随着信息网络和多媒体技术的迅速发展，数字形式的视觉信息在人们日常生活中起着越来越重要的作用，而图像是视觉信息最基本的表现形式。图像在各种处理过程中不可避免的经历各种失真，因此实时有效地对图像质量进行评价成为当前图像处理领域的一个重要分支。客观图像质量评价是指利用客观算法模拟人类对图像质量的主观认知，根据利用源图像信息的多少分为全参考、部分参考和无参考图像质量评价。最近十年来，客观图像质量评价算法取得了显著的发展，由传统的基于失真能量的评价方法发展为基于人类视觉系统特性的多种评价方法，其中不少算法已经在实际中得到了很好的应用。　　 本文主要研究基于复小波变换的客观图像质量评价方法。复小波变换相对于实小波变换具有相位信息和位移不变性、更多方向选择等优点，能更准确地对人类视觉系统初级视觉皮层的多尺度多方向分解机制进行建模。当前基于实小波变换的图像质量评价方法都可以适用于复小波变换，而复小波变换相对优良的特性和具有的附加相位信息势必能够增强以往基于实小波变换的评价方法。本文首先介绍了两种产生复小波系数的典型方法，总结了当前基于复小波系数的客观图像质量评价方法。然后提出了基于方向信息的全参考图像质量评价方法和基于相对相位统计信息与平均方向信息强度的部分参考图像质量方法，并对它们的实际应用做了简单介绍。　　 本文主要研究内容和创新成果如下:　　 1.提出基于方向信息的全参考图像质量评价方法。方向信息和图像中的结构信息一样，是人类视觉系统主要理解图像质量的低水平信息，通过对比测试图像相对于参考图像中方向信息的改变来衡量图像质量的退化。方向信息可以通过相邻复小波系数乘积方便得到，然后对方向信息进行局部归一化以使其更符合人类视觉系统的特性，继而对测试图像与参考图像间的方向相似性进行加权平均得到最终的质量算子。　　 2.从自然场景统计特性的角度出发，提出将图像复小波系数相对相位统计信息和平均方向信息强度作为部分参考特征的部分参考图像质量评价方法。该方法的基本思想是标准自然图像复小波系数的相对相位分布具有高度的一致性，而不同的失真则以不同的方式改变了这个分布。再结合图像中的方向信息，形成了对图像失真敏感的部分参考特征。最后通过回归算法将待测图像与参考图像间的特征差异与质量分数建立联系，结果表明该方法性能在当前作者已知的部分参考质量评价方法中处于领先地位。