映像品質推定装置、方法、およびプログラム
【課題】フレームレートと単位フレーム当たりの符号量の、映像品質に対するトレードオフが考慮された、具体的で有用な品質設計・管理指針を得る。
【解決手段】映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート２２１Ａと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート２２１Ｂを入力として、これら主パラメータ２２１に対する主観映像品質を推定する際、推定モデル特定部２１２により、入力フレームレート２２１Ｂに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定し、特定された推定モデル２２２を用いて入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する主観映像品質を推定し主観映像品質推定値２２３として出力する。
【解決手段】映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート２２１Ａと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート２２１Ｂを入力として、これら主パラメータ２２１に対する主観映像品質を推定する際、推定モデル特定部２１２により、入力フレームレート２２１Ｂに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定し、特定された推定モデル２２２を用いて入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する主観映像品質を推定し主観映像品質推定値２２３として出力する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像通信技術に関し、特に複数のフレームに符号化した映像メディアを端末で受信再生した際に視聴者が実感する主観映像品質を推定する映像品質推定技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットアクセス回線の高速・広帯域化に伴い、インターネットを介して映像さらには音声を含む映像メディアを端末間あるいはサーバ−端末間で転送する映像通信サービスの普及が期待されている。
この種の映像通信サービスでは、映像メディアの転送効率を改善するため、映像メディアが持つ画素間あるいは画像間の自己相関性や人間の視覚特性を利用して、映像メディアを複数のフレームに符号化して転送するという符号化通信方式が用いられる。
【０００３】
一方、映像通信サービスに利用されるインターネットなどのベスト・エフォート型ネットワークでは、必ずしも通信品質が保証されているわけではない。このため、インターネットを介して映像メディアなどの時間的連続性を有するストリーミング系コンテンツを転送する際、通信回線の帯域が狭い場合や通信回線が輻輳した場合には、通信回線を介して受信再生した映像メディアに対して視聴者が実感する品質、すなわち主観映像品質の劣化として知覚されやすい。また、アプリケーションによる符号化により、映像に符号化歪みが加わり、主観映像品質の劣化として知覚されやすい。具体的には、映像メディアに品質劣化が加わると、映像のぼけ、にじみ、モザイク状の歪み、ぎくしゃく感として知覚される。
【０００４】
このように、映像メディアを転送する映像通信サービスでは、品質劣化が知覚されやすく、映像通信サービスを良好な品質で提供するためには、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理が重要となる。したがって、視聴者が享受する映像品質を適切に表現でき、しかも簡便かつ効率的な映像品質評価技術が必要とされる。
【０００５】
従来、このようなストリーミング系コンテンツの１つである音声メディアの品質を推定する技術として、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｐ．８６２（International Telecommunication Union-Telecommunication Standardization Sector）において、音声信号を入力とする音声品質客観評価法ＰＥＳＱ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）が規定されている。また、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．１０７において、音声品質パラメータを入力とする音声品質推定法が記載されており、ＶｏＩＰ（Voice over IP）での品質設計に利用されている。
【０００６】
一方、映像メディアの品質を推定する技術としては、映像信号を入力とする映像品質客観評価法が勧告として提案されている（例えば、非特許文献１など参照）。また、映像品質パラメータを入力とする映像品質推定を行うものも提案されている（例えば、非特許文献２など参照）。これによれば、映像品質と各映像品質パラメータの関係から映像品質を定式化し、これら積の線形和により映像品質を定式化している。また、符号化パラメータとパケット損失を考慮した品質推定モデルも提案されている（例えば、非特許文献３など参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｊ．１４４
【非特許文献２】山岸,林、「映像コミュニケーションサービスに対する表示サイズ・解像度を考慮した映像品質推定モデル」、社団法人電子情報通信学会、信学技法CQ2005-60、2005/09、pp.61-64
【非特許文献３】荒山,北脇,山田、「符号化パラメータとパケット損失を考慮したAV通信品質の推定モデル」、社団法人電子情報通信学会、信学技法CQ2005-77、2005/11、pp.57-60
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
アプリケーションおよびネットワークの品質設計や品質管理では、映像通信サービスに関する各種条件に対応する、具体的で有用な品質設計・管理指針が必要となる。特に、映像通信サービスの映像品質を左右する多くの要因すなわち映像品質パラメータが存在するため、これら映像品質パラメータが、映像品質にどのような影響を与えるか、どの映像品質パラメータを改善すれば映像品質がどの程度よくなるかという品質設計・管理指針を得ることが重要となる。
【０００９】
映像品質に大きな影響を与える要因として、映像メディアに対する符号化処理の内容を示す符号化ビットレートとフレームレートがある。符号化ビットレートは、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す値であり、フレームレートは、映像メディアに関する単位時間当たりのフレーム数を示す値である。
【００１０】
ある符号化ビットレートで映像を符号化して提供する際、高いフレームレートで映像を符号化すると映像が滑らかになって時間的な映像品質を向上できるが、単位フレーム当たりの符号量が低減して空間的な映像劣化が顕著となり、結果として映像品質が低下する場合がある。また、単位フレーム当たりの符号量を高くして符号化すると空間的な映像劣化が改善されて映像品質は向上するが、単位時間当たりのフレーム数が低減して時間的にぎくしゃくしコマ飛び状態となり、結果として映像品質が劣化する場合がある。
【００１１】
したがって、これら単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフを考慮して、これら符号化ビットレートとフレームレートをそれぞれどの程度に設定すると、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針が、サービス提供に先立ったネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理において重要となる。
【００１２】
しかしながら、前述の非特許文献１に記載されている、映像信号を入力とする客観品質評価法では、映像の特徴量すなわち空間的および時間的歪みから算出される特徴量を考慮して映像品質を推定している。このため、映像通信サービスの映像品質を左右する多くの要因すなわち各映像品質パラメータが、映像品質に対してどのような影響を与えているか不明確であるため、どの映像品質パラメータを改善すれば映像品質がどの程度よくなるか、という品質設計・管理指針を得ることができない。
【００１３】
また、前述の非特許文献２および非特許文献３には、映像品質パラメータを入力とする映像品質推定法が記載されているが、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの映像品質に対するトレードオフが考慮されておらず、アプリケーションおよびネットワークの品質設計や品質管理において具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができない、という問題点がある。
【００１４】
また、非特許文献２は、映像品質と各映像品質パラメータの関係から映像品質を定式化しているが、各符号化ビットレートに対する最適フレームレートを適切に算出することができず、映像品質を適切に推定できないという問題点がある。
また、非特許文献３は、符号化ビットレートとパケット損失の関係から映像品質を定式化した映像品質推定法であり、時間的劣化の一要因であるフレームレートが考慮されていないといった問題点がある。さらに、映像品質は符号化ビットレートの増加に伴い、任意の最大値に収束する特性を有しているのに対して、非特許文献３では、映像品質を二次関数で推定しているため、ある符号化ビットレート以上になると映像品質の低下を招く推定モデルとなり、上記特性と反する結果を示している。
【００１５】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフが考慮された、具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができる映像品質推定装置、方法、およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
このような目的を達成するために、本発明にかかる映像品質推定装置は、複数のフレームに符号化した映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを取得するパラメータ取得部と、入力フレームレートに基づいて入力符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定部と、特定された推定モデルを用いて入力符号化ビットレートに対応する主観映像品質を推定し、通信網を介して任意の端末で受信し再生した映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値として出力する映像品質推定部とを備え、推定モデル特定部は、入力フレームレートで送信された映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出部と、入力フレームレートで送信された映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標を算出する映像品質第１変化指標算出部と、入力フレームレートで送信された映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標を算出する映像品質第２変化指標算出部と、最良映像品質、映像品質第１変化指標、および映像品質第２変化指標を含む推定モデル特定パラメータに基づいて推定モデルを生成する推定モデル生成部とを備えている。
【００１７】
また、本発明にかかる映像品質推定方法は、複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する映像品質推定装置で用いられる映像品質推定方法であって、パラメータ取得部が、映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを取得するパラメータ取得ステップと、推定モデル特定部が、入力フレームレートに基づいて入力符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定ステップと、映像品質推定部が、特定された推定モデルを用いて入力符号化ビットレートに対応する主観映像品質を推定し推定値として出力する映像品質推定ステップとを備え、推定モデル特定ステップは、入力フレームレートで送信された映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出ステップと、入力フレームレートで送信された映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標を算出する映像品質第１変化指標算出ステップと、入力フレームレートで送信された映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標を算出する映像品質第２変化指標算出ステップと、最良映像品質、映像品質第１変化指標、および映像品質第２変化指標を含む推定モデル特定パラメータに基づいて推定モデルを生成する推定モデル生成ステップとを備えている。
【００１８】
また、本発明にかかるプログラムは、複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する映像品質推定装置のコンピュータに、パラメータ取得部が、映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを取得するパラメータ取得ステップと、推定モデル特定部が、入力符号化ビットレートに基づいて入力フレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定ステップと、映像品質推定部が、特定された推定モデルを用いて入力フレームレートに対応する主観映像品質を推定し推定値として出力する映像品質推定ステップとを実行させ、推定モデル特定ステップは、入力符号化ビットレートで送信された映像メディアの主観映像品質が最良となるフレームレートを示す最適フレームレートを算出する最適フレームレート算出ステップと、入力符号化ビットレートで送信された映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出ステップと、最適フレームレートと最良映像品質とを含む推定モデル特定パラメータに基づいて推定モデルを生成する推定モデル生成ステップとを備えている。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを入力として、これら主パラメータに対する主観映像品質を推定する際、推定モデル特定部により、入力フレームレートに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルが特定され、この推定モデルを用いて入力符号化ビットレートに対応する主観映像品質が推定される。
【００２０】
これにより、推定条件として入力された入力フレームレートに対応する推定モデルを参照して、同じく推定条件として入力された入力符号化ビットレートに対応する映像品質推定値を得ることができる。
したがって、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフを考慮して、これら符号化ビットレートとフレームレートをそれぞれどの程度に設定すると、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができ、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理に大いに役立てることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、映像通信サービスにおける映像メディアのフレームレート−主観映像品質特性を示すグラフである。
【図４】図４は、符号化ビットレート−最適フレームレート特性を示すグラフである。
【図５】図５は、符号化ビットレート−最良映像品質特性を示すグラフである。
【図６】図６は、ガウス関数を示す説明図である。
【図７】図７は、ガウス関数でモデル化されたフレームレート−主観映像品質特性を示す説明図である。
【図８】図８は、符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性を示すグラフである。
【図９】図９は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。
【図１１】図１１は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、係数ＤＢの構成例を示す説明図である。
【図１４】図１４は、ロジスティック関数を示す説明図である。
【図１５】図１５は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−最良映像品質特性を示す説明図である。
【図１６】図１６は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。
【図１８】図１８は、従来の映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。
【図１９】図１９は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２０】図２０は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。
【図２１】図２１は、映像通信サービスにおける映像メディアの符号化ビットレート−主観映像品質特性を示すグラフである。
【図２２】図２２は、ロジスティック関数を示す説明図である。
【図２３】図２３は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−主観映像品質特性を示す説明図である。
【図２４】図２４は、フレームレート−最良映像品質特性を示すグラフである。
【図２５】図２５は、フレームレート−映像品質第１変化指標特性を示すグラフである。
【図２６】図２６は、フレームレート−映像品質第２変化指標特性を示すグラフである。
【図２７】図２７は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。
【図２８】図２８は、推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。
【図２９】図２９は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
【図３０】図３０は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。
【図３１】図３１は、係数ＤＢの構成例を示す説明図である。
【図３２】図３２は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。
【図３３】図３３は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
この映像品質推定装置１００は、入力された情報を演算処理するコンピュータなどの情報処理装置からなり、複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、その映像メディアに関する推定条件を入力として、端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する。
【００２３】
本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを入力として、これら主パラメータに対する主観映像品質を推定する際、入力符号化ビットレートに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定し、特定された推定モデルを用いて入力フレームレートに対応する主観映像品質を推定し推定値として出力するようにしたものである。
【００２４】
［映像品質推定装置］
次に、図１および図２を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成について詳細に説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。
【００２５】
映像品質推定装置１００には、主な機能部として、パラメータ取得部１１１、推定モデル特定部１１２、および映像品質推定部１１３が設けられている。これら機能部は、専用の演算処理回路部で実現してもよいが、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を設け、予め用意されているプログラムを読み込んでマイクロプロセッサで実行することにより、上記ハードウェアとプログラムを協働させることにより上記機能部を実現してもよい。また、これら機能部で用いられる処理情報はメモリやハードディスクなどの記憶装置からなる後述の各記憶部で記憶され、これら機能部間でやり取りされる処理情報は同じく記憶装置からなる記憶部（図示せず）を介してやり取りされる。また、上記プログラムを記憶部に格納しておいてもよい。この他、映像品質推定装置１００には、一般的な情報処理装置と同様に、記憶装置、操作入力装置、画面表示装置などの各種基本的構成が設けられている。
【００２６】
パラメータ取得部１１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１１０を取得する機能と、推定条件１１０から映像メディアの符号化処理に関するフレームレートと符号化ビットレートを抽出する機能と、これらを入力フレームレートｆｒ（１２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）からなる主パラメータ１２１として出力する機能とを有している。推定条件１１０については、キーボードなどの操作入力装置を用いてオペレータ操作により入力してもよく、データ入出力を行うデータ入出力装置を用いて外部装置、記録媒体、あるいは通信網から取得してもよく、さらには実際の映像通信サービスから計測してもよい。
【００２７】
推定モデル特定部１１２は、パラメータ取得部１１１から出力された主パラメータ１２１の入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて、映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定するための推定モデル特定パラメータ１３２を算出する機能を有している。
映像品質推定部１１３は、推定モデル特定部１１２で特定された推定モデル１２２を参照して、主パラメータ１２１の入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質を推定し、所望の主観映像品質推定値１２３として出力する機能を有している。
【００２８】
推定モデル特定部１１２は、図２に示すように、さらにいくつかの機能部から構成されている。主な機能部としては、推定モデル特定パラメータ１３２を算出する部として、最適フレームレート算出部１１２Ａ、最良映像品質算出部１１２Ｂ、映像品質劣化指標算出部１１２Ｃ、および推定モデル生成部１１２Ｄがある。
推定モデル特定パラメータ１３２は、推定モデル１２２として用いる関数の形状を特定する値からなる。本実施の形態では、少なくとも以下の最適フレームレートと最良映像品質を推定モデル特定パラメータ１３２として用いているが、映像品質劣化指標に代表される他のパラメータを推定モデル特定パラメータ１３２に加えてもよい。
【００２９】
最適フレームレート算出部１１２Ａは、記憶部（第１の記憶部）１３１Ｍの符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）で送信された映像メディアの主観映像品質が最良となるフレームレートを示す最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（１３２Ａ）を、推定モデル特定パラメータ１３２の１つとして算出する機能を有している。
最良映像品質算出部１１２Ｂは、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂを参照して、入力符号化ビットレート１２１Ｂで送信された映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質α（ｂｒ）（１３２Ｂ）を、推定モデル特定パラメータ１３２の１つとして算出する機能を有している。
【００３０】
映像品質劣化指標算出部１１２Ｃは、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃを参照して、入力符号化ビットレート１２１Ｂで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質１３２Ｂからの劣化度合いを示す映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）を、推定モデル特定パラメータ１３２の１つとして算出する機能を有している。
これら、符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａ、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂ、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃは、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１として予め用意され、記憶部１３１Ｍ（第１の記憶部）に記憶されている。
【００３１】
推定モデル生成部１１２Ｄは、最適フレームレート算出部１１２Ａで算出された最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）、最良映像品質算出部１１２Ｂで算出された最良映像品質α（ｂｒ）、および映像品質劣化指標算出部１１２Ｃで算出された映像品質劣化指標ω（ｂｒ）からなる各推定モデル特定パラメータ１３２の値を所定の関数式に代入することにより、主パラメータ１２１の入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質を推定するための推定モデル１２２を生成する機能を有している。
【００３２】
［主観映像品質特性］
次に、図３を参照して、映像通信サービスにおける映像メディアの主観映像品質特性について説明する。図３は、映像通信サービスにおける映像メディアのフレームレート−主観映像品質特性を示すグラフである。図３において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は主観映像品質値ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）（ＭＯＳ値）を示し、符号化ビットレートｂｒごとの特性が示されている。
【００３３】
映像メディアの主観映像品質に対して、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートはトレードオフの関係にある。
具体的には、ある符号化ビットレートで映像を符号化して提供する際、高いフレームレートで映像を符号化すると映像が滑らかになって時間的な映像品質を向上できるが、単位フレーム当たりの符号量が低減して空間的な映像劣化が顕著となり、結果として映像品質が低下する場合がある。また、単位フレーム当たりの符号量を高くして符号化すると空間的な映像劣化が改善されて映像品質は向上するが、単位時間当たりのフレーム数が低減して時間的にぎくしゃくしコマ飛び状態となり、結果として映像品質が劣化する場合がある。
【００３４】
したがって、図３に示すように、各符号化ビットレートに対して、映像品質が最大すなわち最良映像品質となる最適なフレームレートすなわち最適フレームレートが存在し、最適フレームレートを超えてフレームレートを増加させても映像品質が改善されない特性を持つことがわかる。例えば、符号化ビットレートｂｒ＝２５６［ｋｂｂｓ］の場合、主観映像品質特性は、フレームレートｆｒ＝１０［ｆｐｓ］のときの最良映像品質＝３［ＭＯＳ］を頂点として凸型をなす特性となる。
【００３５】
また、このような主観映像品質特性は、異なる符号化ビットレートであっても同様の形状となり、各主観映像品質特性の座標位置は、その頂点すなわち最適フレームレートと最良映像品質からなる推定モデル特定パラメータで特定することができる。
本実施の形態は、このような主観映像品質特性の性質に着目して、推定モデル特定部１１２により、入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定し、映像品質推定部１１３により、推定モデル特定部１１２で特定された推定モデル１２２を用いて入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質推定値１２３を推定している。
【００３６】
［推定モデル特定パラメータの導出］
次に、推定モデル特定部１１２における推定モデル特定パラメータの導出について詳細に説明する。
推定モデル特定部１１２により、入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定する場合、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータとして、最適フレームレート１３２Ａと最良映像品質１３２Ｂを導出する必要がある。
本実施の形態では、次のような符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａや符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂを推定モデル特定パラメータ導出特性１３１として予め用意しておき、これら特性を参照して、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ１３２を導出している。
【００３７】
図３に示された各特性のうち、映像メディアが最良映像品質で再生されている場合の符号化ビットレートとそのときのフレームレートすなわち最適フレームレートの関係は、符号化ビットレートの増加とともに最適フレームレートが単調増加し、その後ある最大フレームレートに収束する。
図４は、このような符号化ビットレート−最適フレームレート特性を示すグラフである。図４において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（ｆｐｓ）を示している。
【００３８】
一方、図３に示された各特性のうち、映像メディアが最適フレームレートで送信された場合の符号化ビットレートと映像品質すなわち最良映像品質の関係は、符号化ビットレートの増加とともに映像品質が増加し、ある最大値（最大主観映像品質値）に収束するとともに、符号化ビットレートの低下とともに映像品質も低下し、ある最小値に収束する、という傾向が見られる。
図５は、このような符号化ビットレート−最良映像品質特性を示すグラフである。図５において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は最良映像品質α（ｂｒ）を示している。なお、映像品質は、「１」を基準値として最大「５」までの値をとるＭＯＳ値で表されるのに対し、推定モデル１２２の最良映像品質α（ｂｒ）として用いる場合には「０」を基準値として最大「４」までの値をとるが、両者は基準値が違うだけでその尺度は実質的に同じものであり、以下では特に区別しない。
【００３９】
この符号化ビットレート−最良映像品質特性によれば、高い符号化ビットレートを設定しても、ある符号化ビットレートにおいて映像品質が飽和しており、符号化ビットレートを必要以上に高くしても視聴者が視覚的に映像品質の向上を検知することができない、という人間の視覚特性と一致する。また、符号化ビットレートを下げすぎると映像品質の劣化が顕著となり、結果として最低映像品質に収束している。これは、例えば人物の顔が画面内で移動しているような映像では、目や鼻の輪郭がぼけて平坦になり、顔自体を認識できなくなる、という実際の現象と一致している。
【００４０】
［推定モデル］
次に、推定モデル特定部１１２で用いる推定モデルとその特定方法について詳細に説明する。
推定モデル特定パラメータ１３２である最適フレームレート１３２Ａと最良映像品質１３２Ｂを頂点とする凸型の特性を関数で表す場合、図６に示すようなガウス関数を利用できる。図６は、ガウス関数を示す説明図である。
ガウス関数は、頂点Ｐを最大値として左右に減衰する凸型を示す関数であり、その頂点Ｐのｘ座標と最大振幅を用いて関数式を表現できる。頂点Ｐのｘ座標をｘcとし、最大振幅をＡとし、ｙ軸の基準値（最低値）をｙ0とし、凸型特性の開き幅を示す係数をωとした場合、任意の変数ｘに対する関数ｙの値は、次のような式（１）で求められる。
【００４１】
【数１】
【００４２】
したがって、変数ｘを映像メディアのフレームレートの対数値とし、関数値ｙを主観映像品質とし、頂点Ｐの変数ｘを符号化ビットレートに対応する最適フレームレートの対数値とし、最大振幅Ａを符号化ビットレートに対応する最良映像品質α（ｂｒ）とした場合、任意のフレームレートに対する主観映像品質は、次の式（２）で求めることができ、結果として、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデルすなわちフレームレート−主観映像品質特性を特定することができる。図７は、ガウス関数でモデル化されたフレームレート−主観映像品質特性を示す説明図である。
【００４３】
【数２】
【００４４】
この際、式（２）で用いるα（ｂｒ）およびＧ（ｆｒ，ｂｒ）は、「０」を基準値として最大「４」までの値をとるため、このＧ（ｆｒ，ｂｒ）に「１」を加えることにより、ＭＯＳ値（１〜５）で表現した実際の映像品質値となる。
【００４５】
また、ガウス関数では、係数ωを用いて凸型特性の開き幅を特定しているが、符号化ビットレートに対応するフレームレート−主観映像品質特性ごとに異なる開き幅を用いる必要がある場合には、符号化ビットレートに応じた映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）を用いればよい。
映像品質劣化指標ω（ｂｒ）は、入力符号化ビットレート１２１Ｂで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質１３２Ｂからの劣化度合いを示す指標であり、ガウス関数の係数ωに相当する。
【００４６】
図３に示された各特性のうち、符号化ビットレートと主観映像品質の劣化度合いの関係は、符号化ビットレートが高くなるほど劣化度合いが滑らかになり、符号化ビットレートが低くなるほど劣化度合いが大きくなる。したがって、符号化ビットレートと映像品質劣化指標の関係は、符号化ビットレートが高くなるほどフレームレート−主観映像品質特性の凸型の開き幅が大きくなって映像品質劣化指標も大きくなり、符号化ビットレートが低くなるほどフレームレート−主観映像品質特性の凸型の開き幅が小さくなって映像品質劣化指標も小さくなる傾向がある。
【００４７】
図８は、このような符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性を示すグラフである。図８において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は映像品質劣化指標ω（ｂｒ）を示している。なお、図８は、ガウス関数で表現した推定モデルにおける符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性であり、他の推定モデルを用いた場合には、その推定モデルに対応する係数を示す映像品質劣化指標の符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性を用いればよい。
【００４８】
なお、推定対象となる映像通信サービスによっては、個々の符号化ビットレートに対応するフレームレート−主観映像品質特性ごとに個別の開き幅を用いる必要がない場合もあり、各符号化ビットレートに対応するフレームレート−主観映像品質特性で共通化できる場合もある。したがって、このような場合には、映像品質劣化指標ω（ｂｒ）として定数を用いることができる。
【００４９】
［第１の実施の形態の動作］
次に、図９を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図９は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。
【００５０】
映像品質推定装置１００は、オペレータからの指示操作や推定条件１１０の入力に応じて、図９の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、推定モデル特定パラメータとして、最適フレームレート１３２Ａおよび最良映像品質１３２Ｂに加え、映像品質劣化指標１３２Ｃを用いる場合を例として説明する。また、映像品質推定装置１００には、前述した符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａ（図４参照）、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂ（図５参照）、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃ（図８参照）が予め用意され、関数式として記憶部１３１Ｍに記憶されているものとする。
【００５１】
まず、パラメータ取得部１１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１１０を取得し、推定条件１１０から映像メディアの符号化処理に関するフレームレートと符号化ビットレートを抽出し、これら入力フレームレートｆｒ（１２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）を主パラメータ１２１として出力する（ステップＳ１００）。
【００５２】
推定モデル特定部１１２は、パラメータ取得部１１１から出力された主パラメータ１２１の入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定する。
具体的には、まず、最適フレームレート算出部１１２Ａにより、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（１３２Ａ）を算出する（ステップＳ１０１）。
【００５３】
続いて、推定モデル特定部１１２は、最良映像品質算出部１１２Ｂにより、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する最良映像品質α（ｂｒ）（１３２Ｂ）を算出する（ステップＳ１０２）。
同様にして、推定モデル特定部１１２は、映像品質劣化指標算出部１１２Ｃにより、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）を算出する（ステップＳ１０３）。
【００５４】
このようにして各推定モデル特定パラメータ１３２を算出した後、推定モデル特定部１１２は、推定モデル生成部１１２Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ１３２の最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）、最良映像品質α（ｂｒ）、および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）の実際の値を前述した式（２）へ代入することにより、推定モデルＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）すなわちフレームレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ１０４）。
【００５５】
この後、映像品質推定装置１００は、映像品質推定部１１３により、推定モデル特定部１１２で特定された推定モデル１２２を参照して、パラメータ取得部１１１から出力された主パラメータ１２１の入力フレームレート１２１Ａに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質推定値１２３として出力し（ステップＳ１０５）、一連の映像品質推定処理を終了する。
【００５６】
このように、本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート１２１Ｂと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート１２１Ａを入力として、これら主パラメータ１２１に対する主観映像品質を推定する際、推定モデル特定部１１２により、入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定し、特定された推定モデル１２２を用いて入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質を推定し推定値１２３として出力している。
【００５７】
これにより、推定条件１１０として入力された入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル１２２を参照して、同じく推定条件１１０として入力された入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質推定値１２３を得ることができる。
したがって、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフを考慮して、これら符号化ビットレートとフレームレートをそれぞれどの程度に設定すると、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができ、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理に大いに役立てることができる。
【００５８】
例えば、所望の映像品質で映像メディアを配信したい場合、本実施の形態にかかる映像品質推定装置１００を用いれば、カメラで撮影した映像をどの程度の符号化ビットレートとフレームレートで符号化すれば所望の映像品質を満足するかを具体的に把握することができる。特に、ネットワークの制約条件により、符号化ビットレートが制限される場合が多く、このような場合には、当該符号化ビットレートを固定化して本実施の形態にかかる映像品質推定装置１００を適用すれば、フレームレートと映像品質との関係を容易かつ具体的に把握できる。
【００５９】
本実施の形態では、推定モデル特定パラメータ１３２を算出する際に用いる、符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａ、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂ、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃが予め関数式の形で用意され記憶部１３１Ｍで記憶されている場合を例として説明したが、推定モデル特定パラメータの導出に用いるこれら推定モデル特定パラメータ導出特性１３１については関数式に限定されるものではなく、入力符号化ビットレートに対応する値として記憶部１３１Ｍで記憶しておいてもよい。
【００６０】
図１０は、入力符号化ビットレートと各推定モデル特定パラメータとの対応関係を示す推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。この推定モデル特定パラメータ情報は、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）と、これに対応する最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（１３２Ａ）、最良映像品質α（ｂｒ）（１３２Ｂ）、および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）との組からなり、予め上記推定モデル特定パラメータ導出特性１３１に基づき算出して記憶部１３１Ｍに記憶されている。
このような推定モデル特定パラメータ情報を参照して、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ１３２を導出してもよい。
【００６１】
［第２の実施の形態］
次に、図１１および図１２を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図１１は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図であり、前述した図１と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。図１２は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図であり、前述した図２と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
【００６２】
第１の実施の形態では、予め用意されている推定モデル特定パラメータ導出特性１３１を参照して入力符号化ビットレートに対応する推定モデル特定パラメータ１３２を導出する場合を例として説明した。本実施の形態では、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１１０のうち、映像通信サービスの通信種別、映像メディアを再生する端末の再生性能、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境に基づいて、推定条件１１０に応じた推定モデル特定パラメータ導出特性１３１を逐次特定する場合について説明する。
【００６３】
第１の実施の形態（図１参照）と比較して、本実施の形態にかかる映像品質推定装置１００には、係数取得部１１４と係数データベース（以下、係数ＤＢという）１２５が追加されている。
係数取得部１１４は、記憶部１２５Ｍ（第２の記憶部）の係数ＤＢ１２５を参照して、パラメータ取得部１１１により推定条件１１０から取得された副パラメータ１２４に対応する特性係数１２６を取得する機能を有している。
【００６４】
図１３は、係数ＤＢの構成例を示す説明図である。係数ＤＢ１２５は、各種副パラメータ１２４とこれに対応する各特性係数ａ，ｂ，ｃ，…，ｇ（１２６）との組を示すデータベースである。副パラメータ１２４には、映像通信サービスの通信種別を示す通信種別パラメータ１２４Ａ、映像メディアを再生する端末の再生性能を示す再生性能パラメータ１２４Ｂ、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境を示す再生環境パラメータ１２４Ｃがある。
【００６５】
通信種別パラメータ１２４Ａの具体例としては、評価対象となる映像通信サービスで行われる通信種別を示す「タスク」がある。
再生性能パラメータ１２４Ｂの具体例としては、映像メディアの符号化に関する「符号化方式」、「映像フォーマット」、「キーフレーム」のほか、端末でのメディア再生機能に関する「モニタサイズ」、「モニタ解像度」などがある。
再生環境パラメータ１２４Ｃの具体例としては、端末でのメディア再生の際の「室内照度」などがある。
【００６６】
副パラメータ１２４は、これらパラメータ例に限定されるものではなく、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容に応じて任意に取捨選択すればよく、少なくともこれら通信種別パラメータ１２４Ａ、再生性能パラメータ１２４Ｂ、および再生環境パラメータ１２４Ｃのうちの１つ以上から構成されていればよい。
【００６７】
係数取得部１１４は、予め用意された記憶部１２５Ｍの係数ＤＢ１２５を参照して、副パラメータ１２４に対応する特性係数１２６を取得する。特性係数１２６は、推定モデル特定パラメータ１３２の導出に用いる推定モデル特定パラメータ導出特性を特定するための係数である。
推定モデル特定部１１２は、係数取得部１１４で取得された特性係数１２６により特定された推定モデル特定パラメータ導出特性１３１、すなわち符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａ、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂ、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃを特定する。
【００６８】
［推定モデル特定パラメータ導出特性］
次に、推定モデル特定部１１２で用いる推定モデル特定パラメータ導出特性１３１について詳細に説明する。
推定モデル特定パラメータ導出特性１３１は、係数取得部１１４により係数ＤＢ１２５から取得される特性係数１２６を用いてそれぞれ次のようにモデル化することができる。
【００６９】
まず、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１の符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａは、前述した図４に示すように、符号化ビットレートの増加とともに最適フレームレートが単調増加し、その後ある最大フレームレートに収束する傾向があり、例えば一般的な線形関数でモデル化することができる。したがって、符号化ビットレートをｂｒとし、これに対応する最適フレームレートをｏｆｒ（ｂｒ）とし、係数をａ，ｂとした場合、符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａは、次の式（３）で表すことができる。
【００７０】
【数３】
【００７１】
次に、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１の符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂは、前述した図５に示すように、符号化ビットレートの増加とともに映像品質が増加し、ある最大値に収束するとともに、符号化ビットレートの低下とともに映像品質も低下し、ある最小値に収束する傾向があり、例えば一般的なロジスティック（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）関数でモデル化することができる。
【００７２】
図１４は、ロジスティック関数を示す説明図である。ロジスティック関数は、係数ｐ＞１のとき変数ｘの増加に応じて関数ｙの値が単調増加する関数であり、変数ｘの減少に応じて関数値ｙが最小値へ収束し、変数ｘの増大に応じて関数値ｙが最大値へ収束する。最小値をＡ1、最大値をＡ2、係数をｐ，ｘ0とした場合、任意の変数ｘに対する関数ｙの値は、最大値Ａ2の項と最大値Ａ2からの減少分を示す分数項からなる、次の式（４）で求められる。
【００７３】
【数４】
【００７４】
したがって、変数ｘを符号化ビットレートｂｒとし、これに対応する関数値ｙを最良映像品質α（ｂｒ）とし、最大値Ａ2を特性係数ｃ、最小値Ａ1を「０ゼロ」、係数ｘ0を特性係数ｄ、係数ｐを特性係数ｅとした場合、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂは、次の式（５）で表すことができる。図１５は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−最良映像品質特性を示す説明図である。
【００７５】
【数５】
【００７６】
次に、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１の符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃは、前述した図８に示すように、符号化ビットレートが高くなるほど映像品質劣化指標も大きくなり、符号化ビットレートが低くなるほど映像品質劣化指標も小さくなる傾向があり、例えば一般的な線形関数でモデル化することができる。したがって、符号化ビットレートをｂｒとし、これに対応する映像品質劣化指標をω（ｂｒ）とし、係数をｆ，ｇとした場合、符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃは、次の式（６）で表すことができる。
【００７７】
【数６】
【００７８】
なお、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１のモデル化については、前述した線形関数やロジスティック関数に限定されるものではなく、他の関数を用いてもよい。例えば、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容、ネットワーク性能、あるいは推定条件１１０の内容によっては、ある程度限定された範囲の入力符号化ビットレートや入力フレームレートでの映像品質推定処理で十分なため、このような局所的な見方が可能な場合には、前述したように、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１を線形関数等の単純な関数でモデル化することができる。
【００７９】
これに対して、入力符号化ビットレートや入力フレームレートに対して推定モデル特定パラメータの変化が大きい場合には、例えば指数関数などの他の関数を用いて符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａを表してもよい。指数関数を用いてモデル化した場合、最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）は、係数をｈ，ｉ，ｊ，ｋ，ｌ，ｍとして、式（７）で表すことができる。
【００８０】
【数７】
【００８１】
［第２の実施の形態の動作］
次に、図１６を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図１６は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートであり、前述した図９と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
【００８２】
映像品質推定装置１００は、オペレータからの指示操作や推定条件１１０の入力に応じて、図１６の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、推定モデル特定パラメータとして、最適フレームレート１３２Ａおよび最良映像品質１３２Ｂに加え、映像品質劣化指標１３２Ｃを用いる場合を例として説明する。また、副パラメータ１２４として通信種別パラメータ１２４Ａ、再生性能パラメータ１２４Ｂ、および再生環境パラメータ１２４Ｃを用いるものとし、記憶部１２５Ｍの係数ＤＢ１２５には、副パラメータ１２４と特性係数１２６との組が予め格納されているものとする。
【００８３】
まず、パラメータ取得部１１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１１０を取得し、推定条件１１０から映像メディアの符号化処理に関するフレームレートと符号化ビットレートを抽出し、これら入力フレームレートｆｒ（１２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）を主パラメータ１２１として出力する（ステップＳ１００）。また、パラメータ取得部１１１は、推定条件１１０から通信種別パラメータ１２４Ａ、再生性能パラメータ１２４Ｂ、および再生環境パラメータ１２４Ｃを抽出し、これらを副パラメータ１２４として出力する（ステップＳ１１０）。
【００８４】
次に、係数取得部１１４は、記憶部１２５Ｍの係数ＤＢ１２５を参照して、副パラメータ１２４の値に対応する特性係数ａ，ｂ，ｃ，…，ｇ（１２６）を取得して出力する（ステップＳ１１１）。
これに応じて推定モデル特定部１１２は、最適フレームレート算出部１１２Ａにより、特性係数１２６のうち係数ａ，ｂにより特定される符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（１３２Ａ）を算出する（ステップＳ１０１）。
【００８５】
また、推定モデル特定部１１２は、最良映像品質算出部１１２Ｂにより、特性係数１２６のうち係数ｃ，ｄ，ｅにより特定される符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する最良映像品質α（ｂｒ）（１３２Ｂ）を算出する（ステップＳ１０２）。
同様にして、推定モデル特定部１１２は、映像品質劣化指標算出部１１２Ｃにより、特性係数１２６のうち係数ｆ，ｇにより特定される符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）を算出する（ステップＳ１０３）。
【００８６】
このようにして各推定モデル特定パラメータ１３２を算出した後、推定モデル特定部１１２は、推定モデル生成部１１２Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ１３２の最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）、最良映像品質α（ｂｒ）、および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）の実際の値を前述した式（２）へ代入することにより、推定モデルＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）すなわちフレームレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ１０４）。
【００８７】
この後、映像品質推定装置１００は、映像品質推定部１１３により、推定モデル特定部１１２で特定された推定モデル１２２を参照して、パラメータ取得部１１１から出力された主パラメータ１２１の入力フレームレート１２１Ａに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の主観映像品質推定値１２３として出力し（ステップＳ１０５）、一連の映像品質推定処理を終了する。
【００８８】
このように、本実施の形態は、パラメータ取得部１１１で取得された、通信種別パラメータ１２４Ａ、再生性能パラメータ１２４Ｂ、および再生環境パラメータ１２４Ｃのうちの１つ以上からなる副パラメータ１２４に対応する特性係数１２６を、記憶部１２５Ｍの係数ＤＢ１２５から係数取得部１１４により取得し、推定モデル特定部１１２により、これら特性係数１２６により特定される推定モデル特定パラメータ導出特性１３１に基づいて、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ１３２を算出するようにしたので、評価対象となる映像通信サービスや端末の具体的な性質に基づく推定モデル特定パラメータ１３２を導出することができ、映像品質推定の精度を向上させることができる。
【００８９】
特に、従来技術では、映像品質を推定する場合、評価対象となる映像通信サービスで用いる符号化方式や端末ごとに、映像品質推定モデルを用意しなければならなかった。しかしながら、本実施の形態によれば、映像品質推定モデルが符号化方式や端末に依存せず、映像品質推定モデルに用いる係数を符号化方式や端末に応じて参照するだけで、同じ映像品質推定モデルを利用できる。したがって、異なる環境の映像通信サービスに対して柔軟に対応することができる。
【００９０】
図１７は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。図１８は、文献２に基づく従来の映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。これら図１７および図１８において、横軸は映像品質推定装置を用いて推定した主観映像品質の推定値（ＭＯＳ値）を示し、縦軸は視聴者が実際にオピニオン評価した主観映像品質の評価値（ＭＯＳ値）を示している。図１８に比較して、図１７のほうが、評価値と推定値の誤差が少なく、推定精度が向上していることがわかる。なお、これらは特定の推定条件下での比較結果であるが、異なる符号化方式や端末を用いた場合でも、同様の比較結果が確認されている。
【００９１】
［第３の実施の形態］
まず、図１９を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図１９は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
この映像品質推定装置２００は、入力された情報を演算処理するコンピュータなどの情報処理装置からなり、複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、その映像メディアに関する推定条件を入力として、端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する。
【００９２】
本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを入力として、これら主パラメータに対する主観映像品質を推定する際、入力フレームレートに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定し、特定された推定モデルを用いて入力符号化ビットレートに対応する主観映像品質を推定し推定値として出力するようにしたものである。
【００９３】
［映像品質推定装置］
次に、図１９および図２０を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成について詳細に説明する。図２０は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。
【００９４】
映像品質推定装置２００には、主な機能部として、パラメータ取得部２１１、推定モデル特定部２１２、および映像品質推定部２１３が設けられている。これら機能部は、専用の演算処理回路部で実現してもよいが、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を設け、予め用意されているプログラムを読み込んでマイクロプロセッサで実行することにより、上記ハードウェアとプログラムを協働させることにより上記機能部を実現してもよい。また、これら機能部で用いられる処理情報はメモリやハードディスクなどの記憶装置からなる後述の各記憶部で記憶され、これら機能部間でやり取りされる処理情報は同じく記憶装置からなる記憶部（図示せず）を介してやり取りされる。また、上記プログラムを記憶部に格納しておいてもよい。この他、映像品質推定装置２００には、一般的な情報処理装置と同様に、記憶装置、操作入力装置、画面表示装置などの各種基本的構成が設けられている。
【００９５】
パラメータ取得部２１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件２１０を取得する機能と、推定条件２１０から映像メディアの符号化処理に関する符号化ビットレートとフレームレートを抽出する機能と、これらを入力符号化ビットレートｂｒ（２２１Ａ）および入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）からなる主パラメータ２２１として出力する機能とを有している。推定条件２１０については、キーボードなどの操作入力装置を用いてオペレータ操作により入力してもよく、データ入出力を行うデータ入出力装置を用いて外部装置、記録媒体、あるいは通信網から取得してもよく、さらには実際の映像通信サービスから計測してもよい。
【００９６】
推定モデル特定部２１２は、パラメータ取得部２１１から出力された主パラメータ２２１の入力フレームレート２２１Ｂに基づいて、映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定するための推定モデル特定パラメータ２３２を算出する機能を有している。
映像品質推定部２１３は、推定モデル特定部２１２で特定された推定モデル２２２を参照して、主パラメータ２２１の入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する主観映像品質を推定し、所望の主観映像品質推定値２２３として出力する機能を有している。
【００９７】
推定モデル特定部２１２は、図２０に示すように、さらにいくつかの機能部から構成されている。主な機能部としては、推定モデル特定パラメータ２３２を算出する部として、最良映像品質算出部２１２Ａ、映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂ、映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃ、および推定モデル生成部２１２Ｄがある。
推定モデル特定パラメータ２３２は、推定モデル２２２として用いる関数の形状を特定する値からなる。本実施の形態では、少なくとも以下の最良映像品質、映像品質第１変化指標、および映像品質第２変化指標を推定モデル特定パラメータ２３２として用いているが、他のパラメータを推定モデル特定パラメータ２３２に加えてもよい。
【００９８】
最良映像品質算出部２１２Ａは、記憶部２３１Ｍ（第３の記憶部）のフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａを参照して、入力フレームレート２２１Ｂで送信された映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質β（ｆｒ）（２３２Ａ）を、推定モデル特定パラメータ２３２の１つとして算出する機能を有している。
映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂは、記憶部２３１Ｍのフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂを参照して、入力フレームレート２２１Ｂで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質２３２Ａからの変化（劣化）度合いを示す映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）（２３２Ｂ）を、推定モデル特定パラメータ２３２の１つとして算出する機能を有している。
【００９９】
映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃは、記憶部２３１Ｍのフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを参照して、入力フレームレート２２１Ｂで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質２３２Ａからの変化（劣化）度合いを示す映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）（２３２Ｃ）を、推定モデル特定パラメータ２３２の１つとして算出する機能を有している。
これら、フレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃは、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１として予め用意され、記憶部２３１Ｍ（第３の記憶部）に記憶されている。
【０１００】
推定モデル生成部２１２Ｄは、最良映像品質算出部２１２Ａで算出された最良映像品質β（ｂｒ）、映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂで算出された映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）、および映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃで算出された映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）からなる各推定モデル特定パラメータ２３２の値を所定の関数式に代入することにより、主パラメータ２２１の入力フレームレート２２１Ｂに対応する主観映像品質を推定するための推定モデル２２２を生成する機能を有している。
【０１０１】
［主観映像品質特性］
次に、図２１を参照して、映像通信サービスにおける映像メディアの主観映像品質特性について説明する。図２１は、映像通信サービスにおける映像メディアの符号化ビットレート−主観映像品質特性を示すグラフである。図２１において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は主観映像品質値ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）（ＭＯＳ値）を示し、フレームレートｆｒごとの特性が示されている。
【０１０２】
映像メディアの主観映像品質に対して、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートはトレードオフの関係にある。
具体的には、ある符号化ビットレートで映像を符号化して提供する際、高いフレームレートで映像を符号化すると映像が滑らかになって時間的な映像品質を向上できるが、単位フレーム当たりの符号量が低減して空間的な映像劣化が顕著となり、結果として映像品質が低下する場合がある。また、単位フレーム当たりの符号量を高くして符号化すると空間的な映像劣化が改善されて映像品質は向上するが、単位時間当たりのフレーム数が低減して時間的にぎくしゃくしコマ飛び状態となり、結果として映像品質が劣化する場合がある。
【０１０３】
ここで、フレームレートをそれぞれ一定とした場合、そのときの映像品質は、図２１に示すように、符号化ビットレートの増加に応じて単調増加し、当該フレームレートで送信された映像メディアの最良映像品質へ収束する特性を持つ。例えば、フレームレートｆｒ＝１０［ｆｂｓ］の場合、主観映像品質特性は、符号化ビットレートｂｒの増加に応じて単調増加し、符号化ビットレートｂｒ＝１０００［ｋｂｐｓ］付近で最良映像品質＝３．８［ＭＯＳ］に収束する特性となる。
【０１０４】
また、このような主観映像品質特性は、異なるフレームレートであっても同様の形状となり、各主観映像品質特性の座標位置は、その最良映像品質と最良映像品質に対する変化度合いを示す映像品質変化指標からなる推定モデル特定パラメータで特定することができる。
本実施の形態は、このような主観映像品質特性の性質に着目して、推定モデル特定部２１２により、入力フレームレート２２１Ｂに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定し、映像品質推定部２１３により、推定モデル特定部２１２で特定された推定モデル２２２を用いて入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する主観映像品質推定値２２３を推定している。
【０１０５】
［推定モデル］
次に、推定モデル特定部２１２で用いる推定モデルと推定モデル特定パラメータの導出について詳細に説明する。
図２１に示した、符号化ビットレート−主観映像品質特性は、符号化ビットレートの増加に応じて単調増加し、当該フレームレートで送信された映像メディアの最良映像品質へ収束する特性を持つ傾向があり、例えば一般的なロジスティック（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）関数でモデル化することができる。
【０１０６】
図２２は、ロジスティック関数を示す説明図である。ロジスティック関数は、係数ｒ＞１のとき変数ｘの増加に応じて関数ｙの値が単調増加する関数であり、変数ｘの減少に応じて関数値ｙが最小値へ収束し、変数ｘの増大に応じて関数値ｙが最大値へ収束する。最小値をＡ3、最大値をＡ4、係数をｑ，ｒとした場合、任意の変数ｘに対する関数ｙの値は、最大値Ａ4の項と最大値Ａ4からの減少分を示す分数項からなる、次の式（８）で求められる。
【０１０７】
【数８】
【０１０８】
したがって、変数ｘを符号化ビットレートｂｒとし、これに対応する関数値ｙを主観映像品質ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）とし、最大値Ａ4を入力フレームレートｆｒにおける最良映像品質β（ｆｒ）、最小値Ａ3を「１」、係数ｑを映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）、係数ｒを映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）とした場合、任意の符号化ビットレートｂｒに対する主観映像品質ＭＯＳは、次の（９）式で求めることができ、結果として、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル２２２すなわち符号化ビットレート−主観映像品質特性を特定することができる。図２３は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−主観映像品質特性を示す説明図である。
【０１０９】
【数９】
【０１１０】
したがって、推定モデル特定部２１２により、入力フレームレート２２１Ｂに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定する場合、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータとして、最良映像品質２３２Ａ、映像品質第１変化指標２３２Ｂ、および映像品質第２変化指標２３２Ｃを導出する必要がある。特に、映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）および映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）は、ロジスティック関数の分数項において最大値Ａ4からの減少分すなわち最良映像品質β（ｆｒ）からの変化（劣化）分を算出するために用いられており、それぞれ当該フレームレートｆｒにおける主観映像品質に関する変化度合いを示す変化指標として、推定モデル２２２の特定に必要となる。
【０１１１】
本実施の形態では、次のようなフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを推定モデル特定パラメータ導出特性２３１として予め用意しておき、これら特性を参照して、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ２３２をそれぞれ導出している。
【０１１２】
図２１に示された各特性において、送信された映像メディアのフレームレートとそのときの最良映像品質との関係は、フレームレートｆｒの増加とともにそれぞれ最良映像品質β（ｆｒ）が増加し、ある最大値（最大主観映像品質値）に収束する、という傾向が見られる。
図２４は、このようなフレームレート−最良映像品質特性を示すグラフである。図２４において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は最良映像品質β（ｆｒ）（ＭＯＳ値）を示している。
【０１１３】
一方、送信された映像メディアのフレームレートとそのときの映像品質第１変化指標との関係は、フレームレートの増加とともにそれぞれ映像品質第１変化指標が単調増加する、という傾向が見られる。
図２５は、このようなフレームレート−映像品質第１変化指標特性を示すグラフである。図２５において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）を示している。
【０１１４】
また、送信された映像メディアのフレームレートとそのときの映像品質第２変化指標との関係は、フレームレートの増加とともにそれぞれ映像品質第２変化指標が単調減少する、という傾向が見られる。
図２６は、このようなフレームレート−映像品質第２変化指標特性を示すグラフである。図２６において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）を示している。
【０１１５】
［第３の実施の形態の動作］
次に、図２７を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図２７は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。
【０１１６】
映像品質推定装置２００は、オペレータからの指示操作や推定条件２１０の入力に応じて、図２７の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、映像品質推定装置２００には、前述したフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ（図２４参照）、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ（図２５参照）、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃ（図２６参照）が予め用意され、関数式として記憶部２３１Ｍに記憶されているものとする。
【０１１７】
まず、パラメータ取得部２１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件２１０を取得し、推定条件２１０から映像メディアの符号化処理に関する符号化ビットレートとフレームレートを抽出し、これら入力符号化ビットレートｂｒ（２２１Ａ）および入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）を主パラメータ２２１として出力する（ステップＳ２００）。
【０１１８】
推定モデル特定部２１２は、パラメータ取得部２１１から出力された主パラメータ２２１の入力フレームレート２２１Ｂに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定する。
具体的には、まず、最良映像品質算出部２１２Ａにより、記憶部２３１Ｍのフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する最良映像品質β（ｆｒ）（２３２Ａ）を算出する（ステップＳ２０１）。
【０１１９】
続いて、推定モデル特定部２１２は、映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂにより、記憶部２３１Ｍのフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）（２３２Ｂ）を算出する（ステップＳ２０２）。
同様にして、推定モデル特定部２１２は、映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃにより、記憶部２３１Ｍのフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）（２３２Ｃ）を算出する（ステップＳ２０３）。
【０１２０】
このようにして各推定モデル特定パラメータ２３２を算出した後、推定モデル特定部２１２は、推定モデル生成部２１２Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ２３２の最良映像品質β（ｆｒ）、映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）および映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）の実際の値を前述した式（９）へ代入することにより、推定モデル２２２すなわち符号化ビットレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ２０４）。
【０１２１】
この後、映像品質推定装置２００は、映像品質推定部２１３により、推定モデル特定部２１２で特定された推定モデル２２２を参照して、パラメータ取得部２１１から出力された主パラメータ２２１の入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質推定値２２３として出力し（ステップＳ２０５）、一連の映像品質推定処理を終了する。
【０１２２】
このように、本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート２２１Ａと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート２２１Ｂを入力として、これら主パラメータ２２１に対する主観映像品質を推定する際、推定モデル特定部２１２により、入力フレームレート２２１Ｂに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定し、特定された推定モデル２２２を用いて入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する主観映像品質を推定し主観映像品質推定値２２３として出力している。
【０１２３】
これにより、推定条件２１０として入力された入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル２２２を参照して、同じく推定条件２１０として入力された入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する主観映像品質推定値２２３を得ることができる。
したがって、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフを考慮して、これら符号化ビットレートとフレームレートをそれぞれどの程度に設定すると、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができ、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理に大いに役立てることができる。
【０１２４】
例えば、所望の映像品質で映像メディアを配信したい場合、本実施の形態にかかる映像品質推定装置２００を用いれば、カメラで撮影した映像をどの程度の符号化ビットレートとフレームレートで符号化すれば所望の映像品質を満足するかを具体的に把握することができる。特に、ネットワークの制約条件により、符号化ビットレートが制限される場合が多く、このような場合には、当該符号化ビットレートを固定化して本実施の形態にかかる映像品質推定装置２００を適用すれば、フレームレートと映像品質との関係を容易かつ具体的に把握できる。
【０１２５】
本実施の形態では、推定モデル特定パラメータ２３２を算出する際に用いる、フレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃが予め関数式の形で用意されている場合を例として説明したが、推定モデル特定パラメータの導出に用いるこれら推定モデル特定パラメータ導出特性２３１については関数式に限定されるものではなく、入力フレームレートに対応する値として記憶部２３１Ｍで記憶しておいてもよい。
【０１２６】
図２８は、入力フレームレートと各推定モデル特定パラメータとの対応関係を示す推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。この推定モデル特定パラメータ情報は、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）と、これに対応する最良映像品質β（ｆｒ）（２３２Ａ）、映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）（２３２Ｂ）、および映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）（２３２Ｃ）との組からなり、予め上記推定モデル特定パラメータ導出特性２３１に基づき算出して記憶部２３１Ｍに記憶されている。
このような推定モデル特定パラメータ情報を参照して、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ２３２を導出してもよい。
【０１２７】
［第４の実施の形態］
次に、図２９および図３０を参照して、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図２９は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図であり、前述した図１９と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。図３０は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図であり、前述した図２０と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
【０１２８】
第３の実施の形態では、予め用意されている推定モデル特定パラメータ導出特性２３１を参照して入力フレームレートに対応する推定モデル特定パラメータ２３２を導出する場合を例として説明した。本実施の形態では、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件２１０のうち、映像通信サービスの通信種別、映像メディアを再生する端末の再生性能、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境に基づいて、推定条件２１０に応じた推定モデル特定パラメータ導出特性２３１を逐次特定する場合について説明する。
【０１２９】
第３の実施の形態（図１９参照）と比較して、本実施の形態にかかる映像品質推定装置２００には、係数取得部２１４と係数データベース（以下、係数ＤＢという）２２５が追加されている。
係数取得部２１４は、記憶部２２５Ｍ（第４の記憶部）の係数ＤＢ２２５を参照して、パラメータ取得部２１１により推定条件２１０から取得された副パラメータ２２４に対応する特性係数２２６を取得する機能を有している。
【０１３０】
図３１は、係数ＤＢの構成例を示す説明図である。係数ＤＢ２２５は、各種副パラメータ２２４とこれに対応する各特性係数ａ'，ｂ'，ｃ'，…，ｈ'（２２６）との組を示すデータベースである。副パラメータ２２４には、映像通信サービスの通信種別を示す通信種別パラメータ２２４Ａ、映像メディアを再生する端末の再生性能を示す再生性能パラメータ２２４Ｂ、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境を示す再生環境パラメータ２２４Ｃがある。
【０１３１】
通信種別パラメータ２２４Ａの具体例としては、評価対象となる映像通信サービスで行われる通信種別を示す「タスク」がある。
再生性能パラメータ２２４Ｂの具体例としては、映像メディアの符号化に関する「符号化方式」、「映像フォーマット」、「キーフレーム」のほか、端末でのメディア再生機能に関する「モニタサイズ」、「モニタ解像度」などがある。
再生環境パラメータ２２４Ｃの具体例としては、端末でのメディア再生の際の「室内照度」などがある。
【０１３２】
副パラメータ２２４は、これらパラメータ例に限定されるものではなく、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容に応じて任意に取捨選択すればよく、少なくともこれら通信種別パラメータ２２４Ａ、再生性能パラメータ２２４Ｂ、および再生環境パラメータ２２４Ｃのうちの１つ以上から構成されていればよい。
【０１３３】
係数取得部２１４は、予め用意された記憶部２２５Ｍの係数ＤＢ２２５を参照して、副パラメータ２２４に対応する特性係数２２６を取得する。特性係数２２６は、推定モデル特定パラメータ２３２の導出に用いる推定モデル特定パラメータ導出特性を特定するための係数である。
推定モデル特定部２１２は、係数取得部２１４で取得された特性係数２２６により特定された推定モデル特定パラメータ導出特性２３１、すなわちフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを特定する。
【０１３４】
［推定モデル特定パラメータ導出特性］
次に、推定モデル特定部２１２で用いる推定モデル特定パラメータ導出特性２３１について詳細に説明する。
推定モデル特定パラメータ導出特性２３１は、係数取得部２１４により係数ＤＢ２２５から取得される特性係数２２６を用いてそれぞれ次のようにモデル化することができる。
【０１３５】
まず、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１のフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａは、前述した図２４に示すように、フレームレートの増加とともに最良映像品質が単調増加し、その後ある最大主観映像品質に収束する傾向があり、例えば一般的な指数関数でモデル化することができる。したがって、フレームレートをｆｒとし、これに対応する最良映像品質をβ（ｆｒ）とし、係数をａ'，ｂ'，ｃ'とした場合、フレームレート−最良映像品質特性２３１Ａは、次の式（１０）で表すことができる。
【０１３６】
【数１０】
【０１３７】
次に、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１のフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂは、前述した図２５に示すように、フレームレートの増加とともに映像品質第１変化指標が単調増加する傾向があり、例えば一般的な指数関数でモデル化することができる。したがって、フレームレートをｆｒとし、これに対応する映像品質第１変化指標をｓ（ｆｒ）とし、係数をｄ'，ｅ'，ｆ'とした場合、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂは、次の式（１１）で表すことができる。
【０１３８】
【数１１】
【０１３９】
また、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１のフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃは、前述した図２６に示すように、フレームレートの増加とともに映像品質第２変化指標が単調減少する傾向があり、例えば一般的な線形関数でモデル化することができる。したがって、フレームレートをｆｒとし、これに対応する映像品質第２変化指標をｔ（ｆｒ）とし、係数をｇ'，ｈ'とした場合、フレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃは、次の式（１２）で表すことができる。
【０１４０】
【数１２】
【０１４１】
なお、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１のモデル化については、前述した指数関数や線形関数に限定されるものではなく、他の関数を用いてもよい。例えば、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容、ネットワーク性能、あるいは推定条件２１０の内容によっては、ある程度限定された範囲の入力符号化ビットレートや入力フレームレートでの映像品質推定処理で十分なため、このような局所的な見方が可能な場合には、前述したように、フレームレート−最良映像品質特性２３１Ａやフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂを線形関数等の単純な関数でモデル化することができる。
【０１４２】
これに対して、入力符号化ビットレートや入力フレームレートに対して推定モデル特定パラメータの変化が大きい場合には、例えば指数関数やロジスティック関数などの他の関数を用いて、フレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃ、さらにはフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａやフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂをモデル化してもよい。
【０１４３】
［第４の実施の形態の動作］
次に、図３２を参照して、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図３２は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートであり、前述した図２７と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
【０１４４】
映像品質推定装置２００は、オペレータからの指示操作や推定条件２１０の入力に応じて、図３２の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、副パラメータ２２４として通信種別パラメータ２２４Ａ、再生性能パラメータ２２４Ｂ、および再生環境パラメータ２２４Ｃを用いるものとし、記憶部２２５Ｍの係数ＤＢ２２５には、副パラメータ２２４と特性係数２２６との組が予め格納されているものとする。
【０１４５】
まず、パラメータ取得部２１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件２１０を取得し、推定条件２１０から映像メディアの符号化処理に関する符号化ビットレートとフレームレートを抽出し、これら入力符号化ビットレートｂｒ（２２１Ａ）および入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）を主パラメータ２２１として出力する（ステップＳ２００）。また、パラメータ取得部２１１は、推定条件２１０から通信種別パラメータ２２４Ａ、再生性能パラメータ２２４Ｂ、および再生環境パラメータ２２４Ｃを抽出し、これらを副パラメータ２２４として出力する（ステップＳ２１０）。
【０１４６】
次に、係数取得部２１４は、記憶部２２５Ｍの係数ＤＢ２２５を参照して、副パラメータ２２４の値に対応する特性係数ａ'，ｂ'，ｃ'，…，ｈ'（２２６）を取得して出力する（ステップＳ２１１）。
これに応じて推定モデル特定部２１２は、最良映像品質算出部２１２Ａにより、特性係数２２６のうち係数ａ'，ｂ'，ｃ'により特定されるフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する最良映像品質β（ｆｒ）（２３２Ａ）を算出する（ステップＳ２０１）。
【０１４７】
また、推定モデル特定部２１２は、映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂにより、特性係数２２６のうち係数ｄ'，ｅ'，ｆ'により特定されるフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）（２３２Ｂ）を算出する（ステップＳ２０２）。
同様にして、推定モデル特定部２１２は、映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃにより、特性係数２２６のうち係数ｇ'，ｈ'により特定されるフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）（２３２Ｃ）を算出する（ステップＳ２０３）。
【０１４８】
このようにして各推定モデル特定パラメータ２３２を算出した後、推定モデル特定部２１２は、推定モデル生成部２１２Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ２３２の最良映像品質β（ｆｒ）、映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）、および映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）の実際の値を前述した式（９）へ代入することにより、推定モデル２２２すなわち符号化ビットレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ２０４）。
【０１４９】
この後、映像品質推定装置２００は、映像品質推定部２１３により、推定モデル特定部２１２で特定された推定モデル２２２を参照して、パラメータ取得部２１１から出力された主パラメータ２２１の入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の主観映像品質推定値２２３として出力し（ステップＳ２０５）、一連の映像品質推定処理を終了する。
【０１５０】
このように、本実施の形態は、パラメータ取得部２１１で取得された、通信種別パラメータ２２４Ａ、再生性能パラメータ２２４Ｂ、および再生環境パラメータ２２４Ｃのうちの１つ以上からなる副パラメータ２２４に対応する特性係数２２６を、記憶部２２５Ｍの係数ＤＢ２２５から係数取得部２１４により取得し、推定モデル特定部２１２により、これら特性係数２２６により特定される推定モデル特定パラメータ導出特性２３１に基づいて、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ２３２を算出するようにしたので、評価対象となる映像通信サービスや端末の具体的な性質に基づく推定モデル特定パラメータ２３２を導出することができ、映像品質推定の精度を向上させることができる。
【０１５１】
特に、従来技術では、映像品質を推定する場合、評価対象となる映像通信サービスで用いる符号化方式や端末ごとに、映像品質推定モデルを用意しなければならなかった。しかしながら、本実施の形態によれば、映像品質推定モデルが符号化方式や端末に依存せず、映像品質推定モデルに用いる係数を符号化方式や端末に応じて参照するだけで、同じ映像品質推定モデルを利用できる。したがって、異なる環境の映像通信サービスに対して柔軟に対応することができる。
【０１５２】
図３３は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。図３３において、横軸は映像品質推定装置を用いて推定した主観映像品質の推定値（ＭＯＳ値）を示し、縦軸は視聴者が実際にオピニオン評価した主観映像品質の評価値（ＭＯＳ値）を示している。前述した文献２に基づく従来の映像品質推定装置の推定精度を示す図１８に比較して、図３３のほうが、評価値と推定値の誤差が少なく、推定精度が向上していることがわかる。なお、これらは特定の推定条件下での比較結果であるが、異なる符号化方式や端末を用いた場合でも、同様の比較結果が確認されている。
【０１５３】
［各実施の形態の拡張］
以上の第１および第２の実施の形態では、ガウス関数を用いて推定モデル１２２をモデル化した場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、二次関数や高次関数などの他の関数を用いてもよい。また、推定モデル１２２が関数でモデル化されている場合を例として説明したが、関数以外の他のモデル、例えばニューラルネットワークや事例ベースなど、入出力特性のみが特定されるようなブラックボックスモデルであってもよい。
【０１５４】
また、第２の実施の形態で用いた係数ＤＢ１２５の副パラメータと特性係数１２６の対応関係については、各種副パラメータの組合せごとに各推定モデル特定パラメータ導出特性１３１を実測し、得られた計測データに対して最小二乗による収束演算を行うことにより、各特性係数１２６を算出してもよく、このような特性係数算出のための構成を映像品質推定装置１００に実装してもよい。
【０１５５】
また、第３および第４実施の形態では、ロジスティック関数を用いて推定モデル２２２をモデル化した場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、二次関数や高次関数などの他の関数を用いてもよい。また、推定モデル２２２が関数でモデル化されている場合を例として説明したが、関数以外の他のモデル、例えばニューラルネットワークや事例ベースなど、入出力特性のみが特定されるようなブラックボックスモデルであってもよい。
【０１５６】
また、第４の実施の形態で用いた係数ＤＢ２２５の副パラメータと特性係数２２６の対応関係については、各種副パラメータの組合せごとに各推定モデル特定パラメータ導出特性２３１を実測し、得られた計測データに対して最小二乗による収束演算を行うことにより、各特性係数２２６を算出してもよく、このような特性係数算出のための構成を映像品質推定装置２００に実装してもよい。
【０１５７】
また、各実施の形態では、記憶部１３１Ｍ，１２５Ｍ，２３１Ｍ，２２５Ｍなどの記憶部がそれぞれ別個の記憶装置から構成されている場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、各記憶部のうち複数あるいは全部を１つの記憶装置で構成してもよい。
【符号の説明】
【０１５８】
１００…映像品質推定装置、１１０…推定条件、１１１…パラメータ取得部、１１２…推定モデル特定部、１１２Ａ…最適フレームレート算出部、１１２Ｂ…最良映像品質算出部、１１２Ｃ…映像品質劣化指標算出部、１１３…映像品質推定部、１１４…係数取得部、１２１…主パラメータ、１２１Ａ…入力フレームレート（ｆｒ）、１２１Ｂ…入力符号化ビットレート（ｂｒ）、１２２…推定モデル、１２３…主観映像品質推定値、１２４…副パラメータ、１２４Ａ…通信種別パラメータ、１２４Ｂ…再生性能パラメータ、１２４Ｃ…再生環境パラメータ、１２５…係数ＤＢ、１２６…特性係数、１３１…推定モデル特定パラメータ導出特性、１３１Ａ…符号化ビットレート−最適フレームレート特性、１３１Ｂ…符号化ビットレート−最良映像品質特性、１３１Ｃ…符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性、１３２…推定モデル特定パラメータ、１３２Ａ…最適フレームレート（ｏｆｒ（ｂｒ））、１３２Ｂ…最良映像品質（α（ｂｒ））、１３２Ｃ…映像品質劣化指標（ω（ｂｒ））、２００…映像品質推定装置、２１０…推定条件、２１１…パラメータ取得部、２１２…推定モデル特定部、２１２Ａ…最良映像品質算出部、２１２Ｂ…映像品質第１変化指標算出部、２１２Ｃ…映像品質第２変化指標算出部、２１３…映像品質推定部、２１４…係数取得部、２２１…主パラメータ、２２１Ａ…入力符号化ビットレート（ｂｒ）、２２１Ｂ…入力フレームレート（ｆｒ）、２２２…推定モデル、２２３…主観映像品質推定値、２２４…副パラメータ、２２４Ａ…通信種別パラメータ、２２４Ｂ…再生性能パラメータ、２２４Ｃ…再生環境パラメータ、２２５…係数ＤＢ、２２６…特性係数、２３１…推定モデル特定パラメータ導出特性、２３１Ａ…フレームレート−最良映像品質特性、２３１Ｂ…フレームレート−映像品質第１変化指標特性、２３１Ｃ…フレームレート−映像品質第２変化指標特性、２３２…推定モデル特定パラメータ、２３２Ａ…最良映像品質（β（ｆｒ））、２３２Ｂ…映像品質第１変化指標（ｓ（ｆｒ））、２３２Ｃ…映像品質第２変化指標（ｔ（ｆｒ））。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像通信技術に関し、特に複数のフレームに符号化した映像メディアを端末で受信再生した際に視聴者が実感する主観映像品質を推定する映像品質推定技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットアクセス回線の高速・広帯域化に伴い、インターネットを介して映像さらには音声を含む映像メディアを端末間あるいはサーバ−端末間で転送する映像通信サービスの普及が期待されている。
この種の映像通信サービスでは、映像メディアの転送効率を改善するため、映像メディアが持つ画素間あるいは画像間の自己相関性や人間の視覚特性を利用して、映像メディアを複数のフレームに符号化して転送するという符号化通信方式が用いられる。
【０００３】
一方、映像通信サービスに利用されるインターネットなどのベスト・エフォート型ネットワークでは、必ずしも通信品質が保証されているわけではない。このため、インターネットを介して映像メディアなどの時間的連続性を有するストリーミング系コンテンツを転送する際、通信回線の帯域が狭い場合や通信回線が輻輳した場合には、通信回線を介して受信再生した映像メディアに対して視聴者が実感する品質、すなわち主観映像品質の劣化として知覚されやすい。また、アプリケーションによる符号化により、映像に符号化歪みが加わり、主観映像品質の劣化として知覚されやすい。具体的には、映像メディアに品質劣化が加わると、映像のぼけ、にじみ、モザイク状の歪み、ぎくしゃく感として知覚される。
【０００４】
このように、映像メディアを転送する映像通信サービスでは、品質劣化が知覚されやすく、映像通信サービスを良好な品質で提供するためには、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理が重要となる。したがって、視聴者が享受する映像品質を適切に表現でき、しかも簡便かつ効率的な映像品質評価技術が必要とされる。
【０００５】
従来、このようなストリーミング系コンテンツの１つである音声メディアの品質を推定する技術として、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｐ．８６２（International Telecommunication Union-Telecommunication Standardization Sector）において、音声信号を入力とする音声品質客観評価法ＰＥＳＱ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）が規定されている。また、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．１０７において、音声品質パラメータを入力とする音声品質推定法が記載されており、ＶｏＩＰ（Voice over IP）での品質設計に利用されている。
【０００６】
一方、映像メディアの品質を推定する技術としては、映像信号を入力とする映像品質客観評価法が勧告として提案されている（例えば、非特許文献１など参照）。また、映像品質パラメータを入力とする映像品質推定を行うものも提案されている（例えば、非特許文献２など参照）。これによれば、映像品質と各映像品質パラメータの関係から映像品質を定式化し、これら積の線形和により映像品質を定式化している。また、符号化パラメータとパケット損失を考慮した品質推定モデルも提案されている（例えば、非特許文献３など参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｊ．１４４
【非特許文献２】山岸,林、「映像コミュニケーションサービスに対する表示サイズ・解像度を考慮した映像品質推定モデル」、社団法人電子情報通信学会、信学技法CQ2005-60、2005/09、pp.61-64
【非特許文献３】荒山,北脇,山田、「符号化パラメータとパケット損失を考慮したAV通信品質の推定モデル」、社団法人電子情報通信学会、信学技法CQ2005-77、2005/11、pp.57-60
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
アプリケーションおよびネットワークの品質設計や品質管理では、映像通信サービスに関する各種条件に対応する、具体的で有用な品質設計・管理指針が必要となる。特に、映像通信サービスの映像品質を左右する多くの要因すなわち映像品質パラメータが存在するため、これら映像品質パラメータが、映像品質にどのような影響を与えるか、どの映像品質パラメータを改善すれば映像品質がどの程度よくなるかという品質設計・管理指針を得ることが重要となる。
【０００９】
映像品質に大きな影響を与える要因として、映像メディアに対する符号化処理の内容を示す符号化ビットレートとフレームレートがある。符号化ビットレートは、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す値であり、フレームレートは、映像メディアに関する単位時間当たりのフレーム数を示す値である。
【００１０】
ある符号化ビットレートで映像を符号化して提供する際、高いフレームレートで映像を符号化すると映像が滑らかになって時間的な映像品質を向上できるが、単位フレーム当たりの符号量が低減して空間的な映像劣化が顕著となり、結果として映像品質が低下する場合がある。また、単位フレーム当たりの符号量を高くして符号化すると空間的な映像劣化が改善されて映像品質は向上するが、単位時間当たりのフレーム数が低減して時間的にぎくしゃくしコマ飛び状態となり、結果として映像品質が劣化する場合がある。
【００１１】
したがって、これら単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフを考慮して、これら符号化ビットレートとフレームレートをそれぞれどの程度に設定すると、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針が、サービス提供に先立ったネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理において重要となる。
【００１２】
しかしながら、前述の非特許文献１に記載されている、映像信号を入力とする客観品質評価法では、映像の特徴量すなわち空間的および時間的歪みから算出される特徴量を考慮して映像品質を推定している。このため、映像通信サービスの映像品質を左右する多くの要因すなわち各映像品質パラメータが、映像品質に対してどのような影響を与えているか不明確であるため、どの映像品質パラメータを改善すれば映像品質がどの程度よくなるか、という品質設計・管理指針を得ることができない。
【００１３】
また、前述の非特許文献２および非特許文献３には、映像品質パラメータを入力とする映像品質推定法が記載されているが、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの映像品質に対するトレードオフが考慮されておらず、アプリケーションおよびネットワークの品質設計や品質管理において具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができない、という問題点がある。
【００１４】
また、非特許文献２は、映像品質と各映像品質パラメータの関係から映像品質を定式化しているが、各符号化ビットレートに対する最適フレームレートを適切に算出することができず、映像品質を適切に推定できないという問題点がある。
また、非特許文献３は、符号化ビットレートとパケット損失の関係から映像品質を定式化した映像品質推定法であり、時間的劣化の一要因であるフレームレートが考慮されていないといった問題点がある。さらに、映像品質は符号化ビットレートの増加に伴い、任意の最大値に収束する特性を有しているのに対して、非特許文献３では、映像品質を二次関数で推定しているため、ある符号化ビットレート以上になると映像品質の低下を招く推定モデルとなり、上記特性と反する結果を示している。
【００１５】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフが考慮された、具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができる映像品質推定装置、方法、およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
このような目的を達成するために、本発明にかかる映像品質推定装置は、複数のフレームに符号化した映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを取得するパラメータ取得部と、入力フレームレートに基づいて入力符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定部と、特定された推定モデルを用いて入力符号化ビットレートに対応する主観映像品質を推定し、通信網を介して任意の端末で受信し再生した映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値として出力する映像品質推定部とを備え、推定モデル特定部は、入力フレームレートで送信された映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出部と、入力フレームレートで送信された映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標を算出する映像品質第１変化指標算出部と、入力フレームレートで送信された映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標を算出する映像品質第２変化指標算出部と、最良映像品質、映像品質第１変化指標、および映像品質第２変化指標を含む推定モデル特定パラメータに基づいて推定モデルを生成する推定モデル生成部とを備えている。
【００１７】
また、本発明にかかる映像品質推定方法は、複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する映像品質推定装置で用いられる映像品質推定方法であって、パラメータ取得部が、映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを取得するパラメータ取得ステップと、推定モデル特定部が、入力フレームレートに基づいて入力符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定ステップと、映像品質推定部が、特定された推定モデルを用いて入力符号化ビットレートに対応する主観映像品質を推定し推定値として出力する映像品質推定ステップとを備え、推定モデル特定ステップは、入力フレームレートで送信された映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出ステップと、入力フレームレートで送信された映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標を算出する映像品質第１変化指標算出ステップと、入力フレームレートで送信された映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標を算出する映像品質第２変化指標算出ステップと、最良映像品質、映像品質第１変化指標、および映像品質第２変化指標を含む推定モデル特定パラメータに基づいて推定モデルを生成する推定モデル生成ステップとを備えている。
【００１８】
また、本発明にかかるプログラムは、複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する映像品質推定装置のコンピュータに、パラメータ取得部が、映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを取得するパラメータ取得ステップと、推定モデル特定部が、入力符号化ビットレートに基づいて入力フレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定ステップと、映像品質推定部が、特定された推定モデルを用いて入力フレームレートに対応する主観映像品質を推定し推定値として出力する映像品質推定ステップとを実行させ、推定モデル特定ステップは、入力符号化ビットレートで送信された映像メディアの主観映像品質が最良となるフレームレートを示す最適フレームレートを算出する最適フレームレート算出ステップと、入力符号化ビットレートで送信された映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出ステップと、最適フレームレートと最良映像品質とを含む推定モデル特定パラメータに基づいて推定モデルを生成する推定モデル生成ステップとを備えている。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを入力として、これら主パラメータに対する主観映像品質を推定する際、推定モデル特定部により、入力フレームレートに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルが特定され、この推定モデルを用いて入力符号化ビットレートに対応する主観映像品質が推定される。
【００２０】
これにより、推定条件として入力された入力フレームレートに対応する推定モデルを参照して、同じく推定条件として入力された入力符号化ビットレートに対応する映像品質推定値を得ることができる。
したがって、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフを考慮して、これら符号化ビットレートとフレームレートをそれぞれどの程度に設定すると、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができ、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理に大いに役立てることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、映像通信サービスにおける映像メディアのフレームレート−主観映像品質特性を示すグラフである。
【図４】図４は、符号化ビットレート−最適フレームレート特性を示すグラフである。
【図５】図５は、符号化ビットレート−最良映像品質特性を示すグラフである。
【図６】図６は、ガウス関数を示す説明図である。
【図７】図７は、ガウス関数でモデル化されたフレームレート−主観映像品質特性を示す説明図である。
【図８】図８は、符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性を示すグラフである。
【図９】図９は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。
【図１１】図１１は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、係数ＤＢの構成例を示す説明図である。
【図１４】図１４は、ロジスティック関数を示す説明図である。
【図１５】図１５は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−最良映像品質特性を示す説明図である。
【図１６】図１６は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。
【図１８】図１８は、従来の映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。
【図１９】図１９は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２０】図２０は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。
【図２１】図２１は、映像通信サービスにおける映像メディアの符号化ビットレート−主観映像品質特性を示すグラフである。
【図２２】図２２は、ロジスティック関数を示す説明図である。
【図２３】図２３は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−主観映像品質特性を示す説明図である。
【図２４】図２４は、フレームレート−最良映像品質特性を示すグラフである。
【図２５】図２５は、フレームレート−映像品質第１変化指標特性を示すグラフである。
【図２６】図２６は、フレームレート−映像品質第２変化指標特性を示すグラフである。
【図２７】図２７は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。
【図２８】図２８は、推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。
【図２９】図２９は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
【図３０】図３０は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。
【図３１】図３１は、係数ＤＢの構成例を示す説明図である。
【図３２】図３２は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。
【図３３】図３３は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
この映像品質推定装置１００は、入力された情報を演算処理するコンピュータなどの情報処理装置からなり、複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、その映像メディアに関する推定条件を入力として、端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する。
【００２３】
本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを入力として、これら主パラメータに対する主観映像品質を推定する際、入力符号化ビットレートに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定し、特定された推定モデルを用いて入力フレームレートに対応する主観映像品質を推定し推定値として出力するようにしたものである。
【００２４】
［映像品質推定装置］
次に、図１および図２を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成について詳細に説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。
【００２５】
映像品質推定装置１００には、主な機能部として、パラメータ取得部１１１、推定モデル特定部１１２、および映像品質推定部１１３が設けられている。これら機能部は、専用の演算処理回路部で実現してもよいが、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を設け、予め用意されているプログラムを読み込んでマイクロプロセッサで実行することにより、上記ハードウェアとプログラムを協働させることにより上記機能部を実現してもよい。また、これら機能部で用いられる処理情報はメモリやハードディスクなどの記憶装置からなる後述の各記憶部で記憶され、これら機能部間でやり取りされる処理情報は同じく記憶装置からなる記憶部（図示せず）を介してやり取りされる。また、上記プログラムを記憶部に格納しておいてもよい。この他、映像品質推定装置１００には、一般的な情報処理装置と同様に、記憶装置、操作入力装置、画面表示装置などの各種基本的構成が設けられている。
【００２６】
パラメータ取得部１１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１１０を取得する機能と、推定条件１１０から映像メディアの符号化処理に関するフレームレートと符号化ビットレートを抽出する機能と、これらを入力フレームレートｆｒ（１２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）からなる主パラメータ１２１として出力する機能とを有している。推定条件１１０については、キーボードなどの操作入力装置を用いてオペレータ操作により入力してもよく、データ入出力を行うデータ入出力装置を用いて外部装置、記録媒体、あるいは通信網から取得してもよく、さらには実際の映像通信サービスから計測してもよい。
【００２７】
推定モデル特定部１１２は、パラメータ取得部１１１から出力された主パラメータ１２１の入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて、映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定するための推定モデル特定パラメータ１３２を算出する機能を有している。
映像品質推定部１１３は、推定モデル特定部１１２で特定された推定モデル１２２を参照して、主パラメータ１２１の入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質を推定し、所望の主観映像品質推定値１２３として出力する機能を有している。
【００２８】
推定モデル特定部１１２は、図２に示すように、さらにいくつかの機能部から構成されている。主な機能部としては、推定モデル特定パラメータ１３２を算出する部として、最適フレームレート算出部１１２Ａ、最良映像品質算出部１１２Ｂ、映像品質劣化指標算出部１１２Ｃ、および推定モデル生成部１１２Ｄがある。
推定モデル特定パラメータ１３２は、推定モデル１２２として用いる関数の形状を特定する値からなる。本実施の形態では、少なくとも以下の最適フレームレートと最良映像品質を推定モデル特定パラメータ１３２として用いているが、映像品質劣化指標に代表される他のパラメータを推定モデル特定パラメータ１３２に加えてもよい。
【００２９】
最適フレームレート算出部１１２Ａは、記憶部（第１の記憶部）１３１Ｍの符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）で送信された映像メディアの主観映像品質が最良となるフレームレートを示す最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（１３２Ａ）を、推定モデル特定パラメータ１３２の１つとして算出する機能を有している。
最良映像品質算出部１１２Ｂは、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂを参照して、入力符号化ビットレート１２１Ｂで送信された映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質α（ｂｒ）（１３２Ｂ）を、推定モデル特定パラメータ１３２の１つとして算出する機能を有している。
【００３０】
映像品質劣化指標算出部１１２Ｃは、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃを参照して、入力符号化ビットレート１２１Ｂで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質１３２Ｂからの劣化度合いを示す映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）を、推定モデル特定パラメータ１３２の１つとして算出する機能を有している。
これら、符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａ、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂ、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃは、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１として予め用意され、記憶部１３１Ｍ（第１の記憶部）に記憶されている。
【００３１】
推定モデル生成部１１２Ｄは、最適フレームレート算出部１１２Ａで算出された最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）、最良映像品質算出部１１２Ｂで算出された最良映像品質α（ｂｒ）、および映像品質劣化指標算出部１１２Ｃで算出された映像品質劣化指標ω（ｂｒ）からなる各推定モデル特定パラメータ１３２の値を所定の関数式に代入することにより、主パラメータ１２１の入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質を推定するための推定モデル１２２を生成する機能を有している。
【００３２】
［主観映像品質特性］
次に、図３を参照して、映像通信サービスにおける映像メディアの主観映像品質特性について説明する。図３は、映像通信サービスにおける映像メディアのフレームレート−主観映像品質特性を示すグラフである。図３において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は主観映像品質値ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）（ＭＯＳ値）を示し、符号化ビットレートｂｒごとの特性が示されている。
【００３３】
映像メディアの主観映像品質に対して、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートはトレードオフの関係にある。
具体的には、ある符号化ビットレートで映像を符号化して提供する際、高いフレームレートで映像を符号化すると映像が滑らかになって時間的な映像品質を向上できるが、単位フレーム当たりの符号量が低減して空間的な映像劣化が顕著となり、結果として映像品質が低下する場合がある。また、単位フレーム当たりの符号量を高くして符号化すると空間的な映像劣化が改善されて映像品質は向上するが、単位時間当たりのフレーム数が低減して時間的にぎくしゃくしコマ飛び状態となり、結果として映像品質が劣化する場合がある。
【００３４】
したがって、図３に示すように、各符号化ビットレートに対して、映像品質が最大すなわち最良映像品質となる最適なフレームレートすなわち最適フレームレートが存在し、最適フレームレートを超えてフレームレートを増加させても映像品質が改善されない特性を持つことがわかる。例えば、符号化ビットレートｂｒ＝２５６［ｋｂｂｓ］の場合、主観映像品質特性は、フレームレートｆｒ＝１０［ｆｐｓ］のときの最良映像品質＝３［ＭＯＳ］を頂点として凸型をなす特性となる。
【００３５】
また、このような主観映像品質特性は、異なる符号化ビットレートであっても同様の形状となり、各主観映像品質特性の座標位置は、その頂点すなわち最適フレームレートと最良映像品質からなる推定モデル特定パラメータで特定することができる。
本実施の形態は、このような主観映像品質特性の性質に着目して、推定モデル特定部１１２により、入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定し、映像品質推定部１１３により、推定モデル特定部１１２で特定された推定モデル１２２を用いて入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質推定値１２３を推定している。
【００３６】
［推定モデル特定パラメータの導出］
次に、推定モデル特定部１１２における推定モデル特定パラメータの導出について詳細に説明する。
推定モデル特定部１１２により、入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定する場合、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータとして、最適フレームレート１３２Ａと最良映像品質１３２Ｂを導出する必要がある。
本実施の形態では、次のような符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａや符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂを推定モデル特定パラメータ導出特性１３１として予め用意しておき、これら特性を参照して、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ１３２を導出している。
【００３７】
図３に示された各特性のうち、映像メディアが最良映像品質で再生されている場合の符号化ビットレートとそのときのフレームレートすなわち最適フレームレートの関係は、符号化ビットレートの増加とともに最適フレームレートが単調増加し、その後ある最大フレームレートに収束する。
図４は、このような符号化ビットレート−最適フレームレート特性を示すグラフである。図４において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（ｆｐｓ）を示している。
【００３８】
一方、図３に示された各特性のうち、映像メディアが最適フレームレートで送信された場合の符号化ビットレートと映像品質すなわち最良映像品質の関係は、符号化ビットレートの増加とともに映像品質が増加し、ある最大値（最大主観映像品質値）に収束するとともに、符号化ビットレートの低下とともに映像品質も低下し、ある最小値に収束する、という傾向が見られる。
図５は、このような符号化ビットレート−最良映像品質特性を示すグラフである。図５において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は最良映像品質α（ｂｒ）を示している。なお、映像品質は、「１」を基準値として最大「５」までの値をとるＭＯＳ値で表されるのに対し、推定モデル１２２の最良映像品質α（ｂｒ）として用いる場合には「０」を基準値として最大「４」までの値をとるが、両者は基準値が違うだけでその尺度は実質的に同じものであり、以下では特に区別しない。
【００３９】
この符号化ビットレート−最良映像品質特性によれば、高い符号化ビットレートを設定しても、ある符号化ビットレートにおいて映像品質が飽和しており、符号化ビットレートを必要以上に高くしても視聴者が視覚的に映像品質の向上を検知することができない、という人間の視覚特性と一致する。また、符号化ビットレートを下げすぎると映像品質の劣化が顕著となり、結果として最低映像品質に収束している。これは、例えば人物の顔が画面内で移動しているような映像では、目や鼻の輪郭がぼけて平坦になり、顔自体を認識できなくなる、という実際の現象と一致している。
【００４０】
［推定モデル］
次に、推定モデル特定部１１２で用いる推定モデルとその特定方法について詳細に説明する。
推定モデル特定パラメータ１３２である最適フレームレート１３２Ａと最良映像品質１３２Ｂを頂点とする凸型の特性を関数で表す場合、図６に示すようなガウス関数を利用できる。図６は、ガウス関数を示す説明図である。
ガウス関数は、頂点Ｐを最大値として左右に減衰する凸型を示す関数であり、その頂点Ｐのｘ座標と最大振幅を用いて関数式を表現できる。頂点Ｐのｘ座標をｘcとし、最大振幅をＡとし、ｙ軸の基準値（最低値）をｙ0とし、凸型特性の開き幅を示す係数をωとした場合、任意の変数ｘに対する関数ｙの値は、次のような式（１）で求められる。
【００４１】
【数１】
【００４２】
したがって、変数ｘを映像メディアのフレームレートの対数値とし、関数値ｙを主観映像品質とし、頂点Ｐの変数ｘを符号化ビットレートに対応する最適フレームレートの対数値とし、最大振幅Ａを符号化ビットレートに対応する最良映像品質α（ｂｒ）とした場合、任意のフレームレートに対する主観映像品質は、次の式（２）で求めることができ、結果として、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデルすなわちフレームレート−主観映像品質特性を特定することができる。図７は、ガウス関数でモデル化されたフレームレート−主観映像品質特性を示す説明図である。
【００４３】
【数２】
【００４４】
この際、式（２）で用いるα（ｂｒ）およびＧ（ｆｒ，ｂｒ）は、「０」を基準値として最大「４」までの値をとるため、このＧ（ｆｒ，ｂｒ）に「１」を加えることにより、ＭＯＳ値（１〜５）で表現した実際の映像品質値となる。
【００４５】
また、ガウス関数では、係数ωを用いて凸型特性の開き幅を特定しているが、符号化ビットレートに対応するフレームレート−主観映像品質特性ごとに異なる開き幅を用いる必要がある場合には、符号化ビットレートに応じた映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）を用いればよい。
映像品質劣化指標ω（ｂｒ）は、入力符号化ビットレート１２１Ｂで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質１３２Ｂからの劣化度合いを示す指標であり、ガウス関数の係数ωに相当する。
【００４６】
図３に示された各特性のうち、符号化ビットレートと主観映像品質の劣化度合いの関係は、符号化ビットレートが高くなるほど劣化度合いが滑らかになり、符号化ビットレートが低くなるほど劣化度合いが大きくなる。したがって、符号化ビットレートと映像品質劣化指標の関係は、符号化ビットレートが高くなるほどフレームレート−主観映像品質特性の凸型の開き幅が大きくなって映像品質劣化指標も大きくなり、符号化ビットレートが低くなるほどフレームレート−主観映像品質特性の凸型の開き幅が小さくなって映像品質劣化指標も小さくなる傾向がある。
【００４７】
図８は、このような符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性を示すグラフである。図８において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は映像品質劣化指標ω（ｂｒ）を示している。なお、図８は、ガウス関数で表現した推定モデルにおける符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性であり、他の推定モデルを用いた場合には、その推定モデルに対応する係数を示す映像品質劣化指標の符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性を用いればよい。
【００４８】
なお、推定対象となる映像通信サービスによっては、個々の符号化ビットレートに対応するフレームレート−主観映像品質特性ごとに個別の開き幅を用いる必要がない場合もあり、各符号化ビットレートに対応するフレームレート−主観映像品質特性で共通化できる場合もある。したがって、このような場合には、映像品質劣化指標ω（ｂｒ）として定数を用いることができる。
【００４９】
［第１の実施の形態の動作］
次に、図９を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図９は、本発明の第１の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。
【００５０】
映像品質推定装置１００は、オペレータからの指示操作や推定条件１１０の入力に応じて、図９の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、推定モデル特定パラメータとして、最適フレームレート１３２Ａおよび最良映像品質１３２Ｂに加え、映像品質劣化指標１３２Ｃを用いる場合を例として説明する。また、映像品質推定装置１００には、前述した符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａ（図４参照）、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂ（図５参照）、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃ（図８参照）が予め用意され、関数式として記憶部１３１Ｍに記憶されているものとする。
【００５１】
まず、パラメータ取得部１１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１１０を取得し、推定条件１１０から映像メディアの符号化処理に関するフレームレートと符号化ビットレートを抽出し、これら入力フレームレートｆｒ（１２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）を主パラメータ１２１として出力する（ステップＳ１００）。
【００５２】
推定モデル特定部１１２は、パラメータ取得部１１１から出力された主パラメータ１２１の入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定する。
具体的には、まず、最適フレームレート算出部１１２Ａにより、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（１３２Ａ）を算出する（ステップＳ１０１）。
【００５３】
続いて、推定モデル特定部１１２は、最良映像品質算出部１１２Ｂにより、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する最良映像品質α（ｂｒ）（１３２Ｂ）を算出する（ステップＳ１０２）。
同様にして、推定モデル特定部１１２は、映像品質劣化指標算出部１１２Ｃにより、記憶部１３１Ｍの符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）を算出する（ステップＳ１０３）。
【００５４】
このようにして各推定モデル特定パラメータ１３２を算出した後、推定モデル特定部１１２は、推定モデル生成部１１２Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ１３２の最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）、最良映像品質α（ｂｒ）、および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）の実際の値を前述した式（２）へ代入することにより、推定モデルＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）すなわちフレームレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ１０４）。
【００５５】
この後、映像品質推定装置１００は、映像品質推定部１１３により、推定モデル特定部１１２で特定された推定モデル１２２を参照して、パラメータ取得部１１１から出力された主パラメータ１２１の入力フレームレート１２１Ａに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質推定値１２３として出力し（ステップＳ１０５）、一連の映像品質推定処理を終了する。
【００５６】
このように、本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート１２１Ｂと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート１２１Ａを入力として、これら主パラメータ１２１に対する主観映像品質を推定する際、推定モデル特定部１１２により、入力符号化ビットレート１２１Ｂに基づいて映像メディアのフレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル１２２を特定し、特定された推定モデル１２２を用いて入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質を推定し推定値１２３として出力している。
【００５７】
これにより、推定条件１１０として入力された入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル１２２を参照して、同じく推定条件１１０として入力された入力フレームレート１２１Ａに対応する主観映像品質推定値１２３を得ることができる。
したがって、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフを考慮して、これら符号化ビットレートとフレームレートをそれぞれどの程度に設定すると、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができ、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理に大いに役立てることができる。
【００５８】
例えば、所望の映像品質で映像メディアを配信したい場合、本実施の形態にかかる映像品質推定装置１００を用いれば、カメラで撮影した映像をどの程度の符号化ビットレートとフレームレートで符号化すれば所望の映像品質を満足するかを具体的に把握することができる。特に、ネットワークの制約条件により、符号化ビットレートが制限される場合が多く、このような場合には、当該符号化ビットレートを固定化して本実施の形態にかかる映像品質推定装置１００を適用すれば、フレームレートと映像品質との関係を容易かつ具体的に把握できる。
【００５９】
本実施の形態では、推定モデル特定パラメータ１３２を算出する際に用いる、符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａ、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂ、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃが予め関数式の形で用意され記憶部１３１Ｍで記憶されている場合を例として説明したが、推定モデル特定パラメータの導出に用いるこれら推定モデル特定パラメータ導出特性１３１については関数式に限定されるものではなく、入力符号化ビットレートに対応する値として記憶部１３１Ｍで記憶しておいてもよい。
【００６０】
図１０は、入力符号化ビットレートと各推定モデル特定パラメータとの対応関係を示す推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。この推定モデル特定パラメータ情報は、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）と、これに対応する最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（１３２Ａ）、最良映像品質α（ｂｒ）（１３２Ｂ）、および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）との組からなり、予め上記推定モデル特定パラメータ導出特性１３１に基づき算出して記憶部１３１Ｍに記憶されている。
このような推定モデル特定パラメータ情報を参照して、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ１３２を導出してもよい。
【００６１】
［第２の実施の形態］
次に、図１１および図１２を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図１１は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図であり、前述した図１と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。図１２は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図であり、前述した図２と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
【００６２】
第１の実施の形態では、予め用意されている推定モデル特定パラメータ導出特性１３１を参照して入力符号化ビットレートに対応する推定モデル特定パラメータ１３２を導出する場合を例として説明した。本実施の形態では、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１１０のうち、映像通信サービスの通信種別、映像メディアを再生する端末の再生性能、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境に基づいて、推定条件１１０に応じた推定モデル特定パラメータ導出特性１３１を逐次特定する場合について説明する。
【００６３】
第１の実施の形態（図１参照）と比較して、本実施の形態にかかる映像品質推定装置１００には、係数取得部１１４と係数データベース（以下、係数ＤＢという）１２５が追加されている。
係数取得部１１４は、記憶部１２５Ｍ（第２の記憶部）の係数ＤＢ１２５を参照して、パラメータ取得部１１１により推定条件１１０から取得された副パラメータ１２４に対応する特性係数１２６を取得する機能を有している。
【００６４】
図１３は、係数ＤＢの構成例を示す説明図である。係数ＤＢ１２５は、各種副パラメータ１２４とこれに対応する各特性係数ａ，ｂ，ｃ，…，ｇ（１２６）との組を示すデータベースである。副パラメータ１２４には、映像通信サービスの通信種別を示す通信種別パラメータ１２４Ａ、映像メディアを再生する端末の再生性能を示す再生性能パラメータ１２４Ｂ、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境を示す再生環境パラメータ１２４Ｃがある。
【００６５】
通信種別パラメータ１２４Ａの具体例としては、評価対象となる映像通信サービスで行われる通信種別を示す「タスク」がある。
再生性能パラメータ１２４Ｂの具体例としては、映像メディアの符号化に関する「符号化方式」、「映像フォーマット」、「キーフレーム」のほか、端末でのメディア再生機能に関する「モニタサイズ」、「モニタ解像度」などがある。
再生環境パラメータ１２４Ｃの具体例としては、端末でのメディア再生の際の「室内照度」などがある。
【００６６】
副パラメータ１２４は、これらパラメータ例に限定されるものではなく、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容に応じて任意に取捨選択すればよく、少なくともこれら通信種別パラメータ１２４Ａ、再生性能パラメータ１２４Ｂ、および再生環境パラメータ１２４Ｃのうちの１つ以上から構成されていればよい。
【００６７】
係数取得部１１４は、予め用意された記憶部１２５Ｍの係数ＤＢ１２５を参照して、副パラメータ１２４に対応する特性係数１２６を取得する。特性係数１２６は、推定モデル特定パラメータ１３２の導出に用いる推定モデル特定パラメータ導出特性を特定するための係数である。
推定モデル特定部１１２は、係数取得部１１４で取得された特性係数１２６により特定された推定モデル特定パラメータ導出特性１３１、すなわち符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａ、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂ、および符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃを特定する。
【００６８】
［推定モデル特定パラメータ導出特性］
次に、推定モデル特定部１１２で用いる推定モデル特定パラメータ導出特性１３１について詳細に説明する。
推定モデル特定パラメータ導出特性１３１は、係数取得部１１４により係数ＤＢ１２５から取得される特性係数１２６を用いてそれぞれ次のようにモデル化することができる。
【００６９】
まず、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１の符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａは、前述した図４に示すように、符号化ビットレートの増加とともに最適フレームレートが単調増加し、その後ある最大フレームレートに収束する傾向があり、例えば一般的な線形関数でモデル化することができる。したがって、符号化ビットレートをｂｒとし、これに対応する最適フレームレートをｏｆｒ（ｂｒ）とし、係数をａ，ｂとした場合、符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａは、次の式（３）で表すことができる。
【００７０】
【数３】
【００７１】
次に、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１の符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂは、前述した図５に示すように、符号化ビットレートの増加とともに映像品質が増加し、ある最大値に収束するとともに、符号化ビットレートの低下とともに映像品質も低下し、ある最小値に収束する傾向があり、例えば一般的なロジスティック（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）関数でモデル化することができる。
【００７２】
図１４は、ロジスティック関数を示す説明図である。ロジスティック関数は、係数ｐ＞１のとき変数ｘの増加に応じて関数ｙの値が単調増加する関数であり、変数ｘの減少に応じて関数値ｙが最小値へ収束し、変数ｘの増大に応じて関数値ｙが最大値へ収束する。最小値をＡ1、最大値をＡ2、係数をｐ，ｘ0とした場合、任意の変数ｘに対する関数ｙの値は、最大値Ａ2の項と最大値Ａ2からの減少分を示す分数項からなる、次の式（４）で求められる。
【００７３】
【数４】
【００７４】
したがって、変数ｘを符号化ビットレートｂｒとし、これに対応する関数値ｙを最良映像品質α（ｂｒ）とし、最大値Ａ2を特性係数ｃ、最小値Ａ1を「０ゼロ」、係数ｘ0を特性係数ｄ、係数ｐを特性係数ｅとした場合、符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂは、次の式（５）で表すことができる。図１５は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−最良映像品質特性を示す説明図である。
【００７５】
【数５】
【００７６】
次に、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１の符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃは、前述した図８に示すように、符号化ビットレートが高くなるほど映像品質劣化指標も大きくなり、符号化ビットレートが低くなるほど映像品質劣化指標も小さくなる傾向があり、例えば一般的な線形関数でモデル化することができる。したがって、符号化ビットレートをｂｒとし、これに対応する映像品質劣化指標をω（ｂｒ）とし、係数をｆ，ｇとした場合、符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃは、次の式（６）で表すことができる。
【００７７】
【数６】
【００７８】
なお、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１のモデル化については、前述した線形関数やロジスティック関数に限定されるものではなく、他の関数を用いてもよい。例えば、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容、ネットワーク性能、あるいは推定条件１１０の内容によっては、ある程度限定された範囲の入力符号化ビットレートや入力フレームレートでの映像品質推定処理で十分なため、このような局所的な見方が可能な場合には、前述したように、推定モデル特定パラメータ導出特性１３１を線形関数等の単純な関数でモデル化することができる。
【００７９】
これに対して、入力符号化ビットレートや入力フレームレートに対して推定モデル特定パラメータの変化が大きい場合には、例えば指数関数などの他の関数を用いて符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａを表してもよい。指数関数を用いてモデル化した場合、最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）は、係数をｈ，ｉ，ｊ，ｋ，ｌ，ｍとして、式（７）で表すことができる。
【００８０】
【数７】
【００８１】
［第２の実施の形態の動作］
次に、図１６を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図１６は、本発明の第２の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートであり、前述した図９と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
【００８２】
映像品質推定装置１００は、オペレータからの指示操作や推定条件１１０の入力に応じて、図１６の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、推定モデル特定パラメータとして、最適フレームレート１３２Ａおよび最良映像品質１３２Ｂに加え、映像品質劣化指標１３２Ｃを用いる場合を例として説明する。また、副パラメータ１２４として通信種別パラメータ１２４Ａ、再生性能パラメータ１２４Ｂ、および再生環境パラメータ１２４Ｃを用いるものとし、記憶部１２５Ｍの係数ＤＢ１２５には、副パラメータ１２４と特性係数１２６との組が予め格納されているものとする。
【００８３】
まず、パラメータ取得部１１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件１１０を取得し、推定条件１１０から映像メディアの符号化処理に関するフレームレートと符号化ビットレートを抽出し、これら入力フレームレートｆｒ（１２１Ａ）および入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）を主パラメータ１２１として出力する（ステップＳ１００）。また、パラメータ取得部１１１は、推定条件１１０から通信種別パラメータ１２４Ａ、再生性能パラメータ１２４Ｂ、および再生環境パラメータ１２４Ｃを抽出し、これらを副パラメータ１２４として出力する（ステップＳ１１０）。
【００８４】
次に、係数取得部１１４は、記憶部１２５Ｍの係数ＤＢ１２５を参照して、副パラメータ１２４の値に対応する特性係数ａ，ｂ，ｃ，…，ｇ（１２６）を取得して出力する（ステップＳ１１１）。
これに応じて推定モデル特定部１１２は、最適フレームレート算出部１１２Ａにより、特性係数１２６のうち係数ａ，ｂにより特定される符号化ビットレート−最適フレームレート特性１３１Ａを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）（１３２Ａ）を算出する（ステップＳ１０１）。
【００８５】
また、推定モデル特定部１１２は、最良映像品質算出部１１２Ｂにより、特性係数１２６のうち係数ｃ，ｄ，ｅにより特定される符号化ビットレート−最良映像品質特性１３１Ｂを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する最良映像品質α（ｂｒ）（１３２Ｂ）を算出する（ステップＳ１０２）。
同様にして、推定モデル特定部１１２は、映像品質劣化指標算出部１１２Ｃにより、特性係数１２６のうち係数ｆ，ｇにより特定される符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性１３１Ｃを参照して、入力符号化ビットレートｂｒ（１２１Ｂ）に対応する映像品質劣化指標ω（ｂｒ）（１３２Ｃ）を算出する（ステップＳ１０３）。
【００８６】
このようにして各推定モデル特定パラメータ１３２を算出した後、推定モデル特定部１１２は、推定モデル生成部１１２Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ１３２の最適フレームレートｏｆｒ（ｂｒ）、最良映像品質α（ｂｒ）、および映像品質劣化指標ω（ｂｒ）の実際の値を前述した式（２）へ代入することにより、推定モデルＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）すなわちフレームレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ１０４）。
【００８７】
この後、映像品質推定装置１００は、映像品質推定部１１３により、推定モデル特定部１１２で特定された推定モデル１２２を参照して、パラメータ取得部１１１から出力された主パラメータ１２１の入力フレームレート１２１Ａに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の主観映像品質推定値１２３として出力し（ステップＳ１０５）、一連の映像品質推定処理を終了する。
【００８８】
このように、本実施の形態は、パラメータ取得部１１１で取得された、通信種別パラメータ１２４Ａ、再生性能パラメータ１２４Ｂ、および再生環境パラメータ１２４Ｃのうちの１つ以上からなる副パラメータ１２４に対応する特性係数１２６を、記憶部１２５Ｍの係数ＤＢ１２５から係数取得部１１４により取得し、推定モデル特定部１１２により、これら特性係数１２６により特定される推定モデル特定パラメータ導出特性１３１に基づいて、入力符号化ビットレート１２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ１３２を算出するようにしたので、評価対象となる映像通信サービスや端末の具体的な性質に基づく推定モデル特定パラメータ１３２を導出することができ、映像品質推定の精度を向上させることができる。
【００８９】
特に、従来技術では、映像品質を推定する場合、評価対象となる映像通信サービスで用いる符号化方式や端末ごとに、映像品質推定モデルを用意しなければならなかった。しかしながら、本実施の形態によれば、映像品質推定モデルが符号化方式や端末に依存せず、映像品質推定モデルに用いる係数を符号化方式や端末に応じて参照するだけで、同じ映像品質推定モデルを利用できる。したがって、異なる環境の映像通信サービスに対して柔軟に対応することができる。
【００９０】
図１７は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。図１８は、文献２に基づく従来の映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。これら図１７および図１８において、横軸は映像品質推定装置を用いて推定した主観映像品質の推定値（ＭＯＳ値）を示し、縦軸は視聴者が実際にオピニオン評価した主観映像品質の評価値（ＭＯＳ値）を示している。図１８に比較して、図１７のほうが、評価値と推定値の誤差が少なく、推定精度が向上していることがわかる。なお、これらは特定の推定条件下での比較結果であるが、異なる符号化方式や端末を用いた場合でも、同様の比較結果が確認されている。
【００９１】
［第３の実施の形態］
まず、図１９を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図１９は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図である。
この映像品質推定装置２００は、入力された情報を演算処理するコンピュータなどの情報処理装置からなり、複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、その映像メディアに関する推定条件を入力として、端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する。
【００９２】
本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを入力として、これら主パラメータに対する主観映像品質を推定する際、入力フレームレートに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定し、特定された推定モデルを用いて入力符号化ビットレートに対応する主観映像品質を推定し推定値として出力するようにしたものである。
【００９３】
［映像品質推定装置］
次に、図１９および図２０を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成について詳細に説明する。図２０は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図である。
【００９４】
映像品質推定装置２００には、主な機能部として、パラメータ取得部２１１、推定モデル特定部２１２、および映像品質推定部２１３が設けられている。これら機能部は、専用の演算処理回路部で実現してもよいが、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を設け、予め用意されているプログラムを読み込んでマイクロプロセッサで実行することにより、上記ハードウェアとプログラムを協働させることにより上記機能部を実現してもよい。また、これら機能部で用いられる処理情報はメモリやハードディスクなどの記憶装置からなる後述の各記憶部で記憶され、これら機能部間でやり取りされる処理情報は同じく記憶装置からなる記憶部（図示せず）を介してやり取りされる。また、上記プログラムを記憶部に格納しておいてもよい。この他、映像品質推定装置２００には、一般的な情報処理装置と同様に、記憶装置、操作入力装置、画面表示装置などの各種基本的構成が設けられている。
【００９５】
パラメータ取得部２１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件２１０を取得する機能と、推定条件２１０から映像メディアの符号化処理に関する符号化ビットレートとフレームレートを抽出する機能と、これらを入力符号化ビットレートｂｒ（２２１Ａ）および入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）からなる主パラメータ２２１として出力する機能とを有している。推定条件２１０については、キーボードなどの操作入力装置を用いてオペレータ操作により入力してもよく、データ入出力を行うデータ入出力装置を用いて外部装置、記録媒体、あるいは通信網から取得してもよく、さらには実際の映像通信サービスから計測してもよい。
【００９６】
推定モデル特定部２１２は、パラメータ取得部２１１から出力された主パラメータ２２１の入力フレームレート２２１Ｂに基づいて、映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定するための推定モデル特定パラメータ２３２を算出する機能を有している。
映像品質推定部２１３は、推定モデル特定部２１２で特定された推定モデル２２２を参照して、主パラメータ２２１の入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する主観映像品質を推定し、所望の主観映像品質推定値２２３として出力する機能を有している。
【００９７】
推定モデル特定部２１２は、図２０に示すように、さらにいくつかの機能部から構成されている。主な機能部としては、推定モデル特定パラメータ２３２を算出する部として、最良映像品質算出部２１２Ａ、映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂ、映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃ、および推定モデル生成部２１２Ｄがある。
推定モデル特定パラメータ２３２は、推定モデル２２２として用いる関数の形状を特定する値からなる。本実施の形態では、少なくとも以下の最良映像品質、映像品質第１変化指標、および映像品質第２変化指標を推定モデル特定パラメータ２３２として用いているが、他のパラメータを推定モデル特定パラメータ２３２に加えてもよい。
【００９８】
最良映像品質算出部２１２Ａは、記憶部２３１Ｍ（第３の記憶部）のフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａを参照して、入力フレームレート２２１Ｂで送信された映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質β（ｆｒ）（２３２Ａ）を、推定モデル特定パラメータ２３２の１つとして算出する機能を有している。
映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂは、記憶部２３１Ｍのフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂを参照して、入力フレームレート２２１Ｂで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質２３２Ａからの変化（劣化）度合いを示す映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）（２３２Ｂ）を、推定モデル特定パラメータ２３２の１つとして算出する機能を有している。
【００９９】
映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃは、記憶部２３１Ｍのフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを参照して、入力フレームレート２２１Ｂで送信された映像メディアに関する、その主観映像品質の最良値を示す最良映像品質２３２Ａからの変化（劣化）度合いを示す映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）（２３２Ｃ）を、推定モデル特定パラメータ２３２の１つとして算出する機能を有している。
これら、フレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃは、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１として予め用意され、記憶部２３１Ｍ（第３の記憶部）に記憶されている。
【０１００】
推定モデル生成部２１２Ｄは、最良映像品質算出部２１２Ａで算出された最良映像品質β（ｂｒ）、映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂで算出された映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）、および映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃで算出された映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）からなる各推定モデル特定パラメータ２３２の値を所定の関数式に代入することにより、主パラメータ２２１の入力フレームレート２２１Ｂに対応する主観映像品質を推定するための推定モデル２２２を生成する機能を有している。
【０１０１】
［主観映像品質特性］
次に、図２１を参照して、映像通信サービスにおける映像メディアの主観映像品質特性について説明する。図２１は、映像通信サービスにおける映像メディアの符号化ビットレート−主観映像品質特性を示すグラフである。図２１において、横軸は符号化ビットレートｂｒ（ｋｂｐｓ）、縦軸は主観映像品質値ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）（ＭＯＳ値）を示し、フレームレートｆｒごとの特性が示されている。
【０１０２】
映像メディアの主観映像品質に対して、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートはトレードオフの関係にある。
具体的には、ある符号化ビットレートで映像を符号化して提供する際、高いフレームレートで映像を符号化すると映像が滑らかになって時間的な映像品質を向上できるが、単位フレーム当たりの符号量が低減して空間的な映像劣化が顕著となり、結果として映像品質が低下する場合がある。また、単位フレーム当たりの符号量を高くして符号化すると空間的な映像劣化が改善されて映像品質は向上するが、単位時間当たりのフレーム数が低減して時間的にぎくしゃくしコマ飛び状態となり、結果として映像品質が劣化する場合がある。
【０１０３】
ここで、フレームレートをそれぞれ一定とした場合、そのときの映像品質は、図２１に示すように、符号化ビットレートの増加に応じて単調増加し、当該フレームレートで送信された映像メディアの最良映像品質へ収束する特性を持つ。例えば、フレームレートｆｒ＝１０［ｆｂｓ］の場合、主観映像品質特性は、符号化ビットレートｂｒの増加に応じて単調増加し、符号化ビットレートｂｒ＝１０００［ｋｂｐｓ］付近で最良映像品質＝３．８［ＭＯＳ］に収束する特性となる。
【０１０４】
また、このような主観映像品質特性は、異なるフレームレートであっても同様の形状となり、各主観映像品質特性の座標位置は、その最良映像品質と最良映像品質に対する変化度合いを示す映像品質変化指標からなる推定モデル特定パラメータで特定することができる。
本実施の形態は、このような主観映像品質特性の性質に着目して、推定モデル特定部２１２により、入力フレームレート２２１Ｂに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定し、映像品質推定部２１３により、推定モデル特定部２１２で特定された推定モデル２２２を用いて入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する主観映像品質推定値２２３を推定している。
【０１０５】
［推定モデル］
次に、推定モデル特定部２１２で用いる推定モデルと推定モデル特定パラメータの導出について詳細に説明する。
図２１に示した、符号化ビットレート−主観映像品質特性は、符号化ビットレートの増加に応じて単調増加し、当該フレームレートで送信された映像メディアの最良映像品質へ収束する特性を持つ傾向があり、例えば一般的なロジスティック（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）関数でモデル化することができる。
【０１０６】
図２２は、ロジスティック関数を示す説明図である。ロジスティック関数は、係数ｒ＞１のとき変数ｘの増加に応じて関数ｙの値が単調増加する関数であり、変数ｘの減少に応じて関数値ｙが最小値へ収束し、変数ｘの増大に応じて関数値ｙが最大値へ収束する。最小値をＡ3、最大値をＡ4、係数をｑ，ｒとした場合、任意の変数ｘに対する関数ｙの値は、最大値Ａ4の項と最大値Ａ4からの減少分を示す分数項からなる、次の式（８）で求められる。
【０１０７】
【数８】
【０１０８】
したがって、変数ｘを符号化ビットレートｂｒとし、これに対応する関数値ｙを主観映像品質ＭＯＳ（ｆｒ，ｂｒ）とし、最大値Ａ4を入力フレームレートｆｒにおける最良映像品質β（ｆｒ）、最小値Ａ3を「１」、係数ｑを映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）、係数ｒを映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）とした場合、任意の符号化ビットレートｂｒに対する主観映像品質ＭＯＳは、次の（９）式で求めることができ、結果として、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル２２２すなわち符号化ビットレート−主観映像品質特性を特定することができる。図２３は、ロジスティック関数でモデル化された符号化ビットレート−主観映像品質特性を示す説明図である。
【０１０９】
【数９】
【０１１０】
したがって、推定モデル特定部２１２により、入力フレームレート２２１Ｂに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定する場合、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータとして、最良映像品質２３２Ａ、映像品質第１変化指標２３２Ｂ、および映像品質第２変化指標２３２Ｃを導出する必要がある。特に、映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）および映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）は、ロジスティック関数の分数項において最大値Ａ4からの減少分すなわち最良映像品質β（ｆｒ）からの変化（劣化）分を算出するために用いられており、それぞれ当該フレームレートｆｒにおける主観映像品質に関する変化度合いを示す変化指標として、推定モデル２２２の特定に必要となる。
【０１１１】
本実施の形態では、次のようなフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを推定モデル特定パラメータ導出特性２３１として予め用意しておき、これら特性を参照して、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ２３２をそれぞれ導出している。
【０１１２】
図２１に示された各特性において、送信された映像メディアのフレームレートとそのときの最良映像品質との関係は、フレームレートｆｒの増加とともにそれぞれ最良映像品質β（ｆｒ）が増加し、ある最大値（最大主観映像品質値）に収束する、という傾向が見られる。
図２４は、このようなフレームレート−最良映像品質特性を示すグラフである。図２４において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は最良映像品質β（ｆｒ）（ＭＯＳ値）を示している。
【０１１３】
一方、送信された映像メディアのフレームレートとそのときの映像品質第１変化指標との関係は、フレームレートの増加とともにそれぞれ映像品質第１変化指標が単調増加する、という傾向が見られる。
図２５は、このようなフレームレート−映像品質第１変化指標特性を示すグラフである。図２５において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）を示している。
【０１１４】
また、送信された映像メディアのフレームレートとそのときの映像品質第２変化指標との関係は、フレームレートの増加とともにそれぞれ映像品質第２変化指標が単調減少する、という傾向が見られる。
図２６は、このようなフレームレート−映像品質第２変化指標特性を示すグラフである。図２６において、横軸はフレームレートｆｒ（ｆｐｓ）、縦軸は映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）を示している。
【０１１５】
［第３の実施の形態の動作］
次に、図２７を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図２７は、本発明の第３の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートである。
【０１１６】
映像品質推定装置２００は、オペレータからの指示操作や推定条件２１０の入力に応じて、図２７の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、映像品質推定装置２００には、前述したフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ（図２４参照）、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ（図２５参照）、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃ（図２６参照）が予め用意され、関数式として記憶部２３１Ｍに記憶されているものとする。
【０１１７】
まず、パラメータ取得部２１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件２１０を取得し、推定条件２１０から映像メディアの符号化処理に関する符号化ビットレートとフレームレートを抽出し、これら入力符号化ビットレートｂｒ（２２１Ａ）および入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）を主パラメータ２２１として出力する（ステップＳ２００）。
【０１１８】
推定モデル特定部２１２は、パラメータ取得部２１１から出力された主パラメータ２２１の入力フレームレート２２１Ｂに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定する。
具体的には、まず、最良映像品質算出部２１２Ａにより、記憶部２３１Ｍのフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する最良映像品質β（ｆｒ）（２３２Ａ）を算出する（ステップＳ２０１）。
【０１１９】
続いて、推定モデル特定部２１２は、映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂにより、記憶部２３１Ｍのフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）（２３２Ｂ）を算出する（ステップＳ２０２）。
同様にして、推定モデル特定部２１２は、映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃにより、記憶部２３１Ｍのフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）（２３２Ｃ）を算出する（ステップＳ２０３）。
【０１２０】
このようにして各推定モデル特定パラメータ２３２を算出した後、推定モデル特定部２１２は、推定モデル生成部２１２Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ２３２の最良映像品質β（ｆｒ）、映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）および映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）の実際の値を前述した式（９）へ代入することにより、推定モデル２２２すなわち符号化ビットレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ２０４）。
【０１２１】
この後、映像品質推定装置２００は、映像品質推定部２１３により、推定モデル特定部２１２で特定された推定モデル２２２を参照して、パラメータ取得部２１１から出力された主パラメータ２２１の入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質推定値２２３として出力し（ステップＳ２０５）、一連の映像品質推定処理を終了する。
【０１２２】
このように、本実施の形態は、映像メディアに関する単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレート２２１Ａと、単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレート２２１Ｂを入力として、これら主パラメータ２２１に対する主観映像品質を推定する際、推定モデル特定部２１２により、入力フレームレート２２１Ｂに基づいて映像メディアの符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデル２２２を特定し、特定された推定モデル２２２を用いて入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する主観映像品質を推定し主観映像品質推定値２２３として出力している。
【０１２３】
これにより、推定条件２１０として入力された入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル２２２を参照して、同じく推定条件２１０として入力された入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する主観映像品質推定値２２３を得ることができる。
したがって、単位フレーム当たりの符号量とフレームレートの、映像品質に対するトレードオフを考慮して、これら符号化ビットレートとフレームレートをそれぞれどの程度に設定すると、どの程度の映像品質が得られるか、という具体的で有用な品質設計・管理指針を得ることができ、サービス提供に先立ったアプリケーションおよびネットワークの品質設計やサービス開始後の品質管理に大いに役立てることができる。
【０１２４】
例えば、所望の映像品質で映像メディアを配信したい場合、本実施の形態にかかる映像品質推定装置２００を用いれば、カメラで撮影した映像をどの程度の符号化ビットレートとフレームレートで符号化すれば所望の映像品質を満足するかを具体的に把握することができる。特に、ネットワークの制約条件により、符号化ビットレートが制限される場合が多く、このような場合には、当該符号化ビットレートを固定化して本実施の形態にかかる映像品質推定装置２００を適用すれば、フレームレートと映像品質との関係を容易かつ具体的に把握できる。
【０１２５】
本実施の形態では、推定モデル特定パラメータ２３２を算出する際に用いる、フレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃが予め関数式の形で用意されている場合を例として説明したが、推定モデル特定パラメータの導出に用いるこれら推定モデル特定パラメータ導出特性２３１については関数式に限定されるものではなく、入力フレームレートに対応する値として記憶部２３１Ｍで記憶しておいてもよい。
【０１２６】
図２８は、入力フレームレートと各推定モデル特定パラメータとの対応関係を示す推定モデル特定パラメータ情報の構成例である。この推定モデル特定パラメータ情報は、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）と、これに対応する最良映像品質β（ｆｒ）（２３２Ａ）、映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）（２３２Ｂ）、および映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）（２３２Ｃ）との組からなり、予め上記推定モデル特定パラメータ導出特性２３１に基づき算出して記憶部２３１Ｍに記憶されている。
このような推定モデル特定パラメータ情報を参照して、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ２３２を導出してもよい。
【０１２７】
［第４の実施の形態］
次に、図２９および図３０を参照して、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置について説明する。図２９は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の構成を示すブロック図であり、前述した図１９と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。図３０は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の推定モデル特定部の構成を示すブロック図であり、前述した図２０と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
【０１２８】
第３の実施の形態では、予め用意されている推定モデル特定パラメータ導出特性２３１を参照して入力フレームレートに対応する推定モデル特定パラメータ２３２を導出する場合を例として説明した。本実施の形態では、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件２１０のうち、映像通信サービスの通信種別、映像メディアを再生する端末の再生性能、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境に基づいて、推定条件２１０に応じた推定モデル特定パラメータ導出特性２３１を逐次特定する場合について説明する。
【０１２９】
第３の実施の形態（図１９参照）と比較して、本実施の形態にかかる映像品質推定装置２００には、係数取得部２１４と係数データベース（以下、係数ＤＢという）２２５が追加されている。
係数取得部２１４は、記憶部２２５Ｍ（第４の記憶部）の係数ＤＢ２２５を参照して、パラメータ取得部２１１により推定条件２１０から取得された副パラメータ２２４に対応する特性係数２２６を取得する機能を有している。
【０１３０】
図３１は、係数ＤＢの構成例を示す説明図である。係数ＤＢ２２５は、各種副パラメータ２２４とこれに対応する各特性係数ａ'，ｂ'，ｃ'，…，ｈ'（２２６）との組を示すデータベースである。副パラメータ２２４には、映像通信サービスの通信種別を示す通信種別パラメータ２２４Ａ、映像メディアを再生する端末の再生性能を示す再生性能パラメータ２２４Ｂ、あるいは映像メディアを再生する端末の再生環境を示す再生環境パラメータ２２４Ｃがある。
【０１３１】
通信種別パラメータ２２４Ａの具体例としては、評価対象となる映像通信サービスで行われる通信種別を示す「タスク」がある。
再生性能パラメータ２２４Ｂの具体例としては、映像メディアの符号化に関する「符号化方式」、「映像フォーマット」、「キーフレーム」のほか、端末でのメディア再生機能に関する「モニタサイズ」、「モニタ解像度」などがある。
再生環境パラメータ２２４Ｃの具体例としては、端末でのメディア再生の際の「室内照度」などがある。
【０１３２】
副パラメータ２２４は、これらパラメータ例に限定されるものではなく、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容に応じて任意に取捨選択すればよく、少なくともこれら通信種別パラメータ２２４Ａ、再生性能パラメータ２２４Ｂ、および再生環境パラメータ２２４Ｃのうちの１つ以上から構成されていればよい。
【０１３３】
係数取得部２１４は、予め用意された記憶部２２５Ｍの係数ＤＢ２２５を参照して、副パラメータ２２４に対応する特性係数２２６を取得する。特性係数２２６は、推定モデル特定パラメータ２３２の導出に用いる推定モデル特定パラメータ導出特性を特定するための係数である。
推定モデル特定部２１２は、係数取得部２１４で取得された特性係数２２６により特定された推定モデル特定パラメータ導出特性２３１、すなわちフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａ、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂ、およびフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを特定する。
【０１３４】
［推定モデル特定パラメータ導出特性］
次に、推定モデル特定部２１２で用いる推定モデル特定パラメータ導出特性２３１について詳細に説明する。
推定モデル特定パラメータ導出特性２３１は、係数取得部２１４により係数ＤＢ２２５から取得される特性係数２２６を用いてそれぞれ次のようにモデル化することができる。
【０１３５】
まず、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１のフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａは、前述した図２４に示すように、フレームレートの増加とともに最良映像品質が単調増加し、その後ある最大主観映像品質に収束する傾向があり、例えば一般的な指数関数でモデル化することができる。したがって、フレームレートをｆｒとし、これに対応する最良映像品質をβ（ｆｒ）とし、係数をａ'，ｂ'，ｃ'とした場合、フレームレート−最良映像品質特性２３１Ａは、次の式（１０）で表すことができる。
【０１３６】
【数１０】
【０１３７】
次に、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１のフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂは、前述した図２５に示すように、フレームレートの増加とともに映像品質第１変化指標が単調増加する傾向があり、例えば一般的な指数関数でモデル化することができる。したがって、フレームレートをｆｒとし、これに対応する映像品質第１変化指標をｓ（ｆｒ）とし、係数をｄ'，ｅ'，ｆ'とした場合、フレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂは、次の式（１１）で表すことができる。
【０１３８】
【数１１】
【０１３９】
また、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１のフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃは、前述した図２６に示すように、フレームレートの増加とともに映像品質第２変化指標が単調減少する傾向があり、例えば一般的な線形関数でモデル化することができる。したがって、フレームレートをｆｒとし、これに対応する映像品質第２変化指標をｔ（ｆｒ）とし、係数をｇ'，ｈ'とした場合、フレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃは、次の式（１２）で表すことができる。
【０１４０】
【数１２】
【０１４１】
なお、推定モデル特定パラメータ導出特性２３１のモデル化については、前述した指数関数や線形関数に限定されるものではなく、他の関数を用いてもよい。例えば、評価対象となる映像通信サービスや映像メディアの内容、ネットワーク性能、あるいは推定条件２１０の内容によっては、ある程度限定された範囲の入力符号化ビットレートや入力フレームレートでの映像品質推定処理で十分なため、このような局所的な見方が可能な場合には、前述したように、フレームレート−最良映像品質特性２３１Ａやフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂを線形関数等の単純な関数でモデル化することができる。
【０１４２】
これに対して、入力符号化ビットレートや入力フレームレートに対して推定モデル特定パラメータの変化が大きい場合には、例えば指数関数やロジスティック関数などの他の関数を用いて、フレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃ、さらにはフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａやフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂをモデル化してもよい。
【０１４３】
［第４の実施の形態の動作］
次に、図３２を参照して、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の動作について説明する。図３２は、本発明の第４の実施の形態にかかる映像品質推定装置の映像品質推定処理を示すフローチャートであり、前述した図２７と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
【０１４４】
映像品質推定装置２００は、オペレータからの指示操作や推定条件２１０の入力に応じて、図３２の映像品質推定処理を開始する。なお、ここでは、副パラメータ２２４として通信種別パラメータ２２４Ａ、再生性能パラメータ２２４Ｂ、および再生環境パラメータ２２４Ｃを用いるものとし、記憶部２２５Ｍの係数ＤＢ２２５には、副パラメータ２２４と特性係数２２６との組が予め格納されているものとする。
【０１４５】
まず、パラメータ取得部２１１は、評価対象となる映像通信サービスに関する各種の推定条件２１０を取得し、推定条件２１０から映像メディアの符号化処理に関する符号化ビットレートとフレームレートを抽出し、これら入力符号化ビットレートｂｒ（２２１Ａ）および入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）を主パラメータ２２１として出力する（ステップＳ２００）。また、パラメータ取得部２１１は、推定条件２１０から通信種別パラメータ２２４Ａ、再生性能パラメータ２２４Ｂ、および再生環境パラメータ２２４Ｃを抽出し、これらを副パラメータ２２４として出力する（ステップＳ２１０）。
【０１４６】
次に、係数取得部２１４は、記憶部２２５Ｍの係数ＤＢ２２５を参照して、副パラメータ２２４の値に対応する特性係数ａ'，ｂ'，ｃ'，…，ｈ'（２２６）を取得して出力する（ステップＳ２１１）。
これに応じて推定モデル特定部２１２は、最良映像品質算出部２１２Ａにより、特性係数２２６のうち係数ａ'，ｂ'，ｃ'により特定されるフレームレート−最良映像品質特性２３１Ａを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する最良映像品質β（ｆｒ）（２３２Ａ）を算出する（ステップＳ２０１）。
【０１４７】
また、推定モデル特定部２１２は、映像品質第１変化指標算出部２１２Ｂにより、特性係数２２６のうち係数ｄ'，ｅ'，ｆ'により特定されるフレームレート−映像品質第１変化指標特性２３１Ｂを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）（２３２Ｂ）を算出する（ステップＳ２０２）。
同様にして、推定モデル特定部２１２は、映像品質第２変化指標算出部２１２Ｃにより、特性係数２２６のうち係数ｇ'，ｈ'により特定されるフレームレート−映像品質第２変化指標特性２３１Ｃを参照して、入力フレームレートｆｒ（２２１Ｂ）に対応する映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）（２３２Ｃ）を算出する（ステップＳ２０３）。
【０１４８】
このようにして各推定モデル特定パラメータ２３２を算出した後、推定モデル特定部２１２は、推定モデル生成部２１２Ｄにより、これら推定モデル特定パラメータ２３２の最良映像品質β（ｆｒ）、映像品質第１変化指標ｓ（ｆｒ）、および映像品質第２変化指標ｔ（ｆｒ）の実際の値を前述した式（９）へ代入することにより、推定モデル２２２すなわち符号化ビットレート−主観映像品質特性を特定する（ステップＳ２０４）。
【０１４９】
この後、映像品質推定装置２００は、映像品質推定部２１３により、推定モデル特定部２１２で特定された推定モデル２２２を参照して、パラメータ取得部２１１から出力された主パラメータ２２１の入力符号化ビットレート２２１Ａに対応する映像品質を算出し、評価対象となる映像通信サービスを利用して端末で再生された映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の主観映像品質推定値２２３として出力し（ステップＳ２０５）、一連の映像品質推定処理を終了する。
【０１５０】
このように、本実施の形態は、パラメータ取得部２１１で取得された、通信種別パラメータ２２４Ａ、再生性能パラメータ２２４Ｂ、および再生環境パラメータ２２４Ｃのうちの１つ以上からなる副パラメータ２２４に対応する特性係数２２６を、記憶部２２５Ｍの係数ＤＢ２２５から係数取得部２１４により取得し、推定モデル特定部２１２により、これら特性係数２２６により特定される推定モデル特定パラメータ導出特性２３１に基づいて、入力フレームレート２２１Ｂに対応する推定モデル特定パラメータ２３２を算出するようにしたので、評価対象となる映像通信サービスや端末の具体的な性質に基づく推定モデル特定パラメータ２３２を導出することができ、映像品質推定の精度を向上させることができる。
【０１５１】
特に、従来技術では、映像品質を推定する場合、評価対象となる映像通信サービスで用いる符号化方式や端末ごとに、映像品質推定モデルを用意しなければならなかった。しかしながら、本実施の形態によれば、映像品質推定モデルが符号化方式や端末に依存せず、映像品質推定モデルに用いる係数を符号化方式や端末に応じて参照するだけで、同じ映像品質推定モデルを利用できる。したがって、異なる環境の映像通信サービスに対して柔軟に対応することができる。
【０１５２】
図３３は、本実施の形態を適用した映像品質推定装置の推定精度を示すグラフである。図３３において、横軸は映像品質推定装置を用いて推定した主観映像品質の推定値（ＭＯＳ値）を示し、縦軸は視聴者が実際にオピニオン評価した主観映像品質の評価値（ＭＯＳ値）を示している。前述した文献２に基づく従来の映像品質推定装置の推定精度を示す図１８に比較して、図３３のほうが、評価値と推定値の誤差が少なく、推定精度が向上していることがわかる。なお、これらは特定の推定条件下での比較結果であるが、異なる符号化方式や端末を用いた場合でも、同様の比較結果が確認されている。
【０１５３】
［各実施の形態の拡張］
以上の第１および第２の実施の形態では、ガウス関数を用いて推定モデル１２２をモデル化した場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、二次関数や高次関数などの他の関数を用いてもよい。また、推定モデル１２２が関数でモデル化されている場合を例として説明したが、関数以外の他のモデル、例えばニューラルネットワークや事例ベースなど、入出力特性のみが特定されるようなブラックボックスモデルであってもよい。
【０１５４】
また、第２の実施の形態で用いた係数ＤＢ１２５の副パラメータと特性係数１２６の対応関係については、各種副パラメータの組合せごとに各推定モデル特定パラメータ導出特性１３１を実測し、得られた計測データに対して最小二乗による収束演算を行うことにより、各特性係数１２６を算出してもよく、このような特性係数算出のための構成を映像品質推定装置１００に実装してもよい。
【０１５５】
また、第３および第４実施の形態では、ロジスティック関数を用いて推定モデル２２２をモデル化した場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、二次関数や高次関数などの他の関数を用いてもよい。また、推定モデル２２２が関数でモデル化されている場合を例として説明したが、関数以外の他のモデル、例えばニューラルネットワークや事例ベースなど、入出力特性のみが特定されるようなブラックボックスモデルであってもよい。
【０１５６】
また、第４の実施の形態で用いた係数ＤＢ２２５の副パラメータと特性係数２２６の対応関係については、各種副パラメータの組合せごとに各推定モデル特定パラメータ導出特性２３１を実測し、得られた計測データに対して最小二乗による収束演算を行うことにより、各特性係数２２６を算出してもよく、このような特性係数算出のための構成を映像品質推定装置２００に実装してもよい。
【０１５７】
また、各実施の形態では、記憶部１３１Ｍ，１２５Ｍ，２３１Ｍ，２２５Ｍなどの記憶部がそれぞれ別個の記憶装置から構成されている場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、各記憶部のうち複数あるいは全部を１つの記憶装置で構成してもよい。
【符号の説明】
【０１５８】
１００…映像品質推定装置、１１０…推定条件、１１１…パラメータ取得部、１１２…推定モデル特定部、１１２Ａ…最適フレームレート算出部、１１２Ｂ…最良映像品質算出部、１１２Ｃ…映像品質劣化指標算出部、１１３…映像品質推定部、１１４…係数取得部、１２１…主パラメータ、１２１Ａ…入力フレームレート（ｆｒ）、１２１Ｂ…入力符号化ビットレート（ｂｒ）、１２２…推定モデル、１２３…主観映像品質推定値、１２４…副パラメータ、１２４Ａ…通信種別パラメータ、１２４Ｂ…再生性能パラメータ、１２４Ｃ…再生環境パラメータ、１２５…係数ＤＢ、１２６…特性係数、１３１…推定モデル特定パラメータ導出特性、１３１Ａ…符号化ビットレート−最適フレームレート特性、１３１Ｂ…符号化ビットレート−最良映像品質特性、１３１Ｃ…符号化ビットレート−映像品質劣化指標特性、１３２…推定モデル特定パラメータ、１３２Ａ…最適フレームレート（ｏｆｒ（ｂｒ））、１３２Ｂ…最良映像品質（α（ｂｒ））、１３２Ｃ…映像品質劣化指標（ω（ｂｒ））、２００…映像品質推定装置、２１０…推定条件、２１１…パラメータ取得部、２１２…推定モデル特定部、２１２Ａ…最良映像品質算出部、２１２Ｂ…映像品質第１変化指標算出部、２１２Ｃ…映像品質第２変化指標算出部、２１３…映像品質推定部、２１４…係数取得部、２２１…主パラメータ、２２１Ａ…入力符号化ビットレート（ｂｒ）、２２１Ｂ…入力フレームレート（ｆｒ）、２２２…推定モデル、２２３…主観映像品質推定値、２２４…副パラメータ、２２４Ａ…通信種別パラメータ、２２４Ｂ…再生性能パラメータ、２２４Ｃ…再生環境パラメータ、２２５…係数ＤＢ、２２６…特性係数、２３１…推定モデル特定パラメータ導出特性、２３１Ａ…フレームレート−最良映像品質特性、２３１Ｂ…フレームレート−映像品質第１変化指標特性、２３１Ｃ…フレームレート−映像品質第２変化指標特性、２３２…推定モデル特定パラメータ、２３２Ａ…最良映像品質（β（ｆｒ））、２３２Ｂ…映像品質第１変化指標（ｓ（ｆｒ））、２３２Ｃ…映像品質第２変化指標（ｔ（ｆｒ））。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のフレームに符号化した映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを取得するパラメータ取得部と、
前記入力フレームレートに基づいて前記入力符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定部と、
特定された前記推定モデルを用いて前記入力符号化ビットレートに対応する主観映像品質を推定し、通信網を介して任意の端末で受信し再生した前記映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値として出力する映像品質推定部と
を備え、
前記推定モデル特定部は、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出部と、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標を算出する映像品質第１変化指標算出部と、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標を算出する映像品質第２変化指標算出部と、前記最良映像品質、前記映像品質第１変化指標、および前記映像品質第２変化指標を含む推定モデル特定パラメータに基づいて前記推定モデルを生成する推定モデル生成部とを備える
ことを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の映像品質推定装置において、
前記推定モデルは、前記映像メディアのフレームレートが前記入力フレームレートで一定の場合に、前記映像メディアの符号化ビットレートの増加に応じて前記主観映像品質が前記映像品質第１変化指標および前記映像品質第２変化指標に基づく変化度合いで単調増加し前記最良映像品質へ収束する符号化ビットレート−映像品質特性からなることを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の映像品質推定装置において、
前記推定モデルは、前記映像メディアの符号化ビットレートの増加に応じて単調増加し前記最良映像品質へ収束するロジスティック関数からなることを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項４】
請求項１に記載の映像品質推定装置において、
前記最良映像品質算出部は、前記フレームレートの増加に応じて前記最良映像品質が単調増加した後に所定の最大値に収束するフレームレート−最良映像品質特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する最良映像品質を算出することを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項５】
請求項１に記載の映像品質推定装置において、
前記映像品質第１変化指標算出部は、前記フレームレートの増加に応じて前記映像品質第１変化指標が単調増加するフレームレート−映像品質第１変化指標特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する映像品質第１変化指標を算出することを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項６】
請求項１に記載の映像品質推定装置において、
前記映像品質第２変化指標算出部は、前記フレームレートの増加に応じて前記映像品質第２変化指標が単調減少するフレームレート−映像品質第２変化指標特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する映像品質第２変化指標を算出することを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項７】
請求項１に記載の映像品質推定装置において、
前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質との関係を示すフレームレート−最良映像品質特性と、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標との関係を示すフレームレート−映像品質第１変化指標特性と、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標との関係を示すフレームレート−映像品質第２変化指標特性とを記憶する第３の記憶部をさらに備え、
前記最良映像品質算出部は、前記フレームレート−最良映像品質特性を参照して前記入力フレームレートに対応する最良映像品質を算出し、前記映像品質第１変化指標算出部は、前記フレームレート−映像品質第１変化指標特性を参照して前記入力フレームレートに対応する映像品質第１変化指標を算出し、前記映像品質第２変化指標算出部は、前記フレームレート−映像品質第２変化指標特性を参照して前記入力フレームレートに対応する映像品質第２変化指標を算出する
ことを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項８】
請求項１に記載の映像品質推定装置において、
前記映像通信の種別を示す通信種別パラメータ、前記端末における前記映像メディアの再生性能を示す再生性能パラメータ、または前記端末で前記映像メディアを再生する際の周囲環境を示す再生環境パラメータのうちの１つ以上からなる副パラメータについて、前記推定モデル特定パラメータの導出に用いる特性係数との対応関係を記憶する第４の記憶部と、前記第４の記憶部を参照して前記パラメータ取得部で取得された副パラメータに対応する特性係数を取得する係数取得部とをさらに備え、
前記推定モデル特定部は、前記特性係数により特定される、符号化ビットレートと任意の推定モデル特定パラメータとの関係を示す推定モデル特定パラメータ導出特性に基づいて、前記入力符号化ビットレートに対応する当該推定モデル特定パラメータを算出する
ことを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項９】
複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、前記端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する映像品質推定装置で用いられる映像品質推定方法であって、
パラメータ取得部が、前記映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを取得するパラメータ取得ステップと、
推定モデル特定部が、前記入力フレームレートに基づいて前記入力符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定ステップと、
映像品質推定部が、特定された前記推定モデルを用いて前記入力符号化ビットレートに対応する主観映像品質を推定し前記推定値として出力する映像品質推定ステップと
を備え、
前記推定モデル特定ステップは、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出ステップと、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標を算出する映像品質第１変化指標算出ステップと、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標を算出する映像品質第２変化指標算出ステップと、前記最良映像品質、前記映像品質第１変化指標、および前記映像品質第２変化指標を含む推定モデル特定パラメータに基づいて前記推定モデルを生成する推定モデル生成ステップとを備える
ことを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の映像品質推定方法において、
前記推定モデルは、前記映像メディアのフレームレートが前記入力フレームレートで一定の場合に、前記映像メディアの符号化ビットレートの増加に応じて前記主観映像品質が前記映像品質第１変化指標および前記映像品質第２変化指標に基づく変化度合いで単調増加し前記最良映像品質へ収束する符号化ビットレート−映像品質特性からなることを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の映像品質推定方法において、
前記推定モデルは、前記映像メディアの符号化ビットレートの増加に応じて単調増加し前記最良映像品質へ収束するロジスティック関数を用いることを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１２】
請求項９に記載の映像品質推定方法において、
前記最良映像品質算出ステップは、前記フレームレートの増加に応じて前記最良映像品質が単調増加した後に所定の最大値に収束するフレームレート−最良映像品質特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する最良映像品質を算出することを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１３】
請求項９に記載の映像品質推定方法において、
前記映像品質第１変化指標算出ステップは、前記フレームレートの増加に応じて前記映像品質第１変化指標が単調増加するフレームレート−映像品質第１変化指標特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する映像品質第１変化指標を算出することを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１４】
請求項９に記載の映像品質推定方法において、
前記映像品質第２変化指標算出ステップは、前記フレームレートの増加に応じて前記映像品質第２変化指標が単調減少するフレームレート−映像品質第２変化指標特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する映像品質第２変化指標を算出することを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１５】
請求項９に記載の映像品質推定方法において、
第３の記憶部により、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質との関係を示すフレームレート−最良映像品質特性と、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標との関係を示すフレームレート−映像品質第１変化指標特性と、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標との関係を示すフレームレート−映像品質第２変化指標特性とを記憶する第３の記憶ステップをさらに備え、
前記最良映像品質算出ステップは、前記フレームレート−最良映像品質特性を参照して前記入力フレームレートに対応する最良映像品質を算出し、前記映像品質第１変化指標算出ステップは、前記フレームレート−映像品質第１変化指標特性を参照して前記入力フレームレートに対応する映像品質第１変化指標を算出し、前記映像品質第２変化指標算出ステップは、前記フレームレート−映像品質第２変化指標特性を参照して前記入力フレームレートに対応する映像品質第２変化指標を算出する
ことを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１６】
請求項９に記載の映像品質推定方法において、
第４の記憶部により、前記映像通信の種別を示す通信種別パラメータ、前記端末における前記映像メディアの再生性能を示す再生性能パラメータ、または前記端末で前記映像メディアを再生する際の周囲環境を示す再生環境パラメータのうちの１つ以上からなる副パラメータについて、前記推定モデル特定パラメータの導出に用いる特性係数との対応関係を記憶する第４の記憶ステップと、係数取得部により、前記第４の記憶部を参照して前記パラメータ取得ステップで取得された副パラメータに対応する特性係数を取得する係数取得ステップとをさらに備え、
前記推定モデル特定ステップは、前記特性係数により特定される、符号化ビットレートと任意の推定モデル特定パラメータとの関係を示す推定モデル特定パラメータ導出特性に基づいて、前記入力符号化ビットレートに対応する当該推定モデル特定パラメータを算出する
ことを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１７】
複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、前記端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する映像品質推定装置のコンピュータに、
パラメータ取得部が、前記映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを取得するパラメータ取得ステップと、
推定モデル特定部が、前記入力符号化ビットレートに基づいて前記入力フレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定ステップと、
映像品質推定部が、特定された前記推定モデルを用いて前記入力フレームレートに対応する主観映像品質を推定し前記推定値として出力する映像品質推定ステップと
を実行させ、
前記推定モデル特定ステップは、前記入力符号化ビットレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質が最良となるフレームレートを示す最適フレームレートを算出する最適フレームレート算出ステップと、前記入力符号化ビットレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出ステップと、前記最適フレームレートと前記最良映像品質とを含む推定モデル特定パラメータに基づいて前記推定モデルを生成する推定モデル生成ステップとを備える
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１】
複数のフレームに符号化した映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを取得するパラメータ取得部と、
前記入力フレームレートに基づいて前記入力符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定部と、
特定された前記推定モデルを用いて前記入力符号化ビットレートに対応する主観映像品質を推定し、通信網を介して任意の端末で受信し再生した前記映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値として出力する映像品質推定部と
を備え、
前記推定モデル特定部は、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出部と、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標を算出する映像品質第１変化指標算出部と、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標を算出する映像品質第２変化指標算出部と、前記最良映像品質、前記映像品質第１変化指標、および前記映像品質第２変化指標を含む推定モデル特定パラメータに基づいて前記推定モデルを生成する推定モデル生成部とを備える
ことを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の映像品質推定装置において、
前記推定モデルは、前記映像メディアのフレームレートが前記入力フレームレートで一定の場合に、前記映像メディアの符号化ビットレートの増加に応じて前記主観映像品質が前記映像品質第１変化指標および前記映像品質第２変化指標に基づく変化度合いで単調増加し前記最良映像品質へ収束する符号化ビットレート−映像品質特性からなることを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の映像品質推定装置において、
前記推定モデルは、前記映像メディアの符号化ビットレートの増加に応じて単調増加し前記最良映像品質へ収束するロジスティック関数からなることを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項４】
請求項１に記載の映像品質推定装置において、
前記最良映像品質算出部は、前記フレームレートの増加に応じて前記最良映像品質が単調増加した後に所定の最大値に収束するフレームレート−最良映像品質特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する最良映像品質を算出することを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項５】
請求項１に記載の映像品質推定装置において、
前記映像品質第１変化指標算出部は、前記フレームレートの増加に応じて前記映像品質第１変化指標が単調増加するフレームレート−映像品質第１変化指標特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する映像品質第１変化指標を算出することを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項６】
請求項１に記載の映像品質推定装置において、
前記映像品質第２変化指標算出部は、前記フレームレートの増加に応じて前記映像品質第２変化指標が単調減少するフレームレート−映像品質第２変化指標特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する映像品質第２変化指標を算出することを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項７】
請求項１に記載の映像品質推定装置において、
前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質との関係を示すフレームレート−最良映像品質特性と、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標との関係を示すフレームレート−映像品質第１変化指標特性と、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標との関係を示すフレームレート−映像品質第２変化指標特性とを記憶する第３の記憶部をさらに備え、
前記最良映像品質算出部は、前記フレームレート−最良映像品質特性を参照して前記入力フレームレートに対応する最良映像品質を算出し、前記映像品質第１変化指標算出部は、前記フレームレート−映像品質第１変化指標特性を参照して前記入力フレームレートに対応する映像品質第１変化指標を算出し、前記映像品質第２変化指標算出部は、前記フレームレート−映像品質第２変化指標特性を参照して前記入力フレームレートに対応する映像品質第２変化指標を算出する
ことを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項８】
請求項１に記載の映像品質推定装置において、
前記映像通信の種別を示す通信種別パラメータ、前記端末における前記映像メディアの再生性能を示す再生性能パラメータ、または前記端末で前記映像メディアを再生する際の周囲環境を示す再生環境パラメータのうちの１つ以上からなる副パラメータについて、前記推定モデル特定パラメータの導出に用いる特性係数との対応関係を記憶する第４の記憶部と、前記第４の記憶部を参照して前記パラメータ取得部で取得された副パラメータに対応する特性係数を取得する係数取得部とをさらに備え、
前記推定モデル特定部は、前記特性係数により特定される、符号化ビットレートと任意の推定モデル特定パラメータとの関係を示す推定モデル特定パラメータ導出特性に基づいて、前記入力符号化ビットレートに対応する当該推定モデル特定パラメータを算出する
ことを特徴とする映像品質推定装置。
【請求項９】
複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、前記端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する映像品質推定装置で用いられる映像品質推定方法であって、
パラメータ取得部が、前記映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを取得するパラメータ取得ステップと、
推定モデル特定部が、前記入力フレームレートに基づいて前記入力符号化ビットレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定ステップと、
映像品質推定部が、特定された前記推定モデルを用いて前記入力符号化ビットレートに対応する主観映像品質を推定し前記推定値として出力する映像品質推定ステップと
を備え、
前記推定モデル特定ステップは、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出ステップと、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標を算出する映像品質第１変化指標算出ステップと、前記入力フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標を算出する映像品質第２変化指標算出ステップと、前記最良映像品質、前記映像品質第１変化指標、および前記映像品質第２変化指標を含む推定モデル特定パラメータに基づいて前記推定モデルを生成する推定モデル生成ステップとを備える
ことを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の映像品質推定方法において、
前記推定モデルは、前記映像メディアのフレームレートが前記入力フレームレートで一定の場合に、前記映像メディアの符号化ビットレートの増加に応じて前記主観映像品質が前記映像品質第１変化指標および前記映像品質第２変化指標に基づく変化度合いで単調増加し前記最良映像品質へ収束する符号化ビットレート−映像品質特性からなることを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の映像品質推定方法において、
前記推定モデルは、前記映像メディアの符号化ビットレートの増加に応じて単調増加し前記最良映像品質へ収束するロジスティック関数を用いることを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１２】
請求項９に記載の映像品質推定方法において、
前記最良映像品質算出ステップは、前記フレームレートの増加に応じて前記最良映像品質が単調増加した後に所定の最大値に収束するフレームレート−最良映像品質特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する最良映像品質を算出することを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１３】
請求項９に記載の映像品質推定方法において、
前記映像品質第１変化指標算出ステップは、前記フレームレートの増加に応じて前記映像品質第１変化指標が単調増加するフレームレート−映像品質第１変化指標特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する映像品質第１変化指標を算出することを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１４】
請求項９に記載の映像品質推定方法において、
前記映像品質第２変化指標算出ステップは、前記フレームレートの増加に応じて前記映像品質第２変化指標が単調減少するフレームレート−映像品質第２変化指標特性に基づいて、前記入力フレームレートに対応する映像品質第２変化指標を算出することを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１５】
請求項９に記載の映像品質推定方法において、
第３の記憶部により、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質との関係を示すフレームレート−最良映像品質特性と、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第１変化指標との関係を示すフレームレート−映像品質第１変化指標特性と、前記映像メディアのフレームレートと当該フレームレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質に関する変化度合いを示す映像品質第２変化指標との関係を示すフレームレート−映像品質第２変化指標特性とを記憶する第３の記憶ステップをさらに備え、
前記最良映像品質算出ステップは、前記フレームレート−最良映像品質特性を参照して前記入力フレームレートに対応する最良映像品質を算出し、前記映像品質第１変化指標算出ステップは、前記フレームレート−映像品質第１変化指標特性を参照して前記入力フレームレートに対応する映像品質第１変化指標を算出し、前記映像品質第２変化指標算出ステップは、前記フレームレート−映像品質第２変化指標特性を参照して前記入力フレームレートに対応する映像品質第２変化指標を算出する
ことを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１６】
請求項９に記載の映像品質推定方法において、
第４の記憶部により、前記映像通信の種別を示す通信種別パラメータ、前記端末における前記映像メディアの再生性能を示す再生性能パラメータ、または前記端末で前記映像メディアを再生する際の周囲環境を示す再生環境パラメータのうちの１つ以上からなる副パラメータについて、前記推定モデル特定パラメータの導出に用いる特性係数との対応関係を記憶する第４の記憶ステップと、係数取得部により、前記第４の記憶部を参照して前記パラメータ取得ステップで取得された副パラメータに対応する特性係数を取得する係数取得ステップとをさらに備え、
前記推定モデル特定ステップは、前記特性係数により特定される、符号化ビットレートと任意の推定モデル特定パラメータとの関係を示す推定モデル特定パラメータ導出特性に基づいて、前記入力符号化ビットレートに対応する当該推定モデル特定パラメータを算出する
ことを特徴とする映像品質推定方法。
【請求項１７】
複数のフレームに符号化した映像メディアを任意の端末へ通信網を介して送信する映像通信について、前記端末で再生された当該映像メディアから視聴者が実感する主観映像品質の推定値を所定の推定モデルを用いて算出する映像品質推定装置のコンピュータに、
パラメータ取得部が、前記映像メディアに関する、単位時間当たりの符号化ビット数を示す入力符号化ビットレートおよび単位時間当たりのフレーム数を示す入力フレームレートを取得するパラメータ取得ステップと、
推定モデル特定部が、前記入力符号化ビットレートに基づいて前記入力フレームレートと主観映像品質との関係を示す推定モデルを特定する推定モデル特定ステップと、
映像品質推定部が、特定された前記推定モデルを用いて前記入力フレームレートに対応する主観映像品質を推定し前記推定値として出力する映像品質推定ステップと
を実行させ、
前記推定モデル特定ステップは、前記入力符号化ビットレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質が最良となるフレームレートを示す最適フレームレートを算出する最適フレームレート算出ステップと、前記入力符号化ビットレートで送信された前記映像メディアの主観映像品質の最良値を示す最良映像品質を算出する最良映像品質算出ステップと、前記最適フレームレートと前記最良映像品質とを含む推定モデル特定パラメータに基づいて前記推定モデルを生成する推定モデル生成ステップとを備える
ことを特徴とするプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【公開番号】特開２０１０−２５２４００（Ｐ２０１０−２５２４００Ａ）
【公開日】平成２２年１１月４日（２０１０．１１．４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１７８７９２（Ｐ２０１０−１７８７９２）
【出願日】平成２２年８月９日（２０１０．８．９）
【分割の表示】特願２００７−５１６１２７（Ｐ２００７−５１６１２７）の分割
【原出願日】平成１８年１１月２８日（２００６．１１．２８）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１１月４日（２０１０．１１．４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年８月９日（２０１０．８．９）
【分割の表示】特願２００７−５１６１２７（Ｐ２００７−５１６１２７）の分割
【原出願日】平成１８年１１月２８日（２００６．１１．２８）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]