数字图像、视频日益成为人们日常生活中离不开的信息媒体。在数字图像的获取、处理、编码、。存储、传输和重建的每一个过程中,图像质量都可能出现变化。如何衡量系统获取、重建、接收的图像质量的优劣,以及如何设计简单、高效的图像质量表征方法成为亟待解决的问题。因此研究人员定义了很多不同应用背景下的图像质量,以监控和优化所获得图像的质量。　　 本文在人眼探测识别背景下对图像质量表征方法进行研究。在简要分析人眼探测识别过程,以及图像在这一过程中的作用的基础上,提出了图像质量的定义,进而详细阐述了基于这种定义下的图像质量的具体表征算法过程。本文主要有四个部分的内容:　　 (1)对图像质量表征研究的国内外现状进行了调研和分析,并简单介绍了当前研究中几个典型的图像质量表征方法。　　 (2)结合研究背景,对人眼视觉系统当前研究的一些成果做了简要介绍。　　 (3)通过对人眼探测识别过程的分析,在该研究背景下给出了图像质量的定义。利用人眼的亮度阈值特性,选择合理的图像质量表征的计算基元,给出了计算图像质量的具体方法,并将图像质量作为优化图像的目标,对以前提出的图像优化算法进行了改进,给出了实验结果和统计数据。　　 (4)建立了图像质量表征和图像优化的软件实验平台,并根据实际应用中的需求,建立了人眼亮度阈值特性的测试平台。