KR20050007296A - 유전자 알고리즘 및 메모리 저장장치를 사용하여 비디오시스템 최적화를 가속화하는 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 유전자 알고리즘 및 메모리 저장장치를 사용하여 비디오 시스템 최적화를 가속화하는 시스템 및 방법을 제공하하며, 그에 의해 이전에 평가된 염색체들, 및 그와 관련된 이미지 품질은 재검사되지 않아도 되는 이전에 평가된 염색체들(비디오 시스템들의 변화들)에 대한 처리 시간을 크게 줄이기 위하여 빠른 검색 <해시 테이블 같은>을 위한 메모리 유닛(225)에 저장된다. 상기 방법은 (a) 비디오 이미지 입력의 비디오 이미지 평가를 위해 발견적 최적화 프레임워크를 사용하는 비디오 처리 시스템을 제공하는 단계로서, 상기 비디오 처리 시스템은 복수의 유전자 알고리즘들을 포함하는, 상기 비디오 처리 시스템을 제공하는 단계; (b) 복수의 수정된 이미지들을 야기하기 위하여 상기 비디오 이미지를 최적화하는데 적용되는 상기 복수의 유전자 알고리즘들의 유일한 조합들을 포함하는 복수의 시스템 최적화 설계들을 검사하는 단계; (c) 상기 수정된 이미지들의 객관적인 이미지 품질 매트릭 평가에 기초하여 단계(b)에서 상기 복수의 시스템 최적화들 각각에 적절한 값을 할당하는 단계; (d) 각각의 수정된 이미지 및 관련된 적절한 값을 포함하는 검사된 시스템 최적화 설계들 각각을 메모리에 저장하는 단계; (e) 후속하는 비디오 이미지 평가를 수행하기 전에, 제안된 시스템 최적화 설계가 단계(b)에서 이전에 검사되고 메모리에 저장된 유전자 알고리즘들의 하나 또는 그 이상의 특정 조합들을 포함하는지의 여부를 결정하는 단계; 및 (f) 후속하는 비디오 이미지 평가를 위해 최적의 해결책을 찾기 위하여 상기 유전자 알고리즘들의 하나 또는 그 이상의 특정 조합을 포함하는 상기 검사된 시스템 최적화 설계의 결과들을 검색하는 단계를 포함한다.

Description

유전자 알고리즘 및 메모리 저장장치를 사용하여 비디오 시스템 최적화를 가속화하는 방법 및 장치{A method and an apparatus to speed the video system optimization using genetic algorithms and memory storage}

비디오 품질이 향상되는 피드백 시스템의 일부이거나 일부가 아닐 수 있는 비디오 품질을 평가하기 위한 유전자 알고리즘들의 사용은 미국특허 제09/817,981호의 제목 "최고의 객관적인 비디오 품질을 위해 최적의 방식으로 다수의 비디오 알고리즘들의 서로 다른 구현들을 확산하는 일반적 방법(A General Scheme for Diffusing Different Implementations of a Number of Video Algorithms in an Optimum Way for Best Objective Video Quality)"(2001년 3월 27일 제출) 및 미국출원 제09/734,823호의 제목 "비디오 품질의 자동 평가를 위한 스케일러블 동적 매트릭(A Scalable Dynamic Metric For Automatic Evaluation of Video Quality)"(2000년 12월 12일 제출)에서 본원 발명자에 의해 제안되었으며, 두 출원의 내용은 본원에 참조로서 합체된다.

상기한 출원들에서, 비디오 품질 평가를 향상시키는 제 1 목적은 일련의 객관적인 비디오 모듈들을 제공하는 것을 포함하고, 각각의 모듈은 객관적인 비디오 품질 평가를 제공할 수 있는 특정 형태의 알고리즘을 포함한다.

종래 기술에서, 비디오 시스템들은 다수의 비디오 기능들(예를들어, 예리함 향상, 노이즈 감소, 컬러 수정... 등)로 구성된다. 각각의 이들 비디오 기능들이 다수의 제어 파라미터들을 요구할 수 있기 때문에, 각각의 기능들에 대한 구현의 조합은 잠재적으로 방대하고, 적용 순서도 명확하지 않을 수 있다. 또한, 전체의 가능한 구성들은 과도하게 크고, 각각의 구성은 모든 다른 조합들과는 몇몇 방식에 있어서 다른 특정 이미지 품질을 야기한다.

그럼에도 불구하고, 품질을 평가하기 위한 새롭고 명확하지 않은 방식들을 제공하는 이전에 인용된 특허 출원들은 상기 조합들을 처리하고 평가하는데 필요한 시간을 지연시킨다. 바꾸어 말하면, 유전자 알고리즘들의 실행 시간은, 이미지가 생방송이거나, 혹은 평가를 요구할 수 있는 일련의 빠르게 변화하는 신들(scenes)이 있다면 과도해질 수 있다.

본 발명은 비디오 품질을 평가하고 구현하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 유전자 알고리즘들(genetic algorithms) 및 메모리 저장장치를 사용하여 비디오 시스템 최적화를 가속화하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

도 1은 이진 염색체에 의한 비디오 시스템.

도 2는 유전자 알고리즘들을 사용하여 수행되는 최적화를 가속화하기 위해메모리 유닛을 사용하는 비디오 시스템 구성.

도 3a 및 3b는 본 발명에 따른 방법의 일반적인 개요를 도시하는 흐름도.

따라서, 본 발명은 유전자 알고리즘들 및 메모리 저장장치를 사용하는 비디오 시스템 최적화를 가속화하는 시스템 및 방법을 제공하며, 그에 의해 이전에 평가된 염색체들(chromosomes), 및 그와 관련된 이미지 품질은 고속 검색을 위해 메모리 유닛에 저장되고, 재검사되지 않았도 되는 이전에 평가된 염색체들(비디오 시스템들의 변화들)에 대한 처리 시간을 크게 절약시킨다.

본 발명의 제 1 측면에 따라, 비디오 최적화 시간을 감소시키는 방법에 있어서:

(a) 비디오 이미지 입력의 비디오 이미지 평가를 위해 발견적 최적화 프레임워크(heuristic optimization framework)를 사용하는 비디오 처리 시스템을 제공하는 단계로서, 상기 비디오 처리 시스템은 복수의 유전자 알고리즘들을 포함하는, 상기 비디오 처리 시스템을 제공하는 단계;

(b) 복수의 수정된 이미지들을 야기하기 위하여 상기 비디오 이미지를 최적화하는데 적용되는 상기 복수의 유전자 알고리즘들의 유일한 조합들을 포함하는 복수의 시스템 최적화 설계들을 검사하는 단계;

(c) 상기 수정된 이미지들의 객관적인 이미지 품질 매트릭 평가(objective image quality metric evaluation)에 기초하여 단계(b)에서 상기 복수의 시스템 최적화들 각각에 적절한 값을 할당하는 단계;

(d) 각각의 수정된 이미지 및 관련된 적절한 값을 포함하는 검사된 시스템 최적화 설계들 각각을 메모리에 저장하는 단계;

(e) 후속하는 비디오 이미지 평가를 수행하기 전에, 제안된 시스템 최적화 설계가 단계(b)에서 이전에 검사되고 메모리에 저장된 유전자 알고리즘들의 하나 또는 그 이상의 특정 조합들을 포함하는지의 여부를 결정하는 단계;

(f)(ⅰ) 후속하는 비디오 이미지 평가를 위해 최적의 해결책을 찾기 위하여 상기 유전자 알고리즘들의 하나 또는 그 이상의 특정 조합을 포함하는 상기 검사된 시스템 최적화 설계의 결과들을 검색하는 단계, 또는 (ⅱ) 단계(b)에서 이전에 검사되지 않고 저장되지 않은 상기 후속하는 비디오 이미지 평가를 최적화하기 위하여 유전자 알고리즘들의 임의의 조합을 검사하는 단계; 및

(g) 단계(f)로부터의 결과들에 기초하여 상기 후속하는 비디오 이미지 평가를 위해 최적의 해결책을 찾는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 측면에 따라, 단계(d)에서 수행되는 저장 단계는 해시 테이블(hash-table)에서 이루어진다.

또한, 단계(f)(ⅱ)는 상기 메모리에 단계(f)(ⅱ)에서 검사된 유전자 알고리즘들의 상기 임의의 조합의 검사 결과들을 저장하는 단계를 더 포함한다.

단계(a)에서 비디오 이미지 입력은 방송 이미지, 이전에 기록된 이미지, 또는 압축된 이미지일 수 있다.

단계(b)에서 검사 단계는 시스템 최적화 유닛에 의해 수행될 수 있다. 단계(c)에서 적절한 값들을 할당하는 단계는 객관적인 이미지 품질 매트릭 모듈에 의해 수행될 수 있다.

또한, 객관적인 이미지 품질 매트릭에 의한 비디오 이미지들의 평가는 시스템 최적화 유닛에 다시 공급될 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따라, 유전자 알고리즘들을 사용할 때 비디오 최적화 시간을 감소시키는 시스템에 있어서:

비디오 이미지 입력을 수신하는 수단;

복수의 유전자 알고리즘들을 포함하는 유전자 알고리즘 모듈을 구비한 비디오 최적화 유닛;

적어도 하나의 유전자 알고리즘에 따라 상기 비디오 최적화 유닛에 의해 처리된 상기 비디오 이미지의 이미지 품질을 평가하고, 상기 비디오 최적화 유닛에 의해 처리된 상기 비디오 이미지에 적절한 값을 할당하는 객관적인 이미지 품질 매트릭 유닛; 및

상기 객관적인 이미지 품질 매트릭 유닛에 의해 평가된 상기 이미지에 관한 데이터 및 시스템 최적화 설계와 관련된 유전자 알고리즘들의 특정 조합의 관련된 적절한 값을 저장하는 저장 유닛으로서, 상기 저장 유닛에 의해 저장된 데이터는 상기 유전자 알고리즘들의 특정 조합이 후속하는 비디오 이미지를 처리하기 위하여 사용될 때 후속 사용을 위해 검색가능한, 상기 저장 유닛을 포함한다.

저장 유닛은 해시 테이블을 포함한다. 상기 비디오 최적화 유닛에서 유전자 알고리즘은 공간 스케일링, 히스토그램 수정, 적응성 피킹(adaptive peaking) 및 노이즈 감소를 포함하는 복수의 비디오 특징들을 최적화한다. 저장 유닛은 이미지 품질의 평가와 함께 이미지를 저장한다.

시스템은 상기 알고리즘들의 특정 조합이 저장 유닛에 이전에 저장되었는지 여부를 검출하는 검출 수단을 더 포함할 수 있다. 부가적으로, 수신 수단은 비디오 방송을 수신하는 수단을 포함할 수 있다.

마지막으로, 수신 수단은 비디오 스트림을 수신하는 수단을 포함한다.

유전자 알고리즘들은 염색체 문자열 형태로 인코딩된 복수의 (집단) 비디오 시스템 설계들(후보 해결책들)을 유지할 반복 과정이다. 초기 집단은 발견적으로 또는 랜덤하게 선택되고, 염색체는 하나의 세대(복수의 시스템 설계들)에서 각각의 부재(비디오 시스템 설계)를 한정한다.

도 1은 이진 염색체를 사용함으로써 유전자 알고리즘들에 따른 비디오 시스템의 나타내는 실시예를 도시한다(시스템 레이아웃 및 구성요소들이 도시를 위하여 도시되고 제한되지는 않는 것이 당업자에 의해 이해된다). 이진 염색체는 공간 스케일링 특징부(110), 히스토그램 수정 특징부(120), 적응성 피킹 특징부, 및 노이즈 감소 특징부를 포함한다. 이런 표현이 아키텍쳐 설계, 즉 다른 비디오 구성요소들의 순서(예를들어 도시된 시스템은 스칼라 순서, 히스토그램 수정, 피킹 및 노이즈 감소를 가진다)를 캡쳐할 뿐 아니라 두개의 후보 구성요소들 사이의 데이터 버스 폭을 캡쳐한다.

비디오 시스템 설계들을 위한 각각의 세대에 대하여, 각각의 후보는 평가되어 결과적인 이미지 품질이 얼마나 양호(열악)한지를 나타내는 적절한 값이 할당된다. 이미지 품질은 이미지들의 품질을 결정하기 위하여 퓨먼 비젼 시스템(human vision system)을 모조하기 위한 서브시스템인 객관적인 매트릭에 의해 측정된다.

이런 이미지 품질은 일반적으로 각각의 후보의 염색체에 포함된 디코딩된 비트들의 함수이다. 유전자 알고리즘들은 그들의 적절한 값들(예를들어, 우수함이 이런 시스템에서 발생하는 이미지 품질임)에 기초하여 다음 세대에서 재생을 위하여 이들 후보자들의 몇몇을 선택한다. 선택된 후보들은 유전자 재조합 동작 및 혼합을 사용하여 조합된다. 결론 기준은 허용 가능한 적절한 해결책을 발견할때 트리거되어 특정수의 생성에 도달하거나, 해결책이 수렴될때까지 트리거된다. 대부분의 시간 소비 과정은 객관적인 이미지 품질 매트릭에 의해 비디오 시스템의 최종 이미지 품질을 평가할때 이기 때문에, 우리는 관련된 이미지 품질과 함께 평가되었던 각각의 검사된 염색체(비디오 시스템)을 저장하기 위하여 빠른 검색 메모리 메카니즘(예를들어, 해시 테이블)을 사용하는 것을 제안한다. 검사된 염색체를 저장 및 추후 검색을 위하여 메모리 유닛을 사용하는 것은 복수의 값비싼 동작이고, 이것은 전체 최적화 처리를 느리게 한다. 일반적으로, 만약 유전자 알고리즘은 N 비디오 설계들 중 적절성(이미지 품질)을 발견하기 위하여 사용될 필요가 있으면, 상기 m중에서 단지 M이 이전에 검사되지 않은 상태면, 우리는 계산 시간에서 이득을 얻을 것을 기대한다 :

ΔT = (N-M)T_eval- N*T_{look -up}- M*T_update(1)

T_eval은 단일 평가의 시간이고, T_{look -up}및 T_update는 메모리내 기록을 찾고 기록을 기입하는데 요구되는 시간들을 각각 나타낸다. 이득은 만약 하기와 같으면 포지티브이다.

(2)

평가 시간을 위하여 상기된 10분과 비교할때 해시 테이블로부터 룩업 및 업데이트 시간은 나노 초 정도이므로, 평가 시간이 십분 연장되는 경우 비디오 시스템들을 다룰때, 시간상 상당한 절약들이 본 발명으로 실현될 수 있다.

도 2는 해싱 테이블을 포함하는 시스템의 구성요소들을 도시한다. 도 2에 따라, 비디오 스트림이 입력되는 비디오 처리 구성요소(210)가 있는 것이 도시된다. 유전자 알고리즘 모듈(215)을 포함하는 최적 유닛은 사용되는 일련의 비디오 처리 알고리즘들을 포함한다(유전자 알고리즘들은 도시되지만, 당업자는 다른 형태의 비디오 처리 알고리즘들이 사용될 수 있다는 것을 인식한다).

최적 유닛(215)는 비디오 처리 알고리즘들의 각각에 대하여 제어 파라미터 세팅들을 구성한다. 객관적인 품질 매트릭 유닛(2200는 비디오 품질을 자동으로 평가하기 위한 스케일러블 동적 객관적인 매트릭을 제공한다. 최적화 유닛(215)로부터 비디오 스트림의 출력은 다시 객관적인 품질 매트릭 유닛(220)에 공급된다. 객관적인 매트릭들이 이전에 주장된 본 발명에서 "이중 종료"될 수 있거나(비디오 품질은 본래 비디오 이미지에서 변화들을 결정함으로써 품질을 평가하기 위하여 비교되는 제 1 본래 비디오 이미지 제 2 처리 비디오 이미지를 사용하여 평가되는 것을 의미한다), "단일 종료되고"(알고리즘이 품질을 평가하기 위하여 제공되는 것을 의미한다), 그것은 사용된 객관적인 매트릭의 단일 종료 형태이다.

또한, 가장 우수한 모드에서 해싱 테이블에 있는 메모리 유닛(225)는(메모리유닛이 해싱 테이블들로 제한되지 않고 임의의 공지된 형태의 메모리를 포함할 수 있다) 알고리즘들의 다른 조합들의 결과 및 관련된 이미지 품질 평가치를 저장한다. 메모리 유닛이 빠른 검색 시간을 가지는한, 평가치들의 저장은 각각의 염색체(비디오 시스템)을 검사 및 저장하고 비디오가 시스템에 입력되는 각각의 시간에 평가를 수행하기 위하여 낭비되는 시간 및 처리 사용의 순환을 방지한다. 또한, 비디오 과정 동안 약간의 수정들이 발생한다(예를들어, 특정 장면에서 사람은 청색 셔츠를 입고 사무실에 않아 있을 수 있다). 다른 장면에서(가정하여 하루 후 또는 그 다음) 동일한 사람이 다른 컬러의 셔츠를 입고 있거나, 제 1 평가보다 밝은 날이기 때문에 방이 약간 밝을 수 있지만, 제 1 과 반대의 제 2 비디오로부터 약간 다른 장면에 기초하여 이미지에 대한 변화들, 인간 눈이 알수 없게 작은 그 차는 이미지 품질을 평가하는 전체 과정을 통하여 진행하기에 너무 작아서 최적화 과정이 느리게 된다.

도 3a 및 3b는 본 발명에 따른 흐름도의 일반적인 개요를 도시한다.

단계(305)에서, 비디오 처리 시스템은 비디오 이미지 평가를 위한 발견적 최적 프레임워크를 사용하기 위해 제공된다. 발견적 최적화 프레임워크가 유전자 알고리즘들을 사용하는 것이 고안되지만, 시뮬레이션된 어닐링 상판 검색 같은 발견진 최적화의 다른 형태가 사용될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.

단계(310)에서, 복수의 유전자 알고리즘들의 유일한 조합들을 포함하는 복수의 시스템 최적화 설계들은 비디오 이미지 입력을 최적화하기 위하여 제공되고, 검사된 각각의 조합은 수정된 이미지들을 유발한다.

단계(315)에서, 이들 수정된 이미지들은 적합한 값이 객관적인 이미지 품질 매트릭 모듈에 의해 할당되고, 상기 이미지 품질 매트릭 모듈은 이전에 통합된 참조들에서 보다 상세히 논의된다.

단계(320)에서, 각각의 수정된 이미지를 포함할 수 있는 검사된 시스템 최적화 살계들 각각은 적합한 값과 함께 메모리에 저장된다. 도시를 위해서고 제한되지 않도록 않게 하기 위해, 해시 테이블은 사용될 수 있는 하나의 형태의 메모리이다.

단계들(305 내지 320)은 필수적으로 본 발명에 따른 방법의 제 1 부분을 커버하고, 인입 비디오 이미지는 다른 설계들에 의해 최적화되고 평가된다.

추후에, 단계(325)에서 다른 비디오 이미지는 입력된다. 제 1 비디오 입력 이미지상에서 수행되는 평가를 수행하기 전에, 우선 제안된 최적화 설계는 단계들(305 내지 320)에서 사용된 유전자 알고리즘들의 하나 이상의 특정 조합들을 포함한다. 만약 조합들이 이전에 사용되면, 미리 저장된다(단계 320). 따라서 단계(330)는 염색체들을 다시 검사할 필요를 제거하기 위하여 후속하는 비디오에 사용하기 위한 해시 테이블로부터 결과들을 검색하는 것을 포함한다. 상기 방법은 단게(340)로 진행되어 후속하는 비디오 이미지 평가 동안 최적 해결책을 발견한다.

그러나, 조합들 유전자 알고리즘들이 미리 저장되지 않는 것을 만약 단계(325)에서 결정하면, 방법은 단계(310)에서 처럼 검사할 것이다. 단계(340)에서, 최적 해결책은 발견된다. 선택적으로 단계(340)에서 검사는 미래 검색을 위하여 저장되는 것을 주의되어야 한다.

다양한 수정들은 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않거나, 첨부된 청구항들의 범위를 벗어나지 않고 당업자에 의해 이루어질 수 있다. 예를들어, 유전자 알고리즘들 대신, 시뮬레이트된 어닐링 또는 상판 검색이 수행될 수 있는 것이 가능하다. 비디오 최적화 모듀들의 수들 및 형태들은 메모리 유닛 및 객관적인 이미지 품질 매트릭인 바와같이 도시된 것과 다를 수 있다.

Claims (15)

1. 비디오 최적화 시간을 감소시키는 방법에 있어서:

   (a) 비디오 이미지 입력의 비디오 이미지 평가를 위해 발견적 최적화 프레임워크(heuristic optimization framework)를 사용하는 비디오 처리 시스템을 제공하는 단계(s305)로서, 상기 비디오 처리 시스템은 복수의 유전자 알고리즘들을 포함하는, 상기 비디오 처리 시스템을 제공하는 단계(s305);

   (b) 복수의 수정된 이미지들을 야기하기 위하여 상기 비디오 이미지를 최적화하는데 적용되는 상기 복수의 유전자 알고리즘들의 유일한 조합들을 포함하는 복수의 시스템 최적화 설계들을 검사하는 단계(s310);

   (c) 상기 수정된 이미지들의 객관적인 이미지 품질 매트릭 평가(objective image quality metric evaluation)에 기초하여 단계(b)에서 상기 복수의 시스템 최적화들 각각에 적절한 값을 할당하는 단계(s315);

   (d) 각각의 수정된 이미지 및 관련된 적절한 값을 포함하는 검사된 시스템 최적화 설계들 각각을 메모리에 저장하는 단계(s320);

   (e) 후속하는 비디오 이미지 평가를 수행하기 전에, 제안된 시스템 최적화 설계가 단계(b)에서 이전에 검사되고 메모리에 저장된 유전자 알고리즘들의 하나 또는 그 이상의 특정 조합들을 포함하는지의 여부를 결정하는 단계(s325); 및

   (f)(ⅰ) 후속하는 비디오 이미지 평가를 위해 최적의 해결책을 찾기 위하여 상기 유전자 알고리즘들의 하나 또는 그 이상의 특정 조합을 포함하는 상기 검사된시스템 최적화 설계의 결과들을 검색하는 단계(s330); 또는

   (f)(ⅱ) 단계(b)에서 이전에 검사되지 않고 저장되지 않은 상기 후속하는 비디오 이미지 평가를 최적화하기 위하여 유전자 알고리즘들의 임의의 조합을 검사하는 단계(s335); 및

   (g) 단계(f)로부터의 결과들에 기초하여 상기 후속하는 비디오 이미지 평가를 위해 최적의 해결책을 찾는 단계(s340)를 포함하는, 비디오 최적화 시간 감소 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 단계(d)에서 수행되는 상기 저장 단계는 해시 테이블(hash-table)에서 이루어지는, 비디오 최적화 시간 감소 방법.
3. 제 1 항에 있어서, 단계(f)(ⅱ)는 단계(f)(ⅱ)에서 검사된 상기 유전자 알고리즘들의 임의의 조합의 검사 결과들을 상기 메모리에 저장하는 단계를 더 포함하는, 비디오 최적화 시간 감소 방법.
4. 제 1 항에 있어서, 단계(a)에서 상기 비디오 이미지 입력은 방송 이미지인, 비디오 최적화 시간 감소 방법.
5. 제 1 항에 있어서, 단계(a)에서 상기 비디오 이미지 입력은 이전에 기록된 이미지인, 비디오 최적화 시간 감소 방법.
6. 제 5 항에 있어서, 상기 이전에 기록된 이미지는 압축된 이미지인, 비디오 최적화 시간 감소 방법.
7. 제 1 항에 있어서, 단계(b)에서 상기 검사 단계는 시스템 최적화 유닛에 의해 수행되는, 비디오 최적화 시간 감소 방법.
8. 제 1 항에 있어서, 단계(c)에서 상기 적절한 값들을 할당하는 단계는 객관적인 이미지 품질 매트릭 모듈에 의해 수행되는, 비디오 최적화 시간 감소 방법.
9. 제 8 항에 있어서, 상기 객관적인 이미지 품질 매트릭에 의한 비디오 이미지들의 평가는 상기 시스템 최적화 유닛에 다시 공급되는, 비디오 최적화 시간 감소 방법.
10. 유전자 알고리즘들을 사용할 때 비디오 최적화 시간을 감소시키는 시스템에 있어서:

    비디오 이미지 입력을 수신하는 수단(210);

    복수의 유전자 알고리즘들을 포함하는 유전자 알고리즘 모듈을 구비한 비디오 최적화 유닛(215);

    적어도 하나의 유전자 알고리즘에 따라 상기 비디오 최적화 유닛에 의해 처리된 상기 비디오 이미지의 이미지 품질을 평가하고, 상기 비디오 최적화 유닛에 의해 처리된 상기 비디오 이미지에 적절한 값을 할당하는 객관적인 이미지 품질 매트릭 유닛(220); 및

    상기 객관적인 이미지 품질 매트릭 유닛에 의해 평가된 상기 이미지에 관한 데이터 및 시스템 최적화 설계와 관련된 유전자 알고리즘들의 특정 조합의 관련된 적절한 값을 저장하는 저장 유닛(225)으로서, 상기 저장 유닛에 의해 저장된 데이터는 상기 유전자 알고리즘들의 특정 조합이 후속하는 비디오 이미지를 처리하기 위하여 사용될 때 후속 사용을 위해 검색가능한, 상기 저장 유닛(225)을 포함하는, 비디오 최적화 시간 감소 시스템.
11. 제 10 항에 있어서, 상기 비디오 최적화 유닛에서 상기 유전자 알고리즘들은 공간 스케일링, 히스토그램 수정, 적응성 피킹(adaptive peaking) 및 노이즈 감소를 포함하는 복수의 비디오 특징들을 최적화하는, 비디오 최적화 시간 감소 시스템.
12. 제 10 항에 있어서, 상기 저장 유닛은 상기 이미지 품질의 평가와 함께 상기 이미지를 저장하는, 비디오 최적화 시간 감소 시스템.
13. 제 10 항에 있어서, 상기 알고리즘들의 특정 조합이 상기 저장 유닛에 이전에 저장되었는지 여부를 검출하는 검출 수단을 더 포함하는, 비디오 최적화 시간감소 시스템.
14. 제 10 항에 있어서, 상기 수신 수단은 비디오 방송을 수신하는 수단을 포함하는, 비디오 최적화 시간 감소 시스템.
15. 제 10 항에 있어서, 상기 수신 수단은 비디오 스트림을 수신하는 수단을 포함하는, 비디오 최적화 시간 감소 시스템.