图像以其直观性、高效性、确切性以及广泛的适应性,已经成为了当今社会最为重要的一种信息来源。图像质量评价的准确性在图像处理领域内是一项重要的研究课题,也是一个研究难题。随着数字技术的发展,对图像质量评价技术的要求也越来越高,主观评价方法与图像的实际情况比较吻合,但是它耗时,耗力且无法应用到工程实践中。传统的客观图像质量评价如峰值信噪比,以其简单且易于实现被广泛的应用,但是这种方法因其忽略了人的视觉特性以至评价效果不够理想。客观图像质量评价分为需要原始参考图像全部信息的全参考型,仅需要原始图像部分信息的半参考型以及完全不需要原始参考图像信息的无参考型。本文重点研究的是全参考评价法和无参考评价法。结构相似性理论是有关图像质量评价的一种新思想。作为结构相似性理论的实现,结构相似度指数具有简单高效的优点。本文深入研究了结构相似性理论,实验结果表明,结构相似度指数要比单纯的计算图像峰值信噪比方法准确性高。到目前为止,对于降质图像而言,各种清晰化的处理只能得到一定程度的改善,即清晰化后的图像仍然存在不同程度的降质。所以本文首先从灰度图像入手,运用结构相似性理论对降质图像进行了评价。基于梯度的结构相似性评价法和基于双尺度边缘的结构相似性评价法突出了图像边缘及纹理信息,加强了图像边缘纹理丰富的区域在评价中所占的比重。对于彩色降质图像的评价本文也有所涉及,实验证明结构相似性理论也适合于彩色图像的评价。无参考型图像质量评价因其没有原始图像的信息作为参考,实现难度比较大。本文将结构相似性理论运用到无参考型图像质量评价方法中,利用待评价图生成参考图,对清晰化前后的图像分别进行了评价,并将评价值进行了整合。整合结果作为降质图像处理效果的最终评价值。