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图像质量评估主要可分为两方面，可分为图像的逼真度，图像的可懂度。所谓逼真度，是指图像和标准图像相比的偏离度。图像的可懂度这幅图像的传递能力。人们通过对图像着两个指标的评判，来对图像做出整体的评价[6]。
国内外发展[25]：1986年，I.E.Abdou阐明，图像质量的评价可主要分为两个评价的方面，对于图像，可分为图像的可懂度和逼真程度，从此人们希望能够找出一定的方法来对这两个方面进行计算和判别，为后来的图像质量评价奠定了基础。
2001年T.Janssen给予四个原因，构造除了一个关于图像质量的理论框架。
在2002年，经Wang Zhou等人的分析，同年他们第一次提出了结构信息的理论和概念。
2005年，若参考评价RR结构模型被提出，三年后王体胜等人构造出了有新的有关部分参考型图像质量的评估方式，用这种方式可得到失真图像的评价质量。
对于图像的质量评估技术，在方式上可分为两类，分别为：（a）主观评价（b）客观评价
（a）主观评价：由观察者对选定的图像进行主观感受的评价，由于图像所承载的信息量是传递给人眼，所以用人眼来判断这幅图像的质量有足够的可信度，可以说明一副图片的视觉效果，传递信息能力的强弱和质量。
对于主观评价而言，世界上早已有了较为成熟的评判标准，如ITU-T Rec. P.910。
特点：结果最为准确，方式可靠。但过程过于耗时，昂贵，并且需考虑周围的环境因素，同事观察着自身的身体条件有所差异，造成结果不够稳定，不易自动实现。
（b）客观评价
图像质量评价的研究重点，是利用数学等方法对图像分析和计算。客观评价可分为：（1）全参考图像质量评价（2）半参考图像质量评价（3）无参考型图像质量评价。
特点：操作简单，成本比较低，算法自动，实时，速度快。
1.3本文任务
本文通过利用对图像处理的理论知识，设计出对图像质量评估的方案，设定相关参数并加以算法话，利用MFC将图像的质量借助参数表现出来，并根据各参数和对应图像的相关程度，对各参数进行不同等级的划分，已达到利用参数可识别出图像质量好坏的目的，已完成对数字图像质量的评估的目的。
选取相关参数：
（1） 灰度均值：体现了图像的整体视觉亮度
（2） 灰度方差：像素分布离散度
（3） 亮度对比度：明暗对比度
（4） 饱和度：颜色鲜艳程度
并根据理论知识，对这四个参数进行分析，判断参数的合理性。