曹玉东，刘海燕，贾 旭，李晓会

辽宁工业大学 电子与信息工程学院，辽宁 锦州 121001

图像质量评价是图像处理和计算机视觉领域的一个研究热点问题之一。数字图像在获取、压缩存储、传输过程中受到诸多因素的干扰，造成失真或降质，从而影响人类的视觉体验或者图像的后处理效果[1]。只有对图像质量做出正确评价，才能确定后续的增强或控制方法。另外，数字图像处理算法性能优劣的分析和数字图像处理系统的性能评估都需要对图像质量做出评价。

根据是否有人的参与，可以分为图像主观质量评测和图像客观质量评测。主观质量评测依靠人的主观感觉评判图像的质量，由于不同的人对图像质量的感知会有不同，普遍的做法是多人对失真图像做评价，然后取平均值。客观图像质量评测需要利用计算机建立数学模型，然后计算并输出数字化的测量结果，要求客观图像质量评测结果与主观质量分数保持高度的一致性，因此客观评测方法需要充分结合人类视觉系统（Human Vision System，HVS）的特性。近年来，随着生物科学、解剖学、神经心理学等学科的发展，人类对视觉系统的认识逐步深入。

采用人工方法对失真图像的质量进行主观评测具有效率低、成本高的特点，难以实现准确和实时的质量评估，因此研究客观图像质量评价算法是必然的趋势。随着人工智能的发展，为利用计算机模拟人类视觉系统的感知过程提供了可能。

早期的图像质量评价算法关注特定的失真类型，例如压缩失真、块状效应失真和图像模糊度等。……