节目图像质量在交互式网络电视中占有非常重要的地位。由于各种编解码器、网络和信道传输等都会造成节目图像质量下降；为了提高节目图像质量，对接收视频的图像质量进行准确评估，便具有重大的意义。 本文首先介绍了人类视觉系统(HVS)和视频压缩技术，分析了主观图像质量评测和客观图像质量评测；阐述了视频质量客观评测的全参考、部分参考和无参考三个发展方向。重点研究了基于HVS的DCT_VQM、SSIM、VSSIM和ST_VQM全参考视频质量评测方法，并对VSSIM全参考视频质量评测方法进行了改进。 DCT_VQM视频质量评测方法采用DCT变换，仿真HVS的多通道结构特性、对比灵敏度特性和掩盖特性，对图像质量的损失进行了评测。本文通过实验得出，该方法比实际常用的PSNR方法具有更高的准确率。SSIM图像质量评测方法主要基于人眼从图像中提取结构化信息原理，从亮度、对比度和结构失真度三个方面，综合评测图像质量的损失。本文深入研究了由SSIM改进的，用于视频质量评测的VSSIM方法。VSSIM方法对视频序列每帧中不同的亮度分块分配不同的权重；根据运动矢量的大小，对不同的帧分配不同的权重。本文提出了用菱形运动估计代替传统的全搜索运动估计来计算运动矢量；同时提出裁剪图像的边缘等改进措施，来提高评测速度。STVQM方法仿真人类视觉的时间域特性和空间域特性评测视频图像质量的损失。这种方法采用主观评测的图像质量5分制，计算量较小，可以在线实时评测视频图像质量。 通过实验得出：VSSIM方法的评测结果稳定，与主观评测的相关系数为0.9982，相关性比传统的PSNR方法提高了11.9％，准确率最高；SSIM和DCT_VQM方法次之；ST_VQM方法的准确率较低。VSSIM方法可以评测离线和视频片断的图像质量；DCT_VQM和SSIM方法可以实时评测视频质量，分析网络性能对图像质量的影响；ST_VQM方法评测不稳定，偶尔会出现评测失误，有待进一步改进。