视觉信息是人类获取信息的主要途径,它通过人类本身的视觉感知系统获取,其中图像便是获取信息的主要组成部分,随着通信技术、多媒体和网络技术的快速发展,数字视频图像已成为信息的重要载体之一,而且已经在人们日常生活中普遍应用。但是数字图像在传输、压缩和重建过程中往往会产生特定失真,如模糊、块效应、噪声等失真,这些失真对图像质量影响非常大。因此,如何评价图像质量成为图像处理领域的一个艰巨而又富有挑战性的问题。本论文通过分析对图像质量影响比较严重的三种失真——模糊、块效应和噪声,并提取三种失真的本质特征,使这些特征具有一般性。然后根据人眼视觉感知的特点,提出对这三种失真类型的图像质量评价模型,使评价结果能够与主观感知有很好的一致性。本论文主要的研究内容为对图像中模糊、块效应、噪声三种失真类型进行特征分析与提取,并提对应的图像质量客观评价模型。论文的主要工作和创新成果总结如下：(1)结合人眼感知的特点,分析与准确提取图像中模糊、块效应和噪声失真的本质特征,使这些特征具有一般性的特点,根据这些特征建立良好的客观图像质量评价模型。(2)提出了一种新的针对图像中模糊失真的无参考质量评价方法。该方法通过对模糊图像的本质特——模糊距离进行提取,并根据这个特征构造相应的无参考图像质量评价模型,使该模型能够对图像中模糊失真进行准确评价。(3)提出了一种基于平坦区域的图像块效应质量评价方法。该方法结合了人眼感知的特点,在失真图像中的平坦区域对图像的块效应进行特征提取,利用块强度(BS)和块率(BR)两个指标建立无参考质量图像模型,使该模型对图像中块效应的评价结果能够与主观感知有很好的一致性。(4)提出了一种基于无参考的图像噪声失真质量评价方法。图像中噪声点在其八个方向的梯度值都较大,并且要排除边缘点的干扰,以提高对噪声特征提取的准确性。本文将其八个方向的梯度作一定的处理,去除八个方向梯度中的最大值与最小值,以避免对边缘点的纳伪性和对连噪声点的去真性。最后根据其余六个方向平均梯度建立客观质量评价模型,使其评价结果能够与主观感知一致性良好。(5)提出了一种结合信息融合的视频图像质量评价方法,该方法综合考虑了视频中容易出现的三种失真类型,它们分别是模糊,块效应和噪声。运用信息融合的方法将这三种失真特征融合,并优化权值,得到一个检测性能比较好的无参考评价模型。通过大量的数据测试与实验,证明本文提出的无参考评价模型的评价结果能够与主观感知一致性很好,能够有效地对图像中模糊、块效应、噪声进行评价。