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结合人眼视觉系统(HVS)特性，将传统的图像质量主观评价方法与客观评价方法有机地结合起来是图像质量计测研究领域的发展方向。本文结合离散小波变换(DWT)技术，利用DWT与HVS相结合的良好特性，探索和建立了一种新的图像质量综合计测算法。 本文分析了图像DWT与HVS特性之间的相互关系，确立了新算法的立论依据。对实际工程应用中尚无定论的小波基选取难点进行了系统性的探讨和总结，确定了适合本文算法的小波基函数。基于DWT制作了对应各小波子带的单子带噪声图像，通过一系列的实验分析，建立了加噪图像质量的客观评价值与主观评价结果之间的关系。新的图像质量综合计测算法以添加高斯噪声的人脸图像为研究对象，由WWMSE(小波加权均方误差)算法和IQS(图像质量等级)算法组成。基于CCIR 500推荐的图像质量五级评价标准和PMSE(峰值均方误差)算法，对各子带对应的单子带噪声图像进行主、客观评价，获取了各子带CCIR五级噪声阈值。结合人眼视觉特性，分析HVS对各子带噪声阈值的敏感程度来确定各子带的视觉加权值。采用四级小波分解方式，对产生的单子带目标图像的PMSE值进行视觉加权处理，建立了引入HVS特性的WWMSE客观计测新算法。在此基础上，建立了基于CCIR五级质量标准的HVS噪声阈值数学模型和IQS数学模型。对模型赋以数值，便可直接得出目标图像的质量等级IQS，取代了传统的MOS(平均评价分数)主观评价方法。本文2001年上海大学博士学位论文在理论探索与研究的同时，做了大量的仿真实验工作，特别是选取噪声闺值和加权系数的实验分析，为实现图像质量的综合评价奠定了坚实的理论和实验基础。 一系列系统性的实验结果证明了本文提出的基于D认叮和HVS的图像质量综合计测新算法的可行性、可靠性和有效性。这种新的综合计测方法实现了图像质量主、客观评价结果的一致性，有效地克服了图像质量主观评价方法耗时、耗资而传统客观评价方法与实际图像质量不相吻合等弊端，为现代图像技术的分析提供了一种有效的手段。