KR20100126397A - 비디오 품질을 객관적으로 평가하기 위한 방법, 장치, 및 프로그램 - Google Patents

비디오 품질을 객관적으로 평가하기 위한 방법, 장치, 및 프로그램 Download PDF

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Abstract

움직임 보상 프레임간 예측 및 DCT 및 더 구체적으로는 H.264를 사용하여 인코딩된 비디오의 비트 스트링을 수신한다. 수신된 비트 스트링에 포함된 양자화 파라미터를 추출하며, 이의 통계량을 계산한다. 비디오의 주관적 품질은 양자화 파라미터의 최소값에 기초하여 추정된다.

Description

비디오 품질을 객관적으로 평가하기 위한 방법, 장치, 및 프로그램{Method, device, and program for objectively evaluating video quality}
본 발명은 비디오를 보는 사람에 의해 경험된 품질(주관적 품질)을 평가하는 경우, 주관적 품질 평가 실험을 하지 않고 인코딩된 비트스트림의 정보로부터 주관적 품질을 객관적으로 유도하여, 인코딩에 의해 야기된 비디오 품질 저하를 검출하는, 비디오 품질 객관적 평가 방법, 비디오 품질 객관적 평가 장치, 및 프로그램에 관한 것이다.
통상적으로, IP 패킷의 헤더 정보 및 비트 레이트 또는 프레임 레이트와 같은 인코딩 파라미터 정보를 사용하는 객관적 평가 비디오 품질의 기술은 비디오 전달 및 통신 서비스의 사용자가 본 비디오의 주관적 품질을 정확하고 효율적으로 평가하기 위해 검토되어 왔다(카주히사 야마기시(Kazuhisa Yamagushi), 타카노리 하야시(Takanori Hayashi), "IPTV 서비스에 대한 비디오 품질 추정 모델(Video Quality Estimation model for IPTV Services)", Technical Report of IEICE, CQ2007-35, pp. 123-126, July. 2007(참고문헌 1)). 인코딩된 비트스트림 정보 및 픽셀 신호 정보를 결합하는 것에 의한 객관적 평가 비디오 품질에 관한 기술이 검토되어 왔다(D. Hands, "Quality Assurance for IPTV", ITU-T Workshop on "End-to-end QoE/QoS", June. 2006(참고문헌 2)).
종래 기술은 계산량을 정확하게 억제하는 동안 객관적 평가 비디오 품질의 기술을 구성하는 것을 목표로 한다. 그러나, 참고문헌 1에 설명된 기술은 평균 장면(scene)을 가정하는 주관적 품질을 추정하고, 장면들에 따라 주관적 품질 변화를 고려할 수 없다. 그러므로 정확한 주관적 품질 추정을 이행하는 것은 불가능하다.
참고문헌 2에 설명된 기술은 서브 정보로서, 디코딩된 픽셀 정보에 인코딩된 비트 스트링을 추가함으로써 얻어진 정보 및 인코딩된 비트스트림을 사용하여 주관적 품질을 추정하는 것을 시도하였다. 특히, H.264는 픽셀 정보로의 디코딩을 위한 거대한 계산량을 요구하며 그러므로 실제 수행하기 어렵다.
상기 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 움직임 보상 프레임간 예측 및 DCT를 사용하여 인코딩된 비디오의 비트 스트링을 수신하는 단계, 수신된 비트 스트링에 포함된 정보를 입력함으로써 기결정된 연산을 수행하는 단계, 및 기결정된 연산을 수행하는 단계의 연산 결과에 기초하여 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계를 포함한다.
더 구체적으로는, 본 발명은 움직임 보상 프레임간 예측 및 현재 유행되고 있는 DCT, 더 구체적으로는 H.264를 사용하는 인코딩 방법에 의해 인코딩된 비트스트림으로부터 프레임/슬라이스/움직임 벡터의 I/P/B 속성을 검출하는 단계, 움직임 벡터 및 이의 데이터량을 추출하는 단계, DCT 계수 및 이의 데이터량을 추출하는 단계, 인코딩 제어 정보 및 이의 데이터량을 추출하는 단계, 양자화 계수/양자화 파라미터를 추출하는 단계, 및 정보의 이들 조각들을 통합하여 비디오의 주관적 품질을 객관적으로 추정하는 단계를 포함한다.
본 발명에서 비트스트림이 디코딩되지 않기 때문에, 비디오 품질은 적은 양의 계산에 의해 추정될 수 있다. 추가로, 비트스트림에서의 장면에서의 차를 고려할 수 있는 파라미터들인, DCT 계수 및 움직임 벡터들의 데이터 량 및 콘텐츠가 주관적 품질을 추정하는데 사용되기 때문에, 비디오의 주관적 품질은 정확하게 추정될 수 있다.
본 발명에 따르면, 기결정된 연산을 수행하는 단계에서, 비트 스트링에 포함된 양자화 정보가 추출되고, 양자화 정보의 통계량(예를 들어, H.264의 양자화 파라미터들의 최소값)이 계산된다. 주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계에서, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산은 양자화 정보의 통계량(예를 들어, H.264의 양자화 파라미터들의 최소값)에 기초하여 수행된다.
기결정된 연산을 수행하는 단계에서, 비트 스트링에 포함된 움직임 벡터의 정보가 추출되고, 움직임 벡터의 통계량(예를 들어, 벡터 크기의 첨도(kurtosis))은 움직임 벡터의 추출된 정보로부터 계산된다. 주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계에서, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산은 움직임 벡터의 통계량(예를 들어, 벡터 크기의 첨도) 및 양자화 정보의 통계량(H.264의 양자화 파라미터들의 최소값)에 기초하여 수행된다.
기결정된 연산을 수행하는 단계에서, 비트 스트링에 포함된, I 슬라이스, P 슬라이스 및 B 슬라이스의 정보가 추출되며, I 슬라이스, P 슬라이스 및 B 슬라이스의 통계 정보는 I 슬라이스, P 슬라이스 및 B 슬라이스의 추출된 정보에 기초하여 계산된다. 주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계에서, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산은 I 슬라이스, P 슬라이스 및 B 슬라이스의 통계 정보 및 양자화 정보의 통계량(예를 들어, H.264의 양자화 파라미터들의 최소값)에 기초하여 수행된다.
기결정된 연산을 수행하는 단계에서, 비트 스트링에 포함되어 있는, 예측가능한 인코딩에 사용된 정보, 변환 인코딩에 사용된 정보, 및 인코딩 제어에 사용된 정보가 추출될 수 있고, 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량, 및 인코딩 제어에 사용된 비트량이 추출된 정보의 조각들로부터 계산될 수 있음을 유의한다. 이 경우에, 주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계에서, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산은 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량, 및 인코딩 제어에 사용된 비트량에 기초하여 수행되고, 이는 기결정된 연산을 수행하는 단계의 연산 결과를 나타낸다.
이 경우에, 기결정된 연산을 수행하는 단계에서, 비트 스트링에 포함된 움직임 벡터의 정보가 추출되고, 움직임 벡터의 통계량(예를 들어, 벡터 크기의 첨도)은 움직임 벡터의 추출된 정보로부터 계산된다. 주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계에서, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산은 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량, 인코딩 제어에 사용된 비트량, 및 움직임 벡터의 통계량(예를 들어, 벡터 크기의 첨도)에 기초하여 수행된다.
기결정된 연산을 수행하는 단계에서, 비트 스트링에 포함된, I 슬라이스, P 슬라이스 및 B 슬라이스의 정보가 추출되며, I 슬라이스, P 슬라이스 및 B 슬라이스의 통계 정보는 I 슬라이스, P 슬라이스 및 B 슬라이스의 추출된 정보에 기초하여 계산된다. 주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계에서, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산은 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량, 인코딩 제어에 사용된 비트량, 및 움직임 벡터의 통계량(예를 들어, 벡터 크기의 첨도)에 기초하여 수행된다.
기결정된 연산을 수행하는 단계에서, 비트 스트링에 포함된 I 슬라이스, P 슬라이스 및 B 슬라이스의 정보가 추출되고, I 슬라이스, P 슬라이스 및 B 슬라이스의 양자화 정보가 I 슬라이스, P 슬라이스 및 B 슬라이스의 추출된 정보에 기초하여 계산된다. 주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계에서, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산은 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량, 인코딩 제어에 사용된 또다른 비트량, 및 I 슬라이스, P 슬라이스 및 B 슬라이스의 통계 정보에 기초하여 수행된다.
전술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 움직임 보상 및 DCT를 사용하는 인코딩 방법, 더 구체적으로는 H.264에 의해 인코딩된 비트 스트링들(비트스트림들)의 정보가 사용된다. 이는 계산량을 억제하는 동안 높은 정확도로 주관적 품질을 객관적으로 추정하는 것을 가능하게 한다. 통상적 객관적 품질 평가 방법 또는 주관적 품질 평가 방법을 본 발명으로 교체하는 것은 많은 노력과 시간에 대한 요구를 없앤다. 그러므로, 비디오 전송 서비스에서의 사용자에 의해 감지된 주관적 품질은 실시간으로 그리고 큰 규모로 관리될 수 있다.
도 1은 선택된 프레임에 양자화 파라미터의 최소값을 유도하는 방법을 설명하는 도면이다;
도 2는 움직임 벡터 유도 타겟 프레임의 위치를 설명하는 도면이다;
도 3은 기준 프레임과 움직임 벡터 유도 타겟 프레임 사이의 위치 관계를 나타내는 도면이다;
도 4는 움직임 벡터 유도 타겟 프레임과 기준 프레임 사이의 위치 관계를 나타내는 도면이다;
도 5는 비디오 품질 객관적 평가 장치의 배열을 나타내는 블록도이다;
도 6은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 배열을 나타내는 기능적 블록도이다;
도 7은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 배열을 나타내는 기능적 블록도이다;
도 8은 본 발명의 제 3 실시예에 따른 배열을 나타내는 기능적 블록도이다;
도 9는 본 발명의 제 4 실시예에 따른 배열을 나타내는 기능적 블록도이다;
도 10은 본 발명의 제 5 실시예에 따른 배열을 나타내는 기능적 블록도이다;
도 11은 본 발명의 제 6 실시예에 따른 배열을 나타내는 기능적 블록도이다;
도 12는 본 발명의 제 7 실시예에 따른 배열을 나타내는 기능적 블록도이다;
도 13은 본 발명의 제 8 실시예에 따른 배열을 나타내는 기능적 블록도이다;
도 14는 본 발명의 제 9 실시예에 따른 배열을 나타내는 기능적 블록도이다;
도 15는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 처리 동작을 설명하는 흐름도이다;
도 16은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 처리 동작을 설명하는 흐름도이다;
도 17은 본 발명의 제 3 실시예에 따른 처리 동작을 설명하는 흐름도이다;
도 18은 본 발명의 제 4 실시예에 따른 처리 동작을 설명하는 흐름도이다;
도 19는 본 발명의 제 5 실시예에 따른 처리 동작을 설명하는 흐름도이다;
도 20은 본 발명의 제 6 실시예에 따른 처리 동작을 설명하는 흐름도이다;
도 21은 본 발명의 제 7 실시예에 따른 처리 동작을 설명하는 흐름도이다;
도 22는 본 발명의 제 8 실시예에 따른 처리 동작을 설명하는 흐름도이다;
도 23은 본 발명의 제 9 실시예에 따른 처리 동작을 설명하는 흐름도이다;
도 24a는 양자화 계수/파라미터의 특성을 나타내는 그래프이다;
도 24b는 양자화 계수/파라미터의 특성을 나타내는 그래프이다;
도 25a는 일반적 품질 추정 모델과의 정확성 비교의 결과를 나타내는 그래프이다; 그리고
도 25b는 일반적 품질 추정 모델과의 정확성 비교의 결과를 나타내는 그래프이다.
본 발명의 실시예는 첨부한 도면을 참고로 하여 설명될 것이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 비디오 품질 객관적 평가 장치의 배열을 나타내는 블록도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 비디오 품질 객관적 평가 장치(1)는 수신 유닛(2), 산술 유닛(3), 저장 매체(4) 및 출력 유닛(5)을 포함한다. 도 5에 도시된 H.264 인코더(6)는 이하 설명되는 H.264에 의해 입력 비디오를 인코딩한다. 인코딩된 비디오 비트 스트링은 전송 패킷으로서 전송 네트워크를 통해 전달되고 비디오 품질 객관적 평가 장치(1)로 전송된다.
비디오 품질 객관적 평가 장치(1)의 수신 유닛(2)은 전송 패킷, 즉 인코딩된 비트 스트링을 수신한다. CPU는 저장 매체(4)에 저장된 프로그램을 판독하고 수행하여, 산술 유닛(3)의 기능을 이행한다. 더 구체적으로는, 산술 유닛(3)은 수신 유닛(2)에 의해 수신된 비트 스트링의 정보를 사용하여 제 1 실시예부터 제 8 실시예에서 이하 설명되는 다양한 종류의 산술 처리를 수행하고, 디스플레이 유닛과 같은 출력 유닛(5)으로 산술 처리 결과를 출력하여, 비디오의 주관적 품질을 추정한다.
(제 1 실시예)
제 1 실시예에서, 도 6에 도시된 바와 같이, 양자화 파라미터 통계 계산 유닛(11) 및 통합 유닛(integration unit)(20)이 제공되어 있다. 주관적 품질(EV)은 양자화 파라미터들의 정보를 사용하여 추정되고, 이는 H.264에 의해 인코딩된 평가 비디오(V)의 비트스트림에 존재하는 양자화 정보이다. 이 방법은 DCT 계수들 및 움직임 보상을 사용하여 인코딩 방법에 이론적으로 적용가능하다.
이 실시예의 절차는 다음에 간단하게 설명될 것이다. 도 6을 참고하면, 인코딩된 비트스트림은 처음에 양자화 파라미터 통계 계산 유닛(11)으로 입력된다. 양자화 파라미터 통계 계산 유닛(11)은 비트스트림으로부터 양자화 파라미터들을 추출하고, 다음 알고리즘에 따라 양자화 파라미터들의 대표값 QPmin을 유도한다. 다음으로, 통합 유닛(20)은 다음 알고리즘에 따라 양자화 파라미터들의 대표값 QPmin으로부터 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다.
이 절차는 도 15의 흐름도로 설명된다. H.264 비트 스트링의 사양은 참고문헌 1에 설명된다(ITU-T H.264, "Advanced video coding for generic audiovisual services", Feb. 2000). H.264의 사양에 따라 매크로블록들에 설정된 양자화 파라미터들의 정보의 조각들은 추출된다.
도 1에 도시된 바와 같이, 먼저, 각각의 프레임에서의 양자화 파라미터들의 대표값 QPmin(i)은 평가 비디오(V)의 각각의 프레임에 존재하는 모든 매크로블록(전체로서 m 개의 매크로블록)의 양자화 파라미터 값을 사용하여 유도되고, 여기서 i는 프레임 번호이다(비디오 재생(playback)은 i=1에서 시작하고 i=n에서 끝난다). QPmin(i)은
Figure pct00001
에 의해 유도된다.
여기서 QPij는 i 번째 프레임에서 j 번째 매크로블록의 양자화 파라미터이다(도 1). 연산자(operator)
Figure pct00002
는 자연수 A1에서 Am을 참고하여 최소값을 출력한다. 대신에, 이 최소값과 다른 임의 통계량(예를 들어, 최대값 또는 평균값)이 유도될 수 있다.
상기 처리로, i 번째 프레임에서의 최소값을 가지는 양자화 파라미터가 유도된다. 양자화 파라미터가 작아질수록, 더 미세한 양자화가 매크로블록에 적용된다. 그러므로, 가장 미세한 양자화를 겪는 매크로블록은 이 처리에 의해 유도된다. 비디오 이미지가 더 복잡할수록, 양자화가 더 미세할 필요가 있다. 즉, 전술한 처리는 i 번째 프레임에서의 가장 복잡한 이미지를 가지는 매크로블록을 설명하는 것을 목적으로 한다.
각각의 프레임의 양자화 파라미터들의 유도된 대표값 QPmin(i)을 사용하여, 평가 비디오의 모든 양자화 파라미터의 대표값 QPmin은 다음에 유도된다.
QPmin은
Figure pct00003
에 의해 유도된다.
연산자는
Figure pct00004
자연수 A1에서 Am을 참고하여 평균값을 출력한다.
유도된 QPmin을 사용하여, 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다. H.264에서의 양자화 파라미터들의 대표값 QPmin과 주관적 품질(EV) 사이에 존재하는 비선형성을 고려하면, 주관적 품질(EV)은
Figure pct00005
에 의해 유도된다.
여기서 a, b, c, 및 d는 주관적 평가 실험을 하고 미리 회귀 분석(regression analysis)을 수행함으로써 최적화된 계수들이다. 주관적 품질(EV)의 스케일로서, 참고문헌 2(ITU-T P.910, "TELEPHONE TRANSMISSION QUALITY, TELEPHONE INSTALLATIONS, LOCAL LINE NETWORKS", Sep. 1999)에 설명된 ACR, 또는 참고문헌 3에 설명된 DSIS 또는 DSCQS(ITU-R BT.500, "Methodology for the subjective assessment of the quality of television pictures", 2002)가 사용가능함을 유의한다. 각각의 프레임의 양자화 파라미터 QPmin(i)을 사용하여, QPmin(i)의 평균값 QPave 또는 최대값 QPmax와 같은 QPmin(i)의 통계량은 QPmin을 대신에 사용될 수 있다.
(제 2 실시예)
도 7에 도시된 바와 같이, 제 2 실시예에서, 양자화 파리미터 통계 계산 유닛(11), 움직임 벡터 통계 계산 유닛(12), 및 통합 유닛(20)이 제공되어 있다. H.264에 의해 인코딩된 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)은 H.264 인코딩에 사용된 양자화 파라미터들뿐만 아니라 움직임 벡터들의 정보를 사용하여 객관적으로 추정된다. 이 방법은 움직임 보상 및 DCT 계수들을 사용하여 인코딩 방법에 이론적으로 적용가능하다.
이 실시예의 절차는 다음에 간략하게 설명될 것이다. 도 7을 참고하면, 인코딩된 비트스트림은 처음에 양자화 파라미터 통계 계산 유닛(11) 및 움직임 벡터 통계 계산 유닛(12)으로 입력된다. 양자화 파라미터 통계 계산 유닛(11)은 비트스트림으로부터 양자화 파리미터들을 추출하고, 다음 알고리즘에 따라 양자화 파라미터의 대표값 QPmin을 유도한다. 움직임 벡터 통계 계산 유닛(12)은 비트스트림으로부터 움직임 벡터를 추출하여, 다음 알고리즘에 따라 움직임 벡터의 대표값 MVkurt를 유도한다. 다음으로, 통합 유닛(20)은 다음 알고리즘에 따라 움직임 벡터들의 대표값 MVkurt와 양자화 파라미터들의 대표값 QPmin으로부터 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다.
이 절차는 도 16의 흐름도로 설명된다. H.264 비트 스트링의 사양은 참고문헌 1에 설명되어 있다. H.264의 사양에 따라 매크로블록/서브 매크로블록에 설정된 움직임 벡터 및 매크로블록에 설정된 양자화 파라미터의 정보의 조각들이 추출된다.
양자화 파리미터들에 대하여, 제 1 실시예에 설명된 QPmin(대신에, 제 1 실시예에 설명된 양자화 파라미터들의 통계량을 사용할 수 있다)은 EV를 유도하는데 사용된다.
움직임 벡터들의 대표값은 도 2, 3, 및 4를 참고로 하여 설명될 것이다. 도 2에 도시된 바와 같이, H.264에서, 항상 전방 및 후방 프레임이 필요 없는 2 개의 임의 기준 프레임은 움직임 벡터를 유도하기 위해 사용되도록 각각의 매크로블록/서브 매크로블록을 위해 선택될 수 있다. 각각의 매크로블록/서브 매크로블록에 대해 설정된 움직임 벡터의 크기를 표준화하기 위해, 매크로블록/서브 매크로블록은 움직임 벡터 유도 타겟 프레임의 하나의 전방 프레임 또는 하나의 후방 프레임에 투영된다. 상세한 처리는 도 3 및 4를 참고로 하여 설명될 것이다.
도 3은 움직임 벡터 유도 타겟 프레임(i)에서 j번째 블록 MBij의 기준 프레임이 프레임 i 뒤의 (p+1) 번째 프레임인 경우를 설명한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 움직임 벡터 MVij는 움직임 벡터 유도 타겟 프레임 i로부터 기준 프레임에 존재한다. MVij는
Figure pct00006
에 의해 움직임 벡터 유도 타겟 프레임 i 뒤의 제 1 프레임의 벡터 MV'ij 상으로 투영된다.
도 4는 움직임 벡터 유도 타겟 프레임 i에서 j번째 블록 MBij의 기준 프레임이 프레임 i의 앞에 (q+1) 번째 프레임인 경우를 설명한다. 도 4에 도시된 바와 같이, 움직임 벡터 MVij는 움직임 벡터 유도 타겟 프레임 i에서 기준 프레임까지 존재한다. MVij는
Figure pct00007
에 의해 움직임 벡터 유도 타겟 프레임 i 앞의 제 1 프레임의 벡터 MV'ij 상으로 투영된다.
위의 처리로, 움직임 벡터 유도 타겟 프레임 i의 각각의 매크로블록/서브 매크로블록 j(1≤j≤x)에 대해 설정된 움직임 벡터는 (i±1) 번째 프레임 상의 벡터 상으로 투영될 수 있으며, 여기서 x는 프레임 i에서 매크로블록의 개수이다.
움직임 벡터 유도 타겟 프레임 i 상의 유도된 벡터 MV'ij를 사용하여, 첨도(kurtosis) Kurt(i)는 다음 식에 의해 움직임 벡터 유도 타겟 프레임(i)의 통계량으로서 유도된다. 평균값, 최대값, 최소값 및 분산과 같은 다양한 종류의 통계량은 첨도 Kurt(i) 대신에 사용가능하다.
다음 식에서,
Figure pct00008
은 벡터의 크기를 나타낸다.
각각의 프레임에서 움직임 벡터의 유도된 벡터값 MVkurt(i)를 사용하여, 평가 비디오의 모든 움직임 벡터들의 대표값 MVkurt을 유도한다. MVkurt는
Figure pct00010
에 의해 유도된다.
연산자
Figure pct00011
은 자연수 A1에서 Am을 참고로 하여 평균값을 출력하며, 여기서 n은 평가 비디오(V)의 프레임의 전체 개수이다.
움직임 벡터의 첨도는 움직임 벡터 분포를 표현하기 위해 사용되며 따라서 비디오의 특정 대상물의 움직임 또는 일정한 움직임을 수량화한다. 유사한 물리적 의미를 가지는 특징 양(feature amount)(예를 들어, 분산 또는 비대칭도(skewness))를 사용할 수 있다.
유도된 MVkurt 및 QPmin을 사용하여, 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다. EV는 벡터의 크기를 나타낸다. 이하 방정식에서의 MVkurt는 벡터의 크기를 나타낸다.
Figure pct00012
여기서, a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l 및 m은 주관적 평가 실험을 하고 미리 회귀 분석을 수행함으로써 최적화된 계수들이다. EV의 스케일로서, 참고문헌 2에 설명된 ACR 또는 참고문헌 3에 설명된 DSIS 또는 DSCQS가 사용가능함을 유의한다.
(제 3 실시예)
제 3 실시예에서, 도 8에 도시된 바와 같이, 양자화 파라미터 통계 계산 유닛(11), 프레임 유형 통계 계산 유닛(13), 및 통합 유닛(20)을 제공한다. H.264에 의해 인코딩된 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)은 H.264 인코딩에 사용된 양자화 파라미터뿐만 아니라 I 슬라이스들, P 슬라이스들 및 B 슬라이스들의 통계 정보를 사용하여 객관적으로 추정된다. 전환 I 슬라이스가 I 슬라이스로 간주되고, 전환 P 슬라이스가 P 슬라이스로 간주됨을 유의한다. 이러한 방법은 움직임 보상 및 DCT 계수를 사용하여 인코딩 방법에 이론적으로 적용가능하다.
이 실시예의 절차는 다음에 간략하게 설명될 것이다. 도 8을 참고하면, 인코딩된 비트스트림은 처음에 양자화 파라미터 통계 계산 유닛(11) 및 프레임 유형 통계 계산 유닛(13)으로 입력된다. 양자화 파라미터 통계 계산 유닛(11)은 비트스트림으로부터 양자화 파리미터를 추출하고, 다음 알고리즘에 따라 양자화 파라미터의 대표값 QPmin을 유도한다. 프레임 유형 통계 계산 유닛(12)은 비트스트림으로부터 프레임 유형을 추출하여, 다음 알고리즘에 따라 프레임 유형 통계량 R를 유도한다. 다음으로, 통합 유닛(20)은 다음 알고리즘에 따라 프레임 유형 통계량 R 및 양자화 파라미터의 대표값 QPmin으로부터 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다.
이 절차는 도 17의 흐름도로 설명된다. H.264 비트 스트링의 사양은 참고문헌 1에 설명되어 있다. H.264의 사양에 따라 슬라이스들에 대해 설정된 I/P/B 속성 및 매크로블록들에 설정된 양자화 파라미터의 정보의 조각들이 추출된다.
양자화 파라미터에 대하여, 제 1 실시예에 설명된 QPmin(대신에, 제 1 실시예에 설명된 양자화 파라미터의 통계를 사용할 수 있다)은 EV를 유도하는데 사용된다.
각각의 슬라이스에 대해 설정된 I/P/B 속성에 대하여, SI는 평가 비디오에서의 I 슬라이스를 카운트하기 위해 유도되며, SP는 P 슬라이스를 카운트하기 위해 유도되며, SB는 B 슬라이스를 카운트하기 위해 유도된다. 슬라이스의 전체 계수에 대한 슬라이스 카운트의 슬라이스의 비 RSI, RSP, RSB 및 RSPB는 다음 방정식에 의해 유도된다. 기본적으로, 다른 슬라이스들로부터 P 슬라이스들 또는 B 슬라이스들과 같은 다른 슬라이스들의 개수가 증가하는 경우, 슬라이스 당 품질은 이론적으로 개선한다. 반면에, I 슬라이스들의 개수가 증가하는 경우, 슬라이스 당 품질은 저하된다. 즉, 슬라이스의 전체 개수에 대하여 각각의 유형의 슬라이스들의 비는 품질과 밀접하게 관련되며 그러므로 파라미터들이 도입된다. 상기 처리는 슬라이스들이 아니라 I/P/B 속성들의 블록 또는 프레임을 사용하여 수행될 수 있다.
Figure pct00013
주관적 평가 실험을 하고 이들 파리미터를 사용하여 회귀 분석을 수행함으로써 미리 유도된 주관적 품질에 대한 상관관계가 비교되고, 가장 높은 주관적 품질 푸정 정확도에 대응하는 파라미터는 R로서 정의된다.
유도된 R 및 QPmin을 사용하여, 평가 비디오(V)의 주관적 품질 EV를 추정한다. EV는
Figure pct00014
에 의해 유도된다.
여기서, a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l 및 m은 주관적 평가 실험을 하며 미리 회귀 분석을 수행함으로써 최적화된 계수들이다. EV의 스케일로서, 참고문헌 2에 설명된 ACR 또는 참고문헌 3에 설명된 DSIS 또는 DSCQS가 사용가능함을 유의한다.
(제 4 실시예)
제 4 실시예에서, 도 9에 도시된 바와 같이, 양자화 파라미터 통계 계산 유닛(11), 움직임 벡터 통계 계산 유닛(12), 프레임 유형 통계 계산 유닛(13) 및 통합 유닛(20)을 제공한다. H.264에 의해 인코딩된 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)은 H.264 인코딩에 사용된 양자화 파라미터뿐만 아니라 움직임 벡터 및 I 슬라이스들, P 슬라이스들 및 B 슬라이스들의 정보를 사용하여 객관적으로 추정된다. 전환 I 슬라이스가 I 슬라이스로 간주되고, 전환 P 슬라이스가 P 슬라이스로 간주됨을 유의한다.
이 실시예의 절차는 다음으로 간략하게 설명될 것이다. 도 9를 참고로 하면, 인코딩된 비트스트림은 양자화 파리미터 통계 계산 유닛(11), 움직임 벡터 통계 계산 유닛(12) 및 프레임 유형 통계 계산 유닛(13)에 처음으로 입력된다. 양자화 파라미터 통계 계산 유닛(11)은 비트스트림으로부터 양자화 파리미터를 추출하고, 다음 알고리즘에 따라 양자화 파라미터의 대표값 QPmin을 유도한다. 움직임 벡터 통계 계산 유닛(12)은 비트스트림으로부터 움직임 벡터를 추출하여, 다음 알고리즘에 따라 움직임 벡터의 대표값 MVkurt를 유도한다. 프레임 유형 통계 계산 유닛(13)은 비트스트림으로부터 프레임 유형을 추출하여, 다음 알고리즘에 따라 프레임 유형 통계 R를 유도한다. 다음으로, 통합 유닛(20)은 다음 알고리즘에 따라 프레임 유형 통계 R, 움직임 벡터의 대표값 MVkurt 및 양자화 파라미터의 대표값 QPmin으로부터 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다.
이 절차는 도 18의 흐름도로 설명된다. H.264 비트 스트링의 사양은 참고문헌 1에 설명되어 있다. H.264의 사양에 따라 매크로블록에 설정된 양자화 파리미터, 슬라이스들에 대해 설정된 I/P/B 속성 및 매크로블록들/서브 매크로블록들에 설정된 양자화 파라미터의 정보의 조각들이 추출된다.
양자화 파라미터에 대하여, 제 1 실시예에 설명된 QPmin(대신에, 제 1 실시예에 설명된 양자화 파라미터의 통계를 사용할 수 있다)은 EV를 유도하는데 사용된다.
움직임 벡터에 대하여, 제 2 실시예에 설명된 MVkurt는 EV를 유도하는데 사용된다.
I 슬라이스들, P 슬라이스들 및 B 슬라이스들에 대하여, 제 3 실시예에 설명된 R이 사용된다.
유도된 MVkurt, R 및 QPmin을 사용하여, 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다. EV는 다음 방정식에 의해 유도된다. 아래 방정식에서의 MVkurt는 벡터의 크기를 나타낸다.
Figure pct00015
여기서, a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, o, p, q, r, s, t, u, v, w, x, 및 y는 주관적 평가 실험을 하며 미리 회귀 분석을 수행함으로써 최적화된 계수들이다. EV의 스케일로서, 참고문헌 2에 설명된 ACR 또는 참고문헌 3에 설명된 DSIS 또는 DSCQS가 사용가능함을 유의한다.
(제 5 실시예)
제 5 실시예에서, 도 10에 도시된 바와 같이, 비트량 합계 통계 유닛(14) 및 통합 유닛(20)을 제공한다. 주관적 품질(EV)은 H.264에 의해 인코딩된 평가 비디오(V)의 비트스트림의 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량, 및 인코딩 제어에 사용된 비트량을 사용하여 추정된다. 이 방법은 이론적으로 움직임 보상 및 DCT 계수들을 사용하여 인코딩 방법에 적용가능하다.
이 실시예의 절차는 다음에 간략히 설명될 것이다. 도 10을 참고로 하면, 인코딩된 비트스트림은 비트량 합계 통계 계산 유닛(14)으로 처음으로 입력된다. 비트량 합계 통계 계산 유닛(14)은 비트스트림으로부터 비트량 합계들을 추출하고, 다음 알고리즘에 따라 비트량 합계들의 대표값 Bitmax을 유도한다. 다음으로, 통합 유닛(20)은 다음 알고리즘에 따라 비트량 합계의 대표값 Bitmax로부터 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다.
이 절차는 도 19의 흐름도로 설명된다. H.264 비트 스트링의 사양은 위에서 설명된 참고문헌 1에 설명되어 있다. H.264의 사양에 따라 매크로블록에 설정된 인코딩 제어에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량 및 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량의 정보의 조각들이 유도된다.
도 19에 도시된 바와 같이, 먼저, 평가 비디오(V)의 모든 프레임에 대해, 각각의 프레임에서의 비트량 합계의 대표값 Bitmax(i)는, 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량 및 각각의 프레임에 존재하는 모든 매크로블록들(전체로서 m 개의 매크로블록)의 인코딩 제어에 사용된 비트량의 합계를 사용하여 유도되며, 여기서 i는 프레임 번호이다(비디오 재생은 i=1에서 시작하고 i=n에서 끝난다). Bitmax(i)는
Figure pct00016
에 의해 유도되고,
여기서 Bitij는 i번째 프레임에서의 j 번째 매크로블록의 비트량의 합계를 나타낸다. 연산자는
Figure pct00017
자연수 A1에서 Am을 참고로 하여 최대값을 출력한다. 대신에, 최대 값과 다른 임의 통계량(예를 들어, 최소값 또는 평균값)을 유도할 수 있다.
상기 처리로, i번째 프레임에서의 최대값을 가지는 비트량 합계를 유도한다. 비트량 합계가 더 커질수록, 더 큰 비트량을 할당하는 인코딩 처리는 매크로블록에 적용된다. 그러므로, 효율적으로 처리하기 어려운 매크로블록의 비트량 합계는 이 처리에 의해 유도된다.
각각의 프레임의 비트량 합계들의 유도된 대표값 Bitmax(i)을 사용하여, 평가 비디오의 모든 비트량 합계의 대표값 Bitmax는 다음에 유도된다. Bitmax는
Figure pct00018
에 의해 유도된다.
연산자는
Figure pct00019
자연수 A1에서 Am을 참고로 하여 최대값을 출력한다.
유도된 Bitmax를 사용하여, 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다. H.264에서의 비트량 합계의 대표값 Bitmax와 주관적 품질(EV) 사이에 존재하는 비선형성을 고려하여, 주관적 품질(EV)은
Figure pct00020
여기서, a, b, c 및 d는 주관적 평가 실험을 하고 미리 회귀 분석을 수행하여 최적화된 계수들이다. EV 스케일로서, 참고문헌 2에 설명된 ACR 또는 참고문헌 3에 사용된 DSIS 또는 DSCQS가 사용가능함을 유의한다. 각각의 프레임의 비트량 합의 대표 값 Bitmax(i)을 사용하여, Bitmax(i)의 평균값 Bitave 또는 최소값 Bitmin와 같은 Bitmax(i)의 통계량이 Bitmax 대신에 사용될 수 있다.
(제 6 실시예)
제 6 실시예에서, 도 11에 도시된 바와 같이, 비트량 합계 통계 유닛(14), 움직임 벡터 통계 계산 유닛(12), 및 통합 유닛(20)을 제공한다. H.264에 의해 인코딩된 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)은 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트 양, 및 H.264 인코딩에서 사용된 비트스트림의 인코딩 제어에 사용된 비트 양을 사용하여 객관적으로 추정된다. 이 방법은 이론적으로 움직임 보상 및 DCT 계수를 사용하여 인코딩 방법에 적용가능하다.
이 실시예의 절차는 다음에 간략히 설명될 것이다. 도 11을 참고로 하면, 인코딩된 비트스트림은 비트 양 합계 통계 계산 유닛(14) 및 움직임 벡터 통계 계산 유닛(12)으로 처음으로 입력된다. 비트 량 합계 통계 계산 유닛(14)은 비트스트림으로부터 비트량 합계를 추출하고, 다음 알고리즘에 따라 비트량 합계의 대표값 Bitmax을 유도한다. 움직임 벡터 통계 계산 유닛(12)은 비트스트림으로부터 움직임 벡터를 추출하고, 이하 알고리즘에 따라 움직임 벡터의 대표값 MVkurt를 유도한다. 다음으로, 통합 유닛(20)은 다음 알고리즘에 따라 비트량 합계의 대표값 Bitmax 및 움직임 벡터의 대표값 MVkurt으로부터 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다.
이 절차는 도 20의 흐름도로 설명된다. H.264 비트 스트링의 사양은 참고문헌 1에 설명되어 있다. 매크로블록들/서브 매크로블록들에 설정된 양자화 파라미터; 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량, 및 매크로블록들/서브 매크로블록들에 설정된 비트스트림의 인코딩 제어에 사용된 비트량; 및 H.264의 사양에 따라, 매크로블록들/서브매크로블록들에 설정된 움직임 벡터들의 정보의 조각들이 유도된다.
예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량 및 비트스트림의 인코딩 제어에 사용된 비트량에 대하여, 제 5 실시예에서 설명된 Bitmax는 EV를 유도하는데 사용된다.
움직임 벡터의 대표값을 유도하는 것은 도 2, 3, 및 4를 참고로 하여 제 2 실시예에 이미 설명된 것과 동일하며 이에 대한 설명을 반복하지 않는다.
평가 비디오의 모든 비트량 합계의 대표값 Bitmax 및 평가 비디오의 모든 움직임 벡터의 유도된 대표값 MVkurt를 사용하여, 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)은 추정된다. EV는 다음 방정식에 의해 유도된다. 다음 방정식에서의 MVkurt는 벡터의 크기를 나타낸다.
Figure pct00021
여기서, a, b, c, d, e, f, g, h, l, j, k, l 및 m은 주관적 평가 실험을 하여 미리 회귀 분석을 수행하여 최적화된 계수들이다. EV 스케일로서, 참고문헌 2에 설명된 ACR 또는 참고문헌 3에 설명된 DSIS 또는 DSCQS를 사용가능함을 유의한다.
(제 7 실시예)
제 7 실시예에서, 도 12에 도시된 바와 같이, 비트량 합계 통계 계산 유닛(14), 프레임 유형 통계 계산 유닛(13), 및 통합 유닛(20)을 제공한다. H.264에 의해 인코딩된 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)은 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량 및 H.264 인코딩에 사용된 비트스트림의 인코딩 제어에 사용된 비트량뿐만 아니라, I 슬라이스들, P 슬라이스들 및 B 슬라이스들의 통계 정보를 사용하여 객관적으로 추정된다. 전환 I 슬라이스가 I 슬라이스로 간주되고, 전환 P 슬라이스가 P 슬라이스로 간주됨을 유의한다. 이러한 방법은 움직임 보상 및 DCT 계수를 사용하여 인코딩 방법에 이론적으로 적용가능하다.
이 실시예의 절차는 다음에 간략하게 설명될 것이다. 도 12를 참고하면, 인코딩된 비트스트림은 처음에 비트량 합계 통계 계산 유닛(14) 및 프레임 유형 통계 계산 유닛(13)으로 입력된다. 비트량 합계 통계 계산 유닛(14)은 비트스트림으로부터 비트량 합계를 추출하고, 다음 알고리즘에 따라 비트량 합계의 대표값 Bitmax을 유도한다. 프레임 유형 통계 계산 유닛(13)은 비트스트림으로부터 프레임 유형을 추출하여, 다음 알고리즘에 따라 프레임 유형 통계량 R를 유도한다. 다음으로, 통합 유닛(20)은 다음 알고리즘에 따라 프레임 유형 통계량 R 및 비트량 합계의 대표값 Bitmax으로부터 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다.
이 절차는 도 21의 흐름도로 설명된다. H.264 비트 스트링의 사양은 참고문헌 1에 설명되어 있다. H.264의 사양에 따라, 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량 및 매크로블록들에 설정된 인코딩 제어에 사용된 비트량, 및 슬라이스들에 설정된 I/P/B 속성들을 추출한다.
예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량 및 비트스크림의 인코딩 제어에 사용된 비트량에 대하여, 제 5 실시예에서 설명된 Bitmax는 EV를 유도하는데 사용된다.
각각의 슬라이스에 대해 설정된 I/P/B 속성에 대하여, 제 3 실시예에서 설명된 바와 같이, SI는 평가 비디오에서의 I 슬라이스를 카운트하기 위해 유도되며, SP는 P 슬라이스를 카운트하기 위해 유도되며, SB는 B 슬라이스를 카운트하기 위해 유도된다. 슬라이스의 전체 개수에 대한 슬라이스 카운트의 비 RSI, RSP, RSB 및 RSPB는 파라미터들로서 유도된다. 주관적 평가 실험을 하고 이들 파리미터를 사용하여 회귀 분석을 수행함으로써 미리 유도된 주관적 품질에 대한 상관관계가 비교되고, 가장 높은 주관적 품질 추정 정확도에 대응하는 파라미터는 R로서 정의된다.
유도된 파라미터 R 및 Bitmax를 사용하여, 추정 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다. EV는
Figure pct00022
여기서, a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l 및 m은 주관적 평가 실험을 하고 미리 회귀 분석을 수행함으로써 최적화된 계수이다. EV의 스케일로서, 참고문헌 2에 설명된 ACR 또는 참고문헌 3에 설명된 DSIS 또는 DSCQS가 사용가능함을 유의한다.
(제 8 실시예)
제 8 실시예에서, 도 13에 도시된 바와 같이, 비트량 합계 통계 계산 유닛(14), 움직임 벡터 통계 계산 유닛(12), 프레임 유형 통계 계산 유닛(13), 및 통합 유닛(20)을 제공한다. H.264에 의해 인코딩된 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)은 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량 및 H.264 인코딩에 사용된 비트스트림의 인코딩 제어에 사용된 비트량뿐만 아니라, 움직임 벡터 및 I 슬라이스들, P 슬라이스들 및 B 슬라이스들의 통계 정보를 사용하여 객관적으로 추정된다. 전환 I 슬라이스가 I 슬라이스로 간주되고, 전환 P 슬라이스가 P 슬라이스로 간주됨을 유의한다. 이러한 방법은 움직임 보상 및 DCT 계수를 사용하여 인코딩 방법에 이론적으로 적용가능하다.
이 실시예의 절차는 다음에 간략하게 설명될 것이다. 도 13을 참고하면, 인코딩된 비트스트림은 처음에 비트량 합계 통계 계산 유닛(14), 움직임 벡터 통계 계산 유닛(12) 및 프레임 유형 통계 계산 유닛(13)으로 입력된다. 비트량 합계 통계 계산 유닛(14)은 비트스트림으로부터 비트량 합계를 추출하고, 다음 알고리즘에 따라 비트량 합계의 대표값 Bitmax을 유도한다. 움직임 벡터 통계 계산 유닛(12)은 비트스트림으로부터 움직임 벡터를 추출하고, 다음 알고리즘에 따라 움직임 벡터의 대표값 MVkurt를 유도한다. 프레임 유형 통계 계산 유닛(13)은 비트스트림으로부터 프레임 유형을 추출하여, 다음 알고리즘에 따라 프레임 유형 통계량 R를 유도한다. 다음으로, 통합 유닛(20)은 다음 알고리즘에 따라 프레임 유형 통계량 R, 움직임 벡터의 대표값 MVkurt, 및 비트량 합계의 대표값 Bitmax으로부터 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다.
이 절차는 도 22의 흐름도로 설명된다. H.264 비트 스트링의 사양은 참고문헌 1에 설명되어 있다. H.264의 사양에 따라, 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량 및 매크로블록들에 설정된 인코딩 제어에 사용된 비트량; 슬라이스들에 설정된 I/P/B 속성들; 및 매크로블록들/서브 매크로블록들에 설정된 움직임 벡터를 추출한다.
예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량 및 비트스트림의 인코딩 제어에 사용된 비트량에 대하여, 제 5 실시예에서 설명된 Bitmax는 EV를 유도하는데 사용된다.
움직임 벡터들에 대해, 제 2 실시예에 설명된 MVkurt는 EV를 유도하는데 사용된다.
I 슬라이스들, P 슬라이스들 및 B 슬라이스들에 대해, 제 3 실시예에 설명된 R을 사용한다.
유도된 MVkurt, R 및 Bitmax를 사용하여, 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다. EV는 다음 식에 의해 유도된다. 아래의 식에서의 MVkurt는 벡터의 크기를 나타낸다.
Figure pct00023
여기서, a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, o, p, q, r, s, t, u, v, w, x, 및 y는 주관적 평가 실험을 하며 미리 회귀 분석을 수행함으로써 최적화된 계수들이다. EV의 스케일로서, 참고문헌 2에 설명된 ACR 또는 참고문헌 3에 설명된 DSIS 또는 DSCQS가 사용가능함을 유의한다.
(제 9 실시예)
제 9 실시예에서, 도 14에 도시된 바와 같이, I 슬라이스/P 슬라이스/B 슬라이스 비트량 합계 통계 계산 유닛(15), I 슬라이스/P 슬라이스/B 슬라이스 양자화 정보 통계 계산 유닛(16), 및 주관적 품질 추정 유닛(17)을 제공한다. H.264에 의해 인코딩된 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)은 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량, 및 H.264 인코딩에 사용된 비트스트림의 I 슬라이스들, P 슬라이스들 및 B 슬라이스들의 인코딩 제어에 사용된 비트량 뿐만 아니라, I 슬라이스들, P 슬라이스들 및 B 슬라이스들의 양자화 파리미터(양자화 정보)를 사용하여 객관적으로 추정된다. 전환 I 슬라이스가 I 슬라이스로 간주되고, 전환 P 슬라이스가 P 슬라이스로 간주됨을 유의한다.
이 실시예의 절차는 다음에 간략히 설명될 것이다. 도 14를 참고로 하면, 인코딩된 비트스트림은 I 슬라이스/P 슬라이스/B 슬라이스 비트량 합계 통계 계산 유닛(15)으로 먼저 입력된다. 계산 유닛(15)은 움직임 벡터, 양자화 계수 또는 인코딩 제어 정보에 따라 개별적으로, I 슬라이스, P 슬라이스 및 B 슬라이스의 비트량을 유도한다. 다음으로, I 슬라이스/P 슬라이스/B 슬라이스 양자화 정보 통계 계산 유닛(16)은 I 슬라이스들, P 슬라이스들 및 B 슬라이스들의 양자화 정보를 추출하고, 다음 알고리즘에 따라, I 슬라이스들, P 슬라이스들 및 B 슬라이스들의 양자화 정보의 통계량 QPmin(I), QPmin(P), 및 QPmin(B)를 유도한다.
이후, 주관적 품질 평가 유닛(17)은 통계 QPmin(I), QPmin(P), 및 QPmin(B) 등을 사용하여 다음 알고리즘에 따라 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)을 추정한다. 이 절차는 도 23의 흐름도에 의해 설명된다. H.264 비트 스트링의 사양은 위에서 설명된 참고문헌 1에 설명되어 있다. 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량, 및 매크로블록들에 설정된 비트스트림의 인코딩 제어에 사용된 비트량; 및 H.264의 사양에 따라, 슬라이스에 설정된 I/P/B 속성들의 정보의 조각들이 추출된다.
예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량 및 I 슬라이스들, P 슬라이스들 및 B 슬라이스들의 인코딩 제어에 사용된 비트량에 대하여, 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량 및 I 슬라이스들의 인코딩 제어에 사용된 비트량은 Bitpred(I), Bitres(I), 및 Bitother(I)로 각각 정의된다. P 슬라이스들의 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량 및 인코딩 제어에 사용된 비트량은 Bitpred(P), Bitres(P), 및 Bitother(P)로 각각 정의된다. B 슬라이스들의 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량 및 인코딩 제어에 사용된 비트량은 Bitpred(B), Bitres(B), 및 Bitother(B)로 각각 정의된다. 각각의 비트량은 특정 시간 내에 존재하는 슬라이스들의 비트량 또는 평가 비디오의 모든 슬라이스의 비트량일 수 있다. 또한, Bitpred(BP), Bitres(BP), 및 Bitother(BP) 값이 정의되며,
Bitpred(BP)=Bitpred(B)+Bitpred(P)
Bitres(BP)=Bitres(B)+Bitres(P)
Bitother(BP)=Bitother(B)+Bitother(P)
에 의해 유도된다.
양자화 정보로서, I 슬라이스들만에 제 1 실시예에서 설명된 각각의 슬라이스의 QPmin 유도하는 과정을 적용함으로써 얻어진 QPmin(I), P 슬라이스들만에 상기 과정을 적용함으로써 얻어진 QPmin(P) 및 B 슬라이스들만에 상기 과정을 적용함으로써 얻어진 QPmin(B)이 사용된다.
더 구체적으로는, I/P/B 속성들은 평가 비디오(V)의 모든 슬라이스를 위해 결정된다. 각각의 슬라이스에 존재하는 모든 매크로블록(전체로서 m 개의 매크로블록)의 양자화 정보의 값을 사용하여, 각각의 슬라이스의 양자화 정보의 대표값 QPmin(i)은 다음 식에 의해 유도되며, i는 슬라이스 번호이다(비디오 재생은 i=1에서 시작하며 i=n에서 끝난다).
Figure pct00024
여기서 QPij는 i 번째 슬라이스에서의 j 번째 매크로블록의 양자화 정보이다(도 1). 연산자는
Figure pct00025
자연수 A1에서 Am을 참고로 하여 최소값을 출력한다.
위의 처리로, i 번째 슬라이스에서의 최소값을 가지는 양자화 정보가 유도된다. 양자화 정보가 작을수록, 더 미세한 양자화가 매크로블록에 적용된다. 그러므로, 가장 미세한 양자화를 겪는 매크로블록은 이 처리에 의해 유도된다. 비디오 이미지가 더 복잡할수록, 양자화는 더 미세할 필요가 있다. 즉, 전술한 처리는 i 번째 슬라이스에서 가장 복잡한 이미지를 가지는 매크로블록을 특정하는데 목적이 있다.
QPmin(i) 대신에, 평균값 QPave(i), 최소값 또는 최대값과 같은 또다른 파라미터가 다음 처리에 사용될 수 있다. QPave(i)는
Figure pct00026
에 의해 유도된다.
연산자는
Figure pct00027
자연수 A1에서 Am을 참고로 하여 평균값을 출력한다.
각각의 슬라이스의 양자화 정보의 유도된 대표값 QPmin(i)을 사용하여, 평가 비디오의 모든 양자화 정보의 대표값 QPmin은 다음에 유도된다. QPmin은
Figure pct00028
에 의해 유도된다.
I/P/B 속성들에 기준 프레임 유도 처리를 적용하여 얻어진 값들은 각각, QPmin(I), QPmin(P), QPmin(B)로 정의된다. 또한, QPmin(BP)는
QPmin(BP)=(QPmin(B)+QPmin(P))/2로 정의되고 유도된다.
다음으로, 평가 비디오(V)의 주관적 품질(EV)이 추정된다. I, P 및 B 슬라이스들의 비트량 사이에 존재하는 비선형성, 양자화 정보의 대표값, 및 H.264에서의 주관적 품질(EV)을 고려하여, 주관적 품질(EV)은
Figure pct00029
여기서, a, b, c, d, e, f, g, h, i, k, l, m, n 및 o는 주관적 평가 실험을 하여 미리 회귀 분석을 수행함으로써 최적화된 계수들이다. EV의 스케일로서, 참고문헌 2에 설명된 ACR 또는 참고문헌 3에 설명된 DSIS 또는 DSCQS가 사용가능함을 유의한다.
Bitres(I) 및 BITres(BP) 대신에, 이하 정의된 Bitpred(I) 및 Bitpred(BP), 비트량비 Rres(I) 및 Rres(BP), 또는 Bitother(I) 및 Bitother(BP)가 사용가능하다. 합, 평균 및 분산과 같은 다양한 통계 연산이 적용될 수 있고, 경우들의 조합에 따라 중첩될 수 있으며, 이에 의해 주관적 품질을 유도한다. 전술한 식에서, 비선형성은 지수 함수가 아니라 로그 함수, 다항 함수, 이들의 역함수에 기초하여 고려될 수 있다.
Figure pct00030
이 실시예에서, 연산은 각각의 슬라이스에 대해 수행된다. 그러나, 연산들의 유닛은 매크로블록, 프레임, GoP, 또는 전체 비디오 등에 변경될 수 있다.
비선형 관계가 전술된 바와 같이, 양자화 파라미터들의 대표값과 주관적 품질(EV) 사이에서 유지됨을 유의한다. 도 24a 및 24b는 이 관계를 도시한다. 도 24a는 주관적 품질이 QPmin이 작은 영역에서 포화되고, QPmin이 중간인 영역에서 갑자기 변하며, QPmin이 큰 영역에서 포화되는 상태를 나타낸다. 도 24b는 인코딩의 난이도 레벨에 따라 주관적 품질이 변함을 나타내는, 주관적 품질과 상기로부터 순차적으로 장면(1, 2, 3, 4)의 비트 레이트 사이의 관계를 나타낸다. 더 정확한 품질 추정은 양자화 파라미터의 대표값과 주관적 품질(EV) 사이에 존재하는 특성을 고려하여 수행될 수 있다. 참고 목적으로, 도 25a 및 25b는 일반적 통계량인 평균 및 표준 편차를 적용함으로써 주관적 품질을 추정하여 얻어진 추정 결과, 및 본 발명의 모델을 사용하는 주관적 품질을 추정함으로써 얻어진 추정 결과를 각각 나타낸다. 도 25a 및 25b에서, 가로축은 주관적 품질 평가 실험에 의해 획득한 주관적 품질을 나타내며, 세로축은 주관적 품질을 추정함으로써 얻어진 객관적 품질을 나타낸다.
평균 및 표준 편차를 사용하는 일반적인 모델에서, 도 24a 및 24b에 도시된 포화 특성이 도 25a 및 25b에 도시된 바와 같이, 충분히 고려될 수 없기 때문에, 추정 정확도는 저하된다. 그러나 본 발명에서, 특성들은 추정 정확성을 개선하여 정확히 고려될 수 있다.
본 발명의 내용에 포함되어 있음.

Claims (15)

  1. 비디오의 주관적 품질을 평가하는 비디오 품질 객관적 평가 방법에 있어서,
    움직임 보상 프레임간 예측 및 DCT 또는 웨이브릿 변환(wavelet transformation)과 같은 또다른 직교 변환을 사용하여 인코딩된 비디오의 비트 스트링을 수신하는 단계;
    수신된 비트 스트링에 포함된 정보를 입력함으로써 기결정된 연산을 수행하는 단계; 및
    기결정된 연산을 수행하는 단계의 연산 결과에 기초하여 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계를 포함하는 비디오 품질 객관적 평가 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    기결정된 연산을 수행하는 단계에서, 비트 스트링에 포함된 양자화 정보가 추출되고, 양자화 정보의 통계량이 계산되며, 그리고
    주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계에서, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산은 양자화 정보의 통계량에 기초하여 수행되는 비디오 품질 객관적 평가 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    기결정된 연산을 수행하는 단계에서, 비트 스트링에 포함된 움직임 벡터의 정보가 추출되고, 움직임 벡터의 통계량은 움직임 벡터의 추출된 정보로부터 계산되며, 그리고
    주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계에서, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산은 움직임 벡터의 통계량 및 양자화 정보의 통계량에 기초하여 수행되는 비디오 품질 객관적 평가 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    기결정된 연산을 수행하는 단계에서, 비트 스트링에 포함된, 움직임-보상된 프레임간 예측의 I (인트라-코딩된(intra-coded)) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, P(순방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, 및 B(양방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록의 정보가 추출되며, I (인트라-코딩된) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, P (순방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, 및 B (양방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록의 통계 정보는 I (인트라-코딩된) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, P (순방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, 및 B (양방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록의 추출된 정보에 기초하여 계산되고, 그리고
    주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계에서, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산은 I (인트라-코딩된) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, P (순방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, 및 B (양방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록의 통계량 정보 및 양자화 정보의 통계량에 기초하여 수행되는 비디오 품질 객관적 평가 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    기결정된 연산을 수행하는 단계에서, 비트 스트링에 포함되어 있는, 예측가능한 인코딩에 사용된 정보, 변환 인코딩에 사용된 정보, 및 인코딩 제어에 사용된 정보가 추출되고, 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량, 및 인코딩 제어에 사용된 비트량은 추출된 정보의 조각들로부터 계산되며, 그리고
    주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계에서, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산은 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량, 및 인코딩 제어에 사용된 비트량에 기초하여 수행되고, 이는 기결정된 연산을 수행하는 단계의 연산 결과를 나타내는 비디오 품질 객관적 평가 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    기결정된 연산을 수행하는 단계에서, 비트 스트링에 포함된 움직임 벡터의 정보가 추출되고, 움직임 벡터의 통계량은 움직임 벡터의 추출된 정보로부터 계산되며, 그리고
    주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계에서, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산은 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량, 인코딩 제어에 사용된 비트량, 및 움직임 벡터의 통계량에 기초하여 수행되는 비디오 품질 객관적 평가 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    기결정된 연산을 수행하는 단계에서, 비트 스트링에 포함된, I (인트라-코딩된) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, P (순방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, 및 B (양방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록의 정보가 추출되고, I (인트라-코딩된) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, P (순방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, 및 B (양방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록의 통계 정보는 I (인트라-코딩된) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, P (순방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, 및 B (양방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록의 추출된 정보에 기초하여 계산되며, 그리고
    주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계에서, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산은 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량, 인코딩 제어에 사용된 비트량, 및 I (인트라-코딩된) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, P (순방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록, 및 B (양방향 예측가능한) 프레임, 슬라이스, 또는 블록의 통계 정보에 기초하여 수행되는 비디오 품질 객관적 평가 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    기결정된 연산을 수행하는 단계에서, 비트 스트링에 포함된 I 슬라이스, P 슬라이스 및 B 슬라이스의 양자화 정보 및 I 슬라이스, P 슬라이스 및 B 슬라이스의 비트량의 통계량이 추출되며, 그리고
    주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 단계에서, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산은 양자화 정보 및 비트량에 기초하여 수행되는 비디오 품질 객관적 평가 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    비트량은 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량, 변환 인코딩에 사용된 비트량, 및 인코딩 제어에 사용된 또다른 비트량을 포함하고, 이들은 예측가능한 인코딩에 사용된 정보, 변환 인코딩에 사용된 정보, 및 비트 스트링에 포함된 인코딩 제어에 사용된 정보를 추출함으로써 얻어진 정보로부터 계산되는 비디오 품질 객관적 평가 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    비트량은 P 슬라이스 및 B 슬라이스의 예측가능한 인코딩에 사용된 비트량의 합계, 변환 인코딩에 사용된 비트량의 합계, 및 인코딩 제어에 사용된 다른 비트량의 합계를 포함하는 비디오 품질 객관적 평가 방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    양자화 정보는 P 슬라이스 및 B 슬라이스의 비트 스트링에 포함된 양자화 정보의 평균값 및 덧셈, 곱셈 또는 지수/로그 연산에 의해 얻어진 통계량 중 하나인 비디오 품질 객관적 평가 방법.
  12. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    비디오의 주관적 품질은 I 슬라이스 대신에 I 프레임 및 I 매크로블록, P 슬라이스 대신에 P 프레임 및 P 매크로블록, 및 B 슬라이스 대신에 B 프레임 및 B 매크로블록을 사용하여 추정되는 비디오 품질 객관적 평가 방법.
  13. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    I 모드는 움직임 보상을 사용하지 않고, P 모드는 하나의 기준 프레임으로부터 움직임 보상을 수행하며, B 모드는 적어도 2 개의 기준 프레임으로부터 움직임 보상을 수행하는 비디오 품질 객관적 평가 방법.
  14. DCT 또는 웨이블릿 변환과 같은 또다른 직교 변환 및 움직임-보상된 프레임간 예측을 사용하여 인코딩된 비디오의 비트 스트링을 수신하는 수신 유닛;
    수신된 비트 스트링에 포함된 정보를 입력함으로써 기결정된 연산을 수행하는 제 1 연산 유닛; 및
    상기 제 1 연산 유닛의 연산 결과에 기초하여 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 제 2 연산 유닛을 포함하는, 비디오의 주관적 품질을 추정하는 비디오 품질 객관적 평가 장치.
  15. DCT 또는 웨이블릿 변환과 같은 또다른 직교 변환 및 움직임-보상된 프레임간 예측을 사용하여 인코딩된 비디오의 비트 스트링을 수신하는 수신 처리;
    수신 처리에 기초하여 수신된 비트 스트링에 포함된 정보를 입력함으로써 기결정된 연산을 수행하는 산술 처리; 및
    산술 처리의 연산 결과에 기초하여 비디오의 주관적 품질을 추정하는 연산을 수행하는 주관적 품질 추정 처리를 컴퓨터가 실행하도록 하는 프로그램.
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