随着网络技术和多媒体技术的飞速发展,人们突破了传统的会议模式发明了视频会议。视频会议系统已成为各行各业用于政策宣贯、经营管理、应急指挥和演练培训的重要通信业务。随着视频会议系统的不断发展和壮大,会议视频的质量也逐渐引起人们的重视。视频图像质量失真会对正在进行的重要会议造成不良影响,甚至迫使会议中断。本文针对视频图像中常见的6种失真类型:噪声、模糊、色偏、亮度异常、画面冻结(静帧)和黑屏,提出了一种视频会议图像质量检测系统的设计方案。亮度异常、画面冻结(静帧)和黑屏的检测方法较为简单,本文重点研究噪声、模糊、色偏三种图像失真的检测方法,并针对这三种失真类型分别提出了三种新的检测方法。在噪声失真方面,先介绍了几种已在实际中应用的图像噪声检测方法。在考虑视频会议的场景特性后,提出了一种简单、高效且适用于视频会议系统的图像高斯白噪声检测方法——基于二维熵与分块均方差的图像高斯白噪声检测方法。在模糊失真方面,先讨论了现有的图像模糊评价方法。通过比较后,选用基于梯度结构相似度(GSSIM)的图像模糊评价方法对会议视频进行模糊检测。为提高GSSIM的场景适应性,提出了一种基于多尺度GSSIM的图像高斯模糊检测方法。在色偏失真方面,针对现有色偏检测方法的不足提出了一种基于CIELab点锐度的图像色偏检测方法。实验证明,上述三种方法都能实时地对会议视频进行质量检测,并得到相对准确的检测结果。最后,本文将上述三种检测方法应用于视频会议系统,提出了一种可以检测出常见6种失真类型的图像质量检测系统的设计方案。在VS2013平台上,利用OpenCV库,使用C++编写代码仿真实现。