摘要
图像质量评价(ImageQualityAssessment,IQA)旨在利用计算机算法自动评估图像的视觉质量，是图像处理和计算机视觉领域的基础性问题之一。
近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的图像质量评价方法取得了显著进展，成为该领域的研究热点。
本文首先介绍了图像质量评价的基本概念、分类和评价指标，并对传统图像质量评价方法进行了概述。
然后，重点阐述了基于CNN的图像质量评价方法，包括其基本原理、模型结构、优缺点以及在不同应用场景下的研究进展。
最后，总结了现有方法的不足，并展望了未来研究方向。
关键词：图像质量评价；卷积神经网络；深度学习；特征提取；质量预测
随着数字图像技术的快速发展，图像已成为信息传递的重要媒介。
然而，在图像采集、压缩、传输、处理等过程中，不可避免地会引入各种失真，例如噪声、模糊、压缩伪影等，从而影响图像的视觉质量，进而影响信息的有效传递。
图像质量评价(IQA)旨在利用计算机算法自动评估图像的视觉质量，是图像处理和计算机视觉领域的基础性问题之一。
IQA的应用十分广泛，例如：
图像质量监控:在图像采集、传输和存储过程中，实时监控图像质量，及时发现并排除故障。
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