画像主観品質推定方法、画像主観品質推定装置、画像主観品質推定処理用プログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
【課題】本発明は、画像に対してのユーザの主観品質を推定するときに、各ユーザの好みの違いに応じた主観品質を推定できるようにする新たな技術の提供を目的とする。
【解決手段】符号化や復号のパラメータを変えて複数の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成して、それらの復号画像に対しての被験者の主観品質値を取得し、それらの主観品質値に基づいて、それらの復号画像の中から複数の基準画像を選択して、それらの基準画像に対しての主観品質値に基づいて、被験者を複数のグループに分類して、主観品質値とパラメータ及びグループの識別子との間の関係式を導出する。そして、被験者以外のユーザから、主観品質値の推定要求やパラメータの決定要求があると、そのユーザの属するグループを決定して、この関係式を使って、ユーザの示す主観品質値を算出したり、ユーザの要求する主観品質値を実現するパラメータを決定する。
【解決手段】符号化や復号のパラメータを変えて複数の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成して、それらの復号画像に対しての被験者の主観品質値を取得し、それらの主観品質値に基づいて、それらの復号画像の中から複数の基準画像を選択して、それらの基準画像に対しての主観品質値に基づいて、被験者を複数のグループに分類して、主観品質値とパラメータ及びグループの識別子との間の関係式を導出する。そして、被験者以外のユーザから、主観品質値の推定要求やパラメータの決定要求があると、そのユーザの属するグループを決定して、この関係式を使って、ユーザの示す主観品質値を算出したり、ユーザの要求する主観品質値を実現するパラメータを決定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像に対してのユーザの主観品質を推定する画像主観品質推定方法及びその装置と、その画像主観品質推定方法の実現に用いられる画像主観品質推定処理用プログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体とに関し、特に、ユーザの好みの違いに応じた主観品質を推定する画像主観品質推定方法及びその装置と、その画像主観品質推定方法の実現に用いられる画像主観品質推定処理用プログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体とに関する。
【背景技術】
【０００２】
映像メディアを用いた通信サービスの品質を高めていくためには、画像に対してのユーザの主観品質を推定する技術を構築していく必要がある。
【０００３】
このようなことを背景にして、従来技術では、ビットレートと画像特徴量とを用いて「主観値の平均（ＭＯＳ：Mean Opinion Score）」を推定する方法が検討されている（例えば、非特許文献１，２参照）。
【０００４】
この非特許文献１，２には、多くの主観評価実験による平均オピニオン評点（ＭＯＳ）を少数のパラメータを含む関数で近似して、原画像から得られる特徴量を用いて関数のパラメータを推定し、この推定した関数に対して指定されたビットレートを与えて、その最大点を求めることによって最適フレームレートを得るようにするという発明が記載されている。
【０００５】
また、他の従来技術として、下記の特許文献１には、端末間の双方向通信サービスに際する品質劣化の要因として、映像ビットレート、フレームレート、映像無効パケット率、音声無効パケット率、遅延時間を監視して、これらの品質劣化の要因に基づいて、ユーザが受ける品質に対する心理要因として美的感の因子得点Ｓ１と躍動感の因子得点Ｓ２とを推定して、この推定した因子得点Ｓ１，Ｓ２に基づいて総合的な品質の評価値ＭＯＳを算出するという発明が記載されており、この発明では、この実現にあたって、主観評価実験に基づいて、これらの因子得点Ｓ１，Ｓ２を求める算出式を導出するようにしている。
【非特許文献１】稲積, 吉田, 酒井, 堀田, 「ビットレート制限下における動画像通信のための最適フレームレート推定」, 信学論（Ｂ), vol.J85-B, no.7, pp.1130-1142, Jul.2002
【非特許文献２】宮田, 吉田, 「ＳＮＲに基づく動画像の主観画質推定」, 信学論（Ａ), vol.J88-A, no.11, pp.1292-1296, Nov.2005
【特許文献１】特開２００６−７４３３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術では、各ユーザの好みの違いに応じた画像の主観品質を推定することができないという問題があった。
【０００７】
前述した非特許文献１でも、その最終頁の「むすび」の欄で、今後の課題として、各ユーザごとの好みに応じて係数を調節するシステムを構築することが必要であると記載しているように、従来技術では、各ユーザの好みの違いに応じた画像の主観品質を推定することができないのである。
【０００８】
画像品質の良し悪しを判断するのは各ユーザであり、画像通信サービスを利用する実際のユーザは、必ずしも平均的なユーザとは限らないことから、「主観値の平均（ＭＯＳ）」の推定では主観品質の推定が十分に当たらないのである。
【０００９】
例えば、ＴＶ電話などの利用でみるならば、送受信される画像は人物画像が大部分となり、画像内容の違いによる主観値の差より、むしろユーザの違いによる主観値の差の方が大きい。つまり、ユーザの違いを考慮した主観値の推定が必要となる。
【００１０】
しかしながら、従来技術に従っていると、各ユーザの好みの違いに応じた画像の主観品質を推定することができないのである。
【００１１】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、画像に対してのユーザの主観品質を推定するときに、各ユーザの好みの違いに応じた主観品質を推定できるようにする新たな画像主観品質推定技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
この目的を達成するために、本発明の画像主観品質推定装置は、画像に対してのユーザの主観品質を推定することを実現するために、（１）複数の原画像を処理対象として、符号化及び／又は復号のパラメータを変えて処理対象の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成する生成手段と、（２）生成手段の生成した復号画像を被験者に提示し、それに対して示される主観品質値を入力することで、それらの復号画像に対しての被験者の主観品質値を入力して記憶手段に保持する実行手段と、（３）復号画像に対しての主観品質値（記憶手段から読み出す）に基づいて、それらの復号画像の中からユーザの主観品質の推定に用いる複数の基準画像を選択する選択手段と、（４）選択手段の選択した基準画像に対しての主観品質値（記憶手段から読み出す）に基づいて、被験者を複数のグループに分類する分類手段と、（５）基準画像に対しての主観品質値と、復号画像の生成の際に用いた符号化及び／又は復号のパラメータと、分類手段の分類したグループの識別子とに基づいて、主観品質値とパラメータ及びグループの識別子との間の関係式（ユーザの主観品質評価特性を示すもの）を導出する導出手段と、（６）被験者以外のユーザが分類手段の分類したグループのいずれに属するのかを判断する判断手段と、（７）判断手段の判断したグループの識別子と、システムで使用されているパラメータと、導出手段の導出した関係式とに基づいて、そのグループに属すると判断したユーザの示す主観品質値を算出する算出手段と、（８）判断手段の判断したグループの識別子と、そのグループに属すると判断したユーザの要求する主観品質値と、導出手段の導出した関係式とに基づいて、そのユーザの要求する主観品質値を実現するパラメータを決定する決定手段とを備えるように構成する。
【００１３】
この構成を採るときに、選択手段については備えないようにする構成を採ることがあり、この場合には、分類手段は、復号画像に対しての主観品質値に基づいて、被験者を複数のグループに分類するように処理し、導出手段は、復号画像に対しての主観品質値とパラメータ及びグループの識別子との間の関係式を導出するように処理することになる。
【００１４】
以上の各処理手段はコンピュータプログラムでも実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。
【００１５】
このように構成される本発明の画像主観品質推定装置では、複数の原画像を処理対象として、符号化のパラメータや復号のパラメータを変えて処理対象の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成して、それらの復号画像を被験者に提示し、それに対して示される主観品質値を入力することで、それらの復号画像に対しての被験者の主観品質値を入力する。
【００１６】
例えば、ＭＰＥＧ４のＦＧＳのような階層符号化方式を用いる場合には、画像品質を大きく変えることができることから、ベース量子化パラメータ値を変えて処理対象の原画像を符号化し、プレーン数を変えて復号することで復号画像を生成して、それらの復号画像を被験者に提示し、それに対して示される主観品質値を入力することで、それらの復号画像に対しての被験者の主観品質値を入力するのである。
【００１７】
続いて、入力した復号画像に対しての主観品質値に基づいて、それらの復号画像の中からユーザの主観品質の推定に用いる複数の基準画像を選択する。
【００１８】
このとき、復号画像毎に主観品質値のばらつきの大きさ（標準偏差など）を求めて、それに基づいて、復号画像の中から被験者の主観品質の評価が割れているものを選択することで基準画像を選択することがある。
【００１９】
また、各原画像についての復号画像の中から同一の数の復号画像を選択することで基準画像を選択することがあり、さらに、この選択にあたって、復号画像毎に主観品質値のばらつきの大きさ（標準偏差など）を求めて、それに基づいて、被験者の主観品質の評価が割れているものを選択することで基準画像を選択することがある。
【００２０】
続いて、選択した基準画像に対しての主観品質値に基づいて、被験者を複数のグループに分類する。
【００２１】
例えば、選択した基準画像に対しての主観品質値をクラスタ分析することで、被験者を複数のグループに分類するのである。
【００２２】
続いて、基準画像に対しての主観品質値と、基準画像の生成に用いた符号化及び／又は復号のパラメータと、分類したグループの識別子とに基づいて、主観品質値とパラメータ及びグループの識別子との間の関係式を導出する。
【００２３】
例えば、主観品質値を目的変数とし、パラメータ及びグループの識別子を説明変数とする線形又は非線形の多重回帰分析を行うことで、主観品質値とパラメータ及びグループの識別子との間の関係式を導出するのである。
【００２４】
このとき、グループの識別子として、Ｎ個のグループを１又は０で表現される（Ｎ−１）個のダミー変数で表したものを用いることがある。
【００２５】
このようにして、本発明の画像主観品質推定装置では、符号化や復号のパラメータを変えて複数の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成して、それらの復号画像に対しての被験者の主観品質値を取得すると、それらの主観品質値に基づいて、それらの復号画像の中から複数の基準画像を選択して、それらの基準画像に対しての主観品質値に基づいて、被験者を複数のグループに分類して、主観品質値とパラメータ及びグループの識別子との間の関係式を導出するのである。
【００２６】
このようにして関係式を導出した後に、被験者以外のユーザの示す主観品質値の推定要求があると、そのユーザがどのグループに属するのかを判断する。
【００２７】
例えば、ユーザに対して、各グループの示す主観品質レベルの一覧を提示し、その一覧の中から選択される主観品質レベルの指すグループを特定することで、ユーザがどのグループに属するのかを判断したり、この判断方法では客観性に欠けることがあるので、それを避けるために、ユーザから基準画像に対しての主観品質値を得て、そのユーザの示した主観品質値と、各グループ毎に求められるそのグループに属する被験者の示した基準画像に対しての主観品質値の重心との間の距離を求めて、それに基づいてユーザがどのグループに属するのかを判断する。
【００２８】
続いて、ユーザの属するグループの識別子と、システムで使用されている符号化や復号のパラメータと、先の処理で求めた関係式とに基づいて、ユーザの示す主観品質値を算出する。
【００２９】
また、このようにして関係式を導出した後に、被験者以外のユーザの要求する主観品質値を実現するパラメータの決定要求があると、そのユーザがどのグループに属するのかを判断する。
【００３０】
例えば、ユーザに対して、各グループの示す主観品質レベルの一覧を提示し、その一覧の中から選択される主観品質レベルの指すグループを特定することで、ユーザがどのグループに属するのかを判断したり、この判断方法では客観性に欠けることがあるので、それを避けるために、ユーザから基準画像に対しての主観品質値を得て、そのユーザの示した主観品質値と、各グループ毎に求められるそのグループに属する被験者の示した基準画像に対しての主観品質値の重心との間の距離を求めて、それに基づいてユーザがどのグループに属するのかを判断する。
【００３１】
続いて、ユーザの属するグループの識別子と、ユーザの要求する主観品質値と、先の処理で求めた関係式とに基づいて、ユーザの要求する主観品質値を実現するパラメータを決定する。
【００３２】
このようにして、本発明の画像主観品質推定装置では、被験者の示した基準画像に対しての主観品質値に基づいて、主観品質値とパラメータ及びグループの識別子との間の関係式を導出した後に、被験者以外のユーザの示す主観品質値の推定要求があると、そのユーザがどのグループに属するのかを判断して、そのグループの識別子とシステムで使用されている符号化や復号のパラメータとをその関係式に代入することで、ユーザの示す主観品質値を算出するのである。
【００３３】
そして、被験者以外のユーザの要求する主観品質値を実現するパラメータの決定要求があると、そのユーザがどのグループに属するのかを判断して、そのグループの識別子とユーザの要求する主観品質値とをその関係式に代入することで、ユーザの要求する主観品質値を実現するパラメータを決定するのである。
【００３４】
例えば、画像符号化方式としてＭＰＥＧ４のＦＧＳのような階層符号化方式を用いる場合には、その関係式に従って、画像通信サービスの最低主観品質からベース量子化パラメータ値を決定したり、ユーザの属するグループ属性により復号対象のＦＧＳプレーン数を決定することで、ユーザの要求する主観品質を実現する符号化パラメータや復号パラメータを決定するのである。
【００３５】
この構成に従って、本発明の画像主観品質推定装置によれば、画像に対してのユーザの主観品質を推定するときに、各ユーザの好みの違いに応じた主観品質を推定することができるようになるとともに、ユーザの要求する主観品質を実現する符号化パラメータや復号パラメータを決定することができるようになる。
【００３６】
ここで、多数の復号画像の中から基準画像を選択するようにしているのは、被験者以外のユーザがどのグループに属するのかを判断する場合に、そのユーザに対して、少ない数の基準画像を提示して主観品質値を入力させるようにすればよいからである。また、基準画像の選択にあたって、復号画像の中から被験者の主観品質の評価が割れているものを選択するようにしているのは、ユーザの好みを精度よく分類できるようにするためである。
【発明の効果】
【００３７】
本発明によれば、画像通信サービスで用いられる画像を主観評価してもらうことで、各ユーザの違いを考慮した画像の主観品質を推定することができるようになる。
【００３８】
このとき、画像通信サービスを代表する基準画像を主観評価してもらうようにすることで、ユーザの負担を軽くすることを実現しつつ、各ユーザの違いを考慮した画像の主観品質を推定することができるようになる。
【００３９】
そして、本発明によれば、ユーザの要求する主観品質を実現する画像の符号化パラメータや復号パラメータを決定することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。
【００４１】
以下では、ＭＰＥＧ４のＦＧＳ符号化・復号器を具体例にしてデータ及び図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。ここで、ＭＰＥＧ４のＦＧＳ符号化・復号器については、下記の文献で紹介されている。また、以下では、全ユーザの主観品質値の平均を示すＭＯＳとの違いを明らかにするために、各ユーザにおける画像に対しての主観品質値をユーザ主観品質値と表現する。
【００４２】
文献：W. Li, "Overview of Fine Granularity Scalability in MPEG-4 Video Stand ard," IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol.11, no.3, pp.301- 317, Mar.2001.
図１に、画像に対してのユーザの主観品質の推定に用いられる主観品質推定式を導出する処理を行う本発明の主観品質推定式導出装置１の装置構成の一例を図示する。
【００４３】
この図に示すように、本発明の主観品質推定式導出装置１は、オペレータとの間のインタフェースとなる入出力装置２を備えるとともに、原画像データベース１０と、復号画像生成部１１と、パラメータ変更情報記憶部１２と、復号画像データベース１３と、主観品質評価実験実行部１４と、評価実験結果データベース１５と、主観品質推定式導出部１６と、基準画像ＩＤ記憶部１７と、クラスタ重心記憶部１８と、主観品質推定式記憶部１９と、パラメータ決定部２０と、ユーザ主観品質値算出部２１とを備える。
【００４４】
ここで、図中に示す３-i（ｉ＝１〜ｎ）は被験者の操作する端末装置で、４-i（ｉ＝１〜ｍ）は被験者以外のユーザの操作する端末装置であり、ネットワークなどを介して本発明の主観品質推定式導出装置１に接続されることになる。
【００４５】
この原画像データベース１０は、処理対象となる複数の原画像を格納する。この実施形態例では、Ａ、Ｂ、Ｃという３枚の原画像を格納していることを想定している。
【００４６】
復号画像生成部１１は、ＭＰＥＧ４のＦＧＳの画像符号化方式で規定されるベース量子化パラメータ値とＦＧＳプレーン数とを変えて、原画像データベース１０に格納される原画像を符号化し復号することで復号画像を生成して、復号画像データベース１３に格納する。
【００４７】
ここで、ＦＧＳプレーン数とは、動画像の各フレームにおけるＦＧＳレイヤ符号化対象のＤＣＴ係数を２進数で表現したときの最上位プレーンから数えた復号対象のプレーン数である。例えば、１というＦＧＳプレーン数は動画像の各フレームの最上位プレーンのみを復号することを意味する。また、ＦＧＳプレーン数が４と設定された場合に、該当の復号対象フレームにおいて復号対象プレーンが３プレーンまでしか存在しない場合には３プレーンまでが復号対象となる。
【００４８】
パラメータ変更情報記憶部１２は、復号画像生成部１１で変更することになるベース量子化パラメータ値及びＦＧＳプレーン数がどのような値であるのかということについて記憶する。復号画像生成部１１は、このパラメータ変更情報記憶部１２の記憶する値に従って、ベース量子化パラメータ値とＦＧＳプレーン数とを変えて、原画像データベース１０に格納される原画像を符号化し復号することで復号画像を生成することになる。
【００４９】
主観品質評価実験実行部１４は、復号画像データベース１３に格納される復号画像を被験者に提示し、それに対して示されるユーザ主観品質値を入力することで、それらの復号画像に対しての被験者のユーザ主観品質値を入力して、評価実験結果データベース１５に格納する。
【００５０】
主観品質推定式導出部１６は、評価実験結果データベース１５に格納されるユーザ主観品質値に基づいて、主観品質評価実験実行部１４の実験対象となった復号画像の中から複数の基準画像を選択して、そのＩＤ情報を基準画像ＩＤ記憶部１７に記憶してから、それらの基準画像に対してのユーザ主観品質値に基づいて、被験者を複数のクラスタに分類し、各クラスタ毎にユーザ主観品質値の重心を求めて、その重心情報をクラスタ重心記憶部１８に格納するとともに、ユーザ主観品質値と復号画像生成部１１の変更した符号化・復号パラメータと分類したクラスタの識別子との間の関係式として定義される主観品質推定式（ユーザの主観品質評価特性を示すもの）を導出して、その主観品質推定式の情報を主観品質推定式記憶部１９に格納する。
【００５１】
パラメータ決定部２０は、被験者以外のユーザの要求するユーザ主観品質値を実現するパラメータの決定要求があると、そのユーザから基準画像に対してのユーザ主観品質値を得て、そのユーザの示したユーザ主観品質値とクラスタの重心情報とに基づいて、そのユーザがどのクラスタに属するのかを特定して、その特定したクラスタの識別子とユーザの要求するユーザ主観品質値と主観品質推定式とに基づいて、そのユーザの要求するユーザ主観品質値を実現する符号化・復号パラメータを決定する。
【００５２】
ユーザ主観品質値算出部２１は、被験者以外のユーザの示すユーザ主観品質値の推定要求があると、そのユーザから基準画像に対してのユーザ主観品質値を得て、そのユーザの示したユーザ主観品質値とクラスタの重心情報とに基づいて、そのユーザがどのクラスタに属するのかを特定して、その特定したクラスタの識別子とシステムで使用されている符号化・復号パラメータと主観品質推定式とに基づいて、そのユーザの示すユーザ主観品質値を算出する。
【００５３】
図２に、復号画像生成部１１の実行する処理フローの一例を図示し、図３に、主観品質評価実験実行部１４の実行する処理フローの一例を図示し、図４に、主観品質推定式導出部１６の実行する処理フローの一例を図示し、図５に、パラメータ決定部２０の実行する処理フローの一例を図示する。
【００５４】
次に、これらの処理フローに従って、このように構成される本発明の主観品質推定式導出装置１の実行する処理について説明する。先ず最初に、図２の処理フローに従って、復号画像生成部１１の実行する処理について説明する。
【００５５】
復号画像生成部１１は、復号画像の生成要求に応答して起動されると、図２の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ１０で、原画像データベース１０に格納されている原画像の中から、未処理の原画像を１つ選択して読み込む。
【００５６】
続いて、ステップＳ１１で、パラメータ変更情報記憶部１２の記憶情報に従って定義されている符号化・復号パラメータ値（ベース量子化パラメータ値，ＦＧＳプレーン数）の中から未処理のものを１つ選択することで、使用する符号化・復号パラメータ値を設定する。
【００５７】
続いて、ステップＳ１２で、選択した原画像を設定した符号化・復号パラメータ値に従って符号化し復号することで復号画像を生成して、復号画像データベース１３に格納し、続くステップＳ１３で、全ての符号化・復号パラメータ値を設定したのか否かを判断する。
【００５８】
このステップＳ１３の判断処理に従って、全ての符号化・復号パラメータ値を設定していないことを判断するときには、ステップＳ１１の処理に戻り、一方、全ての符号化・復号パラメータ値を設定したことを判断するときには、ステップＳ１４に進んで、全ての原画像を選択したのか否かを判断する。
【００５９】
そして、このステップＳ１４の判断処理に従って、全ての原画像を選択していないことを判断するときには、ステップＳ１０の処理に戻り、一方、全ての原画像を選択したことを判断するときには、処理を終了する。
【００６０】
このようにして、復号画像生成部１１の処理に従って、復号画像データベース１３には、図６に示すように、原画像Ａについてベース量子化パラメータ値とＦＧＳプレーン数とを変えることで生成された複数の復号画像と、原画像Ｂについてベース量子化パラメータ値とＦＧＳプレーン数とを変えることで生成された複数の復号画像と、原画像Ｃについてベース量子化パラメータ値とＦＧＳプレーン数とを変えることで生成された複数の復号画像とが格納されることになる。
【００６１】
次に、図３の処理フローに従って、主観品質評価実験実行部１４の実行する処理について説明する。
【００６２】
主観品質評価実験実行部１４は、主観品質評価実験の実行要求に応答して起動されると、図３の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ２０で、予め選ばれている被験者の中から、主観品質評価実験を行っていない被験者を一人選択する。
【００６３】
続いて、ステップＳ２１で、復号画像データベース１３に格納されている復号画像の中から、未処理の復号画像を１つ選択して読み込む。続いて、ステップＳ２２で、選択した復号画像を端末装置３-iを介して選択した被験者に提示して、その復号画像に対してのユーザ主観品質値を取得する。例えば５段階評価の値で示されるユーザ主観品質値を取得するのである。
【００６４】
続いて、ステップＳ２３で、取得したユーザ主観品質値を評価実験結果データベース１５に格納し、続くステップＳ２４で、全ての復号画像を選択したのか否かを判断する。
【００６５】
このステップＳ２４の判断処理に従って、全ての復号画像を選択していないことを判断するときには、ステップＳ２１の処理に戻り、一方、全ての復号画像を選択したことを判断するときには、ステップＳ２５に進んで、全ての被験者を選択したのか否かを判断する。
【００６６】
そして、このステップＳ２５の判断処理に従って、全ての被験者を選択していないことを判断するときには、ステップＳ２０の処理に戻り、一方、全ての被験者を選択したことを判断するときには、処理を終了する。
【００６７】
このようにして、主観品質評価実験実行部１４の処理に従って、評価実験結果データベース１５には、図７に示すように、各被験者が各復号画像に対してどのようなユーザ主観品質値を示したのかという情報が格納されることになる。
【００６８】
次に、図４の処理フローに従って、主観品質推定式導出部１６の実行する処理について説明する。
【００６９】
主観品質推定式導出部１６は、主観品質推定式の導出要求に応答して起動されると、図４の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ３０で、未処理の復号画像を１つ選択して、評価実験結果データベース１５から、その選択した復号画像に対しての各被験者のユーザ主観品質値を読み込む。
【００７０】
続いて、ステップＳ３１で、読み込んだユーザ主観品質値の標準偏差を算出し、続くステップＳ３２で、全ての復号画像を選択したのか否かを判断して、全ての復号画像を選択していないことを判断するときには、ステップＳ３０の処理に戻る。
【００７１】
このようにして、ステップＳ３０〜ステップＳ３２の処理を繰り返していくことで、図８に示すように、各復号画像について標準偏差を算出することになる。
【００７２】
続いて、ステップＳ３３で、各原画像毎に、標準偏差の大きさの順番に従って所定の個数の復号画像を選択することで基準画像を設定して、その設定した基準画像のＩＤ情報を基準画像ＩＤ記憶部１７に格納する。
【００７３】
例えば、各原画像毎に１個の復号画像を選択する場合には、図８に示す標準偏差に従って、image1という原画像Ａについての復号画像と、image2という原画像Ｂについての復号画像と、image3という原画像Ｃについての復号画像とを基準画像として設定して、そのＩＤ情報を基準画像ＩＤ記憶部１７に格納するのである。
【００７４】
ここで、標準偏差の大きな復号画像を選択して基準画像とするのは、それらの復号画像に対してユーザの主観品質評価が分かれているからであり、これから、そのような復号画像を基準画像として選択すると、ユーザの主観品質評価特性を明瞭な形で導出することができるようになるからである。また、各原画像についての復号画像の中から基準画像を選択するのは、原画像毎にユーザの主観品質評価特性が異なるものとなることを考慮するからである。
【００７５】
続いて、ステップＳ３４で、評価実験結果データベース１５から、各被験者の基準画像に対してのユーザ主観品質値を読み込む。
【００７６】
例えば、image1、image2と、image3という復号画像を基準画像として設定した場合には、図９に示すように、評価実験結果データベース１５から、これらの基準画像に対してのユーザ主観品質値を読み込むのである。
【００７７】
続いて、ステップＳ３５で、読み込んだユーザ主観品質値を使ってクラスタ分析を行うことで、被験者を所定の個数のクラスタに分類する。
【００７８】
被験者のユーザ主観品質値を使うと、被験者と被験者との間のユークリッド距離を定義できる。これから、複数の個体がある場合に、個体間のユークリッド距離に基づいてそれらの個体をクラスタに分類するクラスタ分析の手法を用いることができるので、このステップＳ３５では、読み込んだユーザ主観品質値を使ってクラスタ分析を行うことで、被験者を所定の個数のクラスタに分類するのである。
【００７９】
このステップＳ３５の処理に従って、図１０に示すように、被験者を例えば３個のクラスタに分類することができる。
【００８０】
続いて、ステップＳ３６で、Ｎ個のクラスタに対して、１又は０で表現される（Ｎ−１）個のダミー変数を割り当てて、分類した各クラスタの番号をこのダミー変数に変換する。
【００８１】
例えば、図１１に示すように、クラスタ番号の１に対して、（Ｃ１＝０，Ｃ２＝０）というダミー変数を割り当て、クラスタ番号の２に対して、（Ｃ１＝０，Ｃ２＝１）というダミー変数を割り当て、クラスタ番号の３に対して、（Ｃ１＝１，Ｃ２＝０）というダミー変数を割り当て、分類した各クラスタの番号をこのダミー変数に変換するのである。
【００８２】
続いて、ステップＳ３７で、各クラスタ毎に、基準画像に対しての主観品質値の重心を算出して、その算出した重心情報をクラスタ重心記憶部１８に格納する。
【００８３】
例えば、図１２に示すように、クラスタ番号１のクラスタについては、image1という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値と、image2という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値と、image3という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値とを算出することで（2.666667,2,2.666667)という重心を算出し、クラスタ番号２のクラスタについては、image1という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値と、image2という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値と、image3という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値とを算出することで（3.7,2.8,3.5)という重心を算出し、クラスタ番号３のクラスタについては、image1という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値と、image2という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値と、image3という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値とを算出することで（4.5,4,4.375)という重心を算出して、その算出した重心情報をクラスタ重心記憶部１８に格納するのである。
【００８４】
ここで、図１２に示すように、この重心の大きさから、クラスタ番号１のクラスタに属する被験者は画像品質に対して厳しいとか、クラスタ番号２のクラスタに属する被験者は画像品質に対して普通であるとか、クラスタ番号３のクラスタに属する被験者は画像品質に対して甘いというような画像品質に対してのレベルを特定することができる。
【００８５】
続いて、ステップＳ３８で、ステップＳ３６で得たダミー変数と復号画像作成時の符号化・復号パラメータ（ベース量子化パラメータ値，ＦＧＳプレーン数）とを説明変数とし、基準画像に対してのユーザ主観品質値を目的変数とした線形または非線形の多重回帰分析を行うことで主観品質推定式を導出して、その主観品質推定式の情報を主観品質推定式記憶部１９に格納して、処理を終了する。
【００８６】
このステップＳ３８の処理に従って、ＧＰをユーザ主観品質値、ＱＰをベース量子化パラメータ値、ＦＰを復号対象のＦＧＳプレーン数、Ｃ１，Ｃ２をダミー変数と表すならば、例えば、
ＧＰ＝３．５−０．１×ＱＰ＋０．５×ＦＰ＋０．５×Ｃ１＋０．２×Ｃ２
というような主観品質推定式を導出することになる。
【００８７】
主観品質推定式導出部１６は、このようにして導出した主観品質推定式をそのまま主観品質推定式記憶部１９に格納することもあるが、最低画像品質ＢＧＰを定義して、
ＧＰ＝ＢＧＰ＋ＦＧＰ ・・・式（１）
ＢＧＰ＝３．５−０．１×ＱＰ ・・・式（２）
ＦＧＰ＝０．５×ＦＰ＋０．５×Ｃ１＋０．２×Ｃ２ ・・・式（３）
というように変形して主観品質推定式記憶部１９に格納することもある。
【００８８】
このようなクラスタ分類を行う場合、従来技術では、クラスタ毎に主観品質推定式などのような式を導出するようにしている。例えば、クラスタが３つある場合には３つの主観品質推定式などのような式を導出するようにしている。
【００８９】
しかしながら、このような方法を用いていると、ユーザの主観品質評価を推定する場合に、ユーザを統一的に取り扱えないことになる。
【００９０】
そこで、主観品質推定式導出部１６は、クラスタをダミー変数化することで、各クラスタに属するユーザを統一的に扱える主観品質推定式を多重回帰分析により導出するようにしている。
【００９１】
この構成に従って、本発明によれば、例えば、クラスタが３つある場合に、これまでのクラスタ分類の技術からすると主観品質推定式が３つ必要となるのに、それを１つにすることができるようになるのである。
【００９２】
また、クラスタ分類を行う場合、一般的に、分類指標をどうするかが問題である。性別、年齢などのユーザ属性を用いたクラスタ分類では、必ずしも、各ユーザの画像品質の評価傾向を反映していないという問題がある。
【００９３】
そこで、主観品質推定式導出部１６は、ユーザの画像品質評価傾向を反映した主観品質推定式を導出するために、標準偏差の大きな復号画像を基準画像として選択することで、より画像品質評価に影響のある基準画像を用いたクラスタ分類を行うようにしている。
【００９４】
この構成に従って、本発明によれば、ユーザの評価傾向に応じた主観品質推定式を導出することができるようになるのである。
【００９５】
次に、図５の処理フローに従って、パラメータ決定部２０の実行する処理について説明する。
【００９６】
パラメータ決定部２０は、被験者以外のユーザの操作する端末４-iを介して、ユーザの要求するユーザ主観品質値を実現するパラメータの決定要求があると、図５の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ４０で、基準画像ＩＤ記憶部１７を参照することで基準画像がどれであるのかを取得し、復号画像データベース１３からそれらの基準画像を読み込んで、それらの基準画像を端末装置４-iを介してユーザに提示して、その基準画像に対してのユーザ主観品質値を取得する。主観品質評価実験実行部１４の取得した例えば５段階評価の値で示されるユーザ主観品質値を取得するのである。
【００９７】
続いて、ステップＳ４１で、取得したユーザ主観品質値とクラスタ重心記憶部１８に記憶される各クラスタの重心との間のユークリッド距離を算出して、そのユークリッド距離が最小となるクラスタを特定することで、ユーザの属するクラスタを特定する。
【００９８】
続いて、ステップＳ４２で、特定したクラスタの番号をダミー変数に変換する。前述したように、クラスタ番号が１である場合には、（Ｃ１＝０，Ｃ２＝０）というダミー変数に変換し、クラスタ番号が２である場合には、（Ｃ１＝０，Ｃ２＝１）というダミー変数に変換し、クラスタ番号が３である場合には、（Ｃ１＝１，Ｃ２＝０）というダミー変数に変換するのである。
【００９９】
続いて、ステップＳ４３で、ユーザの要求するユーザ主観品質値を取得する。端末４-iを介して、ユーザの要求するユーザ主観品質値を取得するのである。
【０１００】
続いて、ステップＳ４４で、主観品質推定式記憶部１９から主観品質推定式を得て、その主観品質推定式に対して、変換したダミー変数と取得したユーザの要求するユーザ主観品質値とを代入することで、ユーザの要求するユーザ主観品質値を実現する符号化・復号パラメータを決定して、処理を終了する。
【０１０１】
例えば、
ＧＰ＝ＢＧＰ＋ＦＧＰ ・・・式（１）
ＢＧＰ＝３．５−０．１×ＱＰ ・・・式（２）
ＦＧＰ＝０．５×ＦＰ＋０．５×Ｃ１＋０．２×Ｃ２ ・・・式（３）
という主観品質推定式が決定されている場合に、最低画像品質をＢＧＰ＝３とした場合には、式（２）に従ってＱＰ＝５を得る。この場合に、画像品質評価に対して「厳しい」クラスタ（Ｃ１＝０，Ｃ２＝０）に属するユーザがＧＰ＝４を要求した場合には、式（１）に従ってＦＰ＝２を決定する。すなわち、画像品質評価に対して「厳しい」クラスタに属するユーザの要求するユーザ主観品質値を実現するために、ＦＧＳプレーン数として２を決定するのである。
【０１０２】
また、画像品質評価に対して「甘い」クラスタ（Ｃ１＝１，Ｃ２＝０）に属するユーザがＧＰ＝４を要求した場合には、式（１）に従ってＦＰ＝１を決定する。すなわち、画像品質評価に対して「甘い」クラスタに属するユーザの要求するユーザ主観品質値を実現するために、ＦＧＳプレーン数として１を決定するのである。
【０１０３】
このことから分かるように、本発明の主観品質推定式導出装置１によれば、サービス提供可能な最低画像品質と各ユーザが要求するユーザ主観品質値とを指定するだけで、ベース量子化パラメータＱＰとユーザの違いを考慮したＦＧＳプレーン数ＦＰとを決定することができるようになる。
【０１０４】
図１３に、以上に説明した本発明の主観品質推定式導出装置１の実行する処理についての処理フローを図示する。
【０１０５】
すなわち、本発明の主観品質推定式導出装置１は、図１３の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ５０で、符号化・復号パラメータを変更しながら原画像を符号化し復号することで、主観品質評価実験に用いる復号画像を生成する。
【０１０６】
続いて、ステップＳ５１で、被験者に対して、生成した復号画像を用いて主観品質評価実験を行い、復号画像に対してのユーザ主観品質値を取得する。
【０１０７】
続いて、ステップＳ５２で、各復号画像毎にユーザ主観品質値の標準偏差を算出し、それに基づいて、各原画像毎に標準偏差の大きさの順番に従って所定個数の復号画像を選択することで基準画像を設定する。
【０１０８】
続いて、ステップＳ５３で、各被験者の示した基準画像に対してのユーザ主観品質値に基づいてクラスタ分析を行うことで、被験者を複数のクラスタに分類する。
【０１０９】
続いて、ステップＳ５４で、各クラスタ毎に、基準画像に対してのユーザ主観品質値の重心を算出する。
【０１１０】
続いて、ステップＳ５５で、分類した各クラスタの番号を１と０で表現されるダミー変数に変換する。
【０１１１】
続いて、ステップＳ５６で、ダミー変数と符号化・復号パラメータとを説明変数とし、基準画像に対してのユーザ主観品質値を目的変数とした多重回帰分析を行うことで主観品質推定式を導出する。
【０１１２】
続いて、ステップＳ５７で、ユーザの要求するユーザ主観品質値を実現する符号化・復号パラメータを決定処理に入って、被験者以外のユーザに対して、基準画像を用いて主観品質評価実験を行い、基準画像に対してのユーザ主観品質値を取得する。
【０１１３】
続いて、ステップＳ５８で、ユーザの示した基準画像に対してのユーザ主観品質値とクラスタ重心との間のユークリッド距離に基づいて、ユーザの属するクラスタを特定して、そのクラスタの番号をダミー変数に変換する。
【０１１４】
続いて、ステップＳ５９で、端末装置４-iを介して、ユーザの要求するユーザ主観品質値を取得する。
【０１１５】
最後に、ステップＳ６０で、導出した主観品質推定式と、ユーザの属するクラスタの番号についてのダミー変数と、ユーザの要求するユーザ主観品質値とに基づいて、ユーザの要求するユーザ主観品質値を実現する符号化・復号パラメータを決定して、処理を終了する。
【０１１６】
このようにして、本発明の主観品質推定式導出装置１によれば、被験者以外のユーザに対して、予め設定した基準画像に対してユーザ主観品質値を入力してもらうことで、そのユーザの要求する主観品質を実現する画像の符号化パラメータや復号パラメータを決定することができるようになる。
【０１１７】
図１３の処理フローでは、ステップＳ５７〜ステップＳ６０で、パラメータ決定部２０が動作することで説明したが、パラメータ決定部２０の代わりにユーザ主観品質値算出部２１が動作することもある。
【０１１８】
次に、図１４の処理フローに従って、ユーザ主観品質値算出部２１の実行する処理について説明する。
【０１１９】
ユーザ主観品質値算出部２１は、被験者以外のユーザの操作する端末４-iを介して、ユーザの示すユーザ主観品質値の推定要求があると、図１４の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ７０で、基準画像ＩＤ記憶部１７を参照することで基準画像がどれであるのかを取得し、復号画像データベース１３からそれらの基準画像を読み込んで、それらの基準画像を端末装置４-iを介してユーザに提示して、その基準画像に対してのユーザ主観品質値を取得する。主観品質評価実験実行部１４の取得した例えば５段階評価の値で示されるユーザ主観品質値を取得するのである。
【０１２０】
続いて、ステップＳ７１で、取得したユーザ主観品質値とクラスタ重心記憶部１８に記憶される各クラスタの重心との間のユークリッド距離を算出して、そのユークリッド距離が最小となるクラスタを特定することで、ユーザの属するクラスタを特定する。
【０１２１】
続いて、ステップＳ７２で、特定したクラスタの番号をダミー変数に変換する。前述したように、クラスタ番号が１である場合には、（Ｃ１＝０，Ｃ２＝０）というダミー変数に変換し、クラスタ番号が２である場合には、（Ｃ１＝０，Ｃ２＝１）というダミー変数に変換し、クラスタ番号が３である場合には、（Ｃ１＝１，Ｃ２＝０）というダミー変数に変換するのである。
【０１２２】
続いて、ステップＳ７３で、入出力装置２を介して、画像通信サービスが現在用いている符号化・復号パラメータを取得する。
【０１２３】
続いて、ステップＳ７４で、主観品質推定式記憶部１９から主観品質推定式を得て、その主観品質推定式に対して、変換したダミー変数と取得した符号化・復号パラメータとを代入することで、ユーザの示すユーザ主観品質値を算出して、処理を終了する。
【０１２４】
例えば、
ＧＰ＝３．５−０．１×ＱＰ＋０．５×ＦＰ＋０．５×Ｃ１＋０．２×Ｃ２
というような主観品質推定式が得られている場合には、この主観品質推定式に対して、変換したダミー変数Ｃ１，Ｃ２と、取得した符号化・復号パラメータＱＰ，ＦＰとを代入することで、ユーザの示すユーザ主観品質値ＧＰを算出するのである。
【０１２５】
このようにして、本発明の主観品質推定式導出装置１によれば、被験者以外のユーザに対して、予め設定した基準画像に対してユーザ主観品質値を入力してもらうことで、そのユーザの示すユーザ主観品質値を算出することができるようになる。
【０１２６】
図示実施形態例に従って本発明を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、実施形態例では、生成した復号画像の中から基準画像を選択して、被験者以外のユーザから主観品質値を得る画像としてこの選択した基準画像を用いるという構成を採ることで、ユーザの負担を軽減するという構成を採ったが、基準画像を選択しないようにするという構成を採ることも可能である。
【０１２７】
また、実施形態例では、被験者以外のユーザから基準画像に対しての主観品質値を得て、それに基づいてユーザの属するクラスタを自動的に特定するという構成を採ったが、ユーザに対してどのようなクラスタに分類したのかということを示す情報（図１２に示すような特徴情報や重心情報）を提示するようにして、その中から自分が属すると考えるクラスタを選択させるようにするという構成を採ることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１２８】
【図１】本発明の主観品質推定式導出装置の装置構成図である。
【図２】復号画像生成部の実行する処理フローである。
【図３】主観品質評価実験実行部の実行する処理フローである。
【図４】主観品質推定式導出部の実行する処理フローである。
【図５】パラメータ決定部の実行する処理フローである。
【図６】復号画像データベースに格納される復号画像の説明図である。
【図７】評価実験結果データベースに格納される実験結果データの説明図である。
【図８】主観品質推定式導出部の算出する標準偏差の説明図である。
【図９】基準画像に対してのユーザ主観品質値の一例を示す図である。
【図１０】クラスタ分析による分類結果の一例を示す図である。
【図１１】ダミー変数の説明図である。
【図１２】クラスタの重心情報の説明図である。
【図１３】本発明の主観品質推定式導出装置の実行する処理フローである。
【図１４】ユーザ主観品質値算出部の実行する処理フローである。
【符号の説明】
【０１２９】
１ 主観品質推定式導出装置
２ 入出力装置
３ 端末装置
４ 端末装置
１０ 原画像データベース
１１ 復号画像生成部
１２ パラメータ変更情報記憶部
１３ 復号画像データベース
１４ 主観品質評価実験実行部
１５ 評価実験結果データベース
１６ 主観品質推定式導出部
１７ 基準画像ＩＤ記憶部
１８ クラスタ重心記憶部
１９ 主観品質推定式記憶部
２０ パラメータ決定部
２１ ユーザ主観品質値算出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像に対してのユーザの主観品質を推定する画像主観品質推定方法及びその装置と、その画像主観品質推定方法の実現に用いられる画像主観品質推定処理用プログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体とに関し、特に、ユーザの好みの違いに応じた主観品質を推定する画像主観品質推定方法及びその装置と、その画像主観品質推定方法の実現に用いられる画像主観品質推定処理用プログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体とに関する。
【背景技術】
【０００２】
映像メディアを用いた通信サービスの品質を高めていくためには、画像に対してのユーザの主観品質を推定する技術を構築していく必要がある。
【０００３】
このようなことを背景にして、従来技術では、ビットレートと画像特徴量とを用いて「主観値の平均（ＭＯＳ：Mean Opinion Score）」を推定する方法が検討されている（例えば、非特許文献１，２参照）。
【０００４】
この非特許文献１，２には、多くの主観評価実験による平均オピニオン評点（ＭＯＳ）を少数のパラメータを含む関数で近似して、原画像から得られる特徴量を用いて関数のパラメータを推定し、この推定した関数に対して指定されたビットレートを与えて、その最大点を求めることによって最適フレームレートを得るようにするという発明が記載されている。
【０００５】
また、他の従来技術として、下記の特許文献１には、端末間の双方向通信サービスに際する品質劣化の要因として、映像ビットレート、フレームレート、映像無効パケット率、音声無効パケット率、遅延時間を監視して、これらの品質劣化の要因に基づいて、ユーザが受ける品質に対する心理要因として美的感の因子得点Ｓ１と躍動感の因子得点Ｓ２とを推定して、この推定した因子得点Ｓ１，Ｓ２に基づいて総合的な品質の評価値ＭＯＳを算出するという発明が記載されており、この発明では、この実現にあたって、主観評価実験に基づいて、これらの因子得点Ｓ１，Ｓ２を求める算出式を導出するようにしている。
【非特許文献１】稲積, 吉田, 酒井, 堀田, 「ビットレート制限下における動画像通信のための最適フレームレート推定」, 信学論（Ｂ), vol.J85-B, no.7, pp.1130-1142, Jul.2002
【非特許文献２】宮田, 吉田, 「ＳＮＲに基づく動画像の主観画質推定」, 信学論（Ａ), vol.J88-A, no.11, pp.1292-1296, Nov.2005
【特許文献１】特開２００６−７４３３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術では、各ユーザの好みの違いに応じた画像の主観品質を推定することができないという問題があった。
【０００７】
前述した非特許文献１でも、その最終頁の「むすび」の欄で、今後の課題として、各ユーザごとの好みに応じて係数を調節するシステムを構築することが必要であると記載しているように、従来技術では、各ユーザの好みの違いに応じた画像の主観品質を推定することができないのである。
【０００８】
画像品質の良し悪しを判断するのは各ユーザであり、画像通信サービスを利用する実際のユーザは、必ずしも平均的なユーザとは限らないことから、「主観値の平均（ＭＯＳ）」の推定では主観品質の推定が十分に当たらないのである。
【０００９】
例えば、ＴＶ電話などの利用でみるならば、送受信される画像は人物画像が大部分となり、画像内容の違いによる主観値の差より、むしろユーザの違いによる主観値の差の方が大きい。つまり、ユーザの違いを考慮した主観値の推定が必要となる。
【００１０】
しかしながら、従来技術に従っていると、各ユーザの好みの違いに応じた画像の主観品質を推定することができないのである。
【００１１】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、画像に対してのユーザの主観品質を推定するときに、各ユーザの好みの違いに応じた主観品質を推定できるようにする新たな画像主観品質推定技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
この目的を達成するために、本発明の画像主観品質推定装置は、画像に対してのユーザの主観品質を推定することを実現するために、（１）複数の原画像を処理対象として、符号化及び／又は復号のパラメータを変えて処理対象の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成する生成手段と、（２）生成手段の生成した復号画像を被験者に提示し、それに対して示される主観品質値を入力することで、それらの復号画像に対しての被験者の主観品質値を入力して記憶手段に保持する実行手段と、（３）復号画像に対しての主観品質値（記憶手段から読み出す）に基づいて、それらの復号画像の中からユーザの主観品質の推定に用いる複数の基準画像を選択する選択手段と、（４）選択手段の選択した基準画像に対しての主観品質値（記憶手段から読み出す）に基づいて、被験者を複数のグループに分類する分類手段と、（５）基準画像に対しての主観品質値と、復号画像の生成の際に用いた符号化及び／又は復号のパラメータと、分類手段の分類したグループの識別子とに基づいて、主観品質値とパラメータ及びグループの識別子との間の関係式（ユーザの主観品質評価特性を示すもの）を導出する導出手段と、（６）被験者以外のユーザが分類手段の分類したグループのいずれに属するのかを判断する判断手段と、（７）判断手段の判断したグループの識別子と、システムで使用されているパラメータと、導出手段の導出した関係式とに基づいて、そのグループに属すると判断したユーザの示す主観品質値を算出する算出手段と、（８）判断手段の判断したグループの識別子と、そのグループに属すると判断したユーザの要求する主観品質値と、導出手段の導出した関係式とに基づいて、そのユーザの要求する主観品質値を実現するパラメータを決定する決定手段とを備えるように構成する。
【００１３】
この構成を採るときに、選択手段については備えないようにする構成を採ることがあり、この場合には、分類手段は、復号画像に対しての主観品質値に基づいて、被験者を複数のグループに分類するように処理し、導出手段は、復号画像に対しての主観品質値とパラメータ及びグループの識別子との間の関係式を導出するように処理することになる。
【００１４】
以上の各処理手段はコンピュータプログラムでも実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。
【００１５】
このように構成される本発明の画像主観品質推定装置では、複数の原画像を処理対象として、符号化のパラメータや復号のパラメータを変えて処理対象の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成して、それらの復号画像を被験者に提示し、それに対して示される主観品質値を入力することで、それらの復号画像に対しての被験者の主観品質値を入力する。
【００１６】
例えば、ＭＰＥＧ４のＦＧＳのような階層符号化方式を用いる場合には、画像品質を大きく変えることができることから、ベース量子化パラメータ値を変えて処理対象の原画像を符号化し、プレーン数を変えて復号することで復号画像を生成して、それらの復号画像を被験者に提示し、それに対して示される主観品質値を入力することで、それらの復号画像に対しての被験者の主観品質値を入力するのである。
【００１７】
続いて、入力した復号画像に対しての主観品質値に基づいて、それらの復号画像の中からユーザの主観品質の推定に用いる複数の基準画像を選択する。
【００１８】
このとき、復号画像毎に主観品質値のばらつきの大きさ（標準偏差など）を求めて、それに基づいて、復号画像の中から被験者の主観品質の評価が割れているものを選択することで基準画像を選択することがある。
【００１９】
また、各原画像についての復号画像の中から同一の数の復号画像を選択することで基準画像を選択することがあり、さらに、この選択にあたって、復号画像毎に主観品質値のばらつきの大きさ（標準偏差など）を求めて、それに基づいて、被験者の主観品質の評価が割れているものを選択することで基準画像を選択することがある。
【００２０】
続いて、選択した基準画像に対しての主観品質値に基づいて、被験者を複数のグループに分類する。
【００２１】
例えば、選択した基準画像に対しての主観品質値をクラスタ分析することで、被験者を複数のグループに分類するのである。
【００２２】
続いて、基準画像に対しての主観品質値と、基準画像の生成に用いた符号化及び／又は復号のパラメータと、分類したグループの識別子とに基づいて、主観品質値とパラメータ及びグループの識別子との間の関係式を導出する。
【００２３】
例えば、主観品質値を目的変数とし、パラメータ及びグループの識別子を説明変数とする線形又は非線形の多重回帰分析を行うことで、主観品質値とパラメータ及びグループの識別子との間の関係式を導出するのである。
【００２４】
このとき、グループの識別子として、Ｎ個のグループを１又は０で表現される（Ｎ−１）個のダミー変数で表したものを用いることがある。
【００２５】
このようにして、本発明の画像主観品質推定装置では、符号化や復号のパラメータを変えて複数の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成して、それらの復号画像に対しての被験者の主観品質値を取得すると、それらの主観品質値に基づいて、それらの復号画像の中から複数の基準画像を選択して、それらの基準画像に対しての主観品質値に基づいて、被験者を複数のグループに分類して、主観品質値とパラメータ及びグループの識別子との間の関係式を導出するのである。
【００２６】
このようにして関係式を導出した後に、被験者以外のユーザの示す主観品質値の推定要求があると、そのユーザがどのグループに属するのかを判断する。
【００２７】
例えば、ユーザに対して、各グループの示す主観品質レベルの一覧を提示し、その一覧の中から選択される主観品質レベルの指すグループを特定することで、ユーザがどのグループに属するのかを判断したり、この判断方法では客観性に欠けることがあるので、それを避けるために、ユーザから基準画像に対しての主観品質値を得て、そのユーザの示した主観品質値と、各グループ毎に求められるそのグループに属する被験者の示した基準画像に対しての主観品質値の重心との間の距離を求めて、それに基づいてユーザがどのグループに属するのかを判断する。
【００２８】
続いて、ユーザの属するグループの識別子と、システムで使用されている符号化や復号のパラメータと、先の処理で求めた関係式とに基づいて、ユーザの示す主観品質値を算出する。
【００２９】
また、このようにして関係式を導出した後に、被験者以外のユーザの要求する主観品質値を実現するパラメータの決定要求があると、そのユーザがどのグループに属するのかを判断する。
【００３０】
例えば、ユーザに対して、各グループの示す主観品質レベルの一覧を提示し、その一覧の中から選択される主観品質レベルの指すグループを特定することで、ユーザがどのグループに属するのかを判断したり、この判断方法では客観性に欠けることがあるので、それを避けるために、ユーザから基準画像に対しての主観品質値を得て、そのユーザの示した主観品質値と、各グループ毎に求められるそのグループに属する被験者の示した基準画像に対しての主観品質値の重心との間の距離を求めて、それに基づいてユーザがどのグループに属するのかを判断する。
【００３１】
続いて、ユーザの属するグループの識別子と、ユーザの要求する主観品質値と、先の処理で求めた関係式とに基づいて、ユーザの要求する主観品質値を実現するパラメータを決定する。
【００３２】
このようにして、本発明の画像主観品質推定装置では、被験者の示した基準画像に対しての主観品質値に基づいて、主観品質値とパラメータ及びグループの識別子との間の関係式を導出した後に、被験者以外のユーザの示す主観品質値の推定要求があると、そのユーザがどのグループに属するのかを判断して、そのグループの識別子とシステムで使用されている符号化や復号のパラメータとをその関係式に代入することで、ユーザの示す主観品質値を算出するのである。
【００３３】
そして、被験者以外のユーザの要求する主観品質値を実現するパラメータの決定要求があると、そのユーザがどのグループに属するのかを判断して、そのグループの識別子とユーザの要求する主観品質値とをその関係式に代入することで、ユーザの要求する主観品質値を実現するパラメータを決定するのである。
【００３４】
例えば、画像符号化方式としてＭＰＥＧ４のＦＧＳのような階層符号化方式を用いる場合には、その関係式に従って、画像通信サービスの最低主観品質からベース量子化パラメータ値を決定したり、ユーザの属するグループ属性により復号対象のＦＧＳプレーン数を決定することで、ユーザの要求する主観品質を実現する符号化パラメータや復号パラメータを決定するのである。
【００３５】
この構成に従って、本発明の画像主観品質推定装置によれば、画像に対してのユーザの主観品質を推定するときに、各ユーザの好みの違いに応じた主観品質を推定することができるようになるとともに、ユーザの要求する主観品質を実現する符号化パラメータや復号パラメータを決定することができるようになる。
【００３６】
ここで、多数の復号画像の中から基準画像を選択するようにしているのは、被験者以外のユーザがどのグループに属するのかを判断する場合に、そのユーザに対して、少ない数の基準画像を提示して主観品質値を入力させるようにすればよいからである。また、基準画像の選択にあたって、復号画像の中から被験者の主観品質の評価が割れているものを選択するようにしているのは、ユーザの好みを精度よく分類できるようにするためである。
【発明の効果】
【００３７】
本発明によれば、画像通信サービスで用いられる画像を主観評価してもらうことで、各ユーザの違いを考慮した画像の主観品質を推定することができるようになる。
【００３８】
このとき、画像通信サービスを代表する基準画像を主観評価してもらうようにすることで、ユーザの負担を軽くすることを実現しつつ、各ユーザの違いを考慮した画像の主観品質を推定することができるようになる。
【００３９】
そして、本発明によれば、ユーザの要求する主観品質を実現する画像の符号化パラメータや復号パラメータを決定することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。
【００４１】
以下では、ＭＰＥＧ４のＦＧＳ符号化・復号器を具体例にしてデータ及び図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。ここで、ＭＰＥＧ４のＦＧＳ符号化・復号器については、下記の文献で紹介されている。また、以下では、全ユーザの主観品質値の平均を示すＭＯＳとの違いを明らかにするために、各ユーザにおける画像に対しての主観品質値をユーザ主観品質値と表現する。
【００４２】
文献：W. Li, "Overview of Fine Granularity Scalability in MPEG-4 Video Stand ard," IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol.11, no.3, pp.301- 317, Mar.2001.
図１に、画像に対してのユーザの主観品質の推定に用いられる主観品質推定式を導出する処理を行う本発明の主観品質推定式導出装置１の装置構成の一例を図示する。
【００４３】
この図に示すように、本発明の主観品質推定式導出装置１は、オペレータとの間のインタフェースとなる入出力装置２を備えるとともに、原画像データベース１０と、復号画像生成部１１と、パラメータ変更情報記憶部１２と、復号画像データベース１３と、主観品質評価実験実行部１４と、評価実験結果データベース１５と、主観品質推定式導出部１６と、基準画像ＩＤ記憶部１７と、クラスタ重心記憶部１８と、主観品質推定式記憶部１９と、パラメータ決定部２０と、ユーザ主観品質値算出部２１とを備える。
【００４４】
ここで、図中に示す３-i（ｉ＝１〜ｎ）は被験者の操作する端末装置で、４-i（ｉ＝１〜ｍ）は被験者以外のユーザの操作する端末装置であり、ネットワークなどを介して本発明の主観品質推定式導出装置１に接続されることになる。
【００４５】
この原画像データベース１０は、処理対象となる複数の原画像を格納する。この実施形態例では、Ａ、Ｂ、Ｃという３枚の原画像を格納していることを想定している。
【００４６】
復号画像生成部１１は、ＭＰＥＧ４のＦＧＳの画像符号化方式で規定されるベース量子化パラメータ値とＦＧＳプレーン数とを変えて、原画像データベース１０に格納される原画像を符号化し復号することで復号画像を生成して、復号画像データベース１３に格納する。
【００４７】
ここで、ＦＧＳプレーン数とは、動画像の各フレームにおけるＦＧＳレイヤ符号化対象のＤＣＴ係数を２進数で表現したときの最上位プレーンから数えた復号対象のプレーン数である。例えば、１というＦＧＳプレーン数は動画像の各フレームの最上位プレーンのみを復号することを意味する。また、ＦＧＳプレーン数が４と設定された場合に、該当の復号対象フレームにおいて復号対象プレーンが３プレーンまでしか存在しない場合には３プレーンまでが復号対象となる。
【００４８】
パラメータ変更情報記憶部１２は、復号画像生成部１１で変更することになるベース量子化パラメータ値及びＦＧＳプレーン数がどのような値であるのかということについて記憶する。復号画像生成部１１は、このパラメータ変更情報記憶部１２の記憶する値に従って、ベース量子化パラメータ値とＦＧＳプレーン数とを変えて、原画像データベース１０に格納される原画像を符号化し復号することで復号画像を生成することになる。
【００４９】
主観品質評価実験実行部１４は、復号画像データベース１３に格納される復号画像を被験者に提示し、それに対して示されるユーザ主観品質値を入力することで、それらの復号画像に対しての被験者のユーザ主観品質値を入力して、評価実験結果データベース１５に格納する。
【００５０】
主観品質推定式導出部１６は、評価実験結果データベース１５に格納されるユーザ主観品質値に基づいて、主観品質評価実験実行部１４の実験対象となった復号画像の中から複数の基準画像を選択して、そのＩＤ情報を基準画像ＩＤ記憶部１７に記憶してから、それらの基準画像に対してのユーザ主観品質値に基づいて、被験者を複数のクラスタに分類し、各クラスタ毎にユーザ主観品質値の重心を求めて、その重心情報をクラスタ重心記憶部１８に格納するとともに、ユーザ主観品質値と復号画像生成部１１の変更した符号化・復号パラメータと分類したクラスタの識別子との間の関係式として定義される主観品質推定式（ユーザの主観品質評価特性を示すもの）を導出して、その主観品質推定式の情報を主観品質推定式記憶部１９に格納する。
【００５１】
パラメータ決定部２０は、被験者以外のユーザの要求するユーザ主観品質値を実現するパラメータの決定要求があると、そのユーザから基準画像に対してのユーザ主観品質値を得て、そのユーザの示したユーザ主観品質値とクラスタの重心情報とに基づいて、そのユーザがどのクラスタに属するのかを特定して、その特定したクラスタの識別子とユーザの要求するユーザ主観品質値と主観品質推定式とに基づいて、そのユーザの要求するユーザ主観品質値を実現する符号化・復号パラメータを決定する。
【００５２】
ユーザ主観品質値算出部２１は、被験者以外のユーザの示すユーザ主観品質値の推定要求があると、そのユーザから基準画像に対してのユーザ主観品質値を得て、そのユーザの示したユーザ主観品質値とクラスタの重心情報とに基づいて、そのユーザがどのクラスタに属するのかを特定して、その特定したクラスタの識別子とシステムで使用されている符号化・復号パラメータと主観品質推定式とに基づいて、そのユーザの示すユーザ主観品質値を算出する。
【００５３】
図２に、復号画像生成部１１の実行する処理フローの一例を図示し、図３に、主観品質評価実験実行部１４の実行する処理フローの一例を図示し、図４に、主観品質推定式導出部１６の実行する処理フローの一例を図示し、図５に、パラメータ決定部２０の実行する処理フローの一例を図示する。
【００５４】
次に、これらの処理フローに従って、このように構成される本発明の主観品質推定式導出装置１の実行する処理について説明する。先ず最初に、図２の処理フローに従って、復号画像生成部１１の実行する処理について説明する。
【００５５】
復号画像生成部１１は、復号画像の生成要求に応答して起動されると、図２の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ１０で、原画像データベース１０に格納されている原画像の中から、未処理の原画像を１つ選択して読み込む。
【００５６】
続いて、ステップＳ１１で、パラメータ変更情報記憶部１２の記憶情報に従って定義されている符号化・復号パラメータ値（ベース量子化パラメータ値，ＦＧＳプレーン数）の中から未処理のものを１つ選択することで、使用する符号化・復号パラメータ値を設定する。
【００５７】
続いて、ステップＳ１２で、選択した原画像を設定した符号化・復号パラメータ値に従って符号化し復号することで復号画像を生成して、復号画像データベース１３に格納し、続くステップＳ１３で、全ての符号化・復号パラメータ値を設定したのか否かを判断する。
【００５８】
このステップＳ１３の判断処理に従って、全ての符号化・復号パラメータ値を設定していないことを判断するときには、ステップＳ１１の処理に戻り、一方、全ての符号化・復号パラメータ値を設定したことを判断するときには、ステップＳ１４に進んで、全ての原画像を選択したのか否かを判断する。
【００５９】
そして、このステップＳ１４の判断処理に従って、全ての原画像を選択していないことを判断するときには、ステップＳ１０の処理に戻り、一方、全ての原画像を選択したことを判断するときには、処理を終了する。
【００６０】
このようにして、復号画像生成部１１の処理に従って、復号画像データベース１３には、図６に示すように、原画像Ａについてベース量子化パラメータ値とＦＧＳプレーン数とを変えることで生成された複数の復号画像と、原画像Ｂについてベース量子化パラメータ値とＦＧＳプレーン数とを変えることで生成された複数の復号画像と、原画像Ｃについてベース量子化パラメータ値とＦＧＳプレーン数とを変えることで生成された複数の復号画像とが格納されることになる。
【００６１】
次に、図３の処理フローに従って、主観品質評価実験実行部１４の実行する処理について説明する。
【００６２】
主観品質評価実験実行部１４は、主観品質評価実験の実行要求に応答して起動されると、図３の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ２０で、予め選ばれている被験者の中から、主観品質評価実験を行っていない被験者を一人選択する。
【００６３】
続いて、ステップＳ２１で、復号画像データベース１３に格納されている復号画像の中から、未処理の復号画像を１つ選択して読み込む。続いて、ステップＳ２２で、選択した復号画像を端末装置３-iを介して選択した被験者に提示して、その復号画像に対してのユーザ主観品質値を取得する。例えば５段階評価の値で示されるユーザ主観品質値を取得するのである。
【００６４】
続いて、ステップＳ２３で、取得したユーザ主観品質値を評価実験結果データベース１５に格納し、続くステップＳ２４で、全ての復号画像を選択したのか否かを判断する。
【００６５】
このステップＳ２４の判断処理に従って、全ての復号画像を選択していないことを判断するときには、ステップＳ２１の処理に戻り、一方、全ての復号画像を選択したことを判断するときには、ステップＳ２５に進んで、全ての被験者を選択したのか否かを判断する。
【００６６】
そして、このステップＳ２５の判断処理に従って、全ての被験者を選択していないことを判断するときには、ステップＳ２０の処理に戻り、一方、全ての被験者を選択したことを判断するときには、処理を終了する。
【００６７】
このようにして、主観品質評価実験実行部１４の処理に従って、評価実験結果データベース１５には、図７に示すように、各被験者が各復号画像に対してどのようなユーザ主観品質値を示したのかという情報が格納されることになる。
【００６８】
次に、図４の処理フローに従って、主観品質推定式導出部１６の実行する処理について説明する。
【００６９】
主観品質推定式導出部１６は、主観品質推定式の導出要求に応答して起動されると、図４の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ３０で、未処理の復号画像を１つ選択して、評価実験結果データベース１５から、その選択した復号画像に対しての各被験者のユーザ主観品質値を読み込む。
【００７０】
続いて、ステップＳ３１で、読み込んだユーザ主観品質値の標準偏差を算出し、続くステップＳ３２で、全ての復号画像を選択したのか否かを判断して、全ての復号画像を選択していないことを判断するときには、ステップＳ３０の処理に戻る。
【００７１】
このようにして、ステップＳ３０〜ステップＳ３２の処理を繰り返していくことで、図８に示すように、各復号画像について標準偏差を算出することになる。
【００７２】
続いて、ステップＳ３３で、各原画像毎に、標準偏差の大きさの順番に従って所定の個数の復号画像を選択することで基準画像を設定して、その設定した基準画像のＩＤ情報を基準画像ＩＤ記憶部１７に格納する。
【００７３】
例えば、各原画像毎に１個の復号画像を選択する場合には、図８に示す標準偏差に従って、image1という原画像Ａについての復号画像と、image2という原画像Ｂについての復号画像と、image3という原画像Ｃについての復号画像とを基準画像として設定して、そのＩＤ情報を基準画像ＩＤ記憶部１７に格納するのである。
【００７４】
ここで、標準偏差の大きな復号画像を選択して基準画像とするのは、それらの復号画像に対してユーザの主観品質評価が分かれているからであり、これから、そのような復号画像を基準画像として選択すると、ユーザの主観品質評価特性を明瞭な形で導出することができるようになるからである。また、各原画像についての復号画像の中から基準画像を選択するのは、原画像毎にユーザの主観品質評価特性が異なるものとなることを考慮するからである。
【００７５】
続いて、ステップＳ３４で、評価実験結果データベース１５から、各被験者の基準画像に対してのユーザ主観品質値を読み込む。
【００７６】
例えば、image1、image2と、image3という復号画像を基準画像として設定した場合には、図９に示すように、評価実験結果データベース１５から、これらの基準画像に対してのユーザ主観品質値を読み込むのである。
【００７７】
続いて、ステップＳ３５で、読み込んだユーザ主観品質値を使ってクラスタ分析を行うことで、被験者を所定の個数のクラスタに分類する。
【００７８】
被験者のユーザ主観品質値を使うと、被験者と被験者との間のユークリッド距離を定義できる。これから、複数の個体がある場合に、個体間のユークリッド距離に基づいてそれらの個体をクラスタに分類するクラスタ分析の手法を用いることができるので、このステップＳ３５では、読み込んだユーザ主観品質値を使ってクラスタ分析を行うことで、被験者を所定の個数のクラスタに分類するのである。
【００７９】
このステップＳ３５の処理に従って、図１０に示すように、被験者を例えば３個のクラスタに分類することができる。
【００８０】
続いて、ステップＳ３６で、Ｎ個のクラスタに対して、１又は０で表現される（Ｎ−１）個のダミー変数を割り当てて、分類した各クラスタの番号をこのダミー変数に変換する。
【００８１】
例えば、図１１に示すように、クラスタ番号の１に対して、（Ｃ１＝０，Ｃ２＝０）というダミー変数を割り当て、クラスタ番号の２に対して、（Ｃ１＝０，Ｃ２＝１）というダミー変数を割り当て、クラスタ番号の３に対して、（Ｃ１＝１，Ｃ２＝０）というダミー変数を割り当て、分類した各クラスタの番号をこのダミー変数に変換するのである。
【００８２】
続いて、ステップＳ３７で、各クラスタ毎に、基準画像に対しての主観品質値の重心を算出して、その算出した重心情報をクラスタ重心記憶部１８に格納する。
【００８３】
例えば、図１２に示すように、クラスタ番号１のクラスタについては、image1という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値と、image2という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値と、image3という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値とを算出することで（2.666667,2,2.666667)という重心を算出し、クラスタ番号２のクラスタについては、image1という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値と、image2という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値と、image3という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値とを算出することで（3.7,2.8,3.5)という重心を算出し、クラスタ番号３のクラスタについては、image1という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値と、image2という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値と、image3という基準画像に対してのユーザ主観品質値の平均値とを算出することで（4.5,4,4.375)という重心を算出して、その算出した重心情報をクラスタ重心記憶部１８に格納するのである。
【００８４】
ここで、図１２に示すように、この重心の大きさから、クラスタ番号１のクラスタに属する被験者は画像品質に対して厳しいとか、クラスタ番号２のクラスタに属する被験者は画像品質に対して普通であるとか、クラスタ番号３のクラスタに属する被験者は画像品質に対して甘いというような画像品質に対してのレベルを特定することができる。
【００８５】
続いて、ステップＳ３８で、ステップＳ３６で得たダミー変数と復号画像作成時の符号化・復号パラメータ（ベース量子化パラメータ値，ＦＧＳプレーン数）とを説明変数とし、基準画像に対してのユーザ主観品質値を目的変数とした線形または非線形の多重回帰分析を行うことで主観品質推定式を導出して、その主観品質推定式の情報を主観品質推定式記憶部１９に格納して、処理を終了する。
【００８６】
このステップＳ３８の処理に従って、ＧＰをユーザ主観品質値、ＱＰをベース量子化パラメータ値、ＦＰを復号対象のＦＧＳプレーン数、Ｃ１，Ｃ２をダミー変数と表すならば、例えば、
ＧＰ＝３．５−０．１×ＱＰ＋０．５×ＦＰ＋０．５×Ｃ１＋０．２×Ｃ２
というような主観品質推定式を導出することになる。
【００８７】
主観品質推定式導出部１６は、このようにして導出した主観品質推定式をそのまま主観品質推定式記憶部１９に格納することもあるが、最低画像品質ＢＧＰを定義して、
ＧＰ＝ＢＧＰ＋ＦＧＰ ・・・式（１）
ＢＧＰ＝３．５−０．１×ＱＰ ・・・式（２）
ＦＧＰ＝０．５×ＦＰ＋０．５×Ｃ１＋０．２×Ｃ２ ・・・式（３）
というように変形して主観品質推定式記憶部１９に格納することもある。
【００８８】
このようなクラスタ分類を行う場合、従来技術では、クラスタ毎に主観品質推定式などのような式を導出するようにしている。例えば、クラスタが３つある場合には３つの主観品質推定式などのような式を導出するようにしている。
【００８９】
しかしながら、このような方法を用いていると、ユーザの主観品質評価を推定する場合に、ユーザを統一的に取り扱えないことになる。
【００９０】
そこで、主観品質推定式導出部１６は、クラスタをダミー変数化することで、各クラスタに属するユーザを統一的に扱える主観品質推定式を多重回帰分析により導出するようにしている。
【００９１】
この構成に従って、本発明によれば、例えば、クラスタが３つある場合に、これまでのクラスタ分類の技術からすると主観品質推定式が３つ必要となるのに、それを１つにすることができるようになるのである。
【００９２】
また、クラスタ分類を行う場合、一般的に、分類指標をどうするかが問題である。性別、年齢などのユーザ属性を用いたクラスタ分類では、必ずしも、各ユーザの画像品質の評価傾向を反映していないという問題がある。
【００９３】
そこで、主観品質推定式導出部１６は、ユーザの画像品質評価傾向を反映した主観品質推定式を導出するために、標準偏差の大きな復号画像を基準画像として選択することで、より画像品質評価に影響のある基準画像を用いたクラスタ分類を行うようにしている。
【００９４】
この構成に従って、本発明によれば、ユーザの評価傾向に応じた主観品質推定式を導出することができるようになるのである。
【００９５】
次に、図５の処理フローに従って、パラメータ決定部２０の実行する処理について説明する。
【００９６】
パラメータ決定部２０は、被験者以外のユーザの操作する端末４-iを介して、ユーザの要求するユーザ主観品質値を実現するパラメータの決定要求があると、図５の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ４０で、基準画像ＩＤ記憶部１７を参照することで基準画像がどれであるのかを取得し、復号画像データベース１３からそれらの基準画像を読み込んで、それらの基準画像を端末装置４-iを介してユーザに提示して、その基準画像に対してのユーザ主観品質値を取得する。主観品質評価実験実行部１４の取得した例えば５段階評価の値で示されるユーザ主観品質値を取得するのである。
【００９７】
続いて、ステップＳ４１で、取得したユーザ主観品質値とクラスタ重心記憶部１８に記憶される各クラスタの重心との間のユークリッド距離を算出して、そのユークリッド距離が最小となるクラスタを特定することで、ユーザの属するクラスタを特定する。
【００９８】
続いて、ステップＳ４２で、特定したクラスタの番号をダミー変数に変換する。前述したように、クラスタ番号が１である場合には、（Ｃ１＝０，Ｃ２＝０）というダミー変数に変換し、クラスタ番号が２である場合には、（Ｃ１＝０，Ｃ２＝１）というダミー変数に変換し、クラスタ番号が３である場合には、（Ｃ１＝１，Ｃ２＝０）というダミー変数に変換するのである。
【００９９】
続いて、ステップＳ４３で、ユーザの要求するユーザ主観品質値を取得する。端末４-iを介して、ユーザの要求するユーザ主観品質値を取得するのである。
【０１００】
続いて、ステップＳ４４で、主観品質推定式記憶部１９から主観品質推定式を得て、その主観品質推定式に対して、変換したダミー変数と取得したユーザの要求するユーザ主観品質値とを代入することで、ユーザの要求するユーザ主観品質値を実現する符号化・復号パラメータを決定して、処理を終了する。
【０１０１】
例えば、
ＧＰ＝ＢＧＰ＋ＦＧＰ ・・・式（１）
ＢＧＰ＝３．５−０．１×ＱＰ ・・・式（２）
ＦＧＰ＝０．５×ＦＰ＋０．５×Ｃ１＋０．２×Ｃ２ ・・・式（３）
という主観品質推定式が決定されている場合に、最低画像品質をＢＧＰ＝３とした場合には、式（２）に従ってＱＰ＝５を得る。この場合に、画像品質評価に対して「厳しい」クラスタ（Ｃ１＝０，Ｃ２＝０）に属するユーザがＧＰ＝４を要求した場合には、式（１）に従ってＦＰ＝２を決定する。すなわち、画像品質評価に対して「厳しい」クラスタに属するユーザの要求するユーザ主観品質値を実現するために、ＦＧＳプレーン数として２を決定するのである。
【０１０２】
また、画像品質評価に対して「甘い」クラスタ（Ｃ１＝１，Ｃ２＝０）に属するユーザがＧＰ＝４を要求した場合には、式（１）に従ってＦＰ＝１を決定する。すなわち、画像品質評価に対して「甘い」クラスタに属するユーザの要求するユーザ主観品質値を実現するために、ＦＧＳプレーン数として１を決定するのである。
【０１０３】
このことから分かるように、本発明の主観品質推定式導出装置１によれば、サービス提供可能な最低画像品質と各ユーザが要求するユーザ主観品質値とを指定するだけで、ベース量子化パラメータＱＰとユーザの違いを考慮したＦＧＳプレーン数ＦＰとを決定することができるようになる。
【０１０４】
図１３に、以上に説明した本発明の主観品質推定式導出装置１の実行する処理についての処理フローを図示する。
【０１０５】
すなわち、本発明の主観品質推定式導出装置１は、図１３の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ５０で、符号化・復号パラメータを変更しながら原画像を符号化し復号することで、主観品質評価実験に用いる復号画像を生成する。
【０１０６】
続いて、ステップＳ５１で、被験者に対して、生成した復号画像を用いて主観品質評価実験を行い、復号画像に対してのユーザ主観品質値を取得する。
【０１０７】
続いて、ステップＳ５２で、各復号画像毎にユーザ主観品質値の標準偏差を算出し、それに基づいて、各原画像毎に標準偏差の大きさの順番に従って所定個数の復号画像を選択することで基準画像を設定する。
【０１０８】
続いて、ステップＳ５３で、各被験者の示した基準画像に対してのユーザ主観品質値に基づいてクラスタ分析を行うことで、被験者を複数のクラスタに分類する。
【０１０９】
続いて、ステップＳ５４で、各クラスタ毎に、基準画像に対してのユーザ主観品質値の重心を算出する。
【０１１０】
続いて、ステップＳ５５で、分類した各クラスタの番号を１と０で表現されるダミー変数に変換する。
【０１１１】
続いて、ステップＳ５６で、ダミー変数と符号化・復号パラメータとを説明変数とし、基準画像に対してのユーザ主観品質値を目的変数とした多重回帰分析を行うことで主観品質推定式を導出する。
【０１１２】
続いて、ステップＳ５７で、ユーザの要求するユーザ主観品質値を実現する符号化・復号パラメータを決定処理に入って、被験者以外のユーザに対して、基準画像を用いて主観品質評価実験を行い、基準画像に対してのユーザ主観品質値を取得する。
【０１１３】
続いて、ステップＳ５８で、ユーザの示した基準画像に対してのユーザ主観品質値とクラスタ重心との間のユークリッド距離に基づいて、ユーザの属するクラスタを特定して、そのクラスタの番号をダミー変数に変換する。
【０１１４】
続いて、ステップＳ５９で、端末装置４-iを介して、ユーザの要求するユーザ主観品質値を取得する。
【０１１５】
最後に、ステップＳ６０で、導出した主観品質推定式と、ユーザの属するクラスタの番号についてのダミー変数と、ユーザの要求するユーザ主観品質値とに基づいて、ユーザの要求するユーザ主観品質値を実現する符号化・復号パラメータを決定して、処理を終了する。
【０１１６】
このようにして、本発明の主観品質推定式導出装置１によれば、被験者以外のユーザに対して、予め設定した基準画像に対してユーザ主観品質値を入力してもらうことで、そのユーザの要求する主観品質を実現する画像の符号化パラメータや復号パラメータを決定することができるようになる。
【０１１７】
図１３の処理フローでは、ステップＳ５７〜ステップＳ６０で、パラメータ決定部２０が動作することで説明したが、パラメータ決定部２０の代わりにユーザ主観品質値算出部２１が動作することもある。
【０１１８】
次に、図１４の処理フローに従って、ユーザ主観品質値算出部２１の実行する処理について説明する。
【０１１９】
ユーザ主観品質値算出部２１は、被験者以外のユーザの操作する端末４-iを介して、ユーザの示すユーザ主観品質値の推定要求があると、図１４の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ７０で、基準画像ＩＤ記憶部１７を参照することで基準画像がどれであるのかを取得し、復号画像データベース１３からそれらの基準画像を読み込んで、それらの基準画像を端末装置４-iを介してユーザに提示して、その基準画像に対してのユーザ主観品質値を取得する。主観品質評価実験実行部１４の取得した例えば５段階評価の値で示されるユーザ主観品質値を取得するのである。
【０１２０】
続いて、ステップＳ７１で、取得したユーザ主観品質値とクラスタ重心記憶部１８に記憶される各クラスタの重心との間のユークリッド距離を算出して、そのユークリッド距離が最小となるクラスタを特定することで、ユーザの属するクラスタを特定する。
【０１２１】
続いて、ステップＳ７２で、特定したクラスタの番号をダミー変数に変換する。前述したように、クラスタ番号が１である場合には、（Ｃ１＝０，Ｃ２＝０）というダミー変数に変換し、クラスタ番号が２である場合には、（Ｃ１＝０，Ｃ２＝１）というダミー変数に変換し、クラスタ番号が３である場合には、（Ｃ１＝１，Ｃ２＝０）というダミー変数に変換するのである。
【０１２２】
続いて、ステップＳ７３で、入出力装置２を介して、画像通信サービスが現在用いている符号化・復号パラメータを取得する。
【０１２３】
続いて、ステップＳ７４で、主観品質推定式記憶部１９から主観品質推定式を得て、その主観品質推定式に対して、変換したダミー変数と取得した符号化・復号パラメータとを代入することで、ユーザの示すユーザ主観品質値を算出して、処理を終了する。
【０１２４】
例えば、
ＧＰ＝３．５−０．１×ＱＰ＋０．５×ＦＰ＋０．５×Ｃ１＋０．２×Ｃ２
というような主観品質推定式が得られている場合には、この主観品質推定式に対して、変換したダミー変数Ｃ１，Ｃ２と、取得した符号化・復号パラメータＱＰ，ＦＰとを代入することで、ユーザの示すユーザ主観品質値ＧＰを算出するのである。
【０１２５】
このようにして、本発明の主観品質推定式導出装置１によれば、被験者以外のユーザに対して、予め設定した基準画像に対してユーザ主観品質値を入力してもらうことで、そのユーザの示すユーザ主観品質値を算出することができるようになる。
【０１２６】
図示実施形態例に従って本発明を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、実施形態例では、生成した復号画像の中から基準画像を選択して、被験者以外のユーザから主観品質値を得る画像としてこの選択した基準画像を用いるという構成を採ることで、ユーザの負担を軽減するという構成を採ったが、基準画像を選択しないようにするという構成を採ることも可能である。
【０１２７】
また、実施形態例では、被験者以外のユーザから基準画像に対しての主観品質値を得て、それに基づいてユーザの属するクラスタを自動的に特定するという構成を採ったが、ユーザに対してどのようなクラスタに分類したのかということを示す情報（図１２に示すような特徴情報や重心情報）を提示するようにして、その中から自分が属すると考えるクラスタを選択させるようにするという構成を採ることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１２８】
【図１】本発明の主観品質推定式導出装置の装置構成図である。
【図２】復号画像生成部の実行する処理フローである。
【図３】主観品質評価実験実行部の実行する処理フローである。
【図４】主観品質推定式導出部の実行する処理フローである。
【図５】パラメータ決定部の実行する処理フローである。
【図６】復号画像データベースに格納される復号画像の説明図である。
【図７】評価実験結果データベースに格納される実験結果データの説明図である。
【図８】主観品質推定式導出部の算出する標準偏差の説明図である。
【図９】基準画像に対してのユーザ主観品質値の一例を示す図である。
【図１０】クラスタ分析による分類結果の一例を示す図である。
【図１１】ダミー変数の説明図である。
【図１２】クラスタの重心情報の説明図である。
【図１３】本発明の主観品質推定式導出装置の実行する処理フローである。
【図１４】ユーザ主観品質値算出部の実行する処理フローである。
【符号の説明】
【０１２９】
１ 主観品質推定式導出装置
２ 入出力装置
３ 端末装置
４ 端末装置
１０ 原画像データベース
１１ 復号画像生成部
１２ パラメータ変更情報記憶部
１３ 復号画像データベース
１４ 主観品質評価実験実行部
１５ 評価実験結果データベース
１６ 主観品質推定式導出部
１７ 基準画像ＩＤ記憶部
１８ クラスタ重心記憶部
１９ 主観品質推定式記憶部
２０ パラメータ決定部
２１ ユーザ主観品質値算出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に対してのユーザの主観品質を推定する画像主観品質推定装置が実行する画像主観品質推定方法であって、
複数の原画像を処理対象として、符号化及び／又は復号のパラメータを変えて処理対象の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成する過程と、
前記復号画像を被験者に提示し、それに対して示される主観品質値を入力することで、前記復号画像に対しての被験者の主観品質値を入力して記憶手段に保持する過程と、
前記主観品質値に基づいて、前記被験者を複数のグループに分類する過程と、
前記主観品質値と前記パラメータ及び前記グループの識別子との間の関係式を導出する過程とを備えることを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項２】
画像に対してのユーザの主観品質を推定する画像主観品質推定装置が実行する画像主観品質推定方法であって、
複数の原画像を処理対象として、符号化及び／又は復号のパラメータを変えて処理対象の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成する過程と、
前記復号画像を被験者に提示し、それに対して示される主観品質値を入力することで、前記復号画像に対しての被験者の主観品質値を入力して記憶手段に保持する過程と、
前記復号画像に対しての主観品質値に基づいて、前記復号画像の中からユーザの主観品質の推定に用いる複数の基準画像を選択する過程と、
前記基準画像に対しての前記主観品質値に基づいて、前記被験者を複数のグループに分類する過程と、
前記基準画像に対しての前記主観品質値と前記パラメータ及び前記グループの識別子との間の関係式を導出する過程とを備えることを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項３】
請求項２に記載の画像主観品質推定方法において、
前記選択する過程では、前記復号画像毎に前記主観品質値のばらつきの大きさを求めて、それに基づいて、前記復号画像の中から被験者の主観品質の評価が割れているものを前記基準画像として選択することを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項４】
請求項２に記載の画像主観品質推定方法において、
前記選択する過程では、各原画像についての前記復号画像の中から同一の数の復号画像を選択することで前記基準画像を選択することを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項５】
請求項４に記載の画像主観品質推定方法において、
前記選択する過程では、各原画像についての前記復号画像の中から同一の数の復号画像を選択するにあたって、前記復号画像毎に前記主観品質値のばらつきの大きさを求めて、それに基づいて、被験者の主観品質の評価が割れているものを選択することを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法において、
前記被験者以外のユーザが前記グループのいずれに属するのかを判断する過程と、
前記判断したグループの識別子と、システムで使用されている前記パラメータと、前記関係式とに基づいて、前記ユーザの示す主観品質値を算出する過程とを備えることを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項７】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法において、
前記被験者以外のユーザが前記グループのいずれに属するのかを判断する過程と、
前記判断したグループの識別子と、前記ユーザの要求する主観品質値と、前記関係式とに基づいて、前記ユーザの要求する主観品質値を実現する前記パラメータを決定する過程とを備えることを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項８】
請求項６又は７に記載の画像主観品質推定方法において、
前記判断する過程では、前記ユーザに対して、前記各グループの示す主観品質レベルの一覧を提示し、その一覧の中から選択される主観品質レベルの指す前記グループを特定することで、前記ユーザが前記グループのいずれに属するのかを判断することを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項９】
請求項６又は７に記載の画像主観品質推定方法において、
前記判断する過程では、前記グループの分類に用いた全ての画像に対して前記ユーザの示した主観品質値と、前記各グループ毎に求められるそのグループに属する前記被験者の示したそれらの画像に対しての主観品質値の重心との間の距離を求めて、それに基づいて、前記ユーザが前記グループのいずれに属するのかを判断することを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項１０】
請求項１ないし９のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法において、
前記分類する過程では、前記主観品質値をクラスタ分析することで、前記被験者を複数のグループに分類することを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項１１】
請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法において、
前記導出する過程では、前記主観品質値を目的変数とし、前記パラメータ及び前記グループの識別子を説明変数とする線形又は非線形の多重回帰分析を行うことで、前記関係式を導出することを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の画像主観品質推定方法において、
前記導出する過程では、前記グループの識別子として、Ｎ個の前記グループを１又は０で表現される（Ｎ−１）個のダミー変数で表したものを用いることを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項１３】
請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法において、
前記符号化のパラメータとして、階層符号化方式を用いる場合にはベース量子化パラメータ値を用いることを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項１４】
請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法において、
前記復号のパラメータとして、階層符号化方式を用いる場合にはプレーン数を用いることを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項１５】
画像に対してのユーザの主観品質を推定する画像主観品質推定装置であって、
複数の原画像を処理対象として、符号化及び／又は復号のパラメータを変えて処理対象の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成する手段と、
前記復号画像を被験者に提示し、それに対して示される主観品質値を入力することで、前記復号画像に対しての被験者の主観品質値を入力して記憶手段に保持する手段と、
前記主観品質値に基づいて、前記被験者を複数のグループに分類する手段と、
前記主観品質値と前記パラメータ及び前記グループの識別子との間の関係式を導出する手段とを備えることを、
特徴とする画像主観品質推定装置。
【請求項１６】
画像に対してのユーザの主観品質を推定する画像主観品質推定装置であって、
複数の原画像を処理対象として、符号化及び／又は復号のパラメータを変えて処理対象の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成する手段と、
前記復号画像を被験者に提示し、それに対して示される主観品質値を入力することで、前記復号画像に対しての被験者の主観品質値を入力して記憶手段に保持する手段と、
前記復号画像に対しての主観品質値に基づいて、前記復号画像の中からユーザの主観品質の推定に用いる複数の基準画像を選択する手段と、
前記基準画像に対しての前記主観品質値に基づいて、前記被験者を複数のグループに分類する手段と、
前記基準画像に対しての前記主観品質値と前記パラメータ及び前記グループの識別子との間の関係式を導出する手段とを備えることを、
特徴とする画像主観品質推定装置。
【請求項１７】
請求項１ないし１４のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法の実現に用いられる処理をコンピュータに実行させるための画像主観品質推定処理用プログラム。
【請求項１８】
請求項１ないし１４のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法の実現に用いられる処理をコンピュータに実行させるための画像主観品質推定処理用プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１】
画像に対してのユーザの主観品質を推定する画像主観品質推定装置が実行する画像主観品質推定方法であって、
複数の原画像を処理対象として、符号化及び／又は復号のパラメータを変えて処理対象の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成する過程と、
前記復号画像を被験者に提示し、それに対して示される主観品質値を入力することで、前記復号画像に対しての被験者の主観品質値を入力して記憶手段に保持する過程と、
前記主観品質値に基づいて、前記被験者を複数のグループに分類する過程と、
前記主観品質値と前記パラメータ及び前記グループの識別子との間の関係式を導出する過程とを備えることを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項２】
画像に対してのユーザの主観品質を推定する画像主観品質推定装置が実行する画像主観品質推定方法であって、
複数の原画像を処理対象として、符号化及び／又は復号のパラメータを変えて処理対象の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成する過程と、
前記復号画像を被験者に提示し、それに対して示される主観品質値を入力することで、前記復号画像に対しての被験者の主観品質値を入力して記憶手段に保持する過程と、
前記復号画像に対しての主観品質値に基づいて、前記復号画像の中からユーザの主観品質の推定に用いる複数の基準画像を選択する過程と、
前記基準画像に対しての前記主観品質値に基づいて、前記被験者を複数のグループに分類する過程と、
前記基準画像に対しての前記主観品質値と前記パラメータ及び前記グループの識別子との間の関係式を導出する過程とを備えることを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項３】
請求項２に記載の画像主観品質推定方法において、
前記選択する過程では、前記復号画像毎に前記主観品質値のばらつきの大きさを求めて、それに基づいて、前記復号画像の中から被験者の主観品質の評価が割れているものを前記基準画像として選択することを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項４】
請求項２に記載の画像主観品質推定方法において、
前記選択する過程では、各原画像についての前記復号画像の中から同一の数の復号画像を選択することで前記基準画像を選択することを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項５】
請求項４に記載の画像主観品質推定方法において、
前記選択する過程では、各原画像についての前記復号画像の中から同一の数の復号画像を選択するにあたって、前記復号画像毎に前記主観品質値のばらつきの大きさを求めて、それに基づいて、被験者の主観品質の評価が割れているものを選択することを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法において、
前記被験者以外のユーザが前記グループのいずれに属するのかを判断する過程と、
前記判断したグループの識別子と、システムで使用されている前記パラメータと、前記関係式とに基づいて、前記ユーザの示す主観品質値を算出する過程とを備えることを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項７】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法において、
前記被験者以外のユーザが前記グループのいずれに属するのかを判断する過程と、
前記判断したグループの識別子と、前記ユーザの要求する主観品質値と、前記関係式とに基づいて、前記ユーザの要求する主観品質値を実現する前記パラメータを決定する過程とを備えることを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項８】
請求項６又は７に記載の画像主観品質推定方法において、
前記判断する過程では、前記ユーザに対して、前記各グループの示す主観品質レベルの一覧を提示し、その一覧の中から選択される主観品質レベルの指す前記グループを特定することで、前記ユーザが前記グループのいずれに属するのかを判断することを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項９】
請求項６又は７に記載の画像主観品質推定方法において、
前記判断する過程では、前記グループの分類に用いた全ての画像に対して前記ユーザの示した主観品質値と、前記各グループ毎に求められるそのグループに属する前記被験者の示したそれらの画像に対しての主観品質値の重心との間の距離を求めて、それに基づいて、前記ユーザが前記グループのいずれに属するのかを判断することを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項１０】
請求項１ないし９のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法において、
前記分類する過程では、前記主観品質値をクラスタ分析することで、前記被験者を複数のグループに分類することを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項１１】
請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法において、
前記導出する過程では、前記主観品質値を目的変数とし、前記パラメータ及び前記グループの識別子を説明変数とする線形又は非線形の多重回帰分析を行うことで、前記関係式を導出することを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の画像主観品質推定方法において、
前記導出する過程では、前記グループの識別子として、Ｎ個の前記グループを１又は０で表現される（Ｎ−１）個のダミー変数で表したものを用いることを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項１３】
請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法において、
前記符号化のパラメータとして、階層符号化方式を用いる場合にはベース量子化パラメータ値を用いることを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項１４】
請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法において、
前記復号のパラメータとして、階層符号化方式を用いる場合にはプレーン数を用いることを、
特徴とする画像主観品質推定方法。
【請求項１５】
画像に対してのユーザの主観品質を推定する画像主観品質推定装置であって、
複数の原画像を処理対象として、符号化及び／又は復号のパラメータを変えて処理対象の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成する手段と、
前記復号画像を被験者に提示し、それに対して示される主観品質値を入力することで、前記復号画像に対しての被験者の主観品質値を入力して記憶手段に保持する手段と、
前記主観品質値に基づいて、前記被験者を複数のグループに分類する手段と、
前記主観品質値と前記パラメータ及び前記グループの識別子との間の関係式を導出する手段とを備えることを、
特徴とする画像主観品質推定装置。
【請求項１６】
画像に対してのユーザの主観品質を推定する画像主観品質推定装置であって、
複数の原画像を処理対象として、符号化及び／又は復号のパラメータを変えて処理対象の原画像を符号化し復号することで復号画像を生成する手段と、
前記復号画像を被験者に提示し、それに対して示される主観品質値を入力することで、前記復号画像に対しての被験者の主観品質値を入力して記憶手段に保持する手段と、
前記復号画像に対しての主観品質値に基づいて、前記復号画像の中からユーザの主観品質の推定に用いる複数の基準画像を選択する手段と、
前記基準画像に対しての前記主観品質値に基づいて、前記被験者を複数のグループに分類する手段と、
前記基準画像に対しての前記主観品質値と前記パラメータ及び前記グループの識別子との間の関係式を導出する手段とを備えることを、
特徴とする画像主観品質推定装置。
【請求項１７】
請求項１ないし１４のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法の実現に用いられる処理をコンピュータに実行させるための画像主観品質推定処理用プログラム。
【請求項１８】
請求項１ないし１４のいずれか１項に記載の画像主観品質推定方法の実現に用いられる処理をコンピュータに実行させるための画像主観品質推定処理用プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【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】
【公開番号】特開２００７−３３６４０６（Ｐ２００７−３３６４０６Ａ）
【公開日】平成１９年１２月２７日（２００７．１２．２７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−１６８２４１（Ｐ２００６−１６８２４１）
【出願日】平成１８年６月１９日（２００６．６．１９）
【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１９年１２月２７日（２００７．１２．２７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年６月１９日（２００６．６．１９）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
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