图像和视频通常会涉及自然场景,对于自然场景而言,需要使用统计模型来对其进行表征。真实世界的失真过程会干扰这些统计数据并使图像或视频信号不自然。这使研究人员将自然场景统计(NSS, natural scene statistics)模型与失真模型结合,以量化失真图像和参考图像之间共享的信息量。这种共享信息是信号保真度的一个方面,并且与视觉质量密切相关。与HVS误差敏感度和结构方法相比,统计方法(信息论中也有应用)不依赖于任何HVS参数,也可以产生具有竞争力的FRQA方法(最先进的QA方法相比)。视觉信息保真度(VIF, visual information fidelity)方法就是基于信息保真度的视频质量评估指标。