本稿では、空間領域で動作する、自然シーン統計に基づく歪みに依存しない盲目的／参照なし（NR）画像品質評価（IQA）モデルを提案する。この新モデルは、「盲目的／参照なし画像空間品質評価者（BRISQUE）」と命名された。BRISQUEは、リングノイズ、ぼかし、ブロッキングといった特定の歪みを特徴量として計算しない。代わりに、局所的に正規化された輝度係数のシーン統計を用いて、歪みの存在によって引き起こされる「自然性」の喪失を定量化し、画像品質に対する包括的な指標を提供する。本モデルが用いる基盤となる特徴量は、空間的自然シーン統計モデルの下で、局所的に正規化された輝度の経験的分布およびその積の分布から導出される。従来のNR-IQA手法とは異なり、DCTやウェーブレットなどの別の座標系への変換は必要としない。このシンプルさにもかかわらず、BRISQUEが完全参照型のピーク信号対ノイズ比（PSNR）および構造的類似性指標（SSIM）よりも統計的に優れていることを示すことができ、現在の主流の歪みに依存しないNR-IQAアルゴリズムと比べても非常に競争力がある。BRISQUEは計算複雑度が極めて低いため、リアルタイム応用に非常に適している。また、BRISQUE特徴量は歪みの識別にも応用可能である。BRISQUEの新たな実用的応用として、非盲目的画像ノイズ除去アルゴリズムにBRISQUEを組み込むことで、盲目的画像ノイズ除去が可能になる方法を説明する。実験結果から、BRISQUEの導入により、最先端の手法よりも優れた性能が得られることを確認した。BRISQUEのソフトウェアリリースは、公開用としてオンラインで提供されている：http://live.ece.utexas.edu/research/quality/BRISQUE_release.zip。研究者および開発者の皆様による利用および評価を歓迎する。