随着数字采集技术和信号处理理论的普及,越来越多的图像以数字形式存储。数字图像处理技术起源于20世纪20年代,图像缩放技术和图像质量评价方法是其中的两项关键技术。图像缩放的主要目的是通过改变图像分辨率使图像能够在输出终端上得到更好的显示效果。在消费类电子领域,数字图像缩放技术主要基于硬件实现,它对于硬件的低成本、低功耗以及算法的实时性更为关注,所以研究主要集中在图像缩放算法及其硬件的实现。图像处理技术主要基于人眼视觉系统,作为其主体,图像无论是作为输入还是输出,其质量对于算法都有着决定性的作用。因此,建立有效的图像质量评价机制,对于数字图像处理技术具有重大的意义。图像质量评价可以分为主观图像质量评价方法和客观图像质量评价方法。主观图像质量评价方法可以很自然的与人的主观感受相符,但是相对费时,无法实现自动化处理。客观图像质量评价方法方便、快捷、易于实现,可以很好的结合到其他图像处理算法中。但是,客观图像质量评价的结果往往与人的主观感受有所出入。因此,如何得到与人的主观感受更相符的客观图像质量评价算法是图像质量评价的主要研究方向。本文主要围绕图像缩放技术和图像质量评价方法的关键技术展开,具体内容概括如下：1)提出一种边缘自适应的分段抛物线图像缩放算法及其硬件架构。算法通过对图像进行自适应插值,起到抑制边缘模糊或细节退化的作用。算法可以取得与三次卷积插值算法相当的性能,同时,由于在硬件实现上采用基于Farrow结构的架构,硬件复杂度远小于三次卷积插值。算法可以实现行、场方向的任意缩放,支持的最大分辨率达到QXGA(2048×1536).2)提出一种基于可重构插值滤波器的图像缩放引擎。该引擎具有较好的缩放效果,可以对分辨率不高于2560×1920的任何图像进行行、场两维的独立缩放操作。该架构仅使用4个功能模块及5个行存储器,使其硬件开销远低于传统架构。该引擎在插值核的定点问题上对图像处理的性能和硬件资源的开销做了细致的评估与权衡,使用的定点策略不仅可以消除传统缩放引擎固有的累积误差,还可以将硬件定点问题所带来的截断误差降到最低。同时,可重构特性使其能够更好的满足用户在性能和电路设计成本上的多方面需求。3)提出一种基于Gabor滤波器的全参考型图像质量评价方法。算法通过使用Gabor滤波器模拟HVS的多通道特性,对失真图像和参考图像在某些特定频率带宽内的边缘信息和轮廓的某些特定方向信息进行提取、比对,然后对失真图像进行图像质量评价。实验结果表明,该算法能很好的符合人的主观感受,对多种典型的失真均有较好的效果。4)提出一种基于非张量积小波分解的半参考型图像质量评价方法。算法首先使用NPWT对参考图像进行分解,得到3个尺度共9个子带。选取其中的6个子带,再通过GSM模型对子带系数进行归一化处理,得到拟合度很高的符合零均值高斯分布的归一化子带系数。最后使用CBD模型得到失真测度。实验结果表明,该方法优于现有的几种半参考型图像质量评价算法,其性能与全参考型图像质量评价方法性能已经较为接近。