数字网目调技术是通过不同网目调算法把多灰度级的连续调图像处理成二值表示的网目调图像的非线性过程。不同的网目调算法输出的网目调图像特性不同,所呈现的图像复制的视觉效果亦不同,准确有效地评价网目调图像的质量对于网目调技术的改进与优化具有重要实践意义。根据是否依赖于原始图像信息,图像质量评价方法分成有参考型质量评价和无参考型质量评价,而数字网目调图像的质量评价一般为有参考型质量评价。常用的网目调图像质量评价方法有结构相似度指数、分块峰值信噪比、加权信噪比和加权结构相似度指数等。这些网目调图像质量评价方法或考虑了图像的结构相关性,或考虑了网目调图像的二值性、噪声特性,或考虑了人眼低通滤波性。但这些评价方法因未能全面地考虑网目调图像质量复制的影响因素,评价结果往往与主观评价结果不一致。网目调图像存在明显的纹理,在中间调区域容易产生“条带”纹理,在高光和暗调区域易出现短小波浪线似的“蠕虫”纹理,严重影响网目调图像的复制质量。因此,对于数字网目调图像的质量评价要考虑三方面影响因素:视觉特性、网目调图像特性(二值性、纹理性)和图像结构相似性。本文提出的针对纹理视觉特性的数字网目调图像质量评价方法,首先考虑到网目调图像的复制是基于人眼的低通滤波性,将人眼视觉模型的点扩散函数引入,对分别与原图像、网目调图像卷积后得到的人眼视觉感知图像进行质量评价。再者,针对网目调图像的纹理特性和二值性,先根据两种纹理结构的视觉感受与其所出现的阶调范围对不同阶调输入进行权重值设计,再采用分块的加权方差来衡量局部纹理对比度。最终,基于图像信息进行加权求和获得适用于数字网目调图像的纹理失真评价值。本文的实验工具是Matlab_R2012a,将经过各种不同的网目调算法输出的数字网目调图像,用文中提出的评价方法对其进行质量评价。同时,文中设计了主观心理视觉试验与客观评价方法对比试验对提出的质量评价方法进行有效性评价。试验结果表明所提出的针对纹理失真的数字网目调图像的质量评价方法,其评价结果较经典的客观质量评价方法更具针对性与有效性,且与主观视觉感受相一致。