图像质量是人们对于一幅图像视觉感受的主观评价。这种评价通常是针对被测图像（目标图像）与标准图像（原图像）在人眼视觉系统中产生的误差程度。图像质量可分为图像逼真度和图像可懂度两个方面。前者衡量处理后图像与原始图像间的偏离程度，后者评估人或机器从图像中提取特征信息的能力。

主观评价是图像质量的一种重要评价方法，其核心在于观察者的主观感受。在这种评价中，如果目标图像相对于原图像几乎未发生降质或损伤，那么就认为目标图像的质量较高。反之，如果目标图像的质量较差，那么就会被认为发生了明显的降质或损伤。在没有原图像的情况下，如果人眼能够清晰地分辨出图像中的事物，区分前景和背景、物体轮廓以及纹理等元素，那么就认为图像质量良好。相反，如果图像质量较差，那么人眼可能难以辨认其中的信息。

主观质量评分法是一种常见的主观评价方法，通过观察者的评分归一化来判断图像质量。这种方法可分为绝对评价和相对评价两类。绝对评价是将图像直接按照视觉感受分级评分，国际上有规定了五级绝对尺度，包括质量尺度和妨碍尺度。一般情况下，非专业人士更多使用质量尺度，而专业人士则更倾向于使用妨碍尺度。相对评价则是让观察者对一组图像进行排序，通过对比确定图像的好坏并给予相应评分。相对尺度也已制定出来。

主观评价方法的优势在于能够真实反映图像的直观质量，评价结果可靠且不受技术限制。然而，这种方法也有其局限性，比如需要进行多次重复实验，无法用数学模型描述，而且在工程应用中，耗时长、成本高，难以实现实时质量评价。此外，主观评价的结果还受到观察者的知识背景、观测动机、观测环境等多种因素的影响。并且，主观质量评价并不适用于所有场景，特别是在需要实时图像质量评价的领域。

客观评价是通过量化测试数据，利用机器算法计算得出图像质量的方法。国际上知名的影像质量客观评测软件系统包括Imatest和DxO Analyzer。这两种软件都采用了分解影像质量各要素的方式，分别对每个要素进行测试，并通过软件分析得出结论，使得用户能够直观地了解影像质量的各个方面。

Imatest是美国Imatest公司的影像质量评测软件系统，提供了多种测试项目，包括镜头分辨率测试（SFR-MTF）、色差、色彩还原度、色彩空间等。

DxO Analyzer是法国DxO公司的影像质量评测软件系统，其测试项目与Imatest相似，不仅支持单个镜头、传感器/ISP/video的测试，还能处理多阵列摄像头。

相比于主观评价，客观评价具有批量化处理、结果可重现等特点，不易因人为因素导致偏差。图像质量的客观评价通常涉及多个评测项目，如曝光、清晰度、颜色、质感、噪声、防手抖、闪光灯、对焦和伪像等。每个评测项目还可细分为若干子项，如伪像测试就包含了锐化、畸变、暗角等多个项目。通过科学的测试和计算，可以直观地发现图像性能在不同方面的优劣。