本文研究了自然图像及视频的客观质量评价方法,从科学而非艺术的角度、采用客观而非主观的方式对图像视频的质量进行预测。图像视频的质量在一定程度上对于其所传送信息的准确性、充分性及有效性起着非常重要的作用,但图像视频从获取到观看的各个阶段,例如采集、处理、压缩、传输、记录等,极有可能引入多种不可避免的失真。研究图像视频质量客观评价方法的目的是提供可以取代与主观评估保持一致、自动准确的预测方法。本论文的主要工作及创新点概括如下:(1).从信息评价过程的视角分析了图像视频质量评价过程,即采用代入的方法将图像视频这一类视觉信息代入信息评价活动的一般过程,指出图像视频质量评价是众多评价活动中的一种。讨论了一些至今没有较为完整表述的、与“质量”有关的基本概念之间的区别与联系。深入调研了图像视频质量客观评价的FRRRNR解决方案以及各自的关键问题,并在此基础上简单介绍了模型之间的关系以及可能存在的整合方式。给出了一个基于VC++6.0的实验平台,为整个课题的实验工作奠定了基础。(2).研究了自然图像的客观质量评价方法,首先讨论了在质量评价这一任务中极有可能采用的图像特性。从自然图像的自相似性和稀疏性出发,分别采用多重分形和独立分量分析对图像进行相应的处理并设计了全参考质量评价模型;实验结果表明这两种评价方法在预测准确性方面与人的主观评价有着较好的一致性。进行了面向质量评价的图像复杂度研究,首先考察了局部方差在图像质量评价中的作用,然后采用ICA特征的稀疏性来描述图像复杂度,并讨论了复杂度与主观评估值及客观预测值之间的关系。(3).探讨了图像的色彩信息在质量评价任务中的作用。调研了彩色图像的质量评价工作,主要涉及到色彩空间的选择、色彩信息的提取与表达等等。评测了同一种客观质量评价方法在不同的色彩空间中的表现,表明了色彩空间对质量评价方法的影响。另外,还结合图像的结构与色彩信息设计了两种质量评价方法SHSIM和SAC&SMC,实验结果表明在图像的质量评价中加入色彩信息能够提高模型的预测准确性。(4).调研了目前无参考视频质量评价工作,提出了采用视频时空冗余信息建立无参考评价模型的方案。在VQEG-Phase I主观数据库上进行了模型的评测,实验结果表明该模型可以取得相对令人满意的结果,与主观判断较为一致。