Apparatus and method for combining random set of video features in a non-linear scheme to best describe perceptual quality of video sequences using heuristic search methodologyA method for combining a random set of video features non-linearly to evaluate perceptual quality of video sequences includes (a) receiving a video sequence for image quality evaluation; (b) providing an objective metric image quality controller comprising a random set of metrics ranging from M>1n1n1n1n1n< from step (c); (g) calculating a correlation factor R to provide a correlation value for the objective evaluation F and the plurality of video sequences (n). Steps (e), (f) and (g) are repeated to provide a plurality of correlation factors which are ranked. A heuristic search uses a genetic algorithm to find the best set of weights to provide objective scores closest to predetermined subjective evaluations. A system provides the hardware and modules that perform the non-linear combination of metrics to provide enhanced perceptual image information.Method that is used to provide the compound objective image quality metric of one group of a plurality of video features at random may further comprise the steps:(a) receive a video sequence, be used for image quality evaluation;(b) provide an objective metric picture quality controller, it comprises that scope is from m 1to m nthe random groups of tolerance, wherein do not have crosscorrelation information; (c) separately described video sequence is used described each tolerance in the described set of measurements, making each tolerance in the random groups of described tolerance that scope is provided is from x 1to x nindependent objective the score value of described video sequence; (d) for predetermined a plurality of video sequences (n), determine a plurality of set of weights (w 1-w n), the predetermined subjective assessment of itself and picture quality is relevant, and each set of weights of described a plurality of set of weights is assigned with a scope, and described scope has and equals the increment size of described scope divided by a plurality of combinations of described each set of weights; (e) be weighted in each objective score value x of getting that the step (c) is provided by each tolerance in the described set of measurements at random by described each set of weights 1-x n(f) each of the weighting of described set of measurements at random objective score value addition and become an objective evaluation f, wherein each score of each weighting of step (e) on duty with from each of step (c) objective score value;(g) calculate coefficient r, thereby the correlation of objective evaluation f and a plurality of video sequence (n) is provided;(h), (f) and (g), thereby determine a plurality of coefficient r for repeating the step (e) in step (d) each set of weights of providing;(i) for every group of weighting, according to the described a plurality of coefficient r of hierarchical arrangement, the having of wherein said a plurality of correlations approached the superlative degree of tolerance of each combination of certain relevant coefficient representative in the step (e) of 1 certain relevant value; and(j), provide five-star picture quality information, so that the picture quality of the sensation that offers the best about the tolerance of each combination of obtaining in the step (i) in system optimization device and the video processing module at least one.
발견적 검색 방법론을 이용하여 비디오 시퀀스의 지각적인품질을 최상으로 기술하기 위해서 비선형법에서 랜덤한비디오 특성의 세트를 조합하기 위한 장치 및 방법비디오 시퀀스의 지각적인 질을 평가하기 위해서 비선형적으로 랜덤한 비디오 특징의 세트를 조합시키기위한 방법은, (a) 이미지 품질 평가를 위해 비디오 시퀀스를 수신하는 단계; (b) 교차 상관 정보(cross correlatoin information) 없이 M1 내지 Mn 범위의 메트릭들의 랜덤한 세트를 포함하는 객관적인 메트릭 이미지 품질 제어기를 제공하는 단계; (c) 메트릭들의 상기 랜덤한 세트의 각각의 하나의 메트릭이 x1 내지 xn 범위의 상기 비디오 시퀀스의 개별의 객관적인 스코어링 값(scoring value)을 제공하도록 메트릭들의 상기 세트의 각각의 하나의 메트릭을 개별적으로 상기 비디오 시퀀스에 적용하는 단계; (d) 미리정해진 다수의 비디오 시퀀스들(n)에 대해 미리정해진 이미지 품질의 주관적인 평가들을 상관시키는 웨이트들(weights)(w1 내지 wn)의 다수의 세트들을 결정하는 단계로서, 웨이트들의 상기 다수의 세트들 중 웨이트들의 각각의 세트는 웨이트들의 상기 각각의 세트에 대해 다수의 조합들에 의해 분할되는 상기 범위와 같은 증분 값을 갖는 범위로 할당되는, 상기 결정 단계; (e) 단계 (c)에서 메트릭들의 상기 랜덤한 세트의 상기 각각의 하나의 메트릭에 의해 제공되는 각각의 개별의 객관적인 스코어링 값 x1 내지 xn을 웨이트들의 상기 각각의 하나의 세트로써 웨이트하는 단계; (f) 메트릭들의 상기 랜덤한 세트의 웨이트된 개별의 객관적인 스코어링 값들을 단일의 객관적인 평가 F에 가산하는 단계로서, 단계(e)로부터의 각각의 웨이트된 개별 스코어링 값은 단계 (c)로부터 각각의 개별의 객관적인 스코어링 값 x1 내지 xn에 의해 승산되는, 상기 가산 단계; (g) 상기 객관적인 평가 F 및 상기 다수의 비디오 시퀀스들(n)에 대한 상관 값을 제공하기 위해서 상관 인수 R을 계산하는 단계; (h) 다수의 상관 인수들 R을 결정하기 위해서 단계(d)에 제공되는 웨이트들의 각각의 세트에 대해서 단계(e), (f) 및 (g)를 반복하는 단계; (i) 상기 다수의 상관 인수들 R을 랭킹(ranking)하는 단계로서, 1에 가장 근접한 특정의 상관 값을 갖는 상기 다수의 상관 인수들 중 특정한 상관 인수는 웨이트들의 각각의 세트에 대해서 단계(e)에서 각각의 조합된 메트릭들의 최적의 랭킹을 표시하는, 상기 랭킹 단계; (j) 최상의 지각적인 이미지 품질(perceptual image quality)을 제공하기 위해서 단계 (i)에서 얻어진 각각의 조합된 메트릭들의 최적의 랭킹에 대해서 시스템 최적기(system optimizer) 및 비디오 처리 모듈 중 적어도 하나에 이미지 품질 정보를 제공하는 단계를 포함한다. 단계 (e), (f) 및 (g)는 랭크되는 다수의 상관 인자를 제공하기 위해서 반복된다. 지각적인 검색은 미리정해진 주관적인 평가에 가장 근접한 객관적인 스코어를 제공하기 위해서 최적의 웨이트의 세트를 찾기 위한 유전 알고리즘을 사용한다. 시스템은 향상된 지각적인 화상 정보를 제공하기 위해서 메트릭들의 비선형 조합을 실행하는 하드웨어 및 모듈을 제공한다. 다수의 랜덤한 비디오 특징들(video features)의 세트에 대한 합성 객관적인 이미지 품질 메트릭(composie objective quality image quality metric)을 제공하기 위한 방법에 있어서, (a) 이미지 품질 평가를 위해 비디오 시퀀스를 수신하는 단계; (b) 교차 상관 정보(cross correlatoin information) 없이 M1 내지 Mn 범위의 메트릭들의 랜덤한 세트를 포함하는 객관적인 메트릭 이미지 품질 제어기를 제공하는 단계; (c) 메트릭들의 상기 랜덤한 세트의 각각의 하나의 메트릭이 x1 내지 xn 범위의 상기 비디오 시퀀스의 개별의 객관적인 스코어링 값(scoring value)을 제공하도록 메트릭들의 상기 세트의 각각의 하나의 메트릭을 개별적으로 상기 비디오 시퀀스에 적용하는 단계; (d) 미리정해진 다수의 비디오 시퀀스들(n)에 대해 미리정해진 이미지 품질의 주관적인 평가들을 상관시키는 웨이트들(weights)(w1 내지 wn)의 다수의 세트들을 결정하는 단계로서, 웨이트들의 상기 다수의 세트들 중 웨이트들의 각각의 세트는 웨이트들의 상기 각각의 세트에 대해 다수의 조합들에 의해 분할되는 상기 범위와 같은 증분 값을 갖는 범위로 할당되는, 상기 결정 단계; (e) 단계 (c)에서 메트릭들의 상기 랜덤한 세트의 상기 각각의 하나의 메트릭에 의해 제공되는 각각의 개별의 객관적인 스코어링 값 x1 내지 xn을 웨이트들의 상기 각각의 하나의 세트로써 웨이트하는 단계; (f) 메트릭들의 상기 랜덤한 세트의 웨이트된 개별의 객관적인 스코어링 값들을 단일의 객관적인 평가 F에 가산하는 단계로서, 단계(e)로부터의 각각의 웨이트된 개별 스코어링 값은 단계 (c)로부터 각각의 개별의 객관적인 스코어링 값 x1 내지 xn에 의해 승산되는, 상기 가산 단계; (g) 상기 객관적인 평가 F 및 상기 다수의 비디오 시퀀스들(n)에 대한 상관 값을 제공하기 위해서 상관 인수 R을 계산하는 단계; (h) 다수의 상관 인수들 R을 결정하기 위해서 단계(d)에 제공되는 웨이트들의 각각의 세트에 대해서 단계(e), (f) 및 (g)를 반복하는 단계; (i) 상기 다수의 상관 인수들 R을 랭킹(ranking)하는 단계로서, 1에 가장 근접한 특정의 상관 값을 갖는 상기 다수의 상관 인수들 중 특정한 상관 인수는 웨이트들의 각각의 세트에 대해서 단계(e)에서 각각의 조합된 메트릭들의 최적의 랭킹을 표시하는, 상기 랭킹 단계; (j) 최상의 지각적인 이미지 품질(perceptual image quality)을 제공하기 위해서 단계 (i)에서 얻어진 각각의 조합된 메트릭들의 최적의 랭킹에 대해서 시스템 최적기(system optimizer) 및 비디오 처리 모듈 중 적어도 하나에 이미지 품질 정보를 제공하는 단계를 포함하는, 방법.