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随着多媒体技术的迅速发展，多媒体通信已成为人们交流和传递信息的重要方式，并逐渐成为人们生活中的一部分。特别是视频通信，在生活中的应用越来越广泛，人们对于视频图像质量的要求也越来越高。视频图像质量评价作为图像视频处理技术中的基础技术之一，在图像处理算法、系统传输性能以及图像质量监控方面扮演重要角色，受到广大学者的重视。本论文重点研究了基于人眼视觉特性的视频质量评价方法，对经过处理的视频图像进行质量评价。首先，提出了一种基于图像显著信息的多尺度结构质量评价方法，计算出给定图像的显著信息，利用图像的显著信息对基于结构相似度（SSIM）算法进行加权，并进行多尺度分析，进而得到对视频图像质量的评价结果；接着，给出了基于视觉信息的空间域的无参考视频质量评价方法，通过统计数据的局部归一化亮度系数，计算出视频图像的可能损失值，再引入图像视觉信息，从而评价视频图像质量。实验结果表明，基于视觉显著信息的多尺度结构质量评价方法，与传统的峰值信噪比（PSNR）以及单尺度SSIM算法相比，能够获得较好的性能，更好地契合主观视觉感受；基于视觉信息的空间域的无参考视频质量评价方法，可以对图像进行较为准确的图像质量评价，与主观质量评价一致。