随着图像处理技术的逐步发展和日渐成熟，许多大型的科研机构都将研究方向、研究重点战略性地转向对图像质量进行主客观评价领域。当前以单元素评价指标作为评价标准是研究的主要潮流。现有的主客观的评价指标都存在各自明显的缺陷:客观评价基本上是以讨论单因素的作用作为研究重点，这样的话结果只能在单方面反映出质量的好坏，此外更关键的是，单因素评价指标往往会在光谱值和清晰度这两个方面，单因素评价指标往往会出现相互冲突的实验仿真结果，给图像分析以及实验者的实际应用带来很大的误导。主观评价虽然在一定程度上克服了这些缺点，但其评价结果的主观性、不确定性以及只能给一个较为模糊的评价是其无法避免的缺陷。19552
  目前的专家学者已经在这方面取得了一些进展，例如：杨春玲等人提出一种比较得到认可的图像质量评价方法，这种方法把梯度和结构相似度拟合到一起，在实验中得到了很好的效果。虽然结构相似度模型结构简单，评价性能优于SNR和PSNR，但是不能评价严重模糊的降质图像，而该文提出的这种方法更加符合人眼的视觉系统特性，能够更加精准的评价模糊的图像（详细见参考文献[1]）。魏毅提出的基于分类图像块的加权结构相似度的研究，这种研究方法主要针对以往那些评价方法没有区别对待图像的细节块，边缘块和平滑块，将这些块的结构相似度SSIM进行简单的取平均而得出整幅图像的平均结构相似度这种方法在实验中也取得了比较满意的结果。（详见参考文献[2]）。苏五各等人提出的基于边缘信息的红外和可见光的图像融合评价，该方法充分反映了人类视觉从系统的特性，可以为不同情况下选择不同的图像融合算法提供依据，在实际的应用中得到的评价结果与人眼一致，与人的主观评价较为一致，是一种实用的、有效的，可靠性强的图像质量评价方法（详见参考文献[3]）。张勇等人提出的基于结构相似度与感兴趣区域的图像融合评价方法，这篇文章主要针对红外和可见光的融合图像的效果评价，在分析结构相似度的算法基础上，结合人眼的视觉特性，提出的这种基于结构相似度与感兴趣区域的图像融合评价算法（详见参考文献[4]）此外，还可以参阅参考文献[29]-[30]。
尽管已有这些进步，但是由于各种各样的原因，图像融合效果的评价目前还是没有一个得到广泛肯定认可的统一标准。比方说对不同类型的源图像，使用同样的一种融合方法，所得到的结果和效果是不同的；不同的观察者由于各种各样的主观因素，对同一幅图像感兴趣的部分也不会完全一致，所以会认为图像质量的好坏不同；对图像参数的应用领域不同，或导致我们在图像融合方法的选取上也会有差异。这些无法避免的因素都是导致这个问题没有得到很好地解决的症结。另外最重要的是，在实际应用中，观察者往往是最终的评判者，此时人眼的视觉特性是最不可忽视的一个重要因素。
   通过本次毕业设计，我自己对融合图像质量评价这个领域做了大体的前景展望：随着图像融合质量评价的不断发展和成熟，客观质量评价方法已经成为当前图像质量评价研究的难点热点。通过查阅文献和资料，我认为在以下几个领域还可以值得深入地研究和探索：（1）建立多个指标融合在一起的的多指标图像质量评价模型。由单一指标衡量各种图像的客观质量存在很多的缺陷和不足，单一指标往往不能对图像局部的失真信息做出一个很好地表述，只可粗略大体的反应图像的整体质量。因而未来的评价图像质量的模型建立，多指标的拟合，将图像分层次、分区域的处理将是一个重要的发展趋势和研究方向。（2）很多情况下得到的融合图像是没有标准参考图像的，例如红外和可见光的融合图像是没有标准参考图像，在这样的情况下，如何降低建立的图像质量评价模型对它的依赖程度这将无疑是很有前景的研究方向。（3）目前国内外学者大多数还是把研究重心放在灰度图像上，彩色图像质量评价势必会成为未来研究的热门领域[31]。（4）客观评价取得的实验结果尽量与主观评价相一致，这样的目标和效果才是我们观察者最终想要得到的，人们近年来提出的图像融合质量评价算法均在不同程度上采用了HVS特性，因此将主客观评价方法相结合已经成为评价算法的一个发展趋势[5]。 融合图像质量评价的国内外研究现状:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_10961.html