伴随着人类社会进入信息时代，个人计算机、通信和网络技术都得了迅猛的发展，数字图像信息作为信息交换的重要载体，传输的稳定性和视觉效果越来越受到重视。在图像信息的获取、处理、存储等每一阶段，都会对图像最终质量产生影响，因此，数字图像质量的评价就成了图像信息研究领域的热门课题。　　 本文在人眼视觉系统和图像结构信息相似度评价理论的基础上，提出了一种基于人眼视觉特性的图像结构相似度评价算法FSSIM。主要完成的工作有：1)将标准图像和目标图像分割为一定大小的图像块；2)基于人眼视觉特性中背景亮度和纹理细节对各图像块的影响不同，得到各个对应图像块的加权因子；3)利用图像结构相似度评价得到各个对应图像块的结构相似度；4)综合分析各对应加权因子和结构相似度，进行整幅图像的客观质量评价。　　 课题的研究成果验证了FSSIM算法在图像质量评价过程中与主观评价的一致性和有效性，且对JPEG2000失真图像质量的评价优于PSNR和MSSIM算法，具有一定的应用价值。