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传统的图像质量评价算法以像素值的为基础,需要保证参考图像是存在而且完整。其实图像本身是具有结构性的,仅仅以像素比较来评判图像差异,是扩大了图像质量评价的含义。为了解决这些问题,研究了奇异值向量对于图像结构的表征能力,并充分分析人类视觉系统(HVS)的亮度、纹理、边缘等特性,给出相应的视觉特性计算模型,从而提出了一种基于人眼视觉系统和奇异值分解相结合的图像质量评价方法(BHSVD),该算法相比较其他一些客观算法具有更好的效果。