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[국내논문] 휘도, 색차의 분포도 분석을 이용한 인지적 무기준법 영상 화질 평가방법
A Novel Perceptual No-Reference Video-Quality Measurement With the Histogram Analysis of Luminance and Chrominance 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.14 no.2, 2009년, pp.127 - 133  

김요한 (성균관대학교 정보통신공학부) ,  성덕구 (성균관대학교 정보통신공학부) ,  한정현 (성균관대학교 정보통신공학부) ,  신지태 (성균관대학교 정보통신공학부)

초록
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영상통신기술의 발달로, 영상화질평가는 많은 연구자들에 의해 새로운 알고리즘이 연구되었고, 성능은 점차 개선되었다. 하지만, 사람의 주관적인 시각시스템은 너무나 다양하고, 복잡하기 때문에 이를 수식화하고, 객관화하는데 많은 어려움이 있다. 영상의 화질을 평가하는 방법은 전체 기준법 (Full-Reference), 감소기준법 (Reduced-Reference) 그리고 무기준법 (No-Reference)으로 나눌 수 있다. 이중 무기준법은 수신 영상외의 다른 정보가 필요 없기 때문에, 다양한 영상 스트리밍서비스에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, 영상의 양자화로 인한 범위 왜곡을 고려한 새로운 무기준법 영상 화질 평가 방법을 제안한다. 그리고, 성능을 비교하기 위해서, ITU-T P910 문서에 따른 주관적 화질 평가를 수행하고, 이를 363개의 영상을 통해 새로운 방법과 기존의 방법을 비교하였다. 실험 결과 제안된 방법의 실제 주관적 화질과의 상관도는 다른 기존방법보다 높은 것으로 나타났다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

With advances in video technology, many researchers are interested in video quality assessment to prove better performance of proposed algorithms. Since human visual system is too complex to be formulated exactly, many researches about video quality assessment are in progressing. No-reference video-...

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • 일반적인 방법으로 휘도(Luminance), 대비(Contrast), 색차(Chrominance), 선예도(Sharpness)등을 계산하고, 이들을 조합하여 화질을 평가하였고, 영상을 분석하여 몇 가지 종류로 분류하고 각각의 종류마다 다른 가중치를 적용하여 정확도를 높이려는 노력도 있었다. 본 논문에서는 휘도, 색차의 분포도를 분석하여 원본의 화질을 예측하는 방법을 통해서, 기존 무기준법의 정확도를 높이고자 한다.
  • 본 논문에서는 인지적 무기준법 화질 평가에 사용되는 새로운 변수를 제안하고 새로운 변수를 이용한 최종 평가 방법을 제시하고, 실험을 통해 성능을 평가하였다. 제안한 방법은 영상 취득시, 또는 부호화시 생길 수 있는 양자화 왜곡을 반영하여 좀 더 높은 상관도를 가진 화질평가가 가능하였다.

가설 설정

  • 손실을 예측하기 위하여 최소값 혹은 최대값 이후의 분포는 하나의 값이 이동할 때마다, 절반으로 줄어든다고 가정하였다.Vmin은 화면내의 양자화 된 정보가 최소값인 화소의 개수, Vmax은 화면내의 양자화 된 정보가 최대값인 화소의 개수라고 할 때 위의 내용을 수식으로 나타내면 아래와 같다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
MOS란 무엇입니까? 인지적 화질평가를 위해 실제 주관적인 화질을 측정하고 측정된 값들을 수치화시켜 표현하게 된다. 이를 MOS라고 하며 ITU-T에서 지정한 ACR (Absolute Category Rate) 방법이 주로 사용된다[1].
기존의 인지적 무기준법 영상 화질 평가 방법은 무엇을 통해서 발전하였습니까? 기존의 인지적 무기준법 영상 화질 평가 방법은 ITU-T SG9와 Video Quality Expert Group(VQEG)의 표준화를 통해 발전 해 왔다. 2000년도에는 참고문헌 [2]에 있는 방법을 통해 10가지의 HVS를 고려한 화질평가방법을 시험하였지만 만족할 만한 결과를 보인 평가방법은 없었고, 2003년도에는 참고문헌 [3]을 통해 6가지의 방법을 평가하였다.
영상의 화질을 평가하는 방법은 어떤 정보를 기준으로 평가하느냐에 따라 전체기준법, 감소기준법, 무기준법으로 나뉘는데 각각의 세부사항은 무엇입니까? 영상의 화질을 평가하는 방법은 어떤 정보를 기준으로 평가하느냐에 따라서 전체 기준법 (Full Reference), 감소기준법 (Reduced Reference) 그리고 무기준법 (No Reference)으로 나눌 수 있다. 전체 기준법은 일반적으로 사용하는 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)이나 MSE (Mean Square Error)가 대표적으로, 원본의 전체 정보와 비교대상의 전체정보를 모두 가지고 화질을 평가하게 된다. 감소기준법은 원본영상의 일부분이나 가공된 정보와 수신 영상과의 비교를 통해서 영상품질을 측정한다. 이에 반해, 무기준법은 수신 영상만을 가지고 영상품질을 측정한다. 이로 인해, 정확도가 다른 방법들에 비해 떨어지지만, 영상전송망의 부하가 없고, 송신측의 변경 없이 수신측에서 품질을 측정할 수 있기 때문에, 다른 두 방법보다 활용범위가 훨씬 넓다
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (11)

  1. ITU-T P.910 "Subjective Video Quality Assessment Methods For Multimedia Applications" 

  2. ITU-T SG9-C80, “Final report from the video quality expert group on the validation of objective models of video quality assessment,” Jun, 2000 

  3. VQEG “Final report from the video quality expert group on the validation of objective models of video quality assessment Phase II”, Aug, 2003 

  4. VQEG “RRNR-TV Group Test Plan Version 2.0,” May, 2007 

  5. ITU-T "REPORT OF THE MEETING OF STUDY GROUP 9", ITU-T SG9 Meeting, COM9-R7-E, May, 2008 

  6. Psytechnics Ltd "Psytechnics no-reference video quality assessment model" ITU-T SG9 Meeting, COM9-C190-E, May, 2008 

  7. VQEG "Hybrid / Bitstream Group test plan" JVT-Q.069 

  8. ITU-T Recommendation J.144 "Objective perceptual video quality measurement techniques for digital cable television in the presence of a full reference 

  9. Tao Liu, Yao Wang "Subjective quality evaluation of decoded video in the presence of packet losses", IEEE, ICASSP, 2007 

  10. 김기영, 김현철, 이진언, 김회율 “화질 측정 실험에 기반한 영상의 주관적 화질 측정” 신호처리합동학술대회 20권 1호, 2007년 

  11. 김현오, 이선오, 심동규, 남궁재찬 “디지털 비디오에 대한 객관적 화질 측정 방법에 대한 연구” 한국방송공학회 학술대회, 2006 

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