CN101151904A - 视频品质评估设备、方法和程序 - Google Patents
视频品质评估设备、方法和程序 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101151904A CN101151904A CNA2006800098982A CN200680009898A CN101151904A CN 101151904 A CN101151904 A CN 101151904A CN A2006800098982 A CNA2006800098982 A CN A2006800098982A CN 200680009898 A CN200680009898 A CN 200680009898A CN 101151904 A CN101151904 A CN 101151904A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- video quality
- frame rate
- bit rate
- parameter
- optimal
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- 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
- H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
- H04N19/61—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding in combination with predictive coding
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
-
- 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
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
- H04N19/132—Sampling, masking or truncation of coding units, e.g. adaptive resampling, frame skipping, frame interpolation or high-frequency transform coefficient masking
-
- 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
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
- H04N19/146—Data rate or code amount at the encoder output
-
- 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
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
- H04N19/154—Measured or subjectively estimated visual quality after decoding, e.g. measurement of distortion
-
- 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
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
- H04N19/156—Availability of hardware or computational resources, e.g. encoding based on power-saving criteria
-
- 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
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
- H04N19/164—Feedback from the receiver or from the transmission channel
-
- 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
- H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
- H04N19/587—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal sub-sampling or interpolation, e.g. decimation or subsequent interpolation of pictures in a video sequence
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
- H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
- H04L43/0876—Network utilisation, e.g. volume of load or congestion level
- H04L43/0894—Packet rate
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (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
在评估与作为视听媒体的表示每个单位时间内的编码比特数的输入编码比特率(121B/221B)和表示每个单位时间内的帧数的输入帧速率(121A/221A)而输入的主要参数(121/221)相对应的主观视频品质中,评估模型指定单元根据输入编码比特率(121B/输入帧速率(221A))来指定表示视听媒体的主观视频品质与帧速率(/编码比特率)之间的关系的评估模型(122/222)。通过使用所指定的评估模型(122/222)来评估与输入帧速率(121A/输入编码比特率221B)相对应的主观视频品质,并作为评估值(123/223)输出。
Description
技术领域
本发明涉及一种视听通信技术,更具体地,涉及一种视频品质评估技术,用于评估在终端接收并再现编码为多个帧的视听媒体时观众实际感受到的主观视频品质。
背景技术
高速宽带互联网接入技术的进步产生了对经由互联网在终端或服务器终端之间传送包含视频和音频数据的视听媒体的视听通信服务的期望。
这种视听通信服务使用编码通信来改善视听媒体传送效率,其中,使用视听媒体或人类视觉特性的图像间或图像内的自相关,将视听媒体编码为多个帧并传送。
另一方面,用于视听通信服务的诸如互联网之类的尽力网络并不总是确保通信质量。为此,在通过互联网传送具有时间连续性的诸如视听媒体的流内容时,由于品质劣化,可感受到通信线路上的窄带或拥塞,所述品质即观众从经由通信线路接收并再现的视听媒体所实际感受到的主观视频品质。此外,应用所进行的编码在视频图像上添加了编码失真,这由于主观视频品质的劣化而可感受到。更具体地,观众感受到视听媒体品质的劣化,例如散焦、模糊、马赛克式的失真以及视频图像中的不均匀效果。
在传送视听媒体的视听通信服务中,很容易感受到品质劣化。为了提供高品质的视听通信服务,在提供服务之前的应用和网络的品质设计以及服务开始之后的品质管理是重要的。这需要简单且有效的能够适当地表示观众所感知的视频品质的视频品质评估技术。
对于评估作为一种流内容的音频媒体的品质的传统技术,ITU-T推荐P.862(国际电信联盟-电信标准部分)定义了输入谈话信号的客观谈话品质评估方法PESQ(语音质量感知评估)。ITU-T推荐G.107描述了输入视频品质参数并用于VoIP(IP电话)中的品质设计的音频品质评估方法。
另一方面,作为评估视频媒体品质的一种技术,作为推荐提出了一种输入视频信号的客观视频图像评估方法(例如ITU-T推荐J.144:下面将其称为参考文献1)。还提出了一种输入视频品质参数的视频品质评估方法(例如Yamagishi&Hayashi,“Video Quality EstimationModel based on Display size and Resolution for AudiovisualCommunication Services”,IEEE Technical Report CQ2005-90,2005/09,pp.61-64:下面将其称为参考文献2)。该技术根据视频品质与每个视频品质参数之间的关系来使视频品质形式化,并通过对乘积的线性求和来使视频品质形式化。还提出了一种考虑编码参数和分组丢失的品质评估模型(例如Arayama,Kitawaki,&Yamada,“opinionmodel for audio-visual communication quality for quality parametersby coding and packet loss”,IEICE Technical Report CQ2005-77,2005/11,pp.57-60:下面将其称为参考文献3)。
发明内容
本发明要解决的问题
在应用和网络的品质设计和品质管理中,与同视听通信服务有关的各种条件相对应的品质设计/管理的具体且有用的准则是必要的。尤其是是因为存在多种因素,即影响视听通信服务的视频品质的视频品质参数,所以获得品质设计/管理的准则是重要的,以便知道视频品质参数对视频品质的影响,或应该改善的具体视频品质参数以及其改善对视频品质的影响。
极大影响视频品质的因素是表示视听媒体的编码内容的编码比特率和帧速率。编码比特率是表示视听媒体的每个单位时间内的编码比特数的值。帧速率是表示视听媒体的每个单位时间内的帧数的值。
在提供以特定编码比特率编码的视频图像的情况下,在以高的帧速率编码视频图像时,由于获得了平滑的视频图像,所以可改善时间视频品质。另一方面,由于每个单位帧内编码比特数下降,所以空间图像劣化变得明显,产生了较差的视频品质。在通过使用大的每个单位帧内的编码比特数来对视频图像进行编码时,空间图像劣化获得了改善,所以可获得更高的视频品质。然而,由于每个单位时间内的帧数减少,所以会出现具有不均匀效果的时间帧下降,产生较差的视频品质。
因此,在关于视频品质而考虑每个单位帧内的编码比特数和帧数据之间的权衡的情况下,在提供服务之前的网络品质设计以及服务开始之后的品质管理中,品质设计/管理的具体且有用的准则是重要的,以便知道编码比特率和帧速率的设置值以及与之相对应的视频品质。
然而,上述参考文献1中描述的使用视频信号作为输入的客观品质评估方法在考虑视频图像的特征(即根据空间和时间失真而计算的特征)的情况下评估视频品质。因此,诸如视频品质参数等的多种因素对视听通信服务的视频品质的影响是不确定的。因此,不可能获得品质设计/管理的准则以便知道应该改善的视频品质参数及其改善对视频品质的影响。
上述参考文献2和3描述了使用视频品质参数作为输入的视频品质评估方法。然而,在这些方法中,并未关于视频品质而考虑每个单位帧内的编码比特数和帧速率之间的权衡。因此,不可能获得在应用和网络的品质设计和品质管理中具体且有用的品质设计/管理的准则。
在参考文献2中,根据视频品质与每个视频品质参数之间的关系而使视频品质形式化。然而,不可能适当地计算与每个编码比特率相对应的最佳帧速率,所以不可能获得适当的视频品质评估。
参考文献3描述了根据编码比特率与分组丢失之间的关系来使视频品质形式化的视频品质评估方法。然而,未将帧速率作为时间劣化的因素来考虑。作为一个特征,随着编码比特率变高,视频品质收敛于一个任意的最大值。然而,在参考文献3中,由于使用二次函数来评估视频品质,所以评估模型在一个或多个特定编码比特率处展现出视频品质劣化,导致与上述特征相反的效果。
本发明是为了解决上述问题,并且本发明的目的是提供一种视频品质评估设备、方法和程序,能够在关于视频品质而考虑每个单位帧内的编码比特数和帧速率之间的权衡的情况下,获得品质设计/管理的具体且有用的准则。
解决上述问题的技术手段
为了解决上述问题,根据本发明的视频品质评估设备包括:参数提取单元,其提取视听媒体参数,作为分别包括输入编码比特率和输入帧速率的主要参数,视听媒体参数包括编码为多个帧的视听媒体的表示每个单位时间内的编码比特数的编码比特率和表示每个单位时间内的帧数的帧速率;评估模型指定单元,其根据与视听媒体参数的一个参数相对应的主要参数,指定表示主观视频品质与视听媒体参数的另一个参数之间的关系的评估模型;以及视频品质评估单元,其通过使用所指定的评估模型来评估与对应于一个参数的主要参数相对应的主观视频品质,并输出该主观视频品质,作为观众从经由通信网络接收到并在任意终端上再现的视听媒体所实际感受到的主观视频品质的评估值。
根据本发明的视频品质评估方法包括:参数提取步骤,用于使参数提取单元提取视听媒体参数,作为分别包括输入编码比特率和输入帧速率的主要参数,视听媒体参数包括编码为多个帧的视听媒体的表示每个单位时间内的编码比特数的编码比特率和表示每个单位时间内的帧数的帧速率;评估模型执行步骤,用于使评估模型指定单元根据与视听媒体参数的一个参数相对应的主要参数,指定表示主观视频品质与视听媒体参数的另一个参数之间的关系的评估模型;以及视频品质评估步骤,用于使视频品质评估单元通过使用所指定的评估模型来评估与对应于一个参数的主要参数相对应的主观视频品质,并输出该主观视频品质,作为观众从经由通信网络接收到并在任意终端上再现的视听媒体所实际感受到的主观视频品质的评估值。
根据本发明的程序使视频评估设备的计算机针对经由通信网络向任意终端发送编码为多个帧的视听媒体的视听通信执行以下步骤,通过使用预定评估模型,计算观众从在任意终端上再现的视听媒体所实际感受到的主观视频品质的评估值:参数提取步骤,用于使参数提取单元提取视听媒体参数,作为分别包括输入编码比特率和输入帧速率的主要参数,视听媒体参数包括编码为多个帧的视听媒体的表示每个单位时间内的编码比特数的编码比特率和表示每个单位时间内的帧数的帧速率;评估模型执行步骤,用于使评估模型指定单元根据与视听媒体参数的一个参数相对应的主要参数,指定表示主观视频品质与视听媒体参数的另一个参数之间的关系的评估模型;以及视频品质评估步骤,用于使视频品质评估单元通过使用所指定的评估模型来评估与对应于一个参数的主要参数相对应的主观视频品质,并输出该主观视频品质,作为观众从经由通信网络接收到并在任意终端上再现的视听媒体所实际感受到的主观视频品质的评估值。
本发明的效果
根据本发明,在评估与作为视听媒体的表示每个单位时间内的编码比特率数的输入编码比特率和表示每个单位时间内的帧数的输入帧速率而输入的主要参数相对应的主观视频品质中,评估模型指定单元根据输入编码比特率(输入帧速率),来指定表示视听媒体的主观视频品质与帧速率(编码比特率)之间的关系的评估模型。通过使用所指定的评估模型,来评估与输入帧速率(输入编码比特率)相对应的主观视频品质。
因此,可以通过参考与作为评估条件的输入编码比特率(输入帧速率)相对应的评估模型,获得与作为评估条件的输入帧速率(输入编码比特率)相对应的视频品质评估值。
这可以获得品质设计/管理的具体且有用的准则,以便在关于视频品质而考虑每个单位帧内的编码比特数和帧速率之间的权衡的情况下,知道编码比特率和帧速率的设置值以及与之相对应的视频品质。所述准则适用于提供服务之前的应用和网络的品质设计和服务开始之后的品质管理。
附图说明
图1是示出了根据本发明第一实施例的视频品质评估设备的布置的框图;
图2是示出了根据本发明第一实施例的视频品质评估设备的评估模型指定单元的布置的框图;
图3是示出了视听通信服务中的视听媒体的帧速率对比主观视频品质的特性曲线图;
图4是示出了编码比特率对比最佳帧速率的特性曲线图;
图5是示出了编码比特率对比最佳视频品质的特性曲线图;
图6是示出了高斯函数的解释性图;
图7是示出了按照高斯函数建模的帧速率对比主观视频品质的特性曲线解释性图;
图8是示出了编码比特率对比视频品质劣化指标的特性曲线图;
图9是示出了根据本发明第一实施例的视频品质评估设备的视频品质评估过程的流程图;
图10是示出了评估模型指定参数信息的结构示例的视图;
图11是示出了根据本发明第二实施例的视频品质评估设备的布置的框图;
图12是示出了根据本发明第二实施例的视频品质评估设备的评估模型指定单元的布置的框图;
图13是示出了系数DB的布置的解释性图;
图14是示出了逻辑函数的解释性图;
图15是示出了按照逻辑函数建模的编码比特率与最佳视频品质的特性曲线解释性图;
图16是示出了根据本发明第二实施例的视频品质评估设备的视频品质评估过程的流程图;
图17是示出了使用实施例的视频品质评估设备的评估精度的图;
图18是示出了传统的视频品质评估设备的评估精度的图;
图19是示出了根据本发明第三实施例的视频品质评估设备的布置的框图;
图20是示出了根据本发明第三实施例的视频品质评估设备的评估模型指定单元的布置的框图;
图21是示出了视听通信服务中的视听媒体的编码比特率对比主观视频品质的特性曲线图;
图22是示出了逻辑函数的解释性图;
图23是示出了按照逻辑函数建模的编码比特率与主观视频品质的特性曲线解释性图;
图24是示出了帧速率对比最佳视频品质的特性曲线图;
图25是示出了帧速率对比视频品质第一变化指标的特性曲线图;
图26是示出了帧速率对比视频品质第二变化指标的特性曲线图;
图27是示出了根据本发明第三实施例的视频品质评估设备的视频品质评估过程的流程图;
图28是示出了评估模型指定参数信息的结构示例的视图;
图29是示出了根据本发明第四实施例的视频品质评估设备的布置的框图;
图30是示出了根据本发明第四实施例的视频品质评估设备的评估模型指定单元的布置的框图;
图31是示出了系数DB的布置的解释性图;
图32是示出了根据本发明第四实施例的视频品质评估设备的视频品质评估过程的流程图;以及
图33是示出了使用实施例的视频品质评估设备的评估精度的图。
具体实施方式
接下来,参考附图来描述本发明的实施例。
[第一实施例]
首先参考图1来描述根据本发明第一实施例的视频品质评估设备。图1是示出了根据本发明第一实施例的视频品质评估设备的布置的框图。
视频品质评估设备100由计算输入信息的诸如计算机之类的信息处理设备构成。在用于经由通信网络向任意终端发送编码为多个帧的视听媒体的视听通信中,视频品质评估设备100输入与视听媒体有关的评估条件,并通过使用预定评估模型,计算观众从再现在终端上的视听媒体所实际感受到的主观视频品质的评估值。
在本实施例中,在评估与作为视听媒体的表示每个单位时间内的编码比特数的输入编码比特率和表示每个单位时间的帧数的输入帧速率而输入的主要参数相对应的主观视频品质,根据输入编码比特率来指定表示视听媒体的帧速率与主观视频品质之间的关系的评估模型。通过使用所指定的评估模型来评估与输入的帧速率相对应的主观视频品质,并作为评估值输出。
[视频品质评估设备]
接下来,参考图1和2来详细描述根据本发明第一实施例的视频品质评估设备的布置。图2是示出了根据本发明第一实施例的视频品质评估设备的评估模型指定单元的布置的框图。
视频品质评估设备100包括参数提取单元111、评估模型指定单元112和视频品质评估单元113,作为主要的功能单元。这些功能单元可通过专用计算电路来实现,或通过提供例如CPU的微处理器及其***电路,并使微处理器读取并执行预先准备的程序,以使硬件和程序彼此协作。包括例如存储器和硬盘的存储设备的存储单元(稍后进行描述)存储在这些功能单元中使用的处理信息。经由包括存储设备的存储单元(未示出)来在功能单元之间交换处理信息。所述程序可存储在存储单元中。与常用的信息处理设备一样,视频品质评估设备100还包括各种基本组件,例如存储设备、操作输入设备和屏幕显示设备。
参数提取单元111具有提取与作为评估目标的视听通信服务有关的各种评估条件110的功能、从评估条件110中提取与视听媒体的编码有关的帧速率和编码比特率的功能、以及作为包括输入帧速率fr(121A)和输入编码比特率br(121B)的主要参数121来输出所提取的编码比特率和帧速率的功能。操作者可通过使用例如键盘的操作输入设备来输入评估条件110。可选地,评估条件110可通过使用用于输入/输出数据的数据输入/输出设备,从外部设备、记录介质或通信网络获得,或者从实际视听通信服务中测量到。
评估模型指定单元112具有如下功能:根据参数提取单元111所输出的主要参数121的输入编码比特率121B,来计算评估模型指定参数132,以便指定表示视听媒体的帧速率与主观视频品质之间的关系的评估模型122。
视频品质评估单元113具有以下功能:通过参考评估模型指定单元112所指定的评估模型122,评估与主要参数121的输入帧速率121A相对应的主观视频品质,并作为所希望的主观视频品质评估值123,输出该主观视频品质。
如图2所示,评估模型指定单元112还包括多个功能单元。用于计算评估模型指定参数132的主要功能单元包括最佳帧速率计算单元112A、最佳视频品质计算单元112B、视频品质劣化指标计算单元112C以及评估模型产生单元112D。
评估模型指定参数132是指定要用作评估模型122的函数形状的值。在本实施例中,至少将下面要描述的最佳帧速率和最佳视频品质用作评估模型指定参数132。可将视频品质劣化指标所表示的另一个参数添加到评估模型指定参数132中。
最佳帧速率计算单元112A具有如下功能:通过参考存储单元131M(第一存储单元)中的编码比特率对比最佳帧速率的特性曲线131A,计算表示与以输入编码比特率br(121B)发送的视听媒体的最佳主观视频品质相对应的帧速率的最佳帧速率ofr(br)(132A),作为评估模型指定参数132之一。
最佳视频品质计算单元112B具有如下功能:通过参考存储单元131M中的编码比特率对比最佳视频品质的特性曲线131B,来计算表示以输入编码比特率121B发送的视听媒体的主观视频品质的最佳值的最佳视频品质α(br)(132B),作为评估模型指定参数132之一。
视频品质劣化指标计算单元112C具有如下功能:通过参考存储单元131M中的编码比特率对比视频品质劣化指标的特性曲线131C,计算表示从表示以输入编码比特率121B发送的视听媒体的主观视频品质的最佳值的最佳视频品质132B劣化的劣化程度的视频品质劣化指标ω(br)(132C),作为评估模型指定参数132之一。
作为评估模型指定参数推导特性曲线131,来预先准备编码比特率对比最佳帧速率的特性曲线131A、编码比特率对比最佳视频品质的特性曲线131B以及编码比特率对比视频品质劣化指标的特性曲线131C,并存储在存储单元131M(第一存储单元)中。
评估模型产生单元112D具有如下功能:通过将包括最佳帧速率计算单元112A所计算的最佳帧速率ofr(br)、最佳视频品质计算单元112B所计算的最佳视频品质α(br)、以及视频品质劣化指标计算单元112C所计算的视频品质劣化指标ω(br)的评估模型指定参数132的值代入预定函数表达式,来产生评估模型122,以便评估与主要参数121的输入帧速率121A相对应的主观视频品质。
[主观视频品质的特性曲线]
接下来,参考图3来描述视听通信服务中视听媒体的主观视频品质特性曲线。图3是示出了视听通信服务中视听媒体的帧速率对比主观视频品质的特性曲线图。参考图3,横坐标表示帧速率fr(fps),纵坐标表示主观视频品质值MOS(fr,br)(MOS值)。图3示出了与各个编码比特率br相对应的特性曲线。
每个单位帧内的编码比特数和帧速率相对于视听媒体的主观视频品质具有权衡关系。
更具体地,在提供以特定编码比特率编码的视频图像的情况下,在以高的帧速率编码视频图像时,由于获得了平滑的视频图像,所以可改善时间视频品质。另一方面,由于每个单位帧内编码比特数减少,所以空间图像劣化变得明显,这导致较差的视频品质。在使用大的每个单位帧内的编码比特数对视频图像进行编码时,空间图像劣化得以改善,因此可获得更好的视频品质。然而,由于每个单位时间内的帧数减少,所以会出现具有不均匀效果的时间帧下降,而这导致较差的视频品质。
从图3可见,存在与每个编码比特率对应的最佳帧速率,即获得最大视频品质(即最佳视频品质)处的最佳帧速率。即使在帧速率增加超过最佳帧速率的情况下,视频品质也不会改善。例如,在编码比特率br=256[kbbs]时,主观视频品质特性曲线展现为具有与帧速率fr=10[fps]相对应的最佳视频品质=3[MOS]的顶点的凸形。
即使在编码比特率改变时,主观视频品质特性曲线也展现出相似的形状。可通过其凸形,即包括最佳帧速率和最佳视频品质的评估模型指定参数,来指定每个主观视频品质特性曲线的坐标位置。
本实施例关注于主观视频品质特性曲线的这种属性。评估模型指定单元112根据输入编码比特率121B,指定表示视听媒体的帧速率与主观视频品质之间的关系的评估模型122。视频品质评估单元113通过使用评估模型指定单元112所指定的评估模型122,评估与输入帧速率121A相对应的主观视频品质评估值123。
[评估模型指定参数的推导]
接下来,详细描述评估模型指定单元112中评估模型指定参数的推导。
为了使评估模型指定单元112根据输入编码比特率121B来指定表示视听媒体的帧速率与主观视频品质之间的关系的评估模型122,必须推导出最佳帧速率132A和最佳视频品质132B,作为与输入编码比特率121B相对应的评估模型指定参数。
在本实施例中,作为评估模型指定参数推导特性曲线131,预先准备下面将描述的编码比特率对比最佳帧速率的特性曲线131A和编码比特率对比最佳视频品质的特性曲线131B。通过参考这些特性曲线来推导出与输入编码比特率121B相对应的评估模型指定参数132。
对于图3所示的特性曲线,在以最佳视频品质再现视听媒体时的编码比特率与此时的帧速率(即最佳帧速率)具有如下关系:最佳帧速率随编码比特率的增加而单调增加,然后收敛于最佳帧速率。
图4是示出了编码比特率对比最佳帧速率的特性曲线图。参考图4,横坐标表示编码比特率br(kbps),纵坐标表示最佳帧速率ofr(br)(fps)。
对于图3所示的特性曲线,在以最佳帧速率发送视听媒体时的编码比特率和视频品质(即最佳视频品质)具有如下趋势关系:视频品质随着编码比特率的增加而变高,随后收敛于最大值(最大主观视频品质值),或者随着编码比特率的降低而变小,然后收敛于最小值。
图5是示出了编码比特率对比最佳视频品质的特性曲线图。参考图5,横坐标表示编码比特率br(kbps),纵坐标表示最佳视频品质α(br)。视频品质由MOS值表示,MOS值使用“1”作为基准值,并且最大可取“5”。评估模型122的最佳视频品质α(br)使用“0”作为基准值,并最大可取“4”。尽管基准值是不同的,但是这些值使用几乎相同的尺度,因此下面并不特别进行区分。
根据该编码比特率对比最佳视频品质的特性曲线,即使在设置高的编码比特率时,视频品质也在特定编码比特率处达到饱和。这与人类视觉特性相匹配,更具体地,即使在编码比特率增加超过需要时,观众也不会在视觉上觉察到视频品质的改善。如果编码比特率太低,则视频品质显著劣化,因而收敛于最小视频品质。这与实际现象相匹配,更具体地,在屏幕上有运动的人脸的视频图像中,眼睛鼻子的轮廓变得模糊并扁平,因此观众不能够识别出自己的脸。
[评估模型]
接下来,详细描述评估模型指定单元112所用的评估模型和指定评估模型的方法。
可通过使用如图6所示的高斯函数来表示具有与作为评估模型指定参数132的最佳帧速率132A和最佳视频品质132B相对应的顶点的凸函数特性曲线。图6是示出了高斯函数的解释性图。
高斯函数展现出具有与最佳值相对应的顶点P并且从该顶点向两侧衰减的凸形。函数表达式由顶点P的坐标和最大幅值给出。假定xc是顶点P的x坐标,A是最大幅值,y0是Y轴的基准值(最小值),并且ω是表示凸特性曲线的展开宽度的系数。由下式给出相对于任意变量x的函数值y:
假定变量x是视听媒体的帧速率的对数值,函数y是主观视频品质,顶点P的变量x是与编码比特率相对应的最佳帧速率的对数值,并且最大幅值A是与编码比特率相对应的最佳视频品质α(br)。在这种情况下,由下式给出与任意帧速率相对应的主观视频品质:MOS(fr,br)=1+G(fr,br)
因此可以指定与输入编码比特率相对应的评估模型,即帧速率对比主观视频品质的特性曲线。图7是示出了按照高斯函数建模的帧速率对比主观视频品质的特性曲线解释性图。
此时,方程式(2)中使用的α(br)和G(fr,br)使用“0”作为基准值,并最大可取“4”。在G(fr,br)加“1”时,可获得由MOS值(1至5)表示的实际视频品质值。
在高斯函数中,使用系数ω来指定凸特性曲线的展开宽度。如果需要对应于与编码比特率相对应的每个帧速率对比主观视频品质的特性曲线而改变展开宽度,则使用与编码比特率相对应的视频品质劣化指标ω(br)(132C)。
视频品质劣化指标ω(br)指示出从表示以输入编码比特率121B发送的视听媒体的主观视频品质的最佳值的最佳视频品质132B劣化的劣化程度。视频品质劣化指标ω(br)与高斯函数的系数ω相对应。
对于图3所示的特性曲线,编码比特率与主观视频品质的劣化程度具有如下关系:随着编码比特率增加,劣化程度变缓和,而随着编码比特率降低,劣化程度变大。因此,编码比特率与视频品质劣化指标具有如下趋势关系:随着编码比特率变大,帧速率对比主观视频品质的特性曲线的凸形的展开宽度变大,并且视频品质劣化指标也变大。随着编码比特率变小,帧速率对比主观视频品质的特性曲线的凸形的展开宽度变小,并且视频品质劣化指标也变小。
图8是示出了编码比特率对比视频品质劣化指标的特性曲线图。参考图8,横坐标表示编码比特率br(kbps),纵坐标表示视频品质劣化指标ω(br)。图8示出了由高斯函数表达的评估模型中的编码比特率对比视频品质劣化指标的特性曲线。如果使用另一种评估模型,则使用表示与该评估模型相对应的系数的编码比特率对比视频品质劣化指标的特性曲线。
不必基于作为评估目标的视听通信服务而使用与各个编码比特率相对应的帧速率对比主观视频品质特性曲线的各种展开宽度。在这种情况下,可将常数用作视频品质劣化指标ω(br)。
[第一实施例的操作]
接下来,参考图9来描述根据本发明第一实施例的视频品质评估设备的操作。图9是示出了根据本发明第一实施例的视频品质评估设备的视频品质评估过程的流程图。
视频品质评估设备100根据来自操作员的指示操作或评估条件110的输入而开始图9中的视频品质评估过程。这里将描述除了最佳帧速率132A和最佳视频品质132B之外还将视频品质劣化指标132C用作评估模型指定参数的示例。在视频品质评估设备100中,预先准备上述的编码比特率对比最佳帧速率的特性曲线131A(图4)、编码比特率对比最佳视频品质的特性曲线131B(图5)以及编码比特率对比视频品质劣化指标的特性曲线131C(图8),并作为函数表达式存储在存储单元131M中。
首先,参数提取单元111提取与作为评估目标的视听通信服务有关的各种评估条件110,从评估条件110中提取与视听媒体的编码有关的帧速率和编码比特率,并输出输入帧速率fr(121A)和输入编码比特率br(121B),作为主要参数121(步骤S100)。
评估模型指定单元112根据参数提取单元111所输出的主要参数121的输入编码比特率121B,指定表示视听媒体的帧速率和主观视频品质之间的关系的评估模型122。
更具体地,最佳帧速率计算单元112A通过参考存储单元131M中的编码比特率对比最佳帧速率的特性曲线131A,计算与输入编码比特率br(121B)相对应的最佳帧速率ofr(br)(132A)(步骤S101)。
接下来,评估模型指定单元112使最佳视频品质计算单元112B通过参考存储单元131M中的编码比特率对比最佳视频品质的特性曲线131B来计算与输入编码比特率br(121B)相对应的最佳视频品质α(br)(132B)(步骤S 102)。
类似地,评估模型指定单元112使视频品质劣化指标计算单元112C通过参考存储单元131M中的编码比特率对比视频品质劣化指标的特性曲线131C来计算与输入编码比特率br(121B)相对应的视频品质劣化指标ω(br)(132C)(步骤S103)。
在计算了评估模型指定参数132之后,评估模型指定单元112使评估模型产生单元112D将包括最佳帧速率ofr(br)、最佳视频品质α(br)和视频品质劣化指标ω(br)的评估模型指定参数132的实际值代入上述方程式(2),从而指定评估模型MOS(fr,br),即帧速率对比主观视频品质的特性曲线(步骤S104)。
然后,视频品质评估设备100使视频品质评估单元113通过参考评估模型指定单元112所指定的评估模型122来计算与参数提取单元111所输出的主要参数121中的输入帧速率121A相对应的视频品质,并输出该视频品质,作为观众从通过使用作为评估目标的视听通信服务而再现在终端上的视听媒体所实际感受到的主观视频品质评估值123(步骤S105),并结束视频品质评估过程序列。
如上所述,在本实施例中,在评估与作为视听媒体的表示每个单位时间内的编码比特数的输入编码比特率121B和表示每个单位时间内的帧数的输入帧速率121A而输入的主要参数121相对应的主观视频品质中,评估模型指定单元112根据输入编码比特率121B来指定表示视听媒体的帧速率与主观视频品质之间的关系的评估模型122。通过使用所指定的评估模型122来评估与输入帧速率121A相对应的主观视频品质,并作为评估值123输出。
因此,可以通过参考与作为评估条件110输入的输入编码比特率121B相对应的评估模型122,获得与作为评估条件110输入的输入帧速率121A相对应的主观视频品质评估值123。
这可以获得品质设计/管理的具体且有用的准则,以便在关于视频品质而考虑每个单位帧内编码比特数和帧速率之间的权衡的情况下知道编码比特率和帧速率的值以及与之相对应的视频品质。所述准则非常适用于提供服务之前的应用和网络的品质设计和服务开始之后的品质管理。
例如,假定应该以所希望的视频品质来分发视听媒体。使用本实施例的视频品质评估设备100使得能够具体知道应该使用何种编码比特率和帧速率来编码由摄像机捕获的视频图像以便满足所希望的视频品质。特别地,编码比特率通常受限于网络限制。在这种情况下,编码比特率固定,并应用本实施例的视频品质评估设备100。这使得可以容易且具体地知道帧速率与视频品质之间的关系。
在本实施例所述的示例中,预先以函数表达式的形式准备用于计算评估模型指定参数132的编码比特率对比最佳帧速率的特性曲线131A、编码比特率对比最佳视频品质的特性曲线131B以及编码比特率对比视频品质劣化指标的特性曲线131C,并将其存储在存储单元131M中。然而,用于计算评估模型指定参数的评估模型指定参数推导特性曲线131并不局限于函数表达式。它们可作为与输入编码比特率相对应的值而存储在存储单元131M中。
图10是示出了表示输入编码比特率与评估模型指定参数之间的相关的评估模型指定参数信息的结构示例的图。每个评估模型指定参数信息包括一组输入编码比特率br(121B)和对应的最佳帧速率ofr(br)(132A)、最佳视频品质α(br)(132B)和视频品质劣化指标ω(br)(132C)。预先根据评估模型指定参数推导特性曲线131来计算评估模型指定参数信息,并存储在存储单元131M中。
可通过参考评估模型指定参数信息来推导出与输入编码比特率121B相对应的评估模型指定参数132。
[第二实施例]
接下来,参考图11和12来描述根据本发明第二实施例的视频品质评估设备。图11是示出了根据本发明第二实施例的视频品质评估设备的布置的框图。在图11中用与上述图1相同的附图标记表示相同或类似的部件。图12是示出了根据本发明第二实施例的视频品质评估设备的评估模型指定单元的布置的框图。在图12中用与上述图2相同的附图标记表示相同或类似的部件。
第一实施例以通过参考预先准备的评估模型指定参数推导特性曲线131来推导出与输入编码比特率相对应的评估模型指定参数132的情况为例。在第二实施例中,描述根据视听通信服务的通信类型、再现视听媒体的再现性能或者再现视听媒体的终端的再现环境来依次指定评估条件110中与作为评估目标的视听通信服务有关的各种评估条件110相对应的评估模型指定参数推导特性曲线131的情况。
与第一实施例(图1)不同,根据第二实施例的视频品质评估设备100还包括系数提取单元114和系数数据库(下面称为系数DB)125。
系数提取单元114具有如下功能:通过参考存储单元125M(第二存储单元)中的系数DB 125来提取与参数提取单元111所提取的子参数124相对应的特性曲线系数126。
图13是示出了系数DB的布置的解释性图。系数DB 125是示出了各种子参数124和相应特性曲线系数a、b、c、...、g(126)集合的数据库。子参数124包括指示视听通信服务的通信类型的通信类型参数124A、指示再现视听媒体的终端的再现性能的再现性能参数124B以及指示再现视听媒体的终端的再现环境的再现环境参数124C。
通信类型参数124A的详细示例是指示作为评估目标的视听通信服务所执行的通信类型的“任务”。
再现性能参数124B的详细示例是与视听媒体有关的“编码方法”、“视频格式”和“关键帧”以及与终端的媒体再现性能有关的“监视器大小”和“监视器分辨率”。
再现环境参数124C的详细示例是在终端上再现媒体的“室内亮度”。
子参数124并不局限于这些示例。可根据作为评估目标的视听通信服务或视听媒体的内容而任意选择子参数,子参数仅需要包括通信类型参数124A、再现性能参数124B和再现环境参数124C中的至少一个。
系数提取单元114通过参考预先准备的存储单元125M中的系数DB,来提取与子参数124相对应的特性曲线参数126。特性曲线系数126是指定要用于推导出评估模型指定参数132的评估模型指定参数推导特性曲线的系数。
评估模型指定单元112指定由系数提取单元114所提取的特性曲线系数126所指定的评估模型指定参数推导特性曲线131,即编码比特率对比最佳帧速率的特性曲线131A、编码比特率对比最佳视频品质特性曲线131B、以及编码比特率对比视频品质劣化指标的特性曲线131C。
[评估模型指定参数推导特性曲线]
接下来,详细描述评估模型指定单元112所用的评估模型指定参数推导特性曲线131。
评估模型指定参数推导特性曲线131可通过使用系数提取单元114从系数DB 125中提取的特性曲线系数126,按照下面的方式来建模。
评估模型指定参数推导特性曲线131的编码比特率对比最佳帧速率特性曲线131A的最佳帧速率随编码比特率的增加而单调增加,然后收敛于特定的最大帧速率,如上述图4所示。编码比特率对比最佳帧速率特性曲线131A可按照一般的线性函数来建模。假定br是编码比特率,ofr(br)是相应最佳帧速率,a和b是系数。在这种情况下,编码比特率对比最佳帧速率的特性曲线131A由下式给出:
ofr(br)=a+b·br ...(3)
如上述图5所示,评估模型指定参数推导特性曲线131的编码比特率对比最佳视频品质的特性曲线131B的视频品质随着编码比特率增加而增加,然后收敛于特定最大值,并随编码比特率降低而降低,然后收敛于特定最小值。例如,编码比特率对比最佳视频品质特性曲线131B可按照一般的逻辑函数来建模。
图14是示出了逻辑函数的解释性图。在系数p>1时,逻辑函数的函数值y随变量x增加而增加。随着变量x下降,函数值y收敛于最小值。随着变量x增加,函数值y收敛于最大值。假定A1是最小值,A2是最大值,p和x0是系数。在这种情况下,相对于任意变量x的函数值y由方程式(4)给出,方程式(4)包括最大值A2的项和表示从最大值A2减少的分数项。
在将编码比特率br代入变量x、将最佳视频品质α(br)代入相应函数值y、将特性曲线系数c代入最大值A2、将“0”代入最小值A1、将特性曲线系数d代入变量x0、并将特性曲线系数e代入系数p时,编码比特率对比最佳视频品质特性曲线131B由下式给出:
图15是示出了按照逻辑函数建模的编码比特率对比最佳视频品质特性曲线的解释性图。
如上述图8所示,评估模型指定参数推导特性曲线131的编码比特率对比视频品质劣化指标的特性曲线131C的视频品质劣化指标随编码比特率增加而增加,并随编码比特率降低而降低。例如,编码比特率对比视频品质劣化指标的特性曲线131C可按照一般的线性函数来建模。假定br是编码比特率,ω(br)是相应视频品质劣化指标,f和g是系数。在这种情况下,编码比特率对比视频品质劣化指标特性曲线131C由下式给出:
ω(br)=f+g·br ...(6)
评估模型指定参数推导特性曲线131的建模并不总是通过使用上述线性函数或逻辑函数进行的。可使用任意其它函数。例如,取决于作为评估目标的视听通信服务或视听媒体的内容、网络性能或评估条件110的内容,在相对有限的范围内基于输入编码比特率或输入帧速率的视频品质评估过程就足够了。如果这种局部评估是可以的,则评估模型指定参数推导特性曲线131可通过诸如上述线性函数之类的简单函数来建模。
如果评估模型指定参数关于输入编码比特率或输入帧速率而极大地变化,则可通过使用诸如指数函数之类的其它函数来表达编码比特率对比最佳视频品质特性曲线131A。在使用指数函数来建模的情况下,最佳帧速率ofr(br)和视频品质劣化指标ω(br)由下式给出:
ofr(br)=h+i·exp(br/j)
ω(br)=k+l·exp(br/m) ...(7)
其中h、i、j、k、l和m是系数。
[第二实施例的操作]
接下来,参考图16来描述根据本发明第二实施例的视频品质评估设备的操作。图16是示出了根据本发明第二实施例的视频品质评估设备的视频品质评估过程的流程图。在图16中用与上述图9相同的步骤标号表示相同或类似的步骤。
视频品质评估设备100根据来自操作员的指示操作或评估条件110的输入而开始图16的视频品质评估过程。这里描述除了最佳帧速率132A和最佳视频品质132B之外还将视频品质劣化指标132C用作评估模型指定参数的示例。此外,将通信类型参数124A、再现性能参数124B和再现环境参数124C用作子参数124。存储单元125M中的系数DB 125预先存储子参数124和特性曲线系数126的集合。
首先,参数提取单元111提取与作为评估目标的视听通信服务有关的各种评估条件110,从评估条件110中提取与视听媒体的编码有关的帧速率和编码比特率,并输出输入帧速率fr(121A)和输入编码比特率br(121B),作为主要参数121(步骤S100)。参数提取单元111还从评估条件110中提取通信类型参数124A、再现性能参数124B和再现环境参数124C,并将其作为子参数124输出(步骤S110)。
系数提取单元114通过参考存储单元125M中的系数DB 125,提取并输出与子参数124相对应的特性曲线系数a、b、c、...、g(126)(步骤S111)。
因此,评估模型指定单元112使最佳帧速率计算单元112A通过参考由特性曲线系数126中的特性曲线系数a和b指定的编码比特率对比最佳帧速率的特性曲线131A,计算与输入编码比特率br(121B)相对应的最佳帧速率ofr(br)(132A)(步骤S101)。
接下来,评估模型指定单元112使最佳视频品质计算单元112B通过参考由特性曲线系数126中的特性曲线系数c、d和e指定的编码比特率对比最佳视频品质的特性曲线131B来计算与输入编码比特率br(121B)相对应的最佳视频品质α(br)(132B)(步骤S 102)。
类似地,评估模型指定单元112使视频品质劣化指标计算单元112C通过参考由特性曲线系数126中的特性曲线系数f和g指定的编码比特率对比视频品质劣化指标的特性曲线131C来计算与输入编码比特率br(121B)相对应的视频品质劣化指标ω(br)(132C)(步骤S 103)。
在计算了评估模型指定参数132之后,评估模型指定单元112使评估模型产生单元112D将包括最佳帧速率ofr(br)、最佳视频品质α(br)和视频品质劣化指标ω(br)的评估模型指定参数132的实际值代入上述方程式(2),从而指定评估模型MOS(fr,br),即帧速率对比主观视频品质的特性曲线(步骤S104)。
然后,视频品质评估设备100使视频品质评估单元113通过参考评估模型指定单元112所指定的评估模型122来计算与参数提取单元111所输出的主要参数121中的输入帧速率121A相对应的视频品质,并输出该视频品质,作为观众从通过使用作为评估目标的视听通信服务而再现在终端上的视听媒体所实际感受到的主观视频品质评估值123(步骤S105),并结束视频品质评估过程序列。
如上所述,在本实施例中,系数提取单元114从存储单元125M中的系数DB 125中提取与参数提取单元111所提取并包括通信类型参数124A、再现性能参数124B以及再现环境参数124C中的至少一个的子参数124相对应的特性曲线系数126。评估模型指定单元112根据特性曲线系数126所指定的评估模型指定参数推导特性曲线131,来计算与输入编码比特率121B相对应的评估模型指定参数132。因此,可以根据作为评估目标的视听通信服务或终端的特定属性,推导出评估模型指定参数132。这改善了视频品质评估精度。
特别地,在现有技术的评估视频品质的情况下,需要针对在作为评估目标的视听通信服务中使用的每个编码方法或终端,准备视频品质评估模型。然而,根据本发明,视频品质评估模型并不取决于编码方法或终端。仅根据编码方法或终端,通过参考要用在视频品质评估模型中的系数,就可使用相同的视频品质评估模型。因此,可以灵活地处理不同环境下的视听通信服务。
图17是示出了使用本实施例的视频品质评估设备的评估精度的图。图18是示出了根据参考文献2的传统视频品质评估设备的评估精度的图。参考图17和18,横坐标表示使用视频品质评估设备所评估的主观视频品质的评估值(MOS值),纵坐标表示观众实际意见所评价的主观视频品质的评价值(MOS值)。评价值和评估值之间的误差较小,并且图17中的评估精度比图18中的高。这是特定评估条件下的比较结果。已经确认了即使在使用另一种编码方法或终端时也会获得类似的比较结果。
[第三实施例]
首先,参考图19来描述根据本发明第三实施例的视频品质评估设备。图19是示出了根据本发明第三实施例的视频品质评估设备的布置的框图。
视频品质评估设备200由计算输入信息的例如计算机的信息处理设备形成。在用于经由通信网络向任意终端发送编码为多个帧的视听媒体的视听通信中,视频品质评估设备200输入与视听媒体有关的评估条件,并通过使用预定评估模型来计算观众从再现在终端上的视听媒体所实际感受到的主观视频品质的评估值。
在本实施例中,在评估与作为视听媒体的表示每个单位时间内的编码比特数的输入编码比特率和表示每个单位时间内的帧数的输入帧速率而输入的主要参数相对应的主观视频品质时,根据输入帧速率来指定表示视听媒体的编码比特率与主观视频品质之间的关系的评估模型。通过使用所指定的评估模型来评估与输入编码比特率相对应的主观视频品质,并作为评估值输出。
[视频品质评估设备]
接下来,参考图19和20来详细描述根据本发明第三实施例的视频品质评估设备的布置。图20时示出了根据本发明第三实施例的视频品质评估设备的评估模型指定单元的布置的框图。
视频品质评估设备200的主要功能单元包括参数提取单元211、评估模型指定单元212和视频品质评估单元213。可以通过专用计算电路或通过提供诸如CPU及其***设备并使微处理器读出并执行预先准备的程序以使硬件和程序彼此协作,来实现这些功能单元。包括诸如存储器和硬盘之类的存储设备的存储单元(稍后进行描述)存储这些功能单元中使用的处理信息。通过包括存储设备的存储单元(未示出)来在功能单元之间交换处理信息。程序可存储在存储单元中。与通用的信息处理设备一样,视频品质评估设备200还包括各种基本组件,例如存储设备、操作输入设备和屏幕显示设备。
参数提取单元211具有提取与作为评估目标的视听通信服务有关的各种评估条件210的功能、从评估条件210中提取与视听媒体的编码有关的帧速率和编码比特率的功能、以及作为包括输入编码比特率br(221A)和输入帧速率fr(221B)的主要参数221来输出所提取的编码比特率和帧速率的功能。操作者可通过使用例如键盘的操作输入设备来输入评估条件210。可选地,评估条件210可通过使用用于输入/输出数据的数据输入/输出设备,从外部设备、记录介质或通信网络获得,或者从实际视听通信服务中测量到。
评估模型指定单元212具有如下功能:根据参数提取单元211所输出的主要参数221的输入帧速率221B,来计算评估模型指定参数232,以便指定表示视听媒体的编码比特率与主观视频品质之间的关系的评估模型222。
视频品质评估单元213具有以下功能:通过参考评估模型指定单元212所指定的评估模型222,评估与主要参数221的输入编码比特率221A相对应的主观视频品质,并作为所希望的主观视频品质评估值223,输出该主观视频品质。
如图20所示,评估模型指定单元212还包括多个功能单元。用于计算评估模型指定参数232的主要功能单元包括最佳视频品质计算单元212A、视频品质第一变化指标计算单元212B、视频品质第二变化指标计算单元212C以及评估模型产生单元212D。
评估模型指定参数232是指定要用作评估模型222的函数形状的值。在本实施例中,至少将下面要描述的最佳视频品质和视频品质第一变化指标和视频品质第二变化指标用作评估模型指定参数232。可将另一个参数添加到评估模型指定参数232中。
最佳视频品质计算单元212A具有如下功能:通过参考存储单元(第三存储单元)231M中的帧速率对比最佳视频品质的特性曲线231A,计算表示以输入帧速率221B发送的视听媒体的主观视频品质的最佳值的最佳视频品质β(fr)(232A),作为评估模型指定参数232之一。
视频品质第一变化指标计算单元212B具有如下功能:通过参考存储单元231M中的帧速率对比视频品质第一变化指标的特性曲线231B,来计算表示从表示以输入帧速率221B发送的视听媒体的主观视频品质的最佳值的最佳视频品质232A变化的变化(劣化)程度的视频品质第一变化指标s(fr)(232B),作为评估模型指定参数232之一。
视频品质第二变化指标计算单元212C具有如下功能:通过参考存储单元231M中的帧速率对比视频品质第二变化指标的特性曲线231C,计算表示从表示以输入帧速率221B发送的视听媒体的主观视频品质的最佳值的最佳视频品质232A变化的变化(劣化)程度的视频品质第二变化指标t(fr)(232C),作为评估模型指定参数232之一。
作为评估模型指定参数推导特性曲线231,来预先准备帧速率对比最佳视频品质的特性曲线231A、帧速率对比视频品质第一变化指标的特性曲线231B以及帧速率对比视频品质第二变化指标的特性曲线231C,并存储在存储单元231M(第三存储单元)中。
评估模型产生单元212D具有如下功能:通过将包括最佳视频品质计算单元212A所计算的最佳视频品质β(fr)、视频品质第一变化指标计算单元212B所计算的视频品质第一变化指标s(fr)、以及视频品质第二变化指标计算单元212C所计算的视频品质第二变化指标t(fr)的评估模型指定参数232的值代入预定函数表达式,来产生评估模型222,以便评估与主要参数221的输入帧速率221B相对应的主观视频品质。
[主观视频品质的特性曲线]
接下来,参考图21来描述视听通信服务中视听媒体的主观视频品质特性曲线。图21是示出了视听通信服务中视听媒体的编码比特率对比主观视频品质的特性曲线图。参考图21,横坐标表示编码比特率br(kbps),纵坐标表示主观视频品质值MOS(fr,br)(MOS值)。图21示出了与各个帧速率fr相对应的特性曲线。
每个单位帧内的编码比特数和帧速率相对于视听媒体的主观视频品质具有权衡关系。
更具体地,在提供以特定编码比特率编码的视频图像的情况下,在以高的帧速率编码视频图像时,由于获得了平滑的视频图像,所以可改善时间视频品质。另一方面,由于每个单位帧内编码比特数减少,所以空间图像劣化变得明显,这导致较差的视频品质。在使用大的每个单位帧内的编码比特数对视频图像进行编码时,空间图像劣化得以改善,因此可获得更好的视频品质。然而,由于每个单位时间内的帧数减少,所以会出现具有不均匀效果的时间帧下降,而这导致较差的视频品质。
如图21所示,当帧速率不改变时,视频品质随编码比特率的增加而单调增加,并收敛于以该帧速率发送的视听媒体的最佳视频品质。例如,当帧速率=10[fps]时,主观视频品质的特性曲线随编码比特率的增加而单调增加,并收敛于编码比特率br=1000[kbps]附近的最佳视频品质=3.8[MOS]。
即使在帧速率改变时,主观视频品质特性曲线也展现出相似的形状。可通过包括最佳视频品质和与最佳视频品质相对应的变化程度的评估模型指定参数,来指定每个主观视频品质特性曲线的坐标位置。
本实施例关注于主观视频品质特性曲线的这种属性。评估模型指定单元212根据输入帧速率221B,指定表示视听媒体的编码比特率与主观视频品质之间的关系的评估模型222。视频品质评估单元213通过使用评估模型指定单元212所指定的评估模型222,评估与输入编码比特率221A相对应的主观视频品质评估值223。
[评估模型]
接下来,详细描述评估模型指定单元212所使用的评估模型和评估模型指定参数的推导。
图21所示的编码比特率对比主观视频品质特性曲线随编码比特率的增加而单调增加,并收敛于以帧速率发送的视听媒体的最佳视频品质。例如,该编码比特率对比主观视频品质特性曲线可按照一般的逻辑函数来建模。
图22是示出了逻辑函数的解释性图。在系数r>1时,逻辑函数的函数值y随变量x的增加而单调增加。随着变量x下降,函数值y收敛于最小值。随着变量x增加,函数值y收敛于最大值。假定A3是最小值,A4是最大值,并且q和r是系数。在这种情况下,由包括最大值A4的项和表示从最大值A4下降的分数项的方程式(8)给出相对于任意变量x的函数值y。
在将编码比特率br代入变量x、将主观视频品质MOS(fr,br)代入相应函数值y、将最佳视频品质β(fr)代入最大值A4、将“1”代入最小值A3、将视频品质第一变化指标s(fr)代入系数q、并将视频品质第二变化指标t(fr)代入系数r时,由下式给出了与任意编码比特率br相对应的主观视频品质MOS:
结果,可指定与输入帧速率212B相对应的评估模型,即编码比特率对比主观视频品质特性曲线。图23是示出了按照逻辑函数建模的编码比特率对比主观视频品质特性曲线。
因此,在评估模型指定单元212要根据输入帧速率221B来指定表示视听媒体的编码比特率与主观视频品质之间的关系的评估模型222时,必须推导出最佳视频品质232A、视频品质第一变化指标232B以及视频品质第二变化指标232C,作为与输入帧速率221B相对应的评估模型指定参数。具体地,视频品质第一变化指标s(fr)和视频品质第二变化指标t(fr)被用于计算以逻辑函数的分数项表示的从最大值A4的下降,即从最佳视频品质β(fr)的变化(劣化),并且是指定评估模型222所必需的,作为表示与帧速率fr处的主观视频品质有关的变化程度的变化指标。
在本实施例中,预先准备下面将描述的帧速率对比最佳视频品质特性曲线231A、帧速率对比视频品质第一变化指标特性曲线231B以及帧速率对比视频品质第二变化指标特性曲线231C,作为评估模型指定参数推导特性曲线231。通过参考这些特性曲线来推导出与输入帧速率221B相对应的评估模型指定参数232。
在图21所示的特性曲线中,所发送的视听媒体的帧速率与对应的最佳视频品质具有如下趋势关系:最佳视频品质β(fr)随着帧速率fr增加而增加,并收敛于特定的最大值(最大主观视频品质值)。
图24是示出了帧速率对比最佳视频品质的特性曲线图。参考图24,横坐标表示帧速率fr(fps),纵坐标表示最佳视频品质β(fr)(MOS值)。
发送的视听媒体的帧速率与相应的视频品质第一变化指标具有如下趋势关系:视频品质第一变化指标随着帧速率的增加而单调增加。
图25是示出了帧速率对比视频品质第一变化指标的特性曲线图。参考图25,横坐标表示帧速率fr(fps),纵坐标表示视频品质第一变化指标s(fr)。
发送的视听媒体的帧速率与相应的视频品质第二变化指标具有图下趋势关系:视频品质第二变化指标随着帧速率的增加而单调降低。
图26是示出了帧速率对比视频品质第二变化指标的特性曲线图。参考图26,横坐标表示帧速率fr(fps),纵坐标表示视频品质第二变化指标t(fr)。
[第三实施例的操作]
接下来,参考图27来描述根据本发明第三实施例的视频品质评估设备的操作。图27是示出了根据本发明第三实施例的视频品质评估设备的视频品质评估过程的流程图。
视频品质评估设备200根据来自操作员的指示操作或评估条件210的输入而开始图27中的视频品质评估过程。在视频品质评估设备200中,预先准备上述帧速率对比最佳视频品质特性曲线231A(图24)、帧速率对比视频品质第一变化指标特性曲线231B(图25)以及帧速率对比视频品质第二变化指标特性曲线231C(图26),并作为函数表达式存储在存储单元231M中。
首先,参数提取单元211提取与作为评估目标的视听通信服务有关的各种评估条件210,并从评估条件210中提取与视听媒体的编码有关的编码比特率和帧速率,并作为主要参数221而输出输入编码比特率br(221A)和输入帧速率fr(221B)(步骤S200)。
评估模型指定单元212根据参数提取单元211所输出的主要参数221中的输入帧速率221B,来指定表示视听媒体的编码比特率与主观视频品质之间的关系的评估模型222。
更具体地,最佳视频品质计算单元212A通过参考存储单元231M中的帧速率对比最佳视频品质特性曲线231A,来计算与输入帧速率fr(221B)相对应的最佳视频品质β(fr)(232A)(步骤S201)。
接下来,评估模型指定单元212使视频品质第一变化指标计算单元212B通过参考存储单元231M中的帧速率对比视频品质第一变化指标特性曲线231B,来计算与输入帧速率fr(221B)相对应的视频品质第一变化指标s(fr)(232B)(步骤S202)。
类似地,评估模型指定单元212使视频品质第二变化指标计算单元212C通过参考存储单元231M中的帧速率对比视频品质第二变化指标特性曲线231C,来计算与输入帧速率fr(221B)相对应的视频品质第二变化指标t(fr)(232C)(步骤S203)。
在计算了评估模型指定参数232之后,评估模型指定单元212使评估模型产生单元212D将包括最佳视频品质β(fr)、视频品质第一变化指标s(fr)和视频品质第二变化指标t(fr)的评估模型指定参数232的实际值代入上述方程式(9),从而指定评估模型222,即编码比特率对比主观视频品质的特性曲线(步骤S204)。
然后,视频品质评估设备200使视频品质评估单元213通过参考评估模型指定单元212所指定的评估模型22,计算与参数提取单元211所输出的主要参数221中的输入编码比特率221A相对应的视频品质,输出该视频品质,作为观众从通过使用作为评估目标的视听通信服务而再现在终端上的视听媒体所实际感受到的主观视频品质评估值223(步骤S205),并结束视频品质评估过程序列。
如上所述,在本实施例中,在评估与作为视听媒体的表示每个单位时间内的编码比特数的输入编码比特率221A和表示每个单位时间内的帧数的输入帧速率221B而输入的主要参数221相对应的主观视频品质中,评估模型指定单元212根据输入编码帧速率221B来指定表示视听媒体的编码比特率与主观视频品质之间的关系的评估模型222。通过使用所指定的评估模型222来评估与输入编码比特率221A相对应的主观视频品质,并作为主观视频品质评估值223输出。
因此,可以通过参考与作为评估条件210输入的输入帧速率221B相对应的评估模型222,获得与作为评估条件210输入的输入编码比特率221A相对应的主观视频品质评估值223。
这可以获得品质设计/管理的具体且有用的准则,以便在关于视频品质而考虑每个单位帧内编码比特数和帧速率之间的权衡的情况下知道编码比特率和帧速率的设定值以及与之相对应的视频品质。所述准则非常适用于提供服务之前的应用和网络的品质设计和服务开始之后的品质管理。
例如,假定应该以所希望的视频品质来分发视听媒体。使用本实施例的视频品质评估设备200使得能够具体知道应该使用何种编码比特率和帧速率来编码由摄像机捕获的视频图像以便满足所希望的视频品质。特别地,编码比特率通常受限于网络限制。在这种情况下,编码比特率固定,并应用本实施例的视频品质评估设备200。这使得可以容易且具体地知道帧速率与视频品质之间的关系。
在本实施例所述的示例中,预先以函数表达式的形式准备用于计算评估模型指定参数232的帧速率对比最佳帧速率的特性曲线231A、帧速率对比视频品质第一变化指标的特性曲线231B以及帧速率对比视频品质第二变化指标的特性曲线231C,并将其存储在存储单元231M中。然而,用于计算评估模型指定参数的评估模型指定参数推导特性曲线231并不局限于函数表达式。它们可作为与输入帧速率相对应的值而存储在存储单元231M中。
图28是示出了表示输入帧速率与评估模型指定参数之间的相关的评估模型指定参数信息的结构示例的图。每个评估模型指定参数信息包括一组输入帧速率fr(221B)和对应的最佳视频品质β(fr)(232A)、视频品质第一变化指标s(fr)(232B)和视频品质第二变化指标t(fr)(232C)。预先根据评估模型指定参数推导特性曲线231来计算评估模型指定参数信息,并存储在存储单元231M中。
可通过参考评估模型指定参数信息来推导出与输入帧速率221B相对应的评估模型指定参数232。
[第四实施例]
接下来,参考图29和30来描述根据本发明第四实施例的视频品质评估设备。图29是示出了根据本发明第四实施例的视频品质评估设备的布置的框图。在图29中用与上述图19中相同的附图标记表示相同或类似的部件。图30是示出了根据本发明第四实施例的视频品质评估设备的评估模型指定单元的布置的框图。在图30中用与上述图20中相同的附图标记表示相同或类似的部件。
第三实施例以通过参考预先准备的评估模型指定参数推导特性曲线231来推导出与输入帧速率相对应的评估模型指定单元232的情况为例。在第四实施例中,描述根据视听通信服务的通信类型、再现视听媒体的终端的再现性能或者再现视听媒体的终端的再现环境来依次指定与作为评估目标的视听通信服务有关的各种评估条件210所对应的评估模型指定参数推导特性曲线231的情况。
与第三实施例(图19)不同,根据第四实施例的视频品质评估设备200还包括系数提取单元214和系数数据库(下面称为系数DB)225。
系数提取单元214具有如下功能:通过参考存储单元225M(第四存储单元)中的系数DB 225来提取与参数提取单元211从评估条件210中提取的子参数224相对应的特性曲线系数226。
图31是示出了系数DB的布置的解释性图。系数DB 225是示出了各种子参数224和相应特性曲线系数a’、b’、c’、...、h’(226)集合的数据库。子参数224包括指示视听通信服务的通信类型的通信类型参数224A、指示再现视听媒体的终端的再现性能的再现性能参数224B以及指示再现视听媒体的终端的再现环境的再现环境参数224C。
通信类型参数224A的详细示例是指示作为评估目标的视听通信服务所执行的通信类型的“任务”。
再现性能参数224B的详细示例是与视听媒体有关的“编码方法”、“视频格式”和“关键帧”以及与终端的媒体再现性能有关的“监视器大小”和“监视器分辨率”。
再现环境参数224C的详细示例是在终端上再现媒体的“室内亮度”。
子参数224并不局限于这些示例。可根据作为评估目标的视听通信服务或视听媒体的内容而任意选择子参数,子参数仅需要包括通信类型参数224A、再现性能参数224B和再现环境参数224C中的至少一个。
系数提取单元214通过参考预先准备的存储单元225M中的系数DB,来提取与子参数224相对应的特性曲线参数226。特性曲线系数226是指定要用于推导出评估模型指定参数232的评估模型指定参数推导特性曲线的系数。
评估模型指定单元212指定由系数提取单元214所提取的特性曲线系数126所指定的评估模型指定参数推导特性曲线231,即帧速率对比最佳视频品质的特性曲线231A、帧速率对比视频品质第一变化指标的特性曲线231B、以及帧速率对比视频品质第二变化指标的特性曲线231C。
[评估模型指定参数推导特性曲线]
接下来,详细描述评估模型指定单元212所用的评估模型指定参数推导特性曲线231。
评估模型指定参数推导特性曲线231可通过使用系数提取单元214从系数DB 225中提取的特性曲线系数226,按照下面的方式来建模。
评估模型指定参数推导特性曲线231的帧速率对比最佳视频品质特性曲线231A的最佳视频品质随帧速率的增加而单调增加,然后收敛于特定的最大主观视频品质,如上述图24所示。例如,帧速率对比最佳视频品质特性曲线231A可按照一般的指数函数来建模。假定fr是帧速率,β(fr)是相应最佳视频品质,a’、b’和c’是系数。在这种情况下,帧速率对比最佳视频品质的特性曲线231A由下式给出:
β(fr)=a’+b’·exp(-fr/c’) ...(10)
如上述图25所示,评估模型指定参数推导特性曲线231的帧速率对比视频品质第一变化指标的特性曲线231B的视频品质第一变化指标随着帧速率增加而单调增加。例如,帧速率对比视频品质第一变化指标的特性曲线231B可按照一般的指数函数来建模。假定fr是帧速率,s(fr)是相应的视频品质第一变化指标,d’、e’和f’是系数。在这种情况下,帧速率对比视频品质第一变化指标特性曲线231B由下式给出:
s(fr)=d’+e’·exp(fr/f’) ...(11)
如上述图26所示,评估模型指定参数推导特性曲线231的帧速率对比视频品质第二变化指标的特性曲线231C的视频品质第二变化指标随着帧速率增加而单调降低。例如,帧速率对比视频品质第二变化指标的特性曲线231C可按照一般的线性函数来建模。假定fr是帧速率,t(fr)是相应的视频品质第二变化指标,g’和h’是系数。在这种情况下,帧速率对比视频品质第二变化指标特性曲线231C由下式给出:
t(fr)=g’+h’·fr ...(12)
并不需要总是使用上述指数函数或线性函数来进行评估模型指定参数推导特性曲线231的建模。可使用任意其它的函数。例如,取决于作为评估的视听通信服务或视听媒体的内容、网络性能或评估条件210的内容,在相对有限范围内的基于输入编码比特率或输入帧速率的视频品质评估过程是足够的。如果这种局部评估是可以的,则帧速率对比最佳视频品质特性曲线231A或帧速率对比视频品质第一变化指标特性曲线231B可按照例如上述线性函数的简单函数来建模。
如果评估模型指定参数相对于输入编码比特率或输入帧速率而极大地变化,则可通过使用诸如指数函数或逻辑函数之类的其它函数,对帧速率对比视频品质第二变化指标特性曲线231C和帧速率对比最佳视频品质特性曲线231A或帧速率对比视频品质第一变化指标特性曲线231B建模。
[第四实施例的操作]
接下来,参考图32来描述根据本发明第四实施例的视频品质评估设备的操作。图32是示出了根据本发明第四实施例的视频品质评估设备的视频品质评估过程的流程图。在图32中用与上述图27相同的步骤标号表示相同或类似的步骤。
视频品质评估设备200根据来自操作员的指示操作或评估条件210的输入而开始图32的视频品质评估过程。将通信类型参数224A、再现性能参数224B和再现环境参数224C用作子参数224。存储单元225M中的系数DB 225预先存储子参数224和特性曲线系数226的集合。
首先,参数提取单元211提取与作为评估目标的视听通信服务有关的各种评估条件210,从评估条件210中提取与视听媒体的编码有关的帧速率和编码比特率,并输出输入编码比特率br(221A)和输入帧速率fr(221B),作为主要参数221(步骤S200)。参数提取单元211还从评估条件210中提取通信类型参数224A、再现性能参数224B和再现环境参数224C,并将其作为子参数224输出(步骤S210)。
系数提取单元214通过参考存储单元225M中的系数DB 225,提取并输出与子参数224的值相对应的特性曲线系数a’、b’、c’、...、h’(步骤S211)。
因此,评估模型指定单元212使最佳视频品质计算单元212A通过参考由特性曲线226中的特性曲线系数a’、b’和c’指定的帧速率对比最佳视频品质的特性曲线231A,计算与输入帧速率fr(221B)相对应的最佳视频品质β(fr)(232A)(步骤S201)。
接下来,评估模型指定单元212使视频品质第一变化指标计算单元212B通过参考由特性曲线系数226中的特性曲线系数d’、e’和f’指定的帧速率对比视频品质第一变化指标的特性曲线231B来计算与输入帧速率fr(221B)相对应的视频品质第一变化指标s(fr)(232B)(步骤S202)。
类似地,评估模型指定单元212使视频品质第二变化指标计算单元212C通过参考由特性曲线系数226中的特性曲线系数g’和h’指定的帧速率对比视频品质第二变化指标的特性曲线231C来计算与输入帧速率fr(221B)相对应的视频品质第二变化指标t(fr)(232C)(步骤S203)。
在计算了评估模型指定参数232之后,评估模型指定单元212使评估模型产生单元212D将包括最佳视频品质β(fr)、视频品质第一变化指标s(fr)和视频品质第二变化指标t(fr)的评估模型指定参数232的实际值代入上述方程式(9),从而指定评估模型222,即编码比特率对比主观视频品质的特性曲线(步骤S204)。
然后,视频品质评估设备200使视频品质评估单元213通过参考评估模型指定单元212所指定的评估模型222来计算与参数提取单元211所输出的主要参数221中的输入编码比特率221A相对应的视频品质,并输出该视频品质,作为观众从通过使用作为评估目标的视听通信服务而再现在终端上的视听媒体所实际感受到的主观视频品质评估值223(步骤S205),并结束视频品质评估过程序列。
如上所述,在本实施例中,系数提取单元214从存储单元225M中的系数DB 225中提取与参数提取单元211所提取并包括通信类型参数224A、再现性能参数224B以及再现环境参数224C中的至少一个的子参数224相对应的特性曲线系数226。评估模型指定单元212根据特性曲线系数226所指定的评估模型指定参数推导特性曲线231,来计算与输入帧速率221B相对应的评估模型指定参数232。因此,可以根据作为评估目标的视听通信服务或终端的特定属性,推导出评估模型指定参数232。这改善了视频品质评估精度。
特别地,在现有技术的评估视频品质的情况下,需要针对在作为评估目标的视听通信服务中使用的每个编码方法或终端,准备视频品质评估模型。然而,根据本实施例,视频品质评估模型并不取决于编码方法或终端。仅根据编码方法或终端,通过参考要用在视频品质评估模型中的系数,就可使用相同的视频品质评估模型。因此,可以灵活地处理不同环境下的视听通信服务。
图33是示出了使用本实施例的视频品质评估设备的评估精度的图。参考图33,横坐标表示使用视频品质评估设备所评估的主观视频品质的评估值(MOS值),纵坐标表示观众实际意见所评价的主观视频品质的评价值(MOS值)。评价值和评估值之间的误差较小,并且图33中的评估精度比图18中的高,其中图18示出了根据上述参考文献2的传统视频品质评估设备的评估精度。这是特定评估条件下的比较结果。已经确认了即使在使用另一种编码方法和终端时也会获得类似的比较结果。
[实施例的扩展]
在上述第一和第二实施例中,使用高斯函数对评估模型122进行建模。然而,本发明并不局限于此。也可使用诸如二次函数或更高阶函数之类的任意其它函数。在上述示例中,通过函数对评估模型122进行建模。可以使用除了函数之外的任意模型,例如黑盒子模型,例如神经网络或仅指定输入/输出特性的基于情况推理。
对于第二实施例中使用的子参数与系数DB 125中的特性曲线系数126之间的关联,可通过针对各种子参数的每种组合来实际测量评估模型指定参数推导特性曲线131并针对所获得的测量数据通过最小平方方法来执行收敛运算,来计算特性曲线系数126。视频品质评估设备100可包括针对这种特性曲线系数计算的装置。
在上述第三和第四实施例中,使用逻辑函数对评估模型222进行建模。然而,本发明并不局限于此。也可使用诸如二次函数或更高阶函数之类的任意其它函数。在上述示例中,通过函数对评估模型222进行建模。可以使用除了函数之外的任意模型,例如黑盒子模型,例如神经网络或仅指定输入/输出特性的基于情况推理。
对于第四实施例中使用的系数DB 225中的子参数与特性曲线系数226之间的关联,可通过针对各种子参数的每种组合来实际测量评估模型指定参数推导特性曲线331并针对所获得的测量数据通过最小平方方法来执行收敛运算,来计算特性曲线226。视频品质评估设备200可包括针对这种特性曲线系数计算的装置。
在实施例中,例如存储单元131M、125M、231M和225M的存储单元由独立的存储设备形成。然而,本发明并不局限于此。存储单元中的一些或所有可由单个存储设备形成。
Claims (43)
1.一种视频品质评估设备,包括:
参数提取单元,其提取视听媒体参数,作为分别包括输入编码比特率和输入帧速率的主要参数,视听媒体参数包括编码为多个帧的视听媒体的表示每个单位时间内的编码比特数的编码比特率和表示每个单位时间内的帧数的帧速率;
评估模型指定单元,其根据与视听媒体参数的一个参数相对应的主要参数,指定表示主观视频品质与视听媒体参数的另一个参数之间的关系的评估模型;以及
视频品质评估单元,其通过使用所指定的评估模型来评估与对应于所述一个参数的主要参数相对应的主观视频品质,并输出该主观视频品质,作为观众从经由通信网络接收到并在任意终端上再现的视听媒体所实际感受到的主观视频品质的评估值。
2.根据权利要求1所述的视频品质评估设备,其特征在于,与所述一个参数相对应的主要参数包括输入编码比特率,并且所述另一个参数包括帧速率。
3.根据权利要求2所述的视频品质评估设备,其特征在于,所述评估模型指定单元包括:最佳帧速率计算单元,其计算表示与以输入编码比特率发送的视听媒体的最佳主观视频品质相对应的帧速率的最佳帧速率;最佳视频品质计算单元,其计算与以输入编码比特率发送的视听媒体的主观视频品质的最佳值相对应的最佳视频品质;以及评估模型产生单元,其根据包括最佳帧速率和最佳视频品质的评估模型指定参数,来产生评估模型。
4.根据权利要求3所述的视频品质评估设备,其特征在于,
所述评估模型指定单元还包括:视频品质劣化指标计算单元,其计算表示从以输入编码比特率发送的视听媒体的最佳视频品质劣化的劣化程度的视频品质劣化指标,以及
所述评估模型产生单元根据包括最佳帧速率、最佳视频品质和视频品质劣化指标的评估模型指定参数,来产生评估模型。
5.根据权利要求3所述的视频品质评估设备,其特征在于,所述评估模型根据帧速率对比视频品质特性曲线而形成,所述帧速率对比视频品质特性曲线展现为凸形,在视听媒体的编码比特率恒定地保持为输入编码比特率时,所述特性曲线以最佳帧速率处的最佳视频品质为顶点。
6.根据权利要求5所述的视频品质评估设备,其特征在于,所述评估模型根据高斯函数而形成,所述高斯函数以最佳帧速率处的最佳视频品质为顶点。
7.根据权利要求3所述的视频品质评估设备,其特征在于,所述最佳帧速率计算单元根据编码比特率对比最佳帧速率特性曲线来计算与输入编码比特率相对应的最佳帧速率,所述编码比特率对比最佳帧速率特性曲线的最佳帧速率随着编码比特率的增加而单调增加,然后收敛于预定的最大帧速率。
8.根据权利要求3所述的视频品质评估设备,其特征在于,所述最佳视频品质计算单元根据编码比特率对比最佳视频品质特性曲线来计算与输入编码比特率相对应的最佳视频品质,所述编码比特率对比最佳视频品质特性曲线的最佳视频品质随编码比特率的增加而单调增加,然后收敛于预定的最大主观视频品质值。
9.根据权利要求4所述的视频品质评估设备,其特征在于,所述视频品质劣化指标计算单元根据编码比特率对比视频品质劣化指标特性曲线来计算与输入编码比特率相对应的视频品质劣化指标,所述编码比特率对比视频品质劣化指标特性曲线的视频品质劣化指标随编码比特率的增加而单调增加。
10.根据权利要求3所述的视频品质评估设备,其特征在于,还包括:
第一存储单元,其存储:编码比特率对比最佳帧速率特性曲线,该特性曲线表示视听媒体的编码比特率与最佳帧速率之间的关系,最佳帧速率表示与以编码比特率发送的视听媒体的最佳主观视频品质相对应的帧速率;以及编码比特率对比最佳视频品质特性曲线,该特性曲线表示视听媒体的编码比特率与最佳视频品质之间的关系,最佳视频品质与以编码比特率发送的视听媒体的主观视频品质的最佳值相对应,
其中,所述最佳帧速率计算单元通过参考编码比特率对比最佳帧速率特性曲线来计算与输入编码比特率相对应的最佳帧速率,并且所述最佳视频品质计算单元通过参考编码比特率对比最佳视频品质特性曲线来计算与输入编码比特率相对应的最佳视频品质。
11.根据权利要求10所述的视频品质评估设备,其特征在于,
所述第一存储单元还存储编码比特率对比视频品质劣化指标特性曲线,该特性曲线表示视听媒体的编码比特率与从以编码比特率发送的视听媒体的最佳视频品质劣化的劣化程度之间的关系,以及
所述视频品质劣化指标计算单元通过参考编码比特率对比视频品质劣化指标特性曲线来计算与输入编码比特率相对应的视频品质劣化指标。
12.根据权利要求2所述的视频品质评估设备,其特征在于,还包括:
第二存储单元,其存储:用于推导评估模型指定参数的特性曲线系数与子参数之间的关联,所述子参数包括指示视听通信类型的通信类型参数、指示终端上的视听媒体的再现性能的再现性能参数和指示在终端上再现视听媒体的周边环境的再现环形参数中的至少一个;以及
系数提取单元,其通过参考所述第二存储单元,来提取与所述参数提取单元所提取的子参数相对应的特性曲线系数,
其中,所述评估模型指定单元根据特性曲线系数所指定并表示编码比特率与任意评估模型指定参数之间的关系的评估模型指定参数推导特性曲线,来计算与输入编码比特率相对应的评估模型指定参数。
13.根据权利要求1所述的视频品质评估设备,其特征在于,与所述一个参数相对应的主要参数包括输入帧速率,并且所述另一参数包括编码比特率。
14.根据权利要求13所述的视频品质评估设备,其特征在于,所述评估模型指定单元包括:最佳视频品质计算单元,其计算与以输入帧速率发送的视听媒体的主观视频品质的最佳值相对应的最佳视频品质;视频品质第一变化指标计算单元,其计算表示以输入帧速率发送的视听媒体的主观视频品质的变化程度的视频品质第一变化指标;视频品质第二变化指标计算单元,其计算表示以输入帧速率发送的视听媒体的主观视频品质的变化程度的视频品质第二变化指标;以及评估模型产生单元,其根据包括最佳视频品质、视频品质第一变化指标和视频品质第二变化指标的评估模型指定参数来产生评估模型。
15.根据权利要求14所述的视频品质评估设备,其特征在于,评估模型根据编码比特率对比视频品质特性曲线而形成,在视听媒体的帧速率恒定地保持为输入帧速率时,所述编码比特率对比视频品质特性曲线的主观视频品质随视听媒体的编码比特率的增加而以基于视频品质第一变化指标和视频品质第二变化指标的变化程度而增加,并收敛于最佳视频品质。
16.根据权利要求15所述的视频品质评估设备,其特征在于,评估模型根据逻辑函数而形成,所述逻辑函数随视听媒体的编码比特率的增加而单调增加,并收敛于最佳视频品质。
17.根据权利要求14所述的视频品质评估设备,其特征在于,所述最佳视频品质计算单元根据帧速率对比最佳视频品质特性曲线来计算与输入帧速率相对应的最佳视频品质,所述帧速率对比最佳视频品质特性曲线的最佳视频品质随帧速率的增加而单调增加,然后收敛于预定的最大值。
18.根据权利要求14所述的视频品质评估设备,其特征在于,所述视频品质第一变化指标计算单元根据帧速率对比视频品质第一变化指标特性曲线来计算与输入帧速率相对应的视频品质第一变化指标,所述帧速率对比视频品质第一变化指标特性曲线的视频品质第一变化指标随帧速率的增加而单调增加。
19.根据权利要求14所述的视频品质评估设备,其特征在于,所述视频品质第二变化指标计算单元根据帧速率对比视频品质第二变化指标特性曲线来计算与输入帧速率相对应的视频品质第二变化指标,所述帧速率对比视频品质第二变化指标特性曲线的视频品质第二变化指标随帧速率的增加而单调下降。
20.根据权利要求14所述的视频品质评估设备,其特征在于,还包括:
第三存储单元,其存储:帧速率对比最佳视频品质特性曲线,该特性曲线表示视听媒体的帧速率与最佳视频品质之间的关系,所述最佳视频品质与以帧速率发送的视听媒体的主观视频品质的最佳值相对应;帧速率对比视频品质第一变化指标特性曲线,该特性曲线表示视听媒体的帧速率与视频品质第一变化指标之间的关系,视频品质第一变化指标表示以帧速率发送的视听媒体的主观视频品质的变化程度;以及帧速率对比视频品质第二变化指标特性曲线,该特性曲线表示视听媒体的帧速率与视频品质第二变化指标之间的关系,视频品质第二变化指标表示以帧速率发送的视听媒体的主观视频品质的变化程度,
其中,所述最佳视频品质计算单元通过参考帧速率对比最佳视频品质特性曲线来计算与输入帧速率相对应的最佳视频品质,所述视频品质第一变化指标计算单元通过参考帧速率对比视频品质第一变化指标特性曲线来计算与输入帧速率相对应的视频品质第一变化指标,并且所述视频品质第二变化指标计算单元通过参考帧速率对比视频品质第二变化指标特性曲线来计算与输入帧速率相对应的视频品质第二变化指标。
21.根据权利要求13所述的视频品质评估设备,其特征在于,还包括:
第四存储单元,其存储用于推导评估模型指定参数的特性曲线系数与子参数之间的关联,所述子参数包括指示视听通信类型的通信类型参数、指示终端上的视听媒体的再现性能的再现性能参数和指示在终端上再现视听媒体的周边环境的再现环形参数中的至少一个;以及
系数提取单元,其通过参考所述第四存储单元,来提取与所述参数提取单元所提取的子参数相对应的特性曲线系数,
其中,所述评估模型指定单元根据特性曲线系数所指定并表示编码比特率与任意评估模型指定参数之间的关系的评估模型指定参数推导特性曲线,来计算与输入编码比特率相对应的评估模型指定参数。
22.一种视频品质评估方法,特征在于包括:
参数提取步骤,使参数提取单元提取视听媒体参数,作为分别包括输入编码比特率和输入帧速率的主要参数,视听媒体参数包括编码为多个帧的视听媒体的表示每个单位时间内的编码比特数的编码比特率和表示每个单位时间内的帧数的帧速率;
评估模型指定步骤,使评估模型指定单元根据与视听媒体参数的一个参数相对应的主要参数,指定表示主观视频品质与视听媒体参数的另一个参数之间的关系的评估模型;以及
视频品质评估步骤,使视频品质评估单元通过使用所指定的评估模型来评估与对应于所述一个参数的主要参数相对应的主观视频品质,并输出该主观视频品质,作为观众从经由通信网络接收到并在任意终端上再现的视听媒体所实际感受到的主观视频品质的评估值。
23.根据权利要求22所述的视频品质评估方法,其特征在于,与所述一个参数相对应的主要参数包括输入编码比特率,并且所述另一个参数包括帧速率。
24.根据权利要求23所述的视频品质评估方法,其特征在于,所述评估模型指定步骤包括:最佳帧速率计算步骤,计算表示与以输入编码比特率发送的视听媒体的最佳主观视频品质相对应的帧速率的最佳帧速率;最佳视频品质计算步骤,计算与以输入编码比特率发送的视听媒体的主观视频品质的最佳值相对应的最佳视频品质;以及评估模型产生步骤,根据包括最佳帧速率和最佳视频品质的评估模型指定参数,来产生评估模型。
25.根据权利要求24所述的视频品质评估方法,其特征在于,
所述评估模型指定步骤还包括:视频品质劣化指标计算步骤,计算表示从以输入编码比特率发送的视听媒体的最佳视频品质劣化的劣化程度的视频品质劣化指标,以及
在所述评估模型产生步骤中,根据包括最佳帧速率、最佳视频品质和视频品质劣化指标的评估模型指定参数,来产生评估模型。
26.根据权利要求24所述的视频品质评估方法,其特征在于,所述评估模型根据帧速率对比视频品质特性曲线而形成,所述帧速率对比视频品质特性曲线展现为凸形,在视听媒体的编码比特率恒定地保持为输入编码比特率时,所述特性曲线以最佳帧速率处的最佳视频品质为顶点。
27.根据权利要求26所述的视频品质评估方法,其特征在于,所述评估模型根据高斯函数而形成,所述高斯函数以最佳帧速率处的最佳视频品质为顶点。
28.根据权利要求24所述的视频品质评估方法,其特征在于,在所述最佳帧速率计算步骤中,根据编码比特率对比最佳帧速率特性曲线来计算与输入编码比特率相对应的最佳帧速率,所述编码比特率对比最佳帧速率特性曲线的最佳帧速率随着编码比特率的增加而单调增加,然后收敛于预定的最大帧速率。
29.根据权利要求24所述的视频品质评估方法,其特征在于,在所述最佳视频品质计算步骤中,根据编码比特率对比最佳视频品质特性曲线来计算与输入编码比特率相对应的最佳视频品质,所述编码比特率对比最佳视频品质特性曲线的最佳视频品质随编码比特率的增加而单调增加,然后收敛于预定的最大主观视频品质值。
30.根据权利要求25所述的视频品质评估方法,其特征在于,在所述视频品质劣化指标计算步骤中,根据编码比特率对比视频品质劣化指标特性曲线来计算与输入编码比特率相对应的视频品质劣化指标,所述编码比特率对比视频品质劣化指标特性曲线的视频品质劣化指标随编码比特率的增加而单调增加。
31.根据权利要求24所述的视频品质评估方法,其特征在于,还包括:
第一存储步骤,使第一存储单元存储:编码比特率对比最佳帧速率特性曲线,该特性曲线表示视听媒体的编码比特率与最佳帧速率之间的关系,最佳帧速率表示与以编码比特率发送的视听媒体的最佳主观视频品质相对应的帧速率;以及编码比特率对比最佳视频品质特性曲线,该特性曲线表示视听媒体的编码比特率与最佳视频品质之间的关系,最佳视频品质与以编码比特率发送的视听媒体的主观视频品质的最佳值相对应,
其中,在所述最佳帧速率计算步骤中,通过参考编码比特率对比最佳帧速率特性曲线来计算与输入编码比特率相对应的最佳帧速率,并且在所述最佳视频品质计算步骤中,通过参考编码比特率对比最佳视频品质特性曲线来计算与输入编码比特率相对应的最佳视频品质。
32.根据权利要求31所述的视频品质评估方法,其特征在于,
在所述第一存储步骤中,第一存储单元还存储编码比特率对比视频品质劣化指标特性曲线,该特性曲线表示视听媒体的编码比特率与从以编码比特率发送的视听媒体的最佳视频品质劣化的劣化程度之间的关系,以及
在所述视频品质劣化指标计算步骤中,通过参考编码比特率对比视频品质劣化指标特性曲线来计算与输入编码比特率相对应的视频品质劣化指标。
33.根据权利要求23所述的视频品质评估方法,其特征在于,还包括:
第二存储步骤,使第二存储单元存储:用于推导评估模型指定参数的特性曲线系数与子参数之间的关联,所述子参数包括指示视听通信类型的通信类型参数、指示终端上的视听媒体的再现性能的再现性能参数和指示在终端上再现视听媒体的周边环境的再现环形参数中的至少一个;以及
参数提取步骤,使系数提取单元通过参考所述第二存储单元,来提取与在所述参数提取步骤中所提取的子参数相对应的特性曲线系数,
其中,在所述评估模型指定步骤中,根据特性曲线系数所指定并表示编码比特率与任意评估模型指定参数之间的关系的评估模型指定参数推导特性曲线,来计算与输入编码比特率相对应的评估模型指定参数。
34.根据权利要求22所述的视频品质评估方法,其特征在于,与所述一个参数相对应的主要参数包括输入帧速率,并且所述另一参数包括编码比特率。
35.根据权利要求34所述的视频品质评估方法,其特征在于,所述评估模型指定步骤包括:最佳视频品质计算步骤,计算与以输入帧速率发送的视听媒体的主观视频品质的最佳值相对应的最佳视频品质;视频品质第一变化指标计算步骤,计算表示以输入帧速率发送的视听媒体的主观视频品质的变化程度的视频品质第一变化指标;视频品质第二变化指标计算步骤,计算表示以输入帧速率发送的视听媒体的主观视频品质的变化程度的视频品质第二变化指标;以及评估模型产生步骤,根据包括最佳视频品质、视频品质第一变化指标和视频品质第二变化指标的评估模型指定参数来产生评估模型。
36.根据权利要求35所述的视频品质评估方法,其特征在于,评估模型根据编码比特率对比视频品质特性曲线而形成,在视听媒体的帧速率恒定地保持为输入帧速率时,所述编码比特率对比视频品质特性曲线的主观视频品质随视听媒体的编码比特率的增加而以基于视频品质第一变化指标和视频品质第二变化指标的变化程度而增加,并收敛于最佳视频品质。
37.根据权利要求36所述的视频品质评估方法,其特征在于,评估模型使用逻辑函数,所述逻辑函数随视听媒体的编码比特率的增加而单调增加,并收敛于最佳视频品质。
38.根据权利要求35所述的视频品质评估方法,其特征在于,在所述最佳视频品质计算步骤中,根据帧速率对比最佳视频品质特性曲线来计算与输入帧速率相对应的最佳视频品质,所述帧速率对比最佳视频品质特性曲线的最佳视频品质随帧速率的增加而单调增加,然后收敛于预定的最大值。
39.根据权利要求35所述的视频品质评估方法,其特征在于,在所述视频品质第一变化指标计算步骤中,根据帧速率对比视频品质第一变化指标特性曲线来计算与输入帧速率相对应的视频品质第一变化指标,所述帧速率对比视频品质第一变化指标特性曲线的视频品质第一变化指标随帧速率的增加而单调增加。
40.根据权利要求35所述的视频品质评估方法,其特征在于,在所述视频品质第二变化指标计算步骤中,根据帧速率对比视频品质第二变化指标特性曲线来计算与输入帧速率相对应的视频品质第二变化指标,所述帧速率对比视频品质第二变化特性曲线的视频品质第二变化指标随帧速率的增加而单调下降。
41.根据权利要求35所述的视频品质评估方法,其特征在于,还包括:
第三存储步骤,使第三存储单元存储:帧速率对比最佳视频品质特性曲线,该特性曲线表示视听媒体的帧速率与最佳视频品质之间的关系,所述最佳视频品质与以帧速率发送的视听媒体的主观视频品质的最佳值相对应;帧速率对比视频品质第一变化指标特性曲线,该特性曲线表示视听媒体的帧速率与视频品质第一变化指标之间的关系,视频品质第一变化指标表示以帧速率发送的视听媒体的主观视频品质的变化程度;以及帧速率对比视频品质第二变化指标特性曲线,该特性曲线表示视听媒体的帧速率与视频品质第二变化指标之间的关系,视频品质第二变化指标表示以帧速率发送的视听媒体的主观视频品质的变化程度,
其中,在所述最佳视频品质计算步骤中,通过参考帧速率对比最佳视频品质特性曲线来计算与输入帧速率相对应的最佳视频品质,在所述视频品质第一变化指标计算步骤中,通过参考帧速率对比视频品质第一变化指标特性曲线来计算与输入帧速率相对应的视频品质第一变化指标,并且在所述视频品质第二变化指标计算步骤中,通过参考帧速率对比视频品质第二变化指标特性曲线来计算与输入帧速率相对应的视频品质第二变化指标。
42.根据权利要求34所述的视频品质评估方法,其特征在于,还包括:
第四存储步骤,使第四存储单元存储用于推导评估模型指定参数的特性曲线系数与子参数之间的关联,所述子参数包括指示视听通信类型的通信类型参数、指示终端上的视听媒体的再现性能的再现性能参数和指示在终端上再现视听媒体的周边环境的再现环形参数中的至少一个;以及
参数提取步骤,使系数提取单元通过参考所述第四存储单元,来提取与在所述参数提取步骤中所提取的子参数相对应的特性曲线系数,
其中,在所述评估模型指定步骤中,根据特性曲线系数所指定并表示编码比特率与任意评估模型指定参数之间的关系的评估模型指定参数推导特性曲线,来计算与输入编码比特率相对应的评估模型指定参数。
43.一种程序,使视频评估设备的计算机针对经由通信网络向任意终端发送编码为多个帧的视听媒体的视听通信,执行以下步骤,通过使用预定评估模型,计算观众从在终端上再现的视听媒体所实际感受到的主观视频品质的评估值:
参数提取步骤,用于使参数提取单元提取视听媒体参数,作为分别包括输入编码比特率和输入帧速率的主要参数,视听媒体参数包括视听媒体的表示每个单位时间内的编码比特数的编码比特率和表示每个单位时间内的帧数的帧速率;
评估模型执行步骤,用于使评估模型指定单元根据与视听媒体参数的一个参数相对应的主要参数,指定表示主观视频品质与视听媒体参数的另一个参数之间的关系的评估模型;以及
视频品质评估步骤,用于使视频品质评估单元通过使用所指定的评估模型来评估与对应于所述一个参数的主要参数相对应的主观视频品质,并输出该主观视频品质,作为观众从经由通信网络接收到并在任意终端上再现的视听媒体所实际感受到的主观视频品质的评估值。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP130090/2006 | 2006-05-09 | ||
JP2006130090 | 2006-05-09 | ||
JP2006130080 | 2006-05-09 | ||
JP130080/2006 | 2006-05-09 | ||
PCT/JP2006/323731 WO2007129422A1 (ja) | 2006-05-09 | 2006-11-28 | 映像品質推定装置、方法、およびプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101151904A true CN101151904A (zh) | 2008-03-26 |
CN101151904B CN101151904B (zh) | 2010-06-16 |
Family
ID=38667536
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2006800098982A Active CN101151904B (zh) | 2006-05-09 | 2006-11-28 | 视频品质评估设备、方法 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP2018068B1 (zh) |
JP (2) | JP4594389B2 (zh) |
KR (1) | KR100933509B1 (zh) |
CN (1) | CN101151904B (zh) |
CA (1) | CA2604053C (zh) |
WO (1) | WO2007129422A1 (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101895787A (zh) * | 2010-07-21 | 2010-11-24 | 深圳市融创天下科技发展有限公司 | 一种视频编码性能主观评价方法及*** |
CN102075965A (zh) * | 2009-11-24 | 2011-05-25 | ***通信集团天津有限公司 | 一种移动终端性能评估方法和装置 |
CN103026719A (zh) * | 2010-07-30 | 2013-04-03 | 德国电信股份有限公司 | 用于在视频比特流和输出视频序列之间的时间同步的方法和装置 |
CN109286812A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-01-29 | 华中科技大学 | 一种hevc视频质量估计方法 |
CN110235448A (zh) * | 2017-01-31 | 2019-09-13 | 索尼公司 | 信息处理装置和方法 |
US10728538B2 (en) | 2010-01-11 | 2020-07-28 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson(Publ) | Technique for video quality estimation |
Families Citing this family (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2018068B1 (en) * | 2006-05-09 | 2016-06-22 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Video quality estimating device, method, and program |
JP4802209B2 (ja) * | 2008-05-09 | 2011-10-26 | 日本電信電話株式会社 | 映像品質推定方法、装置およびプログラム |
JP5221459B2 (ja) * | 2009-07-01 | 2013-06-26 | 日本電信電話株式会社 | 映像品質推定装置、システム、方法およびプログラム |
EP2493205B1 (en) * | 2009-10-22 | 2015-05-06 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Video quality estimation device, video quality estimation method, and video quality estimation program |
JP5450279B2 (ja) * | 2010-06-16 | 2014-03-26 | 日本電信電話株式会社 | 映像品質客観評価装置及び方法及びプログラム |
CN103686176B (zh) * | 2013-12-30 | 2016-09-21 | 清华大学 | 一种用于视频编码的码率估计方法 |
US10154266B2 (en) | 2014-11-17 | 2018-12-11 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Video quality estimation device, video quality estimation method, and video quality estimation program |
JP6388613B2 (ja) * | 2016-02-24 | 2018-09-12 | 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 | 画像処理装置、設計支援システム及びプログラム |
CN106209920B (zh) * | 2016-09-19 | 2019-11-22 | 贵州白山云科技股份有限公司 | 一种dns服务器的安全防护方法以及装置 |
KR102452313B1 (ko) * | 2017-11-29 | 2022-10-07 | 한국전자통신연구원 | 인지 민감도를 고려하는 영상 화질 측정 방법 및 장치 |
JP7073894B2 (ja) | 2018-05-09 | 2022-05-24 | 日本電信電話株式会社 | エンゲージメント推定装置、エンゲージメント推定方法及びプログラム |
CN108769179A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-06 | 北京顺丰同城科技有限公司 | 一种服务健康状态评估方法及装置 |
CN113382237B (zh) * | 2021-06-08 | 2022-11-04 | 北京杰瑞创通科技有限公司 | 实时视频传输的自适应动态抗网络丢包智能信源解码方法 |
CN115550598A (zh) * | 2022-09-14 | 2022-12-30 | 北京融讯科创技术有限公司 | 视频会议配置方法、装置、终端设备及存储介质 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1157059C (zh) * | 2002-01-29 | 2004-07-07 | 北京工业大学 | 一种结合运动特征的视频质量评价方法 |
JP2004343415A (ja) * | 2003-05-15 | 2004-12-02 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 符号化条件決定方法及び符号化方法及び符号化条件決定装置及び符号化システム |
JP3925866B2 (ja) * | 2003-11-07 | 2007-06-06 | 日本放送協会 | 映像品質測定装置及び映像品質測定プログラム |
JP4327674B2 (ja) * | 2004-07-21 | 2009-09-09 | 日本電信電話株式会社 | 映像品質管理方法および映像品質管理システム |
JP4365291B2 (ja) * | 2004-09-01 | 2009-11-18 | 日本電信電話株式会社 | 双方向通信サービスシステムにおける品質推定方法および品質推定装置 |
EP2018068B1 (en) * | 2006-05-09 | 2016-06-22 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Video quality estimating device, method, and program |
-
2006
- 2006-11-28 EP EP06833535.5A patent/EP2018068B1/en active Active
- 2006-11-28 CN CN2006800098982A patent/CN101151904B/zh active Active
- 2006-11-28 KR KR20077022050A patent/KR100933509B1/ko active IP Right Grant
- 2006-11-28 WO PCT/JP2006/323731 patent/WO2007129422A1/ja active Application Filing
- 2006-11-28 CA CA 2604053 patent/CA2604053C/en active Active
- 2006-11-28 JP JP2007516127A patent/JP4594389B2/ja active Active
-
2010
- 2010-08-09 JP JP2010178792A patent/JP4913893B2/ja active Active
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102075965A (zh) * | 2009-11-24 | 2011-05-25 | ***通信集团天津有限公司 | 一种移动终端性能评估方法和装置 |
US10728538B2 (en) | 2010-01-11 | 2020-07-28 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson(Publ) | Technique for video quality estimation |
CN101895787A (zh) * | 2010-07-21 | 2010-11-24 | 深圳市融创天下科技发展有限公司 | 一种视频编码性能主观评价方法及*** |
CN103026719A (zh) * | 2010-07-30 | 2013-04-03 | 德国电信股份有限公司 | 用于在视频比特流和输出视频序列之间的时间同步的方法和装置 |
CN103026719B (zh) * | 2010-07-30 | 2015-09-02 | 德国电信股份有限公司 | 用于在视频比特流和输出视频序列之间的时间同步的方法和装置 |
CN110235448A (zh) * | 2017-01-31 | 2019-09-13 | 索尼公司 | 信息处理装置和方法 |
CN109286812A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-01-29 | 华中科技大学 | 一种hevc视频质量估计方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN101151904B (zh) | 2010-06-16 |
EP2018068A4 (en) | 2011-10-05 |
JP4594389B2 (ja) | 2010-12-08 |
EP2018068B1 (en) | 2016-06-22 |
WO2007129422A1 (ja) | 2007-11-15 |
EP2018068A1 (en) | 2009-01-21 |
KR100933509B1 (ko) | 2009-12-23 |
JP2010252400A (ja) | 2010-11-04 |
KR20080007550A (ko) | 2008-01-22 |
JP4913893B2 (ja) | 2012-04-11 |
CA2604053A1 (en) | 2007-11-09 |
JPWO2007129422A1 (ja) | 2009-09-17 |
CA2604053C (en) | 2012-07-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101151904A (zh) | 视频品质评估设备、方法和程序 | |
KR100935650B1 (ko) | 비디오 품질 추정 장치, 방법 및 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능한 기록매체 | |
US7965203B2 (en) | Video quality estimation apparatus, method, and program | |
US8405773B2 (en) | Video communication quality estimation apparatus, method, and program | |
Mu et al. | Framework for the integrated video quality assessment | |
WO2009087863A1 (ja) | 映像品質推定装置、方法およびプログラム | |
JP4490374B2 (ja) | 映像品質評価装置および方法 | |
JP4451856B2 (ja) | 映像品質推定装置、方法、およびプログラム | |
EP2954677B1 (en) | Method and apparatus for context-based video quality assessment | |
JP4451857B2 (ja) | 映像品質パラメータ推定装置、方法、およびプログラム | |
Huang et al. | Perceptual evaluation of pre-processing for video transcoding | |
JP4740967B2 (ja) | 映像品質推定装置、方法、およびプログラム | |
Arsenović et al. | Quality of Experience Assessment for HTTP Based Adaptive Video Streaming. | |
JP6061778B2 (ja) | 映像品質評価装置、映像品質評価方法及びプログラム | |
Hohlfeld et al. | Viewing impaired video transmissions from a modeling perspective |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant |