当今时代是信息技术迅猛发展的时代,3G、传感器、多媒体广泛地受到了人们的关注与青睐。数字图像——作为多媒体技术之一,在人们生活中的很多领域都有所涉及。然而,图像在传输、采集、处理和恢复重建等过程中不可避免会产生各种失真和误差,虽是图到图的过程,但也难免会使图像在操作的前后发生了变化,这就造成了图像质量的下降。差的图像质量也给人们的生活带来了诸多不便,所以近年来,对图像质量评价方法的研究成为一个热门的课题。图像质量评价方法可分为主观评价方法和客观评价方法两个分支。根据对原始参考图像的参考程度,客观图像质量评价方法可以分为全参考、部分参考和无参考三种类型。本文研究重点是全参考客观图像质量评价方法。主要工作如下：(1)介绍图像质量评价方法,包括其研究背景、意义和研究现状。并对现有的些主观、客观评价方法做了简要概述。(2)阐述图像质量评价的相关知识,包括人眼视觉系统、图像统计参量、图像质量评价方法性能指标等,为实现对图像质量评价算法的分析和改进奠定基础。(3)通过对图像结构相似度的研究,对在结构相似度算法上提出的两种评价方法进行了介绍。其中一种是基于结构信息提取的图像质量评价,即将图像按照一定频率分解后再利用结构相似度算法进行评价。另一种是基于结构方向信息的图像质量评价,即利用局部结构方向相似度代替了结构相似度进行评价。本文对后者局部结构方向信息中的算子模板进行改进,经实验表明,效果得到优化。(4)针对结构相似度算法对模糊图像的评价效果并不理想的问题,本文引入了两种基于边缘结构相似性图像质量评价算法,并对其中的一种进行了改进,改进后的算法性能得到了优化。本文发现边缘结构相似性其算法比较复杂,运行速度较慢。因而本文在4方向的Sobel算子的基础上改用8方向的Sobel算子对图像进行边缘提取,组成的梯度图像再用结构相似度算法进行评价,无论是在提高评价性能还是在运行速度方面都取得了较好的效果。