본 연구는 객관적인 화질 평가 요소들과 선호도를 기반으로 한 주관적 화질 평가 모형을 구축하여 감상자들의 화질에 대한 선호도를 객관적 요소들로 분석할 수 있도록 하였다. 즉 제조사들이 이해하기 쉬운 객관적 화질 평가 요소들을 선정하고, 이와 같은 요소들을 질문하는 문항을 기반으로 하여 사진의 품질을 평가하는 방식으로 주관적 화질 평가 모형을 구축하였다. 또한 화질 평가에 사용되는 실제 사진을 일반인들이 주로 촬영하는 장면인 인물사진으로 선택하여 실험결과의 일반화와 타당성을 추구하였다. 본 실험의 주관적 화질 평가 모형을 통하여 감상자들이 선호하는 화질을 평가하고 그 결과가 최종적인 사진의 선호도에 어떠한 상관관계를 갖으며 영향을 미치는지 분석하였다. 이와 같은 상관관계 분석을 통하여 감상자가 선호하는 화질에 대해 파악하고 화질을 향상시키는 요소를 분석할 수 있었다. 그 결과 선호도와 가장 상관관계가 높은 변수는 색재현력, 다이내믹 레인지, 노이즈, 해상도 순이었으며, 인물 사진 자극의 특성상 색재현력과 선호도가 가장 높은 수준의 상관관계를 보였다. 이러한 결과는 단순 수치화된 객관적 화질 평가 요소들을 언어로 확장시켜, 선호도에 기반을 둔 주관적 화질 평가 모형을 제시함으로써 일반 사용자와 제조사 모두가 쉽게 이해할 수 있는 새로운 방식의 접근이라고 할 수 있다.
최근 재현 장비의 목적은 장면을 정확하게 재현하는 것에서 사용자의 만족도를 높이는 것으로 변화하고 있다. 이는 카메라로 대표되는 재현 장비의 발전 방향이 성능 위주에서 품질 위주로, 개발자 중심에서 사용자 중심으로 전환되고 있다는 의미이다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 인지 특성에 기반을 둔 사진의 화질 평가 방법을 제안하고자 한다. 사진은 다양한 물리적 화질 속성이 복합적으로 어우러져 완성되는 것으로 몇 가지 성능에 대한 평가만으로는 전반적인 화질을 평가할 수 없다. 따라서 제 3의 관찰자에 의한 주관적인 화질 평가가 필요하다. 주관적 화질 평가는 평가 방법과 결과 도출 방법이 쉬워야 하고, 도출된 평가 결과는 전체적인 화질을 어우르는 동시에 높은 신뢰도를 가져야 한다. 따라서 본 논문은 화질 만족도에 영향을 미치는 요소들은 분석하여 구체적인 평가 언어를 수립하고, 사진 이미지를 실험 자극으로 활용한 주관적 화질 평가 실험을 통해 화질 평가 항목을 수립함으로써 효율적이고 정확한 방법으로 주관적 화질을 평가할 수 있도록 하였다.
멀티미디어 시스템에 있어서 제공하는 영상 콘텐츠의 화질은 우선적으로 보장되어야 할 요소이다. 화질에 최적화된 시스템을 설계하고 평가하기 위해서는 화질의 측정 기술이 필수적인데, 기존의 신호 기반 화질 평가가 갖는 한계 때문에 최근에는 시청자가 실제로 인지하는 화질을 평가하는 기술의 중요성이 높아지고 있다. 특히 UHD 시대에는 단순 화질뿐만 아니라 실감성 등의 인지적 요소도 주목을 받고 있기 때문이다. 본 글에서는 인지 화질 측정에 관련된 기술 동향을 살펴보고, UHD의 인지 화질 측정 관련 최신 연구를 살펴본다.
디지털 영상은 캡처 디바이스를 통해 획득된 후, 처리, 압축, 저장, 전송, 재생산 등의 과정을 거치면서 반드시 왜곡이 수반된다. 이렇게 왜곡된 영상은 인간 지각이 허용할 수 있는 범위 내에서 정확히 재생되어야 한다. 따라서, 영상이 재생되기 전 영상의 화질을 평가할 필요가 있다. 실제 응용에 있어서, 인간의 견해로 영상 화질의 점수를 정하는 주관적 화질평가는 일반적으로 불편하고 시간도 많이 소요되며, 비용이 많이 든다. 예를 들어, 사진, 동영상 등의 영상 콘텐츠를 대규모로 저장하고 있는 클라우드 서비스의 경우, 영상 콘텐츠가 상용으로 서비스되기 전 모든 영상의 화질을 인간이 직접 평가하는 것은 불가능하다. 영상 화질평가(visual quality assessment)에 대한 연구목적은 지각된 영상의 화질을 자동으로 예측하는 측도를 개발하는 것이다. 본고에서는 기존에 제안된 영상 화질평가 기술들을 설명하고, 앞으로의 연구에서 해결해야 할 이슈들을 살펴본다.
기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술은 주관적 화질 평가를 대체하기 위한 기술로, 비디오를 입력 신호로 화질 평가 결과를 출력 신호로 하는 기계학습 모델을 통해서 개발하는 기술이다. 학습에 필요한 비디오 데이터 셋은 입력 신호인 비디오 시퀀스와 입력의 출력신호로 학습할 주관적 화질 평가 결과로 구성된다. 이때 데이터 셋의 일부는 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발 과정에서 학습에 사용하고, 남은 일부는 개발 기술의 성능 평가에 사용한다. 일반적으로 기계학습 기반 기술의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 비례한다. 그러나, 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발에 필요한 데이터 셋은 주관적 화질 평가 결과를 포함해야 하므로, 데이터 양을 늘리는 것은 쉬운 문제가 아니다. 이에 본 논문에서는 압축 비디오에 대한 화질 자동 측정 기술 개발을 위해 필요한 데이터 셋을 양과 질적 측면에서 효율적으로 구축하는 방법을 제안한다. 양적 측면에서 효율성을 높이기 위해 부호화 복잡도와 평가 난이도 기반으로 시퀀스를 선정 방법을, 질적 측면에서 효율성을 높이기 위해 쌍 비교(Pairwise Comparison)기반의 주관적 화질 평가 방법을 제안한다.
최근 소비자의 화질에 대한 높은 관심으로 관련 시장 경쟁력이 가열되었으며, 이에 따라 제조사는 고객만족을 위한 제품을 개발하는 방향으로 진보하고 있다. 그러나 제품의 객관적 성능 향상이 실제 소비자가 인지하는 화질의 선호도에 항상 긍정적인 영향을 미친다고 단정하기 어렵다. 또한 선행연구를 통해 객관적 성능 평가 방법과 주관적 화질 평가 결과 간의 상관관계를 찾기 어려웠다. 그러므로 객관적 화질 재현 성능이 이미지 선호도에 미치는 영향을 파악하여 감상자가 선호하는 화질에 대해 분석할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 객관적 화질 평가 요소들을 측정하고 이러한 수치들이 이미지 선호도와 어떠한 관계를 갖고 있는지 분석하고자 하였다. 이와 같은 연구를 위해 ISO에서 규정하고 있는 화질 평가 방법을 사용하여 이미지의 선호도를 측정하였으며 이러한 결과가 객관적 화질 평가 요소들과 어떠한 상관관계를 갖고 있는지 통계적으로 분석하였다. 이와 같은 결과는 화질을 향상시키는 요소를 분석할 수 있으며 단순한 고화질 추구를 위한 성능 개발뿐만 아니라 감상자가 선호하는 화질을 파악하여 개발에 도움이 될 수 있는 실질적인 연구로 기대된다.
디지털 위성 방송의 비디오 화질 의 주관적 평가 시험을 MPEG-2 MP@ML 표준에 기초하여 설계된 하드웨어 부호화기/복호화기 기본 화질 평가와 위성 전송 에러 화질 및 전송 시스템 성능에 따른 화질 열화에 대한 시험을 위성 시뮬레이터(Satellite Simulator)를 사용해 실시간에서 수행하였다. 평가 방법으로는 CCIR 500-5의 2중 자극 열화 척도법과 2중 자극 연속 화질 척도법을 사용하였다. 또한 디지털 위성 방송 시스템의 화질을 전체 시스템 즉 MPEG-2코덱, 다중화 장치, 채널 코덱, 변복조기, 안테나 등을 연계시켜 여러 비트율과 비트 오류율에서 평가 시험을 수행함으로써 시스템 전반적인 성능을 평가하고 위성 전송로와 수신 시스템을 연계한 전송로 환경을 고려한 보다 통합적인 화질 평가 시험을 수행하였다. 특히 전송로 오류 화질 평가에 있어서 주어진 5가지의 BER에 대하여 전송 에러 화질은 평균적으로 5단계 카테고리에서 3.9이상을 유지함을 알 수 있었다. 필름 모드와 같은 낮은 비트율(특히 2Mbps)에서 코덱 시스템의 부호화 화질의 성능은 영상 소스의 통계적 성질에 따라 크게 좌우됨을 알 수 있었고 평균적으로 절대 평가 기준에서 2.7정도를 기록하였다.
CRT디스플레이의 화질 평가에는 위도, 콘트라스트, addressability, 시청거리 등의 다양한 물리적 특성치가 사용된다. 그러나, 최종적인 CRT디스플레이 화질의 비교·평가는 물리적 특성치가 아닌 실제 사용자가 느끼는 화질 즉, 주관적 인지 화질에 의해 이루어진다. 본 논문에서는 4종류 CRT모니터의 SQRI(SQuare Root Integral) 값과 다수의 피험자에 의한 주관적 화질 평가 점수와의 상관성이 비교되었다. 그리고, 이러한 SQRI법의 주관적 화질 평가 척도로서의 타당성을 바탕으로 모니터의 다양한 물리적 특성치가 주관적 화질에 미치는 영향이 검토되었다.
스테레오 영상은 기존의 영상과는 달리 사용자에게 깊이감을 제공한다. 따라서 스테레오 영상을 평가하기 위해서는 새로운 화질평가 모델이 필요하다. 본 논문에서는 스테레오 영상을 위한 객관적 화질평가 방법을 제안한다. 제안된 화질평가 방법은 기존의 화질평가 모델을 기반으로 하여 블로킹 현상과 경계 영역에서의 열화 현상을 검출하였으며, 깊이 정보를 고려하여 시점 간 화질 격차 검출을 통해 알고리즘의 성능을 높이고자 하였다. 제안된 알고리즘의 성능 확인을 위해 스테레오 영상의 주관적 화질평가를 수행하였으며 주관적 화질평가와의 상관성 측면에서 제안 알고리즘이 PSNR에 비해 우수함을 확인하였다.
영상에서의 화질 평가는 학술적으로나 산업적으로나 중요한 문제이지만 지금까지 주로 쓰여온 PSNR 과 같은 방법은 실제 사람이 인식하는 평가에 잘 부합하지 못하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 모든 밝기 영역에서 영상을 평가할 수 있는 HDR-VDP2 와 주목도 지도를 결합하여 범용적으로 사용이 가능하며 성능도 뛰어난 화질 측정 방법을 제시하고, 다양한 주목도 지도에 대하여 그 성능과 화질 평가 성능 사이의 관계를 살펴본다. 구현에는 주목도 지도를 가중치로 사용함으로써 간단하게 더 좋은 성능의 화질 평가 시스템을 만들었고 이를 실험으로 보였다. 또한 주목도 지도의 성능과 화질 평가 시스템의 성능 사이에는 약한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났는데 주목도 지도와 함께 구조적 특징점들의 정보를 성능 평가 시스템에 포함시키면 더 좋은 결과를 얻을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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