随着多媒体技术和计算机网络技术的不断发展，图像质量评价方法逐渐转变成反馈图像传输质量与图像处理与压缩效果的重要技术，并且成为多媒体系统当中至关重要的构成要素。本文在前人的研究基础之上，重点研究了基于视觉感知的数字图像质量评价算法，本文所做的研究内容归纳如下：(1)针对已有基于视觉感知的图像质量评价方法对包含失真严重的图像评价准确性较低的问题，提出了一种基于视觉感知程度的结构相似度质量评价方法。该方法首先利用图像自身的内容将图像划分为边缘、纹理和均匀三个图像区域。由于在人眼视觉感知区域中，人们对边缘的敏感度最高，纹理次之，均匀区域最低。分别计算三个图像区域的结构相似度SSIM测度,然后根据模糊积分理论对这3个测度值进行信息融合，最后计算图像的客观质量。实验表明该算法的有效性。(2)提出了一种基于局部特征的小波域图像质量评价方法。该方法根据人眼对图像边缘、纹理以及平坦区域的感知重要性程度，首先将原始图像和失真图像划分为三个感知区域。然后分别对三个感知区域进行多尺度小波分解，采用对比度敏感函数滤波和掩膜特性来均衡不同尺度的子带图像小波系数,接下来根据子带图像之间的相关性来设计可察觉感知变化JND门限。利用JND滤波来得到相应的感知系数，构建其归一化直方图，最后根据设计的非线性变换来获取整体图像的质量评价测度。结果表明提出的图像质量评价算法和人类主观评价感受具有良好的一致性。