随着数字成像技术的飞速发展,数字影像已经成了人类日常生活中不可或缺的一部分。数字影像的质量在采集,传输,存储和重建的过程中会受到各种降级源的影响,从而导致影像产生不同程度的质量下降,因此对影像质量评价的需求变得越来越迫切。对影像质量的评价方法可以分成两类:一类是主观质量评价方法,另一类是客观质量评价方法。根据评定方法需要的条件的不同,客观质量评价可以分为三大类:全参考影像质量评价、部分参考影像质量评价和无参考影像质量评价。遥感影像的原始信息在很多实际的应用场合中是很难获取的。例如遥感影像的去燥,去模糊和融合等影像应用中,很少有参考影像可以用来和增强后的影像进行比较,因此对遥感影像进行无参考的质量评价相较于前两种方法更具有实用价值。近些年来,已经提出了很多无参考影像质量评价指标(Image Quality Metrics,IQM)用来评价影像质量。然而,大多数无参考指标都是为灰度或彩色影像设计的,它们是否适用于遥感影像仍然未知。在本文中,我们首先选用了21种常用的无参考影像的质量评价指标。然后,我们分别使用平均滤波、高斯白噪声和线性运动对包含城市、农村和港口这三种不同内容的高分辨率Quickbird遥感影像进行退化处理,每种退化方法包含了 40个不同等级的退化。接下来,我们分别将21种质量评价指标应用到上述处理后的遥感影像上,计算出每个质量评价指标对应的值。然后我们基于预测准确性,预测单调性和预测一致性的标准来评价这些影像质量评价指标是否具有鲁棒性。最后,我们采用多元统计法,我们挑选出那些被认为具有鲁棒性的影像质量评价指标,分成几组进行因子分析,通过定量的计算选择出具有最高负荷系数的影像质量评价指标作为该组的代表。实验结果表明,不同内容的影像和遭受不同退化类型的评价结果表现不同。通过实验,我们发现21个常用的影像质量评价指标之中只有7个满足鲁棒性的要求。其中建议使用边缘强度(EI)和恰可察觉失真(JND)来评价受到平均滤波器退化的影像质量。使用边缘强度(EI),通过各向异性的盲影像质量评价(BIQAA)和均值指标(MM)来评价经受高斯白噪声降级的影像的质量。建议使用拉普拉斯导数(LD),恰可察觉失真(JND)和标准偏差(SD)来评价经过线性运动的影像的质量。最后,对于不知道具体遭受哪种退化类型的影像建议使用边缘强度(EI)来评价影像的质量。