图像质量作为图像信息系统中的一个重要指标，在实际工程应用中具有重要的地位。对于图像质量自动化评估算法的研究早在图像工程实践的初期就已开始进行。传统对于图像质量评估方法(image qualityassessment)的研究将图像作为一个两维或多维数字信号，通过信号在统计意义上准确性来对图像的质量进行测评，这种测评不足以反映图像质量的主观感受。近年来，出现了以信息需求量为分类基础的全信息(fullreference)图像质量评估、盲信息(no reference)图像质量评估以及部分(reduced reference)图像质量评估的图像质量评估方式，并确立了以图像的主客观评估联系为基准，计算并比较准确性、误差性、单调性等一系列客观性能指标的研究方法。　　 本文立足于图像质量这一概念，对于全信息图像质量评估和盲信息图像质量评估分别进行了研究，设计出了性能优异的全信息及离焦盲信息图像质量评估函数。同时针对图像信息融合的两个重要问题：融合质量评估和融合算法，从图像质量的角度给出了新的思路和方法，设计出了性能优异的图像融合质量评估函数和进化图像融合方法。　　 本文的主要内容和创新之处可概述如下：　　 1.针对于全信息图像质量评估问题，本文根据人眼对不同质量的图像有不同的视神经响应这一特点，提出了多策略熵融合的方法，将不同环境下具有优异性能的图像质量评估函数融合在一起，进而得到一个对所有类型的图像都具有优秀评估性能的全信息图像质量评估函数；　　 2.针对于离焦图像的盲信息质量评估问题，本文首先分析了自然图像统计学的分布中的一些认识误区，然后基于自然图像统计和离焦图像的扩散原理提出了离焦图像的盲信息质量评估方法，进而得到了离焦图像的盲信息质量评估函数；　　 3.针对图像融合的质量评估问题，本文以图像质量这一概念为基础，从理论上分析了现今的图像融合质量评估中存在的不足，提出了基于自然图像统计学的全信息质量评价函数--视觉信息逼真度的融合评价方法，并通过与经典的图像融合主观数据库结合，设计了基于图像质量评估思想的图像融合质量评估方法的性能比较方案，同时本文还在算法时间消耗的基础上分析了图像融合质量评估算法的时间消耗；　　 4.针对离焦图像信息融合这一工程问题，提出了将图像的盲信息评估结果作为信息引导，使之变为优化问题的研究思路。文章提出了适用于图像信息融合的进化融合算法，并辅之以特定的进化算法加速收敛方案。最终，经过主观观察和图像融合质量评估算法的验证，本文的进化融合算法能够得到较好的融合图像；　　 5.针对于图像质量评估函数的性能测定问题，本文根据经典理论设计了图像质量评估函数性能测定平台，用于对不同的图像质量评估函数进行性能分析，平台能兼容多个数据库，较多地预测选择方式，能够快速准确的完成性能测定工作。