KR20060076543A - 압축/복원된 영상에 대한 주관적 화질 평가 방법 및 장치 - Google Patents

압축/복원된 영상에 대한 주관적 화질 평가 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 입력되는 프레임 타입에 따른 주관적 왜곡량을 정량적으로 결정하고, 상기 주관적 왜곡량에 기준하는 PPSNR을 계산함으로써, 압축/복원된 영상의 주관적 영상 품질을 정량적으로 측정할 수 있다. 특히, 주관적 왜곡량 결정시 움직임 양에 따른 인간의 시각 특성을 이용함으로써 동영상에 대한 주관적 영상 품질을 평가할 수 있다.
PPSNR, 주관적 화질 평가, 주관적 왜곡량

Description

압축/복원된 영상에 대한 주관적 화질 평가 방법 및 장치{A quantitative method and apparatus for evaluating the subjective reconstructed quality of compressed video}
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 주관적 화질 평가 장치의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1에서 나타낸 주관적 왜곡량 결정부에서의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3a는 n번째 프레임이 양자화변수가 조절된 프레임인 경우의 움직임 양에 따른 주관적 왜곡량을 나타낸 도면이다.
도 3b는 n번째 프레임이 스킵된 프레임인 경우의 움직임 양에 따른 주관적 왜곡량을 나타낸 도면이다.
본 발명은 영상 전송 방식에 있어서 전송률 제어를 거쳐 고정 비트율(constant bit rate)로 압축된 후 복원된 영상의 주관적 품질을 정량적으로 평가하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
영상 전문가들의 궁극적인 목표는 뷰어들에게 영상 이미지를 가장 지각적으로 호소하는 것이다. 최종적인 이미지의 품질이 양호한가 또는 불량한가를 결정하는 하나의 방법은 뷰어의 패널(panel)에게 어떤 영상 흐름을 보도록 하여 그들의 의견을 제공하도록 하는 것이다. 영상 흐름을 분석하는 다른 방법은 영상 품질의 양호 또는 불량을 평가하는 자동화된 메커니즘을 제공하는 것이다. 이와 같은 타입의 절차는 객관적 영상 품질 평가라고 알려져 있다.
영상의 품질을 객관적으로 평가하는데 있어 가장 널리 인정받고 있는 방법은 원영상(original image)과 복원영상(reconstructed image)간의 왜곡(distortion)을 이용한 PSNR(peak-to-peak signal-to-noise ratio)을 사용하는 것이다. 그러나 이 방법은 주관적 화질과는 어느 정도 거리가 있다.
특히 움직임이 많은 영상이나 전송률 제어에 의해 프레임이 스킵(skip)되어 영상이 부호화되는 경우에는 PSNR에 의한 화질 평가는 매우 곤란하다. 이는 움직임의 양에 따라 인간의 눈이 인지하는 실제 화질은 PSNR과 같은 객관적인 품질 척도와는 상당히 차이가 있기 때문이다.
이러한 객관적 척도의 오류를 극복하기 위해 주관적 화질 평가를 위한 방법이 표준으로 제시되어 있다. 이 방식은 일정 인원 이상의 영상 전문가들로 구성된 평가단을 구성하여 원영상과 재생영상을 번갈아 시청케하여 재생화질의 품질 등급을 1~5 단계로 평가하게 한 다음, 그 결과를 평균내는 방식이다. 그러나 이 방식은 많은 시간과 사전 준비가 필요하다는 단점이 있으며, 시청을 위한 주변 환경에 민감하며 평가위원 개개인의 심리적 상태에 따라 다른 결과가 나올 수 있기 때문에 널리 사용되고 있지는 못하다.
또한, 상기와 같은 방법 이외에도 인간의 시공간적 마스킹 효과나 대비 효과 등의 시각특성을 이용하여 정량적인 화질 척도를 제시한 예는 있지만 이러한 방법들은 대부분 정지영상에 적용할 수 있는 방법들로서 동영상에 대해서는 적용하기 어려우며, 움직임에 대한 인간의 시각특성을 반영하고 있지도 않다.
따라서, 인간의 시각적 특성에 기반하는 주관적인 평가 척도와 상관도가 높은 영상 품질 평가 방법의 개발이 필요하다.
본 발명은 이러한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로 측정 시간과 장소, 측정 환경에 무관하게 주관적 화질을 정량적으로 평가할 수 있는 주관적 왜곡량을 결정하는 척도를 정의하고, 그 척도를 이용한 주관적 영상 품질 평가 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 하나의 특징에 따른 압축/복원된 영상에 대한 주관적 화질 평가 방법은,
(a) 인코딩된 후 디코딩된 영상의 각 프레임의 양자화 레벨을 측정하는 단계;
(b) 상기 단계(a)에서 n번째 프레임의 양자화 레벨과 n-1번째 프레임의 양자화 레벨을 비교하는 단계;
(c) 상기 단계 (b)에서 n번째 프레임의 양자화 레벨이 n-1번째 프레임의 양 자화 레벨과 다른 경우, 상기 n번째 프레임에 대하여 프레임의 객체의 움직임을 고려한 주관적 왜곡량을 결정하는 단계; 및
(c) 상기 주관적 왜곡에 기준하여 주관적 피크 신호대 노이즈 비(PPSNR)을 계산하여 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 특징에 따른 압축/복원된 영상에 대한 주관적 화질 평가 방법은,
(a) 인코딩된 후 디코딩된 영상의 각 프레임 타입을 판단하는 단계;
(b) 상기 단계 (a)에서 n번째 프레임이 스킵된 경우, 상기 n번째 프레임 이전 프레임의 객관적 왜곡량과 원영상 프레임 fn과 fL의 왜곡차로 나타내어지는 상기 n번째 프레임에 대해 프레임 객체의 움직임을 고려하여 주관적 왜곡량을 계산하는 단계; 및
(c) 상기 주관적 왜곡에 기준하여 주관적 피크 신호대 노이즈 비(PPSNR)를 계산하여 출력하는 단계를 포함하며,
상기 단계(b)에서 상기 원영상 프레임 fn과 fL의 왜곡차는
Figure 112004062379443-PAT00001
로 가중되며, 여기서 μ2는 움직임의 양에 따라 주관적으로 감소하는 요소이고,
Figure 112004062379443-PAT00002
는 이전프레임의 움직임 양에 대한 n번째 프레임의 상대적인 움직임 양을 나타내는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따른 압축/복원된 영상에 대한 주관적 화질 평가 를 수행하기 위한 장치는,
입력되는 원영상을 부호화하는 영상 부호화부;
상기 영상 부호화부에서 복호화된 영상을 복호화하는 영상 복호화부;
상기 영상 복호화부에서 복호화된 복원 영상의 프레임 타입을 판단하고, 그 판단 결과에 따라 프레임의 객체의 움직임에 따른 주관적 왜곡량을 결정하는 주관적 왜곡량 결정부; 및
상기 주관적 왜곡량 결정부에서 결정된 주관적 왜곡량에 기준하여 주관적 피크 신호대 노이즈 비(PPSNR)를 계산하여 출력하는 PPSNR 계산부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였다. 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 붙였다.
복원된 영상(reconstructed image)에 대한 주관적 화질(인지 화질)은 현재 프레임의 움직임의 양과 밀접한 관계를 가진다. 인간의 눈은 움직임이 많은 영상에 대해서는 높은 공간주파수의 성분을 잘 인지하지 못함이 알려져 있다.
그러므로, 움직임이 큰 영상의 경우에는 엉성하게(coarsely) 양자화된 영상프레임의 주관적 화질과 세밀하게(finely) 양자화된 영상프레임의 주관적 화질이 별로 차이가 나지 않는다.
이와 반대로, 움직임이 적은 영상의 경우 스킵된(skipped) 프레임으로 인한 화질 저하는 그 프레임을 스킵하지 않은 경우와 비교해서 주관적 화질의 차이는 별로 크지 않게 된다.
이에 본 발명의 실시예에서는 움직임에 대한 인간의 시각 특성을 이용하여 움직임을 고려한 정량적 왜곡 척도를 정의하고, 상기 정량적 왜곡 척도에 기반하는 주관적 화질 평가 방법을 제안하고자 한다.
그러나, 움직임에 대한 인간의 시각 특성을 이용하기 위한 방법으로 프레임의 움직임을 고려한 정량적 왜곡 척도를 정의하기에 앞서 다음의 두 가지 문제점에 직면하게 된다. 첫째, 스킵된 프레임의 주관적 화질을 어떻게 정량화 할 것인가에 대한 문제와 둘째, 움직임의 양에 따라 양자화 잡음의 영향을 어떻게 정량화 할 것인가 하는 문제이다.
따라서, 아래 본 발명의 실시예에서는 상기한 문제점을 해결하기 위해 움직임의 양을 고려한 왜곡 척도를 정의하는 방법을 제안한다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
먼저, 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 주관적 화질 평가 장치의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 영상 품질 평가 장치(100)는 영상 부호화부(110), 영상 복호화부(120), 주관적 왜곡량 결정부(130) 및 PPSNR 계산부(140)를 포함한다.
영상 부호화부(110) 및 영상 복호화부(120)는 영상 데이터를 부호화/복호화 하는 본 분야에서 공지된 영상 부호화부(110) 및 복호화부(120)일 수 있다.
주관적 왜곡량 결정부(130)는 영상 부호화부(110) 및 영상 복호화부(120)를 거쳐 복원된 영상(reconstructed image)과 원영상(original image)을 이용하여 움직임을 고려한 정량적 왜곡 척도를 정의한다.
구체적으로 본 발명의 실시예에 따르면 영상의 움직임의 양에 따라 서로 다른 왜곡 척도 즉, 주관적 왜곡량을 결정한다. 즉, 움직임이 큰 동영상에 대해서는 양자화 레벨의 변화에 따른 주관적 왜곡량을 결정하고, 움직임이 없는 동영상에 대해서는 스킵 프레임에 대해 주관적 왜곡량을 결정한다.
마지막으로 PPSNR 계산부(140)는 상기 주관적 왜곡량 결정부(130)에서 정의된 왜곡 척도 즉, 주관적 왜곡량에 기준하여 복원 영상의 주관적 품질 즉, PPSNR을 계산하여 출력한다.
한편, 상기 왜곡 척도와 PPSNR의 측정방법은 추후에 상세하게 설명한다.
도 2는 도 1에서 나타낸 주관적 왜곡량 결정부에서의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 주관적 왜곡량 결정부(130)로 원영상에 대한 n번째 프레임이 입력되면 상기 영상 부호화부(110)에서 전송된 해당 프레임의 프레임 타입 정보를 이용하여 프레임 타입을 판단하고, 판단 결과에 따라 미리 결정된 왜곡 척도에 따라 주관적 왜곡량을 결정하게 된다.
그리고, 상기 주관적 왜곡량을 이용하여 주관적 영상 품질 즉, PPSNR을 계산 한다.
이하에서는 상기에서 설명한 프레임 타입에 따른 왜곡 척도를 정의한다.
먼저, 스킵된 n번째 프레임에 대한 영상 복호화부(120)측에서의 주관적 왜곡을
Figure 112004062379443-PAT00003
, 스킵되지 않고 양자화 변수가 조절된 경우의 주관적 왜곡을
Figure 112004062379443-PAT00004
라 정의하자.
그리고 움직임의 양이 왜곡 인식에 영향을 미침에 따라 n번째 프레임에 대한 움직임 양의 영향을 상기 주관적 왜곡에 반영하기 위해 수학식 1과 같이 가중요소
Figure 112004062379443-PAT00005
을 이용한다.
Figure 112004062379443-PAT00006
여기서,
Figure 112004062379443-PAT00007
이다.
그리고,
Figure 112004062379443-PAT00008
이다.
Figure 112004062379443-PAT00009
은 움직임 벡터의 크기의 절대치 합이고, MVV i,j(n)과 MVH i,j(n)은 각각 n번째 프레임의 (i, j)th번째 매크로블럭의 움직임 벡터의 수평 및 수직성분 값이다.
Figure 112004062379443-PAT00010
은 n번째 프레임 시간에서
Figure 112004062379443-PAT00011
의 이동평균(moving average)이다. 이동평균은 가중변수 0≤α≤1로 표현된다. 그러므로 가중요소
Figure 112004062379443-PAT00012
는 이전프레임의 움직임 양에 대한 n번재 프레임의 상대적인 움직임 양을 나타낸다.
다음, 양자화 변수로 조절된 프레임의 주관적 왜곡량은 다음 수학식 2와 같이 정의한다. 수학식 2는 동일한 객관적 왜곡
Figure 112004062379443-PAT00013
일지라도 인간의 눈이 느끼는 시간방향의 주관적 왜곡은 영상의 움직임이 커짐에 따라 급격하게 감소한다는 것을 의미한다.
Figure 112004062379443-PAT00014
여기서,
Figure 112004062379443-PAT00015
로서 원영상
Figure 112004062379443-PAT00016
과 실제 양자화 변수값
Figure 112004062379443-PAT00017
으로 부호화된 복원 영상
Figure 112004062379443-PAT00018
간의 최소제곱오차(MSE: mean square error)이다. 여기서,
Figure 112004062379443-PAT00019
은 움직임의 양에 따라 주관적으로 감소하는 요소이다.
따라서, n번째 프레임이 스킵되었을 경우, 바로 이전에 디코딩된 L번째 프레임이 단순히 반복되어 디스플레이 된다고 가정하면 n번째 프레임에 대한 객관적 왜곡은 원영상과 마지막으로 디코딩된 프레임간의 프레임 차신호인
Figure 112004062379443-PAT00020
이 될 것이다. 즉, 다음의 수학식 3과 같다.
Figure 112004062379443-PAT00021
여기서,
Figure 112004062379443-PAT00022
은 원영상의 n번째 프레임의 (i, j)번째 화소값이고,
Figure 112004062379443-PAT00023
은 L번째 프레임의 재생된 (i, j)번째 화소값이다. 본 발명의 실시예에 따르면
Figure 112004062379443-PAT00024
가 움직임의 양
Figure 112004062379443-PAT00025
의 선형 함수로 근사화한다고 가정한다. 이때, W와 H는 각각 한 프레임의 수평 및 수직 방향의 크기를 나타낸다.
이때, n번째 프레임에서 움직임이 전혀 없다면 n번째 프레임은 (n-1)번째 프레임과 정확히 같을 것이며
Figure 112004062379443-PAT00026
이 첫 번째 스킵된 프레임이라면
Figure 112004062379443-PAT00027
는
Figure 112004062379443-PAT00028
이 될 것이다. 만일 움직임이 있었다면
Figure 112004062379443-PAT00029
은
Figure 112004062379443-PAT00030
가 증가함에 따라 증가하게 된다. 그러나 이 경우 주관적 왜곡은 움직임 효과에 의해
Figure 112004062379443-PAT00031
과는 다른 값을 가지게 된다.
그러면 스킵된 n번째 프레임의 주관적 화질
Figure 112004062379443-PAT00032
을
Figure 112004062379443-PAT00033
과
Figure 112004062379443-PAT00034
에 의한 단조 증가함수
Figure 112004062379443-PAT00035
로 가중된 두 원영상 프레임
Figure 112004062379443-PAT00036
과
Figure 112004062379443-PAT00037
의 왜곡차로 표현할 수 있다. 즉, 다음의 수학식 4와 같다.
Figure 112004062379443-PAT00038
상기 수학식 4를 참조하면 주관적 왜곡의 최소값은
Figure 112004062379443-PAT00039
이며, 움직임 양이 증가할수록 증가한다는 것이다. 그러나 영상 복호화부(110) 측에서는 마지막으로 부호화된 원영상 프레임을 저장하고 있지 않기 때문에 상기 수학식 4는 n번째 프레임에 대해 얻을 수 있는 정보들만 이용하여 다음의 수학식 5와 같이 표현할 수 있다.
Figure 112004062379443-PAT00040
여기서 만일
Figure 112004062379443-PAT00041
과
Figure 112004062379443-PAT00042
이 상관성이 없다면 상기 수학식 4는 다음의 수학식 6과 같이 표현될 수도 있다.
Figure 112004062379443-PAT00043
여기서
Figure 112004062379443-PAT00044
즉,
Figure 112004062379443-PAT00045
n번째 프레임의 움직임 보상 후에 인코더가 알 수 있는 값이다. 따라서, 스킵된 프레임의 주관적 왜곡량(수학식 4)은 마지막에 디코딩된 프레임의 왜곡과 직접적으로 관계가 있음을 알 수 있다.
한편, 움직임이 적은 경우에 주관적 왜곡량은
Figure 112004062379443-PAT00046
보다 약간 크게 되며,
Figure 112004062379443-PAT00047
이 증가할수록
Figure 112004062379443-PAT00048
값에 근접하게 된다.
따라서, 이러한 원리에 따라 수학식 2와 수학식 4를 그래프로 표현하면 각각 도 3a 및 도 3b와 같다.
즉, 도 3a는 n번째 프레임이 양자화변수가 조절된 프레임인 경우의 움직임 양에 따른 주관적 왜곡량을 나타낸 것이고 도 3b는 스킵된 프레임인 경우의 움직임 양에 따른 주관적 왜곡량을 나타낸 것이다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 주관적 왜곡량 평가 척도를 사용하여 복원된 영상의 주관적 품질 즉 PPSNR(Perceived peak-to-peak signal-to-noise ratio)는 다음의 수학식 7과 같이 정량적으로 표현할 수 있다.
Figure 112004062379443-PAT00049
한편, 본 발명의 실시예에서 정의한 n번째 프레임의 프레임 타입 각각에 대응하는 주관적 왜곡량(
Figure 112004062379443-PAT00050
)은 다음과 같다.
첫째, n번째 프레임이 정상적으로 부호화된 경우의 주관적 왜곡량은
Figure 112004062379443-PAT00051
과 같다.
둘째, n번째 프레임이 스킵된 경우의 주관적 왜곡량은
Figure 112004062379443-PAT00052
과 같다.
셋째, n번째 프레임이 양자화변수가 조절된 경우의 주관적 왜곡량은
Figure 112004062379443-PAT00053
와 같이 나타낼 수 있다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 속하는 것이다.
이와 같이 본 발명에 의하면, 입력되는 프레임 타입에 따른 주관적 왜곡량을 정량적으로 결정하고, 그 척도에 따라 주관적 영상 품질을 정량적으로 측정할 수 있다. 특히, 주관적 왜곡량 결정시 움직임 양에 따른 인간의 시각 특성을 이용함으로써 동영상에 대한 주관적 영상 품질을 평가할 수 있다.

Claims (14)

  1. 압축/복원된 영상에 대한 주관적 화질 평가 방법에 있어서,
    (a) 인코딩된 후 디코딩된 영상의 각 프레임의 양자화 레벨을 측정하는 단계;
    (b) 상기 단계(a)에서 n번째 프레임의 양자화 레벨과 n-1번째 프레임의 양자화 레벨을 비교하는 단계;
    (c) 상기 단계 (b)에서 n번째 프레임의 양자화 레벨이 n-1번째 프레임의 양자화 레벨과 다른 경우, 상기 n번째 프레임에 대하여 프레임의 객체의 움직임을 고려한 주관적 왜곡량을 결정하는 단계; 및
    (c) 상기 주관적 왜곡에 기준하여 주관적 피크 신호대 노이즈 비(PPSNR)을 계산하여 출력하는 단계
    를 포함하는 주관적 화질 평가 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 단계(c)에서 n번째 프레임의 객체의 움직임 양의 영향을 반영하기 위해 식
    Figure 112004062379443-PAT00054
    과 같은 가중요소를 계산하는 단계를 더 포함하며, 여기서
    Figure 112004062379443-PAT00055
    이며,
    Figure 112004062379443-PAT00056
    은 움직임 벡터의 크기의 절대치 합이 고, MVV i,j(n)과 MVH i,j(n)은 각각 n번째 프레임의 (i, j) th번째 매크로블럭의 움직임 벡터의 수평 및 수직성분 값을 나타내고,
    Figure 112004062379443-PAT00057
    이며,
    Figure 112004062379443-PAT00058
    은 상기 n번째 프레임 시간에서
    Figure 112004062379443-PAT00059
    의 이동평균(moving average)을 나타내며, α는 가중변수인 주관적 화질 평가 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 가중요소
    Figure 112004062379443-PAT00060
    는 이전프레임의 움직임 양에 대한 n번째 프레임의 상대적인 움직임 양을 나타내는 주관적 화질 평가 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 주관적 왜곡량(
    Figure 112004062379443-PAT00061
    )은,
    Figure 112004062379443-PAT00062
    및,
    Figure 112004062379443-PAT00063
    와 같이 계산되며, 원영상
    Figure 112004062379443-PAT00064
    과 실제 양자화 변수값
    Figure 112004062379443-PAT00065
    으로 부호화된 복원 영상
    Figure 112004062379443-PAT00066
    간의 최소제곱오차(MSE: mean square error)를 나타내고, μ1은 움직임의 양에 따라 주관적으로 감소하는 요소이며
    Figure 112004062379443-PAT00067
    은 이전프레임의 움직임 양에 대한 n번재 프레임의 상대적인 움직 임 양을 나타내는 주관적 화질 평가 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 PPSNR은,
    Figure 112004062379443-PAT00068
    와 같이 계산되며,
    여기서
    Figure 112004062379443-PAT00069
    은 n-1번째 프레임의 양자화 레벨과 비교하여 n번째 프레임의 양자화 레벨이 다른 경우, 상기 n번째 프레임에 대한 주관적 왜곡량
    Figure 112004062379443-PAT00070
    을 나타내는 주관적 화질 평가 방법.
  6. 압축/복원된 영상에 대한 주관적 화질 평가 방법에 있어서,
    (a) 인코딩된 후 디코딩된 영상의 각 프레임 타입을 판단하는 단계;
    (b) 상기 단계 (a)에서 n번째 프레임이 스킵된 경우, 상기 n번째 프레임 이전 프레임의 객관적 왜곡량과 원영상 프레임 fn과 fL의 왜곡차로 나타내어지는 상기 n번째 프레임에 대해 프레임 객체의 움직임을 고려하여 주관적 왜곡량을 계산하는 단계; 및
    (c) 상기 주관적 왜곡에 기준하여 주관적 피크 신호대 노이즈 비(PPSNR)를 계산하여 출력하는 단계를 포함하며,
    상기 단계(b)에서 상기 원영상 프레임 fn과 fL의 왜곡차는
    Figure 112004062379443-PAT00071
    로 가중되며, 여기서 μ2는 움직임의 양에 따라 주관적으로 감소하는 요소이고,
    Figure 112004062379443-PAT00072
    는 이전프레임의 움직임 양에 대한 n번재 프레임의 상대적인 움직임 양을 나타내는 주관적 화질 평가 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 단계(b)에서 n번째 프레임에 대한 움직임 양의 영향을 반영하기 위해 식
    Figure 112004062379443-PAT00073
    과 같은 가중요소를 계산하는 단계를 더 포함하며, 여기서
    Figure 112004062379443-PAT00074
    이며,
    Figure 112004062379443-PAT00075
    은 움직임 벡터의 크기의 절대치 합이고, MVV i,j(n)과 MVH i,j(n)은 각각 n번째 프레임의 (i, j) th번째 매크로 블럭의 움직임 벡터의 수평 및 수직성분 값을 나타내고,
    Figure 112004062379443-PAT00076
    이며,
    Figure 112004062379443-PAT00077
    은 상기 n번째 프레임 시간에서
    Figure 112004062379443-PAT00078
    의 이동평균(moving average)을 나타내며, α는 가중변수인 주관적 화질 평가 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 주관적 왜곡량(
    Figure 112004062379443-PAT00079
    )은,
    Figure 112004062379443-PAT00080
    와 같이 계산되고,
    Figure 112004062379443-PAT00081
    은 n번째 프레임의 움직임 보상 후에 영상 부호화부에서 알 수 있는 값이며,
    Figure 112004062379443-PAT00082
    는 원영상
    Figure 112004062379443-PAT00083
    과 부호화된 복원 영상
    Figure 112004062379443-PAT00084
    간의 최소제곱오차(MSE: mean square error)를 나타내고, μ2는 움직임의 양에 따라 주관적으로 감소하는 요소이며
    Figure 112004062379443-PAT00085
    은 이전프레임의 움직임 양에 대한 n번재 프레임의 상대적인 움직임 양을 나타내는 주관적 화질 평가 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 PPSNR은,
    Figure 112004062379443-PAT00086
    와 같이 계산되며,
    여기서
    Figure 112004062379443-PAT00087
    은 n번째 프레임이 스킵된 경우 상기 n번째 프레임에 대한 주관적 왜곡량
    Figure 112004062379443-PAT00088
    을 나타내는 주관적 화질 평가 방법.
  10. 압축/복원된 영상에 대한 주관적 화질 평가를 수행하기 위한 장치에 있어서,
    입력되는 원영상을 부호화하는 영상 부호화부;
    상기 영상 부호화부에서 복호화된 영상을 복호화하는 영상 복호화부;
    상기 영상 복호화부에서 복호화된 복원 영상의 프레임 타입을 판단하고, 그 판단 결과에 따라 프레임의 객체의 움직임에 따른 주관적 왜곡량을 결정하는 주관적 왜곡량 결정부; 및
    상기 주관적 왜곡량 결정부에서 결정된 주관적 왜곡량에 기준하여 주관적 피크 신호대 노이즈 비(PPSNR)를 계산하여 출력하는 PPSNR 계산부
    를 포함하는 주관적 화질 평가 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 주관적 왜곡량 결정부는 프레임의 양자화 레벨의 변화에 따라 주관적 왜곡량을 결정하는 주관적 화질 평가 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 주관적 왜곡량 결정부는 프레임의 스킵 여부에 따라 주관적 왜곡량을 결정하는 주관적 화질 평가 장치.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 PPSNR은,
    Figure 112004062379443-PAT00089
    와 같이 계산되며,
    여기서
    Figure 112004062379443-PAT00090
    은 n-1번째 프레임의 양자화 레벨과 비교하여 n번째 프레임의 양자화 레벨이 다른 경우, 상기 n번째 프레임에 대한 주관적 왜곡량
    Figure 112004062379443-PAT00091
    을 나타내는 주관적 화질 평가 장치.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 PPSNR은,
    Figure 112004062379443-PAT00092
    와 같이 계산되며, 여기서
    Figure 112004062379443-PAT00093
    은 n번째 프레임이 스킵된 경우 상기 n번째 프레임에 대한 주관적 왜곡량
    Figure 112004062379443-PAT00094
    을 나타내는 주관적 화질 평가 장치.
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