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图像质量评价方法的研究已经成为图像信息工程中重要的研究课题之一。传统的基于像素误差的质量评价方法没有充分地考虑图像内容和人眼的视觉特性,而基于人眼视觉特性的图像质量评价方法又具有较大的计算量。最近提出的空间域结构相似度(SSIM: Structural Similarity)具有计算简单,易于实现,和主观评分高度相关的优点,得到了广泛的应用。随着数字图像处理技术的发展,Contourlet域和小波Contourlet域图像处理已经成为图像处理领域的重要组成部分,研究Contourlet域和小波Contourlet域质量评价方法尤为重要。本文将空间域图像质量评价方法结构相似度SSIM推广到了Contourlet域和小波Contourlet域,提出了Contourlet域的结构相似度(CT-SSIM-ABS ,CT-SSIM-DIR)和小波Contourlet域的结构相似度(WBCT-SSIM)。理论分析和实验论证结构相似度SSIM对于一些图像块存在评价不合理的地方,同时我们也通过实验得到对于这些图像块使用JND方法对失真可以得到合理的度量,据此本文在深入分析SSIM和JND的基础上提出了结合SSIM和JND的图像质量评价方法JND- SSIM。我们首先计算每个图像块的JND值,然后根据JND值,对使用SSIM评价不合理的图像块的SSIM值进行修正,最后对所有图像块的SSIM取平均求得最后整幅图像的SSIM。本文主要工作如下:1.通过对Contourlet域图像结构特性的研究,本文将空间域图像质量评价方法结构相似度SSIM推广到了Contourlet域,提出了Contourlet域的结构相似度CT-SSIM (CT-SSIM-ABS和CT-SSIM-DIR)。由于充分利用了Contourlet域不同频率成分上不同方向的特点,CT-SSIM (CT-SSIM-ABS和CT-SSIM-DIR)取得了更好的评判结果。实验结果表明,CT-SSIM (CT-SSIM-ABS和CT-SSIM-DIR)比空间域的SSIM更加符合人眼的视觉特性,可以更好地评判图像质量。2.通过对小波Contourlet域图像结构特性的研究,本文将空间域图像质量评价方法结构相似度SSIM推广到了小波Contourlet域,提出了小波Contourlet域的结构相似度(WBCT-SSIM)。实验结果表明,WBCT-SSIM的准确性显著高于空间域的MSSIM,也高于我们以前提出的基于小波的结构相似度(DWT-SSIM)。这是因为本文所提算法充分利用了WBCT域多尺度多方向的特点。3.通过理论分析和实验论证,结构相似度SSIM对于一些图像块存在评价不合理的地方,同时我们也通过实验得到对于这些图像块使用JND方法对失真可以得到合理的度量,据此本文在深入分析SSIM和JND的基础上提出了结合SSIM和JND的图像质量评价方法JND- SSIM。实验结果表明所提方法对于JPEG和JEPG2000失真图库,即压缩图像,有较高的准确性,克服了传统结构相似度模型的一些缺陷,与主观评价方法有更好的相关性,可以更好地评判图像质量。不过对于其它图库的评价性能没有得到改善,有待进一步的研究。