随着信息技术的飞速发展,多媒体技术已经应用到现实生活的每个角落。但是,当前的多媒体系统并非十全十美,网络能力也不能完全满足多媒体传输的需要,因此图像和视频在采集、压缩、传输、存储过程中,无可避免地会引入失真。模糊失真是图像、视频质量下降最主要的因素之一,研究图像模糊度评价方法有非常重要的意义。通过对模糊失真进行评测和度量,可以对整个图像传输或处理系统的质量进行监控,进而采取措施提高系统性能。本文主要对无参考客观图像模糊度评价算法进行了深入而系统的研究。首先研究了国内外现有的模糊度评价算法,然后针对于图像模糊度评价的两个应用领域提出了两种新的算法模型。针对“自动聚焦”领域,分析发现图像直方图相对灰度均值的集中度可以表征图像模糊的模糊程度,因此提出了基于图像直方图集中度的评价方法Hist。经实验验证,Hist算法在各种类型的模糊评价中都能取得良好性能,在强噪声干扰条件下仍然保持严格的单峰性,且计算复杂度低,是一种高效、实用的算法。并在此基础上,提出了两种改进其聚焦灵敏性的算法:非线性权值法(Hist2)和分块计算法(Histblock)。这两种改进算法均能在提高灵敏性的同时仍然保持严格的单峰性。针对具有不同内容和模糊特性的图像,本文依据“阶跃边缘扩散宽度可以表征图像模糊的客观程度”的思路,提出一种基于阶跃边缘宽度的模糊度评价方法。其核心思想是根据阶跃边缘在模糊图像扫描线上的特征,使用扫描线直接找出阶跃边缘,并计算其宽度进行模糊度量。经实验验证,本算法可以准确、客观的用于离焦模糊、高斯模糊等模糊度评价,并且在运动模糊方向已知的情况下,也能很好的用于运动模糊距离的估计。