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视频质量评价作为数字多媒体技术中一项重要的技术之一,已经成为了视频研究的一个焦点,它在视频压缩、传输以及通讯领域中都占据举足轻重的地位。一个好的客观质量评价算法因为直接影响视频接收者对所观看视频的质量,因此,对质量评价的研究具有重要的理论和实践意义。目前,客观视频质量评价方法多是基于误差分析角度上的,如:传统客观评价方法PSNR、MSE等,这些方法虽然快速、直观,但是评级结果不能满足人眼视觉特性,结果不是很准确,存在一定缺陷。本文提出了一种基于感知融合的客观评价模型,该模型分析了人眼视觉特性(HVS)和人眼感兴趣区域(ROI)两种视觉感知特性,通过与结构相似算法(SSIM)的有效融合,最后给出一种新的、简单、快速、有效的质量评价算法。本文的研究工作及其成果如下:(1)提出了一种新的基于HVS的SSIM质量评价模型,该模型是对Z.Wang结构相似算法(SSIM)的改进,通过融合对比敏感度(CSF)、多通道结构、掩盖效应、视觉非线性定律等几个视觉特性,使得评价更符合了人眼视觉特性,提高了SSIM算法的主客观一致性。(2)提出一种新的基于ROI的SSIM质量评价模型,该模型通过对人眼感兴趣域(ROI)的提取,根据图像不同感兴趣区域重要性的不同对SSIM算法进行加权。因为新算法融合了人的感兴趣区,使得该算法具有了视觉心理感知特性,有效的提高了算法主客观一致性。(3)对SSIM算法中的相关参数提出了一种有效的优化算法,通过对这些参数的优化可以一定程度提高SSIM算法评价结果。(4)利用数据融合的思想,提出了一种基于感知融合的视频质量评价模型,该模型是建立在HVS和ROI视觉感知特性基础上,通过与SSIM算法的有效融合,进而得到一个既满足HVS特性,又满足ROI特性的质量评价结果,有效提高了结果的主客观一致性。通过VQEG PhaseⅠ测试数据集的大量实验结果证实,本文提出的改进后的感知融合算法在非线性回归后相关系数、斯皮尔曼相关系数、线外率等指标均优于传统评价方法,并较改进前的SSIM算法也是有很大程度的提高,有效的提高了视频客观评价结果的主客观一致性。