WO2005076219A1 - Method, device, computer programme and data medium for estimating the perceptual quality of a decoded image - Google Patents

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WO2005076219A1
WO2005076219A1 PCT/FR2004/003331 FR2004003331W WO2005076219A1 WO 2005076219 A1 WO2005076219 A1 WO 2005076219A1 FR 2004003331 W FR2004003331 W FR 2004003331W WO 2005076219 A1 WO2005076219 A1 WO 2005076219A1
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WO
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data
block
image
badly
prediction
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Application number
PCT/FR2004/003331
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French (fr)
Inventor
Frédéric Loras
Original Assignee
France Telecom
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00Image coding
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00Image coding
    • G06T9/004Predictors, e.g. intraframe, interframe coding

Definitions

  • the invention relates to a method, a device and a computer program for estimating the perceptual quality of a decoded image as well as to a data medium containing the computer program.
  • Temporal predictive coding predicts the likely value of an element (pixel or video sequence) of an image based on its previous value and codes the difference between the two values, past and present.
  • Spatial predictive coding predicts the likely value of an element of an image (pixel or video element) using the value of another element of this same image and codes the difference between the respective values of these two elements .
  • Predictive coding thus allows effective compression of the image. However, it promotes the propagation of errors during decoding.
  • decoders To estimate the perceptual quality of the decoded image, i.e. the quality of the image as it is perceived by a person looking at it, decoders generally measure the rate of data loss or the proportion of data not decoded in the image, without taking into account the phenomenon of propagation of the errors.
  • the present invention aims to improve the estimation of the perceptual quality of a decoded image, the image having been coded according to a predictive coding method.
  • the invention relates to a method for estimating the quantity of badly decoded data of a block B, of an image I, said image I having been coded according to a predictive coding method, in which: quantity Q of non-predicted and badly decoded data of said block B penetratethe quantity Q 2 ⁇ l of data of block B shadow predicted is estimated on the basis of at least one data block A, of prediction and badly decoded, using the following formula: where Q A) represents the quantity of badly decoded data of block A, of prediction and ⁇ ,, represents the propagation coefficient of the error, and - we sum the quantities of badly decoded data Q and Q 2 ⁇ l in order to calculate the quantity total Q, of badly decoded data in block B ,.
  • the invention in fact consists in introducing a coefficient of propagation of the error in the calculation of the quantity of badly decoded data during the estimation of the perceptual quality of the image.
  • This error propagation coefficient translates the prediction relationship between the prediction block, that is to say the block on the basis of which the prediction is made, and the predicted block. It therefore makes it possible to quantify the propagation of errors. Thanks to this, the calculation of the quantity of badly decoded data takes account of the phenomenon of propagation of the error in time and in space. Consequently, the estimate of the quality of the image thus calculated corresponds better to that actually perceived by a person viewing the image.
  • the method of the invention makes it possible to take into account the fact that certain image data are not decoded correctly because they have been predicted on the basis of erroneous data.
  • the invention also relates to a method for estimating the quantity of badly decoded data of an image I, said image I being divided into a plurality of blocks B, and having been coded according to a predictive coding method, in which, for each block B fatiguethe method according to claim 1 is executed and the quantities Q, of badly decoded data for all the data blocks B, are added.
  • the value of the coefficient ⁇ ,, of propagation of the error between the blocks A j and B is calculated using a function translating the prediction relation between the blocks A, and B ,.
  • the value of the coefficient ⁇ ,, of propagation of the error between the blocks A, and B is between 0.2 and 0.8 when the block B, contains predicted data and data not predicted.
  • the values of the coefficient are determined empirically.
  • the invention also relates to a device for estimating the quantity of badly decoded data of an image I, comprising means for executing the steps of the method defined above.
  • the device comprises: - first estimation means arranged to estimate the quantity Q 1 ⁇ ( of data from each block B injurednot predicted and badly decoded, - second estimation means arranged to estimate the quantity Q 2 ⁇ l data of each block B captivepredicted on the basis of at least one block of data A, prediction and badly decoded, using the following formula: where Q AJ represents the quantity of badly decoded data of the block A j of prediction and ot j , represents the coefficient of propagation of the error, - first calculation means arranged to sum the quantities of badly decoded data Q and Q 2 , , in order to calculate the total quantity Q, of data badly decoded in block B, and - second calculation means arranged to sum the quantities Q, of badly decoded data for all the blocks B, in order to calculate the total quantity badly decoded image data.
  • the invention also relates to a computer program comprising program instructions for executing the method previously defined by a computer as well as a data medium containing the computer program.
  • the invention will be better understood using the following description of the method for estimating the amount of badly decoded data in an image I and of a device for estimating the amount of badly decoded data in this image I, according to a mode of particular embodiment of the invention, with reference to the drawings in which: - FIG. 1 represents a flow diagram of the steps of the method for estimating the quantity of badly decoded data of image I, according to the particular embodiment described, - FIG. 2 represents a functional block diagram of the device for estimating the quantity of badly decoded data of image I, according to the particular embodiment described and - FIG.
  • an image I is coded by a transmission device 1, according to a predictive spatial and temporal coding method, then transmitted to through a communication network 3 to a reception device 2, capable of decoding the image I.
  • a transmission device 1 During the transmission through the network 3, certain data of the image I are lost or distorted.
  • the device 2 here applies a known method of masking errors in order to reduce the amount of erroneous or missing data.
  • the reception device 2 performs steps 1 to 4, described below.
  • the image is divided into a plurality of data blocks B ,.
  • the decoding of each data block B uses two types of data: - non-predicted data, coming directly from the network 3, and - predicted data, reconstructed from one or more prediction data blocks belonging to the same image (in this case it is a spatial prediction) or to an earlier image (it is a time prediction in this case).
  • Step E2 the device 2 estimates the quantity Q 2 ⁇ l of data of block B wornpredicted on the basis of at least one block of data A, of prediction and badly decoded, using the following formula: Q AJ is the quantity of badly decoded data of block A, of prediction and ⁇ , is the propagation coefficient of the error.
  • Q AJ is the quantity of badly decoded data of block A, of prediction
  • is the propagation coefficient of the error.
  • l represents the wrong data portion decoded from block B, due to the phenomenon of propagation of the error during decoding.
  • the coefficient ⁇ ,, of propagation of the error depends on the prediction relation between the prediction block A, and the predicted block B ,.
  • the coefficient ⁇ is between 0.2 and 0.8, its value being determined empirically.
  • An empirical method for evaluating the value of the coefficient ⁇ consists in making the posteriori link between the calculated values Q Aj of quantities of badly decoded data of the prediction blocks A, and the overall perceptual quality of the reconstructed image.
  • a value of coefficient ⁇ less than 1 translates the dispersion of the error in time or in space thanks to the correct data to which the erroneous data coming from block A, are added.
  • the value of the coefficient ⁇ partially depends on the effectiveness of the error masking method used. The more efficient this method, the lower the value of the coefficient ⁇ .
  • Step E3 the device 2 sums the quantities of badly decoded data Q 1fl and Q 2 ⁇ l in order to calculate the total quantity Q, of badly decoded data in block B,.
  • the device 2 sums the quantities Q, of badly decoded data for all the data blocks B, in order to calculate the total amount of badly decoded data in the image I.
  • the reception device 2 shown in FIG. 2, comprises a decoding module 20, a module 21 for masking errors and a module 22 for estimating the perceptual quality of an image.
  • the decoding module 20, supplied with input by the coded image data received by the network 3, is intended to decode this image data.
  • the error masking module 21 connected as an input to an output of the decoding module 20, is arranged to mask this erroneous data, at least partially, using a known error masking technique.
  • the module 22 for estimating the perceptual quality of an image comprises a first estimation block 220, arranged to estimate the quantity Q of data of each block B penetratenot predicted and poorly decoded, and a second estimation block 221 , arranged to estimate the quantity Q 2pl of data of each block B captivepredicted on the basis of at least one block of data A, prediction and badly decoded.
  • the estimation module 22 also includes: a first calculation block 222, connected to the two estimation blocks 220 and 221, arranged to sum the quantities of badly decoded data Q and Q 2] l in order to calculate the total quantity Q , badly decoded data in block B, and - a second calculation block 223, connected to the first calculation block 222, arranged to sum the quantities Q, of badly decoded data for all the blocks B, in order to calculate the total quantity Q of badly decoded data of image I.
  • the invention which has just been described relates to a method and a device for estimating the quantity Q of badly decoded data of image I.
  • the process steps are executed by a computer under the command of program instructions. Consequently, the invention also relates to a computer program intended to be stored in or transmitted by a data medium comprising program instructions for executing the method by a computer as well as the data medium on which the program is implemented .
  • the data medium can be a hardware storage medium, for example a CD-ROM, a magnetic diskette or a hard disk, or else a transmissible medium such as an electrical, optical or radio signal, this signal being able to be transmitted through an electrical, optical or aerial cable.
  • the value of the coefficient ⁇ , of propagation of the error between the blocks A j and B is determined empirically, taking into account the respective proportions of the predicted data and of the non-predicted data coming directly from the network and the effectiveness of the masking method.
  • the value of the propagation coefficient ⁇ , is calculated, using a function translating the prediction relation between blocks A, and B ,.
  • a function for calculating the coefficient a ⁇ translating the prediction relationship between the blocks Aj and B within the framework of the H.261 video compression standards (ITU Recommendation -T H.261).
  • This function for calculating the propagation coefficient ⁇ is also applicable to the video compression standards H.263 (ITU-T Recommendation H.263 rev2) and MPEG-4 Part 2 (ISO / IEC / 14496/2 MPEG-4 visual ).
  • Nb Bllrans is represented by the number of coefficients "TCOEFF" of the current block and Nb B ⁇ max is represented by the maximum number of "TCOEFF" that it is possible to transmit for this block.
  • all the data in prediction block B come from the

Abstract

The invention concerns a method for estimating the amount of improperly decoded data of a block Bi of an image, said image I having been coded in accordance with a predictive coding method, which consists in: estimating the amount Q1,i of unpredicted and improperly coded data of said block Bi (E1); estimating the amount Q2,i of block BI data predicted on the basis of at least one prediction data block Aj and improperly coded (E2), using the following formula: Q2,i = αji *QAj wherein QAj represents the amount of improperly coded data of the prediction block Aj and αji represents the error propagation coefficient; and in totalling the amount of improperly coded data Q1,i et Q2,i (E3) to calculate the total amount Qi of improperly coded data in the block Bi.

Description

Procédé , dispositif, programme d'ordinateur et support de données pour estimer la qualité perceptuelle d'une image décodée Method, device, computer program and data carrier for estimating the perceptual quality of a decoded image
L'invention concerne un procédé, un dispositif et un programme d'ordinateur pour estimer la qualité perceptuelle d'une image décodée ainsi qu'un support de données contenant le programme d'ordinateur. Dans le domaine de la compression d'images fixes ou animées, il est connu de coder les images par une méthode de codage prédictif spatial ou temporel. Le codage prédictif temporel prévoit la valeur probable d'un élément (pixel ou séquence vidéo) d'une image en se basant sur sa valeur antérieure et code la différence entre les deux valeurs, passée et présente. Le codage prédictif spatial prévoit la valeur probable d'un élément d'une image (pixel ou élément vidéo) à l'aide de la valeur d'un autre élément de cette même image et code la différence entre les valeurs respectives de ces deux éléments. Le codage prédictif permet ainsi une compression effective de l'image. Cependant, il favorise la propagation des erreurs lors du décodage. En effet, si une erreur s'est introduite dans un élément de l'image après le codage de celui-ci, par exemple lors de la transmission de l'image entre un émetteur ayant codé l'image et un récepteur apte à la décoder, cette erreur se répand lors du décodage dans tous les autres éléments d'image prédits sur la base de cet élément erroné. Ainsi, du fait du caractère prédictif spatial et/ou temporel de la méthode de codage des données, les erreurs de transmission se répandent dans l'image spatialement et/ou temporellement. Pour dissimuler les erreurs, il est connu d'utiliser des méthodes de masquage des erreurs consistant, par exemple, à remplacer des données manquantes ou erronées par d'autres données correctes de la même image ou d'une image antérieure. Les méthodes de masquage permettent de réduire les erreurs dans les données décodées et d'améliorer par conséquent la qualité perceptuelle de l'image. Toutefois, elles ne sont pas totalement efficaces. Certaines données demeurent incorrectes même après avoir été masquées. Pour estimer la qualité perceptuelle de l'image décodée, c'est-à-dire la qualité de l'image telle qu'elle est perçue par une personne qui la regarde, les décodeurs mesurent généralement le taux de pertes de données ou la proportion de données non décodées dans l'image, sans tenir compte du phénomène de propagation des erreurs. La présente invention vise à améliorer l'estimation de la qualité perceptuelle d'une image décodée, l'image ayant été codée suivant une méthode de codage prédictif. A cet effet, l'invention concerne un procédé pour estimer la quantité de données mal décodées d'un bloc B, d'une image I, ladite image I ayant été codée suivant une méthode de codage prédictif, dans lequel : - on estime la quantité Q de données non prédites et mal décodées dudit bloc B„ on estime la quantité Q2ιl de données du bloc B„ prédites sur la base d'au moins un bloc de données A, de prédiction et mal décodées, à l'aide de la formule suivante :
Figure imgf000003_0001
où QA) représente la quantité de données mal décodées du bloc A, de prédiction et α,, représente le coefficient de propagation de l'erreur, et - on somme les quantités de données mal décodées Q et Q2ιl afin de calculer la quantité totale Q, de données mal décodées dans le bloc B,. L'invention consiste en fait à introduire un coefficient de propagation de l'erreur dans le calcul de la quantité de données mal décodée lors de l'estimation de la qualité perceptuelle de l'image. Ce coefficient de propagation de l'erreur traduit la relation de prédiction entre le bloc de prédiction, c'est-à-dire le bloc sur la base duquel la prédiction est faite, et le bloc prédit. Il permet donc de quantifier la propagation des erreurs. Grâce à cela, le calcul de la quantité de données mal décodées tient compte du phénomène de propagation de l'erreur dans le temps et dans l'espace. Par conséquent, l'estimation de la qualité de l'image ainsi calculée correspond mieux à celle effectivement perçue par une personne qui regarde l'image. En définitive, le procédé de l'invention permet de tenir compte du fait que certaines données de l'image ne sont pas décodées correctement parce qu'elles ont été prédites sur la base de données erronées. L'invention concerne également un procédé pour estimer la quantité de données mal décodées d'une image I, ladite image I étant divisée en une pluralité de blocs B, et ayant été codée suivant une méthode de codage prédictif, dans lequel, pour chaque bloc B„ on exécute le procédé selon la revendication 1 et on somme les quantités Q, de données mal décodées pour l'ensemble des blocs de données B,. Dans un mode de réalisation particulier, la valeur du coefficient α,, de propagation de l'erreur entre les blocs Aj et B, est calculée à l'aide d'une fonction traduisant la relation de prédiction entre les blocs A, et B,. Dans un autre mode de réalisation, la valeur du coefficient α,, de propagation de l'erreur entre les blocs A, et B, est comprise entre 0,2 et 0,8 lorsque le bloc B, contient des données prédites et des données non prédites. Dans ce cas, les valeurs du coefficient sont déterminées de façon empirique. L'invention concerne également un dispositif pour estimer la quantité de données mal décodées d'une image I, comprenant des moyens pour exécuter les étapes du procédé défini ci-dessus. De préférence, le dispositif comprend : - des premiers moyens d'estimation agencés pour estimer la quantité Q1ι( de données de chaque bloc B„ non prédites et mal décodées, - des seconds moyens d'estimation agencés pour estimer la quantité Q2ιl de données de chaque bloc B„ prédites sur la base d'au moins un bloc de données A, de prédiction et mal décodées, l'aide de la formule suivante :
Figure imgf000004_0001
où QAJ représente la quantité de données mal décodées du bloc Aj de prédiction et otj, représente le coefficient de propagation de l'erreur, - des premiers moyens de calcul agencés pour sommer les quantités de données mal décodées Q et Q2,, afin de calculer la quantité totale Q, de données mal décodées dans le bloc B, et - des seconds moyens de calcul agencés pour sommer les quantités Q, de données mal décodées pour l'ensemble des blocs B, afin de calculer la quantité totale de données mal décodées de l'image. L'invention concerne encore un programme d'ordinateur comprenant des instructions de programme pour faire exécuter le procédé précédemment défini par un ordinateur ainsi qu'un support de données contenant le programme d'ordinateur. L'invention sera mieux comprise à l'aide de la description suivante du procédé pour estimer la quantité de données mal décodées dans une image I et d'un dispositif pour estimer la quantité de données mal décodées dans cette image I, selon un mode de réalisation particulier de l'invention, en référence aux dessins sur lesquels : - la figure 1 représente un organigramme des étapes du procédé pour estimer la quantité de données mal décodées de l'image I, selon le mode de réalisation particulier décrit, - la figure 2 représente un schéma bloc fonctionnel du dispositif pour estimer la quantité de données mal décodées de l'image I, selon la forme de réalisation particulière décrite et - la figure 3 représente un dispositif d'émission, un dispositif de réception et un réseau de communication. Dans l'exemple particulier de l'invention, une image I est codée par un dispositif d'émission 1 , suivant une méthode de codage prédictif spatial et temporel, puis transmise à travers un réseau de communication 3 vers un dispositif de réception 2, apte à décoder l'image I. Lors de la transmission à travers le réseau 3, certaines données de l'image I sont perdues ou faussées. En réception, le dispositif 2 applique ici une méthode connue de masquage des erreurs afin de réduire la quantité de données erronées ou manquantes. Afin d'évaluer la qualité perceptuelle de l'image, autrement dit la qualité de l'image telle qu'elle est perçue par une personne qui la regarde, le dispositif de réception 2 exécute les étapes 1 à 4, décrites ci-après. Dans l'exemple particulier de la description, l'image est divisée en une pluralité de blocs de données B,. Le décodage de chaque bloc de données B, utilise deux types de données : - des données non prédites, provenant directement du réseau 3, et - des données prédites, reconstruites à partir d'un ou de plusieurs blocs de données de prédiction appartenant à la même image (il s'agit dans ce cas d'une prédiction spatiale) ou à une image antérieure (il s'agit dans ce cas d'une prédiction temporelle). Pour estimer la quantité de données mal décodées dans chaque bloc de données B„ le dispositif 2 exécute d'abord les étapes 1 à 3 suivantes : Etape E1 : le dispositif 2 estime la quantité Q^, de données du bloc B, non prédites et mal décodées à l'aide de la formule suivante : Ql, = β*Q. max = (Pl*β2)*Q. max où Q, max représente la quantité maximale de données mal décodées du bloc B„ ici égale à la quantité totale de données du bloc B„ p! représente la proportion de données du bloc B, décodées sans prédiction, sur la base de données provenant directement du réseau 3, et β2 représente la proportion de données mal décodées parmi ces données décodées sans prédiction (à savoir parmi les β2 *Q, max données). Si toutes les données utilisées pour décoder le bloc B, proviennent du réseau, le coefficient β-i est égal à 1. Si toutes les données provenant du réseau sont correctes, le coefficient β2 est égal à 0. En revanche, si toutes les données provenant du réseau sont perdues, β2 est égal à 1. Si seulement la moitié des données provenant du réseau sont correctes, β2 est égal à Yz. Etape E2 : le dispositif 2 estime la quantité Q2ιl de données du bloc B„ prédites sur la base d'au moins un bloc de données A, de prédiction et mal décodées, à l'aide de la formule suivante :
Figure imgf000005_0001
QAJ est la quantité de données mal décodées du bloc A, de prédiction et α, est le coefficient de propagation de l'erreur. La quantité Q2|l représente la portion de données mal décodées du bloc B, due au phénomène de propagation de l'erreur lors du décodage. Le coefficient α,, de propagation de l'erreur dépend de la relation de prédiction entre le bloc de prédiction A, et le bloc prédit B,. Dans le cas où le bloc B, est totalement prédit sur la base du bloc de prédiction A,, α,, vaut 1 , la dépendance entre A, et B, étant totale Dans le cas contraire où le bloc B, n'est pas prédit sur la base du bloc A,, α,, vaut 0, aucune dépendance de prédiction n'existant entre les blocs A, et B,. Dans le cas où le bloc B, est partiellement prédit sur la base du bloc A,, le coefficient α,, est compris entre 0,2 et 0,8, sa valeur étant déterminée de façon empirique. Une méthode empirique pour évaluer la valeur du coefficient α,, consiste à faire le lien a posteriori entre les valeurs calculées QAj de quantités de données mal décodées des blocs de prédiction A, et la qualité perceptuelle globale de l'image reconstruite. On peut, par exemple, attribuer subjectivement des notes à la qualité des images reconstruites et déterminer rétrospectivement la valeur de α,, qui permettrait d'obtenir les valeurs de QAj les plus proches des notes précédemment attribuées. Une valeur de coefficient α,, inférieure à 1 traduit la dispersion de l'erreur dans le temps ou dans l'espace grâce aux données correctes auxquelles les données erronées provenant du bloc A, sont additionnées. En outre, dans le cas où, comme en l'espèce, le dispositif de décodage 2 masque les erreurs, la valeur du coefficient α,, dépend partiellement de l'efficacité de la méthode de masquage des erreurs utilisée. Plus cette méthode est efficace, plus la valeur du coefficient α, est faible. Dans l'exemple particulier de la description, une méthode de masquage des erreurs étant appliquée, la valeur du coefficient de propagation α, est fixée à 0,7. Des expériences ont montré que cette valeur donne de bons résultats. Dans le cas où le bloc B, est prédit sur la base de plusieurs blocs de prédiction AJ? la quantité Q2ιl de données mal décodées, du fait de la propagation de l'erreur, est égale à : - Aj
The invention relates to a method, a device and a computer program for estimating the perceptual quality of a decoded image as well as to a data medium containing the computer program. In the field of compression of still or moving images, it is known to code the images by a method of predictive spatial or temporal coding. Temporal predictive coding predicts the likely value of an element (pixel or video sequence) of an image based on its previous value and codes the difference between the two values, past and present. Spatial predictive coding predicts the likely value of an element of an image (pixel or video element) using the value of another element of this same image and codes the difference between the respective values of these two elements . Predictive coding thus allows effective compression of the image. However, it promotes the propagation of errors during decoding. Indeed, if an error is introduced in an element of the image after the coding of this one, for example during the transmission of the image between a transmitter having coded the image and a receiver able to decode it , this error spreads during decoding in all the other picture elements predicted on the basis of this erroneous element. Thus, due to the spatial and / or temporal predictive nature of the data coding method, the transmission errors spread in the image spatially and / or temporally. To hide errors, it is known to use error masking methods consisting, for example, in replacing missing or erroneous data by other correct data of the same image or of an earlier image. The masking methods make it possible to reduce the errors in the decoded data and consequently to improve the perceptual quality of the image. However, they are not completely effective. Some data remains incorrect even after being hidden. To estimate the perceptual quality of the decoded image, i.e. the quality of the image as it is perceived by a person looking at it, decoders generally measure the rate of data loss or the proportion of data not decoded in the image, without taking into account the phenomenon of propagation of the errors. The present invention aims to improve the estimation of the perceptual quality of a decoded image, the image having been coded according to a predictive coding method. To this end, the invention relates to a method for estimating the quantity of badly decoded data of a block B, of an image I, said image I having been coded according to a predictive coding method, in which: quantity Q of non-predicted and badly decoded data of said block B „the quantity Q 2ιl of data of block B„ predicted is estimated on the basis of at least one data block A, of prediction and badly decoded, using the following formula:
Figure imgf000003_0001
where Q A) represents the quantity of badly decoded data of block A, of prediction and α ,, represents the propagation coefficient of the error, and - we sum the quantities of badly decoded data Q and Q 2ιl in order to calculate the quantity total Q, of badly decoded data in block B ,. The invention in fact consists in introducing a coefficient of propagation of the error in the calculation of the quantity of badly decoded data during the estimation of the perceptual quality of the image. This error propagation coefficient translates the prediction relationship between the prediction block, that is to say the block on the basis of which the prediction is made, and the predicted block. It therefore makes it possible to quantify the propagation of errors. Thanks to this, the calculation of the quantity of badly decoded data takes account of the phenomenon of propagation of the error in time and in space. Consequently, the estimate of the quality of the image thus calculated corresponds better to that actually perceived by a person viewing the image. Ultimately, the method of the invention makes it possible to take into account the fact that certain image data are not decoded correctly because they have been predicted on the basis of erroneous data. The invention also relates to a method for estimating the quantity of badly decoded data of an image I, said image I being divided into a plurality of blocks B, and having been coded according to a predictive coding method, in which, for each block B „the method according to claim 1 is executed and the quantities Q, of badly decoded data for all the data blocks B, are added. In a particular embodiment, the value of the coefficient α ,, of propagation of the error between the blocks A j and B, is calculated using a function translating the prediction relation between the blocks A, and B ,. In another embodiment, the value of the coefficient α ,, of propagation of the error between the blocks A, and B, is between 0.2 and 0.8 when the block B, contains predicted data and data not predicted. In this case, the values of the coefficient are determined empirically. The invention also relates to a device for estimating the quantity of badly decoded data of an image I, comprising means for executing the steps of the method defined above. Preferably, the device comprises: - first estimation means arranged to estimate the quantity Q 1ι ( of data from each block B „not predicted and badly decoded, - second estimation means arranged to estimate the quantity Q 2ιl data of each block B „predicted on the basis of at least one block of data A, prediction and badly decoded, using the following formula:
Figure imgf000004_0001
where Q AJ represents the quantity of badly decoded data of the block A j of prediction and ot j , represents the coefficient of propagation of the error, - first calculation means arranged to sum the quantities of badly decoded data Q and Q 2 , , in order to calculate the total quantity Q, of data badly decoded in block B, and - second calculation means arranged to sum the quantities Q, of badly decoded data for all the blocks B, in order to calculate the total quantity badly decoded image data. The invention also relates to a computer program comprising program instructions for executing the method previously defined by a computer as well as a data medium containing the computer program. The invention will be better understood using the following description of the method for estimating the amount of badly decoded data in an image I and of a device for estimating the amount of badly decoded data in this image I, according to a mode of particular embodiment of the invention, with reference to the drawings in which: - FIG. 1 represents a flow diagram of the steps of the method for estimating the quantity of badly decoded data of image I, according to the particular embodiment described, - FIG. 2 represents a functional block diagram of the device for estimating the quantity of badly decoded data of image I, according to the particular embodiment described and - FIG. 3 represents a transmission device, a reception device and a communication network . In the particular example of the invention, an image I is coded by a transmission device 1, according to a predictive spatial and temporal coding method, then transmitted to through a communication network 3 to a reception device 2, capable of decoding the image I. During the transmission through the network 3, certain data of the image I are lost or distorted. On reception, the device 2 here applies a known method of masking errors in order to reduce the amount of erroneous or missing data. In order to assess the perceptual quality of the image, in other words the quality of the image as it is perceived by a person looking at it, the reception device 2 performs steps 1 to 4, described below. In the particular example of the description, the image is divided into a plurality of data blocks B ,. The decoding of each data block B uses two types of data: - non-predicted data, coming directly from the network 3, and - predicted data, reconstructed from one or more prediction data blocks belonging to the same image (in this case it is a spatial prediction) or to an earlier image (it is a time prediction in this case). To estimate the quantity of badly decoded data in each block of data B, the device 2 first performs the following steps 1 to 3: Step E1: the device 2 estimates the quantity Q ^ of data in block B, not predicted and incorrectly decoded using the following formula: Ql, = β * Q. max = (Pl * β2) * Q. max where Q, max represents the maximum quantity of badly decoded data of block B „here equal to the total quantity of data of block B„ p ! represents the proportion of data in block B, decoded without prediction, on the basis of data coming directly from the network 3, and β 2 represents the proportion of badly decoded data among these data decoded without prediction (namely among the β 2 * Q, max data). If all the data used to decode the block B, come from the network, the coefficient β-i is equal to 1. If all the data coming from the network are correct, the coefficient β 2 is equal to 0. On the other hand, if all the data from the network is lost, β 2 is equal to 1. If only half of the data from the network is correct, β 2 is equal to Yz. Step E2: the device 2 estimates the quantity Q 2ιl of data of block B „predicted on the basis of at least one block of data A, of prediction and badly decoded, using the following formula:
Figure imgf000005_0001
Q AJ is the quantity of badly decoded data of block A, of prediction and α, is the propagation coefficient of the error. The quantity Q 2 | l represents the wrong data portion decoded from block B, due to the phenomenon of propagation of the error during decoding. The coefficient α ,, of propagation of the error depends on the prediction relation between the prediction block A, and the predicted block B ,. In the case where the block B, is totally predicted on the basis of the prediction block A ,, α ,, is worth 1, the dependence between A, and B, being total In the opposite case where the block B, is not predicted on the basis of block A ,, α ,, is worth 0, no prediction dependence existing between blocks A, and B ,. In the case where block B, is partially predicted on the basis of block A ,, the coefficient α ,, is between 0.2 and 0.8, its value being determined empirically. An empirical method for evaluating the value of the coefficient α ,, consists in making the posteriori link between the calculated values Q Aj of quantities of badly decoded data of the prediction blocks A, and the overall perceptual quality of the reconstructed image. It is possible, for example, to subjectively assign ratings to the quality of the reconstructed images and retrospectively determine the value of α ,, which would make it possible to obtain the values of Q Aj closest to the previously assigned ratings. A value of coefficient α ,, less than 1 translates the dispersion of the error in time or in space thanks to the correct data to which the erroneous data coming from block A, are added. In addition, in the case where, as in the present case, the decoding device 2 masks the errors, the value of the coefficient α ,, partially depends on the effectiveness of the error masking method used. The more efficient this method, the lower the value of the coefficient α. In the particular example of the description, an error masking method being applied, the value of the propagation coefficient α, is fixed at 0.7. Experiments have shown that this value gives good results. In the case where block B, is predicted on the basis of several prediction blocks A J? the quantity Q 2ιl of badly decoded data, due to the propagation of the error, is equal to: - Aj
Etape E3 : le dispositif 2 somme les quantités de données mal décodées Q1fl et Q2ιl afin de calculer la quantité totale Q, de données mal décodées dans le bloc B,. Lors d'une étape E4, le dispositif 2 somme les quantités Q, de données mal décodées pour l'ensemble des blocs de données B, afin de calculer la quantité totale de données mal décodées dans l'image I. Le dispositif de réception 2, représenté sur la figure 2, comprend un module de décodage 20, un module 21 de masquage des erreurs et un module 22 d'estimation de la qualité perceptuelle d'une image. Le module de décodage 20, alimenté en entrée par les données d'image codées reçues par le réseau 3, est destiné à décoder ces données d'image. On rappelle ici que, du fait de la transmission, certaines données d'image, reçues par le dispositif 2, peuvent être manquantes ou erronées. Le module 21 de masquage des erreurs, relié en entrée à une sortie du module de décodage 20, est agencé pour masquer ces données erronées, au moins partiellement, à l'aide d'une technique de masquage d'erreurs connue. Le module 22 d'estimation de la qualité perceptuelle d'une image comprend un premier bloc d'estimation 220, agencé pour estimer la quantité Q de données de chaque bloc B„ non prédites et mal décodées, et un second bloc d'estimation 221 , agencé pour estimer la quantité Q2pl de données de chaque bloc B„ prédites sur la base d'au moins un bloc de données A, de prédiction et mal décodées. Les quantités de données mal décodées Q, et Q2τl sont calculées à l'aide des formules précédemment indiquées dans la description du procédé. Le module d'estimation 22 comprend également : - un premier bloc de calcul 222, relié aux deux blocs d'estimation 220 et 221 , agencé pour sommer les quantités de données mal décodées Q et Q2]l afin de calculer la quantité totale Q, de données mal décodées dans le bloc B, et - un second bloc de calcul 223, relié au premier bloc de calcul 222, agencé pour sommer les quantités Q, de données mal décodées pour l'ensemble des blocs B, afin de calculer la quantité totale Q de données mal décodées de l'image I. L'invention qui vient d'être décrite concerne un procédé et un dispositif pour estimer la quantité Q de données mal décodées d'une image I. Dans un mode de réalisation préféré, les étapes du procédé sont exécutées par un ordinateur sous la commande d'instructions du programme. Par conséquent, l'invention concerne également un programme d'ordinateur destiné à être stocké dans ou transmis par un support de données comprenant des instructions de programme pour faire exécuter le procédé par un ordinateur ainsi que le support de données sur lequel le programme est implémenté. Le support de données peut être un support matériel de stockage, par exemple un CD-ROM, une disquette magnétique ou un disque dur, ou bien un support transmissible tel qu'un signal électrique, optique ou radio, ce signal pouvant être transmis à travers un câble électrique, optique ou par voie aérienne. Dans la description qui précède, la valeur du coefficient α,, de propagation de l'erreur entre les blocs Aj et B, est déterminée de façon empirique, en tenant compte des proportions respectives des données prédites et des données non prédites provenant directement du réseau et de l'efficacité de la méthode de masquage. Dans une autre forme de réalisation, la valeur du coefficient de propagation α,, est calculée, à l'aide d'une fonction traduisant la relation de prédiction entre les blocs A, et B,. A titre d'exemple illustratif non limitatif, on va maintenant donner un exemple particulier de fonction de calcul du coefficient aβ traduisant la relation de prédiction entre les blocs Aj et B, dans le cadre des normes de compression vidéo H.261 (Recommandation UIT-T H.261). Cette fonction de calcul du coefficient de propagation α,, est également applicable aux normes de compression vidéo H.263 (Recommandation UIT-T H.263 rev2) et MPEG-4 Part 2 (ISO/IEC/14496/2 MPEG-4 visual ). Le coefficient de propagation aβ est calculé de la manière suivante : - s'il n'y a aucune dépendance entre le bloc de prédiction Aj et le bloc prédit B„ alors β = 0 sinon rt = 1 N ' •b ~ Bitrans
Figure imgf000008_0001
où NbBllrans représente le nombre de données du bloc B, provenant directement du réseau, autrement dit les données non prédites du bloc B„ et NbΛ max représente le nombre maximal de données que peut contenir le bloc B,. On notera dans les normes de compression vidéo « ITU-T H.261 », « ITU-T H.263 » et « ISO/IEC/14496/2 MPEG-4 visual », la quantité de donnés NbBllrans est représentée par le nombre de coefficients « TCOEFF » du bloc en cours et NbBι max est représenté par le nombre maximal de « TCOEFF » qu'il est possible de transmettre pour ce bloc. A titre d'exemple illustratif, on va expliciter deux cas particuliers de calcul du coefficient de propagation aβ . Dans un premier cas, aucune donnée propre au bloc B, ne provient du réseau. Il en résulte que NbBttrms = 0 et donc α , = 1 - Le bloc prédit B, est totalement dépendant du bloc de prédiction Aj. Dans un second cas, toutes les données du bloc de prédiction B, proviennent du
Step E3: the device 2 sums the quantities of badly decoded data Q 1fl and Q 2ιl in order to calculate the total quantity Q, of badly decoded data in block B,. During a step E4, the device 2 sums the quantities Q, of badly decoded data for all the data blocks B, in order to calculate the total amount of badly decoded data in the image I. The reception device 2 , shown in FIG. 2, comprises a decoding module 20, a module 21 for masking errors and a module 22 for estimating the perceptual quality of an image. The decoding module 20, supplied with input by the coded image data received by the network 3, is intended to decode this image data. It is recalled here that, due to the transmission, certain image data, received by the device 2, may be missing or erroneous. The error masking module 21, connected as an input to an output of the decoding module 20, is arranged to mask this erroneous data, at least partially, using a known error masking technique. The module 22 for estimating the perceptual quality of an image comprises a first estimation block 220, arranged to estimate the quantity Q of data of each block B „not predicted and poorly decoded, and a second estimation block 221 , arranged to estimate the quantity Q 2pl of data of each block B „predicted on the basis of at least one block of data A, prediction and badly decoded. The amounts of badly decoded data Q , and Q 2τl are calculated using the formulas previously indicated in the description of the process. The estimation module 22 also includes: a first calculation block 222, connected to the two estimation blocks 220 and 221, arranged to sum the quantities of badly decoded data Q and Q 2] l in order to calculate the total quantity Q , badly decoded data in block B, and - a second calculation block 223, connected to the first calculation block 222, arranged to sum the quantities Q, of badly decoded data for all the blocks B, in order to calculate the total quantity Q of badly decoded data of image I. The invention which has just been described relates to a method and a device for estimating the quantity Q of badly decoded data of image I. In a preferred embodiment, the process steps are executed by a computer under the command of program instructions. Consequently, the invention also relates to a computer program intended to be stored in or transmitted by a data medium comprising program instructions for executing the method by a computer as well as the data medium on which the program is implemented . The data medium can be a hardware storage medium, for example a CD-ROM, a magnetic diskette or a hard disk, or else a transmissible medium such as an electrical, optical or radio signal, this signal being able to be transmitted through an electrical, optical or aerial cable. In the above description, the value of the coefficient α ,, of propagation of the error between the blocks A j and B, is determined empirically, taking into account the respective proportions of the predicted data and of the non-predicted data coming directly from the network and the effectiveness of the masking method. In another embodiment, the value of the propagation coefficient α ,, is calculated, using a function translating the prediction relation between blocks A, and B ,. As a nonlimiting illustrative example, we will now give a particular example of a function for calculating the coefficient a β translating the prediction relationship between the blocks Aj and B, within the framework of the H.261 video compression standards (ITU Recommendation -T H.261). This function for calculating the propagation coefficient α ,, is also applicable to the video compression standards H.263 (ITU-T Recommendation H.263 rev2) and MPEG-4 Part 2 (ISO / IEC / 14496/2 MPEG-4 visual ). The propagation coefficient a β is calculated as follows: - if there is no dependence between the prediction block A j and the predicted block B „then β = 0 otherwise rt = 1 N '• b ~ Bitrans
Figure imgf000008_0001
where Nb Bllrans represents the number of data in block B, coming directly from the network, in other words the non-predicted data in block B „and Nb Λ max represents the maximum number of data that block B can contain. Note in the video compression standards “ITU-T H.261”, “ITU-T H.263” and “ISO / IEC / 14496/2 MPEG-4 visual”, the quantity of data Nb Bllrans is represented by the number of coefficients "TCOEFF" of the current block and Nb Bι max is represented by the maximum number of "TCOEFF" that it is possible to transmit for this block. As an illustrative example, we will explain two particular cases of calculation of the propagation coefficient a β . In the first case, no data specific to block B, comes from the network. It follows that Nb Bttrms = 0 and therefore α, = 1 - The predicted block B, is totally dependent on the prediction block A j . In a second case, all the data in prediction block B, come from the
réseau : = 1 ?JIU≡ — = 1 — = - • Les données de B, sont sommées aux données de 2 χ Nbfl( max 2 2network: = 1 ? JIU≡ - = 1 - = - • The data of B, are added to the data of 2 χ Nb fl (max 2 2
Aj. La proportion de dépendance de B, sur A, est alors de 1A On soulignera que le calcul du coefficient de propagation aβ dépend intimement de la manière dont est faite cette prédiction. Pour la norme H.264 (ITU-T H.264), il faudrait le calculer de manière encore différente. Dans ce cas, la valeur du coefficient de propagation est déterminée de façon plus précise mais nécessite des calculs beaucoup plus importants. Up to date The proportion of dependence of B, on A, is then 1 A It will be emphasized that the calculation of the propagation coefficient a β depends intimately on the way in which this prediction is made. For the H.264 standard (ITU-T H.264), it would have to be calculated in a different way. In this case, the value of the propagation coefficient is determined more precisely but requires much larger calculations.

Claims

Revendications claims
1. Procédé pour estimer la quantité de données mal décodées d'un bloc B, d'une image I, ladite image I ayant été codée suivant une méthode de codage prédictif, dans lequel : - on estime la quantité Q de données non prédites et mal décodées dudit bloc B, (E1), - on estime la quantité Q2,, de données du bloc B„ prédites sur la base d'au moins un bloc de données Aj de prédiction et mal décodées (E2), à l'aide de la formule suivante :
Figure imgf000009_0001
où QAJ représente la quantité de données mal décodées du bloc A, de prédiction et ccj, représente le coefficient de propagation de l'erreur, et - on somme les quantités de données mal décodées Q et Q2,, (E3) afin de calculer la quantité totale Q, de données mal décodées dans le bloc B,.
1. Method for estimating the quantity of badly decoded data of a block B, of an image I, said image I having been coded according to a predictive coding method, in which: - the quantity Q of non-predicted data is estimated and badly decoded from said block B, (E1), - the quantity Q 2 ,, of data of block B „predicted on the basis of at least one data block A j of prediction and badly decoded (E2) is estimated at l using the following formula:
Figure imgf000009_0001
where Q AJ represents the quantity of badly decoded data of block A, of prediction and cc j , represents the coefficient of propagation of the error, and - we sum the quantities of badly decoded data Q and Q 2 ,, (E3) so to calculate the total quantity Q, of data badly decoded in block B ,.
2. Procédé pour estimer la quantité de données mal décodées d'une image I, ladite image I étant divisée en une pluralité de blocs B, et ayant été codée suivant une méthode de codage prédictif, dans lequel, pour chaque bloc B„ on exécute le procédé selon la revendication 1 et on somme les quantités Q, de données mal décodées pour l'ensemble des blocs de données B, (E4).2. Method for estimating the quantity of badly decoded data of an image I, said image I being divided into a plurality of blocks B, and having been coded according to a predictive coding method, in which, for each block B „, we execute the method according to claim 1 and the quantities Q, of badly decoded data for all the data blocks B, (E4) are added.
3. Procédé selon l'une des revendications 1 et 2, dans lequel la valeur du coefficient α,, de propagation de l'erreur entre les blocs Aj et B, est calculée à l'aide d'une fonction traduisant la relation de prédiction entre les blocs A, et B,.3. Method according to one of claims 1 and 2, wherein the value of the coefficient α ,, of propagation of the error between the blocks A j and B, is calculated using a function translating the relation of prediction between blocks A, and B ,.
4. Procédé selon l'une des revendications 1 et 2, dans lequel la valeur du coefficient α,, de propagation de l'erreur entre les blocs A, et B, est comprise entre 0,2 et 0,8 lorsque le bloc B, contient des données prédites et des données non prédites.4. Method according to one of claims 1 and 2, wherein the value of the coefficient α ,, of propagation of the error between the blocks A, and B, is between 0.2 and 0.8 when the block B , contains predicted data and non-predicted data.
5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, dans lequel, lors de l'étape (E2) d'estimation de la quantité Q2,, de données du bloc B„ dans le cas où les données du bloc B, sont codées sur la base d'une pluralité de blocs de prédiction A,, la quantité Q2ιl de données est égale à :
Figure imgf000009_0002
5. Method according to one of claims 1 to 4, in which, during step (E2) of estimating the quantity Q 2 ,, of data of block B „in the case where the data of block B, are coded on the basis of a plurality of prediction blocks A ,, the quantity Q 2ιl of data is equal to:
Figure imgf000009_0002
6. Dispositif pour estimer la quantité de données mal décodées d'une image I, comprenant des moyens pour exécuter les étapes du procédé selon l'une des revendications 2 à 5.6. Device for estimating the quantity of badly decoded data of an image I, comprising means for executing the steps of the method according to one of claims 2 to 5.
7. Dispositif selon la revendication 6, dans lequel il est prévu :7. Device according to claim 6, in which it is provided:
- des premiers moyens d'estimation (220) agencés pour estimer la quantité Qi,, de données de chaque bloc B„ non prédites et mal décodées,- first means of estimation (220) arranged to estimate the quantity Qi,, data of each block B "not predicted and decoded bad,
- des seconds moyens d'estimation (221 ) agencés pour estimer la quantité Q2|l de données de chaque bloc B„ prédites sur la base d'au moins un bloc de données Aj de prédiction et mal décodées, l'aide de la formule suivante : Q2l, = aj *QA, où QAj représente la quantité de données mal décodées du bloc A, de prédiction et α,, représente le coefficient de propagation de l'erreur,- second estimation means (221) arranged to estimate the quantity Q 2 | l of data of each block B „predicted on the basis of at least one data block A j of prediction and badly decoded, using the following formula: Q 2l , = a j * QA, where Q Aj represents the quantity of badly decoded data of block A, of prediction and α ,, represents the propagation coefficient of the error,
- des premiers moyens de calcul (222) agencés pour sommer les quantités de données mal décodées Q^ et Q2ιl afin de calculer la quantité totale Q, de données mal décodées dans le bloc B, etfirst calculation means (222) arranged to sum the quantities of badly decoded data Q ^ and Q 2ιl in order to calculate the total quantity Q, of badly decoded data in block B, and
- des seconds moyens de calcul (223) agencés pour sommer les quantités Q, de données mal décodées pour l'ensemble des blocs B, afin de calculer la quantité totale de données mal décodées de l'image.- second calculation means (223) arranged to sum the quantities Q, of badly decoded data for all the blocks B, in order to calculate the total quantity of badly decoded data of the image.
8. Programme d'ordinateur comprenant des instructions de programme pour faire exécuter le procédé selon l'une des revendications 2 à 5 par un ordinateur. 8. Computer program comprising program instructions for executing the method according to one of claims 2 to 5 by a computer.
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