随着网络技术的发展,多媒体技术在现实生活中得到了广泛的应用,例如视频打印、视频博客和视频会议等等。但是,由于采集系统、处理算法和传输设备的影响,视频在采集、处理和传输的过程中,通常会由于噪声或干扰而导致视频质量下降。而相关处理系统的优劣和传输信道的质量可通过视频质量的好坏直接反映,故对视频质量进行评价具有非常重要的意义和价值。不论是压缩编码造成信息的丢失、还是网络传输中误码或丢帧引起的失真,都会造成视频中模糊度的出现,因此对视频中模糊度的检测非常重要,本文在此基础上研究了图像模糊度检测在客观视频质量评价中的应用,主要成果如下：(1)设计和实现了视频主观评价平台视频评价分为主观评价和客观评价,视频的最终观测者是人,故主观评价的结果准确度最高,且可以用于验证客观评价算法的优劣,本文研究了现有播放器的特点,并根据其需求分析,设计并实现了视频主观评价平台,实验结果表明,该平台易于操作,可方便测试者打分和研究人员统计分值。(2)全参考模糊度比值算法该算法先使用边缘检测得到视频每一帧图像的垂直边缘图,然后计算其模糊度值,再将原始视频和失真视频模糊度值在坐标中标出,一般情况下,有点状、线状和散点分布三种,最后使用三种方案：均值、线性回归和最小包容圆对其分布进行拟合,实验结果表明,这三种方案所得的客观评价结果和主观评价值均有较好的吻合度。(3)视频模糊度动态优化算法边缘检测是模糊度检测重要环节,对模糊度检测的结果起着非常重要的作用,本文研究了边缘检测的经典算法和其不足之处,提出了基于动态阈值的边缘检测算法,然后再结合改进的全参考模糊度比值算法中的三种计算模型的适用情况,提出了评价模型动态优化算法,实验结果表明,视频模糊度动态优化计算算法的评价结果可和主观评价结果取得较高的吻合度。本文研究了图像模糊度在视频质量评价中的应用,提出了一种全参考模糊度比值算法和视频模糊度动态优化算法,提高了视频客观评价结果和其主观结果的吻合度,即提高的客观评价结果的准确率,对视频评价的研究具有重要的意义。