当今社会是信息化高度发达的社会,人们与信息的关系达到了之前从来没有过的程度。人类获取和传递信息的手段不再是单单依靠报纸、电话等传统方法,更多的是通过微信、QQ、淘宝等更方便快捷的手段,而这些新的通信手段都是基于电脑、手机等通过图片展示信息的数码设备实现的。综上所述,在现在的日常生活中,图片已经成为传递信息的主要手段。然而图片在从发送到获取的过程中总会产生各种各样的失真,这严重影响到了人类对所需信息的获取。评价图像质量算法的研究为以上这些问题的解决提供了很多手段。评价图像质量的算法通过对图像进行处理,并利用数学方面的知识,获得代表图像质量的数字指标。图像质量评价方法使得优化图像处理系统、从大量图片中快速选取高质量图像等成为可能。所以对图像的质量做出估计在现实生活中的意义是不言而喻的。本文通过对熵和图像关系的研究,提出了一种新的图像质量评价思想,并将这一思想应用到全参考和无参考领域。主要内容如下:第一,阐述了图像质量评价这一课题的研究背景、意义及其发展历程。对图像质量评价方法中的主观方法和客观方法进行了介绍,介绍的主要内容有:基本概念,应用场合,衡量客观质量评价方法的性能指标以及常用的实验图像库,其中,客观评价方法被作为重点进行讲解,根据算法是否需要参考图像将其分为全参考、半参考和无参考三个领域,并针对每个领域介绍了一些优秀的算法。第二,介绍了信息熵的概念和性质,通过分析熵,图像以及人类视觉这三者之间的关系提出了基于差图熵对图像质量进行评价的思想,并分析了差图熵的意义和利用差图熵对图像质量进行评价在理论上的可行性。第三,基于差图熵在全参考领域的应用,在这一领域提出了一种新的图像质量评价方法。在这一部分中,通过分析人类视觉系统和图像高频信息的关系,对差图熵思想在全参考领域的应用做了优化。并通过实验将该算法与已经存在的优秀算法进行比较,证明该算法是一个优秀的算法而且还有实际可行性。第四,提出了一种新的无参考图像质量评价方法。首先,这一部分分析了通过低通滤波对失真图像构造参考图像的可能性、解释了构造的参考图像和失真图像之间的关系,然后指出可以通过差图熵衡量待评价图像的质量。其次利用人类视觉系统对图像亮度,对比度和空间频率的敏感性,把这三个特性与差图熵在无参考领域的应用结合起来对基于差图熵的无参考图像质量评价方法进行了改进。最后利用实验数据证明该方法与人类主观感受的一致性和该算法在实际应用中的可行性。