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数字图像在实际的应用中会引入各种各样的失真,识别接受图像的是人的眼,所以图像质量的评价结果必须要与人眼的视觉效果相吻合。随着对人眼视觉系统的研究的不断深入与提高,研究人员根据HVS的特性建立图像质量评价模型来,这种模型大大的提高了图像质量主观评价和客观评价的一致性。文章详细地介绍了PSNR、SSIM、MSSIM、IFC、VIF、FSIM等几种典型的全参考图像质量评价方法分析探讨图像质量评价研究的发展趋势。