在图像处理领域,图像的质量评价是个重要的环节。通过图像的质量评价,可以对不同算法或者同一算法的不同参数进行比较,选出最优算法或者参数,便于进一步的研究和图像分析。融合图像质量评价是质量评估的一个重要分支。融合质量评估不同于一般的降质图像质量评估,它不仅需要保留源图像的重要细节,而且不引入会影响图像后续处理的虚假信息。它以融合前图像为参考,但应优于源图像中的任何一幅。本文以红外和可见光图像为主,对融合图像的质量评价进行了系统的研究。本文主要针对可见光和红外图像的融合质量评价,在图像预处理、融合以及评价等方面,进行了较系统的研究。同时,本文以人眼视觉为基础,提出了一种基于模糊测度和模糊积分的主客观相结合的评价方法。本文主要研究内容有:(1)在综合了国内外融合评价方法的基础上,对目前所使用的评价方法比如基于人眼视觉特性的融合评价方法等进行了详细介绍,并对目前的图像融合方法进行了概述。(2)根据模糊测度和模糊积分的理论,提出了一种基于模糊积分的融合图像质量评价方法。该算法采用了与人眼视觉特性有关的图像视觉模型,将模糊积分的过程看成评判过程,得到最终评价结果。实验表明,该方法具有一定的抗噪性,是一种主客观相结合的方法,其评判结果与人眼主观评价相符,对红外和可见光图像尤为适用。(3)从融合的实际应用出发,在研究过程中开发了“可见光和红外图像融合评价系统”用来处理本文所涉及的图像处理工作。该系统主要针对红外和可见光图像,包括预处理、融合、评价三大模块,通过这三个模块对图像进行处理,得到最终评价结果。