된다. 지상파 방송과 위성 방송 등은 채널의 전송 용량이 고정되어 있기 때문에 비디오 인코더의 성능에 의해서만 화질이 좌우되나, IPTV는 채널 용량이 고정되어 있지 않고 얼마든지 용량을 확장시킬 수 있기 때문에 콘텐츠를 어느 정도의 비트율로 인코딩할 것인가도 재생 화질에 영향을 미치게 된다. 또한 전송오류로 인하여 다양한 패턴의 오류가 발생하게 된다.
방송 사업자 입장에서는 최종 시청자가 경험하는 화질의 수준을 모니터링하고 그 결과를 콘텐츠 생성이나 전송에 반영하면 보다 효율적인 방송 시스템을 구축할 수 있으며, 고객의 만족도도 높을 수가 있다. 이를 위해서는 디지털 TV의 화질을 측정하고 평가하는 방법이 필요하다. 현재 국제 표준화 기구에서 주관적 화질의 객관적 평가를 위해 표준화 작업을 하고 있는데, 이들이 접근하는 방법은 다음과 같이 크게 세 가지 방법으로 구분할 수 있다.
1)FR(Full Reference) 방식은 원본 영상과 재생 영상 간의 유사성 또는 왜곡 차이를 계산하여 상대적인 화질을 측정한다. 가장 정확하게 재생 화질의 수준을 판단할 수 있다. 그러나 수신측에서 송신측이 사용한 원본 영상이 필요하기 때문에 사용이 매우 제한적이다.
2)RR(Reduced Reference) 방식은 원본 영상로부터 추출한 특징 정보와 재생 영상으로부터 추출한 특징 정보를 비교하여 상대적인 화질을 측정한다. FR보다는 적은 계산량으로 상대적인 화질을 측정할 수 있다.
3)NR(No Reference) 방식은 원본 영상 자체나 특징 정보가 존재하지 않는 상태에서 재생 영상만으로 화질을 측정한다. 기준 영상이 없기 때문에 가장 부정확한 방법이다.
그러나 기존의 영상 품질 측정 방식들은 동영상 데이터를 수신한 후 수신된 동영상 데이터를 복호화하여 복호화된 동영상 데이터를 이용하여 화질 평가를 수행하기 때문에 화질 측정 성능이 떨어지고 화질 측정 시간이 오래 걸리는 한계가 있다.
따라서 이러한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 비트스트림 데이터를 수신하면, 수신된 비트스트림 데이터를 기반으로 제1 평가 파라미터를 추출하여 추출된 제1 평가 파라미터를 기반으로 예비 화질 지수를 산출하며, 제2 평가 파라미터를 추출하여 추출된 제2 평가 파라미터를 기반으로 예비 화질 지수를 보정하며, 그 보정한 결과로 최종 화질 지수를 산출하도록 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은 비트스트림 데이터를 수신하면, 수신된 비트스트림 데이터를 기반으로 제1 평가 파라미터를 추출하여 추출된 제1 평가 파라미터를 기반으로 예비 화질 지수를 산출한 후, 제2 평가 파라미터를 추출하여 추출된 제2 평가 파라미터를 기반으로 예비 화질 지수를 1차 보정하며 그 1차 보정한 결과로 제1 최종 화질 지수를 산출하며 다시 EPSNR(Edge Peak Signal to Noise Ratio)을 이용하여 2차 보정하여 제2 최종 화질 지수를 산출하도록 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다. 상기 EPSNR을 구하기 위하여 수신된 비트스트림 데이터를 복호화하여 구한 PVS와 원동영상에서 추출한 특징을 사용하여 구한다.
본 발명의 또 다른 목적은 비트 스트림 데이터를 수신하면 수신된 비트스트림 데이터를 복호화하여 구한 PVS (processed video sequence)를 분석하여 NR 방식의 화질 지수를 산출하고, 그 NR 방식의 화질 지수와 비트스트림 데이터에서 구한 화질 지수를 혼합하여 최종 화질 지수를 산출하도록 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.
그러나 본 발명의 목적은 상기에 언급된 사항으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적들을 달성하기 위하여, 본 발명의 한 관점에 따른 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치는 영상 비트스트림 데이터를 수신하면, 수신된 상기 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 기 설정된 제1 평가 파라미터를 추출하는 제1 평가 파라미터 추출부; 추출된 상기 제1 평가 파라미터를 기반으로 기 설정된 예측 함수를 이용하여 예비 화질 지수를 산출하는 예비 화질지수 산출부; 수신된 상기 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 기 설정된 제2 평가 파라미터를 추출하는 제2 평가 파라미터 추출부; 및 추출된 상기 제2 평가 파라미터를 기반으로 기 산출된 상기 예비 화질 지수를 보정하여 그 보정한 결과로 제1 최종 화질 지수를 산출하는 제1 최종 화질지수 산출부를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 제1 평가 파라미터는 비트율에 로그 함수를 취한 특징값, 및 전송에러율에 로그 함수를 취한 특징값인 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 적용분야에 따라 상기 제1 평가 파라미터는 다른 특징 값을 취할 수 있고, 예로 상기 제1 평가 파라미터는 전체 평균 QP값, I 프레임의 QP값, 및 로그 에러 면적 값을 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 제2 평가 파라미터는 프리즈의 총 수에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 가장 긴 프리즈의 길이에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 및 프레임 레이트를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치는 상기 제1 최종 화질 지수를 EPSNR(Edge Peak Signal to Noise Ratio)을 이용하여 2차 보정하여 그 2차 보정한 결과로 제2 최종 화질 지수를 산출하는 제2 최종 화질지수 산출부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치는 상기 제1 최종 화질 지수를 NR 방식 화질 평가 방법을 사용하여 구한 NR 화질 지수를 이용하여 2차 보정하여 그 2차 보정한 결과로 제2 최종 화질 지수를 산출하는 제2 최종 화질지수 산출부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치는 EPSNR을 이용하여 상기 제1 최종 화질지수를 보정하기 전 전송 에러 열화로 인한 영상 화질 감소를 고려하여 상기 EPSNR을 조절하는 전송에러로 인한 화질열화를 측정하는 화질열화측정부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 한 관점에 따른 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 방법은 영상 비트스트림 데이터를 수신하면, 수신된 상기 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 기 설정된 제1 평가 파라미터를 추출하는 단계; 추출된 상기 제1 평가 파라미터를 기반으로 기 설정된 예측 함수를 이용하여 예비 화질 지수를 산출하는 단계; 수신된 상기 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 기 설정된 제2 평가 파라미터를 추출하는 단계; 및 추출된 상기 제2 평가 파라미터를 기반으로 기 산출된 상기 예비 화질 지수를 보정하여 그 보정한 결과로 제1 최종 화질 지수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 제1 평가 파라미터는 비트율에 로그 함수를 취한 특징값, 및 전송에러율에 로그 함수를 취한 특징값인 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 제1 평가 파라미터는 적용분야에 따라 다른 값을 취할 수 있고, 다른 예로 상기 제1 평가 파라미터는 전체 평균 QP값, I 프레임의 QP값, 및 로그 에러 면적 값을 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 제2 평가 파라미터는 프리즈의 총 수에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 가장 긴 프리즈의 길이에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 및 프레임 레이트를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 방법은 상기 제1 최종 화질 지수를 EPSNR(Edge Peak Signal to Noise Ratio)을 이용하여 2차 보정하여 그 2차 보정한 결과로 제2 최종 화질 지수를 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 방법은 상기 제1 최종 화질 지수를 NR 방식 화질 평가 방법을 사용하여 구한 NR 화질 지수를 이용하여 2차 보정하여 그 2차 보정한 결과로 제2 최종 화질 지수를 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 방법은 전송 에러 열화로 인한 영상 화질 감소를 고려하여 조정된 EPSNP을 이용하여 상기 제1 최종 영상 화질지수를 이차 조정하여 제2 최종 영상 화질지수를 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
이를 통해, 본 발명은 비트스트림 데이터를 수신하면, 수신된 비트스트림 데이터를 기반으로 제1 평가 파라미터를 추출하여 추출된 제1 평가 파라미터를 기반으로 예비 화질 지수를 산출한 후, 제2 평가 파라미터를 추출하여 추출된 제2 평가 파라미터를 기반으로 예비 화질 지수를 보정하며 그 보정한 결과로 추출된 제2 평가 파라미터들을 기반으로 예비 화질 평가 지수를 보정하여 최종 화질 지수를 산출하도록 함으로써, 화질 지수를 정확하게 예측할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 기 설정된 다수의 평가 파라미터를 이용하여 디코딩 이전에 빠르게 화질 평가를 수행하기 때문에 화질 평가 시간을 단축시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 장치를 나타내는 제1 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 방법을 나타내는 제1 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 장치를 나타내는 제2 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 방법을 나타내는 제2 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 시스템을 나타내는 도면이다.
도 6은 예비 화질 지수를 산출하는 함수의 예를 보여주기 위한 도면이다.
도 7은 예비 화질 지수를 산출하는 함수의 다른 예를 보여주기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 장치를 나타내는 제3 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 장치를 나타내는 제4 도면이다.
이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치 및 그 방법을 첨부한 도 1 내지 도 9를 참조하여 설명한다. 본 발명에 따른 동작 및 작용을 이해하는데 필요한 부분을 중심으로 상세히 설명한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 동일한 명칭의 구성 요소에 대하여 도면에 따라 다른 참조부호를 부여할 수도 있으며, 서로 다른 도면임에도 불구하고 동일한 참조부호를 부여할 수도 있다. 그러나, 이와 같은 경우라 하더라도 해당 구성 요소가 실시예에 따라 서로 다른 기능을 갖는다는 것을 의미하거나, 서로 다른 실시예에서 동일한 기능을 갖는다는 것을 의미하는 것은 아니며, 각각의 구성 요소의 기능은 해당 실시예에서의 각각의 구성요소에 대한 설명에 기초하여 판단하여야 할 것이다.
특히, 본 발명에서는 비트스트림 데이터를 수신하면, 수신된 비트스트림 데이터를 기반으로 제1 평가 파라미터를 추출하여 추출된 제1 평가 파라미터를 기반으로 예비 화질 지수를 산출한 후, 제2 평가 파라미터를 추출하여 추출된 제2 평가 파라미터를 기반으로 예비 화질 지수를 보정하며 그 보정한 결과로 최종 화질 지수를 산출하도록 하는 새로운 하이브리드 방식 기반 영상 화질 평가 방법을 제안한다.
또한, 본 발명에서는 수신된 비트스트림 데이터를 기반으로 제1 평가 파라미터를 추출하여 추출된 제1 평가 파라미터를 기반으로 예비 화질 지수를 산출한 후, 제2 평가 파라미터를 추출하여 추출된 제2 평가 파라미터를 기반으로 예비 화질 지수를 1차 보정하며 그 1차 보정한 결과로 제1 최종 화질 지수를 산출하며 다시 EPSNR을 이용하여 2차 보정하여 제2 최종 화질 지수를 산출하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 장치를 나타내는 제1 도면이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 장치는 영상 데이터 입력부(110), 제1 평가 파라미터 추출부(120), 예비 화질지수 산출부(130), 제2 평가 파라미터 추출부(140), 제1 최종 화질지수 산출부(151) 등을 포함하여 구성될 수 있다. 본 발명에 의하면, 제1 최종 화질지수는 PVS (processed video sequence)을 기반으로 하는 화질 지수를 이용하여 더 보정될 수 있다.
영상 데이터 입력부(110)는 영상 비트스트림 데이터를 실시간으로 수신할 수 있다.
제1 평가 파라미터 추출부(120)는 수신된 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 제1 평가 파라미터를 추출할 수 있다. 여기서, 제1 평가 파라미터는 특징값일 수 있는데, 예컨대, 비트율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 및 전송에러율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값 등일 수 있다.
다른 예로, 제1 평가 파라미터 추출부(120)는 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 다른 제1 평가 파라미터들을 추출할 수 있다. 여기서, 제1 평가 파라미터는 모든 프레임들의 평균 QP값, I 프레임들의 평균 QP값, 전송 에러(transmission error)에 의해 생성된 로그 에러 면적 값(log error area value)일 수 있다.
예비 화질지수 산출부(130)는 추출된 제1 평가 파라미터 예컨대, 비트율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 및 전송에러율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값를 기반으로 기 설정된 예측 함수를 이용하여 예비 화질 지수를 산출할 수 있다.
도 6은 비트율에 대한 로그 함수를 적용하여 얻은 특징과 전송 에러율에 로그 함수를 적용하여 얻은 특징을 이용하여 예비 화질 지수를 산출하는 함수의 예를 보여주기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 일반적으로 화질지수는 총 패킷 수(total packet number)가 감소할수록 감소하고, 총 패킷 오류값(total packet loss)이 감소할수록 증가한다. 즉, 푸른색일수록 좋은 품질을 나타내고, 붉은색일수록 낮은 품질을 나타낸다. 패킷수와 전송에러율 또는 패킷손실 수를 입력 받아 1점에서 5점안에 점수가 분포하도록 함수를 설계한다. 이러한 함수는 신경망, look-up table 등으로 설계할 수 있다. 예컨대, 패킷의 총 수(TotalPacket)는 TS 패킷들과 동일하게 정규화될 수 있다. 손실 패킷의 총 수(TotalPacketloss)는 유사한 방법으로 계산된다. 그리고 나서 총 패킷 수 X는 다음과 같이 계산된다.
X = log10(TotalPacket)
즉 총 패킷 수는 비트율(예컨대, 패킷의 총 수)에 로그 함수를 적용하여 계산된다. 총 패킷 오류값 Y는 다음과 같이 계산된다.
Y = log10(TotalPacketLOSS + 1.0)
총 패킷 오류값은 전송 에러 패깃 수(예컨대, 손실 패킷의 총 수)에 로그 함수를 적용하여 계산된다. 그리고 나서 예비 화질 지수 vqmenc는 다음과 같이 계산된다.
vqmenc = LUTENC(X,Y)
여기서, LUT는 도 6에서 컬러 부호화된 이미지로 보여지는 룩업 테이블이다. 즉, 2차원 배열인 룩업 테이블은 컬러 부호화된 이미지로 나타내었다 (푸른색은 높은 화질지수를 나타내고 붉은색은 낮은 화질지수를 나타낸다). 보통, 룩업 테이블은 배열로 주어지고 인덱스 (X, Y)는 실수이다. 따라서, 주어진 위치에서 값을 찾기 위해 보간이 필요하다.
다른 예로 제1 평가 파라미터 추출부(120)는 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 다른 제1 평가 파라미터들을 추출할 수 있다. 여기서, 제1 평가 파라미터들은 모든 프레임들의 평균 QP값, I 프레임들의 평균 QP값, 전송 에러(transmission error)에 의해 생성된 로그 에러 면적 값(log error area value)일 수 있다. 예컨대, 전송 에러가 발생하는 경우 그림은 오류 영역을 포함할 수 있다.
도 7은 모든 프레임들의 평균 QP값, I 프레임들의 평균 QP값, 로그 에러 면적 값을 이용하여 예비 화질 지수를 산출하는 함수의 다른 예를 보여주기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 일반적으로 화질지수는 QP 특징의 값이 증가할수록 감소하고, 오류 영역이 감소할수록 증가한다. 즉, 푸른색일수록 좋은 품질을 나타내고, 붉은색일수록 낮은 품질을 나타낸다. 도 7의 에러 면적(ErrorArea)는 전송 에러에 의해 생성된 정규화된 총 에러 면적(NormalizedTotalErrorArea)에 로그 함수를 취하여 얻는다. 다른 말로, 정규화된 총 에러 면적은 이미지 사이즈와 프레임들 수를 고려하여 모든 프레임들의 총 에러 면적을 조정하여 계산된다.
영상 부호화에서, 부호화된 압축 비트스트림에는 품질과 관련된 중요한 파라미터가 있는데, 이를 QP(Quality parameter)라고 한다. QP는 부호화기에서 양자화 단계를 조정하는 파라미터로 값이 크면 큰 양자화 단계를 가지므로 품질이 감소하고, 값이 작으면 작은 양자화 단계를 가지므로 품질이 증가한다.
QP 중, I 프레임의 QP 값은 P프레임이나 B프레임의 QP 값보다 품질에 직접적으로 영향을 주기 때문에 전체 QP 값과 함께 I프레임의 QP값을 동시에 고려하여 화질측정 특징으로 사용할 수 있는데, 이를 다음의 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112014020518083-pat00001
그리고 나서 도 7에서 컬러 부호화된 이미지로 보여지는 룩업 테이블을 이용하는 경우, 영상 화질지수 vqmnon - enc는 다음과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112014020518083-pat00002
여기서,
Figure 112014020518083-pat00003
제2 평가 파라미터들은 프리즈의 총 수, 가장 긴 프리즈의 길이, 프레임 레이트 등을 포함할 수 있다.
제1 최종 화질지수 산출부(151)는 정지 프레임들의 총 수, 가장 긴 정지 화면들의 길이, 프레임 레이트 등의 적어도 하나의 추출된 제2 평가 파라미터들을 이용하여 이전에 계산된 예비 화질 지수를 보정하여 그 보정된 결과로 최종 화질지수를 산출한다. 제1 최종 화질지수 산출부(151)의 계산 방법은 이후에 상세히 설명될 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 방법을 나타내는 제1 도면이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 장치(이하, 평가 장치라고 한다)는 영상 비트스트림 데이터를 실시간으로 수신하면, 수신된 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 기 설정된 제1 평가 파라미터를 추출할 수 있다(S210).
다음으로, 평가 장치는 추출된 제1 평가 파라미터를 기반으로 기 설정된 예측 함수를 이용하여 예비 화질 지수를 산출할 수 있다(S220). 본 발명에 의하면, 다른 파라미터가 사용될 수 있다. 예컨대, 비트스트림이 암호화되면, 추출된 제1 평가 파라미터들은 비트율에 로그 함수를 취해 얻은 특징값과 전송 에러율에 로그 함수를 취해 얻은 특징값을 포함한다. 비트스트림이 암호화되지 않으면, 추출된 제1 평가 파라미터들은 모든 프레임들의 평균 QP값, I 프레임들의 평균 QP값, 전송 에러에 의해 생성된 로그 에러 면적 값을 포함할 수 있다.
다음으로, 평가 장치는 예비 화질 지수가 산출된 후, 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 제2 평가 파라미터를 추출할 수 있다(S230).
다음으로, 평가 장치는 추출된 제2 평가 파라미터를 기반으로 기 산출된 예비 화질 지수를 보정하여 그 보정한 결과로 제1 최종 화질 지수를 산출할 수 있다(S240).
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 장치를 나타내는 제2 도면이다.
도 3에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 장치는 영상 데이터 입력부(110), 제1 평가 파라미터 추출부(120), 예비 화질지수 산출부(130), 제2 평가 파라미터 추출부(140), 제1 최종 화질지수 산출부(151), 및 제2 최종 화질지수 산출부(152) 등을 포함하여 구성될 수 있다.
영상 데이터 입력부(110)는 영상 비트스트림 데이터를 실시간으로 수신할 수 있다.
제1 평가 파라미터 추출부(120)는 수신된 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 제1 평가 파라미터를 추출할 수 있다. 여기서, 제1 평가 파라미터는 특징값일 수 있는데, 예컨대, 이전에 설명된 대로 비트율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 및 전송에러율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값 등일 수 있다.
예비 화질지수 산출부(130)는 추출된 제1 평가 파라미터 예컨대, 이전에 설명된 대로 비트율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 및 전송에러율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값를 기반으로 기 설정된 예측 함수를 이용하여 예비 화질 지수를 산출할 수 있다.
제1 평가 파라미터 추출부(130)는 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 다른 제1 평가 파라미터들을 추출할 수 있다. 여기서, 제1 평가 파라미터는 이전에 설명된 대로 전체 평균 QP 값, I 프레임의 QP 값, 로그 에러 면적 값 등일 수 있다.
제2 평가 파라미터 추출부(140)는 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 제2 평가 파라미터를 추출할 수 있다. 여기서, 제2 평가 파라미터는 프리즈의 총 수, 가장 긴 프리즈의 길이, 프레임 레이트 등일 수 있다.
제1 최종 화질지수 산출부(151)는 추출된 제2 평가 파라미터 예컨대, 프리즈의 총 수, 가장 긴 프리즈의 길이, 프레임 레이트 중 적어도 하나의 파라미터를 기반으로 기 산출된 예비 화질 지수를 1차 보정하여 그 1차 보정한 결과로 제1 최종 화질 지수를 산출할 수 있다. 제1 최종 화질지수 산출부(151)는 이후에 상세히 설명될 것이다.
제2 최종 화질지수 산출부(152)는 제1 최종 화질 지수가 산출되게 되면, 산출된 제1 최종 화질 지수를 에지 영역에서 열화(degradation)를 계산하는 EPSNR(Edge Peak Signal to Noise Ratio)을 이용하여 2차 보정하여 그 2차 보정한 결과로 제2 최종 화질 지수를 최종적으로 산출할 수 있다. 여기서, EPSNR은 에지 영역에서 노이즈에 대한 피크 신호(peak signal)의 비율을 계산한다.
또한, 제2 최종 화질지수 산출부(152)는 NR 방식으로 산출된 제1 최종 화질 지수를 RR 방식인 EPSNR를 이용하여 2차 보정할 수 있지만 반드시 이에 한정되지 않고 SSIM(Structural Similarity Index Measure) 등을 이용하여 2차 보정할 수도 있다. 본 발명에 의하면, 상기 제2 최종 화질지수를 계산하는 과정은 생략될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 방법을 나타내는 제2 도면이다.
도 4에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 장치(이하, 평가 장치라고 한다)는 영상 비트스트림 데이터를 실시간으로 수신하면, 수신된 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 기 설정된 제1 평가 파라미터를 추출할 수 있다(S410).
다음으로, 평가 장치는 추출된 제1 평가 파라미터를 기반으로 기 설정된 예측 함수를 이용하여 예비 화질 지수를 산출할 수 있다(S420).
다음으로, 평가 장치는 예비 화질 지수가 산출된 후, 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 제2 평가 파라미터를 추출할 수 있다(S430).
다음으로, 평가 장치는 추출된 제2 평가 파라미터를 기반으로 기 산출된 예비 화질 지수를 1차 보정하여 그 1차 보정한 결과로 제1 최종 화질 지수를 산출할 수 있다(S440).
다음으로, 평가 장치는 산출된 제1 최종 화질 지수를 EPSNR을 이용하여 2차 보정하여 그 2차 보정한 결과로 제2 최종 화질 지수를 최종적으로 산출할 수 있다(S450).
이때, 원동영상에 대한 정보가 없는 경우, EPSNR을 계산할 수 없다. 이러한 경우 수신된 PVS를 사용하여 NR 방식의 화질 지수를 계산하고, 이 NR 화질 지수와 앞서 비트스트림에서 구한 화질지수를 혼합하여 최종 화질 지수를 구하는 것을 특징으로 한다.
또한 freezed frame 등을 고려하여 화질지수를 추가로 보정할 수 있음은 물론이다. 경우에 따라 화면 크기를 축소하여 부호화하고 복호화기는 이를 복호하여 확장한 영상을 출력하는 경우가 있다. 이러한 경우, 축소된 비율을 고려하여 화질지수를 보정해 줄 필요가 있다. 원영상의 비율을 1이라 가정하고 가로/세로를 각각 1/2로 줄인 경우(예컨대, 축소 비율은 0.5), 축소 비율이 비례하여 화질저하가 발생함으로 축소 비율에 따라 단조 증가하는 함수를 사용하여 화질 지수를 보정할 수 있다.
또한 PVS(processed video sequence) 기반 화질 평가를 추가로 수행하여 산출한 화질 지수와 앞서 구한 비트스트림 기반 화질 지수를 혼합하여 최종 화질 지수를 계산할 수 있다. PVS 기반 화질 평가방법은 FR, RR, NR 방식등을 이용하여 화질 지수를 산출하게 된다.
도 5는 본 발명에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 시스템을 나타내는 도면이다.
도5를 참조하면, PVS 기반 화질 평가를 추가로 수행하여 산출한 화질 지수와 앞서 구한 비트스트림 기반 화질 지수를 혼합하여 최종 화질 지수를 계산할 수 있다. PVS 기반 화질 평가 방법은 FR, RR, NR 방식 등을 이용하여 화질 지수를 산출하게 된다. 즉 본 발명의 하이드리드 화질 평가 방법은 비트스트림 데이터 및 PVS를 사용하며, 경우에 따라 원동영상에서 추출한 특징을 추가로 사용할 수 있다.
여기서, PVS는 복호화기에서 디스플레이로 전송되는 무압축된 비디오 신호(raw video signals)를 의미한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 장치를 나타내는 제3 도면이다.
도 8에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 장치는 영상 데이터 입력부(110), 제1 평가 파라미터 추출부(120), 예비 화질지수 산출부(130), 제2 평가 파라미터 추출부(140), 제1 최종 화질지수 산출부(151), PVS 기반 화질지수 산출부(144), 및 제2 최종 화질지수 산출부(152) 등을 포함하여 구성될 수 있다.
제1 평가 파라미터 추출부(120)는 수신된 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 제1 평가 파라미터를 추출할 수 있다. 여기서, 제1 평가 파라미터는 특징값일 수 있는데, 예컨대, 이전에 설명된 대로 비트율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 및 전송에러율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값 등일 수 있다.
예비 화질지수 산출부(130)는 추출된 제1 평가 파라미터 예컨대, 비트율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 및 전송에러율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값를 기반으로 기 설정된 예측 함수를 이용하여 예비 화질 지수를 산출할 수 있다. 다른 제1 평가 파라미터들은 모든 프레임들의 평균 QP값, I 프레임들의 평균 QP값, 전송 에러에 의해 생성된 로그 에러 면적 값을 포함할 수 있다. 즉 적용분야에 따라, 다른 파라미터들이 사용될 수 있다. 예컨대, 비트스트림이 암호화되면, 제1 평가 파라미터들은 비트율에 로그 함수를 취해 얻은 특징값과 전송 에러율에 로그 함수를 취해 얻은 특징값을 포함할 수 있다. 비트스트림이 암호화되지 않으면, 추출된 제1 평가 파라미터들은 모든 프레임들의 평균 QP값, I 프레임들의 평균 QP값, 로그 에러 면적 값을 포함할 수 있다.
제2 평가 파라미터 추출부(140)는 예비 화질 지수가 산출된 후, 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 제2 평가 파라미터를 추출할 수 있다. 여기서, 제2 평가 파라미터는 프리즈의 총 수, 가장 긴 프리즈의 길이, 프레임 레이트 등일 수 있다.
제1 최종 화질지수 조절부(151)는 추출된 제2 평가 파라미터 예컨대, 프리즈의 총 수, 가장 긴 프리즈의 길이, 프레임 레이트 중 적어도 하나의 파라미터를 기반으로 기 산출된 예비 화질 지수를 조절할 수 있다. 제1 최종 화질지수 산출부(151)는 이후에 상세히 설명될 것이다.
PVS 기반 화질지수 산출부(144)는 PVS 기반 화질 평가를 수행하여 PVS 기반 화질지수를 산출할 수 있다. 이렇게 도 8처럼 PVS 기반 화질 평가를 수행하여 구한 PVS 기반 화질지수는 FR, RR, NR 방법 등을 이용하여 구할 수 있다. EPSNR은 RR 방법이다.
제1 최종 화질지수 산출부(152)는 구한 PVS 기반 화질 지수와 비트스트림 데이터를 사용하여 구한 화질 지수를 혼합하여 최종 화질 지수를 산출할 수 있다. 예컨대, 제2 최종 화질지수 산출부(152)는 PVS 기반 화질 지수(vqmPVS based)와 비트스트림 기반 화질 지수(vqmbitstream based)를 사용하여 다음의 [수학식 2]와 같이 최종 화질 지수를 계산할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112014020518083-pat00004
또한 비트스트림 기반 화질 지수가 NR 품질지수보다 0.5이하로 작고, NR 화질지수가 특정값 이상을 가질 때, NR 화질지수와 비트스트림 기반 화질 지수를 평균하여 제1 최종 화질지수를 계산할 수 있다. 예컨대, 상기 과정은 비트스트림이 암화화되는 경우에 이루어질 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 장치를 나타내는 제4 도면이다.
도 9에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 장치는 영상 데이터 입력부(110), 제1 평가 파라미터 추출부(120), 예비 화질지수 산출부(130), 제2 평가 파라미터 추출부(140), 제1 최종 화질지수 산출부(151), PVS 기반 화질지수 산출부(144), 전송 에러에 의해 발생된 열화를 측정하는 화질열화 측정부(146), 및 제2 최종 화질지수 산출부(152) 등을 포함하여 구성될 수 있다.
제1 평가 파라미터 추출부(120)는 수신된 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 제1 평가 파라미터를 추출할 수 있다. 여기서, 제1 평가 파라미터는 특징값일 수 있는데, 예컨대, 비트율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 및 전송에러율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값 등일 수 있다.
예비 화질지수 산출부(130)는 추출된 제1 평가 파라미터 예컨대, 비트율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 및 전송에러율에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값를 기반으로 기 설정된 예측 함수를 이용하여 예비 화질 지수를 산출할 수 있다.
제1 평가 파라미터 추출부(130)는 적용분야에 따라 다른 제1 평가 파라미터를 추출할 수 있고, 예로 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 모든 프레임들의 평균 QP값, I 프레임들의 평균 QP값, 전송 에러에 의해 발생된 로그 에러 면적 값을 포함하는 다른 제1 평가 파라미터를 추출할 수 있다. 즉, 제1 평가 파라미터는 전체 평균 QP값, I 프레임의 QP값, 및 에러 면적(error area) 등일 수 있다.
제2 평가 파라미터 추출부(140)는 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 제2 평가 파라미터들을 추출할 수 있다. 여기서, 제2 평가 파라미터들은 프리즈의 총 수, 가장 긴 프리즈의 길이, 프레임 레이트 등을 포함할 수 있다.
제1 최종 화질지수 산출부(151)는 추출된 제2 평가 파라미터 예컨대, 프리즈의 총 수, 가장 긴 프리즈의 길이, 프레임 레이트 중 적어도 하나의 파라미터를 기반으로 기 산출된 예비 화질 지수를 조절할 수 있다.
PVS 기반 화질지수 산출부(144)는 PVS 기반 화질 평가를 수행하여 PVS 기반 화질지수를 산출할 수 있다. 이렇게 도 9처럼 PVS 기반 화질 평가를 수행하여 구한 PVS 기반 화질지수는 FR, RR, NR 방법 등을 이용하여 구할 수 있다.
화질열화 측정부(146)는 전송오류로 인한 화질 열화를 측정하고 PVS 기반 영상 화질지수를 보정할 수 있다. 일반적으로 전송 오류로 인하여 다양한 열화가 발생할 수 있다. 전송 오류 열화는 freezed frame, 블록 에러, 단색 (녹색, 적색, 청색 등) 오류 블록 등 다양한 형태로 나타날 수 있다.
제1 최종 화질지수 산출부(151)는 전송오류로 인한 화질 열화로 인한 화질지수감소를 이용하여 산출된 예비 화질 지수에 반영하여 최종 화질 지수를 산출할 수 있다. 예컨대, 녹색 블록 수를 측정하여 다음의 [수학식 3]과 같이 예비 화질 지수를 조절할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112014020518083-pat00005
Figure 112014020518083-pat00006
여기서, vqm은 vqmenc 또는 vqmnon - enc, greenblk는 전송 에러로 인한 녹색 블록 수 또는 동일한 칼러 블록을 나타낸다.
모바일 멀티미디어 전송의 경우 프레임 레이트를 조절하여 전송하는 경우가 있다. 따라서 fps (frames per second)를 고려하여 화질 지수를 조절하여 최종 화질 지수를 산출할 수 있다. 예로 다음의 [수학식 4]와 같이 보정하여 줄 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112014020518083-pat00007
Figure 112014020518083-pat00008
전송 오류가 발생하는 경우, freezed frame 현상이 발생할 수 있는데 이를 화질열화를 초래한다. 따라서 freezed frame를 고려하여 예비 화질 지수를 조절하여 최종 화질 지수를 산출할 수 있다. 예로 다음과 같이 보정하여 줄 수 있다. 예로 수신된 동영상에서 발생한 총 프리즈의 총 개수(FRZtotal), 가장 긴 프리즈의 길이, 그리고 프리즈 발생수를 고려하여 화질지수를 다음의 [수학식 5]와 같이 보정할 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112014020518083-pat00009
프레임 레이트가 일부 멀티미디어 어플리케이션에서 감소되는 경우, 이로 인하여 프리즈 프레임에 발새할 수 있다. 이 경우, 영상 화질지수는 다음과 같이 보정될 수 있다.
Figure 112014020518083-pat00010
여기서, OriginalFPS는 원래 영상 시퀀스의 프레임 레이트이고, VideoSec는 영상 시퀀스의 길이이다 (단위 초).
경우에 따라 화면 크기를 축소하여 부호화하고 복호화기는 이를 복호하여 확장한 영상을 출력하는 경우가 있다. 이러한 경우, 축소된 비율을 고려하여 화질지수를 보정해 줄 필요가 있다. 예로 축소 비율을 고려하여 다음과 같이 보정하여 줄 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112014020518083-pat00011
여기서, α는 감소 비율에 따라 정해지는 상수이다.
화질열화 측정부(146)은 전송 에러로 인한 영상 화질 열화를 고려하여 PVS 기반 영상 화질지수를 조정할 수 있다. 예컨대, EPSNR은 다음과 같이 먼저 조정될 수 있다.
Figure 112014020518083-pat00012
Figure 112014020518083-pat00013
Figure 112014020518083-pat00014
Figure 112014020518083-pat00015
Figure 112014020518083-pat00016
여기서, FRZMAX는 가장 긴 프리즈의 길이이고, FRZNUM는 프리즈 발생 수이다. ErrorRate는 다음과 같이 계산된다.
Figure 112014020518083-pat00017
에러 면적이 산출되면, 에러 면적 비율은 영상 화질지수를 추가적으로 조절하는데 사용될 수 있다.
비트스트림 데이터가 암호화되지 않을 때 영상 시퀀스에서 에러 면적을 고려하면 화질지수는 다음의 [수학식 7]과 같이 조정될 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112014020518083-pat00018
이상에서 설명한 실시예들은 그 일 예로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
110: 영상 데이터 입력부
120: 제1 평가 파라미터 추출부
130: 예비 화질지수 산출부
140: 제2 평가 파라미터 추출부
151: 제1 최종 화질지수 산출부
152: 제2 최종 화질지수 산출부

Claims (14)

  1. 영상 비트스트림 데이터를 수신하면, 수신된 상기 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 기 설정된 제1 평가 파라미터를 추출하는 제1 평가 파라미터 추출부;
    추출된 상기 제1 평가 파라미터를 기반으로 기 설정된 예측 함수를 이용하여 예비 화질 지수를 산출하는 예비 화질지수 산출부;
    수신된 상기 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 기 설정된 제2 평가 파라미터를 추출하는 제2 평가 파라미터 추출부; 및
    추출된 상기 제2 평가 파라미터를 기반으로 기 산출된 상기 예비 화질 지수를 보정하여 그 보정한 결과로 제1 최종 화질 지수를 산출하는 제1 최종 화질지수 산출부;
    를 포함하되, 상기 제1 평가 파라미터는 비트율에 로그 함수를 취한 특징값, 및 전송에러율에 로그 함수를 취한 특징값을 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치.
  2. 삭제
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 평가 파라미터는,
    전체 평균 QP값, I 프레임의 QP값, 및 로그 에러 면적 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 제2 평가 파라미터는,
    프리즈의 총 수에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 가장 긴 프리즈의 길이에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 및 프레임 레이트를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 최종 화질 지수를 EPSNR(Edge Peak Signal to Noise Ratio)을 이용하여 2차 보정하여 그 2차 보정한 결과로 제2 최종 화질 지수를 산출하는 제2 최종 화질지수 산출부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 최종 화질 지수를 NR 방식 화질 평가 방법을 사용하여 구한 NR 화질 지수를 이용하여 2차 보정하여 그 2차 보정한 결과로 제2 최종 화질 지수를 산출하는 제2 최종 화질지수 산출부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치.
  7. 제1 항에 있어서,
    EPSNR을 이용하여 상기 제1 최종 화질지수를 보정하기 전 전송 에러 열화로 인한 영상 화질 감소를 고려하여 상기 EPSNR을 조절하는 PVS 기반 영상 화질지수 평가부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 장치.
  8. 영상 비트스트림 데이터를 수신하면, 수신된 상기 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 기 설정된 제1 평가 파라미터를 추출하는 단계;
    추출된 상기 제1 평가 파라미터를 기반으로 기 설정된 예측 함수를 이용하여 예비 화질 지수를 산출하는 단계;
    수신된 상기 영상 비트스트림 데이터를 기반으로 기 설정된 제2 평가 파라미터를 추출하는 단계; 및
    추출된 상기 제2 평가 파라미터를 기반으로 기 산출된 상기 예비 화질 지수를 보정하여 그 보정한 결과로 제1 최종 화질 지수를 산출하는 단계;
    를 포함하되, 상기 제1 평가 파라미터는 비트율에 로그 함수를 취한 특징값, 및 전송에러율에 로그 함수를 취한 특징값을 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 방법.
  9. 삭제
  10. 제8 항에 있어서,
    상기 제1 평가 파라미터는,
    전체 평균 QP값, I 프레임의 QP값, 및 로그 에러 면적 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 방법.
  11. 제8 항에 있어서,
    상기 제2 평가 파라미터는,
    프리즈의 총 수에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 가장 긴 프리즈의 길이에 로그 함수를 취하여 얻은 특징값, 및 프레임 레이트를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 방법.
  12. 제8 항에 있어서,
    상기 제1 최종 화질 지수를 EPSNR(Edge Peak Signal to Noise Ratio)을 이용하여 2차 보정하여 그 2차 보정한 결과로 제2 최종 화질 지수를 산출하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 방법.
  13. 제8 항에 있어서,
    상기 제1 최종 화질 지수를 NR 방식 화질 평가 방법을 사용하여 구한 NR 화질 지수를 이용하여 2차 보정하여 그 2차 보정한 결과로 제2 최종 화질 지수를 산출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 방법.
  14. 제8 항에 있어서,
    전송 에러 열화로 인한 영상 화질 감소를 고려하여 조정된 EPSNP을 이용하여 상기 제1 최종 영상 화질지수를 이차 조정하여 제2 최종 영상 화질지수를 산출하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 방식 기반 영상의 화질을 평가하기 위한 방법.
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WO2022231270A1 (ko) * 2021-04-26 2022-11-03 삼성전자 주식회사 전자 장치 및 그의 이미지 처리 방법

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