KR20140096340A - 비디오 비트스트림에서 품질 결함을 검출하는 방법 및 장치 - Google Patents

비디오 비트스트림에서 품질 결함을 검출하는 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20140096340A
KR20140096340A KR1020147015004A KR20147015004A KR20140096340A KR 20140096340 A KR20140096340 A KR 20140096340A KR 1020147015004 A KR1020147015004 A KR 1020147015004A KR 20147015004 A KR20147015004 A KR 20147015004A KR 20140096340 A KR20140096340 A KR 20140096340A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
picture
quality
quantization parameter
video
defect
Prior art date
Application number
KR1020147015004A
Other languages
English (en)
Inventor
마르틴 페테르손
사바스 아르기로포울로스
Original Assignee
텔레호낙티에볼라게트 엘엠 에릭슨(피유비엘)
도이체 텔레콤 악티엔 게젤샤프트
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 텔레호낙티에볼라게트 엘엠 에릭슨(피유비엘), 도이체 텔레콤 악티엔 게젤샤프트 filed Critical 텔레호낙티에볼라게트 엘엠 에릭슨(피유비엘)
Publication of KR20140096340A publication Critical patent/KR20140096340A/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • H04N17/04—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for receivers
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/85—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • H04N17/004—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for digital television systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/85—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression
    • H04N19/89—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression involving methods or arrangements for detection of transmission errors at the decoder
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/44—Processing of video elementary streams, e.g. splicing a video clip retrieved from local storage with an incoming video stream, rendering scenes according to MPEG-4 scene graphs
    • H04N21/44008—Processing of video elementary streams, e.g. splicing a video clip retrieved from local storage with an incoming video stream, rendering scenes according to MPEG-4 scene graphs involving operations for analysing video streams, e.g. detecting features or characteristics in the video stream

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)

Abstract

비디오 시퀀스 내의 품질 결함을 검출하는 장치로서, 비디오 시퀀스를 나타내는 비디오 비트스트림을 수신하도록 구성된 수신기, 및 상기 비디오 시퀀스의 각 픽쳐에 대한 양자화 파라미터의 측정치를 결정하도록 구성되고, 또한 양자화 파라미터의 측정치의 급격한 변화가 발생할 때 품질 결함을 식별하도록 구성된 결함 모듈을 포함하는 장치가 제공된다.

Description

비디오 비트스트림에서 품질 결함을 검출하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING QUALITY DEFECTS IN A VIDEO BITSTREAM}
본 출원은 비디오 시퀀스 내의 품질 결함을 검출하는 방법, 비디오 시퀀스 내의 품질 결함을 검출하는 장치 및 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다.
블록 기반 코딩(block-based coding)은 H.263, MPEG-4 Visual, MPEG-4 AVC(H.264로도 알려짐) 및 JCT-VC에서 개발되고 있는 신생 HEVC/H.265 표준 등의 코덱 표준을 갖는 우세한 비디오 인코딩 기술이다. 이들 코덱은 (상이한 타입의 예측을 채용하는) 상이한 타입의 픽쳐를 이용하여 가능한 한 효율적으로 비디오를 압축한다. 인트라 코딩 픽쳐(I 픽쳐)는 단지 픽쳐 자체 내의 영역으로부터 공간적으로 예측될 수 있다. 예측 픽쳐(P 픽쳐)는 이전에 코딩된 I 또는 P 픽쳐로부터 예측된다. 양방향 예측 픽쳐(B 픽쳐)는 이전 및/또는 후속 픽쳐로부터 예측된다.
다른 픽쳐로부터 특정 픽쳐를 예측한 결과는 특정 픽쳐의 원래 버전과 다른 결과를 생성할 가능성이 있다. 픽쳐의 예측 및 원래 픽쳐 간의 차는 픽쳐의 레지듀얼 데이터라 한다. 레지듀얼 데이터(residual data)는 원래의 픽쳐가 정확하게 복원되도록 하기 위하여 예측 명령과 함께 송신 또는 저장된다. 레지듀얼 데이터를 더 콤팩트하게 하기 위하여, 데이터는 주파수 도메인으로 변환된다. H.264/AVC에서, 이 목적으로 4×4 또는 2×2(크로마) 블록에 하다마드(Hadamard) 변환 및 이산 코사인 변환과 유사한 변환이 사용된다. 레지듀얼이 변환되면, 변환된 데이터에 대하여 양자화가 수행되어 송신 또는 저장될 필요가 있는 데이터를 제한한다. 이 단계에서, 실제 손실있는 압축이 발생한다. 양자화 레벨은 양자화 파라미터(QP) 및 대응하는 룩업 테이블에 의해 결정된다. QP는 픽쳐 레벨에서 설정되지만 매크로 블록(MB) 레벨에서 변경될 수도 있다.
더 높은 QP는, 레지듀얼 데이터가 더 조잡하게(coarsely) 양자화되어 레지듀얼 데이터의 더 적은 디테일이 캡쳐되어 복원되는 픽쳐가 원래의 픽쳐와 덜 매칭되는 것을 의미한다. 더 낮은 QP는, 레지듀얼 데이터의 더 많은 디테일이 캡쳐되어 복원되는 픽쳐가 원래의 픽쳐와 잘 매칭되는 것을 의미한다.
비트 면에서 인코더가 MB 레벨에서 QP를 변경하는 것은 상당히 비싸서 QP에서의 변화의 대부분은 픽쳐 사이에서 발생한다. 양자화가 수행되면, 변환되고 양자화된 레지듀얼은 엔트로피 코딩을 이용하여 인코딩된다. H.264/AVC에서, 엔트로피 코딩 알고리즘 중의 하나, 즉, CAVLC(Context Adaptive Variable Length Coding) 또는 CABAC(Context Adaptive Binary Arithmetic Coding)이 이에 사용된다.
오류가 발생하기 쉬운 네트워크에서 에러 회복력(error resilience)을 증가시키기 위하여, I 픽쳐가 통상 주기적으로 삽입되어 비디오를 리프레쉬한다. I 픽쳐가 또한 주기적으로 삽입되어 랜덤 액세스 및 채널 스위칭을 허용한다. 시간적으로 강제 인트라 픽쳐가 삽입되어야 하는 곳은 비디오 코딩 표준에 의해 정의되지 않지만, 인코더가 결정한다. 일반적으로, 비디오 코딩 표준은 비디오 비트스트림 신택스 및 디코딩 프로세스를 정의하지만, 인코딩 프로세스는 정의하지 않는다. 즉, 인코딩 프로세스의 출력은 표준화되어 있지만, 비디오 시퀀스가 인코딩되는 방법은 표준화되어 있지 않다.
고정 및 모바일 네트워크를 통해 비디오의 양단간 품질(end-to-end quality)을 확보하기 위하여, 네트워크 오퍼레이터 및 방송 판매자는 객관적인 비디오 품질 모델을 이용할 수 있다. 객관적인 비디오 품질 모델은 주관적인 품질 평가의 결과를 근사화한 수학적 모델이지만, 컴퓨터 프로그램에 의해 객관적으로 및 자동적으로 측정될 수 있는 기준 및 메트릭에 기초한다.
객관적인 비디오 품질 모델의 성능은 객관적인 비디오 품질 모델에 의해 생성된 객관적인 스코어 및 주관적인 테스트 결과 간의 메트릭을 계산함으로써 평가된다. 이 메트릭은 예를 들어 주관적 및 객관적 데이터 또는 평균 제곱 에러 간의 상관(correlation)일 수 있다. 주관적인 테스트 결과는 복수의 피험자의 의견으로부터 얻어진 평균 의견 스코어(MOS; mean opinion score)를 포함할 수 있다.
인지 모델(perceptual model)은 객관적인 비디오 품질 모델의 서브세트로서 간주될 수 있다. 객관적인 비디오 품질 모델이 임의의 자동 품질 평가 방법을 나타낼 수 있는 반면, 인지 모델은 임의의 품질 결함이 시청자에 의해 어느 정도 까지 인지되는지를 결정하도록 시도한다. 인지 모델은 디코딩된 비디오 시퀀스 내의 픽셀 정보를 이용할 수 있고, 풀-레퍼런스 모델(full-reference model)의 경우, 기준 신호가 또한 사용되어 프로세싱된 비디오의 열화(degradation)을 예측할 수 있다. 인지 모델의 큰 단점은 통상 계산적으로 부담이 크고 네트워크 모니터링 목적으로 대규모로 배치되기에 그다지 적합하지 않다는 것이다.
풀-레퍼런스 모델보다 경량인 인지 품질 모델에 대한 대안의 어프로치는 송신 비디오의 품질 추정을 위한 입력으로서 네트워크층 프로토콜 헤더를 이용하는 것이다. 이 어프로치는 모델이 매우 효율적으로 구현되고 이용되도록 하지만, 송신 비디오의 품질 추정이 다소 조잡하다(coarse). 그러므로, 비디오 비트스트림 품질 모델이 또한 구현될 수 있다. 이 모델은, 네트워크 프로토콜 헤더에 더하여 입력으로서 인코딩된 기본 스트림(elementary stream)을 취하고, 상당히 경량이고 네트워크층 프로토콜 헤더를 이용하는 것보다 비디오 품질의 더 나은 추정치를 얻을 잠재력을 갖는 이점을 갖는다. 이러한 비디오 비트스트림 품질 모델은 2개의 모드에서 동작할 수 있고, 하나의 모드에서는 비트스트림의 풀 디코딩이 허용되고, 더 낮은 복잡성을 갖는 다른 모드에서는 풀 디코딩이 허용되지 않는다(따라서 픽셀 정보를 사용할 수 없다).
CISS(Information Sciences and Systems)에서 공개된 Y-F. Qu, Z. Ma 및 Y. Wang 에 의한 "Modeling the impact of frame rate and quantization stepsizes and their temporal variations on perceptual video quality: a review of recent works" (2010 44th Annual Conference, 17-19, 2010년 3월)는 인지 품질에 대한 프레임 레이트의 시간 변화 뿐만 아니라 프레임 레이트 및 양자화 스텝사이즈의 효과를 기재한다.
Signal Processing: Image Communication 26 (2011)에 공개된 C. Yim 및 A. Bovik에 의한 "Evaluation of temporal variation of video quality in packet loss networks"는 글로벌 비디오 품질에 대한 비디오의 일시적 품질 변화의 효과를 설명한다.
따라서, 인코딩된 비디오 비트스트림의 디코딩을 요구하지 않는 품질 결함 검출이 필요하다. 이러한 품질 결함 검출은 품질 모델로 구현되기에 적합할 수 있다.
블록 코딩 비디오 스트림의 양자화 파라미터(QP)의 급격한 변화가 디코딩된 비디오 시퀀스에 눈에 띄는 품질 결함을 일으킬 수 있음을 인식하였다. 비디오 비트스트림으로부터 인코딩된 비디오 시퀀스의 디코딩을 필요로 하지 않는 이러한 결함을 검출하는 방법 및 장치가 기재된다. QP의 변화의 시각적 영향의 추정은 비디오 비트스트림 품질 모델의 다른 모델 파라미터와 결합하여 사용되어 비디오 비트스트림의 전체 품질을 추정할 수 있다. 따라서 여기에 기재된 솔루션은 추정의 정확도를 개선한다. 이것은 비디오 비트스트림으로부터 비디오 시퀀스를 디코딩하는 계산 오버헤드 없이 개선된 비디오 비트스트림 품질 모델을 허용한다.
따라서, 비디오 시퀀스 내의 품질 결함을 검출하는 방법이 제공된다. 방법은 비디오 시퀀스를 나타내는 비디오 비트스트림을 수신하는 단계를 포함한다. 방법은 또한 비디오 시퀀스의 각 픽쳐에 대한 양자화 파라미터의 측정치를 결정하는 단계를 더 포함한다. 방법은 또한 양자화 파라미터의 급격한 변화가 발생할 때 품질 결함을 식별하는 단계를 포함한다.
소정의 품질 결함은 비디오 비트스트림으로부터 비디오 시퀀스를 디코딩하지 않고 비디오 시퀀스를 나타내는 비디오 비트스트림에서 식별될 수 있다. 이것은 디코더 없이 네트워크 위치에서 품질 결함이 비디오 비트스트림 내에서 식별될 수 있고 배분 네트워크를 통해 노드에서 더 정확한 품질 추정을 허용하는 것을 의미한다.
방법은 비디오 시퀀스의 각각의 픽쳐가 인트라 코딩 픽쳐인지를 결정하는 단계 및 인트라 코딩 픽쳐에 대하여 양자화 파라미터의 급격한 변화가 발생할 때 품질 결함을 인트라 픽쳐 플리커로서 식별하는 단계를 더 포함할 수 있다.
인트라 픽쳐 플리커는 양자화 파라미터의 급격한 변화에 의해 발생되는 일종의 품질 결함이다. 인트라 픽쳐 플리커는 인트라 코딩 픽쳐가 양자화 파라미터 내의 피크와 일치할 때 식별될 수 있다. 인트라 픽쳐 플리커는 인트라 코딩 픽쳐 및 그 이웃 인터 코딩 픽쳐 사이에 양자화 파라미터의 급격한 변화가 발생할 때 식별될 수 있다.
방법은 품질 추정 모델에 사용되어 비디오 비트스트림에 의해 나타내는 비디오 시퀀스의 인지 품질을 결정할 수 있다.
비디오 시퀀스 내의 품질 결함을 검출하는 장치로서, 수신기 및 결함 모듈을 포함하는 장치가 또한 제공된다. 수신기는 비디오 시퀀스를 나타내는 비디오 비트스트림을 수신하도록 구성된다. 결함 모듈은 비디오 시퀀스의 각 픽쳐에 대한 양자화 파라미터의 측정치를 결정하도록 구성되고, 또한 양자화 파라미터의 측정치의 급격한 변화가 발생할 때 품질 결함을 식별하도록 구성된다.
장치는 또한 비디오 시퀀스의 각 픽쳐가 인트라 코딩 픽쳐인지를 결정하도록 구성된 픽쳐 타입 결정 모듈을 더 포함한다. 결함 모듈은 또한 인트라 코딩 픽쳐에 대하여 양자화 파라미터의 측정치의 급격한 변화가 발생할 때 인트라 픽쳐 플리커로서 품질 결함을 식별하도록 구성될 수 있다.
장치는 결함 모듈로부터 비디오 비트스트림 및 결함 표시(defect indication)를 수신하도록 구성되고, 또한 품질 모델을 적용하여 비디오 비트스트림으로부터 복원된 비디오의 품질을 추정하도록 구성된 품질 모듈을 더 포함할 수 있다.
컴퓨터 로직에 의해 실행될 때 상기 컴퓨터 로직이 여기에 기재된 방법을 수행하도록 하는 명령을 갖는 컴퓨터 판독가능 매체가 또한 제공된다.
비디오 비트스트림 내의 품질 결함을 검출하는 방법 및 장치는 단지 예로서 첨부된 도면을 참조하여 설명된다.
도 1은 비디오 시퀀스 내의 하나의 장면으로부터 3개의 픽쳐의 샘플부를 나타내는 도면.
도 2는 도 1의 비디오 시퀀스에 대한 픽쳐당 평균 QP의 플롯을 나타내는 도면.
도 3은 제2 비디오 시퀀스에 대한 픽쳐당 평균 QP의 플롯을 나타내는 도면.
도 4는 4가지 타입의 QP의 급격한 변화를 나타내는 도면.
도 5는 여기에 기재된 방법을 수행하는 장치를 나타내는 도면.
도 6은 QP 내의 급격한 변화의 검출을 품질 모델에 포함시키는 장치를 나타내는 도면.
도 7은 여기에 기재된 방법을 나타내는 도면.
도 8은 여기에 기재된 다른 방법을 나타내는 도면.
인지가능한 품질 결함을 생성하는 양자화 파라미터(QP)의 급격한 변화에 의해 야기된 품질 결함의 일례는 인트라 픽쳐 플리커(intra-picture flicker)이다. 인트라 픽쳐 플리커는 통상 소정의 비트레이트를 고려할 때 거의 일정한 품질을 갖는 요구사항을 유지할 수 없는 인코더의 비트 레이트 제어로 인한 코딩 아티팩트(coding artifact)이다. 비디오 코딩에서의 비트 레이트 제어는 복잡한 태스크이며 임의의 표준의 일부가 아니다. 이것은 인코더의 개발자가 시퀀스의 픽쳐를 통해 최적으로 이용가능한 비트 비용(bit budget)을 할당하여 인지 품질을 최대화하는 레이트 제어를 생성하는 것에 달려 있다. 레이트 제어 요구사항은 매우 어려울 수 있다. 비디오 콜링(video calling)을 위한 레이트 제어는 종종 비디오의 지연을 낮게 유지하기 위해 엄격하다. 이것은 때때로 각 픽쳐에 대한 소정의 비트 비용으로 유지하는 것을 의미한다. 방송 모바일 TV와 같은 일방향 비디오는 통상 소정의 기간, 예를 들어, 1-2초에 대한 비트 비용을 가지면서 더 완화된 비트 레이트 제어 요구사항을 갖는다. 인코딩된 비디오의 레이트 면에서의 더 큰 유연성은 각 시퀀스의 인코딩 요구에 응답하여 통계적 멀티플렉싱을 구현하고 복수의 병렬 비디오 시퀀스에 걸쳐 고정된 양의 대역폭을 분배함으로써 제공될 수 있다. 임의의 인코딩 구성에서, 인코더는 후속 픽쳐로 액세스하지 않고 그때그때(on-the-fly) 인코딩 파라미터를 선택해야 한다(단일 패스 인코딩으로도 알려짐). 이들 및 다른 이유로, 인코딩 동안, 비트레이트는 비디오 시퀀스의 픽쳐 사이에서 최적으로 할당될 수 없다.
장면을 인코딩할 때 주기적 인트라 픽쳐를 이용하면 인트라 픽쳐 플리커가 발생한다. 아티팩트(artifact)는 주로 중간 내지 낮은 비트레이트에서 볼 수 있고, 레이트 제어의 요구사항을 더 충족하기 어려울 수 있다. 그러나, 아티팩트는 또한 높은 비트레이트가 사용될 때에도 보일 수 있다. 인트라 픽쳐 플리커는 또한 정적 장면에서 더 분명하고, 인터(P 및 B) 픽쳐는 비트 면에서 인코딩 비용이 비교적 덜 비싸고(그러나, 인트라 픽쳐는 여전히 비싸다) 아티팩트는 장면 내의 움직임(motion)에 의해 마스크되지 않는다.
일반적인 인트라 픽쳐 플리커 아티팩트가 도 1에 도시된다. 도 1은 비디오 시퀀스(A) 내의 한 장면으로부터 3개의 픽쳐의 확대부를 나타낸다. 도 1a는 시퀀스(A)의 픽쳐(199)의 일부이고, 이 픽쳐는 26의 평균 QP로 인코딩된 인터 코딩 픽쳐이다. 도 1b는 시퀀스(A)의 픽쳐(200)의 일부이고, 이 픽쳐는 36의 평균 QP로 인코딩된 인트라 코딩 픽쳐이다. 도 1c는 시퀀스(A)의 픽쳐(201)의 일부이고, 이 픽쳐는 28의 평균 QP로 인코딩된 인터 코딩 픽쳐이다. 비디오 시퀀스의 픽쳐(200) 내의 더 높은 QP가 다른 2개의 픽쳐와 비교하여 이 픽쳐의 블러리니스(blurriness)로부터 분명히 나타난다.
비디오 시퀀스(A)의 콘텐츠는 비교적 정적인 성질을 갖고 방목우를 나타낸다. 시퀀스는 H.264/AVC에 대한 기준 인코더인 JM을 이용하여 인코딩 및 디코딩되었다. 픽쳐(199 및 201)는 비교적 낮은 QP를 갖는 인터 픽쳐로서 인코딩되었다. 중간 픽쳐(200)는 레이트 제어의 제한 및 인트라 픽쳐가 인터 픽쳐보다 인코딩에 있어서 더 비싸다는 사실 때문에 비교적 높은 QP를 갖는 인트라 픽쳐로서 인코딩되었다. 시퀀스 내에서 플레이되는 픽쳐를 보면 분명하고 성가신 플리커를 나타내고, 이미지 내의 공간 디테일은 픽쳐(200)에서 사라지지만, 픽쳐(201)에서 다시 나타난다.
이러한 인트라 픽쳐 플리커는 다양한 인코더로부터 비디오 비트스트림에서 볼 수 있다. 이는 인코더 비트레이트 제어 전략의 일부가 아니고, 오히려 전략에 뒤따르는 불량(failure)이다. 비디오 코덱 표준이 인코더의 거동(behaviour)을 커버하지 않지 않고 오히려 디코더에 의해 디코딩될 비트스트림의 신택스를 커버하기 때문에, 많은 상이한 인코딩 솔루션이 존재한다. 일부 인코딩 솔루션은 다른 것보다 더 잘 인트라 픽쳐 플리커 문제를 관리한다.
이러한 결함 검출은 특히 통계적 멀티플렉싱이 사용될 때 중요하고, 인코딩이 쉬운 채널은 주기적인 인트라 프레임을 정확하게 처리하기에 충분한 비트를얻지 못한다. 이용가능한 비트레이트가 낮으면 더 낮은 해상도(예를 들어, 모바일 TV의 경우)에서 더 나쁘게 보이는 문제를 기대할 수 있고, 프레임당 인코딩 복잡도는 더 적은 변화를 갖는다. 예를 들어, HDTV를 위한 "중간" 비트레이트에서 0.5초의 주기적 인트라 기간을 갖는 것은 통상 좋지만, 모바일 TV(예를 들어, 320×240 픽셀)을 위한 "중간" 비트레이트에서 0.5초의 주기적 인트라 기간을 갖는 것은 규칙적인 인트라 픽쳐 플리커를 초래할 수 있다.
QP 값을 모니터함으로써 품질 딥(dip)이 발생할 때를 검출하는 방법 및 장치가 제공된다. QP 값이 인터 픽쳐 및 다음의 인트라 픽쳐 사이에서 소정량 증가하고 다음에 오는 인터 픽쳐에 대하여 소정량 감소하면, 인트라 픽쳐 플리커가 검출된다. 바람직한 실시예에서, QP는 압축이 수행되기 전에 각 픽쳐에 대하여 평균을 낸다. 다른 실시예에서, QP 차가 매크로 블록마다 산출되고 모든 매크로 블록에 대하여 차의 평균을 낸다.
도 2는 시퀀스(A)에 대한 픽쳐당 평균 QP의 플롯을 나타낸다. 인트라 픽쳐 플리커는 픽쳐 번호(200)에 존재한다. 인트라 픽쳐 플리커를 일으키는 QP 내의 피크는 폴롯 상에서 원으로 마크된다. 시퀀스는 픽쳐 번호(130 및 250)에서 화살표로 마크된 2개의 장면 컷(scene cut)을 포함한다. 장면 컷이 발생할 때 QP가 크게 증가함에도 불구하고, 이는 사용자를 성가시게 하지 않아서, 분명한 품질 결함으로서 해석되지 않는다. 이것은 장면이 변하고 이전 장면으로부터 새로운 장면으로의 픽쳐 간 품질 차가 시청자에게 분명하게 나타나지 않기 때문이다. 여전히, QP가 인터 픽쳐 및 인트라 픽쳐 사이에서 증가하고 그 후 크게 감소하지 않을 때를 검출함으로써 (장면 컷 후 또는 장면 중간에) 인코딩된 픽쳐 품질이 갑작스럽게 떨어지는 경우가 식별될 수 있다.
도 2의 플롯은 또한 위치(~110, ~155 및 ~305)에서 좀 더 많은 피크를 나타낸다. QP가 적은 인터 픽쳐에 걸쳐 증가하기 때문에, 이것은 시청자가 거의 볼 수 없다. 인터 픽쳐는 이전의 픽쳐로부터 예측되고, 따라서, 더 적은 픽쳐에 대한 레지듀얼의 정확도(fidelity)의 감소가 외관상 품질에 큰 역할을 하지 않을 것이다(공간 디테일은 정확하지 않을 수 있지만, 적절한 양의 공간 디테일이 참조되는 픽쳐로 임포트(import)될 것으로 예측된다). 이하의 의사 코드는 인트라 픽쳐 플리커 및 대응하는 인코딩 품질의 갑작스런 하락이 어떻게 검출되는지를 나타낸다.
Figure pct00001
도 3은 제2 비디오 시퀀스(B)에 대한 픽쳐당 평균 QP에 대한 플롯을 나타낸다. 이 시퀀스는 대부분 그의 입술이 움직이는 뉴스 진행자를 나타낸다. 50개의 픽쳐마다 인트라 코딩 픽쳐로서 인코딩된다. 장면이 매우 정적이기 때문에, 인터 예측은 적은 양의 레지듀얼 데이터로 비교적 정확해지고 인터 픽쳐에 대하여 비교적 낮은 QP가 제공될 수 있다. 따라서, 인코더는 비교적 낮은 비트 레이트를 이용하여 인터 픽쳐를 인코딩할 수 있다. 그러나, 주기적 인트라 픽쳐가 인코딩 프로세싱되면, 비트 면에서 인코딩이 더 비싸고 QP는 크게 증가하여 비트레이트 요구에서 날카로운 스파이크를 일으키지 않고 그를 수용해야 한다. 또한, 주기적 인트라 픽쳐의 삽입도 레이트 제어에 불균형을 일으켜 주기적 인트라 픽쳐 후에 따르는 인터 픽쳐에 대하여 QP를 증가시키는 결과를 초래한다. 5개의 큰 인트라 픽쳐 플리커가 이 시퀀스에서 발견되고 도 3의 플롯에서 원으로 마크된다.
주기적 인트라 픽쳐로부터 몇 개의 픽쳐 후의 높은 QP 피크들은 시퀀스(A)에 대하여 설명한 것과 동일한 이유로 그렇게 많이 품질에 영향을 주지 않다: 인터 픽쳐는 이전의(좋은 품질의) 픽쳐로부터 예측되고, 레지듀얼의 정확도의 감소는 몇 개의 인터 픽쳐에 대하여 인지된 품질에 큰 역할을 하지 않을 것이다.
시퀀스에 대한 QP의 범위는 또한 시퀀스의 품질의 분포에 영향을 준다. 품질 범위는 다음과 같이 산출될 수 있다.
Figure pct00002
인트라 픽쳐 플리커는 인코딩된 비디오 시퀀스 내의 품질 결함을 일으키는 QP의 급격한 변화의 일례에 불과하다. 도 4는 4가지 타입의 QP의 급격한 변화, 즉, 도 4a의 피크, 도 4b의 트로프(trough), 도 4c의 스텝 업(step up) 및 도 4d의 스텝 다운(step down)을 나타낸다. 피크는 스텝 다운이 즉시 뒤따르는 스텝 업과 동등하고, 트로프는 스텝 업이 즉시 뒤따르는 스텝 다운과 동등하다.
도 4a에 도시된 피크가 인트라 코딩 픽쳐와 일치하면 상술한 바와 같이 인트라 픽쳐 플리커가 발생한다. 이러한 피크는 상술한 이유로 인트라 코딩 피쳐와 일치할 가능성이 높지만, 이러한 피크는 인터 코딩 픽쳐와 동시에 발생할 수 있고, 그러면, 장면의 공간 디테일에서의 날카로운 감소가 시청자에게 분명히 나타날 수 있다.
도 4b에 도시된 트로프는 장면 내의 공간 디테일의 급격한 감소로서 시청자에게 분명히 나타날 것이고, 이는 인트라 픽쳐 플리커로서 시청자에게 거슬릴 수 있다. 이러한 트로프는 인트라 픽쳐와 일치하는지 여부에 따라 분명하게 나타날 수 있다.
도 4c에 도시된 스텝 업도 장면 내의 공간 디테일의 해상도의 급격한 감소(블러리니스의 급격한 증가)로서 시청자에게 분명히 나타날 수 있다. 이러한 QP 내의 스텝 업이 인트라 픽쳐와 일치하면 현저해질 가능성이 더 높다.
마찬가지로, 도 4d에 도시된 스텝 다운이 장면 내의 공간 디테일의 해상도의 급격한 감소(블러리니스의 급견한 감소)로서 시청자에게 분명히 나타날 수 있다. 이러한 QP 내의 스텝 다운이 인트라 픽쳐와 일치하면 현저해질 가능성이 더 높다.
비디오 비트스트림을 전체적으로 디코딩하지 않고 비디오 비트스트림 내에서 인트라 픽쳐 플리커가 어떻게 검출되는지를 나타내었다. 또한, 일반적인 경우 QP 내의 급격한 변화가 어떻게 검출되는지를 나타내었다. 이 정보는 비디오 비트스트림 품질 모델로부터 품질 추정의 정확도를 개선하는데 사용될 수 있다.
도 5는 여기에 기재된 방법을 수행하는 장치를 나타낸다. 장치는 수신기(510) 및 결함 모듈(520)을 포함한다. 수신기(510)는 비디오 시퀀스를 나타내는 비디오 비트스트림을 수신하도록 구성된다. 결함 모듈(520)은, 비디오 시퀀스의 각각의 픽쳐에 대한 평균 양자화 파라미터의 측정치를 결정하고 양자화 파라미터의 측정치의 급격한 변화가 발생할 때 품질 결함을 식별하도록 구성된다. 품질 결함이 결함 모듈(520)에 의해 식별되면, 결함 검출 표시를 출력한다.
도 6은 QP의 급격한 변화의 검출을 품질 모델에 포함시키는 장치를 나타낸다. 장치는 수신기(610), 결함 모듈(620) 및 품질 모듈(630)을 포함한다. 수신기(610)는 비디오 시퀀스를 나타내는 비디오 비트스트림을 수신하도록 구성된다. 비디오 비트스트림은 원래의 비디오 시퀀스를 인코딩함으로써 비디오 인코더(640)에 의해 생성된다. 비디오 비트스트림은 또한 비디오 비트스트림이 디코딩되고 복원된 비디오 시퀀스가 생성되는 비디오 디코더(650)에 의해 수신된다. 결함 모듈(620)은 비디오 시퀀스의 각각의 픽쳐에 대한 평균 양자화 파라미터의 측정치를 결정하고 양자화 파라미터의 측정치의 급격한 변화가 발생할 때 품질 결함을 식별한다. 품질 모듈(630)은 결함 모듈(620)로부터 비디오 비트스트림 및 결함 표시를 수신한다. 품질 모듈(630)은 이들 입력을 이용하여 품질 모델을 적용하고 비디오 비트스트림으로부터 복원된 비디오의 품질을 추정한다.
비디오 비트스트림 품질 모델은 다음 중의 하나 이상을 더 고려할 수 있다.
- 장면 내의 공간 디테일
- 장면 내의 이동량
- 인트라 픽쳐 플리커의 존재
- 인트라 픽쳐 플리커 경우의 수
- (픽쳐당 또는 초당) 인트라 픽쳐 플리커의 빈도
- 인트라 픽쳐 플리커 이벤트 간 거리(픽쳐의 수 또는 시간 면에서)
- 인트라 픽쳐 플리커에 대한 QP의 차
- 인트라 픽쳐에서 시작하는 인코딩 품질 하락에 대한 QP 차
- 인트라 픽쳐에서 시작하는 인코딩 품질의 하락 기간
- 인트라 픽쳐에서 시작하는 인코딩 품질의 증가에 대한 QP 차
- 인트라 픽쳐에서 시작하는 인코딩 품질의 증가 기간
- 인터 픽쳐를 통한 QP 피크에 대한 QP 차
- 시퀀스에 대한 QP의 범위
이들 디테일 중의 하나 이상이 비디오 비트스트림의 품질 추정의 산출에 포함될 수 있다. 총 품질 모델이 어떻게 구성되는지는 본 문서의 범위 내에 있지 않지만, 예를 들어, 가산 모델 등의 선형 모델 또는 승산 모델 등의 비선형 모델일 수 있다.
예를 들어, 픽쳐 내의 공간 디테일은 푸리에 분석 또는 이산 코사인 변환 등의 주파수 분석을 통해 결정될 수 있다. 고주파수 성분의 크기 및 수는 공간 디테일의 측정치를 제공한다. 블록 기반 비디오 코덱이 이미지 및 레지듀얼 데이터를 주파수 도메인으로 변환하므로, 비디오 비트스트림으로부터 주파수 성분에 관련된 계수를 파싱함으로써 픽쳐의 공간 디테일의 측정치를 얻을 수 있다. 이러한 계수는 종종 AC 계수라 한다. 공간 디테일의 측정치는 품질 모델에 의해 사용되어 품질 스코어에 대한 품질 결함의 영향을 결정할 수 있다. 공간 디테일의 측정치가 높으면, 품질 결함은 품질 스코어에 대한 더 큰 영향을 가질 수 있다.
다른 예로서, 픽쳐 내의 이동량의 측정치는 픽쳐 내의 매크로 블록에 대한 움직임 벡터의 평균 크기에 의해 결정될 수 있다. 이동량의 측정치는 품질 모델에 의해 사용되어 품질 스코어에 대한 품질 결함의 영향을 결정할 수 있다. 이동량의 측정치가 높으면, 품질 결함은 품질 스코어에 대하여 더 낮은 영향을 가질 수 있다.
도 7은 여기에 기술된 방법을 나타낸다. 710에서, 비디오 시퀀스를 나타내는 비디오 비트스트림이 수신된다. 720에서, 비디오 시퀀스의 각 픽쳐에 대한 평균 양자화 파라미터의 측정치가 결정된다. 730에서, 양자화 파라미터의 급격한 변화가 발생하면 품질 결함이 식별된다. 이 품질 결함은 품질 모델에 의해 비디오 비트스트림으로부터 복원된 비디오 품질을 추정하는 데 사용될 수 있다.
도 8은 여기에 기재된 다른 방법을 나타낸다. 810에서, 비디오 시퀀스를 나타내는 비디오 비트스트림이 수신된다. 820에서, 비디오 시퀀스의 각 픽쳐에 대한 평균 양자화 파라미터의 측정치가 결정된다. 830에서, 각 픽쳐가 I 픽쳐인지를 결정한다. 840에서, 현재의 픽쳐가 I 픽쳐로서 식별되고 현재 픽쳐에 대한 양자화 파라미터가 선행 및 후속 픽쳐의 양자화 파라미터보다 임계량(threshold amount)만큼 크면 인트라 픽쳐 플리커가 식별된다. 이러한 인트라 픽쳐 플리커의 식별은 품질 모델에 의해 비디오 비트스트림으로부터 복원된 비디오의 품질을 추정하는 데 사용될 수 있다.
여기에 기재된 방법 및 장치의 이점은 비트스트림의 디코딩없이 인트라 픽쳐 플리커 및 유사한 품질 결함의 검출을 허용한다는 것이다. 이것은 인코딩 품질의 급격한 하락이 검출되는 것을 의미한다. 이들 품질 결함의 시각적 영향의 추정치는 비디오 비트스트림 품질 모델로부터 추정된 품질의 정확도를 개선하는 데 사용될 수 있다. 또한, 비디오 비트스트림 품질 모델이 품질을 결정하기 위하여 비트스트림을 디코딩할 필요가 없기 때문에, 비디오 품질 모니터링은 비디오 비트스트림의 디코딩이 프로세싱 자원, 전력 소비, 물리적 공간 등의 면에서 비용이 많이 드는 배분 네트워크의 일부에서 수행될 수 있다.
여기에 기재된 방법에서 수행되는 동작의 정확한 순서 및 내용은 실행 파라미터의 특정 세트의 요구사항에 따라 변경될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 따라서, 동작이 기재 및/또는 청구되는 순서는 동작이 수행되는 순서에 대한 엄격한 제한으로서 간주되지 않는다.
또한, 특정한 통신 표준의 컨텍스트에서 예를 제공하지만, 이들 예는 개시된 방법 및 장치가 적용될 수 있는 통신 표준의 제한으로 의도되지 않는다. 예를 들어, 특정예가 H.264의 컨텍스트에서 주어지지만, 여기에 개시된 원리는 또한 MPEG-2, H.263, MPEG-4, HEVC/H.265 또는 다른 코덱 및 변환 계수의 양자화를 이용한 임의의 비디오 코덱에 적용될 수 있다.

Claims (17)

  1. 비디오 시퀀스에서 품질 결함을 검출하는 방법으로서,
    비디오 시퀀스를 나타내는 비디오 비트스트림을 수신하는 단계;
    상기 비디오 시퀀스의 각각의 픽쳐에 대한 양자화 파라미터의 측정치를 결정하는 단계; 및
    양자화 파라미터에서의 급격한 변화(abrupt change)가 발생할 때 품질 결함을 식별하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 비디오 시퀀스의 각각의 픽쳐가 인트라 코딩된 픽쳐(intra-coded picture)인지 여부를 결정하는 단계; 및
    인트라 코딩된 픽쳐에 대해 양자화 파라미터에서의 급격한 변화가 발생할 때 품질 결함을 인트라 픽쳐 플리커로서 식별하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 양자화 파라미터에서의 급격한 변화는, 미리 정해진 수의 선행 픽쳐의 양자화 파라미터의 측정치보다 임계량(threshold amount)만큼 큰 픽쳐에 대한 양자화 파라미터의 측정치를 포함하는 방법.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 양자화 파라미터에서의 급격한 변화는, 미리 정해진 수의 선행 픽쳐의 양자화 파라미터의 측정치보다 임계량만큼 작은 픽쳐에 대한 양자화 파라미터의 측정치를 포함하는 방법.
  5. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 양자화 파라미터에서의 급격한 변화는, 제1의 미리 정해진 수의 선행 픽쳐 및 제2의 미리 정해진 수의 후속 픽쳐의 양자화 파라미터의 측정치보다 임계량만큼 큰 픽쳐에 대한 양자화 파라미터의 측정치를 포함하는 방법.
  6. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 양자화 파라미터에서의 급격한 변화는, 제1의 미리 정해진 수의 선행 픽쳐 및 제2의 미리 정해진 수의 후속 픽쳐의 양자화 파라미터의 측정치보다 임계량만큼 작은 픽쳐에 대한 양자화 파라미터의 측정치를 포함하는 방법.
  7. 제5항 또는 제6항에 있어서, 픽쳐들의 상기 제1의 미리 정해진 수는 픽쳐들의 상기 제2의 미리 정해진 수와 동일한 방법.
  8. 제3항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 픽쳐들의 상기 미리 정해진 수는 1인 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은,
    상기 양자화 파라미터의 측정치의 차이;
    상기 픽쳐에서의 공간 디테일(spatial detail); 및
    상기 픽쳐에서의 이동의 양
    중 적어도 하나를 더 측정함으로써 상기 품질 결함의 영향을 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 픽쳐에 대한 상기 양자화 파라미터의 측정치는 상기 픽쳐에 이용되는 평균 양자화 파라미터인 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은, 상기 비디오 비트스트림에 의해 나타내어지는 상기 비디오 시퀀스의 인지 품질(perceptual quality)을 결정하기 위해서 품질 추정 모델에서 이용되는 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 비디오 비트스트림은 H.264, MPEG-2, H.263, MPEG-4 및 HEVC/H.265 중 적어도 하나를 이용하여 인코딩되는 방법.
  13. 비디오 시퀀스에서 품질 결함을 검출하는 장치로서,
    비디오 시퀀스를 나타내는 비디오 비트스트림을 수신하도록 구성된 수신기; 및
    상기 비디오 시퀀스의 각각의 픽쳐에 대한 양자화 파라미터의 측정치를 결정하도록 구성된 결함 모듈 - 상기 결함 모듈은 상기 양자화 파라미터의 측정치에서의 급격한 변화가 발생할 때 품질 결함을 식별하도록 또한 구성됨 -
    을 포함하는 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 비디오 시퀀스의 각각의 픽쳐가 인트라 코딩된 픽쳐인지 여부를 결정하도록 구성된 픽쳐 타입 결정 모듈을 더 포함하고,
    상기 결함 모듈은 인트라 코딩된 픽쳐에 대해 상기 양자화 파라미터의 측정치에서의 급격한 변화가 발생할 때 품질 결함을 인트라 픽쳐 플리커로서 식별하도록 또한 구성되는 장치.
  15. 제13항 또는 제14항에 있어서, 상기 결함 모듈로부터의 결함 표시(defect indication) 및 상기 비디오 비트스트림을 수신하도록 구성된 품질 모듈을 더 포함하고, 상기 품질 모듈은 품질 모델을 적용하여 상기 비디오 비트스트림으로부터 복원된 비디오의 품질을 추정하도록 또한 구성되는 장치.
  16. 제15항에 있어서, 상기 품질 모듈은,
    상기 양자화 파라미터의 측정치의 차이;
    상기 픽쳐에서의 공간 디테일; 및
    상기 픽쳐에서의 이동의 양
    중 적어도 하나를 더 측정함으로써 상기 품질 결함의 크기를 결정하도록 또한 구성되는 장치.
  17. 컴퓨터 로직에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨터 로직으로 하여금 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 의해 정의된 방법을 수행하도록 하는 명령어들을 반송(carrying)하는 컴퓨터 판독가능 매체.
KR1020147015004A 2011-12-09 2011-12-09 비디오 비트스트림에서 품질 결함을 검출하는 방법 및 장치 KR20140096340A (ko)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/EP2011/072288 WO2013083199A1 (en) 2011-12-09 2011-12-09 Method and apparatus for detecting quality defects in a video bitstream

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020167017193A Division KR101742930B1 (ko) 2011-12-09 2011-12-09 비디오 비트스트림에서 품질 결함을 검출하는 방법 및 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20140096340A true KR20140096340A (ko) 2014-08-05

Family

ID=45349184

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020147015004A KR20140096340A (ko) 2011-12-09 2011-12-09 비디오 비트스트림에서 품질 결함을 검출하는 방법 및 장치
KR1020167017193A KR101742930B1 (ko) 2011-12-09 2011-12-09 비디오 비트스트림에서 품질 결함을 검출하는 방법 및 장치

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020167017193A KR101742930B1 (ko) 2011-12-09 2011-12-09 비디오 비트스트림에서 품질 결함을 검출하는 방법 및 장치

Country Status (10)

Country Link
US (2) US9686515B2 (ko)
EP (2) EP3432577A1 (ko)
JP (1) JP6009578B2 (ko)
KR (2) KR20140096340A (ko)
CN (1) CN104145480B (ko)
BR (1) BR112014013252A2 (ko)
MY (1) MY168193A (ko)
PT (1) PT2781101T (ko)
WO (1) WO2013083199A1 (ko)
ZA (1) ZA201403514B (ko)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103945219A (zh) * 2014-04-30 2014-07-23 北京邮电大学 一种网络侧视频质量监测系统
US10742708B2 (en) 2017-02-23 2020-08-11 Netflix, Inc. Iterative techniques for generating multiple encoded versions of a media title
US11153585B2 (en) 2017-02-23 2021-10-19 Netflix, Inc. Optimizing encoding operations when generating encoded versions of a media title
US10897618B2 (en) 2017-02-23 2021-01-19 Netflix, Inc. Techniques for positioning key frames within encoded video sequences
US11166034B2 (en) 2017-02-23 2021-11-02 Netflix, Inc. Comparing video encoders/decoders using shot-based encoding and a perceptual visual quality metric
US10666992B2 (en) 2017-07-18 2020-05-26 Netflix, Inc. Encoding techniques for optimizing distortion and bitrate
US10760366B2 (en) 2018-05-24 2020-09-01 Baker Hughes Oilfield Operations Llc Coiled tubing connector to electrical submersible pump
CN108921023A (zh) * 2018-05-31 2018-11-30 上海依图网络科技有限公司 一种确定低质量人像数据的方法及装置
EP4270947A1 (en) * 2022-04-26 2023-11-01 intoPIX s.a. Video encoding applying a refresh scheme
CN117893952A (zh) * 2024-03-15 2024-04-16 视睿（杭州）信息科技有限公司 基于深度学习的视频马赛克缺陷检测方法

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ATE330427T1 (de) * 2000-11-23 2006-07-15 Koninkl Philips Electronics Nv Videodekodierungsverfahren und entsprechender dekodierer
JP2002325254A (ja) 2001-02-26 2002-11-08 Ando Electric Co Ltd 動画符号評価装置及びシステム
US6750942B2 (en) * 2001-02-26 2004-06-15 Ando Electric Co., Ltd. Motion picture code evaluation apparatus and system
US7092448B2 (en) 2002-05-24 2006-08-15 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and system for estimating no-reference objective quality of video data
GB0228556D0 (en) * 2002-12-06 2003-01-15 British Telecomm Video quality measurement
US8081827B2 (en) * 2006-02-28 2011-12-20 Ricoh Co., Ltd. Compressed data image object feature extraction, ordering, and delivery
US8331438B2 (en) * 2007-06-05 2012-12-11 Microsoft Corporation Adaptive selection of picture-level quantization parameters for predicted video pictures
EP2232883B1 (en) * 2008-01-17 2012-08-08 Thomson Licensing Method for measuring flicker
JP2009260940A (ja) 2008-03-21 2009-11-05 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 映像品質客観評価方法、映像品質客観評価装置、およびプログラム
JP4861371B2 (ja) * 2008-06-27 2012-01-25 日本電信電話株式会社 映像品質推定装置、方法、およびプログラム
US20100027621A1 (en) * 2008-07-31 2010-02-04 Kabushiki Kaisha Toshiba Apparatus, method and computer program product for moving image generation
US20110216828A1 (en) * 2008-11-12 2011-09-08 Hua Yang I-frame de-flickering for gop-parallel multi-thread viceo encoding
US8582645B2 (en) * 2009-06-11 2013-11-12 Texas Instruments Incorporated Reducing flicker in the display of video streams
JP5484140B2 (ja) * 2010-03-17 2014-05-07 Ｋｄｄｉ株式会社 映像品質の客観画質評価装置
EP2373049A1 (en) * 2010-03-31 2011-10-05 British Telecommunications Public Limited Company Video quality measurement

Also Published As

Publication number Publication date
ZA201403514B (en) 2015-07-29
US9686515B2 (en) 2017-06-20
CN104145480A (zh) 2014-11-12
KR20160078525A (ko) 2016-07-04
PT2781101T (pt) 2019-01-10
JP2015503293A (ja) 2015-01-29
CN104145480B (zh) 2017-08-04
JP6009578B2 (ja) 2016-10-19
EP2781101B1 (en) 2018-10-24
US20180020242A1 (en) 2018-01-18
US10356441B2 (en) 2019-07-16
EP3432577A1 (en) 2019-01-23
EP2781101A1 (en) 2014-09-24
US20140294362A1 (en) 2014-10-02
KR101742930B1 (ko) 2017-06-01
WO2013083199A1 (en) 2013-06-13
MY168193A (en) 2018-10-15
BR112014013252A2 (pt) 2017-06-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10356441B2 (en) Method and apparatus for detecting quality defects in a video bitstream
CN109510919B (zh) 用于感知质量评估的场景变换检测的方法、设备和介质
KR101414435B1 (ko) 비디오 스트림 품질 평가 방법 및 장치
US9143776B2 (en) No-reference video/image quality measurement with compressed domain features
US9037743B2 (en) Methods and apparatus for providing a presentation quality signal
US20110255589A1 (en) Methods of compressing data and methods of assessing the same
CA2600750A1 (en) Content adaptive multimedia processing
US9077972B2 (en) Method and apparatus for assessing the quality of a video signal during encoding or compressing of the video signal
KR20140008508A (ko) 패킷 손실 가시도의 연속 추정에 기반한 객관적인 비디오 품질 평가 방법 및 장치
US20100111180A1 (en) Scene change detection
KR20140110881A (ko) 장면 컷 결함들을 고려한 비디오 품질 평가
JP5911563B2 (ja) ビットストリームレベルで動画品質を推定する方法及び装置
Tommasi et al. Packet losses and objective video quality metrics in H. 264 video streaming
CN108989818B (zh) 一种图像编码参数调整方法及装置
JP2010011112A (ja) 映像品質推定装置、方法、およびプログラム
JP2015530807A (ja) ビデオ品質評価のためにコンテンツ複雑性を推定する方法および装置
Wang et al. Network-based model for video packet importance considering both compression artifacts and packet losses
Garcia et al. Video streaming
Liao et al. A packet-layer video quality assessment model based on spatiotemporal complexity estimation
Yang et al. Temporal quality evaluation for enhancing compressed video
Wang et al. Ssim-based end-to-end distortion modeling for h. 264 video coding
Bivolarski Compression performance comparison in low delay real-time video for mobile applications
Yang et al. Video quality management for mobile video application

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application
A107 Divisional application of patent