본 논문에서는 실시간 멀티미디어 스트림 서비스에서 발생하는 비디오 품질 저하 요인에 따른 비디오 품질 측정 방법을 제안한다. 비디오 품질 저하에는 대표적으로 비디오 압축과 네트워크의 상태에 의해 발생한다. 본 논문에서는 비디오 압축에 의하여 생기는 화질 저하를 측정하기 위하여 공간 도메인에서 블록킹 왜곡에 대한 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 블록 경계 강도는 $8{ imes}8$ 블록 경계에서 픽셀간의 변화와 경계를 제외한 주변영역에서 픽셀 사이의 변화에 대한 비율로 나타내었다. 반면, 움직임이 부자연스러운 동영상은 지터 및 지연 요소와 같은 네트워크 전송능력의 악화로 인해 비디오 품질 저하가 나타난다. 본 논문에서 제안하는 시간적 저키니스는 연속된 프레임의 대응되는 픽셀간의 밝기 값 차이에 대한 평균과 현재 프레임과 이전 프레임의 재생시간 간격의 평균 및 분산을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서는 비디오 압축에 의한 품질 측정 방법인 블록 경계 강도와 네트워크에 의한 품질 측정 방법인 시간적 저키니스를 통합하여 비디오의 종합적 품질을 평가하는 Perceptual Video Quality Metric (PVQM)을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 사람이 직접 비디오 품질을 평가하는 Difference of Mean Opinion Score (DMOS)와 제안한 알고리즘을 비교 평가하였다. 그 결과 제안한 PVQM의 결과와 인간 시각에 의하여 평가된 DMOS가 근사함을 확인하였다.
This paper presents a video quality assessment method based on quality degradation factors of real-time multimedia streaming services. The video quality degradation is caused by video source compression and network states. In this paper, we propose a blocky metric on an image domain to measure quality degradation by video compression. In this paper, the proposed boundary strength index for the blocky metric is defined by ratio of the variation of two pixel values adjacent to $8{ imes}8$ block boundary and the average variation at several pixels adjacent to the two boundary pixels. On the other hand, unnatural image movement caused by network performance deterioration such as jitter and delay factors can be observed. In this paper, a temporal-Jerkiness measurement method is proposed by computing statistics of luminance differences between consecutive frames and play-time intervals between frames. The proposed final Perceptual Video Quality Metric (PVQM) is proposed by consolidating both blocking strength and temporal-jerkiness. To evaluate performance of the proposed algorithm, the accuracy of the proposed algorithm is compared with Difference of Mean Opinion Score (DMOS) based on human visual system.
