图像融合技术能够综合异源传感器图像间的互补信息并抑制图像间的冗余信息,提高信息利用率。为了评价各种融合算法的合理性和优越性,需要对融合图像的质量进行评估。当前对融合图像的质量评估主要从主观和客观两个角度出发,主观质量评价具有直接准确的特点,但评估效率较低且难以复现;而客观质量评估指标能够高效的对融合图像进行质量评价。由于图像融合中缺乏绝对真值的参考,使得融合图像的客观质量评价成为当前研究的一大难题,也是图像融合领域急需解决的问题之一。本文针对几个典型的图像融合应用场景展开了融合图像质量指标研究,提出了一个新的融合图像质量指标。本文的主要研究内容如下:(1)大多数融合场景的受众为人眼观察,本文搭建了关于图像融合主观评价实验的框架,用于验证客观质量指标的合理性。实验中选取当前经典的融合方法,对不同场景的待融合图像进行融合,融合结果作为观测样本;实验邀请从事相关研究的老师和同学进行主观评价标准学习,随后按照评价标准,结合自己的主观感受,对观测样本进行主观评价打分。实验结果将用于后续的客观质量指标合理性验证。(2)对当前广泛使用的图像融合质量指标展开研究,并对指标中存在的问题进行探讨,提出修正方法,使得质量指标在实验中更准确,更具有参考价值。另外,针对基于梯度特征的融合图像质量指标进行了详细的分析,对梯度方向的改变与图像质量的变化关系展开了研究,证明了梯度方向相似性度量的合理性。(3)本文结合人眼的视觉系统特性,提出一种基于结构相似性的图像融合指标算法,并对融合应用场景进行需求分析,针对红外图像与可见光图像融合场景进行质量指标算法修正。(4)本文设计了一个以多聚焦图像融合为背景的实验,从客观的角度验证图像融合质量指标的合理性,解决了图像融合指标验证缺乏绝对真值的问题。