由于数码相机的最终目的是拍摄图像,因此,数码相机图像质量评价是数码相机领域最重要的课题之一.数码相机基本上都采用图像压缩算法对拍摄的图像进行处理,所以压缩图像的图像质量评价显得非常重要.基于人类视觉系统HVS的压缩图像质量评价方法是一种新型的评价方法,它将客观评价与主观评价结合起来,既考虑了客观评价方法的准确性和客观性,又考虑了人类视觉的主观性.该论文介绍了一种基于HVS的图像质量评价算法PMSE,这种算法与MSE的主要区别是加入感知函数,适当的将人的视觉感知信息考虑在内.基于HVS的算法研究的主要困难在于HVS相当复杂,目前还没有被完全掌握.另外,该论文还介绍了一种无需原始图像做参考的压缩图像质量评价方法,这种方法的优点是评价结果非常接近平均主观分数MOS的测量结果.实验结果表明,这种算法具有很好的鲁棒性.数码相机的分辨率测量是数码相机图像质量评价中的重要因素.目前,主要采用像素数来对数码相机分辨率进行评价.但是,由于数码相机的分辨率并不仅仅由像素数来决定,所以这种评价方法并不完全和准确.另外,基于调制传递函数(MTF)的测量方法虽然相对准确,但是测量过程比较复杂,对测试模板的要求较高.该论文介绍了一种基于空间频率相应SFR的分辨率测量方法,这种方法具有测量结果准确、测量过程简便等优点,它是ISO定义的分辨率测量标准之一.该论文对该算法进行了仿真,对实验结果做出了分析.数码相机图像质量评价还包括数码相机图像的色彩还原和噪声测量等等.该论文对这些概念进行了介绍,给出了色彩还原的测量模板和图像噪声产生的原因以及噪声功率谱的定义等.该论文对色彩还原在RGB空间以及CIELAB空间中的评价做了大量的实验,实验结果表明,在CIELAB彩色空间中的评价更加接近人的主观评价,对白平衡的效果评价也可以在CIELAB彩色空间进行.该论文的主要工作是对数码相机图像质量评价方法进行研究,对压缩图像质量评价方法进行分析和实验,在MATLAB环境中对数码相机分辨率测量标准SFR进行仿真实验和分析.另外,该论文给出了数码相机彩色图像再现的基本理论和色彩还原测试模板,以求对彩色图像质量评价有所帮助.