KR20080029371A - 영상 화질 평가 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 통신망을 통해 전송된 영상을 특별한 수신 장치나 물리적인 장치의 연결 없이 사용자 관점의 객관적 척도에 의해 자동적으로 화질을 측정하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다. 종래의 화질 측정 시스템은 사용자 관점에서 전송된 영상의 품질을 측정하기 위해 수신 장치로 전송된 영상을 물리적인 장치를 연결하여 획득하거나 품질 측정 모듈이 포함되어 있는 특별한 수신 장치를 사용해야 한다. 혹은 수신 단말에서 출력되는 영상의 화질 측정은 수신 단말기에 출력되기 직전의 영상을 획득할 수 없는 문제점이 있어 화질 평가가 어려웠다. 이에 본 발명에서는 물리적인 장치를 연결하지 않고 영상 취득 장치를 사용하여 전송된 영상을 획득함으로써 영상 출력 단말에서 출력되는 영상의 화질이나 수신 장치에 전송된 영상을 간편하게 평가한다. 본 발명에 따라 영상 취득 장치를 사용하여 획득한 영상의 경우 실제 수신 장치로 전송된 영상 혹은 수신 장치로 출력되고 있는 영상과는 다르다. 이에 본 발명에서는 카메라로 획득한 영상으로부터 수신된 영상을 예측하는 예측 모듈을 구비하여 전송된 영상 또는 출력 영상을 예측한다. 또한 본 발명에 따라 이미지의 품질을 측정하기 위해서 참조 영상이나 참조 영상에 대한 일부의 정보를 이용하는 화질 측정 모듈 이외에 참조 영상을 사용하지 않는 객관적 척도에 의한 주관적 화질 측정모듈도 구비한다. 이로써 참조 영상을 획득하기 어려운 유무선 통신망에서의 영상 품질 측정을 사람이 인지하는 것과 가깝게 평가할 수 있다.

화질 측정, 비 참조 영상, 소스 영상 예측

Description

영상 화질 평가 시스템 및 방법 { Method of image quality evaluation, and system thereof }

도 1은 본 발명에 따른 사용자 관점의 화질 평가 방법을 설명하기 위한 도면

도 2는 본 발명에 따른 발생 된 왜곡의 예

도 3은 본 발명에 따른 도 2의 왜곡을 보상하기 위한 예측과정을 설명하는 실시 예를 위한 도면

도 4는 본 발명에 따른 도 3의 기하학적 왜곡을 보상하기 위해 영상 획득 장치와 수신 장치 사이의 관계를 나타낸 도면

도 5는 본 발명에 따른 도 4의 관계를 모델링 하기 위한 실시 예를 설명하기 위한 블록도

도 6은 본 발명에 따른 비 참조영상 화질 측정 매트릭을 설명하기 위한 블록도

도 7은 본 발명에 따른 전 참조영상 또는 제한된 참조영상 화질 측정 매트릭을 설명하기 위한 블록도

도 8은 본 발명에 따른 도 3의 색 왜곡의 보상하기 위해 실시 예를 설명하기 위한 블록도

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

110: 영상 수신부

160: 영상 송신부

120: 영상 취득부

130: 영상 예측부

140: 화질 측정부

본 발명은 통신망으로 전송된 영상의 품질 또는 수신 장치에서 출력되고 있는 영상의 품질을 자동적으로 측정하는 기술에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 통신망을 통해 전송된 영상의 품질을 측정하기 위해 물리적인 장치를 수신 장치에 연결하여 품질을 측정하고자 하는 영상을 획득하는 방법 대신 영상 취득 장치를 사용하여 출력되고 있는 전송 영상을 획득하고, 이 영상에서 전송된 영상을 예측하여 참조영상을 사용하지 않고 전송영상의 품질을 객관적 척도에 의해 주관적으로 측정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

영상 혹은 비디오의 화질 측정은 시스템의 성능을 평가하는 것 뿐 만아니라 시스템 성능의 최적화를 위한 이미지, 비디오 처리 분야에서 중요하게 이용되고 있다. 특히 최근에는 유무선 통신망을 통한 이미지 다운로드, 실시간 TV, 영화, 뮤직비디오를 포함한 각종 멀티미디어 기능이 확대되고, 통신 대역폭, 데이터의 종단 간 전송률, 전송지연, 손실, 지연변이에 이르는 다양한 통신 환경에서의 멀티미디어에 대한 전송이 요구되고 있다. 이에 따라 사용자 관점에서 전송된 영상에 대한 품질측정은 통신망의 품질을 향상시킬 수 있고, 통신환경에 따른 통신망에서 제공된 품질을 확인할 수 있어 그 중요성이 매우 크다.

품질을 평가하는 방법은 크게 주관적인 화질 측정과 객관적 화질 측정방법으로 구분할 수 있다. 객관적 화질 측정방법으로는 평균 오차 제곱의 합 (MSE) 혹은 Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 이 널리 쓰이고 있다. 그러나 이러한 객관적 화질 측정방법은 사람이 실제로 평가하는 화질과는 차이가 있다. 따라서 객관적 화질 측정방법보다는 주관적 화질 측정방법이 화질측정에 더욱 적합하다고 알려져 있다.

이러한 주관적 화질 평가 기준으로 일반적으로 MOS (Mean Opinion Score)를 사용한다. MOS란 ITU-R (International telecommunication union radiocommunication sector)의 권고안으로 수신자가 체감하는 음질 및 화질의 수준을 5단계 또는 7단계 등급으로 나누어서 품질을 평가하는 기준이다. 그러나 MOS는 사람이 판단하는 것이므로 측정인의 주관적 기준과 견해에 의해 오차 발생의 가능 성이 크고, 시간과 비용이 많이 들어간다. 따라서 MOS와 높은 상관관계를 가지는 객관적 척도에 의한 화질 평가방법이 많이 사용되고 있다.

객관적 척도 모델로는 화질을 평가할 때 사용하는 참조영상에 따라 완전 참조영상 (Full-Reference :FR) 모델, 제한된 참조영상 (Reduced-Reference : RR) 모델, 그리고 비 참조영상 (No-Reference : NR) 모델로 구분되어진다. 일반적으로 대부분의 화질 평가는 완전 참조영상 모델을 사용한다. 완전 참조영상 모델의 경우 화질을 평가하고자 하는 영상에 대한 원 영상이 존재하여 이 정보를 모두 이용함으로써 이 둘 사이의 관계를 비교하여 측정하는 방법으로 원 영상이 존재하기 힘든 환경에서는 사용이 불가능 하다. 그러나 비 참조영상 모델은 화질을 측정하려는 영상에 대한 원 영상을 알지 않고도 영상의 화질을 측정할 수 있는 모델로 원 영상을 참조할 수 없는 상황에서의 화질평가 시에 유용하게 쓰일 수 있다.

지금까지 영상의 화질 평가는 일반적으로 전 참조영상을 사용하여 이루어 졌다. 그러나 네트워크를 통해 전송되는 영상의 경우 압축되어져 전송되기 때문에 수신측에서 원 영상에 대한 정보를 갖지 못하는 경우가 대부분이다. 또한 무선 통신망을 통해 휴대폰이나 PDA등의 수신 장치에 전송된 영상의 경우 이러한 수신 장치에 화질 측정모듈을 물리적으로 연결하는 과정은 쉽지 않다는 문제점이 있다.

본 발명의 목적은 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 통신망을 통해 전송된 영상의 화질을 측정할 때 통신망 서비스의 특성상 원본 영상을 참조하기 힘든 경우를 위한 사용자 관점의 화질 평가 방법을 제공하는데 있다. 특히 수신된 영상을 획득하기 위한 방법으로 물리적인 장치의 연결 없이 쉽게 하기 위해 본 발명에서는 영상 취득 장치를 사용한다. 영상 취득 장치에 의해 취득된 영상은 여러 가지 요인에 의해 왜곡될 수 있다. 따라서 본 발명에서는 이러한 왜곡을 보상함으로써 전송된 영상을 예측한다. 사람이 인지하는 것과 유사한 평가를 하기 위하여 참조영상을 사용하지 않는 화질의 평가는 객관적 척도에 의한 주관적 화질평가모델을 사용한다.

상기목적을 달성하기 위해 본 발명은 네트워크를 통해 수신 장치로 전송된 영상을 획득하기 위한 영상 취득 장치, 취득된 영상에서 전송된 영상을 예측하기 위한 예측모듈, 그리고 이러한 예측된 영상을 통하여 참조영상을 사용하지 않고 영상의 화질을 평가하는 화질 평가 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다. 위의 전송된 영상은 압축된 형태이거나 압축되지 않은 원 영상 모두 사용될 수 있다. 이는 보통 화질 측정 모듈을 포함한 수신 장치들이 전송된 영상의 화질을 평가할 때 압축 영상과 원 영상을 구분하여 수행하는 것과는 차이가 있다. 본 발명은 수신 장치 내부에서 화질 평가를 수행하지 않음으로써 영상에 대한 구분을 배제하고 화질을 평가할 수 있다는 특징이 있다. 따라서 본 발명에서 영상이라 함은 원 영상, 원 영 상을 압축한 압축 영상 등을 지칭할 수 있다. 또한 본 발명은 네트워크를 통해 전송된 영상 혹은 그 영상이 수신 장치에 출력되는 영상에 대한 화질 측정을 할 수 있다. 이는 측정하고자 하는 영상에 따라 예측모듈에서 예측하고자 하는 영상을 조절하면 된다. 따라서 본 발명에서 전송된 영상이라 함은 네트워크를 통해 수신 장치에 전송된 영상 또는 전송된 후 수신 장치에서 출력되고 있는 영상 등을 지칭할 수 있다.

본 발명과 그것의 이점들을 보다 완전히 이해하기 위해 이하에서는 첨부된 도면에 관련하여 본 발명의 실시 예를 상세하게 설명하도록 한다.

이하 도면과 다양한 실시 예들은, 본 발명의 시스템 및 방법의 원리를 기술하기 위하여 본 특허에서 제시한 것으로, 설명을 위한 방법일 뿐이며 본 발명의 범위를 제안하는 어떤 방법으로 구성되어서는 안된다.

도 1은 본 발명에 따른 사용자 관점의 화질 평가 방법을 설명한 것이다.

도 1에 의해 시스템은 영상을 송신하는 송신 장치(160)를 통해 영상(201)을 송신한다. 송신 장치(160)는 영상을 송신하는 목적을 가진 컨텐츠 공급업자, 서비스 제공업자. 또는 통신회사 등 다양한 송신자에 의해 제공될 수 있다. 상기 영상 송신 장치가 송신하는 영상은 통신망(150)을 통해 전송된다. 이때 통신망(150)은 유무선 통신망을 모두 포함한다. 그리고 상기 통신망(150)을 통해 전송된 영상(202)이 수신 장치(110)로 수신되어진다. 수신 장치(110)는 휴대폰, PDA등 휴대 가능한 이동통신 단말기가 될 수 있다.

상기 수신 장치(110)로 수신된 영상은 상기 수신 장치(110)에 의해 출력되어 지고, 출력 영상(205)은 카메라 등의 상기 영상 취득 장치(120)를 통해 획득된다. 이렇게 획득된 영상(204)은 예측모듈(130)을 이용하여 특정 물리적인 장치의 연결 없이 전송된 영상을 예측하는데 사용된다. 또는 출력 영상 자체의 화질을 평가하기 위해 사용된다. 상기 예측된 영상(203)을 통하여 화질측정모듈(140)에서 영상의 화질을 판단한다.

도 2는 본 발명에 따라 예측모듈을 구성할 때 고려해야하는 왜곡의 실시 예이다.

도 2에 의해, 본 발명에서는 수신 장치(110)에서 출력되어질 때 발생하는 왜곡(301)과 영상 취득 장치(120)에 의해 발생하는 왜곡(302), 그리고 영상을 취득할 때 외부 조명등의 환경에 의한 왜곡(303)을 고려한다. 이는 수신 장치에서 출력되고 있는 영상의 화질을 평가하고자 하는 경우 변화될 수 있다. 이하 실시 예에서는 네트워크를 통해 전송된 영상에 대한 화질 평가를 설명한다. 출력되고 있는 영상에 대한 화질 평가를 위해서는 이하 설명될 예측 모듈에서 고려하는 왜곡들의 조건을 변경시킴으로써 화질 평가를 할 수 있다.

통신망을 통해 전송되어진 영상(202)의 화질을 평가하기 위해서 전송된 영상에 대한 정보를 알아야 한다. 이러한 정보를 얻기 위해 본 발명에서는 상기 영상 취득 장치(120)를 통해 출력되고 있는 전송 영상(204)을 획득한다. 상기 획득된 영상(204)에서는 수신 장치에서 출력될 때 발생하는 출력 기기의 특성에 의한 왜곡(301)과 카메라 등의 영상 취득 장치(120)의 내부적, 외부적 파라메터들에 의한 왜곡(302), 그리고 영상 취득 시 주변 환경의 조건에 따른 왜곡(303)등 이 모두 나타나게 된다.

도 3은 상기의 왜곡들을 보상하기 위한 예측 모듈의 실시 예를 도시하였다.

도 3에 의해 본 발명에 따른 예측 모듈은 수신 장치(110)와 영상 취득 장치(120) 사이의 기하학적 왜곡을 보상하기 위한 모듈(131), 그리고 수신 장치(110)의 특성과 영상 취득 장치(120)의 특성에 의한 색 왜곡 보상 모듈(132)을 포함한다.

도 4는 본 발명에 따른 기하학적 왜곡을 보상하기 위한 모듈(131)을 설명하기 위한 실시 예의 도면이다.

도 4에 의해 본 발명에서는 상기 기하학적 왜곡(131)을 보상하기 위해 수신 장치(110)와 영상 취득 장치(120) 사이의 관계(401)를 계산하여, 전송된 영상을 상기 구한 관계에 의해 변환함으로써 기하학적 왜곡을 보상한다. 본 발명에 따른 상기 두 장치 사이의 기하학적 관계(401)를 표현하기 위해 출력되고 있는 영상(205)과 영상 취득 장치에 의해 획득된 영상(204) 사이의 호모그라피(Homography)를 사용한다. 만일 a가 수신 장치에서 출력되는 영상(205)의 좌표(x, y)를 나타내고, A는 취득 장치에 의해 획득된 영상(204)의 좌표(X, Y)를 의미한다면 호모그라피 H는 수학식 1에 의해 다음과 같이 모델링 된다.

H를 구하기 위하여 수학식 1은 다음과 같이 재배열된다.

여기서, (X, Y)는 취득된 영상(204)의 좌표, (x, y)는 출력 영상(205)의 좌표이며, {a, b, c, d, e, f, g, h}는 구하고자 하는 호모그라피를 나타낸다. 따라서 상기 호모그라피를 구하기 위해 상기 취득된 영상(204)에서 상기 출력 영상(205)의 네 모서리와 대응되는 네 모서리를 추출하는 과정이 필요하다.

도 5는 상기 호모그라피를 구하기 위한 이로운 실시 예를 설명한 블록도 이다.

도 5에 의해, 본 발명에 따른 상기 호모그라피를 모델링 하는 과정은 상기 영상 취득 장치(120)에 의해 획득된 영상(204)에서 상기 출력 영상(205)을 분리하는 1단계(501); 상기 분리된 영상의 모서리와 수신 장치로 전송된 영상 사이의 호모그라피를 계산하는 2단계(502)를 포함한다. 상기 각 단계에서 사용하는 알고리즘은 기존에 제안된 알고리즘의 하나를 사용할 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 색 왜곡을 보상하기 위한 모듈(132)은 다음의 수학식에 의해 모델링 된다. 다음의 수학식은 색 왜곡을 보상하기 위한 이로운 실시 예이다.

상기 수학식에서 I (x, y)는 색 왜곡이 발생한 픽셀의 밝기 값을 나타내고, offset은 상기 색 왜곡을 보상하기 위한 오프셋 값을 의미한다. 그리고 I' (x, y)는 색 왜곡이 보상된 픽셀 값을 나타낸다.

도 8은 본 발명에 따른 상기 색 왜곡 보정 모듈을 설명하기 위한 실시 예의 블록도 이다.

도 8에 의해, 본 발명에 따른 상기 색 왜곡 보정 방법은 다음과 같다. 취득 장치(120)에 의해 획득된 영상(204)과 전송된 영상(202)사이의 오프셋을 계산(801)한다. 오프셋을 계산하기 위해 테스트 영상을 사용한다. 상기 테스트 영상은 수신 장치(110)의 기억장치에 저장되어 있다. 상기 테스트 영상은 수신 장치(110)를 통해 출력되고, 영상 취득 장치(120)를 이용하여 획득된다. 상기 오프셋 값은 영상의 컬러 성분이 R, G, B인 경우 R, G, B 각각의 성분에 대해, 획득 영상(204)과 상기 테스트 영상 사이의 차이 값의 평균이나 이차 방정식 등을 사용하여 모델링 한다. 구해진 오프셋 값과 획득 영상(204)사이의 차이 값을 계산(802)함으로써 색 왜곡을 보상(803)한다. 이것은 본 발명의 이로운 실시 예이며 특허청구 범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

도 6은 본 발명에 따른 상기 비 참조영상 화질 측정 매트릭을 설명하기 위한 실시 예의 블록도 이다.

도 6에 의해, 본 발명에 따른 영상의 화질을 평가하기 위한 모듈(140)은 비 참조영상 화질 측정 매트릭(602)으로 구성된다. 비 참조영상 화질 측정 매트릭(602)은 화질 측정을 위해 원영상에 대한 정보를 필요로 하지 않는다. 따라서 송신측과의 특별한 연결 없이 간편한 화질 측정이 가능하다.

도 6에 의해, 본 발명에 따른 비 참조영상 화질 측정 매트릭의 생성 방법은 화질을 평가하고자 하는 영상을 입력하는 부분(601); 상기 영상을 기반으로 인간의 시각적 특징을 고려한 영상 특징 추출 부분(602); 그리고 상기 추출된 특징을 이용하여 영상의 화질을 객관적으로 평가하는 부분(603)으로 나타난다. 인간의 시각적 특징을 고려한 영상 특징으로는 경계영역에 대한 왜곡된 비율, 영상이 부드러워진 정도, 그리고 압축 영상을 복원하면 발생하는 블록모양의 왜곡 등이 있다. 비 참조영상 화질 측정 매트릭(602)은 기존에 제안된 어떠한 알고리즘을 사용할 수 있다. 또한 영상 화질 평가의 성능을 높이기 위하여 비 참조영상 화질 측정 매트릭의 사 용 개수는 1~N까지 복합적으로 사용가능하다.

도 7은 본 발명에 따른 상기 전 참조영상 혹은 제한된 참조영상의 화질 측정 매트릭을 생성하는 방법을 설명하기 위한 실시 예의 블록도 이다.

도 7에 의해, 본 발명에 따른 전 참조영상 혹은 제한된 참조영상의 화질 측정 매트릭의 생성 방법은 화질을 평가하고자 하는 영상 혹은 상기 평가하고자 하는 영상의 특징정보를 입력하는 부분(701); 평가하고자 하는 영상의 원 영상 정보 혹은 상기 원 영상의 특징정보를 입력하는 부분(702); 상기 두 입력을 특정 기준으로 비교하는 부분(703); 그리고 상기 비교된 특징 정보를 이용하여 영상의 화질을 객관적으로 평가하는 부분(704)으로 나타난다. 인간의 시각적 특징을 고려한 영상 특징으로는 경계영역에 대한 왜곡된 비율, 영상이 부드러워진 정도, 그리고 압축 영상을 복원하면 발생하는 블록모양의 왜곡 등이 있다. 전 참조영상 혹은 제한된 참조영상 화질 측정 매트릭은 기존에 제안된 어떠한 알고리즘을 사용할 수 있다. 또한 영상 화질 평가의 성능을 높이기 위하여 화질 측정 매트릭의 사용 개수는 1~N까지 복합적으로 사용가능하다.

이하에서는 본 발명에 따른 사용자 관점의 화질 평가 시스템의 전체 과정을 설명하도록 한다.

본 발명에 따른 수신 장치(110)는 통신망(150)을 통하여 원 영상(201)을 전송받는다. 수신 장치에 전송된 영상(202)은 통신망(150)의 전송 오류에 의해 원 영상(201)과는 다르게 된다. 이러한 손상된 영상(202)의 화질을 평가하기 위해 종래의 화질 평가 시스템에서는 수신 장치에 물리적인 장치를 연결하여 화질을 측정하고자 하는 대상 영상을 획득하거나, 전송영상의 화질을 측정하기 위한 특별한 수신 장치를 사용해야 했다. 이에 본 발명에 따라 수신 영상(202)의 화질을 평가하기 위해서 수신 영상(202)은 수신 장치(110)에 의해 출력되어 지고, 그 출력 영상(205)은 다시 영상 취득 장치(120)에 의해 획득되어 진다. 상기 획득된 영상(204)은 그 과정에 의해 다양한 왜곡(300)에 의해 실제 전송받은 영상(202)과는 다르게 된다. 따라서 이러한 왜곡을 예측 모듈(130)을 이용하여 예측하고, 보상함으로써 실제 수신 영상(202)을 쉽게 획득한다.

무선 통신망이나 실시간 스트리밍 서비스와 같은 어플리케이션의 사용자 관점의 화질을 평가할 때 원 영상에 대한 정보를 얻기 힘들다. 따라서 본 발명에 따라 상기 예측된 영상(203)을 이용하여 참조영상을 사용하지 않는 화질 측정 모듈(140)을 사용한다. 또한 화질 측정 모듈은 화질 측정 어플리케이션의 상황과 목적에 따라 다수의 비 참조영상 화질 측정 매트릭을 사용할 수 있다. 또 상기 매트릭들은 기존의 알고리즘 중에 하나로 사용될 수 있다.

본 발명이 자세히 기술되었지만, 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징 을 변경하지 않고 가장 넓은 형태에서 이루어질 수 있음을 알아야 한다. 따라서 본 발명에서 기술한 실시 예들이 모든 면에서 예시적인 것이며 제한되어진 것이 아니기 때문에 본 발명의 범위는 후술하는 특허 청구 범위에 의해 나타내어진다.

전술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 원본영상을 얻기 힘든 유무선 통신망에서의 객관적 척도에 의한 주관적 화질측정을 특별한 물리장치의 사용 없이 효과적으로 할 수 있다.

본 발명은 전송된 영상의 화질을 측정하는데 있어서 참조영상을 사용하지 않기 때문에 원 영상에 대한 제약이 제거되어 다양한 실제 환경에서의 화질 평가가 가능하다. 또 물리계층 혹은 통신망 계층에서 화질을 평가하지 않고 어플리케이션 계층에서 화질을 평가함으로써 사용자 관점에서의 화질 측정이 가능하다. 이러한 화질 평가를 이용하여 통신망의 품질을 향상시킬 수 있고, 사용자가 제공받은 통신의 품질과 실제 품질에 대한 평가가 가능하다. 또 수신측에서 전송되는 영상에 대한 영상의 모니터링이 가능하다. 이는 송신측과의 피드백 과정을 거치지 않고 수신측에서 독립적으로 이루어질 수 있기 때문에 화질 측정이 용이하다.

Claims (7)

1. 유/무선 혹은 로컬 영상 단말기에서 출력되는 영상의 품질을 평가하기 위해 객관적 척도에 의한 주관적 화질측정을 제공하는 시스템에 있어서,

   영상 획득 장치를 사용하여 출력되는 전송 영상을 획득하고, 획득한 영상을 통해 단말기내의 영상을 예측하는 예측 모듈, 상기 예측된 영상으로부터 객관적 척도에 의한 주관적 화질을 측정을 제공하는 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 화질 측정 방법 및 장치.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 예측 모듈은 입력되는 영상 획득 장치에 의해 취득된 영상에서 기하학적 및 영상 밝기 값 왜곡을 보상하여, 그 영상을 상기 화질 측정 모듈로 전달하는 것을 특징으로 하는 방법 및 장치
3. 제 2항에 있어서,

   획득한 영상에서 출력영상에 해당하는 부분을 분리하고, 호모그라피 파라메터를 추정하고, 이에 따라 기하왜곡을 보정하는 방법 및 장치
4. 제 2항에 있어서,

   영상의 밝기값 보정을 위하여 취득된 영상에서 칼라의 밝기값의 변화 파라메터를 추정하여 이를 보정하는 방법 및 장치
5. 제 1항에 있어서,

   화질 측정을 위하여 보정된 영상에 다수의 특징 값을 추출하여 이를 조합하여 화질의 평가 값으로 출력하는 방법 및 장치
6. 제 5항에 있어서,

   다수의 특징 값으로 블록킹 효과, 블러링 효과, 저키니스 효과 등을 추정하는 방법 및 장치
7. 제 1항에 있어서,

   출력된 영상의 화질의 평가하기 위하여 특징 값을 취득하여 보정한 영상에 추정하고, 원 영상에서도 같은 방법으로 취득하여 이를 비교함으로써 화질은 평가 하는 방법 및 장치

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