在当今的互联网时代,随着计算机技术和网络通信技术的飞速发展,以及移动端3G和4G网络的不断普及,各种类型的视频应用层出不穷,如PC端的远程医疗服务、网络电视服务、IPTV、视频会议等以及移动端的各种视频APP应用如QQ、微信中的视频聊天、秒拍中的视频短片等,这些都成为人们日常生活中必不可少的交流、娱乐和获取信息的方式。但在视频传输过程中,由于传输网络的一些固有特征：如网络的异构性、带宽的动态性、不可避免的传输错误等均会使视频出现不同种类的失真：如块效应、高斯模糊、振铃效应、包丢失等。这些失真会影响用户体验,限制视频应用的推广,所以需要一种能适应多种失真类型的无参考视频质量评价方法,对传输后的视频进行质量评价。视频是由图像序列组成的,所以本文首先对图像质量评价方法进行研究,在此基础上对视频进行质量评价的研究。以下是本文提出的研究成果：1)对现有图像质量评价方法进行分类总结,并重点分析通用型无参考质量评价方法。通过分析现有模型的设计框架以及特征参数的选取获得通用型无参考算法的设计要点,奠定之后研究工作的基础。2)提出一种基于显著区间提取和自然场景统计特性的无参考图像质量评价算法。该算法首先提取图像的显著区间,之后提取图像整体和显著区间的统计特性,度量其统计特性与自然图像统计特性的偏差,通过赋予显著区间更大的权重获得失真图像的质量分数。经过仿真验证,该方法具有较好的性能,能够与主观感知取得良好的一致性。3)基于以上的无参考图像质量评价算法,通过引入视频运动性和人类视觉系统感知特性,提出一种无参考视频质量评价方法。该方法首先通过无参考图像质量评价方法获得视频单帧质量,通过视频运动性和人类视觉系统感知特性对单帧质量进行修正,再通过单帧质量融合方法的计算获得视频整体质量。实验结果表明,该算法与人类的主观感知有较好的一致性。