随着多媒体技术和网络技术的飞速发展,摄像机、手机、掌上电脑、投影仪、电视机等多种终端大量普及,促使以图像为媒介的应用猛增。传播过程中,各种压缩失真和传输失真难免造成图像降质,严重的失真很容易给终端用户造成困扰。因此,判断图像的质量信息十分重要。虽然主观评价能够正确地判断图像质量,但是由于耗时长、费用高而且需要人工,不方便复制和推广。峰值信噪比由于计算简单而得到普遍应用,但是与人类主观视觉判断差距很大。过去三十年,有关图像质量评价的研究一直将目标定在提出一种比峰值信噪比性能更优、工程上足以取代峰值信噪比的算法上,接连涌现了一批新算法。本文的目标是借鉴已有算法的优点,提出一种性能更好的图像质量评价算法。本文认为,对图像质量评价算法的性能评价是判断设计策略优劣的重要依据。因此,本文的工作之一是针对图像质量评价算法的性能评价问题提出了一套实现方案。内容包括:选定TID2008图像数据库,算法度量值数据的曲线拟合和性能评价指标计算。本文以峰值信噪比、结构相似度和多级结构相似度三种算法为例进行实验。实验表明,已有的图像质量评价算法与人类主观判断的差异仍然很大,它们的性能尚有很大提升空间。在性能评价实验的基础上,本文针对结构相似度算法提出了一种改进算法TSSIM。该算法主要利用了Contourlet变换能够对图像进行不同频率和不同方向分解的特点,通过在结构相似度映射图上进行二次计算实现。本文对改进算法共提出了六组设计策略并分别实验,最终选定一种较好的策略。改进算法的性能评估结果表明,认为图像不同频率的信息量不同、从而对图像的不同频率信息分别加以权重区分处理是合理的,对图像的亮度信息、对比度信息和结构信息区别对待的做法在一定程度上符合人类视知觉的判断规律。