无参考图像质量评估（英语：No Reference Image Quality Assessment，NR-IQA）是一种图像质量评估方法。它是指在无参考图像的情况下，直接评估测试图像的质量。由于一般理想质量的参考图像很难获取，故这种完全不依赖参考图像的质量评估方法应用较广泛，但也属于IQA中最具挑战的问题。常用的评估方法主要基于像素统计特性，其中包含使用平均数、标准差、熵等方法。
平均数是统计中的一个重要概念。为集中趋势的最常用测度值，可以反映图像像素的平均亮度，定义如下：
其中 为测试图像， 为 pixel 的值， 、 为图像的长宽
为测试图像， 
为 pixel 
的值， 
、 
为图像的长宽平均亮度愈大，图像质量愈好。
标准差在几率统计中最常作为测量一组数值的离散程度之用。应用在图像中，代表图像像素灰度值相对于平均值的离散程度，定义如下：
若标准差愈大，表示图像中灰度级别愈分散，图像质量愈好。
熵是信号中资讯的平均量，在图像中表示图像的平均信号量。定义如下：
表示灰度值为 在图像中出现的几率， 为图像的灰度级，即为255
表示灰度值为 
在图像中出现的几率，
为图像的灰度级，即为255在此方法之下，会先对理想图像熵的特征作出假设，再对其设计相应的数学模型，最后通过计算测试图像在该模型下的特征来得到质量评估结果。
