Die blinde Bildqualitätsbewertung (BIQA) für authentisch verfälschte Bilder stellt stets eine herausfordernde Aufgabe dar, da in der realen Welt aufgenommene Bilder eine Vielzahl unterschiedlicher Inhalte und diverse Arten von Verzerrungen aufweisen. Die überwiegende Mehrheit vorheriger BIQA-Methoden konzentriert sich darauf, die Qualität synthetischer Bilder vorherzusagen, scheitert jedoch bei der Anwendung auf reale, in der Wildnis aufgenommene verfälschte Bilder. Um dieser Herausforderung zu begegnen, schlagen wir eine selbstadaptierende Hypernetzwerk-Architektur vor, um die Bildqualität in realen Umgebungen blind zu bewerten. Wir gliedern den IQA-Prozess in drei Phasen: Inhaltsverstehen, Lernen von Wahrnehmungsregeln und Qualitätsvorhersage. Nach der Extraktion der Bildsemantik wird eine Wahrnehmungsregel adaptiv durch ein Hypernetzwerk aufgestellt und anschließend von einem Qualitätsvorhersagenetzwerk genutzt. In unserem Modell kann die Bildqualität selbstadaptiv geschätzt werden, wodurch eine gute Generalisierbarkeit auf vielfältige, in der Wildnis aufgenommene Bilder erreicht wird. Experimentelle Ergebnisse bestätigen, dass unser Ansatz nicht nur die derzeit besten Methoden auf anspruchsvollen, authentischen Bild-Datenbanken übertrifft, sondern auch konkurrenzfähige Leistungen auf synthetischen Bild-Datenbanken erzielt, obwohl er nicht explizit für diese Aufgabe konzipiert wurde.