随着科技信息与互联网应用的普及,人们每天需要通过多种媒介例如图像来获取外部世界的反馈。唐卡作为藏族人民创造出的独特绘画形式,也因此成为中华民族的文物与瑰宝。随着时间的推移,部分的唐卡由于保存不当而产生的折痕和霉斑等因素,最终从而导致图像质量下降。对于唐卡图像修复方法的研究也逐渐增加,然而其效果不尽相同。考虑到历史等客观因素致使一部分唐卡图像的完整原始信息很难获取,故本文主要针对唐卡破损和修复图像无参考质量评价方法进行探讨,研究内容如下:(1)针对唐卡破损图像,在对唐卡色彩与人眼视觉特性结合的基础上,提出一种基于超像素的无参考唐卡破损图像质量评价方法(A Completely Blind Image Quality Assessment of Damaged and Coloured Thangka Based on Superpixel,DCTIQA-SP)。首先,方法利用简单线性迭代聚类超像素提取图像中更符合人眼视觉特性的LAB色彩空间特征,并对图像进行基于色彩特征的超像素分割。然后,利用色彩熵进一步量化图像的色彩分布特征,初步计算出图像的质量评价分数。其中,为解决破损唐卡数据集中数据量偏少而导致的评价分数不客观的问题,算法针对唐卡数据库中图像进行不同角度的翻转操作,利用每幅原始图像与其生成图像的初步评价分数均值作为其最终图像主观评价分数,增加结果的可信度。针对彩色唐卡图像,与其他无参考图像质量评价方法相比,新算法能够取得与主观评价结果更为一致的效果。(2)针对唐卡修复图像,提出一种基于Harris角点的无参考唐卡图像质量评价方法(A Completely Blind Inpainting Image Quality Assessment of Symmetrical Thangka Based on Harris Corner Point,STIIQA-HCP)。首先,该方法考虑到大部分唐卡图像具有对称的特性,尤其是佛像类唐卡,并利用此特点结合自动对称轴分割技术来预测参考图像。其次分析可知,人眼对于修复与破损区域的视觉敏感度不同,方法选择Harris兴趣点作为图像结构特征提取算子,量化预测区域与受损修复区域之间的分布差异,最后构造出针对唐卡修复图像的质量评价模型。从实验结果可以看出,对于具有对称结构的唐卡图像,该算法在没有原始图像数据的情况下可以取得优于现存无参考修复图像质量评价方法的结果,且能够有效克服复杂边缘修复图像质量评价的难点。(3)最后针对目前并没有完整的唐卡图像质量评价系统问题,利用MATLAB设计和实现了针对唐卡破损和修复图像的质量评价系统,该系统可以实现图像分割、图像旋转、特征提取以及不同类型图像质量评价分数的获取。通过大量的测试与实验均显示该系统可以完成设计之初所设立的目标。