视频质量评估的研究是图像信息工程的基础技术之一。在视频通信应用中的视频传输技术,视频处理中的编码压缩技术和视频恢复技术,所有这些技术不论优劣都会在一定程度上影响到视频的质量。同时随着网络技术的飞跃发展,视频在网络上的应用已经成为主流。IPTV项目就是利用网络技术,将电视网络和当前的Internet网络进行了结合。基于网络的视频质量评估是改进和提高IPTV服务质量的必经之路。目前视频质量评估的算法很多,在视频编解码损伤的评估上取得了很好的进展。但是针对实时的网络视频质量评估还有很多问题没有得到解决。因此论文针对IPTV的视频质量评估展开研究,通过研究视频损伤产生的原因和当前已有的视频质量的评估算法,提出一个新的基于人眼视觉模型的无参考质量评估算法,并综合设计出IPTV视频质量的评估系统。论文的主要研究内容和创新点包括:在视频传输前,对编码压缩损伤进行评估。论文主要采用动态图像质量评估算法。它得到的结果很好的反映了人眼视觉的一些特性。在视频传输中,监测传输网络情况。论文选取了几个已经提出的影响视频质量的网络状况指标。同时通过对传输链路中发送包格式的研究,加入一些在视频包出现异常时可以反映视频质量损伤的一些指标。在视频传输到客户端机顶盒后,论文提出了一种新的无参考视频质量评估方法HVS_NF。这个方法分两个部分,以网络状况的好坏进行划分。当网络质量很好时,算法认为视频的损伤主要集中在压缩编码上。而当传输的网络状况出现恶化的时候,定义了一种基于人眼视觉模型研究的视频图像质量评估方法。该方法将视频图像用Gabor滤波进行通道的划分,然后分析每个通道的块状损伤,将所有的损伤累计综合得到视频的损伤值,从而可以得到视频的质量。最后,综合视频质量评估在视频传输前期,中期,后期三个阶段的研究,论文提出建立一个完整的基于人眼感知模型的IPTV质量评估系统,并部分模拟实现了IPTV质量评估系统,也是将算法推向实用化的有益尝试。