数字半色调技术是基于人眼的视觉特性，利用数学工具借助电子计算机的帮助，在二值输出设备或有限灰度级输出设备上实现图像再现的一门技术。该技术广泛应用于印刷、打印、数字图像的压缩及存储等领域。因此，研究数字半色调技术具有重要的现实意义。图像的质量评价是衡量数字半色调算法优劣的重要指标，在很多实时的环境中可以代替人眼对图像进行评价，它与半色调算法的研究是相辅相成的。所以，在研究数字半色调技术时考虑图像的质量评价，对半色调算法的改进创新具有很大的帮助。随着电子计算机和各种图像采集设备的不断发展，人们对印刷图像质量的要求越来越高。传统的数字半色调算法生成的半色调图像已无法满足人们的需求，本文对原有的各种半色调算法进行了深入研究，取长补短，提出了一种基于HVS模型及边缘检测的点扩散半色调算法，同时对现有的图像质量评价方法进行分析，考虑人眼的视觉特性，提出了一种基于HVS模型的客观质量评价方法。点扩散算法可以实现并行处理，改进的潜力较大。本文基于HVS模型对点扩散算法进行改进，并对图像的边缘信息优化处理。通过实验，验证了改进的点扩散算法的可行性。对现有图像质量评价方法进行总结，介绍了常见的几种图像质量评价方法，分析了它们的优缺点，并利用LiveDatabase进行实验，总结几种测评方法的图像适用类型等特点，针对半色调图像的评价，提出了基于HVS的结构相似度图像评价方法。