随着数字图像和通信技术的飞速发展,图像质量成为衡量图像获取、压缩、传输、去噪和复原等图像获取及处理系统的重要指标,图像质量评价也已成为图像工程领域的热门研究内容之一。它对优化图像采集和处理系统、评价图像处理算法的好坏和改善图像的视觉质量有着非常重要的意义。图像的质量主要包括逼真度和可懂度这两个方面,图像质量的评价一般分为主观评价和客观评价。遗憾的是主客观评价的不一致性一直困扰着图像工程领域的工作者们,提高图像质量评价主客观一致性的课题被提到议事日程,如十二五规划中高分辨率对地观测系统工程重大专项(高分专项)中提出一个重要课题：要使图像质量评价的主客观一致性达到95%以上。如何使客观评价结果更加符合主观评价结果,提高图像质量评价的主客观一致性,己成为一个亟待解决的问题。为了提高图像质量评价的主客观一致性,本文认真学习了人类视觉系统的模型,在此基础上,结合人类视觉系统的不同模型与不同特性,提出了不同的图像质量评价算法。提出了基于Prewitt幅度的图像质量评价算法。针对人类视觉系统的多通道效应,将HSV颜色空间引入到图像质量评价中。HSV颜色空间以符合人眼色彩感知的方式来表述颜色,因而更加符合人类视觉系统的多通道效应的特性。视觉心理学的研究证实,图像的边缘和轮廓在人类视觉系统认知景物的过程起着决定性的作用,因而在HSV颜色空间中利用Prewitt幅度提取人类视觉系统更加感兴趣的边缘与轮廓信息,使用区域互信息进行相似性度量,得到了图像质量客观评价算法PMRMI.实验证实,该算法比传统的客观评价算法PSNR及新一代的客观评价算法SSIM的主客观一致性更好。提出了基于Contourlet变换的图像质量评价算法。由于人类视觉系统具有多尺度、多方向特性,对不同空间频率信息的敏感程度不同,同时由于Contourlet变换能获取图像的纹理和方向信息,因而将Contourlet变换引入到图像质量评中。首先通过Contourlet变换得到不同子带与不同方向的视觉敏感系数,之后对Contourlet变换后人类视觉系统无法察觉的视觉敏感系数使用恰可察觉门限模型截断并使用区域互信息计算对应子带的相似性。最后通过对比敏感函数模型加权,得到了最终的图像质量评价算法CRSIM,并通过实验证实该算法的主客观一致性更好。提出了分层的图像质量评价算法。视觉心理学的研究证实,人眼对图像低频信息的敏感程度高于高频信息,受此启发,将图像的梯度信息进行分层。由于Riesz变换的系数能够反映出图像整体上的空间结构信息,因而对不同层的梯度信息进行Riesz变换,得到各层的空间结构信息。之后使用区域互信息计算对应层的空间结构信息的相似性。最后通过分析在不同数据库上面的性能确定不同层的加权系数,得到了分层的图像质量评价算法MLSIM(包括2LSIM和3LSIM)。对本文提出的这些图像质量评价算法在一个或多个图像质量评价的公共数据库上面进行了测试,通过评价客观评价算法与主观评价的一致性好坏的常见性能指标SROCC、KROCC、CC、RMSE、MAE等证实本文提出的算法与图像质量主观评价的一致性更好,更能反映出人类视觉系统的特性。最后对多光谱图像压缩后的图像进行了测试,验证了本文提出的这些算法的正确性。