图像作为日常生活中传递信息的重要载体,相比于信息的其它传递形式,通常能够携带更多的信息。但是,图像在采集、处理、传输过程中都会不可避免的受到各种类型失真的影响,从而导致图像质量的下降。图像质量评估可以对图像的质量进行定量的评价,在图像采集、压缩、处理和显示系统的评估、控制、设计、优化中具有广泛的应用。根据原始图像是否可以获取,客观的图像质量评估方法通常分为全参考、半参考和无参考,本文主要研究全参考图像质量评估方法及其应用。随着人们对图像质量评估研究的不断深入,提出的很多算法都能取得较高的准确性,但运行时间通常较长,难以做到高效性和准确性的均衡。因此,本文提出了一种兼顾准确性和高效性的基于梯度幅值和色度信息的图像质量评估算法,该方法利用图像的低级特征与图像质量的关系,将图像的梯度幅值和色度信息作为评估图像质量的评估因子,并在相似度的计算中做到最大化的精简,同时,在汇集相似度图时,采用高效、准确度高的标准差方法作为汇集策略并做了适应性的改进。在五个图像数据库上运行的结果表明,提出的算法不仅能够准确预测图像的质量,而且时间复杂度很低,在准确性和高效性上都优于许多已有算法。在所提图像质量评估算法的基础上,本文设计了一套高效的图像质量评估系统,并基于已有的硬件平台进行了实现。该系统主要包括图像输出模块、采集模块和图像质量评估软件。输出模块主要包括图像输出卡和输出软件,其中硬件板卡为图像数据源,输出软件可以通过操作板卡实现图像数据的输出功能。采集模块则包括了图像采集卡和采集软件,主要完成从相机或图像输出卡采集图像数据的功能。其中,输出模块和采集模块通过物理线缆传输数据,上层软件和图像板卡之间则通过驱动进行通信以及数据的传输。图像质量评估软件和输出模块、采集模块通过套接字建立连接并传输数据,该软件采用本文所提的图像质量评估算法进行评估,可以快速的测试图像传输各个模块的功能,并实时反映该系统的图像传输性能和质量损耗。