無參考圖像質量評估

無參考圖像質量評估（，NR-IQA）是一種圖像質量評估方法。它是指在無參考圖像的情況下，直接評估測試圖像的質量。由於一般理想質量的參考圖像很難獲取，故這種完全不依賴參考圖像的質量評估方法應用較廣泛，但也屬於IQA中最具挑戰的問題。常用的評估方法主要基於像素統計特性，其中包含使用平均數、標準差、熵等方法。

平均數 
平均數是統計中的一個重要概念。為集中趨勢的最常用測度值，可以反映圖像像素的平均亮度，定義如下：

其中  為測試圖像，  為 pixel  的值，  、   為圖像的長寬

平均亮度愈大，圖像質量愈好。

標準差 
標準差在機率統計中最常作為測量一組數值的離散程度之用。應用在圖像中，代表圖像像素灰度值相對於平均值的離散程度，定義如下：

若標準差愈大，表示圖像中灰度級別愈分散，圖像質量愈好。

熵  
熵是信號中資訊的平均量，在圖像中表示圖像的平均信號量。定義如下：

 表示灰度值為  在圖像中出現的機率， 為圖像的灰度級，即為255

在此方法之下，會先對理想圖像熵的特徵作出假設，再對其設計相應的數學模型，最後通過計算測試圖像在該模型下的特徵來得到質量評估結果。

參考資料

参见 
 图像质量评估
 全參考圖像質量評估
 部分參考圖像質量評估

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