KR20080071374A - 압축 영상의 화질 검출장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

압축 영상의 화질 검출장치 및 방법이 개시된다. 이 장치는 인코딩된 압축 영상을 디코딩하고, 상기 압축 영상의 인코딩을 위한 인코딩 정보를 추출하는 디코딩부; 상기 디코딩부에서 제공된 디코딩된 영상으로부터 인간의 시감 인지 특성에 따라 명확히 인식되는 영역에 해당하는 돌출 맵(saliency map)을 생성하는 돌출 맵 생성부; 및 상기 디코딩부로부터 제공된 상기 인코딩 정보를 사용해 양자화 정도를 변경하고, 상기 변경된 양자화 정도 및 상기 생성된 돌출 맵을 사용하여 영상 화질 평가지표를 검출하는 영상 화질 검출부를 구비하는 것을 특징으로 한다. 따라서, 본 발명에 따르면, 디코더 정보, 인간 시감 특성에 기인한 정보를 기반으로 공간적 시간적 국부 정보를 사용하여, 실제 인간의 시감 인지 정도를 반영한 화질 지표를 검출함으로써, 블록 기반 비디오 압축 영상의 주관적인 화질 평가 지표에 준하는 객관적 화질 측정이 가능하도록 한다.

Description

압축 영상의 화질 검출장치 및 방법{Method and apparatus for detecting picture quality of compressed picture}
도 1은 본 발명에 의한 압축 영상의 화질 검출장치를 설명하기 위한 일 실시예의 블록도이다.
도 2는 에지 방향 정보, 명암 정보, 컬러 정보 및 움직임 벡터 정보를 사용해 돌출 맵이 생성되는 것을 표현한 도면이다.
도 3은 돌출 맵 생성부에 의해 디코딩된 영상으로부터 돌출 맵이 생성된 일 예을 도시한 도면이다.
도 4는 도 1에 도시된 영상 화질 검출부를 설명하기 위한 일 실시예의 블록도이다.
도 5는 본 발명에 의한 압축 영상의 화질 검출방법을 설명하기 위한 일 실시예의 플로차트이다.
도 6은 도 5에 도시된 제304 단계를 설명하기 위한 일 실시예의 플로차트이다.
<도면의 주요 부호에 대한 간단한 설명>
100: 디코딩부 110: 돌출 맵 생성부
120: 영상 화질 검출부 200: 양자화 파라미터 변경부
210: 스케일 조정부 220: 평가 지표 산출부
본 발명은 영상 처리에 관한 것으로, 보다 상세하게는 블록 기반 비디오 압축 영상 신호의 영상 화질의 척도를 계산하는 압축 영상의 화질 검출장치 및 방법에 관한 것이다.
근래 TV 전송 방식이 아날로그 전송 형태에서 디지털 전송으로 변화하면서 다양한 TV채널에서 MPEG으로 압축된 영상 신호를 전송하고 있다. 영상 표시 장치에서는 압축된 영상들의 압축 정도를 포함한 영상 화질 척도를 기반으로 적응적 신호 처리가 증가하고 있으며, 이를 위한 다양한 방안들이 고안되고 있다. 주로 PSNR을 사용하는데 실제 방송의 경우 오리지널 소스를 알 수 없기 때문에 단순히 구할 수 없는 문제점이 있다. 이로 인해 오리지널 소스가 없는 상태에서 영상 화질을 측정하는 척도는 그 중요성이 점차 증대하고 있다.
일반적인 오리지널 소스 없이 영상 화질을 추정하는 single-ended picture quality measure를 측정하는 장치는 비디오 압축 스트림을 디코딩하여 비압축 영상과 압축 정보를 생성하여, 영상 화질을 추정한다.
종래 관련 기술들은 압축 스트림을 디코딩하는 과정에서 취득되는 압축 정보를 이용하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)를 추정한다. PSNR은 일반적으로 아래와 같은 수학식 1에 의해 구해진다.
Figure 112007009203320-PAT00001
여기서, xi는 오리지널 영상신호를 의미하고, yi는 디코더로부터 출력된 영상신호를 의미한다.
실제 방송을 수신하는 경우 오리지널 영상신호에 대한 정보가 없기 때문에 PSNR을 구할 수 없다. 이를 위해 관련 기술들은 디코더 정보를 이용하여 quantization error를 추정하여 PSNR을 근사적으로 추정한다. Snell&Wilcox (US 6,898,321)의 경우, 디코더 정보를 이용하여 noise power를 예측하고 quantization error를 추정하여, 오리지널 영상신호 없이 PSNR에 대한 추정치(PAR)를 계산한다. Philips (US 6,810,083)의 경우는 Intra picture를 찾은 후 DCT 계수 값들의 분포를 추정하여 평균 quantization error를 추정하여 PSNR을 계산한다. 종래 관련 기술들의 화질 평가지표들은 PSNR 기준으로 높은 상관관계를 가지고 있다.
그런데, 일반적으로 위와 같이 PSNR이 객관적 화질 지표로서 사용되지만, 현재 주관적인 화질 평가 지표인 MOS(Mean Opinion Score)가 인간의 시감 인지 특성을 반영하는 측면에서 그 중요성이 증대되고 있다. 또한 다수의 화질 평가 연구 결과 MOS가 실제 화질을 반영하며, PSNR은 일반적으로 주관적인 화질 평가 지표인 MOS(Mean Opinion Score)와의 상관 관계가 작다. 따라서 PSNR 의 추정치는 실제 화질 평가 지표로서의 신뢰도가 떨어지게 된다. 특히 압축 영상의 압축 artifact들에 대한 평가 지표로서는 더욱 적당하지 않다. 따라서 주관적 화질 평가에 준하는 객관적 화질 평가 지표 및 측정 방법의 필요성이 증대하고 있다.
그러나 종래의 기술들은 PSNR과의 상관도는 높지만, MOS와의 상관관계는 작은 단점을 지니고 있으며, 실제 인간의 시감 인지 특성에 대한 반영을 고려하지 않고 있다는 문제점이 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 블록 기반 비디오 압축 영상의 주관적인 화질 평가 지표에 준하는 객관적 화질 측정을 제공하기 위한 것으로서, 비디오 압축 스트림, 입력 영상, 비디오 압축 디코더 정보 및 영상의 돌출 입력 정보를 이용하여 새로운 화질 평가 지표를 제안하는 압축 영상의 화질 검출장치 및 방법을 제공함에 있다.
상기의 과제를 이루기 위해, 본 발명에 의한 압축 영상의 화질 검출장치는 인코딩된 압축 영상을 디코딩하고, 상기 압축 영상의 인코딩을 위한 인코딩 정보를 추출하는 디코딩부; 상기 디코딩부에서 제공된 디코딩된 영상으로부터 인간의 시감 인지 특성에 따라 명확히 인식되는 영역에 해당하는 돌출 맵(saliency map)을 생성하는 돌출 맵 생성부; 및 상기 디코딩부로부터 제공된 상기 인코딩 정보를 사용해 양자화 정도를 변경하고, 상기 변경된 양자화 정도 및 상기 생성된 돌출 맵을 사용하여 영상 화질 평가지표를 검출하는 영상 화질 검출부를 구비하는 것을 특징으로 한다.
상기의 다른 과제를 이루기 위해, 본 발명에 의한 압축 영상의 화질 검출방법은 인코딩된 압축 영상을 디코딩하고, 상기 압축 영상의 인코딩을 위한 인코딩 정보를 추출하는 단계; 디코딩된 영상으로부터 인간의 시감 인지 특성에 따라 명확히 인식되는 영역에 해당하는 돌출 맵(saliency map)을 생성하는 단계; 및 상기 인코딩 정보를 사용해 양자화 정도를 변경하고, 상기 변경된 양자화 정도 및 상기 생성된 돌출 맵을 사용하여 영상 화질 평가지표를 검출하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 한다.
이하, 본 발명에 의한 압축 영상의 화질 검출장치를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 의한 압축 영상의 화질 검출장치를 설명하기 위한 일 실시예의 블록도로서, 디코딩부(100), 돌출 맵(saliency map) 생성부(110), 영상 화질 검출부(120)로 구성된다.
디코딩부(100)는 인코딩된 압축 영상을 디코딩하고, 압축 영상의 인코딩을 위한 인코딩 정보를 추출한다. 입력단자 IN1을 통해 인코딩된 압축 영상이 입력되면, 디코딩부(100)는 매크로 블록단위로 인코딩된 압축 영상에 대해 역양자화 및 역변환을 수행하여 디코딩된 영상을 돌출 맵(saliency map) 생성부(110)로 출력한다.
한편, 압축 영상과 함께 입력된 인코딩 정보를 영상 화질 검출부(120)로 출력한다. 여기서, 인코딩 정보로는 DCT 정보, 양자화 정보, 움직임 벡터 정보 및 매크로 블록 코딩 타입 정보를 포함한다. DCT 정보는 아날로그 영상이 주파수 영역으 로 변환되었을 때의 DCT 계수값을 의미한다. 양자화 정보는 주파수 영역으로 변환된 영상 신호를 정수값에 해당하는 양자화값으로 근사화하기 위한 양자화 레벨에 대한 파라미터 정보를 의미한다. 움직임 벡터 정보는 아날로그 영상에 대한 움직임 보상 예측을 하는데 있어서 사용되는 정보로서 영상에서의 객체의 움직임의 방향 및 움직임 정도를 나타내는 정보이다. 매크로 블록 코딩 타입 정보는 압축된 영상이 인터 부호화 과정을 거쳤는지, 인트라 부호화 과정을 거쳤는지를 알려주는 정보이다.
돌출 맵(saliency map) 생성부(110)는 디코딩부(100)에서 제공된 디코딩된 영상으로부터 인간의 시각 특성에 따라 명확히 인식되는 영역에 해당하는 돌출 맵(saliency map)을 생성하고, 생성된 돌출 맵을 영상 화질 검출부(120)로 출력한다. 돌출 맵은 인간의 시감 인지 과정을 모델링 한 것으로 일반적으로 인간의 시선을 집중시키는 위치를 확인할 수 있도록 한다. 돌출성이란 주변의 다른 여러 대상들에 비해 색상이나 밝기 또는 크기 면에서 유달리 눈에 띄게 다른 성질을 가지고 있는 것이란 뜻으로 심리학적인 표현으로 흔히 알고 있는 pop-out이 되는 성질이 있는 것을 뜻한다. 따라서, 돌출 맵(saliency map) 생성부(110)는 이러한 인간의 시각적 주의의 특성을 기반으로 하여 전체 영상 중에서 다른 부분과 현저히 다른 돌출성이 있는 영역을 탐지해내는 수단이다.
돌출 맵 생성부(110)는 디코딩된 영상의 에지 방향 정보, 명암 정보, 컬러 정보 및 움직임 벡터 정보를 사용해, 돌출 맵을 생성하는 것을 특징으로 한다. 도 2는 에지 방향 정보 (1), 명암 정보 (2), 컬러 정보 (3) 및 움직임 벡터 정보 (4) 를 사용해 돌출 맵이 생성되는 것을 표현한 도면이다. 또한, 도 3은 돌출 맵 생성부에 의해 디코딩된 영상으로부터 돌출 맵이 생성된 일 예를 도시한 도면이다. 도 3의 (a)는 디코딩된 영상으로서, 움직이고 있는 축구공에 대한 영상이다. 이러한 움직이는 축구공에 대한 영상에 대해 인간의 시감 인지 특성은 배경이 되는 영상에 시선이 집중되는 것이 아니라, 움직이고 있는 축구공에 시선이 집중된다. 따라서, 움직이는 축구공에 대한 돌출 맵이 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이 표현된다.
영상 화질 검출부(120)는 디코딩부(100)로부터 제공된 인코딩 정보를 사용해 양자화 정도를 변경하고, 변경된 양자화 정도 및 생성된 돌출 맵을 사용하여 영상 화질 평가지표를 검출한다.
도4는 도 1에 도시된 영상 화질 검출부(120)를 설명하기 위한 일 실시예의 블록도로서, 양자화 파라미터 변경부(200), 스케일 조정부(210) 및 평가지표 산출부(220)로 구성된다.
양자화 파라미터 변경부(200)는 디코딩부(100)로부터 입력단자 IN2를 통해 제공된 인코딩 정보를 사용하여 영상의 양자화 정도를 변경하고, 변경한 결과를 평가지표 산출부(220)로 출력한다. 여기서 인코딩 정보는 DCT 정보, 양자화 정보, 움직임 벡터 정보 및 매크로 블록 코딩 타입 정보를 포함한다. 이러한 정보의 구체적인 내용은 전술한 바와 같다. 주관적인 화질 평가 지표인 MOS와 압축 정보와의 상관 관계와 그 유의성에 대한 분석을 통해 MOS는 인코딩 정보 중 DCT 정보, 양자화 정보, 움직임 벡터 정보 및 매크로 블록 코딩 타입 정보 등에 밀접한 상관 관계가 있음을 확인할 수 있다.
양자화 파라미터 변경부(200)는 다음의 수학식 2를 사용해 인코딩 정보들을 유기적으로 결합하여 각 매크로 블록의 양자화 정도를 변경한다.
Q'=f(DCT, Q, MV, MBCodeType)
여기서, Q'은 변경된 양자화 정도를 의미하고, DCT는 DCT 정보를 의미하고, Q는 양자화 정보를 의미하고, MV는 움직임 벡터 정보를 의미하고, MBCodeType은 메크로 블록 코딩 타입 정보를 의미하고, f는 DCT, Q, MV, MBCodeType 사이의 함수를 의미한다.
스케일 조정부(210)는 돌출 맵 생성부(110)로부터 입력단자 IN3을 통해 제공된 돌출 맵의 스케일을 소정 크기의 범위 내로 조정한다. 이후, 스케일 조정부(210)는 스케일이 조정된 돌출 맵에 대해 각 매크로 블록당 조정된 돌출 맵의 평균값을 계산하고, 매크로 블록당 계산된 평균값을 평가지표 산출부(220)로 출력한다.
평가지표 산출부(220)는 변경된 양자화 정도 및 스케일이 조정된 돌출 맵에 가중치를 적용하여 합산함으로써, 영상 화질 평가지표를 검출한다. 매크로 블록 당 주어지는 변경된 양자화 정도 Q'에 가중치를 곱하고, 매크로 블록당 평균값에 해당하는 돌출 맵에도 가중치를 곱하며, 이렇게 각 매크로 불록당 구해진 값들을 합산한다. 이를 수학식으로 표현하면, 다음의 수학식 3과 같다.
Figure 112007009203320-PAT00002
여기서, IQf는 해당 프레임의 영상 화질 평가지표를 의미하고, MB는 해당 매크로 블록을 의미하고, frame은 해당 프레임을 의미하고, Q'은 양자화 파라미터 변경부(200)에서 계산된 변경된 양자화 정도를 의미하고, Saliency는 스케일 조정부(210)에서 조정된 매크로 블록당의 돌출 맵의 평균값을 의미하고, W는 가중치를 의미한다.
전술한 수학식 3에서 구해진 값을 사용해 이웃한 프레임 간의 이미지 화질에 대한 가중치를 적용하여 합산함으로써, 실제 MOS에 근접한 객관적인 전체 영상 화질 평가지표를 산출할 수 있다. 이를 수학식으로 표현하면, 다음의 수학식 4와 같다.
Figure 112007009203320-PAT00003
여기서, S는 weighted sum을 할 이웃 프레임 수, IQf는 해당 프레임의 영상 화질 평가지표를 의미하고, IQt는 전체 영상에 대한 영상 화질 평가지표를 의미한다.
이하, 본 발명에 의한 압축 영상의 화질 검출방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 5는 본 발명에 의한 압축 영상의 화질 검출방법을 설명하기 위한 일 실시예의 플로차트이다.
먼저, 인코딩된 압축 영상을 디코딩하고, 압축 영상의 인코딩을 위한 인코딩 정보를 추출한다(제300 단계). 매크로 블록단위로 인코딩된 압축 영상에 대해 역양자화 및 역변환을 수행하여 디코딩된 영상을 출력한다. 한편, 압축 영상과 함께 입력된 인코딩 정보 즉, DCT 정보, 양자화 정보, 움직임 벡터 정보 및 매크로 블록 코딩 타입 정보를 추출한다.
제300 단계 후에, 디코딩된 영상으로부터 인간의 시감 인지 특성에 따라 명확히 인식되는 영역에 해당하는 돌출 맵(saliency map)을 생성한다(제302 단계). 돌출 맵은 인간의 시감 인지 과정을 모델링 한 것으로 일반적으로 인간의 시선을 집중시키는 위치를 확인할 수 있도록 한다. 제302 단계는 이러한 인간의 시각적 주의의 특성을 기반으로 하여 전체 영상 중에서 다른 부분과 현저히 다른 돌출성이 있는 영역을 탐지해내는 과정이다. 특히, 제302 단계는 디코딩된 영상의 에지 방향 정보, 명암 정보, 컬러 정보 및 움직임 벡터 정보를 사용해, 돌출 맵을 생성하는 것을 특징으로 한다.
제302 단계 후에, 인코딩 정보를 사용해 양자화 정도를 변경하고, 변경된 양자화 정도 및 생성된 돌출 맵을 사용하여 영상 화질 평가지표를 검출한다(제304 단계).
도 6은 도 5에 도시된 제304 단계를 설명하기 위한 일 실시예의 플로차트이 다.
인코딩 정보 중 DCT 정보, 양자화 정보, 움직임 벡터 정보 및 매크로 블록 코딩 타입 정보를 사용해, 양자화 정도를 변경한다(제400 단계). 여기서 인코딩 정보는 DCT 정보, 양자화 정보, 움직임 벡터 정보 및 매크로 블록 코딩 타입 정보를 포함한다. 주관적인 화질 평가 지표인 MOS와 압축 정보와의 상관 관계와 그 유의성에 대한 분석을 통해 MOS는 인코딩 정보 중 DCT 정보, 양자화 정보, 움직임 벡터 정보 및 매크로 블록 코딩 타입 정보 등에 밀접한 상관 관계가 있음을 확인할 수 있다. 전술한 수학식 2를 사용해 인코딩 정보들을 유기적으로 결합하여 각 매크로 블록의 양자화 정도를 변경한다.
제400 단계 후에, 생성된 돌출 맵의 스케일을 조정한다(제402 단계). 돌출 맵의 스케일을 소정 크기의 범위 내로 조정한 후에, 스케일이 조정된 돌출 맵에 대해 각 매크로 블록당 돌출 맵의 평균값을 계산한다.
제402 단계 후에, 변경된 양자화 정도 및 스케일이 조정된 돌출 맵에 가중치를 적용하여 합산함으로써, 영상 화질 평가지표를 계산한다(제404 단계). 전술한 수학식 3과 같이, 매크로 블록 당 주어지는 변경된 양자화 정도 Q'에 가중치를 곱하고, 매크로 블록당 평균값에 해당하는 돌출 맵에도 가중치를 곱하며, 이렇게 각 매크로 불록당 구해진 값들을 합산한다. 전술한 수학식 3에서 구해진 값을 사용해 이웃한 프레임 간의 이미지 화질에 대한 가중치를 적용하여 합산함으로써, 실제 MOS에 근접한 객관적인 전체 영상 화질 평가지표를 산출할 수 있다. 이러한 수학식은 전술한 수학식 4와 같다.
한편, 상술한 본 발명의 압축 영상의 화질 검출방법은 컴퓨터에서 읽을 수 있는 코드/명령들(instructions)/프로그램으로 구현될 수 있고, 매체, 예를 들면 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 코드/명령들/프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크, 마그네틱 테이프 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다. 또한, 본 발명의 실시예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드를 내장하는 매체(들)로서 구현되어, 네트워크를 통해 연결된 다수개의 컴퓨터 시스템들이 분배되어 처리 동작하도록 할 수 있다. 본 발명을 실현하는 기능적인 프로그램들, 코드들 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 쉽게 추론될 수 있다.
이러한 본원 발명인 압축 영상의 화질 검출방법 및 장치는 이해를 돕기 위하여 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.
본 발명에 의한 압축 영상의 화질 검출장치 및 방법은 디코더 정보, 인간 시감 특성에 기인한 정보를 기반으로 공간적 시간적 국부 정보를 사용하여, 실제 인 간의 시감 인지 정도를 반영한 화질 지표를 검출함으로써, 블록 기반 비디오 압축 영상의 주관적인 화질 평가 지표에 준하는 객관적 화질 측정이 가능하도록 한다. 따라서, 영상의 인코딩 및 디코딩 시에 인간의 시감 인지 특성이 반영된 보다 객관화된 영상 처리를 수행할 수 있는 효과가 있다.

Claims (5)

  1. 인코딩된 압축 영상을 디코딩하고, 상기 압축 영상의 인코딩을 위한 인코딩 정보를 추출하는 디코딩부;
    상기 디코딩부에서 제공된 디코딩된 영상으로부터 인간의 시감 인지 특성에 따라 명확히 인식되는 영역에 해당하는 돌출 맵(saliency map)을 생성하는 돌출 맵 생성부; 및
    상기 디코딩부로부터 제공된 상기 인코딩 정보를 사용해 양자화 정도를 변경하고, 상기 변경된 양자화 정도 및 상기 생성된 돌출 맵을 사용하여 영상 화질 평가지표를 검출하는 영상 화질 검출부를 구비하는 것을 특징으로 하는 압축 영상의 화질 검출장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 돌출 맵 생성부는
    상기 디코딩된 영상의 에지 방향 정보, 명암 정보, 컬러 정보 및 움직임 벡터 정보를 사용해, 상기 돌출 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 압축 영상의 화질 검출장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 영상 화질 검출부는
    상기 인코딩 정보 중 DCT 정보, 양자화 정보, 움직임 벡터 정보 및 매크로 블록 코딩 타입 정보를 사용해, 상기 양자화 정도를 변경하는 양자화 파라미터 변 경부;
    상기 생성된 돌출 맵의 스케일을 조정하는 스케일 조정부; 및
    상기 변경된 양자화 정도 및 상기 스케일이 조정된 돌출 맵에 가중치를 적용하여 합산함으로써, 상기 영상 화질 평가지표를 계산하는 평가지표 산출부를 구비하는 것을 특징으로 하는 압축 영상의 화질 검출장치.
  4. 인코딩된 압축 영상을 디코딩하고, 상기 압축 영상의 인코딩을 위한 인코딩 정보를 추출하는 단계;
    디코딩된 영상으로부터 인간의 시감 인지 특성에 따라 명확히 인식되는 영역에 해당하는 돌출 맵(saliency map)을 생성하는 단계; 및
    상기 인코딩 정보를 사용해 양자화 정도를 변경하고, 상기 변경된 양자화 정도 및 상기 생성된 돌출 맵을 사용하여 영상 화질 평가지표를 검출하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 압축 영상의 화질 검출방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 영상 화질 평가지표를 검출하는 단계는
    상기 인코딩 정보 중 DCT 정보, 양자화 정보, 움직임 벡터 정보 및 매크로 블록 코딩 타입 정보를 사용해, 상기 양자화 정도를 변경하는 단계;
    상기 생성된 돌출 맵의 스케일을 조정하는 단계; 및
    상기 변경된 양자화 정도 및 상기 스케일이 조정된 돌출 맵에 가중치를 적용하여 합산함으로써, 상기 영상 화질 평가지표를 계산하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 압축 영상의 화질 검출방법.
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