为使图像尽量完整、美观地显示在不同设备上,需要将其缩放,质量的保持非常重要。内容感知的图像缩放方法是基于内容的智能缩放,旨在缩放过程中使图像中的视觉变形扩散到相对不重要的区域,从而降低视觉误差。缩放算法的原理不同使得缩放的效果不同。符合主观感知的客观缩放评价标准不仅能够判别缩放效果,还能促进缩放技术的发展,但是现有的客观评价标准与主观评价相关性还比较低。针对上述情况,本文通过对缩放过程中所引起的图像内容丢失和结构变形进行分析与量化,提出了一种融合多种特征的客观缩放图像质量评价方法,多特征依据技术特点分为两类,局部型缩放特征和全局型缩放特征。对于局部型评价特征:(1)改进了纵横比相似度(Aspect Ratio Similarity,ARS)标准,在原方法基础上,通过改进参数和优化公式使其更适合缩放图像的形变检测,与主观感受的相关性更高;(2)提出了过度集中删除度(Centralized Deletion Detection,CDD),通过滑动窗口检测图像内容大面积集中丢失情况,衡量缩放后图像的画面残缺感。对于全局型评价特征:(1)提出了全局结构变形度,基于B样条函数的弹性配准(Elastic Registration on B-spline,ERB),计算图像缩放前后整体区域之间的结构形变量,衡量图像整体的结构形变情况;(2)提出了前景物体保持度(Foreground Object Retention,FOR),根据主观更注重前景的特点,对于前景背景区分明显的图片增加前景整体保持度的衡量。线性融合局部型和全局型特征得到最终本文的缩放图像客观评价标准。在Matlab平台利用MIT,NRID和CUHK三个数据库,与主流的种图像缩放评价方法进行对比实验。实验结果表明本文提出的图像缩放质量评价算法与主观评价具有很好的相关性,能较好地反映主观的感受,评价效果优于目前主流图像缩放质量评价方法。