摘要：小波域和结构相似度SSIM的质量评价方法已经成为图像处理领域的研究热点，然而都存在一定的缺陷：传统的离散小波变换缺乏平移不变性，其方向选择性也十分有限；对于严重模糊的图像，SSIM评价结果并不十分准确。基于此，提出了一种适应于模糊图像质量评价的新算法。该算法用对偶树复小波变换DTCWT将图像进行分解来获取复小波系数，然后对所得到的六个方向的高频子带系数分别进行平均梯度幅度值的结构相似度MGSIM测量，最后将所得到的全部MGSIM的均值作为最终的原始模糊图像的模糊值。仿真实验验证了本方法比结构相似度更吻合人眼的视觉效果，与主观评价方法具有很好的一致性，并且在各方面的性能都优于目前有关文献的方法。

关键词：小波域 对偶树复小波变换 ssim 

单位：长沙理工大学计算机与通信学院 湖南长沙410114