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数字图像作为当今世界最重要的信息载体之一，经历编码、传输、存储等过程后，难免会引入失真，这极大地影响了人们获取信息的准确度。因此，如何准确评价图像质量成为了图像处理领域的一个重要课题。众所周知，人眼是图像的最终观测者，人为主观评价法也是目前公认最权威、最有效的图像质量评价方法。但主观评价耗时耗力，具有一定的随机性，且无法嵌入实际系统中实现在线应用，从而使得能正确反映图像主观质量的客观评价方法成为了研究热点。本文重点研究原始参考图像可获得情况下，失真图像质量的客观评价算法，即全参考图像质量客观评价算法。本文首先从生理、心理等多方面介绍了人类视觉系统，总结了人眼视觉的相关特性。并将其中的掩蔽效应、多通道特性以及对比敏感度特性引入了图像的结构相似度模型，从两个不同的角度出发，提出了两种结构相似度的改进算法：基于人眼失真敏感度的图像质量评价算法（DS-SSIM）和基于双树复小波的图像质量评价算法（TW-SSIM）。DS-SSIM算法考虑到纹理掩蔽效应对人眼提取图像结构信息的影响，将不同纹理下的失真敏感度因子以指数形式加权在SSIM子块评分上，取得了较好的效果。TW-SSIM算法则利用小波变换模拟视觉的多通道特性，分别计算出原始图像和失真图像经双树复小波变换后各频带的相似度，最终依据对比敏感度函数加权得出图像质量的评分，更加接近人眼的视觉过程。通过在LIVE图像数据库中大量的仿真评测结果可知：本文所提出的DS-SSIM算法以及TW-SSIM算法的评价效果较之SSIM算法均有不同程度的提升，与人为主观评分的整体相关性都达到了92%以上，更加符合人类视觉感受。