主観的方法と客観的方法、そしてその他の洞察。
主観的方法と客観的方法、そしてその他の洞察。
今日のデジタル世界では、映像圧縮はビデオコンテンツを効率的に保存、ストリーミング、配信するために不可欠です。映画館で超大作映画を見るにせよ、携帯電話で番組をストリーミングするにせよ、あるいは高画質コンテンツを制作するにせよ、ファイルサイズとビジュアル品質の適切なバランスを維持することは極めて重要です。しかし、動画圧縮の品質はどのように測定するのでしょうか？
映像圧縮の品質は、主観的（人間の知覚）と客観的（データ駆動型）のメトリクスという2つの主要なアプローチを使用して評価できます。どちらの方法も、ワークフロー固有の要因とともに、圧縮された動画が望ましい品質基準を満たしているかどうかを判断する上で重要な役割を果たします。この記事では、これらの方法について説明し、映像の品質評価をよりよく理解するためのツールを提供します。
主観的な映像品質：
人間の目にはどう見えるのか？
主観的な映像品質：
人間の目にはどう見えるのか？
主観的な映像品質測定は、さまざまな条件下で映像が視聴者にどのように見えるかという人間の知覚に依存します。これらの方法は、環境、視聴距離、ディスプレイデバイスを考慮し、人々が映像を体験する方法に焦点を当てています。
Viewing Distance and Environment
視聴距離は知覚される映像品質に大きく影響します。例えば：
- 劇場：劇場のような管理された環境では、視聴距離があらかじめ決められており、視聴者はスクリーンから遠く離れていることが多いため、アーティファクトが目立ちにくい。
- リビングルーム：一般的な家庭のセットアップでは、視聴者はテレビから適度な距離に座っているため、適度な圧縮アーティファクトが見えることがありますが、許容範囲です。
- モバイル機器：携帯電話では、視聴者はデバイスを顔に近づけるため、小さな圧縮の欠陥も簡単に検出できます。
サイド・バイ・サイド比較
シンプルで一般的な方法は、非圧縮ビデオと圧縮ビデオを並べて直接比較することです。これにより、視聴者は色ずれ、ブロック感、ぼやけなどの品質の違いを見つけることができます。
フリッカーテスト
フリッカーテストは、特にロスレスに近い圧縮において、微妙な品質の違いを検出するために使用される、より高度で要求の厳しい方法です。この方法では、元のビデオと圧縮された映像のフレームを交互に表示するため、人間の目でもわずかな違いを見つけやすくなります。フリッカリングは、画像のあらゆる矛盾を強調するため、高品質の映像評価のための効果的なテストとなります。JPEG XS圧縮の標準化には、この非常に厳しい方法が使用されました。
客観的な映像品質：
データが語る圧縮
客観的な映像品質：
データが語る圧縮
客観的な映像品質測定は、映像品質のデータ駆動型分析を提供します。これらの方法は、数学的モデルを使用し、人間の知覚に依存せず、事前に定義された基準に基づいて映像品質を評価します。人間の目では認識しにくい問題を検出するのに非常に有効です。
共通の指標：
- PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）：オリジナルビデオと圧縮ビデオの差を測定する。一般的に値が高いほど品質が高いことを示しますが、PSNRは必ずしも人間の視覚認識と完全に一致するわけではありません。
- SSIM（構造類似度指数）：画像の構造情報（テクスチャやエッジなど）に着目し、オリジナルフレームと圧縮フレームの間で比較します。SSIMは多くの場合、PSNRよりも知覚品質と相関があります。
- VMAF（Video Multi-Method Assessment Fusion）：Netflixが開発したVMAFは、複数の評価指標を組み合わせることで、人間が知覚する映像品質をより総合的に予測します。ビデオの品質を評価するための最も堅牢で信頼性の高い手法の1つとして広く知られています。
時間的人工物
圧縮の問題は、1つのフレームで顕著に現れるのではなく、時間の経過とともに顕在化するものもあります。モーションアーティファクトやパケットロスによる問題など、時間的なアーティファクトは蓄積され、視聴体験を乱す可能性があります。このため、VQM（Video Quality Metric）やMOVIE Indexのような客観的モデルは、動画の時間的側面を考慮し、長期的な動画品質のより正確な評価を提供します。
重要なワークフローパラメータ：
制作と配信における映像品質
重要なワークフローパラメータ：
制作と配信における映像品質
主観的、客観的な測定だけでなく、動画の使用状況を考慮することも不可欠です。動画のワークフロー（制作、配信、消費など）は、どの圧縮指標が最も重要であるかに影響します。
視覚障害
ブロッキング、ぼかし、バンディングなどの圧縮アーティファクトは、低ビットレートや圧縮が強すぎる場合に発生します。コーデックによって、視覚的な障害は異なります：
- ブロッキング・アーティファクト：目に見える四角いブロックやピクセレーションで、多くの場合、非常に圧縮された暗い部分や平坦な部分に起因する。
- ぼかし／滑らかなアーティファクト：ブロッキング・アーティファクトを発生させる旧来のJPEG やMPEG技術と比較して、低ビットレートモードにおけるウェーブレットベースのコーデックの品質であるシャープネスやディテールの損失。
制作における多生成ロバスト性
プロダクションワークフローでは、映像をエンコードとデコードを何度も繰り返すことがあります。これはマルチジェネレーション・ロバストネスと呼ばれ、数回の編集を経ても映像が高品質を維持できるようにするために重要です。 JPEG XSのようなイントラフレームコーデックのような特定のコーデックは、各フレームが独立して圧縮され、高いビット深度と正確なレート割り当て機能のおかげで、このようなシナリオで優れた性能を発揮します。最新のイントラフレームコーデックを使用することで、累積的な品質低下のリスクを軽減することができます。
ディストリビューションにおけるエラー伝播
エンドユーザーがさらに編集することなく映像を消費する配信ワークフローでは、映像を効率的に圧縮するためにフレーム間コーデックがよく使用されます。これらのコーデックは、高圧縮を達成するために隣接するフレームのデータに依存します。しかし、エラー伝搬の影響を受けやすく、1つのフレームの圧縮エラーが複数のフレームに影響し、時間の経過とともに顕著な劣化が生じます。
その他のアドバイス
- テストツール：映像品質メトリクスをさらに調べることにご興味があれば、FFmpeg、NetflixのVMAF、intoPIX internal Toolboxのようなツールが、主観的および客観的な評価を実施するための優れた出発点です。
- JPEG XSと他のコーデックの比較実験： JPEG XSの品質を実験したい場合は、当社までご連絡ください！私たちは、品質測定や、遅延、消費電力、ハードウェアとソフトウェアの複雑さなどの総合的な性能測定を見て、他の標準と多くの比較を行ってきました。
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