近年来,随着无线技术和宽带传输技术的快速发展,诸如视频会议、视频点播、视频聊天之类的多媒体业务应用越来越普遍。在关于视觉网络指数(Visual Networking Index)的研究报告中,思科预测到2014年全球基于视频的数据流量将占移动数据总流量的66%。为了提高视频的服务质量及用户体验,电信运营商、服务提供商等需要对用户终端接收到的视频质量进行预测、对传输系统各部分的性能进行监控、对视频失真原因进行查明、对传输状况进行及时改善等,这意味着与用户体验相关的视频质量评价研究呈现出前所未有的重要性。由于视频编码方式和非理想的视频传输环境,视频在获取、处理、传输以及重建过程中均会发生失真,导致用户接收到的视频不清晰。基于多种失真类型的无参考视频质量评价对不同的视频内容、不同的失真类型均呈现较好的评测效果,是最具有实际应用价值的质量评价方法之一。本文通过对无参考视频质量评价方法进行研究,提出了以下几点研究成果：(1)较准确检测图像的块效应,模糊失真和抖动失真。使用频域方法检测块效应。综合频域和时域方法的算法可以有效检测模糊失真。本文中将网络丢包引入的失真称为抖动失真,所提算法可以较好地检测抖动失真,进而预测了网络丢包程度。(2)提出新的时域合并算法。以SSIM算法得到的单帧灰度图像分值为基础,分析现有视频时域合并算法的优缺点,并提出两种新的时域合并方法。所提出的时域合并方法可以提供较好的合并效果。(3)分析了混合失真对视频质量的影响。分析块效应、模糊失真、抖动失真三种之间的相互影响关系,得出关系模型并依此得到单帧图像质量分值。本文提出的多参数检测方法,弥补了单失真特性检测方法的不足,提高了质量评价的预测准确度。