随着人们对图像编码技术的深入研究,基于传统香农信息理论的图像编码方法已接近发展到极限。由于人眼是图像的最终接受者,加之人们对人眼视觉系统的日益深入的理解,发展基于人眼视觉特性的图像编码方法已然成为研究热点。其目标是在相同的压缩比(比特率)下使得重构图像具有更佳的主观视觉质量。显然对于重构图像质量的比较需要有一个合理的评价标准,而人眼观测所得的主观评价结果无疑是最有效的。可是主观评价方法非常复杂且无法直接应用于图像处理系统中,所以实际应用中通常采用客观评价方法。然而传统的客观图像质量评价算法所得评价结果与图像的主观视觉质量往往不大相符,所以有必要研究更加符合图像实际主观视觉质量的客观评价标准。本文主要基于人眼视觉系统中的某些特性,对图像质量评价和压缩编码进行了研究,所做工作主要包括以下两个部分:　　 1.图像质量评价方面　　 利用人眼观察图像特别依赖于图像边缘这一特性(因为图像的边缘信息对视觉非常重要,特别是边缘的位置和结构信息,人眼很容易感觉到边缘的位置和结构变化),提出了一种基于边缘和背景相似度的图像质量评价方法。该方法通过综合失真图像与原始参考图像的边缘相似度和背景相似度得到的图像相似度值来判断失真图像质量。图像相似度值越大,则图像质量越好。在由包含五种不同类型失真的779幅失真图像质量评价数据库上我们分别验证比较了所提出方法和已有的几种客观图像质量评价方法的性能,其中所用数据库来源于美国。TEXAS大学图像和视频工程实验室。　　 2.图像压缩编码方面　　 根据人眼对图像边缘区信息的失真很敏感,对图像平滑区信息的失真比较敏感,而对图像纹理区信息的失真不敏感这一人眼视觉特性,提出了一种基于人眼视觉特性的EZW改进算法。该算法首先将图像小波分解后所得系数根据信息熵和方差的概念划分为视觉重要系数(如图像边缘系数和极平滑区系数)和非视觉重要系数,然后在EZW算法基础上对视觉重要系数分配更多比特率进行编码。由于人眼敏感的边缘和极平滑区小波系数分配了更多的比特率,所提出的算法与原EZW算法相比其重构图像具有更好的主观视觉感知质量。