进入21世纪,随着现代信息技术水平的迅猛发展和提高,图像以其确切性、直观性、高效性和广泛适应性的特点,成为当今人类社会最重要的一种信息来源。图像质量的正确评价是图像信息工程领域内的一项重要研究课题。图像质量的主观评价方法虽然符合图像的实际观察质量,但是这种评价方法受不同的观察者、图像类型和观测环境等因素影响较大,评价过程繁琐,加之人的视觉心理因素很难用准确的数学模型来表示,致使评价结果不够精确。而传统的客观图像质量评价方法把图像中所有像点同样对待,没有考虑图像观测者的视觉心理因素,造成评价结果与人眼视觉的观测质量不吻合。当今,使图像质量评价即客观又符合人眼实际观测质量已成为图像评价的重要研究方向。图像边缘是图像中最基本的特征,是分析理解图像的基础。图像边缘信息的改变意味着图像基本内容或结构的改变。同时,人眼视觉的掩盖效应使人眼对边缘失真很敏感。因此,图像的边缘在人眼对图像信息的理解中有重要的作用,是评价图像质量重要的因素。本文提出了基于多尺度边缘融合的图像边缘检测方法。该方法使用二进小波变换进行图像多尺度边缘提取,利用边缘相关算子的理论去除噪声的影响。根据信号与噪声的小波变换模值跨尺度传递的不同特性,进行多尺度边缘融合。实验结果表明,基于多尺度边缘融合的图像边缘检测方法与传统边缘检测方法相比,在抗噪声的同时获得较好的图像边缘检测结果。本文提出了基于多尺度边缘结构相似性(MESS)的图像质量评价方法,该方法将图像边缘和基于结构相似度(SSIM)的图像质量评价方法相结合,利用图像边缘结构变化代替SSIM中的结构变化,使MESS成为对图像边缘结构的描述。实验结果表明了,由于MESS考虑了边缘信息对于人眼感知结构信息的重要性,因此评价结果比SSIM方法更好,且更加符合人眼视觉感知特性。