图像在获取、压缩、传输的过程中,可能会受到不同程度的损伤,导致失真的产生。模糊是最常见的失真类型之一。随着图像、视频应用的大量出现,以及数字相机的广泛使用,如内置于手机的相机,人们对图像质量评价也越来越感兴趣。本文总结了目前存在的一些优秀的无参考模糊评价方法,按照这些评价方法的核心算法进行了分类,对于每一类算法准确程度、实现的难易程度以及算法复杂度等因素进行了分析,同时对其优缺点进行了阐述。本文同时提出了一种无参考的模糊图像质量评价方法。该方法无需参照未失真的原始图像,因此能够很好的在图像的接收端对图像进行质量评价,尤其适用于获取时就产生模糊的图像。该评价方法在分析了诸多优秀的算法的基础上,采用了对模糊图像的边缘的分析为入手点,能够准确定位到模糊的边缘,并计算出其所占的比例。对模糊图像的边缘分析采用了像素级别的运算,达到了较高的评价准确度。同时本文还提出了与模糊评价相匹配的边缘提取方案,以及为了符合人的感知而进行的前后景物分割方法,并给予了相应的性能分析。实验的结果表明,该评价方法与人的主观评价符合度比较高,同时在算法性能上有较低的时间复杂度,能够应用在需要快速处理或者系统资源有限的场合中。