在图像的获取、处理、传输和记录的过程中,由于成像系统、处理方法、传输介质和记录设备等不完善,加之物体运动、离焦等原因,不可避免带来某些图像的失真和降质,衡量系统图像质量的优劣成为评价系统质量的重要方面,亦是当今非常重要且富有挑战的领域。在诸多的图像质量评价方法中,已经应用多年的主观评价方法无法应用数学模型,不易定量准确测量,而且太过费时费力,无法实现嵌入式处理或实时处理。定量的全参考和弱参考质量评价方法必须借助原始的非失真图像作为参考,从而使他们的应用范围受到极大限制。而无参考图像质量评价是在不利用原始图像信息的情况下对图像质量进行客观评价,具有重要的现实意义。本文所研究的评价对象为灰度图像。本文针对无参考图像质量评价无法利用原始图像信息的特点以及现有的研究现状,提出了一种无参考图像质量评价方法的设计原则,即在满足预测的准确性、单调性和一致性的基础上,应遵循量化质量定律,引入人类视觉系统模型,并将各评价指标进行科学合成。本文按照这一设计原则从图像对比度、图像模糊和图像信噪比三个角度设计并实现了四种灰度图像的无参考质量评价方法。在图像对比度无参考质量评价方法中,建立了基于HVS的图像对比度模型,根据人类视觉感兴趣特性,引入视觉感兴趣区域的加权因子和非视觉感兴趣区域的加权因子,提出了一种基于HVS的图像对比度无参考质量评价方法。在图像模糊无参考质量评价方法中,建立图像模糊模型,引入HVS的亮度掩盖模型、空间复杂度掩盖模型,根据人眼对不同灰度具有不同敏感性的特性建立人眼灰度敏感度模型,提出了一种基于HVS的图像模糊无参考质量评价方法。在图像信噪比无参考质量评价方法中,根据人类视觉系统的对比度敏感度特性建立图像空间频率模型以及对比度敏感度矩阵。给出图像噪声检测模型,提出了两种基于HVS的图像信噪比无参考质量评价方法。试验验证证明了上述四种方法所得出的评价结果与主观评价结果具有较好的正相关性,符合人眼的视觉特性。本文所做工作为进一步开展无参考综合图像质量评价奠定了良好基础。