利用計算機算法對圖像的視覺質量進行量化和評估的過程，旨在通過均方誤差（MSE）、結構相似性指標（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）等指標，為圖像壓縮、增強等處理系統提供客觀的、自動的評價。

拍照很容易，但拍出好照片卻很難。這需要好的構圖和好的光線。合適的鏡頭和高品質的硬件可以帶來很大的不同。最重要的是，高質量的照片需要良好的品味和判斷力。你需要一雙專家的眼睛。但是否有一個數學質量衡量標準來構成這種人類判斷力呢？

有些質量指標可以通過算法輕松捕獲。例如，我們可以查看像素捕獲的信息，并將圖像標記為噪聲或模糊。另一方面，有些質量指標幾乎不可能被算法捕獲。例如，算法很難判斷需要文化背景的照片的質量。

有一種科學方法稱為 BRISQUE（盲/無參考圖像空間質量評估器），這是市場上廣為接受的無參考圖像質量評分。此 API 是此方法的可擴展且高性能的實現。

1. 全面的評估指標：
   • APILayer圖像質量評估提供了從傳統的全參考指標（如PSNR、SSIM）到無參考指標（如BRISQUE、NIQE）的廣泛選擇，還包括了基于深度學習的感知相似性指標（如LPIPS），確保了對圖像質量全面而準確的評估。
2. 接近人類視覺的評估：
   • 引入的基于深度學習的指標（如LPIPS）能夠更好地模擬人類視覺系統對圖像質量的感知，從而提供更符合人類主觀感受的評估結果。
3. 易用性：
   • 提供了統一的腳本接口，用戶無需深入了解各個指標的具體實現細節，即可快速上手并進行批量圖像質量評估實驗，極大地簡化了使用流程。
4. 廣泛的應用場景：
   • 支持多種應用場景，包括圖像壓縮效果評估、超分辨率重建驗證、網絡傳輸質量監控等，滿足不同領域和需求的用戶。
5. 準確性與可靠性：
   • 由于集成了多種流行的圖像質量評估算法，并經過優化和驗證，APILayer圖像質量評估能夠提供準確可靠的評估結果，為用戶提供有力的決策支持。