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目前对于融合方法的研究非常之多，但是同时针对于此的质量评价也必不可少。国内外专注于融合图像算法、质量评价的探索课题较少，然而评价其实对具体应用中指标算法的选择与改进都是非常重要的。33622
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目前，国内外已有的图像质量评价文献主要有将原图像和降质图像间进行对比研究，主要是讲压缩类的融合算法，例如奥斯汀的德克萨斯大学图像视频实验室，该实验室进行的是图像与视频质量评价，对于这方面的研究还是有很多可靠的结果，但是面对的图像类型主要是压缩类，对于一般意义上融合之后的图像质量评价还要验证。例如红外和可见光的融合，或者是可见光与微光图像的融合，诸如此类具体的对象在具体算法下的质量评价研究国内外较少。论文网
这些年来，在融合图像质量评价领域，从以往以人的主观评价为主，总结为国内外融合图像评价方法已经慢慢发展经历了以下两个阶段：
（1）从主观人眼视觉评价后转化成客观评价，经过研究发展，继续转化为将主客观间相联系结合，即实现主观感受能够和客观评价达到适应平衡，正如近期提出于不同程度融入 HVS， 或者说是在一幅图像中将一些能够引起人的兴趣的边缘、色彩等结构信息提取出来，另外一种方式是把参数尽可能的保存在评价的模型系统中，选取和主观感受相统一的参数指标等等方法，所做的这些都是为了达到让一些融合算法得到的客观评价结果，最大可能实现同主观评价统一。(详细见参考文献[3])此外，通过研究发现，对于融合图像质量评价中融入 HVS 特性后，评价的效果要比一般只进行客观评级的最终效果好。所以说，有效统一主客观评价，进行拓展研究将变成评价领域重要趋向。
（2）很多实验研究表明，在正常研究范围内，想要获取或者得到现有的参考图像非常之困难，因此在近些年的图像评价研究中，评价方法逐渐脱离对参考图像的相关性以及依赖，不需要参考图像人们就能对图像的质量给出客观合理的评价，也就是人们对于无参考图像的钻研得到了关注，同时也有了深入的探索。
大量实验研究表明，对于有不同研究目的和侧重点的图像研究，图像质量评价也是互不相同的。比如，在环境学勘测和医学图像信息处理，以及数码图像采集中，医学图像更注重图像的结构清晰度，而数码技术呈现图像更注重细节信息，因此，要形成一个适用范围广泛质量评价系统存在很大难度。以前一些评价方法对压缩失真图像有过针对性的研究，但是实验结果表明，一类质量评价算法只能对于几种失真或者指标评价有效，而对于其他类型的检测并不敏感。（详细见参考文献[5],[6]）总的来说，目前国内外的图像评价方法都是面向多任务需求处理的，例如现在身份证照片的质量评价，一些微小型装配机器在自动调焦上的图像清晰度识别评价、以及对于一些年代久远文字已经模糊退化的图像类文件的质量识别等，针对现下目的任务发展的需求，建立一套通用的融合图像质量评价体系在未来的国内外图像研究科研发展领域中将会成为一种趋势。