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兴趣点不同。对红外图像质量评价的核心是评价图像主体所能提供信息量是否
丰富、细节是否明显。噪声图像是叠加在红外图像主体上的干扰，对图像细节
信息的展现起到阻碍作用，噪声越大红外图像质量越差。
图像质量的评价分为主观评价和客观评价。
2.5.1 图像的主观评价方法
主观评价基于HVS主要采用平均评价分数MOS(mean opinion score)方法，
但此法在实际应用中不仅速度慢，费用高，而且存在许多局限，诸如观察者的
选取，实验条件的确定等。
主观评价方法就是让观测者根据事先规定的评价尺度或凭借自己的经验，
对测试图像按视觉效果进行质量判断�并给出质量分数�然后对所有观测者给出
的分数进行加权平均，所得的结果即为图像的主观质量评价。这种打分的随意
性很大。同一个人在不同情况下对同一幅图像可能会打出不同的分。主观评价
主要有两种度量尺度，即绝对尺度和相对尺度。如表(2.5)所示。这种测量方法
虽然较好地反映出了图像的直观质量，但无法应用数学模型对其进行描述，不易于定量准确测量，带有明显的主观性，并且实现过程繁琐，过于费时费力。
在实际应用中，图像的主观质量评价方法受到了严重限制，甚至根本不适用于
某些应用场合，如实时图像传输等领域。
表（2.5）主观质量测量评分
级别 绝对测量尺度 相对测量尺度
1 很好 一群中最好的
2 较好 好于该群中平均水平的
3 一般 该群中平均水平
4 较差 差于该群中平均水平
5 很差 该群中最差的
2.5.2 图像的客观评价方法
客观评价方法采用数学模型计算失真图像和原始图像的相似度(或失真度)
得到评价结果，因而具有简单，便于内置于图像处理系统中的优点。
(1)峰值信噪比PSNR和均方误差MSE评价
PSNR和MSE是多年来应用最广泛的客观评价标准，原因在于其计算复杂度低，物理意义清晰。
式中L表示景物成像信号大小，即亮度值 S(� ) 表示夜间天空的辐射特征 表示。