JP5350300B2 - トランスコード映像品質客観評価装置及び方法及びプログラム - Google Patents
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インターネットのようなIP(Internet Protocol)ネットワーク経由で行うIPTVサービス、映像配信サービスにおけるトランスコードされた映像の品質を客観的に評価するトランスコード映像品質客観評価装置及び方法及びプログラムに関する。
入力されたトランスコード前の符号化映像からエッジ量及びテクスチャ量を導出するエッジ・テクスチャ量抽出手段100と、
エッジ・テクスチャ量抽出手段から導出されたエッジ量とテクスチャ量から導出される統計量であって、該エッジ量と該テクスチャ量の映像フレームあたりの比率に対する、全映像フレームの平均値、ある一定区間毎の平均値の集合の最大値及び標準偏差値である特徴量または、トランスコード前の符号化映像から導出される特徴量である動き量の少なくとも1つの第1の特徴量を導出する第1の特徴量抽出手段200と、
入力されたトランスコード前の符号化映像とトランスコード後のトランスコード映像の水平方向と垂直方向の画素数を用いた差異情報から第2の特徴量を導出する第2の特徴量抽出手段400と、
第1の特徴量抽出手段より出力された第1の特徴量より、入力されたトランスコード前の符号化映像の映像品質評価値を第1の映像品質評価値として導出する第1の映像品質手段300と、
第1の映像品質評価値と第2の特徴量抽出手段400から導出された第2の特徴量からトランスコード後のトランスコード映像の品質評価値を示す第2の映像品質評価値を導出する第2の映像品質推定手段500と、を備える。
入力されたトランスコード前の符号化映像からエッジ量及びテクスチャ量を導出するエッジ・テクスチャ量抽出手段と、
エッジ・テクスチャ量抽出手段から導出されたエッジ量とテクスチャ量から導出される統計量であって、該エッジ量と該テクスチャ量の映像フレームあたりの比率に対する、全映像フレームの平均値、ある一定区間毎の平均値の集合の最大値及び標準偏差値である特徴量または、トランスコード前の符号化映像から導出される特徴量である動き量の少なくとも1つの第1の特徴量を導出する第1の特徴量抽出手段と、
入力されたトランスコード前の符号化映像とトランスコード後のトランスコード映像の水平方向と垂直方向の画素数を用いた差異情報から第2の特徴量を導出する第2の特徴量抽出手段と、
第1の特徴量抽出手段より導出された第1の特徴量と第2の特徴量抽出手段から導出された第2の特徴量からトランスコード後のトランスコード映像の品質評価値を示す第2の映像品質評価値を導出する第2の映像品質推定手段と、を備える。
エッジ・テクスチャ量抽出手段より映像フレーム単位に抽出されたエッジ量及びテクスチャ量に基づき、推定対象の映像の全映像フレームに対するエッジ量の合計値と、同様に、推定対象の映像の全映像フレームに対するテクスチャ量の合計値を算出し、該エッジ量の合計値を該テクスチャ量の合計値で除算した映像フレーム平均特徴量を導出する映像フレーム平均特徴量導出手段を含む。
エッジ・テクスチャ量抽出手段より映像フレーム単位に抽出されたエッジ量及びテクスチャ量に基づき、映像フレーム単位にエッジ量の合計値をテクスチャ量の合計値で除算した映像フレーム特徴量を導出する映像フレーム特徴量導出手段と、
推定対象の映像のある一定区間の複数の映像フレームに対し、映像フレーム特徴量導出手段から導出された映像フレーム特徴量を合計し、映像フレーム数で除算した平均特徴量を導出する平均特徴量導出手段と、
平均特徴量導出手段より導出された推定対象の映像のある一定区間の複数の映像フレームの平均特徴量に対し、推定対象の全区間の複数の平均特徴量の最大の値を示す最大特徴量を導出する最大特徴量導出手段と、
平均特徴量導出手段より導出された推定対象の映像のある一定区間の複数の映像フレームの平均特徴量に対し、推定対象の全区間の複数の平均特徴量の標準偏差をとった標準偏差特徴量を導出する標準偏差特徴量導出手段と、を更に有する。
入力されたトランスコード前の符号化映像から映像の動きを示す動き量を導出する動き量導出手段を更に有する。
入力されたトランスコード前の符号化映像とトランスコード後のトランスコード映像からPeak-signal-to-noise ratio(PSNR)を導出するPSNR導出手段を含む。
トランスコード映像品質客観評価装置が、
入力されたトランスコード前の符号化映像からエッジ量及びテクスチャ量を導出するエッジ・テクスチャ量抽出ステップ(ステップ1)と、
エッジ・テクスチャ量抽出ステップから導出されたエッジ量とテクスチャ量から導出される統計量であって、該エッジ量と該テクスチャ量の映像フレームあたりの比率に対する、全映像フレームの平均値、ある一定区間毎の平均値の集合の最大値及び標準偏差値である特徴量または、トランスコード前の符号化映像から導出される特徴量である動き量の少なくとも1つの第1の特徴量を導出する第1の特徴量抽出ステップ(ステップ2)と、
入力されたトランスコード前の符号化映像とトランスコード後のトランスコード映像の水平方向と垂直方向の画素数を用いた差異情報から第2の特徴量を導出する第2の特徴量抽出ステップ(ステップ3)と、
第1の特徴量抽出ステップより出力された第1の特徴量より、入力されたトランスコード前の符号化映像の映像品質評価値を第1の映像品質評価値として導出する第1の映像品質推定ステップ(ステップ4)と、
第1の映像品質評価値と第2の特徴量抽出ステップから導出された第2の特徴量からトランスコード後のトランスコード映像の品質評価値を示す第2の映像品質評価値を導出する第2の映像品質推定ステップ(ステップ5)と、を行う。
トランスコード映像品質客観評価装置が、
入力されたトランスコード前の符号化映像からエッジ量及びテクスチャ量を導出するエッジ・テクスチャ量抽出ステップと、
エッジ・テクスチャ量抽出ステップから導出されたエッジ量とテクスチャ量から導出される統計量であって、該エッジ量と該テクスチャ量の映像フレームあたりの比率に対する、全映像フレームの平均値、ある一定区間毎の平均値の集合の最大値及び標準偏差値である特徴量または、トランスコード前の符号化映像から導出される特徴量である動き量の少なくとも1つの第1の特徴量を導出する第1の特徴量抽出ステップと、
入力されたトランスコード前の符号化映像とトランスコード後のトランスコード映像の水平方向と垂直方向の画素数を用いた差異情報から第2の特徴量を導出する第2の特徴量抽出ステップと、
第1の特徴量抽出ステップより導出された第1の特徴量と第2の特徴量抽出ステップから導出された第2の特徴量からトランスコード後のトランスコード映像の品質評価値を示す第2の映像品質評価値を導出する第2の映像品質推定ステップと、を行う。
入力されたトランスコード前の符号化映像をキャプチャしエッジ画像を作成し、エッジ画像の各画素の値に基づきクラスタリングを実施し、クラスタリング画像を導出するクラスタリングステップと、
クラスタリングステップにより導出されたクラスタリング画像をフィルタリングし、フィルタリング画像を作成するフィルタリングステップと、
クラスタリングにより導出されたクラスタリング画像とフィルタリングステップから導出されたフィルタリング画像の差分値から差分クラスタリング画像を作成する差分クラスタリング画像導出ステップと、
差分クラスタリング画像導出ステップにより導出された差分クラスタリング画像のエッジ量とテクスチャ量を映像フレーム単位にカウントするカウントステップと、を行う。
エッジ・テクスチャ量抽出ステップより映像フレーム単位に抽出されたエッジ量及びテクスチャ量に基づき、推定対象の映像の全映像フレームに対するエッジ量の合計値と、同様に、推定対象の映像の全映像フレームに対するテクスチャ量の合計値を算出し、該エッジ量の合計値を該テクスチャ量の合計値で除算した映像フレーム平均特徴量を導出する映像フレーム平均特徴量導出ステップを行う。
エッジ・テクスチャ量抽出ステップより映像フレーム単位に抽出されたエッジ量及びテクスチャ量に基づき、映像フレーム単位にエッジ量の合計値をテクスチャ量の合計値で除算した映像フレーム特徴量を導出する映像フレーム特徴量導出ステップと、
推定対象の映像のある一定区間の複数の映像フレームに対し、映像フレーム特徴量導出ステップから導出された映像フレーム特徴量を合計し、映像フレーム数で除算した平均特徴量を導出する平均特徴量導出ステップと、
平均特徴量導出ステップより導出された推定対象の映像のある一定区間の複数の映像フレームの平均特徴量に対し、推定対象の全区間の複数の平均特徴量の最大の値を示す最大特徴量を導出する最大特徴量導出ステップと、
平均特徴量導出ステップより導出された推定対象の映像のある一定区間の複数の映像フレームの平均特徴量に対し、推定対象の全区間の複数の平均特徴量の標準偏差をとった標準偏差特徴量を導出する標準偏差特徴量導出ステップと、を更に行う。
入力されたトランスコード前の符号化映像から映像の動きを示す動き量を導出する動き量導出ステップを更に行う。
入力されたトランスコード前の符号化映像とトランスコード後のトランスコード映像からPeak-signal-to-noise ratio(PSNR)を導出するPSNR導出ステップを行う。
本発明の本実施の形態にかかるトランスコード映像品質客観評価装置は、符号化映像にクラスタリング処理を施し、クラスタリング画像を作成し、そのクラスタリング画像から特徴量を導出し、トランスコード前の符号化映像の映像品質を定量的に表した第1の映像品質評価値を導出し、次に、符号化映像とトランスコード映像を用いPSNR(Peak Signal to Noise Ratio)を導出し、第1の映像品質評価値とPSNRからトランスコード映像の品質を示す第2の映像品質評価値(トランスコード映像品質評価値)を客観的な評価で実現するものである。
前述の第1の実施の形態では、第1の映像品質評価値Vqを求めたのち、特徴量PSNRを重み付け加算することで、第2の映像品質評価値(トランスコード映像の映像品質評価値)を導出したが、本実施の形態では、第1の映像品質評価値を構成する特徴量と特徴量PNSRを直接重み付け加算する例を示す。
10 クラスタリング部
11 フィルタリング部
12 差分クラスタリング画像導出部
13 カウント部
14 映像フレーム平均特徴量導出部
15 映像フレーム特徴量導出部
16 平均特徴量導出部
17 最大特徴量導出部
18 標準偏差特徴量導出部
19 動き量導出部
20 PSNR導出部
100 エッジ・テクスチャ量抽出手段、エッジ・テクスチャ量抽出部
200 第1の特徴量抽出手段、第1の特徴量抽出部
300 第1の映像品質推定手段、第1の映像品質推定部
400 第2の特徴量抽出手段、第2の特徴量抽出部
500 第2の映像品質推定手段
600 映像品質推定部
Claims (15)
- トランスコードされた映像の品質を客観的に評価するトランスコード映像品質客観評価装置であって、
入力されたトランスコード前の符号化映像からエッジ量及びテクスチャ量を導出するエッジ・テクスチャ量抽出手段と、
前記エッジ・テクスチャ量抽出手段から導出された前記エッジ量と前記テクスチャ量から導出される統計量であって、該エッジ量と該テクスチャ量の映像フレームあたりの比率に対する、全映像フレームの平均値、ある一定区間毎の平均値の集合の最大値及び標準偏差値である特徴量または、前記トランスコード前の符号化映像から導出される特徴量である動き量の少なくとも1つの第1の特徴量を導出する第1の特徴量抽出手段と、
入力されたトランスコード前の符号化映像とトランスコード後のトランスコード映像の水平方向と垂直方向の画素数を用いた差異情報から第2の特徴量を導出する第2の特徴量抽出手段と、
前記第1の特徴量抽出手段より出力された第1の特徴量より、入力されたトランスコード前の符号化映像の映像品質評価値を第1の映像品質評価値として導出する第1の映像品質手段と、
前記第1の映像品質評価値と前記第2の特徴量抽出手段から導出された前記第2の特徴量からトランスコード後のトランスコード映像の品質評価値を示す第2の映像品質評価値を導出する第2の映像品質推定手段と、
を備えることを特徴とするトランスコード映像品質客観評価装置。 - トランスコードされた映像の品質を客観的に評価するトランスコード映像品質客観評価装置であって、
入力されたトランスコード前の符号化映像からエッジ量及びテクスチャ量を導出するエッジ・テクスチャ量抽出手段と、
前記エッジ・テクスチャ量抽出手段から導出された前記エッジ量と前記テクスチャ量から導出される統計量であって、該エッジ量と該テクスチャ量の映像フレームあたりの比率に対する、全映像フレームの平均値、ある一定区間毎の平均値の集合の最大値及び標準偏差値である特徴量または、前記トランスコード前の符号化映像から導出される特徴量である動き量の少なくとも1つの第1の特徴量を導出する第1の特徴量抽出手段と、
入力されたトランスコード前の符号化映像とトランスコード後のトランスコード映像の水平方向と垂直方向の画素数を用いた差異情報から第2の特徴量を導出する第2の特徴量抽出手段と、
前記第1の特徴量抽出手段より導出された前記第1の特徴量と前記第2の特徴量抽出手段から導出された前記第2の特徴量からトランスコード後のトランスコード映像の品質評価値を示す第2の映像品質評価値を導出する第2の映像品質推定手段と、
を備えることを特徴とするトランスコード映像品質客観評価装置。 - 前記エッジ・テクスチャ量抽出手段は、
入力されたトランスコード前の符号化映像をキャプチャしエッジ画像を作成し、エッジ画像の各画素の値に基づきクラスタリングを実施し、クラスタリング画像を導出するクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段により導出された前記クラスタリング画像をフィルタリングし、フィルタリング画像を作成するフィルタリング手段と、
前記クラスタリングにより導出された前記クラスタリング画像と前記フィルタリング手段から導出された前記フィルタリング画像の差分値から差分クラスタリング画像を作成する差分クラスタリング画像導出手段と、
前記差分クラスタリング画像導出手段により導出された前記差分クラスタリング画像のエッジ量とテクスチャ量を映像フレーム単位にカウントするカウント手段と、
を含むことを特徴とする請求項1または2記載のトランスコード映像品質客観評価装置。 - 前記第1の特徴量抽出手段は、
前記エッジ・テクスチャ量抽出手段より映像フレーム単位に抽出されたエッジ量及びテクスチャ量に基づき、推定対象の映像の全映像フレームに対するエッジ量の合計値と、同様に、推定対象の映像の全映像フレームに対するテクスチャ量の合計値を算出し、該エッジ量の合計値を該テクスチャ量の合計値で除算した映像フレーム平均特徴量を導出する映像フレーム平均特徴量導出手段を
含むことを特徴とする請求項1または2記載のトランスコード映像品質客観評価装置。 - 前記第1の特徴量抽出手段は、
前記エッジ・テクスチャ量抽出手段より映像フレーム単位に抽出されたエッジ量及びテクスチャ量に基づき、映像フレーム単位にエッジ量の合計値をテクスチャ量の合計値で除算した映像フレーム特徴量を導出する映像フレーム特徴量導出手段と、
推定対象の映像のある一定区間の複数の映像フレームに対し、前記映像フレーム特徴量導出手段から導出された映像フレーム特徴量を合計し、映像フレーム数で除算した平均特徴量を導出する平均特徴量導出手段と、
前記平均特徴量導出手段より導出された推定対象の映像のある一定区間の複数の映像フレームの前記平均特徴量に対し、推定対象の全区間の複数の平均特徴量の最大の値を示す最大特徴量を導出する最大特徴量導出手段と、
前記平均特徴量導出手段より導出された推定対象の映像のある一定区間の複数の映像フレームの前記平均特徴量に対し、推定対象の全区間の複数の平均特徴量の標準偏差をとった標準偏差特徴量を導出する標準偏差特徴量導出手段と、
を更に有することを特徴とする請求項1、2、または4記載のトランスコード映像品質客観評価装置。 - 前記第1の特徴量抽出手段は、
入力されたトランスコード前の符号化映像から映像の動きを示す動き量を導出する動き量導出手段を
更に有することを特徴とする請求項1,2,4、又は5に記載のトランスコード映像品質客観評価装置。 - 前記第2の特徴量抽出手段は、
入力されたトランスコード前の符号化映像とトランスコード後のトランスコード映像からPeak-signal-to-noise ratio(PSNR)を導出するPSNR導出手段を
含むことを特徴とする請求項1または2記載のトランスコード映像品質客観評価装置。 - トランスコードされた映像の品質を客観的に評価するトランスコード映像品質客観評価方法であって、
トランスコード映像品質客観評価装置が、
入力されたトランスコード前の符号化映像からエッジ量及びテクスチャ量を導出するエッジ・テクスチャ量抽出ステップと、
前記エッジ・テクスチャ量抽出ステップから導出された前記エッジ量と前記テクスチャ量から導出される統計量であって、該エッジ量と該テクスチャ量の映像フレームあたりの比率に対する、全映像フレームの平均値、ある一定区間毎の平均値の集合の最大値及び標準偏差値である特徴量または、前記トランスコード前の符号化映像から導出される特徴量である動き量の少なくとも1つの第1の特徴量を導出する第1の特徴量抽出ステップと、
入力されたトランスコード前の符号化映像とトランスコード後のトランスコード映像の水平方向と垂直方向の画素数を用いた差異情報から第2の特徴量を導出する第2の特徴量抽出ステップと、
前記第1の特徴量抽出ステップより出力された第1の特徴量より、入力されたトランスコード前の符号化映像の映像品質評価値を第1の映像品質評価値として導出する第1の映像品質推定ステップと、
前記第1の映像品質評価値と前記第2の特徴量抽出ステップから導出された前記第2の特徴量からトランスコード後のトランスコード映像の品質評価値を示す第2の映像品質評価値を導出する第2の映像品質推定ステップと、
を行うことを特徴とするトランスコード映像品質客観評価方法。 - トランスコードされた映像の品質を客観的に評価するトランスコード映像品質客観評価方法であって、
トランスコード映像品質客観評価装置が、
入力されたトランスコード前の符号化映像からエッジ量及びテクスチャ量を導出するエッジ・テクスチャ量抽出ステップと、
前記エッジ・テクスチャ量抽出ステップから導出された前記エッジ量と前記テクスチャ量から導出される統計量であって、該エッジ量と該テクスチャ量の映像フレームあたりの比率に対する、全映像フレームの平均値、ある一定区間毎の平均値の集合の最大値及び標準偏差値である特徴量または、前記トランスコード前の符号化映像から導出される特徴量である動き量の少なくとも1つの第1の特徴量を導出する第1の特徴量抽出ステップと、
入力されたトランスコード前の符号化映像とトランスコード後のトランスコード映像の水平方向と垂直方向の画素数を用いた差異情報から第2の特徴量を導出する第2の特徴量抽出ステップと、
前記第1の特徴量抽出ステップより導出された前記第1の特徴量と前記第2の特徴量抽出ステップから導出された前記第2の特徴量からトランスコード後のトランスコード映像の品質評価値を示す第2の映像品質評価値を導出する第2の映像品質推定ステップと、
を行うことを特徴とするトランスコード映像品質客観評価方法。 - 前記エッジ・テクスチャ量抽出ステップにおいて、
入力されたトランスコード前の符号化映像をキャプチャしエッジ画像を作成し、エッジ画像の各画素の値に基づきクラスタリングを実施し、クラスタリング画像を導出するクラスタリングステップと、
前記クラスタリングステップにより導出された前記クラスタリング画像をフィルタリングし、フィルタリング画像を作成するフィルタリングステップと、
前記クラスタリングにより導出された前記クラスタリング画像と前記フィルタリングステップから導出された前記フィルタリング画像の差分値から差分クラスタリング画像を作成する差分クラスタリング画像導出ステップと、
前記差分クラスタリング画像導出ステップにより導出された前記差分クラスタリング画像のエッジ量とテクスチャ量を映像フレーム単位にカウントするカウントステップと、
を行うことを特徴とする請求項8または9記載のトランスコード映像品質客観評価方法。 - 前記第1の特徴量抽出ステップにおいて、
前記エッジ・テクスチャ量抽出ステップより映像フレーム単位に抽出されたエッジ量及びテクスチャ量に基づき、推定対象の映像の全映像フレームに対するエッジ量の合計値と、同様に、推定対象の映像の全映像フレームに対するテクスチャ量の合計値を算出し、該エッジ量の合計値を該テクスチャ量の合計値で除算した映像フレーム平均特徴量を導出する映像フレーム平均特徴量導出ステップを
行うことを特徴とする請求項8または9記載のトランスコード映像品質客観評価方法。 - 前記第1の特徴量抽出ステップにおいて、
前記エッジ・テクスチャ量抽出ステップより映像フレーム単位に抽出されたエッジ量及びテクスチャ量に基づき、映像フレーム単位にエッジ量の合計値をテクスチャ量の合計値で除算した映像フレーム特徴量を導出する映像フレーム特徴量導出ステップと、
推定対象の映像のある一定区間の複数の映像フレームに対し、前記映像フレーム特徴量導出ステップから導出された映像フレーム特徴量を合計し、映像フレーム数で除算した平均特徴量を導出する平均特徴量導出ステップと、
前記平均特徴量導出ステップより導出された推定対象の映像のある一定区間の複数の映像フレームの前記平均特徴量に対し、推定対象の全区間の複数の平均特徴量の最大の値を示す最大特徴量を導出する最大特徴量導出ステップと、
前記平均特徴量導出ステップより導出された推定対象の映像のある一定区間の複数の映像フレームの前記平均特徴量に対し、推定対象の全区間の複数の平均特徴量の標準偏差をとった標準偏差特徴量を導出する標準偏差特徴量導出ステップと、
を更に行うことを特徴とする請求項8、9、または11記載のトランスコード映像品質客観評価方法。 - 前記第1の特徴量抽出ステップにおいて、
入力されたトランスコード前の符号化映像から映像の動きを示す動き量を導出する動き量導出ステップを
更に行うことを特徴とする請求項8,9,11、又は12に記載のトランスコード映像品質客観評価方法。 - 前記第2の特徴量抽出ステップにおいて、
入力されたトランスコード前の符号化映像とトランスコード後のトランスコード映像からPeak-signal-to-noise ratio(PSNR)を導出するPSNR導出ステップを
行うことを特徴とする請求項8または9記載のトランスコード映像品質客観評価方法。 - 請求項1乃至7のいずれか1項に記載のトランスコード映像品質客観評価装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのトランスコード映像品質客観評価プログラム。
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