비쥬얼리듬을 이용한 IPTV Set-top Box 재생영상에 대한 PSNR 추정 기법

Abstract

본 논문에서는 PSNR(Peak-to-peak Signal to Noise Ratio)이 다른 어떤 척도보다도 화질의 평가에 있어서 중요하다는 전제하에 비쥬얼리듬(VR: Visual Rhythm) 정보를 특징정보로 이용하여 원본영상이 가용하지 않은 일반 시청자들의 STB(Set-Top Box) 재생영상으로부터 PSNR을 추정하는 방법을 제안하였다. 핵심 아이디어는 VR정보는 근사적으로 2차원 영상프레임을 1차원으로 투영한 정보라 할 수 있기 때문에 수직성분의 화소값들로만 이루어져 있을지라도 화면특성에 관한 상당한 정보를 가지고 있기 때문에 송수신단의 VR정보만을 이용하여 PSNR값을 추정하는 것이 가능하다는 것이다. 모의실험을 통해 VR정보로부터 추정한 PSNR값이 매 프레임 별로 2차원 재생영상으로부터 구한 PSNR을 근사적으로 추정함으로써 시청자들이 평균적으로 어느 정도의 화질로 시청하고 있는지 비교적 정확하게 모니터링이 가능하다는 것을 확인하였다. 제안된 방법은 심각한 화면열화가 발생한 시간 위치와 지속시간, 발생횟수 등의 통계정보뿐 아니라 이들을 시각적으로 직접 확인할 수 있으며, 자원이 부족한 STB의 연산부담을 최소화하면서 효율적으로 영상품질을 모니터링할 수 있는 장점이 있다. In this paper, we propose a PSNR(peak-to-peak signal to noise ratio) estimation method exploiting visual rhythm information for the reconstructed video frames at the customer's STB(Set-top Box). Key idea is that we can estimate the PSNR by using VR(visual rhythm) information even though a VR consists of the pixels in a vertical direction of a 2D(2-dimensional) video frame, because VR is the 1D projected version of a 2D video frame approximately. Simulation results show that the estimated PSNR from VR information is closely related to the PSNR from 2D video frames. The advantages of the proposed scheme includes that it can monitor the video quality efficiently while minimizing the computation load of STB, and show the location, duration and occurrence count of severe picture degradation.