1。1 概述

人们通过视网膜来接收图像，视网膜上分布着许多感光细胞，能够产生影像。同时，视 神经把视网膜上面的影像信息送达到大脑，从而形成了视觉。影像是人类获取信息、表达和 传递信息的必要载体，在文化、生活、历史、军事等领域具有不可替代的作用。由于生活当 中的图像大部分是可见图像，能够很好地显示出真实的信息，且具有实时性，能够通过图像 信息的实时变化来感知现实生活中对应物体的变化情况，从而指导人们的行为发生相应的改 变，以至于成为人们日常生活当中不可或缺的部分。除了这些人眼捕捉到的图像，数字图像 也扮演着很重要的角色，由于人眼的分辨率为 6000×4000，能清晰看清视场区域对应的分辨 率只有 2169×1213，对微小物体和远距离物体的辨别能力很差，所以需要用专门的成像设备 来对这些方面进行弥补，而这些设备所记录的图像，由于误差、像差和本身算法的影响会产 生质量差异，从而所得到的结果会与真实信息有一定的偏差，图像的质量会相应的有所下降， 即图像发生退化。因此，对图像的质量的评测，在如今尤为的重要。

1。2 图像质量评价的发展和现状

图像质量的评测从客观上往往采用图像处理技术，通过对图像各个参数的考虑，来实现 对图像的评估。

1。2。1 图像处理的基本概念和进展

图像处理技术是用各种算法对图像进行运算，从广义上说，是和图像有关联的技术的总 体，同时，这些特点可以分为三个层次：图像处理、图像分析与图像理解，这三个层次综合 到一起便是图像工程[1]，如图 1 所示。文献综述

图 1 图像工程层次示意图

图像处理在图像工程中处于低级阶段，其主要侧重图像之间的变换。广义上的图像处理[2] 囊括了对图像信息的捕获和输出的全部，而这里的图像处理是狭义的，包括了灰度变换、傅 立叶变换等。

早期对图像的处理目的在于改善图像质量，把品质差的图像输入，输出品质高的图像。 第一次成功的应用是美国的喷气推进实验室[3]。他们对那时航天探测器返回的照片动用了图 像处理技术。图像处理的另一个巨大的建树展现在医学上，1972 年英国的技术专家 Housfield[4] 发明了一种用在头颅诊疗的对于 X 射线的计算机断层拍摄装置，即平日所说的 CT[5](computed tomography)。之后人们着手于图像理解和计算机视觉，代表性的收效是 1979 年 MIT 的 Marr[6] 所揭示的视觉计算理论。图像处理在测试测量方面也发挥着巨大的作用，比如可以将待测工 件的轮廓提取出来，从而在很大程度上减少了数据量[7]。图像处理可以实现用非接触的方式， 得到物体的外表面一系列参数的信息，再搭配视觉测量方法，就能够测出物体之间的距离[8]。

1。2。2 客观的图像质量评价的发展和应用

客观的图像质量的评价在各种图像处理应用中已起到了很重要的作用[9]，比如图像压缩、 图像融合[10]、图像增强等。同时由于图像的质量评价的巨大的应用前景，目前国内外大量的 公司都从事于这方面的研究，比如美国的泰克公司的图像质量分析仪 PQA600C，实际应用非 常广泛，此外，像 SK、IBM 等公司也对图像视频的质量的评价问题展开了深入的研究，而 美国 ImageQualitylabs 公司发布了最新手机的图像质量的检测报告。同时，对图像质量的评价 的算法也多种多样，有对图像融合质量评价方法的研究[11]，结合了主观与客观的因素。目前 Qt光斑成像质量评价系统设计(2):http://www.youerw.com/wuli/lunwen_89383.html