近年来,图像质量评价在图像处理技术领域已然成为一个重要的研究方向,并且得到快速发展。图像质量评价方法根据是否有人类主观因素的影响分为两个类型,主观评价和客观评价。主观评价方法在评价效果上有许多弊端,包括效率低下、随机性、不可重复性等,最关键的是不能在图像处理过程中进行集成。客观评价速度快,应用领域广,评价结果具有重现性,不受主观因素影响。客观评价方法根据所获得的原始参考图像信息的多少,将其分为全参考、半参考、无参考三类评价方法。在图像评价过程中,图像的信息熵、均值和标准差三个统计参量都是对图像的像素值进行处理,在图像质量评价中得到了很好的应用。例如,在基于结构相似度的图像质量评价方法中用到了图像均值作为亮度信息,标准差作为对比度信息;在基于信息熵的无参考的图像质量评价方法中用到了空间信息熵和频谱信息熵作为特征值,都得到了较好的评价结果,但是对模糊失真图像评价准确度较低。目前,图像质量评价研究在图像处理领域已经成为一个非常有意义的方向,如何准确、有效的图像质量评价依然是一个难题。本文的研究主要在基于前人的基础上,对海浪图像进行质量评价。每年我国海洋灾害的直接经济损失50亿元左右,而且这个数字一直在不断增加,因此海洋建设工程刻不容缓,海洋监测是不可或缺的一部分。在洋山港的视频监控系统中,数字图像在获取、存储、传输、显示等过程中都有可能会产生失真导致图像质量的下降,在这些过程中,失真图像无法满足近海监测的标准以及波浪检测系统的要求,因此对监控视频中的图像作出有效的质量评价是非常有必要的。为提高浪高监测结果的可靠性和准确度,降低对海浪等级划分误差,对采集的近海海浪图像进行图像的质量进行合理的评价具有非常重要的意义。本文主要改进SSIM方法中结构相似度部分,将掩盖效应用于图像质量评价模型。如何区别图像中的平坦区域和边缘纹理区域是首先要解决的问题;然后利用加权函数对梯度进行增强;最终得出具有梯度加权的结构相似度理论。主要的研究内容如下:(1)在SSIM评价方法中对模糊失真图像评价不够敏感,针对这一问题,提出一种改进的基于结构相似度度的图像质量评价方法(Ws-SSIM)。在与人眼感知一致的问题上,Ws-SSIM算法比SSIM算法契合度更高。在原算法的基础上,本算法不仅具有原算法中所有的图像信息比较函数,比原算法更加全面的是增加了梯度比较函数。在对海浪图像数据库的实验中表明,Ws-SSIM算法更加符合人眼感知系统,比传统算法SSIM更优。(2)为了更进一步表明该改进算法比传统算法更适用于海浪数据库,还将使用基于改进最小距离法的图像匹配算法对所评价图像进行匹配验证,实验结果表明在不同评价值区间内,改进算法(Ws-SSIM)所评价的图像的平均匹配误差均低于SSIM算法所评价的图像。本文利用洋山港海浪监控视频构建图像数据库,对数据库中图像添加不同类型噪声,利用SSIM、改进的SSIM、PSNR方法分别计算不同噪声的评价值,通过对不同模糊图像进行主观排序,实验表明Ws-SSIM对图像评价更符合人眼视觉效果,SSIM次之,PSNR最差。针对不同模糊程度的图像进行评价,表明Ws-SSIM更适用于对模糊图像的评价,在LIVE数据上的实验也证明该算法具有良好的泛化性能。为了进一步证明该方法比SSIM方法更适用洋山港海浪图像,利用改进最小距离法的图像匹配方法对评价方法进一步验证,实验表明,Ws-SSIM方法比SSIM方法更适用于洋山港海浪图像。