图像质量评价的研究是图像信息工程的重要技术之一。在图像技术被广泛应用的今天,图像质量评价技术尤为重要。压缩算法的选择以及图像系统性能的评定都有赖于图像质量的有效评价。能否准确的评价图像质量是图像处理技术的核心问题之一。在对图像质量要求愈来愈高的今天,传统的图像质量评价算法已无法提供令人满意的结果,成为图像处理技术的薄弱环节。针对上述问题,本文提出了一种符合人眼视觉感知的彩色图像质量评价算法。该算法兼顾主、客观两方面的因素,对图像质量进行综合评价。算法主体包括三个部分。第一部分为图像视觉心理质量的度量,这部分将影响图像质量的心理因素模型化,定量的计算其带给图像的质量损伤。本文将图像的失真敏感度、清晰度和边缘失真作为心理质量测量的核心问题加以定义和计算。算法第二部分则是对图像客观保真度的提取。客观保真度这一概念用来描述评价对象与参考图像间的相似程度,即是对图像逼真度的测量。它包括三个因子:亮度表现度、对比度表现度和结构相似度。算法的第三部分是对图像颜色的评价。颜色是彩色图像区别于灰度图像的重要特征。由于本文是针对彩色图像的质量评价,因此,颜色评价必不可少。在本文中,颜色的特征的提取是在视觉彩色模型—HLS空间进行的。最后,本文提出了彩色图像质量综合评价方案,将影响图像质量的各个因素加权累加,实现图像质量全面、科学的评价。为了验证算法的有效性,本文以Visual C++ 6.0为开发工具,进行了仿真试验,试验图片均为来自典型测试图像库中的彩色图像,其大小为256×256×24bit。实验结果表明,本算法对图像质量的评价结果符合人眼实测效果,性能优于传统的客观图像质量评价方法,同时克服了主观评价方法费时费力、不可重复的缺点。对促进图像质量评价的发展具有一定的参考价值和实践意义。