종래, 인간에 의한 주관 평가 실험은, ITU-R(국제 전기 통신 연합)에서 DSCQS(이중 자극 연속 품질 척도 평가법)로 알려져 있는 테스트 방법이 표준화되어 있습니다. 이 방법에서는, 품질을 0에서 100%(퍼센트)로 표현하고 있어, 0%에서 열화가 없고, 값이 높을수록, 품질 열화가 큰 것을 나타냅니다. 이 DSCQS는 품질에 관해서 좋은 지표를 줍니다만, 전용의 평가 룸이나 모니터, 테스트 화상의 편집이 필요하고, 15명 이상의 평가자를 모을 필요도 있습니다. 그 때문에, 방대한 코스트와 노력이 듭니다
첨단 기술에 의한 DSCQS 값의 석출
K-WILL은, 인간의 시각 특성을 고려한 「Three layered bottom-up noise weighting」(특허 취득)의 기술을 이용하여 모든 영상 소재에 대해서, DSCQS 값에 의한 프레임 단위로 정확한 품질 평가를 가능하게 했습니다.(프레임마다 평가치가 계산되고 품질 레벨에 따라 윈도우의 그래프에 색깔로 구분되어 표시됩니다).
인간에 의한 주관 평가가 안는 문제(재현성·리얼타임성이 없고, 장시간 측정이 곤란 등 )를 해결하여, 기계에 의한 안정된 자동 측정을 실현하고 있습니다.
■3계층 노이즈 가중 평가 (Three layered bottom-up noise weighting)
K-WILL에서는, DSCQS를 구하기 위해서 인간의 시각 특성을 고려한 「 3계층 가중」 알고리즘을 채용하고 있습니다.
□제1단계 (Stage 1)
프레임 액티비티를 이용하여, 프레임 내에 오브젝트가 어느 정도 혼잡해 포함 되어 있는지를 추정하여, 대국적인 잡음 감도를 결정 합니다. 이것은 오브젝트가 보다 혼잡한 화상이면 일수록 주시점이 흩어져, 잡음의 감도가 저하된다는 특성 을 이용하고 있습니다
주시점의 산란
화면내의 오브젝트가 혼잡해 있는
만큼 , 주시점이 확산되어 잡음
감도가 저하합니다.
□제2단계 (Stage 2)
블록 액티비티를 이용해 특정의 주시점 영역 =8×8 소블록의 잡음 마스킹 효과의 정도를 측정해, 국소 영역의 잡음 감도를 결정합니다. 이것은, 블록 액티비티가 낮은 하늘이나 인간의 피부와 같은 평탄한 도안에 중첩한 잡음은, 그대로 눈에 뛰어들어 오기 때문에 감도가 높은 반면, 그 역의 경우인 나무·숲· 관람석과 같은 세밀한 부분에서는, 잡음이 마스크되고 감도가 저하된다는 특성을 이용하고 있습니다.
복잡하게 얽힌 영역에서 숨는 잡음
평탄한 영역에서는 잡음이 강하게 지각됩니다만, 미세한 화상을 많이 포함한
영역에서 잡음은 보이기 어려워집니다.
□제3단계 (Stage 3)
주파수 영역상에서, 고주파/저주파 잡음을 분리해, 대역 통과형의 시각 필터를 적용합니다.
공간 주파수에 따라 변화하는 잡음 감도
고주파를 많이 포함한 거치른 잡음 부터, 저주파를 많이 포함한 모자이크장의 잡음 이 눈에 띕니다.
주관 평가와의 높은 상관
인간이 비디오 품질을 평가하는 경우, 그 실시 후의 평가 결과에는 격차가 생기게 되어, 즉, 주관 평가의 결과 끼리의 상관은 반드시 1.00이 아닙니다. 아래와 같이 당사 제품에 의한 평가 결과와, 같은 평가자에 의한 2회의 주관 평가 결과의 비교를 나타냅니다. 3개의 평가 결과간의 상관은 거의 같고, 주관 평가의 대체로서 당사 제품의 유용성을 알 수 있습니다.
