KR100938211B1 - 동영상 화질 평가 시스템 및 방법 - Google Patents

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한정현
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성균관대학교산학협력단
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Abstract

본 발명은 동영상 화질 평가 시스템 및 방법에 관한 것으로, 채널을 통하여 부호화된 동영상 데이터를 송신하는 송신기 및 상기 부호화된 동영상 데이터를 수신하고 상기 수신된 동영상 데이터로부터 영상정보를 분석하여 동영상 화질을 평가하는 수신기를 포함하는 동영상 화질 평가 시스템에 있어서, 상기 수신기는 상기 부호화된 동영상 데이터를 수신하는 수신 데이터 입력부, 상기 수신된 동영상 데이터로부터 비트열을 분석하여 각 블록의 손실 여부, 움직임 값 및 좌표를 포함하는 영상정보를 추출하는 수신정보분석부, 및 상기 각 블록에 대하여 추출된 영상정보를 이용하여 가중치를 부여하고 가중치를 반영한 손실 블록 개수를 계산함으로써 동영상의 화질을 평가하는 화질평가부를 포함한다.
본 발명에 따르면, 동영상 화질 평가 시스템 및 방법은 HVS(Human Visual System) 기반의 동영상 화질 평가 방법으로 인지적 측면에서 관심도에 따라 가중치를 산출함으로써 수신단에서 출력되고 있는 영상의 품질을 빠르고 인지적인 값으로 추출할 수 있다.
HVS(Human Visual System), 화질평가, 움직임 벡터, 가중치, 채널

Description

동영상 화질 평가 시스템 및 방법{System and Method for Video Quality Measurement}
본 발명은 수신된 영상을 영상이 위치한 좌표 및 물체가 존재하는 영역에 따라 영상을 구성하는 각 블록의 가중치를 부여하고 각 영역별로 포함된 손실 블록 개수를 계산함으로써 인지적 측면에서 동영상의 화질을 평가하는 동영상 화질 평가 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 동영상에 대한 화질평가는 동영상 코덱의 성능 검증과 새로운 압축 코딩기법의 개발분야뿐만 아니라 동영상 전송 품질 평가 등에 필요한 핵심 기술임을 감안할 때, 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 지금까지 동영상 화질 평가는 다수의 평가자들에 의해 주관적으로 수행되어 왔다. 이러한 방식은 시간과 비용 면에서 많은 제약과 한계를 갖으며, 실시간 평가가 불가능하다는 점에서 매우 비효율적이다.
상술한 바와 같이, 동영상 전송 품질 평가를 위해서는 전송에러가 중요한 요소가 되고 있으며, 이러한 전송에러는 디지털 통신에서 발생할 수 있는 오류로서, 패킷 손실, 블록 에러, 비트 에러, 시간 지연, 지터(jitter), 버퍼의 용량을 초과 하는 오버플로우(overflow), 버퍼가 비어 있는 언더플로우(underflow) 등이 있다. 이러한 전송에러의 결과로 프레임 손실, 패킷 손실/블록 에러로 인한 화질 열화, 프레임 지연 등이 발생한다.
화질 모니터링 방법으로, 전기준 방법(full reference method), 감소기준 방법(reduced reference method), 무기준 방법(no reference method) 등이 있다. 전기준 방법은 기준 비디오와 처리 비디오를 모두 사용하기 때문에 가장 정확한 화질 측정 방법으로 알려져 있다. 그러나, 전기준 방법은 기준 비디오를 필요로 하기 때문에 그 응용범위가 제한된다. 감소기준 방법은 기준 비디오에서 다수의 파라미터를 추출하고 비디오 데이터와 함께 수신기로 전송한다. 수신기에서는 수신된 비디오 데이터에서 파라미터를 추출하고, 수신된 파라미터와 비교함으로써 화질을 측정한다. 감소기준 방법에서는 추가적인 파라미터가 전송된다는 점에서 하향 채널에 대역폭을 필요로 하는 문제점이 있다.
무기준 방법은 기준 비디오에 대한 어떠한 정보도 없이 복호화에 의한 처리 비디오만으로 화질 평가가 이루어지므로 정확도가 떨어지는 문제점이 있으나, MPEG-2TS(moving picture experts group 2, transport stream)에 포함된 비트열을 분석하여 비디오 화질을 추정하는데 사용되고 있다.
이와 같이, 기존의 객관적 화질 평가 방법에서 전기준 방법 및 감소기준 방법은 추가의 데이터 전송이 필요한 단점이 있고, 무기준 방법은 정확성이 떨어지는 문제점이 있다. 무선 통신 채널에 의한 비디오 서비스에서는 에러 발생율이 높은 실정임을 감안할 때, 수신기 측의 화질 모니터링 방법은 중요한 영역으로 자리잡고 있으나 현재 기술은 실용화하기에 여러 문제점이 있다. 따라서, 화질의 모니터링은 중요한 문제로 부각됨을 감안할 때, 새로운 화질 평가 방법이 요구된다.
따라서 본 발명은 상기한 종래 기술에 따른 문제점을 해결하기 위한 것으로, 전송 손실 정보와 관심도에 따른 가중치를 화질 평가에 활용함으로써 인지적 측면에서 수신단의 화질을 평가할 수 있는 동영상 화질 평가 시스템 및 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 관심영역별 가중치를 이용한 동영상 화질 평가 시스템은 채널을 통하여 부호화된 동영상 데이터를 송신하는 송신기 및 상기 부호화된 동영상 데이터를 수신하고 상기 수신된 동영상 데이터로부터 영상정보를 분석하여 동영상 화질을 평가하는 수신기를 포함하는 동영상 화질 평가 시스템에 있어서, 상기 수신기는 상기 부호화된 동영상 데이터를 수신하는 수신 데이터 입력부, 상기 수신된 동영상 데이터로부터 비트열을 분석하여 각 블록의 손실 여부, 움직임 값 및 좌표를 포함하는 영상정보를 추출하는 수신정보분석부, 및 상기 각 블록에 대하여 추출된 영상정보를 이용하여 상기 각 블록의 좌표가 전체 영상의 중심영역으로부터 떨어진 거리에 따라 가중치를 부여하고, 가중치를 반영한 상기 각 블록의 위치정보를 비교하여 손실 블록 개수를 계산함으로써 동영상의 화질을 평가하는 화질평가부를 포함한다.
또한, 본 발명의 다른 측면에 따른 관심영역별 가중치를 이용한 동영상 화질 평가 방법은 부호화된 동영상 데이터가 채널을 통하여 수신되는 동영상 데이터 수신 단계, 상기 수신된 동영상 데이터로부터 비트열을 분석하여 각 블록의 손실 여부, 움직임 값 및 좌표를 포함하는 영상정보를 추출하는 수신 정보 분석 단계, 및 상기 각 블록에 대하여 추출된 영상정보를 이용하여 상기 각 블록의 좌표가 전체 영상의 중심영역으로부터 떨어진 거리에 따라 가중치를 부여하고, 가중치를 반영한 상기 각 블록의 위치정보를 비교하여 손실 블록 개수를 계산함으로써 동영상의 화질을 평가하는 단계를 포함한다.
상기한 바와 같이 본 발명에 따른 동영상 화질 평가 시스템 및 방법은 수신된 동영상 데이터를 분석하여 영상정보 및 인지적 측면을 고려한 각 블록의 가중치를 이용한 동영상 화질 평가 기술로서 HVS(Human Visual System) 기반으로 관심도에 따라 각 블록의 가중치를 산출함으로써 수신단에서 출력되고 있는 영상의 품질을 빠르고 인지적인 값으로 추출할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 관심영역별 가중치를 이용한 동영상 화질 평가 시스템은 채널을 통하여 부호화된 동영상 데이터를 송신하는 송신기 및 상기 부호화된 동영상 데이터를 수신하고 상기 수신된 동영상 데이터로부터 영상정보를 분석하여 동영상 화질을 평가하는 수신기를 포함하는 동영상 화질 평가 시스템에 있어서, 상기 수신기는 상기 부호화된 동영상 데이터를 수신하는 수신 데이터 입력부, 상기 수신된 동영상 데이터로부터 비트열을 분석하여 각 블록의 손실 여부, 움직임 값 및 좌표를 포함하는 영상정보를 추출하는 수신정보분석부, 및 상기 각 블록에 대하여 추출된 영상정보를 이용하여 가중치를 부여하고 가중치를 반영한 손실 블록 개수를 계산함으로써 동영상의 화질을 평가하는 화질평가부를 포함한다.
이하, 본 발명에 따른 동영상 화질 평가 시스템 및 방법에 대하여 첨부된 도 면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 화질 평가 시스템의 수신기 구조를 개략적으로 도시한 것으로, 상기 수신기(100)는 수신 데이터 입력부(110), 수신정보분석부(120), 화질평가부(130), 복호화부(140), 출력부(150)를 포함하여 구성될 수 있다.
채널을 통하여 부호화된 동영상 데이터를 송신하는 송신기 및 상기 부호화된 동영상 데이터를 수신하고 상기 수신된 동영상 데이터로부터 영상정보를 분석하여 동영상 화질을 평가하는 수신기를 포함하는 동영상 화질 평가 시스템에 있어서, 상기 수신 데이터 입력부(110)는 상기 부호화된 동영상 데이터를 채널을 통하여 수신하고, 수신된 동영상 데이터를 상기 수신정보분석부(120)와 상기 복호화부(140)로 전달한다.
상기 복호화부(140)는 상기 수신된 부호화된 동영상 데이터를 복호화하여 수신 동영상을 생성하며, 상기 출력부(150)로 수신된 동영상을 디스플레이하고, 상기 수신정보분석부(120)는 상기 수신된 동영상 데이터로부터 비트열을 분석하여 각 블록의 손실 여부, 움직임 벡터 및 좌표를 포함하는 영상정보를 추출한다.
여기서, 상기 각 블록의 손실 여부 추출은 상기 수신된 동영상 데이터 블록들의 위치정보를 비교하여 손실된 블록을 검출하는 것으로 동영상 데이터 송신시 송신기 측에서 동영상 데이터를 블록(Block) 단위로 압축된다. 예를 들어, QCIF 영상이 압축될 경우, 총 99개의 블록이 생성되고 0~98의 고유 위치정보를 갖으며, 위 치정보가 56인 블록 다음에 수신된 블록의 위치정보가 59인 경우 2개의 블록의 손실이 발생한 것으로 상기 57, 58 블록에 포함된 정보가 손실된 것으로 추출할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 수신된 데이터의 슬라이스를 도시한 도면으로, B영역의 슬라이스는 전송 중 손실된 슬라이스이다.
일반적으로 데이터 전송은 슬라이스 단위로 이루어지며 각 슬라이스는 여러 개의 블록으로 구성되기 때문에 데이터 전송 중 발생하는 손실은 이전 슬라이스의 마지막 블록의 위치정보와 다음 슬라이스의 첫 번째 블록의 위치정보로부터 추정할 수 있다. 즉, 데이터 전송시 손실이 발생하지 않을 경우 이전 슬라이스의 마지막 블록의 위치정보와 다음 슬라이스의 첫 번째 블록의 위치정보가 "+1"의 차이가 나지만, 데이터 전송시 손실이 발생할 경우 이전 슬라이스의 마지막 블록의 위치정보와 다음 슬라이스의 첫 번째 블록의 위치정보가 "+2" 이상의 차이가 난다. 따라서, 상기 블록의 위치정보를 이용하여 동영상 데이터의 전송 과정에서 발생하는 데이터 손실 정보를 추출할 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, A영역의 슬라이스가 수신되고 B영역의 슬라이스가 전송 중 손실되고 C영역의 슬라이스가 수신된 경우, A영역 슬라이스의 마지막 블록의 위치정보와 C영역 슬라이스의 첫 번째 블록의 위치정보는 "+2" 이상의 차이가 나며, 손실된 블록 수를 계산할 수 있다.
또한, 수신된 동영상 데이터의 영상정보에 포함된 각 블록의 움직임 벡터에는 각 블록의 움직임 값이 포함되며, 상기 움직임 값의 추출은 영상의 중심을 기준으로 움직임 값의 분포를 추출하고 균일한 크기를 갖는 움직임 값을 각각의 군으로 선정한 후 상기 각각의 군의 에지추출로 물체의 윤곽을 찾을 수 있다. 상기 손실된 블록의 움직임 벡터(움직임 방향 및 움직임 값)는 미리 프로그램된 알고리즘에 의하여 산출될 수 있으며, 일 실시예로 이전에 수신된 블록의 움직임 벡터(값)와 바로 다음에 수신된 블록의 움직임 벡터(값)의 평균값으로 분석될 수 있다. 먼저, 손실된 블록의 움직임 벡터를 산출하는 과정은 도 3에 도시된 바와 같이, 연속적으로 수신되는 슬라이스의 움직임 벡터의 변화량 및 변화 방향으로부터 산출할 수 있다. 즉, 손실된 슬라이스 E의 움직임 벡터는 E 슬라이스 이전에 수신된 D 슬라이스의 움직임 벡터와 E 슬라이스 다음에 수신된 F 슬라이스의 움직임 벡터의 평균값 및 평균 이동방향으로 추정할 수 있다. 구체적으로, 도 4를 참조하면, 도 4는 각 블록의 움직임 벡터를 도시한 것으로 손실된 블록(빗금 친 블록)의 움직임 벡터는 손실된 블록의 전/후에 수신된 블록의 움직임 벡터로부터 산출할 수 있다. 따라서, 손실된 블록의 움직임 벡터가 추정되면, 전체 영상에서 움직임 벡터의 변화가 큰 부분에 움직이는 객체가 존재하는 것으로 추정할 수 있으며, 인지적 측면에서 이동하는 물체를 구성하는 블록의 관심도가 크므로 상기 물체를 구성하는 블록의 가중치를 높게 부여할 수 있다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 가중치 부여 방법을 도시한 도면이다.
상기 수신정보분석부(120)로부터 분석된 정보를 이용하여 상기 화질평가부(130)는 인지적 측면의 관심도에 따라 먼저 각 블록의 좌표에 따라 가중치를 부여하고 상기 부여된 각 블록의 가중치를 움직임 값을 고려하여 조정할 수 있다. 상 기 화질평가부(130)는 상기 수신정보분석부(120)로부터 분석된 각 블록의 좌표가 전체 동영상 화면의 중심영역으로부터 동심원 방향으로 떨어진 거리를 계산하고 중심영역으로부터 먼 거리에 위치한 블록에 순차적으로 낮은 가중치를 부여할 수 있다. 상기 가중치 부여 방법은 전체 영상을 영상의 중심영역을 기준으로 동심원 방향으로 몇 개의 영역으로 구분하고 각 영역에 동일한 가중치가 부여되도록 설정할 수 있으며, 각 블록마다 다른 가중치가 부여되도록 설정할 수 있다. 예를 들어, 수신된 동영상 데이터의 중심영역은 인지적 측면에서 화질 평가에 중요한 역할을 하므로 중심영역의 블록에 가중치 "0.7"을 부여하고, 동심원 방향으로 외부의 구성 블록들은 "0.6" "0.5" 등으로 가중치가 감소되도록 부여할 수 있다.
또한, 상기 화질평가부(130)는 상기 수신정보분석부(120)로부터 가중치가 부여된 각 블록의 가중치를 움직임 값을 고려하여 조정할 수 있다. 일반적으로 촬영된 동영상은 이동하는 물체를 중심으로 촬영되며 이동하는 물체는 인지적 측면에서 관심이 큰 대상이므로 물체를 추출해서 화질 평가에 반영할 필요가 있다. 상기 수신된 블록들 사이의 움직임 값의 변화가 큰 경우 해당되는 블록 내에 움직이는 객체가 존재하는 것으로 추정할 수 있으며, 물체를 구성하는 블록의 가중치를 높게 조정할 수 있다.
예를 들어, 전체 영상에서 이동하는 물체를 추출하는 방법은 영상의 중심을 기준으로 움직임 벡터의 분포를 추출하고 균일한 크기의 움직임 값을 갖는 블록을 각각의 군으로 선정한 후 상기 각각의 군의 에지추출로 물체의 윤곽을 추출하고 상기 각 블록의 움직임 벡터의 변화 방향을 분석하여 물체의 이동방향을 찾을 수 있 다. 상기 화질평가부(130)에서 순차적으로 가중치가 부여된 블록 중에서 물체를 구성하는 각 블록의 가중치가 상기 전체 영상의 중심영역의 좌표를 갖는 블록에 부여된 가중치보다 높은 값을 갖도록 각 블록의 가중치가 조정될 수 있으며, 다수 개의 물체가 영상에 포함된 경우 물체의 움직임 벡터가 큰 물체 순서로 가중치를 높게 부여할 수 있다. 예를 들어, 도 5a 및 도 5b에 도시된 바와 같이, 중심영역의 블록의 가중치는 "0.7"이고 가중치가 "0.4"인 좌표에 물체가 존재하면 물체가 존재하는 블록의 가중치를 "0.8"로 조정할 수 있다.
상술한 바와 같이, 이동하는 물체를 구성하는 블록에 대해 가중치를 조정하는 방법은 추출된 물체가 다수 개인 경우 상기 물체의 움직임 벡터가 큰 물체 순서로 높은 가중치를 부여하는 것으로 설정될 수 있다.
상기 화질평가부(130)는 가중치를 산출하고 상기 영역별 가중치 및 상기 영역에 포함되는 손실 블록의 개수를 계산하여 동영상의 화질을 평가하거나, 상기 영역별 가중치가 설정된 값 이상인 영역에 포함되는 손실 블록의 개수를 계산하여 동영상의 화질을 평가할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 측면에 따른 동영상 화질 평가 방법은 부호화된 동영상 데이터가 채널을 통하여 수신되는 동영상 데이터 수신 단계, 상기 수신된 동영상 데이터로부터 비트열을 분석하여 각 블록의 손실 여부, 움직임 값 및 좌표를 포함하는 영상정보를 추출하는 수신 정보 분석 단계, 및 상기 각 블록에 대하여 추출된 영상정보를 이용하여 가중치를 반영한 손실 블록 개수를 계산함으로써 동영상의 화질을 평가하는 단계를 포함한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 화질 평가 방법의 흐름을 도시한 것으로, 동영상 데이터 수신 단계(S610), 수신 정보 분석 단계(S620), 각 블록의 좌표에 따른 가중치 부여 단계(S630), 움직임 벡터 값(움직임 값)을 고려하여 블록의 가중치 조정 단계(S640), 동영상 화질 평가 단계(S650)를 포함한다.
본 발명의 동영상 화질 평가 방법은 부호화된 동영상 데이터가 채널을 통하여 수신되면(S610), 상기 수신된 동영상 데이터로부터 각 블록의 손실 여부, 움직임 값과 좌표를 포함하는 영상정보를 추출하고(S620), 상기 각 블록의 추출된 영상정보를 이용하여 각 블록의 좌표에 따른 가중치를 부여하며(S630), 상기 가중치가 부여된 각 블록의 가중치를 움직임 값을 고려하여 조정한 후(S40), 가중치가 고려된 각 손실 블록의 개수를 계산함으로써 영상의 화질을 평가한다(S650). 상술한 가중치 부여 방법은 인지적 측면의 관심도에 따른 가중치 부여 방법으로 영상의 중심영역 및 객체를 구성하는 블록의 가중치를 높게 설정하여 화질 평가에 이용한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 화질 평가 방법의 흐름을 도시한 것으로, 상기 수신된 동영상 데이터로부터 수신 정보를 분석한다.
동영상 데이터가 수신되면(S710), 수신된 슬라이스를 구성하는 블록이 전체 영상의 어떤 영역에 해당되는지 각 블록의 좌표를 추출하고(S720), 각 블록의 움직임 벡터값을 분석하며(S730), 전송 중 손실된 블록의 위치정보를 추출한다(S760). 상기 손실된 블록의 위치정보 분석은 상기 수신된 동영상 데이터의 블록 위치정보를 비교하여 손실된 블록의 개수 및 위치정보를 검출할 수 있는데, 이는 송신단 측 에서 동영상 데이터 압축시 블록 단위로 압축하여 한 개 이상의 블록으로 구성된 슬라이스 단위로 송신하기 때문에 수신된 블록의 위치정보는 연속된 자연수로 지정되며 전송 중 블록이 손실된 경우 블록의 위치정보의 불연속이 발생한다. 즉, 상기 손실된 정보의 위치정보 분석은 이전에 수신된 블록 위치정보와 바로 다음에 수신된 블록 위치정보를 비교하여 블록 위치 정보가 +2 이상의 차이가 나면 상기 비교된 블록 사이에 한 개 이상의 블록이 손실된 것으로 검출된다(S770).
일반적으로 동영상 촬영시 화면의 중심영역의 피사체에 포커스(focus)를 맞추거나 움직이는 객체에 포커스를 맞추는 점을 고려하여 각 블럭의 좌표 분석 및 움직임 벡터 분석을 통해 인지적 측면에서 관심도에 따른 가중치를 결정할 수 있다. 즉, 수신된 영상의 중심영역과 움직임이 있는 객체를 추출하여 이를 구성하는 블록의 가중치를 높게 설정하고 배경이나 움직임이 없는 대상을 구성하는 블록의 가중치를 낮게 설정하는 등 영역별로 가중치를 조정하여(S750) 화질 평가에 이용할 수 있다(S780).
상술한 바와 같이, 각 블록의 가중치 부여방법 및 화질 평가 방법은 도 5a 및 도 5b에 대한 설명부분에 상술한 바와 같다.
상기 가중치를 이용한 동영상 화질 평가 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성 가능하며, 상기 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체(computer reader media)에 저장되고, 컴퓨터에 의 하여 읽혀지고 실행됨으로써 동영상 화질 평가 방법을 구현한다. 상기 정보저장매체는 자기 기록매체, 광기록매체 및 캐리어 웨이브 매체를 포함한다.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 관심영역별 가중치를 이용한 동영상 화질 평가 시스템의 수신기 구조도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 수신된 데이터의 슬라이스를 도시한 도면.
도 3은 본 발명에 따라 슬라이스의 움직임 벡터 산출을 설명하는 도면.
도 4는 본 발명에 따른 각 블록의 움직임 벡터를 도시한 도면.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따라 관심도에 따른 가중치 부여 및 조정 방법을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 관심영역별 가중치를 이용한 동영상 화질 평가 방법의 개략적 흐름도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 관심영역별 가중치를 이용한 동영상 화질 평가 방법의 흐름도.

Claims (18)

  1. 채널을 통하여 부호화된 동영상 데이터를 송신하는 송신기 및 상기 부호화된 동영상 데이터를 수신하고 상기 수신된 동영상 데이터로부터 영상정보를 분석하여 동영상 화질을 평가하는 수신기를 포함하는 동영상 화질 평가 시스템에 있어서,
    상기 수신기는,
    상기 부호화된 동영상 데이터를 수신하는 수신 데이터 입력부;
    상기 수신된 동영상 데이터로부터 비트열을 분석하여 각 블록의 손실 여부, 움직임 값 및 좌표를 포함하는 영상정보를 추출하는 수신정보분석부; 및
    상기 각 블록에 대하여 추출된 영상정보를 이용하여 상기 각 블록의 좌표가 전체 영상의 중심영역으로부터 떨어진 거리에 따라 가중치를 부여하고, 가중치를 반영한 상기 각 블록의 위치정보를 비교하여 손실 블록 개수를 계산함으로써 동영상의 화질을 평가하는 화질평가부를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 수신정보분석부에서 상기 수신된 동영상 데이터의 각 블록들의 위치정보를 탐색하여 손실 위치정보 및 손실된 블록의 개수가 검출되는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 수신정보분석부에서 이전에 수신된 슬라이스의 마지막 블록의 위치정보와 바로 다음에 수신된 슬라이스의 첫 번째 블록의 위치정보를 비교하여 상기 블록 사이의 위치정보 차이로부터 손실된 블록의 개수가 계산되고, 상기 블록 사이에 누락된 블록의 위치정보로부터 손실된 블록의 위치정보가 추출되는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 수신정보분석부에서 영상의 중심을 기준으로 움직임 값의 분포를 추출하고 균일한 크기의 움직임 값을 갖는 군을 선정하여 에지추출로 물체의 윤곽을 추출하는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 시스템.
  5. 제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 화질평가부에서 전체 영상의 중심영역의 좌표를 갖는 블록에 가장 높은 가중치를 부여하고, 상기 블록을 기준으로 동심원 방향으로 위치한 블록들에 순차적으로 가중치가 감소되도록 부여하되, 상기 각 블록의 움직임 값을 고려하여 각 블록의 가중치가 조정되는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 시스템.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 화질평가부는 상기 수신정보분석부에서 추출된 물체가 다수 개인 경우 상기 물체의 움직임값이 큰 물체 순서로 높은 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 시스템.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 화질평가부는 상기 수신정보분석부에서 추출된 손실된 블록에 인접된 블록에 부여된 가중치를 이용하여 상기 손실된 블록의 가중치를 추정하는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 시스템.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 화질평가부는 상기 손실된 블록의 개수 및 가중치를 이용하여 동영상의 화질을 평가하는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 시스템.
  9. 부호화된 동영상 데이터가 채널을 통하여 수신되는 동영상 데이터 수신 단계;
    상기 수신된 동영상 데이터로부터 비트열을 분석하여 각 블록의 손실 여부, 움직임 값 및 좌표를 포함하는 영상정보를 추출하는 수신 정보 분석 단계; 및
    상기 각 블록에 대하여 추출된 영상정보를 이용하여 상기 각 블록의 좌표가 전체 영상의 중심영역으로부터 떨어진 거리에 따라 가중치를 부여하고, 가중치를 반영한 상기 각 블록의 위치정보를 비교하여 손실 블록 개수를 계산함으로써 동영상의 화질을 평가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 수신 정보 분석 단계에서,
    상기 수신된 동영상 데이터의 각 블록들의 위치정보를 탐색하여 손실 위치정보 및 손실된 블록의 개수가 검출되는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 수신 정보 분석 단계에서,
    이전에 수신된 슬라이스의 마지막 블록의 위치정보와 바로 다음에 수신된 슬라이스의 첫 번째 블록의 위치정보를 비교하여 상기 블록 사이의 위치정보 차이로부터 손실된 블록의 개수가 계산되고, 상기 블록 사이에 누락된 블록의 위치정보로부터 손실된 블록의 위치정보가 분석되는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 방법.
  12. 제 9항에 있어서,
    상기 수신 정보 분석 단계에서,
    영상의 중심을 기준으로 움직임 값 분포를 추출하고 균일한 크기를 갖는 움직임 값을 갖는 군을 선정하여 에지추출로 물체의 윤곽을 추출하는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 동영상의 화질을 평가하는 단계에서,
    상기 한 개 이상의 군으로 구분되는 움직임 값에 대해서 상기 움직임 값이 큰 군의 순서로 높은 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 방법.
  14. 제 9항에 있어서,
    상기 동영상의 화질을 평가하는 단계에서,
    상기 전체 영상의 중심영역의 좌표를 갖는 블록에 가장 높은 가중치를 부여하고, 상기 블록을 기준으로 동심원 방향으로 위치한 블록들에 순차적으로 가중치가 감소되도록 부여하되, 각 블록의 움직임 값을 고려하여 가중치가 조정되는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 동영상의 화질을 평가하는 단계에서,
    상기 순차적으로 가중치가 부여된 블록 중에서 물체를 구성하는 각 블록의 가중치가 상기 전체 영상의 중심영역의 좌표를 갖는 블록에 부여된 가중치보다 높은 값을 갖도록 각 블록의 가중치가 조정하는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 방법.
  16. 제 9항에 있어서,
    상기 동영상의 화질 평가 단계에서,
    상기 추출된 손실 블록에 인접한 각 블록에 부여된 가중치를 이용하여 상기 손실된 블록의 가중치를 추정하는 것을 특징으로 하는 동영상 화질 평가 방법.
  17. 제 9항 내지 제 16항 중 어느 한 항에 기재된 동영상 화질 평가 방법을 수행하는 프로그램이 기록되고 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
  18. 삭제
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