Цифровые изображения могут иметь разрешение миллионы пикселей. Возникает задача оценки качества изображений при отсутствии эталона. Для этого вычисляют локальные оценки в окрестности каждого пикселя, затем их усредняют. Среднее – это один из двух параметров нормального распределения данных. В работе показано, что использование среднего, как глобальной оценки большого объема данных, некорректно. Были исследованы 28 вариантов безэталонных мер качества и их модификации. Экспериментально показано, что локальные оценки редко соответствует нормальному закону распределения. Это подтверждено тестами на нормальность распределения данных. Предложено вместо среднего значения использовать параметры распределений логарифмического типа, как глобальные оценки качества цифровых изображений.
