随着科学技术的发展,人们在可视信息的采集、显示、存储、传输等方面取得了显著的进步,开发出了更多的数字图像和视频系统。衡量这些系统中图像质量的优劣成为评价这些系统在处理和传输等方面性能的重要指标。因此图像质量评价方法的研究一直倍受关注。直接用人眼来进行观测评估的图像质量主观评价方法过于繁琐、耗时并且相当昂贵,因此很多学者和研究机构都致力于图像质量客观评价方法的研究。这些方法根据评价过程中需要原始图像信息的程度可以分为:全参考(Full Reference,FR),部分参考(Reduced Reference,RR)和无参考(NoReference,NR)。其中部分参考和无参考图像质量评价在进行图像质量平均过程中仅需部分原始图像信息或者完全无需原始图像信息。本文研究的基于图像多尺度边缘相似度评价的全参考,部分参考图像质量评价算法。本文的研究内容如下:人眼视觉系统简介,介绍了对人眼视觉系统(Human Visual System:HVS)特性研究的两个主要方面,即视觉生理学和视觉心理学的相关基础知识,包括:人眼视觉系统的生理结构,人类视觉的对比度灵敏度,人眼的运动特性,各种掩盖效应等等。图像质量评价方法综述,总结了现有的图像质量评价方法。首先介绍了主观评价方法的一般方法和常用的几种测试方法并分析了它的优缺点。然后将客观平均方法分为三类(FR、RR和NR)来介绍:每一类给出了方法的一般思路以及一种或者几种典型模型的介绍及相关分析。图像多分辨率分析简介,介绍了图像多分辨率分析的相关理论和方法,着重介绍了基于二进小波变换的图像多尺度边缘提取算法基于图像多尺度边缘相似度的图像质量评价算法,提出了基于图像多尺度边缘相似性判别的全参考/部分图像质量评价算法。