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在数字图像处理的采集、显示、存储、传输、压缩等多个领域中都需要对图像质量进行评价。因此，图像质量评价算法的研究既有重要的理论意义，同时具有广泛的应用背景，并已经成为图像处理领域重要的基础研究课题之一。在很多实际应用条件下，无法获得原始图像作为参考源。因此，本文致力于图像的无参考质量评价方法研究。
考虑到除非在图像处理的过程中引入了人工效应，否则所有的图像都可视为无失真的。由此，可以将无参考质量评价的研究任务简化为对所引入效应的无参考评价。图像处理过程中，最常见的人工效应包括：块效应，模糊效应，振铃效应等，而且这些人工效应经常会出现伴生现象。本文在分别分析了这三种人工效应的基础上，提出了一个完整的无参考图像质量评价模型。
具体来说，本文的主要研究工作包括：
1.提出基于梯度和平坦性选择的无参考块效应评价方法。
2.提出基于梯度剖面锐度直方图分析的无参考模糊效应评价方法。
3.提出基于边界过零点选择的无参考振铃效应评价方法。
4.提出新的无参考图像质量评价方法。
实验结果表明，本文提出的无参考图像质量评价方法对主观感知质量保持了很好的预测准确性、单调性和一致性。