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图像质量评价的研究已成为图像信息工程的基础技术之一。由于图像的最终接受者是人，所以评价图像质量应反映出人类的主观视觉感知。为构造一种符合人眼视觉特性的图像质量评价方法，利用点扩散函数针对人眼建立了含有波前像差信息的图像视觉评价模型，并用此模型分别对添加不同噪声的图像进行图像质量评价。实验结果表明，该方法是可行的、有效的，不同的人眼对同一幅图像的评价存在有差异，人眼波前像差越小观察到的图像越清晰。该方法不仅能够在评价图像质量时准确反映人眼的主观感知，而且能够直观地呈现不同人眼实际看到的图像。

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ZERNIKE多项式用于计算人眼波前图像的像差。并进行拟合。得出人眼成像质量。

摘 要 傅里叶叠层显微成像技术通过拓展频谱的方法合成细节信息更为丰富的单帧图像，实现在大视场下重建高分辨率图像。然而，成像系统中普遍存在的各种像差往往导致成像模糊，重建图像分辨率下降。针对上述问题，本文提出一种基于叠层衍射成像的像差校正方法，在更新频谱和光瞳函数时，通过自适应选取频谱和光瞳函数当前值与最大值的最佳比例，提高了迭代重建的质量。利用上述方法，本文首先重建加载混合像差的仿真图像，并选用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)为评价指标。仿真结果表明，相比于传统的嵌入式光瞳恢复算法，本文方法可以大幅提升重建光瞳函数的PSNR和SSIM，分别增长14.9%和 1.4%。为进一步验证算法在真实图像上的有效性，本文采集了人体血细胞样本图像并进行重建，结果表明，重建图像清晰，能够准确分辨细胞轮廓。