随着信息技术地飞速发展,人类社会各个方面对图像处理技术的需求日益显现。在图像处理过程中,图像质量问题日益突出,图像质量评价应运而生。图像质量评价应用广泛,在交通、医疗、监控等领域有必要研究相应的图像质量评价方法。图像质量评价的结果可以用来衡量并优化图像处理系统的性能。在图像处理的实际应用中,会遇到质量档次参差不齐的各种图像,如何准确地对其质量进行评价并结合评价值做进一步的处理,具有很重要的实用价值。本文通过分析目前国内外与图像质量评价相关的研究成果,主要是客观质量评价技术,对相关研究成果的思路进行了阐述,进而分析它们的优缺点。重点分析了已有的基于HVS和基于SVM的图像质量评价方法,通过分析图像特征参数,选择SVM训练参数,提出了自己的图像质量评价模型,使评价结果能符合人眼主观感受,并且能实时高效的应用到多种实际场合中。通过多次实验后的统计结果可以看出,训练样本准确度和测试样本的准确度都处于很高的水平,内存占用率和CPU占用率相对较低,相对于已有的基于HVS或SVM的图像质量评价研究成果,基于HS-IQAM的图像质量评价系统具有优越的性能。本文提出的基于HVS和SVM的图像质量评价方法的核心思想已申请专利。在校企合作具体项目中,开发了基于HS-IQAM的图像质量评价系统。该系统经过多次测试已通过华为公司审核,并应用于视频分析系统。