نُقدِّم نموذجًا جديدًا لتقييم جودة الصورة بدون مرجع (أو أعمى) يعتمد على إحصائيات المشهد الطبيعي، يعمل في المجال المكاني. يُسمَّى هذا النموذج الجديد "مُقيِّم جودة الصورة المكانية الأعمى/الخالي من المرجع" (BRISQUE)، ولا يحسب سماتًا محددة حسب نوع التشوهات، مثل الاهتزاز (ringing) أو الضبابية (blur) أو التجزئة (blocking)، بل يستخدم بدلاً من ذلك إحصائيات المشهد لمعاملات السطوع المُعدّلة محليًا لقياس الخسائر المحتملة في "الطبيعة" للصورة الناتجة عن وجود تشوهات، مما يؤدي إلى مقياس شامل لجودة الصورة. تُستمد السمات الأساسية من التوزيع التجريبي لقيم السطوع المُعدّلة محليًا، وكذلك من حاصل ضرب هذه القيم ضمن نموذج إحصائي طبيعي للمشاهد المكانية. ولا يتطلب هذا النموذج أي تحويل إلى إطار إحداثي آخر (مثل التحويل المتقطع للكوسينوس DCT أو الموجات الصغيرة wavelet)، وهو ما يميّزه عن النماذج السابقة لتقييم الجودة بدون مرجع. وعلى الرغم من بساطته، نتمكن من إثبات أن BRISQUE يتفوّق إحصائيًا على معيار نسبة الإشارة إلى الضوضاء القصوى (PSNR) ذات المرجع الكامل، ومعيار التشابه الهيكلي (SSIM)، ويُعدّ منافسًا قويًا لجميع خوارزميات تقييم الجودة بدون مرجع الحالية التي لا تُميّز بين أنواع التشوهات. يتميّز BRISQUE بتعقيد حسابي منخفض جدًا، مما يجعله مناسبًا جدًا للتطبيقات الزمنية الحقيقية. كما يمكن استخدام سمات BRISQUE في تحديد نوع التشوه. ولإظهار تطبيق عملي جديد لـ BRISQUE، نصف كيف يمكن تعزيز خوارزمية إزالة الضوضاء غير الأعمى للصور من خلال دمجها مع BRISQUE، لتمكينها من أداء إزالة الضوضاء الأعمى. تُظهر النتائج أن التعزيز باستخدام BRISQUE يؤدي إلى تحسين الأداء مقارنة بالأساليب الرائدة الحالية. يتوفر إصدار برمجي لـ BRISQUE للتحميل عبر الإنترنت: http://live.ece.utexas.edu/research/quality/BRISQUE_release.zip، للاستخدام العام وتقييم الأداء.