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문제 정의
- 무기준법의 장점은 전송 측면의 오버헤드를 줄일 수 있다는 점과 실시간 측정이 가능하다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 무기준법의 영상 품질 평가 방법을 제안하고 있다.
제안 방법
- 전체 계층성의 공간적, 시간적, 품질적 계층을 모두 고려하였으며, 해상도의 세로값, 프레임유 PSNR을 이용하여 전체기준법의 객관적 평가 방법을 통해 사람의 인지적인 화질을 반영한 방법이다1기. 또한 전체 계층성을 고려한 SVC의 품질 평가 지표에 각각 공간적인 변화정도와 시간적인 움직임의 변화 정도를 이용하여 영상 시퀀스 각각의 차이를.적용한 전체 기준법의 객관적 화질 평가 방법이 제안되었다回.
- 본 논문에서 제안하는 화질평가 지표는 지금까지의 연구에서 주로 사용되었던 전체기준법에 의한 화질평가 방법이 아닌 무기준법에 의한 평가 방법을 제안하였으며, 또한 네트워크의 패킷 손실을 고려한 환경에서의 화질 열화를 고려하였다는 장점을 갖는다 객관적 화질평가의 종류에는 원본 영상의 정보를 이용하는 Full-Reference (전체기준법, FR), Reduced-Reference (부분기준법, RR), No-Reference (무기 준법, NR)로 나눌 수 있다. 전체기준법은 원본 영상과 수신 영상의 비교를 통한 품질 평가 방법이고 부분 기준법은 원본데이터의 일부분 또는 추가적인 원본의 정보를 이용한 평;가 방법이며, 무기준법은 수신된 비트 스트림 정보만을 이용한 평가 방법이다.
- 이러한 시간적 계층과 품 질적 계층의 에러를 구하기 위해서 두 단계로 계산이 이루어진다. 시간적으로 계층적 예측 구조에서의 에러 전파 범위에 의해 화질 열화를 계산하고, 또한 품질적 계층의 경우에는 각 프레임의 양자화 파라미터 값을 고려하여 화질 열화를 측정하였다. 본 논문의 기여도는 H.
- 즉, 본 제안한 평가 지표의 기여도는 무기준법 기반으로 frame 손실 고려를 들 수 있겠다. 일반적으로 SVC 에서 공간적, 시간적, 품질적 계층이 있지만, 본 논문에서 제안한 화질 평가 방법에서는 실험의 복잡도를 줄이기 위해 공간적 계층은 고려하지 않고 시간적, 품질적 계층을 고려하였다. 실험환경 설정에서 영상의 해상도는 CIF로 고정하였다.
- 논문으로는 전체 계층성의 각각의 옵션에 따른 화질 평가 방법이 있다. 전체 계층성의 공간적, 시간적, 품질적 계층을 모두 고려하였으며, 해상도의 세로값, 프레임유 PSNR을 이용하여 전체기준법의 객관적 평가 방법을 통해 사람의 인지적인 화질을 반영한 방법이다1기. 또한 전체 계층성을 고려한 SVC의 품질 평가 지표에 각각 공간적인 변화정도와 시간적인 움직임의 변화 정도를 이용하여 영상 시퀀스 각각의 차이를.
- 표 2의 각 계층별 옵션에서 공간적 계층 옵션은 간단한 환경에서 연구를 진행하기 위해 해상도는 CIF로 고정하여 진행하였으며, 시간적 계층과 품질적 계층 옵션의 경우 각각 30, 15, 7.5 fps로 시간적 계층 옵션을 설정하였고, 양자화 파라미터(QP)는 42, 37, 32, 그리고 35, 29, 23으로 나누어서 품질적 계층 옵션을 설정하였다. 실험에서 사용된 영상은 그림 3과 같이 Crew, Silent, Paris, Foreman, Football로 움직임이 많은 영상과 움직임이 적은 영상을 모두 고려하였으며, 표 3의 에러 패턴의 경우 시간적 계층과 품질적 계층에 대해 각각 에러 전파의 정도가 많은 경우와 중간정도인 경우, 적은 경우로 나누어 설정하였다.
대상 데이터
- 910의 Absolute Category Rate (ACR)[6] 방법으로 테스트 프로그램을 제작하여 측정하였다. Ⅱ.3절에 나와 있는 것과 마찬가지로 20대 남자와 여자로 이루어진 15명이 실험에 참여하였으며, 주관적 화질 평가의 실험 환경과 에러에 의한 패킷 손실 패턴은 표 1, 2, 3과 같다. 본 논문에서는 검증 실험에서 사용된 영상은 모델링 과정에서 사용되지 않은 그림 6의 Soccer, Akiyo, Harbour, Mobile, Container의 시퀀스들을 사용하였고 각각의 영상들은 움직임이 많은 영상과 적은 영상들을 모두 선택하였다.
- 3절에 나와 있는 것과 마찬가지로 20대 남자와 여자로 이루어진 15명이 실험에 참여하였으며, 주관적 화질 평가의 실험 환경과 에러에 의한 패킷 손실 패턴은 표 1, 2, 3과 같다. 본 논문에서는 검증 실험에서 사용된 영상은 모델링 과정에서 사용되지 않은 그림 6의 Soccer, Akiyo, Harbour, Mobile, Container의 시퀀스들을 사용하였고 각각의 영상들은 움직임이 많은 영상과 적은 영상들을 모두 선택하였다.
- 5 fps로 시간적 계층 옵션을 설정하였고, 양자화 파라미터(QP)는 42, 37, 32, 그리고 35, 29, 23으로 나누어서 품질적 계층 옵션을 설정하였다. 실험에서 사용된 영상은 그림 3과 같이 Crew, Silent, Paris, Foreman, Football로 움직임이 많은 영상과 움직임이 적은 영상을 모두 고려하였으며, 표 3의 에러 패턴의 경우 시간적 계층과 품질적 계층에 대해 각각 에러 전파의 정도가 많은 경우와 중간정도인 경우, 적은 경우로 나누어 설정하였다. 4th fiane과 12th fmmee 에러의 전파가 가장 많은 경우, 2, 10th framee 에러의 전파가 중간 정도인 경우, 5, 13th Gamee 에러의 전파가 가장 적은 경우이다.
- 주관적 화질 평가 방법은 비디오에 대한 사람의 인지적인 화질 평가 값을 얻기 위한 방법으로 실시되었으며, 본 논문에서의 SVC 압축 동영상에 대해 주관적 화질 평가를 위해 그림 2의 ITU-T P.910의 Absolute Category Rate(ACR)'61 방법으로 테스트 프로그램을 제작하여 측정하였으며, 20대 남자와 여자로 이루어진 15명이 참여하였다. 주관적 화질 평가의 실험 환경과 에러에 의한 패킷 손실 패턴은 다음 표 1, 2, 3과같이 설정하였다.
데이터처리
- 제안하는 평가지표의 성능을 검증하기 위해 제안된 방법과 주관적 화질 평가 결과와의 Pearson 상관도를 구하여 성능을 비교하였다 본 논문에서의 SVC 화질평가 지표를 위해 그림 2의 ITU-T P.910의 Absolute Category Rate (ACR)[6] 방법으로 테스트 프로그램을 제작하여 측정하였다. Ⅱ.
- offset 값 C를 구해야 한다. 파라미터를 구하기 위해 그림 3에 있는 테스트용 영상을 모두 이용하여 3.1 과 3.2절의 시간적, 품질적 계층데이터와 이와 연관된 주관적 화질 평가 데이터인 DMOS의 실험 데이터 세트들을 입력으로 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 이 회귀분석을 위해 Minitab 소프트웨어州를 사용하였는데, 식 (4)의 파라미터。사3, offset값 C을 구하였는데 각각 0.
이론/모형
- SVC의 화질을 평가하기 위하여 본 연구에서는 SVC의 계층적 (Hierarchical) 예측 구조에서의 에러의 전파범위를 이용하였다. 시간적 계층의 경우 이러한 계층적 예측 구조의 방향으로 에러가 전파되고 품질적 계층의 경우에는 각 계층마다 다른 양자화 파라미터를 갖는 구조이기 때문에 부속 계층이 쌓이는 방향으로 에러가 전파된다.
- 본 연구에서 측정한 화질 열화 정도에서 IPPP 구조가 아닌 계층적 예측 구조를 고려한 에러 전파 모델을 이용하였다.
성능/효과
- 이는 제안한 평가지표가 주관적이고 인지적인 영상 품질 평가와의 상관성이 높아 주관적 평가를 잘 반영한 객관적 영상품질 평가 지표임을 나타낸다. 또한 SVC 비디오에 대해서 패킷 손실이 적용된 화질 열화에 대한 평가 방법인 점과, 무기준법으로 실시간으로 수신된 비디오 정보만을 이용하여 화질을 측정할 수 있다는 점이 본 논문의 주된 기여도이다.
- 본 논문에서 제안한 무기준법 기반 영상품질 평가 지표의 인지적 화질 예측성능을 살펴보면 평균적인 Pearson 상관도 값이 0.81 로 높게 나타남을 볼 수 있다. 이는 제안한 평가지표가 주관적이고 인지적인 영상 품질 평가와의 상관성이 높아 주관적 평가를 잘 반영한 객관적 영상품질 평가 지표임을 나타낸다.
- 81 로 높게 나타남을 볼 수 있다. 이는 제안한 평가지표가 주관적이고 인지적인 영상 품질 평가와의 상관성이 높아 주관적 평가를 잘 반영한 객관적 영상품질 평가 지표임을 나타낸다. 또한 SVC 비디오에 대해서 패킷 손실이 적용된 화질 열화에 대한 평가 방법인 점과, 무기준법으로 실시간으로 수신된 비디오 정보만을 이용하여 화질을 측정할 수 있다는 점이 본 논문의 주된 기여도이다.
- 0에 가까운 값일수록 강한 상관관계에 있는 것을 나타낸다. 제안한 무기준법 화질평가 지표는 서로 다른 영상 형태에도 불구하고 상관도가 0.8정도와 그 이상의 평균적 상관도를 나타내고 있어 인지적 화질평가에 사용되기에 적합한 것으로 생각된다.
후속연구
- 본 논문의 제안하는 방법은 패킷손실이 있는 경우를 고려하여 비디오 화질 열화정도를 측정하였으며, H.264 SVC의 세 계층성 가운데 시간적, 품질적 계층에 대한 품질 열화를 고려하였다 다음 연구에서 공간적 계층성의 해상도가 다른 경우를 반영하여 다양한 해상도의 경우에 적용할 수 있는 영상품질 평가 연구가 필요하다.
- 264 SVC)에 대한 객관적 품질 평가 방법으로 peak signal-to- noise ratio (PSNR)가 널리 쓰이고 있지만, PSNRe 전체 기준법 (full-reference method)으로 원본 영상의 정보가 필요하다는 단점이 있다. 또한 PSNRe 사람의 인지적인 품질을 반영하지 못하기 때문에 이를 보완하기 위한 SVC에 대한 인지적인 품질을 반영하고 수신된 데이터만 가지고 판단하는 무기준법(no-reference method) 기반한 객관적인 화질 평가 방법의 연구가 필요하다.
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