왜곡별 특징 이외의 접근
흐림과 블록 흔적, 링잉을 각각 탐지하는 방식과 달리 자연 영상의 통계를 활용한다. 국소 정규화 밝기 계수의 경험 분포와 그 곱의 분포에서 특징을 얻는다. 영상 전체의 품질을 통계적으로 설명하려는 구성이다.
공간 영역에서의 분석
다른 좌표계인 DCT나 웨이블릿으로 변환하지 않고 공간 영역에서 특징을 계산한다. 국소 밝기 변화와 이웃 관계를 함께 살핀다. 단순히 영상의 평균 밝기 하나로 점수를 정하는 지표와는 다르다.
밝기와 관계의 예
설명용 배열 (0, 2, 0, 2)와 (0, 0, 2, 2)는 평균이 모두 1이지만 이웃 값의 배치가 다르다. 평균 하나보다 관계 통계가 더 많은 정보를 담을 수 있다는 예이며 실제 정규화 및 분포 추정 공식 전체를 나타내지는 않는다.
품질 점수의 적용 범위
원본 참조가 없으면 사라진 질감이나 글자의 정답을 직접 비교할 수 없다. 자연 영상과 다른 도표나 문서 영상에 적용할 때도 별도 검증이 필요하다. 전처리 및 모형 조건을 맞추고 다른 지표와 실제 시각 결과를 함께 보며 처리 비용도 확인한다.