Возможно, имелись в виду метрики BRISQUE, NIQE и PIQE для оценки качества изображения. 12 Некоторые различия между ними:

• BRISQUE оценивает качество изображений с определённым типом искажений, которые известны модели, обученной на базе данных. 2 При этом BRISQUE учитывает общественное мнение, то есть обучающие изображения сопровождаются субъективными оценками качества. 2
• NIQE может измерять качество изображений с произвольными искажениями, при этом не использует субъективные оценки качества. 2 Однако оценка изображения NIQE может не так хорошо коррелировать с человеческим восприятием качества, как оценка BRISQUE. 2
• PIQE может измерять качество изображений с произвольными искажениями, при этом не требует обученной модели. 25 PIQE оценивает искажения по блокам и измеряет локальную дисперсию заметно искажённых блоков для вычисления показателя качества. 25

С вычислительной точки зрения PIQE менее эффективен, чем BRISQUE и NIQE, но обеспечивает локальные показатели качества в дополнение к глобальной оценке качества. 12

Важно учитывать, что не существует единой универсальной объективной метрики, подходящей для решения любых задач. 4 Эффективность любой метрики и её корреляция с восприятием качества пользователем зависят от динамичности содержания изображения, сложности сцены сжатия и качества эталонного изображения. 4