摘要：
论文主要对光电图像成像质量自动评价算法进行研究，确定图像质量评价标准，使程序能够根据图像质量评价标准来自动进行高质量图片的筛选和评价。课题的研究通过构建的客观图像质量评价标准对高质量图像进行自动筛选和评价。
图像增强即增强图像中的有用信息，图像增强的目的，就是改善图像质量。结合图像质量自动评价标准，对需要使用的图像进行增强，具有很大的实用意义。
关键词：
图像处理、图像增强、自动评价、图像质量
1.课题研究背景：
随着现代科学技术的快速发展，光电成像系统日益成为我们生活中不可或缺的组成部分，在我们的出行、工作、就医、安保、军事方面都有着重要的应用。通过对所成图像质量进行评价已经成为评估光电成像系统成像性能的一个重要手段。因此，对光电成像系统图像质量评价方法的研究是一个重要的研究方向。[1]
图像质量通常是指人们对一幅图像视觉感知及评价，一般采用图像的逼真度和图像的可懂度来进行进行判读[2]。在图像采集和应用中，对图像质量的评价标准各有偏差。人的主观标准千差万别，不能找到一些通用的图像质量评价标准来满足大多数人的需要，因此，通过主观标准来评价图像质量是不可行的。但是，从客观的角度看，我们通常会有很多公认的图像质量评价标准，如灰度均衡、灰度方差、图像平滑、对比度、饱和度、信息熵、信噪比等图像质量评价标准。
近些年，随着图像、光电和电信技术的飞速发展和广泛应用，各行各业对图像质量的要求也变得越来越高。但随之而来的通信带宽限制要求更高的图像压缩技术和传输技术，以实现在更低比特的条件下获得更高的图像视觉质量。[3,4]图像质量评价可以分为两大类：主观图像质量评价方法和客观图像质量评价方法。无论图像是清晰的或者失真的，图像最终都是由人来接收，所以主观图像质量评价最为可靠，但是主观图像质量评价受测试环境以及自身因素的影响，导致结果存在不稳定性，而且需要大量的人力、财力，代价较为高昂，且不易于系统嵌入。客观评价算法只需设计算法模型，通过模型自动评价图像质量，花费较少且易于嵌入使用，因此是目前的研究重点。[5]
本篇文章选择从相对客观的角度，分析评价常见的衡量图像质量的算法，我们通过这些客观的评价标准衡量图像的质量可以达到大多数人的审美要求。并进一步探索在图像增强算法方面的应用和发展，对其展开研究，希望能够取得进步，进一步扩展它在日常生活或者科学研究中的应用。
